JP2020057277A - 業務管理装置、及びその制御方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】業務管理者に成果物の修正内容を一目で把握させることができる業務管理装置を提供する。【解決手段】サーバ装置１３は、作業者１２が作成した成果物の修正箇所を解析し、修正箇所における修正内容の要約コメントを生成し、修正内容の要約コメントを業務管理者１５に提供する。【選択図】図３

Description

本発明は、業務管理装置、及びその制御方法、並びにプログラムに関する。

業務管理者による管理業務を効率化するための業務管理装置が知られている。業務管理装置は、例えば、作業者が業務中にＰＣによって作成したドキュメント等の成果物を当該業務に対応付けして登録する。また、業務管理装置は、作業者によって登録された成果物について、前回登録された成果物との差分箇所を検出し、当該差分箇所を含む章や節のタイトル名等を抽出する。業務管理装置は、抽出した結果を作業者と対応付けてデータベースとして記録し、業務管理者に抽出した結果を提供する。抽出した結果を参照することで、業務管理者は、作業者が作成した成果物を確認する際に前回の成果物から修正された章や節を容易に把握することができる。

特開２０１７−８４０７４号公報

しかしながら、上述した従来の業務管理装置では、業務管理者は、前回の成果物から修正された章や節を把握可能であるが、具体的な修正内容を一目で把握することができない。

本発明の目的は、業務管理者に成果物の修正内容を一目で把握させることができる業務管理装置、及びその制御方法、並びにプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明の業務管理装置は、作業者が作成した成果物に関する情報を業務管理者に提供する業務管理装置であって、前記作業者が作成した成果物の修正箇所を解析する解析手段と、前記修正箇所における修正内容の要約コメントを生成する生成手段と、前記修正内容の要約コメントを前記業務管理者に提供する提供手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、業務管理者に成果物の修正内容を一目で把握させることができる。

本発明の実施の形態に係る業務管理装置としてのサーバ装置を含む業務管理システムの構成を概略的に示すネットワーク図である。 図１のサーバ装置によって管理される管理テーブルの一例を示す図である。 図１のサーバ装置によって作成される業務報告書の一例を示す図である。 図１のサーバ装置によって実行される業務報告書作成処理の手順を示すフローチャートである。 図４のステップＳ４０１の成果物解析処理の手順を示すフローチャートである。 図５のステップＳ５０２におけるツリー構造化を説明するための図である。 成果物の構造の一例を示す図である。 図４のステップＳ４０２の要約コメント生成処理の手順を示すフローチャートである。 本実施の形態における要約コメントの生成の一例を示す図である。 図４の業務報告書作成処理の変形例の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳述する。

図１は、本発明の実施の形態に係る業務管理装置としてのサーバ装置１３を含む業務管理システム１０の構成を概略的に示すネットワーク図である。図１において、業務管理システム１０は、モニタリング装置１１、サーバ装置１３、及び管理用端末１４を備える。モニタリング装置１１、サーバ装置１３、及び管理用端末１４は、ネットワーク１１１を介して通信可能である。

モニタリング装置１１は、例えば、パーソナルコンピュータであり、作業者１２が操作する装置である。作業者１２は、モニタリング装置１１を用いて、例えば、Ｏｆｆｉｃｅソフト等によりドキュメント等の成果物を作成する。作業者１２がモニタリング装置１１を用いて行った作業状況に関する情報は、サーバ装置１３へ送信される。サーバ装置１３は、モニタリング装置１１から受信した作業状況に関する情報を分析し、分析結果を記録する。管理用端末１４は、例えば、パーソナルコンピュータであり、サーバ装置１３によって記録された分析結果を業務管理者１５が確認するための装置である。業務管理者１５は、作業者１２の作業状況を管理する。

次に、モニタリング装置１１、サーバ装置１３、及び管理用端末１４の各構成について説明する。

モニタリング装置１１は、図１に示すように、制御部１０２、カメラ１０３、キーボード１０４、マウス１０５、マイク１０６、及びディスプレイ１０７を備える。制御部１０２は、カメラ１０３、キーボード１０４、マウス１０５、マイク１０６、及びディスプレイ１０７と接続されている。

