(57)【要約】【課題】適切なコラボレーション相手を選定可能なコラボレーション企業選定方法を提供する。【解決手段】企業間で共働するコラボレーションに際して、コンピュータシステムを用いて適宜なコラボレーション相手を選定する方法であって、コンピュータシステムが、コラボレーション企業の属性情報またはコラボレーション内容の属性情報を含む企業選定要求を入力装置より受付けるステップと、業務処理のプロセスに関する情報を企業毎に関連づけて格納したデータベースに対し、前記企業選定要求が含む属性情報を照合して、該当する業務プロセス情報を抽出するステップと、抽出した業務プロセス情報をコラボレーション企業間で対照し、その一致度を認識するステップと、前記認識した一致度に応じてコラボレーション企業の親和性を判定するステップと、前記親和性の判定結果を出力装置に出力するステップと、を含むことを特徴とするコラボレーション企業選定方法。【選択図】　　　図４
2004021333.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
企業間で共働するコラボレーションに際して、コンピュータシステムを用いて適宜なコラボレーション相手を選定する方法であって、
前記コンピュータシステムが、コラボレーション企業の属性情報またはコラボレーション内容の属性情報を含む企業選定要求を入力装置より受付けるステップと、
業務処理のプロセスに関する情報を企業毎に関連づけて格納したデータベースに対し、前記企業選定要求が含む属性情報を照合して、該当する業務プロセス情報を抽出するステップと、
抽出した業務プロセス情報をコラボレーション企業間で対照し、その一致度を認識するステップと、
前記認識した一致度に応じてコラボレーション企業の親和性を判定するステップと、
前記親和性の判定結果を出力装置に出力するステップと、
を含むことを特徴とするコラボレーション企業選定方法。
【請求項２】
前記業務プロセス情報が含む、業務上行われる情報交換の形態、その情報交換の頻度、業務上の報告を行う契機または条件、製品・サービスの開発中における仕様変更の方式または条件、の少なくともいずれかの情報について、コラボレーション企業間で対照し、各情報についての一致度を認識することを特徴とする請求項１に記載のコラボレーション企業選定方法。
【請求項３】
前記一致度を認識するに際し、対照する業務プロセス情報間での一致項目毎にポイントを加算し、そのポイント数をそのまま或いは一致項目毎に設定した重み付けに応じて修正し、当該ポイント数に基づき親和性の判定処理を実行することを特徴とする請求項１に記載のコラボレーション企業選定方法。
【請求項４】
企業間で共働するコラボレーションに際して、適宜なコラボレーション相手を選定するコンピュータシステムであって、
コラボレーション企業の属性情報またはコラボレーション内容の属性情報を含む企業選定要求を入力装置より受付ける手段と、
業務処理のプロセスに関する情報を企業毎に関連づけて格納したデータベースに対し、前記企業選定要求が含む属性情報を照合して、該当する業務プロセス情報を抽出する手段と、
抽出した業務プロセス情報をコラボレーション企業間で対照し、その一致度を認識する手段と、
前記認識した一致度に応じてコラボレーション企業の親和性を判定する手段と、
前記親和性の判定結果を出力装置に出力する手段と、
を含むことを特徴とするコラボレーション企業選定システム。
【請求項５】
前記業務プロセス情報が含む、業務上行われる情報交換の形態、その情報交換の頻度、業務上の報告を行う契機または条件、製品・サービスの開発中における仕様変更の方式または条件、の少なくともいずれかの情報について、コラボレーション企業間で対照し、各情報についての一致度を認識する手段を備えることを特徴とする請求項４に記載のコラボレーション企業選定システム。
【請求項６】
前記一致度を認識するに際し、対照する業務プロセス情報間での一致項目毎にポイントを加算し、そのポイント数をそのまま或いは一致項目毎に設定した重み付けに応じて修正し、当該ポイント数に基づき親和性の判定処理を実行する手段を備えることを特徴とする請求項４に記載のコラボレーション企業選定システム。
【請求項７】
企業間で共働するコラボレーションに際して、適宜なコラボレーション相手を選定する方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
コラボレーション企業の属性情報またはコラボレーション内容の属性情報を含む企業選定要求を入力装置より受付けるステップと、
業務処理のプロセスに関する情報を企業毎に関連づけて格納したデータベースに対し、前記企業選定要求が含む属性情報を照合して、該当する業務プロセス情報を抽出するステップと、
抽出した業務プロセス情報をコラボレーション企業間で対照し、その一致度を認識するステップと、
