(57)【要約】【課題】対象システムが提供するサービスに関わるアクタの属性の変化に伴うサービスの継続性を容易に評価する。【解決手段】評価装置は、提供するサービスに関わるオブジェクト間に存在するリスク要因に関する第１情報を入力する第１入力手段１０１と、オブジェクト間の機能的な接続関係を示す第２情報を入力する第２入力手段１０２と、接続関係が継続できないと判定される条件としてオブジェクトがもつ属性の状態の組み合わせを定義した閾値リストを記憶する閾値リスト記憶手段１０３と、第１情報と第２情報とに基づいて、前記リスク要因に関連する前記オブジェクトの属性を各々定性的な値を有する状態変数とする定性モデルを生成する定性モデル生成手段１０４と、定性モデルを用いて定性シミュレーションを行うシミュレーション手段１０５と、シミュレーションの結果を表示する結果表示手段１０６とを備える。【選択図】図１３
2018028794.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
提供するサービスに影響を与えるオブジェクト間に存在するリスク要因に関する第１情報を入力する第１入力手段と、
前記オブジェクト間の機能的な接続関係を示す第２情報を入力する第２入力手段と、
前記接続関係が継続できないと判定される条件を示すリストであって、前記オブジェクトがもつ属性の状態の組み合わせを定義した閾値リストを記憶する閾値リスト記憶手段と、
前記第１情報と前記第２情報とに基づいて、前記リスク要因に関連する前記オブジェクトの属性を各々定性的な値を有する状態変数とし、前記状態変数同士の因果関係が規定された定性モデルを生成する定性モデル生成手段と、
前記定性モデルを用いて定性シミュレーションを行い、シミュレーション後の各状態変数の状態が前記閾値リストに定義される属性の状態の組み合わせを満たすか否かを判定するシミュレーション手段と、
前記シミュレーションの結果を表示する結果表示手段とを備えた
ことを特徴とする評価装置。
【請求項２】
定性モデル生成手段は、第１情報に基づいてリスク要因が存在するオブジェクト間のいずれかまたは両方のオブジェクトに対して前記リスク要因に関連する定性的な値を有する属性に変換した上で、前記属性の各々を状態変数とし、第２情報によって示されるオブジェクト間の接続関係と、予め規定された所定の２属性間の因果関係を示す情報とに基づいて、前記接続関係にあるオブジェクトが有する属性に対応する状態変数同士を前記因果関係に基づき接続することにより、定性モデルを生成する
請求項１に記載の評価装置。
【請求項３】
第１情報入力手段は、第１情報としてＣＶＣＡモデルを入力し、
第２情報入力手段は、第２情報としてアクタネットワークを入力する
請求項１または請求項２に記載の評価装置。
【請求項４】
第１情報入力手段が入力したＣＶＣＡから、ステークホルダ間に存在する全ての接続関係を抽出し、抽出された接続関係を有するステークホルダの組み合わせを示す情報と、前記組み合わせにおいてやりとりされる対象をリスク要因として示す情報とを対応づけたリスク情報を生成するリスク情報生成手段と、
第２情報入力手段が入力したアクタネットワークから、アクタの情報と、前記アクタ同士の１対１の接続関係とを抽出し、抽出したアクタの情報と、接続関係とを示す情報とを含むネットワーク情報を生成するネットワーク情報生成手段とを備え、
定性モデル生成手段は、前記リスク情報と、前記ネットワーク情報とに基づいて、前記リスク情報におけるステークホルダと前記ネットワーク情報におけるアクタとを対応づけることにより、定性モデルを生成する
請求項３に記載の評価装置。
【請求項５】
結果表示手段は、シミュレーションの結果として、接続関係が継続できないと判定される条件を満たした場合に、前記条件とされた属性の情報、前記条件を満たすきっかけとなった属性の情報、および前記条件を満たすに至った定性モデル上の変化の連鎖の情報の少なくともいずれかを表示する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の評価装置。
【請求項６】
閾値リストに定義される条件に、少なくとも１つの属性に対する時間的要素を有する変化の様子を示す状態が含まれており、
シミュレーション手段は、シミュレーション中の各状態変数の値を所定期分記憶し、前記所定期分の各状態変数の値を基に、前記閾値リストに定義される属性の状態の組み合わせを満たすか否かを判定する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の評価装置。
【請求項７】
定性モデルに規定される状態変数同士の因果関係の少なくとも１つに、時間的要素を有する変化を示す関係が含まれており、
シミュレーション手段は、シミュレーション中の各状態変数の値を所定期分記憶し、第１の状態変数の変化に伴い第２の状態変数を変化させる際に、前記第１の状態変数と前記第２の状態変数との間の因果関係が時間的要素を有する変化を示す関係である場合に、前記所定期分の各状態変数の値を基に前記第２の状態変数を変化させる
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の評価装置。
【請求項８】
提供するサービスに影響を与えるオブジェクト間に存在するリスク要因に関する第１情報を入力し、
前記オブジェクト間の機能的な接続関係を示す第２情報を入力し、
前記第１情報と前記第２情報とに基づいて、前記リスク要因に関連する前記オブジェクトの属性を各々定性的な値を有する状態変数とし、前記状態変数同士の因果関係が規定された定性モデルを生成し、
前記定性モデルを用いて定性シミュレーションを行い、シミュレーション後の各状態変数の状態が、予め記憶されている閾値リストであって、前記接続関係が継続できないと判定される条件として、前記オブジェクトがもつ属性の状態の組み合わせが定義された閾値リストに定義される属性の状態の組み合わせを満たすか否かを判定し、
前記シミュレーションの結果を表示する
ことを特徴とする評価方法。
【請求項９】
コンピュータに、
提供するサービスに影響を与えるオブジェクト間に存在するリスク要因に関する第１情報を入力する処理、
前記オブジェクト間の機能的な接続関係を示す第２情報を入力する処理、
前記第１情報と前記第２情報とに基づいて、前記リスク要因に関連する前記オブジェクトの属性を各々定性的な値を有する状態変数とし、前記状態変数同士の因果関係が規定された定性モデルを生成する処理、
前記定性モデルを用いて定性シミュレーションを行い、シミュレーション後の各状態変数の状態が、予め記憶されている閾値リストであって、前記接続関係が継続できないと判定される条件として、前記オブジェクトがもつ属性の状態の組み合わせが定義された閾値リストに定義される属性の状態の組み合わせを満たすか否かを判定する処理、および
前記シミュレーションの結果を表示する処理
を実行させるための評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サービスシステムを評価する評価装置、評価方法および評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩＣＴ（Information and Communication Technology）サービスプロバイダは、特定の顧客が提示した要求に沿い、ＩＣＴプラットフォームの企画、設計、開発、構築、導入、保守、運用などを一貫して請け負ってＩＣＴサービスを行うシステム（以下、ＩＣＴサービスシステムという）を提供するといった、個別対応型のＳＩ（System integration）事業を主力としてきた。
【０００３】
