(57)【要約】【課題】業務システムにおける業務データについて、訂正が発生する頻度や訂正が行われた取引金額等の分析情報をユーザに提供する。【解決手段】訂正データ保存部１０は、業務プログラム１６によって実現される業務システムから訂正データを取得し、訂正データ分析ＤＢ９の訂正データ格納テーブル１４に訂正データを保存する。分析ルール管理部１１は、分析ルール格納テーブル１５に格納されている分析ルールをユーザが登録、修正、削除を行う機能を提供する。集計部１２は、分析ルール格納テーブル１５に保存されている分析ルールに基づいて訂正データ格納テーブル１４に保存されている訂正データを集計し、訂正が発生する頻度や訂正が行われた取引金額等の分析情報を含む集計データを作成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
業務システムにおける業務データの訂正内容を示す訂正データと、ユーザが定義した分析ルールとが記憶されている記憶部と、
前記訂正データを前記業務システムより取得し、前記記憶部に記憶させる訂正データ保存手段と、
前記記憶部に記憶されている分析ルールに基づいて前記記憶部に記憶されている訂正データを集計し、集計データを作成する集計手段と、
を備えることを特徴とする訂正データ分析システム。
【請求項２】
複数の前記分析ルールが、前記記憶部に記憶されており、
前記記憶部に記憶されている前記複数の分析ルールの中から、前記集計手段が集計するときに用いる分析ルールを選択する分析ルール選択手段を備え、
前記集計手段が、前記分析ルール選択手段によって選択された分析ルールに基づいて前記記憶部に記憶されている訂正データを集計する、
ことを特徴とする請求項１に記載の訂正データ分析システム。
【請求項３】
前記集計手段が、周期的に訂正データを集計し、
前記集計手段によって周期的に作成される集計データに基づいて、訂正データの割合が偏る傾向にある分析ルールを特定する傾向分析手段を備える、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の訂正データ分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、企業の業務データの訂正情報を蓄積・分析する訂正データ分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業の債権回収業務では、顧客から入金されると、企業は自社で計上している債権データと入金を突き合わせる。そして、企業は、債権データと入金とが一致したものを消し込むことで、債権回収業務を完了する。
【０００３】
入金内容と債権データとの突合せは、人間が手作業で行なうには非常に手間であるため、ＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）技術による作業効率化が行なわれるのが一般的である。例えば、販売・会計統合ソリューションＦｉｔ−ＯＮＥ（登録商標）には、顧客からの入金データと企業が計上する債権データを一定条件のもとで突き合わせ、消込処理を行う機能がある（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】http://hitachisoft.jp/products/fit-one/function/index.html
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、顧客からの入金と企業の債権データに不一致が頻繁に発生するという実情がある。不一致が発生すると、人間が手動で調査を行い、訂正伝票を起票し、消込を行なっている。このような不一致が発生する原因として、顧客側と企業側での計上誤りや計上漏れが挙げられる。
このような計上誤りや計上漏れを事前に発見するためのＩＴ技術として、ＥＤＩ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｄａｔａ  Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ）によるデータ連携などがある。ＥＤＩを用いて事前に顧客の計上データを取得し、企業の計上データと比較することで、計上誤りや計上漏れなどを事前に発見することができる。
【０００６】
しかしながら、このようなデータ連携の方法は計上誤りや計上漏れなどを発見するのに非常に強力ではあるが、顧客を巻き込んでのシステム対応が必要となり、初期コストも大きい。システム対応を検討している企業は多いが、どの顧客から対応すれば費用対効果が大きいかの判断がついていないのが現状である。また、なぜ不一致が発生したかを分析するための、不一致の発生頻度や発生傾向などを分析する手段は提供されていない。
【０００７】
