JP2004348588A - 業務最適化システム，業務最適化装置，業務最適化方法，業務最適化データ構造，およびそのプログラム。 - Google Patents
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Abstract
【課題】新規開発設計などの従来のＭＡＩＣでは適応できない新規創造プロセスに対しても容易に適応可能な，新規かつ改良された業務最適化装置を提供する。
【解決手段】業務上起こり得る問題の最小化に向け用意された各工程を，目的とする業務形態に当てはめ解決するシックス・シグマ手法において：業務全体の流れを決定させ定義させる定義手段１１０と，上記定義工程の後で最適の業務実行内容を構築させる構築手段１２０とから構成され；上記構築手段に含まれる計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０から課題業務の内容に応じて最適な工程を選択し，組み合わせることを特徴とする，業務最適化装置が提供される。かかる構成により，柔軟で自由度の高い最適化業務を構築できる。
【選択図】 図４
【解決手段】業務上起こり得る問題の最小化に向け用意された各工程を，目的とする業務形態に当てはめ解決するシックス・シグマ手法において：業務全体の流れを決定させ定義させる定義手段１１０と，上記定義工程の後で最適の業務実行内容を構築させる構築手段１２０とから構成され；上記構築手段に含まれる計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０から課題業務の内容に応じて最適な工程を選択し，組み合わせることを特徴とする，業務最適化装置が提供される。かかる構成により，柔軟で自由度の高い最適化業務を構築できる。
【選択図】 図４
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は業務最適化システム，業務最適化装置，業務最適化方法，業務最適化データ構造，およびそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来，製造工程や組立工程においての品質管理や工程管理は，各工程の中で個別に行われ，品質や作業効率の向上は作業者や工程管理者からの意見を中心としたボトムアップの形がとられていた。このような管理を自動的に行う技術としては，ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）の通信効率を改善し業務情報を有効に管理する（例えば特開平６−３１５０２８号公報）システムや，管理システムの承認に関する情報を個別に保有せず一元管理する（例えば特開２００１−２２９３１３）管理方法が知られるが，これらも業務個々の管理に関しての技術であり，全ての製造工程，組立工程に利用できる管理方法ではない。
【０００３】
このような各種業務に対して適応する，例えば製品量産ラインにおいて欠陥率を小さくし，また，製品の品質を向上するための包括的な考え方に，シックス・シグマ（６σ）がある。シックス・シグマは，統計学の用語で分布のばらつきを示すシグマ（σ）から定義され，１００万回のオペレーションで３．４回の欠陥品しか生じないシステムの構築を目標とするものである。
【０００４】
このシックス・シグマの基本的な考え方は，業務上起こり得る問題の最小化に向け，予め用意されたシックス・シグマの各ステップを業務形態に当てはめ，トータルな品質管理，品質向上を行うものである。上記の例では，この業務においてどのようにして欠陥品が生じるかの測定を行い（測定工程），分析等を行って（分析工程），欠陥品の生じる原因を体系的に導き出し，品質改善に向けた今後の業務に反映していくことが考えられる。
【０００５】
このような工程を有する従来のシックス・シグマの手法にＭＡＩＣまたはＤを加えたＤＭＡＩＣがある。Ｄは定義（Ｄｅｆｉｎｅ）工程，Ｍは測定（Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）工程，Ａは分析（Ａｎａｌｙｓｉｓ）工程，Ｉは改善（Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ）工程，Ｃは改善結果定着の為の管理（Ｃｏｎｔｒｏｌ）工程を示す。
【０００６】
このようなＤＭＡＩＣは，業務のプロセスに繰り返し性のあるものに対しては非常に効果を発揮することがわかっている。これは，業務プロセスをＤ，Ｍ，Ａ，Ｉ，Ｃ各々で定型化されたパターンに当てはめることにより，過去の成功例の再利用や，潜在的問題発生の予測と未然防止が可能になるからである。
【０００７】
【特許文献１】
特開平６−３１５０２８号公報
【特許文献２】
特開２００１−２２９３１３号公報
【発明が解決しようとする課題】
しかし，新規開発設計などの創造的業務プロセス領域において，定型化されたパターンであるＤＭＡＩＣの流れに当てはめようとすると，思ったような効果が得られない。さらには，ＤＭＡＩＣに無理やり当てはめるための過負荷が発生し，却って業務の足かせになってしまうことが指摘されている。これは，創造領域の業務プロセスにおいては，一般的に，新規に作られるものが殆どで，それらには繰り返し性が無く，当てはめに必要な種々の条件を定義することができないからである。
【０００８】
本発明は，従来の業務最適化システムが有する上記問題点に鑑みてなされたものであり，本発明の目的は，新規開発設計などの従来のＭＡＩＣでは適応できない新規創造プロセスに対しても容易に適応可能な，新規かつ改良された業務最適化システム，業務最適化装置，業務最適化方法，業務最適化データ構造，およびそのプログラムを提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため，本発明の第１の観点によれば，通信網に接続された入力端末装置と，通信網に接続され，上記入力端末装置からの業務情報により業務の最適化を行う業務最適化装置とからなる業務最適化システムが提供される。また，新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くための上記業務最適化装置であって：業務全体の流れを決定させ定義させる定義（Ｄｅｆｉｎｅ）手段と，上記定義工程の後で最適の業務実行内容を構築させる構築（Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ）手段とから構成され；上記構築手段は，課題業務に影響を与える要因を分析してその因果関係を把握し課題業務を分析する分析（Ａｎａｌｙｚｅ）工程と，課題業務実現のための設計を行う設計（Ｄｅｓｉｇｎ）工程と，業務の実行結果を検証する検証（Ｖｅｒｉｆｙ）工程とを含むことを特徴とする，業務最適化装置が提供される。
【００１０】
ここでは，上記入力端末装置から新規創造プロセスにおける課題業務が入力され，通信網を介して業務最適化装置に業務情報として引き渡される。上記定義手段では，この業務情報を基に，構築手段が最適の業務実行内容を上記工程毎に構築できるように業務全体の流れや各工程の定義が決定される。その後で，構築手段において独自のソフトウェアや既存のツール等を利用して具体的な各工程を構築する。
【００１１】
かかる構成では，予め構築手段に用意されている工程が分析工程，設計工程，検証工程の３工程であり，上記入力端末装置を介してかかる工程の定義を各々設定する。このように工程を絞ることにより，新規開発設計など過去の蓄積データを活用できない繰り返し性の乏しい新規創造プロセスに対しても適応でき，最適な工程構成を形成し，かつ最適な工程の定義を設定できる。
【００１２】
また，上記定義手段は，上記構築工程の各工程から新規創造プロセスの内容に応じて最適な工程を選択させる選択手段をさらに含むとしても良い。ここで最適な工程の選択は，上記業務最適化装置から質問形式で入力端末装置に設けられた表示部に表示され，上記入力端末装置から回答を選ぶ形で行われる。
【００１３】
かかる構成により，最適化対象である課題業務に対して最適な工程だけを抽出でき，従来のＭＡＩＣでは適応困難な，繰り返し性の乏しい課題業務に対しても柔軟に対応できる。
【００１４】
また，上記選択手段は，分析工程，設計工程，検証工程を必須工程とすることもできる。
【００１５】
後述するように，上記構築工程は，上記分析工程，設計工程，検証工程以外の工程を含むことも可能であるが，このように多くの工程を自由に選択でき，さらに自由に構成できるとした場合，自由度が高すぎて却って課題業務最適化の支障になる。かかる分析工程，設計工程，検証工程を必須工程とすることにより最低限必要とする工程を形成でき，課題最適化が可能な範囲で自由度を確保し，様々な課題業務に適応できる。
【００１６】
また，上記構築手段は，課題業務の系の出力に関する指標を定義する計測（Ｍｅａｓｕｒｅ）工程，課題業務の系に要求される性能を抽出する手段を適用して課題業務を改良する改良（Ｉｍｐｒｏｖｅ）工程，設計パラメータを調整し最適化する最適化（Ｏｐｔｉｍｉｚｅ）工程をさらに含むこともできる。また，新規創造プロセスの内容に応じて最適であれば上記計測工程，上記改良工程，上記最適化工程が１または２以上選択される。ここで最適化工程の選択は，上記業務最適化装置から質問形式で入力端末装置に設けられた表示部に表示され，上記入力端末装置から回答を選ぶ形で行われる。
【００１７】
かかる構成により，最適化対象である課題業務に対してさらに最適な工程を抽出でき，従来のＭＡＩＣでは適応困難な，繰り返し性の乏しい課題業務に対しても柔軟に対応できる。
【００１８】
また，上記定義手段は，上記選択手段で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含むこともできる。上記選択手段により選択された工程は，この流れ図形成手段によって流れ図に自動的に配置される。流れ図が形成された結果は，入力端末装置に設けられた表示部に表示される。
【００１９】
かかる構成により，抽出された最適な工程が一連の流れとして組み合わさり，各工程の位置づけを確認でき，各工程の定義を容易に決定することができる。
【００２０】
また，かかる流れ図の各工程の推移順は，上記選択手段で計測工程，分析工程，改良工程，設計工程，最適化工程，検証工程が選択された場合，計測工程，分析工程，改良工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で推移するように形成されるとしても良い。さらに，上記構築手段の工程に未選択工程が１または２以上ある場合，上記順番に準じて，未選択工程を省略し，推移するように形成されるとしても良い。
【００２１】
例えば，計測工程のみが選択された場合，計測工程，分析工程，設計工程，検証工程の順で，改良工程のみが選択された場合，分析工程，改良工程，設計工程，検証工程の順で，最適化工程のみが選択された場合，分析工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で推移するように形成される。また，計測工程と改良工程が選択された場合，計測工程，分析工程，改良工程，設計工程，検証工程の順で，改良工程と最適化工程が選択された場合，分析工程，改良工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で，計測工程と最適化工程が選択された場合，計測工程，分析工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で推移するように形成される。
【００２２】
かかる構成により，抽出された最適な工程が，順番を有した一連の流れとして組み合わさり，一定の流れの範囲内で様々な課題業務に適応できる自由度を確保できる。これによりさらに各工程の定義を容易に決定することができる。
【００２３】
また，上記計測工程と分析工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることもでき，上記分析工程と改良工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることもできる。
【００２４】
かかる構成のような各工程の反復により，目的とする工程を明確に定義でき，精度良く最適な課題業務に辿り着くことができる。
【００２５】
また，上記入力端末装置からの業務情報は，課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ ｔｏ Ｑｕａｌｉｔｙ），前業務領域からの入力内容，および，次業務領域への出力内容を含むこともでき，これに基づいて最適化対象である上記課題業務が決定されるとしてもよい。ここで上記ＣＴＱ，前業務領域からの入力内容，次業務領域への出力内容は，最適化対象である課題業務を特定するために利用され，入力された業務情報は，同時に入力端末装置に設けられた表示部に表示される。
【００２６】
かかる構成により，目的とする課題業務を明確に特定でき，これに基づいて課題業務が決定され，上記選択手段においても上記構築工程の各工程から最適な工程を選択することが容易になる。
【００２７】
また，上記定義手段は，最適化対象である課題業務が，過去の蓄積データを活用できる改善プロセスか，過去の蓄積データを活用できない新規創造プロセスかを判断させるプロセス判断手段をさらに含むとしても良い。かかる判断も，上記業務最適化装置から質問形式で入力端末装置に設けられた表示部に表示され，上記入力端末装置から回答を選ぶ形で行われる。
【００２８】
かかるプロセス判断手段は，単に改善プロセスと新規創造プロセスを判断するだけではないとしても良い。最適化対象である課題業務が従来のＭＡＩＣ等と本発明にかかる業務の最適化のどちらも適応困難な場合に，課題業務に内在する改善プロセスと新規創造プロセスを分離させ，上記分離された課題業務毎の業務最適化を行うことを目的とする。このようにして適切に課題業務を分析し，確実な最適化を行うことができる。
【００２９】
また，予め定型化された業務の最適化手法を利用して業務実行内容を構築させる定型最適化手段をさらに含むとしても良い。ここで，定型最適化手段は，従来のＤＭＡＩＣ手段を含んでも良い。
【００３０】
かかる構成では，上記プロセス判断手段により，最適化対象である課題業務または分離された少なくとも１つの課題業務が改善プロセスと判断された場合，上記定型最適化手段により最適な課題業務を構築することができる。
【００３１】
また，業務の最適化に必要な業務情報が入力される業務情報入力手段がさらに備わるとしても良い。ここで業務情報入力手段は，上記通信網を介した入力端末装置に代わるものである。かかる構成により，上記業務最適化装置は通信網を介さずに単体として動作することができる。
【００３２】
また，コンピュータによって，上記に記載された業務最適化装置として機能させるコンピュータプログラムも提供される。さらに，上記のような課題業務の最適化を実現する方法である業務最適化方法も提供される。
【００３３】
また，上記課題を解決するため，本発明の別の観点によれば，新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くための業務最適化装置であって：業務全体の流れを決定し定義する定義工程を入力させる工程と，課題業務に影響を与える要因を分析してその因果関係を把握し課題業務を分析する分析工程を入力させる工程と，課題業務実現のための設計を行う設計工程を入力させる工程と，業務の実行結果を検証する検証工程を入力させる工程とを含む工程情報入力手段と；上記工程毎に分けてその入力された結果を表示する工程表示手段とを備えることを特徴とする，業務最適化装置が提供される。ここでは，最適化業務の構築において最適の業務実行内容を上記工程毎に構築できるように業務全体の流れや各工程の定義が決定される。
【００３４】
かかる構成では，最適化業務の構築において用意されている工程が定義工程，分析工程，設計工程，検証工程の４工程であり，上記工程情報入力手段によりかかる工程の定義を各々設定する。このように工程を絞ることにより，従来のＭＡＩＣでは適応できない，新規開発設計など過去の蓄積データを活用できない繰り返し性の乏しい新規創造プロセスに対しても適応でき，最適な工程構成を形成し，かつ最適な工程の定義を設定できる。
【００３５】
また，上記工程情報入力手段は，課題業務の系の出力に関する指標を定義する計測工程，課題業務の系に要求される性能を抽出する手段を適用して課題業務を改良する改良工程，設計パラメータを調整し最適化する最適化工程を入力させることができる工程をさらに含むことも可能で，各工程を形成することができる場合その工程を入力させることもできる。ここで最適化工程の選択は，工程情報入力手段における入力により行われる。
【００３６】
かかる構成により，最適化対象である課題業務に対してさらに最適な工程を抽出でき，従来のＭＡＩＣでは適応困難な，繰り返し性の乏しい課題業務に対しても柔軟に対応できる。
【００３７】
また，上記工程情報入力手段により入力された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含むこともできる。上記選択手段により選択された工程は，この流れ図形成手段によって流れ図に自動的に配置される。流れ図が形成された結果は，入力端末装置に設けられた表示部に表示される。
【００３８】
かかる構成により，抽出された最適な工程が一連の流れとして組み合わさり，各工程の位置づけを確認でき，各工程の定義を容易に決定することができる。
【００３９】
また，かかる流れ図の各工程の推移順は，上記工程情報入力手段において定義工程，計測工程，分析工程，改良工程，設計工程，最適化工程，検証工程が入力された場合，定義工程，計測工程，分析工程，改良工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で推移するように形成されるとしても良い。さらに，上記工程情報入力手段により入力されていない未選択工程が１または２以上ある場合，上記順番に準じて，未選択工程を省略し，推移するように形成されるとしても良い。
【００４０】
例えば，計測工程のみが入力された場合，定義工程，計測工程，分析工程，設計工程，検証工程の順で，改良工程のみが入力された場合，定義工程，分析工程，改良工程，設計工程，検証工程の順で，最適化工程のみが入力された場合，定義工程，分析工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で推移するように形成される。また，計測工程と改良工程が入力された場合，定義工程，計測工程，分析工程，改良工程，設計工程，検証工程の順で，改良工程と最適化工程が入力された場合，定義工程，分析工程，改良工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で，計測工程と最適化工程が入力された場合，定義工程，計測工程，分析工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で推移するように形成される。
【００４１】
かかる構成により，抽出された最適な工程が順番を有した一連の流れとして組み合わさり，一定の流れの範囲内で様々な課題業務に適応できる自由度を確保できる。これによりさらに各工程の定義を容易に決定することができる。
【００４２】
また，上記計測工程と分析工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることもでき，上記分析工程と改良工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることもできる。
【００４３】
かかる構成のような各工程の反復により，目的とする工程を明確に定義でき，精度良く最適な課題業務に辿り着くことができる。
【００４４】
また，上記工程情報入力手段は，課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱを入力させる工程と，前業務領域からの入力内容を入力させる工程と，次業務領域への出力内容を入力させる工程をさらに含み，これに基づいて最適化対象である上記課題業務が決定されるとしてもよい。ここで上記ＣＴＱ，前業務領域からの入力内容，次業務領域への出力内容は，最適化対象である課題業務を特定するために利用される。また，入力された業務情報は，同時に工程情報入力手段に設けられた表示部に表示される。
【００４５】
かかる構成により，目的とする課題業務を明確に特定でき，これに基づいて課題業務が決定され，上記工程情報入力手段への入力時においても上記構築工程の各工程から最適な工程を選択することが容易になる。
【００４６】
また，最適化対象である課題業務が，過去の蓄積データを活用できる改善プロセスか過去の蓄積データを活用できない新規創造プロセスかを判断させるプロセス判断手段をさらに含むとしても良い。かかる判断は，上記業務最適化装置から質問形式で上記工程情報入力手段に設けられた表示部に表示され，上記工程情報入力手段から回答を選ぶ形で行われる。
【００４７】
かかるプロセス判断手段は，単に改善プロセスと新規創造プロセスを判断するだけではないとしても良い。最適化対象である課題業務が従来のＭＡＩＣと本発明にかかる業務の最適化のどちらも適応困難な場合に，課題業務に内在する改善プロセスと新規創造プロセスを分離し，上記分離された課題業務毎の業務最適化を行うことを目的とする。このようにして適切に課題業務を分析し，確実な最適化を行うことができる。
【００４８】
また，予め定型化された業務の最適化手法を利用して業務実行内容を構築させる定型最適化手段をさらに含むとしても良い。ここで，定型最適化手段は，従来のＤＭＡＩＣ手段を含んでも良い。
【００４９】
かかる構成では，上記プロセス判断手段により最適化対象である課題業務または分離された少なくとも１つの課題業務が改善プロセスと判断された場合，上記定型最適化手段により最適な課題業務を構築することができる。
【００５０】
また，上記工程情報入力手段は，通信網を介したパーソナルコンピュータ，ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ），携帯電話等の入力端末装置であってもよいし，上記業務最適化装置が単体として動作する場合のキーボード等の入力手段であっても良い。
【００５１】
また，コンピュータによって，上記に記載された業務最適化装置として機能させるコンピュータプログラムも提供される。さらに，上記のような課題業務の最適化を実現する方法である業務最適化方法も提供される。
【００５２】
また，上記課題を解決するため，本発明のさらに別の観点によれば，新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くために用いられる業務最適化データ構造であって：最適の業務実行内容を構築するために参照される構築階層からなり；上記構築階層は，課題業務に影響を与える要因を分析してその因果関係を把握し課題業務を分析する分析工程により構築された分析工程データと，課題業務実現のための設計を行う設計工程により構築された設計工程データと，業務の実行結果を検証する検証工程により構築された検証工程データとを含むことを特徴とする，業務最適化データ構造が提供される。
【００５３】
かかる構成では，予め構築階層に用意されているデータが分析工程データ，設計工程データ，検証工程データの３工程データであり，少なくとも上記３工程データを参照して最適の業務実行内容を構築する。このように工程データを絞ることにより，新規開発設計など過去の蓄積データを活用できない繰り返し性の乏しい新規創造プロセスに対しても適応でき，最適な工程データ構成を形成できる。
【００５４】
また，上記構築階層は，課題業務の系の出力に関する指標を定義する計測工程により構築された計測工程データ，課題業務の系に要求される性能を抽出する手段を適用して課題業務を改良する改良工程により構築された改良工程データ，設計パラメータを調整し最適化する最適化工程により構築された最適化工程データをさらに含むとしても良い。
【００５５】
かかる構成により，さらに自由度の高い業務の最適化を行うことが可能であり，最適な工程データ構成を形成できる。
【００５６】
また，業務全体の流れが定義された計画データからなる定義階層をさらに含み；上記計画データは，上記構築階層内の各工程データから新規創造プロセスの内容に応じて最適な工程データを１または２以上選択したデータであり，上記計画データと上記構築階層内の各工程データは互いにリンクされているとしても良い。
【００５７】
かかる構成により，最適化対象である課題業務に対して最適な工程データだけを抽出でき，従来のＭＡＩＣでは適応困難な，繰り返し性の乏しい課題業務に対しても柔軟に対応できる。
【００５８】
また，上記計画データは，上記構築階層内の各工程データに対応した項目を，推移する順に並べられた計画表からなるとしても良い。
【００５９】
また，上記計画データは，分析工程データ，設計工程データ，検証工程データが必須工程データであるとしても良い。
【００６０】
上記構築階層の中からこのように多くの工程データを自由に選択でき，さらに自由に構成できるとした場合，自由度が高すぎて却って課題業務最適化の支障になる。かかる分析工程データ，設計工程データ，検証工程データを必須工程データとすることにより最低限必要とする工程データを形成でき，課題最適化が可能な範囲で自由度を確保し，様々な課題業務に適応できる。
【００６１】
また，上記計画データは，課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱ，前業務領域からの入力内容，および，次業務領域への出力内容から得られたデータであるとしても良い。
【００６２】
かかる計画データは，新規創造プロセスの内容に応じて最適な工程データが選択されたものであるが，かかる選択において上記ＣＴＱ，前業務領域からの入力内容，および，次業務領域への出力内容を参照することができる。かかる構成では，目的とする課題業務を明確に特定でき，これに基づいて課題業務が決定され，上記構築階層の各工程データから最適な工程データを選択することが容易になる。
【００６３】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照しながら，本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００６４】
（業務最適化システム）
上記シックス・シグマは，業務上起こり得る問題の最小化に向け，予め用意されたシックス・シグマの各ステップを業務形態に当てはめ，トータルな品質管理，品質向上を行うことを目的としている。
【００６５】
図１は，最適化の目的となる業務の領域を概略的に表した図である。
【００６６】
従来は，上述のＤＭＡＩＣに代表されるシックス・シグマの手法により，最適な業務形態を構築していた。このＤＭＡＩＣの適用範囲は，ある領域に限定される。例えば，既にプロセスが存在し，繰り返し性のある領域１０であり，具体的には製造工場における製造プロセスの歩留まり改善や，コールセンターのＤ−ＣＯＳＴ削減等が挙げられる。いずれも過去の蓄積データを活用することができる。このような改善プロセスにおいては上記ＤＭＡＩＣの各工程である定義工程，測定工程，分析工程，改良工程，管理工程を，目的とする課題に当てはめ最適化を行う。
