(57)【要約】【課題】情報を適切に管理することのできる技術の提供を目的とする。【解決手段】情報管理装置であって、ソフトウェアの実行に用いる実行情報と、前記実行情報の複数の項目を含む多義情報と、情報生成要件を含む生成要件情報と、を記憶する記憶部と、前記多義情報に含まれる前記項目を分類する項目分類部と、分類された前記項目が前記情報生成要件を満たすか否かを判定し、該情報生成要件を満たす前記項目を含む情報生成ルールを生成する情報生成ルール生成部と、前記情報生成ルールに含まれる前記項目を用いて前記実行情報を変換して出力情報を生成する粒度変換情報生成部と、前記出力情報を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソフトウェアの実行に用いる実行情報と、前記実行情報の複数の項目を含む多義情報と、情報生成要件を含む生成要件情報と、を記憶する記憶部と、
前記多義情報に含まれる前記項目を分類する項目分類部と、
分類された前記項目が前記情報生成要件を満たすか否かを判定し、該情報生成要件を満たす前記項目を含む情報生成ルールを生成する情報生成ルール生成部と、
前記情報生成ルールに含まれる前記項目を用いて前記実行情報を変換して出力情報を生成する粒度変換情報生成部と、
前記出力情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする、情報管理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報管理装置であって、
前記生成要件情報は、前記ソフトウェアを示す情報毎に前記情報生成要件を含んでおり、
前記情報生成ルール生成部は、前記ソフトウェアを示す情報毎に前記情報生成ルールを生成し、
前記粒度変換情報生成部は、出力を要求される前記実行情報を実行する前記ソフトウェアを示す情報と関連する前記情報生成ルールを用いて前記出力情報を生成することを特徴とする、情報管理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報管理装置であって、
ネットワークを介してアプリケーション実行装置と通信を行う通信部と、
前記アプリケーション実行装置から前記出力情報の要求を受け付ける粒度変換要求特定部とを備え、
前記実行情報は、該実行情報を実行する前記ソフトウェアを示す情報と関連付けられており、
前記粒度変換情報生成部は、前記粒度変換要求特定部が要求を受け付けた前記出力情報を実行する前記ソフトウェアを特定し、特定した前記ソフトウェアを示す情報と関連する前記実行情報を用いて前記出力情報を生成し、
前記出力部は、前記出力情報を要求した前記アプリケーション実行装置に対して前記通信部を介して前記出力情報を出力することを特徴とする、情報管理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の情報管理装置であって、
前記項目分類部は、類似する前記項目を関連付けて前記項目を階層化し、
前記情報生成ルール生成部は、前記情報生成要件を満たす１つの前記項目が特定されるまで、下層の前記項目から順に該項目が前記情報生成要件を満たすか否かを判定することを特徴とする、情報管理装置。
【請求項５】
請求項１に記載の情報管理装置であって、
出力を要求される前記実行情報を特定する粒度変換要求特定部を備え、
前記粒度変換情報生成部は、出力を要求される前記実行情報の項目の粒度と前記情報生成ルールに含まれる前記項目の粒度とを比較し、前記実行情報の前記項目の方が粒度が荒いと判定する場合に、細分化モデルを用いて前記実行情報を細分化し、
前記出力部は、細分化された前記実行情報を用いて生成された前記出力情報を出力することを特徴とする、情報管理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報管理装置であって、
前記実行情報は、前記項目に値が関連付けられた情報であって、
前記粒度変換情報生成部は、細分化により得られた値が予め定められた基準を満たすか否かを判定し、基準を満たす値を用いて前記出力情報を生成することを特徴とする、情報管理装置。
【請求項７】
請求項１に記載の情報管理装置であって、
出力を要求される前記実行情報を特定する粒度変換要求特定部を備え、
前記粒度変換情報生成部は、出力を要求される前記実行情報の項目の粒度と前記情報生成ルールに含まれる前記項目の粒度とを比較し、該項目の粒度が一致する場合に該実行情報を前記出力情報とし、前記実行情報の項目の方が粒度が細かいと判定する場合に、前記情報生成ルールを示す前記項目に対する前記実行情報の値を算出し、算出して得た値を用いて前記出力情報を生成することを特徴とする、情報管理装置。
【請求項８】
情報管理装置が行う情報管理方法であって、
前記情報管理装置は、記憶部と、項目分類部と、情報生成ルール生成部と、粒度変換情報生成部と、出力部と、を備え、
前記記憶部は、ソフトウェアの実行に用いる実行情報と、前記実行情報の複数の項目を含む多義情報と、情報生成要件を含む生成要件情報と、を記憶しており、
前記項目分類部は、前記多義情報に含まれる前記項目を分類する項目分類手順を実行し、
前記情報生成ルール生成部は、分類された前記項目が前記情報生成要件を満たすか否かを判定し、該情報生成要件を満たす前記項目を含む情報生成ルールを生成する情報生成ルール生成手順を実行し、
前記粒度変換情報生成部は、前記情報生成ルールに含まれる前記項目を用いて前記実行情報を変換して出力情報を生成する粒度変換情報生成手順を実行し、
前記出力部は、前記出力情報を出力する出力手順を実行することを特徴とする、情報管理方法。
【請求項９】
コンピュータを情報管理装置として機能させるプログラムであって、
前記情報管理装置を、記憶部と、項目分類部と、情報生成ルール生成部と、粒度変換情報生成部と、出力部として機能させ、
前記記憶部は、ソフトウェアの実行に用いる実行情報と、前記実行情報の複数の項目を含む多義情報と、情報生成要件を含む生成要件情報と、を記憶しており、
前記項目分類部に、前記多義情報に含まれる前記項目を分類する項目分類手順を実行させ、
前記情報生成ルール生成部に、分類された前記項目が前記情報生成要件を満たすか否かを判定し、該情報生成要件を満たす前記項目を含む情報生成ルールを生成する情報生成ルール生成手順を実行させ、