本発明の目的は、業務システムにおける業務データの訂正履歴を蓄積し、分析することで、訂正が発生する頻度や訂正が行われた取引金額等の分析情報を提供できる訂正データ分析システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明に係る訂正データ分析システムは、
業務システムにおける業務データの訂正内容を示す訂正データと、ユーザが定義した分析ルールとが記憶されている記憶部と、
前記訂正データを前記業務システムより取得し、前記記憶部に記憶させる訂正データ保存手段と、
前記記憶部に記憶されている分析ルールに基づいて前記記憶部に記憶されている訂正データを集計し、集計データを作成する集計手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００９】
好ましくは、本発明に係る訂正データ分析システムは、
複数の前記分析ルールが、前記記憶部に記憶されており、
前記記憶部に記憶されている前記複数の分析ルールの中から、前記集計手段が集計するときに用いる分析ルールを選択する分析ルール選択手段を備え、
前記集計手段が、前記分析ルール選択手段によって選択された分析ルールに基づいて前記記憶部に記憶されている訂正データを集計する、
ことを特徴とする。
【００１０】
好ましくは、本発明に係る訂正データ分析システムは、
前記集計手段が、周期的に訂正データを集計し、
前記集計手段によって周期的に作成される集計データに基づいて、訂正データの割合が偏る傾向にある分析ルールを特定する傾向分析手段を備える、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、業務システムにおける業務データについて、訂正が発生する頻度や訂正が行われた取引金額等の分析情報をユーザに提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係る訂正データ分析システムの構成の一例を説明するための図である。
【図２】訂正データ格納テーブルのスキーマの一例と訂正データの登録例とを示す図である。
【図３】分析ルール格納テーブルのスキーマの一例を示す図である。
【図４】訂正データ保存部における訂正データ保存処理の流れの一例を示す図である。
【図５】分析ルール管理画面の一例を示す図である。
【図６】分析ルール登録画面の一例を示す図である。
【図７】集計部における集計処理の流れの一例を示す図である。
【図８】集計結果の表示例を示す図である。
【図９】分析ルール管理画面における傾向分析の対象となる分析ルールの指定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態に係る訂正データ分析システムについて図面を参照しながら説明する。
【００１４】
図１は、本発明の実施形態に係る訂正データ分析システムの構成の一例を説明するための図である。
コンピュータ１は、処理部２と、記憶部３と、入力部４と、表示部５とで構成される。
処理部２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６とメモリ７とを含む。
メモリ７は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む。メモリ７は、訂正データ分析プログラム８と、業務プログラム１６とを記憶している。
訂正データ分析プログラム８は、訂正データ保存部１０と、分析ルール管理部１１と、集計部１２と、傾向分析部１３とで構成される。
ＣＰＵ１１は、訂正データ分析プログラム８と業務プログラム１６を実行する。
【００１５】
記憶部３は、ハードディスク装置、光ディスク装置、ＵＳＢメモリ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）等で構成される。
記憶部３は、訂正データ分析ＤＢ（データベース）９と、業務ＤＢ（データベース）１７とを記憶している。
訂正データ分析ＤＢ９は、訂正データ格納テーブル１４と、分析ルール格納テーブル１５とを有している。
【００１６】
ＣＰＵ６が訂正データ分析ＤＢ９を参照しながら訂正データ分析プログラム８を実行することにより、本発明の実施形態に係る訂正データ分析システムが実現される。
また、ＣＰＵ６が業務ＤＢ１７を参照しながら業務プログラム１６を実行することにより、業務システムが実現される。
【００１７】
入力部４は、キーボードやマウス等を含む。
表示部５は、ディスプレイやプリンタ等を含む。
【００１８】
訂正データ保存部１０は、業務システムから訂正データを取得し、訂正データ分析ＤＢ９の訂正データ格納テーブル１４に訂正データを保存する。
分析ルール管理部１１は、分析ルール格納テーブル１５に格納されている分析ルールをユーザが登録、修正、削除を行う機能を提供する。
集計部１２は、分析ルール格納テーブル１５に保存されている分析ルールに基づいて訂正データ格納テーブル１４に保存されている訂正データを集計し、訂正が発生する頻度や訂正が行われた取引金額等の分析情報を含む集計データを作成する。
