(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ITサービスで提供する各種サービス機能の利用頻度と、ITサービスを提供する各種業務グループの作業量と、ITシステムが提供する各種システム機能の処理時間と、を基に、業務グループの作業量と、当該業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを生成する関係導出手段と、
業務グループの持つ局面数と、関係モデルの説明変数の係数と、局面の出現率と、局面の平均持続時間と、を基に業務グループの作業量の安定性を定量化する安定性評価手段と、
を有することを特徴とする品質分析装置。
【請求項２】
前記安定性評価手段は、
業務グループの作業量の安定性と関係の強い要因と、前記安定性に影響を及ぼした時点と、を推定することを特徴とする請求項１記載の品質分析装置。
【請求項３】
前記安定性評価手段は、
局面の存在確率と、要因の係数と、要因の値と、を基に、要因の影響量を要因毎に算出し、該算出した要因の影響量を基に、業務グループの作業量の安定性と関係の強い要因と、前記安定性に影響を及ぼした時点と、を推定することを特徴とする請求項２記載の品質分析装置。
【請求項４】
前記関係導出手段は、
業務グループの作業量を目的変数とし、前記業務グループの作業量に影響を及ぼす要因を説明変数として、システム同定分析を行い、前記関係モデルを生成することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の品質分析装置。
【請求項５】
前記業務グループの作業量に影響を及ぼす要因は、前記業務グループと異なる他の業務グループの作業量と、前記各種サービス機能の利用頻度と、前記各種システム機能の処理時間と、であることを特徴とする請求項４記載の品質分析装置。
【請求項６】
ITサービスで提供する各種サービス機能を顧客が利用した際に発生した利用ログを基に、前記各種サービス機能の利用頻度を算出する利用頻度算出手段と、
ITサービスを提供する作業者が前記顧客に対して各種業務を行った際に発生した作業ログを基に、前記各種業務グループの作業量を算出する作業量算出手段と、
ITシステムが提供する各種システム機能を前記作業者が利用した際に発生したシステムログを基に、前記各種システムの処理時間を算出する処理時間算出手段と、
を有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の品質分析装置。
【請求項７】
ITサービスで提供する各種サービス機能の利用頻度と、ITサービスを提供する各種業務グループの作業量と、ITシステムが提供する各種システム機能の処理時間と、を基に、業務グループの作業量と、当該業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを生成する関係導出手段と、
業務グループの持つ局面数と、関係モデルの説明変数の係数と、局面の出現率と、局面の平均持続時間と、を基に業務グループの作業量の安定性を定量化する安定性評価手段と、
を有することを特徴とする品質分析システム。
【請求項８】
品質分析装置が、
ITサービスで提供する各種サービス機能の利用頻度と、ITサービスを提供する各種業務グループの作業量と、ITシステムが提供する各種システム機能の処理時間と、を基に、業務グループの作業量と、当該業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを生成し、生成した前記関係モデルを関係モデル記憶手段に格納し、
業務グループの持つ局面数と、前記関係モデル記憶手段に格納された前記関係モデルの説明変数の係数と、局面の出現率と、局面の平均持続時間と、を基に業務グループの作業量の安定性を定量化する
ことを特徴とする品質分析方法。
【請求項９】
コンピュータを、
ITサービスで提供する各種サービス機能の利用頻度と、ITサービスを提供する各種業務グループの作業量と、ITシステムが提供する各種システム機能の処理時間と、を基に、業務グループの作業量と、当該業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを生成する関係導出手段と、
業務グループの持つ局面数と、関係モデルの説明変数の係数と、局面の出現率と、局面の平均持続時間と、を基に業務グループの作業量の安定性を定量化する安定性評価手段と
して動作させることを特徴とする品質分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ITサービスの品質を分析する品質分析装置、品質分析システム、品質分析方法及び品質分析プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
コンタクトセンタのアウトソーシングや給与管理のアウトソーシング等のITサービスは、業務を行う作業者の組織とITシステムとをサービス内部に含んで構成している。【０００３】
作業者の組織は、例えば、コンタクトセンタの場合、オペレータ業務、スーパバイザ業務、専門オペレータ業務等の業務グループに分かれ、作業者は、１つ以上の業務グループに属することになる。【０００４】
また、各業務グループは、様々なサービス機能を提供することになり、例えば、オペレータ業務の場合は、問合せ対応、注文受付、修理受付といった各種サービス機能を提供することになる。【０００５】
また、各業務グループは、ITシステムを利用することで、サービス提供を向上させることが可能となる。例えば、オペレータ業務の場合は、CRM（Customer Relationship Management）システムを利用することで、顧客情報や製品情報等を活用することが可能となる。ITシステムは、複数のシステム機能（例えば、顧客情報検索、製品情報検索、見積作成など）を提供することが可能である。【０００６】
なお、ITサービスの品質は、ITサービスを提供する提供過程やITサービスを利用する利用過程が重要となる。【０００７】
しかし、ITサービスの提供過程や利用過程におけるITサービスの品質は、様々な要因によって変化する。例えば、業務グループの作業量は、ITサービスの利用頻度の変化、作業者の交代、作業者が利用するITシステムの処理時間の変化等によって変化する。このため、ITサービスの品質は動的に変化してしまうことになる。但し、業務グループの作業量が安定している場合には、ITサービスの品質が阻害されるリスクが低いと考えることができ、ITサービスの品質が高いと定義できる。【０００８】
このため、業務グループの作業量の安定性を評価することで、動的に変化するITサービスの品質を評価し、ITサービスの品質を改善することが可能となる。【０００９】
なお、時系列的に変化する要因間において、要因毎の影響を及ぼした時期とその期間、その影響度を推定する手法として、マルコフ遷移多変量自己回帰（MSVAR；Markov-Switching Vector Auto-Regressions）が知られている。【００１０】
既存の応用方法としては、非特許文献１〜非特許文献４に開示されているように、日銀短観や鉱工業生産指数といった景気指標データに基づいて、景気の転換点の特定や、全国の景気と地方の景気の影響度の推定を行っている。【００１１】
また、特許文献１のように、作業者の作業時間から業務スキルを推定する方法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００８-０７０６４３号公報
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】James D. Hamilton , “A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle”, Econometrica, Vol. 57, No. 2 (Mar., 1989), pp. 357-384
【非特許文献２】(株)三菱東京ＵＦＪ銀行  円貨資金証券部、「預超の時系列要因分析」、Focus on the Markets 2007、No.15
【非特許文献３】奥村拓史、谷崎久志、「マルコフ・スイッチング・モデルによる我が国の地域経済別景気の転換点の推定」，『国民経済雑誌』，第190巻，第2号，45-59頁、2004
