(57)【要約】【課題】入力パラメータをどのように変更すればシミュレーション結果が改善又は悪化するのかを、視覚的に把握できるようにする技術を提供する。【解決手段】複数の入力パラメータからなる入力パラメータセットと、入力パラメータセットに対応するシミュレーション結果とからなる入力パラメータセット結果データと、複数のシミュレーションパラメータからなるシミュレーションパラメータセットと、シミュレーションパラメータセットに対応するシミュレーション結果とからなるシミュレーションパラメータセット結果データとをリスト表示するとともに、入力パラメータと値が異なるシミュレーションパラメータを、入力パラメータと異なる態様で表示する表示部を有することを特徴とする。【選択図】図１８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の入力パラメータからなる入力パラメータセットと、前記入力パラメータセットに対応するシミュレーション結果とからなる入力パラメータセット結果データと、
複数のシミュレーションパラメータからなるシミュレーションパラメータセットと、前記シミュレーションパラメータセットに対応するシミュレーション結果とからなるシミュレーションパラメータセット結果データとをリスト表示するとともに、前記入力パラメータと値が異なる前記シミュレーションパラメータを、前記入力パラメータと異なる態様で表示する表示部を有することを特徴とする意思決定支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の意思決定支援装置において、
前記表示部は、シミュレーションパラメータの入力を受け付けるシミュレーションパラメータ入力画面を表示し、
前記シミュレーションパラメータセットを、入力を受け付けた前記シミュレーションパラメータを組み合わせることで生成することを特徴とする意思決定支援装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の意思決定支援装置において、
前記表示部は、前記入力パラメータと値が等しい前記シミュレーションパラメータを、前記入力パラメータと同じ態様で表示することを特徴とする意思決定支援装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の意思決定支援装置において、
前記シミュレーション結果は企業の倒産確率であり、前記表示部は、前記倒産確率が低い前記入力パラメータセット結果データおよび前記シミュレーションパラメータセット結果データほどリストの上位又は下位に表示することを特徴とする意思決定支援装置。
【請求項５】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の意思決定支援装置において、
前記シミュレーション結果は案件の受注確度であり、前記表示部は、前記受注確度が低い前記入力パラメータセットおよび前記シミュレーションパラメータセットほどリストの上位又は下位に表示することを特徴とする意思決定支援装置。
【請求項６】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の意思決定支援装置において、
前記シミュレーション結果は製品の不良品率であり、前記表示部は、前記不良品率が低い前記入力パラメータセットおよび前記シミュレーションパラメータセットほどリストの上位又は下位に表示することを特徴とする意思決定支援装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の意思決定支援装置において、
前記表示部は、前記入力パラメータと値が異なる前記シミュレーションパラメータの値を表示する表示領域を、前記入力パラメータの値を表示する表示領域と異なる色彩で表示することを特徴とする意思決定支援装置。
【請求項８】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の意思決定支援装置において、
前記表示部は、前記入力パラメータと値が異なる前記シミュレーションパラメータの値を表示する表示領域を、網掛けして表示することを特徴とする意思決定支援装置。
【請求項９】
表示部により、複数の入力パラメータからなる入力パラメータセットと、前記入力パラメータセットに対応するシミュレーション結果とからなる入力パラメータセット結果データと、複数のシミュレーションパラメータからなるシミュレーションパラメータセットと、前記シミュレーションパラメータセットに対応するシミュレーション結果とからなるシミュレーションパラメータセット結果データとをリスト表示するとともに、
前記入力パラメータと値が異なる前記シミュレーションパラメータを、前記入力パラメータと異なる態様で表示する表示ステップを有することを特徴とする意思決定支援方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の意思決定支援方法において、
前記表示部により、前記シミュレーションパラメータの入力を受け付けるシミュレーションパラメータ入力ステップと、
シミュレーションパラメータセット生成部により、前記シミュレーションパラメータセットを、入力を受け付けた前記シミュレーションパラメータを組み合わせることで生成するシミュレーションパラメータセット生成ステップと、を有することを特徴とする意思決定支援方法。
【請求項１１】
意思決定支援装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
表示部により、複数の入力パラメータからなる入力パラメータセットと、前記入力パラメータセットに対応するシミュレーション結果とからなる入力パラメータセット結果データと、複数のシミュレーションパラメータからなるシミュレーションパラメータセットと、前記シミュレーションパラメータセットに対応するシミュレーション結果とからなるシミュレーションパラメータセット結果データとをリスト表示するとともに、