傾向分析部１３は、集計部１２によって周期的に作成される集計データに基づいて、訂正データの割合が偏る傾向にある分析ルールを特定する。
【００１９】
以下、訂正データ分析システムの詳細について説明する。
図２は、訂正データ格納テーブル１４のスキーマの一例と訂正データの登録例とを示す。
訂正データ格納テーブル１４には、業務システムから取得した訂正データが格納される。訂正データ格納テーブル１４は、テーブル名称２１と、伝票Ｎｏ．２１と、行Ｎｏ．２２と、訂正区分２３と、カラム名称２４と、文字データ２５と、数値データ２６と、訂正日時２７と、訂正者２８とを属性情報として保持している。
【００２０】
ここで、テーブル名称２０は、訂正データの取得元となったテーブルの名称である。伝票Ｎｏ．２１と行Ｎｏ．２２は、訂正された業務データを一意に識別するためのキー情報である。
訂正区分２３は当該レコードが訂正前のデータか訂正後のデータかを区別するための区分であり、区分値としては『訂正前』『訂正後』がある。カラム名称２４は、訂正データの取得元となったカラムの名称である。
取得したデータが文字列型の場合は文字データ２５のカラムにデータを格納し、取得したデータが数値型の場合は数値データ２６のカラムにデータを格納する。訂正日時２７は、訂正が行なわれた日時を保持する。訂正者２８は、データの訂正を行なったユーザの情報を保持する。
【００２１】
図２には、売上テーブルの金額フィールドの値が訂正されたケースである登録例が示されている。図２の訂正データ格納テーブル１４には、訂正前データ２９１と訂正後データ２９２の双方が保持されている。訂正前データ２９１と訂正後データ２９２の双方を保持することで、訂正データ格納テーブル１４のデータ構造をどのデータフィールドに対し訂正が行なわれたかを分析可能なものとしている。
【００２２】
図３は、分析ルール格納テーブル１５のスキーマの一例を示す。
分析ルール格納テーブル１５は、訂正データを分析する際の分析ルールを格納するテーブルである。分析ルール格納テーブル１５には、ユーザが定義した訂正データの分析ルールが格納される。集計部１２は、分析ルール格納テーブル１５で定義された分析ルールに従って訂正データを集計する。分析ルール格納テーブルは、ルールＩＤ３０と、ルール名称３１と、対象テーブル３２と、集計単位１…Ｎ３３と、集計区分３４と、集計対象３５と、出力対象１…Ｎ３６と、並替区分３７とを属性情報として保持している。
【００２３】
ここで、ルールＩＤ３０は、定義されたルールを一意に識別するＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）である。ルールＩＤ３０は、ＣＰＵ６が分析ルール格納テーブル１５を検索する場合に、主キーとなる。ルール名称３１はルールの名称である。対象テーブル３２はそのルールが分析対象とする訂正データを格納するテーブルの名称である。例えば、売上テーブルの訂正データに対する分析ルールが定義された場合は、対象テーブル３２に「売上テーブル」という文字列が格納される。
【００２４】
集計単位１…Ｎ３３は、訂正データを集計する単位であり、集計部１２はここで指定された集計単位で訂正データを集計する。例えば、取引先別に訂正された伝票の数が知りたい場合は、集計単位１に「取引先」が指定される。集計単位は、複数の指定を可能とするため、集計単位１から集計単位Ｎまで複数のカラムが用意される。集計対象３５は、そのルールが訂正データのどのフィールドを集計するか、そのフィールド名称を保持する。例えば、そのルールが訂正データの金額を集計する場合は、集計対象３５には「金額」のフィールド名称が保持される。
【００２５】
図４は、訂正データ保存部１０における訂正データ保存処理の流れを示す。
訂正データ保存処理は、業務システムで業務データの訂正が行なわれる際に、その訂正データを訂正データ格納テーブル１４に格納する処理である。ＣＰＵ６が訂正処理を行う前提として、業務プログラム１６に訂正データ分析システムが公開する訂正データ保存のためのインタフェースが組み込まれている必要がある。
【００２６】
ＣＰＵ６は、業務システム側で業務データが更新される際に、それが既存データの訂正か否かを判別する（Ｓ１１）。既存データの訂正である場合（Ｓ１１：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ６は、訂正データ分析システムが公開する訂正データ保存のためのインタフェースを利用し、訂正データ格納テーブル１４に訂正前データを保存する（Ｓ１２）。ＣＰＵ６は、訂正前データを保存した後、業務システム側で業務データを更新する（Ｓ１３）。
一方、業務データを新たに追加する場合（Ｓ１１：Ｎｏ）、ＣＰＵ６は、直ちに業務システム側で業務データを更新する（Ｓ１３）。
