JP2010128841A - プロセス管理システム、管理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】プロセスの変化に追随する管理指標の仮説モデルを効率よく収集する必要がある。
【解決手段】本発明のプロセス管理システムは、プロセスの管理指標として、複数の部分モデルによって構成され且つ計算モデルによって表現された仮説モデルと、前記プロセスの実測値とを、蓄積記憶する記憶手段と、プロセスを仮説モデルと実測値とを用いて検証する評価手段とを備え、評価手段が、仮説モデルの部分モデル毎に検証し、記憶手段が、仮説モデルを構成する部分モデル毎に検証結果を蓄積記憶することとした。
【選択図】図１

Description

本発明は、主にサービスの内部構造と提供されるサービスの指標との関係を管理する管理装置に関し、詳しくは、内部構造の表現モデルを、予測計算モデルで表して構築管理するプロセス管理方法およびサービス管理装置に関する。

一般に、製品の製造プロセスや管理プロセス、サービスの提供プロセス等の管理や改善を行うために有用となる、性能やコスト、品質等の管理指標を定量的に把握して解析する手法がとられている。特に、継続的なプロセスの改善を目指す場合には、提供される製品及びサービスの内部構造（構成）と、それらを提供するプロセスの構造と、管理指標との関係を明らかにすることが重要となる。

本発明に関連する技術としては、例えば特許文献１ないし３に記載されている。
特許文献１に記載されたモデル作成システムは、製品の品質管理を目的として製造プロセスを管理するためのプロセス−品質モデルを作成している。当該システムは、製品製造時の各工程の状態の記録と、その工程によって製造された製品の品質管理結果（実測値）の記録を対応づけて管理している。即ち、サービスの内部構造と実測値とを関連付けて管理する技術が記載されている。
特許文献２に記載されているワークフロー管理システムでは、タスク（プロセス）をツリー状にモデル化して蓄積し、蓄積された過去のワークフローの再利用を図っている。
また、同様に過去の事例を生かし再利用するシステムの一例として課題解決支援方法及びシステムが、特許文献３に記載されている。
このシステムは、作業経験事例検索のためのシステムであり、参照事例と現在作業事例の差異情報を入力し、その入力内容を元に過去の作業事例を検索し、その事例の担当者を見つけることがきる。検索ステップでは、各差異点が着目する情報項目の類似度と、差異内容の類似度から、差異情報同士の共通性を判定する。

特開２００６−２６１２５３号公報 特開２００７−１８８１４５号公報 特開２００２−２８７９７２号公報

製品や業務、サービス等の提供プロセスでは、実行者（担当者）や担当部門の違いや案件ごとの差異、プロセス改善による変更等の理由で、様々なバリエーションが生じることが多い。これらのバリエーションは、プロセスの構成要素ごとにそれぞれ生じる可能性があるため、組み合わせのパターン数が多く、そのような様々なバリエーションが管理指標に影響する可能性が極めて高い。しかし、これらのバリエーションをカバーする単純で汎用的なモデルを提供することは極めて困難である。即ち、サービス管理装置に入力するプロセスを管理するための指標を予測・分析するためのモデルを提供することが困難な課題がある。
また、プロセスのバリエーションが多い場合には、それらのバリエーションをカバーできる分析・予測モデルを個別対応で提供することも困難である。
さらに、上記プロセスは、プロセスの改善等によって随時変更され続けるため、変更結果に応じて、変更に追随した管理指標の分析・予測モデルを提供し続けることも困難である。

別の観点から同様の課題を考えた場合、プロセスの多くのバリエーションをカバー可能な指標を、高精度に分析・予測できるモデルの提供が困難なことである。
その理由は、精度の高い分析・予測モデルを構築するには、測定されたデータ（実測値）を元にした検証が必要であるが、プロセスのバリエーションや変更が原因で、検証のために収集した測定データは、類似のプロセスや変更後のプロセスのための分析・予測モデルの検証に利用することが困難だからである。

本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、プロセスの変化に追随した管理指標の仮説モデルを効率よく獲得できるプロセス管理システムを提供することを目的とする。 また、本発明の別の目的は、他の案件で使用可能なプロセスの管理指標の仮説モデルを効率よく蓄積できるプロセス管理システムを提供することである。
また、本発明の別の目的は、他の案件で蓄積したプロセスの管理指標の仮説モデルを効率よく使用できるプロセス管理システムを提供することである。

本発明のプロセス管理システムは、プロセスの管理指標として、複数の部分モデルによって構成され且つ計算モデルによって表現された仮説モデルと、前記プロセスの実測値とを、蓄積記憶する記憶手段と、前記プロセスを仮説モデルと実測値とを用いて検証する評価手段とを備え、前記評価手段は、前記仮説モデルの部分モデル毎に検証し、前記記憶手段は、前記仮説モデルを構成する部分モデル毎に検証結果を蓄積記憶することを特徴とする。

