(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
業務に関する業務データを収集する業務データ収集部（１１）と、
前記業務データ収集部により収集された前記業務データを分析するために用いる分析用データを格納する第１データベース（１４）と、
業務の段階を示す業務フェーズの名称と前記業務フェーズに含まれるプロセスの名称とを対応付けて格納する第２データベース（１５）と、
前記業務データ収集部により収集された前記業務データを、前記第１データベースに格納されている前記分析用データを用いて分析する分析部（１２）と、
前記分析部の分析により得られる分析結果データを評価対象データとして格納する第３データベース（１６）と、
前記第３データベースに前記評価対象データとして格納される前記分析結果データを過去データとして蓄積する第４データベース（１７）と、
前記第３データベースに格納される前記評価対象データを、前記第４データベースに蓄積されている前記過去データと比較することにより評価する評価部（１３）と、
を備える業務評価システム。
【請求項２】
前記第４データベースは、前記過去データを成功事例データと失敗事例データに分類して格納し、
前記評価部は、前記評価対象データと前記成功事例データとの近似度、および、前記評価対象データと前記失敗事例データとの近似度に基づいて前記評価対象データを評価する請求項１に記載の業務評価システム。
【請求項３】
前記分析結果データは、時系列で表わされる時系列データと、業務を構成する要素間のネットワークにより表わされるネットワークデータと、を含む請求項１または２に記載の業務評価システム。
【請求項４】
前記評価部は、前記評価対象データに係る業務が実施された期間を複数に分割し、分割された複数の期間のうち業務改善の必要性が高い期間を要改善期間として特定する請求項１から３の何れか１項に記載の業務評価システム。
【請求項５】
前記業務データ収集部は、社内に存在する前記業務データを収集する請求項１から４の何れか１項に記載の業務評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、業務評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば製品開発などの業務においては、開発後に不良が発生してしまうことを回避したいなどという考えから、開発に係る業務内容を評価して改善を図ることが求められる。例えば特許文献１には、管理者が作成した質問文に対して各業務担当者が回答し、その回答内容の統計結果に基づいて業務内容を評価する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１８７３３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来技術では、質問文を作成する管理者が人であることから、質問文の内容に管理者の主観が入ってしまう可能性がある。また、質問文に回答する業務担当者も人であることから、回答内容に業務担当者の主観が入ってしまう可能性がある。よって、従来技術では、人の主観を排除して客観的に業務内容を評価することが困難である。また、従来技術では、管理者には質問文を作成する手間がかかり、業務担当者には質問文に回答する手間がかかる。そのため、業務内容を評価して改善しようとする意欲が損なわれるおそれがある。
【０００５】
そこで、本発明は、管理者や業務担当者に手間をかけることなく、また、人の主観を排除して客観的に業務内容を評価することができる業務評価システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る業務評価システムは、業務データ収集部、第１データベース、第２データベース、分析部、第３データベース、第４データベース、評価部を備える。業務データ収集部は、業務に関する業務データを収集する。第１データベースは、業務データ収集部により収集された業務データを分析するために用いる分析用データを格納する。第２データベースは、業務の段階を示す業務フェーズの名称と業務フェーズに含まれるプロセスの名称とを対応付けて格納する。分析部は、業務データ収集部により収集された業務データを、第１データベースに格納されている分析用データを用いて分析する。第３データベースは、分析部の分析により得られる分析結果データを評価対象データとして格納する。第４データベースは、第３データベースに評価対象データとして格納される分析結果データを過去データとして蓄積する。評価部は、第３データベースに格納される評価対象データを、第４データベースに蓄積されている過去データと比較することにより評価する。
【０００７】
