(57)【要約】【課題】原価の発生原因を正確に特定することができる原価計算システムを安価に構築する。【解決手段】本発明に係る原価計算装置は、作業者と作業対象が関与したことを検知した結果を対面データとして取得し、その対面データ、および作業対象と作業項目との対応関係を記述した対応関係データに基づいて、作業者が実施した作業を特定する。【選択図】図１２
2013114503.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
作業者と作業対象が関与したことを検知する検知部からその旨を示す対面データを取得する対面データ取得部と、
作業者が実施する作業を識別する作業ＩＤと、前記作業ＩＤによって識別される作業の作業対象との間の対応関係を取得する対応関係取得部と、
前記対面データにより特定される前記作業対象と前記対応関係に基づき、前記作業者が実施した作業を特定する作業特定部と、
前記作業特定部が特定した作業毎に作業原価を配賦する計算を実施する原価計算部と、
を備えることを特徴とする原価計算装置。
【請求項２】
前記検知部は、
前記作業者が他の作業者と対面したことを対面センサによって検知してその検出結果を前記対面データとして出力し、
前記対面データ取得部は、
前記対面データに基づいて、前記作業者が対面した他の作業者を前記作業対象として特定し、
前記作業特定部は、
前記他の作業者が実施する作業に基づいて、前記他の作業者が実施する作業に対して前記作業者が関与した程度を推定し、
前記原価計算部は、その推定結果に基づき前記作業原価を各前記作業に配賦する
ことを特徴とする請求項１記載の原価計算装置。
【請求項３】
前記検知部は、
前記作業者が他の作業者と対面したことを対面センサによって検知し、さらに前記作業者が前記他の作業者と対面した場所を場所センサによって検知し、これら検出結果を前記対面データとして出力し、
前記対面データ取得部は、
前記対面データに基づいて、前記作業者が対面した他の作業者およびその対面場所を前記作業対象として特定し、
前記作業特定部は、
前記他の作業者が実施する作業および前記対面場所に基づいて、前記他の作業者が実施する作業に対して前記作業者が関与した程度を推定し、
前記原価計算部は、その推定結果に基づき前記作業原価を各前記作業に配賦する
ことを特徴とする請求項１記載の原価計算装置。
【請求項４】
前記検知部は、
前記作業者が他の作業者と対面したことを対面センサによって検知し、前記作業者が前記他の作業者と対面した場所を場所センサによって検知し、さらに前記作業者がコンピュータシステムにアクセスしたことおよびそのアクセス対象を前記コンピュータシステムのアクセスログによって検知し、これら検出結果を前記対面データとして出力し、
前記対面データ取得部は、
前記対面データに基づいて、前記作業者が対面した他の作業者、その対面場所、および前記アクセス対象を前記作業対象として特定し、
前記作業特定部は、
前記他の作業者が実施する作業、前記対面場所、および前記アクセス対象に基づいて、前記他の作業者が実施する作業に対して前記作業者が関与した程度を推定し、
前記原価計算部は、その推定結果に基づき前記作業原価を各前記作業に配賦する
ことを特徴とする請求項１記載の原価計算装置。
【請求項５】
前記作業特定部は、
前記対面センサが検知した前記対面データを所定期間内で時系列に合算することにより、前記作業者と前記他の作業者が対面した時間を前記他の作業者毎に記述した人員対面時間マトリクスを作成し、
前記人員対面時間マトリクスを用いて、前記所定期間内における前記作業者の総作業時間と、前記作業者と前記他の作業者が関与した時間との比を算出し、
前記比に基づいて、前記他の作業者が実施する作業に対して前記作業者が関与した程度を推定する
ことを特徴とする請求項２記載の原価計算装置。
【請求項６】
前記作業特定部は、
前記対面センサが検知した前記対面データを所定期間内で時系列に合算することにより、前記作業者と前記他の作業者が対面した時間を前記他の作業者毎に記述した人員対面時間マトリクスを作成し、
前記場所センサが検知した前記対面データを前記所定期間内で時系列に合算することにより、前記作業者が前記対面場所に滞在した時間を前記対面場所毎に記述した場所滞在時間マトリクスを作成し、
前記人員対面時間マトリクスを用いて、前記所定期間内における前記作業者の総作業時間と、前記作業者と前記他の作業者が関与した時間との比を、前記他の作業者毎に算出し、
前記場所滞在時間マトリクスを用いて、前記所定期間内において前記作業者が各前記対面場所に滞在した時間の合計と、前記作業者が各前記対面場所に滞在した時間との比を、前記対面場所毎に算出し、
各前記比に基づいて、前記他の作業者が実施する作業に対して前記作業者が関与した程度を推定する
ことを特徴とする請求項３記載の原価計算装置。
【請求項７】
前記作業特定部は、
前記対面センサが検知した前記対面データを所定期間内で時系列に合算することにより、前記作業者と前記他の作業者が対面した時間を前記他の作業者毎に記述した人員対面時間マトリクスを作成し、
前記場所センサが検知した前記対面データを前記所定期間内で時系列に合算することにより、前記作業者が前記対面場所に滞在した時間を前記対面場所毎に記述した場所滞在時間マトリクスを作成し、
前記アクセスログによって検知した前記対面データを前記所定期間内で時系列に合算することにより、前記作業者が前記コンピュータシステムにアクセスした時間を前記コンピュータシステム毎に記述したシステム滞在時間マトリクスを作成し、
前記人員対面時間マトリクスを用いて、前記所定期間内における前記作業者の総作業時間と、前記作業者と前記他の作業者が関与した時間との比を、前記他の作業者毎に算出し、
前記場所滞在時間マトリクスを用いて、前記所定期間内において前記作業者が各前記対面場所に滞在した時間の合計と、前記作業者が各前記対面場所に滞在した時間との比を、前記対面場所毎に算出し、
前記システム滞在時間マトリクスを用いて、前記所定期間内において前記作業者が各前記コンピュータシステムにアクセスした時間の合計と、前記作業者が各前記コンピュータシステムにアクセスした時間との比を、前記コンピュータシステム毎に算出し、
各前記比に基づいて、前記他の作業者が実施する作業に対して前記作業者が関与した程度を推定する
ことを特徴とする請求項４記載の原価計算装置。
【請求項８】
前記検知部は、
前記作業者の動作を加速度センサによって検出した結果を出力し、
前記原価計算装置は、
前記加速度センサの検出結果に基づき、前記作業者の活動を、
作業をしていないアイドル状態、集中して作業に取り組んでいる集中状態、活発に活動している活性状態、および音声を発している音声状態の少なくとも４種類に分類してその結果を出力する
ことを特徴とする請求項１記載の原価計算装置。
【請求項９】
前記対面センサは、
前記他の作業者が実施することを予定している作業の作業ＩＤ、および前記他の作業者が実際に実施すると予測される作業の作業ＩＤをあらかじめ保持しており、
前記作業特定部は、
前記対面センサが保持している各前記作業ＩＤを取得し、これら作業ＩＤを用いて、前記作業者が実施した作業を特定する
ことを特徴とする請求項２記載の原価計算装置。
【請求項１０】
前記作業特定部は、
前記他の作業者が所属する部署または職位に基づき、前記他の作業者が実施する作業に対して前記作業者が関与した程度を重みづけする
ことを特徴とする請求項２記載の原価計算装置。
【請求項１１】
前記作業特定部による特定結果を前記作業者毎に時系列に表示する表示部を備えた
ことを特徴とする請求項１記載の原価計算装置。
【請求項１２】
前記作業特定部は、
前記作業者が実施した作業を特定した結果と、前記作業者にあらかじめ割り当てられた規定の作業とが異なる割合を算出し、
前記割合が一様乱数よりも大きい場合は、前記作業者にあらかじめ割り当てられた規定の作業を前記特定の結果と置き換えた上で前記人員対面時間マトリクスを作成し、
前記割合が一様乱数以下である場合は、前記作業者にあらかじめ割り当てられた規定の作業を用いて前記人員対面時間マトリクスを作成する
ことを特徴とする請求項５記載の原価計算装置。
【請求項１３】
前記作業特定部は、
前記作業者が実施した作業を特定した結果と、前記作業者にあらかじめ割り当てられた規定の作業とが異なる割合を算出し、
前記割合が一様乱数よりも大きい場合は、前記作業者にあらかじめ割り当てられた規定の作業を前記特定の結果と置き換えた上で、前記人員対面時間マトリクスおよび前記場所滞在時間マトリクスを作成し、
前記割合が一様乱数以下である場合は、前記作業者にあらかじめ割り当てられた規定の作業を用いて、前記人員対面時間マトリクスおよび前記場所滞在時間マトリクスを作成する
ことを特徴とする請求項６記載の原価計算装置。
【請求項１４】
前記作業特定部は、
前記作業者が実施した作業を特定した結果と、前記作業者にあらかじめ割り当てられた規定の作業とが異なる割合を算出し、
前記割合が一様乱数よりも大きい場合は、前記作業者にあらかじめ割り当てられた規定の作業を前記特定の結果と置き換えた上で、前記人員対面時間マトリクス、前記場所滞在時間マトリクス、および前記システム滞在時間マトリクスを作成し、
前記割合が一様乱数以下である場合は、前記作業者にあらかじめ割り当てられた規定の作業を用いて、前記人員対面時間マトリクス、前記場所滞在時間マトリクス、および前記システム滞在時間マトリクスを作成する
ことを特徴とする請求項６記載の原価計算装置。
【請求項１５】
前記作業特定部は、
前記割合が一様乱数よりも大きい場合は、前記人員対面時間マトリクスが有する項目のうち前記他の作業者に関する項目については、前記作業者にあらかじめ割り当てられた規定の作業を前記特定の結果と置き換えた後で作成する
ことを特徴とする請求項５記載の原価計算装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、作業者の行動を検知し、その検知結果に基づき作業原価を計算する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現代はグローバル競争環境がますます激化しており、企業におけるコストに関する情報の正確性および取得の適時性の確保は、企業が厳しい競争を勝ち抜くために経営者にとって必須の要件となっている。
【０００３】
活動基準原価計算（Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｂａｓｅｄ  Ｃｏｓｔｉｎｇ：ＡＢＣ）は、企業が調達した経営資源（インプット）と、製品・サービス（アウトプット）によるそれらの消費との間の因果関係を、「活動」にもとづいて認識・測定する方法であり、理論的には極めてすぐれた原価計算手法である（特許文献１、非特許文献１）。しかし、計算が複雑となりやすく手間がかかる上、システム更新に大変な時間と労力を要するという問題点を有している。これは、あらゆる活動に対して最適なドライバーを決定するため、システム更新のたびに大規模な見直しが必要となるためである。具体例として、全社的レベルでＡＢＣを運用していたある企業では、１５０種類の活動を利用し、６０万におよぶ原価集計対象（製品や顧客）に原価を割り当て、月次ベースで２年にわたって運用するために、２０億件を超えるデータや見積もりを必要としたといわれる（非特許文献２）。この規模のシステムを維持、運営するために必要となる高額な費用は、有る時期に正当化できなくなってしまったと言われる。
【０００４】
時間主導活動基準原価計算 （Ｔｉｍｅ  Ｄｒｉｖｅｎ  ＡＢＣ: ＴＤＡＢＣ）は、ＡＢＣの改良版である。この手法の主眼は、ＡＢＣにおけるコストドライバーを時間方程式（ｔｉｍｅ  ｅｑｕａｔｉｏｎ）に置き換え、ある活動を行うのに必要な時間を元に原価を配賦する点にある。すなわちＡＢＣでは「すべての活動時間に占めるそれぞれの活動の構成割合」を最初に決めるのに対し、ＴＤＡＢＣでは「個々の活動１回あたりの平均時間」を最初に決定する点に違いがある。ＡＢＣでもＴＤＡＢＣでもヒアリングやインタビューでこれらを決定する点で違いはないが、調査項目が個々の活動の１単位あたりの平均実行時間であるため、ヒアリングやインタビューにおいて回答は容易であるとの主張が開発元からなされている（非特許文献２）。
【０００５】
とはいえ、ＡＢＣでもＴＤＡＢＣでも活動時間の推定が最初の工程であり、ＡＢＣと同様に、ＴＤＡＢＣでもこの事前推定工程が存在することが、正確性や客観性を阻害する点で、弱みとなっている。なぜなら従業員に対するヒアリングやアンケートではしばしば恣意性が入り込みやすく、従業員によってはヒアリング結果が与える効果を予測して、回答をゆがめたりすることもあるためである。このことは従業員が原価の配賦の公平性に疑念をいだくきっかけとなり、制度の定着を阻害する要因となっている。また時間方程式を用いるという性質上、一部の推定値が間違っている場合、その影響が他の全体の推定値に、いわばドミノ倒しのように波及してしまうという脆弱性も有している。
【０００６】
他方、近年のセンサ技術の進展により、ウェアラブルなセンサ、たとえば名札型センサノードや腕時計型センサノード、あるいは携帯電話の使用ログ、その他の手段によって測定されるデータにもとづき、作業者の従事内容を特定する技術が利用可能となっている（特許文献２）。
【０００７】
特許文献２では、センシングデータ、コミットメントリスト（会議や議論を通して決めた目標、約束事項であり、業務内容、担当、期日、他の業務との依存関係、状況、達成基準などが記される書面）、および、センシングデータとコミットメントリストの項目の対応を定義する対応リストを用いることにより、作業者が従事している業務の種別および従事時間を自動で測定し、測定結果を自動でコミットメントリストに反映することが可能となっている。ここでセンシングデータとしては、各作業者について取得される、他の作業者と近接していることのセンシングや、マイクによる音声センシング、ＰＣ上で作成／閲覧するドキュメントのキーワード抽出、および、センサノード上での明示的な業務の指定などが含まれている。
【０００８】
このセンサ技術を利用することで、従来のＡＢＣやＴＤＡＢＣが有していたような活動時間の推定における弱点は有る程度解消される。なぜなら恣意性が入りやすい従業員に対するヒアリングやアンケートに頼ることなく、客観的かつ継続的にデータを収集・分析することが可能なためである。ただし、特許文献２では、コミットメントリストという作業者の業務目標・内容を定義したリストの作成が求められているものの、原価計算を目的としたシステム構成、データ構造およびアルゴリズムは開示されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０００−３３８９号公報
【特許文献２】特開２００７−１０８８１３号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】R.Cooper and R.S. Kaplan, “Profit Priorities from Activity-Based Costing, Harvard Business Review”, pp.130-135 (1991)
