JP2017004178A - Estimation work test supporting system, method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理技術に関する。また、本発明は、積算業務に係わる基準データ改定時のテストを含む作業を支援する技術に関する。 The present invention relates to information processing technology. The present invention also relates to a technique for supporting work including a test at the time of revision of reference data related to integration work.
公共工事の受発注に係わる予定価格等を算出する積算業務に関して、官庁から積算のための基準書が発行されている。公共工事の費用は、人にかかる労務費、工事原料にかかる材料費、道具の消耗にかかる機械損料費に大別される。これらの費用の金額は、それぞれ、労務単価、材料単価、機械損料単価として、経済動向等に合わせて各自治体で決定される。基準書には、工事種別ごとに複数種類の単価をパッキングして定義された基準情報が含まれている。基準書は、経済動向等を受けて定期または不定期で度々改定されている。 A standard document for estimation has been issued by the government office regarding the estimation work for calculating the planned price for public works orders. Public construction costs are broadly divided into labor costs for humans, material costs for raw materials for construction, and mechanical loss costs for tool consumption. The amount of these costs is determined by each local government as labor unit price, material unit price, and mechanical loss unit price according to economic trends. The standard document includes standard information defined by packing a plurality of unit prices for each construction type. The standards are frequently revised regularly or irregularly in response to economic trends.
積算業務システムは、正しい内容を持つ改定版の基準データに基づいて予定価格等を算出する。基準書が改定された場合、それに対応して、積算業務システムが扱う基準データについても、改定、即ち基準書の内容に合わせたデータ更新が必要である。基準データ改定時には、作業者であるユーザにより、データの入力や変更、確認等の作業が必要である。基準データ改定作業は、基準書の内容をデータ化する作業を含む。ユーザは、基準データを作成する作業として、例えば基準書に記載の文章や表の意味を解釈し、記号、名称、数値等に変換する。 The accumulating business system calculates a planned price or the like based on the revised reference data having the correct contents. When the standard document is revised, correspondingly, the standard data handled by the integrating business system also needs to be revised, that is, data updated in accordance with the content of the standard document. When the reference data is revised, a user who is an operator needs to enter, change, and confirm data. The reference data revision operation includes an operation for converting the contents of the reference document into data. As an operation for creating the reference data, the user interprets the meaning of sentences and tables described in the reference document and converts them into symbols, names, numerical values, and the like.
そのため、ユーザによる作業の際、解釈ミスや入力ミス等の人的ミスにより、基準データの内容に誤り、不正が発生する場合がある。よって、基準データ改定時には、内容に誤りが無いか、即ち基準書の内容と照らして一致または正しいか等をチェックするテストが必要である。 For this reason, in the work by the user, there is a case where the content of the reference data is incorrect or illegal due to a human error such as an interpretation error or an input error. Therefore, when the reference data is revised, a test is required to check whether there is an error in the content, that is, whether it matches or is correct against the content of the reference document.
上記積算業務に係わる基準データ改定時のテストを含む作業を支援する先行技術例としては、特許第4769832号公報(特許文献1)が挙げられる。特許文献1には、テスト支援システムとして、改定前後の基準データの比較及びその一致に基づいて、更新がされていない項目についての更新作業を促す旨が記載されている。
Japanese Patent No. 4776932 (Patent Document 1) is cited as an example of the prior art that supports the work including the test at the time of the revision of the reference data related to the integration work.
従来技術における基準データ改定時のテスト方式としては、テスト対象である改定版の基準データに対して、予め用意された観点を含む複数のテスト項目を含むテスト項目一覧を一律に適用して、同じようなテストを実施している。テスト項目一覧は、長年の作業で蓄積された注意点やチェック観点が取り入れられている。 The test method for revision of the reference data in the prior art is the same by applying a test item list including a plurality of test items including a prepared viewpoint to the revised reference data to be tested. Such tests are being conducted. The test item list incorporates points of caution and check points accumulated over many years of work.
しかし、従来技術は、どのテスト対象基準データに対しても一律のテスト項目でテストを実施しているため、作業において、ユーザの手間が大きく、比較的長い時間を要している。多量のテスト対象基準データや多数のテスト項目があるほど、作業負荷が増大する。即ち、従来技術は、基準データ改定時のテストの効率性の点で改善余地がある。テストの効率化によって基準データの内容の誤りを0件にできることが求められている。 However, according to the conventional technique, tests are performed with uniform test items for any test target reference data, and therefore, the work is time-consuming for the user and requires a relatively long time. The greater the amount of test target reference data and the greater number of test items, the greater the workload. That is, the prior art has room for improvement in terms of test efficiency when the reference data is revised. There is a need to reduce the number of errors in the reference data by improving the efficiency of testing.
本発明の目的は、上記積算業務に係わる基準データ改定時のテストを含む作業を支援する技術に関して、テストの効率性を高めることができ、基準データの誤りを早期に検出できる技術を提供することである。 An object of the present invention is to provide a technology that can improve the efficiency of testing and can detect errors in reference data at an early stage with respect to the technology that supports the work including the test at the time of the revision of the reference data related to the integration work. It is.
本発明のうち代表的な実施の形態は、工事予定価格等の積算業務に係わる基準データ改定時のテストを含む作業を支援する情報処理を行う積算業務テスト支援システムであって、以下に示す構成を有することを特徴とする。 A representative embodiment of the present invention is an accumulation work test support system that performs information processing to support work including a test at the time of revision of reference data related to accumulation work such as estimated work price, and has the following configuration It is characterized by having.
一実施の形態の積算業務テスト支援システムは、テスト支援部と、前記基準データを格納する基準データDBと、前記作業を支援するための情報を格納するテストDBと、を備え、前記テスト支援部は、前記基準データDBの基準データ群を、第1データ分析により、データの特性の違いに応じた複数のグループに分類し、当該グループ及び特性に関する第1の情報を前記テストDBに格納する第1データ分析部と、前記第1の情報に基づいて、誤りを含む不正基準データを、第2データ分析により、前記グループのいずれに該当するか判別して分類し、当該分類に関する第2の情報を、前記テストDBに格納する第2データ分析部と、前記第2の情報に基づいて、第3データ分析として、画面でユーザの操作に基づいて設定される、前記不正基準データの誤り内容に関するチェック観点に対応する第1のテスト項目を、前記グループと関連付けて、第3の情報として、前記テストDBに格納する第3データ分析部と、前記ユーザの操作に基づいて、テスト対象基準データを入力する入力部と、前記テスト対象基準データを、第4データ分析により、前記グループのいずれに該当するか判別して分類する第4データ分析部と、前記テスト対象基準データが該当する前記グループに関連付けられた前記第1のテスト項目を前記第3の情報から抽出する抽出部と、前記抽出された第1のテスト項目を前記ユーザに対して出力する出力部と、を有する。 An integration work test support system according to an embodiment includes a test support unit, a reference data DB that stores the reference data, and a test DB that stores information for supporting the work, the test support unit Classifies the reference data group of the reference data DB into a plurality of groups according to the difference in the characteristics of the data by the first data analysis, and stores the first information about the group and characteristics in the test DB. Based on the first data analysis unit and the first information, the fraudulent reference data including an error is classified according to the second data analysis to determine which of the groups corresponds, and second information related to the classification Is set based on the user's operation on the screen as a third data analysis based on the second data analysis unit storing the test DB and the second information. Based on a third data analysis unit that stores, as third information, a first test item corresponding to a check viewpoint related to an error content of reference data as third information, and the user's operation An input unit for inputting test target reference data; a fourth data analysis unit for classifying the test target reference data by classifying the test target reference data according to a fourth data analysis; and the test target reference data An extraction unit that extracts the first test item associated with the group corresponding to the third information from the third information, and an output unit that outputs the extracted first test item to the user. Have.
本発明のうち代表的な実施の形態によれば、上記積算業務に係わる基準データ改定時のテストを含む作業を支援する技術に関して、テストの効率性を高めることができ、基準データの誤りを早期に検出できる。 According to a representative embodiment of the present invention, with respect to the technology that supports the work including the test at the time of revision of the reference data related to the integration work, the efficiency of the test can be improved, and the error of the reference data can be quickly detected. Can be detected.
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において同一部には原則として同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that components having the same function are denoted by the same reference symbols throughout the drawings for describing the embodiment, and the repetitive description thereof will be omitted.
図1〜図14を用いて、本発明の一実施の形態の積算業務テスト支援システムについて説明する。実施の形態の積算業務テスト支援方法は、実施の形態の積算業務テスト支援システムで実行される手順を有する方法である。実施の形態の積算業務テスト支援プログラムは、実施の形態の積算業務テスト支援システムに処理を実行させるプログラムである。 An integration work test support system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. The integration work test support method of the embodiment is a method having a procedure executed by the integration work test support system of the embodiment. The integration work test support program of the embodiment is a program that causes the integration work test support system of the embodiment to execute processing.
[積算業務テスト支援システム]
図1は、本発明の一実施の形態の積算業務テスト支援システムの構成を示す。積算業務テスト支援システムは、主に端末1により構成され、積算業務システム2と連係する。
[Integration work test support system]
FIG. 1 shows the configuration of an integration work test support system according to an embodiment of the present invention. The integration work test support system is mainly composed of the
積算業務テスト支援システムは、工事予定価格等の積算業務に係わる基準データ改定時のテストを含む作業を支援する情報処理を行うシステムである。積算業務テスト支援システムは、積算業務システム2での本番テストや積算に対する、前段階でのテストを支援する機能を有する。積算業務テスト支援システムは、基準データの特性に応じた有効なテスト項目を抽出して出力する機能や、そのテスト項目を用いた前段階のテストを支援する機能を有する。
The totaling work test support system is a system that performs information processing that supports work including a test at the time of revision of reference data related to totaling work such as a planned construction price. The integration work test support system has a function of supporting a test in the previous stage for the production test and integration in the
積算業務システム2は、工事予定価格等を算出する積算業務を支援するシステムである。積算業務システム2は、基準データに基づいて工事予定価格等を算出する機能を有する。積算業務システム2は、積算業務テスト支援システムでの前段階のテストを経た基準データに関する本番テストを支援する機能を有する。
The
端末1は、積算業務テスト支援端末であり、PC等で実現される。端末1は、アプリケーション10、テスト部20、基準データDB30、テストDB40等を有する。作業者であるユーザは、端末1及びアプリケーション10を使用して、積算業務に係わる基準データ改定時のテストを含む作業を行う。なお、端末1は、サーバ等で実現されてもよい。その場合、ユーザは、自分のクライアント端末からサーバへアクセスし、サーバによるサービスを利用する。
The
アプリケーション10は、積算業務テスト支援ツールを構成するプログラムである。アプリケーション10は、基準データを管理する機能や、基準データ改定時のテスト用の情報を管理する機能を有する。アプリケーション10は、基準データの特性に応じて有効なテスト項目を抽出して出力する機能を有する。
The
アプリケーション10は、過去の複数の基準データを基準データDB30に蓄積して管理する。アプリケーション10は、過去の複数の基準データを分析し、特性の違いに応じたグループに分類する。アプリケーション10は、誤りを含む過去の基準データを分析し、どの特性のグループに該当するか判別して分類する。アプリケーション10は、分析結果に基づいてユーザにより設定されるテスト項目を、テストDB40に管理する。
The
アプリケーション10は、基準書の改定に伴う基準データの改定時に、ユーザにより内容が更新された改定版の基準データを、テスト対象として入力する。アプリケーション10は、入力されたテスト対象基準データが、どの特性のグループに該当するか判別し、グループに関連付けられた有効なテスト項目をテストDB40から抽出して出力する。アプリケーション10は、その有効なテスト項目を、優先的に実施すべきテスト項目として推奨するように画面に表示する。そして、アプリケーション10は、そのテスト項目を用いたテストへ連係する。
The
出力される有効なテスト項目は、過去の基準データの分析に基づいて、ユーザにより追加されるチェック観点に対応したテスト項目である。この有効なテスト項目は、テスト対象基準データの前段階のテストで優先的に適用することによって、早期に誤りを発見できる可能性が高いと推定されるテスト項目である。 The valid test items to be output are test items corresponding to the check viewpoint added by the user based on the analysis of the past reference data. This effective test item is a test item that is presumed to have a high possibility of finding an error at an early stage by applying it preferentially in a test in the previous stage of the test target reference data.
