(57)【要約】【課題】業務履歴データを効率よくかつ適切に分析すること。【解決手段】業務情報管理装置１００は、業務履歴データテーブル生成部１２０が業務履歴データテーブルを生成し、作業特徴生成部１３０が関数を生成し、作業特徴識別判定付与部１４０が作業特徴データテーブルを生成し、作業シーケンス生成部１５０が各業務履歴データの案件に含まれる作業種別の出現順序を抽出し、作業シーケンス識別判定分類部１６０が案件ＩＤを作業種別の出現順序別に分類し、案件比較部１７０が作業時間の比率が大きい作業シーケンスを抽出し、問題箇所特定部１８０が抽出された作業シーケンスに対応する作業者を特定し、問題箇所表示部が特定された作業者を表示する。【選択図】        図１
2006236125.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービス提供者が行った業務の履歴情報である業務履歴情報を管理する業務情報管理プログラムであって、
各業務履歴情報の特徴を抽出する特徴抽出手順と、
前記特徴抽出手順において抽出された特徴が等しい業務履歴情報同士を比較して業務上の問題要因を特定する問題要因特定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする業務情報管理プログラム。
【請求項２】
前記特徴抽出手順は、前記業務履歴情報に含まれる各作業の作業時間に基づいて、各作業を特定の作業種別に分類する作業種別分類手順と、前記業務履歴情報に含まれる作業と作業種別とを対応付け、該作業の実行順序に対応する作業種別の出現順序である作業シーケンスを前記業務履歴情報の特徴として抽出する作業シーケンス抽出手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の業務情報管理プログラム。
【請求項３】
前記作業種別分類手順は、前記業務履歴情報に含まれる各作業の作業時間から作業時間の平均値および分散値を算出すると共に、算出した平均値および分散値に基づいた関数を生成し、該関数を利用して前記業務履歴情報に含まれる各作業を特定の作業種別に分類することを特徴とする請求項２に記載の業務情報管理プログラム。
【請求項４】
前記問題要因特定手順は、前記業務履歴情報を等しい作業シーケンスごとに分類する業務情報分類手順と、前記業務情報分類手順によって分類された業務履歴情報ごとに作業時間の比率を算出し、該算出した比率が所定閾値に含まれる業務履歴情報に対応するサービス提供者および作業を業務上の問題要因として特定する特定手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２または３に記載の業務情報管理プログラム。
【請求項５】
前記作業シーケンスを記憶部に記憶する作業シーケンス記憶手順を更にコンピュータに実行させ、前記業務情報分類手順は、前記記憶部に記憶された作業シーケンスを利用して前記業務履歴情報を等しい作業シーケンスごとに分類することを特徴とする請求項４に記載の業務情報管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、サービス提供者が行った業務の履歴情報である業務履歴情報を管理する業務情報管理プログラムに関し、特に業務履歴データを効率よくかつ適切に分析することができる業務情報管理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、コールセンタなどでは、業務効率などを向上させるために、オペレータなどが行った業務を業務履歴データとして記録すると共に、この記録した業務履歴データを分析してオペレータが行った業務上の問題または問題が起こった要因等を特定・改善している。図４８に業務履歴データの補足図を示す。同図に示すように、業務履歴データは、案件、案件を構成する単位である作業、作業の属性である作業種別、作業を担当している作業者からなる。
【０００３】
業務履歴データから、業務上の問題点などを特定する手法としては、予め定められた業務履歴データ上の項目を切り出し（例えば、図４９に示すように、分析対象として、作業者と、ある作業を実行するために各作業者が要した時間とを切り出し）、切り出したデータに基づいて分析を行い、問題点を特定している。
【０００４】
また、業務履歴データにかかる分析を行う分析者の経験に基づいて、業務上の問題点が含まれている可能性の高い作業項目を切り出し、分析を行うことによって、効率よく業務上の問題点等を特定する試みもなされている。
【０００５】
さらに、特許文献１では、業務サンプルと、業務サンプルに対応する分析結果とを関連付けてデータベースに予め格納しておき、分析対象の業務履歴データを取得した場合に、取得した業務履歴データに類似する業務サンプルをデータベースから検索し、検索した業務サンプルに対応する分析結果を、業務履歴データの分析結果とすることによって、客観的に業務データを分析可能とする技術が公開されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−２７９１１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、かかる従来の技術では、業務履歴データを適切に分析することができず、結果として正確に業務上の問題点を特定・改善することができないという問題があった。
【０００８】
なぜなら、予め定められた業務履歴データ上の項目を切り出す手法や、分析者の経験に頼って項目を切り出す手法では、いつも限られた、または似通った項目が切り出されるため、業務履歴データごとに異なって存在する真に分析すべき項目を見逃してしまう恐れがあるからである。
【０００９】
また、特許文献１に公開された技術のように業務サンプルを予め準備する手法では、無数に存在する業務履歴データ全てに対応する業務サンプルを用意することは大変難しく、結果、限られた業務サンプルによる分析結果を検索するため、正確に業務履歴データを分析することができない。
【００１０】
なお、業務履歴データに含まれる全ての項目の組み合わせを考慮して業務履歴データを分析することも考えられるが、各項目の組み合わせにかかる分析結果の数が膨大となり、分析結果に目を通す分析者の負担が大きくなるため現実的ではない。
【００１１】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、業務履歴データを効率よくかつ適切に分析することができる業務情報管理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明に係る業務情報管理プログラムは、サービス提供者が行った業務の履歴情報である業務履歴情報を管理する業務情報管理プログラムであって、各業務履歴情報の特徴を抽出する特徴抽出手順と、前記特徴抽出手順において抽出された特徴が等しい業務履歴情報同士を比較して業務上の問題要因を特定する問題要因特定手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１３】
この請求項１の発明によれば、業務情報管理プログラムは、各業務履歴情報の特徴を抽出し、抽出した特徴が等しい業務履歴情報同士を比較して業務上の問題要因を特定する。
【００１４】
また、請求項２の発明に係る業務情報管理プログラムは、請求項１の発明において、前記特徴抽出手順は、前記業務履歴情報に含まれる各作業の作業時間に基づいて、各作業を特定の作業種別に分類する作業種別分類手順と、前記業務履歴情報に含まれる作業と作業種別とを対応付け、該作業の実行順序に対応する作業種別の出現順序である作業シーケンスを前記業務履歴情報の特徴として抽出する作業シーケンス抽出手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１５】
この請求項２の発明によれば、業務情報管理プログラムは、業務履歴情報に含まれる各作業の作業時間に基づいて、各作業を特定の作業種別に分類し、作業と作業種別とを対応付け、作業の実行順序に対応する作業種別の出現順序である作業シーケンスを業務履歴情報の特徴として抽出し、抽出した特徴が等しい業務履歴情報同士を比較して業務上の問題要因を特定する。
【００１６】
また、請求項３の発明に係る業務情報管理プログラムは、請求項２の発明において、前記作業種別分類手順は、前記業務履歴情報に含まれる各作業の作業時間から作業時間の平均値および分散値を算出すると共に、算出した平均値および分散値に基づいた関数を生成し、該関数を利用して前記業務履歴情報に含まれる各作業を特定の作業種別に分類することを特徴とする。
【００１７】
この請求項３の発明によれば、業務情報管理プログラムは、業務履歴情報に含まれる各作業の作業時間から作業時間の平均値および分散値を算出すると共に、算出した平均値および分散値に基づいた関数を生成し、生成した関数を利用して業務履歴情報に含まれる各作業を特定の作業種別に分類する。
【００１８】
また、請求項４の発明に係る業務情報管理プログラムは、請求項２または３の発明において、前記問題要因特定手順は、前記業務履歴情報を等しい作業シーケンスごとに分類する業務情報分類手順と、前記業務情報分類手順によって分類された業務履歴情報ごとに作業時間の比率を算出し、該算出した比率が所定閾値に含まれる業務履歴情報に対応するサービス提供者および作業を業務上の問題要因として特定する特定手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１９】
この請求項４の発明によれば、業務情報管理プログラムは、業務履歴情報を等しい作業シーケンスごとに分類し、分類した業務履歴情報ごとに作業時間の比率を算出し、該算出した比率が所定閾値に含まれる業務履歴情報に対応するサービス提供者および作業を業務上の問題要因として特定する。
【００２０】
