JP2007328712A - 時系列パターン生成システム及び時系列パターン生成方法 - Google Patents

時系列パターン生成システム及び時系列パターン生成方法 Download PDF

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Abstract

【課題】案件ごとの履歴情報を分析し、業務処理ごとの時系列パターンを生成する。
【解決手段】手順を定義したコンポーネントによって構成され、一連の処理を定義するクラスに従って実行されるごとに生成されるインスタンスの履歴情報を分析し、時系列パターンを生成する時系列パターン生成システムであって、履歴情報は、コンポーネントが実行されるたびに生成されて時系列順に格納され、クラスの識別子、コンポーネントの識別子、インスタンスの識別子、及びコンポーネントの処理時刻情報を含み、各インスタンスで実行されたコンポーネントの処理順序情報を作成し、コンポーネントの依存関係を推定し、コンポーネントの処理順序を含む時系列パターンを生成する。
【選択図】図1

Description

本発明は、業務処理を構成する複数の作業工程の処理履歴を記録したイベントレコードを時系列順に配したイベントログから、作業工程の処理順序に関する時系列パターンを生成する時系列パターン生成システムに関する。
近年、業務の効率改善、セキュリティ向上などの要望が高まり、業務処理状況を詳細に把握したいというニーズが高まっている。このようなニーズに対応するために、ワークフロー・システムを活用してサーバ側から業務の処理状況を把握する技術として、BAM(business activity monitoring)が提案されている。BAMは、予め登録された業務処理を構成する作業工程の処理順序及び依存関係が定義されたワークフローに沿って、作業工程の処理履歴を記録及び分析することによって業務の処理状況を把握する。しかし、実際の業務は、ワークフローに定義された作業以外のサーバ側で監視できない表計算又は作図のアプリケーションなどと連携することによって遂行される。そのため、BAMだけでは業務処理の状況を正確に把握できないという問題があった。
この問題を解決するために、業務を遂行する現場にて業務の処理履歴を記録する方法が提案されている。例えば、特許文献1に開示された技術ではオペレータが業務に使用する端末に記録用アプリケーションを導入する。そして、オペレータが各業務処理の各作業工程の開始時及び終了時に記録用アプリケーションを操作し、業務処理名、作業工程名、案件識別情報、及び開始/終了時刻を入力し、イベントレコードとして記録する。そして、記録されたイベントレコードを時系列順に配列することにより、イベントログを生成する。特許文献1に開示された技術では、このようにして、業務の処理状況を記録することができる。
しかし、特許文献1に開示された技術では、イベントログを記録する方法が開示されているのみであるため、記録された膨大な数のイベントレコードを含むイベントログを分析する技術が必要となる。
そこで、特許文献2では、膨大なイベントログに含まれる2つのイベントレコード間の順序関係を開始時間と生起確率により決定し、得られた関係同士を組み合わせることによって、イベントレコードの生起パターンを抽出する技術が開示されている。
また、特許文献3では、イベントレコードを階層分けし、階層ごとにイベントレコードの関係を開始時刻と生起確率によって、頻出する時系列パターンを抽出及び表示する技術が開示されている。
特開2002−107473号公報 特開2006−4346号公報 特開2005−62963号公報
しかし、特許文献2に開示された技術では、イベントレコードが作業工程名、開始時刻及び終了時刻のみを分析の対象とするため、業務処理及び案件の識別情報が失われてしまう。したがって、業務処理ごとにイベントレコードを分類することができないため、全業務処理及び全案件が混合された分析結果となってしまう。
さらに、特許文献3に開示された技術では、イベントレコードを階層構造によって分類し、上位のイベントレコードが業務処理、下位のイベントレコードが作業工程に対応する。また、イベントレコードが保持する情報は、業務処理名、作業工程名、開始時刻及び終了時刻となる。しかし、イベントレコードに案件識別情報を保持しないため、全案件の情報が混合された時系列パターンしか抽出できないという問題があった。
本発明は、このような問題点に着目してなされたものであり、イベントログに含まれる案件ごとの情報を有効に活用し、指定された業務処理の時系列パターンを分析することを目的とする。
