(57)【要約】【課題】不正な取り扱いが行われた疑いのあるデータを抽出する。【解決手段】プロセッサと、プロセッサに接続される記憶装置と、を有する情報管理システムであって、記憶装置は、不正の事例を示すデータ、不正の事例に対応する組織を示すデータ、判定対象の事例を示すデータ、及び、判定対象の事例に対応する組織を示すデータを保持し、判定対象の事例と不正の事例との類似度の算出基準を保持し、プロセッサは、不正の事例に対応する組織と判定対象の事例に対応する組織との関連の強さを示す組織関連度を算出し、類似度の算出基準に基づいて不正の事例と判定対象の事例との類似度を算出し、算出した類似度及び組織関連度に基づいて、判定対象の事例に不正の疑いがあるかを判定し、判定の結果を出力する。【選択図】図１
2019159709.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する情報管理システムであって、
前記記憶装置は、
不正の事例を示すデータ、前記不正の事例に対応する組織を示すデータ、判定対象の事例を示すデータ、及び、前記判定対象の事例に対応する組織を示すデータを保持し、
前記判定対象の事例と前記不正の事例との類似度の算出基準を保持し、
前記プロセッサは、
前記不正の事例に対応する組織と前記判定対象の事例に対応する組織との関連の強さを示す組織関連度を算出し、
前記類似度の算出基準に基づいて前記不正の事例と前記判定対象の事例との類似度を算出し、
算出した前記類似度及び前記組織関連度に基づいて、前記判定対象の事例に不正の疑いがあるかを判定し、判定の結果を出力することを特徴とする情報管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の情報管理システムであって、
前記不正の事例を示すデータ及び前記判定対象の事例を示すデータは、それぞれ、いずれかの組織において遂行された一つ以上の案件の所定の期間のコストを示す情報及び利益を示す情報を含む会計データであることを特徴とする情報管理システム。
【請求項３】
請求項１に記載の情報管理システムであって、
前記不正の事例を示すデータ及び前記判定対象の事例を示すデータは、それぞれ、いずれかの組織に属する人物が、所定の期間に、一つ以上の案件に関して行った作業の工数と、前記各案件の前記所定の期間の利益と、を含み、
前記類似度の算出基準は、前記所定の期間における前記各案件に対する前記工数の配分、及び、前記所定の期間における前記各案件の利益の少なくとも一つに基づいて前記類似度を算出する基準を含み、
前記プロセッサは、
前記類似度の算出基準に基づいて前記不正の事例と前記判定対象の事例との類似度を算出し、
前記算出した類似度に、前記不正の事例に対応する組織と前記判定対象の事例に対応する組織との間の前記組織関連度を乗じた値が所定の閾値を超える場合に、前記判定対象の事例に不正の疑いがあると判定することを特徴とする情報管理システム。
【請求項４】
請求項１に記載の情報管理システムであって、
前記プロセッサは、
前記各人物が現在所属している組織及び過去に所属していた組織を示す組織情報を取得し、
二つの組織のうち一方の組織に所属している人物が過去に他方の組織に所属していたか否かに基づいて、前記組織関連度を算出することを特徴とする情報管理システム。
【請求項５】
請求項４に記載の情報管理システムであって、
前記プロセッサは、二つの組織のうち一方の組織に所属している人物が過去に他方の組織に所属していた場合において、当該人物の地位が高いほど当該二つの組織の前記組織関連度が高くなり、かつ、当該人物が前記他方の組織に所属していた時期が現在に近いほど当該二つの組織の前記組織関連度が高くなるように、前記組織関連度を算出することを特徴とする情報管理システム。
【請求項６】
請求項１に記載の情報管理システムであって、
前記プロセッサは、
人物間で行われた連絡を記録した情報を取得し、
二つの組織のうち一方の組織に所属している人物と他方の組織に所属している人物との間の連絡の量に基づいて、前記組織関連度を算出することを特徴とする情報管理システム。
【請求項７】
請求項６に記載の情報管理システムであって、
前記プロセッサは、二つの組織のうち一方の組織に所属している人物と他方の組織に所属している人物との間で連絡が行われた場合において、当該人物の地位が高いほど当該二つの組織の前記組織関連度が高くなり、かつ、当該連絡の量が多いほど当該二つの組織の前記組織関連度が高くなるように、前記組織関連度を算出することを特徴とする情報管理システム。
【請求項８】
請求項１に記載の情報管理システムであって、
前記記憶装置は、
各人物が所属する組織、前記各人物が従事した案件、及び、前記各人物の前記案件ごとの工数を示す工数情報と、前記案件ごとの利益を示す案件情報と、を保持し、
不正の疑いがある情報を判定するための判定ルールを保持し、
前記プロセッサは、前記判定ルールに基づいて、前記工数情報及び前記案件情報のうち、いずれかの組織に属する人物がいずれかの期間に従事した一つ以上の案件に関する前記工数情報及び前記案件情報に不正の疑いがあると判定した場合、不正の疑いがあると判定した前記工数情報及び前記案件情報を、前記不正の事例を示すデータとして前記記憶装置に格納することを特徴とする情報管理システム。
【請求項９】
請求項８に記載の情報管理システムであって、
前記プロセッサに接続される入力装置及び出力装置をさらに有し、
前記出力装置は、不正の疑いがあると判定された前記工数情報及び前記案件情報の少なくとも一部を出力し、
前記不正の疑いがあると判定された前記工数情報及び前記案件情報を記録することを指示する情報が入力されると、不正の疑いがあると判定した前記工数情報及び前記案件情報を、前記不正の事例を示すデータとして前記記憶装置に格納することを特徴とする情報管理システム。
【請求項１０】
請求項１に記載の情報管理システムであって、
前記記憶装置は、各人物が所属する組織、前記各人物が従事した案件、及び、前記各人物の前記案件ごとの工数を示す工数情報と、前記案件ごとの利益を示す案件情報と、を保持し、
前記プロセッサは、
前記工数情報及び前記案件情報から、それぞれ、いずれかの組織に属する人物がいずれかの期間に従事した一つ以上の案件に関する前記工数情報及び前記案件情報を含む、複数の事例を示すデータを生成し、
前記判定対象の事例と前記不正の事例との類似度の算出基準が入力されると、入力された前記類似度の算出基準に基づいて、生成された前記複数の事例を示すデータのうち、前記不正の事例との類似度が所定の基準より大きい事例を示すデータを、前記不正の事例を示すデータとして前記記憶装置に格納することを特徴とする情報管理システム。
【請求項１１】
請求項１に記載の情報管理システムであって、
前記記憶装置は、各人物が所属する組織、前記各人物が従事した案件、及び、前記各人物の前記案件ごとの工数を示す工数情報と、前記案件ごとの利益を示す案件情報と、を保持し、
前記プロセッサは、
前記工数情報及び前記案件情報から、それぞれ、いずれかの組織に属する人物がいずれかの期間に従事した一つ以上の案件に関する前記工数情報及び前記案件情報を含む、複数の事例を示すデータを生成し、
いずれかの組織に属する人物がいずれかの期間に従事した一つ以上の案件に関する前記工数情報及び前記案件情報を含む不正の事例を示すデータが入力されると、入力された前記不正の事例を示すデータに基づいて、前記判定対象の事例と前記不正の事例との類似度の算出基準を生成し、
生成された前記類似度の算出基準に基づいて、前記生成された複数の事例を示すデータのうち、前記入力された過去の事例との類似度が所定の基準より大きい事例を示すデータを特定し、
前記特定された事例を示すデータに対応する組織と、前記判定対象の事例に対応する組織との組織関連度を算出することを特徴とする情報管理システム。
【請求項１２】
請求項１に記載の情報管理システムであって、
前記プロセッサに接続される出力装置をさらに有し、
前記出力装置は、前記判定対象の事例に不正の疑いがあると判定された場合、前記不正の事例を示すデータの少なくとも一部、前記不正の事例に対応する組織を識別する情報、前記判定対象の事例を示すデータの少なくとも一部、及び、前記判定対象の事例に対応する組織を識別する情報を出力することを特徴とする情報管理システム。
【請求項１３】
プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する計算機システムが実行する情報管理方法であって、
前記記憶装置は、
不正の事例を示すデータ、前記不正の事例に対応する組織を示すデータ、判定対象の事例を示すデータ、及び、前記判定対象の事例に対応する組織を示すデータを保持し、
前記判定対象の事例と前記不正の事例との類似度の算出基準を保持し、
前記情報管理方法は、
前記プロセッサが、前記不正の事例に対応する組織と前記判定対象の事例に対応する組織との関連の強さを示す組織関連度を算出する手順と、
前記プロセッサが、前記類似度の算出基準に基づいて前記不正の事例と前記判定対象の事例との類似度を算出する手順と、
前記プロセッサが、算出した前記類似度及び前記組織関連度に基づいて、前記判定対象の事例に不正の疑いがあるかを判定し、判定の結果を出力する手順と、を含むことを特徴とする情報管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報を管理する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