【００６７】
しかし，対象が変化するものや新規に開発するもので繰り返し性がない領域２０として表される，新商品開発，研究開発，ソフトウェア開発や，新しい人事評価制度の構築，新規マーケット戦略，ビジネスモデル構築においては，上記ＤＭＡＩＣを適用することは困難である。特に新商品開発等の領域３０に示されるような新規創造プロセスにおいては，本実施形態による最適化手法（以下，ＤＭＡＩＣに対応してＤＣｏｎｆｉｇＶと言う。）を適用することが有効である。
【００６８】
このＤＣｏｎｆｉｇＶの目的は，顧客の課題に対する要求を潜在的なものも含めて的確に捉え，現状の技術的，品質的な課題を抽出し，それらを把握する。その後で，状態を決定している支配的な要因を見つけ出し，決定的要因を最適な条件に制御し，現状を顧客が満足する状態に移行することを目的とする。また，そのような最適な状態を常にバラツキ無く定常化し，さらにその状態を保障するためのシステムを構築することも目的とする。
【００６９】
この目的を達成するために，ＤＣｏｎｆｉｇＶは，大きく（イ）基本コンセプト，（ロ）アプローチ，（ハ）ツールによって構成されている。このうち（イ）の基本コンセプトは，課題における基本コンセプトに乗っ取った考え方を提供する。（ハ）のツールにおいては，独自のソフトウェアや既存のツールを適材適所に使ってプロジェクトを成功に導く。本実施形態は，上記（ロ）のアプローチに関する装置または方法を提供し，上述の新規創造プロセスにおいても自由度の高い適応を可能とする。
【００７０】
図２は，本実施形態における業務最適化システムを概略的に表したブロック図である。この業務最適化システムは，通信網４０に接続された業務最適化装置５０と，入力端末装置６０とから構成される。
【００７１】
上記通信網４０は，例えば公衆回線網であるインターネットのネットワーク網やＬＡＮを含み，電話回線等を介して上記業務最適化装置５０等に接続されている。
【００７２】
上記業務最適化装置５０は，新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くための上記ＤＣｏｎｆｉｇＶを実行する。
【００７３】
上記入力端末装置６０は，本実施形態にかかる最適化システムを利用しようとする利用者（最適化システムを使用する一般使用者，最適化作業を支援する支援者を含む。以下も同様）が所有または使用しているパーソナルコンピュータ，ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ），携帯電話等を含み，業務の最適化に必要な業務情報が入力される。また，同時に入力内容等を確認するための表示部を備える。
【００７４】
ここで，上記業務最適化装置５０は，通信網４０を介した入力端末装置６０の代わりに，キーボード等の業務情報入力手段を備えても良い。かかる構成では，上記業務最適化装置５０が通信網を介さずに単体として動作することができる。
【００７５】
（業務最適化装置５０）
図３は，最適化プロジェクトフローを作成する上での必要な業務情報を表した図である。ここでは，プロジェクト最適化エンジンとして，上記業務最適化装置５０の概念的な位置づけを説明する。
【００７６】
業務最適化装置５０は，課題業務に影響を与える重要な要素としてのＣＴＱ（本質的開発設計課題）と，本課題業務の前業務領域から入力された結果物を定義した入力内容と，次業務領域へ出力する結果物を定義した出力内容とが入力される。かかる入力により業務最適化装置５０内で課題業務の最適化が行われ，その結果として，最適化プロジェクトフローが出力される。
【００７７】
図４は，本実施形態における業務最適装置５０の構成を表すブロック図である。
【００７８】
かかる業務最適化装置５０は，定義手段１１０と，構築手段１２０と，定型最適化手段１２４とから構成される。
【００７９】
上記定義手段１１０は，上記入力端末装置６０に対して課題業務や各パラメータの入力を求め，最適化システムの利用者がこの入力を行うことにより業務全体の流れが決定され，また，後述される構築手段の各工程が定義される。さらに既存の開発設計プロセスの改善改革を行う改善プロセスか，無の状態から新しい物を創造する新規創造プロセスかを認識して，最適化プロジェクト・フェーズを作成する。
【００８０】
最初に，シックス・シグマにおける課題業務の定義を行う。ここでは，対象が既に設計プロセスを確立していて繰り返し改善改革を行うものなのか，もしくは新しい開発設計プロセスを作り上げなければならないものなのかを判断する。対象が前者つまり既に存在しているプロセスの場合は，ＤＭＡＩＣアプローチの方が適切なのでＤＣｏｎｆｉｇＶではなくＤＭＡＩＣアプローチで定義する。また，対象が後者だった場合には，サブルーチンタスクとして構築手段１２０に用意されている各工程の中から対象の課題に適当なものを選んで，最適なプロジェクト・フェーズを定義する。そして可能な限りそれらの各フェーズの重要度を推測し，各フェーズの重み付けをする。最後に各工程の流れ図を形成する。
【００８１】
このような定義手段１１０またはシックス・シグマにおける定義工程Ｓ３００の目的としては，（１）経営者等の意思を分析して方向性を具体化する。（２）プロジェクトチーム・メンバーを決め顧客の要求を分析し，ＣＴＱを決定する。（３）ベンチマーキングを行い，現状の実力（ステータス）を客観的に判断する。（４）戦略的プロジェクトを立案し，具体的なサブプロジェクトにブレイクダウンする。（５）ＤＣｏｎｆｉｇＶ向きのプロジェクトなのか，ＤＭＡＩＣ向きのプロジェクトなのかを明確にする。（６）プロジェクトの実行計画を立てる（ＷＢＳ（Ｗｏｒｋ Ｂｒｅａｋｄｏｗｎ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ），先行タスク，リソース分析，ＧＡＮＴＴチャート，ＰＥＲＴ図）。等の例がある。
【００８２】
上記構築手段１２０は，独自のソフトウェアや既存のツール等を利用して具体的な各工程を構築する。詳細には，上記定義手段１１０によって形成された各工程の流れ図に応じて，定義された各工程を具体的に実現していく。
【００８３】
上記定型最適化手段１２４は，上記定義手段１１０の中で入力端末装置６０から入力された課題業務が過去の蓄積データを活用できる改善プロセスと判断された場合に，上述したＤＭＡＩＣに代表される予め定型化された業務の最適化手法により業務実行内容を構築する。
【００８４】
（定義手段１１０）
また，上記定義手段１１０は，プロセス判断手段１１２と，選択手段１１４と，流れ図形成手段１１６とを含んで構成される。
【００８５】
（プロセス判断手段１１２）
上記プロセス判断手段１１２は，最適化対象である課題業務が，過去の蓄積データを活用できる改善プロセスか，過去の蓄積データを活用できない新規創造プロセスかを判断する。このようなプロセス判断手段１１２により判断された結果が，新規創造プロセスであった場合，従来のＤＭＡＩＣ等を適用するのは困難なので，本実施形態によるＤＣｏｎｆｉｇＶにより課題業務の最適化を行う。即ち，図４において選択手段１１４に移行する。また，上記判断結果が改善プロセスであった場合，上述したＤＭＡＩＣに代表される予め定型化された業務の最適化手法により業務実行内容を構築する定型最適化手段１２４に移行する。
【００８６】
上記プロセス判断手段１１２は，上述のように単に改善プロセスと新規創造プロセスを判断するだけではない。最適化対象である課題業務が従来のＭＡＩＣ等と本発明にかかる業務の最適化のどちらも適応困難な場合，つまり改善プロセスと新規創造プロセスが混合した総合プロセスである場合に，課題業務に内在する改善プロセスと新規創造プロセスを分離し，上記分離された課題業務毎の業務最適化を行うことを目的とする。このようにして適切に課題業務を分析し，確実な最適化を行うことが可能となる。
【００８７】
図５は，このようなプロセスの分離を概略的に表した図である。従来は，種々のプロセスを内在した漠然とした総合プロセス１３０を定型化されたＤＭＡＩＣ１３２に適応しようと試み，適応しなかった。また，本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶ１３４に適応しようとしても，内在するプロセスが明確に分かれていないことから適応は困難であった。
【００８８】
しかし，本実施形態ではこの総合プロセス１３０を，プロセス判断手段１１２により，新規開発領域に属する新規創造プロセス１３６と，繰り返し領域に属する改善プロセス１３８に分離する。このようにして分離された新規創造プロセス１３６は本実施形態によるＤＣｏｎｆｉｇＶにより適応可能で，他方の改善プロセス１３８は，定型最適化手段１２４による例えばＤＭＡＩＣにより適応できる。
【００８９】
図６は，プロセス判断手段１１２における利用者の入力画面を示す。
【００９０】
ここで，業務最適化装置５０から出力された上記入力画面が，入力端末装置６０に設けられた表示部に表示される。利用者は，上記表示手段の入力画面に対して課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱ１４０を入力する。
【００９１】
次に，利用者は，与えられたＣＴＱ１４０に応じた適切な対象課題１４２を決定し，その決定した対象課題１４２を入力端末装置６０から入力する。さらに，上記対象課題１４２は，プロセス判断手段１１２により繰り返さないプロセスである対象課題１（新規創造プロセス）と繰り返すプロセスである対象課題２（改善プロセス）に分離され，上記入力画面に表示される（１４４）。
【００９２】
図７は，上記プロセス判断手段１１２において，課題業務に内在する改善プロセスと新規創造プロセスを分離するフローチャートを示す。
【００９３】
まず，入力された対象課題に対して問題の対象は既に明らかであるかどうかが判断される（Ｓ１５０）。ここで明らかでないと判断された場合，続いてプロセスが存在するかどうかが判断される（Ｓ１５２）。上記プロセスが存在する場合は，上記存在するプロセスが繰り返し性のあるプロセスかどうか判断される（Ｓ１５４）。上記プロセスが存在し，そのプロセスが繰り返し性を有さない場合，問題の対象を分離できるか判断される（Ｓ１５６）。また，上記プロセスが存在しない場合もこの判断（Ｓ１５６）が行われる。ここで，分離できると判断された場合，プロセスを具体的に分離し（Ｓ１６４），さらに分離されたプロセスに関して本工程を最初から行う。また，分離できない場合は，１つの新規創造プロセスとしてＤＣｏｎｆｉｇＶによる最適化を試みる（Ｓ１５８）。通常，この工程により業務の最適化が行われる訳であるが，ＤＣｏｎｆｉｇＶをもってしても適応困難と判断（Ｓ１６０）された場合，プロセスの再検討を行う（Ｓ１６２）。
【００９４】
上記繰り返し性の判断（Ｓ１５４）で，繰り返し性があると判断された場合は，問題の対象を明確化（Ｓ１６６）し，問題の対象が既に明らかであると判断（Ｓ１５０）されたものと同様に，１つの改善プロセスとしてＤＭＡＩＣによる最適化を試みる（Ｓ１６８）。通常，この工程により業務の最適化が行われる訳であるが，ＤＭＡＩＣをもってしても適応困難と判断（Ｓ１７０）された場合，プロセスの再検討を行う（Ｓ１７２）。
【００９５】
かかる判断は，上記業務最適化装置５０から質問形式で入力端末装置６０に設けられた表示部に表示され，上記入力端末装置６０において利用者が回答を選ぶ形で行われる。また，このような回答結果を受けて業務最適化装置５０内のデータベース，または通信網を介した蓄積データベースに回答結果を蓄積し，さらに蓄積された内容を分析し，問題提起に対して回答を導き出すことができる学習機能を備えるとしてもよい。この学習機能により，利用者への質問を徐々に削減でき，最終的には利用者の支援を必要としないで，プロセス判断手段１１２は，自動的に上記プロセスを判断することができる。
【００９６】
また，上記プロセス判断手段１１２として動作するプロセス判断工程も提供される。
【００９７】
（選択手段１１４）
上記プロセス判断手段１１２によって，対象課題が新規創造プロセスに絞られ，この対象課題を最適化する具体的な処理を行うことができる。
【００９８】
従来のＤＭＡＩＣでは，予め行われる各工程（定義工程，測定工程，分析工程，改良工程，管理工程）が定められ，この工程を目的とする課題に当てはめ，最適化を行う。このことは，従来のＤＭＡＩＣでは各工程を省略することなく，工程の推移も変化しないことを示している。
【００９９】
上記選択手段１１４は，これに対して，実際にツールを利用して課題に当てはめる前のアプローチ段階において，当てはめるべき工程の選択を行う。これは，本実施形態におけるＤＣｏｎｆｉｇＶの特徴の一つである。この選択の基本的考え方は，新規創造プロセスの内容に応じて選択するのが適当であるかどうかである。上記入力端末装置６０において，利用者が幾つかのパラメータを入力することにより，かかるＤＣｏｎｆｉｇＶのアプローチが実施される。
【０１００】
選択される工程は，実際には構築手段１２０に含まれ，かかる選択手段１１４で行われる選択は，構築手段１２０において構築するための工程の流れを定義する準備的なものである。
【０１０１】
上記構築手段１２０には，計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０とを含む。
【０１０２】
上記計測工程Ｓ３１０は，開発設計課題のキーテクノロジーを明確にし，その状態を把握する為の指標を定義する。このような現状の実力を，計測データを基にして客観的に捉えることを目的とする。
【０１０３】
ここでは，上記ＣＴＱを達成する為に必要な技術的実力を測る指標を定義する。ただし，新規に開発するテクノロジーで測定する手段や比較する対象がない場合には，無理に指標を定義しない。プロジェクトの結果は検証工程で確認すればよいからである。
【０１０４】
このような計測工程Ｓ３１０としては，（１）要求機能（ＦＲ：Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ）が定量的に量れるものであれば，モンテカルロ分析手法を使って測定し，現状を把握する。（２）競合他社の性能を調査して，自社該当課題の実力を確認する。（３）多変量解析を使用して現状を把握する。（４）ベンチマーキングを実施し，競合他社の実力を調査する。等の例が挙げられる。
【０１０５】
上記分析工程Ｓ３２０は，重要設計プロセスやキーテクノロジーの状態に影響する要因を分析し，その因果関係を把握し，創造的な発明が要求される課題対象（現象）を絞り込むことを目的とする。
【０１０６】
ここでは，技術的課題，即ち開発設計は何を目指すのかといった対象が具体的になった段階で，現状を分析し把握する。この分析結果をもって技術的課題対象を絞り込むことが考えられる。
【０１０７】
このような分析工程Ｓ３２０としては，（１）要求機能と，それらを効果的に制御する要因との因果関係を分析する。（２）思考展開図等を使って最適な設計パラメータ（ＤＲ：Ｄｅｓｉｇｎ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ）を決める。（３）独立公理が満足しない技術的矛盾を把握し，要求機能と設計パラメータとの関係を明確にして，設計方程式を記述する。（４）機能分析図等を使って，課題対象となる機能を分析する。（５）伝達関数で説明できる機能については伝達関数を抽出しＷＣＡ（Ｗｏｒｓｔ Ｃａｓｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ）等を行う。（６）シミュレーション／エミュレーションが可能なものについては，モンテカルロ分析などを行う。（７）開発するための環境の現状を分析する。等の例が挙げられる。
【０１０８】
上記改良工程Ｓ３３０は，対象とするシステム（系）に要求される性能を抽出する手段を見つけ出し，絞り込まれた創造要求に対して関連情報，技術，頭脳を集約して発想を展開することを目的とする。
【０１０９】
ここでは，対象とするシステム（系）における出力が明確になり，ある程度系としての構造が具体的な形になれば，要求性能を満足させる為の調整を行う。伝達関数があればそれを使い，シミュレーション環境があればシミュレーションを行う。
【０１１０】
このような改良工程Ｓ３３０としては，（１）技術的矛盾を解決する為，設計方程式において，機能要求と設計パラメータの関係が，緩衝設計ではない独立設計になるように，独自の創造的発想やＴＲＩＺによる発想を使って解決する糸口をつかむ。（２）機能分析の結果，ＶＥ（Ｖａｌｕｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）の手法等を使ってトリミングを行い対象物の価値を高める。等の例が挙げられる。
【０１１１】
上記設計工程Ｓ３４０は，発想を具現化する方法を決定し，課題を満足するものを形として実現することを目的とする。
【０１１２】
ここでは，主に試作を行う。試作の方法としては，プロトタイプ作成，３Ｄ−ＣＡＤ等を使った仮プロトタイピング，エミュレーションシステムの構築などがある。
【０１１３】
このような設計工程Ｓ３４０としては，（１）情報公理で定義された情報量を最小とするような設計を実現する。（２）技術的な課題に対して，寛容（ｔｏｌｅｒａｎｔ）な設計を行う。（３）開発設計を効率よくサポートし設計品質を保証する為の設計環境を構築する。（４）仕様書をまとめる。（４）開発設計環境を構築する。等の例が挙げられる。
【０１１４】
上記最適化工程Ｓ３５０は，設計パラメータをチューニングして機能要求に対して最適な設定条件を導き出し，開発設計環境の最適化を行うことを目的とする。
【０１１５】
ここでは，システムの設計が完成し，要求機能と設計パラメータの関係が決定した後で，設計パラメータを要求機能に対して最適化する。制御できないパラメータや，システムの安定性に悪影響を及ぼすような感度の高すぎる設計パラメータに対してロバストな設定を見つけ出す。
【０１１６】
このような最適化工程Ｓ３５０としては，（１）試作システムから量産システムへの移行を実現する。（２）パラメータ設計（実験計画法（ＤＯＥ：Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ），田口メソッド）などを使ってロバストなシステムになるよう設計パラメータを調整する。（３）不具合を起こす危険性のあるものについてはシステム運用の条件を決め，不具合を起こさないように形成する。また，不具合が生じても損害が最小に食い止められるような仕組みを作る。（４）開発設計に必要なライブラリを作成する。（５）試作から量産に移る。等の例が挙げられる。
【０１１７】
上記検証工程Ｓ３６０は，目的とする課題が開発，設計においてけるに対する満足の得られる結果が得られたかどうかを検証することを目的とする。
【０１１８】
ここでは，シミュレータ，エミュレータ，試作などを用いて，定義手段１１０または定義工程Ｓ３００で設定した目標が達成されたかどうかを確かめる。
【０１１９】
このような検証工程Ｓ３６０としては，（１）機能要求と設計パラメータの組み合わせが明確になっていて，時間的またはリソース的にテストが可能なものについては実際に即したテストパターンと期待値を使ってシステムの機能を検証する。（２）設計パラメータのパターンの組み合わせが膨大である等の理由で全てのパターン検証が出来ない場合には，モンテカルロシミュレーション等を使って統計的に機能の検証を行う。（３）実際の環境でテストする。（４）経年劣化等が設計パラメータにあり，結果が出るのに時間がかかるものについては加速試験などを行う。等の例が挙げられる。
【０１２０】
上記選択手段１１４は，このような構築手段１２０に含まれる上記工程の選択を行う。
【０１２１】
図８は，利用者が上記各工程を定義する計画表を表示した入力画面（計画表）を表している。図中Ｄｅｆｉｎｅは定義工程を，Ｍｅａｓｕｒｅは計測工程Ｓ３１０を，Ａｎａｌｙｚｅは分析工程Ｓ３２０を，Ｉｍｐｒｏｖｅは改良工程Ｓ３３０を，Ｄｅｓｉｇｎは設計工程Ｓ３４０を，Ｏｐｔｉｍｉｚｅは最適化工程Ｓ３５０を，Ｖｅｒｉｆｙは検証工程Ｓ３６０を示し，「（Ｏｐｔｉｏｎａｌ）」は，選択可能であることを表す。以下，計画表に関する図は同様の表現を使用している。
【０１２２】
上記利用者は，自らの判断で各工程を選択し，直接上記入力画面に入力することもできるが，上記選択手段１１４による質問形式により選択することもできる。上記質問形式は，入力端末装置６０に設けられた表示部に表示され，上記入力端末装置６０において利用者が回答を選ぶ形で行われる。
【０１２３】
図９は，選択手段１１４における動作を示すフローチャートである。ここで，選択手段１１４は，計測工程の選択Ｓ１９０と，分析工程の選択Ｓ１９２と，改良工程の選択Ｓ１９４と，設計工程の選択Ｓ１９６と，最適化工程の選択Ｓ１９８の段階で構成される。
【０１２４】
図１０から１４は，上記工程の選択に関する詳細なフローチャートである。
【０１２５】
上記計測工程の選択Ｓ１９０は，当該新規創造プロセスの内容に応じて計測工程Ｓ３１０を選択するのが適当であるかどうかを判断する。
【０１２６】
図１０を参照すると，まず対象とする課題に系（仕組み）が存在するかどうかが判断され（Ｓ２１０），存在する場合には，系に明確な出力があるか判断される（Ｓ２１２）。明確な出力がある場合，出力は数値もしくは数値化して計測できるかが判断され（Ｓ２１４），計測できる場合は計測工程Ｓ３１０を選択してレジスタに入れる（Ｓ２１６）。上記の判断のいずれかでＮＯと判断された場合は，上記計測工程の選択Ｓ１９０は終了し，計測工程Ｓ３１０は選択されなかったことになる。即ち，計測工程Ｓ３１０を当該課題に適応するのは不適当となる。
【０１２７】
上記分析工程の選択Ｓ１９２は，当該新規創造プロセスの内容に応じて分析工程Ｓ３２０を選択するのが適当であるかどうかを判断する。
【０１２８】
図１１を参照すると，まず対象とする課題の現状は正確に把握されているかが判断され（Ｓ２２０），把握されている場合には，対象とする課題に関係のある現状要因は絞り込まれているか判断される（Ｓ２２２）。絞り込まれている場合，要因は要求される精度でコントロールできるかが判断され（Ｓ２２４），コントロールできる場合は，上記分析工程の選択Ｓ１９２は終了し，分析工程Ｓ３２０は選択されなかったことになる。即ち，分析工程Ｓ３２０を当該課題に適応するのは不適当となる。また，上記の判断のいずれかでＮＯと判断された場合は，分析工程Ｓ３２０を選択してレジスタに入れる（Ｓ２２６）。
【０１２９】
上記改良工程の選択Ｓ１９４は，当該新規創造プロセスの内容に応じて改良工程Ｓ３３０を選択するのが適当であるかどうかを判断する。
【０１３０】
図１２を参照すると，まず対象とする系は安定しているかが判断され（Ｓ２３０），安定している場合には，対象とする系の出力は要求される性能を満足しているか判断される（Ｓ２３２）。満足している場合，要求される機能に対して有効な発想は存在するかが判断され（Ｓ２３４），存在する場合は，上記改良工程の選択Ｓ１９４は終了し，改良工程Ｓ３３０は選択されなかったことになる。即ち，改良工程Ｓ３３０を当該課題に適応するのは不適当となる。また，上記の判断のいずれかでＮＯと判断された場合は，改良工程Ｓ３３０を選択してレジスタに入れる（Ｓ２３６）。
【０１３１】
上記設計工程の選択Ｓ１９６は，当該新規創造プロセスの内容に応じて設計工程Ｓ３４０を選択するのが適当であるかどうかを判断する。
【０１３２】
図１３を参照すると，まずビジネスモデルを作成するかが判断され（Ｓ２４０），作成しない場合には，プロトタイプを作るか判断される（Ｓ２４２）。プロトタイプを作らない場合，シミュレーション環境を作るかが判断され（Ｓ２４４），シミュレーション環境を作らない場合，エミュレーションシステムを作るか判断される（Ｓ２４６）。さらに，エミュレーションシステムも作らない場合は，ソフトウェア（ＳＷ）プログラムを作るかが判断され（Ｓ２４８），ソフトウェアプログラムを作らない場合は，イベント計画を作成するか判断される（Ｓ２５０）。さらに，イベント計画も作成しない場合は，今までにない環境を構築するか判断され（Ｓ２５２），このような環境も構築しない場合，新しい仕組みを作るか判断される（Ｓ２５４）。新しい仕組みも作らないと判断された場合は，上記設計工程の選択Ｓ１９６は終了し，設計工程Ｓ３４０は選択されなかったことになる。即ち，設計工程Ｓ３４０を当該課題に適応するのは不適当となる。また，上記の判断のいずれかでＹＥＳと判断された場合は，設計工程Ｓ３４０を選択してレジスタに入れる（Ｓ２５６）。
【０１３３】
上記最適化工程の選択Ｓ１９８は，当該新規創造プロセスの内容に応じて最適化工程Ｓ３５０を選択するのが適当であるかどうかを判断する。
【０１３４】
図１４を参照すると，まず要求機能と設計パラメータの関係は明確かが判断され（Ｓ２６０），明確である場合には，最適な結果が安定して得られているか判断される（Ｓ２６２）。安定した結果が得られていない場合，パラメータは最適化に対して調整可能かが判断され（Ｓ２６４），調整可能な場合は，最適化工程Ｓ３５０を選択してレジスタに入れる（Ｓ２６６）。また，上記判断（Ｓ２６０）の結果明確ではない場合，および，上記判断（Ｓ２６４）の結果調整不可能である場合は，分析工程Ｓ３２０を選択してレジスタに入れる（Ｓ２６８）。さらに，上記判断（Ｓ２６２）の結果安定した結果が得られている場合，上記安定化工程の選択Ｓ１９８は終了し，最適化工程Ｓ３５０は選択されなかったことになる。即ち，最適化工程Ｓ３５０を当該課題に適応するのは不適当となる。
【０１３５】
また，検証工程Ｓ３６０は業務の実行結果を検証する上で必須工程であるので，選択は行われない。
【０１３６】
さらに，他の実施形態によれば，上記分析工程の選択Ｓ１９２と上記設計工程の選択Ｓ１９６を行わず，分析工程Ｓ３２０と設計工程Ｓ３４０は必須とすることもできる。
【０１３７】
このように上記選択手段１１４を構成することにより最低限必要とする工程を形成でき，課題最適化が可能な範囲で自由度を確保し，様々な課題業務に適応できる。
【０１３８】
また，上記選択手段１１４として動作する選択工程も提供される。
【０１３９】
（流れ図形成手段１１６）
上記流れ図形成手段１１６は，上記選択手段１１４で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する。
【０１４０】
例えば，上記選択手段１１４において計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０が選択された場合，上記流れ図は，定義工程Ｓ３００，計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０の順で推移するように形成される。
【０１４１】
図１５は，本実施形態における流れ図形成手段１１６によって形成されたフローチャートを示す。
【０１４２】
