"プロジェクトの複数のリスクを管理するリスク管理ツールであって、リスクの影響度と発生確率およびリスク対策の重みをプロジェクトの進行と共に更新し、リスク対策の優先順位を作成することを特徴とするリスク管理システム。リスクの統計的情報を取得するためのリスクデータベースと、該リスクデータベースから確率伝搬モデルを用いて影響度および発生確率を計算する影響度発生確率計算部と、リスクを該確率伝搬モデルに登録削除するリスク登録削除部を備えたリスク管理システムであって、リスクフェーズ毎の重みを工程毎に設定するリスクフェーズ毎重み設定部と、該影響度発生確率と、該リスクフェーズ毎重みを用いてリスクスコアを算出するリスクスコア算出部と、算出されたリスクスコアを元に対策優先順位順に並んだリスク管理シートを作成するリスク管理シート作成部を有することを特徴とするリスク管理システム。請求項1又は2のリスク管理システムであって、該影響度発生確率計算部が確率伝搬モデルを用いて、各リスクのステータスに因るリスクの影響度を更新することを特徴とするリスク管理システム。ところで、定性的リスク分析はリスク分析や対策処置のためにリスクの優先順位付けを行うのが目的であった。そのために、従来技術に於いては、リスクの影響度と発生確率の積からプロジェクトに与える影響の大きさの期待値を算出し、これを用いていた。ここで、影響の大きさの期待値は主にコストに換算される類のものである。しかし、例えば、数年にわたる様な長期プロジェクトにおいては、影響の大きいリスクであっても、プロジェクトの違う時期に対処した方が良いなど、影響の大きさとリスク評価時点の対策優先順位が必ずしも同じにはならないといった課題があった。これは特に、規模が大きくリスク数が膨大となるプロジェクトの場合に、プロジェクトマネージャの作業負担の面で問題となる。そこで本発明では、このような場合であっても、対策優先順位に従ったリスクスコアを算出可能にすることを課題とする。本発明のリスク管理システムは、リスクの統計的情報を取得するためのリスクデータベースと、該リスクデータベースから確率伝搬モデルを用いて影響度および発生確率を計算する影響度発生確率計算部と、リスクを該確率伝搬モデルに登録削除するリスク登録削除部を備えたリスク管理システムであって、リスクフェーズ毎の重みを工程毎に設定するリスクフェーズ毎重み設定部と、該影響度発生確率と、該リスクフェーズ毎重みを用いてリスクスコアを算出するリスクスコア算出部と、算出されたリスクスコアを元に対策優先順位順に並んだリスク管理シートを作成するリスク管理シート作成部を有することを特徴とする。後述する実施例ではリスクフェーズ毎の重みの設定にリスクフェーズ毎重み表を用いている。ここでリスクフェーズとは、リスク対策期間前、リスク対策期間、リスク監視期間などのいくつかの性質の異なるリスクのライフサイクル上の期間のことである。対策優先順位に従ったリスクスコアは、リスクの影響度と発生確率の積に、該リスクフェーズ毎重み表で定義されたリスクフェーズ毎の重みを乗算して算出する。詳細を実施例に示す。本発明によれば、リスクの影響度と発生確率をプロジェクトの進行に応じて動的に更新できる。また、リスクフェーズに応じたリスク対策の重みを考慮することで、対策優先順位に従ったリスクスコアの算出が可能となる。これにより、プロジェクトマネージャがリスクの対策優先順位を作成するための作業負担を軽減できる。以下、本発明を適用してなるリスク管理システムの実施形態を説明する。なお、本実施形態では確率伝搬モデルを1つのグラフで表現しているが、説明のための簡易的な表現であり、1つのプロジェクトは複数のグラフを持っていて良く、また、それぞれのグラフについてもノード数、リンク数、ステータス情報、損失コストの数に制限は無い。実施例本発明が適用されるリスク管理システムの実施例について説明する。図1は本実施例のリスク管理システム10の全体構成を示す図である。該リスク管理システム10は、リスクの統計的情報を取得するためのリスクデータベース11と、該リスクデータベース11から確率伝搬モデルを用いて影響度および発生確率を計算する影響度発生確率計算部12と、リスクを該確率伝搬モデルに登録削除するリスク登録削除部13を備えたリスク管理システムであって、リスクフェーズ毎の重みを工程毎に設定するリスクフェーズ毎重み設定部14と、該影響度発生確率と該リスクフェーズ毎重みを用いてリスクスコアを算出するリスクスコア算出部15と、算出されたリスクスコアを元に対策優先順位順に並んだリスク管理シートを作成するリスク管理シート作成部16を有する。