JP2020181574A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】メンバの生産性を好適に測定することができる情報処理装置等を提供する。【解決手段】情報処理装置１は、グループに所属する複数のメンバ夫々が行った作業の作業属性及び作業時間を示す作業情報を取得する取得部と、前記作業属性を参照して、特定の期間に発生する特定期作業の作業時間と、特定期作業以外の定常期作業の作業時間とを集計する集計部と、前記特定期作業及び定常期作業夫々の作業時間を人数値に換算する換算部と、前記特定期作業及び定常期作業夫々の人数値を時系列で示す時系列グラフを出力する出力部とを備えることを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

業務管理等のために、作業者の生産性を測定する種々の手法が提案されている。例えば特許文献１では、作業者が端末で操作したアプリケーションの実行履歴と、アプリケーションを利用して行った作業の品質生産性の実績値とを機械学習により学習済みのスキル評価モデルを用いて、作業者が有するスキルに関するスキル評価値を算出するスキル評価装置等が開示されている。

特開２０１３−１９１０７７号公報

しかしながら、特許文献１に係る発明は定常的に発生する作業の生産性を評価するのみで、特定期に発生する作業について評価するに至っていない。

一つの側面では、メンバの生産性を好適に測定することができる情報処理装置等を提供することを目的とする。

一つの側面に係る情報処理装置は、グループに所属する複数のメンバ夫々が行った作業の作業属性及び作業時間を示す作業情報を取得する取得部と、前記作業属性を参照して、特定の期間に発生する特定期作業の作業時間と、特定期作業以外の定常期作業の作業時間とを集計する集計部と、前記特定期作業及び定常期作業夫々の作業時間を人数値に換算する換算部と、前記特定期作業及び定常期作業夫々の人数値を時系列で示す時系列グラフを出力する出力部とを備えることを特徴とする。

一つの側面では、メンバの生産性を好適に測定することができる。

生産性測定システムの構成例を示す模式図である。 サーバの構成例を示すブロック図である。 メンバＤＢ、作業時間ＤＢ、及び作業判定テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 特定期業務及び定常期業務の人数換算値の時系列グラフの一例を示す説明図である。 生産性レポートの一例を示す説明図である。 生産性レポートの他例を示す説明図である。 思考判断業務の作業時間に対する成果の確率分布に関する説明図である。 時間配分レポートの一例を示す説明図である。 サーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。 特定期／定常期グラフ生成のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 生産性レポート生成のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 時間配分レポート生成のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 目標時間テーブルを示す説明図である。 作業時間の計画値及び実績値の管理シートを示す説明図である。 実施の形態２に係るサーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。 計画値取得のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 負荷率／達成率算出の処理手順を示すフローチャートである。

以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、生産性測定システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態では、所定のグループ（例えば企業内の各部門）に所属する複数のメンバ（例えば従業員）それぞれの生産性を測定する生産性測定システムについて説明する。生産性測定システムは、情報処理装置１、端末２、２、２…、管理者端末３、及びログ解析サーバ４を含む。各装置は、インターネット等のネットワークＮを介して通信接続されている。

情報処理装置１は、種々の情報処理、情報の送受信を行う装置であり、例えばサーバ装置、パーソナルコンピュータ等である。本実施の形態において情報処理装置１はサーバ装置であるものとし、以下では簡潔のためサーバ１と読み替える。サーバ１は、各メンバが行った作業の生産性を測定し、メンバを管理する管理者に測定結果を提示する。

端末２は、各メンバが使用する端末装置であり、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等である。本実施の形態でサーバ１は、端末２において実行されたアプリケーションの実行履歴（ログデータ）から解析された作業情報に基づき、各メンバの生産性を測定する。

管理者端末３は、各メンバを管理する管理者の端末装置であり、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等である。管理者端末３は、サーバ１から各メンバの生産性に関する測定結果を取得し、表示する。

ログ解析サーバ４は、各メンバの端末２におけるアプリケーションのログデータを収集し、管理するサーバ装置である。ログ解析サーバ４は、端末２におけるアプリケーションの実行履歴から、どのメンバが何の作業を行っていたか、作業情報を解析する。サーバ１は、解析された作業情報をログ解析サーバ４から取得し、各メンバの生産性を測定する。

図２は、サーバ１の構成例を示すブロック図である。サーバ１は、制御部１１、主記憶部１２、通信部１３、補助記憶部１４を有する。
制御部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を有し、補助記憶部１４に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、種々の情報処理、制御処理等を行う。主記憶部１２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の一時記憶領域であり、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部１３は、通信に関する処理を行うための通信モジュールであり、外部と情報の送受信を行う。

