JP2001067407A

JP2001067407A - ワークフロー導入効果算出方法

Info

Publication number: JP2001067407A
Application number: JP24102599A
Authority: JP
Inventors: Michiko Ooba; みち子大場
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1999-08-27
Filing date: 1999-08-27
Publication date: 2001-03-16

Abstract

(57)【要約】【課題】ワークフローを業務改革ツールとして利用する
際に、業務改革を実施する前に業務改革後の効果を算出
し、評価することを可能とすこと。【解決手段】ワークフローを利用した業務改革コンサル
ティングにおいて、ワークフローシステムの導入実績デ
ータを管理する実績データ管理手段と上記導入実績デー
タを多変量解析技法を用いて分析し、ワークフロー導入
の効果を算出する算出式を作成するデータ分析手段とワ
ークフローシステム化する業務の現行業務の情報および
導入後の見通しデータを含む評価データを上記推定する
モデルに適用し、ワークフロー導入後の効果を推定する
効果算出手段を有することを特徴とするワークフロー導
入効果算出方法および装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ワークフローを利
用した業務改革コンサルティング業務に係わり、業務改
革の効果をワークフロー導入前に計算する方法および装
置に係わる。

【０００２】

【従来の技術】業務改革を実現するための有力な手段の
一つとしてワークフローが注目を集め，このワークフロ
ーを実現するワークフロー管理システムが多数製品化さ
れ，普及しはじめている。ワークフローは，ある目的を
達成するための業務の流れであり，複数の処理プロセス
（以下，単にプロセスと呼ぶ）からなる。その流れに沿
って処理されるべき処理単位を案件と呼び，案件はネッ
トワークを通じて各プロセスを処理する作業者に送付さ
れ，作業者は自分に送付された案件に対し処理を行う。
この業務の流れを定義，管理，制御するものがワークフ
ロー管理システムである。

【０００３】ワークフロー導入の1つの目的は，業務改
革(Business Process Re-engineering)である。BPRの実
現には，部門の枠を超えた効率化をするため，業務改革
の必要性を企業のトップや関係する部門に理解してもら
う必要がある。また，業務改革の投資効果を上げるため
には，もっとも導入効果が見込める業務をワークフロー
システム化することが望ましい。

【０００４】ワークフローシステムの導入の効果とし
て，(1) 処理時間(ターンアラウンドタイム)の削減、
(2) 業務の標準化、(3) ペーパーレス化、(4) 業務管理
の効率化、(5) システム変更の容易化等が挙げられる。
これらの導入効果のうち処理時間の計算は担当者の予測
に基づいて行われている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】担当者の予測に基づい
た処理時間の計算では必ずしも正確な処理時間の算出が
行えず、予測の精度は担当者の経験に依存するという問
題がある。

【０００６】処理時間の削減量は，ワークフロー導入前
の処理時間と導入後の処理時間の差から定量的に算出で
きる。しかし，ＢＰＲの投資効果を事前に判定するた
め，これを導入前に計算できる事が望まれる。

【０００７】本発明の目的は、ワークフローを導入する
際に、事前に導入後の効果を計算し、評価することを可
能とする手段を提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、ワークフローシステムの導入実績データを管理する
実績データ管理手段と上記導入実績データを多変量解析
技法を用いて分析し、ワークフロー導入の効果を計算す
る算出式を作成するデータ分析手段とワークフローシス
テム化する業務の現行業務の情報および導入後の見通し
データを含む評価データを上記算出式に適用し、ワーク
フロー導入後の効果を算出する効果算出手段を設けるこ
とによって達成される。

【０００９】上記導入実績データが質的な値の場合、多
変量解析技法として数量化Ι類を適用することによって
達成される。

【００１０】一方、上記導入実績データが数値の場合、
多変量解析技法として重回帰分析を適用することによっ
て達成される。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を図面に基
づいて詳細に説明する。

【００１２】図１１は、本発明における一実施例である
ワークフロー導入効果算出装置を利用したシステムの構
成を示すものである。本実施例では、ネットワーク１１
０３で接続されたワークフロー導入効果算出装置１１０
１と入出力用の端末１から端末ｎの少なくとも一台以上
の端末１１０２から成る。本実施例では、ネットワーク
で接続されたクライアント・サーバシステムで利用する
形態で実現した例を示したが、一台の計算機に割当てた
スタンドアロンシステムでもよい。