制御部１０２は、モニタリング装置１１全体を統括的に制御する。制御部１０２は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びＨＤＤ等を備える。また、制御部１０２は、カメラ１０３、キーボード１０４、マウス１０５、マイク１０６、及びディスプレイ１０７を接続するための複数のインターフェースを備える。カメラ１０３は、例えば、デジタルビデオカメラである。カメラ１０３は、作業者１２の作業状況を映像で取得する。具体的に、カメラ１０３は、制御部１０２から受信した指示に基づいて作業者１２の作業の様子を撮影し、撮影した映像をデータ化した映像データを制御部１０２に出力する。キーボード１０４及びマウス１０５は、作業者１２がドキュメントの作成等の作業を行うための入力装置である。キーボード１０４及びマウス１０５は、作業者１２によるキー押下やマウスクリック操作をデータ化した操作データを制御部１０２に出力する。マイク１０６は、作業者１２が他の作業者（不図示）と会話した音声を取得する。具体的に、マイク１０６は、作業者１２や他の作業者の音声をデータ化した音声データを制御部１０２に出力する。ディスプレイ１０７は、各種画面を表示する。例えば、制御部１０２が文書作成ソフトを動作している場合、ディスプレイ１０７は文書作成画面を表示する。また、制御部１０２が表計算ソフトを動作している場合、ディスプレイ１０７は表の画面を表示する。

サーバ装置１３は、サーバ制御部１２１及び記憶装置１２２を備える。サーバ制御部１２１は、サーバ装置１３全体を統括的に制御する。サーバ制御部１２１は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びＨＤＤ等を備える。記憶装置１２２は、サーバ制御部１２１のＨＤＤとは別のＨＤＤで構成される。なお、本実施の形態では、サーバ装置１３が記憶装置１２２を備えずに、サーバ制御部１２１のＨＤＤが記憶装置１２２を兼用する構成であっても良い。管理用端末１４は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びＨＤＤ、キーボード、マウス、ディスプレイ等を備える。

次に、モニタリング装置１１及びサーバ装置１３の動作について説明する。

モニタリング装置１１は、作業者１２から電源投入の指示を受けると、制御部１０２のＨＤＤに予め格納されたプログラムを読み出して処理の実行を開始する。その後、制御部１０２は、カメラ１０３に対して映像の撮影を指示し、作業者１２の作業状況を動画像として取得する。制御部１０２は、取得した動画像をネットワーク伝送に適した形式に変換し、変換したデータを、ネットワーク１１１を経由してサーバ装置１３へリアルタイムで送信する。

また、制御部１０２は、キーボード１０４やマウス１０５から受信した操作データを、ネットワーク１１１を経由してサーバ装置１３へ送信する。操作データは、マウス操作やキーボード操作の有無を示す情報、マウス操作やキーボード操作を行ったソフトウエア名、ドキュメント名、ボタンの処理名に関する情報を含む。操作データは、キーボード１０４やマウス１０５が作業者１２から操作を受けたタイミングでリアルタイムにサーバ装置１３へ送信される。なお、本実施の形態では、操作データは、操作の有無を判別可能な情報を含んでいれば良く、打ち込んだキーの種類やマウスの移動量といった詳細情報を含まなくても良い。

さらに、制御部１０２は、マイク１０６から取得した音声データをネットワーク伝送に適した形式に変換し、変換したデータを、ネットワーク１１１を経由してサーバ装置１３へリアルタイムで送信する。このように、本実施の形態では、モニタリング装置１１は、作業者１２による作業状況に関するデータをカメラ１０３、キーボード１０４、マウス１０５、及びマイク１０６から収集し、収集したデータをサーバ装置１３へ送信する。

