JP2007025823A

JP2007025823A - シミュレーションプログラム、シミュレーション方法

Info

Publication number: JP2007025823A
Application number: JP2005203689A
Authority: JP
Inventors: Kouki Katou; 光幾加藤; Takeshi Kanai; 剛金井; Mimiko Hayashi; 未実子林
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2005-07-12
Filing date: 2005-07-12
Publication date: 2007-02-01

Abstract

【課題】業務プロセスの改善の効果をシミュレーションによって精度良く評価することが可能な業務プロセスのシミュレーション技術を提供する。
【解決手段】複数の業務システムを組み合わせて構成される業務フローのシミュレーションを行うシミュレーション装置３０において、業務フローを定義する業務プロセスＤＢ４０と、業務システム２０からイベントデータ８１を収集する他のイベント管理装置１０から複写された当該イベントデータ８１を保持するイベント管理ＤＢ５０と、イベント管理ＤＢ５０に保持された実際のイベントデータ８１と業務プロセスＤＢ４０に定義された業務フローとに基づいてシミュレーションを行うシミュレーションエンジン部３３と、シミュレーション結果から統計値を算出して統計値ＤＢ６０に格納する統計値計算部３４と、統計値を比較表示する結果表示アプリケーション７３を搭載した操作端末装置７０を備えた。
【選択図】図１

Description

本発明は、シミュレーション技術に関し、特に、ＢＰＭ（ＢｕｓｉｎｅｓｓＰｒｏｃｅｓｓＭａｎａｇｅｍｅｎｔ）における業務プロセスの改善検討作業等に適用して有効なシミュレーション技術に関する。

企業などで業務を行う場合、あらかじめ作成した流れ（業務モデルあるいは業務フロー）に沿って実行する場合が多い。業務モデルには業務の流れのほかに、業務内の個々の処理（アクティビティ）で要する作業時間や必要とする資源、コストなどを合わせて記述する。業務は業務モデルに従い、複数の業務システムの業務アプリケーションの連携で実行される。

現行業務モデルの作業の流れや作業時間などを変更し業務を改善する場合、稼働中の業務システムの変更に先立ち、改善方法が妥当であり期待した改善効果が得られるかを検証する必要がある。検証方法として業務モデルのシミュレーションが用いられることが多い。

複数の業務プロセスや業務システムを統合・制御・自動化し、業務フロー全体を最適化するための技術やツールとしてＢＰＭが知られている。
従来の乱数を用いるシミュレーション方式では業務プロセス（業務モデル）を新規に作成する場合に主眼がおかれていた。すなわち、実行したい業務を業務プロセスとして記述し、業務（業務インスタンス）の発生する頻度や作業時間などのパラメタを設定し、それに基づき乱数で業務インスタンスを複数個発生させ業務モデルがどのような振る舞いをするかを検証するものである。

一方、特許文献１に示す業務プロセスの可視化技術では業務の流れを業務プロセスとして図的に記述し、この業務プロセスに基づいて業務システムにおける業務の実行状況を「イベントデータ」として収集し、イベントデータ間を関係付け、業務インスタンスごとの進行状況を表示することで、業務プロセスを可視化している。

従来の業務モデルのシミュレーションでは次のような課題あるいは改善要求が考えられる。
第１に、既存の業務モデルを元に改善した業務モデルを評価する場合も、業務モデルの記述者が設定した各種パラメタに基づきシミュレーションを行うため、現行の業務モデルのパラメタが現状の業務を正しく反映していなければ、改善した業務モデルに基づくシミュレーション結果も正しい値とはならない。

現状の（Ａｓ−ｉｓ）モデルで業務が遂行されているのなら、それを観察することで、改善した（Ｔｏ−ｂｅ）モデルにおける現状部分に関するパラメタの設定値を求め、シミュレーションのパラメタの設定作業を支援することが望まれる。

第２に、既存のシミュレーション方式は乱数を用いるため、乱数分布で表現できないような業務プロセスの発生分布には対応できない。
現状で業務が遂行されているなら、それを観察して現状と同等の業務インスタンスの発生分布とすることが望まれる。

第３に、業務インスタンスの量を実際に発生した量より増やしてシミュレーションしたいとき、既存の履歴をそのまま使うのが困難である。業務インスタンスの量を増やしてシミュレーションする方法が望まれる。

第４に、業務インスタンスの量を実際に発生した量より減らしてシミュレーションしたいとき、既存の履歴をそのまま使うのが困難である。業務インスタンスの量を減らしてシミュレーションする方法が望まれる。

第５に、従来のシミュレーションではシミュレーション実行時にアニメーションで実行状況を表示する機能を持つものがあるが、シミュレーション結果は統計値として集計されるため、シミュレーション終了後に改めて業務インスタンスの振る舞いを詳細に追うことができない。業務インスタンスの振る舞いを詳細に観察できる方法が望まれる。

第６に、ある業務フローに対し、フローは変更せず、フロー内のアクティビティや遷移の振る舞い（定義パラメタ）を変更して最適な解を見つけたいとき、定義パラメタのみを変更して複数回シミュレーションすることが望まれる。

第７に、既存の業務で実行した履歴を用いてシミュレーションを行うタイプのシミュレーション方式では、乱数を用いるシミュレーション方式とは異なり、必ずしも業務フロー上の全てのアクティビティと遷移に対してパラメタを設定する必要がない。そのような場合、業務フローのどの部分にパラメタを設定したかを簡単に分かるようにし、設定する必要がある箇所に設定されているかを分かりやすくする技術が望まれる。

第８に、業務を変更する場合は複数の判断基準のトレードオフにより改善案を決定することが有効であるため、最適な業務フローやパラメタセットを得るためには値を変えて何回もシミュレーションを試行し、そのうち良さそうなシミュレーション結果を複数個選択し並列して比較することが望まれる。

第９に、既存の業務プロセスに関して業務フローのみ定義されているが、それに含まれるアクティビティのカレンダや作業時間帯（営業時間）は定義していないとき、既存の実行履歴を用いてシミュレーションを実行すると不正確な結果となる可能性がある。アクティビティごとにカレンダなどを設定するのは、業務フローの規模に応じて手間がかかる作業となる。既存の業務プロセスのカレンダや作業時間帯を別途定義しなくても、実行履歴からそれらを推定する機能が望まれる。

なお、特許文献２には、複数の作業者が関わるワークフロー業務を管理するワークフローシステムにおいて、ワークフロー業務の定義と、進捗状況と、個人情報に基づいて未来の進捗状況を予測することで、締め切り超過等のトラブルを事前に予知して業務の定義や優先度変更等の処置を可能にしようとする技術が開示されているが、ＢＰＭにおける上述の技術的課題は認識されていない。

特許文献３には、既設のエレベータの運転モードの改造作業において、実際の過去の運行データを収集して各種運転モードをシミュレーションし、現環境に最適な運行モードを選定して顧客に提示する技術が開示されているが、やはり、上述のようなＢＰＭにおける技術的課題は認識されていない。
特開２００５−１１５４９４号公報（特願２００３−３４６２７１号公報）特開平８−１９０５８４号公報特開２００２−６８６２３号公報

本発明の目的は、業務プロセスの改善の効果をシミュレーションによって精度良く評価することが可能な業務プロセスのシミュレーション技術を提供することにある。
本発明の他の目的は、乱数分布で表現できない業務インスタンスの発生分布の場合でも業務プロセスの改善の効果をシミュレーションによって精度良く評価することが可能な業務プロセスのシミュレーション技術を提供することにある。

本発明の他の目的は、比較的限られた既存の履歴情報を用いて、業務インスタンスの多様な発生量の場合を精度良くシミュレーションすることが可能な業務プロセスのシミュレーション技術を提供することにある。

本発明の他の目的は、業務インスタンスの振る舞いを詳細に観察することが可能な業務プロセスのシミュレーション技術を提供することにある。
本発明の他の目的は、良好な操作性にて、多様な条件下でのシミュレーションを行うことが可能な業務プロセスのシミュレーション技術を提供することにある。

多くの業務改善では現行業務をまったく変更するのはまれであり、業務の一部のみを改良する場合が多い。そのためＢＰＭシステムが保存する現行業務の実行結果を元に、業務を改善する部分の振る舞いだけを置き換えることで、改善後の業務モデルを精度良くシミュレートすることが可能である。

たとえば、既存のＢＰＭシステムに備えられた、業務システムから業務インスタンスの振る舞いを示す情報（イベントデータ）を収集・蓄積する機能を用いると、次のようにイベントデータを変更することでシミュレーションが行える。

本発明では、業務モデルでアクティビティのパラメタが変更されておらず、かつそれに対応するイベントデータが存在する場合には、イベントデータはそのまま、またはそれ以前の実行に応じてアクティビティの実行時間は保ったままイベントデータの開始時刻および終了時刻をずらしてシミュレーションに利用する。

上記以外の場合には、改善業務モデルで設定したパラメタに基づき新たにイベントデータを作成する。
業務インスタンスの発生頻度や現行業務モデルに存在するアクティビティの作業時間などは改善業務モデルで変更したところ以外は現行業務システムの特性そのままであり、全てを乱数でシミュレーションするよりも、より正確な値が得られることが期待される。

すなわち、本発明の第１の観点では、あらかじめ実際のイベントデータからアクティビティの実行時間などの統計値を計算しておく。シミュレーションのパラメタ設定時にユーザが特定のボタンを押すなどの操作の検出を契機として、パラメタ設定の所定の欄に統計値を埋め込む。また場合によってはデフォルト値としてあらかじめパラメタ設定の所定の欄に統計値を埋め込んだ状態で画面を表示する。

本発明の第２の観点では、例えば業務開始直後に注文が多く来るなど、業務プロセスインスタンスの発生の分布を典型的な乱数分布で近似するのが困難である場合、業務インスタンスの発生タイミングとして現行のイベントデータを用い、業務インスタンス発生後は従来の乱数でシミュレートすることで、乱数のみでは不正確になる可能性を低くする。