前記粒度変換情報生成部に、前記情報生成ルールに含まれる前記項目を用いて前記実行情報を変換して出力情報を生成する粒度変換情報生成手順を実行させることを特徴とする、プログラム。
【請求項１０】
ネットワークを介して接続された、情報管理装置と、１又は複数のソフトウェア実行装置と、を有する情報管理システムであって、
前記ソフトウェア実行装置は、
ソフトウェアの実行に用いる実行情報を前記情報管理装置に送信する通信部と、
前記通信部を介して前記情報管理装置から受信した出力情報を用いて前記ソフトウェアによる処理を実行するソフトウェア実行部と、を備え、
前記情報管理装置は、
前記ソフトウェア実行装置から受信した前記実行情報と、前記実行情報の複数の項目を含む多義情報と、情報生成要件を含む生成要件情報と、を記憶する記憶部と、
前記多義情報に含まれる前記項目を分類する項目分類部と、
分類された前記項目が前記情報生成要件を満たすか否かを判定し、該情報生成要件を満たす前記項目を含む情報生成ルールを生成する情報生成ルール生成部と、
前記情報生成ルールに含まれる前記項目を用いて前記実行情報を変換して出力情報を生成する粒度変換情報生成部と、
前記ソフトウェア実行装置に対して前記出力情報を出力する出力部と、を備えることを特徴とする、情報管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報管理装置、情報管理方法、プログラム、及び情報管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
異なるシステムで使用される情報を管理するために、種々の技術が利用される。
【０００３】
特許文献１には、段落[００５０]に、「この発明の実施の形態にかかるデータ統合装置（ＥＩＩ１０１）は、異なるシステムにおいて管理されている複数の情報源に存在するデータを収集して統合するに際し、情報源（たとえば甲ＤＢ２１０）から、各情報源側のデータモデル（物理モデル１１１）のままでデータの収集をおこない、収集されたデータを、当該データの利用側アプリケーション（たとえば乙サブシステム２０２）ごとにあらかじめ定義されたデータモデル（論理モデル１１２）になるように、データ構造およびデータ値の少なくともいずれか一方の必要な変換をおこない、変換されたデータを利用側アプリケーションへ提供するものである。」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５７３３４３４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
異なるシステムで利用される情報を管理する情報管理装置において、例えば都道府県単位で集計された情報か、又は市町村単位で集計された情報か等、細かさ（粒度）の異なる情報を各システムで共有する場合に、情報を正規化する必要が生じる。その際、荒い粒度に合わせて情報を正規化すれば、情報の精度が低下する懸念が生じ、細かい粒度に合わせて正規化すれば、データ量が増加し処理速度に影響を及ぼす恐れがある。
【０００６】
特許文献１に開示された技術は、情報の変換過程に関する技術であって、適切な粒度に情報を正規化することが考慮されていない。
【０００７】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、情報を適切に管理することのできる技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下の通りである。
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明の情報管理装置は、ソフトウェアの実行に用いる実行情報と、前記実行情報の複数の項目を含む多義情報と、情報生成要件を含む生成要件情報と、を記憶する記憶部と、前記多義情報に含まれる前記項目を分類する項目分類部と、
分類された前記項目が前記情報生成要件を満たすか否かを判定し、該情報生成要件を満たす前記項目を含む情報生成ルールを生成する情報生成ルール生成部と、前記情報生成ルールに含まれる前記項目を用いて前記実行情報を変換して出力情報を生成する粒度変換情報生成部と、前記出力情報を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、情報を適切に管理する技術を提供することができる。
【００１１】
上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】情報管理システムの機能ブロック図の一例を示す図である。
【図２】実行情報１２１Ａのデータ構造の一例を示す図である。
【図３】実行情報１２１Ｂのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】多義情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図５】生成要件情報１２３のデータ構造の一例を示す図である。
【図６】情報管理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図７】情報生成ルール生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】粒度変換処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
ビジネスにおいて、複数の企業が取引をしながら最終顧客へサービスを提供することが多い。典型的な例として、自動車メーカーでは、一次サプライヤーから部品を調達し、自動車を生産し、ディーラーに自動車を出荷する。一次サプライヤーは、部品を作るために必要な部材を二次サプライヤーから調達する。
【００１４】
各部品や部材、製品の移動に関しては、輸送業者が業務を担う。更には、ディーラーを介して顧客へ自動車を納品した後も、車検などの保守サービスが行われる。ビジネスを介して生み出された情報は、これまでは主に社内の限定された用途のために使用されていた。
【００１５】
昨今、ＩｏＴ（Internet of Things）やＡＩ（Artificial Intelligence）の進展により、各企業の情報を連結して分析及び活用することで、ビジネスの効率化や新たな知見の取得が期待されている。先の自動車の例では、二次サプライヤーの生産効率の変化を検知し、自動車の生産計画に反映させたり、車検業者での自動車の部品の交換頻度から、保守部品の生産量をコントロールしたり、といった活用が考えられる。
