JP2019144757A - プロジェクト見積り支援方法およびプロジェクト見積り支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】過去プロジェクトの特徴や実績値に基づいて、プロジェクトの実行可否判断などを支援する情報を提供する。【解決手段】任意のプロジェクト属性項目の類似性から導き出した過去の類似プロジェクトのデータを用いて、対象プロジェクトのリスクの影響を見積る際に、任意の項目情報の組合せの中で失敗に繋がる要因を有する項目情報の組合せを抽出し、その項目情報を有する過去のプロジェクトを用いて、対象プロジェクトのリスクの影響を見積ることを特徴とするプロジェクト見積り支援方法およびプロジェクト見積り支援装置。【選択図】 図６

Description

本発明は、プロジェクト立上げ時におけるプロジェクト見積り支援方法およびプロジェクト見積り支援装置に関する。

本技術分野の背景技術として、特許第４０８６８０１号（特許文献１）がある。この公報には、「プロジェクト特有のデータから前記プロジェクトを成功と失敗とに分類する基準である分類基準データの入力を受け付ける分類基準入力手段と、プロジェクト特有のデータを増減する割合であるプロジェクト特性重み付けデータの入力を受付けるプロジェクト特性重み付け入力手段と、主成分得点個数の入力を受け付ける主成分得点個数入力手段と、複数の過去のプロジェクトについて、当該プロジェクト計画時にプロジェクト管理者が指定する当該プロジェクト特有のデータを含む過去プロジェクト特性データを、前記分類基準入力手段が受け付けた分類基準データと前記当該プロジェクト特有のデータ値とにより成功と失敗とに分類し、成功プロジェクト特性データと失敗プロジェクト特性データとを作成する分類手段と、見積り対象のプロジェクトについて、当該プロジェクト計画時にプロジェクト管理者が指定する当該プロジェクト特有のデータを含む見積り対象プロジェクト特性データに、前記プロジェクト特性重み付け入力手段が受け付けたプロジェクト特性重み付けデータにより増減を施し、増減を施した前記見積り対象プロジェクト特性データと、前記成功プロジェクト特性データと、前記失敗プロジェクト特性データとの各々について、前記主成分得点個数入力手段が受け付けた主成分得点個数の主成分得点を算出して合算した合算値を算出し、前記成功プロジェクト特性データ各々の主成分得点の合算値と、前記見積り対象プロジェクト特性データの主成分得点の合算値とを比較して差異の小さい前記成功プロジェクト特性データを所定の個数だけ抽出することにより、前記成功プロジェクト特性データから前記見積り対象プロジェクトの類似プロジェクトを推定し類似成功プロジェクトデータとし、前記失敗プロジェクト特性データ各々の主成分得点の合算値と、前記見積り対象プロジェクト特性データの主成分得点の合算値とを比較して差異の小さい前記失敗プロジェクト特性データを所定の個数だけ抽出することにより、前記失敗プロジェクト特性データから前記見積り対象プロジェクトの類似プロジェクトを推定し類似失敗プロジェクトデータとする類似プロジェクト推定手段と、前記類似成功プロジェクトデータの実績データの分布と前記類似失敗プロジェクトデータの実績データの分布とを実績項目ごとに比較することにより、より有意な成功プロジェクトを絞り込み、絞り込んだ成功プロジェクトの実績データを統計し、前記見積り対象プロジェクトの見積りデータを作成する有意見積り手段とを備え、前記見積りデータが妥当でないとの指定をプロジェクト管理者から受け付けた場合には、再度、前記分類基準入力手段は分類基準データの変更を受け付け、前記プロジェクト特性重み付け入力手段はプロジェクト特性重み付けデータの変更を受け付け、前記主成分得点個数入力手段は主成分得点個数の変更を受け付けて、前記分類手段は、変更された分類基準データに基づき成功プロジェクト特性データと失敗プロジェクト特性データとを作成し、前記類似プロジェクト推定手段は、変更されたプロジェクト特性重み付けデータと変更された主成分得点個数とに基づき、類似成功プロジェクトデータと類似失敗プロジェクトデータとを抽出し、前記有意見積り手段は、前記類似成功プロジェクトデータと前記類似失敗プロジェクトデータとから、見積りデータを作成することを特徴とするプロジェクト見積り支援システム。」という方法が記載されている。つまり、特許文献１には、過去の成功プロジェクトの実績データを用いて、プロジェクト見積りを算出する技術が開示されている。

また、ＷＯ２０１０／０９５３２３（特許文献２）がある。この公報には、「プロジェクトの成果物のコスト見積値に基づいて、プロジェクトの実行可否判断等を支援するデータを提供する。 複数の見積リスク事象毎の見積リスクの程度を示すリスク事象パラメータの集まりであるリスク事象パラメータ組に関して、複数の過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組と対象プロジェクトのリスク対象パラメータ組との間における類似度を求め（Ｓ４１〜Ｓ４３）、複数の過去プロジェクトのうちから、対象プロジェクトとの間における類似度上位Ｎ件の過去プロジェクトを抽出し（Ｓ４３）、Ｎ件の過去プロジェクト毎のコスト見積値と実績値とから、対象プロジェクトのコスト見積値のコスト偏差を求め（Ｓ４５，４６）、対象プロジェクトのコスト偏差に基づいてコスト変動情報を作成し（Ｓ４７）、このコスト変動情報を表示する。」という記載がある（要約書参照）。つまり、対象プロジェクトと過去プロジェクトのリスクチェック項目を用いて類似プロジェクト群を抽出し、類似プロジェクト群のコスト偏差情報から対象プロジェクトのコスト偏差を予測する技術が開示されている。

特許第４０８６８０１号 ＷＯ２０１０／０９５３２３

プロジェクトの見積りを行う際には、プロジェクトの開発規模や生産性を考慮した作業工数などを踏まえ正確に見積ることが求められる。一方で、プロジェクトを進める上では、プロジェクトの成功に影響を与えるリスクが常に存在する。このため正確な見積りは困難であるとされている。

