(57)【要約】  エンティティの状態の評価に使用する分析ツールを生成する方法およびシステムが記載されている。この方法は、エンティティが一部を構成するコミュニティの状態に関連したソースデータを取り込むステップであって、ソースデータがデータ収集および分析メカニズムに起因し、少なくとも一つの変数に関連し、変数または各変数が複数のドライバを有するステップと、一連の参照データを生成するためにソースデータに関するクラスタ分析を実行するステップと、コミュニティから収集したデータの分析に使用する形式で一連の参照データを組織化するステップとを有する。エンティティの状態の評価に使用する分析ツールに関しても記載されており、このツールは、複数セルからなる一連のセルを有し、各セルはエンティティが一部を構成するコミュニティの状態に関連する各ドライバに関する指標と、複数セルに含まれた参照データの相互関係によって互いに規定されるセルの位置決めとを提供する参照データのサブセットを含む。
2008524729.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンティティの状態の評価に使用する分析ツールを生成する方法であって、
前記エンティティが一部を構成するコミュニティの状態に関連したソースデータを取り込むステップ（retrieving）であって、前記ソースデータは、データ収集および分析メカニズムに起因し、且つ、少なくとも一つの変数に関連し、前記変数または各変数は、複数のドライバを有するステップと、
一連の参照データを生成するために前記ソースデータに関するクラスタ分析を実行するステップと、
前記コミュニティから収集したデータの分析に使用する形式で前記一連の参照データを組織化するステップと、
を備える方法。
【請求項２】
使用されるクラスタ分析の前記形式は多変量次元縮小である、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記多変量次元縮小は自己組織化マップアルゴリズム（ＳＯＭ）を使用する、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記データ収集および分析メカニズムは、所定の方法で回答されるように調整された一連の質問を有する、
請求項１乃至３のいずれか一つに記載の方法。
【請求項５】
前記一連の質問は、各選択肢が回答の段階評価に関連する複数の多肢選択型の質問を有する、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記質問に対する回答を処理するステップと、
前記処理された回答を分析ファイルにインポートするステップと、
をさらに備える請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記コミュニティの状態に関連する前記ソースデータは、一つの組織と、必ずしも同一の活動分野に存在しない複数の組織とのうち一方から得られる、
請求項１乃至６のいずれか一つに記載の方法。
【請求項８】
前記方法は、パフォーマンス成功要因と、変化要因と、人的要因と、ビジネスパフォーマンスの改善と、プロジェクト目標の達成と、これらの組合せとからなる群から少なくとも一つの変数を選択することを含む、
請求項１乃至７のいずれか一つに記載の方法。
【請求項９】
エンティティの状態の評価に使用する分析ツールを生成するシステムであって、
前記エンティティが一部を構成するコミュニティの状態に関連したソースデータを含むデータベースであって、前記ソースデータは、データ収集および分析メカニズムに起因し、且つ、少なくとも一つの変数に関連し、前記変数または各変数は、複数のドライバを有するデータベースと、
一連の参照データを生成するために前記ソースデータに関するクラスタ分析を実行するための分析エンジンと、
前記参照データを前記コミュニティから収集したデータの分析に使用する形式で分析し、組織化し、構造化するためのデータ分析および組織化メカニズムと、
を有するシステム。
【請求項１０】
使用されるクラスタ分析の前記形式は、多変量次元縮小である、
請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記多変量次元縮小は、自己組織化マップアルゴリズム（ＳＯＭ）を使用する、
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記データ収集および分析メカニズムは、所定の方法で回答されるように調整された一連の質問を有する、
請求項９乃至１１のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項１３】
前記一連の質問は、各選択肢が回答の段階評価に関連する複数の多肢選択型の質問を有する、
請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記データ収集および分析メカニズムは、前記複数の質問に対する回答を処理し、前記処理された回答を分析ファイルにインポートするためのプロセッサを有する、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記コミュニティの状態に関連する前記ソースデータは、一つの組織と、必ずしも同一の活動分野に存在しない複数の組織とのうちの一方から得られる、請求項９乃至１４のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項１６】
前記少なくとも一つの変数は、パフォーマンス成功要因と、変化要因と、人的要因と、ビジネスパフォーマンスの改善と、プロジェクト目標の達成と、これらの組合せと、からなる群から選択される、
請求項９乃至１５のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項１７】
パフォーマンス成功要因に関連するドライバは、組織の有効性と、競争上の地位と、顧客サービスと、革新的アイデアを生み出す能力と、協力による相乗効果と、意欲と、予算上の制約の内、少なくとも一つを含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
変化要因に関連するドライバは、組織の成長と、再編成と、市場の状態に関する影響と、リソースのレベルと、受けたトレーニングの程度と、変化のペースと段階の内、少なくとも一つを含む、
請求項１６または１７に記載のシステム。
【請求項１９】
人的要因に関連するドライバは、組織の定まった方向性と、取り組みと、チームのリーダーシップと、感情エネルギーとの内、少なくとも一つを含む、
請求項１６および１７のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項２０】
ビジネスパフォーマンスの改善と、プロジェクト目標の達成に関する前記変数に関連するドライバは、組織内の混乱の程度と、組織内のリソースの程度と、定まった方向性と、取り組みと、チームのリーダーシップと、感情エネルギーとの内、少なくとも一つを含む、
請求項１６乃至１９のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項２１】
前記組織の定まった方向性に関する前記ドライバは、コミュニケーションと、ビジョンの方向性とを含むサブドライバを有する、
請求項１９または請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
取り組みに関する前記ドライバは、変化リーダーシップと、関与と、を含むサブドライバを有する、
請求項１９または請求項２０に記載のシステム。
【請求項２３】
チームリーダーシップに関する前記ドライバは、管理能力と、評価を受けた感覚と、責任と、を含むサブドライバを有する、
請求項１９または請求項２０に記載のシステム。
【請求項２４】
感情エネルギーに関する前記ドライバは、妨害の程度と、情熱と動因の程度と、を含むサブドライバを有する、
請求項１９または請求項２０に記載のシステム。
【請求項２５】
混乱に関する前記ドライバは、組織内に現存するリスクおよび障害と、どんな変化が起きているかということ、を含むサブドライバを有する、
請求項２０に記載のシステム。
【請求項２６】
リソースに関する前記ドライバは、トレーニングおよび能力と、システムおよびプロセスと、プロジェクト支援と、を含むサブドライバを有する、
請求項２０に記載のシステム。
【請求項２７】
前記ドライバのうち少なくとも一つは、行動および指標の内、少なくとも一つを代表するサブドライバを有する、
請求項９乃至２６のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項２８】
エンティティの状態の評価に使用する分析ツールであって、前記分析ツールは複数セルからなる一連のセルを有し、各セルは参照データのサブセットを含み、各セル内の前記参照データは、前記エンティティが一部を構成するコミュニティの状態に関連する各ドライバに関する指標と、前記複数セルに含まれた前記参照データの相互関係によって互いに規定される前記複数セルの位置決めとを備える、分析ツール。