本発明の代表的な一形態では、手順を定義した一つ以上のコンポーネントによって構成され、一連の処理を定義するクラスに従って前記コンポーネントが実行されることによって生成されるインスタンスの履歴情報を解析し、時系列パターンを生成する時系列パターン生成システムであって、前記時系列パターン生成システムは、前記履歴情報を格納する記憶装置、及び前記履歴情報に基づいて時系列パターンを生成する計算機を備え、前記計算機は、プロセッサ、前記プロセッサに接続されるメモリ、前記履歴情報を入力する入力部及び前記時系列パターンを出力する出力部を備え、前記履歴情報は、前記コンポーネントの実行ごとに生成され、時系列順に前記記憶装置に格納され、前記クラスの識別子、前記コンポーネントの識別子、前記インスタンスの識別子、及び前記コンポーネントの処理時刻情報を含み、前記時系列パターン生成システムは、前記インスタンスの識別子が等しい履歴情報を抽出して案件別履歴情報を生成する案件別履歴情報生成部と、前記生成された案件別履歴情報に基づいて、前記インスタンスごとのコンポーネントの処理順序情報を作成する案件別処理順序情報作成部と、前記作成された処理順序情報に基づいて、前記コンポーネントの依存関係を推定し、前記コンポーネントの処理順序を含む時系列パターンを生成する時系列パターン生成部とを備える。
ここで、コンポーネントとは、業務を構成する個々の作業である。また、クラスとは、コンポーネントを複数組み合わせることによって、一連の処理を定義したものである。インスタンスとは、クラスに定義された処理を実際に実行したものである。例えば、「製品入力」、「金額入力」及び「承認」することで処理される「伝票処理」について、コンポーネントには、「製品入力」、「金額入力」及び「承認」が該当し、クラスには「伝票処理」が該当する。そして、「伝票処理」業務が定義されたクラスに従って実行され、「製品Aを価格aで処理した案件」、「製品Bを価格bで処理した案件」のように案件ごとにインスタンスが生成される。また、クラスに従って処理を実行することとは、クラスに含まれるコンポーネントを実行することである。
一方、時系列パターンとは、インスタンスの実行によって生成された履歴情報に含まれる時系列データに基づいて、コンポーネントの処理順序などを推定し、抽出したものである。なお、時系列パターンには、抽出されたコンポーネントの処理順序などを有向グラフなどに表したものを含む。
本発明の一形態によれば、履歴情報を業務処理ごとに分析することができ、さらに、業務処理の案件ごとの履歴情報を有効に活用して、業務処理を構成する各作業の依存関係を抽出し、時系列パターンを生成することができる。
以下、本発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。
図1は、本発明の実施の形態の時系列パターン生成システムのシステム構成図である。時系列パターン生成システムは、作業端末1、2及び管理端末4を備える。本発明の実施の形態では、2台の作業端末を備えるが、作業端末の数は、任意である。作業端末1、2及び管理端末4は、ネットワーク3によって接続される。ネットワーク1は、例えば、IPネットワークによって構成される。
作業端末1及び2は、オペレータが業務を遂行するために使用される計算機である。ハートウェア構成は、後述する管理端末4と同じである。作業端末1及び2は、オペレータの作業履歴(イベントレコード)を記録し、ネットワーク3を介して、管理端末4に送信する。
管理端末4は、受信したイベントレコードを集計及び分析する。管理端末4は、CPU6、メモリ11、入力装置7、出力装置8、通信インターフェース10、記憶装置5及びI/Oインターフェース12を備える。
CPU6は、メモリ11に格納されたプログラムを実行することによって、各種処理を実行する。メモリ11は、CPU6によって実行されるプログラム及び処理に必要なデータを記憶する。通信インターフェース10は、ネットワーク3と接続し、作業端末1、2から送信されたイベントレコードを受信する。記憶装置5は、受信したイベントレコードを時系列順に蓄積し、イベントログを格納する。
I/Oインターフェース12は、外部記憶装置9に接続する。I/Oインターフェース12と外部記憶装置9とは、例えば、SAN(Storage Area Network)によって接続される。外部記憶装置9は、イベントログの分析結果などを随時記憶することができる。
入力装置7は、例えば、キーボード又はマウス等であり、イベントログの分析などを指示するコマンド及び分析パラメータなどを入力する。出力装置8は、例えば、ディスプレイ又はプリンタ等であり、イベントログを分析することによって生成された時系列パターンを出力する。
図2は、本発明の実施の形態のハードウェア構成の変形例である。オペレータは、操作端末21及び22を用いてネットワーク3を経由して業務用計算機20を操作する。業務用計算機20は、操作履歴をイベントレコードとして記録し、ネットワーク3を介して解析用計算機30に送信する。
解析用計算機30は、管理者用操作端末31からネットワーク3を介して送信されたコマンドに従い、業務用計算機20から送信されたイベントログに基づいて時系列パターンを生成し、ネットワーク3を介して管理者用操作端末31に送信する。管理者用操作端末31は、受信した時系列パターンを表示する。
