(57)【要約】【課題】事務リスク管理業務において、将来における事故発生の潜在リスクを、複数の指標の統合的な判断により、かつ定量的に把握可能とする。【解決手段】基礎データから複数の指標に係る値を抽出し、抽出した値に基づいて事務事故の発生リスクを算出する事務リスク管理システム１０であって、複数の指標として、発生した事務事故についての背景要因となる第１の指標と、将来において顕在化する可能性がある事務リスクと関連性が高い第２の指標とを抽出し、第１の指標および第２の指標に基づいて、将来における事務事故の発生リスクを示す潜在リスク度を算出するための予測モデル１７を生成する予測モデル生成部１３と、予測モデル１７およびこれに含まれる第１の指標および第２の指標に係る基礎データに基づいて、営業拠点毎に潜在リスク度を算出するリスク度算出部１４とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
事務処理の結果として蓄積された基礎データから、所定の複数の指標に係る値を抽出し、抽出した値に基づいて事務事故の発生のリスクを算出する事務リスク管理システムであって、
前記複数の指標として、発生した事務事故についての背景要因となる１つ以上の第１の指標と、将来において顕在化する可能性がある事務リスクとの間で所定の程度以上の関連性を有する１つ以上の第２の指標とを抽出し、前記第１の指標および前記第２の指標に基づいて、将来における事務事故の発生リスクを示す潜在リスク度を算出するための予測モデルを生成する予測モデル生成部と、
前記予測モデルおよびこれに含まれる前記第１の指標および前記第２の指標に係る前記基礎データに基づいて、事務処理を行う営業拠点毎に前記潜在リスク度を算出するリスク度算出部と、を有する、事務リスク管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の事務リスク管理システムにおいて、
前記予測モデル生成部は、過去において顕在化した事務リスクを示す指標の中から現在顕在化している事務リスクとの間で所定の程度以上の関連性を有する１つ以上の指標を抽出して、前記第２の指標とする、事務リスク管理システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の事務リスク管理システムにおいて、
前記予測モデルは、前記第１の指標および前記第２の指標の値に対してそれぞれ所定の重み付け係数により重み付けしたものの合計により前記潜在リスク度を算出するものである、事務リスク管理システム。
【請求項４】
事務処理の結果として蓄積された基礎データから、所定の複数の指標に係る値を抽出し、抽出した値に基づいて事務事故の発生のリスクを算出する事務リスク管理システムとして機能するよう、コンピュータに処理を実行させる事務リスク管理プログラムであって、
前記複数の指標として、発生した事務事故についての背景要因となる１つ以上の第１の指標と、将来において顕在化する可能性がある事務リスクとの間で所定の程度以上の関連性を有する１つ以上の第２の指標とを抽出し、前記第１の指標および前記第２の指標に基づいて、将来における事務事故の発生リスクを示す潜在リスク度を算出するための予測モデルを生成する予測モデル生成処理と、
前記予測モデルおよびこれに含まれる前記第１の指標および前記第２の指標に係る前記基礎データに基づいて、事務処理を行う営業拠点毎に前記潜在リスク度を算出するリスク度算出処理と、を実行させる、事務リスク管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、事務処理における事故等の管理技術に関し、特に、将来の事故等の発生に係るリスクを把握することを可能とする事務リスク管理システムに適用して有効な技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
銀行、証券会社、保険会社、貸金事業会社、カード事業会社などの金融機関や、大量の事務処理が発生する一般事業会社など、事務手続きを伴うサービスを提供する企業等においては、様々な事務処理が、顧客等に対する対外的にも、また内部的にも大量に行われている。事務処理では、過誤やミス、事故、情報漏洩などの事案（以下ではこれらを「事故」と総称する場合がある）が発生し得る。企業等では、これらの事故の発生や処置・対応を管理するとともに、事故の発生を予防する対策を講じるなどの事務リスク管理を行うことが必要である。
【０００３】
