(57)【要約】【課題】実行中のプロジェクトを適切に評価することができるようにする。【解決手段】実行中プロジェクトを評価するプロジェクト評価サーバ１００において、実行済みプロジェクトのプロジェクトデータと、実行済みプロジェクトに対する１以上の評価項目に対応する評価結果と、実行中プロジェクトのプロジェクトデータとに基づいて、実行中のプロジェクトの１以上の評価項目に対応する評価結果を推定する予測処理部２１２と、予測処理部２１２により推定された実行中のプロジェクトの１以上の評価項目に対する評価結果を表示させる表示処理部２１３と、を備えるように構成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
実行中プロジェクトを評価するプロジェクト評価装置であって、
実行済みプロジェクトのプロジェクトデータと、前記実行済みプロジェクトに対する１以上の評価項目に対応する評価結果と、実行中プロジェクトのプロジェクトデータとに基づいて、実行中のプロジェクトの前記１以上の評価項目に対応する評価結果を推定する評価推定部と、
前記評価推定部により推定された前記実行中のプロジェクトの前記１以上の評価項目に対する評価結果を表示させる評価結果表示処理部と、
を備えるプロジェクト評価装置。
【請求項２】
前記１以上の評価項目は、プロジェクトの損益、プロジェクトの進捗、プロジェクトの品質の少なくとも一つを含む
請求項１に記載のプロジェクト評価装置。
【請求項３】
前記評価推定部は、前記実行済みプロジェクトのプロジェクトデータと、前記実行済みプロジェクトに対する前記１以上の評価項目に対応する前記評価結果とを教師データとして学習された評価推定モデルに基づいて、前記実行中プロジェクトの前記１以上の評価項目に対応する前記評価結果を推定する
請求項１又は請求項２に記載のプロジェクト評価装置。
【請求項４】
前記実行済みプロジェクトのプロジェクトデータと、前記実行済みプロジェクトの不調要因と、前記実行中プロジェクトのプロジェクトデータとに基づいて、前記実行中プロジェクトの不調要因を推定する不調要因推定部と、
前記不調要因推定部により推定された不調要因の情報を表示させる不調要因表示処理部と、をさらに備える
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のプロジェクト評価装置。
【請求項５】
前記不調要因推定部は、前記評価推定部により評価されたすべての前記評価結果が所定の基準を下回る場合に、前記実行中プロジェクトの不調要因を推定する
請求項４に記載のプロジェクト評価装置。
【請求項６】
前記不調要因に対応するリスク、問題点、又は対策の少なくとも一つを特定するリスク特定部と、
前記特定されたリスク、問題点、又は対策を表示させるリスク表示処理部と、
をさらに備える
請求項４又は請求項５に記載のプロジェクト評価装置。
【請求項７】
前記不調要因推定部により推定された実行中プロジェクトの不調要因のログを記憶する推定不調要因記憶部をさらに有し、
前記不調要因表示処理部は、前記推定された不調要因の情報とともに、前記推定された不調要因に関する前記ログに基づく統計情報を表示させる
請求項４から請求項６のいずれか一項に記載のプロジェクト評価装置。
【請求項８】
前記不調要因推定部は、前記実行済みプロジェクトのプロジェクトデータと、前記実行済みプロジェクトに対する前記不調要因とを教師データとして学習された不調要因推定モデルに基づいて、前記実行中のプロジェクトの前記不調要因を推定する
請求項４から請求項７のいずれか一項に記載のプロジェクト評価装置。
【請求項９】
実行中プロジェクトを評価するプロジェクト評価装置によるプロジェクト評価方法であって、
実行済みプロジェクトのプロジェクトデータと、前記実行済みプロジェクトに対する１以上の評価項目に対応する評価結果と、実行中プロジェクトのプロジェクトデータとに基づいて、実行中プロジェクトの前記１以上の評価項目に対応する評価結果を推定し、
推定された前記実行中プロジェクトの前記１以上の評価項目に対する評価結果を表示させる
プロジェクト評価方法。
【請求項１０】
実行中プロジェクトを評価するプロジェクト評価装置を構成するコンピュータに実行させるプロジェクト評価プログラムであって、
前記コンピュータを、
実行済みプロジェクトのプロジェクトデータと、前記実行済みプロジェクトに対する１以上の評価項目に対応する評価結果と、実行中プロジェクトのプロジェクトデータとに基づいて、実行中プロジェクトの前記１以上の評価項目に対応する評価結果を推定する評価推定部と、
前記評価推定部により推定された前記実行中プロジェクトの前記１以上の評価項目に対する評価結果を表示させる表示結果表示部と、