補助記憶部１４は、ハードディスク、大容量メモリ等の不揮発性記憶領域であり、制御部１１が処理を実行するために必要なプログラムＰ、その他のデータを記憶している。また、補助記憶部１４は、メンバＤＢ１４１、作業時間ＤＢ１４２、及び作業判定テーブル１４３を記憶している。メンバＤＢ１４１は、各メンバの情報を格納するデータベースである。作業時間ＤＢ１４２は、各メンバが行った作業の作業時間（作業情報）を格納するデータベースである。作業判定テーブル１４３は、メンバが行った作業の分類、レベル等を判定するための情報を格納したテーブルである。

なお、補助記憶部１４はサーバ１に接続された外部記憶装置であってもよい。また、サーバ１は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータであっても良く、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。

また、本実施の形態においてサーバ１は上記の構成に限られず、例えば操作入力を受け付ける入力部、画像を表示する表示部等を含んでもよい。また、サーバ１は、ＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭ等の可搬型記憶媒体１ａを読み取る読取部を備え、可搬型記憶媒体１ａからプログラムＰを読み取って実行するようにしても良い。あるいはサーバ１は、半導体メモリ１ｂからプログラムＰを読み込んでも良い。

図３は、メンバＤＢ１４１、作業時間ＤＢ１４２、及び作業判定テーブル１４３のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
メンバＤＢ１４１は、メンバＩＤ、メンバ名、所属列を含む。メンバＩＤ列は、各メンバを識別するためのメンバＩＤを記憶している。メンバ名列及び所属列はそれぞれ、メンバＩＤと対応付けて、各メンバの氏名、グループ内での所属部門を記憶している。

作業時間ＤＢ１４２は、作業メンバ列、作業列、時間列を含む。作業メンバ列は、作業を行ったメンバのメンバＩＤを記憶している。作業列及び時間列はそれぞれ、メンバＩＤと対応付けて、メンバが行った作業名、作業時間を記憶している。

作業判定テーブル１４３は、作業列、定常期／特定期列、作業分類列、レベル列を含む。作業列は、メンバが行う作業名を記憶している。定常期／特定期列、作業分類列、及びレベル列はそれぞれ、作業名と対応付けて、後述する定常期作業又は特定期作業の別、業務上の作業分類（作業群）、及び作業の難易度を表す作業レベルを記憶している。

図４は、特定期業務及び定常期業務の人数換算値の時系列グラフの一例を示す説明図である。以下では本実施の形態の概要を説明する。
サーバ１は、各メンバが行った作業の作業時間及び作業属性を示す作業情報を取得し、作業時間ＤＢ１４２に記憶してある。例えばサーバ１は、各メンバが作業（業務）を行う上で操作する端末２におけるアプリケーションの実行履歴（ログデータ）に基づいて作業情報を取得する。当該アプリケーションは、文書作成アプリケーション、表計算アプリケーション、電子メールアプリケーション等であるが、その内容は特に限定されない。例えばログ解析サーバ４がこれらのアプリケーションのログデータを各端末２から収集し、ログデータから作業情報を解析してサーバ１に送信する。サーバ１は、ログ解析サーバ４から取得した作業情報を作業時間ＤＢ１４２に蓄積（記憶）する。

サーバ１は、作業時間ＤＢ１４２を参照して、各メンバの作業時間を、メンバが所属するグループ別に集計する。当該グループは、例えば企業内の所属部門であるが、そのグループ単位は特に限定されない。また、サーバ１は個人（メンバ）単位で作業時間を集計してもよい。

ここでサーバ１は、作業属性を参照して、特定の期間に発生する特定期作業と、特定期業務以外の定常期作業とに区分して作業時間を集計する。特定期作業は、所定の時間周期（例えば年度）において特定の期間に集中して発生することが予想される作業であり、作業判定テーブル１４３において、個々の作業と関連付けて定義されている。サーバ１は作業判定テーブル１４３を参照して、特定期作業及び定常期作業の作業時間をそれぞれ集計する。

サーバ１は、集計した特定期作業及び定常期作業それぞれの作業時間を人数値に換算する。人数値は、集計した作業時間で各作業を行う上で要する作業人数の推定値である。サーバ１は、予め設定されている所定の基準値を参照して、作業時間を人数値に換算する。この場合にサーバ１は、個々の作業の種類に応じて異なる基準値を用いて人数値への換算を行ってもよい。

