(57)【要約】【課題】製品の製造に関する大きな予実績差が発生する要因を高精度に特定することで原価の見積もりを改善する。【解決手段】製品の製造の受注があった案件に対して実施された作業ごとに定められた、見積原価および実際原価を記憶する外部記憶装置２と、案件の受注日を用いて月別にグループ化された作業を対象にした、予実績差の誤差率を示すグループ誤差率を計算するグループ誤差率計算手段１１と、案件および作業を対象にして、予実績差の改善要因のうち、指定された種類に該当する改善要因を決定する改善要因決定手段１２と、月別に、かつ、決定された改善要因別の作業を対象にした、予実績差の誤差率を示す改善要因誤差率を計算する改善要因誤差率計算手段１３と、グループ誤差率と改善要因誤差率との相関係数を計算する影響度計算手段１４と、相関係数を用いて改善要因を順位付けする改善要因順位付け手段１５と、要因組合せ手段１６と、を備える。【選択図】図１５
2016126726.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の製造における、見積原価と実際原価との差異である予実績差を評価する原価管理装置であって、
前記製品の製造の受注があった案件に対して実施された作業ごとに定められた、前記見積原価および前記実際原価を記憶する記憶装置と、
前記記憶装置を参照して、前記案件の受注日を用いて所定の期間別にグループ化された前記作業を対象にした、前記予実績差の誤差率を示すグループ誤差率を計算するグループ誤差率計算手段と、
前記案件および前記作業を対象にして、前記予実績差の改善要因のうち、指定された種類に該当する改善要因を決定する改善要因決定手段と、
前記記憶装置を参照して、前記所定の期間別に、かつ、前記決定された改善要因別の前記作業を対象にした、前記予実績差の誤差率を示す改善要因誤差率を計算する改善要因誤差率計算手段と、
前記計算されたグループ誤差率と前記計算された改善要因誤差率との相関係数を、前記所定の期間別に発生した前記予実績差に対する、前記改善要因の各々の影響度として計算する影響度計算手段と、
前記計算された影響度を用いて前記改善要因を順位付けする改善要因順位付け手段と、
前記改善要因順位付け手段が順位付けした、影響度の大きい上位所定個の前記改善要因から、互いに種類の異なる２以上の前記改善要因を組み合わせる要因組合せ手段と、を備え、
前記改善要因誤差率計算手段は、
前記組み合わされた改善要因のすべてを含む作業を対象にして、前記所定の期間別の前記予実績差の誤差率を示す複合改善要因誤差率を計算する、
ことを特徴とする原価管理装置。
【請求項２】
前記改善要因の種類は、前記製品の製造の発注元となる顧客、前記案件の見積もりを行う見積担当者、前記作業に対応する工程、前記作業を実施する作業担当者、のうち少なくともいずれかを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の原価管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の製造における、見積原価と実際原価との差異である予実績差（予実差）を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
受注製造を行う製造業者などにとって、製品の製造に関する原価の見積もりを適切に行うことが経営上極めて重要である。原価の見積もりを適切に行う、とは、製品の製造前に事前に計算した見積原価と、その製品を実際に製造した後に計算した実績原価との差異である予実績差をゼロにする(可能なかぎりゼロに近付ける)ことを意味する。予実績差が発生する要因はさまざまであり、かつ、一般的には複数存在している。このため、原価の見積もりを適切に行うために予実績差が発生する要因を特定することは決して容易ではない。しかし、大きな予実績差を発生させる要因を特定できれば、その要因を見直すことで原価の見積もりを大幅に改善する、つまり、予実績差をゼロに近付けることができる、と見込まれる。
【０００３】
特許文献１には、生産ラインにおける作業実績データに基づいて標準時間（リソース拘束時間）を算出する際、作業工程の特徴情報を利用することについて開示されている。特許文献１の技術を応用して、作業工程の特徴情報に基づいて、標準時間の代わりに見積原価を計算することは可能である。よって、作業工程の特徴情報は、予実績差が発生する要因の一つとなり得る。しかし、先にも述べたとおり、予実績差が発生する要因は他にもさまざまであるので、特許文献１の技術は、原価の見積もりを適切に行うことについて不十分である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許４３０９１４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このような事情に鑑みて、本発明は、製品の製造に関する大きな予実績差が発生する要因を高精度に特定することで原価の見積もりを改善することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するため、本発明は、