【非特許文献２】R.S. Kaplan and S.R. Andersen, “Time-Driven Activity-Based Costing - A simpler and More Powerful Path to Higher Profits”, Harvard Business School Press, pp.6-11 (2007)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
多くの企業における損益管理は、原則として伝統的原価計算をベースにしている。そのため特にサービス部門では、原価の多くが人件費等の「販売費および一般管理費」としてのみ把握され、その情報のみでは、原価の発生原因を把握できないという課題を有している。原価の発生原因を活動ごとに把握するＡＢＣを導入すれば、この課題を解決できる可能性があるが、ＡＢＣシステムの構築には多額の投資が必要な上、さらにこれを維持し、また修正を加えるのが難しいため検討が進んでいない。
【００１２】
本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、原価の発生原因を正確に特定することができる原価計算システムを安価に構築することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明に係る原価計算装置は、作業者と作業対象が関与したことを検知した結果を対面データとして取得し、その対面データ、および作業対象と作業項目との対応関係を記述した対応関係データに基づいて、作業者が実施した作業を特定する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る原価計算装置によれば、センサなどの検知部を用いて対面データを取得することにより、作業者が実質的に実施した作業を簡易な構成で精度よく特定することができる。また、特定した作業項目に基づき、ＡＢＣを安価に実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態１に係る原価計算システムのシステム要素を示す図である。
【図２】実施形態１に係る原価計算システムのシステム構成を示す図である。
【図３】人員テーブル３１０の構成とデータ例を示す図である。
【図４】部署テーブル４１０の構成とデータ例を示す図である。
【図５】職制テーブル５１０の構成とデータ例を示す図である。
【図６】作業ＩＤテーブル６１０の構成とデータ例を示す図である。
【図７】場所テーブル７１０の構成とデータ例を示す図である。
【図８】システム画面テーブル８１０の構成とデータ例を示す図である。
【図９】人員対面時間マトリクス９２０の構成例を示す図である。
【図１０】場所滞在時間マトリクス１０２０の構成例を示す図である。
【図１１】システム画面滞在時間マトリクス１１１０の構成例を示す図である。
【図１２】人員対面のネットワーク１２１０の構成例を示す図である。
【図１３】実質的に関与する作業ＩＤを推定した結果を追加した人員テーブル３１０の構成例を示す図である。
【図１４】人員対面のネットワーク１２１０に基づき各作業者が実質的に関与する作業ＩＤを推定する処理を説明するフローチャートである。
【図１５】人員対面・場所滞在のネットワーク１５１０の構成例を示す図である。
【図１６】人員対面・場所滞在のネットワーク１５１０に基づき各作業者が実質的に関与する作業ＩＤを推定する処理を説明するフローチャートである。
【図１７】人員対面・場所／システム滞在のネットワーク１７１０の構成例を示す図である。
【図１８】人員対面・場所／システム滞在のネットワーク１７１０に基づき各作業者が実質的に関与する作業ＩＤを推定する処理を説明するフローチャートである。
【図１９】ある市役所Ｃにおける窓口業務を対象とした伝統的な原価計算の考え方を説明する図である。
【図２０】活動基準原価計算（ＡＢＣ）の考え方、特に時間主導活動基準原価計算（ＴＤＡＢＣ）の考え方に基づく原価計算手法を説明する図である。
【図２１】本発明に係る原価計算システムを用いたＳＤＡＢＣによる原価計算の考え方を用いた原価計算手法を説明する図である。
【図２２】「個人の時間の使い方」を解析した結果を画面表示する例を示す図である。
【図２３】「対面コミュニケーション状況」を解析した結果を画面表示する例を示す図である。
【図２４】ＳＤＡＢＣを用いて、個々の従業員の業務に対する集中度、活性度、積極度を算出するフローを説明する図である。
【図２５】ＳＤＡＢＣの機能を用いて、作業者の行動パターンを分類した結果を例示する図である。
【図２６】システムを業務記録に適用した際の画面例である。
【図２７】個人が関与する作業ＩＤ（業務）を時系列にまとめてマトリクスとして整形したデータの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、まず始めに本発明の実施形態の概略を説明し、その後に具体的な実施形態について図面を用いて説明する。
【００１７】
＜本発明の実施形態の概要＞
近年、人や物の位置や加速度といった情報を測定できるセンサが発達し、大量入手できるようになっている。本発明は、このセンサを従業員に装着して得られる人間情報と、基幹業務システム（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｐｌａｎｎｉｎｇ：ＥＲＰ）の情報とを融合して数値処理することにより、ランニングコストが廉価で、かつ人の異動等にも容易に対応できる、損益管理制度を実現するための原価管理システムを提供する。また損益管理のための分析を行う方法を提供し、損益管理の向上に役立てる。
【００１８】
ＡＢＣは、製品などのアウトプットではなく、活動（ａｃｔｉｖｉｔｙ）こそが経営資源を消費する真の原価発生源泉であると規定し、製品やその他の企業内の各種セグメントが負担すべき原価額を、上記の活動に関連づけて把握しようとする原価計算手続である。ＡＢＣは実務界を起源としており、１９６０年代にはじめて導入されたといわれる。原価はそれが発生するはるか以前の製品の企画・開発・設計の段階で、その大半が確定してしまうと考えられていたが、初期のＡＢＣによる活動原価分析は、原価をその発生場所別にではなく、原価を発生させる個々の活動に注目し、とりわけ企業内の相互依存的な意思決定の結果を把握して、業績の改善に役立てることを目的とするものであった。
【００１９】
初期のＡＢＣを用いた取り組みと並行して、１９７０から１９８０年代にかけて、ＡＢＣに類似した新しい原価計算手法が発展していた。ただしこの新しい原価計算手法は、より正確な製品原価を算定するために、もっぱら製造間接費の配賦を対象とする計算技法という傾向が強かった。この間接費や共通費の恣意的な配分によりもたらされる計算上の歪みを回避しようという試みは、原価計算が従来から今日に至るまで一貫して持ち続けている課題である。それゆえＡＢＣは１９９０年代に実業界においても受け入れられることとなった。
【００２０】
ＡＢＣでは、同質な活動を識別・分類してまとめ、まとめたものを活動センターと呼ぶ。この活動センターは、同質な活動の原価が集計されるコストプールとしても同時に機能する。そしてこのコストプールへの集計のためには、活動がどのように経営資源を消費するかを説明する変数が必要であり、この説明変数を、原価発生を規定する要因という意味で、コストドライバーと呼ぶ。さらに、経営資源をコストプールに集計する際のコストドライバーを、通常、資源ドライバー（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｄｒｉｖｅｒ）と呼ぶ。また一旦コストプールに集計された原価を製品別あるいはサービス別に割り当てる際のコストドライバーを活動ドライバー（Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｄｒｉｖｅｒ）と呼ぶ。
【００２１】
ＡＢＣが優れた性質を有することは多くが認めるところであるが、それではＡＢＣのいままでの導入事例はどうかというと、例えば日本では、１９９０年代にある企業が試行的にＡＢＣを実施し、その結果が有用な情報が入手可能なことが分かったが、システム構築およびデータ処理の負荷が予想をはるかに超えてしまい、ＡＢＣの適用は限定的な調査目的にとどめられることとなった。この事例からはＡＢＣの運用コストが問題であったことが分かる。
【００２２】
その他にも、ＡＢＣの導入後にＡＢＣの継続的な運用を断念した企業が存在する。この理由は、原価の低減が必ずしも利益率の向上につながらなかったことに加え、１事業部門の影響で配賦結果に大きな差が生じたことを契機に、組織構成員が不信感を持つようになり、組織的な抵抗へと発展していったことが理由であるという。この事例からはＡＢＣの運用における透明性・公平性が問題であったことが分かる。
【００２３】
その他、グループ企業内で一斉導入したＡＢＣ／ＡＢＭを放棄し、替わりにスループット会計を導入した企業も存在する。スループット会計についてはここではふれないが、ＡＢＣと比較して、より計算プロセスが単純であるという利点があったようである。
【００２４】
上記のように製造業におけるＡＢＣの導入はそれほど進んでいない。この理由として運用コスト高、透明性・公平性、および計算プロセスの複雑さなどが考えられる。それでは、特に製造間接費の割合が大きいと思われるサービス業での導入事例はどうか。我が国でも導入事例の多くは、地方自治体を含むサービス業であることから、少なからぬニーズは存在するものと考えられる。また製造間接費のより精緻な把握にとどまらず、製造間接費の直接費化までを視野に入れれば原価改善効果はさらに大きくなる。したがって、このサービス業の分野では、ＡＢＣに内在する阻害要因を解消することができれば、導入が促進されると考えられる。
【００２５】
ＡＢＣに内在する阻害要因とはなにか。それは、ＡＢＣシステムの構築には多額の投資が必要で、さらにこれを維持し、また修正を加えるのが難しいという点にあるという（非特許文献２）。そのうえで、ＡＢＣの開発元は既往のＡＢＣをより単純化したＴＤＡＢＣを提案している。既往のＡＢＣは２段階のプロセスを有し、第一段階で間接費を活動ごとにコストプールに集計し、その後、第二段階でこのコストプールから製品にコストを跡付けるというステップを取るのに対し、ＴＤＡＢＣは一気に間接費を製品に直接割り当てるようにする。すなわち、ＡＢＣにおける２段階のステップをＴＤＡＢＣでは１段階に簡略して計算を簡便にしようとしている。
【００２６】
確かに、ＡＢＣにおける２段階のステップが、ＴＤＡＢＣでは１段階に簡略されたのではあるが、ＡＢＣにおいて問題となったアンケート、インタビューや行動観察などの煩雑な手続きはＴＤＡＢＣでも依然として残されている。他方、ＴＤＡＢＣでは、あらかじめ活動ごとの原価を詳細に分析することはやめて、いうなれば部署が同一であれば活動の内容に類似しているという仮定のもとに、活動ごとの原価の詳細分析の過程を省略したといえる。加えて、活動量をすべて時間に集約して把握するというＴＤＡＢＣの根幹をなすアイディアについては、伝統的な標準原価計算における操業度と同様の考え方と思われ、研究的にも特に目新しいとは言えず、先祖がえりとも言える。
【００２７】
このようにＴＤＡＢＣは、ＡＢＣが本来の眼目としてきた原価計算の精緻化を進めるという見地からは、一歩後退していると言わざるを得ないし、コストパフォーマンスの点からも、アンケート、インタビューや行動観察という煩雑な手続きが必要であることから十分満足のいくものとはいえない。本発明の主眼は、センサ技術を活用してこのＡＢＣ、ＴＤＡＢＣの有する問題点、すなわち運用コスト高、透明性・公平性、および計算プロセスの複雑さ、を解決することであり、言うなればセンサ主導活動基準原価計算 （Ｓｅｎｓｏｒ  Ｄｒｉｖｅｎ  ＡＢＣ：ＳＤＡＢＣ）と呼ぶべきものである。
【００２８】
本発明のもう一つの主眼は、昨今のマトリクス組織の導入による指揮命令系統の多次元化や、生産ラインにおける多能工化の進展などにより、個々人が、あらかじめ登録されている業務と異なるものに従事していることが多くなっている実態に、より良く対応しようというものである。言い換えればＡＢＣやＴＤＡＢＣをそのまま業務に適用した場合、あらかじめ登録されている業務と異なる業務に従事しているために生じる原価計算の歪みを避けられないという課題を解決することである。
【００２９】
以上を要約すると、本発明の目的は、センサを従業員に装着して得られる人間情報と、基幹業務システム（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｐｌａｎｎｉｎｇ：ＥＲＰ）システムの情報とを融合して数値処理することにより、ランニングコストが廉価で、かつ人の異動等にも容易に対応できる、損益管理制度を実現するためのＩＴシステムを提供することである。また損益管理のための分析を行う方法を提供し、損益管理の向上に役立てることである。なお、主として原価計算における配賦計算に必要な事項、例えば作業ＩＤ関連情報に限って従事者からの情報を取得して活用するため、プライバシーの問題も生じない。このためセンサを装着することに対する組織人員の理解が得られやすいと考えられる。そして、昨今のマトリクス組織の導入による指揮命令系統の多次元化や、生産ラインにおける多能工化の進展にも対応できる。
【００３０】
上記目的を達成するために、本発明は、センサ由来およびＥＲＰシステム由来のデータを統合して分析する。より具体的には、所員や従業員といった組織に所属する者が実質的に関与している作業ＩＤ（業務）を、センサ由来およびＥＲＰシステム由来のデータを用いて特定することにより課題を解決する。
【００３１】
あらかじめ登録されている業務と異なる業務に従事しているために生じる原価計算の歪みに対応するためにも、最小の活動単位である各人の活動を、いつどのような相手と一緒に活動しているかを特定すること、すなわち対面相手の情報に基づいて作業ＩＤを特定することにより課題を解決することが望ましい。
【００３２】
作業ＩＤとは、本願明細書では、原価計算の手法に関わらず（個別、総合、組別など）、原価計算のために原価を集計する最小の作業単位を識別する識別子を指す。作業ＩＤが同じ業務は、基本的に同じ課（例えば、経理課、総務課）に属する業務であるか、または同一製品・サービスに対応づけられる業務であり、管理会計目的および原価計算目的においては、同一の業務として取扱うことが望ましい業務単位のことである。
【００３３】
本システムにおいて使用するセンサは、例えば、特許文献２に記載されるところのセンサを用いることができるが、これに限られるものではない。作業者がその作業対象に関与したことを検知できる検知方式であれば、その実装手法などについては問わない。
【００３４】
