(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
変更に関する過去の履歴情報である変更実績データベースを有する変更影響予測装置による変更影響予測方法であって、
前記変更実績データベースは、変更を識別するための変更ＩＤ，変更内容，当該変更が影響を及ぼした他の変更ＩＤを変更情報の変数として含み、
前記変更影響予測装置は、
前記変更実績データベースを構成する変更情報の変数より一以上の変数の選択を受付けることによって変更種別を決定する変更種別決定ステップと、
前記変更種別にしたがって前記変更実績データベースの変更履歴を前記変更種別で分類する分類ステップと、
変更の発生側の変更ＩＤと、該変更が影響を及ぼした影響側の変更ＩＤとを用いて、発生側の変更種別と影響側の変更種別の組み合わせを変更パターンとして生成する変更パターン生成ステップと
を備えたことを特徴とする変更影響予測方法。
【請求項２】
前記変更実績データベースは、変更に要した追加工数，追加コスト，当該変更が行われた時点における対象部品の進捗段階に関するフェーズ情報を変数としてさらに含み、
前記変更種別決定ステップにおいて、前記フェーズ情報を変更インパクト算出用分類条件としてさらに入力を受付け、
前記分類ステップにおいて、前記変更種別と前記フェーズ情報にしたがって変更に要した追加工数，追加コスト，発生頻度の各統計値を変更インパクトとして算出し変更統計データベースに格納する
ことを特徴とする前記請求項１に記載の変更影響予測方法。
【請求項３】
前記変更種別決定ステップは、複数のパラメータのうち、一以上の任意数のパラメータからなるパラメータセットを作成し、各パラメータセットについて前記変更実績データベースの追加工数および追加コストに関して統計的なばらつきを評価し、前記ばらつきのもっとも少ないパラメータセットを選択することによって変更種別を決定する
ことを特徴とする前記請求項２に記載の変更影響予測方法。
【請求項４】
前記変更影響予測装置は、
発生側の変更情報を入力する変更情報入力ステップと、
前記変更種別決定ステップにおいて決定された変更情報と変更種別との対応関係を用いて前記入力された変更情報の変更種別を特定するステップと、
前記変更パターンにおける発生側変更種別が前記特定された変更種別に該当する変更パターンを検索，抽出し，該抽出された変更パターンにおける影響側変更種別を抽出し、前記発生側変更種別と前記影響側変更種別を基に、前記変更統計データベースを検索することによって前記変更のインパクトを算出する影響予測ステップ
をさらに備えたことを特徴とする前記請求項２または３に記載の変更影響予測方法。
【請求項５】
前記変更影響予測装置は、
個々の部品または図書の関連性を表す関連性ネットワークデータベースを有し、
前記影響予測ステップにおいて、前記関連性ネットワークデータベースより前記発生側変更と関連する部品を候補として抽出し、前記影響側変更種別が表す部品種別と変更内容が前記候補と合致するものを抽出することによって、影響範囲を決定すること
を特徴とする前記請求項４に記載の変更影響予測方法。
【請求項６】
前記変更影響予測装置は、発生側変更種別に対応して抽出される影響側変更種別を新たな発生側変更種別として影響側変更種別を抽出することを繰り返すことによって、入力された変更情報からの連鎖的変更の内容を含む変更影響ツリー情報を作成するステップ
をさらに備えたことを特徴とする前記請求項１〜５のいずれかに記載の変更影響予測方法。
【請求項７】
前記変更ツリー情報は、発生側変更と影響側変更に関わる部品または図書をノード，該ノード間の関係をリンクとしてそれぞれ定義され、
前記変更影響予測装置は、入力された変更情報からの連鎖的変更の内容を用いてノードとリンクからなるツリーで表示し、前記変更のインパクトの大きさまたは発生率に応じて前記ノードまたはリンクの表示形態を区別して表示装置に出力する表示制御ステップ
をさらに備えたことを特徴とする前記請求項６に記載の変更影響予測方法。
【請求項８】
変更に関する過去の履歴情報である変更実績データベースを有し、前記変更実績データベースは、変更を識別するための変更ＩＤ，変更内容，当該変更が影響を及ぼした他の変更ＩＤを変更情報の変数として含み、
前記変更実績データベースを構成する変更情報の変数より一以上の変数の選択を受付けることによって変更種別を決定する変更種別決定手段と、
前記変更種別にしたがって前記変更実績データベースの変更履歴を前記変更種別で分類する分類手段と、
変更の発生側の変更ＩＤと、該変更が影響を及ぼした影響側の変更ＩＤとを用いて、発生側の変更種別と影響側の変更種別の組み合わせを変更パターンとして生成する変更パターン生成手段と
を備えたことを特徴とする変更影響予測装置。
【請求項９】
前記変更実績データベースは、変更に要した追加工数，追加コスト，当該変更が行われた時点における対象部品の進捗段階に関するフェーズ情報を変数としてさらに含み、
前記変更種別決定手段において、前記フェーズ情報を変更インパクト算出用分類条件としてさらに入力を受付け、
前記分類手段において、前記変更種別と前記フェーズ情報にしたがって変更に要した追加工数，追加コスト，発生頻度の各統計値を変更インパクトとして算出し変更統計データベースに格納する
ことを特徴とする前記請求項８に記載の変更影響予測装置。
【請求項１０】
前記変更種別決定手段は、複数のパラメータのうち、一以上の任意数のパラメータからなるパラメータセットを作成し、各パラメータセットについて前記変更実績データベースの追加工数および追加コストに関して統計的なばらつきを評価し、前記ばらつきのもっとも少ないパラメータセットを選択することによって変更種別を決定する
ことを特徴とする前記請求項９に記載の変更影響予測装置。
【請求項１１】
発生側の変更情報を入力する変更情報入力手段と、
前記変更種別決定手段において決定された変更情報と変更種別との対応関係を用いて前記入力された変更情報の変更種別を特定する手段と、
前記変更パターンにおける発生側変更種別が前記特定された変更種別に該当する変更パターンを検索，抽出し、該抽出された変更パターンにおける影響側変更種別を抽出し、前記発生側変更種別と前記影響側変更種別を基に、前記変更統計データベースを検索することによって前記変更のインパクトを算出する影響予測手段
をさらに備えたことを特徴とする前記請求項９または１０に記載の変更影響予測装置。
【請求項１２】
個々の部品または図書の関連性を表す関連性ネットワークデータベースを有し、
前記影響予測手段において、前記関連性ネットワークデータベースより前記発生側変更と関連する部品を候補として抽出し、前記影響側変更種別が表す部品種別と変更内容が前記候補と合致するものを抽出することによって、影響範囲を決定すること