このようなＳＩビジネスでは、顧客要求を漏れなく組み込んだシステムを提供することに高い価値が置かれていた。しかし、技術の発展やＩＣＴプラットフォームのコモディティ化が進み、ＩＣＴサービスシステムに対して市場が求める価値の源泉は、ハードウェアからソフトウェアへ、提供される物体から提供される事象へ、製品単体からプロダクトとサービスを含めた、システムにより得られる効果そのものへと変化している。
【０００４】
さらに、センサや解析技術といったＩＣＴ関連製品の技術が進展し、より多くのユーザの情報を収集できるようになってきた。そのため、多くのＩＣＴサービスプロバイダは、提供するＩＣＴサービスシステムを中心に捉えてきたビジネスの視点を、ＩＣＴサービスシステムを利用する人の行動や課題に着目した顧客ビジネスの設計へと変化させている。
【０００５】
ある人の行動や課題に対して、ＩＣＴサービスを提供するビジネスを考えた場合、所望されるＩＣＴサービスを何によって提供するかの選択肢は、自社製品のソフトウェアやハードウェアのみでなく、他社リソースや人の役割にまで及ぶ。そのため、機能を実現するための要素の多様性は増加する一方であり、これら要素の組み合わせまで考慮すると選択肢はさらに増加する。多くのＳＩ事業では、このような多くの選択肢に対する判断を経験値・スキルの高いエンジニアやコンサルタントなどの属人的な能力に依存して行っていた。
【０００６】
しかし、ＩＣＴサービスプロバイダとしてサービス事業を主軸とする場合には、経験の浅いエンジニアに対してもＩＣＴサービスシステムの設計を行うことが要求される。このような背景から、経験の浅いエンジニアであっても、サービス提供のための機能の独立性や依存性を理解し、提供するサービスの継続性を考慮したＩＣＴサービスシステムの設計を支援するシステムが必要となる。
【０００７】
ＩＣＴサービスの設計支援に関する技術に関連して、非特許文献１，２には、サービスや製品提供に要する人や物の関係を表現する方法として、アクタネットワークという概念が開示されている。非特文献１，２では、人とモノとを同等に扱う概念としてアクタを定義し、さらに複数のアクタが接続関係を持って存在する状態を示す概念としてアクタネットワークを定義している。
【０００８】
また、非特許文献３，４には、１つのサービスに関与する多様なグループをステークホルダとして、ステークホルダ間の価値の連鎖という視点から設計段階のシステム提供に関わるステークホルダ間の関係を分析し、ステークホルダ間の多様な価値（例えば、金、人、物、情報、技術等）の関係性を可視化する手法として、ＣＶＣＡ（Customer Value Chain Analysis）と呼ばれる手法が記載されている。
【０００９】
また、特許文献１には、ビジネスの将来予測や仮設検証の手段であるシステムダイナミクスを応用して組織全体の継続性を把握するためのシミュレーションを行う装置の例が記載されている。
【００１０】
また、非特許文献５には、定性モデルとそのシミュレーションの方法の一つであるＧａｒｐ３が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特表２０１６−５０４５８２号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】Callon, Michel. "Some elements of a sociology of translation: domestication of the scallops and the fishermen of St Brieuc Bay.", The Sociological Review Vol.32 S1, 1984, p.196-233.
【非特許文献２】Latour, Bruno. "On recalling ANT.", The Sociological Review vol.47 S1, 1999, p.15-25.
【非特許文献３】Krista M.Donaldson, Kosuke Ishii, and Sheri D.Sheppard, "Customer value chain analysis." Research in Engineering Design vol.16 Issue 4, 2006, p.174-183.
【非特許文献４】石井浩介，飯野謙治，“設計の科学  価値づくり設計”，養賢堂，2008，p.20-25.
【非特許文献５】Bert Bredeweg, "Garp3 - Workbench for qualitative modeling and simulation", Ecologcal Informatics Vol.4, 2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
例えば、非特許文献１，２に記載されているようなアクタネットワーク理論によれば、アクタ（ＩＣＴサービスシステムを構成する人やモノの組合せ）同士の機能提供の関係やアクタ間の提供範囲を可視化することができる。このように、アクタを機能単位で定義できるため、アクタ間の機能の内容や責任分解点を明確化することができる。アクタネットワーク理論に基づいて、ＩＣＴサービスシステムの設計対象であるサービスを可視化したり、その継続性が予め評価できれば、ＩＣＴサービスシステムの設計において特に有用である。なお、アクタネットワーク理論に基づかなくても、継続的なサービスの提供にリスクを及ぼすアクタやそれらの関係性、また継続性が困難と判断された場合にその原因を事前に把握できるモデルの生成やそのモデルを使った評価方法が提供されれば、経験の浅いエンジニアであっても、設計段階でＩＣＴサービスシステムの継続性を判断することができるため、有用である。
【００１４】
しかし、ＩＣＴサービスシステムの機能にのみ着目して、その相互関係を可視化するだけでは、ＩＣＴサービスシステムの設計に対して客観的に評価を行うことは難しい。例えば、ＩＣＴサービスの機能同士の関係性を可視化したアクタネットワークでは、リリース後に外部環境から受ける影響を評価することは困難である。このため、実装後に外部環境から受ける影響をも考慮したＩＣＴサービスシステムの構成要素の関係性を可視化できるモデルや、またその関係性を事前に評価できるモデルの評価方法が望まれる。さらに、そのようなモデルやモデルの評価方法を、経験の浅いエンジニアが生成でき、かつ実践できることが望まれる。なお、実装後に外部環境から受ける影響をも考慮したＩＣＴサービスシステムの構成要素の関係性の可視化およびそのような関係性の評価が困難な点は、非特許文献３，４に記載されているＣＶＣＡにおいても同様である。
【００１５】
すなわち、アクタネットワークやＣＶＣＡが表現する人やモノの相互関係は、ある任意の時点のステークホルダやアクタの相互関係を切り取ったスナップショットである。そのため、非特許文献１〜４に記載の方法では、各ステークホルダやアクタが他のアクタを含む外部との関係性によって有する属性、例えば、収益、売上げ、コスト、契約、顧客満足度等の変化と、該変化によって生じるアクタ間やステークホルダ間のネットワーク構造の変化とを把握することはできない。また、非特許文献１〜４に記載の方法は、アクタ間やステークホルダ間の関係性から、サービスの継続性をどのように評価するかといったことは考慮されておらず、特に時間経過によるアクタやステークホルダの属性の変化に伴う継続性を評価しようといったことは考慮されていない。
【００１６】
なお、例えば、特許文献１に記載の方法を用いれば、組織全体の時間変化による様子を把握することは可能である。しかし、特許文献１に記載の方法は、あくまで組織の継続性を判断する方法であって、その方法をそのままＩＣＴサービスシステムの設計段階でのサービスの継続性評価に適用することは困難である。
【００１７】
例えば、特許文献１には、システムの設計段階で作成されるアクタネットワークが、時間経過に伴い各アクタの属性値が変化した場合であっても維持できるか否かを評価するためのモデルの生成方法やそのような評価の実践方法については何ら記載されていない。
