JP2020181294A - プロジェクト生成システムおよびプロジェクト生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】適切な開発者により構成されるプロジェクトチームを、依頼者に提案可能なプロジェクト生成システムおよびプロジェクト生成方法を提供する。【解決手段】プロジェクト生成システムにおけるＡＩインテグレータ装置２００は、顧客端末１００から顧客情報を取得および記憶する顧客情報記憶部２４１と、ＡＩベンダー端末３００からＡＩベンダー情報を取得および記憶するＡＩベンダー情報記憶部２４２と、ＡＩメーカー端末４００からＡＩメーカー情報を取得および記憶するＡＩメーカー情報記憶部２４３と、ＡＩ専門家端末５００からＡＩ専門家情報を取得および記憶するＡＩ専門家情報記憶部２４４とを有する。顧客情報と、ＡＩベンダー情報と、ＡＩメーカー情報と、ＡＩ専門家情報とに基づいてプロジェクトチームを編成する。【選択図】図１

Description

本発明は、プロジェクト生成システムおよびプロジェクト生成方法に関する。

特開２００３−３０８３９８号公報（特許文献１）には、「ソフトウェアの開発を依頼したい依頼者は、依頼者の端末の仕様の応募画面よりソフトウェアの仕様を応募し、仲介サーバによって、専用のソフトウェア情報表示画面が製作され、インターネット上に公開される。応募された仕様に対して、開発を希望する開発者は、開発者の端末のソフトウェア情報表示画面より、開発の申し入れを行う。仕様を応募した依頼者は、申し入れのあった開発者の中から１つを選択し、開発を依頼する。」と記載されている。

特開２００３−３０８３９８号公報

特許文献１に記載されている技術では、依頼者は、申し入れのあった複数の開発者の中から一つを選択し、開発を依頼できる。

しかしながら、特許文献１に記載されている技術では、適切な開発者を依頼者に提案できないという問題があった。特に、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）のシステム開発は、プロジェクトチームで行うところ、引用文献１に記載されている技術では、適切なプロジェクトチームを依頼者に提案できないという問題がある。

本発明の目的は、プロジェクトチームを依頼者に提案可能な技術を提供することである。

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。

本発明の一実施の形態のプロジェクト生成システムは、顧客端末と、ＡＩベンダー端末と、ＡＩメーカー端末と、ＡＩ専門家端末とを、ネットワークを介して接続されるＡＩインテグレータ装置を有するプロジェクト生成システムであって、前記ＡＩインテグレータ装置は、前記顧客端末から顧客情報を取得および記憶する顧客情報記憶部を有する。また、前記ＡＩインテグレータ装置は、前記ＡＩベンダー端末からＡＩベンダー情報を取得および記憶するＡＩベンダー情報記憶部を有する。また、前記ＡＩインテグレータ装置は、前記ＡＩメーカー端末からＡＩメーカー情報を取得および記憶するＡＩメーカー情報記憶部を有する。また、前記ＡＩインテグレータ装置は、前記ＡＩ専門家端末からＡＩ専門家情報を取得および記憶するＡＩ専門家情報記憶部を有する。また、前記ＡＩインテグレータ装置は、前記顧客情報記憶部に記憶された前記顧客情報と、前記ＡＩベンダー情報記憶部に記憶された前記ＡＩベンダー情報と、前記ＡＩメーカー情報記憶部に記憶された前記ＡＩメーカー情報と、前記ＡＩ専門家情報記憶部に記憶された前記ＡＩ専門家情報とに基づいてプロジェクトチームを編成するプロジェクトチーム編成部を有する。

本発明によれば、プロジェクトチームを顧客に提案できる。

本発明の一実施の形態におけるプロジェクト生成システムの構成例の概要を示す図である。 本発明の一実施の形態におけるＡＩインテグレータ装置の顧客情報記憶部に記憶されている顧客情報と、ＡＩベンダー情報記憶部に記憶されているＡＩベンダー情報の構成例の概要を示す図である。 本発明の一実施の形態におけるＡＩインテグレータ装置のＡＩメーカー情報記憶部に記憶されているＡＩメーカー情報と、ＡＩ専門家情報記憶部に記憶されているＡＩ専門家情報の構成例の概要を示す図である。 本発明の一実施の形態における全体処理の概要を示す図である。 本発明の一実施の形態における顧客情報登録処理およびＡＩベンダー情報登録処理の概要を示す図である。 本発明の一実施の形態におけるＡＩメーカー情報登録処理およびＡＩ専門家情報登録処理の概要を示す図である。 本発明の一実施の形態における顧客端末のディスプレイに表示される発注情報入力画面の構成例の概要を示す図である。 本発明の一実施の形態におけるプロジェクトチーム編成処理の概要を示す図である。 本発明の一実施の形態におけるソリューション提供処理の概要を示す図である。 本発明の一実施の形態における顧客端末とＡＩベンダー端末とＡＩメーカー端末とＡＩ専門家端末のディスプレイに表示される提案画面の構成例の概要を示す図である。 本発明の一実施の形態におけるスケジュール管理処理の概要を示す図である。 本発明の一実施の形態における顧客端末とＡＩベンダー端末とＡＩメーカー端末とＡＩ専門家端末のディスプレイに表示されるスケジュール表示画面の構成例の概要を示す図である。