【非特許文献４】浅子和美、宮川努（編）、「景気指数の統計的基礎」、『日本経済の構造変化と景気循環』, 東京大学出版会, 第1章, 8-28頁、2007
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかし、上記特許文献１には、業務グループの作業量を基に、動的に変化するITサービスの品質を分析する手法については何ら記載もその必要性についても示唆されていない。【００１５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、上述した課題である、動的に変化するITサービスの品質を分析することが可能な品質分析装置、品質分析システム、品質分析方法及び品質分析プログラム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】
【００１６】
かかる目的を達成するために、本発明は、以下の特徴を有することとする。【００１７】
＜品質分析装置＞
本発明にかかる品質分析装置は、業務グループの作業量と、当該業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを生成し、該生成した関係モデルを基に、業務グループの作業量の安定性を定量化し、業務グループの作業量の安定性を評価する安定性評価手段を有することを特徴とする。【００１８】
＜品質分析システム＞
また、本発明にかかる品質分析システムは、業務グループの作業量と、当該業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを生成し、該生成した関係モデルを基に、業務グループの作業量の安定性を定量化し、業務グループの作業量の安定性を評価する安定性評価手段を有することを特徴とする。【００１９】
＜品質分析方法＞
また、本発明にかかる品質分析方法は、品質分析装置で行う品質分析方法であって、業務グループの作業量と、当該業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを生成する工程と、前記関係モデルを基に、業務グループの作業量の安定性を定量化し、業務グループの作業量の安定性を評価する工程と、を有することを特徴とする。【００２０】
＜品質分析プログラム＞
また、本発明にかかる品質分析プログラムは、業務グループの作業量と、当該業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを生成する処理と、前記関係モデルを基に、業務グループの作業量の安定性を定量化し、業務グループの作業量の安定性を評価する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、動的に変化するITサービスの品質を分析することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施形態の品質分析システムの概要を説明するための図である。
【図２】本実施形態の品質分析システムのシステム構成例を示す図である。
【図３】本実施形態における品質分析システムの処理動作を示す図である。
【図４】本実施形態における品質分析システムの処理動作を示す図である。
【図５】本実施形態における品質分析システムの処理動作を示す図である。
【図６】本実施形態における品質分析システムの処理動作を示す図である。
【図７】ワークフロー構造記憶部28のデータ構造例を示す図である。
【図８】人材情報記憶部23のデータ構造例を示す図である。
【図９】システム機能記憶部25のデータ構造例を示す図である。
【図１０】利用ログ記憶部21のデータ構造例を示す図である。
【図１１】作業ログ記憶部22のデータ構造例を示す図である。
【図１２】システムログ記憶部24のデータ構造例を示す図である。
【図１３】利用頻度記憶部26のデータ構造例を示す図である。
【図１４】作業量記憶部27のデータ構造例を示す図である。
【図１５】システム機能憶部25のデータ構造例を示す図である。
【図１６】関係モデル記憶部30のデータ構造例を示す図である。
【図１７】分析結果記憶部31のデータ構造例を示す図である。
【図１８】ワークフロー構造記憶部28のデータ構造例を示す図である。
【図１９】人材情報記憶部23のデータ構造例を示す図である。
【図２０】システム機能記憶部25のデータ構造例を示す図である。
【図２１】利用ログ記憶部21のデータ構造例を示す図である。
【図２２】作業ログ記憶部22のデータ構造例を示す図である。
【図２３】システム機能ログ記憶部24のデータ構造例を示す図である。
【図２４】利用頻度記憶部26のデータ構造例を示す図である。
【図２５】作業量記憶部27のデータ構造例を示す図である。
【図２６】処理時間記憶部29のデータ構造例を示す図である。
【図２７】関係モデル記憶部30のデータ構造例を示す図である。
【図２８】分析結果記憶部31のデータ構造例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
＜品質分析システムの概要＞
まず、本実施形態の品質分析システムの概要について説明する。
【００２４】
本実施形態の品質分析システムは、利用頻度算出部10と、作業量取得部11と、処理時間算出部12と、関係導出部13と、安定性評価部14と、を含んで構成する。
【００２５】
利用頻度算出部10は、ITサービスで提供する各種サービス機能を顧客が利用した際に発生した利用ログを基に、ITサービスで提供する各種サービス機能の利用頻度を算出する。
【００２６】
作業量取得部11は、ITサービスを提供する作業者が顧客に対して各種業務を行った際に発生した作業ログを基に、ITサービスを提供する各種業務グループの作業量を算出する。
【００２７】
処理時間算出部12は、ITシステムが提供する各種システム機能を作業者が利用した際に発生したシステムログを基に、ITシステムが提供する各種システムの処理時間を算出する。
【００２８】
関係導出部13は、利用頻度算出部10で算出した各種サービス機能の利用頻度と、作業量取得部11で算出した各種業務グループの作業量と、処理時間算出部12で算出した各種システム機能の処理時間と、を基に、業務グループの作業量と、当該業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを生成する。
【００２９】
安定性評価部14は、関係導出部13で生成した関係モデルを基に、業務グループの作業量の安定性を定量化し、業務グループの作業量の安定性を評価する。
【００３０】
このように、本実施形態の品質分析システムは、業務グループの作業量の安定性を評価することになるため、動的に変化するITサービスの品質を評価し、ITサービスの品質を改善することが可能となる。以下、添付図面を参照しながら、本実施形態の品質分析システムについて詳細に説明する。
【００３１】
＜品質分析システムの構成＞
まず、図２を参照しながら、本実施形態における品質分析システムの構成について説明する。
【００３２】
本実施形態における品質分析システムは、電話機51と、顧客PC52と、利用ログ測定部41と、利用ログ記憶部21と、コンタクトサーバ53と、作業ログ測定部42と、作業者PC54と、作業ログ記憶部22と、人材情報記憶部23と、ワークフロー構造記憶部28と、システムログ測定部43と、CRMサーバ55と、システムログ記憶部24と、システム機能記憶部25と、品質分析装置100と、を含んで構成している。
【００３３】
ワークフロー構造記憶部28は、図７に示すデータ構造の情報を格納する。図７に示す情報は、各業務グループと関連する要因（関連サービス機能、関連業務グループ、関連システム機能）を特定するための情報である。
【００３４】
図７に示す情報は、『業務グループID』と『業務グループ名』とが対応付けられている。また、『業務グループID』と『関連サービス機能』と『サービス機能ID』とが対応付けられている。また、『業務グループID』と『関連業務グループID』とが対応付けられている。また、『業務グループID』と『関連システム機能ID』とが対応付けられている。
【００３５】