また、例えばサーバ１は、個々のメンバの属性情報に応じて異なる基準値を用いて、人数値への換算をおこなってもよい。メンバの属性情報は、例えば勤続年数（入社年度）、業務上のスキル、資格、学歴、職歴等であるが、その内容は特に限定されない。例えばサーバ１は、管理者端末３からこれらの情報の設定入力を受け付け、属性情報に応じた基準値を予め設定しておく。サーバ１は、作業を行ったメンバに対応する基準値に基づき、作業時間を人数値に換算する。

例えばサーバ１は、一日単位で上記の集計を行い、人数値に換算する。そしてサーバ１は、特定期作業及び定常期作業それぞれの人数値を時系列で示す時系列グラフ（以下、「特定期／定常期グラフ」と呼ぶ）を生成する。例えばサーバ１は、図４に示すように、各日付における特定期作業及び定常期作業それぞれの人数値を積み上げた積み上げグラフを生成する。また、サーバ１は、集計したグループに所属する実際のメンバの人数を表す実人数線４１を積み上げグラフに重畳する。

サーバ１は、生成した特定期／定常期グラフを、当該グループを管理する管理者の管理者端末３に出力し、表示させる。これにより、管理者は特定期作業及び定常期作業それぞれについて、メンバの作業量を容易に把握することができる。特に作業時間ではなく人数値で表すことで、作業量を的確に把握することができる。また、実人数線４１を重畳表示することで、グループ内のメンバの人数に対して作業量が適切なものかどうか、特に特定期作業によって過度又は過小な作業量となっているかを、容易に把握することができる。

図５は、生産性レポートの一例を示す説明図である。本実施の形態でサーバ１は、特定期／定常期グラフを生成するだけでなく、各メンバの生産性を推定した生産性指数を算出して管理者に提示する。図５では、算出した生産性指数をまとめた生産性レポート（生産性情報）の一例を図示している。図５に基づき、生産性指数の算出処理について説明する。

本実施の形態でサーバ１は、個々の作業毎に予め設定されている作業レベルを参照して、グループ単位、あるいはメンバ単位で生産性指数を算出する。作業レベルは、各作業の難易度を表す設定値である。例えばサーバ１は、管理者端末３から事前に作業レベルの設定入力を受け付け、作業判定テーブル１４３に作業レベルの設定値を格納してある。サーバ１は、作業判定テーブル１４３に格納された作業レベルと、作業時間ＤＢ１４２に記憶されている各作業の作業時間とに基づき、各メンバの生産性指数を算出する。

この場合にサーバ１は、メンバが行った作業を所定の基準で複数の作業群に分類し、作業群毎に生産性指数を算出し、最終的に総合的な生産性指数を算出する。具体的には、サーバ１は、メンバが行った作業を、メンバによる思考又は判断を要する思考判断業務に属する作業群（第１の作業群）と、ルーティンとして機械的に処理する処理業務に属する作業群（第２の作業群）とに分類する。当該作業群の分類は、個々の作業と関連付けて作業判定テーブル１４３に事前に設定されている。なお、上記の作業群の分類は一例であって、サーバ１は複数の作業群毎に生産性指数を算出可能であればよい。また、分類する作業群の種類は２種類に限定されず、３種類以上であってもよい。

サーバ１は、各作業の作業レベルを参照しながら、思考判断業務の生産性指数を表す思考判断指数（第１の生産性指数）と、処理業務の生産性指数を表す処理業務指数（第２の生産性指数）とを個々に算出する。指数算出方法は特に限定されないが、例えばサーバ１は、作業群毎に各作業の作業回数（件数）と作業レベルに応じた係数とを乗算し、全ての作業の総和を算出して、作業群全体での作業時間の総和で除算して指数を算出する。サーバ１は、当該計算を思考判断業務及び処理業務それぞれについて行い、思考判断指数と、処理業務指数とを算出する。

サーバ１は、思考判断指数及び処理業務指数に基づき、総合的な生産性指数を算出する。生産性指数の算出方法は特に限定されないが、例えばサーバ１は、思考判断指数及び処理業務指数を乗算することで生産性指数を算出する。

サーバ１は、算出した生産性指数を示す生産性レポートを生成し、管理者端末３に出力する。例えば図５に示すように、サーバ１は、グループ（部門）別に生産性指数を一覧表示する一覧表５１を生成すると共に、グループ単位、及び複数のグループ全体での生産性指数の実績値の時系列推移、及び当該実績値の移動平均値の時系列推移をそれぞれ示す生産性実績グラフ５２及び移動平均グラフ５３を生成する。

