JP2015232749A - Valid graph visualization device and valid graph visualizing method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、有効グラフ可視化装置および有効グラフ可視化方法に関する。 The present invention relates to an effective graph visualization device and an effective graph visualization method.
業務フローなどを表現するグラフの可視化の方法において、形状の複雑さによる人間の理解の困難さを軽減することが求められている。特許文献１では、グラフ中にエッジの交差がある場合、グラフの頂点間に仮想の頂点を設け、これを用いてエッジを束ねた形状にすることで、人間が理解しやすいグラフ形状としている。
In a method for visualizing a graph representing a business flow, it is required to reduce the difficulty of human understanding due to the complexity of the shape. In
特許文献１では、グラフ中のエッジを束ねて表示しているが、ノードの配置が不適切な場合にはグラフの見易さの向上には限界がある。
In
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、有効グラフの見やすさを向上することのできる、有効グラフ可視化装置および有効グラフ可視化方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such a background, and an object thereof is to provide an effective graph visualization device and an effective graph visualization method that can improve the visibility of an effective graph.
上記課題を解決するための本発明の一つは、有向グラフを可視化する装置であって、前記有向グラフに含まれるパスに含まれる一連のノードを並べたパターンを複数抽出する系列パターン抽出部と、各前記パターンの先頭から同じ位置の前記ノードを比較して各前記位置の類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度が低いほど広くなるように各前記位置に表示領域を割り当てる表示領域算出部と、割り当てられた前記表示領域に前記ノードを配置する要素配置部と、を備えることとする。 One of the present invention for solving the above problem is an apparatus for visualizing a directed graph, a sequence pattern extraction unit for extracting a plurality of patterns in which a series of nodes included in a path included in the directed graph are arranged, and A similarity calculation unit that calculates the similarity of each position by comparing the nodes at the same position from the beginning of the pattern, and a display area calculation that assigns a display area to each position so as to increase as the similarity decreases And an element arrangement unit that arranges the node in the assigned display area.
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。 Other problems and solutions to be disclosed by the present application will be made clear by the embodiments of the invention and the drawings.
本発明によれば、有効グラフの見やすさを向上することができる。 According to the present invention, it is possible to improve the visibility of an effective graph.
以下、本発明の一実施形態に係る業務分析装置２００について説明する。本実施形態の業務分析装置２００は、業務フローを可視化することにより業務分析を支援するものである。業務フローは、業務を処理するための各工程の作業を表すアクティビティをノードとし、アクティビティを処理する順序関係（フロー）を有向エッジとした有向グラフとして可視化される。
Hereinafter, a
本実施形態では、具体的な業務処理のパターン（以下、系列パターンという。）の類似度に応じて、対応する業務フローのノードおよびエッジをまとめて配置して表示する処理（以下、まとまり表示処理という。）を行い、これにより有向グラフ（以下、業務フロー図ともいう。）を見やすくしようとしている。 In this embodiment, according to the similarity of a specific business process pattern (hereinafter referred to as a series pattern), a process (hereinafter referred to as a collective display process) that arranges and displays the nodes and edges of the corresponding business flow collectively. This makes it easier to see a directed graph (hereinafter also referred to as a business flow diagram).
＝＝ハードウェア構成＝＝
図１は、業務分析装置２００のハードウェア構成例を示す図である。業務分析装置２００は、例えば、ＰＣ（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である。
== Hardware configuration ==
FIG. 1 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the
業務分析装置２００は、入力装置２０１と、表示装置２０３と、演算装置２０５と、主記憶装置２０７と、外部記憶装置２０９と、それぞれの装置を互いに接続するバス２１１と、を有する。入力装置２０１は、例えばキーボードやマウス、あるいはタッチペン、その他ポインティングデバイスなどの入力を受け付ける装置である。表示装置２０３は、例えばディスプレイなどの、表示を行う装置である。演算装置２０５は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置である。主記憶装置２０７は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリ装置である。外部記憶装置２０９は、例えばハード
ディスク装置やフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置である。
The
＝＝ソフトウェア構成＝＝
図２は、業務分析装置２００のソフトウェア構成例を示す図である。
== Software configuration ==
FIG. 2 is a diagram illustrating a software configuration example of the
業務分析装置２００は、業務フロー図処理部２２１、頻出系列パターン抽出部２２３、系列パターン類似度算出部２２５、表示領域算出部２２７、要素配置部２２９、業務フロー図データ記憶部２３１および業務ログ記憶部２３２を備える。これらの各処理部（業務フロー図処理部２２１、頻出系列パターン抽出部２２３、系列パターン類似度算出部２２５、表示領域算出部２２７および要素配置部２２９）は、業務分析装置２００の演算装置２０５が、業務フローを可視化するプログラム（以下、業務分析支援ツールという。）を実行することによって実現される。また、各記憶部（業務フロー図データ記憶部２３１および業務ログ記憶部２３２）は、主記憶装置２０７および外部記憶装置２０９の提供する記憶領域の一部として実現される。
The
業務分析支援ツールは主記憶装置２０７または外部記憶装置２０９内に記憶され、実行にあたって主記憶装置２０７上にロードされ、演算装置２０５により実行される。
The task analysis support tool is stored in the
業務フロー図データ記憶部２３１は、業務フローを表す有向グラフを描画するためのデータ（以下、業務フロー図データという。）を記憶する。業務フロー図データには、有向グラフを構成するノード（アクティビティ）およびエッジ（フロー）ならびにこれらの配置を指定する情報が含まれる。
The business flow diagram
業務フロー図処理部２２１は、業務フロー図データを表示装置２０３に送信することで業務フロー図を表示する。図３は業務フロー図データに基づいて描画される業務フロー図の一例を示す図である。本実施形態では、業務フロー図データには、各ノード１の位置は含まれるが、エッジ３の位置は含まれないものとする。業務フロー図処理部２２１は、公知のアルゴリズムにより、他のエッジ３との関係を考慮してエッジ３に対応するペアのノード１の位置に応じて曲線矢印をエッジ３として描画することができる。
