(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
事業活動に投入するコスト活用の効率性を分析するための原価計算を行う情報処理装置であって、
事業単位毎の投入コストデータと、前記投入コストに対して産出される項目を示す産出項目の産出量データと、を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段によって記憶された投入コストデータ及び産出項目の産出量データを事業単位毎に対応づけたＤＭＵデータを用いて生成した、投入コストに対する産出項目の産出量を大きくするためのＤＥＡモデルによって、前記事業にとって効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を算出する算出手段と、
固変分解を行うためのコストモデルに前記ＤＭＵデータを当てはめて当該コストモデルの係数を求めることで、求めた係数を用いた当該コストモデルを導出する導出手段と、
前記導出手段によって導出したコストモデルに対して、前記算出手段によって算出した効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を用いて固変分解を行うことで、前記産出量の原価を求める分解手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記算出手段は、前記生成したＤＥＡモデルによって求まる解に対して効率的フロンティアを用いて、前記効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を算出し、
前記導出手段は、前記算出手段によって算出した前記効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を用いて固変分解を行うためのコストモデルを導出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記効率的フロンティアに対して、前記導出手段によって導出したコストモデルに対して、前記算出手段によって算出した効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を用いることで、前記コストモデルへの回帰した結果に応じて、前記効率的フロンティアの層別処理を行うか否かを判定する判定手段と、
前記算出手段は、前記判定手段によって層別処理を行うと判定した効率的フロンティアの層別処理を行った後、前記層別毎に、前記効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を算出し、
前記分解手段は、前記層別毎に、前記産出量の固変分解を行う、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置、
【請求項４】
前記判定手段は、前記回帰した結果として求まる、決定係数、ｔ値、残差傾向の少なくともいずれかを含むあらかじめ決められたルールに従って、前記効率的フロンティアに対して層別処理を行うか否かを判定することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記事業単位の事業の効率化方針の指定を受付ける指定受付手段と、
前記指定受付手段によって指定を受付けた効率化方針に従って、前記ＤＥＡモデルを決定する決定手段と、
を備え、
前記算出手段は、前記決定手段によって決定したＤＥＡモデルによって、効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を算出することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記ＤＭＵデータの投入コスト及び産出項目の産出量が所定条件を満たす前記投入コストデータ及び産出項目の産出量データを除外する除外手段と、
前記算出手段は、前記除外手段によって除外されたＤＭＵデータを除いて算出することを特徴とする請求項１または５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記所定条件は、前記投入コスト及び前記産出量が０以下であることを条件とすることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記所定条件は、他の前記ＤＭＵデータの投入コスト及び産出項目の産出量が剥離したＤＭUデータを除外することを条件とする請求項６または７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
事業活動に投入するコスト活用の効率性を分析するための原価計算を行う情報処理装置の制御方法であって、
前記情報処理装置は、
事業単位毎の投入コストデータと、前記投入コストに対して産出される項目を示す産出項目の産出量データと、を記憶する記憶手段によって記憶された投入コストデータ及び産出項目の産出量データを事業単位毎に対応づけたＤＭＵデータを用いて生成した、投入コストに対する産出項目の産出量を大きくするためのＤＥＡモデルによって、前記事業にとって効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を算出する算出ステップと、
固変分解を行うためのコストモデルに前記ＤＭＵデータを当てはめて当該コストモデルの係数を求めることで、求めた係数を用いた当該コストモデルを導出する導出ステップと、
前記導出ステップによって導出したコストモデルに対して、前記算出ステップによって算出した効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を用いて固変分解を行うことで、前記産出量の原価を求める分解ステップと、
を実行することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項１０】
事業活動に投入するコスト活用の効率性を分析するための原価計算を行う情報処理装置で読取実行可能なプログラムであって、