【００１８】
このように、課題は、ＩＣＴサービスシステムが提供するサービスの継続性を評価するためのモデルの生成やそのモデルを使った評価方法が確立されていない点である。
【００１９】
そこで、本発明は、ＩＣＴサービスシステムが提供するサービスに関わるアクタ（人やモノ）の属性の変化に伴うサービスの継続性を容易に評価できる評価装置、評価方法および評価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】
【００２０】
本発明による評価装置は、提供するサービスに影響を与えるオブジェクト間に存在するリスク要因に関する第１情報を入力する第１入力手段と、オブジェクト間の機能的な接続関係を示す第２情報を入力する第２入力手段と、接続関係が継続できないと判定される条件を示すリストであって、オブジェクトがもつ属性の状態の組み合わせを定義した閾値リストを記憶する閾値リスト記憶手段と、第１情報と第２情報とに基づいて、リスク要因に関連するオブジェクトの属性を各々定性的な値を有する状態変数とし、状態変数同士の因果関係が規定された定性モデルを生成する定性モデル生成手段と、定性モデルを用いて定性シミュレーションを行い、シミュレーション後の各状態変数の状態が閾値リストに定義される属性の状態の組み合わせを満たすか否かを判定するシミュレーション手段と、シミュレーションの結果を表示する結果表示手段とを備えたことを特徴とする。
【００２１】
また、本発明による評価方法は、提供するサービスに影響を与えるオブジェクト間に存在するリスク要因に関する第１情報を入力し、オブジェクト間の機能的な接続関係を示す第２情報を入力し、第１情報と第２情報とに基づいて、リスク要因に関連するオブジェクトの属性を各々定性的な値を有する状態変数とし、状態変数同士の因果関係が規定された定性モデルを生成し、定性モデルを用いて定性シミュレーションを行い、シミュレーション後の各状態変数の状態が、予め記憶されている閾値リストであって、接続関係が継続できないと判定される条件として、オブジェクトがもつ属性の状態の組み合わせが定義された閾値リストに定義される属性の状態の組み合わせを満たすか否かを判定し、シミュレーションの結果を表示することを特徴とする。
【００２２】
また、本発明による評価プログラムは、コンピュータに、提供するサービスに影響を与えるオブジェクト間に存在するリスク要因に関する第１情報を入力する処理、オブジェクト間の機能的な接続関係を示す第２情報を入力する処理、第１情報と第２情報とに基づいて、リスク要因に関連するオブジェクトの属性を各々定性的な値を有する状態変数とし、状態変数同士の因果関係が規定された定性モデルを生成する処理、定性モデルを用いて定性シミュレーションを行い、シミュレーション後の各状態変数の状態が、予め記憶されている閾値リストであって、接続関係が継続できないと判定される条件として、オブジェクトがもつ属性の状態の組み合わせが定義された閾値リストに定義される属性の状態の組み合わせを満たすか否かを判定する処理、およびシミュレーションの結果を表示する処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、ＩＣＴサービスシステムが提供するサービスに関わるアクタの属性に変化に伴うサービスの継続性を容易に評価できる。このため、経験の浅いエンジニアでも、例えば設計段階でリスクの高いアクタやそれらの接続関係性を代替するといった改善設計ができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】第１の実施形態の評価装置の例を示すブロック図である。
【図２】リスク情報の例を示す説明図である。
【図３】ネットワーク情報の例を示す説明図である。
【図４】閾値リストの例を示す説明図である。
【図５】定性モデルの例を示す説明図である。
【図６】シミュレーション結果の表示例を示す説明図である。
【図７】第１の実施形態の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】ＣＶＣＡモデルの例を示す説明図である。
【図９】アクタネットワークの例を示す説明図である。すフローチャートである。
【図１０】シミュレーション結果の他の表示例を示す説明図である。
【図１１】第１の実施形態の評価装置の他の構成例を示すブロック図である。
【図１２】本発明の実施形態にかかるコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。
【図１３】本発明による評価装置の概要を示すブロック図である。
【図１４】本発明による評価装置の他の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
実施形態１．
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。図１は、本実施形態の評価装置の例を示すブロック図である。図１に示す評価装置１０は、リスク情報入力部２０と、ネットワーク情報入力部２１と、リスク情報抽出部３０と、ネットワーク情報抽出部３１と、情報記憶部４０と、定性モデル生成部５０と、シミュレーション実行部５１と、結果表示部６０とを備える。
【００２６】
なお、図１に示す例では、予めユーザが、評価対象とする任意のサービスに関するＣＶＣＡモデルとアクタネットワーク（アクタマップとも呼ばれる）とを作成していることを前提としている。なお、ＣＶＣＡモデルは、特に利害関係に着目して評価対象とするサービスに影響を与えるオブジェクトであるステークホルダ（人だけでなく物や組織や機能等を含む）間の関係を規定でき、アクタネットワークは、機能の提供関係に着目して評価対象とするサービスを構成する要素であるアクタ（人だけでなく物や組織や機能等を含む）間の関係を規定できるといった特徴がある。なお、本実施形態では、ＣＶＣＡモデルにおけるステークホルダとアクタネットワークにおけるアクタとを特に区別せずに、いずれも評価対象とするサービスに直接または間接的に影響を与えるオブジェクト（人だけでなく物や組織や機能等を含む）として扱う。なお、ステークホルダとアクタとは必ずしも１対１に対応していなくてもよい。その場合、両者の対応関係を示す情報が入力されればよい。
【００２７】
リスク情報入力部２０は、評価対象とするサービスにおける任意のステークホルダの組み合わせについて、該ステークホルダ間に存在するリスク要因に関する情報を入力する。また、リスク情報入力部２０は入力された情報を、リスク情報抽出部３０に出力する。リスク情報入力部２０は、例えば、オペレータ等の操作により情報を入力する入力装置により実現されてもよい。
【００２８】
リスク情報入力部２０が入力する情報は、例えば、予め作成されたＣＶＣＡモデルで表現された、任意の２つのステークホルダの組み合わせを示す各ステークホルダの識別情報と、該ステークホルダ間に存在するリスク要因（例えば、収益、売上げ、コスト、契約、顧客満足度、データ提供等）に関する情報とを含む情報であってもよい。なお、リスク情報入力部２０に入力される情報は、ＣＶＣＡモデル以外の形式であってもよい。
【００２９】
ネットワーク情報入力部２１は、サービスシステムを構成するアクタに関する情報およびそれらアクタ間の接続関係を示す情報を入力する。また、ネットワーク情報入力部２１は入力された情報を、ネットワーク情報抽出部３１に出力する。ネットワーク情報入力部２１は、例えば、オペレータ等の操作により予め準備した対象サービスのアクタネットワークを入力する入力装置により実現されてもよい。
【００３０】