前記入力パラメータと値が異なる前記シミュレーションパラメータを、前記入力パラメータと異なる態様で表示する表示ステップを実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムにおいて、
前記表示部により、前記シミュレーションパラメータの入力を受け付けるシミュレーションパラメータ入力ステップと、
シミュレーションパラメータセット生成部により、前記シミュレーションパラメータセットを、入力を受け付けた前記シミュレーションパラメータを組み合わせることで生成するシミュレーションパラメータセット生成ステップと、を実行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、意思決定支援装置および方法ならびにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、例えば、特開２００５−３２２０９４号公報（特許文献１）がある。この公報には、「引き合い案件に対する受注前サービスの履歴を管理し、受注前サービス実施時点からの経過時間に基づいてその引き合い案件の受注確度を算出し、これを画面に表示する。」と記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３２２０９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献1では、複数の案件がある場合に、どの案件を優先して営業活動をするべきかを知ることできる。しかし、特許文献１のような手法では、現状に対してどのように営業活動を変更すれば受注確度を上げることができるか知ることができなかった。
【０００５】
本発明の目的は、入力パラメータをどのように変更すればシミュレーション結果が改善又は悪化するのかを、視覚的に把握できるようにする技術を提供することである。
【０００６】
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。
【０００８】
本発明は、複数の入力パラメータからなる入力パラメータセットと、入力パラメータセットに対応するシミュレーション結果とからなる入力パラメータセット結果データと、複数のシミュレーションパラメータからなるシミュレーションパラメータセットと、シミュレーションパラメータセットに対応するシミュレーション結果とからなるシミュレーションパラメータセット結果データとをリスト表示するとともに、入力パラメータと値が異なるシミュレーションパラメータを、入力パラメータと異なる態様で表示することで、前述の課題を解決する。
【０００９】
また、本発明は、入力パラメータをどのように変更すればシミュレーション結果が改善又は悪化するのかを、視覚的に把握できるようにするための装置による方法や、前記入力パラメータをどのように変更すればシミュレーション結果が改善又は悪化するのかを、視覚的に把握できるようにするための装置としてコンピュータを機能させるプログラムにも適用する事ができる。
【発明の効果】
【００１０】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
【００１１】
本発明によれば、複数の入力パラメータをどのように変更すればシミュレーション結果が改善又は悪化するのかを、視覚的に把握できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施の形態における、意思決定支援装置の構成例の概要を示す図である。
【図２】図１の意思決定支援装置において、全体処理の処理フローの一例を示す図である。
【図３】図１の意思決定支援装置において、シミュレーションモデル生成処理の処理フローの一例を示す図である。
【図４】図１の意思決定支援装置において、学習データベースが記憶するテーブルの構成例を示す図である。
【図５】図１の意思決定支援装置において、シミュレーションモデルデータベースが記憶するテーブルの構成例を示す図である。
【図６】図１の意思決定支援装置において、入力パラメータセットに基づくシミュレーション処理の処理フローの一例を示す図である。
【図７】図１の意思決定支援装置において、入力パラメータセット結果データベースが記憶するテーブルの構成例を示す図である。
【図８】図１の意思決定支援装置において、パラメータ入力処理の処理フローの一例を示す図である。
【図９】図１の意思決定支援装置において、シミュレーションモデル選択画面の例を示す図である。
【図１０】図１の意思決定支援装置において、シミュレーション変数選択画面の例を示す図である。
【図１１】図１の意思決定支援装置において、パラメータセット入力画面の例を示す図である。
【図１２】図１の意思決定支援装置において、入力パラメータセット検索画面の例を示す図である。
【図１３】図１の意思決定支援装置において、シミュレーションパラメータ入力画面の例を示す図である。
【図１４】図１の意思決定支援装置において、シミュレーションパラメータセットデータベースが記憶するテーブルの構成例を示す図である。
【図１５】図１の意思決定支援装置において、シミュレーションパラメータセットに基づくシミュレーション処理の処理フローの一例を示す図である。
【図１６】図１の意思決定支援装置において、シミュレーションパラメータセット結果データベースが記憶するテーブルの構成例を示す図である。
【図１７】図１の意思決定支援装置において、シミュレーション結果の表示処理の処理フローの一例を示す図である。
【図１８】図１の意思決定支援装置において、意思決定支援画面の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１４】