また、請求項５の発明に係る業務情報管理プログラムは、前記作業シーケンスを記憶部に記憶する作業シーケンス記憶手順を更にコンピュータに実行させ、前記業務情報分類手順は、前記記憶部に記憶された作業シーケンスを利用して前記業務履歴情報を等しい作業シーケンスごとに分類することを特徴とする。
【００２１】
この請求項５の発明によれば、業務情報管理プログラムは、作業シーケンスを記憶部に記憶し、該記憶部に記憶された作業シーケンスを利用して業務履歴情報を等しい作業シーケンスごとに分類する。
【発明の効果】
【００２２】
請求項１の発明によれば、業務情報管理プログラムは、各業務履歴情報の特徴を抽出し、抽出した特徴が等しい業務履歴情報同士を比較して業務上の問題要因を特定するので、適切に業務履歴情報を分析することができる。
【００２３】
また、請求項２の発明によれば、業務情報管理プログラムは、業務履歴情報に含まれる各作業の作業時間に基づいて、各作業を特定の作業種別に分類し、作業と作業種別とを対応付け、作業の実行順序に対応する作業種別の出現順序である作業シーケンスを業務履歴情報の特徴として抽出し、抽出した特徴が等しい業務履歴情報同士を比較して業務上の問題要因を特定するので、効率よくかつ適切に業務履歴情報を分析することができる。
【００２４】
また、請求項３の発明によれば、業務情報管理プログラムは、業務履歴情報に含まれる各作業の作業時間から作業時間の平均値および分散値を算出すると共に、算出した平均値および分散値に基づいた関数を生成し、生成した関数を利用して業務履歴情報に含まれる各作業を特定の作業種別に分類するので、各業務履歴情報を正確に、対応する作業種別に分類することができる。
【００２５】
また、請求項４の発明によれば、業務情報管理プログラムは、業務履歴情報を等しい作業シーケンスごとに分類し、分類した業務履歴情報ごとに作業時間の比率を算出し、該算出した比率が所定閾値に含まれる業務履歴情報に対応するサービス提供者および作業を業務上の問題要因として特定するので、効率よくかつ適切に業務履歴情報を分析することができる。
【００２６】
また、請求項５の発明によれば、業務情報管理プログラムは、作業シーケンスを記憶部に記憶し、該記憶部に記憶された作業シーケンスを利用して業務履歴情報を等しい作業シーケンスごとに分類するので、各業務履歴情報を適切に、対応する作業種別に分類することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る業務情報管理プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。
【実施例１】
【００２８】
本実施例１にかかる業務情報管理装置は、作業者の業務履歴にかかるデータ（各作業を担当している作業者の所属組織単位、各作業にかかった作業時間、各作業内容に記載された内容の類似度に関する情報が含まれる。以下、業務履歴データと表記する）を複数取得した場合に、各業務履歴のデータから作業種別や作業順序などの特徴を抽出し、該特徴が一致するもの同士で比較することで、問題がある作業者や作業内容等を特定する。
【００２９】
次に、本実施例１にかかる業務情報管理装置の構成について説明する。図１は、本実施例１にかかる業務情報管理装置１００の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この業務情報管理装置１００は、入力受付部１１０と、業務履歴データテーブル生成部１２０と、作業特徴生成部１３０と、作業特徴識別判定付与部１４０と、作業シーケンス生成部１５０と、作業シーケンス識別判定分類部１６０と、案件比較部１７０と、問題箇所特定部１８０と、問題箇所表示部１９０とを有する。
【００３０】
入力受付部１１０は、業務履歴データをキーボードなどの入力装置（図示しない）から受付け、受付けた業務履歴データを業務履歴データテーブル生成部１２０に渡す処理部である。ここで、業務履歴データは、業務にかかる案件を識別するための案件ＩＤ（Identification）と、案件に含まれる作業を識別するための作業ＩＤと、作業者名と、作業内容と、作業開始日時と、作業終了日時とを有する。
【００３１】
例えば、入力受付部１１０は、業務履歴データとして、案件ＩＤ「Ａ００１」、作業者ＩＤ「Ｓ０１」、作業者名「作業者Ａ」、作業内容「依頼」、作業開始日時「２００５／１／１  １０：００」、作業終了日時「２００５／１／１  １０：１２」を受付ける。
【００３２】
業務履歴データテーブル生成部１２０は、入力受付部１１０から業務履歴データを取得し、取得した業務履歴データを基にして業務履歴データテーブルを生成する処理部である。また、業務履歴データテーブル生成部１２０は、業務履歴データに含まれる「作業開始日時」と「作業終了日時」とを基にして、作業が通常値、または異常値であるかどうかを判定し、判定した結果を業務履歴データテーブルに書き込む。
【００３３】
図２は、業務履歴データ生成部１２０が生成する業務履歴データテーブルの一例を示す図である。同図に示すように、この業務履歴データテーブルは、「案件ＩＤ」と、「作業者ＩＤ」と、「作業者名」と、「作業内容」と、「作業開始日時」と、「作業終了日時」と、「１Ｈ以内」とを有する。
【００３４】
ここで、「１Ｈ以内」には、作業開始日時と作業終了日時とを基にして、案件が通常値と異常値の境界である一時間という時間内に終了したか否かを示す情報が格納される。具体的に、「１Ｈ以内」が「○」の場合には、案件が一時間以内に終了した旨を示し、「１Ｈ以内」が「×」の場合には、案件が一時間以内に終了しなかった旨を示す。
【００３５】
なお、業務履歴データテーブル生成部１２０は、生成した業務履歴データテーブルを作業特徴生成部１３０に渡す。
【００３６】
作業特徴生成部１３０は、業務履歴データ生成部１２０から業務履歴データテーブルを取得し、取得した業務履歴データテーブルを基にして、各データを作業種別ごとに分類するための関数を生成する処理部である。
【００３７】
ここで、作業特徴生成部１３０の構成について説明する。図３は、作業特徴生成部１３０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この作業特徴生成部１３０は、時間差計算部１３０ａと、時間差リスト生成部１３０ｂと、作業特徴抽出情報生成部１３０ｃと、作業特徴統計処理部１３０ｄと、作業特徴関数決定部１３０ｅとを有する。
【００３８】
時間差計算部１３０ａは、業務履歴データテーブルを基にして、作業を行った時間を計算し、計算結果および業務履歴データテーブルを時間差リスト生成部１３０ｂに渡す処理部である。
【００３９】
図４は、時間差計算部１３０ａが行う処理を説明するための説明図である。同図に示すように、時間差計算部１３０ａは、まず、業務履歴データテーブルの１段目の第５成分「２００５／１／１  １０：００」と第６成分「２００５／１／１  １０：１２」とを取り出し、時間差を求める。この場合には、時間差は１２分と求まる。同様に、時間差計算部１３０ａは、業務履歴データテーブルの２段目〜２９段目にかかる時間差を求め、求まった時間差を時間差リスト生成部１３０ｂに渡す。
【００４０】
図３の説明に戻ると、時間差リスト生成部１３０ｂは、時間差計算部１３０ａから時間差の計算結果および業務履歴データテーブルを取得し、取得した情報を基に、時間差リストを生成する処理部である。
【００４１】
具体的に、時間差リスト生成部１３０ｂは、業務履歴データテーブルの第３成分と、第４成分と、該当する時間差とを１セットとして時間差リストを生成する。図５は、時間差リスト生成部１３０ｂが生成する時間差リストの一例を示す図である。同図に示すように、時間差リストは、１段目の（作業者Ａ、依頼、１２分）〜２９段目の（作業者Ｃ、回答、３０分）が含まれる。なお、時間差リスト生成部１３０ｂは、生成した時間差リストを作業特徴抽出情報生成部１３０ｃに渡す。
【００４２】
作業特徴抽出情報生成部１３０ｃは、時間差リスト生成部１３０ｂから業務履歴データテーブルおよび時間差リストを取得し、時間差リストを作業者ごとに分類する処理部である。
【００４３】
図６は、作業特徴抽出情報生成部１３０ｃが行う処理を説明するための説明図である。同図に示すように、作業特徴抽出情報生成部１３０ｃは、作業リストの１段目の情報を取得し、第１成分の情報（図６の例では「作業者Ａ」となる）をキーとして、同様の情報を含んだデータを切り取り、切り取った情報をまとめる。図６の例では、作業特徴抽出情報生成部１３０ｃは、１段目、４段目、７段目、１１段目、１５段目、２４段目、２７段目の情報を切りとり、作業者Ａで分類したデータであるＣｓ（１）を生成する。
【００４４】
また、作業特徴抽出情報生成部１３０ｃは、作業者Ｂ、作業者Ｃ、作業者Ｄ、作業者Ｅ、作業者Ｆに関しても同様に分類し、Ｃｓ（２）〜Ｃｓ（６）を生成する。図７は、作業特徴抽出情報生成部１３０ｃが生成するＣｓｓｅｔデータの一例を示す図である。同図に示すように、このＣｓｓｅｔデータは、Ｃｓ（１）〜Ｃｓ（６）を有する。以下では、Ｃｓ（１）〜Ｃｓ（６）をまとめて、Ｃｓｓｅｔデータと定義する。作業特徴抽出情報生成部１３０ｃは、生成したＣｓｓｅｔデータおよび業務履歴データテーブルを作業特徴統計処理部１３０ｄに渡す。
【００４５】
作業特徴統計処理部１３０ｄは、作業特徴抽出情報生成部１３０ｃから取得したＣｓｓｅｔデータを基にして、各分類されたデータＣｓ（１）〜Ｃｓ（６）にかかる平均値および分散値をそれぞれ算出する処理部である。なお、平均値Ａiを算出する式は、要素の数をｎ、作業時間差をｄＴとすると
【数１】
2006236125.tif 000003
によって表すことができ、分散値Ｍiは、
【数２】
2006236125.tif 000004
によって表すことができる。
【００４６】