ネットワーク情報入力部２１が入力する情報は、例えば、予め作成されたアクタネットワークで表現された、アクタの構成情報とネットワーク構造とを含む情報であってもよい。ここで、アクタネットワークにおけるアクタの構成情報は、アクタの識別子と該アクタが含む要素の情報とを含む情報である。また、アクタネットワークにおけるネットワーク構造情報は、例えば、アクタの構成情報で示されたアクタ同士の接続関係（機能の提供元と提供先等）を示す情報である。なお、ネットワーク情報入力部２１に入力される情報は、アクタネットワーク以外の形式であってもよい。
【００３１】
リスク情報抽出部３０は、リスク情報入力部２０から入力された情報からリスク情報を抽出する。より具体的には、リスク情報抽出部３０は、リスク情報入力部２０から入力された情報から、ステークホルダの情報とそれらステークホルダ間にあるリスク要因の情報とを含むリスク情報を生成する。なお、生成されたリスク情報は、情報記憶部４０に記憶される。
【００３２】
リスク情報抽出部３０は、例えば、提供関係を有するステークホルダの全ての組み合わせについて、該組み合わせにおける提供される物や機能や人や組織等（以下、提供物という）とを抽出し、それらを所定の形式に変換して、リスク情報を生成してもよい。その場合、リスク情報は、ステークホルダの組み合わせを示す情報と、該組み合わせにおける提供物をリスク要因として示す情報とを対応づけた情報であってもよい。なお、リスク情報抽出部３０は、明確な提供関係だけでなく任意の接続関係を対象に、該接続関係においてやり取りされる対象（物や機能や人や組織や事象等を含む）を提供物としてみなして、該提供物を抽出し、それらを所定の形式に変換して、利子く情報を生成してもよい。以下、リスク情報抽出部３０が生成したリスク情報を、リスク情報７０と表現する場合がある。
【００３３】
図２は、リスク情報７０の例を示す説明図である。図２に示すように、リスク情報７０は、例えば、ＣＶＣＡモデルからリスク要因７０１とステークホルダ情報７０２とを抽出することによって生成してもよい。リスク情報抽出部３０は、例えば、ＣＶＣＡモデルに含まれるステークホルダ間の全ての接続関係における提供物をリスク要因７０１として抽出するとともに、そのような接続関係のあるステークホルダの全ての組を、ステークホルダ情報７０２として抽出してもよい。ステークホルダ情報７０２は、例えば、抽出したステークホルダ対を構成する各ステークホルダの識別情報であってもよい。識別情報の例としては、サービスの提供者の名前である「企業名」や「団体名」または、サービスの受給者である「顧客企業名」や「エンドユーザ名」等が挙げられる。また、リスク要因７０１の例としては、収益、売上げ、コスト、契約、データ提供、満足度等が挙げられる。
【００３４】
ネットワーク情報抽出部３１は、ネットワーク情報入力部２１から入力された情報からネットワーク情報を抽出する。より具体的には、ネットワーク情報抽出部３１は、入力された情報から、アクタの情報と、それらアクタ間の接続関係を示す情報とを含むネットワーク情報を生成する。なお、生成されたネットワーク情報は、情報記憶部４０に記憶される。
【００３５】
ネットワーク情報抽出部３１は、例えば、ネットワーク情報入力部２１から入力された情報から、アクタネットワークを構成するアクタの情報と、そのネットワーク構造（各アクタの接続関係）とを抽出し、それらを所定の形式に変換して、ネットワーク情報を生成してもよい。以下、ネットワーク情報抽出部３１が生成したネットワーク情報を、ネットワーク情報７１と表現する場合がある。
【００３６】
図３は、ネットワーク情報７１の例を示す説明図である。図３に示すように、ネットワーク情報７１は、対象とされるサービスに関するアクタネットワークから抽出したアクタ間の接続関係を示す情報であるネットワーク構造情報７１１と、各々のアクタに関する情報であるアクタ情報７１２とによって構成された情報であってもよい。ネットワーク情報抽出部３１は、例えば、ネットワーク情報入力部２１から入力された情報によって示される複数のアクタ同士の接続関係を、１対１のアクタの接続関係に分解することで、ネットワーク情報におけるアクタ間の接続関係を示す情報としてもよい。換言すると、ネットワーク構造情報７１１は、例えば、入力されたアクタネットワークにおけるネットワーク構造を２つのアクタ間の関係に分解した情報であってもよい。例えば、ネットワーク構造情報７１１は、アクタ１がアクタ２に対して機能を提供する場合は「アクタ１→アクタ２」というように、ネットワーク全体の２アクタ間の関係を記述するものであってもよい。なお、上記の例は、矢印の元が機能の提供元、矢印の先が機能の提供先を表している。また、アクタ情報７１２は、アクタを構成する要素に関する情報であってもよい。例えば、アクタ情報７１２は、アクタの識別子と、当該アクタを構成する要素の情報である要素情報とを対応づけた情報であってもよい。一例として、「メール配信」というアクタが存在した場合、メール配信アクタのＩＤと、その要素情報である「メール配信モジュール」および「通信モジュール」のＩＤとを対応づけた情報等が挙げられる。
【００３７】
情報記憶部４０は、閾値リスト７２を記憶する。情報記憶部４０は、閾値リスト７２を予め記憶しておいてもよいし、所定のタイミングでオペレータ等の操作により入力されたものを記憶してもよい。また、情報記憶部４０は、リスク情報７０と、ネットワーク情報７１とを記憶する。
【００３８】
閾値リスト７２は、ステークホルダ間のリスク要因をアクタネットワーク構造において対応するアクタのいずれかまたは両方の属性とした場合の、該属性に対する、アクタネットワークの構造に変化を及ぼす閾値に関する情報である。なお、閾値が設けられる対象は１つの属性とは限られない。すなわち、閾値リストは、アクタネットワークの構造に変化を及ぼす、１つ以上の属性値の組み合わせであってもよい。ここで、アクタネットワークの構造に変化を及ぼすとは、アクタネットワークが維持できない状態、すなわちサービスを維持できない状態をいう。このように、閾値リスト７２は、サービスの継続が不可となる条件とされる１つ以上の属性値の組み合わせが登録されたリストであればよい。なお、閾値とされる属性値は、具体的な値に限られない。一般に、リスク要因は定性的であり、閾値は、定性的に定義される属性がとり得る状態を示す値であってもよい。
【００３９】
図４は、閾値リスト７２の例を示す説明図である。図４に示すように、閾値リスト７２は、リスク情報７０に含まれるリスク要因７０１を基に定義される各アクタの属性に対する閾値の情報であってもよい。例えば、図４には、「Ａ．コスト↑（増加），Ｂ．満足度↓（減少），Ａ．収益↓（減少）」という３つの属性に対する閾値の一例が示されている。これは、ある時点で、アクタ“Ａ”のリスク要因とされる属性“コスト”が増加した状態、かつアクタ”Ｂ”のリスク要因とされる属性“満足度”が減少した状態、かつアクタ“Ａ”のリスク要因とされる属性“収益”が減少した状態である場合には、アクタネットワークが維持できないことを表している。これは、ある時点において、アクタ“Ａ”の“コスト”が増加した状態であり、アクタ“Ｂ”の満足度およびアクタ“Ａ”の収益が減少した状態の場合は、対象サービスの継続性が見込めないと判断されることを表している。
【００４０】
なお、図４に示す例では、閾値として増加と減少といった前状態に対する変化の様子が登録される例が示されているが、閾値は、状態そのものを表わす値以外に、例えば、本例のような前状態に対する変化の様子を示す値であってもよいし、状態値と変化の様子（どの状態での増加／減少／維持等）を表す値の組であってもよい。なお、閾値は、例えば、２段階増加といった変化の量を含む値であってもよいし、属性が取り得る範囲を想定した場合に、その範囲におけるある状態を表す値として、例えば、Ｚｅｒｏ（下限値）、Ｌｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈ、Ｍａｘ（上限値）といった予め定義された値であってもよい。