上述のように、実際の業務インスタンス（イベントデータ）を用いてシミュレーションを行う場合では改善後の業務インスタンスの発生頻度は現行業務インスタンスと同一となるが、例えば受注量が増加したなどで業務インスタンスが増加・減少する場合のシミュレーションができない。

そのため、本発明の第３および第４の観点では、実際の業務インスタンス（イベントデータ）を用いてシミュレーションを実行する際に設定する、シミュレーションの対象期間に含まれる業務インスタンスを増減する。

たとえば、業務インスタンスを増加させる場合は、対象期間とは別の期間から業務インスタンスを選択し、それに属するイベントデータの時刻情報をシミュレーション対象期間内の時刻となるよう一律にずらし、重畳して用いる。

また、業務インスタンスを減少させる場合は、対象期間内の業務インスタンスを減少させたい割合に応じて選択し、それらに対応するイベントデータを間引いてシミュレーションに用いない。

本発明の第５の観点では、シミュレーション実行時に計算した各アクティビティの情報をイベントデータとして出力し、たとえばＢＰＭシステムの業務プロセストラッキング装置の入力とすることで、改善後の業務モデルの振る舞いを業務プロセストラッキング装置を用いて業務インスタンス単位で詳細に検討したり、または現行業務モデルと比較することが可能となる。

本発明の第６の観点では、一例として、シミュレーションの定義情報を（元のＡｓ−ｉｓモデル、Ｔｏ−ｂｅモデル、パラメタセット）の組で表し、元のＡｓ−ｉｓモデルに対し複数のＴｏ−ｂｅモデルを対応付けることを可能とし、さらにＴｏ−ｂｅモデルに対し複数のパラメタセットを対応付けることを可能とする。

本発明の第７の観点では、たとえば、画面に表示された業務フローのアクティビティまたは遷移をクリックするとパラメタ設定用画面が表示され、パラメタを設定または変更した場合は、業務フロー上の該当箇所で色を変えて表示するなどでパラメタが設定されたことが分かるようにする。

本発明の第８の観点では、シミュレーション結果の一覧と、それから複数個を選択する機能、選択したシミュレーション結果のみをまとめて表示する機能を設ける。シミュレーション結果の一覧では、シミュレーション実行時に付与した実行名、Ａｓ−ｉｓモデル名、Ｔｏ−ｂｅモデル名、パラメタセット名、シミュレーション期間、シミュレーション実行日時、利用者が付与する備考などの情報を表示し、適切なシミュレーション結果を選択できるようにする。

本発明の第９の観点では、既存業務プロセスのアクティビティごとに、ＢＰＭが持つ履歴情報から実行された日付および実行時間を推定する。ただし履歴情報からの推定では実際に作業をしている時間帯は分からない。そのため、たとえばアクティビティの開始時刻ないし終了時刻を実際に作業が発生した時刻とみなし、時刻のヒストグラムを計算することで、作業が発生した日付と、作業時間帯を推定する。

上記した本発明によれば、従来技術のようにシミュレーション結果を統計値としてユーザに示すだけでなく、業務インスタンス単位の振る舞いを提示することで、ユーザがより詳細な検討を行える。

すなわち、従来はコンサルタントやＳＥが業務担当者にヒアリングしたり別途ＢＰＭなどの仕組みを用いて業務に関する振る舞いを調査した上で、シミュレーションのパラメタとして設定する必要があった。本発明の第１の観点では、ＢＰＭとシミュレーションが連動することで、ユーザが実績を参照したいときのみ、業務プロセストラッキング装置が持つイベントデータから計算した統計値を従来技術のシミュレーションの設定として用いることができ、従来よりも設定作業が容易になる。また場合によっては全てのパラメタに統計値をデフォルトとして設定しておくことで、利用者の設定の手間を軽減できる。

多くの業務ではプロセスインスタンスの生起は外部要因によって発生し単純な乱数分布に当てはめにくいため、シミュレーションの精度を高めるために時間を細かく区切ってそれぞれに乱数分布を設定するなどの方法で分布を近似する必要があった。本発明の第２の観点では、イベントデータから取得した、実際の業務で発生したプロセスインスタンスの生起タイミングを用いるので、利用者がプロセスインスタンスの生起確率を推定する必要がない。また実際に発生したタイミングを用いることで利用者が想定しないようなプロセスインスタンスの生起も再現してシミュレーションされる。

業務では２４時間操業でない場合に作業時間と非作業時間が存在するため、実データ（実行履歴）を用いるシミュレーション方式において業務インスタンス数を増減してシミュレーションを行いたいとき、単純に時間軸を伸縮することで単位時間当たりの業務インスタンス数を増減することはできない。本発明の第３および第４の観点では、データを増やす場合にシミュレーション対象期間以外のデータを重畳するので、シミュレーション対象期間のデータと類似の特性を持つデータを選択すれば、シミュレーション対象期間と同様の特性で、増加したデータを用いシミュレーションすることが可能である。またデータを削減する場合もプロセスインスタンス単位で削減することで、シミュレーション対象期間が持つ特性を損なわずにシミュレーション可能である。

従来は業務フロー上で動作を見て検討したい場合に従来のシミュレーションが実装しているアニメーション機能を用いてシミュレーション中に観察するしかなかったが、本発明の第５の観点では何度でも、ほかのプロセスインスタンスも含めて観察することができる。

業務改善時に業務フローを変更するのは影響が大きく、同一業務フローに対してアクティビティや遷移の振る舞いを変えるのはより影響が小さいと考えられる。そのため業務改善を検討する場合もまず業務フロー案を検討・決定し、それからアクティビティや遷移の微調整を行うことができるのが望ましい。本発明の第６の観点では、定義を業務フローとパラメタセットに分離することで、ある業務フローに対し複数のパラメタセットを定義しシミュレーション結果を、たとえば第８の観点で開示される仕組みで、比較することができ、最適な定義を決定するのが容易になる。

本発明では、実際の業務インスタンスを用いるので、アクティビティや遷移部分に何も定義しない項目があってもシミュレーション可能である。そのため必ずしも全てのアクティビティと遷移部分にパラメタを定義したか否かで、パラメタの設定がすんだか否かを判断できない。本発明の第７の観点によれば、利用者がパラメタセットで従来と異なる振る舞いをさせたいときに、どこに設定したかを把握できると、利用者が設定忘れをしていないか確認しやすい。

従来のシミュレーションではあらかじめシミュレーション用パラメタをいくつか用意しておき、それらを連続してシミュレーションし、結果を一括して表示することは可能であったが、シミュレーション結果を見ながらさらにシミュレーションを行ったときに、それらの結果から必要な分を選択し、まとめて比較することができなかった。本発明の第８の観点では、複数のシミュレーション結果から有望な結果だけをいくつか選択し、それらを比較して最適な定義を決定するのが容易になる。

既存業務プロセスに関する作業時間やカレンダ情報がない場合、イベントデータから実行時間を求めるときに正確な実行時間を求めることができない。本発明の第９の観点では、利用者が既存業務プロセスの作業時間やカレンダを定義していなくても、イベントデータの分布から作業時間やカレンダを推定することで、利用者の設定の手間を軽減することができる。

本発明の目的は、業務プロセスの改善の効果をシミュレーションによって精度良く評価することが可能な業務プロセスのシミュレーション技術を提供することにある。
本発明によれば、乱数分布で表現できない業務インスタンスの発生分布の場合でも業務プロセスの改善の効果をシミュレーションによって精度良く評価することが可能な業務プロセスのシミュレーション技術を提供することができる。

また、比較的限られた既存の履歴情報を用いて、業務インスタンスの多様な発生量の場合を精度良くシミュレーションすることが可能な業務プロセスのシミュレーション技術を提供することができる。

また、業務インスタンスの振る舞いを詳細に観察することが可能な業務プロセスのシミュレーション技術を提供することができる。
また、良好な操作性にて、多様な条件下でのシミュレーションを行うことが可能な業務プロセスのシミュレーション技術を提供することができる。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法を実施するＢＰＭシステム等の情報処理システムの構成の一例を示すブロック図である。

本実施の形態の情報処理システムは、イベント管理装置１０、複数の業務システム２０、表示クライアント２０ｂ、シミュレーション装置３０および操作端末装置７０を含んでいる。

複数の業務システム２０の各々は、後述の受注業務２１、在庫確認業務２２、出庫業務２３、配送依頼業務２４および配送業務２５、発注業務２６、検品業務２７の各々からなり、個々の業務システム２０は、これらの各業務を実現するための業務アプリケーション２０ａを備えている。業務アプリケーション２０ａは、職掌する当該業務の遂行において発生する後述のイベントデータ８１をイベント管理装置１０に出力する。

イベント管理装置１０は、入力部１１、出力部１２、イベントキユー１３、イベント関連付け部１４、業務プロセスＤＢ（データベース）１５およびイベント管理ＤＢ（データベース）１６を含んでいる。

入力部１１はイベントデータの検索条件を入力する。イベントキユー１３は個々の業務システム２０から送信されたイベントデータをキューイングするバッファである。イベント関連付け部１４はイベントキユー１３内のイベントデータ８１を業務データ単位にまとめ，業務データ間の関連付けを行う。イベント管理ＤＢ１６は関連付けられた業務データが蓄積されるデータベースである。業務プロセスＤＢ１５は業務プロセスの定義情報と業務データの定義情報とが蓄積されるデータベースである。出力部１２は表示クライアント２０ｂから入力された検索条件に基づくイベント管理ＤＢ１６の検索結果を出力する出力部である。

また、出力部１２は、シミュレーション装置３０からの要求に応じて業務プロセスＤＢ１５およびイベント管理ＤＢ１６の内容をシミュレーション装置３０に転送する機能も備えている。