The business flow
業務ログ記憶部２３２は、具体的な案件について行われた業務処理を表す情報（以下、業務ログという。）を記憶する。図４は業務ログ記憶部２３２の構成例を示す図である。業務ログには、案件を特定する情報（案件番号）、業務処理の順序および対応するアクティビティ、ならびに具体的な業務処理の内容が含まれる。
The business
頻出系列パターン抽出部２２３は、業務ログ記憶部２３２から頻出のアクティビティのパターンを系列パターンとして抽出する。頻出の系列パターンとは、例えば、一連のアクティビティＡ→Ｂ→Ｇ→Ｆが、この順序で実行され、業務の１案件が終了している、というパターンが頻繁に発生しているということである。頻出系列パターン抽出部２２３は、例えば、業務ログ記憶部２３２を参照して、案件ごとに順序の順番に並べた一連のアクティビティのパターン（図４の例では｛Ａ、Ｂ、Ｇ、Ｆ｝および｛Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｆ｝）の出現回数をパターンごとにカウントし、この出現回数が所定の閾値（定数としてもよいし、出現回数の平均値など出現回数に応じて算出される値としてもよい。）以上となったパターンを頻出の系列パターンとして抽出することができる。
The frequent sequence
系列パターン類似度算出部２２５は、系列パターンの類似度を算出する。系列パターン類似度算出部２２５は、例えば系列パターンを構成する要素（アクティビティ）を先頭から順に他の系列パターンの同じ位置の要素と比較して一致する個数により類似度を判定することができる。また系列パターン類似度算出部２２５は、系列パターンの類似度に応じて、系列パターンを複数のグループ（以下、類似パターン群という。）に分類する。
The sequence pattern
表示領域算出部２２７は、各類似パターン群に表示領域を割り当てる。本実施形態では、各類似パターン群に割り当てる表示領域は、類似パターン群に含まれる系列パターンの長さ（系列パターンを構成するアクティビティの数）に応じて決定されるものとするが、例えば類似パターン群の数に応じて決定してもよいし、類似パターン群に含まれる系列パターンの数に応じて決定してもよい。
The display
また、表示領域算出部２２７は、類似パターン群に割り当てられた表示領域の中で、当該類似パターン群に属する系列パターンの先頭からの位置ごとに表示領域を割り当てる。系列パターンの位置ごとの表示領域は、各系列パターンにおける同じ位置の要素の類似度に応じて決定される。表示領域算出部２２７は、先頭から同じ位置の要素の類似度（一致度）が高ければ狭い表示領域を割り当て、同じ位置の要素の類似度（一致度）が低ければ広い表示領域を割り当てる。なお、要素ごとの表示領域の決定処理の詳細については後述する。
The display
要素配置部２２９は、表示領域算出部２２７が割当てた表示領域にアクティビティおよびフローが配置されるように業務フロー図データを作成する。作成した業務フロー図デー
タは業務フロー図処理部２２１に戻され、業務フロー図処理部２２１により業務フロー図データ記憶部２３１に登録されて表示装置２０３に描画される。
The
＝＝まとまり表示処理＝＝
図５は、業務分析装置２００による処理手順を説明するためのフローチャートである。図６は、系列パターンを利用したまとまり表示処理による業務フロー表示変更の流れの例である。
== Collective display processing ==
FIG. 5 is a flowchart for explaining a processing procedure performed by the
ステップ１０１：利用者から、まとまり表示処理を行うための指示入力を入力装置２０１で受け付ける。このとき、図６の例では、業務フロー図は、初期の表示の状態３０２である。入力装置２０１は業務フロー図処理部２２１に指示入力を送信する。
Step 101: The
ステップ１０３：指示入力を受信した業務フロー図処理部２２１は、業務ログ記憶部２３２に記憶されている個々の案件の処理系列の業務ログを読み出して、頻出系列パターン抽出部２２３に送信する。
Step 103: Upon receiving the instruction input, the business flow
頻出系列パターン抽出部２２３は個々の案件の業務ログから、頻繁に発生している系列パターンを抽出する。図６では、頻出の系列パターンとして、｛Ａ、Ｂ、Ｇ、Ｆ｝、｛Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｆ｝、｛Ａ、Ｈ、Ｉ｝、｛Ａ、Ｄ、Ｈ、Ｉ｝、｛Ａ、Ｄ、Ｅ、Ｉ｝が抽出された例を示している（状態３０４）。
The frequent sequence
ステップ１０５：頻出系列パターン抽出部２２３は、抽出された頻出系列パターンがあれば、頻出系列パターンを系列パターン類似度算出部２２５に送信する。抽出された系列パターンがなければ、処理を終了する。
Step 105: If there is an extracted frequent sequence pattern, the frequent sequence
ステップ１０７：系列パターン類似度算出部２２５は、受信した頻出系列パターンから、それぞれの系列パターン間の類似度を算出し、類似パターン群に分類する。図４では、類似パターン群（１）｛Ａ、Ｂ、Ｇ、Ｆ｝、｛Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｆ｝と類似パターン群（２）｛Ａ、Ｈ、Ｉ｝、｛Ａ、Ｄ、Ｈ、Ｉ｝、｛Ａ、Ｄ、Ｅ、Ｉ｝の２群に分類した例を示している（状態３０６）。
Step 107: The sequence pattern
ステップ１０９：系列パターン類似度算出部２２５は、分類した類似パターン群のうち、表示領域が未決定の類似パターン群があるかどうか判定する。表示領域が未決定の類似パターン群があれば、当該の類似パターン群を表示領域算出部２２７に送信する。表示領域が未決定の類似パターン群がなければ、処理を終了する。
Step 109: The sequence pattern
ステップ１１１：類似パターン群のデータを受信した表示領域算出部２２７は、類似パターン郡に属する系列パターンの先頭から各位置の要素の類似度に基づいて、各位置の表示領域のサイズを算出する。具体的には、系列パターン類似度算出部２２５は、類似パターン群に属する系列パターンの先頭から順に同じ位置の要素を比較して類似度を算出する。本実施形態では、系列パターンの先頭からｎ番目の要素として登場する要素の重複ない数（以下、ユニーク要素数という。）から１を引いた数に２を乗じて１を加算した数値を表示領域の類似度とする。すなわち、類似度は次式（１）により算出される。
Step 111: The display
類似度＝２×（ユニーク要素数−１）＋１ ・・・（１）
したがって、類似度が高いほど小さな値となることになる。図６の例では、類似パターン群（１）において、先頭の要素「Ａ」と「Ａ」とは一致するため類似度が高く「１」となる。３番目の要素「Ｇ」と「Ｃ」とは不一致のため類似度が低く「３」（ＧとＣの２種類から１を引いた「１」に２を乗じて１を足す。）となる。なお、類似度の算出は上述のものに限らず、一致する要素の数が少ないほど類似度が低く表示領域が広くなるように算
出すればよい。系列パターン類似度算出部２２５は、算出した類似度を示すデータ（以下、類似度データという。）を表示領域算出部２２７に送信する。
Similarity = 2 × (number of unique elements−1) +1 (1)
Therefore, the higher the similarity, the smaller the value. In the example of FIG. 6, in the similar pattern group (1), the leading elements “A” and “A” match, so the similarity is high and becomes “1”. The third element “G” and “C” are inconsistent and thus have a low degree of similarity to “3” (“1” obtained by subtracting 1 from two types of G and C, multiplied by 2, and 1 is added). . The calculation of the similarity is not limited to that described above, and the similarity may be calculated so that the similarity is lower and the display area is wider as the number of matching elements is smaller. The series pattern
表示領域算出部２２７は、類似度の低い要素ほど広い領域を割り当てるようにする。本実施形態では類似度が表示領域のサイズを表すものとする。図６の例では、類似度の低い３番目の要素には１番目の要素よりも広い（３倍の大きさ）表示領域が割り当てられている。表示領域算出部２２７は、類似パターン群ごとに表示領域を示すデータ（以下、表示領域データという。）および系列パターンを示すデータ（以下、系列パターンデータという。）を要素配置部２２９に送信する。
The display
ステップ１１３：要素配置部２２９は、受信した表示領域データに従って決定した表示領域に、系列パターンを構成するアクティビティを並び順に従って配置するように業務フロー図データを生成し、業務フロー図処理部２２１に送信する。業務フロー図処理部２２１は、受信した業務フロー図データに従って、業務フロー図データ記憶部２３１を更新し、表示装置２０３に送信する。表示装置２０３は受信した業務フロー図データに従い、業務フロー図を表示する。これにより、類似パターン群ごとにアクティビティがまとまった位置に配置される（状態３０８）。
Step 113: The
