(57)【要約】      （修正有）【課題】解決しようとする業務改善、データ分析の案件の参考とする過去事例を、業務上の課題と解決方法の類似性という観点で検索するシステム、プログラム、方法を提供する。【解決手段】業務改善案件の対象となる業務を構成する部分業務と対象物とを集めた業務プロセス部品データベースと、改善対象業務について、それを構成する部分業務と対象物とを、業務プロセス部品データベースに基づいて受け付ける入力受付部と、過去の業務改善事例について、それを構成する部分業務と対象物と利用した解法とを蓄積する事例データベースと、入力された改善対象業務を構成する部分業務および対象物とに含まれる指標と、事例データベースに蓄積されている業務改善事例を構成する部分業務および対象物とに含まれる指標と、を比較し、類似性を判定する事例検索部と、入力された改善対象業務と類似性があると判定した業務改善事例を提示する出力部と、を含んで構成される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
業務改善案件の対象となる業務を構成する部分業務と対象物とを集めた業務プロセス部品データベースと、
改善対象業務について、それを構成する部分業務と対象物とを、前記業務プロセス部品データベースに基づいて受け付ける入力受付部と、
過去の業務改善事例について、それを構成する部分業務と対象物と利用した解法とを蓄積する事例データベースと、
入力された改善対象業務を構成する部分業務および対象物とに含まれる指標と、前記事例データベースに蓄積されている業務改善事例を構成する部分業務および対象物とに含まれる指標と、を比較し、類似性を判定する事例検索部と、
入力された改善対象業務と類似性があると判定した業務改善事例を提示する出力部と、
を含んで構成されたことを特徴とするデータ分析事例検索システム。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ分析事例検索システムであって、
前記事例検出部は、指標の類似度について、同じ解法において使用された指標間に大きい類似度を与えることを特徴とするデータ分析事例検索システム。
【請求項３】
請求項１に記載のデータ分析事例検索システムであって、
前記事例検索部は、指標間の関係を木構造で表し、木構造の上で近い指標同士には大きい類似度を与えることを特徴とするデータ分析事例検索システム。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか一に記載のデータ分析事例検索システムであって、
前記事例検索部は、解法の目的指標として使われる指標の類似度に基づいて事例間の類似度を決定することを特徴とするデータ分析事例検索システム。
【請求項５】
請求項１ないし請求項３のいずれか一に記載のデータ分析事例検索システムであって、
前記事例検索部は、解法の説明指標として使われる指標の類似度に基づいて事例間の類似度を決定することを特徴とするデータ分析事例検索システム。
【請求項６】
業務改善案件の対象となる業務を構成する部分業務と対象物とを集めた業務プロセス部品データベースと、過去の業務改善事例について、それを構成する部分業務と対象物と利用した解法とを蓄積する事例データベースと、を備えたコンピュータを、
改善対象業務について、それを構成する部分業務と対象物とを、前記業務プロセス部品データベースに基づいて受け付ける入力受付部、
入力された改善対象業務を構成する部分業務および対象物とに含まれる指標と、前記事例データベースに蓄積されている業務改善事例を構成する部分業務および対象物とに含まれる指標と、を比較し、類似性を判定する事例検索部、
入力された改善対象業務と類似性があると判定した業務改善事例を提示する出力部、
として機能させるためのデータ分析事例検索プログラム。
【請求項７】
業務改善案件の対象となる業務を構成する部分業務と対象物とを集めた業務プロセス部品データベースと、過去の業務改善事例について、それを構成する部分業務と対象物と利用した解法とを蓄積する事例データベースと、を備えるデータ分析事例検索システムにおけるデータ分析事例検索方法であって、
