(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
リスクの統計的情報を取得するためのリスクデータベースと、該リスクデータベースから確率伝搬モデルを用いて影響度および発生確率を計算する影響度・発生確率計算部と、リスクを該確率伝搬モデルに登録・削除するリスク登録・削除部を備えたリスク管理システムであって、
リスクのフェーズ毎の重みを工程毎に設定するリスクフェーズ毎重み設定部と、該リスクフェーズ毎重み設定部において設定されたプロジェクトのリスク評価時点の工程における該リスクフェーズ毎重みと、前記影響度・発生確率計算部において算出した親ノードが与えられたときの子ノードのリスクの発生確率と、子ノードのリスクの影響度及び親ノードによって変化する子ノードのリスクの発生確率の差分とから算出した影響度と、を乗算してリスクスコアを算出するリスクスコア算出部と、算出されたリスクスコアを元に対策優先順位順に並んだリスク管理シートを作成するリスク管理シート作成部を有することを特徴とするリスク管理システム。
【請求項２】
請求項１のリスク管理システムであって、前記影響度・発生確率計算部が確率伝搬モデルを用いて、各リスクのステータス及び各リスクの発生確率に因る各リスクの影響度を更新することを特徴とするリスク管理システム。
【請求項３】
請求項１又は２のリスク管理システムであって、前記影響度・発生確率計算部が確率伝搬モデルを用いて、各リスクの発生確率を更新することを特徴とするリスク管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プロジェクトのリスク管理システムに関わり、対策優先順位にリスクを並べる装置およびそのシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年の産業分野においては、大規模投資プロジェクトの増加や海外プロジェクトの急増により、企業の生産活動に深く影響するような重大なリスクを内在するプロジェクトが増加している。そのため、企業に対する脅威を減らす効果的なリスクマネジメントの技術が求められている。
【０００３】
プロジェクトマネジメントの手法はＰＭＢＯＫ（プロジェクトマネジメント知識体系）に代表されるいくつかの標準化が行われている。ＰＭＢＯＫの中で、リスクマネジメントは次の６つのプロセスからなる：（１）リスクマネジメント計画を作成し、プロジェクトのリスクマネジメント活動を実行する方法を定義する、（２）リスクを特定し、どのリスクがプロジェクトに影響を与えるか、その特性を文書化する、（３）定性的リスク分析を行い、リスクの発生確率と影響度の査定とその組合せを基に、その後のリスク分析や対策処置のためにリスクの優先順位付けを行う、（４）定量的リスク分析を行い、特定したリスクがプロジェクト目標全体に与える影響を数値により分析する、（５）リスク対応計画を策定し、プロジェクト目標達成に対する好機を増やし、脅威を減少させるための選択肢と方策を策定する、（６）リスクを監視・コントロールし、プロジェクト全期間に渡り、リスク対応計画を実行し、特定したリスクを追跡し、残存リスクを監視し、新たなリスクを特定し、リスクのプロセスの有効性を評価する。  
この内、（４）定量的リスク分析に関して様々な技術が公開されている。例えば、特許文献１では後工程への影響を考慮して工程毎に影響度を算出する手法が公開されている。また、特許文献２では工程毎にリスクの大きさに応じた確率分布モデルを用いて進捗予測を行う手法が公開されている。
【０００４】
これらはいずれも、リスクの影響度を工夫するための技術である。
【０００５】
確率伝搬モデルである拡大ベイジアンネットワークの詳細については非特許文献２に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−３３５４５号公報
【特許文献２】特開２００９−２７６９８２号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】プロジェクトマネジメント知識体系（ＰＭＢＯＫ）ガイド第４版、Project Management Institute
【非特許文献２】Learning Bayesian Networks, Prentice Hall