して機能させる
プロジェクト評価プログラム
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プロジェクトの評価を行うプロジェクト評価装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、ソフトウェア開発、システム開発等のプロジェクトを管理するための種々の装置が知られている。例えば、特許文献１には、プロジェクト情報に含まれるテキストを解析して表現パターンを取り出し、表現パターンに基づいて、プロジェクトのトラブル発生確率を予測する装置が開示されている。また、特許文献２には、プロジェクトの作業遅延が発生した場合に対策を提案するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２３０３５１号公報
【特許文献２】特開２００６−１２６８９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、プロジェクトの途中において、プロジェクトが不調であるか否かを認識することは困難である。例えば、過去のプロジェクトのノウハウを有している有識者が、経験の少ないプロジェクトマネージャに対してアドバイスを与える機会として、例えば、工程会議があるが、工程会議は、例えば、月１回といったように開催される頻度が限られているので、プロジェクトマネージャに対してタイムリーにアドバイスが行われることは難しい。
【０００５】
また、所定の期間（例えば、四半期）毎に、その期間に完了したプロジェクトに対して、プロジェクトの不調原因を調査・分析をすることが行われる場合もあるが、その結果を個別のプロジェクトマネージャに対してフィードバックすることもコストがかかり、徹底することが困難である場合がある。また、完了したプロジェクトを対象としているので、実行中のプロジェクトに対しては、タイムリーにアドバイスを与えることができない。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、その目的は、実行中のプロジェクトを適切に評価することのできる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、一観点に係るプロジェクト評価装置は、実行中プロジェクトを評価するプロジェクト評価装置であって、実行済みプロジェクトのプロジェクトデータと、実行済みプロジェクトに対する１以上の評価項目に対応する評価結果と、実行中のプロジェクトのプロジェクトデータとに基づいて、実行中のプロジェクトの１以上の評価項目に対応する評価結果を推定する評価推定部と、評価推定部により推定された実行中のプロジェクトの１以上の評価項目に対する評価結果を表示させる評価結果表示処理部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、実行中のプロジェクトを適切に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、一実施形態に係るプロジェクト予測サーバの全体構成図である。
【図２】図２は、一実施形態に係るプロジェクトデータテーブルの構成図である。
【図３】図３は、一実施形態に係るプロジェクト基本情報の構成図である。
【図４】図４は、一実施形態に係る損益情報の構成図である。
【図５】図５は、一実施形態に係る進捗情報の構成図である。
【図６】図６は、一実施形態に係る品質情報の構成図である。
【図７】図７は、一実施形態に係る不調調査データテーブルの構成図である。
【図８】図８は、一実施形態に係るＡＩ用プロジェクトデータテーブルの構成図である。
【図９】図９は、一実施形態に係る評価情報の構成図である。
【図１０】図１０は、一実施形態に係るＡＩ用不調調査データテーブルの構成図である。
【図１１】図１１は、一実施形態に係る要因パターン情報の構成図である。
【図１２】図１２は、一実施形態に係るリスクデータテーブルの構成図である。
【図１３】図１３は、一実施形態に係るリスクデータの構成図である。
【図１４】図１４は、一実施形態に係るプロジェクト評価結果画面を示す図である。
【図１５】図１５は、一実施形態に係る評価推定モデル学習処理のフローチャートである。
【図１６】図１６は、一実施形態に係る不調要因推定モデル学習処理のフローチャートである。
【図１７】図１７は、一実施形態に係るプロジェクト評価処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１１】
