JP2017111695A - Business feasibility analyzing device - Google Patents

Business feasibility analyzing device Download PDF

Info

Publication number
JP2017111695A
JP2017111695A JP2015246901A JP2015246901A JP2017111695A JP 2017111695 A JP2017111695 A JP 2017111695A JP 2015246901 A JP2015246901 A JP 2015246901A JP 2015246901 A JP2015246901 A JP 2015246901A JP 2017111695 A JP2017111695 A JP 2017111695A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
variable
value
variables
designated
balance structure
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2015246901A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2017111695A5 (en
JP6457926B2 (en
Inventor
洋一 堀井
Yoichi Horii
洋一 堀井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP2015246901A priority Critical patent/JP6457926B2/en
Priority to CN201680054140.4A priority patent/CN108027913A/en
Priority to PCT/JP2016/081354 priority patent/WO2017104264A1/en
Publication of JP2017111695A publication Critical patent/JP2017111695A/en
Publication of JP2017111695A5 publication Critical patent/JP2017111695A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6457926B2 publication Critical patent/JP6457926B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To accomplish sensitivity analysis and goal seeking on the basis of a balance structure describing file without entailing heavy workload.SOLUTION: A business feasibility analyzing device stores a balance structure describing file. The business feasibility analyzing device accepts cause variables and result variables the user designates out of variables contained in the balance structure describing file. Then the business feasibility analyzing device, assuming that other variables are fixed variables, displays a graphic pattern showing the relationship between the cause variables and the result variables. Also, the business feasibility analyzing device accepts the user's designation of target variables, searched-for variables and restrictive variables the user designates out of the variables contained in the balance structure describing file. Then the business feasibility analyzing device, assuming that other variables are fixed variables, calculates searched-for variables that the target variables need in order to take the target value.SELECTED DRAWING: Figure 7

Description

本発明は、事業性分析装置に関する。   The present invention relates to a business analysis device.

企業は、事業を実行するに先立ち、当然その事業の採算性を予想し評価する。一般的な評価方法として、収入、支出、減価償却費、支払利息、税金等の前提条件を複数設定し、前提条件ごとに、例えば累積利益額等の経営指標を算出する方法がある。事業の典型例はプロジェクトである。プロジェクトにおいては、最初の期に投資を行い、その後の複数の期にわたって継続的に計上される収益によって投資額を回収して行く。   Prior to executing a business, a company naturally anticipates and evaluates the profitability of the business. As a general evaluation method, there is a method of setting a plurality of preconditions such as income, expenditure, depreciation, interest expense, tax, etc. and calculating a management index such as a cumulative profit for each precondition. A typical example of a business is a project. In the project, the investment is made in the first period, and the investment amount is recovered by the profits continuously recorded over the subsequent periods.

特許文献1のキャッシュフロー予測装置は、過去の税率、借入金利、賃料変動率等の実績値から、将来の税率、借入金利、賃料変動率等の予測値を算出する。そして、税率、借入金利、賃料変動率等のそれぞれから1ずつランダムに予測値を取得する。さらに、ユーザが選択したシナリオ構成要素の算定式に対して取得した予測値を入力して、将来の各期の予測キャッシュフローを算出する。このとき、キャッシュフロー予測装置は、予測キャッシュフローを確率分布として出力する。   The cash flow prediction apparatus of Patent Literature 1 calculates a predicted value such as a future tax rate, a borrowing interest rate, and a rent fluctuation rate from a past value such as a tax rate, a borrowing interest rate, and a rent fluctuation rate. Then, a predicted value is obtained at random from each of the tax rate, the borrowing interest rate, the rent fluctuation rate, and the like. Furthermore, the predicted value acquired with respect to the calculation formula of the scenario component selected by the user is input, and the predicted cash flow of each future period is calculated. At this time, the cash flow prediction apparatus outputs the predicted cash flow as a probability distribution.

特許文献2の事業性評価装置は、収支構造記述ファイルを記憶している。収支構造記述ファイルは、プロジェクトの収支構造を示す計算式及びその計算式に対して入力される前提値を記憶している。前提値は例えば離散型確率分布の型式で定義される。特許文献2の事業性評価装置は、収支構造記述ファイルを読み出し、例えば将来の収入及び収支を、確率分布の型式で表示する。   The business feasibility evaluation device of Patent Literature 2 stores a balance structure description file. The balance structure description file stores a calculation formula indicating the balance structure of the project and a premise value input to the calculation formula. The premise value is defined by, for example, a discrete probability distribution type. The business feasibility evaluation apparatus of Patent Document 2 reads a balance structure description file and displays, for example, future income and balance in a probability distribution format.

特開2004−38804号公報JP 2004-38804 A 特開2015−32023号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2015-32023

例えば、利益に影響を与える項目として、売上高、変動費及び固定費が想定される。それぞれの項目を増減させた結果、利益がどの程度増減するかと言う感度分析を、企業は重要視する。例えば、変動費が利益に与える影響が最も大きい場合、企業は、売上高の増加及び固定費の減少に優先して、変動費の減少をまず検討する。スパイダーチャート及びトルネードチャートが、このような感度分析にしばしば使用される。さらに、利益の目標値を先に設定し、目標値を実現するような売上高、変動費及び固定費の組み合わせを逆算するゴールシークという手法もよく使用される。   For example, sales, variable costs, and fixed costs are assumed as items that affect profits. Companies attach importance to sensitivity analysis of how much profit increases or decreases as a result of increasing or decreasing each item. For example, if variable costs have the greatest impact on profits, an entity will first consider reducing variable costs in preference to increasing sales and decreasing fixed costs. Spider and tornado charts are often used for such sensitivity analysis. Furthermore, a goal seek method is often used in which a target value for profit is set first and a combination of sales, variable costs, and fixed costs for realizing the target value is calculated backward.

しかしながら、特許文献1のキャッシュフロー予測装置及び特許文献2の事業性評価装置は、前提を変化させたうえで、例えば利益等の値をシミュレーションすることはできるが、感度分析及びゴールシークを行うには別途方策が必要である。収支構造記述ファイルを使用して、例えば利益に対する感度分析、ある利益水準を目標とするゴールシークを試みる場合、まず表計算ソフト上で入力条件を作成し、次に感度分析アプリケーション等にその入力条件を渡すことになる。この表計算ソフト上での入力条件の作成は、経験と手間を要する。そこで、本発明の事業性分析装置は、収支構造記述ファイルに基づいて、手間をかけることなく感度分析及びゴールシークを行うことを目的とする。   However, the cash flow prediction apparatus of Patent Document 1 and the business feasibility evaluation apparatus of Patent Document 2 can simulate values such as profits after changing the premise, but perform sensitivity analysis and goal seeking. Requires a separate policy. When using a balance structure description file, for example, when trying to analyze the sensitivity to profits, or to seek a goal that targets a certain profit level, first create the input conditions on a spreadsheet and then input the input conditions to the sensitivity analysis application. Will be passed. Creating input conditions on this spreadsheet software requires experience and effort. Therefore, an object of the business analysis device of the present invention is to perform sensitivity analysis and goal seeking without taking time and effort based on a balance structure description file.

本発明の事業性分析装置は、収支構造記述ファイルを記憶している。事業性分析装置は、ユーザが収支構造記述ファイルに含まれる変数のうちから、原因変数及び結果変数を指定するのを受け付ける。すると、事業性分析装置は、他の変数を固定変数とみなしたうえで、原因変数及び結果変数の関係を示す図形を表示する。また、事業性分析装置は、ユーザが収支構造記述ファイルに含まれる変数のうちから、目標変数、被検索変数及び制約変数を指定するのを受け付ける。すると、事業性分析装置は、他の変数を固定変数とみなしたうえで、目標変数が目標値を取るための被検索変数を算出する。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
The business analysis device of the present invention stores a balance structure description file. The business analysis device accepts that the user designates a cause variable and a result variable from among variables included in the balance structure description file. Then, the business feasibility analysis apparatus regards other variables as fixed variables and displays a graphic indicating the relationship between the cause variable and the result variable. The business analysis device accepts that the user designates a target variable, a searched variable, and a constraint variable from among variables included in the balance structure description file. Then, the business feasibility analysis apparatus regards other variables as fixed variables, and calculates a search target variable for the target variable to take a target value.
Other means will be described in the embodiment for carrying out the invention.

本発明によれば、収支構造記述ファイルに基づいて、手間をかけることなく感度分析及びゴールシークを行うことが可能になる。   According to the present invention, it is possible to perform sensitivity analysis and goal seeking without taking time and effort based on the balance structure description file.

(a)、(b)及び(c)は、比較例による感度分析を説明する図である。(A), (b) and (c) is a figure explaining the sensitivity analysis by a comparative example. 比較例によるゴールシークを説明する図である。It is a figure explaining the goal seek by a comparative example. 事業性分析装置の構成図である。It is a block diagram of business property analyzer. 収支構造記述ファイルを示す図である。It is a figure which shows the balance structure description file. 収支構造記述ファイルの一部を示す図である。It is a figure which shows a part of balance structure description file. 本実施形態のスパイダーチャート(表型式)を示す図である。It is a figure which shows the spider chart (table type | formula) of this embodiment. 本実施形態のスパイダーチャート(グラフ型式)を示す図である。It is a figure which shows the spider chart (graph type) of this embodiment. 本実施形態のトルネードチャート(表型式)を示す図である。It is a figure which shows the tornado chart (table type | formula) of this embodiment. 本実施形態のトルネードチャート(グラフ型式)を示す図である。It is a figure which shows the tornado chart (graph format) of this embodiment. 本実施形態のゴールシークチャート(グラフ・表型式)を示す図である。It is a figure which shows the goal seek chart (graph and a table type) of this embodiment. 本実施形態のゴールシークチャート(グラフ・表型式)を示す図である。It is a figure which shows the goal seek chart (graph and a table type) of this embodiment. 本実施形態のゴールシークチャート(表型式)の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the goal seek chart (table type | formula) of this embodiment. 全体処理手順のフローチャートである。It is a flowchart of the whole processing procedure.

(比較例)
図1に沿って、比較例による感度分析を説明する。いま、“利益=売上高−固定費−変動費”という簡単な数量関係が成立する前提で、比較例の感度分析アプリケーションを使用して感度分析を行うとする。感度分析アプリケーションのユーザは、まず、図1(a)のような表を作成する。次に、ユーザは、図1(a)の表を感度分析アプリケーションに対して入力する。すると、感度分析アプリケーションは、スパイダーチャート(図1(b))及びトルネードチャート(図1(c))を表示する。
(Comparative example)
The sensitivity analysis by a comparative example is demonstrated along FIG. Assume that sensitivity analysis is performed using the sensitivity analysis application of the comparative example on the assumption that a simple quantity relationship of “profit = sales—fixed cost—variable cost” is established. First, the user of the sensitivity analysis application creates a table as shown in FIG. Next, the user inputs the table of FIG. 1A to the sensitivity analysis application. Then, the sensitivity analysis application displays a spider chart (FIG. 1B) and a tornado chart (FIG. 1C).

図1(b)のスパイダーチャートでは、折れ線グラフの傾きは、売上高、固定費及び変動費のそれぞれが利益に与える影響を示す。縦軸の利益の値が最も大きい点は、変動費が標準ケースに比して20%減少したケースに対応している。縦軸の利益の値が最も小さい点は、変動費が標準ケースに比して20%増加したケースに対応している。つまり、利益に与える影響は、変動費が最も大きい。なお、図1(b)の横軸は、変動率を示している。   In the spider chart of FIG. 1 (b), the slope of the line graph indicates the effect of each of sales, fixed costs and variable costs on profits. The point with the largest profit value on the vertical axis corresponds to the case where the variable cost is reduced by 20% compared to the standard case. The point with the smallest profit value on the vertical axis corresponds to the case where the variable cost increased by 20% compared to the standard case. In other words, variable costs have the largest impact on profits. In addition, the horizontal axis of FIG.1 (b) has shown the fluctuation rate.

図1(c)のトルネードチャートでは、帯グラフの横幅は、売上高、固定費及び変動費のそれぞれが利益に与える影響を示す。例えば、図1(a)に示すように変動費が960万円〜1,440万円の範囲で変動すると、利益は260万円〜740万円の範囲で変動する。変動費の帯グラフの横幅が最も大きい。つまり、利益に与える影響は、変動費が最も大きい。   In the tornado chart of FIG. 1 (c), the horizontal width of the band graph indicates the effect of sales, fixed costs, and variable costs on profits. For example, as shown in FIG. 1A, when the variable cost fluctuates in the range of 9.6 million yen to 14.4 million yen, the profit fluctuates in the range of 2.6 million yen to 7,400,000 yen. The horizontal width of the variable cost band graph is the largest. In other words, variable costs have the largest impact on profits.

ユーザが図1(a)の表を実際に作成するには、経験と手間を要する。まず、利益に影響を与える項目は、実際には売上高、固定費及び変動費以外にも多く存在する。これらの項目のうちから、有意な項目を探し出すことがそもそも困難である。また、標準ケースに対する変動幅(±20%等)を決定するのも困難である。さらに、例えば、売上高と固定費が同時にかつ独立に変化する場合、(3次元空間を2次元的に表現することになり)表の構造が複雑になる。結局精緻な分析を行おうとするほど、表の行及び列が増加する。   It takes experience and effort for the user to actually create the table of FIG. First, there are actually many items that affect profits in addition to sales, fixed costs, and variable costs. It is difficult in the first place to find a significant item among these items. It is also difficult to determine the fluctuation range (± 20%, etc.) with respect to the standard case. Further, for example, when the sales amount and the fixed cost change simultaneously and independently (the three-dimensional space is expressed two-dimensionally), the structure of the table becomes complicated. In the end, the more detailed analysis is done, the more rows and columns in the table.

トルネードチャート(図1(c))では、例えば変動費の最小値960万円は利益の最大値740万円に対応している。変動費の最大値1,440万円は利益の最小値260万円に対応している。しかしながら、変動費が960万円〜1,440万円の範囲で変化するとき、利益が極小値又は極大値をとる可能性がある。利益の極大値が740万円より大きい場合、又は、利益の極小値が260万円より小さい場合、図1(c)上で利益の最大値又は最小値と読める値は、意味を持たなくなる。さらに、感度分析アプリケーションにとって、利益の変動幅を決定する処理、及び、その変動幅が大きい順に売上高等の項目を並べる処理は決して容易ではなく、ユーザによる定義・設定が必要である。   In the tornado chart (FIG. 1C), for example, the minimum value of variable costs of 9.6 million yen corresponds to the maximum value of profit of 7,400,000 yen. The maximum variable cost of 14.4 million yen corresponds to the minimum profit of 2.6 million yen. However, when the variable cost changes in the range of 9.6 million yen to 14.4 million yen, the profit may take a minimum value or a maximum value. When the maximum value of profit is larger than 7,400,000 yen, or when the minimum value of profit is smaller than 2.6 million yen, the value that can be read as the maximum value or the minimum value of profit in FIG. Furthermore, for the sensitivity analysis application, the process of determining the fluctuation range of profit and the process of arranging items such as sales in the order of the large fluctuation range are not easy, and need to be defined and set by the user.