以上のようにして、本実施形態の業務分析装置２００によれば、業務ログから抽出された頻出系列パターンを類似パターン群に分類して表示領域を割り当てることができる。頻繁に発生する系列パターンは、業務的に関連のあるアクティビティから構成されていると考えられることから、本実施形態の業務分析装置２００によれば関連するアクティビティをまとめて配置することができる。したがって、利用者は業務のまとまりを容易に把握することができる。
As described above, according to the
また、本実施形態の業務分析装置２００によれば、各類似パターン群に属する系列パターンの位置ごとに、類似度（一致度）に応じたサイズの表示領域を割り当てることができる。類似（一致）するアクティビティは、有向グラフ上では１つのノードとして表され、非類似（不一致）のアクティビティは有向グラフ上では異なる複数のノードとして表されることから、類似度に応じたサイズの表示領域を割り当てることにより、適切なサイズの領域にアクティビティを配置することができる。これによりアクティビティ（ノード）間を連結するエッジ（フロー）も描画しやすくなり、有向グラフ全体の視認性を向上することができる。また、類似（一致）したアクティビティは狭い範囲にまとめて配置し、非類似（不一致）のアクティビティは広い範囲に拡散して配置することにより、業務範囲の広さを視覚的に把握することが可能となり、業務の流れを容易に把握することができる。
Further, according to the
図７は、系列パターン類似度算出部２２５が行う類似パターン群内の系列パターンの先頭からの各位置についての類似度算出、表示領域算出部２２７が行う表示領域のサイズの算出および要素配置部２２９が行うアクティビティの表示領域中での配置処理の一つの例である。
FIG. 7 shows the similarity calculation for each position from the top of the sequence pattern in the similar pattern group performed by the sequence pattern
類似パターン群例４０２は、類似パターン群に含まれる全ての系列パターンの長さ（要素の数）が同じ「４」である場合の例である。 The similar pattern group example 402 is an example in which the lengths (number of elements) of all series patterns included in the similar pattern group are the same “4”.
系列パターン類似度算出部２２５は、それぞれの系列パターンの先頭から同じ位置の要素を比較し、すべて同一であれば小さい数値を、異なる要素があれば異なる要素の種類数に応じて大きな数値を割り当てる。実施例１では、類似するほど小さい値となるように各位置の類似度を算出する。具体的には、同じ位置でのすべての要素が同じであれば「１」を類似度とし、同じ位置に異なる要素が出現する場合には上記式（１）により類似度を算
出する。図７の例では、系列パターン類似度算出部２２５は、１番目の要素は全て同じ「Ａ」であるので１を、２番目の要素も全て同じ「Ｂ」であるので１を、３番目の要素は「Ｇ」と異なる「Ｃ」が存在するため２×１＋１＝３を、４番目の要素は全て同じ「Ｆ」であるので１をそれぞれ算出することになる。これにより、系列パターンの各位置の類似度は「１、１、３、１」となる。
The sequence pattern
系列パターン類似度算出部２２５は、各位置の類似度を示す類似度データ（１、１、３、１）および系列パターンデータ（｛Ａ、Ｂ、Ｇ、Ｆ｝｛Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｆ｝）を表示領域算出部２２７に送信する。
The sequence pattern
表示領域算出部２２７は、各位置の類似度から、系列パターンの各位置の要素を表示するための表示領域のサイズを算出する（４０４）。実施例１では、類似度に比例する面積の表示領域が割り当てられる。図７の例では、正方形が１単位の広さの表示領域を示しており、系列パターンの先頭から順に１個、１個、３個、１個の正方形のサイズが割り当てられる。表示領域算出部２２７は、系列パターンデータ（｛Ａ、Ｂ、Ｇ、Ｆ｝｛Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｆ｝）とともに、各位置の表示領域の広さを示す表示領域データ（１、１、３、１）を要素配置部２２９に送信する。
The display
要素配置部２２９は、各位置の表示領域を系列パターンの順序に従って配置するとともに、その表示領域に対応するアクティビティを配置するように業務フロー図データを生成する。要素配置部２２９は、生成した業務フロー図データを業務フロー図処理部２２１に送信する。
The
業務フロー図処理部２２１は、受信した業務フロー図データで業務フロー図データ記憶部２３１を更新し、表示装置２０３に業務フロー図データを送信して表示状態４０６のように表示させる。なお、表示状態４０６では、３番目の要素について縦に３つの正方形を並べた場合と、横に３つの正方形を並べた場合とを示しているが、これはいずれでも構わず、要素配置部２２９が他の類似パターン群の配置および表示領域の大きさに応じて適宜決定すればよい。
The business flow
図８は、系列パターン類似度算出部２２５が行う類似パターン群内の系列パターンの各要素についての類似度算出、表示領域算出部２２７が行う表示領域のサイズの算出および要素配置部２２９が行うアクティビティの表示領域中での配置処理の別な例である。
FIG. 8 shows the similarity calculation for each element of the sequence pattern in the similar pattern group performed by the sequence pattern
類似パターン群例５０２は、類似パターン群に長さ（要素の数）の異なる系列パターンが含まれる例である。 The similar pattern group example 502 is an example in which series patterns having different lengths (number of elements) are included in the similar pattern group.
系列パターン類似度算出部２２５は、各要素の類似度算出において、それぞれの系列パターンの先頭から同じ位置の要素を比較する。そこで、系列パターン類似度算出部２２５は、長さが短い系列パターンには、系列パターンにダミー要素を挿入し、系列パターンの長さを揃える。ダミー要素を挿入する位置は任意であるが、各要素の類似度の合計が最小となる位置に挿入するものとする。図８の例では、系列パターン２１｛Ａ、Ｈ、Ｉ｝２番目の位置にダミー要素「−」を挿入することで実現できる。
The sequence pattern
系列パターン類似度算出部２２５は上述したとおり式（１）により類似度を算出するが、ダミー要素は異なる要素とは判定しない（他の要素と重複すると判定する）ものとする。図８の例では、２番目の要素には「Ｄ」および「−」があるがダミー要素「−」は異なる要素とは判定されないことからユニーク要素数は１であり、類似度は「１」となる。したがって系列パターンの各要素の類似度は「１、１、３、１」となる（５０４）。系列パターン類似度算出部２２５は、前記の各要素の類似度を示す類似度データ（１、１、３、
１）および系列パターンデータ（｛Ａ、−、Ｈ、Ｉ｝｛Ａ、Ｄ、Ｈ、Ｉ｝｛Ａ、Ｄ、Ｅ、Ｉ｝）を表示領域算出部２２７に送信する。
As described above, the series pattern
1) and sequence pattern data ({A,-, H, I} {A, D, H, I} {A, D, E, I}) are transmitted to the display
表示領域算出部２２７は、各要素の類似度から各位置の要素を表示するための表示領域のサイズを算出する（５０６）。図８の例では、系列パターンの先頭から順に「１、１、３、１」のサイズが割り当てられる。表示領域算出部２２７は、系列パターンデータ（｛Ａ、−、Ｈ、Ｉ｝｛Ａ、Ｄ、Ｈ、Ｉ｝｛Ａ、Ｄ、Ｅ、Ｉ｝）とともに、各位置の表示領域のサイズを示す表示領域データ（１、１、３、１）を要素配置部２２９に送信する。
The display
要素配置部２２９は、各位置の表示領域を系列パターンにおける順序に従って配置し、さらにその表示領域に、各要素に相当するアクティビティを配置するように業務フロー図データを生成する。なお、ダミー要素については、ノードとして業務フロー図データに含まれないようにする。要素配置部２２９は、生成した業務フロー図データを、業務フロー図処理部２２１に送信する。
The
業務フロー図処理部２２１は、受信した業務フロー図データで業務フロー図データ記憶部２３１を更新し、表示装置２０３に業務フロー図データを送信して表示状態５０８のように表示させる。
The business flow
業務を遂行する際に、頻繁に発生する系列パターンは、業務的に関連のあるアクティビティから構成されていると考えられる。したがって、以上の実施例１のように、頻出する系列パターンを類似度に応じて類似パターン群に分けて近接した領域にまとめて配置することで、業務分析を行う利用者が、業務のまとまりの把握を容易に行えるようになる。 A series pattern that occurs frequently when performing a business is considered to be composed of activities that are business-related. Therefore, as in the first embodiment described above, the user who performs the task analysis can divide the frequent series patterns into similar pattern groups according to the degree of similarity and arrange them together in a close region. It becomes easy to grasp.