上記の他に本システムにおいて使用するセンサとして、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ：電波による個体識別）、ＲＦＩＤの一例としてＩＣタグや加速度センサが考えられる。また、データ取得の観点では、作業員間の電子メールのやりとりを把握、解析し、そのつながりや頻度をグラフ表現などによって可視化し、組織改変の判断材料とするという手法も考えられる。電子メール以外の人と人のコミュニケーションの時系列データの所得方法としては、電話の通話記録、出張相手や出張旅費に関するデータも考えられる。
【００３５】
これらのいずれかの検知方式を用いることにより、狭義の対面データ（人と人とが直接に対面して会話をかわす状況に関するデータ）や広義の対面データ（人と人がメールや電話などの通信手段を利用して互いに遠隔している場合において会話をかわす状況に関するデータ）を取得して分析することができる。以後、本願明細書において対面データと記すときは、狭義の対面データと広義の対面データの両方の意味を含んでいる。ただし、実施形態の記述（後述）においては、説明上の便宜のため、狭義の対面データのことを、対面データと記している。
【００３６】
また「人と人の対面」に限らず、人がある場所に滞在することを「人と場所の対面」、人があるＩＴシステムにログインしてある画面において閲覧もしくは作業することを「人とシステムとの対面」と現象として拡張して考えることもできる。こう考えた場合、人につけたセンサと場所につけたセンサによる「人と場所の対面」の対面データを取得することも可能といえる。またＩＴシステムのアクセスログに、どのユーザがどの画面にどのくらいアクセスしたかが記録されていた場合、このアクセスログを解析することは「人とシステムの対面」の対面データを取得していると言える。そこで本明細書では、これら対面データも狭義または広義の対面データに含めることとする。
【００３７】
本願明細書に記載するＥＲＰシステムとは、生産、販売、在庫、購買、物流、会計、人事／給与などの企業内のあらゆる経営資源を有効活用しようとの観点から、これらを企業全体で統合的に管理し、最適に配置・配分することにより、効率的な経営活動に役立てる一連のＩＴシステム群のことを指す。より具体的には、生産システム、販売システム、在庫システム、購買システム、物流システム、会計システムおよび人事／給与システムなどをサブシステムとして包含するような統合システムのことである。企業の規模によってＩＴシステムに対する投資規模が異なるため、極端な場合、会計システムだけという例も存在する可能性はあるが、このような場合も、本願明細書におけるＥＲＰシステムに含まれている。
【００３８】
狭義または広義の対面データを分析することにより、ある一定期間（日、週、月）において、ある個人が、どの人とどの程度コミュニケーションをとっているか、どの場所にどの程度滞在しているか、どのシステムにどの程度アクセスしているかが分かる。ここで時間を基準にとれば、例えば、ある個人Ａが別の人Ｂ、Ｃ、Ｄとそれぞれ、ある一定期間において５：３：２の時間配分でコミュニケーションしている、といったことが分かる。
【００３９】
原価計算システムは、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが本来担当すべき作業ＩＤを規定データとして持っていることがある。例えば、Ａは作業ＩＤ１に従事し、Ｂは作業ＩＤ１と２に従事し、Ｃは作業ＩＤ１、３、４に従事し、Ｄは作業ＩＤ２と３に従事することを規定データとして持っていると仮定する。本願明細書に記述するところの発明がなければ、原価計算においては規定データにしたがい、Ａにかかる費用は全額が作業ＩＤ１に紐づけられている製品に賦課もしくは配賦される。Ｂ、Ｃ、Ｄも同様である。しかし、上記のようにＢ、Ｃ、Ｄ５：３：２でコミュニケーションしている場合において、Ａは作業ＩＤ１以外に作業ＩＤ２、３、４にも関与して活動している可能性があることが伺える。他に情報が得られない場合は、作業ＩＤを元に按分計算を行うことにより、Ａが実質的に関与している作業ＩＤを推定することができる。
【００４０】
ＡＢＣやＴＤＡＢＣでは、インタビューやアンケートによって各作業者が実質的に関与している活動を把握するが、これは主観に頼る手法であるため、精度や網羅性の点で一定の限界がある。一方本発明では客観的な手法であるセンサ情報を取得することにより、精度や網羅性を向上させつつ、日々のデータ収集の手間を低減することができる。そして、本発明を用いて、あらかじめ規定されていないが作業者が実質的に関与する作業ＩＤを、規定データに追加することにより、ＡＢＣやＴＤＡＢＣの抱える課題を解決して、透明性が高くかつ実態を良く反映した原価計算を実現することができる。
【００４１】
対面データを用いることの利点の一つは、共通部門（総務、経理など）の原価の割り振りが容易となる点である。共通部門の原価は通常の部門別損益計算においては、経理部や総務部をそれぞれ１つの部門として扱い、当該部門でかかった費用は、例えば従業員数などの静的（Ｓｔａｔｉｃ）な情報に基づいて配賦することが通例である。本発明によれば、共通部門のそれぞれの人が、他の部門の人とどのようにコミュニケーションしているかという情報および、他の部門の人が関与している作業ＩＤの情報とをリアルタイムに組み合わせることで、時々刻々変化する実際の業務状況を、動的（Ｄｙｎａｍｉｃ）に再現して、実態を良く反映し、かつ透明性が高い原価計算を実現することができる。
【００４２】
狭義もしくは広義の対面データを分析することにより、人と人（あるいは人と場所、人とシステム）がある瞬間どう対面しているかを、時々刻々の時系列データとして把握することができる。その後、対面相手である人（あるいは場所、システム）に関連する作業ＩＤを紐づけることにより、作業者がある瞬間どの作業ＩＤに属しているかを推定することができる。このような推定結果を継続的に記録（ログ）として保管しておくことにより、例えば金融機関など、重要な資金、資産を管理している部署における内部統制の強化、不正の検知、インサイダー取引などの事後検証に利用することも考えられる。
【００４３】
本発明の効果は次の三段階に要約することができる。センサを用いて、（１）対面相手の作業ＩＤに基づいて、本人が実際に従事している作業ＩＤを高精度で推定することができる。それにより、（２）ＡＢＣを実用的に運用することができる。それにより、（３）活動基準管理（ＡＢＭ）や活動基準予算（ＡＢＢ）による業務改善を、継続的かつ海外拠点を含む広範囲で実現することができる。
【００４４】
対面相手の作業ＩＤに基づいて、本人が実際に従事している作業ＩＤを高精度で推定することにより、あらかじめ登録されている業務と異なる業務に従事しているために生じる原価計算の歪みに対応できる。各人がいつどのような相手と一緒に活動しているかを特定することにより、ＡＢＣを実用的に運用することができる。
【００４５】
ＡＢＣおよびＴＤＡＢＣは原価計算手法であるが、ＡＢＣやＴＤＡＢＣの手法を広く経営全般にまで広げる概念として活動基準管理（Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｂａｓｅｄ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ：ＡＢＭ）がある。ＡＢＭでは、コスト管理にとどまらず、顧客満足を高めるために組織業績の継続的な改善を図ろうとする。すなわちＡＢＭでは、従来の製造間接費の配賦計算というＡＢＣの枠にとどまらず、管理会計のほぼ全域をカバーしている。ＡＢＭでは既存のキャパシティを維持するために投入されたものの未活用に終わった経営資源を明らかにし、その元となった非付加価値活動を除去する。ＡＢＭを効果的に実施するには、予算策定の精緻化および実績値と予算値の差異分析が必要になるとの見地から、活動基準予算（Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｂａｓｅｄ  Ｂｕｄｇｅｔｉｎｇ：ＡＢＢ）という考え方もできる。
【００４６】
本発明のようにセンサを用いた分析結果をＡＢＭやＡＢＢに活用することにより、グローバル企業における各国支社などのように、地理的に遠隔な事業拠点の状況を本社部門が把握できる。定量性に優れるため、適切なコスト管理を実現することができる。またコミュニケーション相手の原価情報にもとづき本人の原価を推定することができる。また作業ＩＤが規定されていない、もしくは共通部門に属しており、業務が定型化していない、人事上または組織上作業ＩＤが不明の場合でも、対面相手の情報から、作業ＩＤ（業務）を自動で割り当てることができる。
【００４７】
ＡＢＭは対象とするものの違いから業務的ＡＢＭと戦略的ＡＢＭに分けることができる。業務的ＡＢＭは日々の継続的改善活動により、効率を高めて活動原価を下げることを目的としている。すなわち活動が費やす資源を出来る限り抑え、活動目的を達成させるため、価値をもたらさない無駄な活動の排除や活動の再編成が中心課題となる。これに対し、戦略的ＡＢＭは収益性を高めるために戦略的に活動を再編することを目的としている。日々の改善活動以外の生産販売施策、製品設計、顧客やサプライヤーに対する抜本的施策の探索が中心課題となる。業務的ＡＢＭは短期的改善を、戦略ＡＢＭは中長期的改善を目指すものであり、企業のなかで両者は相互補完関係にある。
【００４８】
業務的ＡＢＭであろうと戦略的ＡＢＭであろうと、ＡＢＭが適切に実施されるためには、ＡＢＣなどの手法により必要な情報が適切に測定され、いつでも利用できるように情報が管理者や従業員に公開されていることが前提となる。情報が公開されて初めて、管理者、従業員は行動の適切性が分かり、情報の共有を通じて協力関係が築かれるためである。この際、アンケートやインタビューという主観的なプロセスを出来る限り少なくして、センサなどの客観的なデータに基づく情報を公開していくことにより、管理者、従業員の公平感を醸成でき、管理者、従業員の協力関係が得られやすいと考えられる。
【００４９】
近年では自企業だけでなく、他企業をも考慮にいれたサプライチェーンの管理が競争優位の一つの源泉になっている。購買管理にＡＢＣを用いると、サプライヤーごと、サプライチェーンの活動ごとの原価が明らかになる。それによって原価低減の可能性や、サプライヤーと自社で原価低減活動をどう分担すべきかが明らかになる。ＡＢＣを用いるとサプライヤーの評価ができる。ＡＢＭは販売チャネル別管理・顧客管理にも有効である。ＡＢＣを用いると、販売チャネルにおける活動ごとの原価が算定されるからである。それにより、販売チャネルごとに原価低減が可能な活動とそれを実施した場合の低減額が明らかになる。近年では製品に対する技術支援、サービス向上等、顧客価値を高める活動がどれほどの原価を発生し、収益に結び付くかを明らかにすることが特に重要となっている。また製品価値を決定するのはサービスともいわれるようになり、製品とサービスが一体となって顧客に提供される場合が増加しているので、ＡＢＣを用いた原価分析と、それによる合理的な価格決定が重要になっている。本発明により、上記の基礎となる透明性、定量性にすぐれた原価データを比較的容易に提供することができる。
【００５０】
本発明のセンサ主導活動基準原価計算（ＳＤＡＢＣ）により得られる原価計算情報を用いて、活動基準管理（ＡＢＭ）を実施することを以後、本願明細書の記述において、センサ主導活動基準管理（ＳＤＡＢＭ）と記す。
【００５１】
サービス業へのＳＤＡＢＭの適用の利点を考えてみる。ＳＤＡＢＭ導入の利点の第一は、活動を媒介としてサービスの原価を求めることにより、原価発生過程を継続的かつ客観的に跡付けられるということである。伝統的原価計算であれば、サービス業における原価の多くが間接費として、人件費等の「販売費および一般管理費」の項目としてのみ把握されており、その情報のみでは、原価がどのように発生したかを把握できない。第二の利点は、サービス業は顧客によって要求が異なり、それによって必要とする活動が異なるので、顧客ごと、顧客セグメントごとの分析が重要になる。そのためには顧客収益性の分析が必要となるが、伝統的な原価計算では、どの原価のどの部分がどの顧客のために使われたものであるかわからないことが問題である。ＳＤＡＢＭを導入して初めて顧客収益性の分析が継続的かつ客観的にできるようになる。第三の利点は、サービス業では間接費でありかつ固定費が多くなるが、固定費の分析がＳＤＡＢＭを利用することにより厳密になるということである。例えば、貢献利益の計算にＳＤＡＢＣを用いることにより、固定費の分類がより精密になり、操業度との関係では固定費として分類されていたものが、それ以外のコストドライバーによってどのように変化するかが考慮できるようになる。また固定費のうち、どの資源に未利用分があるか、どの資源が限度一杯使用されているか、その可能性が最も高い資源はどれかを明らかにすることは、設備意思決定の重要な情報になる。本発明のＳＤＡＢＭにより、このようなＡＢＭの利点を、継続的、客観的、安価かつ簡便に得ることができる。
【００５２】
以上、本発明の実施形態の概略を説明した。以下では図面を参照しながら、具体的な実施形態について説明する。
【００５３】
＜実施の形態１＞
図１は、本発明の実施形態１に係る原価計算システムのシステム要素を示す図である。図１の左端の列はデータ取得源（センサシステムおよびＥＲＰシステム）１０１である。図１の左端から二番目の列は、センサシステムおよびＥＲＰシステム１０１から得られる一次データ１０２である。図１の左端から三番目の列は、一次データ１０２をマトリクス形式に加工したデータ１０３である。図１の左端から四番目の列は、加工データ（マトリクス）１０３に基づいてネットワーク形式に追加加工した、加工データ（ネットワーク）１０４である。
【００５４】
後述する原価計算装置２００は、加工データ（ネットワーク）１０４に基づき、各人員が実質的に従事する作業ＩＤ１０５を計算する。従来の原価計算ではあらかじめ予算段階等で各人員に対し規定されている従事作業ＩＤ１０９を用いて原価計算（配賦計算）を実施していたのに対し、本発明では、各種データ取得源１０１から収集したデータに基づき、各人員が実質的に従事する作業ＩＤ１０５を推定し、その推定結果を用いて原価計算（配賦計算）より精緻に行うことができるようになる。またデータ取得源としてセンサシステムおよびＥＲＰシステムを用いることにより、客観的かつ少ない労力で原価計算に必要なデータを継続的に収集することができる。
【００５５】
対面センサにメモリ機能が存在する場合は、作業ＩＤデータは、対面センサに記憶させることもできる。作業ＩＤデータを対面センサに記憶させるメリットは、作業ＩＤデータを呼び出す頻度が減少することによりシステム構成がより簡単になる、データ送信量がより減少するという点である。なおあらかじめ規定された作業ＩＤデータ１０９のみを対面センサに格納してもよい（図１の、１０９から１０１をつなぐ点線矢印）。加えて後述する、実質的に従事する作業ＩＤ１０５の推定結果を対面センサに格納（上書きもしくは併記）してもよい（図１の１０５から１０１をつなぐ点線矢印）。
