JP2020017021A - 企業間ベンチマーキング装置、企業間ベンチマーキングシステムおよびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】企業毎に作成された公開されない企業内情報を提供させやすくし、企業間のベンチマーキングをより精度よく作成することができる企業間ベンチマーキング装置等を提供する。【解決手段】各企業毎にて作成された公開されない企業内情報を収集する情報処理サーバ送受信部31と、収集された企業内情報から、企業活動における複数の指標について、それぞれ判断基準を定めて記憶する分析結果記憶部34と、分析結果記憶部34に記憶されている判断基準に基づく複数の指標について、公開可能な情報へと変換する変換部35と、を有する企業間ベンチマーキング装置。【選択図】図3
Description
本発明は、企業間ベンチマーキング装置、企業間ベンチマーキングシステム、プログラムに関する。
従来、企業について公開されている情報に基づき、企業をベンチマーキングする装置が存在する。
例えば、特許文献1に記載のコスト診断装置は、企業について公開されている財務資料に基づいてファシリティコストに係る状態の診断を行うこととして、診断対象企業のデータをその診断対象企業が属する業種ごとの代表的な複数社の財務資料に基づくデータと比較し、それとの乖離に基づいた結果を診断結果として出力することが記載されている。
また特許文献2に記載の企業成長性予測指標算出装置は、整理標準化データから作成される特許ごとの第一特許指標と、上場企業の株式データを蓄積した株式データ蓄積部と、合算処理がなされる出願の権利者を抽出する権利者抽出部と、抽出された権利者が上場企業であるか判断する判断部と、判断結果が上場企業であるとの判断結果である場合に、その上場企業が権利者である第一特許指標を合算して第一企業別特許指標とする第二合算部と、企業別特許指標をその企業の時価総額で割算し、得られる値を第二企業別特許指標とし取得する割算部と、その企業が属する競合企業グループの第二企業別特許指標全体中における第二企業別特許指標の占める位置を算出する第一位置算出部と、を有することが記載されている。
さらに特許文献3に記載の企業評価装置は、企業指標を取得する企業指標取得手段と、総合評価指標を取得する総合評価指標取得手段と、取得した企業指標を用いた因子分析を行なって因子を生成する因子分析手段と、因子及び総合評価指標を用いた重回帰分析を行なって総合評価指標に対する寄与率を算出する寄与率算出手段と、因子と寄与率と企業指標と因子負荷量と総合評価指標とを表示手段等に出力する出力手段とを備えることが記載されている。
またさらに特許文献4に記載の企業情報管理システムは、企業間取引を行う各企業の識別情報を格納した第1のテーブルと、企業ニーズを示唆するキーワードを格納した第2のテーブルとを記憶する記憶装置と、所定ネットワークにおける各ユーザからの情報書込を受け付ける書込処理装置から、書込データを取得し、書込データを第1及び第2の各テーブルに照合して、書込データが示す所定企業に対する要望を特定し、所定企業の企業情報を提供する情報処理装置での、要望が示す事項に関する情報更新を促す通知を、少なくとも所定企業の端末に対して行う演算装置を備えることが記載されている。
しかしながら、公開されている情報だけでは、企業間のベンチマーキングするための情報として、必要な情報がなかったり不足する場合がある。また公開されない情報を企業に対し開示させることは、企業秘密の漏洩に繋がるおそれがあり、通常は、困難である。
本発明は、企業毎に作成された公開されない企業内情報を提供させやすくし、企業間のベンチマーキングをより精度よく作成することができる企業間ベンチマーキング装置等を得ることを目的とする。
本発明は、企業毎に作成された公開されない企業内情報を提供させやすくし、企業間のベンチマーキングをより精度よく作成することができる企業間ベンチマーキング装置等を得ることを目的とする。
かくして本発明によれば、各企業毎にて作成された公開されない企業内情報を収集する収集手段と、収集された企業内情報から、企業活動における複数の指標について、それぞれ判断基準を定めて記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶されている判断基準に基づく複数の指標について、公開可能な情報へと変換する変換手段と、を有する企業間ベンチマーキング装置が提供される。
ここで、公開可能な情報へと変換された新たに取得した特定の企業の企業内情報を、他の企業の複数の指標を提供する提供手段をさらに有することができる。この場合、提供された企業は、自社と他社との比較を行なうことで、自社のベンチマーキングを行なうことができる。
また提供手段は、予め定められた企業に対し通知を行なうようにすることができる。この場合、通知により、新たな指標について自社のベンチマーキングを行なうことができる。
さらに提供手段は、公開可能な情報について公表するようにすることができる。この場合、有益な情報を種々の企業が得ることができる。
また提供手段は、予め定められた企業に対し通知を行なうようにすることができる。この場合、通知により、新たな指標について自社のベンチマーキングを行なうことができる。
さらに提供手段は、公開可能な情報について公表するようにすることができる。この場合、有益な情報を種々の企業が得ることができる。
また変換手段は、企業内情報を予め定められた方法によりまとめることで公開可能な情報へと変換するようにすることができる。この場合、企業内情報の匿名性を向上させることができる。
さらに変換手段は、企業について予め定められた属性別にまとめることができる。この場合、例えば、同業種、同規模の他社が行なっている内容について示唆が得られる。
またさらに変換手段は、属性が一致する程度である一致度を求め、一致度に応じ変換する内容を決定することができる。この場合、企業同士の規模等の程度が数値で表現できる。
そして変換手段は、予め定められた文言を消去するフィルタ機能を備えるようにすることができる。この場合、企業内情報の匿名性をさらに向上させることができる。
さらに変換手段は、企業について予め定められた属性別にまとめることができる。この場合、例えば、同業種、同規模の他社が行なっている内容について示唆が得られる。
またさらに変換手段は、属性が一致する程度である一致度を求め、一致度に応じ変換する内容を決定することができる。この場合、企業同士の規模等の程度が数値で表現できる。