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、定性的リスク分析はリスク分析や対策処置のためにリスクの優先順位付けを行うのが目的であった。そのために、従来技術に於いては、リスクの影響度と発生確率の積からプロジェクトに与える影響の大きさの期待値を算出し、これを用いていた。ここで、影響の大きさの期待値は主にコストに換算される類のものである。しかし、例えば、数年にわたる様な長期プロジェクトにおいては、影響の大きいリスクであっても、プロジェクトの違う時期に対処した方が良いなど、影響の大きさとリスク評価時点の対策優先順位が必ずしも同じにはならないといった課題があった。これは特に、規模が大きくリスク数が膨大となるプロジェクトの場合に、プロジェクトマネージャの作業負担の面で問題となる。そこで本発明では、このような場合であっても、対策優先順位に従ったリスクスコアを算出可能にすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明のリスク管理システムは、リスクの統計的情報を取得するためのリスクデータベースと、該リスクデータベースから確率伝搬モデルを用いて影響度および発生確率を計算する影響度・発生確率計算部と、リスクを該確率伝搬モデルに登録・削除するリスク登録・削除部を備えたリスク管理システムであって、リスクのフェーズ毎の重みを工程毎に設定するリスクフェーズ毎重み設定部と、該リスクフェーズ毎重み設定部において設定されたプロジェクトのリスク評価時点の工程における該リスクフェーズ毎重みと、前記影響度・発生確率計算部において算出した親ノードが与えられたときの子ノードのリスクの発生確率と、子ノードのリスクの影響度及び親ノードによって変化する子ノードのリスクの発生確率の差分とから算出した影響度と、を乗算してリスクスコアを算出するリスクスコア算出部と、算出されたリスクスコアを元に対策優先順位順に並んだリスク管理シートを作成するリスク管理シート作成部を有することを特徴とする。
【００１０】
後述する実施例ではリスクフェーズ毎の重みの設定にリスクフェーズ毎重み表を用いている。ここでリスクフェーズとは、リスク対策期間前、リスク対策期間、リスク監視期間などのいくつかの性質の異なるリスクのライフサイクル上の期間のことである。対策優先順位に従ったリスクスコアは、リスクの影響度と発生確率の積に、該リスクフェーズ毎重み表で定義されたリスクフェーズ毎の重みを乗算して算出する。詳細を実施例に示す。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、リスクの影響度と発生確率をプロジェクトの進行に応じて動的に更新できる。また、リスクフェーズに応じたリスク対策の重みを考慮することで、対策優先順位に従ったリスクスコアの算出が可能となる。これにより、プロジェクトマネージャがリスクの対策優先順位を作成するための作業負担を軽減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施例のリスク管理システムの全体構成を示す図である。
【図２】リスクデータベース１１のテーブル構成を示す図である。
【図３】本実施例で使用する確率伝搬モデルの一例を示す図である。
【図４】確率伝搬モデルの条件付き確率表の一例を示す図である。
【図５】発生確率１２０４の計算フローを示す図である。
【図６】本実施例における条件付き確率表を示す図である。
【図７】影響度１２１４の計算フローを示す図である。
【図８】ステップ１２１２で実施する影響度の計算の具体例を示す図である。
【図９】リスクフェーズ毎重み表１４０１を示す図である。
【図１０】リスクフェーズ毎重み表１４０１に設定するリスクフェーズ毎の重みの例を示す図である。
【図１１】リスク登録・削除部１３の処理フローを示す図である。
【図１２】リスク管理シート作成部１６が作成するリスク管理シートの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明を適用してなるリスク管理システムの実施形態を説明する。なお、本実施形態では確率伝搬モデルを１つのグラフで表現しているが、説明のための簡易的な表現であり、１つのプロジェクトは複数のグラフを持っていて良く、また、それぞれのグラフについてもノード数、リンク数、ステータス情報、損失コストの数に制限は無い。
【００１４】
〔実施例〕
本発明が適用されるリスク管理システムの実施例について説明する。
【００１５】
図１は本実施例のリスク管理システム１０の全体構成を示す図である。該リスク管理システム１０は、リスクの統計的情報を取得するためのリスクデータベース１１と、該リスクデータベース１１から確率伝搬モデルを用いて影響度および発生確率を計算する影響度・発生確率計算部１２と、リスクを該確率伝搬モデルに登録・削除するリスク登録・削除部１３を備えたリスク管理システムであって、リスクフェーズ毎の重みを工程毎に設定するリスクフェーズ毎重み設定部１４と、該影響度・発生確率と該リスクフェーズ毎重みを用いてリスクスコアを算出するリスクスコア算出部１５と、算出されたリスクスコアを元に対策優先順位順に並んだリスク管理シートを作成するリスク管理シート作成部１６を有する。  
本実施例においてプロジェクトは、ＷＢＳ（Work Breakdown Structure）と呼ばれる決まった手順の工程から成る。また、リスク管理は前記リスクマネジメント計画に従っていて、リスク評価をプロジェクトの決まった時期に定期的に実施し、リスク対策優先順位を決定する。  