本実施例においてプロジェクトは、WBSWorkBreakdownStructureと呼ばれる決まった手順の工程から成る。また、リスク管理は前記リスクマネジメント計画に従っていて、リスク評価をプロジェクトの決まった時期に定期的に実施し、リスク対策優先順位を決定する。リスクデータベース11のテーブル構成を図2に示す。リスクデータベースはプロジェクトID1101、ステータス情報1102、リスク情報1103、損失コスト情報1104から成る。ステータス情報1102にはリスクの要因となるプロジェクトのステータスSmを保持する。例えば、ステータスS1を国名とすれば、日本S11、アメリカS12の様に保持する。同様にリスク情報1103にはプロジェクトで想定されるリスクRnを保持する。例えば、リスクR1を重大な仕様変更とすれば、発生しているF12、発生していないF11の様に保持する。損失コスト情報1104にはリスクRnで発生した損失Xnを保持する。リスクRnの確率伝搬モデルには拡大ベイジアンネットワークAugmentedBayesianNetworksを用いる。本特許における確率伝搬モデルの一例を図3にグラフ図1200で示す。図中、矢印は因果関係を表す。具体的にはステータスS1はリスクR1の原因である。同様に、リスクR1とリスクR2、リスクR2とリスクR3、リスクR1と損失X2、リスクR2と損失X3、リスクR3と損失X3は因果関係にある。ここで、原因となる項目を親ノード、結果となる項目を子ノードと呼ぶ。図3の中で、親ノードの値S11、S12、F11、F12、F21、F22から子ノードR1、R2、R3へと延びている矢印は親ノードの値によって子ノードの発生確率が変わることを示している。例えば、親ノードのリスクR1がリスク値F11を取る場合と、リスク値F12を取る場合で、子ノードのリスクR2の発生確率が異なる。図3に示したグラフ図の条件付き確率表1201CPT,ConditionalProbabilityTableを図4に示す。条件付き確率表1201は親ノード値1203と子ノード1202の発生確率1204との関係を表している。確率伝搬モデルの構造は、人間がノード間の因果関係を考慮して決定するか、あるいは、ベイジアンネットワークの構造を学習する手法によりリスクデータベース11を用いて決定する。影響度発生確率計算部12が行う発生確率1204の計算フローを図5に示す。影響度発生確率計算部12は確率伝搬モデルのグラフ図で根となるリスクのノードについて、ステップS1201でリスクデータベース11を用いてリスクの発生確率を計算する。ここで、グラフ図1200において根となるリスクのノードはリスクR1である。次に、全ての親ノードのリスクの発生確率が計算済みのリスクの子ノードについて、ステップS1202でリスクデータベース11を用いて親ノードが与えられたときのリスクの発生確率を計算する。ここで、グラフ図1200において発生確率を計算する順番はリスクR2、リスクR3となる。該発生確率は、親ノードの値に関する条件付確率である。発生確率の計算にはベイズ推定を用いる。以上の確率伝搬モデルは本特許の前提となる。拡大ベイジアンネットワークの詳細については非特許文献2を参考にすると良い。本特許では上記した確率伝搬モデルに影響度およびリスクフェーズ毎の重みを加える。本特許における条件付き確率表1210を図6に示す。ここで、リスクが持つ影響度1214はリスクの親ノード値1212に依る。リスクフェーズ毎の重み1215は後述するリスクフェーズ毎重み設定部14によって設定された値となる。まず、影響度1214の計算について説明する。影響度発生確率計算部12が行う影響度1214の計算フローを図7に示す。影響度発生確率計算部12は確率伝搬モデルのグラフ図で子が居ないリスクのノードについて、ステップS1211でリスクデータベース11からリスク1103に対応する損失1104をリスクの影響度1214とする。ここで、グラフ図1200において根となる子が居ないリスクのノードはリスクR3である。次に、全ての子ノードのリスクの影響度が設定済みのリスクの親ノードについて、ステップS1212で子ノードの発生確率1213と影響度1214からリスクの影響度を計算する。ここで計算される影響度はノードの値によって変化する子ノードの影響度の変化分を表す。さらに、ステップS1213において、リスク1103に対応する損失1104を該影響度に加算する。ここで、グラフ図1200において影響度を計算する順番はリスクR2、リスクR1となる。ステップ1212で実施する影響度の計算を具体例をあげて説明する。図8に説明のための条件付き確率表1210を示す。