第章

4

業務の流れを効率化する

第４章

本部

業務の流れを効率化する ● 目

次

情報研究所

主任研究員

高橋

光裕

情報研究所

主任研究員

大屋

隆生

情報研究所

主任研究員

二方

厚志

研究企画グループ

主任研究員

桑畑

暁生

情報研究所

主任研究員

堤

富士雄

情報研究所

主任研究員

三浦

輝久

情報研究所

上席研究員

篠原

靖志

情報研究所

主任研究員

田中

真人

４−１

情報システム技術 ………………………………………………………………………………………………………… 43

４−２

知識マネージメント技術 ………………………………………………………………………………………………… 51―――――――――――――――――――――――

コラム４：電力会社と e-ビジネス ………………………………………………………………………………………………… 50
コラム５：大量文書自動整理システム「トピックうおっちゃー」 …………………………………………………………… 58

高橋 光裕（1985 年入所）
入所以来、ソフトウェア開発・保守の見積
り技術、コスト・導入効果の定量的評価技術、システム監査・開発管理技術、研究に従事してきた。
現在は、組織としての IT 活用の成熟度を診断する技術を研究している。

堤 富士雄（1994 年入所）
オフィス文書、写真、点検映像、設備音など、さまざまな情報を扱う検索システムのユーザインタフェースに関する研究に従事してきた。現在は、大量のデータを効率的に閲覧できるインタフェースの研究に取り組んでいる。

大屋 隆生（1984 年入所）
発電限界費用計算手法、経営情報システム、
電磁界の健康影響に関する疫学調査の動向分
析、システム導入効果評価、技術選択手法、
IT 活用地域ビジネスなど、OR や統計分析による情報数理に関する研究に従事。

三浦 輝久（2001 年入所）
入所以来、データマイニング手法の開発に従事。効果的なデータの分析を可能とするデータベースを構築する手法として、的確な予備の調査と調査結果の詳細な分析に基づくデータベース構築法の確立を目指している。

二方 厚志（1987 年入所）
入所以来、協調作業支援、情報共有、情報の組織化等の研究に従事。現在、顧客ニーズの獲得に関する研究に取り組んでいる。

篠原 靖志（1984 年入所）
入所以来、専門家の知識の自動抽出、文書の検索支援・自動整理など、機械学習技術に基づく情報収集・分析手法の研究開発に従事。
現在、データマイニングのためのデータベー
ス構築法、不確実性を考慮した最適運用のための確率予測手法などの研究に取り組んでいる。

桑畑 暁生（12 ページに掲載）

42

田中 真人（（株）
電力計算センターより出向）
EWS や PC 向けに GUI アプリケーション
開発、比較的小規模なデータベースを利用するソフトウェアの開発及び Web 関連で CGI
スクリプト等の作成などに従事している。

４−１

情報システム技術
入力画面

4-1-1

a1

情報システム開発規模評価

a2

Ａ

売上データ

a3

背景・目的
情報システムを新規開発・保守するに当たっては、開ソフトウェア

印刷
出庫票
売上一覧

Ｐ

a4
p1

b1 b2

ｃ

参照

Ｂ

顧客DB
在庫DB

更新
Ｃ

売上DB

p2

発規模を適切に評価（見積り）することが非常に重要である。開発規模は、開発プロジェクトに必要な資源

図4-1-1

FP法の概念（人・物・金・時間）を割り当てるコスト見積りの最も重要な根拠である。したがって、開発規模の評価が過少

どの実装上の都合で分割/統合される前の、利用者にとであったり、仕様変更などによって開発規模が大きく増って意味のある情報の塊を指す。

えるなどすると、開発に必要な資源が不足し、プロジェ
クトに混乱が生じたり、納期遅れ・品質の低下などを引き起こす原因となる。
情報システムの規模を測る尺度としては、記述される

機能規模計測では、システムの物理構成（モジュール
構成、ファイル構成など）、システム内部での処理ロジック（処理手順や計算ロジック）、品質要件などは一切

プログラムの行数（SLOC ： Source Lines of Code）が考慮されない。このため、機能規模には、

伝統的に使われてきた。しかし、1990 年代にクライア● 機能要件が同じならば、品質要件や技術要件が違って

ント/サーバ・システムや Web アプリケーションなど、開発技術の多様化が進んだ結果、１システムで複数のプ
ログラミング言語を混用したり、プログラミングなしで使えるツールやパッケージが増えるなど、SLOC を簡単に計測したり集計することが次第に困難になってきた。
また、利用する開発技術が変わると規模の値が大きく変も値が変動しない、● 推定するのではなく規則に従って計測をするため、誰が何回計っても同じ値が算出できる、● 利用者の視点で計測するので利用者でも計測結果を理解することが容易、という長所がある。

わる、実装方法が決まらないと計測（見積り）できない

計測された機能規模は、開発プロジェクトの所要工数という点でも、SLOC は情報システムの大きさを表すにや品質データ（欠陥発生数、所要テスト件数）などとのは不適切となった。

相関が高いことが世界中での利用経験から知られている。

これら SLOC の問題を解決する尺度として国内外で近機能規模の具体的な計測方法としては、電中研法（日年急速に普及しつつあるのが「機能規模」尺度である。

本）、IFPUG 法（米国）、MK-II 法（英国）、NESMA 法（オランダ）、COSMIC-FFP 法（カナダ他）など、さま（1） ファンクションポイント法と機能規模

ざまな計測手法が各国で提案され、普及している。

ファンクションポイント法（FP 法、Function Point

これらの手法は、ISO/IEC によって定められた機能

Analysis） は 、 1970 年 代 末 に 米 国 IBM 社 の A. J.