『業務グループID』は、業務グループを特定するための情報である。『業務グループ名』は、業務グループ名を特定するための情報である。『関連サービス機能』は、業務グループIDに関連する関連サービス機能を特定するための情報である。『サービス機能ID』は、関連サービス機能のサービス機能を特定するための情報である。『関連業務グループID』は、業務グループIDに関連する関連業務グループを特定するための情報である。『関連システム機能ID』は、業務グループIDに関連する関連システム機能を特定するための情報である。
【００３６】
人材情報記憶部23は、図８に示すデータ構造の情報を格納する。図８に示す情報は、各業務グループに所属する作業者を特定するための情報である。
【００３７】
図８に示す情報は、『作業者ID』と『作業者氏名』と『業務グループID』とが対応付けられている。
【００３８】
『作業者ID』は、作業者を特定するための情報である。『作業者氏名』は、作業者の氏名を特定するための情報である。『業務グループID』は、作業者の所属する業務グループを特定するための情報である。
【００３９】
システム機能記憶部25は、図９に示すデータ構造の情報を格納する。図９に示す情報は、ITシステムが提供するシステム機能を特定するための情報である。
【００４０】
図９に示す情報は、『システム機能ID』と『機能名』と『提供内容』とが対応付けられている。
【００４１】
『システム機能ID』は、システム機能を特定するための情報である。『機能名』は、システム機能の機能名を特定するための情報である。『提供内容』は、システム機能が提供する提供内容を特定するための情報である。
【００４２】
電話機51や顧客PC52は、顧客がITサービスを利用する際に使用するものである。顧客は、電話機51や顧客PC52を利用してコンタクトサーバ53にアクセスし、ITサービスを利用することになる。
【００４３】
利用ログ測定部41は、顧客がITサービスを利用した際の利用ログを測定し、その測定した利用ログを図１０に示すデータ構造で利用ログ記憶部21に格納する。
【００４４】
図１０に示すデータ構造は、『コンタクトID』と『ユーザID』と『サービス機能』と『コンタクト内容』と『開始時刻』と『終了時刻』とが対応付けられている。
【００４５】
『コンタクトID』は、顧客がITサービスを利用した時の利用ログを特定するための情報である。『ユーザID』は、その顧客を特定するための情報である。『サービス機能』は、顧客から受け付けたサービス機能を特定するための情報である。『コンタクト内容』は、顧客から受け付けたコンタクト内容を特定するための情報である。『開始時刻』は、顧客からコンタクト内容を受け付けた受付開始時刻を特定するための情報である。『終了時刻』は、顧客から受け付けたコンタクト内容の受付が終了した受付終了時刻を特定するための情報である。
【００４６】
コンタクトサーバ53は、ITサービスの業務を適切な業務グループの作業者に割り当てるものである。作業者PC54は、作業者が使用するものであり、コンタクトサーバ53から割り当てられた各種業務を行う。
【００４７】
作業ログ測定部42は、作業者がITサービスの業務を行った際の作業ログを測定し、その測定した作業ログを図１１に示すデータ構造で作業ログ記憶部22に格納する。図１１に示すデータ構造は、『作業者ID』と『コンタクトID』と『開始時刻』と『終了時刻』と『システム機能ID』とが対応付けられている。
【００４８】
『作業者ID』は、コンタクトサーバ53から割り当てられた業務を行った作業者を特定するための情報である。『コンタクトID』は、作業者が業務を行った図１０に示すコンタクトIDを特定するための情報である。『開始時刻』は、作業者が業務を開始した開始時刻を特定するための情報である。『終了時刻』は、作業者が業務を終了した終了時刻を特定するための情報である。『システム機能ID』は、作業者が業務時に行った図９に示すシステム機能ID（機能名や提供内容）を特定するための情報である。
【００４９】
CRMサーバ55は、顧客情報検索や、製品情報検索、見積作成などのITシステムのサービス機能を提供するものである。
【００５０】
システムログ測定部43は、作業者がCRMサーバ55のサービス機能を利用した際のシステムログを測定し、その測定したシステムログを図１２に示すデータ構造でシステムログ記憶部24に格納する。図１２に示すデータ構造は、『作業者ID』と『システム機能ID』と『開始時刻』と『終了時刻』とが対応付けられている。
【００５１】
『作業者ID』は、CRMサーバ55を利用した作業者を特定するための情報である。『システム機能ID』は、CRMサーバ55で利用した図９に示すシステム機能ID（機能名や提供内容）を特定するための情報である。『開始時刻』は、CRMサーバ55のシステム機能IDの利用開始時刻を特定するための情報である。『終了時刻』は、CRMサーバ55のシステム機能IDの利用終了時刻を特定するための情報である。
【００５２】
＜品質分析装置100の構成＞
次に、図２を参照しながら、本実施形態の品質分析装置100の構成について説明する。
【００５３】
本実施形態の品質分析装置100は、利用ログ記憶部21に格納されている図１０に示す利用ログを基に、サービス機能毎の利用頻度を算出する。また、作業ログ記憶部22に格納されている図１１に示す作業ログを基に、業務グループ毎の人数（作業量）を算出する。また、システムログ記憶部24に格納されている図１２に示すシステムログを基に、システム機能毎の平均処理時間を算出する。そして、上記算出したサービス機能毎の利用頻度と、作業グループ毎の人数（作業量）と、システム機能毎の平均処理時間と、を基に、1つの業務グループの作業量と、その業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを業務グループ毎に構築する。そして、その構築した関係モデルを基に、各業務グループの作業量の安定性を定量化し、各業務グループの作業量の安定性を評価する。
【００５４】
本実施形態の品質分析装置100は、利用頻度算出部10と、作業量取得部11と、処理時間算出部12と、利用頻度記憶部26と、作業量記憶部27と、処理時間記憶部29と、関係導出部13と、関係モデル記憶部30と、安定性評価部14と、分析結果記憶部31と、を含んで構成している。
【００５５】
利用頻度算出部10は、利用ログ記憶部21に格納されている図１０に示す利用ログを基に、サービス機能毎の利用頻度を算出する。
【００５６】
利用頻度記憶部26は、利用頻度算出部10で算出したサービス機能毎の利用頻度を図１３に示すデータ構造で格納する。図１３に示すデータ構造は、『時刻』と『サービス機能ID』と『利用頻度』とが対応付けられている。『時刻』は、サービス機能の利用頻度を算出した時刻を特定するための情報である。『サービス機能ID』は、サービス機能を特定するための情報である。『利用頻度』は、サービス機能の利用頻度を特定するための情報であり、サンプリング区間、標本化間隔に基づいて算出する。
【００５７】
作業量取得部11は、作業ログ記憶部22に格納されている図１１に示す作業ログと、人材情報記憶部23に格納されている図８に示す作業者の所属業務グループ情報と、を基に、業務グループ毎の人数（作業量）を算出する。
【００５８】
作業量記憶部27は、作業量取得部11で算出した業務グループ毎の人数（作業量）を図１４に示すデータ構造で格納する。図１４に示すデータ構造は、『時刻』と『業務グループID』と『人数』とが対応付けられている。『時刻』は、業務グループの人数を算出した時刻を特定するための情報である。『業務グループID』は、業務グループを特定するための情報である。『人数』は、業務グループの作業人数（作業量）を特定するための情報であり、サンプリング区間、標本化間隔に基づいて算出する。
【００５９】
処理時間算出部12は、システムログ記憶部24に格納されている図１２に示すシステムログと、システム機能記憶部25に格納されている図９に示すシステム機能情報と、を基に、システム機能毎の平均処理時間を算出する。
【００６０】