【００１３】図１は図１１に記載のワークフロー導入効
果算出装置１１０１の第一の実施例を表す機能ブロック
図であり、計算時に組み込まれたプログラムとして実現
することも可能である。さらに本実施例で示した方式を
実現するプログラムはＣＤ−ＲＯＭ，Ｆ／Ｄ等の記録媒
体として提供することや、電話回線や、インターネット
等の通信手段で提供することも考えられる。ワークフロ
ー導入効果算出装置１１０１は、端末１１０２の入力を
受けて、ワークフロー導入効果算出装置１１０１の全体
制御を実行する全体制御部１００、ワークフローシステ
ムの各種実績データを格納する実績データ格納部１０
２、実績データ１０２のデータを入力、編集するデータ
メンテナンス部１０１、実績データ格納部１０２のデー
タを多変量解析パッケージ１０９を起動し、数量化Ι類
にて分析し、ワークフローシステムの導入による効果の
算出式を計算し、その結果を分析結果格納部１０４およ
びに算出式格納部１０５に格納するデータ分析部１０
３、効果評価用データ格納部１０７に格納されたワーク
フローシステム導入後の効果を計算するための評価用デ
ータに基づいて、算出式格納部１０５の式を適用し、そ
の結果を効果予測結果格納部１０８に格納する効果推定
部１０６から成る。

【００１４】図２は、実績データ格納部１０２のデータ
構造を示す図である。実績データ格納部１０２は、ワー
クフローシステムの導入効果の実績データを格納し、導
入事例のシーケンシャルなケースＮｏ．２０１、ワーク
フローシステムの導入効果に影響をあたえる少なくとも
１つ以上の要素をもつアイテム２０２、ワークフローシ
ステムの導入効果のデータである効果２０３から成る。
本実施例では、アイテム２０２としてワークフローシス
テム化時のプロセス数の削減やプロセスの並列化に基づ
くプロセス改善度２０４、ワークフローシステム導入前
の業務の実施形態を表す改善前実施形態２０５、プロセ
スのノード数やユーザ数を基準とする業務規模を表す規
模２０６を例に説明する。また、各アイテムの値は、本
実施例では以下のような定性的な値として定義する。プ
ロセス改善度は、業務改善前のプロセス数のノードと業
務改善後のプロセスのノード数によるプロセス削減率Ｐ
によって、プロセス改善度を大、中、小の３つのカテゴ
リに分類定義する。例えば、５０％以上を大、３０％〜
４０％を中、４０％未満を小にする。改善前実施形態２
０５は、業務改善前の業務実施形態が紙ベースか計算機
を利用したシステムか、紙と計算機の混在かの３つのカ
テゴリに分類定義する。規模２０６は、例えばワークフ
ローシステム導入前のプロセスの数を基準として、プロ
セス数が１５以上を大、１０〜１４を中、９以下を小と
いうように３つのカテゴリに定義する。なお、これらは
あくまで基準として、各導入事例の内容を総合的に判断
して、入力者が補正するものとする。

【００１５】効果２０３は、本実施例ではワークフロー
システムにある作業が投入され処理が開始してから終了
するまでの処理時間（ターンアラウンドタイム：ＴＡ
Ｔ）を基準とし、ワークフロー導入前の処理時間を改善
前ＴＡＴ２０７、ワークフロー導入後の処理時間を改善
後ＴＡＴ２０８とし、それぞれ日数を単位とし、導入効
果をあらわす処理時間削減率（％）をＴＡＴ削減率２０
９とし、（改善前ＴＡＴ−改善後ＴＡＴ）＊１００／改
善前ＴＡＴで定義する。