前記情報処理装置を、
事業単位毎の投入コストデータと、前記投入コストに対して産出される項目を示す産出項目の産出量データと、を記憶する記憶手段によって記憶された投入コストデータ及び産出項目の産出量データを事業単位毎に対応づけたＤＭＵデータを用いて生成した、投入コストに対する産出項目の産出量を大きくするためのＤＥＡモデルによって、前記事業にとって効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を算出する算出手段と、
固変分解を行うためのコストモデルに前記ＤＭＵデータを当てはめて当該コストモデルの係数を求めることで、求めた係数を用いた当該コストモデルを導出する導出手段と、
前記導出手段によって導出したコストモデルに対して、前記算出手段によって算出した効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を用いて固変分解を行うことで、前記産出量の原価を求める分解手段と、
して機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、原価計算を行うに技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の生産や役務の提供にかかる原価を適切に算出し管理することは、経営計画の策定、事業活動のコスト削減などの点において、非常に重要である。例えば、将来想定される売上に応じた原価を予測したり、原価の高い事業所を抽出し原価の低い事業所と比較したりすることで、現状業務の問題点の抽出、改善につなげることが可能になる。
【０００３】
このような原価計算においては、従来から事業活動に対する投入コストを一定の配賦基準に基づいて各製品、あるいは役務に按分計算することで原価を算出する方法が一般的である（例えば非特許文献１）。しかしながら、何らかの理由により適切な配賦基準が設定できなかった場合や、間接費用の占める割合が大きくコストを適切に按分する配賦基準の設定が難しい事業活動の場合、按分計算された原価が実態に即さないという問題がある。
【０００４】
按分の精度を高めるための方法としては、活動基準原価計算（Activity Based Costing、以下、「ABC」と称す）がある。ABCでは、事業活動における各々の活動別に原価を測定し、コストの発生に影響を与える原価作用因（コスト・ドライバー）を分析することで精度の高い原価計算が可能になる。
【０００５】
原価計算には、配賦基準に基づく投入コストの按分による方法のほか、最小二乗法に代表される線形回帰モデルを利用した原価計算がおこなわれている。線形回帰モデルによる原価計算法では、事業活動のコスト構造を（１）式のような線形モデルで仮定し、製品、あるいは役務ごとの原価単価biと、切片aを算出する。例えば、もっとも一般的な手法である最小二乗法（重回帰分析）では、（２）式を目的関数とし、（３）式を制約条件とするような最適化問題を解くことで原価分解を実現することが、さらに、非特許文献１に開示されている。
【０００６】
【数１】
0005476985.tif 000002
【０００７】
また、特許文献１では、ABCの利用を考慮して原価を算出するシステムが提案されている。また、特許文献２では、混流生産の現場において、部品の生産原価に基づいた製品の生産原価を算出するシステムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００４−２５２７１０号公報
【特許文献２】特開２００６−８５７３４号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】岡本清著  『原価計算』
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
従来の原価計算技術では、各々の製品、あるいは役務を産出するために、どの程度の資源を投入したかをより的確に把握することで計算精度を高めている。これには、たとえば作業者が各々の製品の生産、あるいは役務の提供にどの程度の時間従事したか、といった情報を取得する必要がある。しかしながら、このような情報を取得するためには多くの労力が必要となり、特に役務を提供する事業にあっては、各役務に要した時間等の労力の把握自体が困難な場合もある。
【００１１】
また、ABCを用いることで更に精度を高めようとする場合も、運用調査に基づく活動の定義、活動別の原価の測定、およびコストの発生に影響を与える原価作用因（コスト・ドライバー）の分析自体に多くの労力を要する。
【００１２】
事業活動に投入したコストが合理的に活用されると、投入コストに対して最大の製品、あるいは役務の産出が得られ、事業活動の効率が向上する。しかしながら、現実には需要に応じて過不足なく経営資源を投入するのは難しい。
【００１３】
また、事業所ごとの種々の事情から、製品、あるいは役務の産出に必要なコスト以外に、付加価値に直接結びつかないコストが発生している。例えば、需要に対して経営資源を多く投入しすぎた場合の手待ち時間に相当するコスト、あるいは、何らかの個別の事情により作業動線が他の事業所よりも長い場合の移動時間に相当するコストなどが含まれる。これを考慮すると、コスト構造は（４）式のようにあらわすことができる。
【００１４】
【数２】
0005476985.tif 000003
【００１５】
最小二乗法（重回帰分析）に代表される線形回帰モデルにより、原価分解をおこなった場合、（４）式のCNVA項の影響で原価誤差が大きくなり、製品、あるいは役務の産出量の影響を抽出するのが困難になるという問題がある。そのため、実務上は産出量ではなく、売上高を説明変数とし、売上高と投入コストの関係を分析することで原価予測等を実施する程度の利用にとどまっている。売上高を説明変数として計算した場合、売上構成が一定であることを前提としており、当然将来の売上構成の変化に対応した原価予測は不可能である。
【００１６】