を特徴とする前記請求項１１に記載の変更影響予測装置。
【請求項１３】
発生側変更種別に対応して抽出される影響側変更種別を新たな発生側変更種別として影響側変更種別を抽出することを繰り返すことによって、入力された変更情報からの連鎖的変更の内容を含む変更影響ツリー情報を作成する手段
をさらに備えたことを特徴とする前記請求項８〜１２のいずれかに記載の変更影響予測装置。
【請求項１４】
前記変更ツリー情報は、発生側変更と影響側変更に関わる部品または図書をノード，該ノード間の関係をリンクとしてそれぞれ定義され、入力された変更情報からの連鎖的変更の内容を用いてノードとリンクからなるツリーで表示し、前記変更のインパクトの大きさまたは発生率に応じて前記ノードまたはリンクの表示形態を区別して表示装置に出力する表示制御手段
をさらに備えたことを特徴とする前記請求項１３に記載の変更影響予測装置。
【請求項１５】
発生側変更と影響側変更に関わる部品または図書をノード，該ノード間の関係をリンクとしてそれぞれ定義されたデータベースを有し、
発生側変更と影響側変更に関わる部品または図書と対応付けて前記変更のインパクトの大きさまたは発生率を記録したデータベースを有する変更影響支援装置の表示方法であって、
前記変更影響予測装置は、
前記ノードと前記リンクからなるツリーで表示し、
前記変更のインパクトの大きさまたは発生率に応じて前記ノードまたはリンクの表示形態を区別して表示装置に出力する表示制御ステップを備えたことを特徴とする変更影響支援装置の表示方法。
【請求項１６】
前記表示制御ステップは、前記ツリーの上流からの追加工数又は追加コストのインパクトと発生率を用いて、ツリー末端までのインパクトの期待値を算出して、ツリーの末端のノードに対応させて表示することを特徴とする請求項１５に記載の変更影響支援装置の表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データの変更管理に関わり、特にデータ変更に伴って変更が発生する別のデータの範囲とそのインパクトを事前に予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、製造業を取り巻く環境が厳しさを増す中で、売れる製品を迅速に開発して市場投入するだけでなく、環境など各種規制に対応した製造者のアカウンタビリティへの備えや、販売後のサービスを含めた業務全体での収益確保が重要となっている。そのためには、製品の企画・開発から、製造，販売，保守，廃棄に至る全段階での製品情報を管理することで、製品のライフサイクル全体における収益の最大化，安全・安心の実現等が重要となる。この情報管理においては、製品を構成する様々なもの（機能仕様，部品仕様，設計，図書，調達，製造工程，テスト仕様など）をデータ化し、かつ各データの関連性を管理することが重要である。例えば、一つの部品の設計内容を変更した場合に、関連性に関する情報を基にその変更が及ぼす影響範囲（影響が及ぶ別の部品の仕様，図書，工程等）を検索し、各影響範囲の正確なインパクト（工数増減，コスト増減等）をプロジェクト管理者が迅速に把握することは、プロジェクト管理において極めて重要である。なぜなら、前記インパクトに応じて前記設計変更の実施要否の意思決定に重大な影響を及ぼす可能性があるからである。このように、プロジェクト管理者にとっては、製品に関わる情報の変更による影響を予測する変更影響予測は、設計に限らず全ての段階で重要となっている。
【０００３】
前記プロジェクト管理における変更影響予測に関する従来の技術としては、データの接続確度を用いて、データが変更された時に、それに影響する各データの変更影響確率を算出するものが挙げられる（特許文献１）。また、ソフト部品変更支援方法において、第１の変更種別とパラメータを適用して波及的変更操作に適用するか判定し、波及的変更操作である第２の変更種別とパラメータを導出するものも挙げられる（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−９０７８４号公報
【特許文献２】特開２０００−３９９９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の技術においては次の課題がある。
【０００６】
特許文献１においては、設計変更時の影響を確率的に表現するため、接続次数に従って影響を漸減させながら関係する可能性のある全ての情報への影響確率を算出するが、実際の変更場面においては変更内容により影響の有無が確定的になることが多いため実際に影響する情報の特定が困難になる場合がある。したがって、元の変更内容を考慮することによって、影響範囲を精度よく絞り込むことが課題である。
【０００７】
特許文献２においては、変更したい第１の変更種別と変更パラメータ（変更対象物と変更内容）の組み合わせが過去に存在しなければ、波及的変更操作の導出を行えない。例えば、ある変更種別に関して、ある変更パラメータとの組み合わせの実績があっても、別の変更パラメータとの組み合わせがなければ、そのような変更要求に対しては対応できない。特に、複雑な構成の製品や受注生産品など必ずしも情報のリピート性，再利用性が高くない製品の情報に関する変更影響予測を行う場合には、変更種別は同一であっても変更パラメータが異なることが多々あるため、過去の変更実績が存在しない場合においても精度よく変更の影響を予測することが課題である。
【０００８】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、変更種別は同一であっても変更パラメータが異なることが多々あるため、元の変更内容を考慮することによって影響範囲を精度良く絞り込むことができるパターンを生成することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決すべく本発明の変更影響予測方法は、変更に関する過去の履歴情報である変更実績データベースを有する変更影響予測装置による変更影響予測方法であって、前記変更実績データベースは、変更を識別するための変更ＩＤ，変更内容，当該変更が影響を及ぼした他の変更ＩＤを変更情報の変数として含み、前記変更影響予測装置は、前記変更実績データベースを構成する変更情報の変数より一以上の変数の選択を受付けることによって変更種別を決定する変更種別決定ステップと、前記変更種別にしたがって前記変更実績データベースの変更履歴を前記変更種別で分類する分類ステップと、変更の発生側の変更ＩＤと、該変更が影響を及ぼした影響側の変更ＩＤとを用いて、発生側の変更種別と影響側の変更種別の組み合わせを変更パターンとして生成する変更パターン生成ステップとを備えた。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、変更種別は同一であっても変更パラメータが異なることが多々あるため、元の変更内容を考慮することによって影響範囲を精度良く絞り込むことができるパターンを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態にかかる変更影響予測装置の構成図である。