改善対象業務について、それを構成する部分業務と対象物とを、前記業務プロセス部品データベースに基づいて受け付けるステップと、
入力された改善対象業務を構成する部分業務および対象物とに含まれる指標と、前記事例データベースに蓄積されている業務改善事例を構成する部分業務および対象物とに含まれる指標と、を比較するステップと、
指標の類似性を判定するステップと、
入力された改善対象業務と類似性があると判定した業務改善事例を提示するステップと、
を含んで構成されるデータ分析事例検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分析事例検索システム、データ分析事例検索プログラムおよびデータ分析事例検索方法に係り、データ分析を行った事例をデータベースから検索する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
数理技術を利用したデータ分析によって、業務の正確さ、または効率を改善をしようという試みは、かねてから行われている。オペレーションズリサーチを含む学術分野は、これに関わる。
【０００３】
解決すべき業務改善、データ分析の案件があったとき、その解法を見つけるために、過去の事例を参考にするということは、よく行われる。そのためには、現在対象としているデータ分析案件と似た事例を検索できることが望ましい。特許文献１には、スケジューリング問題に関して、これから解こうとする問題と類似した過去事例を事例ベースから検索する方法が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平９−０３４９４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術では、解決したい問題を計画問題という数理問題として定式化した上で、その類似性に基づいて過去の類似事例を検索している。しかし、業務改善を行おうというときには、それをどのような数理問題として把握すれば良いか、また、どのような解法を用いれば良いかは自明ではない。
【０００６】
業務改善には、業務上の課題の理解、数理問題の設定、解法の探索を含むプロセスが必要である。この作業を支援するために、数理問題にたどり着く以前の段階として、課題理解の観点で類似事例を検索する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題は、業務改善案件の対象となる業務を構成する部分業務と対象物とを集めた業務プロセス部品データベースと、改善対象業務について、それを構成する部分業務と対象物とを、業務プロセス部品データベースに基づいて受け付ける入力受付部と、過去の業務改善事例について、それを構成する部分業務と対象物と利用した解法とを蓄積する事例データベースと、入力された改善対象業務を構成する部分業務および対象物とに含まれる指標と、事例データベースに蓄積されている業務改善事例を構成する部分業務および対象物とに含まれる指標と、を比較し、類似性を判定する事例検索部と、入力された改善対象業務と類似性があると判定した業務改善事例を提示する出力部と、を含んで構成されたデータ分析事例検索システムにより、達成できる。
また、同様なデータ分析事例検索プログラムおよびデータ分析事例検索方法により、達成できる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、これから解決しようとする業務改善、データ分析の案件の参考とする過去事例を、業務上の課題と解決方法の類似性という観点で検索することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】データ分析事例検索システムの構成を説明するブロック図である。
【図２】指標間の類似度（距離）を記述する類似度テーブルを説明する図である。
【図３】入力案件に含まれる指標と事例に含まれる指標を比較する第１の方法を説明する図である。
【図４】入力案件に含まれる指標と事例に含まれる指標を比較する第２の方法を説明する図である。
【図５】入力案件に含まれる指標と事例に含まれる指標を比較する第３の方法を説明する図である。
【図６】入力案件に含まれる指標と事例に含まれる指標を比較する第４の方法を説明する図である。
