(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
業務システムの業務ログデータを使用して行う業務の改善効果評価を支援する改善効果評価支援装置であって、
業務課題の解決策を特定する課題解決識別子と、改善効果の評価に使用する抽出すべき項目と、前記抽出すべき項目を使用して試算される評価式と、の対応付けを示す業務分析メトリクステーブルを複数記憶する格納部と、
前記抽出すべき項目に対して、ログデータとの対応付けを分析者から受付け、当該受け付けられた対応づけに従って前記ログデータを定義する手段と、
前記分析者から入力される課題解決識別子に基づき、複数の前記業務分析メトリクステーブルから当該課題解決識別子と対応する第１の業務分析メトリクステーブルを特定し、当該第１の業務分析メトリクステーブルに示される第１の抽出すべき項目および第１の評価式を参照し、前記第１の抽出すべき項目に応じて前記ログデータから抽出されたデータと前記第１の評価式を使用して効果試算値を算出する手段と、
前記効果試算値を評価情報として決定する手段とを有することを特徴とする改善効果評価支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の改善効果評価支援装置において、
前記業務システム毎に、前記分析者が定義した抽出すべき項目とログデータとの対応付けを記憶する手段と、
前記業務システムのうち、同じ業務システムに対しては、前述の定義を使用する手段とをさらに有し、抽出すべき項目とログデータとの対応付けを省略することを可能とする改善効果評価支援装置。
【請求項３】
請求項１に記載の改善効果評価支援装置において、
任意の業務分析メトリクスに対して、導入前の顧客の業務ログから抽出したデータと評価式を使用して算出した値と、既に解決策を導入した顧客の業務ログから抽出したデータと評価式を使用して算出した値との差分を効果試算値として算出する手段をさらに有することを特徴とする改善効果評価支援装置。
【請求項４】
請求項１に記載の改善効果評価支援装置において、
前記分析者から業務分析メトリクスの指定を受け付ける手段と、
指定を受け付けた前記業務分析メトリクスに対する、複数の顧客の評価情報を出力する手段とをさらに有することを特徴とする改善効果評価支援装置。
【請求項５】
請求項１に記載の改善効果評価支援装置において、
前記分析者から前記業務システムの指定を受け付ける手段と、
前記業務システムと同じ顧客の業務システムに対する複数の業務分析メトリクスを適用した評価情報を出力する手段とをさらに有することを特徴とする改善効果評価支援装置。
【請求項６】
業務システムの業務ログデータを使用して行う業務の改善効果評価を支援する改善効果評価支援方法であって、
業務課題の解決策を特定する課題解決識別子と、改善効果の評価に使用する抽出すべき項目と、前記抽出すべき項目を使用して試算される評価式と、の対応付けを示す業務分析メトリクステーブルを複数記憶し、
前記抽出すべき項目に対して、ログデータとの対応付けを分析者から受付け、当該受け付けられた対応づけに従って前記ログデータを定義し、
前記分析者から入力される課題解決識別子に基づき、複数の前記業務分析メトリクステーブルから当該課題解決識別子と対応する第１の業務分析メトリクステーブルを特定し、当該第１の業務分析メトリクステーブルに示される第１の抽出すべき項目および第１の評価式を参照し、前記第１の抽出すべき項目に応じて前記ログデータから抽出されたデータと評価式を使用して効果試算値を算出し、
前記効果試算値を評価情報として決定することを特徴とする改善効果評価支援方法。
【請求項７】
請求項６に記載の改善効果評価支援方法において、
さらに、
前記業務システム毎に、前記分析者が定義した抽出すべき項目とログデータとの対応付けを記憶し、
前記業務システムのうち、同じ業務システムに対しては、前述の定義を使用することで、
抽出すべき項目とログデータとの対応付けを省略することを可能とする改善効果評価支援方法。
【請求項８】
請求項６に記載の改善効果評価支援方法において、
さらに、
任意の業務分析メトリクスに対して、導入前の顧客の業務ログから抽出したデータと評価式を使用して算出した値と、既に解決策を導入した顧客の業務ログから抽出したデータと評価式を使用して算出した値との差分を効果試算値として算出することを特徴とする改善効果評価支援方法。
【請求項９】
請求項６に記載の改善効果評価支援方法において、
さらに、
前記分析者から業務分析メトリクスの指定を受け付け、
指定を受け付けた前記業務分析メトリクスに対する、複数の顧客の評価情報を出力することを特徴とする改善効果評価支援方法。
【請求項１０】