特許文献１では、過去の成功プロジェクトの実績データを用いて、プロジェクト見積りを算出している。これにより、見積もり精度を向上することができる。しかし、この技術ではリスクが発現したことによるコストへの影響が十分に考慮されておらず、見積りのためのデータとしては十分とは言い難い。
一方、特許文献２では、複数の見積リスク事象毎の見積リスクの程度を示すリスク事象パラメータの集まりであるリスク事象パラメータ組を用いて対象プロジェクトと類似度の高い過去プロジェクトを用い、コスト変動、つまり、収益変動情報を算出している。しかし、そのためには、プロジェクトの成功を阻害する主要なリスク事象を事前に挙げておく必要があるが、見積り時にそれらを評価しておくのは難しい。また、損失に影響の少ないチェック項目を用いてコスト偏差を予測する場合、本来類似かどうかを判定すべきでないチェック項目をも用いるため、対象プロジェクトに類似していない過去プロジェクト群を用いてコスト偏差を予測し、予測精度が低くなる課題があった。
この課題を解決するためには、プロジェクト見積り時に把握可能な開発形態や開発スタイルなどのプロジェクト属性の情報を用いてコスト変動を予測する必要があるが、プロジェクト属性そのものはリスク事象ではないため、対象プロジェクトと過去プロジェクトのプロジェクト特性の類似度を算出しても意味がない。特に、「短納期」と「新技術」というプロジェクト特性の組合せにより、「技術の開発が間に合わない」といったリスク事象が起こり得るため、任意のプロジェクト特性またはプロジェクト特性の組合せからリスク事象を想起してコスト変動を算出する必要がある。しかし、特許文献２では、このような観点でコスト変動を算出することはできない、という課題があった。

そこで、本発明では、リスク事象を考慮したコスト変動（損益変動）を求め、精度の高いプロジェクト（評価の高いカテゴリ）の実行可否判断が可能な技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明では、任意のプロジェクト属性項目の類似性から導き出した過去の類似プロジェクトのデータ、例えば、属性分類の属性項目（事業分野、受注形態、開発スタイル、開発規模、プロジェクト特性）などの特徴、計画値や実績値を含む過去プロジェクトの情報用いて、対象プロジェクトのリスクの影響を見積る際に、任意の属性項目の情報の組合せの中で失敗に繋がる要因を有する属性項目の情報の組合せ、例えば、プロジェクトの属性の組合せの中で精度の高い予測を可能とするカテゴリの抽出、カテゴリ毎の評価値を算出し、その属性項目の情報を有する過去プロジェクトの情報を用いて、対象プロジェクトの損益変動予測値（例えばコスト変動の見積り予測値）を算出し、対象プロジェクトのリスクの影響、例えば、目標売上（収益見積）、目標損益を見積るものである。

具体的には、以下の（１）〜（５）のステップを含むものである。
（１）対象プロジェクトのプロジェクト属性（プロジェクト名、属性項目など）を受付けるステップ、
（２）対象プロジェクトが有するプロジェクト属性における、プロジェクト属性の組合せ（カテゴリ）の中で精度の高いコスト変動の予測を行なうカテゴリを抽出するステップ、
（３）抽出したカテゴリに属するまたは類似する過去プロジェクトを抽出するステップ、
（４）抽出した過去プロジェクトのコスト変動情報（損益偏差情報）を用いて、対象プロジェクトのコスト変動を算出するステップ、
（５）対象プロジェクトのコスト変動の算出結果（損益変動予測値）を表示するステップ。

対象プロジェクトの見積りを行う際に、このようなリスクを含む、つまり、失敗に繋がる要因を有する属性項目（属性値）の組み合わせの過去プロジェクトを用いることにより、より損益変動の予測値（コスト変動の見積り予測値）として精度の高い見積りを算出することが可能である。

例えば、代表的な本発明のプロジェクト支援装置および方法の一つは、対象プロジェクトのプロジェクト属性および対象プロジェクトの収益見積りを示す目標情報に基づいて、該対象プロジェクトの見積りを支援するプロジェクト支援方法において、
前記対象プロジェクトのプロジェクト属性および目標情報を受付けて対象プロジェクト情報記憶部に格納する処理を実行する対象プロジェクト情報受付ステップと、
過去プロジェクトのプロジェクト毎に、該過去プロジェクトの収益を示す損益偏差情報と、該過去プロジェクトのプロジェクト属性の集まりであるプロジェクト属性群の情報を格納する処理を実行する過去プロジェクト情報記憶ステップと、
前記過去プロジェクト情報記憶部における損益偏差情報から、前記プロジェクト属性群の組合せによって構成されるカテゴリの評価値を算出し、該評価値を含むカテゴリ評価情報をカテゴリ評価情報記憶部に格納する処理を実行するカテゴリ評価算出ステップと、
前記カテゴリ評価情報記憶部における評価値およびプロジェクト属性を用いて、前記過去プロジェクト情報記憶部の複数の過去プロジェクトの中から、評価値の高い類似プロジェクトを抽出する処理を実行する類似プロジェクト抽出ステップと、
前記類似プロジェクトの損益偏差情報と前記対象プロジェクトの目標情報から、前記対象プロジェクトの見積り値に対する損益変動またはコスト変動に関する損益変動予測値を含む情報を算出する処理を実行する予測値算出ステップと、
前記予測値算出部により算出した損益変動予測値を出力装置に表示する予測値表示ステップと、
を有することを特徴とする。

本発明によれば、リスクを考慮した精度の高いプロジェクトの実行可否判断が可能である。例えば、プロジェクトの特徴や計画値（目標情報）、当該計画に対する結果の実績値に基づいてプロジェクトの見積りや実行可否判断などを支援するデータを提供する際に、コスト変動の見積り予測値として、対象プロジェクトの精度の高い損益変動予測値（予測損益変動）を提示できる。

本発明のプロジェクト見積り支援装置の構成の一例を示すブロック図。 属性項目情報の定義を入力する本発明の属性情報定義画面の一例を示す図。 属性項目定義情報ＤＢに格納される属性項目定義情報の項目例を示す図。 過去プロジェクト情報を入力する本発明のプロジェクト情報入力画面の一例を示す図。 本発明の過去プロジェクト情報ＤＢに格納される過去プロジェクト情報の項目例を示す図。 本発明の見積り処理部の処理手順の一例を示すフローチャート。 本発明の見積り処理部の処理手順の他の例を示すフローチャート。 対象プロジェクト情報を入力する本発明のプロジェクト属性入力画面の一例を示す図。 本発明のカテゴリ評価処理部の処理手順の一例を示すフローチャート。 本発明のカテゴリ評価値情報ＤＢに格納されるカテゴリ評価値情報の項目例を示す図。 本発明の類似プロジェクト抽出処理部の処理手順の一例を示すフローチャート。 本発明の予測値算出処理部の処理手順の一例を示す図。 出力装置の表示部に表示される見積り結果を表示する表示画面の一例を示す図。 本発明の対象プロジェクト情報ＤＢに格納される対象プロジェクト情報の項目例を示す図。