サーバ装置１３は、モニタリング装置１１から受信したデータを分析し、分析結果を図２の管理テーブル２００に記録する。管理テーブル２００では、モニタリング装置１１から受信した各データの分析結果として、送信された時刻に対し、作業者１２が操作したソフトウエアの種別を示す情報、作業者１２が操作したドキュメント名、作業者１２による操作内容を示す情報、作業者１２が操作した操作デバイス、カメラ１０３によって取得した画像を示す情報、及びマイク１０６によって取得した音声に関する情報が対応付けられる。以下では、各データの分析結果を操作履歴と称する。なお、操作履歴は、上述した情報に限られず、例えば、検索履歴といったモニタリング装置１１における作業者１２の入力操作に関する情報を含んでいても良い。

また、サーバ装置１３は、管理テーブル２００に基づいて図３（ａ）の業務報告書３００を作成する。業務報告書３００は、業務管理者１５が作業者１２の作業状況を確認するためのデータである。サーバ装置１３は、例えば、管理用端末１４から指示を受けた際、又は予め設定された所定の時刻に達した際に業務報告書３００を管理用端末１４に送信する。業務管理者１５は、サーバ装置１３から提供された業務報告書３００を閲覧することで、作業者１２の作業状況を確認することができる。業務報告書３００には、報告日時３０１や作業者名３０２が表示され、また、報告日時３０１の時間帯に行っていた業務内容が表示される。業務内容として、時間３０３、業務名３０４、業務説明３０５、成果物３０６、及び修正差分情報３０８が含まれる。

時間３０３には、作業時間帯が表示される。例えば、時間３０３には、管理テーブル２００に記録された複数の操作履歴のうち、特定のキーワードを持つファイルやアプリケーションの操作情報を含む操作履歴に対応付けられた時刻が表示される。業務名３０４には、時間３０３の時間帯で行われた作業の種別が表示される。例えば、業務名３０４には、上記特定のキーワードに対応する予め設定された業務名が表示される。なお、時間３０３及び業務名３０４には、サーバ装置１３が機械学習等の技術を用いて特定の時間帯に行われた作業者１２の操作履歴と業務名との関係性を学習した結果に基づいて決定された業務名が表示されても良い。

業務説明３０５には、時間３０３の時間帯に行われた作業内容が表示される。例えば、業務説明３０５には、業務名３０４に示された作業の種別に対応する予め登録された作業内容が表示される。成果物３０６には、成果物を表示するためのアイコンが表示される。成果物３０６には、例えば、管理テーブル２００に登録された操作履歴のうち作業者１２の作業時間が最も長い操作履歴のドキュメントのアイコン、又は業務名３０４に示された作業の種別に対応して予め登録されたドキュメントのアイコンが表示される。管理用端末１４において、業務管理者１５がアイコン３０７を選択すると、アイコン３０７に対応付けられたファイルパスが示す成果物が管理用端末１４に表示される。例えば、成果物がサーバ装置１３及び管理用端末１４の両方からアクセス可能な共有ファイルである場合、管理用端末１４における成果物の保存場所を示すパスが上記ファイルパスとして使用される。また、成果物がモニタリング装置１１に格納されている場合、サーバ装置１３がモニタリング装置１１から取得した成果物を保存し、サーバ装置１３における成果物の保存場所を示すパスが上記ファイルパスとして使用される。修正差分情報３０８には、選択されたアイコンに対応付けられた成果物の修正内容が表示される。

ここで、修正差分情報３０８に表示される修正内容が、例えば、図３（ａ）に示すように、修正箇所を含む節や章を示す情報のみである場合、業務管理者１５は、成果物を直接確認することなく、この情報から具体的な修正内容を一目で把握することができない。

これに対応して、本実施の形態では、図３（ｂ）に示すように、修正内容の要約コメントが修正差分情報３０８に表示される。

図４は、図１のサーバ装置１３によって実行される業務報告書作成処理の手順を示すフローチャートである。図４の処理は、サーバ装置１３のサーバ制御部１２１によって実行される。図４の処理は、例えば、予め設定された所定の時刻に達した際に実行される。