[実施の形態１]
＜システム構成（１）：全体構成＞
図１は、本実施の形態の意思決定支援装置の構成例の概要を示す図である。図１において、意思決定支援装置１０１は例えば、シミュレーションパラメータセット生成部２０１、学習データ取得部３０１、シミュレーションモデル生成部３０２、推定部３０３、表示部４００、意思決定支援画面生成部４０１、シミュレーションパラメータセットデータベース５０１、シミュレーションパラメータセット結果データベース５０２、シミュレーションモデルデータベース５０３、学習データベース５０４、入力パラメータセット結果データベース５０５を備える。
【００１５】
意思決定支援装置１０１は、所定のハードウェアおよびソフトウェアにより実装される。例えば、意思決定支援装置１０１は、プロセッサやメモリなどを有し、プロセッサによるメモリ上のプログラムの実行により、シミュレーションパラメータセット生成部２０１、学習データ取得部３０１、シミュレーションモデル生成部３０２、推定部３０３、表示部４００、意思決定支援画面生成部４０１を実現し、意思決定支援装置としてコンピュータを機能させる。
【００１６】
表示部４００は、シミュレーションモデル選択画面（後述、図９）、シミュレーション変数選択画面（後述、図１０）、パラメータセット入力画面（後述、図１１）、入力パラメータセット検索画面（後述、図１２）、シミュレーションパラメータ入力画面（後述、図１３）、意思決定支援画面（後述、図１８）を表示する。
【００１７】
さらに、表示部４００は、パラメータセット入力画面から、各変数４０３へのパラメータの入力を受け付ける。そして、表示部４００は、入力を受け付けた複数の入力パラメータからなる入力パラメータセットをシミュレーションモデルＩＤ５０６とともに、推定部３０３へ送信する。
【００１８】
さらに、表示部４００は、シミュレーション変数選択画面から対応する変数４０３のシミュレーションパラメータを生成するか否かの選択を受け付ける。
【００１９】
さらに、表示部４００は、シミュレーションパラメータ入力画面から、シミュレーションパラメータの入力を受け付ける。そして、表示部４００は、入力を受け付けたシミュレーションパラメータをシミュレーションモデルＩＤ５０６とともに、シミュレーションパラメータセット生成部２０１へ送信する。
【００２０】
シミュレーションパラメータセット生成部２０１は、表示部４００から受信したシミュレーションパラメータを組み合わせることで、シミュレーションパラメータセットを生成する。シミュレーションパラメータセット生成部２０１は、生成した複数のシミュレーションパラメータセットをシミュレーションモデルＩＤ５０６とともに、推定部３０３へ送信する。また、シミュレーションパラメータセット生成部２０１は、生成した複数のシミュレーションパラメータセットと、シミュレーションモデルＩＤ５０６とを対応付けてシミュレーションパラメータセットデータベース５０１へ記憶する。
【００２１】
学習データ取得部３０１は、業務装置６００が備える業務データベース６０１から複数の変数４０３に入力されたパラメータと、入力されたパラメータに対応する結果とからなる学習データを取得する。また、学習データ取得部３０１は、取得した学習データを学習データベース５０４に記憶する。
【００２２】
シミュレーションモデル生成部３０２は、学習データベース５０４から取得する変数４０３を組み合わせることで、シミュレーションモデル９０５を生成する。なお、シミュレーションモデル９０５を構成する各変数は、例えばステップワイズ法や変数増加法によって選択される。また、シミュレーションモデル生成部３０２は、生成したシミュレーションモデル９０５をシミュレーションモデルデータベース５０３に記憶する。
【００２３】
推定部３０３は、学習データベース５０４から取得した学習データと、表示部４００から受信した入力パラメータセットとに基づいて倒産確率を算出する。また、推定部３０３は、入力パラメータセットに倒産確率を付加した入力パラメータセット結果データを意思決定支援画面生成部４０１へ送信する。また、推定部３０３は、入力パラメータセット結果データと、表示部４００から受信したシミュレーションモデルＩＤ５０６とを対応付けて入力パラメータセット結果データベース５０５に記憶する。
【００２４】
さらに、推定部３０３は、学習データベース５０４から取得した学習データと、シミュレーションパラメータセット生成部２０１から受信したシミュレーションパラメータセットとに基づいて倒産確率を算出する。また、推定部３０３は、シミュレーションパラメータセットに倒産確率を付加したシミュレーションパラメータセット結果データを意思決定支援画面生成部４０１へ送信する。また、推定部３０３は、シミュレーションパラメータセット結果データと、シミュレーションパラメータセット生成部２０１から受信したシミュレーションモデルＩＤ５０６とを対応付けてシミュレーションパラメータセット結果データベース５０２に記憶する。なお、上記倒産確率は、重回帰モデル、二項ロジットモデルのいずれを用いて算出しても良い。
【００２５】
意思決定支援画面生成部４０１は、受信した入力パラメータセット結果データと、シミュレーションパラメータセット結果データを倒産確率の低い順にソートする。また、意思決定支援画面生成部４０１は、入力パラメータと値が異なるシミュレーションパラメータを抽出する。そして、意思決定支援画面生成部４０１は抽出したシミュレーションパラメータを、入力パラメータと異なる態様で表示部４００に表示するための意思決定支援画面表示情報を生成する。意思決定支援画面生成部４０１は、生成した意思決定支援画面表示情報を表示部４００へ送信する。
【００２６】
＜テーブル構成（１）：学習データベース＞
図４は、学習データベース５０４が記憶するテーブルの構成例を示す。
【００２７】
