JP2007304758A - 業務分析システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】従業員や作業者に負担をかけることなく業務の内容を容易に把握する。
【解決手段】計算機で稼動する複数のソフトウェアのうち、使用者によって選択されたソフトウェアに対する使用者の操作情報を取得し、取得した操作情報を、操作を行った時刻と操作対象のソフトウェアの識別情報に対応付けた操作履歴として蓄積し、分析を行う時刻の範囲を取得して（Ｓ１）、この時刻の範囲を予め設定した時間間隔で複数の時間帯に分割する。そして、蓄積された操作履歴の時刻と時間帯毎の時刻の範囲とを比較して、時間帯毎に操作履歴を抽出し、抽出した操作履歴からソフトウェアの識別情報の出現頻度を時間帯毎に求め、時間帯毎に出現頻度の高い順に予め設定した順位までの複数のソフトウェアの識別情報を抽出する（Ｓ３）。抽出された複数のソフトウェアの識別情報の組み合わせに基づいて、時間帯毎に前記計算機で実行されたひとつの業務内容を推定する（Ｓ５）。
【選択図】図７

Description

本発明は、コンピュータを用いた業務の分析方法に関し、特に、複数のアプリケーションまたは複数のオブジェクトを利用する計算機の操作履歴から業務の分析を行う方法及びシステムに関する。
に関する。

パーソナルコンピュータやワークステーションなどの計算機（以下、ＰＣとする）の普及とネットワークの普及に伴って、近年のオフィスでは従業員毎（または作業者毎）にＰＣを保有し、ＰＣ上で作業を行うことが一般的になっている。

帳票などを用いた過去の作業に比して、ＰＣを主体にした業務（デスクワーク）ではデータの集計などが容易になって業務の効率を向上させることができる。反面、ＰＣを主体にした業務の場合、情報の作成、加工が主体となるため、過去の例のように帳票などの形のあるものが必ず出力されるわけではない。過去の例では、業務の進捗度が低い従業員の机には、多くの帳票や資料が存在する場合が多い。そして、過去の例では、業務の管理者が、各従業員が保有する帳票や資料の量を目安に、業務の配分を検討することが可能であった。

一方、近年のＰＣを主体にした業務では、情報の操作が主体であるため、業務の管理者が従業員の作業量（事務量）を的確に把握するのが難しい。

従業員毎の作業量の捕捉は、従業員に対する対面ヒアリングの結果によっても得ることができるが、ヒアリング結果はそのヒアリング対象である経営者や従業員の主観が含まれているため、客観的な分析を行うことができない。

そこで、オフィスのＰＣのディスプレイ上に、業務の内容を示すアイコンを業務の種類毎に表示させておき、従業員が業務を開始する度に、開始する業務の種類に応じたアイコンをクリックさせて、従業員の業務内容を把握するものが知られている（例えば、特許文献１）。この従来例では、従業員が電話の応対を行う場合には、ＰＣのディスプレイ上の電話のアイコンをクリックし、帳票の作成または修正を行う場合には、帳票のアイコンをクリックし、後にクリックした内容を集計することで、従業員毎の業務内容を把握しようとするものである。
特開２００２−１０７４７３号

しかしながら、上記従来例では、従業員が新たな業務を開始する度に、アイコンをクリックしなければならず、アイコンをクリックしない場合には、前回クリックした業務内容が継続していると見なされるため、従業員の業務内容を測定することは難しい、という問題があった。また、上記従来例では、業務内容を測定するために新たな作業を従業員に要求するため、従業員にしてみれば業務の負荷が増えるだけであり、業務の効率を低下させるだけであった。

特に、電話応対をしながら帳票の参照や修正、書類や資料の参照や修正を行う場合では、ＰＣのディスプレイ上にある電話のアイコンをクリックした後に、電話応対をしながら帳票のアイコンをクリックして帳票を取り出し、帳票に対して参照や修正を行う必要がある。このような例では、作業者にとって負荷が過大となってしまい、作業者にとって何の利益もない業務内容を捕捉するだけのクリック操作を行う余裕はない。したがって、この従来例では、従業員毎の業務内容や業務量を正確に把握することはできないという問題があった。

そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、従業員や作業者に負担をかけることなく業務の内容を容易に把握することを目的とする。

本発明は、計算機で稼動する複数のソフトウェアに対する使用者の操作の履歴に基づいて前記計算機の使用者が行った業務の内容を分析する業務分析方法において、前記計算機で稼動する複数のソフトウェアのうち、使用者によって選択されたソフトウェアに対する使用者の操作情報を取得し、前記取得した操作情報を、操作情報を取得した時刻と操作対象のソフトウェアの識別情報に対応付けた操作履歴として蓄積し、分析を行う時刻の範囲を取得して、取得した時刻の範囲を予め設定した時間間隔で複数の時間帯に分割する。そして、蓄積された操作履歴に含まれる操作情報の取得時刻と時間帯毎の時刻の範囲とを比較して、時間帯毎に前記操作履歴を抽出し、前記抽出した操作履歴からソフトウェアの識別情報の出現頻度を時間帯毎に求め、前記時間帯毎に出現頻度の高い順に予め設定した順位までの複数の前記ソフトウェアの識別情報を抽出する。抽出された複数のソフトウェアの識別情報の組み合わせに基づいて、前記時間帯毎に前記計算機で実行されたひとつの業務内容を推定する。

また、前記ソフトウェアの識別情報毎に色情報を予め設定しておき、前記抽出された複数のソフトウェアの識別情報の色情報を合成して合成色の情報を生成し、この合成色の情報を推定した業務内容として出力する。

したがって、本発明は、ソフトウェアの識別情報の組み合わせから、計算機で行われた業務を時間帯毎にひとつの業務内容が推定され、時間帯毎の業務内容の推移を容易に把握することができる。そして、計算機の使用者ごとに業務の性質の違いや、使用者の特性を容易に把握できる。また、計算機の使用者は、業務内容の分析のためだけの操作を行う必要がないので、業務の負荷が増大するのを抑制できる。

特に、推定した業務内容を合成色で出力することにより、ＰＣを用いて行われる時間帯毎の業務内容の推移を直感的に把握することが可能となる。

以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。

図１は、本発明を電話の応対を主体にしたオフィスの計算機システムに適用した例を示すブロック図である。図１のオフィスでは、ｎ個の各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎを複数のオペレータ（あるいは従業員またはユーザなど）がそれぞれ操作して、顧客と電話で応対を行う。そして、各オペレータは各自の端末（クライアント計算機）ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎを操作して顧客との応対の結果を顧客報告書８０にまとめたり、顧客データベース（以下、顧客ＤＢとする）１４０の参照や修正を行うことが主な業務となる。このオフィスは、電話の応対業務と応対結果の報告業務を主体とする所謂コールセンタと呼ばれるものである。また、オペレータは各端末（計算機）ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの使用者であり、複数のオペレータに対して端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎをそれぞれ割り当てたものである。

