JP2015084134A - Risk knowledge providing system and risk knowledge providing method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、リスクナレッジ提示システムおよびリスクナレッジ提示方法に関するものであり、具体的には、受益者にとって有益性に優れたリスクナレッジを高確度かつ効率的に提供可能とする技術に関する。 The present invention relates to a risk knowledge presentation system and a risk knowledge presentation method, and more specifically to a technology that can provide risk knowledge that is highly beneficial to beneficiaries with high accuracy and efficiency.
組織において各種プロジェクトを遂行するに際し、リスク評価やその対応策を施すと共に、実際のプロジェクト遂行で得た知見すなわちナレッジを蓄積し、以後の他プロジェクトに有効活用することが望まれる。 When conducting various projects in an organization, it is desirable to perform risk assessment and countermeasures, accumulate knowledge gained from actual project execution, that is, knowledge and use it effectively for other projects.
このようなナレッジの有効活用に関連する技術としては、例えば、ソフトウェア開発プロジェクト等のプロジェクトが進行している途中における進行の遅れ等の情報から、リスクの変動を検知してリスクを管理し、これを制御するプロジェクトリスク管理支援の技術(特許文献1参照)などが提案されている。 As a technology related to the effective use of such knowledge, for example, a change in risk is detected from information such as a delay in the progress of a project such as a software development project, and the risk is managed. A project risk management support technology (see Patent Document 1) for controlling the above has been proposed.
また、携帯電話機ユーザの移動に伴い、当該ユーザに対して所望のリコメンド情報を自動的に提供する、リコメンド情報の配信技術(特許文献2参照)なども提案されている。 Also, a recommendation information distribution technique (see Patent Document 2) that automatically provides desired recommendation information to the user as the mobile phone user moves has been proposed.
また、ンターネットサイトのユーザの生活スタイルや行動パターンに基づいて、ユーザが本当に興味を持つ事項が何かを高い精度で推測することができ、その結果ユーザに対して充分に高い広告効果を発揮する広告情報を提供する技術(特許文献3参照)なども提案されている。 In addition, based on the lifestyle and behavior patterns of users of internet sites, it is possible to guess with high accuracy what the user is really interested in, and as a result, the advertising effect is sufficiently high for the user. A technique for providing advertisement information to be performed (see Patent Document 3) has also been proposed.
上述のように、過去の実経験からリスクに関し得られた知見たるリスクナレッジは、リスクへの対策を講じる上で有用な情報となりうる。一方で、そうしたリスクナレッジは、様々なプロジェクトについて多面的に、しかも異なる時間軸で取得、蓄積された情報である場合が多い。他方で、そうしたリスクナレッジを活用しようとする受益者(プロジェクトの管理者等)の属性等も様々に異なっている。 As described above, risk knowledge, which is knowledge obtained from past experience, can be useful information for taking measures against risk. On the other hand, such risk knowledge is often information obtained and accumulated for various projects in a multifaceted and different manner. On the other hand, the attributes of beneficiaries (project managers, etc.) who want to use such risk knowledge are also different.
従って、いかに有用なリスクナレッジであっても、それを利用する受益者(プロジェクトの管理者等)の属性にマッチしないものであれば、有益性を発揮することは非常に困難であり、該当プロジェクトの遂行結果に好影響を与えることも期待できない。特に、長年に亘って多数のプロジェクトを遂行してきた組織にあっては、リスクナレッジの種類や数が膨大なものとなっており、そうした問題点は顕著になる。また、従来技術においては、受益者の職位や所在地等といった単眼的な側面のみについてナレッジを選定し提供することはあっても、受益者にとって真に有益なナレッジを提供すべく多面的に検討がなされるものではなかった。 Therefore, no matter how useful the risk knowledge is, if it does not match the attributes of the beneficiaries who use it (project managers, etc.), it is very difficult to demonstrate its usefulness. It can not be expected to have a positive effect on the performance results. In particular, in organizations that have carried out many projects over the years, the types and number of risk knowledge are enormous, and such problems become prominent. In addition, in the conventional technology, although knowledge is selected and provided only for monocular aspects such as the beneficiary's position and location, etc., there are multifaceted considerations to provide knowledge that is truly beneficial to the beneficiary. It wasn't made.
そこで本発明の目的は、受益者にとって有益性に優れたリスクナレッジを高確度かつ効率的に提供可能とする技術を提供することにある。 Therefore, an object of the present invention is to provide a technology that can provide risk knowledge excellent in usefulness for beneficiaries with high accuracy and efficiency.
上記課題を解決する本発明のリスクナレッジ提示システムは、各プロジェクトのリスク評価項目ごとに既に得られているリスクナレッジを、ユーザレベル毎に必要とされる情報粒度で階層構造に分類し格納した第1データベースと、各プロジェクトの各リスク評価項目に対する各ユーザの回答履歴を格納した第2データベースと、各ユーザのユーザ属性情報を格納した第3データベースと、を記憶した記憶装置と、入力装置で指定を受けた対象ユーザおよび対象プロジェクト種に関して、前記第2データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で所定類似度の回答履歴を検索し、前記第3データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザとユーザ属性情報が所定類似度の他ユーザを検索し、ユーザ属性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち類似度が所定以上のものを特定する第1処理と、前記特定した回答履歴に対応するリスク評価項目のリスクナレッジのうち、前記対象ユーザのユーザ属性情報が示すユーザレベルに応じた情報粒度のものを前記第1データベースで特定し、当該特定したリスクナレッジを出力装置に出力する第2処理と、を実行する演算装置を備えることを特徴とする。 The risk knowledge presentation system of the present invention that solves the above-described problem is a risk knowledge that is already obtained for each risk evaluation item of each project, and is classified and stored in a hierarchical structure with information granularity required for each user level. 1 database, a second database that stores each user's answer history for each risk assessment item of each project, a third database that stores user attribute information of each user, and a storage device that is specified by an input device For the target user and the target project type received, based on the storage information of the second database, an answer history with a predetermined similarity is searched between the target user and another user, and based on the storage information of the third database The target user and the user attribute information are searched for other users with a predetermined similarity, and the user attribute is more than a predetermined similarity The user indicated by the user attribute information of the target user in the first process for identifying a response history by other users having a similarity equal to or higher than a predetermined level and the risk knowledge of the risk evaluation item corresponding to the identified response history An information processing unit that specifies information granularity corresponding to a level is specified in the first database, and a second process for outputting the specified risk knowledge to an output device is provided.
また、本発明のリスクナレッジ提示方法は、各プロジェクトのリスク評価項目ごとに既に得られているリスクナレッジを、ユーザレベル毎に必要とされる情報粒度で階層構造に分類し格納した第1データベースと、各プロジェクトの各リスク評価項目に対する各ユーザの回答履歴を格納した第2データベースと、各ユーザのユーザ属性情報を格納した第3データベースと、を記憶した記憶装置を備える情報処理装置が、入力装置で指定を受けた対象ユーザおよび対象プロジェクト種に関して、前記第2データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で所定類似度の回答履歴を検索し、前記第3データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザとユーザ属性情報が所定類似度の他ユーザを検索し、ユーザ属性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち類似度が所定以上のものを特定する第1処理と、前記特定した回答履歴に対応するリスク評価項目のリスクナレッジのうち、前記対象ユーザのユーザ属性情報が示すユーザレベルに応じた情報粒度のものを前記第1データベースで特定し、当該特定したリスクナレッジを出力装置に出力する第2処理を実行することを特徴とする。 The risk knowledge presentation method according to the present invention includes a first database that stores risk knowledge already obtained for each risk evaluation item of each project in a hierarchical structure with information granularity required for each user level. An information processing apparatus comprising a storage device storing a second database storing response histories of each user for each risk evaluation item of each project and a third database storing user attribute information of each user is provided as an input device With respect to the target user and the target project type specified in (2), an answer history having a predetermined similarity is searched between the target user and another user based on the storage information of the second database, and the storage information of the third database The target user and the user attribute information are searched for other users having a predetermined similarity, and the user attribute is equal to or greater than a predetermined value. Among the response histories by other similar users, the first process for identifying those whose degree of similarity is equal to or higher than a predetermined level, and the risk attribute of the risk evaluation item corresponding to the identified response history, the user attribute information of the target user indicates An information granularity corresponding to a user level is specified in the first database, and a second process of outputting the specified risk knowledge to an output device is executed.