そして変換手段は、予め定められた文言を消去するフィルタ機能を備えるようにすることができる。この場合、企業内情報の匿名性をさらに向上させることができる。
さらに本発明によれば、各企業毎にて作成された公開されない企業内情報を管理する管理装置と、企業内情報を公開可能な情報に変換して提供する情報提供装置と、を有し、情報提供装置は、各企業毎にて作成された公開されない企業内情報を収集する収集手段と、収集された企業内情報から、企業活動における複数の指標について、それぞれ判断基準を定めて記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶されている判断基準に基づく複数の指標について、公開可能な情報へと変換する変換手段と、を有する企業間ベンチマーキングシステムが提供される。
またさらに本発明によれば、コンピュータに、各企業毎にて作成された公開されない企業内情報を収集する収集機能と、収集された企業内情報から、企業活動における複数の指標について、それぞれ判断基準を定めて記憶する記憶機能と、記憶されている判断基準に基づく複数の指標について、公開可能な情報へと変換する変換機能と、を実現させるためのプログラムが提供される。
本発明によれば、企業毎に作成された公開されない企業内情報を提供させやすくし、企業間のベンチマーキングをより精度よく作成することができる企業間ベンチマーキング装置等を得ることができる。
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
<企業間ベンチマーキングシステム1全体の説明>
図1は、本実施の形態における企業間ベンチマーキングシステム1の構成例を示す図である。
図示するように本実施の形態の企業間ベンチマーキングシステム1は、端末装置10aと、端末装置10bと、端末装置10cと、管理サーバ20aと、管理サーバ20bと、管理サーバ20cと、情報処理サーバ30とが、ネットワーク70やネットワーク80を介して接続されることにより構成されている。またここでは、端末装置10aおよび管理サーバ20aは、企業としてA社に属するものとする。同様に端末装置10bおよび管理サーバ20bは、企業としてB社に属し、端末装置10cおよび管理サーバ20cは、企業としてC社に属するものとする。
図1は、本実施の形態における企業間ベンチマーキングシステム1の構成例を示す図である。
図示するように本実施の形態の企業間ベンチマーキングシステム1は、端末装置10aと、端末装置10bと、端末装置10cと、管理サーバ20aと、管理サーバ20bと、管理サーバ20cと、情報処理サーバ30とが、ネットワーク70やネットワーク80を介して接続されることにより構成されている。またここでは、端末装置10aおよび管理サーバ20aは、企業としてA社に属するものとする。同様に端末装置10bおよび管理サーバ20bは、企業としてB社に属し、端末装置10cおよび管理サーバ20cは、企業としてC社に属するものとする。
なお以下、端末装置10a、端末装置10bおよび端末装置10cをそれぞれ区別しない場合には、単に「端末装置10」と言うことがある。同様に、管理サーバ20a、管理サーバ20bおよび管理サーバ20cをそれぞれ区別しない場合には、単に「管理サーバ20」と言うことがある。
なお図1では、端末装置10および管理サーバ20は、それぞれ3つずつしか示していないが、個数は複数であればいくつでもよい。
端末装置10は、例えば、所謂汎用のパーソナルコンピュータ(PC)である。またスマートフォン、タブレット等の携帯端末であってもよい。そして、端末装置10は、OS(Operating System)による管理下において、各種アプリケーションソフトウェアを動作させることで、種々の情報処理を行なうことができる。
本実施の形態では、この情報処理として、ユーザは、端末装置10を使用して、情報処理サーバ30にアップロードする電子文書を選択する。またユーザは、端末装置10を使用して、情報処理サーバ30からダウンロードした電子文書を閲覧することができる。「電子情報」は、企業内情報の一例であり、企業内で扱われる何らかの情報を電子化したものである。この「電子文書」は、端末装置10、管理サーバ20、情報処理サーバ40のそれぞれで扱うことができるものであれば、情報の種類、形式およびデータ構造等について特に限られるものではない。「電子文書」としては、例えば、文字情報、画像情報などを含む。
管理サーバ20は、各企業毎にて作成された公開されない企業内情報を管理する管理装置の一例である。管理サーバ20は、サーバコンピュータであり、各社毎の社内文書を電子文書として保管し、管理する。管理サーバ20は、端末装置10からの指示により、保存している電子情報のアップロードを行なう。また管理サーバ20は、情報処理サーバ30からダウンロードした電子文書についても保存および管理を行なう。なお以下、各企業毎にて作成された公開されない企業内情報を、「非公開情報」と言うことがある。
情報処理サーバ30は、情報提供装置(企業間ベンチマーキング装置)の一例である。情報処理サーバ30は、例えば、クラウド上で動作するサーバコンピュータであり、上述した公開されない企業内情報を公開可能な情報に変換して提供する処理を行なう。なお以下、変換されたを公開可能な情報を、「公開情報」と言うことがある。
端末装置10、管理サーバ20および情報処理サーバ30は、演算手段であるCPUと、記憶手段であるメインメモリ及びHDD(Hard Disk Drive)とを備える。ここで、CPUは、OS(基本ソフトウェア)やアプリケーションプログラム(応用ソフトウェア)等の各種ソフトウェアを実行する。また、メインメモリは、各種ソフトウェアやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域であり、HDDは、各種ソフトウェアに対する入力データや各種ソフトウェアからの出力データ等を記憶する記憶領域である。
さらに、端末装置10、管理サーバ20および情報処理サーバ30は、外部との通信を行うための通信インタフェース(以下、「通信I/F」と表記する)と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構と、タッチパネルやキーボード等の入力機構とを備える。
さらに、端末装置10、管理サーバ20および情報処理サーバ30は、外部との通信を行うための通信インタフェース(以下、「通信I/F」と表記する)と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構と、タッチパネルやキーボード等の入力機構とを備える。