図１において、ネットワーク２０には、オペレータが操作する複数の端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎが接続され、また、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎで行われた業務の内容を分析するサーバ１００が接続される。端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎで行われた操作は、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの操作履歴ファイル６０に格納され、所定のタイミングで操作履歴ファイル６０の内容がサーバ１００に送信される。サーバ１００では、後述する業務分析アプリケーション３００が、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎのから収集した操作履歴を分析し、分析結果を業務分析データ１２０に格納する。そして、各オペレータを管理する業務の管理者は、管理端末２００から業務分析データ１２０を参照することで、各オペレータが行った業務の内容を所定の時間幅Ｍ（時間間隔）毎に閲覧することができる。

なお、後述するように、端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎでは、オペレータが行った操作を捕捉して操作履歴ファイル６０を作成するエージェント４００が稼動している。サーバ１００は、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎのエージェントから操作履歴を取得して各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎ毎に業務内容の分析を行うものである。

オペレータが電話の応対業務と応対結果の報告業務を行う端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎには、演算処理を実行するＣＰＵ１１と、プログラムやデータを一時的に格納するメモリ１２と、ＣＰＵ１１とＩ／Ｏのアクセスを制御するデータ転送コントローラ１３と、ネットワーク２０に接続されたネットワークインターフェース（図中ＮＩＣ）１４と、情報を格納するストレージ装置１５と、ヘッドセット１７を用いて通話を行う電話サブシステム１６と、マウスやキーボードなどで構成されて情報の入力を行う入力装置１８と、情報の表示を行うディスプレイ１９が設けられている。

メモリ１２には後述するように、オペレーティングシステム（以下、ＯＳ）と電話の応対業務や報告業務で使用するアプリケーションと、オペレータの操作を捕捉する業務モニタエージェントがロードされており、ＣＰＵ１１がこれらのＯＳとアプリケーション及び業務モニタエージェントを実行する。業務モニタエージェントなどについては後述する。

電話サブシステム１６は、例えば、ＩＰ電話を構成しておりＶｏＩＰ（Voice Over Internet Protocol）によりネットワーク２０の外部の電話と通話を行う。ネットワーク２０は、ルータなどで構成されたゲートウェイ装置（図中ＧＷ）２１を介してＷＡＮ２２に接続される。ＷＡＮ２２は、例えば、インターネットや地域ＩＰ網で構成されている。電話サブシステム１６は、ＷＡＮ２２に接続された回線から公衆回線や他のＩＰ電話と通話を行う。このため、電話サブシステム１６は、マイクとヘッドフォンを備えたヘッドセット１７を備える。なお、この電話サブシステム１６は、Ａ／Ｄ、Ｄ／Ａコンバータを含み、後述するブラウザと通話ファイルによって制御され、所定の電話番号へ発信する。

業務の管理者が操作する管理端末２００は、端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎから電話サブシステム１６を除いた構成と同様の構成である。つまり、演算処理を実行するＣＰＵ２１１と、プログラムやデータを一時的に格納するメモリ２１２と、ＣＰＵ２１１とＩ／Ｏのアクセスを制御するデータ転送コントローラ２１３と、ネットワーク２０に接続されたネットワークインターフェース（図中ＮＩＣ）２１４と、情報を格納するストレージ装置２１５と、マウスやキーボードなどで構成されて情報の入力を行う入力装置２１７と、情報の表示を行うディスプレイ２１９が設けられている。

この管理端末２００では、業務の管理者がサーバ１００に対して業務の分析条件を設定したり、分析結果を閲覧する。なお、これらの設定操作や閲覧操作は、ブラウザなどの所定のソフトウェアを使用する。

サーバ１００では、図２に示す顧客ＤＢ１４０を提供するＤＢＭＳ（Data Base Management System）と各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの業務内容を分析する業務分析アプリケーション３００が稼動している。なお、本実施形態のＤＢＭＳは周知のＤＢＭＳを用い、詳細な説明は省略する。サーバ１００には、演算処理を実行するＣＰＵ１１１と、プログラムやデータを一時的に格納するメモリ１１２と、ＣＰＵ１１１とＩ／Ｏのアクセスを制御するデータ転送コントローラ１１３と、ネットワーク２０に接続されたネットワークインターフェース（図中ＮＩＣ）１１４と、情報を格納するストレージ装置１１５が設けられている。

サーバ１００のメモリ１１２には、業務分析アプリケーション３００とＤＢＭＳがロードされて、ＣＰＵ１１１により実行される。業務分析アプリケーション３００の詳細については後述する。

図２は、図１に示した端末ＰＣ−１とサーバ１００で稼動するソフトウェアの機能を示すブロック図である。なお、端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎは同一の構成であるので、端末ＰＣ−１の説明のみを行う。

端末ＰＣ−１では、ＯＳ３０上で電話応対業務や報告業務を行うためのアプリケーション５０と、アプリケーション５０やＯＳ３０に対するオペレータの操作を検出し、操作履歴ファイル６０に格納する業務モニタエージェント４００が稼動する。

まず、電話応対業務は、所定の通話ファイル７０をブラウザ５２で開き、電話サブシステム１６により顧客に問い合わせを行う。そして、ワードプロセッサ５３や表計算５１を実行して、顧客との応答を記録する。あるいは、表計算５１で顧客ＤＢ１４０を開いて、顧客の情報を参照する。顧客との通話が完了すると、ストレージ装置１５に格納されている顧客報告書８０をワードプロセッサ５３で開いて、顧客との応答を記録する。また、営業応対が必要であれば、営業担当者に伝達するため表計算５１やワードプロセッサ５３で指示書を作成し、営業担当者へ送信する。

このオフィスにおける業務は、図３で示すように、所定の顧客への通話（例えば、所定の製品の説明や勧誘）を主体とする業務Ａと、顧客との応答を顧客報告書８０等に記録する業務Ｂを繰り返して行うものである。

業務Ａでは、主にブラウザ５２で通話ファイル７０を利用し、業務Ｂでは、主にワードプロセッサ５３で顧客報告書８０を利用する。さらに、オペレータは、メモの作成や顧客情報の参照のために、任意に表計算５１やワードプロセッサ５３あるいは顧客ＤＢ１４０を利用する。

図２において、業務モニタエージェント４００は、端末ＰＣ−１で実行するソフトウェア（例えば、アプリケーションとファイル）に対するオペレータの操作（操作情報）を検出し、操作の履歴（ログ）をストレージ装置１５の操作履歴ファイル６０に格納する業務モニタ部４０１と、ストレージ装置１５に格納された操作履歴ファイル６０を、所定の周期（例えば、１時間や１日）でサーバ１００に送信する業務履歴送信部４０２を主体に構成される。

業務モニタ部４０１は、ＯＳ３０が入力装置１８のマウスのクリック動作や、キーボードのタイプ動作などを検知して、操作対象のアプリケーション５０に対して発行する操作メッセージ（操作情報）をフックし、オペレータが実行した操作の内容と、操作対象のアプリケーション５０の名称とファイルの名称とを取得する。そして、業務モニタ部４０１は、取得した操作内容と日時と操作対象のアプリケーション５０の名称及びファイルの名称とを一組にした操作履歴（ログ）を生成して操作履歴６０へ格納する。ストレージ装置１５の操作履歴６０に格納された操作履歴は、上記所定の周期で業務履歴送信部４０２によりサーバ１００へ送信される。なお、業務履歴送信部４０２は、サーバ１００へ送信が完了した業務履歴について、操作履歴ファイル６０から削除しても良い。