製品の製造における、見積原価と実際原価との差異である予実績差を評価する原価管理装置であって、
前記製品の製造の受注があった案件に対して実施された作業ごとに定められた、前記見積原価および前記実際原価を記憶する記憶装置と、
前記記憶装置を参照して、前記案件の受注日を用いて所定の期間別にグループ化された前記作業を対象にした、前記予実績差の誤差率を示すグループ誤差率を計算するグループ誤差率計算手段と、
前記案件および前記作業を対象にして、前記予実績差の改善要因のうち、指定された種類に該当する改善要因を決定する改善要因決定手段と、
前記記憶装置を参照して、前記所定の期間別に、かつ、前記決定された改善要因別の前記作業を対象にした、前記予実績差の誤差率を示す改善要因誤差率を計算する改善要因誤差率計算手段と、
前記計算されたグループ誤差率と前記計算された改善要因誤差率との相関係数を、前記所定の期間別に発生した前記予実績差に対する、前記改善要因の各々の影響度として計算する影響度計算手段と、
前記計算された影響度を用いて前記改善要因を順位付けする改善要因順位付け手段と、
前記改善要因順位付け手段が順位付けした、影響度の大きい上位所定個の前記改善要因から、互いに種類の異なる２以上の前記改善要因を組み合わせる要因組合せ手段と、を備え、
前記改善要因誤差率計算手段は、
前記組み合わされた改善要因のすべてを含む作業を対象にして、前記所定の期間別の前記予実績差の誤差率を示す複合改善要因誤差率を計算する、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、製品の製造に関する大きな予実績差が発生する要因を高精度に特定することで原価の見積もりを改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態の原価管理装置の機能構成図である。
【図２】案件データのデータ構造図である。
【図３】作業データのデータ構造図である。
【図４】改善要因データのデータ構造図である。
【図５】グループ誤差率計算手段の説明図である。
【図６】改善要因決定手段の説明図である。
【図７】改善要因決定手段の処理を示すフローチャートである。
【図８】工程に関する改善要因誤差率の計算に関する説明図である。
【図９】作業担当者に関する改善要因誤差率の計算に関する説明図である。
【図１０】顧客に関する改善要因誤差率の計算に関する説明図である。
【図１１】見積担当者に関する改善要因誤差率の計算に関する説明図である。
【図１２】改善要因誤差率を計算する処理を示すフローチャートである。
【図１３】グループ誤差率と改善要因誤差率との相関係数（影響度）を計算するための説明図である。
【図１４】影響度の順位付けを説明する図である。
【図１５】第２の実施形態の原価管理装置の機能構成図である。
【図１６】改善要因の組み合わせを説明する図である。
【図１７】複合改善要因誤差率を計算する処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
次に、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」という。）について、適宜図面を参照しながら説明する。説明の便宜上、複数の顧客からの受注製造を行う製造業者が本実施形態の原価管理装置を用いる場合について説明する。
【００１０】
≪第１の実施形態≫
図１に示すように、本実施形態の原価管理装置は、入力部（入力装置４）、出力部（表示装置５）、制御部（計算機１）および記憶部（外部記憶装置２やメモリ（後記する誤差率情報記憶部３））といったハードウェアを含むコンピュータである。入力部は、例えば、入力インタフェースから構成されており、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネルなどのユーザが操作する手段を含む。出力部は、例えば、出力インタフェースから構成されており、ディスプレイなどの表示部を含む。制御部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や専用回路から構成される。記憶部は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュ（登録商標）メモリの記憶媒体から構成される。前記制御部がＣＰＵから構成される場合、その制御部を含むコンピュータによる情報処理は、ＣＰＵによるプログラム実行処理で実現する。また、そのコンピュータが含む記憶部は、ＣＰＵが指令し、そのコンピュータの機能を実現するためのプログラム（原価管理用のプログラムを含む）を記憶する。これによりソフトウェアとハードウェアの協働が実現される。