表示クライアント２０ｂは、たとえばｗｅｂブラウザのアプリケーションが実装された情報端末からなり、イベント管理装置１０における検索結果を適宜可視化して表示する。
イベント管理装置１０は個々の業務システム２０から取得したイベントデータ８１をイベント管理ＤＢ１６で保存管理する。業務フロー情報は業務プロセスＤＢ１５に保存され、個々の業務モデル９０毎に、イベントデータ８１を追跡して表示クライアント２０ｂに表示するトラッキング処理を行うときに用いられる。

なお、本実施の形態の場合には、後述のシミュレーション装置３０のシミュレーションで得られたイベントデータ８１をイベント管理ＤＢ１６に格納することにより、個々の業務モデル９０の振る舞いを、シミュレーション装置３０のシミュレーションにて得られたイベントデータ８１を用いて追跡（トラッキング）することも可能になっている。

シミュレーション装置３０は、入力部３１、出力部３２、シミュレーションエンジン部３３、統計値計算部３４、業務プロセスＤＢ（データベース）４０、イベント管理ＤＢ（データベース）５０、統計値ＤＢ（データベース）６０を含んでいる。

入力部３１および出力部３２は、たとえば、ｗｅｂサーバ等のソフトウェアおよびネットワークインタフェースで構成され、イベント管理装置１０および操作端末装置７０との間における情報に入出力を行う。

シミュレーションエンジン部３３は、業務プロセスＤＢ４０およびイベント管理ＤＢ５０の内容に基づいて、複数の業務システム２０の各々が遂行する複数の業務を組み合わせて構成される業務プロセス（業務モデル９０）のシミュレーションを実行し、実行結果を統計値計算部３４に出力するソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアである。

統計値計算部３４は、シミュレーションエンジン部３３から入力された情報に基づいて、各種の統計値を計算し、統計値ＤＢ６０に出力するソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアである。

操作端末装置７０は、たとえばディスプレイ７１、キーボード、マウス等のユーザインタフェースを備えたパーソナルコンピュータ等で構成されている。操作端末装置７０には、モデル記述アプリケーション７２、結果表示アプリケーション７３等のソフトウェアが実装されている。

モデル記述アプリケーション７２は、図２に例示されるような業務モデル９０の作成等を行う。結果表示アプリケーション７３は、たとえば、ＷＥＢブラウザ等のソフトウェアで構成され、シミュレーション装置３０側の入力部３１、出力部３２を構成するＷＥＢサーバとの間で情報の授受を行うことで、シミュレーション装置３０に対する情報入力や、シミュレーション装置３０からの出力情報の表示等を行う。

図３は、本実施の形態におけるイベントデータ８１の構成の一例を示す概念図である。個々のイベントデータ８１は、モデル名８１ａ、イベント名８１ｂ、主キータイプ８１ｃ、主キー値８１ｄ、関連キータイプ８１ｅ、関連キー値８１ｆ、開始時刻または終了時刻等の時刻情報８１ｇ、値情報８１ｈ、のいずれか一つ以上を含んでいる。

複数の業務システム２０を組み合わせて構成される業務プロセスが、一つの単位業務（たとえば一つの物品の受注から配送までの処理）を処理する場合に、個々の業務システム２０で発生するイベントデータ８１の集合がプロセスインスタンス８０（業務インスタンス）である。図３では、一つのプロセスインスタンス８０を構成するイベントデータ８１の集合が例示されている。

図４および図５は、本実施の形態のシミュレーション装置３０における業務プロセスＤＢ４０の構成の一例を示す概念図である。なお、この業務プロセスＤＢ４０は、イベント管理装置１０に備えられた業務プロセスＤＢ１５の、一部または全部の内容の複製である。

業務プロセスＤＢ４０は、モデル名称テーブル４１、ノード情報テーブル４２、リンク情報テーブル４３、パラメタセット定義テーブル４４およびパラメタセット細目テーブル４５を含んでいる。

モデル名称テーブル４１には、業務モデル９０のモデルＩＤ４１ａとモデル名４１ｂが対応つけて格納される。この業務モデル９０としては、Ａｓ−ｉｓモデル９０ａおよびＴｏ−ｂｅモデル９０ｂの両方が格納される。

ノード情報テーブル４２には、ノードＩＤ４２ａ、ノード名称４２ｂ、ノードタイプ４２ｃ、モデルＩＤ４２ｄ、Ｘ座標４２ｅ、Ｙ座標４２ｆが格納される。
ノードＩＤ４２ａは、業務モデル９０を構成する個々のアクティビティ９１等のノードの識別情報である。本実施の形態では、受注業務２１〜配送業務２５の各々に対応したアクティビティ９１に、“２００１”〜“２００５”の各々値が付与され、業務開始記号９３には“２００６”が付与され、業務完了記号９４には“２００７”が付与されている。

ノード名称４２ｂは、当該ノードを構成する受注業務２１〜検品業務２７の個々の業務名を示す。
ノードタイプ４２ｃは、業務モデル９０を構成する個々のノードのタイプが設定され、ノードＩＤ４２ａが“２００１”〜“２００５”のノードにはアクティビティ９１が設定され、“２００６”のノードには業務開始記号９３を示すｉｎｉｔｉａｌＮｏｄｅが設定され、“２００７”のノードには業務完了記号９４を示すｆｉｎａｌＮｏｄｅが設定されている。

モデルＩＤ４２ｄは、Ａｓ−ｉｓモデル９０ａ、Ｔｏ−ｂｅモデル９０ｂ等の個々の業務モデル９０に付与された識別情報である。
Ｘ座標４２ｅおよびＹ座標４２ｆは、業務モデル９０の表示画面内におけるＸ座標およびＹ座標である。

リンク情報テーブル４３には、上位側ノードＩＤ４３ａおよび下位側ノードＩＤ４３ｂが格納される。上位側ノードＩＤ４３ａは、当該ノードの上流側（遷移元）のノードのノードＩＤである。下位側ノードＩＤ４３ｂは、自ノードの下流側（遷移先）のノードのノードＩＤである。上位側ノードＩＤ４３ａから下位側ノードＩＤ４３ｂに向かう方向に遷移９２を意味する矢印が描画される。

パラメタセット定義テーブル４４には、パラメタセットＩＤ４４ａ、パラメタセット名４４ｂ、Ａｓ−ｉｓ業務モデル名４４ｃ、Ｔｏ−ｂｅ業務モデル名４４ｄが対応つけて格納されている。

パラメタセットＩＤ４４ａは、複数のパラメタセットを識別するための識別情報である。
パラメタセット名４４ｂは、個々のパラメタセットに付与された名称である。

Ａｓ−ｉｓ業務モデル名４４ｃおよびＴｏ−ｂｅ業務モデル名４４ｄは、当該パラメタセットが適用される、Ａｓ−ｉｓモデル９０ａおよびＴｏ−ｂｅモデル９０ｂの名称である。

パラメタセット細目テーブル４５は、パラメタセットＩＤ４５ａ、アクティビティ名４５ｂ、変更フラグ４５ｃ、所要時間４５ｄおよびコスト４５ｅが対応付けて格納され、特定のパラメタセットに関する詳細な情報が設定される。

すなわち、パラメタセットＩＤ４５ａは、パラメタセットの識別情報である。
アクティビティ名４５ｂは、当該パラメタセットが適用されるアクティビティ名である。変更フラグ４５ｃは、個々のアクティビティにおけるパラメタの変更の有無を示す情報である。

所要時間４５ｄは、個々のアクティビティの所要時間であり、外部から変更可能である。空白の場合は、変更無しで、個々のアクティビティ９１におけるデフォルトの値が用いられる。

コスト４５ｅは、アクティビティ名４５ｂに対応するアクティビティ９１におけるコストの増減設定値であり、空白の場合は、変更無しで、個々のアクティビティ９１におけるデフォルトの値が用いられる。

図６は、本実施の形態における統計値ＤＢ６０の構成の一例を示す概念図である。
統計値ＤＢ６０は、実行条件テーブル６１、統計値テーブル６２で構成されている。
実行条件テーブル６１には、条件ＩＤ６１ａ、Ａｓ−ｉｓ名６１ｂ、Ｔｏ−ｂｅ名６１ｃ、パラメタセット名６１ｄ、対象期間６１ｅ、実行名６１ｆおよび実行開始時刻６１ｇが、条件ＩＤ６１ａに対応付けられて格納されている。

条件ＩＤ６１ａは、シミュレーション時に設定される種々の実行条件の各々に付与された識別情報である。
Ａｓ−ｉｓ名６１ｂは、現行の業務モデル（Ａｓ−ｉｓモデル）の名称が格納される。

Ｔｏ−ｂｅ名６１ｃは、シミュレーション対象となった改善案の業務モデル（Ｔｏ−ｂｅモデル）の名称である。
パラメタセット名６１ｄは、当該実行条件で用いられたパラメタセットに付与された名称である。

対象期間６１ｅは、シミュレーションの対象となった期間（開始日、終了日）である。
実行名６１ｆは、条件ＩＤ６１ａで特定される実行条件に付与された名称である。
実行開始時刻６１ｇは、条件ＩＤ６１ａで特定される実行条件で実行されたシミュレーションの開始時刻である。

統計値テーブル６２は、統計値ＩＤ６２ａ、条件ＩＤ６２ｂ、タイプ６２ｃ、名前６２ｄ、平均値６２ｅ、最小値６２ｆ、最大値６２ｇおよび回数６２ｈを格納している。
統計値ＩＤ６２ａは、個々の統計値を識別する識別情報である。

条件ＩＤ６２ｂには、実行条件テーブル６１における条件ＩＤ６１ａの値が設定される。
タイプ６２ｃには、ノードの種類が格納される。

名前６２ｄには、タイプ６２ｃで特定されるノードの名称が格納される。
平均値６２ｅには、アクティビティの実行回数の平均値が格納される。
最小値６２ｆには、アクティビティの実行回数の最小値が格納される。