【００４１】
定性モデル生成部５０は、情報記憶部４０に記憶されている、リスク情報７０と、ネットワーク情報７１と、閾値リスト７２とに基づいて、定性モデルを生成する。
【００４２】
定性モデルは、対象システムのすべてのステークホルダ間のリスク要因を基に定義される各アクタの属性を対象にして、それら属性同士の接続関係を、各々の属性が定性的な値をもつ関係として定義したモデルであればよい。定性モデル生成部５０は、定性モデルとして、例えば、符号付き有向グラフを用いてもよい。なお、リスク要因からアクタの属性への変換は、例えば、リスク情報７０におけるステークホルダとネットワーク情報７１におけるアクタとを対応づけることにより行うことが可能である。なお、その際、リスク要因をそのまま一方または双方の属性としてもよいし、予め、リスク要因の種別や名称に対応づけてそのリスク要因が存在するステークホルダ間のいずれかまたはその両方のステークホルダに対応するアクタの属性を定義した変換ルールを規定しておき、そのような変換ルールを基に、リスク要因をアクタの属性に変換してもよい。また、変換ルールに定義されていないリスク要因が存在した場合に、そのリスク要因をオペレータ等に提示し、そのリスク要因が存在したステークホルダ間のいずれかまたはその両方のステークホルダに対応するアクタに対してどのような属性が定義されるかを問い合わせて、該リスク要因に対する変換ルールを入力させてもよい。このようなインタフェースを有することによって、一般的でないリスク要因についてもアクタの属性に変換できる。
【００４３】
定性モデル生成部５０は、例えば、リスク情報７０によって示されるステークホルダ間のリスク要因を基に、それらステークホルダが対応するアクタの属性を定義した上で、各アクタのすべての属性を対象に、属性間の接続関係を、ネットワーク情報７１によって示されるアクタのネットワーク構造に基づいて再構築することにより、定性モデルを生成してもよい。
【００４４】
このとき、定性モデル生成部５０は、予め保持しているまたはユーザ等により入力された所定の２つの属性間の因果関係（ある属性の変化が他の属性に及ぼす変化等）を規定したルールに基づいて、各アクタの属性同士の関係性を定義しつつ各属性を接続することにより、定性モデルを生成してもよい。ルールは、例えば、“クレーム”が増えれば“コスト”が上がる、“コスト”が上がれば“収益“が下がるといった一般的なリスク要因から想定される２属性間の関係性を予め定義しておいてもよい。また、対象とするサービスシステムに特化したルールを、オペレータが入力してもよい。定性モデル生成部５０は、例えば、他の属性のいずれにも接続されない属性が存在した場合に、該属性と他の属性との間の因果関係をオペレータ等に問い合わせて、入力させてもよい。このようなインタフェースを有することによって、一般的でない属性についても他の属性との接続関係を規定できる。
【００４５】
このような２属性間の因果関係を規定したルールを定めることにより、例えば、属性として“クレーム”を有するアクタＡがあった場合に、アクタＡに対して何らかの提供物を提供する関係を有するアクタＢが属性“コスト”を有していれば、アクタＡの属性“クレーム”とアクタＢの属性“コスト”との間に、“クレーム”増加により“コスト”増加という接続関係が規定できる。
【００４６】
図５は、定性モデルの例を示す説明図である。図５に示すように、定性モデルは、ステークホルダ間のリスク要因から抽出された各アクタの属性を、定性的な値をもつ状態変数とし、それら状態変数間の因果関係、例えば一方の状態変数の変化が他方の状態変数に与える影響を表現したモデルであってもよい。
【００４７】
図５に示す例は、サービスの受給者であるアクタＢとサービス提供者であるアクタＡとの間のリスク要因を基に定義された、アクタＢの属性“満足度”および“クレーム”と、アクタＡの属性“コスト”および”収益”と、サービス提供者であるアクタＡとサービス用のデータ提供者であるアクタＣとの間のリスク要因を基に定義された、アクタＣの属性「収益」とを各々状態変数とする定性モデルの例である。以下では、そのような状態変数を「アクタ．属性」と表記する。
【００４８】
本例では、状態変数「Ａ．収益」および「Ｃ．収益」を評価パラメータとし、他の状態変数「Ｂ．満足度」、「Ｂ．クレーム」および「Ａ．コスト」を評価パラメータに影響を与えるプロセスとして、それらの因果関係を符号付き有向グラフにより表現している。ここで、図中の“Ｉ＋”または“Ｉ−”は直接影響のある関係を表している。また、図中の“Ｉ＋”または“Ｉ−”は間接的に影響のある関係を表している。なお、右肩のプラス記号は、矢印の元にある状態変数の変化に対して矢印の先にある状態変数に与える影響が同符号の変化（例えば、増加なら増加、減少なら減少）であることを表している。一方、右肩のマイナス記号は、矢印の元にある状態変数の変化に対して矢印の先にある状態変数に与える影響が異符号の変化（例えば、増加なら減少、減少なら増加）であることを表している。なお、図示省略しているが、定性モデルには、リスク要因から定義された全ての属性値（例えば、契約の継続性や、データ提供の有用性等）が状態変数として含まれるものとする。また、図５では、定性モデルにおいて、状態変数をプロセスと評価パラメータとに分ける例を示したが、これらを分けずに全ての状態変数をプロセスとして定性モデルを生成した上で、オペレータ等が任意のプロセスを評価パラメータに選択してもよい。
【００４９】
シミュレーション実行部５１は、定性モデル生成部５０が生成した定性モデルを用いて、定性シミュレーションを実行する。定性シミュレーションは、例えば、選択したある状態変数の値を変化させて（第１の変化）、その変化の影響を受ける他の状態変数の値を、第１の変化に応じて変化させる処理（波及変化）を、定性モデル内の全ての経路、すなわち全ての状態変数間の接続関係について行うものであってもよい。そして、シミュレーション実行部５１は、そのような変化の結果、各状態変数の値の組み合わせが閾値リスト７２に含まれる閾値（属性値やその変化の様子の組み合わせ）を満たすか否かを判定する。シミュレーション実行部５１は、例えば、シミュレーション中の各状態変数の値を所定期分記憶しておき、それら所定期分の各状態変数の値を基に、閾値リスト７２に含まれる閾値を満たすか否かを判定してもよい。
【００５０】
シミュレーション実行部５１は、変化の結果、閾値を満たす場合にはその旨や、該閾値に該当した状態変数の情報や、そのきっかけとなった変化（第１の変化）や、閾値を満たす状態に至った経路の情報を、シミュレーション結果として出力してもよい。また、シミュレーション実行部５１は、そのようなシミュレーションを、第１の変化の対象とする状態変数や変化させる値（方向や段階）を変えながら順次行ってもよい。
【００５１】
結果表示部６０は、シミュレーション実行部５１が実行したシミュレーション結果を表示する。例えば、結果表示部６０は、シミュレーションの結果から各アクタがもつ属性の変化の様子や、アクタネットワークの改善設計を考察するための特徴を表示してもよい。結果表示部６０は、例えば、アクタネットワークの改善設計を考察するための特徴として、上記の第１の変化に伴い、アクタの属性の状態が継続不可とされる条件である閾値を満たした場合に、閾値に該当したアクタの属性の情報や、そのきっかけとなった変化（第１の変化）や、閾値を満たす状態に至った経路などの情報を表示してもよい。ここで、経路の情報は、閾値を満たす状態に至った定性モデル上の変化の連鎖の情報と置き換えてもよい。
【００５２】