テスト部20は、アプリケーション10と連係し、有効なテスト項目を用いた前段階のテストを支援する機能を有する。テスト部20は、プログラム処理で実現される。ユーザは、アプリケーション10により画面に出力された有効なテスト項目を優先的に適用して、前段階のテストを実施し、このテストの結果を記録する。テスト部20は、この前段階のテストを管理し、このテスト結果を、テスト結果情報21として管理する。テスト部20は、テスト結果に応じて、アプリケーション10や積算業務システム2に連係する。
The
積算業務テスト支援システムのテスト部20でのテストは、積算業務システム2での本番テストに対する前段階でのテストという位置付けである。テスト対象基準データの内容に誤りがある場合には、この前段階のテストで、本番テストよりも前に、早期にその誤りを発見できる可能性が高い。
The test in the
テスト部20は、前段階のテストの結果、誤りが発見されなかった場合(OK)、このテストを経たテスト対象基準データを、積算業務システム2へ連係する。テスト部20は、このテストの結果、誤りが発見された場合(NG)、そのテスト対象基準データを、アプリケーション10に連係し、ユーザにデータ修正や再テストを促す。
If no error is found as a result of the previous test (OK), the
積算業務システム2では、テスト部20から連係された、前段階のテスト済みの基準データに基づいて、本番テストや積算処理が行われる。本番テストでは、既存の多数のテスト項目を用いて詳細なテストが実施される。
In the
端末1は、図示しない制御部、記憶部、入出力部、通信部等を備える。制御部は、装置全体を制御し、アプリケーション10やテスト部20の処理を実行する。記憶部は、基準データDB30やテストDB40を記憶する。入出力部は、入力装置や出力装置が接続される入出力インタフェースを含み、ユーザに対して画面を含むユーザインタフェースを提供する。ユーザは、入出力部の画面を通じて入出力操作を行う。通信部は、通信網に接続され、積算業務システム2との間で、通信処理を行う。
The
アプリケーション10は、処理部として、第1データ分析部11、第2データ分析部12、第3データ分析部13、データ管理部14、テストデータ入力部15、第4データ分析部16、テスト項目抽出部17、テスト項目出力部18、及び設定部19を有する。
The
基準データDB30は、複数の基準データを格納するDBである。データ管理部14は、基準データDB30に基準データを格納し、基準データ管理情報を管理する。基準データDB30には、改定に対応した版ごとに、過去の複数の基準データが蓄積及び管理されている。また、基準データDB30には、誤りを含まない正しい基準データとは別に、誤りを含む過去の基準データが不正基準データとして蓄積及び管理されている。
The
本実施の形態では、基準データは、複数の要素のデータにより構成される。各要素は、表等のデータにより構成される。本実施の形態では、基準データは、複数の表として、名称表31、内訳表32、条件表33、歩掛表34、計算表35、その他の表から構成される。 In the present embodiment, the reference data is composed of data of a plurality of elements. Each element is composed of data such as a table. In the present embodiment, the reference data is composed of a name table 31, a breakdown table 32, a condition table 33, a step table 34, a calculation table 35, and other tables as a plurality of tables.
テストDB40は、テスト支援用の情報を格納するDBである。データ管理部14は、テストDB40にテスト支援用の情報を格納し管理する。テストDB40は、グループ特性表41、不正分類表42、テスト項目表43、テスト結果情報21、テスト項目一覧22等を格納する。
The
なお、基準データDB30やテストDB40は、端末1の外部、例えば積算業務システム2内にあってもよい。その場合、端末1のアプリケーション10は、積算業務システム2内のDBにアクセスして情報を読み書きする。
The
図1の積算業務テスト支援システムのアプリケーション10の概要は以下である。第1データ分析部11等の各部は、データ管理部14を通じて、基準データDB30やテストDB40のデータを読み書きする。
The outline of the
第1データ分析部11は、基準データDB30から基準データ群を入力し、基準データ群を対象に、第1データ分析処理を行うことにより、基準データの特性の違いに応じたグループに分類する。入力する基準データ群は、誤りを含まない過去の複数の基準データであり、各改定版の基準データである。第1データ分析部11は、第1データ分析として、クラスター分析を行う。第1データ分析部11は、第1データ分析の結果を、グループ特性表41に格納する。
The first
第2データ分析部12は、基準データDB30から、誤りを含む過去の基準データである不正基準データを入力し、第2データ分析処理を行うことにより、その不正基準データを、第1データ分析結果のグループのうちどのグループに該当するか判別して分類する。第2データ分析部12は、第2データ分析として、判別分析を行う。第2データ分析部12は、第2データ分析結果を、不正分類表42に格納する。
The second
第3データ分析部13は、第1データ分析及び第2データ分析の結果に基づいて、ユーザによる第3データ分析として、テスト項目設定を行う。第3データ分析部13は、ユーザによる過去の基準データの誤り内容の摘出、チェック観点の割り出し、及び当該チェック観点に対応するテスト項目の設定等を支援する。ユーザは、画面の支援情報に従い、基準データの特性に応じた誤り内容や傾向を確認及び摘出し、従来に対して不足するチェック観点や有効性が高そうなチェック観点を割り出す。ユーザは、画面でその観点に対応するテスト項目を設定する。第3データ分析部13は、設定されるテスト項目を、グループと関連付けて、テスト項目表43に格納する。
The third
テストデータ入力部15は、基準データ改定に伴うテストの際、ユーザ操作に基づいて、テスト対象基準データを入力する。
The test
第4データ分析部16は、第4データ分析として、入力されたテスト対象基準データがどの特性のグループに近いか判別して分類する。第4データ分析部16は、第4データ分析として、第2データ分析と同様に、判別分析を行う。
As the fourth data analysis, the fourth
テスト項目抽出部17は、第4データ分析結果に基づいて、テスト対象基準データが該当するグループに関連付けられたテスト項目を、テストDB40のテスト項目表43から抽出する。
Based on the fourth data analysis result, the test
テスト項目出力部18は、抽出されたテスト項目を含む情報をユーザに出力する。テスト項目出力部18は、テスト項目等を含む画面をユーザに対して表示し、テスト部20のテスト支援に連係する。
The test
設定部19は、アプリケーション10のテスト支援機能に係わる設定用の画面をユーザに提供し、画面でのユーザ操作に基づいて、各種の設定情報を設定可能とする。設定情報としては、データ分析の方式や判定用の閾値等が挙げられる。
The setting unit 19 provides a setting screen related to the test support function of the
テスト部20は、テスト項目出力部18により出力されたテスト項目及び画面に連係して、前段階のテストを支援する処理を行う。ユーザは、画面でテスト項目を認識し、テスト対象基準データについて、そのテスト項目を用いたテストを実施し、画面でテスト結果を入力する。テスト部20は、画面で入力されたテスト結果を、テスト結果情報21に格納する。
The
テスト部20は、テストの結果、誤りがなかった場合(OK)には、積算業務システム2の本番テストへ連係する。テスト部20は、テストの結果、誤りがあった場合(NG)には、画面で、ユーザに、そのテスト対象基準データについて、確認や修正を行って、データ入力からやり直す、または再度テストを行うように通知する。ユーザは、それに従い、テスト対象基準データの確認や修正を行って、例えば、テストデータ入力部15の入力からやり直し、テスト部20で再度テストを実施する。
If there is no error as a result of the test (OK), the
[処理フロー]
図2は、積算業務テスト支援システムの端末1のアプリケーション10における処理フローを示す。以下、図2のステップS1〜S7について説明する。
[Processing flow]
FIG. 2 shows a processing flow in the
(S1) 第1データ分析部11は、ユーザ操作に基づいて、第1データ分析処理として基準データ分類処理を行う。S1は、詳しくは、S101,S102を含む。
(S1) The first
S101で、第1データ分析部11は、ユーザ操作に基づいて、基準データDB30から、第1データ分析対象である、誤りを含まない過去の基準データ群を読み出して入力する。第1データ分析部11は、入力した基準データ群を対象に、第1データ分析としてクラスター分析を行い、これにより、基準データ群を、特性の違いに対応したグループに分類する。
In S101, the first
第1データ分析部11は、第1データ分析であるクラスター分析において、基準データの複数の要素のデータの割合を分析することにより、特性が近しいもの同士でグループに分類する。第1データ分析部11は、第1データ分析で、基準データの複数の表におけるデータ量の割合としてレコード数の割合を判断する。レコードは、言い換えると行データである。グループは、例えば、全体的に各要素で行数が少ないグループや行数が多いグループ、条件等の特定の要素のみ行数が多いグループ、等がある。
In the cluster analysis that is the first data analysis, the first
S102で、第1データ分析部11は、画面に、S101でグループに分類した結果を表示し、ユーザ操作に基づいて、グループ毎の特性を決定する。ユーザは、画面で、アプリケーション10により分類されたグループを確認し、グループ毎の特性として、どの要素のデータの割合が大きいか等を確認する。ユーザは、画面で、グループの名称等を付与し、グループ毎の特性を決定する。第1データ分析部11は、ユーザ操作に基づいて、決定された結果を、グループ特性表41に格納する。
In S102, the first
後述の図3には、第1データ分析から第3データ分析までの構成を示す。後述の図6に、基準データ群の例を示す。後述の図7に、基準データ管理情報を示す。後述の図8に、グループ分類の例を示す。後述の図9に、グループ特性表41を示す。 FIG. 3 described later shows a configuration from the first data analysis to the third data analysis. FIG. 6 described later shows an example of the reference data group. Reference data management information is shown in FIG. 7 described later. FIG. 8 described later shows an example of group classification. A group characteristic table 41 is shown in FIG.
