(57)【要約】【課題】頻出増加傾向にある事象発生要因の組合せよりさらに頻出増加傾向にある事象発生要因を深掘りして抽出する際に、少数項目数でのパターンのリスク事象件数の割合が小さくとも適正に抽出する。【解決手段】事象発生要因の組合せパターンの項目数が２の場合では、パターンの１項目目に対するパターンの割合が、全データ件数に対するパターンの２項目目の割合より、有意に多いときに、項目数が３かつ少数項目数でのパターンで異常有の場合では、パターンの１項目目かつ２項目目に対するパターンの割合が、パターンの２項目目に対するパターンの２項目目かつ３項目目の割合より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目かつ２項目目に対するパターンの割合が、パターンの１項目目に対するパターンの１項目目かつ３項目目の割合より、有意に多いときに、異常頻出パターンとして抽出する。【選択図】図１
2014174586.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の事象発生要因で構成されるオペレーショナルリスク事象を格納したオペレーショナルリスク事象テーブルを記憶するデータベースと、
前記データベースに記憶された事象発生要因の組合せパターンの項目数が２の場合では、パターンの１項目目に対するパターンの割合が、全データ件数に対するパターンの２項目目の割合より、有意に多いならば、異常頻出パターンとして抽出する第１の異常頻出パターン抽出手段と、
前記データベースに記憶された事象発生要因の組合せパターンの項目数が３かつ、少数項目数でのパターンで異常有の場合では、パターンの１項目目かつ２項目目に対するパターンの割合が、パターンの２項目目に対するパターンの２項目目かつ３項目目の割合より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目かつ２項目目に対するパターンの割合が、パターンの１項目目に対するパターンの１項目目かつ３項目目の割合より、有意に多いならば、異常頻出パターンとして抽出する第２の異常頻出パターン抽出手段と、
前記データベースに記憶された事象発生要因の組合せパターンの項目数が３かつ、少数項目数でのパターンで異常無の場合では、パターンの１項目目に対するパターンの割合が、全データ件数に対するパターンの２項目目かつ３項目目の割合より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目かつ２項目目に対するパターンの割合が、パターンの１項目目に対するパターンの１項目目かつ３項目目の割合より、有意に多いならば、異常頻出パターンとして抽出する第３の異常頻出パターン抽出手段と、を備えることを特徴とする
オペレーショナルリスク分析サーバ装置。
【請求項２】
複数の事象発生要因で構成されるオペレーショナルリスク事象を格納したオペレーショナルリスク事象テーブルを記憶するデータベースと、
前記データベースに記憶された事象発生要因の組合せパターンの項目数が２の場合では、パターン以外の２項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多いかならば、異常増加パターンとして抽出する第１の異常増加パターン抽出手段と、
前記データベースに記憶された事象発生要因の組合せパターンの項目数が３かつ、少数項目数でのパターンで異常有の場合では、パターン以外の２項目目かつ３項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目かつ２項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目かつ３項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多いならば、異常増加パターンとして抽出する第２の異常増加パターン抽出手段と、
前記データベースに記憶された事象発生要因の組合せパターンの項目数が３かつ、少数項目数でのパターンで異常無の場合では、パターン以外の２項目目かつ３項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目かつ３項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多いならば、異常増加パターンとして抽出する第３の異常増加パターン抽出手段と、を備えることを特徴とする
オペレーショナルリスク分析サーバ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データベースに格納されているオペレーショナルリスク事象から頻出又は増加の傾向にある事象発生要因を抽出するオペレーショナルリスク分析サーバ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
