(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定ビジネスに影響を与える要素および要素間の関連性について、前記要素の各間の因果関係をモデル化した因果ループ図として記述したモデルと、ビジネスに関して問題を生じやすい要素と要素間の関連性について、前記要素の各間の因果関係をモデル化した因果ループ図として定義した問題構造モデルと、前記各要素が当該ビジネスにおいて影響を及ぼす範囲を規定した範囲情報と、を格納した記憶装置と、
前記モデルおよび前記問題構造モデルのそれぞれの因果ループ図を前記記憶装置から得て照合し、当該因果ループ図におけるノードとリンクの構成に関して対応するものとして、前記モデルから前記所定ビジネスに関する問題構造を抽出し、当該抽出した問題構造の影響範囲について、当該問題構造における各要素の前記範囲情報を集約することで特定する処理と、前記抽出した問題構造に含まれる前記モデルの各要素の識別情報、対応する問題構造モデルの識別情報、および、前記特定した影響範囲の情報、を含む要約情報を、当該影響範囲の大きさの順にソートしたリストと、前記問題構造に対応した因果ループ図と、を含む画面データを出力装置に出力し、前記リスト中の所定要約情報について入力装置からユーザ指定を受けた場合、当該要約情報および前記因果ループ図の表示領域を強調表示するとともに、前記リスト中より他の要約情報について新たなユーザ指定を受けるごとに、前記強調表示の対象を、新たなユーザ指定の対象となった要約情報および因果ループ図の表示領域として表示画面を更新する処理と、を実行する演算装置と、
を備えることを特徴とする問題構造抽出装置。
【請求項２】
所定ビジネスに影響を与える要素および要素間の関連性について、前記要素の各間の因果関係をモデル化した因果ループ図として記述したモデルと、ビジネスに関して問題を生じやすい要素と要素間の関連性について、前記要素の各間の因果関係をモデル化した因果ループ図として定義した問題構造モデルと、前記各要素が当該ビジネスにおいて影響を及ぼす範囲を規定した範囲情報と、を格納した記憶装置を備える情報処理装置が、
前記モデルおよび前記問題構造モデルのそれぞれの因果ループ図を前記記憶装置から得て照合し、当該因果ループ図におけるノードとリンクの構成に関して対応するものとして、前記モデルから前記所定ビジネスに関する問題構造を抽出し、当該抽出した問題構造の影響範囲について、当該問題構造における各要素の前記範囲情報を集約することで特定する処理と、
前記抽出した問題構造に含まれる前記モデルの各要素の識別情報、対応する問題構造モデルの識別情報、および、前記特定した影響範囲の情報、を含む要約情報を、当該影響範囲の大きさの順にソートしたリストと、前記問題構造に対応した因果ループ図と、を含む画面データを出力装置に出力し、前記リスト中の所定要約情報について入力装置からユーザ指定を受けた場合、当該要約情報および前記因果ループ図の表示領域を強調表示するとともに、前記リスト中より他の要約情報について新たなユーザ指定を受けるごとに、前記強調表示の対象を、新たなユーザ指定の対象となった要約情報および因果ループ図の表示領域として表示画面を更新する処理と、
を実行することを特徴とする問題構造抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、問題構造抽出装置および問題構造抽出方法に関するものであり、具体的には、ビジネスに関する問題の構造と影響範囲をあわせてユーザに提示可能とする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ビジネス分野において、経営または業務の現状把握、問題発見、対策立案を行うプロセスでは、関係者間の認識共有や問題箇所特定、要因分析、機械処理の容易化のため、ＢＰＤ（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｄｉａｇｒａｍ）、関連樹木図、フィッシュボーン図など、経営、業務をモデル化する手法は広く用いられてきた。
【０００３】
このような技術のうち、例えば業務プロセスの問題発見に関する従来技術として、ＣＲＭコンサルティング業務において業務プロセスを定量的に可視化し、課題の抽出と評価作業を支援する業務課題分析装置（特許文献１参照）などが提案されている。この技術においては、業務プロセス、経営課題、経営課題重要度、及び影響度配分比率を用いて改善対象の業務プロセスを抽出し、また、改善対象の業務プロセスについてサブプロセス単位で課題を抽出して出力する。
【０００４】
またこれに関連して、システム構成要素間の因果関係をモデル化する因果ループ図（ＣＬＤ：Ｃａｕｓａｌ  Ｌｏｏｐ  Ｄｉａｇｒａｍ）の技術思想が存在しており、これを用いたシステムシミュレーション手法（非特許文献１参照）も提案されている。また、こうした因果ループ図のモデル化手法を踏まえ、問題構造とみなすシステム原型（システム・ダイナミクスに於いて頻繁に見られる構造）に関する技術（非特許文献２参照）なども提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−７１１１３号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】"Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ"、Ｔｈｅ  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ．、Ｊ．Ｗ．Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ、１９６１
【非特許文献２】"Ｔｈｅ  Ｆｉｆｔｈ  Ｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅ"、Ｄｏｕｂｌｅｄａｙ、Ｐ．Ｍ．Ｓｅｎｇｅ、１９９０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら従来技術によると、改善対象の業務プロセスは抽出されるが、問題が影響を及ぼす範囲すなわち影響範囲（例えば組織など）は不明なままであり、こうした情報を利用するユーザにおいて、対策立案や解決すべき問題選択を迅速に行なうことが困難であった。一方、ユーザが問題の対策を立案する際、上述した問題の影響範囲によって対策立案の難易度は大きく異なる。
【０００８】
こうした状況について、製造業者の製造工程における例を取り説明する。「製造部が製造ノルマ未達率を解消するために設備稼働率を上げる措置をとったが、設備稼働率の増加に伴う労働時間の増加によって従業員の生産効率が落ち、製造ノルマが達成できなくなる」という問題と「製造部が製造ノルマ未達率を解消するために設備稼働率を上げる措置を
とったが、それに伴い生産技術部が設備を保全する頻度が少なくなり、結果として設備の故障率が上がって、逆に製造ノルマを達成できなくなる」という問題が抽出された場合を考える。前者の問題は製造部内で対策を考えることになるが、後者の問題を解決するためには、製造部と生産技術部の双方への影響を考慮した対策を模索する必要が出てくる。
【０００９】
換言すると、問題の抽出結果をユーザに提示する際、問題だけでなく問題の影響範囲も提示することは、ユーザにおける対策立案や問題選択に対する支援となるのである。
【００１０】