前記認識した一致度に応じてコラボレーション企業の親和性を判定するステップと、
前記親和性の判定結果を出力装置に出力するステップと、
を含むことを特徴とするコラボレーション企業選定プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のコラボレーション企業選定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，企業間で共働するコラボレーションに際して、コンピュータシステムを用いて適宜なコラボレーション相手を選定する方法に関する。
【０００２】
【発明の背景】
企業が共働する“コラボレーション”として、これまでは部品や資材等の購入業務に対する販売業務といった受発注の関係が一般的であった。こういった関係を有する企業同士を「コラボレーション企業」とするならば、例えばこのコラボレーション企業の選定を行う場合のほとんどは、機械部品や電気・電子部品等の量産部品をどのサプライヤ企業からの購入とするか（或いはどの企業から受注するか）を選択する場合が多かったことになる。前記のように単に商品・サービスの受発注の関係のみでコラボレーションの関係がくくられる場合、企業の過去の取引内容や実績を考慮してコラボレーション企業の選定を行うとすれば、比較的安定した商品の品質や価格、或いは納期遵守状況を確保することが可能であった。
【０００３】
一方、昨今では、ソフトウェア構築の外注や各種業務のアウトソーシングが積極的に行われたり、或いはコンサルティング市場が活発化する状況が出現した。例えばある企業がソフトウェア構築を外注したとすれば、その発注企業と受注企業とはこのソフトウェアが完成し納入されるまでのプロセスで、作業の進捗状況や方針の再確認あるいは修正に起因するコミュニケーションを少なからず交わすことが多い。つまり、商品を発注し、一方でそれを受注して納入するだけといった、基本的に受発注に際して商品とその対価が交換されるだけの従来通りの流れではないコラボレーションが増えているのである。
【０００４】
そこで、このような新たなコラボレーションに対応するため、コラボレーション企業の業務プロセスの良し悪しを評価し、その結果により、これから行われるコラボレーション作業の品質等を予測する手法が提案されている。例えば、米カーネギーメロン大学が開発した「能力成熟度モデル（ＣＭＭ）」では、所定の開発プロセスや開発体制を遵守できているかどうかという基準で、ソフトウェア開発会社をコラボレーション企業として段階評価する手法が提案されている。
【０００５】
このような手法によれば、コラボレーションする作業が新規の要素を含み、過去の実績データだけを活用するのみでは、今回コラボレーション作業の品質等を予測することが難しい状況下においても、発注の結果えられる成果物の品質や納期等をある程度確保することが可能となる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記した従来手法には改善の余地が残されていた。すなわち、業務プロセスの良好なコラボレーション企業を選定したとしても、何らかの問題を起こした事例が少なからず存在した点である。この問題の多くは、コラボレーション企業の間、すなわち発注側企業と受注側企業との間で、業務プロセスの親和性が乏しいことに起因していた。つまり、発注側企業と受注側企業とについて、業務プロセスをそれぞれ単独で評価すると優れた業務プロセスである場合でも、双方の業務プロセスが異なる場合には、円滑で効率的な業務遂行と成果物の品質や納期とを確保することが容易でなかったのである。
【０００７】
例えば、発注側の業務プロセスによれば、受注側企業と最低週一度の会議を開催し十分なコミュニケーションを取るような業務プロセスであったとする。また、一方、受注側の業務プロセスによれば、発注側から作業内容に関する指示を書面で貰いそれに従い作業を行い、不明な点も定型フォーマットの書面によりコミュニケーションを取ることによりミスコミュニケーションを無くすといった業務プロセスであったとする。この場合、どちらの業務プロセスであっても、ミスコミュニケーションを無くす業務プロセスという観点からは、良いプロセスである。しかし、発注側企業の業務プロセスと受注側企業の業務プロセスは大きくその形態を異にしており、プロセスの流れや契機が互いに噛み合わずにミスコミュニケーションによる問題を引き起こす可能性が高いのである。
【０００８】