そこで、本発明は、上記した課題に鑑み、事業活動に投入した資源の情報、例えば、作業時間等の追加情報を取得することなく、精度の高い原価計算を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記した目的を達成するために、本願発明の情報処理装置は以下の構成を備える。即ち、事業活動に投入するコスト活用の効率性を分析するための原価計算を行う情報処理装置であって、事業単位毎の投入コストデータと、前記投入コストに対して産出される項目を示す産出項目の産出量データと、を記憶する記憶手段と、前記記憶手段によって記憶された投入コストデータ及び産出項目の産出量データを事業単位毎に対応づけたＤＭＵデータを用いて生成した、投入コストに対する産出項目の産出量を大きくするためのＤＥＡモデルによって、前記事業にとって効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を算出する算出手段と、固変分解を行うためのコストモデルに前記ＤＭＵデータを当てはめて当該コストモデルの係数を求めることで、求めた係数を用いた当該コストモデルを導出する導出手段と、前記導出手段によって導出したコストモデルに対して、前記算出手段によって算出した効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を用いて固変分解を行うことで、前記産出量の原価を求める分解手段と、を備える。
【００１８】
上記した目的を達成するために、本願発明の情報処理装置の制御方法は以下の構成を備える。即ち、事業活動に投入するコスト活用の効率性を分析するための原価計算を行う情報処理装置の制御方法であって、前記情報処理装置は、事業単位毎の投入コストデータと、前記投入コストに対して産出される項目を示す産出項目の産出量データと、を記憶する記憶手段によって記憶された投入コストデータ及び産出項目の産出量データを事業単位毎に対応づけたＤＭＵデータを用いて生成した、投入コストに対する産出項目の産出量を大きくするためのＤＥＡモデルによって、前記事業にとって効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を算出する算出ステップと、固変分解を行うためのコストモデルに前記ＤＭＵデータを当てはめて当該コストモデルの係数を求めることで、求めた係数を用いた当該コストモデルを導出する導出ステップと、前記導出ステップによって導出したコストモデルに対して、前記算出手段によって算出した効率的な投入コスト及び効率的な産出項目に対する産出量を用いて固変分解を行うことで、前記産出量の原価を求める分解ステップと、を実行する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、事業活動に投入した資源の情報、例えば、作業時間等の追加情報を取得することなく、精度の高い原価計算を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本願発明の原価計算システムの構成図の一例を示す図である。
【図２】管理サーバ１０１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】サーバ装置１０１のＣＰＵ２０１によって行われる原価計算処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図３のステップＳ３０３の不適切なＤＭＵデータの除外処理の詳細を示すフローチャートである。
【図５】図３のステップＳ３０４の効率的フロンティアの計算処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】図３のステップＳ３０５の効率的フロンティアに対する固変分解処理の詳細を示すフローチャートである。
【図７】図３のステップＳ３０８の効率的フロンティアの層別結果に対する固変分解処理の詳細を示すフローチャートである。
【図８】原価計算の処理対象とする対象期間、対象事業所、及び効率化方針の入力を受け付ける入力画面の一例である。
【図９】投入コストテーブルの構成の一例を示す図である。
【図１０】産出量情報テーブルの構成の一例を示す図である。
【図１１】ＤＭＵ除外データ出力画面の構成の一例を示す図である。
【図１２】実施例において従来法、本発明による原価計算の処理を行ったＤＭＵデータである。
【図１３】図１２のＤＭＵデータに対して最小二乗法を適用して固変分解を行った結果を示す図である。
【図１４】図１０のＤＭＵデータに対して効率化方針を出力指向とし、（１２）式から（１８）式に基づいて効率的フロンティアの計算を行った結果を示す図である。
【図１５】図１４の効率的フロンティアに対して最小二乗法により固変分解を行った結果を示す図である。
【図１６】図１４の効率的フロンティアに対して層別処理を行った結果を示す図である。
【図１７】図１６の第１層の効率的フロンティアに対して最小二乗法により固変分解を行った結果を示す図である。
【図１８】図１６の第２層の効率的フロンティアに対して最小二乗法により固変分解を行った結果を示す図である。
【図１９】（２１）、（２２）式に基づいて産出別コストとそれ以外のコストに分解した結果を示す図である。
【図２０】図１２のＤＭＵデータを、従来法と本発明方法により計算した産出別原価（すべてのＤＭＵの合計）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照して、本願発明の実施の形態の一例について説明する。
【００２２】
図１は、本願発明における原価計算システムの構成の一例を示すシステム構成図である。図中、１０１はサーバ装置であって、原価管理計算に用いられる各種データを記憶する記憶装置を備えるとともに、後述するクライアント装置からの原価管理計算要求に応じて、後述する原価計算処理を行う情報処理装置である。
【００２３】