規模計測に関する国際標準（ISO/IEC 14143 − 1）に適Albrecht 氏が提案した機能規模計測手法である。

合した手法であるが、各手法による計測結果はそれぞれFP 法で計測される機能規模は、システムの具備する異なった値になり、手法間での互換性はない。

機能の量を利用者の視点から計測した値であり、具体的には、情報システムが、利用者にとって論理的に何種類（2） 当所におけるファンクションポイント法への取組みの情報を入出力したり管理したりするかに着目し、そのａ．電中研法 FP

種類数を点数化するものである。ここで、論理的とは、当所では、1986 年から FP 法の研究に着手し、日本の図 4-1-1 に示すように、画面・紙面の制約、性能向上な

情報システム開発の特徴を考慮した計測手法として、電電中研レビュー No.50 ● 43

表4-1-1

中研法を開発した。電中研法（第 2 版）の計測手順を図4-1-2 に示す。

機能要素の型

この電中研法は、以下の特長を持つ。

媒 体

入出力媒体の違いを考慮し、表 4-1-1 に示すファイ①

ル、電文、画面、帳票の媒体ごとに異なる基準値を与

ファイル

えている。
②

計測労力を軽減するために、項目数などを厳密に数電

文えずに複雑度を判定する簡素化した方法を用いている。
③

計測洩れや誤りを防ぐために、機能を洩れなく洗い

画

面

帳

票

出すために、機能階層分割法という独自の機能列挙手法を提供している。
④

電中研法（第２版）の基準値
複雑度別FP基準値

形 態

単 純

普 通

複 雑

入 力

３点

５点

８点

出 力

３点

５点

８点

入出力

３点

６点

13点

入 力

３点

５点

８点

出 力

３点

５点

８点

制 御

２点

３点

５点

入 力

３点

６点

13点

出 力

３点

５点

８点

入出力

６点

11点

19点

メニュー

２点

３点

５点

３点

６点

10点

計測範囲を決める際に、ソフトウェア階層を考慮し、アプリケーション層とシステムソフト層を分けて計測

ドブックとしてとりまとめられており、この中では FPする。

法の導入・運用指針や利用ガイドなども示されている。

⑤

組込/制御系のソフトウェアを計測するための拡張
ｂ．開発規模算定のための品質要件の加味規則を備えている。
⑥

システム保守における保守規模を計測するための拡張規則を備えている。

⑦

機能規模は、品質要件と技術要件を考慮しない尺度であるため、所要工数を見積りする際には、品質要件や開システム特性（品質要件など）の違いを加味する補発要件の違いを加味した開発規模を算出する必要がある。
そこで当所は、独自に開発した品質チェックリストを正を廃止している。

用いて品質要件を評価し、機能規模を補正して「価値量このうち、電中研法 FP において採った品質要件の評（価値を考慮した規模）」を算出し、それを経て開発量を価を FP 法から切り離す方針（上記⑦）は、その後、ISO/算出する「段階的規模評価体系 SMISS （Stepwise

IEC における FP 法の標準化でも採り入れられている。

Measurement of Information System Size）」を開発し当所は、電力会社などの依頼を受け、電中研法を特定た。

企業向けにカスタマイズすることも行っており、電中研

この SMISS では、情報システムの品質を、主特性６、法およびそのカスタマイズ版は、電力会社などで利用さ副特性 19、補助特性 38 の３階層の特性体系に分類し、れている。

この体系に沿って作られたチェックリストを用いて情報

なお、当所における FP 法研究の成果は、FP 法ハンシステムの品質水準を評価することとしている。

機能量
算出
難易度
判定
機能要素の
縮約/分割、
型判定
機能要素
認識
利用者認識
計測境界設定・機能分割木・機能要素（シナリオ、トランザクション、論理デ−タ、制御,,,,)

・操作者/受益者/発注者
・機能境界/アプリケ−ション境界

図4-1-244・縮約/併合/分割
・入力/出力/入出力/メニュー

電中研法FPの計測手順

どうか）、試験導入参加（試験導入時から参加している

4-1-2

かどうか）、年齢（40 歳未満かどうか）の３つを取り上

情報システム導入効果評価

げた。
背景・目的

従業員の各アプリケーションの「利用」・「未利用」

電気事業では 1990 年代に、オフィス生産性向上や組の判断は、電子メール、スケジュール、共用情報 DB に織活性化を目指してパソコンや LAN などの社内情報化

より、また電子掲示板については利用実績により行った。

インフラの導入を進めてきたが、その目的は従業員の積

電子メールとスケジュールについては、月に５回以上、極的利用により達成される。そこで、新商品への消費者

共用情報 DB と電子掲示板については月１回以上の利用の反応を分析し、販売を拡大する方策を考えるマーケテ

を「利用」とした。

ィング手法を応用し、社内情報インフラに対する従業員

表 4-1-2 に導入直後における各アプリケーションの利の意識の調査分析にもとづいてインフラ導入効果を評価

用者率に対する、各利用決定要因のオッズ比を示す。オする手法と、その利用促進方策を探索する図 4-1-3 に示

ッズ比とは、その要因のある従業員の間での利用者率をす評価モデルを開発した。

p1、その要因のない従業員の間での利用者率を p0 とすると、それぞれのオッズ（非利用者に対する利用者の割合）

アンケート調査による評価

p 1 /（1 − p 1 ）と p 0 /（1 − p 0 ）の比［p 1 /（1 − p 1 ）］/［p0/（1 − p0）］である。

ある電力会社では業務改善（業務の効率化、ペーパーレス化、情報の活用、コミュニケーション、高度情報化

表 4-1-2 で、＊が付いたオッズ比にかかわる要因は、社会への対応）をねらいとして、パソコンと LAN の全95%の統計的有意性を持って、そのアプリケーションの社的な展開を行った。平成８年１月から本格導入を開始

