JP2022065502A - Ｅｔｌワークフロー推奨装置、ｅｔｌワークフロー推奨方法及びｅｔｌワークフロー推奨システム - Google Patents

Abstract

【課題】ポリシー条件及びアクセス条件を遵守しつつ、所定のビジネスドメインに関するユーザ入力に基づいて、特定のタスクを実行するためのＥＴＬワークフローを推奨すること。【解決手段】少なくとも所定のビジネスドメインに関するＥＴＬ情報をグラフ形式で示すＥＴＬ知識グラフを含む全体知識グラフを格納するための知識データベースと、所定のビジネスドメインに関するユーザ入力を受け付け、ユーザ入力を、全体知識グラフを検索するためのグラフクエリーに変換する入力管理部と、グラフクエリーを用いて全体知識グラフを検索し、ユーザ入力に対するＥＴＬワークフローの候補を生成するＥＴＬ推奨部と、ＥＴＬワークフローの候補を評価し、推奨するＥＴＬワークフローを示すＥＴＬワークフローレポートを出力する出力管理部と含むＥＴＬワークフロー推奨装置。【選択図】図１８

Description

本開示は、ＥＴＬワークフロー推奨装置、ＥＴＬワークフロー推奨方法及びＥＴＬワークフロー推奨システムに関する。

近年、企業においては、社内及び社外に点在する情報を有効活用し、経営に役立てるため、必要な情報を1箇所に集約し蓄積することが求められている。これらの情報を蓄積するためのプログラムは、情報元となるデータソースの種類が多くなれば多くなるほど、各データソースに応じてプログラミングするための専門的な知識が求められ、膨大な開発工数が必要となる。

そこで、点在する情報を集約し、所定の要件を満たす形式に変換し、必要に応じて展開する手段として、いわゆるＥＴＬ（Ｅｘｔｒａｃｔ：抽出、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：変換、Ｌｏａｄ：Ｌｏａｄ）が知られている。ＥＴＬとは、無制限の数のソースからデータを収集して、1つにまとめ、単一リポジトリーに集約するプロセスである。ＥＴＬを用いることで、データソース毎に求められる高度な専門知識をツール側で吸収することができ、開発工数を大幅に削減することができる。

従来、ＥＴＬツールを用いて情報の管理を円滑にするいくつかの提案がなされている。
例えば、米国特許出願公開第２０１７／０２９３６４１号（特許文献１）には、「データウェアハウスモデル検証システムのためのシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品に関し、当該データウェアハウスモデル検証システムは、ＥＴＬモデルとデータウェアハウスモデル全体で、ＥＴＬ要素と関連するデータウェアハウス要素とで構成される要素グループを検索するための要素グループロケーターと、1つ以上の要素がデータウェアハウスモデルから欠落しているか、データウェアハウスモデルの１つ以上の要素が予期された要素又は要素の機能に対応していない状態で、ＥＴＬ要素とデータウェアハウス要素間の不整合を判別するための不整合判別器と、検出された欠落要素または検出された要素グループからの予期しない要素を記録するための不整合レコーダーとを含む」手段が開示されている。

米国特許出願公開第２０１７／０２９３６４１号

特許文献１は、ＥＴＬ要素とデータウェアハウス要素間の不整合を判別するための手段に関する。そして、特許文献１によれば、例えばＥＴＬ処理によって構築されたデータウェアハウスを検証し、データの正確性及び一貫性を保証することができる。
しかし、特許文献１は、データの整合性を向上することに着目しており、ユーザからの要求に基づいて、所定のタスクを実行するためのＥＴＬワークフローを推奨することは想定されていない。

そこで、本開示は、所定のビジネスドメインに関するユーザ入力に基づいて、特定のタスクを実行するためのＥＴＬワークフローを推奨することで、企業にて行われるデータプレパレーション、データ洗浄、データ解析等のプロセスを効率化し、データの有効活用を促進する手段を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、代表的な本開示のＥＴＬワークフロー推奨装置の１つは、
少なくとも所定のビジネスドメインに関するＥＴＬ情報をグラフ形式で示すＥＴＬ知識グラフを含む全体知識グラフを格納するための知識データベースと、前記所定のビジネスドメインに関するユーザ入力を受け付け、前記ユーザ入力を、前記全体知識グラフを検索するためのグラフクエリーに変換する入力管理部と、前記グラフクエリーを用いて前記全体知識グラフを検索し、前記ユーザ入力に対するＥＴＬワークフローの候補を生成するＥＴＬ推奨部と、前記ＥＴＬワークフローの候補を評価し、推奨するＥＴＬワークフローを示すＥＴＬワークフローレポートを出力する出力管理部とを含む。

本開示によれば、所定のビジネスドメインに関するユーザ入力に基づいて、所定のタスクを実行するためのＥＴＬワークフローを推奨することで、企業にて行われるデータプレパレーション、データ洗浄、データ解析等のプロセスを効率化し、データの有効活用を促進する手段を提供することができる。
上記以外の課題、構成及び効果は、以下の発明を実施するための形態における説明により明らかにされる。

図１は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置の論理構成の一例を示す図である。 図２は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置における入力管理部の論理構成の一例を示す図である。 図３は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置におけるＥＴＬ推奨部の論理構成の一例を示す図である。 図４は、本開示の実施形態に係る知識データベースに格納される全体知識グラフを構築する手段の一例を示す図である 図５は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置における出力管理部の論理構成の一例を示す図である。 図６は、本開示の実施形態に係るＥＴＬファイルの一例を示す図である 図７は、本開示の実施形態に係るＥＴＬ知識グラフの一例を示す図である。 図８は、本開示の実施形態に係る人材データベースの一例を示す図である。 図９は、本開示の実施形態に係る人材知識グラフの一例を示す図である。 図１０は、本開示の実施形態に係る類似度インデックスの一例を示す図である。 図１１は、本開示の実施形態に係る目標、ドメイン、及び役割の対応関係情報の一例を示す図である。 図１２は、本開示の実施形態に係るデータカタログファイルの一例を示す図である。 図１３は、本開示の実施形態に係るファイル知識グラフの一例を示す図である。 図１４は、本開示の実施形態に係る組織ファイルの一例を示す図である。 図１５は、本開示の実施形態に係る組織知識グラフを示す図である。 図１６は、本開示の実施形態に係る全体知識グラフの一例を示す図である。 図１７は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨システムの一例を示す図である。 図１８は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨方法の一例を示す図である。 図１９は、本開示の実施形態に係る知識データベースを更新する際の処理の一例を示す図である。 図２０は、本開示の実施形態に係る新規ＥＴＬワークフロー作成方法の一例を示す図である。 図２１は、本開示の実施形態に係る認証画面の一例を示す図である。 図２２は、本開示の実施形態に係るユーザ入力画面の一例を示す図である。 図２３は、本開示の実施形態に係るユーザクエリー作成画面の一例を示す図である。 図２４は、本開示の実施形態に係る参照用ファイルアップロード画面の一例を示す図である 図２５は、本開示の実施形態に係る推奨ＥＴＬワークフロー画面の一例を示す図である。 図２６は、本開示の実施形態を実施するためのコンピュータシステムを示す図である。