例えば、Ｃｓ（１）の平均値は、７．６（（１２＋６＋２＋２＋１２＋７＋１２）／７）となり、Ｃｓ（１）の分散値は、７．０（（７×（１２＾２＋６＾２＋２＾２＋２＾２＋１２＾２＋７＾２＋１２＾２）−（１２＋６＋２＋２＋１２＋７＋１２）＾２）／７＾２）となる。同様に、Ｃｓ（２）〜Ｃｓ（６）の平均値および分散値も算出される。
【００４７】
また、作業特徴統計処理部１３０ｄは算出したＣｓ（１）〜Ｃｓ（６）の平均値および分散値を基にして、作業特徴統計データテーブルを生成する。図８は、作業特徴統計処理部１３０ｄが生成する作業特徴統計データテーブルの一例を示す図である。
【００４８】
同図に示すように、この作業特徴統計データテーブルには、第１成分に、分類されたデータを特定する情報が格納され、第２成分には第１成分に対応する平均値および分散値が格納されている。具体的に、第１段目の第１成分には「Ｃｓ（１）」が格納され、第２成分には「（７．６，７．０）」が格納される。なお、第２段目〜第６段目の説明は省略する。作業特徴統計処理部１３０ｄは、生成した作業特徴統計データテーブルおよび業務履歴データテーブルを作業特徴関数決定部１３０ｅに渡す。
【００４９】
作業特徴関数決定部１３０ｅは、作業特徴統計処理部１３０ｄから作業特徴統計データテーブルおよび業務履歴データテーブルを取得し、取得した情報を基にして、図８に示したＣｓ（１）〜Ｃｓ（６）のデータを所定の作業種別に分類するための関数を生成する処理部である。
【００５０】
本実施例１では一例として、重心を求めることによって関数を生成する。具体的に、作業特徴関数決定部１３０ｅは、まず、作業特徴統計データテーブルの第２成分の各データ（７．６，７．０）、（１３．９，９．０）、（２３．０，１６．０）、（６．５，６．５）、（１７．３，５．０）を取得し、取得したデータの重心を求める。本実施例１の例では、重心は（１２．０，８．０）となる。
【００５１】
そして、作業特徴関数決定部１３０ｅは、上記により求めた重心（１２．０，８．０）を通り、かつｘ軸、ｙ軸に平行な直線を求める。すなわち、関数は、ｆ（ｘ）＝８．０、ｆ（ｙ）＝１２．０と求まる。なお、作業特徴関数決定部１３０ｅは、生成した関数、作業特徴統計データテーブルおよび業務履歴データテーブルを作業特徴識別判定付与部１４０に渡す。
【００５２】
作業特徴識別判定付与部１４０は、作業特徴生成１３０から関数、作業特徴統計データテーブルおよび業務履歴データテーブルを取得し、取得した情報を基にして、業務履歴データテーブルに含まれる各業務履歴データを、該当する作業種別に分類する処理部である。
【００５３】
ここで、作業特徴識別判定付与部１４０の構成について説明する。図９は、作業特徴識別判定付与部１４０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この作業特徴識別判定付与部１４０は、作業特徴判別付与部１４０ａと、作業特徴識別部１４０ｂとを有する。
【００５４】
作業特徴判別付与部１４０ａは、関数、作業特徴統計データテーブルおよび業務履歴データテーブルを取得し、取得した情報を基にして、作業特徴統計データテーブルに含まれるＣｓ（１）〜Ｃｓ（６）に対応する作業種別を特定する処理部である。
【００５５】
具体的に、作業特徴判定付与部１４０ａは、Ｃｓ（１）〜Ｃｓ（６）に含まれる平均値と、分散値と、関数とを比較することによって作業種別を特定する。平均値をＵ１、分散値をＵ２とすると、ｆ（ｙ）＜Ｕ２かつ０＜Ｕ１＜ｆ（ｙ）の領域を作業種別Ａ、０＜Ｕ１＜ｆ（ｙ）かつ０＜Ｕ２＜ｆ（ｘ）の領域を作業種別Ｂ、ｆ（ｘ）＜Ｕ２かつｆ（ｙ）＜Ｕ１の領域を作業種別Ｃ、０＜Ｕ２＜ｆ（ｘ）かつｆ（ｙ）＜Ｕ１の領域を作業種別Ｄとする。
【００５６】
図８に示すＣｓ（１）を例にあげて説明すると、Ｕ１＝７．６、Ｕ２＝７．０、ｆ（ｘ）＝８．０、ｆ（ｙ）＝１２．０であるから、作業種別Ｂとなる。同様に、Ｃｓ（２）〜Ｃｓ（６）に対しても作業種別を特定する。そして、作業特徴判定付与部１４０ａは、作業特徴統計データテーブルに、該当する作業種別を追加した作業特徴判定データテーブルを生成する。
【００５７】
図１０は、作業特徴判定付与部１４０ａが生成する作業特徴判定データテーブルの一例を示す図である。同図に示すように、Ｃｓ（１）は作業種別Ｂと特定され、Ｃｓ（２）は作業種別Ｃと特定され、Ｃｓ（３）は作業種別Ｃと特定され、Ｃｓ（４）は作業種別Ｂと特定され、Ｃｓ（５）は作業種別Ｃと特定され、Ｃｓ（６）は作業種別Ｄと特定されている。なお、作業特徴判定付与部１４０ａは、業務履歴データテーブルおよび生成した作業特徴判定データテーブルを作業特徴識別部１４０ｂに渡す。
【００５８】
作業特徴識別部１４０ｂは、業務履歴データテーブルおよび作業特徴判定データテーブルを基にして、業務履歴データテーブルに作業種別にかかる情報を追加した作業特徴データテーブルを生成する処理部である。
【００５９】
すなわち、図１０の作業特徴判定テーブルのＣｓ（１）〜Ｃｓ（６）はそれぞれ作業者Ａ〜作業者Ｆに対応しているので、作業特徴識別部１４０ｂは、図２に示す業務履歴データテーブルの第３成分に格納された情報が作業者Ａの段には作業種別Ｂを追加し、作業者Ｂの段には作業種別Ｃを追加し、作業者Ｃの段には作業種別Ｃを追加し、作業者Ｄの段には作業種別Ｂを追加し、作業者Ｅの段には作業種別Ｂを追加し、作業種別Ｆの段には作業種別Ｄを追加する。図１１は、作業特徴識別部１４０ｂが生成する作業特徴データテーブルの一例を示す図である。なお、作業特徴識別部１４０ｂは、生成した作業特徴データテーブルを作業シーケンス生成部１５０に渡す。
【００６０】
作業シーケンス生成部１５０は、作業特徴識別判定付与部１４０から作業特徴データテーブルを取得し、作業特徴データテーブルの各案件にかかる作業種別の出現順序を抽出した作業シーケンステーブルを生成する処理部である。
【００６１】
例えば、案件ＩＤ「Ａ００１」にかかる作業種別出現順序は、図１１に示した作業特徴データテーブルより、作業種別Ｂ、作業種別Ｃ、作業種別Ｃの順番となる。そして、作業シーケンスデータＳ1＝｛（作業種別Ｂ，作業種別Ｃ）、（作業種別Ｃ，作業種別Ｃ）｝となる。
【００６２】
また、案件ＩＤ「Ａ００２」にかかる作業種別出現順序は、作業特徴データテーブルより、作業種別Ｂ、作業種別Ｃ、作業種別Ｃの順番となる。そして、作業シーケンスデータＳ2＝｛（作業種別Ｂ，作業種別Ｃ）、（作業種別Ｃ，作業種別Ｃ）｝となる。しかし、作業シーケンスデータＳ2は作業シーケンスデータＳ1と同様となるため破棄される。
【００６３】
また、案件ＩＤ「Ａ００３」にかかる作業種別出現順序は、作業特徴データテーブルより、作業種別Ｂ、作業種別Ｃ、作業種別Ｃ、作業種別Ｂの順番となる。そして、作業シーケンスデータＳ2＝｛（作業種別Ｂ，作業種別Ｃ）、（作業種別Ｃ，作業種別Ｃ）、（作業種別Ｃ，作業種別Ｂ）｝となる。この作業シーケンスデータＳ2は作業シーケンスデータＳ1と異なるため、破棄されず、作業シーケンスデータＳ2が確定する。
【００６４】
案件ＩＤ「Ａ００４〜Ａ０１０」に関しても同様に、作業シーケンスデータを生成していく。なお、生成した作業シーケンスデータの作業種別出現順序と同様の作業シーケンスデータが存在した場合には、一方の作業シーケンスデータを破棄することになる。
【００６５】
図１２は、作業シーケンス生成部１５０が生成する作業シーケンステーブルの一例を示す図である。同図に示すように、作業シーケンステーブルの第１成分には作業シーケンスデータを識別する情報が格納され、第２成分には、作業種別出現順序の情報が格納されている。なお、作業シーケンス生成部１５０は、作業シーケンステーブルおよび作業特徴データテーブルを作業シーケンス識別判定分類部１６０に渡す。
【００６６】
作業シーケンス識別判定分類部１６０は、作業シーケンス生成部１５０から作業シーケンステーブルおよび作業特徴データテーブルを取得し、案件ＩＤと作業シーケンスデータとを関連付ける処理部である。
【００６７】
具体的には、作業シーケンス識別判定分類部１６０は、作業シーケンステーブルの作業種別出現順序をキーとして、対応する案件ＩＤを作業特徴データテーブルから取得し、作業シーケンスデータと案件ＩＤとを対応付けた作業シーケンス識別判定テーブルを生成する。
【００６８】
すなわち、作業シーケンスデータＳ1にかかる作業種別出現順序は、作業種別Ｂ、作業種別Ｃ、作業種別Ｃとなるため、対応する案件ＩＤは、作業特徴データテーブルより、Ａ００１，Ａ００２，Ａ００５，Ａ００９，Ａ０１０となる。作業シーケンスデータＳ2およびＳ3に関しても同様に、対応する案件を抽出する。
【００６９】
図１３は、作業シーケンス識別判定分類部１６０が生成する作業シーケンス識別判定テーブルの一例を示す図である。同図に示すように、案件ＩＤ「Ａ００１，Ａ００２，Ａ００５，Ａ００９，Ａ０１０」は作業シーケンスデータＳ1に対応し、案件ＩＤ「Ａ００３，Ａ００４」は作業シーケンスデータＳ2に対応し、案件ＩＤ「Ａ００６，Ａ００７，Ａ００８」は作業シーケンスデータＳ3に対応している。作業シーケンス識別判定分類部１６０は、作業特徴データテーブルおよび生成した作業シーケンス識別判定テーブルを案件比較部１７０に渡す。
【００７０】
案件比較部１７０は、作業シーケンス識別判定分類部１６０から取得する作業特徴データテーブル、作業シーケンス識別判定テーブルを基にして、作業時間の比率が他と比較して大きい作業者および作業を抽出する処理部である。
【００７１】
ここで、案件比較部１７０の構成について説明する。図１４は、案件比較部１７０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この案件比較部１７０は、作業シーケンスセット生成部１７０ａと、問題箇所特定前処理部１７０ｂとを有する。
【００７２】
作業シーケンスセット生成部１７０ａは、図１３において示した作業シーケンス識別判定テーブルを基にして、作業シーケンスデータごとに、案件ＩＤを分類した作業シーケンスセットテーブルを生成する処理部である。