本発明によれば、受益者にとって有益性に優れたリスクナレッジを高確度かつ効率的に提供可能となる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the risk knowledge excellent in usefulness for beneficiaries can be provided with high accuracy and efficiency.
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図1は、本実施形態のリスクナレッジ提示システム100を含むネットワーク構成図である。図1に示すリスクナレッジ提示システム100は、受益者にとって有益性に優れたリスクナレッジを高確度かつ効率的に提供可能とするコンピュータシステムである。
Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a network configuration diagram including a risk
図1に例示するように、ネットワーク10を介して、リスクナレッジ提示システム100と評価用端末20および情報定義用端末30が通信可能に接続されている。このうち評価用端末20は、ユーザすなわちプロジェクトマネージャが、担当プロジェクトにおける各評価項目に関して行ったリスク評価の結果や、自身が備えるプロジェクトの知識や経験、性格などの特性に関して入力作業を行なう端末である。また、情報定義用端末30は、上述のプロジェクトマネージャ等がリスクナレッジに関して各種定義作業を行う際に用いる端末である。
As illustrated in FIG. 1, a risk
一方、リスクナレッジ提示システム100の構成は以下の如くとなる。図2は本実施形態におけるリスクナレッジ提示システム100のハードウェア構成例を示す図である。この場合、リスクナレッジ提示システム100は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶装置で構成される記憶装置101、RAMなど揮発性記憶装置で構成されるメモリ103、記憶装置101に保持されるプログラム102をメモリ103に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうCPUなどの演算装置104、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付ける入力装置105、処理データの表示を行うディスプレイ等の出力装置106、ネットワークと接続し他装置との通信処理を担う通信装置107、を備える。演算装置104が上述のプログラム102を実行することにより、ナレッジ情報定義処理部110およびナレッジ情報提示処理部111の各機能部を実装することになる。
On the other hand, the configuration of the risk
なお、ユーザからの入力やユーザへの情報表示が、全て上述の評価用端末20および情報定義用端末30との間で、通信装置107を介してなされる形態の場合、上述の入力装置105および出力装置106は省略して構わない。また、リスクナレッジ提示システム100における記憶装置101内には、必要な機能を実装する為のプログラム102に加えて、ナレッジ情報DB125、ナレッジ評価DB126、ユーザ特性項目DB127、ユーザ特性DB128、リスク評価項目DB129、リスク評価結果DB130、および評価作業情報DB131が少なくとも記憶されている。これら各DBの構成例については後述する。
In the case where the input from the user and the information display to the user are all made via the
ここで、本実施形態において考慮されるプロジェクトにおけるリスク評価について概説する。所定の事業体等は、遂行すべきプロジェクトの成功を阻害するリスクを洗い出し、そのリスクに応じた対策を立てるものである。具体的には、「リスク事象(損失を引き起こす出来事や状態)」を洗い出すために「リスク事象のドライバー(プロジェクト環境の中でリスク事象の発生へ導くもの)」を洗い出し、このリスク事象への対処として対応策を立案する。プロジェクトにおけるリスク評価とはリスク事象のドライバーとなりうる情報を評価項目とし、この評価項目に関してプロジェクトマネージャに評価させることでリスクの洗い出しおよび対策に繋げていくアクティビティである。 Here, the risk assessment in the project considered in this embodiment will be outlined. The specified entity identifies risks that hinder the success of the project to be executed and takes measures according to those risks. Specifically, in order to identify “risk events (events and conditions that cause loss)”, “risk event drivers (those that lead to the occurrence of risk events in the project environment)” are identified and countermeasures are taken. To formulate countermeasures. Risk assessment in a project is an activity that uses information that can be a driver of a risk event as an evaluation item, and causes the project manager to evaluate this evaluation item to identify risks and take measures.
また、リスク評価を行うことで任意の時点でのリスクを把握することや、リスクにスコアを紐付けることで定量的なリスクの把握やリスクの推移を認識することが可能となる。リスクナレッジは、こうしたリスク評価に連携して提示する情報であり、リスク事象のドライバーに起因するリスク事象やその対応策の情報や、リスク管理をうまく進めるための工夫に関する情報など、上述のリスクをうまくコントロールするためのノウハウを示す知見である。 In addition, it is possible to grasp a risk at an arbitrary time point by performing a risk evaluation, and to grasp a quantitative risk and recognize a risk transition by associating a score with the risk. Risk knowledge is information that is presented in conjunction with such risk assessment, and the risks described above, such as information on risk events caused by the driver of risk events and information on countermeasures, and information on innovations for better risk management. It is knowledge that shows know-how to control well.
そこで本実施形態のリスクナレッジ提示システム100は、上述のようにプロジェクト遂行に有用となるリスクナレッジを、リスク評価結果やリスク評価時の作業状況およびプロジェクトマネージャ自身の特性、ナレッジの他者評価結果等に基づいてユーザに提示する。
Therefore, the risk
続いて、以下、本実施形態におけるリスクナレッジ提示方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明するリスクナレッジ提示方法に対応する各種動作は、リスクナレッジ提示システム100がメモリ103等に読み出して実行するプログラム102によって実現される。そして、このプログラム102は、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
Subsequently, the actual procedure of the risk knowledge presenting method in the present embodiment will be described with reference to the drawings. Various operations corresponding to the risk knowledge presenting method described below are realized by a
図3は、本実施形態におけるリスクナレッジ提示方法の処理例1を示すフロー図である。ここではまず、ナレッジ情報DB125の生成、更新の処理について説明する。この場合、リスクナレッジ提示システム100におけるナレッジ情報定義処理部110は、ユーザが操作する情報定義用端末30を介して入力されたナレッジ情報を、ネットワーク10を介して取得する(s201)。
FIG. 3 is a flowchart showing a processing example 1 of the risk knowledge presenting method according to the present embodiment. Here, first, generation and update processing of the
リスクナレッジ提示システム100は、情報定義用端末30から情報入力を受け付ける際、例えば、図4に例示するナレッジ情報登録画面300を情報定義用端末30に送信し、当該画面300を介してナレッジ情報の入力を受け付ける。
When the risk
図4で例示するナレッジ情報登録画面300は、リスクナレッジの情報項目として、該当情報を説明するタイトル301と概要302、リスク要因303、リスク事象304、損失305、直接的原因306、および動機的原因307の各入力欄を備えている。また、ナレッジ情報登録画面300は、該当リスクナレッジに関するナレッジ分類308とナレッジレベル309、出展情報である資料名310と国/地域311、更に、該当リスクナレッジの作成情報である作成日312と問合せ先313の各入力欄を備えている。
The knowledge