業務モニタ部４０１が取得した操作履歴ファイル６０には、図４で示すように、端末ＰＣ−１のオペレータが行った操作履歴が格納される。図４に示す操作履歴ファイル６０は、１つのエントリに業務モニタ部４０１が操作情報を取得した日付６０１と、同じく操作情報を取得した時刻６０２と、ＯＳ３０からフックした操作内容（操作情報）を示す操作６０３と、同じくＯＳ３０からフックしたアプリケーション名とファイル名から構成されるソフトウェアの識別情報である対象６０４から構成される。なお、アプリケーション名とファイル名は、端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎで実行されたソフトウェアの識別情報として機能する。

操作履歴ファイル６０の操作６０３には、マウスの左クリック（図中L_Botton_Down）やキーボードのキーの押し下げ（図中Key_Down）やキーの押し離し（図中Key_Up）など、オペレータの操作が記録される。操作履歴ファイル６０の対象６０４には、ＯＳ３０がメッセージを通知したアプリケーション名とファイル名が格納される。

図４において、対象６０４に記録された「ブラウザ＋Telephone Call」は、ブラウザ５２で通話ファイル７０を操作したことを示しており、オペレータが電話応対を行ったと推定できる。また、対象６０４に記録された「表計算＋Customer Database」は、表計算５１で顧客ＤＢ１４０を操作したことを示しており、オペレータが顧客情報の参照を行ったと推定できる。また、対象６０４に記録された「ワープロ＋Customer Report」は、ワードプロセッサ５３で顧客報告書８０を操作したことを示しており、オペレータが報告業務を行ったと推定できる。

このように、操作履歴ファイル６０には、オペレータが操作の内容と、操作を行ったアプリケーション名とファイル名が時系列的に蓄積されていく。そして、この操作履歴ファイル６０は所定のタイミングでサーバ１００に送信される。

ここで、アプリケーション名とファイル名は、例えばＯＳ３０がＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）の場合では、図５で示すように、ディスプレイ１９０内のウインドウ１９１のタイトルバーに表示されるもので、図示の例では「Microsoft Exel」（登録商標）がアプリケーション名を示し、「test-data001-20」がファイル名を示す。

次に、図２において、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの操作履歴を収集して、各オペレータが行った業務内容を分析を行うサーバ１００の業務分析アプリケーション３００について説明する。

業務分析アプリケーション３００は、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎから受信した操作履歴を取得する業務履歴収集部３１０と、業務内容を分析するパラメータを設定する分析条件入力部３２０と、上記操作履歴とパラメータに基づいてオペレータ毎の業務内容を分析するデータ分析エンジン３３０と、データ分析エンジン３３０で分析した結果を管理端末２００等へ提供する分析データ提供部３４０と、から構成される。

業務履歴収集部３１０は、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎから受信した操作履歴を、各端末毎にストレージ装置１１５の操作履歴データベース（ＤＢ）１３０へ格納する。操作履歴ＤＢ１３０の内容は、図４に示した操作履歴ファイル６０の内容に、端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの識別子（またはオペレータのユーザ識別子）を付加した形式で格納される。例えば、操作履歴ＤＢ１３０は、図４の操作履歴ファイル６０の日付６０１、時刻６０２、操作６０３、対象６０４に端末識別子に加えたものを１レコードとして格納する。

分析条件入力部３２０は、管理端末２００等から業務内容の分析を行う時刻（開始時刻と終了時刻）と、時間幅Ｍ（時間間隔）や分析対象の端末（またはユーザ識別子）の情報を分析条件として受け付ける。そして、分析条件入力部３２０は、データ分析エンジン３３０が分析を実行する際に、上記受け付けた時刻と時間幅Ｍや分析対象の情報を分析条件（パラメータ）として設定する。

また、分析条件入力部３２０は、管理端末２００等から分析結果を生成するための、業務の組み合わせと、業務に対応する色（色情報）を受け付けて、分析定義１５０としてストレージ装置１１５へ格納しておく。ここで、分析定義１５０は図６で示すように、まず、アプリケーション名とファイル名の組み合わせに対して色（色情報）を設定する。例えば、本実施形態では、次のようにアプリケーション名とファイル名の組み合わせに対する色を設定する。

表計算＋顧客ＤＢ → 緑
ブラウザ＋通話ファイル → 赤
ワードプロセッサ＋顧客報告書 → 青
このように、アプリケーション名とファイル名の組み合わせについて、ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）の３色を組み合わせた色光をそれぞれ設定しておく。

そして、図６で示すように、業務内容に対応するアプリケーション名とファイル名の組み合わせを設定する。つまり一つの業務内容は、アプリケーション名＋ファイル名（またはオブジェクト）の組み合わせを複数（少なくとも２つ）設定したもので構成される。

図６の例では、業務内容１５１に対応して、第１のアプリケーション名とファイル名１５２と、第２のアプリケーション名とファイル名１５４を設定する。また、第１のアプリケーション名とファイル名に設定した色（以下第１の色）１５３と、第２のアプリケーション名とファイル名に設定した色（以下第２の色）１５４を設定し、さらに第１の色１５３と第２の色１５４を合成（加算）した色（合成色）１５６を設定する。なお、合成色１５６は、サーバ１００が第１の色１５３のＲＧＢの成分と、第２の色１５４のＲＧＢの成分を加算した値を設定してもよい。

図６では、業務内容１５１として、電話対応が主体となる業務Ａと、報告書類の作成が主体となる報告業務を業務Ｂとして設定する。そして、業務Ａの第１のアプリケーション名とファイル名１５２には、表計算５１＋顧客ＤＢ１４０を設定し、第２のアプリケーション名とファイル名１５４には、ブラウザ５２＋通話ファイル７０を設定する。

同様に、業務Ｂの第１のアプリケーション名とファイル名１５２には、ワードプロセッサ５３＋顧客報告書８０を設定し、第２のアプリケーション名とファイル名１５４には、表計算５１＋顧客ＤＢ１４０を設定する。

データ分析エンジン３３０は、管理端末２００等の指令により起動して、分析条件入力部３２０で受け付けた分析条件と分析定義１５０に基づいて、操作履歴ＤＢ１３０から対象となる時間における対象端末の業務内容を分析する。このデータ分析エンジン３３０の処理について、図７、図８を参照しながら以下に説明する。

図７はデータ分析エンジン３３０で行われる処理の一例を示すメインルーチンのフローチャートで、管理端末２００等の指令により実行されるものである。また、図８は、図７のＳ３で行われる処理のサブルーチンである。

まず、Ｓ１では、データ分析エンジン３３０が分析条件入力部３２０で受け付けた時間幅Ｍと、分析対象の開始時刻と終了時刻を取得する。また、分析対象の端末の識別子を取得する。なお、以下では説明を簡易にするため分析対象の端末については言及せず、操作履歴ＤＢ１３０には単一の端末ＰＣ−１の操作履歴が格納されているものとする。このため、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの業務内容は、図７、図８の処理を端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの識別子毎に実行した結果とする。