本発明に係る業務評価システムは、収集した業務データから今回の評価対象データを自動的に生成するようにした。そして、生成した今回の評価対象データを、過去の業務評価処理において評価した過去データとの比較に基づいて評価するようにした。この構成によれば、管理者や業務担当者に手間をかけることなく、また、人の主観を排除して客観的に業務内容を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係る業務評価システムの構成例を概略的に示す図
【図２】業務データの一例を示す図（その１）
【図３】業務データの一例を示す図（その２）
【図４】業務データの一例を示す図（その３）
【図５】業務データの一例を示す図（その４）
【図６】業務データの一例を示す図（その５）
【図７】業務データの一例を示す図（その６）
【図８】業務データの一例を示す図（その７）
【図９】業務データの一例を示す図（その８）
【図１０】業務データの一例を示す図（その９）
【図１１】第１データベースの構成例を概略的に示す図
【図１２】第２データベースの構成例を概略的に示す図
【図１３】第３データベースの構成例を概略的に示す図
【図１４】第４データベースの構成例を概略的に示す図
【図１５】時系列データの一例を示す図
【図１６】ネットワークデータの一例を示す図
【図１７】メールの送受信の様子を例示する図
【図１８】時系列データの比較例を示す図
【図１９】ネットワークデータの比較例を示す図
【図２０】メールの送受信回数を確率分布化した例を示す図
【図２１】業務評価処理の一例を示すフローチャート
【図２２】評価点計算処理に用いる演算式の一例を示す図
【図２３】評価点計算処理の一例を示すフローチャート（その１）
【図２４】評価点計算処理の一例を示すフローチャート（その２）
【図２５】要改善期間の特定例を示す図
【図２６】業務期間を複数の期間に分割して評価する場合を示す図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、業務評価システムの一実施形態について図面を参照しながら説明する。図１に例示する業務評価システム１０は、業務データ収集部１１、分析部１２、評価部１３、第１データベース１４、第２データベース１５、第３データベース１６、第４データベース１７などを備える。業務データ収集部１１、分析部１２、評価部１３は、例えばパーソナルコンピュータなどの情報処理端末においてプログラムを実行することにより、ソフトウェアにより仮想的に実現される。なお、業務データ収集部１１、分析部１２、評価部１３は、ハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせにより実現してもよい。
【００１０】
業務データ収集部１１は、社内に構築されている社内システム１００から、業務に関する業務データを収集する。社内システム１００には、業務データの一例であるログデータとして、例えば図２〜図１０に示す出退勤記録、各所入退場記録、電子機器の電力消費、電子機器の入出力内容、メール、社内工数管理・プロジェクト管理計画実績、エビデンスのプロパティ、社内システム使用情報、人事情報、などの各種の業務に関する情報が存在している。
【００１１】
業務データ収集部１１による業務データの収集は、例えば、一般的なデータ収集ツールを用いて行うことができる。分析部１２は、業務データ収集部１１により収集された業務データを、第１データベース１４に格納されている分析用データを用いて分析する。この場合、分析部１２は、データに含まれる言語等を構造的に解析する、いわゆるコーパス分析により業務データを分析する。分析部１２による分析は、例えば、一般的な解析ソフトや解析アルゴリズムを用いて行うことができる。なお、分析部１２による分析手法は、コーパス分析に限られない。評価部１３は、第３データベース１６に格納される評価対象データを、第４データベース１７に蓄積されている過去データと比較することにより評価する。
【００１２】
第１データベース１４は、業務データ収集部１１により収集された業務データを分析するために用いる分析用データを格納している。即ち、図１１に例示するように、第１データベース１４には、業務プロセス名と当該業務プロセス名の類語とが対応付けて格納されている。また、第１データベース１４には、例えば「過去トラ」などといった業務用語と当該業務用語の類語とが対応付けて格納されている。また、第１データベース１４には、日付や時間の表記形態とその類似表記形態とが対応付けて格納されている。
【００１３】
分析部１２は、業務データ収集部１１により収集された業務データに、第１データベース１４に格納されている業務プロセス名あるいはその類語が含まれている場合は、その業務データを当該業務プロセスに関連する業務のデータであると認定する。そして、分析部１２は、同じ業務プロセスに関連すると認定した複数の業務データをグループ化、つまり、名寄せする。
【００１４】
また、第１データベース１４は、格納する業務用語あるいはその類語が、過去の業務評価処理において成功事例データと評価された分析結果データに含まれるものである場合は、その用語あるいは類語を成功事例ワードとして分類する。また、第１データベース１４は、格納する業務用語あるいはその類語が、過去の業務評価処理において失敗事例データと評価された分析結果データに含まれるものである場合は、その用語あるいは類語を失敗事例ワードとして分類する。