【００５６】
データ取得源１０１は、センサシステムおよびＥＲＰシステムから成る。センサシステムとは例えば、各人が名札型センサを胸に装着するなどの対面センサ（人ｖｓ人）、各人に装着したセンサとある場所に固定または仮設置されたビーコンとで赤外線通信するなどの場所センサ（人ｖｓ場所）がある。またＥＲＰシステムとは例えば、調達システム、生産システム、物流システム、販売システム、会計システムまたは人事／給与システムなどがある。このＥＲＰシステムを構成するサブシステムの内、例えば人事／給与システムの一部からは、原価計算に関連する人員／費用データ、職制／部署データといったデータを取得できる。また例えば会計システムの一部からは原価計算に関連する従事作業ＩＤデータ（規定データ）などの直接費または間接費に関するデータを取得できる。さらに、ＥＲＰシステムに誰がいつログインしたか、どのような画面にアクセスしたかを、調達、生産、物流、販売、会計、人事／給与システムから、例えばアクセスログの形式で取得して、アクセスログの分析を行うことにより、ＩＴシステム上で誰がどのくらいの時間、どのような業務に従事したかが分かり、原価計算に役立てることができる。
【００５７】
対面センサからは対面データを時系列に取得できる。場所センサからは場所滞在データを時系列に取得できる。場所データ、すなわち、場所に固定または仮設置されたビーコンが具体的にどの場所にあるかのデータは、必ずしもＥＲＰシステムで扱うデータではないので、別途、データ構築を行う必要があると思われる。ただし、本発明では場所センサや場所データは必ずしも必須ではない。
【００５８】
時系列に取得した対面データを、一定期間（日、週、月など）集計することにより、一定期間における人員対面時間マトリクス９２０を作成することができる。時系列に取得した場所滞在データを、一定期間（日、週、月など）集計することにより、一定期間における場所滞在時間マトリクス１０２０を作成することができる。ＥＲＰシステムへのアクセスログを時系列に分析して、一定期間（日、週、月など）集計することにより、一定期間におけるシステム画面滞在時間マトリクス１１１０を作成することができる。
【００５９】
一定期間における人員対面時間マトリクス９２０と、人事／給与システムの一部から取得した人員／費用データ、職制／部署データ、加えて、会計システムの一部から取得した従事作業ＩＤデータ（規定データ）とを用いて、人員対面のネットワーク１２１０を作成することができる。また人員対面のネットワーク１２１０と一定期間における場所滞在時間マトリクスとを用いて、人員対面・場所滞在のネットワーク１５１０を作成することができる。さらに、人員対面・場所滞在のネットワ―ク１５１０と一定期間におけるシステム画面滞在時間マトリクスとを用いて、人員対面・場所／システム滞在のネットワーク１７１０を作成することができる。後述するアルゴリズム１４２０、１６１０または１８１０を用いて、各人員が実質的に従事する作業ＩＤ１０５の推定結果、すなわち従事作業ＩＤデータ（実質データ）を得ることができる。
【００６０】
この従事作業ＩＤデータ（実質データ）を用いて、例えばＡＢＣ、ＴＤＡＢＣ、特に本発明ＳＤＡＢＣの原価計算の枠組み（活動分類→時間単価掛け合わせ→コスト金額計算）にいれて計算する工程である原価計算ファンクション１０６により、計算対象期間における個人もしくは組織ごとのコスト金額１０７を算出することができる。このコスト金額はＥＲＰシステムの例えば会計システムに書き込まれて、ＥＲＰシステムの情報がその都度更新されることになる。
【００６１】
原価計算ファンクション１０６の中で、人間活動分類という工程は、特にセンサ加速度情報１０８を用いて、各人員の活動を分類する工程であり、図２２や図２３において後述する方法により、ＡＢＣやＴＤＡＢＣが有する欠点の一つである主観的な活動分類を、ＳＤＡＢＣによるセンサ情報を用いて客観的な活動分類を行う場合に必要となる工程である。ただし人間活動分類という工程は、図１に示すように必須ではなく、この工程を経由しないでも原価計算ファンクションを機能させることができる。
【００６２】
図２は、本実施形態１に係る原価計算システムのシステム構成を示す図である。図２の左上部のセンサ群、右上部のＥＲＰシステム機器群が、図１で説明したデータ取得源（センサシステムおよびＥＲＰシステム）１０１に該当する装置群である。図２の右下部のハードウェア構成が、図１における１０１以外のその他の部分を実行するハードウェアである。
【００６３】
図２の左上部のセンサ群は、例えば名札型センサ２０１、ＲＦＩＤ２０２、赤外線センサ２０３、加速度センサ２０４などから構成される。名札型センサとは例えば、各人員が胸につける名札様の縦（数ｃｍ）×横（数ｃｍ）×厚さ（数ｍｍ〜ｃｍ）のコンパクトな形状を有しているセンサであり、音、加速度、温度、赤外線センサを搭載しているセンサ２０５として実装されている。名札型センサ２０１内にメモリ機能を持たせて作業ＩＤデータを格納してもよい。これらのセンサから例えば、無線を介して無線送受信部２０６にデータを送信し、例えばインターネット網２０７を経由して、通信装置２１６にデータ転送することができる。
【００６４】
図２の右上部のＥＲＰシステム機器群は、システム端末２０８、プリンタ／ＦＡＸ２０９、アプリケーションサーバ２１０、支店、子会社や関連会社のシステム２１１より構成される。図１における基幹業務システム（ＥＲＰシステム）のデータは、これらのシステム機器群から、例えばインターネット網２０７を経由して、通信装置２１６にデータ転送される。
【００６５】
本発明の主要部分を構成する原価計算装置２００は、ディスプレイ等の表示装置２１４、キーボードやマウス等の入力装置２１５、通信装置２１６、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２１７、メモリ２１８、および例えばハードディスク２２４上に展開されるデータや計算プログラム群により構成される。なお、センサ群やＥＲＰシステム機器群から一旦転送されたデータおよびその加工データや、計算途上の中間ファイルなどのデータは、データ管理サーバ２１３、データバックアップ２１２により保存される。この理由は、インターネット網２０７を介した通信量を出来る限り少なくすること、データを二重に保存しておく（バックアップする）ことである。
【００６６】
ハードディスク２２４上に展開されるデータ群は、対面滞在データ２１９、アクセスログデータ２２０、作業ＩＤテーブル６１０、加速度データ２２２、原価データ２２３、マスタデータ２３２などからなる。また同ハードディスク２２４上に展開される計算プログラム群２２５は、その実行の順番に、データ読み込みプログラム２２６、マトリクス計算プログラム２２７、ネットワーク解析プログラム２２８、加速度情報解析プログラム２２９、コスト配賦計算プログラム２３０、およびコスト計算結果出力プログラム２３１を有する。以下では説明の便宜上、上記プログラムを動作主体とする場合があるが、実際にこれらプログラムを実行するのはＣＰＵ２１７であることを付言しておく。
【００６７】
上記各プログラムが有する機能は、同様の機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアを用いて構成することもできる。以下の説明ではこれらをプログラムとして実装したことを前提とする。
【００６８】
本発明における「対面データ取得部」は、データ読み込みプログラム２２６が相当する。「対応関係取得部」は、マトリクス計算プログラム２２７が相当する。「作業特定部」は、ネットワーク解析プログラム２２８が相当する。「原価計算部」は、コスト配賦計算プログラム２３０が相当する。
【００６９】
前述のように、標準的なＡＢＣは、主として、製造間接費配賦の改善方法として開発された概念である。このためＡＢＣは、主に製造業における製品原価決定、および業務改善手法として使われてきている。多品種少量生産への移行が進み、製造原価に占める製造間接費の割合が大きくなったこともあり、ＡＢＣによる製造間接費配賦の改善効果の経営に対するメリットは大きい。ただし、現状では製造業を中心に、「ＡＢＣは複雑で、導入にコストがかかる」「製造間接費の配賦を精緻化したに過ぎず、基本は伝統的な原価計算と変わらない」といった批判も聞かれることも事実である。製造業では、ＡＢＣのメリットを出来るだけ活かしＡＢＭ・ＡＢＢへと発展させることおよび、簡便化、導入・運用コストの低廉化が求められている。
【００７０】
その一方、近年では金融業を中心としたサービス業にも導入が進んでおり、自治体におけるＡＢＣの導入の動きもその一環として検討が進められている。現在は、地方財政の悪化や行政サービスの需要拡大といった社会状況の中で、行政サービスの効率性や経済性が重要視されている。自治体において、行政サービスのコストを正確に把握し、より効率的な業務フローの実現を目指して、ＡＢＣの考え方を導入することは有効と考えられる。ただし民間企業は利益の獲得を中心としているのに対し、自治体は地域住民のニーズを満たすことが中心である。そのため、自治体には製品の売上や原価といった概念がなく、その代わりに行政サービス向上、行政コスト把握の概念が中心となる。
【００７１】
具体的な説明に入る前に、私企業と公企業（自治体も含む）それぞれにおける、本システムの目的を整理しておくことは有益と考えられる（伝統的原価計算、ＡＢＣの目的も原則として同じであると考えられる）。この目的の達成による見返り・効果が原価計算の導入・運用コストを上回る場合は、各企業・組織で、本システムの活用が進められることとなる。ここでは本システムの目的を二軸、すなわち、分析結果活用の方向性（外部または内部）と分析適用範囲（部分または全体）の二軸で考える。
【００７２】
私企業におけるＡＢＣの目的は、１．製品原価低減（分析結果活用の方向性：内部、分析適用範囲：部分）、２．製品価格決定（分析結果活用の方向性：外部、分析適用範囲：部分）、３．資源最適配分（分析結果の方向性：内部、分析適用範囲：全体）、４．財務諸表作成（分析結果活用の方向性：外部、分析適用範囲：全体）の４つに整理できる。
【００７３】
公企業におけるＡＢＣの目的は、１．コスト低減（分析結果活用の方向性：内部、分析適用範囲：部分）、２．負担説明（分析結果活用の方向性：外部、分析適用範囲：部分）、３．資源最適配分（分析結果の方向性：内部、分析適用範囲：全体）、４．情報提供（分析結果活用の方向性：外部、分析適用範囲：全体）の４つに整理できる。
【００７４】
これらの目的は、私企業においてはグローバル環境での世界的競争の激化、公企業においては税・行政サービスの見直しの議論の高まりを背景として、その重要性は将来的に高まることはあっても低くなることはなく、本システムによるＡＢＣの簡便化、導入・運用コストの低減が達成される効果による、私企業と公企業双方に対する、社会的・公共的メリットは大きいと考えられる。
【００７５】
図３から図１８は、原価計算装置２００の具体的な構成および動作例を説明する図である。具体的には、ある従業員に装着したセンサのデータから、当該従業員が従事している業務、およびその業務が複数存在している場合には、当該従業員の業務ごとの活動比率を求める例を示す。活動比率を精度良く求めることにより、当該従業員に関わる人件費をそれぞれの業務ごとに精度良く配賦することができる。前述のように、作業ＩＤとは当該企業で原価の直賦あるいは配賦の対象となる単位を指す。例えばある製品の製造工程を構成している作業の内、性質の似た作業同士を一つにした単位を指し、予算管理の対象となるものである。本願明細書では以下、この業務の種類を示す“作業ＩＤ”を、単に番号で示す（例えば、１、２、３、・・・）ことにする。
【００７６】
図３から図１８では、従業員１が従事している作業ＩＤとそれぞれの作業ＩＤにおける活動比率を求める例をしめす。従業員１は予算上では、作業ＩＤ１３に従事することが規定されていることになっている。そのため、従来の伝統的な原価計算においては、従業員１の人件費は全て作業ＩＤ１３に配賦されることとなる。しかし、以下の例示では、規定されないが従業員１が実質的に関与する作業ＩＤを求める過程において、過渡的、擬似的に一旦不明（“？”にて記す）であるとした上で、実質的に従業員１が従事している作業ＩＤとその活動比率について本システムを用いて推定し、予算上の作業ＩＤとの比較を試みている。本システムを用いて組織の従業員について同様に実質手的に従事している作業ＩＤを求めることにより、予算と実績を比較することもできる。
【００７７】
図３は、人員テーブル３１０の構成とデータ例を示す図である。人員テーブル３１０は、マスタデータ２３２内に含まれるデータテーブルであり、全従業員が従事する作業ＩＤを記述している。
【００７８】
人員テーブル３１０は、人員コード３０１、部署コード３０２、職制コード３０３、あらかじめ規定されている作業ＩＤ（規定値）３０５を有する（項目３０４はその他任意の情報を保持する）。例えば従業員１は、人員コードが１、部署コードが１４、職制コードが８となっている。従業員１の従事する規定の作業ＩＤは１３としている。ただし、この作業ＩＤが１３というのは、あくまで予算編成などの理由によりあらかじめ規定されているものであり、実際に従業員１が従事する作業ＩＤは異なる可能性がある。そこで原価計算装置２００は、各従業員が実質的に関与する作業ＩＤ推定し、本テーブルに追加する。
【００７９】
図４は、部署テーブル４１０の構成とデータ例を示す図である。部署テーブル４１０は、マスタデータ２３２内に含まれるデータテーブルであり、部署コード３０２とその部署が関連する作業ＩＤとの対応関係を記述している。
【００８０】
部署テーブル４１０は、部署コード４０１、企業名４０２、事業所名４０３、部署名４０４、部署関連作業ＩＤ４０６を有する（項目４０５はその他任意の情報を保持する）。部署コード４０１は、部署コード３０２に対応する。部署関連作業ＩＤ４０６は、部署コード４０１が指定する部署に関連する作業ＩＤのリストを保持する。具体的には、当該部署に所属する人員の作業ＩＤの集合である。
【００８１】
図５は、職制テーブル５１０の構成とデータ例を示す図である。職制テーブル５１０は、マスタデータ２３２内に含まれるデータテーブルであり、職制コード３０３とその職位階層との対応関係を記述している。職制テーブル５１０は、職制コード５０１、職位名５０２、職位階層５０４を有する（項目５０３はその他任意の情報を保持する）。職位階層５０４は、最上層を１として昇順の番号として記される。人員テーブル３１０と職制テーブル５１０を結合することにより、各従業員の職位上の上下関係が把握できる。
【００８２】
図６は、作業ＩＤテーブル６１０の構成とデータ例を示す図である。作業ＩＤテーブル６１０は、作業ＩＤと、これに関連する作業場所および製品名との対応関係を記述している。作業ＩＤテーブル６１０は、作業ＩＤ６０１、作業ＩＤ名６０２、作業ＩＤ関連事業所名６０３、作業ＩＤ関連製品名６０５を有する（項目６０４はその他任意の情報を保持する）。