【図２】変更実績ＤＢ１１の一例である。
【図３】部品種別，部位の一例である。
【図４】変更内容の一例である。
【図５】変更種別決定処理の内容を説明するフローチャートである。
【図６】変更統計ＤＢの一例である。
【図７】変更パターンＤＢの一例である。
【図８】変更情報を入力するためのＧＵＩの一例である。
【図９】部品ＤＢの一例である。
【図１０】影響予測部における処理の内容を説明するフローチャートである。
【図１１】関連性ネットワークＤＢのノードテーブルフォーマットの一例である。
【図１２】関連性ネットワークＤＢのリンクテーブルフォーマットの一例である。
【図１３】関連性ネットワークＤＢの図書テーブルフォーマットの一例である。
【図１４】関連性ネットワークＤＢの部品テーブルフォーマットの一例である。
【図１５】関連性ネットワークＤＢの模式図の一例である。
【図１６】変更影響リストの一例である。
【図１７】変更影響予測結果集計／表示の一例である。
【図１８】３次元ＣＡＤシステムを用いた変更影響予測結果の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
【００１３】
図１は本発明の一実施形態にかかる変更影響予測装置の構成図である。この変更影響予測装置は、変更実績処理部１０および変更影響予測部１４から構成される。前記変更実績処理部１０において、過去の変更実績ＤＢ１１の情報を用いて変更種別を決定し、該変更種別ごとの変更インパクト（追加工数，追加コスト）を含む変更統計ＤＢ１２と変更パターンＤＢ１３を作成する。前記変更影響予測部１４において、新たな変更事案が発生した場合にその内容を入力すると、前記変更統計ＤＢ１２および変更パターンＤＢ１３とデータ間の関連性が定義された関連性ネットワークＤＢ１５および部品に関する情報が格納された部品ＤＢ１７とを用いて、前記入力された変更に対する影響範囲（影響を受けるデータ）と前記インパクトを予測値として算出し、ＣＲＴ，ＬＣＤ，ＰＤＰ等の表示装置１６に出力する。
【００１４】
以下では、本実施例をより具体的に説明するため、対象製品としてプラントの設計情報を例にして説明するが、必ずしもそれに限定すべきものではなく、ビルや橋梁等の建設構造物のほか、機械製品，電気製品などのハードウェア、またソフトウェアなど様々な製品に関する情報に適用しても差し支えない。
【００１５】
次に、前記変更影響予測装置を構成する各部の機能について説明する。
【００１６】
変更実績処理部１０は、変更種別決定部１００および変更実績データ処理部１０１から構成され、変更実績ＤＢ１１の情報を用いて変更種別を決定し、該変更種別ごとの変更インパクト（追加工数，追加コスト）を含む変更統計ＤＢ１２と変更パターンＤＢ１３を作成するところである。
【００１７】
変更実績ＤＢ１１は、当該製品を含む過去の同種製品に関して、変更単位の履歴情報が蓄積されたものである。
【００１８】
ここで、図２に変更実績ＤＢ１１の一例を示す。図示するように、過去の同種の製品に関して、設計変更等の変更事項が発生するとその事項ごとに内容が保存されている。その構成は、事項を識別するための変更ＩＤ，変更の名称，製品ＩＤ，部品ＩＤ，部位，変更内容，フェーズ，インパクト（追加工数，追加コスト）、および影響側変更ＩＤなどの各パラメータを含んでおり、これらは変更情報の変数である。ここで、パラメータについて説明する。変更ＩＤは変更を識別するための番号で、変更される部品単位に作成される。製品ＩＤは、当該変更（部品）が含まれる製品（例えばプラントＡ）を識別するためのＩＤである。部品種別と部位は、図３に例示されるように、部品（図書を含む）の種類ごとに種別番号が割り当てられ、さらに部品に属するサブパーツがある場合には部位（サブパーツの種類）が割り当てられる。部品ＩＤは、各部品を識別されるための番号であり、前記部品種別ごとに番号が割り当てられる。変更内容は、図４に例示されるように、変更の内容ごとに番号が割り当てられる。フェーズは、変更発生時における当該対象部品の進捗段階のことであり、インパクトとの関連性に応じて設定されるとよい。例えば、設計内容確定後であって部品調達（発注）前の段階であれば１、部品調達後の段階であれば２とすれば、後で統計処理する際に、特にコストインパクトとの相関性を高めることができる。インパクトについては、追加工数と追加コストの２種類があり、それぞれ当該変更ＩＤに関してそれぞれ追加で発生した工数（人時）とコスト（ｋ￥）である。追加工数および追加コストについては、当該変更によって元の予定よりも少なくなる（下がる）場合は負の値、変化のない場合は０、それ以外は正の値になる。前記インパクトは、工数，コストの絶対値であってもよいが、部品のサイズ等の違いが影響因子として含まれているため、部品ＩＤごとに持っている物量（例えば重量など）で正規化したものであることが望ましい。以下では、インパクトは物量で正規化された（つまり単位物量あたりの）ものとして扱う。
【００１９】
影響側変更ＩＤは、当該変更によって発生した別の変更ＩＤである。例えば、変更ＩＤ２０１の影響側変更ＩＤが２０２および２０３であるのは、前記変更ＩＤ２０１の変更に伴って前記変更ＩＤ２０２および２０３の２つの変更が発生したことを意味している。別の言い方をすれば、変更ＩＤ２０１が変更を発生させた側（発生側）、変更ＩＤ２０２、および２０３が変更の影響を受けた側（影響側）である。また、変更ＩＤ２０７は、変更ＩＤ２０６に対する影響側であるとともに、変更ＩＤ２０８に対する発生側でもある。
【００２０】
次に、変更実績処理部１０を構成する各部の機能について説明する。
【００２１】
変更種別決定部１００は、前記変更実績ＤＢ１１を基に変更統計ＤＢ１２を作成するにあたり、その作成単位である変更種別を、前記変更実績ＤＢ１１を構成する前記パラメータより一以上を選定することによって決定するところである。変更種別決定、すなわちパラメータ選定においては、変更管理者の経験に基づいて選択するようにしてもよいし、定量評価によって選定するようにしてもよい。
【００２２】
ここで、定量評価によるパラメータ選定の一例について図５のフローチャートを用いて説明する。
【００２３】
はじめに、変更実績ＤＢ１１を読み込む（Ｓ５０）。