最大値６２ｇには、アクティビティの実行回数の最大値が格納される。
回数６２ｈには、アクティビティの実行累積回数が格納される。
図７は、本実施の形態のイベント管理ＤＢ５０の構成の一例を示す概念図である。なお、この図７は、図３に例示されるＮｏ．１〜Ｎｏ．１０からなる複数のイベントデータ８１のうち、最初のＮｏ．１のイベントデータ８１が登録された状態のイベント管理ＤＢ５０の内容が例示されている。

同様に、図８、図９、図１０、図１１、図１２、図１３、図１４、図１５および図１６は、図３に例示されるＮｏ．２〜Ｎｏ．１０の各々のイベントデータ８１が順次登録された場合の、イベント管理ＤＢ５０の内容の推移を示している。

イベント管理ＤＢ５０は、ビジネスデータテーブル５１、ビジネスデータ関係テーブル５２、イベントデータテーブル５３およびプロパティテーブル５４で構成されている。
ビジネスデータテーブル５１は、業務データＩＤ５１ａに対して、業務データタイプ５１ｂ、業務データ値５１ｃ、モデル名５１ｄが対応付けられて格納されている。

業務データＩＤ５１ａは、イベントデータの発生元の業務データを識別する識別情報である。
業務データタイプ５１ｂは、業務データの種別を示す情報である。

業務データ値５１ｃは、個々の実際に発生した業務（業務インスタンス）を識別する識別情報である。
モデル名５１ｄは、業務インスタンスが処理された業務モデル９０のモデル名である。

ビジネスデータ関係テーブル５２は、上位側業務ＩＤ５２ａ、下位側業務ＩＤ５２ｂからなり、業務データ間の依存関係が設定される。
上位側業務ＩＤ５２ａには、当該イベントデータが発生した業務の遷移元の業務データＩＤ５１ａが設定される。

下位側業務ＩＤ５２ｂは、当該イベントデータが発生した業務の遷移先の業務データＩＤ５１ａが設定される。
イベントデータテーブル５３は、イベントＩＤ５３ａ、業務データＩＤ５３ｂ、イベント名５３ｃ、開始時刻５３ｄおよび終了時刻５３ｅを対応つけて格納する。

イベントＩＤ５３ａは、個々のイベントデータ８１を識別する識別情報である。
業務データＩＤ５３ｂには、ビジネスデータテーブル５１の業務データＩＤ５１ａが設定される。

イベント名５３ｃは、イベントデータ８１に付与された名称である。
開始時刻５３ｄは、イベントデータ８１の時刻情報８１ｇで特定されるイベントの開始時刻である。

終了時刻５３ｅは、イベントデータ８１の時刻情報８１ｇで特定されるイベントの終了時刻である。
プロパティテーブル５４は、業務データＩＤ５４ａ、業務データ名５４ｂおよび業務データ値５４ｃが対応付けて格納されている。

業務データＩＤ５４ａは、ビジネスデータテーブル５１の業務データＩＤ５１ａである。
業務データ名５４ｂは、業務データＩＤ５１ａで特定される業務データに付与された名前である。

業務データ値５４ｃは、業務データＩＤ５１ａで特定される業務データの値である。
上述のような構成のイベント管理ＤＢ５０に対して、たとえば、図３のプロセスインスタンス８０が入力されると、Ｎｏ．１〜Ｎｏ．６では、共通の「受注伝票」を媒介として業務が進行するため、業務データＩＤ５１ａとして「受注伝票」に対応した「Ｂ１」が設定される。Ｎｏ．７〜Ｎｏ．１０では、当該「受注伝票」で特定される物品の配送業務が「配送伝票」を媒介として進行するため、当該「配送伝票」に対応した業務データＩＤ５１ａとして、「Ｂ２」が設定される。

また、「配送伝票」が最初に生成された契機で発生したＮｏ．７のイベントデータ８１には、主キータイプ８１ｃ、主キー値８１ｄの他に、対応する前記「受注伝票」との関連を特定するための情報として、関連キータイプ８１ｅ、関連キー値８１ｆの情報が含まれている。

Ｎｏ．１のイベントデータ８１が入力されると、モデル名８１ａがモデル名５１ｄに設定され、イベント名８１ｂは発生元のアクティビティの名称に対応したイベント名５３ｃに設定され、主キータイプ８１ｃは、業務データタイプ５１ｂに設定され、業務データ値５１ｃに設定され、主キー値８１ｄは業務データ値５１ｃに設定され、時刻情報８１ｇは開始時刻５３ｄに設定され、値情報８１ｈは業務データ値５４ｃに設定される。Ｎｏ．２〜６に入力に際しても、図８、図９、図１０、図１１、図１２のように推移して、ほぼ同様に処理される。

図１３のイベント管理ＤＢ５０の状態は、Ｎｏ．７のイベントデータ８１の追加直後の状態を示している。上述のように、「配送伝票」に対応した業務データＩＤ５１ａとして「Ｂ２」が設定され、ビジネスデータ関係テーブル５２の下位側業務ＩＤ５２ｂには、主キー（この場合「受注伝票」）と関連キー（この場合「配送伝票」）の関係が特定される。

以降は、図１４、図１５、図１６のように、Ｎｏ．８〜Ｎｏ．１０のイベントデータ８１に入力に伴って、業務データＩＤ５１ａ（業務データＩＤ５３ｂ）（業務データＩＤ５４ａ）をキーとして、イベントデータテーブル５３およびプロパティテーブル５４にデータが埋められる。

イベント管理装置１０が保存するイベントデータ８１をシミュレーションに先立ちシミュレーション装置３０にネットワークなどの手段でコピーする。業務プロセスＤＢ１５内の業務フロー情報も同様に業務プロセスＤＢ４０にコピーするか、シミュレーション装置３０において別途登録する。

図１ではイベント管理装置１０とシミュレーション装置３０をそれぞれ独立としているが、同一装置上に配置してもよい。その場合、業務プロセスＤＢ４０とイベント管理ＤＢ５０はイベント管理装置１０とシミュレーション装置３０で共有してもよい。また、操作端末装置７０（クライアント）はイベント管理装置１０とシミュレーション装置３０からそれぞれ独立としているが、どちらかまたは両方と同一装置上に配置してもよい。また以下ではイベント管理装置１０とシミュレーション装置３０にそれぞれＷｅｂサーバ機能が搭載され操作端末装置７０でＷｅｂブラウザ等の結果表示アプリケーション７３を用いてイベント管理装置１０やシミュレーション装置３０の機能を使用することを前提とするが、Ｗｅｂアプリケーション以外の技術で通信してもよい。

イベントデータ８１は、個々の業務システム２０における業務（アクティビティ）の開始および終了時に業務システム２０から取得する情報である。
あるプロセスインスタンス８０は、業務フロー（業務モデル９０）の１回の実行に相当する。プロセスインスタンス８０に対し、イベントデータ８１が持つ主キーと関連キーを関係付けて得られるイベントデータ８１の集合が関係付けられる。

業務モデル９０（業務フロー）の例を図２に示す。この図２ではＵＭＬ（ＵｎｉｆｉｅｄＭｏｄｅｌｉｎｇＬａｎｇｕａｇｅ）のアクティビティ図を用い記述している。ここのアクティビティ９１は楕円（角の丸い四角）で、遷移９２は矢印のついた線で表現されている。また、業務開始記号９３、業務完了記号９４も用いられている。

図２の左側のＡｓ−ｉｓモデル９０ａは、現状の業務モデル９０を示し、右側のＴｏ−ｂｅモデル９０ｂは、一つの改善案の業務モデル９０であるＴｏ−ｂｅモデル９０ｂが例示されている。

現状のＡｓ−ｉｓモデル９０ａでは、業務開始記号９３から遷移９２、アクティビティ９１（受注業務２１）、遷移９２、アクティビティ９１（在庫確認業務２２）、遷移９２、アクティビティ９１（出庫業務２３）、遷移９２、アクティビティ９１（配送依頼業務２４）、遷移９２、アクティビティ９１（配送業務２５）の構成となっており、受注業務２１〜配送業務２５がシリアルに遂行される構成となっている。

一方、図２の右側のＴｏ−ｂｅモデル９０ｂは、業務開始記号９３、遷移９２、アクティビティ９１（受注業務２１）、までは、Ａｓ−ｉｓモデル９０ａと同様であるが、その後に、遷移９２を介して、並列に実行されるアクティビティ９１（在庫確認業務２２）、アクティビティ９１（出庫業務２３）、およびアクティビティ９１（配送依頼業務２４）に分岐して遷移し、その後、遷移９２を介して一つのアクティビティ９１（配送業務２５）に遷移し、終了（業務完了記号９４）するように変更した改善案である。

このＡｓ−ｉｓモデル９０ａおよびＴｏ−ｂｅモデル９０ｂの作成、表示は、上述の図４および図５の業務プロセスＤＢ４０にデータを設定することで実現される。
すなわち、個々の業務モデル９０の名称はモデル名称テーブル４１で管理され、個々のアクティビティ９１の属性や表示位置はノード情報テーブル４２で管理され、個々のアクティビティ９１に遷移の前後関係は、リンク情報テーブル４３に設定される。

任意の業務モデル９０のシミュレーションの手順の一例を図１７に示す。本実施の形態では、Ａｓ−ｉｓモデル９０ａを定義した後（ステップ２０１）、実際の業務システム２０からイベントデータ８１を収集する（ステップ２０２）。そして、Ａｓ−ｉｓモデル９０ａの改善のためのＴｏ−ｂｅモデル９０ｂを定義し（ステップ２０３）、シミュレーションに用いるパラメタセットを定義する（ステップ２０４）。

そして、パラメタセットを選択してシミュレーションを実行し、得られた統計値を記録し（ステップ２０５）、新たなパラメタセットを用いたシミュレーションを反復するか判定し（ステップ２０６）、これ以上シミュレーションしない場合には統計値を表示して（ステップ２０７）、統計値を比較検討する（ステップ２０８）。