【００８３】
作業ＩＤ関連事業所名６０３、作業ＩＤ関連製品名６０５は、作業ＩＤごとに把握された原価に基づき最終的な製品原価を集計できるように、各作業ＩＤと、これに関連する事業所や製品とが紐づけられている。
【００８４】
図７は、場所テーブル７１０の構成とデータ例を示す図である。場所テーブル７１０は、マスタデータ２３２内に含まれるデータテーブルであり、作業場所とこれに関連する部署コード４０１との対応関係を記述している。
【００８５】
場所テーブル７１０は、場所コード７０１、場所名７０２、事業所名７０３、場所関連部署コード７０５を有する（項目７０４はその他任意の情報を保持する）。場所関連部署コード７０５は、場所コード７０１〜事業所名７０３が指定する場所（部屋、構築物など）を通常使用する部署の部署コード４０１の集合である。部署テーブル４１０の部署関連作業ＩＤ４０６と場所テーブル７１０を結合することにより、当該場所（部屋、構築物など）を通常使用する部署に所属する従業員の活動対象となっている作業ＩＤが紐づけられる。すなわち、作業場所と作業ＩＤとが紐づけられることになる。
【００８６】
図８は、システム画面テーブル８１０の構成とデータ例を示す図である。システム画面テーブル８１０は、マスタデータ２３２内に含まれるデータテーブルであり、システム２１１が提供する画面とその画面に関連する作業ＩＤとの対応関係を記述している。
【００８７】
システム画面テーブル８１０は、画面コード８０１、システム画面名８０２、システム名８０３、関連作業ＩＤ８０５を有する（項目８０４はその他任意の情報を保持する）。画面コード８０１は、システム２１１が提供する画面の識別子である。関連作業ＩＤ８０５は、画面コード８０１が識別する画面を利用する業務の作業ＩＤの集合である。関連作業ＩＤ８０５により、システム２１１の画面と作業ＩＤとが紐づけられることになる。
【００８８】
図９は、人員対面時間マトリクス９２０の構成例を示す図である。人員対面時間マトリクス９２０は、ある一定期間（１日、１週間、1カ月など）に、人員同士がどれだけ対面しているかを、時間単位（時間、分、秒など）で表したマトリクスである。縦軸９０１〜９０４と横軸９０５〜９０８は、それぞれが人員１人に対応し、例えば人員１と人員２の対面時間は３５．７時間単位、人員１と人員３の対面時間は２３．４５時間単位である。業務をしていない時間であってもセンサは自動的に対面時間を記録するので、原価計算装置２００が本マトリクスを算出するに際しては、例えば昼休みや定時後の休憩時間など、業務に関係ない対面については除外して計算する。
【００８９】
図１０は、場所滞在時間マトリクス１０２０の構成例を示す図である。場所滞在時間マトリクス１０２０は、ある一定期間（１日、１週間、1カ月など）に、ある人員がある場所にどれだけ滞在したかを、時間単位（時間、分、秒など）で表したマトリクスである。縦軸１００１〜１００４はそれぞれ人員１人に対応し、横軸１００５〜１００８はそれぞれ場所一か所に対応する。例えば人員１が場所１に滞在した時間は１．５時間単位、人員１が場所２に滞在した時間は１３．５時間単位である。業務をしていない時間であってもセンサは自動的に滞在時間を記録するので、原価計算装置２００が本マトリクスを算出するに際しては、例えば昼休みや定時後の休憩時間など、業務に関係ない対面については除外して計算する。
【００９０】
図１１は、システム画面滞在時間マトリクス１１１０の構成例を示す図である。システム画面滞在時間マトリクス１１１０は、ある一定期間（１日、１週間、1カ月など）に、ある人員があるシステムのある画面にどれだけ滞在したか（ログインしていたか）を、時間単位（時間、分、秒など）で表したマトリクスである。縦軸１１０１〜１１０４はそれぞれ人員１人に対応し、横軸１１０５〜１１０８はそれぞれシステム一画面に対応する。例えば人員１がシステム画面１に滞在した時間は２０．５時間単位、人員１がシステム画面２に滞在した時間は０時間単位である。業務をしていない時間であっても人員がシステム内に滞在していた時間はアクセスログに自動的に記録されているため、原価計算装置２００が本マトリクスを算出するに際しては、例えば昼休みや定時後の休憩時間など、業務に関係ない滞在については除外して計算する。
【００９１】
図１２は、人員対面のネットワーク１２１０の構成例を示す図である。ここでは図９に示した人員対面時間マトリクス９２０を用いて作成した例を示した。原価計算装置２００は、人員１を中心に、人員に装着したセンサから得られる情報のみで図１２に例示するネットワーク図を作成する。
【００９２】
図１２において、ある一定期間（１日、１週間、１カ月など）における人員１と人員２の対面時間は３５．７時間単位、人員１と人員３の対面時間は２３．４５時間単位、人員１と人員１００の対面時間は１５．６２時間単位と測定されている。人員２が従事している業務の作業ＩＤは３および１３、人員３が従事している業務の作業ＩＤは２、３、および１３、人員１００が従事している業務の作業ＩＤは１３である。原価計算装置２００は、人員対面のネットワーク１２１０を用いて、人員１が実質的に従事している作業ＩＤを推定し、原価を配賦することができる。
【００９３】
人員１が人員２と業務上で対面している時間が長ければ長いほど、人員１と人員２の作業ＩＤは共通である可能性が高い。本ケースでは人員２の作業ＩＤは３および１３であるので、人員１の作業ＩＤも３、１３、または３と１３の両方という可能性が高いと考えられる。なお人員１と人員２の対面時間のみでは、作業ＩＤ３と作業ＩＤ１３とのいずれに関連した対面なのかは分からないので、ここでは作業ＩＤ３と作業ＩＤ１３のどちらも等しいと仮定して、その対面時間の半分（１７．８５＝３５．７×０．５）が作業ＩＤ３に関する対面時間、残りの半分（１７．８５＝３５．７×０．５）が作業ＩＤ１３に関する対面時間であると仮定する。
【００９４】
人員１と人員３との対面時間、人員１と人員１００との対面時間も同様に考えると、人員１の対面時間のうち、作業ＩＤ２に関する対面時間：７．８１７（＝２３．４５／３）、作業ＩＤ３に関する対面時間：２５．７（＝３５．７／２＋２３．４５／３）、作業ＩＤ１３に関する対面時間：４１．３２（＝３５．７／２＋２３．４５／３＋１５．６５）と計算できる。この結果、人員１の原価の各作業ＩＤへの配賦率は、作業ＩＤ２、作業ＩＤ３、作業ＩＤ１３に対しそれぞれ、０．１０（＝７．８１７／７４．８３７）、０．３４（＝２５．７／７４．８３７）、０．５６（＝４１．３２／７４．８３７）となる。
【００９５】
上述のように、人員対面のネットワーク１２１０を用いた計算を、人員１のみならず全ての人員に対して実施することにより、各員が実質的に関与する作業ＩＤを推定することができる。原価計算装置２００は、その推定結果を図３の人員テーブル３１０に追加することができる。
【００９６】
図１３は、実質的に関与する作業ＩＤを推定した結果を追加した人員テーブル３１０の構成例を示す図である。図１３のフィールド３０１〜３０５は図３と同一である。新たに追加されているフィールドは、作業ＩＤ（実質）３０６、従事割合３０７である。作業ＩＤ３０６は、人員コード３０１が指定する人員が実質的に関与すると推定される作業ＩＤを保持する。従事割合３０７は、同一の人員について作業ＩＤ３０６が複数存在する場合、各作業ＩＤ３０６に対する従事割合を示す。従事割合３０７は人員ごとに合計すれば１となる値であり、各人員が一定期間（日、週、月など）あたりに従事した作業ＩＤ３０６毎の時間割合を示している。
【００９７】
図１４は、原価計算装置２００が人員対面のネットワーク１２１０に基づき各作業者が実質的に関与する作業ＩＤを推定する処理を説明するフローチャートである。以下、図１４の各ステップについて説明する。
【００９８】
（図１４：ステップＳ１４０１〜Ｓ１４０２）
データ読み込みプログラム２２６は、センサ群から時系列の対面データを取得する（Ｓ１４０１）。マトリクス計算プログラム２２７は、ステップＳ１４０１で取得した対面データを用いて、一定期間における人員対面時間マトリクス９２０を計算する（Ｓ１４０２）。
【００９９】
（図１４：ステップＳ１４０３）
データ読み込みプログラム２２６は、作業ＩＤデータの規定値を取得する。作業ＩＤの規定値を対面センサに持たせる場合は、センサから対面データを入力する際に、作業ＩＤの規定値を併せて取得する。作業ＩＤの規定値を対面センサに持たせない場合は、人員テーブル３１０から規定値を取得する。
【０１００】
（図１４：ステップＳ１４０４〜Ｓ１４０６）
マトリクス計算プログラム２２７は、ステップＳ１４０３で取得した作業ＩＤデータの規定値を、各人員に対して割り当てる（Ｓ１４０４）。ネットワーク解析プログラム２２８は、図１２で説明したネットワーク図を用いる方法により、隣接人員の作業ＩＤに基づき人員iの作業ＩＤ（実質）３０６を推定する（Ｓ１４０５）。ただしiは、１から人員数までの値をとる整数である。ネットワーク解析プログラム２２８は、ステップＳ１４０５で推定した人員iの作業ＩＤ（実質）３０６を一旦メモリに記録する（Ｓ１４０６）。
【０１０１】
（図１４：ステップＳ１４０７〜Ｓ１４０８）
作業ＩＤ（実質）３０６が全て作業ＩＤデータの規定値と等しければステップＳ１４０８へ進み、人員iの作業ＩＤは規定値のままで変更しない。作業ＩＤ（実質）３０６のなかに、規定値とは異なるものがある場合は、ステップＳ１４０９へ進む。
【０１０２】
（図１４：ステップＳ１４０９）
ネットワーク解析プログラム２２８は、作業ＩＤ（規定値）３０６と異なる作業ＩＤ（実質）の従事割合ｐ（従事割合３０７に相当）を算出する。
【０１０３】
（図１４：ステップＳ１４０９：補足）
ここで、ｐが大きい場合は、あらかじめ規定された作業ＩＤに従事しているよりも、あらかじめ規定されていなかった作業ＩＤに従事していることを示している。この場合、人員ｉ＋１以降の計算において人員ｉが関係するのであれば、作業ＩＤ（規定値）を作業ＩＤ（実質）３０６に置き換えて計算するほうが、より実態を表した計算結果が得られるように思われる。しかし、ｐがどの程度大きければ作業ＩＤ（規定値）を作業ＩＤ（実質）３０６に置き換えるべきかという問題がある。一つの考え方としては、例えば、０．５などの閾値をあらかじめ与えておき、ｐがその閾値を超える場合に作業ＩＤ（規定値）を作業ＩＤ（実質）３０６へ置き換える方法が考えられる。本実施形態１では、閾値を固定値ではなく乱数によって与えることとし、以下のステップＳ１４１０〜Ｓ１４１２のような手順を用いることとした。
【０１０４】
（図１４：ステップＳ１４１０〜Ｓ１４１１）
ネットワーク解析プログラム２２８は、０以上１以下の一様乱数ｒａｎｄを生成する（Ｓ１４１０）。ｒａｎｄが従事割合ｐを下回った場合はステップＳ１４０８へ進み、それ以外であればステップＳ１４１２へ進む（Ｓ１４１１）。
【０１０５】
（図１４：ステップＳ１４１０〜Ｓ１４１１：補足）
固定閾値とｐを比較する場合、当該閾値は０．５がよいのか、それとも０．４や０．３といったそれ以外の値がよいのか不明である。また、そもそも一定の閾値を与える時点で恣意性がはいってしまう。これに対し、本フローのように一様乱数を発生させることにより、恣意性が排除できる。ｒａｎｄの代わりにｒａｎｄ×α（αは０〜１の実数）を用いてもよい。この場合のαは、人員全体の作業ＩＤ（実質）３０６の計算結果を調整するためのパラメータといえる。
【０１０６】
（図１４：ステップＳ１４１２〜Ｓ１４１４）
ネットワーク解析プログラム２２８は、人員iの作業ＩＤを作業ＩＤ（実質）に置き換える（Ｓ１４１２）。ネットワーク解析プログラム２２８は、ループカウンタをｉからｉ＋１に更新する（Ｓ１４１３）。ネットワーク解析プログラム２２８は、カウンタｉが人員数に達するまで、ステップＳ１４０５〜Ｓ１４１３を繰り返す（Ｓ１４１４）。
【０１０７】
（図１４：ステップＳ１４１５〜Ｓ１４１６）
ネットワーク解析プログラム２２８は、各人員の作業ＩＤ（実質）３０６を決定する（Ｓ１４１５）。ネットワーク解析プログラム２２８は、人員全体の作業ＩＤ（実質）３０６を出力する（Ｓ１４１６）。なお、乱数ｒａｎｄの値によって、試行するごとに異なる結果が得られることが予想されるので、本フローチャートの手順を複数回繰り返し、最も頻出する結果をステップＳ１４１６で出力するようにしてもよい。
【０１０８】
原価計算装置２００が図１４の処理フローを完了した後、コスト配賦計算プログラム２３０は、処理フローの結果に基づき作業原価を作業ＩＤ（実質）３０６にしたがって配賦する。コスト計算結果出力プログラム２３１は、その計算結果を出力する。
【０１０９】
図１２および図１３のみに基づき原価配賦を試みると、その結果は以下のようになる。まず人員１が所属する部署の従業員は１２名とする。この従業員はそれぞれ、ひと月あたり平均２０日間勤務し、１日平均７．５時間勤務している。したがって従業員はひと月あたり１５０時間勤務していることになる。ただし全ての時間が生産的な作業に充てられるわけではない。個々の従業員が一日平均７５分間を休憩や訓練、教育などに費やしているとすると、１日に平均６．２５時間勤務し、したがってひと月あたり１２５時間を生産的な業務に費やしていることになる。この人員１の人件費は、図５の職制その他の要件に基づき、ひと月４０万円であるとする。すると人員１の人件費のうち生産的な業務に配分される金額は、ひと月３３．３３万円（＝４０万円×１２５／１５０）となる。
【０１１０】
センサから得られた時間に関する情報に基づいて、人員１の人件費を作業ＩＤごとに配賦すると、作業ＩＤ２、作業ＩＤ３、作業ＩＤ１３に対しそれぞれ、３．３３万円（＝３３．３３×０．１）、１１．３３万円（＝３３．３３×０．３４）、１８．６７万円（＝３３．３３×０．５６）となる。
【０１１１】
ただし、図３の人員テーブルによれば人員１、人員２、人員３、人員１００の部署コードはそれぞれ、１４、１４、８、１４である。人員３については部署が異なっているので、人員３と人員１の職務内容が異なっている可能性があり、人員１と人員３の対面時間は、作業ＩＤとの直接的な関連が薄い内容によるものとの可能性がある。そのため、部署の階層構造に基づいて、人員３に関する対面の重みづけを少なくすることが考えられる。この結果、人員３に由来する作業ＩＤ２に対する原価の配賦額は少なくなる。このように、対面時間の情報に、所属する部署内の上下関係（対面の相手が同じ部署の課長、主任、それとも担当か）、部署間の階層関係（同じ部に所属するのか、それとも異なる部に所属するのか、異なる部でも同じ本部や事業部に所属するのか）を利用した重みづけを行うことにより、原価の配賦率を修正することもできる。
【０１１２】
また本実施形態では従業員が装着するセンサで測定するのは対面時間だけであるが、後述するように、従業員が装着するセンサにおいて加速度なども測定できる場合は、より詳細な修正を行うことができる。時間計測に加えて加速度計測データから導かれる指標を分析することにより、例えばボディランゲージを多用しているか否かなどの状況を推測し、「対面コミュニケーション状況」を解析することができるためである。
