(57)【要約】  【課題】 ソリューションによって顧客にもたらされる価値が定性的に評価される段階に留まり、報酬計算には人件費等のコストの積み上げによって行われることを回避し、設定したＫＰＩを通して見た場合の効果を、そのＫＰＩ達成のリスクも考慮して定量的に評価することで、達成度に応じた変動報酬額を決定する方法および装置を提供する。。  【解決手段】業務を改善するサービスの事前評価を支援するシステムであり、  当該業務の改善程度を表す指標の選択を受け付け、当該業務の改善成否に影響を与える将来の複数のシナリオの設定を受け付ける入力手段と、  当該指標と当該複数のシナリオとを記憶する記憶手段と、  各シナリオが発生した場合における当該指標の各一次推定値を演算し、当該各一次推定値と当該各一次推定値に対応する各一次リスクとに基づいて各二次推定値を演算する演算手段と、  を備えるシステム。【選択図】  図12
2007179477.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
業務を改善するサービスの事前評価を支援するシステムであり、
当該業務の改善程度を表す指標の選択を受け付け、当該業務の改善成否に影響を与える将来の複数のシナリオの設定を受け付ける入力手段と、
当該指標と当該複数のシナリオとを記憶する記憶手段と、
各シナリオが発生した場合における当該指標の各一次推定値を演算し、当該各一次推定値と当該各一次推定値に対応する各一次リスクとに基づいて各二次推定値を演算する演算手段と、
を備えるシステム。
【請求項２】
前記業務は複数の業務要素を含み、
前記演算手段は、
前記各一次リスクを、改善前の前記複数の業務要素を各ベクトル成分とする第1ベクトルと改善後の前記複数の業務要素を各ベクトル成分とする第2ベクトルとの各第1計数距離として演算し、
当該各第1計数距離と、当該各一次推定値と、当該各一次推定値から得られるロジスティック関数とから前記各改善リスクに応じた各第1割引値を演算し、
当該各一次推定値から当該各第1割引値を割り引くことで、当該各二次推定値を演算する請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記サービスは、第1組織の業務を第2組織が改善するサービスであり、
前記入力手段は、当該業務の改善成否に影響を与える将来の当該第1組織の能力の向上の設定を受け付け、
前記記憶手段は、当該能力の向上を記憶し、
前記演算手段は、前記各シナリオが発生した場合における当該能力の向上の各予測値を演算し、
前記各二次推定値と当該各予測値に対応する各二次リスクとに基づいて各三次推定値を演算する請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記能力は複数の能力要素を含み、
前記演算手段は、
前記各二次リスクを、向上前の当該複数の能力要素を各ベクトル成分とする第3ベクトルと向上後の当該複数の能力要素を各ベクトル成分とする第4ベクトルとの各第2計数距離として演算し、
当該各第2計数距離と、当該各予測値と、当該各予測値から得られるロジスティック関数とから前記各向上リスクに応じた各第2割引値を演算し、
当該各二次推定値から当該各第2割引値を割り引くことで、当該各三次推定値を演算する請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記演算手段は、
前記各第2計数距離と所定の評価関数とに基づいて当該各第2計数距離の変化率を演算し、
前記指標の変化率に当該第2計数距離の変化率を乗じて、前記第2組織の取分率を演算する請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記演算手段は、
前記各シナリオの発生確率を演算し、
当該各発生確率と前記各三次推定値とから前記指標の期待値を演算し、
当該期待値に前記取分率を乗じて、前記第2組織に対する前記サービスの報酬を演算する請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記報酬を出力する出力手段を更に備える請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