図3は、本発明の実施の形態の時系列パターン生成システムのブロック図である。本発明の実施の形態の時系列パターン生成システムは、入力部104、業務処理名指定部105、案件別イベントログ生成部106、案件別イベント処理順序情報生成部107、時系列パターン生成部108及び出力部109を含む。
入力部104は、記憶装置5に格納されたイベントログ101の入力を受け付ける。業務処理名指定部105は、管理端末4の入力装置7から入力された分析対象の業務処理名を含むコマンド102を受け付ける。
案件別イベントログ生成部106は、入力されたイベントログ101をコマンド102に従って、必要な案件識別情報を含むイベントレコードのみを抽出する。案件とは、実際に実行された業務処理であり、案件識別情報とは、同一の業務処理が実行されたとき、各案件を識別する情報である。案件別イベント処理順序情報生成部107は、抽出された案件別イベントログから案件ごとの作業工程の処理順序を導出し、案件別イベント処理順序情報を生成する。
時系列パターン生成部108は、案件別イベント処理順序情報生成部107によって生成された案件別イベント処理順序情報から、コマンド102によって指定された時系列パターンを生成する。出力部109は、生成された時系列パターン103を出力装置8に出力する。
時系列パターン生成部108は、複数の形態の時系列パターン103を生成することができる。例えば、生成される時系列パターン103は、作業工程の処理順序である依存関係に基づいて生成されるもの、又は、ある作業工程の直後に特定の作業工程が処理される確率(作業工程間の遷移確率)に基づいて生成されるものなどである。
ここで、分析対象の業務処理に常に作業工程Aと作業工程Bとが存在し、全案件で作業工程Aが作業工程Bよりも前に処理されるとき、BはAに依存すると定義する。一方、分析対象の業務処理に作業工程Aと作業工程Bとが含まれ、作業工程Aの直後に作業工程Bが処理される案件数を全案件数で割った数をAからBの遷移確率と定義する。時系列パターン生成部108は、指定された業務処理を構成するすべての作業工程の組み合わせについて、依存関係又は遷移確率を抽出して時系列パターン103を生成する。
図4は、本発明の実施の形態のイベントログ101を示す図である。イベントレコード207は、作業端末1及び2でオペレータの作業を記録することによって生成される。イベントレコード207は、前述のように、作業端末1及び2から管理端末4に送信され、入力部104によって記憶装置5に格納される。イベントログ101は、イベントレコード207の集合であり、時系列順に格納される。イベントレコード207は、開始時刻201、終了時刻202、業務処理名203、案件識別情報204、作業工程名205及びオペレータID206を含む。イベントレコード207は、業務処理203、案件識別情報204及び作業工程名205によって一意に識別される。
開始時刻201は、作業工程の開始時刻である。終了時刻202は、作業工程の終了時刻である。開始時刻201及び終了時刻202は、1000分の1秒単位で計測される。
業務処理名203は、業務を識別する名称を格納する。案件識別情報204は、複数実行されている業務を識別する識別子である。作業工程名205は、業務を構成する作業工程の名称及び識別子である。オペレータID206は、業務を遂行するオペレータを識別する識別子である。
図5は、本発明の実施の形態の業務処理名指定部105にコマンド102を送信するコマンド指定画面300の一形態を示す図である。管理者は、コマンド指定画面300に必要な項目を入力して、業務処理名指定部105に送信する。本発明の実施の形態では、業務処理301、形態302及びオペレータ306を指定することができる。
業務処理301は、分析する対象の業務を選択する。図5では、「伝票処理」が選択されている。形態302は、分析形態を指定する。分析形態には、例えば、図5に示すように、依存関係304及び遷移確率305を指定する。前述のように、依存関係は、作業工程の処理順序であり、遷移確率は、特定の作業工程が完了した後、別の作業工程に遷移する確率である。
オペレータ306は、業務を遂行するオペレータを指定してイベントログを分析する。業務処理全体としての分析を必要とするときには「全員」を指定し、オペレータ個人を指定して分析するときにはオペレータIDを指定する。
業務処理名指定部105は、コマンド指定画面300の実行ボタン303が押下されると、指定された情報を受信し、案件別イベントログ生成部106及び時系列パターン生成部108に送信する。
ここで、時系列パターン103を生成する手順について説明する。業務処理名指定部105が受信するコマンド102には、業務処理301として「伝票処理」、オペレータ306として「全員」が指定されている。形態については、「依存関係」が指定された場合と、「遷移確率」が指定された場合をそれぞれ説明する。