そこで本発明の目的は、ビジネスに関する問題の構造と影響範囲をあわせてユーザに提示可能とする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決する本発明の問題構造抽出装置は、所定ビジネスに影響を与える要素および要素間の関連性について、前記要素の各間の因果関係をモデル化した因果ループ図として記述したモデルと、ビジネスに関して問題を生じやすい要素と要素間の関連性について、前記要素の各間の因果関係をモデル化した因果ループ図として定義した問題構造モデルと、前記各要素が当該ビジネスにおいて影響を及ぼす範囲を規定した範囲情報と、を格納した記憶装置と、前記モデルおよび前記問題構造モデルのそれぞれの因果ループ図を前記記憶装置から得て照合し、当該因果ループ図におけるノードとリンクの構成に関して対応するものとして、前記モデルから前記所定ビジネスに関する問題構造を抽出し、当該抽出した問題構造の影響範囲について、当該問題構造における各要素の前記範囲情報を集約することで特定する処理と、前記抽出した問題構造に含まれる前記モデルの各要素の識別情報、対応する問題構造モデルの識別情報、および、前記特定した影響範囲の情報、を含む要約情報を、当該影響範囲の大きさの順にソートしたリストと、前記問題構造に対応した因果ループ図と、を含む画面データを出力装置に出力し、前記リスト中の所定要約情報について入力装置からユーザ指定を受けた場合、当該要約情報および前記因果ループ図の表示領域を強調表示するとともに、前記リスト中より他の要約情報について新たなユーザ指定を受けるごとに、前記強調表示の対象を、新たなユーザ指定の対象となった要約情報および因果ループ図の表示領域として表示画面を更新する処理と、を実行する演算装置と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の問題構造抽出方法は、所定ビジネスに影響を与える要素および要素間の関連性について、前記要素の各間の因果関係をモデル化した因果ループ図として記述したモデルと、ビジネスに関して問題を生じやすい要素と要素間の関連性について、前記要素の各間の因果関係をモデル化した因果ループ図として定義した問題構造モデルと、前記各要素が当該ビジネスにおいて影響を及ぼす範囲を規定した範囲情報と、を格納した記憶装置を備える情報処理装置が、前記モデルおよび前記問題構造モデルのそれぞれの因果ループ図を前記記憶装置から得て照合し、当該因果ループ図におけるノードとリンクの構成に関して対応するものとして、前記モデルから前記所定ビジネスに関する問題構造を抽出し、当該抽出した問題構造の影響範囲について、当該問題構造における各要素の前記範囲情報を集約することで特定する処理と、前記抽出した問題構造に含まれる前記モデルの各要素の識別情報、対応する問題構造モデルの識別情報、および、前記特定した影響範囲の情報、を含む要約情報を、当該影響範囲の大きさの順にソートしたリストと、前記問題構造に対応した因果ループ図と、を含む画面データを出力装置に出力し、前記リスト中の所定要約情報について入力装置からユーザ指定を受けた場合、当該要約情報および前記因果ループ図の表示領域を強調表示するとともに、前記リスト中より他の要約情報について新たなユーザ指定を受けるごとに、前記強調表示の対象を、新たなユーザ指定の対象となった要約情報および因果ループ図の表示領域として表示画面を更新する処理と、を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ビジネスに関する問題の構造と影響範囲をあわせてユーザに提示可能となる。この場合のユーザは、該当問題に関する対策立案や解決すべき問題選択を迅速に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態における因果ループ図の一例を示す図である。
【図２】本実施形態におけるシステム原型の一例を示す図である。
【図３】本実施形態における因果ループ図が含むシステム原型構造を示す図である。
【図４】本実施形態における問題構造抽出装置の構成例を示す図である
【図５】本実施形態におけるモデルデータファイルの一例を示す図である。
【図６】本実施形態における問題構造データファイルの一例を示す図である。
【図７】本実施形態における問題構造抽出方法の手順例１を示すフロー図である。
【図８】本実施形態におけるモデルデータの一例を示す図である。
【図９】本実施形態における問題構造データの一例を示す図である。
【図１０】本実施形態において抽出された問題構造のリスト例を示す図である。
【図１１】本実施形態において算出した問題構造の影響範囲情報の一例を示す図である。
【図１２】本実施形態における出力例を示す図である
【図１３】本実施形態における問題構造抽出方法の手順例２を示すフロー図である。
【図１４】本実施形態における問題構造抽出方法の手順例３を示すフロー図である。
【図１５】本実施形態における問題構造抽出方法の手順例４を示すフロー図である。
【図１６】本実施形態のリンク条件充足状態スタックの構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
−−−ＣＬＤとシステム原型−−−
【００１６】
以下に本発明の実施形態について詳細に説明する。本実施形態においては、因果ループ図（Ｃａｕｓａｌ  Ｌｏｏｐ  Ｄｉａｇｒａｍ。以下ＣＬＤ）を用いたモデルから問題構造としてシステム原型を抽出する形態を想定するものとする。問題構造抽出装置に関する説明に先立ち、本実施形態にて用いるモデルであるＣＬＤ及び問題構造とみなすシステム原型について説明する。なお、モデルの対象としては、或る製造業者での製品製造業務のプロセスを例に挙げる。
【００１７】
まず、モデルであるＣＬＤについて説明する。ＣＬＤはシステム構成要素間の因果関係を表現したモデルであり、マサチューセッツ工科大学Ｊ．Ｗ．Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒが非特許文献１にて提案したシステムシミュレーション手法、システム・ダイナミクスの中で利用されるものである。要素間の因果関係は「原因と結果で値の増減方向が一致するか否か」、「原因が結果に反映される時間的ギャップの有無」という二つの尺度により分類されている。以下、原因と結果で増減方向が一致することを「正（ｄｉｒｅｃｔ）」、不一致であることを「逆（ｏｐｐｏｓｉｔｅ）」、時間的ギャップが存在することを「遅れ有り」、存在しないことを「遅れ無し」と呼称し、四種類の因果関係を「正・遅れ有り」「逆・遅れ有り」「正・遅れ無し」「逆・遅れ無し」と区別する。
【００１８】
図１は、本実施形態で用いるＣＬＤの表記例を示している。ここで示すＣＬＤは、要素を表す角丸四角（以下、ノード）と因果関係を表す矢印（以下、リンク）の組合せで表現されている。また、因果関係の分類を表すため、正の因果を実線矢印、逆の因果を点線矢印で記載し、遅れ有りの因果を矢印上の二重線で記載する。例えば、ノルマ未達率のノードＭＮ００１から製造時間のノードＭＮ００２へ結ばれている実線矢印ＭＬ００１は、「ノルマ未達率が上昇すると、製造時間を増加させる」と言う因果関係を示している。
【００１９】
次に、問題構造とみなすシステム原型について説明する。システム原型は非特許文献２においてマサチューセッツ工科大学経営学教授Ｐ．Ｍ．Ｓｅｎｇｅにより提案され、システム・ダイナミクスに於いて頻繁に見られる構造のことである。
【００２０】
図２は、システム原型の一つである「応急処置の失敗」を示した図である。応急処置の失敗は、問題の症状ＰＮ００１、応急処置ＰＮ００２、意図しない結果ＰＮ００３の三要素からなり、因果関係はそれぞれ「問題の症状が増加したために応急処置を多く施した（ＰＬ００１）」「応急処置を多く施したことにより問題の症状が軽減した（ＰＬ００２）」「やがて応急処置の増加は意図しない結果を増やすようになった（ＰＬ００３）」「意図しない結果が増えた事により、問題の症状が増幅した（ＰＬ００４）」という因果関係を意味している。
【００２１】