図６は、生産性レポートの他例を示す説明図である。サーバ１は、総合的な生産性指数だけでなく、思考判断業務及び処理業務それぞれの生産性指数である思考判断指数及び処理業務指数を併せて提示してもよい。例えばサーバ１は、図６に示すように、思考判断指数、処理業務指数、総合的な生産性指数、及び生産性指数の移動平均値それぞれの時系列推移示す指数グラフ６１を生成し、管理者端末３に出力する。これにより、全ての作業を包括した生産性指数だけでなく、思考判断業務及び処理業務それぞれの指数を併せて確認可能となる。

この場合にサーバ１は、生産性指数の時系列推移に応じて、作業レベルの再設定を管理者に促すようにしてもよい。例えばサーバ１は、生産性指数が前回の作業レベルの設定時から所定値以上増加した場合、再設定通知を管理者端末３に出力する。これにより、メンバの生産性が向上して作業レベルの設定値との不均衡が起きた場合に、作業レベルの設定値を修正し、生産性指数の算出処理を適宜更新することができる。

図７は、思考判断業務の作業時間に対する成果の確率分布に関する説明図である。サーバ１はさらに、思考判断業務に属する作業（特定の作業）の作業時間と、思考判断業務によって得られる成果の確率値との関係を示す図７の確率分布に基づき、成果を最大にする思考判断業務の作業時間の代表値を決定して、各メンバの作業時間配分を評価する処理を行う。図７に基づき、思考判断業務の作業時間に対する成果の確率分布の生成方法について説明する。

例えばサーバ１は、管理者端末３から事前に、メンバの一日の就業時間、つまり一日当たりの全作業時間の設定入力を受け付ける。サーバ１は、設定された全作業時間から、図７に示す確率分布を生成する。図７のグラフにおいて横軸は思考判断業務の作業時間を、縦軸は成果の確率値を表す。

例えばサーバ１は、思考判断業務の作業時間と、全作業時間から思考判断業務の作業時間を減算したその他の業務の作業時間とに基づき、成果の確率値を算出する。成果の確率値の算出方法は特に限定されないが、例えばサーバ１は、思考判断業務の作業時間と、その他の業務の作業時間の二乗値とを乗算して成果の確率値を算出する。これによりサーバ１は、図７で例示する確率分布を生成する。その他の業務の作業時間をそのまま乗算するのではなく、二乗値を乗算して成果を確率値で表すことで、作業時間の代表値を適切に決定することができる。サーバ１は、当該確率分布において、成果の確率値が最大値を取る作業時間を、成果が最大化する思考判断業務の作業時間に決定する。

なお、本実施の形態では成果の確率値が最大値を取る作業時間を思考判断業務の作業時間の代表値とするが、代表値は、成果が最大化する作業時間に限定されない。例えば管理者等が、図７の確率分布に加え、実際の業務内容に照らして思考判断業務に割り当てることが可能な作業時間等を考慮して、手動で代表値を決定してもよい。このように、思考判断業務の作業時間の代表値は、成果が最大化する作業時間に限定されず、その他の基準に基づいて定められてもよい。

図８は、時間配分レポートの一例を示す説明図である。サーバ１は、上記で決定した思考判断業務の作業時間の代表値と、メンバが実際に思考判断業務に費やした作業時間とを比較し、メンバの作業時間配分の適否を示す時間配分レポート（時間配分情報）を生成して管理者端末３に出力する。

具体的には、サーバ１は、上記の確率分布において各メンバがどこに位置するか、各メンバの思考判断業務の作業時間に応じてマッピングしたグラフを生成して管理者端末３に出力する。当該グラフは、図７と同様に思考判断業務の作業時間に対する成果の確率値を示す分布図である。サーバ１は、当該グラフの横軸上に、各メンバの氏名等の情報を重畳した時間配分レポートを生成する。

サーバ１は、作業時間ＤＢ１４２を参照して各メンバの思考判断業務の作業時間を集計し、一日当たりの思考判断業務の作業時間の平均値を算出する。また、サーバ１は、算出した平均値と、上記で決定した代表値（作業時間）との乖離率を算出する。サーバ１は、思考判断業務の作業時間の平均値に応じて、各メンバの氏名等の情報と、各メンバの代表値からの乖離率とを横軸上に重畳表示した分布図を時間配分レポートとして生成する。なお、分布図（グラフ）の生成は必須ではなく、例えばサーバ１は、乖離率（数値）のみを時間配分レポートとして出力するようにしてもよい。サーバ１は、生成した時間配分レポートを管理者端末３に出力して表示させる。これにより管理者は、各メンバの作業時間の配分が適切か否か、容易に把握することができる。

