(57)【要約】【課題】  シナリオの適切な計画策定、シナリオの適切な進捗管理又はシナリオの適切な評価を実現するシステム、装置管理装置、ユーザ端末及び方法を提供する。【解決手段】  システムは、事業活動に関するテーマの目標達成に向けて実行される２以上の重要成功要因と、前記２以上の重要成功要因の時間的な前後関係を表す相関関係と、を記憶する記憶部と、前記２以上の重要成功要因及び前記相関関係に基づいて、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する制御部と、を備える。前記評価は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれについて重要評価指標によって定義される。さらに、前記システムは、前記構成されたシナリオについて、シナリオの入力内容、シナリオの実績内容、前記入力内容と前記実績内容との差異及び前記シナリオの修正内容の少なくともいずれか１つを学習する学習部を備える。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
事業活動に関するテーマの目標達成に向けて実行される２以上の重要成功要因と、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価と、前記２以上の重要成功要因の時間的な前後関係を表す相関関係と、を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された情報に基づいて、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する制御部と、を備え、
前記評価は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれについて重要評価指標によって定義される、システム。
【請求項２】
前記記憶部は、前記構成されたシナリオの成否を表す情報を記憶する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記制御部は、前記構成されたシナリオの成否を表す情報に基づいて、前記構成されたシナリオの成否を判定する、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記構成されたシナリオについて、シナリオの入力内容、シナリオの実績内容、前記入力内容と前記実績内容との差異及び前記シナリオの修正内容の少なくともいずれか１つを学習する学習部を備え、
前記制御部は、前記学習モデルを用いて新規シナリオを構成する、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項５】
前記学習部は、前記構成されたシナリオと前記構成されたシナリオに対応するシナリオ属性との相関関係を学習することによって、学習モデルを生成する、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記記憶部は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれの活動期間を記憶する、請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項７】
前記重要評価指標は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれについて２段階以上の評価を定義しており、
前記制御部は、時間軸を定義する第１軸と評価軸を定義する第２軸とによって構成される座標空間において、前記２以上の重要成功要因を前記第１軸上に配置し、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価を評価順に前記第２軸上に配置する前記シナリオを構成する、請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項８】
前記制御部は、前記重要成功要因の中から選択された管理対象の重要成功要因を対象として前記シナリオを構成する、請求項１乃至請求項７のいずれかに１項に記載のシステム。
【請求項９】
前記制御部は、時間軸を定義する第１軸と評価軸を定義する第２軸とによって構成される座標空間において、前記重要成功要因を配置することによって前記相関関係を前記記憶部に記憶する、請求項１乃至請求項８のいずれかに１項に記載のシステム。
【請求項１０】
事業活動に関するテーマの目標達成に向けて実行される２以上の重要成功要因と、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価と、前記２以上の重要成功要因の時間的な前後関係を表す相関関係と、を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された情報に基づいて、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する制御部と、を備え、
前記評価は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれについて重要評価指標によって定義される、装置。
【請求項１１】
事業活動に関するテーマの目標達成に向けて実行される２以上の重要成功要因と、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価と、前記２以上の重要成功要因の時間的な前後関係を表す相関関係と、前記管理装置に入力する入力インタフェースと、
前記管理装置に対する要求によって、前記入力インタフェースに入力された情報に基づいて構成される、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを出力部と、を備え、
前記評価は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれについて重要評価指標によって定義される、ユーザ端末。
【請求項１２】
事業活動に関するテーマの目標達成に向けて実行される２以上の重要成功要因と、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価と、前記２以上の重要成功要因の時間的な前後関係を表す相関関係と、を記憶するステップＡと、
前記ステップＡで記憶された情報に基づいて、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成するステップと、を備え、
前記評価は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれについて重要評価指標によって定義される、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、システム、装置、ユーザ端末及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＫＳＦ（Ｋｅｙ  Ｓｕｃｃｅｓｓ  Ｆａｃｔｏｒ）又はＣＳＦ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ  Ｓｕｃｃｅｓｓ  Ｆａｃｔｏｒ）などの要因及び要因を評価するＫＰＩ（Ｋｅｙ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）などの指標が知られている。これらの要因及び指標は、事業活動に関するテーマの目標を達成するために用いられる。
【０００３】
例えば、特許文献１には、戦略・施策モデルと対応付けられるプロセスチェーンを記憶するクライアント計算機が開示されている。クライアント計算機は、プロセスチェーンを構成する各プロセスの情報として、プロセスの実行時間、プロセスの実施タイミング、プロセスの前後関係、プロセスの階層、プロセスのリソースなどを格納する。
【０００４】
特許文献２には、２以上の戦術を含む戦略に関するレポートを出力する技術が開示されている。ＫＰＩの高さの推移を時間区間毎に含むレポートが出力される。
【０００５】
特許文献３には、最終顧客に提供する価値を最大化するという観点で、供給者（自社）の業務プロセス及び評価指標を明確化する手順を支援する装置が開示されている。業務プロセスの各々について評価値及び目標値を設定し、評価指標と目標値との差異に基づいて改善が行われている。
【０００６】
特許文献４には、製品及びサービスの構成条件をシミュレーションすることによって、ＫＳＦのモデルを用いてＫＳＦに対するＫＰＩを演算する技術が開示されております。
【０００７】
特許文献５には、ＣＳＦの効率性（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ  ｇａｐ）及びＣＳＦの重要性（ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  ｇａｐ）を入力として、ＫＰＩの高さ（非常に低い、低い、中程度、高い、非常に高い）を出力するニューラルネットワークが開示されている。
【０００８】
特許文献６には、ＣＳＦ毎にＣＳＦのスコア（ＣＳＦ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｓｃｏｒｅ）を算出する技術が開示されている。ＣＳＦのスコアは、ＣＳＦの重要度に基づいて補正される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００６−２６８５９２号公報
【特許文献２】米国特許出願公開第２００６／０１４３１１６Ａ１号明細書
【特許文献３】特開２００６−２０９４４４号公報
【特許文献４】米国特許出願公開第２０１７／０２７０４８０Ａ１号明細書
【特許文献５】米国特許出願公開第２０１７／０２９３８７４Ａ１号明細書
【特許文献６】国際公開第２０１１／０１７６６２号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところで、発明者等は、鋭意検討の結果、事業活動に関するテーマの目標を達成するためには、事業活動に関するテーマのシナリオについて、シナリオの適切な計画策定、シナリオの適切な進捗管理又はシナリオの適切な評価について改善の余地があることを見出した。
【００１１】
具体的には、単に、ＫＳＦ毎のＫＰＩの評価を羅列しただけでは、シナリオの全体として目標を達成できるのか表すことができず、これを把握することが困難である。さらには、シナリオの計画策定、シナリオの進捗管理又はシナリオの評価において、シナリオの全体としてどのＫＳＦの影響が大きいのかを把握することもできない。
【００１２】
しかしながら、上述した従来技術では、以下に示すように、このような点について全く着目されていない。
【００１３】
例えば、特許文献１では、プロセス毎の達成度について着目されているに過ぎない。従って、プロセスの単体に係る優劣を把握することはできるものの、２以上のプロセスの達成度がシナリオの全体として相互にどのような影響を有するのかについて表されていない。
【００１４】
特許文献２では、累積的なＫＰＩの高さの推移を時間区間毎に含むレポートが開示されているが、顧客満足度をＫＰＩとして設定しているが故にＫＰＩの高さが時間に対して単調に増加するケースを想定しているに過ぎない。従って、２以上の戦術が前後関係を有する点につちえ考慮する余地がなく、前後関係を有する２以上の戦術のＫＰＩの高さがシナリオの全体として相互にどのような影響を有するのかについて表されていない。
【００１５】
特許文献３乃至特許文献６では、業務プロセス（或いは、ＫＳＦ又はＣＳＦ）の評価値（或いは、ＫＰＩの高さ）を個別に設定又は算出する技術が開示されているに過ぎない。従って、ＫＳＦ又はＣＳＦの単体に係る優劣を設定又は算出することができるものの、２以上の業務プロセス（或いは、ＫＳＦ又はＣＳＦ）の評価値（或いは、ＫＰＩの高さ）がシナリオの全体として相互にどのような影響を有するのかについて表されていない。
【００１６】
そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、シナリオの適切な計画策定、シナリオの適切な進捗管理又はシナリオの適切な評価を実現することを可能とするシステム、装置、ユーザ端末及び方法を提供することを目的とする。ひいては、本願発明は、適切な計画策定、適切な進捗管理及び適切な評価に好適なシナリオを構成するＡＩ装置及びＡＩにおける学習方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
第１の特徴は、システムであって、事業活動に関するテーマの目標達成に向けて実行される２以上の重要成功要因と、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価と、前記２以上の重要成功要因の時間的な前後関係を表す相関関係と、を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された情報に基づいて、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する制御部と、を備え、前記評価は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれについて重要評価指標によって定義される、ことを要旨とする。