(S2) 第2データ分析部12は、ユーザ操作に基づいて、第2データ分析処理として、不正分類処理を行う。S2は、詳しくは、S201,S202を含む。
(S2) The second
S201で、第2データ分析部12は、ユーザ操作に基づいて、基準データDB30から、第2データ分析対象である、誤りを含む過去の基準データである不正基準データを読み出して入力する。第2データ分析部12は、入力した不正基準データを対象に、第2データ分析として判別分析を行い、これにより、不正基準データを、どの特性のグループに該当するか判別して分類を行う。判別分析では、過去の改定時の作業によって発生した不正基準データが、該当する特性のグループに振り分けられる。
In S201, the second
S202で、第2データ分析部12は、S201の結果を、不正分類表42に格納する。第2データ分析では、不正基準データの誤り内容がグループ毎に蓄積される。第2データ分析では、この特性を持つ基準データのパターンではこのような誤りが発生している、という傾向が把握される。
In S202, the second
後述の図10に、不正基準データ、不正分類の例、及び不正分類表42を示す。 FIG. 10 described later shows fraudulent reference data, an example of fraud classification, and a fraud classification table 42.
(S3) 第3データ分析部13は、ユーザ操作に基づいて、第3データ分析処理として、テスト項目設定処理を行う。S3は、詳しくは、S301,S302,S303を含む。
(S3) The third
第3データ分析では、第1データ分析及び第2データ分析の結果に基づいて、ユーザにより、不正基準データの誤り内容が摘出され、誤りの傾向が把握される。ユーザは、不正基準データの誤り内容や傾向に着目し、誤りが発生した原因や過程等を分析し、従来のテストでは不足しているチェック観点や有効性が高そうなチェック観点を割り出す。ユーザは、例えば基準書に記載の表現と、基準データに登録された基準書の記載とは異なる誤ったデータの表現とを見比べて、どのような原因や過程で誤りに至ったのかを判断する。そして、第3データ分析では、ユーザにより追加するチェック観点に対応するテスト項目が、グループに関連付けて設定される。 In the third data analysis, based on the results of the first data analysis and the second data analysis, the user extracts the error content of the illegal reference data and grasps the error tendency. The user pays attention to the error content and tendency of the fraudulent reference data, analyzes the cause and process of the error, and finds the check point that is insufficient in the conventional test and the check point that seems to be highly effective. The user, for example, compares the expression described in the standard document with an incorrect data expression different from the standard document registered in the standard data, and determines what cause or process caused the error. . In the third data analysis, test items corresponding to the check viewpoint added by the user are set in association with the group.
S301で、第3データ分析部13は、ユーザ操作に基づいて、画面に、テスト項目設定のための支援情報を表示する。第3データ分析部13は、画面に、支援情報として、S1及びS2の結果である不正分類情報や、新たにテスト項目を設定するための情報や、既存のテスト項目を確認するための情報等を表示する。第3データ分析部13は、不正分類表42に基づいて、画面に、不正分類情報として、誤りを含む過去の基準データが、どの特性のグループに分類されているか等を表示する。これにより、ユーザによる誤り内容の摘出やチェック観点の割り出し等を含む作業が支援される。
In S301, the third
第3データ分析部13は、ユーザ操作に基づいて、不正基準データの誤り内容を摘出する。ユーザは、画面で支援情報をみながら、不正基準データの誤り内容の確認や摘出を行う。ユーザは、画面で、不正基準データの誤り内容に関する情報を入力できる。その場合、第3データ分析部13は、誤り内容に関する情報を、不正分類表42に格納する。
The third
S302で、第3データ分析部13は、ユーザ操作に基づいて、画面で、ユーザにより割り出されたチェック観点に対応するテスト項目を設定する。ユーザは、画面で支援情報をみながら、割り出したチェック観点に対応するテスト項目の内容を設定する。
In S302, the third
S303で、第3データ分析部13は、S302でユーザにより入力されたテスト項目の内容等の情報を、グループ等の情報と関連付けて、テスト項目表43に格納する。
In S303, the third
後述の図11には、S3のテスト項目設定の際の画面例を示す。後述の図12に、テスト項目表43を示す。 FIG. 11 described later shows an example of a screen when setting the test item in S3. A test item table 43 is shown in FIG.
S1〜S3のステップは、S4よりも前であれば、任意のタイミングで随時に行うことができる。 The steps S1 to S3 can be performed at any time as long as they are before S4.
(S4) テストデータ入力部15は、ユーザ操作に基づいて、テスト対象である改定版の基準データを入力する。この際、詳しくは、ユーザは、改定版の基準データを基準データDB30に登録する。ユーザは、画面で基準データコードを入力することにより、テスト対象基準データを指定する。テストデータ入力部15は、入力された基準データコードに対応するテスト対象基準データを基準データDB30から読み出す。
(S4) The test
(S5) 第4データ分析部16は、第4データ分析処理として、S4で入力されたテスト対象基準データを対象に、S2と同様に判別分析を行い、これにより、テスト対象基準データが、どの特性のグループに該当するか判別して分類する。第4データ分析部16は、第4データ分析の結果情報として、該当するグループを示す情報を出力する。
(S5) As the fourth data analysis process, the fourth
(S6) テスト項目抽出部17は、S5の結果情報を用いて、当該グループに関連付けられたテスト項目を、テストDB40のテスト項目表43から検索して抽出する。
(S6) Using the result information of S5, the test
(S7) テスト項目出力部18は、S6で抽出したテスト項目を支援情報として含むページを構成し、当該ページによる画面をユーザに表示する。ユーザは、画面で、抽出されたテスト項目を確認する。そして、テスト項目出力部18は、テスト部20のテスト支援に連係する。
(S7) The test
テスト部20は、ユーザ操作に基づいて、S7で画面に出力されたテスト項目を用いたテストを支援する。ユーザは、画面のテスト項目に従い、前段階のテストを実施し、テスト結果を画面で入力する。テスト部20は、入力されたテスト結果を、テスト結果情報21に格納する。
The
後述の図13には、S7のテスト項目出力の際の画面例を示す。後述の図14には、テスト結果情報21を示す。
FIG. 13 described later shows an example of a screen when the test item is output in S7. FIG. 14 described later shows test result
[テスト支援処理(1)]
図3は、端末1のアプリケーション10におけるテスト支援処理の概要として、第1データ分析から第3データ分析までの構成を示す。ユーザは、アプリケーション10を起動し、第1データ分析から第3データ分析までに対応した作業を行う。
[Test support processing (1)]
FIG. 3 shows a configuration from the first data analysis to the third data analysis as an outline of the test support processing in the
図2のS1に対応した第1データ分析において、第1データ分析部11は、画面でのユーザの指示等の入力に基づいて、データ管理部14を通じて、基準データDB30から、過去の基準データ群を読み出して入力する。第1データ分析部11は、その基準データ群を対象に、第1データ分析としてクラスター分析を行い、その結果を、データ管理部14を通じて、テストDB40のグループ特性表41に格納する。
In the first data analysis corresponding to S1 in FIG. 2, the first
データ管理部14は、過去及び今後の改定に伴う基準データの発生毎に、テストDB40のグループ特性表41に、第1データ分析結果であるグループの情報を蓄積する。
The
図2のS2に対応した第2データ分析において、第2データ分析部12は、画面でのユーザの指示等の入力に基づいて、データ管理部14を通じて、基準データDB30から、誤りを含む過去の基準データである1つ以上の不正基準データを読み出して入力する。第2データ分析部12は、その不正基準データを対象に、第2データ分析として判別分析を行い、その結果を、データ管理部14を通じて、テストDB40の不正分類表42に格納する。
In the second data analysis corresponding to S2 in FIG. 2, the second
データ管理部14は、過去及び今後の改定に伴う不正基準データの発生毎に、テストDB40の不正分類表42に、第2データ分析結果である不正分類情報を蓄積する。
The
図2のS3に対応した第3データ分析において、第3データ分析部13は、画面でのユーザの指示等の入力に基づいて、データ管理部14を通じて、テストDB40から、不正分類表42の情報や、テスト項目一覧22の情報を読み出す。第3データ分析部13は、読み出した情報を用いて、支援情報を含む画面をユーザに表示する。ユーザは、画面で、不正基準データのグループ分類、誤り内容の確認や摘出を行う。ユーザは、画面で、基準データの特性に応じた誤り内容を確認でき、従来に対して不足するチェック観点等を割り出しやすい。
In the third data analysis corresponding to S3 in FIG. 2, the third
ユーザは、画面で、割り出した新たなチェック観点に対応した新たなテスト項目を、当該基準データの特性に対応したグループと関連付けて、設定することができる。新たなテスト項目とは、テスト項目一覧22の既存のテスト項目とは異なるテスト項目である。
On the screen, the user can set a new test item corresponding to the determined new check viewpoint in association with a group corresponding to the characteristic of the reference data. The new test item is a test item different from the existing test item in the
また、ユーザは、画面で、テスト項目一覧22の既存のテスト項目を表示して確認し、既存のテスト項目の中からテスト項目を選択し、その選択したテスト項目を、当該基準データの特性に対応したグループと関連付けて、テスト項目として設定することもできる。
Further, the user displays and confirms the existing test items in the
テスト項目一覧22は、既存のテスト項目の一覧である。ユーザが既存のテスト項目を確認及び参照して作業を行う場合には、テスト項目一覧22を用いる。なお、テスト項目一覧22を用いた機能を利用するかについては、設定部19を通じてユーザ設定が可能である。
The
第3データ分析部13は、ユーザにより画面で設定されたテスト項目の情報を、データ管理部14を通じて、テストDB40のテスト項目表43に格納する。
The third
データ管理部14は、ユーザによる第3データ分析の作業毎に、テストDB40のテスト項目表43に、第3データ分析結果であるテスト項目を、有効なテスト項目として、グループと関連付けて登録し蓄積する。
The
[テスト支援処理(2)]
図4は、端末1のアプリケーション10におけるテスト支援処理の概要として、テスト対象基準データ入力からテスト項目出力までの構成を示す。ユーザは、アプリケーション10を起動し、テスト対象基準データ入力からテスト項目出力の確認までに対応する作業を行う。ユーザは、アプリケーション10に、テスト対象基準データを入力し、前段階のテストのための有効なテスト項目の抽出及び出力を指示する。
[Test support processing (2)]
FIG. 4 shows a configuration from test target reference data input to test item output as an outline of the test support processing in the
