JP2009187295A - 業務プロセス分析プログラム、方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】データベースに格納されているデータから、業務プロセスについて効果的な改善策を抽出できるようにする。
【解決手段】本方法では、業務識別子に対応して該当する場合には時間及び業務の成否を含む予め定められたデータから、同一業務識別子に係るデータを時系列に集約することによって業務プロセスインスタンスを生成し、ユーザから、注目業務プロセスインスタンスの指定及び当該注目業務プロセスインスタンスを構成する２つの注目イベントを受け付け、注目業務プロセスインスタンスにおける上記２つの注目イベント間のパスを代替するパスを有する業務プロセスインスタンスを抽出し、業務の成否のデータを含む所定のデータを抽出し、同一業務プロセスインスタンス毎に集約して代替業務プロセスとして特定し、代替業務プロセスに該当する業務識別子に対応する業務の成否のデータを抽出し、代替業務プロセスについての業務の成功率を算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、業務プロセスの可視化技術に関し、具体的には、抽出された業務プロセスを分析する技術に関する。

ビジネスプロセスマネジメント（ＢＰＭ：Business Process Management）は、「業務のプロセスを整理して、分析し、どうすれば効率的・効果的に仕事ができるのかという改善を継続的に行うこと」である。このためのビジネスプロセスをモデル化するためのツールとして業務モデリング技術を利用して業務プロセスを監視し、業務の流れのボトルネックを発見するなどの技術（例えば特開２００６−２８５３１３号公報）がある。

また、システムが出力したイベントデータからフローを生成し、各種パラメータでフィルタリングしたイベントデータで複数のフローを生成し、並べて表示して目視で内部統制上の要点を分析するといった技術（http://www.ids-scheer.co.jp）も存在している。

さらに、特開２００６−３１３２６号公報には、業務改善活動を実施する技術者のスキルによらず、品質の良いＴｏ−Ｂｅモデルを設計するための技術が開示されている。具体的には、任意のプロセスに対して代替プロセスが存在する階層構造のビジネスプロセスについて、各プロセスの構成を示す表示情報と、代替プロセスに変更した際の効果を示す付加情報とをモデル情報記憶部に記憶し、入力部からビジネスプロセスの情報が入力された際に、モデル解析部が、当該ビジネスプロセスの構成を解析し、解析結果を示す表示情報を生成し、検索部が、生成された表示情報と記憶されている表示情報から、入力されたビジネスプロセスに類似するビジネスプロセスを抽出し、抽出されたビジネスプロセスを表示するとともに操作者に特定のビジネスプロセスを選択させ、選択されたビジネスプロセスに代替プロセスが存在する場合に、付加情報に基づき、代替プロセス名、変更した際の効果、代替プロセスの構成を表示する。しかしながら、特定のビジネスプロセスや代替プロセスの善し悪しは本技術では判断が付かない。
特開２００６−２８５３１３号公報 特開２００６−３１３２６号公報

上で述べたような技術では、業務プロセスについて問題点や効果的な改善策を容易に判断することができるわけではない。

従って、本発明の目的は、データベースに格納されているデータから、業務プロセスについて効果的な改善策を提示できるようにするための技術を提供することである。

また、本発明の他の目的は、データベースに格納されているデータから、業務プロセスについての問題を認識できるようにするための技術を提供することである。

本発明に係る業務プロセス分析方法は、該当する場合には時間及び業務の成否を含む予め定められたデータを業務識別子に対応して格納する第１データ格納部から、同一業務識別子に係るデータを時系列に集約することによって業務プロセスインスタンスを生成し、業務識別子に対応して第２データ格納部に格納するステップと、ユーザから、注目業務プロセスインスタンスの指定及び当該注目業務プロセスインスタンスを構成する２つの注目イベントを受け付けるステップと、第２データ格納部から、注目業務プロセスインスタンスにおける上記２つの注目イベント間のパスを代替するパスを有する業務プロセスインスタンスを抽出し、第１データ格納部から業務の成否のデータを含む所定のデータを抽出し、業務識別子と抽出したデータとを第３データ格納部に格納するステップと、第３データ格納部において、同一業務プロセスインスタンス毎に集約して代替業務プロセスとして特定し、第３データ格納部から代替業務プロセスに該当する業務識別子に対応して登録されている業務の成否のデータを抽出し、代替業務プロセスについての業務の成功率を算出し、代替業務プロセスに対応して第４データ格納部に格納するステップとを含む。

このように、特定の注目業務プロセスインスタンスを構成する２つの注目イベント間のパスを代替するパスを有する業務プロセスを代替業務プロセスとして抽出して、それぞれについて業務の成功率を算出することによって、代替業務プロセスにおいて業務の成功率が高いものを改善策として採用できるようになる。なお、業務の成功率が高いものを、特にユーザに提示すべき代替業務プロセスとして抽出するようにしても良い。