【００１８】
第２の特徴は、第１の特徴において、前記記憶部は、前記構成されたシナリオの成否を表す情報を記憶する、ことを要旨とする。
【００１９】
第３の特徴は、第２の特徴においいて、前記制御部は、前記構成されたシナリオの成否を表す情報に基づいて、前記構成されたシナリオの成否を判定する、ことを要旨とする。
【００２０】
第４の特徴は、第１の特徴乃至第３の特徴のいずれかにおいて、前記システムは、前記構成されたシナリオについて、シナリオの入力内容、シナリオの実績内容、前記入力内容と前記実績内容との差異及び前記シナリオの修正内容の少なくともいずれか１つを学習する学習部を備え、前記制御部は、前記学習モデルを用いて新規シナリオを構成する、ことを要旨とする。
【００２１】
第５の特徴は、第４の特徴において、前記学習部は、前記構成されたシナリオと前記構成されたシナリオに対応するシナリオ属性との相関関係を学習することによって、学習モデルを生成する、ことを要旨とする。
【００２２】
第６の特徴は、第１の特徴乃至第５の特徴のいずれかにおいて、前記記憶部は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれの活動期間を記憶する、ことを要旨とする。
【００２３】
第７の特徴は、第１の特徴乃至第６の特徴のいずれかにおいて、前記重要評価指標は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれについて２段階以上の評価を定義しており、前記制御部は、時間軸を定義する第１軸と評価軸を定義する第２軸とによって構成される座標空間において、前記２以上の重要成功要因を前記第１軸上に配置し、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価を評価順に前記第２軸上に配置する前記シナリオを構成する、ことを要旨とする。
【００２４】
第８の特徴は、第１の特徴乃至第７の特徴のいずれかにおいて、前記制御部は、前記重要成功要因の中から選択された管理対象の重要成功要因を対象として前記シナリオを構成する、ことを要旨とする。
【００２５】
第９の特徴は、第１の特徴乃至第８の特徴のいずれかにおいて、前記制御部は、時間軸を定義する第１軸と評価軸を定義する第２軸とによって構成される座標空間において、前記重要成功要因を配置することによって前記相関関係を前記記憶部に記憶する、ことを要旨とする。
【００２６】
第１０の特徴は、装置であって、事業活動に関するテーマの目標達成に向けて実行される２以上の重要成功要因と、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価と、前記２以上の重要成功要因の時間的な前後関係を表す相関関係と、を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された情報に基づいて、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する制御部と、を備え、前記評価は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれについて重要評価指標によって定義される、ことを要旨とする。
【００２７】
第１１の特徴は、ユーザ端末であって、事業活動に関するテーマの目標達成に向けて実行される２以上の重要成功要因と、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価と、前記２以上の重要成功要因の時間的な前後関係を表す相関関係と、前記管理装置に入力する入力インタフェースと、前記管理装置に対する要求によって、前記入力インタフェースに入力された情報に基づいて構成される、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを出力部と、を備え、前記評価は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれについて重要評価指標によって定義される、ことを要旨とする。
【００２８】
第１２の特徴は、方法であって、事業活動に関するテーマの目標達成に向けて実行される２以上の重要成功要因と、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価と、前記２以上の重要成功要因の時間的な前後関係を表す相関関係と、を記憶するステップＡと、前記ステップＡで記憶された情報に基づいて、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成するステップと、を備え、前記評価は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれについて重要評価指標によって定義される、ことを要旨とする。
【発明の効果】
【００２９】
一態様によれば、シナリオの適切な計画策定、シナリオの適切な進捗管理又はシナリオの適切な評価を実現することを可能とするシステム、装置、ユーザ端末及び方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】図１は、実施形態に係るシステム１０を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る管理装置１００を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係るユーザ端末２００を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る記憶部１２０に記憶される記憶情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る記憶部１２０に記憶される記憶情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る表示部２３０によって表示される情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る表示部２３０によって表示される情報の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る方法を示す図である。
【図９】図９は、変更例３に係るシナリオを説明するための図である。
【図１０】図１０は、変更例３に係るクラウド装置４００を示す図である。
【図１１】図１１は、変更例３に係る管理装置５００を示す図である。
【図１２】図１２は、変更例３に係る計画装置６００を示す図である。
【図１３】図１３は、変更例３に係る表示装置７００を示す図である。
【図１４】図１４は、変更例３に係る評価装置８００を示す図である。
【図１５】図１５は、変更例４に係るＡＩ装置９００を示す図である。
【図１６】図１６は、変更例７に係るシナリオを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下において、実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。
【００３２】
但し、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なる場合があることに留意すべきである。従って、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係又は比率が異なる部分が含まれている場合があることは勿論である。
【００３３】
［実施形態の概要］
実施形態の概要に係るシステムは、事業活動に関するテーマの目標達成に向けて実行される２以上の重要成功要因と、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価と、前記２以上の重要成功要因の時間的な前後関係を表す相関関係と、を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された情報に基づいて、前記２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する制御部と、を備える。前記評価は、前記２以上の重要成功要因のそれぞれについて重要評価指標によって定義される。
【００３４】
実施形態の概要によれば、２以上の重要成功要因の時間的な前後関係を表す相関関係に着目するとともに、事業活動に関するテーマについて、２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する。このような構成によれば、シナリオの全体に対する重要成功要因の影響を把握しやすいように、シナリオをシンプルかつ適切に表すことができる。従って、シナリオの適切な計画策定、シナリオの適切な進捗管理又はシナリオの適切な評価を実現することができる。
【００３５】
実施形態の概要では、２以上の重要成功要因のそれぞれに対する評価の組合せで表せるシナリオは、事業活動に関するものであればよい。事業活動は、製品又はサービスの企画、製品の製造、製品又はサービスの研究又は開発、製品又はサービスの販売、製品又はサービスのアフターサービスなどの中から選択された１以上の事業活動を含む。
【００３６】
実施形態の概要では、システムを構成する管理装置が提供されてもよく、システムを構成するユーザ端末が提供されてもよい。同様に、システムで用いる方法が提供されてもよい。さらに、管理装置で動作するプログラムが提供されてもよく、ユーザ端末で動作するプログラムが提供されてもよい。さらには、システムを構成するクラウド装置、計画装置、表示装置、評価装置又はＡＩ装置が提供されてもよい。
【００３７】
［実施形態］
（システム）
以下において、実施形態に係るシステム１０について説明する。図１は、実施形態に係るシステム１０を示す図である。
【００３８】
図１に示すように、システム１０は、管理装置１００と、ユーザ端末２００と、を有する。管理装置１００及びユーザ端末２００は、ネットワーク１１を介して接続される。ネットワーク１１は、インターネットを含んでもよく、移動体通信網を含んでもよく、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含んでもよい。システム１０は、外部サーバ３００を含んでもよい。外部サーバ３００は、少なくとも管理装置１００とネットワーク１１を介して接続されてもよい。外部サーバ３００は、ユーザ端末２００とネットワーク１１を介して接続されてもよい。
【００３９】
管理装置１００は、後述するシナリオを管理するサーバである。管理装置１００は、１つのサーバによって構成されてもよく、２以上のサーバによって構成されてもよい。管理装置１００の詳細については後述する（図２を参照）。
【００４０】
ユーザ端末２００は、ユーザが用いる端末である。例えば、ユーザ端末２００は、パーソナルコンピュータであってもよく、スマートフォンであってもよく、タブレット端末であってもよい。ユーザ端末２００の詳細については後述する（図３を参照）。
【００４１】
外部サーバ３００は、管理装置１００とは異なる機能を有するサーバである。例えば、外部サーバ３００は、後述するシナリオの成否を判定するために必要な情報を格納するサーバであってもよい。外部サーバ３００は、事業活動を取り巻く環境（市場環境や競争環境）を示す情報である。市場環境を示す情報は、事業活動に関するテーマが属する市場の大きさ、その市場の顧客動向などを示す情報であってもよい。競争環境を示す情報は、事業活動テーマが属する市場のシェア、その市場における他社動向（例えば、他社の技術水準、他社の知的財産権など）などに関する情報であってもよい。外部サーバ３００は、管理装置１００と連携する機能を有していてもよい。
【００４２】
（管理装置）
以下において、実施形態に係る管理装置１００について説明する。図２は、実施形態に係る管理装置１００を示す図である。
【００４３】
図２に示すように、管理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、を有する。
【００４４】
通信部１１０は、通信モジュールによって構成される。通信モジュールは、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎなどの規格に準拠する無線通信モジュールであってもよく、ＩＥＥＥ８０２．３などの規格に準拠する有線通信モジュールであってもよい。通信部１１０は、ユーザ端末２００と通信を行う。通信部１１０は、外部サーバ３００と通信を行ってもよい。
【００４５】
記憶部１２０は、不揮発性メモリなどのメモリ又は／及びＨＤＤ（Ｈａｒｄ  ｄｉｓｃ  ｄｒｉｖｅ）などの記憶媒体を含む。
【００４６】
実施形態において、記憶部１２０は、２以上の重要成功要因（以下、ＫＳＦ：Ｋｅｙ  Ｓｕｃｃｅｓｓ  Ｆａｃｔｏｒ）、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価と、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係と、を記憶する。評価は、２以上のＫＳＦのそれぞれについて、重要評価指標（以下、ＫＰＩ：Ｋｅｙ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）で定義される。