テストデータ入力部15は、ユーザ操作に基づいて、テスト対象である改定版の基準データを入力する。詳しくは、ユーザは、基準書の改定に従い、改定版の基準データを作成し、その基準データを、データ管理部14を通じて、基準データDB30に登録する。この基準データには、基準データコードが設定される。データ管理部14は、基準データ管理情報で、基準データ毎に基準データコードを設定し、基準データを構成する複数の要素のデータについても管理する。
The test
その後、ユーザは、画面で、基準データコードを入力することにより、テスト対象基準データを指定する。テストデータ入力部15は、入力された基準データコードを用いて、基準データDB30を検索し、該当する基準データであるテスト対象基準データを読み出す。
Thereafter, the user designates the test target reference data by inputting the reference data code on the screen. The test
第4データ分析部16は、入力されたテスト対象基準データを対象に、判別分析を行い、これにより、テスト対象基準データが、どの特性のグループに該当するか判別して分類する。第4データ分析部16は、テスト対象基準データの各要素のデータの割合をみる。第4データ分析部16は、テストDB40のグループ特性表41を参照する。第4データ分析部16は、テスト対象基準データの各要素のデータの割合に近しいグループを判断する。そして、第4データ分析部16は、判別結果であるグループを示す情報を出力する。
The fourth
テスト項目抽出部17は、判別結果であるグループを示す情報を用いて、当該グループに関連付けられたテスト項目を、データ管理部14を通じて、テストDB40のテスト項目表43から検索し、有効なテスト項目として抽出する。テスト項目出力部18は、抽出された有効なテスト項目を、支援情報として含むページを構成し、当該ページによる画面をユーザに表示する。
The test
[テスト支援処理(3)]
図5は、端末1のテスト部20におけるテスト支援処理の概要を示す。ユーザは、テスト部20を起動し、前段階のテストの作業を行う。ユーザは、図4のようにアプリケーション10により出力された画面で、有効なテスト項目を確認する。ユーザは、その有効なテスト項目に従い、前段階のテストを実施する。ユーザは、基準書501の内容と、テスト対象基準データである改定版の基準データ502の内容とを照らし合わせ、有効なテスト項目で示すチェック観点でチェックを行う。有効なテスト項目は、例えば、条件の符号の表現に関するチェック観点を含む。その場合、ユーザは、基準データ502の条件表33の条件の符号が、基準書501に記載の条件に対して一致または正しいかをチェックする。
[Test support processing (3)]
FIG. 5 shows an outline of the test support process in the
ユーザは、チェックを含むテストの結果として、誤り有無や、チェック済みか否か等を、画面で入力する。テスト部20は、当該テスト対象基準データに関する、入力されたテスト結果を、テスト結果情報21に保存する。
As a result of the test including the check, the user inputs on the screen whether or not there is an error, whether or not the check has been completed, and the like. The
テスト部20は、テスト結果で誤りが発見されなかった場合、テスト結果情報21での管理上、誤り無し、テスト済みの状態として記録して、消し込み処理を行う。また、テスト部20は、テスト結果で誤りが発見された場合、テスト結果情報21での管理上、誤り有り、未テストの状態として記録する。
When no error is found in the test result, the
テスト部20は、ユーザ操作及びテスト結果情報21に基づいて、画面のすべてのテスト項目のテスト結果で誤りが無く、テスト済みとなった場合(OK)、そのテスト済みの基準データについて、積算業務システム2の本番テストに連係する。連係の具体的な処理例としては、端末1のテスト部20から積算業務システム2に、テスト済みの基準データの情報を通知してもよいし、あるいは直接的にテスト済みの基準データを送信してもよい。積算業務システム2及びそのユーザは、通知を受けると、基準データDB30のテスト済みの基準データにアクセスし、本番テストや積算処理を行う。あるいは、積算業務システム2及びそのユーザは、テスト済みの基準データを受信すると、その基準データに対して本番テストや積算処理を行う。
Based on the user operation and the test result
テスト部20は、テスト結果情報21に基づいて、テスト項目のテスト結果で誤りが有り、未テストである場合(NG)、そのテスト対象基準データについて、画面でユーザに確認や修正等を促す。テスト部20は、ユーザが図2のS4のデータ入力からやり直すように、あるいはテスト部20でのテストを再度実施するように促す。ユーザは、画面の情報に応じて、例えば、基準データの条件表33の条件の符号が正しくなるように入力、修正する。ユーザは、修正した基準データを、前述のテストデータ入力部15を通じて再度入力する。これにより、修正後のテスト対象基準データに対して、前述のS4〜S7の処理が同様に実行され、画面には有効なテスト項目が同様に表示される。ユーザは、画面の情報に従い、テスト部20を通じて、再度テストを実施し、すべてのテスト項目のテスト結果がOKとなるようにする。
Based on the test result
[基準データ]
図6は、基準データの構成例を示す。過去の複数の基準データの例として、基準データ#1〜#6を示す。#1等は説明上の識別番号を示す。本実施の形態では、基準データは、複数の要素として、名称、内訳、条件、歩掛、計算等から構成されている。各要素は、1つ以上のレコードを含む表により構成されている。各要素は、図1の名称表31〜計算表35等と対応する。
[Reference data]
FIG. 6 shows a configuration example of the reference data.
なお、基準データの内容として、予定価格等の積算のための基準は、複数の要素の値のパッキングにより構成されている。これら複数の要素を持つ基準データに基づいて、ある工事条件や工事種別が指定された場合に、どの種類の単価がどれくらいの数量で必要となり、いくらの費用となるのか等が算出可能となっている。改定時には、基準データの内容が例えば以下のように更新される。改定前にあった第1の工事種別に対し、改定後に第1の工事種別とは異なる第2の工事種別に変更される。その変更に対応して、基準データにおけるパッキングされている複数の要素のデータ値が変更される。 Note that, as the content of the reference data, the reference for integrating the planned price and the like is configured by packing a plurality of element values. Based on these standard data with multiple elements, when a certain construction condition or construction type is specified, it is possible to calculate what kind of unit price is required in what quantity and how much it costs. Yes. At the time of revision, the content of the reference data is updated as follows, for example. The first construction type that was before the revision is changed to a second construction type that is different from the first construction type after the revision. Corresponding to the change, the data values of a plurality of packed elements in the reference data are changed.
図6中に示す各要素の矩形の大きさは、データ量と対応している。基準データ#1は、各要素のデータ量が同程度であり、全体的にデータ量が少ない例を示す。基準データ#2は、条件の割合が大きい例を示す。即ち、基準データ#2では、条件表33の条件のデータ量のみが他の要素のデータ量に比べて大きい。基準データ#3は、歩掛の割合が大きい例を示す。即ち、基準データ#3では、歩掛表34の歩掛のデータ量のみが他の要素のデータ量に比べて大きい。基準データ#4は、計算の割合が大きい例を示す。即ち、基準データ#4では、計算表35の計算のデータ量のみが他の要素のデータ量に比べて大きい。
The rectangular size of each element shown in FIG. 6 corresponds to the data amount.
基準データ#5は、内訳、条件、歩掛、及び計算等の各要素のデータ量が大きく、全体的にデータ量が大きい例を示す。なお、名称等の要素は1つの値に確定している場合が多く、データ量は大きくない。
基準データ#6は、基準データ#2と同様に、条件の割合が大きい例である。その他、図示しないが、基準データに応じて、例えば内訳と条件との2つの要素のデータ量が相対的に大きい、といった各種の例がある。
第1データ分析で、基準データ#1は第1のグループG1へ分類され、基準データ#2は第2のグループG2へ分類され、基準データ#3は第3のグループG3へ分類され、基準データ#4は第4のグループG4へ分類され、基準データ#5は第5のグループG5へ分類され、基準データ#6は基準データ#2と同じく第2のグループG2へ分類される。
In the first data analysis, the
アプリケーション10では、第1データ分析のグループ分類方式について、予め、要素のデータ量やその割合に関する判定用の論理及び閾値等が規定されている。例えば、条件表33のデータ量またはレコード数が閾値以上である場合には特定のグループに分類する、といった論理及び閾値が規定されている。
In the
[基準データ管理情報]
図7は、基準データDB30の基準データ管理情報の例を示す。図7の基準データ管理情報の表は、列として、#で示す行番号、「基準データコード(ファイル)」、「名称」、「内訳」、「条件」、「歩掛」、「計算」等を有する。「基準データコード(ファイル)」列は、基準データコード、ファイルパス等を示す。ファイルパスは記憶領域アドレス等でもよい。「名称」列は、名称表31のコードやアドレス等を示す。同様に、「計算」列までは、それぞれの要素のコードやアドレス等を示す。その他、基準データ管理情報には、図示しないが、版情報や誤り有無情報等が管理されている。また、基準データ管理情報あるいはグループ特性表41には、各要素のデータ量等の情報が管理されてもよい。
[Standard data management information]
FIG. 7 shows an example of reference data management information in the
[グループ特性]
図8は、図6の例に対応した、第1データ分析によるグループへの分類例を示す。複数のグループの例として、グループG1〜G6を示す。グループG1は、名称が「小型」として設定されている。グループG1の特性として、基準データ全体でのデータ量が小さく、各要素の表の行数が少ない。グループG5は、名称が「大型」として設定されている。グループG5の特性として、基準データ全体でのデータ量が大きく、所定の各要素{内訳,条件,歩掛,計算}の表の行数が多い。グループG6は、名称が「中型」として設定されている。グループG6の特性として、基準データ全体でのデータ量が中程度であり、所定の各要素の表の行数が中程度である。グループG1の「小型」、グループG6の「中型」、グループG5の「大型」の順に、データ量が大きく、それらの境界は閾値等で規定されている。
[Group characteristics]
FIG. 8 shows an example of classification into groups by the first data analysis corresponding to the example of FIG. Groups G1 to G6 are shown as examples of a plurality of groups. The name of the group G1 is set as “small”. As characteristics of the group G1, the amount of data in the entire reference data is small, and the number of rows in the table of each element is small. The name of the group G5 is set as “large”. As a characteristic of the group G5, the amount of data in the entire reference data is large, and the number of rows in a table of predetermined elements {breakdown, condition, step, calculation} is large. The name of the group G6 is set as “medium”. As a characteristic of the group G6, the amount of data in the entire reference data is medium, and the number of rows in the table of each predetermined element is medium. The amount of data increases in the order of “small” in group G1, “medium” in group G6, and “large” in group G5, and their boundaries are defined by thresholds and the like.