【００１５】
分析部１２は、例えば分析対象であるメール文書に所定頻度、例えば４００文字当りに５個以上の失敗事例ワードが含まれている場合は、分析結果データに、今回の分析対象業務が失敗事例となる確率が高いことを示す失敗懸念情報を添付することが可能である。また、分析部１２は、例えば分析対象であるメール文書に所定頻度、例えば４００文字当りに５個以上の成功事例ワードが含まれている場合は、分析結果データに、今回の分析対象業務が成功事例となる確率が高いことを示す成功期待情報を添付することが可能である。
【００１６】
第２データベース１５は、業務の段階を示す業務フェーズの名称と業務フェーズに含まれるプロセスの名称とを対応付けて格納している。即ち、図１２に例示するように、第２データベース１５には、例えば、「計画立案」という業務段階を示す業務フェーズに対し、当該計画立案フェーズに含まれるプロセスである、例えば「目標設定」、「資源見積」などの業務プロセスが対応付けて格納されている。分析部１２は、業務データ収集部１１により収集された業務データがどの業務フェーズに関係するものであるのかを、第２データベース１５に格納されている情報に基づいて特定することが可能である。
【００１７】
第３データベース１６は、分析部１２の分析処理により得られる分析結果データを評価対象データとして格納する。即ち、図１３に例示するように、第３データベース１６には、今回の業務評価処理において評価対象となる分析結果データが格納される。
【００１８】
第４データベース１７は、第３データベース１６に評価対象データとして格納される分析結果データを過去データとして蓄積する。即ち、図１４に例示するように、第４データベース１７には、過去の業務評価処理において評価対象とされた分析結果データが過去データとして随時蓄積されていく。また、第４データベース１７は、過去データを、成功事例データ、失敗事例データ、通常事例データに分類して格納する。
【００１９】
分析部１２による分析結果データは、主に、時系列データとネットワークデータに分類することができる。即ち、図１５に例示するように、時系列データは、社内システム１００から得られる各種の業務データから把握できる、時系列で表わすことが可能なデータである。なお、図１５に例示する時系列データ（ａ）は、失敗事例として評価された業務における各業務担当者の始業時刻を時系列で示している。また、図１５に例示する時系列データ（ｂ）は、成功事例として評価された業務における各業務担当者の始業時刻を時系列で示している。
【００２０】
また、図１６に例示するように、ネットワークデータは、社内システム１００から得られる各種の業務データから把握できる、業務を構成する要素間のネットワークにより表すことが可能なデータである。なお、図１６に例示するネットワークデータは、業務を構成する要素の一例である複数の部署間において行われたメールの送受信の様子をネットワークにより表したものである。また、図１６に例示するアルファベットＡ〜Ｎは、各部署に所属する業務担当者を示しており、例えば部署１には業務担当者Ａ，Ｂが所属している。
【００２１】
そして、図１７には、各業務担当者Ａ〜Ｎ間で行われたメールの送受信回数を例示している。なお、図１７に示す数値は、送受信されたメールにおいて業務担当者が「宛先」となっていた場合を「１．０」回、「ＣＣ」に含まれていた場合を「０．５」回、「ＢＣＣ」に含まれていた場合を「０．１」回として加算した値を示している。
【００２２】
なお、ネットワークデータとしては、例えば、各所の入退場記録と各業務担当者とを関連付けたデータ、使用された電子機器と当該電子機器を使用した業務担当者とを関連付けたデータ、業務において作成された各種のエビデンスと当該エビデンスの共有者とを関連付けたデータ、使用された各種の業務データと当該業務データを使用した業務担当者とを関連付けたデータ、実施された会議と当該会議の出席者とを関連付けたデータ、各部署と当該部署で使用された情報とを関連付けたデータなど、種々のデータが考えられる。即ち、業務内容に方向性が認められる場合、複数の要素間で複雑なやり取りがある場合などには、ネットワークデータとして表わすことが好適である。
【００２３】
図１８に例示するように、評価部１３は、分析部１２により得られる今回の分析結果データ、つまり、第３データベースに格納されている評価対象データについて、周知の統計処理により、平均、ばらつき、かたよりを求める。そして、評価部１３は、求めた平均、ばらつき、かたよりに基づき評価対象データを確率分布化する。また、評価部１３は、評価対象データについて回帰性の有無を確認する。回帰性は、対象となるデータに周期的あるいは規則的な変化が認められるか否かを示すものである。評価部１３は、対象となるデータに周期的あるいは規則的な変化が認められる場合に回帰性有りと判断する。
【００２４】
