JP2005332345A - 行動管理システム、クライアント端末、行動管理サーバ、管理者端末、監視プログラム、行動管理プログラム、及び制限設定プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】 クライアント端末を使用するユーザの行動を効率的で高精度に管理する。
【解決手段】 行動管理システムであって、クライアント端末は、ユーザの操作内容を監視する監視手段と、前記監視手段により得られるログ情報を行動管理サーバに出力する出力手段と、管理者端末から得られる制限情報から前記ユーザの使用を制限する制限手段とを有し、前記行動管理サーバは、前記ログ情報から予め設定された条件に基づいて情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により得られる情報からクライアント端末毎の操作内容の変化を検出する変化検出手段と、前記変化検出手段により得られる分析結果を前記管理者端末に通知する通知手段とを有することにより、上記課題を解決する。
【選択図】 図１
【解決手段】 行動管理システムであって、クライアント端末は、ユーザの操作内容を監視する監視手段と、前記監視手段により得られるログ情報を行動管理サーバに出力する出力手段と、管理者端末から得られる制限情報から前記ユーザの使用を制限する制限手段とを有し、前記行動管理サーバは、前記ログ情報から予め設定された条件に基づいて情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により得られる情報からクライアント端末毎の操作内容の変化を検出する変化検出手段と、前記変化検出手段により得られる分析結果を前記管理者端末に通知する通知手段とを有することにより、上記課題を解決する。
【選択図】 図１
Description
本発明は、行動管理システム、クライアント端末、行動管理サーバ、管理者端末、監視プログラム、行動管理プログラム、及び制限設定プログラムに係り、特に、クライアント端末を使用するユーザの行動を効率的で高精度に管理するための行動管理システム、クライアント端末、行動管理サーバ、管理者端末、監視プログラム、行動管理プログラム、及び制限設定プログラムに関する。
従来から、各企業においては、各従業員に業務を行うためのＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等のクライアント端末を支給又は貸与している。このため、従業員数の多い企業では、クライアント端末の管理者が各端末でどのような作業が行われているかを把握することは非常に困難になっている。
そこで、近年では、ネットワークで接続されたデータ処理システムにおいて、端末（被管理装置）のハードウェア又はソフトウェアの構成が変更された場合、構成変更検出部が直ちにこの変更を検出し、これを被管理装置及び管理装置内にそれぞれ存在し連携して動作する通信制御部を経由して、管理装置に通知するシステムがある（例えば、特許文献１参照。）。
また、システムに設けられたハードウェア又はソフトウェアに関するシステム状態情報を管理する機能を有し、システム状態情報を収集し、収集したシステム状態情報の変化を検出して出力するコンピュータシステムがある（例えば、特許文献２参照。）。
また、特許文献２では、保存手段に保存されたシステム状態情報と前回の取得により得られた前回のシステム状態情報とを比較して、システム状態の差分を示す差分情報を生成し、生成した差分情報をユーザに通知することができる。
特開平１０−１２４３４６号公報
特開平１１−８５５６８号公報
しかしながら、上述した従来の技術は、取得した情報を用いてクライアント端末を使用している従業員の行動を管理するものではなかったため、例えば、機密情報の漏洩や、端末の業務以外での使用等を管理することができなかった。
また、従来ではＷｅｂ等の閲覧に対して閲覧記録（ログ）等を蓄積しておき、管理者が定期的にチェックすることにより、従業員の行動を把握することができる。しかしながら、大勢の従業員を有する企業等において全てのクライアント端末のログ情報をチェックするのは非常に困難であった。
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、クライアント端末を使用するユーザの行動を効率的で高精度に管理するための行動管理システム、クライアント端末、行動管理サーバ、管理者端末、監視プログラム、行動管理プログラム、及び制限設定プログラムを提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
請求項１に記載された発明は、ユーザにより操作された操作内容をログ情報として蓄積する少なくとも１つのクライアント端末と、前記ログ情報を集計し前記クライアント端末における前記ユーザの行動を分析する行動管理サーバと、前記行動管理サーバからの分析結果により前記クライアント端末の使用制限を設定する管理者端末とからなる行動管理システムであって、前記クライアント端末は、前記ユーザの操作内容を監視する監視手段と、前記監視手段により得られるログ情報を前記行動管理サーバに出力する出力手段と、前記管理者端末から得られる制限情報から前記ユーザの使用を制限する制限手段とを有し、前記行動管理サーバは、前記ログ情報から予め設定された条件に基づいて情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により得られる情報からクライアント端末毎の操作内容の変化を検出する変化検出手段と、前記変化検出手段により得られる分析結果を前記管理者端末に通知する通知手段とを有することを特徴とする。
請求項１記載の発明によれば、クライアント端末を使用するユーザの行動を効率的で高精度に管理することができる。これにより、クライアント端末から取得したログ情報に基づいて、例えば、端末毎の時間や作業のリズム、アクセス先の変化、ファイルへのアクセス頻度等から端末利用者の行動パターンの変化を分析し、その結果を管理者に通知することにより、より高精度に端末の管理を実現することができる。
請求項２に記載された発明は、前記監視手段は、前記クライアント端末におけるアプリケーションの起動回数、印刷回数、データのエクスポート件数、外部記憶媒体へのアクセス回数のうち、少なくとも１つを監視することを特徴とする。
請求項２記載の発明によれば、より詳細にユーザの操作内容を取得することができる。これにより、高精度にユーザの行動管理を実現することができる。
請求項３に記載された発明は、前記監視手段は、前記クライアント端末に表示されるアプリケーションのウィンドウタイトルを操作内容として取得することを特徴とする。
請求項３記載の発明によれば、効率的で確実にユーザが使用しているアプリケーション等における操作内容を取得することができる。
請求項４に記載された発明は、前記監視手段は、前記クライアント端末において使用されたファイルのファイル名やパス名、外部デバイスへの接続や取り外し、デフォルトプリンタのローカルスプーラ、あるいは外部デバイスへアクセスしたアクセスログのうち、少なくとも１つを操作内容として取得することを特徴とする。
請求項４記載の発明によれば、ユーザの操作内容を高精度に取得することができる。
請求項５に記載された発明は、前記抽出手段は、時間毎、土日毎、深夜毎、週毎、あるいは予め設定された操作内容毎からなるテーブルを生成することを特徴とする。
請求項５記載の発明によれば、テーブルを生成しておくことにより、予め設定された期間等におけるユーザの行動の変化を効率的に検出することができる。
請求項６に記載された発明は、前記変化検出手段は、前記ログ情報の発生件数の量的な変化と、ログの発生パターンの変化とに基づいて距離を算出し、算出した距離と基準距離とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする。
請求項６記載の発明によれば、量的な変化と、経緯的な変化とに基づいて、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。
請求項７に記載された発明は、前記変化検出手段は、変化を検出する期間における印刷回数と、前記期間以前の予め設定された期間における平均印刷回数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする。
請求項７記載の発明によれば、印刷回数の変化も検出対象とするため、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。これにより、情報の漏洩等を事前に防止することができる。
請求項８に記載された発明は、前記変化検出手段は、変化を検出する期間におけるデータをエクスポートした件数と、前記期間以前の予め設定された期間における平均エクスポート件数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする。
請求項８記載の発明によれば、データをエクスポートした件数の変化も検出対象とするため、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。これにより、情報の漏洩等を事前に防止することができる。
請求項９に記載された発明は、前記変化検出手段は、変化を検出する期間における外部記憶媒体へのファイル出力回数と、前記期間以前の予め設定された期間における外部記憶媒体への平均ファイル出力回数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする。
請求項９記載の発明によれば、外部記憶媒体へのファイル出力回数の変化も検出対象とするため、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。これにより、情報の漏洩等を事前に防止することができる。
請求項１０に記載された発明は、前記変化検出手段は、前記ログ情報から得られる前記操作内容の遷移情報及び頻度情報に基づいて、変化検出を行うことを特徴とする。
請求項１０記載の発明によれば、作業内容の遷移情報及び頻度情報に基づいて、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。
請求項１１に記載された発明は、前記制限手段は、前記クライアント端末の起動制限、アプリケーションの利用制限、印刷制限、あるいは外部デバイスへのアクセス制限の少なくとも１つを制限することを特徴とする。
請求項１１記載の発明によれば、クライアント端末の使用を制限することにより、事前に情報の漏洩等を防止することができる。
請求項１２に記載された発明は、前記管理者端末は、前記変化検出手段により得られる分析結果に基づいて、前記クライアント端末の使用制限を設定する制限設定手段と有し、前記制限設定手段は、前記クライアント端末のアプリケーション起動、使用時間、印刷、あるいはデバイスの接続の少なくとも１つについて制限設定するか、又は前記クライアント端末に通知するメッセージを設定することを特徴とする。
請求項１２記載の発明によれば、より高精度に使用制限を設けることにより、クライアント端末を使用するユーザの行動を管理することができる。
請求項１３に記載された発明は、ユーザにより操作された操作内容をログ情報として蓄積し、管理者端末により送られた制限情報により、前記ユーザの使用制限を行うクライアント端末であって、前記ユーザの操作内容を監視する監視手段と、前記監視手段により得られるログ情報を出力する出力手段と、前記管理者端末から得られる制限情報から前記ユーザの使用を制限する制限手段とを有し、前記監視手段は、前記クライアント端末におけるアプリケーションの起動回数、印刷回数、データのエクスポート件数、外部記憶媒体へのアクセス回数のうち、少なくとも１つを監視することを特徴とする。
請求項１３記載の発明によれば、クライアント端末を使用するユーザの行動を効率的で高精度に管理することができる。これにより、クライアント端末から取得したログ情報に基づいて、例えば、端末毎の時間や作業のリズム、アクセス先の変化、ファイルへのアクセス頻度等から端末利用者の行動パターンの変化を分析し、その結果を管理者に通知することにより、より高精度に端末の管理を実現することができる。
請求項１４に記載された発明は、前記操作内容によりアプリケーションを表示する表示手段を有し、前記監視手段は、前記表示手段により表示されるアプリケーションのウィンドウタイトルを操作内容として取得することを特徴とする。
請求項１４記載の発明によれば、効率的で確実にユーザが使用しているアプリケーション等における操作内容を取得することができる。
請求項１５に記載された発明は、前記制限手段は、起動制限、アプリケーションの利用制限、印刷制限、あるいは外部デバイスへのアクセス制限の少なくとも１つを制限することを特徴とする。