そこで本発明はこのような従来の課題に着目してなされたもので、適切なコラボレーション相手を選定可能なコラボレーション企業選定方法およシステムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成する本発明の方法は、企業間で共働するコラボレーションに際して、コンピュータシステムを用いて適宜なコラボレーション相手を選定する方法であって、前記コンピュータシステムが、コラボレーション企業の属性情報またはコラボレーション内容の属性情報を含む企業選定要求を入力装置より受付けるステップと、業務処理のプロセスに関する情報を企業毎に関連づけて格納したデータベースに対し、前記企業選定要求が含む属性情報を照合して、該当する業務プロセス情報を抽出するステップと、抽出した業務プロセス情報をコラボレーション企業間で対照し、その一致度を判定するステップと、前記判定した一致度に応じてコラボレーション企業の親和性を判定するステップと、前記親和性の判定結果を出力装置に出力するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明の実施の形態の欄及び図面により明らかにされる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。
前記コラボレーション企業選定方法において、前記業務プロセス情報が含む、業務上行われる情報交換の形態、その情報交換の頻度、業務上の報告を行う契機または条件、製品・サービスの開発中における仕様変更の方式または条件、の少なくともいずれかの情報について、コラボレーション企業間で対照し、各情報についての一致度を認識することとできる。
【００１２】
また、前記コラボレーション企業選定方法において、前記一致度を認識するに際し、対照する業務プロセス情報間での一致項目毎にポイントを加算し、そのポイント数をそのまま或いは一致項目毎に設定した重み付けに応じて修正し、当該ポイント数に基づき親和性の判定処理を実行することとできる。
【００１３】
更に、企業間で共働するコラボレーションに際して、適宜なコラボレーション相手を選定するコンピュータシステムであって、コラボレーション企業の属性情報またはコラボレーション内容の属性情報を含む企業選定要求を入力装置より受付ける手段と、業務処理のプロセスに関する情報を企業毎に関連づけて格納したデータベースに対し、前記企業選定要求が含む属性情報を照合して、該当する業務プロセス情報を抽出する手段と、抽出した業務プロセス情報をコラボレーション企業間で対照し、その一致度を認識する手段と、前記認識した一致度に応じてコラボレーション企業の親和性を判定する手段と、前記親和性の判定結果を出力装置に出力する手段と、を含むことを特徴とするコラボレーション企業選定システムをなすこととする。
【００１４】
また、前記コラボレーション企業選定システムにおいて、前記業務プロセス情報が含む、業務上行われる情報交換の形態、その情報交換の頻度、業務上の報告を行う契機または条件、製品・サービスの開発中における仕様変更の方式または条件、の少なくともいずれかの情報について、コラボレーション企業間で対照し、各情報についての一致度を認識する手段を備えることとできる。
【００１５】
更に、前記コラボレーション企業選定システムにおいて、前記一致度を認識するに際し、対照する業務プロセス情報間での一致項目毎にポイントを加算し、そのポイント数をそのまま或いは一致項目毎に設定した重み付けに応じて修正し、当該ポイント数に基づき親和性の判定処理を実行する手段を備えることとできる。
【００１６】
また、企業間で共働するコラボレーションに際して、適宜なコラボレーション相手を選定する方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、コラボレーション企業の属性情報またはコラボレーション内容の属性情報を含む企業選定要求を入力装置より受付けるステップと、業務処理のプロセスに関する情報を企業毎に関連づけて格納したデータベースに対し、前記企業選定要求が含む属性情報を照合して、該当する業務プロセス情報を抽出するステップと、抽出した業務プロセス情報をコラボレーション企業間で対照し、その一致度を認識するステップと、前記認識した一致度に応じてコラボレーション企業の親和性を判定するステップと、前記親和性の判定結果を出力装置に出力するステップと、を含むことを特徴とするコラボレーション企業選定プログラムをなすこととする。
【００１７】
更に、前記コラボレーション企業選定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体をなすこととする。
【００１８】