以下、図面を参照して、本開示の実施形態について説明する。なお、この実施形態により本開示が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。

企業にとっては、様々なビジネスに関する情報を集約し、必要な情報を素早くアクセスすることが重要である。一方、近年では、世界各国でデータのセキュリティ性及び安全性を向上する施策として、Ｄａｔａ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｐｏｌｉｃｙ、Ｇｅｎｅｒａｌ Ｄａｔａ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ等、データの保管、使用、及び共有の規制が施行されている。これにより、データへのアクセスが制限されることがあり、特定のデータについて課されるポリシー条件及びアクセス条件を遵守つつ、必要な情報を必要な時に入手したり、共有したり、提供したりすることが困難となることがある。

そこで、本開示は、所定のビジネスドメインに関するユーザ入力に基づいて、ポリシー条件及びアクセス条件を遵守しつつ、所定のタスクを行うために必要なデータ処理（抽出、変換、ロード）を実行するためのＥＴＬワークフローを推奨することに関する。
本開示に係るＥＴＬワークフロー推奨装置は、自然言語から構成されたユーザクエリー、所定のビジネス用語、所望のＥＴＬワークフロー－の目標、及び参照用ファイルの内、少なくとも１つを含むユーザ入力を受け付けた場合、当該ユーザ入力を、ＥＴＬ情報、人材情報、組織情報、及びファイル情報を含む全体知識グラフを検索するためのグラフクエリーに変換する。

その後、当該グラフクエリーを用いて全体知識グラフを検索することで、ユーザ入力に対して適切なＥＴＬワークフローの候補を判定することができる。また、判定したＥＴＬワークフローをセキュリティ性、データ品質、コスト効率等の基準に基づいて評価し、所定のポリシー条件及びアクセス条件を満たさないものを候補から除外することで、ユーザのタスクに適したＥＴＬワークフローを推奨することができる。
これにより、企業にて行われるデータプレパレーション、データ洗浄、データ解析等のプロセスを効率化し、データの有効活用を促進することができる。

まず、図１を参照して、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置の論理構成について説明する。

図１は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置１００の論理構成の一例を示す図である。図１に示すように、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置１００は、主に、入力管理部１０１と、ＥＴＬ推奨部１０２と、知識データベース（ＤＢ）１０３と、出力管理部１０４とを含む。

知識データベース１０３は、少なくとも所定のビジネスドメインに関するＥＴＬ情報を用いて構築されるＥＴＬ知識グラフを含む全体知識グラフを格納するためのデータベースである。ここでのビジネスドメインとは、事業が係る分野であり、例えば保険、不動産、ＩＴ、エネルギー等、任意の分野を含む。

入力管理部１０１は、ビジネスドメインに関するユーザ入力を受け付け、ユーザ入力を、知識データベース１０３に格納される全体知識グラフを検索するためのグラフクエリーに変換するための機能部である。

ＥＴＬ推奨部１０２は、入力管理部１０１から得られたグラフクエリーを用いて知識データベース１０３に格納される全体知識グラフを検索し、ユーザ入力に対するＥＴＬワークフローの候補を生成するための機能部である。

出力管理部１０４は、ＥＴＬ推奨部１０２によって生成されたＥＴＬワークフローの候補を評価し、推奨のＥＴＬワークフローを示すＥＴＬワークフローレポートを出力するための機能部である。
なお、これらの機能部の詳細については後述する。

次に、図２を参照して、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置における入力管理部の論理構成について説明する。

図２は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置１００における入力管理部１０１の論理構成の一例を示す図である。図２に示すように、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置１００における入力管理部１０１は、主にユーザ認証部２０１、ユーザ入力表示部２０２、抽出部２０３、ユーザクエリー生成部２０６、及び参照用ファイルアップロード部２１０とを含む。

ユーザ認証部２０１は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置１００のユーザの認証処理を管理するための機能部である。ユーザ認証部２０１は、後述する認証画面（図２１に示す認証画面２１００参照）に対してユーザが入力したメールアドレスやパスワード等の認証情報を検証し、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００の機能へのアクセスを制御することで、登録済みのユーザのみに対してアクセスを付与することができる。

ユーザ入力表示部２０２は、ユーザによって入力された情報（メールアドレスやパスワード等の認証情報、ユーザクエリー等）を確認するための表示部である。ユーザ入力表示部２０２は、例えばＥＴＬワークフロー推奨装置１００に接続されている外部のディスプレイに表示される画面であってもよい。ユーザ入力表示部２０２は、ユーザによる入力や変更に応じてリアルタイムで更新される。

抽出部２０３は、ユーザによって入力される入力情報の中から、推奨のＥＴＬワークフローの判定に用いられる情報を抽出するための機能部である。図２に示すように、抽出部２０３は、目標抽出部２０４と、ビジネス用語抽出部２０５とを含む。
目標抽出部２０４は、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め保存されるＥＴＬファイル（例えば図４に示すＥＴＬファイル４０１）に関連するＥＴＬ目標（例えば、ユーザによって指定された目標）を抽出するための機能部である。例えば、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め保存されるＥＴＬファイルにおいて、「データ確実性を向上」や「処理性能向上」等のＥＴＬ目標が保存されている場合には、目標抽出部２０４は、これらのＥＴＬ目標の情報を抽出し、ユーザ入力表示部２０２に表示する（図２２に示すユーザ入力画面２２００参照）。
ビジネス用語抽出部２０５は、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め保存される組織ファイル（例えば、図４に示す組織ファイル４０４）において、特定の組織において特有のビジネス用語及びその定義に関する情報を抽出するための機能部である。例えば、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め保存される組織ファイルにおいて、「注文」や「純売上高」のビジネス用語について特有の定義が定められている場合、ビジネス用語抽出部２０５は、これらのビジネス用語及びその定義を抽出し、ユーザ入力表示部２０２に表示する。

ユーザクエリー生成部２０６は、ユーザクエリーを生成するための機能部である。ここでのユーザクエリーとは、ユーザによって作成され、所定のビジネスドメインに関する自然言語の質問である。このユーザクエリーは、例えば所定のタスクに必要な情報を取得するための要求であってもよい。一例として、ここでのユーザクエリーは、「過去３カ月の注文と純売上高は何ですか？」であってもよい。後述するように、このユーザクエリーは、推奨のＥＴＬワークフローの判定に用いられる。
また、図２に示すように、ユーザクエリー生成部２０６は、クエリー表示部２０７、フィルタ部２０８、及びビジネス用語検索部２０９とを含む。

クエリー表示部２０７は、ユーザによって作成されるユーザクエリーを表示するための表示部であり、例えばＥＴＬワークフロー推奨装置１００に接続されている外部のディスプレイに表示される画面であってもよい。

フィルタ部２０８は、ユーザクエリーを作成する際に、当該ユーザクエリーの結果を絞るためのフィルタを設定するための機能部である。例えば、フィルタ部２０８は、所定の期間を指定するための時間フィルタ、結果をグループ毎に分類するためのグループフィルタ等を含んでもよい。