図３は、上述のＣＬＤ（図１）に含まれていた「応急処置の失敗」の構造を示した図である。ノルマ未達率ＭＮ００１は問題の症状ＰＮ００１、製造時間ＭＮ００２は応急処置ＰＮ００２、従業員疲労度ＭＮ００６は意図しない結果ＰＮ００３にそれぞれ対応している。各ノードの因果関係を見てみると、「ノルマ未達率ＭＮ００１が増加すると製造時間ＭＮ００１を増やそうとする（ＭＬ００１）」の関係は問題の症状ＰＮ００１と応急処置ＰＮ００２の関係ＰＬ００１に対応し、「製造時間ＭＮ００１が増えると設備稼働時間ＭＮ００３が増える（ＭＬ００２）ため、製造量ＭＮ００４も増加し（ＭＬ００４）、結果
としてノルマ未達率ＭＮ００１は減少する（ＭＬ００６）」の関係は応急処置ＰＮ００２と問題の症状ＰＮ００１の関係ＰＬ００２に対応し、「製造時間ＭＮ００１が増えると労働時間ＭＮ００５が増加する（ＭＬ００３）ため、結果として徐々に従業員の疲労度ＭＮ００６が増加していく（ＭＬ００８）」の関係は応急処置ＰＮ００２と予期しない結果ＰＮ００３の関係ＰＬ００３に対応し、「従業員疲労度ＭＮ０６が増加すると従業員の生産効率ＰＮ００７が減少し（ＭＬ００９）、生産効率ＰＮ００７の減少は製造数ＰＮ００４の減少を引き起こす（ＰＬ０１０）ことから、ノルマ未達率ＭＮ００１が増加する（ＭＬ００６）」は予期しない結果ＰＮ００３と問題の症状ＰＮ００１の関係ＰＬ００４に対応している。
【００２２】
従業員疲労度ＭＮ００６とノルマ未達率ＭＮ００１の関係からもわかるように、ノード間に逆のリンクが偶数個含まれる場合は、両者の因果関係は正である。また、製造時間ＭＮ００２と従業員疲労度ＭＮ００６の関係にも見られるように、ノード間に遅れ有りのリンクが一つでも含まれる場合は、両者の因果関係には遅れがあると見做される。
−−−装置構成−−−
【００２３】
続いて本実施形態における問題構造抽出装置の構成例について説明する。図４は、本実施形態の問題構造抽出装置１０００の構成例を示す図である。図４に示す問題構造抽出装置１０００は、ビジネスに関する問題の構造と影響範囲をあわせてユーザに提示可能とするコンピュータ装置である。
【００２４】
この問題構造抽出装置１０００は、記憶装置１１００、ＣＰＵ１３００（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、入出力インターフェース１４００、および通信インターフェース１４００を有している。このうち記憶装置１１００は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）などで構成される主記憶装置や、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリなどに代表される補助記憶装置が該当する。この記憶装置１１００には、ＣＬＤの情報を記載したモデルデータファイル１２１０と、問題構造の情報が保存される問題構造データファイル１２２０を格納している（詳細は後述）。
【００２５】
また、ＣＰＵ１３００は、問題構造抽出装置の統括制御を担い、数値演算、データ読み書き、機器制御を実行する機能を有した電子回路である。例えばこのＣＰＵ１３００が、記憶装置１１００に保持される適宜なプログラムを実行することで、必要な機能を実装する。
【００２６】
また、入出力インターフェース１４００は、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）やＰＣＩＥｘｐｒｅｓｓなどを指し、マウス、キーボード、ディスプレイなどのデータ入出力装置との通信を実施する。
【００２７】
本実施形態では、ユーザが問題構造抽出装置１０００に入出力インターフェース１４００を介して直接アクセスすることを想定しているが、問題構造抽出装置１０００がＢＲＩ（Ｂａｓｉｃ  Ｒａｔｅ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポートやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ
Ｎｅｔｗｏｒｋ）ポートなどに代表される通信インターフェースを有する場合は、ユーザ端末との間で、ネットワークを介した通信によってアクセスが確立されるとしても良い。
【００２８】
続いて、本実施形態の問題構造抽出装置１０００が備える機能部について説明する。上述したように、以下に説明する機能部は、例えば問題構造抽出装置１０００が備えるプログラムをＣＰＵ１３００が実行することで実装されるものである。
【００２９】
こうした問題構造抽出装置１０００は、問題構造抽出部１１１０、影響範囲算出部１１２０、および問題構造表示部１１３０を備える。このうち問題構造抽出部１１１０は、上述のモデルデータファイル１２１０の含むモデル１２１１（後述）から、問題構造データファイル１２２０の問題構造モデル１２２１（後述）に記載された問題構造を抽出するものである。また、影響範囲算出部１１２０は、上述の問題構造抽出部１１１０が抽出した問題構造それぞれの影響範囲を算出するものである。また、問題構造表示部１１３０は、上述の問題構造抽出部１１１０が抽出した問題構造、及び影響範囲算出部１１２０が算出した影響範囲の各情報を、入出力インターフェース１４００または通信インターフェース１５００を介して出力するものである。
−−−データ構造例−−−
【００３０】
次に、本実施形態の問題構造抽出装置１０００が用いるデータの構造例について説明する。図５は、本実施形態における問題構造抽出装置１０００が保持するモデルデータファイル１２１０の一例を示す図である。このモデルデータファイル１２１０は、例えば、業務プロセスごとに対応したモデル１２１１を格納しており、図５ではそのうち１つを例示している。また、モデル１２１１は、図１で示したＣＬＤの記載の他に、ノード名称周囲の括弧内に記述される範囲情報ＭＡ００１、ノード所定箇所での所定アイコン（例：星マーク）で表される重要ノード情報ＭＩ００１、ノードの所定箇所の強調表示（例：影）で表現される制御可否情報ＭＣ００１、が含まれている。このように、範囲情報ＭＡ００１、重要ノード情報ＭＩ００１、および制御可否情報ＭＣ００１が、モデル１２１１に予め含まれている場合を想定するが、これらの情報を、入出力インターフェース１４００での所定画面を介してユーザに入力させて取得するとしても良い。
【００３１】
図６は、本実施形態における問題構造抽出装置１０００が保持する問題構造データファイル１２２０の一例を示す図である。この問題構造データファイル１２２０は、ビジネスに関して問題を生じやすい要素と要素間の関連性を前記所定規則にて定義した問題構造モデル１２２１を１つ以上格納しており、図６ではそのうち２つを例示している。
【００３２】
この問題構造モデル１２２１は、図２で示したシステム原型と同様の構造を備えており、該当問題の名称ＰＴ００１が付与されている。また、問題構造モデル１２２１は、問題構造抽出の条件となる情報も保持しており、本実施形態では矢印上に付与された単線ＰＤ００１によって、遅れの有無を探索時に問わないことを表している。
【００３３】
本実施形態では、上述の問題データファイル１２２０（問題構造モデル１２２１含む）を予め用意し、問題データファイル１２２０内の全ての問題構造モデル１２２１に基づいて、問題構造の抽出を行なうことを想定しているが、問題構造モデル１２２１のそれぞれを、入出力インターフェース１４００での所定画面を介してユーザに入力させて取得するとしても良い。また、問題構造データファイル１２２０が含む問題構造モデル１２２１のうちから、問題構造抽出の対象とするものについて、入出力インターフェース１４００での所定画面を介してユーザに選択させて取得するとしても良い。
−−−処理手順例１−−−
【００３４】
