(57)【要約】【課題】分析者のスキルに依存することなく、タスク分析に容易に活用可能な情報を提示する技術を提供すること。【解決手段】分析済みのタスクについて、タスクの特性を表す情報と、タスクの分析の際に用いられた分析の観点を表す情報とを関連付けて記憶する分析済みタスク記憶部１１と、分析対象となるタスクの特性を表す情報を取得するタスク特性取得部１２と、分析済みタスク記憶部１１において、タスク特性取得部１２により取得された特性を表す情報に類似する分析済みのタスクの特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報に基づいて、分析対象のタスクに関連する分析の観点を表す情報を算出する分析観点算出部１３と、を備える。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析済みのタスクについて、前記タスクの特性を表す情報と、前記タスクの分析の際に用いられた分析の観点を表す情報とを関連付けて記憶する分析済みタスク記憶部と、
分析対象となるタスクの特性を表す情報を取得するタスク特性取得部と、
前記分析済みタスク記憶部において、前記タスク特性取得部により取得された特性を表す情報に類似する前記分析済みのタスクの特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報に基づいて、前記分析対象のタスクに関連する分析の観点を表す情報を算出する分析観点算出部と、
を備えたタスク分析支援装置。
【請求項２】
前記分析観点算出部は、前記分析済みタスク記憶部に記憶された前記特性を表す情報に関連付けられた前記分析の観点を表す情報を、前記特性を表す情報を有する前記分析済みタスクの属するクラスとみなすことにより、前記タスク特性取得部により取得された特性を表す情報を有する前記分析対象のタスクが属するクラスとしての分析の観点を表す情報を算出することを特徴とする請求項１に記載のタスク分析支援装置。
【請求項３】
前記分析対象のタスクの特性を表す情報と、前記分析観点算出部によって前記分析対象のタスクについて算出された分析の観点を表す情報とを関連付けて、前記分析済みタスク記憶部に記憶させる分析済みタスク追加部をさらに備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のタスク分析支援装置。
【請求項４】
分析済みのタスクについて、前記タスクの特性を表す情報と、前記タスクの分析の際に用いられた分析の観点を表す情報とを関連付けて記憶した分析済みタスク記憶部を用いて、
コンピュータ装置が、
分析対象となるタスクの特性を表す情報を取得し、
前記分析済みタスク記憶部において、前記分析対象となるタスクの特性を表す情報に類似する前記分析済みのタスクの特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報に基づいて、前記分析対象のタスクに関連する分析の観点を表す情報を算出する方法。
【請求項５】
分析済みのタスクについて、前記タスクの特性を表す情報と、前記タスクの分析の際に用いられた分析の観点を表す情報とを関連付けて記憶した分析済みタスク記憶部を用いて、
分析対象となるタスクの特性を表す情報を取得するタスク特性取得ステップと、
前記分析済みタスク記憶部において、前記タスク特性取得ステップにおいて取得された特性を表す情報に類似する前記分析済みのタスクの特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報に基づいて、前記分析対象のタスクに関連する分析の観点を表す情報を算出する分析観点算出ステップと、
をコンピュータ装置に実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、業務の遂行やサービスの利用における手順を分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、組織内の業務の効率化や、一般ユーザに提供するサービスの満足度の向上が求められる。そこで、業務の遂行者やサービスの利用者が実際にどのような手順やプロセスに従って業務を遂行またはサービスを利用しているかを明らかにし、各手順ではどのような問題が起こっているか、どのようなことを利用者は望んでいるかを明らかにする必要がある。このような分析は、一般的に、タスク分析と呼ばれ、これまで多くの組織の中で実施されてきた。なお、業務を遂行またはサービスを利用するための一つ一つの手順を、タスクと呼ぶ。
【０００３】
ここで、タスク分析を行うためには、個別の業務知識や、観察、インタビューなどの調査技術、さらに、利用者の行動、心理を理解する分析技術など、様々なスキルや経験が必要になる。しかし、組織において、これらのスキルや経験を有した専門的な人材の数は、タスク分析が必要とされる案件の数に比べて限られている。そこでスキルや経験によらず、客観的な分析が可能なタスク分析の方法が必要になる。
【０００４】
明らかにされた手順に対して客観的な観点を与え問題点を抽出する手法の一例が、非特許文献１に記載されている。この手法は、客観的な観点として、人間の情報処理の過程に従い、「情報入手」「理解・判断」「操作」の３つの観点を提供する。分析者は、各タスクをこれらの観点に照らし合わせ、問題点の抽出を行う。
【０００５】