請求項６に記載の改善効果評価支援方法において、
さらに、
前記分析者から前記業務システムの指定を受け付け、
前記業務システムと同じ顧客の業務システムに対する複数の業務分析メトリクスを適用した評価情報を出力することを特徴とする改善効果評価支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客が抱える業務課題を解決するのに適した製品およびソリューションを提供することを支援するための技術に関し、特に、既に製品やソリューションを導入している顧客に現れた効果に基づいて評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客の現行業務の課題を把握して業務を改善するために、業務アプリケーションのログからユーザ毎の処理時間などの特徴量を算出して、業務を分析することが行われている。業務を阻害する要因や有益な要因を示す特徴を、さまざまなデータから見つけだすことが業務分析のポイントであり、分析担当者の経験とスキルに頼る部分が大きい。経験豊富な分析者であっても、分析にはある程度の工数が必要となる。
【０００３】
これを解決する技術として、特許文献１では、ワークフロー管理システムにおいて、業務特徴の異なる複数の業務サンプルについて、その業務特徴の分析結果に関する情報と、業務特徴を分析するために定義された複数の特徴ベクトル成分それぞれに関する値を登録した業務パターンデータベースを用意しておき、この業務パターンデータベースから複数の特徴ベクトル成分値のパターンが類似する業務サンプルを検索することにより、分析対象業務に関する業務特徴を取得する技術を提供している。これにより、分析の経験が未熟な分析者であっても、類似する業務サンプルを参考にして分析することができるようになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２７９１１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
顧客の現行業務を把握して、業務を阻害する要因や有益な要因をみつけ、業務を改善することが業務分析の目的である。業務を阻害する要因や有益な要因は複数あり、どの阻害要因を課題として解決すべきなのか、どの有益な要因を伸ばすべきなのかは、顧客の目指すビジネス領域や、課題解決の優先順位、改善にかけられるコストなど、顧客の事情によって変化する。コストをかけずに効果の高い改善施策を打てることが、顧客側、解決策を提示する側の双方にとって、望ましい。
【０００６】
特許文献１に記載の技術では、業務パターンが類似しているとしても、特徴ベクトルが示す複数の要因に対して、業務サンプルの改善施策がどのように影響するのかは不明であり、参考とした業務サンプルの改善施策が分析対象業務の課題を解決するとは限らなかった。
【０００７】
また、解決策を提示する側にとっては、製品やソリューションの営業活動を行う場合に、どの顧客に対して営業活動すべきかの情報は有益であるが、顧客業務と製品やソリューションとの適合性を判断するための定量評価は行われてこなかった。あるいは、定量評価が行われていたとしてもオーダーメイドに分析・評価を行うものであって、別の顧客に同じように適用できるものではなかった。
【０００８】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであって、顧客が抱える業務課題に対して、提供できる解決施策を導入した場合の適合性を、評価者が半自動的に分析・評価することを支援するための技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明では、業務パターンや特徴ベクトルをあらかじめ用意しなくとも、日々のビジネスの変化に適応した事例の蓄積と、業務課題の分析、ソリューションの提示を行うものである。このために、ソリューションを導入した顧客業務について、そのソリューションが解決した顧客の業務課題と、適用効果を測定するメトリクスを策定する。メトリクスを使用して、導入後の変化を（定期的に）測定し、事例として記録する。そして、分析対象の顧客業務についてメトリクスを使用して測定し、事例の適用後の測定値と比較して、差分や比率が大きな事例を抽出する。その事例に発生していた課題と同様の課題が分析対象の業務にも発生していると仮定し、課題を解決するソリューションを提示する。また、あるソリューションの分析メトリクスで複数の業務システムを分析し、導入効果が高い測定値を示した業務システムを抽出する。抽出された業務システムを利用している顧客を、そのソリューションの見込み客とする
