複数の事象発生要因で構成されるオペレーショナルリスク事象を格納したオペレーショナルリスク事象テーブルを記憶する記憶手段と、前記オペレーショナルリスク事象テーブルから出現頻度が高い事象発生要因の組合せパターンを抽出するバスケット分析を行い、前記組合せパターンの1項目目の事象発生要因を含むリスク事象件数が当該事象発生要因以外を含むリスク事象件数より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常頻出パターンとして抽出する適合度検定を行う異常頻出パターン抽出手段と、を備えることを特徴とするオペレーショナルリスク分析サーバ。前記記憶手段が、事象発生要因毎にオペレーション量を格納したオペレーション量テーブルを記憶し、前記異常頻出パターン抽出手段が、前記組合せパターンの1項目目の事象発生要因を含むリスク事象件数が当該事象発生要因以外を含むリスク事象件数より、かつ前記組合せパターンのリスク事象件数がオペレーション量より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常頻出パターンとして抽出する、ことを特徴とする請求項1に記載のオペレーショナルリスク分析サーバ。前記異常頻出パターン抽出手段が、前記組合せパターンの1項目目の事象発生要因を含むリスク事象件数が当該事象発生要因以外を含むリスク事象件数より、かつ前記組合せパターンのリスク事象件数が少数項目数でのパターンのリスク事象件数より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常頻出パターンとして抽出することを特徴とする請求項1に記載のオペレーショナルリスク分析サーバ。前記異常頻出パターン抽出手段が、前記組合せパターンの1項目目の事象発生要因を含むリスク事象件数が当該事象発生要因以外を含むリスク事象件数より、かつ前記組合せパターンのリスク事象件数が少数項目数で異常抽出されたパターンのリスク事象件数より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常頻出パターンとして抽出することを特徴とする請求項1に記載のオペレーショナルリスク分析サーバ。前記異常頻出パターン抽出手段が、前記組合せパターンの項目数毎、かつ前記少数項目数でのパターンの異常抽出の有無毎に異なる有意水準閾値に基づいて、前記組合せパターンを異常頻出パターンとして抽出する適合度検定を行うことを特徴とする請求項2ないし4のいずれか1項に記載のオペレーショナルリスク分析サーバ。各行が各前記異常頻出パターンであり、各列が前記異常頻出パターンの各項目目の事象発生要因である異常頻出パターンリストを作成する異常頻出パターンリスト作成手段を備えることを特徴とする請求項1ないし5のいずれか1項に記載のオペレーショナルリスク分析サーバ。前記異常頻出パターンを1項目目から順に同一項目目の同一事象発生要因毎に集約することで階層化した異常頻出パターンツリーを作成する異常頻出パターンツリー作成手段を備えることを特徴とする請求項1ないし6のいずれか1項に記載のオペレーショナルリスク分析サーバ。請求項1ないし7のいずれか1項に記載のオペレーショナルリスク分析サーバと、前記異常頻出パターンの抽出量を調節するため選択肢である度合の入力画面を表示するクライアント端末と、を備え、前記異常頻出パターン抽出手段が、前記度合に対応する有意水準閾値に基づいて、前記組合せパターンを異常頻出パターンとして抽出する適合度検定を行う、ことを特徴とするオペレーショナルリスク分析システム。複数の事象発生要因で構成されるオペレーショナルリスク事象を格納したオペレーショナルリスク事象テーブルを記憶する記憶手段と、前記オペレーショナルリスク事象テーブルから出現頻度が高い事象発生要因の組合せパターンを抽出するバスケット分析を行い、前記組合せパターンの現期間のリスク事象件数が前期間のリスク事象件数より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常増加パターンとして抽出する適合度検定を行う異常増加パターン抽出手段と、を備えることを特徴とするオペレーショナルリスク分析サーバ。前記記憶手段が、事象発生要因毎に前期間と現期間のオペレーション量を格納したオペレーション量テーブルを記憶し、前記異常増加パターン抽出手段が、前記組合せパターンの現期間のリスク事象件数が前期間のリスク事象件数より、かつ前記組合せパターンのリスク事象件数がオペレーション量より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常増加パターンとして抽出することを特徴とする請求項9に記載のオペレーショナルリスク分析サーバ。前記異常増加パターン抽出手段が、前記組合せパターンの現期間のリスク事象件数が前期間のリスク事象件数より、かつ前記組合せパターンのリスク事象件数が少数項目数でのパターンのリスク事象件数より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常増加パターンとして抽出することを特徴とする請求項9に記載のオペレーショナルリスク分析サーバ。前記異常増加パターン抽出手段が、前記組合せパターンの現期間のリスク事象件数が前期間のリスク事象件数より、かつ前記組合せパターンのリスク事象件数が少数項目数で異常抽出されたパターンのリスク事象件数より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常増加パターンとして抽出することを特徴とする請求項9に記載のオペレーショナルリスク分析サーバ。前記異常増加パターン抽出手段が、前記組合せパターンの項目数毎、かつ前記少数項目数でのパターンの異常抽出の有無毎に異なる有意水準閾値に基づいて、前記組合せパターンを異常増加パターンとして抽出する適合度検定を行うことを特徴とする請求項10ないし12のいずれか1項に記載のオペレーショナルリスク分析サーバ。