また、本業務プロセス分析方法は、第２データ格納部から、注目業務プロセスインスタンスを抽出し、第１データ格納部から業務の成否のデータを含む所定のデータを抽出し、業務識別子と抽出したデータとを第３データ格納部に格納するステップと、第３データ格納部から注目業務プロセスインスタンスに該当する業務識別子に対応して登録されている業務の成否のデータを抽出し、注目業務プロセスインスタンスについての業務の成功率を算出し、注目業務プロセスインスタンスに対応して第４データ格納部に格納するステップとをさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、代替業務プロセスとの対比として、注目業務プロセスの問題点を把握しやすくなる。

なお、上で述べた所定のデータに、成約金額が含まれるようにしてもよい。そして、第３データ格納部から代替業務プロセスに該当する業務識別子に対応して登録されている成約金額を抽出し、代替業務プロセスについての平均成約金額を算出し、代替業務プロセスに対応して第４データ格納部に格納するステップをさらに含むようにしても良い。このようにすれば、代替業務プロセスの評価を多面的にすることができるようになる。

また、上で述べた予め定められたデータが、複数のデータベースのうち該当するデータベースの名称を含むようにしてもよい。例えば、複数のデータベースの名称がイベントを表す場合には、データベースの名称を特定することによって業務プロセスインスタンスが適切に特定されるようになる。

本発明によれば、データベースに格納されているデータから、業務プロセスについて効果的な改善策を提示できるようになる。

また、本発明の他の側面によれば、データベースに格納されているデータから、業務プロセスについての問題を認識できるようになる。

本発明の一実施の形態におけるシステムの機能ブロック図を図１に示す。業務プロセス分析装置は、解析対象ＤＢ１に格納されているデータをＣＳＶ（Comma Separated Value）ファイルに変換する処理を実施するデータ変換部３と、データ変換部３によって生成されたＣＳＶファイルが格納されるＣＳＶファイル格納部５と、ＣＳＶファイル格納部５に格納されているデータを用いて処理を実施する更新情報取得部７と、更新情報取得部７の処理結果を格納する更新情報記憶部９と、更新情報記憶部９に格納されているデータを用いて処理を実施する業務フロー抽出部１１と、業務フロー抽出部１１の処理結果を格納する業務情報記憶部１３と、業務情報記憶部１３に格納されているデータを例えば表示装置に表示するなどの処理を実施する業務フロー表示部１５と、更新情報記憶部９と業務情報記憶部１３とに格納されているデータを用いて業務フロー表示部１５からのデータに従って処理を実施する課題解決支援処理部１７と、課題解決支援処理部１７の途中の処理結果を格納する属性比較結果記憶部２１と、課題解決支援処理部１７の処理結果を格納するパス記憶部１９と、パス記憶部１９に格納されているデータを出力する結果出力部２３とを有する。

図１に示しているように、以下の例では、解析対象ＤＢ１には、図面作成ＤＢ１１０と、工事見積ＤＢ１１２と、確認ＤＢ１１３と、図面提出ＤＢ１１４と、差し戻しＤＢ１１５と、再確認ＤＢ１１６と、整理番号ＤＢ１１７とを含むものとする。

図面作成ＤＢ１１０のデータ構造及び格納データ例を図２（ａ）及び（ｂ）に示す。図２（ａ）は、図面作成ＤＢ１１０のスキーマ情報を示す。図２（ａ）に示すように、フィールド（Field）１乃至７のそれぞれについて、フィールド名、キー設定、データ型、レコード長、コメントが設定されている。図２（ｂ）は、図面作成ＤＢ１１０の格納データ例を示しており、レコード毎に、フィールド１乃至７の値が例示されている。

工事見積ＤＢ１１２のデータ構造及び格納データ例を図３（ａ）及び（ｂ）に示す。図３（ａ）は、工事見積ＤＢ１１２のスキーマ情報を示す。図３（ａ）に示すように、フィールド（Field）１乃至６のそれぞれについて、フィールド名、キー設定、データ型、レコード長、コメントが設定されている。図３（ｂ）は、工事見積ＤＢ１１２の格納データ例を示しており、レコード毎に、フィールド１乃至６の値が例示されている。

確認ＤＢ１１３のデータ構造及び格納データ例を図４（ａ）及び（ｂ）に示す。図４（ａ）は、確認ＤＢ１１３のスキーマ情報を示す。図４（ａ）に示すように、フィールド（Field）１乃至６のそれぞれについて、フィールド名、キー設定、データ型、レコード長、コメントが設定されている。図４（ｂ）は、確認ＤＢ１１３の格納データ例を示しており、レコード毎に、フィールド１乃至６の値が例示されている。

図面提出ＤＢ１１４のデータ構造及び格納データ例を図５（ａ）及び（ｂ）に示す。図５（ａ）は、図面提出ＤＢ１１４のスキーマ情報を示す。図５（ａ）に示すように、フィールド（Field）１乃至５のそれぞれについて、フィールド名、キー設定、データ型、レコード長、コメントが設定されている。図５（ｂ）は、図面提出ＤＢ１１４の格納データ例を示しており、レコード毎に、フィールド１乃至５の値が例示されている。