ここでは，上述のように計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０の全工程が選択されている。図中実線の四角で表されている工程は必須工程であり，波線の四角で表されている工程は本実施形態においては選択された付属工程である。かかる場合は，定義工程Ｓ３００，計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０の順で推移する。また，図に示すように分析工程Ｓ３２０と改良工程Ｓ３３０は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されても良い。
【０１４３】
また，本実施形態においては，課題業務を４つの概念的領域に分けることを試みる。この課題業務の各領域に従って，上記選択手段１１４で選択される工程がおおよそ定まることとなる。上記領域は，カスタマー領域と，機能領域と，実体領域と，プロセス領域とから構成される。各領域は，おおよそ業務の時系列に沿って並べられた領域である。以下，各領域の概念と例を挙げる。
【０１４４】
上記カスタマー領域は，業務の準備段階であるカスタマーからの要求を定義する領域である。例えば，商品設計分野においてはカスタマーの要求，ＬＳＩ設計分野においてはシステムアーキテクチャー，テスト分野においてはテスト要件，ソフトウェア分野においては属性（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ），ＥＤＡ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｄｅｓｉｇｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）分野においては設計者の要求を示す。
【０１４５】
上記機能領域は，カスタマーの要求が定義された後，それを機能的に評価するための領域である。例えば，商品設計分野においては機能スペック，機能記述，ＬＳＩ設計分野においては機能スペック，ＲＴＬ記述，テスト分野においてはテストスペック，ソフトウェア分野においては出力，ＥＤＡ分野においては設計環境としての要求（シミュレーション時間等）を示す。
【０１４６】
上記実体領域は，機能的な評価終了後，実質的，実体的な評価を行うための領域である。例えば，商品設計分野においては試作パラメータ設計，ＬＳＩ設計分野においては物理レイアウト設計，マスク生成，試作，テスト分野においてはテストベクター，ソフトウェア分野においては入力変数アルゴリズム，ＥＤＡ分野においてはセルライブラリシミュレーションモデルを示す。
【０１４７】
上記プロセス領域は，上記領域を終了し，実際の量産段階に入った領域である。例えば，商品設計分野においては量産プロセス，ＬＳＩ設計分野においては量産移管，テスト分野においては量産テスト，ソフトウェア分野においてはルーチン，ＥＤＡ分野においては設計環境を示す。
【０１４８】
ただし，上記プロセス領域は，過去の蓄積データを活用できる繰り返し性の高い改善プロセスであるため，定型最適化手段１２４によって最適化されることが望ましい。従って，本実施形態においては，上記カスタマー領域，機能領域，実体領域の３領域をモデルとし，さらにその３領域をまたがるモデルも考えられる。本実施形態においては，まず目的とする課題が決定したら，上記４パターンの領域モデルから１つを選択し，その領域に従った工程の選択を行うことができる。
【０１４９】
図１６は，カスタマー領域としてモデル化されたフローチャートを示す。
【０１５０】
かかるモデルでは，計測工程Ｓ３１０が選択可能とされ，少なくとも定義工程Ｓ３００，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０は，必須とされる。ここで，流れ図形成手段１１６は，上記工程の流れを図の矢印の順で推移するように自動的に形成される。また，図に示すように計測工程Ｓ３１０と分析工程Ｓ３２０は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されても良い。
【０１５１】
図１７は，機能領域としてモデル化されたフローチャートを示す。
【０１５２】
かかるモデルでは，改良工程Ｓ３３０が選択可能とされ，少なくとも定義工程Ｓ３００，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０は，必須とされる。ここで，流れ図形成手段１１６は，上記工程の流れを図の矢印の順で推移するように自動的に形成される。また，図に示すように分析工程Ｓ３２０と改良工程Ｓ３３０は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されても良い。
【０１５３】
図１８は，実体領域としてモデル化されたフローチャートを示す。
【０１５４】
かかるモデルでは，最適化工程Ｓ３５０が選択可能とされ，少なくとも定義工程Ｓ３００，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０は，必須とされる。ここで，流れ図形成手段１１６は，上記工程の流れを図の矢印の順で推移するように自動的に形成される。
【０１５５】
図１９は，３つの領域をまたがるプロセスとしてモデル化されたフローチャートを示す。
【０１５６】
かかるモデルでは，計測工程Ｓ３１０，改良工程Ｓ３３０，最適化工程Ｓ３５０が各々選択可能とされ，少なくとも定義工程Ｓ３００，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０は，必須とされる。ここで，流れ図形成手段１１６は，上記工程の流れを図の矢印の順で推移するように自動的に形成される。また，図に示すように計測工程Ｓ３１０と分析工程Ｓ３２０や，分析工程Ｓ３２０と改良工程Ｓ３３０は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されても良い。
【０１５７】
このように，課題業務のタイプを上記領域に振り分けることにより，よりいっそう工程の選択を容易にでき，流れ図の形成も容易となる。
【０１５８】
また，流れ図形成手段１１６のかかる構成により，各工程が一連の流れとして組み合わさり，一定の流れの範囲内で様々な課題業務に適応できる自由度を確保できる。
【０１５９】
また，上記流れ図形成手段１１６として動作する流れ図形成工程も提供される。また，上記プロセス判断工程，選択工程，および流れ図形成工程を含んで業務全体の流れを定義させる定義工程Ｓ３００も提供される。
【０１６０】
（業務最適化の比較１）
図２０，２１は，従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した例を表す図である。
【０１６１】
図２０において，従来のＤＭＡＩＣアプローチで新規創造プロセスに属する研究開発（Ｒ＆Ｄ：Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）系のプロジェクトを進めようとすると図に示す問題が生ずる。即ち，従来のＤＭＡＩＣ工程を無理矢理，目的とする課題業務に当てはめようとしても，その工程を構成する要素を導き出すことができない。具体的には，新商品開発においての現場の声（ＶＯＣ：Ｖｏｉｃｅ ｏｆ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ）を参照すると，従来の定義工程においては，ＰＧＳ（Ｐｒｏｊｅｃｔ Ｇａｉｎ ａｎｄ Ｓａｖｉｎｇ）だけでは価値が計れない。従来の計測工程においては，試作前なので何を計測するか分からない。従来の分析工程，改良工程においては，分析と改良は反復（ｉｔｅｒａｔｉｏｎ）プロセスで区別できない。従来の管理工程においては，繰り返し性がないので管理できない。等の問題を内在している。
【０１６２】
その結果，ＤＭＡＩＣに合わせやすい対象を選んでシックス・シグマプロジェクトを行ってしまい，本質的課題にフォーカスできない。従って，マネジメントから開発設計課題の本質と現状が見えない状態となる。
【０１６３】
これに対して，図２１では，同様の新規創造プロセスに属する研究開発系のプロジェクトにＤＣｏｎｆｉｇＶでの適応を試みる。ここでは各工程（ＤＣｏｎｆｉｇＶによる定義工程Ｓ３００，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０）に関して明確な出力を定義することができる。具体的には，定義工程Ｓ３００においては，新商品のコンセプト。分析工程Ｓ３２０においては，機能仕様。設計工程Ｓ３４０においては，試作設計。最適化工程Ｓ３５０においては，シミュレーションパラメータの最適化。検証工程Ｓ３６０においては，加速試験。等の出力が得られる。
【０１６４】
この結果本質的な設計課題に絞ったプロジェクトを実行でき，マネジメントから開発設計課題の本質と現状を把握することができる。
【０１６５】
ここでは，新商品開発において定義することが不適切な計測工程Ｓ３１０，改良工程Ｓ３３０を省略している。かかる構成により，上記選択された工程をすべて定義することが可能となり，上述のような結果が得られる。
【０１６６】
このような各工程の定義も，利用者が考察することにより明確に設定される。また，このような定義された結果を受けて業務最適化装置５０内のデータベース，または通信網を介した蓄積データベースに回答結果を蓄積し，さらに蓄積された内容を分析し，問題提起に対して回答を導き出すことができる学習機能を備えるとしてもよい。この学習機能により，利用者の負担を徐々に削減でき，種々の業務形態を扱うことにより各々の形態の部分的な最適化例を寄せ集めることが可能となる。従って，新たな課題業務にも自動的に適応できるようになり，最終的には利用者の支援を必要としないで，定義手段１１０は，構築手段１２０の各工程を定義することができるようになる。
【０１６７】
（業務最適化例１）
本実施形態にかかる業務最適化例１として，３−Ｄグラフィックスアクセラレータを取り上げる。ここでは，モバイル用ゲーム機の機能要求において，従来からの３−Ｄグラフィックス用ハードウェアアクセラレータ（ＬＳＩ）が必要となるが，このＬＳＩは消費電力が大きく発熱量も多い。このため技術的な課題として，ＬＳＩの低消費電力化が要求される。
【０１６８】
図２２は，上述のような要求に対するＣＴＱ等の入力結果を表している。
【０１６９】
まず，最初にＣＴＱを定義する。本実施形態でのＣＴＱは，「３−Ｄグラフィックス用ＬＳＩの消費電力」を「３ヶ月以内」に「平均消費電力を０．３Ｗ以下」にすると設定し，以上から対象課題を「従来のプロセステクノロジーで，平均消費電力０．５Ｗの３−Ｄグラフィックス用ＬＳＩを，新しいプロセステクノロジーを使って機能と処理速度はそのままに保持し，平均消費電力だけを０．３Ｗ以下にする。」と決定する。
【０１７０】
次に前業務領域からの入力内容であるカスタマーからの情報「機能設計仕様」と，次業務領域への出力内容であるプロセス領域への提出物「マスクデータ，ＬＳＩ製造パラメータ」を入力する。
【０１７１】
このようにしてＣＴＱを定義し，対象課題が決定されると，次に利用者により各工程の定義が定められる。この定義された内容は，業務最適化装置５０に設けられた表示部に表示された計画表に対して，入力端末装置６０から入力される。
【０１７２】
本課題業務に対する工程は，選択手段１１４により分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０が選択される。上記の領域としては，実体領域となる。
【０１７３】
図２３は，選択された各工程をさらに定義した計画表を示している。
【０１７４】
ここでは，定義工程Ｓ３００として「従来の半導体製造プロセスでのデータを基にした情報を最大限に利用して，新しいプロセステクノロジーでの確実な設計を実現する。」，分析工程Ｓ３２０として「消費電力を下げる為の要因と，パフォーマンスを犠牲にしないための方策を調査分析する。」，設計工程Ｓ３４０として「分析工程で分析した要因にフォーカスを当て，機能要求からそれを実現する為の物理設計を行う。」，最適化工程Ｓ３５０として「シミュレーション技術と，テストビークルから得たデータを基に設計パラメータ（信号線距離，トランジスタサイズ，等）を最適化する。」，検証工程Ｓ３６０として「消費電力解析用のシミュレータを使って，消費電力の要求を満足したかを確かめる。信号遅延シミュレータを使ってタイミングクリティカルパスの解析を行い，要求パフォーマンスが満足されているかを検証する。」が挙げられている。
【０１７５】
（業務最適化の比較２）
続いて図２４から２７を参照し，上記の新規商品開発プロジェクトを従来のＤＭＡＩＣアプローチと比較し，どのように課題業務の最適化を実現していくかに関して説明する。
【０１７６】
図２４は，従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図であり，特にＤＭＡＩＣにおける計測工程４３０とＤｃｏｎｆｉｇＶにおける分析工程４３２を抽出している。また，図において図面上部にＤＭＡＩＣアプローチを，図面下部にＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを示し，大きな矢印は工程の推移を示している。
【０１７７】
従来のＤＭＡＩＣアプローチでは，計測工程４３０により，消費電力を下げるためスタンバイリーク電流の計測を行おうと試みても，新しいテクノロジーであるが故，測定できない。これに対して本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチでは，計測工程を行わず，直ぐに分析工程４３２を実施する。ここでは，消費電力を下げる為の要因と，パフォーマンスを犠牲にしないための方策を調査分析している。
【０１７８】
図２５は，従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図であり，特にＤＭＡＩＣにおける分析工程４４０とＤｃｏｎｆｉｇＶにおける設計工程４４２を抽出している。
【０１７９】
従来のＤＭＡＩＣアプローチでは，分析工程４４０と改良工程により指標の目標と要因との因果関係を分析するのだが，上記指標の目標が不明確なので要因との因果関係が曖昧になり値が収束しない。これに対して本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチでは，改良工程を行わず，分析工程の結果を直接設計工程４４２に反映する。ここでは，分析工程４３２で分析した要因にフォーカスを当て，機能要求からそれを実現する為の物理設計を行う。
【０１８０】
図２６は，従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図であり，特にＤＭＡＩＣにおける改良工程４５０とＤｃｏｎｆｉｇＶにおける最適化工程４５２を抽出している。
【０１８１】
従来のＤＭＡＩＣアプローチでは，上記同様分析工程４４０と改良工程４５０により指標の目標と要因との因果関係を分析するのだが，上記指標の目標が不明確なので要因との因果関係が曖昧になり値が収束しない。これに対して本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチでは，改良工程を行わず，設計工程４４２の結果を直接最適化工程４５２に反映する。ここでは，シミュレーション技術と，テストビークルから得たデータを基に設計パラメータ（信号線距離，トランジスタサイズ，等）を最適化する。
【０１８２】
図２７は，従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図であり，特にＤＭＡＩＣにおける管理工程４６０とＤｃｏｎｆｉｇＶにおける検証工程４６２を抽出している。
【０１８３】
従来のＤＭＡＩＣアプローチでは，管理工程４６０によりプロセスの標準化を行い，改良工程４５０の結果定着のため管理しなければならないが，試作段階なのでプロセスの標準化はできない。これに対して本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチでは，今までの工程により検証すべき結果物があるので検証工程４６２を行うことができる。ここでは，消費電力解析用のシミュレータを使って，消費電力の要求を満足したかを確かめ，さらに信号遅延シミュレータを使ってタイミングクリティカルパスの解析を行い，要求パフォーマンスが満足されているかを検証する。
【０１８４】
以上のように新規創造プロセスに属する新規製品開発プロジェクトを従来のＤＭＡＩＣに適応しようとすることは困難であり，無理に当てはめても，その工程を構成する本来の要素を導き出すことができない。
【０１８５】
（業務最適化例２）
本実施形態にかかる業務最適化例２として，半導体プロセス技術における設計環境を取り上げる。
【０１８６】
図２８は，ＣＴＱ等の入力結果を表している。
【０１８７】
まず，最初にＣＴＱを定義する。本実施形態でのＣＴＱは，「新規プロセステクノロジーを使った設計環境を構築する」を「大規模で高速動作を保障し，従来の設計期間より期間短縮」にすると設定し，以上から対象課題を「従来の設計ノウハウを活かし実用的なレイアウト設計環境を新規に構築する。」と決定する。
【０１８８】
次に前業務領域からの入力内容であるカスタマーからの情報「新規の半導体プロセス技術なので，設計環境の実績が無い。回路の規模が大きくなると指数関数的に検証期間が増大する。」を入力する。
【０１８９】
このようにしてＣＴＱを定義し，対象課題が決定されると，次に利用者により各工程の定義が定められる。この定義された内容は，業務最適化装置５０に設けられた表示部に表示された計画表に対して，入力端末装置６０から入力される。
【０１９０】
本課題業務に対する工程は，選択手段１１４により計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０が選択される。上記の領域としては，３つの領域をまたがるプロセスとなる。
【０１９１】
図２９は，選択された各工程をさらに定義した計画表を示している。
【０１９２】
ここでは，定義工程Ｓ３００として「新しい半導体プロセス技術を使った大規模で高速なＳＯＣ（Ｓｙｓｔｅｍ Ｏｎ Ｃｈｉｐ）を設計するための設計ツール環境を新規に構築する。」，計測工程Ｓ３１０として「大規模で高速になったＳＯＣ設計の現状ＴＡＴ（Ｔｕｒｎ Ａｒｏｕｎｄ Ｔｉｍｅ）を，まだ大規模で高速でなかったときの設計の従来ＴＡＴと比較測定する。」，分析工程Ｓ３２０として「設計ＴＡＴに影響を与える要因を抽出し，色々な解決方法の効果を分析。」，設計工程Ｓ３４０として「大規模で高速になったＳＯＣ設計においてＴＡＴを削減する最適設計環境を構築する。」，検証工程Ｓ３６０として「実際のＳＯＣ設計に要するＴＡＴを測定し効果を検証する。」が挙げられている。
【０１９３】
以下，上記ＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチにより定義された各工程を，実際に構築手段１２０によって構築する。
【０１９４】
図３０は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる計測工程５１０の構築を示した図である。計測工程５１０は，定義手段１１０により「大規模で高速になったＳＯＣ設計の現状ＴＡＴを，まだ大規模で高速でなかったときの設計の従来ＴＡＴと比較測定する。」と定義されている。ここでは，設計期間増大に影響する設計プロセスを把握するために，従来のＴＡＴと現状のＴＡＴとの設計時間を測定する（５１２）。
【０１９５】
図３１，３２，３３は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程５２０の構築を示した図である。分析工程５２０は，定義手段１１０により「設計ＴＡＴに影響を与える要因を抽出し，色々な解決方法の効果を分析。」と定義されている。具体的には，全体的な設計期間に影響を与える設計シミュレーション時間をオペレーティングシステム各々に対して比較検討する（５２２）。また，上記設計シミュレーション時間を，シミュレーション検証ツールを使用した場合と使用しない場合とで比較検討する（５２４）。さらにｓｐｅｆ減退手法を使用し，シミュレーション解析時間にどれくらいの影響または効果があるかを分析する（５２６）。
【０１９６】
図３４は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる設計工程５３０の構築を示した図である。設計工程５３０は，定義手段１１０により「大規模で高速になったＳＯＣ設計においてＴＡＴを削減する最適設計環境を構築する。」と定義されている。ここでは分析工程５２０で分析した結果を実際の設計プロセスに反映するため，新しい設計環境を構築する（５３２）。
【０１９７】
図３５，３６は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる検証工程５４０の構築を示した図である。検証工程５４０は，定義手段１１０により「実際のＳＯＣ設計に要するＴＡＴを測定し効果を検証する。」と定義されている。ここではレイアウト検証期間を比較することによって，新しい設計環境を導入するにあたっての現実的有効性を検証する（５４２）。また，設計ＴＡＴ全体の目標に対して，達成レベルを確認する（５４４）。
【０１９８】
（業務最適化例３）
本実施形態にかかる業務最適化例３として，位相同期回路（ＰＬＬ：Ｐｈａｓｅ ｌｏｃｋｅｄ ｌｏｏｐ）の開発を取り上げる。
【０１９９】
図３７は，ＣＴＱ等の入力結果を表している。
【０２００】
まず，最初にＣＴＱを定義する。本実施形態でのＣＴＱは，「高倍速対応のＰＬＬ」を「３ヶ月以内」に「試作を完了して下さい」と設定し，以上から対象課題を「ＮｅｗＰＬＬ開発：Ｅｒｒｏｒのモデル化をして広帯域ＰＬＬを開発する。」と決定する。
【０２０１】
次に前業務領域からの入力内容であるカスタマーからの情報「中国のＤＶＤマーケットで販売を促進する必要条件として，海賊版等の粗悪ディスクでも再生を可能としなければならない。ＤＶＤのプレイアビリティーを実現する為に必要なコアテクノロジーが，広帯域ＰＬＬ技術である。」を入力する。
【０２０２】
このようにしてＣＴＱを定義し，対象課題が決定されると，次に利用者により各工程の定義が定められる。この定義された内容は，業務最適化装置５０に設けられた表示部に表示された計画表に対して，入力端末装置６０から入力される。
【０２０３】
本課題業務に対する工程は，選択手段１１４により分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０が選択される。上記の領域では，実体領域となる。
【０２０４】
図３８は，選択された各工程をさらに定義した計画表を示している。
【０２０５】
ここでは，定義工程Ｓ３００として「既存のアルゴリズム開発環境はその検証方法が人手によるところが多く効率がとても悪かったので，新しくアルゴリズム開発→評価検証のシステムを構築して，新しいＰＬＬを開発する。」，分析工程Ｓ３２０として「ＰＬＬに使用するアルゴリズム開発を効率よく行いＰＬＬの性能を向上させる為に，従来のアルゴリズム開発フローを分析した。」，設計工程Ｓ３４０として「アルゴリズム検証の仕組みを新たにして新しい開発システムを構築した。」，最適化工程Ｓ３５０として「田口メソッドを使って新しいＰＬＬの広帯域化を可能にする制御因子の最適化設定をおこなった。」，検証工程Ｓ３６０として「ＣＴＱ指標を達成したかどうかを検証した。」が挙げられている。
【０２０６】
以下，上記ＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチにより定義された各工程を，実際に構築手段１２０によって構築する。
【０２０７】
図３９，４０，４１は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程６１０の構築を示した図である。分析工程６１０は，定義手段１１０により「既存のアルゴリズム開発環境はその検証方法が人手によるところが多く効率がとても悪かったので，新しくアルゴリズム開発→評価検証のシステムを構築して，新しいＰＬＬを開発する。」と定義されている。ここでは，ＰＬＬアルゴリズム開発の現状を把握するためその開発プロセスを分析し，何をすべきかを検討する（６１２）。また，ＰＬＬアルゴリズムが対象とするエラー補正要因を抽出する為の分析を行う（６１４）。さらに従来のアルゴリズムにおける開発から検証に至るまでのシステム詳細を把握し，開発期間に影響を及ぼす要因を抽出する（６１６）。
【０２０８】
図４２は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる設計工程６２０の構築を示した図である。設計工程６２０は，定義手段１１０により「アルゴリズム検証の仕組みを新たにして新しい開発システムを構築した。」と定義されている。ここでは，分析工程６１０で得られた情報である現状の開発システムを基に創造性を働かせて新しいＰＬＬの開発環境を構築する（６２２）。
【０２０９】
図４３，４４は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる最適化工程６３０の構築を示した図である。最適化工程６３０は，定義手段１１０により「田口メソッドを使って新しいＰＬＬの広帯域化を可能にする制御因子の最適化設定をおこなった。」と定義されている。ここでは，設計工程６２０で構築した開発環境を使って，対象となるＰＬＬ制御因子を最適化するための実験を行い，上記制御因子の最適化を行う（６３２）。また，要因効果を用いることにより回路の最適設定を行う（６３４）。
【０２１０】
図４５は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる検証工程６４０の構築を示した図である。検証工程６４０は，定義手段１１０により「ＣＴＱ指標を達成したかどうかを検証した。」と定義されている。ここでは，最適化工程６３０で最適化したＰＬＬアルゴリズムのエラー復元率に対する有効性を確かめるため検証を行う（６４２）。
【０２１１】
以下は，業務最適化例としてＤＣｏｎｆｉｇＶによるアプローチを主に説明する。
【０２１２】
（業務最適化例４）
本実施形態にかかる業務最適化例４として，ソフトウェア（シックス・シグマサポートルール）の商品戦略を取り上げる。従来ＳＳＳ＿Ｓｔａｒｔと言う独自のシックス・シグマをサポートする為のアプリケーションソフトウェアを開発して販売していた。アンケート調査により分析したら，かかるソフトウェアは一部のマニアにしか使われていないことが確認された。また，仕事全般で使われるソフトであれば爆発的な売り上げを期待できることが分かった。そこで，確実に売れるアプリケーションソフトの商品コンセプトを決めるべく業務の最適化を行う。
【０２１３】
図４６は，市販されているソフトの分析例を示し，人気層と使われている目的の２次元で各ソフトがどのように展開されているかを把握するための図である。
【０２１４】
図４７は，上述のような要求に対するＣＴＱ等の入力結果を表している。
【０２１５】