ビジネス用語検索部２０９は、ユーザに作成されるユーザクエリーにおけるビジネス用語に対応するタグ等のメタデータを検索し、ユーザのクエリーに添付するための機能部である。ビジネス用語に対応するタグを検索し、ユーザのクエリーに添付することで、ユーザのクエリーに対するより良好な結果を得ることができる。

参照用ファイルアップロード部２１０は、参照用ファイルをユーザクエリーと共にアップロードするための機能部である。ここでの参照用ファイルとは、推奨のＥＴＬワークフローを判定する際に用いられるファイルであり、ユーザクエリーの代わりにアップロードされてもよく、ユーザクエリーと共にアップロードされてもよい。一例として、参照用ファイルは、例えばユーザが所望するＥＴＬワークフローによって出力されるファイルの形式と同様の形式のファイルや、ユーザが所望するＥＴＬワークフローによって出力されるデータ内容と同様の内容を有するファイルであってもよい。
また、図２に示すように、参照用ファイルアップロード部２１０は、データプロフィール部２１１と、ファイル管理部２１２とを含む。

データプロフィール部２１１は、参照用ファイルやＥＴＬワークフロー推奨装置１００に格納されているファイル（例えば、ユーザがアップロードした参照用ファイルと類似度が高いファイル）に関するデータプロフィールを取得するための機能部である。例えば、データプロフィール部２１１は、ユーザがアップロードした参照用ファイルについて、作成者の情報、作成日時の情報、使用頻度の情報、使用形態の情報、評価の情報、統計情報、分布情報、他のファイルとの関係性（所定のビジネスルールへの追随性）等の情報をメタデータプロフィールとして取得してもよい。

ファイル管理部２１２は、データプロフィール部２１１によって取得されたデータプロフィールの情報を確認したり、管理したりするための機能部である。例えば、ユーザは、ファイル管理部２１２を介して、データプロフィール部２１１によって取得されたデータプロフィールを閲覧したり、保存したり、編集したりしてもよい。

以上説明したような構成を有する入力管理部１０１によれば、推奨のＥＴＬワークフローを生成する際に用いられる各種情報を取得することができる。

次に、図３を参照して、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置におけるＥＴＬ推奨部の論理構成について説明する。

図３は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置１００におけるＥＴＬ推奨部１０２の論理構成の一例を示す図である。
図３に示すように、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置１００におけるＥＴＬ推奨部１０２は、ユーザ入力分類部３６１、グラフクエリー変換部３６４、ＥＴＬ検索部３６５、アクセス及びポリシー制御部３６６、ＥＴＬ生成部３７１、全体スコア生成部３７９、知識データベース構築及び更新部３８３、ＥＴＬ結果分類部３８４、及びグラフクエリー補正部３８５を主に含む。

ユーザ入力分類部３６１は、上述した入力管理部１０１を介して入力されたユーザ入力を分類し、情報の種類に応じて適切な処理を実行するための機能部である。例えば、ユーザ入力分類部３６１は、入力管理部１０１を介して入力されたユーザ入力が自然言語のユーザクエリーか参照用ファイルかを判定することができる。入力管理部１０１を介して入力されたユーザ入力が自然言語によって構成されたユーザクエリーである場合には、ユーザ入力分類部３６１は、セマンティック解釈部３６２による処理を実行する。一方、上述した入力管理部１０１を介して入力されたユーザ入力が参照用ファイルの場合には、ユーザ入力分類部３６１は、ファイル類似度管理部３６３による処理を実行する。

セマンティック解釈部３６２は、入力管理部１０１を介して入力されたユーザ入力がユーザクエリーの場合、当該ユーザクエリーに対する自然言語処理を施し、ユーザクエリーの意味を判定するための機能部である。ここでは、セマンティック解釈部３６２は、既存の自然言語手段を用いてもよく、ユーザクエリーの意味を正確に判定できる手段であれば特に限定されない。一例として、「過去３カ月の注文と純売上高は何ですか？」とのユーザクエリーの場合には、セマンティック解釈部３６２は、「注文」や「純売上高」等のビジネス用語を抽出し、後述する組織知識グラフに基づいて抽出したビジネス用語の当該組織における意味を判定することでユーザクエリーによって求められている情報を特定してもよい。

ファイル類似度管理部３６３は、入力管理部１０１を介して入力されたユーザ入力が参照用ファイルの場合には、アップロードされた参照用ファイルに対する所定の類似度基準を満たすファイルを、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め保存されるファイルの中から選択する。ここで、アップロードされた参照用ファイルと、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め保存されるファイルとの類似度を計算するためには、ファイル類似度管理部３６３は、アップロードされた参照用ファイルと、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め保存されるファイルとのデータプロフィールを比較してもよい。
一例として、ファイル類似度管理部３６３は、それぞれのファイルのビジネス用語、統計情報、作成者情報、作成日時情報等のデータプロフィールを比較し、データプロフィールが一致する場合にはより高い類似度として、データプロフィールが一致しない場合にはより低い類似度としてもよい。

グラフクエリー変換部３６４は、上述した入力管理部１０１を介して入力されたユーザ入力を、後述する全体知識グラフを検索するためのグラフクエリーに変換する機能部である。一例として、ユーザクエリーが特定のビジネス用語を含む場合、グラフクエリー変換部３６４は、このユーザクエリーを、当該ビジネス用語を含むＥＴＬワークフローを検索するためのグラフクエリーに変換してもよい。

ＥＴＬ検索部３６５は、グラフクエリー変換部３６４によって変換されたグラフクエリーを用いて、後述する全体知識グラフ（例えば、図４に示す全体知識グラフ４５０）を検索することで、当該グラフクエリーに対するＥＴＬワークフローの候補を取得するための機能部である。

アクセス及びポリシー制御部３６６は、ＥＴＬ検索部３６５によって取得されたＥＴＬワークフローの候補が所定のアクセス条件及びポリシー条件を満たすか否かを判定するための機能部である。ＥＴＬ検索部３６５によって取得されたＥＴＬワークフローの候補が所定のアクセス条件及びポリシー条件のいずれかを満たさない場合には、アクセス及びポリシー制御部３６６は、当該ＥＴＬワークフローをＥＴＬワークフローの候補から削除する。

図３に示すように、アクセス及びポリシー制御部３６６は、アクセス検証部３６７、ポリシー検証部３６８、結果補正部３６９、及びポリシー更新部３７０を含む。

アクセス検証部３６７は、ＥＴＬワークフローのアクセス条件として、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００のユーザが、ＥＴＬ検索部３６５によって取得されたＥＴＬワークフローにアクセスする権限があるか否かを検証するための機能部である。ここでの検証は、例えばユーザが入力した認証情報等に基づいて行われてもよい。

ポリシー検証部３６８は、ＥＴＬワークフローのポリシー条件として、ＥＴＬ検索部３６５によって取得されたＥＴＬワークフローが所定のポリシー（ローカリゼーションポリシー、セキュリティポリシー等）を満たすか否かを検証するための機能部である。