事務リスクの管理業務では、通常は、発生した事故や、事故につながり得た事案に係る情報を収集し、その要因分析を行うことで、事故の要因や原因となった事象を特定・推定し、これと現状とを対比することで事故発生のリスクを判断し、リスクが高い場合には警告を発するなどの処理が行われる。
【０００４】
これに関連する技術として、例えば、特開２００５−３３２２７０号公報（特許文献１）には、事務品質アラームシステムにより、金融機関の各支店の事務処理データを分析し、改善計画管理システムで事務処理における品質の悪化要素を抽出し、この悪化要素に対する発生要因を取得してメッセージ表示させる仕組みが記載されている。改善計画管理システムは、発生要因ごとに、悪化要素への影響度、改善にかかるコスト負荷などを分析して、重み付けとなる効果点や損失予想額などを計算し、さらに、各支店の発生要因の分析データを集計し、この集計したデータに基づいて、全社的な損失を低減させるべく改善すべき悪化要素および対象となる支店名の候補を決定してこれをモニタ表示させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−３３２２７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１などを含む従来技術では、主に、即時を含む短期的な将来に事故が発生しそうな状況である事務リスクを発生要因毎に求めて、これに基づいてコストなどを加味した上で対応策等を判断可能としている。
【０００７】
ここで、将来の事故発生を効率的に予防するため、例えば、数ヶ月先などの中期的な将来における事故発生のリスク（以下では「潜在リスク」と記載する場合がある）を把握したい場合には、実際に発生した事故等についての要因分析のみでは十分な精度をもって行うことは困難である。また、事故等の発生要因毎の分析の場合には、例えば、複数の要因が該当する場合に、どちらの要因を優先させて対応すべきかなど統一的な判断が困難となる場合が生じ得る。
【０００８】
そこで本発明の目的は、事務リスク管理業務において、将来における事故発生の潜在リスクを、複数の指標の統合的な判断により、かつ定量的に把握可能とする事務リスク管理システムおよび事務リスク管理プログラムを提供することにある。
【０００９】
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。
【００１１】
本発明の代表的な実施の形態による事務リスク管理システムは、事務処理の結果として蓄積された基礎データから、所定の複数の指標に係る値を抽出し、抽出した値に基づいて事務事故の発生のリスクを算出する事務リスク管理システムであって、前記複数の指標として、発生した事務事故についての背景要因となる１つ以上の第１の指標と、将来において顕在化する可能性がある事務リスクとの間で所定の程度以上の関連性を有する１つ以上の第２の指標とを抽出し、前記第１の指標および前記第２の指標に基づいて、将来における事務事故の発生リスクを示す潜在リスク度を算出するための予測モデルを生成する予測モデル生成部と、前記予測モデルおよびこれに含まれる前記第１の指標および前記第２の指標に係る前記基礎データに基づいて、事務処理を行う営業拠点毎に前記潜在リスク度を算出するリスク度算出部と、を有するものである。
【００１２】
また、本発明は、上記のような事務リスク管理システムとして機能するようコンピュータに処理を実行させるプログラムにも適用することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
【００１４】
すなわち、本発明の代表的な実施の形態によれば、事務リスク管理業務において、将来における事故発生の潜在リスクを、複数の指標の統合的な判断により、かつ定量的に把握することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施の形態である事務リスク管理システムの構成例について概要を示した図である。
【図２】本発明の一実施の形態における潜在リスク度を算出する処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。
【図３】本発明の一実施の形態における潜在リスク度を捕捉するために用いる指標の例について概要を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１７】
本発明の一実施の形態である事務リスク管理システムは、企業等における事務リスクを支店・支社等の営業拠点毎に管理し、事務リスクの把握や、事故発生時の対応の準備・検討、事故の予防などのリスク低減措置に資する情報を提供する情報処理システムである。