【００２４】
次に、前記変更実績ＤＢ１１を構成するパラメータ（図２の例では、変更ＩＤ〜影響側変更ＩＤ）を抽出し、その中から任意のパラメータの組み合わせ（パラメータセット）を作成する（Ｓ５１）。ただし、パラメータセットは、前述のように、変更統計ＤＢ１２を作成するための作成単位となるべきものであるため、それと無関係のものを予め候補から除外したり、必ず含めたいものを指定するなどの制約条件をつけたりしてもよい。例えば、図２において、製品ＩＤ，部品種別，部位，変更内容，フェーズの５パラメータの一以上からなるパラメータセットは３１通りになる。また、前記５パラメータのうち、例えば部品種別を必ず含めるような制約条件をつけると１５通りになる。
【００２５】
次に、あるパラメータセットｉにしたがって前記変更実績ＤＢ１１の各変更を集計し、インパクト（追加工数，追加コスト）に関して統計処理を行う（Ｓ５２）。例えば、当該パラメータセットｉが部品種別と変更内容の２パラメータから成る場合、該２パラメータの組み合わせ（変更種別と呼ぶ）ｊの単位に変更ＩＤのインパクトを統計処理する。図２の例では、変更ＩＤ２０２，２０３，２０５において、部品種別が２（配管）かつ変更内容が２（ルート，寸法変更）と同一であるため、この変更種別ｊに関してこれら変更のインパクト（追加工数，追加コスト）を集計して統計処理する。統計処理の結果出力されるのは、平均値，中央値，分散（標準偏差），度数等である。この統計処理は、当該変更種別における全ての組み合わせｊ（部品種別１かつ変更内容１，部品種別１かつ変更内容２，…）について行う。
【００２６】
次に、Ｓ５２で算出されたパラメータセットｉ，変更種別ｊごとの統計値を用いて、該パラメータセットｉに関する評価値Ｅｉを算出する（Ｓ５３）。評価値Ｅｉを算出するための評価式は、例えば次式のように、変更種別ごとのインパクトのばらつきに関するもので定義する。
【００２７】
【数１】
0005439296.tif 000002
【００２８】
ここで、Ｍij，Ｃijは、それぞれパラメータセットｉ，変更種別ｊに関する追加工数，追加コストであり、Ｓ（Ｍij），Ｓ（Ｃij）は、それぞれパラメータセットｉ，変更種別ｊに関する追加工数，追加コストの標準偏差である。αは工数をコストに換算するための係数（次元は￥／時間）であり、例えば、当該プロジェクトのチャージや自給を当てればよい。ｍは、変更種別ｊの数である。ただし、データの度数が所定数に満たない変更種別が一つでもある場合には、統計的に信頼性が低いため上記評価値Ｅｉを算出しない（プログラム的にはとりうる最大の値を割り当てる）。
【００２９】
次に、Ｓ５１で作成された全てのパラメータセットについて評価値が算出されたかを判定し、ＹｅｓならばＳ５５の処理へ進み、ＮｏならばＳ５２へ戻って処理を続ける（Ｓ５４）。
【００３０】
最後に、各パラメータセットに関して算出された評価値のうち、最小であるもののパラメータセットｉを、変更統計ＤＢ１２を作成するための作成単位として決定する。もし、このステップでパラメータセットが一意に決定されなければ（複数のパラメータセットの評価値が最小値である場合など）、パラメータセットごとの評価値をユーザに提示すればよい。
【００３１】
以上のようにすれば、変更種別決定部１００において、適切なパラメータセットを決定することができる。
【００３２】
変更実績データ処理部１０１は、前記変更種別決定部１００で決定されたパラメータセットにしたがって、変更実績ＤＢ１１のデータを処理するところである。データ処理については、変更統計ＤＢ１２と変更パターンＤＢ１３を生成する各処理がある。次に、各処理について説明する。
【００３３】
変更統計ＤＢ生成処理は、前記定量評価によるパラメータ選定のフローチャート（図２）におけるＳ５２と同様の処理を行い、この結果を変更統計ＤＢ１２に出力する。ここで、前記決定されたパラメータセットが、部品種別，部位，変更内容，フェーズの４パラメータから成る場合において、図２の変更実績ＤＢ１１を元に生成される変更統計ＤＢ１２の一例を図６に示す。変更種別は、前記４パラメータで識別するためのＩＤである。変更種別名は、各パラメータの名称を組み合わせたものである。インパクトは変更種別ごとの平均値または中央値である。ただし、前述したように、物量（例えば重量など）で一旦正規化したものに関する平均値または中央値であってもよい。
【００３４】
変更パターンＤＢ生成処理は、変更実績ＤＢ２における変更ＩＤと影響側変更ＩＤのそれぞれが該当する変更種別の組み合わせを抽出することにより、発生側の変更種別と影響側の変更種別の組み合わせからなる変更パターンを生成し、この結果を変更パターンＤＢ１３に出力する。生成される変更パターンＤＢ１３の一例を図７に示す。ここで、変更パターン生成の処理について図２および図６の例を用いて説明する。変更ＩＤ２０１は、前記４パラメータ（部品種別，部位，変更内容，フェーズ）から変更種別１に該当する。したがって、発生側の変更種別は１となる。また、変更ＩＤ２０１の影響側変更ＩＤである２０２と２０３は、ともに変更種別は３である。したがって、この時の影響側の変更種別は３である。以上の処理を変更実績ＤＢ１１に含まれる全てのデータに対して適用して分類することで、発生側の変更種別と影響側の変更種別の組み合わせからなる変更パターンを生成することができる。そして、発生側の変更種別に対する影響側の変更種別の発生率を変更統計ＤＢ１２に含まれる各頻度より求める。ただし、前記発生率を求める際の頻度にはフェーズを考慮しない。
【００３５】
上述したように、変更に関する過去の履歴情報である変更実績データベースを有する変更影響予測装置による変更影響予測方法であって、前記変更実績データベースは、変更を識別するための変更ＩＤ，変更内容，当該変更が影響を及ぼした他の変更ＩＤを変更情報の変数として含み、前記変更影響予測装置は、前記変更実績データベースを構成する変更情報の変数より一以上の変数の選択を受付けることによって変更種別を決定する変更種別決定ステップと、前記変更種別にしたがって前記変更実績データベースの変更履歴を前記変更種別で分類する分類ステップと、変更の発生側の変更ＩＤと、該変更が影響を及ぼした影響側の変更ＩＤとを用いて、発生側の変更種別と影響側の変更種別の組み合わせを変更パターンとして生成する変更パターン生成ステップとを備えた変更影響予測方法を行うことにより、変更種別は同一であっても変更パラメータが異なることが多々あるため、元の変更内容を考慮することによって影響範囲を精度良く絞り込むことができるパターンを生成することができる。
【００３６】