結果補正部３６９は、上述したアクセス条件又はポリシー条件のいずれかを満たさないＥＴＬワークフローを、ＥＴＬワークフローの候補から削除するための機能部である。例えば、結果補正部３６９は、ユーザが、ＥＴＬ検索部３６５によって取得されたＥＴＬワークフローにアクセスする権限がない場合には、当該ＥＴＬワークフローをＥＴＬワークフローの候補から削除する。また、ＥＴＬ検索部３６５によって取得されたＥＴＬワークフローが所定のポリシー条件を満たさない場合には、結果補正部３６９は、当該ＥＴＬワークフローをＥＴＬワークフローの候補から削除する。

ポリシー更新部３７０は、上述したアクセス条件又はポリシー条件を更新するための機能部である。ポリシー更新部３７０は、例えばアクセス条件及びポリシー条件を指定するデータベースをモニターし、当該データベースにおけるアクセス条件及びポリシー条件に対する変更があった場合、アクセス及びポリシー制御部３６６で用いられるアクセス条件及びポリシー条件を当該変更に合わせて更新してもよく、ユーザによる直接的な変更指示に合わせてアクセス条件及びポリシー条件を更新してもよい。

ＥＴＬ生成部３７１は、上述したＥＴＬ検索部３６５による検索の結果、グラフクエリーに対するＥＴＬワークフローの候補が見つからなかった場合に、新規のＥＴＬワークフローを生成するための機能部である。図３に示すように、ＥＴＬ生成部３７１は、セマンティック解釈部３７２、クエリー生成部３７３、論理プラン生成部３７４、ファイル検索部３７５、実行ファイル生成部３７６、特徴推定部３７７、及びアクセス及びポリシー制御部３７８を含む。

セマンティック解釈部３７２は、上述した入力管理部１０１を介して入力されたユーザクエリーに対する自然言語処理を施し、ユーザクエリーの意味を判定するための機能部である。ここでのセマンティック解釈部３７２は、上述したセマンティック解釈部３６２と実質的に同様であるため、ここではその説明を省略する。

クエリー生成部３７３は、セマンティック解釈部３７２の処理の結果に基づいて、後述するファイル知識グラフ（例えば、図４に示すファイル知識グラフ４１１）を検索するためのクエリーを生成する。

ファイル検索部３７５は、クエリー生成部３７３によって生成されたクエリーを用いて、ファイル知識グラフ（例えば、図４に示すファイル知識グラフ４１１）を検索することで、当該クエリーに関連するファイルを取得する。

アクセス及びポリシー制御部３７８は、ファイル検索部３７５よって取得されたファイルが所定のアクセス条件及びポリシー条件を満たすか否かを判定するための機能部である。ここでのアクセス及びポリシー制御部３７８は、上述したアクセス及びポリシー制御部３６６と実質的に同様であるため、ここではその説明を省略する。

論理プラン生成部３７４は、ファイル検索部３７５によって取得されたファイルに基づいて、複数の処理を連結してなる論理プランを新規のＥＴＬワークフローとして生成するための機能部である。

実行ファイル生成部３７６は、論理プラン生成部３７４によって生成された論理プランの各種処理を実行するための実行ファイル（.ｅｘｅファイル等）を生成するための機能部である。

特徴推定部３７７とは、論理プラン生成部３７４によって生成された新規のＥＴＬワークフローによる処理性能やデータ品質等の各種パラメータを推定するための機能部である。
一例として、「過去３カ月の注文と純売上高は何ですか？」とのクエリーがあった場合、セマンティック解釈部３７２は当該ユーザクエリーを分析した結果、「３カ月」の期間における「注文」及び「純売上高」の情報の出力が求められていることを判定した後、クエリー生成部３７３は、「注文」及び「純売上高」の情報を含むファイルを検索するためのクエリーを生成する。
その後、ファイル検索部３７５は、検索結果として、「Order_detail_feb.csv」、「Order_detail_jan.csv」、「Sales data.csv」、「Order status.csv」を取得し、「過去３カ月」との期間に対応しないファイルを除外する。アクセス及びポリシー制御３７９は、取得したファイルが所定のアクセス条件及びポリシー条件を満たすか否かを検証する。アクセス条件及びポリシー条件の両方が満たされる場合、論理プラン生成部３７４は、これらのファイルに基づいて論理プランを生成した後、実行ファイル生成部３７６は実行ファイルを生成する。

全体スコア生成部３７９は、ＥＴＬワークフローを評価し、当該ＥＴＬワークフローの、ユーザ入力に対する適正を定量的に示す尺度として全体スコアを生成するための機能部である。全体スコア生成部３７９は、目標、役割、及びドメイン対応関係情報３８０、類似度インデックス３８１、及び特徴推定部によって推定されるＥＴＬ特徴３８２に基づいて全体スコアを生成してもよい。また、全体スコア生成部３７９は、これらの情報に加えて、データ品質、性能、コスト効率、セキュリティ性、使用性、適用性等を考慮してもよい。

知識データベース構築及び更新部３８３は、例えば図１に示す知識データベース１０３を構築し、必要に応じて更新するための機能部である。知識データベース１０３を構築するために、知識データベース構築及び更新部３８３は、ＥＴＬファイルからＥＴＬ情報を抽出し、ＥＴＬ知識グラフを生成するＥＴＬ情報管理部と、人材データベースから人材情報を抽出し、人材知識グラフを生成する人材情報管理部と、データカタログファイルからファイル情報を抽出し、ファイル知識グラフを生成するファイル情報管理部と、組織ファイルから組織情報を抽出し組織知識グラフを生成する組織情報管理部と、これらの知識グラフを集約する知識集約部を備えてもよい（図４参照）。
また、知識データベース構築及び更新部３８３は、例えばＥＴＬワークフロー推奨装置１００に新しいデータ（ＥＴＬファイル、人材データベース、データカタログファイル、組織ファイル）が追加される度に、追加した情報に基づいて知識データベース（つまり、知識データベースに含まれる全体知識グラフ）を更新してもよい。

ＥＴＬ結果分類部３８４は、全体スコア生成部３７９によって評価されたＥＴＬワークフローの候補を、全体スコアに基づいて分類する（例えば、全体スコアが高い順に並べる等）ための機能部である。

グラフクエリー補正部３８５は、例えばＥＴＬ検索部３６５による検索の結果、ＥＴＬワークフローが見つからなかった場合に、グラフクエリーを（ユーザの入力等に基づいて）補正するための機能部である。

以上説明したような構成を有するＥＴＬ推奨部１０２によれば、所定のビジネスドメインに関するユーザ入力に基づいて、特定のタスクを実行するためのＥＴＬワークフローを推奨することができる。