また、評価部１３は、第４データベース１７に格納されている過去データについて、周知の統計処理により、平均、ばらつき、かたよりを求める。そして、評価部１３は、求めた平均、ばらつき、かたよりに基づき過去データを確率分布化する。また、評価部１３は、過去データについて回帰性の有無を確認する。このとき、評価部１３は、第４データベース１７に格納されている成功事例データおよび失敗事例データについて、それぞれ、平均、ばらつき、かたよりを求め、成功事例データおよび失敗事例データをそれぞれ確率分布化する。
【００２５】
そして、評価部１３は、評価対象データの確率分布データと成功事例データの確率分布データとの近似度、および、評価対象データの確率分布データと失敗事例データの確率分布データとの近似度、をそれぞれ検証する。そして、評価部１３は、評価対象データの確率分布データが成功事例データの確率分布データに一致する、あるいは、評価対象データの確率分布データが失敗事例データの確率分布データよりも成功事例データの確率分布データに近い場合に、今回の評価対象データに係る業務を、成功する可能性が高い業務であると評価する。また、評価部１３は、評価対象データの確率分布データが失敗事例データの確率分布データに一致する、あるいは、評価対象データの確率分布データが成功事例データの確率分布データよりも失敗事例データの確率分布データに近い場合に、今回の評価対象データに係る業務を、失敗する可能性が高い業務であると評価する。
【００２６】
また、図１９に例示するように、評価部１３は、ネットワークデータについても、第３データベース１６に格納されている評価対象データと、第４データベース１７に格納されている過去データとを比較することにより、今回の評価対象データに係る業務を評価する。即ち、評価部１３は、評価対象データのネットワークデータが示すクラスター態様と成功事例データのネットワークデータが示すクラスター態様との近似度、および、評価対象データのネットワークデータが示すクラスター態様と失敗事例データのネットワークデータが示すクラスター態様との近似度、をそれぞれ検証する。なお、クラスター態様とは、ネットワークデータ内に形成されるデータ群、つまり、クラスターの分布態様を示し、例えば、失敗事例データのネットワークデータには、部署１−部署２−部署４の間におけるメールの送受信を示すデータ群、即ち、クラスターの形成は認められないが、成功事例データのネットワークデータには、部署１−部署２−部署４の間におけるメールの送受信を示すデータ群、即ち、クラスターの形成が認められる。
【００２７】
そして、評価部１３は、評価対象データのネットワークデータが示すクラスター態様と成功事例データのネットワークデータが示すクラスター態様に一致する、あるいは、評価対象データのネットワークデータが示すクラスター態様が失敗事例データのネットワークデータが示すクラスター態様よりも成功事例データのネットワークデータが示すクラスター態様に近い場合に、今回の評価対象データに係る業務を、成功する可能性が高い業務であると評価する。また、評価部１３は、評価対象データのネットワークデータが示すクラスター態様が失敗事例データのネットワークデータが示すクラスター態様に一致する、あるいは、評価対象データのネットワークデータが示すクラスター態様が成功事例データのネットワークデータが示すクラスター態様よりも失敗事例データのネットワークデータが示すクラスター態様に近い場合に、今回の評価対象データに係る業務を、失敗する可能性が高い業務であると評価する。
【００２８】
また、図２０に例示するように、評価部１３は、周知の統計処理に基づいて、メールの送受信回数を確率分布化する。この場合、成功事例データの確率分布データＭａによれば、任意の２部署間においてメールの送受信回数が５〜６回ほど行われている場合に、成功事例が発生する確率が高くなることが認められる。一方、失敗事例データの確率分布データＭｂによれば、任意の２部署間においてメールの送受信回数が０〜１回ほどしか行われていない場合に、失敗事例が発生する確率が高くなることが認められる。
【００２９】
次に、業務評価システム１０による業務評価処理の一例について説明する。図２１に例示するように、業務評価システム１０は、第３データベース１６から今回の評価対象となる評価対象データを抽出する（Ａ１）。また、業務評価システム１０は、第４データベース１７から過去データとして、成功事例データと失敗事例データを抽出する（Ａ２）。そして、業務評価システム１０は、抽出した各データがネットワークデータである場合（Ａ３：ＹＥＳ）には、各データを行列データ化して（Ａ４）、ステップＡ５に移行する。業務評価システム１０は、抽出した各データがネットワークデータでない場合（Ａ３：ＮＯ）には、各データを行列データ化することなく、ステップＡ５に移行する。
【００３０】
業務評価システム１０は、ステップＡ５に移行すると、抽出した各データについて、それぞれ、平均、かたより、ばらつき、回帰性を求める。業務評価システム１０は、評価対象データ、成功事例データ、失敗事例データが複数存在する場合には、全てのデータについてステップＡ１〜Ａ５の処理を実行する。