以下、本実施形態における問題構造抽出方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する問題構造抽出方法に対応する各種動作は、問題構造抽出装置１０００が実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００３５】
図７は、本実施形態における問題構造抽出方法の処理手順例１を示すフロー図である。ここではまず問題構造抽出装置１０００の問題構造抽出部１１１０が、モデルデータファ
イル１２１０の含む所定のモデル１２１１（モデルデータファイル１２１０が複数のモデル１２１１を格納している場合、ユーザが入力装置を介して指定してきたもの）から、モデル１２１１を構成する各ノードおよび各リンクに関する情報を取り出すことで、問題構造の抽出処理がしやすいデータ形式に変換する（Ｓ１１００）。以下、変換した後のデータをモデルデータ１２１５と呼称する。このステップＳ１１００における問題構造抽出部１１１０は、こうしたモデルデータ１２１５を得るため、モデル１２１１に対して、例えば所定ノードを起点にした深さ優先探索を行い、該当モデル１２１１が含む全てのノードおよびリンクを探索し、探索したノードに対し、該当ノードを一意に特定するモデルノードＩＤを付与する処理と、探索したリンクに対し、該当リンクを一意に特定するモデルリンクＩＤを付与する処理と、各ノードおよび各リンクが保持している情報（例：ノード名、ノード特性、リンク特性）の取得処理を実行し、各処理で得た情報をテーブル化してモデルデータ１２１５を生成することとなる。
【００３６】
図８は、問題構造抽出部１１１０が、上述のステップＳ１１００により作成したモデルデータ１２１５の一形式例を示す図である。ここで例示したモデルデータ１２１５は、有向グラフたるモデル１２１１が含む各ノードの情報を保持するモデルノードリスト１２１６と、各ノード間を結ぶ各リンクの情報を保持するモデルリンクリスト１２１７を有する。
【００３７】
このうちモデルノードリスト１２１６は、モデルノードＩＤ、ノード名、およびノード特性（範囲情報、重要度（ＫＰＩ）、制御可否情報）の各値を対応づけたレコードの集合体である。モデルノードＩＤには、上述のモデル１２１１が含むノード、すなわちモデルノードを一意に特定するＩＤが格納され、ノード名には該当モデルノードが表す要素の名称が格納される。また、ノード特性である範囲情報、重要度、および制御可否には、それぞれ、図５において範囲情報ＭＡ００１、重要ノード情報ＭＩ００１、および制御可否情報ＭＣ００１として示した内容が読み込まれる。
【００３８】
一方、モデルリンクリスト１２１７は、モデルリンクＩＤ、始点モデルノードＩＤ、終点モデルノードＩＤ、およびリンク特性（正逆、遅れ）の各情報を対応づけたレコードの集合体である。このうちモデルリンクＩＤは、上述のモデルノードリスト１２１６が示すモデルノード間のリンクすなわちモデルリンクを一意に特定するＩＤが格納され、始点モデルノードＩＤにはモデルリンクの始点であるモデルノードＩＤが、終点モデルノードＩＤにはモデルリンクの終点であるモデルノードＩＤが格納されている。また、リンク特性（正逆、遅れ）にはそれぞれ、モデルリンクの正逆情報および、モデルリンクが遅れ有りであるか否かの情報が記憶されている。
【００３９】
次に、問題構造抽出部１１１０は、問題構造データファイル１２２０の含む各問題構造モデル１２２１から、問題構造モデル１２２１を構成する各ノードおよび各リンクに関する情報を取り出すことで、上述のモデルデータ１２１５との対照を行いやすいデータ形式に変換する（Ｓ１２００）。以下、変換した後のデータを問題構造データ１２２５と記載することにする。このステップＳ１２００における問題構造抽出部１１１０が、問題構造データ１２２５を得る処理については、上述のステップＳ１１００でモデルデータ１２１５を得た処理と同様の手法を採用すればよい。
【００４０】
図９は、問題構造抽出部１１１０が上述のステップＳ１２００により作成する問題構造データ１２２５の一形式を示す図である。ここで例示した問題構造データ１２２５は、問題構造データファイル１２２０が含む各問題構造モデル１２２１のリストである問題構造リスト１２２６、各問題構造モデル１２２１が含むノードのリストである問題構造ノードリスト１２２７、および、各問題構造モデル１２２１が含むリンクのリストである問題構造リンクリスト１２２８を備えている。
【００４１】
このうち問題構造リスト１２２６は、各問題構造モデル１２２１に対応した名称一覧であり、問題構造を一意に特定する問題構造ＩＤおよび問題構造の名称を格納する問題構造名称からなる。
【００４２】
また、問題構造ノードリスト１２２７は、各問題構造モデル１２２１に含まれるノードの一覧であり、問題構造ノードを一意に特定するＩＤを格納する問題構造ノードＩＤ、問題構造ノードが含まれている問題構造モデル１２２１を示す問題構造ＩＤ、および問題構造ノードの名称を記録する問題構造ノード名称からなる。問題構造ＩＤが等しい問題構造ノードは同一の問題構造モデル１２２１に含まれることを意味している。従って図９の例では、問題の症状ＰＮ００１、応急処置ＰＮ００２、および予期せぬ結果ＰＮ００３が、問題構造ＰＴ００１に属すノードであると読み取れる。
【００４３】
また、問題構造リンクリスト１２２８は、各問題構造モデル１２２１に含まれるリンクすなわち問題構造リンクの一覧であり、各問題構造リンクを一意に特定するＩＤを格納する問題構造リンクＩＤ、問題構造リンクが含まれている問題構造モデル１２２１を示す問題構造ＩＤ、問題構造リンクの始点となる問題構造ノードのＩＤを示す始点問題構造ノードＩＤ、問題構造リンクの終点となる問題構造ノードＩＤを示す終点問題構造ノードＩＤ、および、問題構造リンクが満たすべき正逆・遅れ情報を意味するリンク特性（正逆、遅れ）を保持している。問題構造ＩＤが等しい問題構造リンクは同一の問題構造モデル１２２１に含まれることを意味している。従って図９の例では、ＰＬ００１、ＰＬ００２、ＰＬ００３、およびＰＬ００４が、問題構造ＰＴ００１に含まれるリンクであることを意味している。またリンク特性は、問題構造データファイル１２２０の記述から読取られるものであり、例えば図６で示した「応急処置の失敗」に対応した問題構造モデル１２２１における、単線ＰＤ００１により表した「遅れの有無を探索時に問わない」という条件記述から、上述の問題構造リンクリスト１２２８のリンク特性において、「遅れ」の欄に「△」として取得、設定される。
【００４４】
ここで図７のフローの説明に戻る。続いて問題構造抽出部１１１０は、問題構造データ１２２５の問題構造リスト１２２６より、まだモデルデータ１２１５と照合していない問題構造モデル１２２１のＩＤ（以下、未照合問題構造ＩＤ）を一つ呼出す（Ｓ１３００）。このステップＳ１３００における問題構造抽出部１１１０は、例えば、モデルデータ１２１５と照合した問題構造モデル１２２１について、照合済みを示す所定の情報（以下、問題構造照合情報）を、記憶装置１１００で確保した所定の一時記憶領域に保存するものとする。この場合、問題構造抽出部１１１０は、問題構造リスト１２２６が含む各問題構造ＩＤについて、上述の問題構造照合情報が付与されていない、すなわち未照合である問題構造モデル１２２１の問題構造ＩＤを、例えばリスト上位から順次取得することで、当該ステップを実現する。
【００４５】
次に、問題構造抽出部１１１０は、上述のステップＳ１３００において未照合問題構造ＩＤを問題構造リスト１２２６より呼出せたならば（Ｓ１４００：Ｙｅｓ）、モデルデータ１２１５より、未照合の問題構造モデル１２２１の抽出を行う処理（Ｓ１５００）に移行する。他方、上述のステップＳ１３００において未照合の問題構造ＩＤを呼出せなかったのならば（Ｓ１４００：Ｎｏ）、問題構造抽出部１１１０は、問題構造表示部１１３０に対して抽出結果の表示を依頼する（Ｓ１４１０）。