また、実施例１のように、類似パターン群に含まれる系列パターンの先頭からの位置ごとに要素の類似度を求め、この類似度に応じて各位置の表示領域のサイズを決定することにより、上述したとおり業務フロー図の視認性を向上し、業務範囲の広さを視覚的に把握することが可能となる。 Further, as in the first embodiment, by calculating the element similarity for each position from the beginning of the series pattern included in the similar pattern group, and determining the size of the display area at each position according to the similarity, As described above, it is possible to improve the visibility of the work flow diagram and visually grasp the breadth of the work range.
実施例１によれば、上述のとおり、業務分析を行う利用者が業務のまとまりの把握を容易に行えるようになるという効果が得られる。実施例２では、抽出された系列パターンの異なる位置に同じ要素が含まれるような場合にも業務のまとまりをより正確に把握できるように、要素をなるべくまとめて表示する。 According to the first embodiment, as described above, it is possible to obtain an effect that the user who performs the task analysis can easily grasp the group of tasks. In the second embodiment, the elements are collectively displayed as much as possible so that the group of tasks can be grasped more accurately even when the same elements are included at different positions in the extracted sequence pattern.
図９は、系列パターン類似度算出部２２５が行う類似パターン群内の系列パターンの各要素についての類似度算出、表示領域算出部２２７が行う表示領域のサイズの算出および要素配置部２２９が行うアクティビティの表示領域中での配置処理の別な例である。
FIG. 9 shows the similarity calculation for each element of the sequence pattern in the similar pattern group performed by the sequence pattern
図９の例では、類似パターン群６０２として系列３１｛Ａ、Ｄ、Ｈ、Ｉ｝と系列３２｛Ａ、Ｈ、Ｅ、Ｉ｝が抽出されている。ここで上述の実施例１に示した式（１）で系列パターン類似度算出部２２５が各位置の類似度を算出すると、２つの系列パターンの長さ（要素数）が等しいことから、そのままで各位置の要素を比較し、「１、３、３、１」となる（６０２）。系列パターン類似度算出部２２５は、各位置の類似度を示す類似度データ（１、３、３、１）および系列パターンデータ（｛Ａ、Ｄ、Ｈ、Ｉ｝｛Ａ、Ｈ、Ｅ、Ｉ｝）を表示領域算出部２２７に送信する。
In the example of FIG. 9, the series 31 {A, D, H, I} and the series 32 {A, H, E, I} are extracted as the
表示領域算出部２２７は、各位置の類似度から、系列パターンの各位置の要素を表示するための表示領域のサイズを算出し（６０４）、系列パターンデータ（｛Ａ、Ｄ、Ｈ、Ｉ｝｛Ａ、Ｈ、Ｅ、Ｉ｝）とともに、各位置の表示領域の広さを示す表示領域データ（１、
３、３、１）を要素配置部２２９に送信する。
The display
3, 3, 1) are transmitted to the
要素配置部２２９は、各表示領域を系列パターンの順序に従って配置するとともに、その表示領域に対応するアクティビティを配置するように業務フロー図データを生成する。要素配置部２２９は、生成した業務フロー図データを業務フロー図処理部２２１に送信する。
The
業務フロー図処理部２２１は、受信した業務フロー図データで業務フロー図データ記憶部２３１を更新し、表示装置２０３に業務フロー図データを送信して表示状態６０６のように表示させる。
The business flow
図９の表示例６０６では、同一のアクティビティ「Ｈ」が２つ表示されている。そこで実施例２ではこのようなアクティビティをまとめて表示するようにする。 In the display example 606 of FIG. 9, two identical activities “H” are displayed. Therefore, in the second embodiment, such activities are displayed together.
実施例２では、系列パターン類似度算出部２２５は、６０８に示すように、各系列にダミー要素を挿入し、系列パターン３１’｛Ａ、Ｄ、Ｈ、−、Ｉ｝と系列パターン３２’｛Ａ、−、Ｈ、Ｅ、Ｉ｝を生成する。これは、系列パターン類似度算出部２２５が、元の系列パターン３１｛Ａ、Ｄ、Ｈ、Ｉ｝と系列パターン３２｛Ａ、Ｈ、Ｅ、Ｉ｝に出現する要素を、順番を維持したまま１つ以上の組み合わせを抽出した場合における最長となる組み合わせ（以下、最長共通部分列という。）｛Ａ、Ｈ、Ｉ｝を特定し、最長共通部分列の各要素の位置が揃うようにダミー要素を挿入した状態である。系列パターン類似度算出部２２５は、このダミー要素を挿入した系列３１’と系列３２’について各位置の類似度を算出する。ここで類似度は「１、１、１、１、１」となる。系列パターン類似度算出部２２５は、各位置についての類似度を示す類似度データ（１、１、１、１、１）および系列パターンデータ（｛Ａ、Ｄ、Ｈ、−、Ｉ｝｛Ａ、−、Ｈ、Ｅ、Ｉ｝）を表示領域算出部２２７に送信する。
In the second embodiment, the sequence pattern
表示領域算出部２２７は、実施例１と同様に、各位置の類似度から各位置の要素を表示するための表示領域のサイズを算出する（６１０）。図９の例では各要素とも同じく「１、１、１、１、１」の広さが割り当てられる。表示領域算出部２２７は、系列パターンデータ（｛Ａ、Ｄ、Ｈ、−、Ｉ｝｛Ａ、−、Ｈ、Ｅ、Ｉ｝）とともに、各位置の表示領域の広さを示す表示領域データ（１、１、１、１、１）を要素配置部２２９に送信する。
Similar to the first embodiment, the display
要素配置部２２９は、各位置の表示領域を系列パターンにおける順序に従って配置し、さらにその表示領域に対応するアクティビティを配置するように業務フロー図データを生成する。ダミー要素については、ノードとして業務フロー図データに含まれないようにする。要素配置部２２９は、生成した業務フロー図データを業務フロー図処理部２２１に送信する。
The
業務フロー図処理部２２１は、受信した業務フロー図データで業務フロー図データ記憶部２３１を更新し、表示装置２０３に業務フロー図データを送信して表示状態６１２のように表示させる。
The business flow
以上のようにして、実施例２によれば、類似パターン群に含まれる各系列パターンの要素の順序を保ちつつ、同じ要素が複数配置されることを最小限とすることができる。したがって、同じアクティビティが散在せず、利用者は業務フローを容易に把握することができる。 As described above, according to the second embodiment, it is possible to minimize the arrangement of a plurality of the same elements while maintaining the order of the elements of each series pattern included in the similar pattern group. Therefore, the same activities are not scattered and the user can easily grasp the business flow.