図９は、サーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図９に基づき、サーバ１が実行する処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、各グループ（部門）に所属する各メンバが行った作業の作業時間及び作業属性を示す作業情報を取得し、作業時間ＤＢ１４２に記憶する（ステップＳ１１）。制御部１１は、各メンバの作業情報に基づき、特定期作業及び定常期作業の作業時間の人数換算値を時系列で示す特定期／定常期グラフ（時系列グラフ）を生成するサブルーチンを実行する（ステップＳ１２）。

制御部１１はさらに、各メンバの生産性指数を算出し、生産性指数の算出結果を示す生産性レポート（生産性情報）を生成するサブルーチンを実行する（ステップＳ１３）。また、制御部１１は、各メンバの作業時間配分の適否を表す時間配分レポート（時間配分情報）を生成するサブルーチンを実行する（ステップＳ１４）。制御部１１は、ステップＳ１２〜Ｓ１４で生成された特定期／定常期グラフ、生産性レポート、時間配分レポートを管理者端末３に出力し（ステップＳ１５）、一連の処理を終了する。

図１０は、特定期／定常期グラフ生成のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。図１０に基づき、ステップＳ１２のサブルーチンの処理内容について説明する。 サーバ１の制御部１１は、各メンバの作業時間について、特定の期間に発生する特定期作業の作業時間と、特定期作業以外の作業時間とをそれぞれ、メンバが所属するグループ単位で集計する（ステップＳ３１）。例えば制御部１１は、一日単位で作業時間を集計する。

制御部１１は、集計した特定期作業の作業時間と、定常期作業の作業時間とをそれぞれ、人数値に換算する（ステップＳ３２）。例えば制御部１１は、作業者の属性情報に応じて予め設定された基準値に基づき、各作業者による作業時間を人数値に換算する。

制御部１１は、特定期作業及び定常期作業それぞれの人数値を時系列で示す特定期／定常期グラフを生成する（ステップＳ３３）。具体的には、制御部１１は、グループ内のメンバが行った特定期作業及び定常期作業それぞれの人数値を一日単位で示す特定期／定常期グラフを生成する。より具体的には、制御部１１は、作業時間を換算した人数値のほか、グループに所属するメンバの実人数を重畳表示する特定期／定常期グラフを生成する。制御部１１はサブルーチンをリターンする。

図１１は、生産性レポート生成のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。図１１に基づき、ステップＳ１３のサブルーチンの処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、作業判定テーブル１４３を参照して、各メンバが行った作業を表す作業情報を、思考判断業務に属する作業群（第１の作業群）と、処理業務に属する作業群（第２の作業群）とに分類する（ステップＳ５１）。制御部１１は、作業毎に設定されている作業レベルに基づき、ステップＳ５１で分類した作業群毎に、思考判断指数（第１の生産性指数）と、処理業務指数（第２の生産性指数）とを算出する（ステップＳ５２）。ステップＳ５２における指数算出は、例えばメンバ（個人）単位で行ってもよく、グループ単位で行ってもよい。制御部１１は、算出した思考判断指数及び処理業務指数に基づき、メンバ毎の、又はグループ毎に生産性指数を算出する（ステップＳ５３）。

制御部１１は、生産性指数の算出結果を示す生産性レポートを生成する（ステップＳ５４）。例えば制御部１１は、上述の如く、グループ毎に生産性指数を示す一覧表５１を生成すると共に、グループ単位、あるいは複数のグループ全体で生産性指数の実績値及び移動平均値の時系列推移を示す生産性実績グラフ５２及び移動平均グラフ５３を生成する。制御部１１はサブルーチンをリターンする。

図１２は、時間配分レポート生成のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。図１２に基づき、ステップＳ１４のサブルーチンの処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、予め設定されているメンバの一日当たりの全作業時間に基づき、思考判断業務の作業（特定の作業）の作業時間と、その他の作業の作業時間との時間配分に応じた成果の確率値を表す確率分布を生成する（ステップＳ７１）。制御部１１は、生成した確率分布に基づき、成果が最大化する思考判断業務の作業時間の代表値を決定する（ステップＳ７２）。