図４において、サーバ制御部１２１は、図５の成果物解析処理を実行する（ステップＳ４０１）。

図５において、サーバ制御部１２１は、作業者１２によって登録された成果物（以下、「登録成果物」という。）の種別を解析する（ステップＳ５０１）。ステップＳ５０１では、サーバ制御部１２１は、例えば、登録成果物の拡張子に基づいてプレゼンテーションファイルやテキストファイルといった種別を特定する。また、サーバ制御部１２１は、登録成果物に記述されているファイル形式に基づいて種別を特定する。次いで、サーバ制御部１２１は、特定した種別に基づいて登録成果物の構造を解析する（ステップＳ５０２）。ステップＳ５０２では、ステップＳ５０１で特定された種別に合わせた解析方法が用いられる。例えば、ステップＳ５０１で特定された種別がＷｏｒｄによって作成されたテキストファイルである場合、登録成果物は、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）で記述されている。この場合、サーバ制御部１２１は、登録成果物のタグ情報から章や節等の見出しに使われるスタイルを有する箇所を検出し、検出した箇所に属する画像やテキストを、図６に示すように、ツリー構造化する。また、サーバ制御部１２１は、ＸＭＬで記述された登録成果物において、ＩＤが割り当てられる図等に関し、図番号とＩＤとを対応付けて記録する。

また、ステップＳ５０１で特定された種別がＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔによって作成されたプレゼンテーションファイルである場合、登録成果物は、スライド毎にＸＭＬデータで構成され、ＸＭＬデータでは、図やテキスト毎にＩＤ番号が割り振られている。この場合、サーバ制御部１２１は、例えば、スライド毎にＩＤ番号と当該ＩＤ番号に対応付けられたテキストの内容を解析し、解析した結果をツリー構造化する。

ステップＳ５０１で特定された種別がソースファイル等のＸＭＬで記述されていないファイルである場合、サーバ制御部１２１は、予め規定されるルールに従って上記ファイルを解析し、解析した結果をツリー構造化する。

次いで、サーバ制御部１２１は、登録成果物と前回の業務報告書の作成の際に作業者１２によって登録された前回登録成果物との差分解析を実行する（ステップＳ５０３）。例えば、サーバ制御部１２１は、ステップＳ５０２においてツリー構造化した解析結果に基づいて、新たな章や節の追加の有無状況、章及び節におけるテキストやＩＤの追加や削除の有無状況、テキストやＩＤの変更の有無状況を解析する。なお、ステップＳ５０３では、前回登録成果物が存在しない場合、サーバ制御部１２１は、新たな章、節が追加されたと判別する。以下では、図７の登録成果物７００を構成する差分箇所７０１〜７１０で前回登録成果物と差が生じていることとする。

図４に戻り、サーバ制御部１２１は、図８の要約コメント生成処理を実行する（ステップＳ４０２）。

図８において、サーバ制御部１２１は、登録成果物を構成する章及び節のうち、前回登録成果物との差分箇所を含む章又は節を一つ取り出す（ステップＳ８０１）。例えば、サーバ制御部１２１は、登録成果物７００を構成する章及び節のうち、差分箇所７０１〜７０７を含む「２．１節」、差分箇所７０８を含む「２．２節」、差分箇所７０９を含む「３．１節」、及び差分箇所７１０を含む「４章」の中から何れか一つを取り出す。次いで、サーバ制御部１２１は、ステップＳ８０１で取り出した章又は節の中から差分箇所を一つ取り出す（ステップＳ８０２）。例えば、ステップＳ８０１で「２．１節」を取り出した場合、サーバ制御部１２１は、差分箇所７０１〜７０７の中から何れか一つを取り出す。サーバ制御部１２１は、取り出した差分箇所を作業者１２が前回登録成果物に対して修正を施した修正箇所と判別する。次いで、サーバ制御部１２１は、取り出した差分箇所の差分量が予め設定された所定の閾値以上であるか否かを判別する（ステップＳ８０３）。ステップＳ８０３では、サーバ制御部１２１は、例えば、異なる文章の差分や編集量を数値として判別するレーベンシュタイン距離を用いて判別処理を行う。