本発明によれば、プロセスの変化に追随する管理指標の仮説モデルを効率よく獲得できる。
また、本発明によれば、他の案件で使用可能なプロセスの管理指標の仮説モデルを効率よく蓄積できる。
また、本発明によれば、他の案件で蓄積したプロセスの管理指標の仮説モデルを効率よく使用できるプロセス管理システムを提供できる。

発明を実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

図１は、実施の形態のプロセス管理システム１０の構成を示す機能ブロック図である。 図１を参照すると、プロセスの管理指標として複数の部分モデルによって構成され且つ計算モデルによって表現された仮説モデルとプロセスの実測値とを、蓄積記憶する蓄積記憶部２０と、プロセスを仮説モデルと実測値とを用いて検証するモデル評価部３０と備とから構成される。
モデル評価部３０は、入力された仮説モデルによる予測値と実際にプロセスを実施して取得した実測値とを比較検証すると共に、仮説モデルに含まれる部分モデル毎にも検証を行なう。
蓄積記憶部２０は、入力された仮説モデルや、実測値、評価部３０による検証結果等を分類分けして蓄積記憶する。

図２は、実施の形態のプロセス管理システム１０の動作を示すフローチャートである。 プロセス管理システム１０は、使用者や他の装置等から、プロセスの管理指標として入力された仮説モデルを、蓄積記憶部２０に記憶する（ステップＳ１０１）。
プロセス管理システム１０は、使用者や他の装置等から、入力されたプロセスを実行して測定された実測値を、蓄積記憶部２０に記憶する（ステップＳ１０２）。
モデル評価部３０は、入力された仮説モデルによる予測値と実際にプロセスを実施して取得した実測値とを比較検証すると共に、仮説モデルに含まれる部分モデル毎に検証を実施する（ステップＳ１０３）。
プロセス管理システム１０は、蓄積記憶部２０に、仮説モデルの検証結果を蓄積記憶すると共に、仮説モデルを構成する部分モデル毎の検証結果も蓄積記憶する（ステップＳ１０４）。

このように動作させることによって、分解された部分モデル毎に検証するため、検証結果から仮説モデルの不整合箇所（問題箇所）を容易に知見可能となり、仮説モデルの修正を容易且つ高精度に実施可能とできる。

また、様々な条件や適用場面に応じた管理指標の仮説モデルや、プロセスの変更等の時間的変化に対応した管理指標の仮説モデルを容易に獲得できる。
換言すれば、プロセスの変化に追随する管理指標の仮説モデルを効率よく獲得できる。

また、仮説モデルの検証を部分モデル毎の行い、当該検証結果を蓄積記憶するため、蓄積記憶した部分モデルの検証結果を、他のプロセスの検証に使用可能となる。
同様に、仮説モデルの検証を部分モデル毎の行い、当該検証結果を蓄積記憶するため、蓄積済みの部分モデルの検証結果を、仮説モデルの修正に使用可能となる。
これは、部分モデルが利用されている他の案件のプロセスと検証するプロセスとで、共通する部分モデルが使用されている場合に、他の案件で収集したデータ（実測値）も利用して、部分モデルの検証と修正が実施できるからである。
この場合に、プロセス管理システム１０は、管理指標を、部分モデル（単一のノード又は複数のノードによるツリー）を有する仮説モデルとして、計算モデルをツリー状に連結された構造をとることによって、効率的に運用可能となる。
また、部分モデル毎に、計算モデルで参照する他の部分モデルの夫々に対して、満たすべき性質や特徴の条件が既定された、性質や特徴を示す属性情報を保有させることによって、効率的に運用可能となる。

上記のようにプロセス管理システム１０は、様々な条件や適用場面に応じた管理指標の仮説モデルや、プロセスの変更等の時間的変化に対応した管理指標の仮説モデルを、部分モデルの追加や置換等により容易に獲得できる。
即ち、プロセスの変化に追随する管理指標の仮説モデルを効率よく獲得でき、様々な条件や適用場面に応じた仮説モデルや、プロセスの変更等の時間的変化に対応した仮説モデルを高精度に提供できる。

次に、本発明の実施例を示す。
図３は、実施例のサービス管理装置１００の構成を示す機能ブロック図である。
図３を参照すると、実施の形態のサービス管理装置１００は、サービス情報記録部１１０と、指標ツリー登録部１２０と、属性情報登録部１３０と、指標値収集部１４０と、指標ツリー表示部１５０と、指標ツリー評価部１６０と、指標ツリー検索部１７０と、指標ツリー生成部１８０から構成されている。

また、サービス情報記録部１１０には、一般モデル情報記録部１１１０と、案件仮説情報記録部１１２０と、案件実測情報記録部１１３０、属性情報定義記録部１１４０が含まれる。サービス情報記録部１１０では、ユーザが定義した予測計算モデルや、予測検証のための実測値（実測データ）を蓄積する。サービス情報記録部１１０に記録される予測計算モデルは、ある指標と、その指標に直接影響を与える参照指標のリストと、その影響を表す計算式で構成される指標ノードを指標の参照関係を用いてツリー状に接続した指標ツリーで構成される。ここで、指標は実測値が定量的に得られる単位を基本とする。