図2に沿って、比較例によるゴールシークを説明する。図2は、比較例の体格指数アプリケーションが体格指数(BMI、Body Mass Index)を算出する例である。BMIは、体重(kg)を身長(m)の二乗で除算した値である。いま例えば、ある職場の従業員全員に対して、共通のBMIの理想値が与えられている。従業員の身長は、個人ごとに様々であり容易には変化しない。しかしながら、従業員の体重は、個人の努力次第で相当程度変化し得る。そこで、身長は現状維持としたまま、BMIの理想値を達成する体重を従業員ごとに算出する。   The goal seek according to the comparative example will be described with reference to FIG. FIG. 2 is an example in which the physique index application of the comparative example calculates a physique index (BMI, Body Mass Index). BMI is a value obtained by dividing weight (kg) by the square of height (m). Now, for example, a common ideal BMI is given to all employees in a certain workplace. Employee heights vary from person to person and do not change easily. However, employee weight can vary considerably depending on individual efforts. Therefore, the weight that achieves the ideal value of BMI is calculated for each employee while maintaining the current height.

体格指数アプリケーションのユーザ(嘱託医等)の図2上の操作は以下の通りである。
(1)セルB6に、理想値として“23.07”を入力する。
(2)ある従業員の身長“153”をセルB3に入力する。
(3)体格指数アプリケーションが体重を逆算し、逆算結果“54”をセルB4に表示するのを視認し、必要に応じ、逆算結果を記憶する。
(4)前記の(2)及び(3)の処理をすべての従業員について繰り返す。
The operation of FIG. 2 for the user (physician etc.) of the physique index application is as follows.
(1) “23.07” is input to the cell B6 as an ideal value.
(2) The height “153” of an employee is entered into cell B3.
(3) The physique index application reversely calculates the weight, visually recognizes that the reverse calculation result “54” is displayed in the cell B4, and stores the reverse calculation result as necessary.
(4) The processes (2) and (3) are repeated for all employees.

このようなユーザは、従業員の数だけ入力を繰り返さなければならない。図2の例では、変数は身長、体重及びBMIの3つであり非常に少ない。しかしながら、変数が10種類存在し、そのうち1種類を目標値として決定し、8種類の変数の値を様々に変化させたうえで、残りの1種類の変数の値を逆算する場合もあり得る。このような場合、ユーザの入力負担は非常に大きくなる。
以降、本発明を実施するための形態(“本実施形態”という)を、図等を参照しながら説明する。
Such a user must repeat the input by the number of employees. In the example of FIG. 2, there are three variables, height, weight and BMI, which are very few. However, there are cases where there are 10 types of variables, one of which is determined as the target value, the values of the 8 types of variables are changed variously, and the values of the remaining 1 type of variables are calculated backward. In such a case, the user's input burden becomes very large.
Hereinafter, a mode for carrying out the present invention (referred to as “the present embodiment”) will be described with reference to the drawings and the like.

(事業性分析装置)
図3に沿って、事業性分析装置1の構成を説明する。事業性分析装置1は、一般的なコンピュータである。事業性分析装置1は、中央制御装置11、キーボード、マウス等の入力装置12、ディスプレイ等の出力装置13、主記憶装置14及び補助記憶装置15を有する。これらはバスによって相互に接続されている。主記憶装置14における、指定受付部21、演算部22及び表示制御部23は、プログラムである。以降、“○○部は”と主体を記した場合は、中央制御装置11が、補助記憶装置15から各プログラムを読み出し、主記憶装置14にロードしたうえで、各プログラムの機能(詳細後記)を実現するものとする。補助記憶装置15は、収支構造記述ファイル31を記憶する。
(Business analysis device)
A configuration of the business analysis device 1 will be described with reference to FIG. The business analysis device 1 is a general computer. The business analysis device 1 includes a central control device 11, an input device 12 such as a keyboard and a mouse, an output device 13 such as a display, a main storage device 14, and an auxiliary storage device 15. These are connected to each other by a bus. The designation receiving unit 21, the calculation unit 22, and the display control unit 23 in the main storage device 14 are programs. Thereafter, when the subject is described as “XX section”, the central control device 11 reads out each program from the auxiliary storage device 15 and loads it into the main storage device 14, and then the function of each program (detailed later). Shall be realized. The auxiliary storage device 15 stores a balance structure description file 31.

(収支構造記述ファイル)
図4に沿って、収支構造記述ファイル31を説明する。収支構造記述ファイル31においては、prefix欄101に記憶された区分に関連付けて、item欄102には項目が、operator欄103には演算子が、value1欄104には値1が、value2欄105には値2が、value3欄106には値3が記憶されている。
(Balance structure description file)
The balance structure description file 31 will be described with reference to FIG. In the balance structure description file 31, items are stored in the item column 102, the operator column 103 is an operator, the value 1 column 104 is a value 1, and the value 2 column 105 is associated with the category stored in the prefix column 101. Stores the value 2 and the value3 column 106 stores the value 3.

prefix欄101の区分は、どの行においても“Item B”である。図4には記載がないが、例えば区分が“ProjectName”である行のitem欄102には、プロジェクトの名称が記憶される。本実施形態で重要であるのは区分が“Item B”である行であり、“Item B”は、“定義”を意味する。定義は、項目の値を算出する計算式を定義する場合、項目の値そのものを特定する場合、項目の値の確率分布をパラメータで特定する場合、項目の値の年間変化率を定義する場合等がある(詳細後記)。図4の各行を、以下のタイプ1〜6に分けて説明する。   The division of the prefix column 101 is “Item B” in any line. Although not shown in FIG. 4, for example, the name of the project is stored in the item column 102 of the line whose classification is “ProjectName”. What is important in the present embodiment is a line whose classification is “Item B”, and “Item B” means “definition”. Definitions include defining formulas for calculating item values, specifying item values themselves, specifying probability distributions of item values by parameters, defining annual rate of change of item values, etc. (Details below). Each row in FIG. 4 will be described by dividing it into the following types 1 to 6.

(タイプ1:四則演算に係る計算式)
図4の行131、133、137、140、141、144、148及び152は、四則演算に係る計算式を定義している。例えば、行131は、“利益=売上−固定費−変動費”という計算式を定義している。行133は、“売上=販売価格×販売量”という計算式を定義している。行137は、“固定費=人件費+借地料”という計算式を定義している。行140は、“変動費=電気代+薬品代+部品代”という計算式を定義している。
(Type 1: Calculation formulas for four arithmetic operations)
Rows 131, 133, 137, 140, 141, 144, 148 and 152 in FIG. 4 define calculation formulas related to four arithmetic operations. For example, the row 131 defines a calculation formula “profit = sales−fixed cost−variable cost”. A row 133 defines a calculation formula “sales = sales price × sales amount”. Line 137 defines a calculation formula “fixed cost = personnel cost + rental land fee”. The row 140 defines a calculation formula of “variable cost = electricity cost + chemical cost + component cost”.

(タイプ2:四則演算以外の演算に係る計算式)
行132及び156は、四則演算以外の演算に係る計算式を定義している。行132は、投資額及び(償却前)利益に基づいて、所定の方法でIRR(内部収益率、Internal Rate of Return)を算出することを定義している。いま、プロジェクト期間が“m年”であるとし、各期におけるキャッシュフローの関係を示す式1を以下のように定める。そして、IRRは、式1の“r”を未知数とする方程式を解くことによって算出される。r(0<r)は、割引率である。
+C/(1+r)+C/(1+r)+・・・+C/(1+r)=0
(式1)
(Type 2: Calculation formula related to operations other than four arithmetic operations)
Lines 132 and 156 define calculation formulas related to operations other than the four arithmetic operations. Line 132 defines that an IRR (Internal Rate of Return) is calculated in a predetermined manner based on the investment amount and the profit (before depreciation). Now, assuming that the project period is “m years”, Formula 1 showing the relationship of cash flow in each period is defined as follows. The IRR is calculated by solving an equation with “r” in Equation 1 as an unknown. r (0 <r) is a discount rate.
C 0 + C 1 / (1 + r) + C 2 / (1 + r) 2 +... + C m / (1 + r) m = 0
(Formula 1)

は、第n期(n=0,1,2,・・・,m)のキャッシュフローである。キャッシュフローは、償却前利益(売上−固定費−変動費)である。Cは、初期の投資額に一致する。投資額はキャッシュとして企業外に流出する額であるので、Cは常に負の値である。C(n=1,2,・・・,m)は、正の値であることもあるし、負の値であることもある。一般的には、Cは、nが小さいうちは(投資後間もない期)負の値を取り、nが充分大きくなると(設備等が安定的に稼動する期)正の値を取ることが多い。 C n is the cash flow of the nth period (n = 0, 1, 2,..., M). Cash flow is profit before amortization (sales-fixed costs-variable costs). C 0 corresponds to the initial investment amount. Since the investment amount is an amount that flows out of the company as cash, C0 is always a negative value. C n (n = 1, 2,..., M) may be a positive value or a negative value. In general, C n takes a negative value when n is small (as soon as it is invested), and takes a positive value when n is sufficiently large (when equipment is operating stably). There are many.

投資を行った第0期(現時点)の貨幣価値と、第n期(n≠0)の貨幣価値とは、額面が同じであっても同等に評価することはできない。第n期(n≠0)のキャッシュフローCを現時点の貨幣価値で評価するには、Cを(1+r)によって除算する必要がある。すると、式1の左辺は、プロジェクト期間のすべての期にわたって発生するキャッシュフローの現時点における貨幣価値を意味することになり、現時点におけるプロジェクトの評価額として相応しい。当該評価額を正味現在価値と呼ぶ。IRRは、式1を成立させるような、すなわち、正味現在価値が“0”となるような割引率rである。IRRが大きいほど、投資としての価値は大きい。 The monetary value of the 0th period (current) when the investment is made and the monetary value of the nth period (n ≠ 0) cannot be evaluated equally even if the face value is the same. In order to evaluate the cash flow C n in the n-th period (n ≠ 0) by the current monetary value, it is necessary to divide C n by (1 + r) n . Then, the left side of Equation 1 means the current monetary value of the cash flow generated over all periods of the project period, and is appropriate as the project evaluation value at the present time. This value is called the net present value. IRR is a discount rate r that satisfies Equation 1, that is, the net present value is “0”. The greater the IRR, the greater the value as an investment.

行156は、投資額及び償却年数に基づいて、所定の方法で減価償却費を算出することを定義している。周知のように、投資額から所定の残存簿価を減算した結果を要償却額とし、要償却額を償却年数で除算した値が、各期の減価償却費となる(定額法)。また、要償却額又は前期末簿価に対し、期ごとに定められる所定の償却率を乗算した額を各期の減価償却費とすることもできる(定率法)。残存簿価は“0”であってもよい。“Depreciation1”は、定額法で各期の減価償却費を算出することを示し、“Depreciation2”は、定率法で各期の減価償却費を算出することを示す。   Line 156 defines that depreciation is calculated in a predetermined manner based on the investment amount and the number of years of depreciation. As is well known, a result obtained by subtracting a predetermined remaining book value from an investment amount is a depreciable amount, and a value obtained by dividing the depreciable amount by the number of years of depreciation is a depreciation expense for each period (straight line method). In addition, the amount of depreciation or the book value at the end of the previous period multiplied by a predetermined depreciation rate determined for each period can be used as the depreciation expense for each period (declining balance method). The remaining book value may be “0”. “Depreciation1” indicates that the depreciation expense for each period is calculated by the straight-line method, and “Depreciation2” indicates that the depreciation expense for each period is calculated by the declining balance method.

(タイプ3:項目の値そのものを定義する方式)
図4には例として記載されていないが、例えば、ある行のitem欄102に販売価格が、operator欄103に“=”が、value1欄104に“100”が記載されている場合、当該行は、販売価格が“100”という固定値であることを示す。
(Type 3: Method to define the value of the item itself)
Although not described in FIG. 4 as an example, for example, when a sales price is described in the item column 102, “=” is described in the operator column 103, and “100” is described in the value1 column 104, Indicates that the selling price is a fixed value of “100”.

(タイプ4:項目の値を連続型の確率分布で定義する方式)
ある入力値を特定の値として定義することができないとき、その入力値の確率分布を用いることが一般に行われている。例えば、入力値が正規分布を取ると仮定し、その分布の具体的な形状を平均値及び分散という2つのパラメータで特定することはよく行われている。図4には記載されていないが、ある行のitem欄102に“販売価格”が、operator欄103に“分散10”が、value1欄104に“100”が記載され得る。このとき、当該行は、販売価格が、平均値“100”及び分散“10”という2つのパラメータで特定される連続型の確率分布であることを示す。
(Type 4: Method to define item values with continuous probability distribution)
When an input value cannot be defined as a specific value, a probability distribution of the input value is generally used. For example, assuming that an input value has a normal distribution, it is often performed to specify a specific shape of the distribution with two parameters of an average value and a variance. Although not shown in FIG. 4, “sales price” may be described in the item column 102, “distribution 10” may be described in the operator column 103, and “100” may be described in the value1 column 104. At this time, the row indicates that the selling price is a continuous probability distribution specified by two parameters of an average value “100” and a variance “10”.

(タイプ5:項目の値を離散型の確率分布で定義する方式)
タイプ4の連続型の確率分布をさらに簡略化し、前提条件となる入力値の分布を平均値及び確度という2つのパラメータで離散的に特定することもできる。例えば、行134は、販売価格が、平均値“10,000”及び確度“90%”という2つのパラメータで特定される離散型の確率分布であること示す。詳細は省略するが、この例では、販売価格の値として、“9,000”が“5%”の確率で発生し、“10,000”が“90%”の確率で発生し、“11,000”が“5%”の確率で発生することになる。行135、138、139、142、145〜147、149,150、153,154,157及び158についても同様である。
(Type 5: Method for defining item values with a discrete probability distribution)
It is also possible to further simplify the type 4 continuous probability distribution and specify the input value distribution as a precondition by discretely using two parameters, an average value and accuracy. For example, the row 134 indicates that the sales price is a discrete probability distribution specified by two parameters of an average value “10,000” and an accuracy “90%”. Although details are omitted, in this example, as the value of the sales price, “9,000” occurs with a probability of “5%”, “10,000” occurs with a probability of “90%”, and “11” , 000 "will occur with a probability of" 5% ". The same applies to the rows 135, 138, 139, 142, 145 to 147, 149, 150, 153, 154, 157 and 158.