以下、本発明を実施するための形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。また、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
＜システム構成＞

図１は、本発明の一実施の形態におけるプロジェクト生成システムの構成例の概要を示す図である。図１に示されるように、プロジェクト生成システムは、複数の顧客端末１００と、顧客端末１００とネットワークを介して接続されるＡＩインテグレータ装置２００と、ＡＩインテグレータ装置２００とネットワークを介して接続される複数のＡＩベンダー端末３００と、ＡＩインテグレータ装置２００とネットワークを介して接続される複数のＡＩメーカー端末４００と、ＡＩインテグレータ装置２００とネットワークを介して接続される複数のＡＩ専門家端末５００とを有する。

ＡＩインテグレータ装置２００は、プロジェクトチーム編成部２１０と、ソリューション提供部２２０と、スケジュール管理部２３０と、顧客情報記憶部２４１と、ＡＩベンダー情報記憶部２４２と、ＡＩメーカー情報記憶部２４３と、ＡＩ専門家情報記憶部２４４とを有する。
＜プロジェクトチーム編成部＞

プロジェクトチーム編成部２１０は、顧客情報記憶部２４１に記憶された顧客情報と、ＡＩベンダー情報記憶部２４２に記憶されたＡＩベンダー情報と、ＡＩメーカー情報記憶部２４３に記憶されたＡＩメーカー情報と、ＡＩ専門家情報記憶部２４４に記憶されたＡＩ専門家情報とに基づいてプロジェクトチームを編成する。
＜ソリューション提供部＞

ソリューション提供部２２０は、プロジェクトチーム編成部２１０が編成したプロジェクトチームにより遂行されるプロジェクトに要する納期および予算を予測する。

また、ソリューション提供部２２０は、顧客端末１００と、ＡＩベンダー端末３００と、ＡＩメーカー端末４００と、ＡＩ専門家端末５００のディスプレイに、提案画面１０００を表示させる。なお、提案画面１０００の詳細については後述する。
＜スケジュール管理部＞

スケジュール管理部２３０は、顧客がプロジェクトについての契約をＡＩインテグレータ装置２００の管理者と締結した後に、前記プロジェクトチーム編成部２１０が編成するプロジェクトチームにより遂行されるプロジェクトに要するスケジュールを再調整する。また、スケジュール管理部２３０は、スケジュール表示画面１１００（詳細については後述する）を作成する。その後、スケジュール管理部２３０は、作成したスケジュール表示画面１１００を顧客端末１００と、ＡＩベンダー端末３００と、ＡＩメーカー端末４００と、ＡＩ専門家端末５００のディスプレイに、スケジュール表示画面１１００を表示させる。

なお、前記プロジェクトチーム編成部２１０が編成するプロジェクトチームにより遂行されるプロジェクトに要するスケジュールを、スケジュール管理部２３０が再調整する時期や頻度は、特に限定されないが、例えば1週間に１度など定期的に行うこととしてもよい。
＜顧客情報記憶部＞

図２（ａ）は、本発明の一実施の形態におけるＡＩインテグレータ装置２００の顧客情報記憶部２４１に記憶されている顧客情報の構成例の概要を示す図である。図２（ａ）に示されるように、顧客情報は、顧客ＩＤと、氏名と、メールアドレスと、住所と、発注情報などのデータ項目により構成される。

顧客ＩＤは、ＡＩインテグレータ装置２００が、顧客を識別するための符号を示す。氏名は、顧客の氏名を示す。メールアドレスは、顧客のメールアドレスを示す。住所は、顧客の住所を示す。発注情報は、顧客が希望する開発に必要な人員、人員の資格やスキル、納期日、予算、販売元、システムなどの情報を示す。
＜ＡＩベンダー情報記憶部＞

図２（ｂ）は、本発明の一実施の形態におけるＡＩインテグレータ装置２００のＡＩベンダー情報記憶部２４２に記憶されているＡＩベンダー情報の構成例の概要を示す図である。図２（ｂ）に示されるように、ＡＩベンダー情報は、ＡＩベンダーＩＤと、ＡＩベンダー名と、メールアドレスと、住所と、ＡＩベンダー販売元情報などのデータ項目により構成される。

ＡＩベンダーＩＤは、ＡＩインテグレータ装置２００が、ＡＩベンダーを識別するための符号を示す。ＡＩベンダー名は、ＡＩベンダーの名称を示す。メールアドレスは、ＡＩベンダーのメールアドレスを示す。住所は、ＡＩベンダーの住所を示す。ＡＩベンダー販売元情報は、ＡＩベンダーの販売元情報を示す。
＜ＡＩメーカー情報記憶部＞

図３（ａ）は、本発明の一実施の形態におけるＡＩインテグレータ装置２００のＡＩメーカー情報記憶部２４３に記憶されているＡＩメーカー情報の構成例の概要を示す図である。図３（ａ）に示されるように、ＡＩメーカー情報は、ＡＩメーカーＩＤと、ＡＩメーカー名と、メールアドレスと、住所と、ＡＩメーカーシステム情報などのデータ項目により構成される。