各指標ノードは、その指標および指標ノードが持つ性質や特徴を蓄積するための属性情報を有する。また、指標ノード内の参照指標のリストは、参照される指標および指標ノードが満たすべき条件を既定するための属性条件情報を持つ。指標ノードは、参照指標をもたず定数を持つ場合もある。
指標ツリーやその部分モデルであるサブ指標ツリー、指標ノードは、分析・予測の対象となるプロセス案件に対応付けて管理される。また、バージョン管理されて過去のモデルもすべて蓄積される。
案件仮説情報記録部１１２０では、ユーザが定義した特定案件ごとの予測計算モデルの仮説を、ツリー状に連なる計算式の形式で仮説モデルとして蓄積している。

図４は、案件仮説情報記録部１１２０に保持されるモデル例を説明する図である。図５は、案件仮説情報記録部１１２０に保持される指標ノードのデータ構造を例示する図である。
図４に示しめされたツリーの各指標ノード（親指標、子指標、参照指標）は、それぞれ、予測計算モデルで計算に用いる指標を表しており、指標ノードごとに保持するデータとして、指標名、指標ノードを一意に識別するための識別子（指標識別子）、指標の検索や接続可能性判定に用いるための属性、指標を算出するための計算式、計算式で引用する指標の条件を属性条件リストによって既定された参照指標のリストを含んでいる。尚、図４に示す例では、子指標、参照指標が部分モデルである。

ここで、属性条件リストを説明する。属性条件リストは、複数の計算式が選択肢として設定された指標ノードで適用する計算式を特定する場合や、計算式が利用する参照指標を選択する場合の条件判断に用いる。
属性条件リストには０個から複数個の属性条件（図４の強指定属性条件や弱指定属性条件）が含まれており、それぞれの属性条件には、参照指標ノードの持つある名称の属性が満たすべき条件が論理式で記述される。
属性条件には、強指定属性条件と弱指定属性条件の２つのレベルがあり、強指定属性条件は判定される対象の指標ノードが選択されるかどうかの判定に利用される。
弱指定属性条件に含まれる属性条件には順位が設定されており、強指定属性条件を満たした判定対象の指標ノードの優先順位づけを行うために利用される。即ち、順位の高い弱指定属性条件が一致したものほど上位の選択肢として提示されることとなる（図５参照）。

案件実測情報記録部１１３０には、案件仮説情報記録部１１２０に記録された予測計算モデルの各ノードの指標と対応した実測値が蓄積される（図６参照）。
案件実測情報記録部１１３０には、対応する指標ノードの識別子（指数ノード識別子）と実測された値（実測値）のほかに、測定のタイミングや測定期間、測定方法などの測定の条件、その指標ノードを参照している参照指標の属性条件に対応した属性を、属性として保持する（図５参照）。

一般モデル情報記録部１１１０では、特定の案件に限定されない予測計算モデルを蓄積する。一般モデル情報記録部１１１０も案件仮説情報記録部１１２０と同様に、指標ノードの情報を記録する。一般モデル情報記録部１１１０に記録されるデータは、図９に示したように、指標名、指標ノードを一意に識別するための識別子（指標識別子）、指標の検索や接続可能性判定に用いるための属性のリスト、指標を算出するための計算式、計算式で引用する指標の条件を属性条件リストによって既定された参照指標のリストを含んでいる。

属性情報定義記録部１１４０には、属性名称と属性が保持するデータモデルの定義が記録される。属性情報定義記録部１１４０に記録された属性は、指標ノードが保有する属性や、実測情報が保有する属性の選択肢として使用される。

指標ツリー登録部１２０は、ユーザ（利用者）が考案した仮説モデルである予測計算モデルの入力（新規定義や修正定義）を受け付け、サービス情報記録部１１０の案件仮説情報記録部１１２０に登録する。

属性情報登録部１３０では、ユーザからの入力を受けて属性名称と属性が保持するデータモデルの定義を設定し、属性情報定義記録部１１４０に登録する。換言すれば、属性情報登録部１３０は、予測計算モデルが適用可能な条件の場合分けの定義や、予測計算モデルの下位構造との接続可能性を定義するための属性情報を設定する。

尚、一般モデル情報記録部１１１０や案件仮説情報記録部１１２０に記録される指標ノードが保有する属性や、案件実測情報記録部１１３０に記録される実測情報が保有する属性は、属性情報定義記録部１１４０に登録された属性の中から選択される。

指標値収集部１４０では、案件を実施した際に実測された指標値や、実測された際のプロセスの状態などの条件をユーザに入力させ、案件仮説情報記録部１１２０に蓄積された各ノードの指標と対応づけて案件実測情報記録部１１３０に登録する。