【００７３】
具体的に、作業シーケンスセット生成部１７０ａは、まず、作業シーケンス識別判定テーブルの作業シーケンスデータＳ1に対応する案件ＩＤを抽出し、Ｃｈ（１）とする。同様に、作業シーケンスデータＳ2、Ｓ3に対応する案件ＩＤを抽出し、それぞれＣｈ（２）、Ｃｈ（３）とする。
【００７４】
図１５は、作業シーケンスセット生成部１７０ａが生成する作業シーケンスセットテーブルの一例を示す図である。同図に示すように、作業シーケンスデータＳ1〜Ｓ3ごとに案件ＩＤがＣｈ（１）〜Ｃｈ（３）によって分類されている。なお、作業シーケンスセットテーブルの第２成分には、案件ＩＤと作業シーケンスデータを識別するための情報とが格納されている。なお、作業シーケンスセット生成部１７０ａは、作業特徴データテーブル、作業シーケンス識別判定テーブルおよび作業シーケンスセットテーブルを問題箇所特定前処理部１７０ｂに渡す。
【００７５】
問題箇所特定前処理部１７０ｂは、作業特徴データテーブル、作業シーケンス識別判定テーブルおよび作業シーケンスセットテーブルを取得し、取得した作業特徴データテーブルおよび作業シーケンスセットテーブルを基にして、作業時間の比率が他と比較しておおくかかっている作業者および作業を抽出する処理部である。
【００７６】
具体的に、問題箇所特定前処理部１７０ｂは、まず、作業シーケンスセットテーブルのＣｈ（１）に対応する部分を、作業特徴データテーブルから切り出す。すなわち、案件ＩＤ「Ａ００１、Ａ００２、Ａ００５、Ａ００９、Ａ０１０」に対応する部分の業務履歴データを作業特徴データテーブルから切り出す（以下、Ｃｈ（１）関連テーブルと表記する）。図１６は、Ｃｈ（１）関連テーブルの一例を示す図である。ただし、問題箇所特定前処理部１７０ｂは、切り出した作業特徴テーブルにおいて、作業時間に異常な値（０や無限大など）が含まれる案件については予め削除する。
【００７７】
そして、問題箇所特定前処理部１７０ｂは、Ｃｈ（１）関連テーブルの各案件ＩＤ「Ａ００１〜Ａ０１０」ごとの作業種別の作業時間の全組み合わせである作業特徴集合Ｋ（１）〜Ｋ（５）を作成する。
【００７８】
まず、案件ＩＤ「Ａ００１」の作業特徴集合Ｋ（１）作成について説明する。なお、作業種別Ｃが二つ存在するので、ここでは説明の便宜上、２段目の作業種別Ｃを作業種別Ｃ１、３段目の作業種別Ｃを作業種別Ｃ２とする。
【００７９】
案件ＩＤ「Ａ００１」の各作業種別の全組み合わせが、作業種別Ｂと作業種別Ｃ１、作業種別Ｃ１と作業種別Ｂ、作業種別Ｃ１と作業種別Ｃ２、作業種別Ｃ２と作業種別Ｃ１、作業種別Ｂと作業種別Ｃ２、作業種別Ｃ２と作業種別Ｂであり、作業種別Ｂにかかる作業時間が１２分、作業種別Ｃ１にかかる作業時間が１８分、作業種別Ｃ２にかかる作業時間が３０分であるため、作業特徴集合Ｋ（１）は、図１７のように表される。図１７は、作業特徴集合Ｋ（１）の一例を示す図である。
【００８０】
続いて、案件ＩＤ「Ａ００２」の作業特徴集合Ｋ（２）作成について説明する。なお、案件ＩＤ「Ａ００１」と同様に、作業種別Ｃが二つ存在するので、ここでは説明の便宜上、５段目の作業種別Ｃを作業種別Ｃ１、６段目の作業種別Ｃを作業種別Ｃ２とする。
【００８１】
案件ＩＤ「Ａ００２」の各作業種別の全組み合わせが、作業種別Ｂと作業種別Ｃ１、作業種別Ｃ１と作業種別Ｂ、作業種別Ｃ１と作業種別Ｃ２、作業種別Ｃ２と作業種別Ｃ１、作業種別Ｂと作業種別Ｃ２、作業種別Ｃ２と作業種別Ｂであり、作業種別Ｂにかかる作業時間が６分、作業種別Ｃ１にかかる作業時間が９分、作業種別Ｃ２にかかる作業時間が１５分であるため、作業特徴集合Ｋ（２）は、図１８のように表される。図１８は、作業特徴集合Ｋ（２）の一例を示す図である。
【００８２】
続いて、案件ＩＤ「Ａ００５」の作業特徴集合Ｋ（３）作成について説明する。なお、案件ＩＤ「Ａ００１」と同様に、作業種別Ｃが二つ存在するので、ここでは説明の便宜上、８段目の作業種別Ｃを作業種別Ｃ１、９段目の作業種別Ｃを作業種別Ｃ２とする。
【００８３】
案件ＩＤ「Ａ００５」の各作業種別の全組み合わせが、作業種別Ｂと作業種別Ｃ１、作業種別Ｃ１と作業種別Ｂ、作業種別Ｃ１と作業種別Ｃ２、作業種別Ｃ２と作業種別Ｃ１、作業種別Ｂと作業種別Ｃ２、作業種別Ｃ２と作業種別Ｂであり、作業種別Ｂにかかる作業時間が１２分、作業種別Ｃ１にかかる作業時間が１８分、作業種別Ｃ２にかかる作業時間が６０分であるため、作業特徴集合Ｋ（３）は、図１９のように表される。図１９は、作業特徴集合Ｋ（３）の一例を示す図である。
【００８４】
続いて、案件ＩＤ「Ａ００９」の作業特徴集合Ｋ（４）作成について説明する。なお、案件ＩＤ「Ａ００１」と同様に、作業種別Ｃが二つ存在するので、ここでは説明の便宜上、１１段目の作業種別Ｃを作業種別Ｃ１、１２段目の作業種別Ｃを作業種別Ｃ２とする。
【００８５】
案件ＩＤ「Ａ００９」の各作業種別の全組み合わせが、作業種別Ｂと作業種別Ｃ１、作業種別Ｃ１と作業種別Ｂ、作業種別Ｃ１と作業種別Ｃ２、作業種別Ｃ２と作業種別Ｃ１、作業種別Ｂと作業種別Ｃ２、作業種別Ｃ２と作業種別Ｂであり、作業種別Ｂにかかる作業時間が７分、作業種別Ｃ１にかかる作業時間が８分、作業種別Ｃ２にかかる作業時間が１６分であるため、作業特徴集合Ｋ（４）は、図２０のように表される。図２０は、作業特徴集合Ｋ（４）の一例を示す図である。
【００８６】
続いて、案件ＩＤ「Ａ０１０」の作業特徴集合Ｋ（５）作成について説明する。なお、案件ＩＤ「Ａ００１」と同様に、作業種別Ｃが二つ存在するので、ここでは説明の便宜上、１４段目の作業種別Ｃを作業種別Ｃ１、１５段目の作業種別Ｃを作業種別Ｃ２とする。
【００８７】
案件ＩＤ「Ａ０１０」の各作業種別の全組み合わせが、作業種別Ｂと作業種別Ｃ１、作業種別Ｃ１と作業種別Ｂ、作業種別Ｃ１と作業種別Ｃ２、作業種別Ｃ２と作業種別Ｃ１、作業種別Ｂと作業種別Ｃ２、作業種別Ｃ２と作業種別Ｂであり、作業種別Ｂにかかる作業時間が１２分、作業種別Ｃ１にかかる作業時間が３８分、作業種別Ｃ２にかかる作業時間が３０分であるため、作業特徴集合Ｋ（５）は、図２１のように表される。図２１は、作業特徴集合Ｋ（５）の一例を示す図である。
【００８８】
そして、問題箇所特定前処理部１７０ｂは、作成した作業特徴集合Ｋ（１）〜Ｋ（５）および
【数３】
2006236125.tif 000005
によって表される数式を利用して各作業シーケンスにかかる作業特徴毎の作業時間の比率を求める。なお、上式において、Ｏ（ｉ）は作業特徴成分Ｋ（１）〜Ｋ（５）の第１成分、Ｏ（ｊ）は作業特徴成分Ｋ（１）〜Ｋ（５）の第２成分、ｊは作業特徴集合の要素の数（Ｃｈ（１）の例では要素の数は５となる）とする。
【００８９】
ここで、問題箇所特定前処理部１７０ｂが算出した各作業シーケンスにかかる比率データ（以下、作業シーケンスＣｈ（１）比率前データ）について説明する。図２２は、問題箇所特定前処理部１７０ｂが算出する作業シーケンスＣｈ（１）比率前データの一例を示す図である。
【００９０】
一例として、組み合わせ「作業種別Ｂと作業種別Ｃ１」の案件ＩＤ「Ａ００１」に対する比率「１．０４４６７４」をどのように算出したかを具体的に示すと、（１２／１８＜作業特徴集合Ｋ（１）の第１成分割る第２成分＞）×５＜要素の数＞／（１２／１８＜作業特徴集合Ｋ（１）の第１成分割る第２成分＞＋６／９＜作業特徴集合Ｋ（２）の第１成分割る第２成分＞＋１２／１８＜作業特徴集合Ｋ（３）の第１成分割る第２成分＞＋７／８＜作業特徴集合Ｋ（４）の第１成分割る第２成分＞＋１２／３８＜作業特徴集合Ｋ（５）の第１成分割る第２成分＞）＝１．０４４６７４となる。
【００９１】
そして、問題箇所特定前処理部１７０ｂは、作業シーケンスＣｈ（１）比率前データの１段目の各数値と５段目の各数値、２段目の各数値と３段目の各数値、４段目の各数値と６段目の各数値をそれぞれ積算した作業シーケンスＣｈ（１）比率データを生成する。なお、ここでの積算は、作業シーケンスＣｈ（１）比率前データの第１成分において、分子に該当する作業種別が等しいもの同士を積算している。すなわち、作業シーケンスＣｈ（１）比率前データの１段目と５段目は作業種別Ｂで一致しており、２段目と３段目は作業種別Ｃ１で一致しており、４段目と６段目は作業種別Ｃ２で一致している。
【００９２】
図２３は、問題箇所特定前処理部１７０ｂが算出する作業シーケンスＣｈ（１）比率データの一例を示す図である。問題箇所特定前処理部１７０ｂは、作業シーケンスＣｈ（１）比率データの中から、最も１より大きくかつ閾値１．５（閾値１．５という値は予め外部から問題箇所特定前処理部１７０ｂに入力され設定されている。なお、閾値１．５という値は一例である）より大きい値を取得する。
【００９３】
図２３に示す作業シーケンスＣｈ（１）比率データの場合では、案件ＩＤ「Ａ０１０」、作業種別「Ｃ１」の「３．４８４５６」が対応することになる。そして、問題箇所特定前処理部１７０ｂは、案件ＩＤ「Ａ０１０」および作業種別「Ｃ１」をキーとして、作業特徴データテーブルおよび作業シーケンス識別判定テーブルから該当する作業シーケンスデータおよび作業ＩＤを検索し、検索したデータを基にして集合データを生成する。具体的に作業シーケンスＣｈ（１）比率データにかかる集合データは、Ｉ（１）＝（Ｓ1、Ａ０１０、Ｓ０２）となる。
【００９４】
なお、問題箇所特定前処理部１７０ｂは、Ｃｈ（２）およびＣｈ（３）に関しても、Ｃｈ（１）の場合と同様に、作業シーケンスＣｈ比率前データおよび作業シーケンスＣｈ比率データを算出し、最も１より大きくかつ閾値１．５よりも大きい値を取得する。
【００９５】
図２４は、問題箇所特定前処理部１７０ｂが算出する作業シーケンスＣｈ（２）比率前データの一例を示す図である。なお、案件ＩＤ「Ａ００３，Ａ００４」では、作業種別Ｂおよび作業種別Ｃが二つ存在するため、説明の便宜上、それぞれ、Ｂ１、Ｂ２およびＣ１、Ｃ２としている。