【請求項２９】
前記分析ツールは、前記参照データの二次元マトリクスとして実行される、
請求項２８に記載の分析ツール。
【請求項３０】
前記分析ツールは、三次元マッピングの二次元表示である、
請求項２８または請求項２９に記載の分析ツール。
【請求項３１】
前記参照データは、三次元マッピングを提供するために三次元的にモデル化されている、
請求項３０に記載の分析ツール。
【請求項３２】
エンティティの状態を評価する方法であって、
分析されるエンティティに対してエンティティデータを生成するステップであって、前記エンティティデータが前記エンティティに適用可能な少なくとも一つの変数と、複数のドライバを有する少なくとも一つの変数と、を含むステップと、
前記エンティティデータを請求項２８乃至３１のいずれか一つに記載の分析ツールに入力するステップと、
前記エンティティの分析に使用される前記分析ツールから出力データを生成するステップと、
を備える方法。
【請求項３３】
前記エンティティを分析するステップは、前記エンティティにおける変化の評価および管理に使用される結果を形成するために、前記出力データと前記参照データとを比較するステップを有する、
請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記エンティティを分析するステップは、ドライバを変化させることが前記エンティティにどのような影響を与える可能性があるかを示すために、前記出力データを使用するステップを有する、
請求項３２または請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記エンティティ内の変化および活動の一つが前記エンティティにどのような影響を与える可能性があるかを決定するために、前記出力データからの発達モデルを実行するステップをさらに備える、
請求項３２乃至３４のいずれか一つに記載の方法。
【請求項３６】
前記エンティティのパフォーマンスを改善し、より高いレベルのパフォーマンスを最適に達成する方法を決定するために、前記出力データからの発達モデルを実行するステップをさらに備える、
請求項３２乃至３４のいずれか一つに記載の方法。
【請求項３７】
前記出力データを使用してレポートを生成するステップをさらに備え、前記レポートが、変化モデリングと、動的ベンチマーキングと、パフォーマンスマッピングと、パス最適化と、個人報告と、目標と障害の位置決めと、組織内の個人とチームの位置決めと、文化マッピングとの内、少なくとも一つを含む、
請求項３２乃至３６のいずれか一つに記載の方法。
【請求項３８】
エンティティの状態を評価するシステムであって、
分析される前記エンティティに対してエンティティデータを生成するデータジェネレータであって、前記エンティティデータが前記エンティティに適用可能な少なくとも一つの変数と、複数のドライバを有する少なくとも一つの変数と、を含むデータジェネレータと、
前記エンティティデータが入力される、請求項２８乃至３１のいずれか一つに記載の分析ツールと、
前記分析ツールから生成される出力データセットであって、前記エンティティの分析に使用される出力データセットと、
を備えるシステム。
【請求項３９】
前記出力データセットは前記参照データと比較され、その結果は前記エンティティにおける変化の評価および管理に使用される、
請求項３８に記載のシステム。
【請求項４０】
前記出力データセットは、ドライバを変化させることが前記エンティティにどのような影響を与える可能性があるかを示すために使用される、
請求項３８または請求項３９に記載のシステム。
【請求項４１】
発達モデルは、前記エンティティ内の変化および活動の内、少なくとも一つが前記エンティティにどのような影響を与える可能性があるかを決定するための前記出力データセットから実行される、
請求項３８乃至４０のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項４２】
前記発達モデルは、前記エンティティのパフォーマンスを改善し、より高いレベルのパフォーマンスを最適に達成する方法を決定するために使用される、
請求項４１に記載のシステム。
【請求項４３】
前記出力データセットが、変化モデリングと、動的ベンチマーキングと、パフォーマンスマッピングと、パス最適化と、個人報告と、目標と障害の位置決めと、組織内の個人とチームの位置決めと、文化マッピングとの内、少なくとも一つを含む出力報告の基礎を提供する、
請求項３８乃至４２のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項４４】
前記動的ベンチマーキングは、前記一連の出力データに関連する前記エンティティデータの正規化と、動的ベンチマーキングを形成するための前記正規化データの使用と、を有する、
請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
前記パス最適化は、より高いレベルのパフォーマンスに達するために、少なくとも前記エンティティの一つのサブセットに対する一連の活動の概要説明を有する、
請求項４３または請求項４４に記載のシステム。
【請求項４６】
前記サブセットは、前記エンティティ内の個人である、
請求項３８乃至４５のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項４７】
前記サブセットは、前記エンティティ内のチーム、ワークグループ、またはビジネスユニットである、
請求項３８乃至４５のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項４８】
前記出力データセットは、インターネットと、コンピュータで読み取り可能なメディアの内、少なくともいずれか一方により提供される、
請求項３８乃至４７のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項４９】
前記少なくとも一つの変数は、パフォーマンス成功要因と、変化要因と、人的要因と、ビジネスパフォーマンスの改善と、プロジェクト目標の達成と、これらの組合せとからなる群から選択される、
請求項３８乃至４８のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項５０】
パフォーマンス成功要因に関連するドライバは、組織の有効性と、競争上の地位と、顧客サービスと、革新的アイデアを生み出す能力と、協力による相乗効果と、意欲と、予算上の制約の内、少なくとも一つを含む、
請求項４９に記載のシステム。
【請求項５１】
前記変化要因に関連するドライバは、組織の成長と、再編成と、市場の状態に関する影響と、リソースのレベルと、受けたトレーニングの程度と、変化のペースと段階との内、少なくとも一つを含む、
請求項４９または５０に記載のシステム。
【請求項５２】
人的要因に関連するドライバは、組織の定まった方向性と、取り組みと、チームのリーダーシップと学習と、感情エネルギーとの内、少なくとも一つを含む、
請求項４９乃至５１のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項５３】
ビジネスパフォーマンスの改善と、プロジェクト目標の達成に関する前記の変数に関連するドライバは、組織内の混乱の程度と、組織内のリソースの程度と、定まった方向性と、取り組みと、チームのリーダーシップと、感情エネルギーとの内、少なくとも一つを含む、
請求項４９乃至５２のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項５４】
前記組織の定まった方向性に関する前記ドライバは、コミュニケーションと、ビジョンの方向性とを含むサブドライバを有する、
請求項５２または請求項５３に記載のシステム。
【請求項５５】
前記組織の取り組みに関する前記ドライバは、変化リーダーシップと、関与とを含むサブドライバを有する、
請求項５２または請求項５３に記載のシステム。
【請求項５６】
チームリーダーシップに関する前記ドライバは、管理能力と、評価を受けた感覚と、責任とを含むサブドライバを有する、
請求項５２または請求項５３に記載のシステム。
【請求項５７】
感情エネルギーに関する前記ドライバは、妨害の程度と、情熱および動因の程度とを含むサブドライバを有する、
請求項５２または請求項５３に記載のシステム。
【請求項５８】
組織内の混乱に関する前記ドライバは、組織内に現存するリスクおよび障害と、どんな変化が起こっているのかということと、を含むサブドライバを有する、
請求項５３に記載のシステム。
【請求項５９】
組織内のリソースの程度に関する前記ドライバは、トレーニングおよび能力と、システムおよびプロセスと、プロジェクト支援と、を含むサブドライバを有する、
請求項５３に記載のシステム。
【請求項６０】
前記ドライバの少なくとも一つは、行動および指標の内、少なくとも一つを代表するサブドライバを有する、