【００４７】
記憶部１２０は、２以上のＫＳＦのそれぞれの活動期間を記憶してもよい。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の終了タイミングで少なくとも定義される。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の開始タイミング及び終了タイミングで定義されてもよい。
【００４８】
記憶部１２０は、後述する制御部１３０によって構成されるシナリオの成否を表す情報を記憶してもよい。シナリオの成否を表す情報は、評価の組合せが評価閾値を超えるか否かを表す情報を含んでもよい。評価閾値は、差別化境界と称されてもよい。事業活動を取り巻く環境（市場環境や競争環境）が時間経過とともに厳しくなることが想定されるため、評価閾値は、時間経過とともに上昇するように設定されてもよい。シナリオの成否を表す情報は、シナリオが時間閾値前に終了するか否かを表す情報を含んでもよい。時間閾値は、事業活動を取り巻く環境などの理由からシナリオに許容される時間の閾値である。
【００４９】
制御部１３０は、少なくとも１つのプロセッサ又は／及び少なくとも１つの回路を含む。制御部１３０は、管理装置１００に設けられる各構成を制御する。
【００５０】
実施形態において、制御部１３０は、記憶部１２０に記憶される情報に基づいて、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する。具体的には、制御部１３０は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係に基づいてシナリオを構成する。制御部１３０は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係及び２以上のＫＳＦの活動期間に基づいてシナリオを構成してもよい。
【００５１】
（ユーザ端末）
以下において、実施形態に係るユーザ端末２００について説明する。図３は、実施形態に係るユーザ端末２００を示す図である。
【００５２】
図３に示すように、ユーザ端末２００は、入力インタフェース２１０と、通信部２２０と、表示部２３０と、制御部２４０と、を有する。
【００５３】
入力インタフェース２１０は、様々な情報を入力するためのヒューマンインタフェースである。入力インタフェース２１０は、文字を入力するためのマウス等のポインティングデバイスやキーボードやタッチパネルを含んでもよく、音声を入力するための音声入力装置を含んでもよい。
【００５４】
実施形態では、入力インタフェース２１０は、上述した記憶部１２０に記憶される情報を入力する。入力インタフェース２１０は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を入力する。入力インタフェース２１０は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係及び２以上のＫＳＦの活動期間を入力してもよい。
【００５５】
さらに、入力インタフェース２１０は、上述したシナリオの進捗を示す情報を入力してもよい。例えば、進捗を示す情報は、シナリオを構成するＫＳＦに対する最新の評価、KSFの最新の活動期間を含む。入力インタフェース２１０は、事業活動を取り巻く環境を示す情報を入力してもよい。事業活動を取り巻く環境は、上述した外部サーバ３００から取得されてもよい。
【００５６】
通信部２２０は、通信モジュールによって構成される。通信モジュールは、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎなどの規格に準拠する無線通信モジュールであってもよく、ＩＥＥＥ８０２．３などの規格に準拠する有線通信モジュールであってもよい。
【００５７】
実施形態では、通信部２２０は、管理装置１００と通信を行う。通信部１１０は、入力インタフェース２１０から入力された情報を管理装置１００に送信する。通信部１１０は、表示部２３０に表示される表示情報を表示するために必要な表示データを管理装置１００から受信する。
【００５８】
表示部２３０は、様々な情報を表示する。表示部２３０は、ＬＣＤパネルによって構成されてもよく、有機ＥＬパネルによって構成されてもよい。例えば、表示部２３０は、管理装置１００から受信する表示データに基づいて、管理装置１００によって構成されるシナリオを表示する。
【００５９】
制御部２４０は、少なくとも１つのプロセッサによって構成される。制御部２４０は、ユーザ端末２００に設けられる各構成を制御する。
【００６０】
（記憶情報）
以下において、実施形態に係る記憶部１２０に記憶される記憶情報の一例について説明する。図４は、実施形態に係る記憶部１２０に記憶される記憶情報の一例を示す図である。図５は、図４に示す記憶情報によって構成されるＫＳＦのツリー構造を示す図である。
【００６１】
図４に示すように、記憶部１２０は、ＫＳＦと、スケジュールと、前ＫＳＦと、後ＫＳＦと、ＫＰＩと、評価と、マイルストーンフラグと、を対応付けて記憶する。
【００６２】
ＫＳＦは、事業活動に関するテーマの目標達成に向けて実行される重要成功要因である。テーマの目標は、ＫＧＩ（Ｋｅｙ  Ｇｏａｌ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）によって表されてもよい。例えば、ＫＧＩは、事業活動によって実現される売上金額や市場シェアなどの数値で表されてもよい。ＫＳＦは、事業活動に関するマイルストーンと考えてもよい。
【００６３】
スケジュールは、ＫＳＦを実現するスケジュールを表す時間要素である。例えば、スケジュールは、年月によって表される。スケジュールは、ＫＳＦの時間的な相関関係を定義する情報要素の一例と考えてもよい。ここでは、スケジュールは、ＫＳＦの活動期間の終了タイミングを表しているものとして説明を続ける。
【００６４】
前ＫＳＦは、ＫＳＦの時間的な相関関係を定義する情報要素であり、対象欄のＫＳＦよりも前に実現されるべきＫＳＦである。後ＫＳＦは、ＫＳＦの時間的な相関関係を定義する情報要素対象欄のＫＳＦよりも後に実現されるべきＫＳＦである。対象のＫＳＦに前ＫＳＦ及び後ＫＳＦを対応付けることによって、ＫＳＦの相関関係が特定される。例えば、対象欄のＫＳＦがＫＳＦ＃３である場合に、前ＫＳＦはＫＳＦ＃１、＃２であり、後ＫＳＦはＫＳＦ＃４である。
【００６５】
ＫＰＩは、各ＫＳＦに対する評価を定義する重要評価指標である。例えば、ＫＳＦが製品又はサービスの企画に関するものである場合には、ＫＰＩは、予測売上金額や市場における予測シェアで表されてもよい。ＫＳＦが製品又はサービスの製造に関するである場合に、ＫＰＩは、コストや歩留まりで表されてもよい。ＫＳＦが製品又はサービスの研究又は開発に関するものである場合には、ＫＰＩは、研究又は開発の技術要素の性能を定義する指標であってもよい。ＫＳＦが製品又はサービスの販売に関するものである場合には、ＫＰＩは、実績売上金額や市場における実績シェアによって表されてもよい。ＫＳＦが製品又はサービスのアフターサービスに関するものである場合には、ＫＰＩは、顧客満足度によって表されてもよい。
【００６６】
評価は、ＫＳＦに対する評価である。上述したように、評価は、ＫＰＩに基づいて定義される。評価は、ＫＰＩの目標値に対する割合で表されてもよい。１つのＫＳＦに対する評価が２段階以上で表されてもよい。例えば、ＫＳＦ＃３に対する評価は、後述する図６に示す座標（座標＃３−１〜座標＃３−４）である。
【００６７】
マイルストーンフラグは、複数のＫＳＦの中で進捗を管理すべきＫＳＦを特定するためのフラグである。例えば、“１”は、進捗管理の対象であることを表しており、“０”は、進捗管理の対象ではないことを表している。
【００６８】
特に限定されるものではないが、対象欄のＫＳＦの後ＫＳＦが２以上の前ＫＳＦと対応付けられている場合に、対象欄のＫＳＦは進捗管理の対象から外されてもよい。例えば、対象欄のＫＳＦがＫＳＦ＃１である場合に、ＫＳＦ＃３が２以上のＫＳＦ（ＫＳＦ＃１、＃２）と対応付けられているため、ＫＳＦ＃１は進捗管理の対象から外されてもよい。ＫＳＦ＃３の進捗がＫＳＦ＃１の進捗だけではなくＫＳＦ＃２の進捗からも影響されるため、ＫＳＦ＃１の進捗を管理しなくても、ＫＳＦ＃３の進捗を管理すれば十分であるためである。
【００６９】
但し、実施形態はこれに限定されるものではない。管理対象のＫＳＦはユーザによって任意に選択されてもよい。
【００７０】
上述したように、記憶部１２０は、２以上のＫＳＦと、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価と、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係と、を記憶する。
【００７１】
なお、図４に示す記憶情報を生成するために、図５に示すツリー構造を先に検討してもよい。図５に示すツリー構造は、管理装置１００によって提供されるツールによって作成されてもよい。このようなケースにおいて、図５に示すツリー構造の作成によって、図４に示す記憶情報を管理装置１００が自動的に生成してもよい。
【００７２】
（表示処理及び表示）
以下において、実施形態に係る表示処理及び表示情報の一例について説明する。図６及び図７は、実施形態に係る表示部２３０によって表示される表示情報の一例を示す図である。表示処理は、表示情報に必要な表示データを記憶部１２０から抽出するとともに、抽出された表示データをユーザ端末２００に送信する処理である。従って、表示処理の説明については、表示情報の表示の説明で代替する。
【００７３】
図６及び図７においては、マイルストーンフラグが“１”であるＫＳＦ（すなわち、管理対象のＫＳＦ）を対象として表示情報が表示されるケースについて例示する。また、ＫＳＦ＃５に対する評価は２段階で表されており、ＫＳＦ＃３に対する評価は４段階で表されており、ＫＳＦ＃４、＃８のＫＰＩに対する評価は３段階で表されるケースを例示する。
【００７４】
図６に示すように、表示部２３０は、２以上のＫＳＦ、ＫＳＦに対する評価及び相関関係に基づいて構成されるシナリオを表示する。シナリオは、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表される。
【００７５】
具体的には、時間軸を定義する第１軸（図６では横軸）と評価軸を定義する第２軸（図６では縦軸）とによって構成される座標空間において、２以上のＫＳＦが第１軸上に配置され、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価が評価順に第２軸上に配置される。言い換えると、表示部２３０は、上述した座標空間において構成されるシナリオを表示する。
【００７６】
このようなケースにおいて、現在年月が２０１９年９月であるケースを例示すると、表示部２３０は、複数の想定シナリオの中うち、現在時点で既に確定済みの実績シナリオを強調態様で表示してもよい。強調態様は、実績シナリオを他の想定シナリオと区別する態様であればよい。例えば、強調態様は、線の太さ、線の形状（点線ｏｒ実線）、線の色などによって、実績シナリオを他の想定シナリオと区別する態様であってもよい。
【００７７】
表示部２３０は、シナリオの成否を表す情報（図６では、差別化境界）をシナリオとともに表示してもよい。例えば、差別化境界よりも下側の領域は、シナリオが失敗であることを意味し、差別化境界よりも上側の領域は、シナリオが成功であることを意味する。
【００７８】
ここで、差別化境界は、他社に対する自社の差別化が可能であるか否かを示す基準である。言い換えると、差別化境界は、上述したＫＰＩに基づいたＫＳＦの評価について他社に対する差別化が可能であるか否かを示す基準である。従って、差別化境界は、上述したＫＰＩと同様の情報要素について定められる。差別化境界は、ＫＰＩの目標値に対する割合で表されてもよい。従って、差別化境界は、ＫＳＦが製品又はサービスの企画に関するものである場合には、差別化境界は、予測売上金額や市場における予測シェアで表されてもよいし、新規製品や新規サービスであれば、参入した市場において、既存製品・サービスを押さえて売上が見込める閾値でもある。ＫＳＦが製品又はサービスの製造に関するである場合に、差別化境界は、コストや歩留まりで表されてもよい。ＫＳＦが製品又はサービスの研究又は開発に関するものである場合には、差別化境界は、研究又は開発の技術要素の性能を定義する指標であってもよい。ＫＳＦが製品又はサービスの販売に関するものである場合には、差別化境界は、実績売上金額や市場における実績シェアによって表されてもよい。ＫＳＦが製品又はサービスのアフターサービスに関するものである場合には、差別化境界は、顧客満足度によって表されてもよい。
【００７９】
差別化境界は、事業活動を取り巻く環境に基づいて設定されてもよい。事業活動を取り巻く環境を示す情報は、上述した外部サーバ３００から取得されてもよい。事業活動を取り巻く環境を示す情報は、事業活動に関するテーマに関連する情報であって、アンケートに対する回答、ＳＮＳの評価、クラウドファンディングの金額、試験販売の結果などを含んでもよい。