ＡＩメーカーＩＤは、ＡＩインテグレータ装置２００が、ＡＩメーカーを識別するための符号を示す。ＡＩメーカー名は、ＡＩメーカーの名称を示す。メールアドレスは、ＡＩメーカーのメールアドレスを示す。住所は、ＡＩメーカーの住所を示す。ＡＩメーカーシステム情報は、ＡＩメーカーが有する開発システムの情報を示す。
＜ＡＩ専門家情報記憶部＞

図３（ｂ）は、本発明の一実施の形態におけるＡＩインテグレータ装置２００のＡＩ専門家情報記憶部２４４に記憶されているＡＩ専門家情報の構成例の概要を示す図である。図３（ｂ）に示されるように、ＡＩ専門家情報は、ＡＩ専門家ＩＤと、ＡＩ専門家名と、メールアドレスと、住所と、ＡＩ専門家スキル情報などのデータ項目により構成される。

ＡＩ専門家ＩＤは、ＡＩインテグレータ装置２００が、ＡＩ専門家を識別するための符号を示す。ＡＩ専門家名は、ＡＩ専門家の名称を示す。メールアドレスは、ＡＩ専門家のメールアドレスを示す。住所は、ＡＩ専門家の住所を示す。ＡＩ専門家スキル情報は、ＡＩ専門家が有する資格やスキルの情報を示す。
＜全体処理＞
図４は、本発明の一実施の形態における全体処理の概要を示す図である。
まず、Ｓ４０１にて、ＡＩインテグレータ装置２００は顧客情報登録処理（図５（ａ）で後述する）を行う。
次に、Ｓ４０２にて、ＡＩインテグレータ装置２００はＡＩベンダー情報登録処理（図５（ｂ）で後述する）を行う。
次に、Ｓ４０３にて、ＡＩインテグレータ装置２００はＡＩメーカー情報登録処理（図６（ａ）で後述する）を行う。
次に、Ｓ４０４にて、ＡＩインテグレータ装置２００はＡＩ専門家情報登録処理（図６（ｂ）で後述する）を行う。
次に、Ｓ４０５にて、ＡＩインテグレータ装置２００はプロジェクトチーム編成処理（図８（ａ）で後述する）を行う。
次に、Ｓ４０６にて、ＡＩインテグレータ装置２００はソリューション提供処理（図８（ｂ）で後述する）を行う。
次に、Ｓ４０７にて、ＡＩインテグレータ装置２００はスケジュール管理処理（図１０で後述する）を行う。
＜顧客情報登録処理＞

図５は、本発明の一実施の形態における顧客情報登録処理およびＡＩベンダー情報登録処理の概要を示す図である。以下、ＡＩインテグレータ装置２００が、顧客情報を登録する方法について説明する。

まず、Ｓ５０１にて、顧客端末１００の入力部は、顧客の氏名と、メールアドレスと、住所と、発注情報などからなる顧客情報の入力を顧客から受け付ける。その後、Ｓ５０２にて、顧客端末１００は、顧客情報をＡＩインテグレータ装置２００に送信する。

その後、Ｓ５０３にて、ＡＩインテグレータ装置２００は、入力された情報に顧客ＩＤを付して、Ｓ５０１にて入力を受け付けた顧客情報を顧客情報記憶部２４１に記憶する。
＜ＡＩベンダー情報登録処理＞

次に、Ｓ５０４にて、ＡＩベンダー端末３００の入力部は、ＡＩベンダー名と、メールアドレスと、住所と、ＡＩベンダー販売元情報などからなる、ＡＩベンダー情報の入力をＡＩベンダーから受け付ける。
その後、Ｓ５０５にて、ＡＩベンダー端末３００は、Ｓ５０４にて入力を受け付けたＡＩベンダー情報をＡＩインテグレータ装置２００に送信する。

その後、Ｓ５０６にて、ＡＩインテグレータ装置２００は、入力された情報にＡＩベンダーＩＤを付して、当該ＡＩベンダー情報をＡＩベンダー情報記憶部２４２に記憶する。
＜ＡＩメーカー情報登録処理＞

図６は、本発明の一実施の形態におけるＡＩメーカー情報登録処理およびＡＩ専門家情報登録処理の概要を示す図である。以下、ＡＩインテグレータ装置２００が、ＡＩメーカー情報を登録する方法について説明する。

まず、Ｓ６０１にて、ＡＩメーカー端末４００の入力部は、ＡＩメーカー名と、メールアドレスと、住所と、ＡＩメーカーシステム情報などからなるＡＩメーカー情報の入力をＡＩメーカーから受け付ける。その後、Ｓ６０２にて、ＡＩメーカー端末４００は、ＡＩメーカー情報をＡＩインテグレータ装置２００に送信する。

その後、Ｓ６０３にて、ＡＩインテグレータ装置２００は、入力された情報にＡＩメーカーＩＤを付して、Ｓ６０１にて入力を受け付けたＡＩメーカー情報をＡＩメーカー情報記憶部２４３に記憶する。
＜ＡＩ専門家情報登録処理＞

