CN103426050A - 业务课题分析支持系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种业务课题分析支持系统。对分析表示业务系统的工作状况的数据，发现系统利用者在现场进行的业务中隐藏的潜在课题进行支持。尤其作为课题的是支持即使不是民族志这样的专家也能发现课题。提供具有如下部分的系统：对于通过观察或采访等用户分析发现的现场的业务课题，对该业务课题在利用计算机时由工作数据表现为什么样的现象进行了分类的现象例、用于找出该现象的分析菜单与解析功能、以及可视化单元。

Description

业务课题分析支持系统

技术领域

本发明涉及分析业务课题的系统以及支持业务课题分析的技术，尤其涉及支持用于基于计算机系统的工作信息分析业务，找出进行业务的现场中隐藏的业务课题的分析的系统以及支持方法，尤其涉及错误信息的分析。

背景技术

在计算机系统价格昂贵的时代，提高业务效率是系统化的第一目的，从其效果好的业务开始依次导入了系统。现在，计算机系统得到普及，大部分业务进行了系统化，但需要组合进行导入时期因业务不同而异的多个系统，出现将输入了一次的数据复制到记事本中重新送入其他系统的情况、以无纸化为目的导入了新系统但纸的使用并未消失的情况。在进行业务的现场，理所当然地进行这种作业，因此作业者本身往往不会作为问题加以注意，而是通过民族志（ethnography）等用户分析的方法来发现。

另外，作为了解现场的业务实况的其他方法，还多次报告了利用计算机的工作信息使业务可视化的尝试。

在专利文献1中，提供了能够使用计算机系统的数据的更新信息，分析随着时间经过的业务流程（利用了计算机系统的业务的流程）的变化，容易地了解变化内容的技术。

专利文献1：日本特开2008-225814号公报

发明内容

近年来，业务的信息化不断渗透，与业务效率相比，更多地要求对业务过程中进行的人的创造活动进行支持，从而产生新的附加价值的系统方案。为此，首先需要查出现场的业务中隐藏的“妨碍创造活动的原因/促进创造活动的原因”。

但是，专利文献1记载的技术中，虽然能够根据计算机系统的工作状况了解业务流程的变化，但存在难以发现现场隐藏的问题的课题。

本发明鉴于以上课题而作，其目的在于提供通过分析表示计算机系统的工作状况的数据，能够找出系统利用者在现场进行的业务中隐藏的问题的技术。

为了解决上述课题，在本发明中，关于对象业务，在该业务相关信息的分析中，对于多个信息，确定它们的属性，考虑其各自的关联性和组合，确定成为其问题点的原因的候选。

例如，提供具有如下部分的系统：对于通过观察或采访发现的现场的业务课题，对该业务课题在利用计算机时由工作数据表现为什么样的现象进行了分类的现象例、用于找出该现象的分析菜单与解析功能、可视化单元、以及数据收集单元。具体来说，具备如下功能，即作为分析对象，提取表示“人”、“业务”、“时间”的信息，作为它们的属性，收集并分析与各信息对应或者各信息包含的该“人”的经验年数、工作地点；该“业务”中利用的画面、作业所需时间；特定的日期、星期几等“时间”特性。例如，在解析错误的情况下，以往的错误解析对每月、每日的错误件数、错误类别进行统计，而本发明提供对于在进行哪个业务时发生的错误、当时并行或同时进行的业务是什么、繁忙程度与错误发生之间是否有关系等等，组合上述属性并进行统计的单元。

根据本发明，能够根据计算机系统的工作数据找出现场的业务课题的候选，因此能够对系统利用企业确认该课题是否适当，民族志这样的专家调查现场时能够选择适当的现场、时期，能够进行高效的现场调查，还能够有助于提出支持人的创造活动、产生新的附加价值的系统方案。