金融機関では、事務処理のミスである事務事故や顧客からのクレームである苦情相談等を迅速に把握して対応する、オペレーショナルリスク管理が必須である。このため、発生した事務事故や苦情相談等の内容を、オペレーショナルリスク事象としてデータベースに登録する。例えば、事象発生要因として、事務事故が発生した年・月・店および事務処理の種類・工程を格納したオペレーショナルリスク事象テーブルをデータベースに格納する。そして、データベースに格納されているオペレーショナルリスク事象から頻出増加傾向にある事象発生要因を抽出することで、オペレーショナルリスクの要対策点を把握することが望まれる。
【０００３】
特許文献１に記載の技術では、データベースに格納されているオペレーショナルリスク事象から頻出増加傾向にある事象発生要因を抽出する際に、頻出増加傾向にある事象発生要因の組合せよりさらに頻出増加傾向にある事象発生要因を深掘りして抽出している。例えば、頻出増加傾向にある事象発生要因の組合せ「為替業務の送金操作の訂正率」よりさらに頻出増加傾向にある事象発生要因「為替業務の送金操作のＧＰＴ端末での訂正率」を深堀りして抽出することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１２／０３９２３２号
【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、特許文献１に記載の技術では、頻出増加傾向にある事象発生要因の組合せよりさらに頻出増加傾向にある事象発生要因を深掘りして抽出する際に、少数項目数でのパターンのリスク事象件数の割合に比例する期待値と比較することで、少数項目数でのパターンよりさらに頻出増加傾向にあるパターンを抽出している。
【０００６】
そのため、少数項目数でのパターンのリスク事象件数の割合が小さいと、期待値が小さくなるため、項目数を増やした際に、抽出されやすくなってしまうという問題点がある。
【０００７】
本発明の目的は、オペレーショナルリスク分析システムにおいて、頻出増加傾向にある事象発生要因の組合せよりさらに頻出増加傾向にある事象発生要因を深掘りして抽出する際に、少数項目数でのパターンのリスク事象件数の割合の大小に関わらず、適正に抽出できることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のオペレーショナルリスク分析サーバ装置の第１の態様では、
複数の事象発生要因で構成されるオペレーショナルリスク事象を格納したオペレーショナルリスク事象テーブルを記憶するデータベースと、
前記データベースに記憶された事象発生要因の組合せパターンの項目数が２の場合では、パターンの１項目目に対するパターンの割合が、全データ件数に対するパターンの２項目目の割合より、有意に多いならば、異常頻出パターンとして抽出する第１の異常頻出パターン抽出手段と、
前記データベースに記憶された事象発生要因の組合せパターンの項目数が３かつ、少数項目数でのパターンで異常有の場合では、  パターンの１項目目かつ２項目目に対するパターンの割合が、パターンの２項目目に対するパターンの２項目目かつ３項目目の割合より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目かつ２項目目に対するパターンの割合が、パターンの１項目目に対するパターンの１項目目かつ３項目目の割合より、有意に多いならば、異常頻出パターンとして抽出する第２の異常頻出パターン抽出手段と、
前記データベースに記憶された事象発生要因の組合せパターンの項目数が３かつ、少数項目数でのパターンで異常無の場合では、パターンの１項目目に対するパターンの割合が、全データ件数に対するパターンの２項目目かつ３項目目の割合より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目かつ２項目目に対するパターンの割合が、パターンの１項目目に対するパターンの１項目目かつ３項目目の割合より、有意に多いならば、異常頻出パターンとして抽出する第３の異常頻出パターン抽出手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバ装置の第２の態様では、
複数の事象発生要因で構成されるオペレーショナルリスク事象を格納したオペレーショナルリスク事象テーブルを記憶するデータベースと、
前記データベースに記憶された事象発生要因の組合せパターンの項目数が２の場合では、パターン以外の２項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多いかならば、異常増加パターンとして抽出する第１の異常増加パターン抽出手段と、
前記データベースに記憶された事象発生要因の組合せパターンの項目数が３かつ、少数項目数でのパターンで異常有の場合では、パターン以外の２項目目かつ３項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目かつ２項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目かつ３項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多いならば、異常増加パターンとして抽出する第２の異常増加パターン抽出手段と、