図6及び図7は、本発明の実施の形態の案件別イベントログ生成部106によって生成される案件別イベントログ及び中間データを示す図である。
図6は、本発明の実施の形態のイベントログから指定された業務処理を含むイベントレコードを抽出した中間データを示す図である。
案件別イベントログ生成部106は、指定された業務処理と一致する業務処理203を含むイベントレコード207を抽出する。中間データ402は、業務処理名指定部105で指定された業務処理「伝票処理」と一致するイベントレコード207を抽出したものである。
なお、オペレータが指定されている場合には、指定されたオペレータのオペレータID206を含むイベントレコード207を抽出する。
図7は、本発明の実施の形態の案件別イベントログを示す図である。
案件別イベントログ生成部106は、指定された業務処理を含む中間データ402のイベントレコード207を案件識別情報204ごとにまとめる。図7は、中間データ402を案件1の案件別イベントログ403、案件3の案件別イベントログ404及び案件4の案件別イベントログ405に分割し、まとめたものである。
案件別イベントログ生成部106によって案件別イベントログが生成されると、案件別イベント処理順序情報生成部107は、案件別イベントログから案件別イベント処理順序情報を生成する。案件別イベント処理順序情報とは、案件ごとの作業工程の処理順序を示す情報である。
案件別イベント処理順序情報は、作業工程Aの終了時刻が作業工程Bの終了時刻よりも早いとき、作業工程Aが作業工程Bに先行するものとしてA→Bで表す。したがって、案件1の案件別イベント処理順序情報は、案件別イベントログ403から「A→B→C→D→E→F」が生成される。同様に、案件3の案件別イベント処理順序情報は「A→C→B→D→F→E」となり、案件4の案件別イベント処理順序情報は「C→A→B→D→E→F」となる。
図8は、本発明の実施の形態の時系列パターンの形態に「依存関係」を指定した場合の時系列パターン生成部108の処理手順を示すフローチャートである。
時系列パターン生成部108は、案件別イベント処理順序情報を受信すると、案件ごとに作業工程依存関係行列を生成する(S501)。ここで、図9を参照しながら、時系列パターン生成部108が各案件の作業工程依存関係行列を生成する処理(S501)を説明する。
図9は、本発明の実施の形態の案件別の作業工程依存関係行列を示す図である。行列X1(601)は案件1、行列X2(602)は案件3、行列X3(603)は案件4の作業工程依存関係行列を示す。
時系列パターン生成部108は、まず、作業工程依存関係行列に含まれる対象となる作業工程を決定する。作業工程依存関係行列の要素は、全ての案件に含まれる作業工程のみを対象とする。本発明の実施の形態では、全ての作業工程(A、B、C、D、E、F)が対象となる。
作業工程依存関係行列は、各行及び各列をそれぞれ作業工程に対応させる。また、作業工程の依存関係は、行を表す作業工程が列を表す作業工程よりも先行する場合には1、それ以外の場合には0とすることによって表わされる。
本発明の実施の形態では、分析対象となる伝票処理は、6つの作業工程によって構成されるため、作業工程依存関係行列は6行6列となる。したがって、作業工程依存関係行列の行及び列ともに、1番目は作業工程A、2番目は作業工程B、・・・、6番目は作業工程Fを表している。
また、案件1の案件別イベント処理順序情報は、前述のように、A→B→C→D→E→Fである。作業工程Aは、A自身以外全ての作業工程よりも先行するため、Aを表す1行目の要素には、Aを表す1列のみ0となり、1列以外の全ての列に1が入る。作業工程BはA、B以外の4つの作業工程よりも先行するので、作業工程Bを表す2行目の要素には1、2列に0、3〜6列に1が入る。そして、全ての作業工程について以上の処理を実行し、案件1の作業工程依存関係行列X1(601)を生成する。同様に、時系列パターン生成部108は、案件3の作業工程依存関係行列X2(602)、案件4の作業工程依存関係行列X3(603)を生成する。
続いて、時系列パターン生成部108は、生成された作業工程依存関係行列(601〜603)から、各作業工程の共通する処理順序を抽出する(S502)。
ここで、ある案件でA→Bの関係が成立する場合であっても、他の案件で成立しなければ、A→Bの依存関係は成立しない。また、作業工程依存関係行列は、依存関係が成立している場合を1、それ以外を0としているため、すべての作業工程依存関係行列の対応する要素の積を算出すると、共通して依存関係が成立する場合のみ要素の値が1となる。
図10は、本発明の実施の形態の指定された業務を構成する作業工程の依存関係を抽出する手順を示す図である。