条件付き確率表1220はステップ1211でリスクR3に影響度が設定されたときのものである。ステップ1212でまず、リスクR2の影響度を計算する。この例では、リスクR2の値によって、子ノードのリスクR3の発生確率が04増えている。子ノードのリスクR3の影響度が3000のため、リスクR2の影響度はこれらを積算した1200となる。条件付き確率表1221はリスクR2の影響度を計算したときのものである。同様に、リスクR1の影響度は、リスクR2の発生確率の差分である06にリスクR2の影響度である1200を積算した720となる。条件付き確率表1222はリスクR1の影響度を計算したときのものである。このような構成を取ることにより、子ノードのリスクの影響度を親ノードのリスクの状態に依って動的に学習することが可能となる。リスクフェーズ毎重み設定部14はリスクフェーズ毎にリスク対策の重みを工程に対して設定する。設定するリスクフェーズ毎重み表1401を図9に示す。ここでリスクフェーズとは、リスク対策期間前、リスク対策期間、リスク監視期間などのいくつかの性質の異なるリスクのライフサイクル上の期間のことである。リスクフェーズ毎の重みは各リスクフェーズにおいてそのリスクの対策を重点的に行わなければならない度合いを示している。すなわち、重みが大きいリスクフェーズほどリスク対策を優先するべきである。条件付き確率表1210におけるリスクフェーズ毎の重み1215はプロジェクトのリスク評価時点の工程における各リスクのリスクフェーズ毎の重みである。リスクフェーズ毎の重みの例1411、1412、1413を図10に示す。リスクフェーズ毎の重み1411は各リスクフェーズにおいて異なる重みを持つ。リスクフェーズ毎の重み1412の様に同じリスクフェーズであっても異なる重みを持っていて良い。また、リスクフェーズ毎の重み1413の様にリスクフェーズの終了時点のほうが開始時点より大きな重みとなるように設定しても良い。このような構成を取ることにより、リスクフェーズ毎重み表1401を用いることで、リスクフェーズ毎の重みを様々なパターンについて設定可能となる。リスク登録削除部13は前記確率伝搬モデルにリスクを登録あるいは削除する。リスク登録削除部13の処理フローを図11に示す。ステップS1301でリスク登録削除部13は該確率伝搬モデルのグラフ情報を更新し、ノード情報およびリンク情報を更新する。これには一般的なベイジアンネットワークの手法を用いる参照:非特許文献2。次に、ステップS1302で影響度発生確率計算部12により発生確率および影響度の再計算を行う。最後にステップS1303でリスクフェーズ毎重み設定部14によりリスクフェーズ毎重み表1401を更新する。リスクスコア算出部15は条件付き確率表1210における発生確率1213と影響度1214とリスクフェーズ毎の重み1215を乗算することによりリスクスコアを算出する。これにより、各リスクのリスクスコアは、他のリスクのステータスにより動的に変化する影響度と発生確率に加えて、リスク対策時期を考慮したものとなり、リスク対策優先順位に従ったものとなる。算出されたリスクスコアを元にリスク管理シート作成部16が作成するリスク管理シートの一例を図12に示す。該リスク管理シートはリスクスコア算出部15が算出したリスクスコア、条件付き確率表1210におけるリスクID1211、影響度1214、発生確率1213、リスク管理用のリスク対策、責任者、締切り、コンティンジェンシーなどの入力欄を持つ。各リスクはリスク対策優先順位に並んでいる。以上のような構成により、プロジェクトマネージャーは、規模が大きくリスク数が膨大となるプロジェクトの場合であっても、リスク対策優先順位の作成が容易となる。なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施例の構成の一部を削除したり、他の構成に置き換えることが可能であり、また、他の構成を加えることも可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル、測定情報、算出情報等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSDSolidStateDrive等の記録装置、または、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。よって、各処理、各構成は、処理部、処理ユニット、プログラムモジュールなどとして各機能を実現可能である。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。"