請求項１５記載の発明によれば、クライアント端末の使用を制限することにより、事前に情報の漏洩等を防止することができる。
請求項１６に記載された発明は、クライアント端末に蓄積された操作内容のログ情報により、前記クライアント端末を使用するユーザの行動管理を行う行動管理サーバであって、前記ログ情報から予め設定された条件に基づいて情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により得られる情報からクライアント端末毎の操作内容の変化を検出する変化検出手段と、前記変化検出手段により得られる分析結果を管理者端末に通知する通知手段とを有し、前記抽出手段は、時間毎、土日毎、深夜毎、週毎、あるいは予め設定された操作内容毎からなるテーブルを生成することを特徴とする。
請求項１６記載の発明によれば、効率的で高精度な行動管理を実現することができる。また、テーブルを生成しておくことにより、予め設定された期間等におけるユーザの行動の変化を効率的に検出することができる。
請求項１７に記載された発明は、前記変化検出手段は、前記ログ情報の発生件数の量的な変化と、ログの発生パターンの変化とに基づいて距離を算出し、算出した距離と基準距離とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする。
請求項１７記載の発明によれば、量的な変化と、経緯的な変化とに基づいて、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。
請求項１８に記載された発明は、前記変化検出手段は、変化を検出する期間における印刷回数と、前記期間以前の予め設定された期間における平均印刷回数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする。
請求項１８記載の発明によれば、印刷回数の変化も検出対象とするため、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。これにより、情報の漏洩等を事前に防止することができる。
請求項１９に記載された発明は、前記変化検出手段は、変化を検出する期間におけるデータをエクスポートした件数と、前記期間以前の予め設定された期間における平均エクスポート件数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする。
請求項１９記載の発明によれば、データをエクスポートした件数の変化も検出対象とするため、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。これにより、情報の漏洩等を事前に防止することができる。
請求項２０に記載された発明は、前記変化検出手段は、変化を検出する期間における外部記憶媒体へのファイル出力回数と、前記期間以前の予め設定された期間における外部記憶媒体への平均ファイル出力回数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする。
請求項２０記載の発明によれば、外部記憶媒体へのファイル出力回数の変化も検出対象とするため、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。これにより、情報の漏洩等を事前に防止することができる。
請求項２１に記載された発明は、前記変化検出手段は、前記ログ情報から得られる前記操作内容の遷移情報及び頻度情報に基づいて、変化検出を行うことを特徴とする。
請求項２１記載の発明によれば、作業内容の遷移情報及び頻度情報に基づいて、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。
請求項２２に記載された発明は、ユーザが使用するクライアント端末に対して使用制限を設定し、管理を行う管理者端末であって、前記クライアント端末に対してアプリケーション起動、使用時間、印刷、あるいはデバイスの接続の少なくとも１つについて制限設定するか、又は前記クライアント端末に通知するメッセージを設定する制限設定手段と、前記制限設定手段により得られる制限情報を前記クライアント端末に出力する出力手段とを有することを特徴とする。
請求項２２記載の発明によれば、より高精度に使用制限を設けることにより、クライアント端末を使用するユーザの行動を管理することができる。
請求項２３に記載された発明は、コンピュータに、ユーザにより操作された操作内容をログ情報として蓄積し、管理者端末により送られた制限情報により、前記ユーザの使用制限を行う処理を実行させるためのクライアント端末における監視プログラムであって、前記ユーザの操作内容を監視する監視処理と、前記監視処理により得られるログ情報を出力する出力処理と、前記管理者端末から得られる制限情報から前記ユーザの使用を制限する制限処理とをコンピュータに実行させる。
請求項２３記載の発明によれば、クライアント端末を使用するユーザの行動を効率的で高精度に管理することができる。また、特別な装置構成を必要とせず、低コストでクライアント端末の監視を実現することができる。更に、プログラムをインストールすることにより、容易にクライアント端末の監視を実現することができる。
請求項２４に記載された発明は、前記監視処理は、前記クライアント端末におけるアプリケーションの起動回数、印刷回数、データのエクスポート件数、外部記憶媒体へのアクセス回数のうち、少なくとも１つを監視することを特徴とする。
請求項２４記載の発明によれば、より詳細にユーザの操作内容を取得することができる。
請求項２５に記載された発明は、前記操作内容によりアプリケーションを表示する表示処理を有し、前記監視処理は、前記表示処理により表示されるアプリケーションのウィンドウタイトルを操作内容として取得することを特徴とする。
請求項２５記載の発明によれば、効率的で確実にユーザが使用しているアプリケーション等における操作内容を取得することができる。
請求項２６に記載された発明は、前記制限処理は、起動制限、アプリケーションの利用制限、印刷制限、あるいは外部デバイスへのアクセス制限の少なくとも１つを制限することを特徴とする。
請求項２６記載の発明によれば、クライアント端末の使用を制限することにより、事前に情報の漏洩等を防止することができる。
請求項２７に記載された発明は、コンピュータに、クライアント端末に蓄積された操作内容のログ情報により、前記クライアント端末を使用するユーザの行動管理を行う処理を実行させる行動管理プログラムであって、前記ログ情報から予め設定された条件に基づいて情報を抽出する抽出処理と、前記抽出処理により得られる情報からクライアント端末毎の操作内容の変化を検出する変化検出処理と、前記変化検出処理により得られる分析結果を管理者端末に通知する通知処理とをコンピュータに実行させる。
請求項２７記載の発明によれば、効率的で高精度な行動管理を実現することができる。また、テーブルを生成しておくことにより、予め設定された期間等におけるユーザの行動の変化を効率的に検出することができる。また、特別な装置構成を必要とせず、低コストでクライアント端末を使用するユーザの行動管理を実現することができる。更に、プログラムをインストールすることにより、容易にクライアント端末を使用するユーザの行動管理を実現することができる。
請求項２８に記載された発明は、前記抽出処理は、時間毎、土日毎、深夜毎、週毎、あるいは予め設定された操作内容毎からなるテーブルを生成することを特徴とする。
請求項２８記載の発明によれば、テーブルを生成しておくことにより、予め設定された期間等におけるユーザの行動の変化を効率的に検出することができる。
請求項２９に記載された発明は、前記変化検出処理は、前記ログ情報の発生件数の量的な変化と、ログの発生パターンの変化とに基づいて距離を算出し、算出した距離と基準距離とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする。
請求項２９記載の発明によれば、量的な変化と、経緯的な変化とに基づいて、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。
請求項３０に記載された発明は、前記変化検出処理は、変化を検出する期間における印刷回数と、前記期間以前の予め設定された期間における平均印刷回数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする。
請求項３０記載の発明によれば、印刷回数の変化も検出対象とするため、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。これにより、情報の漏洩等を事前に防止することができる。
請求項３１に記載された発明は、前記変化検出処理は、変化を検出する期間におけるデータをエクスポートした件数と、前記期間以前の予め設定された期間における平均エクスポート件数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする。
請求項３１記載の発明によれば、データをエクスポートした件数の変化も検出対象とするため、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。これにより、情報の漏洩等を事前に防止することができる。
請求項３２に記載された発明は、前記変化検出処理は、変化を検出する期間における外部記憶媒体へのファイル出力回数と、前記期間以前の予め設定された期間における外部記憶媒体への平均ファイル出力回数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする。
請求項３２記載の発明によれば、外部記憶媒体へのファイル出力回数の変化も検出対象とするため、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。これにより、情報の漏洩等を事前に防止することができる。
請求項３３に記載された発明は、前記変化検出処理は、前記ログ情報から得られる前記操作内容の遷移情報及び頻度情報に基づいて、変化検出を行うことを特徴とする。
請求項３３記載の発明によれば、作業内容の遷移情報及び頻度情報に基づいて、より高精度にユーザの行動の変化を検出することができる。
請求項３４に記載された発明は、コンピュータに、ユーザが使用するクライアント端末に対して使用制限を設定し、管理を行う処理を実行させるための管理者端末における制限設定プログラムであって、前記クライアント端末に対してアプリケーション起動、使用時間、印刷、あるいはデバイスの接続の少なくとも１つについて制限設定するか、又は前記クライアント端末に通知するメッセージを設定する制限設定処理と、前記制限設定処理により得られる制限情報を前記クライアント端末に出力する出力処理とをコンピュータに実行させる。
請求項３４記載の発明によれば、より高精度に使用制限を設けることにより、クライアント端末を使用するユーザの行動を管理することができる。また、特別な装置構成を必要とせず、低コストでクライアント端末の制限設定を実現することができる。更に、プログラムをインストールすることにより、容易にクライアント端末の制限設定を実現することができる。
本発明によれば、クライアント端末を使用するユーザの行動を効率的で高精度に管理することができる。
＜本発明の概要＞
本発明は、クライアント端末を使用するユーザの行動を効率的で高精度に管理することにより、企業内の機密情報の漏洩やクライアント端末の業務外使用等を防止する。具体的には、例えばＰＣ等からなるクライアント端末の作業ログを過去のログ履歴情報に基づいて端末毎の作業時間や作業リズム、アクセス先の変化、ファイルへのアクセス頻度等を分析することにより、従業員（ユーザ）等の日々の行動変化を捉え、変化のあったユーザの情報を管理者に通知することにより、事前に情報の漏洩等を防止することができ、コスト、固定費削減、作業効率の向上等を実現することができる。
本発明は、クライアント端末を使用するユーザの行動を効率的で高精度に管理することにより、企業内の機密情報の漏洩やクライアント端末の業務外使用等を防止する。具体的には、例えばＰＣ等からなるクライアント端末の作業ログを過去のログ履歴情報に基づいて端末毎の作業時間や作業リズム、アクセス先の変化、ファイルへのアクセス頻度等を分析することにより、従業員（ユーザ）等の日々の行動変化を捉え、変化のあったユーザの情報を管理者に通知することにより、事前に情報の漏洩等を防止することができ、コスト、固定費削減、作業効率の向上等を実現することができる。