【図７】同じ解法を利用した事例を記載した解法別事例テーブルを説明する図である。
【図８】指標の類似性の定義の種類を説明する図である。
【図９Ａ】時間に関する種々の指標同士の関係を木構造で表した図である。
【図９Ｂ】指標間の距離を説明する図である。
【図１０】データ分析事例検索システムのハードウェアブロック図である。
【図１１】データ分析事例検索システムの処理を説明するフローチャートである。
【図１２Ａ】具体的な部分業務を説明する図である。
【図１２Ｂ】具体的な対象物を説明する図である。
【図１３】具体的な案件情報を説明する図である。
【図１４Ａ】具体的な案件情報を説明する他の図である。
【図１４Ｂ】同じ解法を利用した事例を記載した他の解法別事例テーブルを説明する図である。
【図１５】同じ解法を利用した事例を記載した他の解法別事例テーブルを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について、実施例を用い図面を参照しながら詳細に説明する。
図１を参照して、データ分析事例検索システムの構成を説明する。図１において、データ分析事例検索システム１００は、案件情報入力受付部１１０と、事例リスト出力部１２０と、業務プロセス部品データベース１３０と、事例データベース１４０と、事例検索部１５０と、類似性データベース１６０と、を含んで構成されている。なお、類似性データベース１６０は、無くとも構わない場合があるので、破線で描いている。
【００１１】
案件情報入力受付部１１０は、利用者による、解決しようとする業務改善案件の情報の入力を、受け付ける。このとき、案件情報入力受付部１１０は、業務プロセス部品データベース１３０を参照し、改善の対象とする業務を、業務プロセス部品を用いて記述する。業務プロセス部品データベース１３０は、業務を構成する部分業務（部分業務Ａ、部分業務Ｂ）、業務に関係する対象物（対象物ａ）と、これらの部分業務および対象物に関連付けられた指標（指標１〜指標４）を格納する。部分業務および対象物は、１つ以上の指標が関連付けられている。部分業務および対象物は、異なる部分業務、対象物に、同一の指標が関連付けられる場合もある。案件の入力においては、改善の対象とする業務を構成する部分業務および対象物を業務プロセス部品データベース１３０から選択し、列挙する形で記述する。ここでは、対象とする業務は、部分業務Ｂ、部分業務Ｃ、対象物ａで構成されている。
【００１２】
事例データベース１４０は、過去の業務改善の事例を蓄積する。これらの事例は、業務プロセス部品データベース１３０で定義された業務プロセス部品を用いて、あらかじめ記述しておく。各々の事例は、対象とした業務を構成する部分業務、対象物と、これに関連付けられた指標に加えて、指標に対して行ったデータ分析の解法を関連付ける。図１では、事例＃１で対象とした業務は、部分業務Ａ、部分業務Ｄ、対象物ｂで構成されている。そのなかで、部分業務Ａの指標１と対象物ｂの指標５に対して解法αを用いて分析を行ったことが記述されている。また、部分業務Ｄの指標８、指標９に対しては解法βを用いて分析を行ったことが記述されている。
【００１３】
事例検索部１５０は、入力された案件情報と、蓄積されている事例とに関して、業務プロセス部品を用いた記述を比較する。事例検索部１５０は、入力された案件と共通の指標を持つ事例を検索結果として出力する。ここでは、入力案件を構成する部分業務Ｂは、指標１に関連付いており、事例＃１では、部分業務Ａに指標１が関連付いている。したがって、事例検索部１５０は、指標１を共通の指標として、事例＃１を検索結果の一部として出力する。出力された事例について、事例リスト出力部１２０は、利用者に提供する。
【００１４】
図２を参照して、指標間の距離を説明する。図２において、データ分析事例検索システム１００は、類似性データベース１６０を利用する場合がある。類似性データベース１６０は、指標間の類似性を定義している。類似性の定義としては、指標間の距離を実数で表現する。ここで、距離は、０に近いほど類似性が大きい。距離は、０であれば、同一である。指標間の距離は、図２に示す上三角行列の形をした類似度テーブル１６２で管理する。類似度テーブル１６２は、縦軸、横軸とも指標を採り、交点を距離とする表である。上三角行列（類似度テーブル）の中で距離が定義されていない空欄の交点は、類似性がないことを意味する。