請求項３８乃至５９のいずれか一つに記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はエンティティ（entity）の評価に関する。より詳細には、本発明は分析ツールを生成する方法およびシステムと、分析ツール、エンティティの状態を評価する方法およびシステムとに関する。
【背景技術】
【０００２】
サーベイ等の従来の測定ツールではエンティティの状態を評価する能力に限界がある。一般的に使用されているツールは、例えば、単一時点での人々の態度（attitudes）、行動（behaviours）または活動（actions）等、エンティティの一態様に関連する多くの変数を測定するという点で「静的（static）」である。従来の測定ツールを使用して提供されたレポートには、典型的には測定された各次元に関連する代表値化得点（averaged scoring）が示されている。幾つかの変数は、より大きな合成変数を求めるために、複数の単一変数を代表値化することによってグループ化されることが多い。これは複雑性を単純化し、データの意味を理解するために実行されるものである。
【０００３】
上記ツールは、エンティティの諸態様について限られた評価を与えることはできるが、複数変数間のより複雑な相互作用を評価する場合や、変化がエンティティの状態にもたらす影響を評価するために用いる場合には、信頼性が低くなり、使用も困難になる。人々の行動と、エンティティで起こる変化と、組織のパフォーマンス結果とを関連付けるために統計分析を使用する場合、結論の出ない結果につながることが多い。エンティティのパフォーマンスに影響を与える事象に関連して、全体的な仮説を立てる必要がある。品質の良好なデータを得ることは困難であり、分析は、一般的にパフォーマンス結果に対する多次元変数の影響を考慮することはなく、エンティティの状態を変化させる調整変数の影響を適切に考慮することもない。このような作業は時間がかかり、変化の管理およびビジネス成果の達成に責任のある管理職に実質的価値をもたらすことは殆どない。
【０００４】
したがって、従来のツールを使用した場合、パフォーマンス結果を関連付けることが困難であり、エンティティの変化に関する影響を適切にモデリングすることは不可能である。エンティティに関連する変数を明確に理解し、測定し、管理するためのツールがなければ、上記エンティティは乏しい情報で判断され続けることになる。
【発明の開示】
【０００５】
本発明に係る第１の特徴によれば、エンティティの状態の評価に使用する分析ツールを生成する方法が提供される。この方法は、エンティティが一部を構成するコミュニティ（community）の状態に関連したソースデータを取り込むステップであって、ソースデータは、データ収集および分析メカニズムに起因し、また、少なくとも一つの変数に関連し、変数または各変数は、複数のドライバ（drivers）を有するステップと、一連の参照データを生成するためにソースデータに関するクラスタ分析を実行するステップと、コミュニティから収集したデータの分析に使用する形式で一連の参照データを組織化するステップとを有する。
【０００６】
本発明に係る第２の特徴によれば、エンティティの状態の評価に使用する分析ツールを生成するシステムが提供される。このシステムは、エンティティが一部を構成するコミュニティの状態に関連したソースデータを含むデータベースであって、このソースデータは、データ収集および分析メカニズムに起因し、また、少なくとも一つの変数に関連し、変数または各変数は、複数のドライバを有するデータベースと、一連の参照データを生成するためにソースデータに関するクラスタ分析を実行するための分析エンジンと、参照データをコミュニティから収集したデータの分析に使用する形式で分析、組織化、および構造化するためのデータ分析および組織化メカニズムとを有する。
【０００７】
本発明に係る第３の特徴によれば、エンティティの状態の評価に使用する分析ツールが提供される。この分析ツールは、複数セルからなる一連のセルを有し、各セルは参照データのサブセットを含み、各セル内の参照データは、エンティティが一部を構成するコミュニティの状態に関連する各ドライバに関する指標と、セルに含まれた参照データの相互関係によって互いに規定されるセルの位置決めとを備える。
【０００８】
本発明に係る第４の特徴によれば、エンティティの状態を評価する方法が提供される。この方法は、分析されるエンティティに対してエンティティデータを生成するステップであって、エンティティデータがエンティティに適用可能な少なくとも一つの変数と、複数のドライバを有する少なくとも一つの変数とを含むステップと、エンティティデータを上記の分析ツールに入力するステップと、エンティティの分析に使用される分析ツールから出力データを生成するステップとを有する。
【０００９】
本発明に係る第５の特徴によれば、エンティティの状態を評価するシステムが提供される。このシステムは、分析されるエンティティに対してエンティティデータを生成するデータジェネレータであって、エンティティデータがエンティティに適用可能な少なくとも一つの変数と、複数のドライバを有する少なくとも一つの変数とを含むデータジェネレータと、エンティティデータが入力される上記分析ツールと、分析ツールから生成される出力データセットであって、エンティティの分析に使用される出力データセットとを有する。
【００１０】
データ収集および分析メカニズムは、所定の方法で回答されるように調整された一連の質問を有してもよい。例えば、一連の質問は、各選択肢が回答の段階評価（grade）に関連する複数の多肢選択型の質問を有してもよい。データ収集および分析メカニズムは、さらに、複数の質問に対する回答を処理し、得られた情報を複数の分析ファイルにインポートするためのプロセッサを有してもよい。このように、データベースは複数の分析ファイルを有してもよい。
【００１１】
使用されるクラスタ分析の形式は、多変量次元縮小（multivariate dimension reduction）であってもよい。より詳細には、多変量次元縮小は自己組織化マップアルゴリズム（self-organising map algorithm; ＳＯＭ）を使用してもよい。
エンティティは組織であってもよい。
コミュニティの状態に関連するソースデータは、産業等、代表される各種組織を備えた一または複数の組織から得られるものであってもよい。
変数または各変数は、パフォーマンス成功要因、変化、および人的要因を有してもよいが、これらに限定されない。
【００１２】
パフォーマンス成功要因に関連するドライバの非包括的リストには、組織の有効性（effectiveness）と、競争上の地位（competitive position）と、顧客サービスと、革新的アイデアを生み出す能力（ability to deliver innovation）と、協力による相乗効果（cooperation synergy）と、意欲（morale）と、予算内または予算超過（under or over budget）を含めてもよい。変化に関連するドライバの非包括的リストには、組織の成長と、再編成と、市場の状態による影響（impact of marketplace conditions）と、リソースのレベルと、受けたトレーニングの程度と、変化のペースと段階（stage）とを含めてもよい。人的要因に関連するドライバの非包括的リストには、組織の定まった方向性（organisation's aligned direction）と、取り組み（engagement）と、リーダーシップおよび学習と、感情エネルギーとを含んでもよい。
【００１３】
これらドライバのそれぞれが、サブドライバを有してもよい。例えば、定まった方向性は、コミュニケーションと、ビジョンの方向性とを含むサブドライバを有してもよい。取り組みは、変化リーダーシップと、関与とを含むサブドライバを有してもよい。リーダーシップおよび学習は、チームリーダーシップと、評価を受けた感覚（feeling valued）と、責任（accountability）とを含むサブドライバを有してもよい。感情エネルギーは、情熱／動因の程度、および妨害／損害の程度を含むサブドライバを有してもよい。
【００１４】
上記変数または各変数は、ビジネスパフォーマンスの改善および／またはプロジェクト目標の達成を選択的に有してもよいが、これらに限定されない。
上記変数に関するドライバの非包括的リストには、組織内の混乱の程度（the extent of turbulence within an organisation）と、組織内のリソースの程度と、定まった方向性と、取り組みと、チームのリーダーシップと、感情エネルギーとを含んでもよい。
【００１５】
これらドライバのそれぞれが、サブドライバを有してもよい。例えば、混乱は、組織内に存在するリスク（risks）および障害（roadblocks）と、どんな変化が起きているかということを含むサブドライバを有してもよい。リソースに関するサブドライバは、トレーニングおよび能力と、システムおよびプロセスと、プロジェクト支援とを含んでもよい。定まった方向性は、コミュニケーションと、ビジョン／方向性とを含むサブドライバを有してもよい。取り組みは、変化リーダーシップと、関与とを含むサブドライバを有してもよい。チームリーダーシップは、管理能力（management skills）と、評価を受けた感覚と、責任とを含むサブドライバを有してもよい。感情エネルギーは、情熱／動因の程度、および妨害／損害の程度を含むサブドライバを有してもよい。