【００１６】
収集された情報を用いて、あるアプリケーション（即ちソフトウェア）を実行する際に問題となるのが、各社で収集している情報の細かさ（粒度）の違いである。各社の情報を連結するためには、粒度を正規化する必要がある。本実施形態における情報管理装置は、アプリケーションを実行するアプリケーション実行装置から、アプリケーションに入力され使用される実行情報を受け付け、管理する。情報管理装置は、粒度を正規化するための情報生成ルールを生成し、アプリケーション実行装置に実行情報を送信する前に、情報生成ルールに則って粒度の正規化を行う。
【００１７】
なお、本実施形態における情報管理装置の運用形態として、種々の運用形態が想定される。例えば、関係する企業でグループを構成し、情報管理装置を共有して運用する形態が考えられる。この形態は、資本関係のある同一グループ企業など、企業間で情報の共有が比較的容易である場合に有効である。
【００１８】
また例えば、管理対象企業とは異なる企業が情報管理装置を有し、サービスビジネスとして各企業と契約を締結し、企業の情報を収集及び管理する形態が考えられる。この形態は、資本関係のない企業間で情報を共有したい場合に有効である。以下、後者の運用形態にてサービスを展開する実施形態を用いて説明する。
【００１９】
なお、本実施形態において、粒度とは、情報の細かさを示す指標である。ある値を分類する項目が、他の項目を包含する階層構造にある場合、より上層にある項目は粒度が荒く、より下層にある項目は粒度が細かいものとして説明する。
【００２０】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態の例を説明する。図１は、情報管理システム１の機能ブロック図の一例を示す図である。情報管理システム１は、情報管理装置１００と、該情報管理装置１００とネットワークＮを介して通信可能に接続された１又は複数のアプリケーション実行装置２００と、を有する。情報管理システム１は、アプリケーション実行装置２００によるアプリケーションの実行に用いられる実行情報を管理する。
【００２１】
情報管理装置１００は、ＰＣ（Personal Computer）、又はサーバーコンピュータ等の端末装置である。アプリケーション実行装置２００は、ＰＣ、サーバーコンピュータ、又はスマートフォン等の端末装置である。図１には、１つの情報管理装置１００に対し、２つのアプリケーション実行装置２００（アプリケーション実行装置２００Ａ及びアプリケーション実行装置２００Ｂ）が接続されている状態が示されている。
【００２２】
情報管理装置１００は、例えば情報管理サービスを提供するサービス提供者の有する装置である。また、アプリケーション実行装置２００は、例えば情報管理サービスの提供を受けるクライアントの有する装置である。
【００２３】
情報管理装置１００は、制御部１１０と、記憶部１２０と、入力部１３０と、出力部１４０と、通信部１５０と、を備える。制御部１１０は、情報管理装置１００全体を統括的に制御する。記憶部１２０は、情報管理装置１００により管理される情報のほか、実行情報の変換処理に必要な情報を記憶する。入力部１３０は、後述の入力装置を用いてユーザーからの入力操作を受け付ける。
【００２４】
出力部１４０は、通信部１５０を介してアプリケーション実行装置２００に対して情報を出力する。出力部１４０は、情報管理装置１００の有する出力装置に対して情報を出力させてもよい。通信部１５０は、アプリケーション実行装置２００との間で情報を送信及び受信する。なお、本実施形態における情報管理装置１００について、入力部１３０は必須の構成ではない。
【００２５】
制御部１１０は、項目分類部１１１と、情報生成ルール生成部１１２と、粒度変換情報生成部１１３と、粒度変換要求特定部１１４と、アプリケーション実行部１１５と、を備える。項目分類部１１１は、後述する多義情報に含まれる、実行情報の項目を分類する。項目分類部１１１は、多義情報内の項目のうち、類似する項目を関連付けて項目を階層化する。
【００２６】
より具体的には、項目分類部１１１は、多義情報に含まれる各項目をクラスタリングし、階層的クラスタリング情報を生成する。クラスタリングの方法については、一般的な統計処理を用いるため、詳細な説明は省略する。
【００２７】
情報生成ルール生成部１１２は、分類された項目が、後述の情報生成要件を満たすか否かを判定し、アプリケーション毎に、情報生成要件を満たす項目を含む情報生成ルールを生成する。情報生成ルール生成部１１２は、階層的クラスタリング情報を構成する項目のうち下層に位置する項目から順に、該項目に係る実行情報をアプリケーションが実行する場合に、情報生成要件を満たすか否かを判定する。情報生成ルール生成部１１２は、情報生成要件を満たす項目が特定されるまで、項目に対する判定を繰り返す。
【００２８】
粒度変換情報生成部１１３は、アプリケーション実行装置２００から要求された実行情報について、情報生成ルールに基づいて粒度を変換し、出力情報を生成する。即ち、粒度変換情報生成部１１３は、情報生成ルールに含まれる項目を用いて実行情報を変換して出力情報を生成する。より具体的には、粒度変換情報生成部１１３は、要求された実行情報の項目の粒度と情報生成ルールに含まれる項目の粒度とを比較する。粒度変換情報生成部１１３は、実行情報の項目の粒度と情報生成ルールに含まれる項目の粒度とが一致する場合に、実行情報を出力情報とする。
【００２９】
一方、粒度変換情報生成部１１３は、要求された実行情報の項目の粒度が、情報生成ルールに含まれる項目の粒度よりも荒い場合に、細分化モデルを生成して実行情報に含まれる値を細分化する。粒度変換情報生成部１１３は、細分化により生成される値が予め定められた基準を満たす場合に、当該値を用いて出力情報を生成する。
【００３０】
また、粒度変換情報生成部１１３は、要求される実行情報の項目が、情報生成ルールに含まれる項目の粒度よりも細かい場合に、情報生成ルールに含まれる項目に対する実行情報の値を算出し、算出して得た値を用いて出力情報を生成する。
【００３１】