以下の説明では、「ＡＡＡテーブル」の表現にて情報を説明することがあるが、情報は、どのようなデータ構造で表現されていてもよい。すなわち、情報がデータ構造に依存しないことを示すために、「ＡＡＡテーブル」を「ＡＡＡ情報」と呼ぶことができる。
【００１２】
また、プロセッサは、処理の一部または全部を行うハードウェア回路を含んでもよい。プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な不揮発性の記憶メディアであってもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。
【００１３】
図１は、一実施形態に係るプロジェクト予測サーバの全体構成図である。
【００１４】
プロジェクト評価装置の一例としてのプロジェクト予測サーバ１００は、例えば、サーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等のコンピュータによって構成されており、プロセッサ２１０と、プログラムメモリ２２０と、表示装置２３０と、キーボード２４０と、ポインティングデバイス２５０と、推定不調要因記憶部の一例としての記憶部２５５と、データメモリ２８０とを含む。
【００１５】
プロセッサ２１０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）であり、プログラムメモリ２２０に格納されているプログラムに従って各種処理を実行する。本実施形態では、プロセッサ２１０は、プログラムメモリ２２０に格納されているプログラムを実行することにより、学習処理部２１１と、評価推定部、不調要因推定部及びリスク特定部の一例としての予測処理部２１２と、評価結果表示処理部、不調要因表示処理部、及びリスク表示処理部の一例としての表示処理部２１３とを構成する。
【００１６】
プログラムメモリ２２０は、例えば、ＲＡＭ（ＲＡＮＤＯＭ  ＡＣＣＥＳＳ  ＭＥＭＯＲＹ）であり、プロセッサ２１０で実行される各種プログラムを記憶する。本実施形態では、プログラムメモリ２２０は、プロセッサ２１０により実行されることで、学習処理部２１１と、予測処理部２１２と、表示処理部２１３とを構成するプロジェクト評価プログラムを格納する。
【００１７】
記憶部２５５は、例えば、ハードディスクドライブやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）などであり、プロセッサ２１０で実行されるプログラムや、プロセッサ２１０に利用される各種データを記憶する。本実施形態では、記憶部２５５は、プロジェクトデータテーブル６０と、不調調査データテーブル１２０と、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｉｇｅｎｃｅ）用プロジェクトデータテーブル２６０と、ＡＩ用不調調査データテーブル２７０と、リスクデータテーブル２９０と、会議資料データ７０と、ログファイル３００とを記憶する。会議資料データ７０の中には、実行中のプロジェクト（実行中プロジェクト）に関するプロジェクトデータが格納されている。評価結果ログ３００には、実行中プロジェクトに関する評価結果である不調要因と、その対策等が格納される。
【００１８】
データメモリ２８０は、例えば、ＲＡＭであり、プロセッサ２１０で実行されるプログラムで使用されるデータを記憶する。本実施形態では、データメモリ２８０は、プログラムの実行に伴って記憶部２５５から読み出されたＡＩ用プロジェクトデータ２６１や、ＡＩ用不調調査データ２７１、リスクデータ２９１等を記憶する。本実施形態では、データメモリ２８０と、記憶部２５５とに格納されるテーブルやデータは、図１に示すように、プロジェクトの評価項目の予測（評価予測）のためのものと、不調要因を予測するためのものとに大別できる。
【００１９】
表示装置２３０は、例えば、液晶ディスプレイであり、各種情報（例えば、プロジェクト評価結果画面（図１４参照）等）を表示する。キーボード２４０及びポインティングデバイス２５０は、プロジェクト予測サーバ１００のユーザからの各種入力を受け付ける。
【００２０】
次に、プロジェクトデータテーブル６０について説明する。
【００２１】
図２は、一実施形態に係るプロジェクトデータテーブルの構成図である。
【００２２】
プロジェクトデータテーブル６０は、実行済みのプロジェクト毎のエントリ（プロジェクトデータ６１）を格納する。プロジェクトデータ６１は、プロジェクトに関する基本的な情報であるプロジェクト基本情報２８１（図３参照）と、プロジェクトの損益に関する損益情報２８２（図４参照）と、プロジェクトとの進捗に関する進捗情報２８３（図５参照）と、プロジェクトの品質に関する品質情報２８４（図６参照）とのフィールドを含む。なお、会議資料データ７０に含まれる実行中プロジェクトのプロジェクトデータは、実行済みのプロジェクトのプロジェクトデータ６１と同様な構成となっている。