次に、図４を参照して、本開示の実施形態に係る知識データベースに格納される全体知識グラフを構築する手段について説明する。

図４は、本開示の実施形態に係る知識データベース１０３に格納される全体知識グラフ４５０を構築する手段の一例を示す図である。
図４に示すように、本開示の実施形態に係る知識データベース１０３に格納される全体知識グラフ４５０は、ＥＴＬファイル４０１から抽出されるＥＴＬ情報によって生成されるＥＴＬ知識グラフ４０９と、人材データベース４０２から抽出される人材情報によって生成される人材知識グラフ４１０と、データカタログファイル４０３から抽出されるファイル情報によって生成されるファイル知識グラフ４１１と、組織ファイル４０４から抽出される組織情報によって生成される組織知識グラフ４１２とを集約することで構築され、ユーザからのユーザ入力に対する推奨のＥＴＬワークフローを判定するために用いられるグラフ形式のデータ構造である。
ＥＴＬ情報、人材情報、ファイル情報、及び組織情報等を全体知識グラフのようなグラフ形式で表現することにより、例えば複雑なクエリー作成や複数のテーブルの結合が求められるいわゆる関係データベース（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ Ｄａｔａｂａｓｅ）に比べて、必要な情報を取得する処理を向上させることができる。

ＥＴＬ情報管理部４０５は、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め保存されるＥＴＬファイル４０１から、ＥＴＬワークフローのステップの情報、作成者の情報、及びメタデータ等をＥＴＬ情報として抽出し、抽出した情報からＥＴＬ知識グラフ４０９を生成する。一例として、入力ステップ、データ変換ステップ、及び出力ステップを含むＥＴＬファイル４０１の場合、ＥＴＬ情報管理部４０５は、これらのステップと共に、ＥＴＬファイル４０１の作成者の情報、メタデータ、データ品質（データ正確性、データ完成度、データフレッシュネ、データ一貫性、データ解釈性等から計算できる）、性能、コスト効率、セキュリティ性、データで器用性、データ使用性、データ管理性、ＥＴＬ目標等を抽出した後、ＥＴＬ知識グラフ４０９を生成してもよい。
なお、ＥＴＬ知識グラフ４０９の一例を、図７を参照して説明する。

人材情報管理部４０６は、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め保存される人材データベース４０２から、人材の識別情報、役割情報、勤務場所情報、部署情報、及び専門分野情報等を人材情報として抽出し、抽出した情報から人材知識グラフ４１０を生成する。一例として、人材情報管理部４０６は、特定の人材を識別するためのＩＤ及び氏名、データサイエンティストやデータ分析等の役割、東京やニューヨーク等の人材の勤務場所、データサイエンスやデータ収集等の部署、及びＭＬ－ＳＶＭやＡｎａｌｙｔｉｃｓ等の専門分野等の人材情報から人材知識グラフ４１０を生成してもよい。
なお、人材知識グラフ４１０の一例を、図９を参照して説明する。

ファイル情報管理部４０７は、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め保存されるデータカタログファイル４０３から、所定のビジネスドメインに関する注文や売り上げ等の情報をファイル情報として抽出し、抽出した情報からファイル知識グラフ４１１を生成する。一例として、「OrderDetails.csv」とのファイル名、「User1」との作成者情報、「注文ＩＤ」や「注文詳細」等のファイル内容、ファイルの作成日時、ファイルの評価等のファイル情報からファイル知識グラフ４１１を生成してもよい。
なお、ファイル知識グラフ４１１の一例を、図１３を参照して説明する。

組織情報管理部４０８は、組織ファイル４０４から、組織の構成、従業員数、特定のビジネス用語の定義等を組織情報として抽出し、抽出した情報から組織知識グラフ４１２を生成する。一例として、「注文」及び「純売上高」のビジネス用語等の組織情報から組織知識グラフ４１２を生成してもよい。
なお、組織知識グラフ４１２の一例を、図１５を参照して説明する。

ＥＴＬ知識グラフ４０９、人材知識グラフ４１０、ファイル知識グラフ４１１、及び組織知識グラフ４１２が生成された後、知識集約部４１３は、ＥＴＬ知識グラフ４０９、人材知識グラフ４１０、ファイル知識グラフ４１１、及び組織知識グラフ４１２を集約し、全体知識グラフ４５０を生成する。上述したように、この全体知識グラフ４５０は知識データベース１０３に格納され、ユーザからのユーザ入力に対する推奨のＥＴＬワークフローを判定するために用いられる。

次に、図５を参照して、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置における出力管理部の論理構成について説明する。

図５は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置１００における出力管理部１０４の論理構成の一例を示す図である。図５に示すように、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置１００における出力管理部１０４は、表示部５０１、保存管理部５０６、及びスコア更新部５０８を主に含む。

表示部５０１は、推奨のＥＴＬワークフローを示すＥＴＬワークフローレポートを表示するための機能部である。表示部５０１は、例えばＥＴＬワークフロー推奨装置１００に接続されている外部ディスプレイ等であってもよい。また、図５に示すように、表示部５０１は、フィルタ表示部５０２、スコア表示部５０３、ＥＴＬスクリプト可視化部５０４、及びパラメータ更新部５０５とを含む。

フィルタ表示部５０２は、推奨のＥＴＬワークフローに関するＫＰＩ（Ｋｅｙ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）パラメータをフィルタするための機能部である。フィルタ表示部５０２によれば、ユーザは、推奨のＥＴＬワークフローに関するＫＰＩパラメータの重み付けを確認したり、調整したりすることができる。

スコア表示部５０３は、推奨のＥＴＬワークフローについて計算された評価スコアを表示するための機能部である。

ＥＴＬスクリプト可視化部５０４は、推奨のＥＴＬワークフローの流れを可視化し、表示するための機能部である。

パラメータ更新部５０５は、ユーザが調整したＫＰＩパラメータに応じて、推奨のＥＴＬワークフローの結果を更新するための機能部である。

以上説明したような構成を有する出力管理部１０４によれば、ユーザは、推奨のＥＴＬワークフローを示すＥＴＬワークフローレポートを容易に確認することができる。

次に、図６を参照して、本開示の実施形態に係るＥＴＬファイルの一例について説明する。

図６は、本開示の実施形態に係るＥＴＬファイル４０１の一例を示す図である。
上述したように、本開示の実施形態に係る全体知識グラフは、ＥＴＬ情報、人材情報、データカタログファイル、及び組織情報に基づいて生成される。ここでのＥＴＬ情報とは、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め格納されているＥＴＬファイル４０１から抽出される情報であり、例えば、ＥＴＬワークフローにおけるステップの情報、作成者情報、メタデータ情報等を含んでもよい。
一例として、図６に示すＥＴＬファイル４０１は、ＥＴＬワークフローにおけるステップの情報、作成者情報、及びメタデータ情報を含む。これらの情報は、ＥＴＬ情報としてＥＴＬファイル４０１から抽出され、全体知識グラフに含まれるＥＴＬ知識グラフを作成する際に用いられる。

次に、図７を参照して、本開示の実施形態に係るＥＴＬ知識グラフの一例について説明する。

図７は、本開示の実施形態に係るＥＴＬ知識グラフ４０９の一例を示す図である。ここでのＥＴＬ知識グラフ４０９とは、ＥＴＬファイルから抽出したＥＴＬ情報をグラフ形式で表現するためのデータ構造であり、上述したように、ユーザ入力に対する推奨のＥＴＬワークフローを生成する際に用いられる全体知識グラフの一部である。