なお、ログ情報の分析は、管理者がチェックすることで行うのではなく、サーバが操作ログファイルを用いて予め設定された条件に基づき分析を行う。ログ分析をシステム化することにより、管理者の負担を軽減すると共に、効率的に高精度なユーザの行動管理を実現することができる。また、システム化することで、従業員毎に平等な評価基準に基づいて分析を行うことができる。
以下に、本発明における行動管理システム、クライアント端末、行動管理サーバ、管理者端末、監視プログラム、行動管理プログラム、及び制限設定プログラムを好適に実施した形態について、図面を用いて説明する。
＜システム構成＞
図１は、本発明における行動管理システムの概略構成例である。図１に示す行動管理システム１０は、少なくとも１つのクライアント端末１１−１〜１１−ｎと、行動管理サーバ１２と、管理者端末１３とを有するよう構成されており、それぞれがイントラネットやインターネット等に代表される通信ネットワーク１４により接続されている。また、行動管理サーバ１２には、作業ログデータベース（ＤＢ）１５を有している。
図１は、本発明における行動管理システムの概略構成例である。図１に示す行動管理システム１０は、少なくとも１つのクライアント端末１１−１〜１１−ｎと、行動管理サーバ１２と、管理者端末１３とを有するよう構成されており、それぞれがイントラネットやインターネット等に代表される通信ネットワーク１４により接続されている。また、行動管理サーバ１２には、作業ログデータベース（ＤＢ）１５を有している。
クライアント端末１１は、ユーザ（使用者）により操作された操作履歴をログ情報として蓄積する。また、クライアント端末１１は、予め設定された時間や操作内容等に基づいて、ログ情報を行動管理サーバ１２に出力する。更に、クライアント端末１１は、管理者端末１３から得られる制限情報に基づいてユーザの操作内容を制限する。
行動管理サーバ１２は、各クライアント端末１１から得られるログ情報から分析用の作業ログテーブルを生成し、生成した作業ログテーブルに基づいて分析に必要な情報のみを抽出し、抽出した情報からクライアント毎に予め設定される条件に基づいて作業変化の分析を行う。また、行動管理サーバ１２は、分析の結果、作業内容に変化があると判断されたクライアント端末１１（ユーザ）に関する情報を管理者端末１３に通知する。
管理者端末１３は、行動管理サーバ１２から得られるクライアント端末１１に対してユーザの操作内容の制限や、対応するクライアント端末１１のディスプレイ等に表示するメッセージの生成等を行う。また、管理者端末１３は、設定した制限情報を対応するクライアント端末１１に出力する。
ここで、設定される操作内容の制限としては、例えば、クライアント端末の起動制限、アプリケーションの起動制限、印刷制限、又は外部デバイスに出力された情報の無効化等である。上述のように、端末の起動だけでなく、特定のアプリケーションプログラムの起動を制限することにより、業務外使用を制限し、また機密情報等の漏洩を防止することができる。
また、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）接続、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）接続等に接続された外部デバイスに情報を出力することを制限したり、出力されるデータを無効化するよう制限することにより、機密情報が外部に持ち出されることを防止することができる。
上述したシステム構成により、管理者は、クライアント端末１１の操作内容を容易に把握することができ、業務外使用をしている、又は、する可能性の高いクライアント端末１１を効率的に把握して、対象のクライアント端末１１に対して制限を付与することにより、高精度な行動管理を行うことができる。
ここで、クライアント端末１１、行動管理サーバ１２、及び管理者端末１３についての具体的な機能構成について図を用いて説明する。
＜クライアント端末１１：機能構成例＞
図２は、本実施形態におけるクライアント端末の機能構成の一例を示す図である。図２に示すクライアント端末１１は、入力手段２１と、出力手段２２と、表示手段２３と、監視手段２４と、制限手段２５と、操作ログファイル２６とを有するよう構成されている。
図２は、本実施形態におけるクライアント端末の機能構成の一例を示す図である。図２に示すクライアント端末１１は、入力手段２１と、出力手段２２と、表示手段２３と、監視手段２４と、制限手段２５と、操作ログファイル２６とを有するよう構成されている。
入力手段２１は、キーボートやマウス等からなり、クライアント端末１１を操作するユーザからの各種制御情報等を入力する。出力手段２２は、監視手段２４により監視された結果として得られる操作ログファイル２６を通信ネットワーク１４を介して行動管理サーバ１２に出力する。また、表示手段２３は、入力手段２１から得られる各種制御情報等により操作されたアプリケーション等をディスプレイ等の表示画面に表示する。
また、監視手段２４は、表示画面等に表示されるアプリケーションやアプリケーションのコマンド、又はクライアント端末１１に新たに接続された出力デバイス等のイベントの発生を監視することで、使用者がどのような操作をしているかを取得する。
ここで、イベントとは、アプリケーションの起動や印刷出力等、クライアント端末１１における処理動作を示すユーザからの操作内容であり、監視手段２４は、クライアント端末１１で使用しているアプリケーションのウィンドウタイトル等を常時監視してイベントを取得する。これにより、効率的で確実にユーザが使用しているアプリケーション等における操作内容を取得することができる。また、監視手段２４は、使用されたファイルのファイル名やパス名、ＵＳＢ／ＩＥＥＥ１３９４ストレージデバイス（外部デバイス）等への接続や取り外し、デフォルトプリンタのローカルスプーラ等をチェックすることによる印刷状況等もイベントの発生として取得する。更に、外部デバイス等へアクセスしたアクセスログ等をチェックすることでイベントを取得することができる。
また、監視手段２４は、取得した操作ログを操作ログファイル２６として蓄積しておく。ここで、監視手段２４が監視する具体的な内容としては、例えば、アプリケーションの起動や外部デバイスへの出力、またユーザの操作内容の監視をそれぞれの端末にインストールされる監視プログラムにて行う場合には、その監視プログラムの強制終了等を監視する。なお、監視手段２４は、ユーザが入力手段２１から監視プログラムを強制終了した場合に、即座に管理者端末１３へ通知することもできる。また、監視手段２４は、強制終了された場合に監視プログラムを自動復帰することもできる。これにより、監視業務を中断せずに継続することができる。
また、制限手段２５は、管理者サーバ１３から得られる設定された制限情報に基づいて、クライアント端末１１の使用制限を行う。具体的には、アプリケーション起動制限や外部デバイス出力制限、印刷制限等がある。
制限手段２５により、例えば、特定のアプリケーションプログラムの起動を制限することで、業務外使用を制限し、情報漏洩を防止することができる。また、外部デバイスに出力されたデータの無効化や削除を行うよう制限することにより、機密情報の外部への持ち出しを防止することができる。
＜行動管理サーバ１２：機能構成例＞
次に、行動管理サーバ１２の機能構成例について、図を用いて説明する。図３は、本実施形態における行動管理サーバの機能構成例を説明するための一例の図である。図３の行動管理サーバ１２は、入力手段３１と、通知手段３２と、表示手段３３と、ログ取得手段３４と、テーブル生成手段３５と、情報抽出手段３６と、変化検出手段３７とを有するよう構成されている。また、行動管理サーバ１２には、作業ログＤＢ１５が接続されている。なお、作業ログＤＢ１５は、行動管理サーバ１２内に設けられていてもよい。
次に、行動管理サーバ１２の機能構成例について、図を用いて説明する。図３は、本実施形態における行動管理サーバの機能構成例を説明するための一例の図である。図３の行動管理サーバ１２は、入力手段３１と、通知手段３２と、表示手段３３と、ログ取得手段３４と、テーブル生成手段３５と、情報抽出手段３６と、変化検出手段３７とを有するよう構成されている。また、行動管理サーバ１２には、作業ログＤＢ１５が接続されている。なお、作業ログＤＢ１５は、行動管理サーバ１２内に設けられていてもよい。
入力手段３１は、キーボードやマウス等からなり、行動管理サーバ１２を操作するサーバ管理者からの各種制御情報を入力する。通知手段３２は、変化検出手段３７によりログ情報を分析した結果、変化が検出されたクライアント端末１１（ユーザ）に関する情報を管理者端末１３に通知する。クライアント端末１１に関する情報としては、例えば、ユーザ名やＩＰアドレス、なお、通知は電子メール等を用いて通信ネットワーク１４を介して通知される。表示手段３３は、入力手段３１から得られる各種制御情報等により操作されたアプリケーションや変化検出手段３７による分析結果等をディスプレイ等の表示画面に表示する。
ログ取得手段３４は、各クライアント端末１１に対して操作ログ情報の取得要求を行い、各クライアント端末１１からの操作ログファイル２６を取得する。なお、ログ取得手段３４は、予め設定されるクライアント端末１１に対してのみ操作ログ情報の取得を行うこともできる。
テーブル生成手段３５は、ログ取得手段３４により取得された操作ログファイルを予め設定されたテーブル生成条件に基づいてテーブルを生成する。なお、テーブル生成条件については後述する。また、テーブル生成手段３５は、生成した作業ログテーブルを作業ログＤＢ１５に出力する。
情報抽出手段３６は、作業ログＤＢ１５に蓄積されている情報から変化検出の解析に必要となるデータを抽出し、解析用データを生成する。また、情報抽出手段３６は、生成した情報抽出手段３６を変化検出手段３７に出力する。
変化検出手段３７は、情報抽出手段３６により得られる解析用データからクライアント端末毎に作業内容を分析する。具体的には、所定の条件に基づいて、クライアント端末毎の作業内容の変化を検出し、検出した結果、作業内容の変化のあった判断されたクライアント端末に関する情報を通知手段３２に出力する。
＜管理者端末１３：機能構成例＞
次に、管理者端末１３の機能構成例について、図を用いて説明する。図４は、本実施形態における管理者端末の機能構成の一例を示す図である。図４に示す管理者端末１３は、入力手段４１と、受信手段４２と、表示手段４３と、制限設定手段４４と、送信手段４５とを有するよう構成されている。
次に、管理者端末１３の機能構成例について、図を用いて説明する。図４は、本実施形態における管理者端末の機能構成の一例を示す図である。図４に示す管理者端末１３は、入力手段４１と、受信手段４２と、表示手段４３と、制限設定手段４４と、送信手段４５とを有するよう構成されている。
入力手段４１は、キーボードやマウス等からなり、管理者端末１３を操作する管理者からの各種制御情報を入力する。受信手段４２は、行動管理サーバ１２から通知された分析結果を受信する。具体的には、例えば、電子メール等により通知される。また、クライアント端末１１において、上述した監視プログラムが強制終了された場合の通知情報を受信する。
表示手段４３は、受信手段４２により受信された行動管理サーバ１２の分析結果（電子メール等）をディスプレイ等の表示画面に表示する。また、制限設定手段４４は、受信手段４２により得られる作業内容の変化のあったクライアント端末、または監視プログラムが強制終了されたクライアント端末１１に対して、起動制限等の制限設定を行う。
ここで、制限設定の内容としては、上述したようにアプリケーション起動制限や外部デバイス出力制限、印刷制限等がある。また、制限の設定は、管理者が入力手段４１により設定条件を入力するか、作業内容の変化の度合い等に基づいて予め設定された制限設定を行う。例えば、監視プログラムが強制終了されたクライアント端末に対しては、そのクライアント端末にインストールされている全てのアプリケーションの使用を禁止する等の制限設定を行う。
また、制限設定手段４４は、設定された制限設定情報を出力手段４５に出力する。出力手段４５は、制限設定手段４４により得られる制限設定情報を通信ネットワーク１４を介して対応するクライアント端末１１に出力する。ここで、上述した行動管理サーバ１２に管理者端末１３が有する機能を具備させて行動管理サーバにて上述したようにクライアント端末１１の管理を行ってもよい。
上述した行動管理システム１０により、より効率的で高精度にクライアント端末を使用するユーザの作業内容から行動を予測する等の管理を行うことができる。これにより、事前に情報の漏洩等を防止することができ、作業効率の向上等を実現することができる。
次に、本実施形態におけるテーブル生成手段３５、情報抽出手段３６、及び変化検出手段３７について、それぞれ具体的に説明する。
＜テーブル生成手段３５＞