【０１１３】
「対面コミュニケーション状況」とは、例えば、Ａ氏とＢ氏が二人で対面している場合、Ａ氏とＢ氏が双方向のコミュニケーションをしているのか、Ａ氏が話し手でＢ氏が聞き手のコミュニケーションをしているのか、Ａ氏が聞き手でＢ氏が話し手のコミュニケーションをしているのか、Ａ氏とＢ氏は同席しているのみでコミュニケーションを積極的に行っていないのかといった情報である。この「対面コミュニケーション状況」を用いて、積極的なコミュニケーションを行っている場合には重みづけの係数をより大きく、その反対に消極的なコミュニケーションを行っている場合には重みづけ係数をより小さくすることにより、個々の従業員の積極性やコミットメント度、業務への集中度なども考慮して、原価の配賦率を修正することもできる。
【０１１４】
図１５は、人員対面・場所滞在のネットワーク１５１０の構成例を示す図である。人員対面・場所滞在のネットワーク１５１０は、人員対面のネットワーク１２１０に、場所滞在時間マトリクス１０２０が記述している情報を加えることにより、作成することができる。図１５において、人員は丸印（○）で、場所は四角（□）で表している。
【０１１５】
場所テーブル７１０と部署テーブル４１０の部署関連作業ＩＤ４０６を結合することにより、当該場所（部屋、構築物など）を通常使用する部署に所属する従業員の活動対象の作業ＩＤが紐づけられる。図１５において、場所に紐づけられている作業ＩＤも併せて表示している。人が場所に滞在することを、人員同士との対面状態との類推から、人と場所とが対面している状態と捉えて拡張して考えれば、図１２で示した例と同様にして、人員１の各作業ＩＤへ原価配賦することができる。人員がある場所にどのくらい滞在したかを測定するためには、場所にセンサを設置する必要があるので追加費用がかかるが、より正確な原価計算ができる。各企業は、費用対効果を検討したうえで、場所へセンサを設置するか否かを判断することができる。また、場所の出入口の入退室システムと、人員に装着したセンサとを連携させる機能を持たせることにより、同様の機能を実現してもよい。
【０１１６】
図１６は、原価計算装置２００が人員対面・場所滞在のネットワーク１５１０に基づき各作業者が実質的に関与する作業ＩＤを推定する処理を説明するフローチャートである。本フローチャートは、図１４で説明したフローチャートに加えて新たにステップＳ１６０１が追加され、ステップＳ１４０５がステップＳ１６０２に置き換わっている。これら各ステップについてのみ説明する。
【０１１７】
（図１６：ステップＳ１６０１）
データ読み込みプログラム２２６は、場所テーブル７１０と部署テーブル４１０を結合することにより、作業場所に関連付けられている作業ＩＤを取得する。その作業場所に関連付けられている作業ＩＤが場所センサ内に記憶されている場合は、その値を取得して用いてもよい。
【０１１８】
（図１６：ステップＳ１６０２）
ネットワーク解析プログラム２２８は、図１５で説明したネットワーク図を用いることにより、隣接人員の作業ＩＤおよび場所に関連付けられた作業ＩＤに基づき、人員iの作業ＩＤ（実質）３０６を推定する。人員だけでなく場所の情報を追加することにより、作業ＩＤ（実質）３０６の推定精度をより向上させることができる。
【０１１９】
図１７は、人員対面・場所／システム滞在のネットワーク１７１０の構成例を示す図である。人員対面・場所／システム滞在のネットワーク１７１０は、人員対面・場所滞在のネットワーク１５１０に、システム画面滞在時間マトリクス１１１０が記述している情報を加えることにより、作成することができ。図１７において、人員は丸印（○）、場所は四角（□）、システム画面は三角（△）で表している。
【０１２０】
システム画面滞在時間マトリクス１１１０により、システム画面と作業ＩＤとが紐づけられる。図１７において、システム画面に紐づけられている作業ＩＤも併せて表示している。人がシステム画面に滞在する（ログインしている）ことを、人員同士との対面状態との類推から、人とシステム画面とが対面している状態と捉えて拡張して考えれば、図１２で示した例と同様にして、人員１の各作業ＩＤへ原価配賦することができる。人員があるシステム画面にどのくらい滞在したかを測定するためには、ＥＲＰシステムなどの企業内に構築された情報システムと連携させる（例えば、人員のログインＩＤとシステム画面へのアクセスログの情報とを突合わせるなど）とよい。人員があるシステム画面にどのくらい滞在したかを測定するためには、ＥＲＰシステムとの連携処理を開発する追加費用がかかるが、より正確な原価計算ができる。各企業は、費用対効果を検討したうえで、ＥＲＰシステムをカスタマイズするか否かを判断することができる。
【０１２１】
図１８は、原価計算装置２００が人員対面・場所／システム滞在のネットワーク１７１０に基づき各作業者が実質的に関与する作業ＩＤを推定する処理を説明するフローチャートである。本フローチャートは、図１６で説明したフローチャートに加えて新たにステップＳ１８０１が追加され、ステップＳ１６０２がステップＳ１８０２に置き換わっている。これら各ステップについてのみ説明する。
【０１２２】
（図１８：ステップＳ１８０１）
データ読み込みプログラム２２６は、システム画面テーブル８１０より、システム画面に関連付けられている作業ＩＤを取得する。そのシステム画面に関連付けられている作業ＩＤがシステムから取得できる場合は、その値を取得して用いてもよい。
【０１２３】
（図１８：ステップＳ１８０２）
ネットワーク解析プログラム２２８は、図１７で説明したネットワーク図を用いることにより、隣接人員の作業ＩＤ、場所に関連付けられた作業ＩＤ、およびシステム画面に関連付けられた作業ＩＤに基づき、人員iの作業ＩＤ（実質）３０６を推定する。人員と場所だけでなくシステム画面の情報を追加することにより、作業ＩＤ（実質）３０６の推定精度をより向上させることができる。
【０１２４】
＜実施の形態１：まとめ＞
以上のように、本実施形態１に係る原価計算装置２００は、作業者同士が対面したことを示すデータ、作業者と場所が対面したことを示すデータ、作業者とシステム画面が対面したことを示すデータのうち少なくともいずれかを、センサ等の検知部から取得する。これに基づき作業者が実質的に関与した作業ＩＤを特定することにより、ＡＢＣを精度よくかつ導入負担を抑えて実施することができる。
【０１２５】
＜実施の形態２＞
実施形態１では私企業における原価計算装置２００の導入例を想定して説明した。本発明の実施形態２では自治体における原価計算装置２００の導入例を示す。ただし、本発明の考え方や手法は、自治体以外でも顧客に直接対面する窓口部門およびその支援部門を有するサービス業に広く適用できる。
【０１２６】
図１９は、ある市役所Ｃにおける窓口業務を対象とした伝統的な原価計算の考え方を説明する図である。符号１９０１〜１９０２は行政統計資料、符号１９０３は窓口業務における各課の支援体制を示す図である。
【０１２７】
市役所Ｃの窓口業務は、そのルーチン的な業務を市民課が担当し、相談対応等の例外的な業務の発生時に総務課が市民課を支援する体制となっている。当該窓口業務は「住民票発行」「戸籍謄本発行」「印鑑証明その他」の３つに区分される。それら３つの窓口業務は共通して、「１．受付」→「２．データ検索」→「３．証書作成」→「４．認証」→「５．交付」の大枠として５段階の業務フローを有することが、ヒアリングから導かれたとする。
【０１２８】
決算統計などの行政統計資料１９０１から、当期の行政事業に関わる費用は、市民課２２０百万円（内訳：人件費１６０百万円、需用費４０百万円、および役務費２０百万円）、並びに総務課１７０百万円（内訳：人件費１００百万円、需用費５０百万円、および役務費２０百万円）とする。行政統計資料１９０２によれば、市役所Ｃにおける当期の年間証書発行件数は２８０万件（内訳：住民票１８０万件、戸籍謄本３０万件、および印鑑証明その他７０万件）とする。また単純化のため、市役所Ｃで総務課が支援する対象は、市民課と住宅課の２つの課のみと仮定する。
【０１２９】
従来の伝統的原価計算の考え方によれば、まず総務課の経費をその支援対象である２つの課に均等に配賦する。窓口業務にかかった費用（市民課費用全額と総務課費用の２分の１の額）の合計は、３０５百万円（内訳：人件費２１０百万円、需用費６５百万円、および役務費３０百万円）となる。この３０５百万円を当期の年間証書発行件数２８０万件で割ると、住民票、戸籍謄本、印鑑登録その他の各証書１件あたりコストは１０９円となる。ここでは住民票、戸籍謄本、印鑑証明その他が同一金額として把握される。
【０１３０】
この計算では、総務課の支援を単純に支援対象数で分割していること、および窓口業務の内容が住民票、戸籍謄本、印鑑証明その他で異なるはずであるのに考慮されていないことが問題として挙げられる。このため業務改善上の関心の高い、総務課の支援業務の有り方や窓口業務ごとの業務効率性に関する情報がほとんど得られないので、従来の伝統的原価計算からの情報だけでは有効なＰＤＣＡを実施して、業務改善に導くことは難しいということができる。
【０１３１】
図２０は、活動基準原価計算（ＡＢＣ）の考え方、特に時間主導活動基準原価計算（ＴＤＡＢＣ）の考え方に基づく原価計算手法を説明する図である。
【０１３２】
まず市役所Ｃの窓口業務フローを分析し（２００４）、ヒアリングやアンケートにより、３種類の各窓口業務が標準的に要する時間を決定する。「１．受付」→「２．データ検索」→「３．証書作成」→「４．認証」→「５．交付」の順に、住民票発行業務には標準５．５分（内訳：１に１．０分、２に１．０分、３に０．５分、４に２．０分、５に１．０分）を要するとする。戸籍謄本発行業務には標準６．５分（内訳：１に１．５分、２に１．５分、３に１．０分、４に１．５分、５に１．０分）を要するとする。印鑑証明その他には標準４．５分（内訳：１に１．０分、２に１．０分、３に０．５分、４に１．０分、５に１．０分）を要するとする。また総務課へのヒアリングやアンケートにより、市民課への支援業務が時間にして全体の６割を占めるとする（２００３）。よって、窓口業務にかかった費用（市民課費用全額と総務課費用の６割額）の合計は、３２２百万円（内訳：人件費２２０百万円、需用費７０百万円、および役務費３２百万円）となる。
【０１３３】
続いて、市役所Ｃの窓口業務全体に対する住民票発行業務の業務割合（活動時間割合）を算定する。住民票発行業務の活動時間（件数×標準時間）は９９０万分（＝１８０万件×５．５分）、戸籍謄本発行業務の活動時間（件数×標準時間）は１９５万分（＝３０万件×６．５分）、および戸印鑑証明その他の活動時間（件数×標準時間）は３１５万分（＝７０万件×４．５分）であり、総活動時間は１５００万分（＝９９０＋１９５＋３１５）となる。時間ドライバーにしたがって各業務割合（活動時間割合）を計算すると、住民票発行の業務割合は０．６６（＝９９０／１５００）、戸籍謄本発行の業務割合は０．１３（＝１９５／１５００）、印鑑証明その他の業務割合は０．２１（＝３１５／１５００）となる（２００５）。
【０１３４】
したがって、住民票発行業務コストは２１２，５２０千円（＝３２２百万円×０．６６）、戸籍謄本発行業務コストは４１，８６０千円（＝３２２百万円×０．１３）、印鑑登録その他コストは６７，６２０千円（＝３２２百万円×０．２１）となる。これらをそれぞれの証書発行枚数で割ることにより、住民票１通あたり１１８円、戸籍謄本１通あたり１３９．５円、印鑑登録その他１通あたり９６．６円となる（２００６）。
【０１３５】
このＴＤＡＢＣの考え方によれば、戸籍謄本作成業務に比較的多くのコストがかかっており、特に「２．データ検索」に1.5分を要している（他の２業務の１．０分と比較して５割増）ため、コスト負担が大きいことが分かる。この結果から戸籍謄本データ検索システムの検索の手順やＩＴシステムのアルゴリズムを見直すことによる業務改善効果が見込めることが明らかとなった。加えて金額として認識できているため、今後のＩＴシステムの改造にかけられる費用や頻度の見積もる際の、費用対効果の計算が容易である点で、伝統的な原価計算よりも優れた結果を得ることができたと考えられる。しかし、一方で、ヒアリングやアンケートに、コストがかかる、手間がかかるため業務従事者の協力が得られにくい、回答結果が主観的になりやすい、業務改善の程度が当初の想定の範囲に限定される（ゼロベースでの業務改善とはなりにくい）、季節毎の差異（転出転入の多い４月やそれ以外の時期の差異）の把握ができないという各種の問題点を抱えている。
【０１３６】
図２１は、本発明に係る原価計算システムを用いたＳＤＡＢＣによる原価計算の考え方を用いた原価計算手法を説明する図である。市役所Ｃの窓口業務フローを客観的に分析することを目的としてアンケートやヒアリングなどを行う以前に、センサを各員に装着することから分析作業を開始する。本システムの一番目のメリットは、客観的な窓口業務フローを機械的に作成することにより、課員の主観や思いによらず、いわばゼロベースでの業務改善を実施できる点である。それ以外のメリットについては後述する。
【０１３７】
センサからは、インタラクションデータ（特開２００８−１７６５７３号）、人物間の関連性（特開２００８−２１０３６３号）、行動指標（特開２００９−２１１５７４号）、積極アクティブ度と集中継続時間（特開２０１０−２１７９３９号）などの分析指標を得ることができる。本願明細書における本システムでは、これらの分析指標を多面的に用いることができるものとする。加えて窓口の近傍の場所にセンサを設置し、どの種類の業務に対応する窓口で課員が業務を実施したかを取得することもできる。また課員が業務のためＩＴシステム（例えば住民票作成システム）にアクセスした際のログを取得し分析に使用することもできる。
【０１３８】
こうして取得したセンサデータ（時間計測に加えて加速度計測データから導かれる分析指標を含む）およびＩＴシステムからのデータ（アクセスログなどを含む）を分析することにより「個人の時間の使い方」（図２２）、「対面コミュニケーション状況」（図２３）を解析することができる。
【０１３９】
図２２は、「個人の時間の使い方」を解析した結果を画面表示する例を示す図である。「個人の時間の使い方」とは、例えば、対面時間（ピッチャー：話し手としての時間、キャチャー：聞き手としての時間、同席：単に同席している時間）、デスクワーク時間、外出その他時間を、分・秒単位で表したもの、およびその日時といった情報である（２２０１、２２０２）。
【０１４０】
この「個人の時間の使い方」画面が示す各時間帯と、ＩＴシステム内のアクセスログとを突き合わせることにより、当該作業者がデスクワーク時間においてどのシステムにアクセスしているのか（例えば、住民票システム、戸籍謄本システム、または印鑑登録システムなどのうちどのシステムなのか）を把握することができる。
【０１４１】