(タイプ6:項目の値の変化率を定義する方式)
図4の行136は、ある期の販売価格の値が、その直前の期の販売価格の値に対して変化率“1.05”を乗算した値であることを示している。行143、151及び155についても、前記の販売価格についての説明が同様にあてはまる。
(Type 6: Method for defining the rate of change of item values)
A row 136 in FIG. 4 indicates that the sales price value in a certain period is a value obtained by multiplying the sales price value in the immediately preceding period by the rate of change “1.05”. The above description of the selling price applies to the rows 143, 151 and 155 as well.

(収支構造記述ファイルの変数)
一般的に見れば、収支構造記述ファイル31は、n種類の変数の数量的な相互関係を規定するn元の連立方程式としての数理モデルである。この数理モデルを単純化し、式2として表現し得る。変数とは、収支構造記述ファイル31における項目と同義である。
F(x,x,x,・・・,x)=0 (式2)
ここで例えば、x=利益であり、x=売上であり、x=固定費である。
(Balance structure description file variables)
Generally speaking, the balance structure description file 31 is a mathematical model as an n-ary simultaneous equation that defines the quantitative correlation between n types of variables. This mathematical model can be simplified and expressed as Equation 2. The variable is synonymous with the item in the balance structure description file 31.
F (x 1 , x 2 , x 3 ,..., X n ) = 0 (Formula 2)
Here, for example, x 1 = profit, x 2 = sales, and x 3 = fixed cost.

いま、式2の変数を3つのカテゴリに分類する。第1カテゴリの変数は、ユーザにとって分析の対象となる変数のうち、ユーザにとって有意な具体的な値が代入される変数である。第2カテゴリの変数は、ユーザにとって分析の対象とならない変数であり、標準的な値が仮に代入される変数である。第3カテゴリの変数は、ユーザにとって分析の対象となる変数のうち、第1カテゴリの変数以外の変数であり、式2に第1カテゴリの変数の値及び第2カテゴリの変数の値が代入されることにより、結果としてその値が算出される変数である。   Now, the variables of Equation 2 are classified into three categories. The variable of the first category is a variable to which a specific value significant for the user is substituted among variables to be analyzed for the user. The variable of the second category is a variable that is not subject to analysis for the user, and is a variable into which a standard value is temporarily assigned. The variable of the third category is a variable other than the variable of the first category among the variables to be analyzed for the user, and the value of the variable of the first category and the value of the variable of the second category are substituted into Equation 2. As a result, the value of the variable is calculated.

すべての変数は、場合に応じてこのような3つのカテゴリのいずれかに指定される。例えば、式2の変数として、x、x、x及びxが存在するとする。事業性分析装置1のユーザは、いま、x、x、x及びxのうち、x及びxを分析の対象としている。そして、ユーザは、xにある具体的な値を代入し、事業性分析装置1にxの値を算出させたいと考えている。ユーザは、x及びxを分析の対象とはしていない(とりあえず興味がない)。しかしながら、xだけでなく、x及びxの値も決まらないと事業性分析装置1は、xの値を算出することができない。 All variables are assigned to one of these three categories as appropriate. For example, suppose x 1 , x 2 , x 3, and x 4 exist as variables in Equation 2. User business analysis apparatus 1 is now out of the x 1, x 2, x 3 and x 4, are the subject of analysis of x 1 and x 2. Then, the user assigns a specific value in the x 1, wants to calculate the value of x 2 in business analysis device 1. The user does not have to do with the subject of analysis of the x 3 and x 4 (not interested for the time being). However, if not only x 1 but also the values of x 3 and x 4 are not determined, business feasibility analyzer 1 cannot calculate the value of x 2 .

そこで、ユーザがx及びxを分析の対象とする旨指定すると、事業性分析装置1は、x及びxが指定されなかったことを検知し、特にユーザに意識されることなく、x及びxに適当な値を仮に代入する。つまり、xが第1カテゴリの変数であり、xが第3カテゴリの変数であり、x及びxが第2カテゴリの変数である。このように、x以外の変数に何らかの値が代入されると、事業性分析装置1は、ニュートン法等の公知の方法で式2の方程式を解くことによっての未知数xを算出することができる。 Therefore, when the user specifies that the target of analysis of x 1 and x 2, business analysis apparatus 1 detects that the x 3 and x 4 is not specified, without being aware of the particular user, provisionally assigning the appropriate values to x 3 and x 4. That is x 1 variable of the first category, x 2 is the variable of the third category, x 3 and x 4 is a variable of the second category. Thus, when any value is substituted for the variable other than x 2, operations of the analyzer 1, is possible to calculate the unknown quantities x 2 of by solving the equation of formula 2 by methods known Newton method it can.

(変数への代入)
前記では、変数にある1つの値が代入される例を説明してきた。しかしながら、以下のように、その例を含め他にも代入すべき値を定義する方法が存在する。
#1:具体的な1つの値として定義する。
#2:連続型の確率分布に従う値として定義する。
#3:離散型の確率分布に従う値として定義する。
#4:最小値と最大値として定義する。
#5:最大値と最小値との間を等間隔で並ぶ複数の離散的な値として定義する。
なお、#1、#2及び#3は、特許文献2においても記載されている。
(Assignment to variable)
In the above, an example in which one value in a variable is substituted has been described. However, there are other methods for defining other values to be substituted, including the example.
# 1: It is defined as one specific value.
# 2: Defined as a value according to a continuous probability distribution.
# 3: Defined as a value according to a discrete probability distribution.
# 4: Defined as minimum and maximum values.
# 5: defined as a plurality of discrete values arranged at equal intervals between the maximum value and the minimum value.
Note that # 1, # 2, and # 3 are also described in Patent Document 2.

(収支構造記述ファイルの一部)
図5に沿って、収支構造記述ファイル31の一部を説明する。本実施形態においては、図4の例えば電気料金についての行142は、図5の行142a〜142eの集合体になっている。図4では、そのうち、142c以外が非表示となっている。行142a、142b及び142cについては、特許文献2においても記載されているのでここでは詳述しないが、それぞれ、前記した#1、#2及び#3に対応する。
(Part of the balance structure description file)
A part of the balance structure description file 31 will be described with reference to FIG. In this embodiment, for example, the row 142 for the electricity bill in FIG. 4 is an aggregate of the rows 142a to 142e in FIG. In FIG. 4, items other than 142c are not displayed. The rows 142a, 142b, and 142c are also described in Patent Document 2 and will not be described in detail here, but they correspond to the above-described # 1, # 2, and # 3, respectively.

行142dは、変数である電気料金が、最小値“15.0”及び最大値“20.0”から構成されることを示している。行142eは、変数である電気料金が、最小値“15.0”から最大値“20.0”までの範囲を均等な長さで10回分割した結果生成される合計11個の離散値から構成されることを示している。つまり、ユーザが行142dを指定すると、事業性分析装置1は、電気料金の値として、“15.0”及び“20.0”を生成する。ユーザが行142eを指定すると、事業性分析装置1は、電気料金の値として、“15.0、15.5、16.0、・・・、20.0”の11個の離散値を生成する。   The row 142d indicates that the electricity charge, which is a variable, includes a minimum value “15.0” and a maximum value “20.0”. The row 142e shows a total of 11 discrete values generated as a result of dividing the variable electricity rate by dividing the range from the minimum value “15.0” to the maximum value “20.0” 10 times by an equal length. It shows that it is composed. That is, when the user designates the row 142d, the business analysis device 1 generates “15.0” and “20.0” as the value of the electricity bill. When the user designates row 142e, business feasibility analysis apparatus 1 generates eleven discrete values of “15.0, 15.5, 16.0,. To do.

変数である電気料金が、第2カテゴリに指定される場合、電気料金に代入される値は、行142aで定義される“17.5”(1つの固定値)であれば充分である。一方、変数である電気料金が、第1カテゴリに指定される場合、もちろんユーザが代入するべき値を1つだけ直接入力してもよい。しかしながら、事業性分析装置1は、例えば行142dに基づいて2つの値を生成させ、それぞれの値を電気料金に代入し、それぞれの結果として、第3カテゴリの変数の値を2通り算出してもよい。さらに、事業性分析装置1は、例えば行142eに基づいて11個の値を生成させ、それぞれの値を電気料金に代入し、それぞれの結果として、第3カテゴリの変数の値を11通り算出してもよい。   When the electricity charge that is a variable is specified in the second category, it is sufficient that the value assigned to the electricity charge is “17.5” (one fixed value) defined in the row 142a. On the other hand, when the electricity rate as a variable is specified in the first category, of course, only one value to be substituted by the user may be directly input. However, the business feasibility analysis apparatus 1 generates two values based on, for example, the row 142d, substitutes each value into the electricity bill, and calculates two values of the variable of the third category as each result. Also good. Further, the business feasibility analysis apparatus 1 generates 11 values based on, for example, the row 142e, substitutes each value into the electricity bill, and calculates 11 values of variables of the third category as the respective results. May be.

さらに、ユーザが第1カテゴリの変数としてある変数(例えばx)を指定し、それとは別に、ある範囲を値が変化する変数(例えばx)を指定することもできる。すると、事業性分析装置1は、xがある範囲を変化するという制約条件のもとで、第3カテゴリの変数の値を複数通り算出することができる。このとき、事業性分析装置1は、xの値を#4又は#5の定義に則って生成することが望ましい。 Furthermore, the user can specify a variable (for example, x 1 ) as the variable of the first category, and separately specify a variable (for example, x 2 ) whose value changes within a certain range. Then, business analysis apparatus 1, under the constraint that varies the extent to which there is x 2, may be the value of the third category of variables calculated plurality of ways. In this case, operations of the analyzer 1, it is desirable to produce in accordance with the value of x 2 in the definition of # 4 or # 5.

同様にユーザは、第1カテゴリの変数として、ある範囲を値が変化する変数を2つ(例えばx及びx)指定してもよい。このときもまた、事業性分析装置1は、x及びxの値を#4又は#5の定義に則って生成することが望ましい。例えば、#5の定義に従ってxの値が11個生成され、同じく#5の定義に従ってxの値が11個生成されると、第1カテゴリの変数の組み合わせは、11×11=121通り生成される。すると、事業性分析装置1は、第3カテゴリの変数の値を121通り算出することができる。 Similarly, the user may designate two variables (for example, x 1 and x 2 ) whose values change within a certain range as variables of the first category. Also this time, operations of the analyzer 1, it is desirable to produce in accordance with the values of x 1 and x 2 in the definition of # 4 or # 5. For example, the value of x 1 is 11 produced as defined in # 5, also when the value of x 2 is 11 produced as defined in # 5, the combination of the first category of variable, 11 × 11 = 121 kinds Generated. Then, business feasibility analysis apparatus 1 can calculate 121 values of variables of the third category.

(本実施形態における感度分析)
本実施形態の感度分析に使用される図は、スパイダーチャート41(図6)及び45(図7)、並びに、トルネードチャート51(図8)及び55(図9)である。
(Sensitivity analysis in this embodiment)
The diagrams used for sensitivity analysis of this embodiment are spider charts 41 (FIG. 6) and 45 (FIG. 7), and tornado charts 51 (FIG. 8) and 55 (FIG. 9).

図6に沿って、本実施形態のスパイダーチャート(表型式)41を説明する。スパイダーチャート41は、全体として例えば11行11列のマトリクスになっている。いまユーザは、収支構造記述ファイル31の変数のうち、電気料金を第1カテゴリの変数として指定したとする。前記したように、収支構造記述ファイル31は、電気料金の値を、5通りに定義し得る(図5の行142a〜142e)。ユーザがそのうち行142e(#5の定義方法)を指定すると、事業性分析装置1は、図6の横軸の目盛を作成する。横軸の目盛は、最小値“15.0”から最大値“20.0”までの連続値を10個の等間隔“(20.0−15.0)/10=0.5”に分割することによって生成された11個の離散値である。   A spider chart (table type) 41 according to this embodiment will be described with reference to FIG. The spider chart 41 is, for example, a matrix of 11 rows and 11 columns as a whole. Now, it is assumed that the user designates the electricity rate as the variable of the first category among the variables of the balance structure description file 31. As described above, the balance structure description file 31 can define five values of electricity charges (lines 142a to 142e in FIG. 5). When the user designates row 142e (definition method of # 5), business feasibility analysis apparatus 1 creates a scale on the horizontal axis in FIG. The scale on the horizontal axis divides the continuous value from the minimum value “15.0” to the maximum value “20.0” into 10 equal intervals “(20.0-15.0) /10=0.5”. 11 discrete values generated by

次に、ユーザは、収支構造記述ファイル31の変数のうち、販売価格を第1カテゴリの変数として指定したとする。ユーザが#5の定義方法を指定すると、事業性分析装置1は、図6の縦軸の目盛を作成する。縦軸の目盛は、最小値“95,000”から最大値“105,000”までの連続値を10個の等間隔“(105,000−95,000)/10=1,000”に分割することによって生成された11個の離散値である。   Next, it is assumed that the user designates the sales price as the variable of the first category among the variables of the balance structure description file 31. When the user designates the definition method # 5, the business analysis device 1 creates a scale on the vertical axis in FIG. The scale of the vertical axis divides the continuous value from the minimum value “95,000” to the maximum value “105,000” into 10 equal intervals “(105,000-95,000) / 10 = 1,000”. 11 discrete values generated by

次に、ユーザは、収支構造記述ファイル31の変数のうち、IRRを第3カテゴリの変数として指定したとする。すると、事業性分析装置1は、電気料金、販売価格及びIRR以外のすべての収支構造記述ファイル31の変数を、第2カテゴリの変数とみなす。事業性分析装置1は、収支構造記述ファイル31から、第2カテゴリとみなした変数のすべてについて、代表値を取得する。具体的には、事業性分析装置1は、“=”を検索キーとして、operator欄103を検索し、該当した行のvalue1欄104の値を取得する。   Next, it is assumed that the user designates IRR as a variable of the third category among the variables of the balance structure description file 31. Then, the business analysis device 1 regards all the variables in the balance structure description file 31 other than the electricity bill, the selling price, and the IRR as variables of the second category. The business analysis device 1 acquires representative values from the balance structure description file 31 for all variables regarded as the second category. Specifically, the business analysis device 1 searches the operator column 103 using “=” as a search key, and acquires the value in the value1 column 104 of the corresponding row.