【００１６】
一または複数の行動および／または指標（measures）が各サブドライバの下位に位置してもよい。例えば、妨害／損害に関するサブドライバは、怒り、損害、苦痛、および恐怖を含む行動／指標に関する非包括的リストを有してもよい。
【００１７】
分析ツールは、参照データに関する二次元マトリクスとして実施されてもよい。さらに、またはその代わりとして、分析ツールは三次元マッピングの二次元表示であってもよい。簡潔に表現するために、三次元マッピングの二次元表示は、以後「３Ｄマッピング」と称する。参照データは、３Ｄマッピングを提供するために三次元的にモデル化されてもよい。
【００１８】
出力データセットは、参照データと比較されてもよく、その結果がエンティティにおける変化の評価および管理に使用されてもよい。より詳細には、出力データセットは、ドライバを変化させることがエンティティにどのような影響を与える可能性があるかを示すために使用されてもよい。このように、出力データセットを用いて、エンティティ内の変化および／または活動がエンティティにどのような影響を与えるかを決定するために使用可能な発達モデル（developmental model）を実行してもよい。また、発達モデルは、エンティティのパフォーマンスを改善し、より高いパフォーマンスを最適に達成する方法を決定するために使用することができる。
【００１９】
したがって、出力データセットは、変化モデリング（change modeling）と、動的ベンチマーキング（dynamic benchmarking）と、パフォーマンスマッピング／変化マッピング（performance mapping/change mapping）と、パス最適化（path optimization）と、個人報告（individual reposting）と、目標および障害の位置決め（positioning of objectives and obstacles）と、組織内の個人およびチームの位置決めと、文化マッピング（culture mapping）とを含み得る出力報告（output reporting）の基礎を提供してもよい。
【００２０】
動的ベンチマーキングは、一連の出力データに関連するエンティティデータの正規化（normalising）と、動的ベンチマーキングを形成するために正規化データを使用することとを有してもよい。
パス最適化は、少なくともエンティティの一つのサブセットがより高いレベルのパフォーマンスに達するための一連の活動に関する概要説明（outlining）を有してもよい。サブセットは、エンティティ内の個人またはチーム、ワークグループまたはビジネスユニットであってもよい。
レポートは任意の形式で提供してもよい。例えば、レポートをインターネット経由で提供してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータで読み取り可能なメディアで提供してもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
図１乃至４において、一般に参照番号１０は本発明の一態様に係る一実施形態に関する、エンティティの状態を評価するシステムを指す。より詳細には、システム１０はビジネス組織等のエンティティにおける変化の管理に使用することを目的とするものである。容易に参照できるように、本発明を企業等のビジネス環境における変化の管理に適用した場合に関して説明する。
【００２２】
システム１０は、ビジネス組織からなる母集団と、個人からなる母集団とを有する準拠コミュニティ（reference community）の状態に関連するソースデータを保存するためのデータベース１２を備える。さらに、システム１０は分析ツールまたはマスタパフォーマンスマップ（master performance map）１６（この用語を用いない場合は変化マップ（change map）と称す）を生成するために、データベース１２からのソースデータに対してクラスタ分析を実行するための分析エンジン１４を備える。分析エンジン１４の出力は、一連の生データ（raw data）３８からなるクラスタ化データベースを提供する。一連の生データは、マスタパフォーマンスマップ１６を提供するための変化追跡モデル（change tracking model）４０（図２参照）を使用して、組織化され、解釈される。マスタパフォーマンスマップ１６は、下記で詳細に説明するが、二次元配列またはパフォーマンスマップ１８と、３Ｄマッピング２０とを備える。パフォーマンスマップ１８と３Ｄマッピング２０は、場合によっては複数のセル２２または２４を備え、それぞれが参照データに関するサブセットを含んでいる。各セル内の参照データは、準拠コミュニティの状態に関連するドライバの指標を提供し、各セルがデータベース１２に関するサブセット／サブ母集団を表す。マスタパフォーマンスマップ１６は、さらに、複数のドライバ間の相互関係を説明するものである。
【００２３】
マスタパフォーマンスマップ１６は、マトリクスで特定されたセル数を前提とし、高パフォーマンス（high performance）と低パフォーマンス（low performance）との間のパス（path）上の可能性のあるすべての変化追跡クラスタ（change tracking clusters）に関するテンプレートを提供する。詳細については下記で説明するが、特定のエンティティ（即ち、一または複数の特定のクライアントグループ）の状態は、特定のクライアントグループをマスタパフォーマンスマップ上に配置し（locating）、位置決めする（positioning）ことにより評価することができる。特定のクライアントグループに対して変化追跡指標が最も近い値で一致しているセルを発見することにより、特定のクライアントグループがマスタパフォーマンスマップ１６上に配置される。
【００２４】
システム１０の使用前に、図１および２の図面をさらに詳細に参照すると、ソースデータ２６は、本発明の一態様に係る一実施形態に関するマスタパフォーマンスマップ１６を生成するために収集される。ソースデータ２６は、典型的には質問票２８を通じて収集される。また、ソースデータ２６は、エンティティから得られた他のデータ、例えば、財務データ、を含めてもよい。
【００２５】
ソースデータ２６は、エンティティが一部を構成する組織からなる母集団から外部コンサルタントによって収集された一般的なデータである。このように、例えばビジネスコミュニティにおいて、ソースデータ２６は一般のビジネスと特定種類のビジネスの何れかに関するデータを含む。ソースデータは所定期間に収集され、システム１０のデータベース１２を形成する。
【００２６】
質問票２８の一部に関するサンプルを図５に示す。このサンプルは質問２９を示しており、各質問は参照番号３１で示されているように、回答に関する段階評価を有する。回答済みの質問票は、一旦回収されるとデータ分析の対象となる。データの収集および分析は、データ分析および組織メカニズム（data analysis and organisation mechanism；以下、「変化追跡モデル」と称す）の一部を成す。変化追跡モデルは、図２において、参照番号４０で示されている。
【００２７】
図６は様々なカテゴリで質問される質問の種類に関する非包括的リストである。回答が段階評価された回答となるように、全質問が図５に示される形式で質問される。
なお、データベース１２は、組織からなる母集団からの回答に関するグループデータベース３２（図１参照）と、個人からなる母集団からの回答に関する個人データベース３４とを含む様々なサブディビジョン（subdivisions）を有する。
【００２８】
変化追跡モデルが図７に示されている。変化追跡モデル４０は、３つの異なる変数、即ち、パフォーマンス成功要因（performance success factors）、変化、および人間に関連する質問に対応して生成される。複数のドライバの内、あるドライバに関しては、変数がクラスタ４３にグループ化される。
また、３つの変数すべてがサブ変数を有することにも注意すべきである。例えば、人的要因に関する変数は、所定のサブ変数、より詳細には、「定まった方向性」と、「取り組み」と、「リーダーシップおよび学習」と、「感情エネルギー」とを有する。
【００２９】
変化追跡モデル４０は回収した回答を分析に適した形式に処理し、調査を行うために分析ファイルにインポートされる。
なお、変化追跡モデル４０における各変数は、例えば「ＡＤｂ｜Ｖｉｓｉｏｎ＿Ｌｖｌ」等の記号の形式になっている。最初の二文字は変数を表し、三番目の文字は変数内の行動を表し、記号の残りは問題となっているドライブに関係する。
【００３０】
このように、変化追跡モデル４０がデータベースの統計分析を通じて獲得される。これは、一貫した方法で収集したすべてのデータに関する様々な特徴を説明し、解釈することが可能な方法を提供する。
【００３１】