図７に示すＥＴＬ知識グラフ４０９は、図６を参照して上述したＥＴＬファイル４０１から抽出されたＥＴＬ情報に基づいて生成されたＥＴＬ知識グラフである。図７に示すように、ＥＴＬ知識グラフ４０９では、ＥＴＬファイル４０１から抽出されたＥＴＬ情報の各要素は、他方の要素との関係に応じて、個別のグラフノードとして表現される。例えば、図７に示すように、ＥＴＬワークフローのステップ、作成者の情報、目標情報、及びメタデータ等がグラフ形式で表現されている。
上述したように、このＥＴＬ知識グラフ４０９は、人材知識グラフ、ファイル知識グラフ、及び組織知識グラフと結合することにより、ユーザ入力に対する推奨のＥＴＬワークフローを生成する際に用いられる全体知識グラフを構築することができる。

次に、図８を参照して、本開示の実施形態に係る人材データベースの一例について説明する。

図８は、本開示の実施形態に係る人材データベース４０２の一例を示す図である。
上述したように、本開示の実施形態に係る全体知識グラフは、ＥＴＬ情報、人材情報、データカタログファイル、及び組織情報に基づいて生成される。ここでの人材情報とは、所定のビジネスドメインに関連する組織（企業等）に属する人材に関する情報であり、例えば識別情報、役割情報、勤務場所情報、部署情報、及び専門分野情報等を含んでもよい。この人材情報は、例えば所定の人材データベース４０２から抽出されてもよい。
一例として、図８に示す人材データベース４０２は、特定の人材を識別するためのＩＤ８０１及び氏名８０２、データサイエンティストやデータ分析等の役割８０３、東京やニューヨーク等の人材の勤務場所８０４、データサイエンスやデータ収集等の部署８０５、及びＭＬ－ＳＶＭやＡｎａｌｙｔｉｃｓ等の専門分野８０６を含んでもよい。これらの情報は、人材情報として人材データベース４０２から抽出され、全体知識グラフに含まれる人材知識グラフを作成する際に用いられる。

次に、図９を参照して、本開示の実施形態に係る人材知識グラフの一例について説明する。

図９は、本開示の実施形態に係る人材知識グラフ４１０の一例を示す図である。ここでの人材知識グラフ４１０とは、人材データベース（例えば、図８に示す人材データベース４０２）から抽出した人材情報をグラフ形式で表現するためのデータ構造であり、上述したように、ユーザク入力に対する推奨のＥＴＬワークフローを生成する際に用いられる全体知識グラフの一部である。

図９に示す人材知識グラフ４１０は、図８を参照して上述した人材データベース４０２から抽出された人材情報に基づいて生成された人材知識グラフである。図９に示すように、人材知識グラフ４１０では、人材データベース４０２から抽出された人材情報の各要素は、他方の要素との関係に応じて、個別のグラフノードとして表現される。例えば、図９に示すように、特定の人材を識別するためのＩＤ及び氏名、データサイエンティストやデータ分析等の役割、東京やニューヨーク等の人材の勤務場所、データサイエンスやデータ収集等の部署、及びＭＬ－ＳＶＭやＡｎａｌｙｔｉｃｓ等の専門分野等がグラフ形式で表現されている。
上述したように、この人材知識グラフ４１０は、ＥＴＬ知識グラフ、ファイル知識グラフ、及び組織知識グラフと結合することにより、ユーザクエリーに対する推奨のＥＴＬワークフローを生成する際に用いられる全体知識グラフを構築することができる。

次に、図１０を参照して、本開示の実施形態に係る類似度インデックスの一例について説明する。

図１０は、本開示の実施形態に係る類似度インデックス３８１の一例を示す図である。上述したように、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置１００は、ＥＴＬワークフローを評価する際に、目標、役割、及びドメイン対応関係情報３８０、類似度インデックス３８１、及びＥＴＬ特徴３８２に基づいてＥＴＬワークフローの全体スコアを
生成してもよい。

図１０には、類似度インデックス３８１の一例が示される。ここでは、類似度インデックス３８１は、異なる人材の類似度を示すデータファイルである。図１０に示すように、類似度インデックス３８１では、複数の人材（例えば、人材データベース４０２に情報が格納されている人材）の類似度は、勤務場所、専門分野、役割、及び部署に基づいて計算されており、勤務場所類似度１００１、専門分野類似度１００２、役割類似度１００３、及び部署類似度１００４として示されている。

ここでは、人材の類似度は、勤務場所、専門分野、役割、及び部署等の各カテゴリー毎に、図３に示す全体スコア生成部３７９によって実行される所定のアルゴリズムで計算されてもよい。例えば、役割類似度１００３に示されるように、「データサイエンティスト」と「ソフトウエアエンジニア」との役割は「０．６」の類似度スコアとなり、「データサイエンティスト」と「データ分析」との役割は「０．８５」の類似度スコアとなってもよい。もう一例として、勤務場所類似度１００１に示されるように、「東京」と「大阪」との勤務場所は「０．９」の類似度スコアとなり、「東京」と「ニューヨーク」との勤務場所は「０．６」の類似度スコアとなってもよい。

特定の人材の全体の類似度スコアは、勤務場所類似度１００１、専門分野類似度１００２、役割類似度１００３、及び部署類似度１００４の平均値としてもよい。一例として、「東京」における組織の「データサイエンス」部署に所属し、ＭＬ－ＳＶＭを専門分野とするデータサイエンティストである人材Ａと、「ニューヨーク」における組織の「収集」部署に所属し、ＭＬ－ＳＶＭを専門分野とするデータサイエンティストである人材Ｂとの全体の類似度を計算した場合、「０．８５」との類似度となる（(1+0.6+0.8+1)/4 =0.85）)。
上述したように、この人材の類似度インデックス３８１は、ＥＴＬワークフローを評価する際に用いられてもよい。

次に、図１１を参照して、本開示の実施形態に係る目標、役割、及び役割の対応関係情報の一例について説明する。

図１１は、本開示の実施形態に係る目標、ドメイン、及び役割の対応関係情報の一例を示す図である。上述したように、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置１００は、ＥＴＬワークフローを評価する際に、目標、役割、およびドメインの対応関係情報３８０、類似度インデックス３８１、及びＥＴＬ特徴３８２に基づいてＥＴＬワークフローの全体スコアを生成してもよい。

図１１には、目標、役割、及びドメインの対応関係情報３８０の一例が示される。ここでは、目標、役割、及びドメインの対応関係情報３８０は、ＥＴＬファイルの目標１１０１と、人材の専門分野１１０２及び役割１１０３の対応関係を示す情報である。目標、役割、及びドメインの対応関係情報３８０によれば、例えばＥＴＬファイルの目標が指定されていない場合や、人材が組織を退社したため当該人材の専門分野や役割が特定できない場合に、目標、役割、及びドメインの対応関係情報３８０に示されている目標１１０１、専門分野１１０２、及び役割１１０３の対応関係から、欠落している情報を推定することができる。