指標ツリー表示部１５０は、指標ツリー評価部１６０と指標ツリー検索部１７０と指標ツリー生成部１８０で構成されており、ユーザの操作のためのインタフェースを提供する。

指標ツリー評価部１６０では、案件実測情報記録部１１３０に記録されている実測データと、案件仮説情報記録部１１２０に蓄積された予測計算モデルとの整合を比較し、比較結果をユーザに提示する。実測データは、予測計算モデルの各ノードに対応する予測値を取得可能なものを、ある時点あるいは一定期間内に実測するようにすれば良い。また、過去に収集済みの実測データを用いて、予測計算モデルの各ノード（部分モデル等）に対応する予測値の検証を行なっても良い。

指標ツリー検索部１７０では、ユーザから入力された指標を検索するための条件や、指標ノードの参照指標に設定された属性条件の情報をもとに、参照される指標ノードを検索する。換言すれば、指標ツリー検索部１７０は、サービス情報記録部１１０に蓄積された予測計算モデルから、新規あるいは修正で予測計算モデルを作成する際の部品となる部分モデルを、属性情報を用いて検索する。

指標ツリー生成部１８０では、蓄積された予測計算モデルを元に、指標ツリーを生成する。

次に、図６のフローチャートを参照して、本実施の形態のサービス管理装置１００を利用したシステム利用者（ユーザ）の動作を含めたシステムの動作についておおまかに説明する。

図６は、システム全体の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、使用者は、管理対象プロセス案件（所望の案件、サービス）の管理したい指標に関して、仮説予測計算モデル（仮説モデル）を考案し、システムに入力する（ステップＡ１)。
次に使用者は、管理対象プロセス案件が運用される際に（ステップＡ２)、運用時に取得可能な、仮説予測計算モデルで設定された指標を実測し、指標値収集部１４０から実測値を入力して案件実測情報記録部１１３０に登録する（ステップＡ３）。
次に、指標ツリー評価部１６０が、案件仮説情報記録部１１２０及び案件実測情報記録部１１３０に蓄積されたデータに基づき、仮説予測計算モデルで推定した指標の値と、実測された値を比較・検証し、その結果をユーザに提示する（ステップＡ４)。このとき、指標ツリー評価部１６０は、仮説予測計算モデルに含まれる部分モデルである指標毎にも検証を実施する。
使用者は、提示された比較・検証結果に基づいて、仮説予測計算モデルの修正を行ない、指標ツリー登録部１２０に入力することで、修正した仮説予測計算モデルを案件仮説情報記録部１１２０に登録する（ステップＡ５）。
上記ステップＡ２からＡ５で説明した案件運用からの実測データを用いた仮説モデルの修正というサイクルは反復され、仮説予測計算モデルは継続的に改良される。
また、検証された仮説予測計算モデルは、検証結果（分析データ）と共に案件仮説情報記録部１１２０および、一般モデル情報記録部１１１０に蓄積される（ステップＡ６)。

さらに、使用者が他の案件の仮説予測計算モデルを作成する際には、蓄積された検証済みのモデルを活用できる（ステップＡ７)。
他の案件も同様に運用時のデータ蓄積から仮説モデル修正までのステップＡ８からステップＡ１１のサイクルを繰り返す。

こうした仮説モデル作成、精度向上、蓄積によって、初期の評価時に十分なモデル蓄積が無い場合の予測対象であっても、大きな負担なく徐々に精度の高い予測モデルを構築していくことが可能になる。
即ち、仮説の予測計算モデルをノード単位あるいはサブツリー単位に分解し、モデルの部分ごとに個別に再利用するため、蓄積された既存モデルの組み合わせによって、多くのパターンの予測計算モデルを提供でき、さらに、既存モデルでカバーできない場合にも、新たな予測計算モデル構築の範囲が限定できる。そのため、様々な条件や適用場面に応じた管理指標の予測計算モデルや、プロセスの変更等の時間的変化に対応した管理指標の予測計算モデルを容易に獲得できる。

さらに、分解された部分モデルごとに検証を行うことで、その部分モデルが利用されている他の案件で収集した実測データも利用して、部分モデルの検証と修正が実施できる。そのため、様々な条件や適用場面に応じた予測計算モデルや、プロセスの変更等の時間的変化に対応した予測計算モデルを高精度に提供できる。

また、修正された部分モデルの適用可否判定のための属性条件は、管理指標の違いの要因となる対象案件と他の案件との差異に基づいて作成されるため、管理指標の差異を生じさせる要因となるような、プロセスの差異の知見を効率的に蓄積できる。

このように、様々なバリエーションがあり、さらに時間の経過によって変化する、製品や業務やサービスの提供プロセスを管理するための管理指標を予測する仮説モデルを、ツリー状の計算モデルとして構築し、それをサブツリー単位あるいはノード単位に分解してモデルの検証、修正、再検証を行なうことで、部分モデルの再利用を効率的に行なえるようになる。

ここで、上記仮説予測計算モデルを作成する（ステップＡ１)動作における、本実施の形態のサービス管理装置１００の動作の詳細を、図７のフローチャートを参照して詳細に説明する。