時系列パターン生成部108は、作業工程依存関係行列X1(601)と作業工程依存関係行列X2(602)との要素ごとの積を算出し(701)、行列X4(702)を得る。行列X4(702)は、案件1及び案件3に共通して依存関係が成立する要素のみ値が1となっている。具体的には、案件1及び案件3は、ともに作業工程Aから開始されているため、行列X4(702)の1行目は、X1(601)及びX2(602)の1行目と同じである。一方、作業工程Aに続く作業は、案件1では、作業工程Bであるのに対し、案件2では、作業工程Cである。すなわち、案件1ではB→C、案件3ではC→Bの処理順序となっており、作業工程Bと作業工程Cとの依存関係は成立しない。したがって、行列X4について、B→Cを示す(2,3)要素及びC→Bを示す(3,2)要素は、先行関係が特定できず、ともに0となる。
さらに、時系列パターン生成部108は、行列X4(702)と作業工程依存関係行列X3(603)との要素ごとの積を算出することによって、行列X5(703)を得る。得られた行列X5(703)は、案件1、3及び4に共通して成立する依存関係を示す行列となる。
続いて、時系列パターン生成部108は、抽出された依存関係を整理する(図8のS503)。以下、図11を参照しながら具体的な手順を説明する。
図11は、本発明の実施の形態の抽出された依存関係を整理する手順を示す図である。
行列X5(703)を参照すると、(1,4)要素の値が1であるため、作業工程A及びDの依存関係としてA→Dが成立する。同様に、(1,2)要素の値が1であるため、作業工程A及びBの依存関係としてA→Bが成立し、(2,4)要素の値が1であるため、作業工程B及びDの依存関係としてB→Dが成立する。ここで、A→B→Dの依存関係が成立するとき、A→Dの依存関係が成立することは明らかである。そこで、行列X5の(1,4)要素の値を0にしてもA→B→Dの依存関係は維持される。
図8のS503の処理では、以上のように、各作業工程の依存関係を維持できる最小限の依存関係のみを残すように行列X5を整理する。以下、行列X5(703)から最小限の依存関係を示した行列X6(902)を導出する手順について、図8のS503に示したアルゴリズムとあわせて説明する。
S503のアルゴリズムの内容は、まず、i行の1列からN列までの要素を順次参照し、j列の要素の値が1のとき、j行の要素を参照する。このとき、j行の要素について、1列からN列まで順次参照し、i行及びj行について同じ列の要素の値がともに1であるとき、i行目の要素の値を1から0に変更する。以上の処理は、i行の各列の値からj行の各列の値を減算することと同じである。
ここで、図11の行列X5にS503のアルゴリズムを適用すると、行1では列2の要素の値が1となっている。そこで、行2の値を列1から順に列6まで参照すると、列4〜6の値が行1及び2について1となっている。したがって、作業A及び作業Bは、いずれも作業D、E及びFよりも先行して処理されることがわかる。したがって、A→Bの依存関係から、A→D、A→E及びA→Fの依存関係を削除しても、B→D、B→E及びB→Fの依存関係が維持されていれば、全体の依存関係は維持される。同様に、行2以降についても、上記手順によって行列X5の各行を整理することによって作業工程依存関係行列X6(902)を生成することができる。
最後に、作業工程依存関係行列X6(902)を時系列パターンに表示する(図8のS504)。本発明の実施の形態では、時系列パターンは、各作業工程を節点とし、依存関係を有向枝とした有向グラフによって表現される。具体的には、各作業工程を正N角形の頂点となるように配置し、行列X6(902)の値が1の要素について、その要素の行を表す作業工程から列を表す作業工程に向かって矢印を描く。
図12は、本発明の実施の形態の時系列パターンを有向グラフによって表現した図である。図12は、業務処理名に「伝票処理」、形態に「依存関係」、オペレータに「全員」を指定し、図4のイベントログ101を分析して得られた時系列パターン103を表わした有向グラフである。実線の矢印は、依存関係を示し、点線の矢印は、図8のS503の処理によって削除された依存関係を示す。
行列X6(902)を参照すると、作業工程Aを表す1行目では、作業工程Bを表す2列目のみが1であるため、作業工程Aに対応する節点1001から作業工程Bに対応する節点1002に向かって矢印1003が描かれる。同様に、作業工程BからFについても、依存関係を表わす。具体的には、2行目は4列が1となっているのでBからDに向かって矢印を描き、3行目も同じく4列の値が1となっているのでCからDに向かって矢印を描く。4行目については、5列及び6列の値が1となっているのでDからE、Fに向かって矢印を描き、図12に示す有向グラフを得ることができる。
次に、図5のコマンド指定画面300において、時系列パターンの形態302に遷移確率305を指定した場合の時系列パターン生成部108の処理手順を説明する。
図13は、本発明の実施の形態の時系列パターンの分析形態に「遷移確率」を指定した場合の時系列パターン生成部108の処理手順を示すフローチャートである。