まず，最初にＣＴＱを定義する。本実施形態でのＣＴＱは，「マニア層以外にも使われる独自のシックス・シグマサポートツールの商品コンセプトを決め，定量的データに基づいた商品戦略を立てる」を「３ヶ月以内」に「具体的な開発段階に入れる」と設定し，以上から対象課題を「マニア層以外にも使われる独自のシックス・シグマサポートツールの商品コンセプトを決め，定量的データに基づいた商品戦略を立てる。」と決定する。
【０２１６】
次に前業務領域からの入力内容であるカスタマーからの情報「顧客アンケート調査結果」と，次業務領域への出力内容であるプロセス領域への提出物「商品コンセプト」を入力する。
【０２１７】
このようにしてＣＴＱを定義し，対象課題が決定されると，次に利用者により各工程の定義が定められる。この定義された内容は，業務最適化装置５０に設けられた表示部に表示された計画表に対して，入力端末装置６０から入力される。
【０２１８】
本課題業務に対する工程は，選択手段１１４により計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０が選択される。上記の領域では，カスタマー領域となる。
【０２１９】
図４８は，選択された各工程をさらに定義した計画表を示している。
【０２２０】
ここでは，定義工程Ｓ３００として「カスタマーのニーズを的確に捉え，マニア層以外の顧客にもアピールするような戦略的商品コンセプトを創造する独自のシックス・シグマプロジェクト計画を立てる。」，計測工程Ｓ３１０として「他社の類似ソフトを調査し，我々のＳＳＳ＿Ｓｔａｒｔとの違いを定量的に測定する。」，分析工程Ｓ３２０として「計測工程で調査し，定量的に測定したデータに基づいて，分析を行う。また，必要な情報については多変量解析，ＤＯＥ等を使って我々の商品戦略に必要な情報を抽出する。」，設計工程Ｓ３４０として「分析工程で抽出した情報を基に，商品コンセプトを検討し，作成する。」，検証工程Ｓ３６０として「商品コンセプトを基に，マニア層以外のサンプルでモニター調査して新商品コンセプトの受け入れられ方を検証する。」が挙げられている。
【０２２１】
上記ＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチにより定義された各工程を，構築手段１２０において構築する。
【０２２２】
（業務最適化例５）
本実施形態にかかる業務最適化例５として，ＰＤＡの新規設計を取り上げる。新商品コンセプトとして，２０代から３０代前半のサラリーマンが通勤時にこれを一つ持っていれば，簡単に音楽が聴けて，本が読めて，スケジュールもチェック出来る。さらに軽量なので携帯にも便利である。そのような従来のＰＤＡを超える新規なＰＤＡの開発が求められていた。そこに研究段階だった新技術を使った超薄型軽量，大容量，のバッテリーが実用段階で量産可能となりそうだと言う情報が入った。このような状況下において最適な商品を生み出す。
【０２２３】
図４９は，上述のような要求に対するＣＴＱ等の入力結果を表している。
【０２２４】
まず，最初にＣＴＱを定義する。本実施形態でのＣＴＱは，「従来のＰＤＡを超えるＰＤＡの機能仕様」を「３ヶ月以内」に「他社にない斬新な商品だと言える」と設定し，以上から対象課題を「新技術の超薄型軽量，大容量バッテリーの利点を最大限に活かして現在のＰＤＡを越えるＰＤＡを他社より先駆けて斬新な商品とするための機能仕様を作る。」と決定する。
【０２２５】
次に前業務領域からの入力内容であるカスタマーからの情報「新ＰＤＡの商品コンセプト」と，次業務領域への出力内容であるプロセス領域への提出物「新ＰＤＡ機能仕様書」を入力する。
【０２２６】
このようにしてＣＴＱを定義し，対象課題が決定されると，次に利用者により各工程の定義が定められる。この定義された内容は，業務最適化装置５０に設けられた表示部に表示された計画表に対して，入力端末装置６０から入力される。
【０２２７】
本課題業務に対する工程は，選択手段１１４により分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０が選択される。上記の領域では，機能領域となる。
【０２２８】
図５０は，選択された各工程をさらに定義した計画表を示している。
【０２２９】
ここでは，定義工程Ｓ３００として「競合他社より，先行して実現した新技術によるバッテリーの特徴を最大限に活かして確実に他社と差異化ができる商品の機能仕様を作成するための独自のシックス・シグマプロジェクトを設定する。」，分析工程Ｓ３２０として「量産可能とはいえ研究段階から脱皮したばかりの超薄型軽量バッテリーの性能を商品化と言う切り口で試験，分析を行う。現在市場に出回っている一般的なＰＤＡとその使われ方を調査，分析する。機能分析を行い，思考展開図等を使って要求機能と実現する為の技術的課題を絞り込む。」，改良工程Ｓ３３０として「分析工程で絞り込まれた技術的な課題に対して，ＴＲＩＺを使い，発想の方向性を絞り込んで具体的な実現案を抽出する。」，設計工程Ｓ３４０として「改良工程で得られた発想や，情報を基にして機能仕様を作成する。」，検証工程Ｓ３６０として「設計工程で作成した機能で，新しく差異化技術になる部分は，実験的にデータを取り，シミュレーションを行って，その実現性を検証する。」が挙げられている。
【０２３０】
上記ＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチにより定義された各工程を，構築手段１２０において構築する。
【０２３１】
（業務最適化例６）
本実施形態にかかる業務最適化例６として，トレンド商品の市場投入タイミングを取り上げる。商品は，市場での流行によって要求機能が頻繁に変動する。ただし，そのような要求機能を的確に捉えてタイムリーに商品を出せば爆発的な売り上げが期待できる。商品としての機能は既に存在するテクノロジーを組み合わせることで実現できるものが大半である。このような状況下で業務の最適化を試みる。
【０２３２】
図５１は，上述のような要求に対するＣＴＱ等の入力結果を表している。
【０２３３】
まず，最初にＣＴＱ等を定義する。本実施形態でのＣＴＱは，「トレンドにヒットする商品」を「クリスマス商戦」に「爆発的な利益を得る」と設定し，以上から対象課題を「３ヶ月先の商品トレンドを精度よく予測して，タイムリーに商品を市場投入することで，爆発的な利益を得る。」と決定する。
【０２３４】
次に前業務領域からの入力内容であるカスタマーからの情報「市場のトレンド要求」と，次業務領域への出力内容であるプロセス領域への提出物「試作品，製造パラメータ」を入力する。
【０２３５】
このようにしてＣＴＱを定義し，対象課題が決定されると，次に利用者により各工程の定義が定められる。この定義された内容は，業務最適化装置５０に設けられた表示部に表示された計画表に対して，入力端末装置６０から入力される。
【０２３６】
本課題業務に対する工程は，選択手段１１４により計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０が選択される。上記の領域では，３つの領域をまたがるプロセスとなる。
【０２３７】
図５２は，選択された各工程をさらに定義した計画表を示している。
【０２３８】
ここでは，定義工程Ｓ３００として「３ヶ月と言う短い設計期間に，関連商品のトレンドを予測して確実に，且つタイムリーに商品を投入する為のプロジェクトを領域横断型のプロジェクトとして実行する。」，計測工程Ｓ３１０として「競合他社商品の性能をベンチマークし，自社製品の位置づけを知る。」，分析工程Ｓ３２０として「計測工程で測定した，自社製品の位置づけと，他社製品の性能を比較分析して，それぞれの商品コンセプトと市場の関係を把握する。そして，３ヶ月後に発表する商品コンセプトを絞り込む。」，改良工程Ｓ３３０として「分析工程で得られた情報を基にチームで発想を展開する。」，設計工程Ｓ３４０として「改良工程で得られた発想を実際の機能としてシステム設計する。試作を行う。」，最適化工程Ｓ３５０として「設計工程で設計した試作機とシミュレーションを組み合わせて最適な条件で機能要求実現の為に，パラメータを設定する。」，検証工程Ｓ３６０として「３ヵ月後のカスタマー要求に満足を与えられるかを，モニターを使って検証する。」が挙げられている。
【０２３９】
上記ＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチにより定義された各工程を，構築手段１２０において構築する。
【０２４０】
以上のように本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶは，定義手段１１０によって業務全体の流れを決定し定義することから始まり，構築手段１２０によって工程毎に最適の業務形態を提供することを目的とする。かかる構成により新規創造プロセスも容易に最適化でき，触れることが難しいとされた業務に関しても積極的に取り組むことができる。
【０２４１】
また，かかる各工程の構築は，利用者が行うとしているが，このような構築結果を業務最適化装置５０内のデータベース，または通信網を介した蓄積データベースに回答結果を蓄積し，さらに蓄積された内容を分析し，問題提起に対して各ツールの選択など自動的な構築を導き出すことができる学習機能を備えるとしてもよい。この学習機能により，利用者への負担を徐々に削減でき，最終的には業務最適化５０における当該機能のみで業務の最適化を構築できる。
【０２４２】
以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０２４３】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明によれば，最適化対象である課題業務が従来のＭＡＩＣ等と本発明にかかる業務の最適化のどちらも適応困難な場合に，課題業務に内在する改善プロセスと新規創造プロセスを分離させ，上記分離された課題業務毎の業務最適化を行うことができる。このようにして適切に課題業務を分析し，確実な最適化を行うことができる。
【０２４４】
また，本発明の定義手段によれば，最適化対象である課題業務に対して最適な工程だけを抽出でき，従来のＭＡＩＣでは適応困難な，繰り返し性の乏しい課題業務に対しても柔軟に対応できる。
【０２４５】
また，上記抽出された最適な工程は，一連の流れとして組み合わさり，このことによって各工程の定義を容易に決定することができる。
【０２４６】
このように工程の選択と流れの形成によって，一定の流れの範囲内で様々な課題業務に適応できる自由度の高い最適化を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【図１】最適化の目的となる業務の領域を概略的に表した図である。
【図２】本実施形態における業務最適化システムを概略的に表したブロック図である。
【図３】最適化プロジェクトフローを作成する上での必要な業務情報を表した図である。
【図４】本実施形態における業務最適装置の構成を表すブロック図である。
【図５】混合する総合プロセスの分離を概略的に表した図である。
【図６】プロセス判断手段における利用者の入力画面を示す図である。
【図７】プロセス判断手段において，課題業務に内在する改善プロセスと新規創造プロセスを分離するフローチャートを示す図である。
【図８】利用者が構造手段の各工程を定義する計画表を表示した入力画面を示す図である。
【図９】選択手段における動作を示すフローチャートである。
【図１０】計測工程の選択に関する詳細なフローチャートである。
【図１１】分析工程の選択に関する詳細なフローチャートである。
【図１２】改良工程の選択に関する詳細なフローチャートである。
【図１３】設計工程の選択に関する詳細なフローチャートである。
【図１４】最適化工程の選択に関する詳細なフローチャートである。
【図１５】本実施形態における流れ図形成手段によって形成されたフローチャートである。
【図１６】カスタマー領域としてモデル化されたフローチャートである。
【図１７】機能領域としてモデル化されたフローチャートである。
【図１８】実体領域としてモデル化されたフローチャートである。
【図１９】３つの領域をまたがるプロセスとしてモデル化されたフローチャートである。
【図２０】従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した例を表す図である。
【図２１】従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した例を表す図である。
【図２２】入力画面におけるＣＴＱ等の入力結果を表した図である。
【図２３】選択された各工程をさらに定義した計画表を示した図である。
【図２４】従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図である。
【図２５】従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図である。
【図２６】従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図である。
【図２７】従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図である。
【図２８】入力画面におけるＣＴＱ等の入力結果を表した図である。
【図２９】選択された各工程をさらに定義した計画表を示した図である。
【図３０】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる計測工程の構築を示した図である。
【図３１】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程の構築を示した図である。
【図３２】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程の構築を示した図である。
【図３３】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程の構築を示した図である。
【図３４】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる設計工程の構築を示した図である。
【図３５】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる検証工程の構築を示した図である。
【図３６】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる検証工程の構築を示した図である。
【図３７】入力画面におけるＣＴＱ等の入力結果を表した図である。
【図３８】選択された各工程をさらに定義した計画表を示した図である。
【図３９】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程の構築を示した図である。
【図４０】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程の構築を示した図である。
【図４１】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程の構築を示した図である。
【図４２】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる設計工程の構築を示した図である。
【図４３】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる最適化工程の構築を示した図である。
【図４４】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる最適化工程の構築を示した図である。
【図４５】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる検証工程の構築を示した図である。
【図４６】市販されているソフトの分析例を示した図である。
【図４７】入力画面におけるＣＴＱ等の入力結果を表した図である。
【図４８】選択された各工程をさらに定義した計画表を示した図である。
【図４９】入力画面におけるＣＴＱ等の入力結果を表した図である。
【図５０】選択された各工程をさらに定義した計画表を示した図である。
【図５１】入力画面におけるＣＴＱ等の入力結果を表した図である。
【図５２】選択された各工程をさらに定義した計画表を示した図である。
【符号の説明】
４０ 通信網
５０ 業務最適化装置
６０ 入力端末装置
１１０ 定義手段
１１２ プロセス判断手段
１１４ 選択手段
１１６ 流れ図形成手段
１２０ 構築手段
１２４ 定型最適化手段
１４０ ＣＴＱ
Ｓ３００ 定義工程
Ｓ３１０ 計測工程
Ｓ３２０ 分析工程
Ｓ３３０ 改良工程
Ｓ３４０ 設計工程
Ｓ３５０ 最適化工程
Ｓ３６０ 検証工程
【発明の属する技術分野】
本発明は業務最適化システム，業務最適化装置，業務最適化方法，業務最適化データ構造，およびそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来，製造工程や組立工程においての品質管理や工程管理は，各工程の中で個別に行われ，品質や作業効率の向上は作業者や工程管理者からの意見を中心としたボトムアップの形がとられていた。このような管理を自動的に行う技術としては，ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）の通信効率を改善し業務情報を有効に管理する（例えば特開平６−３１５０２８号公報）システムや，管理システムの承認に関する情報を個別に保有せず一元管理する（例えば特開２００１−２２９３１３）管理方法が知られるが，これらも業務個々の管理に関しての技術であり，全ての製造工程，組立工程に利用できる管理方法ではない。
【０００３】
このような各種業務に対して適応する，例えば製品量産ラインにおいて欠陥率を小さくし，また，製品の品質を向上するための包括的な考え方に，シックス・シグマ（６σ）がある。シックス・シグマは，統計学の用語で分布のばらつきを示すシグマ（σ）から定義され，１００万回のオペレーションで３．４回の欠陥品しか生じないシステムの構築を目標とするものである。
【０００４】
このシックス・シグマの基本的な考え方は，業務上起こり得る問題の最小化に向け，予め用意されたシックス・シグマの各ステップを業務形態に当てはめ，トータルな品質管理，品質向上を行うものである。上記の例では，この業務においてどのようにして欠陥品が生じるかの測定を行い（測定工程），分析等を行って（分析工程），欠陥品の生じる原因を体系的に導き出し，品質改善に向けた今後の業務に反映していくことが考えられる。
【０００５】
このような工程を有する従来のシックス・シグマの手法にＭＡＩＣまたはＤを加えたＤＭＡＩＣがある。Ｄは定義（Ｄｅｆｉｎｅ）工程，Ｍは測定（Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）工程，Ａは分析（Ａｎａｌｙｓｉｓ）工程，Ｉは改善（Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ）工程，Ｃは改善結果定着の為の管理（Ｃｏｎｔｒｏｌ）工程を示す。
【０００６】
このようなＤＭＡＩＣは，業務のプロセスに繰り返し性のあるものに対しては非常に効果を発揮することがわかっている。これは，業務プロセスをＤ，Ｍ，Ａ，Ｉ，Ｃ各々で定型化されたパターンに当てはめることにより，過去の成功例の再利用や，潜在的問題発生の予測と未然防止が可能になるからである。
【０００７】
【特許文献１】
特開平６−３１５０２８号公報
【特許文献２】
特開２００１−２２９３１３号公報
【発明が解決しようとする課題】
しかし，新規開発設計などの創造的業務プロセス領域において，定型化されたパターンであるＤＭＡＩＣの流れに当てはめようとすると，思ったような効果が得られない。さらには，ＤＭＡＩＣに無理やり当てはめるための過負荷が発生し，却って業務の足かせになってしまうことが指摘されている。これは，創造領域の業務プロセスにおいては，一般的に，新規に作られるものが殆どで，それらには繰り返し性が無く，当てはめに必要な種々の条件を定義することができないからである。
【０００８】
本発明は，従来の業務最適化システムが有する上記問題点に鑑みてなされたものであり，本発明の目的は，新規開発設計などの従来のＭＡＩＣでは適応できない新規創造プロセスに対しても容易に適応可能な，新規かつ改良された業務最適化システム，業務最適化装置，業務最適化方法，業務最適化データ構造，およびそのプログラムを提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため，本発明の第１の観点によれば，通信網に接続された入力端末装置と，通信網に接続され，上記入力端末装置からの業務情報により業務の最適化を行う業務最適化装置とからなる業務最適化システムが提供される。また，新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くための上記業務最適化装置であって：業務全体の流れを決定させ定義させる定義（Ｄｅｆｉｎｅ）手段と，上記定義工程の後で最適の業務実行内容を構築させる構築（Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ）手段とから構成され；上記構築手段は，課題業務に影響を与える要因を分析してその因果関係を把握し課題業務を分析する分析（Ａｎａｌｙｚｅ）工程と，課題業務実現のための設計を行う設計（Ｄｅｓｉｇｎ）工程と，業務の実行結果を検証する検証（Ｖｅｒｉｆｙ）工程とを含むことを特徴とする，業務最適化装置が提供される。
【００１０】
ここでは，上記入力端末装置から新規創造プロセスにおける課題業務が入力され，通信網を介して業務最適化装置に業務情報として引き渡される。上記定義手段では，この業務情報を基に，構築手段が最適の業務実行内容を上記工程毎に構築できるように業務全体の流れや各工程の定義が決定される。その後で，構築手段において独自のソフトウェアや既存のツール等を利用して具体的な各工程を構築する。
【００１１】
かかる構成では，予め構築手段に用意されている工程が分析工程，設計工程，検証工程の３工程であり，上記入力端末装置を介してかかる工程の定義を各々設定する。このように工程を絞ることにより，新規開発設計など過去の蓄積データを活用できない繰り返し性の乏しい新規創造プロセスに対しても適応でき，最適な工程構成を形成し，かつ最適な工程の定義を設定できる。
【００１２】
また，上記定義手段は，上記構築工程の各工程から新規創造プロセスの内容に応じて最適な工程を選択させる選択手段をさらに含むとしても良い。ここで最適な工程の選択は，上記業務最適化装置から質問形式で入力端末装置に設けられた表示部に表示され，上記入力端末装置から回答を選ぶ形で行われる。
【００１３】
かかる構成により，最適化対象である課題業務に対して最適な工程だけを抽出でき，従来のＭＡＩＣでは適応困難な，繰り返し性の乏しい課題業務に対しても柔軟に対応できる。
【００１４】
また，上記選択手段は，分析工程，設計工程，検証工程を必須工程とすることもできる。
【００１５】
後述するように，上記構築工程は，上記分析工程，設計工程，検証工程以外の工程を含むことも可能であるが，このように多くの工程を自由に選択でき，さらに自由に構成できるとした場合，自由度が高すぎて却って課題業務最適化の支障になる。かかる分析工程，設計工程，検証工程を必須工程とすることにより最低限必要とする工程を形成でき，課題最適化が可能な範囲で自由度を確保し，様々な課題業務に適応できる。
【００１６】
また，上記構築手段は，課題業務の系の出力に関する指標を定義する計測（Ｍｅａｓｕｒｅ）工程，課題業務の系に要求される性能を抽出する手段を適用して課題業務を改良する改良（Ｉｍｐｒｏｖｅ）工程，設計パラメータを調整し最適化する最適化（Ｏｐｔｉｍｉｚｅ）工程をさらに含むこともできる。また，新規創造プロセスの内容に応じて最適であれば上記計測工程，上記改良工程，上記最適化工程が１または２以上選択される。ここで最適化工程の選択は，上記業務最適化装置から質問形式で入力端末装置に設けられた表示部に表示され，上記入力端末装置から回答を選ぶ形で行われる。
【００１７】
かかる構成により，最適化対象である課題業務に対してさらに最適な工程を抽出でき，従来のＭＡＩＣでは適応困難な，繰り返し性の乏しい課題業務に対しても柔軟に対応できる。
【００１８】
また，上記定義手段は，上記選択手段で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含むこともできる。上記選択手段により選択された工程は，この流れ図形成手段によって流れ図に自動的に配置される。流れ図が形成された結果は，入力端末装置に設けられた表示部に表示される。
【００１９】
かかる構成により，抽出された最適な工程が一連の流れとして組み合わさり，各工程の位置づけを確認でき，各工程の定義を容易に決定することができる。
【００２０】
また，かかる流れ図の各工程の推移順は，上記選択手段で計測工程，分析工程，改良工程，設計工程，最適化工程，検証工程が選択された場合，計測工程，分析工程，改良工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で推移するように形成されるとしても良い。さらに，上記構築手段の工程に未選択工程が１または２以上ある場合，上記順番に準じて，未選択工程を省略し，推移するように形成されるとしても良い。
【００２１】
例えば，計測工程のみが選択された場合，計測工程，分析工程，設計工程，検証工程の順で，改良工程のみが選択された場合，分析工程，改良工程，設計工程，検証工程の順で，最適化工程のみが選択された場合，分析工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で推移するように形成される。また，計測工程と改良工程が選択された場合，計測工程，分析工程，改良工程，設計工程，検証工程の順で，改良工程と最適化工程が選択された場合，分析工程，改良工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で，計測工程と最適化工程が選択された場合，計測工程，分析工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で推移するように形成される。
【００２２】
かかる構成により，抽出された最適な工程が，順番を有した一連の流れとして組み合わさり，一定の流れの範囲内で様々な課題業務に適応できる自由度を確保できる。これによりさらに各工程の定義を容易に決定することができる。
【００２３】
また，上記計測工程と分析工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることもでき，上記分析工程と改良工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることもできる。
【００２４】
かかる構成のような各工程の反復により，目的とする工程を明確に定義でき，精度良く最適な課題業務に辿り着くことができる。
【００２５】