処理時間記憶部29は、処理時間算出部12で算出したシステム機能毎の平均処理時間を図１５に示すデータ構造で格納する。図１５に示すデータ構造は、『時刻』と『システム機能ID』と『平均処理時間』とが対応付けられている。『時刻』は、システム機能の平均処理時間を算出した時刻を特定するための情報である。『システム機能ID』は、システム機能を特定するための情報である。『平均処理時間』は、システム機能の平均処理時間を特定するための情報であり、サンプリング区間、標本化間隔に基づいて算出する。
【００６１】
関係導出部13は、利用頻度記憶部26に格納されている図１３に示すサービス機能毎の利用頻度、作業量記憶部27に格納されている図１４に示す業務グループ毎の人数（作業量）、ワークフロー構造記憶部28に格納されている図７に示すワークフロー構造情報、処理時間記憶部29に格納されている図１５に示すシステム機能毎の平均処理時間を基に、1つの業務グループの作業量と、その業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを業務グループ毎に構築する。
【００６２】
業務グループの作業量に影響を及ぼす要因としては、他の業務グループの作業量、顧客が利用するサービス機能の利用頻度（各業務グループが提供するもの）、業務グループが利用するシステム機能の平均処理時間（ITシステムが提供するもの）の３種類が挙げられる。
【００６３】
関係導出部13は、１つの業務グループの作業量を目的変数とし、その業務グループの作業量に影響を及ぼす要因を説明変数とする関係モデルを生成する。このとき、関係導出部13は、業務グループの作業量の変動と、その業務グループの作業量に影響を及ぼす要因の変動と、の関係が複数のパターン（局面）に変化し、単一の関係モデルを生成するよりも、パターン（局面）毎に関係モデルを生成したほうが、より正確な関係モデルを構築できる場合には、パターン（局面）毎の関係モデルと、各パターン（局面）の出現率と、各パターン（局面）の平均持続時間と、を生成する。
【００６４】
関係モデル記憶部30は、関係導出部13で生成した関係モデルの情報を図１６に示すデータ構造で格納する。図１６に示すデータ構造は、『業務グループID』と『要因名』と『局面』と『サンプリング回数』と『係数』と『出現率』と『平均持続時間』との７種類の情報が含まれている。
【００６５】
『業務グループID』は、関係モデルの対象となる業務グループを特定するための情報である。『要因名』は、説明変数となる要因を特定するための情報である。『局面』は、業務グループが持つパターン（局面）を特定するための情報である。『サンプリング回数』は、説明変数の遡り回数を特定するための情報である。『係数』は、関係モデルの説明変数の係数を特定するための情報である。『出現率』は、パターン（局面）が出現する出現率を特定するための情報である。『平均持続時間』は、パターン（局面）の平均持続時間を特定するための情報である。
【００６６】
安定性評価部14は、関係モデル記憶部30に格納されている図１６に示す情報を基に、業務グループの作業量の安定性を業務グループ毎に推定する。
【００６７】
業務グループの作業量の安定性は、以下の特徴が存在するほど安定性が高いと考えられる。
業務グループが持つパターンが少ない（局面が少ない）。
説明変数となる要因の影響を受けにくい（説明変数の係数が小さい）。
業務グループが持つパターンが主に１つのパターンで構成されており、それ以外のパターンは例外的に存在している（最も安定な局面の出現率が高く、それ以外の局面の出現率が低い）。
最も安定なパターン（局面）の平均持続時間が長い（局面が切り替わる回数が少ない）。
【００６８】
このため、安定性評価部14は、関係モデル記憶部30に記憶されている図１６に示す情報（『局面』、『係数』、『出現率』、『平均持続時間』）を基に、業務グループの作業量の安定性を定量化した安定量を算出する。
【００６９】
分析結果記憶部31は、安定性評価部14で算出した情報を図１７に示すデータ構造で格納する。図１７に示すデータ構造は、『業務グループID』と『業務グループ名』と『局面』と『安定量』と『ランキング』と『要因名』と『影響量』と『タイミング』との８種類の情報が含まれている。
【００７０】
『業務グループID』は、関係モデルの対象となる業務グループを特定するための情報である。『業務グループ名』は、業務グループ名を特定するための情報である。『局面』は、業務グループが持つパターン（局面）を特定するための情報である。『安定量』は、関係モデルのパターンの安定量を特定するための情報である。『ランキング』は、影響量の大きさの順位を特定するための情報である。『要因名』は、安定量に影響を及ぼす要因を特定するための情報である。『影響量』は、安定量に影響を及ぼす要因の影響量を特定するための情報である。『タイミング』は、安定量に影響を及ぼした時点を特定するための情報である。
【００７１】
＜品質分析システムにおける処理動作＞
次に、図３〜図６を参照しながら、品質分析システムにおける処理動作について説明する。
【００７２】
＜サービス機能毎の利用頻度＞
まず、図３を参照しながら、サービス機能毎の利用頻度の算出処理について説明する。
【００７３】
利用ログ測定部41は、顧客がITサービスを利用した際に、図１０に示すデータ構造『コンタクトID、ユーザID、サービス機能、コンタクト内容、開始時刻、終了時刻』のデータを測定し、利用ログ記憶部21に格納する。
【００７４】
利用頻度算出部10は、利用ログ記憶部21から図１０に示すデータを読み出し（ステップA1）、その読み出した図１０に示すデータを基に、利用頻度をサービス機能毎に算出する。利用頻度は、サンプリング区間、標本化間隔に基づいて算出する。利用頻度算出部10は、図１３に示すデータ構造『時刻、サービス機能ID、利用頻度』のデータを利用ログ記憶部21に格納する（ステップA2〜A5）。
【００７５】
なお、サンプリング区間、標本化間隔の情報は、入力装置（図示せず）から受け付けた情報を利用したり、予めデフォルト値として品質分析装置100に設定されている情報を利用したりすることが可能である。
【００７６】
＜業務グループ毎の作業量＞
次に、図４を参照しながら、業務グループ毎の作業量の算出処理について説明する。
【００７７】
作業ログ測定部42は、作業者が業務を行った際に、図１１に示すデータ構造『作業者ID、コンタクトID、開始時刻、終了時刻、システム機能ID』のデータを測定し、作業ログ記憶部22に格納する。
【００７８】
作業量取得部11は、作業ログ記憶部22から図１１に示すデータを読み出し（ステップB1）、その読み出した図１１に示すデータを基に、業務グループの人数（作業量）を業務グループ毎に算出する。業務グループの人数（作業量）は、サンプリング区間、標本化間隔に基づいて算出する。作業量取得部11は、図１４に示すデータ構造『時刻、業務グループID、人数』のデータを作業ログ記憶部22に格納する（ステップB2〜B5）。
【００７９】
＜システム機能毎の平均処理時間＞
次に、図５を参照しながら、システム機能毎の平均処理時間の算出処理について説明する。
【００８０】
システムログ測定部43は、作業者がITシステムを利用した際に、図１２に示すデータ構造『作業者ID、システム機能ID、開始時刻、終了時刻』のデータを測定し、システムログ記憶部24に格納する。
【００８１】
処理時間算出部12は、システムログ記憶部24から図１２に示すデータを読み出し（ステップC1）、その読み出した図１２に示すデータを基に、システム機能の平均処理時間をシステム機能毎に算出する。平均処理時間は、サンプリング区間、標本化間隔に基づいて算出する。処理時間算出部12は、図１５に示すデータ構造『時刻、システム機能ID、平均処理時間』のデータを処理時間記憶部29に格納する（ステップC2〜C5）。
【００８２】
＜関係モデルの構築処理＞
次に、図６を参照しながら、関係モデルの構築処理について説明する。
【００８３】
関係導出部12は、利用頻度記憶部26に格納されている図１３に示すサービス機能毎の利用頻度、作業量記憶部27に格納されている図１４に示す業務グループ毎の人数（作業量）、ワークフロー構造記憶部28に格納されている図７に示すワークフロー構造情報、処理時間記憶部29に格納されている図１５に示すシステム機能毎の平均処理時間を基に、1つの業務グループの作業量と、その業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを業務グループ毎に構築する。そして、その関係モデルの情報を図１６に示すデータ構造で関係モデル格納部30に格納する（ステップD1〜D4）。