【００１６】図３は分析結果格納部１０４のデータ構造
を表す図であり、実績データ格納部１０２のデータを数
量化Ι類で分析した結果を格納し、各アイテムに対する
結果３０１、算出式の定数項３０２、算出式と実績デー
タとの相関を表わす重相関係数（Ｒ）３０３、重相関係
数（Ｒ）の２乗で計算される算出式の元データ（実績デ
ータ）へのあてはまり具合を表わす寄与率（Ｒ^２）３０
４から成る。各アイテムに対する結果３０１は、アイテ
ム３０１１、各アイテムのカテゴリ３０１２、各カテゴ
リに対する数量化Ι類で分析した結果のカテゴリスコア
３０１３、レンジ３０１４、偏相関係数３０１５から成
る。ここで、多変量解析パッケージ１０９を用いて、数
量化Ι類による分析を実施すると、カテゴリスコア３０
１３、レンジ３０１４、偏相関係数３０１５、定数項３
０２、重相関係数３０３、寄与率３０４が算出される。
ここで、導入効果の算出式は、カテゴリスコア３０１３
と定数項からなり、カテゴリスコア３０１３は、各アイ
テムの各カテゴリに対するパラメータの係数で、定数項
３０２は、算出式の定数である。

【００１７】これらの分析方法は、例えば、文献「圓川
隆夫：多変量のデータ解析, 朝倉書店(1988)」に記載さ
れている。

【００１８】図４は、ＴＡＴ削減率を計算する算出式を
格納する算出式格納部１０５のデータ構造である。図３
に示す分析結果格納部１０４のようなデータの場合、下
記の前提条件に従うと、図４のような計算式となる。

【００１９】本実施例では、ＴＡＴ削減率に影響を与え
る要素としてプロセス改善度，業務改善前の実施形態，
業務規模をアイテムとし，アイテムｊを以下のように定
義する。

【００２０】j＝１：プロセス改善度 j＝２：改善前業務実施形態 j＝３：業務規模アイテムjのカテゴリー（範囲）kは，以下の通りとす
る。

【００２１】 j＝１（k＝１：小，k＝２：中，k＝３：大） j＝２（k＝１：紙，k＝２：紙・計算機システム混在，k
＝３：計算機システム） j＝３（k＝１：小規模，ｋ＝２：中規模，k＝３：大規
模）図４において、 x_jkは、以下のように定義される。

【００２２】x_jk ＝１…ケースのアイテムｊがカテゴ
リｋに属するとき x_jk ＝０…そうでないとき。

【００２３】図５は、効果評価用データ格納部１０７の
データ構造を表す図である。ワークフロー導入後の効果
であるＴＡＴ削減率を算出するために対象となる業務の
評価データを格納し、アイテム５０１と各アイテムに対
する評価データの値５０２を格納する。図５の場合、評
価するワークフロー化予定の業務は、プロセス改善度は
中、改善前業務実施形態は紙ベース、規模は中規模とい
う値である。

【００２４】図６は、効果予測結果格納部１０８のデー
タ構造を表す図で、効果推定部１０６で出た結果を格納
する。

【００２５】次にワークフロー導入効果算出装置１１０
１の各部の機能について説明する。

【００２６】全体制御部１００の動作を図７を用いて説
明する。

【００２７】全体制御部１００は、端末１１０２からユ
ーザ指示を受けて動作する。全体制御部１００は開始す
ると、ユーザからの指示がデータメンテナンス指示かど
うかを判定し（ステップ７０１）、データメンテナンス
指示の場合、データメンテナンス部１０１を起動し（７
０２）、ステップ７０７の処理をする。ステップ７０１
でデータメンテナンス指示でない場合、データ分析指示
かどうかを判定し（ステップ７０３）、データ分析指示
の場合、データ分析部１０３を起動し（７０４）、ステ
ップ７０７の処理をする。ステップ７０３でデータ分析
指示でない場合、効果推定指示かどうかを判定し（ステ
ップ７０５）、効果推定指示の場合、効果推定部１０６
を起動し（７０６）、ステップ７０７の処理をする。ス
テップ７０５で効果推定指示でない場合、あるいは、ス
テップ７０２，７０４，７０６の終了後、終了指示かど
うかを判定し（ステップ７０７）、終了指示の場合終了
する。ステップ７０７で終了指示でない場合、ステップ
７０１の処理に戻る。

【００２８】データメンテナンス部１０１は、実績デー
タ格納部１０２の内容を端末１１０２に表示し、ユーザ
からの入力により実績データ格納部１０２の内容を追
加、編集する。