また，上記入力端末装置からの業務情報は，課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ ｔｏ Ｑｕａｌｉｔｙ），前業務領域からの入力内容，および，次業務領域への出力内容を含むこともでき，これに基づいて最適化対象である上記課題業務が決定されるとしてもよい。ここで上記ＣＴＱ，前業務領域からの入力内容，次業務領域への出力内容は，最適化対象である課題業務を特定するために利用され，入力された業務情報は，同時に入力端末装置に設けられた表示部に表示される。
【００２６】
かかる構成により，目的とする課題業務を明確に特定でき，これに基づいて課題業務が決定され，上記選択手段においても上記構築工程の各工程から最適な工程を選択することが容易になる。
【００２７】
また，上記定義手段は，最適化対象である課題業務が，過去の蓄積データを活用できる改善プロセスか，過去の蓄積データを活用できない新規創造プロセスかを判断させるプロセス判断手段をさらに含むとしても良い。かかる判断も，上記業務最適化装置から質問形式で入力端末装置に設けられた表示部に表示され，上記入力端末装置から回答を選ぶ形で行われる。
【００２８】
かかるプロセス判断手段は，単に改善プロセスと新規創造プロセスを判断するだけではないとしても良い。最適化対象である課題業務が従来のＭＡＩＣ等と本発明にかかる業務の最適化のどちらも適応困難な場合に，課題業務に内在する改善プロセスと新規創造プロセスを分離させ，上記分離された課題業務毎の業務最適化を行うことを目的とする。このようにして適切に課題業務を分析し，確実な最適化を行うことができる。
【００２９】
また，予め定型化された業務の最適化手法を利用して業務実行内容を構築させる定型最適化手段をさらに含むとしても良い。ここで，定型最適化手段は，従来のＤＭＡＩＣ手段を含んでも良い。
【００３０】
かかる構成では，上記プロセス判断手段により，最適化対象である課題業務または分離された少なくとも１つの課題業務が改善プロセスと判断された場合，上記定型最適化手段により最適な課題業務を構築することができる。
【００３１】
また，業務の最適化に必要な業務情報が入力される業務情報入力手段がさらに備わるとしても良い。ここで業務情報入力手段は，上記通信網を介した入力端末装置に代わるものである。かかる構成により，上記業務最適化装置は通信網を介さずに単体として動作することができる。
【００３２】
また，コンピュータによって，上記に記載された業務最適化装置として機能させるコンピュータプログラムも提供される。さらに，上記のような課題業務の最適化を実現する方法である業務最適化方法も提供される。
【００３３】
また，上記課題を解決するため，本発明の別の観点によれば，新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くための業務最適化装置であって：業務全体の流れを決定し定義する定義工程を入力させる工程と，課題業務に影響を与える要因を分析してその因果関係を把握し課題業務を分析する分析工程を入力させる工程と，課題業務実現のための設計を行う設計工程を入力させる工程と，業務の実行結果を検証する検証工程を入力させる工程とを含む工程情報入力手段と；上記工程毎に分けてその入力された結果を表示する工程表示手段とを備えることを特徴とする，業務最適化装置が提供される。ここでは，最適化業務の構築において最適の業務実行内容を上記工程毎に構築できるように業務全体の流れや各工程の定義が決定される。
【００３４】
かかる構成では，最適化業務の構築において用意されている工程が定義工程，分析工程，設計工程，検証工程の４工程であり，上記工程情報入力手段によりかかる工程の定義を各々設定する。このように工程を絞ることにより，従来のＭＡＩＣでは適応できない，新規開発設計など過去の蓄積データを活用できない繰り返し性の乏しい新規創造プロセスに対しても適応でき，最適な工程構成を形成し，かつ最適な工程の定義を設定できる。
【００３５】
また，上記工程情報入力手段は，課題業務の系の出力に関する指標を定義する計測工程，課題業務の系に要求される性能を抽出する手段を適用して課題業務を改良する改良工程，設計パラメータを調整し最適化する最適化工程を入力させることができる工程をさらに含むことも可能で，各工程を形成することができる場合その工程を入力させることもできる。ここで最適化工程の選択は，工程情報入力手段における入力により行われる。
【００３６】
かかる構成により，最適化対象である課題業務に対してさらに最適な工程を抽出でき，従来のＭＡＩＣでは適応困難な，繰り返し性の乏しい課題業務に対しても柔軟に対応できる。
【００３７】
また，上記工程情報入力手段により入力された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含むこともできる。上記選択手段により選択された工程は，この流れ図形成手段によって流れ図に自動的に配置される。流れ図が形成された結果は，入力端末装置に設けられた表示部に表示される。
【００３８】
かかる構成により，抽出された最適な工程が一連の流れとして組み合わさり，各工程の位置づけを確認でき，各工程の定義を容易に決定することができる。
【００３９】
また，かかる流れ図の各工程の推移順は，上記工程情報入力手段において定義工程，計測工程，分析工程，改良工程，設計工程，最適化工程，検証工程が入力された場合，定義工程，計測工程，分析工程，改良工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で推移するように形成されるとしても良い。さらに，上記工程情報入力手段により入力されていない未選択工程が１または２以上ある場合，上記順番に準じて，未選択工程を省略し，推移するように形成されるとしても良い。
【００４０】
例えば，計測工程のみが入力された場合，定義工程，計測工程，分析工程，設計工程，検証工程の順で，改良工程のみが入力された場合，定義工程，分析工程，改良工程，設計工程，検証工程の順で，最適化工程のみが入力された場合，定義工程，分析工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で推移するように形成される。また，計測工程と改良工程が入力された場合，定義工程，計測工程，分析工程，改良工程，設計工程，検証工程の順で，改良工程と最適化工程が入力された場合，定義工程，分析工程，改良工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で，計測工程と最適化工程が入力された場合，定義工程，計測工程，分析工程，設計工程，最適化工程，検証工程の順で推移するように形成される。
【００４１】
かかる構成により，抽出された最適な工程が順番を有した一連の流れとして組み合わさり，一定の流れの範囲内で様々な課題業務に適応できる自由度を確保できる。これによりさらに各工程の定義を容易に決定することができる。
【００４２】
また，上記計測工程と分析工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることもでき，上記分析工程と改良工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることもできる。
【００４３】
かかる構成のような各工程の反復により，目的とする工程を明確に定義でき，精度良く最適な課題業務に辿り着くことができる。
【００４４】
また，上記工程情報入力手段は，課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱを入力させる工程と，前業務領域からの入力内容を入力させる工程と，次業務領域への出力内容を入力させる工程をさらに含み，これに基づいて最適化対象である上記課題業務が決定されるとしてもよい。ここで上記ＣＴＱ，前業務領域からの入力内容，次業務領域への出力内容は，最適化対象である課題業務を特定するために利用される。また，入力された業務情報は，同時に工程情報入力手段に設けられた表示部に表示される。
【００４５】
かかる構成により，目的とする課題業務を明確に特定でき，これに基づいて課題業務が決定され，上記工程情報入力手段への入力時においても上記構築工程の各工程から最適な工程を選択することが容易になる。
【００４６】
また，最適化対象である課題業務が，過去の蓄積データを活用できる改善プロセスか過去の蓄積データを活用できない新規創造プロセスかを判断させるプロセス判断手段をさらに含むとしても良い。かかる判断は，上記業務最適化装置から質問形式で上記工程情報入力手段に設けられた表示部に表示され，上記工程情報入力手段から回答を選ぶ形で行われる。
【００４７】
かかるプロセス判断手段は，単に改善プロセスと新規創造プロセスを判断するだけではないとしても良い。最適化対象である課題業務が従来のＭＡＩＣと本発明にかかる業務の最適化のどちらも適応困難な場合に，課題業務に内在する改善プロセスと新規創造プロセスを分離し，上記分離された課題業務毎の業務最適化を行うことを目的とする。このようにして適切に課題業務を分析し，確実な最適化を行うことができる。
【００４８】
また，予め定型化された業務の最適化手法を利用して業務実行内容を構築させる定型最適化手段をさらに含むとしても良い。ここで，定型最適化手段は，従来のＤＭＡＩＣ手段を含んでも良い。
【００４９】
かかる構成では，上記プロセス判断手段により最適化対象である課題業務または分離された少なくとも１つの課題業務が改善プロセスと判断された場合，上記定型最適化手段により最適な課題業務を構築することができる。
【００５０】
また，上記工程情報入力手段は，通信網を介したパーソナルコンピュータ，ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ），携帯電話等の入力端末装置であってもよいし，上記業務最適化装置が単体として動作する場合のキーボード等の入力手段であっても良い。
【００５１】
また，コンピュータによって，上記に記載された業務最適化装置として機能させるコンピュータプログラムも提供される。さらに，上記のような課題業務の最適化を実現する方法である業務最適化方法も提供される。
【００５２】
また，上記課題を解決するため，本発明のさらに別の観点によれば，新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くために用いられる業務最適化データ構造であって：最適の業務実行内容を構築するために参照される構築階層からなり；上記構築階層は，課題業務に影響を与える要因を分析してその因果関係を把握し課題業務を分析する分析工程により構築された分析工程データと，課題業務実現のための設計を行う設計工程により構築された設計工程データと，業務の実行結果を検証する検証工程により構築された検証工程データとを含むことを特徴とする，業務最適化データ構造が提供される。
【００５３】
かかる構成では，予め構築階層に用意されているデータが分析工程データ，設計工程データ，検証工程データの３工程データであり，少なくとも上記３工程データを参照して最適の業務実行内容を構築する。このように工程データを絞ることにより，新規開発設計など過去の蓄積データを活用できない繰り返し性の乏しい新規創造プロセスに対しても適応でき，最適な工程データ構成を形成できる。
【００５４】
また，上記構築階層は，課題業務の系の出力に関する指標を定義する計測工程により構築された計測工程データ，課題業務の系に要求される性能を抽出する手段を適用して課題業務を改良する改良工程により構築された改良工程データ，設計パラメータを調整し最適化する最適化工程により構築された最適化工程データをさらに含むとしても良い。
【００５５】
かかる構成により，さらに自由度の高い業務の最適化を行うことが可能であり，最適な工程データ構成を形成できる。
【００５６】
また，業務全体の流れが定義された計画データからなる定義階層をさらに含み；上記計画データは，上記構築階層内の各工程データから新規創造プロセスの内容に応じて最適な工程データを１または２以上選択したデータであり，上記計画データと上記構築階層内の各工程データは互いにリンクされているとしても良い。
【００５７】
かかる構成により，最適化対象である課題業務に対して最適な工程データだけを抽出でき，従来のＭＡＩＣでは適応困難な，繰り返し性の乏しい課題業務に対しても柔軟に対応できる。
【００５８】
また，上記計画データは，上記構築階層内の各工程データに対応した項目を，推移する順に並べられた計画表からなるとしても良い。
【００５９】
また，上記計画データは，分析工程データ，設計工程データ，検証工程データが必須工程データであるとしても良い。
【００６０】
上記構築階層の中からこのように多くの工程データを自由に選択でき，さらに自由に構成できるとした場合，自由度が高すぎて却って課題業務最適化の支障になる。かかる分析工程データ，設計工程データ，検証工程データを必須工程データとすることにより最低限必要とする工程データを形成でき，課題最適化が可能な範囲で自由度を確保し，様々な課題業務に適応できる。
【００６１】
また，上記計画データは，課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱ，前業務領域からの入力内容，および，次業務領域への出力内容から得られたデータであるとしても良い。
【００６２】
かかる計画データは，新規創造プロセスの内容に応じて最適な工程データが選択されたものであるが，かかる選択において上記ＣＴＱ，前業務領域からの入力内容，および，次業務領域への出力内容を参照することができる。かかる構成では，目的とする課題業務を明確に特定でき，これに基づいて課題業務が決定され，上記構築階層の各工程データから最適な工程データを選択することが容易になる。
【００６３】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照しながら，本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００６４】
（業務最適化システム）
上記シックス・シグマは，業務上起こり得る問題の最小化に向け，予め用意されたシックス・シグマの各ステップを業務形態に当てはめ，トータルな品質管理，品質向上を行うことを目的としている。
【００６５】
図１は，最適化の目的となる業務の領域を概略的に表した図である。
【００６６】
従来は，上述のＤＭＡＩＣに代表されるシックス・シグマの手法により，最適な業務形態を構築していた。このＤＭＡＩＣの適用範囲は，ある領域に限定される。例えば，既にプロセスが存在し，繰り返し性のある領域１０であり，具体的には製造工場における製造プロセスの歩留まり改善や，コールセンターのＤ−ＣＯＳＴ削減等が挙げられる。いずれも過去の蓄積データを活用することができる。このような改善プロセスにおいては上記ＤＭＡＩＣの各工程である定義工程，測定工程，分析工程，改良工程，管理工程を，目的とする課題に当てはめ最適化を行う。
【００６７】
しかし，対象が変化するものや新規に開発するもので繰り返し性がない領域２０として表される，新商品開発，研究開発，ソフトウェア開発や，新しい人事評価制度の構築，新規マーケット戦略，ビジネスモデル構築においては，上記ＤＭＡＩＣを適用することは困難である。特に新商品開発等の領域３０に示されるような新規創造プロセスにおいては，本実施形態による最適化手法（以下，ＤＭＡＩＣに対応してＤＣｏｎｆｉｇＶと言う。）を適用することが有効である。
【００６８】
このＤＣｏｎｆｉｇＶの目的は，顧客の課題に対する要求を潜在的なものも含めて的確に捉え，現状の技術的，品質的な課題を抽出し，それらを把握する。その後で，状態を決定している支配的な要因を見つけ出し，決定的要因を最適な条件に制御し，現状を顧客が満足する状態に移行することを目的とする。また，そのような最適な状態を常にバラツキ無く定常化し，さらにその状態を保障するためのシステムを構築することも目的とする。
【００６９】
この目的を達成するために，ＤＣｏｎｆｉｇＶは，大きく（イ）基本コンセプト，（ロ）アプローチ，（ハ）ツールによって構成されている。このうち（イ）の基本コンセプトは，課題における基本コンセプトに乗っ取った考え方を提供する。（ハ）のツールにおいては，独自のソフトウェアや既存のツールを適材適所に使ってプロジェクトを成功に導く。本実施形態は，上記（ロ）のアプローチに関する装置または方法を提供し，上述の新規創造プロセスにおいても自由度の高い適応を可能とする。
【００７０】
図２は，本実施形態における業務最適化システムを概略的に表したブロック図である。この業務最適化システムは，通信網４０に接続された業務最適化装置５０と，入力端末装置６０とから構成される。
【００７１】
上記通信網４０は，例えば公衆回線網であるインターネットのネットワーク網やＬＡＮを含み，電話回線等を介して上記業務最適化装置５０等に接続されている。
【００７２】
上記業務最適化装置５０は，新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くための上記ＤＣｏｎｆｉｇＶを実行する。
【００７３】
上記入力端末装置６０は，本実施形態にかかる最適化システムを利用しようとする利用者（最適化システムを使用する一般使用者，最適化作業を支援する支援者を含む。以下も同様）が所有または使用しているパーソナルコンピュータ，ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ），携帯電話等を含み，業務の最適化に必要な業務情報が入力される。また，同時に入力内容等を確認するための表示部を備える。
【００７４】
ここで，上記業務最適化装置５０は，通信網４０を介した入力端末装置６０の代わりに，キーボード等の業務情報入力手段を備えても良い。かかる構成では，上記業務最適化装置５０が通信網を介さずに単体として動作することができる。
【００７５】
（業務最適化装置５０）
図３は，最適化プロジェクトフローを作成する上での必要な業務情報を表した図である。ここでは，プロジェクト最適化エンジンとして，上記業務最適化装置５０の概念的な位置づけを説明する。
【００７６】
業務最適化装置５０は，課題業務に影響を与える重要な要素としてのＣＴＱ（本質的開発設計課題）と，本課題業務の前業務領域から入力された結果物を定義した入力内容と，次業務領域へ出力する結果物を定義した出力内容とが入力される。かかる入力により業務最適化装置５０内で課題業務の最適化が行われ，その結果として，最適化プロジェクトフローが出力される。
【００７７】
図４は，本実施形態における業務最適装置５０の構成を表すブロック図である。
【００７８】
かかる業務最適化装置５０は，定義手段１１０と，構築手段１２０と，定型最適化手段１２４とから構成される。
【００７９】
上記定義手段１１０は，上記入力端末装置６０に対して課題業務や各パラメータの入力を求め，最適化システムの利用者がこの入力を行うことにより業務全体の流れが決定され，また，後述される構築手段の各工程が定義される。さらに既存の開発設計プロセスの改善改革を行う改善プロセスか，無の状態から新しい物を創造する新規創造プロセスかを認識して，最適化プロジェクト・フェーズを作成する。
【００８０】
最初に，シックス・シグマにおける課題業務の定義を行う。ここでは，対象が既に設計プロセスを確立していて繰り返し改善改革を行うものなのか，もしくは新しい開発設計プロセスを作り上げなければならないものなのかを判断する。対象が前者つまり既に存在しているプロセスの場合は，ＤＭＡＩＣアプローチの方が適切なのでＤＣｏｎｆｉｇＶではなくＤＭＡＩＣアプローチで定義する。また，対象が後者だった場合には，サブルーチンタスクとして構築手段１２０に用意されている各工程の中から対象の課題に適当なものを選んで，最適なプロジェクト・フェーズを定義する。そして可能な限りそれらの各フェーズの重要度を推測し，各フェーズの重み付けをする。最後に各工程の流れ図を形成する。
【００８１】
このような定義手段１１０またはシックス・シグマにおける定義工程Ｓ３００の目的としては，（１）経営者等の意思を分析して方向性を具体化する。（２）プロジェクトチーム・メンバーを決め顧客の要求を分析し，ＣＴＱを決定する。（３）ベンチマーキングを行い，現状の実力（ステータス）を客観的に判断する。（４）戦略的プロジェクトを立案し，具体的なサブプロジェクトにブレイクダウンする。（５）ＤＣｏｎｆｉｇＶ向きのプロジェクトなのか，ＤＭＡＩＣ向きのプロジェクトなのかを明確にする。（６）プロジェクトの実行計画を立てる（ＷＢＳ（Ｗｏｒｋ Ｂｒｅａｋｄｏｗｎ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ），先行タスク，リソース分析，ＧＡＮＴＴチャート，ＰＥＲＴ図）。等の例がある。
【００８２】
上記構築手段１２０は，独自のソフトウェアや既存のツール等を利用して具体的な各工程を構築する。詳細には，上記定義手段１１０によって形成された各工程の流れ図に応じて，定義された各工程を具体的に実現していく。
【００８３】
上記定型最適化手段１２４は，上記定義手段１１０の中で入力端末装置６０から入力された課題業務が過去の蓄積データを活用できる改善プロセスと判断された場合に，上述したＤＭＡＩＣに代表される予め定型化された業務の最適化手法により業務実行内容を構築する。
【００８４】
（定義手段１１０）
また，上記定義手段１１０は，プロセス判断手段１１２と，選択手段１１４と，流れ図形成手段１１６とを含んで構成される。
【００８５】
（プロセス判断手段１１２）
上記プロセス判断手段１１２は，最適化対象である課題業務が，過去の蓄積データを活用できる改善プロセスか，過去の蓄積データを活用できない新規創造プロセスかを判断する。このようなプロセス判断手段１１２により判断された結果が，新規創造プロセスであった場合，従来のＤＭＡＩＣ等を適用するのは困難なので，本実施形態によるＤＣｏｎｆｉｇＶにより課題業務の最適化を行う。即ち，図４において選択手段１１４に移行する。また，上記判断結果が改善プロセスであった場合，上述したＤＭＡＩＣに代表される予め定型化された業務の最適化手法により業務実行内容を構築する定型最適化手段１２４に移行する。
【００８６】
上記プロセス判断手段１１２は，上述のように単に改善プロセスと新規創造プロセスを判断するだけではない。最適化対象である課題業務が従来のＭＡＩＣ等と本発明にかかる業務の最適化のどちらも適応困難な場合，つまり改善プロセスと新規創造プロセスが混合した総合プロセスである場合に，課題業務に内在する改善プロセスと新規創造プロセスを分離し，上記分離された課題業務毎の業務最適化を行うことを目的とする。このようにして適切に課題業務を分析し，確実な最適化を行うことが可能となる。
【００８７】
図５は，このようなプロセスの分離を概略的に表した図である。従来は，種々のプロセスを内在した漠然とした総合プロセス１３０を定型化されたＤＭＡＩＣ１３２に適応しようと試み，適応しなかった。また，本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶ１３４に適応しようとしても，内在するプロセスが明確に分かれていないことから適応は困難であった。
【００８８】
しかし，本実施形態ではこの総合プロセス１３０を，プロセス判断手段１１２により，新規開発領域に属する新規創造プロセス１３６と，繰り返し領域に属する改善プロセス１３８に分離する。このようにして分離された新規創造プロセス１３６は本実施形態によるＤＣｏｎｆｉｇＶにより適応可能で，他方の改善プロセス１３８は，定型最適化手段１２４による例えばＤＭＡＩＣにより適応できる。
【００８９】
図６は，プロセス判断手段１１２における利用者の入力画面を示す。
【００９０】
ここで，業務最適化装置５０から出力された上記入力画面が，入力端末装置６０に設けられた表示部に表示される。利用者は，上記表示手段の入力画面に対して課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱ１４０を入力する。
【００９１】
次に，利用者は，与えられたＣＴＱ１４０に応じた適切な対象課題１４２を決定し，その決定した対象課題１４２を入力端末装置６０から入力する。さらに，上記対象課題１４２は，プロセス判断手段１１２により繰り返さないプロセスである対象課題１（新規創造プロセス）と繰り返すプロセスである対象課題２（改善プロセス）に分離され，上記入力画面に表示される（１４４）。
【００９２】
図７は，上記プロセス判断手段１１２において，課題業務に内在する改善プロセスと新規創造プロセスを分離するフローチャートを示す。
【００９３】
まず，入力された対象課題に対して問題の対象は既に明らかであるかどうかが判断される（Ｓ１５０）。ここで明らかでないと判断された場合，続いてプロセスが存在するかどうかが判断される（Ｓ１５２）。上記プロセスが存在する場合は，上記存在するプロセスが繰り返し性のあるプロセスかどうか判断される（Ｓ１５４）。上記プロセスが存在し，そのプロセスが繰り返し性を有さない場合，問題の対象を分離できるか判断される（Ｓ１５６）。また，上記プロセスが存在しない場合もこの判断（Ｓ１５６）が行われる。ここで，分離できると判断された場合，プロセスを具体的に分離し（Ｓ１６４），さらに分離されたプロセスに関して本工程を最初から行う。また，分離できない場合は，１つの新規創造プロセスとしてＤＣｏｎｆｉｇＶによる最適化を試みる（Ｓ１５８）。通常，この工程により業務の最適化が行われる訳であるが，ＤＣｏｎｆｉｇＶをもってしても適応困難と判断（Ｓ１６０）された場合，プロセスの再検討を行う（Ｓ１６２）。
【００９４】
上記繰り返し性の判断（Ｓ１５４）で，繰り返し性があると判断された場合は，問題の対象を明確化（Ｓ１６６）し，問題の対象が既に明らかであると判断（Ｓ１５０）されたものと同様に，１つの改善プロセスとしてＤＭＡＩＣによる最適化を試みる（Ｓ１６８）。通常，この工程により業務の最適化が行われる訳であるが，ＤＭＡＩＣをもってしても適応困難と判断（Ｓ１７０）された場合，プロセスの再検討を行う（Ｓ１７２）。
【００９５】
かかる判断は，上記業務最適化装置５０から質問形式で入力端末装置６０に設けられた表示部に表示され，上記入力端末装置６０において利用者が回答を選ぶ形で行われる。また，このような回答結果を受けて業務最適化装置５０内のデータベース，または通信網を介した蓄積データベースに回答結果を蓄積し，さらに蓄積された内容を分析し，問題提起に対して回答を導き出すことができる学習機能を備えるとしてもよい。この学習機能により，利用者への質問を徐々に削減でき，最終的には利用者の支援を必要としないで，プロセス判断手段１１２は，自動的に上記プロセスを判断することができる。
【００９６】
また，上記プロセス判断手段１１２として動作するプロセス判断工程も提供される。
【００９７】
（選択手段１１４）
上記プロセス判断手段１１２によって，対象課題が新規創造プロセスに絞られ，この対象課題を最適化する具体的な処理を行うことができる。
【００９８】
従来のＤＭＡＩＣでは，予め行われる各工程（定義工程，測定工程，分析工程，改良工程，管理工程）が定められ，この工程を目的とする課題に当てはめ，最適化を行う。このことは，従来のＤＭＡＩＣでは各工程を省略することなく，工程の推移も変化しないことを示している。