前記データベースに記憶された事象発生要因の組合せパターンの項目数が３かつ、少数項目数でのパターンで異常無の場合では、パターン以外の２項目目かつ３項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多い、かつ、パターンの１項目目かつ３項目目に対するパターンの割合が、現期間が前期間より、有意に多いならば、異常増加パターンとして抽出する第３の異常増加パターン抽出手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、データベースに格納されているオペレーショナルリスク事象から頻出傾向又は増加傾向にある事象発生要因を抽出する際に、少数項目数でのパターンと比較するだけでなく、全体との比較や、部分パターンとの比較も別々にすることで、異常パターンとして表示する価値がさらに高いパターンを限定して抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバ装置を有するオペレーショナルリスク分析システムの構成の一例である。
【図２】図２は、オペレーショナルリスク事象テーブルの一例を示す図である。
【図３】図３は、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバ装置の処理の一例を示す図である。
【図４】図４は、閾値入力画面の一例を示す図である。
【図５】図５は、二項検定に基づくｐ値の計算の一例を示す図である。
【図６】図６は、フィッシャーの正確確率検定に基づくｐ値の計算の一例を示す図である。
【図７】図７は、異常頻出パターン抽出部の処理の一例を示す図である。
【図８】図８は、異常増加パターン抽出部の処理の一例を示す図である。
【図９】図９は、異常頻出パターンリストの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、異常増加パターンリストの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態に係るオペレーショナルリスク分析サーバ装置について、当該サーバ装置を有するオペレーショナルリスク分析システムの一例を示した図面を参照して説明する。
【００１３】
図１は、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバ装置（以下、「分析サーバ装置」と略称する）を有するオペレーショナルリスク分析システムの構成の一例である。
【００１４】
オペレーショナルリスク分析システムは、分析サーバ装置１とクライアント端末２で構成される。分析サーバ装置１とクライアント端末２は、ネットワーク３を介して接続しており、相互に通信することができる。
分析サーバ装置１は、中央演算処理装置１１と、主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、ネットワーク通信装置１４と、を備えたコンピュータである。
中央演算処理装置１１と主記憶装置１２と補助記憶装置１３とネットワーク通信装置１４は、データバスで接続されている。
主記憶装置１２は、例えばRAM（Random Access Memory）である。
補助記憶装置１３は、例えばハードディスクであり、分析プログラム１５とデータベース１６を記憶している。
分析プログラム１５には、異常頻出パターン抽出部４と異常増加パターン抽出部５の各機能が実装される。異常頻出パターン抽出部４は、異常頻出パターンを抽出する処理機能を有する。異常増加パターン抽出部５は、異常増加パターンを抽出する処理機能を有する。
データベース１６には、オペレーショナルリスク事象テーブル６が格納される。
中央演算処理装置１１が、補助記憶装置１３から主記憶装置１２に分析プログラム１５を読み込んで実行することにより、異常頻出パターン抽出部４と異常増加パターン抽出部５の各機能が実現される。
ネットワーク通信装置１４は、ネットワーク３を経由して、クライアント端末２とデータを送受信する。
【００１５】
クライアント端末２は、中央演算処理装置２１と、主記憶装置２２と、補助記憶装置２３と、ネットワーク通信装置２４と、表示装置２５と、入力装置２６とを備えたコンピュータである。
中央演算処理装置２１と主記憶装置２２と補助記憶装置２３とネットワーク通信装置２４と表示装置２５と入力装置２６は、データバスで接続されている。
ネットワーク通信装置２４は、ネットワーク３を経由して、分析サーバ装置１とデータを送受信する。
表示装置２５は、例えば液晶ディスプレイである。
入力装置２６は、例えばキーボードである。
【００１６】
図２は、分析サーバ装置１のデータベース１６に格納されているオペレーショナルリスク事象テーブル６の一例である。
オペレーショナルリスク事象テーブル６には、過去一定期間（前期間）と最近一定期間（現期間）に発生した、事務事故や苦情相談等の事象発生要因が格納される。