一例として、ある組織に所属する人材が「データ品質を向上」との目標を有するＥＴＬファイルを作成した後、組織を退社したため、当該人材の専門分野や役割等の情報が特定できない場合には、目標、役割、及びドメインの対応関係情報３８０から、「データ品質を向上」との目標から、当該人材の専門分野が「ＭＬ－ＳＶＭ」であり、役割が「データサイエンティスト」であることを推定できる。このように、上述した類似度インデックス３８１を作成する際に、例えばＥＴＬファイルの目標が指定されていない場合や、人材が組織を退社したため当該人材の専門分野や役割が特定できない場合であっても、欠落している情報を推定し、類似度インデックス３８１を作成することができる。

次に、図１２を参照して、本開示の実施形態に係るデータカタログファイルの一例について説明する。

図１２は、本開示の実施形態に係るデータカタログファイル４０３の一例を示す図である。上述したように、本開示の実施形態に係る全体知識グラフは、ＥＴＬ情報、人材情報、ファイル情報、及び組織情報に基づいて生成される。ここでのファイル情報とは、所定のビジネスドメインに関する、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め格納されているデータカタログファイルに関する情報であり、例えば所定のビジネスドメインに関する注文や売り上げの情報等を含んでもよい。このファイル情報は、例えばＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め格納されているデータカタログファイル４０３から抽出されてもよい。

一例として、図１２に示すデータカタログファイル４０３は、「OrderDetails.csv」、「Order.csv」、「Sales.csv」等のファイル名１２０１、User1等のファイル作成者１２０２、「注文ＩＤ」や「注文詳細」等の、ファイルに含まれる内容１２０３、ファイルの作成日時１２０４、ファイルの評価１２０５等の情報を含んでもよい。これらの情報は、ファイル情報としてデータカタログファイル４０３から抽出され、全体知識グラフに含まれるファイル知識グラフを作成する際に用いられる。

次に、図１３を参照して、本開示の実施形態に係るファイル知識グラフの一例について説明する。

図１３は、本開示の実施形態に係るファイル知識グラフ４１１の一例を示す図である。ここでのファイル知識グラフ４１１とは、データカタログファイル（例えば、図１２に示すデータカタログファイル４０３）から抽出したファイル情報をグラフ形式で表現するためのデータ構造であり、上述したように、ユーザ入力に対する推奨のＥＴＬワークフローを生成する際に用いられる全体知識グラフの一部である。

図１３に示すファイル知識グラフ４１１は、図１２を参照して上述したデータカタログファイル４０３から抽出されたファイル情報に基づいて生成されたファイル知識グラフである。図１３に示すように、ファイル知識グラフ４１１では、データカタログファイル４０３から抽出されたファイル情報の各要素は、他方の要素との関係に応じて、個別のグラフノードとして表現される。例えば、図１３に示すように、「OrderDetails.csv」、「Order.csv」、「Sales.csv」等のファイル名、User1等のファイル作成者、「注文ＩＤ」や「注文詳細」等の、ファイルに含まれる内容、ファイルの作成日時、ファイルの評価等がグラフ形式で表現されている。
上述したように、このファイル知識グラフ４１１は、ＥＴＬ知識グラフ、人材知識グラフ、及び組織知識グラフと結合することにより、ユーザ入力に対する推奨のＥＴＬワークフローを生成する際に用いられる全体知識グラフを構築することができる。

次に、図１４を参照して、本開示の実施形態に係る組織ファイル４０４の一例について説明する。

図１４は、本開示の実施形態に係る組織ファイル４０４の一例を示す図である。上述したように、本開示の実施形態に係る全体知識グラフは、ＥＴＬ情報、人材情報、ファイル情報、及び組織情報に基づいて生成される。ここでの組織情報とは、
所定のビジネスドメインにおいて、特定の組織の構成や特徴を示す情報であり、例えば組織における特有のビジネス用語の定義等を含んでもよい。この組織情報は、例えばＥＴＬワークフロー推奨装置１００に予め格納されている組織ファイル４０４から抽出されてもよい。

組織（または同じ組織に属する異なる部署）によっては、ビジネス用語の定義が異なることがある。例えば、「注文」とのビジネス用語は、電子取引を管理する部署では、ユーザがウエブサイト上で「注文を確定する」ボタンを押すことを意味するが、商品の発送を管理する部署では、商品がお客様に届いたことを意味する。
従って、「過去３カ月の注文と純売上高は何ですか？」とのユーザクエリーがあった場合に、ユーザが求める情報を正確に提供するためには、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に格納されている「注文」や「純売上高」の情報がどのように定義されているかを把握することが重要である。
そこで、上述したように、本開示では、「注文」や「純売上高」等のビジネス用語の定義を規定する組織情報を組織ファイル４０４から抽出し、抽出した情報を全体知識グラフに含むことで、ユーザクエリーに対応する正確なＥＴＬワークフローを推奨することができる。

一例として、図１４に示す組織ファイル４０４では、「注文」とのビジネス用語は「商品が発送済み又は支払い済みであること」として定義され、「純売上高」とのビジネス用語は「最終価格から税金及び送料を引いた額」として定義されている。これらの情報は、組織情報として組織ファイル４０４から抽出され、全体知識グラフに含まれる組織知識グラフを作成する際に用いられる。

図１５は、本開示の実施形態に係る組織知識グラフ４１２を示す図である。ここでの組織知識グラフ４１２とは、組織ファイル（例えば、図１２に示す組織ファイル４０４）から抽出した組織情報をグラフ形式で表現するためのデータ構造であり、上述したように、ユーザ入力に対する推奨のＥＴＬワークフローを生成する際に用いられる全体知識グラフの一部である。

図１５に示す組織知識グラフ４１２は、図１４を参照して上述した組織ファイル４０４から抽出されたファイル情報に基づいて生成された組織知識グラフである。図１５に示すように、図１５に示す組織知識グラフ４１２では、組織ファイル４０４から抽出された組織情報の各要素は、他方の要素との関係に応じて、個別のグラフノードとして表現される。例えば、図１５に示すように、「注文」、「純売上高」等のビジネス用語や、「発送済み」や「送料」等の、当該ビジネス用語の定義の構成要素がグラフ形式で表現されている。
上述したように、この組織知識グラフ４１２は、ＥＴＬ知識グラフ、人材知識グラフ、及びファイル知識グラフと結合することにより、ユーザ入力に対する推奨のＥＴＬワークフローを生成する際に用いられる全体知識グラフを構築することができる。

次に、図１６を参照して、本開示の実施形態に係る全体知識グラフの一例について説明する。

図１６は、本開示の実施形態に係る全体知識グラフ４５０の一例を示す図である。ここでの全体知識グラフ４５０とは、ＥＴＬファイル４０１、人材データベース４０２、データカタログファイル４０３、及び組織ファイル４０４から抽出される情報（ＥＴＬ情報、人材情報、ファイル情報、組織情報）を集約し、グラフ形式で表現するためのデータ構造であり、上述したように、ユーザ入力に対する推奨のＥＴＬワークフローを生成する際に用いられる。