このうち、タイトル301に入力される情報は、例えば「パッケージを利用する場合は、非機能要件の制約を顧客が受け入れていることを確認せよ!」などのように、該当リスクナレッジを端的にあらわす文字列である。また、概要302に入力される情報は、該当リスクナレッジの情報源となった実体験の経緯を示す文字列である。また、リスク要因303に入力される情報は、リスク事象のドライバーを示す文字列である。また、リスク事象304に入力される情報は、損失を引き起こす出来事や状態で実際に起きた事柄を示す文字列である。また、損失305に入力される情報は、該当リスク事象の発生に伴うプロジェクトへのインパクトを示す文字列である。また、直接的原因306に入力される情報は、該当リスク事象の発生を防げなかったという観点でのマネジメントミスに関する情報である。また、動機的原因307に入力される情報は、上述の直接的原因を引き起こした背景原因を示す文字列である。
Of these, the information input in the
また、ナレッジ分類308に入力される情報は、PMBOKの知識エリアや開発フェーズなどの情報である。また、ナレッジレベル309に入力される情報は、リスクナレッジを階層化する際においてどの階層に属する項目かを定義する情報である。このリスクナレッジレベル309の情報は、ユーザにおけるプロジェクトの経験や知識等に応じて参照すべきリスクナレッジの対象を分類するレベルに対応したものである。
Information input to the
また、資料名310に入力される情報は、ユーザが該当リスクナレッジを作成するにあたり参照した資料名を示す文字列である。また、国/地域311に入力される情報は、該当リスクナレッジの情報源となった実体験が発生した国/地域を示す文字列である。また、作成日312に入力される情報は、該当リスクナレッジが作成または登録された日付を示す文字列である。また、問合せ先313に入力される情報は、該当リスクナレッジについて詳細を知る際の問合せ先を示す文字列である。
The information input to the
リスクナレッジ提示システム100のナレッジ情報定義処理部110は、上述のナレッジ情報登録画面300において入力された、リスクナレッジに関する各情報を、ナレッジ情報DB125のナレッジ情報項目テーブル400に書き込み処理する(s202)。このナレッジ情報項目テーブル400の具体例を図5にて示す。ナレッジ情報項目テーブル400は、ナレッジID415、タイトル402、概要403、リスク要因404、リスク事象405、損失406、直接的原因407、動機的原因408、ナレッジ分類409、ナレッジレベル410、資料名411、国/地域412、作成日413、問合せ先414、および関連リスク項目416の各情報を含んでいる。各情報402〜414は、上述のナレッジ情報登録画面300にてユーザから登録された情報である。また、ナレッジ情報定義処理部110は、上述のステップs201でリスクナレッジに関する情報を受け付ける毎に、つまり、当該ナレッジ情報項目テーブル400に書き込み処理を行う毎に、対応するリスクナレッジの情報群を一意に特定するナレッジID415を、“A001”などと設定する。ナレッジ情報項目テーブル400においては、一つの列401に一つのリスクナレッジの各情報が格納されている。
The knowledge information
情報定義用端末30を操作するユーザは、上述のようなリスクナレッジに関する各種情報(以下、ナレッジ情報とする)の定義を行った後、該当情報間の関係について定義する作業行うことになる。そこで、リスクナレッジ提示システム100の情報定義処理部110は、該当ユーザが操作する情報定義用端末30から、ナレッジ情報間の関係についての定義情報を取得する(s203)。
The user who operates the
ナレッジ情報間の関係についての定義情報とは、上述のステップs202で定義されたナレッジ情報と、それまでにナレッジ情報DB125に登録済みの他のナレッジ情報との関係性を規定する情報である。具体的には、あるナレッジ情報と、これをさらに詳細化した内容のナレッジ情報との紐付けを定義する情報である。
The definition information regarding the relationship between the knowledge information is information that defines the relationship between the knowledge information defined in step s202 described above and other knowledge information registered in the
この場合、情報定義処理部110は、ネットワーク10を介して、関係ナレッジ情報定義画面500(図6)を情報定義用端末30に送信し、上述のユーザからの入力を受け付けることになる。図6に例示する関係ナレッジ情報定義画面500は、上位情報501と下位情報候補502、更に、情報粒度515の各表示項目から構成されている。
In this case, the information
このうち上位情報501には、ステップs202で定義したリスクナレッジのうち、定義対象とする項目のID510と、これに対応するナレッジ情報のタイトル511とを含んだナレッジ情報503が含まれる。
Of these, the
また、下位情報候補502には、ナレッジ情報DB125に登録済みとなっているナレッジ情報を示す項目ID512とそのタイトル513の一覧504が含まれる。また、上位情報501で示したナレッジ情報503の概念に含まれ、これをさらに詳細化すなわち情報の粒度を細かくし下位概念化している登録済みの他のナレッジ情報について、上位情報501のナレッジ情報503と対応付けるためのインターフェイスとして、関連性505が下位情報候補502に含まれている。
Further, the
また、情報粒度515には、上述の上位情報501で示したナレッジ情報503と、その下位概念化して関連性505でチェックが入った下位情報候補502における他のナレッジ情報の、各項目ID516の値と、その情報粒度517の値とが含まれている。項目ID516の値は、上述の上位情報501における項目ID510および下位情報候補502における項目ID512と同じ値である。情報粒度517の値は、プルダウンメニューなどのインターフェイス518を介してユーザが選択、指示した値である。
Further, the
こうした関係ナレッジ情報定義画面500を情報定義用端末30で閲覧したユーザは、上位情報501で示されたナレッジ情報503の内容をさらに詳細化していると考える、登録済みの他のナレッジ情報については関連性505にチェックを入れ、ナレッジ情報間の情報粒度に応じた階層関係を指定する。例えば、項目ID“A001”で「△△の際には××を□□せよ!」なるナレッジ情報503に対して、下位情報候補502のうち、項目ID“B003”のナレッジ情報506が下位情報と判断した場合、ユーザは、該当項目IDに付与されている関連性505にチェックを入れる。また、情報粒度515におけるインターフェイス518を操作して、上位および下位の各ナレッジ情報の情報粒度を指定する。こうして関係ナレッジ情報定義画面500において入力された情報は、情報定義用端末30からネットワーク10を介してリスクナレッジ提示システム100に送られる。
The user who browses the related knowledge
リスクナレッジ提示システム100のナレッジ情報定義処理部110は、上述の情報定義用端末30から、関係ナレッジ情報定義画面500での入力情報を受信し、これをナレッジ情報DB125の階層定義テーブル600に書き込む(s204)。このナレッジ情報DB125の階層定義テーブル600の具体例を図7にて示す。図7で例示する階層定義テーブル600は、上位情報ID601、下位情報ID602、および情報粒度のレベル605から構成されている。
The knowledge information
このうち上位情報ID601には、上述の関係ナレッジ情報定義画面500での上位情報501が示す項目のID510と同じ値が格納されている。このID510は、上述のステップs202で定義されたナレッジ情報のナレッジID401と同じ値となる。また、下位情報ID602には、上述のステップs203において、関係ナレッジ情報定義画面500の関係性505がチェックされた項目ID512と同じ値が格納されている。また、レベル605には、下位情報ID602の値に対応したナレッジ情報の情報粒度レベルを示す値が格納されている。この情報粒度のレベル605の値は、上述の関係ナレッジ情報定義画面500におけるインターフェイス518でユーザから指定されたものである。
Among these, the
こうしてナレッジ情報DB125の階層定義テーブル600に格納される情報を可視化すると図8のような階層構造を示す。ここで示す例であれば、ノード701のナレッジID"B003"の下位にノード702のナレッジID"C008"と、ノード703のナレッジID"C009"が紐付けられている。つまり、ナレッジID"B003"のナレッジ情報の粒度を細かくすると、ナレッジID"C008"とナレッジID"C009"の各ナレッジ情報に分割できることを示している。また、階層の見方を変えると、ナレッジID"C008"とナレッジID"C009"の各ナレッジ情報を抽象的に捉えたナレッジ情報がナレッジID"B003"と捉えることができる。
When the information stored in the hierarchy definition table 600 of the
また、こうしたナレッジ情報の粒度に関して、更に具体的に説明すると、例えば、スキルレベルの高いプロジェクトマネージャ向けのナレッジ情報として、情報粒度が“Level1”のナレッジ情報“A001”が存在する一方、このプロジェクトマネージャよりスキルレベルが1段階低いプロジェクトマネージャ向けのナレッジ情報としては、情報粒度が“Level2”のナレッジ情報“B001”、“B003”が存在する。“Level1”のナレッジ情報“A001”の情報粒度のイメージとしては、「△△の際には××せよ!」といった程度の粗い粒度であり、“Level2”のナレッジ情報“B001”、“B003”の情報粒度のイメージとしては、「△△の際には○○について注意する必要があり、○△の確定要」といった程度の細かい粒度である。更に、“B003”の下位階層にあたる、“Level3”のナレッジ情報“C008”、“C009”の情報粒度のイメージとしては、「○○について注意する必要があるので、○△に関して○○担当者に事前インタビューを行って確定しておいてください」といった、更に程度の細かい粒度である。
More specifically, regarding the granularity of such knowledge information, for example, knowledge information “A001” having an information granularity of “
こうしたナレッジ情報の粒度毎に階層関係を定義しておくことで、ユーザすなわちプロジェクトマネージャのスキル(経験や知識)のレベルに応じて、適切な粒度のナレッジ情報を提供することが出来る。リスクナレッジ提示システム100は、リスクナレッジを提示する対象ユーザに関して、後述するユーザ特性DB128の情報を所定のアルゴリズムに適用してスキルレベルを決定し、この決定値に対応する情報粒度のナレッジ情報を上述の階層定義テーブル600にて特定出来る。