差し戻しＤＢ１１５のデータ構造及び格納データ例を図６（ａ）及び（ｂ）に示す。図６（ａ）は、差し戻しＤＢ１１５のスキーマ情報を示す。図６（ａ）に示すように、フィールド（Field）１乃至５のそれぞれについて、フィールド名、キー設定、データ型、レコード長、コメントが設定されている。図６（ｂ）は、差し戻しＤＢ１１５の格納データ例を示しており、レコード毎に、フィールド１乃至５の値が例示されている。

再確認ＤＢ１１６のデータ構造及び格納データ例を図７（ａ）及び（ｂ）に示す。図７（ａ）は、再確認ＤＢ１１６のスキーマ情報を示す。図７（ａ）に示すように、フィールド（Field）１乃至６のそれぞれについて、フィールド名、キー設定、データ型、レコード長、コメントが設定されている。図７（ｂ）は、再確認ＤＢ１１６の格納データ例を示しており、レコード毎に、フィールド１乃至６の値が例示されている。

整理番号ＤＢ１１７のデータ構造及び格納データ例を図８（ａ）及び（ｂ）に示す。図８（ａ）は、整理番号ＤＢ１１７のスキーマ情報を示す。図８（ａ）に示すように、フィールド（Field）１乃至５のそれぞれについて、フィールド名、キー設定、データ型、レコード長、コメントが設定されている。図８（ｂ）は、整理番号ＤＢ１１７の格納データ例を示しており、レコード毎に、フィールド１乃至５の値が例示されている。

次に、図９乃至図２９を用いて図１に示した業務プロセス分析装置の処理内容について説明する。図９に、メインの処理フローを示す。まず、データ変換部３は、解析対象ＤＢ１に対するデータ変換処理を実施する（ステップＳ１）。本データ変換処理の具体的内容を図１０乃至図１７を用いて説明する。まず、データ変換部３は、未処理のＤＢを１つ選択する（ステップＳ１１）。そして、そのＤＢのスキーマ情報からフィールド名を取得し、ＣＳＶファイル格納部５におけるＣＳＶファイルのヘッダに書き出す（ステップＳ１３）。そして、選択されたＤＢの未処理の１レコードを読み出し、ＣＳＶファイル格納部５におけるＣＳＶファイルに書き出す（ステップＳ１５）。そして、全てのレコードについて処理したか判断する（ステップＳ１７）。未処理のレコードが存在する場合にはステップＳ１５に戻る。一方、全てのレコードが処理された場合には、全てのＤＢを処理したか判断する（ステップＳ１９）。未処理のＤＢが存在している場合には、ステップＳ１１に戻る。一方、全てのＤＢを処理した場合には元の処理に戻る。

図面作成ＤＢ１１０については、図１０の処理によって、図２に示したようなデータから図１１（ａ）に示すようなＣＳＶファイルが生成される。このようなカンマで区切られたデータであるが、見やすいように図１１（ｂ）に示すようなテーブルで表すものとする。また、すなわち、年月日、時刻、整理番号、担当者、図面内容、図面作成工数、工事種別の列が設けられている。

図３に示したような工事見積ＤＢ１１２から、図１０の処理によって、図１２に示すようなデータが生成される。見やすいようにテーブル形式で表されているが、年月日、時刻、見積番号、整理番号、見積金額、予定納期の列が設けられている。

図４に示したような確認ＤＢ１１３から、図１０の処理によって、図１３に示すようなデータが生成される。見やすいようにテーブル形式で表されているが、年月日、時刻、確認番号、整理番号、見積番号、確認担当の列が設けられている。

図５に示したような図面提出ＤＢ１１４から、図１０の処理によって、図１４に示すようなデータが生成される。見やすいようにテーブル形式で表されているが、年月日、時刻、確認番号、整理番号、提出先の列が設けられている。

図６に示したような差し戻しＤＢ１１５から、図１０の処理によって、図１５に示すようなデータが生成される。見やすいようにテーブル形式で表されているが、年月日、時刻、確認番号、整理番号、差し戻し理由の列が設けられている。

図７に示したような再確認ＤＢ１１６から、図１０の処理によって、図１６に示すようなデータが生成される。見やすいようにテーブル形式で表されているが、年月日、時刻、再確認番号、整理番号、確認番号、再確認担当の列が設けられている。

図８に示したような整理番号ＤＢ１１７から、図１０の処理によって、図１７に示すようなデータが生成される。見やすいようにテーブル形式で表されているが、整理番号、図面名称、成約の可否、図面作成から図面提出までの日数、成約金額の列が設けられている。

図９の説明に戻って、次に、更新情報取得部７は、ＣＳＶファイル格納部５に格納されているデータを用いて、更新情報取得処理を実施する（ステップＳ３）。更新情報取得処理については、図１８及び図１９を用いて説明する。