そして、検討結果に応じて、ステップ２０３に戻って新たにＴｏ−ｂｅモデル９０ｂを定義しシミュレーションを行うか、ステップ２０４に戻って新たなパラメタセットを用いてシミュレーションを行うか判定し（ステップ２０９）、満足するシミュレーション結果（Ｔｏ−ｂｅモデル９０ｂ）が得られたら、シミュレーションを終了する。

このように、本実施の形態では、イベント管理装置１０とシミュレーション装置３０が連動することで、ユーザが実績を参照したいときのみ、イベント管理装置１０が持つイベントデータから計算した統計値をシミュレーションの設定として用いることができ、従来よりも設定作業が容易になる。また場合によっては全てのパラメタに統計値をデフォルトとして設定しておくことで、利用者の設定の手間を軽減できる。

また、プロセスインスタンス８０から取得した、実際の業務で発生したプロセスインスタンスの生起タイミングを用いるので、利用者がプロセスインスタンスの生起確率を推定する必要がなく、実際に発生したタイミングを用いることで利用者が想定しないようなプロセスインスタンスの生起も再現してシミュレーションされる、という利点がある。

さらに、業務モデル９０の定義を業務フローとパラメタセットに分離することで、ある業務フローに対し複数のパラメタセットを定義しシミュレーション結果を比較することができ、最適なＴｏ−ｂｅモデル９０ｂを決定するのが容易になる。

以下、上述の個々の処理ステップについてさらに詳細に説明する。本実施の形態では、現状の業務モデル（Ａｓ−ｉｓモデル９０ａ）に従い業務が実行されている環境で、Ａｓ−ｉｓモデル９０ａに対応したイベントデータ８１をイベント管理装置１０においてイベント管理ＤＢ１６に取得し、このイベントデータ８１を、図１のシミュレーション装置３０のイベント管理ＤＢ５０に複写して保持した状態を想定している。

操作端末装置７０において、業務フローを記述するエディタ等のモデル記述アプリケーション７２を用いてＡｓ−ｉｓモデル９０ａを修正しＴｏ−ｂｅモデル９０ｂを作成する。もし業務フローを変更しない場合はＡｓ−ｉｓモデル９０ａをそのままＴｏ−ｂｅフローとして使用する。Ｔｏ−ｂｅモデル９０ｂを元にしたＡｓ−ｉｓモデル９０ａに関係付けてシミュレーション装置３０の業務プロセスＤＢ４０に登録する。

パラメタセットを定義するときは、上述のパラメタセット定義テーブル４４において、あるＡｓ−ｉｓモデル９０ａに関係付けられているＴｏ−ｂｅモデル９０ｂの一覧から適当なものを選択する。

操作端末装置７０のＷｅｂブラウザ等の結果表示アプリケーション７３（ディスプレイ７１）には、上述のモデル記述アプリケーション７２で記述したＴｏ−ｂｅモデル９０ｂが表示される。この表示状態において、個々のアクティビティ９１の部分をクリックすると、図１８に例示されるようなアクティビティ９１の定義入力画面（パラメタセット定義画面７５）が表示されるので、当該アクティビティ９１の振る舞いを適当に定義する。

パラメタセット定義画面７５は、アクティビティ名称入力部７５ａ、所要時間入力部７５ｂ、バッチ開始時刻入力部７５ｃ、開始条件入力部７５ｄ、カレンダ入力部７５ｅ、コスト入力部７５ｆ、作業時間帯入力部７５ｇ、変数・プロパティ設定パネル７５ｈ、Ａｓ−ｉｓ値埋め込みボタン７５ｉ、等で構成されている。

アクティビティ９１の標準実行時間（所要時間入力部７５ｂ）、コスト定義（コスト入力部７５ｆ）、資源定義（変数・プロパティ設定パネル７５ｈ）などを設定する。
遷移９２の部分をクリックすると遷移９２の図示しない定義入力画面が表示される。遷移９２での待ち時間、遷移確率、遷移条件などを設定する。

上述の定義入力画面（パラメタセット定義画面７５）でアクティビティ９１ないし遷移９２の振る舞いを変更した場合、結果表示アプリケーション７３で表示されるＴｏ−ｂｅモデル９０ｂ上で変更した部分の色や線の太さを変更し、パラメタを設定したことが分かる表示とする。

図１９に例示されるように、シミュレーション設定画面７７では、パラメタセット名７７ａ、Ａｓ−ｉｓモデル名７７ｂ、Ｔｏ−ｂｅモデル名７７ｃ、モデル表示パネル７７ｄ、が表示され、モデル表示パネル７７ｄには、業務モデル９０（この場合、Ｔｏ−ｂｅモデル９０ｂ）が表示される。

そして、このモデル表示パネル７７ｄの中では、上述の図１８のパラメタセット定義画面７５でパラメタが変更されたアクティビティ９１が、異なる色（図１９ではハッチングを付して表示している）で表示され、パラメタが変更されていることが一目で確認可能になっている。

シミュレーション実行時には対象とするパラメタセット（Ａｓ−ｉｓモデル９０ａとＴｏ−ｂｅモデル９０ｂに関連付けられている）と、シミュレーション対象期間を設定する。以下ではシミュレーション対象期間に実行中だったプロセスインスタンス８０をシミュレーション対象とする。なお、利用者が設定したシミュレーション対象期間内で開始・終了したプロセスインスタンス８０を対象にすること、またはシミュレーション対象期間に開始したプロセスインスタンス８０を対象にすること、などのバリエーションも可能である。

図２０および図２１は、上述のようなパラメタ設定処理を示すフローチャートである。
すなわち、パラメタセット定義画面７５において利用者がアクティビティ９１を選択し（ステップ２１１）、当該アクティビティ９１に対する設定情報の変更を記録し（ステップ２１２）、選択してアクティビティ９１に対するアクティビティ設定画面（パラメタセット定義画面７５と同じ）を表示する（ステップ２１３）。

利用者がアクティビティ設定画面での入力終了を指示すると（ステップ２１４）、前もって記録したアクティビティ９１の設定情報と入力終了時の設定情報を比較し（ステップ２１５）、値が異なる場合は、業務プロセスＤＢ４０のパラメタセットの定義（パラメタセット定義テーブル４４）を新たな値で更新し（ステップ２１６）、業務プロセスＤＢ４０のパラメタセット細目テーブル４５の変更フラグ４５ｃを“Ｔｒｕｅ”に変更する（ステップ２１７）。

また、利用者がシミュレーション設定画面７７を選択すると（ステップ２２１）、業務モデル９０の描画情報を業務プロセスＤＢ４０のノード情報テーブル４２から読み出し（ステップ２２２）、パラメタセット定義情報をパラメタセット定義テーブル４４から読み出す（ステップ２２３）。

そして、変更フラグ４５ｃが“Ｔｒｕｅ”のアクティビティ９１に色を付ける（図１９ではハッチングを付与）等の表示を実行する（ステップ２２４）。
これにより、利用者がパラメタセットで従来と異なる振る舞いをさせたいときに、どこに設定したかを把握できると、利用者が設定忘れをしていないか確認しやすい、という利点がある。

次に、シミュレーション実行時の処理を説明する。
例として図２２に示すような業務の実行結果（個々の業務システム２０から出力された複数のイベントデータ８１の集合からなるプロセスインスタンス８０）を元にシミュレーションする場合を想定する。

図２２では縦軸が時間軸であり、最初の矢印の始点が図２の「受注」アクティビティの開始を、終点が「受注」アクティビティの終了を表しているとする。矢印と次の矢印の間に隙間があるものは、遷移時間が発生したことを示す。すなわち、個々の矢印には、対応するアクティビティ９１の受注業務２１〜検品業務２７の符号付している。

この図２２の現状の例では、業務プロセスの開始タイミング、アクティビティ毎の実行時間の分布に偏りがある（たとえば、配送先、取り扱う商品等の）特定の条件で、所要時間などが他と異なる、等の理由で、後述のような単なる乱数等を用いたシミュレーションではプロセスがどのように流れているか自体の把握が困難である。このため、本実施の形態では、後述のように、実際の業務プロセスの実行結果であり、複数のイベントデータ８１の集合からなるプロセスインスタンス８０を用いてシミュレーションを実行し、シミュレーション結果を統計処理して、さらにシミュレーションに用いる。

図２３に示されるように、従来の乱数でシミュレーションを行う場合は、それぞれのアクティビティないし遷移の実行時間などを全て乱数で決定された統計値として設定する。そのため実行時間などの実際の分布を、シミュレーション装置３０が用意する乱数分布で十分近似できない場合、誤差が大きくなる可能性がある。

一方、図２４に示すように、本実施の形態の場合、パラメタセットで明に振る舞いを変化させる部分以外は実際のイベントデータ８１を元に実行時間や遷移時間や分岐先を計算する。そのためそれらの分布は実際に発生したものと同一である。業務フロー（業務モデル９０）を変更した場合でも、対応するアクティビティ９１や遷移９２が存在すれば、実際に発生した実行時間を用いるので、乱数のみでシミュレーションする場合より正確であることが期待できる。そのとき、各イベントデータ８１の時刻情報８１ｇ（開始時刻や終了時刻）は、その直前の時刻に合わせてずらし、イベントデータ８１の実行時間は実際の場合と同じにする。

また、図２５に例示されるように、Ｔｏ−ｂｅモデル９０ｂにおいて新たなアクティビティ９１や遷移９２の分岐を追加したため（たとえば、アクティビティ９１として、現状の業務モデル９０にない発注業務２６、検品業務２７を追加する場合）、シミュレーション実行時に対応するイベントデータ８１が存在しない場合のみ、追加部分（発注業務２６、検品業務２７）に関してのみ選択的に乱数で実行時刻などの時刻情報８１ｇを生成することも可能である。