以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。例えば、本発明のプロジェクト支援装置および方法は、以下のとおりである。対象プロジェクトのプロジェクト情報（プロジェクト属性、目標情報／目標売上、目標損益）および過去プロジェクトのプロジェクト情報（プロジェクト属性、目標情報に対する実績情報）をもとに対象プロジェクトの損益変動の予測値を算出し、当該予測値を対象プロジェクトの見積り結果として出力するプロジェクト支援装置であって、
プロジェクト情報処理部、カテゴリ評価処理部、類似プロジェクト抽出処理部、予測値算出処理部、予測値表示処理部、を有し、
前記プロジェクト情報処理部は、
前記対象プロジェクトのプロジェクト情報の入力を受付け、当該受け付けたプロジェクト属性の情報を対象プロジェクト情報記憶部に格納し、
前記対象プロジェクトのプロジェクト情報は、プロジェクト名、プロジェクトの特徴を表す属性分類、当該属性分類における属性項目（事業分野、受注形態、開発スタイル、開発規模、プロジェクト特性）、および目標情報（目標売上、目標損益）、を含むプロジェクト属性情報であり、前記過去プロジェクトの過去プロジェクト情報は、プロジェクト名、プロジェクトの特徴を表す属性分類、当該属性分類における属性項目（事業分野、受注形態、開発スタイル、開発規模、プロジェクト特性）、および損益偏差情報を含むプロジェクト属性情報であり、
前記カテゴリ評価処理部は、
前記対象プロジェクト情報記憶部の属性項目の組合せから複数のカテゴリを作成し、当該作成した複数のカテゴリをカテゴリ評価情報記憶部に格納し、かつ、前記カテゴリ評価情報記憶部に格納されている前記カテゴリに対して、前記過去プロジェクト記憶部からカテゴリの保持するプロジェクト群を抽出し、当該抽出したプロジェクト群の損益偏差情報を用いて前記カテゴリの評価値を算出し、
類似プロジェクト抽出処理部は、
前記カテゴリ評価情報記憶部の情報をもとに予測値を算出するために用いるプロジェクト群を類似プロジェクトとして抽出し、
予測値算出処理部は、前記カテゴリの損益偏差情報の算出および前記対象プロジェクトの予測値（損益変動予測値またはコスト変動の見積り予測値）を算出し、
前記予測値表示処理部は、
前記予測値を含む見積り結果を出力装置に表示する
ことを特徴とするプロジェクト支援装置。

また、対象プロジェクトのプロジェクト情報（プロジェクト属性、目標情報／目標売上、目標損益）および過去プロジェクトのプロジェクト情報（プロジェクト属性、目標情報に対する実績情報）をもとに対象プロジェクトの損益変動の予測値を算出し、当該予測値を対象プロジェクトの見積り結果として出力するプロジェクト支援装置におけるプロジェクト支援方法であって、
前記プロジェクト支援装置はコンピュータからなり、前記コンピュータは、
前記対象プロジェクトのプロジェクト情報の入力を受付け、当該受け付けたプロジェクト情報を対象プロジェクト情報記憶部に格納するプロジェクト情報処理ステップと、
前記対象プロジェクトのプロジェクト情報は、プロジェクト名、プロジェクトの特徴を表す属性分類、当該属性分類における属性を指す属性項目、および目標売上、目標損益、を含むプロジェクト属性情報であり、前記過去プロジェクトの過去プロジェクト情報は、プロジェクト名、プロジェクトの特徴を表す属性分類、当該属性分類における属性を指す属性項目、および損益偏差情報を含むプロジェクト属性情報であり、
前記対象プロジェクト情報記憶部の属性項目の組合せから複数のカテゴリを作成し、当該作成した複数のカテゴリをカテゴリ評価情報記憶部に格納し、かつ、前記カテゴリ評価情報記憶部に格納されている前記カテゴリに対して、前記過去プロジェクト記憶部からカテゴリの保持するプロジェクト群を抽出し、当該抽出したプロジェクト群の損益偏差情報を用いて評価値を算出するカテゴリ評価処理ステップと、
前記カテゴリ評価情報記憶部の情報をもとに予測値を算出するために用いるプロジェクト群を類似プロジェクトとして抽出する類似プロジェクト抽出処理ステップと、
前記カテゴリの損益偏差情報の算出および前記対象プロジェクトの予測値（損益変動予測値）を算出する予測値算出処理ステップと、
前記予測値を含む見積り結果を出力装置に表示する予測値表示処理ステップと、
を有することを特徴とするプロジェクト支援方法。

以下、本発明に係わるプロジェクト見積り支援方法、装置の一実施形態について、図面を用いて説明する。
図１は、本発明のプロジェクト見積り支援装置の構成を示すブロック図である。

プロジェクト見積り支援装置１１３は、例えば、一般的なコンピュータからなり、中央制御装置１０３、入力装置１０４、出力装置１０５、記憶装置１１６、処理装置１１７、通信インタフェース１１０を有する。これらはバスによって相互に接続されている。

また、プロジェクト見積り支援装置１１３は、通信インタフェース１１０を介してネットワーク１２０で、プロジェクトの属性項目を定義する際に用いる属性項目定義用端末装置１１１とプロジェクトマネージャなどが対象プロジェクトの見積り時に用いる属性項目入力用端末装置１１２に接続している。通信インタフェース１１０は、プロジェクト定義を受付けるプロジェクト定義受付部を構成する。

入力装置１０４は、プロジェクトに関する各種情報を入力、操作するキーボード、マウスなどの入力部を含む。

出力装置１０５は、入力装置１０４や属性項目定義用端末装置１１１、属性項目入力用端末装置１１２、などから入力された情報に基づいて処理装置１１７にて処理された処理結果、例えば、コスト変動の見積り予測値（損益変動予測値）を含むプロジェクト見積り結果として表示するディスプレイなどの表示部を含む。

通信インタフェース１１０は、ネットワーク１２０を介して属性項目定義用端末装置１１１や属性項目入力用端末装置１１２、などとの間で各種情報の送受信を行う通信インタフェース部を含む。

記憶装置１１６は、データベース（以下、ＤＢと略する）からなる記憶部を含み、例えば、属性項目定義情報ＤＢ（定義情報記憶部）１０６と対象プロジェクト情報ＤＢ１０７、過去プロジェクト情報ＤＢ１０８、カテゴリ評価情報ＤＢ１０９などを有する。各ＤＢの情報項目については後述する。