By defining a hierarchical relationship for each granularity of knowledge information, it is possible to provide knowledge information with an appropriate granularity according to the skill level (experience or knowledge) of the user, that is, the project manager. The risk
上述したナレッジ情報定義処理部110は、ステップs201〜s204を、該当ユーザが所望する全てのナレッジ情報に関して処理完了となるまで、すなわちユーザからの指示を情報定義用端末30から受けるまで繰り返す(s205:N〜s201)。なお、図3のフロー例における、ステップs201、s202と、ステップs203、s204の、実行順序を入れ替えるとしてもよい。
The knowledge information
続いて、当該リスクナレッジ提示システム100から提供したナレッジ情報に対する、該当プロジェクトマネージャからの評価を取得し、これをナレッジ評価DB126に格納する処理について説明する。図9は本実施形態におけるリスクナレッジ提示方法の処理例2を示すフロー図であり、図10は本実施形態におけるナレッジ評価DB126の構成例を示す図である。
Next, a process of acquiring an evaluation from the project manager for the knowledge information provided from the risk
この場合、ナレッジ情報DB125に格納されている、各ナレッジ情報の項目IDのうち、該当プロジェクトマネージャが評価用端末20を介して指定してきた該当項目IDに対応したナレッジ情報について、リスクナレッジ提示システム100は、評価受け付け用の適宜なインターフェイスを評価用端末20に返信し、そのインターフェイスから評価値を取得する(s300、s301)。また、リスクナレッジ提示システム100は、ここで得た評価値を、該当ナレッジ情報に対応付けてナレッジ評価DB126に書込処理する(s302)。リスクナレッジ提示システム100は、ステップs300〜s302を、該当プロジェクトマネージャからの指示を評価用端末20から受けるまで繰り返す(s303:N〜s300)。
In this case, among knowledge item IDs stored in the
こうして生成されるのが図10に例示したナレッジ評価DB126である。ナレッジ評価DB126は、評価を行ったプロジェクトマネージャすなわちユーザのユーザID801をキーとして、評価対象となった各ナレッジ情報の項目806毎の評価値802が対応付けされたレコードの集合体となっている。そのうち、例えばレコード"804"、"805"においては、ユーザID"10004"、"10241"の各ユーザが、各ナレッジ情報に関して同じ評価をしていることを示している。
The
続いて、本実施形態におけるリスクナレッジの提示処理について説明する。図11は本実施形態におけるリスクナレッジ提示方法の処理例3を示すフロー図である。この場合、リスクナレッジ提示システム100におけるナレッジ情報提示処理部111は、評価対象となるプロジェクトの指定を受け付ける(s1601)。プロジェクトの指定は、リスクナレッジ提示システム100が評価用端末20に対し送信した、評価対象プロジェクト選択画面1700(図12参照)を介して受け付ける。
Next, risk knowledge presentation processing in the present embodiment will be described. FIG. 11 is a flowchart showing a processing example 3 of the risk knowledge presenting method in the present embodiment. In this case, the knowledge information presentation processing unit 111 in the risk
この評価対象プロジェクト選択画面1700は、評価対象となるプロジェクト一覧1701と対象プロジェクトの開発工程を選択する項目1702を、表示内容に含んでいる。そのうちプロジェクト一覧1701では、プロジェクト名1703、前回評価時1704、および前回評価時工程1705の各情報と、ラジオボタンである選択1706が表示される。プロジェクトマネージャは、このプロジェクト一覧1701にて、自身が評価するプロジェクトを確認し、今回の対象とするプロジェクトを選択1706のラジオボタンで指定する。また、プロジェクトマネージャは、開発工程の選択項目1702にて、今回の対象とするプロジェクトの開発工程の情報を選択する。こうした選択がなされた評価対象プロジェクト選択画面1700にて、評価実施ボタン1707が押下されると、当該画面1700での選択情報が、評価用端末20からリスクナレッジ提示システム100に返信されることとなる。
The evaluation target
この評価用端末20からリスクナレッジ提示システム100に返信があったことを契機に、リスクナレッジ提示システム100は、ステップs1602の処理を開始する。当該ステップs1602において、ナレッジ情報提示処理部111は、リスク評価項目DB129から対象プロジェクトにおける評価項目を読み込む。
In response to a reply from the
リスク評価項目DB129の具体例を図13に示す。リスク評価項目DB129は、項目ID1801と設問内容1802と回答選択1803の各値を対応付けたレコードの集合体となっている。このうち回答選択1803では、選択内容1804に対してスコア1805が紐づけられており、該当項目の設問内容の状況に関してリスク要因が存在しない場合はスコアが"0"となる。
A specific example of the risk
なお、リスク評価の判断自体は、プロジェクトマネージャが評価用端末20を介してリスク評価入力画面1200を閲覧し、これを用いて該当プロジェクトのリスク評価作業を行うこととなる。評価用端末20に表示させるリスク評価入力画面1200の例を図14に示す。リスク評価入力画面1200は、設問内容1201と回答欄1202の各値が対応付けたレコードの集合体となっている。そのうち回答欄1202は、プルダウンメニュー等の適宜なインターフェイスたる選択肢1203として、リスク評価項目DB129の回答選択1803で定義されている選択肢が表示される。プロジェクトマネージャすなわち評価者による評価結果は、評価用端末20からリスクナレッジ提示システム100に返信される。
In addition, the judgment of the risk assessment itself is performed by the project manager viewing the risk
そこでリスクナレッジ提示システム100は、上述の評価結果を評価用端末20から受信し、これをリスク評価結果DB130に格納する(s1603)。なお、プロジェクトマネージャからの入力を評価用端末20から受けることに加えて、リスクナレッジ提示システム100は、リスク評価結果DB130から他ユーザに関する評価結果の情報を取得しておく。また、評価者が上述の画面1200において、各設問項目の回答に要した時間の情報も、評価用端末20からリスクナレッジ提示システム100に返信される。
Therefore, the risk
ここで、リスク評価結果DB130の例を図15に示す。リスク評価結果DB130は、プロジェクトID1301、ユーザID1302、評価日1306、および回答結果1303の各値を対応付けたレコードの集合体となっている。そのうちプロジェクトID1301には、それぞれのプロジェクトに対して割り振られている固有のIDが格納される。また、ユーザIDには、それぞれのプロジェクトマネージャまたは担当者に対して割り当てられている固有のIDが格納される。また、評価日1306には、評価がなされた日付が格納される。また、回答結果1303には、ナレッジ情報の各項目1310に対する評価結果である回答内容が格納される。例えばレコード1304、1307、1308、1309は、同一プロジェクト“PJ001”における一ヶ月毎の評価結果のデータが格納されている。
Here, an example of the risk
こうしたリスク評価結果DB130を利用することで、リスクナレッジ提示システム100は、例えば評価項目1310が"R004"である回答の列1305のように、ユーザID“10001”なるプロジェクトマネージャに関して、プロジェクト“PJ0001”の評価項目“R004”における評価結果として、評価日"2011/3/6"から"2011/6/28"の4回の各評価において、回答結果が"(1)"、"(2)"、"(1)"、"(2)"と時間的に推移した情報を得ることが出来る。同様に、リスクナレッジ提示システム100は、列1305において、ユーザID“10002”なる他ユーザに関して、プロジェクトID"PJ001"における評価項目"R004"に関し、評価日"2011/3/6"から"2011/6/28"の4回の各評価において、回答結果が"(3)"、"(3)"、"(1)"、"(2)"と推移している情報について取得できる。他のユーザに関しても同様に情報を取得する。
By using such a risk
また、評価作業情報DB131の例を図16に示す。評価作業情報DB131は、プロジェクトID1401をキーとして、ユーザID1402、評価日1404、および評価項目1410毎の回答時間1403の各値が対応付けたレコードの集合体となっている。この評価作業情報DB131を利用すれば、リスクナレッジ提示システム100は、例えば評価項目"R004"の回答時間の列1405のように、任意の項目における回答時間の推移を得ることも出来る。
An example of the evaluation
上述のステップs1603にて評価用端末20から受信した評価結果の情報において、リスク要因が存在する、換言すると、画面1200の回答欄1202でユーザが指定した選択肢が、スコア"0"に対応したものでなかった場合(s1604:Y)、リスクナレッジ提示システム100は、該当ユーザに対して有益なリスクナレッジの提示を行うべく、処理をステップs1605に進める。他方、ステップs1603にて受信した評価結果の情報においてリスク要因が存在しない、換言すると、画面1200の回答欄1202でユーザが指定した選択肢が、スコア"0"に対応したものであった場合(s1604:N)、リスクナレッジ提示システム100は、処理をステップs1602に戻す。
There is a risk factor in the evaluation result information received from the