【００１８】
本実施の形態では、事務処理の結果として蓄積・集計された基礎データから、所定の複数の指標に係る値を抽出し、これらの指標に基づいて統合的な値としての事務リスク度を算出する。さらに、これに基づいて、将来における事故発生リスクを示す潜在リスク度を算出するための指標を決定するとともに、決定された指標に係るデータを蓄積・集計された基礎データから抽出し、これらに基づいて統合的な値としての潜在リスク度を算出する。この潜在リスク度の値が所定の値より高い等の場合には、例えば、数ヶ月先などの将来において事務事故が発生するリスクが高いとして警告を発するなどの処理を行うことができる。
【００１９】
ここで、事務リスク度とは、上述したように、例えば、従業員が正確な事務処理を怠ったり、失念したり、ミスしたりすることにより、短期的な将来に事故が発生する（すぐにでも顕在化する）リスクの大きさを示す指標である。事務リスク度が高い営業拠点は、例えば、事務処理が正しく（ミスなく）行われていなかったり、顧客対応が不十分で顧客満足度が低いなど、近い将来、事務事故の発生につながりやすい営業拠点であるということができる。
【００２０】
一方、潜在リスク度とは、上述したように、例えば、従業員が正確な事務処理を行える状態・環境にないため、将来（例えば数ヶ月先）に事故が発生するリスクの大きさを示す指標である。潜在リスク度が高い営業拠点は、例えば、時間外労働によって仕事をカバーするなど、最終退社時刻が遅くなっていたり、営業拠点内部に教育できる人がおらず、知識不足をヘルプデスクや他部門等への問い合わせ等により補っているなど、現在の状態を放置すれば数ヶ月以内の後に事務事故が発生しやすい状態にある営業拠点ということができる。
【００２１】
本実施の形態では、営業拠点毎に潜在リスク度を定期的に算出して、その値による絶対比較、履歴との比較による傾向分析、他の営業拠点との相対比較などにより、各営業拠点での将来における事務リスクを判断することを可能とするものである。また、事務リスク度、潜在リスク度を、個別の指標・要因毎に算出するだけでなく、複数の指標全体での統合的な値として算出するため、営業拠点単位での事務リスクの大小判断を容易に行うことが可能となる。
【００２２】
＜システム構成＞
図１は、本発明の一実施の形態である事務リスク管理システムの構成例について概要を示した図である。事務リスク管理システム１０は、例えば、サーバ機器や、クラウドコンピューティングサービス上に構築された仮想サーバ、ＰＣ（Personal Computer）などの汎用の情報処理装置上に構成され、インターネットやイントラネット等のネットワーク３０を介して接続された各営業拠点のＰＣ等の情報処理端末からなるユーザ端末４０からの指示や要求に基づいて、事務処理の結果として蓄積・集計された基礎データに基づいて営業拠点毎の潜在リスク度を算出して出力する情報処理システムである。
【００２３】
事務リスク管理システム１０は、例えば、図示しないＯＳ（Operating System）やＤＢＭＳ（DataBase Management System）、Ｗｅｂサーバプログラムなどのミドルウェア上で稼働するソフトウェアとして実装される加工・変換部１１、入力部１２、予測モデル生成部１３、リスク度算出部１４、および出力部１５などの各部を有する。また、データベースやファイル等により実装される統合指標データベース（ＤＢ）１６、予測モデル１７、リスクＤＢ１８、および営業拠点ＤＢ１９などの各データストアを有する。
【００２４】
加工・変換部１１は、各営業拠点において実施された事務処理の結果として蓄積・集計された各種の基礎データを事務リスク管理システム１０に取り込んで、統一的に取り扱うことができるように、フォーマット等について所定の加工や変換を行った上で、事務リスクを分析するための候補となり得る各種指標、すなわち、定性的に事務事故発生に関連があると考えられる各種指標に係るデータを収集し、これらを統合指標ＤＢ１６に対して一元的に記録・蓄積する機能を有する。
【００２５】
基礎データは、例えば、データベース等の形式で基礎データＤＢ２１として存在したり、テキストや表計算ソフトウェアのデータファイル等の形式で基礎データ２２として存在したりする。基礎データＤＢ２１や基礎データ２２としては、例えば、従業員が事務処理を行った結果の報告書データや、顧客からの苦情、問い合わせのデータ、従業員の事務処理件数、勤務時間数などを集計したデータ、各営業拠点の従業員がヘルプデスク等に事務処理について問い合わせした内容等のデータなどを記録・蓄積したものが含まれる。