労働人口の減少が問題視される中、これまで人間が行ってきた業務の一部を自動化するＲＰＡ（Robotic Process Automation）という技術が近年注目されている。定型業務については実際に本技術が適用され始め、また、非定型業務についても今後導入が進み、１０〜２０年後には現在の業種の４９％が自動化されると考えられている。
【０００３】
一方、企業会計において、内部監査統制を徹底させることは、利益を水増ししていないことを投資家に証明し、経営者と投資家の間の情報の非対称性を減少させることにつながる。その結果、エージェンシーコストを低減し、企業価値を高める効果を持つ（監査の質に関する評判仮説）。
【０００４】
近年、特に大企業における不正会計の存在が問題視されており、内部統制の有効性を対外的に実証するニーズが高まっている。このようなニーズに対しては、その稼動履歴などを内部監査統制の客観的な証跡として提出することが可能な、機械的な監査システムが有効である。このため、会計データに対し監査システムが統制する観点を増やし、監査システムの実効性を高めることが求められている。
【０００５】
データの改ざん又は隠蔽といった不正な取り扱いの監視を支援する技術として、例えば特許文献１に記載された技術がある。特許文献１には、保険会社が行う加入者に対する保険金支払いの調査において、調査が不完全な場合に、確定している入力情報に基づいて不正手口を連想し、この連想した不正手口を客観的に立証するために調査すべき項目を推論して表示する仕組みが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平６−１１９３５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記の特許文献１に記載の技術によれば、単一の案件について不明確な項目のどれを調査すべきかが指示される。しかし、この技術を企業の工数管理等に適用しようとすると、例えば月に数百から数千といった多数の案件が存在する中で、優先的に調査対象とすべき案件を導出する仕組みが必要となる。また、企業の工数管理等に関する不正の場合、見掛け上は正しい状態となるように書類を取り繕っている場合があり、その取り繕った状態は属人的なものであるため、書類を作成する人及び組織の情報も考慮する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題の少なくとも一つを解決するため、本発明は、プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する情報管理システムであって、前記記憶装置は、不正の事例を示すデータ、前記不正の事例に対応する組織を示すデータ、判定対象の事例を示すデータ、及び、前記判定対象の事例に対応する組織を示すデータを保持し、前記判定対象の事例と前記不正の事例との類似度の算出基準を保持し、前記プロセッサは、前記不正の事例に対応する組織と前記判定対象の事例に対応する組織との関連の強さを示す組織関連度を算出し、前記類似度の算出基準に基づいて前記不正の事例と前記判定対象の事例との類似度を算出し、算出した前記類似度及び前記組織関連度に基づいて、前記判定対象の事例に不正の疑いがあるかを判定し、判定の結果を出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、一旦作成したデータを改ざんすることによって不正な状態となったデータだけでなく、初めから不正の目的をもって作りこまれたデータも不正が疑われる事例として抽出することができる。このとき、組織の関連度を加味することによって、より不正の疑いが強い事例を抽出することができる。
【００１０】
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って明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施例１に係る工数管理システムの論理構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１に係る工数管理システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例１に係る工数管理ＤＢに格納される工数データの説明図である。
【図４】本発明の実施例１に係るＰＪ管理ＤＢに格納されるＰＪデータの説明図である。
【図５】本発明の実施例１に係る工数振替判定機能が参照する不正判定ルールの説明図である。
【図６】本発明の実施例１に係る工数振替判定機能が実行する処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施例１に係る表示機能が工数振替判定機能の処理の結果として表示する警告画面の説明図である。
【図８】本発明の実施例１に係る事例記録ＤＢに格納される事例データの説明図である。
【図９】本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能が実行する処理を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能が現在事例作成処理のために参照する工数データの説明図である。
【図１１】本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能が現在事例作成処理のために参照するＰＪデータの説明図である。
【図１２】本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能が現在事例作成処理によって作成する現在事例データの説明図である。
【図１３】本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能が組織関連度判定処理のために参照する組織データの説明図である。
【図１４】本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能が組織関連度判定処理のために参照する組織関連度判定基準の説明図である。
【図１５】本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能が組織関連度判定処理によって作成する組織関連度データの説明図である。
【図１６】本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能が実行する類似過去事例判定処理を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能が類似過去事例判定処理のために参照する類似過去事例判定基準の説明図である。
【図１８】本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能が類似過去事例判定処理によって作成する類似事例リストの説明図である。
【図１９】本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能が実行する表示事例判断処理を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の実施例１に係る表示機能が事例類似度算出機能の処理の結果として表示する警告画面の説明図である。
【図２１】本発明の実施例２に係る工数管理システムの論理構成を示すブロック図である。
【図２２】本発明の実施例２に係る事例類似度算出機能が組織関連度判定処理のために参照する通信記録データの説明図である。
【図２３】本発明の実施例２に係る事例類似度算出機能が組織関連度判定処理のために参照する組織関連度判定基準の説明図である。
【図２４】本発明の実施例２に係る事例類似度算出機能が組織関連度判定処理によって作成する組織関連度データの説明図である。
【図２５】本発明の実施例３に係る工数管理システムが実行する処理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】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の幾つかの実施例を説明する。但し、それらの実施例は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明の実施例１に係る工数管理システム１００の論理構成を示すブロック図である。
【００１４】
工数管理システム１００は、複数の作業者１２０の作業の工数に関する情報を管理する。さらに、工数管理システム１００は、管理している工数に関する情報が、改ざん及び虚偽の入力といった不正な操作によって実態と異なるものになってないかを監査者１３０が判断することを支援するための処理を実行する。
【００１５】
工数管理システム１００は、プロジェクト（ＰＪ）データ入力機能１０１、工数記録機能１０２、工数振替判定機能１０３、事例類似度算出機能１０４、記録指示機能１０５及び表示機能１１４を有する。さらに、工数管理システム１００は、工数管理データベース（ＤＢ）１１１、ＰＪ管理ＤＢ１１２、組織管理ＤＢ１１３及び事例記録ＤＢ１１４を保持する。
【００１６】
ＰＪデータ入力機能１０１は、作業者１２０からのプロジェクトに関する情報の入力を受け付けて、ＰＪ管理ＤＢ１１２に格納する。工数記録機能１０２は、作業者１２０からの作業工数に関する情報の入力を受け付けて、工数管理ＤＢ１１１に格納する。
【００１７】