ステップs1605において、リスクナレッジ提示システム100は、評価作業情報DB131から、該当プロジェクトマネージャに対応するユーザID1402が対応付けされた回答時間1403と、その他のユーザの回答時間1403とを共に取得する。評価作業情報DB131は上述の通り、各プロジェクトに対する、各項目に関してなされた回答に要した時間の時間的推移の情報が格納されている。リスクナレッジ提示システム100は、例えば、列1405において、ユーザID“10001”なるプロジェクトマネージャに関して、プロジェクトID"PJ001"における評価項目"R004"に関し、評価日"2011/3/15"から"2011/6/20"の4回の各評価において、回答時間が"41"、"67"、"21"、"16"と推移している情報について取得する。また同様に、ユーザID“10002”なる他のユーザに関して、プロジェクトID"PJ002"における評価項目"R004"(上述の“PJ0001”に関する項目と同じもの)に関し、評価日"2011/3/6"から"2011/6/28"の4回の各評価において、回答時間が"32"、"27"、"33"、"27"と推移している情報について取得する。他のユーザに関しても同様に情報を取得する。なお、ここでリスクナレッジ提示システム100が回答時間に関して情報を取得する際、該当プロジェクトマネージャが指定したプロジェクトと同一ないし同種のプロジェクトに関して、同じ乃至類似する評価項目を選択した上で、その回答時間の情報を取得する。そのため当然ながら、リスクナレッジ提示システム100は、プロジェクトIDと紐付いたプロジェクトの種類情報について記憶装置101にて保持して随時利用可能であるものとする。
In step s1605, the risk
続いてリスクナレッジ提示システム100は、該当プロジェクトマネージャおよび他のユーザに関するユーザ特性に関する情報をユーザ特性DB128から取得する(s1606)。ここで取得するユーザ特性の情報は、ユーザ特性項目DB127の内容をもとに生成される特性評価入力画面900において、評価用端末20を介してプロジェクトマネージャからで入力された情報となる。
Subsequently, the risk
上述のユーザ特性項目DB127の具体例を図17に示す。ユーザ特性項目DB127は、項目ID1001と設問内容1002と回答選択1003の各値が対応付けたレコードの集合体となっている。これらの情報が反映された特性評価入力画面900は、図18に示すように、設問内容901と回答欄902とから構成される。このうち回答欄902は、ユーザ特性項目DB127の回答選択1003が選択肢として表示される。各設問内容901、回答欄902は、プロジェクトマネジメントに関する知識、実践力に関する設問、人格に関する設問、のそれぞれについて設けられる。つまり、該当プロジェクトマネージャを含めた各ユーザが、プロジェクトに関してどのような知識、経験に根ざした実践力を有しているか、更には、プロジェクト遂行時にどのような人間関係を構築するタイプであるかといった性格面に関して、その特性をリスクナレッジ提示システム100が取得することになる。
A specific example of the above-described user
この特性評価入力画面900での入力値が格納されたユーザ特性DB128は、図18に示すように、ユーザID1101、評価日1102、および回答結果1103の各値を対応付けたレコードの集合体となっている。そのうち、例えば列1107に関し、リスクナレッジ提示システム100は、設問項目“Pr0003”に対する各ユーザの回答と、その時間的推移(1ヶ月毎)を認識することができる。また、リスクナレッジ提示システム100は、例えばレコード1104、1105、1106の各回答結果を比較して、ユーザID"10001"、"10004"、"102421"の各ユーザの回答傾向が近い(類似)ことを認識出来る。
As shown in FIG. 18, the user
続いてリスクナレッジ提示システム100は、上述までのステップで情報を読み込んでいるそれぞれのナレッジ情報に対する各ユーザの評価結果を、ナレッジ評価DB126から取得する(s1607)。ナレッジ評価DB126の具体例は図10にて既に示した通りである。なお、ステップs1605〜s1607は互いに独立しているため、順序が異なっても構わない。
Subsequently, the risk
次に、リスクナレッジ提示システム100は、上述のステップs1605〜s1607で取得した各情報と、ナレッジ情報DB125の情報をもとに、上述のプロジェクトマネージャに提示する有益なナレッジ情報を選択し、これを評価用端末20に送信し表示させる(s1608)。
Next, the risk
このステップs1608におけるリスクナレッジ提示システム100は、例えば、図20のフローに示すように、上述のステップs1603で該当プロジェクトマネージャと他ユーザに関し得ている、同一ないし同種のプロジェクトに関する、同一ないし同種の評価項目に関する回答結果1303の時間的推移の情報、すなわち回答履歴について、該当プロジェクトマネージャと他ユーザとの間で所定類似度(例:所定期間での回答結果が8割以上一致)のものを検索する(s2001)。
The risk
また、リスクナレッジ提示システム100は、上述のステップs1606で得ているユーザ特性に関して、該当プロジェクトマネージャと所定類似度(例:各項目が8割以上一致)の他ユーザを検索し、ユーザ特性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち類似度が所定以上のものを特定する(s2002)。
Further, the risk
この場合のリスクナレッジ提示システム100は、上述で特定した回答履歴に対応するリスク評価項目(例えば“R003”)のリスクナレッジをナレッジ情報DB125のナレッジ情報項目テーブル400で検索し(s2003)、ここで検索されたもののうち、該当プロジェクトマネージャのユーザ特性が示すユーザレベルに応じた情報粒度のもの(例えば“情報粒度のレベル2”)を、ナレッジ情報DB125の階層定義テーブル600で特定する(s2004)。また、ここで特定したリスクナレッジのうち、ユーザ特性が該当プロジェクトマネージャと一定程度以上類似する他ユーザないし全ての他ユーザからの評価結果(ステップs1607で得ている)が所定以上となっているものを更に特定し(s2005)、当該特定したリスクナレッジを評価用端末20ないし出力装置106に出力する(s2006)。
In this case, the risk
或いは、このステップs1608におけるリスクナレッジ提示システム100は、例えば、図21のフローに示すように、上述のステップs1603で該当プロジェクトマネージャと他ユーザに関し得ている、同一ないし同種のプロジェクトに関する、同一ないし同種の評価項目に関する回答結果1303の時間的推移の情報、すなわち回答履歴について、該当プロジェクトマネージャと他ユーザとの間で所定類似度(例:所定期間での回答結果が8割以上一致)のものを検索する(s2101)。
Alternatively, the risk
また、リスクナレッジ提示システム100は、上述のステップs1606で得ているユーザ特性に関して、該当プロジェクトマネージャと所定類似度(例:各項目が8割以上一致)の他ユーザを検索し(s2102)、ユーザ特性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち類似度が所定以上のものを特定する(s2103)。
In addition, the risk
また、リスクナレッジ提示システム100は、上述のステップs1605で得ている回答時間の情報に関して、該当プロジェクトマネージャと所定類似度(例:回答時間の推移傾向が所定期間のうち7割以上の区間で一致)の他ユーザを検索する(s2104)。ここでリスクナレッジ提示システム100は、ユーザ特性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち、類似度が所定以上のものであって、その回答作業の属性すなわち回答時間の時間的推移に関する類似度が所定以上のものを特定する(s2105)。
In addition, the risk
リスクナレッジ提示システム100は、ステップs2105で特定した回答履歴に対応するリスク評価項目(例えば“R003”)のリスクナレッジをナレッジ情報DB125のナレッジ情報項目テーブル400で検索し、ここで検索されたもののうち、該当プロジェクトマネージャのユーザ特性が示すユーザレベルに応じた情報粒度のもの(例えば“情報粒度のレベル2”)を、ナレッジ情報DB125の階層定義テーブル600で特定する(s2106)。
The risk
また、リスクナレッジ提示システム100は、上述のステップs2106で特定したリスクナレッジのうち、ユーザ特性が該当プロジェクトマネージャと一定程度以上類似する他ユーザないし全ての他ユーザからの評価結果(ステップs1607で得ている)が所定以上となっているものを更に特定し(s2107)、これを出力する(s2108)。
In addition, the risk
なお、評価用端末20ないし出力装置106でのリスクナレッジの表示形式としては、画面データの送信による表示形態の他、該当プロジェクトマネージャのメールアドレスを評価用端末20ないし入力装置105で受け付けて、該当メールアドレスに宛てて該当リスクナレッジを記載したメールを配信する形態なども採用できる。
Note that the display format of the risk knowledge on the
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。例えば、上述のごとくプロジェクトに関するリスクナレッジ提示処理についてのみならず、アンケートや監査等における評価システムに対するナレッジ提示や、携帯電話利用時等における商品やサービス等のリコメンド情報提示、といった状況に適用するとしてもよい。 Although the best mode for carrying out the present invention has been specifically described above, the present invention is not limited to this, and various modifications can be made without departing from the scope of the invention. For example, it may be applied not only to risk knowledge presentation processing related to projects as described above, but also to situations such as knowledge presentation for evaluation systems in questionnaires and audits, and recommendation information such as products and services when using mobile phones, etc. Good.