図４のテーブルは、学習データＩＤ、変数４０３、結果などのデータ項目を含む。学習データＩＤは、テーブルを構成する各学習データを識別するための番号を示す。「資本金」，「自己資本比率」，「従業員数」，「業種」，「設立年月」，「売上高」，「上場」は変数４０３の具体的な名称である変数名を示す。各変数４０３のデータ項目には、対応するパラメータが入力されている。結果は、企業が倒産したか否かを示す。
【００２８】
＜テーブル構成（２）：シミュレーションモデルデータベース＞
図５は、シミュレーションモデルデータベース５０３が記憶するテーブルの構成例を示す。図５のテーブルは、シミュレーションモデルＩＤ５０６、変数名、シミュレーションパラメータ生成有無情報５０９などのデータ項目を含む。シミュレーションモデルＩＤ５０６は、シミュレーションモデル９０５を識別するための番号を示す。
【００２９】
変数名は、変数４０３の変数名を示す。シミュレーションパラメータ生成有無情報５０９は、対応する変数４０３について、シミュレーションパラメータを生成するか否かを示す。具体的には「有」が入力されている変数はシミュレーションパラメータが生成される。一方、「無」が入力されている変数はシミュレーションパラメータが生成されない。シミュレーションパラメータを生成するか否かを示す情報は、シミュレーション変数選択画面（後述、図１０）にて、選択される。なお、ユーザが設定していない場合、「無」を初期設定することもできる。
【００３０】
＜テーブル構成（３）：入力パラメータセット結果データベース＞
図７は、入力パラメータセット結果データベース５０５が記憶するテーブルの構成例を示す。図７のテーブルは、シミュレーションモデルＩＤ５０６、変数４０３、倒産確率などのデータ項目を含む。
【００３１】
シミュレーションモデルＩＤ５０６は、シミュレーションの処理を識別するための番号を示す。各変数４０３のデータ項目には、対応する入力パラメータが入力されている。倒産確率のデータ項目には、シミュレーションの結果である企業が倒産する確率が入力されている。
【００３２】
＜テーブル構成（４）：シミュレーションパラメータセットデータベース＞
図１４は、シミュレーションパラメータセットデータベース５０１が記憶するテーブルの構成例を示す。図１４のテーブルは、シミュレーションモデルＩＤ５０６、変数４０３などのデータ項目を含む。
【００３３】
＜テーブル構成（５）：シミュレーションパラメータセット結果データベース＞
図１６は、シミュレーションパラメータセット結果データベース５０２が記憶するテーブルの構成例を示す。図１６のテーブルは、シミュレーションモデルＩＤ５０６、変数４０３、倒産確率などのデータ項目を含む。
【００３４】
各変数４０３のデータ項目には、対応するシミュレーションパラメータが入力されている。
【００３５】
＜応答画面例（１）：シミュレーションモデル選択画面＞
図９〜図１３は、表示部４００が表示する応答画面の例を示す図である。
【００３６】
図９は、シミュレーションモデル選択画面の例を示す。表示部４００は、シミュレーションモデル選択画面を表示する。シミュレーションモデル選択画面には、リストボックス９００が表示される。表示部４００は、リストボックス９００の右端のボタンの操作を受け付けると、シミュレーションモデルデータベース５０３から取得した情報に基づいてシミュレーションモデル９０５の一覧を表示する。シミュレーションモデル９０５を選択後、「次へ」ボタン９０２の操作を受け付けると、表示部４００は、図１０のシミュレーション変数選択画面を表示する。
【００３７】
＜応答画面例（２）：シミュレーション変数選択画面＞
図１０は、シミュレーション変数選択画面の例を示す。表示部４００は、シミュレーション変数選択画面を表示する。シミュレーション変数選択画面には、各変数４０３の変更可否を選択するためのリストボックス１０００が表示される。表示部４００は、リストボックス１０００の右端のボタンの操作を受け付けると、「有」「無」などの選択肢を上下に並べて表示する。そして、「有」「無」の選択肢の選択を受け付けることで、対応する変数４０３のシミュレーションパラメータを生成するか否かの選択を受け付ける。すべてのリストボックス１０００への選択が完了後、「次へ」ボタン１００３の操作を受け付けると、表示部４００は、図１１のパラメータセット入力画面を表示する。
【００３８】
＜応答画面例（３）：パラメータセット入力画面＞
図１１は、パラメータセット入力画面の例を示す。表示部４００は、パラメータセット入力画面を表示する。パラメータセット入力画面には、パラメータの入力を受け付けるテキストボックス１１０１が表示される。
【００３９】
表示部４００は、「検索」ボタン１１０２への操作を受け付けると、図１２の入力パラメータセット検索画面を表示する。
【００４０】
すべてのテキストボックス１１０１へのパラメータの入力後、「次へ」ボタン１１０３への操作を受け付けると、表示部４００は、図１３のシミュレーションパラメータ入力画面を表示する。
【００４１】
＜応答画面例（４）：入力パラメータセット検索画面＞
図１２は、入力パラメータセット検索画面の例を示す。表示部４００は、入力パラメータセット検索画面を表示する。入力パラメータセット検索画面には、検索条件の入力を受け付けるためのテキストボックス１２０１が表示される。テキストボックス１２０１から検索条件の入力後、「検索」ボタン１２０２の操作を受け付けると、表示部４００は、検索条件に一致する入力パラメータセットの候補を入力パラメータセット結果データベース５０５から抽出する。そして、表示部４００は、抽出した入力パラメータセットの候補を一覧表示するパラメータセットリスト１２０３を表示する。パラメータセットリスト１２０３から、パラメータセットを選択後、「決定」ボタン１２０４の操作を受け付けると、図１１のテキストボックス１１０１に選択した入力パラメータセットの候補が入力される。