また、変更影響予測装置として、変更に関する過去の履歴情報である変更実績データベースを有し、前記変更実績データベースは、変更を識別するための変更ＩＤ，変更内容，当該変更が影響を及ぼした他の変更ＩＤを変更情報の変数として含み、前記変更実績データベースを構成する変更情報の変数より一以上の変数の選択を受付けることによって変更種別を決定する変更種別決定手段と、前記変更種別にしたがって前記変更実績データベースの変更履歴を前記変更種別で分類する分類手段と、変更の発生側の変更ＩＤと、該変更が影響を及ぼした影響側の変更ＩＤとを用いて、発生側の変更種別と影響側の変更種別の組み合わせを変更パターンとして生成する変更パターン生成手段とを備えた構成とすることで、変更種別は同一であっても変更パラメータが異なることが多々あるため、元の変更内容を考慮することによって影響範囲を精度良く絞り込むことができるパターンを生成することができる。
【００３７】
また、前記変更実績データベースは、変更に要した追加工数，追加コスト，当該変更が行われた時点における対象部品の進捗段階に関するフェーズ情報を変数としてさらに含み、前記変更種別決定ステップにおいて、前記フェーズ情報を変更インパクト算出用分類条件としてさらに入力を受付け、前記分類ステップにおいて、前記変更種別と前記フェーズ情報にしたがって変更に要した追加工数，追加コスト，発生頻度の各統計値を変更インパクトとして算出し変更統計データベースに格納する変更影響予測方法を行っても良い。これにより、製品、特に情報のリピート性，再利用性が高くない製品に関わる各種情報（データ）の変更管理において、変更インパクトを含む過去の変更実績に対して、前記変更インパクトの相関性を確保するようカテゴライズすることで変更実績データの変更影響予測への適用性を向上することができる。
【００３８】
また、変更影響予測装置として、前記変更実績データベースは、変更に要した追加工数，追加コスト，当該変更が行われた時点における対象部品の進捗段階に関するフェーズ情報を変数としてさらに含み、前記変更種別決定手段において、前記フェーズ情報を変更インパクト算出用分類条件としてさらに入力を受付け、前記分類手段において、前記変更種別と前記フェーズ情報にしたがって変更に要した追加工数，追加コスト，発生頻度の各統計値を変更インパクトとして算出し変更統計データベースに格納することにより、製品、特に情報のリピート性，再利用性が高くない製品に関わる各種情報（データ）の変更管理において、変更インパクトを含む過去の変更実績に対して、前記変更インパクトの相関性を確保するようカテゴライズすることで変更実績データの変更影響予測への適用性を向上することができる。
【００３９】
また、前記変更種別決定ステップは、複数のパラメータのうち、一以上の任意数のパラメータからなるパラメータセットを作成し、各パラメータセットについて前記変更実績データベースの追加工数および追加コストに関して統計的なばらつきを評価し、前記ばらつきのもっとも少ないパラメータセットを選択することによって変更種別を決定しても良い。これにより、変更によって発生する工数やコストなどの定量的なインパクトを算出して変更の妥当性を評価することができる。
【００４０】
また、変更影響予測装置として、前記変更種別決定手段は、複数のパラメータのうち、一以上の任意数のパラメータからなるパラメータセットを作成し、各パラメータセットについて前記変更実績データベースの追加工数および追加コストに関して統計的なばらつきを評価し、前記ばらつきのもっとも少ないパラメータセットを選択することによって変更種別を決定することにより、変更によって発生する工数やコストなどの定量的なインパクトを算出して変更の妥当性を評価することができる。
【００４１】
次に、変更影響予測部１４について説明する。変更影響予測部１４は、変更情報入力部１４０，影響予測部１４１、および予測結果出力部１４２から構成され、入力された変更情報を基に前記変更パターンＤＢ１３を検索することで変更パターンを決定し、また前記変更統計ＤＢ１２とデータ間の関連性を含む関連性ネットワークＤＢ１５から前記入力された変更からの影響範囲とインパクトを予測し、該予測結果を表示装置１６に出力するところである。
【００４２】
次に、変更影響予測部１４を構成する各部の機能について説明する。
【００４３】
変更情報入力部１４０は、ユーザが変更内容に関する情報を入力するところである。一例として、図８に示すＧＵＩ（Graphical User Interface）による入力を挙げる。ユーザは、ＰＣなどのシステム上で動作するＧＵＩを通じて、表示されたパラメータである図面符号８０〜８５の内容を入力することによって変更内容を入力する。部品種別８０（部品ＩＤ）、および部位８１については、図９に例示する部品ＤＢ１７のパラメータをキーワード検索等によって検索して入力してもよい。また、変更内容８２およびフェーズ８３のように選択肢が予め定められたものの場合には、パラメータの入力エリア８６，８７をマウス等の入力デバイスで入力することによりプルダウンメニューで全ての選択肢を表示し、その中からユーザが選択することによって入力してもよい。追加工数８４，追加コスト８５は入力エリアに数値を入力する。全ての入力を終えた後、マウス等の入力デバイスで「決定」ボタンを押すことによって変更情報の入力が完了する。なお、「キャンセル」ボタンを押すと、このＧＵＩにおいてすでに入力されている情報が消去される。
【００４４】
影響予測部１４１は、前記変更情報入力部１４０で入力された変更内容に関する情報を基に、前記変更統計ＤＢ１２，前記変更パターンＤＢ１３、および関連性ネットワークＤＢ１５を用いて前記変更の影響範囲およびインパクトを予測するところである。影響予測部１４１における具体的な処理内容について、図１０のフローチャートを用いて説明する。
【００４５】
はじめに、前記変更統計ＤＢ１２，前記変更パターンＤＢ１３、および関連性ネットワークＤＢ１５よりデータを読み出すために、これらのＤＢに接続し、ユーザ名とパスワードの認証を経て接続を確立する（Ｓ６０）。
【００４６】
