(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータがプログラムを実行してノウハウを抽出するノウハウ抽出装置であって、
前記プログラムは、
複数の主体の情報および複数のプロセス情報を、前記主体を一意に識別する識別子によって対応付けて格納する格納処理であって、前記主体は、個人および組織のいずれかであり、前記複数のプロセス情報それぞれは、前記複数の主体それぞれが行う１つ以上の活動から構成され、前記１つ以上の活動それぞれは、大分類、中分類および小分類として分類される格納処理と、
前記格納された前記複数の主体の情報および前記複数のプロセス情報を用いて、前記複数の主体のうち第１の主体が行う１つ以上の活動のうち第１の活動が、前記第１の主体を除いた前記複数の主体が行う１つ以上の活動のいずれとも異なることを判断するとき、前記第１の活動を、前記第１の主体に特有な調整知識であるノウハウとして抽出する第１の抽出処理と、
前記格納された前記複数の主体の情報および前記複数のプロセス情報を用いて、前記第１の活動が、前記第１の主体を除いた前記複数の主体が行う１つ以上の活動のいずれかと同じであることを判断し、前記第１の活動が、前記第１の主体を除いた前記複数の主体が行う１つ以上の活動であって、前記第１の活動の分類とは異なる分類の１つ以上の活動のいずれかと同じであることを判断するとき、前記第１の活動を前記ノウハウとして抽出する第２の抽出処理と
を前記コンピュータに実行させるノウハウ抽出装置。
【請求項２】
前記格納処理は、
前記複数の主体がそれぞれ行う活動のいずれかを起点として、前記活動のうち少なくとも１つが実施されるという依存関係の情報
をさらに格納し、
前記プログラムは、
前記格納された前記依存関係の情報をさらに用いて、前記第１の活動が、前記第１の主体を除いた前記複数の主体のプロセス情報に含まれる活動のいずれかと第１の依存関係にあり、前記複数の主体のうち第２の主体のプロセス情報に含まれる第２の活動が、前記第２の主体を除いた前記複数の主体のプロセス情報に含まれる活動のいずれかと第２の依存関係にあって、前記第１の依存関係の起点である活動が前記第２の依存関係の起点である活動とは異なり、前記第１の依存関係の起点である活動によって実施される活動が前記第２の依存関係の起点である活動によって実施される活動と同じであることを判断するとき、前記第１の依存関係および前記第２の依存関係の差異を、前記ノウハウとして抽出する第３の抽出処理
を前記コンピュータに実行させる
請求項１に記載のノウハウ抽出装置。
【請求項３】
前記格納処理は、
前記依存関係の起点である活動またはこれによって実施される活動によって、提供または使用されるオブジェクトである資源の情報
をさらに格納し、
前記プログラムは、
前記格納された前記資源の情報をさらに用いて、前記第１の依存関係で提供または使用される第１の資源の内容が、前記第２の依存関係で提供または使用される資源の第２の内容とは異なることを判断するとき、前記第１の資源の内容および前記第２の資源の内容の差異を、前記ノウハウとして抽出する第４の抽出処理
を前記コンピュータに実行させる
請求項２に記載のノウハウ抽出装置。
【請求項４】
前記格納処理は、
前記複数の主体が、前記複数の主体のプロセス情報に含まれる活動を行う目的、手段および場所またはこれらの組み合わせを示す情報
をさらに格納し、
前記プログラムは、
前記格納された前記情報をさらに用いて、前記第１の活動を行う目的が前記第２の活動を行う目的とは異なることを判断するとき、前記異なることを前記ノウハウとして抽出し、
前記格納された前記情報をさらに用いて、前記第１の活動の目的が前記第２の活動の目的と同じであり、前記第１の活動を行う手段が前記第２の活動を行う手段とは異なることを判断するとき、前記異なることを前記ノウハウとして抽出する第６の抽出処理
を前記コンピュータに実行させる
請求項１に記載のノウハウ抽出装置。
【請求項５】
コンピュータによって実行されるプログラムであって、
複数の主体の情報および複数のプロセス情報を、前記主体を一意に識別する識別子によって対応付けて格納する格納ステップであって、前記主体は、個人および組織のいずれかであり、前記複数のプロセス情報それぞれは、前記複数の主体それぞれが行う１つ以上の活動から構成され、前記１つ以上の活動それぞれは、大分類、中分類および小分類として分類される格納ステップと、
前記格納された前記複数の主体の情報および前記複数のプロセス情報を用いて、前記複数の主体のうち第１の主体が行う１つ以上の活動のうち第１の活動が、前記第１の主体を除いた前記複数の主体が行う１つ以上の活動のいずれとも異なることを判断するとき、前記第１の活動を、前記第１の主体に特有な調整知識であるノウハウとして抽出する第１の抽出ステップと、
前記格納された前記複数の主体の情報および前記複数のプロセス情報を用いて、前記第１の活動が、前記第１の主体を除いた前記複数の主体が行う１つ以上の活動のいずれかと同じであることを判断し、前記第１の活動が、前記第１の主体を除いた前記複数の主体が行う１つ以上の活動であって、前記第１の活動の分類とは異なる分類の１つ以上の活動のいずれかと同じであることを判断するとき、前記第１の活動を前記ノウハウとして抽出する第２の抽出ステップと
コンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プロセスのノウハウを抽出するノウハウ抽出装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
「日本特許第２９２３５５２号」、「特開平６−４４２５５号公報」および「特開昭６２−５７０２３号公報」（文献１〜文献３）は、プロセス知識を記述・分類する技術として、分野に依存したプロセス記述方法によって、分野固有のデータベースを作成する技術を開示する。
【０００３】
また、上記文献１，２および「Jacobson, I. et. al. :Object-Oriented Software Engineering-A Use Case Driven Approach, the ACM Press, New York (1992); 西岡利博ほか監訳：オブジェクト指向ソフトウェアＯＯＳＥ，トッパン（１９９５）」、「オブジェクト指向モデリング手法『ＭＥＬＯＮ』；『オブジェクト指向最前線』副題，『情報処理学会’９６シンポジウム』（社）情報処理学会ソフトウェア工学研究会，青山幹雄ほか，朝倉書店，１９９６年７月５日初版第１刷」および「特開平１１−１１９９８７号公報」（文献４〜文献６）は、オブジェクト指向モデルを利用して業務プロセスの記述、特に情報プロセスや人的プロセスを記述する技術を開示する。
【０００４】
これらの文献が開示する技術は、対象ドメインを想定したプロセス記述であるため、複数の異なる対象ドメインのプロセス記述を統合することは想定していないという特徴がある。
しかしながら、異なる分野のプロセスであっても、プロセスのもつ本質的な性質は分野を越えて共通することがある。
「Malone, T. W. and Crowston, K, :The interdisciplinary study of coodination, ACM Computing Survays, 26(1), pp.87-pp.119, 1994」（文献７）は、このような性質に着目して、様々な分野のプロセス知識を共通のモデルによって記述し、科学的に解明しようとするＭＩＴ（マサチューセッツ・インスティチュート・オブ・テクノロジ）によるコーディネーション科学を開示する。
【０００５】
このように、異なる主体でも共通して再利用や参照できるプロセスやプロセスに含まれる活動のネットワークやフローをリポジトリ化し、プロセスの構築や再設計に活用することが提案されている。
しかし、文献７は、このようなリポジトリのデータ構造や利用方法の提案を開示しているだけで、リポジトリ自体を効率的・効果的・現実的に構築する方法論を開示してはいない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述した従来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、異なる主体でも共通して再利用や参照できるプロセス、および、プロセスに含まれる活動のネットワークやフローをリポジトリ化し、プロセスの構築や再設計に活用することができるノウハウ抽出装置およびその方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
［ノウハウ抽出装置］
上記目的を達成するために、本発明にかかるノウハウ抽出装置は、複数の活動の主体の情報と、それぞれ前記活動を１つ以上、含む複数のプロセス情報とを対応付けて保持するデータベースと、前記保持された活動の主体の情報と複数のプロセス情報とに基づいて、ノウハウを抽出するノウハウ抽出手段とを有する。
【０００８】
好適には、前記データベースは、前記複数のプロセス情報に含まれる活動を１つ以上の階層に分けて保持し、前記ノウハウ抽出手段は、同一の階層において、第１の数より少ない主体に対応付けられたプロセス情報に含まれる活動を、前記第１の数より少ない主体のノウハウとして抽出する。
【０００９】
好適には、前記データベースは、前記複数のプロセス情報に含まれる活動を複数の階層に分けて保持し、前記ノウハウ抽出手段は、同一の階層において第１の数以上の主体に対応付けられたプロセス情報に含まれ、異なる階層の間において第２の数以上の主体に対応付けられたプロセス情報に含まれる活動を、前記第１の数以上の主体のノウハウとして抽出する。
【００１０】
好適には、前記第１の数および第２の数は１である。
【００１１】
好適には、前記データベースは、前記複数のプロセス情報に含まれる活動の依存関係をさらに保持し、前記ノウハウ抽出手段は、活動間の依存関係の有無に基づいて、前記ノウハウを抽出する。
【００１２】
好適には、前記データベースは、前記複数のプロセス情報に含まれる活動の依存関係の間に介在する資源をさらに保持し、前記ノウハウ抽出手段は、活動間の依存関係の間に介在する資源の有無に基づいて、前記ノウハウを抽出する。
【００１３】
好適には、前記ノウハウ抽出手段は、前記主体の情報と、前記プロセス情報に含まれる活動との間の統計処理により、前記ノウハウを抽出する。
【００１４】
好適には、前記データベースは、前記複数のプロセス情報に含まれる活動が、なぜ行われるか、どのように行われるか、および、どこで行われるか、またはこれらの任意の組み合わせをさらに記憶し、前記ノウハウ抽出手段は、活動が、なぜ行われるか、どのように行われるか、および、どこで行われるか、またはこれらの任意の組み合わせに基づいて、前記ノウハウを抽出する。