工数振替判定機能１０３は、工数管理ＤＢ１１１及びＰＪ管理ＤＢ１１２に格納されたデータに基づいて、工数の振替の有無を判定する。表示機能１０６は、工数振替判定機能１０３による判定の結果を監査者１３０に対して表示する。監査者１３０は、表示された結果に基づいて、その判定の結果を記録するか否かを判定し、記録すると判定した場合には、工数振替判定機能１０３による判定の結果を記録する指示を工数管理システム１００に入力する。記録指示機能１０５は、監査者１３０からの指示の入力を受け付けて、工数振替判定機能１０３による判定の結果を事例記録ＤＢ１１４に格納させる。
【００１８】
事例類似度算出機能１０４は、工数管理ＤＢ１１１、ＰＪ管理ＤＢ１１２、組織管理ＤＢ１１３及び事例記録ＤＢ１１４に基づいて、工数記録機能１０２を介して新たに記録された工数の事例（現在事例）と、事例記録ＤＢ１１４に格納されている過去の事例（過去事例）との類似度を算出する。
【００１９】
ここで、過去事例とは、これから検出しようとする不正の事例であり、例えば過去に実際に行われた不正の事例である。一方、現在事例とは、不正が疑われるか否かの判定対象の事例である。事例類似度算出機能１０４は、現在事例と過去事例との類似度を算出し、それに現在事例に関する組織と過去事例に関する組織との関連度を加味して、現在事例に不正の疑いがあるかを判定する。
【００２０】
表示機能１０６は、事例類似度算出機能１０４が算出した類似度を示す情報を表示する。
【００２１】
図２は、本発明の実施例１に係る工数管理システム１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２２】
工数管理システム１００は、相互に通信可能に接続されたネットワークインターフェース２０６、プロセッサ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、入力装置２０４および出力装置２０５を有する計算機システムである。
【００２３】
ネットワークインターフェース２０６は、ネットワーク（図示省略）に接続され、当該ネットワークを介して他の装置（図示省略）と通信するインターフェース装置である。プロセッサ２０１は、メモリ２０２に格納されたプログラムに従って種々の処理を実行する。
【００２４】
メモリ２０２は、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の主記憶装置であり、プロセッサ２０１によって実行されるプログラム、及び、プロセッサ２０１によって参照されるデータ等を格納する。本実施例では、メモリ２０２は少なくともＰＪデータ入力機能１０１、工数記録機能１０２、工数振替判定機能１０３、事例類似度算出機能１０４、記録指示機能１０５及び表示機能１１４を実現するためのプログラムが格納される。本実施例において上記の各部が実行する処理は、実際には、メモリ２０２に格納されたプログラムに記述された命令に従って、必要に応じて工数管理システム１００内の各部を制御することによって、プロセッサ２０１が実行する。
【００２５】
記憶装置２０３は、例えばハードディスクドライブ又はフラッシュメモリ等の比較的大容量の記憶装置である。本実施例の記憶装置２０３は、例えば、工数管理データベースＤＢ１１１、ＰＪ管理ＤＢ１１２、組織管理ＤＢ１１３及び事例記録ＤＢ１１４を格納する。
【００２６】
記憶装置２０３に格納されたデータの少なくとも一部は、プロセッサ２０１による処理の必要に応じてメモリ２０２にコピーされてもよい。また、図１に示した各機能を実現するためのプログラムも、記憶装置２０３に格納され、必要に応じてその少なくとも一部がメモリ２０２にコピーされてもよい。
【００２７】
入力装置２０４は、作業者１２０及び監査者１３０といった工数管理システム１００のユーザからの情報の入力を受け付ける装置であり、例えばキーボード又はマウス等を含んでもよい。例えば、ＰＪデータ入力機能１０１、工数記録機能１０２及び記録指示機能１０５は、プロセッサ２０１がメモリ２０２に格納されたプログラムに従って入力装置２０４を制御することによって実現されてもよい。
【００２８】
出力装置２０５は、ユーザに情報を出力する装置であり、例えば液晶表示装置のような画像表示装置を含んでもよい。例えば、表示機能１０６は、プロセッサ２０１がメモリ２０２に格納されたプログラムに従って出力装置２０５を制御することによって実現されてもよい。
【００２９】
図３は、本発明の実施例１に係る工数管理ＤＢ１１１に格納される工数データ３００の説明図である。
【００３０】
工数データ３００は、組織内の各人物が行った作業の工数に関する情報であり、従事者３０１、部署３０２、案件３０３及び従事時間３０４を含む。
【００３１】
従事者３０１は、作業を行った人物（すなわち作業者１２０）を識別する情報（例えば名前等）である。部署３０２は、各人物が属する組織を識別する情報である。本実施例では、部署３０２は、会社内の各人物が属する課の名称（例えばＸ部Ｙ課）である。これは一例であり、例えば各人物が属する部、係又は班等、会社内の任意の粒度の組織を識別する情報を部署３０２として使用することができる。
【００３２】
案件３０３は、作業が属するプロジェクトを識別する情報である。ここでプロジェクトとは、例えば、予算の作成及び利益の計算の単位となる仕事の集合である。本実施例ではプロジェクト又は案件と記載するが、他の名称で呼ばれてもよい。従事時間３０４は、各人物が所定の期間内に行った各案件に属する作業の時間である。
【００３３】
図３には、工数データ３００の例として、工数データ３００Ａ（図３（ａ））、３００Ｂ（図３（ｂ））及び３００Ｃ（図３（ｃ））を示す。工数データ３００Ａは、２０１７年３月１日に登録されたデータであり、２０１６年１０月から２０１７年２月までの各月の各人物の従事時間の平均値を含んでいる。例えば、工数データ３００Ａの先頭のレコードは、Ｘ部Ｙ課に属するＳ田氏が、Ａ社保守というプロジェクトに属する作業に、２０１６年１０月から２０１７年２月までの期間、１か月あたり平均１０時間従事したことを示している。
【００３４】
工数データ３００Ｂは、２０１７年３月３１日に登録されたデータであり、２０１７年３月の１ヶ月分の各人物の従事時間を含んでいる。一方、工数データ３００Ｃは、２０１７年４月１日に登録されたデータであり、２０１７年３月の１ヶ月分の各人物の従事時間を含んでいる。工数データ３００Ｂ及び３００Ｃは、同一の期間に関するデータであるため、本来は両者における各人物の各プロジェクトに対応する従事時間が同一になるはずである。
【００３５】
しかし、図３（ａ）及び図３（ｂ）の例では、Ｘ部Ｙ課に属するＪ島氏のＡ社保守に関する従事時間が、工数データ３００Ｂにおける０時間から工数データ３００Ｃにおける１１０時間に修正され、同じＪ島氏のＢ社保守に関する従事時間が、工数データ３００Ｂにおける１１０時間から工数データ３００Ｃにおける０時間に修正されている。これは、４月１日にＪ島氏の従事時間を修正する入力が行われたことを示している。
【００３６】
このような修正は、例えば変更前の登録内容が誤っていた場合にそれを修正するために行われる（すなわち正当な修正である）場合もあるが、例えば利益を調整することを目的として、実態と異なる値に改ざんするために行われる（すなわち不正な修正である）場合もある。ここでは、不正な修正（すなわち改ざん）が行われた例について説明する。
【００３７】
なお、不正な修正には、種々の目的及び手段があり得る。典型的な不正の目的として、例えばあるプロジェクトで発生した赤字を別のプロジェクトに付け替えること、及び、ある期に発生した赤字を後の期に先送りすること、等が挙げられる。本実施例では、一例として、前者を目的とした不正が行われた場合について説明する。
【００３８】
このような目的の不正は、例えばある部署が取り纏めている複数のプロジェクトに赤字が発生した場合に、それらの赤字を一つのプロジェクトに集約することで、赤字が発生しているプロジェクトの数を少なく見せかけるために行われる。この場合、典型的には、赤字が発生したプロジェクトのコスト（例えば作業工数）を、当該プロジェクトが黒字になるように、別の赤字が発生したプロジェクトのコストに書き換えることが行われる。図３の例におけるＪ島氏の従事時間の修正は、このような目的で行われている。
【００３９】
図４は、本発明の実施例１に係るＰＪ管理ＤＢ１１２に格納されるＰＪデータ４００の説明図である。
【００４０】
ＰＪデータ４００は、組織が取りまとめるプロジェクトに関する情報であり、取纏部署４０１、案件４０２、工完日４０３及び利益率４０４を含む。取纏部署４０１は、各プロジェクトを取りまとめる組織（例えばＸ部Ｙ課といった部署）を識別する情報である。案件４０２は、各プロジェクトを識別する情報である。工完日４０３は、各プロジェクトが完了した（又は完了する予定の）日である。言い換えると、各プロジェクトの工完日より後に、当該プロジェクトに属する作業の工数（すなわちコスト）は発生しない。利益率４０４は、各プロジェクトの利益率である。
【００４１】
図４には、ＰＪデータ４００の一例として、Ｘ部Ｙ課の２０１７年３月のプロジェクトに関するＰＪデータ４００Ａを示す。この例は、Ｘ部Ｙ課が取りまとめたプロジェクトであるＡ社保守及びＢ社保守がいずれも２０１７年３月中に完了しており、前者の利益率が−８０％（すなわち赤字）、後者の利益率が３％（すなわち黒字）であることを示している。
【００４２】
図５は、本発明の実施例１に係る工数振替判定機能１０３が参照する不正判定ルール５００の説明図である。
【００４３】
不正判定ルール５００は、例えば、工数振替判定機能１０３を実現するためのプログラムの一部としてメモリ２０２上に保持されてもよいし、そのプログラムによって参照されるデータとしてメモリ２０２上に保持されてもよい。
【００４４】