また、本発明には、以下の態様も含まれる。次のような顧客の課題解決施策の適合性評価作業を支援するものである。事例が解決した業務課題と解決策、および、解決施策の導入効果を測定するために抽出すべき項目と、抽出すべき項目を使用して試算される評価式から構成される基本の業務課題分析メトリクステーブルを用意しておく。この基本の業務課題分析メトリクステーブルを業務課題毎に複数パターン用意しておく。例えば、効率向上という業務課題であれば、時間短縮や手戻りの数を減らすことなどが考えられるが、それらは、その業務の所要時間や手戻り数を測定することで改善効果を数値化することが可能である。ここで、業務分析および評価を実施する人を分析者と呼ぶこととする。分析者は、基本の業務課題分析メトリクステーブルを元にして、その事例の業務課題分析メトリクステーブルを作成する。また、事例が解決した業務課題に合う業務課題分析メトリクステーブルがない場合には、事例の業務課題に近い基本の業務課題分析メトリクステーブルをカスタマイズして、新しいパターンの業務課題分析メトリクステーブルを作成できるようにする。
【００１０】
ログ情報は業務固有の情報のため、分析者はログ情報と抽出すべき項目の紐付けを行う。別の企業の業務ログであっても、同じ業務システムを利用しているなどの理由によりログが同じ形式の場合には、紐付け作業は一度実施すればよい。
任意の業務課題分析メトリクスについて、業務ログから抽出すべき項目に相当する測定データを抽出して、評価式に従って効果を試算する。業務ログは、アプリケーションシステムが出力するログだけでなく、調査者がストップウォッチで計測したデータや、アンケートの回答データでもよい。
【００１１】
このように、基本の業務課題分析メトリクステーブルを用意しておくことにより、ある顧客の課題が解決したときに、分析者はその課題またはその課題に近い基本の業務課題分析メトリクステーブルを元にして業務課題分析メトリクステーブルを作成し、抽出すべき項目と業務ログ情報とを紐付ける作業を行うことで、まだ課題が解決していない顧客に対する解決策の導入効果を評価するための業務課題分析メトリクステーブルを作成し、解決策の導入効果を評価することができるようになる。
【００１２】
こうして効果試算した値を、解決施策との適合性を評価する情報として活用する。例えば、複数の業務課題分析メトリクスのうち、同じ業務課題分析メトリクスを用いて算出した効果試算値と顧客識別情報と合わせて記憶する手段を設け、解決施策を入力として、その解決施策を適用した業務課題分析メトリクスで測定した効果試算値と顧客識別情報を上位の値からのランキングで出力することにより、解決施策を適用したときに効果が出そうな企業のランキングを作成することが可能となる。
また、ある企業が導入する機能を絞り込みたいときに、機能別に業務分析メトリクスを作成しておき、顧客識別情報を入力として、その顧客識別情報と合わせて記憶されている効果試算値を出力し、出力された効果試算値を参考にして、効果試算値の高い機能の優先度を高くするという利用も考えられる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、改善施策を行った場合の適合性評価を従来に比較してより容易に行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態のシステム構成図である。
【図２】業務課題分析メトリクステーブルの基本構成の一例を示す図である。
【図３】図２に示した業務課題分析メトリクスの別のパターンのテーブルを示す図である。
【図４】業務分析メトリクステーブルを定義する画面の一例である。
【図５】図２の業務課題分析メトリクステーブルをもとに作成した業務課題分析メトリクステーブルの一例である。
【図６】システム別の、抽出項目とログデータとの対応付けを示す図である。
【図７】図５と別の業務課題分析メトリクステーブルの一例である。
【図８】測定データ抽出部で抽出した測定データの一例を示す図である。
【図９】本発明を適用して得られる効果試算スコア表の一例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施例の顧客の課題解決施策の適合性評価作業を支援する処理の流れの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の一実施形態を、図面を用いて説明する。