【００３１】
業務評価システム１０は、全てのデータについてステップＡ１〜Ａ５の処理を実行すると、第４データベース１７から抽出した過去データのなかに、今回の評価対象データとの比較が可能な当該評価対象データと同種とみなせるデータが存在するか否かを確認する（Ａ６）。即ち、業務評価システム１０は、今回の評価対象データと同じような業務内容を行った過去データが存在するか否かを確認する。このとき、業務評価システム１０は、過去データが、成功事例データであるのか失敗事例データであるのかは問わない。
【００３２】
業務評価システム１０は、今回の評価対象データと同種の過去データが存在する場合（Ａ６：ＹＥＳ）には、当該過去データに係る平均、かたより、ばらつき、回帰性と、今回の評価対象データに係る平均、かたより、ばらつき、回帰性とを比較し、両データの近似度を検定する（Ａ７）。そして、業務評価システム１０は、この検定結果を記憶しておく。なお、業務評価システム１０は、今回の評価対象データと同種の過去データが存在しない場合（Ａ６：ＮＯ）には、ステップＡ７の処理を行わない。業務評価システム１０は、評価対象データ、成功事例データ、失敗事例データが複数存在する場合には、全てのデータについてステップＡ６，Ａ７の処理を実行する。
【００３３】
そして、業務評価システム１０は、全てのデータについてステップＡ６，Ａ７の処理を実行すると、業務プロセスの評価点計算処理（Ａ８）に移行する。評価点計算処理は、図２２に例示する演算式に基づき行われる。
【００３４】
図２３および図２４に例示するように、業務評価システム１０は、評価点計算処理を開始すると、まず、評価点の初期値を設定する（Ｂ１）。この場合、業務評価システム１０は、初期値として「２０」を設定する。次に、業務評価システム１０は、評価対象データの時系列データと過去データの時系列データとの比較結果、つまり、有意差検定の結果に基づき評価点の加算および減算を行う。即ち、業務評価システム１０は、評価対象データのうち時系列データに係る平均、かたより、ばらつきと、過去データのうち時系列データに係る平均、かたより、ばらつきとの有意差の検定結果を読み出す（Ｂ２）。そして、業務評価システム１０は、評価対象データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきが成功事例データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差があるか否か、および、評価対象データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきが失敗事例データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差がないか否か、を確認する（Ｂ３）。
【００３５】
業務評価システム１０は、評価対象データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきが成功事例データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差があり、且つ、評価対象データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきが失敗事例データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差がない場合（Ｂ３：ＹＥＳ）には、評価点から所定値をマイナスする（Ｂ４）。この場合、業務評価システム１０は、所定値として「重み係数ａｎ×１」をマイナスするようになっている。なお、業務評価システム１０は、ステップＢ３において否定判定した場合には、評価点のマイナス処理を行わない。
【００３６】
次に、業務評価システム１０は、評価対象データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきが成功事例データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差がないか否か、および、評価対象データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきが失敗事例データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差があるか否か、を確認する（Ｂ５）。業務評価システム１０は、評価対象データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきが成功事例データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差がなく、且つ、評価対象データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきが失敗事例データの時系列データに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差がある場合（Ｂ５：ＹＥＳ）には、評価点に所定値をプラスする（Ｂ６）。この場合、業務評価システム１０は、所定値として「重み係数ａｎ×１」をプラスするようになっている。なお、業務評価システム１０は、ステップＢ５において否定判定した場合には、評価点のプラス処理を行わない。