【００９６】
そして、問題箇所特定前処理部１７０ｂは、作業シーケンスＣｈ（２）比率前データの１段目と７段目と１１段目、２段目と３段目と９段目、４段目と５段目と８段目、６段目と１０段目と１２段目を積算した作業シーケンスＣｈ（２）比率データを算出する。
【００９７】
図２５は、問題箇所特定前処理部１７０ｂが算出する作業シーケンスＣｈ（２）比率データの一例を示す図である。同図に示すように、作業シーケンスＣｈ（２）比率データには、閾値１．５を上回る値が存在しないため、作業シーケンスＣｈ（２）比率データにかかる集合データは生成されないことになる。
【００９８】
図２６は、問題箇所特定前処理部１７０ｂが算出する作業シーケンスＣｈ（３）比率前データの一例を示す図である。なお、案件ＩＤ「Ａ００６、Ａ００７、Ａ００８」に関しては作業が２つしかないため、Ｃｈ（１）、Ｃｈ（２）の場合のように、作業シーケンスＣｈ（３）比較データを算出することができない。そのため、作業シーケンスＣｈ（３）比率データにかかる集合データは生成されないことになる。
【００９９】
そして、問題箇所特定前処理部１７０ｂは、Ｃｈ（１）〜Ｃｈ（３）を基にして生成した集合データおよび作業特徴データテーブルを問題箇所特定部１８０に渡す。図２７は、問題箇所特定前処理部１７０ｂが問題箇所特定部１８０に渡す集合データの一例を示す図である。同図に示すように、本実施例１の例では、作業シーケンスＣｈ（１）比率データにかかる集合データのみが格納されており、第１成分に集合データを識別するためのデータ「Ｉ（１）」、第２成分に集合データＩ（１）の内容にかかるデータ「Ｓ1，Ａ１０１，Ｓ０２」が格納されている。
【０１００】
問題箇所特定部１８０は、問題箇所特定前処理部１７０ｂから集合データおよび作業特徴データテーブルを取得し、時間がかかっている作業を担当している作業者の出現回数を集計したリスト作成、最も時間がかかっている作業を担当した回数の多い作業者名とその出現回数のリストを作成・出力する処理部である。
【０１０１】
ここで、問題箇所特定部１８０の構成について説明する。図２８は、問題箇所特定部１８０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この問題箇所特定部１８０は、作業者情報付与処理部１８０ａと、リスト生成部１８０ｂと、リストソート部１８０ｃとを有する。
【０１０２】
作業者情報付与処理部１８０ａは、問題箇所特定前処理部１７０ｂから集合データおよび作業特徴データテーブルを取得し、図２７で示した集合データの第２成分の情報、すなわち（Ｓ1，Ａ０１０，Ｓ０２）をキーとして、該当する作業者を作業特徴データテーブルから検索する。本実施例１では、（Ｓ1，Ａ０１０，Ｓ０２）に該当する作業者は、作業者Ｂとなる。
【０１０３】
そして、作業者情報付与処理部１８０ａは、検索した作業者と集合データを関連付けた作業者情報付与データを生成する。図２９は、作業者情報付与処理部１８０ａが生成する作業者情報付与データの一例を示す図である。同図に示す作業者情報付与データより、集合データＩ（１）に対応する作業者は「作業者Ｂ」である。作業者情報付与処理部１８０ａは、生成した作業者情報付与データをリスト生成部１８０ｂに渡す。
【０１０４】
リスト生成部１８０ｂは、作業者情報付与処理部１８０ａから作業者情報付与データを取得し、取得した作業所情報付与データを基にして、時間のかかっている作業を担当した作業者の出現回数を集計した出現回数集計データを生成する処理部である。
【０１０５】
図３０は、リスト生成部１８０ｂが生成する出現回数集計データの一例を示す図である。同図に示すように、出現回数集計データは、「作業者Ｂ」に対して出現回数が「１」回となる。これは、図２９に示した作業者情報付与データが一つしか含まれないためである。リスト生成部１８０ｂは、生成した出現回数集計データをリストソート部１８０ｃに渡す。
【０１０６】
リストソート部１８０ｃは、リスト生成部１８０ｂから出現回数集計データを取得し、取得した出現回数集計データを基にして、最も出現回数が多い作業者を特定し、特定した作業者とその出現回数とを有するリストデータを生成する処理部である。
【０１０７】
図３１は、リストソート部１８０ｃが生成するリストデータの一例を示す図である。本実施例１では、出現回数集計データが１種類（作業者Ｂ、出現回数１回）のみ存在するため、リストソート部１８０ｃは、図３１に示すように第１成分に「作業者Ｂ」、第２成分に「１（出現回数が１回）」というデータを格納したリストデータを生成することになる。リストソート部１８０ｃは、生成したリストデータを問題箇所表示部１９０に渡す。
【０１０８】
問題箇所表示部１９０は、リストソート部１８０ｃからリストデータを取得し、取得したリストデータにかかる情報を表示装置（図示しない）に表示させる処理部である。すなわち、業務履歴データを管理する管理者は、表示装置に出力される情報を参照することによって、容易に作業に問題のある作業者などを特定することができる。
【０１０９】
次に、図１に示した業務情報管理装置１００の処理手順について説明する。図３２は、業務情報管理装置１００の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、業務情報管理装置１００は、入力受付部１１０が、入力装置から業務履歴データを取得し（ステップＳ１０１）、入力受付部１１０は取得した業務履歴データを業務履歴データテーブル生成部１２０に渡し、業務履歴データテーブル生成部１２０は、業務履歴データテーブルを生成する（ステップＳ１０２）。
【０１１０】
そして、業務履歴データテーブル生成部１２０は、生成した業務履歴データテーブルを作業特徴生成部１３０に渡し、作業特徴生成部１３０は、業務履歴データテーブルを基にして、関数、作業特徴統計データテーブルを生成し、生成した関数、作業特徴統計データテーブルおよび業務履歴データテーブルを作業特徴識別判定付与部１４０に渡す（ステップＳ１０３）。
【０１１１】
続いて、作業特徴識別判定付与部１４０が、関数、作業特徴統計データおよび業務履歴データテーブルを取得し、取得した情報を基にして作業特徴データテーブルを生成し、生成した作業特徴データテーブルを作業シーケンス生成部１５０に渡す（ステップＳ１０４）。
【０１１２】
そして、作業シーケンス生成部１５０が、作業特徴データテーブルを基にして作業シーケンステーブルを生成し、生成した作業シーケンステーブルおよび作業特徴データテーブルを作業シーケンス識別判定分類部１６０に渡す（ステップＳ１０５）。
【０１１３】
作業シーケンス識別判定分類部１６０が、作業シーケンスデータテーブルおよび作業特徴データテーブルを取得し、取得した情報を基にして作業シーケンス識別判定テーブルを生成し、生成した作業シーケンス識別判定テーブルおよび作業特徴データテーブルを案件比較部１７０に渡す（ステップＳ１０６）。
【０１１４】
続いて、案件比較部１７０が、作業シーケンス識別判定テーブルおよび作業特徴データテーブルを取得し、取得した情報を基にして集合データを生成し、生成した集合データおよび作業特徴データテーブルを問題箇所特定部１８０に渡す（ステップＳ１０７）。
【０１１５】
そして、問題箇所特定部１８０が、集合データおよび作業特徴データテーブルを取得し、取得した情報を基にしてリストデータを生成し、生成したリストデータを問題箇所表示部１４０に渡し（ステップＳ１０８）、問題箇所表示部１９０が取得したリストデータにかかる問題箇所を表示装置に表示させる（ステップＳ１０９）。
【０１１６】
このように、作業シーケンスが共通の業務履歴データごとに作業時間の比率が大きい作業者を特定するので、問題のある作業者を効率よくかつ適切に検出することができる。
【０１１７】
上述してきたように、本実施例１にかかる業務情報管理装置１００は、業務履歴データテーブル生成部１２０が業務履歴データテーブルを生成し、作業特徴生成部１３０が業務履歴データテーブルを基にして、各業務履歴データを分類するための関数を生成し、作業特徴識別判定付与部１４０が各業務履歴データを、該当する作業種別に分類した作業特徴データテーブルを生成し、作業シーケンス生成部１５０が各業務履歴データの案件に含まれる作業種別の出現順序を抽出し、作業シーケンス識別判定分類部１６０が案件ＩＤを作業種別の出現順序別に分類し、案件比較部１７０が作業時間の比率が大きい作業シーケンスを抽出し、問題箇所特定部１８０が抽出された作業シーケンスに対応する作業者を特定し、問題箇所表示部が特定された作業者を表示するので、業務履歴データを正確に分析することができ、業務上の問題要因を効率よく特定することができる。
【０１１８】
なお、本実施例１では、業務履歴データテーブル生成部１２０は、図２に示す業務履歴データテーブルを作成した場合に、作成した業務履歴データをそのまま作業特徴生成部１３０に渡していたが、作業が異常値を取る作業を削除した後、業務履歴データテーブルを作業特徴生成部１３０に渡してもよい。
【０１１９】
図３３は、通常値・異常値の境界を案件にかかる作業時間が一定時間以内であるかどうかに設定したときに、作業時間が一時間をこえる案件を削除した場合の業務履歴データテーブルの一例を示す図である。このように、案件にかかる作業時間が一時間をこえる案件を業務履歴データテーブルから削除することによって、明らかに時間がかかりすぎている案件と、他の案件とが統計され補正されてしまい重要な業務上の問題要因がぼやけてしまうといった問題を防ぐことができる。
【０１２０】
また、本実施例１では、作業特徴関数決定部１３０ｅが、各業務履歴データを作業種別Ａ〜Ｄに分類するための関数を生成し、作業特徴識別判定付与部１４０が関数に基づいて各業務履歴データを該当する作業種別に分類していたがこれに限定されるものではなく、ウォード法を用いたクラスタリング技術（神嶌敏弘：データマイニング分野のクラスタリング手法（１）人工知能学会誌Ｖｏｌ．１８、Ｎｏ．１、ｐｐ．５９−６５（２００３））を利用することによって、作業者と作業内容の組み合わせとが一致するように各業務履歴データを分類することもできる。