【００９９】
上記選択手段１１４は，これに対して，実際にツールを利用して課題に当てはめる前のアプローチ段階において，当てはめるべき工程の選択を行う。これは，本実施形態におけるＤＣｏｎｆｉｇＶの特徴の一つである。この選択の基本的考え方は，新規創造プロセスの内容に応じて選択するのが適当であるかどうかである。上記入力端末装置６０において，利用者が幾つかのパラメータを入力することにより，かかるＤＣｏｎｆｉｇＶのアプローチが実施される。
【０１００】
選択される工程は，実際には構築手段１２０に含まれ，かかる選択手段１１４で行われる選択は，構築手段１２０において構築するための工程の流れを定義する準備的なものである。
【０１０１】
上記構築手段１２０には，計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０とを含む。
【０１０２】
上記計測工程Ｓ３１０は，開発設計課題のキーテクノロジーを明確にし，その状態を把握する為の指標を定義する。このような現状の実力を，計測データを基にして客観的に捉えることを目的とする。
【０１０３】
ここでは，上記ＣＴＱを達成する為に必要な技術的実力を測る指標を定義する。ただし，新規に開発するテクノロジーで測定する手段や比較する対象がない場合には，無理に指標を定義しない。プロジェクトの結果は検証工程で確認すればよいからである。
【０１０４】
このような計測工程Ｓ３１０としては，（１）要求機能（ＦＲ：Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ）が定量的に量れるものであれば，モンテカルロ分析手法を使って測定し，現状を把握する。（２）競合他社の性能を調査して，自社該当課題の実力を確認する。（３）多変量解析を使用して現状を把握する。（４）ベンチマーキングを実施し，競合他社の実力を調査する。等の例が挙げられる。
【０１０５】
上記分析工程Ｓ３２０は，重要設計プロセスやキーテクノロジーの状態に影響する要因を分析し，その因果関係を把握し，創造的な発明が要求される課題対象（現象）を絞り込むことを目的とする。
【０１０６】
ここでは，技術的課題，即ち開発設計は何を目指すのかといった対象が具体的になった段階で，現状を分析し把握する。この分析結果をもって技術的課題対象を絞り込むことが考えられる。
【０１０７】
このような分析工程Ｓ３２０としては，（１）要求機能と，それらを効果的に制御する要因との因果関係を分析する。（２）思考展開図等を使って最適な設計パラメータ（ＤＲ：Ｄｅｓｉｇｎ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ）を決める。（３）独立公理が満足しない技術的矛盾を把握し，要求機能と設計パラメータとの関係を明確にして，設計方程式を記述する。（４）機能分析図等を使って，課題対象となる機能を分析する。（５）伝達関数で説明できる機能については伝達関数を抽出しＷＣＡ（Ｗｏｒｓｔ Ｃａｓｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ）等を行う。（６）シミュレーション／エミュレーションが可能なものについては，モンテカルロ分析などを行う。（７）開発するための環境の現状を分析する。等の例が挙げられる。
【０１０８】
上記改良工程Ｓ３３０は，対象とするシステム（系）に要求される性能を抽出する手段を見つけ出し，絞り込まれた創造要求に対して関連情報，技術，頭脳を集約して発想を展開することを目的とする。
【０１０９】
ここでは，対象とするシステム（系）における出力が明確になり，ある程度系としての構造が具体的な形になれば，要求性能を満足させる為の調整を行う。伝達関数があればそれを使い，シミュレーション環境があればシミュレーションを行う。
【０１１０】
このような改良工程Ｓ３３０としては，（１）技術的矛盾を解決する為，設計方程式において，機能要求と設計パラメータの関係が，緩衝設計ではない独立設計になるように，独自の創造的発想やＴＲＩＺによる発想を使って解決する糸口をつかむ。（２）機能分析の結果，ＶＥ（Ｖａｌｕｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）の手法等を使ってトリミングを行い対象物の価値を高める。等の例が挙げられる。
【０１１１】
上記設計工程Ｓ３４０は，発想を具現化する方法を決定し，課題を満足するものを形として実現することを目的とする。
【０１１２】
ここでは，主に試作を行う。試作の方法としては，プロトタイプ作成，３Ｄ−ＣＡＤ等を使った仮プロトタイピング，エミュレーションシステムの構築などがある。
【０１１３】
このような設計工程Ｓ３４０としては，（１）情報公理で定義された情報量を最小とするような設計を実現する。（２）技術的な課題に対して，寛容（ｔｏｌｅｒａｎｔ）な設計を行う。（３）開発設計を効率よくサポートし設計品質を保証する為の設計環境を構築する。（４）仕様書をまとめる。（４）開発設計環境を構築する。等の例が挙げられる。
【０１１４】
上記最適化工程Ｓ３５０は，設計パラメータをチューニングして機能要求に対して最適な設定条件を導き出し，開発設計環境の最適化を行うことを目的とする。
【０１１５】
ここでは，システムの設計が完成し，要求機能と設計パラメータの関係が決定した後で，設計パラメータを要求機能に対して最適化する。制御できないパラメータや，システムの安定性に悪影響を及ぼすような感度の高すぎる設計パラメータに対してロバストな設定を見つけ出す。
【０１１６】
このような最適化工程Ｓ３５０としては，（１）試作システムから量産システムへの移行を実現する。（２）パラメータ設計（実験計画法（ＤＯＥ：Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ），田口メソッド）などを使ってロバストなシステムになるよう設計パラメータを調整する。（３）不具合を起こす危険性のあるものについてはシステム運用の条件を決め，不具合を起こさないように形成する。また，不具合が生じても損害が最小に食い止められるような仕組みを作る。（４）開発設計に必要なライブラリを作成する。（５）試作から量産に移る。等の例が挙げられる。
【０１１７】
上記検証工程Ｓ３６０は，目的とする課題が開発，設計においてけるに対する満足の得られる結果が得られたかどうかを検証することを目的とする。
【０１１８】
ここでは，シミュレータ，エミュレータ，試作などを用いて，定義手段１１０または定義工程Ｓ３００で設定した目標が達成されたかどうかを確かめる。
【０１１９】
このような検証工程Ｓ３６０としては，（１）機能要求と設計パラメータの組み合わせが明確になっていて，時間的またはリソース的にテストが可能なものについては実際に即したテストパターンと期待値を使ってシステムの機能を検証する。（２）設計パラメータのパターンの組み合わせが膨大である等の理由で全てのパターン検証が出来ない場合には，モンテカルロシミュレーション等を使って統計的に機能の検証を行う。（３）実際の環境でテストする。（４）経年劣化等が設計パラメータにあり，結果が出るのに時間がかかるものについては加速試験などを行う。等の例が挙げられる。
【０１２０】
上記選択手段１１４は，このような構築手段１２０に含まれる上記工程の選択を行う。
【０１２１】
図８は，利用者が上記各工程を定義する計画表を表示した入力画面（計画表）を表している。図中Ｄｅｆｉｎｅは定義工程を，Ｍｅａｓｕｒｅは計測工程Ｓ３１０を，Ａｎａｌｙｚｅは分析工程Ｓ３２０を，Ｉｍｐｒｏｖｅは改良工程Ｓ３３０を，Ｄｅｓｉｇｎは設計工程Ｓ３４０を，Ｏｐｔｉｍｉｚｅは最適化工程Ｓ３５０を，Ｖｅｒｉｆｙは検証工程Ｓ３６０を示し，「（Ｏｐｔｉｏｎａｌ）」は，選択可能であることを表す。以下，計画表に関する図は同様の表現を使用している。
【０１２２】
上記利用者は，自らの判断で各工程を選択し，直接上記入力画面に入力することもできるが，上記選択手段１１４による質問形式により選択することもできる。上記質問形式は，入力端末装置６０に設けられた表示部に表示され，上記入力端末装置６０において利用者が回答を選ぶ形で行われる。
【０１２３】
図９は，選択手段１１４における動作を示すフローチャートである。ここで，選択手段１１４は，計測工程の選択Ｓ１９０と，分析工程の選択Ｓ１９２と，改良工程の選択Ｓ１９４と，設計工程の選択Ｓ１９６と，最適化工程の選択Ｓ１９８の段階で構成される。
【０１２４】
図１０から１４は，上記工程の選択に関する詳細なフローチャートである。
【０１２５】
上記計測工程の選択Ｓ１９０は，当該新規創造プロセスの内容に応じて計測工程Ｓ３１０を選択するのが適当であるかどうかを判断する。
【０１２６】
図１０を参照すると，まず対象とする課題に系（仕組み）が存在するかどうかが判断され（Ｓ２１０），存在する場合には，系に明確な出力があるか判断される（Ｓ２１２）。明確な出力がある場合，出力は数値もしくは数値化して計測できるかが判断され（Ｓ２１４），計測できる場合は計測工程Ｓ３１０を選択してレジスタに入れる（Ｓ２１６）。上記の判断のいずれかでＮＯと判断された場合は，上記計測工程の選択Ｓ１９０は終了し，計測工程Ｓ３１０は選択されなかったことになる。即ち，計測工程Ｓ３１０を当該課題に適応するのは不適当となる。
【０１２７】
上記分析工程の選択Ｓ１９２は，当該新規創造プロセスの内容に応じて分析工程Ｓ３２０を選択するのが適当であるかどうかを判断する。
【０１２８】
図１１を参照すると，まず対象とする課題の現状は正確に把握されているかが判断され（Ｓ２２０），把握されている場合には，対象とする課題に関係のある現状要因は絞り込まれているか判断される（Ｓ２２２）。絞り込まれている場合，要因は要求される精度でコントロールできるかが判断され（Ｓ２２４），コントロールできる場合は，上記分析工程の選択Ｓ１９２は終了し，分析工程Ｓ３２０は選択されなかったことになる。即ち，分析工程Ｓ３２０を当該課題に適応するのは不適当となる。また，上記の判断のいずれかでＮＯと判断された場合は，分析工程Ｓ３２０を選択してレジスタに入れる（Ｓ２２６）。
【０１２９】
上記改良工程の選択Ｓ１９４は，当該新規創造プロセスの内容に応じて改良工程Ｓ３３０を選択するのが適当であるかどうかを判断する。
【０１３０】
図１２を参照すると，まず対象とする系は安定しているかが判断され（Ｓ２３０），安定している場合には，対象とする系の出力は要求される性能を満足しているか判断される（Ｓ２３２）。満足している場合，要求される機能に対して有効な発想は存在するかが判断され（Ｓ２３４），存在する場合は，上記改良工程の選択Ｓ１９４は終了し，改良工程Ｓ３３０は選択されなかったことになる。即ち，改良工程Ｓ３３０を当該課題に適応するのは不適当となる。また，上記の判断のいずれかでＮＯと判断された場合は，改良工程Ｓ３３０を選択してレジスタに入れる（Ｓ２３６）。
【０１３１】
上記設計工程の選択Ｓ１９６は，当該新規創造プロセスの内容に応じて設計工程Ｓ３４０を選択するのが適当であるかどうかを判断する。
【０１３２】
図１３を参照すると，まずビジネスモデルを作成するかが判断され（Ｓ２４０），作成しない場合には，プロトタイプを作るか判断される（Ｓ２４２）。プロトタイプを作らない場合，シミュレーション環境を作るかが判断され（Ｓ２４４），シミュレーション環境を作らない場合，エミュレーションシステムを作るか判断される（Ｓ２４６）。さらに，エミュレーションシステムも作らない場合は，ソフトウェア（ＳＷ）プログラムを作るかが判断され（Ｓ２４８），ソフトウェアプログラムを作らない場合は，イベント計画を作成するか判断される（Ｓ２５０）。さらに，イベント計画も作成しない場合は，今までにない環境を構築するか判断され（Ｓ２５２），このような環境も構築しない場合，新しい仕組みを作るか判断される（Ｓ２５４）。新しい仕組みも作らないと判断された場合は，上記設計工程の選択Ｓ１９６は終了し，設計工程Ｓ３４０は選択されなかったことになる。即ち，設計工程Ｓ３４０を当該課題に適応するのは不適当となる。また，上記の判断のいずれかでＹＥＳと判断された場合は，設計工程Ｓ３４０を選択してレジスタに入れる（Ｓ２５６）。
【０１３３】
上記最適化工程の選択Ｓ１９８は，当該新規創造プロセスの内容に応じて最適化工程Ｓ３５０を選択するのが適当であるかどうかを判断する。
【０１３４】
図１４を参照すると，まず要求機能と設計パラメータの関係は明確かが判断され（Ｓ２６０），明確である場合には，最適な結果が安定して得られているか判断される（Ｓ２６２）。安定した結果が得られていない場合，パラメータは最適化に対して調整可能かが判断され（Ｓ２６４），調整可能な場合は，最適化工程Ｓ３５０を選択してレジスタに入れる（Ｓ２６６）。また，上記判断（Ｓ２６０）の結果明確ではない場合，および，上記判断（Ｓ２６４）の結果調整不可能である場合は，分析工程Ｓ３２０を選択してレジスタに入れる（Ｓ２６８）。さらに，上記判断（Ｓ２６２）の結果安定した結果が得られている場合，上記安定化工程の選択Ｓ１９８は終了し，最適化工程Ｓ３５０は選択されなかったことになる。即ち，最適化工程Ｓ３５０を当該課題に適応するのは不適当となる。
【０１３５】
また，検証工程Ｓ３６０は業務の実行結果を検証する上で必須工程であるので，選択は行われない。
【０１３６】
さらに，他の実施形態によれば，上記分析工程の選択Ｓ１９２と上記設計工程の選択Ｓ１９６を行わず，分析工程Ｓ３２０と設計工程Ｓ３４０は必須とすることもできる。
【０１３７】
このように上記選択手段１１４を構成することにより最低限必要とする工程を形成でき，課題最適化が可能な範囲で自由度を確保し，様々な課題業務に適応できる。
【０１３８】
また，上記選択手段１１４として動作する選択工程も提供される。
【０１３９】
（流れ図形成手段１１６）
上記流れ図形成手段１１６は，上記選択手段１１４で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する。
【０１４０】
例えば，上記選択手段１１４において計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０が選択された場合，上記流れ図は，定義工程Ｓ３００，計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０の順で推移するように形成される。
【０１４１】
図１５は，本実施形態における流れ図形成手段１１６によって形成されたフローチャートを示す。
【０１４２】
ここでは，上述のように計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０の全工程が選択されている。図中実線の四角で表されている工程は必須工程であり，波線の四角で表されている工程は本実施形態においては選択された付属工程である。かかる場合は，定義工程Ｓ３００，計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０の順で推移する。また，図に示すように分析工程Ｓ３２０と改良工程Ｓ３３０は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されても良い。
【０１４３】
また，本実施形態においては，課題業務を４つの概念的領域に分けることを試みる。この課題業務の各領域に従って，上記選択手段１１４で選択される工程がおおよそ定まることとなる。上記領域は，カスタマー領域と，機能領域と，実体領域と，プロセス領域とから構成される。各領域は，おおよそ業務の時系列に沿って並べられた領域である。以下，各領域の概念と例を挙げる。
【０１４４】
上記カスタマー領域は，業務の準備段階であるカスタマーからの要求を定義する領域である。例えば，商品設計分野においてはカスタマーの要求，ＬＳＩ設計分野においてはシステムアーキテクチャー，テスト分野においてはテスト要件，ソフトウェア分野においては属性（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ），ＥＤＡ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｄｅｓｉｇｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）分野においては設計者の要求を示す。
【０１４５】
上記機能領域は，カスタマーの要求が定義された後，それを機能的に評価するための領域である。例えば，商品設計分野においては機能スペック，機能記述，ＬＳＩ設計分野においては機能スペック，ＲＴＬ記述，テスト分野においてはテストスペック，ソフトウェア分野においては出力，ＥＤＡ分野においては設計環境としての要求（シミュレーション時間等）を示す。
【０１４６】
上記実体領域は，機能的な評価終了後，実質的，実体的な評価を行うための領域である。例えば，商品設計分野においては試作パラメータ設計，ＬＳＩ設計分野においては物理レイアウト設計，マスク生成，試作，テスト分野においてはテストベクター，ソフトウェア分野においては入力変数アルゴリズム，ＥＤＡ分野においてはセルライブラリシミュレーションモデルを示す。
【０１４７】
上記プロセス領域は，上記領域を終了し，実際の量産段階に入った領域である。例えば，商品設計分野においては量産プロセス，ＬＳＩ設計分野においては量産移管，テスト分野においては量産テスト，ソフトウェア分野においてはルーチン，ＥＤＡ分野においては設計環境を示す。
【０１４８】
ただし，上記プロセス領域は，過去の蓄積データを活用できる繰り返し性の高い改善プロセスであるため，定型最適化手段１２４によって最適化されることが望ましい。従って，本実施形態においては，上記カスタマー領域，機能領域，実体領域の３領域をモデルとし，さらにその３領域をまたがるモデルも考えられる。本実施形態においては，まず目的とする課題が決定したら，上記４パターンの領域モデルから１つを選択し，その領域に従った工程の選択を行うことができる。
【０１４９】
図１６は，カスタマー領域としてモデル化されたフローチャートを示す。
【０１５０】
かかるモデルでは，計測工程Ｓ３１０が選択可能とされ，少なくとも定義工程Ｓ３００，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０は，必須とされる。ここで，流れ図形成手段１１６は，上記工程の流れを図の矢印の順で推移するように自動的に形成される。また，図に示すように計測工程Ｓ３１０と分析工程Ｓ３２０は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されても良い。
【０１５１】
図１７は，機能領域としてモデル化されたフローチャートを示す。
【０１５２】
かかるモデルでは，改良工程Ｓ３３０が選択可能とされ，少なくとも定義工程Ｓ３００，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０は，必須とされる。ここで，流れ図形成手段１１６は，上記工程の流れを図の矢印の順で推移するように自動的に形成される。また，図に示すように分析工程Ｓ３２０と改良工程Ｓ３３０は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されても良い。
【０１５３】
図１８は，実体領域としてモデル化されたフローチャートを示す。
【０１５４】
かかるモデルでは，最適化工程Ｓ３５０が選択可能とされ，少なくとも定義工程Ｓ３００，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０は，必須とされる。ここで，流れ図形成手段１１６は，上記工程の流れを図の矢印の順で推移するように自動的に形成される。
【０１５５】
図１９は，３つの領域をまたがるプロセスとしてモデル化されたフローチャートを示す。
【０１５６】
かかるモデルでは，計測工程Ｓ３１０，改良工程Ｓ３３０，最適化工程Ｓ３５０が各々選択可能とされ，少なくとも定義工程Ｓ３００，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０は，必須とされる。ここで，流れ図形成手段１１６は，上記工程の流れを図の矢印の順で推移するように自動的に形成される。また，図に示すように計測工程Ｓ３１０と分析工程Ｓ３２０や，分析工程Ｓ３２０と改良工程Ｓ３３０は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されても良い。
【０１５７】
このように，課題業務のタイプを上記領域に振り分けることにより，よりいっそう工程の選択を容易にでき，流れ図の形成も容易となる。
【０１５８】
また，流れ図形成手段１１６のかかる構成により，各工程が一連の流れとして組み合わさり，一定の流れの範囲内で様々な課題業務に適応できる自由度を確保できる。
【０１５９】
また，上記流れ図形成手段１１６として動作する流れ図形成工程も提供される。また，上記プロセス判断工程，選択工程，および流れ図形成工程を含んで業務全体の流れを定義させる定義工程Ｓ３００も提供される。
【０１６０】
（業務最適化の比較１）
図２０，２１は，従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した例を表す図である。
【０１６１】
図２０において，従来のＤＭＡＩＣアプローチで新規創造プロセスに属する研究開発（Ｒ＆Ｄ：Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）系のプロジェクトを進めようとすると図に示す問題が生ずる。即ち，従来のＤＭＡＩＣ工程を無理矢理，目的とする課題業務に当てはめようとしても，その工程を構成する要素を導き出すことができない。具体的には，新商品開発においての現場の声（ＶＯＣ：Ｖｏｉｃｅ ｏｆ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ）を参照すると，従来の定義工程においては，ＰＧＳ（Ｐｒｏｊｅｃｔ Ｇａｉｎ ａｎｄ Ｓａｖｉｎｇ）だけでは価値が計れない。従来の計測工程においては，試作前なので何を計測するか分からない。従来の分析工程，改良工程においては，分析と改良は反復（ｉｔｅｒａｔｉｏｎ）プロセスで区別できない。従来の管理工程においては，繰り返し性がないので管理できない。等の問題を内在している。
【０１６２】
その結果，ＤＭＡＩＣに合わせやすい対象を選んでシックス・シグマプロジェクトを行ってしまい，本質的課題にフォーカスできない。従って，マネジメントから開発設計課題の本質と現状が見えない状態となる。
【０１６３】
これに対して，図２１では，同様の新規創造プロセスに属する研究開発系のプロジェクトにＤＣｏｎｆｉｇＶでの適応を試みる。ここでは各工程（ＤＣｏｎｆｉｇＶによる定義工程Ｓ３００，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０）に関して明確な出力を定義することができる。具体的には，定義工程Ｓ３００においては，新商品のコンセプト。分析工程Ｓ３２０においては，機能仕様。設計工程Ｓ３４０においては，試作設計。最適化工程Ｓ３５０においては，シミュレーションパラメータの最適化。検証工程Ｓ３６０においては，加速試験。等の出力が得られる。
【０１６４】
この結果本質的な設計課題に絞ったプロジェクトを実行でき，マネジメントから開発設計課題の本質と現状を把握することができる。
【０１６５】
ここでは，新商品開発において定義することが不適切な計測工程Ｓ３１０，改良工程Ｓ３３０を省略している。かかる構成により，上記選択された工程をすべて定義することが可能となり，上述のような結果が得られる。
【０１６６】
このような各工程の定義も，利用者が考察することにより明確に設定される。また，このような定義された結果を受けて業務最適化装置５０内のデータベース，または通信網を介した蓄積データベースに回答結果を蓄積し，さらに蓄積された内容を分析し，問題提起に対して回答を導き出すことができる学習機能を備えるとしてもよい。この学習機能により，利用者の負担を徐々に削減でき，種々の業務形態を扱うことにより各々の形態の部分的な最適化例を寄せ集めることが可能となる。従って，新たな課題業務にも自動的に適応できるようになり，最終的には利用者の支援を必要としないで，定義手段１１０は，構築手段１２０の各工程を定義することができるようになる。
【０１６７】
（業務最適化例１）
本実施形態にかかる業務最適化例１として，３−Ｄグラフィックスアクセラレータを取り上げる。ここでは，モバイル用ゲーム機の機能要求において，従来からの３−Ｄグラフィックス用ハードウェアアクセラレータ（ＬＳＩ）が必要となるが，このＬＳＩは消費電力が大きく発熱量も多い。このため技術的な課題として，ＬＳＩの低消費電力化が要求される。
【０１６８】
図２２は，上述のような要求に対するＣＴＱ等の入力結果を表している。
【０１６９】
まず，最初にＣＴＱを定義する。本実施形態でのＣＴＱは，「３−Ｄグラフィックス用ＬＳＩの消費電力」を「３ヶ月以内」に「平均消費電力を０．３Ｗ以下」にすると設定し，以上から対象課題を「従来のプロセステクノロジーで，平均消費電力０．５Ｗの３−Ｄグラフィックス用ＬＳＩを，新しいプロセステクノロジーを使って機能と処理速度はそのままに保持し，平均消費電力だけを０．３Ｗ以下にする。」と決定する。
【０１７０】
次に前業務領域からの入力内容であるカスタマーからの情報「機能設計仕様」と，次業務領域への出力内容であるプロセス領域への提出物「マスクデータ，ＬＳＩ製造パラメータ」を入力する。
【０１７１】
このようにしてＣＴＱを定義し，対象課題が決定されると，次に利用者により各工程の定義が定められる。この定義された内容は，業務最適化装置５０に設けられた表示部に表示された計画表に対して，入力端末装置６０から入力される。
【０１７２】
本課題業務に対する工程は，選択手段１１４により分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０が選択される。上記の領域としては，実体領域となる。
【０１７３】
図２３は，選択された各工程をさらに定義した計画表を示している。
【０１７４】
ここでは，定義工程Ｓ３００として「従来の半導体製造プロセスでのデータを基にした情報を最大限に利用して，新しいプロセステクノロジーでの確実な設計を実現する。」，分析工程Ｓ３２０として「消費電力を下げる為の要因と，パフォーマンスを犠牲にしないための方策を調査分析する。」，設計工程Ｓ３４０として「分析工程で分析した要因にフォーカスを当て，機能要求からそれを実現する為の物理設計を行う。」，最適化工程Ｓ３５０として「シミュレーション技術と，テストビークルから得たデータを基に設計パラメータ（信号線距離，トランジスタサイズ，等）を最適化する。」，検証工程Ｓ３６０として「消費電力解析用のシミュレータを使って，消費電力の要求を満足したかを確かめる。信号遅延シミュレータを使ってタイミングクリティカルパスの解析を行い，要求パフォーマンスが満足されているかを検証する。」が挙げられている。
【０１７５】
（業務最適化の比較２）
続いて図２４から２７を参照し，上記の新規商品開発プロジェクトを従来のＤＭＡＩＣアプローチと比較し，どのように課題業務の最適化を実現していくかに関して説明する。