まず、指標ツリー検索部１７０は、仮説予測計算モデルで予測する対象となる指標の名称と指標が満たすべき属性条件との入力を受け付ける（ステップＡ１−１）。

次に、指標ツリー検索部１７０は、入力された指標名と属性条件に基づき、指標名が一致する指標ノードの中から、強指定条件属性にすべて合致する指標ノードを抽出する（ステップＡ１−２）。その後、指標ツリー検索部１７０は、弱指定条件属性の順位に応じて優先順位をつけ、検索された指標ノードのリストと、指標ノードの新規作成ボタンとをユーザに提示する（ステップＡ１−３）。尚、この動作は、過去に蓄積された部分モデルの有効利用を図っている。

さらに、指標ツリー検索部１７０は、提示した指標ノードの何れかを選択してそのまま利用するか、変更を加えて利用するか、別途新規に指標ノードを作成するかの選択肢を提示し、使用者からの入力を受け付ける（ステップＡ１−４、ステップＡ１−５)。

選択された指標ノードがそのまま利用される場合には、指標ツリー検索部１７０は、選択された指標ノードを複製し、属性に今回の案件の案件情報を追加して、案件仮説情報記録部１１２０に記録する（ステップＡ１−６)。

使用者が選択した指標ノードに変更を加えて利用する場合には、指標ツリー検索部１７０は、選択された指標ノードの情報を、指標ツリー登録部１２０に送付する。指標ツリー登録部１２０は、受け取った指標ノードの情報をデフォルト値として使用者に提示し、使用者からの指標ノードの編集（修正）を受け付ける（ステップＡ１−７）。

使用者が指標ノードを新たに作成する場合には、指標ツリー検索部１７０は、指標ツリー登録部１２０を呼び出す。指標ツリー登録部１２０は、使用者からの指標ノードの新規作成を受け付ける（ステップＡ１−８）。

既存の指標ノードをテンプレートとして編集した場合には、指標ツリー登録部１２０は、基の指標ノードと編集後の指標ノードを識別可能にするため、変更後の指標ノードに識別のための属性と属性値の変更入力を受ける（ステップＡ１−１２）。このようにすることで、蓄積する指標ノードを増加させ、選択可能な指標を増加させる。

さらに指標ツリー登録部１２０は、計算式、引用指標を選択する際の属性条件の作成または変更の入力を受ける（Ａ１−１３〜Ａ１−１５）。その後、作成または変更された指標ノードは、指標ツリー検索部１７０によって、新規の識別子（指標識別子）を付与され、案件仮説情報記録部１１２０に登録される。

ステップＡ１−６で案件仮説情報記録部１１２０に登録された指標ノードに参照指標が存在する場合には、参照指標の名称および参照指標に付随する属性条件リストに基づいて、ステップＡ１−２からの手順に戻る。これを、最初に選択した指標ノードから引用されている指標ノードをたどり、繋がっているすべての指標ノード（引用される全ての指標ノード）が決定されるまで繰り返し、仮説予測計算モデルを完成させる（ステップＡ１−１０、ステップＡ１−１１）。

ここまでで作成された一連の仮説予測計算モデルに属する全ての指標ノードの情報は、属性に今回の案件の案件情報を付加された上で、案件仮説情報記録部１１２０に保存される（ステップＡ１−１６）。

また、案件情報の属性を除いたものが、すでに保存されて重複するものを除いて一般モデル情報記録部１１１０に保存される（ステップＡ１−１７）。このように、案件に付随する情報を除いたモデルを一般もでるとして蓄積することで、選択可能な指標を増加させる。

次に、図６のステップＡ２〜Ａ５記載の手順における、サービス管理装置１００の動作の詳細について説明する。

仮説予測計算モデルを作成した予測対象案件が運用される際に、サービス管理装置１００の指標値収集部１４０は、仮説予測計算モデルを構成する各ノードの指標に該当する値の結果である実測値の入力を受け付ける（ステップＡ２）。

実測された結果の実測値が入力されると、指標値収集部１４０は、対応する各ノード指標との対応関係を保持したまま、案件実測情報記録部１１３０に記録される（ステップＡ３）。

指標ツリー評価部１６０は、案件仮説情報記録部１１２０と案件実測情報記録部１１３０に登録された情報に基づき、各指標ノードの各部分ごとの値の妥当性と、指標ノードに設定された計算式の妥当性の２つの面で予測計算モデルの妥当性検証を実施する。指標自身の値の妥当性検証は、仮説予測計算モデルの末端の直接値を有する指標ノードに対して行われる。

これは各指標ノードの値と、対応する実測値の間の一致の度合いや実測値のばらつきの度合いを、ｔ検定などの一般的な統計的検定法によって判定する。 一方、計算式の妥当性検証は、それ自体では直接値を持たないノードに対して行われる。これは、指標ノードが表す指標に対応した実測指標の値と、指標ノードが持つ計算式に参照指標に対応する実測値を代入して計算した結果の値との一致の度合いを統計的な検定によって比較する。