ネットワーク70は、端末装置10、管理サーバ20および情報処理サーバ30の間の情報通信に用いられる通信手段であり、例えば、インターネットである。
ネットワーク80も、ネットワーク70と同様に、端末装置10、管理サーバ20および情報処理サーバ30の間の情報通信に用いられる通信手段であり、例えば、LAN(Local Area Network)である。
<企業間ベンチマーキングシステム1の動作の概略説明>
図2は、企業間ベンチマーキングシステム1の概略動作の例について示した図である。
まず1つの端末装置10が、接続する管理サーバ20に保存されている電子文書からアップロードする非公開情報を選択し、管理サーバ20に対し選択した非公開情報のアップロードをする旨の指示を行なう(1A)。この場合、非公開情報のアップロードをする端末装置10および管理サーバ20は、図1では、例えば、端末装置10aおよび管理サーバ20aである。
図2は、企業間ベンチマーキングシステム1の概略動作の例について示した図である。
まず1つの端末装置10が、接続する管理サーバ20に保存されている電子文書からアップロードする非公開情報を選択し、管理サーバ20に対し選択した非公開情報のアップロードをする旨の指示を行なう(1A)。この場合、非公開情報のアップロードをする端末装置10および管理サーバ20は、図1では、例えば、端末装置10aおよび管理サーバ20aである。
端末装置10からの指示を受けた管理サーバ20は、選択された非公開情報を情報処理サーバ30にアップロードする(1B)。
次に情報処理サーバ30は、アップロードされた非公開情報を分析し、複数の指標について予め定められた判断基準に基づき分析を行い、分析結果を公開情報に変換して、HDD等に記憶する(1C)。分析の内容については、後述する。
管理サーバ20は、この公開情報をダウンロードし、管理サーバ20のHDD等において保存する。(1D)。
また端末装置10は、ダウンロードした公開情報を管理サーバ20から取得して閲覧をすることができる(1E)。この場合、公開情報をダウンロードする端末装置10および管理サーバ20は、図1では、端末装置10a、10b、10cおよび管理サーバ20a、20b、20cである。
次に、本実施の形態の企業間ベンチマーキングシステム1の詳細な機能構成および動作について説明する。
<企業間ベンチマーキングシステム1の機能構成の説明>
図3は、企業間ベンチマーキングシステム1の機能構成例を示したブロック図である。
なおここでは、企業間ベンチマーキングシステム1が有する種々の機能のうち本実施の形態に関係するものを選択して図示している。
図3は、企業間ベンチマーキングシステム1の機能構成例を示したブロック図である。
なおここでは、企業間ベンチマーキングシステム1が有する種々の機能のうち本実施の形態に関係するものを選択して図示している。
図示するように、端末装置10は、管理サーバ20と情報の送受信を行なう端末送受信部11と、画像の表示を行なう端末表示部12と、ユーザの指示を入力する入力部13とを備える。
端末送受信部11は、ネットワーク80を介し、管理サーバ20と情報の送受信を行なう。
端末表示部12は、例えば、PC用の液晶ディスプレイである。ただしこれに限られるものではなく、画像を表示する機能を備えたものであればよい。よって、例えば、液晶テレビ、ブラウン管ディスプレイ、有機ELディスプレイ、プラズマディスプレイ、プロジェクタなどであってもよい。
入力部13は、キーボードやマウス等で構成される。入力部13は、情報処理を行なうためのアプリケーションソフトウェアの起動、終了や、ユーザが情報処理を行なうための指示を入力するのに使用する。
管理サーバ20は、端末装置10や情報処理サーバ30と非公開情報や公開情報の送受信を行なう管理サーバ送受信部21と、電子文書の管理を行なう電子文書管理部22と、電子文書の保存を行なう電子文書保存部23とを備える。
管理サーバ送受信部21は、端末装置10にて入力されたユーザの指示を受け付ける。また管理サーバ送受信部21は、ユーザの指示に従い、情報処理サーバ30に非公開情報をアップロードする。さらに管理サーバ送受信部21は、情報処理サーバ30から、公開情報をダウンロードする。
電子文書管理部22は、電子文書保存部23に保存される電子文書の管理を行なう。電子文書管理部22は、電子文書保存部23に保存される電子文書の一覧を作成し、この一覧を端末装置10を操作するユーザに提示することができる。そしてユーザは、この一覧の中からアップロードする非公開情報を選択することができる。また電子文書管理部22は、情報処理サーバ30にアップロードされた電子文書や情報処理サーバ30からダウンロードされた電子文書の履歴の管理も併せて行なう。
情報処理サーバ30は、ネットワーク70を介し、管理サーバ20と非公開情報や公開情報の送受信を行なう情報処理サーバ送受信部31と、非公開情報や公開情報を記憶する電子文書記憶部32と、非公開情報を分析する分析部33と、分析結果を記憶する分析結果記憶部34と、分析結果を公開情報に変換する変換部35と、公開情報を提供する提供部36とを備える。
情報処理サーバ送受信部31は、ネットワーク70を介し、管理サーバ20と非公開情報や公開情報の送受信を行なう。情報処理サーバ送受信部31は、管理サーバ20から非公開情報を収集する収集手段の一例であると捉えることができる。
電子文書記憶部32は、管理サーバ20から収集した非公開情報である電子文書を記憶する。また管理サーバ20に送る公開情報である電子文書を記憶する。
分析部33は、非公開情報から、企業活動における複数の指標について、予め定められた判断基準により分析を行なう。ここで「指標」とは、分析を行なう対象である。詳しくは後述するが、例えば、労働時間を分析したい場合は、労働時間が指標である。また「判断基準」は、指標の分析のために必要となるパラメータであり、例えば、指標に対応する数値や文言である。例えば、労働時間に対応する判断基準は労働時間の時間数である。
分析結果記憶部34は、記憶手段の一例であり、非公開情報から、企業活動における複数の指標について、それぞれ判断基準を定めて記憶する。
変換部35は、変換手段の一例であり、分析結果記憶部34に記憶されている判断基準に基づく複数の指標について、公開可能な情報である公開情報へと変換する。