【００３７】
次に、業務評価システム１０は、評価対象データのうち時系列データに係る回帰性と、過去データのうち時系列データに係る回帰性との有意差の検定結果を読み出す（Ｂ７）。そして、業務評価システム１０は、評価対象データの時系列データに係る回帰性が成功事例データの時系列データに係る回帰性に対して有意差があるか否か、および、評価対象データの時系列データに係る回帰性が失敗事例データの時系列データに係る回帰性に対して有意差がないか否か、を確認する（Ｂ８）。
【００３８】
業務評価システム１０は、評価対象データの時系列データに係る回帰性が成功事例データの時系列データに係る回帰性に対して有意差があり、且つ、評価対象データの時系列データに係る回帰性が失敗事例データの時系列データに係る回帰性に対して有意差がない場合（Ｂ８：ＹＥＳ）には、評価点から所定値をマイナスする（Ｂ９）。この場合も、業務評価システム１０は、所定値として「重み係数ａｎ×１」をマイナスするようになっている。なお、業務評価システム１０は、ステップＢ８において否定判定した場合には、評価点のマイナス処理を行わない。
【００３９】
次に、業務評価システム１０は、評価対象データの時系列データに係る回帰性が成功事例データの時系列データに係る回帰性に対して有意差がないか否か、および、評価対象データの時系列データに係る回帰性が失敗事例データの時系列データに係る回帰性に対して有意差があるか否か、を確認する（Ｂ１０）。業務評価システム１０は、評価対象データの時系列データに係る回帰性が成功事例データの時系列データに係る回帰性に対して有意差がなく、且つ、評価対象データの時系列データに係る回帰性が失敗事例データの時系列データに係る回帰性に対して有意差がある場合（Ｂ１０：ＹＥＳ）には、評価点に所定値をプラスする（Ｂ１１）。この場合も、業務評価システム１０は、所定値として「重み係数ａｎ×１」をプラスするようになっている。なお、業務評価システム１０は、ステップＢ１０において否定判定した場合には、評価点のプラス処理を行わない。
【００４０】
以上の通り、業務評価システム１０は、評価対象データの時系列データと過去データの時系列データとの有意差検定結果に基づき評価点の加減算を行う。業務評価システム１０は、評価対象データ、成功事例データ、失敗事例データが複数存在する場合には、全てのデータについて有意差の検定を行い評価点の加減算を行う。
【００４１】
そして、業務評価システム１０は、評価対象データのネットワークデータと過去データのネットワークデータとの比較結果、つまり、有意差検定の結果に基づき評価点の加算および減算を行う。
【００４２】
即ち、業務評価システム１０は、評価対象データのうちネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきと、過去データのうちネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきとの有意差の検定結果を読み出す（Ｂ１２）。そして、業務評価システム１０は、評価対象データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきが成功事例データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差があるか否か、および、評価対象データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきが失敗事例データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差がないか否か、を確認する（Ｂ１３）。
【００４３】
業務評価システム１０は、評価対象データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきが成功事例データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差があり、且つ、評価対象データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきが失敗事例データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差がない場合（Ｂ１３：ＹＥＳ）には、評価点から所定値をマイナスする（Ｂ１４）。この場合、業務評価システム１０は、所定値として「重み係数ｂｍ×１」をマイナスするようになっている。なお、業務評価システム１０は、ステップＢ１３において否定判定した場合には、評価点のマイナス処理を行わない。