【００８０】
表示部２３０は、ＫＳＦに対する評価が第１評価である位置（以下、座標）を、ＫＳＦに対する評価が第１評価よりも高い第２評価である座標よりも時間的に後にシフトして表示してもよい。例えば、座標＃３−４は、座標＃３−３よりも時間的に後に表示され、座標＃３−３は、座標＃３−２よりも時間的に後に表示され、座標＃３−２は、座標ＫＳＦ＃３−１よりも時間的に後に表示されてもよい。
【００８１】
ここで、ＫＳＦに対する評価が低い場合には、ＫＳＦの活動進捗に遅れが生じている。従って、このようなシフト表示によって直感的に遅れを把握することができる。
【００８２】
図６では、全ての想定シナリオが表示されるケースが例示されているが、図７に示すように、表示部２３０は、既に確定済みの実績シナリオ以外の想定シナリオの表示を省略してもよい。
【００８３】
（方法）
以下において、実施形態に係る方法について説明する。図８は、実施形態に係る方法を示す図である。
【００８４】
図８に示すように、ステップＳ３０において、ユーザ端末２００は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係を管理装置１００に送信する。ユーザ端末２００は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係及び２以上のＫＳＦの活動期間を管理装置１００に送信してもよい。例えば、ユーザ端末２００は、図４に示す情報を管理装置１００に送信する。ステップＳ３０の処理は、図５に示すツリー構造を作成するツールを用いて行われてもよい。
【００８５】
ここで、ステップＳ３０の処理によって、管理装置１００は、以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係を記憶することができる。管理装置１００は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係及び２以上のＫＳＦの活動期間を記憶してもよい。
【００８６】
ステップＳ３１において、管理装置１００は、ＫＳＦのツリー構造を記憶する。具体的には、管理装置１００は、図４に示す情報を管理する。ステップＳ３１の段階において、管理装置１００は、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成してもよい。
【００８７】
ステップＳ３２において、ユーザ端末２００は、シナリオの進捗を示す情報を管理装置１００に送信する。例えば、進捗を示す情報は、シナリオを構成するＫＳＦに対する最新の評価、KSFの最新の活動期間を含む。
【００８８】
ステップＳ３３において、管理装置１００は、外部サーバ３００と連携する機能によって、外部サーバ３００から各種情報を取得してもよい。各種情報は、事業活動を取り巻く環境を示す情報を含んでもよい。なお、ステップＳ３３で取得可能な情報が管理装置１００によって既に記憶されている場合には、ステップＳ３３の処理は省略してもよい。
【００８９】
ステップＳ３４において、管理装置１００は、シナリオの進捗を示す情報を記憶する。例えば、管理装置１００は、ＫＳＦに対する評価を記憶する。
【００９０】
ステップＳ３５において、ユーザ端末２００は、表示要求を管理装置１００に送信する。
【００９１】
ステップＳ３６において、管理装置１００は、外部サーバ３００と連携する機能によって、外部サーバ３００から各種情報を取得してもよい。各種情報は、事業活動を取り巻く環境を示す情報を含んでもよい。なお、ステップＳ３６で取得可能な情報が管理装置１００によって既に記憶されている場合には、ステップＳ３６の処理は省略してもよい。
【００９２】
ステップＳ３７において、管理装置１００は、ユーザ端末２００で表示情報（図６及び図７を参照）を表示するために必要な表示データをユーザ端末２００に送信する。言い換えると、管理装置１００は、２以上のＫＳＦ、ＫＰＩ及び相関関係に基づいて、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成し、構成されたシナリオを表示データとして出力する。管理装置１００は、シナリオの成否を表す情報を表示するために必要な表示データをユーザ端末２００に送信してもよい。
【００９３】
ステップＳ３８において、ユーザ端末２００は、表示データに基づいて表示情報（図６及び図７を参照）を表示する。言い換えると、ユーザ端末２００は、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを表示する。
【００９４】
（作用及び効果）
実施形態では、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係に着目するとともに、事業活動に関するテーマについて、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する。このような構成によれば、シナリオの全体に対するＫＳＦの影響を把握しやすいように、シナリオをシンプルかつ適切に表すことができる。従って、シナリオの適切な計画策定、シナリオの適切な進捗管理又はシナリオの適切な評価を実現することができる。
【００９５】
具体的には、シナリオの計画策定においては、シナリオの全体を俯瞰しながら、ＫＳＦの追加、ＫＳＦの削除、ＫＳＦの時間的な前後関係の置換などの検討を容易に行うことができる。シナリオの進捗管理においては、シナリオの全体に対するＫＳＦの影響が把握しやすいため、シナリオを適切に見直すことができる。シナリオの見直しでは、シナリオの計画策定と同様に、ＫＳＦの追加、ＫＳＦの削除、ＫＳＦの時間的な前後関係の置換などの検討を容易に行うことができる。シナリオの評価においては、シナリオがシンプルかつ適切に表されるため、シナリオの良否を容易に判断することができる。
【００９６】
さらには、上述した差別化境界の存在によって、シナリオの計画策定、シナリオの進捗管理又はシナリオの評価がさらに容易になる。
【００９７】
［変更例１］
以下において、実施形態の変更例１について説明する。以下においては、実施形態に対する相違点について主として説明する。
【００９８】
変更例においては、管理装置１００は、時間軸を定義する第１軸と評価軸を定義する第２軸とによって構成される座標空間において、ＫＳＦを配置することによって２以上のＫＳＦの相関関係を記憶部１２０に記憶してもよい。言い換えると、管理装置１００は、図６又は図７に示す座標空間においてＫＳＦをプロットすることによって、ＫＳＦのツリー構造を記憶部１２０に記憶してもよい。さらには、ＫＰＩが記憶部１２０に記憶されている状態であれば、座標空間においてＫＳＦをプロットすることによって、シナリオが自動的に構成されてもよい。
【００９９】
また、管理装置１００は、時間軸を定義する第１軸と評価軸を定義する第２軸とによって構成される座標空間において、ＫＳＦを移動することによって２以上のＫＳＦの相関関係を変更してもよい。さらには、ＫＰＩが記憶部１２０に記憶されている状態であれば、座標空間においてＫＳＦを移動することによって、シナリオが自動的に再構成されてもよい。或いは、管理装置１００は、時間軸を定義する第１軸と評価軸を定義する第２軸とによって構成される座標空間におけるＫＳＦの置換や追加によって２以上のＫＳＦの相関関係を変更してもよい。さらには、ＫＰＩが記憶部１２０に記憶されている状態であれば、座標空間におけるＫＳＦＫＳＦの置換や追加によって、シナリオが自動的に再構成されてもよい。例えば、シナリオが差別化境界を下回ることが確実である場合に、これらの処理が行われてもよい。
【０１００】
［変更例２］
以下において、実施形態の変更例２について説明する。以下においては、実施形態に対する相違点について主として説明する。
【０１０１】
変更例においては、ＫＳＦの相関関係は、ユーザの入力ではなく、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）によって自動的に生成されてもよい。このようなケースにおいて、ＡＩへの入力情報はＫＳＦであり、ＡＩの教師データは、過去の成功事例である。過去の成功事例は、差別化境界を上回った実績を有するシナリオで用いたＫＳＦの相関関係であってもよい。
【０１０２】
また、ＫＰＩは、ユーザの入力ではなく、ＡＩによって自動的に生成されてもよい。ＡＩへの入力情報はＫＳＦであり、ＡＩの教師データは、過去の成功事例である。過去の成功事例は、差別化境界を上回った実績を有するシナリオで用いたＫＰＩであってもよい。
【０１０３】
さらには、ＫＳＦは、ユーザの入力ではなく、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）によって自動的に生成されてもよい。このようなケースにおいて、ＡＩへの入力情報はＫＳＦであり、ＡＩの教師データは、過去の成功事例である。過去の成功事例は、差別化境界を上回った実績を有するテーマであってもよい。
【０１０４】
［変更例３］
以下において、変更例３について説明する。以下においては、実施形態に対する相違点について主として説明する。
【０１０５】
具体的には、上述した実施形態では、シナリオの進捗管理について主として説明した。これに対して、変更例３では、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表せるシナリオのバリエーションについて説明する。シナリオは、事業活動に関するテーマについて、シナリオの進捗管理のみではなく、シナリオの計画策定に用いられてもよく、シナリオの評価に用いられてもよい。
【０１０６】
具体的には、図９に示すように、シナリオは、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係に基づいて、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されていればよい。２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価は、実施形態と同様にＫＰＩによって定義される。但し、シナリオが図９に示す態様で出力されることは必須ではなく、図９はシナリオの概念について説明するものである。図９に示すように、１つのＫＳＦに対する評価が２段階以上で表されていなくてもよい。但し、実施形態（例えば、図６を参照）と同様に、１つのＫＳＦに対する評価が２段階以上で表されていてもよい。
【０１０７】
上述したように、シナリオの成否を表す情報は、評価の組合せが評価閾値を超えるか否かを表す情報を含んでもよい。評価閾値は、上述した差別化境界と同様である。事業活動を取り巻く環境が時間経過とともに厳しくなることが想定されるため、評価閾値は、時間経過とともに上昇するように設定されてもよい。シナリオの成否を表す情報は、シナリオが時間閾値前に終了するか否かを表す情報を含んでもよい。時間閾値は、事業活動を取り巻く環境などの理由からシナリオに許容される時間の閾値である。
【０１０８】
ここで、ＫＳＦ＃Ｎに対する評価Ｎは、ＫＳＦ＃Ｎの活動期間Ｎの終了タイミングで達成される評価であってもよい。同様に、ＫＳＦ＃Ｎ＋１に対する評価Ｎ＋１は、ＫＳＦ＃Ｎ＋１の活動期間Ｎ＋１の終了タイミングで達成される評価であり、ＫＳＦ＃Ｎ＋２に対する評価は、ＫＳＦ＃Ｎ＋２の活動期間Ｎ＋２の終了タイミングで達成される評価であってもよい。活動期間Ｎ及び活動期間Ｎ＋１は互いに重複する期間を含んでもよく、活動期間Ｎ＋１及び活動期間Ｎ＋２は互いに重複する期間を含んでもよい。このようなケースにおいて、ＫＳＦ＃Ｎ及びＫＳＦ＃Ｎ＋１は、時間的な相関関係を有するものと定義し、ＫＳＦ＃Ｎ＋１及びＫＳＦ＃Ｎ＋２は、時間的な前後関係を有するものと定義してもよい。
【０１０９】
さらに、各ＫＳＦ対する評価を定義するＫＰＩは、互いに異なっていてもよい。このようなケースにおいて、各ＫＳＦ対する評価は、各ＫＰＩの目標値に対する達成率によって表されてもよい。但し、各ＫＳＦ対する評価を定義するＫＰＩは同じであってもよい。
【０１１０】
このようなケースにおいて、上述したシナリオを様々な装置及び方法に適用することが可能である。
【０１１１】
第１に、シナリオをクラウド装置４００に適用するケースについて、図１０を参照しながら説明する。クラウド装置４００は、インターネットなどのネットワークにおいて、１以上の機能（例えば、インフラストラクチャ機能、プラットフォーム機能又はアプリケーション機能）を利用可能な装置である。例えば、図１０に示すように、クラウド装置４００は、通信部４１０と、記憶部４２０と、制御部４３０と、を有する。
【０１１２】