コンピュータを業務を改善するサービスの事前評価を支援するシステムとして機能させるコンピュータ・プログラムであり、
コンピュータに、、
当該業務の改善程度を表す指標の選択を受け付け、当該業務の改善成否に影響を与える将来の複数のシナリオの設定を受け付ける入力機能と、
当該指標と当該複数のシナリオとを記憶する記憶機能と、
各シナリオが発生した場合における当該指標の各一次推定値を演算し、当該各一次推定値と当該各一次推定値に対応する各一次リスクとに基づいて各二次推定値を演算する演算機能と、
を実行させるコンピュータ・プログラム。
【請求項９】
業務を改善するサービスの事前評価を支援するシステムに適用される方法であり、
当該システムの入力手段が当該業務の改善を表す指標の選択を受け付けるステップと、
当該システムの入力手段が当該指標に影響を与える将来の複数のシナリオの設定を受け付けるステップと、
当該システムの記憶手段が当該指標と当該複数のシナリオとを記憶するステップと、
当該システムの演算手段が各シナリオが発生した場合における当該指標の各一次推定値を演算するステップと、
当該システムの演算手段が当該各一次推定値と当該各一次推定値に対応する各一次リスクとに基づいて各二次推定値を演算するステップと、
を備える方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サービスの評価支援技術に関し、特にサービスを提供する前に当該サービスの価値を定量的に評価するのを支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
サービスやそれを実現するソリューションの報酬は、従来、投入される人数と契約期間などのコストの積み上げで算出されることが多かった。成果物が定型的なものであれば、そうしたコストの積み上げ算出にも妥当性はあるが、最近は顧客に応じた多様なソリューションが要望されており、その成果物も定型的なものとは限らなくなってきている。そこで、顧客と合意した計測指標に基づいて、提供するソリューションの価値に応じて報酬を決定することの必要性が高まってきている。これに関する従来技術としては、価値の評価といった観点から、これまでいくつかの技術が開示されている。例えば、情報システムの価値を評価する方法が特許文献１などで開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−２６５９０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、これらの従来の評価手法は、情報システム等を導入した後の事後評価に基づいてその価値を定量化することが多く、事前に決定する報酬比率算出への適用は難しい。
本発明は、このような技術的課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、ソリューション提供者が届ける価値を事前に定量的に推計し、かつ、その達成リスクも考慮することで、過大あるいは過小な価値評価を避けた評価を行うことを支援する技術を提供することにある。さらに、ソリューションの成果に応じた報酬体系が導入されつつあり、その報酬比率を事前に、リスクも考慮しつつ算定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】
【０００５】
本発明は、業務を改善するサービスの事前評価を支援するシステムに適用される方法であり、当該業務の改善程度を表す指標の選択を受け付けるステップと、当該業務の改善成否に影響を与える将来の複数のシナリオの設定を受け付けるステップと、各シナリオが発生した場合における当該指標の各一次推定値を演算するステップと、当該各一次推定値と当該各一次推定値に対応する各一次リスクとに基づいて各二次推定値を演算するステップと、を備える方法である。
【０００６】
また本発明は、業務を改善するサービスの事前評価を支援するシステムであり、当該業務の改善程度を表す指標の選択を受け付け、当該業務の改善成否に影響を与える将来の複数のシナリオの設定を受け付ける入力手段と、各シナリオが発生した場合における当該指標の各一次推定値を演算し、当該各一次推定値と当該各一次推定値に対応する各一次リスクとに基づいて各二次推定値を演算する演算手段と、を備えるシステムでもある。