粒度変換要求特定部１１４は、アプリケーション実行装置２００からの実行情報を特定した要求を受け付ける。なお、粒度変換要求特定部１１４は、実行するアプリケーションを特定した要求をアプリケーション実行装置２００から受け付けてもよい。その場合、粒度変換要求特定部１１４は、記憶部１２０を参照することにより、アプリケーションの実行に用いられる実行情報を特定する。
【００３２】
アプリケーション実行部１１５は、実行情報を用いてアプリケーションを実行する。アプリケーション実行部１１５は、アプリケーションの実行に要した時間や、精度チェックの結果を特定する。特定された情報は、情報生成ルールの適否を判定する際に用いられる。
【００３３】
記憶部１２０は、実行情報１２１と、多義情報１２２と、生成要件情報１２３と、回帰モデル情報１２４と、を記憶している。実行情報１２１は、アプリケーションに対して入力される情報であって、ある項目により各レコードが分類されている。実行情報１２１は、項目に値が関連付けられた定量情報である。
【００３４】
なお、実行情報１２１に関しては、記憶部１２０の図示しない領域又は該実行情報１２１に含まれるメタ情報等の情報を参照することより、使用されるアプリケーションを特定することができる。また、実行情報１２１には、使用可能なアプリケーション実行装置２００（又はアプリケーション実行装置２００を有する企業）を特定する情報が、記憶部１２０の図示しない領域に関連付けられていてもよい。
【００３５】
多義情報１２２は、実行情報１２１の複数の項目を含む情報である。多義情報１２２は、例えば各項目が関連付けられた定性情報である。なお、多義情報１２２は数値を含む定量情報であってもよく、実行情報１２１を多義情報１２２に用いてもよい。
【００３６】
生成要件情報１２３は、情報生成ルールの生成に用いる情報生成要件を含む情報である。生成要件情報１２３は、情報管理装置１００が管理する実行情報１２１を使用するアプリケーションを示す情報毎に、対象とするアプリケーション実行装置２００（又はアプリケーション実行装置２００を有する企業）、対象期間等を示す情報生成要件が関連付けられている。
【００３７】
回帰モデル情報１２４は、実行情報１２１の項目の粒度が情報生成ルールに含まれる項目の粒度よりも荒い場合に行われた、重回帰分析の結果を示す情報である。詳細は後述するが、実行情報１２１の項目に対応する値を目的変数として行われた重回帰分析の結果、出力される値が、予め定められた基準を満たす場合に、重回帰分析を構成する情報が回帰モデル情報１２４として記憶される。回帰モデル情報１２４は、例えば説明変数、説明変数毎に用いられる係数、及び重回帰分析の結果出力される切片等の値が関連付けられた情報である。
【００３８】
アプリケーション実行装置２００は、制御部２１０と、通信部２２０と、を備える。制御部２１０は、アプリケーション実行装置２００を統括的に制御する。通信部２２０は、情報管理装置１００との間で情報の送信及び受信を行う。
【００３９】
制御部２１０は、アプリケーション実行部２１１を備える。アプリケーション実行部２１１は、実行情報１２１を用いたアプリケーションによる処理を実行する。
【００４０】
図２は、実行情報１２１Ａのデータ構造の一例を示す図である。実行情報は、アプリケーションに使用される情報であって、項目により値が分類されている。図２に示す実行情報１２１Ａは、項目として「設備」を示す情報を含み、「設備」の項目には「Ｐ１」及び「Ｐ２」が含まれている。項目は、実行情報１２１の各レコードを分類するための分類項目又は分類軸を意味する。
【００４１】
また、図２に示す実行情報１２１Ａは、各項目に対する測度として、「処理１能力」及び「処理２能力」を示す情報を含む。測度は、観測項目又は統計項目を意味する。本実施形態における項目は、上述の分類項目のほか、測度（即ち観測項目又は統計項目）を含むものであってもよい。実行情報１２１Ａにおいて、「Ｐ１」と、「処理１能力」との組合せに対し、「５００」の値が関連付けられている。
【００４２】
図３は、実行情報１２１Ｂのデータ構造の一例を示す図である。図３に示す実行情報１２１Ｂは、項目として「拠点」を示す情報を含み、「拠点」の項目には、「Ｓ２」が含まれている。図３に示す実行情報１２１Ｂは、測度として「処理１能力」及び「処理２能力」を示す情報を含む。
【００４３】
図４は、多義情報１２２のデータ構造の一例を示す図である。多義情報１２２は、実行情報１２１に含まれる複数の項目の関係を示すものである。図４に示す多義情報１２２は、項目として、「企業」、「拠点」、「ライン」、及び「設備」を示す情報を含んでいる。なお、多義情報１２２は、図４に示す多義情報１２２のように１つの多義情報１２２に複数の項目を有していてもよい。また、１つの多義情報１２２に含まれる項目は単数であっても、複数の多義情報１２２を参照することにより複数の項目の関係が特定されるものであってもよい。
【００４４】
なお、多義情報１２２は、後述する項目分類処理において、類似する項目を関連付ける際に用いられる。そのため、多義情報１２２は、項目を分類可能に含んでいればよく、例えば項目に対し数値が関連付けられた定量情報であってもよい。
【００４５】
図５は、生成要件情報１２３のデータ構造の一例を示す図である。生成要件情報１２３は、アプリケーションを特定する識別情報毎に、例えば対象期間、精度目標、処理時間上限値、基準情報、及び対象装置等の情報生成要件を関連付けた情報である。
【００４６】
対象期間とは、例えば情報生成ルールの生成に用いる実行情報１２１の生成期間を示す情報である。精度目標とは、情報生成ルールの生成において、精度チェックの判定に用いる情報であって、精度確認方法及び精度の基準を示す情報が含まれる。例えば、精度目標は、対応するアプリケーションにより使用される実行情報１２１の実行により出力される値の範囲を示す情報等である。処理時間上限値は、情報生成ルールの生成の際に用いられる情報であって、アプリケーションによる実行情報１２１の実行に要する時間の上限値であるが、詳細は後述する。
【００４７】
基準情報とは、後述する粒度変換処理において、粒度変換後に出力される情報の可否の基準となる情報である。基準情報は、例えば粒度変換前後において出力される値の割合の上限値又は下限値を示す情報である。対象装置とは、アプリケーションの実行対象となるアプリケーション実行装置２００又はアプリケーション実行装置２００を有する企業を特定する識別情報である。