処理装置１１７は、見積り処理部（含対象プロジェクト情報受付部）１０２、カテゴリ評価処理部（カテゴリ評価算出部）１１４、類似プロジェクト抽出処理部１０１、予測値算出処理部１１５、項目定義処理部１１８、を有する。
なお、処理装置１１７や記憶装置１１６はネットワーク上に分散していても構わない。

中央制御装置１０３は、各装置からの情報の取り出し、記憶、各装置の動作制御を司り、内部に格納されたプログラムに従って処理装置１１７などを制御する。

見積り処理部１０２は、例えば、属性項目入力用端末装置１１２より入力された対象プロジェクトのプロジェクト情報を受け、当該プロジェクト情報を対象プロジェクト情報ＤＢ１０７に書きこむ処理を行う機能を有する。

カテゴリ評価処理部１１４は、対象プロジェクトが有するプロジェクト属性における、カテゴリと呼ぶプロジェクト属性（プロジェクト名、属性項目）の組合せの中で精度の高いプロジェクト見積り（損益変動・コスト変動）予測を行うカテゴリを抽出する処理を行う機能を有する。精度が高いプロジェクト見積り予測とは、コスト変動（損益変動）を精度よく予測可能なカテゴリ、つまり、図１０でいう評価の高いカテゴリの見積り予測を示す。
属性項目とは、例えば、「事業分野」や「受注形態」、「開発スタイル」、「開発規模」、「プロジェクト特性」などのプロジェクトの特徴を表すものであり、属性項目は、任意の属性項目における具体的な属性値を含み、例えば、「開発スタイル」という属性項目として「スクラッチ」、「パッケージ」、「現行システム流用」などの値（属性値）をとる。詳細は後述する。

類似プロジェクト抽出処理部１０１は、カテゴリ評価情報ＤＢ１０９の情報をもとに予測値を算出するために用いるプロジェクト群を類似プロジェクトとして抽出する処理を行う機能を有する。

予測値算出処理部１１５は、例えば、カテゴリの損益偏差情報の算出および対象プロジェクトの予測値（損益変動予測値）の算出処理を行う機能を有する。

項目定義処理部１１８は、属性項目定義用端末装置１１１にて入力されたプロジェクトの属性の項目を定義する情報（属性分類、属性項目を含む属性項目定義情報）を読み込み、当該読み込んだ情報を属性項目定義情報ＤＢ１０６に書き込む処理を行う機能を有する。
各処理部の詳細動作については図９、図１１、図１２、を参照して後述する。

図２は、属性項目定義用端末装置１１１における属性項目情報の定義画面例を示す図である。
同図において、属性項目情報定義画面２０は、属性分類２０１と属性項目２０２を定義するものであり、属性分類２０１を入力する箇所２０３と属性項目２０２の属性値を入力する箇所２０４、２０５、２０６、・・を有する。

属性分類２０１は、上述したように属性項目の「事業分野」や「受注形態」「開発スタイル」、「開発規模」、「プロジェクト特性」などのプロジェクトの特徴をあらわす分類である（図３参照）。

属性項目（２０２）は、上述したように任意の属性分類における具体的な属性を指し、例えば、「事業分野」という属性分類に関する具体的な属性項目としては、「金融」、「公共」、「製造」、「流通」、などの値をとる。また、「受注形態」という属性分類に関する具体的な属性項目としては、「新規開発」、「自社リプレース」、「他社リプレース」、などの値をとり、「開発スタイル」という属性分類に関する具体的な属性項目としては、「スクラッチ」、「パッケージ」、「現行システム流用」、などの値をとる。

属性項目情報定義画面２０を利用して入力した情報（属性分類２０１や属性項目２０２の属性値）は、登録ボタン２０７をクリック操作することにより、属性項目定義情報ＤＢ１０６に書き込まれる。そのリセットは、リセットボタン２０８をクリック操作することにより行われる。
属性項目情報定義画面２０を利用して入力した結果の属性項目定義情報ＤＢ１０６への登録の様子を図３に示す。

図３は、属性項目定義情報ＤＢ１０６の情報項目例を示す図である。
属性項目定義情報ＤＢ１０６は、例えば、属性項目定義情報を格納するテーブルを有し、図示すように属性分類が格納される領域３０１と属性項目が格納される領域３０２を有する。

つまり、図２に示す属性分類２０１を入力する箇所２０３の値が属性分類の領域３０１に、図２に示す属性項目２０２の値を入力する箇所２０４〜２０６、・・・の値が属性項目の領域３０２に格納される。
例えば、図２に示す属性分類２０１を入力する箇所２０３に「受注形態」が入力され、属性項目２０２の値を入力する箇所２０４に「新規開発」、属性項目２０２の値を入力する箇所２０５に「自社リプレース」、属性項目２０２の値を入力する箇所２０６に「他社リプレース」が入力された場合、図３に示す属性項目定義情報ＤＢ１０６における属性分類の領域３０１および属性項目の領域３０２には、それぞれ、「受注形態」：「新規開発」、「受注形態」：「自社リプレース」、「受注形態」：「他社リプレース」、がレコード３０３、３０４、３０５として格納される。

図５は、過去プロジェクト情報ＤＢ（過去プロジェクト情報記憶部）１０８の情報項目例を示す図である。
過去プロジェクト情報ＤＢ１０８は、例えば、過去プロジェクトの特徴や実績値（データ）として過去プロジェクトの情報項目が格納するテーブルを有し、テーブルは、図示するようにプロジェクト名が格納される領域５０８とともに、属性項目定義情報ＤＢ１０６に格納されている属性分類の領域３０１に対応する事業分野、受注形態、開発スタイル、開発規模、プロジェクト特性、などが格納される領域５０１〜５０５および損益偏差情報が格納される領域５０６）を有する。また、テーブルには、図示していないが、過去プロジェクトの収益偏差情報を算出する元データとなるプロジェクト時の目標値（見積り値）およびその結果（実績値）を格納する領域を有してもよい。

そして、各プロジェクト（Ａ〜Ｊプロジェクト）のレコード毎に一つの過去プロジェクトの情報が格納されている。例えば、プロジェクト名の領域５０８における「Ａプロジェクト」には、事業分野の領域５０１に「金融」、受注形態の領域５０２に「新規開発」、開発スタイルの領域５０３に「パッケージ」、開発規模の領域５０４に「小規模」、プロジェクト特性の領域５０５に「短納期」、損益偏差情報の領域５０６に「−３５％」が格納されることを表している。その他のＢ〜Ｊプロジェクトには、図示のとおりの各情報が格納される。