利用促進要因であり、＃がついたオッズ比にかかわる要

し、平成８年３月末までに、全体の約半数（本店・支店

因は 95%の統計的有意性を持って、そのアプリケーショの全部と一部の営業所）に１人１台のパソコンを導入しンの利用阻害要因であることを示す。取り決めは、全般

た。本格導入開始直後（約１ヶ月）と約半年後に利用にに利用促進に有効な方策と考えられる。共用情報 DB と関するアンケート調査を行い、試験導入参加の効果、ア

電子掲示板において、試験導入参加者が非参加者に比べ、プリケーション利用状況とその効果などを評価した。

利用が少ないのは、試験導入時と本格導入時で、使用するソフトウエアを入れ替えたことが原因と考えられる。

ａ．アプリケーション利用度分析

電子メール、電子掲示板については、年齢の高い（40

本分析では、利用決定要因として、取り決めの有無

歳以上の）利用者の利用率が低くなっており、これらを（部または課での利用の取り決め事項を認識しているか重点とした高年齢層への利用支援方策が必要であった。

アプリケーション利用の決定要因

アプリケーションの利用

個人的な要因（年齢、経験など）
職場の要因（利用人数、上司利用など）
経営政策的要因（占有利用など）

電子メール
スケジュール管理
共有情報DB
電子掲示板

情報化インフラ利用効果
残業時間短縮業務量増大への対応
業務精度の向上
業務改善
お客様対応

a．アプリケーション利用度分析

b．アプリケーション利用効果分析

アプリケーション利用促進方策

増大効果予測図4-1-3

情報化インフラ効果評価モデル

電中研レビュー No.50 ● 45

表4-1-2

利用決定要因による利用者率のオッズ比（本格導入直後）

アプリ名
電子メール

スケジュール

共用情報DB

電子掲示板

1.36

3.11＊

2.16＊

1.44

（2.09−0.88）（5.14−1.89）（3.83−1.21）（2.55−0.81）

1.71＊

2.09＊

0.33♯

0.44♯

（2.29−1.28）（2.85−1.54）（0.48−0.23）（0.63−0.30）

利用決定要因取り決め有り試験導入参加
年齢

2.67＊

0.60♯

0.88

1.44＊

（40歳未満）（3.51−2.04）（0.79−0.46）（1.17−0.66）（1.96−1.06）

数字は、上段がオッズ比、下段が95％信頼区間（上限−下限）

表 4-1-3 に本格導入半年後の各アプリケーションの利らかになった。

用者率に対する、各利用決定要因のオッズ比を示す。表２回のアンケートのどちらにおいても、どのソフトで4-1-2 より、取り決めの有無は、スケジュール管理と共も利用頻度が高いほど省力化時間の平均値が長くなって用情報データベースの利用に大きな効果があることがわ

おり、アプリケーションの利用により効果（省力化時間）

かる。どのアプリケーションでも試験導入参加者は先進が実感できていることを示している。

的に利用している。特に導入直後の利用の決定要因を分本格導入の約半年後には、直後と比較して、従業員が析した表 4-1-2 では、ソフトウエアの入れ換えが原因と感じる情報化インフラによる業務効率化（省力化時間）なり共用情報データベースと電子掲示板で試験導入参加

が大きくなっている。これは、者の利用者率が低くなっていたが、約半年後の利用者率

・各アプリケーションの利用率が高くなったこと、は高くなっており、ソフトウエアの入れ換えにも適応し・同じ利用頻度でも、利用者が感じる業務効率化の程度が大きくなったこと、たと考えられる。高年齢（40 歳以上）の従業員は、若の相乗効果によるものであると確認できた。

い（40 歳未満）従業員と比較して、電子メールでは利用者率が低くなっているが、他のアプリケーションでは有意な差はみられなくなっている。

4-1-3

ｂ．アプリケーション利用効果分析

業務支援用情報システム

背景・目的

2 回のアンケートでは各アプリケーション毎に、「そ企業を取り巻く社会環境の変化にともない、企業内ののアプリケーションの利用による生産性の向上が時間に個人が担当する業務内容は広範囲かつ複雑なものへと変換算すると、1 日あたり何分になるか（省力化時間）」

わりつつある。このような状況下における業務では、従を設問し、省力化時間が、利用頻度が増加するに従って来までの情報の内容による整理・検索だけでなく、業務有意に増加しているかどうかを検定した結果、以下が明を行なう上で情報がどのような組み合わせで利用される

表4-1-3

利用決定要因による利用者率のオッズ比（本格導入半年後）

アプリ名
電子メール

スケジュール

共用情報DB

電子掲示板

0.82

7.15＊

2.25＊

1.41

（0.32−2.07）（3.08−16.58）（1.17−4.34）（0.64−3.12）

利用決定要因取り決め有り試験導入参加

2.97＊

3.62＊

2.47＊

2.64＊

（1.79−4.95）（2.06−6.38）（1.51−4.04）（1.59−4.38）

年齢

2.50＊

1.49

1.39

1.06

（40歳未満）（1.52−4.09）（0.91−2.41）（0.89−2.16）（0.68−1.67）

数字は、上段がオッズ比、下段が95％信頼区間（上限−下限）

46

のかを把握し、業務に即した形で情報提供する仕組みがリンクで結び付けることができ、過去の作業内容に基づ重要になってくる。そこで、本節では、情報の組み合わいた情報の発見・再利用を行なうことが可能になる。

せと提供について当所で行なってきた研究の概略を紹介（2） 作業状況に基づくファイル群の自律的な整理する。

特定の作業でよく一緒に使われるファイルを、階層的（1） 作業状況に基づくファイル間のリンクの自動生成なグループとして自動的かつ継続的に整理する自己組織

協調作業から生まれたさまざまな文書を関連付けて整化機構を開発した。本機構を図 4-1-5 に示す。本機構で理するために、ファイル間の関係をタイプ付きリンクとは、あるファイルが一定時間内に他のファイルと一緒にして表現し、ファイルとは独立に一元管理する仕組を開操作された回数から、ファイル間のリンクとその強度を発した。これを「自己増殖型データベース」と呼んでお計算する（図 4-1-5 ⒜、⒝、⒞）。そして、一緒に操作さり、図 4-1-4 にイメージを示す。自己増殖型データベーれることが多いファイルを自動的にグループ化する（図スでは、リンクのタイプを、①仕事の流れ、②分類、③4-1-5G1、G2、G3）。個々のグループは、たとえば「計画作成順、④詳細化、⑤参照による連携、の 5 種類に分類

立案段階の初期に一緒に利用された」といった、業務中している。自己増殖型データベースは、の個々の作業で用いられるファイル群の関係を表わして・リンクタイプによるファイル間の関係の容易な把握、いる。さらに、リンク強度を集約した値を使ってグルー・アプリケーションと連携したリンクの自動生成、

プ自らが階層的にグループを形成していくことで、たと・ファイル削除等に対するリンクの自動修復、

えば、「初期の立案段階で使われたファイル群 G1 とそのといった特長を持つ。

後の作業で使われたファイル群 G 2」といった、業務での作業の流れに対応する関係を表現する（図 4-1-5 M 1、

たとえば、図 4-1-4 のように自己増殖型データベースと研究進捗管理システムを連携させた場合、ワークフロM2）。本機構の特徴は以下の通りである。

ーに対応するリンク（仕事の流れ）が自動作成される以・ある計画の立案段階の資料といった過去の作業と結び外にも、ワークフロー内の共同作業αで作成された詳細ついた形での情報の再利用が可能になる。