【００１１】
本実施形態は、前記情報処理を実行させるプログラムによって実現することができ、そのプログラムをコンピュータによる読み取り可能な記録媒体（例：ＣＤ−ＲＯＭ）に記憶して提供することができる。また、そのプログラムを、インターネットなどのネットワークを通して提供することもできる。
【００１２】
図１を参照すると、計算機１は、グループ誤差率計算手段１１と、改善要因決定手段１２と、改善要因誤差率計算手段１３と、影響度計算手段１４と、改善要因順位付け手段１５とを備える。また、外部記憶装置２は、案件データ２１と、作業データ２２と、改善要因データ２３とを備える。外部記憶装置２は、例えば、外部のデータベースサーバとして実装してもよいし、計算機１が備える記憶装置として実装してもよい。案件データ２１と、作業データ２２と、改善要因データ２３はデータベース形式のデータ構造をとることもできるし、他の形式のデータ構造をとることもできる。誤差率情報記憶部３は、グループ誤差率記憶部３１と、改善要因誤差率記憶部３２とを備える。
【００１３】
（案件データ２１）
案件データ２１は、所定の製品に関する顧客からの製造依頼を示す案件を特定するデータである。案件データ２１は、例えば、入力装置４の入力によって作成される。
図２に示すように、案件データ２１は、案件ＩＤ（Identifier）、顧客ＩＤ、受注日、納期、見積担当者ＩＤといった要素を備える。
【００１４】
案件ＩＤは、案件を識別する識別子である。
顧客ＩＤは、製品の製造の発注元となる顧客を識別する識別子である。
受注日は、顧客からの製造依頼を受注した日である。
納期は、顧客に製品を納品する期限となる日である。
見積担当者ＩＤは、案件の見積もりを行う見積担当者を識別する識別子である。見積担当者は、後記する作業ごとの見積原価を計算する。
【００１５】
（作業データ２２）
作業データ２２は、製品の製造の受注があった案件に対して実施された作業を特定するデータである。作業データ２２は、例えば、入力装置４の入力によって作成される。一般的には、１つの案件に対して、複数の作業が実施される。
図３に示すように、作業データ２２は、作業ＩＤ、案件ＩＤ、工程ＩＤ、見積原価、実際原価、作業担当者ＩＤといった要素を備える。
【００１６】
作業ＩＤは、作業を識別する識別子である。
案件ＩＤは、作業に係る案件を識別する識別子であり、案件データ２１の案件ＩＤに紐づけられている。
工程ＩＤは、製品の製造に必要とする工程を識別する識別子である。一般的には、１つの製品を製造するためには複数の工程が実施される。作業ＩＤが付される作業は、工程ごとに定めるので、工程は作業に対応しているといえる。工程を実施するためには所定の設備が用いられるので、例えば、工程ＩＤを設備の識別子とすることができる。
【００１７】
見積原価は、作業を実施するためにもともと必要と考えられる金額である。案件の見積原価は、例えば、作業ごとの見積原価を合計することで計算することができる。
実際原価は、作業を実施したときに実際にかかった金額である。案件の実際原価は、例えば、作業ごとの実際原価を合計することで計算することができる。
なお、見積原価および実際原価の算出方法については周知であるため説明を省略する。また、作業の実施にかかる金額と時間との間に所定の換算率があるとして、見積原価の値および実際原価の値を時間として計算することもできる。
【００１８】
作業担当者ＩＤは、作業を実施した作業担当者を識別する識別子である。
【００１９】
（改善要因データ２３）
改善要因データ２３は、見積原価と実際原価との差異である予実績差を発生させる要因の種類を特定するデータである。改善要因データ２３が特定する種類の要因は、原価の見積もりを適切に行うことができると見込まれる改善要因となる。改善要因データ２３は、例えば、入力装置４の入力によって作成される。
図４に示すように、改善要因データ２３は、要因ＩＤ、対象データ、誤差率計算項目といった要素を備える。
【００２０】
要因ＩＤは、改善要因の種類を識別するＩＤである。
対象データは、改善要因の種類を選び出す対象となるデータであり、具体的には、案件データ２１および作業データ２２のいずれかとなる。
誤差率計算項目は、後記する予実績差の誤差率を計算する際に対象となる改善要因の具体的な種類である。
【００２１】
本実施形態においては、案件データ２１に対して、誤差率計算項目として顧客ＩＤおよび見積担当者ＩＤの２つを設定する。また、作業データ２２に対して、誤差率計算項目として工程ＩＤおよび作業担当者ＩＤの２つを設定する。つまり、顧客、見積担当者、工程、および、作業担当者の４種類を改善要因の種類として扱う。なお、予実績差を評価するために、案件データ２１および作業データ２２の内容は適宜変更することができ、改善要因データ２３の誤差率計算項目の内容および個数は適宜変更することができる（３種類以下または５種類以上の改善要因を設定する）。