次に、Ｓ６０４にて、ＡＩ専門家端末５００の入力部は、ＡＩ専門家名と、メールアドレスと、住所と、ＡＩ専門家スキル情報などからなる、ＡＩスキル情報の入力をＡＩ専門家から受け付ける。
その後、Ｓ６０５にて、ＡＩ専門家端末５００は、Ｓ６０４にて入力を受け付けたＡＩ専門家情報をＡＩインテグレータ装置２００に送信する。

その後、Ｓ６０６にて、ＡＩインテグレータ装置２００は、入力された情報にＡＩ専門家ＩＤを付して、当該ＡＩ専門家情報をＡＩ専門家情報記憶部２４４に記憶する。
＜発注情報入力画面＞

図７は、本発明の一実施の形態における顧客端末１００のディスプレイに表示される発注情報入力画面７００の構成例の概要を示す図である。図７に示されるように、発注情報入力画面７００は、発注情報を示す複数のアイコン７１０を含む。

発注情報は、例えば、顧客氏名、納期日、予算、販売元、システム、保有スキル、開発対象タイトル、仕様の説明等を含む。なお、これら発注情報は、Ｓ５０１にて顧客情報記憶部２４１に記憶された顧客情報に含まれる。

このように、詳細な条件を発注情報として顧客から入力を受け付けることによって、プロジェクト生成システムは、精度の高い工数計算やコストシミュレーションが可能となる。
＜プロジェクトチーム編成処理＞

図８（ａ）は、本発明の一実施の形態におけるプロジェクトチーム編成処理のフローを示す図である。また、図８（ｂ）は、本発明の一実施の形態におけるプロジェクトチーム編成処理の概要を示す図である。以下、ＡＩインテグレータ装置２００が、プロジェクトチームを編成する方法について説明する。

まず、Ｓ８０１にて、ＡＩインテグレータ装置２００のプロジェクトチーム編成部２１０は、Ｓ５０３で登録された顧客情報に含まれる発注情報と、Ｓ５０６で登録されたＡＩベンダー情報と、Ｓ６０３で登録されたＡＩメーカー情報と、Ｓ６０６で登録されたＡＩ専門家情報とを参照する。

次に、Ｓ８０２にて、ＡＩインテグレータ装置２００は、発注情報を構成する各項目と、ＡＩベンダー情報記憶部２４２に記憶されているＡＩベンダー情報を構成する各情報とを比較することで、マッチング度をスコア化する。例えば、項目「販売元」についての項目マッチング度をスコア化するにあたっては、発注情報の「販売元」と、ＡＩベンダー情報の「販売元」との相違を、予め機械学習させた言語データと予め定められたアルゴリズムに従ってスコア化する。なお、スコア化する際のアルゴリズムは、項目ごとに予め定められている。

同様にして、ＡＩインテグレータ装置２００は、発注情報を構成する各項目と、ＡＩメーカー情報記憶部２４３に記憶されているＡＩメーカー情報を構成する各情報とを比較することで、マッチング度をスコア化する。例えば、項目「システム」についての項目マッチング度をスコア化するにあたっては、発注情報の「システム」と、ＡＩベンダー情報の「システム」との相違を、予め機械学習させた言語データと予め定められたアルゴリズムに従ってスコア化する。

同様にして、ＡＩインテグレータ装置２００は、発注情報を構成する各項目と、ＡＩ専門家情報記憶部２４４に記憶されているＡＩ専門家情報を構成する各情報とを比較することで、マッチング度をスコア化する。例えば、項目「スキル」についての項目マッチング度をスコア化するにあたっては、発注情報の「スキル」と、ＡＩ専門家情報の「スキル」との相違を、予め機械学習させた言語データと予め定められたアルゴリズムに従ってスコア化する。

そして、そのような項目別のマッチング度のスコア化を、ＡＩベンダーについては、ＡＩベンダー情報記憶部２４２に記憶されているすべてのまたは一部の項目について行うことで、総合的なマッチング度を数値化した全体マッチング度を算出する。全体マッチング度は、項目別マッチング度を総合的に評価したマッチング度であり、すべてのまたは一部の項目別マッチング度に基づいて算出され、例えば、すべてのまたは一部の項目別マッチング度の算術平均として算出される。または、すべてのまたは一部の項目別マッチング度を合計した値が、全体マッチング度として算出されるようにしても良い。なお、全体マッチング度は、例えば１から１００までの数値で示す。また、図８（ｂ）では全体マッチング度を「スコア」と略記して示す。

その後、このような全体マッチング度の算出を、ＡＩベンダー情報記憶部２４２に記憶されている、すべてのＡＩベンダー情報（または選定条件に合致するＡＩベンダー情報）について行い、それらすべてのＡＩベンダー情報（または選定条件に合致するＡＩベンダー情報）について発注情報との全体マッチング度を算出する。なお、ＡＩメーカーおよびＡＩ専門家についても、プロジェクトチーム編成部２１０は、同様にして全体マッチング度を算出する。