上記のようにイベントデータ８１を用いて実行時間を計算するとき、例えば、図２６のように、土曜日と日曜日が休日の職場で金曜日の夕方から開始し、金曜日の定時で一旦作業を中断し、月曜日の朝から続きを作業し、月曜日の午前中に終了した作業があるとする。この場合作業は金曜日の夕方と月曜日の午前中のみであるが、イベントデータ８１の時刻情報８１ｇからは２日以上費やしたようにみえてしまう。そこで、本実施の形態では、あらかじめ現状の作業におけるカレンダや作業時間を定義しておくことで作業時間を補正する。

さらに、本実施の形態では、イベントデータ８１の時刻情報８１ｇ（開始時刻ないし終了時刻）が作業時間内に発生するという仮定の元に、開始時刻ないし終了時刻のヒストグラムを計算することでカレンダと作業時間を推定する。すなわち、図２７に例示されるように、カレンダについてはイベントデータ８１における開始時刻ないし終了時刻（時刻情報８１ｇ）が発生した日付を累積し、閾値以上発生した日付を営業日、その他を休業日と推定する。また作業時間については、例えば曜日ごとに作業時間を設定しているという仮定の元に、１週間を単位時間（例えば１５分）ごとに区間として分割し、イベントデータ８１の開始時刻ないし終了時刻が発生した回数を求め、閾値以上発生した区間を作業時間と仮定することで求めることができる。

図２８は、このような推定処理の一例を示すフローチャートである。最初に対象処理期間を取得し（ステップ２３１）、曜日毎に、２４時間単位で分割したヒストグラムＨＯ（ステップ２３２）、曜日別のヒストグラムＨＣ（ステップ２３３）、対象処理期間の日付別のヒストグラムＨＤ（ステップ２３４）を準備し、さらに、処理対象期間内のイベントデータ８１を用意する（ステップ２３５）。

そして、未処理のイベントデータ８１がある間（ステップ２３６）、未処理のイベントデータ８１を一つ選択し（ステップ２３７）、イベントデータ８１の日付から曜日を取得し（ステップ２３８）、ヒストグラムＨＣを曜日で更新し（ステップ２３９）、ヒストグラムＨＯの該当曜日をイベントデータ８１の時刻情報８１ｇで更新し（ステップ２４０）、ヒストグラムＨＤをイベントデータ８１の日付で更新する（ステップ２４１）。

そして、ステップ２３６ですべてのイベントデータ８１の処理が終わったと判定されたら、ヒストグラムＨＯの曜日毎に、度数が所定の閾値以上連続した区間を求め、作業時間帯と推定する（ステップ２４２）。また、ヒストグラムＨＯにおいて度数が所定の閾値以上の曜日を営業日と推定する（ステップ２４３）。

さらに、ヒストグラムＨＤの日付毎に、度数が所定の閾値以上か判別し（ステップ２４４）、ヒストグラムＨＤで度数が所定の閾値以上で営業日でないか、所定の閾値以下で営業日の日付を、営業日の例外とする（ステップ２４５）。

これにより、利用者が既存業務プロセスの作業時間やカレンダを定義していなくても、イベントデータ８１の分布から作業時間やカレンダを推定することで、利用者の設定の手間を軽減することができる。

一方、シミュレーション対象期間で設定した期間で生起するプロセスインスタンス８０の数を増減したときの振る舞いをシミュレーションしたい場合がある。
プロセスインスタンス８０の数を減らすには、プロセスインスタンス単位でイベントデータ８１を使わないで（間引いて）シミュレーションすることで実現できる。

一方、プロセスインスタンス８０の数を増やすには、図２９に示すように、シミュレーション対象期間１０１とは異なる期間（重畳期間１０２）のプロセスインスタンス８０ａを選択し、シミュレーション対象期間１０１の時刻となるようプロセスインスタンス８０に対応するイベントデータ８１の時刻情報をずらし、重畳してシミュレーション時に使用する。例えば多くの企業では週単位に作業を行うため、上記の時刻をずらす際に週単位でずらすことにより、作業の集中度などを損なわずにプロセスインスタンス８０の数を増加させることができる。

図３０は、上述のプロセスインスタンス８０の増減処理の一例を示すフローチャートである。
まず、元のシミュレーション対象期間１０１と重畳期間１０２を入力する（ステップ２５１）。また増加率を入力する（ステップ２５２）。そして、重畳前のプロセスインスタンス数（ａｍｏｕｎｔＰｉ）を計数する（ステップ２５３）。次に、プロセスインスタンス数を増加させる場合には（ステップ２５３ａ）、増加率とａｍｏｕｎｔＰｉから増やすべきプロセスインスタンス数（ｉｎｃｒｅａｓｅ）を計算する（ステップ２５４）。

その後、重畳期間１０２内のイベントデータ８１を読み込み（ステップ２５５）、重畳期間１０２内の時刻をシミュレーション対象期間１０１内にずらすための時間差（ｄｅｌｔａ）を計算する（ステップ２５６）。また、元のシミュレーション対象期間１０１を週単位に丸めた値を、重畳期間１０２の折り返し終期（ｗｒａｐ）とする（ステップ２５７）。

そして、まず、実行回数（ｃｏｕｎｔ）を０に初期化し（ステップ２５８）、ｃｏｕｎｔがｉｎｃｒｅａｓｅ未満か判別し（ステップ２５９）、未満の場合には、ｃｏｕｎｔをインクリメントして（ステップ２６０）、重畳期間１０２内のプロセスインスタンス８０を１個選択する（ステップ２６１）。さらに、プロセスインスタンス８０の最初に出現する時刻（ｆｉｒｓｔｔｉｍｅ）を取得する（ステップ２６２）。そして、重畳期間１０２の先頭からｆｉｒｓｔｔｉｍｅまでの期間を、ｗｒａｐを単位として近似した値とｄｅｌｔａの和を、ずらす時間（ｄｅｌｔａｆｏｒＰｉｉ）とする（ステップ２６３）。そして、プロセスインスタンス８０に含まれるイベントデータ８１の時刻を、全てｄｅｌｔａｆｏｒＰｉｉだけ引いた値を新たな時刻とする（ステップ２６４）。

この処理をｃｏｕｎｔがｉｎｃｒｅａｓｅ未満の間反復する。ステップ２５９で、ｃｏｕｎｔがｉｎｃｒｅａｓｅと等しいか超過したら終了する。
一方、上述のステップ２５３ａで、シミュレーション対象となるプロセスインスタンス８０の数を減らす場合には、まず増減率とａｍｏｕｎｔＰｉから減らすべきプロセスインスタンス数（ｄｅｃｒｅａｓｅ）を計算する（ステップ２６５）。その後、元のシミュレーション対象となるプロセスインスタンスから、乱数を用いてｄｅｃｒｅａｓｅ個のプロセスインスタンスを選択する（ステップ２６６）。選択したプロセスインスタンスをシミュレーション対象から除く（ステップ２６７）。

これにより、プロセスインスタンス８０のデータを増やす場合にシミュレーション対象期間以外のデータを重畳するので、シミュレーション対象期間のデータと類似の特性を持つデータを選択すれば、シミュレーション対象期間と同様の特性で、増加したデータを用いシミュレーションすることが可能となる。またデータを削減する場合もプロセスインスタンス単位で削減することで、シミュレーション対象期間が持つ特性を損なわずにシミュレーション可能となる。

本実施の形態の場合、イベントデータ８１から各種の統計値を求め、パラメタ設定時に利用することが可能である。あらかじめ統計値を求める期間を設定し統計値を計算しておき、例えば図１８のパラメタセット定義画面７５にあるＡｓ−ｉｓ値埋め込みボタン７５ｉを押すと、該当するアクティビティ９１の実行時間統計値をパラメタ欄に埋め込むことが可能である。これにより実際の統計値を簡単に参照できる。さらにこの値を元に、Ｔｏ−ｂｅモデル９０ｂの値に編集しなおすことも可能である。

また、アクティビティ９１ごとにＡｓ−ｉｓ値埋め込みボタン７５ｉを押して統計値を埋め込むほかに、パラメタ編集に先立ち全てのアクティビティ９１に統計値を埋め込み、統計値を即座に参照することもできる。

また、アクティビティ９１以外に、遷移９２の分岐部分での分岐確率や遷移に要した時間を統計値として求めておき、遷移９２に対するパラメタとして設定し利用することもできる。

たとえば、図３１の例では、現状のＡｓ−ｉｓモデル９０ａを構成する個々のアクティビティ９１の所要時間の代わりに、過去のイベントデータ８１から求められた統計値を、Ｔｏ−ｂｅモデル９０ｂの個々のアクティビティ９１の所要時間としてＡｓ−ｉｓ値埋め込みボタン７５ｉで一括して設定し、さらに、一部のアクティビティ９１（この図３１の場合、出庫業務２３）では、所要時間入力部７５ｂで利用者が任意の値（この場合、１．７Ｈの代わりに１Ｈ）を設定して、シミュレーションを実行する例を示している。

パラメタ設定時にまだ統計値を求めていない場合、その場で統計値を計算するとデータ量によっては計算時間が長くかかる可能性がある。統計値を参照したい時点でまだ統計値を計算していない場合は、図３２に示すような統計値範囲設定画面７８のダイアログを表示し、統計値計算時間指定欄７８ａおよび期間指定欄７８ｂを用いて、統計値計算に使用する計算時間長ないしデータの期間を指定させる。これにより利用者が計算時間と統計値の精度のトレードオフを制御することができる。

イベントデータ８１が持つ主キー値８１ｄと関連キータイプ８１ｅを用いてプロセスインスタンス８０としてまとめると、プロセスインスタンス８０の開始時刻はイベントデータ８１のもっとも早い時刻として求められる。既存の乱数を用いるシミュレーション方式が持つ、プロセスインスタンス８０の生成アルゴリズムの代わりに、イベントデータ８１から求めたプロセスインスタンス８０の開始時刻を用いることで、正確なプロセスインスタンス発生頻度でシミュレーションを行える。