【００４２】
＜応答画面例（５）：シミュレーションパラメータ入力画面＞
図１３は、シミュレーションパラメータ入力画面の例を示す。表示部４００は、シミュレーションパラメータの入力を受け付けるシミュレーションパラメータ入力画面を表示する。シミュレーションパラメータには、シミュレーションパラメータの入力を受け付けるテキストボックス１３０１が表示される。テキストボックス１３０１には、一つ又は複数のパラメータの入力や、パラメータの範囲を入力できる。
【００４３】
具体的には、「１００Ｍ」のように一つのシミュレーションパラメータの入力を受け付ける。また、「２５％，３０％」のように複数のシミュレーションパラメータの入力を受け付ける。さらに、「１８００−２０００：２００刻み」のようにシミュレーションパラメータの範囲と刻み幅とを入力を受け付ける。この場合、「１８００，２０００，２２００」の３つのシミュレーションパラメータの入力を受け付ける。
【００４４】
全てのテキストボックス１３０１へのシミュレーションパラメータを入力後、「決定」ボタン１３０２の操作を受け付けると、シミュレーションパラメータ入力画面の表示を終了する。
【００４５】
＜応答画面例（６）：意思決定支援画面＞
図１８は、意思決定支援画面の例を示す。図１８にて、表示部４００は、入力パラメータセット結果データとシミュレーションパラメータセット結果データとをリスト表示する。さらに、表示部４００は、企業の倒産確率が低い入力パラメータセット結果データおよびシミュレーションパラメータセット結果データほど、リストの上位に表示する。さらに、表示部４００は、入力パラメータと値が異なるシミュレーションパラメータの値を表示する表示領域を網掛けして表示し、入力パラメータと値が等しいシミュレーションパラメータの値を表示する表示領域を入力パラメータの値を表示する表示領域と同じ態様で表示する。さらに、表示部４００は、入力パラメータと値が異なるシミュレーションパラメータの数を表示する。
【００４６】
ここで、図１８の表示例ではランク「６」が入力パラメータセット結果データに対応している。そして、この入力パラメータセット結果データの倒産確率より上位に表示するシミュレーションパラメータセット結果データはいずれも現状より倒産確率が低くなると算出されたものである。よって、ランク「６」の入力パラメータセット結果データと、上位に表示されたシミュレーションパラメータセット結果データを対比することで、どのパラメータをどのように変更すれば、倒産確率が低くなるかを視覚的に把握できる。
【００４７】
一方、入力パラメータセット結果データの倒産確率より下位に表示されたシミュレーション結果データは現状より倒産確率が高くなると算出されたものである。よって、ランク「６」の入力パラメータセット結果データと、下位に表示されたシミュレーションパラメータセット結果データを対比することで、どのパラメータをどのように変更すれば、倒産確率が高くなるかを視覚的に把握できる。
【００４８】
＜処理（１）：全体処理＞
図２は、本装置における全体処理の処理フローを示す。
【００４９】
まず、Ｓ２０１にて、シミュレーションモデル生成部３０２は、新しくシミュレーションモデル９０５を生成するか否かの判定をする。新しくシミュレーションモデル９０５を生成する場合（Ｓ２０１−ＹＥＳ）、Ｓ２０２へ進む。一方、新しいシミュレーションモデル９０５を生成しない場合（Ｓ２０１−ＮＯ）、Ｓ２０３へ進む。
【００５０】
Ｓ２０２では、シミュレーションモデル生成処理（後述、図３）を行い、当該処理が終了後、Ｓ２０３へ進む。
【００５１】
Ｓ２０３では、パラメータ入力処理（後述、図８）を行い、当該処理が終了後、Ｓ２０４へ進む。
【００５２】
次に、Ｓ２０４にて、上記パラメータ入力処理にて入力パラメータセットに基づくシミュレーション処理（後述、図６）を行い、当該処理が終了後、Ｓ２０５へ進む。
【００５３】
次に、Ｓ２０５にて、シミュレーションパラメータセットに基づくシミュレーション処理（後述、図１５）を行い、当該処理が終了後、Ｓ２０６へ進む。
【００５４】
最後に、Ｓ２０６にて、表示部４００は上記シミュレーション処理にて算出したシミュレーション結果を表示する表示処理（後述、図１７）をする。
【００５５】
＜処理（２）：シミュレーションモデル生成処理＞
図３は、本装置におけるシミュレーションモデル生成処理の処理フローを示す。
【００５６】
まず、Ｓ３０１にて、学習データ取得部３０１は、業務装置６００が備える業務データベース６０１から学習データを取得する。そして、学習データ取得部３０１は、取得した学習データを学習データベース５０４に記憶する。
【００５７】
次に、Ｓ３０２にて、シミュレーションモデル生成部３０２は、学習データベース５０４から取得する変数４０３を組み合わせることで、シミュレーションモデル９０５を生成する。なお、シミュレーションモデル９０５を構成する各変数は、例えばステップワイズ法や変数増加法によって選択される。
【００５８】
最後に、Ｓ３０３にて、シミュレーションモデル生成部３０２は、生成したシミュレーションモデル９０５をシミュレーションモデルデータベース５０３に記憶する。
【００５９】
＜処理（３）：パラメータ入力処理＞
図８は、本装置におけるパラメータ入力処理の処理フローを示す。
【００６０】
まず、Ｓ８０１にて、表示部４００は、シミュレーションモデルデータベース５０３からシミュレーションモデルＩＤ５０６と、各変数４０３とを取得する。そして、取得したシミュレーションモデルＩＤ５０６と、各変数４０３とに基づいてシミュレーションモデル９０５を、シミュレーションモデル選択画面（図９）に表示する。そして、ユーザがシミュレーションモデルを選択後、「次へ」ボタン９０２を操作すると、Ｓ８０２へ進む。
【００６１】