【００４８】
図６は、情報管理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。情報管理装置１００は、入力装置１６１と、出力装置１６２と、外部記憶装置１６３と、演算装置１６４と、主記憶装置１６５と、通信装置１６６と、を備え、各構成要素はバス１６７により接続されている。
【００４９】
入力装置１６１は、ユーザーからの入力操作を受け付ける装置であり、例えばタッチパネル、キーボード、マウス、マイク等である。出力装置１６２は、情報管理装置１００に格納されたデータの出力処理を行う装置であって、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置、又はプリンタ等である。入力部１３０は入力装置１６１を用いることができ、出力部１４０は出力装置１６２を用いることができる。
【００５０】
外部記憶装置１６３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の書き込み及び読み出し可能な記憶メディアである。演算装置１６４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の中央演算装置であって、主記憶装置１６５又は外部記憶装置１６３に記録されたプログラムに従って処理を実行する。制御部１１０を構成する各処理部は、演算装置１６４がプログラムを実行することにより各々の機能を実現する。
【００５１】
主記憶装置１６５は、ＲＡＭ（Random Access Memory）又はフラッシュメモリ等の記憶装置であり、プログラムやデータが一時的に読み出される記憶エリアとして機能する。通信装置１６６は、情報管理装置１００をネットワークＮに接続するための装置であって、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信デバイスである。
【００５２】
記憶部１２０は、主記憶装置１６５又は外部記憶装置１６３によりその機能が実現される。また、記憶部１２０は、ネットワークＮ上の記憶装置によってその機能が実現されてもよい。
【００５３】
なお、情報管理装置１００の各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。また、情報管理装置１００の各構成要素の処理は、１つのプログラムで実現されてもよいし、複数のプログラムで実現されてもよい。
【００５４】
例えば、アプリケーションに入力される実行情報１２１を、アプリケーション提供企業が管理する装置に記憶させ、必要に応じて当該装置に実行情報１２１を要求するなど、機能毎にハードウェアが分離された構成であってもよい。
【００５５】
アプリケーション実行装置２００は、情報管理装置１００と同様のハードウェア構成を有する。そのため、アプリケーション実行装置２００のハードウェア構成については、説明を省略する。
【００５６】
図７は、情報生成ルール生成処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、例えば生成要件情報１２３が更新されると開始される。なお、本処理は、情報管理装置１００において定期的に行われるものであってもよい。本処理開始前に、情報管理装置１００の制御部１１０は、情報生成ルール生成処理の対象となる生成要件情報１２３（例えば更新された生成要件情報１２３）を特定する。
【００５７】
まず、項目分類部１１１は、対象の情報をロードする（ステップＳ１１）。具体的には、項目分類部１１１は、情報生成ルール生成処理の対象となる情報生成要件に含まれる、アプリケーションを示す情報を特定する。項目分類部１１１は、記憶部１２０の図示しない領域又は実行情報１２１のメタ情報を参照し、特定したアプリケーションと関連する実行情報１２１を抽出する。
【００５８】
なお、情報生成要件に、対象装置、即ちアプリケーション実行装置２００（又は対象とする企業）を示す情報が含まれている場合、項目分類部１１１は、記憶部１２０の図示しない領域を参照し、特定したアプリケーションと関連し、かつ当該企業において処理対象となる実行情報１２１を抽出する。また、情報生成要件に、対象期間が含まれている場合、項目分類部１１１は、抽出した実行情報１２１から、さらに対象期間に生成された実行情報１２１を抽出する。
【００５９】
以下、抽出された実行情報１２１が１つである場合について説明する。抽出された実行情報１２１が複数である場合については後述する。
【００６０】
次に、項目分類部１１１は、多義情報１２２を分類する（ステップＳ１２）。具体的には、項目分類部１１１は、多義情報１２２に含まれる各項目をクラスタリングし、階層的クラスタリング情報を生成する。
【００６１】
例えば、図４に示す多義情報１２２は、「企業Ａ」が拠点として「Ｓ１」を有しており、「Ｓ１」の拠点はライン「Ｌ１」を有しており、ライン「Ｌ１」は設備「Ｐ１」及び「Ｐ２」を有していることを示す。クラスタリングの結果、項目の「設備」が項目の「ライン」に包含され、項目の「ライン」が項目の「拠点」に包含され、項目の「拠点」が項目の「企業」に包含されることが分かる。項目分類部１１１は、クラスタリングの結果得られる情報を、階層的クラスタリング情報として記憶部１２０の図示しない領域に記憶させる。即ち、本例では、上層から「拠点−ライン−設備」であることを示す階層的クラスタリング情報が生成される。
【００６２】
なお、上述したように、多義情報１２２は定量情報であってもよい。多義情報１２２の一例として、項目の「企業」毎に売上高が関連付けられた定量情報と、売上高を用いて企業を分類する分類項目が関連付けられた情報（例えば、「売上高５００万円以上：種別Ａ、売上高５００万円未満：種別Ｂ」等の情報）とが挙げられる。多義情報１２２を用いて、類似する項目を関連付けたクラスタリングが可能である。この場合、下層の項目として、「企業」を示す項目、上層の項目として分類項目（「種別Ａ」及び「種別Ｂ」）が含まれる階層的クラスタリング情報が生成される。
【００６３】
次に、情報生成ルール生成部１１２は、設定クラスタを特定する（ステップＳ１３）。具体的には、情報生成ルール生成部１１２は、ステップＳ１２で記憶させた階層的クラスタリング情報を参照し、最下層の項目を設定クラスタとして特定する。上述の例で説明すると、最下層の項目が「設備」であるため、情報生成ルール生成部１１２は、項目の「設備」を設定クラスタとして特定する。