資料 F や、インターネットから検索した文献 H、G 等を

結果1

実験計画1

A

実験1

研究作業中に作成されたファイルを自動的に関連付けて整理

C

α

計画

報告

E
B

実験2

D

・組織改変や作業手順の変更にグループ構成が適応してファイル利用情報の送付

報告書

作業中にとっ
たメモ

α

結果2

実験計画2

C

I

共同作成

研究進捗管理
システム

F

自己増殖型
データベース
リンクのファイルの閲覧・再利用自動作成

リンクを辿って作業順にファイルを閲覧し、作業の進捗状況を把握

G

リンクDB
H

作成された
リンク

作業αで作成されたメ
モやグラフも自動的に
管理

C

A
各個人の
PCに保存

F

詳細な資料

I
仕事の流れ

ファイルは分散しているが、その関連付けはリンクDBが一元管理し、整理している

G
分類

B

図4-1-4

DE

外部文献検索

H

自己増殖型データベースのイメージ

電中研レビュー No.50 ● 47

M2

M1

業務を構成する作業をまとめるため、
グループ自体を階層的にグループ化

G3

G2

G1

集約

G3

G2

G1

同じ作業で使われやすいファイルの集まり(グループ)

提示される整理結果を利用(a)リンク強度から
グループ形成(b)ファイル間のリンクを生成(c)ファイル
操作を記録
作業者

図4-1-5

ファイル群の自己組織化過程

いくため、現状に即した情報活用が可能になる。
研究作業を題材とした実験を行ない、作業中に作成された２つの文書と参考にした資料から、作成文書を中心性を高めることができる。
・コンテキストの導入により、作業状況に応じた重要なルールを抽出できる。

とした２つのグループが適切に形成されることを確認し・文献（電中研研究報告： R02011）の手法と組み合わた。また、シミュレーション実験の結果からは、１つのせることで、利用傾向が似ている利用者のファイル利

作業中に行なうファイル操作回数が３回以上であれば適用ルールを用いた予測ができる。

切なグループが形成されるであろうとの結論を得た。
（4） ルール抽出実験（3） 作業状況に応じた利用ファイルの予測
ユーザが利用中のファイル群から次に必要となるファ

実作業からのルール抽出実験を行い、アイテム全体からルール抽出を行なう通常手法（コンテキスト無し）とイル群を予測するためのルール（予測ルール）を過去のの比較から、以下の結果を得た。

ファイル利用記録から抽出する手法を開発した。本手法

予測性能の向上:は、たとえば、平成 14 年の「案件 1」の計画立案中にコンテキスト無しの通常手法と比べ、総合的な予測性「計画書を利用したとき、メモも利用する」という傾向を、能（F 値）（注 1）が向上することを確認した。結果を表（H14、計画、案件１）→（H14、メモ、案件１）といった予測ルールとして抽出し、「計画書を利用している場合には次にメモが必要になる」といった予測に用

4-1-4 に示す。
確信度（注 2）による絞り込み:予測されたアイテムから確信度が高い上位 n 個を選択いる。本手法では、ファイルを（H14、計画、案件１）のような属性値の３つ組（アイテム）として一般化して

表4-1-4

提案手法による予測性能の向上表現する。また、「H14」や「案件１」、「計画」といっ

選択方式

再現率

精 度

F 値

た作業状況を表わす属性値による分類（コンテキスト）

通常手法

0.71

0.54

0.61

提案手法

0.95

0.52

0.68

毎にルールの抽出を行なうことで、作業によって異なる
ファイル利用パターンをルールに反映させる。本手法の特長は以下の通りである。
・個々のファイルではなく、ファイルの属性に基づく一般性があるルールを抽出するため、ルールの適用可能

48（注 1）再現率：予測されるべきアイテムが予測結果中に現われる割合。精度：予測結果中のアイテムが予測されるべきものである割合。F 値は再現率と精度の調和平均であり、F 値=2 ・再現率・精度/（再現率 + 精度）。
（注 2）確信度：予測が正しい確率。

した場合、予測アイテム中の⑴不要アイテムと⑵選択

1.80

されなかった必要アイテム（取りこぼしアイテム）を1.40

でバランスの良い情報提供が可能になることを確認し

1.20
アイテム数

考慮すると、図 4-1-6 に示すように、n =3 から 4 の間た。

平均不要アイテム数
平均取りこぼしアイテム数

1.71

1.60

1.18

1.12

1.00
0.80

0.71

0.71

0.60
0.41

0.40
0.20

0.41
0.18

0.22

0.16

0.00
全選択

5

4

3

2

選択アイテム数n

図4-1-6

上位候補選択の効果

電中研レビュー No.50 ● 49

コラム４：電力会社と e ビジネスe ビジネスの概念はそれ自体、新しいこともあっの EMP である。先行する米国では大手電力会社のて、多様な意味をもつが、広義の意味ではインタ

発電、配電部門は、ほぼ全て電力取引市場に参加

ーネット、電子データ交換（EDI ： Electric Data

している。各社電力取引部門は系統連係のない他

Exchange）、CALS（Commerce at Light Speed）

地域での取引（2003 年３月時点では全米に公営・等を利用した電子商取引、情報提供、広告、マー

市営を含めて 13 ほどの市場が存在）にも積極的にケティングなどの活動全般と捉えられる。その e ビ

参加しており、そのため現在、各電力会社は市場

ジネスのエネルギー産業での代表的事例（ここでごとに異なる取引ルールに対応した各種取引シス

は米国が中心）を見ると、目的別に資材調達、電テム、社内の財務管理・決済システムを用意した

力取引、顧客サービスの３つに大別できる。

上で各市場に参加している。

資材調達

顧客サービス

資材調達（SCM ： Supply Chain Management）

顧客サービスに向けた例としては、Web でのサに関する代表例は e マーケット・プレイス（e-ービス申込み・オンライン支払・エネルギー情報

Market place:EMP）である。EMP は商品を販売す（履歴、利用状況）の提供、省エネコンサルティン

るチャネルが弱い小規模事業者等と、良質の資材

グ、コールセンタ等が挙げられる。エネルギー情を安価に調達したい企業とを結びつける市場であ報の提供については顧客がオンラインで登録するる。特定分野（化学、医薬、自動車など）ごとにことで、これまでの電力使用量や支払いに関する特化した EMP はバーティカル型、幅広い分野の商履歴を閲覧できるサービスを提供する社が多く、品を取り扱う EMP はホリゾンタル型と称されるが、その中でもビジネスユーザ向けに簡単なエネルギ