図５には、不正判定ルール５００の一例として、修正された従事時間の量が１００時間を超え、かつ、修正後の従事時間に基づいて計算された修正元案件（すなわち従事時間の移動元となったプロジェクト）の利益率が０％から５％までの範囲である場合に、その修正を不正な修正と判定するルールＸを示している。
【００４５】
図５には、例として、あるプロジェクトで発生した赤字を別のプロジェクトに付け替える形態の不正を発見するための不正判定ルール５００を示している。このような不正を行う場合、一般には、ある程度まとまった量の工数をプロジェクト間で移動させる必要があるため、上記のように、修正された従事時間の量が所定の閾値（例えば１００時間）を超えるという基準が含まれる。また、不正な修正を行う目的は多様であり、その目的のために用いられる具体的な修正方法もまた多様である。このため、工数振替判定機能１０３は、それぞれの目的及び修正方法に適した複数の不正判定ルール５００を含んでもよい。
【００４６】
図６は、本発明の実施例１に係る工数振替判定機能１０３が実行する処理を示すフローチャートである。
【００４７】
工数振替判定機能１０３は、工数管理ＤＢ１１１に含まれる工数データ３００及びそれに対応するＰＪ管理ＤＢ１１２に含まれるＰＪデータ４００と不正判定ルール５００とを比較し、工数データ３００及びＰＪデータが不正判定ルール５００に該当する場合には、不正フラグの値を１とする（ステップ６０３）。なお、不正フラグの初期値は０である。
【００４８】
次に、工数振替判定機能１０３は、不正フラグの値が１か否かを判定し（ステップ６０４）、１である場合は（ステップ６０４：Ｙｅｓ）、判定対象の工数データを、それに対応する部署の過去分の工数データも含めて表示機能１０６及び事例記録ＤＢ１１４に送付し、不正フラグを０とする（ステップ６０５）。この場合、表示機能１０６は警告画面を表示する（図７参照）。不正フラグの値が０である場合は（ステップ６０４：Ｎｏ）、工数振替判定機能１０３は、ステップ６０５を実行しない。
【００４９】
工数振替判定機能１０３は、全ての不正判定ルール５００及び全ての工数データ３００を対象として上記のステップ６０３〜６０５を繰り返し実行する（ループ６０２及びループ６０１）。
【００５０】
図７は、本発明の実施例１に係る表示機能１０６が工数振替判定機能１０３の処理の結果として表示する警告画面７００の説明図である。
【００５１】
例えば図６のステップ６０３において工数振替判定機能１０３が図３に示した工数データ３００と図５に示した不正判定ルール５００とを比較した場合、Ｊ島氏の従事時間である１１０時間が修正されていることから、修正時間量は１００時間を超えている。また、当該１１０時間の移動元のプロジェクトであるＢ社保守の利益率は、図４に示す通り３％であるため、０％から５％の範囲内である。このため、不正フラグの値は１となり、ステップ６０５が実行される。このときに表示される警告画面７００の例を図７に示す。
【００５２】
警告画面７００は、不正と疑われる事例が発見されたことを示す表示７０１に加えて、不正であるとの判定の理由として、判定に使用された不正判定ルール５００の識別情報７０２（この例ではルールＸ）及び、その不正判定ルール５００に該当すると判定されたデータ７０３（この例では、２０１６年度下期のＸ部Ｙ課の利益率及び３月の工数）が表示される。この例ではＸ部Ｙ課のプロジェクトマネージャ（ＰＭ）がＳ田氏であるため、その名前も表示されている。
【００５３】
さらに、警告画面７００は、事例を記録するかどうかを問い合わせるメッセージと共に、Ｙｅｓボタン７０４及びＮｏボタン７０５を含んでいる。監査者１３０は、警告画面７００を参照して、不正な修正が行われたと判断した場合、Ｙｅｓボタンを操作（例えばマウスカーソルをＹｅｓボタン上に置いてクリック）する。Ｙｅｓボタンが操作されると、判定の対象となった工数データ３００及びＰＪデータ４００から生成された事例データが過去事例として事例記録ＤＢ１１４に格納される。
【００５４】
上記のように、所定の不正判定ルールに基づいて不正が行われた疑いがあるデータを表示して、監査者１３０に不正の有無を判定させ、不正と判定されたものを記録することによって、適切な過去事例データの蓄積が支援される。
【００５５】
図８は、本発明の実施例１に係る事例記録ＤＢ１１４に格納される事例データ８００の説明図である。
【００５６】
事例データ８００は、工数データ３００及びＰＪデータ４００等に基づいて生成され、いずれかの組織に属する人物が所定の期間に一つ以上の案件に関して行った作業の工数に関する情報と、当該一つ以上の案件の当該所定の期間の利益に関する情報と、を含む。図８には、例として、上記の図６及び図７に示した例に対応して格納される事例データ８００を示す。具体的には、事例データ８００は、事例名８０１、部署８０２、案件８０３、利益率８０４、工完日８０５、従事者８０６、１０−２月の従事時間の平均８０７、及び、３月の従事時間８０８を含む。
【００５７】
事例名８０１は、格納された事例を識別する情報である。事例名８０１は、この事例が登録された日を示す情報を含んでもよい。部署８０２は、不正判定ルール５００に該当すると判定された工数データ３００及びＰＪデータ４００に対応する部署を識別する情報であり、具体的には、図３の部署３０２及び図４の取纏部署４０１に対応する。
【００５８】
案件８０３は、不正判定ルール５００に該当すると判定された工数データ３００及びＰＪデータ４００に対応するプロジェクトを識別する情報であり、具体的には、図３の案件３０３及び図４の案件４０２に対応する。利益率８０４は、不正判定ルール５００に該当すると判定されたＰＪデータ４００の利益率４０４に対応する。
【００５９】
工完日８０５は、不正判定ルール５００に該当すると判定されたＰＪデータ４００の工完日４０３に対応する。従事者８０６は、不正判定ルール５００に該当すると判定された工数データ３００の従事者３０１に対応する。
【００６０】
１０−２月の従事時間の平均８０７は、不正判定ルール５００に該当すると判定された工数データ３００に含まれる従事時間３０４のうち、１０月から２月までの工数データ３００Ａの従事時間３０４に対応する。
【００６１】
３月の従事時間８０８は、不正判定ルール５００に該当すると判定された工数データ３００に含まれる従事時間３０４のうち、４月１日の修正が行われた後の３月分の工数データ３００Ｃの従事時間３０４に対応する。
【００６２】
図９は、本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能１０４が実行する処理を示すフローチャートである。
【００６３】
最初に、事例類似度算出機能１０４は、工数管理ＤＢ１１１及びＰＪ管理ＤＢ１１２に基づいて、現在事例作成処理９０１を実行する。その詳細を、図１０〜図１２を参照して説明する。
【００６４】
図１０は、本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能１０４が現在事例作成処理のために参照する工数データ３００の説明図である。
【００６５】
ここでは、事例類似度算出機能１０４が現在事例作成処理のために参照する工数データ３００の例として、工数データ３００Ｄ（図１０（ａ））及び工数データ３００Ｅ（図１０（ｂ））を示す。
【００６６】
工数データ３００Ｄは、２０１８年３月１日に登録されたデータであり、Ｚ部Ｙ課に属する人物の２０１７年１０月から２０１８年２月までの工数（１ヶ月当たりの平均値）に関する情報を含む。工数データ３００Ｅは、２０１８年４月１日に登録されたデータであり、Ｚ部Ｙ課に属する人物の２０１８年３月の工数に関する情報を含む。
【００６７】
これらの例は、Ｚ部Ｙ課に属する各人物が、２０１７年１０月から２０１８年３月までの期間に、Ｘ開発及びＹ開発という二つのプロジェクトの少なくとも一方に従事したことを示している。
【００６８】
図１１は、本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能１０４が現在事例作成処理のために参照するＰＪデータ４００の説明図である。
【００６９】
図１１には、ＰＪデータ４００の一例として、Ｚ部Ｗ課の２０１８年３月のプロジェクトに関するＰＪデータ４００Ｂを示す。この例は、Ｚ部Ｗ課が取りまとめたプロジェクトであるＸ開発及びＹ開発がいずれも２０１８年３月中に完了しており、前者の利益率が−７０％（すなわち赤字）、後者の利益率が２％（すなわち黒字）であることを示している。
【００７０】
図１２は、本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能１０４が現在事例作成処理によって作成する現在事例データ１２００の説明図である。
【００７１】
図１２には、例として、図１０〜図１１に示した工数データ３００Ｄ、３００Ｅ及びＰＪデータ４００Ｂに基づいて作成された現在事例データ１２００を示す。現在事例データ１２００は、部署１２０１、案件１２０２、利益率１２０３、工完日１２０４、従事者１２０５、１０−２月の従事時間の平均１２０６、及び、３月の従事時間１２０７を含む。
【００７２】
部署１２０１は、現在事例データ１２００の作成の基礎となった工数データ３００及びＰＪデータ４００に対応する組織を識別する情報であり、図１０の部署３０２及び図１１の取纏部署４０１に対応する。
【００７３】
案件１２０２は、現在事例データ１２００の作成の基礎となった工数データ３００及びＰＪデータ４００に対応するプロジェクトを識別する情報であり、具体的には、図１０の案件３０３及び図１１の案件４０２に対応する。利益率１２０３は、現在事例データ１２００の作成の基礎となったＰＪデータ４００の利益率４０４に対応する。