【００１５】
［ノウハウ抽出方法］
また、本発明にかかるノウハウ抽出方法は、複数の活動の主体の情報と、それぞれ前記活動を１つ以上、含む複数のプロセス情報とを対応付けてデータベースに保持し、前記保持された活動の主体の情報と複数のプロセス情報とに基づいて、ノウハウを抽出する。
【００１６】
［プログラム］
また、本発明にかかるプログラムは、複数の活動の主体の情報と、それぞれ前記活動を１つ以上、含む複数のプロセス情報とを対応付けてデータベースに保持するステップと、前記保持された活動の主体の情報と複数のプロセス情報とに基づいて、ノウハウを抽出するステップとをコンピュータに実行させる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
［背景技術］
まず、本発明の理解を容易にするために、その背景技術を説明する。
本願と同じ出願人による「特願２０００−１４１０７号」は、文献７に開示された上記コーディネーション理論を参考に、実用上の課題を解決した独自のプロセス記述方法と分類方法とを計算機システム上に実現した発明である。
この発明においては、ノウハウ抽出の認識の視点に応じて、複数のモデル記述および構成要素の分類が行われる。
従って、この発明における２つの全体的な分類構造により、構成要素の記速属性を、多くの複数の認識の視点に応じて拡大することができ、しかも、分類の基準に複数の認識の視点を含ませて、多義的にすることができる。
さらに、この発明は、複数の認識の視点を明確に記述するために、認識場を導入し、認識の視点に対応した複数の分類構造を、認識場ごとに備えることができるようになっている。
本発明は、この「特願２０００−１４１０７号」にかかる発明をさらに改良し、異なる主体でも共通して再利用や参照できるプロセス、および、プロセスに含まれる活動のネットワークやフローのリポジトリ自体を、効率的・効果的・現実的に構築することができるようにしたものである。
【００１８】
［本発明の概要］
本発明にかかるノウハウ抽出方法においては、データベースに蓄積された「主体情報（個人属性や組織属性）」と、「主体情報」に関連づけられた「プロセス情報」とから、異なる主体分類ごとに特有なノウハウ（調整知識）が、自動的に抽出される。
具体的には、本発明にかかるノウハウ抽出方法においては、異なる主体が実行するプロセスについて、そのプロセスを構成する「活動」、「活動間の依存関係」および「活動間の依存関係」に介在する「資源」の有無、有無の分布の有意差、および、「活動」や「活動間の依存関係」の包含関係などの階層的配置の違いなどを基準として、プロセスを実行する際の主体属性ごとのノウハウ（調整知識）が抽出される。
抽出されたノウハウは、異なる属性の主体に対応して明示的に対応付けられ、活動の包含関係などに基づいて、そのノウハウの抽象度が上げられ、異なる主体に示され、そのノウハウの転用の検討の用に供される。
なお、以下の記載において、「主体」とは、一般的にある個人や、ある組織を指す。
また、「主体分類」とは、「主体」に付随した主体情報の属性によって束ねられる１以上の主体の集合を指す。
例えば、「主体」がある会社に属する従業員である場合に、「主体」に付随する主体情報として、入社年次・役職などがあり、同じ入社年次という属性で束ねられる「主体」の集合が「主体分類」である。
また、「主体」の名称を「主体名」ともいう。
例えば、「主体」が個人である場合に、主体の指名が「○山△男」である場合に、この「主体」の「主体名」は、「○山△男」である。
また同様に、「主体分類」の名称を「主体分類名」ともいい、例えば、「主体分類」が入社年次で束ねられている場合には、「主体分類名」は「１９○△年入社」となる。
【００１９】
本発明にかかるノウハウ抽出方法の実現のためには、まず、「主体情報」と、プロセスを実行する主体の「主体情報」とが関連づけられた「プロセス情報」が、データベースに蓄積される。
この「主体情報」は、対応するプロセスを実行する個人であっても組織であってもよい。
【００２０】
図１は、本発明にかかる業務プロセス表示方法を実現するコンピュータ（ＰＣ）１の構成を示す図である。
図１に示すように、ＰＣ１は、例えば、ＣＰＵ１０２およびメモリ１０４などを含む本体１０、通信装置１２、ＨＤＤ・ＣＤ−ＲＷ・ＦＤＤなどの記録装置１４およびＣＲＴ表示装置およびキーボード・マウスなどを含む表示・入力装置１６などから構成される。
つまり、ＰＣ１は、一般的なコンピュータとしての構成を採る。
本発明にかかる業務プロセス表示方法は、例えば、記録媒体１４０を介してメモリ１０４にロードされ、実行されるプログラム（図１７を参照して後述するノウハウ抽出プログラム２）により実現される。
【００２１】
図２は、本発明にかかるノウハウ抽出方法の実現のために、データベースに蓄積される主体情報を表形式で例示する図表である。
図２に例示するように、主体情報は、個人属性の属性項目として、営業形態（新規顧客開拓／既存顧客）と営業成績（数値）とを含み、これらの属性は、主体それぞれに付される固有の番号（個人ＩＤ）と対応付けられる。