【００１５】
図１に戻って、事例検索部１５０は、入力された案件情報の持つ指標に対し類似性の大きい（すなわち距離の小さい）指標を持つ事例を検索結果として出力する。事例リスト出力部１２０は、検索された事例について、指標の類似性の大きい順にリストの上位から列挙する。
【００１６】
事例検索部１５０の動作について説明する。事例検索部１５０は、入力された案件情報の持つ指標と類似性の大きい指標を持つ事例を検索する。ここで、入力された案件情報は、複数の指標を持つ場合があり、事例データベースに蓄積された個々の事例も同様に複数の指標を持つ場合がある。複数の指標同士を比較するやり方に、いくつかのバリエーションがある。どの方法を用いるかは、利用者が指定する。
【００１７】
図３ないし図６を参照して、複数の指標同士を比較する方法のバリエーションを説明する。
図３を参照して、第１の方法を説明する。図３において、第１の方法では、入力された案件情報が持つ指標と、事例の持つ指標を比較するとき、事例検索部１５０は、部分業務に関連付けられた指標か、対象物に関連付けられた指標かに関わらず、類似性がある（０も含めて距離が定義されている）指標の組が１つ以上存在すれば、案件と事例は類似していると判断する。
ここでは、入力案件の部分業務Ｘの指標１３と、事例の対象物ｈの指標２８とに類似性があり、事例検索部１５０は、入力案件と事例とが類似していると判断する。なお、ブロックの箱の右肩のマークが、類似を意味する。
【００１８】
図４を参照して、第２の方法を説明する。図４において、第２の方法では、部分業務に関連付けられた指標の中で、類似性がある指標の組が１つ以上存在すれば、事例検索部１５０は、案件と事例は類似していると判断する。
ここでは、入力案件の部分業務Ｘの指標１３と、事例の部分業務Ｙの指標１６とに類似性があり、事例検索部１５０は、入力案件と事例とが類似していると判断する。
【００１９】
図５を参照して、第３の方法を説明する。図５において、第３の方法では、対象物に関連付けられた指標の中で、類似性がある指標の組が１つ以上存在すれば、事例検索部１５０は、案件と事例は類似していると判断する。
ここでは、入力案件の対象物ｅの指標２１と、事例の対象物ｈの指標２８とに類似性があり、事例検索部１５０は、入力案件と事例とが類似していると判断する。
【００２０】
図６を参照して、第４の方法を説明する。図６において、第４の方法では、部分業務に関連付けられた指標の中で、類似性がある指標の組が１つ以上存在し、かつ、対象物に関連付けられた指標の中でも、類似性がある指標の組が１つ以上存在すれば、事例検索部１５０は、案件と事例は類似していると判断する。
ここでは、入力案件の部分業務Ｘの指標１３および事例の指標Ｙの指標１６、に類似性があり、かつ入力案件の対象物ｅの指標２２および事例の対象物ｈの指標２７、に類似性がある。したがって、事例検索部１５０は、入力案件と事例とが類似していると判断する。
【００２１】
図７を参照して、ある解法αに関して、この解法が用いられた事例を保持する解法別事例テーブル１４２を説明する。図７において、解法αを使用した事例として、解法別事例テーブル１４２は、事例＃１と事例＃３を記載している。この２つの事例は、解法αを使用したという点が共通である。「目的指標」、「説明指標」の欄は、それぞれの事例において、解法の目的変数、説明変数として用いられた、部分業務または対象物と、その指標とを記載している。事例＃１については、部分業務Ａに関連付けられた指標１を目的指標として用い、対象物ｂに関連付けられた指標５を説明指標として用いたことが示されている。解法によっては、複数の目的指標、説明指標を用いる場合があって良い。
【００２２】
この解法別事例テーブル１４２に基づいて、５種類の類似性を定義する。利用者は、いずれかを選択して利用しても良いし、併用しても良い。
類似性（ａ）同じ解法で使われた類似性…指標１、指標５、指標６、指標４は互いに類似
類似性（ｂ）同じ事例で使われた類似性…指標１と指標５は類似、指標６と指標４は類似