グループG2は、名称が「条件型」として設定されている。グループG2の特性として、基準データ全体のうち条件のデータの割合が大きい。条件表33の条件のみ、行数が他の表の行数に比べて多い。条件表33のデータ量の大小を判断するための閾値等が予め規定されている。基準データ#2の条件表33では、例えば、複数の条件が、「条件#1」〜「条件#n」のように、行毎のレコードとして格納されている。これにより、この条件表33のデータ量は大きくなっている。
The name of the group G2 is set as “conditional type”. As a characteristic of the group G2, the ratio of the condition data is large in the entire reference data. Only in the condition of the condition table 33, the number of rows is larger than the number of rows in other tables. A threshold for determining the amount of data in the condition table 33 is defined in advance. In the condition table 33 of the
同様に、グループG3は、名称が「歩掛型」として設定されている。グループG3の特性として、基準データ全体のうち歩掛のデータの割合が大きい。歩掛表34の歩掛のみ、行数が他の表の行数に比べて多い。同様に、グループG4は、名称が「計算型」として設定されている。グループG4の特性として、基準データ全体のうち計算のデータの割合が大きい。計算表35の計算のみ、行数が他の表の行数に比べて多い。 Similarly, the name of the group G3 is set as “stool type”. As a characteristic of the group G3, the ratio of the step data is large in the entire reference data. Only the number of rows in the table 34 is larger than the number of rows in other tables. Similarly, the name of the group G4 is set as “calculation type”. As a characteristic of the group G4, a ratio of calculation data is large in the entire reference data. Only in the calculation of the calculation table 35, the number of rows is larger than the number of rows in other tables.
図示しないが、他の特性を持つグループも同様に分類される。他のグループは、例えば、所定の2つの要素のデータ量の割合が大きいグループ、所定の3つの要素のデータ量の割合が大きいグループ、等がある。 Although not shown, groups having other characteristics are similarly classified. Other groups include, for example, a group in which the ratio of the data amount of the predetermined two elements is large, a group in which the ratio of the data amount of the predetermined three elements is large, and the like.
上記例のように、本実施の形態では、第1データ分析により分類される複数のグループは、少なくとも以下のようなグループを含む。(1)複数の要素のデータの割合が同程度であって当該複数の要素のデータ量が閾値以上で大きいグループ。(2)複数の要素のデータの割合が同程度であって当該複数の要素のデータ量が閾値未満で小さいグループ。(3)複数の要素のうち特定の1つの要素のデータの割合が大きいグループ。(4)複数の要素のうち特定の複数の要素のデータの割合が大きいグループ。 As in the above example, in the present embodiment, the plurality of groups classified by the first data analysis includes at least the following groups. (1) A group in which the ratio of data of a plurality of elements is approximately the same and the data amount of the plurality of elements is greater than or equal to a threshold value. (2) A group in which the ratio of data of a plurality of elements is approximately the same and the data amount of the plurality of elements is smaller than a threshold value. (3) A group having a large ratio of data of one specific element among a plurality of elements. (4) A group having a large ratio of data of a plurality of specific elements among the plurality of elements.
[グループ特性表]
図9は、グループ特性表41の構成例を示す。図9のグループ特性表41は、列として、#で示す行番号、「グループ特性コード」、「グループ特性名」、「説明」を有する。「グループ特性コード」列は、分類されたグループ及びそのデータの特性を一意に識別するコードを格納する。第1データ分析部11は、グループにグループ特性コードを付与する。「グループ特性名」列は、当該グループ及びその特性の名称を格納する。ユーザは、「グループ特性名」を設定可能である。「説明」列は、当該グループ及びその特性に関する説明を示す。ユーザは、「説明」列の説明文を設定可能である。
[Group Characteristics]
FIG. 9 shows a configuration example of the group characteristic table 41. The group characteristic table 41 of FIG. 9 has, as columns, a row number indicated by #, “group characteristic code”, “group characteristic name”, and “description”. The “group characteristic code” column stores a code for uniquely identifying the classified group and its data characteristic. The first
本例で、第1行は、図6,図9の基準データ#1が分類されるグループG1の例に対応しており、グループ特性コードがG1であり、グループ特性名が「小型」である。
In this example, the first row corresponds to the example of the group G1 into which the
[不正基準データ及び不正分類表]
図10の(A)は、誤りを含む過去の基準データである不正基準データの構成例を示す。不正基準データ#91は、条件表33の条件の記載に誤りが含まれている。即ち、対応する改定版の基準書に記載の条件に対して、不正基準データ#91の条件表33に記載の条件は、不一致または正しくない。誤りの原因としては、ユーザが基準書をみて基準データを入力及び更新する作業の際に、条件の値や表現について、読み書きや解釈のミスが発生している場合が挙げられる。条件の誤りの一例としては、基準書の条件の記載が「AはB以上である」となっているのに対し、条件表33の条件では「A>B」と入力されている場合が挙げられる。
[Injustice standard data and injustice classification table]
FIG. 10A shows a configuration example of fraudulent reference data that is past reference data including errors. The fraud criterion data # 91 includes an error in the description of the condition in the condition table 33. That is, the conditions described in the condition table 33 of the fraudulent reference data # 91 are inconsistent or incorrect with respect to the conditions described in the corresponding revised standard document. As a cause of the error, there is a case where an error in reading / writing or interpretation has occurred with respect to the value or expression of the condition when the user views and inputs the reference data while viewing the reference document. As an example of a condition error, there is a case where “A is B or more” in the criteria document, whereas “A> B” is entered in the condition in the condition table 33. It is done.
同様に、不正基準データ#92は、歩掛に誤りが含まれている。同様に、不正基準データ#93は、少なくとも1つのいずれかの要素に誤りが含まれている。 Similarly, the incorrect reference data # 92 includes an error in the step. Similarly, the fraud criterion data # 93 includes an error in at least one of the elements.
第2データ分析の際、不正基準データ#91は、条件のデータの割合が大きいので、グループG2に分類される。不正基準データ#92は、歩掛のデータの割合が大きいので、グループG3に分類される。不正基準データ#93は、各要素のデータが小規模で同程度の割合であるため、グループG1に分類される。 In the second data analysis, the fraudulent reference data # 91 is classified into the group G2 because the ratio of the condition data is large. The fraudulent reference data # 92 is classified into the group G3 because the ratio of the data for the step is large. The fraudulent reference data # 93 is classified into the group G1 because the data of each element is small and has the same ratio.
図10の(B)は、図10の(A)の例に対応した、不正分類表42の構成例を示す。図10の(B)の不正分類表42は、列として、#で示す行番号、「不正基準データコード(ファイル)」、「グループ特性コード(分類)」、「誤り内容」を有する。「不正基準データコード(ファイル)」列は、不正基準データの基準データコードやファイルパス等を格納する。「グループ特性コード(分類)」列は、第2データ分析により分類されたグループのグループ特性コードを格納する。「誤り内容」列は、ユーザにより設定可能である、誤り内容の説明文等を格納する。 FIG. 10B shows a configuration example of the fraud classification table 42 corresponding to the example of FIG. The fraud classification table 42 in FIG. 10B includes, as columns, a row number indicated by #, “fault reference data code (file)”, “group characteristic code (classification)”, and “error content”. The “illegal reference data code (file)” column stores the reference data code, file path, etc. of the illegal reference data. The “group characteristic code (classification)” column stores the group characteristic code of the group classified by the second data analysis. The “error content” column stores an explanation of the error content that can be set by the user.
本例で、第1行は、基準データコードが901である図10の(A)の不正基準データ#91が、グループG2に分類されており、その誤り内容として「条件の符号」等がユーザにより設定されていることを示す。第2行は、基準データコードが902である不正基準データ#92が、グループG3に分類されており、その誤り内容として「歩掛の数量」等がユーザにより設定されていることを示す。 In this example, the first line shows that the fraudulent reference data # 91 in FIG. 10A whose reference data code is 901 is classified into the group G2, and “error code” is the user's error content. Indicates that it is set. The second row indicates that the illegal reference data # 92 whose reference data code is 902 is classified into the group G3, and “the quantity of yield” or the like is set by the user as the error content.
[テスト項目設定画面]
図11は、図2のS3に対応した第3データ分析の際のテスト項目の設定例及びその画面例を示す。前述のS301で、第3データ分析部13は、入出力部を通じて、図11のような画面を表示する。図11の画面は、欄111、欄112、欄113を含む。
[Test item setting screen]
FIG. 11 shows a test item setting example and a screen example thereof in the third data analysis corresponding to S3 of FIG. In S301 described above, the third
欄111は、第2データ分析の結果に基づいて、不正基準データである過去の基準データの誤り内容を表示してユーザにより確認等を行うための欄である。欄111には、基準データコード、版、分類、誤り内容、等の情報が表示される。「版」箇所には、版またはそれに対応する改定日時等が表示される。「分類」箇所には、グループ特性コード及びグループ特性名が表示される。「誤り内容」箇所では、ユーザにより誤り内容の説明文を入力して設定可能である。「誤り内容」箇所には、設定済みの場合にはその説明文が表示される。 A column 111 is a column for displaying an error content of past reference data, which is fraudulent reference data, based on the result of the second data analysis and confirming by the user. The column 111 displays information such as a reference data code, version, classification, error content, and the like. In the “version” section, the version or the date and time of revision corresponding to the version is displayed. In the “classification” part, a group characteristic code and a group characteristic name are displayed. In the “error content” part, the user can set by inputting an explanation of the error content. In the “error content” portion, an explanation is displayed when it has been set.
ユーザは、欄111を見て、不正基準データがどの特性のグループに分類されているか等を確認できる。ユーザは、不正基準データに含まれている誤りを摘出し、「誤り内容」のテキスト入力フォームに、その誤り内容に関する説明文のテキストを入力し、「設定する」ボタンで設定することができる。 The user can check the group 111 to which characteristic group the fraud criterion data is classified by looking at the column 111. The user can extract the error included in the fraud criterion data, enter the text of the descriptive text regarding the error content in the “error content” text input form, and set it with the “set” button.
欄111での誤り内容の摘出及び入力例は以下である。S2の不正分類の結果、図10の(A)の不正基準データ#91は、グループG2の「条件型」に分類されている。S301で、ユーザにより不正基準データの誤り内容が摘出される。不正基準データ#91は、条件の符号の表現が誤っている。不正基準データ#91の条件表33には、基準書に記載の条件(例えば「AはB以上である」)に対して、不一致または正しくない条件が登録されている。特に、条件の符号の表現として、正しくは「A≧B」等とすべきところを、誤って「A>B」になっている。ユーザは、欄111の「誤り内容」に、摘出した誤り内容の説明文を、図示のように入力して設定する。説明文の例は、「条件の符号の表現が正しくない。正:「AはB以上」→A≧B,誤:「AはB以上」→A>B」等である。 An example of extracting error contents and inputting them in the column 111 is as follows. As a result of the fraud classification in S2, the fraud criterion data # 91 in FIG. 10A is classified into the “conditional type” of the group G2. In S301, the error content of the illegal reference data is extracted by the user. In the illegal reference data # 91, the expression of the condition code is incorrect. In the condition table 33 of the fraudulent reference data # 91, a condition that does not match or is incorrect with respect to the condition described in the reference document (for example, “A is B or more”) is registered. In particular, as the expression of the sign of the condition, where “A ≧ B” or the like should be correct, “A> B” is erroneously set. The user inputs and sets an explanatory text of the extracted error content in the “error content” of the column 111 as illustrated. An example of the explanatory sentence is “Expression of the condition code is not correct. Correct:“ A is B or more ”→ A ≧ B, wrong:“ A is B or more ”→ A> B”, etc.