つまり、図２に例示した主体情報は、「個人ＩＤ」が示す主体それぞれが、新規顧客を開拓する形態の営業を主体に行っているのか、既存の顧客に対して案件を展開してゆく形態の営業を主体に行っているのかを「営業形態」の属性の情報により示し、また、例えば、「個人ＩＤ」が示す主体それぞれに割り振られた先期の営業目標に対する達成率を、「営業成績」の属性の情報として示す。
【００２２】
図３は、本発明にかかるノウハウ抽出方法の実現のために、データベースに蓄積されるプロセス情報を表形式で例示する図表であって、（Ａ）はプロセス情報を示し、（Ｂ）は、（Ａ）に示したプロセス情報に含まれるフェイズ情報を示し、（Ｃ）は、（Ｂ）に示した活動中分類情報を示し、（Ｄ）は、（Ｃ）に示した活動小分類情報を示す。
図４は、データベースに記憶・管理される「プロセス情報」（図３）を例示する図である。
図５は、図４に示したプロセス情報の具体例を示す図である。
「プロセス情報」は、「活動」、「活動間の依存関係」および「活動間の依存関係」に介在する「資源」を構成要素とし、図３（Ａ）〜（Ｄ）に示すように、抽象・具象関係など、何らかの包含関係を示す情報を含む。
【００２３】
例えば、プロセス情報それぞれは、プロセスの最上位の区分単位としてフェイズ（活動大分類）を含み、フェイズそれぞれは活動中分類を下部構造として含み、各活動中分類は活動小分類を下部構造として含み、階層構造を採る。
さらに、図３（Ａ）に示すように、「プロセス情報」は、データ構造中に該当プロセスを実施した主体を示す「個人ＩＤ」を含み、図２に示した「主体情報」と対応付けられている。
このような、「主体情報」と、「主体情報」に関連づけられた「プロセス情報」とは、図４に示すようにデータベースにより記憶・管理され、本発明にかかるノウハウ抽出に用いられる。
データベースに記憶されたプロセス情報の内容の具体例は、図５に示す通りである。
【００２４】
［ノウハウの抽出処理］
以下、本発明にかかるノウハウ抽出方法により、データベース内の「主体情報」および「プロセス情報」（図２，図３）から、特有なノウハウ（調整知識）を抽出する処理を説明する。
【００２５】
図６は、図２〜図４に示した主体情報およびプロセス情報から、ノウハウを抽出する処理（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
図６に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、変数ｉ，ｊ，ｘおよびＦＬＡＧ＿［ｉ］［ｘ］の値が初期化される（ｉ＝０，ｊ＝０，ｘ＝０，ＦＬＡＧ＿［ｉ］［ｘ］＝０）。
なお、変数ｉは個人ＩＤｉを示し、変数ｊ（≠ｉ）は、個人ＩＤｊと異なる個人ＩＤｊを示し、変数ｘは、プロセス情報に含まれる活動ｘを示す。
【００２６】
ステップ１０２（Ｓ１０２）において、個人ＩＤｉにより示される主体情報に対応するプロセス情報（以下、個人ＩＤｉのプロセス情報などと略記する）に含まれる活動ｘが、個人ＩＤｊのプロセス情報に含まれているか否かが判断される。
個人ＩＤｉのプロセス情報に含まれる活動ｘが、個人ＩＤｊ（≠ｉ）のプロセス情報に含まれていない場合にはＳ１０４の処理が実行され、これ以外の場合にはＳ１０６の処理が実行される。
【００２７】
ステップ１０４（Ｓ１０４）において、変数ｊがインクリメントされる。
【００２８】
ステップ１０６（Ｓ１０６）において、個人ＩＤｉのプロセス情報に含まれる活動ｘが、他の個人ＩＤｊ（≠ｉ）のプロセス情報に含まれていることを示すフラグＦＬＡＧ＿［ｉ］，［ｘ］の値が１に設定される。
【００２９】
ステップ１０８（Ｓ１０８）において、変数ｊの値が数値Ｎ（Ｎは全主体の数）であるか否かが判断される。
変数ｊの値が数値Ｎである場合にはＳ１１０の処理が実行され、これ以外の場合にはＳ１０２の処理が実行され、さらに、Ｓ１０２の処理が実行される。
【００３０】
ステップ１１０（Ｓ１１０）において、変数ｘがインクリメントされる。
【００３１】
ステップ１１２（Ｓ１１２）において、変数ｘの値が数値Ｎｉ（Ｎｉはプロセス情報に含まれる全活動の数）であるか否かが判断される。
変数ｘの値が数値Ｎｉ（Ｎｉはプロセス情報に含まれる全活動の数）である場合にはＳ１１６の処理が実行され、これ以外の場合にはＳ１１４の処理が実行され、変数ｊの値が０とされ、さらに、Ｓ１０２の処理が実行される。
【００３２】
ステップ１１６（Ｓ１１６）において、変数ｉがインクリメントされる。
【００３３】
ステップ１１８（Ｓ１１８）において、変数ｉの値が数値Ｎであるか否かが判断される。
変数ｉの値が数値Ｎである場合にはＳ１２２の処理が実行され、これ以外の場合にはＳ１２０の処理が実行され、変数ｘの値が０にされ、さらに、Ｓ１０２の処理が実行される。
【００３４】
ステップ１２２（Ｓ１２２）〜Ｓ１２８（Ｓ１２８）について、個人ＩＤｉの主体と、活動ｘについてインクリメンタルなループ処理が実行される。
【００３５】
ステップ１２４（Ｓ１２４）において、フラグＦＬＡＧ＿［ｉ］［ｘ］の値が０であるか否かが判断される。
フラグＦＬＡＧ＿［ｉ］［ｘ］の値が０である場合にはＳ１２６の処理が実行され、これ以外の場合にはＳ１２８の処理が実行される。
【００３６】
ステップ１２６（Ｓ１２６）において、個人ＩＤｉが示す主体（以下、主体ｉと略記する）の活動ｘは、ノウハウ（調整知識）であると判断される。
【００３７】
つまり、個人ＩＤｉのプロセス情報に含まれ、かつ、他のいずれの個人ＩＤｊのプロセス情報にも含まれていない活動ｘは、図６に示したＳ１０の処理により、主体ｉが独自に持っているノウハウ（調整知識）であると判断される。