このようなケースにおいて、クラウド装置４００は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係及び２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価を取得する。ＫＳＦに対する評価は、ＫＰＩによって定義される。クラウド装置４００は、ＫＰＩそのもの、ＫＰＩの目標値を取得してもよい。クラウド装置４００は、ＫＳＦの活動期間を取得してもよい。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の終了タイミングで少なくとも定義される。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の開始タイミング及び終了タイミングで定義されてもよい。例えば、通信部４１０は、ユーザ端末２００と通信を行うことによって、これらのパラメータがユーザ端末２００に入力された場合に、これらのパラメータをユーザ端末２００から受信してもよい。記憶部４２０は、これらのパラメータを少なくとも一時的に記憶するバッファを構成してもよい。制御部４３０は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係に基づいて、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する。通信部４１０は、構成されたシナリオをユーザ端末２００に出力（送信）してもよい。
【０１１３】
さらに、クラウド装置４００は、上述した評価閾値を記憶しており、評価閾値をユーザ端末２００に出力（送信）してもよい。評価閾値は、ユーザ端末２００によって入力されてもよい。クラウド装置４００は、上述した時間閾値を記憶しており、時間閾値をユーザ端末２００に出力（送信）してもよい。時間閾値は、ユーザ端末２００によって入力されてもよい。
【０１１４】
ここで、クラウド装置４００によって構成されたシナリオの用途は特に限定されるものではない。クラウド装置４００は、構成されたシナリオを出力せずに、構成されたシナリオを単に記憶（収集）してもよい。構成されたシナリオは、シナリオの進捗管理に用いられてもよく、シナリオの評価に用いられてもよい。
【０１１５】
第２に、シナリオを管理装置５００に適用するケースについて、図１１を参照しながら説明する。管理装置５００は、少なくともシナリオを管理していればよい。管理装置５００によって管理されるシナリオは、実施形態と同様に、シナリオの進捗管理に用いられてもよい。例えば、図１１に示すように、管理装置５００は、通信部５１０と、記憶部５２０と、制御部５３０と、を有する。
【０１１６】
このようなケースにおいて、記憶部５２０は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係及び２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価を記憶する。ＫＳＦに対する評価は、ＫＰＩによって定義される。記憶部５２０は、ＫＰＩそのもの、ＫＰＩの目標値を記憶してもよい。記憶部５２０は、ＫＳＦの活動期間を記憶してもよい。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の終了タイミングで少なくとも定義される。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の開始タイミング及び終了タイミングで定義されてもよい。通信部５１０は、ユーザ端末２００と通信を行うことによって、これらのパラメータがユーザ端末２００に入力された場合に、これらのパラメータをユーザ端末２００から受信してもよい。制御部５３０は、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する。通信部５１０は、構成されたシナリオをユーザ端末２００に出力（送信）してもよい。
【０１１７】
さらに、管理装置５００は、上述した評価閾値を記憶しており、評価閾値をユーザ端末２００に出力（送信）してもよい。評価閾値は、ユーザ端末２００によって入力されてもよい。管理装置５００は、上述した時間閾値を記憶しており、時間閾値をユーザ端末２００に出力（送信）してもよい。時間閾値は、ユーザ端末２００によって入力されてもよい。
【０１１８】
ここで、管理装置５００によって構成されたシナリオの用途は特に限定されるものではない。管理装置５００は、構成されたシナリオを出力せずに、構成されたシナリオを単に記憶（管理）してもよい。構成されたシナリオは、シナリオの進捗管理に用いられてもよく、シナリオの評価に用いられてもよい。
【０１１９】
なお、このような管理装置５００の動作は、方法として提供されてもよいことは勿論である。
【０１２０】
第３に、シナリオを計画装置６００に適用するケースについて、図１２を参照しながら説明する。計画装置６００は、シナリオの計画策定に用いる装置である。計画装置６００は、上述したクラウド装置４００などのように、インターネットなどのネットワークにおいて１以上の機能によって実現されてもよい。或いは、計画装置６００は、上述したユーザ端末２００上で動作するソフトウェア（プログラム）であってもよく、ユーザ端末２００そのものであってもよい。例えば、図１２に示すように、計画装置６００は、入力インタフェース６１０と、記憶部６２０と、制御部６３０と、を有する。
【０１２１】
このようなケースにおいて、計画装置６００は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係及び２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価を取得する。ＫＳＦに対する評価は、ＫＰＩによって定義される。計画装置６００は、ＫＰＩそのもの、ＫＰＩの目標値を取得してもよい。計画装置６００は、２以上のＫＳＦの活動期間を取得してもよい。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の終了タイミングで少なくとも定義される。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の開始タイミング及び終了タイミングで定義されてもよい。例えば、入力インタフェース６１０は、これらのパラメータを入力するためのインタフェースである。計画装置６００は、入力インタフェース６１０に代えて、ユーザ端末２００と通信を行う通信部を有しており、これらのパラメータがユーザ端末２００に入力された場合に、これらのパラメータをユーザ端末２００から受信してもよい。記憶部６２０は、これらのパラメータを少なくとも一時的に記憶するバッファを構成してもよい。制御部６３０は、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する。
【０１２２】
具体的には、制御部６３０は、２以上のＫＳＦを対象として、ＫＳＦ及びＫＳＦに対する評価に基づいて、シナリオの一部を構成する。制御部６３０は、ＫＳＦ、ＫＳＦに対する評価及びＫＳＦの活動期間に基づいて、シナリオの一部を構成してもよい。例えば、図９に示す例では、ＫＳＦ＃Ｎ及びＫＳＦ＃Ｎに対する評価Ｎが記憶された場合に、制御部６３０は、評価Ｎをシナリオの一部として構成する。ＫＳＦ＃Ｎ、評価Ｎ及び活動期間Ｎが記憶された場合に、制御部６３０は、評価Ｎをシナリオの一部として構成してもよい。続いて、ＫＳＦ＃Ｎ＋１及びＫＳＦ＃Ｎ＋１に対する評価Ｎ＋１が記憶された場合に、制御部６３０は、評価Ｎ及び評価Ｎ＋１をシナリオの一部として構成する。ＫＳＦ＃Ｎ＋１、評価Ｎ＋１及び活動期間Ｎ＋１が記憶された場合に、制御部６３０は、評価Ｎ及び評価Ｎ＋１をシナリオの一部として構成する。記憶部６２０は、このような動作を繰り返すことによって、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係及び２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価を結果的に記憶する。制御部６３０は、記憶されたパラメータに基づいて、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する。
【０１２３】
さらに、計画装置６００は、ＫＳＦに対す評価及びＫＳＦの活動期間の少なくともいずれか１つが修正された場合に、修正後のパラメータに基づいてシナリオの全体を修正してもよい。例えば、ＫＳＦ＃Ｎについて評価が低くなるように修正された場合に、計画装置６００は、ＫＳＦ＃Ｎに続くＫＳＦの評価が低くなるようにシナリオの全体を修正してもよい。或いは、ＫＳＦ＃Ｎについて活動期間が長くなるように修正された場合に、計画装置６００は、ＫＳＦ＃Ｎに続くＫＳＦの活動期間が時間的に後にシフトするようにシナリオの全体を修正してもよい。
【０１２４】
計画装置６００は、計画策定中のシナリオが成功条件を満たしていない場合に、その旨を警告などの態様で出力してもよい。成功条件は、評価の組合せが評価閾値を超える条件を含んでもよく、シナリオが時間閾値前に終了する条件を含んでもよい。具体的には、計画装置６００は、上述した評価閾値を記憶しており、計画策定中のシナリオについて、評価の組合せが評価閾値を超えるか否かを判定してもよい。計画装置６００は、評価の組合せが評価閾値を超えていない場合に、その旨をユーザに通知してもよい。同様に、計画装置６００は、上述した時間閾値を記憶しており、計画策定中のシナリオについて、シナリオが時間閾値前に終了するか否か（言い換えると、シナリオに含まれる最後のＫＳＦの活動期間の終了タイミングが時間閾値前であるか否か）を判定してもよい。計画装置６００は、シナリオが時間閾値前に終了していない場合に、その旨をユーザに通知してもよい。特に限定されるものではないが、通知方法は、その旨をユーザ端末２００に送信することであってもよい。
【０１２５】
なお、このような計画装置６００の動作は、計画方法として提供されてもよいことは勿論である。
【０１２６】
第４に、シナリオを表示装置７００に適用するケースについて、図１３を参照しながら説明する。表示装置７００は、シナリオを表示する装置である。表示装置７００は、上述したユーザ端末２００上で動作するソフトウェア（プログラム）であってもよく、ユーザ端末２００そのものであってもよい。或いは、表示装置７００は、上述したユーザ端末２００にシナリオを表示させるために、シナリオを表示するために必要な表示データを出力する装置であってもよい。例えば、図１３に示すように、表示装置７００は、入力インタフェース７１０と、記憶部７２０と、制御部７３０と、表示部７４０と、を有する。
【０１２７】
このようなケースにおいて、表示装置７００は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係及び２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価を取得する。ＫＳＦに対する評価は、ＫＰＩによって定義される。表示装置７００は、ＫＰＩそのもの、ＫＰＩの目標値を取得してもよい。表示装置７００は、２以上のＫＳＦの活動期間を取得してもよい。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の終了タイミングで少なくとも定義される。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の開始タイミング及び終了タイミングで定義されてもよい。例えば、入力インタフェース７１０は、これらのパラメータを入力するためのインタフェースである。表示装置７００は、入力インタフェース７１０に代えて、ユーザ端末２００と通信を行う通信部を有しており、これらのパラメータがユーザ端末２００に入力された場合に、これらのパラメータをユーザ端末２００から受信してもよい。記憶部７２０は、これらのパラメータを一時的に記憶するバッファを有してもよい。制御部７３０は、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する。表示部７４０は、構成されたシナリオを表示するディスプレイであってもよい。表示部７４０は、シナリオの表示データを生成して、生成された表示データをユーザ端末２００に出力（送信）する通信部として機能してもよい。
【０１２８】
さらに、表示装置７００は、上述した評価閾値を記憶しており、評価閾値を表示する。表示装置７００は、評価閾値の表示データをユーザ端末２００に出力（送信）してもよい。評価閾値は、ユーザ端末２００によって入力されてもよい。表示装置７００は、上述した時間閾値を記憶しており、時間閾値を表示する。表示装置７００は、時間閾値の表示データをユーザ端末２００に出力（送信）してもよい。時間閾値は、ユーザ端末２００によって入力されてもよい。
【０１２９】
なお、このような表示装置７００の動作は、表示方法として提供されてもよいことは勿論である。
【０１３０】
第５に、シナリオを評価装置８００に適用するケースについて、図１４を参照しながら説明する。評価装置８００は、シナリオを評価する装置である。評価装置８００は、上述したクラウド装置４００などのように、インターネットなどのネットワークにおいて１以上の機能によって実現されてもよい。或いは、評価装置８００は、上述したユーザ端末２００上で動作するソフトウェア（プログラム）であってもよく、ユーザ端末２００そのものであってもよい。例えば、図１３に示すように、評価装置８００は、通信部８１０と、記憶部８２０と、制御部８３０と、を有する。
【０１３１】