【００２６】
加工・変換部１１は、これらの基礎データから、事務リスクを分析するための各種指標を集計したり、抽出して加工したりし、得られた指標に係るデータを統合指標ＤＢ１６に記録・蓄積する。各種指標としては、後述するように、例えば、事象（本実施の形態では事務事故）がなぜ起こったかの要因分析を行うための手法として知られているＳＨＥＬもしくはＳＨＥＬＬ（以下ではこれらを「ＳＨＥＬＬ」と総称する場合がある）モデルに基づいて抽出される、マニュアル等のソフトウェア要因（Ｓ）、機器などのハードウェア要因（Ｈ）、職場環境などの環境要因（Ｅ）、個人的要因（Ｌ）の各要因として抽出できる各種指標が含まれる。これらの指標は主に、所定の項目に係る件数や時間、時刻などの定量的なデータからなる。
【００２７】
本実施の形態では、将来における事故発生の潜在リスクを予測するために、これらの各種指標から予測のために適合的な指標を選定して予測モデルを生成する。そのため、加工・変換部１１では、予測・分析の際に実際に用いる指標の選定を可能とするため、予測・分析に用いられる候補となり得る指標を広く抽出して記録しておくものとする。なお、基礎データＤＢ２１や基礎データ２２に含まれるデータがすでに各種指標の単位で集計・抽出された状態であってもよい。また、統合指標ＤＢ１６に一元的に集約する構成とするのは、その後の予測モデルの生成処理を効率的・効果的に行うことを可能とするためであり、基礎データＤＢ２１や基礎データ２２の状態でも予測モデルの生成処理が可能な場合には統合指標ＤＢ１６に一元的に集約する構成を有していなくてもよい。
【００２８】
入力部１２は、加工・変換部１１を介して基礎データＤＢ２１や基礎データ２２から取り込むことのできない指標に係るデータについて、ユーザ端末４０からの操作等により入力を受け付けて統合指標ＤＢ１６に直接登録するためのインタフェースの機能を有する。例えば、ユーザにより指定された入力ファイル内のデータを統合指標ＤＢ１６へ直接インポート等する。入力を受け付けた後に必要に応じて加工・変換部１１によりデータを加工・変換した上で統合指標ＤＢ１６に登録するようにしてもよい。加工・変換部１１を介しての入力か、入力部１２を介しての入力かに関わらず、統合指標ＤＢ１６には統一的に取り扱うことができる形式で各種指標に係るデータが履歴として記録・蓄積されているものとする。
【００２９】
予測モデル生成部１３は、統合指標ＤＢ１６にデータが蓄積されている各種指標の中から、発生した事故についてＳＨＥＬＬモデル等に基づく各種要因に対応もしくは相当すると考えられるもので、後の潜在リスクの分析において利用し得る各種指標に加えて、将来（本実施の形態では例えば３ヶ月以内の後などの中期的な将来）における事故発生の潜在リスクを捕捉することができると考えられる各種指標を所定の手法により選定して、選定された各種指標に基づいて、潜在リスクを算出するための計算式からなる予測モデル１７を生成する機能を有する。
【００３０】
リスク度算出部１４は、予測モデル１７の計算式に基づいて、対象の指標に係るデータを統合指標ＤＢ１６から取得して潜在リスク度を算出する機能を有する。潜在リスク度の算出においては、例えば、各営業拠点についてのマスタ情報を保持する営業拠点ＤＢ１９を参照して、営業拠点毎のデータとして算出し、算出した潜在リスク度の値は営業拠点毎のデータとしてリスクＤＢ１８に記録する。これにより、各営業拠点の単位での潜在リスク度の評価を可能とするとともに、営業拠点間での潜在リスク度の相対的な比較を可能とする。
【００３１】
出力部１５は、各営業拠点のユーザのユーザ端末４０からの要求に応じて、リスクＤＢ１８に記録された潜在リスク度のデータに基づいて、営業拠点毎の事務事故の予測に係る情報を表やグラフ、図形等により出力する機能を有する。出力に際しては、これまでの潜在リスク度の変化の状況や、他営業拠点との比較など、各種の切り口で集計・分析した結果を視覚的に表示する。本実施の形態では各種指標を統合的に評価して判断した潜在リスク度という１つの値に基づいて事務リスクを評価するため、各種要因毎にリスクの大小を評価して出力する場合に比べて、ユーザは容易かつ直感的に事務リスクの程度を把握することが可能である。
【００３２】
＜事務リスク（潜在リスク度）の算出＞