【０１２１】
すなわち、作業特徴関数決定部１３０ｅは、作業特徴統計処理部１３０ｄから図８に示す作業特徴統計データテーブルを取得した場合に、ウォード法を用いたクラスタリング技術を利用することによって、３つのクラスタ、すなわち、クラスタＸ1＝｛（７．６，７．０），（６．５，６．５）｝、クラスタＸ2＝｛（１３．９，９．０），（１７．３，５．０）｝、クラスタＸ3＝（２３．０，１６．０）に分割することができる。図３４は、Ｃｓ（１）〜Ｃｓ（６）にかかる平均値および分散値の散布図を示す図であり、図３５−１、図３５−２は、作業特徴関数決定部１３０ｅがクラスタリングを行った場合の結果の一例を示す図である。
【０１２２】
そして、作業特定関数決定部１３０ｅは、関数の変わりに、クラスタリングの結果を作業特徴識別判定部に渡すことによって、各業務履歴データをクラスタＸ1〜Ｘ3に分類することができ、実施例１に示した手法と同様に業務上の問題要因を特定することができる。
【実施例２】
【０１２３】
次に、本実施例２にかかる業務情報管理の概念について説明する。本実施例２にかかる業務情報管理装置は、作業時間の比率を求める場合に、通常値の業務履歴データの集合と、異常値を取る個別の業務履歴データとを用いて比率を算出し、業務上の問題要因を特定する。
【０１２４】
次に、本実施例２にかかる業務情報管理装置の構成について説明する。図３６は、本実施例２にかかる業務情報管理装置２００の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この業務情報管理装置２００は、入力受付部１１０、業務履歴データテーブル生成部１２０、作業特徴生成部１３０、作業特徴識別判定付与部１４０、作業シーケンス生成部１５０、作業シーケンス識別判定分類部１６０、案件比較部２７０、問題箇所特定部１８０、問題箇所表示部１９０を有する。
【０１２５】
なお、入力受付部１１０、業務履歴データテーブル生成部１２０、作業特徴生成部１３０、作業特徴識別判定付与部１４０、作業シーケンス生成部１５０、作業シーケンス識別判定分類部１６０、問題箇所特定部１８０、問題箇所表示部１９０に関する説明は、実施例１において示した内容と同様であるため説明を省略する。
【０１２６】
案件比較部２７０は、作業シーケンス識別判定分類部１６０から作業特徴データテーブル、作業シーケンス識別判定テーブルを取得し、取得したデータを基にして、作業時間の比率が他と比較して大きい作業者および作業を抽出する処理部である。
【０１２７】
ここで、案件比較部２７０の構成について説明する。図３７は、案件比較部２７０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この案件比較部２７０は、作業シーケンスセット生成部２７０ａと問題箇所特定前処理部２７０ｂとを有する。なお、作業シーケンスセット生成部２７０ａは、実施例１に示した作業シーケンスセット生成部１７０ａと同様であるため説明を省略する。
【０１２８】
問題箇所特定前処理部２７０ｂは、作業特徴データテーブル、作業シーケンス識別判定テーブルおよび作業シーケンスセットテーブルを取得し、取得した作業特徴データテーブルおよび作業シーケンスセットテーブルを基にして、作業時間の比率が他と比較しておおくかかっている作業者および作業を抽出する処理部である。なお、実施例２にかかる問題箇所特定前処理部２７０ｂでは、通常値として（１時間をこえない）業務履歴データの集合と、異常値として（１時間をこえる）個別の業務履歴データとを用いて比率を算出する。
【０１２９】
具体的に、問題箇所特定前処理部２７０ｂは、まず、作業シーケンスセットテーブルのＣｈ（１）に対応する部分を、作業特徴データテーブルから切り出す。すなわち、案件ＩＤ「Ａ００１、Ａ００２、Ａ００５、Ａ００９、Ａ０１０」に対応する部分の業務履歴データ、すなわち、Ｃｈ（１）関連テーブルを作業特徴データテーブルから切り出す。ただし、問題箇所特定前処理部２７０ｂは、切り出した作業特徴データテーブルにおいて、作業時間に異常な値（０や無限大など）が含まれる案件については予め削除する。
【０１３０】
そして、問題箇所特定前処理部２７０ｂは、さらに、Ｃｈ（１）関連テーブルに含まれる業務履歴データのうち、作業時間が１時間をこえる業務履歴データと作業時間が１時間をこえない業務履歴データに分割し、テーブルにまとめる。ここで、作業時間が１時間をこえない業務履歴データを集めたテーブルを時間内Ｃｈ（１）テーブル、作業時間が１時間をこえる業務履歴データを集めたテーブルを時間外Ｃｈ（１）テーブルと定義する。
【０１３１】
図３８は、問題箇所特定前処理部２７０ｂが生成する時間内Ｃｈ（１）テーブルの一例を示す図であり、図３９は、問題箇所特定前処理部２７０ｂが生成する時間外Ｃｈ（１）テーブルの一例を示す図である。
【０１３２】
そして、問題箇所特定前処理部１７０ｂは、時間内Ｃｈ（１）テーブルに含まれる各案件「Ａ００１，Ａ００２，Ａ００９」および時間外Ｃｈ（１）テーブルに含まれる案件「Ａ００５」の作業時間の全組み合わせである作業特徴集合Ｋ（１）〜Ｋ（４）を作成する。
【０１３３】
作業特徴集合Ｋ（１）は、案件ＩＤ「Ａ００１」に対応し、図１７のように表され、作業特徴集合Ｋ（２）は、案件ＩＤ「Ａ００２」に対応し、図１８のように表され、作業特徴集合Ｋ（３）は、案件ＩＤ「Ａ００９」に対応し、図４０のように表される。
【０１３４】
案件ＩＤ「Ａ００５」に関しては、作業種別Ｂにかかる作業時間が１２分、作業種別Ｃ１にかかる作業時間が１８分、作業種別Ｃ２にかかる作業時間が６０分であるため、作業特徴集合Ｋ（４）は、図４１のように表される。図４１は、作業特徴集合Ｋ（４）の一例を示す図である。
【０１３５】
そして、問題箇所特定前処理部２７０ｂは、作成した作業特徴集合Ｋ（１）〜Ｋ（４）および式（３）を利用して各作業シーケンスに分類された案件集合において、作業特徴の２個組の全組み合わせから作業時間特徴間の比率を求める。図４２は、問題箇所特定前処理部２７０ｂが算出する作業シーケンスＣｈ（１−１）比率前データの一例を示す図である。
【０１３６】
一例として、組み合わせ「作業種別Ｂと作業種別Ｃ１」の案件ＩＤ「Ａ００１」に対する比率「０．９２７５３６」をどのように算出したかを具体的に示すと、（１２／１８＜作業特徴集合Ｋ（１）の第１成分割る第２成分＞）×４＜要素の数＞／（１２／１８＜作業特徴集合Ｋ（１）の第１成分割る第２成分＞＋６／９＜作業特徴集合Ｋ（２）の第１成分割る第２成分＞＋７／８＜作業特徴集合Ｋ（３）の第１成分割る第２成分＞＋１２／１８＜作業特徴集合Ｋ（４）の第１成分割る第２成分＞）＝０．９２７５３６となる。
【０１３７】
そして、問題箇所特定前処理部２７０ｂは、作業シーケンスＣｈ（１−１）比率前データの１段目の各数値と５段目の各数値、２段目の各数値と３段目の各数値、４段目の各数値と６段目の各数値をそれぞれ積算した作業シーケンスＣｈ（１−１）比率データを生成する。
【０１３８】
図４３は、問題箇所特定前処理部２７０ｂが算出する作業シーケンスＣｈ（１−１）比率データの一例を示す図である。問題箇所特定前処理部２７０ｂは、作業シーケンスＣｈ（１−１）比率データの中から、最も１より大きくかつ閾値１．５より大きい値を取得する。
【０１３９】
図４３に示す作業シーケンスＣｈ（１−１）比率データの場合では、案件ＩＤ「Ａ００５」、作業種別「Ｃ２」の「２．５０４４７２」が対応することになる。そして、問題箇所特定前処理部２７０ｂは、案件ＩＤ「Ａ００５」および作業種別「Ｃ２」をキーとして、作業特徴データテーブルおよび作業シーケンス識別判定テーブルから該当する作業シーケンスデータおよび作業ＩＤを検索し、検索したデータを基にして集合データを生成する。具体的に、集合データＩ（１）＝（Ｓ1、Ａ００５、Ｓ０３）を生成する。
【０１４０】
続いて、問題箇所特定前処理部２７０ｂは、時間内Ｃｈ（１）テーブルに含まれる各案件「Ａ００１，Ａ００２，Ａ００９」および時間外Ｃｈ（１）テーブルに含まれる案件「Ａ０１０」の作業時間の全組み合わせである作業特徴集合Ｋ（１）、Ｋ（２）、Ｋ（３）、Ｋ（５）を作成する。
【０１４１】
作業特徴集合Ｋ（１）は、案件ＩＤ「Ａ００１」に対応し、図１７のように表され、作業特徴集合Ｋ（２）は、案件ＩＤ「Ａ００２」に対応し、図１８のように表され、作業特徴集合Ｋ（３）は、案件ＩＤ「Ａ００９」に対応し、図４０のように表される。
【０１４２】
案件ＩＤ「Ａ０１０」に関しては、作業種別Ｂにかかる作業時間が１２分、作業種別Ｃ１にかかる作業時間が３８分、作業種別Ｃ２にかかる作業時間が３８分であるため、作業特徴集合Ｋ（５）は、図４４のように表される。図４４は、作業特徴集合Ｋ（５）の一例を示す図である。
【０１４３】
そして、問題箇所特定前処理部２７０ｂは、作成した作業特徴集合Ｋ（１）、Ｋ（２）、Ｋ（３）、Ｋ（５）および式（３）を利用して各作業シーケンスにかかる比率を求める。図４５は、問題箇所特定前処理部２７０ｂが算出する作業シーケンスＣｈ（１−２）比率前データの一例を示す図である。
【０１４４】
一例として、組み合わせ「作業種別Ｂと作業種別Ｃ１」の案件ＩＤ「Ａ００１」に対する比率「１．０５６４７３」をどのように算出したかを具体的に示すと、（１２／１８＜作業特徴集合Ｋ（１）の第１成分割る第２成分＞）×４＜要素の数＞／（１２／１８＜作業特徴集合Ｋ（１）の第１成分割る第２成分＞＋６／９＜作業特徴集合Ｋ（２）の第１成分割る第２成分＞＋７／８＜作業特徴集合Ｋ（３）の第１成分割る第２成分＞＋１２／３８＜作業特徴集合Ｋ（５）の第１成分割る第２成分＞）＝１．０５６４７３となる。
【０１４５】