また、過去の分析結果を参考にする関連技術の一例が、特許文献１に記載されている。この関連技術は、業務特徴の異なる複数の業務サンプルのそれぞれについて、その業務特徴を表す特徴ベクトルの各成分値と、業務特徴の分析結果に関する情報とを関連付けて業務パターンデータベースに登録しておく。そして、この関連技術は、分析対象業務の業務特徴を表す特徴ベクトルの各成分値に基づいて、業務パターンデータベースから類似の業務サンプルを検索する。これにより、分析者は、分析対象業務に類似する業務サンプルについてあらかじめ登録されている分析結果を参照することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】山岡俊樹、「ヒューマンデザインテクノロジー入門」、ｐ２３−３２、２００３年、森北出版
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−２７９１１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述した関連技術には、以下の課題がある。
【０００９】
非特許文献１に記載された分析の観点は抽象的であるため、専門的なスキルを持った分析者が、検討に漏れがないかを確認する上では有効である。しかしながら、一般的な分析者は、抽象的な観点を、分析対象の具体的な手順に照らし合わせて用いることは難しい。
【００１０】
また、特許文献１に記載された関連技術は、分析対象業務に類似する業務の分析結果を分析者に提示する。しかしながら、分析結果は、業務に固有のものであることが多い。したがって、類似する業務の分析結果を、分析対象業務の分析結果としてそのまま活用することは難しい。そのため、類似する業務の分析結果を、分析対象業務の分析にどのように活用するかは、分析者の解釈や判断に依存してしまう。したがって、この関連技術では、分析者のスキルが問われることになる。
【００１１】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたものである。すなわち、本発明は、分析者のスキルに依存することなく、タスク分析において容易に活用可能な情報を提示する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明のタスク分析支援装置は、分析済みのタスクについて、前記タスクの特性を表す情報と、前記タスクの分析の際に用いられた分析の観点を表す情報とを関連付けて記憶する分析済みタスク記憶部と、分析対象となるタスクの特性を表す情報を取得するタスク特性取得部と、前記分析済みタスク記憶部において、前記タスク特性取得部により取得された特性を表す情報に類似する前記分析済みのタスクの特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報に基づいて、前記分析対象のタスクに関連する分析の観点を表す情報を算出する分析観点算出部と、を備える。
【００１３】
また、本発明の方法は、分析済みのタスクについて、前記タスクの特性を表す情報と、前記タスクの分析の際に用いられた分析の観点を表す情報とを関連付けて記憶した分析済みタスク記憶部を用いて、コンピュータ装置が、分析対象となるタスクの特性を表す情報を取得し、前記分析済みタスク記憶部において、前記分析対象となるタスクの特性を表す情報に類似する前記分析済みのタスクの特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報に基づいて、前記分析対象のタスクに関連する分析の観点を表す情報を算出する。
【００１４】
また、本発明のプログラムは、分析済みのタスクについて、前記タスクの特性を表す情報と、前記タスクの分析の際に用いられた分析の観点を表す情報とを関連付けて記憶した分析済みタスク記憶部を用いて、分析対象となるタスクの特性を表す情報を取得するタスク特性取得ステップと、前記分析済みタスク記憶部において、前記タスク特性取得ステップにおいて取得された特性を表す情報に類似する前記分析済みのタスクの特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報に基づいて、前記分析対象のタスクに関連する分析の観点を表す情報を算出する分析観点算出ステップと、をコンピュータ装置に実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、分析者のスキルに依存することなく、タスク分析に容易に活用可能な情報を提示する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施の形態としてのタスク分析支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態としてのタスク分析支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態において分析済みタスク記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態において分析済みのタスクがその特性を表す情報により表された特徴ベクトル空間の一例を模式的に説明する図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態としてのタスク分析支援装置の動作を説明するフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施の形態における分析対象のタスクの一覧の具体例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態において分析対象の各タスクの特性として取得された情報の具体例を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態において分析対象の各タスクの特性として取得された情報が変換された具体例を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態において分析対象のタスクがプロットされた特徴ベクトル空間の具体例を模式的に説明する図である。