【００７４】
工完日１２０４は、現在事例データ１２００の作成の基礎となったＰＪデータ４００の工完日４０３に対応する。従事者１２０５は、現在事例データ１２００の作成の基礎となった工数データ３００の従事者３０１に対応する。
【００７５】
１０−２月の従事時間の平均１２０６は、現在事例データ１２００の作成の基礎となった工数データ３００に含まれる従事時間３０４のうち、１０月から２月までの工数データ３００Ｄの従事時間３０４に対応する。
【００７６】
３月の従事時間１２０７は、現在事例データ１２００の作成の基礎となった工数データ３００に含まれる従事時間３０４のうち、４月１日の修正が行われた後の３月分の工数データ３００Ｅの従事時間３０４に対応する。
【００７７】
なお、部署１２０１、案件１２０２、利益率１２０３、工完日１２０４、従事者１２０５、１０−２月の従事時間の平均１２０６及び３月の従事時間１２０７は、それぞれ、図８の部署８０２、案件８０３、利益率８０４、工完日８０５、従事者８０６、１０−２月の従事時間の平均８０７及び３月の従事時間８０８に対応する項目である。後に両者の類似度を判定する際に、両者の対応する項目の値が参照される。
【００７８】
再び図９を参照する。事例類似度算出機能１０４は、組織関連度判定処理９０２を実行する。なお、組織関連度判定処理９０２は、後述する図１６のステップ１６０４より前であれば、いつ実行されてもよい。例えば、組織関連度判定処理９０２が現在事例作成処理９０１の前に実行されてもよい。組織関連度判定処理９０２の詳細を、図１３〜図１５を参照して説明する。
【００７９】
図１３は、本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能１０４が組織関連度判定処理のために参照する組織データ１３００の説明図である。
【００８０】
組織管理ＤＢ１１３には、工数管理システム１００による管理の対象となる全ての組織（例えば一つの会社内の複数の部署）に関する情報、例えば各組織の構成人員に関する情報等が保持される。図１３に例示する組織データ１３００は、組織管理ＤＢ１１３から抽出されたものであり、２０１７年１０月から２０１８年３月までの期間（すなわち図１２に例示した現在事例データ１２００に対応する期間）の少なくとも一部においてＺ部Ｗ課（すなわち図１２に例示した現在事例データ１２００に対応する組織）に所属していた人物の役職、及び、当該人物の過去の年度ごとの所属組織に関する情報を含む。
【００８１】
具体的には、組織データ１３００は、従事者１３０１、役職１３０２、２０１５年度所属１３０３、２０１６年度所属１３０４及び２０１７年度所属１３０５を含む。
【００８２】
従事者１３０１は、各人物を識別する情報である。役職１３０２は、各人物のＺ部Ｗ課における役職を示す。２０１５年度所属１３０３〜２０１７年度所属１３０５は、それぞれ、２０１５年度〜２０１７年度に各人物が所属していた組織を示す。
【００８３】
図１４は、本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能１０４が組織関連度判定処理のために参照する組織関連度判定基準１４００の説明図である。
【００８４】
組織関連度判定基準１４００は、例えば、事例類似度算出機能１０４を実現するためのプログラムの一部としてメモリ２０２上に保持されてもよいし、そのプログラムによって参照されるデータとしてメモリ２０２上に保持されてもよい。
【００８５】
図１４に示す組織関連度判定基準１４００は、「同組織：１００％」という基準を含んでいる。これは、二つの組織を比較したときに、それらの組織が同組織である（例えばどちらもＺ部Ｗ課である）場合に、それらの組織の組織関連度は１００％であると判定されることを示している。
【００８６】
さらに、組織関連度判定基準１４００は、「課長の１年前の所属部署：８０％」という基準を含んでいる。これは、二つの組織を比較したときに、一方の組織の課長が１年前にもう一方の組織に所属していた場合に、それらの組織の関連度が８０％であると判定されることを示している。
【００８７】
組織関連度判定基準１４００は、上記と同様に、一方の組織の課長、主任、担当者等が１年前、２年前等にもう一方の組織に所属していた場合の組織関連度を示す基準が含まれている。関連度のパーセント値が大きいほど、二つの組織の関連度が高い（すなわち関連が強い）ことを示している。
【００８８】
図１４の例では、過去にある組織に所属していた人物の現在の組織における地位が高いほど、それらの組織の関連度がより高いと判定される。これは、現在の組織における地位が高い人物ほど、その人物が過去に所属していた組織で行われた不正の方法を現在の組織に流用することが容易であると考えられるためである。すなわち、組織関連度とは、データに対する不正な取り扱いの方法（手口）の伝わりやすさを示す指標であるともいうことができる。
【００８９】
また、図１４の例では、現在ある組織に所属している人物が別の組織に所属していた時期が現在に近いほど、それらの組織の関連度がより高いと判定される。これは、近い過去に所属していた組織で行われた不正の方法ほど、現在の組織に流用することが容易であると考えられるためである。
【００９０】
しかし、このような組織関連度判定基準１４００は、二つの組織の関連の強さを判定するための基準の一例であり、上記以外の基準が採用されてもよい。このような基準を用いることによって、より不正が行われた疑いが強い事例を抽出することができる。
【００９１】
なお、ある二つの組織に組織関連度判定基準１４００を適用した場合に、そこに含まれる複数の基準が該当する場合がある。その場合は、より大きいパーセント値を採用する。
【００９２】
図１５は、本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能１０４が組織関連度判定処理によって作成する組織関連度データ１５００の説明図である。
【００９３】
図１５には、例として、社内の組織間の組織関連度のうち、Ｚ部Ｗ課（すなわち図１２に例示した現在事例データ１２００に対応する組織）に関するものを示している。具体的には、図１５に示す組織関連度データ１５００は、Ｚ部Ｗ課との組織関連度の判定対象となる各組織を識別する部署１５０１、及び、Ｚ部Ｗ課と各組織との関連度を示す組織関連度１５０２を含む。
【００９４】
例えば、Ｚ部Ｗ課とＺ部Ｗ課とは同組織であるため、「同組織：１００％」という基準に基づいて、それらの組織関連度は１００％と判定される。図１３に示すように、Ｚ部Ｗ課に現在担当者として所属しているＹ田氏は、１年前にＺ部Ｐ課に所属していた。このため、組織関連度判定基準１４００の「担当の１年前の所属部署：４０％」という基準に基づいて、Ｚ部Ｗ課とＺ部Ｐ課との組織関連度は４０％であると判定される。なお、ここでは２０１７年度を「現在」としている。
【００９５】
Ｚ部Ｗ課の現在の課長であるＭ田氏は、２年前にＭ部Ｎ課に所属していた。このため、組織関連度判定基準１４００の「課長の２年前の所属部署：６０％」という基準に基づいて、Ｚ部Ｗ課とＭ部Ｎ課との組織関連度は６０％であると判定される。なお、Ｚ部Ｗ課の現在の主任であるＯ池氏も、２年前にＭ部Ｎ課に所属していた。このため、Ｚ部Ｗ課とＭ部Ｎ課との組合せは、組織関連度判定基準１４００の「主任の２年前の所属部署：４０％」という基準にも該当する。しかし、この場合は、より大きい「６０％」が採用される。
【００９６】
Ｚ部Ｗ課の現在の課長であるＭ田氏は、１年前にＸ部Ｙ課に所属していた。このため、組織関連度判定基準１４００の「課長の１年前の所属部署：８０％」という基準に基づいて、Ｚ部Ｗ課とＸ部Ｙ課との組織関連度は８０％であると判定される。
【００９７】
再び図９を参照する。事例類似度算出機能１０４は、現在事例作成処理９０１によって得られた現在事例と、組織関連度判定処理９０２によって得られた組織関連度と、事例記録ＤＢ１１４に格納されている事例と、に基づいて、類似過去事例判定処理９０３を実行する。その詳細を、図１６〜図１８を参照して説明する。
【００９８】
図１６は、本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能１０４が実行する類似過去事例判定処理を示すフローチャートである。
【００９９】
事例類似度算出機能１０４は、現在事例作成処理９０１によって得られた一つの現在事例データと、事例記録ＤＢ１１４に格納されている一つの事例データ（ここでは過去事例データと記載する）との類似度を算出する（ステップ１６０３）。この処理の詳細は、図１７を参照して後述する。
【０１００】
次に、事例類似度算出機能１０４は、ステップ１６０３で算出した類似度に、組織関連度判定処理９０２で判定された組織関連度を乗算する（ステップ１６０４）。ここで乗算する組織関連度は、ステップ１６０３で類似度が算出された現在事例データと過去事例データとの組合せにおける、当該現在事例データに対応する組織と当該過去事例データに対応する組織との関連度である。
【０１０１】
次に、事例類似度算出機能１０４は、ステップ１６０４で組織関連度が乗算された後の類似度が所定の閾値を超えるか否かを判定する（ステップ１６０５）。類似度が閾値を超える場合（ステップ１６０５：Ｙｅｓ）、事例類似度算出機能１０４は、当該現在事例データに不正の疑いがあると判定し、当該現在事例データ、当該過去事例データ、及び当該類似度を、類似事例リストに追加する（ステップ１６０６）。一方、類似度が閾値を超えない場合（ステップ１６０５：Ｎｏ）、事例類似度算出機能１０４はステップ１６０６を実行しない。