欄112は、新たにテスト項目を設定するための欄である。欄112には、テスト項目コード、分類、テスト内容、等の情報が表示される。「テスト項目コード」箇所は、テスト項目を識別するコードを示す。「分類」箇所は、そのテスト項目がどの特性のグループに分類及び関連付けされているかを示す。「テスト内容」箇所は、ユーザによりテスト項目の内容であるチェック観点等を入力して設定可能である。 A column 112 is a column for setting a new test item. The column 112 displays information such as test item codes, classifications, test contents, and the like. “Test item code” indicates a code for identifying a test item. The “classification” portion indicates to which characteristic group the test item is classified and associated. The “test content” portion can be set by the user by inputting a check viewpoint that is the content of the test item.
ユーザは、欄111で確認や摘出した誤り内容に基づいて、従来のテストに不足しているチェック観点等を割り出し、そのチェック観点等に対応して、新たにテスト項目を設定する。その場合、ユーザは、欄112で、「テスト内容」のテキスト入力フォームに、テスト内容の説明文を入力し、「設定する」ボタンで設定することができる。第3データ分析部13は、欄112で設定されたテスト項目を、有効なテスト項目として、テスト項目表43に格納する。
Based on the error contents confirmed or extracted in the column 111, the user determines a check viewpoint that is lacking in the conventional test, and sets a new test item corresponding to the check viewpoint. In that case, the user can input an explanation of the test content in the text input form of “test content” in the column 112 and set it with the “set” button. The third
欄112でのテスト項目の設定例は以下である。ユーザは、欄111で摘出した誤り内容に関して、従来のテストでは不足しているチェック観点を割り出し、そのチェック観点に対応する新たなテスト項目を追加する。ユーザは、基準書に記載の条件の表現と、基準データの条件表33の条件の表現とを比較して正しいかチェックするというチェック観点を追加する。ユーザは、欄112で、条件の符号の表現に関するチェック観点に対応するテスト項目を設定する。ユーザは、欄112の「テスト内容」に、そのテスト内容の説明文を入力して設定する。説明文の例は、「条件の符号の表現が正しいかチェックする。「AはB以上」→A≧B,「AはBを超える」→A>B」等である。 A setting example of the test item in the column 112 is as follows. For the error content extracted in the column 111, the user determines a check viewpoint that is insufficient in the conventional test, and adds a new test item corresponding to the check viewpoint. The user adds a check viewpoint that checks whether the expression of the condition described in the reference document is correct by comparing the expression of the condition in the condition table 33 of the reference data. In the column 112, the user sets a test item corresponding to the check viewpoint regarding the expression of the code of the condition. The user inputs and sets an explanatory text of the test content in the “test content” of the column 112. An example of the explanatory text is “check whether the expression of the condition code is correct.“ A is greater than or equal to B ”→ A ≧ B,“ A exceeds B ”→ A> B”, and the like.
欄113は、テスト項目の設定のために、既存のテスト項目の確認や選択を行うための欄である。欄113では、テスト項目一覧の表示や検索が可能である。ユーザは、欄113で、テスト項目一覧やそのうちの検索結果のテスト項目を表示してその内容を確認できる。また、ユーザは、欄113で、テスト項目一覧から選択したテスト項目を、有効なテスト項目として設定することもできる。また、ユーザは、欄113で、テスト項目表43に設定済みの有効なテスト項目を表示してその内容を確認や変更することもできる。
A
欄113は、検索条件の入力欄や、テスト項目一覧及びその検索結果の表示欄を含む。ユーザは、既存のテスト項目を確認する場合、テスト項目一覧またはその検索結果を表示して確認する。ユーザは、テスト項目を検索する場合、検索条件の入力欄に、テスト項目コード、分類、またはキーワード等を入力して検索する。これにより、検索結果の表示欄に、検索条件に該当するテスト項目が表示される。
The
第3データ分析部13は、テスト項目一覧を表示する場合、テストDB40のテスト項目一覧22から情報を参照する。第3データ分析部13は、テスト項目一覧22からテスト項目を検索する。テスト項目一覧22は、図示しないが、テスト項目毎に、テスト項目コード及びテスト内容等の情報が格納されている。
When displaying the test item list, the third
欄113でのテスト項目の表示例は以下である。ユーザは、欄112の例のように、条件表33の条件に関するテスト項目を追加する際、既存のテスト項目一覧及び設定済みの有効なテスト項目のうち、条件に関するテスト項目を確認する。ユーザは、検索条件の入力欄に例えば「条件」と入力して検索する。テスト項目一覧の検索結果の欄には、条件に関するテスト項目として、例えばテスト項目コードがC301である既存のテスト項目や、テスト項目コードがC3である新たに設定済みのテスト項目が表示されている。
A display example of the test item in the
上記テスト項目設定に関する他の例は以下である。図10の(A)の不正基準データ#92は、グループG3の「歩掛型」に分類されている。不正基準データ#92の歩掛表34には、基準書に記載の歩掛の数量に対して異なる歩掛の数量が登録されている。ユーザは、基準書に記載の歩掛の数量と、基準データの歩掛表34の歩掛の数量とを比較して一致するかチェックするというチェック観点を追加する。ユーザは、欄112で、歩掛の数量に関するチェック観点に対応するテスト項目を設定する。欄112の「テスト内容」の説明文の例は、「歩掛の数量が一致するかチェックする。」等である。 Another example regarding the test item setting is as follows. The fraudulent reference data # 92 in (A) of FIG. 10 is categorized as the “stool type” of group G3. In the scale table 34 of the fraudulent reference data # 92, the quantity of the scale different from the quantity of the scale described in the standard document is registered. The user adds a check viewpoint in which the quantity of the yield described in the standard document is compared with the quantity of the yield in the scale table 34 of the standard data to check whether they match. In the column 112, the user sets a test item corresponding to the check viewpoint regarding the quantity of the step. An example of the description of “test content” in the column 112 is “check whether the quantity of the walks matches” or the like.
更に、図11の画面で、ユーザにより選択したテスト項目を有効なテスト項目として設定する場合は以下である。ユーザは、欄113にテスト項目一覧またはその検索結果を表示する。第3データ分析部13は、欄113に、テスト項目毎に、図示しないチェックボックスや設定ボタン等を表示する。ユーザは、欄113のテスト項目の中からテスト項目を選択し、設定ボタンを押す。これにより、第3データ分析部13は、選択されたテスト項目を、有効なテスト項目として設定するように、テスト項目表43に格納する。
Furthermore, when the test item selected by the user is set as an effective test item on the screen of FIG. The user displays a test item list or a search result thereof in the
[テスト項目表]
図12は、テスト項目表43の構成例を示す。図12のテスト項目表43は、列として、テスト項目コード、グループ特性コード、連番、テスト内容を有する。「テスト項目コード」列は、前述のテスト項目コードを格納する。「グループ特性コード」列は、前述のグループ特性表41に管理されるグループ特性コードを格納する。「連番」列は、同じグループ特性コードに該当する複数のテスト項目についての連続番号を格納する。「テスト内容」列は、ユーザにより設定されたテスト内容の説明文を格納する。
[Test item table]
FIG. 12 shows a configuration example of the test item table 43. The test item table 43 in FIG. 12 includes test item codes, group characteristic codes, serial numbers, and test contents as columns. The “test item code” column stores the aforementioned test item code. The “group characteristic code” column stores the group characteristic codes managed in the group characteristic table 41 described above. The “serial number” column stores serial numbers for a plurality of test items corresponding to the same group characteristic code. The “test content” column stores a description of the test content set by the user.
本例では、第1行のテスト項目は、テスト項目コードがC1であり、「小型」のグループG1に関連付けられて設定されており、テスト内容は「基準書に記載の名称と一致するかチェックする。」となっている。第3行のテスト項目は、テスト項目コードがC3であり、「条件型」のグループG2に関連付けられて設定されており、テスト内容は「条件パターンの二重チェックを行う。」となっている。第4行のテスト項目は、テスト項目コードがC4であり、「条件型」のグループG2に関連付けられて設定されており、テスト内容は「条件の符号の表現が正しいかチェックする。……」となっている。第5行のテスト項目は、テスト項目コードがC5であり、「歩掛型」のグループG3に関連付けられて設定されており、テスト内容は「歩掛の数量が一致するかチェックする。……」となっている。 In this example, the test item in the first row has a test item code C1 and is set in association with the “small” group G1, and the test content is “check whether it matches the name described in the reference document” "" The test item in the third row has the test item code C3, is set in association with the “condition type” group G2, and the test content is “double check of the condition pattern”. . The test item on the fourth line has a test item code C4 and is set in association with the “condition type” group G2, and the test content is “check whether the expression of the sign of the condition is correct. It has become. The test item in the fifth line has a test item code C5 and is set in association with the “Golden” group G3. "
[テスト項目出力画面]
図13は、図2のS7に対応して、テスト項目出力部18によりテスト項目を出力する際の画面例を示す。図13の画面例では、「テスト項目抽出結果」、及び「テスト対象基準データについて、以下のテスト項目のテストを順に実施してください。」等のメッセージが表示されている。その下には、図2のS4〜S6によって抽出された有効なテスト項目の情報が順に表示される。有効なテスト項目毎に、テスト項目コード、テスト内容、及びチェックボックス等が表示される。
[Test item output screen]
FIG. 13 shows an example of a screen when test items are output by the test
本例では、図12のテスト項目表43の例に基づいて、テスト項目C3,C4等の情報が表示されている。第1テスト項目131は、第1に優先して実施すべきである、第1の有効なテスト項目の情報を示す。第1テスト項目131として、テスト項目C3が表示されている。第2テスト項目132は、第2に優先して実施すべきである、第2の有効なテスト項目の情報を示す。第2テスト項目132として、テスト項目C4が表示されている。テスト項目C4は、図11の欄112で新たに設定されたテスト項目に対応する。
In this example, information such as test items C3 and C4 is displayed based on the example of the test item table 43 of FIG. The
ユーザは、図13の画面のテスト項目に従って、テスト項目毎に順にテストを実施し、テスト項目毎にテスト結果を記入する。ユーザは、テスト項目のテスト結果として、誤りが発見されず、問題が無いことを確認した場合、当該テスト項目をテスト済み状態とし、当該テスト項目のチェックボックスをオンにする。また、テスト項目毎にテスト結果の詳細を記録する場合には、ユーザは、図示しないボタンを押して詳細を記録する。ユーザは、すべてのテスト項目のテストを実施してテスト済み状態となった場合、完了ボタンを押して終了し、途中で終了する場合には中止ボタンを押して終了する。アプリケーション10は、終了状態に応じてテスト結果情報21に情報を保存する。
The user sequentially performs tests for each test item according to the test items on the screen of FIG. 13 and enters the test result for each test item. When the user confirms that no error is found and there is no problem as the test result of the test item, the user sets the test item to the tested state and turns on the check box of the test item. When recording the details of the test results for each test item, the user records the details by pressing a button (not shown). When the test is completed for all the test items, the user presses the completion button to end the process, and when the process ends in the middle, the user presses the stop button to end. The
ユーザは、図13の画面で指示を入力することにより、画面のテスト項目の情報をファイルに保存することや印刷すること、積算業務システム2に出力することもできる。テスト項目出力部18は、ユーザ操作に応じて、テスト項目表43に基づいた上記画面の情報を、テスト項目リスト、言い換えるとチェックリストとして、ユーザに出力する。
By inputting an instruction on the screen shown in FIG. 13, the user can save the test item information on the screen in a file, print it, and output it to the
[テスト結果情報]
図14は、テスト結果情報21の構成例を示す。図14のテスト結果情報21の表は、管理情報として、テスト対象基準データの基準データコード、テスト項目コード、テスト結果、ユーザ及び日時等の情報を有する。「ユーザ」列には、テストを実施したユーザの情報、「日時」列には、テストを実施した日時の情報が格納される。
[Test result information]
FIG. 14 shows a configuration example of the test result
「テスト項目コード」列には、図13のように抽出及び出力されたテスト項目に関するコードが順に格納される。「テスト結果」列には、テスト結果を示す情報が格納される。この情報は、例えば、OKまたはNGを表すフラグ値や、詳細情報である。OKのフラグ値は、誤り無し、テスト済み等を示す。NGのフラグ値は、誤り有り、未テスト等を示す。詳細情報は、例えばNGの場合にユーザにより入力された、誤り内容の説明文や、誤り箇所自体のデータである。 In the “test item code” column, codes relating to the test items extracted and output as shown in FIG. 13 are sequentially stored. The “test result” column stores information indicating the test result. This information is, for example, a flag value indicating OK or NG or detailed information. The OK flag value indicates no error, tested, and the like. The NG flag value indicates that there is an error, no test, and so on. The detailed information is, for example, an explanation of the error content input by the user in the case of NG or data of the error part itself.