【００２３】
次に、プロジェックト基本情報２８１について説明する。
【００２４】
図３は、一実施形態に係るプロジェクト基本情報の構成図である。なお、図３（図６，図１１においても同様）中の「｛｝」は、｛｝中のいずれか一つの数値が選択されて設定されることを示している。
【００２５】
プロジェクト基本情報２８１は、プロジェクトの基本的な情報であって、導入形態２８１−１、事業形態２８１−２、商流形態２８１−３、管理レベル２８１−４等のフィールド（メンバ）を有する。導入形態２８１−１には、プロジェクトの導入形態が格納される。事業形態２８１−２には、プロジェクトの事業形態が格納される。商流形態２８１−３には、プロジェクトの商品の流通形態が格納される。管理レベル２８１−４には、プロジェクトに対する管理のレベルが格納される。
【００２６】
次に、損益情報２８２について説明する。
【００２７】
図４は、一実施形態に係る損益情報の構成図である。図４（図６，図８、図９、図１０においても同様）におけるフィールド中の「９」は、数値が設定されることを意味している。
【００２８】
損益情報２８２は、プロジェクトの損益に関する情報であって、売上高２８２−１、製造原価２８２−２、粗利２８２−３、売上損益２８２−４等のフィールド（メンバ）を有する。売上高２８２−１には、プロジェクトの売上高が格納される。製造原価２８２−２には、プロジェクトの製造原価が格納される。粗利２８２−３には、プロジェクトの粗利が格納される。売上損益２８２−４には、プロジェクトの売上損益が格納される。
【００２９】
次に、進捗情報２８３について説明する。
【００３０】
図５は、一実施形態に係る進捗情報の構成図である。
【００３１】
進捗情報２８３は、プロジェクトの進捗に関する情報であって、企画２８３−１、基本設計２８３−２、詳細設計２８３−３、稼働支援２８３−４等のフィールド（メンバ）を有する。企画２８３−１には、プロジェクトの企画が終了する予定日付と実際の日付との差異を示す日数を示すデータ（日数データ）が格納される。基本設計２８３−２には、プロジェクトの基本設計が終了する予定日付と実際の日付との差異を示す日数データが格納される。詳細設計２８３−３には、プロジェクトの詳細設計が終了する予定日付と実際の日付との差異を示す日数データが格納される。稼働支援２８３−４には、プロジェクトの稼働支援が終了する予定日付と実際の日付との差異を示す日数データが格納される。
【００３２】
次に、品質情報２８４について説明する。
【００３３】
図６は、一実施形態に係る品質情報の構成図である。
【００３４】
品質情報２８４は、プロジェクトの品質に関する情報であって、開発量２８４−１、開発言語２８４−２、チェックリスト件数２８４−３、バグ件数２８４−４等のフィールド（メンバ）を有する。開発量２８４−１には、プロジェクトにおける開発量が格納される。開発言語２８４−２には、プロジェクトにおける開発言語を示すコードが格納される。チェックリスト件数２８４−３には、プロジェクトにおけるチェックリストの件数が格納される。バグ件数２８４−４には、プロジェクトにおいて発生したバグの件数が格納される。
【００３５】
次に、不調調査データテーブル１２０について説明する。
【００３６】
図７は、一実施形態に係る不調調査データテーブルの構成図である。
【００３７】
不調調査データテーブル１２０は、実行済みの各プロジェクト毎のエントリ（不調調査データ）を格納する。不調調査データは、プロジェクトに関する基本的な情報であるプロジェクト基本情報２８１と、プロジェクトの損益に関する損益情報２８２と、要因２８７と、問題点２８８と、対策２８９とのフィールドを含む。プロジェクト基本情報２８１、及び損益情報２８２については、すでに説明した同符号の構成と同様である。
【００３８】
要因２８７には、不調に終わったプロジェクトについては、そのプロジェクトが不調となった要因（不調要因）が格納される。不調要因は、例えば、プロジェクトの分析に対する有識者がプロジェクトデータ等に基づいて分析して得られたものである。不調要因としては、例えば、見積精度が低い、プロジェクト計画不十分、仕様があいまい、社員不足、業務知識不十分等がある。問題点２８８には、要因２８７の不調要因がある場合の問題点が格納される。この問題点は、例えば、プロジェクトの分析に対する有識者によって設定されたものである。対策２８９には、要因２８７の不調要因に対して考えられる対策が格納される。この対策は、例えば、プロジェクトの分析に対する有識者によって設定されたものである。
【００３９】
次に、ＡＩ用プロジェクトデータテーブル２６０について説明する。