図６は、シミュレーション結果の表示の一例を示す説明図である。図の例は、非特許文献５に記載されている定性シミュレータであるＧａｒｐ３を用いたシミュレーションの結果を表示している。図中において、白丸のみは、シミュレーションが閾値条件を満たしたことにより停止したことを表している。また、白丸の中に上向き三角は、プラスの変化があったことを表している。また、白丸の中に下向き三角は、マイナスの変化があったことを表している。また、白丸の中に黒丸は、現状維持（変化なし）を表している。
【００５３】
図６に示す例によれば、パターン１では、「Ｂ．満足度」および「Ｂ．クレーム」がプラスの状態で一定（変化なし）であり、「Ａ．コスト」がプラス状態で増加傾向であり、かつ「Ａ．の収益」がゼロの状態で一定であり、「Ｃ．収益」がマイナス状態だがプラス傾向であるとの結果になったことがわかる。なお、ここでいうパターンは、ある状態変数をある値に変化させたときのある経路におけるシミュレーション結果を表している。
【００５４】
一方、パターン９では、「Ｂ．満足度」がゼロの状態で一定であり、「Ｂ．クレーム」がゼロの状態で一定であるとの結果になり、かつこれらの状態変数の値の組み合わせが閾値リスト７２に登録されいてる閾値を満足したことがわかる。この場合、結果表示部６０は、「Ｂ．満足度」および「Ｂ．クレーム」の状態により、サービスの継続が維持できないと判定された旨を表示してもよい。このように、図６に示す例によれば、継続性の判定結果だけでなく、何が原因で継続性に問題ありと判断されたかといった情報も併せて知らせることができる。
【００５５】
本実施形態において、リスク情報抽出部３０、ネットワーク情報抽出部３１、定性モデル生成部５０、シミュレーション実行部５１および結果表示部６０は、例えば、プログラムに従って動作する情報処理装置によって実現される。
【００５６】
次に、本実施形態の動作を説明する。図７は、本実施形態の動作の一例を示すフローチャートである。図７に示す例では、リスク情報入力部２０がＣＶＣＡモデルを入力する（ステップＳ１００）。ＣＶＣＡモデルの入力は、例えば、オペレータ等の操作により行われる。なお、リスク情報入力部２０に入力される情報はＣＶＣＡモデル以外の形式であってもよい。また、リスク情報入力部２０に、リスク要因７０１およびステークホルダ情報７０２、またはリスク情報７０を直接入力してもよい。その場合、ステップＳ１０１からＳ１０３まで、またはステップＳ１０１からステップＳ１０４までの動作は省略される。
【００５７】
次いで、リスク情報入力部２０は、入力された情報をリスク情報抽出部３０に出力する（ステップＳ１０１）。
【００５８】
次いで、リスク情報抽出部３０は、入力された情報から、リスク要因７０１を抽出する（ステップＳ１０２）。さらに、リスク情報抽出部３０は、入力された情報から、ステークホルダ情報７０２を抽出する（ステップＳ１０３）。そして、リスク情報抽出部３０は、抽出したリスク要因７０１とステークホルダ情報７０２とに基づいて、リスク情報７０を生成し、情報記憶部４０に格納する（ステップＳ１０４）。
【００５９】
また、リスク情報７０の生成処理（ステップＳ１０１〜Ｓ１０４）の一方で、ネットワーク情報入力部２１がアクタネットワークを入力する（ステップＳ１０５）。アクタネットワークの入力は、例えば、オペレータ等の操作により行われる。なお、ネットワーク情報入力部２１に入力される情報は、アクタネットワーク以外の形式であってもよい。また、ネットワーク情報入力部２１に、ネットワーク構造情報７１１およびアクタ情報７１２、またはネットワーク情報７１を直接入力してもよい。その場合、ステップＳ１０５からＳ１０８まで、またはステップＳ１０５からステップＳ１０９までの動作は省略される。
【００６０】
次いで、ネットワーク情報入力部２１は、入力された情報をネットワーク情報抽出部３１に出力する（ステップＳ１０６）。
【００６１】
次いで、ネットワーク情報抽出部３１は、入力された情報からネットワーク構造情報７１１を抽出する（ステップＳ１０７）。さらに、ネットワーク情報抽出部３１は、入力された情報から、アクタ情報７１２を抽出する（ステップＳ１０８）。そして、ネットワーク情報抽出部３１は、抽出したネットワーク構造情報７１１とアクタ情報７１２とに基づいて、ネットワーク情報７１を生成し、情報記憶部４０に格納する（ステップＳ１０９）。
【００６２】
情報記憶部４０にリスク情報７０とネットワーク情報７１とが格納されると、ステップＳ１１０に進む。
【００６３】
ステップＳ１１０では、定性モデル生成部５０が、情報記憶部４０に格納されたリスク情報７０と、ネットワーク情報７１と、閾値リスト７２とを読み出す。そして、定性モデル生成部５０は、読み出した情報を基に、リスク要因から定義された各アクタの定性的な属性同士の因果関係を規定した定性モデルを生成する（ステップＳ１１１）。
【００６４】
次いで、シミュレーション実行部５１は、生成された定性モデルを用いて、定性シミュレーションを実行する（ステップＳ１１２）。
【００６５】
次いで、結果表示部６０は、シミュレーション実行部５１によるシミュレーション結果を表示する（ステップＳ１１３）。
【００６６】
図８は、リスク情報入力部２０に入力されるＣＶＣＡモデルの例を示す説明図である。図８に示す例は、サービス提供者であるＩＣＴサービスプロバイダがヘルスケア会社と協業し、サービス受給者である親と小学生とに、小学生の体重や身体データを基にした健康指導を行うサービスシステムを対象としたＣＶＣＡモデルの例である。本例のＣＶＣＡモデルには、例えば、ステークホルダ「ＩＣＴサービスプロバイダ」と、ステークホルダ「ヘルスケア会社」との間には、「ＩＣＴサービスプロバイダは、ヘルスケア会社からデータを購入する代わりに、仕様に関する契約とそのデータ購入料の受け取りとをする」ことが表現されている。すなわち、本例のＣＶＣＡモデルには、「ＩＣＴサービスプロバイダ」と「ヘルスケア会社」の２つのステークホルダ間のリスク要因として、「データ提供」，「契約」および「データ購入料」が存在することが表現されている。
【００６７】
リスク情報抽出部３０は、例えば、上記のようなＣＶＣＡモデルから、例えば、｛提供先のステークホルダ名，提供元のステークホルダ名，リスク要因｝＝｛ＩＣＴサービスプロバイダ，ヘルスケア会社，データ提供｝，｛ＩＣＴサービスプロバイダ，ヘルスケア会社，契約｝，｛ヘルスケア会社，ＩＣＴサービスプロバイダ，データ購入料｝といったリスク要因７０１を抽出してもよい。
【００６８】
また、本例のＣＶＣＡモデルには、例えば、ステークホルダ「ＩＣＴサービスプロバイダ」とステークホルダ「親」との間には、「親は、ＩＣＴサービスプロバイダからデータ分析結果、メニューの提供およびそれらに関する契約を受ける代わりに、サービス料、親から満足度に関する評価およびクレームを提供する」ことが表現されている。すなわち、「ＩＣＴサービスプロバイダ」と「親」の２つのステークホルダに着目した場合、これらのステークホルダ間のリスク要因として、「データ分析結果」，「契約」，「サービス料」が存在することが表現されている。
【００６９】
また、本例のＣＶＣＡモデルには、例えば、ステークホルダ「ヘルスケア会社」とステークホルダ「子供」との間には、「ヘルスケア会社は、子供に測定機器を貸し出す代わりに、データ提供を受ける」ことが表現されている。すなわち、本例のＣＶＣＡモデルには、「ヘルスケア会社」と「子供」の２つのステークホルダ間のリスク要因として、「測定機器の貸し出し」および「データ提供」が存在することが表現されている。
【００７０】
なお、上記のようなリスク要因は個別具体的であるため、リスク情報抽出部３０は、例えば、これらをより一般化したリスク要因として抽出してもよい。例えば「データ提供」や「データ分析結果」をより一般化して「提供データの有用性」としてもよい。また、「契約」をより一般化して「契約の有効性」としてもよい。また、「データ購入料」や「サービス料」をより一般化して「コスト」としてもよい。また、その際、主体となるアクタについても、「サービス提供者」、「サービス受給者」、「データ提供者」、「機器提供者」、「保守者」や「監督者」などの一般化を行ってもよい。また、このような一般化した情報を含むＣＶＣＡモデルを入力してもよいし、一般化のための変換ルールを予め定めておき、リスク情報抽出部３０が、リスク要因を抽出した際に、変換ルールに基づいて変換してもよい。