Ｓ２では、分析定義１５０からアプリケーション名＋ファイル名の色１５３、１５４を取得する。

Ｓ３では、図８に示すサブルーチンを実行して、時間幅Ｍごとに操作履歴を読み込んで、オペレータの使用頻度（出現頻度）の高い上位２つのアプリケーション名＋ファイル名の色１５３、１５４を抽出する。この処理は、図８のサブルーチンにおいて、まず、Ｓ１１でデータ分析エンジン３３０は、上記開始時刻から終了時刻までの時間を、時間幅Ｍ毎に区分けした時間帯Ｊ（ただし、Ｊ＝１〜Ｎ）を設定する。

そして、各時間帯Ｊ毎に、初期時刻ＳＴ（Ｊ）と終了時刻ＥＴ（Ｊ）を設定する。例えば、開始時刻＝１０：００、終了時刻＝２１：００、時間幅Ｍ＝１０分の場合は、時間帯Ｊ＝１では、初期時刻ＳＴ（１）＝１０：００、終了時刻ＥＴ（Ｊ）＝１０：１０となる。同様に、時間帯Ｊ＝２が１０：１０〜１０：２０、時間帯Ｊ＝Ｎが２０：５０〜２１：００となる。なお、時刻Ｔ＝１０：００：００の操作履歴は、時間帯Ｊ＝２に所属するものとする。

また、データ分析エンジン３３０は、時刻Ｔに、最も近い時刻６０２の操作履歴ＤＢ１３０のレコード番号を示す関数Ｒ（Ｔ）として定義する。

Ｓ１２では、Ｊ＝１としてデータ分析エンジン３３０は時間帯Ｊの操作履歴を操作履歴ＤＢ１３０から抽出する。つまり、上記Ｓ１１で時間帯Ｊ＝１に設定された、初期時刻ＳＴ（１）＝１０：００から終了時刻ＥＴ（１）＝１０：１０の期間に含まれる操作履歴ＤＢ１３０のレコードＲを、時刻６０２の値を比較して抽出する。

Ｓ１３では、上記Ｓ１２で抽出した時間帯Ｊの操作履歴ＤＢ１３０のレコードに対して、アプリケーション名＋ファイル名についてソートを行う。そして、Ｓ１４ではソートした操作履歴について、アプリケーション名＋ファイル名毎のレコード数をカウントする。

Ｓ１５では、Ｓ１４のカウントの結果、出現頻度が上位２位までのアプリケーション名＋ファイル名の色を抽出する。つまり、レコード数が最も多いアプリケーション名＋ファイル名と、次にレコード数の多いアプリケーション名＋ファイル名を抽出する。そして、レコード数が最も多い第１位のアプリケーション名＋ファイル名に対応する色（出現頻度が１位の色）と、次にレコード数の多い第２位のアプリケーション名＋ファイル名の色（出現頻度が２位の色）を上記Ｓ２で読み込んだ分析定義１５０から抽出する。これにより、現在の時間帯Ｊにおいて、出現頻度が高い順に上位２つのアプリケーション名＋ファイル名が抽出され、これらアプリケーション名＋ファイル名に対応する２色が抽出される。

Ｓ１６では、全ての時間帯Ｊ＝Ｎについて、出現頻度が上位２位までのアプリケーション名＋ファイル名の色を抽出したか否かを判定する。全ての時間帯Ｊ＝Ｎについて２色の抽出が完了していなければＳ１７でＪの値をインクリメントしてから、Ｓ１２へ戻って次の時間帯について上記処理を実行する。全ての時間帯Ｊ＝Ｎについて２色の抽出が完了していればサブルーチンを終了して図７のＳ４に進む。

Ｓ４では、上記図８の処理で抽出した、各時間帯Ｊの出現頻度が２位までの２色を合成する。この処理は、アプリケーション名＋ファイル名に対応する色が、ＲＧＢで表現される場合、出現頻度が第１位の色と、出現頻度が第２位の色のＲＧＢの各成分を加算することで行うことができる。例えば、出現頻度が１位の色が緑で、出現頻度が２位の色が赤の場合、これら２色のＲＧＢの各成分を加算すると黄色になる。あるいは、出現頻度が１位の色が緑で、出現頻度が２位の色が青の場合、これら２色のＲＧＢの各成分を加算すると水色になる。こうして、各時間帯Ｊ毎に上位２色を合成した色を演算する。なお、ＲＧＢの各色の合成については適宜公知の手法を用いることができる。

次に、Ｓ５では、上記Ｓ４で求めた各時間帯Ｊ毎の合成色と、分析定義１５０に格納されている合成色を比較して、各時間帯Ｊ毎の業務を判定する。例えば、時間帯Ｊの合成色が黄色であれば、オペレータが時間帯Ｊで行った業務を業務Ａと判定し、あるいは、時間帯Ｊの合成色が水色であれば、オペレータが時間帯Ｊで行った業務を業務Ａと判定する。

Ｓ６では、上記Ｓ４、Ｓ５で求めた結果を時間帯毎に業務分析データ１２０へ出力する。この結果、ある端末ＰＣ−ｎの各時間帯Ｊ毎の分析結果は、図９で示す業務分析データ１２０のようになる。図１２では、上記時間帯Ｊの値を格納する時間帯１２１と、各時間帯Ｊ毎の第１位の色を格納する第１位色１２２と、第２位の色を格納する第２位色１２３と、第１位と第２位の色を合成した合成色１２４と、この合成色に基づいて判定した業務内容１２５から業務分析データ１２０を構成した例を示す。なお、端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎ毎、あるいはオペレータ毎の識別子や日付を付加しても良い。

上記処理により、端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎで行われた業務内容が時間帯Ｊ毎に推定され、業務分析データ１２０に格納される。図９の業務分析データ１２０を管理端末２００のディスプレイ２１９で表示した結果を、図１０に示す。図１０は、管理端末２００からの要求により、ある端末ＰＣ−ｎの時刻１０：２０〜１１：１０（時間帯Ｊ＝３〜７）毎の業務内容の分析結果を分析データ提供部３４０が出力し、管理端末２００のディスプレイ２１９に表示した例を示している。分析データ提供部３４０は、管理端末２００が指定した端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎまたはオペレータの識別子と、指定された時刻の範囲に基づいて、図１０に示すように、各時間帯Ｊの業務内容を合成色１２５で示した棒グラフとして管理端末２００へ出力する。棒グラフの横軸は時刻を示し、各時間帯Ｊの初期時刻ＳＴ（Ｊ）と終了時刻ＥＴ（Ｊ）の値が、棒グラフの情報に表示される。また、初期時刻ＳＴ（Ｊ）と終了時刻ＥＴ（Ｊ）の間には、時間帯Ｊが出力される。なお、データ提供部３４０は、図１０に示すようなグラフを、例えば、ＨＴＭＬやＸＭＬ等、予め定めた書式で管理端末２００へ出力する。

図１０において、図中斜線の領域は黄色を示し、業務内容が業務Ａと判定された時間帯Ｊであり、図中クロス斜線の領域は水色の領域を示し、業務内容が業務Ｂと判定された時間帯Ｊを示している。