また、個人ＩＤｉのプロセス情報に含まれ、かつ、他のいずれかの個人ＩＤｊのプロセス情報に含まれている活動ｘは、個人ＩＤｉが示す主体（以下、主体ｉと略記する）が独自に持っているノウハウ（調整知識）であるか否かが、図７を参照して説明する処理Ｓ１４により判断される。
なお、プロセス情報が階層化されていない（階層が１つだけ）の場合には、図６に示した処理のみが行われ、図７に示した処理は行われない。
【００３８】
図７は、図６に示した処理Ｓ１０によって、個人ＩＤｉのプロセス情報に含まれ、かつ、他のいずれかの個人ＩＤｊのプロセス情報に含まれていると判断された活動ｘが、ノウハウ（調整知識）であるか否かを判断する処理（Ｓ１４）を示すフローチャートである。
図７に示すように、ステップ１４０（Ｓ１４０）において、変数ｉ，ｊ，ｘおよびＦＬＡＧ＿[ｉ][ｘ]の値が初期化される（ｉ＝０，ｊ＝０，ｘ＝０，ＦＬＡＧ＿[ｉ][ｘ]＝０）。
【００３９】
ステップ１４２（Ｓ１４２）において、個人ＩＤｉのプロセス情報に含まれる活動ｘが、他の個人ＩＤｊのプロセス情報の他の分類（他の階層）に含まれているか否かが判断される。
つまり、Ｓ１４２においては、例えば、個人ＩＤｉのプロセス情報の中分類（図３（Ｃ））に含まれている活動ｘが、他の個人ＩＤｊのプロセス情報の小分類（図３（Ｄ））や大分類（フェイズ；図３（Ａ））に含まれているか否かが判断される。
個人ＩＤｉのプロセス情報に含まれる活動ｘが、個人ＩＤｊのプロセス情報の他の分類に含まれていない場合にはＳ１４４の処理が実行され、これ以外の場合にはＳ１４６の処理が実行される。
【００４０】
ステップ１４４（Ｓ１４４）において、変数ｊがインクリメントされる。
【００４１】
ステップ１４６（Ｓ１４６）において、個人ＩＤｉのプロセス情報に含まれる活動ｘが、他の個人ＩＤｊのプロセス情報の他の分類に含まれていることを示すフラグＦＬＡＧ＿［ｉ］，［ｘ］の値が１に設定される。
【００４２】
ステップ１４８（Ｓ１４８）において、変数ｊの値が数値Ｎであるか否かが判断される。
変数ｊの値が数値Ｎである場合にはＳ１５０の処理が実行され、これ以外の場合にはＳ１４２の処理が実行され、さらに、Ｓ１４２の処理が実行される。
【００４３】
ステップ１５０（Ｓ１５０）において、変数ｘがインクリメントされる。
【００４４】
ステップ１５２（Ｓ１５２）において、変数ｘの値が数値Ｎｉ（Ｎｉはプロセス情報に含まれる全活動の数）であるか否かが判断される。
変数ｘの値が数値Ｎｉである場合にはＳ１５６の処理が実行され、これ以外の場合にはＳ１５４の処理が実行され、変数ｊの値が０とされ、さらに、Ｓ１４２の処理が実行される。
【００４５】
ステップ１５６（Ｓ１５６）において、変数ｉがインクリメントされる。
【００４６】
ステップ１５８（Ｓ１５８）において、変数ｉの値が数値Ｎであるか否かが判断される。
変数ｉの値が数値Ｎである場合にはＳ１６２の処理が実行され、これ以外の場合にはＳ１６０の処理が実行され、変数ｘの値が０にされ、さらに、Ｓ１４２の処理が実行される。
【００４７】
ステップ１６２（Ｓ１６２）〜Ｓ１６８（Ｓ１６８）について、個人ＩＤｉの主体と、活動ｘについてインクリメンタルなループ処理が実行される。
【００４８】
ステップ１６４（Ｓ１６４）において、フラグＦＬＡＧ＿［ｉ］［ｘ］の値が１であるか否かが判断される。
フラグＦＬＡＧ＿［ｉ］［ｘ］の値が１である場合にはＳ１６６の処理が実行され、これ以外の場合にはＳ１６８の処理が実行される。
【００４９】
ステップ１６６（Ｓ１６６）において、主体ｉの活動ｘは、ノウハウ（調整知識）であると判断される。
【００５０】
［第１適用例］
図６，図７に示した処理を適用した本発明にかかるノウハウ抽出方法の第１の適用例を説明する。
図８は、本発明にかかるノウハウ抽出方法の第１の適用例を示す第１の図であって、営業形態の違いによる主体分類からノウハウを抽出する方法を示す。
図８に示すように、同じプロセス（プロセス名）を実行する際に、ある活動（ここでは活動中分類および活動小分類のみ）の存在の有無を判断基準として、営業形態について新規顧客開拓か既存顧客かという主体分類ごとに、ノウハウ（調整知識）を描出することができる。
【００５１】
例えば、営業形瀬（既存顧客）という主体分類のプロセス含まれているが、営業形態（新規顧客開拓）という主体分類のプロセスに含まれていない活動があるとすると、このような活動は、そのものが各々の主体にとってのノウハウ（調整知識）である可能性が高いと判断することができる。
反対に、営業形態（新規顧客開拓）という主体分類のプロセス含まれているが、営業形態（既存顧客）という主体分類のプロセスに含まれていない活動も、同様な理由からノウハウ（調整知識）である可能性が高いと判断することができる。
【００５２】
また、営業形態（既存顧客）の主体分類にも、営業形態（新規顧客開拓）の主体分類にも含まれているが、その活動がカテゴライズされているフェイズ（活動の大分類）が異なる場合は、営業形態によって活動の実行のタイミングや順番などが異なる可能性が高く、営業形態毎のノウハウ（調整知識）と判断できる。
【００５３】
図９は、本発明にかかるノウハウ抽出方法の第１の適用例を示す第２の図であって、ノウハウ（調整知識）と判断された活動のマトリクス形式の表示を示す。