なお、損益偏差情報の図５の領域５０６）における損益偏差情報は、損益偏差（目標損益と実績損益の差）を売上高で割った売上高目標損益偏差率としているが、売上高目標損益偏差率でなくても構わない。例えば、原価の増加率や損益の偏差額そのものでもよい。つまり、プロジェクト見積り支援の目的に応じて必要な過去プロジェクトの情報を設定すればよい。対象プロジェクト情報である目標損益の情報は、図８に示す対象プロジェクト情報項目を入力する対象プロジェクト属性入力画面８０より入力する。
また、過去プロジェクト情報ＤＢ１０８に格納する情報は、直接書き込んでもよいが、例えば、図４に示すような過去プロジェクト情報入力画面４０を用いて入力してもよい。

図４は、入力装置１０４または属性項目入力用端末装置１１２における過去プロジェクト情報を入力するプロジェクト情報入力画面例を示す図である。
同図において、過去プロジェクト情報入力画面４０は、図示するようにプロジェクト名を入力する箇所４０１、属性分類として事業分野、受注形態、開発スタイル、開発規模、プロジェクト特性、などを入力する箇所４０３、プロジェクトの損益偏差情報を入力する箇所４０４、などを有する。また、登録ボタン４０５、リセットボタン４０６を有する。

事業分野を入力する箇所は、例えば、「金融」、「公共」、「製造」、「流通」、などをチェック、選択するチェックボックスタイプの属性項目を含み、受注形態を入力する箇所は、例えば、「新規開発」、「自社リプレース」、「他社リプレース」などをチェック、選択するチェックボックスタイプの属性項目を含み、開発スタイルを入力する箇所は、例えば、「スクラッチ」、「パッケージ」、「現行システム流用」などをチェック、選択するチェックボックスタイプの属性項目を含み、開発規模を入力する箇所は、例えば、「大規模」、「中規模」、「小規模」などをチェック、選択するチェックボックスタイプの属性項目を含み、プロジェクト特性を入力する箇所は、例えば、「新規顧客」「短納期」、「業務改革」などをチェック、選択するチェックボックスタイプの属性項目の箇所４０３を含む。

登録ボタン４０５は、各属性項目に入力された過去プロジェクトに関する各情報を過去プロジェクト情報ＤＢ１０８に登録し、リセットボタン４０６は登録した情報をリセットするものである。

事業分野、受注形態、開発スタイル、開発規模、プロジェクト特性、などの属性分類の箇所４０２およびその属性項目の箇所４０３は、属性項目定義情報ＤＢ１０６の属性分類の領域３０１と属性項目の領域３０２の値をもとに表示される。過去プロジェクト情報入力画面４０の入力内容が、過去プロジェクト情報ＤＢ１０８に格納される。

図６は、プロジェクト見積り支援方法の核となる処理である見積り処理部１０２を含む処理手順の一例を示すフローチャートである。図６のフローチャートに基づく動作は以下のとおりである。

見積り処理部１０２は、まず、ステップ６０１にて、属性項目入力用端末装置１１２にて入力された対象プロジェクトのプロジェクト情報（プロジェクト名、事業分野、受注形態、開発スタイル、開発規模、プロジェクト特性）や見積りデータ／又は見積り値（目標売上、目標損益）を読み込み、当該読み込んだ対象プロジェクト情報を対象プロジェクト情報ＤＢ１０７に書き込む（図１４参照）。

ここで、対象プロジェクト情報の入力は、例えば、図８に示すような属性項目入力用端末装置１１２の対象プロジェクト属性入力画面８０を利用して行う。

対象プロジェクト属性入力画面８０は、図示するようにプロジェクト名を入力する箇所８０１、事業分野、受注形態、開発スタイル、開発規模、プロジェクト特性、などを含む属性分類を入力する箇所（属性分類として事業部を持つ金融や公共などの属性項目）８０３、プロジェクトの目標売上を入力する箇所８０４、目標損益を入力する箇所８０５を有する。また、登録ボタン８０６、リセットするリセットボタン８０７、を有する。

事業分野を入力する箇所は、「金融」、「公共」、「製造」、「流通」、などをチェック、選択するチェックボックスタイプの属性項目を入力する箇所８０１を含み、受注形態を入力する箇所は、「新規開発」、「自社リプレース」、「他社リプレース」などをチェック、選択するチェックボックスタイプの属性項目を含み、開発スタイルを入力する箇所は、「スクラッチ」、「パッケージ」、「現行システム流用」などをチェック、選択するチェックボックスタイプの属性項目を含み、開発規模を入力する箇所は、「大規模」、「中規模」、「小規模」などをチェック、選択するチェックボックスタイプの属性項目を含み、プロジェクト特性を入力する箇所は、「新規顧客」「短納期」、「業務改革」などをチェック、選択するチェックボックスタイプの属性項目８０３を含む。

登録ボタン８０６は、各属性項目に入力された対象プロジェクトに関する各情報を対象プロジェクト情報ＤＢ１０７に登録し、リセットボタン８０７は登録した情報をリセットするものである。

属性分類（事業分野、受注形態、開発スタイル、開発規模、プロジェクト特性）８０２およびその属性項目（金融、公共、製造、新規開発、他社リプレース、パッケージ、スクラッチ、現行システム流用、小規模、中規模、大規模、短納期、新技術、新規顧客）８０３は、属性項目定義情報ＤＢ１０６の属性分類、属性項目の値（図３の領域３０１の属性分類、領域３０２の属性項目）をもとに表示される。対象プロジェクト属性入力画面８０の入力内容が、対象プロジェクト情報ＤＢ１０７に格納される（図１４参照）。

図１４は、対象プロジェクト情報ＤＢ１０７の情報項目例を示す図である。
対象プロジェクト情報ＤＢ１０７は、プロジェクト名を格納する領域１４０１、目標売上を格納する領域１４０８、目標損益を格納する領域１４０９とともに、属性項目定義情報ＤＢ１０６に格納されているそれぞれの属性分類（図３の領域３０１）の領域１４０２〜１４０６、を有する。
すなわち、図１４では、属性分類（図３の属性分類の領域３０１）として事業分野の領域１４０２、受注形態の領域１４０３、開発スタイルの領域１４０４、開発規模の領域１４０５、プロジェクト特性の領域１４０６があることを示している。

例えば、プロジェクト名が「Ｎプロジェクト」では、事業分野に「金融」、受注形態に「新規開発」、開発スタイルに「パッケージ」、開発規模に「大規模」、プロジェクト特性に「新規顧客」がレコード１４０７として格納されていることを示している。