【００４６】
一方、ステップＳ１５００において、問題構造抽出部１１１０は、上述のステップＳ１３００で呼び出した未照合問題構造ＩＤに対応する問題構造モデル１２２１を、モデルデータ１２１５に照合して、当該モデルデータ１２１５に含まれる、未照合の問題構造モデル１２２１のデータ抽出を行い、抽出された結果を抽出構造リスト１２６０として記憶装
置１１００にて保存する（Ｓ１５００）。この処理の詳細については後述する。
【００４７】
図１０に、上述のステップＳ１５００にて得られる抽出構造リスト１２６０の一形態例を示す。ここで例示する抽出構造リスト１２６０は、抽出構造ＩＤ、問題構造ＩＤ、問題構造リンクＩＤ、リンク割当てＩｎｄｅｘ、およびモデルリンクＩＤの各列を持ったレコードの集合である。このうち抽出構造ＩＤは、ステップＳ１５００により得られる抽出構造を一意に特定するＩＤを格納する。抽出構造ＩＤが同一なもの一括りが一つの抽出構造を表しており、例えば抽出構造ＩＤ＝Ｅ００１のデータは、図３で図示した問題構造を表している。また、問題構造ＩＤは、抽出構造に対応する問題構造ＩＤを格納している。
【００４８】
こうした抽出構造リスト１２６０の各列は、抽出構造に属するモデルリンクを表しており、そのモデルリンクがどの問題構造リンクに対応するかを問題構造リンクＩＤの列、何番目のリンクであるかをリンク割当てＩｎｄｅｘに保存している。例えば、レコード「Ｒ００３」記載の内容は、モデルリンク「ＭＬ００４」は問題構造ＩＤ「ＰＴ００１」（応急処置の失敗）の、問題構造リンクＩＤ「ＰＬ００２」（応急処置から問題へのリンク）の二番目（リンク割当ｉｎｄｅｘが"２"）に該当する、と解釈される。
【００４９】
続いて問題構造抽出部１１１０は、上述の抽出構造リスト１２６０を作成後、当該抽出構造リスト１２６０に含まれる、影響範囲未算出の抽出構造を一つ取得する（Ｓ１６００）。このステップＳ１６００における問題構造抽出部１１１０は、例えば、抽出構造リスト１２６０に記載された抽出構造のうち、影響範囲算出を行った抽出構造について、影響範囲算出済みを示す所定情報を、記憶装置１１００で確保した所定の一時記憶領域に保存するものとする。この場合、問題構造抽出部１１１０は、抽出構造リスト１２６０が含む各抽出構造ＩＤについて、上述の所定情報が付与されていない、すなわち影響範囲算出未算出である抽出構造のＩＤすなわち影響範囲未算出抽出構造ＩＤを、例えば抽出構造リスト１２６０上位から順次特定し、該当ＩＤの抽出構造のデータを取得することで、当該ステップを実現する。
【００５０】
問題構造抽出部１１１０は、上述のステップＳ１６００において影響範囲未算出の抽出構造が取得できたならば（Ｓ１７００：Ｙｅｓ）、影響範囲算出部１１２０に対し、影響範囲未算出の抽出構造を受け渡し、抽出構造の影響範囲を算出する処理（Ｓ１９００）を依頼する（Ｓ１７１０）。他方、上述のステップＳ１６００において影響範囲未算出の抽出構造が取得できなかったならば（Ｓ１７００：Ｎｏ）、問題構造抽出部１１１０は、問題構造照合情報の更新処理（Ｓ１８００）に移行する。この場合、問題構造抽出部１１１０は、影響範囲未算出の抽出構造がなくなり次第、上述のステップＳ１３００にて取り出していた未照合問題構造を照合済みとするよう問題構造照合情報を更新する（Ｓ１８００）。
【００５１】
一方、ステップＳ１９００における影響範囲算出部１１２０は、上述の問題構造抽出装置１１１０より影響範囲未算出の抽出構造を受け取り、当該抽出構造の影響範囲を算出する。この処理の詳細は後述する。
【００５２】
続いて影響範囲算出部１１２０は、上述のステップＳ１９００により算出された影響範囲の情報を、抽出構造とともに記憶装置１１００に保存する（Ｓ２０００）。図１１に、当該ステップＳ２０００によって得られる影響範囲情報１２７０の一例を示す。図１１にて例示する影響範囲情報１２７０は、抽出構造ＩＤと影響範囲のペアのリストとして表され、各行には抽出構造ＩＤと該当抽出構造が影響を及ぼす範囲が一つ格納されている。
【００５３】
他方、上述のステップＳ１４００の結果、問題構造抽出部１１１０からの依頼を受けた問題構造表示部１１３０は、問題構造抽出部１１１０が算出した抽出構造リスト１２６０
、および影響範囲算出部１１２０が算出した影響範囲情報１２７０を呼び出す（Ｓ２１００）。
【００５４】
次いで、問題構造表示部１１３０は、上述のステップＳ２１００で呼び出した抽出構造リスト１２６０が含む各抽出構造について、影響範囲情報１２７０が示す影響範囲を考慮した結果画面を作成し、入出力インターフェース１４００を介し所定の出力装置に出力する（Ｓ２２００）。この処理の詳細は後述する。
【００５５】
最後に、問題構造表示部１１３０は、上述の問題構造抽出部１１１０が抽出した抽出構造の情報を、例えば上述の結果画面（Ｓ２２００で出力）と併せて出力装置に出力する（Ｓ２３００）。この際、結果画面中での抽出構造の情報表示順序は、ステップＳ２０００で作成した影響範囲（例：影響範囲が広いものほど上位）に基づいてソートするとすれば好適である。
【００５６】
図１２に、問題構造表示部１１３０が出力する結果画面１２８０、１２９０の一例を示す。図１２における結果画面１２８０の例では、問題構造抽出部１１１０が作成する抽出構造リスト１２６０および影響範囲算出部１１２０が算出した影響範囲情報１２７０の要約１２８１を、影響範囲の大きい順（影響範囲に含まれる部署数が多い順）にリスト１２８２として表示している。また問題構造表示部１１３０は、例えばこのリスト１２８２中の要約１２８１のうちユーザが入力装置を介して指定してきた要約１２８１（指定受付に応じてハイライトさせている）に基づいて、該当する抽出構造１２８４の影響範囲（例：製造部）を、結果画面１２８０におけるＣＬＤ上にて、閉領域１２８３で囲んでハイライト表示させる。
【００５７】
例えばユーザが、上述のリスト１２８２において他の要約１２９１を選択してきた場合、問題構造表示部１１３０は、リスト１２８２中の該当箇所をハイライトさせると共に、該当要約１２９１に基づいて、該当する抽出構造１２９２の影響範囲（例：製造部、生産技術部）を、新たな結果画面１２９０におけるＣＬＤ上にて、「製造部」に及んだ影響範囲に対応した閉領域１２９３、「生産技術部」に及んだ影響範囲に対応した閉領域１２９４でそれぞれ囲んでハイライト表示させる。
【００５８】
問題構造表示部１１３０は、ユーザがリスト１２８２中より表示対象の要約すなわち抽出構造の指定を変更するごとに結果画面を生成し、図１２で例示したように、結果画面１２８０から結果画面１２９０へ、などと遷移させる。
【００５９】
以上が、本実施形態における処理フローの概略である。以後は、フロー概略の中で詳細を後述すると述べた処理の内容について説明する。
−−−処理手順例２−−−
【００６０】
ここでは、問題構造抽出部１１１０がモデルデータ１２１５より問題構造の抽出を行い、抽出された結果を抽出構造リスト１２６０として保存する、上述のステップＳ１５００の詳細について図１３を用いながら説明する。この例では、モデルデータ１２１５から抽出する問題構造に対応する未照合問題構造ＩＤを、応急処置の失敗「ＰＴ００１」であるとして説明する。
【００６１】
このフローにおいて問題構造抽出部１１１０は、まず、未照合問題構造のリンクを全てリスト化し、モデルデータ１２１５と照合する順を表す、問題構造リンクのインデックスを作成する（Ｓ１５０１）。このインデックスは、例えば、問題構造データ１２２５の問題構造リンクリスト１２２８より、未照合問題構造の問題構造ＩＤに対応するノードリストおよびリンクリストを取得後、入次数の少ない頂点から順に深さ優先探索を行い、探索