時系列パターン生成部108は、案件別イベント処理順序情報を受信すると、案件別に作業工程間遷移確率行列を算出する(S1101)。ここで、図14を参照しながら、時系列パターン生成部108が案件ごとに作業工程間遷移確率行列を生成する手順を説明する。
図14は、本発明の実施の形態の案件別の作業工程間遷移確率行列を示す図である。行列Y1(1201)は案件1、行列Y2(1202)は案件3、行列Y3(1203)は案件4の作業工程間遷移確率行列を示す。
作業工程間遷移確率行列を構成する要素は、作業工程依存関係行列と異なり、処理対象となる案件のいずれか1つ以上に含まれている全ての作業工程となる。本発明の実施の形態では、分析対象の案件は、構成する作業工程が同じであるため、全ての作業工程(A、B、C、D、E、F)が対象となる。
作業工程間遷移確率行列は、各行及び各列をそれぞれ作業工程に対応させ、さらに、ダミーの開始工程(Start)に対応する行及びダミーの最終工程(End)に対応する列をそれぞれ追加する。このようにダミーの開始及び最終工程を追加することによって、開始工程と最終工程を明示することができる。
作業工程間遷移確率行列の各要素の値は、ある作業工程を表す行について、当該作業工程の次に処理される作業工程を表す列のみ1とし、その他の列は0とする。例えば、案件1のイベント処理順序情報は、A→B→C→D→E→Fである。したがって、作業工程Aを表す1行目は、作業工程Bを表す2列目の(1,2)要素のみを1とし、他の要素を0とする。同じく、作業工程Bを表す2行目は作業工程Cを表す3列目の(1,3)要素のみを1とし、他の要素を0とする。同様に、作業工程Fを表す6行目まで値を設定する。
また、開始を表す行(Start)は、開始工程の作業工程Aを表す1列目の要素を1として他の列の要素を0とする。終了を表す列(End)は、作業工程Fを表す6行目の要素を1とし、他の行の要素を0とする。
時系列パターン生成部108は、以上のようにして、作業工程間遷移確率行列Y1(1201)を生成する。さらに、時系列パターン生成部108は、案件3のイベント処理順序情報によって作業工程間遷移確率行列Y2(1202)を生成し、案件4のイベント処理順序情報によって作業工程間遷移確率行列Y3(1203)を生成する。
続いて、時系列パターン生成部108は、生成された作業工程間遷移確率行列(1201〜1203)を組み合わせる(S1102)。
図15Aは、本発明の実施の形態の生成された作業工程間遷移確率行列を組み合わせる手順を示す図である。
作業工程間遷移確率行列を組み合わせる手順は、対応する行列の各要素をそれぞれ加算する(1301)。また、開始工程を示す行(Start)及び終了工程を示す行(End)についても同様である。図15Aを参照すると、行列Y1(1201)と行列Y2(1202)とを加算すると、行列Y4(1302)を生成することができる。また、行列Y4(1302)と行列Y3(1203)とを加算すると、行列Y5(1303)を生成することができる。
さらに、時系列パターン生成部108は、処理の対象となった案件数Mで行列Y5の各要素を除算し、作業工程間遷移確率行列を算出する(図13のS1103)。
図15Bは、本発明の実施の形態によって生成された作業工程間遷移確率行列Y6を示す図である。作業工程間遷移確率行列Y6は、図15Aの行列Y5を案件数M(=3)で除算して得られた行列である。作業工程間遷移確率行列Y6の作業工程Aに対応する行1を参照すると、作業工程Aの完了後、2/3の確率で作業工程Bに遷移し、1/3の確率で作業工程Cに遷移することがわかる。また、開始工程(Start)を示す行7を参照すると、分析対象となった「伝票処理」は、2/3の確率で作業工程Aから開始され、1/3の確率で作業工程Cから開始されることがわかる。
最後に、作業工程間遷移確率行列Y6をもとに時系列パターンに表示する(図13のS1104)。時系列パターンは、各作業工程を節点とし、遷移確率が0よりも大きい作業工程間を連結する有向グラフによって表現される。時系列パターンは、各作業工程を正N角形の頂点に配置し、さらに、StartとEndを任意の位置に配置する。そして、作業工程間遷移確率行列Y6の要素が0よりも大きい場合、その要素の値(遷移確率)を付記した矢印を描く。
図16は、本発明の実施の形態の作業工程間遷移確率行列Y6に対応する時系列パターンを示す図である。
作業工程間遷移確率行列Y6の(1,2)要素の値が0よりも大きいため、作業工程Aを示す節点1401から作業工程Bを示す節点1402に向かって矢印1403が描かれる。また、矢印1403には、遷移確率の「2/3」が付記されている。0よりも大きい値となっている他の要素についても同様に矢印を描き、遷移確率を付記することによって、図16に示す時系列パターンを得ることができる。
本発明の実施の形態によれば、業務を構成する各作業工程の依存関係を抽出することができる。また、依存関係を時系列パターンとして可視化することによって、各作業工程の依存関係を容易に把握することができる。例えば、得られた時系列パターンによって分析対象となっている業務のボトルネックとなっている作業工程を抽出することができる。そして、ボトルネックとなっている作業工程を改善することによって、業務全体の改善を図ることができる。