次に、Ｓ８０３にて、プロジェクトチーム編成部２１０は、登録されているすべての企業についての全体マッチング度を算出する。その後、プロジェクトチーム編成部２１０は算出された全体マッチング度の高い順に、すべて列挙する。また、プロジェクトチーム編成部２１０は、全体マッチング度が高い上位５社〜２０社のＡＩベンダー等、予め定められた数にさらに絞り込むことにより、ＡＩベンダー情報（ＡＩベンダー）の選定を行う。図８（ｂ）の８０６はその様子を示す。なお、ＡＩメーカー情報およびＡＩ専門家情報についても、プロジェクトチーム編成部２１０は、同様にして選定を行う。図８（ｂ）の８０７はＡＩメーカーについての、８０８はＡＩ専門家についての様子を示す。

次に、Ｓ８０４にて、プロジェクトチーム編成部２１０は、ＡＩベンダー情報記憶部２４２に記憶されているすべてのＡＩベンダー情報について、全体マッチング度を算出したかを判定する。また、ＡＩメーカー情報およびＡＩ専門家情報についても、プロジェクトチーム編成部２１０は、同様にして全体マッチング度を算出したかを判定する。これにより、プロジェクトチーム編成部２１０は、ＡＩベンダー、ＡＩメーカー、ＡＩ専門家のそれぞれについて、選定漏れを防止できる。

次に、Ｓ８０５にて、プロジェクトチーム編成部２１０は、Ｓ８０３で選定したＡＩベンダー、ＡＩメーカー、ＡＩ専門家（上位数社のＡＩベンダー、ＡＩメーカー、上位数名のＡＩ専門家）のそれぞれから少なくとも１社および１人ずつを選定する全ての順列組み合わせについて、プロジェクトチームを編成する。例えば、各５社および５人ずつである場合、全ての組み合わせは「５×５×５」の１２５通りある。すなわちこの場合、プロジェクトチーム編成部２１０は、１２５組のプロジェクトチームの総合マッチング度を算出する。

この際、Ｓ８０３で選定されたＡＩベンダー、ＡＩメーカー、ＡＩ専門家との間の特定の組み合わせのうち、過去にプロジェクトを遂行した経験を有する組み合わせがある場合、その過去の業績を予め登録させ、業績履歴データとして保存する。すなわち、業績履歴データは、ＡＩベンダー、ＡＩメーカー、ＡＩ専門家との間の「相性」を示す指標である。そして、プロジェクトチーム編成部２１０は、その業績履歴データを特別加算点として加味し、プロジェクチーム単位の総合マッチング度を算出する。なお、総合マッチング度は、例えば１から１００までの数値で示す。また、図８（ｂ）では総合マッチング度を「総合スコア」と略記して示す。

例えば、図８（ｂ）の８０９で示すように、「Ａ社、β社、丙」の組み合わせは、それぞれの全体マッチング度が「９２、８８、８８」と高いのに加えて、過去の業績から相性が良いため、業績履歴データの加点を得て、総合マッチング度が「９５．３」で１位となっている。なお、業績履歴データは、各業態の規模別および分野別に予め定められたアルゴリズムに従って数値化される。また、業績履歴データは、総合マッチング度にどのように加味されるかについても予め設定可能に構成される。

このように、ＡＩベンダーと、ＡＩメーカーと、ＡＩ専門家との間の相性や、各業態の規模、分野といった特性をＳ８０３にて選定された全体マッチング度に追加して反映させることで、チーム単位の総合マッチング度としてより適正な指標を算出できる。

次に、Ｓ８０６にて、プロジェクトチーム編成部２１０は、Ｓ８０９で得た総合マッチング度と、顧客満足度係数のプロジェクチーム内の平均値（以下、係数平均と略記する。）を乗算することにより、最終マッチング度を算出する。Ｓ８０３で選定されたＡＩベンダー、ＡＩメーカー、ＡＩ専門家との間の特定の組み合わせのうち、過去にプロジェクトを遂行した経験を有する組み合わせがある場合、その組み合わせと、過去の業績・顧客からの満足度と顧客満足度係数との関連性については、予め機械学習されており、顧客情報記憶部２４１に記憶されている。

顧客満足度係数は、図８（ｃ）の８１０で示すように、ＡＩベンダー、ＡＩメーカー、ＡＩ専門家のそれぞれに対し、発注情報の提供をした顧客に個別に、選定したプロジェクトチームが評価されることで、プロジェクトチーム編成部２１０により予め機械学習されている。顧客満足度係数は、例えば１から５までの間の数値であり、３．０を平均として、顧客からの満足度の高さに比例して上昇する。
なお、顧客満足度係数が、図８（ｃ）の８１０で示すように、例えば、ＡＩベンダー、ＡＩメーカー、ＡＩ専門家である「Ａ社、β社、丙」について、「２．７、４．１、３．０」と登録されているようにしても良い。また、その際に、各値の平均値を顧客満足度係数としても良い。この場合、「Ａ社、β社、丙」のプロジェクトチームの係数平均は「３．２６」であり、総合マッチング度が「９５．３」であった場合、最終マッチング度は「９５．３×３．２６≒３１０．７」と算出できる。なお、図８（ｃ）では最終マッチング度を「最終スコア」と示す。

このように顧客満足度係数を設けることにより、プロジェクトチームと顧客との相性の良さをスコア化できる。すなわち、最終マッチング度の順位が、総合マッチング度の順位と必ずしも一致せず、顧客との相性がより良いプロジェクトチームの組み合わせを選定できる。例えば、図８（ｃ）の８１１で示すように、総合マッチング度で２位であった「Ｄ社、γ社、甲」の組み合わせが最終マッチング度では１位となっている。