図２のオペレーショナルリスク事象テーブル６の例では、2008年（前期間）と2009年（現期間）に発生した事務事故の事象発生要因の項目名として、事務事故が発生した"発生年"、"発生月"、"発生店"、事務事故の"事故種類"および事務事故の"原因工程"を有する。各項目に格納される具体的データは、要因名である。
【００１７】
分析サーバ装置１が実行する異常頻出パターン抽出部４と異常増加パターン抽出部５で用いる、事象発生要因に関する定数を以下に示す。
事象発生要因のN個の項目をA[i]（1≦i≦N）とする。図２の例では、N＝4、A[1]＝"発生月"、A[2]＝"発生店"、A[3]＝"事故種類"、A[4]＝"原因工程"である。
項目のインデックス集合をAI＝｛i｜1≦i≦N｝とする。図２の例では、AI＝｛1,2,3,4｝である。
項目A[i]に属するN[i]個の要因をB[i][j]（1≦j≦N[i]）とする。図２の例では、項目A[1]＝"発生月"に属するN[1]＝12個の要因はB[1][1]＝"1月"、B[1][2]＝"2月"、...、B[1][12]＝"12月"である。また、項目A[2]＝"発生店"に属するN[2]＝26個の要因はB[2][1]＝"A店"、B[2][2]＝"B店"、...、B[2][26]＝"Z店"である。
項目A[i]に属する要因のインデックス集合をBI[i]＝｛j｜1≦j≦N[i]｝とする。図２の例では、項目A[1]＝"発生月"に属する要因のインデックス集合はBI[1]＝｛1,2,...,12｝である。また、項目A[2]＝"発生店"に属する要因のインデックス集合はBI[2]＝｛1,2,...,26｝である。
【００１８】
分析サーバ装置１が実行する異常頻出パターン抽出部４と異常増加パターン抽出部５で用いる、データベース１６に対する操作関数を以下に示す。
分析サーバ装置１は、データベース１６に格納されているオペレーショナルリスク事象テーブル６から、事象発生要因の組合せの集合Xを含むオペレーショナルリスク事象のデータ件数を取得する。ただし、X＝φ（空集合）ならば、全データ件数を取得する。
現期間のデータ件数をFCI(X)、前期間のデータ件数をFPI(X)とする。図２の例では、FCI(φ)＝8380、FCI(B[1][1])＝651、FCI(B[1][1]∪B[2][1])＝27、FPI(φ)＝7944、FPI(B[1][1])＝705、FPI(B[1][1]∪B[2][1])＝35である。
【００１９】
図３は、本発明のオペレーショナルリスク分析システムの処理の一例である。
クライアント端末２は、入力装置２６から、表示装置２５に表示される閾値入力画面に閾値が入力されると、入力された閾値を分析サーバ装置１に送信する（ステップ１０１）。
分析サーバ装置１が、クライアント端末２から閾値を受信する（ステップ１０２）。
分析サーバ装置１の異常頻出パターン抽出部４が、閾値を入力として、オペレーショナルリスク事象テーブル６を参照して、異常頻出パターンリスト（後述する図９）を生成する（ステップ１０３）。
分析サーバ装置１の異常増加パターン抽出部５が、閾値を入力として、オペレーショナルリスク事象テーブル６を参照して、異常増加パターンリスト（後述する図１０）を生成する（ステップ１０４）。
分析サーバ装置１が、クライアント端末２に異常頻出パターンリストと異常増加パターンリストを送信する（ステップ１０５）。
クライアント端末２が、分析サーバ装置１から異常頻出パターンリストと異常増加パターンリストを受信して、表示装置２５に異常頻出パターンリストと異常増加パターンリストを表示する（ステップ１０６）。
【００２０】
ただし、分析サーバ装置１は、最初に異常増加パターン抽出の処理を行い、次に異常頻出パターン抽出の処理を行ってもよい。
【００２１】
また、分析サーバ装置１は、異常頻出パターン抽出の処理だけを行い、クライアント端末２に異常頻出パターンリストだけを送信してもよい。そして、クライアント端末２は、分析サーバ装置１から異常頻出パターンリストを受信すると、表示装置２５に異常頻出パターンリストを表示する。
【００２２】
また、分析サーバ装置１は、異常増加パターン抽出の処理だけを行い、クライアント端末２に異常増加パターンリストだけを送信してもよい。そして、クライアント端末２は、分析サーバ装置１から異常増加パターンリストを受信すると、表示装置２５に異常増加パターンリストを表示する。
【００２３】
図４は、クライアント端末２の表示装置２５に表示される閾値入力画面の一例である。
閾値入力画面には、オペレーショナルリスク事象から頻出又は増加の傾向にある事象発生要因の組合せパターンである、異常パターンを抽出するための条件を入力する。
【００２４】
図４の閾値入力画面の例では、有意水準閾値を直接入力できるテキストボックスを備えている。有意水準閾値では、異常パターンとなるにはパターンのｐ値がいくつ以下であるかを示す数値を入力する。ここで、ｐ値とは、所定のパターンのデータ件数がどの程度の確率で多いかを、統計的検定に基づいて計算した値である。