【００２９】データ分析部１０３の動作を図８を用いて
説明する。

【００３０】データ分析部１０３は、実績データ格納部
１０２の内容を読込む（ステップ８０１）。ステップ８
０１で入力した内容を多変量解析パッケージ１０９を起
動し、数量化Ι類を適用して分析する（ステップ８０
２）。ステップ８０２の分析結果を分析結果格納部１０
４に格納し、端末１１０２に表示する（ステップ８０
３）。また、分析結果格納部１０４の値を元に、導入効
果を計算する算出式を算出式格納部１０５に格納し、端
末１１０２に表示して終了する（ステップ８０３）。

【００３１】ステップ８０２における多変量解析パッケ
ージ１０９は数量化Ι類の分析機能を含む市販パッケー
ジが利用できる。

【００３２】効果推定部１０６の動作を図９を用いて説
明する。

【００３３】効果推定部１０６は、端末１１０２より、
効果評価用データの入力を受け、効果評価用データ格納
部１０７に格納する（ステップ９０１）。次に算出式格
納部１０５の算出式を読込む（ステップ９０２）。読込
んだ算出式に効果評価用データ格納部１０７の内容を適
用し、効果の予測値（ＴＡＴ削減率）を計算し、効果予
測結果格納部１０８に格納する（ステップ９０３）。次
に効果予測結果格納部１０８の内容を端末１１０２に表
示する（ステップ９０４）。図９の例では、プロセス改
善度が“中”の場合、アイテムj＝１で, k＝２で、 x
₁₂ ＝１となる。同様に改善前業務形態“紙”は、 x
₂₁ ＝１,業務規模“中”は、x₃₂ ＝１となり、その他
の変数は０となる。

【００３４】従って、効果は以下の通りとなる。

【００３５】Ｒｅｄ＝−４．５＊０−４．７＊１＋２
５．７＊０＋４．３＊１−９，０＊０−１０．８＊０＋
０．３＊０−１．８＊１＋４．０＊０＋５４．２＝５２
（％）本実施例によれば、数項目の質的データを入力するだけ
で、ワークフロー導入前に導入後の効果を計算すること
ができるようになるという効果がある。また、複数業務
のワークフロー化を予定している場合、業務改革の効果
を事前に評価できるため、業務改革の効果が高い業務か
ら順にワークフロー化する優先度付けが可能になるとい
う効果がある。

【００３６】図１０は、図１のワークフロー導入効果算
出装置１１０１に対する第二の実施例を表す機能ブロッ
ク図である。ワークフロー導入効果算出装置１１０１
は、端末１１０２の入力を受けて、ワークフロー導入効
果算出装置１１０１の全体制御を実行する全体制御部１
０００、ワークフローシステムの各種実績データと実績
データの分析結果を評価するための評価値を格納する実
績・評価値データ格納部１００２、実績・評価値データ
格納部１００２のデータを入力、編集するデータメンテ
ナンス部１００１、実績・評価値データ格納部１００２
の実績データを数量化Ι類にて分析・評価し、ワークフ
ローシステムの導入による効果の算出式を算出し、その
結果を分析結果格納部１００４およびに算出式格納部１
０５に格納するデータ分析・評価部１００３、効果評価
用データ格納部１０７に格納されたワークフローシステ
ム導入後の効果を予測するための評価用データに基づい
て、算出式格納部１０５の式を適用し、その結果を効果
予測結果格納部１０８に格納する効果推定部１０６から
成る。

【００３７】第二の実施例において、算出式格納部１０
５、効果推定部１０６、効果評価用データ格納部１０
７、効果予測結果格納部１０８は、図１に示した第一の
実施例と同様の内容であり、第一の実施例と異なる機能
ブロックのみを説明する。

【００３８】図１３に実績・評価値データ格納部１００
２のデータ構造を示す。実績・評価値データ格納部１０
０２は、図２の実績データ格納部１００２の内容の他に
データ分析結果において分析した結果、アイテムとして
効果に影響を与えているか否かを判断する評価値データ
である偏相関係数評価値１３０１を格納する。本実施例
では、偏相関係数の値によって、各アイテムが効果に影
響を与える因子であるか否かを判定することとする。レ
ンジによる評価の方法もある。

【００３９】分析結果格納部１００４は、各アイテムの
分析結果１４００、定数項３０２、重相関係数３０３、
寄与率３０４、算出式の適合度合いを判断するための残
差１７００からなり、定数項３０２、重相関係数３０
３、寄与率３０４は、第一の実施例の図３と同様であ
る。