提供部36は、提供手段の一例であり、公開可能な情報へと変換された新たに取得した特定の企業の企業内情報を、他の企業の複数の指標を提供する。このとき提供部36は、予め定められた企業に対し通知を行なうようにすることができる。この場合は、例えば、企業間ベンチマーキングシステム1を利用できる企業を会員制とし、会員となっている企業に対し、公開情報の提供を行なう。また提供部36は、公開可能な情報について公表するようにしてもよい。
<情報処理サーバ30の処理の説明>
次に本実施の形態の情報処理サーバ30で行なう処理の例について、より詳細に説明を行なう。
次に本実施の形態の情報処理サーバ30で行なう処理の例について、より詳細に説明を行なう。
[第1の実施形態]
まず情報処理サーバ30で行なう処理の第1の実施形態について説明する。第1の実施形態では、非公開情報として、就業規則がアップロードされ、これに基づき、指標として、労働時間の分析を行なう場合について説明を行なう。
まず情報処理サーバ30で行なう処理の第1の実施形態について説明する。第1の実施形態では、非公開情報として、就業規則がアップロードされ、これに基づき、指標として、労働時間の分析を行なう場合について説明を行なう。
図4は、第1の実施形態に対応する就業規則の一例を示した図である。なおここでは、就業規則のうち本実施の形態に関係する一部を抜き出した例を示している。
ここで例示する就業規則は、1日の労働時間が、8時間であることが、記されている(第17条)。
またこの就業規則では、フレックスタイム制を採用する旨が記されており(第18条)、コアタイムが、午前10時から午後3時までであることが記されている(第19条)。さらにフレキシブルタイムとして、午前6時から午前10時までの間と、午後3時から午後7時までの間が設定されている(第20条)。
ここで例示する就業規則は、1日の労働時間が、8時間であることが、記されている(第17条)。
またこの就業規則では、フレックスタイム制を採用する旨が記されており(第18条)、コアタイムが、午前10時から午後3時までであることが記されている(第19条)。さらにフレキシブルタイムとして、午前6時から午前10時までの間と、午後3時から午後7時までの間が設定されている(第20条)。
分析部33は、この就業規則から、例えば、「労働時間」のキーワードを探索し、これに対する「(数字)+時間」の文言を抽出する。図4の例では、第17条において、「労働時間」のキーワードが、K1およびK2で示した2箇所に存在する。ただし「(数字)+時間」の文言があるのは、キーワードK2が存在する第1項の箇所だけであり、これにより、分析部33は、この文言M2から、労働時間が、「8時間」であると判断する。
また分析部33は、この就業規則から、労働時間として、フレックスタイム制について分析を行ないたい場合は、この就業規則から、例えば、「コアタイム」のキーワードを探索し、これに対する時刻を意味する文言を抽出する。図4の例では、第19条において、「コアタイム」のキーワードが、K3で示した箇所に存在する。そしてこれに対応する時刻を意味する文言M3として、「午前10時から午後3時まで」が存在するため、分析部33は、この文言M3から、コアタイムが、「午前10時から午後3時まで」であると判断する。
さらに分析部33は、この就業規則から、「フレキシブルタイム」のキーワードを探索し、これに対する時刻を意味する文言を抽出する。図4の例では、第20条において、「フレキシブルタイム」のキーワードが、K4で示した箇所に存在する。そしてこれに対応する時刻を意味する文言として、「午前6時から午前10時まで」のM41と、「午後3時から午後7時まで」の文言M42が存在するため、分析部33は、この文言M41、M42から、フレキシブルタイムが、「午前6時から午前10時まで」および「午後3時から午後7時まで」であると判断する。
第1の実施形態では、企業活動における指標は、労働時間やフレックスタイム制であり、この指標に対し、時間数やコアタイム・フレキシブルタイムを判断基準とする。
そして分析結果記憶部34は、指標である労働時間と判断基準である時間数とを関連付けて記憶する。また分析結果記憶部34は、指標であるフレックスタイム制とコアタイム・フレキシブルタイムとを関連付けて記憶する。
そして分析結果記憶部34は、指標である労働時間と判断基準である時間数とを関連付けて記憶する。また分析結果記憶部34は、指標であるフレックスタイム制とコアタイム・フレキシブルタイムとを関連付けて記憶する。
変換部35は、非公開情報を予め定められた方法によりまとめることで公開可能な情報である公開情報へと変換する。つまり非公開情報を基に抽出した労働時間についてまとめ、これにより個々の非公開情報の出所を不明とし、公開可能な公開情報とする。
また変換部35は、予め定められた文言を消去するフィルタ機能を備えるようにしてもよい。例えば、変換部35は、「株式会社」の文言とともに、これに繋がる文言を消去する。これにより企業名が消去され、非公開情報の出所を不明とすることができる。なお消去としては、削除を行なってもよく、伏せ字にしてもよい。
また変換部35は、企業について予め定められた属性別にまとめるようにしてもよい。この「属性」は、企業についての特徴、性質を表したパラメータである。例えば、企業の業種、従業員数、売上高、資本金、利益率、所在地などが該当する。よって変換部35は、例えば、企業の業種別に公開情報を作成する。これによりその業種毎の公開情報が作成できる。また企業の従業員数を予め定められた区分に区切り、この区分毎に公開情報を作成する。これにより企業の規模に応じ、同様の規模の企業同士を比較する公開情報が作成できる。また企業の規模を表す属性は、従業員数に限られるものではなく、例えば、売上高、資本金なども対象とすることができる。
図5は、従業員数、売上高、資本金について区分を設定した例を示している。
ここでは、従業員数について、6個の区分に分けた例を示している。即ち、区分J1〜区分J6について、それぞれ10名以下、11名以上100名以下、101名以上500名以下、501名以上1000名以下、1001名以上5000名以下、5001名以上に区分している。
またここでは、売上高について、5個の区分に分けた例を示している。即ち、区分U1〜区分U5について、それぞれ50億円未満、50億円以上100億円未満、100億円以上500億円未満、500億円以上1000億円未満、1000億円以上に区分している。