まず、更新情報取得部７は、ＣＳＶファイル格納部５から未処理のＣＳＶファイルを１つ選択して読み出す（ステップＳ２１）。そして、読み出したＣＳＶファイルの未処理の１行（但し、ヘッダ行を除く）を選択する（ステップＳ２３）。そして、選択行の時間（年月日＋時刻）、イベントＩＤ（ここでは整理番号）、テーブル名、その他の属性情報（ヘッダ行からカラム名＝属性値として抽出）を更新情報記憶部９に格納する（ステップＳ２５）。そして、読み出したＣＳＶファイルの全行を処理したか判断する（ステップＳ２７）。未処理の行が存在する場合にはステップＳ２３に戻る。一方、全ての行を処理した場合には、全ＣＳＶファイルを処理したか判断する（ステップＳ２９）。未処理のＣＳＶファイルが存在する場合にはステップＳ２１に戻る。一方、全てのＣＳＶファイルを処理した場合には、元の処理に戻る。

図１８のような処理を実施すると、図１９に示すようなデータが更新情報記憶部９に格納される。すなわち、時間（年月日＋時刻）と、テーブル名、イベントＩＤ（整理番号）、フィールド（その他の属性情報）が登録されるようになる。フィールドの列には、時間、イベントＩＤ以外の属性情報が登録されるようになる。例えばカラム名（工事種別）＝属性値（０２）といった形で属性情報は登録されている。なお、本例では、テーブル名が、実施されたアクション（イベント）の名称であるから、テーブル名が抽出されている。但し、他にアクション名（イベント名）が登録されている場合には、そのデータを用いる。なお、整理番号ＤＢ１１７については、テーブル名がアクション名（イベント名）を表しておらず、且つ時間のデータは存在しないが、この整理番号ＤＢ１１７には、属性情報が登録されている。上で述べたように、成約の可否や成約金額といった重要な属性情報も含まれている。

図９の説明に戻って、次に、業務フロー抽出部１１は、更新情報記憶部９に格納されているデータを用いて業務フロー抽出処理を実施する（ステップＳ５）。業務フロー抽出処理については、図２０乃至図２１を用いて説明する。まず、業務フロー抽出部１１は、更新情報記憶部９において各行をイベントＩＤ毎にグループ化する（ステップＳ３１）。同じイベントＩＤのレコードは同じ案件（ここでは受注業務の案件）に係るレコードだからである。そして、未処理のイベントＩＤを１つ選択し（ステップＳ３３）、テーブル名の列の値を時系列で特定し、選択されたイベントＩＤに対応して業務情報記憶部１３に登録する（ステップ３５）。その後、全てのイベントＩＤについて処理したか判断する（ステップＳ３７）。未処理のイベントＩＤが存在する場合には、ステップＳ３３に戻る。一方、全てのイベントＩＤについて処理した場合には、元の処理に戻る。

例えば図２１に示すようなデータが業務情報記憶部１３に格納される。図２１の例では、イベントＩＤの列と、プロセスインスタンスの列とが設けられている。プロセスインスタンスとは、実際に実施された業務におけるイベント（アクション）の遷移を表すものである。すなわち、イベントＩＤがＪＴ０１では、図面作成を実施して、工事見積を実施して、確認を実施して、差し戻しを実施し、再確認を実施して、図面提出を実施している。実際の業務では、必ずイベントＩＤがＪＴ０１と同様のプロセスで業務処理を行っているわけではなく、イベントＩＤがＪＴ０４の場合のように、図面作成を実施して、工事見積を実施し、確認を実施して、図面提出を実施して終了する場合もある。このように、イベントＩＤ毎に、実際に実施されたイベントの遷移の系列をプロセスインスタンスとして登録する。

図９の説明に戻って、次に、業務フロー表示部１５は、業務情報記憶部１３に格納されているプロセスインスタンスを表示装置に表示する（ステップＳ６）。例えば、図２２に示すような表示を行う。図２２の例では、各プロセスインスタンスを、それを構成するイベントをノードとしてノード間をリンク線で接続した形で示している。図２２の例では、同じイベントについては同じ高さになるように調整されているので、特定のプロセスインスタンスにおいて特定のイベントが抜けていることがよく分かるようになっている。

図９の説明に戻って、次に、業務フロー表示部１５及び課題解決支援処理部１７は、更新情報記憶部９及び業務情報記憶部１３に格納されたデータを用いて課題解決支援処理を実施する（ステップＳ７）。課題解決支援処理については、図２３Ａ乃至図２９を用いて説明する。

ユーザは、図２２のような表示を見て、注目すべきプロセスインスタンス（注目プロセスインスタンス）と、当該注目プロセスインスタンスにおいてさらに注目すべき２つのイベント（注目イベント）とを選択する。