【００２２】
（グループ誤差率計算手段１１）
グループ誤差率計算手段１１は、案件データ２１の受注日を用いて所定の期間別にグループ化された作業データ２２中の作業を対象にして、予実績差の誤差率を示すグループ誤差率を計算する。本実施形態では、「所定の期間」とは１ヶ月とする。グループ誤差率計算手段１１は、作業データ２２中の作業を月別（例えば、１０月分、１１月分、１２月分、・・・）にグループ化する。そして、グループ誤差率計算手段１１は、グループごとに以下の式１を用いてグループ誤差率を計算する。
【００２３】
【数１】
2016126726.tif 000003
ここで、Ｎは、グループの属する作業の集合、ｎは集合Ｎの元（つまり、作業）、Ｅｎは、作業の見積原価、Ａｎは、作業の実際原価である。
【００２４】
図５（ａ）に示すように、作業データ２２中のW_001〜W_007で識別される作業は、案件データ２１中の受注日を用いて月別にグループ化される。式１を用いて計算された１０月分、１１月分、１２月分のグループ誤差率は、図５（ａ）の右側に示すように計算される。
【００２５】
図５（ｂ）に示すように、計算された月別のグループ誤差率は、誤差率情報記憶部３が備えるグループ誤差率記憶部３１に記憶される。なお、誤差率情報記憶部３は、原価管理装置のメモリに実装することができる。
【００２６】
（改善要因決定手段１２）
改善要因決定手段１２は、案件データ２１および作業データ２２を対象にして、さまざまな種類の改善要因のうち、任意に指定された種類に該当する改善要因を決定する。具体的には、改善要因決定手段１２は、改善要因データ２３中の誤差率計算項目（改善要因の種類）の１つを指定し、指定された誤差率計算項目に該当する改善要因を案件データ２１および作業データ２２から取得して、取得した改善要因をリスト化する。改善要因の種類を指定する方法の例は、図７で示す処理の説明にて後記する。
【００２７】
図６（ａ）に示すように、改善要因決定手段１２が改善要因データ２３中の誤差率計算項目として顧客ＩＤを指定した場合（太枠参照）、図６（ｂ）に示すように、案件データ２１に含まれる１つの顧客ＩＤ（C_001）を取得する。その後、図６（ｃ）に示すように、改善要因決定手段１２は、取得した顧客ＩＤについてリスト化した改善要因リスト３２２を作成する。案件データ２１の残りすべての顧客ＩＤ、案件データ２１のすべての見積担当者ＩＤ、作業データ２２のすべての工程ＩＤ、作業データ２２のすべての作業担当者ＩＤについても同様に作成される。
【００２８】
改善要因リスト３２２は、改善要因リストＩＤと、要因名と、項目名と、対象データと、次の改善要因リストＩＤと、誤差率情報とを関連付け、改善要因ごとに作成される。作成された改善要因リスト３２２は、誤差率情報記憶部３が備える改善要因誤差率記憶部３２に記憶される。
【００２９】
改善要因リストＩＤは、リスト化される改善要因を識別する識別子である。案件データ２１または作業データ２２から取得される改善要因ごとに当該ＩＤが付与される。
要因名は、リスト化される改善要因の名称である。
項目名は、改善要因データ２３中の誤差率計算項目である。
対象データは、改善要因データ２３中の対象データである。
次の改善要因リストＩＤおよび誤差率情報については後記するが、初期値はNullである。
【００３０】
図６（ｃ）に示すように、改善要因決定手段１２は、改善要因リスト３２２の改善要因リストＩＤのみを収集したリスト先頭配列３２１を作成する。作成されたリスト先頭配列３２１は、誤差率情報記憶部３が備える改善要因誤差率記憶部３２に記憶される。
【００３１】
図７に示すように、改善要因決定手段１２が改善要因データ２３から改善要因リスト３２２およびリスト先頭配列３２１を生成する手順は、以下の通りである。
【００３２】
まず、ステップＳ０１にて、改善要因決定手段１２は、改善要因データ２３の行数を、変数len1に代入する。本実施形態では、顧客、見積担当者、工程、および、作業担当者の４種類の改善要因を取り扱うので、変数len1に４を代入する。その後、ステップＳ０２からステップＳ０８まで、１≦ｉ≦変数len1の各ｉに関してループ処理が行われる。
【００３３】
次に、ステップＳ０２にて、改善要因決定手段１２は、改善要因データ２３のｉ行目全体を、変数facに代入する。ステップＳ０２の後、ステップＳ０３に進む。
【００３４】
次に、ステップＳ０３にて、改善要因決定手段１２は、変数fac中の誤差率計算項目の値を、変数eitemに代入するとともに、変数fac中の対象データの値を、変数targetに代入する。本実施形態では、変数targetに代入される対象データの値は、案件データ２１または作業データ２２である。ステップＳ０３の後、ステップＳ０４に進む。
【００３５】