図１は、本実施形態に係る顧客の課題解決施策の適合性評価作業支援システムの構成を示した図である。分析データ１００は、顧客の業務システムのログを収集したものであり、業務アプリケーションが生成するログデータ、エージェントプログラム等により取得されたログデータ、現場観察で調査者が計測したデータなどである。業務日誌から取得される文字情報や、作業者の動きを計測するセンサログデータを含んでも構わない。業務課題分析メトリクス登録機能２００は、製品やソリューションを既に導入した顧客の事例を元に業務課題メトリクスを作成して、業務課題分析メトリクス格納部４００に業務課題分析メトリクスを登録する機能である。業務課題の適合性検索機能３００は、分析担当者から入力された検索依頼に対応して結果を回答する機能である。まず、測定データ抽出部３１０において、分析データ１００からデータを読み込み、業務課題分析メトリクス格納部４００に定義されているメトリクスに基づいて測定データを抽出する。
【００１６】
次に、効果試算部３２０にてして効果試算値を算出して効果試算情報格納部５００に記録し、課題適合順位作成部３３０にて効果試算値の順位を作成して回答する。業務課題分析メトリクス格納部４００は、既に製品やソリューションを導入した顧客の事例を元にして、導入効果を計測するメトリクス定義を格納している。効果試算情報格納部５００は、試算した効果試算値を格納している。本実施例では、測定データや測定データの集計値等を記録するデータベースは構成に入れていないが、これらを備えた構成にすることも可能である。
【００１７】
図２および図３は、業務課題分析メトリクステーブルの基本構成例を示す図である。業務分析メトリクスは、既に製品やソリューションを導入し、効果が現れている顧客の事例を元にして、導入効果を計測するメトリクスを定義したものである。分析者は業務課題分析メトリクス登録機能２００において、このテーブル構成４１０、４２０を編集して図５に示す業務課題分析メトリクス４４０、４４１を定義する。あるいは、４１０、４３０を編集して図７に示す業務課題分析メトリクス４５０、４５１を定義する。業務課題分析メトリクステーブルは、基本データ項目４１０とメトリクスパターンから構成される。基本データ項目は、ある施策を導入した場合の事例を特定するデータであり、課題解決ID、製品名、顧客名、解決施策、提案内容、ベースラインで構成される。ある製品を導入して複数の課題を解決できた場合には、分析者は解決できた課題ごとに業務課題分析メトリクステーブルを作成する。このテーブルが作成されると、システムによって業務課題分析メトリクステーブルに課題解決IDが割り振られる、または、分析者が識別できる唯一の名称を入力する。製品名は独立した製品でなく、解決施策を実現した装置やソリューション名、ソリューション・メニュー、機能、オプション等のように、切り出して提供することができるものであればよい。ベースラインは、導入後の事例に対して定義したメトリクスを適用して測定された測定値であり、効果試算の基準になる値である。測定値の時系列変化が必要な場合には、ベースラインも時系列情報を有する。
【００１８】
メトリクスパターン部は、メトリクスパターン＿効率化４２０、メトリクスパターン＿厳格化４３０のように、業務課題の種類に応じていくつかのパターンを用意しておく。メトリクスパターンは、業務課題、サブ業務課題、メトリクス、抽出項目、必要な業務情報、測定値の算出式、効果試算式から構成される。例えば、業務課題「効率化」は、時間短縮、ミス減少などいくつかのサブ業務課題に分類される。「時間短縮」を測るメトリクスとしては、分析対象業務の作業所要時間を計測するのが妥当であるため、メトリクスは「所要時間」である。どのメトリクスにおいても、抽出される基本的なデータ項目を抽出項目「作業種別」「作業者ID」「案件ID」「作業量」「作業グループ」「開始日時」「終了日時」として定めている。これらは、いつ「開始日時」と「終了日時」、ある作業「作業種別」を誰「作業者ID」がどの案件「案件ID」に対してどのくらい「作業量」行ったのか、また、その作業をグループ「作業グループ」で行ったのかを抽出するものである。
【００１９】
Webシステムのログであれば、「作業量」は画面へのアクセス回数をカウントする、というように、その業務に応じて「作業量」として何を数えるのか等の分析者による紐付け作業が必要となる。測定値はメトリクスを具体的に表現したものであり、メトリクス「所要時間」の場合は
（終了日時−開始日時）の総和／作業量の総和
を作業単位にかかった時間として算出する。事例において測定した値をベースラインとし、評価試算式は
（測定値−ベースライン）×（作業量の総和の想定値）
とする。作業量の総和の想定値は、施策を導入した場合の作業量を導入前の業務を参考にして想定するものであり、業務の手数が変わらないのであれば、導入前の作業量の総和を使用するが、業務の手数が半分になる場合には、導入前の作業量の総和の1/2を使用する。
【００２０】
同様にして、業務課題がミス縮小の場合は手戻りの発生率を、リスク機会の縮小の場合はリスクの原因となる機会の数を、コンプライアンス強化の場合は正規の手順で行われなかった案件の発生率を、抽出項目を使用して計測する。