こうした本実施形態によれば、受益者にとって有益性に優れたリスクナレッジを高確度かつ効率的に提供可能となる。 According to this embodiment, it is possible to provide risk knowledge that is highly beneficial to beneficiaries with high accuracy and efficiency.
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態のリスクナレッジ提示システムにおいて、前記記憶装置は、各プロジェクトの各リスク評価項目に対する各ユーザの回答作業の属性情報を格納した第4データベースを更に備えるものであり、前記演算装置は、前記第1処理において、入力装置で指定を受けた対象ユーザおよび対象プロジェクト種に関して、前記第2データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で所定類似度の回答履歴を検索し、前記第3データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザとユーザ属性情報が所定類似度の他ユーザを検索し、前記第4データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で所定類似度の回答作業の属性情報を検索し、ユーザ属性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち類似度が所定以上のものであって、その回答作業の属性に関する類似度が所定以上のものを特定するものである、としてもよい。 At least the following will be clarified by the description of the present specification. That is, in the risk knowledge presentation system of the present embodiment, the storage device further includes a fourth database that stores attribute information of each user's answer work for each risk evaluation item of each project, and the arithmetic device includes: In the first process, for the target user and target project type specified by the input device, a response history of a predetermined similarity between the target user and another user is searched based on the information stored in the second database. Based on the storage information of the third database, the target user and the user attribute information are searched for other users having a predetermined similarity, and based on the storage information of the fourth database, between the target user and the other users Search for attribute information of answer work with a predetermined similarity, and use the response history of other users whose user attributes are more than a predetermined similarity Similarity be of more than a predetermined similarity of attributes from the answer tasks is to identify more than a predetermined, may be.
これによれば、ユーザがプロジェクトに関し保持する知識や経験、スタッフを管理する際の性格的志向などの点で類似する他ユーザによる、同種のプロジェクトにおける同種の評価項目に対する似通った回答履歴のうち、その回答作業時の様子(回答時間等)も類似するものを特定して、該当するリスクナレッジを提示することが可能となる。例えば、回答に要した時間は、「項目Aに対して逡巡している様子だから、該当項目の回答内容、プロジェクト進行に自信が無いのかもしれない」、「時期a、時期bとも項目Aに対する回答は“Yes”であったが、時期bの時間が大幅に遅くなっていることを踏まえると、プロジェクト進行に何か不安が生じ始めているのかもしれない」、といった状況を反映する場合があり、そうした状況についても似た状況に置かれている、類似ユーザの類似した回答履歴に基づくリスクナレッジを提示すれば、受益者にとって、プロジェクトの進行具合やその成否の情勢についてすらも踏まえた、真に有益性に優れたリスクナレッジを高確度かつ効率的に提供可能となる。 According to this, among the similar response histories for similar evaluation items in the same type of project by other users that are similar in terms of the knowledge and experience that the user holds about the project, the personality orientation when managing the staff, etc. It is possible to identify a similar situation (answer time, etc.) at the time of answering work and present relevant risk knowledge. For example, the time required for the answer is “It seems that you are patrolling for item A, so you may not be confident in the answer contents and project progress of the relevant item”, “both time a and time b are for item A The answer was “Yes”, but it may reflect the situation that, based on the fact that the time at time b has been significantly slowed, something may have started to happen to the project progress. By presenting risk knowledge based on similar response histories of similar users who are in similar situations, the beneficiaries can consider the true progress of the project and the success or failure of the project. It is possible to provide risk knowledge with excellent profitability with high accuracy and efficiency.
また、本実施形態のリスクナレッジ提示システムにおいて、前記記憶装置は、前記第1データベースにおいて、各プロジェクトの各リスク評価項目のナレッジに対する各ユーザの評価結果を更に格納するものであり、前記演算装置は、前記第2処理において、前記特定した回答履歴に対応するリスク評価項目のリスクナレッジのうち、前記ユーザ属性情報が所定類似度の他ユーザないし全ての他ユーザからの評価結果が所定以上となっているものであって、前記対象ユーザのユーザ属性情報が示すユーザレベルに応じた情報粒度のものを前記第1データベースで特定し、当該特定したリスクナレッジを出力装置に出力するものである、としてもよい。 Further, in the risk knowledge presentation system of the present embodiment, the storage device further stores the evaluation results of each user for the knowledge of each risk evaluation item of each project in the first database, In the second process, out of the risk knowledge of the risk evaluation item corresponding to the identified response history, the user attribute information has a predetermined similarity or an evaluation result from other users or all other users becomes a predetermined value or more. The information granularity corresponding to the user level indicated by the user attribute information of the target user is identified in the first database, and the identified risk knowledge is output to the output device. Good.
これによれば、リスクナレッジに対する評価、すなわち、該当プロジェクトの該当評価項目に対応したプロジェクト業務に参考にした際の有益度、を踏まえて、ユーザにとって有益性に優れたリスクナレッジを高確度かつ効率的に提供可能となる。 According to this, based on the assessment of risk knowledge, that is, the usefulness when referring to the project work corresponding to the relevant evaluation item of the relevant project, the risk knowledge that is highly beneficial to the user is highly accurate and efficient. Can be provided.
また、本実施形態のリスクナレッジ提示システムにおいて、前記記憶装置は、前記第3データベースにおいて、各ユーザのユーザ属性情報として、該当ユーザにおける、性格特性を示す情報と、各プロジェクト種に関する知識の情報を格納するものであり、前記演算装置は、前記第1処理において、入力装置で指定を受けた対象ユーザおよび対象プロジェクト種に関して、前記第2データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で所定類似度の回答履歴を検索し、前記第3データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザとユーザ属性情報のうち性格特性と知識の各情報が所定類似度の他ユーザを検索し、ユーザ属性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち類似度が所定以上のものを特定するものである、としてもよい。 Further, in the risk knowledge presentation system of the present embodiment, the storage device stores information indicating personality characteristics and information on knowledge about each project type as user attribute information of each user in the third database. In the first process, the arithmetic device is configured to determine whether the target user and other users are related to the target user and target project type specified by the input device based on the storage information of the second database. Search for an answer history with a predetermined similarity between them, and based on the information stored in the third database, the personality characteristics and knowledge information among the target user and user attribute information are searched for other users with a predetermined similarity, Among the response histories by other users whose attributes are similar to a predetermined value, those whose similarity is a predetermined value or more are specified. It may be.
これによれば、ユーザがプロジェクトに関し保持する知識や経験、スタッフを管理する際の性格的志向などの点で類似する他ユーザによる、同種のプロジェクトにおける同種の評価項目に対する似通った回答履歴を特定して、該当するリスクナレッジを提示することが可能となる。そうした点についても似ている類似ユーザの類似した回答履歴に基づくリスクナレッジを提示すれば、受益者にとって、プロジェクト管理の傾向やスタッフとの関係性等についてすらも踏まえた、真に有益性に優れたリスクナレッジを高確度かつ効率的に提供可能となる。 According to this, similar response histories for similar evaluation items in the same type of project by other users that are similar in terms of knowledge and experience that the user has about the project, personality orientation when managing staff, etc. are identified. It is possible to present relevant risk knowledge. Providing risk knowledge based on similar response histories of similar users who are similar in these respects is also extremely beneficial for beneficiaries, taking into account even the project management trends and relationships with staff. Risk knowledge can be provided with high accuracy and efficiency.