ここまで述べた実施例では、抽出された各頻出系列パターンは、互いに重要度などの違
いがないものとして扱っていた。例えば、ある閾値を設定し、それ以上の回数出現した系列パターンであれば頻出の系列パターンとし、それ以降の可視化までの処理においては、互いの取扱いに違いは設けていなかった。実施例３では、業務ログに出現回数の多い系列パターン（以下、高頻度系列パターンという。）の取扱いを変更し、高頻度系列パターンに挿入されたダミー要素の位置の表示領域を広くすることにより、業務分析を行う利用者が業務実態をより容易に把握することができるようにする。なお、高頻度系列パターンとは、業務フローの有向グラフを重み付けグラフとし、パスの重みとして出現回数を設定したものである。
In the embodiments described so far, the extracted frequent sequence patterns are treated as having no difference in importance or the like. For example, if a certain threshold value is set and a series pattern appears more than once, a frequent series pattern is used. In the subsequent processes until visualization, there is no difference in handling. In the third embodiment, by changing the handling of a series pattern (hereinafter referred to as a high-frequency series pattern) having a large number of appearances in the work log, the display area of the position of the dummy element inserted in the high-frequency series pattern is widened. The user who performs the business analysis can grasp the actual business more easily. The high-frequency sequence pattern is a graph in which a directed graph of a business flow is a weighted graph and the number of appearances is set as a path weight.
図１０は、出現回数に大きな違いのある系列パターンからなる類似パターン群が抽出された場合の、系列パターン類似度算出部２２５が行う類似パターン群内の系列パターンの各位置での類似度算出、表示領域算出部２２７が行う表示領域のサイズの算出および要素配置部２２９が行うアクティビティの表示領域中での配置処理の一例である。
FIG. 10 shows the calculation of similarity at each position of the sequence pattern in the similar pattern group performed by the sequence pattern
図１０の例では、類似パターン群７０２として系列パターン４１｛Ａ、Ｈ、Ｉ｝、系列パターン４２｛Ａ、Ｄ、Ｈ、Ｉ｝および系列パターン４３｛Ａ、Ｈ、Ｅ、Ｉ｝が抽出されている。このうち系列パターン４１が出現頻度の最も多い高頻度系列パターンである。
In the example of FIG. 10, the sequence pattern 41 {A, H, I}, the sequence pattern 42 {A, D, H, I} and the sequence pattern 43 {A, H, E, I} are extracted as the
実施例２と同様に処理を行った場合、系列パターン類似度算出部２２５は、この類似パターン群７０２に対し、実施例２に示した方法でダミー要素を挿入する。式（１）により各位置の類似度を算出すると、７０４に示すように、「１、１、１、１、１」となる。系列パターン類似度算出部２２５は、各位置の類似度を示す類似度データ（１、１、１、１、１）および系列パターンデータ（｛Ａ、Ｈ、Ｉ｝｛Ａ、Ｄ、Ｈ、Ｉ｝｛Ａ、Ｈ、Ｅ、Ｉ｝）を表示領域算出部２２７に送信する。
When processing is performed in the same manner as in the second embodiment, the sequence pattern
表示領域算出部２２７は、各位置の類似度から、各位置の要素を表示するための表示領域のサイズを算出し、系列パターンデータとともに要素配置部２２９に送信する。
The display
要素配置部２２９は、各位置の表示領域を系列パターンにおける順序に応じて配置し、さらにその表示領域に対応するアクティビティを配置するように業務フロー図データを生成し、業務フロー図処理部２２１に送信する。
The
業務フロー図処理部２２１は、受信した業務フロー図データで、業務フロー図データ記憶部２３１を更新し、表示装置２０３に業務フロー図データを送信して表示状態７０６のように表示させる。
The business flow
ここで、出現回数が他の系列パターンに比べて多い系列パターン４１は、業務フローにおけるメインフローである可能性がある。すなわち、「Ａ→Ｈ→Ｉ」が主たる業務の流れ方であって、案件の内容によってアクティビティ「Ｄ」やアクティビティ「Ｅ」が実行される場合もある、というような業務の実態となっている可能性がある。業務分析を行う利用者はこのような業務の実態を把握することが有用である。実施例３では、高頻度系列パターンにおいてダミー要素が挿入された位置の表示領域が広く割り当てられるように、高頻度系列パターンについてはダミー要素を挿入した位置の類似度を下げるようにする。なお、本実施例では高頻度系列パターンとは、出現頻度が最大である１つの系列パターンのみであるものとするが、所定の閾値以上の出現頻度である複数の系列パターンを高頻度系列パターンとしてもよい。 Here, there is a possibility that the sequence pattern 41 that appears more frequently than other sequence patterns is the main flow in the business flow. In other words, “A → H → I” is the main business flow, and the activity “D” and activity “E” may be executed depending on the contents of the project. there is a possibility. It is useful for users who perform business analysis to grasp the actual situation of such business. In the third embodiment, the similarity of the position where the dummy element is inserted is lowered in the high frequency series pattern so that the display area at the position where the dummy element is inserted is widely allocated in the high frequency series pattern. In the present embodiment, the high-frequency sequence pattern is assumed to be only one sequence pattern having the maximum appearance frequency, but a plurality of sequence patterns having an appearance frequency equal to or higher than a predetermined threshold is used as the high-frequency sequence pattern. Also good.
系列パターン類似度算出部２２５は、７０８に示すように、各系列パターンにダミー要素を挿入し、系列パターン４１”｛Ａ、ｆ、Ｈ、ｆ、Ｉ｝、系列パターン４２’｛Ａ、Ｄ、Ｈ、−、Ｉ｝、系列パターン４３’｛Ａ、−、Ｈ、Ｅ、Ｉ｝とする。ここで、出現回数
の最も多い系列パターン４１に挿入するダミー要素は、他の系列パターンに挿入するダミー要素「−」とは区別して「ｆ」とする。これは系列パターン４１をメインフローとして表示領域を割り当てることを目的としたものである。
The sequence pattern
７０８に示すように、系列パターン類似度算出部２２５による各位置の類似度の算出では、ダミー要素（「−」および「ｆ」）については、実施例１，２と同様に、異なる要素と判定しない。しかし、「ｆ」のダミー要素が挿入された位置については、類似度に１を加算する。すなわち高頻度系列パターンについては次式（２）により類似度を算出する。
As shown in 708, in the calculation of the similarity of each position by the sequence pattern
類似度＝２×（ユニーク要素数−１）＋１＋ダミー要素値 ・・・（２）
ここでダミー要素値とは、ダミー要素が挿入された位置である場合には１であり、そうでなければ０である。この式（２）により各位置の類似度を算出すると、７０８に示すように「１、２、１、２、１」が求められる。つまり、高頻度系列パターンについては、ダミー要素が挿入された位置の類似度が下がることになる。
Similarity = 2 × (number of unique elements−1) + 1 + dummy element value (2)
Here, the dummy element value is 1 when the dummy element is inserted, and 0 otherwise. When the degree of similarity of each position is calculated by this equation (2), “1, 2, 1, 2, 1” is obtained as indicated by 708. That is, for the high-frequency series pattern, the similarity at the position where the dummy element is inserted is lowered.