【００２１】
図４は、分析者はテーブル構成４１０、４２０を編集して図５に示す業務課題分析メトリクス４４０、４４１を定義するときの画面例である。画面６００においてテーブル構成４１０から４４０を、画面６１０においてテーブル構成４２０から４４１を定義している。画面６００では事例の基本情報を用意された項目に入力する。作成ボタンを押下すると画面６１０に遷移し、業務課題とサブ業務課題を選択すると、対応する基本の業務分析メトリクスのパターンが表示される。ここで測定値算出式や効果算出値などを必要に応じて編集し、分析対象とするシステムを登録する。
【００２２】
図５は、企業Vが「窓口現金処理機＋データ一括管理機能  ACT_Hx10」を導入したときの事例を用いて、メトリクスパターン＿効率化４２０をひな形として作成した日次精査業務の効率化のメトリクス４４１である。業務として、現金精査業務を対象とするため、システムのログから現金精査業務の作業種別を特定するための情報、業務の単位となる一定期間、現金精査業務の作業量を特定するための情報、現金精査業務の作業グループの単位が分析に必要な情報となるため、これを追加している。
【００２３】
ここで、メトリクスを定義する場合の考え方について説明する。製品やソリューションには多くの形態があるため、計測する項目は業務によって異なるが、業務課題とメトリクスの基本的な関係、例えば、所要時間やミスの回数を計測する、という考え方は同じである。
【００２４】
図５で事例としている日次精査業務は銀行営業店の窓口業務の一つである。銀行窓口では多くの種別の業務が行われており、業務システムが業務を支援している。通常、業務システムは多くの機能を提供しているが、金融機関によって重視する機能が異なっているため、業務システムに組み込まれている機能と組み込まれていない機能がある。例えば、締上げ業務は、伝票と営業店内の現金を集計して一致していることを確認する業務である。現金機は現金を識別する機能を備えているが、閉店後に現金機から現金を抜き取り、抜き取った現金を手作業で精査する業務を毎日実施している（日次精査業務）。この日次精査業務を簡素化する機能として、オーバーナイト機能がある。現金機内の現金を抜き取らずに翌日も継続して業務が実施できる機能であり、この機能を活用すると、手作業により精査する業務を何日分かまとめて実施可能となる。こうした機能を導入しなくても業務は遂行できるため、導入すべきかどうかの判断が難しい。そこで、既に導入している営業店の導入効果を測定し、実測地を元にまだ導入していない営業店に導入した場合に、どれくらいの効果がでそうなのかを試算するメトリクスを定義する。
【００２５】
オーバーナイト機能の導入により、手作業で実施していた日次精査業務を簡素化できるが、これを時間短縮による効率化の観点から見るのか、現金を扱う機会をへらすことによる業務厳格化の観点から見るのかにより、効果の算出方法が変わる。オーバーナイト機能による日次精査業務の簡素化を、時間短縮による業務効率化の観点で考えると、現物の量や作業を実施する行員の人数によって、現金の精査業務にかかる時間は異なるため、硬貨も紙幣も一枚あたりの精査にかかる時間は同じであると仮定して、一枚あたりの現金精査にかかる時間をメトリクスとする。これを測定するために、一定期間内おける現物の量と作業所要時間を計測して一枚あたりの現金精査にかかる時間を算出することとする。日次精査作業を、オーバーナイト機能のみで実施する場合と、手作業でも実施する場合では効果試算値が異なるため、この実施サイクルを考慮して一定期間を設定する。測定するデータ項目は、業務の開始時刻、終業時刻、作業者ID、現金の種別毎の現金の計測枚数である。これを現金機ごとに、自動機能による精査と手作業による精査について、測定する。この測定項目について測定したデータを用いて、測定値を算出する。一枚あたりの現金精査にかかる時間は、
一定期間内における（現金精査にかかった延べ時間）／（現金の枚数の総和）
によって算出できる。ここで、現金精査にかかった延べ時間は、各現金機の手作業による現金精査と現金機の自動機能による精査の総和である。手作業による現金精査の延べ時間は、作業所要時間（終了時刻−開始時刻）×（従事者数）の現金機分の総和であり、自動機能による精査延べ時間は（終了時刻−開始時刻）の現金機分の総和である。従事者数は、作業時間帯における作業者IDの人数を、IDを重複してカウントすればよい。測定項目や測定値の考え方については、導入前と導入後で異なる場合があるが、オーバーナイト機能を利用する場合は手作業の回数が減るだけのため、導入前と導入後の測定項目や測定値の算出方法は同じである。こうして算出した導入後の測定値をベースラインとして設定する。一枚あたりの現金精査にかかる時間の短縮効果は、（分析対象システムの導入前の測定値−ベースラインの測定値）で試算できる。実際には、現金の量とオーバーナイト機能の利用回数によって効果の現れかたが異なるため、（一枚あたりの現金精査にかかる時間の短縮効果）×（一定期間内に扱う現金の枚数）を効果試算式とする。ここで、「現金の枚数」を「作業量」と考えると、効果算出式は