１０２−１、１０２−２はクライアント装置であって（以下、まとめてクライアント装置１０２とする）、管理サーバ１０１に対して部品表の登録、変更、削除や、部品表が正常に登録されているかを判定する後述する判定処理の要求を行うために、ユーザが使用するコンピュータである。１０３はサーバ装置１０１、クライアント装置１０２を相互に通信可能に接続するための、例えばＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークである。
【００２４】
図２は、図１のサーバ装置１０１として適用可能な情報処理装置のハードウェアの構成の一例を示す模式図である。
【００２５】
ＣＰＵ２０１は、システムバス２０４に接続される後述の各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０３あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Basic Input / Output System）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、各サーバ或いは各ＰＣの実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
【００２６】
ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＡＭ２０２にロードして、プログラムを実行することで各種動作を実現するものである。また、入力コントローラ（入力Ｃ）２０５は、キーボード２０９や不図示のマウス等のポインティングデバイスからの入力を制御する。ビデオコントローラ（ＶＣ）２０６は、ディスプレイ装置２１０等の表示装置への表示を制御する。ディスプレイ装置は、例えばＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ等である。これらは必要に応じて管理者が使用するものである。本発明には直接関係があるものではない。
【００２７】
メモリコントローラ（ＭＣ）２０７は、ブートプログラム、ブラウザソフトウエア、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、各種データ等を記憶するハードディスク（ＨＤ）やフロッピーディスク（登録商標  ＦＤ）或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュメモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。
【００２８】
通信Ｉ／Ｆコントローラ（通信Ｉ／ＦＣ）２０８は、ネットワークを介して、外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いたインターネット通信等が可能である。
【００２９】
なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＯＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ装置２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ装置２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。
【００３０】
本発明の管理サーバ１０１の各種処理を実行するために用いられるプログラムは外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０２にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。さらに、本発明に係わるプログラムが用いる定義ファイルや各種情報テーブルは外部メモリ２１１に格納されている。
【００３１】
次に、図３を参照して、サーバ装置１０１のＣＰＵ２０１によって行われる原価計算処理の一例について説明する。本処理をＣＰＵ２０１に実行させるためのプログラムは外部メモリ２１１に記録されており、ＣＰＵ２０１が必要に応じてＲＡＭ２０２にロードし、当該プログラムの制御に従って本処理を実行する。さらに、本発明に係わるプログラムが用いる各種データは外部メモリ２１１に格納されている。
【００３２】
尚、本実施形態では、投入コストと産出量の実績から効率性を評価し、効率的でないと判断された事業所に対して、これが効率化されたと仮定した場合の投入コストと産出量の組み合わせ（以後、効率的フロンティアとよぶ）を計算する。効率化方針とは、効率的フロンティアを計算する上で、投入コストを削減することで効率化するのか（入力指向）、産出量を増加することで効率化するのか（出力指向）を定義する方針を指す。
【００３３】
まず、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０１において、原価計算の処理対象とする対象期間、対象事業所および効率化方針を決定する。この決定に当たって、ＣＰＵ２０１は、クライアント装置１０２のディスプレイ装置に表示されている入力画面を介してユーザより入力された対象期間、対象事業所、及び効率化方針データをクライアント装置１０２より取得し、それらデータに従って、対象期間、対象事業所および効率化方針を決定することになる。
【００３４】
図８は、原価計算の処理対象とする対象期間、対象事業所、及び効率化方針の入力を受け付ける入力画面である。この入力画面には、処理対象期間設定部８０１、対象事業所選択チェックボックス８０２、効率化方針選択部８０３が設定されている。クライアント装置１０２を操作するユーザによるキーボード２０７や不図示のポインティングデバイスからなる操作部からの指示に従って、対象期間、対象事業所、及び効率化方針の入力が行われることになる。
【００３５】
そして、決定ボタン８０４が押下されると、クライアント装置１０２のＣＰＵ２０１は、入力画面８００を介して入力された対象期間、対象事業所、及び効率化方針データをサーバ装置１０１に送信することで、原価計算処理の要求をサーバ装置１０１に対して行うことになる。以上が図８の入力画面の説明である。
【００３６】