ステップＳ８０３の判別の結果、取り出した差分箇所の差分量が所定の閾値以上であるとき、サーバ制御部１２１は、概要コメント生成処理を実行する（ステップＳ８０４）。概要コメント生成処理では、差分箇所７０１を例にした場合、サーバ制御部１２１は、差分箇所７０１に基づいて作業者１２が前回登録成果物に対して修正を施した修正範囲を示す要約コメントである概要コメントを生成する。例えば、サーバ制御部１２１は、「１行目〜７行目までを修正」といった概要コメントを生成する。なお、本実施の形態では、差分箇所の範囲示す行数に基づいて概要コメントを生成しているが、これに限られない。例えば、差分箇所の文章の一部を省略した当該差分箇所を特定するキーワードを含む概要コメントを生成しても良い。具体的に、サーバ制御部１２１は、差分箇所の文章の開始の数文字、及び当該文章の終了の数文字を含む概要コメントを生成する。また、機械学習によって学習した情報に基づいて概要コメントを生成しても良い。例えば、サーバ制御部１２１は、差分箇所の文章に対して作業者１２が過去にコメントを付加している場合、差分箇所の文章と当該コメントとの関係性を機械学習によって学習して概要コメントを生成する。

機械学習による学習方法は、例えば、差分箇所の文章を形態素解析によって単語毎に分解する。形態素解析手法として、Ｍｅｃａｂ等が用いられる。ここで、サーバ制御部１２１は、既存の文章から追加された新たな単語や削除された単語の出現回数を判別し、判別結果を記憶装置１２２に格納された辞書における入力用の特徴ベクトルとする。サーバ制御部１２１は、例えば、記憶装置１２２に格納された辞書に含まれる１単語の出現回数を１次元として表現するように特徴ベクトル化する。この際、形態素解析によって解析した名詞だけを使うように形態素解析結果を利用してもよい。同様に作業者１２が既存の文章に付加したコメントについても形態素解析によって単語毎に分解し、形態素解析結果を出力用の特徴ベクトルとする。サーバ制御部１２１は、入力用の特徴ベクトルと出力用の特徴ベクトルとの関係性を、ニューラルネットワーク等を用いて学習する。ニューラルネットワークの学習では、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗやＣｈａｉｎｅｒ等の機械学習を行うためのソフトウェアライブラリが用いられる。

これらの技術を用いて、サーバ制御部１２１は、様々な単語が差分箇所に含まれていても、例えば、追加された新たな単語である“製品図”を出力コメントに出力すべきであるといった関係性を学習することができる。また、サーバ制御部１２１は、追加された新たな単語総数と削除した単語総数の差分を取得し、閾値に基づいて削除、追加、修正といった出力コメントに付属させる文章について決定する。追加された新たな単語総数と削除した単語総数の差分が同程度であり、“製品図”の単語を出力コメントとして生成する場合には、サーバ制御部１２１は、“製品図等の文章について修正”といったコメントを生成する。

また、サーバ制御部１２１は、例えば、差分箇所の文章を形態素解析で単語に分割し、単語ベクトルに変換して用いてもよい。単語ベクトルは、単語固有のベクトルを規定次元で定義するための技術である。単語ベクトルの生成方法では、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ等が用いられる。サーバ制御部１２１は、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃで生成された単語ベクトルを用いて、ＬＳＴＭ（Long Short‐Term Memory）等のニューラルネットワークの構造に対して、連続した単語ベクトルを入力することで、出力コメントを生成できるように学習させてもよい。入力文章を特徴化し、出力文章を生成できるようにＬＳＴＭ等の構造を用いて学習する手法として、ＳｅｑＴｏＳｅｑ（Sequence To Sequence）等が利用される。なお、本実施の形態では、上述した差分箇所の行数、差分箇所における文章の省略、機械学習を組み合わせて概要コメントを生成してもよい。また、差分箇所を含む節名、章名を組み合わせて概要コメントを生成してもよい。ステップＳ８０４の処理で生成された概要コメントは、ステップＳ８０２で取り出された差分箇所に対応付けられ、サーバ装置１３によって管理される。次いで、サーバ制御部１２１は、後述するステップＳ８０６の処理を行う。