図２３は、「対面コミュニケーション状況」を解析した結果を画面表示する例を示す図である。「対面コミュニケーション状況」とは、例えばＡ氏とＢ氏が二人で対面している場合、Ａ氏とＢ氏が双方向のコミュニケーションをしているのか、Ａ氏が話し手でＢ氏が聞き手のコミュニケーションをしているのか、Ａ氏が聞き手でＢ氏が話し手のコミュニケーションをしているのか、Ａ氏とＢ氏は同席しているのみでコミュニケーションを積極的に行っていないのかといった情報である（２３０１）。また、「対面コミュニケーション状況」には、組織階層のデータが含まれており、Ａ氏がＢ氏の同じ課の課員か否か、マネージャー（職位上の上下関係がある）か否かといった最新の状態にアップデートされた組織階層情報も取得することができる（２３０２）。
【０１４２】
異動が頻繁に行われることが多い私企業や官庁では、一旦ＡＢＣのシステムを立ち上げても、この異動の状況を反映した分析を行うための運用コストがかかることが、継続運用上の課題の一つになっている。本システムでは、組織階層情報を、例えばＥＲＰシステム、人事システムと連携させることによってたえずリレーショナルデータベースに取り込んで更新しているため、運用コストを低くおさえることができること、すなわち運用コストが安価であることも本システムのメリットである。
【０１４３】
続いてある日の「個人の時間の使い方」および「対面コミュニケーション状況」を解析する手順例を説明する。ここでは住民票発行作業の業務フローの解析を例にとる。
１．２０ＸＸ年ＸＸ月ＸＸ日に、課員Ａが、住民票発行窓口において、１０時００分００秒から１０時０１分００秒まで窓口対応していることが、住民票発行窓口近傍に設置されたセンサと課員Ａが装着しているセンサの対面情報（Ａが聞き手）から取得された。
２．課員Ａが、１０時０１分３０秒に住民票システムにログインして住民票作成コマンドを入力したことが、センサ情報（デスクワーク時間）およびＩＴシステムログから取得された。
３．課員Ａが、１０時０２分３０秒に認証画面を表示し１０時０３分００秒に住民票をプリントアウトしたことが、センサ情報（デスクワーク時間）およびＩＴシステムログから取得された。
４．プリントアウトした住民票を、課員Ｂが目視により認証すべく、１０時０４分００秒に住民票システムにログインして同一の住民票請求者の情報を画面に表示したことが、センサ情報（デスクワーク時間）およびＩＴシステムログから取得された。その後の１０時０４分３０秒に住民票交付窓口のトレイにプリントアウトした住民票を持参したことが、住民票交付窓口近傍に設置されたセンサと課員Ｂが装着しているセンサの対面情報（対面のみ）から取得された。
５．課員Ｃが、住民票交付窓口において、１０時０５分００秒から１０時０５分３０秒まで窓口対応していることが、住民票交付窓口近傍に設置されたセンサと課員Ｃが装着しているセンサの対面情報（Ｃが話し手）から取得された。この２０ＸＸ年ＸＸ月ＸＸ日の１０時００分００秒から開始された住民票作成業務は５分３０秒であった。これは、ヒアリングまたはアンケートにより得た標準時間５．５分と偶然に一致していたが、ヒアリングまたはアンケートによる「４．認証」が、実際には課員Ａによる「４Ａ．システムによる認証」と課員Ｂによる「４Ｂ．人による目視認証」の２種類の業務フローにさらに分類されることが分かった。
６．課員Ｃが、住民票交付の手数料として２百円を住民票請求者から受領し、１０時１０分００秒から１０時１１分００秒に経理システムにログインし、当該金額を日計表に追記していたことが、センサ情報（デスクワーク時間）およびＩＴシステムログから取得された。
７．１０時１１分３０秒から１０時１２分００秒までに、課員Ｃは、課員Ｄに住民票交付手数料領収書の控えを手渡して、課員Ｄがそれをファイル保管したことが、課員Ｃが装着しているセンサと課員Ｄが装着しているセンサの対面情報（双方向）から取得された。２０ＸＸ年ＸＸ月ＸＸ日と同様なデータ取得がその後の１週間繰り返し実施された。
【０１４４】
上記の解析の結果、市役所Ｃの市民課の窓口業務は、「１．受付」→「２．データ検索」→「３．証書作成」→「４Ａ．システムによる認証」→「４Ｂ．人による目視認証」→「５．交付」→「６．日計表追記」→「７．保管」であることが分かった（２１０４）。このように、「４．認証」がさらに「４Ａ．システムによる認証」と「４Ｂ．人による目視認証」の２種類に分けられている。また「６．日計表追記」と「７．保管」という２種類のフローが追加されている。この変更理由は、アンケートやヒアリングといった課員の主観に頼る手段ではなく、センサ情報の解析という客観的な手段を用いたことにより、業務フローをより正確に把握することができたためである。本システムのメリットである、ゼロベースでの業務改善を実施できる点があらわれている。
【０１４５】
また１週間の期間に繰り返し行われたデータ取得により、住民票発行業務に５．５分かかっているのは比較的住民票請求者が少ない時間帯におけることであり、住民票請求者の待ち行列の状況によっては住民票発行業務の時間にばらつきが大きいことが分かった。１週間の測定値の平均値をとったところ、ヒアリングやアンケートの結果に基づいて定めた標準時間と異なる次のような平均測定時間となった。住民票発行業務には平均６．７分（内訳：１に０．６分、２に１．３分、３に０．８分、４に１．７分、５に１．１分、６に０．８分、７に０．４分）を要した。同様に求めた戸籍謄本発行業務には平均８．４分（内訳：１に１．２分、２に１．３分、３に１．４分、４に２．４分、５に０．９分、６に０．８分、７に０．４分）を要した。印鑑証明その他には平均６．５分（内訳：１に１．２分、２に１．３分、３に０．６分、４に１．４分、５に０．８分、６に０．８分、７に０．４分）を要した（２１０４）。
【０１４６】
また総務課へのヒアリングやアンケートにより、市民課への支援業務が時間にして全体の６割を占めるとしていたが、総務課や住宅課の課員にもセンサを装着して、異なる課の所属する課員どうしの対面情報からそれぞれの対面時間を求めた結果に基づき按分比率を求めたところ、総務課から市民課への支援業務は時間にして全体の６８％を占めることが分かった（２１０３）。この値は、たとえＥＲＰシステムを用いても算出することは難しい。本システムのように各課員にセンサを装着することによってはじめて知りうる情報の一つである。
【０１４７】
このため、窓口業務にかかった費用（市民課費用全額と総務課費用の６８％額）の合計は、３３５．６百万円（内訳：人件費２２８百万円、需用費７４百万円、役務費３３．６百万円）となる。
【０１４８】
続いて、市役所Ｃの窓口業務全体に対する住民票発行業務の業務割合（活動時間割合）を算定する。住民票発行業務の活動時間（件数×標準時間）は１，２０６万分（＝１８０万件×６．７分）、戸籍謄本発行業務の活動時間（件数×標準時間）は２５２万分（＝３０万件×８．４分）、戸印鑑証明その他の活動時間（件数×標準時間）は４５５万分（＝７０万件×６．５分）であり、総活動時間は１，９１３万分（＝１，２０６＋２５２＋４５５）となる。
【０１４９】
時間ドライバーにしたがって各業務割合（活動時間割合）を計算すると、住民票発行の業務割合は０．６３（＝１，２０６／１，９１３）、戸籍謄本発行の業務割合は０．１３（＝２５２／１，９１３）、印鑑証明その他の業務割合は０．２４（＝４５５／１，９１３）となる（２１０５）。したがって、住民票発行業務コストは２０２，８６０千円（＝３２２百万円×０．６３）、戸籍謄本発行業務コストは４１，８６０千円（＝３２２百万円×０．１３）、印鑑登録その他コストは７７，２８０千円（＝３２２百万円×０．２４）となる。これらをそれぞれの証書発行枚数で割ることで、住民票１通あたり１１２．７円、戸籍謄本１通あたり１３９．５円、印鑑登録その他１通あたり１１０．４円となる（２１０６）。
【０１５０】
ＴＤＡＢＣによれば、住民票１通あたり１１８円、戸籍謄本１通あたり１３９．５円、印鑑登録その他１通あたり９６．６円であったので、本システムによっても、戸籍謄本作成業務に比較的多くのコストがかかっている結果は変わらなかった。一方、住民票作成コストと印鑑登録その他のコストがほぼ等しくなっていることが分かった。この結果から、戸籍謄本作成コストを、他の２種類の証書の作成コストまで低減することを目的とすることが適切であると分かる。
【０１５１】
このように本システムＳＤＡＢＣを導入することにより、ＡＢＣのメリットを享受しつつ、ヒアリングやアンケートのコストがかからない、手間がかからないため業務従事者の協力が得られやすい、客観的な業務の把握ができる、ゼロベースでの業務改善も可能である、季節毎の差異の把握もできる、という各種のメリットを有する。新規にセンサに関するＩＴシステムの導入・運用のコストが必要な点だけがデメリットであるが、私企業と公企業における本システムの目的を整理した際に記述したように、企業の目的の達成度合いに依存するものの、メリットがデメリットを上回ると考えられる。例えば、企業のグローバル化が進行し、多国籍の従業員が、言語や慣習が異なる中で共同して業務を行う場合は、本システムのような自動で情報を取得して解析するシステムがなければ、適切な原価計算を実施することは困難になるのではないかと考えられる。
【０１５２】
本願明細書に記載のセンサの代替手段として、ＧＰＳによる位置検知や赤外線センサによるデータ送受信機能を有する携帯電話、いわゆるスマートフォンなどと呼ばれる個人携帯端末をはじめとする携帯型個人情報デバイスを用いることによって、時間や位置、対人の状況を得られるのであれば、本システムＳＤＡＢＣと同様の効果を得ることができる。
【０１５３】
＜実施の形態３＞
ＡＢＣには無くＴＤＡＢＣで新たに導入された概念に、時間方程式（Ｔｉｍｅ  ｅｑｕａｔｉｏｎ）という概念がある。時間方程式とは、一連の活動の総実行時間を、より細分化された活動１回あたりの平均実行時間の足し合わせで計算するというものである。ある化学薬品流通業の配送サービスを例にとって説明する。
【０１５４】
標準品の定期配送に必要な包装時間が０．５分であるとする。かりにその品目が特別な包装を必要とする場合、追加的に平均６．５分の時間が必要となる。さらにその品目が航空便による配送を必要とする場合、プラスチック製のバックへの包装作業が０．２分必要となる。これを時間方程式で表すと下記のようになる。
包装時間（分）＝０．５（標準）＋６．５（特別包装）＋１．０（航空便）
【０１５５】
さきの化学薬品流通業の会社が、サービスの差別化をするために危険物の配送を手掛けることにしたとする。仮に危険物包装に３０分必要とすると、そのサービス提供に要する時間を時間方程式で表すと下記のようになる。
包装時間（分）＝０．５（標準）＋６．５（特別包装）＋１．０（航空便）＋３０（危険物）
【０１５６】
これら２つの時間方程式を一般化して表すと、下記のようになる。
包装時間（分）＝０．５＋６．５×Ｘ１＋１．０×Ｘ２＋３０×Ｘ３＋・・・
Ｘ１：特別包装である１／ない０
Ｘ２：航空便である１／ない０
Ｘ３：危険物である１／ない０
【０１５７】
ＴＤＡＢＣでは、顧客サービスが必要とした活動項目をその都度追加することにより、原価計算のモデルがより正確になるのが、利点の一つとされている。しかし、この活動項目の追加も、従業員へのアンケートやインタビューといった主観的で恣意性の入りやすい手法に依存している点では、前述と同様の問題がある。
【０１５８】
図２４は、本システムＳＤＡＢＣを用いて、個々の従業員の業務に対する集中度、活性度、積極度を算出するフローを説明する図である。本フローは、特開２００９−２１１５７４号が開示している手法によって、個々の従業員に装着されたセンサを用いて作業品質を測定する流れを示している。
【０１５９】
従業員が装着するセンサ２４０１により、対面状況を把握する際に用いる赤外線データ２４０３に加え、加速度計を利用した加速度データ２４０２、小型マイクロフォンを利用した音声データ２４０４を取得することができる。加速度データ２４０２からは、加速度周波数計算により加速度リストが導出できる。その加速度リストを分析することにより、当該従業員が集中しているか否か（集中リスト２４０５）、活性があるか否か（活性リスト２４０６）を得ることができる。赤外線データ２４０３からは、対面リストを得ることができる。音声データ２４０４からは、発言区間検出により発言リスト２４０８が導出できる。さらに活性リスト２４０６、対面リスト、および積極リスト２４０７を用いて積極度判定を行うことにより、当該従業員が積極的に関与しているか（積極リスト２４０７）を得ることができる。図２４に示す処理フローは、原価計算装置２００の加速度情報解析プログラム２２９が実施する。
【０１６０】
図２５は、本システムＳＤＡＢＣの機能を用いて、作業者の行動パターンを分類した結果を例示する図である。本システムを用いることにより、ＡＢＣやＴＤＡＢＣにように従業員へのアンケートやインタビューによらなくとも、行動パターンを複数に分類することができる。以下、先に記した化学薬品流通業の配送サービスを前提にする。すなわち、パソコンなどのデスクワークに属さない業務であることが前提である。仮にパソコンやワークステーションからＩＴシステム上で作業を行う場合は、別途ＥＲＰシステム等のＩＴシステムとセンサデータとの連携を行うことにより、同様の分類ができる。
【０１６１】
図２５の横軸は時間軸である。アイドル状態２５０２とは、個々の従業員に装着されたセンサによって検出された加速度データ、赤外線データ、および音声データのいずれもが、ある閾値を超えない状態を示す。アイドル状態２５０２において、当該従業員は、ある作業と次の作業の移行帯に属していると考えられる。パターン１では、アイドル状態の後に、集中２５０３→活性２５０４を経てまたアイドル状態にもどり、以後、この繰り返しが観測される。この状態が１分弱続くことから、パターン１は前述の「標準」に該当すると考えられる。
【０１６２】
パターン２では、アイドル状態の後に、集中→比較的長い活性→集中を経てまたアイドル状態にもどり、以後、この繰り返しが観測される。この状態がおよそ７分程度続くことから、パターン２は「標準」＋「特別包装」に該当すると考えられる。
【０１６３】
パターン３では、アイドル状態の後に、集中→比較的長い活性→音声→集中→音声を経てまたアイドル状態にもどり、以後、この繰り返しが観測される。この状態がおよそ８分程度続くことから、パターン３は「標準」＋「特別包装」＋「航空便」に該当すると考えられる。途中に音声２５０５がはいるのは、作業手順書の中で、航空便であることを声に出して周囲に知らせ、相互確認することが定められていることによると考えられる。
【０１６４】
パターン４では、４０分程度作業が継続することから、「危険物」に該当すると考えられる。「危険物」については定型化された作業ではなく、個別対応となるため、明確な規則性は分かりづらいが、作業時間が他の場合と比較して明らかに長時間に渡ること、積極２５０６を長く含むこと、に基づき区別することができる。このように、本システムＳＤＡＢＣでは、センサ情報を用いることで、ＴＤＡＢＣでいうところの時間方程式を暗黙に織り込んでいる上、より詳細な分類を行うことができる。従来のＴＤＡＢＣよりも精緻な原価計算手段を提供することができる。
【０１６５】