マスタパフォーマンスマップ１６を生成するシステムでは、データベース１２からの出力は分析エンジン１４に供給される。
【００３２】
分析エンジン１４はパターン認識を使用する。好ましい実施形態において、分析エンジン１４は自己組織化マップアルゴリズム（ＳＯＭ）３６の形式で、多変量次元縮小法を使用する。ＳＯＭ３６は、高次元データセット（high-dimensional data sets）の視覚化および解釈に使用されるアルゴリズムである。ＳＯＭの典型的な用途は、マップ上のデータ内の依存関係を表すことにより、処理済み状態または財務結果を視覚化することにある。上記データは、複数の処理ユニットまたはノードからなるグリッド形式を採用するＵマトリクス（U-Matrix）形式で生成される。ある多次元観察に関するモデルは、それぞれの処理ユニットに関係する。Ｕマトリクスは、複数モデルからなる限られたセットを使用し、最大級の正確さを備えた利用可能なすべての観察方法を代表するものである。類似モデルが互いに接近して配置され、非類似モデルが互いに離間して配置されるように、複数モデルがグリッド上で順序付けされる。
【００３３】
エンティティの状態の分析または評価にマスタパフォーマンスマップ１６を使用することが望まれる場合、クライアントに固有の質問票３０は、質問票２８と同一形式で生成される。本発明はまた、マスタパフォーマンスマップ１６上にセルを配置するため、また、より広範なデータを参照するために、質問数を、例えば５０題の代わりに１５から２５題に減らした質問を使用することを促進する。さらに、クライアントに固有の情報４２が収集される。クライアントに固有の質問票３０は、変化追跡モデル４０に関して上述したデータ形式を提供するために、参照符号３１で示されるデータのエントリ／コーディングの対象となる。
【００３４】
コーディング３１および参照番号４２で示すクライアントに固有の情報から収集されたデータからの出力は、パフォーマンスマップ１６の参照データと比較され、後の変化追跡レポートおよび変化追跡ツール４６（図２参照）の生成時に使用されるクライアントに固有の出力データ４４を生成する。
クライアントに固有の出力データセット４４は、２つの異なる要素、即ち、パフォーマンスマップ１６上の位置決め座標４５および動的ベンチマーク（dynamic benchmark）４７で設定されたデータを含む。
【００３５】
特定のクライアントグループに対して変化追跡指標が最も近い値で一致しているセルを発見することにより、特定のクライアントグループがマスタパフォーマンスマップ１６上に配置される。パフォーマンスマップ上の各セルは、約５０桁の固有のアルゴリズムを有する。ＳＯＭ分析によって、グループのパフォーマンスだけでなく、変化ドライバ得点と、状況と、リソースとを考慮にいれたグループの総合変化追跡得点に応じて、グループをグリッド上に配置することができる。グループが配置されるパフォーマンスマップ１６上のセルに配置するために、データ３１はＳＯＭ３６を介して再び入力され、ＳＯＭ３６からの出力はパフォーマンスマップ１６上にグループを配置するためのグリッド位置と比較される。
【００３６】
動的ベンチマーキングとは、マスタパフォーマンスマップ１６における高パフォーマンス（パフォーマンスの上昇）と、低パフォーマンス（パフォーマンスの低下）と、同一パフォーマンスまたはドライバ基準（driver norm）とに関するベンチマークに対して、クライアントに固有のデータの設定または正規化を行うプロセスである。動的ベンチマーキングは、組織の最適なパフォーマンス指標（performance measures）の識別を含む。これには、変化追跡モデル４０のパフォーマンス成功要因指標のうちの一つ、またはこれらの組み合わせの使用が含まれる。
【００３７】
パフォーマンスマップ１８およびパフォーマンスマップ１６の３Ｄマッピング２０において、ＳＯＭ３６は、個人とグループを、それらの得点の類似性に応じて配置する。特徴的なことは、高得点のパフォーマンス成功要因を有する（高パフォーマンス）個人およびグループと、低得点のパフォーマンス成功要因を有する（低パフォーマンス）個人およびグループは、対向する角部に配置される。パフォーマンスマップ１６上のこれらの領域は、パフォーマンスの上位１０％および下位１０％を規定する。
【００３８】
図４は、組織内の個人またはグループの「評価を受けた感覚」に関するドライバに関する例を示す。組織内のある一グループを例に挙げた場合、「評価を受けた感覚」に関するこのグループのドライバは、マスタパフォーマンスマップ１６上で規定されているように、高パフォーマンスおよび低パフォーマンスに関して、上記グループの評価を受けた感覚に関するレベルがどのように評価されるかという指標を提供するために、評価可能である。組織内の他のグループまたは他の組織内の類似グループに対して、比較を行うことができる。図４において、３Ｄマッピング２０は正規化出力５０を提供するために操作されている。正規化出力５０は、低パフォーマンスベンチマーク５４と高パフォーマンスベンチマーク５６間の中心に配置された同一パフォーマンスまたはドライバ基準５２の正規化点（normalised point）を有する棒グラフの形式で表示される。高パフォーマンスに関するベンチマークは、変化追跡モデル４０により規定されているように、パフォーマンス成功要因に応じてパフォーマンスマップ１６上のセルの上位１０％の代表値（average）を算出することにより決定される。低パフォーマンスに関するベンチマークは、変化追跡モデルにより規定されているように、パフォーマンス成功要因に応じてパフォーマンスマップ上のセルの下位１０％の代表値を算出することにより決定される。同一パフォーマンスに関するベンチマーク５２は、変化追跡モデル４０により規定されているように、パフォーマンス成功要因に応じて同一またはミッドレンジ（mid range）の得点を有するセルの代表値を算出することにより決定される。ドライバ基準に関するベンチマーク５２は、変化追跡モデル４０により規定されているように、ドライバ得点の代表値を算出することにより決定される。
【００３９】
高パフォーマンスと、低パフォーマンスと、同一パフォーマンスとを規定するこれらの領域は、組織の従業員レベル、リソースの総量、発生する変化の総量等、他の変数を考慮に入れてさらに調整することができる。
【００４０】
グループは、低パフォーマンス、軌道から外れた、持続不可能、焦点が定まっていない、軌道に乗った、または、高パフォーマンスに分類することができる。３Ｄマッピング２０上で、グループは低パフォーマンスから高パフォーマンスまで移動する際に、異なる領域に配置することができる。軌道から外れたというのは、パフォーマンスの低下、およびドライバ基準を下回るものとして定義される。持続不可能というのは、パフォーマンスの改善、およびドライバの強さに関して基準を下回るものとして規定される。焦点が定まっていないとは、基準ドライバの代表値を上回るもの、およびパフォーマンスの低下として規定される。軌道に乗ったとは、パフォーマンスの向上、およびドライバ基準の代表値を上回るものとして規定される。高パフォーマンスとは、上記の通り定義された軌道に乗った状態のサブセットである。低パフォーマンスとは、上記の通り定義された軌道から外れた状態のサブセットである。
【００４１】
３Ｄマッピング２０または二次元マップ１８の高パフォーマンス領域を使用することにより、高パフォーマンスに存在しない変数を識別することができ、グループを高パフォーマンスに移動させるのに必要なパスを決定することができる。
即ち、動的ベンチマーキングレポートは、複数のパフォーマンスベンチマークを提供し、あらゆるレベルのワークグループに対して二次元マップ１８および／または３Ｄマッピング２０を使用したフィードバックおよび活動計画のための構造化プロセスを提供するために使用される。
【００４２】
出力データ４４は、変化追跡レポート４６の形式で出力を提供するために、クライアントに固有の情報４２と関連付けられる。変化追跡レポート４６は、変化に関するレポート、またはフォワードモデリング（forward modeling）と、グループレポートおよびツールと、パフォーマンスマッピングと、パス最適化と、個人レポートとを含む。グループレポートおよびツールは、事実に基づいて調整を策定することができ、ターゲットとなる活動を実行することができるホットスポット（hot spots）を組織全域で識別するサーマルマップ（thermal maps）を有する。
【００４３】
変化モデリングレポートは、仮説の検証と、フォワードモデリングと、意思決定の評価に使用されるツールである。上記変化モデリングレポートは、評価されるエンティティ周辺の位置決めと移動とを可能にする。
【００４４】
パフォーマンスマップ１８は、下記の通り、複数のセル２２で構成されている。セル２２は参照データを含む。パフォーマンスマップ１８は、マトリクスの左上角部５８が高パフォーマンス領域を示し、右下角部６０が低パフォーマンス領域を示すマトリクスである。マトリクスは任意の所望の構成を有することができるが、ここで使用されているのは２５×２５のマトリクスである。図３に示されているのは、２５×２５マトリクスのサンプル部分である。