ステップＳ８０３の判別の結果、取り出した差分箇所の差分量が所定の閾値未満であるとき、サーバ制御部１２１は、詳細コメント生成処理を実行する（ステップＳ８０５）。詳細コメント生成処理では、サーバ制御部１２１は、取り出した差分箇所に基づいて修正内容の詳細を把握可能な要約コメントである詳細コメントを生成する。詳細コメントは、取り出した差分箇所を構成する部分データを含む。例えば、前回登録成果物における「図２ 製品概要図」の記載が登録成果物における「図２ 製品図」の記載に修正されている場合、サーバ制御部１２１は、「“図２ 製品概要図”⇒“図２ 製品図２”として修正」といった詳細コメントを生成する。また、差分箇所７０９のようにＩＤが変更され、図面が別の図面に差し替えられている場合、サーバ制御部１２１は、例えば、「図４ 試験図について差し替え」といった詳細コメントを生成する。表における一部の値が修正された場合、サーバ制御部１２１は、表における修正箇所の行、列を解析し、例えば、「３行目を０．１ ⇒０．２に修正」といった詳細コメントを生成する。なお、本実施の形態では、サーバ制御部１２１は、差分箇所を含む節名、章名を組み合わせて詳細コメントを生成してもよい。ステップＳ８０５の処理で生成された詳細コメントは、ステップＳ８０２で取り出された差分箇所に対応付けられ、サーバ装置１３によって管理される。次いで、サーバ制御部１２１は、ステップＳ８０１で取り出した章又は節における全ての差分箇所に対して処理を終了したか否かを判別する（ステップＳ８０６）。

ステップＳ８０６の判別の結果、ステップＳ８０１で取り出した章又は節における何れかの差分箇所に対して処理を終了しないとき、サーバ制御部１２１は、ステップＳ８０２の処理に戻る。ステップＳ８０６の判別の結果、ステップＳ８０１で取り出した章又は節における全ての差分箇所に対して処理を終了したとき、サーバ制御部１２１は、前回登録成果物との差分箇所を含む全ての章及び節に対して処理を終了したか否かを判別する（ステップＳ８０７）。

ステップＳ８０７の判別の結果、前回登録成果物との差分箇所を含む何れかの章及び節に対して処理を終了しないとき、サーバ制御部１２１は、ステップＳ８０１の処理に戻る。ステップＳ８０７の判別の結果、前回登録成果物との差分箇所を含む全ての章及び節に対して処理を終了したとき、サーバ制御部１２１は、全ての差分箇所における要約コメントを合体して修正コメントを生成する。ここで、修正差分情報３０８に表示される修正コメントの内容が膨大であると、管理対象者１３１は、当該修正コメントから一目で修正内容を把握することができない。これに対し、サーバ制御部１２１は、図４に示すように、修正コメントの文章量が予め設定された所定量以上であるか否かを判別する（ステップＳ４０３）。