制御部１１は作業時間ＤＢ１４２を参照して、グループに所属する各メンバについて、思考判断業務の作業時間の一日当たりの平均値を算出する（ステップＳ７３）。制御部１１は、ステップＳ７３で算出した平均値と、ステップＳ７１で生成した確率分布とに基づき、各メンバの作業時間配分の適否を示す時間配分レポートを生成する（ステップＳ７４）。具体的には、制御部１１は、ステップＳ７３で算出した平均値に応じた位置に各メンバの氏名等の情報を重畳すると共に、ステップＳ７２で決定した代表値と各メンバの作業時間の平均値との乖離率を示す分布図を生成する。制御部１１はサブルーチンをリターンする。

なお、上記でサーバ１は、作業情報を外部のログ解析サーバ４から取得することとしたが、ログ解析サーバ４に代わってサーバ１がログ解析を行って作業情報を抽出するようにしてもよい。また、例えばサーバ１は、端末２のログデータではなく、例えば手動で入力された作業情報を取得するようにしてもよい。

以上より、本実施の形態１によれば、特定期作業及び定常期作業それぞれの作業時間を人数値に換算した特定期／定常期グラフを提示することで、メンバの生産性を好適に提示することができる。

また、本実施の形態１によれば、メンバの属性情報に応じて人数値の換算基準を変更することで、より正確な人数値を提示することができる。

また、本実施の形態１によれば、特定期／定常期グラフだけでなく、各メンバの生産性指数を計算して管理者に提示することもできる。

また、本実施の形態１によれば、思考判断指数と処理業務指数とを算出することで、より適切な生産性指数を計算することができる。

また、本実施の形態１によれば、思考判断業務の作業時間に対する成果の確率値を表す確率分布上に、作業時間に応じたメンバの分布位置を提示することで、各メンバの作業時間配分の適否を容易に把握することができる。

また、本実施の形態１によれば、ログ解析サーバ４からログデータ（アプリケーションの実行履歴）を解析して得た作業情報を取得するようにすることで、メンバ、管理者等は面倒な作業時間の管理を行う必要はなく、利便性を向上させることができる。

（実施の形態２）
実施の形態１では、思考判断業務に属する作業（特定の作業）の作業時間と、思考判断業務によって得られる成果との確率分布を生成して、思考判断業務と他の業務との時間配分を最適化する形態について説明した。本実施の形態では、思考判断業務の作業時間の計画値及び実績値から、思考判断業務の作業時間を最適化するための指標値を算出して管理者に提示する形態について説明する。

図１３は、目標時間テーブルを示す説明図である。図１３では、作業を行うメンバのレベル（以下、「作業者レベル」と呼ぶ）に応じて、思考判断業務に属する各作業について、目標とすべき作業時間を規定したテーブルを図示してある。当該テーブルでは、作業者レベルが「３」の場合の作業時間を基準として、作業者レベルが「１」、「２」、「４」、及び「５」の人物は作業者レベル「３」の人物と比較して単位時間当たりの作業量が６０％、８０％、１２０％、及び１４０％であるものと仮定して作業時間を規定している。なお、「ＩＰ」はインプット作業（思考）を、「Ｐｒｏ＆ＯＰ」はアウトプット作業（思考に基づく実際の作業）を表し、作業時間の内訳も規定されている。

例えばサーバ１は、図１３に示すテーブルを管理者端末３に出力する。管理者は当該テーブルを参照して、各メンバに課す思考判断業務の作業を設定する。具体的には、サーバ１は、各メンバに課す作業名と、作業を行うメンバの作業者レベルとを設定する設定入力を受け付ける。

各メンバに課す作業の設定入力を受け付けた場合、サーバ１は、各メンバが任意に設定する作業時間の計画値を取得する。計画値は、各メンバが業務時間内で該当作業のために割り当てる予定時間である。

例えばサーバ１は、各メンバの予定を管理するスケジューラ（不図示）を参照して、各メンバが作業のために予定している時間を計画値として取得する。具体的には、サーバ１は、スケジューラに登録されているスケジュールの名称を作業名と比較して、作業名と同一又は類似するスケジュールの時間を計画値として取得する。

なお、上記ではスケジューラから作業時間の計画値を取得するものとしたが、例えばサーバ１は、各メンバの端末２から手動で計画値の設定入力を受け付けるようにしてもよい。

サーバ１は、上述の如く作業時間の計画値を取得するほか、実施の形態１と同様に、各メンバの端末２におけるアプリケーションの実行履歴を解析するなどして、作業時間の実績値を取得する。サーバ１は、取得した計画値及び実績値から、各メンバについて思考判断業務の作業時間を最適化するための指標値を算出し、管理者端末３に出力する。