【００４０】
図８は、一実施形態に係るＡＩ用プロジェクトデータテーブル２６０の構成図である。
【００４１】
ＡＩ用プロジェクトデータテーブル２６０は、実行済みの各プロジェクト毎に対するエントリ（ＡＩ用プロジェクトデータ２６１）を格納する。ＡＩ用プロジェクトデータ２６１は、ＡＩによる評価項目の評価を行うための推定モデル（評価推定モデル）に対して学習を行うための教師データとして用いられる。ＡＩ用プロジェクトデータ２６１は、プロジェクト基本情報２８１と、損益情報２８２と、進捗情報２８３と、品質情報２８４と、評価情報２８５（損益評価２８５−１，進捗評価２８５−２，品質評価２８５−３）とのフィールドを含む。
【００４２】
評価情報２８５には、プロジェクトにおける１以上の評価項目（本実施形態では、損益、進捗、及び品質）についての評価結果が格納される。
【００４３】
次に、評価情報２８５について説明する。
【００４４】
図９は、一実施形態に係る評価情報の構成図である。
【００４５】
評価情報２８５は、損益評価２８５−１と、進捗評価２８５−２と、品質評価２８５−３とのフィールド（メンバ）を有する。損益評価２８５−１には、プロジェクトの損益に関する評価結果が格納される。損益に関する評価結果は、例えば、プロジェクトの評価に対する有識者がプロジェクトデータの損益情報２８２に基づいて評価した結果である。進捗評価２８５−２には、プロジェクトの進捗に関する評価結果が格納される。進捗に関する評価結果は、例えば、プロジェクトの評価に対する有識者がプロジェクトデータの進捗情報２８３に基づいて評価した結果である。品質評価２８５−３には、プロジェクトの品質に関する評価結果が格納される。品質に関する評価結果は、例えば、プロジェクトの評価に対する有識者がプロジェクトデータの品質情報２８４に基づいて評価した結果である。
【００４６】
次に、ＡＩ用不調調査データテーブル２７０について説明する。
【００４７】
図１０は、一実施形態に係るＡＩ用不調調査データテーブル２７０の構成図である。
【００４８】
ＡＩ用不調調査データテーブル２７０は、実行済みの各プロジェクト毎に対するエントリ（ＡＩ用不調調査データ２７１）を格納する。ＡＩ用不調調査データ２７１は、ＡＩによるプロジェクトの不調要因を予測するための推定モデル（不調要因推定モデル）に対して学習を行うための教師データとして用いられる。ＡＩ用不調調査データ２７１は、プロジェクト基本情報２８１と、損益情報２８２と、要因パターン情報２８６とのフィールドを含む。
【００４９】
要因パターン情報２８６には、プロジェクトにおける不調要因を示すパターン（要因パターン２８６−１）が格納される。
【００５０】
次に、要因パターン情報２８６について説明する。
【００５１】
図１１は、一実施形態に係る要因パターン情報の構成図である。
【００５２】
要因パターン情報２８６は、要因パターン２８６−１のフィールド（メンバ）を有する。要因パターン２８６−１には、プロジェクトに発生した不調の要因（不調要因）に対応するパターン（要因パターン：ここでは、対応する数値）が格納される。要因パターンは、プロジェクトの評価に対する有識者がプロジェクトデータに対して評価した不調要因に対応する要因パターンである。
【００５３】
次に、リスクデータテーブル２９０について説明する。
【００５４】
図１２は、一実施形態に係るリスクデータテーブルの構成図である。図１３は、一実施形態に係るリスクデータの構成図である。
【００５５】
リスクデータテーブル２９０は、要因パターンが示す不調要因に対応するリスクや問題点、対策等を管理するテーブルであり、不調要因毎のエントリ（リスクデータ２９１）は、要因パターン２９０−１と、リスク・問題点（事象）２９０−２と、リスク・問題点（根本原因）２９０−３、対策２９０−４のフィールド（メンバ）を有する。要因パターン２９０−１には、不調要因の要因パターンが格納される。リスク・問題点（事象）２９０−２には、リスクデータ２９１に対応する要因パターンに対するリスク又は問題点となる事象が格納される。リスク・問題点（根本原因）２９０−３には、リスクデータ２９１に対応する要因パターンに対するリスク又は問題点についての根本原因が格納される。対策２９０−４には、リスクデータ２９１に対応する要因パターンについての対策が格納される。リスクデータテーブル２９０の各リスクデータ２９１は、不調要因のリスク・問題点、対策に対する有識者によって予め設定されている。
【００５６】
次に、プロジェクト評価結果画面について説明する。
【００５７】
図１４は、一実施形態に係るプロジェクト評価結果画面である。
【００５８】