なお、図８に示すように、判断されたノウハウ（調整知識）は、任意のグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）上に表示することができる。
図９においては、各営業形態特有のノウハウ（調整知識）として、活動α−Ｃ３，活動θ−Ｇ１が、営業形態（既存顧客）には含まれるが、営業形態（新規顧客開拓）に含まれない活動と判断されて表示され、活動α−Ｄ４，活動θ−Ｂ２が営業形態（新規顧客開拓）には含まれるが、営業形態（既存顧客）に含まれない活動として判断されて表示される。
【００５４】
一方、営業形態（新規顧客開拓）にも営業形態（既存顧客）にも含まれるが、活動名「決裁権を持つ人に予算を確認する」は、営業形態（既存顧客）の場合は活動α−Ａ２に、営業形態（新規顧客開拓）の場合は活動γ−Ａ３に位置することから、各営業形態特有のノウハウ（調整知識）であると判断され表示される。
【００５５】
［第２適用例］
図６，図７に示した処理を適用した本発明にかかるノウハウ抽出方法の第２の適用例を説明する。
図１０は、本発明にかかるノウハウ抽出方法の第２の適用例を示す第１の図であって、ある活動の有無に基づいて、ノウハウ（調整知識）を抽出する方法を示す。
図１０に示すように、同じプロセス（プロセス名）を実行する際に、ある活動（ここでは活動中分類又は活動小のみ）の存在の有無を判断基準として、営業成績の違いによる主体分類ごとに、ノウハウ（調整知識）を抽出することができる。
図１０に示した例においては、過去の営業売上の目標値を達成したか（１００％以上）、達成しなかったか（１００％未満か）によって主体を二つに分類している。
第１の適用例と同様な方法によって、営業目標を達成できていない営業主体と、営業目的を達成した主体営業とで、プロセス内で実行している活動にどのような差異があるかを判断することができる。
【００５６】
営業成績は一般に達成率が高い方がよいので、ここでは、分類した主体（主体分類）間で意味的な高低をつけることができる。
従って、営業目的を達成した営業主体の活動に含まれていて、営業目的を達成していない営業主体の活動に含まれていない活動は、営業目標を達成するためのノウハウ（調整知識）であると判断できる。
また、どちらの主体分類にも含まれ、かつ、異なるフェイズに含まれている活動についても、営業目標を達成するための活動の実行のタイミングや順番などのノウハウ（調整知識）として判断できる。
このように、本発明にかかるノウハウ抽出方法によると、異なる主体分類に対する「活動」の有無を基準として、ノウハウ（調整知織）であるか否かを自動的に判断し、抽出することができる。
【００５７】
図１１は、プロセスに構成要素として含まれる複数の活動の間の基本的な依存関係を示す図である。
なお、このノウハウ（調整知識）を抽出する方法としては、「プロセス情報」に含まれるある一つの活動の有無による判断だけではなく、図１１に示すように、基本的な「活動間の依存関係」を構成要素とするデータベース対して、「活動」および「活動間の依存関係」について、図６および図７に示した抽出処理を適用して、「活動間の依存関係」についてのノウハウ（調整知識）を自動的に抽出することができる。
【００５８】
図１２は、図１１に示した複数の活動の間の基本的な依存関係の具体例を示す図である。
図１２に示すように、最上部の活動「計画を練る」と活動「提案する」は、最も基本的なフローの依存関係にある。
このフローの依存関係は、中段、下部の依存関係と異なる形態であるが、ある活動を起点とした活動の連鎖として捉えることができる。
例えば、活動「計画を練る」を起点とすると、最上部の活動と最下部の活動間の依存関係と類似した依存関係として捉えることができる。
【００５９】
また、最上部の活動「提案する」という活動は、最下部では活動「提案する」をスムースに進めるために、活動「決裁権を持つ人を説得する」と、活動「担当者に商品の価値を納得して頂く」という二つの活動に置き換わっている。
つまり、主体分類によってこのような「活動間の依存関係」の捉え方が違う場合は、このような依存関係の差異をノウハウ（調整知識）として判断することができる。
【００６０】
最上部と中段部の活動間の依存関係についても同様に、活動「提案する」を起点とした類似した依存関係として捉えることができる。
中段の活動間の依存関係では、活動「提案する」を実施する前に、活動「決裁権を持つ人に予算を確認する」と、活動「担当者から問題や課題を探る」を同意並行に実施することが、活動不計画を練る」際により確実な計画を立てるためのノウハウ（調整知識）であると捉えることができる。
このように、「活動間の依存関係」の有無を基準として、異なる主体分類によるノウハウ（調整知識）として判断し、抽出して表示することができる。
【００６１】
図１３は、プロセスに構成要素として含まれる活動の依存関係と、活動間に含まれる資源とを示す図である。
ここで、「資源」とは「活動」で提供されるオブジェクトまたは「活動」から使用されるオブジェクトを意味する。
さらに、「プロセス情報」に、図１３に示すような基本的な「活動の依存関係」と、活動の間に介在する「資源」とがデータベースに記憶・管理されている場合には、「活動間の依存関係」に介在する「資源」の有無や差異といった判断基準によって、図１１，図１２に示したような「活動」あるいは「活動間の依存関係」であって、さらに、明示的に何らかの「資源」を提供あるいは利用するノウハウ（調整知識）を自動的に抽出することができる。