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は本実施形態におけるコラボレーション企業選定システム１００の構成例を示す図であり、図２は本実施形態におけるコラボレーション企業間業務プロセス親和性評価部１３０の構成例を示す図である。本実施形態においては、ソフトウェア開発についてコラボレーション企業を選定する状況を想定して説明を行う。勿論、本実施形態だけに本発明の適用範囲は限定されず、企業間でコラボレーションが行われる様々な状況に適用可能である。図に示すコラボレーション企業選定システム１００（以下、システム１００とする）は、入力部１０１、出力部１０２、過去実績評価部１１０、コラボレーション企業業務プロセス評価部１２０、コラボレーション企業間業務プロセス親和性評価部１３０から構成されるコンピュータシステムである。
【００１９】
前記入力部１０１は、キーボード、マウス、音声認識装置、スキャナ等の様々なデータ入力手段が適用可能である。また、前記したキーボード等のコンピュータシステム付帯のコンソールのみならず、ネットワークを介して結ばれたコンソール又は端末であってもよく、システム１００に適合するものであればどのような入力手段であってもよい。また、出力部１０２は、モニタ、プリンタ、音声合成装置、ネットワークへの出力手段等のいずれのデータ出力手段であっても良い。
【００２０】
システム１００は、演算手段１０５として前記過去実績評価部１１０、コラボレーション企業業務プロセス評価部１２０、およびコラボレーション企業間業務プロセス親和性評価部１３０を備えている。過去実績評価部１１０は、コラボレーションの相手となることが想定または指定された企業（以下、“コラボレーション企業”とする）について、実績データベース１１１から該当する企業の過去の取引実績や納入状況等の実績データを取得し、所定の基準データあるいは入力部１０１において指定された条件と比較してその評価を行う。
【００２１】
コラボレーション企業業務プロセス評価部１２０（以下、プロセス評価部１２０とする）は、前記した能力成熟度モデル（ＣＭＭ）と類似の機能を備えるものである。企業毎の業務プロセスデータが格納されているプロセス評価用データベース１２１において、コラボレーション企業についての業務プロセスデータを取得し、所定の開発プロセスや開発体制を遵守できているかどうかについてその良し悪しを評価する機能を備える。前記業務プロセスデータについての詳細は後述する。
【００２２】
なお、前記過去実績評価部１１０、プロセス評価部１２０を示したが、必要に応じて省略するとしても良く、コラボレーション企業間業務プロセス親和性評価部１３０のみを備えてコラボレーション企業の選定を行うことも可能である。
【００２３】
コラボレーション企業間業務プロセス親和性評価部１３０（以下、親和性評価部１３０とする）は、図２に示す構成となっている。親和性評価部１３０は、業務プロセスデータ獲得手段１３１、業務プロセスデータベース１３２、および親和性評価手段１３３から構成される。業務プロセスデータ獲得手段１３１は、前記入力部１０１から送られる企業毎の業務プロセスデータを適宜受け付けて、出力部１０２にこのデータを適宜配信しながら、業務プロセスデータを獲得する。ここで獲得された業務プロセスデータは、業務プロセスデータベース１３２に格納される。
【００２４】
親和性評価部１３０は、入力部１０１から業務プロセスの親和性に関する評価開始指示（企業選定要求）を受け付けた際には、親和性評価手段１３３を起動させる。起動された親和性評価手段１３３は、業務プロセスデータベース１３２から、コラボレーション企業（例：発注側企業および受注側企業）の業務プロセスデータを読み出し、本発明のコラボレーション企業選定方法を実現するアルゴリズムに従って、コラボレーション企業間における業務プロセスの親和性を評価するのである。業務プロセス間の親和性を評価した結果は、出力部１０２に配信される。
【００２５】
なお、業務プロセスの親和性を評価する状況としては、発注企業と受注企業といった一対一の状況のみならず、複数企業と複数企業とが１つの業務についてコラボレーションする状況にも適用可能であるのは言うまでもない。この場合、各企業毎に親和性を評価してそれらの結果を統合するか、或いは適宜な企業を選択する評価を下すなどの処理を行えばいいのである。
【００２６】
図３は本実施形態における業務プロセスデータ３０１の構成例を示す図である。業務プロセスデータ３０１は業務プロセスデータベース１３２において例えば企業毎に格納されているデータである。このデータ３０１は「Ｘ社の新規開発スタイル」、「Ｙ社の大規模開発スタイル」といったように企業別、また企業の中で採用されている業務種類毎（例：開発スタイル別）に複数格納されるとしてもよい。業務プロセスデータ３０１は、それを必要とする時点で該当企業に問い合わせて取得するとしてもよいが、予め取得しておいて業務プロセスデータベース１３２に格納しておくとデータ処理効率が良好となる。
【００２７】