プロジェクト評価結果画面７００は、表示処理部２１３によって表示装置２３０に表示される画面である。プロジェクト評価結果画面７００には、損益評価結果領域７０１と、進捗評価結果領域７０２と、品質評価結果領域７０３と、不調要因領域７０４と、リスク・問題点、対策表示領域７０５と、不調要因統計情報表示領域７０６とが表示される。
【００５９】
損益評価結果領域７０１には、評価対象のプロジェクトの損益評価の結果が表示される。進捗評価結果領域７０２には、評価対象のプロジェクトの進捗評価の結果が表示される。品質評価結果領域７０３には、評価対象のプロジェクトの品質評価の結果が表示される。
【００６０】
不調要因領域７０４には、評価対象のプロジェクトが不調であると判定された場合（例えば、損益評価、進捗評価、及び品質評価のすべてが基準を下回る（所定の基準値未満である）場合）に、推定された不調要因が表示される。リスク・問題点表示領域７０５には、不調要因領域７０４に表示された不調要因によるリスク・問題点、対策等が表示される。不調要因統計情報７０６には、不調要因７０４に表示された不調要因に関する統計情報が表示される。統計情報は、表示処理部２１３がログファイル３００の評価結果ログに基づいて生成する。具体的には、表示処理部２１３は、不調要因表示領域７０４に表示される不調要因と同じ不調要因が推定されたプロジェクトの数や、全体に占める同じ不調要因の割合などを生成する。
【００６１】
次に、一実施形態に係るプロジェクト予測サーバ１００による処理動作について説明する。
【００６２】
まず、実行中プロジェクトについての各評価項目を評価するための推定モデル（評価推定モデル）を学習により構成する評価推定モデル学習処理について説明する。
【００６３】
図１５は、一実施形態に係る評価推定モデル学習処理のフローチャートである。
【００６４】
評価推定モデル学習処理は、例えば、プロジェクト評価処理（図１７参照）を実行する前までに、実行される。
【００６５】
まず、学習処理部２１１は、プロジェクトデータテーブル６０からプロジェクトデータ６１を取得する（Ｓ４１１）。なお、プロジェクト予測サーバ１００にプロジェクトデータテーブル６０が存在しない場合には、プロジェクトデータテーブル６０を管理している他の装置から取得するようにしてもよい。
【００６６】
次いで、学習処理部２１１は、プロジェクトデータ６１の中の所定の値に対して正規化する処理、又は数値化する処理を行う（Ｓ４１２）。例えば、学習処理部２１１は、プロジェクトデータ６１に文字形式で格納されている値を、この値に対応する数値に変換する。なお、プロジェクトデータ６１が、正規化や、数値化をする必要がない値のみで構成されている場合には、本ステップを実行する必要はない。
【００６７】
次いで、学習処理部２１１は、プロジェクトデータ６１の評価項目ごとの評価の入力を受け付け、ＡＩ用プロジェクトデータ２６１とする（Ｓ４１３）。本実施形態では、評価項目は、損益、進捗、品質等である。このＡＩ用プロジェクトデータ２６１が、後述する評価推定モデルの学習に使用される教師データとなる。次いで、学習処理部２１１は、ＡＩ用プロジェクトデータ２６１について、評価項目別のデータ（学習用データ）に仕分ける（Ｓ４１４）。具体的には、学習処理部２１１は、ＡＩ用プロジェクトデータ２６１について、学習用データとして、損益情報２８２と、進捗情報２８３と、品質情報２８４とのそれぞれに仕分ける。
【００６８】
次いで、学習処理部２１１は、各評価項目のそれぞれを対象にループＡの処理（Ｓ４１５）を繰り返し実行する。具体的には、学習処理部２１１は、処理対象の評価項目について、この評価項目用に仕分けられた学習用データを用いて、その評価項目の評価を行う評価推定モデルの学習を行い、学習された評価推定モデルの情報（各種設定値）を記憶部２５５に格納する（Ｓ４１５）。本実施形態では、評価推定モデルは、例えば、多層のニューラルネットワークモデルであり、学習方法は、例えば、ディープラーニングである。
【００６９】
学習処理部２１１は、すべての評価項目を対象にループＡの処理を実行した後に、ループＡを抜け、処理を終了する。この評価推定モデル学習処理によると、各評価項目の評価を行うためのそれぞれの評価推定モデルが作成されることとなる。
【００７０】
次に、プロジェクトデータの不調要因を推定するための不調要因推定モデル（予測処理モデル）を学習により構成する予測処理モデル学習処理について説明する。
【００７１】
図１６は、一実施形態に係る不調要因推定モデル学習処理のフローチャートである。
【００７２】
不調要因推定モデル学習処理は、例えば、プロジェクト評価処理（図１７参照）を実行する前までに、実行される。
【００７３】