図１４は、作業時間の計画値及び実績値の管理シートを示す説明図である。図１４では、メンバに課した各作業について、作業時間の計画値（図１４では「予測負荷」の行に列記）と、作業時間の実績値（図１４では「進捗達成」の行に列記）とを対比可能なシートを図示している。サーバ１は、図１４に示す管理シートを生成し、管理者端末３に出力する。

具体的には図１４に示すように、サーバ１は、各メンバの氏名、職歴、作業者レベル（図１４では「対象Ｌｅｖｅｌ」と記載）と対応付けて、各メンバが各週に行った作業の計画値及び実績値を作業名と共にシートに格納する。また、サーバ１は、週別及び月別に作業時間の計画値及び実績値を集計し、集計した週別及び月別の計画値及び実績値をシートに格納する。

また、サーバ１は、所定期間の作業時間の計画値に基づき、各メンバの計画負荷率（以下、単に「負荷率」と呼ぶ）を算出する。負荷率は、メンバが思考判断業務のために策定した作業計画を評価するための指標値であり、各メンバが設定した計画値が妥当なものであったか否か、標準的な思考判断業務の作業時間に照らして評価した値である。例えば負荷率は、予め定められた思考判断業務の作業時間の規定値で計画値を除算することにより算出される。規定値は、管理者が任意に設定した思考判断業務の標準的な作業時間であり、例えば１日当たりの思考判断業務の作業時間である。管理者は、例えば１日当たり２時間とすることで規定値を設定する。サーバ１は、週別及び月別に集計した計画値を、週別及び月別の規定値で除算することで、週別及び月別の負荷率をそれぞれ算出する。

なお、規定値は定数ではなく、対象とするメンバの職歴や作業者レベルに応じて可変としてもよい。また、例えばサーバ１は、実施の形態１で説明した作業時間と成果との確率部分布から、当該確率分布における代表値等を規定値に設定するなどしてもよい。

また、サーバ１は、所定期間の作業時間の実績値に基づき、各メンバの実績達成率（以下、単に「達成率」と呼ぶ）を算出する。達成率は、思考判断業務の達成度合いを評価するための指標値であり、各メンバが費やした作業時間が妥当なものであったか否か、標準的な思考判断業務の作業時間に照らして評価した値である。例えば達成率は、思考判断業務の作業時間の規定値で実績値を除算することにより算出される。サーバ１は達成率と同様に、週別及び月別に集計した実績値を、週別及び月別の規定値で除算することで、週別及び月別の達成率をそれぞれ算出する。

サーバ１は、作業時間の計画値及び実績値と共に、算出した負荷率及び達成率をシートに格納する。また、サーバ１は、負荷率と達成率との比率（例えば負荷率を達成率で除算した値）を算出し、シートに格納する。負荷率及び達成率は１００％以上かつ１２０％以下であることが望ましく、負荷率と達成率との比率は１００％に近いことが望ましい。サーバ１は、生成した管理シートを管理者端末３に出力し、管理者に提示する。

管理シートを参照して、管理者は各メンバの作業計画や作業実績が妥当なものであったか否か検討することができる。図１４の例で説明した場合、メンバ「Ａ」は負荷率が１２０％を超過しており、計画自体に無理が生じている。一方で、メンバ「Ｂ」は負荷率が１００％未満であり、計画に余裕が生じ過ぎている。メンバ「Ｃ」は負荷率及び達成率が適性範囲内であり、負荷率と達成率との比率も１００％に近似するため、妥当なものと評価することができる。

なお、サーバ１は負荷率等を算出するだけでなく、算出した負荷率を適性数値範囲と比較し、適正数値範囲外である場合はアラートを出力するなどしてもよい。

図１５は、実施の形態２に係るサーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
サーバ１の制御部１１はまず、各メンバについて、思考判断業務に属する作業（特定の作業）の目標時間を設定するサブルーチンを実行する（ステップＳ２０１）。制御部１１は処理をステップＳ１１に移行する。

ステップＳ１４のサブルーチンを実行した後、制御部１１は、各メンバの負荷率及び達成率を算出するサブルーチンを実行する（ステップＳ２０２）。制御部１１は処理をステップＳ１５に移行する。

図１６は、計画値取得のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。図１６に基づき、ステップＳ２０１のサブルーチンの処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、思考判断業務に属する各作業について、作業者レベルに応じて目標とすべき作業時間を示す目標時間テーブルを管理者端末３に出力する（ステップＳ２２１）。制御部１１は管理者端末３から、各メンバに課す作業と、当該メンバの作業者レベルとを設定する設定入力を受け付ける（ステップＳ２２２）。制御部１１は、管理者から課された各作業の作業時間の計画値を取得する（ステップＳ２２３）。制御部１１はサブルーチンをリターンする。