また、本実施形態のリスクナレッジ提示システムにおいて、前記演算装置は、ユーザに向けて出力装置に出力したリスクナレッジに関して、該当ユーザが該当リスクナレッジを該当プロジェクトに活用した際の、該当ナレッジに対する評価結果を入力装置にて受け付け、当該受け付けた評価結果を前記第1データベースにおける該当プロジェクトの該当評価項目に対して該当ユーザと対応付けて格納する第3処理を、各ユーザからの評価結果の入力が入力装置で生じる度に更に実行し、前記第2処理において、前記特定した回答履歴に対応するリスク評価項目のリスクナレッジのうち、前記ユーザ属性情報が所定類似度の他ユーザないし全ての他ユーザからの評価結果が所定以上となっているものであって、前記対象ユーザのユーザ属性情報が示すユーザレベルに応じた情報粒度のものを、前記第3処理によって継続的に更新されている前記第1データベースで特定し、当該特定したリスクナレッジを出力装置に出力するものである、としてもよい。 Further, in the risk knowledge presentation system of the present embodiment, the calculation device, regarding the risk knowledge output to the output device for the user, the evaluation result for the corresponding knowledge when the corresponding user used the corresponding risk knowledge for the corresponding project Is input by the input device, and the input of the evaluation result from each user is input in the third process of storing the received evaluation result in association with the corresponding user for the corresponding evaluation item of the corresponding project in the first database. It is further executed each time it occurs in the device, and in the second process, among the risk knowledge of the risk evaluation item corresponding to the identified response history, the user attribute information is from other users or all other users with a predetermined similarity. The evaluation result is a predetermined value or more, and the user attribute information of the target user The information granularity corresponding to the indicated user level may be specified in the first database that is continuously updated by the third process, and the specified risk knowledge may be output to the output device. .
これによれば、各ユーザにより継続的に評価され続け、最新性が良好なリスクナレッジの評価結果に基づいて、有益性に優れたリスクナレッジを高確度かつ効率的に提供可能となる。 According to this, it is possible to provide highly accurate and efficient risk knowledge that is continuously evaluated by each user and based on the evaluation result of the risk knowledge with good latestness.
また、本実施形態リスクナレッジ提示システムにおいて、前記記憶装置は、前記第4データベースにおいて、各プロジェクトの各リスク評価項目に対する各ユーザの回答作業の属性情報として、該当リスク評価項目に対する複数の回答機会ごとの回答時間の情報を格納するものであり、前記演算装置は、前記第1処理において、入力装置で指定を受けた対象ユーザおよび対象プロジェクト種に関して、前記第2データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で所定類似度の回答履歴を検索し、前記第3データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザとユーザ属性情報が所定類似度の他ユーザを検索し、前記第4データベースの格納情報である複数の回答機会ごとの回答時間の情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で、所定期間における回答時間の遷移が所定類似度の回答作業の属性情報を検索し、ユーザ属性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち類似度が所定以上のものであって、その回答時間の遷移に関する類似度が所定以上のものを特定するものである、としてもよい。 Further, in the risk knowledge presentation system according to the present embodiment, the storage device stores, for each of a plurality of answer opportunities for the corresponding risk evaluation item, as attribute information of each user's answer work for each risk evaluation item of each project in the fourth database. In the first process, the arithmetic device is configured to determine the target user and target project type specified by the input device based on the storage information in the second database. An answer history having a predetermined similarity is searched between the user and another user, and the target user and the user attribute information are searched for another user having a predetermined similarity based on information stored in the third database, and the fourth database Based on the response time information for each of the plurality of response opportunities, which is stored information of the target user and other users. Search for attribute information of answer work whose answer time in a predetermined period is a predetermined similarity, and the degree of similarity is a predetermined value or more among answer histories by other users whose user attributes are more than a predetermined similarity It is also possible to identify those whose degree of similarity with respect to the transition of the answer time is a predetermined value or more.
これによれば、類似する他ユーザによる、同種のプロジェクトにおける同種の評価項目に対する似通った回答履歴のうち、その回答作業時の様子(回答時間等)も類似するものを特定して、該当するリスクナレッジを提示することが可能となる。例えば、回答に要した時間は、「項目Aに対して逡巡している様子だから、該当項目の回答内容、プロジェクト進行に自信が無いのかもしれない」、「時期a、時期bとも項目Aに対する回答は“Yes”であったが、時期bの時間が大幅に遅くなっていることを踏まえると、プロジェクト進行に何か不安が生じ始めているのかもしれない」、といった状況を反映する場合があり、そうした状況についても似た状況に置かれている、類似ユーザの類似した回答履歴に基づくリスクナレッジを提示すれば、受益者にとって、プロジェクトの進行具合やその成否の情勢についてすらも踏まえた、真に有益性に優れたリスクナレッジを高確度かつ効率的に提供可能となる。 According to this, among similar response histories for similar types of evaluation items in the same type of project by similar other users, the response status (response time, etc.) is identified and the corresponding risk is identified. Knowledge can be presented. For example, the time required for the answer is “It seems that you are patrolling for item A, so you may not be confident in the answer contents and project progress of the relevant item”, “both time a and time b are for item A The answer was “Yes”, but it may reflect the situation that, based on the fact that the time at time b has been significantly slowed, something may have started to happen to the project progress. By presenting risk knowledge based on similar response histories of similar users who are in similar situations, the beneficiaries can consider the true progress of the project and the success or failure of the project. It is possible to provide risk knowledge with excellent profitability with high accuracy and efficiency.
10 ネットワーク
20 評価用端末
30 情報定義用端末
100 リスクナレッジ提示システム
101 記憶装置
102 プログラム
103 メモリ
104 演算装置
105 入力装置
106 出力装置
107 通信装置
110 ナレッジ情報定義処理部
111 ナレッジ情報提示処理部
125 ナレッジ情報DB(第1データベース)
126 ナレッジ評価DB(第1データベース)
127 ユーザ特性項目DB
128 ユーザ特性DB(第3データベース)
129 リスク評価項目DB
130 リスク評価結果DB(第2データベース)
131 評価作業情報DB(第4データベース)
10
126 Knowledge Evaluation DB (first database)
127 User characteristic item DB
128 User characteristic DB (third database)
129 Risk assessment item DB
130 Risk assessment result DB (second database)
131 Evaluation work information DB (fourth database)
Claims (7)
入力装置で指定を受けた対象ユーザおよび対象プロジェクト種に関して、前記第2データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で所定類似度の回答履歴を検索し、前記第3データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザとユーザ属性情報が所定類似度の他ユーザを検索し、ユーザ属性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち類似度が所定以上のものを特定する第1処理と、
前記特定した回答履歴に対応するリスク評価項目のリスクナレッジのうち、前記対象ユーザのユーザ属性情報が示すユーザレベルに応じた情報粒度のものを前記第1データベースで特定し、当該特定したリスクナレッジを出力装置に出力する第2処理と、
を実行する演算装置と、
を備えることを特徴とするリスクナレッジ提示システム。 A first database in which risk knowledge already obtained for each risk assessment item of each project is classified and stored in a hierarchical structure at the information granularity required for each user level, and each user for each risk assessment item of each project A storage device that stores a second database that stores the answer history and a third database that stores user attribute information of each user;
With respect to the target user and target project type specified by the input device, an answer history having a predetermined similarity between the target user and another user is searched based on the storage information of the second database, and the third database A first process for searching for another user whose target attribute and user attribute information have a predetermined similarity based on stored information, and for identifying an answer history by another user whose user attribute is similar to a predetermined value and having a similarity equal to or higher than a predetermined value When,
Among the risk knowledge of the risk evaluation item corresponding to the identified answer history, the information granularity corresponding to the user level indicated by the user attribute information of the target user is identified in the first database, and the identified risk knowledge is A second process for outputting to the output device;
An arithmetic unit for executing
A risk knowledge presentation system characterized by comprising:
前記演算装置は、
前記第1処理において、入力装置で指定を受けた対象ユーザおよび対象プロジェクト種に関して、前記第2データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で所定類似度の回答履歴を検索し、前記第3データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザとユーザ属性情報が所定類似度の他ユーザを検索し、前記第4データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で所定類似度の回答作業の属性情報を検索し、ユーザ属性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち類似度が所定以上のものであって、その回答作業の属性に関する類似度が所定以上のものを特定するものである、
ことを特徴とする請求項1に記載のリスクナレッジ提示システム。 The storage device further includes a fourth database storing attribute information of each user's answer work for each risk assessment item of each project,
The arithmetic unit is:
In the first process, with respect to the target user and target project type specified by the input device, an answer history having a predetermined similarity between the target user and another user is searched based on the stored information in the second database. Based on the storage information of the third database, the target user and the user attribute information are searched for other users having a predetermined similarity, and based on the storage information of the fourth database, the target user and other users are predetermined. Search for attribute information of answer work of similarity, and the similarity of the answer work by other users whose user attributes are similar to a predetermined value is higher than a predetermined value, and the similarity of the answer work attribute is higher than a predetermined value Which identifies
The risk knowledge presentation system according to claim 1.