【００８４】
業務グループの作業量に影響を及ぼす要因としては、他の業務グループの作業量、顧客が利用するサービス機能の利用頻度（各業務グループが提供するもの）、業務グループが利用するシステム機能の平均処理時間（ITシステムが提供するもの）の３種類が挙げられる。
【００８５】
関係導出部13は、業務グループがd種類存在する場合には、1つの業務グループの作業量を目的変数とし、他の業務グループの作業量（d-1種）、サービス機能の利用頻度（e種）、システム機能の平均処理時間（f種）を説明変数として、システム同定分析を行い、関係モデルを生成し（ステップD3）、図１６に示すデータ構造で関係モデル格納部30に格納する（ステップD4）。関係モデルは、業務グループd毎に生成する。
【００８６】
具体的な分析手法としては、マルコフ遷移多変量自己回帰分析が挙げられ、以下のような関係モデルを業務グループd毎に生成する。このモデルでは、サンプリング間隔p回分遡った多変量自己回帰分析を適用している。
【００８７】
業務グループ数をd、顧客の利用するサービス機能数をe、システムの提供するシステム機能数をfとした場合、その和nは、n=d+e+fとする。nは、要因数を意味する。
【００８８】
時刻tからサンプリング間隔q回分（t-q）まで遡る多変量自己回帰をベースとした係数がスイッチングするマルコフ遷移多変量自己回帰の場合には、以下の式（１）と式（２）とを同時に推定する。
【００８９】
式（１）
【数１】
0005477293.tif 000002
【００９０】
式（２）
【数２】
0005477293.tif 000003
【００９１】
なお、上記式（１）は、以下の式（３）のように表記することもできる。
【００９２】
式（３）
【数３】
0005477293.tif 000004
【００９３】
上記式（３）において、ｙｄ（t）は、時刻tにおける業務グループdの作業量を示し、サンプリング間隔q回分前の作業量は、ｙｄ（t-q）となり、サービス機能mの利用頻度は、ｙｄ＋m（t-q）となる。
【００９４】
業務グループdの作業量の振る舞いパターンが安定している場合は、ｙｄ（t）の関係モデルは、１種類で十分説明することが可能である。しかし、作業量の振る舞いパターンが複数のパターンに変化し、業務グループdの作業量の振る舞いパターンが安定していない場合には、パターン毎に関係モデルを生成することで、ｙｄ（t）の関係モデルをより正確にすることが可能となる。本実施形態では、パターンを『局面』と呼ぶ。
【００９５】
マルコフ遷移多変量自己回帰では、局面毎に合わせて、関係モデルの係数を複数推測し、局面間の遷移確率を推定する。Sｔは、時刻tの局面を示し、M種の局面があるとする。Pijは、局面iから局面jに遷移する確率を示す。
【００９６】
関係導出部13は、局面が1種のみの場合の関係モデルから、局面がM種の関係モデルまでの関係モデルを生成し（ステップD2〜D5）、最も当てはまりの良い（決定係数の最も高い）関係モデルをその業務グループの関係モデルと決定し、業務グループの持つ局面数Ｍdを推定する（ステップD7）。業務グループの作業量の振る舞いパターンが安定していれば安定している程、局面数Ｍdは１に近くなる。
【００９７】
なお、関係導出部13は、ワークフロー構造記憶部28に格納されている図６に示すワークフロー構造情報を基に、業務グループIDと関連している要因（関連業務グループID、サービス機能ID、関連システム機能ID）の影響のみを考慮する場合には、その業務グループIDと関連していない要因の係数ａに予め“0”を入れることで、関係モデルを生成する際の計算量を減らすことができる。
【００９８】
＜安定量の算出処理、影響量の算出処理＞
次に、図６を参照しながら、安定量の算出処理（安定性の定量化）、影響量の算出処理について説明する。
【００９９】
まず、安定性評価部14は、関係モデル格納部30に格納されている図１６に示す『局面』、『係数』、『出現率』、『平均持続時間』を読み出し、業務グループdの関係モデルｙｄ（t）の安定性を、以下の式（４）を用いて安定量Ｒdとして定量化する（ステップD8）。
【０１００】
式（４）
【数４】
0005477293.tif 000005
【０１０１】
上記式（４）において、Ｍdは、業務グループの持つ局面を示し、π（Ｓｔ）は、局面Ｓｔの出現率を示し、Ｄ（Ｓｔ）は、局面Ｓｔの平均持続時間を示す。
【０１０２】
安定性評価部14は、上記式（４）で算出した安定量Ｒdを、図１７に示すデータ構造で分析果記憶部31に格納する。
【０１０３】
なお、安定性評価部14は、業務グループdの安定量Ｒdを業務グループ毎に算出し、分析結果記憶部31に格納する（ステップD9）。
【０１０４】
次に、安定性評価部14は、分析結果記憶部31に格納した安定量Ｒdを業務グループ間で相互比較し（ステップD10）、業務グループの安定性（安定量Ｒd）を評価する。
【０１０５】
また、安定性評価部14は、ITサービスの改善を支援するために、業務グループの安定性（安定量Ｒd）と関係の強い要因と、その安定性（安定量Ｒd）に影響を及ぼした時点（タイミング）と、を推定する。
【０１０６】
安定性評価部14は、安定量Ｒdの低かった業務グループdの局面Ｍｄにおいて、遷移行列Pを用いて、安定量Ｒdに影響を及ぼした時点tの各局面の存在確率σ（Ｓｔ,ｔ）を算出する（ステップD10）。
【０１０７】
安定性評価部14は、各局面の存在確率σ（Ｓｔ,ｔ）、要因（関係モデルの説明変数）の『係数』、時点ｔ〜t-qの範囲の要因の値を考慮した以下の式（５）を基に、要因の影響量Ｅｄ_Ｍｄ_ｙｎを、要因n毎、かつ、時点t毎に算出する（ステップD12、D13）。
【０１０８】
式（５）
【数５】
0005477293.tif 000006
【０１０９】
これにより、安定性評価部14は、時点tにおいて、１つの安定量Ｒdに対する要因ｙｎの影響量Ｅｄ_Ｍｄ_ｙｎをn（要因数）個算出することになる。
【０１１０】
次に、安定性評価部14は、上記算出した影響量Ｅｄ_Ｍｄ_ｙｎを降順ソートすることで、業務グループの安定性（安定量Ｒd）と関係の強い要因と、その安定性（安定量Ｒd）に影響を及ぼした時点（タイミング）と、を推定する（ステップD14）。
【０１１１】
なお、時点tの範囲内におけるサンプリング数がhの場合には、安定性評価部14は、影響量Ｅｄ_Ｍｄ_ｙｎを、1（業務グループの１つの局面）*ｎ（要因数）*ｈ（サンプリング数）個算出することになる。そして、安定性評価部14は、その算出した複数の影響量Ｅｄ_Ｍｄ_ｙｎの中で影響量の大きいものを、業務グループの安定性（安定量Ｒd）と関係の強い要因と、その安定性（安定量Ｒd）に影響を及ぼした時点（タイミング）と、推定する。
【０１１２】
安定性評価部14は、要因の影響量Ｅｄ_Ｍｄ_ｙｎを算出した際の算出結果を図１７に示すデータ構造で分析結果記憶部31に格納する（ステップD15）。
【０１１３】
なお、上述した処理では、安定性の低い業務グループに対し、上述した影響量Ｅｄ_Ｍｄ_ｙｎの算出処理を行い、その算出した影響量Ｅｄ_Ｍｄ_ｙｎを降順ソートし、安定性に貢献した要因を推定することにしたが、安定性の高い業務グループに対し、上述した影響量Ｅｄ_Ｍｄ_ｙｎの算出処理を行い、その算出した影響量Ｅｄ_Ｍｄ_ｙｎを昇順ソートし、安定性に貢献した要因を推定するようにすることも可能である。
【０１１４】
＜具体的例を用いた品質分析システムにおける処理動作＞
次に、具体例を用いて、本実施形態の品質分析システムにおける処理動作について説明する。以下の処理動作は、コールセンタサービスを例として説明する。
【０１１５】
コールセンタサービスは、複数の業務グループと、CRM（Customer Relationship Management）システムと、で構成する。業務グループは、『オペレータG』、『スーパバイザG』、『専門オペレータG』の３つの種類があるものとする。また、CRMシステムは、システム機能として『顧客情報検索、製品情報検索』を提供するものとする。
【０１１６】
『オペレータG』は、顧客と電話、メール、WEB等を介した業務を行う。『スーパバイザG』は、『オペレータG』で対応しきれなくなった業務を引き継ぐ。『専門オペレータG』は、専門的な内容の業務を行う。