次に、事業性分析装置1は、収支構造記述ファイル31のうち第2カテゴリとみなされたすべての変数に、それぞれの代表値を代入する。さらに、事業性分析装置1は、収支構造記述ファイル31のうち第1カテゴリに指定された変数である電気料金に11個の離散値のうちの1つを代入する。また、第1カテゴリに指定された変数である販売価格に11個の離散値のうちの1つを代入する。そして、収支構造記述ファイル31を方程式として解くことによって、第3カテゴリとして指定された変数であるIRRの値を算出する。事業性分析装置1は、この処理をすべての離散値の組み合わせ(11×11=121個ある)について繰り返し、結果として121個のIRRの値を取得する。   Next, the business analysis device 1 substitutes the representative values for all variables regarded as the second category in the balance structure description file 31. Further, the business analysis device 1 substitutes one of eleven discrete values for the electricity rate, which is a variable designated in the first category in the balance structure description file 31. Also, one of 11 discrete values is substituted into the sales price, which is a variable designated in the first category. Then, by solving the balance structure description file 31 as an equation, the value of IRR which is a variable designated as the third category is calculated. The business feasibility analysis apparatus 1 repeats this process for all combinations of discrete values (11 × 11 = 121) and obtains 121 IRR values as a result.

最後に事業性分析装置1は、図6の横軸と縦軸との交点のセルに121個のIRRの値を記憶し、図6を表示する。例えば、セル42の“9.62”は、事業性分析装置1が、電気料金に“15.00”を代入し、販売価格に“95,000”を代入し、IRR以外の他の変数に代表値を代入することによって算出したIRRの値である。   Finally, the business feasibility analysis apparatus 1 stores 121 IRR values in the cell at the intersection of the horizontal axis and the vertical axis in FIG. 6, and displays FIG. For example, “9.62” of the cell 42 indicates that the business feasibility analysis apparatus 1 substitutes “15.00” for the electricity bill, substitutes “95,000” for the sales price, and sets other variables other than IRR. It is the value of IRR calculated by substituting the representative value.

図7に沿って、本実施形態のスパイダーチャート(グラフ型式)45を説明する。図7は、図6と本質的に同じ情報を表示している。横軸の電気料金は第1カテゴリに指定されている変数である。そして、横軸の目盛は、11個の離散値である。縦軸のIRRは、第3カテゴリに指定されている変数である。縦軸の目盛は、一見離散値のように見えるがそうではなく、任意の間隔の目盛である。座標平面上の折れ線グラフ46a、46b、46c、・・・、46kは、販売価格の11個の離散値にそれぞれ対応している(折れ線グラフ46aが最も大きな販売価格に対応)。図7の例えば点47は、電気料金が“15.5”であり、販売価格が“105,000”である場合(図6のセル43)に対応している。図7には、点が全部で121個表示されている。これらのすべての点は、電気料金の11個の離散値のいずれかを横軸の座標値として有し、かつ、11本の折れ線グラフのいずれかの上にある。   The spider chart (graph type) 45 of this embodiment is demonstrated along FIG. FIG. 7 displays essentially the same information as FIG. Electricity charges on the horizontal axis are variables specified in the first category. The scale on the horizontal axis is eleven discrete values. The IRR on the vertical axis is a variable designated in the third category. The scale on the vertical axis looks like a discrete value at first glance, but it is a scale at an arbitrary interval. The line graphs 46a, 46b, 46c,..., 46k on the coordinate plane respectively correspond to 11 discrete values of the sales price (the line graph 46a corresponds to the largest sales price). For example, point 47 in FIG. 7 corresponds to the case where the electricity rate is “15.5” and the selling price is “105,000” (cell 43 in FIG. 6). FIG. 7 shows a total of 121 dots. All these points have any of the eleven discrete values of the electricity bill as the horizontal coordinate values and are on any of the eleven line graphs.

図7を視認したユーザは、以下のことを容易に理解できる。
・他の条件が一定のとき、電気料金が大きくなれば、IRRは単調減少する。
・他の条件が一定のとき、販売価格が大きくなれば、IRRは単調増加する。
・販売価格がどのような水準にあっても、IRRに対する電気料金の感度(折れ線グラフの傾き)は、ほぼ同じである。
・電気料金がどのような水準にあっても、IRRに対する販売価格の感度(折れ線グラフの縦軸の間隔)は、ほぼ同じである。
The user who visually recognizes FIG. 7 can easily understand the following.
-When other conditions are constant, the IRR decreases monotonously if the electricity bill increases.
・ If other conditions are constant, the IRR increases monotonically if the selling price increases.
-Regardless of the level of sales price, the sensitivity of electricity charges to IRR (the slope of the line graph) is almost the same.
-Regardless of the level of electricity charges, the sensitivity of selling price to IRR (interval on the vertical axis of the line graph) is almost the same.

図7には示されていないが、いま仮に、電気料金が“17.00”であるときIRRが極大値を取るとすると、折れ線グラフは、横軸の“17.00”上に頂点を有する、上に凸の二次曲線のような形状を示す。他の例として、販売価格が“100,000”であるときIRRが極大値を取るとすると、販売価格 “100,000”に対応する折れ線グラフが最も上の位置に表示される。   Although not shown in FIG. 7, if the IRR takes a maximum value when the electricity rate is “17.00”, the line graph has a vertex on “17.00” on the horizontal axis. A shape like a convex quadratic curve is shown. As another example, if the IRR has a maximum value when the sales price is “100,000”, a line graph corresponding to the sales price “100,000” is displayed at the top position.

図8に沿って、本実施形態のトルネードチャート(表型式)51を説明する。トルネードチャート51では、第1カテゴリの変数欄111と第3カテゴリの変数欄112が相互に関連付けて表示されている。第1カテゴリの変数欄111は、小欄として項目欄111a、最小値欄111b、最大値欄111c及びフラグ欄111dを有する。第3カテゴリの変数欄112は、小欄として項目欄112a、最小値欄112b、最大値欄112c及び差異欄112dを有する。項目欄111aには、ユーザが第1カテゴリとして指定した変数が表示されている。この変数は、行ごとに異なる。項目欄112aには、ユーザが第3カテゴリとして指定した変数が記憶されている。この変数は、すべての行について同じ(図8では“IRR”)である。   The tornado chart (table type) 51 of this embodiment is demonstrated along FIG. In the tornado chart 51, the variable column 111 of the first category and the variable column 112 of the third category are displayed in association with each other. The variable column 111 of the first category includes an item column 111a, a minimum value column 111b, a maximum value column 111c, and a flag column 111d as small columns. The variable column 112 of the third category has an item column 112a, a minimum value column 112b, a maximum value column 112c, and a difference column 112d as small columns. In the item column 111a, variables designated by the user as the first category are displayed. This variable varies from line to line. The item column 112a stores a variable designated by the user as the third category. This variable is the same for all rows (“IRR” in FIG. 8).

因みに、図8の行113aに注目すると以下のことがわかる。
・ユーザは、販売量を第1カテゴリの変数として指定している。
・収支構造記述ファイル31は、販売量の最小値が“21,000”であり、販売量の最大値が“39,000”であると定義している(#4の定義方法)。
・ユーザは、IRRを第3カテゴリの変数として指定している。
・事業性分析装置1は、販売量に最小値“21,000”を代入し、IRR及び販売量以外の変数にそれぞれの代表値を代入してIRRを算出した。その結果、IRRは最小値“−0.49”となった。
Incidentally, the following can be understood by paying attention to the row 113a in FIG.
The user designates the sales volume as a variable of the first category.
The balance structure description file 31 defines that the minimum value of sales volume is “21,000” and the maximum value of sales volume is “39,000” (definition method of # 4).
The user has specified IRR as a third category variable.
The business analysis device 1 calculates the IRR by substituting the minimum value “21,000” for the sales volume and substituting the representative values for variables other than the IRR and the sales volume. As a result, the IRR became the minimum value “−0.49”.

・事業性分析装置1は、販売量に最大値“39,000”を代入し、IRR及び販売量以外の変数にそれぞれの代表値を代入してIRRを算出した。その結果、IRRは最大値“18.88”となった。
・IRRの最大値から最小値を減算した差異は、“19.37”である。
・販売量の最小値がIRRの最小値に対応し、販売量の最大値がIRRの最大値に対応している(フラグ欄111dの“◇”は、この大小の対応関係を示す)。
The business analysis device 1 calculates the IRR by substituting the maximum value “39,000” for the sales volume and substituting the representative values for variables other than the IRR and the sales volume. As a result, the IRR was the maximum value “18.88”.
The difference obtained by subtracting the minimum value from the maximum value of IRR is “19.37”.
The minimum value of the sales volume corresponds to the minimum value of the IRR, and the maximum value of the sales volume corresponds to the maximum value of the IRR (“◇” in the flag column 111d indicates this large / small correspondence).

同様に、図8の行113bに注目すると以下のことがわかる。
・ユーザは、電気料金を第1カテゴリの変数として指定している。
・収支構造記述ファイル31は、電気料金の最小値が“15.0”であり、電気料金の最大値が“20.0”であると定義している(#4の定義方法)。
・ユーザは、IRRを第3カテゴリの変数として指定している。
・事業性分析装置1は、電気料金に最小値“15.0”を代入し、IRR及び電気料金以外の変数にそれぞれの代表値を代入してIRRを算出した。その結果、IRRは最大値“11.37”となった。
Similarly, the following can be understood by paying attention to the row 113b in FIG.
The user designates the electricity price as a variable of the first category.
The balance structure description file 31 defines that the minimum value of electricity charges is “15.0” and the maximum value of electricity charges is “20.0” (definition method of # 4).
The user has specified IRR as a third category variable.
The business analysis device 1 calculates the IRR by substituting the minimum value “15.0” into the electricity bill and substituting the respective representative values into variables other than the IRR and electricity bill. As a result, the IRR was the maximum value “11.37”.

・事業性分析装置1は、電気料金に最大値“20.0”を代入し、IRR及び電気料金以外の変数にそれぞれの代表値を代入してIRRを算出した。その結果、IRRは最小値“8.11”となった。
・IRRの最大値から最小値を減算した差異は、“3.26”である。
・電気料金の最小値がIRRの最大値に対応し、電気料金の最大値がIRRの最小値に対応している(フラグ欄111dの“◆”は、この大小の対応関係を示す)。
The business feasibility analysis apparatus 1 calculates the IRR by substituting the maximum value “20.0” into the electricity bill and substituting the respective representative values into variables other than the IRR and electricity bill. As a result, the IRR became the minimum value “8.11”.
The difference obtained by subtracting the minimum value from the maximum value of IRR is “3.26”.
The minimum value of the electricity charge corresponds to the maximum value of the IRR, and the maximum value of the electricity charge corresponds to the minimum value of the IRR (“♦” in the flag column 111d indicates this large / small correspondence).

図9に沿って、本実施形態のトルネードチャート(グラフ型式)55を説明する。トルネードチャート55の横軸は、第3カテゴリに指定されているIRRである。トルネードチャート55の縦軸は、何らかの変数に対応しているわけではない。ただし、第1のカテゴリに指定された変数を図8の差異(欄112d)が大きい順に並べた場合、差異が大きいほど、その変数の帯グラフは、縦軸の上の位置に表示される。つまり、見かけの形がトルネード(竜巻)のようになる。   The tornado chart (graph type) 55 of this embodiment is demonstrated along FIG. The horizontal axis of the tornado chart 55 is the IRR specified in the third category. The vertical axis of the tornado chart 55 does not correspond to any variable. However, when the variables designated in the first category are arranged in descending order of the difference (column 112d) in FIG. 8, the band graph of the variable is displayed at a position above the vertical axis as the difference is large. In other words, it looks like a tornado.

因みに、図9の帯グラフ56aに注目すると以下のことがわかる。
・IRRに与える影響(差異)は、販売量が最も大きい。
・販売量が最小値“21,000”を取るとき、IRRは最小値“−0.49”を取り、販売量が最大値“39,000”を取るとき、IRRは最大値“18.88”を取る(帯グラフに付された“◇”はこのことを示す)。
Incidentally, the following can be understood by paying attention to the band graph 56a of FIG.
・ Sales volume is the largest impact (difference) on IRR.
When the sales amount takes the minimum value “21,000”, the IRR takes the minimum value “−0.49”, and when the sales amount takes the maximum value “39,000”, the IRR takes the maximum value “18.88”. "(" ◇ "attached to the band graph indicates this).

同様に、図9の帯グラフ56bに注目すると以下のことがわかる。
・IRRに与える影響(差異)は、電気料金が3番目に大きい。
・電気料金が最小値“15.00”を取るとき、IRRは最大値“11.37”を取り、電気料金が最大値“20.00”を取るとき、IRRは最小値“8.11”を取る(帯グラフに付された“◆”はこのことを示す)。
Similarly, the following can be understood by paying attention to the band graph 56b of FIG.
・ Effect (difference) on IRR is the third largest electricity rate.
When the electricity rate takes the minimum value “15.00”, the IRR takes the maximum value “11.37”, and when the electricity rate takes the maximum value “20.00”, the IRR takes the minimum value “8.11”. ("♦" attached to the band graph indicates this).

図8では、事業性分析装置1が第1カテゴリの変数の定義として、ユーザから#4を指定される例を説明した。しかしながら、ユーザが#5を指定した場合、事業性分析装置1は、第1カテゴリの変数の離散値ごとに第3カテゴリの変数の値を算出する。すると、第3カテゴリの変数が、その最大値と最小値との間で極大値及び/又は極小値を有するか否かがわかる。極大値及び/又は極小値が存在する場合、事業性分析装置1は、第1カテゴリの変数を示す帯グラフ(図9)に、それぞれ“○”及び/又は“●”を付してもよい。また、どの値でIRRが極大値又は極小値となるかがわかるように表示してもよい。   In FIG. 8, the business property analysis apparatus 1 has been described as an example in which # 4 is designated by the user as the definition of the variable of the first category. However, when the user designates # 5, the business analysis device 1 calculates the value of the third category variable for each discrete value of the first category variable. Then, it can be seen whether or not the variable of the third category has a maximum value and / or a minimum value between the maximum value and the minimum value. When the local maximum value and / or the local minimum value exist, the business analysis device 1 may add “◯” and / or “●” to the band graph (FIG. 9) indicating the variable of the first category, respectively. . Moreover, you may display so that IRR may become the maximum value or the minimum value by what value.

(本実施形態におけるゴールシーク)
いまユーザは、以下のことを考えているとする。
・変数のうち最も重要であるのはIRRであり、具体的な目標値(例えば“10.0%”)が、例えば資金提供者によって必達とされている。よって、IRRを第1カテゴリの変数として指定する。分り易さのためにここで指定された変数を“目標変数”と呼ぶ。
・変数のうち、電気料金及び部品価格もまた重要な変数ではある。しかしながら短期的には、ユーザがこれらの値を主体的に変化させることは困難であり、これらの値は、むしろ所与の値(制約条件)に近い。よって、電気料金及び部品価格もまた第1カテゴリの変数に指定するが、IRRとは分けて考える。ここで指定された変数を“制約変数”と呼ぶ。
(Goal seek in this embodiment)
Now, assume that the user is thinking about the following.
The most important variable is IRR, and a specific target value (for example, “10.0%”) is required by, for example, a funder. Therefore, IRR is designated as a variable of the first category. For ease of understanding, the variable specified here is called “target variable”.
-Among the variables, electricity charges and parts prices are also important variables. However, in the short term, it is difficult for the user to change these values voluntarily, and these values are rather close to given values (constraints). Therefore, the electricity price and the part price are also designated as variables of the first category, but are considered separately from the IRR. The variable specified here is called a “constraint variable”.