附图说明

图1是本实施方式的系统结构图。

图2是表示业务实况信息管理表和用户管理表的结构的图。

图3是表示经验年数管理表、据点管理表、以及业务层次管理表的结构的图。

图4是表示业务信息生成程序的处理流程的图。

图5是表示作业所需时间信息表的结构的图。

图6是表示同时显示画面信息表的生成过程与结构的图。

图7是表示画面显示信息生成程序的处理流程的图。

图8是表示业务错误信息管理表的结构的图。

图9是表示业务错误信息生成程序的处理流程的图。

图10是表示业务课题的现象例的图。

图11是表示分析菜单和解析事例的图。

图12是表示解析功能的例子的图。

图13是表示业务信息解析程序的处理流程的图。

图14是表示解析结果可视化程序的处理流程的图。

图15是表示分析的画面例的图。

图16是表示业务错误要素管理表和业务错误分析信息表的结构的图。

图17是表示错误分析程序的处理流程的图。

具体实施方式

下面使用附图以从计算机的系统工作数据中，收集与“人”、“业务”、“时间”有关的信息，分析引起了错误的原因，找出业务课题候选为例说明本发明的一实施方式。在此，所谓错误，可以设想如下三种：（a）系统检查业务内容并判断业务上的错误的情况；（b）并不设想为业务上的错误，而是系统动作上的错误；（c）系统中并不判断为错误，而是由人判断的业务上的错误，但在此并不确定是哪种错误。

图1是本实施方式的系统结构图。系统工作数据100是业务的作业者利用业务系统时的系统日志。例如是从利用者终端向应用服务器的请求，或者服务器对请求的响应等信息。这样的系统日志通常由服务器输出，因此将希望分析的期间的系统日志存储到系统工作数据100中。在此，作为系统工作数据设想系统日志，但也可以从服务器/客户端之间的分组信息中取出分析所需的信息。业务信息200是业务信息解析所使用的信息群，由业务信息生成部500对系统工作数据100中存储的信息进行整形，生成所需的信息并存储到业务信息200中。业务课题分析技巧（know-how）400由“分析菜单与解析事例”、将从观察/访问等现场调查得到的业务课题的事例与通过数据分析可见的现象相对应的“业务课题的现象例”、以及用于进行解析的“分析轴”构成，分析者参考解析事例、课题候选的现象例进行解析。业务解析信息300中存储从业务信息200读出解析对象的数据，使用图12所示的解析功能6000进行解析的解析结果。解析结果可视化部700用重叠于业务流程之上的形式或表形式等用户指定的方式显示业务解析信息300中存储的解析结果。

图2是表示业务信息200中存储的业务实况信息管理表201、用户管理表202、以及业务层次管理表205的结构的图。业务实况信息管理表201按照人、业务、时间进行分类。业务实况信息管理表201的用户ID是对系统利用者的每个用户分配的ID，与用户管理表202中存储的用户ID相同。作业ID是业务设计时为了定义构成业务的作业而赋予的，但未定义的情况也较多。在作业ID未输出到日志的情况下，也可以将画面ID或WEB画面的URL等作为作业ID。在未输出作业开始/结束时刻的情况下，将画面的请求/响应时间作为作业开始时刻，使作业结束时刻与下一作业的开始时刻相同。在存在作为作业的划分的画面，并得到单击了从该画面转移的按钮等信息的情况下，将进行了单击的时刻作为作业结束时刻。在未输出案件ID的情况下，使之为空白。由于用户管理表202的所属组织、职务难以从系统工作数据取得，所以在由其他系统进行管理的情况下利用该信息，或者通过手动作业输入，在得不到数据的情况下使之为空白。据点信息也是同样，可以利用其他系统的信息或者通过手动作业输入，但也可以利用根据终端的设置场所分配IP地址这一点，如图3的204据点管理表所示将IP地址与据点对应管理，根据系统工作数据中包含的终端的IP地址信息取得据点信息，与用户ID对应地记录到用户管理表202中。与据点信息同样，用户管理表202的经验年数与203经验年数管理表的经验年数进行链接。业务层次管理表205是管理构成业务的作业的层次的表。有时在设计时等时作为业务功能层次图生成，在没有资料的情况下从对现场的作业者的访问或业务指南中得到信息并生成表，或者从业务流程推测生成。另外，也可以使用过程挖掘的技术分析作业间的关系，将进行了分组的作业定位为业务等，从而自动生成。

图3是表示业务信息200中存储的经验年数管理表203和据点管理表204的结构的图。经验年数管理表203中，管理用户ID和该用户的系统利用开始日、系统最新利用日、以及利用年数。经验年数管理表203是将系统的利用年数改读为其业务的经验年数，用于能够进行基于业务的经验年数的分析的表，当某个用户ID的经验年数被更新时，图2所示的用户管理表202的经验年数也会更新。据点管理表204是将IP地址与据点对应管理的表，该对应表在由其他系统进行管理的情况下利用该信息，或者通过手动作业输入，在得不到数据的情况下使之为空白。运用年数管理表206是管理系统的运用年数的表。在分析基于系统运用年数的变化、从系统改正后开始的数据变动的情况下使用。每月、每周等时间序列的分析使用日历信息和作业开始/结束时刻进行分析。