【０１１７】
『オペレータG』は、サービス機能として『問合せ、注文・予約、修理』を提供する。『スーパバイザG』は、『エスカレーション対応』を提供する。『専門オペレータG』は、『技術対応』を提供する。
【０１１８】
＜ワークフロー構造記憶部28のデータ構造＞
ワークフロー構造記憶部28は、図１８に示すデータ構造の情報を格納する。図１８に示す情報は、各業務グループと関連している要因（関連サービス機能、関連業務グループ、関連システム機能）を特定するための情報である。
【０１１９】
図１８に示す情報は、『業務グループID』と『業務グループ名』とが対応付けられている。また、『業務グループID』と『関連サービス機能』と『サービス機能ID』とが対応付けられている。また、『業務グループID』と『関連業務グループID』とが対応付けられている。また、『業務グループID』と『関連システム機能ID』とが対応付けられている。
【０１２０】
『業務グループID』は、業務グループを特定するための情報である。『業務グループ名』は、業務グループ名を特定するための情報である。『関連サービス機能』は、業務グループIDに関連する関連サービス機能を特定するための情報である。『サービス機能ID』は、関連サービス機能のサービス機能を特定するための情報である。『関連業務グループID』は、業務グループIDに関連する関連業務グループを特定するための情報である。『関連システム機能ID』は、業務グループIDに関連するシステム機能を特定するための情報である。
【０１２１】
＜人材情報記憶部23のデータ構造＞
人材情報記憶部23は、図１９に示すデータ構造の情報を格納する。図１９に示す情報は、各業務グループに所属する作業者を特定するための情報である。
【０１２２】
図１９に示す情報は、『作業者ID』と『作業者氏名』と『業務グループID』とが対応付けられている。
【０１２３】
『作業者ID』は、作業者を特定するための情報である。『作業者氏名』は、作業者の氏名を特定するための情報である。『業務グループID』は、作業者の所属する業務グループを特定するための情報である。
【０１２４】
＜システム機能記憶部25のデータ構造＞
システム機能記憶部25は、図２０に示すデータ構造の情報を格納する。図２０に示す情報は、ITシステムが提供するシステム機能を特定するための情報である。
【０１２５】
図２０に示す情報は、『システム機能ID』と『機能名』と『提供内容』とが対応付けられている。
【０１２６】
『システム機能ID』は、システム機能を特定するための情報である。『機能名』は、システム機能の機能名を特定するための情報である。『提供内容』は、システム機能が提供する内容を特定するための情報である。
【０１２７】
＜品質分析システムにおける処理動作＞
次に、本実施形態の品質分析システムにおける処理動作について説明する。
【０１２８】
＜データ収集＞
まず、品質分析システムは、顧客のITサービスの利用ログ、作業者の作業ログ、ITシステムのシステムログを収集する。利用ログは、顧客がITサービスを利用した際のログ情報である。作業ログは、作業者が業務を行った際のログ情報である。システムログは、CRMサーバ55を利用した際のログ情報である。
【０１２９】
利用ログは、利用ログ測定部41が測定し、その測定した利用ログを利用ログ記憶部21に記憶する。作業ログは、作業ログ測定部42が測定し、その測定した作業ログを作業ログ記憶部22に記憶する。システムログは、システムログ測定部43が測定し、その測定したシステムログをシステムログ記憶部24に記憶する。
【０１３０】
まず、顧客は、電話機51、または、顧客PC52等を通じてコールセンタサービスを利用する。顧客からのアクセスは、コンタクトサーバ53が対応し、コンタクトサーバ53は、その顧客に対して適切な業務グループの作業者を割り当てる。
【０１３１】
この時、利用ログ測定部41は、顧客のITサービスの利用ログを測定し、その測定した利用ログを、図２１に示すデータ構造で利用ログ記憶部21に格納する。
【０１３２】
例えば、利用ログ測定部41は、『コンタクトID』、『ユーザID』、『サービス機能』、『コンタクト内容』、『開始時刻』、『終了時刻』を測定し、その測定した情報を図２１に示すデータ構造で利用ログ記憶部21に格納する。
【０１３３】
図２１に示す『コンタクトID』は、顧客がITサービスを利用した時の内容を特定するための情報である。『ユーザID』は、その顧客を特定するための情報である。『サービス機能』は、顧客から受け付けたサービス機能を特定するための情報である。『コンタクト内容』は、顧客から受け付けたコンタクト内容を特定するための情報である。『開始時刻』は、顧客からコンタクト内容を受け付けた受付開始時刻を特定するための情報である。『終了時刻』は、顧客から受け付けたコンタクト内容の受付が終了した受付終了時刻を特定するための情報である。
【０１３４】
作業者（オペレータ、スーパバイザ、専門オペレータ）は、コンタクトサーバ53から割り当てられた各種業務を、作業者PC54を用いて行う。また、作業者は、他の作業者に業務を引き渡す場合には、コンタクトサーバ53を再度経由し、適切な業務グループの作業者に業務を割り当て、次の作業者に業務を引き渡すようにする。
【０１３５】
この時、作業ログ測定部42は、作業者の作業ログを測定し、その測定した作業ログを、図２２に示すデータ構造で作業ログ記憶部22に格納する。
【０１３６】
例えば、作業ログ測定部42は、『作業者ID』、『コンタクトID』、『開始時刻』、『終了時刻』、『システム機能ID』を測定し、その測定した情報を図２２に示すデータ構造で作業ログ記憶部22に格納する。
【０１３７】
図２２に示す『作業者ID』は、コンタクトサーバ53から割り当てられた業務を行った作業者を特定するための情報である。『コンタクトID』は、作業者が行った図２１に示すコンタクトIDを特定するための情報である。『開始時刻』は、作業者が業務を開始した開始時刻を特定するための情報である。『終了時刻』は、作業者が業務を終了した終了時刻を特定するための情報である。『システム機能ID』は、作業者が業務時に行った図２０に示すシステム機能ID（機能名や提供内容）を特定するための情報である。
【０１３８】
また、作業者は、CRMサーバ55を利用し、顧客情報検索や、製品情報検索、見積作成などを行う。
【０１３９】
この時、システムログ測定部43は、ITシステムのシステムログを測定し、その測定したシステムログを、図２３に示すデータ構造でシステムログ記憶部24に格納する。
【０１４０】
例えば、システムログ測定部43は、『作業者ID』、『システム機能ID』、『開始時刻』、『終了時刻』を測定し、その測定した情報を図２３に示すデータ構造でシステムログ記憶部24に格納する。
【０１４１】
図２３に示す『作業者ID』は、CRMサーバ55を利用した作業者を特定するための情報である。『システム機能ID』は、CRMサーバ55で利用した図２０に示すシステム機能ID（機能名や提供内容）を特定するための情報である。『開始時刻』は、CRMサーバ55のシステム機能IDの利用開始時刻を特定するための情報である。『終了時刻』は、CRMサーバ55のシステム機能IDの利用終了時刻を特定するための情報である。
【０１４２】
＜品質分析装置100における処理動作＞
次に、本実施形態の品質分析装置100における処理動作について説明する。本実施形態の品質分析装置100は、利用ログ記憶部21に格納されている図２１に示す利用ログを基に、サービス機能毎の利用頻度を算出する。また、作業ログ記憶部22に格納されている図２２に示す作業ログを基に、業務グループ毎の人数（作業量）を算出する。また、システムログ記憶部24に格納されている図２３に示すシステムログを基に、システム機能毎の平均処理時間を算出する。そして、上記算出したサービス機能毎の利用頻度と、作業グループ毎の人数（作業量）と、システム機能毎の平均処理時間と、を基に、1つの業務グループの作業量と、その業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを業務グループ毎に構築する。そして、その構築した関係モデルを基に、各業務グループの作業量の安定性を定量化し、各業務グループの作業量の安定性を評価する。