既存データの訂正である場合（Ｓ１４：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ６は、業務データ更新（Ｓ１３）後に、今度は訂正後データを訂正データ格納テーブル１４に保存する（Ｓ１５）。なお、業務データ更新後訂正データ格納テーブル１４にデータを格納する際（Ｓ１５）にも、訂正データ分析システムが公開する訂正データ保存のためのインタフェースを利用する。
これにより、訂正データ格納テーブル１４には、業務データの訂正前データと訂正後データの双方が保存される。
【００２７】
分析ルール管理部１１は、図５に示すように、表示部５に分析ルール管理画面を表示する。
ユーザは、分析ルール管理画面を用いて、新規分析ルールの登録、登録済みの分析ルールの検索と編集、訂正データの集計、および傾向分析を行うことができる。
【００２８】
まず、新規の分析ルールの登録について説明する。
ＣＰＵ６は、入力部４のマウス等により分析ルール管理画面の新規登録ボタン４５が押下されると、図６に示す分析ルール登録画面に画面遷移する。
分析ルール登録画面の入力項目として、ルール名称６０、対象テーブル６１、集計単位６２、集計対象６３がある。
ルール名称６０には、これから登録する分析ルールの名称を入力する。
対象テーブル６１では、登録される分析ルールが分析対象とする訂正データを格納するテーブルの名称を指定する。
【００２９】
集計単位６２では、訂正データを集計する際の単位となるデータフィールドを指定する。例えば、取引先を単位として訂正データの数を集計したい場合は、集計単位として「取引先」を指定する。ただし、集計単位６２として指定可能なデータフィールドは、訂正データが保持するデータフィールドのみとなる。なお、集計単位６２は複数のデータフィールドを指定することが可能な構造となっている。
集計対象６３では、値を集計する対象のデータフィールドを指定する。例えば、金額のデータフィールドを集計したい場合は、集計対象６３に「金額」を指定する。ただし、集計対象として指定可能なデータフィールドは、訂正データが保持するデータフィールドのみであり、また数値データを保持するデータフィールドのみが指定可能である。
【００３０】
ユーザが各入力項目を入力した後、登録ボタン６４を押下することで、分析ルールの登録が完了する。ＣＰＵ６は、入力部４のマウス等により登録ボタン６４が押下されると、分析ルール格納テーブル１５に新規の分析ルールを登録する。
【００３１】
次に、登録済みの分析ルールの検索と編集について説明する。
ユーザは、分析ルール管理画面において、登録済みの分析ルールに対し、ルールＩＤ４１、ルール名称４２、対象テーブル４３のうち１つ以上の検索条件を指定し、検索ボタン４４を押下する。ＣＰＵ６は、検索ボタン４４が押下されると、分析ルール格納テーブル１５を検索し、検索結果を画面下部の検索結果表示領域４９に表示する。
【００３２】
登録済みの分析ルールを修正する場合、ユーザは、図５に示すように、検索結果表示部４９に表示されている分析ルールの一覧の中の分析ルールにチェックマークを付し、修正ボタン４７を押下する。ＣＰＵ６は、修正ボタン４７が押下されると、図６に示す分析ルール登録画面に画面遷移する。この場合、ルール名称６０、対象テーブル６１、集計単位６２、集計対象６３の欄には、チェックマークが付された分析ルールについて設定されている内容が表示される。ユーザが各入力項目を修正した後、登録ボタン６４を押下することで、分析ルールの修正が完了する。ＣＰＵ６は、登録ボタン６４が押下されると、分析ルール格納テーブル１５に修正された分析ルールを登録する。
【００３３】
登録済みの分析ルールを削除する場合、ユーザは、図５に示すように、検索結果表示部４９に表示されている分析ルールの一覧の中の分析ルールにチェックマークを付し、削除ボタン４８を押下する。ＣＰＵ６は、削除ボタン４８が押下されると、チェックマークが付された分析ルールを分析ルール格納テーブル１５から削除するとともに、検索結果表示部４９の表示から消す。
【００３４】
次に、集計部１２によって実行される集計処理について説明する。
ユーザは、図５に示すように、検索結果表示部４９に表示されている分析ルールの一覧の中の分析ルールにチェックマークを付し、分析結果出力ボタン４６を押下する。ＣＰＵ６は、分析結果出力ボタン４６が押下されると、チェックマークが付されている分析ルールに基づいて、図７に示すように、集計処理を実行する。
【００３５】
ＣＰＵ６は、まず、記憶部３に記憶されている訂正データ格納テーブル１４から訂正データを抽出する（Ｓ２１）。訂正データ格納テーブル１４には、様々な種類の訂正データが格納されているが、ＣＰＵ６は、データ格納テーブル１４のテーブル名称２０に設定されているテーブル名称が、分析ルール格納テーブル１５の対象テーブル３２に設定されているテーブル名称と一致する訂正データを抽出する。
【００３６】