類似性（ｃ）目的指標である類似性…指標１と指標６は類似
類似性（ｄ）説明指標である類似性…指標５と指標４は類似
類似性（ｅ）指標の組の類似性…組（指標１，指標５）と組（指標６，指標４）は類似
類似性（ａ）は、目的指標、説明指標いずれであるかに関わらず、解法αに使われたことがあるということを以って類似と見なす。類似性（ｂ）は、１つの事例の中で使われた指標同士であることを以って類似と見なす。類似性（ｃ）は、ともに解法αの目的指標として使われたことがあるということを以って類似と見なす。類似性（ｄ）は、ともに解法αの説明指標として使われたことがあるということを以って類似と見なす。類似性（ｅ）は、（目的指標，説明指標）の組として、解法αに使われたことがあるということを以って、組と組が類似と見なす。
【００２３】
図８を参照して、解法αにおける５種類の類似性の定義を説明する。図８の左半分において、指標間の類似性を定義する。簡単な定義として、同一の指標自身は距離０、類似の指標間は距離１、その他の指標間は未定義としている。
また、図８の右半分において、指標自身の距離は０、指標間を線分で結んだのが距離１、指標間を線分で結ばないのが類似性未定義である。
【００２４】
データ分析事例検索システム１００は、図７、図８に示す表を、解法毎に用意しておく。解法別事例テーブル１４２は、事例データベース１４０が保持する。類似度テーブル１６２は、類似性データベース１６０が保持する。
【００２５】
図９を参照して、他の類似性の定義を説明する。図９Ａは、時間に関する種々の指標同士の関係を木構造で表した図である。図９Ａにおいて、木構造の上下関係は、概念の包含関係を表している。具体的には、「移動時間」、「作業時間」は、いずれも「所要時間」に包含される。任意の２つの指標について、木構造の上で一方からもう一方へ辿るのに経由する枝の数を、指標間の距離とする。「移動時間」から「作業時間」へ辿るには、「所要時間」を挟んで枝を２つ経由するので、距離は２である。
【００２６】
図９Ｂを参照して、指標間の距離を説明する。図９Ｂにおいて、類似度テーブル１６２Ａは、全ての指標間の距離を計算して得たものである。指標同士の関係図（図９Ａ）と類似度テーブル１６２Ａ（図９Ｂ）は、少なくとも業務知識によって事前に構築し、用意する。
以上により、入力された案件が持つ指標が、過去の事例で使われたことのない指標であっても、この関係図の中に含まれていれば、類似の指標を探すことができる。
【００２７】
図１０を参照して、データ分析事例検索システムをコンピュータによって実現した構成を説明する。図１０において、データ分析事例検索システム１００は、入力装置１１０Ａと、表示装置１２０Ａと、演算装置１７０と、主記憶装置１８０と、二次記憶装置１９０と、を含んで構成されている。
【００２８】
図１との対比から明らかなように、案件情報入力受付部１１０は、入力装置１１０Ａで実現する。事例リスト出力部１２０は、表示装置１２０Ａで実現する。業務プロセス部品データベース１３０、事例データベース１４０、類似性データベース１６０は、二次記憶装置１９０に置く。事例検索部１５０の動作は、演算装置１７０と主記憶装置１８０で実現する。
【００２９】
図１１を参照して、データ分析事例検索システムの動作を説明する。図１１において、データ分析事例検索システム１００は、利用者に対し業務プロセス部品データベース１３０を表示装置１２０Ａに表示する（Ｓ１）。ステップ１は、利用者が表示を見ながら、対象とする案件の業務を構成する部分業務、対象物など業務プロセス部品の列挙を記述できるようにするためである。データ分析事例検索システム１００は、利用者が記述した業務プロセス部品の列挙を入力装置１１０Ａで受け付け、主記憶装置１８０に領域を設け、そこに格納する（Ｓ２）。データ分析事例検索システム１００は、類似性データベース１６０を二次記憶装置１９０から読み出し、主記憶装置１８０に領域を設け、そこに格納する（Ｓ３）。データ分析事例検索システム１００は、二次記憶装置１９０に置かれた事例データベース１４０から事例を１個読み出し、主記憶装置１８０に領域を設け、そこに格納する（Ｓ４）。
【００３０】