【００６４】
次に、粒度変換情報生成部１１３は、設定クラスタを用いて実行情報１２１を変換する（ステップＳ１４）。粒度変換情報生成部１１３は、ステップＳ１１でロードした実行情報１２１を変換する。本ステップにおいて行われる粒度変換情報生成処理については後述する。本処理の結果、設定クラスタの項目に対して値が関連付けられた実行情報１２１が生成される。
【００６５】
例えば、図２に示す実行情報１２１Ａにおいて、設定クラスタである項目の「設備」に対して、能力を示す値が関連付けられている。実行情報１２１Ａは既に設定クラスタに応じた値を有しているため、そのまま変換後の実行情報１２１として取り扱われる。仮に、項目の「拠点」に対し、能力を示す値が関連付けられた実行情報１２１ＢがステップＳ１１でロードされている場合、粒度変換情報生成部１１３は、当該情報に対し粒度変換情報生成処理を行うことにより、設定クラスタの項目の「設備」毎に値を関連付けた実行情報１２１に変換する。
【００６６】
次に、アプリケーション実行部１１５は、アプリケーションを実行して処理時間を計測する（ステップＳ１５）。具体的には、アプリケーション実行部１１５は、ステップＳ１１で特定したアプリケーションに対し、ステップＳ１４において変換を行った実行情報１２１を入力し、処理を実行する。その際、アプリケーション実行部１１５は、処理時間を計測する。
【００６７】
次に、情報生成ルール生成部１１２は、計測時間が上限値に達したか否かを判定する（ステップＳ１６）。具体的には、情報生成ルール生成部１１２は、本処理開始前に特定された情報生成要件に含まれる、処理時間上限値を特定する。情報生成ルール判定部は、ステップＳ１５で計測した処理時間が、上限値に到達したか否かを判定する。
【００６８】
情報生成ルール生成部１１２が、計測時間が上限値に達していないと判定する場合（ステップＳ１６で「Ｎｏ」の場合）、情報生成ルール生成部１１２は、精度チェックの結果、基準を達成したか否かを判定する（ステップＳ１８）。具体的には、情報生成ルール生成部１１２は、本処理開始前に特定された情報生成要件に含まれる精度目標を参照し、実行情報１２１を用いたアプリケーションによる処理の結果、精度目標に含まれる基準を達成したか否かを判定する。
【００６９】
例えば、正解の準備できるアプリケーションについて、実行情報１２１を用いた精度チェックを行う場合、情報生成要件の精度目標には、正解を示す出力情報が含まれている。情報生成ルール生成部１１２は、精度目標に含まれる正解が出力されたか否かを用いて、基準達成可否を判定する。また例えば、需要予測や作業時間推定等、実績値との誤差率で精度確認が可能であるアプリケーションについては、情報生成要件の精度目標には基準を達成したと判定する誤差率の範囲が基準値として含まれる。その場合、情報生成ルール生成部１１２は、実績値を示す情報を用いた誤差率を算出し、誤差率と基準値との比較により、基準達成可否を判定する。
【００７０】
なお、情報生成要件には、精度確認に関する情報が含まれないか、又は精度確認を行わないことを示す情報が含まれていてもよい。その場合、本ステップによる処理は省略される。
【００７１】
情報生成ルール生成部１１２が、精度チェックの結果、基準を達成していないと判定する場合（ステップＳ１８で「Ｎｏ」の場合）、又は、ステップＳ１６において、情報生成ルール生成部１１２が、計測時間が上限値に達したと判定する場合（ステップＳ１６で「Ｙｅｓ」の場合）、情報生成ルール生成部１１２は、設定クラスタを変更する（ステップＳ１７）。具体的には、情報生成ルール生成部１１２は、階層的クラスタリング情報を参照し、現在特定されている設定クラスタを示す項目よりも１層上層に位置する項目を設定クラスタとして特定する。
【００７２】
その後、情報生成ルール生成部１１２は、処理をステップＳ１４に進める。その結果、情報生成要件を満たす項目が設定クラスタに特定されるまで、階層的クラスタリング情報において下層の項目から順に処理が行われる。
【００７３】
情報生成ルール生成部１１２が、精度チェックの結果、基準を達成したと判定する場合（ステップＳ１８で「Ｙｅｓ」の場合）、情報生成ルール生成部１１２は、設定クラスタを保存する（ステップＳ１９）。具体的には、情報生成ルール生成部１１２は、基準を達成した設定クラスタに係る項目と、ステップ１１で特定したアプリケーションを示す情報とを関連付けて情報生成ルールを示す情報を生成し、記憶部１２０に記憶させる。その後、制御部１１０は本フローチャートの処理を終了する。
【００７４】
なお、ステップＳ１１で抽出した実行情報１２１が複数である場合、情報生成ルール生成部１１２は、実行情報１２１毎にステップＳ１３からステップＳ１８の処理を繰り返す。ある実行情報１２１について特定された設定クラスタがステップＳ１８において基準を達成した場合、他の実行情報１２１では基準を達成した項目から設定クラスタに特定される。結果として、ステップＳ１１においてロードされたすべての実行情報１２１において基準を達成した項目のうち、最も下層に位置する項目が、設定クラスタとして特定される。
【００７５】
本実施形態によれば、アプリケーションによる実行情報１２１を用いた処理において適切な項目を情報生成ルールとすることができる。このように生成した情報生成ルールを用いることにより、後述する粒度変換処理において適切な粒度の実行情報１２１を出力することができる。
【００７６】
図８は、粒度変換処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、情報管理装置１００の粒度変換要求特定部１１４が、アプリケーション実行装置２００から出力情報の要求を受け付けると開始される。以下、粒度変換要求特定部１１４が、実行情報１２１を特定した要求を受け付ける場合について説明する。粒度変換要求特定部１１４は、複数の実行情報１２１の要求を受け付けた場合、各実行情報１２１について以下の処理を行う。
【００７７】
なお、粒度変換要求特定部１１４は、処理を行うアプリケーションを特定した要求を受け付けてもよい。その場合、粒度変換要求特定部１１４は、記憶部１２０を参照することにより、要求に含まれるアプリケーションに入力される実行情報１２１を特定する。