【図１０】本発明の第１の実施の形態において分析対象の各タスクについて算出された分析の観点の具体例を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態としてのタスク分析支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態としてのタスク分析支援装置の動作を説明するフローチャートである。
【図１３】本発明の第２の実施の形態において分析済みタスク記憶部に追加される情報の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１８】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態としてのタスク分析支援装置１０の機能ブロック構成を図１に示す。図１において、タスク分析支援装置１０は、分析済みタスク記憶部１１と、タスク特性取得部１２と、分析観点算出部１３とを含む。
【００１９】
ここで、タスク分析支援装置１０は、図２に示すようなハードウェア要素によって構成可能である。図２において、タスク分析支援装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、メモリ１００２、出力装置１００３、および、入力装置１００４を含む。メモリ１００２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置（ハードディスク等）等によって構成される。出力装置１００３は、ディスプレイ装置やプリンタ等のように、情報を出力する装置によって構成される。入力装置１００４は、キーボードやマウス等のように、ユーザ操作の入力を受け付ける装置によって構成される。この場合、分析済みタスク記憶部１１は、メモリ１００２によって構成される。また、タスク特性取得部１２は、入力装置１００４と、メモリ１００２に格納されるコンピュータ・プログラムを読み込んで実行するＣＰＵ１００１とによって構成される。また、分析観点算出部１３は、出力装置１００３と、メモリ１００２に格納されるコンピュータ・プログラムを読み込んで実行するＣＰＵ１００１とによって構成される。なお、タスク分析支援装置１０およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
【００２０】
分析済みタスク記憶部１１は、分析済みのタスクに関する情報を記憶している。ここで、タスクとは、分析対象となる業務の遂行者やサービスの利用者による手順の１つ１つを言うものとする。分析済みのタスクに関する情報は、具体的には、タスクの特性を表す情報と、その分析に用いられた分析の観点を表す情報とが関連付けられた情報である。分析済みのタスクに関する情報は、専門的なスキルや経験を持つ分析者によるタスク分析により得られた情報であってもよい。
【００２１】
図３に、分析済みタスク記憶部１１に記憶される分析済みのタスクに関する情報の例を示す。図３において、各行は、分析済みのタスクに関する情報を表し、タスクＩＤと、分析の観点を表す情報と、タスクの特性を表す情報とからなる。タスクＩＤは、「Ｔ０００１」、「Ｔ０００２」などのように、タスクを識別するために割り当てられた情報である。
【００２２】
また、図３において、分析の観点を表す情報は、そのタスクの分析の際に用いられた観点を表す。分析の観点を表す情報は、例えば、「円滑にコミュニケーションしたい」、「正しくできたか知りたい」など、タスクの内容に即した具体的な表現として記述されていてもよい。また、１つの分析済みのタスクについて、１つまたは複数の分析の観点を表す情報が関連付けられていてもよい。
【００２３】
また、図３において、タスクの特性を表す情報は、そのタスクの特性を説明する１つ以上の項目からなる。タスクの特性を表す項目としては、例えば、「実施時間」、「俊敏さの必要性」などが、あらかじめ定義される。項目の取る値は、例えば、０．１、０．５などその度合いを数値で表したものであってもよい。その場合、項目の値の取り得る範囲は、０．１から１．０の間の範囲であってもよい。ただし、項目の値の取り得る範囲は、各タスクの特性を区別することができれば、どのような範囲であってもよい。また、タスクの特性を表す情報を構成する項目は、タスクの特性を説明でき、分析者が判別可能な項目であれば、どのような項目を利用しても良く、図３に挙げた項目に限定されない。図３の例では、タスクの特性を表す情報は、図示した項目を成分とする特徴ベクトルとして表現される。
【００２４】
タスク特性取得部１２は、分析対象となるタスクの特性を表す情報を取得する。例えば、タスク特性取得部１２は、入力装置１００４を介して、分析対象のタスクの特性を表す情報を取得してもよい。また、タスク特性取得部１２は、メモリ１００２に記憶された分析対象のタスクの特性を表す情報を取得してもよい。また、タスク特性取得部１２は、可搬型記憶媒体や、ネットワークを介して接続された他の装置から、分析対象のタスクの特性を表す情報を取得してもよい。ただし、分析対象のタスクの特性を表す情報の取得元は、これらに限らない。
【００２５】
ここで、タスク特性取得部１２によって取得される情報は、分析済みタスク記憶部１１に記憶されているタスクの特性を表す情報と同一の項目から構成されることが望ましい。また、各項目として取得される値の尺度は、分析済みタスク記憶部１１に記憶されている値の尺度と同一であってもよいし、異なっていてもよい。
【００２６】