データ分析事例検索システム１００は、主記憶装置１８０に、事例類似度を格納する領域を設け、その内容を「類似度なし」を示す値（具体的には、−１）に初期化する（Ｓ５）。データ分析事例検索システム１００は、主記憶装置１８０に格納してある案件の業務プロセスの列挙に関連付けられた指標のうちの１つを取り出し、主記憶装置１８０に設けた領域Ｘに格納する（Ｓ６）。データ分析事例検索システム１００は、主記憶装置１８０に格納してある事例を構成する業務プロセス部品に関連付けられた指標のうちの１つを取り出し、主記憶装置１８０に設けた領域Ｙに格納する（Ｓ７）。データ分析事例検索システム１００は、主記憶装置１８０の領域Ｘに格納された指標と、領域Ｙに格納された指標の間の類似度を、主記憶装置１８０に置かれた類似性データベースの中から探す（Ｓ８）。データ分析事例検索システム１００は、ステップ８において、指標間の類似度が見つかった場合、その値を、主記憶装置１８０の、事例類似度を格納する領域の値と比較し、より大きい類似度を示す値の方を、事例類似度の領域に格納する（Ｓ９）。ステップ９において、ステップ８で指標間の類似度が見つからなかった場合、データ分析事例検索システム１００は、何もしないでステップ１０に遷移する。
【００３１】
データ分析事例検索システム１００は、主記憶装置１８０において事例を格納した領域に、まだ取り出していない指標が無いかを調べ（Ｓ１０）、ある場合（ＮＯ）、ステップ７へ戻る。データ分析事例検索システム１００は、ステップ１０で事例の指標が終わったとき（ＹＥＳ）、ステップ１１に遷移する。
【００３２】
データ分析事例検索システム１００は、主記憶装置１８０において案件を格納した領域に、まだ取り出していない指標が無いかを調べる（Ｓ１１）。ステップ１１である場合（ＮＯ）、ステップ６へ戻る。ステップ１１でＹＥＳのとき、データ分析事例検索システム１００は、主記憶装置１８０において事例類似度の領域に格納された値を調べ、「類似度なし」を示す値の場合はステップ１４へ進む。ステップ１２で「類似度あり」の場合、データ分析事例検索システム１００は、ステップ１３へ進む。データ分析事例検索システム１００は、事例類似度を示す値とともに事例の番号を、主記憶装置１８０に設けた類似事例リストの領域に追加する（Ｓ１３）。データ分析事例検索システム１００は、二次記憶装置１９０に置いた事例データベース１４０の中に、まだ読み出していない事例が無いか調べる（Ｓ１４）。ある場合（ＮＯ）、データ分析事例検索システム１００は、ステップ４へ戻る。ステップ１４でない場合（ＹＥＳ）、データ分析事例検索システム１００は、ステップ１５へ進む。データ分析事例検索システム１００は、類似事例リストの領域に格納された類似事例を、事例類似度の大きい順に並べて、表示装置１２０Ａに出力して（Ｓ１５）、終了する。
【００３３】
以上の処理は、図３に示した指標同士の比較方法を行う場合である。
図４、図５に示した部分業務または対象物に関連付けられた指標同士を比較する場合、データ分析事例検索システム１００は、ステップ６、ステップ７で案件と事例の指標を取り出す際に、部分業務に関連付けられた指標、対象物に関連付けられた指標の条件を付ける。
【００３４】
また、図６に示した、部分業務に関連付けられた指標が類似しており、かつ、対象物に関連付けられた指標が類似してことが条件の場合、データ分析事例検索システム１００は、ステップ９で事例類似度を更新する際に、部分業務に関する事例類似度と対象物に関する事例類似度を、主記憶装置１８０の別々の領域に格納し、ステップ１２で事例類似度を調べる際に、部分業務に関する事例類似度と対象物に関する事例類似度の両方が「類似度あり」となった場合に、ステップ１３へ進む。
【００３５】
図１２および図１３を参照して、部分業務、対象物、指標の具体例を説明する。図１２は、業務プロセス部品データベースである。特に、図１２Ａは、部分業務である。図１２Ｂは、対象物である。図１３は、案件情報である。ここでは、製造装置保守業務を構成する部分業務、対象物を列挙している。
【００３６】
図１２Ａにおいて、部分業務１３２は、状態監視と、調達と、修理とである。状態監視は、指標として、監視頻度と異常検知数と、関連付けられている。調達は、指標として、納期と価格と、関連付けられている。修理は、指標として、所要時間と、関連付けられている。