次に、カテゴリ評価処理部１１４は、ステップ６０２にて、対象プロジェクトが有するプロジェクト属性における、カテゴリと呼ぶプロジェクト属性の組合せの中で精度の高いプロジェクト見積り予測を行なうカテゴリを抽出する。

カテゴリを抽出する一例について説明する。図９は、カテゴリ評価処理部１１４の具体的な処理例を示すフローチャートである。

カテゴリ評価処理部１１４は、図９に示すようにカテゴリの作成を行う機能（ステップ９０１）とカテゴリ毎の評価値の算出を行う機能（ステップ９０２）を有する。

カテゴリの作成（ステップ９０１）は、対象プロジェクト情報ＤＢ１０７に格納されている属性項目の組合せから作成する。
カテゴリは、それぞれの属性分類について格納されている「属性項目の値」もしくは「全ての属性項目」の組み合わせで構成される。

例えば、図１４のレコード１４０７のように、事業分野を格納する領域１４０２に「金融」、受注形態を格納する領域１４０３に「新規開発」、開発スタイルを格納する領域１４０４に「パッケージ」、開発規模を格納する領域１４０５に「大規模」、プロジェクト特性を格納する領域１４０６に「新規顧客」が格納されている場合、事業分野が「金融」もしくは「全て」、受注形態が「新規開発」もしくは「全て」、開発スタイルが「パッケージ」もしくは「全て」、開発規模が「大規模」もしくは「全て」、プロジェクト特性が「新規顧客」もしくは「全て」の組合せをカテゴリとして生成する。
この場合、２の５乗である３２のカテゴリが作成される。作成したカテゴリはカテゴリ評価情報ＤＢ１０９に格納される（図１０参照）。

作成したカテゴリは、図１０に示す。作成したカテゴリは、カテゴリ評価情報ＤＢ１０９のそれぞれのカテゴリ（カテゴリ１〜カテゴリ３２）が保持する属性項目を保持するものであり、カテゴリ名称が格納される領域１０１１と評価値が格納される領域１００６とともに、例えば、事業分野が格納される領域１００１、受注形態が格納される領域１００２、開発スタイルが格納される領域１００３、開発規模が格納される領域１００４、プロジェクト特性が格納される領域１００５の属性分類のカラムを保有する。

属性分類のカラムには、それぞれの属性分類に対して対象プロジェクトが保持する属性項目の値もしくは「全て」の値を有する。
ここで「全て」とはその属性分類の値は予測値を算出する上で重要ではないことを意味する。

なお、カテゴリ評価情報ＤＢ１０９では「全て」の意味として“＊”を用いて示している。
例えば、図１０のレコード１００８は、事業分野が「全て」（金融、公共、製造、流通）、受注形態が「新規開発」、開発スタイルが「全て」（スクラッチ、パッケージ、現行システム流用）、開発規模が「全て」（小規模、中規模、大規模）、プロジェクト特性が「全て」（短納期、新技術、新規顧客）というカテゴリであり、レコード１０１０は、事業分野が「金融」、受注形態が「新規開発」、開発スタイルが「パッケージ」、開発規模が「大規模」、プロジェクト特性が「新規顧客」というカテゴリである。

また、レコード１００７は、事業分野、受注形態、開発スタイル、開発規模、プロジェクト特性が「全て」となるものであり、これは過去プロジェクト情報ＤＢ１０８に格納されている全てのプロジェクトを表すカテゴリである。また、カテゴリ名称の領域１０１１は、カテゴリの識別子であることから、カテゴリの作成（ステップ９０１）の処理の中で自動的に独立の値が割り振られる。

カテゴリ毎の評価値の算出（ステップ９０２）は、カテゴリ評価情報ＤＢ１０９に格納されているそれぞれのカテゴリに対して、過去プロジェクト情報ＤＢ１０８からカテゴリの保持する属性項目を保持するプロジェクト群を抽出する。そして、抽出したプロジェクト群（図５のＡプロジェクト〜Ｊプロジェクト）の損益偏差情報（図５の領域５０６参照）を用いて評価値の領域１００６における評価値を算出する。

評価値（領域１００６）は、例えば、カテゴリに属する過去プロジェクト群の損益偏差情報（図５の領域５０６）のばらつきに関する評価値などである。
ここで、ばらつきが少ないとは、そのカテゴリに含まれる過去プロジェクトのデータを用い精度の高い予測値を算出できることを意味する。

次に、類似プロジェクト抽出処理部（類似プロジェクト抽出部）１０１は、ステップ６０３にて、カテゴリ評価情報ＤＢ１０９の情報をもとに予測値を算出するために用いるプロジェクト群を過去プロジェクト情報ＤＢ１０８から類似プロジェクト（過去の類似プロジェクトのデータ）として抽出する。

類似プロジェクト抽出処理部１０１は、予め定められたルールに従って行われる。例えば、・・・のルールに従って、図１１に示すように評価値（図１０の評価値参照）の高いカテゴリ（カテゴリｎ）する抽出機能（ステップ１１０１）、当該抽出したカテゴリの保持する属性項目を抽出する機能（ステップ１１０２）、属性項目を有する過去プロジェクト（Ａ、Ｃ、Ｅ、Ｉプロジェクト）を抽出（ステップ１１０３）する機能から構成される。

評価値の高いカテゴリの抽出１１０１は、カテゴリ評価情報ＤＢ１０９の評価値（図１０の領域１００６）の値で評価の高いカテゴリを探索することにより可能である。

図１０に示す例では、評価値が小さいものがカテゴリに属する過去プロジェクト群の損益偏差情報（図５の領域５０６）のばらつきが少ないもとすると、レコード１００９の評価値「３．８４」が最も評価の高いものとなる。

カテゴリの保持する属性項目の抽出（ステップ１１０２）は、評価の高いカテゴリの属性項目を抽出するものであり、例えば、レコード１００９から、事業分野が「全て」、受注形態が「新規開発」、開発スタイルが「パッケージ」、開発規模が「全て」、プロジェクト特性が「全て」が抽出される。

属性項目を有する過去プロジェクトの抽出（ステップ１１０３）は、カテゴリの保持する属性項目の抽出（ステップ１１０２）で抽出した属性項目を保持するプロジェクトを過去プロジェクトＤＢ（図５参照）１０８から抽出するものである。
例えば、レコード１００９の場合、受注形態が「新規開発」かつ開発スタイルが「パッケージ」のプロジェクトとして、図５の例のＡ、Ｃ、Ｅ、Ｉプロジェクトのレコード５０７、５０９、５１０、５１１が抽出される。