米国電力会社 21 社が中心となりコンソーシアムをー利用解析、比較などを提供するエネルギー･マネ

形成して立ち上げたパンテロス(Pantellos)は不振とジメント・システム（EMS）を提供する会社が目いわれる BtoB 市場において成功したバーティカル立つ。また、コールセンタによる苦情処理、事故型 EMP の一つとして評価されている。

処理についても地理情報システム（GIS）とコール
センタ、社内業務管理システムを連携させ、作業

電力取引市場

進捗状況の情報提供ができるようなシステム構築
例が見られる。

電力取引市場は市場自由化により出現する一種電力取引市場

電力取引部門

SCM

e-Marketplace
CALS

発電

送電

配電
EMS
オンライン決済

資材市場
新規事業
iDC

ASP
事業

認証
ビジネス

：eビジネス関連領域

新規顧客

図

50

電力会社の関与するeビジネス

etc.

既存（エネルギー）顧客

CRM

燃料市場

４−２

知識マネージメント技術
その配置を検索条件として用いるという特徴的なユーザ

4-2-1

文書・画像データベース

インタフェースを備えている。
図 4-2-1 の画面下部が検索条件を指定する部分で上部

背景・目的に検索結果が表示される。画面上のキーワード（画面下

電子技術の発展により、未整理かつ多量の文章・画像

部右上付近の「マルチメディア」「電力設備」）はマウスなどの電子情報がオフィスに溢れている。これらの情報によって自由な位置に移動できる。キーワード位置の上を活用し業務高度化に結び付けるには、情報検索やデー

下方向がそのキーワードがどの程度重要か（優先度）をタベースの構築において、ユーザ側の負担をできる限り表し、左右方向がつづりの曖昧さをどの程度許容するか少なくするユーザフレンドリーなインタフェースが必要を表す。例えば上にあるキーワードは下にあるキーワーである。

ドよりも、検索結果として得たい文書に含まれていて欲しい度合いが強いことを表す。また右にあるキーワード（1） ユーザフレンドリーな文書検索システム
未整理の文書情報を扱う代表的な方法として google（http://www.google.com）に代表される全文検索があは正確で、つづりの曖昧さを考慮する必要がないことを表し、左にあればつづりが少々違っていても許容することを表す。

る。しかし、従来の全文検索では、検索条件として論理提案方式の有効性評価のために、５万件の文書群と式表現が採用されており、その使いこなしの難しさが指11 人の被験者を対象とした比較実験を行った。その結摘されていた。また表記揺れや利用者の曖昧な記憶によ果、代表的な従来手法である論理式を用いる方式（論理り、部分的に間違ったキーワードが使われた場合の検索式型）、および短い文章を検索入力とする方式（文書入

精度低下が課題であった。そこで、この問題を解決する

力型）よりも、多くの関連文書を安定に検索できること

新たな検索方式を開発した。これはキーワード検索につがわかった。

づり曖昧検索を加えた新しい検索手法であり、図 4-2-1

図 4-2-2 に実験結果の一例を示す。これは行われた全に示すように、キーワードを画面中にマウスで配置し、検索 7792 回を検索方式別に重み付き得点率と呼ぶ評価基準で整理した結果である。重み付き得点率とは、最も適切な検索結果を 100%とした場合の相対的な結果の良さを表し、例えば 0%とは検索結果の上位に関連文書が１件もないことを表す。
図から従来の論理式型や文書入力型では、全検索に占める低い重み付き得点率の割合が大きく、90%以上の良い検索結果が少ないことがわかる。これに対し、提案方式は低い重み付き得点率の結果が少ない上に、高い重み付き得点率の検索結果が多く、当たり外れが小さく安定して良い結果を出せる検索方式であることがわかる。

（2） 設備巡視点検用映像データベース
電力設備の保守・管理の合理化を目指し、従来の定期保守・点検から機器状態に依存した保守・点検への移行が検討されている。この実現には十分な量の整理された
図4-2-1

キーワードを２次元配置する文書検索システム

設備状態情報が必要となる。この情報取得の一手段とし

電中研レビュー No.50 ● 51

91−100％
81−90％
71−80％

提案方式

0％61−70％

51−60％

1−10％

41−50％

11−20％

31−40％

71−80％ 91−100％
61−70％
51−60％

21−30％
文書入力型

論理式型

71−80％
61−70％

0％41−50％
51−60％
31−40％
41−50％
21−30％

0％1−10％

31−40％
11−20％
21−30％

1−10％

11−20％

図4-2-2

全検索の重み付き得点率での分布て巡視点検作業の活用が考えられるが、運転中の多様か

手順を正確に分割できるなど、一般用途のビデオ編集でつ多量な情報を収集するには多くの手間とコストを要す

使用されている従来型シーン分割では不可能な分割を行るため、効率的な収集技術が必要である。ところが、作えることを示した。

業者が機器状態の判断に活用している五感情報を、作業

図 4-2-3 に設備の分解点検を模擬し、小型装置の分解者に大きな負担をかけることなく低コストで収集し活用映像を提案手法でシーン分割した結果をアルバム状に表する技術はこれまで存在しなかった。そこで、巡視点検示している。作業時間の長短や、作業動作の細かさの違

時の映像情報を、効率的に収集・分類・蓄積すると共に、

いにかかわらず、ネジの取り外しや、部分装置の取り外

その場で過去の類似例（機器状態）を検索・表示するこしなど分解手順を正確に反映した結果となっている。

とで巡視点検作業を支援する「設備巡視点検用データベース」の実現を目指して、その構築のキーとなる以下の手法を開発した。

ｂ．迅速な登録と高精度な認識を両立させるビデオ映像
認識手法
機器の持つ色情報をベースに、設備点検などの現場で、ａ．未編集映像のシーン分割手法
機器の点検映像を連続記録した未編集のビデオ映像を、点検対象機器が映っているシーンや作業を行っているシ