また、タスク特性取得部１２は、取得した分析対象のタスクの特性を表す情報を、分析観点算出部１３へ出力する。もし、各項目について取得された情報が、分析済みタスク記憶部１１に記憶されている尺度と同一でない場合は、タスク特性取得部１２は、それらを同一の尺度に変換した上で、分析観点算出部１３へ出力すればよい。
【００２７】
例えば、分析済みタスク記憶部１１に、図３に示したように、分析済みのタスクの特性を説明する各項目について、０から１．０の範囲の値が記憶されているとする。この場合、タスク特性取得部１２は、分析対象のタスクの特性を説明する項目毎に、０から１．０の範囲の値を取得してもよい。
【００２８】
あるいは、タスク特性取得部１２は、タスクの特性を説明する項目毎に、分析対象のタスクの内容に基づき分析者により容易に判断可能な選択肢の中から選択された情報を取得してもよい。この場合、タスク特性取得部１２は、タスクの特性を説明する項目毎に、その選択肢を出力装置１００３に出力し、入力装置１００４によって選択入力された情報を取得すればよい。そのような選択肢とは、例えば、図３に示す特性の項目「実施時間」については、「数分」、「数十分」、「数時間」、などであってもよい。そして、この場合、タスク特性取得部１２は、各項目について選択入力された情報を、０から１．０の値に変換してから、分析観点算出部１３へ出力すればよい。なお、この場合、タスク特性取得部１２は、タスクの特性を説明する各項目について、提示する選択肢と、分析済みタスク記憶部１１に記憶された尺度に基づく値とを関連付けた情報を、あらかじめ記憶しておくことにより、変換を行ってもよい。例えば、タスク特性取得部１２は、項目「実施時間」について、選択肢「数分」と０．１、「数十分」と０．３、「数時間」と０．８とを、それぞれ関連付けてあらかじめ記憶しておいてもよい。
【００２９】
分析観点算出部１３は、分析済みタスク記憶部１１において、分析対象のタスクの特性を表す情報に類似する分析済みのタスクの特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報に基づいて、分析対象のタスクに関連する分析の観点を表す情報を算出する。
【００３０】
例えば、分析観点算出部１３は、分析済みタスク記憶部１１に記憶された特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報を、その特性を表す情報を有する分析済みのタスクが属するクラスとみなしてもよい。そして、この場合、分析観点算出部１３は、タスク特性取得部１２により取得された特性を表す情報を有する分析対象のタスクが属するクラスとしての分析の観点を表す情報を算出すればよい。
【００３１】
この場合、具体的には、分析観点算出部１３は、分析済みタスク記憶部１１に記憶された情報に対して、マルチラベル分類技法を適用することにより、分析対象のタスクが属するクラスを求めてもよい。マルチラベル分類技法は、特徴ベクトル空間上の一つのサンプルに対して複数のクラスが割り当てられる分類問題を解く技法である。つまり、分析観点算出部１３は、分析済みのタスクを、その特性を表す情報により特徴ベクトル空間にプロットされたサンプルとみなし、分析済みのタスクの分析の観点を表す情報を、特徴ベクトル空間におけるクラスとみなし、マルチラベル分類問題を解けばよい。マルチラベル分類技法としては、例えば、シングルラベル向け技法であるＳＶＭ（support vector machine）やｋ近傍法を拡張した技法がある。分析観点算出部１３は、分析の観点を表す情報の算出に、このような既存のマルチラベル分類技法を適用してもよい。
【００３２】
図４に、分析済みタスクの特性を表す情報を特徴ベクトルとした特徴ベクトル空間を、模式的に示す。この特徴ベクトル空間は、「実施時間」、「俊敏さの必要性」などのタスクの特性を説明する各項目を各次元とした空間である。「Ｔ０００１」、「Ｔ０００２」などのタスクは、その特性を表す情報に基づいて、この特徴ベクトル空間上にサンプルとしてプロットされる。また、「円滑にコミュニケーションしたい」、「正しくできたか知りたい」などの分析の観点を表す情報は、この特徴ベクトル空間のクラスになる。例えば、タスク「Ｔ０００１」は、クラス「円滑にコミュニケーションしたい」およびクラス「正しくできたか知りたい」に属する。また、クラス「円滑にコミュニケーションしたい」は、タスク「Ｔ０００１」および「Ｔ０００４」を含む。
【００３３】
この場合、分析観点算出部１３は、タスク特性取得部１２から受け渡された分析対象のタスクの特性を表す情報に基づいて、分析対象のタスクをこの特徴ベクトル空間上にプロットする。これにより、分析観点算出部１３は、分析対象のタスクの属する１つ以上のクラスである分析の観点を表す情報を算出する。
【００３４】
また、分析観点算出部１３は、分析対象のタスクについて算出した分析の観点を表す情報を出力する。例えば、出力先は、出力装置１００３であってもよいし、メモリ１００２であってもよい。また、例えば、出力先は、ネットワークを介して接続された他の装置であってもよいし、可搬型記憶媒体であってもよい。ただし、出力先は、これらに限らない。
【００３５】
算出された分析の観点を表す情報は、分析対象のタスクと類似した特性を有する分析済みのタスク（過去の分析事例）で用いられたものである。したがって、算出された分析の観点を表す情報は、専門的なスキルや経験を持った分析者が用いた具体的な観点である。そのため、分析者は、算出された分析の観点を表す情報を用いることにより、分析者の解釈や判断に依存しない具体的な観点に基づくタスク分析を行うことが可能である。
【００３６】