次に、ステップＳ０４にて、改善要因決定手段１２は、変数targetの行数を、変数len2に代入する。つまり、変数len2には、案件データ２１の行数、または、作業データ２２の行数が代入される。その後、ステップＳ０５からステップＳ０８まで、１≦ｊ≦変数len2の各ｊに関してループ処理が行われる。
【００３６】
ステップＳ０５にて、改善要因決定手段１２は、変数targetに代入されたデータ（つまり、案件データ２１または作業データ２２）のｊ行目に含まれる値（改善要因）のうち、変数eitemに代入された誤差率計算項目（改善要因の種類）に該当する改善要因を変数item1に代入する。変数item1に代入される値は、改善要因リスト３２２の要因名となる（図６（ｃ））。ステップＳ０５の後、ステップＳ０６に進む。
【００３７】
次に、ステップＳ０６にて、改善要因決定手段１２は、変数item1に代入された値が、改善要因リスト３２２の要因名としてすでに追加済みであるか否かを判定する。追加済みである場合には（ステップＳ０６でＹｅｓ）、他のｉおよびｊについて同様の判定がなされる。もし、すべてのｉおよびｊについて追加済みであれば図７の処理を終了する。一方、追加済みで無い場合には（ステップＳ０６でＮｏ）、ステップＳ０７に進む。
【００３８】
次に、ステップＳ０７にて、改善要因決定手段１２は、変数item1に代入された改善要因に対応する行を改善要因リスト３２２に新規追加する。ステップＳ０７の後、ステップＳ０８に進む。
【００３９】
次に、ステップＳ０８にて、改善要因決定手段１２は、新規追加された行の改善要因リストＩＤをリスト先頭配列３２１に新規追加する。もし、すべてのｉおよびｊについて改善要因リスト３２２への新規追加、および、リスト先頭配列３２１への新規追加がなされた場合、図７の処理を終了する。
【００４０】
（改善要因誤差率計算手段１３）
改善要因誤差率計算手段１３は、案件データ２１の受注日を用いて所定の期間別に（本実施形態では月別に）、かつ、改善要因決定手段１２によって決定された改善要因別の作業を対象にした、予実績差の誤差率を示す改善要因誤差率を計算する。改善要因誤差率計算手段１３は、作業データ２２中の作業を月別（例えば、１０月分、１１月分、１２月分、・・・）に、さらに、改善要因の種類別（顧客別、見積担当者別、工程別、および、作業担当者別）にグループ化する。そして、改善要因誤差率計算手段１３は、グループごとに以下の式２を用いてグループ誤差率を計算する。
【００４１】
【数２】
2016126726.tif 000004
ここで、Ｍは、グループの属する作業の集合（Ｎ（式１参照）の部分集合）、ｍは集合Ｍの元（つまり、作業）、Ｅｍは、作業の見積原価、Ａｍは、作業の実際原価である。
【００４２】
図８には、改善要因誤差率計算手段１３が、改善要因を工程としたときの改善要因誤差率を計算する様子が示されている。図８（ａ）に示すように、作業データ２２中のW_001〜W_007で識別される作業は、案件データ２１中の受注日を用いて月別にグループ化される。改善要因の種類として工程が指定された場合（図８（ａ）の太枠）、作業データ２２中のW_001〜W_007で識別される作業は、改善要因決定手段１２によって決定されたP_001〜P_003で識別される工程を用いてさらにグループ化される。式２を用いて計算された１０月分、１１月分、１２月分の、かつ、P_001〜P_003の各々における改善要因誤差率は、図８（ａ）の右側に示すように計算される。例えば、１０月分のP_001の改善要因誤差率については「10月  P_001」と命名する。
【００４３】
図８（ｂ）に示すように、計算された月別かつ工程別の改善要因誤差率は、誤差率情報記憶部３が備える改善要因誤差率記憶部３２に記憶される。具体的には、改善要因決定手段１２が工程別にリスト化するように作成した改善要因リスト３２２の誤差率情報の欄に、月別（受注月ごと）の改善要因誤差率を追加する。
【００４４】
図９、図１０、図１１の各々には、改善要因誤差率計算手段１３が、改善要因を作業担当者、顧客、見積担当者としたときの改善要因誤差率を計算する様子が示されている。これらの改善要因誤差率の計算方法は、図８に示す方法と同様であるため、その説明は省略する。
【００４５】
図１２に示すように、改善要因誤差率計算手段１３が改善要因の各々に対する改善要因誤差率を計算する手順は、以下の通りである。
【００４６】
まず、ステップＳ１１にて、改善要因誤差率計算手段１３は、改善要因誤差率記憶部３２中のリスト先頭配列３２１を参照して、リスト先頭配列３２１の行数を、変数len3に代入する。その後、ステップＳ１２からステップＳ１７まで、１≦ｋ≦変数len3の各ｋに関してループ処理が行われる。
【００４７】
ステップＳ１２にて、改善要因誤差率計算手段１３は、配列cond[]を初期化する。cond[]は、作業データ２２から、特定の改善要因を満たす作業を抽出するための抽出条件である。配列cond[]の初期化とは、作業の抽出条件を無条件とすることである。ステップＳ１２の後、ステップＳ１３に進む。