【００３７】
図１２Ｂにおいて、対象物１３４は、製造装置と、保守員と、異常検知器とである。製造装置は、指標として、故障間隔と稼働率とセンサデータと、関連付けられている。保守員は、指標として、就労時間とスキルレベルと、関連付けられている。異常検知器は、指標として、検知精度と、関連付けられている。
【００３８】
図１３において、案内情報１１２は、製造装置保守業務を構成する部分業務、対象物である。製造装置保守業務を構成する種類は、部分業務、対象物である。部分業務の構成要素は、状態監視、修理である。対象物の構成要素は、製造装置、保守員、異常検知器である。各構成要素の指標は、図１２で説明した通りである。図１２Ａと対比して、案内情報１１２の部分業務に調達がないのは、保守には関連がないためである。
【００３９】
図１４を参照して、事例データベースに蓄積された事例を説明する。ここで、図１４Ａにおいて、事例１４４は、解約抑止業務を構成する部分業務、対象物である。解約抑止業務を構成する種類は、部分業務、対象物である。部分業務の構成要素は、契約管理である。対象物の構成要素は、顧客データである。契約管理の指標は、成約率と解約率とである。顧客データの指標は、顧客属性である。
図１４Ｂにおいて、解法１４６は、決定木である。目的指標は、契約管理という部分業務に関連付けられた解約率である。説明指標は、顧客データと顧客属性である。
【００４０】
図１５を参照して、事例データベースに蓄積された事例のうち、解法として「決定木」を利用した解法別事例テーブルを説明する。図１５において、解法別事例テーブル１４２Ａは、解法が決定木について、事例をリストアップする。解法別事例テーブル１４２Ａにおいて、事例＃は、事例＃１５と、事例＃２０である。事例＃１５について、目標指標は、製造装置に関連付けられた稼働率である。説明指標は、製造装置に関連付けられたセンサデータである。
【００４１】
事例＃２０について、目標指標は、契約管理に関連付けられた解約率である。説明指標は、顧客データに関連付けられた顧客属性である。
【００４２】
図１５に基づいて、指標間の類似度を決めることができる。具体的には、「センサデータ」と「顧客属性」は、どちらも説明指標として使われたことがあるという点で類似である。図１３に示した案件が入力され、図１４に示した事例が事例データベースから取り出され、事例検索手段において比較された場合、図１５により、指標「センサデータ」と指標「顧客属性」は類似なので、図１３の案件の類似事例として図１４の事例が検索される。
【００４３】
以上で説明した実施例の一部を変更した他の実施例を説明する。
案件情報は、業務プロセス部品を列挙したものであり、各々の業務プロセス部品には指標が関連付けられている。案件情報は、これに加え、「業務改善のニーズ」を含む。業務改善のニーズとは「装置の稼働率を向上したい」というように、「（業務プロセス部品）の（指標）を（変化）したい」という形式をしており、特に「（変化）したい」の部分のことを、ニーズと呼ぶ。案件と事例の類似度を測る際には、指標の類似性だけではなく、指標とニーズの組の類似性を用いる。また、ニーズ同士の間にも類似性があり、具体的には、「向上」と「増加」は類似である。このように、ニーズ同士の類似性は、図９Ａに示した指標の類似性の木構造と同じように、あらかじめ決めておく。
【符号の説明】
【００４４】
１００…データ分析事例検索システム、１１０…案件情報入力受付部、１１０Ａ…入力装置、１２０…事例リスト出力部、１２０Ａ…表示装置、１３０…業務プロセス部品データベース、１４０…事例データベース、１５０…事例検索部、１６０…類似性データベース、１７０…演算装置、１８０…主記憶装置、１９０…二次記憶装置。
【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９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５】
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