【０１４３】
業務グループの作業量に影響を及ぼす要因としては、他の業務グループの作業量と、ITサービスのサービス機能（オペレータGの問合せ、注文・予約、修理の対応、スーパバイザGのエスカレーション対応、専門オペレータGの技術対応の５つ）毎の利用頻度と、ITシステムのシステム機能（顧客情報検索、製品情報検索の２つ）毎の平均処理時間と、が該当する。
【０１４４】
＜データ処理＞
まず、品質分析装置100は、利用ログ記憶部21に格納された図２１に示すデータを基に、サービス機能の利用頻度を算出する。また、作業ログ記憶部22に格納された図２２に示すデータを基に、業務グループの人数（作業量）を算出する。また、システムログ記憶部24に格納された図２３に示すデータを基に、システム機能の平均処理時間を算出する。なお、サービス機能の利用頻度、業務グループの人数（作業量）、システム機能の平均処理時間は、予め設定されたデフォルトのサンプリング区間、標本化間隔に基づいて算出したり、入力装置から指定されたサンプリング区間、標本化間隔に基づいて算出したりする。
【０１４５】
利用頻度算出部10は、利用ログ記憶部21に格納されている図２１に示すデータを基に、サービス機能の利用頻度を算出し、図２４に示すデータ構造で利用頻度記憶部26に格納する。
【０１４６】
例えば、利用頻度算出部10は、利用ログ記憶部21に格納されている図２１に示すデータを、サービス機能ID毎に区分する。そして、各サービス機能IDの利用頻度を、サンプリング区間、標本化間隔に基づいて算出し、その算出したサービス機能の『利用頻度』を、『時刻』と、『サービス機能ID』と、に対応付けて図２４に示すデータ構造で利用頻度記憶部26に格納する。『時刻』は、サービス機能の利用頻度を算出した時刻を特定するための情報であり、『サービス機能ID』は、サービス機能を特定するための情報である。
【０１４７】
作業量取得部11は、作業ログ記憶部22に格納されている図２２に示すデータと、人材情報記憶部23に格納されている図１９に示すデータと、を基に、業務グループの人数（作業量）を算出し、図２５に示すデータ構造で作業量記憶部27に格納する。
【０１４８】
例えば、作業量取得部11は、人材情報記憶部23に格納されている図１９に示すデータを基に、図２２に示す『作業者ID』を図１９に示す『業務グループID』毎に区分する。そして、各業務グループIDの作業者IDの人数（作業量）を、サンプリング区間、標本化間隔に基づいて算出し、その算出した業務グループIDの『人数』を、『時刻』と、『業務グループID』と、に対応付けて図２５に示すデータ構造で作業量記憶部27に格納する。『時刻』は、業務グループの人数を算出した時刻を特定するための情報であり、『業務グループID』は、業務グループを特定するための情報である。
【０１４９】
処理時間算出部12は、システムログ記憶部24に格納されている図２３に示すデータと、システム機能記憶部25に格納されている図２０に示すデータと、を基に、システム機能の平均処理時間を算出し、図２６に示すデータ構造で処理時間記憶部29に格納する。
【０１５０】
例えば、処理時間算出部12は、システムログ記憶部24に格納されている図２３に示すデータを、システム機能ID毎に区分する。そして、各システム機能IDの平均処理時間を、サンプリング区間、標本化間隔に基づいて算出し、その算出したシステム機能IDの『平均処理時間』を、『時刻』と、『システム機能ID』と、に対応付けて図２６に示すデータ構造で処理時間記憶部29に格納する。なお、『平均処理時間』は、図２３に示す『開始時刻』から『終了時刻』までの時間を基に算出する。『時刻』は、システム機能の平均処理時間を算出した時刻を特定するための情報であり、『システム機能ID』は、システム機能を特定するための情報である。
【０１５１】
＜関係モデル構築＞
次に、品質分析装置100は、利用頻度記憶部26に格納されている図２４に示すデータ（サービス機能の利用頻度）と、作業量記憶部27に格納されている図２５に示すデータ（業務グループの人数）と、処理時間記憶部29に格納されている図２６に示すデータ（システム機能の平均処理時間）と、を基に、1つの業務グループの作業量と、その業務グループの作業量に影響を及ぼす要因と、の関係を示す関係モデルを業務グループ毎に構築する。本実施形態では、関係モデルをオペレータG、スーパバイザG、専門オペレータG毎に構築する。
【０１５２】
関係導出部13は、１つの業務グループの作業量を目的変数とし、その業務グループの作業量に影響を及ぼす要因を説明変数として、マルコフ遷移多変量自己回帰分析を適用し、関係モデルを構築する。業務グループの作業量に影響を及ぼす要因としては、他の業務グループの作業量、サービス機能の利用頻度、システム機能の平均処理時間が挙げられる。
【０１５３】
このとき、関係導出部13は、ワークフロー構造記憶部28に格納されている図１８に示すワークフロー構造情報を基に、業務グループIDと関連している要因（関連業務グループID、サービス機能ID、関連システム機能ID）を絞り込んで説明変数を減らし、計算量を減らすことができる。
【０１５４】
例えば、業務グループ『オペレータG』の場合は、図１８に示すワークフロー構成情報では、その業務グループID；r1と関連している要因としては、関連サービス機能（『問合せ』、『注文・予約』、『修理』）、関連業務グループID（r2）、関連システム機能ID（sys1,sys3,sys5）であるため、これらの情報を用いて、関連業務グループIDと関連している要因を絞り込んで説明変数を減らし、計算量を減らすことが可能となる。
【０１５５】
なお、局面数を『2』と仮定してマルコフ遷移多変量自己回帰分析を適用することで、『オペレータG』の関係モデルは、以下の式（6.1）、式（6.2）のように局面数毎に生成する。このとき、マルコフ遷移多変量自己回帰分析で遡るサンプリング回数は“2”であるとする。
【０１５６】
式（6.1）、式（6.2）
【数６】
0005477293.tif 000007
【０１５７】
上式を式（6.1）、下式を式（6.2）とする。
【０１５８】
それぞれの局面数の出現率をπ１＝0.8、π２＝0.2とし(π１＋π２＝１)、それぞれの局面数の平均持続時間をD1＝10（min）、D2＝120（min）とする。π１は、局面数１の出現率を示し、π２は、局面数2の出現率を示す。また、D1は、局面数１の平均持続時間を示し、D2は、局面数2の平均持続時間を示す。
【０１５９】
関係導出部13は、局面数を１〜Mまで設定し、関係モデルの生成を繰り返し、最も高い決定係数を持つ局面数を、その業務グループの局面数とする。
【０１６０】
『オペレータG』の場合、最も高い決定係数を持つ局面数が『2』の場合は、上記の式（6.1）、式（6.2）の情報を図２７に示すデータ構造で関係モデル記憶部30に格納する。
【０１６１】
関係導出部13は、上述した関係モデルの構築処理を他の業務グループに対しても行い、各業務グループの関係モデルを関係モデル記憶部30に格納する。
【０１６２】
＜安定性評価＞
次に、品質分析装置100は、関係モデル記憶部30に格納されている図２７に示すデータ（関係モデルの情報）を基に、業務グループ毎の安定性を定量化して相互比較し、安定な業務グループや不安定な業務グループを特定する。
【０１６３】
安定性評価部14は、業務グループ毎の関係モデルの情報を関係モデル記憶部30から取り出し、業務グループの安定性を定量化した安定量Ｒdを算出する。
【０１６４】
局面を２つ持つ『オペレータG』の場合は、局面毎の出現率（π１＝0.8、π２＝0.2）と平均持続時間（D1＝10（min）、D2＝120（min））とを関係モデル記憶部30から取り出す。
【０１６５】
次に、局面毎の式（式（6.1）、式（6.2））の係数を関係モデル記憶部30から取り出し、各局面における要因毎の係数の最大値を出す。これは、例えば、式（6.1）に示される局面１の場合、マルコフ遷移多変量自己回帰分析で遡るサンプリング回数は“2”であるため、説明変数『顧客情報検索』の係数は、(t-1)の4.7と、(t-2)の0.8と、があるので、『顧客情報検索』の係数の最大値として4.7が保持される。他の説明変数に対しても同様に最大値を出し、その最大値の和を算出する。そして、局面数、局面毎の出現率、平均持続時間、係数の最大値の和を以下の式（７）に代入することで、安定量Ｒdを算出する。この式（７）により、局面数の少なさ、出現率の高さ、平均持続時間の短さ、係数の小ささ、を考慮した安定量Ｒdを算出することが可能となる。