【０１７６】
図２４は，従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図であり，特にＤＭＡＩＣにおける計測工程４３０とＤｃｏｎｆｉｇＶにおける分析工程４３２を抽出している。また，図において図面上部にＤＭＡＩＣアプローチを，図面下部にＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを示し，大きな矢印は工程の推移を示している。
【０１７７】
従来のＤＭＡＩＣアプローチでは，計測工程４３０により，消費電力を下げるためスタンバイリーク電流の計測を行おうと試みても，新しいテクノロジーであるが故，測定できない。これに対して本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチでは，計測工程を行わず，直ぐに分析工程４３２を実施する。ここでは，消費電力を下げる為の要因と，パフォーマンスを犠牲にしないための方策を調査分析している。
【０１７８】
図２５は，従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図であり，特にＤＭＡＩＣにおける分析工程４４０とＤｃｏｎｆｉｇＶにおける設計工程４４２を抽出している。
【０１７９】
従来のＤＭＡＩＣアプローチでは，分析工程４４０と改良工程により指標の目標と要因との因果関係を分析するのだが，上記指標の目標が不明確なので要因との因果関係が曖昧になり値が収束しない。これに対して本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチでは，改良工程を行わず，分析工程の結果を直接設計工程４４２に反映する。ここでは，分析工程４３２で分析した要因にフォーカスを当て，機能要求からそれを実現する為の物理設計を行う。
【０１８０】
図２６は，従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図であり，特にＤＭＡＩＣにおける改良工程４５０とＤｃｏｎｆｉｇＶにおける最適化工程４５２を抽出している。
【０１８１】
従来のＤＭＡＩＣアプローチでは，上記同様分析工程４４０と改良工程４５０により指標の目標と要因との因果関係を分析するのだが，上記指標の目標が不明確なので要因との因果関係が曖昧になり値が収束しない。これに対して本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチでは，改良工程を行わず，設計工程４４２の結果を直接最適化工程４５２に反映する。ここでは，シミュレーション技術と，テストビークルから得たデータを基に設計パラメータ（信号線距離，トランジスタサイズ，等）を最適化する。
【０１８２】
図２７は，従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図であり，特にＤＭＡＩＣにおける管理工程４６０とＤｃｏｎｆｉｇＶにおける検証工程４６２を抽出している。
【０１８３】
従来のＤＭＡＩＣアプローチでは，管理工程４６０によりプロセスの標準化を行い，改良工程４５０の結果定着のため管理しなければならないが，試作段階なのでプロセスの標準化はできない。これに対して本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチでは，今までの工程により検証すべき結果物があるので検証工程４６２を行うことができる。ここでは，消費電力解析用のシミュレータを使って，消費電力の要求を満足したかを確かめ，さらに信号遅延シミュレータを使ってタイミングクリティカルパスの解析を行い，要求パフォーマンスが満足されているかを検証する。
【０１８４】
以上のように新規創造プロセスに属する新規製品開発プロジェクトを従来のＤＭＡＩＣに適応しようとすることは困難であり，無理に当てはめても，その工程を構成する本来の要素を導き出すことができない。
【０１８５】
（業務最適化例２）
本実施形態にかかる業務最適化例２として，半導体プロセス技術における設計環境を取り上げる。
【０１８６】
図２８は，ＣＴＱ等の入力結果を表している。
【０１８７】
まず，最初にＣＴＱを定義する。本実施形態でのＣＴＱは，「新規プロセステクノロジーを使った設計環境を構築する」を「大規模で高速動作を保障し，従来の設計期間より期間短縮」にすると設定し，以上から対象課題を「従来の設計ノウハウを活かし実用的なレイアウト設計環境を新規に構築する。」と決定する。
【０１８８】
次に前業務領域からの入力内容であるカスタマーからの情報「新規の半導体プロセス技術なので，設計環境の実績が無い。回路の規模が大きくなると指数関数的に検証期間が増大する。」を入力する。
【０１８９】
このようにしてＣＴＱを定義し，対象課題が決定されると，次に利用者により各工程の定義が定められる。この定義された内容は，業務最適化装置５０に設けられた表示部に表示された計画表に対して，入力端末装置６０から入力される。
【０１９０】
本課題業務に対する工程は，選択手段１１４により計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０が選択される。上記の領域としては，３つの領域をまたがるプロセスとなる。
【０１９１】
図２９は，選択された各工程をさらに定義した計画表を示している。
【０１９２】
ここでは，定義工程Ｓ３００として「新しい半導体プロセス技術を使った大規模で高速なＳＯＣ（Ｓｙｓｔｅｍ Ｏｎ Ｃｈｉｐ）を設計するための設計ツール環境を新規に構築する。」，計測工程Ｓ３１０として「大規模で高速になったＳＯＣ設計の現状ＴＡＴ（Ｔｕｒｎ Ａｒｏｕｎｄ Ｔｉｍｅ）を，まだ大規模で高速でなかったときの設計の従来ＴＡＴと比較測定する。」，分析工程Ｓ３２０として「設計ＴＡＴに影響を与える要因を抽出し，色々な解決方法の効果を分析。」，設計工程Ｓ３４０として「大規模で高速になったＳＯＣ設計においてＴＡＴを削減する最適設計環境を構築する。」，検証工程Ｓ３６０として「実際のＳＯＣ設計に要するＴＡＴを測定し効果を検証する。」が挙げられている。
【０１９３】
以下，上記ＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチにより定義された各工程を，実際に構築手段１２０によって構築する。
【０１９４】
図３０は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる計測工程５１０の構築を示した図である。計測工程５１０は，定義手段１１０により「大規模で高速になったＳＯＣ設計の現状ＴＡＴを，まだ大規模で高速でなかったときの設計の従来ＴＡＴと比較測定する。」と定義されている。ここでは，設計期間増大に影響する設計プロセスを把握するために，従来のＴＡＴと現状のＴＡＴとの設計時間を測定する（５１２）。
【０１９５】
図３１，３２，３３は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程５２０の構築を示した図である。分析工程５２０は，定義手段１１０により「設計ＴＡＴに影響を与える要因を抽出し，色々な解決方法の効果を分析。」と定義されている。具体的には，全体的な設計期間に影響を与える設計シミュレーション時間をオペレーティングシステム各々に対して比較検討する（５２２）。また，上記設計シミュレーション時間を，シミュレーション検証ツールを使用した場合と使用しない場合とで比較検討する（５２４）。さらにｓｐｅｆ減退手法を使用し，シミュレーション解析時間にどれくらいの影響または効果があるかを分析する（５２６）。
【０１９６】
図３４は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる設計工程５３０の構築を示した図である。設計工程５３０は，定義手段１１０により「大規模で高速になったＳＯＣ設計においてＴＡＴを削減する最適設計環境を構築する。」と定義されている。ここでは分析工程５２０で分析した結果を実際の設計プロセスに反映するため，新しい設計環境を構築する（５３２）。
【０１９７】
図３５，３６は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる検証工程５４０の構築を示した図である。検証工程５４０は，定義手段１１０により「実際のＳＯＣ設計に要するＴＡＴを測定し効果を検証する。」と定義されている。ここではレイアウト検証期間を比較することによって，新しい設計環境を導入するにあたっての現実的有効性を検証する（５４２）。また，設計ＴＡＴ全体の目標に対して，達成レベルを確認する（５４４）。
【０１９８】
（業務最適化例３）
本実施形態にかかる業務最適化例３として，位相同期回路（ＰＬＬ：Ｐｈａｓｅ ｌｏｃｋｅｄ ｌｏｏｐ）の開発を取り上げる。
【０１９９】
図３７は，ＣＴＱ等の入力結果を表している。
【０２００】
まず，最初にＣＴＱを定義する。本実施形態でのＣＴＱは，「高倍速対応のＰＬＬ」を「３ヶ月以内」に「試作を完了して下さい」と設定し，以上から対象課題を「ＮｅｗＰＬＬ開発：Ｅｒｒｏｒのモデル化をして広帯域ＰＬＬを開発する。」と決定する。
【０２０１】
次に前業務領域からの入力内容であるカスタマーからの情報「中国のＤＶＤマーケットで販売を促進する必要条件として，海賊版等の粗悪ディスクでも再生を可能としなければならない。ＤＶＤのプレイアビリティーを実現する為に必要なコアテクノロジーが，広帯域ＰＬＬ技術である。」を入力する。
【０２０２】
このようにしてＣＴＱを定義し，対象課題が決定されると，次に利用者により各工程の定義が定められる。この定義された内容は，業務最適化装置５０に設けられた表示部に表示された計画表に対して，入力端末装置６０から入力される。
【０２０３】
本課題業務に対する工程は，選択手段１１４により分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０が選択される。上記の領域では，実体領域となる。
【０２０４】
図３８は，選択された各工程をさらに定義した計画表を示している。
【０２０５】
ここでは，定義工程Ｓ３００として「既存のアルゴリズム開発環境はその検証方法が人手によるところが多く効率がとても悪かったので，新しくアルゴリズム開発→評価検証のシステムを構築して，新しいＰＬＬを開発する。」，分析工程Ｓ３２０として「ＰＬＬに使用するアルゴリズム開発を効率よく行いＰＬＬの性能を向上させる為に，従来のアルゴリズム開発フローを分析した。」，設計工程Ｓ３４０として「アルゴリズム検証の仕組みを新たにして新しい開発システムを構築した。」，最適化工程Ｓ３５０として「田口メソッドを使って新しいＰＬＬの広帯域化を可能にする制御因子の最適化設定をおこなった。」，検証工程Ｓ３６０として「ＣＴＱ指標を達成したかどうかを検証した。」が挙げられている。
【０２０６】
以下，上記ＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチにより定義された各工程を，実際に構築手段１２０によって構築する。
【０２０７】
図３９，４０，４１は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程６１０の構築を示した図である。分析工程６１０は，定義手段１１０により「既存のアルゴリズム開発環境はその検証方法が人手によるところが多く効率がとても悪かったので，新しくアルゴリズム開発→評価検証のシステムを構築して，新しいＰＬＬを開発する。」と定義されている。ここでは，ＰＬＬアルゴリズム開発の現状を把握するためその開発プロセスを分析し，何をすべきかを検討する（６１２）。また，ＰＬＬアルゴリズムが対象とするエラー補正要因を抽出する為の分析を行う（６１４）。さらに従来のアルゴリズムにおける開発から検証に至るまでのシステム詳細を把握し，開発期間に影響を及ぼす要因を抽出する（６１６）。
【０２０８】
図４２は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる設計工程６２０の構築を示した図である。設計工程６２０は，定義手段１１０により「アルゴリズム検証の仕組みを新たにして新しい開発システムを構築した。」と定義されている。ここでは，分析工程６１０で得られた情報である現状の開発システムを基に創造性を働かせて新しいＰＬＬの開発環境を構築する（６２２）。
【０２０９】
図４３，４４は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる最適化工程６３０の構築を示した図である。最適化工程６３０は，定義手段１１０により「田口メソッドを使って新しいＰＬＬの広帯域化を可能にする制御因子の最適化設定をおこなった。」と定義されている。ここでは，設計工程６２０で構築した開発環境を使って，対象となるＰＬＬ制御因子を最適化するための実験を行い，上記制御因子の最適化を行う（６３２）。また，要因効果を用いることにより回路の最適設定を行う（６３４）。
【０２１０】
図４５は，ＤＣｏｎｆｉｇＶによる検証工程６４０の構築を示した図である。検証工程６４０は，定義手段１１０により「ＣＴＱ指標を達成したかどうかを検証した。」と定義されている。ここでは，最適化工程６３０で最適化したＰＬＬアルゴリズムのエラー復元率に対する有効性を確かめるため検証を行う（６４２）。
【０２１１】
以下は，業務最適化例としてＤＣｏｎｆｉｇＶによるアプローチを主に説明する。
【０２１２】
（業務最適化例４）
本実施形態にかかる業務最適化例４として，ソフトウェア（シックス・シグマサポートルール）の商品戦略を取り上げる。従来ＳＳＳ＿Ｓｔａｒｔと言う独自のシックス・シグマをサポートする為のアプリケーションソフトウェアを開発して販売していた。アンケート調査により分析したら，かかるソフトウェアは一部のマニアにしか使われていないことが確認された。また，仕事全般で使われるソフトであれば爆発的な売り上げを期待できることが分かった。そこで，確実に売れるアプリケーションソフトの商品コンセプトを決めるべく業務の最適化を行う。
【０２１３】
図４６は，市販されているソフトの分析例を示し，人気層と使われている目的の２次元で各ソフトがどのように展開されているかを把握するための図である。
【０２１４】
図４７は，上述のような要求に対するＣＴＱ等の入力結果を表している。
【０２１５】
まず，最初にＣＴＱを定義する。本実施形態でのＣＴＱは，「マニア層以外にも使われる独自のシックス・シグマサポートツールの商品コンセプトを決め，定量的データに基づいた商品戦略を立てる」を「３ヶ月以内」に「具体的な開発段階に入れる」と設定し，以上から対象課題を「マニア層以外にも使われる独自のシックス・シグマサポートツールの商品コンセプトを決め，定量的データに基づいた商品戦略を立てる。」と決定する。
【０２１６】
次に前業務領域からの入力内容であるカスタマーからの情報「顧客アンケート調査結果」と，次業務領域への出力内容であるプロセス領域への提出物「商品コンセプト」を入力する。
【０２１７】
このようにしてＣＴＱを定義し，対象課題が決定されると，次に利用者により各工程の定義が定められる。この定義された内容は，業務最適化装置５０に設けられた表示部に表示された計画表に対して，入力端末装置６０から入力される。
【０２１８】
本課題業務に対する工程は，選択手段１１４により計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０が選択される。上記の領域では，カスタマー領域となる。
【０２１９】
図４８は，選択された各工程をさらに定義した計画表を示している。
【０２２０】
ここでは，定義工程Ｓ３００として「カスタマーのニーズを的確に捉え，マニア層以外の顧客にもアピールするような戦略的商品コンセプトを創造する独自のシックス・シグマプロジェクト計画を立てる。」，計測工程Ｓ３１０として「他社の類似ソフトを調査し，我々のＳＳＳ＿Ｓｔａｒｔとの違いを定量的に測定する。」，分析工程Ｓ３２０として「計測工程で調査し，定量的に測定したデータに基づいて，分析を行う。また，必要な情報については多変量解析，ＤＯＥ等を使って我々の商品戦略に必要な情報を抽出する。」，設計工程Ｓ３４０として「分析工程で抽出した情報を基に，商品コンセプトを検討し，作成する。」，検証工程Ｓ３６０として「商品コンセプトを基に，マニア層以外のサンプルでモニター調査して新商品コンセプトの受け入れられ方を検証する。」が挙げられている。
【０２２１】
上記ＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチにより定義された各工程を，構築手段１２０において構築する。
【０２２２】
（業務最適化例５）
本実施形態にかかる業務最適化例５として，ＰＤＡの新規設計を取り上げる。新商品コンセプトとして，２０代から３０代前半のサラリーマンが通勤時にこれを一つ持っていれば，簡単に音楽が聴けて，本が読めて，スケジュールもチェック出来る。さらに軽量なので携帯にも便利である。そのような従来のＰＤＡを超える新規なＰＤＡの開発が求められていた。そこに研究段階だった新技術を使った超薄型軽量，大容量，のバッテリーが実用段階で量産可能となりそうだと言う情報が入った。このような状況下において最適な商品を生み出す。
【０２２３】
図４９は，上述のような要求に対するＣＴＱ等の入力結果を表している。
【０２２４】
まず，最初にＣＴＱを定義する。本実施形態でのＣＴＱは，「従来のＰＤＡを超えるＰＤＡの機能仕様」を「３ヶ月以内」に「他社にない斬新な商品だと言える」と設定し，以上から対象課題を「新技術の超薄型軽量，大容量バッテリーの利点を最大限に活かして現在のＰＤＡを越えるＰＤＡを他社より先駆けて斬新な商品とするための機能仕様を作る。」と決定する。
【０２２５】
次に前業務領域からの入力内容であるカスタマーからの情報「新ＰＤＡの商品コンセプト」と，次業務領域への出力内容であるプロセス領域への提出物「新ＰＤＡ機能仕様書」を入力する。
【０２２６】
このようにしてＣＴＱを定義し，対象課題が決定されると，次に利用者により各工程の定義が定められる。この定義された内容は，業務最適化装置５０に設けられた表示部に表示された計画表に対して，入力端末装置６０から入力される。
【０２２７】
本課題業務に対する工程は，選択手段１１４により分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，検証工程Ｓ３６０が選択される。上記の領域では，機能領域となる。
【０２２８】
図５０は，選択された各工程をさらに定義した計画表を示している。
【０２２９】
ここでは，定義工程Ｓ３００として「競合他社より，先行して実現した新技術によるバッテリーの特徴を最大限に活かして確実に他社と差異化ができる商品の機能仕様を作成するための独自のシックス・シグマプロジェクトを設定する。」，分析工程Ｓ３２０として「量産可能とはいえ研究段階から脱皮したばかりの超薄型軽量バッテリーの性能を商品化と言う切り口で試験，分析を行う。現在市場に出回っている一般的なＰＤＡとその使われ方を調査，分析する。機能分析を行い，思考展開図等を使って要求機能と実現する為の技術的課題を絞り込む。」，改良工程Ｓ３３０として「分析工程で絞り込まれた技術的な課題に対して，ＴＲＩＺを使い，発想の方向性を絞り込んで具体的な実現案を抽出する。」，設計工程Ｓ３４０として「改良工程で得られた発想や，情報を基にして機能仕様を作成する。」，検証工程Ｓ３６０として「設計工程で作成した機能で，新しく差異化技術になる部分は，実験的にデータを取り，シミュレーションを行って，その実現性を検証する。」が挙げられている。
【０２３０】
上記ＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチにより定義された各工程を，構築手段１２０において構築する。
【０２３１】
（業務最適化例６）
本実施形態にかかる業務最適化例６として，トレンド商品の市場投入タイミングを取り上げる。商品は，市場での流行によって要求機能が頻繁に変動する。ただし，そのような要求機能を的確に捉えてタイムリーに商品を出せば爆発的な売り上げが期待できる。商品としての機能は既に存在するテクノロジーを組み合わせることで実現できるものが大半である。このような状況下で業務の最適化を試みる。
【０２３２】
図５１は，上述のような要求に対するＣＴＱ等の入力結果を表している。
【０２３３】
まず，最初にＣＴＱ等を定義する。本実施形態でのＣＴＱは，「トレンドにヒットする商品」を「クリスマス商戦」に「爆発的な利益を得る」と設定し，以上から対象課題を「３ヶ月先の商品トレンドを精度よく予測して，タイムリーに商品を市場投入することで，爆発的な利益を得る。」と決定する。
【０２３４】
次に前業務領域からの入力内容であるカスタマーからの情報「市場のトレンド要求」と，次業務領域への出力内容であるプロセス領域への提出物「試作品，製造パラメータ」を入力する。
【０２３５】
このようにしてＣＴＱを定義し，対象課題が決定されると，次に利用者により各工程の定義が定められる。この定義された内容は，業務最適化装置５０に設けられた表示部に表示された計画表に対して，入力端末装置６０から入力される。
【０２３６】
本課題業務に対する工程は，選択手段１１４により計測工程Ｓ３１０，分析工程Ｓ３２０，改良工程Ｓ３３０，設計工程Ｓ３４０，最適化工程Ｓ３５０，検証工程Ｓ３６０が選択される。上記の領域では，３つの領域をまたがるプロセスとなる。
【０２３７】
図５２は，選択された各工程をさらに定義した計画表を示している。
【０２３８】
ここでは，定義工程Ｓ３００として「３ヶ月と言う短い設計期間に，関連商品のトレンドを予測して確実に，且つタイムリーに商品を投入する為のプロジェクトを領域横断型のプロジェクトとして実行する。」，計測工程Ｓ３１０として「競合他社商品の性能をベンチマークし，自社製品の位置づけを知る。」，分析工程Ｓ３２０として「計測工程で測定した，自社製品の位置づけと，他社製品の性能を比較分析して，それぞれの商品コンセプトと市場の関係を把握する。そして，３ヶ月後に発表する商品コンセプトを絞り込む。」，改良工程Ｓ３３０として「分析工程で得られた情報を基にチームで発想を展開する。」，設計工程Ｓ３４０として「改良工程で得られた発想を実際の機能としてシステム設計する。試作を行う。」，最適化工程Ｓ３５０として「設計工程で設計した試作機とシミュレーションを組み合わせて最適な条件で機能要求実現の為に，パラメータを設定する。」，検証工程Ｓ３６０として「３ヵ月後のカスタマー要求に満足を与えられるかを，モニターを使って検証する。」が挙げられている。
【０２３９】
上記ＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチにより定義された各工程を，構築手段１２０において構築する。
【０２４０】
以上のように本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶは，定義手段１１０によって業務全体の流れを決定し定義することから始まり，構築手段１２０によって工程毎に最適の業務形態を提供することを目的とする。かかる構成により新規創造プロセスも容易に最適化でき，触れることが難しいとされた業務に関しても積極的に取り組むことができる。
【０２４１】
また，かかる各工程の構築は，利用者が行うとしているが，このような構築結果を業務最適化装置５０内のデータベース，または通信網を介した蓄積データベースに回答結果を蓄積し，さらに蓄積された内容を分析し，問題提起に対して各ツールの選択など自動的な構築を導き出すことができる学習機能を備えるとしてもよい。この学習機能により，利用者への負担を徐々に削減でき，最終的には業務最適化５０における当該機能のみで業務の最適化を構築できる。
【０２４２】
以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０２４３】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明によれば，最適化対象である課題業務が従来のＭＡＩＣ等と本発明にかかる業務の最適化のどちらも適応困難な場合に，課題業務に内在する改善プロセスと新規創造プロセスを分離させ，上記分離された課題業務毎の業務最適化を行うことができる。このようにして適切に課題業務を分析し，確実な最適化を行うことができる。
【０２４４】
また，本発明の定義手段によれば，最適化対象である課題業務に対して最適な工程だけを抽出でき，従来のＭＡＩＣでは適応困難な，繰り返し性の乏しい課題業務に対しても柔軟に対応できる。
【０２４５】
また，上記抽出された最適な工程は，一連の流れとして組み合わさり，このことによって各工程の定義を容易に決定することができる。
【０２４６】
このように工程の選択と流れの形成によって，一定の流れの範囲内で様々な課題業務に適応できる自由度の高い最適化を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【図１】最適化の目的となる業務の領域を概略的に表した図である。
【図２】本実施形態における業務最適化システムを概略的に表したブロック図である。
【図３】最適化プロジェクトフローを作成する上での必要な業務情報を表した図である。
【図４】本実施形態における業務最適装置の構成を表すブロック図である。
【図５】混合する総合プロセスの分離を概略的に表した図である。
【図６】プロセス判断手段における利用者の入力画面を示す図である。
【図７】プロセス判断手段において，課題業務に内在する改善プロセスと新規創造プロセスを分離するフローチャートを示す図である。
【図８】利用者が構造手段の各工程を定義する計画表を表示した入力画面を示す図である。
【図９】選択手段における動作を示すフローチャートである。
【図１０】計測工程の選択に関する詳細なフローチャートである。
【図１１】分析工程の選択に関する詳細なフローチャートである。
【図１２】改良工程の選択に関する詳細なフローチャートである。
【図１３】設計工程の選択に関する詳細なフローチャートである。
【図１４】最適化工程の選択に関する詳細なフローチャートである。
【図１５】本実施形態における流れ図形成手段によって形成されたフローチャートである。
【図１６】カスタマー領域としてモデル化されたフローチャートである。
【図１７】機能領域としてモデル化されたフローチャートである。
【図１８】実体領域としてモデル化されたフローチャートである。
【図１９】３つの領域をまたがるプロセスとしてモデル化されたフローチャートである。
【図２０】従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した例を表す図である。
【図２１】従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した例を表す図である。
【図２２】入力画面におけるＣＴＱ等の入力結果を表した図である。
【図２３】選択された各工程をさらに定義した計画表を示した図である。
【図２４】従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図である。