ユーザは、端末1でテスト部20を通じて画面に図14のようなテスト結果情報21の内容を表示して、テスト結果を確認することもできる。
The user can also check the test result by displaying the content of the test result
[効果等]
以上説明したように、本実施の形態の積算業務テスト支援システムによれば、基準データ改定時のテストを含む作業の支援に関して、テストの効率性を高めることができ、基準データの誤りを早期に検出できる。
[Effects]
As described above, according to the integration work test support system of the present embodiment, it is possible to improve the efficiency of the test with respect to the work support including the test at the time of the revision of the reference data, and the error of the reference data is made early. It can be detected.
本実施の形態によれば、従来技術のようにすべての基準データに対して一律の観点の複数のテスト項目を適用して同じようなテストを行うのではなく、基準データの特性に応じて有効な特定のテスト項目を優先的に適用してテストを行うことが可能である。有効なテスト項目は、基準データの分析に基づいて、ユーザにより追加または選択されたテスト項目に対応しており、誤りを発見できる可能性が高いと推定されるテスト項目である。 According to the present embodiment, the same test is not performed by applying a plurality of test items from a uniform viewpoint to all the reference data as in the prior art, but effective according to the characteristics of the reference data. It is possible to test by applying specific test items with priority. The effective test item corresponds to the test item added or selected by the user based on the analysis of the reference data, and is a test item estimated to have a high possibility of finding an error.
アプリケーション10は、基準データの特性に応じて、有効なテスト項目を抽出及び出力する。アプリケーション10は、ユーザにより設定されているテスト項目を、有効なテスト項目として抽出する。あるいは、アプリケーション10は、既存の複数のテスト項目の中から選択して絞り込まれたテスト項目を、有効なテスト項目として抽出する。端末1では、積算業務システム2での本番テストよりも前段階のテストとして、その有効なテスト項目を適用したテストを行うことができる。これにより、テスト対象基準データに誤りが含まれている場合には、前段階のテストで、誤りを早期に発見できる可能性が高い。誤り及びそれに対応する不正基準データを早期に発見できれば、基準データの修正やテストに要する工数を削減できる。したがって、従来技術よりも、テストを含む作業全体の効率を高め、作業者の手間を軽減し、作業時間を短縮することができる。
The
本実施の形態では、特に、データ分析として、基準データの要素のデータの割合をみて、その違いに応じた特性のグループに分類し、グループと誤りとテスト項目とを関連付けて設定する。これにより、基準データの特性に応じて、誤りの早期発見のために有効なテスト項目を抽出してユーザに提示することができる。 In the present embodiment, in particular, as data analysis, the ratio of the data of the elements of the reference data is seen, classified into groups having characteristics corresponding to the difference, and the group, error, and test item are set in association with each other. Thereby, according to the characteristic of the reference data, it is possible to extract effective test items for early detection of errors and present them to the user.
本実施の形態では、ユーザによる不正基準データの誤り内容の摘出や、チェック観点の割り出しや、有効なテスト項目の設定がしやすいように、支援情報を提供する。これにより、ユーザは、有効なテスト項目の設定等がしやすく、効率的に作業が可能である。 In the present embodiment, support information is provided so that the user can easily extract error contents of fraudulent reference data, determine a check viewpoint, and set an effective test item. Accordingly, the user can easily set effective test items and can efficiently perform the work.
本実施の形態では、新たな仕組みとして、積算業務に係わる基準データの特性に着目し、基準データの特性をグループとして分類しておき、また、過去の不正基準データの誤り内容をグループ別に分類して明らかにしておく。本実施の形態では、基準データの特性ごとに、ユーザにより、誤り内容を見極め、有効なテスト項目を準備しておく。そして、本実施の形態では、改定時のテストの際、DBの情報に基づいて、基準データの特性に合わせた有効なテスト項目を抽出して提示し、従来には無い特有のテストである前段階のテストを実施可能とする。 In the present embodiment, as a new mechanism, paying attention to the characteristics of the reference data related to the integration work, the characteristics of the reference data are classified as a group, and the error contents of the past incorrect reference data are classified into groups. To clarify. In the present embodiment, for each characteristic of the reference data, the user determines the error contents and prepares effective test items. In the present embodiment, in the test at the time of the revision, based on the information in the DB, effective test items that match the characteristics of the reference data are extracted and presented. Enable stage testing.
これにより、例えばユーザによる基準書の解釈ミスによって基準データに誤った内容を入力している場合でも、前段階のテストで早期に効率的に誤りを発見でき、作業後の結果として不正基準データの発生を防止でき、誤り発生件数を削減できる。本実施の形態によれば、ユーザは、基準データ改定時のテストを含む作業の結果をDBに蓄積し、DBの情報を今後の作業に活用及び反映して、テストの精度を高めてゆくことができる。 As a result, for example, even if incorrect content is entered in the reference data due to a misinterpretation of the reference document by the user, an error can be discovered early and efficiently in the previous test, and the result of the incorrect reference data Occurrence can be prevented and the number of errors can be reduced. According to the present embodiment, the user accumulates the results of the work including the test at the time of the revision of the reference data in the DB, and uses and reflects the information in the DB for future work, thereby improving the accuracy of the test. Can do.
[他の実施の形態]
他の実施の形態の積算業務テスト支援システムとして、以下が挙げられる。
[Other embodiments]
Examples of the integration work test support system according to another embodiment include the following.
図1のテスト部20をアプリケーション10の中に統合した形態としてもよい。また、テスト部20を、積算業務システム2の本番テストを行う部分に統合した形態としてもよい。また、アプリケーション10を積算業務システム2に統合した形態としてもよい。また、テスト項目表43と既存のテスト項目一覧22とを1つに統合した形態としてよい。
The
前述の実施の形態では、有効なテスト項目の設定の際に、新規にテスト項目を設定する機能と、既存のテスト項目一覧22から選択したテスト項目を設定する機能との両方の機能を備えている。これに限らず、前者の機能のみを備えた形態や、後者の機能のみを備えた形態も勿論可能である。
In the above-described embodiment, when a valid test item is set, both a function for setting a new test item and a function for setting a test item selected from the existing
テスト部20でのテストや、積算業務システム2の本番テストの結果、誤りが発見された場合、それに対応する不正基準データを、アプリケーション10の第2データ分析部12や第3データ分析部13へ連係する形態でもよい。第2データ分析部12では、前述と同様に、その不正基準データの判別分析により不正分類を行う。そして、第3データ分析部13では、ユーザによりその不正基準データの誤り内容を確認し、新たなチェック観点がある場合には前述と同様にテスト項目を設定可能である。
When an error is found as a result of the test in the
以上、本発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されず、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。 Although the present invention has been specifically described above based on the embodiments, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the scope of the invention.
1…端末、2…積算業務システム、10…アプリケーション、11…第1データ分析部、12…第2データ分析部、13…第3データ分析部、14…データ管理部、15…テストデータ入力部、16…第4データ分析部、17…テスト項目抽出部、18…テスト項目出力部、19…設定部、20…テスト部、21…テスト結果情報、22…テスト項目一覧、30…基準データDB、31…名称表、32…内訳表、33…条件表、34…歩掛表、35…計算表、40…テストDB、41…グループ特性表、42…不正分類表、43…テスト項目表。
DESCRIPTION OF
Claims (10)
テスト支援部と、
前記基準データを格納する基準データDBと、
前記作業を支援するための情報を格納するテストDBと、
を備え、
前記テスト支援部は、
前記基準データDBの基準データ群を、第1データ分析により、データの特性の違いに応じた複数のグループに分類し、当該グループ及び特性に関する第1の情報を前記テストDBに格納する第1データ分析部と、
前記第1の情報に基づいて、誤りを含む不正基準データを、第2データ分析により、前記グループのいずれに該当するか判別して分類し、当該分類に関する第2の情報を、前記テストDBに格納する第2データ分析部と、
前記第2の情報に基づいて、第3データ分析として、画面でユーザの操作に基づいて設定される、前記不正基準データの誤り内容に関するチェック観点に対応する第1のテスト項目を、前記グループと関連付けて、第3の情報として、前記テストDBに格納する第3データ分析部と、
前記ユーザの操作に基づいて、テスト対象基準データを入力する入力部と、
前記テスト対象基準データを、第4データ分析により、前記グループのいずれに該当するか判別して分類する第4データ分析部と、
前記テスト対象基準データが該当する前記グループに関連付けられた前記第1のテスト項目を前記第3の情報から抽出する抽出部と、
前記抽出された第1のテスト項目を前記ユーザに対して出力する出力部と、
を有する、積算業務テスト支援システム。 An integration work test support system that performs information processing to support work including tests at the time of revision of reference data related to accumulation work,
A test support department;
A reference data DB for storing the reference data;
A test DB for storing information for supporting the work;
With
The test support unit
First data for classifying the reference data group of the reference data DB into a plurality of groups according to differences in data characteristics by first data analysis, and storing first information relating to the groups and characteristics in the test DB The analysis department;
Based on the first information, fraudulent reference data including an error is classified by classifying which of the groups corresponds to the second data analysis, and second information regarding the classification is stored in the test DB. A second data analysis unit for storing;
Based on the second information, as a third data analysis, a first test item that is set based on a user's operation on the screen and that corresponds to a check viewpoint regarding the error content of the fraud criterion data is the group and In association, as the third information, a third data analysis unit stored in the test DB;
An input unit for inputting test target reference data based on the user's operation;
A fourth data analysis unit that classifies the test target reference data by determining whether the test target reference data corresponds to any of the groups by a fourth data analysis;
An extraction unit for extracting the first test item associated with the group to which the test target reference data corresponds from the third information;
An output unit for outputting the extracted first test item to the user;
An integrated business test support system.