【００４０】図１４は分析結果格納部１００４のデータ
構造の一部を示す図であり、図３の各アイテムの分析結
果３０１に対して、１４０１〜１４０５は、図３の内容
と同じであり、各アイテムの影響度を評価した結果を格
納する結果フラグ１４０６を追加したものである。評価
フラグ１４０６には、アイテムの影響度が高い場合、
“ＯＫ”を格納し、影響度が低い場合、“ＮＧ”を格納
する。

【００４１】図１７は分析結果格納部１００４のデータ
構造の一部を示す図であり、算出式の適合度合いを判断
するための残差１７００のデータ構造である。

【００４２】残差１７００は、実績データ格納部１０２
のケースＮｏ．２０１に対応するケースＮｏ．１７０
１、実績データ格納部１０２のＴＡＴ削減率２０９に対
応する実績値１７０２、実績データ格納部１０２のアイ
テム２０２のデータを算出式１０５に入力して算出した
算出式適用値１７０３、算出式適用値１７０３から実績
値１７０２を引き算した残差１７０４からなる。

【００４３】全体制御部１０００は、図７の全体制御部
１００のフローにおいて、ユーザよりデータ分析指示を
受けるとデータ分析・評価部１００３を起動する。その
他の処理は、図７の処理と同様である。

【００４４】データメンテナンス部１００１は、実績・
評価値データ格納部１００２の内容を端末１１０２に表
示し、ユーザからの入力により実績・評価値データ格納
部１０２の内容を追加、編集する。

【００４５】データ分析・評価部１００３の動作を図１
２のフローチャート用いて説明する。

【００４６】データ分析・評価部１００３は、実績・評
価値データ格納部１００２の内容を読込み、アイテム毎
の分析結果データの評価フラグ１４０６をすべて“Ｏ
Ｋ”とする（ステップ１２０１）。次に、評価値フラグ
１４０６が“ＯＫ”となっているすべてのアイテムに対
して、多変量解析パッケージ１０９を起動して、数量化
Ι類を適用して分析する（ステップ１２０２）。ステッ
プ１２０２の分析結果を分析結果格納部１００４に格納
する（ステップ１２０３）。つぎに、各アイテムの偏相
関係数１４０５を１つづつ読込む（ステップ１２０
４）。次にステップ１２０４で取出した偏相関係数より
偏相関係数評価値１３０１が小さいかいなかを判断し
（ステップ１２０５）、小さい場合は、評価値フラグ１
４０６に“ＮＧ”を格納し、ステップ１２０７の判定を
実行する（ステップ１２０６）。ステップ１２０５で取
出した偏相関係数より偏相関係数評価値１３０１が大き
い場合は、未評価のアイテムの偏相関係数があるかを判
定し（ステップ１２０７）、未評価のアイテムがあれ
ば、ステップ１２０４の処理に戻る。ステップ１２０７
ですべてのアイテムに関して評価済みであれば、評価フ
ラグ１４０６の“ＯＫ”のアイテム数をカウントし、
“ＯＫ”の格納されているアイテムの数が１以上か否か
を判定する（ステップ１２０８）。ステップ１２０８で
“ＯＫ”の数が０であれば、端末１１０２にエラーを表
示して終了する（１２０９）。ステップ１２０８で“Ｏ
Ｋ”の数が１以上であれば、評価フラブ１４０６に“Ｏ
Ｋ”が格納されているアイテムだけを対象に数量化Ι類
を適用して分析する（ステップ１２１０）。ステップ１
２１０の分析結果と効果の算出式を分析結果格納部１０
０４に格納し、端末１１０２に表示して終了する（ステ
ップ８０３）。なお、ステップ１２０９でエラーが表示
された場合、推定誤差は大きくなるが、データメンテナ
ンス部１００１により偏相関係数評価値１３０１の値を
低くすることにより、算出式を算出できるようになる。

【００４７】上記実施例では、すべての場合に、各アイ
テムに対する偏相関係数に基づいて算出式の評価を実施
したが、重相関係数３０３あるいは寄与率３０４に対す
る評価データを予め定義しておき、重相関係数３０３あ
るいは寄与率３０４が評価データより悪かった場合に算
出式の評価を実施することも可能である。また、残差１
７００の残差の平均に対する評価データを予め定義して
おき、評価データより悪い残差の平均だった場合に算出
式の評価を実施することも可能である。