【０００７】
さらに本発明は、コンピュータを業務を改善するサービスの事前評価を支援するシステムとして機能させるコンピュータ・プログラムであり、コンピュータに、当該業務の改善程度を表す指標の選択を受け付け、当該業務の改善成否に影響を与える将来の複数のシナリオの設定を受け付ける入力機能と、各シナリオが発生した場合における当該指標の各一次推定値を演算し、当該各一次推定値と当該各一次推定値に対応する各一次リスクとに基づいて各二次推定値を演算する演算機能と、を実行させるコンピュータ・プログラムでもある。
【０００８】
また、本発明の特徴項目を列挙すると、以下の通りとなる。
1.複数のシナリオ発生確率に基づいてＫＰＩ変動を確率的に予測し、その達成リスクの定量化値をＫＰＩ予測値の中へ反映させることで、ソリューションが持つ価値を事前に推計すること。
2.その達成リスク算定プロセスにおいて、リスクは、ＫＰＩ要素からなるベクトルの計数距離によって計量され、当該計数距離とＫＰＩ変動値およびそれに関する統計値を利用したロジスティック関数によってリスク評価を行ない、ＫＰＩ変動値を当該計数距離に基づいて増減させること。
3.複数のシナリオ発生確率のもとで、戦略的に変革達成プロファイルの年次変化を予測し、それに応じた達成リスクの定量化値をシステム向上率として考慮することで、ソリューション価値へ大きく影響を及ぼす間接要因についても推計すること。
4.その達成リスク算定プロセスにおいて、リスクは、プロファイルの現状値や理想値からなるベクトルの計数距離によって計量され、さらにシグモイド関数によって当該計数距離変化の比率を推計し、変革への関与率を推計すること。
5.寄与率はＫＰＩの変動率に基づいて計算し、さらに変革への関与率を加味することで、達成した成果のシェアレートを事前に推計すること。
6.複数のシナリオにおけるＫＰＩ変動値と事前決定したシェアレートを組み合わせることで変動報酬額を決定すること。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、契約段階のソリューション価値を定量的に評価でき、妥当な変動報酬比率を事前に決定することができ、顧客にとってより透明性の高い報酬契約を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
実施例として間接材購買システムおよびプロセスに関する変革ソリューション（サービス）がもたらす価値と、そこでの変動報酬額を決定するシステムを考える。
図1は、実施例に係るコンピュータ（システム）1の外観図である。
図2は、図１のコンピュータ1のハードウェア構成を説明する概略図である。
コンピュータ1は、ホストコントローラ110により相互に接続されるＣＰＵ101、ＲＡＭ120、グラフィックコントローラ146を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ140によりホストコントローラ110に接続される通信インターフェイス144、ハードディスクドライブ（補助記憶装置）124、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ126を有する入出力部と、入出力コントローラ140に接続されるＲＯＭ122、入出力チップ142を有するレガシー入出力部（フレキシブルディスクドライブ128など）とを備える。
【００１１】
ホストコントローラ110は、ＲＡＭ120と、高い転送レートでＲＡＭ120をアクセスするＣＰＵ100及びグラフィックコントローラ146とを接続する。ＣＰＵ101は、ＲＯＭ122及びＲＡＭ120に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィックコントローラ146は、ＣＰＵ101等がＲＡＭ120内に設けたフレームバッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置148上に表示させる。これに代えて、グラフィックコントローラ146は、ＣＰＵ101等が生成する画像データを格納するフレームバッファを、内部に含んでもよい。
【００１２】