次に、Ｓ８０２にて、表示部４００は、シミュレーション変数選択画面（図１０）を表示する。ユーザは、シミュレーション変数選択画面から、シミュレーションパラメータを生成する変数４０３を選択する。ユーザがすべての変数４０３について、シミュレーションパラメータの生成の有無を選択後、「次へ」ボタン１００３を操作すると、表示部４００は、各変数４０３とシミュレーションパラメータ生成有無情報５０９とを対応付けて、シミュレーションパラメータ生成有無情報５０９をシミュレーションモデルデータベース５０３に記憶する。
【００６２】
次に、Ｓ８０３にて、表示部は、入力パラメータセット入力画面（図１１）を表示する。ユーザがすべてのテキストボックス１１０１へ入力パラメータを入力後、「次へ」ボタン１１０３を操作すると、表示部４００は、複数の入力パラメータからなる入力パラメータセットと、シミュレーションモデルＩＤ５０６とを対応付けて推定部３０３へ送信する。
【００６３】
図１１を例に具体的に説明すると、入力パラメータとして、変数４０３「資本金」に「９５Ｍ」が、変数４０３「自己資本比率」に「２５％」が、変数４０３「従業員数」に「２０００」が、変数４０３「業種」に「製造」が、変数４０３「上場」に「有」が、入力されている。よって、「９５Ｍ，２５％，２０００，製造，有」という入力パラメータセットが推定部３０３に送信される。
【００６４】
次に、Ｓ８０４にて、表示部は、シミュレーションパラメータ入力画面（図１３）を表示する。ユーザがすべてのテキストボックス１３０１へシミュレーションパラメータを入力後、「決定」ボタン１３０２を操作すると、表示部４００は、シミュレーションモデルＩＤ５０６と入力されたシミュレーションパラメータとを対応付けてシミュレーションパラメータセット生成部２０１へ送信する。
【００６５】
次に、Ｓ８０５では、シミュレーションパラメータセット生成部２０１は、受信した各シミュレーションパラメータを組み合わせることで、シミュレーションパラメータセットを生成する。
【００６６】
図１３を例に具体的にシミュレーションパラメータセットの生成例を説明する。図１３には、シミュレーションパラメータとして、変数「資本金」に「１００Ｍ」が、変数「自己資本比率」に「２５％，３０％」が、変数「従業員数」に「１８００，２０００，２２００」が入力されている。この場合、これらのシミュレーションパラメータを組み合わせた６つのシミュレーションパラメータセット「１００Ｍ，２５％，１８００，製造，有」「１００Ｍ，２５％，２０００，製造，有」「１００Ｍ，２５％，２２００，製造，有」「１００Ｍ，３０％，１８００，製造，有」「１００Ｍ，３０％，２０００，製造，有」「１００Ｍ，３０％，２２００，製造，有」が生成される。
【００６７】
その後、シミュレーションパラメータセット生成部２０１は、生成したシミュレーションパラメータセットと、対応するシミュレーションモデルＩＤ５０６を推定部３０３へ送信する。さらに、シミュレーションパラメータセット生成部２０１は、シミュレーションモデルＩＤ５０６と、シミュレーションパラメータセットとを対応付けてシミュレーションパラメータセットデータベース５０１へ記憶する。
【００６８】
＜処理（４）：シミュレーション処理（入力パラメータセット）＞
図６は、入力パラメータセットに基づくシミュレーション処理の処理フローを示す。まず、Ｓ６０１にて、推定部３０３は、倒産確率の算出に必要な学習データを学習データベース５０４から取得する。
【００６９】
次に、Ｓ６０２にて、推定部３０３は、学習データベース５０４から取得した学習データと、表示部４００から受信した複数の入力パラメータからなる入力パラメータセットと、に基づいて、倒産確率を算出する。
【００７０】
最後に、Ｓ６０３にて、推定部３０３は、入力パラメータセットに倒産確率のデータ項目を付加した入力パラメータセット結果データと、シミュレーションモデルＩＤ５０６とを対応付けて入力パラメータセット結果データベース５０５へ記憶する。さらに、推定部３０３は、入力パラメータセット結果データを意思決定支援画面生成部４０１へ送信する。
【００７１】
以下、図１１の例にて入力された、入力パラメータセットとして、「９５Ｍ，２５％，２０００，製造，有」が推定部３０３に送信された場合を例に、具体的に説明する。まず、Ｓ６０１にて、推定部３０３は、倒産確率の算出に必要な学習データを学習データベース５０４から取得する。
【００７２】
次に、Ｓ６０２にて、推定部３０３は、学習データベース５０４から取得した学習データと、表示部４００から受信した複数の入力パラメータからなる入力パラメータセット「９５Ｍ，２５％，２０００，製造，有」と、に基づいて、倒産確率を「５．０％」と算出する。
【００７３】
最後に、Ｓ６０３にて、推定部３０３は、入力パラメータセットに倒産確率のデータ項目を付加した入力パラメータセット結果データ「９５Ｍ，２５％，２０００，製造，有，５．０％」とシミュレーションモデルＩＤ５０６「１」とを対応付けて入力パラメータセット結果データベース５０５へ記憶する。さらに、推定部３０３は、入力パラメータセット「９５Ｍ，２５％，２０００，製造，有」に、倒産確率「５．０％」を付加した入力パラメータセット結果データ「９５Ｍ，２５％，２０００，製造，有，５．０％」を意思決定支援画面生成部４０１へ送信する。
【００７４】
＜処理（５）：シミュレーション処理（シミュレーションパラメータセット）＞
図１５は、シミュレーションパラメータセットに基づくシミュレーション処理の処理フローを示す。まず、Ｓ１５０１にて、推定部３０３は、倒産確率の算出を行っていないシミュレーションパラメータセットがあるかを判定する。倒産確率の算出を行っていないシミュレーションパラメータがある場合（Ｓ１５０１−ＹＥＳ）、Ｓ１５０２へ進む。一方、倒産確率の算出を行っていないシミュレーションパラメータがない場合（Ｓ１５０１−ＮＯ）、シミュレーション処理を終了する。