有意水準閾値として、１項目深掘りの場合の有意水準閾値PVT1と、２項目深掘りの場合の有意水準閾値PVT2を入力する。例えば、PVT1＝0.10、PVT2＝0.01である。
【００２５】
図５は、分析サーバ装置１が実行する異常頻出パターン抽出部４で用いる、二項検定に基づくｐ値の計算の一例である。
ｐ値は、二項分布において、成功数がより大きくなる場合の確率の総和である。
ｐ値の計算関数は、成功数をS、試行回数をC、成功率をPとして、二項分布の上側累積確率密度BIN(S,C,P)とする。
【００２６】
図５の二項検定に基づくｐ値の計算の例では、成功数S＝4、試行回数C＝8より、ｐ値＝BIN(4,8,0.25)＝（S＝4の場合の確率）＋（S＝5の場合の確率）＋・・・＋（S＝8の場合の確率）＝0.1138と計算される。
【００２７】
図６は、分析サーバ装置１が実行する異常増加パターン抽出部５で用いる、フィッシャーの正確確率検定に基づくｐ値の計算の一例である。
ｐ値は、２行２列の分割表において、１行１列目の値がより大きくなる分割表の生起確率の総和である。
ｐ値の計算関数は、分割表の１行１列目をM[1][1]、１行２列目をM[1][2]、２行１列目をM[2][1]、２行２列目をM[2][2]として、フィッシャーの正確確率の上側累積確率密度FIS(M[1][1],M[1][2],M[2][1],M[2][2])とする。
【００２８】
図６のフィッシャーの正確確率検定に基づくｐ値の計算の例では、１行１列目の値M[1][1]＝13、１行目の合計値（13＋4＝17）および１列目の合計値（13＋6＝19）の最小値＝17より、ｐ値＝FIS(13,4,6,14)＝（M[1][1]＝13の分割表の生起確率）＋（M[1][1]＝14の分割表の生起確率）＋・・・＋（M[1][1]＝17の分割表の生起確率）＝0.0058と計算される。
【００２９】
図７は、分析サーバ装置１が実行する異常頻出パターン抽出部４の処理の一例である。
事象発生要因の全項目毎（∀i1∈AI）に、項目に属する要因毎（∀j1∈BI[i1]）について、ステップ２０２以降を実行する（ステップ２０１）。
【００３０】
パターンの１項目目の項目をPA[1]＝A[i1]、パターンの１項目目の事象発生要因をPB[1]＝B[i1][j1]にする（ステップ２０２）。
事象発生要因の全項目からパターンに含まれる項目を除いた項目毎（∀i2∈AI＼｛i1｝）に、項目に属する要因毎（∀j2∈BI[i2]）について、ステップ２０４以降を実行する（ステップ２０３）。
パターンの２項目目の項目をPA[2]＝A[i2]、パターンの２項目目の事象発生要因をPB[2]＝B[i2][j2]にする（ステップ２０４）。
ｐ値PVF1＝BIN(FCI(PB[1]∪PB[2]),FCI(PB[1]),FCI(PB[2])／FCI(φ))を計算する（ステップ２０５）。
PVF1＜PVT1ならば、ステップ２０７からステップ２１３を実行し、PVF1≧PVT1ならば、ステップ２１４からステップ２１９を実行する（ステップ２０６）。
異常頻出パターンリストに、事象発生要因の組合せパターン"PA[n]＝PB[n]"（1≦n≦2）を追加する（ステップ２０７）。
【００３１】
事象発生要因の全項目からパターンに含まれる項目を除いた項目毎（∀i3∈AI＼｛i1,i2｝）に、項目に属する要因毎（∀j3∈BI[i3]）について、ステップ２０９からステップ２１３を実行する（ステップ２０８）。
パターンの３項目目の項目をPA[3]＝A[i3]、パターンの３項目目の事象発生要因をPB[3]＝B[i3][j3]にする（ステップ２０９）。
ｐ値PVF2＝BIN(FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FCI(PB[1]∪PB[2]),FCI(PB[2]∪PB[3])／FCI(PB[2]))を計算する（ステップ２１０）。
ｐ値PVF3＝BIN(FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FCI(PB[1]∪PB[2]),FCI(PB[1]∪PB[3])／FCI(PB[1]))を計算する（ステップ２１１）。
PVF2＜PVT1かつPVF3＜PVT1ならば、ステップ２１３を実行する（ステップ２１２）。
異常頻出パターンリストに、事象発生要因の組合せパターン"PA[n]＝PB[n]"（1≦n≦3）を追加する（ステップ２１３）。
【００３２】
事象発生要因の全項目からパターンに含まれる項目を除いた項目毎（∀i3∈AI＼｛i1,i2｝）に、項目に属する要因毎（∀j3∈BI[i3]）について、ステップ２１５からステップ２１９を実行する（ステップ２１４）。
パターンの３項目目の項目をPA[3]＝A[i3]、パターンの３項目目の事象発生要因をPB[3]＝B[i3][j3]にする（ステップ２１５）。
ｐ値PVF4＝BIN(FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FCI(PB[1]),FCI(PB[2]∪PB[3])／FCI(φ))を計算する（ステップ２１６）。
