JP2011248435A - 分析支援処理装置およびそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】分析条件を指定する条件指定画面で，容易にかつ適切に利用者の特性（担当業務）に合わせた条件指定の誘導を可能とし，分析業務のスピード化，効率化を支援する。
【解決手段】分析条件を入力するための条件指定画面の作成前に，影響度算出手段１４により，利用者の担当業務に応じた分析対象となる要素を含む明細データ２１を集計し，集計結果が，所定の基準からどの程度乖離しているかを示す影響度を算出する。条件指定画面作成手段１５は，算出された影響度に従って，条件指定画面における指定項目（分析条件）を強調表示するかしないかを決定し，強調表示をする場合には，担当業務に予め関連づけられた表示位置に存在する指定項目を強調表示する。
【選択図】図１

Description

本発明は，基幹系システムに蓄積されている売上や仕入やその他の実績データの分析を支援する分析支援処理装置およびそのプログラムに関するものである。

販売管理などで，基幹系システムの売上実績データをさまざまな角度から分析することは広く行われている。そのために，コンピュータを用いた売上実績分析支援システムが用いられている。

売上実績分析支援システムの利用者も，経営層，マーケティング部門，販売部門，仕入部門等，さまざまであり，各利用者の職務に応じて種々の分析が行われている。部門内部においても，部門責任者，中間管理職，実務担当等，役職もさまざまであり，各々の担当業務により売上実績データの見るべきポイント，数値の括り方，捉え方が違う。

例えば，店舗責任者であれば，自分の店舗内の商品売上の把握が主な用途になる。店舗内の管理者であれば，店舗内の日別の売上詳細の把握が主な用途である。店舗責任者を統括する販売部門の責任者であれば，店舗全体の売上，およびエリア別の売上の数値の把握が主な用途である。経営層であれば，全社売上の把握が主な用途であり，職務と役職，担当業務により用途が異なる。

以上のような分析の多様化に伴い，売上実績分析支援システムにおける分析の結果を表示させるための条件指定画面では，さまざまな用途に対応するべく選択肢をきめ細かく設定し，ドリルダウン，ドリルアップ方式等の機能を装備する必要がある。このため，従来技術では，条件指定画面での指定の方法は複雑になり，目的とする表示画面に辿り着くまでに多大な時間がかかるといった問題があった。また，ドリルダウン分析では，現在表示されている画面がどの階層に属しているのかが表示されていないため，次に進むべき階層が分からなくなるといった問題もあった。

なお，特許文献１では，売上データ管理装置のＣＰＵが，ＰＯＳ端末等の売上データ処理装置から収集した売上データを集計し，この集計された売上データの項目別に，売上データの変化率が，売上データの増減率の指標となる基準値を超えているか否かを判定し，売上データが基準値を超えていると判定した場合に，売上データの項目と，当該項目の売上データの変化率を含む報知文を生成し，出力させる分析シート作成処理を実行し，更に，基準値を超えていると判定された項目を含む売上データの集計データのリンク先情報を報知文に対応して生成し，リンク先情報を報知文とともに出力させる手段等が提案されている。

特開２００８−２９９５００号公報

前述したような，売上実績分析支援システムにおいては，売上データ等の実績数値の分析業務（ドリルダウン，ドリルアップ検索等）における多様な利用者の利便性（スピード，効率化）を考慮した条件指定画面表示機能を有することが望まれる。すなわち，売上データをいくつかの要素で分析し，報告する対象を適切に指定することにより，効果的な企業活動に貢献できる技術が望まれている。

図３５は，企業組織の階層における役職ごとの情報伝達の例を示す。図３５に示す例では，組織が，最上位の階層に全社の経営を把握する役職の「社長」，次の階層に商品開発の事業部門を統括する役職の「商品開発担当役員」および東日本の営業本部を統括する役職の「東日本担当役員」，その次の階層に商品開発の事業部門の中のＡ商品開発を統括する役職の「Ａ商品担当部長」と，同じく「Ｂ商品担当部長」，東京エリアの営業を統括する「東京エリア担当部長」と，同じく「名古屋エリア担当部長」などというように構成されている。

図３５で示す組織において，例えばある期間のＡ商品の売上に大幅な落ち込みが発生したとし，これを売上の分析業務において「Ａ商品異常値」とする。この場合，図３５に示すように，例えば商品売上における「Ａ商品異常値」として，「Ａ商品担当部長」，「商品開発担当役員」および「社長」が分析業務の結果を把握する必要がある。即ち，売上実績分析支援システムにおいて，これらの役職の利用者に対して当該「Ａ商品異常値」に関連する情報を提供する必要がある。

また，ある期間の名古屋店舗の売上に大幅な落ち込みが発生したとする。この場合，店舗売上における「名古屋店舗異常値」として，「名古屋エリア担当部長」，「東日本担当役員」および「社長」が分析業務の結果を把握する必要がある。即ち，売上実績分析支援システムにおいて，これらの役職の利用者に対して当該「名古屋店舗異常値」に関連する情報を提供する必要がある。

特許文献１に記載されているような技術では，図３５に示すような組織において分析業務を行う場合，システムの対象が店舗に限定され，売上データを総括的に分析しているに過ぎないため，不十分である。即ち，売上実績分析支援システムにおいては，利用者の職務により，売上データ等の実績数値（売上比率，利益率など）の分析業務に関わる，見るべき分析データが存在する。

例えば，経営層は全社の集計された数値（全社売上実績など）を，中間経営層は地域別集計数値（東京エリア地区の売上実績など）を，店舗責任者は店舗売上実績（○○店売上合計など）を分析する。しかし，ビジネス環境の変化に対応するためには，たとえ経営層であっても，集計された数値のみではなく，重要な商品の売上データに関連する明細データ，分析データ等を見る必要がある。例えば，ある商品の売上が激増した（激減した）場合，新製品の発売直後などは，一定期間は，売れ行きを把握し，状況に対応した経営判断（増産，販売中止）を行う必要がある。

一方，売上実績等を管理する計数管理部門では，売上データ等の実績数値の変化をそれぞれの立場（職務）に的確，迅速に伝える立場にある。そのため，実績数値の変化を見逃さず，変化の度合いに応じた関係者への通知を行う必要がある。また，特定の時期（決算時期，重要イベントの後など）についても，通常の職務とは別に，見て欲しい数値がある。このような特定の時期の間は，経営者といえども，この売上データ等の明細データを見る必要がある。しかし，前述したような，売上実績分析支援システムにおいては，数値の変化があった場合，また，所定の期間に明細データを特定の利用者に見て貰うために，非定型な作業（手作業）を行い，それぞれの立場に提供する資料を作成することを行っている。

さらに，このような情報を伝えるべき相手が責任ある立場（管理職の役職）の場合には，手作業にたよっていると，伝達漏れや，誤って伝達すべきでない部門の職務者に伝達してしまう場合がある。これは，情報の混乱を招くばかりではなく，重要な企業情報の漏えい等により正常な企業活動を妨げてしまう可能性がある。

以上の問題を解決する方法の一案としては，利用者の特性（職務，部門，階層等）に応じて，例えば売上実績分析支援システムをコンピュータによって実現するための売上実績分析支援プログラムを，それぞれの利用者が必要となる実績表示画面をグループ化し，別々に作成する案も考えられるが，こうした場合にはプログラムの数が増え，プログラムの管理および保守も煩雑になる。

したがって，売上実績分析支援システムでは，種々の分析支援を統合的に行うことができることが必須であり，さまざまな職務，部門，階層の人が利用する分析業務において，どのような分析データを表示するかの条件を指定する条件指定画面で，適切に利用者の特性に合わせた条件の指定を可能とし，各業務の担当者が自分の知りたい情報または知らなければならない情報に容易にアクセスできるようにする必要がある。

本発明は，以上の点に鑑み，売上実績分析支援システムにおける分析業務のスピード化，効率化を支援することを目的としている。

本発明は，上記課題を解決するため，分析対象となる要素の明細データについてどのような分析を行うかを指定する条件の指定項目群からなる条件指定画面から，指定された条件の指定項目に従って明細データを加工した分析データを表示する分析支援処理装置において，以下のような手段を用いる。

１．利用者の識別情報（ログインＩＤファイル）ごとに，担当業務の情報を保持しておく。ここで，担当業務の概念には，役職も含まれる。すなわち，「担当業務」とは，職務という意味の狭義の担当業務もしくは役職，またはその双方を意味する。

２．売上実績にかかる明細データを商品属性，店舗属性等の利用者の担当業務が必要とする分析対象の要素ごとに集計する（集計データを得る）。

３．集計結果と所定の基準値（もしくは範囲）とを照合し，基準値から集計結果が離れているほど担当業務に対する影響度が大きいとして，基準値との乖離度の程度から影響度を算出する。

４．算出した影響度の大きさに応じて，条件指定画面における指定項目の強調表示色（または濃度等）を決定する。

５．条件指定画面におけるどの表示位置の指定項目を強調表示するかを，担当業務に応じて決定し，影響度に応じて決定された強調表示を行った条件指定画面を作成する。

６．作成した条件指定画面を表示装置に表示し，利用者から分析条件の指定項目を指定する入力があった場合，その指定項目に応じた分析データを表示する実績表示画面を作成し，表示装置に表示する。

７．影響度を算出した際，影響度が予め定めた閾値より大きい場合には，条件指定画面を表示しないで，直接，影響度が大きい集計結果を表示するための実績表示画面に自動で遷移させる。