オフィスで行われる事務処理では、端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎ上で複数のアプリケーションと複数のファイルを用いるのが一般的である。例えば、時間帯Ｊ＝５とＪ＝６では、表計算５１、ブラウザ５２、ワードプロセッサ５３がそれぞれ使用されており、使用されているアプリケーション名とファイル名だけでは同一のものが使用されているため、何れの業務を行っているかは判定しにくい。

そこで、使用されているアプリケーション名とファイル名のうち、出現頻度で比較を行うと、時間帯Ｊ＝５では、表計算５１＋顧客ＤＢ１４０の出現頻度が１位となり、ブラウザ５２＋通話ファイル７０の出現頻度が２位となる。そして、アプリケーション名＋ファイル名の色として表計算５１＋顧客ＤＢ１４０に緑色を設定し、ブラウザ５２＋通話ファイル７０に赤色を設定すると、時間帯Ｊ＝５の合成色は水色となって、主に電話応対を行う業務Ａであることが分かる。

一方、時間帯Ｊ＝６では、表計算５１、ブラウザ５２、ワードプロセッサ５３を使用しているのは時間帯Ｊ＝５と同様であるが、使用されているアプリケーション名とファイル名のうち、出現頻度で比較を行うと、時間帯Ｊ＝６では、表計算５１＋顧客ＤＢ１４０の出現頻度が１位となり、ワードプロセッサ５３＋顧客報告書８０の出現頻度が２位となる。そして、アプリケーション名＋ファイル名の色は上記緑色であり、ワードプロセッサ５３＋顧客報告書８０に青色を設定すると、時間帯Ｊ＝６の合成色は水色となって、主に報告書の作成を行う業務Ｂであることが分かる。

このように、時間帯Ｊ毎に使用しているアプリケーション名＋ファイル名の組み合わせを色分けし、時間帯Ｊ内で出現頻度が上位のアプリケーション名＋ファイル名を所定数（複数）だけ抽出する。そして、抽出したアプリケーション名＋ファイル名に対応した色を合成し、この合成色を時間帯Ｊ毎の主な業務内容として管理端末２００等のディスプレイ２１９等へ出力する。ここで合成色は、管理者などが予め業務内容に対応した複数のアプリケーション名＋ファイル名の組み合わせから決定されるもので、管理者はディスプレイ２１９に表示された時間帯Ｊ毎の色分けから、時間帯Ｊで行われていた端末ＰＣ−ｎの業務内容を容易に推定できるのである。特に、同一のアプリケーションであっても、使用するファイルが異なれば業務内容も異なる場合では、上記のように、アプリケーション名とファイル名を一つの組合わせとして、色を対応付けておくことにより、ある時間帯Ｊでの業務内容を正確に推定できるのである。

また、端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎを利用するオペレータは、前記従来例のように業務内容を把握するために特別な操作を行う必要がないので、業務の負担が増えることはない。

そして、業務分析データ１２０に、複数の端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎについてそれぞれ各時間帯Ｊの業務内容を分析した結果を、管理端末２００のディスプレイ２１９に表示すると、例えば、図１１のようになる。

図１１は、複数の端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎについて、業務分析データ１２０を管理端末２００のディスプレイ２１９で表示した結果を示す。図１１は、管理端末２００からの要求により、複数の端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの時刻１０：２０〜１１：４０（時間帯Ｊ＝３〜９）毎の業務内容の分析結果を分析データ提供部３４０が出力し、管理端末２００のディスプレイ２１９に表示した例を示している。

複数の端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎについて同時刻の業務内容を管理端末２００で比較する際には、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎのオペレータの業務の進捗状況を、業務の色分けによって視覚的に知ることができる。この図１１は、上記図１０と同じく、図中斜線の領域は黄色を示し、業務内容が業務Ａと判定された時間帯Ｊであり、図中クロス斜線の領域は水色の領域を示し、業務内容が業務Ｂと判定された時間帯Ｊを示し、端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの識別子に代わってオペレータの識別子を付加している。なお、管理端末２００で複数の端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの業務分析データ１２０を取得する場合には、管理端末２００からサーバ１００の分析データ提供部３４０に対して、開始時刻と終了時刻に加えて、複数の端末識別子や、端末識別子の範囲を指令すればよい。

同じ業務であっても、顧客の興味や、オペレータの個人差などにより業務内容の進捗状況が異なることが、一目で理解できる。例えば、オペレータのＢさんの時間帯Ｊ＝７〜９では、報告書の作成を行う業務Ｂの時間が長く、直前の電話応対（業務Ａ）の時間が長くないことから、Ｂさんの業務Ｂについて、アプリケーションの操作などに不得手な部分がある等、問題があることを類推できる。また、Ｄさんの時間帯Ｊ＝８〜１０では、電話応対の時間が長いことから、顧客の興味が高いこと推定できる。

このように、複数の端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの業務分析データ１２０を同一画面上で比較することにより、業務の進捗状況の個人差や、ボトルネックと類推できる部分を視覚的に知ることができる。これにより、業務の管理者は、オペレータの能力に応じた業務の配分などを迅速に立案することが可能となる。

なお、図１１においては、水色と黄色の変わり目が、新たな顧客への電話応対として、電話応対の件数をカウントすることができ、コールセンタなどの定型的な業務を繰り返すオフィスの場合、色の変わり目から処理した業務の件数を推定することもできる。

なお、上記においては、アプリケーション名＋ファイル名の色をＲＧＢで表現し、第１位の色と第２位の色を合成した場合を示したが、第１位と第２位の色をＣＭＹ（シアン、マゼンタ、イエロー）や、ＨＳＶ（色相（hue）、彩度（saturation value）、明度（value））、ＨＬＳ（色相（hue）、彩度（saturation）、輝度（lightness））で表現し、合成しても良い。

また、オフィスで行われる業務内容が、アプリケーション名のみで識別できる場合には、アプリケーション名に色を対応付けて、出現頻度が上位のアプリケーション名に対応した色を合成すればよい。

また、上記では管理端末２００からの指令に基づいて、データ分析エンジン３３０を起動する例を示したが、所定の時刻にデータ分析エンジン３３０を起動させるようにしてもよい。

＜第２実施形態＞
図１２、図１３は、第２の実施形態を示し、前記第１実施形態に示したデータ分析エンジン３３０が時間幅Ｍを、最適な値に自動的に設定するようにしたもので、その他の構成は前記第１実施形態と同様である。

図１２の処理は、前記第１実施形態の図７に示したフローチャートのＳ１及びＳ２を変更し、管理端末２００から時間幅Ｍを設定するのに代わって、業務内容に対応付けられた合成色の数の上限Ｕと下限Ｌを管理端末２００から設定し、時間幅Ｍをデータ分析エンジン３３０を起動で自動的に調整するものである。Ｓ３以降は前記第１実施形態と同一である。図１３のフローチャートは図１２に示す時間幅Ｍの自動設定のサブルーチンである。