入出力コントローラ140は、ホストコントローラ110と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス144、ハードディスクドライブ124、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ126を接続する。通信インターフェイス144は、ネットワークを介して他の装置と通信する。ハードディスクドライブ124は、コンピュータが使用するプログラム及びデータを格納する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ126は、ＣＤ−ＲＯＭ130からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ120を介して入出力チップ142に提供する。
【００１３】
また、入出力コントローラ140には、ＲＯＭ122と、入出力チップ142等の比較的低速な入出力装置（例えば、フレキシブルディスクドライブ128）とが接続される。ＲＯＭ122は、コンピュータの起動時にＣＰＵ101が実行するブートプログラムや、コンピュータのハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスクドライブ128は、フレキシブルディスク132からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ120を介して入出力チップ142に提供する。入出力チップ142は、フレキシブルディスクドライブ128や、例えばパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して各種の入出力装置を接続する。
【００１４】
次に、コンピュータ1のソフトウェア構成について説明する。コンピュータ1に提供されるコンピュータプログラム（オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム）は、フレキシブルディスク132、ＣＤ−ＲＯＭ130、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＩＣカード等の記録媒体に格納されて、或いはネットワークを介して提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され入出力チップ142を介してコンピュータ1にインストールされ、又はネットワーク上の他のコンピュータから読み出され通信インタフェイス144を介してコンピュータ1にインストールされ、実行される。
【００１５】
ここで、上述の変革ソリューションに対する重要業績評価指標（以下、ＫＰＩ）としては、間接材購買費（以下、購買費）の削減額を設定し、ＫＰＩの達成確率および達成リスクを定量評価するシステムを構成する各モジュールについて、入出力データおよび処理装置について以下に述べる。なお、本実施例ではＫＰＩを一種類としたが、一般にＫＰＩは複数存在し、各ＫＰＩもさらに細かな指標に分解でき、これらはバリューツリーと言われる木構造などで表現される。本実施例の手法および装置は、そうしたバリューツリーを構成するそれぞれの要因に対しても適用可能であるし、その要因の中から影響の大きなバリュードライバーを選択して、それに対して適用することも可能である。
【００１６】
購買費削減額は、景気や顧客の将来の状況に依存するため、想定されるシナリオを複数考え、それぞれの発生確率のもとで削減額等の推定を進める。そこではじめに、各シナリオの発生確率を求める。シナリオの構成は、最良のシナリオＡから最悪のシナリオＤに至る順序でシナリオＡ、シナリオＢ，シナリオＣ，シナリオＤの四つを考える。そして各シナリオは図3のように、景気と顧客財務状況の組み合わせから成るものとする。
【００１７】
景気に関しては、行政当局や中央銀行の統計データが発表されており、それらを利用して今後の動向を予測することも可能であるが、ここでは、過去数年間の景気動向データにおける局面出現確率が今後も同様に適用できるとする。過去数年間の景気データから景気の上昇・下降局面を判定するためにも様々な手法が考えられ、ここでは、図4のように景気動向指数データを読み込み（２００）、低域通過フィルタリングすることで短期の揺らぎ成分を除去した系列を生成し（２０５）、それらの差分をとり（２１０）、結果値の正負を判断し（２１５）、結果値がプラスの場合は上昇局面（２２０）、マイナスの場合は下降局面（２２５）と判断するといった手法を用いるが、これに限定するものではない。#d