リスクデータベース１１のテーブル構成を図２に示す。リスクデータベースはプロジェクトＩＤ１１０１、ステータス情報１１０２、リスク情報１１０３、損失コスト情報１１０４から成る。ステータス情報１１０２にはリスクの要因となるプロジェクトのステータスＳｍを保持する。例えば、ステータスＳ１を国名とすれば、日本Ｓ１１、アメリカＳ１２の様に保持する。同様にリスク情報１１０３にはプロジェクトで想定されるリスクＲｎを保持する。例えば、リスクＲ１を重大な仕様変更とすれば、発生しているＦ１２、発生していないＦ１１の様に保持する。損失コスト情報１１０４にはリスクＲｎで発生した損失Ｘｎを保持する。
【００１６】
リスクＲｎの確率伝搬モデルには拡大ベイジアンネットワーク（Augmented Bayesian Networks）を用いる。本特許における確率伝搬モデルの一例を図３にグラフ図１２００で示す。図中、矢印は因果関係を表す。具体的にはステータスＳ１はリスクＲ１の原因である。同様に、リスクＲ１とリスクＲ２、リスクＲ２とリスクＲ３、リスクＲ１と損失Ｘ１、リスクＲ２と損失Ｘ２、リスクＲ３と損失Ｘ３は因果関係にある。ここで、原因となる項目を親ノード、結果となる項目を子ノードと呼ぶ。図３の中で、親ノードの値（Ｓ１１、Ｓ１２、Ｆ１１、Ｆ１２、Ｆ２１、Ｆ２２）から子ノード（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３）へと延びている矢印は親ノードの値によって子ノードの発生確率が変わることを示している。例えば、親ノードのリスクＲ１がリスク値Ｆ１１を取る場合と、リスク値Ｆ１２を取る場合で、子ノードのリスクＲ２の発生確率が異なる。
【００１７】
図３に示したグラフ図の条件付き確率表１２０１（ＣＰＴ，Conditional Probability Table）を図４に示す。条件付き確率表１２０１は親ノード値１２０３と子ノード１２０２の発生確率１２０４との関係を表している。
【００１８】
確率伝搬モデルの構造は、人間がノード間の因果関係を考慮して決定するか、あるいは、ベイジアンネットワークの構造を学習する手法によりリスクデータベース１１を用いて決定する。
【００１９】
影響度・発生確率計算部１２が行う発生確率１２０４の計算フローを図５に示す。影響度・発生確率計算部１２は確率伝搬モデルのグラフ図で根となるリスクのノードについて、ステップＳ１２０１でリスクデータベース１１を用いてリスクの発生確率を計算する。ここで、グラフ図１２００において根となるリスクのノードはリスクＲ１である。次に、全ての親ノードのリスクの発生確率が計算済みのリスクの子ノードについて、ステップＳ１２０２でリスクデータベース１１を用いて親ノードが与えられたときのリスクの発生確率を計算する。ここで、グラフ図１２００において発生確率を計算する順番はリスクＲ２、リスクＲ３となる。該発生確率は、親ノードの値に関する条件付確率である。発生確率の計算にはベイズ推定を用いる。
【００２０】
以上の確率伝搬モデルは本特許の前提となる。拡大ベイジアンネットワークの詳細については非特許文献２を参考にすると良い。
【００２１】
本特許では上記した確率伝搬モデルに影響度およびリスクフェーズ毎の重みを加える。本特許における条件付き確率表１２１０を図６に示す。ここで、リスクが持つ影響度１２１４はリスクの親ノード値１２１２に依る。リスクフェーズ毎の重み１２１５は後述するリスクフェーズ毎重み設定部１４によって設定された値となる。まず、影響度１２１４の計算について説明する。
【００２２】
影響度・発生確率計算部１２が行う影響度１２１４の計算フローを図７に示す。影響度・発生確率計算部１２は確率伝搬モデルのグラフ図で子が居ないリスクのノードについて、ステップＳ１２１１でリスクデータベース１１からリスク１１０３に対応する損失１１０４をリスクの影響度１２１４とする。ここで、グラフ図１２００において根となる子が居ないリスクのノードはリスクＲ３である。次に、全ての子ノードのリスクの影響度が設定済みのリスクの親ノードについて、ステップＳ１２１２で子ノードの発生確率１２１３と影響度１２１４からリスクの影響度を計算する。ここで計算される影響度はノードの値によって変化する子ノードの影響度の変化分を表す。さらに、ステップＳ１２１３において、リスク１１０３に対応する損失１１０４を該影響度に加算する。ここで、グラフ図１２００において影響度を計算する順番はリスクＲ２、リスクＲ１となる。
【００２３】
ステップ１２１２で実施する影響度の計算を具体例をあげて説明する。図８に説明のための条件付き確率表１２１０を示す。条件付き確率表１２２０はステップ１２１１でリスクＲ３に影響度が設定されたときのものである。ステップ１２１２でまず、リスクＲ２の影響度を計算する。この例では、リスクＲ２の値によって、子ノードのリスクＲ３の発生確率が０.４増えている。子ノードのリスクＲ３の影響度が３０００のため、リスクＲ２の影響度はこれらを積算した１２００となる。条件付き確率表１２２１はリスクＲ２の影響度を計算したときのものである。同様に、リスクＲ１の影響度は、リスクＲ２の発生確率の差分である０.６にリスクＲ２の影響度である１２００を積算した７２０となる。条件付き確率表１２２２はリスクＲ１の影響度を計算したときのものである。
【００２４】