利用者がビデオ映像を容易に登録したり、点検対象機器と類似あるいは同一の機器を容易に検索できる方式を開発した。

ーンなど、映像内容に対応した複数のシーンに分割する

開発方式の有効性を確認するために、色情報を使う代手法を開発した。シーンは、映像変化に応じて動的に閾

表的なビデオ映像認識手法と比較評価した結果、色情報

値を変動させる手法をベースに分割され、パラメータ制を扱う手法として最も優れた手法であることを明らかに御により、適切なシーン分割を行う。

した。さらにプロトタイプシステムを開発し、提案方式

屋外の電力施設を撮影した映像、および実験室内での作業映像を用いて従来手法との比較を行い、機器や作業

52が迅速に機能することを確認した。

図4-2-3

装置分解映像のシーン分割結果て、まず既存のデータから関連しそうな情報を抜き出し

4-2-2

データベース拡充手法

た初期の顧客情報データベースを準備し、必要に応じ新
たな属性データを外部から収集し、効果的な知識が抽出

背景・目的できるようにデータベースを徐々に拡充することが考え

激しい競争を勝ち抜くために、企業内に大量に蓄積さられる。ここで問題となるのは、追加すべき属性をどのれたデータから、企業の様々な意思決定を助ける知識をように決定すればいいかということである。データ追加

抽出するデータマイニングの必要性は非常に高まってきの際のデータ取得コストと、データ追加から得られる利ている。データマイニングにより、役に立つ知識を抽出

益の間の費用対効果を考えると、単純に最も良い知識がするには、抽出の元となるデータベースの整備が重要で得られる属性を追加すればいいわけではなく、その属性ある。データベースが不十分な場合、有用な知識を抽出

データの入手に必要なコストを考慮して追加属性を選択することは不可能であり、質のいいデータベースの構築

しなければならないということがわかる。

が、効果的なデータマイニングの鍵となる。

当所では、この課題を解決するために、クリティカ

しかしながら、例えば、顧客情報データベースを作ろ

ル・データ特定法を開発した。開発手法の特長は、追加うとする場合、それぞれのお客様の住所、年齢、家族構

すべき属性を決定するために、効果的な予備調査を設計

成、電気使用料等、さまざまな収集可能なお客様の属性

し、実施するという点である。分析者にとって、外部デすべてを含んだデータベースを構築することは、データータは大体どのような特性のデータであるのかは推定可

収集に予算制約がある場合、非常に難しいと思われる。

能であっても、実際に入手するまで、データの内容を知そこで、既存のデータベースを基に、予算を考慮しつつ、ることはできない。分析者の推定が間違っていた場合、有用な知識が得られるように、データベースを徐々に拡

コストを払い入手した外部データが結果的に知識の改善充する手法を開発した。

につながらないといった危険性が生じる。開発手法は、
少数のお客様に対する予備調査を実施することで、すべ（1） クリティカルデータ特定法
予算を考慮しつつデータベースの整備を行う方法としてのお客様のデータを見ることなく、精度の高い知識の抽出に役立つ外部データを特定し、無駄なデータ取得コ

電中研レビュー No.50 ● 53

（2） 予備調査設計支援

ストを省く。予備調査では分析システムと分析者が協調
して、追加属性を特定する。

少数のお客様に対する予備調査によって、追加すべき開発手法の流れを図 4-2-4 に沿って説明する。まずシ属性を判断するためには、適切な予備調査を実施する必ステムは、現在の顧客情報データベースを解析すること要がある。不適切な予備調査は、本格調査の実体を捉えで、不足しているデータの情報を分析者に提示する。一

そこね、知識の精度向上に貢献しない無駄なデータを収方、分析者は、システムが提示した情報をもとに、予備集してしまうリスクを持つ。予備調査のリスクを考慮し調査を実施する（同図 A）。次に、予備調査で入手したて、分析者が適切な予備調査を設計（誰に対して、どの情報をもとに、システムは各属性追加後の抽出知識の精

ような情報を集めるのかを決定）するのは非常に困難で度を推定する。分析者は推定精度とデータ収集コストのある。このような困難を避けるために、システムは以下

費用対効果の評価を行い、追加属性を決定する（同図 B）。

のような予備調査設計の支援を行う。

最後に、分析者は本格調査により追加属性のデータを収⑴

集し、顧客情報データベースを拡充する（同図 C）。図によりデータを分析し、分析結果に基づき、少数の予

4-2-5 のように、予備調査と本格調査を繰り返すことに備調査対象を特定する。

よって、データベースを拡充していく。
販売成否

お客様

予備調査対象の特定：システムはデータマイニング⑵

予備調査属性の決定支援：システムは図 4-2-6 に示

すように、現在のデータでは値が非常に似ているため

属性区別ができないお客様の組を予備調査対象として分析

Ｘ
Ｏ
Ｘ
Ｘ
Ｏ
Ｏ
Ｘ
Ｘ
Ｏ

イ
ロ
ハ
A）
予備調査設計・実施

B）
費用対効果分析
顧客情報データベース

具体例の対比効果的属性を答え易い

Aさん、Bさん、Cさんは各属
性の値はよく似ているが、Aさんには電気温水器が売れ、Bさん、Cさんには売れていない。
両者の違いを説明できる新しい属性が知りたい。

Aさんの家は大家族だから、電気温水器が売れたのかもしれない。
同居人数や子供の数などの家族構成のデータを予備調査してみよう。

イ、ロ、ハ 予備調査対象のお客様予備調査データ
最も利益が得られる属性

C）
本格調査実施

分析者

システム
1．
システム質問図4-2-4２．
予備調査属性決定

予備調査/本格調査によるデータベース拡充
図4-2-6

本格調査実施

データ分析（新規属性データを
データベースに追加）

本格調査設計予備調査属性の聞き出し（データマイニング）

予備調査設計
効果的な新規属性
特定のための効果的な予備調査の設計

費用対効果の検討による
効果的な属性の特定

ヒント

【費用】

【効果
（精度）
】

【調査対象】【調査属性】

予備調査実施

図4-2-554

クリティカル・データ特定法の流れ

予
備
調
査

者に提示し、お客様を正しく区別できるような属性をおり、分析者はデータ取得コストとシステムが推定した聞き出す。このような現在の知識の状況に応じた具体精度との費用対効果を検討することで、効果的にデータ的な対象の提示により、システムが必要としている属