その後、指標ツリー評価部１６０は、上記の検証の結果、推定計算モデルと実測値の間に一定以上の差やばらつきがあるものに対して、値の増加傾向・減少傾向や、バラツキの度合い、他の指標との相関等を検出して、使用者に対して提示する（ステップＡ４）。

使用者がステップＡ４の提示を参考にして、まだ計算式に盛り込まれていない指標の影響や、他の指標との関連を検討し、より精度の高い次のバージョンの予測計算モデルを考案して入力した場合には、指標ツリー登録部１２０は、改善された予測計算モデルの指標ノードの入力を、案件仮説情報記録部１１２０に登録する（ステップＡ５）。

改善内容が入力された指標ノードには、新たなバージョン番号が付与されることで、旧モデル（旧バージョン）と区別され、案件仮説情報記録部１１２０および、一般モデル情報記録部１１１０に蓄積される（ステップＡ６）。

上記説明したように、使用者がその知見などにより考案した予測計算モデルの仮説を、指標ツリー登録部１２０を用いて入力させ、サービス情報記録部１１０に蓄積し、属性情報登録部１３０を用いて、予測計算モデルを利用する際の場合分け条件を属性条件として設定し、指標ツリー評価部１６０で実測値を用いて予測計算モデルを検証し、その結果を提示する。その後、検証の結果を受けて、使用者が必要に応じて仮説の修正行う。

使用者が仮説の作成・修正を行う際には、通常、まず使用者による属性情報の入力を受け、サービス管理装置１００は、すでに登録されている他の案件の指標ツリーの中から、参考となる予測計算モデルの部品（部分モデル）を検索して引用する。

検索された部分モデルが、対象とする案件に適合しない場合には、サービス管理装置１００は、引用したモデル部品と使用者が求めているだろう予測計算との違いを識別して使用者に提示する。使用者は、提示に基づき、属性情報登録部１３０を利用してあらたな属性をモデルに付与した上で、予測計算モデルを修正し、サービス情報記録部１１０に登録する。

案件がサービス提供を開始し、予測計算モデルで設定した指標と対応する実際の測定データが得られたら、使用者がその指標値を装置に入力する。装置は、実際の指標値（実測値）を、格納されている指標ツリーに当てはめ、予測計算モデル計算式が正しいか否かを検証する。

入力された実測値群は指標ツリーと対応付けて保存する。尚、サービス管理装置１００は、指標ツリーの中で計算結果が正しくないサブツリーがあれば、そこを使用者に提示する。

使用者が正しくないサブツリーを置換する新たなサブツリーを入力すると、管理装置は元の指標ツリーを保存したまま、新たなサブツリーも保存する。

このように動作可能に構成することによって、管理対象の構造が構成要素や環境などの影響で時間的に変化し続けても、構造モデルの仮説モデルの指標ツリー全体ではなく、部分モデルや属性の一部を変化することで、時々刻々と変化する変化に追随可能となる。

また、ある案件の指標ツリーの全体（仮説モデル全体）あるいはサブ指標ツリー（部分モデル）を他の案件の予測計算モデルで利用した場合には、複数の案件からの実測値に基づいてモデルを検証しても良い。案件間の違いにより、引用されたサブ指標ツリーの一部が適合しなかった場合には、それらの違いに応じて改良された派生モデルが作成され蓄積される。その場合、改良された指標ノードを参照している上位の指標ノードの参照指標内に、案件間の違いに基づいて作成された属性条件が付与される。

このように仮説モデルの実測値で検証後、モデル修正入力を受け付け、蓄積するというサイクルを、複数の案件にまたがって継続的に繰り返すことで、管理指標に影響を与える様々な案件の差異に応じた仮説モデルを蓄積する。換言すれば、仮説モデルで使用される部分モデルを、検証する実測値での検証後、検証結果と実測値と関連付けて蓄積することによって、他のプロセスやサービスの検証時に、当該検証の実測値を用いて使用することができる。また、他のプロセスから部分モデルを引用した場合に、測定済みの実測値を用いて、部分モデルを含む仮説モデルの検証を即座に行なえる。即ち、部分モデルの適応可能性を向上させることとなる。

尚、案件のサービス構造が変化しなければ、更新は収束する。
以上説明したように、本発明によれば、プロセスの変化に追随する管理指標の仮説モデルを効率よく獲得できるプロセス管理システムを提供できる。

同じく、本発明によれば、他の案件で使用可能なプロセスの管理指標の仮説モデルを効率よく蓄積できるプロセス管理システムを提供できる。

同じく、本発明によれば、他の案件で蓄積したプロセスの管理指標の仮説モデルを効率よく使用できるプロセス管理システムを提供できるプロセス管理システムを提供できる。

尚、上記システムや装置の各部及び各手段は、ハードウェア又は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実現しても良い。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＡＭにプログラムが展開され、プログラムに基づいて制御部等のハードウェアを動作させることによって、各部及び各種手段を実現する。また、前記プログラムは、記憶媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。