これにより、プロジェクト生成システムのプロジェクトチーム編成部２１０は、最終マッチング度が最も高い組み合わせを、顧客端末１００に提案する。これによって、プロジェクトチーム編成部２１０が編成したプロジェクトチームにより遂行されるプロジェクト（以下、プロジェクトと略記する）に最も適したＡＩベンダー、ＡＩメーカー、ＡＩ専門家のメンバーの組み合わせからなるプロジェクトチームを、顧客端末１００に提案できる。なお、プロジェクトチームのメンバーのうちＡＩベンダー、ＡＩメーカー、ＡＩ専門家の人員は単数に限られない。
＜ソリューション提供処理＞

図９は、本発明の一実施の形態におけるソリューション提供処理の概要を示す図である。ＡＩインテグレータ装置２００が、ソリューションを提供する方法について説明する。

まず、Ｓ９０１にて、ＡＩインテグレータ装置２００のソリューション提供部２２０は、プロジェクトに要するスケジュールの調整を行う。

例えば、ソリューション提供部２２０は、プロジェクトのメンバーに含まれるＡＩベンダーが、販売元としてプロジェクトに携わる期間を決定する。また、ソリューション提供部２２０は、プロジェクトのメンバーに含まれるＡＩメーカーが、システムの開発者または製造者としてプロジェクトに携わる期間を決定する。また、ソリューション提供部２２０は、プロジェクトのメンバーに含まれるＡＩ専門家が、特定の資格や知識またはスキルを活用する専門家としてプロジェクトに携わる期間を決定する。
次に、Ｓ９０２にて、ＡＩインテグレータ装置２００のソリューション提供部２２０は、プロジェクトに要する納期および予算を予測する。

このように、プロジェクトに要する納期および予算を予測することによって、プロジェクト生成システムは、プロジェクトチームの各メンバーに時間当たりの作業効率等を提示できる。また、プロジェクト生成システムは、収入予測を高精度で行いプロジェクトチームの各メンバーに提示できる。これにより、プロジェクトチームの各メンバーは、希望収入を得るのに必要な作業時間や、新たな資格やスキルは何か等を知ることができる。
次に、Ｓ９０３にて、ＡＩインテグレータ装置２００のソリューション提供部２２０は、図１０で示される提案画面１０００を作成する。

ソリューション提供部２２０は、Ｓ４０５でプロジェクトチーム編成部２１０が編成したプロジェクトチームのメンバーと、Ｓ９０１で調整したスケジュールと、Ｓ９０２で予測した納期および予算を取得して、各項目を示すアイコン１０１０を表示することにより、提案画面１０００を作成する。
次に、Ｓ９０４にて、ＡＩインテグレータ装置２００は、Ｓ９０３で作成した提案画面１０００を顧客端末１００に送信する。
その後、Ｓ９０５にて、顧客端末１００は、提案画面１０００を表示する。

次に、Ｓ９０６にて、ＡＩインテグレータ装置２００は、Ｓ９０３で作成した提案画面１０００をＡＩベンダー端末３００と、ＡＩメーカー端末４００と、ＡＩ専門家端末５００に送信する。
その後、Ｓ９０７にて、ＡＩベンダー端末３００と、ＡＩメーカー端末４００と、ＡＩ専門家端末５００は、提案画面１０００を表示する。

なお、プロジェクト生成システムは、顧客端末１００に表示された提案画面１０００に含まれる発注ボタン１０２０を、顧客にクリックやタップさせることにより、発注を確定させる。これによりプロジェクト生成システムは、顧客とＡＩインテグレータ装置２００の管理者との間でプロジェクトについての契約を締結させる。
＜提案画面＞

図１０は、本発明の一実施の形態における顧客端末１００とＡＩベンダー端末３００とＡＩメーカー端末４００とＡＩ専門家端末５００のディスプレイに表示される提案画面１０００の構成例の概要を示す図である。図１０に示されるように、提案画面１０００は、複数のアイコン１０１０および発注ボタン１０２０を含む。

提案画面１０００に含まれる複数のアイコン１０１０は、Ｓ４０５でプロジェクトチーム編成部２１０が編成したプロジェクトチームのメンバーと、Ｓ９０１でソリューション提供部２２０が調整したスケジュールと、Ｓ９０２でソリューション提供部２２０が予測した納期および予算などの項目を示す。
なお、提案画面１０００に含まれるアイコン１０１０のうちのＡＩベンダーや、ＡＩメーカー、ＡＩ専門家などの項目は、単数に限られない。
＜スケジュール管理処理＞

図１１は、本発明の一実施の形態におけるスケジュール管理処理の概要を示す図である。ＡＩインテグレータ装置２００が、スケジュール表示画面１２００を表示する方法について説明する。

まず、顧客がプロジェクトについての契約をＡＩインテグレータ装置２００の管理者と締結した後、Ｓ１１０１にて、ＡＩインテグレータ装置２００のスケジュール管理部２３０は、プロジェクトに要するスケジュールの再調整を行う。