業務プロセス分析装置の業務フロー表示部１５は、ユーザからの注目プロセスインスタンス及び２つの注目イベントの選択入力を受け付け、注目プロセスインスタンスの識別情報及び２つの注目イベントの識別情報を、課題解決支援処理部１７に出力する（ステップＳ４１）。図２２の例では、例えば、イベントＩＤがＪＴ０５のプロセスインスタンスを注目プロセスインスタンスとして選択し、さらに工事見積と図面提出を注目イベントとして選択したものとする。

次に、課題解決支援処理部１７は、パス記憶部１９を初期化する（ステップＳ４３）。また、属性比較結果記憶部２１を初期化する（ステップＳ４５）。そして、業務情報記憶部１３において未処理のプロセスインスタンスを１つ特定し（ステップＳ４７）、特定されたプロセスインスタンスが、注目プロセスインスタンス又はその代替パスであるか判断する（ステップＳ４９）。図２３Ｂにおけるプロセス（Ａ）は、上で選択された注目プロセスインスタンスである。そして、工事見積と図面提出とが注目イベントとして選択されているので、工事見積と図面提出の間を別経路で遷移するパスが、代替パスである。具体的には、図面作成、工事見積、確認、図面提出から構成されるプロセス（Ｂ）と、図面作成、工事見積、確認、差し戻し、再確認、図面提出から構成されるプロセス（Ｃ）とは、工事見積と図面提出の間を別経路で遷移するパスであるから、代替パスである。一方、図２２の例では存在しないが、図面作成から直接図面提出へ遷移するようなプロセス（Ｄ）が存在している場合には、工事見積から図面提出の間を別経路で遷移するパスを有しないので、代替パスではない、ということになる。ステップＳ４９で、注目プロセスインスタンス又は代替パスではないと判断されると、処理をせずにステップＳ５３に移行する。

一方、ステップＳ４９で、特定されたプロセスインスタンスが代替パス又は注目プロセスインスタンスである場合には、課題解決支援処理部１７は、特定されたプロセスインスタンスの所定の属性を、当該特定されたプロセスインスタンスのイベントＩＤで検索して、更新情報記憶部９から抽出し、特定されたプロセスインスタンスのデータ及びイベントＩＤに対応して属性比較結果記憶部２１に格納する（ステップＳ５１）。なお、注目プロセスインスタンスと、代替パスとでは別に格納するものとする。

属性比較結果記憶部２１に格納されるデータの一例を図２４及び図２５に示す。図２４は、代替パスについてのデータ例を示す。図２４では、プロセスインスタンスの具体的内容と、該当するイベントＩＤと、属性情報として成約の可否、日数（図面作成から図面提出までの日数）、成約金額、工事種別とが登録されるようになっている。属性情報には、成約の可否、成約金額といった業務の効果を表す情報と、日数や工事種別などの業務の性質や内容を表す情報とが含まれるが、これに限定するものではない。図２５に、注目プロセスインスタンスについてのデータ例を示す。格納するデータ項目については、図２４と同様である。

ステップＳ４９で、特定されたプロセスインスタンスが注目プロセスインスタンスでもなく、代替パスでもないと判断された場合又はステップＳ５１の後に、課題解決支援処理部１７は、更新情報記憶部９に格納されている全プロセスインスタンスについて処理したか判断する（ステップＳ５３）。未処理のプロセスインスタンスが存在する場合には、ステップＳ４７に戻る。

一方、全てのプロセスインスタンスについて処理した場合には、課題解決支援処理部１７は、同一代替パス毎及び注目プロセスインスタンスに対して、特定の属性の特性値（例えば成約率（＝成約した件数／（成約した件数＋成約しなかった件数））や平均値（＝値の合計／件数））を算出し、パス記憶部１９に格納する（ステップＳ５５）。具体的には、代替パスの種類別に、成約率、平均日数、平均成約金額を算出する。図２４の例では、図面作成、工事見積、確認、差し戻し、再確認、図面作成という第１の代替パスと、図面作成、工事見積、確認、図面提出という第２の代替パスとが存在しており、それぞれについて、成約率、平均日数、平均成約金額が算出される。なお、該当するイベントＩＤ及び工事種別についても、パス記憶部１９に格納する。パス記憶部１９には、図２６に示すようなデータが格納されることになる。

また、注目プロセスインスタンスについても、集約して、成約率、平均日数、平均成約金額を算出する。図２５の例では、図面作成、工事見積、図面作成という注目プロセスインスタンスについて、成約率、平均日数及び平均金額が算出され、該当するイベントＩＤ及び工事種別が、パス記憶部１９に格納される。パス記憶部１９には、図２７に示すようなデータが格納されることになる。

その後、課題解決支援処理部１７は、例えば業務フロー表示部１５を介して注目するプロセスインスタンスをさらに選択するか入力するように促し、入力に応じて、注目するプロセスインスタンスをさらに選択するか判断する（ステップＳ５７）。さらに注目するプロセスインスタンスを選択する場合にはステップＳ４１に戻る。そうでない場合には処理を終了して元の処理に戻る。