【００４４】
次に、業務評価システム１０は、評価対象データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきが成功事例データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差がないか否か、および、評価対象データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきが失敗事例データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差があるか否か、を確認する（Ｂ１５）。業務評価システム１０は、評価対象データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきが成功事例データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差がなく、且つ、評価対象データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきが失敗事例データのネットワークデータに係る平均、かたより、ばらつきに対して有意差がある場合（Ｂ１５：ＹＥＳ）には、評価点に所定値をプラスする（Ｂ１６）。この場合、業務評価システム１０は、所定値として「重み係数ｂｍ×１」をプラスするようになっている。なお、業務評価システム１０は、ステップＢ１５において否定判定した場合には、評価点のプラス処理を行わない。
【００４５】
次に、業務評価システム１０は、評価対象データのうちネットワークデータに係る回帰性と、過去データのうちネットワークデータに係る回帰性との有意差の検定結果を読み出す（Ｂ１７）。そして、業務評価システム１０は、評価対象データのネットワークデータに係る回帰性が成功事例データのネットワークデータに係る回帰性に対して有意差があるか否か、および、評価対象データのネットワークデータに係る回帰性が失敗事例データのネットワークデータに係る回帰性に対して有意差がないか否か、を確認する（Ｂ１８）。
【００４６】
業務評価システム１０は、評価対象データのネットワークデータに係る回帰性が成功事例データのネットワークデータに係る回帰性に対して有意差があり、且つ、評価対象データのネットワークデータに係る回帰性が失敗事例データのネットワークデータに係る回帰性に対して有意差がない場合（Ｂ１８：ＹＥＳ）には、評価点から所定値をマイナスする（Ｂ１９）。この場合も、業務評価システム１０は、所定値として「重み係数ｂｍ×１」をマイナスするようになっている。なお、業務評価システム１０は、ステップＢ１８において否定判定した場合には、評価点のマイナス処理を行わない。
【００４７】
次に、業務評価システム１０は、評価対象データのネットワークデータに係る回帰性が成功事例データのネットワークデータに係る回帰性に対して有意差がないか否か、および、評価対象データのネットワークデータに係る回帰性が失敗事例データのネットワークデータに係る回帰性に対して有意差があるか否か、を確認する（Ｂ２０）。業務評価システム１０は、評価対象データのネットワークデータに係る回帰性が成功事例データのネットワークデータに係る回帰性に対して有意差がなく、且つ、評価対象データのネットワークデータに係る回帰性が失敗事例データのネットワークデータに係る回帰性に対して有意差がある場合（Ｂ２０：ＹＥＳ）には、評価点に所定値をプラスする（Ｂ２１）。この場合も、業務評価システム１０は、所定値として「重み係数ｂｍ×１」をプラスするようになっている。なお、業務評価システム１０は、ステップＢ２０において否定判定した場合には、評価点のプラス処理を行わない。
【００４８】
以上の通り、業務評価システム１０は、評価対象データのネットワークデータと過去データのネットワークデータとの有意差検定結果に基づき評価点の加減算を行う。業務評価システム１０は、評価対象データ、成功事例データ、失敗事例データが複数存在する場合には、全てのデータについて有意差の検定を行い評価点の加減算を行う。
【００４９】
以上の通り、業務評価システム１０は、今回の評価対象となる業務のデータと過去に行われた業務のデータとを比較し、その比較結果に基づいて評価点を加減算し、今回の業務を評価する。
【００５０】
また、評価部１３は、評価対象データに係る業務が実施された期間を複数に分割し、分割された複数の期間のうち業務改善の必要性が高い期間を要改善期間として特定することが可能となっている。即ち、図２５に例示するように、評価部１３は、時系列データのうち、特に業務改善の必要性が高いと思われる期間を品質低下懸念期間Ｑとして特定して示すことが可能となっている。この場合、評価部１３は、評価対象データに係る業務が実施された期間を複数に分割し、それぞれの期間について、初期値を２０として上述の通り評価点を加減算する。そして、評価部１３は、各期間について算出した評価点が所定の懸念値よりも低くなった期間を要改善期間Ｑとして特定する。なお、所定の懸念値は、適宜変更して設定することができるが、この場合、例えば「１０」が設定されている。