図に示すように業務プロセスデータ３０１は、プロジェクトライフサイクルデータ３０２と仕様凍結タイミングデータ３１１とから構成される。プロジェクトライフサイクルデータ３０２は、ソフトウェアの新規開発といった、コラボレーションの対象となる各プロジェクトにおけるフェーズ毎の情報を格納する、複数のフェーズデータ３０３からなる。つまり、１つのプロジェクトの処理が段階的に、つまりフェーズの連なりとして認識されているのである。
【００２８】
このフェーズデータ３０３は、作業内容データ３０４と、期間データ３０５と、情報交換形態データ３０６、情報交換頻度データ３０７および希望優先順位データ３０８の複数のセットと、仕様変更方式データ３０９と、報告指標データ３１０とから構成される。
【００２９】
作業内容データ３０４は、例えばソフトウェア開発における「要件獲得」、「設計」、「プログラム」、「テスト」といった予め定めておいた項目からフェーズ毎に作業内容が指定されたデータである。つまり、第１フェーズのフェーズデータ３０３では「要件獲得」がその作業内容となり、第２フェーズのフェーズデータ３０３では「設計」がその作業内容となるといった具合である。勿論、このフェーズデータ３０３と作業内容データ３０４との関係は固定されたものではなく、第１フェーズの作業内容を「設計」としたり、第２フェーズの作業内容を「テスト」とするなど任意に設定できる。
【００３０】
期間データ３０５は、属するフェーズの開始時期と終了時期との情報を含むものである。このデータ３０５は、プロジェクト全体の期間中でどの位フェーズが進行したならば当該フェーズが開始されまた終了するのかといった相対的な指示情報であっても良い。また、前記開始・終了時期を日付や時間などで指定した絶対的な指示情報であっても良い。
【００３１】
情報交換形態データ３０６は、業務上行われる情報交換の形態を示すデータである。例えば、企業毎、プロジェクト毎、或いはフェーズ毎に業務を遂行する上で予め定めたコミュニケーションの形式を表している。情報交換形態データ３０６としては、「会議」、「文書で交換」、「グループウェア」、「ＴＶ会議」、等々があげられる。
【００３２】
また、情報交換頻度データ３０７は、前記情報交換形態データが示す「会議」などの情報交換がどの程度行われるのかを示すデータである。ここでは「随時」、「毎日」、「週１回」、「月１回」、などの形式で設定できる。これら情報交換形態データ３０６と情報交換頻度データ３０７とが対をなすことで情報交換のやり方を示している。情報交換形態データ３０６および情報交換頻度データ３０７とのセット情報は、希望優先順位を関係付けた上で複数登録することも出来る。この希望優先順位は希望優先順位データ３０８に含ませる。
【００３３】
仕様変更方式データ３０９は、例えばソフトウェアの仕様がコラボレーション企業間で決定された後、つまり仕様凍結後において、その仕様変更を行うとすれば、値増しや納期延期といった付帯条件が実行されるのか否かを示すデータである。ここでは「ペナルティなし」および「ペナルティなし」として、その付帯条件の有無を示している。
【００３４】
各フェーズにおいて業務がある程度進行する度にその状況報告をコラボレーション企業間で行うのが普通である。そこで報告指標データ３１０では、この報告を実行する契機（指標）を「ドキュメント頁数」、「プログラムステップ数」、「テスト消化件数」、「設計変更回数」等として設定している。このデータも、各フェーズ毎に複数登録することを可能とする。
【００３５】
仕様凍結タイミングデータ３１１は、プロジェクトライフサイクル（フェーズの集まり）の中で、どの段階で仕様を凍結するかを示すデータである。このデータは「第２フェーズ完了時」のように相対的に指定しても良いし、「○月△日」のように絶対的に指定しても良い。
【００３６】
なお、上記の実績データベース１１１、プロセス評価用データベース１２１、および業務プロセスデータベース１３２は、それぞれ別々の記憶装置に設けられて各個独立のデータベースとして機能するとしてもよいし、ネットワークを通じて適宜組み合わせたり或いは１つの記憶装置に集約して設けてもよい。
【００３７】
また、システム１００は、過去実績評価部１１０、プロセス評価部１２０、および親和性評価部１３０を、一体に備えているとしてもよいし、ネットワークを介して利用可能に結ばれた別装置が備えるものとしてもよい。
【００３８】
更に、システム１００となる装置としては、サーバコンピュータは勿論のこと、本発明のコラボレーション企業選定方法を実現できる演算機能および入出力機能を備えている装置であればいずれのものでもよい。例えばサーバコンピュータ以外に、ラップトップタイプを含む一般のパーソナルコンピュータ、ネットワーク接続可能な携帯端末、ＰＤＡ、ゲーム機、デジタルＴＶなどコンピュータチップを備えるいずれの機器でもよい。
【００３９】