図２６は、本システムを業務記録に適用した際の画面例である。図２６では、図２４に示されるところの対面センサ情報を援用している。図２６の画面例は、ある日に発生した業務内容を日誌のように静的に記録するだけに留まらず、例えば、イベントフィード（イベント更新リスト）の形態で、動的に作業グループ内で共有することを可能とする機能を有している。
【０１６６】
図中の「原価コード」とは本願明細書で記述するところの作業ＩＤと基本的に同一の内容を表すコードであり、製品の原価計算に直接紐づけるための派生的コードである。図２６のように、例えば、図２４の集中リストから算出する集中率、図２４の活性リストと積極リストから算出するアクティブ率、図２４の発言リストから算出する発言率の反対の概念である聴取率、といったセンサ情報を表示することができる。なお、図２６の画面例の右側の「コスト」という表示は、実際に発生した金銭的費用を見積もって表示することもできるし、センサ情報を用いて重みづけした仮想的費用を見積もって表示することもできる。
【０１６７】
この例のように、本システムを用いることにより、企業等のあらゆる業務システムに対し原価情報を埋め込み、業務改善に役立てることができる。
【０１６８】
＜実施の形態４＞
近年、金融商品取引法違反の不公正取引の一つであるインサイダー取引が増加している。インサイダー取引は、会社の取締役、従業員、その他会社の重要な情報（内部者情報）にアクセスしうる者（内部者）が、その情報の公表前に行う、当該会社の株券その他の証券等の売買等を行う取引のことである。特に株式公開買い付け（Ｔａｋｅ  Ｏｖｅｒ  Ｂｉｄ：ＴＯＢ）に関連したインサイダー取引が増加している。
【０１６９】
ＴＯＢ関連のインサイダー取引の摘発件数が増加している背景としては、ＴＯＢの件数自体が増加していること、ＴＯＢの対象企業の株式には通常プレミアム分が上乗せされた価格で取引されるためＴＯＢの公表前に当該株式を取得してＴＯＢ公表後に売却すれば確実に利得を得ることができること、が大きいと考えられることである。さらに、ＴＯＢの実務には買付企業、対象企業の役職員に加え、弁護士、公認会計士、税理士、フィナンシャル・アドバイザー（ＦＡ；通常証券会社、投資銀行が務めることが多い）、金融機関、デュー・ディリジェンス業者、印刷会社等多数の関係者が関与するため、ＴＯＢの公表前に非公開情報を知りうる関係者が多いこと、およびＴＯＢ取引のスキームの組成から公表までの期間が比較的長いことも、ＴＯＢに絡むインサイダー取引のリスクを高める要因となっていると思われる。
【０１７０】
インサイダー取引に限らず、企業や組織に対する内部統制における資産の保全を図るためには、経理、財務部門や、上述のインサイダー取引の関係者の行動をモニタしておき、不正の兆候があればそれを検知してしかるべき部門に通知することが有効である。
【０１７１】
図２７は、個人が関与する作業ＩＤ（業務）を時系列にまとめてマトリクスとして整形したデータの例を示す図である。本発明に係る原価計算システムを用いることにより、各人員２７０１が、いつ（開始時間２７０２および終了時間２７０３）、誰と対面したか（２７０４）、どこの場所にいたか（２７０５）、どのシステム画面にログインしていたか（２７０６）、どの作業ＩＤ（業務）に従事していたか（２７０７）を、継続的にモニタしておくことができる。
【０１７２】
図２７に示すマトリクスは、本原価計算システムにおいて出力できる中間ログの一つの表現型である。このように個人が関与する作業ＩＤ（業務）の時系列表現を有しておき、各人の行動を解析することにより、本原価計算システムを不正検知に役立てることができる。プライバシーの問題もあるが、特に重要なＴＯＢ案件では影響額も大きいため、個々人の自己規律や倫理観だけに依拠するのではなく、センサ技術を活用した防止手段が有効である。また、プライバシーに配慮し、作業ＩＤ２７０７のみを表示するのみであっても、一定の防止効果があると考えられる。
【０１７３】
＜実施の形態５＞
本発明は位置情報や加速度情報のみならず、人と人の対面情報を加えて分析している。本発明の実施形態５では、このように人と人の対面情報を加えることにより、位置情報や加速度情報を取得するのみでは実現できない利点があることの一例として、節税目的に本発明を適用する例を説明する。
【０１７４】
消費税には、税金がかかる課税売上と、政策上の配慮等から税金がかからない非課税売上がある。このため、企業が受け取った消費税は「課税売上において受け取った消費税」しか存在しない一方で、企業が支払った消費税は、（１）課税売上を得るために支払った消費税、（２）非課税売上を得るために支払った消費税、（３）課税／非課税どちらにも関係するものに支払った消費税、の三者が混在している。
【０１７５】
企業は、受け取った消費税から支払った消費税を差し引いて、その差額を消費税として納付したりまたは、還付を受けたりしているが、理屈上、「課税売上において受け取った消費税」から差し引けるのは、（（１）＋（３）×課税売上割合）のはずである。ただし、課税売上割合とは、課税売上／（課税売上＋非課税売上）のことである。この理屈に忠実な計算方式は個別対応方式と呼ばれる。
【０１７６】
しかし、支払った消費税を（１）〜（３）に分類するのは事務処理上面倒である点に配慮して、一般に税金が高くなるものの、分類しなくても計算できるように、（（（１）＋（２）＋（３））×課税売上割合）を差し引く方法も認められている。この簡便な計算方法は一括比例配分方式と呼ばれる。平成２４年４月１日以後は、課税売上高が５億円を超える会社では、個別対応方式または一括比例配分方式での計算が必須となった。
【０１７７】
大半の会社は銀行に預金しているが、預金利息の受け取りは“消費”という性格になじまないため、非課税売上に該当する。このため預金を管理する経理部や会社全体としての業務を行う総務部は、非課税売上への関与はゼロでないと考えられ、このような部門が支出した光熱費や器具備品の購入費用等は、（３）に区分されるようである。少しでも節税するためには（３）をさらに（１）と（２）に分類すべく、通常の部門別損益計算のように経理部や総務部をそれぞれ１つの部門と扱うのではなく、さらにそれらの内部を課税部門と非課税部門に分けることが必要となる。仮に一人の担当者が課税と非課税の両方の業務を行っているのであれば、作業日報を作成するなどの対応が必要となる。
【０１７８】
このような事務処理の手間の多さや、仮に作業日報の管理が不十分で税務調査の際に否認されるリスクを考えたら、無難に一括比例配分方式を採用する会社もあるらしい。個別対応方式と一括比例方式で納税額に差異が生じることは理解できるが、その差異はどれほどの金額になるだろうか。この金額の差異が少なければ、事務処理の手間や税務調査のリスクから、一括比例配分方式を採る企業が多くなるだろう。そこで、消費税率 = ５％、課税売上割合＝９８％、（１）／課税売上（いわば課税売上における原価率）＝７５％、（２）／非課税売上（いわば非課税売上における原価率）＝２５％、（３）／（１）＝１０％（課税／非課税どちらにも関係するものの仕入額は、課税売上を得るための仕入額の１０分の１）と仮定して、個別対応方式が一括比例配分方式と比較してどれだけ差異があるかを計算した。
【０１７９】
売上高の規模ごとに個別対応方式を採用した場合と一括比例配分方式を採用した場合での消費税額の差異を計算した結果、売上高が５億円程度の規模では２５万円／年の差額しかないが、売上高が１００億円の規模では５００万円／年、売上高が１，０００億円の規模では５，０００万円／年の差額が生じるという結果となった。将来消費税率が２倍３倍になれば、この差額も２倍３倍になる。本計算では、個別対応方式を採れるのに、事務処理の手間や税務調査のリスクを懸念して企業全体が一括比例配分方式を採るという極端な前提を置いた最大影響値を計算しているので、実際の影響額の見積もりの際には企業ごと個別の精査が必要である。
【０１８０】
本発明は、位置、時間、加速度情報のみならず対面情報を扱うことにより原価計算を行う。従前のように位置だけ、加速度情報だけを用いた原価計算手法だけでは同一部門内の業務の類似性が高いと考えられる、財務部や総務部の内部をさらに、課税部門と非課税部門に分けること、一人の担当者の業務を課税と非課税に分けることは難しいと考えられる。一方、本発明にように対面相手の業務情報とリンクして原価計算して初めて、同一部門内の業務の類似性が高い部門での業務を精度良く、課税と非課税に分けることができる。
【０１８１】
本発明を原価計算目的で利用する場合、原価を正確に把握して業務改善活動に活かし、その結果として企業外へのキャッシュアウトを低減させるという効果が期待できるが、企業のキャッシュフローに与える効果としては間接的である。その一方、本発明を節税目的で利用する場合、税金の支払いは現実のキャッシュフローであるため、企業のキャッシュフローに与える効果としては直接的効果となる。
【０１８２】
国によりまた時代により税の制度は異なってくるが、財務部や総務部などの間接部門、サービス業における顧客サービスのように、業務の内容が外観上は個人差が少なく、業務を行う場所やアクセスするシステムの種類だけでは、当該業務が課税なのか非課税なのかを精度よく判別することが難しい部門や用途においては、位置、時間、加速度情報のみならず対面情報をも扱う本発明は、他の発明と比較して優位性を持っている。
【０１８３】
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。
【０１８４】
上記各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部や全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
【符号の説明】
【０１８５】
１０１  データ取得源（センサシステムおよびＥＲＰシステム）
１０２  一次データ
１０３  加工データ（マトリクス）
１０４  加工データ（ネットワーク）
１０５  従事作業ＩＤデータ（実質データ）
１０６  原価計算ファンクション
１０７  計算対象期間における個人もしくは組織ごとのコスト金額
１０８  センサ加速度情報
１０９  従事作業ＩＤデータ（規定データ）
２０１  名札型センサ
２０２  ＲＦＩＤ
２０３  赤外線センサ
２０４  加速度センサ
２０５  センサ（音、加速度、温度、赤外線センサを搭載した例）
２０６  無線送受信部
２０７  インターネット網
２０８  システム端末
２０９  プリンタ／ＦＡＸ
２１０  アプリケーションサーバ
２１１  関連会社システム
２１２  データバックアップ
２１３  データ管理サーバ
２１４  表示装置
２１５  入力装置
２１６  通信装置
２１７  ＣＰＵ
２１８  メモリ
２１９  対面滞在データ
２２０  アクセスログデータ
２２２  加速度データ
２２３  原価データ
２２４  ハードディスク
２２５  計算プログラム
２２６  データ読み込みプログラム
２２７  マトリクス計算プログラム
２２８  ネットワーク解析プログラム
２２９  加速度情報解析プログラム
２３０  コスト配賦計算プログラム
２３１  コスト計算結果出力プログラム
２３２  マスタデータ
３０１  人員コード列
３０２  部署コード列
３０３  職制コード列
３０４  その他のコード列
３０５  作業ＩＤ（規定値）列
３０６  作業ＩＤ（実質）列
３０７  従事割合列
３１０  人員テーブル（規定値）
４０１  部署コード列
４０２  企業名列
４０３  事業所名列
４０４  部署名列
４０５  その他の列
４０６  部署関連作業ＩＤ列
４１０  部署テーブル
５０１  職位コード列
５０２  職位名列
５０３  その他の列
５０４  職位階層列
５１０  職制テーブル
６０１  作業ＩＤ列
６０２  作業ＩＤ名列
６０３  作業ＩＤ関連事業所名列
６０４  その他の列
６０５  作業ＩＤ関連製品名列
６１０  作業ＩＤテーブル
７０１  場所コード列
７０２  場所名列
７０３  事業所名列
７０４  その他の列
７０５  場所関連部署コード列
７１０  場所テーブル
８０１  画面コード列
８０２  システム画面名列
８０３  システム名列
８０４  その他の列
８０５  関連作業ＩＤ列
８１０  システム画面テーブル
９０１  人員１
９０２  人員２
９０３  人員３
９０４  人員１００
９０５  人員１（対面者）
９０６  人員２（対面者）
９０７  人員３（対面者）
９０８  人員１００（対面者）
９２０  人員対面時間マトリクス
１００１  人員１
１００２  人員２
１００３  人員３
１００４  人員１００
１００５  場所１（滞在先）
１００６  場所２（滞在先）
１００７  場所３（滞在先）
１００８  場所１００（滞在先）
１０２０  場所滞在時間マトリクス
１１０１  人員１
１１０２  人員２
１１０３  人員３
１１０４  人員１００
１１０５  システム画面１（滞在先）
１１０６  システム画面２（滞在先）
１１０７  システム画面３（滞在先）
１１０８  システム画面１００（滞在先）
１１２０  システム画面滞在時間マトリクス
１２１０  人員対面のネットワーク
１５１０  人員対面・場所滞在のネットワーク
１７１０  人員対面・場所／システム滞在のネットワーク
１９０１  行政統計（市民課と総務課の費用抜粋）
１９０２  行政統計（住民票等の年間発行件数）
１９０３  共通部門（総務課）の支援割合
２００３  共通部門（総務課）の支援割合
２００４  窓口業務フロー分析
２００５  窓口業務割合算定
２００６  窓口業務１件あたりコスト計算
２１０３  共通部門（総務課）の支援割合
２１０４  窓口業務フロー分析
２１０５  窓口業務割合算定
２１０６  窓口業務１件あたりコスト計算
２２０１  時間の使い方（棒グラフ表示）
２２０２  時間の使い方（円グラフ表示）
２２１０  個人の時間の使い方の例
２３０１  対面コミュニケーション状況（棒グラフ表現）
２３０２  階層ネットワークの例
２４０１  センサデータ
２４０２  加速度データ
２４０３  赤外線データ
２４０４  音声データ
２４０５  集中リスト
２４０６  活性リスト
２４０７  積極リスト
２４０８  発言リスト
２５０１  時間軸
２５０２  アイドル状態
２５０３  集中状態
２５０４  活性状態
２５０５  音声状態
２５０６  積極状態
２７０１  人員列
２７０２  開始時間列
２７０３  終了時間列
２７０４  対面人員列
２７０５  滞在場所列
２７０６  滞在システム画面列
２７０７  作業ＩＤ（実質）列
【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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【図２７】
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