前記第１実施形態では、管理端末２００から管理者などが時間幅Ｍを設定したが、管理対象のオフィスで多数の業務内容が存在する場合や、ひとつの業務が完了または中断する時間間隔が把握できない場合では、時間幅Ｍの値が不適切であると、業務分析データ１２０に出力された業務内容１２５が実際に行われた業務内容に一致しなくなる恐れがある。例えば、前記第１実施形態の図１１において、時間幅Ｍが６０分などの長い間隔に設定されると、各時間帯Ｊでは、業務Ａまたは業務Ｂのいずれか一方のみが表示されることになり、実際の業務内容が反映されない。逆に、多数のアプリケーションやファイルを使用するオフィスで、時間幅Ｍを１分などの短い時間間隔に設定すると、各時間帯Ｊ毎に合成色が示す業務内容が頻繁に変化する場合がある。このような場合では、１時間当たりや１日単位では出現する合成色の数が多くなりすぎて、管理者はオペレータや従業員がどのような業務内容を行ったのかを容易に判断できない。

そこで、本第２実施形態では、管理端末２００を操作する管理者が、分析を行う時刻範囲の中で業務分析データ１２０に出力させる業務内容の種類、換言すれば合成色の数、について上限Ｕと下限Ｌを設定する。そして、データ分析エンジン３３０は、出力する業務内容の種類が設定された上限Ｕと下限Ｌの範囲内となる時間幅Ｍを決定する。そして、データ分析エンジン３３０は、自動設定した時間幅Ｍで操作履歴ＤＢ１３０から操作履歴を読み込んで前記第１実施形態と同様の分析を行う。

図１２において、Ｓ１Ａでは管理端末２００が分析条件入力部３２０へ入力した分析対象の開始時刻と終了時刻を取得する。次に、Ｓ２Ａでは、図１３に示す時間幅Ｍの自動設定処理のサブルーチンを実行する。

図１３のＳ２１では、管理端末２００が入力した業務内容の種類の数（業務色数）の上限Ｕと下限Ｌを受け付ける。Ｓ２２では、分析定義１５０からアプリケーション名＋ファイル名の色１５３、１５４を取得する。Ｓ２３では、時間幅Ｍに初期値である１分を設定する。

Ｓ２４では、設定された時間幅Ｍで分析対象時刻範囲に時間帯Ｊを設定し、前記第１実施形態の図８で示した処理を実行する。すなわち、各時間帯Ｊ毎に出現頻度が上位２つのアプリケーション名＋ファイル名の色を抽出する。

Ｓ２５では、上記Ｓ２４の処理で抽出した、各時間帯Ｊの出現頻度が２位までの２色を合成し、合成色（業務色）を生成する。

Ｓ２６では、分析対象時刻範囲の業務色数を演算する。そして、Ｓ２７では、合成色の数が下限Ｌ以上かつ上限Ｕ以下の値であるか否かを判定する。合成色の数が上限Ｕと下限Ｌの範囲内にあれば、管理者が希望する業務色数が得られる時間幅ＭになったのでＳ２９に進んで、現在の値を時間幅Ｍに設定し、図１２のＳ４以降の処理を実行して各時間帯Ｊ毎の合成色を業務分析データ１２０に出力する。

一方、合成色の数が上限Ｕと下限Ｌの範囲に無ければ、時間幅Ｍの値は管理者が希望する値と異なるので、Ｓ２８へ進んで時間幅Ｍを所定値だけインクリメントする。ここでは、所定値を１分とし、時間幅Ｍを１分づつ変化させる例を示す。

図１２のＳ４以降の処理は前記第１実施形態の図７と同一であるので、ここでは説明を省略する。

以上の処理により、業務内容を分析する対象時刻範囲の業務分析データ１２０は、管理者が管理端末２００から設定した業務色数の上限Ｕと下限Ｌの範囲となって、管理者が各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの業務内容を分析しやすい時間幅Ｍを自動的に設定することが可能となるのである。

＜変形例１＞
図１４は、変形例１を示し、前記第１実施形態または第２実施形態の端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎにおける業務内容の分析対象を、アプリケーション名＋ファイル名から、アプリケーション名＋ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）に置き換えたもので、業務モニタエージェント４００は、アプリケーション名＋ＵＲＬを操作履歴として、操作履歴ファイル６０に格納し、その他の構成は前記第１または第２実施形態と同様である。

近年のオフィスでは、Ｗｅｂサーバ上でサービスを提供するＷｅｂサービスを利用する例も増加しており、この場合、前記第１または第２実施形態のファイル名の代わりにサービスを提供するプロトコル名、サーバのドメイン名、ドキュメントのパス名を指し示すＵＲＬとアプリケーション名の組み合わせから業務内容を特定することができる。

ここで、アプリケーション名とファイル名は、例えばＯＳ３０がＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）の場合では、図１４で示すように、ディスプレイ１９０内のウインドウ１９１のタイトルバー１９２とアプリケーションのアドレスバー１９３に表示されるもので、図示の例ではタイトルバー１９２上の「Microsoft Internet Explorer」（登録商標）がアプリケーション名を示し、アドレスバー１９３内の「http://www.google.co.jp/」がＵＲＬを示す。

この場合も、前記第１または第２実施形態と同様に、アプリケーション名＋ＵＲＬで色を設定しておき、アプリケーション名＋ＵＲＬの色を複数組み合わせることで業務内容を設定しておけばよい。

以上のように、Ｗｅｂサービスを主体とする業務内容の分析は、複数のアプリケーション名＋ＵＲＬの組み合わせで業務内容を設定し、各アプリケーション名＋ＵＲＬに設定した色を合成した結果を時間帯Ｊ毎に、業務分析データ１２０へ出力し、管理端末２００等で表示することで、管理者などが容易に業務内容を把握することが可能となる。

なお、上記ではＷｅｂサービスを識別するために、アプリケーション名＋ＵＲＬを用いたが、図１５で示すように、ひとつのページを複数のウインドウに分割したフレームを用いる場合では、フレーム名＋タグ名に色を対応付け、ひとつの業務内容についてフレーム名＋タグ名の組み合わせを複数設定すればよい。

＜変形例２＞
Ｗｅｂサービスでは、図１５で示すように、ブラウザのウインドウ５２０内を複数のフレーム５２１に分割し、フレーム５２１毎に異なるサービスを提供する場合がある。この場合では、前記変形例１と同様に、前記第１または第２実施形態のアプリケーション名＋ファイル名に代わって、フレーム名と操作対象のタグ５２２の名称を一組として色に対応付ける。そして、ひとつの業務内容をフレーム名＋タグ名を複数組み合わせて定義すればよい。なお、タグ５２２は、フレーム５２１内の要素を区切る識別子である。なお、業務モニタエージェント４００は、フレーム名＋タグ名を操作履歴として操作履歴ファイル６０に格納する。

なお、操作履歴ファイル６０及び操作履歴ＤＢ１３０に格納する操作履歴は、前記第１実施形態のアプリケーション名＋ファイル名とフレーム名＋タグ名を混在させても良く、あるいは、前記変形例１のアプリケーション名＋ＵＲＬとフレーム名＋タグ名とアプリケーション名＋ＵＲＬを操作履歴に混在させてもよい。