図１７は、負荷率／達成率算出の処理手順を示すフローチャートである。図１７に基づき、ステップＳ２０２のサブルーチンの処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、ステップＳ１１で取得した作業情報から、ステップＳ２２２で各メンバに課された作業の作業時間の実績値を抽出する（ステップＳ２４１）。制御部１１は、ステップＳ２２３で設定された計画値と、ステップＳ２４１で設定された実績値とに基づき、各メンバの負荷率及び達成率を算出する（ステップＳ２４２）。また、制御部１１は、負荷率と達成率との比率を算出し（ステップＳ２４３）、サブルーチンをリターンする。

以上より、本実施の形態２によれば、負荷率及び達成率を算出して管理者に提示することで、思考判断業務の作業（特定の作業）の作業時間を最適化することができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ サーバ（情報処理装置）
１１ 制御部
１２ 主記憶部
１３ 通信部
１４ 補助記憶部
Ｐ プログラム
１４１ メンバＤＢ
１４２ 作業時間ＤＢ
１４３ 作業判定テーブル

Claims (9)

1. グループに所属する複数のメンバ夫々が行った作業の作業属性及び作業時間を示す作業情報を取得する取得部と、
   前記作業属性を参照して、特定の期間に発生する特定期作業の作業時間と、特定期作業以外の定常期作業の作業時間とを集計する集計部と、
   前記特定期作業及び定常期作業夫々の作業時間を人数値に換算する換算部と、
   前記特定期作業及び定常期作業夫々の人数値を時系列で示す時系列グラフを出力する出力部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記換算部は、前記メンバの属性情報に応じて設定された基準値に基づき、作業時間を人数値に換算する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記メンバが行う作業毎に、該作業の難易度を表す作業レベルを記憶する記憶部と、
   前記作業情報と、前記作業レベルとに基づき、前記メンバ毎に、又は前記グループ毎に生産性指数を算出する算出部と
   を備え、
   前記出力部は、前記生産性指数の算出結果を示す生産性情報を出力する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記算出部は、
   前記作業属性に応じて、前記作業情報を第１及び第２の作業群のいずれかに分類し、
   前記第１及び第２の作業群夫々に分類された前記作業情報に基づき、第１及び第２の生産性指数を夫々算出し、
   算出した前記第１及び第２の生産性指数に基づき、前記生産性指数を算出する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記メンバが作業を行う一日当たりの全作業時間に応じて、特定の作業の作業時間に対する成果の確率値を表す確率分布を生成する生成部を備え、
   前記集計部は、前記作業情報に基づき、前記メンバ夫々が前記特定の作業を行った一日当たりの作業時間の平均値を算出し、
   前記出力部は、前記平均値に応じて、前記確率分布上における前記メンバ夫々の位置を示す時間配分情報を出力する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記特定の作業の作業時間の計画値を取得する第２取得部と、
   前記作業情報から前記特定の作業の作業時間の実績値を抽出する抽出部と、
   所定期間の前記計画値及び実績値と、前記期間に前記特定の作業に割り当てるべき作業時間の規定値とに基づき、前記計画値を前記規定値で除算した計画負荷率と、前記実績値を前記規定値で除算した実績達成率とを算出する第２算出部と、
   前記計画負荷率と前記実績達成率との比率を算出する第３算出部とを備え、
   前記出力部は、前記計画負荷率及び実績達成率と、前記計画負荷率及び実績達成率の比率とを出力する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記取得部は、前記メンバが操作する端末装置におけるアプリケーションの実行履歴を解析した前記作業情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. グループに所属する複数のメンバ夫々が行った作業の作業属性及び作業時間を示す作業情報を取得し、
   前記作業属性を参照して、特定の期間に発生する特定期作業の作業時間と、特定期作業以外の定常期作業の作業時間とを集計し、
   前記特定期作業及び定常期作業夫々の作業時間を人数値に換算し、
   前記特定期作業及び定常期作業夫々の人数値を時系列で示す時系列グラフを出力する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理方法。
9. グループに所属する複数のメンバ夫々が行った作業の作業属性及び作業時間を示す作業情報を取得し、
   前記作業属性を参照して、特定の期間に発生する特定期作業の作業時間と、特定期作業以外の定常期作業の作業時間とを集計し、
   前記特定期作業及び定常期作業夫々の作業時間を人数値に換算し、
   前記特定期作業及び定常期作業夫々の人数値を時系列で示す時系列グラフを出力する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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