したリンクでインデックスの付与されていないものから順に番号付することによって得ることが可能である。この例では、問題構造リンク「ＰＬ００１」にインデックス１、同じく「ＰＬ００２」にインデックス２、「ＰＬ００３」にインデックス３、「ＰＬ００４」にインデックス４を割当てたとする。
【００６２】
次に、問題構造抽出部１１１０は、リンク条件充足状態スタックに初期状態をプッシュする（Ｓ１５０２）。リンク条件充足状態スタックは、問題構造リンク（問題構造データ１２２５）とモデルリンク（モデルデータ１２１５）の割当てが問題構造リンクの満たすべき正逆・遅れ条件（リンク特性）を充足している状態を保存するスタック構造である。ここで言う状態とは、例えば、次にモデルデータ１２１５との照合を行うべき問題構造リンクのインデックスを表す照合リンクＩｎｄｅｘと、問題構造ノードに対してどのモデルノードが割当てられているかを示す頂点割当て情報と、問題構造リンクに対してどのモデルリンクが割り当てられているかを示すリンク割当て情報の三つから構成される。この場合、初期状態とは、次割当てＩｎｄｅｘは最初の問題構造リンクを示す「１」が、頂点割当て情報とリンク割当て情報は空リストが設定されている状態のことを指す。
【００６３】
図１６にて、上述の初期状態をプッシュした後のリンク条件充足状態スタック１６００の実現例の一つを示す。この図１６に示す例では、リンク条件充足状態スタック１６００を、照合リンクＩｎｄｅｘスタック１６１０、リンク割当てスタック１６２０、頂点割当てスタック１６３０により実現し、各スタックに格納されるデータ単位を一意に特定するスタックＩＤを各スタックが保持している。
【００６４】
次に問題構造抽出部１１１０は、リンク条件充足状態スタック１６００が空であるかを確認し、空であれば（Ｓ１５０３：Ｙｅｓ）、問題構造抽出処理を終了する。一方、空でなければ（Ｓ１５０３：Ｎｏ）、問題構造抽出部１１１０は、リンク条件充足状態スタック１６００に残った抽出状態に対して照合処理を進めるための処理Ｓ１５０４に移行する。
【００６５】
上述のステップＳ１５０４において、問題構造抽出部１１１０は、リンク条件充足状態スタック１６００の先頭をポップすることで、照合リンクＩｎｄｅｘ・頂点割当て情報、リンク割当て情報を得る。
【００６６】
続いて問題構造抽出部１１１０は、照合リンクＩｎｄｅｘを用いて、上述のステップＳ１５０１で作成したインデックス情報を参照し、モデルデータ１２１５と照合すべき問題構造リンクＩＤ（以降これを照合リンクＩＤと呼ぶ）の取得を試みる。もしこのリンクが存在しない場合（Ｓ１５０５：Ｎｏ）、問題構造抽出部１１１０は、抽出データ保存処理Ｓ１５１４に移行する。そうでなければ（Ｓ１５０５：Ｙｅｓ）、問題構造抽出部１１１０は、照合リンクとモデルとの照合処理（Ｓ１５０６以降）に移行する。
【００６７】
上述のステップＳ１５０６において、問題構造抽出部１１１０は、照合リンクＩＤおよび未照合問題構造ＩＤを用いて、問題構造リンクリスト１２２８を参照することによって照合リンクの始点となる問題構造ノードＩＤ（これをＰＮｉと呼ぶ）を取得し、上述のステップＳ１５０４で取得している頂点割当て情報からＰＮｉに対応するモデルノードＭＮｉが存在するかを検索する。
【００６８】
この検索の結果、上述のＰＮｉに対応するモデルノードＭＮｉが存在した場合（Ｓ１５０６：Ｙｅｓ）、問題構造抽出部１１１０は、ＭＮｉを起点としたモデルリンクの割当て処理（Ｓ１５０８以降）に処理を移し、存在しない場合（Ｓ１５０６：Ｎｏ）、ＰＮｉに対してモデルノードを割当てる処理（Ｓ１５０７）に移行する。
【００６９】
上述のステップＳ１５０７において、問題構造抽出部１１１０は、頂点割当て情報、リンク割当て情報、モデルデータ１２１５のモデルノードリスト１２１６を用いて、割当てが可能なモデルノードを全て取得する。また、問題構造抽出部１１１０は、ここで得られたモデルノードＭＮｉ全てに対して、頂点割当て情報にＰＮｉとＭＮｉの割当て情報を付与した状態をリンク条件充足状態スタック１６００に追加する。
【００７０】
他方、上述のステップＳ１５０８において、問題構造抽出部１１１０は、モデルデータ１２１５のモデルリンクリスト１２１７より始点モデルノードＩＤがＭＮｉであるデータを取出すことで、ＭＮｉを始点とするモデルリンクを取得する。また、問題構造抽出部１１１０は、ここで得られたモデルリンクＭＬｉ全てに対して、現状態に加えて（問題構造リンクＩＤ＝照合リンクＩＤ、リンク割当てＩｎｄｅｘ＝１、ＭＬｉ）というリンク割当て情報を付与した状態をリンク条件未充足状態スタックに追加する。リンク条件未充足状態スタックは、問題構造リンクとモデルリンクの割当てが問題構造リンクの満たすべき正逆・遅れ条件を充足している場合に限らず、状態を保存するスタック構造である。所持する情報はリンク条件充足状態スタック１６００と同じであるため、詳細は省略する。
【００７１】
もしもリンク条件未充足状態スタックが空であったならば（Ｓ１５０９：Ｙｅｓ）、問題構造抽出部１１１０は、ＭＮｉを始点とした照合リンクの割当て処理が全て終了したと捉え、次のリンク照合処理Ｓ１５０３に戻る。そうでなければ（Ｓ１５０９：Ｎｏ）、ＭＮｉを始点とした照合リンクの割当て処理（Ｓ１５１０以降）に処理を移行する。
【００７２】
上述のステップＳ１５１０において、問題構造抽出部１１１０は、リンク条件未充足状態スタックの先頭データをポップすることで、照合リンクＩｎｄｅｘ・頂点割当て情報、リンク割当て状態を得る。
【００７３】
問題構造抽出部１１１０は、上述のステップＳ１５１０によって得られたリンク割当て情報を元に照合リンクに対して現在割当てられているモデルリンクの情報を解釈することによって、照合リンクへのリンク割当てが照合リンクの条件を満たすかどうかを検査する（Ｓ１５１１）。この条件とは、問題構造データ１２２５が持つ問題構造リンクリスト１２２８より問題構造ＩＤと問題構造リンクＩＤをキーとして抜き出した行のリンク特性の欄に記載されている正逆・遅れの条件のことである。
【００７４】
現在のリンク割当てが照合リンクの条件を充足しているならば（Ｓ１５１１：Ｙｅｓ）、問題構造抽出部１１１０は、その情報をリンク条件充足状態スタック１６００に格納する処理（Ｓ１５１２）へ、そうでなければ（Ｓ１５１１：Ｎｏ）その後の処理（Ｓ１５１３）へと移行する。
【００７５】
上述のステップＳ１５１２において、問題構造抽出部１１１０は、リンク割当て情報の終点と照合リンクの終点を新たに頂点の割当てとして追加し、照合リンクＩｎｄｅｘを一つ増やした状態をリンク条件充足状態スタック１６００にプッシュする。そして、現在のリンク割当て状態に加えて更にモデルリンクを照合リンクへ割当てることが可能な場合（Ｓ１５１３：Ｙｅｓ）、問題構造抽出部１１１０は、リンク条件未充足状態を追加する処理（Ｓ１５１４）に移行し、そうでなければ（Ｓ１５１３：Ｎｏ）、次のリンク条件未充足状態の評価を行う処理（Ｓ１５０９）に戻る。この条件判定は、例えば「現在のリンク割当て終点がすでに頂点割当て済の頂点でなく、なおかつ現在のリンク割当て終点が照合リンクとのリンク割当て経路内に２回存在しない」と言った条件から判定することが可能ある。
【００７６】
上述のステップＳ１５１４において、問題構造抽出部１１１０は、追加可能なリンクＭＬｊ全てに対して、現状態のリンク割当て情報にさらにＭＬｊを追加した状態、をリンク
条件未充足状態スタックに追加する。
【００７７】
以上が、問題構造抽出部１１１０が、モデルデータ１２１５より問題構造の抽出を行う処理（Ｓ１５００）の詳細である。本実施形態においては、モデルデータ１２１５の全体の中から問題構造を抽出することを想定しているが、問題構造抽出装置１０００に対しユーザが事前に範囲情報を与え、上述のステップＳ１５１１、Ｓ１５０６、Ｓ１５１３の条件をユーザが事前に与えた範囲情報に応じて変更することで、抽出する問題構造を限定するとしても良い。