以上のように構成されたタスク分析支援装置１０の動作について、図５を参照して説明する。通常、分析対象となるタスクは、単一ではなく、ある業務やサービスを実施するための一連のものであることが多い。ここでは、タスク分析支援装置１０が、そのような一連のタスクを対象として動作する例について説明する。
【００３７】
まず、タスク特性取得部１２は、分析対象のタスクの一覧を取得する（ステップＳ１０１）。
【００３８】
次に、タスク特性取得部１２は、一覧として取得したタスクの一つ一つについて、Ｓ１０２からＳ１０３までの処理を繰り返す。
【００３９】
ここでは、まず、タスク特性取得部１２は、この分析対象のタスクについて、タスクの特性を表す情報を入力として取得する（ステップＳ１０２）。
【００４０】
なお、このステップにおいて、取得されたタスクの特性を表す情報の尺度が、分析済みタスク記憶部１１に記憶された情報の尺度と同一でない場合について説明する。この場合、タスク特性取得部１２は、取得されたタスクの特性を表す情報の各項目の値を、分析済みタスク記憶部１１に記憶された特性を表す情報の各項目と同一の尺度に変換すればよい。
【００４１】
次に、分析観点算出部１３は、この分析対象のタスクの特性を表す情報に類似する分析済みのタスクの特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報に基づいて、この分析対象のタスクに関連する分析の観点を表す情報を算出する（ステップＳ１０３）。
【００４２】
具体的には、例えば、前述のように、分析観点算出部１３は、分析済みタスク記憶部１１に記憶された特性を表す情報に基づいて、分析済みの各タスクを特徴ベクトル空間に表す。そして、分析観点算出部１３は、関連付けられた分析の観点を表す情報を、その特性を表す情報を有する分析済みのタスクが属するクラスとみなして、マルチラベル分類技法を用いて分類問題を解けばよい。そして、この場合、分析観点算出部１３は、分析対象のタスクを、ステップＳ１０２で取得された特性を表す情報に基づき前述の特徴ベクトル空間上に表すことにより、分析対象のタスクが属するクラスである分析の観点を表す情報を算出すればよい。
【００４３】
そして、タスク分析支援装置１０は、ステップＳ１０１で取得されたタスクの一覧のうち、まだ分析の観点を表す情報の算出が済んでいないタスクがあれば、ステップＳ１０２からＳ１０３の処理を繰り返す。
【００４４】
このようにして、ステップＳ１０１で取得された一覧に含まれる各タスクに対して、分析の観点を表す情報の算出が終了すると、分析観点算出部１３は、各タスクについて算出した分析の観点を表す情報を出力する（ステップＳ１０４）。
【００４５】
以上で、タスク分析支援装置１０は、動作を終了する。
【００４６】
次に、タスク分析支援装置１０の動作の具体例について説明する。
【００４７】
ここでは、分析済みタスク記憶部１１には、分析済みの各タスクについて、図３に示したような１つ以上の分析の観点を表す情報と、特徴ベクトルとして表現されたタスクの特性を表す情報とが記憶されているものとする。また、この分析済みのタスクに関する情報は、専門的なスキルや経験を持つ分析者によって、過去に分析された際の特性を表す情報および分析の観点を表す情報が、紐付けられたものであるとする。
【００４８】
まず、タスク特性取得部１２は、分析対象の一連のタスクとして、図６に示すタスクの一覧を表す情報を取得する（ステップＳ１０１）。
【００４９】
図６において、タスクの一覧を表す情報は、６つのタスクを表す情報を含む。Ｎｏ．１のタスクは、「顧客に挨拶し、顧客の購入商品を事前に確認」という内容のタスクである。以降、Ｎｏ．Ｘのタスクを、タスクＸとも記載する。また、タスク２は、「商品を一つずつスキャンし、袋に詰めていく」という内容のタスクである。また、タスク３は、「同一商品が複数あるものは個数を指定する」という内容のタスクである。また、タスク４は、「バーコードのない商品を確認する、または顧客からファーストフードなどの商品の口頭注文を受ける」という内容のタスクである。また、タスク５は、「バーコードのない商品をＰＯＳ（point of sales）端末上で指定する」という内容のタスクである。また、タスク６は、「指定した商品が正しく登録されたことを確認する」という内容のタスクである。
【００５０】
次に、タスク特性取得部１２は、タスク１〜６について、特性を説明する各項目の値を入力として取得する（ステップＳ１０２）。
【００５１】
ここでは、特性を説明する項目として、「実施時間」、「俊敏さの必要性」、「必要な業務知識」、「ミスの影響度」、「操作の複雑さ」の５つがあらかじめ定められているとする。また、項目「実施時間」については、「数分」、「数秒」、「一瞬」の３つの選択肢があらかじめ定められているとする。また、他の項目については、それぞれ、「低」、「中」、「高」の３つの選択肢があらかじめ定められているとする。ここでは、タスク特性取得部１２は、各タスクの特性を説明する各項目について、それぞれの選択肢を出力し、図７のような値を入力として得たものとする。
【００５２】
そして、タスク特性取得部１２は、入力として取得した各タスクの特性を説明する各項目の値を、図８に示すように、分析済みタスク記憶部１１に記憶された尺度と同一の尺度に変換する（ステップＳ１０２）。
【００５３】