尚、本発明は、上記実施の形態、実施例に限定されるものではない。本発明の構成や動作は、本発明の請求の範囲内で当業者が理解し得る様々な変更を行なうことができる。

本発明によれば、工場などの製品製造プロセスや、社内での業務プロセス、サービス提供プロセスなどをマネジメントし、プロセスを継続的に改善するために、コストや品質、効率、顧客満足度等の指標の定量的な分析を行うといった用途に適用できる。

定量的な分析を行う際に、プロセスの一部の構成や方式、プロセスの実行条件などの違いが、定量的な分析結果である、コストや品質などの指標にどのような影響を与えているかが明らかでない場合に、現場の担当者の知見に基づいた仮説計算式を収集し検証を繰り返すことで、コストや品質などに影響を与える要因となるプロセスの構成の特定や、その構成にした場合のコストや品質などの指標への影響の度合いの関数を特定できるようになる。

具体的な一例を説明すれば、本発明を適用したＩＴシステムの運用を管理するサービス管理装置は、データセンタのＨＤＤの可用性を、複数の管理指標（ＭＴＢＦ、ＭＴＴＲ、製品コスト、管理コスト、耐久年数、交換時間、保守作業時間等）を用いて分析する際に、どの管理指標を用いて、どのような関係式で可用性を表すかの仮説を、前記可用性の実測値を用いて検証し、実測値との差分を修正する新たな管理指標（部分モデル）の追加や、管理指標の数式モデルの修正を行う。また、過去に収集蓄積した別のデータセンタで検証されたモデルを使用することが可能となる。

実施の形態のプロセス管理システムの構成を示す機能ブロック図である。 実施の形態のプロセス管理システムの動作を示すフローチャートである。 実施例のサービス管理装置の構成を示す機能ブロック図である。 案件仮説情報記録部に保持されるモデル例を説明する図である。 案件仮説情報記録部に保持される指標ノードのデータ構造を例示する図である。 本実施の形態を利用したシステムの動作を示すフローチャートである。 仮説予測計算モデル作成時のサービス管理装置の動作を示すフローチャートである。 案件実測情報記録部に蓄積される実測データのデータ構造を例示する図である。 指標ノードのデータ構造を例示する図である。

符号の説明

１０ プロセス管理システム
２０ 蓄積記憶部（記憶手段）
３０ モデル評価部（評価手段）
１００ サービス管理装置
１１０ サービス情報記録部
１２０ 指標ツリー登録部
１３０ 属性情報登録部
１４０ 指標値収集部
１５０ 指標ツリー表示部
１６０ 指標ツリー評価部
１７０ 指標ツリー検索部
１８０ 指標ツリー生成部
１１１０ 一般モデル情報記録部
１１２０ 案件仮説情報記録部
１１３０ 案件実測情報記録部
１１４０ 属性情報定義記録部

Claims (21)