−−−処理手順例３−−−
【００７８】
次に、図１４を用いて、影響範囲算出部１１２０が問題構造抽出部１１１０より影響範囲未算出の抽出構造を受け取り、当該抽出構造の影響範囲を算出する処理（Ｓ１９００）について説明する。
【００７９】
この場合、まず影響範囲算出部１１２０は、問題構造抽出部１１１０より抽出構造を受け取って後に、範囲情報反映履歴を初期化する（Ｓ１９０１）。この範囲情報反映履歴とは、モデルノードそれぞれが持つ範囲情報が今回の抽出構造の影響範囲算出に反映済みであるか否かの情報であり、例えばモデルノード数と同じサイズのベクトルとして実現される。初期状態の範囲情報反映履歴には、各モデルノードの範囲情報が反映前である、という情報が保存される。
【００８０】
次に、影響範囲算出部１１２０は、抽出構造リスト１２６０の問題構造ＩＤの情報を参照することで現在の抽出構造に該当するリンク情報を処理対象として一つ取出す（Ｓ１９０２）。抽出構造リスト１２６０におけるこうしたリンク情報を処理対象として全て取り出した後ならば、影響範囲算出部１１２０は、処理対象として未特定のリンク情報は存在しないと判定し（Ｓ１９０３：Ｎｏ）、影響範囲算出処理を終了する。他方、リンク情報を一つ取出せたのならば（Ｓ１９０３：Ｙｅｓ）、影響範囲算出部１１２０は、処理をステップＳ１９０４に移行する。
【００８１】
このステップＳ１９０４において、影響範囲算出部１１２０は、上述のステップＳ１９０２で取得したリンク情報に対して、始点モデルノードおよび終点モデルノードのノード特性を取得する（Ｓ１９０４）。このノード特性は、モデルリンクＩＤを元にモデルデータ１２１５のモデルリンクリスト１２１７を参照することで始点モデルノードＩＤ、終点モデルノードＩＤを割り出し、これらの情報をモデルデータ１２１５のモデルノードリスト１２１６と照合することによって得ることが可能である。
【００８２】
続いて影響範囲算出部１１２０は、上述のステップＳ１９０４で取得した始点モデルノードのノード特性および終点モデルノードのノード特性を用いて、抽出構造の範囲情報を更新する（Ｓ１９０５）。本実施形態の例では、範囲情報としてノード特性に含まれる範囲情報の和集合を計算しているが、範囲情報の更新に於いては、範囲情報以外の重要度や制御可否情報を利用しても良い。例えば、始点モデルノードまたは終点モデルノードのノード特性が、或る一定以上の重要度であるときにのみ範囲情報を更新するとしてもよい。或いは、始点モデルノードまたは終点モデルノードが制御可否ノードである際には、制御可否ノードから始めた深さ優先探索を行なうことによって、各制御可否ノードが影響を及ぼす範囲を保存するとしてもよい。また、例えば、始点モデルノードまたは終点モデルノードのノードのうち所定レベル以上の重要度であるものを影響範囲の考慮対象とし、更に、上述の制御可否ノードを起点にした上述の深さ優先探索を行なって制御可否ノードが影響を及ぼす範囲を保存する、としてもよい。
【００８３】
次に影響範囲算出部１１２０は、影響範囲反映履歴を更新する（Ｓ１９０６）。この処
理は、例えば始点モデルノードおよび終点モデルノードに関して影響範囲反映済みと記録し直す事によって実現される。
−−−処理手順例４−−−
【００８４】
最後に、問題構造表示部１１３０による抽出構造と抽出構造の影響範囲を利用した描画画面の作成処理（Ｓ２２００）の詳細について説明する。図１５は問題構造表示部１１３０による抽出構造と抽出構造の影響範囲を利用した描画画面の作成処理Ｓ２２００の詳細フローを示している。
【００８５】
この場合、問題構造表示部１１３０は、上述のステップＳ２１００によって得られた抽出構造について、影響範囲の情報を一つ取得する（Ｓ２２０１）。この処理は、該当抽出構造の抽出構造ＩＤをキーに、影響範囲情報１２７０において影響範囲の情報を参照することにより実現できる。
【００８６】
もしも抽出構造の範囲全てに対して処理が終了しているのであれば（Ｓ２２０２：Ｎｏ）、問題構造表示部１１３０は、表示情報の保存処理（Ｓ２２０４）に移行し、そうでなければ（Ｓ２２０２：Ｙｅｓ）、上述のステップＳ２２０１で得た影響範囲の情報に対する処理（Ｓ２２０３）に移行する。
【００８７】
問題構造表示部１１３０は、ステップＳ２２０１によって得られた影響範囲の情報（例："製造部"、"生産技術部"）を元に、この影響範囲に対する問題構造となっている抽出構造に関する情報（図１２に関して既に述べた結果画面１２８０、１２９０の構成情報）の描画領域を構成する（Ｓ２２０３）。この描画領域の構成処理は、影響範囲情報１２７０の抽出構造ＩＤをキーに、該当抽出構造のモデルリンクＩＤ（抽出構造リスト１２６０）に対応するモデルノードＩＤ（モデルデータ１２１５）を特定し、各モデルノードＩＤに対応するノードの描画用データ（例えば、モデル１２１１が予め保持するアイコンデータであり、モデルデータ１２１５のモデルノードリスト１２１６にも格納されているとしてもよい）が示す、該当各ノードのアイコン表示用の座標値のうち最大、最小のＸ座標値と、最大、最小のＹ座標値に基づいて、或る影響範囲（例：製造部）に関する情報を表示する矩形の閉領域１２８３の頂点を特定し、これを描画領域とするといった手法により実行できる。この他、ボロノイ図を作成する事による描画領域の作成などを行っても良い。
【００８８】
問題構造表示部１１３０は、こうして得られた描画領域の情報を一時記憶領域に保存し（Ｓ２２０４）、この描画領域の情報に基づいて、上述の抽出構造に関する情報を閉領域１２８３で囲んでハイライト表示した結果画面を作成し、入出力インターフェース１４００を介し所定の出力装置に出力し、処理を終了する。
【００８９】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明は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。
【００９０】
こうした本実施形態によれば、ビジネスに関する問題の構造と影響範囲をあわせてユーザに提示可能となる。
【００９１】
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。すなわち、本実施形態の問題構造抽出装置において、前記記憶装置は、前記モデルおよび前記問題構造モデルとして、前記要素の各間の関連性に応じた因果関係を示す有向グラフを格納し、前記各要素が影響を及ぼす範囲を規定した範囲情報を更に格納するものであり、前記演算装置は、前記問題構造の影響範囲を特定するに際し、有向グラフたる前記モデルと前記問題構造モデルを照合して、前記モデルから前記所定ビジネスに関する問題構造を抽出し、当該抽出した問題構造に含まれる要素に関して規定された範囲情報を記憶装置から読み出し、当該範
囲情報に基づいて前記影響範囲を特定するものであるとしてもよい。
【００９２】
これによれば、ビジネスに影響を与える要素とその関連性ついて有向グラフにより的確かつ簡潔に記述したモデルを処理対象として、問題構造抽出の処理を効率的なものと出来る。
【００９３】
また、本実施形態の問題構造抽出装置において、前記記憶装置は、前記モデルにおける前記要素の重要度情報を更に格納するものであり、前記演算装置は、前記問題構造の影響範囲を特定するに際し、前記抽出した問題構造が含む要素の重要度情報と、該当要素について規定された範囲情報とを記憶装置から抽出し、当該抽出した重要度情報および範囲情報に基づいて前記影響範囲を特定するものであるとしてもよい。
【００９４】