また、本発明の実施の形態によれば、業務を構成する各作業工程について、ある作業工程の直後に特定の作業工程が処理される遷移確率を得ることができる。また、作業工程間の遷移確率を時系列パターンとして可視化することによって、業務の作業手順を分析し、改善するための重要な資料となる。
さらに、本発明の実施の形態によれば、オペレータごとに時系列パターンを抽出することができるため、オペレータによる作業手順のばらつきを防止して、業務処理の標準化を図り、業務の質を向上させることができる。
本発明は、作業の履歴情報に基づいて業務を分析するシステムに適用することができる。特に、案件ごとに履歴情報を抽出することを可能としているため、複数の業務の履歴情報が混在するシステムに適用すると好適である。
本発明の実施の形態の時系列パターン生成システムのシステム構成図である。 本発明の実施の形態のハードウェア構成の変形例である。 本発明の実施の形態の時系列パターン生成システムのブロック図である。 本発明の実施の形態のイベントログを示す図である。 本発明の実施の形態の業務処理名指定部にコマンドを送信するコマンド指定画面の一形態を示す図である。 本発明の実施の形態のイベントログから指定された業務処理を含むイベントレコードを抽出した中間データを示す図である。 本発明の実施の形態の案件別イベントログを示す図である。 本発明の実施の形態の時系列パターンの分析形態に「依存関係」を指定した場合の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態の案件別の作業工程依存関係行列を示す図である。 本発明の実施の形態の作業工程の依存関係を抽出する手順を示す図である。 本発明の実施の形態の抽出された依存関係を整理する手順を示す図である。 本発明の実施の形態の時系列パターンを有向グラフによって表現した図である。 本発明の実施の形態の時系列パターンの分析形態に「遷移確率」を指定した場合の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態の案件別の作業工程間遷移確率行列を示す図である。 本発明の実施の形態の生成された作業工程間遷移確率行列を組み合わせる手順を示す図である。 本発明の実施の形態によって生成された作業工程間遷移確率行列を示す図である。 本発明の実施の形態の作業工程間遷移確率行列に対応する時系列パターンを示す図である。
符号の説明
1、2 作業端末
3 ネットワーク
4 管理端末
5 記憶装置
6 CPU
7 入力装置
8 出力装置
9 外部記憶装置
101 イベントログ
102 コマンド
103 時系列パターン
104 入力部
105 業務処理名指定部
106 案件別イベントログ生成部
107 案件別イベント処理順序情報生成部
108 時系列パターン生成部
109 出力部
207 イベントレコード(履歴情報)
601、602、603 作業工程依存関係行列
1201、1202、1203 作業工程間遷移確率行列

Claims (14)

  1. 手順を定義した一つ以上のコンポーネントによって構成され、一連の処理を定義するクラスに従って前記コンポーネントが実行されることによって生成されるインスタンスの履歴情報を解析し、時系列パターンを生成する時系列パターン生成システムであって、
    前記時系列パターン生成システムは、前記履歴情報を格納する記憶装置、及び前記履歴情報に基づいて時系列パターンを生成する計算機を備え、
    前記計算機は、プロセッサ、前記プロセッサに接続されるメモリ、前記履歴情報を入力する入力部及び前記時系列パターンを出力する出力部を備え、
    前記履歴情報は、
    前記コンポーネントの実行ごとに生成され、時系列順に前記記憶装置に格納され、
    前記クラスの識別子、前記コンポーネントの識別子、前記インスタンスの識別子、及び前記コンポーネントの処理時刻情報を含み、
    前記時系列パターン生成システムは、
    前記インスタンスの識別子が等しい履歴情報を抽出して案件別履歴情報を生成する案件別履歴情報生成部と、
    前記生成された案件別履歴情報に基づいて、前記インスタンスごとのコンポーネントの処理順序情報を作成する案件別処理順序情報作成部と、
    前記作成された処理順序情報に基づいて、前記コンポーネントの依存関係を推定し、前記コンポーネントの処理順序を含む時系列パターンを生成する時系列パターン生成部と、を備えることを特徴とする時系列パターン生成システム。
  2. 前記時系列パターンは、前記コンポーネントを節点とし、前記依存関係を有向枝とする有向グラフによって表現されることを特徴とする請求項1に記載の時系列パターン生成システム。