図４は本実施形態におけるコラボレーション企業選定方法のアルゴリズム例を示す図である。次に、本実施形態のコラボレーション企業選定方法の具体的な処理手順について説明する。例えば本実施形態におけるコラボレーション企業選定システム１００を用いて、ある企業の担当者がコラボレーション企業の選定を行うとする。この場合、その担当者はシステム１００の前記入力部１０１に対応するコンソールを用いて、想定するコラボレーション企業の属性情報またはコラボレーション内容の属性情報を含む企業選定要求を入力する。
【００４０】
図５は本実施形態における属性情報の入力画面例を示す図である。図に示す属性情報の入力画面５００は、前記企業選定要求の入力を待ち受けるインターフェイスとなる。ここでは、コラボレーション対象となる企業および業務プロセスについて各種情報を入力可能となっている。例えば、「システム開発」といった業種５０１、具体的に企業が決まっている場合の企業名５０２、「ＳＥ１００人以上」、「一部上場」などといった企業に求める企業規模５０３、「○○資格３０人以上」などといった資格保持者数５０４、「大型案件取引あり」といった過去の取引実績５０５、および「納期遅れ無し」といった納入状況５０６等のコラボレーション企業の属性情報が含まれる。
【００４１】
また、業務プロセスに関する属性情報として、図３に関して既に説明した各種情報、つまり、業務プロセス内容５０７、フェーズナンバー５０８、作業内容５０９、情報交換形態５１０、情報交換頻度５１１、希望優先順位５１２、仕様変更方式５１３、報告指標５１４、および仕様凍結タイミング５１５がこの画面５００で指定出来る。
【００４２】
図５の例で言えば、システム開発をメインに行うＳＥ１００人以上の企業であって、過去に大型案件の取引実績があって、しかも納期遅れが無い企業をコラボレーション企業のターゲットと指定されている。また、業務プロセスとしては、新規開発スタイルにおける設計からテストにいたる作業内容について、文書による情報交換を毎日行う方式を備え、仕様変更に伴っては何らかのペナルティを課すものを指定している。また、プロセス進行中の種々の報告は開発対象プログラムにおける開発プログラムステップ数ごとに行われるとし、仕様凍結は設計完了時となっている。
【００４３】
システム１００では、以上のように画面５００にて入力された属性情報を企業選定要求として入力部１０１を介して受け付けて、演算手段１０５に送る。システム１００の演算手段１０５は、前記業務プロセスデータベース１３２に対し、受け付けた企業選定要求が含む属性情報を照合させ、該当する業務プロセスデータを抽出する。この業務プロセスデータの抽出は、コラボレーション企業として想定される受注側の企業について行われることが想定できるが、システム１００が発注側の企業についての業務プロセスデータを認識していない場合にはここでの処理において同様に取得する。或いは、第三者が発注側企業と受注側企業との組合せを選定したい場合には、システム１００が得た前記属性情報に基づき、発注側企業および受注側企業の業務プロセスデータを抽出する。
【００４４】
システム１００は、コラボレーション対象となりうる企業（発注側企業と受注側企業）の業務プロセスデータの対を業務プロセスデータベース１３２において選択した（ステップ４０１および４０２）ならば、これを親和性評価部１３０における親和性評価手段１３３に送る。親和性評価手段１３３では、そのうち、例えば作業内容データ３０４（図３参照）が一致するフェーズデータ３０３に着目する（ステップ４０３、４０４および４０５）。つまり、例えば図５の画面５００で指定された「新規開発スタイル」についての業務プロセスデータを、受発注企業間で適切に対照するために、対をなす業務プロセスデータの各々から同じ作業内容に対応するフェーズを選択するのである。
【００４５】
続いて、同じ作業内容に対応するフェーズの対（複数対複数、或いは１対複数の場合も想定可能）について、そのフェーズデータ（業務プロセスデータ）が含む、情報交換形態データ３０６、情報交換頻度データ３０７、仕様変更方式データ３０９、報告指標データ３１０、の少なくともいずれかのデータに関する対照処理を行ってその一致度を認識する。
【００４６】
図６は本実施形態における属性項目と付与ポイントとの設定テーブル例１を示す図であり、図７は本実施形態における属性項目と付与ポイントとの設定テーブル例２を示す図である。親和性評価手段１３３は、図６に示すテーブル６００を参照し、前記情報交換形態データ３０６らの一致／不一致に応じてポイントを加算し、該当するフェーズデータ３０３や業務プロセスデータ３０１毎に記憶しておく。例えば、“情報交換形態データ３０６”がコラボレーション企業間で一致したならば、属性項目６０１の“情報交換形態”の欄に対応するポイント欄６０２を参照してポイントを“５”加算することになる。以下、情報交換形態データ以外のデータについても同様に、その一致／不一致に応じたポイント加算処理を行う。
【００４７】