さらに顧客の今後の業績状況については、公表されている財務データから適切な指標を選択し、それについてモデル推定および将来予測を行う。一般的には、財務データの状態空間モデリングからカルマンフィルタによる予測を行うとしてまとめられるが、ここでは、売上高データの差分系列を時変自己回帰（以下、時変ＡＲ）モデリングして、重み付き再帰的最小２乗法（以下、重み付きＲＬＳ法）によってパラメータ推定した結果から将来値を逐次的に求める手法を用いる。そして、図５のように得られる年次毎予測値の上昇および下降比率を、今後の顧客財務状況のシナリオ発生確率とみなす。例えば、閾値をＴとして、対前年上昇額がＴを越えて大きくプラスの場合（図３のＬＰ）はシナリオＡ、Ｔ以下のプラスの場合（図３のＮＰ）はシナリオＢ、逆に−Ｔを越えて大きくマイナスの場合（図３のＬＭ）はシナリオＤ、−Ｔよりも大きいがマイナスの場合（図３のＮＭ）はシナリオＣといったようにカウントすることで、それぞれのシナリオの発生確率を求める。該当シナリオが無い場合は（図５の例ではＬＭ）、近いシナリオから１．０％分の確率を分けることとする（図５の例では、ＮＭから分ける）。
【００１８】
これらの確率を図３の構造にしたがって合成すれば、四つのシナリオの発生確率を求めることができる。図３の場合、
シナリオＡの確率＝（Ｕ×ＬＰ）％
シナリオＢの確率＝（Ｕ×（ＮＰ＋ＮＭ＋ＬＭ））％
シナリオＣの確率＝（Ｄ×（ＬＰ＋ＮＰ＋ＮＭ））％
シナリオＤの確率＝（Ｄ×ＬＭ）％
となる。
【００１９】
財務指標の選択は任意に行って良いが、複数の財務データ系列を構成する要因を、発明者らの一人によって開示された特許第３７２５４１８号における信号処理的手法で抽出して、その中で最も影響力が大きい抽出データと似た動きをする指標を選択するといった手法を採ることもできる。また、これ以外にも、競合他社の財務状況を、顧客の財務状況予測と同様の手法を用いてシナリオの構成要因に組み入れることも可能であるが、当該業者であれば容易に想起できる範囲のものであるので、ここでは省略する。
【００２０】
次に、上のようにして得られたシナリオ別に、購買費削減額、すなわちＫＰＩ達成額の推計を行う。削減額は、購買対象品目の価格変動およびユニット数変動を推計することで、現状値を元に見積もる。そこで、まず、購買対象品目（図６の品目欄）の価格変動幅を予測する。予測するためのデータ情報として、適宜サンプリングした対象品目（図６の細目２欄）に関する顧客の調達現在価格、および変革後の調達予定価格を用いる。
【００２１】
まず、価格変動は、過去数年間の景気指数を入力とし、該当品目の物価指数を出力とする自己回帰移動平均(以下、ＡＲＭＡ)モデルで表現できると仮定する。すなわち、該当品目の物価は、過去の物価の自己回帰成分と景気状況の移動平均成分で決定され、予測時の誤差分散σ２はその時点での景気指数のパワーを表すと考える。ここでＡＲＭＡモデル推定を行う際に、各データの平均値をゼロにしたり、分散を正規化してから求める手法、あるいは、各データの差分値を用いてパラメータ推定を行うことも考えられ、これらの手法を限定しない。また推定手法も、モデルの時変性を考慮して重み付きＲＬＳ法を用いて実施することが一般的であるが、それ以外にも同様のパラメータ推定手法を用いることが考えられるので、これらの手法も限定しない。
【００２２】
さらに、ＫＰＩ予測にとって必要なものは価格差の変動であるが、上で求めた誤差分散の平方根を価格変動偏差σとみなして、これをシナリオに応じて、現行の価格差ｐに反映する。例えば、シナリオＡでは、上記ＡＲＭＡモデルへの入力パワーも大きく上昇すると考え、ｐ−２σｐといったように価格差が広がるとし、逆に、シナリオＤではｐ＋２σｐのように価格差が縮まる、あるいは逆転するような推定値を品目ごとに計算して、図６のシナリオ別削減率を細目ごとに計算する。ここで、σｐは、σを品目によって異なる価格差ｐに応じて変化させることを表し、係数については、シナリオに応じて変化するものであって、２を乗じることを限定しない。