1. プロセスの管理指標として、複数の部分モデルによって構成され且つ計算モデルによって表現された仮説モデルと、前記プロセスの実測値とを、蓄積記憶する記憶手段と、
   前記プロセスを仮説モデルと実測値とを用いて検証する評価手段と
   を備え、
   前記評価手段は、前記仮説モデルの部分モデル毎に検証し、
   前記記憶手段は、前記仮説モデルを構成する部分モデル毎に検証結果を蓄積記憶する
   ことを特徴とするプロセス管理システム。
2. 前記評価手段は、前記記憶手段に蓄積記憶された前記プロセスとは異なる他のプロセスの部分モデルを、構築する仮説モデルの部分モデルとして使用可能であること特徴とする請求項１記載のプロセス管理システム。
3. 前記評価手段は、前記記憶手段に蓄積記憶された部分モデルの検証結果を、前記プロセスとは異なる他のプロセスに使用可能に記憶することを特徴とする請求項１又は２に記載のプロセス管理システム。
4. 前記記憶手段は、部分モデルである管理指標を従属ノードとして計算モデルをツリー状に連結した構造として蓄積することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一記載のプロセス管理システム。
5. 前記部分モデルは、夫々に、性質や特徴を示す属性情報を保有し、
   更に計算モデルで参照する他の部分モデルの夫々に対して、満たすべき性質や特徴の条件が既定された、属性条件を保有する
   ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一記載のプロセス管理システム。
6. 前記評価手段による検証は、前記記憶手段に蓄積記憶された前記プロセスとは異なる他のプロセスの部分モデルを使用した検証の場合に、前記プロセスの実測値を用いて他のプロセスの部分モデルの再検証を行なうことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一記載のプロセス管理システム。
7. 案件ごとに定義された管理指標をツリー状に連結した構造よって構成され且つ計算モデルによって表現された仮説モデルを蓄積するサービス情報記憶手段と、
   前記仮説モデルが適用可能な条件の場合分けの定義、及び仮説モデルの下位構造との接続可能性を定義する属性情報を設定する属性情報登録手段と、
   前記ツリー状に定義・蓄積された仮説モデルの各ノードに対応する予測値を、ある時点あるいは一定期間内に実測されたデータを用いて検証する指標ツリー評価手段と、
   前記仮説モデルの新規定義や、検証の結果を受けての修正定義の入力を受け付ける指標ツリー登録部と、
   前記サービス情報記録部に蓄積された仮説モデルから、新規定義あるいは修正定義で仮説モデルを作成する際に、前記仮説モデルの構成要素となる
   計算モデルによって表現された部分モデルを、属性情報に基づく検索を実行する指標ツリー検索部と、
   を備えることを特徴とするサービス管理装置。
8. 前記サービス情報記録部に記録される仮説モデルは、所定の指標ノードと、前記指標ノードに影響を与える参照指標ノードのリストと、前記影響を表す計算式で構成される指標ノードの参照関係を用いて、複数の指標ノードをツリー状に接続した指標ツリーで構成されることを特徴とする請求項７記載のサービス管理装置。
9. 前記仮説モデル及び前記部分モデル、指標ノードは、検証の対象となるプロセスの案件に対応付けて、バージョン管理されて蓄積することを特徴とする請求項７又は８記載のサービス管理装置。
10. プロセスの管理指標として、複数の部分モデルによって構成され且つ計算モデルによって表現された仮説モデルと実測値とを用いて検証する評価手段と情報の記憶手段とを有するプロセス管理システムを用いて、
    前記評価手段は、前記仮説モデルの部分モデル毎に検証し、
    前記記憶手段に、前記仮説モデルを構成する部分モデル毎に検証結果を蓄積記憶する
    ことを有することを特徴とするプロセス管理方法。
11. 前記評価手段は、前記記憶手段に蓄積記憶された前記プロセスとは異なる他のプロセスの部分モデルを、修正する仮説モデルの部分モデルとして使用することを特徴とする請求項１０記載のプロセス管理方法。
12. 前記評価手段は、前記記憶手段に蓄積記憶された部分モデルの検証結果を、前記プロセスとは異なる他のプロセスに使用可能に記憶することを有することを特徴とする請求項１０又は１１に記載のプロセス管理方法。
13. 前記記憶手段は、管理指標をノードとして計算モデルをツリー状に連結された構造として蓄積することを特徴とする請求項１０ないし１２のいずれか一記載のプロセス管理方法。
14. 部分モデル毎に、性質や特徴を示す属性情報を記憶し、
    更に計算モデルで参照する他の部分モデルの夫々に対して、満たすべき性質や特徴の条件が既定された、属性条件を記憶する
    ことを特徴とする請求項１０ないし１３のいずれか一記載のプロセス管理方法。
15. 前記評価手段による前記記憶手段に蓄積記憶された前記プロセスとは異なる他のプロセスの部分モデルを使用した検証は、
    前記プロセスの実測値を用いて他のプロセスの部分モデルの再検証を行なうことを特徴とする請求項１０ないし１４のいずれか一記載のプロセス管理方法。
16. 情報処理装置を、
    プロセスの管理指標として、複数の部分モデルによって構成され且つ計算モデルによって表現された仮説モデルと、前記プロセスの実測値とを、蓄積記憶する記憶手段と、
    前記プロセスを仮説モデルと実測値とを用いて検証する評価手段として
    機能させ、
    前記評価手段は、前記仮説モデルの部分モデル毎に検証し、
    前記記憶手段は、前記仮説モデルを構成する部分モデル毎に検証結果を蓄積記憶する
    ことを特徴とするプロセス管理プログラム。
17. 前記評価手段は、前記記憶手段に蓄積記憶された前記プロセスとは異なる他のプロセスの部分モデルを、構築する仮説モデルの部分モデルとして使用可能に機能すること特徴とする請求項１６記載のプロセス管理プログラム。
18. 前記評価手段は、前記記憶手段に蓄積記憶された部分モデルの検証結果を、前記プロセスとは異なる他のプロセスに使用可能に記憶するように機能することを特徴とする請求項１６又は１７に記載のプロセス管理プログラム。
19. 前記記憶手段に、部分モデルである管理指標を従属ノードとして計算モデルをツリー状に連結した構造として蓄積するよう機能することを特徴とする請求項１６ないし１８のいずれか一記載のプロセス管理プログラム。
20. 前記部分モデルは、夫々に、性質や特徴を示す属性情報を保有し、
    更に計算モデルで参照する他の部分モデルの夫々に対して、満たすべき性質や特徴の条件が既定された、属性条件を保有する
    ように構築することを特徴とする請求項１６ないし１９のいずれか一記載のプロセス管理プログラム。
21. 前記評価手段による検証を、前記記憶手段に蓄積記憶された前記プロセスとは異なる他のプロセスの部分モデルを使用した検証の場合に、前記プロセスの実測値を用いて他のプロセスの部分モデルの再検証を行なうように機能させることを特徴とする請求項１６ないし２０のいずれか一記載のプロセス管理プログラム。

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