【００７８】
まず、粒度変換情報生成部１１３は、対象の情報をロードする（ステップＳ２１）。粒度変換情報生成部１１３は、要求される実行情報１２１を特定する。特定された実行情報１２１を対象実行情報１２１として説明する。
【００７９】
次に、粒度変換情報生成部１１３は、対象の情報の設定クラスタをロードする（ステップＳ２２）。具体的には、粒度変換情報生成部１１３は、ステップＳ２１で特定した対象実行情報１２１を実行するアプリケーションを特定する。粒度変換情報生成部１１３は、先述の図７のステップＳ１９において保存した情報生成ルールを参照し、特定したアプリケーションと対応する設定クラスタを特定する。
【００８０】
次に、粒度変換情報生成部１１３は、設定クラスタと対象の情報の粒度が一致するか否かを判定する（ステップＳ２３）。具体的には、粒度変換情報生成部１１３は、対象実行情報１２１の項目を示す文字列と、設定クラスタの項目を示す文字列とを用いて、図７のステップＳ１２で生成された階層的クラスタリング情報を参照する。粒度変換情報生成部１１３は、両項目の文字列が一致する場合に、設定クラスタと対象の情報の粒度が一致すると判定する。
【００８１】
また、粒度変換情報生成部１１３は、階層的クラスタリング情報において、対象実行情報１２１の項目が設定クラスタに係る項目よりも下層に位置する場合、対象実行情報１２１の方が粒度が細かいと判定する。一方、粒度変換情報生成部１１３は、対象実行情報１２１の項目が設定クラスタに係る項目よりも上層に位置する場合、対象実行情報１２１の方が粒度が荒いと判定する。
【００８２】
粒度変換情報生成部１１３が、対象実行情報１２１の方が粒度が細かいと判定する場合（ステップＳ２３で「粒度が細かい」の場合）、対象実行情報１２１をクラスタ別に変換する（ステップＳ２４）。具体的には、粒度変換情報生成部１１３は、設定クラスタに係る項目毎に対象実行情報１２１の値を算出することにより対象実行情報１２１を変換し、出力情報とする。
【００８３】
粒度変換情報生成部１１３が、対象実行情報１２１の方が粒度が細かいと判定する場合の処理について、図２に示す実行情報１２１Ａ及び図４に示す多義情報１２２を用いて説明する。設定クラスタに係る項目が「ライン」である場合、図２に示す実行情報１２１Ａの項目は「設備」であり、図４に示す多義情報１２２では「設備」が「ライン」よりも下層にあるため、対象実行情報１２１の項目の方が細かいと判定される。
【００８４】
実行情報１２１Ａにおいて、項目の「設備」には、「Ｐ１」及び「Ｐ２」が含まれる。図４において、「設備」の「Ｐ１」及び「Ｐ２」には、設定クラスタの項目である「ライン」について「Ｌ１」が関連付けられている。粒度変換情報生成部１１３は、項目の「設備」の「Ｐ１」及び「Ｐ２」を、「ライン」の「Ｌ１」に変更し、測度の「処理１能力」及び「処理２能力」毎に値を合算する。即ち、「ライン」の「Ｌ１」に対し、「処理１能力」として５００＋５００＝１０００が関連付けられ、「処理２能力」として５５０＋５３０＝１０８０が関連付けられる。
【００８５】
なお、対象実行情報の項目より上層の設定クラスタに変換するための計算方法は、加算に限られない。必要な計算手順を情報生成要件として記憶しておき、変換の際に該計算手順を用いることで、適切に対象実行情報１２１の値を算出することができる。
【００８６】
説明を図８に戻す。粒度変換情報生成部１１３が、設定クラスタと対象の実行情報１２１の粒度が一致すると判定する場合（ステップＳ２３で「Ｙｅｓ」の場合）、即ち対象実行情報１２１の項目と設定クラスタに係る項目とが一致する場合、粒度変換情報生成部１１３は対象実行情報１２１を出力情報として取り扱い、処理をステップＳ２９に進める。
【００８７】
粒度変換情報生成部１１３が、対象実行情報１２１の方が設定クラスタよりも粒度が荒いと判定する場合（ステップＳ２３で「粒度が荒い」の場合）、粒度変換情報生成部１１３は、対象実行情報１２１の値を細分化モデルで細分化する（ステップＳ２５）。具体的には、粒度変換情報生成部１１３は、対象実行情報１２１の項目に対応する値を目的変数とする細分化モデル（回帰モデル）を、重回帰分析を行うことにより生成する。重回帰分析には、例えば記憶部１２０に記憶された他の実行情報１２１であって、対象実行情報１２１と項目及び測度が共通する実行情報１２１が用いられる。重回帰分析については一般的な手法を用いるため、説明を省略する。
【００８８】
例えば、図４に示す多義情報１２２において、設定クラスタが「ライン」である場合を考える。図４に示す「企業Ｂ」は、図３に示す実行情報１２１Ｂを情報管理装置１００に送信していたものとする。実行情報１２１Ｂは、項目の「拠点」に対し、測度の「処理１能力」及び「処理２能力」の値が関連付けられている。
【００８９】
設定クラスタが「ライン」であるため、実行情報１２１Ｂの項目である「拠点」を、「ライン」に変換する。図３に示す「拠点」の「Ｓ２」は、図４において「ライン」の「Ｌ２」及び「Ｌ３」に関連付けられている。そのため、粒度変換情報生成部１１３は、図３に示す「処理１能力」の「１２００」を、設定クラスタの項目である「ライン」の「Ｌ２」の「処理１能力」及び「Ｌ３」の「処理１能力」で説明する細分化モデルを生成する。測度の「処理２能力」についても同様に細分化モデルを生成する。
【００９０】
粒度変換情報生成部１１３は、対象実行情報１２１の項目を設定クラスタに係る項目に変換し、細分化モデルを用いて得られた値を項目に関連付ける。
【００９１】
次に、粒度変換情報生成部１１３は、値が基準を満たすか否かを判定する（ステップＳ２６）。具体的には、粒度変換情報生成部１１３は、ステップＳ２５により得られた、細分化された値又は細分化モデルの生成により得られた値が、予め定められた基準を満たすか否かを判定する。粒度変換情報生成部１１３は、生成要件情報１２３の情報生成要件に含まれる基準情報を参照することにより、得られた値が適切であるか否かを判定する。
【００９２】
例えば、基準情報が、細分化により得られた値の合算値と、対象実行情報１２１における細分化前の値との差分の上限値である場合を説明する。細分化により得られた値を合算して得た値と、対象実行情報１２１において目的変数とした値との差分が、上限値を超える場合、粒度変換情報生成部１１３は、値が基準を満たさないものと判定する。