８．実績表示画面においても，異常値（影響度）に応じて分析データの強調表示を行うようにする。

詳しくは，本発明は，分析対象となる要素の明細データについてどのような分析を行うかを指定する条件の指定項目群からなる条件指定画面から，指定された条件の指定項目に従って前記明細データを加工した分析データを表示する分析支援処理装置において，少なくとも各利用者の識別情報と担当業務との対応情報を記憶する識別情報記憶手段と，入力した利用者の識別情報から，前記識別情報記憶手段を参照して利用者の担当業務を特定する担当業務特定手段と，前記明細データを記憶する明細データ記憶手段と，前記明細データ記憶手段に記憶された明細データを，少なくとも前記特定した利用者の担当業務が分析対象とする要素単位に集計する明細データ集計手段と，前記明細データの集計結果が，所定の基準からどの程度乖離しているかを示す影響度を算出する影響度算出手段と，前記影響度算出手段によって算出された影響度に従って，前記条件指定画面における指定項目を強調表示するかしないかを決定し，強調表示をする場合に，前記担当業務特定手段によって特定された担当業務に予め関連づけられた表示位置に存在する指定項目を強調表示する条件指定画面を作成し，表示装置に表示する条件指定画面作成手段と，前記条件指定画面から指定された条件の指定項目に従って，前記明細データを加工した分析データを表示するための実績表示画面を作成し，表示装置に表示する実績表示画面作成手段とを備えることを特徴とする。

これにより，集計結果に異常値（影響度が大きいデータ要素）があれば，そのデータに関連する業務の担当者が，条件指定画面において直ちに異常値の存在を知ることができ，条件指定画面における強調表示された指定項目を選択することにより，その異常値の内容を知ることができる。

特に本発明が，従来の単なるアラーム表示技術と異なるのは，条件指定画面において強調表示する指定項目をどれにするかを，利用者の担当業務に応じて決定する手段を持つ点である。これにより，集計結果に担当業務に関連する影響度の大きいデータがあった場合に，例えば社長に対しては，全社的な分析データを表示させるための指定項目を強調表示させたり，例えば関東地区の営業部長に対しては，関東地区の分析データを表示させるための指定項目を強調表示させたりすることができるようになるので，分析を行う利用者は，自分の知りたい情報または知らなければならない情報を見逃すことなく，必要十分な分析を無駄なく行うことができるようになる。

また，本発明は，さらに前記発明において，前記影響度の大きさに応じて定められた強調表示色または濃度を記憶する強調表示色設定記憶手段を備え，前記条件指定画面作成手段は，前記強調表示色設定記憶手段を参照し，前記影響度の大きさに応じて定められた強調表示色または濃度で，前記指定項目の強調表示を行うことを特徴とする。

これにより，影響度の大きさに応じて，分析の緊急度の高い指定項目とそうではない指定項目とを一目で判別できるようになる。

また，本発明は，さらに前記発明において，前記影響度算出手段によって算出された影響度が，所定の閾値より大きい場合に，前記条件指定画面からの指定項目を入力することなく，前記担当業務特定手段によって特定された担当業務に予め関連づけられた表示位置に存在する指定項目に該当する前記実績表示画面，または前記影響度の算出元となった集計結果の分析データを表示するための前記実績表示画面に，画面を自動的に遷移させる画面遷移制御手段を備えることを特徴とする。

これにより，特定の担当業務の利用者に対し，特に影響度の大きい分析データについては，条件指定画面からの指定項目を入力しなくても，直接，該当する実績表示画面を表示して，影響度の大きい分析データを見せることができ，操作性が向上するとともに，大切なデータの見落としを防ぐことができる。

また，本発明は，さらに前記発明において，前記影響度算出手段は，前記明細データの集計結果から，分析対象となる要素の全体に対する比率を算出する比率算出部と，前記比率と予め設定されている要素の基準比率との差分を算出する差分算出部と，予め設定されている基準比率の差分と影響度との対応情報から，前記差分算出部によって算出された差分に対応する影響度を算出する影響度算出部とを有することを特徴とする。

これにより，影響度を，集計データの絶対値ではなく，通常の基準値との相対的な比率で定義する。したがって，適切な異常値の検出が容易になる。

また，本発明は，さらに前記発明において，前記明細データの分析対象となる要素ごとに，前記影響度を補正するための重み値を記憶する属性記憶手段を備え，前記影響度算出手段は，算出した影響度を，前記属性記憶手段が記憶する該当する要素の重み値によって補正する影響度補正部を備えることを特徴とする。

これによって，分析対象の要素ごとに，影響度の大小を定義することができる。

また，本発明は，さらに前記発明において，前記影響度補正部は，予め設定された前記要素に対する集計の期間または特別なイベントの期間によって前記影響度を補正することを特徴とする。

これによって，特別なイベント期間などの影響度を他の期間よりも大きく設定することができる。

また，本発明は，さらに前記発明において，前記実績表示画面作成手段は，前記実績表示画面の作成の際に，前記明細データの分析対象となる要素の集計結果が所定の基準値から乖離しているレベルに応じて予め定められた色または濃度により，前記要素に関連する分析データの項目を強調表示する画面編集を行うことを特徴とする。

これにより，実績表示画面においても，影響度の大きい異常な値となった分析データを，直ぐに見分けることができるようになる。

また，本発明は，さらに前記発明において，前記実績表示画面作成手段によって作成される実績表示画面は，前記明細データを集計した分析データを表示する分析用表示画面と，次の条件の指定項目を指定させるための前記条件指定画面作成手段によって作成された条件指定画面とを含むことを特徴とする。

これにより，分析用表示画面とともに表示される条件指定画面から，他の条件の指定項目を選択して，他の実績表示画面を表示させ，種々の要素に関するデータ分析を容易に行うことができる。

本発明の効果は以下のとおりである。
（１）分析業務に対しての担当業務（役職を含む）ごとに最適な分析作業の誘導が可能となるため，効率化が図れる。
（２）担当業務ごとに条件指定画面を用意する必要はなく，標準的な共通画面のみで良い。
（３）共通的な分析支援画面において，データの変化，任意の時期に応じた，利用者の特性（担当業務）に応じた強調表示をした条件指定画面を提供することができるため，担当業務に応じて把握すべき分析データを容易に閲覧することができる。
（４）商品属性，店舗属性等の要素ごとによる集計ができるため，担当業務に応じた最適な誘導を設定することができる。
（５）実績表示画面において異常値を強調表示することで，事業の変化が迅速に把握でき，事業戦略の立案，変更に寄与する。
（６）分析業務は本来「非定型業務」であるが，担当業務ごとに「定型化」が可能となる。
（７）画面遷移を影響度の判定を行うことにより，計数管理部門の意志を反映した実績表示画面を閲覧させるための誘導が可能となる。

本発明の概要を説明するための装置構成例を示す図である。 ログインＩＤファイルと明細データのデータ構成例を示す図である。 組織階層マスタの説明図である。 商品分類マスタの説明図である。 本発明の実施形態における条件指定画面の説明図である。 実績表示画面の例を示す図である。 条件指定画面の指定項目の強調表示の例を示す図である。 本発明の実施形態における装置構成例を示す図である。 本発明の実施形態に係る分析支援処理装置の処理フローチャートである。 本発明の実施形態に係る分析支援処理装置の処理フローチャートである。 要素が商品属性である場合の明細データの集計および影響度算出の処理フローチャートである。 要素が店舗属性である場合の明細データの集計および影響度算出の処理フローチャートである。 明細データ（商品）の集計の例を説明する図である。 比率の算出を説明する図である。 基準比率テーブルと基準値差分テーブルの構成例を示す図である。 影響度の算出を説明する図である。 商品属性テーブルの構成例と重みによる影響度の補正を説明する図である。 期間指定テーブルと特別イベント期間テーブルの構成例を示す図である。 重みによる影響度の補正を説明する図である。 特別イベント補正を説明する図である。 明細データ（店舗）の集計を説明する図である。 影響度の算出を説明する図である。 影響度の算出を説明する図である。 店舗属性テーブルの構成例と重みによる影響度の補正を説明する図である。 重みによる補正を説明する図である。 異常値の判定を説明する図である。 異常値の判定を説明する図である。 画面制御テーブルの構成例を示す図である。 画面遷移の例を説明する図である。 画面遷移の例を説明する図である。 表示基準テーブルと強調表示色設定テーブルの構成例を示す図である。 表示位置テーブルの構成例を示す図である。 通常の画面遷移の例を示す図である。 画面遷移が自動で行われた場合の例を示す図である。 企業組織の階層における役職ごとの情報伝達の例を示す図である。

以下，図面を用いながら，本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお，以下では，主に売上実績の分析を支援する装置の例について説明するが，本発明は売上実績の分析に限られるわけではなく，仕入実績データやその他の基幹系システムが保持するような実績データの分析に同様に適用することができる。

図１は，本発明の概要を説明するための装置構成例を示す。図１において，１はＣＰＵおよびメモリ等から構成され，売上実績に関する分析を支援する処理を実行する分析支援処理装置，２はハードディスクやメモリ等の記憶装置，３は条件指定画面および実績表示画面等を表示する表示装置，４は利用者が入力操作を行うためのマウスやキーボード等の入力装置を表す。

分析支援処理装置１は，利用者の識別情報を入力し，入力した利用者の識別情報をもとに分析対象の売上実績に関するデータ（明細データ２１）についてどのような分析を行うかの分析条件を指定条件画面で指定させ，指定された分析条件に従って売上実績に関するデータを加工した分析データを作成し，実績表示画面として表示装置３に表示する。

このために，分析支援処理装置１は，図１に示すように，制御手段１１，担当業務特定手段１２，明細データ集計手段１３，影響度算出手段１４，条件指定画面作成手段１５，実績表示画面作成手段１６，画面遷移制御手段１７を備える。後に説明するこれらの各手段の機能は，ＣＰＵやメモリ等のハードウェアとソフトウェアプログラムとによって実現される。

記憶装置２には，本システムを利用する利用者の識別情報と利用者の担当業務との対応情報が記憶されたログインＩＤファイル２０，商品・店舗などの分析対象の要素ごとの売上実績に関するデータである明細データ２１，組織情報を記憶する組織階層マスタ５１，商品情報を記憶する商品分類マスタ５２が予め格納される。なお，明細データ２１等は，随時更新される。