【００４５】
各セル２２は、パフォーマンス成功要因、変化、および人間に関する変数に対する座標を有しており、上記マトリクスは、変数間の複雑な相互関係を示している。各セル２２は、評価される特定のエンティティで問われたすべての質問に関する固有のデータセットを有する。各セル２２の情報は、エンティティのグループの識別子（identifier）と、変数のそれぞれに関するデータと、変数の所定のドライバに関連するデータと、何らかの理由でグループに対して重要な問題を構成するこれらのドライバとを有する。各セルにおいて重要な問題を構成するドライバに関連するデータもまた、変化追跡モデル４０で使用される表現形式、例えば「ＡＤｂ｜Ｖｉｓｉｏｎ＿Ｌｖ１」、になっている。
【００４６】
パフォーマンスマッピングは、ワークグループ間の集団力学における関連性についての仮説を創出するために使用される手法であり、この関連性は、変化追跡指標と、他のパフォーマンス結果とを使用して評価される。後者の例として、費用比率、労働安全衛生事故データ（OH & S incident data）、売上高、利益等が含まれる。
【００４７】
パフォーマンスマッピングは、まずマスタパフォーマンスマップ１６上の多くの特定のクライアントグループを位置決めすることにより実行される。パフォーマンスマップ１６上の各グループに固有のパフォーマンスデータ（非変化追跡データ、例えば、費用、利益、売上高）は、三次元平行平面（parallel 3d plane）として重畳配置されている。２つの平行平面間の関連付け／関係についての視覚的観察は、変化追跡ダイナミクスと、パフォーマンス結果との関連性についての仮説を創出するために使用される。変化追跡指標／ダイナミクスおよびパフォーマンス結果は、同一の参照フレームにマッピングされているので、この２つの関連性を即座に発見することができる。例えば、特定の企業において、予算超過のコストパフォーマンスを有するすべてのワークグループは、パフォーマンスマップの左方側に配置してもよい。予算内のコストパフォーマンスを有するワークグループは、パフォーマンスマップの上部中央に配置してもよい。予算内の費用と、予算超過の費用とに関連付けられたパフォーマンスマップの領域における変化追跡指標間の差異を調べることによって、費用の結果にインパクトまたは影響を与える変数に関する結論が導かれる。有意差（significance of differences）を確認するために統計手法が使用される。類似の手法を使用して、先行指標および結果指標（lead and lag indicators）を識別するために、経時変化をモデル化することができる。
【００４８】
パス最適化レポートは、低パフォーマンス領域から高パフォーマンス領域に移動するための、最も早く、最も簡単で、最も持続可能なルートを発見するための連続的な活動（sequential actions）を使用する。
そして、パス最適化レポートの使用により、組織は、例えば、ワークグループが高パフォーマンスベンチマーク５６に到達可能な方法を決定することができる。３Ｄマッピング２０を使用して、高パフォーマンスベンチマーク５６への最も速く、最も簡単で、または、最も持続可能なパスを決定することができる。なお、これは必ずしも最短パスである必要はない。「高パフォーマンス」領域は、任意の数の成功要因、または、費用管理と、顧客サービスの向上と、革新と、有効性と、領域間の協力および相乗効果と、意欲との組み合わせとして定義することができる。
【００４９】
ワークグループが３Ｄマッピング２０の低パフォーマンス領域における一地点を占める場合、パス最適化レポートには、高パフォーマンス領域に向けてこのチームを移動させるのに必要な活動が示されている。上記グループ周辺の（ＳＯＭ分析プロファイルに基づく）マスタパフォーマンスマップ１６上の複数セルにおける変化追跡データから算出することにより、上記グループを高パフォーマンス領域に移動可能にするために、どの変数に焦点を当てるべきかを解明することができる。これは、ワークグループが高パフォーマンス領域に移動するために必要なパスを辿るための一連の活動を実行する連続プロセスにより達成することができる。
【表１】
2008524729.tif 000003
【００５０】
上記テーブルは、あるチームに関するパス最適化レポートの一例である。このパス最適化レポートは、チームパフォーマンスの数値は適切であるが、ＣＴ１において取り組みレベルが低いことを示している。このチームは、チームを高パフォーマンスに近付ける「取り組み」と、「変化の状況（Change Conditions）」において大きな延びを見せている。上記チームの「感情エネルギー」に関するドライバは、高パフォーマンスレベル付近にある。「取り組み」および「リーダーシップおよび学習」に関するドライバは、標準を超えているが、「定まった方向性」に関するドライバは、僅かに標準を超えるに留まっている。
【００５１】
「変化の状況」および「リソース（Resources）」に関するドライバが安定した状態を維持するものと仮定した場合、高パフォーマンスに移動するためには、チームが組織のビジョン（vision）および方向性（direction）に一致し、チーム内の個人の関与（involvement）を増加させる必要があることをチーム得点は示している。
【００５２】
個人レポートにより、質問票に回答した個人に特定のフィードバックを与えることができる。このフィードバックは、質問票に回答する個人に対して、チーム全体の得点と個人得点との比較を与えるものである。このように、個人レポートは、個人の態度および行動がどのようにパフォーマンス成功要因に影響を与えうるかについて、個人に対して即座にフィードバックを与える。
【００５３】
システム１０の実行時に、変化の成功を追跡し、リーダーシップチームを計画プロセスに組み込み、また、変化エージェントネットワークを設立するための指標を明確にすることにより、特定の組織専用のシステム１０が設計される。第１のステップにおいて、外部コンサルタントは、命令を明確にし、必要となる特定の変化に対する基本的な規格を規定するために、組織のリーダーと協力する。質問票は、任意のカスタマイズされた質問の追加を含む特定の組織の要求に合わせて調整される。紙面によるデータ収集とウェブベースのデータ収集とを比較して、これらをいつ使用すべきかについての決定がなされる。ウェブグループ構造が識別され、コミュニケーションが準備され、組織の管理職に概要が説明される。
【００５４】
システム１０で実行されるデータ収集ステップにおいて、質問票３０は組織内で配布される。可能な場合、質問票３０のウェブベースの配布と、回答済みの質問票３０の回収は、こうしたプロセスを開始するためにＥメールで接触を受けた従業員に適用される。質問票の回答の完了は、追跡調査のために従業員と管理職に送付された警告を用いて、コンサルタントにより監視される。紙面による質問票が使用される場合、質問票は印刷されて配布される。回答済みの質問票から得られるデータは、データベース３２および３４に入力される。コンサルタントは、データ入力を監視し、組織の管理職は必要な追跡調査活動を行うことができるように、質問票の回答率に関して更新を行う。
【００５５】
次のステップは、出力データセット４４を生成するためにクライアントに固有のデータ３１および４２を使用する分析ステップである。この分析における第１のステップは、組織または組織内のグループがコミュニティに対してどこに位置するかを一般的に評価することである。特定のクライアントグループに対して変化追跡指標が最も近い値で一致しているセルを発見することにより、特定のクライアントグループがマスタパフォーマンスマップ１６上に配置される。上記に示す通り、マスタパフォーマンスマップ１６上の各セルは、約５０桁の固有のアルゴリズムを有しており、クライアントに固有のデータ３１は、マスタパフォーマンスマップ１８上のグループの位置を決定するために、ＳＯＭ３６を繰り返す。
【００５６】
上記分析の第２のステップは、特定のクライアントデータに関する動的ベンチマーキングを含む。動的ベンチマーキングは、上述の通り、マスタパフォーマンスマップ１６における高パフォーマンス、低パフォーマンスおよび同一パフォーマンス、またはドライバ基準に関するベンチマーキングに対するクライアントに固有のデータの設定または正規化により実行される。
【００５７】
管理職がすべてのレベルでそれらがどのように追跡しているのかを知ることが可能な変化追跡レポート４４が発行される。したがって、管理職は、問題がまだ新鮮な内に実用的で実施可能な情報が提供される。この情報により、管理職は組織の変化戦略および資源利用が効果的であるか否かということと、パフォーマンス成功要因が達成されているか否かということを評価することができる。上記分析セクションにおいて、組織内の人々で構成されるグループに対してレポートが与えられる。このレポートは、（パフォーマンスマップ１８のセル２２に示された）グループ内の問題と、実行すべき強調表示された活動とを識別し、その優先順位を決める。このレポートは、コンピュータを用いて、または、ＣＤ−ＲＯＭ等、コンピュータで読み取り可能なメディアで配布することができる。このレポートは、即座に理解でき、情報を直ちに取り入れることができるように、絵文字（pictogram）形式になっている。