次に、変更情報入力部１４０で入力された変更情報より発生側変更種別を特定し、さらに発生側変更のインパクトを予測する（Ｓ６１）。以下の説明では、変更種別の例として、部品種別，部位，変更内容，フェーズの４パラメータから成る場合に関して述べる。なお、図６に例示される変更統計ＤＢ１２も、この変更種別パラメータに基づいている。変更情報入力部１４０で入力された変更情報が図８に例示された通りであった場合、図６の変更種別番号と各パラメータを照合することにより変更種別は１と特定できる。もし、変更種別が特定できない場合には変更種別を０（特定不可の意味）とする。次に、発生側変更のインパクトを予測する。図６より、発生側における単位物量あたりの追加工数，追加コストはそれぞれ４［人時／kg］，５０［ｋ￥／kg］である。ここで、当該発生側の変更対象部品の部品種別，部品ＩＤ，部位（それぞれ１，１，１）をキーに前記部品ＤＢ１７を検索することにより、タンクのノズル１が変更対象であることがわかる。また、重量が２０［kg］であることから、この重量を前記単位物量あたりの追加工数，追加コストに適用することにより、追加工数と追加コストの予測値を算出する。ここでは、単純化のため、前記予測値が単純に重量に比例するという予測モデルであるとし、この時の追加工数と追加コストの予測値は、それぞれ８０［人時］，１０００［ｋ￥］となる。なお、予測モデルについては、前記モデルに固定すべきものではなく、予測精度を高めるために、部品種別ごとに他のモデルに入れ替えても差し支えない。また、後述する関連性ネットワークＤＢ１５を参照することで、発生側の変更対象部品に対応するノードＩＤを特定し、インパクトとともに図１６に例示する変更影響リストに登録する。さらに、該変更対象部品に関連する図書を抽出し、変更影響リストに当該変更部品とともに登録する（図書が抽出できなければ登録しない）。なお、図書のインパクト予測値は部品の予測値に含まれるため０とする。
【００４７】
次に、変更パターンＤＢ１３を検索し、前記特定された発生側変更種別が前記変更パターンＤＢ１３における変更種別（発生側）に合致する変更パターンが存在するかを判定する（Ｓ６２）。上記例では、特定された発生側変更種別は１であり、これを図７の変更パターンＤＢの変更種別（発生側）と比較することにより、変更パターンＡと合致することがわかる。したがって、この場合の判定結果はＹｅｓであり、Ｓ６３の処理へ進む。もしも、合致する変更パターンがなければ判定結果がＮｏとなりＳ６８の処理へ進む。また、このステップにおいては発生側の処理のみであり、影響側の処理を行っていないため、変更による影響の段階数を表す変更影響次数は０であるものとする。
【００４８】
Ｓ６２での判定結果がＹｅｓの場合、前記変更影響次数を１加算する（それまでの変更影響次数が０の場合は１となる）。また、前記変更パターンＤＢ１３を参照し、前記変更パターンに対応する変更種別（影響側）を取得する（Ｓ６３）。上述の例では変更パターンＡであり、この場合の変更種別（影響側）は３であることがわかる。
【００４９】
次に、影響側のノード，変更種別、およびインパクトを予測可能か判定する（Ｓ６４）。
【００５０】
ここでは、図１１〜図１５に例示する関連性ネットワークＤＢ１５を参照するため、はじめにこれらについて説明する。図１１は、ネットワークを構成するノードを定義するためのテーブルフォーマットの一例であり、ノード種別として、部品，図書、などを区別する。そして、ノードの詳細属性は、Object_Type（ノード種別）およびObject_IDで指定された別のテーブル（図１３，図１４）にリンクしている。図１２は、ネットワークを構成するリンクを定義するためのテーブルフォーマットの一例であり、親ノード（上流側ノード）と子ノード（下流側ノード）を定義することにより、リンクの方向を定義する。図１３は、図書に関する情報を格納するためのテーブルフォーマットの一例であり、前記ノード種別が図書の場合に参照され、図示する属性が定義される。図１４は、部品に関する情報を格納するためのテーブルフォーマットの一例であり、前記ノード種別が部品で合った場合に参照され、部品の詳細属性は、Object_Type（部品タイプ）およびObject_IDにしたがって前記部品ＤＢ１７（図９）にリンクしている。ここで、関連性ネットワークＤＢ１５の一例として模式図を図１５に示す。○や□はノードを示し、数字はノードＩＤである。また矢印はリンクおよび影響が及ぶ方向を示している。一つのノードが変更されると、該ノードから出る矢印が指し示すノードに対して影響が及ぶ可能性があることを意味する。図１５においてノード１からノード６に対して２本のリンクがあるのは、部位が複数あるために両ノードをつなぐ経路が２本あることを意味する。
【００５１】
Ｓ６４に戻って説明を続ける。Ｓ６３において変更種別（影響側）が３であることがわかったため、図６の変更統計ＤＢを参照することにより、部品種別が２（配管）、変更内容が２（ルート，寸法変更）であることがわかる。ここで、図１５の関連性ネットワークを用いて説明する。前記発生側の対象部品がノード１であるとする。この時に影響側の対象部品となる候補はノード２，３，４，６である（図書は部品でないため除外する）。前記候補ノードの部品タイプが前記求められた影響側の部品種別である配管に合致し、かつ発生側変更の部位に合致するものがあるかによって、前記予測が可能かを判定する。ここで、合致するものがなければ（Ｎｏ）Ｓ６８の処理に進む。例えば、ノード２，６が条件を満たす場合にはＹｅｓとなりＳ６５の処理へ進む。このように、変更の発生側と影響側の部品種別、部位が変更パターンと矛盾しないかをチェックすることによって、前記影響が及ぶ可能性があるノードを適切に絞り込む。
【００５２】
Ｓ６４でＹｅｓと判定された場合に、前記条件に合致した各ノード（部品）およびそれに関連する図書を前記変更影響リストに登録するとともに、各ノードに対してインパクトを予測し、予測結果を前記変更影響リストに登録する（Ｓ６５）。上記例では、ノード２，６が条件に合致したため、各ノード（配管）の物量（部品ＤＢ１７より取得）と単位物量あたりのインパクト（変更統計ＤＢ１２より取得）より、Ｓ６１のインパクト予測と同様に予測計算をする。なお、図書のインパクトについては、部品に含まれるため０とする。
【００５３】
次に、変更パターンＤＢ１３を参照し、前記影響側の変更種別（上記例では３）を発生側変更種別とするものが存在するかを判定する（Ｓ６６）。図７の変更パターンＤＢの例ではパターンＦが該当するためＹｅｓと判定されＳ６７の処理へ進む。存在しなければＮｏと判定され、Ｓ６８の処理へ進む。
【００５４】
Ｓ６６でＹｅｓと判定された場合、前記変更影響次数が所定値を超えたかどうかを判定する（Ｓ６７）。この処理は、変更による影響がむやみに波及することを防ぐ目的のものであり、前記所定値は、変更の経験から指定してもよいし、あるいは変更実績ＤＢ１１の実績を解析することによって発生側変更による変更影響次数を求め、その最大値、あるいは９５パーセンタイル値など過去の変更実績に基づいた数値を採用するようにしてもよい。Ｙｅｓと判定された場合にはＳ６８の処理に進む。Ｎｏと判定された場合にはＳ６３の処理に戻って、Ｓ６３〜Ｓ６６の処理を繰り返すことにより、変更による影響の波及予測を行う。
【００５５】