例えば、スケジュール管理部２３０は、プロジェクトのメンバーに含まれるＡＩベンダーが、販売元としてプロジェクトに携わる期間を再調整する。また、スケジュール管理部２３０は、プロジェクトのメンバーに含まれるＡＩメーカーが、システムの開発者または製造者としてプロジェクトに携わる期間を再調整する。また、スケジュール管理部２３０は、プロジェクトのメンバーに含まれるＡＩ専門家が、特定の資格や知識またはスキルを活用する専門家としてプロジェクトに携わる期間を再調整する。

なお、スケジュール管理部２３０は、プロジェクトのメンバーに含まれるＡＩベンダーと、ＡＩメーカーと、ＡＩ専門家に、作業時間や保有スキル等を年間を通して申請させることによって、各々がプロジェクトに携わる期間を再調整する。
また、プロジェクトに要するスケジュールを、スケジュール管理部２３０が再調整する時期や頻度は、特に限定されないが、例えば1週間に１度など定期的に行うこととしてもよい。

次に、Ｓ１１０２にて、ＡＩインテグレータ装置２００のスケジュール管理部２３０は、図１２で示されるスケジュール表示画面１２００を作成する。
スケジュール管理部２３０は、Ｓ１１０１で再調整したスケジュールを示すグラフ１２１０を表示することにより、スケジュール表示画面１２００を作成する。
次に、Ｓ１１０３にて、ＡＩインテグレータ装置２００は、Ｓ１１０２で作成したスケジュール表示画面１２００を顧客端末１００に送信する。
その後、Ｓ１１０４にて、顧客端末１００は、スケジュール表示画面１２００を表示する。

次に、Ｓ１１０５にて、ＡＩインテグレータ装置２００は、Ｓ１１０２で作成したスケジュール表示画面１２００をＡＩベンダー端末３００と、ＡＩメーカー端末４００と、ＡＩ専門家端末５００に送信する。
その後、Ｓ１１０６にて、ＡＩベンダー端末３００と、ＡＩメーカー端末４００と、ＡＩ専門家端末５００は、スケジュール表示画面１２００を表示する。

このように、スケジュールを管理することによって、プロジェクト生成システムは、プロジェクト期間中も常にスケジュールを最適化することができ、スケジュールの遅延や、追加コストの発生を防止できる。また、プロジェクト生成システムは、顧客等に対するスケジュール管理の負担を低減できる。
＜スケジュール表示画面＞

図１２は、本発明の一実施の形態における顧客端末１００とＡＩベンダー端末３００とＡＩメーカー端末４００とＡＩ専門家端末５００のディスプレイに表示されるスケジュール表示画面１２００の構成例の概要を示す図である。図１２に示されるように、スケジュール表示画面１２００は、複数のスケジュールを示すグラフ１２１０を含む。

スケジュール表示画面１２００に含まれる複数のスケジュールを示すグラフ１２１０は、Ｓ１１０１でスケジュール管理部２３０が再調整したスケジュールを示す。

図１２で示すように、例えば、プロジェクトのメンバーに含まれるＡＩベンダーが、販売元としてプロジェクトに携わる期間を、工程ａおよび工程ｅとする。また、プロジェクトのメンバーに含まれるＡＩメーカーが、システムの開発者または製造者としてプロジェクトに携わる期間を工程ｂおよび工程ｄとする。また、プロジェクトのメンバーに含まれるＡＩ専門家が、特定の資格や知識またはスキルを活用する専門家としてプロジェクトに携わる期間を工程ｃとする。このとき、スケジュール表示画面１２００は、各工程（工程ａ乃至ｅ）についての起算日と完了日を併せて、各工程の日数が概ね横軸の長さとなるようなグラフ１２００を一覧で表示させる。
＜本実施の形態の効果＞

以上説明した本発明の実施の形態によれば、プロジェクト生成システムは、ＡＩインテグレータ装置２００が顧客端末１００から受け付けた発注情報等に基づき、プロジェクトチームを編成し、スケジュールと、納期および予算を顧客端末１００のディスプレイに表示させることで、プロジェクトを顧客に提案できる。すなわち、多数の企業の中から関連性の高い企業を絞り込む作業を、手作業によらず自動で実施することができ、信頼性と経済性の高いプロジェクトを提案できる。

また、作業時間や保有スキル等を年間を通して申請させることで、プロジェクト生成システムが、スケジュールの管理を行い、各人に最適なプロジェクトを斡旋できる。これにより、プロジェクトチームのメンバーは、余計な手間をかけずにプロジェクトに専念できる。

また、プロジェクト生成システムは、プロジェクトチームのメンバーに対し、スケジュールの遅延やコストのズレ等によるリスクを大幅に低減したプロジェクトを提案できる。これにより、プロジェクトチームのメンバーは、業務手配や作業時間の負担、不安定な収入基盤等の問題や、例えば、ＩＴ人材における過酷な働き方等の問題を改善できる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
たとえば、顧客端末は、スマートフォン以外にも、ノート型ＰＣや、タブレット端末等の様々な形態の顧客端末を全て含むものである。

また、上記した実施の形態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、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換しても良い。