そして、問題箇所特定前処理部２７０ｂは、作業シーケンスＣｈ（１−２）比率前データの１段目の各数値と５段目の各数値、２段目の各数値と３段目の各数値、４段目の各数値と６段目の各数値をそれぞれ積算した作業シーケンスＣｈ（１−２）比率データを生成する。
【０１４６】
図４６は、問題箇所特定前処理部２７０ｂが算出する作業シーケンスＣｈ（１−２）比率データの一例を示す図である。問題箇所特定前処理部２７０ｂは、作業シーケンスＣｈ（１−２）比率データの中から、最も１より大きくかつ閾値１．５より大きい値を取得する。
【０１４７】
図４６に示す作業シーケンスＣｈ（１−２）比率データの場合では、案件ＩＤ「Ａ０１０」、作業種別「Ｃ１」の「２．９５９５５８」が対応することになる。そして、問題箇所特定前処理部２７０ｂは、案件ＩＤ「Ａ０１０」および作業種別「Ｃ１」をキーとして、作業特徴データテーブルおよび作業シーケンス識別判定テーブルから該当する作業シーケンスデータおよび作業ＩＤを検索し、検索したデータを基にして集合データを生成する。具体的に、集合データＩ（２）＝（Ｓ1、Ａ０１０、Ｓ０２）を生成する。
【０１４８】
続いて、問題箇所特定前処理部２７０ｂは、作業シーケンスセットテーブルのＣｈ（２）、Ｃｈ（３）に関しても上述したＣｈ（１）と同様の処理をおこなう。なお、Ｃｈ（２）およびＣｈ（３）には、作業時間が１時間をこえる案件が存在しないため、比率の計算結果は、実施例１と同様、すなわち、Ｃｈ（２）は図２５のようになり、Ｃｈ（３）は存在しない（作業が２つしか存在せず、比較することができないため存在しない）ことになる。
【０１４９】
また、Ｃｈ（２）の比率の計算結果には、閾値１．５をこえる値が存在しないため、集合データは生成されない。この結果、問題箇所特定前処理部２７０ｂは、集合データＩ（１）および集合データ（２）を問題箇所特定部１８０に渡す。
【０１５０】
上述してきたように、本実施例２にかかる業務情報管理装置２００は、案件比較部２７０が、通常（１時間をこえない）の業務履歴データの集合と、作業時間が明らかに多い（１時間をこえる）個別の業務履歴データとを用いて比率を算出するので、業務履歴データに複数の問題要因が含まれる場合であっても、精度良く各問題要因を特定することができる。
【０１５１】
なお、本実施例１および２に示した作業シーケンス識別判定分類部１６０は、作業シーケンス生成部１５０から作業シーケンステーブルを取得した場合に、この作業シーケンステーブルを学習し、学習した作業シーケンステーブルを用いて、後に入力される作業特徴データテーブルの案件ＩＤと作業シーケンスデータとを関連付けることもできる。
【０１５２】
このように、作業シーケンスデータテーブルを学習し、様々な作業シーケンスデータを保持しておくことによって、作業特徴データテーブルの案件ＩＤに含まれる作業種別順序に対応する作業シーケンスデータが存在せず、以下の処理が行えなくなるといった問題を解決することができる。
【０１５３】
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図４７を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する業務情報管理プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図４７は、業務情報管理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【０１５４】
同図に示すように、業務情報管理装置としてのコンピュータ３０は、入力装置３１、表示装置３２、ＲＯＭ３３およびＣＰＵ３４をバス３５で接続して構成される。ここで、入力装置３１は、キーボートやマウスなどの入力装置を示し、表示装置３２は、ディスプレイなどの表示装置を示す。
【０１５５】
そして、ＲＯＭ３３には、上記の実施例と同様の機能を発揮する業務情報管理プログラム、つまり、図４７に示すように、業務履歴データテーブル生成プログラム３３ａ、作業特徴生成プログラム３３ｂ、作業特徴識別判定付与プログラム３３ｃ、作業シーケンス生成プログラム３３ｄ、作業シーケンス識別判定分類プログラム３３ｅ、案件比較プログラム３３ｆ、問題箇所特定プログラム３３ｇが予め記憶されている。
【０１５６】
そして、ＣＰＵ３４が、これらのプログラム３３ａ〜３３ｇをＲＯＭ３３から読み出して実行することで、図４７に示すように、各プログラム３３ａ〜３３ｇは、業務履歴データテーブル生成プロセス３４ａ、作業特徴生成プロセス３４ｂ、作業特徴識別判定付与プロセス３４ｃ、作業シーケンス生成プロセス３４ｄ、作業シーケンス識別判定分類プロセス３４ｅ、案件比較プロセス３４ｆ、問題箇所特定プロセス３４ｇとして機能するようになる。
【０１５７】
各プロセス３４ａ〜３４ｇは、図１に示した業務履歴データテーブル生成部１２０、作業特徴生成部１３０、作業特徴識別判定付与部１４０、作業シーケンス生成部１５０、作業シーケンス識別判定分類部１６０、案件比較部１７０、問題箇所特定１８０にそれぞれ対応する。
【０１５８】
ところで、上記したプログラム３３ａ〜３３ｇについては、必ずしも最初からＲＯＭ３３に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータに挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータ３０の内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３０に接続される。「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ３０がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１５９】
（付記１）サービス提供者が行った業務の履歴情報である業務履歴情報を管理する業務情報管理プログラムであって、
各業務履歴情報の特徴を抽出する特徴抽出手順と、
前記特徴抽出手順において抽出された特徴が等しい業務履歴情報同士を比較して業務上の問題要因を特定する問題要因特定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする業務情報管理プログラム。
【０１６０】
（付記２）前記特徴抽出手順は、前記業務履歴情報に含まれる各作業の作業時間に基づいて、各作業を特定の作業種別に分類する作業種別分類手順と、前記業務履歴情報に含まれる作業と作業種別とを対応付け、該作業の実行順序に対応する作業種別の出現順序である作業シーケンスを前記業務履歴情報の特徴として抽出する作業シーケンス抽出手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の業務情報管理プログラム。
【０１６１】
（付記３）前記作業種別分類手順は、前記業務履歴情報に含まれる各作業の作業時間から作業時間の平均値および分散値を算出すると共に、算出した平均値および分散値に基づいた関数を生成し、該関数を利用して前記業務履歴情報に含まれる各作業を特定の作業種別に分類することを特徴とする付記２に記載の業務情報管理プログラム。
【０１６２】
（付記４）前記作業種別分類手順は、前記業務履歴情報に含まれる各作業の作業時間から作業時間の平均値および分散値を算出すると共に、算出した平均値および分散値に基づいたクラスタリングを行い、該クラスタリングの結果を基に前記業務履歴情報に含まれる各作業を特定の作業種別に分類することを特徴とする付記２に記載の業務情報管理プログラム。
【０１６３】
（付記５）前記問題要因特定手順は、前記業務履歴情報を等しい作業シーケンスごとに分類する業務情報分類手順と、前記業務情報分類手順によって分類された業務履歴情報ごとに作業時間の比率を算出し、該算出した比率が所定閾値に含まれる業務履歴情報に対応するサービス提供者および作業を業務上の問題要因として特定する特定手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする付記２、３または４に記載の業務情報管理プログラム。
【０１６４】
（付記６）前記作業シーケンスを記憶部に記憶する作業シーケンス記憶手順を更にコンピュータに実行させ、前記業務情報分類手順は、前記記憶部に記憶された作業シーケンスを利用して前記業務履歴情報を等しい作業シーケンスごとに分類することを特徴とする付記５に記載の業務情報管理プログラム。
【０１６５】
（付記７）作業時間が所定値をこえる業務履歴情報を削除する業務履歴情報削除手順を更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の業務情報管理プログラム。
【０１６６】
（付記８）サービス提供者が行った業務の履歴情報である業務履歴情報を管理する業務情報管理方法であって、
各業務履歴情報の特徴を抽出する特徴抽出工程と、
前記特徴抽出工程において抽出された特徴が等しい業務履歴情報同士を比較して業務上の問題要因を特定する問題要因特定工程と、
を含んだことを特徴とする業務情報管理方法。
【０１６７】
（付記９）前記特徴抽出工程は、前記業務履歴情報に含まれる各作業の作業時間に基づいて、各作業を特定の作業種別に分類する作業種別分類工程と、前記業務履歴情報に含まれる作業と作業種別とを対応付け、該作業の実行順序に対応する作業種別の出現順序である作業シーケンスを前記業務履歴情報の特徴として抽出する作業シーケンス抽出工程とを含んだことを特徴とする付記８に記載の業務情報管理方法。
【０１６８】
（付記１０）前記問題要因特定工程は、前記業務履歴情報を等しい作業シーケンスごとに分類する業務情報分類工程と、前記業務情報分類工程によって分類された業務履歴情報ごとに作業時間の比率を算出し、該算出した比率が所定閾値に含まれる業務履歴情報に対応するサービス提供者および作業を業務上の問題要因として特定する特定工程とを含んだことを特徴とする付記９に記載の業務情報管理方法。