図２（Ａ）に，ログインＩＤファイル２０のデータ構成例を示す。ログインＩＤファイル２０には，認証のために，利用者のログインＩＤ，パスワード，識別子，部署名，役職，担当業務等が格納されている。

図２（Ｂ）に，明細データ２１のデータ構成例を示す。明細データ２１には，図２（Ｂ）に示すように，売上記録ごとに一意に定められる通番のシーケンス番号ＳＥＱ，商品の売上があった日付，商品を一意に識別するための商品コード，商品の売上数量，商品の売上金額，当該商品の売上を計上する売上店舗（売上店舗コード）等が格納される。

次に，分析支援処理装置１が利用者の担当業務に応じて，分析対象となる要素（商品や店舗など）を含む明細データ２１を特定（または集約）するために用いる，組織情報と商品情報とについて説明する。

組織情報は，組織階層マスタ５１によって管理される。組織情報は，図３（Ａ）に示すように，例えば組織の第一階層が事業部５１１，第二階層がエリア５１２，第三階層が店舗５１３というように，階層化されている。図３（Ａ）に示すような組織の場合，組織階層マスタ５１には，図３（Ｂ）に示すように，組織ごとに，各組織をシステム内で一意に識別するためのコードと，階層の番号（レベル）と，親となる組織を示すコード（親コードという）と，組織の名称とが格納される。

具体的には，図３（Ａ）に示す組織は，例えば図３（Ｂ）に示すような組織階層マスタ５１で管理される。組織階層マスタ５１は，図３（Ｂ）に示すように，第一階層の事業部５１１にコード「Ａ１」・名称「東日本販売本部」，コード「Ｂ１」・名称「西日本販売本部」，第二階層のエリア５１２にコード「ａａ１」・名称「東京エリア」・親コード「Ａ１」，コード「ａａ２」・名称「北関東エリア」・親コード「Ａ１」等，第三階層の店舗５１３にコード「Ａ」・名称「飯田橋店」・親コード「ａａ１」，コード「Ｂ」・名称「後楽園店」・親コード「ａａ１」等の情報を含む。

商品情報は，商品分類マスタ５２によって管理される。商品情報は，図４（Ａ）に示すように，例えば商品情報の第一階層が大分類５２１，第二階層が中分類５２２，第三階層が個々の商品を示すアイテム５２３というように，階層化されている。図４（Ａ）に示すような商品の場合，商品分類マスタ５２には，図４（Ｂ）に示すように，商品ごとに，各商品をシステム内で一意に識別するためのコードと，階層の番号（レベル）と，親となる商品情報を示す親コードと，商品分類の名称とが格納される。

具体的には，図４（Ａ）に示す商品情報は，例えば図４（Ｂ）に示すような商品分類マスタ５２で管理される。商品分類マスタ５２は，図４（Ｂ）に示すように，第一階層の大分類５２１にコード「１０」・名称「スーツ」，コード「２０」・名称「ジャケット」，第二階層の中分類５２２にコード「１００」・名称「スーツ１００」・親コード「１０」，コード「２００」・名称「スーツ２００」・親コード「１０」等，第三階層のアイテム５２３にコード「１００１」・名称「スーツ小分１」・親コード「１００」，コード「１００２」・名称「スーツ小分２」・親コード「１００」等の情報を含む。

以上のような組織情報，商品情報の紐付け関係を検索するなどにより，指定項目による条件と，集計データとから分析業務の対象となる分析データを特定（または集約）することができる。

以下，図１に示す分析支援処理装置１の各手段について詳しく説明する。

制御手段１１は，分析支援処理装置１に接続される記憶装置２，表示装置３，入力装置４等とのデータのやり取りを制御し，また，分析支援処理装置１内の各手段の全体，メモリの割当て等を制御する。

担当業務特定手段１２は，入力装置４から入力された利用者の識別情報と，ログインＩＤファイル２０に格納された識別情報とを比較し，利用者の担当業務を特定する。

明細データ集計手段１３は，条件指定画面作成手段１５による条件指定画面の作成に先立って，記憶装置２に記憶された明細データ２１を読込み，担当業務特定手段１２によって特定した担当業務に関係する明細データ２１の項目ごとに集計して，集計データを作成する。明細データ２１の項目は，例えば商品コード（売上商品），売上店舗コード，売上日付，売上金額などである。なお，本実施形態では，担当業務特定手段１２によって特定した担当業務に関係する明細データ２１だけを集計する例を説明するが，担当業務に特定されない全明細データ２１について集計してもよい。ただし，この場合には，後述する指定条件画面３０の指定項目について強調表示するかしないかを決定する際に，利用者の担当業務に関係のない明細データ２１の集計結果に対する影響度は無視される。

影響度算出手段１４は，明細データ集計手段１３で集計された結果（集計データ）について，予め設定された基準値と集計データの対応する項目の集計値とを比較し，当該比較した結果から影響度を求め，当該影響度を判定する。ここで，影響度は，例えば売上の指標となる項目ごとの基準値に対して，実績の売上との乖離度合いを数値化したものである。

条件指定画面作成手段１５は，条件指定画面３０（図５に示す）を作成し，表示装置３に表示する。ここで，条件指定画面３０は，分析対象となる要素の明細データについてどのような分析を行うかを指定する条件の指定項目群からなる画面であり，条件指定画面３０内の指定項目の一つが利用者によって指定されることにより，その指定項目の分析条件に対応する分析データを表示するための実績表示画面３１（図６に示す）への画面遷移が行われる。

図５は，本発明の実施形態における条件指定画面３０の説明図である。条件指定画面３０は，どのような分析用表示画面３２（図６）を表示させるかという分析条件を入力するための画面であり，この例では，図５（Ａ）に示すように，条件指定１と条件指定２との２つの条件指定によって定まる指定項目ａ１〜ｘｎのマトリクスから，１つの指定項目の分析条件が選択されるようになっている。ここで，指定項目とは，分析データを作成するための分析条件となる項目である。

具体的には，例えば売上日報のような条件指定画面３０の場合，図５（Ｂ）に示すように，縦軸の区分にある事業部，エリア，店舗の条件指定１と，横軸の区分にある大分類，中分類，アイテムの条件指定２の組合せによって指定項目ａ１〜ｃ３のいずれかが選択されるようになっている。ここで，事業部，エリア，店舗は，組織のどの部分のデータを分析するかを指定する項目であり，大分類，中分類，アイテムは，どの商品または商品群のデータを分析するかを指定する項目である。このうち，どの指定項目を指定できるかについては，担当業務によって自動的に決められる。

実績表示画面作成手段１６は，実績表示画面に表示する分析データの作成にあって，特定された利用者の担当職務と，条件指定画面作成手段１５から指定された条件と，組織階層マスタ５１に記憶された組織情報および商品分類マスタ５２に記憶された商品情報とを用いて，明細データ２１にかかるどの分析データを表示するかを特定（または集約）し，当該特定した結果から明細データ２１を加工して分析データを作成する。

すなわち，実績表示画面作成手段１６は，条件指定画面３０で指定項目が選択されると，その指定項目をもとに実績表示画面３１を作成し，表示装置３に表示する。図６に，実績表示画面３１の例を示す。

図６（Ａ）の例では，条件指定画面３０において，「事業部−大分類」の指定項目が選択されることによって，実績表示画面３１に画面が遷移している。実績表示画面３１は，図６（Ｂ）のような分析データが表示される分析用表示画面３２と，次の分析条件を指定するための次の条件指定画面３０′とを含む。次の条件指定画面３０′と分析用表示画面３２とは，同じウィンドウ内に表示されるようにしてもよいし，また，別のウィンドウに表示されるようにしてもよい。次の条件指定画面３０′の構成は，基本的には，画面遷移前の条件指定画面３０と同様であるが，さらに詳細な分析のための指定項目やその他の画面遷移のための情報が追加されることがあり，また，利用者の分析を誘導するための強調表示の仕方が異なることがある。

図６（Ａ）の例では，条件指定画面３０の条件指定は，「事業部（条件指定１）−大分類（条件指定２）」であり，このマトリクスのマス目部分が赤色で強調表示されている。これは，図６（Ｂ）に示すように，「Ａ事業部−Ｃ分類」の分析データ中に，影響度の大きい異常値が含まれるデータが存在するからであり，このような分析データの存在を，条件指定画面３０で利用者に知らせるためである。分析用表示画面３２においても，異常値を含むデータ部分は，予め定められた色で強調表示されるようになっている。

すなわち，分析用表示画面３２を表示する際に，売上実績の指標となる基準から外れている項目（影響度の判定により異常値が大きいとされた項目），表示文字等については色付きで強調表示され，また，基準から外れている値については，赤字などで強調表示される。図６（Ｂ）の例では，Ｃ分類の日計の粗利が基準値から外れており，この粗利の数値が赤字で強調表示されるとともに，Ｃ分類の「行」の全体が色付きで強調表示されている。

実績表示画面３１中の次の条件指定画面３０′において，指定項目の選択がなされると，同様にその指定項目で特定される分析データを表示するための，次の実績表示画面（図示省略）の作成および表示が行われる。

実績表示画面３１は，通常の場合，条件指定画面３０において選択された指定項目の選択によって表示されるが，影響度算出手段１４によって算出された影響度が，特に大きい値であり，緊急度の高いデータである場合，条件指定画面３０での指定項目の選択が行われなくても，自動的に表示されることもある。

画面遷移制御手段１７は，このような緊急度の高いデータが存在する場合に，条件指定画面３０からの指定項目を入力することなく，担当業務特定手段１２によって特定された担当業務に予め関連づけられた表示位置に存在する指定項目に該当する実績表示画面３１を自動で作成し，表示装置３に表示する。

以上のように，本実施の形態で最も特長的なことは，明細データ集計手段１３によって，売上実績にかかる明細データを商品属性，店舗属性等の利用者の担当業務が必要とする分析対象の要素ごとに集計し，影響度算出手段１４によって，集計結果と所定の基準値（もしくは範囲）とを照合し，基準値から集計結果が離れているほど担当業務に対する影響度が大きいとして，基準値との乖離度の程度から影響度を算出し，条件指定画面作成手段１５が，影響度の大きさに応じて，条件指定画面３０における指定項目の強調表示を決定することである。特に，この指定項目の強調表示では，利用者の担当業務（役職）によって，条件指定画面３０におけるどの指定項目が表示されるかが決定される。