【００７１】
また、図９は、ネットワーク情報入力部２１に入力されるアクタネットワークの例を示す説明図である。図９は、図８と同様、サービス提供者であるＩＣＴサービスプロバイダがヘルスケア会社と協業し、サービス受給者である親と小学生に、小学生の体重や身体データを基に、健康指導を行うサービスシステムのアクタネットワークの例である。
【００７２】
本例のアクタネットワークには、例えば、「ＩＣＴサービスプロバイダ」が、より具体的に「改善プラン作成」アクタと「メール配信」アクタとを含んでいることが表現されている。また、該「改善プラン作成」アクタは、「ビックデータ解析」要素と、「統計データ」要素と、「レポートモジュール」要素を有していることが表現されている。
【００７３】
ネットワーク情報抽出部３１は、上記のようなアクタネットワークから、例えば、｛アクタ名：構成要素，・・・｝＝｛ＩＣＴサービスプロバイダ：改善プラン作成，メール配信｝，｛改善プラン作成：ビッグデータ解析，統計データ，レポートモジュール｝といったアクタ情報７１２を抽出してもよい。
【００７４】
また、本例のアクタネットワークには、例えば、「ヘルスケア会社」の「第１のデータ提供」アクタから「ＩＣＴサービスプロバイダ」の「改善プラン作成」アクタへ、「体重データを提供する」という接続関係があることや、「ＩＣＴサービスプロバイダ」の「改善プラン作成」アクタから「ＩＣＴサービスプロバイダ」の「メール配信」アクタから「食生活改善プランを渡す」という接続関係があることや、「ＩＣＴサービスプロバイダ」の「メール配信」アクタから「親」へ「食生活の改善プランをメールで通知する」という接続関係があることが表現されている。
【００７５】
ネットワーク情報抽出部３１は、上記のようなアクタネットワークから、例えば、｛提供元アクタ→提供先アクタ｝＝｛ヘルスケア会社．第１のデータ提供→ＩＣＴサービスプロバイダの改善プラン作成｝，｛ＩＣＴサービスプロバイダの改善プラン作成→ＩＣＴサービスプロバイダのメール配信｝，｛ＩＣＴサービスプロバイダのメール配信→親｝といったネットワーク構造情報７１１を抽出してもよい。このとき、ネットワーク情報抽出部３１は、ネットワーク構造情報７１１におけるアクタをＣＶＣＡモデルのステークホルダに対応させて、｛提供元アクタ→提供先アクタ｝＝｛ヘルスケア会社→ＩＣＴサービスプロバイダ｝，｛ＩＣＴサービスプロバイダ→親｝といったネットワーク構造情報７１１を抽出してもよい。このようなネットワーク構造情報７１１が抽出されることにより、例えば、「ヘルスケア会社」と「ＩＣＴサービスプロバイダ」との間の接続関係にあるリスク要因が、その先の接続関係である「ＩＣＴサービスプロバイダ」と「親」との間の接続関係に影響を与える可能性があることがわかる。
【００７６】
サービスシステムにおけるアクタやアクタ間のプロセスおよびそれに関わるリスク要因の多くは一般化することができ、そのようなリスク要因同士の直接的な因果関係をルールとして与えれば、リスク要因を有するアクタ同士の関係性（ネットワーク構造）に基づいて、定性モデルを生成できる。
【００７７】
また、図１０は、シミュレーションの結果表示の他の例を示す説明図である。図１０は、図６に示したシミュレーション結果と同様の結果を、表形式で表示した例である。結果表示部６０は、例えば、図１０に示すような表などを用いて、各アクタの属性の状態（値および変化の様子）とともに継続性の判定結果をユーザに提示してもよい。なお、表中の“−”は、他の属性値の組み合わせにより継続性が困難との判定結果が出たために、状態が不問とされたことを表している。
【００７８】
以上のように、本実施形態によれば、ＩＣＴサービスシステムが提供するサービスに関わるアクタの属性の変化に伴うサービスの継続性を容易に評価できる。例えば、本実施形態によれば、設計段階で作成されるＣＶＣＡモデルやアクタネットワークを入力するだけで、サービスの継続性に影響を与える各アクタの属性を定性的な状態変数として抽出し、それらの因果関係を示す定性モデルを生成して、その変化に伴うネットワーク構造の継続性をシミュレーションすることができる。すると、経験の浅いエンジニアでも、設計段階でサービスシステムの継続性を評価できる。また、本実施形態によれば、継続性の評価だけでなく、リスクの高いアクタやそれらの接続関係を容易に把握することができるので、そのようなリスクの高いアクタやそれらの接続関係を代替するといった改善設計も可能となる。
【００７９】
なお、上記の定性モデルの例では、状態変数の変化やそれらの因果関係において時間的な要素を考慮していないが、そのような時間的要素を加えることも可能である。例えば、状態変数の変化を規定する際に、ｎ期連続して○○状態が継続した場合といった時間的要素を加えたり、状態変数間の因果関係を規定する際に、第１の状態変数が３期連続してマイナス傾向が継続した場合に、第２の状態変数が２段階のマイナス傾向となるといった時間的要素を含むルールを与えてもよい。シミュレーション実行部５１は、例えば、シミュレーション中の各状態変数の値を所定期分記憶し、第１の状態変数の変化に伴い第２の状態変数を変化させる際に、これらの間の因果関係が上記のような時間的要素を有する変化を示す関係である場合に、過去所定期分の各状態変数の値を基に第２の状態変数を変化させてもよい。なお、そのような場合、第１の変化として与える変化のパターンにも時間的要素が含まれているものとする。
【００８０】
また、図１１は、本実施形態の評価装置１０の他の構成例を示すブロック図である。図１１に示す評価装置１０は、図１に示す評価装置１０と比べて、リスク情報入力部２０の前段にＣＶＣＡモデル情報分離部２２が追加され、ネットワーク情報入力部２１の前段にアクタネットワーク情報分離部２３が追加されている点が異なる。
【００８１】
ＣＶＣＡモデル情報分離部２２は、外部よりＣＶＣＡモデルの入力を受け付け、受け付けたＣＶＣＡモデルを、当該装置内で処理するために予め定義した所定の形式に変換した上で、リスク情報入力部２０に出力する。
【００８２】
また、アクタネットワーク情報分離部２３は、アクタネットワーク情報分離部２３は、外部よりアクタネットワークの入力を受け付け、受け付けたアクタネットワークを、装置内で処理するために予め定義した所定の形式に変換して、ネットワーク情報入力部２１に出力する。
【００８３】
本例のリスク情報入力部２０は、所定の形式で入力される、ＣＶＣＡモデルから得られる情報を受け付け、リスク情報抽出部３０に出力する。なお、リスク情報入力部２０は、例えば、オペレータ等の操作により、ＣＶＣＡモデルから得られる情報以外の入力を入力することも可能である。
【００８４】
また、本例のネットワーク情報入力部２１は、所定の形式で入力される、アクタネットワークから得られる情報を受け付け、ネットワーク情報抽出部３１に出力する。なお、ネットワーク情報入力部２１は、例えば、オペレータ等の操作により、アクタネットワークから得られる情報以外の入力を入力することも可能である。
【００８５】
次に、本発明の実施形態にかかるコンピュータの構成例を示す。図１２は、本発明の実施形態にかかるコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４と、ディスプレイ装置１００５と、入力装置１００６とを備える。
【００８６】