  3. 前記時系列パターン生成部は、前記時系列パターンに前記依存関係を有するコンポーネントに対応する一組の節点を連結する経路が複数存在するとき、前記複数の経路に含まれる有向枝のうち、削除しても前記依存関係を維持可能な有向枝を削除することを特徴とする請求項2に記載の時系列パターン生成システム。
  4. 前記時系列パターン生成部は、前記案件別履歴情報に含まれるコンポーネントの処理順序情報を、行列によって表現することを特徴とする請求項1に記載の時系列パターン生成システム。
  5. 前記行列は、行及び列がそれぞれ前記クラスを構成するコンポーネントに対応する行列であり、前記行に対応するコンポーネントが前記列に対応するコンポーネントよりも処理順序が早いか否かを識別できるように要素の値が設定されることを特徴とする請求項4に記載の時系列パターン生成システム。
  6. 前記時系列パターン生成部は、前記依存関係が推定されたコンポーネントについて、先行するコンポーネントに対応する行から後続のコンポーネントに対応する行を減算することによって、前記推定された依存関係を表現する行列を更新することを特徴とする請求項5に記載の時系列パターン生成システム。
  7. 前記クラスは、業務プロセスであり、
    前記コンポーネントは、前記業務プロセスを構成する作業工程であって、
    前記時系列パターン生成部は、前記業務プロセスに含まれる作業工程の依存関係を推定し、時系列パターンを生成することを特徴とする請求項1に記載の時系列パターン生成システム。
  8. 前記時刻情報は、前記作業工程の開始時刻又は終了時刻であることを特徴とする請求項7に記載の時系列パターン生成システム。
  9. 前記計算機は、前記時系列パターンを生成する対象の業務プロセスの指定を受け付け、
    前記時系列パターン生成部は、前記指定された業務プロセスの時系列パターンを生成することを特徴とする請求項7に記載の時系列パターン生成システム。
  10. 前記履歴情報は、前記業務プロセスを実行するオペレータの識別子を含み、
    前記時系列パターン生成部は、前記オペレータごとの時系列パターンを生成することを特徴とする請求項7に記載の時系列パターン生成システム。
  11. 前記時系列パターン生成部は、前記作業工程の遷移確率を推定し、前記遷移確率を含む時系列パターンを生成することを特徴とする請求項7に記載の時系列パターン生成システム。
  12. 前記計算機は、前記コンポーネントの処理順序又は遷移確率を含む時系列パターンを生成する指定を受け付け、
    前記時系列パターン生成部は、指定された時系列パターンを生成することを特徴とする請求項11に記載の時系列パターン生成システム。
  13. 一つ以上の作業工程によって構成され、一連の処理が定義された業務プロセスを案件ごとに実行することによって生成された履歴情報を解析し、時系列パターンを生成する時系列パターン生成システムであって、
    前記時系列パターン生成システムは、前記履歴情報を格納する記憶装置、及び前記履歴情報に基づいて時系列パターンを生成する計算機を備え、
    前記計算機は、プロセッサ、前記プロセッサに接続されるメモリ、前記履歴情報を入力する入力部及び前記時系列パターンを出力する出力部を備え、
    前記履歴情報は、
    前記作業工程が実行されるたびに生成され、前記記憶装置に時系列順に格納され、
    前記業務プロセスの識別子、前記作業工程の識別子、前記案件の識別子、及び前記作業工程の処理時刻情報を含み、
    前記時系列パターン生成システムは、
    前記案件の識別子が等しい履歴情報を抽出して案件別履歴情報を生成する機能と、
    前記生成された案件別履歴情報に基づいて、前記案件ごとの作業工程の処理順序情報を作成する機能と、
    前記作成された処理順序情報に基づいて、前記作業工程の依存関係を推定し、前記作業工程の処理順序を含む時系列パターンを生成する機能と、を備えることを特徴とする時系列パターン生成システム。
  14. 一つ以上の作業工程によって構成され、一連の処理が定義された業務プロセスを案件ごとに実行することによって生成された履歴情報を解析し、時系列パターンを生成する方法であって、
    前記履歴情報は、前記業務プロセスの識別子、前記作業工程の識別子、前記案件の識別子、及び前記作業工程の処理時刻情報を含み、
    前記作業工程が実行されるたびに、前記履歴情報を生成し、
    前記生成された履歴情報を時系列順に格納し、
    前記案件の識別子が等しい履歴情報を抽出して案件別履歴情報を生成し、
    前記生成された案件別履歴情報に基づいて、前記案件ごとに作業工程の処理順序情報を作成し、
    前記作成された処理順序情報に基づいて、前記作業工程の依存関係を推定し、前記作業工程の処理順序を含む時系列パターンを生成することを特徴とする時系列パターン生成方法。
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