ベースを拡充できることがわかる。

性の特徴を分析者が把握することが可能となり、適切な予備調査属性の決定ができる。

4-2-3

さらに、属性追加後のデータベースから抽出される知検索結果の効率的絞込み

背景・目的

識の精度の推定値を得るために、本格調査による属性追近年の情報技術の進歩に伴い、組織および個人で扱え

加後のデータベースからの抽出知識の精度を、非常に少る電子化文書の量が急激に増加している。このような状

数のお客様への予備調査によって正確に推定するための況の中、検索等に習熟していない一般の人が、膨大な電推定式を導出した。分析者は、各属性のデータ取得コス

子化文書中から、必要な情報を検索する機会も増加し、トと抽出知識の精度の推定値を考慮して費用対効果の分必要な情報を効率的に検索できる技術への要望が高まっ析を行い、データ収集コストに見合う精度向上が得られている。

る追加属性を特定する。

従来、欲しい文書を検索する場合、求める文書の内容を示す「キーワード」を入力すると、そのキーワードを（3） ベンチマークテスト

含む文書リストが得られる「文書検索」が使用される。

図 4-2-7 は、各属性を追加した場合の抽出知識の実際

しかし、利用者の欲しい検索結果（文書リスト）がうまの精度とその推定値の関係を示す実験結果である。適用

く得られるようなキーワードを指定することは難しい。

問題は、5,822 人の顧客情報データベースに基づき新た

当所では、利用者がシステムから提示された文書リスな顧客の販売成否を予測する問題であり、データマイニ

トの中から欲しい文書をいくつか指定するだけで、欲しングの手法の効果を検証するためのデータとして公開さい文書を上手く得られるようなキーワードの組み合わせれている。図の各点は１つの属性を示し、対応する横軸をシステムが自動的に見つけて、効率的に利用者の欲しの値は全 5,822 人に対する本格調査による属性データ追い文書リストを得られる非常に効率的な文書絞込み手法

加後のデータベースからの抽出知識の精度（予測の正解を開発した。

率）を、縦軸の値はシステムが特定した８人に対する予
備調査に基づく推定値を示している。図から８人という非常に小規模な予備調査結果に基づいた推定値が実際の（1） 基本的考え方
検索において、適切なキーワードを選ぶことは難しい。

精度をうまく推定できていることがわかる。予備調査は

例えば、ここで述べる「情報フィードバックを用いた文本格調査によるデータベース拡充の実体をうまく捉えて書絞込み」に関して調べたい時、「情報」といった一般的用語をキーワードとすれば、非常に多数の文書が得ら精度の推定値（8人に対する予備調査を分析）

0.67

実際に効果的な属性
追加属性

係な文書も多数得られ、欲しい文書がなかなか見つけら

0.66
0.65
0.64

れ、その中に当然関連文書も含まれるであろうが、無関

効果的だと
推定された
属性

れない。一方、「情報、検索、インタラクティブ」といったキーワードで検索をすると、「インタラクティブ」という用語を用いずに「フィードバック」という用語を0.63用いている文書は見つからない。検索に習熟した人は、
0.62

検索結果を吟味しながら、無関係な文書が少なく、かつ、
0.61

欲しい文書が極力多数得られるように、検索キーワード

0.6
0.67 0.68 0.69 0.7 0.71 0.72 0.73 0.74
実際の精度（4000人の新規顧客に対する販売成否）

図4-2-7

予備調査に基づく精度の推定値の正確さを書き換えながら、再検索を繰り返す。すなわち、検索された各文書が欲しい文書であるか否かという判断と、
キーワードの修正・再検索という２つの作業を同時に行

電中研レビュー No.50 ● 55

っている。しかし、検索に習熟していない利用者にとっの中から、関連性の高い文書 n 個（予め決めた文書数）ては、これは非常に難しい。そこで、利用者は、検索さを利用者に示す。

れた文書が自分の欲しい文書（適合文書）であるか、否②

利用者は、これらの n 個の文書の中から、自分の欲（非適合文書）かの評価に専念し、システムがその評価しい文書（「適合文書」）と、明らかにか欲しくない文にもとづいて自動的に検索キーワードの調整を行い、検書（「非適合文書」）をいくつか選択評価する。

索結果の絞り込みをするという分業が基本的考え方であ③る。

②の利用者評価に基づいて、システムは検索に用いるキーワードとその重みを自動的に調整して再検索を

この考え方は、「適合フィードバック」と呼ばれるが、既存の適合フィードバック手法では、検索精度を効率的行う。
④

再検索結果の中から利用者に「適合・非適合」の確に改善できなかった。そこで、サポートベクターマシン

認・判断をしてほしい n 個の文書を選び出し、利用者とよぶ機械学習手法に基づく能動学習を用いることで、に提示する。

非常に効率的な適合フィードバック手法を開発した。

⑤

利用者が満足できる検索結果が得られるまで数回②〜④を繰り返す。

（2） 文書検索・絞込み手順

図 4-2-8 中、灰色枠内の文書は非適合文書であるが、本手法を適用した文書検索のイメージを図 4-2-8 に示

ユーザが文書を評価するごとに、灰色部分が少なくなり、検索結果の上位は、ユーザの欲する文書が占めるように

す。
①

なる。

最初に、利用者は検索キーワードをシステムに入力する。キーワード入力は初回のみである。システムは、

ユーザ評価に基づいて利用者の欲しい文書のみが極力そのキーワードに基づいて文書検索を行い、検索結果得られるキーワードとその重みを決定する（③）においキーワード：情報、フィードバック
適合キーワード：情報、フィードバック