・変数のうち、販売価格をいかに制御してIRR“10.0%”を達成するかが短期的な経営課題である。よって、販売価格を第3カテゴリの変数として指定する。ここで指定された変数を“被検索変数”と呼ぶ。
・他の変数は、とりあえずは重要ではない(分析対象ではない)。よって、他の変数は、第2カテゴリの変数とみなされてもよい。この変数を“固定変数”と呼ぶ。
・ Of the variables, how to control the selling price to achieve IRR “10.0%” is a short-term management issue. Therefore, the sales price is designated as a variable of the third category. The variable designated here is called “searched variable”.
• Other variables are not important for the time being (not subject to analysis). Therefore, other variables may be regarded as variables in the second category. This variable is called “fixed variable”.

図10に沿って、本実施形態のゴールシークチャート(グラフ・表型式)61を説明する。入力欄62に注目する。目標変数についての行64aの変数欄63aには、IRRが指定されている。被検索変数についての行64bの変数欄63aには、販売価格が指定されている。制約変数1についての行64cの変数欄63aには、電気料金が指定されている。制約変数2についての行64dの変数欄63aには、部品価格が指定されている。   The goal seek chart (graph / table type) 61 of this embodiment will be described with reference to FIG. Pay attention to the input field 62. IRR is specified in the variable column 63a of the row 64a for the target variable. The sales price is specified in the variable column 63a of the row 64b for the search target variable. Electricity charges are specified in the variable column 63a of the row 64c for the constraint variable 1. In the variable column 63a of the row 64d for the constraint variable 2, the part price is specified.

行64aの定義方法欄63bには“#1”が指定され、変数の値欄63cには“10.0%”が指定されている。このことは、ユーザがIRRの目標値として、“10.0%”を入力したことを示している。又は、収支構造記述ファイル31(図4)の行のうち、item欄102に“IRR”が、operator欄103に“=”が、value1欄104に“10.0%”が記憶されている行がユーザによって指定されたことを示している。   “# 1” is specified in the definition method column 63b of the row 64a, and “10.0%” is specified in the variable value column 63c. This indicates that the user has input “10.0%” as the target value of IRR. Or, among the rows of the balance structure description file 31 (FIG. 4), “IRR” is stored in the item column 102, “=” is stored in the operator column 103, and “10.0%” is stored in the value1 column 104. Is specified by the user.

行64bの定義方法欄63b及び変数の値欄63cは空欄である。このことは、ユーザが事業性分析装置1による算出の結果として“販売価格”の値の出力を待っていることを示している。行64cの定義方法欄63bには“#5”が表示され、変数の値欄63cには“from15.0to20.0(10)”が表示されている。このことは、収支構造記述ファイル31の行のうち、item欄102に“電気料金”が、operator欄103に“Division 10”が、value1欄104に“15.0”が、value2欄105に“20.0”が記憶されている行がユーザによって指定されたことを示している。   The definition method column 63b and the variable value column 63c in the row 64b are blank. This indicates that the user is waiting for the output of the “sales price” value as a result of calculation by the business analysis device 1. “# 5” is displayed in the definition method column 63b of the row 64c, and “from 15.0 to 20.0 (10)” is displayed in the variable value column 63c. This means that in the line of the balance structure description file 31, “Electricity” is displayed in the item column 102, “Division 10” is displayed in the operator column 103, “15.0” is displayed in the value1 column 104, and “ This indicates that the row storing 20.0 ″ is designated by the user.

行64dの定義方法欄63bには“#5”が表示され、変数の値欄63cには“from25.0to26.0(10)”が表示されている。このことは、収支構造記述ファイル31の行のうち、item欄102に“部品価格”が、operator欄103に“Division 10”が、value1欄104に“25.0”が、value2欄105に“26.0”が記憶されている行がユーザによって指定されたことを示している。   “# 5” is displayed in the definition method column 63b of the line 64d, and “from 25.0 to 26.0 (10)” is displayed in the variable value column 63c. This means that in the line of the balance structure description file 31, “part price” is in the item column 102, “Division 10” is in the operator column 103, “25.0” is in the value1 column 104, and “25.0” is in the value2 column 105. This indicates that the row storing 26.0 ″ is designated by the user.

このような状態でユーザが“ゴールシーク”ボタン65(図10)を押下すると、事業性分析装置1は、数理モデルとしての収支構造記述ファイル31に対して以下の処理を実行する。
(1)IRRに“10.0%”を代入する。
(2)IRR、電気料金及び部品価格以外の変数に対して、代表値(収支構造記述ファイル31の行のうち、item欄102にその変数が、operator欄103に“=”が記憶されている行のvalue1欄104に記憶されている値)を代入する。
(3)電気料金の11個の離散値(15.0、15.5、・・・、20.0)を生成する。
When the user presses the “goal seek” button 65 (FIG. 10) in such a state, the business analysis device 1 executes the following processing on the balance structure description file 31 as a mathematical model.
(1) Substitute “10.0%” for IRR.
(2) For variables other than IRR, electricity charges, and parts prices, representative values (the variable is stored in the item column 102 and “=” is stored in the operator column 103 in the line of the balance structure description file 31). The value stored in the value1 column 104 of the row is substituted.
(3) Eleven discrete values (15.0, 15.5, ..., 20.0) of the electricity bill are generated.

(4)部品価格の11個の離散値(25.0、25.1、・・・、26.0)を生成する。
(5)生成した2種類の変数の組み合わせ(11×11=121個ある)のうちの1つを取得し、取得した組み合わせに含まれる電気料金の値を変数“電気料金”に代入し、取得した組み合わせに含まれる部品価格の値を変数“部品価格”に代入する。
(6)収支構造記述ファイル31に記述された相互関係を連立方程式として解き、販売価格の値を求める。
(7)前記(5)及び(6)の処理を生成した2種類の変数のすべての組み合わせについて繰り返す。
(4) Eleven discrete values (25.0, 25.1, ..., 26.0) of the part price are generated.
(5) Acquire one of the two types of generated variable combinations (11 × 11 = 121), substitute the value of the electricity charge included in the obtained combination for the variable “electricity charge”, and obtain The value of the part price included in the combination is substituted into the variable “part price”.
(6) The mutual relationship described in the balance structure description file 31 is solved as a simultaneous equation, and the value of the selling price is obtained.
(7) The above processes (5) and (6) are repeated for all combinations of the two types of variables generated.

図10の出力欄66は、事業性分析装置1が(1)〜(7)の処理を実行した結果を示している。出力欄66は、変数欄67a及び変数の値の組み合わせ欄67bを有し、変数の値の組み合わせ欄67bは、11個の列を含む。行68aのすべての列には、“10.0%”が表示されている。行68cの各列には、電気料金の離散値が表示されている。同様に、行68dの各列には、部品価格の離散値が表示されている。行68bに表示されている販売価格の値は、事業性分析装置1の算出結果である。   The output column 66 in FIG. 10 shows the result of the business analysis device 1 executing the processes (1) to (7). The output column 66 includes a variable column 67a and a variable value combination column 67b, and the variable value combination column 67b includes eleven columns. “10.0%” is displayed in all the columns of the row 68a. In each column of the row 68c, a discrete value of the electricity rate is displayed. Similarly, a discrete value of the part price is displayed in each column of the row 68d. The value of the sales price displayed in the row 68b is a calculation result of the business analysis device 1.

列69に注目すると、電気料金が“15.0”であり、かつ、部品価格が“25.0”であるという制約条件のもとで、IRRの値を“10.0%”にするためには、販売価格を“96,199”にしなければならないことがわかる。なお、本来であれば、変数の値の組み合わせ欄67bは、合計121個の列を表示するはずである。図10では、簡単化のため、そのうちの11個の列を表示している。   Focusing on column 69, in order to set the IRR value to “10.0%” under the constraint that the electricity price is “15.0” and the parts price is “25.0” It is understood that the selling price must be “96,199”. Originally, the variable value combination column 67b should display a total of 121 columns. In FIG. 10, eleven columns are displayed for simplicity.

グラフ70は、横軸に電気料金を取り、縦軸に販売価格を取っている。そして折れ線グラフ71は、部品価格ごとに11本表示されている。つまり、グラフ70は、出力欄66の行68b、68c及び68dの値(3元の組み合わせ)を、2次元的に表示している。   In the graph 70, the horizontal axis represents the electricity charge, and the vertical axis represents the sales price. 11 line graphs 71 are displayed for each part price. That is, the graph 70 two-dimensionally displays the values (ternary combinations) of the lines 68b, 68c, and 68d of the output column 66.

図11に沿って、本実施形態のゴールシークチャート(グラフ・表型式)75を説明する。図11において、図10とは異なる点は以下の通りである。
・入力欄62の行64dが空欄になっている。つまり、ユーザは、“部品価格”を、目標変数、被検索変数及び制約変数のいずれにも指定していない。よって、事業性分析装置1は、“部品価格”を、他の多くの変数と同じように固定変数であるとみなし、代表値を代入している。
・その結果、出力欄66は、図10の行68dに相当する行を有さない。
・それらの結果、グラフ欄70に表示されている折れ線グラフの数は1本だけである。この1本は、部品価格の所定の代表値に対応している。
The goal seek chart (graph / table type) 75 of this embodiment will be described with reference to FIG. 11 differs from FIG. 10 as follows.
The row 64d of the input field 62 is blank. That is, the user does not designate “part price” as any of the target variable, the searched variable, and the constraint variable. Accordingly, the business analysis device 1 regards “part price” as a fixed variable like many other variables, and substitutes a representative value.
As a result, the output column 66 does not have a line corresponding to the line 68d in FIG.
As a result, the number of line graphs displayed in the graph column 70 is only one. This one corresponds to a predetermined representative value of the part price.

図12に沿って、本実施形態のゴールシークチャート(表型式)81を説明する。図12では、入力欄62の行64bの変数欄63aに“すべて”が表示され、行64c及び64dは空欄になっている。つまり、ユーザは、IRR以外の変数をすべて被検索変数として指定している。このとき、事業性分析装置1は、各被検索変数に代入するべき各代表値(収支構造記述ファイル31の行のうち、item欄102にその変数が、operator欄103に“=”が記憶されている行のvalue1欄104に記憶されている値)を取得している。そして、取得した各代表値に所定の基準を満たす程度に近似した値(例えば代表値±10.0%以内の値等)を、所定の数だけ無作為的に発生させ、被検索変数ごとに、値の群を作成する。   A goal seek chart (table type) 81 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. In FIG. 12, “all” is displayed in the variable column 63a of the row 64b of the input column 62, and the rows 64c and 64d are blank. That is, the user designates all variables other than IRR as search target variables. At this time, the business feasibility analysis apparatus 1 stores each representative value to be substituted for each searched variable (the variable is stored in the item column 102 and “=” is stored in the operator column 103 in the line of the balance structure description file 31). The value stored in the value1 column 104 of the line in question). Then, a predetermined number of values (for example, values within ± 10.0% of the representative value) approximated to satisfy the predetermined criteria are randomly generated for each obtained representative value, and for each searched variable. Create a group of values.

次に、事業性分析装置1は、作成した群のなかから値を1つずつ取得し、被検索変数の組み合わせとする。さらに、事業性分析装置1は、収支構造記述ファイル31の被検索変数に組み合わせの値を代入することによって、IRRの値を算出し、“10.0%”に近い順に、組み合わせをならべる(出力欄82)。なお、図12の出力欄82の行83には“10.0%”が並んでいるが、仮に“10.0%”ではない値であっても、四捨五入されてこのように表示される。   Next, the business feasibility analysis apparatus 1 acquires values one by one from the created group and sets them as combinations of search target variables. Further, the business analysis device 1 calculates the IRR value by substituting the combination value into the search target variable of the balance structure description file 31, and arranges the combinations in the order close to “10.0%” (output) Column 82). Note that “10.0%” is arranged in the row 83 of the output column 82 in FIG. 12, but even if the value is not “10.0%”, it is rounded off and displayed in this way.

図13に沿って、全体処理手順を説明する。全体処理手順が開始される前提として、収支構造記述ファイル31(図4)が完成状態で補助記憶装置15に記憶されている。
ステップS201において、事業性分析装置1の指定受付部21は、収支構造記述ファイル31を読み込む。具体的には、指定受付部21は、補助記憶装置15から収支構造記述ファイル31を読み出し、主記憶装置14にロードする。
ステップS202において、事業性分析装置1の指定受付部21は、チャートの種類を受け付ける。具体的には、指定受付部21は、ユーザが入力装置12を介して “スパイダーチャート”、“トルネードチャート”及び“ゴールシークチャート”のうちのいずれかを入力するのを受け付ける。
The overall processing procedure will be described with reference to FIG. As a premise for starting the entire processing procedure, a balance structure description file 31 (FIG. 4) is stored in the auxiliary storage device 15 in a completed state.
In step S <b> 201, the designation receiving unit 21 of the business analysis device 1 reads the balance structure description file 31. Specifically, the designation receiving unit 21 reads the balance structure description file 31 from the auxiliary storage device 15 and loads it into the main storage device 14.
In step S202, the designation receiving unit 21 of the business feasibility analyzer 1 receives a chart type. Specifically, the designation accepting unit 21 accepts that the user inputs one of “spider chart”, “tornado chart”, and “goal seek chart” via the input device 12.

ステップS203において、指定受付部21は、受け付けたチャートがスパイダーチャートであるか否かを判断する。具体的には、指定受付部21は、ステップS202において受け付けたチャートの種類が“スパイダーチャート”である場合(ステップS203“Yes”)、ステップS204に進み、それ以外の場合(ステップS203“No”)、ステップS213に進む。   In step S203, the designation receiving unit 21 determines whether or not the received chart is a spider chart. Specifically, the designation receiving unit 21 proceeds to step S204 if the type of the chart received in step S202 is “spider chart” (step S203 “Yes”), and otherwise (step S203 “No”). ), The process proceeds to step S213.