【００２３】
このように、顧客が自力で購買調達を続ける場合と、ソリューションを適用した場合の比較が可能になるので、細目別の削減率を品目単位で平均することによりソリューション適用時の削減率を品目別に求めることができる。
【００２４】
ここで、サンプリング数について限定はない。また、購入品細目の価格履歴データが存在する場合は、上記のＡＲＭＡモデリングで用いた物価指数を、当該データで置き換えることにより物価変動シナリオを予測することが可能となる。その場合は、例えば履歴データを記録時期の景気動向によってクラスタリングすれば、品目別の変動偏差を実データから求めることができるので、価格変動偏差を仮定しなくても、シナリオ別の価格差推定値を、データから直接的に求めることができる。もちろん、こうした場合でも以下の実施形態を適用することはできる。
【００２５】
さらに、購買対象品目のユニット数変動幅を予測する。予測するためのデータ情報としては、顧客の現在利用している品目別ユニット数と、公表されている顧客の財務データ履歴を用いる。例えば、現在の売上よりも将来の売上高が伸びれば、必要となる間接財の数量も増えるという相関が顧客の購買システムに存在すれば、財務データから売上高を予測して、将来的なユニット数変動も、その予測値に比例して増減させることで、変動幅を推定することができる。財務データの将来値予測には、年次データの差分を時変ＡＲモデリングしたり、年次データそのものを状態空間モデリングすることで予測でき、その手法を限定しない。
【００２６】
これらによって、図７のように、ＫＰＩを購買費削減額とした場合の、物価変動とユニット数変動に基づく暫定削減額を推定することができ、シナリオＡからＤまでのそれぞれの削減額がＲＡ、ＲＢ、ＲＣ、ＲＤになったとすれば、これらに対して削減額の平均率ＲＭと標準偏差σＲを求めることができる。しかし、実際には現状と推定値の差が大きければ大きいほど、その実現リスクは大きくなる傾向にあるのが一般的であり、本発明では、これらも定量的に考慮するので、その手法を次に述べる。
【００２７】
いま、各品目に対する現在の調達価格総額群（図７の第二列）をベクトルａとして、推定削減後の価格群（図７の第六列）をベクトルｂとする。このとき、ベクトルａとベクトルｂの距離を次式で計測する。
距離 ＝（ベクトルｂの平均値 ― ベクトルａの平均値）の二乗／ベクトルａの要素の分散
【００２８】
これはマハラノビス距離を少数サンプルで近似したものであるが、上式によって、例えば、ある品目に関してベクトルａでは１００であったものをベクトルｂでは９９にする場合と、他の品目に関してベクトルａでは４０であったものをベクトルｂでは３９にする場合に、距離として差を付けることができるので単なる差分を考慮する場合よりもリスクを評価するのに適している。この距離に基づく達成リスクを考慮した削減額を次のようにして求める。
【００２９】
上式から求めたシナリオ別距離ＤＡ、ＤＢ、ＤＣ、ＤＤの総和が１になるように相対化した距離を、改めてＤＡｄ、ＤＢｄ、ＤＣｄ、ＤＤｄと置く。
【００３０】
各シナリオにおける削減額の上限値はＲｉ＋Ｄｉｄ×σＲｉ（ｉ＝Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）、下限値はＲｉ―Ｄｉｄ×σＲｉ（ｉ＝Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）とする。σＲｉは、削減額の標準偏差σＲを、各シナリオの削減額に合わせてＲｉ／ＲＭ倍した値を表す。
【００３１】
各シナリオにおいて、
Ｌ１＝上限値／（１＋βｅｘｐ（−α／Ｄ））
なるロジスティック関数を考え、Ｄ＝１のときＬ１＝下限値になり、Ｄ＝（［ＤＡｄ  ＤＢｄ  ＤＣｄ  ＤＤｄ］の中間値）のときＬ１＝（上限値と下限値の中間値）になるようにパラメータαとβを決定する。
【００３２】
Ｄに各シナリオのＤｉdを代入して削減達成リスクを考慮した削減額を求める。
【００３３】
以上の手順によって、図８に示すように、リスク距離が大きい場合には暫定削減額よりも小さめの削減額が、リスク距離が小さい場合には暫定削減額よりも大きめの削減額が、最終的に推計されることになる。
【００３４】