このような画面を用いて処理対象とする期間、事業所等を選択させることで、例えば、複数の国に工場をもつ企業の生産活動における原価を計算する場合、事業所を国単位に絞り込むことで、国ごとの人件費の違い等の特徴を考慮した、より現実的な原価を計算することが可能となる。
【００３７】
図３の説明に戻る。ステップＳ３０１での対象事業所、対象期間および効率化方針の決定後、外部メモリ２１１に記憶されている投入コスト情報テーブル（図９）および産出量情報テーブル（図１０）から、対象事業所の対象期間における投入コストおよび産出量を取得する（ステップＳ３０２）。そして取得したデータを一定期間単位の事業所別の投入コストト産出量の紐付けを行う。事業所別の投入コスト情報と産出量情報の紐付けをおこなったデータを、ＤＭＵ（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｍａｋｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）データと呼ぶ。
【００３８】
ここで、図９および図１０を参照して、投入コスト情報テーブルおよび産出量情報テーブルについて説明する。
【００３９】
図９は、投入コスト情報テーブルの構成の一例を示す図である。図に示すように、投入コスト情報テーブル９００は、年９０１、月９０２、事業所９０３、投入コスト９０４から構成されている。
【００４０】
年９０１は、当該レコードが示すコストが投入された年を特定するためのデータ項目である。月９０２は、当該レコードが示すコストが投入された月を特定するためのデータ項目である。事業所９０３は当該レコードが示すコストが投入された事業所を特定するためのデータ項目である。この年９０１、月９０２、事業所９０３が投入コストデータテーブル９００のキー項目となっている。
【００４１】
投入コスト９０４は、実際に投入された金額を示すデータ項目である。例えば、２００８年４月におけるＡ事業所での投入コストは２００，０００円であり、Ｂ事業所での投入コストは１８２，０００円であり、Ｃ事業所での投入コストは２０３，０００円である。尚、この構成はあくまでも一例であり、他のデータ項目が追加されていても、また、前述のデータ項目のいずれかを有さない、また、前述のデータ項目を複数組み合わせて１つのデータ項目とする等しても勿論構わない。また、データの登録を日単位、週単位等にしても良い。さらには、投入コストは、より詳細な労務費、経費等のコストデータを元に合計値を計算することで作成してもかまわない。
【００４２】
図１０は、産出量情報テーブルの構成の一例を示す図である。図に示すように、産出量情報テーブル１０００は、年１００１、月１００２、事業所１００３、役務Ａ産出量１００４、役務Ｂ産出量１００５から構成されている。
【００４３】
年１００１は、当該レコードが示すコストが投入された年を特定するためのデータ項目である。月１００２は、当該レコードが示すコストが投入された月を特定するためのデータ項目である。事業所１００３は当該レコードが示すコストが投入された事業所を特定するためのデータ項目である。この年１００１、月１００２、事業所１００３が産出量情報データテーブル１０００のキー項目となっている。
【００４４】
役務Ａ産出量１００４は、役務Ａの産出量の単位を、役務Ｂ産出量１００５は、役務Ｂの産出量の単位を示すデータ項目である。例えば、２００８年４月における、Ａ事業所での役務Ａの産出量は１００単位、役務Ｂの産出量は９０単位であり、事業所Ｂでの役務Ａの産出量は９０単位、役務Ｂの産出量は９０単位であり、事業所Ｃでの役務Ａの産出量は８５単位、役務Ｂの産出量は１１０単位である。尚、この構成はあくまでも一例であり、他のデータ項目が追加されていても、また、前述のデータ項目のいずれかを有さない、また、前述のデータ項目を複数組み合わせて１つのデータ項目とする等しても勿論構わない。また、データの登録を日単位、週単位等にしても良い。
【００４５】
図３の説明に戻る。次にＣＰＵ２０１は、原価計算を行う上で不適切なＤＭＵデータの除外処理を行う。この処理の詳細は、図４を参照して説明する。
【００４６】
図４は、図３のステップＳ３０３の不適切なＤＭＵデータの除外処理の詳細を示すフローチャートである。本処理をＣＰＵ２０１に実行させるためのプログラムは外部メモリ２１１に記録されており、ＣＰＵ２０１が必要に応じてＲＡＭ２０２にロードし、当該プログラムの制御に従って本処理を実行する。さらに、本発明に係わるプログラムが用いる各種データは外部メモリ２１１に格納されている。
【００４７】
まず、ＣＰＵ２０１は、後述する効率性の計算をより正確に計行うために、投入コスト、又は産出量の値が０である（若しくは欠損している）ＤＭＵデータや、負の値であるＤＭＵデータを処理の対象から除外する。続いて、ステップＳ４０２において、他のＤＭＵデータと著しく投入コストや産出量の値が乖離しているＤＭＵデータ、外れ値に該当するＤＭＵデータを除外する。外れ値の除外方法としては、ＤＭＵデータにおける、投入コスト、産出量の各項目別に平均からの偏差に基づいて外れ値を判定し除外する方法、箱ヒゲ図を用いることで外れ値を判定し、これを除外する方法、あるいは、クラスター分析を用いることで外れ値を判定し、除外する方法等、いずれを用いても、それら複数の組み合わせで行っても構わない。
【００４８】
その後、除外したデータをクライアント装置１０２のディスプレイ装置に表示するために用いられる、除外ＤＭＵデータ出力画面情報を生成する（ステップＳ４０３）。そして、この出力画面情報がクライアント装置に送られると、図１１に示す出力画面がディスプレイ装置に表示されることになる。
【００４９】
図１１は、クライアント装置１０２のディスプレイ装置に表示されるＤＭＵ除外データ出力画面の一例を示す図である。ＤＭＵ除外データ出力画面１１００には、除外したＤＭＵデータのＤＭＵ番号１１０１、年１１０２、月１１０３、事業部１１０４、投入コスト１１０５、役務Ａ産出量１１０６、役務Ｂ産出量１１０７が表示される。図中のＯＫボタン１１０８が押下されるとクライアント装置１０２は、ＤＭＵ除外データ出力画面の表示を終了する。