【０１０２】
事例類似度算出機能１０４は、事例記録ＤＢ１１４に格納されている全ての過去事例データと、現在事例作成処理９０１によって得られた全ての現在事例データとの全ての組合せを対象として上記のステップ１６０３〜１６０６を繰り返し実行する（ループ１６０２及びループ１６０１）。
【０１０３】
図１７は、本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能１０４が類似過去事例判定処理のために参照する類似過去事例判定基準１７００の説明図である。
【０１０４】
類似過去事例判定基準１７００は、現在事例データと過去事例データとの類似度の算出基準である。例えば、類似過去事例判定基準１７００は、事例記録ＤＢ１１４内の過去事例データに基づいて生成され、事例記録ＤＢ１１４内に格納されてもよい。
【０１０５】
図１７に示す類似過去事例判定基準１７００は、項目ａ〜ｄの４項目を含み、現在事例データと過去事例データとの組が一つの項目を満たすごとに類似度として２５％が加算される。
【０１０６】
項目ａは、判定対象の期間のうち、工完月（すなわち工完日を含む月）の工数を、工完月以外の全月の工数の１か月当たりの平均値で除算した値が０．５より小さい案件（プロジェクト）が存在することである。
【０１０７】
項目ｂは、判定対象の期間のうち、工完月の工数を、工完月以外の全月の工数の１か月当たりの平均値で除算した値が２．０より大きい案件（プロジェクト）が存在することである。
【０１０８】
項目ｃは、上記の項目ａを満たす案件の利益率が０％から５％の範囲内であることである。
【０１０９】
項目ｄは、上記の項目ｂを満たす案件の利益率が−１０％以下であることである。
【０１１０】
このような類似過去事例判定基準１７００は、図８に示した過去事例（すなわち事例１）と類似する現在事例を発見するために使用される基準の例である。この事例１は、あるプロジェクトで発生した赤字を、それと同じ時期の他のプロジェクトに付け替えるという種類の不正の事例である。このため、図１７に示す類似過去事例判定基準１７００は、このような不正が行われた場合に特徴的な工数の配分を検出するための項目ａ、ｂ、及び、特徴的な利益の配分を検出するための項目ｃ、ｄを含んでいる。
【０１１１】
このような不正が、図８に示した過去事例と同様に、一旦入力した工数データを後で修正することによって行われた場合には、図５に示した不正判定ルール５００を用いて発見できる可能性がある。しかし、このような不正が最初に工数データを入力する時点から計画されていた場合には、不正判定ルール５００を用いて発見することができない。しかし、図１７に示す類似過去事例判定基準１７００を使用すれば、データの修正によって行われた不正であるかにかかわらず、現在事例に不正の疑いがあると判定することができる。
【０１１２】
なお、実際には多様な種類の不正が存在し得るため、それらを発見するために複数の類似過去事例判定基準が保持されてもよい。例えば、類似過去事例判定基準１７００は、工数の配分に基づく基準のみを含んでもよいし、利益の配分に基づく基準のみを含んでもよいし、他の基準を含んでもよい。
【０１１３】
本実施例では、図１７に示す類似過去事例判定基準１７００が過去事例データに基づいて手動で作成され、事例類似度算出機能１０４がステップ１６０３においてこの基準に基づいて現在事例データと過去事例データとの類似度を算出している。しかし、このような基準の作成方法及び類似度の算出方法は一例であり、これ以外の方法で基準の作成及び類似度の算出が行われてもよい。
【０１１４】
例えば、類似過去事例判定基準１７００は、過去事例データから機械的な手段で作成されたものであってもよい。また、事例類似度算出機能１０４は、ステップ１６０３において、機械学習等の手段によって現在事例データと過去事例データとの類似度を算出してもよい。
【０１１５】
ここで、類似過去事例判定処理の例として、図１２に示した現在事例データ１２００と、図８に示した過去事例データ８００との類似度を、図１７に示した類似過去事例判定基準１７００及び図１５に示した組織関連度データ１５００に基づいて算出する例を説明する。
【０１１６】
この場合、図１２に示す現在事例データ１２００には「Ｘ開発」及び「Ｙ開発」の二つの案件が含まれる。判定対象の期間は２０１７年１０月から２０１８年３月までの６カ月（すなわち２０１７年度下期）であり、Ｘ開発及びＹ開発の工完月はいずれも３月である。
【０１１７】
Ｘ開発に着目すると、図１０に示すように、２０１７年１０月から２０１８年２月までのＸ開発の従事時間（すなわち工数）の平均値は１５０時間である。一方、２０１８年３月のＸ開発の従事時間は３３０時間である。このため、類似過去事例判定基準１７００の項目ｂが満たされる。そして、図１１に示すように、Ｘ開発の利益率は−７０％であるため、項目ｄが満たされる。
【０１１８】
Ｙ開発に着目すると、図１０に示すように、２０１７年１０月から２０１８年２月までのＹ開発の従事時間の平均値は１３０時間である。一方、２０１８年３月のＹ開発の従事時間は２０時間である。このため、類似過去事例判定基準１７００の項目ａが満たされる。そして、図１１に示すように、Ｙ開発の利益率は２％であるため、項目ｃが満たされる。
【０１１９】
その結果、ステップ１６０３において、類似度として「１００％」が算出される。
【０１２０】
現在事例データ１２００に対応する組織であるＺ部Ｗ課と、過去事例データ８００に対応する組織であるＸ部Ｙ課との組織関連度は、図１５に示すように、８０％と算出される。その結果、ステップ１６０４において、組織関連度が乗算された類似度として「８０％」が算出される。
【０１２１】
ステップ１６０５においてこの８０％が閾値を超えると判定された場合、ステップ１６０６において現在事例データ１２００、過去事例データ８００及び類似度（８０％）が類似事例リストに追加される。このようにして追加されたデータの例を図１８に示す。
【０１２２】
図１８は、本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能１０４が類似過去事例判定処理によって作成する類似事例リスト１８００の説明図である。
【０１２３】
類似事例リスト１８００は、部署１８０１、類似事例１８０２、類似度１８０３、案件１８０４、利益率１８０５、工完日１８０６、従事者１８０７、１０−２月の従事時間の平均１８０８及び３月の従事時間１８０９を含む。これらのうち、部署１８０１、案件１８０４、利益率１８０５、工完日１８０６、従事者１８０７、１０−２月の従事時間の平均１８０８及び３月の従事時間１８０９は、図１２に示した現在事例データ１２００の部署１２０１、案件１２０２、利益率１２０３、工完日１２０４、従事者１２０５、１０−２月の従事時間の平均１２０６及び３月の従事時間１２０７に対応する。
【０１２４】
類似事例１８０２は、類似過去事例判定処理によって類似度が所定の閾値を超えると判定された過去事例データを識別する情報である。また、類似度１８０３は、所定の閾値を超えると判定された類似度を示す。
【０１２５】
図１８には、例として、事例類似度算出機能１０４が、図１２に示した現在事例データ１２００、図８に示した過去事例データ８００、図１７に示した類似過去事例判定基準１７００及び図１５に示した組織関連度データ１５００に基づいて図１６のステップ１６０３〜１６０６を実行し、ステップ１６０６において類似事例リスト１８００に追加したデータを示している。
【０１２６】
したがって、部署１８０１、案件１８０４、利益率１８０５、工完日１８０６、従事者１８０７、１０−２月の従事時間の平均１８０８及び３月の従事時間１８０９の値は、図１２に示した現在事例データ１２００の部署１２０１、案件１２０２、利益率１２０３、工完日１２０４、従事者１２０５、１０−２月の従事時間の平均１２０６及び３月の従事時間１２０７の値と同じである。また、類似事例１８０２の値は、図８に示した過去事例データ８００を識別する「事例１」となり、類似度１８０３の値は、算出された「８０％」となる。
【０１２７】
再び図９を参照する。事例類似度算出機能１０４は、類似過去事例判定処理９０３が終了すると、表示事例判断処理９０４を実行し、表示事例９０５を出力する。その詳細を、図１９及び図２０を参照して説明する。
【０１２８】
図１９は、本発明の実施例１に係る事例類似度算出機能１０４が実行する表示事例判断処理を示すフローチャートである。
【０１２９】
最初に、事例類似度算出機能１０４は、類似事例リスト１８００に含まれる事例を類似度１８０３の高い順にソートする（ステップ１９０１）。図１８の例では類似事例リスト１８００に一つの事例しか含まれていないが、実際には、図１６のループ１６０１及び１６０２によってステップ１６０３〜１６０６の処理が繰り返され、複数の事例が類似事例リスト１８００に登録される場合がある。その場合に、登録された事例が類似度１８０３の高い順にソートされる。
【０１３０】
次に、事例類似度算出機能１０４は、ソートされた類似事例リスト１８００の上位の所定の数の現在事例データと、それらと類似すると判定された過去事例とを、表示機能１０６に送付する（ステップ１９０２）。表示機能１０６は、これらの事例データのセットを含む警告画面を表示する。
【０１３１】
図２０は、本発明の実施例１に係る表示機能１０６が事例類似度算出機能１０４の処理の結果として表示する警告画面２０００の説明図である。
【０１３２】