各行が各前記異常増加パターンであり、各列が前記異常増加パターンの各項目目の事象発生要因である異常増加パターンリストを作成する異常増加パターンリスト作成手段を備えることを特徴とする請求項9ないし13のいずれか1項に記載のオペレーショナルリスク分析サーバ。前記異常増加パターンを1項目目から順に同一項目目の同一事象発生要因毎に集約することで階層化した異常増加パターンツリーを作成する異常増加パターンツリー作成手段を備えることを特徴とする請求項9ないし14のいずれか1項に記載のオペレーショナルリスク分析サーバ。請求項9ないし15のいずれか1項に記載のオペレーショナルリスク分析サーバと、前記異常増加パターンの抽出量を調節するため選択肢である度合の入力画面を表示するクライアント端末と、を備え、前記異常増加パターン抽出手段が、前記度合に対応する有意水準閾値に基づいて、前記組合せパターンを異常増加パターンとして抽出する適合度検定を行う、ことを特徴とするオペレーショナルリスク分析システム。しかしながら、特許文献1に記載の技術では、データベースに格納されているオペレーショナルリスク事象から頻出増加傾向にある事象発生要因を抽出する際に、抽出対象が特定の事象発生要因の組合せに限定されるという問題点や、オペレーション量が多い事象発生要因が抽出されやすいという問題点や、頻出増加傾向にある事象発生要因の組合せよりさらに頻出増加傾向にある事象発生要因を深掘りして抽出できないという問題点がある。抽出対象が特定の事象発生要因の組合せに限定されるのは、抽出条件である基準値や固定値を、事象発生要因の組合せ毎に設定する必要があるからである。例えば、為替業務の送金操作の訂正率は他店に対して30以上であるのに対して、為替業務の送金操作の取消率は他店に対して20以上と設定する必要がある。オペレーション量が多い事象発生要因が抽出されやすいのは、抽出条件である基準値が、事象発生要因の発生しやすさを考慮していないからである。例えば、A支店が他店よりも規模が大きく、オペレーション量が多い店であった場合、規模に比例して為替業務の送金操作の訂正や取消が増えやすいため、A支店が抽出されやすくなる。頻出増加傾向にある事象発生要因の組合せよりさらに頻出増加傾向にある事象発生要因を深掘りして抽出できないのは、抽出条件を、事象発生要因の組合せの項目数を増やす毎に設定していないからである。例えば、為替業務の送金操作の訂正率は他店に対して30以上と設定して、為替業務の送金操作のGPT端末での訂正率は他店に対して50以上と設定すれば、頻出増加傾向にある事象発生要因の組合せ為替業務の送金操作の訂正率よりさらに頻出増加傾向にある事象発生要因GPT端末を深掘りして抽出することはできるであろう。しかし、事象発生要因の組合せの項目数を増やす毎に抽出条件を設定するのは、抽出条件が多くなりすぎ現実的でない。本発明の目的は、データベースに格納されているオペレーショナルリスク事象から頻出増加傾向にある事象発生要因を抽出する際に、抽出対象が特定の事象発生要因の組合せに限定されず、事象発生要因のオペレーション量によらず、その事象発生要因以外に対する相対的な多さに応じて抽出することができ、頻出増加傾向にある事象発生要因の組合せよりさらに頻出増加傾向にある事象発生要因を深掘りして抽出することができるオペレーショナルリスク分析サーバおよびオペレーショナルリスク分析システムを提供することである。上記目的を達成するため、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、複数の事象発生要因で構成されるオペレーショナルリスク事象を格納したオペレーショナルリスク事象テーブルを記憶する記憶手段と、前記オペレーショナルリスク事象テーブルから出現頻度が高い事象発生要因の組合せパターンを抽出するバスケット分析を行い、前記組合せパターンの1項目目の事象発生要因を含むリスク事象件数が当該事象発生要因以外を含むリスク事象件数より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常頻出パターンとして抽出する適合度検定を行う異常頻出パターン抽出手段と、を備えることを特徴とする。好ましくは、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、前記記憶手段が、事象発生要因毎にオペレーション量を格納したオペレーション量テーブルを記憶し、前記異常頻出パターン抽出手段が、前記組合せパターンの1項目目の事象発生要因を含むリスク事象件数が当該事象発生要因以外を含むリスク事象件数より、かつ前記組合せパターンのリスク事象件数がオペレーション量より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常頻出パターンとして抽出する、ことを特徴とする。好ましくは、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、前記異常頻出パターン抽出手段が、前記組合せパターンの1項目目の事象発生要因を含むリスク事象件数が当該事象発生要因以外を含むリスク事象件数より、かつ前記組合せパターンのリスク事象件数が少数項目数でのパターンのリスク事象件数より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常頻出パターンとして抽出することを特徴とする。好ましくは、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、前記異常頻出パターン抽出手段が、前記組合せパターンの1項目目の事象発生要因を含むリスク事象件数が当該事象発生要因以外を含むリスク事象件数より、かつ前記組合せパターンのリスク事象件数が少数項目数で異常抽出されたパターンのリスク事象件数より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常頻出パターンとして抽出することを特徴とする。