【００６２】
図１４は、図１３に示した活動の依存関係と活動間に含まれる資源との具体例を示す図である。
例えば、図１４の最上部に示すように、「活動間の依存関係」に対して「資源」が明記されると、図１２の最上部に示した活動「計画を練る」と、活動「提案する」との間に、資源「対象顧客」が介在し、この資源「対象顧客」の情報を用いて活動「提案する」が実施されていることを示している。
また、図１２の中段に示した依存関係では、活動「決裁権を持つ人に予算を確認する」と活動「担当者から問題や課題を探る」という２つの活動から資源「対象顧客」が得られることが明記されている。
【００６３】
さらに、図１２の最下部に示した依存関係では、活動「計画を練る」から得られた資源「対象顧客」が、２つの活動「決裁権を持つ人を説得する」と活動「担当者に商品の価値を納得して項く」に共通して使われていることが明記されている。
【００６４】
このような「活動間の依存関係」に介在する「資源」を基準として、主体分類ごとに、入出力されていると認識される資源が違う可能性がある。
従って、これを「滑動間の依存関係」を含めてノウハウ（調整知識）と判断し、抽出して表示することができる。
【００６５】
図１５は、「活動間の依存関係」に介在する「資源jに対する認識が主体ごとに異なる態様を例示する図である。
例えば、図１５に示すように、「活動間の依存関係」に介在する「資源」に対する認識が主体分類毎に異なるため、同じ活動間の依存関係であっても、資源が記述されていなかったり、前２つの活動が資源「対象顧客」を抽出していると記述されていたり、同じ対象顧客でも優先眼位が付加された形で出力され、次の浩動「提案する」に入力されていたり、前二つの活動から直接的に資源「提案書」が作成されるなど様々である。
これら主体ごとに認識され異なる記述がなされていることを基準として、ノウハウ（調整知識）として判断することができる。
【００６６】
以上、「活動」、「活動間の依存関係」及び「活動間の依存関係」に介在する「資源」の有無を基準として、ノウハウ（調整知識）を自動的に抽出する方法について述べたが、有無という２値情報だけではなく、「主体情報」として十分な数が蓄積されており、各主体分類に含まれる活動の数が、サンプルとして統計的な処理に耐えうる程度に多い場合は、主体情報間の違いが統計的に有意であるか否かの判断を表示することができる。
例えば、営業目標を達成している人は、営業目標を達成していない人に対して、５％の有意差を持って活動Ａ（例えば、顧客先の経営方針・部門方針を把握する）を行っている、といった判断を表示することができる。
【００６７】
図１６は、プロセス情報に含まれる活動の拡張されたデータ構造を例示する図である。
さらに、以上の説明においては、活動名（フェイズ名、活動中分類名、活動小分類名）を基準として、異なる主体分類に対して、「活動」、「活動間の依存関係」および依存関係にある活動の間に介在する「資源」の有無、あるいは統計的有意性の有無によって判断する方法について述べたが、図３（Ｂ）〜（Ｅ）に示した活動（フェイズ名、活動中分類名、活動小分類名）のデータ構造に、さらに、図１６に示すように、「なぜこの活動を行うのか？（Ｗｈｙ？）」、「どのようにこの活動を行うのか？（Ｈｏｗ？）」、「いつこの活動を行うのか？（Ｗｈｅｎ？）」、「どこでこの活動を行うのか？（Ｗｈｅｒｅ？）」、「どこでこの活動を行うのか？（Ｗｈｅｒｅ？）」などの情報を記憶・管理するデータベースを用いてプロセスの分析を行うこともできる。
【００６８】
例えば、「なぜこの活動を行うのか?（Ｗｈｙ）」について、本発明にかかるノウハウ抽出方法を適用すると、同じプロセス（プロセス名）のある活動を実行する際に、主体ごとに、異なる目的（Ｗｈｙ）を持っていることが抽出される。
また、「どのようにこの活動を行うのか?（Ｈｏｗ）」について本発明にかかるノウハウ抽出方法を適用すると、同じプロセス（プロセス名）のある活動を実行する際に、同じ目的（Ｗｈｙ）を持っているのに、主体ごとに、異なる手段（Ｈｏｗ）を持っていることが抽出される。
【００６９】
［ノウハウ抽出プログラム］
図１７は、本発明にかかるノウハウ抽出方法を実現するノウハウ抽出プログラム２の構成を示す図である。
図１７に示すようにノウハウ抽出プログラム２は、データベース２０、ノウハウ抽出部２２および入出力部２４から構成される。
ノウハウ抽出プログラム２は、これらの構成部分により、図１〜図１６を参照して上述した本発明にかかるノウハウ抽出方法を実行する。
【００７０】
［データベース２０］
データベース２０は、入出力部２４から入力されるユーザの操作などに従って動作し、図２に示した主体情報と、図３（Ａ）〜（Ｄ）に示したプロセス情報とを対応付けて、図４および図５に示したように記憶し、管理する。
また、データベース２０は、ノウハウ抽出プログラム２において、図１１および図１２に示した活動間の依存関係に基づいたノウハウ抽出が行われる場合には、活動間の依存関係を示す情報をさらに記憶・管理する。
また、データベース２０は、図１３および図１４に示した活動間の依存関係に介在する資源の有無に基づいたノウハウ抽出が行われる場合には、活動間の依存関係に介在する資源を示す情報をさらに記憶・管理する。