また、上記の各構成、機能、処理部は、それらの一部又は全部を、ハードウェア（例えば、集積回路）で実現してもよい。また、上記の各構成、機能、処理部は、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、実行するネットワーク経由もしくはディスク等記憶媒体によるインストール型のソフトウェア、また、ＡＳＰなどのネットワーク型アプリケーションで実現してもよい。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。

１００…顧客端末
２００…ＡＩインテグレータ装置
２１０…プロジェクトチーム編成部
２２０…ソリューション提供部
２３０…スケジュール管理部
２４１…顧客情報記憶部
２４２…ＡＩベンダー情報記憶部
２４３…ＡＩメーカー情報記憶部
２４４…ＡＩ専門家情報記憶部
３００…ＡＩベンダー端末
４００…ＡＩメーカー端末
５００…ＡＩ専門家端末
７００…発注情報入力画面
１０００…提案画面
１２００…スケジュール表示画面

Claims (4)

1. 顧客端末と、ＡＩベンダー端末と、ＡＩメーカー端末と、ＡＩ専門家端末とを、ネットワークを介して接続されるＡＩインテグレータ装置を有するプロジェクト生成システムであって、
   前記ＡＩインテグレータ装置は、前記顧客端末から顧客情報を取得および記憶する顧客情報記憶部を有し、
   前記ＡＩインテグレータ装置は、前記ＡＩベンダー端末からＡＩベンダー情報を取得および記憶するＡＩベンダー情報記憶部を有し、
   前記ＡＩインテグレータ装置は、前記ＡＩメーカー端末からＡＩメーカー情報を取得および記憶するＡＩメーカー情報記憶部を有し、
   前記ＡＩインテグレータ装置は、前記ＡＩ専門家端末からＡＩ専門家情報を取得および記憶するＡＩ専門家情報記憶部を有し、
   前記ＡＩインテグレータ装置は、前記顧客情報記憶部に記憶された前記顧客情報と、前記ＡＩベンダー情報記憶部に記憶された前記ＡＩベンダー情報と、前記ＡＩメーカー情報記憶部に記憶された前記ＡＩメーカー情報と、前記ＡＩ専門家情報記憶部に記憶された前記ＡＩ専門家情報とに基づいてプロジェクトチームを編成するプロジェクトチーム編成部を有する、
   プロジェクト生成システム
2. 請求項１に記載のプロジェクト生成システムにおいて、
   前記ＡＩインテグレータ装置は、前記プロジェクトチーム編成部が編成するプロジェクトチームにより遂行されるプロジェクトに要する納期および予算を予測して、前記顧客端末と、前記ＡＩベンダー端末と、前記ＡＩメーカー端末と、前記ＡＩ専門家端末とに、前記プロジェクトチームと、前記プロジェクトに要すると予測される納期および予算とを提案するソリューション提供部を有する、
   プロジェクト生成システム
3. 請求項１に記載のプロジェクト生成システムにおいて、
   前記ＡＩインテグレータ装置は、前記プロジェクトチーム編成部が編成するプロジェクトチームにより遂行されるプロジェクトに要するスケジュールを再調整し、前記顧客端末と、前記ＡＩベンダー端末と、前記ＡＩメーカー端末と、前記ＡＩ専門家端末とに、前記プロジェクトに要するスケジュールを提案するスケジュール管理部を有する、
   プロジェクト生成システム
4. 顧客端末と、ＡＩベンダー端末と、ＡＩメーカー端末と、ＡＩ専門家端末とを、ネットワークを介して接続されるＡＩインテグレータ装置を有するプロジェクト生成システムにおけるプロジェクト生成方法であって、
   前記ＡＩインテグレータ装置が、前記顧客端末から顧客情報を取得する工程と、
   前記ＡＩインテグレータ装置が、前記ＡＩベンダー端末からＡＩベンダー情報を取得する工程と、
   前記ＡＩインテグレータ装置が、前記ＡＩメーカー端末からＡＩメーカー情報を取得する工程と、
   前記ＡＩインテグレータ装置が、前記ＡＩ専門家端末からＡＩ専門家情報を取得する工程と、
   前記プロジェクトチーム編成部が、前記顧客情報記憶部に記憶された前記顧客情報と、前記ＡＩベンダー情報記憶部に記憶された前記ＡＩベンダー情報と、前記ＡＩメーカー情報記憶部に記憶された前記ＡＩメーカー情報と、前記ＡＩ専門家情報記憶部に記憶された前記ＡＩ専門家情報とに基づいてプロジェクトチームを編成する工程と、
   前記ソリューション提供部が、前記プロジェクトチーム編成部が編成するプロジェクトチームにより遂行されるプロジェクトに要する納期および予算を予測して、前記顧客端末と、前記ＡＩベンダー端末と、前記ＡＩメーカー端末と、前記ＡＩ専門家端末とに、前記プロジェクトチームと、前記プロジェクトに要すると予測される納期および予算とを提案する工程と、
   前記スケジュール管理部が、前記プロジェクトチーム編成部が編成するプロジェクトチームにより遂行されるプロジェクトに要するスケジュールを再調整し、前記顧客端末と、前記ＡＩベンダー端末と、前記ＡＩメーカー端末と、前記ＡＩ専門家端末とに、前記プロジェクトに要するスケジュールを提案する工程と、
   を有する、
   プロジェクト生成方法