さらにここでは、資本金について、5個の区分に分けた例を示している。即ち、区分S1〜区分S5について、それぞれ300万円以下、300万円超1000万円以下、1000万円超3000万円以下、3000万円超1億円以下、1億円超に区分している。
ここでは、従業員数について、6個の区分に分けた例を示している。即ち、区分J1〜区分J6について、それぞれ10名以下、11名以上100名以下、101名以上500名以下、501名以上1000名以下、1001名以上5000名以下、5001名以上に区分している。
またここでは、売上高について、5個の区分に分けた例を示している。即ち、区分U1〜区分U5について、それぞれ50億円未満、50億円以上100億円未満、100億円以上500億円未満、500億円以上1000億円未満、1000億円以上に区分している。
さらにここでは、資本金について、5個の区分に分けた例を示している。即ち、区分S1〜区分S5について、それぞれ300万円以下、300万円超1000万円以下、1000万円超3000万円以下、3000万円超1億円以下、1億円超に区分している。
また属性を利用する場合、変換部35は、属性が一致する程度である一致度を求め、一致度に応じ変換する内容を決定してもよい。
図6は、一致度を算出する方法について示した図である。
図6は、項目、算出規則、ウエイトを利用して、一致度を求める方法を示している。ここでは、項目として、従業員数、売上高、資本金を基に一致度を求める場合を示している。そして従業員数、売上高、資本金を図5(a)で示した区分に区切り、算出規則として、この区分が一致する場合は、10点、区分が1つ違いの場合は、5点、2つ違いの場合は、2点、3つ違い以上は0点をカウントする。
図6は、項目、算出規則、ウエイトを利用して、一致度を求める方法を示している。ここでは、項目として、従業員数、売上高、資本金を基に一致度を求める場合を示している。そして従業員数、売上高、資本金を図5(a)で示した区分に区切り、算出規則として、この区分が一致する場合は、10点、区分が1つ違いの場合は、5点、2つ違いの場合は、2点、3つ違い以上は0点をカウントする。
そしてこの点数に対し、それぞれの項目毎に設定されたウエイトを乗算した上で、加算することで一致度を求める。従業員数のウエイトが5で最も高く、売上高および資本金は、ウエイトをそれぞれ3、2とすることで、主として従業員数を基に、点数により一致度を算出する場合を示している。
例えば、A社が従業員数、売上高、資本金について、それぞれ区分J2、区分U1、区分S2に属し、B社がそれぞれ区分J2、区分U2、区分S4に属していた場合は、従業員数については、区分が一致する。また売上高については、区分が1つ違いであり、資本金については、区分が2つ違いである。
よってこの場合、一致度は、10×5+5×3+2×2=69点となる。この一致度がより大きいほど、企業の規模がより近いと考えることができる。なお、従業員数、売上高、資本金の区分が全て一致する場合は、一致度は、10×5+10×3+10×2=100点となる。
よってこの場合、一致度は、10×5+5×3+2×2=69点となる。この一致度がより大きいほど、企業の規模がより近いと考えることができる。なお、従業員数、売上高、資本金の区分が全て一致する場合は、一致度は、10×5+10×3+10×2=100点となる。
図7は、第1の実施形態において、変換部35が作成した公開情報の一例を示した図である。
図示する例は、従業員数の区分がJ5の従業員数が、1001名以上5000名以下の複数の企業について、1日の労働時間の割合を公開情報として作成した場合を示している。
ここでは、労働時間が、7時間未満、7時間以上8時間未満、8時間以上9時間未満、9時間以上の4つについて円グラフにて、それぞれの割合を示している。そして公開情報を提供される企業が属する箇所を「貴社」として表示している。
なおここでは、図示していないが、企業の属性についてメニュー等で選択できるようにし、種々の属性毎に公開情報を閲覧できるようにしてもよい。
図示する例は、従業員数の区分がJ5の従業員数が、1001名以上5000名以下の複数の企業について、1日の労働時間の割合を公開情報として作成した場合を示している。
ここでは、労働時間が、7時間未満、7時間以上8時間未満、8時間以上9時間未満、9時間以上の4つについて円グラフにて、それぞれの割合を示している。そして公開情報を提供される企業が属する箇所を「貴社」として表示している。
なおここでは、図示していないが、企業の属性についてメニュー等で選択できるようにし、種々の属性毎に公開情報を閲覧できるようにしてもよい。
[第2の実施形態]
次に、情報処理サーバ30で行なう処理の第2の実施形態について説明する。第2の実施形態では、非公開情報として、就業規則に基づき、指標として、表彰の規定の分析を行なう場合について説明を行なう。
次に、情報処理サーバ30で行なう処理の第2の実施形態について説明する。第2の実施形態では、非公開情報として、就業規則に基づき、指標として、表彰の規定の分析を行なう場合について説明を行なう。
図8は、第2の実施形態に対応する就業規則の一例を示した図である。なおここでは、就業規則のうち本実施の形態に関係する一部を抜き出した例を示している。
例示する就業規則は、表彰に該当する項目が列挙されている(第59条)。
分析部33は、この就業規則から、例えば、「表彰」のキーワードを探索し、これに対する文言を抽出する。この場合は、第59条に「表彰」のキーワードK5が存在し、同じ第59条の中から、例えば、「発明」の文言M51、「成績が優秀」の文言M52、「無事故」の文言M53、「功績」の文言M54等の文言を抽出し、これを表彰の対象であると判断する。
例示する就業規則は、表彰に該当する項目が列挙されている(第59条)。
分析部33は、この就業規則から、例えば、「表彰」のキーワードを探索し、これに対する文言を抽出する。この場合は、第59条に「表彰」のキーワードK5が存在し、同じ第59条の中から、例えば、「発明」の文言M51、「成績が優秀」の文言M52、「無事故」の文言M53、「功績」の文言M54等の文言を抽出し、これを表彰の対象であると判断する。
第2の実施形態では、企業活動における指標は、表彰の規定であり、この指標に対し、表彰の対象になる文言を判断基準とする。
そして分析結果記憶部34は、指標である表彰の規定と判断基準である表彰の対象になる文言とを関連付けて記憶する。さらに変換部35は、これを基に公開情報を作成する。
そして分析結果記憶部34は、指標である表彰の規定と判断基準である表彰の対象になる文言とを関連付けて記憶する。さらに変換部35は、これを基に公開情報を作成する。