ステップS204において、事業性分析装置1の指定受付部21は、原因変数及び結果変数の指定を受け付ける。具体的には、指定受付部21は、ユーザが入力装置12を介して、複数の原因変数を指定し結果変数を指定するのを受け付ける。原因変数とは、収支構造記述ファイル31の変数(項目)のうち、ある範囲に値を取り得る変数であって、第1カテゴリの変数に相当する。結果変数とは、収支構造記述ファイル31の変数(項目)のうち、原因変数の値が変化することによって自身の値が変化する変数であって、第3カテゴリの変数に相当する。   In step S <b> 204, the designation receiving unit 21 of the business feasibility analysis device 1 receives the designation of the cause variable and the result variable. Specifically, the designation accepting unit 21 accepts that the user designates a plurality of cause variables and designates a result variable via the input device 12. The causal variable is a variable that can take a value within a certain range among the variables (items) in the balance structure description file 31, and corresponds to a variable of the first category. The result variable is a variable whose value changes when the value of the cause variable changes among the variables (items) in the balance structure description file 31 and corresponds to a variable of the third category.

このとき、指定受付部21は、収支構造記述ファイル31(図4、図5)を出力装置13に表示し、ユーザが任意の行を選択するのを受け付けることによって原因変数及び結果変数の指定を受け付けてもよい。いま、ユーザは、原因変数として“電気料金”及び“販売価格”を指定し、結果変数として“IRR”を指定したとして以下の説明を続ける。つまりユーザは、電気料金の値及び販売価格の値が変化するにつれてどの程度IRRが変化するかを調べたい(感度分析)。   At this time, the designation receiving unit 21 displays the balance structure description file 31 (FIGS. 4 and 5) on the output device 13, and accepts the user selecting an arbitrary line, thereby specifying the cause variable and the result variable. It may be accepted. Now, it is assumed that the user designates “electricity charge” and “sales price” as cause variables and designates “IRR” as a result variable. In other words, the user wants to examine how much the IRR changes as the value of the electricity price and the value of the selling price change (sensitivity analysis).

ステップS205において、指定受付部21は、原因変数の範囲を受け付ける。具体的には、第1に、指定受付部21は、収支構造記述ファイル31の行のうち、item欄102に“電気料金”が記憶されている行を強調表示する。ここで強調表示される行は、例えば図5の行142a〜142eが含まれている。
第2に、指定受付部21は、ユーザが、強調表示された行のうちある行を指定するのを受け付ける。いま、ユーザは、図5の行142eを指定したとする。ユーザは、電気料金の値として複数個の離散値を使用することを希望する場合が多い。よって、指定受付部21は、行142e(operator欄103に“Division”が記憶されている)を他の行とは区別した形態でデフォルト表示してもよい。
In step S205, the designation receiving unit 21 receives the range of the cause variable. Specifically, first, the designation receiving unit 21 highlights a line in which “electricity rate” is stored in the item column 102 among the lines of the balance structure description file 31. The rows highlighted here include, for example, the rows 142a to 142e in FIG.
Secondly, the designation receiving unit 21 receives that the user designates a certain line among the highlighted lines. Now, assume that the user designates row 142e in FIG. The user often desires to use a plurality of discrete values as the value of the electricity bill. Therefore, the designation receiving unit 21 may display the line 142e (“Division” is stored in the operator column 103) by default in a form that is distinguished from other lines.

第3に、指定受付部21は、ステップS205の“第2”において指定された行の変数の離散値を生成する。前記の例では、指定受付部21は、11個の電気料金の離散値“15.0、15.5、16.0、・・・、20.0”を生成することになる。
第4に、指定受付部21は、“販売価格”についてもステップS205の“第1”〜“第3”の処理を実行する。
Thirdly, the designation receiving unit 21 generates a discrete value of the variable of the row designated in “second” in step S205. In the above example, the designation receiving unit 21 generates eleven discrete values “15.0, 15.5, 16.0,.
Fourthly, the designation receiving unit 21 executes the “first” to “third” processing in step S205 for “sales price”.

ステップS206において、指定受付部21は、固定変数を特定する。具体的には、指定受付部21は、原因変数として指定された“電気料金”及び“販売価格”並びに結果変数として指定された“IRR”以外のすべての変数を固定変数とみなす。
ステップS207において、指定受付部21は、固定変数の値を取得する。具体的には、指定受付部21は、収支構造記述ファイル31の行のうち、item欄102に例えば“人件費”が、operator欄103に“=”が記憶されている行のvalue1欄104の値を“人件費”の代表値として取得する。同様に、指定受付部21は、他の固定変数の代表値も取得する。
In step S206, the designation receiving unit 21 specifies a fixed variable. Specifically, the designation receiving unit 21 regards all variables other than “electricity charges” and “sales prices” designated as cause variables and “IRR” designated as result variables as fixed variables.
In step S207, the designation receiving unit 21 acquires the value of the fixed variable. Specifically, the designation receiving unit 21 stores, for example, “personnel expenses” in the item column 102 and “=” in the operator column 103 in the value1 column 104 of the balance structure description file 31. The value is acquired as a representative value of “personnel expenses”. Similarly, the designation receiving unit 21 acquires representative values of other fixed variables.

ステップS208において、演算部22は、結果変数の値を算出する。具体的には、第1に、演算部22は、収支構造記述ファイル31の固定変数にステップS207において取得した代表値を代入する。
第2に、演算部22は、ステップS205の“第3”において生成した“電気料金”の11個の離散値から1つを取得し“販売価格”の11個の離散値から1つを取得することによって、合計121個の組み合わせを作成する。
In step S208, the calculation unit 22 calculates the value of the result variable. Specifically, first, the calculation unit 22 substitutes the representative value acquired in step S207 for the fixed variable of the balance structure description file 31.
Second, the calculation unit 22 acquires one from the eleven discrete values of “electricity price” generated in “third” in step S205 and acquires one from the eleven discrete values of “sales price”. By doing so, a total of 121 combinations are created.

第3に、演算部22は、収支構造記述ファイル31の“電気料金”及び“販売価格”にステップS208の“第2”において作成した組み合わせの値を代入する。
第4に、演算部22は、数理モデルとしての収支構造記述ファイル31に記述された相互関係を解くことによって、“IRR”を算出する。
なお、演算部22は、ステップS208の“第3”及び“第4”の処理を、ステップS208の“第2”において作成したすべての組み合わせについて繰り返す。当該繰り返し処理が終了した段階で、演算部22は、“(電気料金,販売価格,IRR)”の値の組み合わせを折れ線グラフ用データとして121個保持していることになる。
Thirdly, the calculation unit 22 substitutes the value of the combination created in “second” of step S208 for “electricity charge” and “sales price” of the balance structure description file 31.
Fourth, the calculation unit 22 calculates “IRR” by solving the interrelationship described in the balance structure description file 31 as a mathematical model.
The calculation unit 22 repeats the “third” and “fourth” processes in step S208 for all combinations created in “second” in step S208. At the stage where the repetitive processing is completed, the calculation unit 22 holds 121 combinations of values of “(electricity rate, sales price, IRR)” as line graph data.

ステップS209において、表示制御部23は、スパイダーチャートを表示する。具体的には、第1に、表示制御部23は、出力装置13にスパイダーチャート45(図7)の座標平面を表示する。座標平面の横軸は、“電気料金”である。“電気料金”は、ステップS204において指定された原因変数のうちの1つである。座標平面の縦軸は、“IRR”である。“IRR”は、ステップS204において指定された結果変数である。
第2に、表示制御部22は、折れ線グラフ用データに基づいて、座標平面に11本の折れ線グラフを“販売価格”ごとに表示する。“販売価格”は、ステップS204において指定された原因変数のうちの残りの1つである。その後、表示制御部22は、ステップS230に進む。
In step S209, the display control unit 23 displays a spider chart. Specifically, first, the display control unit 23 displays the coordinate plane of the spider chart 45 (FIG. 7) on the output device 13. The horizontal axis of the coordinate plane is “electricity charge”. “Electricity charge” is one of the cause variables specified in step S204. The vertical axis of the coordinate plane is “IRR”. “IRR” is the result variable specified in step S204.
Second, the display control unit 22 displays eleven line graphs for each “sales price” on the coordinate plane based on the data for the line graph. “Sales price” is the remaining one of the causal variables specified in step S204. Thereafter, the display control unit 22 proceeds to step S230.

ステップS213において、指定受付部21は、受け付けたチャートがトルネードチャートであるか否かを判断する。具体的には、指定受付部21は、ステップS202において受け付けたチャートの種類が“トルネードチャート”である場合(ステップS213“Yes”)、ステップS214に進み、それ以外の場合(ステップS213“No”)、ステップS223に進む。   In step S213, the designation receiving unit 21 determines whether or not the received chart is a tornado chart. Specifically, the designation receiving unit 21 proceeds to step S214 if the type of the chart received in step S202 is “tornado chart” (step S213 “Yes”), and otherwise (step S213 “No”). ), The process proceeds to step S223.

ステップS214において、指定受付部21は、原因変数及び結果変数の指定を受け付ける。具体的には、指定受付部21は、ユーザが入力装置12を介して、原因変数を指定し結果変数を指定するのを受け付ける。このとき、指定受付部21は、収支構造記述ファイル31(図4、図5)を出力装置13に表示し、ユーザが任意の行を選択するのを受け付けることによって原因変数及び結果変数の指定を受け付けてもよい。いま、ユーザは、原因変数として“販売量”を指定し、結果変数として“IRR”を指定したとして以下の説明を続ける。つまりユーザは、販売量の値が変化するにつれてどの程度IRRが変化するかを調べたい(感度分析)。このとき指定された原因変数を、“分析対象原因変数”と呼ぶ。詳細は後記するが、指定受付部21は、“分析対象原因変数”を様々に変えたうえで、感度分析を行う。   In step S214, the designation receiving unit 21 receives designation of a cause variable and a result variable. Specifically, the designation accepting unit 21 accepts that the user designates a cause variable and designates a result variable via the input device 12. At this time, the designation receiving unit 21 displays the balance structure description file 31 (FIGS. 4 and 5) on the output device 13, and accepts the user selecting an arbitrary line, thereby specifying the cause variable and the result variable. It may be accepted. Now, assuming that “sales amount” is designated as a cause variable and “IRR” is designated as a result variable, the user continues the following description. That is, the user wants to examine how much the IRR changes as the sales volume value changes (sensitivity analysis). The cause variable designated at this time is called “analysis target cause variable”. Although details will be described later, the designation receiving unit 21 performs sensitivity analysis after variously changing the “analysis target cause variable”.

ステップS215において、指定受付部21は、原因変数の範囲を受け付ける。具体的には、第1に、指定受付部21は、収支構造記述ファイル31の行のうち、item欄102に“販売量”が記憶されている行を強調表示する。ここで強調表示される行は、例えば図5の行142a〜142eに相当する“販売量”についての行が含まれている。   In step S215, the designation receiving unit 21 receives the range of the cause variable. Specifically, first, the designation receiving unit 21 highlights a line in which “sales amount” is stored in the item column 102 among the lines of the balance structure description file 31. Here, the highlighted rows include, for example, rows for “sales amount” corresponding to the rows 142a to 142e in FIG.

第2に、指定受付部21は、ユーザが、強調表示された行のうちある行を指定するのを受け付ける。いま、ユーザは、図5の行142eに相当する“販売量”についての行を指定したとする。ユーザは、販売量の値として複数個の離散値を使用することを希望する場合が多い。よって、指定受付部21は、行142eに相当する“販売量”の行(operator欄103に“Division”が記憶されている)を他の行とは区別した形態でデフォルト表示してもよい。
第3に、指定受付部21は、ステップS215の“第2”において指定された行の変数の離散値を生成する。前記の例では、指定受付部21は、例えば11個の販売量の離散値“21,000、・・・、39,000”を生成することになる。
Secondly, the designation receiving unit 21 receives that the user designates a certain line among the highlighted lines. Now, assume that the user designates a line for “sales volume” corresponding to the line 142e in FIG. The user often desires to use a plurality of discrete values as sales volume values. Therefore, the designation receiving unit 21 may display the “sales amount” row (“Division” is stored in the operator column 103) corresponding to the row 142e by default in a form distinguished from other rows.
Thirdly, the designation receiving unit 21 generates a discrete value of the variable of the row designated in “second” in step S215. In the above example, the designation receiving unit 21 generates, for example, 11 discrete values “21,000,..., 39,000” of sales volume.

ステップS216において、指定受付部21は、固定変数を特定する。具体的には、指定受付部21は、原因変数として指定された“販売量”及び結果変数として指定された“IRR”以外のすべての変数を固定変数とみなす。
ステップS217において、指定受付部21は、固定変数の値を取得する。具体的には、指定受付部21は、収支構造記述ファイル31の行のうち、item欄102に例えば“人件費”が、operator欄103に“=”が記憶されている行のvalue1欄104の値を“人件費”の代表値として取得する。同様に、指定受付部21は、他の固定変数の代表値も取得する。
In step S216, the designation receiving unit 21 identifies a fixed variable. Specifically, the designation receiving unit 21 regards all variables other than “sales amount” designated as the cause variable and “IRR” designated as the result variable as fixed variables.
In step S217, the designation receiving unit 21 acquires the value of the fixed variable. Specifically, the designation receiving unit 21 stores, for example, “personnel expenses” in the item column 102 and “=” in the operator column 103 in the value1 column 104 of the balance structure description file 31. The value is acquired as a representative value of “personnel expenses”. Similarly, the designation receiving unit 21 acquires representative values of other fixed variables.

ステップS218において、演算部22は、結果変数の値を算出する。具体的には、第1に、演算部22は、収支構造記述ファイル31の固定変数にステップS217において取得した代表値を代入する。
第2に、演算部22は、ステップS215の“第3”において生成した“販売量”の11個の離散値から1つを取得する。
In step S218, the calculation unit 22 calculates the value of the result variable. Specifically, first, the calculation unit 22 substitutes the representative value acquired in step S217 for the fixed variable of the balance structure description file 31.
Secondly, the calculation unit 22 acquires one from 11 discrete values of “sales amount” generated in “third” in step S215.

第3に、演算部22は、収支構造記述ファイル31の“販売量”にステップS218の“第2”において取得した値を代入する。
第4に、演算部22は、数理モデルとしての収支構造記述ファイル31に記載された相互関係を解くことによって、“IRR”を算出する。
なお、演算部22は、ステップS218の“第2”〜“第4”の処理を、ステップS215の“第3”において生成した“販売量”の11個の離散値について繰り返す(内側ループ)。すると、内側ループの繰り返し処理が終了した段階で、演算部22は、11個のIRRの値を保持していることになる。演算部22は、そのうちの最大値から最小値を減算した結果を差異として保持する。
Third, the calculation unit 22 substitutes the value acquired in “second” in step S218 for “sales amount” in the balance structure description file 31.
Fourth, the calculation unit 22 calculates “IRR” by solving the mutual relationship described in the balance structure description file 31 as a mathematical model.
The calculation unit 22 repeats the “second” to “fourth” processes in step S218 for the eleven discrete values of “sales amount” generated in “third” in step S215 (inner loop). Then, at the stage where the iterative process of the inner loop is completed, the calculation unit 22 holds 11 IRR values. The calculation unit 22 holds the result of subtracting the minimum value from the maximum value as a difference.