次に、行動管理サーバ１２のテーブル生成手段３５において、生成されるテーブル例について図を用いて説明する。図５は、テーブル生成手段３５により生成されるテーブルの一例を示す図である。
次に、行動管理サーバ１２のテーブル生成手段３５において、生成されるテーブル例について図を用いて説明する。図５は、テーブル生成手段３５により生成されるテーブルの一例を示す図である。
テーブル生成手段３５により生成されるテーブルとしては、イベントテーブル５１と、時間毎イベント集計テーブル５２と、土日ログ内容別テーブル５３と、深夜ログ内容別テーブル５４と、週ログ内容別テーブル５５と、特殊ログテーブル５６等がある。
イベントテーブル５１は、各クライアント端末１１から収集した操作ログファイル２６から予め設定した同種類と判断されるイベントをキーワードで置き換えたテーブルである。
また、時間毎イベントテーブル５２は、イベントの発生回数を全ての日に対して１時間毎にイベント単位で集計されたテーブルである。なお、本実施形態では、時間毎イベントテーブル５２から、情報抽出手段３６により日集計ファイル５７と、週集計ファイル５８と、週集計累計ファイル５９とが生成される。
また、土日ログ内容別テーブル５３は、土曜日や日曜日、祝日、又は祭日等の非営業日におけるイベント発生回数がイベント単位で集計されたテーブルである。深夜ログ内容別テーブル５４は、予め設定された深夜の時間帯（例えば、夜１０持〜翌朝５時）のイベント発生回数がイベント単位で集計されたテーブルである。
また、週ログ内容別テーブル５５は、イベント発生回数が１週間毎にイベント単位で集計されたテーブルである。更に、特殊ログテーブル５６は、「印刷」あるいは「エクスポート」等の予め設定されるイベントが発生した回数が所定の期間（例えば、１週間単位）で集計されたテーブルである。
ここで、図５に示すテーブルの具体的な項目例について図を用いて説明する。図６は、本実施形態にて用いられるテーブルに含まれる項目例を示す図である。
図６（ａ）は操作ログファイルの項目例と示し、図６（ｂ）はイベントテーブルの項目例を示し、図６（ｃ）は日集計ファイルの項目例を示し、図６（ｄ）は週集計ファイルの項目例を示し、図６（ｅ）は週集計累計ファイルの項目例を示している。
また、図６（ｆ）は土日ログ内容別テーブルの項目例を示し、図６（ｇ）は深夜ログ内容別テーブルの項目例を示し、図６（ｈ）は週ログ内容別テーブルの項目例と示し、図６（ｉ）は特殊ログテーブルの項目例を示している。
図６（ａ）に示す操作ログファイル２６は、イベントの発生毎にユニークに割当てられる通し番号、クライアント端末に割当てられたＩＰアドレス、コンピュータ名、ログイン名、操作日時、及び操作（イベント）内容等からなる。
また、図６（ｂ）に示すイベントテーブル５１は、１から始まるシリアル番号が蓄積されるＩＤ番号、イベントが発生したクライアント端末のＩＰアドレス、イベントの発生時の年月日と日時が蓄積されるイベント発生日時、イベントが発生した曜日が蓄積されるイベント発生曜日、週の開始日（日曜日）が蓄積される週の開始日、イベント内容、及びイベント書換フラグ等からなる。
ここで、イベント発生曜日に蓄積される曜日には、日曜日から土曜日までが１〜７の数字に置き換えられて蓄積される。また、イベント内容には、操作内容をイベント毎に整理するために類似したイベントを同一のイベントに書き換えて蓄積される。更に、イベントを書き換えた場合にイベント書換フラグに１がセットされる（なお、その他の場合は、イベント書換フラグに０又はＮｕｌｌがセットされる。）。
また、図６（ｃ）に示す日集計ファイル５７は、個人識別番号、１時間あたりのログ件数頻度、残業時間帯のログ件数、深夜時間帯のログ件数、及びログ件数パターン等からなる。
日集計ファイル５７には、１日のログを集計して、１時間あたりのログ件数の頻度分布、残業時間帯のログ件数、深夜時間帯のログ件数、及びログ件数から判断する仕事のパターンが個人毎に蓄積される。ここで、深夜時間帯とは、夜１０時から翌朝５時までの時間帯を示す。また、残業時間帯とは、正規の勤務終了時刻から夜１０時までの時間帯を示す。
また、ログ件数パターンは、１時間あたりのログ件数頻度の分布状態に基づいて予め設定された文字や数値が蓄積される。例えば、１日のログ頻度分布において、１時間に記録されたログ件数が５１〜１０１件の場合が４回以上ある場合に５がセットされる。このログ件数パターンは、管理者側の理解を補助する目的で蓄積される。
また、図６（ｄ）に示す週集計ファイル５８は、個人識別番号、１日あたりのログ件数、及び残業・深夜勤務の回数等からなる。
週集計ファイル５８には、個人毎に１週間のログを集計した結果が１日あたりのログ件数の頻度分布、１週間の時間外勤務（残業及び深夜勤務）回数として蓄積される。
また、図６（ｅ）に示す週集計累計ファイル５９は、個人識別番号、１日あたりのログ件数の１週間分の合計、残業・深夜勤務の回数等からなる。
週集計累計ファイル５９には、週集計ファイル５８に集計された１日毎のログ件数の頻度分布を１週間分集計した結果が蓄積される。なお、週集計累計ファイル５９における１週間とは、休日を除く正規の勤務日（例えば、月曜から金曜まで）を意味する。また、残業・深夜勤務の回数には、１週間の残業・深夜勤務の回数が蓄積される。この週集計累計ファイル５９は、１週間のログ件数の推移を調べることを目的として作成される。管理者側は、その推移から、クライアント端末の使用者（ユーザ）のコンピュータ利用方法に変化がないかどうか分析することができる。
また、図６（ｆ）に示す土日ログ内容別テーブル５３は、個人識別番号と、イベント発生日時と、休日の種類（土曜／日曜）と、ログ内容と、ログ件数と、新規イベント発生フラグ等からなる。
土日ログ内容別テーブル５３には、土曜日あるいは日曜日に記録されるイベントの種類毎に集計されたログの内容、ログ件数(同じイベントの発生件数)、及びログに記録されたイベントと同様のイベントが今まで記録されたことがあるか否かを示すフラグ（新規イベント発生フラグ）が蓄積される。新規イベント発生フラグは、ログ内容から取得されるイベントの内容が今まで蓄積されていない新規のものである場合、フラグに１をセットする（それ以外は、０かＮｕｌｌをセットする。）。このテーブルにより、休日出勤した場合の仕事の内容をチェックする。また、休日が土曜日及び日曜日ではない場合等には、管理者側で休日を指定することができる。
また、図６（ｇ）に示す深夜ログ内容別テーブル５４は、個人識別番号、イベント発生日時、ログ内容、ログ件数、及び新規イベント発生フラグ等からなる。深夜ログ内容別テーブル５４は、深夜に発生したイベントがログに記録されている場合には、そのイベントが発生したイベント発生日時、種類毎に集計されたログの内容、ログ件数（同じイベントの発生件数）、及び上述した新規イベント発生フラグが蓄積される。
また、図６（ｈ）に示す週ログ内容別テーブル５５は、個人識別番号、イベント発生日時、ログ内容、１週間のログ件数、及び新規イベントフラグ等からなる。週ログ内容別テーブル５５は、同じ種類のイベントが１週間に発生した回数を示す。対象となる週において、イベントが発生した月日、ログの内容（イベントの種類）、ログ回数（同じイベントの発生件数）、及び成就した新規イベント発生フラグが蓄積される。
更に、図６（ｉ）示す特殊ログテーブル５６は、個人識別情報、イベント発生日時、ログ内容、及びログ件数等からなる。特殊ログテーブル５６は、印刷やファイルのエクスポート等、頻度の少ないイベントや管理者が予め設定したイベントについて、そのイベントが発生したイベント発生日時、ログ内容、ログ件数が蓄積される。このテーブルの内容は、必要に応じてファイルにエクスポートされる。
上述したようなテーブルを用いることにより、高精度にクライアント毎の行動管理を実現することができる。なお、図６に示すテーブルは、必要に応じてファイル等にエクスポートすることができる。
＜情報抽出手段３６＞
次に、情報抽出手段３６における具体的について説明する。情報抽出手段３６は、テーブル生成手段３５により得られる図５に示すテーブル（時間毎イベント収集テーブル５２、土日ログ内容別テーブル５３、深夜ログ内容別テーブル５４、週ログ内容別テーブル５５、及び特殊ログテーブル５６）からログ件数の結果の分析及びログ内容の分析を行うための情報を抽出する。
次に、情報抽出手段３６における具体的について説明する。情報抽出手段３６は、テーブル生成手段３５により得られる図５に示すテーブル（時間毎イベント収集テーブル５２、土日ログ内容別テーブル５３、深夜ログ内容別テーブル５４、週ログ内容別テーブル５５、及び特殊ログテーブル５６）からログ件数の結果の分析及びログ内容の分析を行うための情報を抽出する。
具体的には、例えば、時間毎イベント収集テーブル５２から日集計ファイル５７、週集計ファイル５８、及び週集計累計ファイル５９を抽出する。また、分析する内容に基づいて上述の各テーブルから、後述する作業用ファイル（図８参照）に示すように必要な項目を抽出する。
これらのファイルから得られる情報としては、所定の時間（１日、１週間、休日出勤日（土曜／日曜）、勤務時間外（残業時間帯・深夜時間帯）におけるログ件数の頻度分布、分布の仕方のトレンドに関する情報等がある。これらのファイルから得られる情報に基づいて作業内容（ユーザの行動）の変化を分析することができる。
例えば、各クライアント端末において、今までのログの履歴と比較してログ件数におけるトレンド（傾向）に変化があるか否かを調べる。トレンドに変化があれば、そのクライアント端末の操作に変化があったことを意味する。
また、必要な情報を抽出しておくことで、トレンドに変化があった場合に、その時間帯あるいは前後の時間帯のログ内容を調べて、初めて発生するイベントがあるかどうかを調べることができる。更に、特殊なイベントが発生していないか、あるいは全イベントのログ件数に変化があるかどうかを調べることができる。
＜変化検出手段３７＞
次に、上述した分析を行う変化検出手段３７における検出方法ついて具体的に説明する。変化検出手段３７が行う行動の変化を検出する方法としては、例えば、図７に示すような場合が考えられる。図７は、作業内容の変化の検出基準例を示す図である。図７に示すように、検出基準としては、例えば「時間の使い方の変化」、「仕事のリズムの変化」、「アクセス先の変化」、「ファイルの外部持ち出しの増加」等がある。ここで、上述したそれぞれの検知内容について具体的に説明する。
次に、上述した分析を行う変化検出手段３７における検出方法ついて具体的に説明する。変化検出手段３７が行う行動の変化を検出する方法としては、例えば、図７に示すような場合が考えられる。図７は、作業内容の変化の検出基準例を示す図である。図７に示すように、検出基準としては、例えば「時間の使い方の変化」、「仕事のリズムの変化」、「アクセス先の変化」、「ファイルの外部持ち出しの増加」等がある。ここで、上述したそれぞれの検知内容について具体的に説明する。
まず、「時間の使い方の変化」については、イベントファイルのログ件数の増減等の変化等で判断することができる。また、具体的な検出方法としては、時間毎のログ件数をその変化のパターン、曜日毎のログ件数とその変化のパターン、残業時間帯及び深夜時間帯におけるログ件数とその変化のパターン、月毎のログ件数とその変化のパターン等から検出することができる。
また、「仕事のリズムの変化」については、ログ件数の変化の周期等で判断することができる。具体的な検出方法としては、上述と同様に時間毎のログ件数をその変化のパターン、曜日毎のログ件数とその変化のパターン、残業時間帯及び深夜時間帯におけるログ件数とその変化のパターン、月毎のログ件数とその変化のパターン等から検出することができる。
また、「アクセス先の変化」については、新しいアクセス先の増加や、調査のためのアクセス回数の増加、特定のファイルへのアクセス、又は印刷回数の増加等から判断することができる。具体的な検出方法は、イベント内容からアクセス先を取得し、そのアクセス先が含まれるイベント件数の変化を調べたり、クライアント端末毎に設定したり、印刷回数の変化を調べる等により検出することができる。
また、「ファイルの外部持ち出しの増加」については、エクスポート機能を使う頻度の増加や、特定のデータベースからファイルを作成し、特定のディレクトリあるいはアドレスへ転送、外部記憶媒体への出力件数の増加、印刷回数の増加、休日あるいは勤務時間外における印刷回数の増加等により判断することができる。また、具体的な検出方法は、エクスポート件数の変化を調べたり、クライアント端末毎に設定したり、外部記憶媒体への出力件数変化を調べたり、週毎の印刷回数の変化を調べたり、土曜日又は日曜日の印刷回数、及び勤務時間外の印刷回数を調べる等により検出することができる。