図9は、第2の実施形態において、変換部35が作成した公開情報の一例を示した図である。
図示する例は、表彰の種類について公開情報を作成した場合を示している。なおここでは、従業員数の区分等に関係なく、非公開情報の提供を受けている全企業を対象にしている。
ここでは、表彰の種類として、発明、成績が優秀、功績、無事故の4つについて円グラフにて、それぞれについて表彰の対象としている企業の件数を示している。そして公開情報を提供される企業が属する箇所を「貴社」として表示している。
図示する例は、表彰の種類について公開情報を作成した場合を示している。なおここでは、従業員数の区分等に関係なく、非公開情報の提供を受けている全企業を対象にしている。
ここでは、表彰の種類として、発明、成績が優秀、功績、無事故の4つについて円グラフにて、それぞれについて表彰の対象としている企業の件数を示している。そして公開情報を提供される企業が属する箇所を「貴社」として表示している。
[第3の実施形態]
次に、情報処理サーバ30で行なう処理の第3の実施形態について説明する。第3の実施形態では、非公開情報として、従業員の勤務表に基づき、指標として、残業時間の分析を行なう場合について説明を行なう。
次に、情報処理サーバ30で行なう処理の第3の実施形態について説明する。第3の実施形態では、非公開情報として、従業員の勤務表に基づき、指標として、残業時間の分析を行なう場合について説明を行なう。
図10は、従業員の勤務表の一例を示した図である。
例示する勤務表は、技術部に属する山田太郎氏の2017年9月分のものである。そして9月1日〜9月30日までの間の出勤時間、退社時間、休憩時間、実働時間、および残業時間が記載されている。なお記載がない日については、土曜日、日曜日、および祭日のいずれかであり、勤務を行なっていないことを示す。そしてここでは、この月の合計残業の時間が41時間40分であったことを示している。
例示する勤務表は、技術部に属する山田太郎氏の2017年9月分のものである。そして9月1日〜9月30日までの間の出勤時間、退社時間、休憩時間、実働時間、および残業時間が記載されている。なお記載がない日については、土曜日、日曜日、および祭日のいずれかであり、勤務を行なっていないことを示す。そしてここでは、この月の合計残業の時間が41時間40分であったことを示している。
分析部33は、この勤務表から、例えば、「合計残業時間」、「合計残業」、「残業時間合計」、「残業合計」等のキーワードを探索し、これに対する「(数字)時間」、「(数字)時間(数字)分」等の文言を抽出する。図10の例では、「合計残業」のキーワードK6が存在し、これにより、分析部33は、これに続く文言M6から、残業時間が、「41時間40分」であると判断する。
第3の実施形態では、企業活動における指標は、残業時間であり、この指標に対し、時間数を判断基準とする。
そして分析結果記憶部34は、指標である残業時間と判断基準である時間数とを関連付けて記憶する。さらに変換部35は、これを基に公開情報を作成する。
そして分析結果記憶部34は、指標である残業時間と判断基準である時間数とを関連付けて記憶する。さらに変換部35は、これを基に公開情報を作成する。
図11は、第3の実施形態において、変換部35が作成した公開情報の一例を示した図である。
図示する例は、残業時間について公開情報を作成した場合を示している。なおここでは、業種として製造業と非製造業に分け、それぞれの2015年、2016年、2017年の残業時間について、縦軸を時間数とする棒グラフにて示している。そして公開情報を提供される企業の残業時間を「貴社」として表示している。
図示する例は、残業時間について公開情報を作成した場合を示している。なおここでは、業種として製造業と非製造業に分け、それぞれの2015年、2016年、2017年の残業時間について、縦軸を時間数とする棒グラフにて示している。そして公開情報を提供される企業の残業時間を「貴社」として表示している。
[第4の実施形態]
次に、情報処理サーバ30で行なう処理の第4の実施形態について説明する。第4の実施形態では、非公開情報として、従業員名簿に基づき、指標として、女性の活用度の分析を行なう場合について説明を行なう。
次に、情報処理サーバ30で行なう処理の第4の実施形態について説明する。第4の実施形態では、非公開情報として、従業員名簿に基づき、指標として、女性の活用度の分析を行なう場合について説明を行なう。
図12は、従業員名簿の一例を示した図である。
例示する従業員名簿は、従業員コードが、000001〜000015の社員について、氏名、郵便番号(〒)、住所、役職名、所属部課、生年月日、入社年月日、性別、および配偶者の有無について記載されている。
例示する従業員名簿は、従業員コードが、000001〜000015の社員について、氏名、郵便番号(〒)、住所、役職名、所属部課、生年月日、入社年月日、性別、および配偶者の有無について記載されている。
分析部33は、この従業員名簿から、例えば、「役職名」、「職名」、「職級」等のキーワードを探索し、これに対する「部長」、「課長」、「係長」等の文言を抽出する。図12の例では、「役職名」のキーワードK7が存在し、これにより、分析部33は、この列に存在する「部長」の文言M71、「課長」の文言M72、「係長」の文言M73を抽出する。さらにこれに対応するキーワードとして、「性別」のキーワードを探索し、これに対する「男性」、「男」、「M」、「女性」、「女」、「F」等の文言を抽出する。図12の例では、「性別」のキーワードK8が存在し、これにより、分析部33は、この列に存在する「男性」の文言M81、「女性」の文言M82を抽出する。そして文言M71、文言M72および文言M73と、文言M81および文言M82とを関連付ける。
第4の実施形態では、企業活動における指標は、女性の活用度であり、この指標に対し、管理職に占める女性の割合(女性の管理職比率)を判断基準とする。
そして分析結果記憶部34は、指標である女性の活用度と判断基準である女性の管理職比率とを関連付けて記憶する。さらに変換部35は、これを基に公開情報を作成する。
そして分析結果記憶部34は、指標である女性の活用度と判断基準である女性の管理職比率とを関連付けて記憶する。さらに変換部35は、これを基に公開情報を作成する。
図13は、第4の実施形態において、変換部35が作成した公開情報の一例を示した図である。