ｐ値PVF5＝BIN(FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FCI(PB[1]∪PB[2]),FCI(PB[1]∪PB[3])／FCI(PB[1]))を計算する（ステップ２１７）。
PVF4＜PVT2かつPVF5＜PVT1ならば、ステップ２１９を実行する（ステップ２１８）。
異常頻出パターンリストに、事象発生要因の組合せパターン"PA[n]＝PB[n]"（1≦n≦3）を追加する（ステップ２１９）。
【００３３】
異常頻出パターン抽出かつ、パターンの項目数が２の場合では、次の１つの検定をしている。
ステップ２０５とステップ２０６において、パターンの１項目目FCI(PB[1])に対するパターンFCI(PB[1]∪PB[2])の割合が、全データ件数に対するパターンの２項目目の割合FCI(PB[2])／FCI(φ)より、有意に多いかを検定している。
例えば、PA[1]＝"発生店"、PB[1]＝"A店"、PA[2]＝"事故種類"、PB[2]＝"為替事故"とすると、A店が他店と比べて、全事故中の為替事故の割合が有意に多いならば、異常頻出パターンとして抽出される。
【００３４】
異常頻出パターン抽出かつ、パターンの項目数が３かつ、少数項目数でのパターンで異常有の場合では、次の２つの検定をしている。
ステップ２１０とステップ２１２において、パターンの１項目目かつ２項目目FCI(PB[1]∪PB[2])に対するパターンFCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3])の割合が、パターンの２項目目に対するパターンの２項目目かつ３項目目の割合FCI(PB[2]∪PB[3])／FCI(PB[2])より、有意に多いかを検定している。
例えば、PA[3]＝"原因工程"、PB[3]＝"窓口工程"とすると、A店が他店と比べて、為替事故中の窓口工程の割合が有意に多いならば、異常頻出パターンとして抽出される条件の１つを満たす。
【００３５】
ステップ２１１とステップ２１２において、パターンの１項目目かつ２項目目FCI(PB[1]∪PB[2])に対するパターンFCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3])の割合が、パターンの１項目目に対するパターンの１項目目かつ３項目目の割合FCI(PB[1]∪PB[3])／FCI(PB[1])より、有意に多いかを検定している。
例えば、A店の為替事故中の窓口工程の割合が、A店中の窓口工程の割合より有意に多いならば、異常頻出パターンとして抽出される条件の１つを満たす。
【００３６】
異常頻出パターン抽出かつ、パターンの項目数が３かつ、少数項目数でのパターンで異常無の場合では、次の２つの検定をしている。
ステップ２１６とステップ２１８において、パターンの１項目目FCI(PB[1])に対するパターンFCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3])の割合が、全データ件数に対するパターンの２項目目かつ３項目目の割合FCI(PB[2]∪PB[3])／FCI(φ)より、有意に多いかを検定している。
例えば、A店が他店と比べて、全事故中の為替事故かつ窓口工程の割合が有意に多いならば、異常頻出パターンとして抽出される条件の１つを満たす。
【００３７】
ステップ２１７とステップ２１８において、パターンの１項目目かつ２項目目FCI(PB[1]∪PB[2])に対するパターンFCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3])の割合が、パターンの１項目目に対するパターンの１項目目かつ３項目目の割合FCI(PB[1]∪PB[3])／FCI(PB[1])より、有意に多いかを検定している。
例えば、A店の為替事故中の窓口工程の割合が、A店中の窓口工程の割合より有意に多いならば、異常頻出パターンとして抽出される条件の１つを満たす。
【００３８】
図８は、分析サーバ装置１が実行する異常増加パターン抽出部５の処理の一例である。
事象発生要因の全項目毎（∀i1∈AI）に、項目に属する要因毎（∀j1∈BI[i1]）について、ステップ３０２以降を実行する（ステップ３０１）。
【００３９】
パターンの１項目目の項目をPA[1]＝A[i1]、パターンの１項目目の事象発生要因をPB[1]＝B[i1][j1]にする（ステップ３０２）。
事象発生要因の全項目からパターンに含まれる項目を除いた項目毎（∀i2∈AI＼｛i1｝）に、項目に属する要因毎（∀j2∈BI[i2]）について、ステップ３０４以降を実行する（ステップ３０３）。
パターンの２項目目の項目をPA[2]＝A[i2]、パターンの２項目目の事象発生要因をPB[2]＝B[i2][j2]にする（ステップ３０４）。
ｐ値PVI1＝FIS(FCI(PB[1]∪PB[2]),FCI(PB[2])−FCI(PB[1]∪PB[2]),FPI(PB[1]∪PB[2]),FPI(PB[2])−FPI(PB[1]∪PB[2]))を計算する（ステップ３０５）。