图4是表示业务信息生成部500内动作的业务信息生成程序501的处理的流程的图。起动后，在步骤510中从系统工作数据100中选出与业务实况信息管理表201的项目对应的数据部分，在步骤520中按照用户ID对选出的数据进行分类，以日期顺序排序，赋予实际数据ID，并作为实际数据存储到业务信息200中。

接着进入步骤530，对每个用户ID生成/更新经验年数数据。首先，访问经验年数管理表203，确认是否登记了作为生成/更新对象的用户ID的利用开始日。在未登记利用开始日的情况下，将该用户ID的数据中最早的作业开始时刻的日期登记为利用开始日。接着，将最晚的作业开始时刻的日期作为最新利用日进行更新。最后，以年为单位计算最新利用日与利用开始日的差，并更新经验年数。对于步骤510中选出的数据，确认所有用户的经验年数，并进入下一步骤540。

在步骤540中，从实际数据中选出与业务实况信息管理表201的项目对应的数据。在实际数据中未包含与项目对应的数据的情况下，作为空白生成表，并存储到业务信息200中。在不存在与数据项目一致的数据的情况下，也可以如上所述，将画面解释为作业以生成数据。

图5是表示作业所需时间信息表2001的结构的图。作业所需时间信息表2001按照用户类别、案件类别、作业类别管理作业开始时刻、结束时刻、以及根据作业结束时刻与作业开始时刻的差计算出的作业所需时间。

图6是表示生成用于分析各个用户分别使用多个画面进行作业的状况的数据的过程、以及通过该过程生成的同时显示画面信息表的结构的图。此外，虽然使用了“同时”显示画面的用语，但显示、使用也可以不必同时。如画面显示状况220所示，以某个用户从时刻t1至t4显示a1画面，从时刻t2至t3显示a2画面，从时刻t3至t5显示a3画面的情况为例，说明通过图7的画面显示信息生成程序2201生成同时显示画面信息的过程。首先，在步骤2210中，从业务实况信息表201中选出分析对象期间的数据，作为暂时信息在同时显示画面表224中登记各画面的显示时刻和该时刻显示的画面ID。假设此时的暂时的同时显示画面表224为221。接着，在步骤2220中，在暂时的同时显示画面表221中以时刻顺序插入作业结束时刻，在迟于开始时刻并早于结束时刻的部分中追加显示画面ID。例如，画面a1的结束时刻为t4，因此在t3后插入t4，在位于t1与t4之间的t2与t3中追加显示画面ID a1。对于画面a2与画面a3也同样进行，生成同时显示画面信息表224。

图8是表示业务错误信息管理表210的结构的图。业务错误信息管理表210与业务实况信息管理表201为大致相同的结构，不过是从系统工作数据100中取出与错误关联的信息而得到的，存储错误发生时所显示的画面ID、同时显示画面ID、同时显示画面数、以及错误发生的时刻。

图9是表示生成业务错误信息管理表210的错误信息生成程序551的处理的流程的图。起动后，在步骤560中，从系统工作数据100中选出与业务错误信息管理表210的项目对应的数据部分，在步骤570中按照用户ID对选出的数据进行分类，以日期顺序排序，赋予实际数据ID，并作为实际数据存储到业务信息200中。接着在步骤580中，参照同时显示画面信息表224的时刻，读出错误发生时刻之前的最接近的时刻的显示画面ID和画面数，在步骤590中，从实际数据中选出与业务错误信息管理表210的项目对应的数据，在不包含对应数据的情况下使之为空白，追加步骤2110中读出的显示画面ID和画面数并存储到业务错误信息管理表210中。