図７は，条件指定画面における指定項目の強調表示の例を示している。図３５を用いて本発明の課題を説明したように，分析データ中に異常値があった場合に，その異常値に注意しなければならないかどうかは，各人の担当業務（役職）によって異なる。例えば，社長であれば全社的な内容を把握する必要があり，製品の開発担当役員であれば，自分が担当する製品群（中分類）の売上の内容を把握する必要があり，営業担当役員であれば，自分が担当するエリアでの売上の内容を把握する必要がある，というようにである。

そこで，本実施の形態では，条件指定画面３０の作成前に，利用者の担当業務に関係する分析データ中に影響度の大きいデータが存在しないかを事前に調べ，もし影響度の大きい分析データが存在すれば，条件指定画面３０中で，影響度の大きい分析データが存在する指定項目を強調表示する。

このとき，どの指定項目を表示するかについては，図７に示すように，役職毎の強調表示位置を示すテーブル２４１Ａに従って決定する。図３の組織階層マスタ５１および図４の商品分類マスタ５２で説明したように，分析対象の要素は階層化されている。この階層化されているデータの中に，影響度の大きいデータが存在した場合に，図７の例では，役職毎の強調表示位置を示すテーブル２４１Ａから，社長の場合，条件指定画面３０Ａのように「事業部−大分類」の指定項目が強調表示され，開発担当役員の場合，条件指定画面３０Ｂのように「事業部−中分類」の指定項目が強調表示され，……，営業担当部長の場合，条件指定画面３０Ｅのように「店舗−大分類」の指定項目が強調表示される。この強調表示では，影響度の大きさに応じて色を変化させるなど，多段階の表示色で表示するようにしてもよい。

本発明の実施形態について，具体例に従ってさらに詳しく説明する。図８は，本発明の実施形態における装置構成例を示す図である。図８において，図１と同符号のものは図１に示すものに対応している。制御部１０１が，図１に示す制御手段１１に相当し，ログインＩＤファイル読込み部１０２が，図１に示す担当業務特定手段１２に相当する。また，明細データ読込み部１０３および明細データ集計部１０４が，図１に示す明細データ集計手段１３に相当し，比率算出部１０５と差分算出部１０６と影響度算出部１０７と特別イベント算出部１０８と影響度補正部１０９が，図１に示す影響度算出手段１４に相当する。強調表示設定部１１１と条件指定画面作成部１１２が，図１に示す条件指定画面作成手段１５に相当し，分析データ作成部１１０および実績表示画面作成部１１３が，図１に示す実績表示画面作成手段１６に相当し，画面遷移制御部１１４が，図１に示す画面遷移制御手段１７に相当する。

分析支援処理装置１において，制御部１０１は装置全体を制御する。ログインＩＤファイル読込み部１０２は，ログインＩＤファイル２０から利用者情報を読込む。明細データ読込み部１０３は，記憶装置２から明細データ２１を読込む。明細データ集計部１０４は，読込んだ明細データ２１を集計する，比率算出部１０５は，明細データ２１を集計した結果から予め定めた項目の比率を算出する。差分算出部１０６は，明細データ２１の予め定めた項目の算出された比率と予め設定された項目ごとの基準比率から差分を算出する。影響度算出部１０７は，算出された差分から影響度を求める。影響度補正部１０９は，要素の属性によって定められている重みから補正値を算出して影響度との合計値を算出する。特別イベント算出部１０８は，特別イベント期間による影響度の補正を行う。

分析データ作成部１１０は，明細データ２１にかかるどの分析データを表示するかを特定して明細データ２１を加工し分析データを作成する。強調表示設定部１１１は，条件指定画面３０の指定項目および分析データについてプラス表示／マイナス表示などの強調表示を設定する。条件指定画面作成部１１２は，条件指定画面３０を編集し表示装置３に表示する。実績表示画面作成部１１３は，分析用表示画面３２を含む実績表示画面３１の編集および表示装置３への表示を行う。画面遷移制御部１１４は，異常値の範囲に応じて実績表示画面３１への画面遷移の制御を行う。これらの各部の機能は，ＣＰＵやメモリ等のハードウェアとソフトウェアプログラムとによって実現される。

記憶装置２には，ログインした利用者の識別情報が格納されたログインＩＤファイル２０，実際の商品の売上に関する明細の売上実績数値を含むデータである明細データ２１，要素ごとの関連づけ，商品の関連性の重み付け，店舗立地条件の重み付け等を記憶する属性テーブル２３，要素ごとの売上実績の指標となる基準比率を記憶する基準比率テーブル２２１，要素ごとの売上実績と指標となる売上の基準比率との差分から乖離度合いを示す影響度を記憶する基準値差分テーブル２２２，売上実績の指定期間を記憶する期間指定テーブル２２３，売上実績における特別なイベントの指定期間を記憶する特別イベント期間テーブル２２４，担当業務（役職）ごとに条件指定画面３０の強調表示すべき指定項目の位置が設定されている表示位置テーブル２４１，異常値に対してプラス−マイナスの最大値，合計値によりプラスの強調表示またはマイナスの強調表示のどちらを表示するかが設定されている表示基準テーブル２４２，異常値の範囲に応じて強調表示色を定める表示条件を記憶する強調表示色設定テーブル２４３，各要素の異常値の最大値によりどの分析データを直接表示するかを制御するための画面制御テーブル２４４が予め格納される。

これらのうち，属性テーブル２３，基準比率テーブル２２１，基準値差分テーブル２２２，期間指定テーブル２２３は，分析対象の要素ごとに存在する。また，画面制御テーブル２４４も要素ごとに存在する。

図９および図１０は，本発明の実施形態に係る分析支援処理装置の処理フローチャートである。

メニュー画面において，ログインＩＤとパスワードにより認証を行い，選択された業務へログインＩＤを引き渡す。メニュー画面から分析業務が選択されると，ログインＩＤファイル読込み部１０２は，メニュー画面から引き渡されたログインＩＤをキーにして，ログインＩＤファイル２０を読込む（ステップＳ１０）。

次に，読込んだログインＩＤファイル２０のデータから利用者の担当業務を特定して記憶する（ステップＳ１１）。ログインＩＤファイル２０が，例えば図２（Ａ）に示すデータであるとすると，ログインＩＤが「ｅｅｅｅ」かつパスワードが「ｅｅｆｆｇｇｈｈ」である場合，利用者の役職は「東京エリア担当部長」であり，担当業務は「東京店舗管理」であること等が特定され，これらの特定された情報がメモリ上の作業領域（ワークエリア）に格納される。

次に，記憶された担当業務をキーにして，組織階層マスタ５１，商品分類マスタ５２を参照し，担当業務の分析対象となる要素（店舗，商品等）を選択する（ステップＳ１２）。明細データ読込み部１０３は，選択した要素を含む明細データ２１を記憶装置２から読込み（ステップＳ１３），明細データ集計部１０４は，要素別に明細データ２１を集計する（ステップＳ１４）。

次に，比率算出部１０５と差分算出部１０６と影響度算出部１０７と特別イベント算出部１０８と影響度補正部１０９とが，要素別の集計データから影響度を算出する（ステップＳ１５）。この影響度の具体的な算出方法については，図１１および図１２を用いて後述する。

影響度を算出した後，画面遷移制御部１１４は，画面制御テーブル２４４を参照することにより，画面を自動遷移させるかどうかを判定する（ステップＳ１６）。この画面遷移は，影響度が極端に大きい異常値を示す場合に，条件指定画面３０中の指定項目を強調表示するのではなく，その指定項目が示す実績表示画面３１に直接，画面を遷移させる処理であり，具体例については後述する。画面を自動遷移させる場合，ステップＳ２１へ進む。

画面を自動遷移させない場合，強調表示設定部１１１は，強調表示色設定テーブル２４３を参照し，ステップＳ１５で算出した影響度の大きさに応じて，条件指定画面３０における指定項目の強調表示を行うかどうか，強調表示を行う場合には，強調表示色としてどの色を用いるかを決定する（ステップＳ１７）。

また，強調表示設定部１１１は，強調表示をする場合に，条件指定画面３０におけるどの表示位置の指定項目を強調表示するかを，表示位置テーブル２４１を参照することにより担当業務に応じて決定する（ステップＳ１８）。条件指定画面作成部１１２は，以上の結果から条件指定画面３０を作成し，表示装置３に表示する（ステップＳ１９）。

条件指定画面３０を表示装置３に表示した後，条件指定画面３０からの指定項目の入力を待つ（ステップＳ２０）。指定項目が入力されるか，またはステップＳ１６において画面の自動遷移が決定された場合，ステップＳ２１へ進む。

ステップＳ２１では，どのような分析データを表示するかの遷移画面を，条件指定画面３０から入力された指定項目または画面遷移制御部１１４からの指定項目の通知によって決定する。分析データ作成部１１０は，指定項目の分析条件に該当する分析データを作成する（ステップＳ２２）。

実績表示画面作成部１１３は，作成された分析データをもとに実績表示画面を編集する（ステップＳ２３）。このとき，例えば表示基準テーブル２４２に従って分析データを強調表示をするかしないかを決定し，強調表示が必要な場合には，異常値をもとに強調色設定テーブル２４３に従って，強調表示編集を行う（ステップＳ２５）。編集した実績表示画面３１を表示装置３に表示し，画面操作を待ち受ける（ステップＳ２６）。

利用者から画面操作の入力があれば，その操作内容に応じた処理を行う（ステップＳ２７）。終了操作であれば，分析業務の処理を終了し，初期のメニュー画面に戻る。また，一般の表示画面操作であれば，操作された条件で画面編集を行う（ステップＳ２８）。例えば，分析用表示画面３２におけるデータ項目のクリック操作であれば，そのデータ項目を昇順または降順にソーティングする編集を行う。次の指定条件画面３０′における指定項目の入力であれば，ステップＳ２０以降の処理を繰り返す。