このようなケースにおいて、記憶部８２０は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係及び２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価を記憶する。ＫＳＦに対する評価は、ＫＰＩによって定義される。記憶部８２０は、ＫＰＩそのもの、ＫＰＩの目標値を記憶してもよい。記憶部８２０は、ＫＳＦの活動期間を記憶してもよい。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の終了タイミングで少なくとも定義される。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の開始タイミング及び終了タイミングで定義されてもよい。通信部８１０は、ユーザ端末２００と通信を行うことによって、これらのパラメータがユーザ端末２００に入力された場合に、これらのパラメータをユーザ端末２００から受信してもよい。制御部８３０は、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオを構成する。制御部８３０は、構成されたシナリオを評価する。詳細には、記憶部８２０は、上述した評価閾値を記憶しており、制御部８３０は、評価の組合せが評価閾値を超えるか否かを判定する。評価閾値は、ユーザ端末２００によって入力されてもよい。或いは、記憶部８２００は、上述した時間閾値を記憶しており、制御部８３０は、シナリオが時間閾値前に終了するか否か（言い換えると、シナリオに含まれる最後のＫＳＦの活動期間の終了タイミングが時間閾値前であるか否か）を判定する。時間閾値は、ユーザ端末２００によって入力されてもよい。制御部８３０は、評価の組合せが評価閾値を超えるか否か及びシナリオが時間閾値前に終了するか否かの双方を判定してもよい。制御部８３０は、評価結果（例えば、シナリオの成否）を出力する。評価結果は、ユーザ端末２００に送信されてもよい。
【０１３２】
ここで、評価装置８００は、３段階以上の評価でシナリオを評価してもよい。例えば、評価装置８００は、評価の組合せが評価閾値を超えており、かつ、シナリオが時間閾値前に終了する場合に、シナリオの評価が最も高い評価Ａであると判定してもよい。評価装置８００は、評価の組合せが評価閾値を超えているが、シナリオが時間閾値前に終了しない場合に、シナリオの評価が評価Ａよりも低い評価Ｂであると判定してもよい。評価装置８００は、評価の組合せが評価閾値を超えていないが、シナリオが時間閾値前に終了する場合に、シナリオの評価が評価Ａよりも低い評価Ｃであると判定してもよい。評価Ｃは、評価Ｂよりも高くてもよく、評価Ｂよりも低くてもよい。評価装置８００は、評価の組合せが評価閾値を超えておらず、かつ、シナリオが時間閾値前に終了しない場合に、シナリオの評価が最も低い評価Ｄであると判定してもよい。評価装置８００は、評価の組合せと評価閾値との差異の大きさに基づいて、シナリオを評価してもよい。評価装置８００は、シナリオが終了するタイミングと時間閾値との差異の大きさに基づいて、シナリオを評価してもよい。
【０１３３】
さらに、評価装置８００は、シナリオの評価結果を出力するにあたって、シナリオを出力してもよい。
【０１３４】
なお、このような評価装置８００の動作は、評価方法として提供されてもよいことは勿論である。
【０１３５】
変更例３では、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオは、ＫＳＦの活動期間などの時間要素を用いて構成されるケースを例示した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。ＫＳＦの活動期間などの時間要素がない場合には、シナリオは、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係が把握可能な態様で構成されればよい。例えば、図９に示す横軸として時間軸が定義されていない場合に、評価Ｎ、評価Ｎ＋１及び評価Ｎ＋２が横軸において等間隔で配置されるようにシナリオが構成されてもよい。
【０１３６】
［変更例４］
以下において、変更例４について説明する。以下においては、変更例３に対する相違点について主として説明する。
【０１３７】
変更例４では、図９に示すシナリオを学習によって生成するＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）装置について説明する。
【０１３８】
具体的には、ＡＩ装置は、構成されたシナリオについて、シナリオの入力内容、シナリオの実績内容、入力内容と実績内容との差異及びシナリオの修正内容の少なくともいずれか１つを学習する学習部（例えば、後述する学習部９４０）を備える。ＡＩ装置は、学習モデルを用いて新規シナリオを構成する制御部（例えば、後述するシミュレーション部９５０）を備える。
【０１３９】
ここで、構成されたシナリオは、少なくとも、２以上のＫＳＦのそれぞれの評価の組合せによって表される。構成されたシナリオは、２以上のＫＳＦのそれぞれの評価の組合せに加えて、２以上のＫＳＦのそれぞれの活動期間によって表されてもよい。
【０１４０】
シナリオの入力内容は、学習部に入力されるシナリオを構成するための内容である。すなわち、シナリオの入力内容は、実行前のシナリオに関する入力内容である。入力内容は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係及び２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価を含む。入力内容は、２以上のＫＳＦのそれぞれの活動期間を含んでもよい。例えば、学習部は、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係と、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価（その組合せ）との相関関係を学習することによって学習モデルを生成してもよい。学習部は、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係と、２以上のＫＳＦのそれぞれの活動期間との相関関係を学習してもよい。例えば、ＡＩ装置は、学習モデルを用いて、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係に基づいて新規シナリオを構成する。
【０１４１】
シナリオの実績内容は、シナリオの実行結果を表す内容である。すなわち、シナリオの入力内容は、実行後のシナリオに関する入力内容である。実績内容は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係及び２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価を含む。実績内容は、２以上のＫＳＦのそれぞれの活動期間を含んでもよい。例えば、学習部は、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係と、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価（その組合せ）との相関関係を学習することによって学習モデルを生成してもよい。学習部は、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係と、２以上のＫＳＦのそれぞれの活動期間との相関関係を学習してもよい。例えば、ＡＩ装置は、学習モデルを用いて、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係に基づいて新規シナリオを構成する。
【０１４２】
入力内容と実績内容との差異は、実行前のシナリオと実行後のシナリオとの差異である。差異は、ＫＳＦの差異、ＫＳＦの時間的な前後関係の差異及びＫＳＦに対する評価の差異及びＫＳＦの活動期間の差異の少なくともいずれか１つを含む。例えば、学習部は、差異と２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価（その組合せ）との相関関係を学習することによって学習モデルを生成してもよい。学習部は、差異と２以上のＫＳＦのそれぞれの活動期間との相関関係を学習してもよい。例えば、ＡＩ装置は、学習モデルを用いて、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係に基づいて新規シナリオを構成する。
【０１４３】
シナリオの修正内容は、実行前のシナリオに対する修正の内容である。シナリオの修正が繰り返される場合には、修正内容は、修正前のシナリオに対する修正の内容を含む。修正内容は、ＫＳＦの修正内容、ＫＳＦの時間的な前後関係の修正内容及びＫＳＦに対する評価の修正内容及びＫＳＦの活動期間の修正内容の少なくともいずれか１つを含む。例えば、学習部は、修正内容と２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価（その組合せ）との相関関係を学習することによって学習モデルを生成してもよい。学習部は、修正内容と２以上のＫＳＦのそれぞれの活動期間との相関関係を学習してもよい。例えば、ＡＩ装置は、学習モデルを用いて、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係に基づいて新規シナリオを構成する。
【０１４４】
このような基本コンセプトを踏まえた上で、変更例４に係るＡＩ装置９００について、図１５を参照しながらさらに説明する。
【０１４５】
ＡＩ装置９００は、シナリオとシナリオに対応するシナリオ属性との相関関係を学習することによって学習モデルを生成する。ＡＩ装置９００は、学習モデルを用いて新規シナリオを構成する。ＡＩ装置９００は、上述したクラウド装置４００などのように、インターネットなどのネットワークにおいて１以上の機能によって実現されてもよい。或いは、ＡＩ装置９００は、上述したユーザ端末２００上で動作するソフトウェア（プログラム）であってもよく、ユーザ端末２００そのものであってもよい。
【０１４６】
図１５に示すように、ＡＩ装置９００は、入力部９１０と、シナリオＤＢ９２０と、シナリオ属性ＤＢ９３０と、学習部９４０と、シミュレーション部９５０と、を有する。
【０１４７】
入力部９１０は、既に構成済みのシナリオについて、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係及び２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価をシナリオＤＢ９２０に入力する。ＫＳＦに対する評価は、ＫＰＩによって定義される。入力部９１０は、ＫＰＩそのもの、ＫＰＩの目標値を入力してもよい。入力部９１０は、ＫＳＦの活動期間を入力してもよい。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の終了タイミングで少なくとも定義される。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の開始タイミング及び終了タイミングで定義されてもよい。入力部９１０は、既に構成済みのシナリオに対応するシナリオ属性をシナリオ属性ＤＢ９３０に入力する。
【０１４８】
シナリオを修正（再構成）する場合において、入力部９１０は、シナリオの修正に必要な情報（上述した修正内容）をシナリオＤＢ９２０に入力する。例えば、入力部９１０は、ＫＳＦに対する評価を修正する場合に、評価の修正量を入力してもよく、修正後の評価を入力してもよい。入力部９１０は、ＫＳＦの活動期間を修正する場合に、活動期間の修正量を入力してもよく、修正後の活動期間を入力してもよい。入力部９１０は、ＫＳＦを置換する場合に、置換後のＫＳＦ、置換後のＫＳＦの相関関係、置換後のＫＳＦに対する評価を入力してもよい。さらには、入力部９１０は、置換後のＫＳＦに対する評価を定義するＫＰＩそのもの、ＫＰＩの目標値、置換後のＫＳＦの活動期間を入力してもよい。同様に、ＫＳＦを追加する場合に、追加後のＫＳＦ、追加後のＫＳＦの相関関係、追加後のＫＳＦに対する評価を入力してもよい。さらには、入力部９１０は、追加後のＫＳＦに対する評価を定義するＫＰＩそのもの、ＫＰＩの目標値、追加後のＫＳＦの活動期間を入力してもよい。
【０１４９】
なお、シナリオを修正（再構成）する場合において、シナリオ属性が修正されるケースも想定される。このようなケースにおいて、入力部９１０は、修正されたシナリオ属性をシナリオ属性ＤＢ９３０に入力する。
【０１５０】
入力部９１０は、上述したパラメータを入力するための入力インタフェースであってもよい。入力部９１０は、他の装置と通信を行うことによって、これらのパラメータを他の装置から受信する受信部であってもよい。他の装置は、クラウド装置４００、管理装置５００、計画装置６００、表示装置７００及び評価装置８００の中から選択された１以上の装置を含んでもよい。
【０１５１】
シナリオＤＢ９２０は、シナリオを記憶するデータベースである。例えば、シナリオＤＢ９２０は、構成済シナリオＤＢ９２１と、修正管理ＤＢ９２２と、シナリオ構成部９２３と、評価ＤＢ９２４と、を有する。
【０１５２】