警告画面２０００は、不正と疑われる事例が発見されたことを示す表示に加えて、発見された不正が疑われる現在事例データの少なくとも一部を表示する現在事例表示欄２００１及びそれに類似する過去事例データの少なくとも一部を表示する過去事例表示欄２００２を含む。
【０１３３】
図２０の例では、図１２に示す現在事例データ１２００が図８に示す過去事例データ８００に類似する（すなわち過去事例データ８００において行われたものと同様の不正が行われたことが疑われる）と判定された場合に表示される例を示している。この場合、現在事例表示欄２００１には、図１２に示す現在事例データ１２００及びそれに関連するデータから抽出された時期（２０１７年下期）、組織名（Ｚ部Ｍ課）、プロジェクトマネージャ名（Ｍ田）、案件名（Ｘ開発等）、利益率（−７０％等）及び工完月である３月の工数（３３０時間）等が表示される。現在事例表示欄２００１には、図８に示す過去事例データ８００等から抽出された上記に対応する項目の値が表示される。
【０１３４】
監査者１３０は、これらの表示を参照することによって、不正が疑われる事例を把握し、実際に不正が行われたか否かを判断することができる。
【０１３５】
以上の本発明の実施例１によれば、現在の事例と過去に不正が行われた事例との類似度が判定される。このとき、最終的な仕上がりのデータが比較されるため、一旦作成したデータを不正の目的で改ざんすることによって作成されたデータだけでなく、初めから不正の目的をもって作りこまれたデータも、不正が疑われる事例として抽出することができる。
【０１３６】
このようなデータの中には、実際に不正が行われたものだけでなく、不正な過去の事例と偶然似ているだけで、実際は正当なデータもある。しかし、実施例１では、過去に不正を行った組織と、現在の事例に関する組織との関連度を判定して、関連度が高いほど、過去に行われたものと同じ種類の不正が行われた可能性が高いものと判定される。これは、組織間の関連度が高いほど、その組織間で不正の方法が伝わりやすいとの推定に基づく。これによって、不正が行われた可能性がより高いものを抽出して、監査者による監査を支援することができる。
【０１３７】
なお、本実施例では工数管理システム１００の処理を示したが、本発明は、作業者の工数に限らず、任意の情報を管理するシステムに適用することができる。例えば、本実施例において示した工数は、企業活動において発生するコストに関する情報の一例であるため、コストに関する工数以外の情報（例えば資材費又は外注費といった原価）の管理に本発明を適用することもできる。すなわち、それらの情報に基づくプロジェクト予算の管理等、企業活動においてそれぞれの期間に発生したコスト及び利益等の会計情報の管理に本発明を幅広く適用することができる。あるいは、会計情報以外の情報に対する不正な操作に関しても本発明を適用することもできる。したがって、本実施例の工数管理システム１００は、情報管理システム、会計情報管理システム、プロジェクト予算管理システム、又は原価管理システム等と呼ぶこともできる。後述する実施例２及び実施例３においても同様である。
【実施例２】
【０１３８】
次に、本発明の実施例２を説明する。以下に説明する相違点を除き、実施例２のシステムの各部は、図１〜図２０に示された実施例１の同一の符号を付された各部と同一の機能を有するため、それらの説明は省略する。
【０１３９】
図２１は、本発明の実施例２に係る工数管理システム１００の論理構成を示すブロック図である。
【０１４０】
実施例２の工数管理システム１００は、事例類似度算出機能１０４が組織管理ＤＢ１１３ではなく通信情報ＤＢ２１０１に基づいて組織関連度を判定するという点を除いて、実施例１の工数管理システム１００と同様である。
【０１４１】
なお、通信情報ＤＢ２１０１は、図２１に示すように、工数管理システム１００の外に置かれてもよい。例えば、工数管理システム１００とネットワークを介して接続された計算機システムに通信情報ＤＢ２１０１が格納される場合、工数管理システム１００は、ネットワークインターフェース２０６を介して通信情報ＤＢ２１０１に含まれる情報を取得することができる。あるいは、通信情報ＤＢ２１０１は、例えば記憶装置２０３に格納されることによって、工数管理システム１００に含まれてもよい。
【０１４２】
図２２は、本発明の実施例２に係る事例類似度算出機能１０４が組織関連度判定処理のために参照する通信記録データ２２００の説明図である。
【０１４３】
図２２に示す通信記録データ２２００は、通信情報ＤＢ２１０１から抽出されたデータの一例である。通信記録データ２２００は、通信日２２０１、通信元２２０２、役職２２０３、通信先２２０４、通信先部署２２０５及び通信時間２２０６を含む。
【０１４４】
通信日２２０１は、通信が行われた日を示す。通信元２２０２は、行われた通信における通信元（例えば通信の種類が電話による通話であれば、その発信元）の人物を示す。役職２２０３は、通信元の人物の役職を示す。通信先２２０４は、通信先の人物を示す。通信先部署２２０５は、通信先の人物が所属する組織を示す。通信時間２２０６は、行われた通信の時間を示す。ここでは電話による通話を想定しているため、通信時間２２０６は通話時間であるが、例えば電子メールなど、電話以外の通信の場合は、例えば送信されたメールの数又は通信されたデータ量等を通信時間２２０６の代わりに使用してもよい。すなわち、通信時間２２０６は通信量の一例である。
【０１４５】
図２３は、本発明の実施例２に係る事例類似度算出機能１０４が組織関連度判定処理のために参照する組織関連度判定基準２３００の説明図である。
【０１４６】
組織関連度判定基準２３００は、例えば、事例類似度算出機能１０４を実現するためのプログラムの一部としてメモリ２０２上に保持されてもよいし、そのプログラムによって参照されるデータとしてメモリ２０２上に保持されてもよい。
【０１４７】
図２３に示す組織関連度判定基準２３００は、「同組織：１００％」という基準を含んでいる。これは、実施例１の組織関連度判定基準１４００に含まれるものと同様である。
【０１４８】
さらに、組織関連度判定基準２３００は、「課長の通信先  ６０分以上または３回以上：８０％」という基準を含んでいる。これは、二つの組織に着目したときに、一方の組織の課長がもう一方の組織に所属する人物と通信し、その時間が６０分以上であるか、又はその回数が３回以上であった場合に、それらの組織の関連度が８０％であると判定されることを示している。
【０１４９】
組織関連度判定基準２３００は、上記と同様に、一方の組織の課長、主任、担当者等がもう一方の組織に所属する人物と通信した時間の長さ又は回数に応じて組織関連度の大きさを判定する基準が含まれている。関連度のパーセント値が大きいほど、二つの組織の関連度が高い（すなわち関連が強い）ことを示している。
【０１５０】
図２３の例では、通信した人物の地位が高いほど、当該人物が所属する組織と通信先の人物が所属する組織との関連度が高いと判定される。地位が高い人物ほど、その人物が情報交換をした相手の人物が所属している組織で行われた不正の方法を自分が所属する組織に流用することが容易であると考えられるためである。
【０１５１】
また、図２３の例では、例えば通信時間が長い、又は通信回数が多いなど、通信量が多いほど、その通信を行った二人の人物がそれぞれ所属する組織の関連度が高いと判定される。これは、より多くの情報がやり取りされているほど、一方の組織で行われた不正の方法をもう一方の組織に流用することが容易であると考えられるためである。
【０１５２】
しかし、このような組織関連度判定基準２３００は、二つの組織の関連の強さを判定するための基準の一例であり、上記以外の基準が採用されてもよい。
【０１５３】
なお、ある二つの組織に組織関連度判定基準２３００を適用した場合に、そこに含まれる複数の基準が該当する場合がある。その場合は、より大きいパーセント値を採用する。
【０１５４】
図２４は、本発明の実施例２に係る事例類似度算出機能１０４が組織関連度判定処理によって作成する組織関連度データ２４００の説明図である。
【０１５５】
図２４には、通信情報ＤＢ２１０１から取得された情報に基づいて算出された組織関連度２４００を示す。この例ではＺ部Ｗ課とＸ部Ｙ課との組織関連度は、実施例１と同様に８０％となっている。このため、実施例１と同様の類似度が計算される。
【０１５６】
以上の本発明の実施例２によれば、例えば電話による通話時間など、二つの組織間での通信量によって組織間の関連の強さが算出される。これによって、例えば一方の組織に所属する人物が過去にもう一方の組織に所属していたなどの人事的な交流がない組織の組合せにおいても、実際の通信等によって情報交換が活発に行われていると推定される組織については関連度が高いと判定することができる。これによって、不正が行われた可能性がより高い事例を抽出して、監査者による監査をサポートすることができる。
【０１５７】
なお、上記の例では通信量を組織間の関連の強さの算出に用いているが、これはそれぞれの組織に属している人物同士の実際の交流の多さ（例えば、人物間で行われた連絡の量）を示す指標の一例であり、通信量以外の値を同様の指標として用いることができる。例えば、電話又は電子メール等による通信の量に限らず、人物間の実際の対面時間、対面回数、会話時間又は会話回数といった多様な種類の連絡の量を計測する手段を利用できる場合、それによって計測された対面時間等を上記の通信時間等の代わりに利用することができる。
【実施例３】
【０１５８】
次に、本発明の実施例３を説明する。以下に説明する相違点を除き、実施例３のシステムの各部は、図１〜図２４に示された実施例１〜２の同一の符号を付された各部と同一の機能を有するため、それらの説明は省略する。