【００４８】
次に、ステップＳ１３にて、改善要因誤差率計算手段１３は、リスト先頭配列３２１のｋ行目の改善要因リストＩＤを、変数facIdに代入する。ステップＳ１３の後、ステップＳ１４に進む。
【００４９】
次に、ステップＳ１４にて、改善要因誤差率計算手段１３は、変数facIdに代入された改善要因リストＩＤを有する、改善要因リスト３２２の行を変数item2に代入する。ステップＳ１４の後、ステップＳ１５に進む。
【００５０】
次に、ステップＳ１５にて、改善要因誤差率計算手段１３は、変数item2に代入された改善要因リスト３２２の行が含む要因名、項目名、および対象データを、作業の抽出条件としてcond[]に代入する。なお、cond[]に代入する値は要因名のみでもよい。ステップＳ１５の後、ステップＳ１６に進む。
【００５１】
次に、ステップＳ１６にて、改善要因誤差率計算手段１３は、cond[]に代入された抽出条件を満たす作業を作業データ２２から抽出し、抽出した作業を配列works[]に代入する。配列works[]は、作業データ２２から抽出された作業の一時記憶領域となる。ステップＳ１６の後、ステップＳ１７に進む。
【００５２】
次に、ステップＳ１７にて、改善要因誤差率計算手段１３は、配列works[]に代入された作業を対象にして改善要因誤差率を計算し、計算結果を改善要因リスト３２２の誤差率情報に追加する（図８〜図１１参照）。すべてのｋについて改善要因誤差率が改善要因リスト３２２の誤差率情報に追加された場合、図１２の処理を終了する。
【００５３】
（影響度計算手段１４）
影響度計算手段１４は、グループ誤差率計算手段１１が計算したグループ誤差率と、改善要因誤差率計算手段１３が計算した改善要因誤差率との相関係数を、所定の期間別（月別）に発生した前記予実績差に対する、改善要因の各々の影響度として計算する。図１３に示すように、２０１４年度の予実績差を対象とする場合、１月分〜１２月分に亘る１２個のグループ（月別）誤差率と、改善要因の各々（図１３ではP_001が付された工程）に関する１２個の改善要因誤差率と用いて相関係数を計算することができる。相関係数の計算方法は周知であるため説明は省略する。
【００５４】
（改善要因順位付け手段１５）
改善要因順位付け手段１５は、影響度計算手段１４が計算した影響度を用いて改善要因を順位付けする。図１４に示すように、要因名、項目名、対象データ、および、影響度計算手段１４が計算した影響度が一通り定められた改善要因に対して、影響度の降順（図１４中の太枠参照）に改善要因の順位付けがなされる。順位が高い、つまり、影響度が大きい改善要因が引き起こす月別の改善要因誤差率は、月別のグループ誤差率と類似の傾向を示す。よって、改善要因の順位が高くなるほど、その改善要因が、該当期間中に発生したグループ誤差率の主要因である、という推測が成り立つ。図１４によれば、対象とするグループ誤差率で示される予実績差の原因に対して、P_001が付された工程が疑わしいと推測することができる。よって、調査員が今後P_001の工程を重点的に調査することで、予実績差を有効に改善する原因が見つかるという期待を持つことができる。
【００５５】
第１の実施形態によれば、案件の受注日を用いて所定の期間別（月別）にグループ化された作業を対象にしたグループ誤差率と、所定の期間別（月別）に、かつ、改善要因別の作業を対象にした改善要因誤差率との相関係数、つまり、影響度を計算する。これにより、影響度の大きな改善要因を、グループ誤差率の予実績差を引き起こす主要因と推測することで、製品の製造に関する大きな予実績差が発生する要因を高精度に特定することができる。よって、製品の製造に関する大きな予実績差が発生する要因を高精度に特定することで原価の見積もりを改善することができる。
【００５６】
また、改善要因の種類として、製品の製造の発注元となる顧客、案件の見積もりを行う見積担当者、作業に対応する工程、作業を実施する作業担当者を採り上げ、グループ誤差率の予実績差の改善要因を特定するためにこれらの少なくともいずれかを利用する。このように、従来と比較してさまざまな改善要因を利用するため、予実績差の改善ポイントを確実に見つけることができる。
【００５７】
≪第２の実施形態≫
第２の実施形態について説明する際、第１の実施形態と説明が重複する場合には、その説明は省略し、相違点を中心的に説明する。図１５に示すように、本実施形態の原価管理装置の計算機１は、要因組合せ手段１６をさらに備える。
【００５８】
（要因組合せ手段１６）
要因組合せ手段１６は、改善要因順位付け手段１５が順位付けした、影響度の大きい上位所定個の改善要因から、互いに種類の異なる２以上の改善要因を組み合わせる。例えば、図１６（ａ）には、組み合わせようとする改善要因として、影響度が大きな上位３個（ｎ＝３）とすることができる（図１６（ａ）中の太枠）。組み合わせようとする改善要因の個数は、例えば、入力装置４から指定することができる。