好ましくは、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、前記異常頻出パターン抽出手段が、前記組合せパターンの項目数毎、かつ前記少数項目数でのパターンの異常抽出の有無毎に異なる有意水準閾値に基づいて、前記組合せパターンを異常頻出パターンとして抽出する適合度検定を行うことを特徴とする。好ましくは、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、各行が各前記異常頻出パターンであり、各列が前記異常頻出パターンの各項目目の事象発生要因である異常頻出パターンリストを作成する異常頻出パターンリスト作成手段を備えることを特徴とする。好ましくは、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、前記異常頻出パターンを1項目目から順に同一項目目の同一事象発生要因毎に集約することで階層化した異常頻出パターンツリーを作成する異常頻出パターンツリー作成手段を備えることを特徴とする。また、本発明のオペレーショナルリスク分析システムは、上述したオペレーショナルリスク分析サーバと、前記異常頻出パターンの抽出量を調節するため選択肢である度合の入力画面を表示するクライアント端末と、を備え、前記異常頻出パターン抽出手段が、前記度合に対応する有意水準閾値に基づいて、前記組合せパターンを異常頻出パターンとして抽出する適合度検定を行う、ことを特徴とする。また、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、複数の事象発生要因で構成されるオペレーショナルリスク事象を格納したオペレーショナルリスク事象テーブルを記憶する記憶手段と、前記オペレーショナルリスク事象テーブルから出現頻度が高い事象発生要因の組合せパターンを抽出するバスケット分析を行い、前記組合せパターンの現期間のリスク事象件数が前期間のリスク事象件数より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常増加パターンとして抽出する適合度検定を行う異常増加パターン抽出手段と、を備えることを特徴とする。好ましくは、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、前記記憶手段が、事象発生要因毎に前期間と現期間のオペレーション量を格納したオペレーション量テーブルを記憶し、前記異常増加パターン抽出手段が、前記組合せパターンの現期間のリスク事象件数が前期間のリスク事象件数より、かつ前記組合せパターンのリスク事象件数がオペレーション量より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常増加パターンとして抽出することを特徴とする。好ましくは、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、前記異常増加パターン抽出手段が、前記組合せパターンの現期間のリスク事象件数が前期間のリスク事象件数より、かつ前記組合せパターンのリスク事象件数が少数項目数でのパターンのリスク事象件数より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常増加パターンとして抽出することを特徴とする。好ましくは、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、前記異常増加パターン抽出手段が、前記組合せパターンの現期間のリスク事象件数が前期間のリスク事象件数より、かつ前記組合せパターンのリスク事象件数が少数項目数で異常抽出されたパターンのリスク事象件数より有意に多いならば、前記組合せパターンを異常増加パターンとして抽出することを特徴とする。好ましくは、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、前記異常増加パターン抽出手段が、前記組合せパターンの項目数毎、かつ前記少数項目数でのパターンの異常抽出の有無毎に異なる有意水準閾値に基づいて、前記組合せパターンを異常増加パターンとして抽出する適合度検定を行うことを特徴とする。好ましくは、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、各行が各前記異常増加パターンであり、各列が前記異常増加パターンの各項目目の事象発生要因である異常増加パターンリストを作成する異常増加パターンリスト作成手段を備えることを特徴とする。好ましくは、本発明のオペレーショナルリスク分析サーバは、前記異常増加パターンを1項目目から順に同一項目目の同一事象発生要因毎に集約することで階層化した異常増加パターンツリーを作成する異常増加パターンツリー作成手段を備えることを特徴とする。また、本発明のオペレーショナルリスク分析システムは、上述したオペレーショナルリスク分析サーバと、前記異常増加パターンの抽出量を調節するため選択肢である度合の入力画面を表示するクライアント端末と、を備え、前記異常増加パターン抽出手段が、前記度合に対応する有意水準閾値に基づいて、前記組合せパターンを異常増加パターンとして抽出する適合度検定を行う、ことを特徴とする。本発明によれば、データベースに格納されているオペレーショナルリスク事象から頻出増加傾向にある事象発生要因を抽出する際に、抽出対象が特定の事象発生要因の組合せに限定されず、事象発生要因のオペレーション量によらず、その事象発生要因以外に対する相対的な多さに応じて抽出することができ、頻出増加傾向にある事象発生要因の組合せよりさらに頻出増加傾向にある事象発生要因を深掘りして抽出することができる。以下、本発明の実施形態に係るオペレーショナルリスク分析システムについて図面を参照しながら説明する。