また、本発明における検出基準はこの限りではなく、例えば、キャッシュ等の痕跡として残る経路情報や、電子メールアドレスの宛て先名等から変化を検出することもできる。
＜標準パターンに基づく変化検出＞
ここで、変化検出手段３７における変化検出の一例として、標準パターンに基づく変化検出の過程について図を用いて説明する。図８は、本発明における変化検出の過程を示す一例の図である。まず、図８に示すように操作ログファイル２６からテーブル生成手段３５により上述したテーブル群を生成する。その後、管理者が予め設定された係数等に基づいて標準パターンによる変化検出アルゴリズムにより、情報抽出手段３６から抽出された作業用ファイルによりクライアント毎の操作内容（行動）の変化を検出する。
ここで、変化検出手段３７における変化検出の一例として、標準パターンに基づく変化検出の過程について図を用いて説明する。図８は、本発明における変化検出の過程を示す一例の図である。まず、図８に示すように操作ログファイル２６からテーブル生成手段３５により上述したテーブル群を生成する。その後、管理者が予め設定された係数等に基づいて標準パターンによる変化検出アルゴリズムにより、情報抽出手段３６から抽出された作業用ファイルによりクライアント毎の操作内容（行動）の変化を検出する。
ここで、情報抽出手段３６は、作業用ファイルとして、例えば、図８に示すように１日の正規勤務時間内における１時間毎のログ件数や、曜日毎のログ件数、月毎のログ件数、時間外勤務のログ件数、正規勤務時間内における印刷回数、正規勤務時間外（残業時間帯及び深夜時間帯）における印刷回数、休日における印刷回数、１日におけるエクスポート回数、外部記憶媒体へのファイル出力回数、特定のファイルへのアクセスの有無等を抽出する。
ここで、変化検出アルゴリズムとしては、ある日のログ件数とその推移パターンが標準パターンと異なる場合に、上述の何れかの項目に対して相違が検出されたかを判断して出力ファイルとして出力する。
次に、標準パターンの変化検出アルゴリズムとしてログ件数における相違と、時間の推移に伴うその変化パターンの相違を検出するためのアルゴリズムについて、具体例を用いて説明する。
まず、標準的なログ件数とそれの時間推移のパターン（標準パターン）が既に得られていると仮定する。単位時間あたりのログ件数を一定時間とる。この一定時間における標準ログ件数の列を、“ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｎ”とする。この列を標準パターンとする。
まず、時間毎に１日（２４時間）のログ件数を３ヶ月とり、月曜から金曜までの時間毎のログ件数の平均を求める。図９は、時間毎のログ件数からの平均算出の一例を示す図である。図９の例では、３月１日からの３ヶ月間（５月３１まで）において、毎日の時間毎（０時〜２４時）のログ件数をカンマで区切って表示し、更に時間帯毎の平均をとり情報抽出手段により図９に示すように月曜から金曜までの時間毎のログ件数の平均を抽出する。この平均がこのクライアントの標準パターンとなる。なお、標準パターンとして、例えば日曜の時間毎のログ件数の平均を取ってもよい。
なお、標準パターンの設定期間については、任意に設定でき、かつその設定機関に到達するまでは１日毎に平均値を計算していき、設定期間日数に到達した以後１日毎に標準パターンを生成する期間をずらして計算をする。
次に、ログ件数における相違と、時間の推移に伴う変化パターンの相違を検出するため、相違を検出しようとする１日のログ件数の列を取得する。
例えば、変化の検出の実施対象日を６月２０日とし、６月２０日の１日のログ件数の列を“10,10,0,0,0,0,0,10,10,10,10,8,14,14,10,0,0,0,10,10,10,10,10,7”
であったとする。なお、上述の列をｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮ（Ｎ：２４）とする。次に、標準パターンと検出実行日のログ件数を取得し、それらの列のそれぞれから自己相関係数を求める。
であったとする。なお、上述の列をｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮ（Ｎ：２４）とする。次に、標準パターンと検出実行日のログ件数を取得し、それらの列のそれぞれから自己相関係数を求める。
ここで、自己相関係数Ｒｙｙ及びＲｘｘを（１）式に示す。
つまり、γが異なるときは、標準パターンから件数のみ変化、つまり、全体の変数が同じような割合で変わる。また、δが異なるときは標準パターンと比べ、件数の割合が部分的に変わる。例えば、前半が増え後半が減るというように変化する。
ここで、重要なのは、２つの時系列の原点が一致していることを示すということであり、言い換えれば、ある時系列に対して計算した点（γ、δ）と原点の距離は、検証パターンと標準パターンの相違の尺度とみなすことができる。この距離の扱いを更に容易にするために、変数γとδを更に以下の（２）式に示すように定義し直して正規化する。
上述したように、本発明においては、変化の検出手法として、ログの発生件数の量的な変化とログの発生パターンの変化の２つの評価指標を作成したこと、及びその２つの指標の変化を同時に評価するための指標として、距離の概念を用いた１つの指標を作成する。これにより、ログ件数と推移パターンの変化検出を行うことができる。また、効率的で高精度に行動の変化を検出することができ、クライアント端末（ユーザ）を管理することができる。
＜標準パターンを取得するためのアルゴリズム例＞
次に、標準パターンを取得するためのアルゴリズム例について、具体的に説明する。まず、過去Ｍ回分の時系列を図１０に示す。図１０に示すような時系列のそれぞれをＮ次元空間内の点とみなし、それらの全ての点からの距離の和が最小となるような点を求めるために、同じ時刻のログ件数の単純平均を以下に示す（４）式により計算し、それを標準パターンとする。
次に、標準パターンを取得するためのアルゴリズム例について、具体的に説明する。まず、過去Ｍ回分の時系列を図１０に示す。図１０に示すような時系列のそれぞれをＮ次元空間内の点とみなし、それらの全ての点からの距離の和が最小となるような点を求めるために、同じ時刻のログ件数の単純平均を以下に示す（４）式により計算し、それを標準パターンとする。
＜基準距離εを取得するためのアルゴリズム＞
次に、基準距離εを取得するためのアルゴリズムについて図を用いて説明する。上述に説明した標準パターンに対して、それを生成する基になったＭ個の時系列に対するγ及びδを計算し、更に距離λを計算する。このようにして求められたＭ個の距離λｉ（ｉ＝１，Λ，Ｍ）に対して、以下に示す（５）式によりε’を求め、管理者側が指定する係数αをかけた値ε＝αε’を時系列の一致／不一致を判定するための基準距離とする。
次に、基準距離εを取得するためのアルゴリズムについて図を用いて説明する。上述に説明した標準パターンに対して、それを生成する基になったＭ個の時系列に対するγ及びδを計算し、更に距離λを計算する。このようにして求められたＭ個の距離λｉ（ｉ＝１，Λ，Ｍ）に対して、以下に示す（５）式によりε’を求め、管理者側が指定する係数αをかけた値ε＝αε’を時系列の一致／不一致を判定するための基準距離とする。
ここで、変化検出手段３７において上述したアルゴリズムを実装させた変化検出処理手順について、説明する。
＜処理手順例：時間毎のログ件数及びその時間推移パターンの比較＞
まず、時間毎のログ件数及びその時間推移パターンに基づく比較処理手順について具体的に説明する。図１１は、第１の変化検出処理手順を説明するためのフローチャートである。
まず、時間毎のログ件数及びその時間推移パターンに基づく比較処理手順について具体的に説明する。図１１は、第１の変化検出処理手順を説明するためのフローチャートである。
図１１において、まず、１日の正規勤務時間内の１時間毎のログ件数を格納できるデータバッファＤｉに、データの変化を検出する日（所定日）以前のデータを蓄積する（Ｓ０１）。ここで、データバッファＤｉは１時間毎のログ件数を蓄積できるようにＮ個の要素で構成されている。
次に、所定日を除くデータバッファＤｉに格納されているログ件数データの１時間毎のデータのそれぞれに対して同じ時刻のログ件数データの平均値を算出する。これを全ての時刻のログ件数データに対して行い、標準パターンを生成する（Ｓ０２）。
また、Ｓ０２にて生成した標準パターンと所定日以前のログ件数データから、各ログ件数データに対する基準距離εｉ（ｉ＝１，Λ，Ｎ−１）を算出する。また、それらの基準距離εｉ（ｉ＝１，Λ，Ｎ−１）の中から最大のものを選択し、管理者により予め設定された係数に基づいて検証パターンと標準パターンとの間の相違を判断するための基準距離εを取得する（Ｓ０３）。
更に、所定日の件数ログが格納されたデータバッファＤｉからの検証パターンと、Ｓ０３にて取得した標準パターンとの距離λを算出する（Ｓ０４）。
次に、Ｓ０３にて得られる基準距離εと、Ｓ０４にて得られる距離λとの比較を行う（Ｓ０５）。具体的には、距離λが基準距離εに基づいて係数等により設定される許容範囲の距離以下であるかを判断する（Ｓ０６）。許容距離以下である場合は（Ｓ０６において、ＹＥＳ）、作業内容に変化がなかったものと判断し、そのまま処理を終了する。また、許容範囲の距離より大きい場合は（Ｓ０６において、ＮＯ）、作業に変化があったものと判断し、そのクライアント端末に関する情報を分析結果をとして出力する（Ｓ０７）。
このように、例えば、勤務の正規開始時刻から正規終了時刻までを１時間単位に分割し、１時間毎に記録したログ件数の系列ｙ１，ｙ２，Λ，ｙＮを検証パターンとして、１時間毎のログ件数推移を表す標準パターンと比較することで、クライアント毎の作業の変化を効率的で高精度に検出することができる。
なお、上述と同様の処理手順を用いて、データバッファに過去１週間を１日毎に分割し、１日毎におけるログ件数合計の系列ｙ１，ｙ２，Λ，ｙＮを検証パターンとして、曜日毎のログ件数及びそれの時間推移パターンの比較を行うことができる。
また、同様にデータバッファに過去１ヶ月を１日毎に分割し、月毎のログ件数及びそれの時間推移パターンの比較を行ったり、データバッファに時間外勤務時間帯に限定して時間毎に分割し、時間毎のログ件数及びそれの時間推移パターンの比較を行ったりすることもできる。
＜勤務時間内の印刷回数の比較＞
次に、変化検出手段３７における変化検出の他の一例として、時間毎のログ件数及びそれの時間推移パターンに基づく変化検出処理手順について具体的に説明する。図１２は、第２の変化検出処理手順を説明するためのフローチャートである。なお、図１２に示す処理手順は、勤務時間内の印刷回数に基づいて印刷回数の比較を行うものである。
次に、変化検出手段３７における変化検出の他の一例として、時間毎のログ件数及びそれの時間推移パターンに基づく変化検出処理手順について具体的に説明する。図１２は、第２の変化検出処理手順を説明するためのフローチャートである。なお、図１２に示す処理手順は、勤務時間内の印刷回数に基づいて印刷回数の比較を行うものである。
図１２において、まず、上述したテーブル群から印刷に関するイベントを参照し、抽出された作業用ファイルにより、正規の勤務時間内における印刷回数を抽出する（Ｓ１１）。このとき、印刷に関するログを検出する度にカウンタの値を１増加する。
また、今までに蓄積された１日毎の印刷回数のデータから、過去の１日の平均印刷回数を取得する（Ｓ１２）。次に、Ｓ１１にて得られる所定日の印刷回数のカウンタ値と、Ｓ１２にて得られる平均印刷回数との比較を行う（Ｓ１３）。具体的には、カウンタ値が平均印刷回数に基づいて設定される許容範囲の回数以下であるかを判断する（Ｓ１４）。
Ｓ１４において、許容回数より印刷回数のほうが多い場合は（Ｓ１４において、ＮＯ）、作業内容（行動）に変化があったものと判断し、そのクライアント端末に関する情報を分析結果として出力する（Ｓ１５）。
また、Ｓ１４において、許容回数以下である場合（Ｓ１４において、ＹＥＳ）、又はＳ１５の処理が終了後、Ｓ１１にて使用したカウンタをクリアし（Ｓ１６）、処理を終了する。
これにより、平日の出勤日の勤務時間内における印刷回数を１日単位で記録し、通常の印刷回数と比較することで、作業内容の変化の検出を効率的で高精度に行うことができる。なお、この処理は毎日行うことができる。
なお、上述と同様の処理手順により、勤務時間外（残業時間帯、深夜時間帯等）の印刷回数の比較や休日における印刷回数の比較等を行うことができる。
＜エクスポート件数の比較＞
次に、変化検出手段３７における変化検出の他の一例として、データをエクスポートした件数に基づく変化検出処理手順について具体的に説明する。図１３は、第３の変化検出処理手順を説明するためのフローチャートである。なお、図１３に示す処理手順は、エクスポートの平均件数と所定日のエクスポートの件数との比較を行うものである。