【００５９】
図１６（ｂ）に示すように、要因組合せ手段１６は、上位３個の改善要因のうち２個を選定し、計３通りの改善要因の組（要因１、要因２）を作成する。ここで、種類が同じ改善要因の組については予実績差を求める観点から除外される。例えば、図１６（ｂ）に示すように、P_001の改善要因とP_002の改善要因との組は、１つの作業に対して２つの設備を使用するという誤った考えを排他するため除外する。その結果、計２通りの改善要因の組（P_001,E_003）,（P_002,E_003）が作成される。
【００６０】
改善要因決定手段１２は、は、要因組合せ手段１６が作成した改善要因の組に対して、改善要因リスト３２２およびリスト先頭配列３２１を作成し、改善要因誤差率記憶部３２に記憶する。図１６（ｃ）に示すように、組み合わせられた改善要因（改善要因リストＩＤ：X_1011, X_1012が付された改善要因）については、改善要因リスト３２２の次の改善要因リストＩＤの欄に、組合せ相手となる改善要因の改善要因リストＩＤ（X_2001, X_2001）が追加される。さらに、追加された改善要因リストＩＤを有する行が新規追加される。リスト先頭配列３２１には、要因組合せ手段１６が改善要因を組み合わせたときに追加された改善要因リストＩＤ：X_1011, X_1012, X_2001, X_2001が追加される。このように、改善要因リスト３２２の次の改善要因リストＩＤの欄に組合せ相手となる改善要因リストＩＤを追加することで、要因組合せ手段１６が組み合わせた改善要因の組が管理される。その後、改善要因誤差率計算手段１３は、次の改善要因リストＩＤを有する改善要因に対して、改善要因誤差率を計算する。
【００６１】
図１７に示すように、改善要因の組に対する改善要因誤差率である複合改善要因誤差率を計算する手順は、次の通りである。図１７に示す手順のうち図１２に示した手順と同じ手順については説明を省略する。図１２に示した手順と相違する点は、主に、ステップＳ１８，Ｓ１９，Ｓ２０が追加される点である。図１２のステップＳ１５の後、ステップＳ１８に進む。
【００６２】
ステップＳ１８にて、改善要因誤差率計算手段１３は、変数item2に代入された改善要因リスト３２２の行が含む次の改善要因リストＩＤがNullであるか否かを判定する。次の改善要因リストＩＤがNullである場合（ステップＳ１８でＹｅｓ）、ステップＳ１９に進む。一方、次の改善要因リストＩＤがNullでない場合（ステップＳ１８でＮｏ）、変数item2に代入された改善要因リスト３２２の行に対応する改善要因は、要因組合せ手段１６による組合せによって複合改善要因誤差率を求める改善要因である（図１６（ｃ）にて、改善要因リストＩＤ：X_1011, X_1012が付された改善要因）ことを意味し、ステップＳ２０に進む。
【００６３】
ステップＳ１９にて、改善要因誤差率計算手段１３は、変数item2に代入された改善要因リスト３２２の行に対応する改善要因が、要因組合せ手段１６による組合せの対象となる改善要因であるか否かを判定する。組合せの対象となる改善要因でない場合（ステップＳ１９でＮｏ）、この改善要因は、単独の改善要因誤差率（図１２で計算した改善要因誤差率）の計算対象となる改善要因であることを意味しており、ステップＳ１６に進み、図１２を参照してすでに説明した処理が行われる。一方、組合せの対象となる改善要因である場合（ステップＳ１９でＹｅｓ）、この改善要因（図１６（ｃ）にて、改善要因リストＩＤ：X_2001, X_2002が付された改善要因に相当）は、要因組合せ手段１６による組合せの対象となっているが、ステップＳ１８にて組合せの相手となる改善要因（次の改善要因リストＩＤを有する改善要因）との複合改善要因誤差率を求めるために情報処理の便宜上存在しているだけである。よって、この改善要因については、特に、改善要因誤差率計算手段１３による計算を行う必要がないため、この改善要因に対する行（ｋ番目）の処理は終了し、次の行（ｋ＋１番目）について処理を継続する。
【００６４】
ステップＳ２０にて、改善要因誤差率計算手段１３は、次の改善要因リストＩＤに対応する改善要因の要因名、項目名、および対象データを、作業の抽出条件としてcond[]に追加する。その結果、cond[]に代入された抽出条件は２つの要因名（図１６（ｃ）ではP_001およびE_003）のＡＮＤ条件となる。ステップＳ２０の後、ステップＳ１６に進む。
【００６５】
ステップＳ２０を経由して、ステップＳ１６、Ｓ１７の処理を実行した場合、改善要因誤差率計算手段１３は、組み合わされた改善要因のすべて（図１６（ｃ）ではP_001およびE_003）を含む作業を対象にして、所定の期間別（月別）の予実績差の誤差率を示す複合改善要因誤差率を計算する。計算された複合改善要因誤差率は、改善要因リスト３２２の誤差率情報に所定の形式で追加される。