ここで，ステップＳ２２において，分析データを特定する一例について説明する。分析データ作成部１１０は，特定された利用者の役職（または／および担当業務）と，例えば組織マスタ５１の紐付けとを用いて，前述の指定項目について表示する分析データを特定することができる。すなわち，分析データ作成部１１０は，集計データから表示すべき分析データを加工（作成）する。例えば，図３の例を用いて説明すると，利用者が役職「東京エリア担当部長」かつ担当業務「東京店舗管理」とする場合，第二階層：エリア「東京エリア（ａａ１）」，第三階層：店舗「飯田橋店（Ａ）」，「後楽園店（Ｂ）」，「秋葉原店（Ｃ）」，「茅場町店（Ｄ）」であることが検索される。さらに，条件指定画面３０の条件指定１「店舗」と指定されている場合，分析データ作成部１１０は，組織マスタ５１を用いて，親コード「東京エリア（ａａ１）」に属する店舗「飯田橋店（Ａ）」，「後楽園店（Ｂ）」，「秋葉原店（Ｃ）」，「茅場町店（Ｄ）」に関する分析データを特定する。

これにより，実績表示画面作成部１１３は，分析データ作成部１１０により作成された分析データを分析用表示画面３２に表示する。なお，組織マスタ５１の紐付けを用いて，条件指定１についてより下位の階層へ特定することを説明したが，商品分類マスタ５２を用いて，同様に条件指定２について分析データを特定する。また，分析データの集約は，同様に，組織マスタ５１などの紐付けを用いて，より上位の階層へ集約することができる。例えば，第三階層（５１３）の「飯田橋店（Ａ）」，「後楽園店（Ｂ）」などの店舗売上は，第二階層（５１２）の親コード「東京エリア（ａａ１）」のエリア売上として集計できる。したがって，分析データ作成部１１０は，この集計した結果を加工して分析データを作成する。

上記ステップＳ１３〜Ｓ１５の要素ごとのさらに詳細なフローの一例として，図１１に要素が商品属性である場合の明細データ２１の集計および影響度算出の処理フローを示し，図１２に要素が店舗属性である場合の明細データ２１の集計および影響度算出処理フローを示す。

はじめに，図１１に示す処理フローチャートについて説明する。明細データ読込み部１０３は，記憶装置２から明細データ２１を読込み，メモリ（図示省略）上へ記憶する（ステップＳ３１）。明細データ集計部１０４は，明細データ２１を商品ごとに売上数量，売上金額などの項目について集計し，集計データとしてメモリ上の集計ワークエリア１２０Ａへ記憶する（ステップＳ３２）。

ここで読込まれたデータが，例えば図１３に示す明細データ２１であったとして説明する。図１３に示すように，明細データ集計部１０４は，明細データ２１の商品コード「Ａ００００１」等について，売上数量「５０」，売上金額「５０００」等と集計し，その集計データを集計ワークエリア１２０Ａに格納する。

次に，比率算出部１０５は，集計ワークエリア１２０Ａの集計データから商品ごとの売上比率を算出する（ステップＳ３３）。例えば，図１４（Ａ）に示すように，比率算出部１０５は，集計ワークエリア１２０Ａ内の集計データの全売上数量に対する商品コードごとの売上数量の売上比率を算出して，ワークエリア１２１Ａに格納する。図１４（Ａ）に示すワークエリア１２１Ａにおいて，例えば全売上数量が「３２０」であるとすると，商品コード「Ａ００００１」の売上数量「５０」は売上比率「１５．６％」と算出され，その他についても同様に算出される。

次に，差分算出部１０６は，ワークエリア１２１Ａに格納された売上比率と基準比率テーブル２２１Ａの基準比率とを比較して差分を求める（ステップＳ３４）。

図１５（Ａ）に，商品についての基準比率テーブル２２１Ａの構成例を示す。基準比率テーブル２２１Ａには，図１５（Ａ）に示すように，商品コードごとに，例えば売上数量の売上比率における，上限もしくは下限またはその両方の基準比率が予め設定されて格納されている。

例えば，図１４（Ｂ）に示すように，差分算出部１０６は，基準比率テーブル２２１Ａから商品コード「Ａ００００１」における基準比率の上限「３０．０％」および下限「２０．０％」を取得する。ワークエリア１２１Ａに格納された商品コード「Ａ００００１」の売上比率「１５．６％」が取得した下限「２０．０％」を下回っていることから，差分算出部１０６は，この売上比率「１５．６％」から下限「２０．０％」を引いて差分「−４．４」（％）を算出する。また，差分算出部１０６は，商品コード「Ａ００００２」における基準比率の上限「３０．０％」および下限「２０．０％」であり，ワークエリア１２１Ａに格納された売上比率「２５．０％」がその上限〜下限の範囲内であることから差分「０．０」（％）を算出する。その他についても同様に算出され，算出された差分値がワークエリア１２１Ａに格納される。

次に，影響度算出部１０７は，ワークエリア１２１Ａに格納された差分と基準値差分テーブル２２２とから影響度を求める（ステップＳ３５）。図１５（Ｃ）に，基準値差分テーブル２２２の構成例を示す。基準値差分テーブル２２２には，図１５（Ｃ）に示すように，基準値（例えば基準比率とする）との差分の範囲に応じて，例えば「上限〜下限の範囲内」である場合に影響度「１」とされ，「上限〜＋５０」（上限〜上限＋５０）である場合に影響度「１０」等とされた値が予め設定され，格納されている。

例えば，図１６に示すように，商品コード「Ａ００００１」の基準比率との差分が「−４．４」である場合，基準値差分テーブル２２２から下限「２０．０％」〜−１０（＝１０％〜２０％）の間の差分であることから，影響度算出部１０７は影響度「−３０」とする。その他についても，同様に求められ，求められた影響度がワークエリア１２１Ａに格納される。

次に，影響度補正部１０９は，商品属性にかかる商品属性テーブル２３Ａから該当する重みを取得する（ステップＳ３６）。影響度補正部１０９は，取得した属性重みを用いて，属性補正を行う（ステップＳ３７）。

図１７（Ａ）に，影響度の補正に用いる商品属性テーブル２３Ａの構成例を示す。商品属性とは，主要商品，新商品などの企業活動に影響を及ぼす商品の分類などを示す要素である。商品属性テーブル２３Ａには，例えば商品コードごとに，属性，属性重み，関連商品＃１，関連重み＃１，関連商品＃２，関連重み＃２，期間重みなどが予め格納される。属性には，通常商品，主要商品，新商品などの商品の重要度が設定され，関連商品＃１等にはシリーズ商品，代替商品，後継商品などの当該商品にとって関連性のある商品が設定される。

ここで，商品属性テーブル２３Ａにおける，属性重み，関連重み，期間重み等は，集計データから商品ごとに重要度，関連性などを影響度に反映させるための補正係数である。特に，属性重みは通常商品，主要商品，新商品などの商品の重要度を重み付けする補正係数であり，関連重み（＃１，＃２等）は商品の関連性を重み付けする補正係数であり，期間重みは商品属性期間指定により定められる期間についての売上等に重み付けする補正係数である。

影響度補正部１０９は，ワークエリア１２１Ａに格納された影響度と商品属性テーブル２３Ａとを用いて，属性補正の値（＝影響度×属性重み）の算出を行う。

図１７（Ｂ）に示すように，例えば商品コード「Ａ００００１」について影響度「−３０」，属性重み「１．５」であることから，当該属性補正「−４５」と算出される。その他についても属性補正が行われ，これらの結果がワークエリア１２１Ａに格納される。なお，属性重み「１」かつ影響度「１」である場合には，影響度の属性補正は行われない。

次に，影響度補正部１０９は，商品属性テーブル２３Ａから取得した関連重みを用いて，関連補正を行う（ステップＳ３８）。具体的には，影響度補正部１０９は，ワークエリア１２１Ａに格納された影響度と商品属性テーブル２３Ａとを用いて，関連補正の値（＝影響度×関連重み）の算出を行う。例えば，図１７（Ａ）に示す商品属性テーブル２３Ａの商品コード「Ａ００００１」の関連商品には，関連商品＃１として「Ａ００００２」，関連商品＃２として「Ａ００００３」が記憶されているとする。図１７（Ｃ）に示すように，例えば商品コード「Ａ００００１」の関連商品＃１「Ａ００００２」の影響度「１」，関連重み「１．２」であることから，当該関連補正「１．２」と算出される。同様に，商品コード「Ａ００００１」の関連商品＃２「Ａ００００３」についても，関連補正「１．１」と算出され，これらの結果がワークエリア１２１Ａに格納される。

以上のように，商品属性テーブル２３Ａでは，ある商品にとって，関連が深い商品を紐付けされて設定される。これにより，本発明の実施例では，ある商品の売上に変動があった場合，その関連性のある商品等を含めて影響度を判定することができる。

次に，影響度補正部１０９は，期間指定テーブル２２３Ａから取得した商品属性期間指定による期間と，商品属性テーブル２３Ａから取得した期間重みとを用いて，期間補正を行う（ステップＳ３９）。

図１８（Ａ）に，商品の売上に関する期間指定テーブル２２３Ａの構成例を示す。期間指定テーブル２２３Ａには，図１８（Ａ）に示すように，例えば売上における特定のイベントにおける，開始の日または終了の日もしくはその両方の日が必要に応じて予め設定されて格納されている。

具体的には，期間補正を行うために，影響度補正部１０９は，期間指定テーブル２２３Ａにかかる商品属性期間指定の期間内にある明細データ２１の日付の商品について，影響度を求める。さらに，影響度補正部１０９は，この影響度と，商品属性テーブル２３Ａから取得した期間重みとを用いて，期間補正の値（＝影響度×期間重み）を算出する。