構成済シナリオＤＢ９２１は、既に構成済みのシナリオ（以下、構成済シナリオ）を構成するための情報を記憶するためのデータベースである。構成済シナリオは、シナリオが構成済みであれば、シナリオの開始前における将来のシナリオを含んでもよく、シナリオの実行中における現在のシナリオを含んでもよく、シナリオの終了後における過去のシナリオを含んでもよい。
【０１５３】
詳細には、構成済シナリオＤＢ９２１は、２以上のＫＳＦ、２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を表す相関関係及び２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価を記憶する。ＫＳＦに対する評価は、ＫＰＩによって定義される。構成済シナリオＤＢ９２１は、ＫＰＩそのもの、ＫＰＩの目標値を記憶してもよい。構成済シナリオＤＢ９２１は、２以上のＫＳＦの活動期間を記憶してもよい。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の終了タイミングで少なくとも定義される。ＫＳＦの活動期間は、ＫＳＦの活動の開始タイミング及び終了タイミングで定義されてもよい。
【０１５４】
修正管理ＤＢ９２２は、シナリオの修正履歴の管理に必要な情報を記憶するためのデータベースである。例えば、修正管理ＤＢ９２２は、シナリオを修正するために入力部９１０に入力された情報（以下、修正内容とも称する）を記憶する。以下においては、修正内容の入力によって修正されたシナリオ（以下、修正シナリオ）によって、シナリオＤＢ９２０の構成済シナリオが更新されるケースを例示する。このようなケースにおいて、修正管理ＤＢ９２２は、更新前の構成済シナリオに対する修正内容を記憶してもよい。さらに、修正管理ＤＢ９２２は、更新前の構成済シナリオを構成するための情報を記憶してもよい。但し、修正シナリオによってシナリオＤＢ９２０の構成済シナリオが更新されない場合には、修正管理ＤＢ９２２は、構成済シナリオに対する修正内容を記憶してもよく、修正シナリオを構成するための情報を記憶してもよい。シナリオの修正が繰り返される場合において、修正管理ＤＢ９２２は、修正シナリオのバージョンの管理に必要な情報（例えば、バージョン情報）を記憶してもよい。
【０１５５】
シナリオ構成部９２３は、構成済シナリオＤＢ９２１に記憶される情報に基づいて、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオ（例えば、上述した構成済シナリオ）を構成する制御部の一例である。シナリオ構成部９２３は、修正シナリオＤＢ９２２に記憶される情報に基づいて、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せで表されるシナリオ（例えば、上述した修正シナリオ）を構成してもよい。
【０１５６】
評価ＤＢ９２４は、シナリオの評価に必要な情報を記憶するデータベースである。例えば、シナリオの評価に必要な情報は、シナリオの成否を表す情報である。評価ＤＢ９２４は、上述した評価閾値を記憶してもよく、上述した時間閾値を記憶してもよい。評価ＤＢ９２４に記憶された情報を用いることによって、構成済シナリオについて、ＫＳＦに対する評価の組合せが評価閾値を超えるか否か、シナリオが時間閾値内に終了するか否かを確認することができる。さらには、ＫＳＦそのものの妥当性を確認することもでき、ＫＳＦの活動期間の妥当性を確認することもできる。
【０１５７】
シナリオ属性ＤＢ９３０は、構成済シナリオに対応するシナリオ属性を構成済シナリオ毎に記憶するデータベースである。シナリオ属性ＤＢ９３０は、構成済シナリオに含まれるＫＳＦ毎にシナリオ属性を記憶してもよい。シナリオ属性ＤＢ９３０は、事業分類ＤＢ９３１と、技術分類ＤＢ９３２と、重要度ＤＢ９３３と、チーム構成ＤＢ９３４と、顧客ＤＢ９３５と、サプライチェーンＤＢ９３６と、を有する。
【０１５８】
事業分類ＤＢ９３１は、構成済シナリオに関係する事業の分類（以下、事業分類）を記憶するデータベースである。例えば、事業分類は、事業部（例えば、通信事業部、半導体事業部など）を識別する情報であってもよい。
【０１５９】
技術分類ＤＢ９３２は、構成済シナリオに関係する事業に属する技術の分類（以下、技術分類）を記憶するデータベースである。例えば、技術分類は、事業部に属する技術（例えば、基地局技術、端末技術、ディスクリート技術、集積回路技術など）を識別する情報である。
【０１６０】
重要度ＤＢ９３３は、構成済シナリオの重要度を記憶するデータベースである。重要度は、構成済シナリオが成功したか否かによって定められてもよく、構成済シナリオが事業に占める重みによって定められてもよい。重要度は、企業として取り組むべき優先順位によって定められてもよい。
【０１６１】
チーム構成ＤＢ９３４は、構成済シナリオに携わるメンバーを記憶するデータベースである。例えば、メンバーは、製品又はサービスの企画メンバー、製品の製造メンバー、製品又はサービスの研究又は開発メンバー、製品又はサービスの販売メンバー、製品又はサービスのアフターサービスメンバーを含である。
【０１６２】
顧客ＤＢ９３５は、構成済シナリオに関係する顧客を記憶するデータベースである。例えば、顧客は、製品又はサービスのターゲット顧客であり、販売実績に基づいて特定されてもよく、販売予測基づいて特定されてもよい。
【０１６３】
サプライチェーンＤＢ９３６は、構成済シナリオに関係するサプライチェーンを記憶するデータベースである。例えば、サプライチェーンは、製品又はサービスの販路であり、代理店を通じた間接販売、直営店を通じた直接販売、インターネットを通じた販売などを含んでもよい。
【０１６４】
図１５では、シナリオ属性の一例について列挙しているに過ぎない。従って、シナリオ属性は、シナリオに影響する属性であれば、どのような属性であってもよい。例えば、シナリオ属性は、シナリオに関係する事業活動に割り当てられる金額（予算額又は実績額）を含んでもよい。
【０１６５】
学習部９４０は、構成済シナリオとシナリオ属性との相関関係を学習することによって学習モデルを生成する。例えば、学習部９４０は、ＫＳＦとシナリオ属性との相関関係を学習してもよく、ＫＳＦの時間的な前後関係とシナリオ属性との相関関係を学習してもよい。学習部９４０は、ＫＳＦに対する評価とシナリオ属性との相関関係を学習してもよく、ＫＳＦの活動期間とシナリオ属性との相関関係を学習してもよい。
【０１６６】
ここで、学習部９４０は、構成済シナリオＤＢ９２１に記憶された構成済シナリオの中から、所定条件を満たす構成済シナリオを教師データとして抽出してもよい（データクレンジング）。例えば、学習部９４０は、現在のシナリオ及び将来のシナリオを教師データとして抽出せずに、過去のシナリオを教師データとして抽出してもよい。学習部９４０は、現在のシナリオについて、未修正シナリオを教師データとして抽出せずに、修正シナリオを教師データとして抽出してもよい。学習部９４０は、所定基準を満たすシナリオ属性と対応付けられた構成済シナリオを教師データとして抽出してもよい。所定基準は、予め定められたシナリオ属性が構成済シナリオと対応付けられていることであってもよく、所定数以上のシナリオ属性が構成済シナリオと対応付けられていることであってもよい。
【０１６７】
シミュレーション部９５０は、入力部９１０から入力される情報に基づいて、学習モデルを用いて新規シナリオを構成する制御部の一例である。
【０１６８】
例えば、入力部９１０からシナリオ属性が入力された場合に、シミュレーション部９５０は、学習モデルを用いて、入力されたシナリオ属性に基づいて、１つの新規シナリオを構成してもよい。このようなケースにおいて、シミュレーション部９５０は、学習モデルを用いて、新規シナリオに含まれるＫＳＦ及びＫＳＦの時間的な前後関係を特定する。シミュレーション部９５０は、学習モデルを用いて、新規シナリオに含まれるＫＳＦに対する評価及びＫＳＦの活動期間を特定する。但し、シミュレーション部９５０は、学習モデルを用いて、入力されたシナリオ属性と相関が閾値以上である１以上の構成済シナリオを新規シナリオの候補として構成してもよい。
【０１６９】
このようなケースにおいて、シミュレーション部９５０によって構成された新規シナリオ又は新規シナリオの候補は、入力部９１０を介して構成済シナリオＤＢ９２１に記憶されてもよい。構成済シナリオＤＢ９２１に記憶された新規シナリオは、教師データとして用いられてもよい。
【０１７０】
さらに、シミュレーション部９５０は、シナリオ属性に含まれる少なくとも１つのパラメータを自動的に変更するとともに、学習モデルを用いて、変更後のパラメータに基づいて、仮想シナリオを構成してもよい。仮想シナリオは、入力部９１０を介して構成済シナリオＤＢ９２１に記憶されてもよい。構成済シナリオＤＢ９２１に記憶された仮想シナリオは、教師データとして用いられてもよい。
【０１７１】
変更例４では、ＡＩ装置９００の学習機能について主として説明した。しかしながら、変更例４は、これに限定されるものではない。ＡＩ装置９００は、上述したクラウド装置４００、管理装置５００、計画装置６００、表示装置７００及び評価装置８００が有する機能の全部又は一部を有していてもよい。
【０１７２】
例えば、ＡＩ装置９００は、優位な評価（例えば、上述した評価Ａ）を有する構成済シナリオとシナリオ属性との相関関係を特定することができる。従って、ＡＩ装置９００は、優位な評価を有する構成済シナリオと事業分類との相関が高い場合に、当該事業分類を出力することによって、当該事業分類が自社の強みであることを把握することができる。同様に、ＡＩ装置９００は、優位な評価を有する構成済シナリオと技術分類との相関が高い場合に、当該技術分類を出力することによって、当該技術分類が自社の強みであることを把握することができる。或いは、ＡＩ装置９００は、優位な評価を有する構成済シナリオとメンバーとの相関が高い場合に、当該メンバーを出力することによって、当該メンバーの人事考課（プラス評価）に用いることができる。
【０１７３】
ＡＩ装置９００は、劣位な評価（例えば、上述した評価Ｄ）を有する構成済シナリオとシナリオ属性との相関関係を特定することができる。ＡＩ装置９００は、劣位な評価を有する構成済シナリオと相関が高いシナリオ属性を出力することによって、改善すべきシナリオ属性（例えば、メンバー、ターゲット顧客、サプライチェーンなど）を把握することができる。
【０１７４】
ＡＩ装置９００は、シナリオの成否を表す情報に基づいて、シミュレーション部９５０によって構成された新規シナリオが成功条件を満たしていない場合に、その旨を警告などの態様でユーザに通知してもよい。上述したように、成功条件は、評価の組合せが評価閾値を超える条件を含んでもよく、シナリオが時間閾値前に終了する条件を含んでもよい。具体的には、ＡＩ装置９００は、評価の組合せが評価閾値を超えていない場合に、その旨をユーザに通知してもよい。同様に、ＡＩ装置９００は、新規シナリオが時間閾値前に終了していない場合に、その旨をユーザに通知してもよい。特に限定されるものではないが、通知方法は、ユーザ端末２００と通信を行う通信部をＡＩ装置９００が有しており、その旨をユーザ端末２００に送信することであってもよい。
【０１７５】
なお、このようなＡＩ装置9００の動作は、ＡＩにおける学習方法として提供されてもよいことは勿論である。
【０１７６】
また、AI装置にて生成されたシナリオの成否や、シミュレーション部９５０の警告確率等が、一定確率を越えた場合には、上位職者や経営層などに人事組織や活動状況を見直すように通報することも可能である。
【０１７７】
［変更例５］
以下において、変更例５について説明する。以下においては、変更例４に対する相違点について主として説明する。
【０１７８】
変更例４では、ＫＳＦ及びＫＳＦの時間的な前後関係がシナリオ属性に含まれないケースについて例示した。変更例３では、ＫＳＦ及びＫＳＦの時間的な前後関係はシナリオ属性に含まれる。
【０１７９】
具体的には、学習部９４０は、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を含むシナリオ属性と構成済シナリオとの相関関係を学習することによって学習モデルを生成してもよい。言い換えると、学習部９４０は、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係と２以上のＫＳＦに対する評価との相関関係を学習していると考えてもよく、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係と２以上のＫＳＦの活動期間との相関関係を学習していると考えてもよい。
【０１８０】
上述したシミュレーション部９５０は、学習モデルを用いて、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係を含むシナリオ属性に基づいて、１つの新規シナリオを構成してもよい。このようなケースにおいて、シミュレーション部９５０は、学習モデルを用いて、新規シナリオに含まれるＫＳＦに対する評価及びＫＳＦの活動期間を特定する。但し、シミュレーション部９５０は、学習モデルを用いて、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦを含むシナリオ属性と相関が閾値以上である１以上の構成済シナリオを新規シナリオの候補として構成してもよい。