【００６６】
改善要因誤差率計算手段１３が計算した複合改善要因誤差率が、所定値（入力装置４から入力した任意の値）を超える場合には、計算したグループ誤差率で示される予実績差の原因としてもともと疑わしいと推測した改善要因（P_001）に対して、次の改善要因リストＩＤに追加されたＩＤの改善要因（E_003）を用いた場合がさらに疑わしいと推測することができる。つまり、P_001で識別される工程について、その工程を実施したE_003の作業担当者が、その工程によって製造される製品を発注した顧客や該当作業の見積原価を算出した見積担当者などと比較して、特に疑わしいと推測することができる。
【００６７】
第２の実施形態によれば、影響度の大きな上位所定個の改善要因を組み合わせて、改善要因の組から複合改善要因誤差率を計算する。これにより、グループ誤差率の予実績差を引き起こすと推測した主要因に対して、その主要因と所定の関係を有する改善要因を、グループ誤差率の予実績差を引き起こす副要因として高精度で特定することができる。よって、原価の見積もりを改善する改善要因の絞り込みを実現することができる。
【００６８】
≪その他≫
本実施形態では、製造依頼の受注日を基準にして、所定の期間別にグループ化した作業について、グループ誤差率および改善要因誤差率を計算する際、所定の期間として月を例に採り上げた。しかし、月ではなく、日、週、四半期、年などのさまざまな期間を用いることもできる。
【００６９】
また、作業を月別にグループ化した場合、各月ごとのグループを２以上合わせたグループを作成し、その作成したグループに対するグループ誤差率および改善要因誤差率を計算することもできる。つまり、２以上の異なる期間を組み合わせた期間に該当する作業をグループ化し、そのグループに対するグループ誤差率および改善要因誤差率を計算することもできる。
【００７０】
例えば、図１３に示すように、２０１４年度における月別のグループ誤差率および改善要因誤差率から影響度（相関係数）を計算するときは、グループ誤差率および改善要因誤差率のサンプルはそれぞれ１２個しか存在しない。しかし、１月のグループと２月のグループを組み合わせたグループ、１月のグループと３月のグループを組み合わせたグループ、８月、１０月、１２月のグループを組み合わせたグループ、・・・、を作成し、それらの作成したグループに対するグループ誤差率および改善要因誤差率を、相関係数を計算するためのサンプルとして用いることもできる。このような組み合わせの期間を用いることにより、相関係数を計算に用いるサンプルの数を増やすことができ、計算した相関係数そのものの信頼性を高めることができる。
【００７１】
また、本実施形態では、要因組合せ手段１６が組み合わせた改善要因は２つであったが、３つ以上の改善要因を組み合わせてもよい。
【００７２】
また、本実施形態では、改善要因決定手段１２は、改善要因データ２３を用いて、改善要因の種類（誤差率計算項目）を指定してから、指定された種類に該当する改善要因を案件データ２１および作業データ２２から取得して、改善要因リスト３２２およびリスト先頭配列３２１を作成した。しかし、改善要因決定手段１２は、改善要因データ２３を用いることなく、案件データ２１および作業データ２２から、改善要因となり得る対象（顧客ＩＤ、見積担当者ＩＤ、工程ＩＤ、作業担当者ＩＤ）の一部または全部を抽出し、改善要因リスト３２２およびリスト先頭配列３２１を作成してもよい。
【００７３】
なお、本実施形態において、ハードウェアで実現した構成要素をソフトウェアで実現することができ、ソフトウェアで実現した構成要素をハードウェアで実現することができる。
また、本実施形態に記載した技術的事項を適宜組み合わせて新たな技術を実現することができる。
その他ハードウェア、ソフトウェア、データベース等の具体的な構成について、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
【符号の説明】
【００７４】
１      計算機
２      外部記憶装置（記憶装置）
３      誤差率情報記憶部（メモリ）
４      入力装置
５      表示装置
１１    グループ誤差率計算手段
１２    改善要因決定手段
１３    改善要因誤差率計算手段
１４    影響度計算手段
１５    改善要因順位付け手段
１６    要因組合せ手段
２１    案件データ
２２    作業データ
２３    改善要因データ
３１    グループ誤差率記憶部
３２    改善要因誤差率記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【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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