例えば、タスク特性取得部１２は、タスク１「顧客に挨拶し、顧客の購入商品を事前に確認」について、項目「実施時間」の値として取得した「数秒」を表す情報を、「０．２」という値に変換する。また、タスク特性取得部１２は、タスク１について、項目「俊敏さの必要性」の値として取得した「高」を表す情報を、「１．０」という値に変換する。また、タスク特性取得部１２は、タスク１について、項目「必要な業務知識」の値として取得した「中」を表す情報を、「０．５」という値に変換する。また、タスク特性取得部１２は、タスク１について、項目「ミスの影響度」の値として取得した「低」を表す情報を、「０．１」という値に変換する。また、タスク特性取得部１２は、タスク１について、項目「操作の複雑さ」の値として取得した「低」を表す情報を、「０．１」という値に変換する。他のタスク２〜６についても、タスク特性取得部１２は、図８に示したように、特性を説明する各項目について得た値の変換を行ったものとする。
【００５４】
次に、分析観点算出部１３は、図３に示した分析済みタスク記憶部１１に記憶されている分析済みのタスクについて、ＳＶＭまたはｋ近傍法の拡張などによるマルチラベル分類技法を適用して分類問題を解く。これにより、分析観点算出部１３は、図４に示したように、タスクの特性を表す情報による特徴ベクトル空間において、各タスクの属するクラスとしての分析の観点の領域を計算したとする。なお、図４に示した特徴ベクトル空間は、「実施時間」、「俊敏さの必要性」、「必要な業務知識」、「ミスの影響度」、「操作の複雑さ」の５つの次元で構成される。また、この特徴ベクトル空間には、「円滑にコミュニケーションしたい」、「正しくできたか知りたい」などの７つのクラスの領域が存在している。クラス「円滑にコミュニケーションしたい」には、サンプルとしてタスク「Ｔ０００１」、「Ｔ０００４」が含まれる。また、クラス「正しくできたか知りたい」には、タスク「Ｔ０００１」、「Ｔ０００４」、「Ｔ０００５」が含まれる。
【００５５】
そこで、分析観点算出部１３は、図８に示した分析対象のタスク１〜６のそれぞれについて、その特性を表す情報に基づいて、マルチラベル分類技法を用いて属するクラスを計算する（ステップＳ１０３）。つまり、分析観点算出部１３は、分析対象のタスク１〜６のそれぞれを、その特性を表す情報によって、図４に示した特徴ベクトル空間に表し、その属するクラスを求めればよい。この具体例では、例えば、タスク１「顧客に挨拶し、顧客の購入商品を事前に確認」に対する計算の結果は、図９に示す通りとなったものとする。すなわち、タスク１は、クラス「詳しく知りたい」とクラス「前もって知りたい」に属することが算出された。
【００５６】
このように、分析観点算出部１３は、タスク１〜６について、それぞれ属するクラスとしての分析の観点を表す情報を計算し、図１０に示す結果を得たものとする。
【００５７】
そこで、分析観点算出部１３は、図１０に示した情報を出力する（ステップＳ１０４）。
【００５８】
これにより、分析者は、分析対象のタスク１〜６について、出力された分析の観点を用いて、タスクの問題点の分析を行うことができる。このように、分析者は、タスク分析支援装置１０を用いることによって、分析対象のタスクのそれぞれの特性に応じて、スキルや経験のある分析者によって過去に用いられた具体的な観点を得ることができる。したがって、分析者は、自身の解釈や判断に依存しないタスク分析を行うことができる。
【００５９】
次に、本発明の第１の実施の形態の効果について説明する。
【００６０】
本発明の第１の実施の形態としてのタスク分析支援装置は、分析者のスキルに依存することなく、タスク分析において容易に活用可能な情報を提示することができる。
【００６１】
その理由について説明する。本実施の形態では、分析済みタスク記憶部が、分析済みのタスクについて、そのタスクの特性を表す情報と、そのタスクの分析の際に用いられた分析の観点を表す情報とを関連付けて記憶している。分析済みのタスクに関するこれらの情報は、スキルや経験のある分析者による分析により得られたものであることが望ましい。そして、タスク特性取得部が、分析対象となるタスクの特性を表す情報を取得する。すると、分析観点算出部が、分析対象のタスクの特性を表す情報に類似する分析済みのタスクの特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報に基づいて、分析対象のタスクに関連する分析の観点を表す情報を算出するからである。
【００６２】
これにより、本実施の形態は、分析対象のタスクのそれぞれの特性に応じて、類似する特性のタスクについてスキルや経験のある分析者により過去に用いられた具体的な観点を、分析者に提示することができる。したがって、本実施の形態は、分析者の解釈、判断に依存しないタスク分析を可能とする。
【００６３】
また、さらには、本実施の形態では、分析観点算出部が、分析済みタスクの特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報を、分析済みタスクの属するクラスとみなして、マルチラベル分類技法により分類問題を解く。これにより、分析観点算出部が、分析対象のタスクの特性を表す情報に基づいて、分析対象のタスクが属するクラスとしての分析の観点を表す情報を算出する。
【００６４】
つまり、本実施の形態は、専門的なスキルや経験を持つ分析者により過去に分析された分析済みのタスクの特性を特徴ベクトルとして、その際に用いられた分析の観点をそのタスクが属する特徴ベクトル空間のクラスとして、あらかじめ記憶しておくともいえる。これにより、本実施の形態は、新たに分析対象となるタスクの特徴ベクトルが与えられた時に、マルチラベル分類技法等を用いて、そのタスクが属するクラスとしての分析の観点を表す情報を算出することができる。算出された分析の観点を表す情報は、分析対象のタスクに類似した特性を有するタスクの過去の分析事例において、専門的なスキルや経験を持った分析者により用いられた具体的な観点である。したがって、分析者は、算出された分析の観点を用いることで、自身の解釈や判断に依存しない具体的な観点に基づくタスク分析を行うことができる。