次に、変化検出手段３７における変化検出の他の一例として、データをエクスポートした件数に基づく変化検出処理手順について具体的に説明する。図１３は、第３の変化検出処理手順を説明するためのフローチャートである。なお、図１３に示す処理手順は、エクスポートの平均件数と所定日のエクスポートの件数との比較を行うものである。
図１３において、まず、上述したテーブル群からエクスポートに関するイベントを参照し、抽出された作業用ファイルにより、エクスポートの件数を抽出する（Ｓ２１）。このとき、エクスポートに関するログを検出する度にカウンタの値を１増加する。
また、今までに蓄積された１日毎のエクスポート件数のデータから、過去の１日の平均エクスポート件数を取得する（Ｓ２２）。具体的には、エクスポートのイベントが発生した件数の平均値を取得する。次に、Ｓ２１にて得られる所定日のエクスポート件数と、Ｓ２２にて得られる平均エクスポート件数との比較を行う（Ｓ２３）。具体的には、カウンタ値が、平均回数に基づいて設定される許容範囲の件数以下であるかを判断する（Ｓ２４）。
Ｓ２４において、許容件数よりエクスポート件数が多い場合は（Ｓ２４において、ＮＯ）、作業に変化があったものと判断し、そのクライアント端末に関する情報を分析結果として出力する（Ｓ２５）。
また、Ｓ２４において、許容回数以下である場合（Ｓ２４において、ＹＥＳ）、又はＳ２５の処理が終了後、Ｓ２１にて使用したカウンタをクリアし（Ｓ２６）、処理を終了する。
このように、例えば、クライアント端末がデータベースに蓄積されたデータ等をファイルにエクスポートする際に記録されるキーワードが出現する回数を１日単位で記録し、所定日以前のエクスポート件数の平均と比較することにより、効率的で高精度に作業内容の変化を検出することができる。また、この処理は毎日行うことができる。
＜外部記憶媒体へのファイル出力回数の比較＞
次に、変化検出手段３７における変化検出の他の一例として、フラッシュメモリやＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体への出力件数に基づく変化検出処理手順について、具体的に説明する。図１４は、第４の変化検出処理手順を説明するためのフローチャートである。なお、図１４に示す処理手順は、勤務時間内の印刷回数に基づいて、印刷回数の比較を行うものである。
次に、変化検出手段３７における変化検出の他の一例として、フラッシュメモリやＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体への出力件数に基づく変化検出処理手順について、具体的に説明する。図１４は、第４の変化検出処理手順を説明するためのフローチャートである。なお、図１４に示す処理手順は、勤務時間内の印刷回数に基づいて、印刷回数の比較を行うものである。
図１４において、まず、上述したテーブル群から外部記憶媒体にファイルを出力するイベントを参照し、抽出された作業用ファイルにより、外部媒体出力回数を抽出する（Ｓ３１）。このとき、外部記憶媒体への出力に関するログを検出する度にカウンタの値を１増加する。
ここで、外部記憶媒体にファイルを出力するイベントは、外部記憶媒体の種類によって異なる。例えば、フラッシュメモリやフロッピーディスク（登録商標）等の場合には、ファイルを出力するアプリケーションソフトが不要であるため、ドライブ名とコピーというキーワードが記録される。ところが、ＣＤ−ＲＯＭ等に記録する場合には、記録するためのアプリケーションが必要になることがある。このような場合には、アプリケーションによりログとして蓄積される情報が異なる可能性がある。
そこで、外部記憶媒体へのファイル出力検出のキーワードをユーザが予め設定できるようにしておく。
また、今までに蓄積された外部記憶媒体への出力回数のデータから、過去の１日の平均出力回数を取得する（Ｓ３２）。
次に、Ｓ３１にて得られる所定日の外部記憶媒体への出力回数と、Ｓ３２にて得られる平均出力回数との比較を行う（Ｓ３３）。具体的には、カウンタ値が平均回数に基づいて設定される許容範囲の回数以下であるかを判断する（Ｓ３４）。
Ｓ３４において、許容件数より出力回数が多い場合は（Ｓ３４において、ＮＯ）、作業に変化があったものと判断し、そのクライアント端末に関する情報を分析結果をとして出力する（Ｓ３５）。
また、Ｓ３４において、出力回数が許容回数以下である場合（Ｓ３４において、ＹＥＳ）、又はＳ３５の処理が終了後、Ｓ３１にて使用したカウンタをクリアし（Ｓ３６）、処理を終了する。
このように、ＣＤ−ＲＯＭ等の外部記録媒体への出力回数を１日単位で記録し、外部記憶媒体への通常の出力回数と比較することで、効率的で高精度な作業内容の変化を検出することができる。
また、上述の実施例を適用して、特定のファイルへのアクセスのログ情報をキーワードとして抽出することにより、クライアント端末での特定の作業の変化を検出することもできる。
また、上述の実施例では、各イベントを個々に抽出して、その件数（回数）等により作業内容の変化を検出しているが、イベント移り変わり（遷移状態）に基づいて、作業内容の変化を検出することで、より高精度にクライアント毎の不正な作業の有無を判断することができる。ここで、上述のイベント遷移に基づく変化検出方法について具体的に説明する。
＜イベント遷移に基づく変化検出方法＞
まず、生成されたログファイルから所定の時間（例えば、５分間）に発生している全てのイベントの種類と、各イベントが発生した件数を集計した作業用ファイルを作成する。次に、作業ファイルから読み出したイベントの種類と発生件数に対してアルゴリズムを適用して次に発生すると予想されるイベントの確率を計算する。そのイベント遷移確率と予め設定される確率とを比較することにより、作業内容の変化を検出する。なお、出力されるデータには、変化があったと判断されたイベントの種類と発生時間帯（所定の時間刻みの時間）とが含まれる。
まず、生成されたログファイルから所定の時間（例えば、５分間）に発生している全てのイベントの種類と、各イベントが発生した件数を集計した作業用ファイルを作成する。次に、作業ファイルから読み出したイベントの種類と発生件数に対してアルゴリズムを適用して次に発生すると予想されるイベントの確率を計算する。そのイベント遷移確率と予め設定される確率とを比較することにより、作業内容の変化を検出する。なお、出力されるデータには、変化があったと判断されたイベントの種類と発生時間帯（所定の時間刻みの時間）とが含まれる。
ここで、イベントの遷移確率に基づいてコンピュータに操作の変化を検出するために、以下の２つのマトリクス（イベント遷移マトリクス、イベント頻度マトリクス）を定義する。
（イベント遷移マトリクス）
イベント遷移マトリクスとは、ある特定のイベントから別の特定のイベントに遷移した回数が記録されている正方マトリクスである。第ｉ行が遷移前のイベントに、また第ｊ列が遷移後のイベントに対応する。
イベント遷移マトリクスとは、ある特定のイベントから別の特定のイベントに遷移した回数が記録されている正方マトリクスである。第ｉ行が遷移前のイベントに、また第ｊ列が遷移後のイベントに対応する。
例えば、アプリケーションＡにアクセスしたイベントが第ｉ行及び第ｉ列に記録され、また、アプリケーションＢにアクセスしたイベントが第ｊ行及び第ｊ列に記載されるとすると、ａｉｊはアプリケーションＡの次にアプリケーションＢがアクセスされた回数を表すので、そのようなイベント遷移が検出された場合、ａｉｊに１が加算される。
（イベント頻度マトリクス）
イベント頻度マトリクスとは、ある時間△Ｔの間にあるイベントが起きた時に他のイベントが発生した回数が記録されている正方マトリクスである。つまり、第ｉ行に主となるイベントが、また第ｊ列にそれと同時に発生していたイベントの回数が記録される。
イベント頻度マトリクスとは、ある時間△Ｔの間にあるイベントが起きた時に他のイベントが発生した回数が記録されている正方マトリクスである。つまり、第ｉ行に主となるイベントが、また第ｊ列にそれと同時に発生していたイベントの回数が記録される。
例えば、アプリケーションＢに表示されたデータを参照しながらアプリケーションＡに値を入力する場合には、アプリケーションＢにアクセスしたイベントとアプリケーションＡにアクセスしたイベントの両方が発生する。アプリケーションＡにアクセスしたイベントが第ｉ行及び第ｉ列に記録され、また、アプリケーションＢにアクセスしたイベントが第ｊ行及び第ｊ列に記載されるとすると、ｂｉｊには「アプリケーションＡにアクセスしている時に、アプリケーションＢにもアクセスしていた回数」が記録される。つまり、そのようなイベントが発生した場合、ｂｉｊに１が加算される。
次に、上述した２つのマトリクスから、更に以下に示すイベント遷移確率マトリクス及びイベント頻度確率マトリクスを誘導する。
（イベント遷移確率マトリクス）
イベント遷移マトリクスに対して以下に示す操作を行う。まず、イベント遷移マトリクスの各行毎に要素の和を計算する。また、各行毎に計算した夫々の和も用いて、対応する行の要素を全て計算した和で割る。これにより得られたマトリクスＴｐの要素ｐｉｊは、イベントｉからイベントｊに遷移する確率を表す。なお、このマトリクスは各行の全ての要素の和は１となる。
イベント遷移マトリクスに対して以下に示す操作を行う。まず、イベント遷移マトリクスの各行毎に要素の和を計算する。また、各行毎に計算した夫々の和も用いて、対応する行の要素を全て計算した和で割る。これにより得られたマトリクスＴｐの要素ｐｉｊは、イベントｉからイベントｊに遷移する確率を表す。なお、このマトリクスは各行の全ての要素の和は１となる。
（イベント頻度確率マトリクス）
イベント頻度マトリクスに対して以下に示す操作を行う。まず、イベント頻度マトリクスのまず、各行毎に要素の和を計算する。また、各行毎に計算した夫々の和も用いて、対応する行の要素を全て計算した和で割る。これにより得られたマトリクスＦｐの要素ｑｉｊは、イベントｉが発生している時に同時にイベントｊが発生している確率を表す。なお、このマトリクスは、対角上に１が並ぶ対象行列となる。
イベント頻度マトリクスに対して以下に示す操作を行う。まず、イベント頻度マトリクスのまず、各行毎に要素の和を計算する。また、各行毎に計算した夫々の和も用いて、対応する行の要素を全て計算した和で割る。これにより得られたマトリクスＦｐの要素ｑｉｊは、イベントｉが発生している時に同時にイベントｊが発生している確率を表す。なお、このマトリクスは、対角上に１が並ぶ対象行列となる。
ところで、上述では、１つのイベントだけが発生している確率、あるいは２つのイベントが同時に発生している確率を表現している。しかしながら、実際の作業では、３つ以上のイベントが同時に発生することもある。
ここで、本発明では、３つ以上のイベントの間には以下に示す構造が成立しているとする。つまり、イベントＡとイベントＢの間には、イベントが同時に発生する必然性があり、イベントＡが発生している時にイベントＢが発生している確率はＰ（Ｂ｜Ａ）である。また、イベントＡとイベントＣとの間にも必然性があるため、イベントＡが発生している時にイベントＣが発生する確率はＰ（Ｃ｜Ａ）である。
一方、イベントＢとイベントＣとの間には、必然性が存在しないため、イベントＡ∩ＢとイベントＡ∩Ｃは独立である。したがって、イベントＡが発生している時に、イベントＢとイベントＣも同時に発生している確率は、Ｐ（Ｂ｜Ａ）＋Ｐ（Ｃ｜Ａ）となる。つまり、３つのイベント（Ａ、Ｂ、Ｃ）が同時に発生する場合は、１つのイベントＡを軸に、２つのイベントが、２つ起こる場合に帰着することとする（（Ａ、Ｂ）及び（Ａ、Ｃ））。したがって、３つのイベントが同時に発生する確率を、２つのイベントが起こる確率を足したものとして扱う。
ここで、上述した２つのマトリクス（イベント遷移確率マトリクスＴ、イベント頻度確率マトリクスＦ）を使うと、ある時間△Ｔの間に起こったイベントＥｉに引き続いて、次の△Ｔの間にイベントＥｊが発生する確率は、以下に示す（６）式により求めることができる。
このように、確率マトリクスを用いることにより、あるイベントｉが発生し、別のイベントｊが発生する、あるいはイベントｉの発生と同時に別のイベントｊが発生する確率を求めることができる。
一方、ある時間△Ｔの間に起こった複数のイベントに引き続いて、次の△Ｔの間に同じあるいは異なる複数のイベントが同時に発生している確率は、以下に示す（７）式のようになる。
これにより、取得した値と予め設定される値とに基づいて、それらのイベントが同時に起こる頻度を判定することができる。