【００４８】本実施例によれば、算出式全体の精度を評
価してから、各アイテム毎の影響度を評価するため、算
出式全体としての精度が高ければ、毎回、各アイテム毎
の評価を実施しなくてもよいため、処理が単純化され、
処理速度が速くなるという効果がある。

【００４９】さらに、残差１７０４に対して、残差の許
可範囲、例えば、±５．０等、を予め設定しておき、許
可範囲を外れたケースＮｏ．のデータを効果算出のため
の導入実績データから削除して、再度、データ分析部１
０３あるいはデータ分析・評価部１００３を起動して、
算出式を決定することも可能である。

【００５０】本実施例によれば、効果算出式に悪影響を
与えている導入実績データを排除することができ、算出
式の精度が高まるという効果がある。

【００５１】さらに、算出式の評価結果としてレンジ１
４０４、偏相関係数１４０５、重相関係数３０３、寄与
率３０４、残差１７００に対して、予め各評価データを
設定し、各データと評価データを対比して端末１１０２
に表示することも可能である。また、評価の基準となる
文章を格納しておき、ともに端末１１０２に表示するこ
とも可能である。

【００５２】本実施例によれば、算出式の精度や適合度
を把握できるようになり、カテゴリの分類やアイテムの
選択に誤りがないかどうかを容易に判断できるようにな
るという効果がある。

【００５３】図１５は、端末１１０２に表示されるワー
クフロー導入効果算出画面の一例である。１５０１は、
導入効果を予測するシステム名および顧客名を入力する
エリアであり、保存する場合は効果用データ格納部１０
７に格納する。１５０２は、導入効果を算出するための
評価データを入力するエリアであり、本実施例では、各
評価データを選択できるようにしてある。１５０２のデ
ータは、効果用データ格納部１０７に格納される。１５
０２のエリアにデータを入力後、１５０３の効果算出ボ
タン１５０２を選択すると、効果推定部１０６が起動さ
れ、１５０４のエリアに導入後の効果が表示される。終
了ボタン１５０５を選択すると導入効果算出画面の処理
が終了する。

【００５４】図１６は、導入実績データとして数値を利
用する場合の端末１１０２に表示されるワークフロー導
入効果算出画面の一例であり、図１５の１５０２のエリ
アの入力方法を変えたものである。

【００５５】本実施例によれば、効果に対する影響度の
低いアイテムを自動的に分析の対象からはずし、より精
度の高い導入効果の算出が可能となるという効果があ
る。

【００５６】本実施例では、業務の処理時間削減率を効
果の指標としたが、処理人員の削減率やペーパレス化に
対応する紙の削減率等、ワークフローシステムの導入効
果として数値化できるものはすべて対象とすることが可
能である。これにより、多面的に業務改革の効果を判定
することができるという効果がある。

【００５７】本実施例では、導入実績データに質的なデ
ータを用いたが、数値データを用いることも可能であ
る。この場合、数量化Ι類に変えて、多変量解析技法の
うち、重回帰分析を適用する。導入実績データに数値デ
ータを利用することより、より正確な算出式のモデルを
作成することができ、効果予測精度を高めることができ
るという効果がある。

【００５８】

【発明の効果】本発明によれば、ワークフローを業務改
革ツールとして利用する際に、業務改革を実施する前に
業務改革後の効果を算出し、評価することが可能となる
いう効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】ワークフロー導入効果算出装置１１０１の第一
の実施例の機能ブロック図である。