【００５０】
図３の説明に戻る。ステップＳ３０３の不適切ＤＭＵデータの除外処理終了後、ＣＰＵ２０１は、効率的フロンティアの計算処理を行う（ステップＳ３０４）。この処理の詳細は、図５を参照して説明する。この効率的フロンティアの計算は、前述の（４）式のｃnvaの影響を減らし、（１）式で想定する条件に近づけることを目的として行う。
【００５１】
図５は、図３のステップＳ３０４の効率的フロンティアの計算処理の詳細を示すフローチャートである。本処理をＣＰＵ２０１に実行させるためのプログラムは外部メモリ２１１に記録されており、ＣＰＵ２０１が必要に応じてＲＡＭ２０２にロードし、当該プログラムの制御に従って本処理を実行する。さらに、本発明に係わるプログラムが用いる各種データは外部メモリ２１１に格納されている。
【００５２】
まず、ＣＰＵ２０１は、ＤＭＵデータのカウンタ変数であるＫに１を代入する（ステップＳ５０１）。そしてその後、Ｋ番目のＤＭＵデータ（ＤＭＵ（Ｋ））に対するＤＥＡモデルを生成し、効率的フロンティアを計算する（ステップＳ５０２）。尚、この処理で生成するＤＥＡモデルは、図３のステップＳ３０１で事業所ごとに設定した効率化方針に基づき
決定される。
【００５３】
例えば、効率化方針が「入力指向」の場合、例えばＤＥＡモデルのうち、下記の（５）式から（９）式で表わされる入力指向型のＢＣＣ（Ｂａｎｋｅｒ−Ｃｈａｒｎｅｓ−Ｃｏｏｐｅｒ）モデルの解を求め、その結果に基づいて（１０）式、（１１）式により効率的フロンティアを計算する。尚、実務上、産出量の増加を考慮しない、又は考慮できない場合などは効率的フロンティアにおける産出量を計算せず、実績における産出量を利用しても勿論構わない。ここでは入力指向型のＢＣＣモデルによる最適化問題を例示しているが、利用するＤＥＡモデルは例えば、刀根薫著『経営効率性の測定と改善』（日科技連出版社）に記載されているＣＣＲモデル、ＩＲＳモデル、ＤＲＳモデル、ＧＲＳモデル等も用いても構わない。
【００５４】
【数３】
0005476985.tif 000004
【００５５】
一方、効率化方針が「出力指向」の場合、例えばＤＥＡモデルのうち、（１２）式から（１６）式で表わされる出力指向型のＢＣＣモデルの解を求め、その結果に基づいて（１６）式、（１７）式により効率的フロンティアを計算する。なお、実務上、投入コストの削減を考慮しない、または考慮できない場合などは効率的フロンティアにおける効率投入コストを計算せず、実績における投入コストを利用しても勿論構わない。ここでは、出力指向型のＢＣＣモデルによる最適化問題を例示しているが、利用するＤＥＡモデルは例えば刀根薫著『経営効率性の測定と改善』（日科技連出版社）に記載されているＣＣＲモデル、ＩＲＳモデル、ＤＲＳモデル、ＧＲＳモデル等も用いても構わない。
【００５６】
【数４】
0005476985.tif 000005
【００５７】
尚、効率化方針については、説明を簡単にするために入力指向と出力指向の２種類のみをあげているが、効率的フロンティア上の投入コストと各産出量の組み合わせは無数に存在しており、本質的には入力指向、出力指向の方針の組み合わせをとっても構わない。必要に応じて投入コストの削減と産出の増加を同時に考慮するような計算方法、例えば、刀根薫著『経営効率性の測定と改善』（日科技連出版社）に記載されている、加法型モデルによる効率的フロンティアの計算等の利用も勿論可能である。
【００５８】
そして、ステップＳ５０２の処理が終了後、ＣＰＵ２０１は、全てのＤＭＵデータに対してステップＳ５０２の効率的フロンティア計算処理が行われたかを判断し、全てのＤＭＵデータに対しての計算処理が終了していない（ステップＳ５０３の「Ｋ＝対象ＤＭＵ数？」でＮＯ）と判断した場合には、処理をステップＳ５０４に進めＫをインクリメントし、次のＤＭＵデータに対してステップＳ５０２の効率的フロンティア計算処理を行う。一方、ステップＳ５０３の判断処理で全てのＤＭＵデータに対する効率的フロンティア計算処理が終了したと判断した場合には本処理を終了する。以上が、効率的フロンティア計算処理の詳細な説明である。
【００５９】
図３の説明に戻る。ＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０４の効率的フロンティア計算処理が終了後、効率的フロンティアに対する固変分解処理を行う（ステップＳ３０５）。この処理の詳細については、図６を参照して説明する。
【００６０】
図６は、図３のステップＳ３０５の効率的フロンティアに対する固変分解処理の詳細を示すフローチャートである。本処理をＣＰＵ２０１に実行させるためのプログラムは外部メモリ２１１に記録されており、ＣＰＵ２０１が必要に応じてＲＡＭ２０２にロードし、当該プログラムの制御に従って本処理を実行する。さらに、本発明に係わるプログラムが用いる各種データは外部メモリ２１１に格納されている。
【００６１】
まず、ＣＰＵ２０１は、図３のステップＳ３０４で計算された効率的フロンティアに対して重回帰分析を実施する（前述の（２）式、（３）式）（ステップＳ６０１）。ここでは、コストモデルを線形とした場合の重回帰分析（最小二乗法）による原価分解を例にとって説明するが、コストモデルを規定し、これに対して効率的フロンティアを当てはめることに意味があるため、コストモデルは線形モデル以外の多項式モデル等でも問題はなく、計算方法も重回帰分析でなくても構わない。
【００６２】
そして、ステップＳ６０１の重回帰分析の結果得られた偏回帰計数を産出の原価単位として保存し（ステップＳ６０２）、その後、ＤＭＵデータのカウンタ変数であるＫに１を代入する（ステップＳ６０３）。
【００６３】
ステップＳ６０４では、ＣＰＵ２０１は、各産出の原価単位をもとに、各々のＤＭＵデータの投入コストを（１９）式、（２０）式により産出原価とそれ以外のコストとに分解する。
【００６４】
【数５】
0005476985.tif 000006
【００６５】