図1は、本発明の実施形態に係るオペレーショナルリスク分析システムの構成の一例を示す。本発明の実施形態に係るオペレーショナルリスク分析システムは、オペレーショナルリスク分析サーバとして機能する分析サーバ1と、クライアント端末2とで構成される。分析サーバ1とクライアント端末2はネットワーク3を介して相互に通信することができる。分析サーバ1は、CPUCentralProcessingUnit11と、メモリ12と、記憶装置13と、ネットワーク通信装置14とを備えたコンピュータである。CPU11と、メモリ12と、記憶装置13と、ネットワーク通信装置14とはデータバスで接続されている。メモリ12は、RAMRandomAccessMemoryやROMReadOnlyMemory等で構成される。記憶装置13は、ハードディスク装置や光磁気ディスク装置等で構成される。分析サーバ1の記憶装置は、オペレーショナルリスク分析プログラム15とデータベース4とを記憶している。データベース4にはオペレーショナルリスク事象テーブル5とオペレーション量テーブル6が格納される。分析サーバ1のCPU11が、記憶装置13からメモリ12にオペレーショナルリスク分析プログラム15を読み込んで実行することにより、異常頻出パターン抽出部151と、異常頻出パターンリスト作成部152と、異常頻出パターンツリー作成部153と、異常増加パターン抽出部154と、異常増加パターンリスト作成部155と、異常増加パターンツリー作成部156の各機能が実現される。ネットワーク通信装置14は、ネットワーク3を経由してクライアント端末2とデータを送受信する。クライアント端末2は、CPU21と、メモリ22と、記憶装置23と、表示装置24と、入力装置25と、ネットワーク通信装置26とを備えたコンピュータである。CPU21と、メモリ22と、記憶装置23と、表示装置24と、入力装置25と、ネットワーク通信装置26とはデータバスで接続されている。図2は、オペレーショナルリスク分析システムにおける処理の流れの一例を示す。クライアント端末2は、入力装置25から表示装置24に表示されている閾値入力画面に閾値が入力されると、分析サーバ1に閾値を送信する。分析サーバ1は、閾値を受信するS101。異常頻出パターン抽出部151は、最初に異常パターン抽出処理のうち異常頻出パターン抽出の場合の処理を行なう。異常頻出パターン抽出部151は、閾値を入力として、オペレーショナルリスク事象テーブル5とオペレーション量テーブル6を参照して、異常頻出パターンを抽出するS102。異常頻出パターンリスト作成部152は、抽出された異常頻出パターンについて、各行が各異常頻出パターンであり、各列が異常頻出パターンの各項目目の事象発生要因である異常頻出パターンリストを作成するS103。異常頻出パターンツリー作成部153は、異常頻出パターンリストについて、異常頻出パターンを1項目目から順に同一項目目の同一事象発生要因毎に集約することで階層化して、異常頻出パターンツリーを作成するS104。異常増加パターン抽出部154は、次に異常パターン抽出処理のうち異常増加パターン抽出の場合の処理を行なう。異常増加パターン抽出部154は、閾値を入力として、オペレーショナルリスク事象テーブル5とオペレーション量テーブル6を参照して、異常増加パターンを抽出するS105。異常増加パターンリスト作成部155は、抽出された異常増加パターンについて、各行が各異常増加パターンであり、各列が異常増加パターンの各項目目の事象発生要因である異常増加パターンリストを作成するS106。異常増加パターンツリー作成部156は、異常増加パターンリストについて、異常増加パターンを1項目目から順に同一項目目の同一事象発生要因毎に集約することで階層化して、異常増加パターンツリーを作成するS107。分析サーバ1は、クライアント端末2に異常頻出パターンリストと異常増加パターンリスト、または異常頻出パターンツリーと異常増加パターンツリーを送信するS108。そして、クライアント端末2は、分析サーバ1から異常頻出パターンリストと異常増加パターンリスト、または異常頻出パターンツリーと異常増加パターンツリーを受信すると、表示装置24に表示する。なお、分析サーバ1は、最初に異常増加パターン抽出の場合の処理を行い、次に異常頻出パターン抽出の場合の処理を行ってもよい。また、分析サーバ1は、異常頻出パターン抽出の場合の処理だけを行い、クライアント端末2に異常頻出パターンリストまたは異常頻出パターンツリーだけを送信してもよい。この場合、クライアント端末2は、分析サーバ1から異常頻出パターンリストまたは異常頻出パターンツリーを受信すると、表示装置24に表示する。また、分析サーバ1は、異常増加パターン抽出の場合の処理だけを行い、クライアント端末2に異常増加パターンリストまたは異常増加パターンツリーだけを送信してもよい。この場合、クライアント端末2は、分析サーバ1から異常増加パターンリストまたは異常増加パターンツリーを受信すると、表示装置24に表示する。図3は、データベース4に格納されているオペレーショナルリスク事象テーブル5の一例を示す。オペレーショナルリスク事象テーブル5には、発生した事務事故や苦情相談等の内容が格納される。例えば、図3のオペレーショナルリスク事象テーブル5は、事象発生要因として、事務事故が発生した年月店および事務処理の種類工程を格納している。図4は、データベース4に格納されているオペレーション量テーブル6の一例を示す。オペレーション量テーブル6には、オペレーショナルリスク事象テーブル5の事象発生要因毎に、事象発生要因の項目名と要因名、および過去一定期間前期間と最近一定期間現期間に発生したオペレーション量が格納される。例えば、図4のオペレーション量テーブル6は、事務事故が発生した月店および事務処理の種類工程毎に、2008年前期間と2009年現期間に発生した事務処理の件数を格納している。