テスト部を有し、
前記出力部は、前記第1のテスト項目の情報を含む画面を表示し、
前記テスト部は、前記画面で前記ユーザの操作に基づいて、前記テスト対象基準データに関する前記第1のテスト項目を用いたテストを実施し、誤りの有無を含むテスト結果をテスト結果情報に格納する、
積算業務テスト支援システム。 In the integration work test support system according to claim 1,
Has a test section,
The output unit displays a screen including information on the first test item;
The test unit performs a test using the first test item related to the test target reference data based on an operation of the user on the screen, and stores a test result including the presence or absence of an error in test result information. ,
Total work test support system.
前記基準データは、複数の要素のデータにより構成され、
前記第1データ分析部は、前記基準データにおける前記複数の要素のデータの割合に基づいて、前記複数のグループに分類する、
積算業務テスト支援システム。 In the integration work test support system according to claim 1,
The reference data is composed of data of a plurality of elements,
The first data analysis unit classifies the plurality of groups based on a ratio of data of the plurality of elements in the reference data;
Total work test support system.
前記複数のグループは、
前記複数の要素のデータの割合が同程度であって当該複数の要素のデータ量が閾値以上で大きいグループと、
前記複数の要素のデータの割合が同程度であって当該複数の要素のデータ量が前記閾値未満で小さいグループと、
前記複数の要素のうち特定の1つの要素のデータの割合が大きいグループと、
前記複数の要素のうち特定の複数の要素のデータの割合が大きいグループと、
を含む、
積算業務テスト支援システム。 In the accumulation work test support system according to claim 3,
The plurality of groups are:
A group in which the ratio of data of the plurality of elements is approximately the same and the data amount of the plurality of elements is greater than or equal to a threshold value;
A group in which the ratio of data of the plurality of elements is approximately the same, and the data amount of the plurality of elements is smaller than the threshold value;
A group having a large ratio of data of one particular element among the plurality of elements;
A group having a large ratio of data of a plurality of specific elements among the plurality of elements;
including,
Total work test support system.
前記第3データ分析部は、前記第2の情報に基づいて、画面に前記不正基準データの前記グループへの分類結果を表示し、前記画面で前記ユーザの操作に基づいて設定される前記誤り内容に関する情報を前記第3の情報に格納する、
積算業務テスト支援システム。 In the integration work test support system according to claim 1,
The third data analysis unit displays the classification result of the fraud criteria data into the group based on the second information, and the error content set based on the user operation on the screen Storing information on the third information,
Total work test support system.
前記第3データ分析部は、画面で前記ユーザの操作に基づいて、前記第1のテスト項目として、既存のテスト項目とは異なる新規のテスト項目を設定する、
積算業務テスト支援システム。 In the integration work test support system according to claim 1,
The third data analysis unit sets a new test item different from an existing test item as the first test item based on the operation of the user on the screen.
Total work test support system.
前記第3データ分析部は、画面で前記ユーザの操作に基づいて、既存のテスト項目の情報を表示し、当該既存のテスト項目から前記ユーザにより選択されたテスト項目を、前記第1のテスト項目として設定する、
積算業務テスト支援システム。 In the integration work test support system according to claim 1,
The third data analysis unit displays information on an existing test item on the screen based on the operation of the user, and the test item selected by the user from the existing test item is displayed on the first test item. Set as
Total work test support system.
前記テスト部は、前記テスト結果情報に基づいて、前記テスト対象基準データの前記テスト結果が誤り無しの場合、当該テスト対象基準データを、積算業務システムの本番テストまたは積算業務で使用させるように連係し、前記テスト結果が誤り有りの場合、当該テスト対象基準データを、再入力または再テストするように前記ユーザに促す、
積算業務テスト支援システム。 In the accumulation work test support system according to claim 2,
Based on the test result information, when the test result of the test target reference data has no error, the test unit is linked so that the test target reference data is used in a production test or an integration operation of the integration operation system. And if the test result is incorrect, prompt the user to re-enter or re-test the test target reference data,
Total work test support system.
前記積算業務テスト支援システムは、
テスト支援部と、
前記基準データを格納する基準データDBと、
前記作業を支援するための情報を格納するテストDBと、
を備え、
前記積算業務テスト支援方法は、前記テスト支援部で実行するステップとして、
前記基準データDBの基準データ群を、第1データ分析により、データの特性の違いに応じた複数のグループに分類し、当該グループ及び特性に関する第1の情報を前記テストDBに格納する第1データ分析ステップと、
前記第1の情報に基づいて、誤りを含む不正基準データを、第2データ分析により、前記グループのいずれに該当するか判別して分類し、当該分類に関する第2の情報を、前記テストDBに格納する第2データ分析ステップと、
前記第2の情報に基づいて、第3データ分析として、画面でユーザの操作に基づいて設定される、前記不正基準データの誤り内容に関するチェック観点に対応する第1のテスト項目を、前記グループと関連付けて、第3の情報として、前記テストDBに格納する第3データ分析ステップと、
前記ユーザの操作に基づいて、テスト対象基準データを入力する入力ステップと、
前記テスト対象基準データを、第4データ分析により、前記グループのいずれに該当するか判別して分類する第4データ分析ステップと、
前記テスト対象基準データが該当する前記グループに関連付けられた前記第1のテスト項目を前記第3の情報から抽出する抽出ステップと、
前記抽出された第1のテスト項目を前記ユーザに対して出力する出力ステップと、
を有する、積算業務テスト支援方法。 An accumulation work test support method in an accumulation work test support system that performs information processing to support work including a test at the time of revision of reference data related to accumulation work,
The accumulated work test support system is:
A test support department;
A reference data DB for storing the reference data;
A test DB for storing information for supporting the work;
With
The integration work test support method is executed by the test support unit as follows:
First data for classifying the reference data group of the reference data DB into a plurality of groups according to differences in data characteristics by first data analysis, and storing first information relating to the groups and characteristics in the test DB Analysis steps;
Based on the first information, fraudulent reference data including an error is classified by classifying which of the groups corresponds to the second data analysis, and second information regarding the classification is stored in the test DB. A second data analysis step for storing;
Based on the second information, as a third data analysis, a first test item that is set based on a user's operation on the screen and that corresponds to a check viewpoint regarding the error content of the fraud criterion data is the group and In association, a third data analysis step of storing in the test DB as third information;
An input step for inputting test target reference data based on the user's operation;
A fourth data analysis step of classifying the test target reference data by determining whether the test target reference data corresponds to any of the groups by a fourth data analysis;
Extracting the first test item associated with the group to which the test target reference data corresponds from the third information;
An output step of outputting the extracted first test item to the user;
A method for supporting an accumulation work test.
前記積算業務テスト支援システムは、
テスト支援部と、
前記基準データを格納する基準データDBと、
前記作業を支援するための情報を格納するテストDBと、
を備え、
前記積算業務テスト支援プログラムは、前記テスト支援部に実行させる処理として、
前記基準データDBの基準データ群を、第1データ分析により、データの特性の違いに応じた複数のグループに分類し、当該グループ及び特性に関する第1の情報を前記テストDBに格納する第1データ分析処理と、
前記第1の情報に基づいて、誤りを含む不正基準データを、第2データ分析により、前記グループのいずれに該当するか判別して分類し、当該分類に関する第2の情報を、前記テストDBに格納する第2データ分析処理と、
前記第2の情報に基づいて、第3データ分析として、画面でユーザの操作に基づいて設定される、前記不正基準データの誤り内容に関するチェック観点に対応する第1のテスト項目を、前記グループと関連付けて、第3の情報として、前記テストDBに格納する第3データ分析処理と、
前記ユーザの操作に基づいて、テスト対象基準データを入力する入力処理と、
前記テスト対象基準データを、第4データ分析により、前記グループのいずれに該当するか判別して分類する第4データ分析処理と、
前記テスト対象基準データが該当する前記グループに関連付けられた前記第1のテスト項目を前記第3の情報から抽出する抽出処理と、
前記抽出された第1のテスト項目を前記ユーザに対して出力する出力処理と、
を有する、積算業務テスト支援プログラム。 An accumulation work test support program for causing an accumulation work test support system that performs information processing to support work including a test at the time of revision of reference data relating to accumulation work to execute the information processing,
The accumulated work test support system is:
A test support department;
A reference data DB for storing the reference data;
A test DB for storing information for supporting the work;
With
The integration work test support program is a process to be executed by the test support unit.
First data for classifying the reference data group of the reference data DB into a plurality of groups according to differences in data characteristics by first data analysis, and storing first information relating to the groups and characteristics in the test DB Analysis process,
Based on the first information, fraudulent reference data including an error is classified by classifying which of the groups corresponds to the second data analysis, and second information regarding the classification is stored in the test DB. A second data analysis process to store;
Based on the second information, as a third data analysis, a first test item that is set based on a user's operation on the screen and that corresponds to a check viewpoint regarding the error content of the fraud criterion data is the group and In association with each other, third data analysis processing stored as third information in the test DB;
An input process for inputting test target reference data based on the user's operation;
A fourth data analysis process for discriminating and classifying the test target reference data according to which of the groups by a fourth data analysis;
An extraction process for extracting the first test item associated with the group to which the test target reference data corresponds from the third information;
An output process for outputting the extracted first test item to the user;
Integrating business test support program.
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---|---|---|---|
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