【００６５】
さらに、分析者の解釈や判断に依存しない観点によるタスク分析が可能になると、以下のような効果があると考えられる。
【００６６】
まず、タスク分析のスキルや経験を持つ専門的な人材の数は、一般的に、案件の数に対して限られている。そのため、本実施の形態は、専門的な人材だけでは支援しきれない、数多くの案件やプロジェクトにおけるタスク分析を可能とする。これにより、組織内の業務の効率化や、一般ユーザに提供するサービスの満足度の向上が期待される。また、本実施の形態は、人的、時間的なリソースが限られるプロジェクトの初期段階における企画・提案活動においても、効果を奏することが期待される。
【００６７】
また、本実施の形態を用いることにより、分析者の解釈や判断に依存しない観点による分析結果を、顧客と共有することが可能となる。これにより、そのような分析結果に基づく提案内容や設計案に対する顧客の納得感が高まり、顧客の意思決定が促進されることが期待される。
【００６８】
なお、本実施の形態において、タスク特性取得部が、各タスクの特性を説明する各項目について、選択肢を提示することにより選択された情報を取得した後、分析済みタスク記憶部に記憶された尺度に基づく値に変換する例を中心に説明した。これに限らず、タスク特性取得部は、各タスクの特性を説明する各項目について、分析済みタスク記憶部に記憶されたものと同一の尺度による値を取得してもよい。
【００６９】
また、本実施の形態において、分析済みタスク記憶部に記憶される特性を説明する各項目の値が、０から１．０までの範囲を取り得る場合を中心に説明した。ただし、タスクの特性を説明する各項目の値は、これに限らない。例えば、各項目の値の範囲は、その他の範囲であってもよい。また、例えば、各項目の値は、数値でなくてもよい。
【００７０】
また、本実施の形態において、タスク特性取得部が、タスクの特性を説明する各項目について提示する選択肢として、「数分」、「数秒」、「一瞬」の選択肢、または、「低」、「中」、「高」の選択肢を適用する例について説明した。ただし、選択肢は、これらに限らない。また、各項目についての選択肢は、他の項目と異なっていてもよいし、同一であってもよい。また、各項目についての選択肢および変換する値の関連付けは、他の項目と異なっていてもよいし、同一であってもよい。
【００７１】
また、本実施の形態において、分析観点算出部１３は、分析済みのタスクについて、ＳＶＭまたはｋ近傍法の拡張などによるマルチラベル分類技法を適用して分類問題を解く例を中心に説明した。ただし、分析観点算出部１３は、その他の手法を用いて、分析対象のタスクの特性を表す情報に類似する分析済みのタスクの特性を表す情報に関連付けられた分析の観点を表す情報を求めてもよい。
【００７２】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態では、本発明の第１の実施の形態で得られた分析対象のタスクの分析の観点を表す情報を用いて、分析済みタスク記憶部の内容を更新する例について説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第１の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
【００７３】
まず、本発明の第２の実施の形態としてのタスク分析支援装置２０の構成を、図１１に示す。図１１において、タスク分析支援装置２０は、本発明の第１の実施の形態としてのタスク分析支援装置１０と同一の構成に加えて、分析済みタスク追加部２４を含む。
【００７４】
なお、タスク分析支援装置２０は、図２を参照して説明した本発明の第１の実施の形態と同様のハードウェア要素によって構成可能である。この場合、分析済みタスク追加部２４は、メモリ１００２に格納されるコンピュータ・プログラムを読み込んで実行するＣＰＵ１００１によって構成される。なお、タスク分析支援装置２０およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
【００７５】
分析済みタスク追加部２４は、分析対象のタスクの特性を表す情報と、分析観点算出部１３によって分析対象のタスクについて算出された分析の観点を表す情報とを関連付けて、分析済みタスク記憶部１１に追加して記憶させる。
【００７６】
もし、タスク特性取得部１２によって分析対象の一連のタスクを表す情報が取得され、分析観点算出部１３によって各タスクについて分析の観点を表す情報が算出されているとする。この場合、分析済みタスク追加部２４は、分析観点算出部１３により分析の観点を表す情報が算出されたタスク全てを、分析済みタスク記憶部１１に追加してもよい。また、分析済みタスク追加部２４は、分析観点算出部１３により分析の観点を表す情報が算出されたタスクの一部を、分析済みタスク記憶部１１に追加してもよい。その場合、分析済みタスク追加部２４は、分析観点算出部１３により分析の観点を表す情報が算出されたタスクのうち、入力装置１００４を介して選択されたタスクを、分析済みタスク記憶部１１に追加してもよい。入力装置１００４を介して選択されるタスクは、例えば、分析者の判断によって分析済みのタスクとして記憶することが有効であるとして選別されたタスクであることが望ましい。
【００７７】
以上のように構成されたタスク分析支援装置２０の動作を、図１２を参照して説明する。
【００７８】