ただし、オペレーション量として、店毎の口座総数や預金総残高といった、オペレーション量にほぼ比例すると考えられる値を格納してもよい。分析サーバ1が実行する異常パターン抽出処理で用いられる、事象発生要因に関する定数を以下に示す。事象発生要因のN個の項目をAi1≦i≦Nとする。図3と図4の例では、N=4、A1=発生月、A2=発生店、A3=事故種類、A4=原因工程である。項目のインデックス集合をAI={i|1≦i≦N}とする。図3と図4の例では、AI={1234}である。項目Aiに属するNi個の事象発生要因をBij1≦j≦Niとする。図3と図4の例では、項目A1=発生月に属するN1=12個の事象発生要因はB11=1月、B12=2月、、B112=12月である。また、項目A2=発生店に属するN2=26個の事象発生要因はB21=A店、B22=B店、、B226=Z店である。項目Aiに属する要因のインデックス集合をBIi={j|1≦j≦Ni}とする。図3と図4の例では、項目A1=発生月に属する要因のインデックス集合はBI1={1212}である。また、項目A2=発生店に属する要因のインデックス集合はBI2={1226}である。分析サーバ1が実行する異常パターン抽出処理で用いられる、データベース4に対する操作関数を以下に示す。分析サーバ1は、データベース4に格納されているオペレーショナルリスク事象テーブル5から、事象発生要因の組合せの集合Xを含むデータ件数を取得する。ただし、X=φ空集合ならば、全データ件数を取得する。現期間のオペレーショナルリスク事象データ件数をFCI、前期間のオペレーショナルリスク事象データ件数をFPIとする。図3と図4の例では、FCI=8380、FCI=651、FCI=27、FPI=7944、FPI=705、FPI=35である。分析サーバ1は、データベース4に格納されているオペレーション量テーブル6から、事象発生要因Xに対応するオペレーション量を取得する。ただし、X=φ空集合ならば、後述する異常パターン抽出処理のステップ4の適合度検定において、項目Aiに属する全事象発生要因Bik1≦k≦Niに対応するオペレーション量の総和を取得する。現期間のオペレーション量をFCO、前期間のオペレーション量をFPOとする。図3と図4の例では、i=1とすると、FCO=Σ1≦k≦NiFCO=28302...52546、FCO=28302、FPO=Σ1≦k≦NiFPO=30479...49016、FPO=30479である。図5は、クライアント端末2が表示装置に表示する閾値入力画面の一例を示す。クライアント端末2は、表示装置の閾値入力画面にパターン項目数閾値と最小頻度閾値と各有意水準閾値が入力されると、分析サーバ1にそれらの閾値を送信する。図5の閾値入力画面は、パターン項目数閾値と最小頻度閾値と各有意水準閾値を直接入力できるテキストボックスと、異常抽出感度度合と異常抽出深掘度合をプルダウンメニュー形式で表示された候補の中からそれぞれ選択するコンボボックスとを備える画面である。図6を参照して後で説明するように、異常抽出感度度合と異常抽出深掘度合を選択することにより、最小頻度閾値と各有意水準閾値を自動入力することができる。各々の閾値では、オペレーショナルリスク事象から頻出増加傾向にある事象発生要因の組合せパターンである、異常パターンを抽出するための条件を指定する。なお、異常パターンには、異常頻出パターンと異常増加パターンの2種類がある。パターン項目数閾値TPNでは、異常パターンとなるには、パターンに含まれる事象発生要因の組合せの項目数が何項目以下かを指定する。例えば、パターン項目数閾値TPN=3ならば、3項目以下を指定したことになる。最小頻度閾値TFでは、異常パターンとなるには、パターンの出現頻度が何件以上かを指定する。例えば、最小頻度閾値TF=5ならば、5件以上を指定したことになる。有意水準閾値TPVでは、異常パターンとなるには、パターンのp値がいくつ以下かを指定する。p値とは、パターンのリスク事象件数がどの程度の確率で多いかを、後述する適合度検定により計算した値である。例えば、有意水準閾値TPV=010ならば、p値が010以下、すなわちパターンのリスク事象件数がより多くなる確率が10以下を指定したことになる。ただし、有意水準閾値TPVは、パターンに含まれる事象発生要因の組合せの項目数PN1≦PN≦TPN毎、かつ少数項目数でのパターンの異常抽出の有無PFn1≦n≦PN1、異常有PFn=true、異常無PFn=false毎に指定する。例えば、パターン項目数閾値が3の場合では、有意水準閾値は、パターンの項目数が1の場合と、パターンの項目数が2の場合は1項目目の異常有無毎に指定し、パターンの項目数が3の場合は1項目目の異常有無毎かつ2項目目の異常有無毎に指定する。なお、組合せパターンに対して、少数項目数でのパターンとは、その組合せパターンより事象発生要因の組合せの項目数が少ないパターンのことである。図6は、クライアント端末2の記憶装置に記憶されている閾値変換テーブルの一例を示す。閾値変換テーブルは、クライアント端末2の記憶装置に記憶されている。閾値変換テーブルには、異常抽出感度度合および異常抽出深掘度合と、最小頻度閾値および各有意水準閾値との対応関係が格納されている。図6にはパターン項目数閾値が3の場合、かつ異常抽出感度度合および異常抽出深掘度合の各々の度合に2つの選択肢として少量抽出と多量抽出がある場合の例が示されている。図5の閾値入力画面の異常抽出感度度合と異常抽出深掘度合のコンボボックスで、利用者は異常パターンの抽出量を調節するための条件を選択する。クライアント端末2は、閾値入力画面において異常抽出感度度合と異常抽出深掘度合が選択されると、閾値変換テーブルから各々の度合に対応する最小頻度閾値と各有意水準閾値を取得して、テキストボックスにそれらを設定する。異常抽出感度度合では、少量抽出を選択した場合は多量抽出を選択した場合に比べて、全ての有意水準閾値にはより小さい値が設定される。