その後、ステップＳ６０５において、全てのＤＭＵデータに対してステップＳ６０４の処理が終了していない（ステップＳ６０５の「Ｋ＝対象ＤＭＵ数？」でＮＯ）と判断した場合には、処理をステップＳ６０６に進めＫをインクリメントし、次のＤＭＵデータの投入コストを産出原価とそれ以外のコストとに分解する。一方、ステップＳ６０５の判断処理で全てのＤＭＵデータに対する処理が終了したと判断した場合には、処理をステップＳ６０７に移行させ、ステップＳ６０４での処理結果を集計し保存する。以上が、効率的フロンティアに対する固変分解処理の詳細な説明である。
【００６６】
図３の説明に戻る。ステップＳ３０５の効率的フロンティアに対する固変分解処理が終了後、効率的フロンティアの層別を実施するかを判断する（ステップＳ３０６）。現実の事業活動を考えた場合に規模の経済が働くなどの理由から効率的フロンティアを単一のコストモデル（線形性を仮定する場合）で表現するのが困難となることがある。コストモデルに回帰した結果に対する誤差が大きな場合、適切な方法で層別を行うことで精度を高める効果が期待できる。層別実施の判断は、例えば重回帰分析の結果（決定係数、ｔ値、残差の傾向等）に基づいて、あらかじめ決められたルールに従ってＣＰＵ２０１が判断することになる。
【００６７】
ステップＳ３０６の判断処理で、層別を行うと判断した場合には（ステップＳ３０６でＹＥＳ）、処理をステップＳ３０７に進め効率的フロンティアの層別処理を行う。層別の方法としては、投入コストに応じて層別をする方法、効率性指標の値に応じて層別する方法、クラスター分析により層別する方法、刀根薫著『経営効率性の測定と改善』（日科技連出版社）に記載されている規模の計算（ＤＥＡモデルをＢＣＣモデルとした場合のみ適用可能）に基づく方法などが考えられるが、どのような方法を用いて層別を行っても構わない。
【００６８】
ステップＳ３０７の層別処理が終了後、処理をステップＳ３０８に進め、層別結果に対する固変分解処理を行う。ここでの処理は、ステップＳ３０７の層別処理の結果、各層に分類されたＤＭＵデータに対して、それぞれの層ごとにステップＳ３０５の固変数分解を行う。この処理の詳細については、図７を参照して説明する。
【００６９】
図７は、図３のステップＳ３０８の効率的フロンティアの層別結果に対する固変分解処理の詳細を示すフローチャートである。本処理をＣＰＵ２０１に実行させるためのプログラムは外部メモリ２１１に記録されており、ＣＰＵ２０１が必要に応じてＲＡＭ２０２にロードし、当該プログラムの制御に従って本処理を実行する。さらに、本発明に係わるプログラムが用いる各種データは外部メモリ２１１に格納されている。
【００７０】
まずＣＰＵ２０１は、層のカウンタ変数であるＬに１を代入する（ステップＳ７０１）。その後、層Ｌに含まれる効率的フロンティアに対して重回帰分析を実施する（ステップＳ７０２）。この処理は、図６のステップＳ６０１の処理と同様の処理である。
【００７１】
そして、ステップＳ７０２の重回帰分析の結果得られた偏回帰計数を、層Ｌの産出の原価単位として保存し（ステップＳ７０３）、その後、ＤＭＵデータのカウンタ変数であるＫに１を代入する（ステップＳ７０４）。その後、ＣＰＵ２０１は各産出の原価単位をもとに、そして層Ｌに含まれる各々のＤＭＵデータの投入コストを（２１）式、（２２）式により産出原価とそれ以外のコストとに分解する（ステップＳ７０５）。
【００７２】
【数６】
0005476985.tif 000007
【００７３】
その後、ステップＳ７０６において、層Ｌに含まれる全てのＤＭＵデータに対してステップＳ７０５の処理が終了していない（ステップＳ７０６の「Ｋ＝対象ＤＭＵ数？」でＮＯ）と判断した場合には、処理をステップＳ７０８に進めＫをインクリメントし、次のＤＭＵデータの投入コストを産出原価とそれ以外のコストとに分解する。一方、ステップＳ７０６の判断処理で全てのＤＭＵデータに対する処理が終了したと判断した場合には、処理をステップＳ７０８に移行させ、層ＬのＤＭＵデータに対するステップＳ６０４での処理結果を集計し保存する。その後、ステップＳ７０９に処理を移行し、全ての層に対しての処理が終了したかを判断する。
【００７４】
全ての層に対して上記の処理が終了していない（ステップＳ７０９の「Ｌ＝対象層数？」でＮＯ）と判断した場合には、処理をステップＳ７１０に進めＬをインクリメントし、上述のステップＳ７０２からの処理を繰り返すことになる。全ての層に対して処理を終了したと判断した場合には、本処理を終了する。以上が、層別結果に対する固変分解処理の詳細な説明である。
【実施例】
【００７５】
以下、図１２に示すＤＭＵデータを対象とし、本発明による原価計算と、従来法（実績データに対する最小二乗法）による原価計算を行った際の比較について説明する。尚、図１０に示すＤＭＵデータは役務Ａ、役務Ｂの産出量を、それぞれ正規乱数N(200,502)により生成し、投入コストを（２３）式により作成した。図１３は、図１２のＤＭＵデータに対して最小二乗法を適用して固変分解を行った結果である（従来法）。
【００７６】
【数７】
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【００７７】
図１４は、図１０のＤＭＵデータに対して効率化方針を出力指向とし、（１２）式から（１８）式に基づいて効率的フロンティアの計算を行った結果である。図１４の効率性指標１４０１は、出力指向型ＢＣＣモデルの場合、（１２）式におけるηkの逆数であり、効率性の度合いを示す。効率性指標は０から１の値をとり、１に近づくほど効率性が高いと判断される。特に、効率性指標の値が１となるものは効率的なＤＭＵと呼ばれる。また、効率投入コスト１４０２、役務Ａ効率産出量１４０３、役務Ｂ効率産出量とは、それぞれ効率的フロンティアにおける投入コスト、役務Ａ産出量、および役務Ｂ産出量を示す。
【００７８】
図１５は、図１４の効率的フロンティアに対して最小二乗法により固変分解を行った結果である。従来法（図１３）と比較すると、決定係数、或いは各説明変数のｔ値が改善されていることが分かる。
【００７９】