Ｓ６７でＮｏと判定された場合に、全ての影響側変更種別の処理を終えたかを判定する（Ｓ６８）。これは、変更の影響が複数ノードに及ぶ場合に対応するためのものである。Ｙｅｓと判定された場合にはＳ６９の処理へ進み、Ｎｏと判定された場合にはＳ６３の処理に戻ってＳ６３〜Ｓ６６の処理を繰り返すことにより、変更による影響の波及予測を行う。
【００５６】
Ｓ６８でＹｅｓと判定された場合、前記変更影響リストを参照し変更影響予測結果を集計する（Ｓ６９）。具体的には、前記変更影響リストに含まれるインパクト予測値（追加工数，追加コスト）をそれぞれ合計する。あるいは、図１７に例示するように、ノード単位に変更影響ツリーの画像データを作成してもよい。このツリーの画像において、各ノードへのインパクト予測値９０や各リンクへの発生率９１（変更パターンＤＢ１３より取得される）を併記してもよい。また、前記インパクト予測値や前記発生率に応じて、ノードやリンクの表示形態を変更するようにしてもよい。ノードの表示形態の変更例としては、ノード番号を囲む図形の線の太さや線種（実線／破線等）を変更すること、ノード番号を囲む図形の大きさを変更すること、あるいはノード番号を囲む図形に対して着色する（ハッチングする）ことが挙げられる。リンクの表示形態の変更例としては、リンクを表す矢印の線の太さや線種を変更することが挙げられる。
【００５７】
以上のようにすれば、変更情報入力部１４０で入力された変更に対する影響の範囲とインパクトを影響予測部１４１で予測することができる。また、ユーザが変更しようとする案を複数持っている場合に、それぞれを変更情報入力部１４０で入力することで、各変更案に対するインパクト予測値を求めることができ、該インパクト予測値を比較することによって、変更案の質的評価を行うことも可能である（インパクトが小さいほど質がよいとみなす）。
【００５８】
予測結果出力部１４２は、前記影響予測部１４１で取得した情報および出力した情報を読み込んでテキストやグラフィック等の形式で表示装置１６に表示信号を送信するところである。これにより、例えば図１６に例示する変更影響リストや図１７に例示する変更影響ツリーのようなものを表示装置１６で表示することができる。あるいは、図１７のツリーの代わりに、図１８に例示するように、３次元ＣＡＤシステムを用いて、発生側の変更部品オブジェクト９２と影響側の部品オブジェクト９３を別の色で着色することで、ユーザに部品に関する具体的な影響範囲を提示することができる。
【００５９】
以上のようにすれば、製品に関わる各種情報（データ）の変更管理において、変更実績データの変更影響予測への適用性を向上し、さらに変更による影響範囲とインパクトを高精度に予測することができる。
【００６０】
上述したように、前記変更影響予測装置は、発生側の変更情報を入力する変更情報入力ステップと、前記変更種別決定ステップにおいて決定された変更情報の変更種別を用いて前記入力された変更情報の変更種別を特定するステップと、前記変更パターンにおける発生側変更種別が前記特定された変更種別に該当する変更パターンを検索，抽出し、該抽出された変更パターンにおける影響側変更種別を抽出し、前記発生側変更種別と前記影響側変更種別を基に、前記変更統計データベースを検索することによって前記変更のインパクトを算出する影響予測ステップをさらに備えても良い。これにより、変更による影響範囲とインパクトを高精度に予測することができるようになる。
【００６１】
また、変更影響予測装置として、発生側の変更情報を入力する変更情報入力手段と、前記変更種別決定手段において決定された変更情報と変更種別との対応関係を用いて前記入力された変更情報の変更種別を特定する手段と、前記変更パターンにおける発生側変更種別が前記特定された変更種別に該当する変更パターンを検索，抽出し、該抽出された変更パターンにおける影響側変更種別を抽出し、前記発生側変更種別と前記影響側変更種別を基に、前記変更統計データベースを検索することによって前記変更のインパクトを算出する影響予測手段を備えたことにより、変更による影響範囲とインパクトを高精度に予測することができるようになる。
【００６２】
上述したように、前記変更影響予測装置は、個々の部品または図書の関連性を表す関連性ネットワークデータベースを有し、前記影響予測ステップにおいて、前記関連性ネットワークデータベースより前記発生側変更と関連する部品を候補として抽出し、前記影響側変更種別が表す部品種別と変更内容が前記候補と合致するものを抽出することによって、影響範囲を決定しても良い。これにより、データ間の関連性を考慮して予測影響範囲の絞り込みを行うことによって、変更による影響範囲とインパクトを高精度に予測することができるようになる。
【００６３】
また、変更影響予測装置として、個々の部品または図書の関連性を表す関連性ネットワークデータベースを有し、前記影響予測手段において、前記関連性ネットワークデータベースより前記発生側変更と関連する部品を候補として抽出し、前記影響側変更種別が表す部品種別と変更内容が前記候補と合致するものを抽出することによって、影響範囲を決定することにより、データ間の関連性を考慮して予測影響範囲の絞り込みを行うことによって、変更による影響範囲とインパクトを高精度に予測することができるようになる。
【００６４】
上述したように、前記変更影響予測装置は、発生側変更種別に対応して抽出される影響側変更種別を新たな発生側変更種別として影響側変更種別を抽出することを繰り返すことによって、入力された変更情報からの連鎖的変更の内容を含む変更影響ツリー情報を作成するステップを備えても良い。これにより複数の変更案を視覚的に検討することができる。
【００６５】
また、変更影響予測装置として、発生側変更種別に対応して抽出される影響側変更種別を新たな発生側変更種別として影響側変更種別を抽出することを繰り返すことによって、入力された変更情報からの連鎖的変更の内容を含む変更影響ツリー情報を作成する手段を備えたことにより、複数の変更案を視覚的に検討することができる。
【００６６】
上述したように、前記変更ツリー情報は、発生側変更と影響側変更に関わる部品または図書をノード、該ノード間の関係をリンクとしてそれぞれ定義され、前記変更影響予測装置は、入力された変更情報からの連鎖的変更の内容を用いてノードとリンクからなるツリーで表示し、前記変更のインパクトの大きさまたは発生率に応じて前記ノードまたはリンクの表示形態を区別して表示装置に出力する表示制御ステップをさらに備えても良い。これにより、複数の変更案のインパクト予測値を比較することにより質的評価行うことができるようになり、正式に採用すべき変更案の絞り込みを有効に支援することができ、ひいては製品開発プロジェクト全体の業務において効率化を進めることができる。また、変更影響予測装置として、前記変更ツリー情報は、発生側変更と影響側変更に関わる部品または図書をノード、該ノード間の関係をリンクとしてそれぞれ定義され、入力された変更情報からの連鎖的変更の内容を用いてノードとリンクからなるツリーで表示し、前記変更のインパクトの大きさまたは発生率に応じて前記ノードまたはリンクの表示形態を区別して表示装置に出力する表示制御手段を備えたことにより、複数の変更案のインパクト予測値を比較することにより質的評価行うことができるようになり、正式に採用すべき変更案の絞り込みを有効に支援することができ、ひいては製品開発プロジェクト全体の業務において効率化を進めることができる。