図９の説明に戻って、結果出力部２３は、パス記憶部１９に格納されているデータを表示装置などに出力する（ステップＳ９）。例えば図２８及び図２９のようなデータを表示装置に表示する。図２８に示すように、注目プロセスインスタンスと、その代替パスとを、イベントをノードとしてイベント間をリンク線で接続した図でプロセスを分かりやすく提示すると共に、図２９に示すように、成約率、平均日数、平均成約金額、工事種別を各プロセスについて列挙するテーブルを示すことによって、注目プロセスインスタンスの問題点や解決策を分かりやすく提示する。図２８及び図２９の例では、注目プロセスインスタンスが図面作成、工事見積、図面提出といった「確認」というイベントが含まれないものであるが、代替パスでは、少なくとも一回「確認」というイベントが含まれる。そうすると、成約率が２倍以上となっている。これは、注目プロセスインスタンスは、確認という作業を行っていないために、成約率が悪くなっていると考えられる。同様に、平均成約金額についても、「確認」というイベントを実施すれば、向上することが分かる。また、代替パス（Ｂ）と代替パス（Ｃ）とを比較すると、代替パスでは「差し戻し」及び「再確認」というイベントが加えられている。そうすると、成約率は若干下がるが、平均成約金額は飛躍的に上昇していることが分かる。また、工事種別を見ると、代替パス（Ｂ）では「０１」及び「０２」であるが、代替パス（Ｃ）では「０２」のみとなっている。これは、工事種別「０２」については、金額が高いため「差し戻し」及び「再確認」というイベントを経由することが必須というようにも見えるが、例えば、工事種別「０１」についても、通常の案件については代替パス（Ｂ）を採用し、重要案件については代替パス（Ｃ）を採用すれば、成約率が向上すると考えられる。このような分析が容易に行うことができ、改善策や問題点を特定できるようになる。

以上のような処理を実施することによって、データベースのデータから実際に実行されている業務のフローを容易に特定することができ、さらにその問題点や改善策を認識できるようになる。

以上本発明の一実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上で述べた例では、代替パスの種類数が少ないので、全てを提示することに問題はないが、例えば多数の代替パスが抽出された場合には、成約率の高い代替パスを優先して提示するようにしても良い。すなわち、ステップＳ９の前に、成約率で代替パスを降順にソートするようにしても良い。また、成約金額と成約率とをポイント化して当該ポイントの高い順にソートするようにして、ソート結果をユーザに提示するようにしても良い。

また、図１で示した機能ブロック図は一例であって、実際のプログラムモジュール構成とは異なる場合がある。処理フローについても同様の処理結果を得られる場合には、ステップの順番を入れ替えたり、並行に実施しても良い場合もある。

さらに、プロセスインスタンスの生成法については、一例を上で述べたが、他の手法を用いて生成するようにしても良い。

なお、業務プロセス分析装置は、図３０に示すように、メモリ２５０１（記憶部）とＣＰＵ２５０３（処理部）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。ＯＳ及びＷｅｂブラウザを含むアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。このようなコンピュータは、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

（付記１）
該当する場合には時間及び業務の成否を含む予め定められたデータを業務識別子に対応して格納する第１データ格納部から、同一業務識別子に係るデータを時系列に集約することによって業務プロセスインスタンスを生成し、業務識別子に対応して第２データ格納部に格納するステップと、
ユーザから、注目業務プロセスインスタンスの指定及び当該注目業務プロセスインスタンスを構成する２つの注目イベントを受け付けるステップと、
前記第２データ格納部から、前記注目業務プロセスインスタンスにおける前記２つの注目イベント間のパスを代替するパスを有する業務プロセスインスタンスを抽出し、前記第１データ格納部から前記業務の成否のデータを含む所定のデータを抽出し、前記業務識別子と抽出したデータとを第３データ格納部に格納するステップと、
前記第３データ格納部において、同一業務プロセスインスタンス毎に集約して代替業務プロセスとして特定し、前記第３データ格納部から前記代替業務プロセスに該当する業務識別子に対応して登録されている前記業務の成否のデータを抽出し、前記代替業務プロセスについての業務の成功率を算出し、前記代替業務プロセスに対応して第４データ格納部に格納するステップと、
をコンピュータに実行させるための業務プロセス分析プログラム。

（付記２）
前記第２データ格納部から、前記注目業務プロセスインスタンスを抽出し、前記第１データ格納部から前記業務の成否のデータを含む所定のデータを抽出し、前記業務識別子と抽出したデータとを前記第３データ格納部に格納するステップと、
前記第３データ格納部から前記注目業務プロセスインスタンスに該当する業務識別子に対応して登録されている前記業務の成否のデータを抽出し、前記注目業務プロセスインスタンスについての業務の成功率を算出し、前記注目業務プロセスインスタンスに対応して前記第４データ格納部に格納するステップと、
をさらにコンピュータに実行させるための付記１記載の業務プロセス分析プログラム。