例えば，図１３に示す明細データ２１の商品コード「Ａ００００１」の売上日付「２０１０／３／１」であるとした場合，図１９（Ａ）に示すように，期間指定テーブル２２３Ａの商品属性期間指定（２０１０／３／１〜３／３１）内であることから，影響度補正部１０９は，ワークエリア１２１Ａの影響度「−３０」がそのまま用いられ，その影響度「−３０」と期間重み「３．０」との積により期間補正「−９０」とする。なお，当該期間内にない売上日付の商品については，影響度の期間補正は行われない。

次に，特別イベント算出部１０８は，特別イベント期間テーブル２２４を用いて，明細データ２１の日付（売上日付）について特別イベント期間内にあるか否か判定する（ステップＳ４０）。特別イベント期間内にある場合，特別イベント算出部１０８は，特別イベント期間テーブル２２４に格納された特別イベント期間重みを用いて，さらに，該当する期間について特別イベント補正を行う（ステップＳ４１）。一方，特別イベント期間内にない場合には，処理をステップＳ４２に進める。

図１８（Ｃ）に，特別イベント期間テーブル２２４の構成例を示す。特別イベント期間テーブル２２４には，図１８（Ｃ）に示すように，新製品発売，新店舗開店等の特別なイベントごとに，そのイベント開始の日から始めの注目期間＃１とその注目期間における重み＃１，次の注目期間＃２とその注目期間における重み＃２等の値が必要に応じて予め設定されて格納されている。

例えば，「イベント１」の内容は「新製品発売」であり，その新製品発売の日〜１ヶ月における重み＃１が「１．５」，新製品発売の1 ヶ月〜２ヶ月における重み＃２が「１．３」とされている。その他のイベント２〜４の「新店舗開店」，「仕入増加」，「生産量増加」についても，同様に，注目期間の属性重みが予め格納される。なお，注目期間の区分数は限定されるものでなく，その期間も１ヶ月単位に限定されるものではない。また，明細データ２１，特別イベント期間テーブル２２４等の日付は，日単位だけでなく，時間単位等であっても良い。また，特別イベント期間テーブル２２４などは空であっても良く，必要に応じて適宜更新される。

図２０に，特別イベント補正を説明する図を示す。特別イベント補正は，図２０に示すように，イベントの注目期間（横軸）と重み（縦軸）とを，例えば期間の経過と共に重みを減少させて補正を行う場合などに適用される。図２０では，重みを曲線的にグラフ化したが，実際に設定する場合には，例えば開始〜１ヶ月目の重み＃１を，通常期（イベント期間以外）の重み付けより大きな値に設定する。また，次の１ヶ月目〜２ヶ月目の重み＃２は，通常期よりも重み付けをやや大きくし，かつ，重み＃１よりも小さい値となるように段階的な値とする設定などである。これにより，特別なイベント期間に応じて，段階的に重み付けを行うことができる。

これらの重み＃１等による特別イベント補正は，前に説明した期間補正と同様に算出される。なお，本実施例のフローにおいて，特別イベント補正をステップＳ４０およびＳ４１で処理されるものとして説明したが，ステップＳ３７における属性補正の処理に含まれる処理であっても良い。

次に，影響度算出部１０７は，これらの補正の合計値（異常値）を算出する（ステップＳ４２）。ここで，本実施例における「異常値」は，本来の影響度に，さらに属性補正，関連補正，期間補正などの補正値が加えられ，合計されたもの（すなわち，補正された影響度）とする。例えば，図１９（Ｂ）に示すように，商品コード「Ａ００００１」について，影響度「−３０」，属性補正「−４５」，期間補正「−９０」とが合計され，合計「−１６５．０」と算出される。同様に，商品コード「Ａ００００２」等についても，影響度「１」，関連補正「１．２」とが合計され，合計「２．２」と算出される。その他についても同様に算出されて，図１９（Ｂ）に示すように，その結果がワークエリア１２１Ａに格納される。

次に，図１２に示すフローチャートに従って，要素が店舗属性である場合の明細データ２１の集計および影響度算出の例を説明する。

明細データ読込み部１０３は，メモリ上から明細データ２１を取得する（ステップＳ５１）。明細データ集計部１０４は，明細データ２１を店舗ごとに売上数量，売上金額などの項目について集計し，集計データとしてメモリ上の（集計）ワークエリア１２０Ｂに記憶する（ステップＳ５２）。ここで読込まれたデータが，例えば図２１に示す明細データ２１であったとして説明する。図２１に示すように，明細データ集計部１０４は，明細データ２１における売上店舗「００１Ａ」等について，売上数量「２０」，売上金額「２０００」等と集計し，その集計データをワークエリア１２０Ｂに格納する。

次に，比率算出部１０５は，ワークエリア１２０Ｂの集計データから店舗ごとの売上比率を算出する（ステップＳ５３）。例えば，図２２（Ａ）に示すように，比率算出部１０５は，ワークエリア１２０Ｂの集計データの全売上数量「３２０」と算出し，これを用いて売上店舗ごとの売上数量の売上比率について，例えば売上店舗「００１Ａ」の売上数量「２０」を売上比率「６．３％」と算出し，その他についても同様に算出する。

次に，差分算出部１０６は，ワークエリア１２１Ｂに格納された売上比率と基準比率テーブル２２１Ｂの基準比率とを比較して差分を求める（ステップＳ５４）。図１５（Ｂ）に，売上店舗についての基準比率テーブル２２１Ｂの構成例を示す。なお，図１５（Ｂ）については，前述した図１５（Ａ）の商品コードを売上店舗に置き換えて考えればよいため，ここでは説明を省く。

例えば，図２２（Ｂ）に示すように，差分算出部１０６は，基準比率テーブル２２１Ｂから売上店舗「００１Ａ」における基準比率の上限「１０．０％」および下限「５．０％」を取得する。ワークエリア１２１Ｂに格納された売上比率「６．３％」がその上限〜下限の範囲内にあることから，差分算出部１０６は差分「０．０」（％）とする。また，差分算出部１０６は，売上店舗「００２Ａ」における基準比率の上限「５０．０％」および下限「３０．０％」であり，ワークエリア１２１Ｂに格納された売上比率「５３．１％」がその上限「５０．０％」を超えていることから，差分算出部１０６はそれとの差分「３．１」（％）を算出する。その他についても，同様に算出され，算出された差分値がワークエリア１２１Ｂに格納される。

次に，影響度算出部１０７は，ワークエリア１２１Ｂに格納された差分と基準値差分テーブル２２２とから影響度を求める（ステップＳ５５）。例えば，図２３に示すように，売上店舗「００１Ａ」の売上比率「６．３％」が基準値差分テーブル２２２に従って上限「１０．０％」〜下限「５．０％」の範囲内であることから，影響度算出部１０７は影響度「１．０」とする。その他についても同様に求められ，求められた影響度がワークエリア１２１Ｂに格納される。

次に，影響度補正部１０９は，店舗属性テーブル２３Ｂから該当する重みを取得する（ステップＳ５６）。影響度補正部１０９は，取得した立地重みを用いて，立地補正を行う（ステップＳ５７）。

図２４（Ａ）に，影響度の補正に用いる店舗属性テーブル２３Ｂの構成例を示す。店舗属性とは，企業活動に影響を及ぼす店舗の立地条件などを示す要素である。店舗属性テーブル２３Ｂには，例えば売上店舗コードごとに，立地条件，立地重み，店舗規模，規模重み，関連店舗，関連重み，期間重みなどが予め格納される。立地条件には小都市，中都市，大都市のどの規模の都市に店舗が立地するかが設定され，店舗規模には小規模，中規模，大規模などの店舗の規模かが設定され，関連店舗にはある店舗について，親店舗，子店舗などの店舗間の関連が設定される。この関連店舗を設定することにより，ある店舗の売上が及ぼす他店舗への影響を把握することができる。

ここで，店舗属性テーブル２３Ｂにおける，立地重み，規模重み，関連重み等は，集計データから店舗ごとに立地条件，店舗規模などを影響度に反映させるための補正係数である。特に，立地重みは立地条件による重み付けする補正係数であり，規模重みは店舗の規模を重み付けする補正係数であり，関連重みは店舗の関連性を重み付けする補正係数である。期間重みとは，店舗属性期間指定により定められる期間についての売上等に重み付けする補正係数である。

影響度補正部１０９は，ワークエリア１２１Ｂに格納された影響度と店舗属性テーブル２３Ｂとを用いて，立地補正の値（＝影響度×立地重み）を算出する。例えば，図２４（Ｂ）に示すように，売上店舗「００１Ａ」の影響度「１．０」，立地重み「１．２」であることから，当該立地補正の値が「１．２」と算出される。その他についても立地補正の値が算出され，これらの結果がワークエリア１２１Ｂに格納される。なお，立地重み「１」かつ影響度「１」である場合には立地補正の値は算出されないものとする。

次に，影響度補正部１０９は，店舗属性テーブル２３Ｂから取得した関連重みを用いて，関連補正を行う（ステップＳ５８）。具体的には，影響度補正部１０９は，ワークエリア１２１Ｂに格納された影響度と店舗属性テーブル２３Ｂとを用いて，関連補正の値（＝影響度×関連重み）を算出する。例えば，図２４（Ａ）に示す店舗属性テーブル２３Ｂの売上店舗「００１Ａ」の関連店舗には，売上店舗「００２Ａ」が記憶されているとする。図２４（Ｃ）に示すように，例えばこの売上店舗「００２Ａ」の影響度「１０．０」と，店舗属性テーブル２３Ｂに格納されている関連重み「１．５」とが用いられ，関連補正の値は「１５．０」と算出される。これらの結果が，ワークエリア１２１Ｂに格納される。

このように，店舗属性テーブル２３Ｂでは，ある店舗にとって，関連が深い関連店舗を紐付けして設定される。これにより，本発明の実施例では，ある売上店舗の売上に変動があった場合，その関連性のある売上店舗等を含めて影響度を判定（異常値を判定）することができる。