PVI1＜PVT1ならば、ステップ３０７からステップ３１４を実行して、PVI1≧PVT1ならば、ステップ３１５からステップ３２１を実行する（ステップ３０６）。
異常増加パターンリストに、事象発生要因の組合せパターン"PA[n]＝PB[n]"（1≦n≦2）を追加する（ステップ３０７）。
【００４０】
事象発生要因の全項目からパターンに含まれる項目を除いた項目毎（∀i3∈AI＼｛i1,i2｝）に、項目に属する要因毎（∀j3∈BI[i3]）について、ステップ３０９からステップ３１４を実行する（ステップ３０８）。
パターンの３項目目の項目をPA[3]＝A[i3]、パターンの３項目目の事象発生要因をPB[3]＝B[i3][j3]にする（ステップ３０９）。
ｐ値PVI2＝FIS(FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FCI(PB[2]∪PB[3])−FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FPI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FPI(PB[2]∪PB[3])−FPI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]))を計算する（ステップ３１０）。
ｐ値PVI3＝FIS(FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FCI(PB[1]∪PB[2]),FPI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FPI(PB[1]∪PB[2]))を計算する（ステップ３１１）。
ｐ値PVI4＝FIS(FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FCI(PB[1]∪PB[3]),FPI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FPI(PB[1]∪PB[3]))を計算する（ステップ３１２）。
PVI2＜PVT1かつPVI3＜0.5かつPVI4＜0.5ならば、ステップ３１４を実行する（ステップ３１３）。
異常増加パターンリストに、事象発生要因の組合せパターン"PA[n]＝PB[n]"（1≦n≦3）を追加する（ステップ３１４）。
【００４１】
事象発生要因の全項目からパターンに含まれる項目を除いた項目毎（∀i3∈AI＼｛i1,i2｝）に、項目に属する要因毎（∀j3∈BI[i3]）について、ステップ３１６からステップ３２１を実行する（ステップ３１５）。
パターンの３項目目の項目をPA[3]＝A[i3]、パターンの３項目目の事象発生要因をPB[3]＝B[i3][j3]にする（ステップ３１６）。
ｐ値PVI5＝FIS(FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FCI(PB[2]∪PB[3])−FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FPI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FPI(PB[2]∪PB[3])−FPI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]))を計算する（ステップ３１７）。
ｐ値PVI6＝FIS(FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FCI(PB[1]),FPI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FPI(PB[1]))を計算する（ステップ３１８）。
ｐ値PVI7＝FIS(FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FCI(PB[1]∪PB[3]),FPI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3]),FPI(PB[1]∪PB[3]))を計算する（ステップ３１９）。
PVI5＜PVT2かつPVI6＜0.5かつPVI7＜0.5ならば、ステップ３２１を実行する（ステップ３２０）。
異常増加パターンリストに、事象発生要因の組合せパターン"PA[n]＝PB[n]"（1≦n≦3）を追加する（ステップ３２１）。
【００４２】
異常増加パターン抽出かつ、パターンの項目数が２の場合では、次の１つの検定をしている。
ステップ３０５とステップ３０６において、パターン以外の２項目目FCI(PB[2])−FCI(PB[1]∪PB[2])に対するパターンFCI(PB[1]∪PB[2])の割合が、現期間が前期間より、有意に多いかを検定している。
