JP2017111695A - Business feasibility analyzing device - Google Patents
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Abstract
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
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
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
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.
(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
(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
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
(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)
(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。
C0+C1/(1+r)+C2/(1+r)2+・・・+Cm/(1+r)m=0
(式1)
(Type 2: Calculation formula related to operations other than four arithmetic operations)
C 0 + C 1 / (1 + r) + C 2 / (1 + r) 2 +... + C m / (1 + r) m = 0
(Formula 1)
Cn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。C0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、C0は常に負の値である。Cn(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、Cn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Cnを現時点の貨幣価値で評価するには、Cnを(1+r)n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
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。
(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
(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
(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
(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
(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(x1,x2,x3,・・・,xn)=0 (式2)
ここで例えば、x1=利益であり、x2=売上であり、x3=固定費である。
(Balance structure description file variables)
Generally speaking, the balance
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
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、x1、x2、x3及びx4が存在するとする。事業性分析装置1のユーザは、いま、x1、x2、x3及びx4のうち、x1及びx2を分析の対象としている。そして、ユーザは、x1にある具体的な値を代入し、事業性分析装置1にx2の値を算出させたいと考えている。ユーザは、x3及びx4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、x1だけでなく、x3及びx4の値も決まらないと事業性分析装置1は、x2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
そこで、ユーザがx1及びx2を分析の対象とする旨指定すると、事業性分析装置1は、x3及びx4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、x3及びx4に適当な値を仮に代入する。つまり、x1が第1カテゴリの変数であり、x2が第3カテゴリの変数であり、x3及びx4が第2カテゴリの変数である。このように、x2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x2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,
(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
(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
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
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
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x1)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x2)を指定することもできる。すると、事業性分析装置1は、x2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、x2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,
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x1及びx2)指定してもよい。このときもまた、事業性分析装置1は、x1及びx2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x1の値が11個生成され、同じく#5の定義に従ってx2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
(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
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
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
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
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
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
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
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
The user designates the sales volume as a variable of the first category.
The balance
The user has specified IRR as a third category variable.
The
・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
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
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
The user designates the electricity price as a variable of the first category.
The balance
The user has specified IRR as a third category variable.
The
・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
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
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
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
・ 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
・ 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
(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
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
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
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
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
(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
(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
(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
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
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
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
As a result, the
As a result, the number of line graphs displayed in the
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
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
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
In step S <b> 201, the
In step S202, the
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
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
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
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
Secondly, the
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
Fourthly, the
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
In step S207, the
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
Second, the
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
Fourth, the
The
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
Second, the
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
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
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
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
Thirdly, the
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
In step S217, the
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
Secondly, the
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
Fourth, the
The
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
(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
[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
Thirdly, the
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
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
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
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
Secondly, the
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
Fourthly, the
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
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
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
Second, the
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
Fourth, the
The
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
The
Thereafter, the
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
(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
Claims (7)
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:
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:
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:
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:
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:
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:
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.
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