まず、学習処理部２１１は、不調調査データテーブル１２０から不調調査データを取得する（Ｓ４２１）。なお、プロジェクト予測サーバ１００に不調調査データテーブル１２０が存在しない場合には、不調調査データテーブル１２０を管理している他の装置から取得するようにしてもよい。
【００７４】
次いで、学習処理部２１１は、不調調査データの中の所定の値に対して正規化する処理、又は数値化する処理を行う（Ｓ４２２）。例えば、学習処理部２１１は、不調調査データの要因２８７に格納されている要因を示す文字列を、この文字列に対応する要因パターンの数値に変換する。なお、不調調査データが、正規化や、数値化をする必要がない値のみで構成されている場合には、本ステップを実行する必要はない。
【００７５】
次いで、学習処理部２１１は、不調調査データごとに要因パターンを付加したＡＩ用不調調査データ２７１を生成する（Ｓ４２３）。このＡＩ用不調調査データ２７１が、後述する不調要因推定モデルの学習に使用される教師データとなる。次いで、学習処理部２１１は、ＡＩ用不調調査データ２７１を用いて、不調要因推定モデルの学習を行い、学習された不調要因推定モデルの情報（各種設定値）を記憶部２５５に格納し（Ｓ４２４）、不調要因推定モデル学習処理を終了する。本実施形態では、不調要因推定モデルは、例えば、多層のニューラルネットワークモデルであり、学習方法は、例えば、ディープラーニングである。
【００７６】
この不調要因推定モデル学習処理によると、不調要因の評価を行うための不調要因推定モデルが作成されることとなる。
【００７７】
次に、実行中プロジェクトについての評価項目を評価するプロジェクト評価処理について説明する。
【００７８】
図１７は、一実施形態に係るプロジェクト評価処理のフローチャートである。
【００７９】
このプロジェクト評価処理を実行する前までに、評価推定モデル学習処理と不調要因推定モデル学習処理とが実行されている必要がある。
【００８０】
まず、予測処理部２１２は、会議資料データ７０から評価対象となる実行中プロジェクトのプロジェクトデータを取り出す（Ｓ５１１）。なお、評価対象となる実行中プロジェクトとしては、ユーザにより指定されたプロジェクトとしてもよく、会議資料データ７０に含まれている全ての実行中プロジェクトとしてもよい。なお、複数の実行中プロジェクトが評価対象となる場合には、各実行中プロジェクトに対して図１７のプロジェクト評価処理を実行することとなる。
【００８１】
次いで、予測処理部２１２は、取得したプロジェクトデータの中の所定の値に対して正規化する処理、又は数値化する処理を行う（Ｓ５１２）。例えば、予測処理部２１２は、プロジェクトデータに文字形式で格納されている値を、対応する数値に変換する。なお、プロジェクトデータが、正規化や、数値化をする必要がない値のみで構成されている場合には、本ステップを実行する必要はない。
【００８２】
次いで、予測処理部２１２は、プロジェクトデータについて、評価項目別の推論処理を実行するために評価項目別のデータ（評価用データ）に仕分ける（Ｓ５１３）。具体的には、予測処理部２１２は、プロジェクトデータについて損益情報（損益情報２８２と同様な情報）と、進捗情報（進捗情報２８３と同様な情報）と、品質情報（品質情報２８４と同様な情報）とに仕分ける。
【００８３】
次いで、予測処理部２１２は、各評価項目のそれぞれを対象にループＢの処理（Ｓ５１４）を繰り返し実行する。具体的には、予測処理部２１２は、処理対象の評価項目の評価を行うために既に学習されている評価推定モデルに対して、この評価項目用に仕分けられた評価用データを入力することにより、処理対象の評価項目の評価を行い、評価結果（例えば、評価点）をデータメモリに記憶する（Ｓ５１４）。
【００８４】
予測処理部２１２は、すべての評価項目を対象にループＢの処理を実行した後に、ループＢを抜ける。次いで、予測処理部２１２は、複数の評価項目の評価結果の中に所定の基準点未満の評価項目があるか否かを判定する（Ｓ５１５）。この結果、基準点未満の評価項目がない場合（Ｓ５１５：ＮＯ）には、プロジェクトデータに対応するプロジェクトには、不調要因がないことを意味していると考えられるので、予測処理部２１２は、処理をＳ５１９に進める。
【００８５】
一方、基準点未満の評価項目がある場合（Ｓ５１５：ＹＥＳ）には、プロジェクトデータに対応するプロジェクトに不調要因があることを意味しているので、予測処理部２１２は、既に学習されている不調要因推定モデルに対して、プロジェクトデータ中の情報（本実施形態では、損益情報）を入力することにより、要因パターンの評価を行って、プロジェクトに対する不調要因の要因パターンを決定する（Ｓ５１６）。
【００８６】