【００５１】
また、評価部１３は、図２６に例示するように、分割した各期間について、それぞれ、平均、ばらつき、かたよりを求めて確率分布化する。そして、評価部１３は、隣り合う前後の確率分布データを比較して有意差の有無を確認する。また、評価部１３は、各期間の確率分布データと、同種の過去データにおける同種の期間における確率分布データとを比較して有意の有無を確認する。そして、評価部１３は、隣り合う前後の確率分布データ間に有意差が認められ、且つ、同種の過去データにおける同種の期間における確率分布データとの間にも有意差が認められる期間を要改善期間として特定することも可能である。
【００５２】
業務評価システム１０によれば、社内システム１００から業務データを収集し、収集したデータから今回の評価対象データを自動的に生成するようにした。そして、生成した今回の評価対象データを、過去の業務評価処理において評価した過去データとの比較に基づいて評価するようにした。従って、管理者が作成した質問文に各業務担当者が回答していた従来の手法とは異なり、評価対象とするデータに管理者や各業務担当者の主観が入り難い。また、質問文を作成する負荷を管理者に与えることがなく、また、質問文に回答する負荷を各業務担当者に与えることがない。また、回答された質問文を集計する負荷を管理者や分析者に与えることもない。よって、管理者や業務担当者に手間をかけることなく、また、人の主観を排除して客観的に業務内容を評価することができる。
【００５３】
また、業務評価システム１０によれば、今回の評価対象データと過去の成功事例データとの近似度、および、今回の評価対象データと過去の失敗事例データとの近似度に基づいて、今回の業務内容を評価する。即ち、今回の業務内容が、過去の成功事例および失敗事例のどちらに近いのかに基づき評価するようにしたので、過去の事例に基づいた精度の高い評価を行うことができる。
【００５４】
また、業務評価システム１０によれば、第４データベース１７は、過去データを成功事例データと失敗事例データに分類して格納する。そして、評価部１３は、今回の評価対象データと成功事例データとの近似度、および、今回の評価対象データと失敗事例データとの近似度に基づいて評価対象データを評価する。よって、過去の成功事例および失敗事例との比較に基づき、今回の業務内容を精度良く評価することができる。
【００５５】
また、業務評価システム１０によれば、社内システム１００から把握できるデータに、時系列で表わされる時系列データ、および、業務を構成する要素間のネットワークにより表わされるネットワークデータが含まれる場合であっても、これらのデータの分析および評価に対応することができる。
【００５６】
また、業務評価システム１０によれば、評価部１３は、今回の評価対象データに係る業務が実施された期間を複数に分割し、分割された複数の期間のうち業務改善の必要性が高い期間を要改善期間として特定する。即ち、今回の業務において特に改善が必要な業務期間をピンポイントで特定することができ、よりきめ細かい業務評価を行うことができる。
【００５７】
また、業務評価システム１０によれば、業務データ収集部１１は、社内に存在する業務データを収集する。そして、分析部１２は、業務データ収集部１１により収集できた業務データを分析し、評価部１３は、業務データ収集部１１により収集できた業務データについて評価を行う。即ち、業務評価システム１０によれば、特別に設けなければならない業務データは無く、社内システム１００に存在する限りの業務データに基づいて業務の分析および評価を行うことができる。
【００５８】
なお、本発明は、上述した実施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の実施形態に適用可能である。例えば、データの解析に用いる確率分布は、正規分布に限らず、例えば、ランダムな事象が単位期間あたりに起こる回数を表わすポアソン分布、データのかたよりやばらつきを検定するためのカイ二乗分布、２つの母集団の確率分布が異なるものであるかを検定する経験累積分布、ランダムな事象の発生間隔を表わす指数分布などであってもよい。
【符号の説明】
【００５９】
図面中、１０は業務評価システム、１１は業務データ収集部、１２は分析部、１３は評価部、１４は第１データベース、１５は第２データベース、１６は第３データベース、１７は第４データベースを示す。
【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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【図２６】
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