例えば、PA[1]＝"発生店"、PB[1]＝"A店"、PA[2]＝"事故種類"、PB[2]＝"為替事故"とすると、A店が他店と比べて、為替事故が有意に増えているならば、異常増加パターンとして抽出される。
【００４３】
異常増加パターン抽出かつ、パターンの項目数が３かつ、少数項目数でのパターンで異常有の場合では、次の３つの検定をしている。
ステップ３１０とステップ３１３において、パターン以外の２項目目かつ３項目目FCI(PB[2]∪PB[3])−FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3])に対するパターンFCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3])の割合が、現期間が前期間より、有意に多いかを検定している。
例えば、PA[3]＝"原因工程"、PB[3]＝"窓口工程"とすると、A店が他店と比べて、為替事故かつ窓口工程が有意に増えているならば、異常増加パターンとして抽出される条件の１つを満たす。
【００４４】
ステップ３１１とステップ３１３において、パターンの１項目目かつ２項目目FCI(PB[1]∪PB[2])に対するパターンFCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3])の割合が、現期間が前期間より、有意に多いかを検定している。
例えば、A店の為替事故の窓口工程が、A店の為替事故より有意に増えているならば、異常増加パターンとして抽出される条件の１つを満たす。
【００４５】
ステップ３１２とステップ３１３において、パターンの１項目目かつ３項目目FCI(PB[1]∪PB[3])に対するパターンFCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3])の割合が、現期間が前期間より、有意に多いかを検定している。
例えば、A店の為替事故の窓口工程が、A店の窓口工程より有意に増えているならば、異常増加パターンとして抽出される条件の１つを満たす。
【００４６】
異常増加パターン抽出かつ、パターンの項目数が３かつ、少数項目数でのパターンで異常無の場合では、次の３つの検定をしている。
ステップ３１７とステップ３２０において、パターン以外の２項目目かつ３項目目FCI(PB[2]∪PB[3])−FCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3])に対するパターンFCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3])の割合が、現期間が前期間より、有意に多いかを検定している。
例えば、A店が他店と比べて、為替事故かつ窓口工程が有意に増えているならば、異常増加パターンとして抽出される条件の１つを満たす。
【００４７】
ステップ３１８とステップ３２０において、パターンの１項目目FCI(PB[1])に対するパターンFCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3])の割合が、現期間が前期間より、有意に多いかを検定している。
例えば、A店の為替事故の窓口工程が、A店の全事故より有意に増えているならば、異常増加パターンとして抽出される条件の１つを満たす。
【００４８】
ステップ３１９とステップ３２０において、パターンの１項目目かつ３項目目FCI(PB[1]∪PB[3])に対するパターンFCI(PB[1]∪PB[2]∪PB[3])の割合が、現期間が前期間より、有意に多いかを検定している。
例えば、A店の為替事故の窓口工程が、A店の窓口工程より有意に増えているならば、異常増加パターンとして抽出される条件の１つを満たす。
【００４９】
図９は、クライアント端末２の表示装置２５に表示される異常頻出パターンリストの一例である。
【００５０】
図１０は、クライアント端末２の表示装置２５に表示される異常増加パターンリストの一例である。
異常パターンリストの各行は各異常パターンであり、異常パターンリストの各列は異常パターンの各項目目の事象発生要因である。
【００５１】
さらに、異常パターンリストの列として、パターンの現期間のリスク事象件数や、パターンの前期間から現期間にかけてのリスク事象件数の増減を追加してもよい。
【符号の説明】
【００５２】
１  分析サーバ装置
１１  中央演算処理装置
１２  主記憶装置
１３  補助記憶装置
１４  ネットワーク通信装置
１５  分析プログラム
１６  データベース
２  クライアント端末
２１  中央演算処理装置
２２  主記憶装置
２３  補助記憶装置
２４  ネットワーク通信装置
２５  表示装置
２６  入力装置
３  ネットワーク
４  異常頻出パターン抽出部
５  異常増加パターン抽出部
６  オペレーショナルリスク事象テーブル
【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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