【図２】ワークフロー導入効果算出装置１１０１の機能
ブロック図である。

【図３】分析結果格納部１０４のデータ構造を示す図で
ある。

【図４】算出式格納部１０５のデータ構造を示す図であ
る。

【図５】効果評価用データ格納部１０７のデータ構造を
示す図である。

【図６】効果予測結果格納部１０８のデータ構造を示す
図である。

【図７】全体制御部１００の動作フローチャートであ
る。

【図８】データ分析部１０３の動作フローチャートであ
る。

【図９】効果推定部１０６の動作フローチャートであ
る。

【図１０】ワークフロー導入効果算出装置１１０１の第
二の実施例の機能ブロック図である。

【図１１】本発明の一実施例のシステム構成図である。

【図１２】データ分析・評価部１００３の動作フローチ
ャートである。

【図１３】実績・評価データ格納部１００２のデータ構
造を示す図である。

【図１４】分析結果格納部１００４のデータ構造を示す
図である。

【図１５】端末１１０２で表示される一画面例を示す図
である。

【図１６】端末１１０２で表示される一画面例を示す図
である。

【図１７】分析結果格納部１００４のデータ構造の例を
示す図である。

【符号の説明】

１００…全体制御部１０１…データメンテナンス部１０２…実績データ格納部１０３…データ分析部１０４…分析結果格納部１０５…算出式格納部１０６…効果推定部１０７…効果評価用データ格納部１０８…効果予測結果格納部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ワークフロー導入効果算出方法において、
ワークフローシステムの導入実績データを管理する実績
データ管理手段と上記導入実績データを分析し、ワーク
フロー導入の効果を計算する算出式を作成するデータ分
析手段とワークフローシステム化する業務の現行業務の
情報および導入後の見通しデータを含む評価データを上
記算出式に適用し、ワークフロー導入後の効果を算出す
る効果推定手段を有することを特徴とするワークフロー
導入効果算出方法。
【請求項２】請求項１のワークフロー導入効果算出方法
において、導入後の効果に影響を与える要素を上記導入
実績データに含み、上記要素と効果との関係を多変量解
析を用いて分析することを特徴とするワークフロー導入
効果算出方法。
【請求項３】請求項２のワークフロー導入効果算出方法
において、上記導入実績データが質的な値の場合、多変
量解析技法として数量化Ι類を適用する事を特徴とする
ワークフロー導入効果算出方法。
【請求項４】請求項２のワークフロー導入効果算出方法
において、上記導入実績データが数値の場合、多変量解
析技法として重回帰分析を用いることを特徴とするワー
クフロー導入効果算出方法。
【請求項５】ワークフロー導入効果算出方法において、
ワークフローシステムの導入実績データを管理する実績
データ管理手段と上記導入実績データを多変量解析技法
を用いて分析し、ワークフロー導入の効果を計算する算
出式を作成するデータ分析手段と上記算出式を評価する
ための算出式評価手段とワークフローシステム化する業
務の現行業務の情報および導入後の見通しデータを含む
評価データを上記算出式に適用し、ワークフロー導入後
の効果を算出することを特徴とするワークフロー導入効
果算出方法。
【請求項６】請求項５のワークフロー導入効果算出方法
において、導入後の効果に影響を与える要素を上記導入
実績データに含み、上記要素と効果との関係を多変量解
析を用いて分析することを特徴とするワークフロー導入
効果算出方法。
【請求項７】請求項５のワークフロー導入効果算出方法
において、算出式を評価した結果、評価基準を満足しな
い場合、導入効果の要因から削除することを特徴とする
ワークフロー導入効果算出方法。
【請求項８】請求項５のワークフロー導入効果算出方法
において、導入後の効果に影響を与える要素を上記導入
実績データに含み、上記要素に基づいて多変量解析を適
用することを特徴とするワークフロー導入効果算出方
法。
【請求項９】請求項５のワークフロー導入効果算出方法
において、上記導入実績データが質的な値の場合、多変
量解析技法として数量化Ι類を適用する事を特徴とする
ワークフロー導入効果算出方法。
【請求項１０】請求項５のワークフロー導入効果算出方
法において、上記導入実績データが数値の場合、多変量
解析技法として重回帰分析を用いることを特徴とするワ
ークフロー導入効果算出方法。
【請求項１１】請求項５のワークフロー導入効果算出方
法において、上記効果の算出式を上記導入実績データに
適用し、算出式の適合度を評価することを特徴とするワ
ークフロー導入効果算出方法。
【請求項１２】請求項１１のワークフロー導入効果算出
方法において、上記効果の算出式を上記導入実績データ
に適用した結果、導入実績データと算出式を適用した結
果の差が大きいデータを効果算出のための導入実績デー
タより削除することを特徴とするワークフロー導入効果
算出方法。