また、データベース２０は、行動がなぜ、どのように、どこで行われるかに基づいたノウハウ抽出が行われる場合には、活動がなぜ、どのように、どこで行われるかを示す情報をさらに記憶・管理する。
また、データベース２０は、ノウハウ抽出部２２が抽出したノウハウを記憶・管理する。
【００７１】
［ノウハウ抽出部２２］
ノウハウ抽出部２２は、入出力部２４から入力されるユーザの操作などに従って動作し、図６および図７に示した処理を行い、データベース２０に記憶・管理されている主体情報およびプロセス情報から、図８，図１０に示したようなノウハウを抽出し、入出力部２４およびデータベース２０に対して出力する。
【００７２】
［入出力部２４］
入出力部２４は、表示・入力装置１６および記録装置１４（図１）などから入力される主体情報およびプロセス情報を、データベース２０に対して出力する。
また、入出力部２４は、ノウハウ抽出部２２から入力されるノウハウを、図９に示したように表示・入力装置１６の画面に表示する。
また、入出力部２４は、表示・入力装置１６に対するユーザの操作を受け入れて、ノウハウ抽出部２２およびデータベース２０に対して出力する。
【００７３】
［効果］
以上説明したノウハウ抽出方法を用いると、異なる主体分類ごとに特有で多面的なノウハウ（調整知識）を抽出して表示することができる。
また、このノウハウ抽出方法を用いると、主体ごとに異なる「活動」や、「活動間の依存関係」および介在した「資源」に着目して、ノウハウ（調整知載）を抽出し、さらに、「活動」の抽象度を上げて、同じ「活動」でも異なる下部構造（「活動間の依存関係」や介在する「資源」）を持つことを明らかにし、異なる主体間でのノウハウを参照することができる。
また、このノウハウ抽出方法によれば、異なる分野（主体）の間で、横断的に参照可能なノウハウ（調整知識）に関するデータベースを構築することができる。
【００７４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明にかかるノウハウ抽出装置およびその方法によれば、異なる主体でも共通して再利用や参照できるプロセス、および、プロセスに含まれる活動のネットワークやフローをリポジトリ化し、プロセスの構築や再設計を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる業務プロセス表示方法を実現するコンピュータ（ＰＣ）の構成を示す図である。
【図２】本発明にかかるノウハウ抽出方法の実現のために、データベースに蓄積される主体情報を表形式で例示する図表である。
【図３】本発明にかかるノウハウ抽出方法の実現のために、データベースに蓄積されるプロセス情報を表形式で例示する図表であって、（Ａ）はプロセス情報を示し、（Ｂ）は、（Ａ）に示したプロセス情報に含まれるフェイズ情報を示し、（Ｃ）は、（Ｂ）に示した活動中分類情報を示し、（Ｄ）は、（Ｃ）に示した活動小分類情報を示す。
【図４】データベースに記憶・管理される「プロセス情報」（図３）を例示する図である。
【図５】図４に示したプロセス情報の具体例を示す図である。
【図６】図２〜図４に示した主体情報およびプロセス情報から、ノウハウを抽出する処理（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
【図７】図６に示した処理Ｓ１０により１つの主体のプロセス情報にのみ含まれると判断された活動が、ノウハウ（調整知識）であるか否かを判断する処理（Ｓ１４）を示すフローチャートである。
【図８】本発明にかかるノウハウ抽出方法の第１の適用例を示す第１の図であって、営業形態の違いによる主体分類からノウハウを抽出する方法を示す。
【図９】本発明にかかるノウハウ抽出方法の第１の適用例を示す第２の図であって、ノウハウ（調整知識）と判断された活動のマトリクス形式の表示を示す。
【図１０】本発明にかかるノウハウ抽出方法の第２の適用例を示す第１の図であって、ある活動の有無に基づいて、ノウハウ（調整知識）を抽出する方法を示す。
【図１１】プロセスに構成要素として含まれる複数の活動の間の基本的な依存関係を示す図である。
【図１２】図１１に示した複数の活動の間の基本的な依存関係の具体例を示す図である。
【図１３】プロセスに構成要素として含まれる活動の依存関係と、活動間に含まれる資源とを示す図である。
【図１４】図１３に示した活動の依存関係と活動間に含まれる資源との具体例を示す図である。
【図１５】  「活動間の依存関係」に介在する「資源jに対する認識が主体ごとに異なる態様を例示する図である。
【図１６】プロセス情報に含まれる活動の拡張されたデータ構造を例示する図である。
【図１７】本発明にかかるノウハウ抽出方法を実現するノウハウ抽出プログラムの構成を示す図である。
【符号の説明】
１・・・ＰＣ
１０・・・本体
１０２・・・ＣＰＵ
１０４・・・メモリ
１２・・・通信装置
１４・・・記録装置
１４０・・・記録媒体
１６・・・表示・入力装置
２・・・ノウハウ抽出プログラム
２０・・・データベース
２２・・・ノウハウ抽出部
２４・・・入出力部
【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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