しかし、上記の削減額導出では購買システムあるいはプロセスが理想的な状況に近い場合を前提にしているため、顧客のソリューション導入が初期の段階では、必ずしも理想的な状況にあるとは限らない。そこで、プロセスやルール、さらには購買全体に関するガバナンスを、どういった状態まで変革するかといったプロファイルを戦略的に考慮する必要がある。具体的には、図９のように購買の集中度とルール徹底に関して、現在のレベル２を、それぞれ最高レベル１０とレベル８まであげる、といった戦略ウェイティングの考慮を意味する。このように、ＫＰＩに間接的に大きく影響を及ぼし得る要因についても、達成リスクと、その削減額（ＫＰＩ）への影響を定量化する必要がある。
【００３５】
まず、削減額への盛り込み方としては、レベルが低い段階では上記の下限値になり、以降、契約期間の間に、図１０のように線形的にレベル向上の変革が進められ、リスク考慮削減額の推定値に近づいていくように削減額を補正する方法が考えられる。線形にレベルが変化するのは一例であって、何らかの関数を事前に想定しても構わない。
【００３６】
以上のモジュールの結果を適宜組み合わせて利用することによって、ＫＰＩである購買費削減額の分布を図１１の上部四行のように推計することができる。
【００３７】
次に、達成が期待されるＫＰＩに基づいて報酬額を決定する手法について述べる。ここでは、上記の変革を達成するにあたって寄与した割合に基づいて報酬を決定するアプローチを取る。まず、寄与率はＫＰＩの改善率であると定義する。本実施例ではＫＰＩが削減額であるため、寄与率は次式でシナリオ別の各年ごとに計算できる。
寄与率＝（ソリューション導入による削減率（あるいは削減額）−顧客のみの努力による削減率（あるいは削減額））／ソリューション導入による削減率（あるいは削減額）
【００３８】
そして、シナリオの発生確率で重みを付けた値（図１１のＣ１等）を、その年の寄与率推定値とする。ここで、「顧客のみの努力による削減率」は、顧客が事前に効率化目標などとして見積もっている額や比率を用いる。また、最初に述べたようにＫＰＩが複数あって互いに関連するような場合は、次のように表現する。
第一式：x(t+1)=A*x(t)+v(t)
第二式：y(t)=C*x(t)+D*u(t)+w(t)
この状態空間モデルでは、ｘ（ｔ）がソリューション貢献要因で、ｕ（ｔ）が顧客のみによる効果要因、ｙ（ｔ）はＫＰＩ観測ベクトル、ｖ（ｔ）およびｗ（ｔ）は白色雑音でモデル化される経済状況などのマクロな外部要因を表す。第一式でｘ（ｔ）が経年的に変化するモデルが表され、第二式のモデル係数行列を推定することで、寄与率は行列ノルムを用いて||C||/（||C||+||D||）と計算することができる。システム同定における部分空間法等を用いれば、上式の係数行列を推定することは可能であるので、詳細は省略する。ただしｘとｕは正規化されているものと仮定する。
【００３９】
上の例の場合にあてはめると、Ａ＝Ｉ（単位行列）、ｖ＝ｗ＝０の例であり、ｘとｕが正規化されているとすれば、システム同定手法を用いるまでもなく、上記の寄与率計算で目的を達することができる。
【００４０】
一方、この寄与率は、顧客が必要とする間接財を購入することが前提であるため、ＫＰＩ達成額の寄与率分を報酬とみなすことは難しい。そこで、この寄与率のうち、ソリューション提供者側が主導して行った変革比率に基づいて報酬のシェアレートを決定することを考える。そのために、前に記述した戦略的プロファイルレベルを用いて、その向上率を変革比率として定義し、そこに至るリスクを考慮することで報酬比率を決定する。したがって、シェアレートは寄与率に報酬比率を乗じたものとして計算できる。報酬比率を求める具体的手順は、次のとおりである。
【００４１】
いま、現状の購買システムの評価得点群（図９の第一列）をベクトルｃとして、各シナリオにおいて最終的に到達すると想定している戦略的プロファイル群（図７の第二列およびシナリオに応じて最終到達レベルを下げたプロファイル群）をベクトルｄとする。ｄの値は年度によって変化するが、プロファイルの経年変化としては、図１０のように、戦略的プロファイルレベルが現状からターゲットプロファイルまで線形に向上していくとする。このとき、ベクトルｃとベクトルｄの距離Ｐｉをシナリオ別に次式で計算する。