図２は、事務リスク管理システム１０における潜在リスク度を算出する処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。まず、事務リスク管理システム１０は、ユーザからの指示や設定等に基づいて、事務リスクを分析するための候補となり得る各種指標、すなわち、定性的に事務事故発生に関連があると考えられる各種指標に係るデータを収集し、統合指標ＤＢ１６に蓄積する（Ｓ０１）。収集、蓄積の処理は、日次や月次などの所定のタイミングで定期的に行われるようにしてもよいし、手動で収集するようにしてもよい。
【００３３】
各種指標としては、上述したように、例えば、ＳＨＥＬＬモデル等に基づく各種要因に対応もしくは相当すると考えられるもので、発生事故の要因分析を行うために利用し得る各種指標が考えられる。具体的には、例えば、事務が正しく（ミスなく）行われていないことや、顧客対応が不十分で満足度が低いこと、多忙や知識不足などの要因によって正確な事務処理を行える状態・環境にないことなどを推測することができる各種指標として、顧客からの苦情件数や、事務処理件数、勤務時間数、ヘルプデスク問い合わせの件数などの指標に係るデータを集計して収集する。
【００３４】
その後、予測モデル生成部１３は、月次などの所定のタイミング、もしくはユーザからの指示等に基づいて、事務リスク（潜在リスク度）を把握するために、潜在リスク度を算出するための予測モデル１７を生成する。まず、統合指標ＤＢ１６に蓄積された各指標のデータに基づいて、実際に事故や問題として顕在化した事務リスクを捉えた総合指標である事務リスク度を算出する（Ｓ０２）。例えば、統合指標ＤＢ１６に蓄積された各指標のうち、事故やミスの件数、顧客からの苦情件数などの指標は、対象の営業拠点の状態が悪いことを示す結果系の指標であり、顕在化した事務リスクを直接的に捉えている指標であると考えられる。
【００３５】
そこで、例えば、これらの各指標の値に対してそれぞれ所定の重み付け係数によって重み付けしたものを線形結合することによって事務リスク度をモデル化することができる。すなわち、各指標の値は、当該指標についての個別の事務リスクを示す値であり、これらの各指標についてそれぞれ重み付けした値を合計することによって全体での統合的な事務リスク度を算出することができる。具体的にどのような指標を選択するかについては、予め手動により設定・定義したり、所定の手法によって自動的に選択したりなど、任意の手法をとることができる。また、重み付け係数の設定については、例えば、選択した各指標を対象として主成分分析を行い、その第一主成分係数をもとに設定するなど、適当な手法を適宜採用することができる。
【００３６】
その後、将来（例えば数ヶ月以内の後）における事故発生の潜在リスクを予測するために用いる指標を選定する。図３は、本実施の形態において潜在リスク度を捕捉するために用いる指標の例について概要を示した図である。潜在リスク度を捕捉するための指標としては、上述したＳＨＥＬＬモデルに基づいて一般的に事務事故発生の背景要因を分析するために用いられる指標として、例えば、ルール等の整備、教育の実施状況等（Ｓ）や、施設・備品等、業務で用いる物、業務のシステム化状況等（Ｈ）、職場環境や雰囲気、業務の特性等（Ｅ）、業務を行う本人の知識・ノウハウ、体調・心理的状況等（Ｌ１）、ならびに本人以外の人とのコミュニケーション、組織の指揮・命令系統等（Ｌ２）などに関する要因を用いる。
【００３７】
本実施の形態では、数ヶ月先における事故発生のリスクを示す潜在リスク度を捕捉するための指標として、上記のような、発生した事務事故についての背景要因となる指標だけではなく、数ヶ月先に顕在化する可能性がある事務リスクと関連性が高い指標についても取り込むものとする。数ヶ月先に何が顕在化するかは現時点では不明であることから、本実施の形態では、過去（例えば数ヶ月前の過去）において顕在化したリスクを示す指標を対象とし、これらの中から現在顕在化している事務リスクと関連性が高い指標を抽出して、これを数ヶ月先に顕在化する可能性がある事務リスクと関連性が高い指標として取り扱うものとする。
【００３８】
具体的には、図２のステップＳ０２で算出した事務リスク度と、過去数ヶ月のデータを対象とした各候補指標との相関を分析し、関連性が高い指標を抽出することで、これらを潜在リスク度を算出するために用いる指標とする。ここで、相関分析とは、例えば、一方が増加すれば他方も増加するといった、データ間の連動性の高さに関する評価を行うことをいう。
【００３９】