図示する例は、女性の管理職比率について公開情報を作成し、これを女性の活用度とした場合示している。またここでは、2003年から2017年について1年毎の管理職に占める女性の割合の変化を折れ線グラフにて示している。そしてこの割合を、非公開情報の提供を受けている全企業と、公開情報を提供される企業との比較で示している。ここでは、公開情報を提供される企業の女性の活用度を「貴社」として表示している。
図示する例は、女性の管理職比率について公開情報を作成し、これを女性の活用度とした場合示している。またここでは、2003年から2017年について1年毎の管理職に占める女性の割合の変化を折れ線グラフにて示している。そしてこの割合を、非公開情報の提供を受けている全企業と、公開情報を提供される企業との比較で示している。ここでは、公開情報を提供される企業の女性の活用度を「貴社」として表示している。
<企業間ベンチマーキングシステム1の動作の説明>
図14は、企業間ベンチマーキングシステム1の動作について示したフローチャートである。
まず非公開情報を提供する企業のユーザが、端末装置10の入力部13を操作し、端末送受信部11および管理サーバ20の管理サーバ送受信部12を介し、電子文書管理部22に対してユーザが選択した電子文書をアップロードする旨の指示を行なう(ステップ101)。この場合、非公開情報のアップロードをする端末装置10および管理サーバ20は、図1では、例えば、端末装置10aおよび管理サーバ20aである。
図14は、企業間ベンチマーキングシステム1の動作について示したフローチャートである。
まず非公開情報を提供する企業のユーザが、端末装置10の入力部13を操作し、端末送受信部11および管理サーバ20の管理サーバ送受信部12を介し、電子文書管理部22に対してユーザが選択した電子文書をアップロードする旨の指示を行なう(ステップ101)。この場合、非公開情報のアップロードをする端末装置10および管理サーバ20は、図1では、例えば、端末装置10aおよび管理サーバ20aである。
指示を受けた電子文書管理部22は、電子文書保存部23から該当する電子文書を取得し、非公開情報として情報処理サーバ30に対してアップロードする(ステップ102)。
情報処理サーバ30では、情報処理サーバ送受信部31を介し、電子文書記憶部32にアップロードされた非公開情報が記憶される(ステップ103)。
次に分析部33が、第1の実施形態〜第4の実施形態で例示した方法で、非公開情報であるアップロードされた非公開情報の分析を行なう(ステップ104)。
そして分析結果は、判断基準とともに分析結果記憶部34に記憶される(ステップ105)。
そして分析結果は、判断基準とともに分析結果記憶部34に記憶される(ステップ105)。
そして非公開情報を提供する企業のユーザが、公開情報の提供を求める場合、ユーザは、端末装置10の入力部13を操作して、管理サーバ20を介して、情報処理サーバ30に対し、公開情報の提供を要求する(ステップ106)。
この場合、変換部35は、要求に応じて、分析結果を公開可能な情報に変換し、公開情報とする(ステップ107)。これは、図7、9、11、13で示したようなものとなる。
そして提供部36が、公開情報として提供を行なう(ステップ108)。具体的には、提供部36は、情報処理サーバ送受信部31を介し、公開情報を管理サーバ20に対して公開情報を送る。
そして提供部36が、公開情報として提供を行なう(ステップ108)。具体的には、提供部36は、情報処理サーバ送受信部31を介し、公開情報を管理サーバ20に対して公開情報を送る。
公開情報を受けた管理サーバ20では、管理サーバ送受信部21を介し、電子文書管理部22が、公開情報を電子文書保存部23に保存する(ステップ109)。
さらに公開情報は、端末装置10に送られ、端末送受信部11を介し、端末表示部12にて、ユーザの要求に応じた公開情報が表示される(ステップ110)。これにより非公開情報を提供したユーザは、非公開情報を基に変換された公開情報を閲覧することができる。この場合、公開情報をダウンロードする端末装置10および管理サーバ20は、図1では、端末装置10a、10b、10cおよび管理サーバ20a、20b、20cである。
さらに公開情報は、端末装置10に送られ、端末送受信部11を介し、端末表示部12にて、ユーザの要求に応じた公開情報が表示される(ステップ110)。これにより非公開情報を提供したユーザは、非公開情報を基に変換された公開情報を閲覧することができる。この場合、公開情報をダウンロードする端末装置10および管理サーバ20は、図1では、端末装置10a、10b、10cおよび管理サーバ20a、20b、20cである。
以上詳述した形態によれば、公開されない企業内情報である非公開情報を、匿名で企業が提供することで、提供した企業には、上述した公開情報を得ることができる。そしてこの公開情報は、提供した企業等などがわからないように変換された情報である。そのため、通常ならば公開されない情報も提供を受けることができ、通常であれば得ることができない非公開情報を利用することで、より精度が高い分析を行なうことができる。そして公開情報を提供された企業は、自社と他社との比較を行なうことで、自社のベンチマーキングを行なうことができる。また例えば、同業種、同規模の企業との間の比較も可能であり、同業種、同規模の他社が行なっている内容について示唆が得られる。その結果、自社の企業活動をより円滑に進めることができる。
なお以上詳述した形態では、非公開情報は、就業規則、勤務表、従業員名簿であったが、これに限られるものではない。例えば、会計規則、バランスシート、投資情報などでもよい。これにより例えば、IT(情報技術)への投資など投資対象、投資額などの示唆が得られる。また買取金額等から他社のバイイングパワーや、買取金額の相場、BtoB(Business to Business)領域での取引相場等の示唆が得られる。
<プログラムの説明>
ここで以上説明を行った本実施の形態における情報処理サーバ30が行なう処理は、例えば、アプリケーションソフトウェア等のプログラムとして用意される。そしてこの処理は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。即ち、情報処理サーバ30に設けられたコンピュータ内部の図示しないCPUが、上述した各機能を実現するプログラムを実行し、これらの各機能を実現させる。