次に，影響度補正部１０９は，期間指定テーブル２２３Ｂから取得した店舗属性期間指定と，店舗属性テーブル２３Ｂから取得した期間重みとを用いて，期間補正を行う（ステップＳ５９）。図１８（Ｂ）に，店舗の売上に関する期間指定テーブル２２３Ｂの構成例を示す。具体的には，期間補正を行うために，影響度補正部１０９は，期間指定テーブル２２３Ｂを用いて，店舗属性期間指定の期間内にある明細データ２１の売上日付にかかる店舗について，影響度を求める。この影響度と，店舗属性テーブル２３Ｂから取得した期間重みとを用いて，期間補正の値（＝影響度×期間重み）を算出する。

例えば，図２１に示す明細データ２１の売上店舗「００１Ａ」の売上日付「２０１０／３／１」であるとした場合，期間指定テーブル２２３Ｂにおける店舗属性期間指定２０１０／２／１０〜３／１０の期間内であることから，図２５（Ａ）に示す例のワークエリア１２１Ｂの影響度「１．０」がそのまま用いられ，影響度「１．０」と期間重み「２．０」との積により期間補正「２．０」とされる。なお，図２４（Ａ）に示すように，例えば期間重みの設定されていない売上店舗「００２Ａ」および「００１Ｂ」については期間補正が行われない。

次に，特別イベント算出部１０８は，特別イベント期間テーブル２２４を用いて，明細データ２１の日付（売上日付）について特別イベント期間内にあるか否か判定する（ステップＳ６０）。特別イベント期間内にある場合，特別イベント算出部１０８は，特別イベント期間テーブル２２４に格納された特別イベント期間重みを用いて，さらに，該当する期間について特別イベント補正を行い（ステップＳ６１），特別イベント期間内にない場合には処理をステップＳ６２に進める。

次に，影響度算出部１０７は，これらの補正の合計値（異常値）を算出する（ステップＳ６２）。例えば，図２５（Ｂ）に示すように，売上店舗「００１Ａ」について，影響度「１．０」，立地補正「１．２」，期間補正「２．０」とが合計されて，合計（異常値）「４．２」と算出される。同様に，売上店舗「００２Ａ」について，影響度「１０．０」，立地補正「１５．０」，関連補正「１５．０」とが合計されて，合計（異常値）「４０．０」と算出される。その他についても同様に算出されて，図２５（Ｂ）に示すように，その結果がワークエリア１２１Ｂに格納される。

なお，以上説明したテーブル等は，例えば組織内の計数管理部門等により設定値が予め定められ，適宜更新等が可能である。

次に，図１１または図１２で説明した処理によって算出した補正後の影響度（異常値）を，本実施の形態でどのように用いるかについての具体例を説明する。

図２６に商品ごとの売上（商品明細）における異常値の判定を説明する図を示し，図２７に店舗ごとの売上（店舗明細）における異常値の判定を説明する図を示す。なお，図２６と図２７とにおいては，各々，異常値を比較して説明するため，商品コードと売上店舗とを複数例記載している。

影響度算出部１０７は，図１９（Ｂ）に示すワークエリア１２１Ａの商品コードごとにプラス（＋）の異常値と，マイナス（−）の異常値とを分離し，各々で，異常値の合計を算出する。影響度算出部１０７は，図２６に示すように，その結果をワークエリア１２２Ａに格納する。例えば，商品ごとの異常値の合計の場合，図２６に示すように，プラスの異常値の合計は「３９０．３」と算出され，マイナスの異常値の合計は「−３１８．０」と算出される。また，これらの算出とともに，影響度算出部１０７は，商品コードの中でのプラスの異常値の最大値（例えば「１３０．０」）と，マイナスの異常値の最大値（例えば「−１６５．０」）とを検索する。

同様に，影響度算出部１０７は，図２５（Ｂ）に示すワークエリア１２１Ｂの売上店舗ごとにプラス（＋）の異常値と，マイナス（−）の異常値とを分離し，各々で，異常値の合計を算出する。影響度算出部１０７は，図２７に示すように，その結果をワークエリア１２２Ｂに格納する。例えば，売上店舗ごとの異常値の合計の場合，図２７に示すように，プラスの異常値の合計は「４４３．２」と算出され，マイナスの異常値の合計は「−２２８．０」と算出される。また，これらの算出とともに，影響度算出部１０７は，売上店舗の中でのプラスの異常値の最大値（例えば「１３０．０」）と，マイナスの異常値の最大値（例えば「−１５３．０」）とを検索する。

画面遷移制御部１１４は，これらの判定された異常値などをもとに，画面制御テーブル２４４に基づいて，画面遷移を決定する（図９のＳ１６）。

図２８に，画面制御テーブル２４４の構成例を示す。特に図２８（Ａ）は，分析対象の要素が商品である場合の画面制御テーブル２４４Ａの例であり，図２８（Ｂ）は店舗である場合の画面制御テーブル２４４Ｂの例である。また，これらのテーブルを用いて具体的な例を説明するために，図２９に商品明細における異常値の判定による画面遷移を説明する図を示し，図３０に店舗明細における異常値の判定による画面遷移を説明する図を示す。

分析対象が商品の場合，画面制御テーブル２４４Ａには，例えば図２８（Ａ）に示すように，異常値の範囲が「−１５０以下」または「２００以上」である場合に，「アイテム」の表示画面に自動で遷移すること，また，異常値の範囲が「−５０〜−１５０」または「１００〜２００」である場合に，「中分類」の表示画面に自動で遷移することが設定されている。ここで，「自動で遷移」という意味は，条件指定画面３０からの指定項目の選択入力がなくても遷移するという意味である。

同様に，分析対象が店舗の場合，画面制御テーブル２４４Ｂには，例えば図２８（Ｂ）に示すように，異常値の範囲として「−１００以下」または「１５０以上」である場合に，「店舗」の表示画面に自動で遷移すること，また，異常値の範囲が「−５０〜−１５０」または「１００〜２００」である場合に，「エリア」の表示画面に自動で遷移することが設定されている。

図２９に示すように，例えばマイナスの異常値の最大値（＝最小値）がワークエリア１２２Ａにおける商品コード「Ａ００００１」の異常値「−１６５．０」であることから，画面遷移制御部１１４はこの結果と画面制御テーブル２４４Ａとを用いて，異常値の範囲を「−１５０以下」であると判定する。これにより，画面遷移制御部１１４は，条件指定画面３０を表示することなく，商品コード「Ａ００００１」に関する分析データを表示する指示を，実績表示画面作成部１１３へ送り，商品コード「Ａ００００１」に関する分析データを表示する分析用表示画面３２を含む実績表示画面３１を表示させる。

また，異常値が店舗の場合も同様に，図３０に示すように，例えばマイナスの異常値の最大値がワークエリア１２２Ｂにおける店舗コード「００３Ａ」の異常値「−１５３．０」であることから，画面遷移制御部１１４はこの結果と画面制御テーブル２４４Ｂとを用いて，異常値の範囲を「−１００以下」であると判定する。これにより，画面遷移制御部１１４は，条件指定画面３０を表示することなく，売上店舗「００３Ａ」に関する分析データを表示する指示を，実績表示画面作成部１１３へ送り，売上店舗「００３Ａ」に関する分析データを表示する分析用表示画面３２を含む実績表示画面３１を表示させる。

一方，異常値の範囲が画面制御テーブル２４４に登録されている範囲に入っていない場合，条件指定画面３０の作成のため，強調表示設定部１１１が条件指定画面３０において指定項目の強調表示が必要かどうかを，表示基準テーブル２４２の設定情報に基づいて判定する。

図３１（Ａ）に表示基準テーブル２４２の構成例を示し，図３１（Ｂ）に強調表示色設定テーブル２４３の構成例を示す。これらのテーブルには，条件指定画面３０における指定項目の強調表示のための表示条件が設定されている。また，これらのテーブル，またはこれらの同様の構成を持つテーブルを，分析用表示画面３２における分析データの項目に関する強調表示のための表示条件として利用することもできる。

表示基準テーブル２４２には，異常値の範囲に応じて条件指定画面３０における指定項目項目の表示に対する，強調表示する優先度とそれに対応する強調表示内容とを含む表示条件が設定される。例えば，図３１（Ａ）に示すように，表示基準テーブル２４２には，「優先順位」ごとに「異常値の最大値，合計値の数値」（異常値の範囲）が定められ，その異常値の範囲に応じて「表示判定」としてマイナス表示またはプラス表示の強調表示をする条件と，強調表示する「色表示」の対象が明細の数値（商品に関する項目）か店舗の数値（店舗に関する項目）かが設定される。例えば，図３１（Ａ）において，優先度が最も高い優先順位１は，異常値の最大値または合計値に「−１００以下の明細（商品に関する）がある」場合であり，マイナス表示による強調表示色により当該明細の数値が強調表示される表示条件であることを示す。

また，強調表示色設定テーブル２４３には，異常値の範囲に応じて強調表示するための色表示が設定される。例えば，図３１（Ｂ）に示すように，「異常値の数値」（異常値の範囲）に応じて「色表示」における表示色を含む表示条件が格納される。例えば，図３１（Ｂ）において，異常値の数値が「２５０以上」である場合，色表示は「青色」とされる。これにより，条件指定画面３０の分析データに異常値が含まれる指定項目の色表示は，その異常値の範囲に応じて，強調表示色設定テーブル２４３で設定される表示色（例えば「青色」）とされる。

具体的に説明するため，強調表示設定部１１１が，図２６に示すワークエリア１２２Ａを用いて，強調表示の設定をしたとする。図２６に示す例では，商品コード「Ａ００００１」の異常値「−１６５．０」である（優先順位１）。条件指定画面３０の指定項目によって定まる分析条件で表示される分析データ中に，商品コード「Ａ００００１」の明細データが含まれる場合，その指定項目は，強調表示色設定テーブル２４３から「桃色」で強調表示（商品コード「Ａ００００１」の売上に関する数値がマイナス表示）することが決定される。