（付記３）
前記所定のデータに、成約金額が含まれ、
前記第３データ格納部から前記代替業務プロセスに該当する業務識別子に対応して登録されている前記成約金額を抽出し、前記代替業務プロセスについての平均成約金額を算出し、前記代替業務プロセスに対応して第４データ格納部に格納するステップ、
をさらにコンピュータに実行させるための付記１記載の業務プロセス分析プログラム。

（付記４）
前記予め定められたデータが、複数のデータベースのうち該当するデータベースの名称を含む
付記１記載の業務プロセス分析プログラム。

（付記５）
該当する場合には時間及び業務の成否を含む予め定められたデータを業務識別子に対応して格納する第１データ格納部から、同一業務識別子に係るデータを時系列に集約することによって業務プロセスインスタンスを生成し、業務識別子に対応して第２データ格納部に格納するステップと、
ユーザから、注目業務プロセスインスタンスの指定及び当該注目業務プロセスインスタンスを構成する２つの注目イベントを受け付けるステップと、
前記第２データ格納部から、前記注目業務プロセスインスタンスにおける前記２つの注目イベント間のパスを代替するパスを有する業務プロセスインスタンスを抽出し、前記第１データ格納部から前記業務の成否のデータを含む所定のデータを抽出し、前記業務識別子と抽出したデータとを第３データ格納部に格納するステップと、
前記第３データ格納部において、同一業務プロセスインスタンス毎に集約して代替業務プロセスとして特定し、前記第３データ格納部から前記代替業務プロセスに該当する業務識別子に対応して登録されている前記業務の成否のデータを抽出し、前記代替業務プロセスについての業務の成功率を算出し、前記代替業務プロセスに対応して第４データ格納部に格納するステップと、
を含み、コンピュータに実行される業務プロセス分析方法。

（付記６）
該当する場合には時間及び業務の成否を含む予め定められたデータを業務識別子に対応して格納する第１データ格納部から、同一業務識別子に係るデータを時系列に集約することによって業務プロセスインスタンスを生成し、業務識別子に対応して第２データ格納部に格納する手段と、
ユーザから、注目業務プロセスインスタンスの指定及び当該注目業務プロセスインスタンスを構成する２つの注目イベントを受け付ける手段と、
前記第２データ格納部から、前記注目業務プロセスインスタンスにおける前記２つの注目イベント間のパスを代替するパスを有する業務プロセスインスタンスを抽出し、前記第１データ格納部から前記業務の成否のデータを含む所定のデータを抽出し、前記業務識別子と抽出したデータとを第３データ格納部に格納する手段と、
前記第３データ格納部において、同一業務プロセスインスタンス毎に集約して代替業務プロセスとして特定し、前記第３データ格納部から前記代替業務プロセスに該当する業務識別子に対応して登録されている前記業務の成否のデータを抽出し、前記代替業務プロセスについての業務の成功率を算出し、前記代替業務プロセスに対応して第４データ格納部に格納する手段と、
を有する業務プロセス分析装置。

本発明の実施の形態に係る業務プロセス分析装置の機能ブロック図である。 （ａ）及び（ｂ）は、図面作成ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、工事見積ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、確認ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、図面提出ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、差し戻しＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、再確認ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、整理番号ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 本発明の実施の形態におけるメインの処理フローを示す図である。 データ変換処理の処理フローを示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は、図面作成ＤＢのＣＳＶファイル格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 工事見積ＤＢのＣＳＶファイル格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 確認ＤＢのＣＳＶファイル格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 図面提出ＤＢのＣＳＶファイル格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 差し戻しＤＢのＣＳＶファイル格納部に格納に格納されるデータの一例を示す図である。 再確認ＤＢのＣＳＶファイル格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 整理番号ＤＢのＣＳＶファイル格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 更新情報取得処理の処理フローを示す図である。 更新情報記憶部に格納されるデータの一例を示す図である。 業務フロー抽出処理の処理フローを示す図である。 業務情報記憶部に格納されるデータの一例を示す図である。 プロセスインスタンスの一例を示す図である。 課題解決支援処理の処理フローを示す図である。 代替パスを説明するための図である。 属性比較結果記憶部に格納されるデータの一例を示す図である。 属性比較結果記憶部に格納されるデータの一例を示す図である。 パス記憶部に格納されるデータの一例を示す図である。 パス記憶部に格納されるデータの一例を示す図である。 処理結果の表示データの一例を示す図である。 処理結果の表示データの一例を示す図である。 コンピュータの機能ブロック図である。

符号の説明

１ 解析対象ＤＢ ３ データ変換部
５ ＣＳＶファイル格納部 ７ 更新情報取得部
９ 更新情報記憶部 １１ 業務フロー抽出部
１３ 業務情報記憶部 １５ 業務フロー表示部
１７ 課題解決支援処理部 １９ パス記憶部
２１ 属性比較結果記憶部 ２３ 結果出力部