次いで、予測処理部２１２は、リスクデータテーブル２９０のリスクデータを参照して、決定した要因パターンに対応するリスク・問題点、対策等を選出し（Ｓ５１７）、決定した要因パターンと、選出したリスク・問題点、対策等を対応付けた評価結果ログを記憶部２５５のログファイル３００に記憶し（Ｓ５１８）、処理をＳ５１９に進める。
【００８７】
Ｓ５１９では、表示処理部２１３は、評価結果を含むプロジェクト評価結果画面７００を表示装置２３０に表示させ、処理を終了する。例えば、Ｓ５１５でＮＯの場合においては、表示処理部２１３は、Ｓ５１４で得られた各評価項目の評価結果（評価点）を損益評価結果領域７０１と、進捗評価結果領域７０２と、品質評価結果領域７０３とに表示させる。一方、Ｓ５１８を実行した場合には、表示処理部２１３は、Ｓ５１４で得られた各評価項目の評価結果（評価点）を損益評価結果領域７０１と、進捗評価結果領域７０２と、品質評価結果領域７０３とに表示させ、Ｓ５１６の評価で決定した要因パターン及び要因パターンに対応する不調要因を、不調要因領域７０４に表示させ、Ｓ５１７で選出された、リスク・問題点、対策等をリスク・問題点、対策表示領域７０５に表示させ、不調要因統計情報表示領域７０６に、ログファイル３００の評価結果ログに基づいて算出した、不調要因に関する統計情報を表示させる。
【００８８】
上記したプロジェクト評価処理によると、実行中プロジェクトに対する各評価項目の評価結果を表示させることができる。また、不調要因があると想定される実行中プロジェクト（上記例では、すべての評価結果が基準点未満である実行中プロジェクト）について関係している不調要因を適切に表示させることができ、さらに、不調要因に対応するリスク・問題点や、不調要因に対応する対策等も表示させることができる。
【００８９】
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変形して実施することが可能である。
【００９０】
例えば、上記実施形態では、プロジェクトに対する評価項目についての評価や、プロジェクトにおける不調要因について評価を、教師データにより学習させた推定モデル（評価推定モデル、不調要因推定モデル）を用いて行うようにしていたが、本発明はこれに限られず、推定モデルを使用せずに、所定のアルゴリズムに従ってプロジェクトに対する評価項目についての評価や、プロジェクトにおける不調要因についての評価を行うようにしてもよい。
【００９１】
また、上記実施形態では、プロジェクトに対する複数の評価項目のいずれかが基準点未満である場合に、不調要因を推定して表示させるようにすることにより、不調要因を推定する処理を低減するとともに、ユーザに対して必要度の低い情報（不調要因がないと考えられる場合における不調要因の情報等）が表示されてしまうことを防ぐようにしていたが、本発明はこれに限られず、すべてのプロジェクトに対して不調要因を推定して表示させるようにしてもよい。また、不調要因を推定して表示させる際の条件としては、複数の評価項目のいずれかが基準点未満である場合に限られず、必要に応じて、任意の条件としてもよい。
【００９２】
また、上記実施形態では、プロジェクトデータテーブル６０をプロジェクト予測サーバ１００内に格納しておき、プロジェクト予測サーバ１００でプロジェクトデータ６１に対して評価結果を対応付けてＡＩ用プロジェクトデータ２６１を作成するようにしていたが、本発明はこれに限られず、別の装置からプロジェクトデータに対して評価結果を対応付けられたＡＩ用プロジェクトデータを取得するようにしてもよい。
【００９３】
また、上記実施形態では、プロジェクトの評価結果をプロジェクト評価結果画面７００として表示するようにしていたが、評価結果の表示態様は、これに限られず、例えば、プロジェクトに関するプロジェクトデータとともに、評価結果を表示するようにしてもよい。
【００９４】
また、上記実施形態では、不調要因に対するリスク・問題点、対策を、リスクデータテーブル２９０を用いて選出するようにしていたが、本発明はこれに限られず、例えば、予め不調要因に対するリスク・問題点、対策を評価するモデル等を学習させておき、そのモデルを用いて不調要因に対するリスク・問題点、対策を選出するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９５】
１００…プロジェクト予測サーバ、２１０…プロセッサ、２１１…学習処理部、２１２…予測処理部、２１３…表示処理部、２２０…プログラムメモリ、２５５…記憶部、２８０…データメモリ
【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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