これにより、例えば、予め設定された期間中において、あるデータベースソフトを使用しながら、他のアプリケーションを同時に使用する確率が求まるため、この確率と、予め設定される値とを比較して設定された値以下である場合、そのクライアント端末は上述の組み合わせを同時に使うことはまれであることが分かる。しかしながら、確率が設定された値より大きい場合は、業務外の端末使用をしている可能性が高いと判断することができる。
これにより、クライアント端末（ユーザ）の作業内容（行動）の変化を検出し高精度な行動管理を実現することができる。
なお、上述したようにクライアント端末１１、行動管理サーバ１２、及び管理者サーバ１３は、各々の機能を有する１つの装置構成としてもよい。また、クライアント端末１１、行動管理サーバ１２、及び管理者サーバ１３は、専用の装置構成により行動管理におけるコマンド制御を行うこともできるが、各機能をコンピュータに実行させることができる実行プログラム（監視プログラム、行動管理プログラム、制限設定プログラム）を生成し、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等にプログラムをインストールすることにより、本発明における行動管理を実現することができる。
＜ハードウェア構成＞
ここで、本発明における行動管理が実行可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図１５は、本発明における行動管理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
ここで、本発明における行動管理が実行可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図１５は、本発明における行動管理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
図１５におけるコンピュータ本体には、入力装置１０１と、出力装置１０２と、ドライブ装置１０３と、補助記憶装置１０４と、メモリ装置１０５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０６と、ネットワーク接続装置１０７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
入力装置１０１は、ユーザが操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを有しており、ユーザからのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。出力装置１０２は、本発明における処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、ＣＰＵ１０６が有する制御プログラムによりプログラムの実行経過や結果等を表示することができる。
ここで、本発明において、コンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０８等により提供される。プログラムを記録した記録媒体１０８は、ドライブ装置１０３にセット可能であり、記録媒体１０８に含まれる実行プログラムが、記録媒体１０８からドライブ装置１０３を介して補助記憶装置１０４にインストールされる。
補助記憶装置１０４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム等を蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。
ＣＰＵ１０６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及びメモリ装置１０５により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、行動管理における各処理を実現することができる。プログラムの実行中に必要な各種テーブル情報や素材データ等は、補助記憶装置１０４から取得することができ、また格納することもできる。
ネットワーク接続装置１０７は、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラム自体を他の端末等に提供することができる。
上述したようなハードウェア構成により、特別な装置構成を必要とせず、低コストで行動管理を実現することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に行動管理を実現することができる。
次に、実行プログラムにおける処理手順について、フローチャートを用いて説明する。なお、以下に示す処理手順は、全体の行動管理システムの処理手順に対応させてクライアント端末１１、行動管理サーバ１２、管理者端末１３における各処理について説明する。
＜クライアント端末処理手順：監視プログラム（ログ蓄積処理）＞
図１６は、クライアント端末のログ蓄積処理手順を示す一例のフローチャートである。まず、クライアント端末１１が起動すると（Ｓ１０１）、本発明における実行プログラムがメモリ装置上に格納される。この実行プログラムは、クライアント端末１１の操作内容を監視し、操作されたログ（イベント）を蓄積するものである。
図１６は、クライアント端末のログ蓄積処理手順を示す一例のフローチャートである。まず、クライアント端末１１が起動すると（Ｓ１０１）、本発明における実行プログラムがメモリ装置上に格納される。この実行プログラムは、クライアント端末１１の操作内容を監視し、操作されたログ（イベント）を蓄積するものである。
ここで、蓄積するログとしては、クライアント端末で使用しているアプリケーションのウィンドウタイトル等を常時監視し、イベントが発生したかを判断する（Ｓ１０２）。
イベントが発生した場合（Ｓ１０２において、ＹＥＳ）、イベントの内容と、ウィンドウタイトルやファイル名等を日付、曜日、時間が含まれているタイムコード（操作日時）及びクライアント端末１１を識別するための識別情報（ＩＰアドレス等）をログとして蓄積する（Ｓ１０３）。なお、その他の蓄積されるログの例としては、クライアント端末を操作するキーボードのタイプ内容や、インターネットの利用状況、電子メールの送受信等がある。
また、イベントが発生していない場合（Ｓ１０２において、ＮＯ）、又はＳ１０３の処理が終了後、次に、端末を終了する否かを判断する（Ｓ１０４）。端末が終了しない場合（Ｓ１０４において、ＮＯ）、Ｓ１０２に戻り、イベントの発生を監視し、Ｓ１０２以降の処理を端末が終了するまで継続して行う。また、端末を終了する場合（Ｓ１０４において、ＹＥＳ）は、蓄積された操作ログファイルに行動管理サーバ１２へ出力し（Ｓ１０５）、処理を終了する。
なお、操作ログファイルの出力のタイミングについては、この限りではなく、上述したように行動管理サーバ１２からのログ取得要求を受信したときに送信してもよい。
＜行動管理サーバ処理手順：行動管理プログラム＞
次に、行動管理サーバにおける実行プログラムの処理手順について、フローチャートを用いて説明する。図１７は、行動管理サーバにおける処理手順の一例を示すフローチャートである。
次に、行動管理サーバにおける実行プログラムの処理手順について、フローチャートを用いて説明する。図１７は、行動管理サーバにおける処理手順の一例を示すフローチャートである。
まず、クライアント端末１１からログを取得する（Ｓ１１１）。なお、ログの取得については、クライアント端末１１から自動的に出力された操作ログファイルを取得してもよく、また、行動管理サーバ側からクライアント端末１１に取得要求を行い操作ログファイルを取得してもよい。次に、取得したログから上述したテーブルを生成し、データを蓄積する（Ｓ１１２）。次に、作業内容（行動）の変化を検出する対象となる情報をＳ１１２の処理で生成したテーブルから抽出し（Ｓ１１３）、抽出したデータに基づいて変化の検出を行う（Ｓ１１４）。
ここで、分析の結果、変化が検出されたか否かを判断し（Ｓ１１５）、変化が検出された場合（Ｓ１１５において、ＹＥＳ）、分析結果としてそのクライアント端末に関する情報を示す変化予知レポート等を作成し、管理者端末へ通知を行う（Ｓ１１６）。また、変化が検出されなかった場合（Ｓ１１５において、ＮＯ）、そのまま処理を終了する。また、変化が検出されなかったことを示すメッセージを管理者に通知してもよい。
なお、図１７に示す処理手順においては、変化が検出されなかった場合は、管理者端末への通知を行っていないが、例えば、変化が検出されなかったことを示すメッセージを管理者に通知してもよい。また、Ｓ１１６における通知手段としては、例えば電子メールを用いることができるが、これに限定されるものではない。
＜管理者端末処理手順：制限設定プログラム＞
次に、管理者端末１３における実行プログラムの処理手順について、フローチャートを用いて説明する。図１８は、管理者端末における処理手順の一例を示すフローチャートである。
次に、管理者端末１３における実行プログラムの処理手順について、フローチャートを用いて説明する。図１８は、管理者端末における処理手順の一例を示すフローチャートである。
まず、行動管理サーバ１２から通知される情報を受信する（Ｓ１２１）。次に、通知された分析結果から得られるクライアント端末に対して、使用制限やメッセージの出力等の設定を行う（Ｓ１２２）。ここで、設定される使用制限としては、アプリケーションの使用制限、使用時間制限、印刷制限、デバイスの使用制限等がある。次に、Ｓ１２２において、設定した制限情報を該当するクライアント端末に出力する（Ｓ１２３）。
＜クライアント端末処理手順：監視プログラム（制限処理）＞
次に、クライアント端末における制限処理手順について、フローチャートを用いて説明する。図１９は、クライアント端末における制限処理手順の一例を示すフローチャートである。
次に、クライアント端末における制限処理手順について、フローチャートを用いて説明する。図１９は、クライアント端末における制限処理手順の一例を示すフローチャートである。
まず、管理者端末１３から出力される制限情報を取得する（Ｓ１３１）。次に、受信した制限情報に基づいてクライアント端末の操作内容の制限（使用制限）を実行する（Ｓ１３２）。なお、上述のフローチャートでは、クライアント端末１１の使用制限を行う場合について説明したが、本発明においてはこの限りではなく、例えば、制限情報に基づいて警告メッセージを表示させてもよい。
上述した処理手順により、効率的で高精度に行動管理を行うことができる。また、特別な装置構成を必要とせず、低コストで行動管理を実現することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に行動管理を実現することができる。
上述したように本発明によれば、クライアント端末を使用するユーザの行動を効率的で高精度に管理することができる。言い換えれば、クライアント端末から取得したログ情報に基づいて、端末毎の時間や作業のリズム、アクセス先の変化、ファイルへのアクセス頻度等から端末利用者の行動パターンの変化を分析し、その結果を管理者に通知することにより、より効率的に高精度な端末の管理を実現することができる。
具体的には、ログ分析により従業員の日々の行動変化を捉え、機密情報の漏洩防止、コンプライアンス、メンタルヘルス、モラルアップ、更には企業全体の活性化に繋げることができる。
以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
１０ 行動管理システム
１１ クライアント端末
１２ 行動管理サーバ
１３ 管理者端末
１４ 通信ネットワーク
１５ 作業ログデータベース（ＤＢ）
２１，３１，４１ 入力手段
２２，３２，４５ 出力手段
２３，３３，４３ 表示手段
２４ 監視手段
２５ 制限手段
２６ 操作ログファイル
３４ ログ取得手段
３５ テーブル生成手段
３６ 情報抽出手段
３７ 変化検出手段
４２ 受信手段
４４ 制限設定手段
５１ イベントテーブル
５２ 時間毎イベント集計テーブル
５３ 土日ログ内容別テーブル
５４ 深夜ログ内容別テーブル
５５ 週ログ内容別テーブル
５６ 特殊ログテーブル
１０１ 入力装置
１０２ 出力装置
１０３ ドライブ装置
１０４ 補助記憶装置
１０５ メモリ装置
１０６ ＣＰＵ
１０７ ネットワーク接続装置
１０８ 記録媒体
１１ クライアント端末
１２ 行動管理サーバ
１３ 管理者端末
１４ 通信ネットワーク
１５ 作業ログデータベース（ＤＢ）
２１，３１，４１ 入力手段
２２，３２，４５ 出力手段
２３，３３，４３ 表示手段
２４ 監視手段
２５ 制限手段
２６ 操作ログファイル
３４ ログ取得手段
３５ テーブル生成手段
３６ 情報抽出手段
３７ 変化検出手段
４２ 受信手段
４４ 制限設定手段
５１ イベントテーブル
５２ 時間毎イベント集計テーブル
５３ 土日ログ内容別テーブル