ステップＳ４０３の判別の結果、修正コメントの文章量が所定量以上であるとき、サーバ制御部１２１は、修正コメント簡素化処理を実行する（ステップＳ４０４）。修正コメント簡素化処理では、例えば、サーバ制御部１２１は、同じ節の複数の要約コメントを一つに絞る。図９の例では、２．１節に関して複数の要約コメントが生成されている。このとき、サーバ制御部１２１は、２．１節における複数の差分箇所の中で最も差分量が多い差分箇所に関する要約コメントを２．１節に関する要約コメントとする。また、サーバ制御部１２１は、２．１節に関する各要約コメントで重複して使用されている単語、例えば、“製品図”に基づいて内容を統合した「“製品図”に関して修正」を２．１節に関する要約コメントとしても良い。さらに、サーバ制御部１２１は、要約コメント生成処理で生成された全ての要約コメントに対して形態素解析を行い、機械学習によって簡素化された修正コメントを生成しても良い。その後、サーバ制御部１２１は、ステップＳ４０３の処理に戻る。差分箇所を含む全ての節に対して上述した処理を行っても、修正コメントの文章量が所定量未満にならないことがある。このようなときには、同じ章の要約コメントを簡素化するといったように、簡素化する範囲を広げ、修正コメントの文章量が所定量未満になるまで上述した処理を繰り返し実行する。このように処理することで、例えば、図３（ｂ）のように、修正内容が簡潔にまとめられた業務報告書を業務管理者１５に提供することが可能となる。

ステップＳ４０３の判別の結果、修正コメントの文章量が所定量未満であるとき、サーバ制御部１２１は、本処理を終了する。

上述した実施の形態によれば、作業者１２が作成した成果物の差分箇所が解析され、差分箇所における修正内容の要約コメントが生成され、差分箇所の要約コメントが業務管理者１５に提供される。これにより、業務管理者１５に成果物の修正内容を一目で把握させることができる。

また、上述した実施の形態では、差分箇所における差分量が所定の閾値以上であるか否かの判別結果に基づいて要約コメントに含める情報が決定される。これにより、前回登録成果物からの修正量に応じて要約コメントを適切な内容に調整することができる。

上述した実施の形態では、差分箇所における差分量が所定の閾値未満である場合、修正箇所を構成する部分データを含む詳細コメントが生成される。これにより、差分量が所定の閾値未満である差分箇所に関し、業務管理者１５に具体的な修正内容を一目で把握させることができる。

また、上述した実施の形態では、差分箇所における差分量が所定の閾値以上である場合、差分箇所を示す概要情報を含む概要コメントが生成される。概要情報は、修正範囲を示す情報、差分箇所を特定するキーワード、及び機械学習によって出力された差分箇所に関する情報の少なくとも１つを含む。これにより、差分量が所定の閾値以上である差分箇所に関し、業務管理者１５に修正内容の概要を一目で把握させることができる。

さらに、上述した実施の形態では、修正コメントの文章量が所定量以上である場合、修正コメントが簡素化される。これにより、修正コメントの内容が膨大になることに起因して業務管理者１５が成果物の修正内容を一目で把握できなくなるのを防止することができる。

上述した実施の形態では、登録成果物と前回登録成果物との差分箇所が修正箇所として検出される。これにより、業務管理者１５に前回登録成果物との差分を一目で把握させることができる。

以上、本発明について、上述した実施の形態を用いて説明したが、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではない。例えば、業務管理者１５が最後に確認した成果物との差分箇所に関する修正コメントを生成しても良い。

上述した実施の形態では、前回登録成果物との差分箇所に関する修正コメントを生成する場合について説明した。しかしながら、上述した実施の形態では、例えば、業務管理者１５が数日出張に出かけている間に作業者１２がファイルを複数回修正すると、業務管理者１５が確認していない前回登録成果物との差分箇所に関する修正コメントが業務管理者１５に提供されてしまう。その結果、業務管理者１５が要求する差分情報を当該業務管理者１５に伝えることができない。

これに対応して、本実施の形態では、業務管理者１５が最後に確認した成果物との差分箇所に関する修正コメントを生成する。

図１０は、図４の業務報告書作成処理の変形例の手順を示すフローチャートである。図１０の処理も、サーバ装置１３のサーバ制御部１２１によって実行される。

図１０において、サーバ制御部１２１は、業務管理者１５が最後に確認した成果物を読み込む（ステップＳ１００１）。業務管理者１５が確認した成果物が存在しない場合には、サーバ制御部１２１は、何も読み込まずにステップ４０１以降の処理を行う。次いで、サーバ制御部１２１は、ステップＳ４０１〜Ｓ４０４の処理を行い、ステップＳ１００１で読みこんだ成果物と、登録成果物との差分箇所を解析し、各差分箇所に関する要約コメントを合体して修正コメントを生成する。