【００９３】
なお、基準情報はこれに限られず、回帰モデル生成の際に生成される情報であってもよい。例えば、情報生成要件に含まれる基準情報は、細分化モデルの生成の際に得られるＰ値の指標に関する基準値であってもよい。
【００９４】
また、対象実行情報１２１の設定クラスタへの変換方法については、細分化モデルを用いる例に限られない。例えば、生成要件情報１２３が、各項目に対する配分の割合を含んでおり、当該割合に基づいて変換を行ってもよい。上述の例を用いれば、生成要件情報１２３が、「拠点」の項目を「ライン」に細分化する際に、対象実行情報１２１の値を「ライン」の数に按分することを示す情報を含んでいてもよい。
【００９５】
粒度変換情報生成部１１３が、値が基準を満たさないと判定する場合（ステップＳ２６で「Ｎｏ」の場合）、粒度変換情報生成部１１３は、細分化モデルを変更する（ステップＳ２７）。具体的には、粒度変換情報生成部１１３は、例えば他の説明変数を用いる等により細分化モデルを変更し、処理をステップＳ２５に戻す。なお、得られる細分化モデルをすべて用いても値が基準を満たさない場合、粒度変換情報生成部１１３は処理を終了する。
【００９６】
粒度変換情報生成部１１３は、値が基準を満たすと判定する場合（ステップＳ２６で「Ｙｅｓ」の場合）、細分化モデルを記憶部１２０に保存する（ステップＳ２８）。粒度変換情報生成部１１３は、ステップＳ２５で生成した細分化モデルを、回帰モデル情報１２４として記憶部１２０に記憶させる。また、粒度変換情報生成部１１３は、対象実行情報１２１の項目を設定クラスタに係る項目に変換し、細分化モデルを用いて得られた値を項目に関連付けた情報を出力情報として、処理をステップＳ２９に進める。
【００９７】
ステップＳ２４において、実行情報１２１をクラスタ別に変換した後、又はステップＳ２３において、粒度変換情報生成部１１３が設定クラスタと対象の情報の粒度が一致したと判定した後、又はステップＳ２８において細分化モデルを保存した後、出力部１４０は、出力情報を出力する（ステップＳ２９）。具体的には、粒度変換情報生成部１１３は、生成した出力情報を、粒度変換要求特定部１１４の受け付けた要求を送信したアプリケーション実行装置２００に対して、通信部１５０を介して送信する。その後、制御部１１０は本フローチャートの処理を終了する。
【００９８】
なお、本実施形態において、対象実行情報１２１と設定クラスタとの粒度を比較する際、粒度変換情報生成部１１３は、対象実行情報１２１の項目の文字列と、設定クラスタの項目の文字列とが一致する場合に、粒度が一致すると判定した。しかしながら、粒度の一致は、項目の文字列が一致する場合に限られない。
【００９９】
例えば、階層的クラスタリング情報を生成する際、階層的クラスタリングを構成する各項目の階層内の位置（例えば下から２層目等）を示す情報を関連付けておき、対象実行情報１２１の項目の位置と、設定クラスタの項目の位置とが一致する場合に、粒度が一致することとしてもよい。
【０１００】
また、本実施形態において、アプリケーション実行装置２００からの要求を契機として、粒度変換処理を実行した。しかしながら、粒度変換処理の処理開始タイミングはこれに限られない。例えば、図７に示す情報生成ルール生成処理の終了後に、情報生成ルールを生成したアプリケーションにより実行される実行情報１２１を抽出し、該実行情報１２１毎に粒度変換処理を行ってもよい。この場合、図８に示すステップＳ２９において出力情報は出力されず、記憶部１２０に記憶される。
【０１０１】
以上、本発明に係る各実施形態及び変形例の説明を行ってきたが、本発明は、上記した実施形態の一例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態の一例は、本発明を分かり易くするために詳細に説明したものであり、本発明は、ここで説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、ある実施形態の一例の構成の一部を他の一例の構成に置き換えることが可能である。また、ある実施形態の一例の構成に他の一例の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の一例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることもできる。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、図中の制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、全てを示しているとは限らない。ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【０１０２】
また、上記の情報管理装置１００の機能構成は、理解を容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。上述に示す通り、情報管理装置１００の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。
【符号の説明】
【０１０３】
１：情報管理システム、１００：情報管理装置、１１０・２１０：制御部、１１１：項目分類部、１１２：情報生成ルール生成部、１１３：粒度変換情報生成部、１１４：粒度変換要求特定部、１１５・２１１：アプリケーション実行部、１２０：記憶部、１２１・１２１Ａ・１２１Ｂ：実行情報、１２２：多義情報、１２３：生成要件情報、１２４：回帰モデル情報、１３０：入力部、１４０：出力部、１５０・２２０：通信部、１６１：入力装置、１６２：出力装置、１６３：外部記憶装置、１６４：演算装置、１６５：主記憶装置、１６６：通信装置、１６７：バス、２００・２００Ａ・２００Ｂ：アプリケーション実行装置、Ｎ：ネットワーク
【図１】
2019003344.tif 000003
【図２】
2019003344.tif 000004
【図３】
2019003344.tif 000005
【図４】
2019003344.tif 000006
【図５】
2019003344.tif 000007
【図６】
2019003344.tif 000008
【図７】
2019003344.tif 000009
【図８】
2019003344.tif 000010