＜変形例３＞
前記第１または第２実施形態では、サーバ１００で業務分析アプリケーション３００を実行したが、図１６で示すように、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎで業務分析アプリケーション３００Ａを実行し、管理端末２００が各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎから業務分析データを収集してもよい。

この場合、管理端末２００では各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの業務分析アプリケーション３００Ａで求めた業務分析データを取得し、ストレージ装置２１５の業務分析データ１１２０に格納する分析データ管理アプリケーション５００を実行する。なお、分析データ１１２０は、前記第１実施形態の業務分析データ１２０と同様である。

分析データ管理アプリケーション５００は、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの業務分析アプリケーション３００Ａから業務の分析結果を収集し、ストレージ装置２１５の業務分析データ１１２０に格納する業務分析データ収集部５１０と、業務分析データ１１２０に格納された業務の分析結果をディスプレイ２１９へ出力する分析データ表示部５２０と、入力装置２１８から管理者が入力した業務分析の条件を受け付けて、ストレージ装置２１５の分析定義１１５０に格納し、また、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの業務分析アプリケーション３００Ａに分析定義１１５０や分析条件を提供する分析条件入力部５３０とを含んでいる。なお、分析定義１１５０は前記第１実施形態の分析定義１５０と同様である。

各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの業務分析アプリケーション３００Ａは、管理端末２００の分析条件入力部５３０から取得した開始時刻や終了時刻などの分析条件と分析定義１１５０の情報に基づいて各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎの操作履歴ファイル６０から操作履歴を読み込んで業務の分析を実施する。そして、業務分析アプリケーション３００Ａは、分析結果を管理端末２００へ送信する。この他については、前記第１実施形態の業務分析アプリケーション３００と同一であるので、詳細な説明は省略する。

業務分析データ管理アプリケーション５００は、管理者が指定した端末ＰＣ−ｎの業務分析データ１１２０を読み込んで、図１０や図１１に示したように、所定の棒グラフなどとしてディスプレイ２１９へ出力する。

この例の場合も、前記第１実施形態または第２実施形態と同様に、端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎを操作するオペレータや従業員に負担をかけることなく業務内容を分析し、管理端末２００では視覚的に分かりやすい表示で、業務内容の分析結果を出力することができるのである。

＜変形例４＞
前記第１または第２実施形態では、ひとつの業務内容についてアプリケーション名＋ファイル名の組み合わせを複数設定したが、オフィスで行われている業務内容が把握できていない場合には、操作履歴ＤＢ１３０に格納されたアプリケーション名＋ファイル名（あるいは、アプリケーション名＋ＵＲＬまたはフレーム名＋タグ名）の組み合わせ毎に、データ分析エンジン３３０が自動的に色を設定し、時間帯Ｊ毎に合成色を出力してもよい。

この場合、図１０の棒グラフに加えて、合成色を構成するアプリケーション名＋ファイル名をリストで出力してもよい。このリストは、例えば、図６に示した分析定義１５０から業務内１５１を省略した形式とし、第１のアプリケーション名＋ファイル名１５２及び第１の色１５３と、第２のアプリケーション名＋ファイル名１５４及び第２の色１５５と、合成色１５６の項目から構成することができる。

これにより、オフィスの業務の管理者は、時間帯Ｊ毎の合成色と、合成色を構成するアプリケーション名＋ファイル名のリストから端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎ毎に、どのような業務が各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎで行われているのかを容易に知ることができる。また、合成色の切り替わるタイミングから、どの業務がどの程度の時間で行われているのかを視覚的に把握することが可能となる。

また、前記第１実施形態または第２実施形態では、抽出する操作内容（アプリケーション名＋ファイル名）の数を上位２つとした例を示したが、オフィスの業務に応じて抽出する操作内容の数は適宜変更することができる。

また、前記第１実施形態または第２実施形態では、サーバ１００で業務分析アプリケーション３００を実行する例を示したが、これに限定されるものではなく、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎ毎に業務分析アプリケーションを実行しても良い。この場合、各端末ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎで分析した業務分析データを、管理端末２００等へ送信すればよい。

また、前記第１実施形態または第２実施形態では、業務分析アプリケーション３００は、アプリケーション名＋ファイル名の出現頻度を求めたが、時間帯Ｊにおけるアプリケーション名＋ファイル名の利用比率を求め、利用比率の高い順から所定の順位までの複数のアプリケーション名＋ファイル名の組み合わせを抽出するようにしても良い。

以上のように、本発明に係る業務内容分析方法及びシステムでは、オフィスにおける業務内容の管理を行う計算機システムやプログラムに適用することができる。あるいは、従業員毎の業務分担を立案する計算機システムやプログラムに適用することができる。

本発明の第１の実施形態を示す計算機システムのブロック図。 端末とサーバで稼動するソフトウェアの機能を示すブロック図。 図１の計算機システムで行われる業務の手順を示すフローチャート。 操作履歴ファイルに格納されたログの一例を示す説明図。 ディスプレイに表示されたアプリケーションウインドウの一部を示す説明図。 ひとつの業務内容に対してアプリケーション名＋ファイル名の組を複数設定する分析定義の一例を示す説明図。 データ分析エンジンで実行される処理の一例を示すフローチャート。 同じく、図７のＳ３で実行されるサブルーチンの一例を示すフローチャート。 業務分析データの内容の一例を示す説明図。 ひとつの端末の業務分析データを管理端末のディスプレイに表示した場合の説明図。 複数の端末の業務分析データを管理端末のディスプレイに表示した場合の説明図。 第２の実施形態を示し、データ分析エンジンで実行される処理の一例を示すフローチャート。 同じく、図１２のＳ２Ａで実行されるサブルーチンの一例を示すフローチャート。 変形例１を示し、ディスプレイに表示されたアプリケーション名＋ＵＲＬの一例を示す説明図。 変形例２を示し、ディスプレイに表示されたフレーム名＋タグ名の一例を示す説明図。 変形例３を示し、端末と管理端末で稼動するソフトウェアの機能を示すブロック図。

符号の説明

ＰＣ−１〜ＰＣ−ｎ 端末
６０ 操作履歴ファイル
１００ サーバ
１２０ 業務分析データ
１３０ 操作履歴ＤＢ
１５０ 分析定義
３００ 業務分析アプリケーション
３１０ 業務履歴収集部
３２０ 分析条件入力部
３３０ データ分析エンジン
３４０ 分析データ提供部
４００ 業務モニタエージェント

Claims (15)