一定期間内における（（終了日時−開始日時）の総和）／（作業量の総和）
と表現することができる。
【００２６】
図６は、システム別データ抽出定義テーブル４４２を示した図であり、課題解決IDに対応する、メトリクスの抽出項目とログを紐付けした情報をシステム毎に定義している。例えば、SystemA  Ver.2.0 というシステムの課題解決ID：ACT_Hx10_n100は現金精査業務を対象としており、この業務ではシステム作業と手作業が混在しているため、端末ログと現場調査データを使用する。端末ログAct00x_count.csvはログデータの一つであり、抽出項目に紐づけられたデータが格納されている。データ抽出プログラムextraction_systemA は、メトリクスの抽出項目とログを紐付けした情報を用いて、この端末ログAct00x_count.csvから抽出項目に対応するデータを抽出するプログラムである。ここでは、紐付け情報はcsvファイルのカラム番号を示しているのみであるが、特定の文字列と文字列との間にあるデータを抽出することや、抽出する桁数などのルールがあり、データ抽出プログラムはそのルールにしたがってデータを抽出する。
【００２７】
ACT_n100.xlsはストップウォッチなどの手作業で計測して作成したデータであり、端末ログと同様に、データ抽出プログラムextraction_fieldData でACT_n100.xlsからデータを抽出する。端末ログが入手できない場合や、抽出ルールが不明な場合も、現場調査で調査者が計測したデータを使用する。また、分析対象がシステム作業のみで、その作業が記録されている場合は、現場調査データは必要ない。抽出項目に対応するログが複数に分かれている場合は、対応する複数のログを使用する。このように、システム別にデータ抽出のルールを定めることにより、分析者は、一度データ抽出ルールを定義しておくことで、同じシステムを利用している別の企業のシステムについて、新たな定義を行うことなく分析できるようになる。
【００２８】
図７は、企業Vが「窓口現金処理機＋データ一括管理機能  ACT_Hx10」を導入したときの事例を用いて、メトリクスパターン＿厳格化４３０をひな形として作成した日次精査業務の厳格化のメトリクス４５１である。図５と同様に、オーバーナイト機能による日次精査業務の簡素化について、現金を扱う機会を減らすことによる業務厳格化という業務課題の観点で評価する。この観点でメトリクスを定義する場合は、現金を扱う行員数が少ないほうが、現金に触れる機会を減らすことになるが、抑止力の面からは複数人で扱う方がリスクを減らせるという考えもあるため、ここでは行員の数は考慮せずに、現金に触れる機会の回数のみを測定することとする(もちろん、他のデータを測定したり、行員の数を考慮してもよい)。測定するデータ項目は、現金機毎の手作業での現金精査の実施日時と作業者IDである。現金に触れる機会の回数を測定するのに作業者IDは必ずしも必要ではないが、いつも同じ人が作業しているのか、あるいは、作業者のペアの組み方が固定していないか、等をメトリクスに取り入れてもよいため、作業者IDも測定項目にしている。この測定項目について測定したデータを用いて、測定値を算出する。現金機一台あたりの手作業による現金精査の回数は、
一定期間内における（手作業の述べ回数）／（現金機の台数）
で算出できる。ここで、「リスクが発生する作業種別」を「現金チェック作業」とすると、「手作業の述べ回数」は「リスクが発生する作業種別の出現回数の総和」として表現することができる。また、「作業グループ」を「現金機ID」とすると、「現金機の台数」は「作業グループ数（重複なしでカウント）」と表現することができる。
【００２９】
図８は業務分析メトリクステーブル４０１の測定データ項目にしたがって、測定データ抽出部３１０にて抽出した測定データの一例である。業務分析メトリクステーブル４４１と４５１の測定データ項目を共通化して管理し、顧客業務を識別する情報とその測定データを格納する機能を設け、既に測定データが抽出されている場合には、測定データ抽出３１０の処理を省くようにすることも可能である。また、時系列変化情報を測定する必要がある場合や、決まった期間のログを利用して分析を行う場合には、測定データを定期的に取得・抽出しておく機能を設けておくことで、業務課題の適合性検索機能３００の応答時間を短縮することができる。