なお、指定受付部21及び演算部22は、“分析対象原因変数”を“販売量”及び“IRR”以外の変数に変えたうえで、未処理の“分析対象原因変数”がなくなるまで、ステップS215〜S218の処理を繰り返す(外側ループ)。すると、外側ループの繰り返し処理が終了した段階で、演算部22は、“(原因変数,差異)”の値の組み合わせを、分析対象原因変数の数だけ保持していることになる。いま、ここで保持している組み合わせを“整序前差異情報”と呼ぶ。整序前差異情報の例として、例えば以下が考えられる。
(原因変数,差異)=(販売価格,3.53),(電力消費量,1.14),(償却年数,0.08),(販売量,19.37),(部品価格,0.42),(電気料金,3.26)
The designation receiving unit 21 and the calculation unit 22 change the “analysis target cause variable” to a variable other than “sales amount” and “IRR”, and then perform steps until there is no unprocessed “analysis target cause variable”. The processes of S215 to S218 are repeated (outer loop). Then, at the stage where the outer loop iteration process is completed, the calculation unit 22 holds the combinations of the values of “(cause variable, difference)” by the number of analysis target cause variables. The combination held here is called “pre-order difference information”. As an example of the pre-order difference information, for example, the following can be considered.
(Cause variable, difference) = (Sales price, 3.53), (Power consumption, 1.14), (Depreciable years, 0.08), (Sales volume, 19.37), (Parts price, 0. 42), (Electricity charges, 3.26)

ステップS219において、表示制御部23は、トルネードチャートを表示する。具体的には、第1に、表示制御部23は、保持している整序前差異情報を、差異の大きい順に並び替え、“整序後差異情報”とする。もちろん、表示制御部23は、保持している整序前差異情報を、差異の小さい順に並び替えてもよい。整序後差異情報の例として、例えば以下が考えられる。
[原因変数,差異]=[販売量,19.37],[販売価格,3.53],[電気料金,3.26],[電力消費量,1.14],[部品価格,0.42],[償却年数,0.08]
In step S219, the display control unit 23 displays a tornado chart. Specifically, first, the display control unit 23 rearranges the held pre-order difference information in descending order of difference to obtain “post-order difference information”. Of course, the display control unit 23 may rearrange the stored pre-order difference information in ascending order of difference. Examples of post-ordering difference information include the following.
[Cause variable, difference] = [Sales volume, 19.37], [Sales price, 3.53], [Electricity charge, 3.26], [Power consumption, 1.14], [Part price, 0. 42], [Amortization period, 0.08]

第2に、表示制御部23は、出力装置13に、トルネードチャート55(図9)を表示する。座標平面の横軸は、“IRR”である。 “IRR”は、ステップS214において指定された結果変数である。
第3に、表示制御部23は、整序後差異情報の差異が大きい順に、その原因変数を示す帯グラフをトルネードチャート55の上から表示する。もちろん、差異が小さい順に上から表示してもよい。各帯グラフの左端の横軸の座標値は、その原因変数が様々に離散値を取りつつ変化する場合のIRRの最小値である。各帯グラフの右端の横軸の座標値は、その原因変数が様々に離散値を取りつつ変化する場合のIRRの最大値である。その後、表示制御部23は、ステップS230に進む。
Second, the display control unit 23 displays the tornado chart 55 (FIG. 9) on the output device 13. The horizontal axis of the coordinate plane is “IRR”. “IRR” is the result variable specified in step S214.
Thirdly, the display control unit 23 displays a band graph indicating the cause variable from the top of the tornado chart 55 in descending order of the difference in post-ordering difference information. Of course, you may display from the top in order with small difference. The coordinate value on the horizontal axis at the left end of each band graph is the minimum value of IRR when the causal variable changes while taking various discrete values. The coordinate value on the horizontal axis at the right end of each band graph is the maximum value of IRR when the causal variable changes while taking various discrete values. Thereafter, the display control unit 23 proceeds to step S230.

ステップS223において、指定受付部21は、目標変数、被検索変数及び制約変数の指定を受け付ける。具体的には、指定受付部21は、ユーザが入力装置12を介して、目標変数、被検索変数及び制約変数を指定するのを受け付ける。目標変数とは、収支構造記述ファイル31の変数(項目)のうち、目標値が指定される変数であって、第1カテゴリの変数に相当する。被検索変数とは、収支構造記述ファイル31の変数(項目)のうち、目標変数が目標値を取るための値が算出される変数であって、第3カテゴリの変数に相当する。制約変数とは、ある範囲に値を取り得る変数であって、第1カテゴリの変数に相当する。   In step S223, the designation receiving unit 21 receives designation of target variables, search target variables, and constraint variables. Specifically, the designation accepting unit 21 accepts that the user designates a target variable, a search target variable, and a constraint variable via the input device 12. The target variable is a variable in which a target value is designated among variables (items) in the balance structure description file 31 and corresponds to a variable of the first category. The search target variable is a variable in which a value for the target variable to take the target value among the variables (items) in the balance structure description file 31 is calculated, and corresponds to a third category variable. The constraint variable is a variable that can take a value within a certain range, and corresponds to a variable of the first category.

このとき、指定受付部21は、収支構造記述ファイル31(図4、図5)を出力装置13に表示し、ユーザが任意の行を選択するのを受け付けることによって目標変数、被検索変数及び制約変数の指定を受け付けてもよい。いま、ユーザは、目標変数として“IRR”を指定し、被検索変数として“販売価格”を指定し、制約変数として“電気料金”及び“部品価格”を指定したとして以下の説明を続ける。つまりユーザは、電気料金の値及び部品価格の値がある範囲を変化するという制約条件がある場合、目標変数が所与の目標値を取るためには、被検索変数がどのような値を取らなければならないかを調べたい。   At this time, the designation receiving unit 21 displays the balance structure description file 31 (FIGS. 4 and 5) on the output device 13, and accepts that the user selects an arbitrary line, whereby the target variable, the searched variable, and the restriction are received. You may accept specification of variables. Now, it is assumed that the user designates “IRR” as the target variable, designates “sales price” as the search target variable, and designates “electricity charge” and “part price” as the constraint variables. In other words, if there is a constraint that the electricity price value and the part price value change within a certain range, the user must select what value the searched variable will take in order for the target variable to take a given target value. I want to find out if I have to.

ステップS224において、指定受付部21は、目標値を受け付ける。具体的には、指定受付部21は、ユーザが入力装置12を介してIRRの目標値(例えば“10.0%”)を指定するのを受け付ける。   In step S224, the designation receiving unit 21 receives the target value. Specifically, the designation accepting unit 21 accepts that the user designates a target value (for example, “10.0%”) of the IRR via the input device 12.

ステップS225において、指定受付部21は、制約変数の範囲を受け付ける。具体的には、第1に、指定受付部21は、収支構造記述ファイル31の行のうち、item欄102に“電気料金”が記憶されている行を強調表示する。ここで強調表示される行は、例えば図5の行142a〜142eが含まれている。
第2に、指定受付部21は、ユーザが、強調表示された行のうちある行を指定するのを受け付ける。いま、ユーザは、図5の行142eを指定したとする。ユーザは、電気料金の値として複数個の離散値を使用することを希望する場合が多い。よって、指定受付部21は、行142e(operator欄103に“Division”が記憶されている)を他の行とは区別した形態でデフォルト表示してもよい。
In step S225, the designation receiving unit 21 receives the range of the constraint variable. Specifically, first, the designation receiving unit 21 highlights a line in which “electricity rate” is stored in the item column 102 among the lines of the balance structure description file 31. The rows highlighted here include, for example, the rows 142a to 142e in FIG.
Secondly, the designation receiving unit 21 receives that the user designates a certain line among the highlighted lines. Now, assume that the user designates row 142e in FIG. The user often desires to use a plurality of discrete values as the value of the electricity bill. Therefore, the designation receiving unit 21 may display the line 142e (“Division” is stored in the operator column 103) by default in a form that is distinguished from other lines.

第3に、指定受付部21は、ステップS225の“第2”において指定された行の変数の離散値を生成する。前記の例では、指定受付部21は、11個の電気料金の離散値“15.0、15.5、16.0、・・・、20.0”を生成することになる。
第4に、指定受付部21は、“部品価格”についてもステップS225の“第1”〜“第3”の処理を実行する。
Thirdly, the designation receiving unit 21 generates a discrete value of the variable in the row designated in “second” in step S225. In the above example, the designation receiving unit 21 generates eleven discrete values “15.0, 15.5, 16.0,.
Fourthly, the designation receiving unit 21 executes “first” to “third” processing in step S225 for “part price”.

ステップS226において、指定受付部21は、固定変数を特定する。具体的には、指定受付部21は、目標変数として指定された“IRR”、制約変数として指定された“電気料金”及び“部品価格”並びに被検索変数として指定された“販売価格”以外のすべての変数を固定変数とみなす。   In step S226, the designation receiving unit 21 specifies a fixed variable. Specifically, the designation receiving unit 21 is other than “IRR” designated as a target variable, “electricity charge” and “part price” designated as constraint variables, and “sales price” designated as a searched variable. Consider all variables as fixed variables.

ステップS227において、指定受付部21は、固定変数の値を取得する。具体的には、指定受付部21は、収支構造記述ファイル31の行のうち、item欄102に例えば“人件費”が、operator欄103に“=”が記憶されている行のvalue1欄104の値を“人件費”の代表値として取得する。同様に、指定受付部21は、他の固定変数の代表値も取得する。   In step S227, the designation receiving unit 21 acquires the value of the fixed variable. Specifically, the designation receiving unit 21 stores, for example, “personnel expenses” in the item column 102 and “=” in the operator column 103 in the value1 column 104 of the balance structure description file 31. The value is acquired as a representative value of “personnel expenses”. Similarly, the designation receiving unit 21 acquires representative values of other fixed variables.

ステップS228において、演算部22は、被検索変数の値を算出する。具体的には、第1に、演算部22は、収支構造記述ファイル31の固定変数にステップS227において取得した代表値を代入する。
第2に、演算部22は、ステップS225の“第3”において生成した“電気料金”の11個の離散値から1つを取得し“部品価格”の11個の離散値から1つを取得することによって、合計121個の組み合わせを作成する。
In step S228, the calculation unit 22 calculates the value of the search target variable. Specifically, first, the calculation unit 22 substitutes the representative value acquired in step S227 for the fixed variable of the balance structure description file 31.
Second, the calculation unit 22 acquires one from the eleven discrete values of “electricity price” generated in “third” in step S225 and acquires one from the eleven discrete values of “part price”. By doing so, a total of 121 combinations are created.

第3に、演算部22は、収支構造記述ファイル31の“電気料金”及び“部品価格”にステップS228の“第2”において作成した組み合わせの値を代入する。
第4に、演算部22は、数理モデルとしての収支構造記述ファイル31に記述された相互関係を解くことによって、“IRR”を算出する。
なお、演算部22は、ステップS228の“第3”及び“第4”の処理を、ステップS228の“第2”において作成したすべての組み合わせについて繰り返す。当該繰り返し処理が終了した段階で、演算部22は、“(電気料金,部品価格,販売価格)”の値の組み合わせを折れ線グラフ用データとして121個保持していることになる。
Third, the calculation unit 22 substitutes the value of the combination created in “second” in step S228 for “electricity charge” and “part price” in the balance structure description file 31.
Fourth, the calculation unit 22 calculates “IRR” by solving the interrelationship described in the balance structure description file 31 as a mathematical model.
The calculation unit 22 repeats the “third” and “fourth” processes in step S228 for all combinations created in “second” in step S228. At the stage where the repetitive processing is completed, the calculation unit 22 holds 121 combinations of values of “(electricity charge, parts price, sales price)” as line graph data.

ステップS229において、表示制御部23は、ゴールシークチャートを表示する。具体的には、表示制御部23は、出力装置13に、ゴールシークチャート61(図10)を表示する。ゴールシークチャート61の詳細は、前記した通りである。
なお、表示制御部23は、制約変数に指定された変数が1つだけである場合、ゴールシークチャート75(図11)を表示し、被検索変数として目標変数以外のすべての変数が指定された場合、ゴールシークチャート81(図12)を表示する。
その後、表示制御部23は、ステップS230に進む。
In step S229, the display control unit 23 displays a goal seek chart. Specifically, the display control unit 23 displays the goal seek chart 61 (FIG. 10) on the output device 13. The details of the goal seek chart 61 are as described above.
The display control unit 23 displays the goal seek chart 75 (FIG. 11) when only one variable is designated as the constraint variable, and all variables other than the target variable are designated as search target variables. In this case, the goal seek chart 81 (FIG. 12) is displayed.
Thereafter, the display control unit 23 proceeds to step S230.

ステップS230において、指定受付部21は、処理を終了するか否かを判断する。具体的には、指定受付部21は、ユーザが入力装置12を介して処理を続ける旨の指示を入力するのを受け付けた場合(ステップS230“No”)、ステップS202に戻る。ユーザが処理を終了する旨の指示を入力するのを受け付けた場合(ステップS230“Yes”)、全体処理手順を終了する。   In step S230, the designation receiving unit 21 determines whether to end the process. Specifically, the designation receiving unit 21 returns to step S202 when receiving a user input of an instruction to continue processing via the input device 12 (step S230 “No”). When the user receives an instruction to end the processing (step S230 “Yes”), the entire processing procedure is ended.

(実施形態の効果)
本実施形態の事業分析装置は、以下の効果を奏する。
(1)事業分析装置は、収支構造記述ファイルを利用し、ユーザに手間をかけさせることなくスパイダーチャート、トルネードチャート及びゴールシークチャートを表示できる。
(2)事業分析装置は、変数の範囲及び代表値を収支構造記述ファイルに記憶しておくことができる。よって、ユーザは、関心の薄い変数の値の選択に悩むことがない。
(3)事業分析装置は、変数の離散値を生成することができる。よって、ユーザは、変数の極小値又は極大値を容易に視認できる。
(Effect of embodiment)
The business analysis device of this embodiment has the following effects.
(1) The business analysis device can display a spider chart, a tornado chart, and a goal seek chart without making the user troublesome by using the balance structure description file.
(2) The business analysis apparatus can store the variable range and the representative value in the balance structure description file. Thus, the user does not have to worry about selecting a value of a variable that is not of interest.
(3) The business analysis device can generate discrete values of variables. Therefore, the user can easily visually recognize the minimum value or the maximum value of the variable.