非適合

タイトル

●

情報のフィードバックと…
情報技術のフィードバック…

●○

情報検索におけるフィードバッ
●●●●・キーワードとの類似性による（初回のみ）上位
n文書に適合（○）、非適合（●）を付け、ユー
ザが欲しい文書を選別

・

・

・

・

・

・

非適合

タイトル

●

情報検索とフィードバック…
検索情報のフィードバック…

○○

適合フィードバック検索…
フィードバック検索技術…

○

情報技術の発展と…
フィードバック回路の…
制御とフィードバック…
情報と解釈…

適合●
・ユーザの選別した文書に基づき再検索
・上位文書にユーザが適合と判断する文書
が増える

●
●
・

・

・

・

・ユーザの選別した文書に基づき再検索

キーワード：情報、フィードバック
・上位文書にユーザが適合と判断する文書が増加

適合

非適合

○
○
○

●●●

○
○
○
●
・

・

・

・

56

・
・適合文書の増加

非適合

タイトル

●

適合フィードバックと関係…
制御回路とフィードバック…

●

検索とフィードバック…
フィードバックに基づく…

●

文書検索におけるベクト…
社会におけるフィードバッ…

・・

適合フィードバック検索…
・

・

・

・

適合

適合フィードバック文書検…
文書検索とフィードバック…

○

フィードバックによる検索…
フィードバックによるキー…

○

検索精度とフィードバック…
ユーザ嗜好と文書検索…

○

組織とフィードバック…
・○

図4-2-8

フィードバック情報の…
・

キーワード：情報、フィードバック

タイトル

・

情報技術の発展と…
情報のフィードバックにお…

検索結果の効率的絞込み

て、サポートベクトルマシンによる機械学習を用いる。

上位 20 文書中（n ＝ 20）の各フィードバック回数におさらに、④の利用者に提示する文書の選定では、サポー

ける平均適合率を示す。適合率とは、検索された文書のトベクトルマシンの学習結果を用いた各文書の適合の評

中での適合する文書の割合を表す。
平均適合率が高いことは、ユーザが求める文書が多く価推定を用いている。

提示できることを表し、検索精度が高いことを意味する。
（3） 実 験 結 果

表 4-2-1 より、従来手法では 1、2、3、4 回とフィードバ

文書検索における性能評価で一般的に利用されているック回数を増やしても、平均適合率が増えていない。一ベンチマークデータ（The Los Angels Times 約 13 万文

方、提案手法ではフィードバックの回数を増やしていく

書、１文書中の平均単語数 526 語）を用いた実験によっに伴って、20 文書中にユーザが欲しいと考える文書がて、実用性を検討した。表 4-2-1 にフィードバック回数増えていることがわかる。これは、たかだか 4 回のユーと、システムがユーザに提示するために適合と判断した

ザの評価により、ユーザに提示できる 20 文書中の約 13
文書を、ユーザの欲する文書で占めることができること

表4-2-1

フィードバック回数と平均適合率

フィードバック回数を意味している。フィードバック回数がより少なく、ユーザの欲する文書だけをできるだけ多く提示できること

平均適合率
従来手法

提案手法

1

23％

26％

2

25％

35％

3

24％

61％

ザの欲する文書の割合を従来手法の約３倍にでき、文書

4

23％

64％

検索上、実用の域に達していると考えられる。

が文書検索では重要となる。提案手法では、フィードバ
ック回数４回で、ユーザに提示する文書中に占めるユー

電中研レビュー No.50 ● 57

コラム５：大量文書自動整理システム「トピックうおっちゃー」
文書活用のニーズを作成し、特定の製品についての問い合せが多く

近年、企業は問い合わせ情報や、最新技術動向

なれば、その製品についてより細かく分類整理すなどの情報を大量に集め、「顧客満足度」や「業務るといったことを自動的に行う。このため、時間効率」などの向上にすばやく、効果的に役立てよと共に、収集される文書の内容が変化しても、うとしている。そのためには収集情報から

最近時々の状況に応じた最適な整理を行うと同時に、いままでな整理結果である各話題に対して、新しさ、規模、急増している問い合わせの種類
かった新しい技術情報やなど、話題の変化を見つ

まとまりの良さなど複数の指標を与える。

けることが重要である。しかし、このような情報「トピックうおっちゃー」は、これらの指標をを得るためには、現在までに蓄積された大量の文基に、評価の高いものから順に提示する【話題評書情報全体を、情報の内容により分類・整理し、価・推薦機能】、入力されたキーワードまたは文章

どのような情報がどのくらい増えているのかを調に関連が深い話題を検索する【話題検索機能】、話べる必要がある。

題と関連の深い他の話題や文書を提示する【話題・文書間連携機能】などを有しており、蓄積さ文書の整理体系の自動発見れた文書情報の当所では、大量の電子文書を自動的に内容の似

用

変化の迅速な発見と有効活を支援するシステムとなっている。

た文書の集まり（話題）に分類整理する手法によさまざまな文書データベースへ適用可能

り、人手では整理できないほど多くの文書を、同一基準によって短時間で分類し、文書数が増加し「トピックうおっちゃー」は、専門的な単語辞ている話題など、重要と思われる話題を利用者に書やその整備を必要とせず、さまざまな分野の文提示する大量文書自動整理システム「トピックう

書データベースを１つのシステムで個別に管理すおっちゃー」を開発した。

ることができる。

「トピックうおっちゃー」による文書整理の最現在までに、本システムを用いて、当所研究報

大の特長は、集められている文書全体を分類整理

告書の研究内容別の詳細な整理や、新聞記事、問するのに適切な整理体系を自動的に発見し、整理

い合わせ情報、技術情報などさまざまな分野の数することにある。すなわち、新たな文書が追加さ万件規模の文書データを整理してきた。そして整れると、既にある文書も含んだ全文書をうまく再理結果や、新しい話題の発見能力や関連情報の質

分類整理できるような整理体系を新たに作り出す。

などについて実験評価を行ないその有用性を確認

従来にない新しい問い合わせが集まるようになれしている。

ば、それを整理できるような新しい分類（話題）

話題の評価・推薦文書の多い話題

技術情報
サービス

新しい話題
話題

お客さまの声記録
蓄積
コールセンター

話
題
自
動
発
見
・
整
理

話題
関
連
話題
関
連

関
連

関
連
関連

話題

話題・文書間連携
トラブルレポート

58

文書の多い話題、新しい話題の確認

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