複数の属性項目の属性値の組み合わせからなるカテゴリは、各組み合わせによるリスクが想定される。
例えば、事業分野：「公共」、受注形態：「他社リプレース」、受注スタイル：「スクラッチ」、を含む組み合わせ（カテゴリ）の場合、「公共」と「他社リプレース」との間には、例えば、法律の改正などに伴うリスクが想定される。
また、事業分野：「金融」、受注形態：「新規開発」、受注スタイル：「パッケージ」、プロジェクト特性：「短納期」、を含む組み合わせ（カテゴリ）の場合、「新規開発」と「パッケージ」との間にも、例えば、「技術の開発が間に合わない」などのリスクなどが想定される。

従って、このようなリスクを含む、つまり、失敗に繋がる要因を有する属性項目（属性値）の組み合わせ（カテゴリ）の過去プロジェクトを用いて対象プロジェクトの見積りを行うことにより、より損益変動の予測値（コスト変動の見積り予測値）として精度の高い見積りを算出することが可能である。その結果として、リスクの影響を含むプロジェクトの見積りによって、適切な実行可否判断を行うことが可能である。

予測値算出処理部（予測値算出部）１１５は、ステップ６０４にて、予測値（対象プロジェクトの損益変動の予測値）を算出する。予測値算出処理部１１５は、例えば、図１２に示すようなカテゴリの損益偏差情報の算出する機能（ステップ１２０１）と対象プロジェクトの予測値の算出する機能（ステップ１２０２）からなる。

カテゴリの損益偏差情報の算出（ステップ１２０１）は、属性項目を有する過去プロジェクトの抽出（ステップ１１０３）によって抽出されたプロジェクト群の損益偏差情報（図５の領域５０６）を用いて、対象プロジェクトの損益変動を算出する。

例えば、レコード１００９の受注形態が「新規開発」かつ開発スタイルが「パッケージ」のプロジェクトとして、抽出されたレコード５０７、５０９、５１０、５１１（図５参照）などのプロジェクト（Ａ、Ｃ、Ｅ、Ｉプロジェクト）における損益偏差情報（図５の領域５０６の「−３５％」、「−２０％」、「−２５％」、「−２０％」）の平均値を損益偏差情報として算出する。

対象プロジェクトの予測値の算出（ステップ１２０２）では、カテゴリの損益偏差情報の算出（ステップ１２０１）の値と対象プロジェクト情報ＤＢ１０７の目標売上（図１４の領域１４０８）と目標損益（図１４の領域１４０９から、対象プロジェクトの損益変動の予測値を算出する。

例えば、カテゴリの損益偏差情報の算出値（ステップ１２０１）が「−１５％」だとすると、対象プロジェクトでは目標損益（図１４の１４０９参照）に対して利益率が−１５％変動する可能性があるとし、対象プロジェクトの利益率が−１５％変動した際の値をコスト変動の見積り予測値として算出する。

要するに、任意のプロジェクト属性項目の類似性から導き出した過去の類似プロジェクトのデータをもとに対象プロジェクトのリスクの影響を見積る際に、任意の項目情報の組合せの中で失敗に繋がる要因を有する項目情報の組合せ（カテゴリ）抽出し、当該抽出したカテゴリの項目情報を有する過去のプロジェクトを利用して、対象プロジェクトのリスクの影響を見積る。

予測値の表示は、ステップ６０５にて、予測値算出処理部１１５で算出したコスト変動の見積り予測値を見積り結果として予測値表示部に表示する。その見積り結果の表示画面例を図１３に示す。

すなわち、フレーム１３０１に対象プロジェクトの情報を示し、フレーム１３０２に予測値算出処理部１１５（ステップ６０４）で算出したコスト変動の見積り予測値を表示する。また、予測値の算出根拠となるカテゴリもフレーム１３０３に表示する。
更に詳しくは、フレーム１３０１には、対象プロジェクト情報として、図示のようにプロジェクト名：Ｍプロジェクト、事業分野：金融、受注形態：新規開発、開発スタイル：パッケージ、開発規模：大規模、プロジェクト特性：新規顧客、目標売上：○○円、目標損益△△円、などを表示し、フレーム１３０２には、損益変動予測値として、予測損益変動：−□□円、などを表示し、フレーム１３０３には、算出根拠カテゴリとして、事業分野：全て、受注形態：新規開発、開発スタイル：パッケージ、開発規模：全て、プロジェクト特性：全て、などを表示する。

本実施例では、見積り処理部１０２において入力した対象プロジェクト情報におけるカテゴリ評価処理部１１４における処理（ステップ６０２）の派生的な処理方法の例を説明する。
なお、カテゴリ評価処理部１１４（ステップ６０２）以外の処理については実施例１と同等であるため、説明を省略する。

図７は、派生的な処理手順の一例を示すフローチャートである。
見積り処理部１０２の処理手順として、カテゴリ評価処理部１１４における処理（ステップ７０２）を対象プロジェクトのプロジェクト情報の入力（ステップ６０１）、類似プロジェクト抽出処理部１０１における処理（ステップ６０３）、予測値算出処理部１１５（ステップ６０４）、予測値の表示（ステップ６０５）とは別に処理しておくものである。つまり、カテゴリ評価処理は、対象プロジェクトのプロジェクト情報の入力、類似プロジェクト抽出、予測値算出、予測値の表示、などの各処理とは別途行うものである。

この場合、カテゴリ評価情報ＤＢ１０９のカテゴリは、それぞれの属性分類について格納されている「属性項目の値」の取りうる値、もしくは「全ての属性項目」の組み合わせで構成される。
すなわち、それぞれの属性分類の属性項目数＋１の掛け算の組合せ分のカテゴリが生成されることとなる。
この場合、類似プロジェクト抽出処理部１０１（ステップ６０３）では、カテゴリ評価情報ＤＢ１０９の評価値（図１０の領域１００６）の値で評価の高いカテゴリを探索するのではなく、カテゴリ評価情報ＤＢ１０９の中で対象プロジェクト情報ＤＢ１０７に格納されている属性項目の組合せに合致するカテゴリの中で評価の高いものを抽出する処理が必要となる。

以上述べた実施例によれば、対象プロジェクトの詩スクの影響を見積る際に、任意の属性項目の組合せの中で失敗に繋がる要因を有する属性項目の情報の組合せを抽出し、当該抽出した属性項目の情報を有する過去プロジェクトを用いて、対象プロジェクトの詩スクの影響を見積ることにより、従来技術の課題であるプロジェクトの成功を阻害する主要なリスク事象を挙げておく必要がなく、リスクが発現したことによるコストへの影響を考慮した精度の高いプロジェクト見積りを得ることが期待できる。