また，強調表示設定部１１１が，図２７に示す店舗明細データ１２２Ｂを用いて，強調表示の設定をしたとする。例えば店舗「Ｂ店舗」（売上店舗００３Ａとする）の異常値「−１５３．０」である（優先順位２）。条件指定画面３０の指定項目によって定まる分析条件で表示される分析データ中に，「Ｂ店舗」の売上に関する明細データが含まれる場合，その指定項目は，強調表示色設定テーブル２４３から「桃色」で強調表示（「Ｂ店舗」の売上に関する数値がマイナス表示）することが決定される。店舗「Ｃ店舗」（売上店舗０２０Ｂとする）の異常値「１３０．０」であり，これに関する指定項目は，「Ｃ店舗」の売上に関する数値がプラス表示にかかる水色に該当することになるが，指定項目が重なる場合，表示基準テーブル２４２に従って優先度の高い順に適用されるので，「Ｂ店舗」の桃色の強調表示が優先される。

次に，強調表示設定部１１１は，強調表示をする場合に，条件指定画面３０におけるどの表示位置の指定項目を強調表示するかを，表示位置テーブル２４１を参照することにより担当業務に応じて決定する（図９のＳ１８）。

図３２に，表示位置テーブル２４１の構成例を示す。表示位置テーブル２４１には，役職（または担当業務）ごとに，予め定められた条件指定画面３０において強調表示する指定項目の位置が設定されている。

例えば，特定された利用者の役職が「社長」である場合，表示位置テーブル２４１から，図７の条件指定画面３０Ａのように，縦軸が「事業部」，横軸が「大分類」の指定項目を，強調表示色設定テーブル２４３を用いて決定された強調表示色で表示することになる。

また，利用者の役職が「商品開発担当役員」である場合，表示位置テーブル２４１から，図７の条件指定画面３０Ｂのように，縦軸が「事業部」，横軸が「中分類」の指定項目を，強調表示色設定テーブル２４３を用いて決定された強調表示色で表示することになる。他の役職についても，同様に表示位置テーブル２４１を用いて，強調表示する指定項目の位置が決定される。

以上のように，分析データ中に影響度の大きい異常値があれば，その分析データを表示させるための条件指定画面３０の指定項目が強調表示されるが，分析用表示画面３２においても同様に該当データの強調表示が行われる。

図３３に，通常の画面遷移の場合の例を示し，図３４に，画面遷移が自動で行われた場合の例を示す。

算出した影響度による異常値が，図２８で説明した画面制御テーブル２４４の範囲内でない場合には，図３３に示すように，条件指定画面作成部１１２により条件指定画面３０を作成し，例えば「Ａ事業部」の「Ｃ分類」のデータに異常値があれば，その異常値に応じた強調表示色で，条件指定画面３０の該当項目を指定項目を強調表示する。この例では役職が「社長」であり，「事業部−大分類」の指定項目が強調表示されている。

この条件指定画面３０で，「事業部−大分類」の指定項目がポインティングデバイスによりクリックされると，実績表示画面３１の表示が行われ，分析用表示画面３２内に該当する分析データが表示される。分析データ中に異常値があれば，関連データが強調表示される。

一方，算出した影響度による異常値が，図２８で説明した画面制御テーブル２４４の範囲内に入っている場合には，図３３に示すような条件指定画面３０を表示しないで，図３４に示すように，直接，影響度の大きい異常値を含む分析データを表示するための実績表示画面３１の表示が行われる。したがって，利用者は，直ちにどの分析データが影響度の大きい異常値を含むかを，条件指定画面３０による指定項目の選択をしないで，確認することができる。

例えば，図３４において，分析用表示画面３２においても，強調表示設定部１１１により強調表示の設定が行われる。例えば前述の例の「Ｂ店舗」では，マイナスの異常値にかかわる分析データの項目が桃色表示で強調表示され，前述の例の「Ｃ店舗」では，プラスの異常値にかかわる分析データの項目が水色表示で強調表示される。このように，影響度の判定により，利用者に着目すべき分析データを人目で把握しやすくするように強調表示することができる。

これにより，共通的な実績表示画面３１において，売上データ等の実績数値の変化，任意の時期に応じた，利用者の特性（担当業務など）に応じた強調表示をした分析用表示画面３２を提供することができる。

以上のように，本実施形態では，集計データなどの集計された結果と売上の指標となる基準値とを比較し，影響度を求める。さらに，その影響度について，主要商品，新製品，通常商品などの商品の特質を考慮する商品属性，または立地条件，店舗規模などの店舗の特質を考慮する店舗属性等を要素として関連性のある明細を含めて補正を行い，その結果を合計して異常値を算出する。これらの異常値を用いて，強調表示の判定を行う。強調表示色および強調表示位置の判定により，必要であれば，条件指定画面３０における指定項目を強調表示し，利用者の担当業務（役職）に応じて，必要な表示画面への誘導を行うことができる。

以上では，主に売上実績データの分析を支援するシステムについて説明したが，仕入実績データ等，その他の実績データの分析を支援するシステムに対しても，同様に本発明を適用できることは明らかである。

以上の分析支援の処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。

コンピュータ応用技術として，コンピュータにより販売管理を行い，実績資料を作成し，表示する必要のある全ての業種・業務に利用可能である。

１ 分析支援処理装置
２ 記憶装置
３ 表示装置
４ 入力装置
１１ 制御手段
１２ 担当業務特定手段
１３ 明細データ集計手段
１４ 影響度算出手段
１５ 条件指定画面作成手段
１６ 実績表示画面作成手段
１７ 画面遷移制御手段
２０ ログインＩＤファイル
２１ 明細データ
５１ 組織階層マスタ
５２ 商品分類マスタ

Claims (9)

1. 分析対象となる要素の明細データについてどのような分析を行うかを指定する条件の指定項目群からなる条件指定画面から，指定された条件の指定項目に従って前記明細データを加工した分析データを表示する分析支援処理装置において，
   少なくとも各利用者の識別情報と担当業務との対応情報を記憶する識別情報記憶手段と，
   入力した利用者の識別情報から，前記識別情報記憶手段を参照して利用者の担当業務を特定する担当業務特定手段と，
   前記明細データを記憶する明細データ記憶手段と，
   前記明細データ記憶手段に記憶された明細データを，少なくとも前記特定した利用者の担当業務が分析対象とする要素単位に集計する明細データ集計手段と，
   前記明細データの集計結果が，所定の基準からどの程度乖離しているかを示す影響度を算出する影響度算出手段と，
   前記影響度算出手段によって算出された影響度に従って，前記条件指定画面における指定項目を強調表示するかしないかを決定し，強調表示をする場合に，前記担当業務特定手段によって特定された担当業務に予め関連づけられた表示位置に存在する指定項目を強調表示する条件指定画面を作成し，表示装置に表示する条件指定画面作成手段と，
   前記条件指定画面から指定された条件の指定項目に従って，前記明細データを加工した分析データを表示するための実績表示画面を作成し，表示装置に表示する実績表示画面作成手段とを備える
   ことを特徴とする分析支援処理装置。
2. 請求項１記載の分析支援処理装置において，
   前記影響度の大きさに応じて定められた強調表示色または濃度を記憶する強調表示色設定記憶手段を備え，
   前記条件指定画面作成手段は，前記強調表示色設定記憶手段を参照し，前記影響度の大きさに応じて定められた強調表示色または濃度で，前記指定項目の強調表示を行う
   ことを特徴とする分析支援処理装置。
3. 請求項１または請求項２記載の分析支援処理装置において，
   前記影響度算出手段によって算出された影響度が，所定の閾値より大きい場合に，前記条件指定画面からの指定項目を入力することなく，前記担当業務特定手段によって特定された担当業務に予め関連づけられた表示位置に存在する指定項目に該当する前記実績表示画面，または前記影響度の算出元となった集計結果の分析データを表示するための前記実績表示画面に，画面を自動的に遷移させる画面遷移制御手段を備える
   ことを特徴とする分析支援処理装置。
4. 請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の分析支援処理装置において，
   前記影響度算出手段は，
   前記明細データの集計結果から，分析対象となる要素の全体に対する比率を算出する比率算出部と，
   前記比率と予め設定されている要素の基準比率との差分を算出する差分算出部と，
   予め設定されている基準比率の差分と影響度との対応情報から，前記差分算出部によって算出された差分に対応する影響度を算出する影響度算出部とを有する
   ことを特徴とする分析支援処理装置。
5. 請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の分析支援処理装置において，
   前記明細データの分析対象となる要素ごとに，前記影響度を補正するための重み値を記憶する属性記憶手段を備え，
   前記影響度算出手段は，算出した影響度を，前記属性記憶手段が記憶する該当する要素の重み値によって補正する影響度補正部を備える
   ことを特徴とする分析支援処理装置。
6. 請求項５記載の分析支援処理装置において，
   前記影響度補正部は，予め設定された前記要素に対する集計の期間または特別なイベントの期間によって前記影響度を補正する
   ことを特徴とする分析支援処理装置。
7. 請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の分析支援処理装置において，
   前記実績表示画面作成手段は，前記実績表示画面の作成の際に，前記明細データの分析対象となる要素の集計結果が所定の基準値から乖離しているレベルに応じて予め定められた色または濃度により，前記要素に関連する分析データの項目を強調表示する画面編集を行う
   ことを特徴とする分析支援処理装置。
8. 請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の分析支援処理装置において，
   前記実績表示画面作成手段によって作成される実績表示画面は，前記明細データを集計した分析データを表示する分析用表示画面と，次の条件の指定項目を指定させるための前記条件指定画面作成手段によって作成された条件指定画面とを含む
   ことを特徴とする分析支援処理装置。
9. コンピュータを，請求項１から請求項８までのいずれか１項に記載の分析支援処理装置が備える手段として機能させるための分析支援処理プログラム。

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