このような構成を取ることにより、子ノードのリスクの影響度を親ノードのリスクの状態に依って動的に学習することが可能となる。
【００２５】
リスクフェーズ毎重み設定部１４はリスクフェーズ毎にリスク対策の重みを工程に対して設定する。設定するリスクフェーズ毎重み表１４０１を図９に示す。ここでリスクフェーズとは、リスク対策期間前、リスク対策期間、リスク監視期間などのいくつかの性質の異なるリスクのライフサイクル上の期間のことである。リスクフェーズ毎の重みは各リスクフェーズにおいてそのリスクの対策を重点的に行わなければならない度合いを示している。すなわち、重みが大きいリスクフェーズほどリスク対策を優先するべきである。条件付き確率表１２１０におけるリスクフェーズ毎の重み１２１５はプロジェクトのリスク評価時点の工程における各リスクのリスクフェーズ毎の重みである。  
リスクフェーズ毎の重みの例（１４１１、１４１２、１４１３）を図１０に示す。リスクフェーズ毎の重み１４１１は各リスクフェーズにおいて異なる重みを持つ。リスクフェーズ毎の重み１４１２の様に同じリスクフェーズであっても異なる重みを持っていて良い。また、リスクフェーズ毎の重み１４１３の様にリスクフェーズの終了時点のほうが開始時点より大きな重みとなるように設定しても良い。
【００２６】
このような構成を取ることにより、リスクフェーズ毎重み表１４０１を用いることで、リスクフェーズ毎の重みを様々なパターンについて設定可能となる。
【００２７】
リスク登録・削除部１３は前記確率伝搬モデルにリスクを登録あるいは削除する。リスク登録・削除部１３の処理フローを図１１に示す。ステップＳ１３０１でリスク登録・削除部１３は該確率伝搬モデルのグラフ情報を更新し、ノード情報およびリンク情報を更新する。これには一般的なベイジアンネットワークの手法を用いる（参照：非特許文献２）。次に、ステップＳ１３０２で影響度・発生確率計算部１２により発生確率および影響度の再計算を行う。最後にステップＳ１３０３でリスクフェーズ毎重み設定部１４によりリスクフェーズ毎重み表１４０１を更新する。
【００２８】
リスクスコア算出部１５は条件付き確率表１２１０における発生確率１２１３と影響度１２１４とリスクフェーズ毎の重み１２１５を乗算することによりリスクスコアを算出する。これにより、各リスクのリスクスコアは、他のリスクのステータスにより動的に変化する影響度と発生確率に加えて、リスク対策時期を考慮したものとなり、リスク対策優先順位に従ったものとなる。
【００２９】
算出されたリスクスコアを元にリスク管理シート作成部１６が作成するリスク管理シートの一例を図１２に示す。該リスク管理シートはリスクスコア算出部１５が算出したリスクスコア、条件付き確率表１２１０におけるリスクＩＤ１２１１、影響度１２１４、発生確率１２１３、リスク管理用のリスク対策、責任者、締切り、コンティンジェンシーなどの入力欄を持つ。各リスクはリスク対策優先順位に並んでいる。
【００３０】
以上のような構成により、プロジェクトマネージャーは、規模が大きくリスク数が膨大となるプロジェクトの場合であっても、リスク対策優先順位の作成が容易となる。  
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施例の構成の一部を削除したり、他の構成に置き換えることが可能であり、また、他の構成を加えることも可能である。
【００３１】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル、測定情報、算出情報等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓolid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。よって、各処理、各構成は、処理部、処理ユニット、プログラムモジュールなどとして各機能を実現可能である。
【００３２】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００３３】
１０  リスク管理システム
１１  リスクデータベース
１２  影響度・発生確率計算部
１３  リスク登録・削除部
１４  リスクフェーズ毎重み設定部
１５  リスクスコア算出部
１６  リスク管理シート作成部
【図１】
0005518019.tif 000002
【図２】
0005518019.tif 000003
【図３】
0005518019.tif 000004
【図４】
0005518019.tif 000005
【図５】
0005518019.tif 000006
【図６】
0005518019.tif 000007
【図７】
0005518019.tif 000008
【図８】
0005518019.tif 000009
【図９】
0005518019.tif 000010
【図１０】
0005518019.tif 000011
【図１１】
0005518019.tif 000012
【図１２】
0005518019.tif 000013