ステップＳ４０３の判別の結果、修正コメントの文章量が所定量以上であるとき、サーバ制御部１２１は、ステップＳ４０４以降の処理を行う。ステップＳ４０３の判別の結果、修正コメントの文章量が所定量未満であるとき、サーバ制御部１２１は、業務管理者１５が最後に確認した成果物の更新を行う（ステップＳ１００２）。ステップＳ１００２では、サーバ制御部１２１は、ステップＳ４０１〜Ｓ４０４の処理で用いた登録成果物を業務管理者１５が最後に確認した成果物として設定する。次いで、サーバ制御部１２１は、本処理を終了する。

上述した実施の形態では、登録成果物と業務管理者１５が最後に確認した成果物との差分箇所が修正箇所として検出される。これにより、業務管理者１５が要求する差分情報を当該業務管理者１５に伝えることができる。

本発明は、上述の実施の形態の１以上の機能を実現するプログラムをネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、該システム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行する処理でも実現可能である。また、本発明は、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１２ 作業者
１３ サーバ装置
１５ 業務管理者
１２１ サーバ制御部
３００ 業務報告書
３０８ 修正差分情報

Claims (10)

1. 作業者が作成した成果物に関する情報を業務管理者に提供する業務管理装置であって、
   前記作業者が作成した成果物の修正箇所を解析する解析手段と、
   前記修正箇所における修正内容の要約コメントを生成する生成手段と、
   前記修正内容の要約コメントを前記業務管理者に提供する提供手段とを備えることを特徴とする業務管理装置。
2. 前記修正箇所における修正量が予め設定された所定の閾値以上であるか否かを判別する判別手段を更に備え、
   前記生成手段は、前記判別手段による判別結果に基づいて前記要約コメントに含める情報を決定することを特徴とする請求項１記載の業務管理装置。
3. 前記修正箇所における修正量が前記所定の閾値未満である場合、前記生成手段は、前記修正箇所を構成する部分データを含む要約コメントを生成することを特徴とする請求項２記載の業務管理装置。
4. 前記修正箇所における修正量が前記所定の閾値以上である場合、前記生成手段は、前記修正箇所を示す概要情報を含む要約コメントを生成することを特徴とする請求項２又は３記載の業務管理装置。
5. 前記概要情報は、前記修正箇所の範囲を示す情報、前記修正箇所を特定するキーワード、及び機械学習によって出力された前記修正箇所に関する情報の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項４記載の業務管理装置。
6. 複数の前記修正内容の要約コメントを合体した修正コメントの文章量が予め設定された所定量以上であるか否かを判別する他の判別手段を更に備え、
   前記修正コメントの文章量が前記所定量以上である場合、前記修正コメントが簡素化されることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の業務管理装置。
7. 前記作業者が作成した成果物と、前記作業者が前回登録した成果物との差分箇所が修正箇所として検出されることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の業務管理装置。
8. 前記作業者が作成した成果物と、前記業務管理者が最後に確認した成果物との差分箇所が修正箇所として検出されることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の業務管理装置。
9. 作業者が作成した成果物に関する情報を業務管理者に提供する業務管理装置の制御方法であって、
   前記作業者が作成した成果物の修正箇所を解析する解析ステップと、
   前記修正箇所における修正内容の要約コメントを生成する生成ステップと、
   前記修正内容の要約コメントを前記業務管理者に提供する提供ステップとを有することを特徴とする業務管理装置の制御方法。
10. 作業者が作成した成果物に関する情報を業務管理者に提供する業務管理装置の制御方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記業務管理装置の制御方法は、
    前記作業者が作成した成果物の修正箇所を解析する解析ステップと、
    前記修正箇所における修正内容の要約コメントを生成する生成ステップと、
    前記修正内容の要約コメントを前記業務管理者に提供する提供ステップとを有することを特徴とするプログラム。

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