図１２において、タスク分析支援装置２０は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０４まで、本発明の第１の実施の形態と同様に動作する。ステップＳ１０４の後、分析済みタスク追加部２４は、分析対象のタスクの特性を表す情報と、分析対象のタスクについて算出された分析の観点を表す情報とを関連付けて、分析済みタスク記憶部１１に追加して記憶させる（ステップＳ２０５）。
【００７９】
前述のように、タスク分析支援装置２０は、分析の観点を表す情報が算出されたタスクの全てを分析済みタスク記憶部１１に追加してもよいし、その一部を追加してもよい。
【００８０】
以上で、タスク分析支援装置２０は動作を終了する。
【００８１】
次に、タスク分析支援装置２０の動作の具体例について説明する。
【００８２】
ここでは、分析済みタスク記憶部１１に、図３に示した情報が記憶されているとする。そして、タスク分析支援装置２０は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０４まで、本発明の第１の実施の形態の具体例と同様に動作する。これにより、分析観点算出部１３によって、図１０に示したように、分析の観点を表す情報が関連付けられた分析対象のタスクの一覧が生成されたとする。
【００８３】
そして、この具体例では、分析済みタスク追加部２４は、図１０に示した分析の観点を表す情報が関連付けられた分析対象のタスクのうち、分析済みタスク記憶部１１に追加するタスクを入力として取得する。ここでは、タスク１「顧客に挨拶し、顧客の購入商品を事前に確認」が、分析済みタスク記憶部１１に追加するタスクとして選択されたとする。
【００８４】
この場合、分析済みタスク追加部２４は、タスク１の特性を表す情報と、タスク１について算出された分析の観点「詳しく知りたい」、「前もって知りたい」とを関連付けて、分析済みタスク記憶部１１に追加すればよい。この場合、分析済みタスク記憶部１１に記憶される情報は、図１３に示す通りに更新される。図１３において、新たに追加されたタスクを表す情報は、ＩＤ「Ｔ０００６」が付与されて追加されている（ステップＳ２０５）。
【００８５】
以上で、具体例の説明を終了する。
【００８６】
次に、本発明の第２の実施の形態の効果について述べる。
【００８７】
本発明の第２の実施の形態としてのタスク分析支援装置は、分析者のスキルに依存することなく、タスク分析において容易に活用可能な情報として、より確実な情報を提示することができる。
【００８８】
その理由について述べる。本実施の形態では、分析済みタスク追加部が、タスク特性取得部によって取得されたタスクの特性を表す情報と、分析観点算出部によって算出された分析の観点を表す情報とを関連付けて、分析済みタスク記憶部に追加して記憶させるからである。
【００８９】
これにより、本実施の形態は、分析済みのタスク数を増加させることができ、分析対象のタスクの特性に対して、より類似する分析済みのタスクを求めることができる。その結果、本実施の形態は、より適切な分析の観点を表す情報を提示することができる。つまり、本実施の形態は、マルチラベル分類技法におけるサンプルの数を増加させることができるので、分析対象のタスクに適した分析の観点を表す情報を算出する精度を向上させることができる。その結果、本実施の形態は、より適切な分析の観点に基づくタスク分析を支援することができる。
【００９０】
なお、上述した本発明の各実施の形態において、タスク分析支援装置の各機能ブロックが、メモリに記憶されたコンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵによって実現される例を中心に説明した。これに限らず、各機能ブロックの一部、全部、または、それらの組み合わせが専用のハードウェアにより実現されていてもよい。
【００９１】
また、上述した本発明の各実施の形態において、タスク分析支援装置の機能ブロックは、複数の装置に分散されて実現されてもよい。
【００９２】
また、上述した本発明の各実施の形態において、各フローチャートを参照して説明したタスク分析支援装置の動作を、本発明のコンピュータ・プログラムとしてコンピュータ装置の記憶装置（記憶媒体）に格納しておく。そして、係るコンピュータ・プログラムを当該ＣＰＵが読み出して実行するようにしてもよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムのコードあるいは記憶媒体によって構成される。
【００９３】
また、上述した各実施の形態は、適宜組み合わせて実施されることが可能である。
【００９４】
また、本発明は、上述した各実施の形態に限定されず、様々な態様で実施されることが可能である。
【符号の説明】
【００９５】
１０、２０    タスク分析支援装置
１１    分析済みタスク記憶部
１２    タスク特性取得部
１３    分析観点算出部
２４    分析済みタスク追加部
１００１    ＣＰＵ
１００２    メモリ
１００３    出力装置
１００４    入力装置
【図１】
2017211686.tif 000003
【図２】
2017211686.tif 000004
【図３】
2017211686.tif 000005
【図４】
2017211686.tif 000006
【図５】
2017211686.tif 000007
【図６】
2017211686.tif 000008
【図７】
2017211686.tif 000009
【図８】
2017211686.tif 000010
【図９】
2017211686.tif 000011
【図１０】
2017211686.tif 000012
【図１１】
2017211686.tif 000013
【図１２】
2017211686.tif 000014
【図１３】
2017211686.tif 000015