1. 計算機で稼動する複数のソフトウェアに対する使用者の操作の履歴に基づいて前記計算機の使用者が行った業務の内容を分析する業務分析システムにおいて、
   前記計算機で稼動する複数のソフトウェアのうち、使用者によって選択されたソフトウェアに対する使用者の操作情報を取得するモニタ部と、
   前記モニタ部が取得した操作情報を、前記操作情報を取得した時刻と操作対象のソフトウェアの識別情報に対応付けた操作履歴として蓄積する操作履歴蓄積部と、
   分析を行う時刻の範囲を取得して、前記取得した時刻の範囲を予め設定した時間間隔で複数の時間帯に分割する時間帯設定部と、
   前記操作履歴に含まれる前記操作情報を取得した時刻と時間帯毎の時刻の範囲とを比較して、時間帯毎に前記操作履歴を抽出する操作履歴抽出部と、
   前記抽出した操作履歴から前記ソフトウェアの識別情報の出現頻度を時間帯毎に求める時間帯別出現頻度演算部と、
   前記時間帯毎に出現頻度の高い順に予め設定した順位までの複数の前記ソフトウェアの識別情報を抽出する識別情報抽出部と、
   前記抽出された複数のソフトウェアの識別情報の組み合わせに基づいて、前記時間帯毎に前記計算機で実行されたひとつの業務内容を推定する業務内容推定部と、
   を備えたことを特徴とする業務分析システム。
2. 前記識別情報は、前記ソフトウェアを構成するアプリケーションの名称と前記アプリケーションがアクセスしたファイルの名称を含むことを特徴とする請求項１に記載の業務分析システム。
3. 前記識別情報は、前記ソフトウェアを構成するアプリケーションの名称と前記アプリケーションがアクセスしたＵＲＬを含むことを特徴とする請求項１に記載の業務分析システム。
4. 前記識別情報は、前記ソフトウェアを構成するブラウザが表示するフレームの名称と前記操作の対象となったタグの名称を含むことを特徴とする請求項１に記載の業務分析システム。
5. 前記業務内容推定部は、
   前記ソフトウェアの識別情報毎に色情報を設定した分析定義を有し、
   前記抽出された複数のソフトウェアの識別情報の色情報を合成して合成色の情報を生成し、
   前記生成された合成色の情報を推定した業務内容として出力することを特徴とする請求項１に記載の業務分析システム。
6. 前記業務内容推定部は、
   前記業務内容に対応付けた複数のソフトウェアの識別情報の組み合わせと、前記ソフトウェアの識別情報毎に予め設定した色情報と、前記業務内容に対応する複数の識別情報の色情報を合成した合成色の情報とを設定した分析定義を有し、
   前記抽出された複数のソフトウェアの識別情報の色情報を合成して合成色の情報を生成し、この合成色の情報に対応する業務内容を出力することを特徴とする請求項１に記載の業務分析システム。
7. 前記時間帯設定部は、
   前記業務内容の種類の上限値と下限値を受け付けて、前記分析を行う時刻の範囲で出現する業務内容が前記上限値と下限値の範囲に収まる時間間隔を設定する時間間隔時で設定部を有することを特報とする請求項１に記載の業務分析システム。
8. ネットワークを介してクライアント計算機に接続されたサーバ計算機と、
   前記クライアント計算機で稼動するソフトウェアに対する使用者の操作の履歴に基づいて、前記サーバ計算機が前記クライアント計算機の使用者が行った業務の内容を分析する業務分析システムにおいて、
   前記クライアント計算機は、
   前記ソフトウェアに対する使用者の操作情報を取得するモニタ部と、
   前記モニタ部が取得した操作情報を、前記操作情報を取得した時刻と操作対象のソフトウェアの識別情報に対応付けた操作履歴として蓄積する操作履歴蓄積部と、を備え、
   前記サーバ計算機は、
   前記クライアント計算機から操作履歴を取得する操作履歴収集部と、
   分析を行う時刻の範囲を取得して、前記取得した時刻の範囲を予め設定した時間間隔で複数の時間帯に分割する時間帯設定部と、
   前記操作履歴に含まれる前記操作情報を取得した時刻と時間帯毎の時刻の範囲とを比較して、時間帯毎に前記操作履歴を抽出する操作履歴抽出部と、
   前記抽出した操作履歴から前記ソフトウェアの識別情報の出現頻度を時間帯毎に求める時間帯別出現頻度演算部と、
   前記時間帯毎に出現頻度の高いソフトウェアの識別情報を、出現頻度の高い順に予め設定した順位までの複数のソフトウェアの識別情報を抽出する識別情報抽出部と、
   前記抽出された複数のソフトウェアの識別情報の組み合わせに基づいて、前記時間帯毎に前記計算機で実行された業務内容を推定する業務内容推定部と、
   を備えたことを特徴とする業務分析システム。
9. 計算機で稼動する複数のソフトウェアに対する使用者の操作の履歴に基づいて前記計算機の使用者が行った業務の内容を分析する業務分析方法において、
   前記計算機で稼動する複数のソフトウェアのうち、使用者によって選択されたソフトウェアに対する使用者の操作情報を取得する手順と、
   前記取得した操作情報を、前記操作情報を取得した時刻と操作対象のソフトウェアの識別情報に対応付けた操作履歴として蓄積する手順と、
   分析を行う時刻の範囲を取得して、前記取得した時刻の範囲を予め設定した時間間隔で複数の時間帯に分割する手順と、
   前記蓄積された操作履歴に含まれる前記操作情報を取得した時刻と時間帯毎の時刻の範囲とを比較して、時間帯毎に前記操作履歴を抽出する手順と、
   前記抽出した操作履歴から前記ソフトウェアの識別情報の出現頻度を時間帯毎に求める手順と、
   前記時間帯毎に出現頻度の高い順に予め設定した順位までの複数の前記ソフトウェアの識別情報を抽出する手順と、
   前記抽出された複数のソフトウェアの識別情報の組み合わせに基づいて、前記時間帯毎に前記計算機で実行されたひとつの業務内容を推定する手順と、
   を含むことを特徴とする業務分析方法。
10. 前記識別情報は、前記ソフトウェアを構成するアプリケーションの名称と前記アプリケーションがアクセスしたファイルの名称を含むことを特徴とする請求項９に記載の業務分析方法。
11. 前記識別情報は、前記ソフトウェアを構成するアプリケーションの名称と前記アプリケーションがアクセスしたＵＲＬを含むことを特徴とする請求項９に記載の業務分析方法。
12. 前記識別情報は、前記ソフトウェアを構成するブラウザが表示するフレームの名称と操作の対象となったタグの名称を含むことを特徴とする請求項９に記載の業務分析方法。
13. 前記業務内容を推定する手順は、
    前記ソフトウェアの識別情報毎に色情報を予め設定した分析定義に基づいて、前記抽出された複数のソフトウェアの識別情報の色情報を合成して合成色の情報を生成し、この合成色の情報を推定した業務内容として出力することを特徴とする請求項９に記載の業務分析方法。
14. 前記業務内容を推定する手順は、
    前記業務内容に対応付けた複数のソフトウェアの識別情報の組み合わせと、前記ソフトウェアの識別情報毎に予め設定した色情報と、前記業務内容に対応する複数の識別情報の色情報を合成した合成色の情報とを設定した分析定義に基づいて、前記抽出された複数のソフトウェアの識別情報の色情報を合成して合成色の情報を生成し、
    前記生成された合成色の情報に対応する業務内容を出力することを特徴とする請求項９に記載の業務分析方法。
15. 前記複数の時間帯に分割する手順は、
    前記業務内容の種類の上限値と下限値を受け付けて、前記分析を行う時刻の範囲で出現する業務内容が前記上限値と下限値の範囲に収まる時間間隔を設定する手順を含むことを特報とする請求項９に記載の業務分析方法。

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