また、プロセスで最初に発生するアクティビティがあらかじめ分かっている場合は、イベントデータ８１の内、そのアクティビティ９１から発生したイベントデータ８１だけを検索し、それらの開始時刻を用いることもできる。

また、プロセスインスタンス８０の数を増減するには、図３０に示したプロセスインスタンス８０の増減処理の一例において求められたプロセスインスタンス８０のもっとも早い時刻を用いることで、プロセスインスタンス発生頻度を調整することができる。

本実施の形態のシミュレーションではＴｏ−ｂｅモデル９０ｂの業務フローに従いアクティビティ９１ごとにイベントデータ８１に相当する情報を生成しながら実行している。これらの情報をイベントデータ８１として図１のイベント管理装置１０に登録することにより、図３３に示すようなトラッキング画面７４を用いて、業務システム２０から取得したイベントデータ８１に基づくトラッキング（追跡機能）と同一機能を用いてシミュレーションで生成したイベントデータ８１のトラッキングを行うことができる。これにより、従来の単なるアニメーション表示とは異なり、Ｔｏ−ｂｅモデル９０ｂのシミュレーションの結果をプロセスインスタンス単位で詳細に検討することができる。

すなわち、図３３のトラッキング画面７４は、メインパネル７４ａ、業務データツリー７４ｂ、表示指示入力部７４ｃで構成されている。
メインパネル７４ａには、Ｔｏ−ｂｅモデル９０ｂが表示される。業務データツリー７４ｂには一つのインスタンスを構成する複数のイベントデータ８１が表示される。

また、メインパネル７４ａに表示されるＴｏ−ｂｅモデル９０ｂでは、個々のアクティビティ９１には、パラメタセット細目テーブル４５のアクティビティ名４５ｂと、シミュレーションに使用されたインスタンス（イベントデータ８１）の主キー値８１ｄ、時刻情報８１ｇが表示されている。

シミュレーションの実行結果は実行時に利用者が付けた実行名（実行名６１ｆ）とともに上述の図１の統計値ＤＢ６０の統計値テーブル６２に蓄積される。本実施の形態では、蓄積した実行結果（統計値）を一覧として表示し、利用者が比較表示したい項目を複数選択し、比較表示を指示する。

実行結果一覧は利用者がそれらを区別するのに十分な情報を表示する。例えば図３４に例示される統計値表示画面７６のように比較表示パネル７６ａに、実行名７６ｂ、Ｔｏ−ｂｅモデル名７６ｃ、パラメタセット名７６ｄ、期間７６ｅ、シミュレーションを実行した時刻（実行開始時刻７６ｆ）を表示する。また、Ａｓ−ｉｓモデル選択欄７６ｈが設けられており、シミュレーションの基礎となったＡｓ−ｉｓモデル名を指定することができる。さらに、利用者がメモを付与して後に利用できるよう、備考欄７６ｇを設けることもできる。

図３５に、上述の統計値の計算および統計値ＤＢ６０への追加処理、さらには、複数の統計値の一覧表示処理の一例のフローチャートを示す。
すなわち、シミュレーションを実行した後（ステップ２７１）、統計値を計算し（ステップ２７２）、得られた統計値を統計値ＤＢ６０に追加する（ステップ２７３）。

また、統計値表示画面７６における統計値の表示では、統計値ＤＢ６０の実行条件テーブル６１から実行名６１ｆの一覧を作成して実行名７６ｂに表示し（ステップ２８１）、利用者は、実行名７６ｂの欄の実行名を複数個選択し（ステップ２８２）、選択された実行名に対応する統計値を、統計値ＤＢ６０の統計値テーブル６２から読み出して表示する（ステップ２８３）。

このように、本実施の形態によれば、従来技術のようにシミュレーション結果を統計値としてユーザに示すだけでなく、業務インスタンス単位の振る舞いを提示することで、ユーザがより詳細な検討を行える。
なお、本発明は、上述の実施の形態に例示した構成に限らず、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。

（付記１）
複数のアクティビティを組み合わせて構成される既存の第１業務プロセスを改善した第２業務プロセスの振る舞いをコンピュータ上のシミュレーションで評価するシミュレーションプログラムであって、
前記第２業務プロセスの振る舞いを特徴付ける統計値を、前記第１業務プロセスの実行履歴に基づいて計算するステップと、
検出されたユーザ指示に基づいて、または自動的に、前記統計値を前記シミュレーションのパラメタとして設定するステップと、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
（付記２）
付記１記載のシミュレーションプログラムにおいて、
乱数を用いて前記第２業務プロセスの実行結果であるプロセスインスタンスを得るステップであって、前記実行履歴から求めた前記プロセスインスタンスの発生タイミングを用いて前記シミュレーションを実行するステップを、さらに前記コンピュータに実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
（付記３）
付記２記載のシミュレーションプログラムにおいて、
ユーザが設定したシミュレーション対象期間に存在する前記プロセスインスタンスに、他の時間帯で発生した前記プロセスインスタンスを重畳することにより、前記対象期間内における前記プロセスインスタンスを実際よりも増加させて前記シミュレーションを行うステップを、さらに前記コンピュータに実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
（付記４）
付記２記載のシミュレーションプログラムにおいて、
ユーザが設定したシミュレーション対象期間に存在する前記プロセスインスタンスを間引くことにより、実際よりも少ない前記プロセスインスタンスを用いて前記シミュレーションを実行することを特徴とするシミュレーションプログラム。
（付記５）
付記１記載のシミュレーションプログラムにおいて、
さらに、前記第２業務プロセスのシミュレーション時にイベントデータを生成するステップを前記コンピュータに実行させ、得られた前記イベントデータを、前記第２業務プロセスの挙動を追跡するトラッキング機能を備えた他の情報処理システムに入力することで、詳細に前記第２業務プロセスの振る舞いを観察可能にすることを特徴とするシミュレーションプログラム。
（付記６）
付記１記載のシミュレーションプログラムにおいて、
前記シミュレーションの定義情報を、前記第２業務プロセスを定義する業務フローと、前記業務フローに出現する前記アクティビティおよび当該アクティビティの遷移の振る舞いを定義するパラメタセットの２種類から構成し、同一の前記業務フローに対し、前記パラメタセットを変更した前記定義情報を複数個作成して前記コンピュータに前記シミュレーションを行わせることを特徴とするシミュレーションプログラム。
（付記７）
付記６記載のシミュレーションプログラムにおいて、
前記シミュレーションの前記パラメタセットの設定時に、前記業務フロー上の前記アクティビティと前記遷移に対し、前記パラメタセットを設定したか否かを前記業務フローを示す業務フロー図上で判別できるように表示する機能を前記コンピュータに実現させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
（付記８）
付記６記載のシミュレーションプログラムにおいて、
異なる前記業務フローおよび前記パラメタセットの組み合わせの各々について実行された複数の前記シミュレーションの実行結果を複数個保存し、一覧から選択した前記実行結果をまとめて比較表示する機能を前記コンピュータに実現させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
（付記９）
付記１記載のシミュレーションプログラムにおいて、
業務プロセスのシミュレーションをＢＰＭが持つ既存の業務プロセスの実行履歴を用いて行うとき、
前記第１業務プロセスのカレンダ情報や作業時間、営業時間等の定義がない場合でも、前記第１業務プロセスの前記実行履歴から前記第１業務プロセスを構成する個々の前記アクティビティが実行された日付と作業時間帯、営業時間帯等を推定して前記シミュレーションに用いる機能を前記コンピュータに実現させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
（付記１０）
付記１記載のシミュレーションプログラムにおいて、
前記統計値は、前記第１業務プロセスと前記第２業務プロセスに共通の前記アクティビティの実行時間または当該アクティビティ間における遷移の分岐先確率を含むことを特徴とするシミュレーションプログラム。
（付記１１）
複数のアクティビティを組み合わせて構成される既存の第１業務プロセスを改善した第２業務プロセスの振る舞いをシミュレーションで評価するシミュレーション方法であって、
前記第１業務プロセスの実行履歴を収集するステップと、
前記第２業務プロセスの振る舞いを特徴付ける統計値を、前記実行履歴から計算するステップと、
前記シミュレーションのパラメタ設定時に、前記統計値をユーザに挿入または設定させるステップと、
を含むことを特徴とするシミュレーション方法。
（付記１２）
付記１１記載のシミュレーション方法において、
前記統計値は、前記第１業務プロセスと前記第２業務プロセスに共通の前記アクティビティの実行時間または当該アクティビティ間における遷移の分岐先確率を含むことを特徴とするシミュレーション方法。
（付記１３）
複数のアクティビティを組み合わせて構成される既存の第１業務プロセスを改善した第２業務プロセスの振る舞いをシミュレーションで評価する情報処理装置であって、
前記第１業務プロセスの実行履歴を記憶する記憶手段と、
前記第２業務プロセスの振る舞いを特徴付ける統計値を、前記第１業務プロセスの実行履歴に基づいて計算する機能と、前記シミュレーションのパラメタ設定時に、前記統計値をユーザに挿入または設定させる設定機能を実現する制御論理と、
を含むことを特徴とする情報処理装置。
（付記１４）
付記１３記載の情報処理装置において、
前記統計値は、前記第１業務プロセスと前記第２業務プロセスに共通の前記アクティビティの実行時間または当該アクティビティ間における遷移の分岐先確率を含むことを特徴とする情報処理装置。