【００７５】
次に、Ｓ１５０２にて、推定部３０３は、倒産確率の算出に必要な学習データを学習データベース５０４から取得する。そして、推定部３０３は、シミュレーションパラメータセット生成部２０１から受信した複数のシミュレーションパラメータからなる複数のシミュレーションパラメータセットと、学習データベース５０４から取得する学習データに基づいて、倒産確率を算出し、Ｓ１５０３へ進む。なお、シミュレーションパラメータセットは、シミュレーションパラメータセット生成部２０１から受信することに替えて、推定部３０３が、シミュレーションパラメータセットデータベース５０１から取得するようにしても良い。
【００７６】
次に、Ｓ１５０３にて、推定部３０３は、シミュレーションパラメータセットに倒産確率のデータ項目を付加したシミュレーションパラメータセット結果データとシミュレーションモデルＩＤ５０６とを対応付けてシミュレーションパラメータセット結果データベース５０２に記憶する。さらに、推定部３０３は、シミュレーションパラメータセット結果を意思決定支援画面生成部４０１へ送信する。
【００７７】
以下、図１３の例にて生成された、複数のシミュレーションパラメータからなる複数のシミュレーションパラメータセットとして、「１００Ｍ，２５％，１８００，製造，有」「１００Ｍ，２５％，２０００，製造，有」「１００Ｍ，２５％，２２００，製造，有」「１００Ｍ，３０％，１８００，製造，有」「１００Ｍ，３０％，２０００，製造，有」「１００Ｍ，３０％，２２００，製造，有」が推定部３０３に送信された場合を例に、Ｓ１５０３の処理を具体的に説明する。
【００７８】
Ｓ１５０３にて、推定部３０３は、受信した複数のシミュレーションパラメータセット「１００Ｍ，２５％，１８００，製造，有」「１００Ｍ，２５％，２０００，製造，有」「１００Ｍ，２５％，２２００，製造，有」「１００Ｍ，３０％，１８００，製造，有」「１００Ｍ，３０％，２０００，製造，有」「１００Ｍ，３０％，２２００，製造，有」と、学習データベース５０４から取得する学習データに基づいて、倒産確率を「４．７％」「４．２％」「６．６％」「３．３％」「３．０％」「３．７％」と算出する。そして、推定部３０３は、複数のシミュレーションパラメータセット結果データ「１００Ｍ，２５％，１８００，製造，有，４．７％」「１００Ｍ，２５％，２０００，製造，有，４．２％」「１００Ｍ，２５％，２２００，製造，有，６．６％」「１００Ｍ，３０％，１８００，製造，有，３．３％」「１００Ｍ，３０％，２０００，製造，有，３．０％」「１００Ｍ，３０％，２２００，製造，有，３．７％」とシミュレーションモデルＩＤ「１」とを対応付けてシミュレーションパラメータセット結果データベース５０２に記憶する。さらに、推定部３０３は、複数のシミュレーションパラメータセット結果データ「１００Ｍ，２５％，１８００，製造，有，４．７％」「１００Ｍ，２５％，２０００，製造，有，４．２％」「１００Ｍ，２５％，２２００，製造，有，６．６％」「１００Ｍ，３０％，１８００，製造，有，３．３％」「１００Ｍ，３０％，２０００，製造，有，３．０％」「１００Ｍ，３０％，２２００，製造，有，３．７％」を意思決定支援画面生成部４０１へ送信する。
【００７９】
＜処理（６）：表示処理フロー＞
図１７は、シミュレーション結果の表示処理の処理フローを示す。まず、Ｓ１７０１にて、意思決定支援画面生成部４０１は、入力パラメータセット結果データおよびシミュレーションパラメータセット結果データを推定部３０３から受信する。なお、意思決定支援画面生成部４０１は、入力パラメータセット結果データを、入力パラメータセット結果データベース５０５から取得しても良い。また、意思決定支援画面生成部４０１は、シミュレーションパラメータセット結果データを、シミュレーションパラメータセットシミュレーションパラメータセット結果データベース５０２から取得しても良い。
【００８０】
次に、Ｓ１７０２にて、意思決定支援画面生成部４０１は、受信した入力パラメータセット結果データと、シミュレーションパラメータセット結果データを倒産確率の低い順にソートする。さらに、意思決定支援画面生成部４０１は、受信した入力パラメータセット結果データの入力パラメータセットと、シミュレーションパラメータセット結果データのシミュレーションパラメータセットとを対比することで、入力パラメータと値が異なるシミュレーションパラメータを抽出する。具体的には、意思決定支援画面生成部４０１は、受信した入力パラメータセット結果データの入力パラメータセット「９５Ｍ，２５％，２０００，製造，有」と、シミュレーションパラメータセット結果データの複数のシミュレーションパラメータセット「１００Ｍ，２５％，１８００，製造，有」「１００Ｍ，２５％，２０００，製造，有」「１００Ｍ，２５％，２２００，製造，有」「１００Ｍ，３０％，１８００，製造，有」「１００Ｍ，３０％，２０００，製造，有」「１００Ｍ，３０％，２２００，製造，有」とを対比する。そして、入力パラメータ「９５Ｍ」と値が異なるシミュレーションパラメータ「１００Ｍ」、入力パラメータ「２５％」と値が異なるシミュレーションパラメータ「３０％」、入力パラメータ「２０００」と値が異なるシミュレーションパラメータ「１８００」「２０００」を抽出する。そして、意思決定支援画面生成部４０１は抽出したシミュレーションパラメータを、入力パラメータと異なる態様で、かつ倒産確率が低い入力パラメータセット結果データおよびシュミレーションパラメータセット結果データほど、リストの上位に表示部４００に表示するための意思決定支援画面表示情報を生成する。そして、意思決定支援画面生成部４０１は、生成した意思決定支援画面表示情報を表示部４００へ送信する。
【００８１】