【図２５】従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図である。
【図２６】従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図である。
【図２７】従来のＤＭＡＩＣアプローチと本実施形態にかかるＤＣｏｎｆｉｇＶアプローチを比較した図である。
【図２８】入力画面におけるＣＴＱ等の入力結果を表した図である。
【図２９】選択された各工程をさらに定義した計画表を示した図である。
【図３０】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる計測工程の構築を示した図である。
【図３１】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程の構築を示した図である。
【図３２】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程の構築を示した図である。
【図３３】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程の構築を示した図である。
【図３４】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる設計工程の構築を示した図である。
【図３５】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる検証工程の構築を示した図である。
【図３６】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる検証工程の構築を示した図である。
【図３７】入力画面におけるＣＴＱ等の入力結果を表した図である。
【図３８】選択された各工程をさらに定義した計画表を示した図である。
【図３９】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程の構築を示した図である。
【図４０】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程の構築を示した図である。
【図４１】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる分析工程の構築を示した図である。
【図４２】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる設計工程の構築を示した図である。
【図４３】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる最適化工程の構築を示した図である。
【図４４】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる最適化工程の構築を示した図である。
【図４５】ＤＣｏｎｆｉｇＶによる検証工程の構築を示した図である。
【図４６】市販されているソフトの分析例を示した図である。
【図４７】入力画面におけるＣＴＱ等の入力結果を表した図である。
【図４８】選択された各工程をさらに定義した計画表を示した図である。
【図４９】入力画面におけるＣＴＱ等の入力結果を表した図である。
【図５０】選択された各工程をさらに定義した計画表を示した図である。
【図５１】入力画面におけるＣＴＱ等の入力結果を表した図である。
【図５２】選択された各工程をさらに定義した計画表を示した図である。
【符号の説明】
４０ 通信網
５０ 業務最適化装置
６０ 入力端末装置
１１０ 定義手段
１１２ プロセス判断手段
１１４ 選択手段
１１６ 流れ図形成手段
１２０ 構築手段
１２４ 定型最適化手段
１４０ ＣＴＱ
Ｓ３００ 定義工程
Ｓ３１０ 計測工程
Ｓ３２０ 分析工程
Ｓ３３０ 改良工程
Ｓ３４０ 設計工程
Ｓ３５０ 最適化工程
Ｓ３６０ 検証工程
Claims (70)
- 通信網に接続された入力端末装置と，通信網に接続され，前記入力端末装置からの業務情報により業務の最適化を行う業務最適化装置とからなる業務最適化システムであって：
前記業務最適化装置は，業務全体の流れを決定させ定義させる定義手段と，前記定義工程の後で最適の業務実行内容を構築させる構築手段とから構成され；
前記構築手段は，課題業務の系の出力に関する指標を定義する計測工程と，課題業務に影響を与える要因を分析してその因果関係を把握し課題業務を分析する分析工程と，課題業務の系に要求される性能を抽出する手段を適用して課題業務を改良する改良工程と，課題業務実現のための設計を行う設計工程と，設計パラメータを調整し最適化する最適化工程と，業務の実行結果を検証する検証工程とを含み；
前記定義手段は，最適化対象である課題業務が，過去の蓄積データを活用できる改善プロセスか，過去の蓄積データを活用できない新規創造プロセスかを判断させるプロセス判断手段と；
前記プロセス判断手段の結果が新規創造プロセスである場合には，前記構築手段の各工程から新規創造プロセスの内容に応じて最適な工程を選択させる選択手段とを含む；
ことを特徴とする，業務最適化システム。 - 前記定義手段は，前記選択工程で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含むことを特徴とする，請求項１に記載の業務最適化システム。
- 新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くための業務最適化装置であって：
業務全体の流れを決定させ定義させる定義手段と，前記定義工程の後で最適の業務実行内容を構築させる構築手段とから構成され；
前記構築手段は，課題業務に影響を与える要因を分析してその因果関係を把握し課題業務を分析する分析工程と，課題業務実現のための設計を行う設計工程と，業務の実行結果を検証する検証工程とを含むことを特徴とする，業務最適化装置。 - 前記定義手段は，前記構築工程の各工程から新規創造プロセスの内容に応じて最適な工程を選択させる選択手段をさらに含むことを特徴とする，請求項３に記載の業務最適化装置。
- 前記選択手段は，分析工程，設計工程，検証工程を必須工程とすることを特徴とする，請求項４に記載の業務最適化装置。
- 前記構築手段は，課題業務の系の出力に関する指標を定義する計測工程をさらに含み，前記選択手段によって，新規創造プロセスの内容に応じて最適であれば前記計測工程が選択されることを特徴とする，請求項５に記載の業務最適化装置。
- 前記構築手段は，課題業務の系に要求される性能を抽出する手段を適用して課題業務を改良する改良工程をさらに含み，前記選択手段によって，新規創造プロセスの内容に応じて最適であれば前記改良工程が選択されることを特徴とする，請求項５に記載の業務最適化装置。
- 前記構築手段は，設計パラメータを調整し最適化する最適化工程をさらに含み，前記選択手段によって，新規創造プロセスの内容に応じて最適であれば前記最適化工程が選択されることを特徴とする，請求項５に記載の業務最適化装置。
- 前記定義手段は，前記選択手段で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含み，前記流れ図は，分析工程，設計工程，検証工程の順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項５に記載の業務最適化装置。
- 前記定義手段は，前記選択手段で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含み，前記流れ図は，分析工程，設計工程，検証工程の順で，また計測工程が選択された場合，計測工程は前記分析工程の前に配置され，かかる順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項６に記載の業務最適化装置。
- 前記定義手段は，前記選択手段で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含み，前記流れ図は，分析工程，設計工程，検証工程の順で，また改良工程が選択された場合，改良工程は前記分析工程と前記設計工程の間に配置され，かかる順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項７に記載の業務最適化装置。
- 前記定義手段は，前記選択手段で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含み，前記流れ図は，分析工程，設計工程，検証工程の順で，また最適化工程が選択された場合，最適化工程は前記設計工程と前記検証工程の間に配置され，かかる順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項８に記載の業務最適化装置。
- 前記計測工程と分析工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることを特徴とする，請求項１０に記載の業務最適化装置。
- 前記分析工程と改良工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることを特徴とする，請求項１１に記載の業務最適化装置。
- 前記入力端末装置からの業務情報は，課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱ，前業務領域からの入力内容，および，次業務領域への出力内容を含み，これに基づいて最適化対象である前記課題業務が決定されることを特徴とする，請求項３に記載の業務最適化装置。
- 前記定義手段は，最適化対象である課題業務が，過去の蓄積データを活用できる改善プロセスか，過去の蓄積データを活用できない新規創造プロセスかを判断させるプロセス判断手段をさらに含むことを特徴とする，請求項３に記載の業務最適化装置。
- 予め定型化された業務の最適化手法を利用して業務実行内容を構築させる定型最適化手段をさらに含むことを特徴とする，請求項３に記載の業務最適化装置。
- 業務の最適化に必要な業務情報が入力される業務情報入力手段がさらに備わることを特徴とする，請求項３に記載の業務最適化装置。
- コンピュータをして，請求項３から１８のいずれかに記載の業務最適化装置として機能せしめることを特徴とする，コンピュータプログラム。
- 新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くための業務最適化装置であって：
業務全体の流れを決定し定義する定義工程を入力させる工程と，課題業務に影響を与える要因を分析してその因果関係を把握し課題業務を分析する分析工程を入力させる工程と，課題業務実現のための設計を行う設計工程を入力させる工程と，業務の実行結果を検証する検証工程を入力させる工程とを含む工程情報入力手段と；
前記工程毎に分けてその入力された結果を表示する工程表示手段とを備えることを特徴とする，業務最適化装置。 - 前記工程情報入力手段は，課題業務の系の出力に関する指標を定義する計測工程を入力させることができる工程をさらに含み，前記計測工程を形成することができる場合その計測工程を入力させることを特徴とする，請求項２０に記載の業務最適化装置。
- 前記工程情報入力手段は，課題業務の系に要求される性能を抽出する手段を適用して課題業務を改良する改良工程を入力させることができる工程をさらに含み，前記改良工程を形成することができる場合その改良工程を入力させることを特徴とする，請求項２０に記載の業務最適化装置。
- 前記工程情報入力手段は，設計パラメータを調整し最適化する最適化工程を入力させることができる工程をさらに含み，前記最適化工程を形成することができる場合その最適化工程を入力させることを特徴とする，請求項２０に記載の業務最適化装置。
- 前記工程情報入力手段により入力された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含み，前記流れ図は，定義工程，分析工程，設計工程，検証工程の順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項２０に記載の業務最適化装置。
- 前記工程情報入力手段により入力された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含み，前記流れ図は，定義工程，分析工程，設計工程，検証工程の順で，また計測工程が入力された場合，計測工程は前記定義工程と前記分析工程の間に配置され，かかる順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項２１に記載の業務最適化装置。
- 前記工程情報入力手段により入力された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含み，前記流れ図は，定義工程，分析工程，設計工程，検証工程の順で，また改良工程が入力された場合，改良工程は前記分析工程と前記設計工程の間に配置され，かかる順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項２２に記載の業務最適化装置。
- 前記工程情報入力手段により入力された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成手段をさらに含み，前記流れ図は，定義工程，分析工程，設計工程，検証工程の順で，また最適化工程が入力された場合，最適化工程は前記設計工程と前記検証工程の間に配置され，かかる順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項２３に記載の業務最適化装置。
- 前記計測工程と分析工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることを特徴とする，請求項２５に記載の業務最適化装置。
- 前記分析工程と改良工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることを特徴とする，請求項２６に記載の業務最適化装置。
- 前記工程情報入力手段は，課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱを入力する工程と，前業務領域からの入力内容を入力する工程と，次業務領域への出力内容を入力する工程をさらに含み，これに基づいて最適化対象である前記課題業務が決定されることを特徴とする，請求項２０に記載の業務最適化装置。
- 最適化対象である課題業務が，過去の蓄積データを活用できる改善プロセスか，過去の蓄積データを活用できない新規創造プロセスかを判断させるプロセス判断手段をさらに含むことを特徴とする，請求項２０に記載の業務最適化装置。
- 予め定型化された業務の最適化手法を利用して業務実行内容を構築させる定型最適化手段をさらに含むことを特徴とする，請求項２０に記載の業務最適化装置。
- コンピュータをして，請求項２０から３２のいずれかに記載の業務最適化装置として機能せしめることを特徴とする，コンピュータプログラム。
- 新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くための業務最適化方法であって：
業務全体の流れを決定させ定義させる定義工程と，前記定義工程の後で最適の業務実行内容を構築させる構築工程とからなり；
前記構築工程は，課題業務に影響を与える要因を分析してその因果関係を把握し課題業務を分析する分析工程と，課題業務実現のための設計を行う設計工程と，業務の実行結果を検証する検証工程とを含むことを特徴とする，業務最適化方法。 - 前記定義工程は，前記構築工程の各工程から新規創造プロセスの内容に応じて最適な工程を選択させる選択工程をさらに含むことを特徴とする，請求項３４に記載の業務最適化方法。
- 前記選択工程は，分析工程，設計工程，検証工程を必須工程とすることを特徴とする，請求項３５に記載の業務最適化方法。
- 前記構築工程は，課題業務の系の出力に関する指標を定義する計測工程をさらに含み，前記選択工程によって，新規創造プロセスの内容に応じて最適であれば前記計測工程が選択されることを特徴とする，請求項３６に記載の業務最適化方法。
- 前記構築工程は，課題業務の系に要求される性能を抽出する工程を適用して課題業務を改良する改良工程をさらに含み，前記選択工程によって，新規創造プロセスの内容に応じて最適であれば前記改良工程が選択されることを特徴とする，請求項３６に記載の業務最適化方法。
- 前記構築工程は，設計パラメータを調整し最適化する最適化工程をさらに含み，前記選択工程によって，新規創造プロセスの内容に応じて最適であれば前記最適化工程が選択されることを特徴とする，請求項３６に記載の業務最適化方法。
- 前記定義工程は，前記選択工程で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成工程をさらに含み，前記流れ図は，分析工程，設計工程，検証工程の順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項３６に記載の業務最適化方法。
- 前記定義工程は，前記選択工程で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成工程をさらに含み，前記流れ図は，分析工程，設計工程，検証工程の順で，また計測工程が選択された場合，計測工程は前記分析工程の前に配置され，かかる順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項３７に記載の業務最適化方法。
- 前記定義工程は，前記選択工程で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成工程をさらに含み，前記流れ図は，分析工程，設計工程，検証工程の順で，また改良工程が選択された場合，改良工程は前記分析工程と前記設計工程の間に配置され，かかる順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項３８に記載の業務最適化方法。
- 前記定義工程は，前記選択工程で選択された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成工程をさらに含み，前記流れ図は，分析工程，設計工程，検証工程の順で，また最適化工程が選択された場合，最適化工程は前記設計工程と前記検証工程の間に配置され，かかる順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項３９に記載の業務最適化方法。
- 前記計測工程と分析工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることを特徴とする，請求項４１に記載の業務最適化方法。
- 前記分析工程と改良工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることを特徴とする，請求項４２に記載の業務最適化方法。
- 前記入力端末装置からの業務情報は，課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱ，前業務領域からの入力内容，および，次業務領域への出力内容を含み，これに基づいて最適化対象である前記課題業務が決定されることを特徴とする，請求項３４に記載の業務最適化方法。
- 前記定義工程は，最適化対象である課題業務が，過去の蓄積データを活用できる改善プロセスか，過去の蓄積データを活用できない新規創造プロセスかを判断させるプロセス判断工程をさらに含むことを特徴とする，請求項３４に記載の業務最適化方法。
- 予め定型化された業務の最適化手法を利用して業務実行内容を構築させる定型最適化工程をさらに含み，前記プロセス判断工程の結果が改善プロセスの場合，定型最適化工程を行うことを特徴とする，請求項４７に記載の業務最適化方法。
- 業務の最適化に必要な業務情報が入力される業務情報入力工程をさらに含むことを特徴とする，請求項３４に記載の業務最適化方法。
- 新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くための業務最適化方法であって：
業務全体の流れを決定し定義する定義工程を入力させる工程と，課題業務に影響を与える要因を分析してその因果関係を把握し課題業務を分析する分析工程を入力させる工程と，課題業務実現のための設計を行う設計工程を入力させる工程と，業務の実行結果を検証する検証工程を入力させる工程とを含む工程情報入力工程と；
前記工程毎に分けてその入力された結果を表示する工程表示工程とを備えることを特徴とする，業務最適化方法。 - 前記工程情報入力工程は，課題業務の系の出力に関する指標を定義する計測工程を入力させることができる工程をさらに含み，前記計測工程を形成することができる場合その計測工程を入力させることを特徴とする，請求項５０に記載の業務最適化方法。
- 前記工程情報入力工程は，課題業務の系に要求される性能を抽出する手段を適用して課題業務を改良する改良工程を入力させることができる工程をさらに含み，前記改良工程を形成することができる場合その改良工程を入力させることを特徴とする，請求項５０に記載の業務最適化方法。
- 前記工程情報入力工程は，設計パラメータを調整し最適化する最適化工程を入力させることができる工程をさらに含み，前記最適化工程を形成することができる場合その最適化工程を入力させることを特徴とする，請求項５０に記載の業務最適化方法。
- 前記工程情報入力工程により入力された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成工程をさらに含み，前記流れ図は，定義工程，分析工程，設計工程，検証工程の順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項５０に記載の業務最適化方法。
- 前記工程情報入力工程により入力された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成工程をさらに含み，前記流れ図は，定義工程，分析工程，設計工程，検証工程の順で，また計測工程が入力された場合，計測工程は前記定義工程と前記分析工程の間に配置され，かかる順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項５１に記載の業務最適化方法。
- 前記工程情報入力工程により入力された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成工程をさらに含み，前記流れ図は，定義工程，分析工程，設計工程，検証工程の順で，また改良工程が入力された場合，改良工程は前記分析工程と前記設計工程の間に配置され，かかる順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項５２に記載の業務最適化方法。
- 前記工程情報入力工程により入力された工程を一連の流れとして組み合わせ，流れ図を形成する流れ図形成工程をさらに含み，前記流れ図は，定義工程，分析工程，設計工程，検証工程の順で，また最適化工程が入力された場合，最適化工程は前記設計工程と前記検証工程の間に配置され，かかる順で推移するように形成されることを特徴とする，請求項５３に記載の業務最適化方法。
- 前記計測工程と分析工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることを特徴とする，請求項５５に記載の業務最適化方法。
- 前記分析工程と改良工程は，要求性能が所望レベルに到達するまで反復されることを特徴とする，請求項５６に記載の業務最適化方法。
- 前記工程情報入力工程は，課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱを入力させる工程と，前業務領域からの入力内容を入力させる工程と，次業務領域への出力内容を入力させる工程をさらに含み，これに基づいて最適化対象である前記課題業務が決定されることを特徴とする，請求項５０に記載の業務最適化方法。
- 最適化対象である課題業務が，過去の蓄積データを活用できる改善プロセスか，過去の蓄積データを活用できない新規創造プロセスかを判断させるプロセス判断工程をさらに含むことを特徴とする，請求項５０に記載の業務最適化方法。
- 予め定型化された業務の最適化手法を利用して業務実行内容を構築させる定型最適化工程をさらに含み，前記プロセス判断工程の結果が改善プロセスの場合，定型最適化工程を行うことを特徴とする，請求項６１に記載の業務最適化方法。
- 新規創造プロセスにおける業務全体の流れを構築する上で最適に導くために用いられる業務最適化データ構造であって：
最適の業務実行内容を構築するために参照される構築階層からなり；
前記構築階層は，課題業務に影響を与える要因を分析してその因果関係を把握し課題業務を分析する分析工程により構築された分析工程データと，課題業務実現のための設計を行う設計工程により構築された設計工程データと，業務の実行結果を検証する検証工程により構築された検証工程データとを含むことを特徴とする，業務最適化データ構造。 - 前記構築階層は，課題業務の系の出力に関する指標を定義する計測工程により構築された計測工程データをさらに含むことを特徴とする，請求項６３に記載の業務最適化データ構造。
- 前記構築階層は，課題業務の系に要求される性能を抽出する手段を適用して課題業務を改良する改良工程により構築された改良工程データをさらに含むことを特徴とする，請求項６３に記載の業務最適化データ構造。
- 前記構築階層は，設計パラメータを調整し最適化する最適化工程により構築された最適化工程データをさらに含むことを特徴とする，請求項６３に記載の業務最適化データ構造。
- 業務全体の流れが定義された計画データからなる定義階層をさらに含み；
前記計画データは，前記構築階層内の各工程データから新規創造プロセスの内容に応じて最適な工程データを１または２以上選択したデータであり，前記計画データと前記構築階層内の各工程データは互いにリンクされていることを特徴とする，請求項６３に記載の業務最適化データ構造。 - 前記計画データは，前記構築階層内の各工程データに対応した項目を，推移する順に並べられた計画表からなることを特徴とする，請求項６７に記載の業務最適化データ構造。
- 前記計画データは，分析工程データ，設計工程データ，検証工程データが必須工程データであることを特徴とする，請求項６７に記載の業務最適化データ構造。
- 前記計画データは，課題業務に影響を与える重要な要素であるＣＴＱ，前業務領域からの入力内容，および，次業務領域への出力内容から得られたデータであることを特徴とする，請求項６７に記載の業務最適化データ構造。
Priority Applications (1)
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2003
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