图10是表示业务课题分析技巧400中存储的业务课题的现象例402的图。例如，在通过数据分析发现了“同时使用多个画面”现象的情况下，该现象可以理解为“中断或兼任较多”这一业务课题候选的现象，进而，该课题可以理解为有可能发生“现场的中断作业频繁发生”或“一边看着其他纸资料一边输入”等通过观察发现的现象。这是实际发生了如下现象时等情况：正在进行某个作业时出现由电话产生的中断，在保持打开原画面的情况下打开其他画面进行电话中的案件的作业，随后返回原画面。通过数据分析发现的现象与通过观察/访问发现的现象并不一一对应，因此需要实际上综合判断多个现象并发现课题候选，但已知课题候选有可能表现为什么样的现象，因此能够作为进行数据分析时的参考。在进行基于数据分析、观察/访问的用户分析，发现了新的课题候选和现象例的情况下，对业务课题的现象例402进行扩充。

图11是表示业务课题分析技巧400中存储的分析菜单与解析事例403的例子的图。由于使用分析菜单404的分析菜单发现现场的业务课题候选，所以对应于图5所示的业务课题的现象例402的现场的业务课题候选。解析事例405中，示出为了发现课题候选进行什么样的解析较好的观点和解析方法。例如，在“发现中断作业/兼任作业”的分析菜单中，有解析事例“通过（业务流程解析），发现流程的方向、流量与指南等记载的业务流程不同的部分”、“通过（错误解析）发现产生错误的部分”。通过示出与分析者选择的分析菜单对应的解析事例，能够支持无经验的分析者进行数据分析。在进行分析，发现了新的课题候选和解析事例的情况下，对分析菜单404与解析事例405进行扩充。

图12是表示由业务信息解析部600进行的数据解析的功能的例子的图。在进行解析时，无需准备此处示出的所有输入信息，但需要前端有○符号的输入信息。例如，在业务流程解析功能中，作为概要数据，将由“日期”、“时刻”、“案件ID”、“业务ID或作业ID与下一作业ID”构成组的数据群作为输入，将每个案件的业务或作业的顺序作为流程，将作为案件处理的件数作为流量进行输出。在此之所以采用业务ID或作业ID，是因为一个业务或作业由多个步骤构成，根据记述各个步骤的详细程度不同，业务或作业的粒度发生变化。虽然可以规定作业级别及其记述方法的标准，并通过遵照其使粒度均匀化，但在此并不规定粒度，仅规定业务由多个作业构成这一层次。在一般的Web系统中，大多将从终端向服务器的画面请求（HTTP请求的日志）、或者来自服务器的响应信息（应用服务器的信息日志等）放入系统工作数据100中，因此可以将画面解释为作业并进行分析。在此情况下，输出变为画面转移的路径和显示画面的次数，将其作为作业的流程与流量并进行分析。在能够取得“下一作业ID”的情况下，可知作业的流程是从“作业ID”向“下一作业ID”，但在未能取得“下一作业ID”的情况下，通过按时刻顺序排列“案件ID”相同的作业，解析作业的流程。在如HTTP请求这样知道参照元的画面的情况下，将参照元的画面（URL）作为“作业ID”，将请求的画面（URL）作为“下一画面ID”，解析作业的流程。

解析并非进行一次就结束，而是使用分析轴进行深度探讨（drill down）。所谓深度探讨，是在进行多维数据库的数据分析时，从概要数据到详细数据地限定对象的分析方法。在业务流程解析的情况下，将“日期”、“时刻”、“案件ID”、“业务ID或作业ID与下一作业ID”作为概要数据，使业务或作业的流程或流量的总体情况可视化，若在流程或流量中有感兴趣的部分，则对该部分深度探讨，进行详细分析。例如，在显示了设计时的业务流程中不存在的流程，希望分析该流程的详细情况时，若使用概要分析中使用的输入数据，则能够看到按照“年月日、星期几”、按照“时分秒”、按照“案件”的流程或流量，在此基础上，还能够看到按照“经验年数”、按照“据点”、按照“用户”的流程或流量。之所以将这些输入信息或分析轴加入详细分析，是因为根据经验年数不同业务效率或质量会产生差异，作业规则根据据点不同而异等，具有容易出现业务经验差异的倾向。

图13是表示业务信息解析部600中动作的业务信息解析程序601的处理的流程的图。在步骤610中，在画面上显示图6所示的分析菜单404。用户使用下拉方式选择分析菜单的情况下的画面例在图11的从分析菜单与解析事例中选择解析功能的画面例810中示出。用户选择分析菜单后，在步骤620中，显示与该菜单对应的解析事例405。例如，在图11的从分析菜单与解析事例中选择解析功能的画面例810中，用户选择“发现中断作业/兼任作业”这一分析菜单，接着从该分析菜单的解析事例中选择“通过（所需时间解析）发现流程迟滞的业务或作业”。在此，进行所需时间解析，因此在步骤630中，起动所需时间解析，在步骤640中将其结果存储到业务信息解析信息300中。