【産業上の利用可能性】
【０１６９】
以上のように、本発明にかかる業務情報管理プログラムは、業務上の問題要因を効率よくかつ適切に特定する必要のある業務情報管理システムなどに対して有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１７０】
【図１】本実施例１にかかる業務情報管理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】業務履歴データ生成部が生成する業務履歴データテーブルの一例を示す図である。
【図３】作業特徴生成部の構成を示す機能ブロック図である。
【図４】時間差計算部が行う処理を説明するための説明図である。
【図５】時間差リスト生成部が生成する時間差リストの一例を示す図である。
【図６】作業特徴情報抽出情報生成部が行う処理を説明するための説明図である。
【図７】作業特徴抽出情報生成部が生成するＣｓｓｅｔデータの一例を示す図である。
【図８】作業特徴統計処理部が生成する作業特徴統計データテーブルの一例を示す図である。
【図９】作業特徴識別判定付与部の構成を示す機能ブロック図である。
【図１０】作業特徴判定付与部が生成する作業特徴判定データテーブルの一例を示す図である。
【図１１】作業特徴識別部が生成する作業特徴データテーブルの一例を示す図である。
【図１２】作業シーケンス生成部が生成する作業シーケンステーブルの一例を示す図である。
【図１３】作業シーケンス識別判定分類部が生成する作業シーケンス識別判定テーブルの一例を示す図である。
【図１４】案件比較部の構成を示す機能ブロック図である。
【図１５】作業シーケンスセット生成部が生成する作業シーケンスセットテーブルの一例を示す図である。
【図１６】Ｃｈ（１）関連テーブルの一例を示す図である。
【図１７】作業特徴集合Ｋ（１）の一例を示す図である。
【図１８】作業特徴集合Ｋ（２）の一例を示す図である。
【図１９】作業特徴集合Ｋ（３）の一例を示す図である。
【図２０】作業特徴集合Ｋ（４）の一例を示す図である。
【図２１】作業特徴集合Ｋ（５）の一例を示す図である。
【図２２】問題箇所特定前処理部が算出する作業シーケンスＣｈ（１）比率前データの一例を示す図である。
【図２３】問題箇所特定前処理部が算出する作業シーケンスＣｈ（１）比率データの一例を示す図である。
【図２４】問題箇所特定前処理部が算出する作業シーケンスＣｈ（２）比率前データの一例を示す図である。
【図２５】問題箇所特定前処理部が算出する作業シーケンスＣｈ（２）比率データの一例を示す図である。
【図２６】問題箇所特定前処理部が算出する作業シーケンスＣｈ（３）比率前データの一例を示す図である。
【図２７】問題箇所特定前処理部が問題箇所特定部に渡す集合データの一例を示す図である。
【図２８】問題箇所特定部の構成を示す機能ブロック図である。
【図２９】作業者情報付与処理部が生成する作業者情報付与データの一例を示す図である。
【図３０】リスト生成部が生成する出現回数集計データの一例を示す図である。
【図３１】リストソート部が生成するリストデータの一例を示す図である。
【図３２】業務情報管理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図３３】作業時間が一時間をこえる案件を削除した場合の業務履歴データテーブルの一例を示す図である。
【図３４】Ｃｓ（１）〜Ｃｓ（６）にかかる平均値および分散値の散布図を示す図である。
【図３５−１】作業特徴関数決定部がクラスタリングを行った場合の結果の一例を示す図（１）である。
【図３５−２】作業特徴関数決定部がクラスタリングを行った場合の結果の一例を示す図（２）である。
【図３６】本実施例２にかかる業務情報管理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３７】案件比較部の構成を示す機能ブロック図である。
【図３８】問題箇所特定前処理部が生成する時間内Ｃｈ（１）テーブルの一例を示す図である。
【図３９】問題箇所特定前処理部が生成する時間外Ｃｈ（１）テーブルの一例を示す図である。
【図４０】作業特徴集合Ｋ（３）の一例を示す図である。
【図４１】作業特徴集合Ｋ（４）の一例を示す図である。
【図４２】問題箇所特定前処理部が算出する作業シーケンスＣｈ（１−１）比率前データの一例を示す図である。
【図４３】問題箇所特定前処理部が算出する作業シーケンスＣｈ（１−１）比率データの一例を示す図である。
【図４４】作業特徴集合Ｋ（５）の一例を示す図である。
【図４５】問題箇所特定前処理部が算出する作業シーケンスＣｈ（１−２）比率前データの一例を示す図である。
【図４６】問題箇所特定前処理部が算出する作業シーケンスＣｈ（１−２）比率データの一例を示す図である。
【図４７】業務情報管理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【図４８】業務履歴データの補足図である。
【図４９】従来の業務上の問題点などを特定する手法を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１７１】
３０    コンピュータ（業務情報管理装置）
３１    入力装置
３２    表示装置
３３    ＲＯＭ
３３ａ  業務履歴データテーブル生成プログラム
３３ｂ  作業特徴生成プログラム
３３ｃ  作業特徴識別判定付与プログラム
３３ｄ  作業シーケンス生成プログラム
３３ｅ  作業シーケンス識別判定分類プログラム
３３ｆ  案件比較プログラム
３３ｇ  問題箇所特定プログラム
３４    ＣＰＵ
３４ａ  業務履歴データテーブル生成プロセス
３４ｂ  作業特徴生成プロセス
３４ｃ  作業特徴識別判定付与プロセス
３４ｄ  作業シーケンス生成プロセス
３４ｅ  作業シーケンス識別判定分類プロセス
３４ｆ  案件比較プロセス
３４ｇ  問題箇所特定プロセス
３５    バス
１００    業務履歴管理装置
１１０    入力受付部
１２０    業務履歴データテーブル生成部
１３０    作業特徴生成部
１４０    作業特徴判別付与部
１４０ａ  作業特徴判別付与部
１４０ｂ  作業特徴識別部
１５０    作業シーケンス生成部
１６０    作業シーケンス識別判定分類部
１７０，２７０    案件比較部
１７０ａ，２７０ａ  作業シーケンスセット生成部
１７０ｂ，２７０ｂ  問題箇所特定前処理部
１８０    問題箇所特定部
１８０ａ  作業者情報付与処理部
１８０ｂ  リスト生成部
１８０ｃ  リストソート部
１９０    問題箇所表示部
【図１】
2006236125.tif 000006
【図２】
2006236125.tif 000007
【図３】
2006236125.tif 000008
【図４】
2006236125.tif 000009
【図５】
2006236125.tif 000010
【図６】
2006236125.tif 000011
【図７】
2006236125.tif 000012
【図８】
2006236125.tif 000013
【図９】
2006236125.tif 000014
【図１０】
2006236125.tif 000015
【図１１】
2006236125.tif 000016
【図１２】
2006236125.tif 000017
【図１３】
2006236125.tif 000018
【図１４】
2006236125.tif 000019
【図１５】
2006236125.tif 000020
【図１６】
2006236125.tif 000021
【図１７】
2006236125.tif 000022
【図１８】
2006236125.tif 000023
【図１９】
2006236125.tif 000024
【図２０】
2006236125.tif 000025
【図２１】
2006236125.tif 000026
【図２２】
2006236125.tif 000027
【図２３】
2006236125.tif 000028
【図２４】
2006236125.tif 000029
【図２５】
2006236125.tif 000030
【図２６】
2006236125.tif 000031
【図２７】
2006236125.tif 000032
【図２８】
2006236125.tif 000033
【図２９】
2006236125.tif 000034
【図３０】
2006236125.tif 000035
【図３１】
2006236125.tif 000036
【図３２】
2006236125.tif 000037
【図３３】
2006236125.tif 000038
【図３４】
2006236125.tif 000039
【図３５−１】
2006236125.tif 000040
【図３５−２】
2006236125.tif 000041
【図３６】
2006236125.tif 000042
【図３７】
2006236125.tif 000043
【図３８】
2006236125.tif 000044
【図３９】
2006236125.tif 000045
【図４０】
2006236125.tif 000046
【図４１】
2006236125.tif 000047
【図４２】
2006236125.tif 000048
【図４３】
2006236125.tif 000049
【図４４】
2006236125.tif 000050
【図４５】
2006236125.tif 000051
【図４６】
2006236125.tif 000052
【図４７】
2006236125.tif 000053
【図４８】
2006236125.tif 000054
【図４９】
2006236125.tif 000055