【０１８１】
さらに、シミュレーション部９５０は、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係の少なくともいずれか１つのパラメータを自動的に変更するとともに、学習モデルを用いて、変更後のパラメータに基づいて、仮想シナリオを構成してもよい。仮想シナリオは、入力部９１０を介して構成済シナリオＤＢ９２１に記憶されてもよい。構成済シナリオＤＢ９２１に記憶された仮想シナリオは、教師データとして用いられてもよい。
【０１８２】
変更例５に係るＡＩ装置９００によれば、ＡＩ装置９００は、劣位な評価（例えば、上述した評価Ｄ）を有する構成済シナリオと、２以上のＫＳＦ及び２以上のＫＳＦの時間的な前後関係との相関関係を特定することができる。ＡＩ装置９００は、劣位な評価を有する構成済シナリオと相関が高いＫＳＦ又はＫＳＦの時間的な前後関係をユーザに通知ことによって、改善すべきＫＳＦ又はＫＳＦの時間的な前後関係を把握することができる。特に限定されるものではないが、通知方法は、ユーザ端末２００と通信を行う通信部をＡＩ装置９００が有しており、改善すべきＫＳＦ又はＫＳＦの時間的な前後関係をユーザ端末２００に送信することであってもよい。
【０１８３】
なお、学習部９４０は、構成済シナリオに含まれるＫＳＦの数と構成済シナリオとの相関関係を学習することによって学習モデルを生成してもよい。
【０１８４】
［変更例６］
以下において、変更例６について説明する。以下においては、変更例４に対する相違点について主として説明する。
【０１８５】
変更例４では、ＡＩ装置９００は、上述した評価閾値と評価閾値に対応する評価属性との相関関係を学習することによって学習モデルを生成する。ＡＩ装置９００は、評価属性に基づいて、学習モデルを用いて評価閾値を特定する。評価閾値が時間経過とともに上昇する場合には、ＡＩ装置９００は、時間経過とともに評価閾値が上昇する度合い（傾き）を特定してもよい。
【０１８６】
ここで、評価属性は、上述したシナリオ属性と同じであってもよい。言い換えると、ＡＩ装置９００は、シミュレーション部９５０によって構成される新規シナリオに対応する評価閾値を特定する。評価閾値は、事業活動を取り巻く環境に影響されるため、評価属性は、事業活動を取り巻く環境を示す情報を含んでもよい。事業活動を取り巻く環境を示す情報は、シナリオに関係する市場環境を示す情報（事業活動に関するテーマが属する市場の大きさ、その市場の顧客動向など）を含んでもよく、シナリオに関係する競争環境を示す情報（例えば、事業活動テーマが属する市場のシェア、その市場における他社動向など）を含んでもよい。このような情報は、上述した外部サーバ３００から取得されてもよく、予め定められたＷｅｂページをクローリングすることによって自動的に収集されてもよく、ユーザが手動で入力してもよい。
【０１８７】
同様の観点から、ＡＩ装置９００は、上述した時間閾値と時間閾値に対応する時間属性との相関関係を学習することによって学習モデルを生成する。ＡＩ装置９００は、時間属性に基づいて、学習モデルを用いて時間閾値を特定する。
【０１８８】
ここで、時間属性は、上述したシナリオ属性と同じであってもよい。言い換えると、ＡＩ装置９００は、シミュレーション部９５０によって構成される新規シナリオに対応する時間閾値を特定する。時間閾値は、事業活動を取り巻く環境に影響されるため、時間属性は、事業活動を取り巻く環境を示す情報を含んでもよい。事業活動を取り巻く環境を示す情報は、シナリオに関係する市場環境を示す情報（事業活動に関するテーマが属する市場の大きさ、その市場の顧客動向など）を含んでもよく、シナリオに関係する競争環境を示す情報（例えば、事業活動テーマが属する市場のシェア、その市場における他社動向など）を含んでもよい。このような情報は、上述した外部サーバ３００から取得されてもよく、予め定められたＷｅｂページをクローリングすることによって自動的に収集されてもよく、ユーザが手動で入力してもよい。
【０１８９】
［変更例７］
以下において、変更例７について説明する。以下においては、変更例３に対する相違点について主として説明する。
【０１９０】
変更例７では、変更例３で説明したシナリオ（図９を参照）について、数式で表すことが可能である点について説明する。
【０１９１】
具体的には、図１６に示すように、ＫＳＦ＃ａ、ＫＳＦ＃ｂ及びＫＳＦ＃ｃをこの順で含む３つのシナリオを例に挙げて説明する。このようなシナリオは、シナリオの時間軸を定義するＸ軸及びシナリオの評価軸を定義するＹ軸を有する座標空間で表すことが可能である。
【０１９２】
図１６において、Ｘ０は、時間軸においてシナリオ１の（ＫＳＦ＃ａ）の開始タイミング（初期値）を表しており、Ｘ１は、時間軸においてシナリオ１のＫＳＦ＃ａの終了タイミングを示しており、Ｘ２は、時間軸においてシナリオ１のＫＳＦ＃ｂの終了タイミングを示しており、Ｘ３は、時間軸においてシナリオ１のＫＳＦ＃ｃの終了タイミングを示している。Ｘａ１（ｔ）は、シナリオ１のＫＳＦ＃ａの活動期間（Ｘ１−Ｘ０）を表している。Ｘｂ１（ｔ）は、シナリオ１のＫＳＦ＃ｂの終了タイミングとシナリオ１のＫＳＦ＃ａの終了タイミングとの差異を表しており、Ｘｃ１（ｔ）は、シナリオ１のＫＳＦ＃ｃの終了タイミングとシナリオ１のＫＳＦ＃ｂの終了タイミングとの差異を表している。
【０１９３】
図１６において、Ｙ０は、評価軸においてシナリオ１（ＫＳＦ＃ａ）の開始タイミングの評（初期値）を表している。Ｙ１は、評価軸においてシナリオ１のＫＳＦ＃ａの終了タイミングにおける評価を示しており、Ｙ２は、評価軸においてシナリオ１のＫＳＦ＃ｂの終了タイミングにおける評価を示しており、Ｙ３は、評価軸においてシナリオ１のＫＳＦ＃ｃの終了タイミングにおける評価を示している。
【０１９４】
なお、Ｘｂ１（ｔ）は、シナリオ１のＫＳＦ＃ｂの活動期間の少なくとも一部と重複しており、Ｘｃ１（ｔ）は、シナリオ１のＫＳＦ＃ｃの活動期間の少なくとも一部と重複する。なお、シナリオ１においてＫＳＦ＃ａの活動期間とＫＳＦ＃ｂの活動期間とが重複していなければ、Ｘｂ１（ｔ）は、ＫＳＦ＃ｂの活動期間であると考えてもよい。同様に、ＫＳＦ＃ｂの活動期間とＫＳＦ＃ｃの活動期間とが重複していなければ、Ｘｃ２（ｔ）は、ＫＳＦ＃ｃの活動期間であると考えてもよい。
【０１９５】
このような前提下において、シナリオ１については、時間（Ｘ）と評価（Ｙ）との関数によって以下の式（１）で表すことが可能である。
【０１９６】
Ｙ１＝Ｙ０＋ａ１×Ｘａ１（ｔ）＋ｂ１×Ｘｂ１（ｔ）＋ｃ１×Ｘｃ１（ｔ）…式（１）
シナリオ２及びシナリオ３についても、シナリオ１と同様に、時間（Ｘ）と評価（Ｙ）との関数によって以下の式（２）及び式（３）で表すことが可能である。
【０１９７】
Ｙ２＝Ｙ０＋ａ２×Ｘａ２（ｔ）＋ｂ２×Ｘｂ２（ｔ）＋ｃ２×Ｘｃ２（ｔ）…式（２）
Ｙ３＝Ｙ０＋ａ３×Ｘａ３（ｔ）＋ｂ３×Ｘｂ３（ｔ）＋ｃ３×Ｘｃ３（ｔ）…式（３）
上述したように、ＫＳＦの活動進捗に遅れが生じていると、ＫＳＦに対する評価が低くなると想定されるため、以下の式（４）の関係も成り立つ。
【０１９８】
Ｙ１＞Ｙ２＞Ｙ３、Ｘａ（ｔ）＜Ｘｂ（ｔ）＜Ｘｃ（ｔ）…式（４）
なお、ａ１、ｂ１、ｃ１、ａ２、ｂ２、ｃ２、ａ３、ｂ３、ｃ３は、ＫＳＦの活動によって上昇する評価の傾きを表している。
【０１９９】
ここでは、式（１）〜式（３）について線型関数モデルで表しているが、式（１）〜式（３）については、級数などの非線形関数モデルで表すことも可能である。さらに、式（１）〜式（３）については、カーブフィッティングなどの手法で表されてもよい。
【０２００】
このように、各シナリオは、時間（Ｘ）と評価（Ｙ）との関数で表すことが可能であり、時間（Ｘ）と評価（Ｙ）との相関関係を学習することによって学習モデルを生成することが可能である。
【０２０１】
例えば、上述したＡＩ装置９００は、各シナリオについて時間（Ｘ）と評価（Ｙ）との相関関係を学習することによって学習モデルを生成し、生成された学習モデルを用いて新規シナリオを構成することが可能である。構成された新規シナリオは教師データとして用いることも可能である。
【０２０２】
さらに、上述した図６で説明したように、表示部２３０に表示される表示情報を用いて、時間軸及び評価軸によって定義される座標空間において、各ＫＳＦの座標をプロットすることによって、上述した式（１）〜式（３）を導き出すことも可能である。言い換えると、上述した係数（ａ１、ｂ１、ｃ１、ａ２、ｂ２、ｃ２、ａ３、ｂ３、ｃ３）を導き出すことが可能である。このようなケースにおいても、カーブフィッティングなどの手法を用いることが可能である。
【０２０３】
以上説明したように、２以上のＫＳＦのそれぞれに対する評価の組合せによって構成されるシナリオは、時間（Ｘ）と評価（Ｙ）との関数で表されるシナリオであってもよい。
【０２０４】
なお、上記関数モデル以外においても、上述したように、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどを用いてAI装置において、前記係数や属性との相関関係を学習することが可能である。
【０２０５】
［その他の実施形態］
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【０２０６】
実施形態では、管理装置１００が記憶部１２０及び制御部１３０の双方を有しているが、実施形態はこれに限定されるものではない。記憶部１２０及び制御部１３０は別々のサーバに設けられており、これらのサーバはネットワーク１１を介した通信によって情報を交換してもよい。管理装置１００が提供するサービスはクラウドサービスによって提供されてもよい。
【０２０７】
実施形態では、重要成功要因（ＫＳＦ）という用語を用いたが、実施形態はこれに限定されるものではない。このような要因は、シナリオを成功に導く要因であればよい。このような要因は、ＣＳＦ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ  Ｓｕｃｃｅｓｓ  Ｆａｃｔｏｒ）と称されてもよい。同様に、実施形態では、重要評価指標（ＫＰＩ）という用語を用いたが、実施形態はこれに限定されるものではない。このような指標は、上述した要因を評価するための指標であればよい。
【０２０８】
実施形態では特に触れていないが、事業活動に関するテーマは、２以上の階層構造を有していてもよい。このようなケースにおいて、様々な階層（経営層、事業部長層、担当者層など）毎に異なるアクセス権限が付与されてもよい。例えば、アクセス権限は、表示情報を閲覧する権限である。
【０２０９】
実施形態では特に触れていないが、事業活動は、研究又は開発に付随する知的財産権の取得活動を含んでもよい。
【０２１０】
実施形態では特に触れていないが、管理装置１００、ユーザ端末２００、クラウド装置４００、管理装置５００、計画装置６００、表示装置７００、評価装置８００又はＡＩ装置９００が行う各処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供されてもよい。また、プログラムは、コンピュータ読取り可能媒体に記録されていてもよい。コンピュータ読取り可能媒体を用いれば、コンピュータにプログラムをインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記録されたコンピュータ読取り可能媒体は、非一過性の記録媒体であってもよい。非一過性の記録媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録媒体であってもよい。
【０２１１】
或いは、管理装置１００、ユーザ端末２００、クラウド装置４００、管理装置５００、計画装置６００、表示装置７００、評価装置８００又はＡＩ装置９００が行う各処理を実行するためのプログラムを記憶するメモリ及びメモリに記憶されたプログラムを実行するプロセッサによって構成されるチップが提供されてもよい。
【符号の説明】
【０２１２】
１０：システム、１１：ネットワーク、１００：管理装置、１１０：通信部、１２０：記憶部、１３０：制御部、２００：ユーザ端末、２１０：入力インタフェース、２２０：通信部、２３０：表示部、２４０：制御部、３００：外部サーバ、４００…クラウド装置、４１０：通信部、４２０：記憶部、４３０：制御部、５００：管理装置、５１０：通信部、５２０：記憶部、５３０：制御部、６００：計画装置、６１０：入力インタフェース、６２０：記憶部、６３０：制御部、７００：表示装置、７１０：入力インタフェース、７２０：記憶部、７３０：制御部、７４０：表示部、８００：評価装置、８１０：通信部、８２０：記憶部、８３０：制御部、９００：ＡＩ装置、９１０：入力部、９２０：シナリオＤＢ、９２１：構成済シナリオＤＢ、９２２：修正管理ＤＢ、９２３：シナリオ構成部、９２４：評価ＤＢ、９３０：シナリオ属性ＤＢ、９３１：事業分類ＤＢ、９３２：技術分類ＤＢ、９３３：重要度ＤＢ、９３４：チーム構成ＤＢ、９３５：顧客ＤＢ、９３６：サプライチェーンＤＢ、９４０：学習部、９５０：シミュレーション部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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