【００５８】
そして、システム１０は様々な活動を実行するために使用される。このステップにおいて、組織のあらゆるレベルにおけるリーダーは、レポートのレビューおよび議論のためのフィードバックセッションに参加し、変化を危険にさらしている問題を扱うための活動を決定する。組織の複数のコンサルタントの支援を受けて、困難な複数の問題に対峙することができ、パフォーマンスの改善をもたらす複数の活動計画を構築することができる。
【００５９】
戦略レベルで、外部コンサルタントは、最も適切な戦略を作り上げるために、事業部および機能上の管理職だけでなく、シニアクラスの管理職との議論をリードしていく。組織へのフィードバックは、フィードバック、レビュー、および活動計画セッションを促進する資源で構成される内部ネットワークの援助を得て実行される。このように、組織内のユニットは、適切に促進された方法で自身のフィードバックセッションを実施することができる。
【００６０】
組織内のあらゆるレベルでのフィードバックセッションおよび計画セッション中に、経営陣によるレビューおよび承認のために活動計画が作られる。活動計画は、レビューおよび評価を容易にするために共通の形式で報告される。次の変化追跡サイクル開始時、即ち、一般的には約６ヶ月以内に、活動の影響を識別し、絞り込み、必要に応じて改訂することができる。
【００６１】
本発明の利点は、変化の管理において組織を支援するためにシステム１０を使用することにある。これにより、組織のあらゆるレベルの人々が高パフォーマンスを達成するのに必要となるステップを行うことができ、組織のリーダーが効果的な変化戦略を立てることができる。このように、データは組織内の人々から収集され、データベース３２および３４に格納されているような調査に基づくパフォーマンスベンチマークと比較され、変化の進行状況を示すためにフィードバックを提供する。また、これは、組織内のあらゆるレベルのグループによるレビューと、フィードバックに基づく計画および活動を可能にし、変化を軌道に乗せ続けるためにガイダンスを提供し、能力を形成させる。
【００６２】
また、システム１０の使用により、組織内の幹部職員は、変化から生じる潜在的に問題となり得る部分を識別し、適切な是正措置を開始することができる。
さらに、本発明の利点は、システム１０によりチームおよびビジネスリーダーが問題を明確にし、活動計画を立て、進捗状況を観察することができる点にある。ウェブベースの収集ツールおよび／または紙面の質問票と、使い勝手の良いレポートが、変化の追跡および管理に使用される。グループレベルでの戦略的意志決定および活動に対するレポートを用いて、データは迅速に収集され、分析される。変化追跡レポート４４は、潜在的な問題が発生する前に解決可能な早期警告システム（early warning system）を提供する。さらに、変化追跡レポートは、変化の発生に応じて、能力（capability）の形成を支援する。リアルタイムのフィードバック（real-time feedback）および職場訓練（on-the-job coaching）により、効果的活動を行うことが可能になる。
【００６３】
さらに、変化追跡レポート４４は、組織の包括的変化プログラムの一環として、個別に、または、組み合わせて適用することができる。変化追跡レポート４４は、組織のあらゆるレベルの管理職とチームに対して、活動開始のためのベンチマーク処理されたフィードバックを受け付けるために、構造化プロセスを提供する。進行中の変化に関する追跡レポートおよびサイクルによって、様々な活動の影響を組織の全域で能力を形成する連続サイクルを用いて評価することができる。
【００６４】
特に、パフォーマンスマッピングレポートは、人間と、文化と、コストパフォーマンスや労働安全衛生事故（occupational health and safety incidents）等の特定領域におけるパフォーマンスの改善に関する特定の側面との関係を模索するために使用することができる。この点に関して、パフォーマンスマップ１６の使用により、組織内の比較可能なレベル間で、比較を行うことができ、あらゆる関連性のある要因を考慮して、変数を算出することができる。
【００６５】
変化追跡モデル４０の代替形態が図８に示されている。この変化追跡モデル４０は、２つの異なる変数、即ち、ビジネスパフォーマンスの改善およびプロジェクト目標の達成に関する質問に対応して生成される。ビジネスパフォーマンスの改善に関連付けられた要因の非包括的リストは、費用対効果の改善と、顧客サービスの改善と、費用管理の改善とを含む。組織により識別可能なプロジェクト目標の非包括的リストは、増加した収益および売り上げと、改善された顧客サービスおよび顧客反応性と、費用低減と、生産性の向上と、改善された資産活用と、改善された在庫管理および低減された流動資産と、低減されたサイクル時間と、スケジュールおよび計画の改善と、改善された安全性と、改善された規制遵守と、改善された製品／サービスの品質とを含む。
【００６６】
モデル４０は６つのドライバ、即ち、組織内の混乱の程度と、組織内のリソースの程度と、定まった方向性と、取り組みと、チームリーダーシップと、感情エネルギーを含む。各ドライバはサブドライバを有しており、例えば、混乱に関するサブドライバは、リスクおよび障害と、発生している変化とを含み、後者はビジネス上の利益の実現を妨害する可能性の有る問題および妨害に関する。
【００６７】
モデル４０に関する形式は、少なくとも一状況において、現在の変化プロジェクトが組織のビジネス上の利益を実現するか否かを組織が決定する際の支援として適用できる。例えば、リスクおよび障害に関するサブドライバは、組織的なリスクレベルと、個人の脅威レベルと、過去の変化管理パフォーマンスとに関わる問題を含む。発生している変化に関するサブドライバは、変化プロジェクトによって直面する起こり得る問題および妨害に関わる問題を含む。この問題および妨害は、競合する優先順位と、利害関係者間の合意の欠如と、経営陣の支援の欠如と、明確な定義のない目標と、不十分な資源配分と、不十分な計画および見積もりと、訓練の欠如および能力の不足と、被雇用者の変化への適応不能、スタッフの高い離職率、不明確な報告ツール、ソフトウェアの機能性の不足、機能強化およびアップグレードの緩慢な投入と、複数業者または複数供給者の存在とを含む。
【００６８】
現在の変化プロジェクトが組織のビジネス上の利益を実現するか否かを、組織が評価したいと考えている場合、変化プロジェクトの成功に対する潜在的な問題および障害を測定するために、組織内の個人および／またはグループに対してクライアント固有の質問票が生成される。そして、クライアント固有のデータが得られる。
【００６９】
図９は、現在の変化プロジェクトが組織に対するビジネス上の利益を実現するか否か、および、問題および障害の所在を決定する際に含まれるステップを概略的に示している。データベース１２およびクライアントに固有のデータから、各識別されたプロジェクト目標と、各プロジェクト問題および障害とが、パフォーマンスマップにマッピングされる（ステップ１）。例えば、ある目標は、特定の領域を超えてプロセスの標準化を増加させることであってもよい。そして、説明変数を決定するために、特定のプロジェクト目標、または、サンプルデータ（クライアントまたはデータベース）から質問された問題に関する回帰分析が実行される（ステップ２）。この回帰分析の出力データを使用して、回帰式で識別された変数および係数に一致するデータベース上の変数から「３Ｄ変化マップ」が構築される（ステップ３）。これは、目標に関する領域と、問題および障害に関する領域とを表す複合マップとしてだけでなく、各目標と、各問題および障害を表す３Ｄ表示平面として重畳配置される。３Ｄ変化マップ上では各変化プロジェクト目標を達成した場合に現れるより高い領域が識別され、例えば標準化（standardisation）が強調表示される（ステップ４）。すべての変化目標に関する質問の同一の手続きに従って、異なる陰影で各目標をマーキングして、すべての変化プロジェクト目標の達成に関して重畳領域を特定することができ（ステップ５）、識別された問題および障害の回避を同様に達成することができる（ステップ６）。そして、組織の現在位置（ａ）から、変化に関する目標と利益とを重畳することにより識別されるターゲット領域（ｂ）までパスを定義することができる。この時、回避すべき障害は存在しない（ｃ）（ステップ７）。このように、パフォーマンスマップから、現在の変化プロジェクトに関する目標を達成する領域と、グループがこうした目標の達成を妨害する問題や障害に直面する可能性のある領域を識別することができる。さらに、図１乃至７と関連して上述したように、各個人および／またはグループはマスタパフォーマンスマップ上に配置される。幾つかのグループがパフォーマンスマップ上に配置される場合、達成されるパフォーマンスレベルが示され、どのグループがどの特定の問題および障害に直面する可能性があるのか、および、どのグループがどの特定の目標を達成する可能性があるのか、ということも示される。