図１６は、図１４の効率的フロンティアに対して層別処理を行った結果を示す図である。ここでは、効率投入コスト１６０２、役務Ａ効率産出量１６０３、役務Ｂ効率産出量１６０４を平均０、標準偏差が１となるよう標準化を行い、ウォード法によるクラスタリングで２層に層別した。また、それぞれの層ごとにＤＭＵデータに対して最小二乗法を適用し、固変分解を実施した。その結果が図１５（第１層）および図１６（第２層）である。層別処理後、それぞれの層が該当するフロンティアの形状に応じた固変分解を実施することで、より実態に即したコスト計算が可能になる。また、図１７、図１８はそれぞれ第１層、第２層に対して最小二乗法により固変分解を行った結果を示している。
【００８０】
（２１）式、（２２）式に基づいて産出別コストとそれ以外のコストに分解した結果を図１９に示す。また、従来法と本発明方法により計算した産出別原価（すべてのＤＭＵの合計）を図２０示している。（２３）式のコストモデルから計算した各産出別の原価と比較すると、本発明方法により求められた結果は、従来法と比較して原価誤差が小さくなっていることがわかる。
【００８１】
以上、説明した通り、本願発明によれば、事業活動に投入した資源の情報、例えば、作業時間等の追加情報を取得することなく、精度の高い原価計算をおこなうことが可能となる。
【００８２】
本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、１つの機器からなる装置に適用してもよい。
【００８３】
なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（実施形態では図３から図７に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システム或いは装置に直接、或いは遠隔から供給するものを含む。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータが前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合も本発明に含まれる。
【００８４】
したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、前記コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【００８５】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であってもよい。
【００８６】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷなどがある。また、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などもある。
【００８７】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続する。そして、前記ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、若しくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。
【００８８】
また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。
【００８９】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、ダウンロードした鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【００９０】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。その他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００９１】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【００９２】
なお、前述した実施形態は、本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【００９３】
１０１  サーバ装置
１０２−１、１０２−２  クライアント装置
１０３  ＬＡＮ
２０１  ＣＰＵ
２０２  ＲＡＭ
２０３  ＲＯＭ
２０４  システムバス
２０５  入力コントローラ
２０６  ビデオコントローラ
２０７  メモリコントローラ
２０８  通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）コントローラ
２０９  キーボード
２１０  ディスプレイ装置
２１１  外部メモリ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
0005476985.tif 000012
【図５】
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【図６】
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【図７】
0005476985.tif 000015
【図８】
0005476985.tif 000016
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
0005476985.tif 000019
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
0005476985.tif 000023
【図１６】
0005476985.tif 000024
【図１７】
0005476985.tif 000025
【図１８】
0005476985.tif 000026
【図１９】
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【図２０】
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