図２に戻り、指標の選択・絞り込みに係る処理として、まず、各候補指標について過去数ヶ月のデータを対象として、それぞれ個別にステップＳ０２で算出した事務リスク度、すなわち数ヶ月以内の後に顕在化した事務リスクの総合指標である事務リスク度との単相関分析を行って、関連性が高い指標を候補として抽出する１次スクリーニングを行う（Ｓ０３）。単相関分析の手法は特に限定されず、公知の分析手法を適宜用いることができる。ここで抽出される指標としては、事務事故発生の背景要因が偏りなく含まれるのが望ましいことから、例えば、類似する指標間において比較的相関の低い指標や、１営業拠点あたりの発生件数が少ないような指標については対象から除外するように制御するのが望ましい。
【００４０】
その後、ステップＳ０３で抽出された複数の候補指標を対象に指標間の構造分析を行い、ステップＳ０２で算出した事務リスク度と相関の高い指標にさらに絞り込む２次スクリーニングを行う（Ｓ０４）。ここでは、例えば、過去数ヶ月のデータを対象として抽出された各候補指標と、これらが数ヶ月以内の後に顕在化した事務リスクの総合指標である事務リスク度とを対象として主成分分析を行い、その第一主成分係数に基づいて、潜在リスク度を算出するために用いる指標を抽出する。ここで抽出された指標は、数ヶ月以内の後に顕在化した事務リスクと相関が高い指標であると考えられる。
【００４１】
その後、ステップＳ０４で抽出した各指標に対してそれぞれ所定の重み付け係数によって重み付けしたものを線形結合することによって潜在リスク度をモデル化した予測モデル１７を生成する（Ｓ０５）。すなわち、各指標の値は、当該指標についての個別の事務リスクや潜在リスクを示す値であり、これらの各指標についてそれぞれ重み付けした値を合計することによって統合的な潜在リスク度を算出することができる。ここでの重み付け係数については、例えば、ステップＳ０４で抽出された候補指標のみを対象として再度主成分分析を行い、その第一主成分係数をもとに設定することができる。なお、上記の一連の処理により生成する予測モデル１７は、営業拠点毎のデータに基づいて営業拠点毎に生成してもよいし、全部もしくは一部の複数営業拠点のデータの合算に基づいて生成してもよい。
【００４２】
その後、ステップＳ０６で生成した予測モデル１７に基づいて、営業拠点毎に、統合指標ＤＢ１６における現在の各指標のデータを用いて、数ヶ月以内の後の事務事故発生の潜在リスク度を算出する（Ｓ０６）。具体的には、例えば、ステップＳ０４で抽出した各指標に対して所定の重み付け係数によって重み付けしたものを合計することによって潜在リスク度を算出する。算出対象の営業拠点は所定の基準により自動的に決定されてもよいし、ユーザによって指示された営業拠点を対象として算出を行うようにしてもよい。
【００４３】
その後、必要に応じて、営業拠点間での比較を可能とするため、ステップＳ０６で算出した営業拠点毎の潜在リスク度を偏差値に変換する（Ｓ０７）。例えば、算出した各潜在リスク度を平均５０、標準偏差１０の正規分布に変換して得られた偏差値を潜在リスク度として正規化する。
【００４４】
以上に説明したように、本発明の一実施の形態である事務リスク管理システム１０によれば、事務処理の結果として蓄積・集計された基礎データから、所定の複数の指標に係る値を抽出し、これらに基づいて統合的な値としての事務リスク度を算出する。さらに、これに基づいて、潜在リスク度を算出するための指標を決定するとともに、決定された指標に係る値を蓄積・集計された基礎データから抽出し、これらに基づいて統合的な値としての潜在リスク度を算出する。この潜在リスク度の値が所定の値より高い等の場合には、将来において事故発生のリスクが高いとして警告を発するなどの処理をすることができる。
【００４５】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、上記の実施の形態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。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
本発明は、将来の事故等の発生に係る潜在リスク度を把握することを可能とする事務リスク管理システムに利用可能である。
【符号の説明】
【００４７】
１０…事務リスク管理システム、１１…加工・変換部、１２…入力部、１３…予測モデル生成部、１４…リスク度算出部、１５…出力部、１６…統合指標ＤＢ、１７…予測モデル、１８…リスクＤＢ、１９…営業拠点ＤＢ、
２１…基礎データＤＢ、２２…基礎データ、
３０…ネットワーク、
４０…ユーザ端末。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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