また、他の形態として、属性が完全に一致する場合と、近似する場合と、不一致の場合とで加算するポイント数を加減する状況も想定出来る。図７に示すテーブル７００において前記情報交換形態について言えば、例えば「会議」と「ＴＶ会議」とはＩＴ技術介在の有無があるにせよ、人が一同に会してコミュニケーションを図るという点では情報交換の形態は類似するとし、この場合、“属性近似”として“２”ポイントを加算する。このテーブル７００は、属性項目７０１毎に、属性完全一致ポイント欄７０２及び属性近似ポイント欄７０３が関係づけされている。
【００４８】
ただし、情報の一致／不一致に応じたポイント加算を行う本実施形態のみに本発明の適用範囲は限定されず、コラボレーション企業間で業務プロセスデータが含む情報の全項目または一部の項目について全て一致した場合のみ、親和性があると判定してコラボレーション企業選定を行うとしてもよい。
【００４９】
上述の一致／不一致の認識およびポイント加算処理は、例えば、情報交換形態〜報告指標〜仕様変更方式といった順序で段階的に行うとしてもよい。図４に示すアルゴリズム例におけるステップ４０６〜４１０では、情報交換形態と報告指標に関して処理を行った後、該当フェーズが仕様凍結後のフェーズが否かを判定し、仕様凍結後のフェーズであれば、仕様変更方式に関する処理を行うとしている。なお、図中で示す“親和性評価”の語には、前記した一致／不一致の認識やポイント加算の処理の意が含まれるものとする。
【００５０】
フェーズデータ３０３毎に上記ポイント加算処理を実行し（ステップ４１０）、この処理を業務プロセスデータ３０１が含む全ての作業内容データ３０４について行う。この処理結果に、希望優先順位データ３０８を反映させて補正を加えることも可能である。つまり、希望優先順位が高いもの同士ほどポイントの加点を多くするといった重み付けをすればよいのである。フェーズ同士の親和性は、情報交換形態、報告指標、および仕様変更方式の各々の親和性評価結果を総合するか、或いは予め設定された重み付けを行いて加算処理すれば良い。
【００５１】
ここまでの処理が完了したならば（ステップ４１１）、ひとまず業務プロセスデータ全体の親和性評価（ステップ４１２）処理を実施し、業務プロセス同士の親和性を評価する。ここでは、各作業内容毎に算出されたフェーズの親和性評価結果を、予め設定された重み付けに従って加算処理する処理を行う。この業務プロセス同士の親和性評価を、ステップ４０１および４０２で選択された全ての業務プロセスデータについて実行したならば（ステップ４１３）、最良の親和性を備える業務プロセスの組合せを選定する（アルゴリズムでは最適業務プロセスと最大親和性の決定（ステップ４１４）として示す）。
【００５２】
このステップにおいては、ステップ４１２において算定された各業務プロセス毎のポイント（“親和性評価結果”と言える）の中で最大のものを抽出する。これにより、ある発注側企業にとってもっとも業務プロセスの親和性が良好な受注側企業を選定できるのである。もちろん、これは複数企業と複数企業との組合せにおいても選定処理可能である。
【００５３】
図８は本実施形態における結果出力画面例１を示す図であり、図９は本実施形態における結果出力画面例２、図１０は本実施形態における結果出力画面例３を示す図である。上で述べてきたように、業務プロセス毎、そして企業毎に業務プロセスの一致／不一致を認識し、それによりコラボレーション企業間の親和性を評価した結果は、前記出力部（出力装置）１０２に出力され、コラボレーション企業の選定に供されることとなる。
【００５４】
前記属性情報の入力画面５００において、コラボレーション企業を個別指定せずに属性情報に基づく検索の結果、複数企業が選択された場合や、或いは個別に複数の企業を指定した場合には、結果出力画面８００において示すように、想定コラボレーション企業８０１が複数となる。この想定コラボレーション企業８０１のそれぞれについて、上述したコラボレーション企業選定の処理を実行した結果が、親和性の判定結果８０２である。ここでは各企業の得た前記ポイントとそれに応じて判定されたレベルとが示され、最高レベル企業８０３に下線表示を行って明示する。更に、各企業ごとに選定アドバイス８０４を表示する。レベル５で最高ポイントを獲得した企業“株式会社Ｃ”については、「最適です」といった選定アドバイスが関係づけされる。
【００５５】
一方、前記属性情報の入力画面５００において、コラボレーション企業を個別指定せずに属性情報に基づく検索の結果、１つの企業のみが選択された場合や、或いは個別に１つの企業のみを指定した場合には、結果出力画面９００において示すように、想定コラボレーション企業９０１が単数となる。この想定コラボレーション企業９０１について、上述したコラボレーション企業選定の処理を実行した結果が、親和性の判定結果９０２である。ここでは前記企業９０１の得た前記ポイントとそれに応じて判定されたレベルとが示される。更に、この判定結果に応じた選定アドバイス９０３を表示する。例えばレベル３で１０ポイントを獲得した“Ａ株式会社”については、「本来ならコラボレーションは見送るべき」旨の選定アドバイスが関係づけされる。