ＣＰＵ６は、次に、抽出された訂正データの集計を行なう（Ｓ２２）。ＣＰＵ６は、分析ルール登録時に集計単位として指定したデータフィールドを集計の単位とし、分析ルール登録時に集計対象として指定したデータフィールドの値について、集計を実施する。なお、数値を集計する際は、訂正前データと訂正後データの差分について集計を実施する。例えば、金額のデータフィールドを集計対象とする場合、訂正前データが１０，０００円であり、訂正後データが１５，０００円とすると、その差分の絶対値である５，０００円を集計結果とする。訂正前と訂正後の差分の絶対値をとることで、訂正前と訂正後にどれほどの剥離があったかを、数値として集計する。
【００３７】
ＣＰＵ６は、集計が完了した後、集計結果のデータを表示部５に表示する（Ｓ２３）。なお、訂正データの個数については、分析ルールの集計対象として明示的に指定されていなくても、デフォルトで集計対象とする。
図８は、集計結果の表示例を示す。図８の例は、分析ルールの定義として、対象テーブル３２に「売上テーブル」、集計単位２３に「取引先」、集計対象３５に「金額」を指定した場合の、分析結果の表示例である。
対象テーブル７０として売上テーブルが表示され、分析結果の表示として、取引先７１ごとに、訂正された金額（訂正が行われた取引金額）７２と全体に占める割合７３、訂正データ数７４と全体に占める割合（訂正が発生する頻度）７５が表示されている。図８の例では、Ａ取引先がもっとも訂正された金額の割合が大きく、また訂正データ数の割合も多いことがわかる。
【００３８】
本実施形態では、業務システムにおいて訂正されたデータに対し、集計単位や集計対象を自由に指定できる。ユーザは分析したいメッシュを分析ルールにおける集計単位として定義することで、その集計結果を参照し、訂正が起こる傾向や原因を分析することができる。
例えば、取引先別に訂正データを集計し、その集計結果として特定の取引先に対してのみ訂正データ数の割合が大きくなっている場合は、その取引先に原因があると分析できる。この場合、原因がある取引先に対し優先度を上げ、訂正データ数が減少するように対策を講じる必要があると判断できる。
【００３９】
また、別のメッシュとして、伝票の入力者別に訂正データを集計し、その集計結果として特定の入力者に対してのみ訂正データ数の割合が大きくなっているという結果が得られたと仮定する。その場合、その入力者の作業方法に問題があるといえる。このような場合は、入力者に対し教育を行なうなどの対策を講じることが効果的と考えられる。
このように、本実施形態が提供する訂正データの分析結果を参照することで、訂正頻度を下げるために会社としてどのような対策をとるべきかのヒントを得ることができる。
【００４０】
最後に、傾向分析部１３によって実行される傾向分析処理について説明する。
ユーザは、図９に示すように、分析ルール管理画面上で、傾向分析の対象となる分析ルールを指定することができる。ユーザは、分析ルール管理画面上で、傾向分析を行ないたい分析ルールに対し、傾向分析５０にチェックマークを付け、閾値５１を設定する。
ＣＰＵ６は、傾向分析５０にチェックマークが付けられた分析ルールについて、一定期間ごと（周期的）に訂正データの集計処理を行う。ＣＰＵ６は、その集計結果の中で算出された割合が閾値５１を越えた分析ルールについては、アラート５２に「●」を表示する。
ユーザは予め分析したいメッシュを集計単位とする分析ルールをいくつか登録しておき、傾向分析５０のチェックボックスにチェックマークを付けておく。これにより、自動で算出される集計結果の中で、訂正データの割合が偏る傾向にある分析ルールについて、「●」印が表示されることになる。ユーザは「●」がついた分析ルールの中で集計単位として設定しているメッシュについて、訂正の割合が偏る傾向にあると判断できる。
【００４１】
以上説明したように、本発明によれば、業務システムにおける業務データについて、訂正が発生する頻度や訂正が行われた取引金額等の分析情報をユーザに提供することができる。
更に、訂正データを周期的に集計し、訂正の割合が偏る傾向のある分析ルールをユーザに知らせることができる。
【００４２】
以上、本発明の実施形態について説明したが、設計上の都合やその他の要因によって必要となる様々な修正や組み合わせは、請求項に記載されている発明や発明の実施形態に記載されている具体例に対応する発明の範囲に含まれると理解されるべきである。
【符号の説明】
【００４３】
１…コンピュータ、２…処理部、３…記憶部、４…入力部、５…表示部、６…ＣＰＵ、７…メモリ、８…訂正データ分析プログラム、９…訂正データ分析ＤＢ、１０…訂正データ保存部、１１…分析ルール管理部、１２…集計部、１３…傾向分析部、１４…訂正データ格納テーブル、１５…分析ルール格納テーブル、１６…業務プログラム、１７…業務ＤＢ
【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】
2011107820.tif 000009
【図８】
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【図９】
2011107820.tif 000011