上記の実施形態の評価装置は、コンピュータ１０００に実装されてもよい。その場合、評価装置の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置１００３に記憶されていてもよい。ＣＰＵ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、そのプログラムに従って実施形態における所定の処理を実施する。
【００８７】
補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例として、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータは１０００がそのプログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記の実施形態における所定の処理を実行してもよい。所定の処理を実行する際には、コンピュータ１０００は、入力装置１００６を介して情報を入力したり、ディスプレイ装置１００５を介して情報を出力してもよい。
【００８８】
また、プログラムは、上記の実施形態における所定の処理の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、プログラムは、補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで上記の実施形態における所定の処理を実現する差分プログラムであってもよい。
【００８９】
また、実施形態における処理内容によっては、コンピュータ１０００の一部の要素は省略可能である。例えば、評価装置がユーザに情報を提示しないのであれば、ディスプレイ装置１００５は省略可能である。
【００９０】
また、各装置の各構成要素の一部または全部は、汎用または専用の回路（Circuitry）、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実施される。これらは単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【００９１】
各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【００９２】
次に、本発明の概要について説明する。図１３は、本発明の概要を示すブロック図である。図１３に示すように、本発明の評価装置は、第１情報入力手段１０１と、第２情報入力手段１０２と、閾値リスト記憶手段１０３と、定性モデル生成手段１０４と、シミュレーション手段１０５と、結果表示手段１０６とを備えている。
【００９３】
第１情報入力手段１０１（例えば、リスク情報入力部２０）は、提供するサービスに影響を与えるオブジェクト間に存在するリスク要因に関する第１情報を入力する。
【００９４】
第２情報入力手段１０２（例えば、ネットワーク情報入力部２１）は、オブジェクト間の機能的な接続関係を示す第２情報を入力する。
【００９５】
閾値リスト記憶手段１０３（例えば、情報記憶部４０）は、オブジェクト間の接続関係が継続できないと判定される条件を示すリストであって、オブジェクトがもつ属性の状態の組み合わせを定義した閾値リストを記憶する。
【００９６】
定性モデル生成手段１０４（例えば、定性モデル生成部５０）は、第１情報と第２情報とに基づいて、リスク要因に関連するオブジェクトの属性を各々定性的な値を有する状態変数とし、当該状態変数同士の因果関係が規定された定性モデルを生成する。
【００９７】
シミュレーション手段１０５（例えば、シミュレーション実行部５１）は、定性モデルを用いて定性シミュレーションを行い、シミュレーション後の各状態変数の状態が閾値リストに定義される属性の状態の組み合わせを満たすか否かを判定する。
【００９８】
結果表示手段１０６（例えば、結果表示部６０）は、シミュレーションの結果を表示する。
【００９９】
そのような構成を備えることによって、提供するサービスに関わるアクタの属性に変化に伴うサービスの継続性を容易に評価できる。
【０１００】
また、図１４は、本発明による評価装置の他の例を示すブロック図である。本発明による評価装置は、図１４に示すように、さらにリスク情報生成手段１０７と、ネットワーク情報生成手段１０８とを備えていてもよい。
【０１０１】
図１４に示す構成において、第１情報入力手段１０１は、第１情報としてＣＶＣＡモデルを入力する。また、第２情報入力手段１０２は、第２情報としてアクタネットワークを入力する。
【０１０２】
リスク情報生成手段１０７（例えば、リスク情報抽出部３０）は、第１情報入力手段１０１が入力したＣＶＣＡから、ステークホルダ間に存在する全ての接続関係を抽出し、抽出された接続関係を有するステークホルダの組み合わせを示す情報と、該組み合わせにおいてやりとりされる対象をリスク要因として示す情報とを対応づけたリスク情報を生成する。
【０１０３】
ネットワーク情報生成手段１０８（例えば、ネットワーク情報抽出部３１）は、第２情報入力手段１０２が入力したアクタネットワークから、アクタの情報と、アクタ同士の１対１の接続関係とを抽出し、抽出したアクタの情報と、接続関係とを示す情報とを含むネットワーク情報を生成する。
【０１０４】
そのような場合において、定性モデル生成手段１０４は、リスク情報と、ネットワーク情報とに基づいて、リスク情報におけるステークホルダとネットワーク情報におけるアクタとを対応づけることにより、定性モデルを生成してもよい。
【０１０５】
ＣＶＣＡモデルやアクタネットワークは、ＩＣＴサービスシステムの設計段階において生成される情報の一例である。上記の構成によれば、そのような設計段階に生成される情報から、サービスの継続性を評価することができる。
【０１０６】
以上、本実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０７】
本発明は、ＩＣＴサービスシステムに限らず、何らかのサービスを提供する仕組みに対する継続性の評価に好適に利用可能である。
【符号の説明】
【０１０８】
１０  評価装置
２０  リスク情報入力部
２１  ネットワーク情報入力部
２２  ＣＶＣＡモデル情報分離部
２３  アクタネットワーク情報分離部
３０  リスク情報抽出部
３１  ネットワーク情報抽出部
４０  情報記憶部
５０  定性モデル生成部
５１  シミュレーション実行部
６０  結果表示部
７０  リスク情報
７０１  リスク要因
７０２  ステークホルダ情報
７１  ネットワーク情報
７１１  ネットワーク構造情報
７１２  アクタ情報
７２  閾値リスト
１０１  第１情報入力手段
１０２  第２情報入力手段
１０３  閾値リスト記憶手段
１０４  定性モデル生成手段
１０５  シミュレーション手段
１０６  結果表示手段
１０７  リスク情報生成手段
１０８  ネットワーク情報生成手段
１０００  コンピュータ
１００１  ＣＰＵ
１００２  主記憶装置
１００３  補助記憶装置
１００４  インタフェース
１００５  ディスプレイ装置
１００６  入力装置
【図１】
2018028794.tif 000003
【図２】
2018028794.tif 000004
【図３】
2018028794.tif 000005
【図４】
2018028794.tif 000006
【図５】
2018028794.tif 000007
【図６】
2018028794.tif 000008
【図７】
2018028794.tif 000009
【図８】
2018028794.tif 000010
【図９】
2018028794.tif 000011
【図１０】
2018028794.tif 000012
【図１１】
2018028794.tif 000013
【図１２】
2018028794.tif 000014
【図１３】
2018028794.tif 000015
【図１４】
2018028794.tif 000016