关于步骤630中起动的解析程序，公开了用于进行数据分析的各种方法，以利用这些解析程序为前提，因此在此省略详细说明。解析程序的例子在图17的错误分析程序6301中示出。

图14是表示解析结果可视化部700中动作的解析结果可视化程序701的处理的流程的图。在步骤710中从业务解析信息300读出解析结果，在步骤720中，在业务流程解析的情况下用流程图显示解析结果，在其他解析的情况下用将分析轴作为表的项目的表形式显示解析结果，进入步骤730。在步骤730中，生成图表形式等其他可视化表现用的数据，在步骤740中显示步骤730中生成的能够可视化的显示形式与分析轴的选项，用户选择显示形式与分析轴后，在步骤750中用所选择的分析轴限定解析结果，用所选择的显示形式进行显示。随后，反复执行步骤740和步骤750，每次用户进行显示形式或分析轴的选择时，反复使用所选择的显示形式与分析轴显示解析结果。

图15是表示分析的画面例的图。使用这些图说明分析过程的概要。假设从系统工作数据100生成业务信息，并存储到业务信息200中。分析者选择分析菜单，一边观看显示结果一边进行详细分析。首先，分析者如图15所示的从分析菜单与解析事例中选择解析功能的画面例810那样，从分析菜单中选择“发现中断作业/兼任作业”后，显示该分析菜单所需的解析事例，从解析事例中选择“通过（错误解析）发现发生错误的部分”后，解析功能起动并进行错误分析6301。如分析结果的显示例820那样显示其结果。在分析结果的显示例820中表示，显示画面A并且同时显示画面A与其他显示画面的共三个画面这一情况在分析期间中发生128件，其中的12件发生了错误A这种错误。通过与发生率一起显示件数，能够判断是在经常利用的业务中发生的情况还是罕见的情况。

图16中示出错误解析的考虑方法。引起错误的原因多种多样，有时原因相互独立，也有时由于原因间的相关性而概率变大。在分析原因是否具有相关性时，可以使用分析者对考虑的若干种组合计算错误发生的概率的方法，但分析者对所有原因组合进行尝试需要花费时间和劳动，并不现实。但是，有时在分析者未考虑到之处发生相关关系，因此通过由计算机计算原因的相互组合的错误发生概率并显示计算结果，能够支持该分析。本发明的目的在于，作为错误分析的原因，提示在作业者进行某个作业时出现某个其他作业的中断，返回原作业时容易产生错误这种与人的作业状况有关的错误发生率。作为错误的原因，支持“是否进行多个作业”、“包含中断的作业在内，该作业花费了多长时间”这样的、以往的错误分析中并未关注的原因的分析。

业务错误原因管理表310示出关注人的作业的情况下的错误原因的结构例。不仅发生了错误时的用户ID、画面ID是一种原因，当时并行显示的其他画面的ID、并行显示的画面数、引起错误的画面的显示时间等也是一种原因。对于这些原因，将实际发生错误时的用户ID、画面ID作为要素。业务错误原因A1的要素管理表311是原因A1的各要素值的例子，业务错误原因A2的要素管理表312是原因A2的各要素值的例子。同样，有与B1、B2等要素编号对应的要素管理表。在发生了错误的情况下，如业务错误分析信息表320所示，对由相同要素构成的业务发生的次数、由相同要素构成的业务中发生错误的次数进行计数，计算其发生件数与发生率，并显示计算结果。对于同时显示画面数，对打开了错误要素值以上的数量的画面的次数进行计数。分析者能够查看该发生率，判断哪个要素组合比较重要，并推测错误原因。

图17是表示错误分析程序6301的处理的流程的图。起动后，在步骤6310中，从业务错误信息管理表210读入业务错误信息，取出发生了错误时的要素值，若存在与业务错误分析信息表320一致的要素，则对其次数加1，在不存在的情况下将新的要素登记到其原因的管理表中，并在业务错误分析信息表320中将次数作为1进行登记。接着在步骤6320中，读入业务实况管理信息201等业务信息，取出与步骤6310中取出的错误要素一致的数据，对正常次数进行计数并存储到业务错误分析信息表320中。接着在步骤6330中，根据错误要素的正常次数和错误次数，计算错误发生率并存储到业务错误分析信息表320中。对所有要素组合反复执行步骤6310至6330并结束。