【０１６６】
式（７）
【数７】
0005477293.tif 000008
【０１６７】
安定性評価部14は、上記式（７）で算出した安定量Ｒdを、図２８に示すデータ構造で分析結果記憶部31に格納する。安定性評価部14は、上記式（７）で算出した安定量Ｒdを業務グループ間で相互比較し、最も安定な業務グループや最も不安定な業務グループを特定する。
【０１６８】
＜要因推測＞
次に、品質分析装置100は、ITサービスの改善を支援するために、ITサービスの改善を支援するために、業務グループの安定性（安定量Ｒd）と関係の強い要因と、その安定性（安定量Ｒd）に影響を及ぼした時点（タイミング）と、を推定する。
【０１６９】
『オペレータG』の局面数『2』が最も不安な業務グループの局面数の場合には、マルコフ遷移多変量自己回帰分析により導出された以下の式（８）の遷移行列Pを基に、一定時間間隔における時点tの局面数『2』の存在確率σ（Ｓｔ,ｔ）を以下の式（９）で得ることが可能となる。
【０１７０】
式（８）
遷移行列P
【数８】
0005477293.tif 000009
【０１７１】
式（９）
存在確率σ（Ｓｔ,ｔ）
【数９】
0005477293.tif 000010
【０１７２】
安定性評価部14は、上記の値を上述した式（５）に代入することで、1つの安定量Ｒdに対する各要因の影響量Ｅｄ_Ｍｄ_ｙｎを時系列データとして以下の式（１０）のように算出することが可能となる。
【０１７３】
式（１０）
【数１０】
0005477293.tif 000011
【０１７４】
安定性評価部14は、上述した処理を各要因に対して行い、その集合を影響量Ｅｄ_Ｍｄ_ｙｎに沿って降順ソートすることで、１つの安定量Ｒdに対して『業務グループの安定性（安定量Ｒd）と関係の強い要因、その安定性（安定量Ｒd）に影響を及ぼした時点（タイミング）』のランキングを得ることができ、その情報を図２８に示すデータ構造で分析結果記憶部31に格納する。
【０１７５】
このランキングにより、改善が必要と推測される要因名と、影響を及ぼした時点（タイミング）と、を絞り込むことが可能となる。
【０１７６】
本実施形態の品質分析装置100は、上述した処理を行うことで、ITサービスの品質評価を実現することが可能となる。
【０１７７】
なお、上述する実施形態は、本発明の好適な実施形態であり、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
【０１７８】
例えば、上述した本実施形態における品質分析システムを構成する各装置における制御動作は、ハードウェア、または、ソフトウェア、あるいは、両者の複合構成を用いて実行することも可能である。
【０１７９】
なお、ソフトウェアを用いて処理を実行する場合には、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ内のメモリにインストールして実行させることが可能である。あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。
【０１８０】
例えば、プログラムは、記録媒体としてのハードディスクやROM（Read Only Memory）に予め記録しておくことが可能である。あるいは、プログラムは、リムーバブル記録媒体に、一時的、あるいは、永続的に格納（記録）しておくことが可能である。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することが可能である。なお、リムーバブル記録媒体としては、フロッピー（登録商標）ディスク、CD-ROM（Compact Disc Read Only Memory）、MO（Magneto optical）ディスク、DVD（Digital Versatile Disc）、磁気ディスク、半導体メモリなどが挙げられる。
【０１８１】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールすることになる。また、ダウンロードサイトから、コンピュータに無線転送することになる。また、ネットワークを介して、コンピュータに有線で転送することになる。
【０１８２】
また、本実施形態における品質分析システムは、上記実施形態で説明した処理動作に従って時系列的に処理を実行するのみならず、処理を実行する装置の処理能力、あるいは、必要に応じて並列的にあるいは個別に処理を実行するように構築することも可能である。
【０１８３】
また、上記実施形態では、図３〜図６に示す一連の処理動作を品質分析装置100単体で行うことにしたが、図３〜図６に示す一連の処理動作を品質分析装置100単体で行う必用はなく、各部（10,11,12,13,14,26,27,30,31）の構成を装置として分離独立させて構成し、図３〜図６に示す一連の処理動作をシステムとして行うように構築することも可能である。
【０１８４】
なお、この出願は、２００８年９月５日に出願した、日本特許出願番号２００８−２２９０１６号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１８５】
本発明は、ITシステムを含む各要因の影響を考慮して、業務グループの作業量の安定性を定量化し、業務グループの作業量の安定性を評価することで、業務グループに投入する人員リソース量の最適化と、業務グループが利用するITシステムのパフォーマンスの最適化と、を同時に実現することができる。
【符号の説明】
【０１８６】
１０    利用頻度算出部
１１    作業量取得部
１２    処理時間算出部
１３    関係導出部
１４    安定性評価部
２１    利用ログ記憶部
２２    作業ログ記憶部
２３    人材情報記憶部
２４    システムログ記憶部
２５    システム機能記憶部
２６    利用頻度記憶部
２７    作業量記憶部
２８    ワークフロー構造記憶部
２９    処理時間記憶部
３０    関係モデル記憶部
３１    分析結果記憶部
５１    電話機
５２    顧客PC
５３    コンタクトサーバ
５４    作業者PC
５５    CRMサーバ
１００    品質分析装置
【図１】
0005477293.tif 000012
【図２】
0005477293.tif 000013
【図３】
0005477293.tif 000014
【図４】
0005477293.tif 000015
【図５】
0005477293.tif 000016
【図６】
0005477293.tif 000017
【図７】
0005477293.tif 000018
【図８】
0005477293.tif 000019
【図９】
0005477293.tif 000020
【図１０】
0005477293.tif 000021
【図１１】
0005477293.tif 000022
【図１２】
0005477293.tif 000023
【図１３】
0005477293.tif 000024
【図１４】
0005477293.tif 000025
【図１５】
0005477293.tif 000026
【図１６】
0005477293.tif 000027
【図１７】
0005477293.tif 000028
【図１８】
0005477293.tif 000029
【図１９】
0005477293.tif 000030
【図２０】
0005477293.tif 000031
【図２１】
0005477293.tif 000032
【図２２】
0005477293.tif 000033
【図２３】
0005477293.tif 000034
【図２４】
0005477293.tif 000035
【図２５】
0005477293.tif 000036
【図２６】
0005477293.tif 000037
【図２７】
0005477293.tif 000038
【図２８】
0005477293.tif 000039