【００６７】
上述した例では、図１７のツリー表示は、影響予測部１４１で図１０の処理を行うことで作成することを記載したが、図１６の変更影響リストのデータや、図６の変更統計データベースや、図７の変更パターンデータベースのようなデータを作成済みとしてデータベースに有し、これを図１７のツリー表示としても良い。つまり、発生側変更と影響側変更に関わる部品または図書をノード、該ノード間の関係をリンクとしてそれぞれ定義されたデータベースを有し、発生側変更と影響側変更に関わる部品または図書と対応付けて前記変更のインパクトの大きさまたは発生率を記録したデータベースを有し、前記ノードと前記リンクからなるツリーで表示し、前記変更のインパクトの大きさまたは発生率に応じて前記ノードまたはリンクの表示形態を区別して表示装置に出力する表示制御ステップを備えた変更影響支援装置の表示方法としても良い。これにより、複数の変更案のインパクト予測値を比較することにより質的評価行うことができるようになり、正式に採用すべき変更案の絞り込みを有効に支援することができ、ひいては製品開発プロジェクト全体の業務において効率化を進めることができる。前記データベースは、追加工数又は追加コストのインパクトとノードを対応させ、頻度又は発生率とリンクを対応させて記録させても良い。
【００６８】
また、上述した表示形態を区別した表示と共に、又は別として、ツリーの上流からの追加工数又は追加コストのインパクトと発生率を用いて、ツリー末端までのインパクトの期待値を算出して、ツリーの末端のノードに対応させて表示させることで、変更案の絞り込みを有効に支援することができる。また、ツリー末端までのインパクトの期待値ではなく、ツリーの途中のノードまでのインパクトの期待値を算出して、表示しても良い。また、期待値に対応させて上述したノードとリンクの表示形態を区別した表示としても良い。
【００６９】
また、上記ツリーの表示を図１８のＣＡＤシステムの表示にも適用でき、発生側の変更部品オブジェクト９２と影響側の部品オブジェクト９３を別の色で着色したり、インパクトの期待値を算出して影響側の部品オブジェクトに対応させて期待値を表示させても良い。ユーザに部品に関する具体的な影響範囲と影響度を提示することができる。
【００７０】
なお、上述した例では変更影響支援装置の処理方法として記載したが、各処理を行う処理部を有する変更影響支援装置としても同様の効果を得ることができる。
【００７１】
なお、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，各構成は処理ユニットやプログラムモジュールとして各機能を実現可能である。
【００７２】
また、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、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００７３】
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。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
以上のように、本発明にかかる変更影響予測方法及び変更影響予測装置は、製品、特に情報のリピート性，再利用性が高くない製品に関わる各種情報（データ）の変更管理において、変更インパクトを含む過去の変更実績に対して、前記変更インパクトの相関性を確保するようカテゴライズすることで変更実績データの変更影響予測への適用性を向上し、さらにデータ間の関連性を考慮して予測影響範囲の絞り込みを行うことによって、変更による影響範囲とインパクトを高精度に予測することができるようになる。また、複数の変更案のインパクト予測値を比較することにより質的評価行うことができるようになり、正式に採用すべき変更案の絞り込みを有効に支援することができ、ひいては製品開発プロジェクト全体の業務において効率化を進めることができるようになるという効果を有し、例えば、製品開発に関わる各種エンジニアリングＤＢやその管理システムとネットワークで接続されたＰＣ，サーバ，モバイル情報端末などの各種コンピュータシステム、およびコンピュータシステム上で動作する製品データ管理ソフトウェアに対して、本発明を適用することができる。
【符号の説明】
【００７５】
１０  変更実績処理部
１１  変更実績ＤＢ
１２  変更統計ＤＢ
１３  変更パターンＤＢ
１４  変更影響予測部
１５  関連性ネットワークＤＢ
１６  表示装置
８０  部品種別
８１  部位
８２  変更内容
８３  フェーズ
８４  追加工数
８５  追加コスト
８６，８７  パラメータの入力エリア
９０ａ，９０ｂ，９０ｃ  各ノードへのインパクト予測値
９１ａ，９１ｂ  各リンクへの発生率
９２  発生側の変更部品オブジェクト
９３  影響側の部品オブジェクト
１００  変更種別決定部
１０１  変更実績データ処理部
１４０  変更情報入力部
１４１  影響予測部
１４２  予測結果出力部
【図１】
0005439296.tif 000003
【図２】
0005439296.tif 000004
【図３】
0005439296.tif 000005
【図４】
0005439296.tif 000006
【図５】
0005439296.tif 000007
【図６】
0005439296.tif 000008
【図７】
0005439296.tif 000009
【図８】
0005439296.tif 000010
【図９】
0005439296.tif 000011
【図１０】
0005439296.tif 000012
【図１１】
0005439296.tif 000013
【図１２】
0005439296.tif 000014
【図１３】
0005439296.tif 000015
【図１４】
0005439296.tif 000016
【図１５】
0005439296.tif 000017
【図１６】
0005439296.tif 000018
【図１７】
0005439296.tif 000019
【図１８】
0005439296.tif 000020