前記第1データベースにおいて、各プロジェクトの各リスク評価項目のナレッジに対する各ユーザの評価結果を更に格納するものであり、
前記演算装置は、
前記第2処理において、前記特定した回答履歴に対応するリスク評価項目のリスクナレッジのうち、前記ユーザ属性情報が所定類似度の他ユーザないし全ての他ユーザからの評価結果が所定以上となっているものであって、前記対象ユーザのユーザ属性情報が示すユーザレベルに応じた情報粒度のものを前記第1データベースで特定し、当該特定したリスクナレッジを出力装置に出力するものである、
ことを特徴とする請求項2に記載のリスクナレッジ提示システム。 The storage device
In the first database, the evaluation result of each user for knowledge of each risk evaluation item of each project is further stored.
The arithmetic unit is:
In the second process, out of the risk knowledge of the risk evaluation item corresponding to the identified answer history, the user attribute information has a predetermined similarity or an evaluation result from another user or all other users being a predetermined value or more. The information granularity corresponding to the user level indicated by the user attribute information of the target user is identified in the first database, and the identified risk knowledge is output to an output device.
The risk knowledge presentation system according to claim 2.
ユーザに向けて出力装置に出力したリスクナレッジに関して、該当ユーザが該当リスクナレッジを該当プロジェクトに活用した際の、該当ナレッジに対する評価結果を入力装置にて受け付け、当該受け付けた評価結果を前記第1データベースにおける該当プロジェクトの該当評価項目に対して該当ユーザと対応付けて格納する第3処理を、各ユーザからの評価結果の入力が入力装置で生じる度に更に実行し、
前記第2処理において、前記特定した回答履歴に対応するリスク評価項目のリスクナレッジのうち、前記ユーザ属性情報が所定類似度の他ユーザないし全ての他ユーザからの評価結果が所定以上となっているものであって、前記対象ユーザのユーザ属性情報が示すユーザレベルに応じた情報粒度のものを、前記第3処理によって継続的に更新されている前記第1データベースで特定し、当該特定したリスクナレッジを出力装置に出力するものである、
ことを特徴とする請求項3に記載のリスクナレッジ提示システム。 The arithmetic unit is:
Regarding the risk knowledge output to the output device for the user, when the corresponding user uses the corresponding risk knowledge for the corresponding project, the evaluation result for the corresponding knowledge is received by the input device, and the received evaluation result is the first database. The third process of storing the corresponding evaluation item of the corresponding project in the above in association with the corresponding user is further executed every time the input of the evaluation result from each user occurs in the input device,
In the second process, out of the risk knowledge of the risk evaluation item corresponding to the identified answer history, the user attribute information has a predetermined similarity or an evaluation result from another user or all other users being a predetermined value or more. The information granularity corresponding to the user level indicated by the user attribute information of the target user is identified in the first database continuously updated by the third process, and the identified risk knowledge Is output to the output device,
The risk knowledge presentation system according to claim 3.
前記第3データベースにおいて、各ユーザのユーザ属性情報として、該当ユーザにおける、性格特性を示す情報と、各プロジェクト種に関する知識の情報を格納するものであり、
前記演算装置は、
前記第1処理において、
入力装置で指定を受けた対象ユーザおよび対象プロジェクト種に関して、前記第2データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で所定類似度の回答履歴を検索し、前記第3データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザとユーザ属性情報のうち性格特性と知識の各情報が所定類似度の他ユーザを検索し、ユーザ属性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち類似度が所定以上のものを特定するものである、
ことを特徴とする請求項1に記載のリスクナレッジ提示システム。 The storage device
In the third database, as user attribute information of each user, information indicating personality characteristics in the corresponding user and knowledge information about each project type are stored.
The arithmetic unit is:
In the first process,
With respect to the target user and target project type specified by the input device, an answer history having a predetermined similarity between the target user and another user is searched based on the storage information of the second database, and the third database Based on the stored information, the personality characteristics and knowledge information among the target user and user attribute information are searched for other users with a predetermined similarity, and the similarity is predetermined among the response histories of other users whose user attributes are more than a predetermined similarity. Is what identifies the above,
The risk knowledge presentation system according to claim 1.
前記第4データベースにおいて、各プロジェクトの各リスク評価項目に対する各ユーザの回答作業の属性情報として、該当リスク評価項目に対する複数の回答機会ごとの回答時間の情報を格納するものであり、
前記演算装置は、
前記第1処理において、入力装置で指定を受けた対象ユーザおよび対象プロジェクト種に関して、前記第2データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で所定類似度の回答履歴を検索し、前記第3データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザとユーザ属性情報が所定類似度の他ユーザを検索し、前記第4データベースの格納情報である複数の回答機会ごとの回答時間の情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で、所定期間における回答時間の遷移が所定類似度の回答作業の属性情報を検索し、ユーザ属性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち類似度が所定以上のものであって、その回答時間の遷移に関する類似度が所定以上のものを特定するものである、
ことを特徴とする請求項2に記載のリスクナレッジ提示システム。 The storage device
In the fourth database, as attribute information of each user's answer work for each risk assessment item of each project, information on answer times for a plurality of answer opportunities for the corresponding risk assessment item is stored.
The arithmetic unit is:
In the first process, with respect to the target user and target project type specified by the input device, an answer history having a predetermined similarity between the target user and another user is searched based on the stored information in the second database. Based on the storage information of the third database, the target user and the user attribute information are searched for other users having a predetermined similarity, and based on the information on the response time for each of the plurality of response opportunities, which is the storage information of the fourth database. The attribute information of the answering work whose answer time transition in a predetermined period is a predetermined similarity between the target user and another user is searched, and the similarity is included in the answer history by other users whose user attributes are more than predetermined. It is more than a predetermined value, and the similarity with respect to the transition of the response time is specified more than a predetermined value.
The risk knowledge presentation system according to claim 2.
入力装置で指定を受けた対象ユーザおよび対象プロジェクト種に関して、前記第2データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザと他ユーザとの間で所定類似度の回答履歴を検索し、前記第3データベースの格納情報に基づき、前記対象ユーザとユーザ属性情報が所定類似度の他ユーザを検索し、ユーザ属性が所定以上類似する他ユーザによる回答履歴のうち類似度が所定以上のものを特定する第1処理と、
前記特定した回答履歴に対応するリスク評価項目のリスクナレッジのうち、前記対象ユーザのユーザ属性情報が示すユーザレベルに応じた情報粒度のものを前記第1データベースで特定し、当該特定したリスクナレッジを出力装置に出力する第2処理と、
を実行することを特徴とするリスクナレッジ提示方法。 A first database in which risk knowledge already obtained for each risk assessment item of each project is classified and stored in a hierarchical structure at the information granularity required for each user level, and each user for each risk assessment item of each project An information processing apparatus comprising a storage device storing a second database storing the answer history and a third database storing user attribute information of each user,
With respect to the target user and target project type specified by the input device, an answer history having a predetermined similarity between the target user and another user is searched based on the storage information of the second database, and the third database A first process for searching for another user whose target attribute and user attribute information have a predetermined similarity based on stored information, and for identifying an answer history by another user whose user attribute is similar to a predetermined value and having a similarity equal to or higher than a predetermined value When,
Among the risk knowledge of the risk evaluation item corresponding to the identified answer history, the information granularity corresponding to the user level indicated by the user attribute information of the target user is identified in the first database, and the identified risk knowledge is A second process for outputting to the output device;
Risk knowledge presenting method characterized by executing
Priority Applications (1)
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- 2013-10-25 JP JP2013221841A patent/JP2015084134A/en active Pending
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