最後に、Ｓ１７０３にて表示部４００は、受信した意思決定支援画面表示情報に基づき意思決定表示画面を表示する。具体的には、表示部４００は、倒産確率が低い入力パラメータセット結果データおよびシミュレーションパラメータセット結果データほど、リストの上位に表示するとともに、入力パラメータと値が異なるシミュレーションパラメータを、入力パラメータと異なる態様で表示する。
【００８２】
さらに、表示部４００は、入力パラメータと値が等しいシミュレーションパラメータを、入力パラメータと同じ態様で表示する。
【００８３】
さらに、表示部４００は、入力パラメータと値が異なるシミュレーションパラメータの値を表示する表示領域を、入力パラメータの値を表示する表示領域と異なる色彩で表示するようにしても良い。
【００８４】
さらに、表示部４００は、入力パラメータと値が異なるシミュレーションパラメータの値を表示する表示領域を、網掛けして表示するようにしても良い。
【００８５】
なお、意思決定支援画面生成部４０１は、表示部４００は、倒産確率が低い入力パラメータセット結果データおよびシュミレーションパラメータセット結果データほど、リストの下位に表示するようにしても良い。
【００８６】
ここで、本発明の意思決定支援方法およびプログラムは、Ｓ１７０３が表示ステップに相当し、Ｓ８０４がシミュレーションパラメータ入力ステップに相当し、Ｓ８０５がシミュレーションパラメータセット生成ステップに相当する。
【００８７】
＜実施の形態１の効果＞
本実施の形態によれば、複数の入力パラメータからなる入力パラメータセットの、どの入力パラメータを変更すれば、シミュレーション結果が改善又は悪化するのかを、視覚的に把握できるようになり、ユーザが入力パラメータを決定する支援ができるようになる。
【００８８】
また、シミュレーションパラメータセットを、シミュレーションパラメータ入力画面から入力を受け付けたシミュレーションパラメータを組み合わせることで生成することができるようになる。
【００８９】
さらに、入力パラメータと値が等しいシミュレーションパラメータを、入力パラメータと同じ態様で表示することで、より明確に入力パラメータセットのどのパラメータを変更すれば、シミュレーション結果が改善又は悪化するのかを把握できるようになる。
【００９０】
さらに、シミュレーション結果は企業の倒産確率であり、倒産確率が低い入力パラメータセット結果データおよびシミュレーションパラメータセット結果データほどリストの上位／下位に表示できるようになる。
【００９１】
[実施の形態２]
実施の形態２は、実施の形態１の倒産確率に変えて、引き合い案件の受注確度を適用し、さらに、実施の形態１の学習データに変えて、ＳＦＡ（Ｓａｌｅｓ  Ｆｏｒｃｅ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）システムが持つ営業活動データを適用した例である。
【００９２】
表示部４００は、案件の受注確度が低い入力パラメータセット結果データおよびシュミレーションパラメータセット結果データほどリストの上位／下位に表示する。
【００９３】
実施の形態２の意思決定支援装置によれば、前記実施の形態１と異なる効果として、現状に対してどのように営業活動を変更すれば受注確度を上げることができるかを提示することができる。
【００９４】
[実施の形態３]
実施の形態３は、実施の形態１の倒産確率に変えて、製品の不良品率を適用し、さらに、実施の形態１の学習データに変えて、製造の各工程で取得するデータを適用した例である。
【００９５】
表示部４００は、製品の不良品率が低い入力パラメータセット結果データおよびシュミレーションパラメータセット結果データほどリストの上位／下位に表示する。
【００９６】
実施の形態３の意思決定支援装置によれば、前記実施の形態１および２と異なる効果として、現状に対してどのように製造工程を変更すれば不良品率を下げることができるかを提示することができる。
【００９７】
以上、本発明によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００９８】
本発明は、入力パラメータをどのように変更すればシミュレーション結果が改善又は悪化するのかを、視覚的に把握できるという優れた効果を有し、意思決定支援装置および方法ならびにプログラムにも適用することができる。
【符号の説明】
【００９９】
１０１  意思決定支援装置
２０１  シミュレーションパラメータセット生成部
３０１  学習データ取得部
３０２  シミュレーションモデル生成部
３０３  推定部
４００  表示部
４０１  意思決定支援画面生成部
４０３  変数
５０１  シミュレーションパラメータセットデータベース
５０２  シミュレーションパラメータセット結果データベース
５０３  シミュレーションモデルデータベース
５０４  学習データベース
５０５  入力パラメータセット結果データベース
５０６  シミュレーションモデルＩＤ
５０９  シミュレーションパラメータ生成有無情報
６００  業務装置
６０１  業務データベース
９００  リストボックス
９０２  「次へ」ボタン
９０５  シミュレーションモデル
１０００  リストボックス
１００３  「次へ」ボタン
１１０１  テキストボックス
１１０２  「検索」ボタン
１１０３  「次へ」ボタン
１２０１  テキストボックス
１２０２  「検索」ボタン
１２０３  パラメータセットリスト
１２０４  「決定」ボタン
１３０１  テキストボックス
１３０２  「決定」ボタン
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
2014056475.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
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