系列パターン類似度算出部２２５は、各位置の類似度を示す類似度データ（１、２、１、２、１）および系列パターンデータ（｛Ａ、ｆ、Ｈ、ｆ、Ｉ｝｛Ａ、Ｄ、Ｈ、−、Ｉ｝｛Ａ、−、Ｈ、Ｅ、Ｉ｝）を表示領域算出部２２７に送信する。ここで系列パターン類似度算出部２２５は、出現頻度も表示領域算出部２２７に送信するようにする。
The sequence pattern
表示領域算出部２２７は、実施例１と同様に各位置の類似度から各位置の要素を表示するための表示領域のサイズを算出し、系列パターンデータおよび出現頻度とともに要素配置部２２９に送信する。
The display
要素配置部２２９は、各位置の表示領域を系列パターンにおける順序に従って配置し、さらにその表示領域に対応するアクティビティを配置するように業務フロー図データを生成する。ここで、要素配置部２２９は、ダミー要素「ｆ」はノードとして業務フロー図データには含めないようにするものの、同じ位置のアクティビティ「Ｄ」およびアクティビティ「Ｅ」とは異なる要素であるものとして、異なる領域に配置するように各要素の配置位置を計算する。これによりアクティビティ「Ｄ」およびアクティビティ「Ｅ」の配置位置が調整される。
The
また、要素配置部２２９は、高頻度系列パターンを配置したパスの長さが最短となるようにアクティビティの配置位置を決定する。例えば、要素配置部２２９は、各系列パターンには出現頻度に応じて大きくなるように重みを割り当て、パスの長さに前述の重みを乗じた値の合計が最小となる配置位置を選択することで実現できる。要素配置部２２９は、生成した業務フロー図データを業務フロー図処理部２２１に送信する。
In addition, the
業務フロー図処理部２２１は、受信した業務フロー図データで業務フロー図データ記憶部２３１を更新し、表示装置２０３に業務フロー図データを送信して表示状態７１２のように表示させる。
The business flow
実施例３によれば、高頻度系列パターンにおいてダミー要素が挿入された位置における類似度が下がり、割り当てられる表示領域が広くなる。また、ダミー要素は表示されなくとも要素が存在するものとして他の要素の配置位置が選択される。さらに、高頻度系列パターンに含まれるアクティビティは、パスの長さが最短になるように配置される。したがって、高頻度系列パターンにおいて、ダミー要素が挿入された位置の表示領域よりも、最長共通部分列に含まれるアクティビティの位置の方が狭い表示領域となり、これが最短距離となるように配置されることから、最長共通部分は直線的な配置となる。よって、業務フローにおけるメインフローの可能性のある、出現頻度の高い系列パターンを構成するフ
ローを、他のアクティビティと分離して配置することができ、利用者が業務フローにおけるメインフローである可能性のある部分を把握しやすくすることができる。
According to the third embodiment, the similarity at the position where the dummy element is inserted in the high-frequency series pattern is lowered, and the allocated display area is widened. Even if no dummy element is displayed, the arrangement position of another element is selected assuming that the element exists. Furthermore, the activities included in the high-frequency sequence pattern are arranged so that the path length is the shortest. Therefore, in the high-frequency sequence pattern, the position of the activity included in the longest common subsequence is narrower than the display area at the position where the dummy element is inserted, and is arranged so that this is the shortest distance. Therefore, the longest common portion is linearly arranged. Therefore, the flow that constitutes a series pattern with high appearance frequency that may be the main flow in the business flow can be arranged separately from other activities, and the user may be the main flow in the business flow It is easy to grasp the part with
業務においては、各業務機能に階層関係が定義されている場合も多い。実施例４では、業務フローを構成するアクティビティに階層関係が定義されている場合に、上位の階層のアクティビティを配置することにより、業務の流れを把握しやすくする。 In business, a hierarchical relationship is often defined for each business function. In the fourth embodiment, when the hierarchical relationship is defined in the activities constituting the business flow, it is easy to grasp the business flow by arranging the activities of the higher hierarchy.
図１１は、頻出系列パターンからなる類似パターン群に加え、系列パターンを構成するアクティビティに関する階層関係が得られた場合の、系列パターン類似度算出部２２５が行う類似パターン群内の系列パターンの各位置での類似度算出、表示領域算出部２２７が行う表示領域のサイズの算出および要素配置部２２９が行うアクティビティの表示領域中での配置処理の例である。
FIG. 11 shows each position of the sequence pattern in the similar pattern group performed by the sequence pattern
図１１の例では、類似パターン群８０２として、系列パターン５１｛Ａ、Ｃ、Ｈ、Ｆ｝、系列パターン５２｛Ａ、Ｄ、Ｈ、Ｉ｝および系列パターン５３｛Ａ、Ｈ、Ｅ、Ｇ｝が抽出されている。
In the example of FIG. 11, the sequence pattern 51 {A, C, H, F}, the sequence pattern 52 {A, D, H, I} and the sequence pattern 53 {A, H, E, G} are used as the
また、類似パターン群８０２を構成するアクティビティに関する階層関係８０４が得られており、この階層関係８０４を示すデータが業務分析装置２００の外部記憶装置２０９に格納されている。図１１の例では、アクティビティ「Ｃ」およびアクティビティ「Ｄ」が上位階層のアクティビティ「Ｂ」に含まれ、また、アクティビティ「Ｆ」、アクティビティ「Ｇ」およびアクティビティ「Ｉ」が上位階層のアクティビティ「Ｊ」に含まれている。
Further, a
系列パターン類似度算出部２２５は、アクティビティの階層関係８０４を示すデータを外部記憶装置２０９から読み出し、データの内容に従って、系列パターンに含まれるアクティビティを上位階層のアクティビティに置き換える。図１１の例では、系列パターン類似度算出部２２５は、類似パターン群データ８０２に含まれるアクティビティ「Ｃ」およびアクティビティ「Ｄ」をアクティビティ「Ｂ」に置き換え、アクティビティ「Ｆ」、アクティビティ「Ｇ」およびアクティビティ「Ｉ」をアクティビティ「Ｊ」に置き換える。これにより、系列パターン５１は｛Ａ、Ｂ、Ｈ、Ｊ｝、系列パターン５２は｛Ａ、Ｂ、Ｈ、Ｊ｝、系列パターン５３は｛Ａ、Ｈ、Ｅ、Ｊ｝と置き換えられることになる。
The sequence pattern
また、系列パターン類似度算出部２２５は、実施例２と同様に、置き換え後の系列パターンにおける最長共通部分列｛Ａ、Ｈ、Ｊ｝の各要素の位置が揃うようにダミー要素を挿入し、類似パターン群データ８０６を生成する。ここで、系列パターン５１’｛Ａ、Ｂ、Ｈ、−、Ｊ｝、系列パターン５２’｛Ａ、Ｂ、Ｈ、−、Ｊ｝および系列パターン５３’｛Ａ、−、Ｈ、Ｅ、Ｊ｝が求められる。
Also, the sequence pattern
系列パターン類似度算出部２２５は、各位置の要素を比較し、類似度「１、１、１、１、１」を算出する。また、系列パターン類似度算出部２２５は、上位階層に置き換えた各位置の類似度について、置き換えたアクティビティの下位階層に定義されているアクティビティの個数に置き換えた類似度（以下、詳細類似度という。）を作成する。図１１の例ではアクティビティ「Ｂ」は下位が「Ｃ，Ｄ」であるから「２」、アクティビティ「Ｊ」は下位が「Ｆ，Ｇ，Ｉ」であるから「３」であるため、アクティビティ「Ｂ」およびアクティビティ「Ｊ」に該当する位置（先頭から２番目と５番目）の類似度を、「２」および「３」にそれぞれ置き換えた詳細類似度「１、２、１、１、３」が生成される。系列パターン類似度算出部２２５は、各位置の類似度および詳細類似度を表示領域算出部２２７に送信する。
The series pattern
表示領域算出部２２７は、各位置の類似度から、各位置の要素を表示するための表示領域のサイズを算出し、系列パターンデータとともに要素配置部２２９に送信する。
The display
要素配置部２２９は、各位置の表示領域を系列パターンにおける順序に応じて配置するとともに、その表示領域に対応するアクティビティを配置するように業務フロー図データを生成し、業務フロー図処理部２２１に送信する。