これにより、後述する異常パターンツリーの階層構造の横方向の抽出量を調節できる。異常抽出深掘度合では、少量抽出を選択した場合は多量抽出を選択した場合に比べて、最小頻度閾値にはより大きい値が、少数項目数での異常抽出が有の場合の有意水準閾値にはより小さい値が設定される。これにより、異常パターンツリーの階層構造の縦方向の抽出量を調節できる。また、少数項目数での異常抽出が有の場合は無の場合に比べて、有意水準閾値にはより大きい値が記憶される。これにより、異常パターン抽出処理において、異常パターンの項目数を増やした時に、異常抽出されやすく調節できる。図7は、分析サーバ1異常頻出パターン抽出の場合は異常頻出パターン抽出部151と異常頻出パターンリスト作成部152、異常増加パターン抽出の場合は異常増加パターン抽出部154と異常増加パターンリスト作成部155が実行する異常パターン抽出処理の一例を示す。ただし、異常頻出パターン抽出部151または異常増加パターン抽出部154が実行するのは、異常パターン抽出処理のうち、ステップ4の適合度検定の異常パターンリストに異常パターンとしてパターンの事象発生要因の組合せPAn=PBn1≦n≦PNを追加するの処理以外である。また、異常頻出パターンリスト作成部152または異常増加パターンリスト作成部155が実行するのは、異常パターン抽出処理のうち、ステップ4の適合度検定の異常パターンリストに異常パターンとしてパターンの事象発生要因の組合せPAn=PBn1≦n≦PNを追加するの処理だけである。分析サーバ1は、クライアント端末2からパターン項目数閾値、最小頻度閾値、および各有意水準閾値を受信すると、異常頻出パターン抽出と異常増加パターン抽出の場合に分けて、異常パターン抽出処理を独立に実行し、オペレーショナルリスク事象テーブル5を参照して図16に示すような異常頻出パターンリストと図17に示すような異常増加パターンリストとを作成する。ステップ1の変数の初期化では、以下の処理を実行する。事象発生要因のパターンの項目数をPN=0にする。事象発生要因のパターンの項目のインデックス集合をPAI=φにする。ステップ2のバスケット分析では、以下の処理を実行する。事象発生要因の全項目から事象発生要因のパターンに含まれる項目を除いた項目毎∀i∈AI\PAIに、項目に属する要因毎∀j∈BIiについて、以下の条件文と処理文を独立に実行する。パターンに更に事象発生要因を追加した時のオペレーショナルリスク事象データ件数が最小頻度閾値以上FCI∪Bij≧TFならば、ステップ3以降を実行する。パターンに更に事象発生要因を追加した時のオペレーショナルリスク事象データ件数が最小頻度閾値未満FCI∪Bij<TFならば、終了する。ステップ3のパターンへの事象発生要因の追加では、以下の処理を実行する。パターンの項目数をインクリメントPN=PN1する。パターンの項目のインデックス集合に、事象発生要因が属する項目のインデックスを追加PAI=PAI∪iする。パターンのPN項目目の項目をPAPN=Aiにする。パターンのPN項目目の事象発生要因をPBPN=Bijにする。ステップ4の適合度検定では、以下の処理を実行する。パターンの項目数PNとパターンの異常有無フラグPFn1≦n≦PN1に応じて、分割表を生成して、p値PVijを計算して、有意水準閾値TPVを取得する。p値が有意水準閾値以下PVij≦TPVならば、パターンの異常有無フラグを異常有PFPN=trueにして、異常パターンリストに異常パターンとしてパターンの事象発生要因の組合せPAn=PBn1≦n≦PNを追加する。p値が有意水準閾値超過PVij>TPVならば、パターンの異常有無フラグを異常無PFPN=falseにする。ステップ5のパターンの項目数の制約条件チェックでは、以下の処理を実行する。パターンの項目数がパターン項目数閾値未満PN<TPNならば、ステップ2に戻って、異常パターン抽出処理を再帰的に実行する。ステップ4における分割表の生成について、異常頻出パターン抽出と異常増加パターン抽出の場合に分けて、事象発生要因のパターンの項目数PNに応じて説明する。ただし、p値の計算は、分割表の1行1列目のパターンのリスク事象件数がより多くなる確率を、カイ2乗適合度検定または一般化カイ2乗適合度検定またはフィッシャーの正確確率検定で用いられる計算方法に基づいて計算する。図8は、異常頻出パターン抽出かつパターンの項目数PNが1の場合の適合度検定の分割表を示す。1行目は、パターンのリスク事象件数FCIとその期待値FCI×÷FCOである。2行目は、パターンの1項目目の項目に属する事象発生要因PB1以外を含むリスク事象件数FCI-FCIとその期待値FCI×-FCO÷FCOである。1列目は、リスク事象件数である。2列目は、リスク事象件数の期待値であり、期待値はオペレーション量の割合に比例する値である。図8の分割表に基づいて、パターンの1項目目の事象発生要因のリスク事象件数が当該事象発生要因以外のリスク事象件数より、かつパターンのリスク事象件数がオペレーション量の割合に比例する期待値より、有意に多いかを検定する。図9は、異常頻出パターン抽出かつパターンの項目数が2の場合の適合度検定の分割表を示す。1行目は、パターンのリスク事象件数FCIとその期待値FCI×÷FCIである。2行目は、パターンの1項目目の項目に属する事象発生要因PB1以外かつ2項目目の事象発生要因PB2を含むリスク事象件数FCI-FCIとその期待値FCI×-FCI÷FCIである。1列目は、リスク事象件数である。2列目は、リスク事象件数の期待値であり、期待値は比較対象とする少数項目数でのパターン、すなわち項目数が1の場合のパターンのリスク事象件数の割合に比例する値である。少数項目数でのパターンのリスク事象件数の割合に比例する期待値と比較することで、少数項目数でのパターンよりさらに頻出傾向にあるパターンを抽出する。