【００３０】
図９は効果試算情報テーブルの構成の一例を示したもので、本実施形態を適用して得られる効果試算値のスコア表である。課題解決ＩＤ=ACT_Hx10_n100 は業務分析メトリクステーブル４４１の課題解決ＩＤである。スコア表５０１は、業務分析メトリクステーブル４４１の測定データと効果試算式にしたがって算出した効果試算値である。例えば、一定期間を１週間とした場合の企業Zの測定値が６８であり、4550枚を処理している場合、ベースラインの測定値が２７であるから、効果試算値は
(６８−２７)×４５５０＝１８６５５０ 秒（一定期間：１週間）
となる。この効果試算値が、企業Zに対する課題解決ＩＤ=ACT_Hx10_n100の適合性を評価する値である。スコア表５０１においては、企業Ｙの効果試算値が一番大きいため、試算した顧客のなかでは企業Ｙへの課題解決ＩＤ=ACT_Hx10_n100の施策が適合していると評価することができる。
【００３１】
また、導入後の測定値であるベースラインと比較して、効果が見込めそうかどうかだけを評価できればよい場合は、スコア表５０２に示すように、測定値とベースラインとの差分情報を活用して、差分情報がプラスであれば効果が見込めると評価するようにしてもよい。
【００３２】
図１０は、ある製品が解決した業務課題事例を分析者が入力すると、複数の企業のログデータから、業務課題事例と同様の製品を導入した場合の効果試算値の大きい順に企業のランキングを作成して出力するプログラムの処理の流れを示した図である。図１０に示したプログラムは、分析者が入力した課題解決ＩＤを検索キーワードとして読み込んで処理を開始する。Ｓ１０００にて課題解決ＩＤの業務分析メトリクステーブルにアクセスして測定データ項目を参照し、分析対象とする企業の業務の測定データを抽出する。次のステップＳ１０１０において、測定値の算出式に測定データを入れて、分析対象とする企業の測定値を算出する。次のステップ１０２０では、業務分析メトリクステーブルのベースラインの測定値を参照し、算出した測定値とベースラインの測定値を使用して効果試算を算出し、課題解決ＩＤと分析対象の企業と効果試算値を関連付けて記憶する。分析対象の企業の業務についてＳ１０００〜Ｓ１０２０の処理を行うとＳ１０３０進み、分析対象の企業の効果試算値の大きい順にランキングを作成して出力し、処理を終了する。
【００３３】
例えば、ある製品を担当している営業が分析者の場合、自分が担当している製品の課題解決ＩＤを入力すると、課題解決ＩＤと同じ課題解決施策を導入すると効果がでると試算される企業の順番が出力されるため、この出力結果を参考にして製品を紹介するという利用が考えられる。
【００３４】
また、業務分析メトリクステーブル４４１、４５１の製品名は、ソリューションのメニューや、製品の機能単位に構成しても構わない。例えば、 企業の業務改善を検討する場合に、企業が導入を検討している複数の機能に対して、機能毎に効果試算値を算出し、どの機能を優先的に導入するかを評価する目的で効果試算値を使用することも考えられる。
【００３５】
更に、クラウド環境において、ログの取得と分析を定期的に自動で実施することも考えられる。例えば、新機能をリリースした場合に、その機能を導入した場合の効果を試算してレポート形式で顧客に報告し、機能導入の検討材料として利用することも考えられる。
【００３６】
以上、本実施形態によれば、分析者は、あらかじめ用意された抽出すべき項目に対する業務ログ情報の紐付け作業を行うことで、顧客が抱える業務課題に対して、提供可能な改善施策を導入した場合の適合性を評価する定量情報を得ることができるようになる。この評価情報を使用すると、分析者自身が効果を試算するスキルを持っていない場合であっても、製品やソリューションを顧客業務に導入した場合の改善効果を試算できるようになる。また、ソリューションとして複数の機能を提供している場合には、限られた予算の中で、どの機能を導入すべきかの判断をするための情報とすることができる。更に、営業活動においては、ある製品やソリューションについて、複数の顧客業務の中から、改善効果の高い顧客業務をみつけることが可能となる。
【符号の説明】
【００３７】
１００  分析データ
２００  業務課題分析メトリクス登録機能
３００  業務課題の適合性検索機能
４００  業務課題分析メトリクス格納部
５００  効果試算情報格納部
【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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