５４ 深夜ログ内容別テーブル
５５ 週ログ内容別テーブル
５６ 特殊ログテーブル
１０１ 入力装置
１０２ 出力装置
１０３ ドライブ装置
１０４ 補助記憶装置
１０５ メモリ装置
１０６ ＣＰＵ
１０７ ネットワーク接続装置
１０８ 記録媒体
Claims (34)
- ユーザにより操作された操作内容をログ情報として蓄積する少なくとも１つのクライアント端末と、前記ログ情報を集計し前記クライアント端末における前記ユーザの行動を分析する行動管理サーバと、前記行動管理サーバからの分析結果により前記クライアント端末の使用制限を設定する管理者端末とからなる行動管理システムであって、
前記クライアント端末は、前記ユーザの操作内容を監視する監視手段と、前記監視手段により得られるログ情報を前記行動管理サーバに出力する出力手段と、前記管理者端末から得られる制限情報から前記ユーザの使用を制限する制限手段とを有し、
前記行動管理サーバは、前記ログ情報から予め設定された条件に基づいて情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により得られる情報からクライアント端末毎の操作内容の変化を検出する変化検出手段と、前記変化検出手段により得られる分析結果を前記管理者端末に通知する通知手段とを有することを特徴とする行動管理システム。 - 前記監視手段は、
前記クライアント端末におけるアプリケーションの起動回数、印刷回数、データのエクスポート件数、外部記憶媒体へのアクセス回数のうち、少なくとも１つを監視することを特徴とする請求項１に記載の行動管理システム。 - 前記監視手段は、
前記クライアント端末に表示されるアプリケーションのウィンドウタイトルを操作内容として取得することを特徴とする請求項１又は２に記載の行動管理システム。 - 前記監視手段は、
前記クライアント端末において使用されたファイルのファイル名やパス名、外部デバイスへの接続や取り外し、デフォルトプリンタのローカルスプーラ、あるいは外部デバイスへアクセスしたアクセスログのうち、少なくとも１つを操作内容として取得することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の行動管理システム。 - 前記抽出手段は、
時間毎、土日毎、深夜毎、週毎、あるいは予め設定された操作内容毎からなるテーブルを生成することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の行動管理システム。 - 前記変化検出手段は、
前記ログ情報の発生件数の量的な変化と、ログの発生パターンの変化とに基づいて距離を算出し、算出した距離と基準距離とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の行動管理システム。 - 前記変化検出手段は、
変化を検出する期間における印刷回数と、前記期間以前の予め設定された期間における平均印刷回数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする請求項１乃至５の何れか1項に記載の行動管理システム。 - 前記変化検出手段は、
変化を検出する期間におけるデータをエクスポートした件数と、前記期間以前の予め設定された期間における平均エクスポート件数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする請求項１乃至５の何れか1項に記載の行動管理システム。 - 前記変化検出手段は、
変化を検出する期間における外部記憶媒体へのファイル出力回数と、前記期間以前の予め設定された期間における外部記憶媒体への平均ファイル出力回数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする請求項１乃至５の何れか1項に記載の行動管理システム。 - 前記変化検出手段は、
前記ログ情報から得られる前記操作内容の遷移情報及び頻度情報に基づいて、変化検出を行うことを特徴とする請求項１乃至５の何れか1項に記載の行動管理システム。 - 前記制限手段は、
前記クライアント端末の起動制限、アプリケーションの利用制限、印刷制限、あるいは外部デバイスへのアクセス制限の少なくとも１つを制限することを特徴とする請求項１乃至１０の何れか1項に記載の行動管理システム。 - 前記管理者端末は、前記変化検出手段により得られる分析結果に基づいて、前記クライアント端末の使用制限を設定する制限設定手段と有し、
前記制限設定手段は、前記クライアント端末のアプリケーション起動、使用時間、印刷、あるいはデバイスの接続の少なくとも１つについて制限設定するか、又は前記クライアント端末に通知するメッセージを設定することを特徴とする請求項１乃至１１の何れか１項に記載の行動管理システム。 - ユーザにより操作された操作内容をログ情報として蓄積し、管理者端末により送られた制限情報により、前記ユーザの使用制限を行うクライアント端末であって、
前記ユーザの操作内容を監視する監視手段と、
前記監視手段により得られるログ情報を出力する出力手段と、
前記管理者端末から得られる制限情報から前記ユーザの使用を制限する制限手段とを有し、
前記監視手段は、前記クライアント端末におけるアプリケーションの起動回数、印刷回数、データのエクスポート件数、外部記憶媒体へのアクセス回数のうち、少なくとも１つを監視することを特徴とするクライアント端末。 - 前記操作内容によりアプリケーションを表示する表示手段を有し、
前記監視手段は、前記表示手段により表示されるアプリケーションのウィンドウタイトルを操作内容として取得することを特徴とする請求項１３に記載のクライアント端末。 - 前記制限手段は、
起動制限、アプリケーションの利用制限、印刷制限、あるいは外部デバイスへのアクセス制限の少なくとも１つを制限することを特徴とする請求項１３又は１４に記載のクライアント端末。 - クライアント端末に蓄積された操作内容のログ情報により、前記クライアント端末を使用するユーザの行動管理を行う行動管理サーバであって、
前記ログ情報から予め設定された条件に基づいて情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により得られる情報からクライアント端末毎の操作内容の変化を検出する変化検出手段と、
前記変化検出手段により得られる分析結果を管理者端末に通知する通知手段とを有し、
前記抽出手段は、時間毎、土日毎、深夜毎、週毎、あるいは予め設定された操作内容毎からなるテーブルを生成することを特徴とする行動管理サーバ。 - 前記変化検出手段は、
前記ログ情報の発生件数の量的な変化と、ログの発生パターンの変化とに基づいて距離を算出し、算出した距離と基準距離とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする請求項１６に記載の行動管理サーバ。 - 前記変化検出手段は、
変化を検出する期間における印刷回数と、前記期間以前の予め設定された期間における平均印刷回数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする請求項１６又は１７に記載の行動管理サーバ。 - 前記変化検出手段は、
変化を検出する期間におけるデータをエクスポートした件数と、前記期間以前の予め設定された期間における平均エクスポート件数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする請求項１６又は１７に記載の行動管理サーバ。 - 前記変化検出手段は、
変化を検出する期間における外部記憶媒体へのファイル出力回数と、前記期間以前の予め設定された期間における外部記憶媒体への平均ファイル出力回数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする請求項１６又は１７に記載の行動管理サーバ。 - 前記変化検出手段は、
前記ログ情報から得られる前記操作内容の遷移情報及び頻度情報に基づいて、変化検出を行うことを特徴とする請求項１６乃至２０の何れか1項に記載の行動管理サーバ。 - ユーザが使用するクライアント端末に対して使用制限を設定し、管理を行う管理者端末であって、
前記クライアント端末に対してアプリケーション起動、使用時間、印刷、あるいはデバイスの接続の少なくとも１つについて制限設定するか、又は前記クライアント端末に通知するメッセージを設定する制限設定手段と、
前記制限設定手段により得られる制限情報を前記クライアント端末に出力する出力手段とを有することを特徴とする管理者端末。 - コンピュータに、
ユーザにより操作された操作内容をログ情報として蓄積し、管理者端末により送られた制限情報により、前記ユーザの使用制限を行う処理を実行させるためのクライアント端末における監視プログラムであって、
前記ユーザの操作内容を監視する監視処理と、
前記監視処理により得られるログ情報を出力する出力処理と、
前記管理者端末から得られる制限情報から前記ユーザの使用を制限する制限処理とをコンピュータに実行させるための監視プログラム。 - 前記監視処理は、前記クライアント端末におけるアプリケーションの起動回数、印刷回数、データのエクスポート件数、外部記憶媒体へのアクセス回数のうち、少なくとも１つを監視することを特徴とする請求項２３に記載の監視プログラム。
- 前記操作内容によりアプリケーションを表示する表示処理を有し、
前記監視処理は、前記表示処理により表示されるアプリケーションのウィンドウタイトルを操作内容として取得することを特徴とする請求項２３又は２４に記載の監視プログラム。 - 前記制限処理は、
起動制限、アプリケーションの利用制限、印刷制限、あるいは外部デバイスへのアクセス制限の少なくとも１つを制限することを特徴とする請求項２３乃至２５の何れか1項に記載の監視プログラム。 - コンピュータに、
クライアント端末に蓄積された操作内容のログ情報により、前記クライアント端末を使用するユーザの行動管理を行う処理を実行させる行動管理プログラムであって、
前記ログ情報から予め設定された条件に基づいて情報を抽出する抽出処理と、
前記抽出処理により得られる情報からクライアント端末毎の操作内容の変化を検出する変化検出処理と、
前記変化検出処理により得られる分析結果を管理者端末に通知する通知処理とをコンピュータに実行させるための行動管理プログラム。 - 前記抽出処理は、
時間毎、土日毎、深夜毎、週毎、あるいは予め設定された操作内容毎からなるテーブルを生成することを特徴とする請求項２７に記載の行動管理プログラム。 - 前記変化検出処理は、
前記ログ情報の発生件数の量的な変化と、ログの発生パターンの変化とに基づいて距離を算出し、算出した距離と基準距離とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする請求項２７又は２８に記載の行動管理プログラム。 - 前記変化検出処理は、
変化を検出する期間における印刷回数と、前記期間以前の予め設定された期間における平均印刷回数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする請求項２７又は２８に記載の行動管理プログラム。 - 前記変化検出処理は、
変化を検出する期間におけるデータをエクスポートした件数と、前記期間以前の予め設定された期間における平均エクスポート件数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする請求項２７又は２８に記載の行動管理プログラム。 - 前記変化検出処理は、
変化を検出する期間における外部記憶媒体へのファイル出力回数と、前記期間以前の予め設定された期間における外部記憶媒体への平均ファイル出力回数とに基づいて変化検出を行うことを特徴とする請求項２７又は２８に記載の行動管理プログラム。 - 前記変化検出処理は、
前記ログ情報から得られる前記操作内容の遷移情報及び頻度情報に基づいて、変化検出を行うことを特徴とする請求項２７乃至３２の何れか1項に記載の行動管理プログラム。 - コンピュータに、
ユーザが使用するクライアント端末に対して使用制限を設定し、管理を行う処理を実行させるための管理者端末における制限設定プログラムであって、
前記クライアント端末に対してアプリケーション起動、使用時間、印刷、あるいはデバイスの接続の少なくとも１つについて制限設定するか、又は前記クライアント端末に通知するメッセージを設定する制限設定処理と、
前記制限設定処理により得られる制限情報を前記クライアント端末に出力する出力処理とをコンピュータに実行させるための制限設定プログラム。
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