Claims (5)

1. 該当する場合には時間及び業務の成否を含む予め定められたデータを業務識別子に対応して格納する第１データ格納部から、同一業務識別子に係るデータを時系列に集約することによって業務プロセスインスタンスを生成し、業務識別子に対応して第２データ格納部に格納するステップと、
   ユーザから、注目業務プロセスインスタンスの指定及び当該注目業務プロセスインスタンスを構成する２つの注目イベントを受け付けるステップと、
   前記第２データ格納部から、前記注目業務プロセスインスタンスにおける前記２つの注目イベント間のパスを代替するパスを有する業務プロセスインスタンスを抽出し、前記第１データ格納部から前記業務の成否のデータを含む所定のデータを抽出し、前記業務識別子と抽出したデータとを第３データ格納部に格納するステップと、
   前記第３データ格納部において、同一業務プロセスインスタンス毎に集約して代替業務プロセスとして特定し、前記第３データ格納部から前記代替業務プロセスに該当する業務識別子に対応して登録されている前記業務の成否のデータを抽出し、前記代替業務プロセスについての業務の成功率を算出し、前記代替業務プロセスに対応して第４データ格納部に格納するステップと、
   をコンピュータに実行させるための業務プロセス分析プログラム。
2. 前記第２データ格納部から、前記注目業務プロセスインスタンスを抽出し、前記第１データ格納部から前記業務の成否のデータを含む所定のデータを抽出し、前記業務識別子と抽出したデータとを前記第３データ格納部に格納するステップと、
   前記第３データ格納部から前記注目業務プロセスインスタンスに該当する業務識別子に対応して登録されている前記業務の成否のデータを抽出し、前記注目業務プロセスインスタンスについての業務の成功率を算出し、前記注目業務プロセスインスタンスに対応して前記第４データ格納部に格納するステップと、
   をさらにコンピュータに実行させるための請求項１記載の業務プロセス分析プログラム。
3. 前記所定のデータに、成約金額が含まれ、
   前記第３データ格納部から前記代替業務プロセスに該当する業務識別子に対応して登録されている前記成約金額を抽出し、前記代替業務プロセスについての平均成約金額を算出し、前記代替業務プロセスに対応して第４データ格納部に格納するステップ、
   をさらにコンピュータに実行させるための請求項１記載の業務プロセス分析プログラム。
4. 該当する場合には時間及び業務の成否を含む予め定められたデータを業務識別子に対応して格納する第１データ格納部から、同一業務識別子に係るデータを時系列に集約することによって業務プロセスインスタンスを生成し、業務識別子に対応して第２データ格納部に格納するステップと、
   ユーザから、注目業務プロセスインスタンスの指定及び当該注目業務プロセスインスタンスを構成する２つの注目イベントを受け付けるステップと、
   前記第２データ格納部から、前記注目業務プロセスインスタンスにおける前記２つの注目イベント間のパスを代替するパスを有する業務プロセスインスタンスを抽出し、前記第１データ格納部から前記業務の成否のデータを含む所定のデータを抽出し、前記業務識別子と抽出したデータとを第３データ格納部に格納するステップと、
   前記第３データ格納部において、同一業務プロセスインスタンス毎に集約して代替業務プロセスとして特定し、前記第３データ格納部から前記代替業務プロセスに該当する業務識別子に対応して登録されている前記業務の成否のデータを抽出し、前記代替業務プロセスについての業務の成功率を算出し、前記代替業務プロセスに対応して第４データ格納部に格納するステップと、
   を含み、コンピュータに実行される業務プロセス分析方法。
5. 対応して該当する場合には時間及び業務の成否を含む予め定められたデータを業務識別子に対応して格納する第１データ格納部から、同一業務識別子に係るデータを時系列に集約することによって業務プロセスインスタンスを生成し、業務識別子に対応して第２データ格納部に格納する手段と、
   ユーザから、注目業務プロセスインスタンスの指定及び当該注目業務プロセスインスタンスを構成する２つの注目イベントを受け付ける手段と、
   前記第２データ格納部から、前記注目業務プロセスインスタンスにおける前記２つの注目イベント間のパスを代替するパスを有する業務プロセスインスタンスを抽出し、前記第１データ格納部から前記業務の成否のデータを含む所定のデータを抽出し、前記業務識別子と抽出したデータとを第３データ格納部に格納する手段と、
   前記第３データ格納部において、同一業務プロセスインスタンス毎に集約して代替業務プロセスとして特定し、前記第３データ格納部から前記代替業務プロセスに該当する業務識別子に対応して登録されている前記業務の成否のデータを抽出し、前記代替業務プロセスについての業務の成功率を算出し、前記代替業務プロセスに対応して第４データ格納部に格納する手段と、
   を有する業務プロセス分析装置。

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