なお、本発明は前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。例えば、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、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、また、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。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、前記の各構成、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エアで実現してもよい。また、前記の各構成、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エ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、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included. For example, 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. Further, 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. Further, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
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 that realize each function can be stored in a recording device such as a memory, a hard disk, or an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
In addition, the control lines and information lines are those that are considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. In practice, it may be considered that almost all the components are connected to each other.

1 事業性分析装置
11 中央制御装置
12 入力装置
13 出力装置
14 主記憶装置
15 補助記憶装置
21 指定受付部
22 演算部
23 表示制御部
31 収支構造記述ファイル
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Business analysis device 11 Central control device 12 Input device 13 Output device 14 Main storage device 15 Auxiliary storage device 21 Specification reception part 22 Calculation part 23 Display control part 31 Balance structure description file

Claims (7)

事業に関する複数の変数の数量的な相互関係を記述する収支構造記述ファイルが記憶される記憶部と、制御部とを備え、
前記記憶部の前記収支構造記述ファイルにおける前記複数の変数は、
ある範囲に値を取り得る複数の原因変数と、
前記原因変数の値が変化することによって自身の値が変化する結果変数と、
前記原因変数及び前記結果変数以外の固定変数と、を含んでなり、
前記制御部は、
前記結果変数及び複数の前記原因変数が指定されるのを受け付けるとともに、前記指定された結果変数及び前記指定された原因変数以外の変数を前記固定変数とみなす指定受付部と、
前記指定された原因変数に前記ある範囲内の値を代入するとともに、前記固定変数に代表値を代入して、前記収支構造記述ファイルに記述された前記相互関係を解くことによって前記指定された結果変数の値を算出する演算部と、
前記指定された結果変数を第1の軸とし、前記指定された原因変数のうちの1つを第2の軸とする平面において、前記指定された結果変数の前記算出された値を示すグラフを、前記指定された原因変数のうちの残りの原因変数ごとに表示する表示制御部と、
を含んでなることを特徴とする事業性分析装置。
A storage unit storing a balance structure description file that describes the quantitative interrelationship of a plurality of variables related to the business, and a control unit;
The plurality of variables in the balance structure description file of the storage unit are:
Multiple cause variables that can take values in a range,
A result variable whose value changes as the value of the causal variable changes;
A fixed variable other than the cause variable and the result variable,
The controller is
A designation receiving unit that accepts designation of the result variable and the plurality of cause variables, and regards variables other than the designated result variable and the designated cause variable as the fixed variables;
The specified result is obtained by substituting a value within the certain range for the specified cause variable and substituting a representative value for the fixed variable, and solving the interrelation described in the balance structure description file. An arithmetic unit for calculating the value of the variable;
A graph showing the calculated value of the designated result variable on a plane having the designated result variable as a first axis and one of the designated cause variables as a second axis; A display control unit for displaying each remaining cause variable among the specified cause variables;
A business feasibility analysis apparatus comprising:
事業に関する複数の変数の数量的な相互関係を記述する収支構造記述ファイルでが記憶される記憶部と、制御部とを備え、
前記記憶部の前記収支構造記述ファイルにおける前記複数の変数は、
ある範囲に値を取り得る複数の原因変数と、
前記原因変数の値が変化することによって自身の値が変化する結果変数と、
前記原因変数及び前記結果変数以外の固定変数と、を含んでなり、
前記制御部は、
前記結果変数及び複数の前記原因変数が指定されるのを受け付けるとともに、前記指定された結果変数及び前記指定された原因変数以外の変数を前記固定変数とみなす指定受付部と、
前記指定された原因変数に前記ある範囲内の値を代入するとともに、前記固定変数に代表値を代入して、前記収支構造記述ファイルに記述された前記相互関係を解くことによって、前記指定された原因変数のそれぞれについて前記指定された結果変数の値を算出する演算部と、
前記指定された結果変数の前記算出された値が取り得る範囲の大小関係に基づいて、前記指定された原因変数の順序を決定するとともに、前記決定した順序に従って、前記指定された結果変数の前記算出された値が取り得る範囲を示す図形を、前記指定された原因変数ごとに並べて表示する表示制御部と、
を含んでなることを特徴とする事業性分析装置。
A storage unit storing a balance structure description file that describes the quantitative interrelationship of a plurality of variables related to the business, and a control unit;
The plurality of variables in the balance structure description file of the storage unit are:
Multiple cause variables that can take values in a range,
A result variable whose value changes as the value of the causal variable changes;
A fixed variable other than the cause variable and the result variable,
The controller is
A designation receiving unit that accepts designation of the result variable and the plurality of cause variables, and regards variables other than the designated result variable and the designated cause variable as the fixed variables;
Substituting a value within the certain range for the designated cause variable, and substituting a representative value for the fixed variable, and solving the interrelation described in the balance structure description file An arithmetic unit for calculating the value of the designated result variable for each of the cause variables;
The order of the designated cause variable is determined based on the magnitude relationship of the range that the calculated value of the designated result variable can take, and the order of the designated result variable is determined according to the determined order. A display control unit that displays a figure indicating a range that the calculated value can take for each of the specified cause variables;
A business feasibility analysis apparatus comprising:
前記収支構造記述ファイルは、
複数の変数のそれぞれが前記原因変数に指定された場合の前記ある範囲を記憶しており、
複数の変数のそれぞれが前記固定変数とみなされた場合の前記代表値を記憶しており、
前記指定受付部は、
前記収支構造記述ファイルから、前記収支構造記述ファイルに記憶されている前記ある範囲及び前記代表値を受け付けること、
を特徴とする請求項1又は2に記載の事業性分析装置。
The balance structure description file is
Storing a certain range when each of a plurality of variables is designated as the cause variable;
Storing the representative value when each of a plurality of variables is regarded as the fixed variable;
The designated receiving unit
Receiving the certain range and the representative value stored in the balance structure description file from the balance structure description file;
The business feasibility analysis device according to claim 1, wherein:
前記ある範囲は、
最小値、最大値及び分割数で規定されており、
前記指定受付部は、
前記指定された原因変数の前記最小値から前記最大値までの値を前記分割数で分割することにより、前記指定された原因変数の複数の離散値を生成し、
前記演算部は、
前記指定された原因変数に前記生成した離散値を代入すること、
を特徴とする請求項3に記載の事業性分析装置。
The certain range is
It is defined by minimum value, maximum value and number of divisions.
The designated receiving unit
By dividing a value from the minimum value to the maximum value of the designated cause variable by the division number, a plurality of discrete values of the designated cause variable is generated,
The computing unit is
Substituting the generated discrete value into the designated cause variable;
The business property analysis apparatus according to claim 3, wherein:
事業に関する複数の変数の数量的な相互関係を記述する収支構造記述ファイルが記憶される記憶部と、制御部とを備え、
前記記憶部の前記収支構造記述ファイルにおける前記複数の変数は、
目標値が指定される目標変数と、
前記目標変数が前記目標値を取るための値が算出される被検索変数と、
ある範囲に値を取り得る制約変数と、
前記目標変数、前記被検索変数及び前記制約変数以外の固定変数と、を含んでなり、
前記制御部は、
前記目標変数、前記被検索変数及び前記制約変数が指定されるのを受け付けるとともに、前記指定された目標変数、前記指定された被検索変数及び前記指定された制約変数以外の変数を前記固定変数とみなす指定受付部と、
前記指定された目標変数に前記目標値を代入し、前記指定された制約変数に前記ある範囲内の値を代入し、前記固定変数に代表値を代入し、前記収支構造記述ファイルに記述された前記相互関係を解くことによって前記指定された被検索変数の値を算出する演算部と、
を含んでなることを特徴とする事業性分析装置。
A storage unit storing a balance structure description file that describes the quantitative interrelationship of a plurality of variables related to the business, and a control unit;
The plurality of variables in the balance structure description file of the storage unit are:
A target variable in which the target value is specified,
A searched variable from which a value for the target variable to take the target value is calculated;
A constraint variable that can take a value in a certain range;
The target variable, the searched variable, and a fixed variable other than the constraint variable,
The controller is
The target variable, the search target variable, and the constraint variable are accepted to be specified, and the specified target variable, the specified search target variable, and a variable other than the specified constraint variable are defined as the fixed variable. The designated reception department
The target value is substituted for the designated target variable, a value within the certain range is substituted for the designated constraint variable, a representative value is substituted for the fixed variable, and is described in the balance structure description file. An arithmetic unit that calculates a value of the designated search target variable by solving the mutual relationship;
A business feasibility analysis apparatus comprising:
前記収支構造記述ファイルは、
複数の変数のそれぞれが前記制約変数に指定された場合の前記ある範囲を記憶しており、
複数の変数のそれぞれが前記固定変数とみなされた場合の前記代表値を記憶しており、
前記指定受付部は、
前記収支構造記述ファイルから、前記収支構造記述ファイルに記憶されている前記ある範囲及び前記代表値を受け付けること、
を特徴とする請求項5に記載の事業性分析装置。
The balance structure description file is
Storing a certain range when each of a plurality of variables is designated as the constraint variable;
Storing the representative value when each of a plurality of variables is regarded as the fixed variable;
The designated receiving unit
Receiving the certain range and the representative value stored in the balance structure description file from the balance structure description file;
The business property analysis apparatus according to claim 5, wherein:
前記ある範囲は、
最小値、最大値及び分割数で規定されており、
前記指定受付部は、
前記指定された制約変数の前記最小値から前記最大値までの値を前記分割数で分割することにより、前記指定された制約変数の複数の離散値を生成し、
前記演算部は、
前記指定された制約変数に前記生成した離散値を代入すること、
を特徴とする請求項6に記載の事業性分析装置。
The certain range is
It is defined by minimum value, maximum value and number of divisions.
The designated receiving unit
By dividing a value from the minimum value to the maximum value of the designated constraint variable by the division number, a plurality of discrete values of the designated constraint variable are generated,
The computing unit is
Substituting the generated discrete value into the designated constraint variable;
The business analysis device according to claim 6.
JP2015246901A 2015-12-18 2015-12-18 Business analysis device Active JP6457926B2 (en)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015246901A JP6457926B2 (en) 2015-12-18 2015-12-18 Business analysis device
CN201680054140.4A CN108027913A (en) 2015-12-18 2016-10-21 Feasibility analysis device
PCT/JP2016/081354 WO2017104264A1 (en) 2015-12-18 2016-10-21 Feasibility analysis device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015246901A JP6457926B2 (en) 2015-12-18 2015-12-18 Business analysis device

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2017111695A true JP2017111695A (en) 2017-06-22
JP2017111695A5 JP2017111695A5 (en) 2018-05-24
JP6457926B2 JP6457926B2 (en) 2019-01-23

Family

ID=59056059

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015246901A Active JP6457926B2 (en) 2015-12-18 2015-12-18 Business analysis device

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JP6457926B2 (en)
CN (1) CN108027913A (en)
WO (1) WO2017104264A1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023113420A1 (en) * 2021-12-15 2023-06-22 고려대학교 산학협력단 Method for analyzing business operator activity data

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002015108A (en) * 2000-06-30 2002-01-18 Nomura Holding Inc Device and method for analyzing enterprise value
JP2003067550A (en) * 2001-08-27 2003-03-07 Toshiba Corp Management simulation system, method, and program
JP2005316738A (en) * 2004-04-28 2005-11-10 Toshiba Corp Plant-wide optimum process controller
JP2015032023A (en) * 2013-07-31 2015-02-16 株式会社日立製作所 Business evaluation device, business evaluation method, and business evaluation program

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8255353B2 (en) * 2006-05-16 2012-08-28 Zhan Zhang Method for constructing an intelligent system processing uncertain causal relationship information
CN101127100A (en) * 2006-08-18 2008-02-20 张湛 Construction method for intelligent system for processing uncertain cause and effect relationship information
US8589327B2 (en) * 2011-04-22 2013-11-19 International Business Machines Corporation Efficiently determining boolean satisfiability with lazy constraints
CN104915535B (en) * 2015-02-04 2019-04-30 湖南农业大学 Biotic population dynamic prediction analyzes global general-use key factor preset group platform

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002015108A (en) * 2000-06-30 2002-01-18 Nomura Holding Inc Device and method for analyzing enterprise value
JP2003067550A (en) * 2001-08-27 2003-03-07 Toshiba Corp Management simulation system, method, and program
JP2005316738A (en) * 2004-04-28 2005-11-10 Toshiba Corp Plant-wide optimum process controller
JP2015032023A (en) * 2013-07-31 2015-02-16 株式会社日立製作所 Business evaluation device, business evaluation method, and business evaluation program

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023113420A1 (en) * 2021-12-15 2023-06-22 고려대학교 산학협력단 Method for analyzing business operator activity data

Also Published As

Publication number Publication date
CN108027913A (en) 2018-05-11
WO2017104264A1 (en) 2017-06-22
JP6457926B2 (en) 2019-01-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhang et al. Product sales forecasting using macroeconomic indicators and online reviews: a method combining prospect theory and sentiment analysis
WO2018209081A1 (en) Attributing meanings to data concepts used in producing outputs
Grubbström et al. Optimal lotsizing within MRP theory
CN109685537B (en) User behavior analysis method, device, medium and electronic equipment
Evans A method, framework, and tutorial for efficiently simulating models of decision-making
US20240202205A1 (en) Library information management system
JP4443619B2 (en) Method and apparatus for calculating portfolio credit risk
Testik et al. Selecting health care improvement projects: a methodology integrating cause-and-effect diagram and analytical hierarchy process
US9928516B2 (en) System and method for automated analysis of data to populate natural language description of data relationships
Nurdin et al. Utilization of Business Intelligence in Sales Information Systems
Goar et al. Business decision making by big data analytics
JP6457926B2 (en) Business analysis device
Göçken et al. Characterizing continuous (s, S) policy with supplier selection using Simulation Optimization
Yue et al. iQUANT: interactive quantitative investment using sparse regression factors
US7974903B2 (en) System and method for analyzing distributions for taxation analysis
Uddin et al. Customer Satisfaction and Intention to Use Mobile Financial Services: A Systematic Literature Review
Zieliński et al. Period estimation and rhythm detection in Timeseries data using BioDare2, the free, online, community resource
El-Mashaleh et al. A multi-attribute decision-making model for construction enterprise resource planning system selection
Jain et al. Business strategy prediction system for market basket analysis
JP2021012420A (en) Customer management system and customer management method
Fu et al. Testing exogeneity in nonparametric instrumental variables models identified by conditional quantile restrictions
Chen et al. A framework for facilitating reproducible news sentiment impact analysis
JP6869082B2 (en) Computer for selecting test cases and test case selection method
Li et al. iMiner: mining inventory data for intelligent management
Şen et al. The selection of a process management software with fuzzy topsis multiple criteria decision making method

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180329

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180329

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20181211

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20181221

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6457926

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150