ここで以上説明を行った本実施の形態における情報処理サーバ30が行なう処理は、例えば、アプリケーションソフトウェア等のプログラムとして用意される。そしてこの処理は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。即ち、情報処理サーバ30に設けられたコンピュータ内部の図示しないCPUが、上述した各機能を実現するプログラムを実行し、これらの各機能を実現させる。
よって本実施の形態で、情報処理サーバ30が行なう処理は、コンピュータに、各企業毎にて作成された公開されない企業内情報を収集する収集機能と、収集された企業内情報から、企業活動における複数の指標について、それぞれ判断基準を定めて記憶する記憶機能と、記憶されている判断基準に基づく複数の指標について、公開可能な情報へと変換する変換機能と、を実現させるためのプログラムとして捉えることもできる。
なお、本実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろんCD−ROM等の記録媒体に格納して提供することも可能である。
以上、本実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、種々の変更または改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。
1…企業間ベンチマーキングシステム、10、10a、10b、10c…端末装置、20、20a、20b、20c…管理サーバ、30…情報処理サーバ、31…情報処理サーバ送受信部、32…電子文書記憶部、33…分析部、34…分析結果記憶部、35…変換部、36…提供部
Claims (10)
- 各企業毎にて作成された公開されない企業内情報を収集する収集手段と、
収集された前記企業内情報から、企業活動における複数の指標について、それぞれ判断基準を定めて記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている前記判断基準に基づく前記複数の指標について、公開可能な情報へと変換する変換手段と、
を有する企業間ベンチマーキング装置。 - 公開可能な情報へと変換された新たに取得した特定の企業の企業内情報を、他の企業の複数の指標を提供する提供手段をさらに有する請求項1記載の企業間ベンチマーキング装置。
- 前記提供手段は、予め定められた企業に対し通知を行なうことを特徴とする請求項2に記載の企業間ベンチマーキング装置。
- 前記提供手段は、公開可能な情報について公表することを特徴とする請求項2に記載の企業間ベンチマーキング装置。
- 前記変換手段は、企業内情報を予め定められた方法によりまとめることで公開可能な情報へと変換することを特徴とする請求項1に記載の企業間ベンチマーキング装置。
- 前記変換手段は、企業について予め定められた属性別にまとめることを特徴とする請求項5に記載の企業間ベンチマーキング装置。
- 前記変換手段は、前記属性が一致する程度である一致度を求め、当該一致度に応じ変換する内容を決定することを特徴とする請求項6に記載の企業間ベンチマーキング装置。
- 前記変換手段は、予め定められた文言を消去するフィルタ機能を備えることを特徴とする請求項5に記載の企業間ベンチマーキング装置。
- 各企業毎にて作成された公開されない企業内情報を管理する管理装置と、
前記企業内情報を公開可能な情報に変換して提供する情報提供装置と、
を有し、
前記情報提供装置は、
各企業毎にて作成された公開されない企業内情報を収集する収集手段と、
収集された前記企業内情報から、企業活動における複数の指標について、それぞれ判断基準を定めて記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている前記判断基準に基づく前記複数の指標について、公開可能な情報へと変換する変換手段と、
を有する企業間ベンチマーキングシステム。 - コンピュータに、
各企業毎にて作成された公開されない企業内情報を収集する収集機能と、
収集された前記企業内情報から、企業活動における複数の指標について、それぞれ判断基準を定めて記憶する記憶機能と、
記憶されている前記判断基準に基づく前記複数の指標について、公開可能な情報へと変換する変換機能と、
を実現させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018138778A JP2020017021A (ja) | 2018-07-24 | 2018-07-24 | 企業間ベンチマーキング装置、企業間ベンチマーキングシステムおよびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018138778A JP2020017021A (ja) | 2018-07-24 | 2018-07-24 | 企業間ベンチマーキング装置、企業間ベンチマーキングシステムおよびプログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020017021A true JP2020017021A (ja) | 2020-01-30 |
Family
ID=69580421
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018138778A Pending JP2020017021A (ja) | 2018-07-24 | 2018-07-24 | 企業間ベンチマーキング装置、企業間ベンチマーキングシステムおよびプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2020017021A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7460218B1 (ja) | 2023-06-19 | 2024-04-02 | 株式会社Hcプロデュース | コンピュータ、プログラム、システムおよび情報処理方法 |
-
2018
- 2018-07-24 JP JP2018138778A patent/JP2020017021A/ja active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7460218B1 (ja) | 2023-06-19 | 2024-04-02 | 株式会社Hcプロデュース | コンピュータ、プログラム、システムおよび情報処理方法 |
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