这样，针对设定为错误原因的原因的所有要素组合，对错误发生件数和正常件数进行计数，计算错误发生率。

例如，在得到了打开多个画面时错误发生率高的分析结果的情况下，考虑由于作业者同时进行多个作业，所以在调换为其他案件的处理进行处理，或者从其他作业返回时，忘记了曾记住的内容，重新进行作业，因而作业花费时间的情况有可能发生。虽然无法确定打开多个画面时错误发生率高的现象是否是由于中断或兼任多这一课题而发生的现象，但通过组合时间序列中的案件数的推移、是否同时利用多个画面等其他数据分析，能够提高准确度。

另外，当参照业务课题的现象例402时，从通过观察发现的现象可知，有可能发生由电话产生的中断频繁发生、一边看着其他的纸资料一边输入等现象。例如，在客服中心的受理业务中，考虑有可能出现如下流程：正在对通过电话受理的事情进行数据输入时其他顾客打进电话，中断数据输入作业接听电话时，记下听到的内容，稍后一起进行数据输入作业。对于这种可能性，不观察现场或对负责人进行访问就无法确认，但可以作为对系统利用者的访问材料、或者专家进行调查时的辅助材料而有效利用。

这样，分析者反复进行如下作业，即从分析菜单开始分析，根据需要限定分析对象，并确认由数据表现的现象。由于业务课题与现象并非一一对应，所以分析者需要综合判断多个现象以发现业务课题。分析菜单404与业务课题的现象例402相对应，因此业务课题的现象例402能够作为使用分析菜单404会发现什么现象、或者作为分析菜单404分析的结果发现的现象与什么课题存在关联的参考信息。

根据本实施方式，能够从系统工作数据中发现系统利用者的潜在业务课题的候选，能够提出从系统利用者的视点出发的准确的系统改善方案。另外，在进行基于民族志的用户分析之前，通过利用本实施方式进行现场调查，能够了解何时对何处进行调查较好，因此具有能够进行有效的调查活动的效果。

符号说明

100 系统工作数据

200 业务信息

300 业务解析信息

400 业务课题分析技巧

500 业务信息生成部

600 业务信息解析部

700 解析结果可视化部

Claims (6)

1.一种业务课题分析支持系统，其特征在于包括：

当业务执行时收集表示该业务的执行状况的多个信息的单元；

将所收集的所述多个信息分别与该信息的属性对应存储的单元；

确定所述信息中的、成为所述业务执行上的问题的信息以及属性的单元；以及

对于所确定的属性，确定与该属性具有关联性的其他属性并进行关联，由此确定所述问题的原因候选的单元。

2.根据权利要求1所述的业务课题分析支持系统，其特征在于，

还包括：

对所述原因候选进行显示的单元，

所述进行显示的单元能够选择性地显示每个所述原因候选。

3.根据权利要求2所述的业务课题分析支持系统，其特征在于，

所述多个信息是执行所述业务的人、执行的时间以及所述业务，

所述属性是所述人的经验年数以及工作地点、所述时间中的日期以及星期几、所述业务中利用的画面以及作业所需时间。

4.一种业务课题分析支持方法，其特征在于包括：

当业务执行时收集表示该业务的执行状况的多个信息的步骤；

将所收集的所述多个信息分别与该信息的属性对应存储的步骤；

确定所述信息中的、成为所述业务执行上的问题的信息以及属性的步骤；以及

对于所确定的属性，确定与该属性具有关联性的其他属性并进行关联，由此确定所述问题的原因候选的步骤。

5.根据权利要求4所述的业务课题分析支持方法，其特征在于，

还包括：

对所述原因候选进行显示的步骤，

所述进行显示的步骤能够选择性地显示每个所述原因候选。

6.根据权利要求5所述的业务课题分析支持方法，其特征在于，

所述多个信息是执行所述业务的人、执行的时间以及所述业务，

所述属性是所述人的经验年数以及工作地点、所述时间中的日期以及星期几、所述业务中利用的画面以及作业所需时间。

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