本発明の一実施の形態であるのシミュレーション方法を実施するＢＰＭシステムの構成の一例を示すブロック図である。現状および改善後の業務モデルを対比して例示する概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション技術で用いられるイベントデータの構成の一例を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション装置における業務プロセスデータベースの構成の一例を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション装置における業務プロセスデータベースの構成の一例を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション装置における統計値データベースの構成の一例を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるイベント管理データベースの構成の一例を示す概念図である。イベントデータの追加に伴うイベント管理データベースの推移を示す概念図である。イベントデータの追加に伴うイベント管理データベースの推移を示す概念図である。イベントデータの追加に伴うイベント管理データベースの推移を示す概念図である。イベントデータの追加に伴うイベント管理データベースの推移を示す概念図である。イベントデータの追加に伴うイベント管理データベースの推移を示す概念図である。イベントデータの追加に伴うイベント管理データベースの推移を示す概念図である。イベントデータの追加に伴うイベント管理データベースの推移を示す概念図である。イベントデータの追加に伴うイベント管理データベースの推移を示す概念図である。イベントデータの追加に伴うイベント管理データベースの推移を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法を示すフローチャートである。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法にて用いられる操作画面の一例を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法にて用いられる操作画面の一例を示す概念図である。パラメタ設定処理におけるアクティビティの設定変更処理を示すフローチャートである。パラメタ設定処理における業務モデルの描画処理の一例を示すフローチャートである。現状のシミュレーション結果を示す概念図である。乱数でシミュレーションを実行する場合のシミュレーション結果を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法によるシミュレーション結果を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法の変形例を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法における実行時間の補正方法の一例を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法における実行時間の補正方法の一例を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法にて用いられる操作画面の一例を示すフローチャートである。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法におけるプロセスインスタンスの重畳処理方法の一例を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション技術におけるプロセスインスタンスの増減処理の一例を示すフローチャートである。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法の作用の一例を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法にて用いられる操作画面の一例を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法にて用いられる操作画面の一例を示す概念図である。本発明の一実施の形態であるシミュレーション方法にて用いられる操作画面の一例を示す概念図である。統計値の計算処理および一覧表示処理の一例を示すフローチャートである。

符号の説明

１０イベント管理装置
１１入力部
１２出力部
１３イベントキユー
１４イベント関連付け部
１５業務プロセスＤＢ
１６イベント管理ＤＢ
２０業務システム
２０ａ業務アプリケーション
２０ｂ表示クライアント
２１受注業務
２２在庫確認業務
２３出庫業務
２４配送依頼業務
２５配送業務
２６発注業務
２７検品業務
３０シミュレーション装置
３１入力部
３２出力部
３３シミュレーションエンジン部
３４統計値計算部
４０業務プロセスＤＢ
４１モデル名称テーブル
４１ａモデルＩＤ
４１ｂモデル名
４２ノード情報テーブル
４２ａノードＩＤ
４２ｂノード名称
４２ｃノードタイプ
４２ｄモデルＩＤ
４２ｅＸ座標
４２ｆＹ座標
４３リンク情報テーブル
４３ａ上位側ノードＩＤ
４３ｂ下位側ノードＩＤ
４４パラメタセット定義テーブル
４４ａパラメタセットＩＤ
４４ｂパラメタセット名
４４ｃＡｓ−ｉｓ業務モデル名
４４ｄＴｏ−ｂｅ業務モデル名
４５パラメタセット細目テーブル
４５ａパラメタセットＩＤ
４５ｂアクティビティ名
４５ｃ変更フラグ
４５ｄ所要時間
４５ｅコスト
５０イベント管理ＤＢ
５１ビジネスデータテーブル
５１ａ業務データＩＤ
５１ｂ業務データタイプ
５１ｃ業務データ値
５１ｄモデル名
５２ビジネスデータ関係テーブル
５２ａ上位側業務ＩＤ
５２ｂ下位側業務ＩＤ
５３イベントデータテーブル
５３ａイベントＩＤ
５３ｂ業務データＩＤ
５３ｃイベント名
５３ｄ開始時刻
５３ｅ終了時刻
５４プロパティテーブル
５４ａ業務データＩＤ
５４ｂ業務データ名
５４ｃ業務データ値
６０統計値ＤＢ
６１実行条件テーブル
６１ａ条件ＩＤ
６１ｂＡｓ−ｉｓ名
６１ｃＴｏ−ｂｅ名
６１ｄパラメタセット名
６１ｅ対象期間
６１ｆ実行名
６１ｇ実行開始時刻
６２統計値テーブル
６２ａ統計値ＩＤ
６２ｂ条件ＩＤ
６２ｃタイプ
６２ｄ名前
６２ｅ平均値
６２ｆ最小値
６２ｇ最大値
６２ｈ回数
７０操作端末装置
７１ディスプレイ
７２モデル記述アプリケーション
７３結果表示アプリケーション
７４トラッキング画面
７４ａメインパネル
７４ｂ業務データツリー
７４ｃ表示指示入力部
７５パラメタセット定義画面
７５ａアクティビティ名称入力部
７５ｂ所要時間入力部
７５ｃバッチ開始時刻入力部
７５ｄ開始条件入力部
７５ｅカレンダ入力部
７５ｆコスト入力部
７５ｇ作業時間帯入力部
７５ｈ変数・プロパティ設定パネル
７５ｉＡｓ−ｉｓ値埋め込みボタン
７６統計値表示画面
７６ａ比較表示パネル
７６ｂ実行名
７６ｃＴｏ−ｂｅモデル名
７６ｄパラメタセット名
７６ｅ期間
７６ｆ実行開始時刻
７６ｇ備考欄
７６ｈＡｓ−ｉｓモデル選択欄
７７シミュレーション設定画面
７７ａパラメタセット名
７７ｂＡｓ−ｉｓモデル名
７７ｃＴｏ−ｂｅモデル名
７７ｄモデル表示パネル
７８統計値範囲設定画面
７８ａ統計値計算時間指定欄
７８ｂ期間指定欄
８０プロセスインスタンス
８０ａプロセスインスタンス
８１イベントデータ
８１ａモデル名
８１ｂイベント名
８１ｃ主キータイプ
８１ｄ主キー値
８１ｅ関連キータイプ
８１ｆ関連キー値
８１ｇ時刻情報
８１ｈ値情報
９０業務モデル
９０ａＡｓ−ｉｓモデル
９０ｂＴｏ−ｂｅモデル
９１アクティビティ
９２遷移
９３業務開始記号
９４業務完了記号
１０１シミュレーション対象期間
１０２重畳期間

Claims

複数のアクティビティを組み合わせて構成される既存の第１業務プロセスを改善した第２業務プロセスの振る舞いをコンピュータ上のシミュレーションで評価するシミュレーションプログラムであって、
前記第２業務プロセスの振る舞いを特徴付ける統計値を、前記第１業務プロセスの実行履歴に基づいて計算するステップと、
検出されたユーザ指示に基づいて、または自動的に前記統計値を前記シミュレーションのパラメタとして設定するステップと、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
請求項１記載のシミュレーションプログラムにおいて、
乱数を用いて前記第２業務プロセスの実行結果であるプロセスインスタンスを得るステップであって、前記実行履歴から求めた前記プロセスインスタンスの発生タイミングを用いて前記シミュレーションを実行するステップを、さらに前記コンピュータに実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
請求項２記載のシミュレーションプログラムにおいて、
ユーザが設定したシミュレーション対象期間に存在する前記プロセスインスタンスに、他の時間帯で発生した前記プロセスインスタンスを重畳することにより、前記対象期間内における前記プロセスインスタンスを実際よりも増加させて前記シミュレーションを行うステップを、さらに前記コンピュータに実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
請求項２記載のシミュレーションプログラムにおいて、
ユーザが設定したシミュレーション対象期間に存在する前記プロセスインスタンスを間引くことにより、実際よりも少ない前記プロセスインスタンスを用いて前記シミュレーションを実行することを特徴とするシミュレーションプログラム。
請求項１記載のシミュレーションプログラムにおいて、
さらに、前記第２業務プロセスのシミュレーション時にイベントデータを生成するステップを前記コンピュータに実行させ、得られた前記イベントデータを、前記第２業務プロセスの挙動を追跡するトラッキング機能を備えた他の情報処理システムに入力することで、詳細に前記第２業務プロセスの振る舞いを観察可能にすることを特徴とするシミュレーションプログラム。
請求項１記載のシミュレーションプログラムにおいて、
前記シミュレーションの定義情報を、前記第２業務プロセスを定義する業務フローと、前記業務フローに出現する前記アクティビティおよび当該アクティビティの遷移の振る舞いを定義するパラメタセットの２種類から構成し、同一の前記業務フローに対し、前記パラメタセットを変更した前記定義情報を複数個作成して前記コンピュータに前記シミュレーションを行わせることを特徴とするシミュレーションプログラム。
請求項６記載のシミュレーションプログラムにおいて、
前記シミュレーションの前記パラメタセットの設定時に、前記業務フロー上の前記アクティビティと前記遷移に対し、前記パラメタセットを設定したか否かを前記業務フローを示す業務フロー図上で判別できるように表示する機能を前記コンピュータに実現させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
請求項６記載のシミュレーションプログラムにおいて、
異なる前記業務フローおよび前記パラメタセットの組み合わせの各々について実行された複数の前記シミュレーションの実行結果を複数個保存し、一覧から選択した前記実行結果をまとめて比較表示する機能を前記コンピュータに実現させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
請求項１記載のシミュレーションプログラムにおいて、
業務プロセスのシミュレーションをＢＰＭが持つ既存の業務プロセスの実行履歴を用いて行うとき、
前記第１業務プロセスのカレンダ情報や作業時間、営業時間等の定義がない場合でも、前記第１業務プロセスの前記実行履歴から前記第１業務プロセスを構成する個々の前記アクティビティが実行された日付と作業時間帯、営業時間帯等を推定して前記シミュレーションに用いる機能を前記コンピュータに実現させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
請求項１記載のシミュレーションプログラムにおいて、
前記統計値は、前記第１業務プロセスと前記第２業務プロセスに共通の前記アクティビティの実行時間または当該アクティビティ間における遷移の分岐先確率を含むことを特徴とするシミュレーションプログラム。