図9の分割表に基づいて、パターンの1項目目の事象発生要因を含むリスク事象件数が当該事象発生要因以外を含むリスク事象件数より、かつパターンのリスク事象件数が少数項目数でのパターンのリスク事象件数の割合に比例する期待値より、有意に多いかを検定する。次に、異常頻出パターン抽出かつパターンの項目数が3以上の場合の適合度検定について、パターンの項目数が3の場合を例に説明する。図10は、異常頻出パターン抽出かつパターンの項目数が3の場合の適合度検定の分割表を示す。1行目は、パターンのリスク事象件数FCIとその期待値PF2=trueの場合FCI×÷FCI、PF2=falseの場合FCI×÷FCIである。2行目は、パターンの1項目目の項目に属する事象発生要因PB1以外かつ2項目目の事象発生要因PB2かつ3項目目の事象発生要因PB3を含むリスク事象件数FCI-FCIとその期待値PF2=trueの場合FCI×-FCI÷FCI、PF2=falseの場合FCI×-FCI÷FCIである。1列目は、リスク事象件数である。2列目の比較対象とする少数項目数でのパターンは、少数項目数でのパターンの異常有無に応じて決める。すなわち、パターンの異常有無フラグPF2=trueの場合では、2列目は項目数が2の場合のパターンのリスク事象件数の割合に比例する値、パターンの異常有無フラグPF2=falseの場合では、2列目は項目数が1の場合のパターンのリスク事象件数の割合に比例する値である。少数項目数で異常抽出されたパターンのリスク事象件数の割合に比例する期待値と比較することで、少数項目数での異常パターンよりさらに頻出傾向にあるパターンを抽出する。図10の分割表に基づいて、パターンの1項目目の事象発生要因を含むリスク事象件数が当該事象発生要因以外を含むリスク事象件数より、かつパターンのリスク事象件数が少数項目数で異常抽出されたパターンのリスク事象件数の割合に比例する期待値より、有意に多いかを検定する。図11は、異常増加パターン抽出かつパターンの項目数が1の場合の適合度検定の分割表を示す。1行目は、パターンの現期間のリスク事象件数FCIとその期待値FCI×÷FCOである。2行目は、パターンの前期間のリスク事象件数FPIとその期待値FPI×÷FPOである。1列目は、パターンのリスク事象件数である。2列目は、パターンのリスク事象件数の期待値であり、期待値はオペレーション量の割合に比例する値である。図11の分割表に基づいて、パターンの現期間のリスク事象件数が前期間のリスク事象件数より、かつパターンのリスク事象件数がオペレーション量の割合に比例する期待値より、有意に多いかを検定する。図12は、異常増加パターン抽出かつパターンの項目数が2の場合の適合度検定の分割表を示す。1行目は、パターンの現期間のリスク事象件数FCIとその期待値FCI×÷FCIである。2行目は、パターンの前期間のリスク事象件数FPIとその期待値FPI×÷FPIである。1列目は、パターンのリスク事象件数である。2列目は、パターンのリスク事象件数の期待値であり、期待値は比較対象とする少数項目数でのパターン、すなわち項目数が1の場合のパターンのリスク事象件数の割合に比例する値である。少数項目数でのパターンのリスク事象件数の割合に比例する期待値と比較することで、少数項目数でのパターンよりさらに増加傾向にあるパターンを抽出する。図12の分割表に基づいて、パターンの現期間のリスク事象件数が前期間のリスク事象件数より、かつパターンのリスク事象件数が少数項目数でのパターンのリスク事象件数の割合に比例する期待値より、有意に多いかを検定する。次に、異常増加パターン抽出かつパターンの項目数が3以上の場合の適合度検定について、パターンの項目数が3の場合を例に説明する。図13は、異常増加パターン抽出かつパターンの項目数が3の場合の適合度検定の分割表を示す。1行目は、パターンの現期間のリスク事象件数FCIとその期待値PF2=trueの場合FCI×÷FCI、PF2=falseの場合FCI×÷FCIである。2行目は、パターンの前期間のリスク事象件数FPIとその期待値PF2=trueの場合FPI×÷FPI、PF2=falseの場合FPI×÷FPIである。1列目は、パターンのリスク事象件数である。2列目の比較対象とする少数項目数でのパターンは、少数項目数でのパターンの異常有無に応じて決める。すなわち、パターンの異常有無フラグPF2=trueの場合では、2列目は項目数が2の場合のパターンのリスク事象件数の割合に比例する値、パターンの異常有無フラグPF2=falseの場合では、2列目は項目数が1の場合のパターンのリスク事象件数の割合に比例する値である。少数項目数で異常抽出されたパターンのリスク事象件数の割合に比例する期待値と比較することで、少数項目数での異常パターンよりさらに増加傾向にあるパターンを抽出する。図13の分割表に基づいて、パターンの現期間のリスク事象件数が前期間のリスク事象件数より、かつパターンのリスク事象件数が少数項目数で異常抽出されたパターンのリスク事象件数の割合に比例する期待値より、有意に多いかを検定する。図14は、カイ2乗適合度検定および一般化カイ2乗適合度検定で用いられる計算方法に基づくp値の計算の一例を示す。セル期待値は、行の合計値と列の合計値の積を全体の合計値で割った値である。図14の例では、1行1列目のセル期待値は、3030×3015÷30301545=225と計算される。カイ2乗値は、各セルについてセル値とセル期待値の差の平方をセル期待値で割った値の総和である。図14の例では、カイ2乗値は、{30-225^2÷225}{30-375^2÷375}{15-225^2÷225}{45-375^2÷375}=25152515=8と計算される。先に、カイ2乗適合度検定で用いられる計算方法に基づくp値の計算について説明する。分割表が2行2列より自由度が1なので、カイ2乗値の平方根を偏差として、偏差から標準正規分布の上側累積確率密度UCDを計算する。p値は、1行1列目のセル値がセル期待値以上ならばUCD、1行1列目のセル値がセル期待値未満ならば1-UCDである。