これによれば、例えば要素のうち所定レベル以上の重要度であるものを影響範囲の考慮対象とするなどといった処理が可能となり、無駄な処理を省略して全体の処理効率を良好なものとできる。
【００９５】
また、本実施形態の問題構造抽出装置において、前記記憶装置は、前記モデルにおける前記要素の制御可否情報を更に格納するものであり、前記演算装置は、前記問題構造の影響範囲を特定するに際し、前記抽出した問題構造が含む要素の制御可否情報と、該当要素について規定された範囲情報とを記憶装置から抽出し、当該抽出した制御可否情報および範囲情報に基づいて前記影響範囲を特定するものであるとしてもよい。
【００９６】
これによれば、例えば要素（ノード）のうち制御可否情報が設定されているものを起点にして、前記モデル内での深さ優先探索を行なうことにより、該当要素（制御可否情報が設定されたもの）の制御可否内容が影響を及ぼす範囲を考慮するなどといった処理が可能となる。
【００９７】
また、本実施形態の問題構造抽出装置において、前記記憶装置は、前記モデルにおける前記要素の重要度情報を更に格納するものであり、前記演算装置は、前記問題構造の影響範囲を特定するに際し、前記抽出した問題構造が含む要素の重要度情報と、制御可否情報と、該当要素について規定された範囲情報とを記憶装置から抽出し、当該抽出した重要度情報、制御可否情報および範囲情報に基づいて前記影響範囲を特定するものであるとしてもよい。
【００９８】
これによれば、例えば要素のうち所定レベル以上の重要度であるものを影響範囲の考慮対象とし、更には、例えば要素（ノード）のうち制御可否情報が設定されているものを起点にして、前記モデル内での深さ優先探索を行なうことにより、該当要素（制御可否情報が設定されたもの）の制御可否内容が影響を及ぼす範囲を考慮するなどといった処理が可能となり、無駄な処理を省略して全体の処理効率を更に良好なものとできる。
【００９９】
また、本実施形態の問題構造抽出装置において、前記演算装置は、前記問題構造の影響範囲を特定するに際し、前記抽出した問題構造が含む各要素について範囲情報の集合およびその個数を算出し、当該算出した範囲情報の集合およびその個数に応じて前記影響範囲を特定するものであるとしてもよい。
【０１００】
これによれば、各要素の範囲情報（例：影響が及ぶ部署等の識別情報）の和集合をとることで問題構造の影響が及ぶ範囲を効率的に特定できる。また、その個数（和集合が含む範囲情報＝部署等の識別情報）が多いほど影響範囲が広く、問題への対策を施す対象として重要であることを容易に特定出来る。
【０１０１】
また、本実施形態の問題構造抽出装置において、前記演算装置は、前記問題構造およびその影響範囲の情報を出力装置に出力する処理に際し、前記抽出した問題構造が含む要素の範囲情報に基づいて、各要素を該当範囲ごとに所定線分で囲う画面データを出力するものであるとしてもよい。
【０１０２】
これによれば、問題構造とその影響範囲を視覚的に認識しやすい形態にてユーザに提示出来る。
【０１０３】
また、本実施形態の問題構造抽出装置において、前記演算装置は、前記問題構造およびその影響範囲の情報を出力装置に出力する処理に際し、前記抽出した問題構造が含む要素の範囲情報に基づいて、前記抽出した問題構造間で情報の表示位置を並べ替えて出力するものであるとしてもよい。
【０１０４】
これによれば、例えば問題構造とその影響範囲を示す表示情報（例：有向グラフと、問題構造を構成する要素の名称群および影響部署など）を、出力画面中において、影響範囲の広いほど（例：影響部署の個数が多いほど）画面上部に表示するといった処理が可能となり、該当画面を閲覧するユーザは、問題構造とその影響範囲を更に視覚的に認識しやすくなる。
【０１０５】
また、本実施形態の問題構造抽出方法において、前記情報処理装置が、前記記憶装置において、前記モデルおよび前記問題構造モデルとして、前記要素の各間の関連性に応じた因果関係を示す有向グラフを格納し、前記各要素が影響を及ぼす範囲を規定した範囲情報を更に格納し、前記問題構造の影響範囲を特定するに際し、有向グラフたる前記モデルと前記問題構造モデルを照合して、前記モデルから前記所定ビジネスに関する問題構造を抽出し、当該抽出した問題構造に含まれる要素に関して規定された範囲情報を記憶装置から読み出し、当該範囲情報に基づいて前記影響範囲を特定するとしてもよい。
【０１０６】
また、本実施形態の問題構造抽出方法において、前記情報処理装置が、前記記憶装置において、前記モデルにおける前記要素の重要度情報を更に格納し、前記問題構造の影響範囲を特定するに際し、前記抽出した問題構造が含む要素の重要度情報と、該当要素について規定された範囲情報とを記憶装置から抽出し、当該抽出した重要度情報および範囲情報に基づいて前記影響範囲を特定するとしてもよい。
【０１０７】
また、本実施形態の問題構造抽出方法において、前記情報処理装置が、前記記憶装置において、前記モデルにおける前記要素の制御可否情報を更に格納し、前記問題構造の影響範囲を特定するに際し、前記抽出した問題構造が含む要素の制御可否情報と、該当要素について規定された範囲情報とを記憶装置から抽出し、当該抽出した制御可否情報および範囲情報に基づいて前記影響範囲を特定するとしてもよい。
【０１０８】
また、本実施形態の問題構造抽出方法において、前記情報処理装置が、前記記憶装置において、前記モデルにおける前記要素の重要度情報を更に格納し、前記問題構造の影響範囲を特定するに際し、前記抽出した問題構造が含む要素の重要度情報と、制御可否情報と、該当要素について規定された範囲情報とを記憶装置から抽出し、当該抽出した重要度情報、制御可否情報および範囲情報に基づいて前記影響範囲を特定するとしてもよい。
【０１０９】
また、本実施形態の問題構造抽出方法において、前記情報処理装置が、前記問題構造の影響範囲を特定するに際し、前記抽出した問題構造が含む各要素について範囲情報の集合およびその個数を算出し、当該算出した範囲情報の集合およびその個数に応じて前記影響範囲を特定するとしてもよい。
【０１１０】
また、本実施形態の問題構造抽出方法において、前記情報処理装置が、前記問題構造およびその影響範囲の情報を出力装置に出力する処理に際し、前記抽出した問題構造が含む要素の範囲情報に基づいて、各要素を該当範囲ごとに所定線分で囲う画面データを出力するとしてもよい。
【０１１１】
また、本実施形態の問題構造抽出方法において、前記情報処理装置が、前記問題構造およびその影響範囲の情報を出力装置に出力する処理に際し、前記抽出した問題構造が含む要素の範囲情報に基づいて、前記抽出した問題構造間で情報の表示位置を並べ替えて出力するとしてもよい。
【符号の説明】
【０１１２】
１０００  問題構造抽出装置
１１００  記憶装置
１１１０  問題構造抽出部
１１２０  影響範囲算出部
１１３０  問題構造表示部
１２１０  モデルデータファイル
１２１１  モデル
１２１５  モデルデータ
１２１６  モデルノードリスト
１２１７  モデルリンクリスト
１２２０  問題構造データファイル
１２２１  問題構造モデル
１２２５  問題構造データ
１２２６  問題構造リスト
１２２７  問題構造ノードリスト
１２２８  問題構造リンクリスト
１２６０  抽出構造リスト
１２７０  影響範囲情報
１２８０、１２９０  結果画面
１３００  ＣＰＵ（演算装置）
１４００  入出力インターフェース
１５００  通信インターフェース
１６００  リンク条件充足状態スタック
１６１０  照合リンクＩｎｄｅｘスタック
１６２０  リンク割当てスタック
１６３０  頂点割当てスタック
【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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