距離 ＝  （ベクトルｄの平均値 ― ベクトルｃの平均値）の二乗／ベクトルｃの要素の分散
各シナリオのＰｉの総和が１になるように相対距離Ｐｉｄを計算する。ただし、ｉ＝Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ
【００４２】
各年のシナリオごとの評点平均Ｉｉから向上率ＩＲｉを求め、四つのシナリオの平均向上率ＩＭとその偏差σＩを求める。
【００４３】
各シナリオにおける向上率の上限値はＩｉ＋Ｐｉｄ×σＩｉ、下限値はＩｉ―Ｐｉｄ×σＩｉ（ｉ＝Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）とする。σＩｉは、削減額の標準偏差σＩを、各シナリオの削減額に合わせてＩＲｉ／ＩＭ倍した値を表す。
【００４４】
各シナリオにおいて  
Ｌ２＝上限値／（１＋δｅｘｐ（−γ／Ｐ））
なるロジスティック関数を考え、Ｐ＝１のときＬ２＝下限値になり、Ｐ＝（［ＰＡｄ  ＰＢｄ  ＰＣｄ  ＰＤｄ］の中間値）のときＬ２＝（上限値と下限値の中間値）になるようにパラメータγとδを決定する。
【００４５】
Ｌ２のＰに、各シナリオのＰｉdを代入してプロファイル変革達成リスクを考慮した向上率を求める。
【００４６】
この向上率変化率を確率に写像するためにシグモイド関数を用いる。例えば、評点を５段階評価するとしたとき、評点３のときに０．５の値をとるように次式の関数を考える
評価関数＝１／（１＋ｅｘｐ（評点平均値―３））
したがって、毎年の変革に関して報酬とするべき比率は次式から求められる。
変革貢献率＝１／（１＋ｅｘｐ（現状評点平均値―３））―１／（１＋ｅｘｐ（Ｌ２×現状評点平均値―３））
【００４７】
以上の処理フローによって、寄与率と報酬率の予想値が毎年分推計されるので、これらの重みつき平均を乗じたものを年別の変動報酬のシェアレートとする（図１１の第十一行目）。実際の契約において、事前にシェアレートを決定しておく必要があるため、これら推計値の平均（図１１の第十二行目）をＫＰＩに対するシェアレートとする。
【００４８】
以上の計算システムの結果を用いれば、どういった変動報酬形態を取るか、さらにＫＰＩ計測をどの年度基準で行うかといったような、顧客にとって最適なソリューション契約の意思決定をするためのシミュレーションが可能になる。例えば、1年目はシナリオＡ、2年目はシナリオＢ、3年目はシナリオＡというように組合せを変えてみたり、シナリオの発生確率を考慮してＮＰＶの比較等を行うといったことである。
【００４９】
また、顧客意思決定の最初の段階で、変動報酬を選択するべきかどうかの意思決定手段を組み合わせることも考えられる。具体的には、ソリューション提供者側が用意した複数の質問に答えてもらうことで、変動報酬を選択するべきかどうかを階層化意思決定法（ＡＨＰ）によって決める、といった手段があり得る。しかし、当該業者であれば具体的な初期意思決定手段について他の手法を想起することは可能であるので、詳しい限定はしない。
【００５０】
以上のまとめとして、ＫＰＩに基づく変動報酬の決定方法の全体フローは図１２のように表現できる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】図１は、システムの構成例である。
【図２】図２は、図１のシステムのブロック図である。
【図３】図３は、シナリオの構成例である。
【図４】図４は、景気判断処理例である。
【図５】図５は、顧客財務状況の発生確率推計例である。
【図６】図６は、価格変動を考慮した削減率推定例である。
【図７】図７は、購買費暫定削減額推定結果例である。
【図８】図８は、削減額のリスク考慮概念図である。
【図９】図９は、戦略プロファイルの経年向上例である。
【図１０】図１０は、プロファイルの経年変化例である。
【図１１】図１１は、削減額とシェアレートの関係例である。
【図１２】図１２は、ＫＰＩに基づく変動報酬の決定方法の全体フローである。
【符号の説明】
【００５２】
１…コンピュータ（システム）
【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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