【０１５９】
実施例１及び２では、監査の対象の会社の内部で過去に発生した不正の事例が予め抽出され、その事例が過去事例として蓄積される。そして、過去事例に基づいて類似過去事例判定基準が生成され、それに基づいて、当該会社内で新たに発生した事例（現在事例）と過去事例との間の類似度が算出される。
【０１６０】
しかし、例えば、内部告発又は実際に不正を行った人物の自白等によって、今まで発見されていなかった新たな不正の方法が明らかになる場合がある。あるいは、当該会社ではまだ行われていないが、別の会社で行われたことがある不正の方法に関する情報を入手できる場合もある。また、まだ実際に行われたことは確認されていなくても、実際に起こり得る不正の方法を想定できる場合もある。
【０１６１】
実施例３では、このような場合に、新たな過去事例を取り込んでそれに基づいて新たな類似過去事例判定基準を作成する機能が実現される。また、そのような新たな類似過去事例判定基準そのものが既に作成されており、それを外部から入手可能である場合には、それを入手して保持する機能が実現される。
【０１６２】
図２５は、本発明の実施例３に係る工数管理システム１００が実行する処理を示すフローチャートである。
【０１６３】
図２５に示す処理は、工数管理システム１００のプロセッサ２０１が、メモリ２０２に格納されたプログラムに従って、必要に応じて工数管理システム１００内の各部を制御することによって実行する。
【０１６４】
最初に、工数管理システム１００は、事例データの入力を受け付ける場合にはフラグの値を１に、ルール（すなわち類似過去事例判定基準）の入力を受け付ける場合にはフラグの値を０に設定する（ステップ２５０１）。例えば、監査者１３０が入力装置２０４を介してどちらの入力を行うかを示す情報を入力し、それに基づいて工数管理システム１００が上記のフラグの値を設定してもよい。
【０１６５】
次に、工数管理システム１００は、フラグの値が１であるか否かを判定する（ステップ２５０２）。フラグの値が１である場合（ステップ２５０２：Ｙｅｓ）、工数管理システム１００は、工数管理ＤＢ１１１及びＰＪ管理ＤＢ１１２に入力対象のデータが存在するかを判定し、存在する場合にはフラグの値を１に、存在しない場合はフラグの値を０に設定する（ステップ２５０３）。
【０１６６】
例えば、新たに明らかになった不正が当該会社内で過去に行われたものであり、そのデータが工数管理ＤＢ１１１及びＰＪ管理ＤＢ１１２に残っている場合には、フラグの値が１に設定される。一方、例えば新たに明らかになった不正に関連するデータが既に破棄されている場合、又は、当該不正が他社で行われたものである場合など、当該不正に関するデータが工数管理ＤＢ１１１及びＰＪ管理ＤＢ１１２に格納されていない場合には、フラグの値が０に設定される。
【０１６７】
次に、工数管理システム１００は、フラグの値が１であるか否かを判定する（ステップ２５０４）。フラグの値が１である場合（ステップ２５０４：Ｙｅｓ）、工数管理システム１００は、工数管理ＤＢ１１１及びＰＪ管理ＤＢ１１２から対象のデータを取り出して（ステップ２５０５）、当該データを事例記録ＤＢ１１４に記録する（ステップ２５０６）。
【０１６８】
ステップ２５０４においてフラグの値が０である場合（ステップ２５０４：Ｎｏ）、工数管理システム１００は、擬似データの入力を指示して、当該擬似データの入力を受け付ける（ステップ２５０８）。擬似データとは、実際の工数等を記録したデータではないが、新たに明らかになった不正の方法が適用されたとしたらこのような工数となるであろうといった、擬似的に生成されたデータである。そして、工数管理システム１００は、当該擬似データを事例記録ＤＢ１１４に記録する（ステップ２５０６）。
【０１６９】
例えば、工数管理システム１００は、出力装置２０５から擬似データの入力を要求するメッセージを出力し、それに応じて監査者１３０等から入力装置２０４に入力された擬似データを事例記録ＤＢ１１４に記録してもよい。
【０１７０】
ステップ２５０２においてフラグの値が０である場合（ステップ２５０２：Ｎｏ）、工数管理システム１００は、類似過去事例判定基準の入力を指示し、当該類似過去事例判定基準を受け付ける（ステップ２５０７。そして、工数管理システム１００は、当該類似過去事例判定基準を事例記録ＤＢ１１４に記録する（ステップ２５０６）。
【０１７１】
例えば、工数管理システム１００は、出力装置２０５から類似過去事例判定基準の入力を要求するメッセージを出力し、それに応じて監査者１３０等から入力装置２０４に入力された類似過去事例判定基準を事例記録ＤＢ１１４に記録してもよい。
【０１７２】
上記のようにして工数管理ＤＢ１１１及びＰＪ管理ＤＢ１１２から取り出されたデータ、入力された擬似データ、又は、入力された類似過去事例判定基準が事例記録ＤＢ１１４に記録されると、それらのデータは事例類似度算出機能１０４によって利用される。その方法について以下に説明する。
【０１７３】
ステップ２５０５において工数管理ＤＢ１１１及びＰＪ管理ＤＢ１１２から取り出されたデータが過去事例データとしてステップ２５０６において事例記録ＤＢ１１４に記録された場合、その過去事例データに基づいて類似過去事例判定基準が生成され、記録される。例えば監査者１３０が手動で類似過去事例判定基準を生成してもよいし、工数管理システム１００何らかの機械的な手段で生成してもよい。この場合、事例類似度算出機能１０４は、ステップ２５０５において工数管理ＤＢ１１１及びＰＪ管理ＤＢ１１２から取り出されたデータに対応する組織と、現在事例に対応する組織との組織関連度に基づいて、類似過去事例判定処理９０３を実行する。
【０１７４】
一方、ステップ２５０８において入力された擬似データがステップ２５０６において過去事例データとして事例記録ＤＢ１１４に記録された場合、その過去事例データに基づいて類似過去事例判定基準が生成され、記録される。例えば監査者が手動で類似過去事例判定基準を生成してもよいし、工数管理システム１００何らかの機械的な手段で生成してもよい。
【０１７５】
この場合、擬似データに基づく過去事例データは、実際に発生した事例ではないため、対応する組織に関する情報（図８の部署８０２に相当する情報）を含まない。このため、工数管理システム１００は、事例記録ＤＢ１１４に格納された過去事例データのうち、ステップ２５０６で記録された擬似データに基づく過去事例データ以外のデータから、当該擬似データに基づいて生成された類似過去事例判定基準に該当する過去事例データを抽出して、その過去事例データの部署８０２の値を、擬似データに基づく過去事例データの部署８０２の値として保持してもよい。そして、事例類似度算出機能１０４は、当該擬似データの部署８０２によって特定される組織と、現在事例に対応する組織（すなわち部署１２０１によって特定される組織）との組織関連度に基づいて、類似過去事例判定処理９０３を実行する。
【０１７６】
ステップ２５０７において入力された類似過去事例判定基準がステップ２５０６において過去事例データとして事例記録ＤＢ１１４に記録された場合、その類似過去事例判定基準が事例類似度算出機能１０４によって使用される。この場合も、当該入力された類似過去事例判定基準は実際に当該会社内の組織（部署）において発生した事例に基づいて作成されたものではないため、そのままでは組織関連度を利用できない。
【０１７７】
このため、工数管理システム１００は、事例記録ＤＢ１１４に格納された過去事例データから、当該入力された類似過去事例判定基準に該当する過去事例データを抽出して、その過去事例データの部署８０２の値を当該入力された類似過去事例判定基準に対応する組織の情報として保持してもよい。そして、事例類似度算出機能１０４は、当該保持された組織と、現在事例に対応する組織（すなわち部署１２０１によって特定される組織）との組織関連度に基づいて、類似過去事例判定処理９０３を実行する。
【０１７８】
以上の本発明の実施例３によれば、未知の不正の方法が新たに知られた場合にも、その方法に対応するルールを用いて不正が疑われるデータを抽出することによって、監査者による監査を支援することができる。
【０１７９】
なお、本発明は上記した実施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、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【０１８０】
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ってハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
【０１８１】
また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際には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。
【符号の説明】
【０１８２】
１００  工数管理システム
１０１  ＰＪデータ入力機能
１０２  工数記録機能
１０３  工数振替判定機能
１０４  事例類似度算出機能
１０５  記録指示機能
１０６  表示機能
１１１  工数管理ＤＢ
１１２  ＰＪ管理ＤＢ
１１３  組織管理ＤＢ
１１４  事例記録ＤＢ
１２０  作業者
１３０  監査者
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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