なお、本発明は上述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、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。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、ある実施例の構成の他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、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

１１１ 属性項目定義用端末装置
１１２ 属性項目入力用端末装置
１１３ プロジェクト見積り支援装置
１１７ 処理装置
１１６ 記憶装置

Claims (6)

1. 対象プロジェクトの属性および該対象プロジェクトの収益見積りを示す目標情報に基づいて、該対象プロジェクトの見積りを支援するプロジェクト支援装置において、
   対象プロジェクト情報受付部、対象プロジェクト情報記憶部、過去プロジェクト情報記憶部、カテゴリ評価情報記憶部、カテゴリ評価算出部、類似プロジェクト抽出部、予測値算出部、予測値表示部、を備え、
   前記対象プロジェクト情報受付部は、
   前記対象プロジェクトの対象プロジェクト属性を受付けて前記対象プロジェクト情報記憶部に格納し、
   前記過去プロジェクト情報記憶部は、
   過去プロジェクトのプロジェクト毎に、該過去プロジェクトの収益を示す損益偏差情報と、該過去プロジェクトのプロジェクト属性の集まりであるプロジェクト属性群の情報を格納し、
   前記カテゴリ評価算出部は、
   前記過去プロジェクト情報記憶部における前記損益偏差情報から、前記プロジェクト属性群の組合せによって構成されるカテゴリの評価値を算出し、該評価値を含むカテゴリ評価情報を前記カテゴリ評価情報記憶部に格納し、
   前記類似プロジェクト抽出部は、
   前記カテゴリ評価情報記憶部における前記評価値および前記プロジェクト属性を用いて、前記過去プロジェクト情報記憶部の複数の過去プロジェクトの中から、前記評価値が高い類似プロジェクトを抽出し、
   前記予測値算出部は、
   前記類似プロジェクトの前記損益偏差情報と前記対象プロジェクトの前記目標情報から、前記対象プロジェクトの見積り値に対する損益変動またはコスト変動に関する損益変動予測値を含む情報を算出し、
   前記予測値表示部は、前記予測値算出部により算出した前記損益変動予測値を出力装置に表示する、
   ことを特徴とするプロジェクト見積り支援装置。
2. 請求項１に記載されたプロジェクト見積り支援装置において、
   前記対象プロジェクトの属性項目は、事業分野、受注形態、開発スタイル、開発規模、プロジェクト特性、を含み、前記目標情報は、目標売上、目標損益、を含み、
   前記受注形態は、新規開発、自社リプレース、他社リプレース、を含み、前記開発スタイルは、パッケージ、スクラッチ、現行システム流用、を含み、前記プロジェクト特性は、短納期、新技術、新規顧客、を含み、
   前記カテゴリ評価算出部は、前記カテゴリに属する前記過去プロジェクトの前記損益偏差情報のばらつきから前記カテゴリの評価値を算出することを特徴とするプロジェクト見積り支援装置。
3. 請求項１に記載されたプロジェクト見積り支援装置において、
   さらに、プロジェクト定義受付部、定義情報記憶部を備え、
   前記プロジェクト定義受付部は、前記対象プロジェクトの属性項目を定義し、該属性項目を含む前記プロジェクト属性を受付け、前記定義情報記憶部に格納し、
   前記カテゴリ評価算出部において、前記定義情報記憶部の情報を用いて前記カテゴリを自動的に生成することを特徴とするプロジェクト見積り支援装置。
4. 対象プロジェクトのプロジェクト属性および該対象プロジェクトの収益見積りを示す目標情報に基づいて、該対象プロジェクトの見積りを支援するプロジェクト支援方法において、
   前記対象プロジェクトのプロジェクト属性および目標情報を受付けて対象プロジェクト情報記憶部に格納する処理を実行する対象プロジェクト情報受付ステップと、
   過去プロジェクトのプロジェクト毎に、該過去プロジェクトの収益を示す損益偏差情報と、該過去プロジェクトのプロジェクト属性の集まりであるプロジェクト属性群の情報を過去プロジェクト情報記憶部に格納する処理を実行する過去プロジェクト情報記憶ステップと、
   前記過去プロジェクト情報記憶部における前記損益偏差情報から、前記プロジェクト属性群の組合せによって構成されるカテゴリの評価値を算出し、該評価値を含むカテゴリ評価情報をカテゴリ評価情報記憶部に格納する処理を実行するカテゴリ評価算出ステップと、
   前記カテゴリ評価情報記憶部における前記評価値および前記プロジェクト属性を用いて、前記過去プロジェクト情報記憶部の複数の過去プロジェクトの中から、評価値の高い類似プロジェクトを抽出する処理を実行する類似プロジェクト抽出ステップと、
   前記類似プロジェクトの前記損益偏差情報と前記対象プロジェクトの前記目標情報から、前記対象プロジェクトの見積り値に対する損益変動またはコスト変動に関する損益変動予測値を含む情報を算出する処理を実行する予測値算出ステップと、
   前記予測値算出ステップにより算出した前記損益変動予測値を出力装置に表示する予測値表示ステップと、
   を有することを特徴とするプロジェクト見積り支援方法。
5. 請求項４に記載されたプロジェクト見積り支援方法において、
   前記対象プロジェクトの属性項目は、事業分野、受注形態、開発スタイル、開発規模、プロジェクト特性、を含み、前記目標情報は、目標売上、目標損益、を含み、
   前記受注形態は、新規開発、自社リプレース、他社リプレース、を含み、前記開発スタイルは、パッケージ、スクラッチ、現行システム流用、を含み、前記プロジェクト特性は、短納期、新技術、新規顧客、を含み、
   前記カテゴリ評価算出ステップは、前記カテゴリに属する前記過去プロジェクトの前記損益偏差情報のばらつきから前記カテゴリの評価値を算出することを特徴とするプロジェクト見積り支援方法。
6. 請求項４または５に記載されたプロジェクト見積り支援方法において、
   さらに、前記対象プロジェクトの属性項目を定義し、前記プロジェクト属性を受付け、定義情報記憶部に格納する処理を実行するプロジェクト定義受付ステップを有し、
   前記カテゴリ評価算出ステップにおいて、前記定義情報記憶部の情報を用いて前記カテゴリを自動的に生成することを特徴とするプロジェクト見積り支援方法。

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