図14の例では、偏差=√8=2828、標準正規分布の上側累積確率密度UCD=00023、1行1列目のセル値がセル期待値以上30≧225なのでp値=00023と計算される。次に、一般化カイ2乗適合度検定で用いられる計算方法に基づくp値の計算について説明する。帰無仮説の逸脱量を定数として決めておき、非心度を帰無仮説の逸脱量と全体の合計値の積として、カイ2乗値から自由度1の非心カイ2乗分布の上側累積確率密度UCDを計算する。p値は、1行1列目のセル値がセル期待値以上ならばUCD、1行1列目のセル値がセル期待値未満ならば1-UCDである。図14の例では、帰無仮説の逸脱量=00009、非心度=00009×30301545=0108、非心カイ2乗分布の上側累積確率密度UCD=00070、1行1列目のセル値がセル期待値以上30≧225なのでp値=00070と計算される。図15は、フィッシャーの正確確率検定で用いられる計算方法に基づくp値の計算の一例を示す。p値は、フィッシャーの正確確率の上側累積確率密度、すなわち、分割表の1行1列目のパターンのリスク事象件数がより多くなる分割表の生起確率の総和である。図15の例では、1行1列目のパターンのリスク事象件数x=13、1行目の合計値134=17および1列目の合計値136=19の最小値=17より、p値=x=13の分割表の生起確率x=14の分割表の生起確率x=17の分割表の生起確率=00058と計算される。図16は異常頻出パターンリストの一例を示し、図17は異常増加パターンリストの一例を示す。異常頻出パターンリストの各行は各異常頻出パターンであり、異常頻出パターンリストの各列は異常頻出パターンの各項目目の事象発生要因である。また、異常増加パターンリストの各行は各異常増加パターンであり、異常増加パターンリストの各列は異常増加パターンの各項目目の事象発生要因である。さらに、異常頻出パターンリストまたは異常増加パターンリストの列として、パターンの現期間のリスク事象件数や、パターンの前期間から現期間にかけてのリスク事象件数の増減を追加してもよい。図18は異常頻出パターンツリーの一例を示し、図19は異常増加パターンツリーの一例を示す。分析サーバ1異常頻出パターンツリー作成部153は、異常頻出パターンリストについて、異常頻出パターンを1項目目から順に同一項目目の同一事象発生要因毎に集約することで階層化して、異常頻出パターンツリーを作成する。また、分析サーバ1異常増加パターンツリー作成部156は、異常増加パターンリストについて、異常頻出パターンリストと同様に、異常増加パターンを1項目目から順に同一項目目の同一事象発生要因毎に集約することで階層化して、異常増加パターンツリーを作成する。図16と図18の例では、まず最初に、異常頻出パターンリストの1項目目の事象発生要因発生月=1月について、異常頻出パターンツリーの最上位の階層に集約する。次に、1項目目の事象発生要因が発生月=1月である異常頻出パターンリストの2項目目の事象発生要因には発生店=A店と事務処理種類=出納事務があるので、発生店=A店と事務処理種類=出納事務を異常頻出パターンツリーの第2位の階層に集約する。そして、1項目目の事象発生要因が発生月=1月かつ2項目目の事象発生要因が発生店=A店である異常頻出パターンリストの3項目目の事象発生要因には事務処理種類=為替事務と事務処理工程=顧客事務工程があるので、事務処理種類=為替事務と事務処理工程=顧客事務工程を異常頻出パターンツリーの第3位の階層に集約する。また、1項目目の事象発生要因が発生月=1月かつ2項目目の事象発生要因が事務処理種類=出納事務である異常頻出パターンリストの3項目目の事象発生要因には事務処理工程=現金授受工程があるので、事務処理工程=現金授受工程を異常頻出パターンツリーの第3位の階層に集約する。例えば、図18に示すように、1項目目の事象発生要因が発生月=1月かつ2項目目の事象発生要因が発生店=A店である異常頻出パターンリストの3項目目の事象発生要因に事務処理種類=為替事務と事務処理工程=顧客事務工程がある場合に、異常頻出パターンツリーの階層構造の横方向に2パターンが抽出されているといい、異常頻出パターンツリーの階層構造の縦方向に3項目目までが抽出されているという。また、例えば、1項目目の事象発生要因が発生月=4月である異常頻出パターンには2項目目の事象発生要因事務処理工程=窓口工程だけがある場合に、異常頻出パターンツリーの階層構造の縦方向に2項目目までが抽出されているという。最後に、分析サーバ1は、クライアント端末2に異常頻出パターンリストと異常増加パターンリスト、または異常頻出パターンツリーと異常増加パターンツリーを送信する。そして、クライアント端末2は、分析サーバ1から異常頻出パターンリストと異常増加パターンリスト、または異常頻出パターンツリーと異常増加パターンツリーを受信すると、表示装置24に表示する。以上説明したように、本発明では、出現頻度が最小頻度閾値以上の事象発生要因の組合せパターンについて、パターンのリスク事象件数が有意に有意水準閾値以下に多いならば抽出する。これにより、事象発生要因の組合せによらず、最小頻度閾値以上や有意水準閾値以下といった同じ抽出条件のため、抽出対象が特定の事象発生要因の組合せに限定されない。また、本発明では、パターンのリスク事象件数がオペレーション量より有意に多いならば抽出する。これにより、事象発生要因のオペレーション量に比例した抽出条件となるため、事象発生要因のオペレーション量によらず、事象発生要因の当該事象発生要因以外に対する相対的な多さや、現期間の前期間に対する相対的な多さに応じて抽出できる。また、本発明では、パターンのリスク事象件数が少数項目数で異常抽出されたパターンのリスク事象件数より有意に多いならば抽出する。これにより、少数項目数での異常パターンのリスク事象件数に比例した抽出条件となるため、少数項目数での異常パターンよりさらに頻出増加傾向にあるパターンを深掘りして抽出できる。