【００５６】
他方、コラボレーション企業を、発注あるいは受注といった一方の側からのみの視点で親和性の評価を行わず、コラボレーション企業として互いに組み合わせると好適である企業同士を選定する状況も考えられる。この場合、前記属性情報の入力画面５００において個別指定された複数企業、または同画面５００で指定された属性情報に応じて検索された複数企業についてそれぞれなされた親和性評価の結果を画面１０００にて示す。
【００５７】
この画面１０００には、想定コラボレーション企業群１００１について、上述したコラボレーション企業選定の処理を実行した、親和性の判定結果１００２が示される。ここでは前記各企業１００１の得た前記ポイント（またはそれに応じて判定されたレベル）が、コラボレーションの組合せに応じてマトリックス表示される。例としては受注側と発注側とでマトリックスの縦軸と横軸を構成する。図中の例では、Ｃ社とＦ社との親和性が“１８ポイント”で最高となっており、このマトリックス枠１００３を例えばハイライト表示して明示する。
【００５８】
この画面１０００では更に、前記判定結果１００２に基づくアドバイス１００４を示す。例えば前記マトリックス中で最もよい組合せとなった「発注側：Ｃ社、受注側：Ｆ社」の組合せに関して最適の組合せである旨のアドバイスを提示し、他に「発注側：Ｃ社、受注側：Ｅ社」の組合せも高い親和性を示して適切な組合せとなりうることを提示している。以上のようにコラボレーション企業間の親和性は判定され、適宜な出力形態をもって利用者に提示されることとなる。
【００５９】
本発明の実施の形態によれば、次の効果を奏する。
業務プロセスの親和性が良好なコラボレーション企業を選定し、円滑で効率的な業務遂行と成果物の品質や納期とを確保することを容易にする。これにより、適切なコラボレーション企業を選定することができ、コラボレーションするプロジェクトが問題を起こす確率を最小化することにもつながる。
【００６０】
以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これ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。
【００６１】
【発明の効果】
本発明によれば、適切なコラボレーション相手を選定可能なコラボレーション企業選定方法を提供可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態におけるコラボレーション企業選定システムの構成例を示す図である。
【図２】本実施形態におけるコラボレーション企業間業務プロセス親和性評価部の構成例を示す図である。
【図３】本実施形態における業務プロセスデータの構成例を示す図である。
【図４】本実施形態におけるコラボレーション企業選定方法のアルゴリズム例を示す図である。
【図５】本実施形態における属性情報の入力画面例を示す図である。
【図６】本実施形態における属性項目と付与ポイントとの設定テーブル例１を示す図である。
【図７】本実施形態における属性項目と付与ポイントとの設定テーブル例２を示す図である。
【図８】本実施形態における結果出力画面例１を示す図である。
【図９】本実施形態における結果出力画面例２を示す図である。
【図１０】本実施形態における結果出力画面例３を示す図である。
【符号の説明】
１００　コラボレーション企業選定システム
１０１　入力部
１０２　出力部
１０５　演算手段
１１０　過去実績評価部
１２０　コラボレーション企業業務プロセス評価
１２１　プロセス評価用データベース
１３０　コラボレーション企業間業務プロセス親和性評価部
１３１　業務プロセスデータ獲得部
１３２　業務プロセスデータベース
１３３　業務プロセス間親和性評価部
３０１　業務プロセスデータ
３０２　プロジェクトライフサイクルデータ
３０３　フェーズデータ
３０４　作業内容データ
３０５　期間データ
３０６　情報交換形態データ
３０７　情報交換頻度データ
３０８　希望優先順位データ
３０９　仕様変更方式データ
３１０　報告指標データ
３１１　仕様凍結タイミングデータ
５００　属性情報の入力画面
６００、７００　属性項目と付与ポイントとの設定テーブル
８００、９００、１０００　結果出力画面
【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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