The
業務フロー図処理部２２１は、受信した業務フロー図データで業務フロー図データ記憶部２３１を更新し、表示装置２０３に業務フロー図データを送信して表示状態８０８のように表示させる。これにより、上位階層のアクティビティで業務フローが可視化される。
The business flow
また、上位階層アクティビティ「Ｂ」およびアクティビティ「Ｊ」について、利用者からの詳細表示への変更の指示入力を入力装置２０１で受け付けた場合、表示領域算出部２２７は、詳細類似度により表示領域のサイズを算出し、系列パターンデータとともに要素配置部２２９に送信する。
When the
要素配置部２２９は、各位置の表示領域を系列パターンにおける順序に応じて配置するとともに、その表示領域に対応するアクティビティを配置するように業務フロー図データを生成し、業務フロー図処理部２２１に送信する。
The
業務フロー図処理部２２１は、受信した業務フロー図データで業務フロー図データ記憶部２３１を更新し、表示装置２０３に業務フロー図データを送信して表示状態８１０のように表示させる。これにより下位階層のアクティビティにより業務フローを可視化することもできる。
The business flow
実施例４によれば、各アクティビティに階層関係が定義されている場合、その階層関係も反映した業務フローの可視化が可能となり、より上位階層の業務フローを可視化することにより業務の全体像を容易に把握することができる。また、実施例４では、利用者からの入力指示に従い、表示するアクティビティの粒度を変更することが可能である。したがって、業務フローの全体像を確認した後に詳細な業務フローの確認を行うようにすることが可能となり、業務の流れを容易に把握することができる。 According to the fourth embodiment, when a hierarchical relationship is defined for each activity, it is possible to visualize a business flow that reflects the hierarchical relationship, and it is easy to visualize the business flow of a higher hierarchy, thereby making it easy to obtain an overall picture of the business Can grasp. In the fourth embodiment, the granularity of activities to be displayed can be changed in accordance with an input instruction from the user. Therefore, it is possible to confirm the detailed business flow after confirming the overall image of the business flow, and to easily grasp the business flow.
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。 In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included.
例えば、業務分析支援ツールを業務分析装置２００単体で実行するのではなく、業務分析装置２００では業務フロー図処理部２２１を実行し、頻出系列パターン抽出部２２３、系列パターン類似度算出部２２５、表示領域算出部２２７および要素配置部２２９を備える業務フロー図処理サーバを設け、業務分析装置２００に設けた通信装置により業務フロー図処理サーバと通信しながら、業務フロー図の可視化の処理を行うようにした構成などでもよい。
For example, the business analysis support tool is not executed by the
また、上記した実施例では、系列パターンの各位置の類似度を算出する際に割り当てる数値について、分かりやすくするために具体的な値を用いているが、この値に限定されるものではない。例えば、式（１）（２）において、ユニーク要素数から１を減じているが、ユニーク要素数を用いてもよいし、これに乗じる２の値も、１，１．５，３，５など任意の正の値とすることができる。また、式（１）（２）の第２項において１を加算しているが、これを加算しなくてもよいし、１よりも大きい任意の値を加算するようにしてもよい。さらに、式（１）（２）は、系列パターンにおける同じ位置での要素の類似度を計算するものであればよく、ユニーク要素数を類似度としてもよいし、一致する要素の数また
は不一致の要素の数を関数に与えた結果を類似度としてもよい。
Further, in the above-described embodiment, specific values are used for easy understanding for the numerical values assigned when calculating the similarity of each position of the sequence pattern. However, the values are not limited to these values. For example, in the formulas (1) and (2), 1 is subtracted from the number of unique elements. However, the number of unique elements may be used, and the value of 2 multiplied by this may be 1, 1.5, 3, 5, etc. It can be any positive value. Further, although 1 is added in the second term of the formulas (1) and (2), this may not be added, or an arbitrary value larger than 1 may be added. Furthermore, the formulas (1) and (2) may be anything that calculates the similarity of elements at the same position in the series pattern, the number of unique elements may be used as the similarity, and the number of matching elements or the number of mismatches The result of giving the number of elements to the function may be used as the similarity.
また、上記実施例では、系列パターンの各位置で要素がどれだけ一致するかに応じて類似度を計算するものとしたが、要素の類似性を判定するようにしてもよい。たとえば、要素を表す文字列の一致度に応じて要素の類似度を計算するようにしてもよい。 In the above embodiment, the similarity is calculated according to how much the elements match at each position of the series pattern. However, the similarity of the elements may be determined. For example, the similarity of elements may be calculated according to the degree of matching of character strings representing the elements.
また、上記実施例では、類似度は高いほど小さな値となるように計算し、類似度と表示領域のサイズとが比例するようにしたが、これに限らず、類似度が高くなるほど表示領域のサイズが小さくなるような関係となればよい。また、上記実施例では、説明を簡単にするため、１単位の大きさの正方形の数を類似度分だけ設けたものを表示領域の大きさとしたが、これに限らず、たとえば類似度の半径の円を表示領域の大きさとしてもよいし、任意の形状の表示領域としてもよい。この場合、類似度が高くなるほど表示領域の面積が小さくなるようにすればよい。 In the above embodiment, the similarity is calculated so as to be smaller as the similarity is higher, and the similarity is proportional to the size of the display area. However, the present invention is not limited to this. It is only necessary to have a relationship that reduces the size. In the above embodiment, for the sake of simplicity of explanation, the size of the display area is defined by providing the number of squares of one unit for the degree of similarity. However, the present invention is not limited to this. The circle may be the size of the display area, or may be a display area having an arbitrary shape. In this case, the display area may be reduced as the degree of similarity increases.