【００７０】
上述の通り、パフォーマンスマップは複数のセルを有しており、各セルが参照データのサブセットを含む。セル数に制限はないが、当然のことながら、分析の種類によっては、セル数が多過ぎると困る場合もある。このような場合、複数領域からなるより少ない領域セットは、より扱いやすく、パフォーマンスマップに関してより単純な分析を可能にする。
図１０は、約２０領域にグループ化される６２５の個別のセルを有するパフォーマンスマップ１６を示している。こうした領域の提供により、分析が幾分大雑把になるが、分析は顕著に単純化される。各領域内の複数セルからなるクラスタは、必ずしも同一サイズである必要はない。各領域は、明確に異なるドライバプロファイル（driver profile）を有し、それぞれは、各ドライバの組み合わせに関して異なる。例えば、各ドライバの強さを理解するために、領域（９）をマイニング（５０）することができる。図示の通り、プロジェクト支援と、関与と、管理能力と、責任と、情熱および動因に関するドライバは、リスクと障害に関するドライバとの関連性が高いと評価される。
【００７１】
図１に示す通り、システム１０を組織の文化をマッピングするためにも使用することができる。図１乃至７に関する上述の内容と同様に、ある組織が組織の特定の文化をマッピングしたい場合、組織内の個人、およびチームまたはグループに対して、例えば「全体的に見て、我々が事業部内で何かする方法をどのように評価しますか？」といった質問を行うクライアントに固有の質問票が生成される。そして、クライアントに固有のデータが得られる。
図１１は組織Ａの文化に関するマッピングを示している。上述の例で説明したように、各個人およびグループ／チームが、マスタパフォーマンスマップ１６上に配置されている。３Ｄ表示平面は組織の文化を表すために生成されており、同平面上の高い得点が組織の文化の強い領域を表し、低い得点が文化の広く行きわたっていない領域を示している。そして、変化追跡モデル４０は、強い文化と一致する領域を分離するために使用される。これらのセルのプロファイルを分析することにより、強い文化の達成に必要なドライバ得点が識別可能となる。さらに、文化の強さがどのように経時変化しているかを管理職が理解できるように、データを一定間隔で収集することができ、マスタパフォーマンスマップ上に配置することができる。
【００７２】
さらに、各個人および／またはグループに対する重要業績評価指標（ＫＰＩデータ）は、組織が促進しようとする文化に対するＫＰＩの互換性を示すために、重畳表示することができる。
【００７３】
図１２で示すように、図１に示すシステム１０を組織内の個人およびグループの相対位置を配置するために使用することができる。これは、組織に対して、グループ内の個人のパフォーマンスを高めるために構築すべき活動に関してかなり多くの情報を提供する。パフォーマンスマップ１６上に占める個人の位置を用いて、パフォーマンスマップ上で共にクラスタ化することにより、一般的にチームメンバーが互いに同意しているかどうか、または、マップ上の離間地点にそれぞれが配置されることにより、互いに意見が異なるかどうかを理解することができる。当然のことながら、チームの統一性は特定の活動を行う上で重要になり得る。チームの分裂は、他の場所で集結したチームの中核、または代表値の得点（average score）と明確に異なる小数の人々によって生成されうるにすぎない。これにより、複数の外れ値を識別することができ、個人をチームメンバーと協調させるための適切な活動を識別するこができる。さらに、リーダーおよび管理職は、チームメンバーとの関連で位置づけることができる、チームリーダーとチームそのものとの間に大きな違いが存在する場合、チームに対してリーダーシップとの断絶が存在することを示すことができる。パターン認識を使用した場合、チームの拡大（spread）は、チームパフォーマンスのなり得る状態と、必要となる活動と、起こり得る問題とを示すプロファイル化された複数の組み合わせを用いて識別することができる。
【００７４】
図１３は、組織内の複数チームの相対位置をマッピングする３Ｄモデルの一例である。特に、図１３は２００１年３月（ＣＴ１）から２００４年８月（ＣＴ４）までの期間にわたる当該組織の文化の変化を示している。各グラフに関して、縦軸は特定セル内に位置するチーム数を示している。パターンの経時変化は、チーム分布の動き、または、言い換えると、期間中の組織の文化およびパフォーマンスにおける変化を示している。
【００７５】
定期的にデータの収集およびマッピングを行うことにより、全チームのライブラリと、チームに関連する洞察および活動とが、変化を通じて各チームのより効果的なナビゲーションを可能にすることを想定している。
【００７６】
文化マッピングと同様に、パフォーマンスマップ上にＫＰＩをマッピングすることが可能である。パフォーマンスマップ上でグループに対応するセルを識別し、それらのＫＰＩデータをそのセルに関連付けることにより、経時データベースは各セルに対して、費用、労働安全衛生、および他のＫＰＩデータを構築する。ＫＰＩデータの使用により、ＫＰＩデータに関してパフォーマンスの良い領域と悪い領域を示す３Ｄ表示平面を構築することができる。ある組織が特定のＫＰＩ周辺でベンチマークを実施したいと考える場合、ＫＰＩパフォーマンスの最高領域をトップベンチマークとして使用し、ＫＰＩパフォーマンスの最低領域を低ベンチマークとして使用することができる。そして、変化追跡レポートは、実際のパフォーマンスに対して自身がどのように行動しているのかをグループに示すために、ベンチマーク付近に設定することができる。
【００７７】
図３に示されたパフォーマンスマップは、左上角部が高パフォーマンス領域を示し、右下角部が低パフォーマンス領域を示すマトリクスを表しているが、当然のことながら、複数セルを異なる方法で階層的に順序付けることができる。例えば、マトリクス内のセルを、マトリクス行に沿って左から右に、または、マトリクス列に沿って上から下に読むように配列することができ、各セルは高パフォーマンスから低パフォーマンスへのパスにそれぞれ位置することが可能である。特に約６２５のセルのグリッドが使用される場合、望ましいパフォーマンスパスをより早く視覚的に識別することができる。
【００７８】
特定の実施形態に示されているように、広く記載された本発明の精神または範囲から逸脱することなく、本発明に関して様々な変更および／または修正を加えてもよいということは、当業者であれば当然のものとして理解される。したがって、本実施形態は、あらゆる点で一例に過ぎず、限定的なものではないとみなすべきである。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
ここで、本発明の実施形態を下記内容の図面を参照した例により説明する。
【図１】本発明の一態様に係る一実施形態に関する、エンティティの状態を評価するシステムに関するシステム図。
【図２】上記システムに関するフローチャート。
【図３】上記システムの出力データに関する二次元マップの一例。
【図４】上記システムにより出力された３Ｄマッピングを使用するベンチマーキングの一例。
【図５】本発明の他の態様に係る一実施形態に関する、分析ツールを生成するシステムに対してソースデータを収集する際に使用される質問票（questionnaire）の一部に関するサンプル。
【図６】ソースデータの収集を要求可能な複数の質問からなる非包括的リスト。
【図７】図１のシステムで使用するためのデータ収集および分析メカニズムからの出力。
【図８】図１のシステムで使用するためのデータ収集および分析メカニズムからの代替出力。
【図９】組織によって識別された目標および障害をマッピングする３Ｄモデルの生成に関するフローチャート。
【図１０】図１のシステムで使用されるパフォーマンスマップの一例。
【図１１】上記システムにより出力された文化マッピングツールの一例。
【図１２】組織内の個人およびチームの相対位置をマッピングする３Ｄモデルの一例。
【図１３】組織内のチームの相対位置をマッピングし、組織の文化における経時変化を説明する３Ｄモデルの一例。
【図１】
2008524729.tif 000004
【図２】
2008524729.tif 000005
【図３】
2008524729.tif 000006
【図４】
2008524729.tif 000007
【図５】
2008524729.tif 000008
【図６】
2008524729.tif 000009
【図７】
2008524729.tif 000010
【図８】
2008524729.tif 000011
【図９】
2008524729.tif 000012
【図１０】
2008524729.tif 000013
【図１１】
2008524729.tif 000014
【図１２】
2008524729.tif 000015
【図１３】
2008524729.tif 000016
【国際調査報告】
2008524729.tif 000017
2008524729.tif 000018
2008524729.tif 000019