また、本実施形態および実施例１〜４では、業務ログから出現回数により頻出系列パターンを抽出するものとしたが、業務ログから業務フロー図（有向グラフ）を作成しておき、業務フロー図に含まれるパスを抽出するようにしてもよい。この場合、頻出系列パターン抽出部２２３は、例えば、図６の３０２に示すような有向グラフから、各ノードを視点として所定の最大値までの長さのパスを抽出していくことができる。
In this embodiment and Examples 1 to 4, a frequent sequence pattern is extracted from the business log according to the number of appearances. However, a business flow diagram (directed graph) is created from the business log and included in the business flow diagram. It is also possible to extract a path to be extracted. In this case, the frequent sequence
また、実施例４では、類似度を下位階層のアクティビティの個数に置き換えて詳細類似度を求めるものとしたが、詳細類似度は実施例１〜３に記載した方法により求めるようにしてもよい。 In the fourth embodiment, the similarity is obtained by replacing the similarity with the number of activities in the lower hierarchy, but the detailed similarity may be obtained by the method described in the first to third embodiments.
また、本実施形態および実施例１〜４では、有向グラフは業務フローを表すものとしたが、業務フローに限らず、各種の有向グラフについて視認性を向上するために用いることができる。 In the present embodiment and Examples 1 to 4, the directed graph represents a business flow. However, the directed graph is not limited to the business flow, and can be used to improve the visibility of various directed graphs.
また、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。 The above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. A part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment. It is also possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、また
は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit. Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor. Information such as programs, tables, and files for realizing each function can be stored in a recording device such as a memory, a hard disk, an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
２００…業務分析装置、２０１…入力装置、２０３…表示装置、２０５…演算装置、２０７…主記憶装置、２２１…業務フロー図処理部、２２３…頻出系列パターン抽出部、２２５…系列パターン類似度算出部、２２７…表示領域算出部、２２９…要素配置部、２３１…業務フロー図データ記憶部、２３２…業務ログ記憶部
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記有向グラフに含まれるパスに含まれる一連のノードを並べたパターンを複数抽出する系列パターン抽出部と、
各前記パターンの先頭から同じ位置の前記ノードを比較して各前記位置の類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度が低いほど広くなるように各前記位置に表示領域を割り当てる表示領域算出部と、
割り当てられた前記表示領域に前記ノードを配置する要素配置部と、
を備えることを特徴とする有向グラフ可視化装置。 An apparatus for visualizing a directed graph,
A sequence pattern extraction unit that extracts a plurality of patterns in which a series of nodes included in a path included in the directed graph are arranged;
A similarity calculation unit that calculates the similarity of each position by comparing the nodes at the same position from the beginning of each pattern;
A display area calculation unit that assigns a display area to each of the positions so as to increase as the similarity decreases.
An element placement unit for placing the node in the assigned display area;
A directed graph visualization device comprising:
前記系列パターン抽出部は、前記パターンを複数のグループに分類し、
前記表示領域算出部は、前記グループごとに第１の表示領域を割り当て、前記第１の表示領域の中で、前記位置ごとの表示領域である第２の表示領域を割り当てること、
を特徴とする有向グラフ可視化装置。 The directed graph visualization device according to claim 1,
The sequence pattern extraction unit classifies the patterns into a plurality of groups,
The display area calculation unit assigns a first display area for each group, and assigns a second display area that is a display area for each position in the first display area;
Directed graph visualization device.
前記類似度算出部は、前記パターンを構成する前記ノードの数が異なる場合に、前記パターンを構成する前記ノードの数が一致するように、前記パターンにダミーノードを挿入したうえで前記類似度を算出すること、
を特徴とする有向グラフ可視化装置。 The directed graph visualization device according to claim 1,
The similarity calculation unit inserts a dummy node into the pattern so that the number of nodes constituting the pattern matches when the number of nodes constituting the pattern is different, and then calculates the similarity. To calculate,
Directed graph visualization device.
前記類似度算出部は、前記ダミーノードと前記ノードとは一致するものとして前記類似度を計算すること、
を特徴とする有向グラフ可視化装置。 The directed graph visualization device according to claim 3,
The similarity calculation unit calculates the similarity as the dummy node and the node match;
Directed graph visualization device.
前記有向グラフは重み付きグラフであり、
前記類似度算出部は、対応する前記パスの重みに応じて前記ダミーノードを挿入した前記位置の前記類似度を下げること、
を特徴とする有向グラフ可視化装置。 The directed graph visualization device according to claim 3,
The directed graph is a weighted graph;
The similarity calculation unit lowers the similarity of the position where the dummy node is inserted according to the weight of the corresponding path;
Directed graph visualization device.
前記類似度算出部は、前記ノードにカテゴリが設定されている場合に、前記ノードを当該ノードに設定されている前記カテゴリに置き換えたうえで前記類似度を算出すること、
を特徴とする有向グラフ可視化装置。 The directed graph visualization device according to claim 1,
The similarity calculation unit calculates the similarity after replacing the node with the category set for the node when a category is set for the node;
Directed graph visualization device.
前記有向グラフは業務のアクティビティを前記ノードとした業務フローを表すグラフであり、
実施した一連の前記アクティビティを記憶する業務ログ記憶部をさらに備え、
前記系列パターン抽出部は、前記業務ログ記憶部から前記一連のアクティビティの出現頻度を算出し、前記出現頻度に応じて前記一連のアクティビティからなる前記パスを抽出すること、
を特徴とする有向グラフ可視化装置。 The directed graph visualization device according to claim 1,
The directed graph is a graph representing a business flow with a business activity as the node,
A business log storage unit for storing the series of activities performed;
The sequence pattern extraction unit calculates an appearance frequency of the series of activities from the business log storage unit, and extracts the path including the series of activities according to the appearance frequency;
Directed graph visualization device.
前記類似度算出部は、前記位置にある重複ない前記ノードの数に応じて前記類似度を計算すること、
を特徴とする有向グラフ可視化装置。 The directed graph visualization device according to claim 1,
The similarity calculation unit calculates the similarity according to the number of non-overlapping nodes in the position;
Directed graph visualization device.
コンピュータが、
前記有向グラフに含まれるパスに含まれる一連のノードを並べたパターンを複数抽出するステップと、
各前記パターンの先頭から同じ位置の前記ノードを比較して各前記位置の類似度を算出するステップと、
前記類似度が低いほど広くなるように各前記位置に表示領域を割り当てるステップと、
割り当てられた前記表示領域に前記ノードを配置するステップと、
を実行することを特徴とする有向グラフ可視化方法。 A method for visualizing a directed graph,
Computer
Extracting a plurality of patterns in which a series of nodes included in a path included in the directed graph are arranged; and
Comparing the nodes at the same position from the beginning of each pattern to calculate the similarity of each position;
Assigning a display area to each of the positions so as to become wider as the similarity is lower;
Placing the node in the assigned display area;
The directed graph visualization method characterized by performing this.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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