図１６に示すように、全体知識グラフでは、ＥＴＬワークフローのステップの情報、作成者の情報、及びメタデータ等のＥＴＬ情報、人材の識別情報、役割情報、勤務場所情報、部署情報、及び専門分野情報等の人材情報、所定のビジネスドメインに関する注文や売り上げ等のファイル情報、組織の構成、従業員数、特定のビジネス用語の定義等の組織情報を含み、各種情報のそれぞれの要素は、他方の要素との関係に応じて、個別のグラフノードとして表現される。
上述したように、ユーザ入力に対応するグラフクエリーを用いてこの全体知識グラフ４５０を検索することにより、当該ユーザクエリー対して推奨のＥＴＬワークフローを判定することができる。

次に、図１７を参照して、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨システムについて説明する。

図１７は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨システム１７００の一例を示す図である。図１７に示すように、ＥＴＬワークフロー推奨システム１７００は、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００と、ストレージ装置１７１０と、ユーザ端末１７３０とから主に構成される。
ＥＴＬワークフロー推奨装置１００と、ストレージ装置１７１０と、ユーザ端末１７３０とは、例えばインターネットやＬＡＮ等の通信ネットワーク１７２０を介して接続される。

図１７に示すように、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００は、本開示の実施形態の機能を実行するための各種演算を行うためのＣＰＵ１７０１やメモリ１７０２、知識データベース（例えば図１に示す知識データベース１０３）を格納するための記憶部１７０３、及び通信ネットワーク１７２０を介してデータを送受信するためのネットワークインターフェース１７０４を備える。
ＥＴＬワークフロー推奨装置１００は、ＣＰＵ１７０１、メモリ１７０２、記憶部１７０３、及びネットワークインターフェース１７０４を用いて、図１を参照して説明した機能部の機能を実行する。
なお、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００の機能の詳細については、図１、２、３、５等を参照して説明したため、ここではその説明を省略する。

ストレージ装置１７１０は、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００に用いられる各種情報を格納するための装置であり、例えば図４に示すＥＴＬファイル４０１、人材データベース４０２、データカタログファイル４０３、組織ファイル４０４等を、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００からアクセス可能に格納してもよい。
図１７に示すように、ストレージ装置１７１０は、各種演算を行うためのＣＰＵ１７１１やメモリ１７１２、各種情報を記憶するための記憶部１７１３、及び通信ネットワーク１７２０を介してデータを送受信するためのネットワークインターフェース１７１４を備える。
なお、図１７では、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００とストレージ装置１７１０を別々の装置として示しているが、本開示はこれに限定されず、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００とストレージ装置１７１０とを一体とした構成も可能である。

ユーザ端末１７３０は、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００を利用するユーザの端末である。ユーザは、例えばユーザ端末１７３０を用いて、ユーザクエリー等の入力情報をＥＴＬワークフロー推奨装置１００に入力したり、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００から出力されるＥＴＬワークフローレポートを確認したりしてもよい。ここでのユーザ端末１７３０とは、例えばデスクトップパソコン、ノートパソコン、スマートフォン、タブレット等、任意のデバイスであってもよい。
図１７に示すように、ユーザ端末１７３０は、各種演算を行うためのＣＰＵ１７３１やメモリ１７３２、各種情報を記憶するための記憶部１７３３、通信ネットワーク１７２０を介してデータを送受信するためのネットワークインターフェース１７３４、ユーザの入力を受け付けるための入力部１７３５、及び情報を出力するための出力部１７３６を備える。

次に、図１８を参照して、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨方法について説明する。

図１８は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨方法１８００の一例を示す図である。図１８に示すＥＴＬワークフロー推奨方法１８００は、ユーザ入力に対して推奨のＥＴＬワークフローを判定するための方法であり、図１に示すＥＴＬワークフロー推奨装置１００の機能部によって実行される方法である。

まず、ステップＳ１８０２では、ＥＴＬワークフロー推奨装置の入力管理部（例えば、図１に示す入力管理部１０１）は、ユーザ入力をユーザから受け付ける。上述したように、このユーザ入力とは、所望のＥＴＬワークフローの目標、ビジネス用語、「過去３カ月の注文と純売上高は何ですか？」のようなユーザクエリー、及び／又は参照用ファイル等を含んでもよい。

次に、ステップＳ１８０４では、入力管理部は、ステップＳ１８０２で受け付けたユーザ入力を検証し、ユーザクエリーか参照用ファイルかを判定する。ユーザクエリーの場合には、本処理はステップＳ１８０８へ進み、参照用ファイルの場合にはステップＳ１８０６へ進む。

次に、ステップＳ１８０６では、ＥＴＬワークフロー推奨装置のＥＴＬ推奨部（例えば、図１に示すＥＴＬ推奨部１０２）は、ステップＳ１８０４で受け付けたユーザクエリーに対するセマンティック解釈処理を実行した後、当該ユーザクエリーに対応するグラフクエリーを生成する。

ステップＳ１８０８では、ＥＴＬ推奨部は、ステップＳ１８０４で受け付けた参照用ファイルの、ＥＴＬワークフロー推奨装置に格納されている既存のファイルに対する類似度を、これらのファイルのデータプロフィールに基づいて計算する。

ステップＳ１８１０では、ＥＴＬ推奨部は、ステップＳ１８０６での類似度計算の結果、上述したポリシー条件及びアクセス条件の両方を満たす、参照用ファイルと類似度が最も高い３つのファイルを選択し、選択した３つのファイルに基づいて、知識データベース１０３に格納されている全体知識グラフを検索するためのグラフクエリーを生成する。

次に、ステップＳ１８１２では、ＥＴＬ推奨部は、ステップＳ１８０６又はステップＳ１８１０で生成されたグラフクエリーを用いて、当該グラフクエリーに対応する既存のＥＴＬワークフローが存在するか否かを判定するために知識データベースに格納されている全体知識グラフを検索する。例えば、ここでは、ＥＴＬ推奨部は、当該グラフクエリーに対する所定の類似度を満たす既存のＥＴＬワークフローが存在するか否かを判定してもよい。

次に、ステップＳ１８１４では、ＥＴＬ推奨部は、ステップＳ１８１２での検索の結果に基づいて、グラフクエリーに対応する既存のＥＴＬワークフローが存在するか否かを判定する。グラフクエリーに対応する既存のＥＴＬワークフローが存在する場合には、本処理はステップＳ１８１８へ進み、グラフクエリーに対応する既存のＥＴＬワークフローが存在しない場合には、本処理はステップＳ１８１６に進む。

グラフクエリーに対応する既存のＥＴＬワークフローが存在しない場合、ステップＳ１８１６では、ＥＴＬ推奨部は、ユーザクエリーに対応する新規のＥＴＬワークフローを生成する処理を行った後、本処理はステップＳ１８４０で終了する。
なお、ユーザクエリーに対応する新規のＥＴＬワークフローを生成する処理については、図１９を参照して説明する。

グラフクエリーに対応する既存のＥＴＬワークフローが存在する場合、ステップＳ１８１８では、ＥＴＬ推奨部は、検索されたＥＴＬワークフローをＥＴＬワークフローの候補とし、これらのＥＴＬワークフローの候補に対するアクセス及びポリシー制御を行うことで、当該ＥＴＬワークフローの候補がアクセス条件及びポリシー条件を満たすか否かを判定する。
ここで、ＥＴＬ推奨部は、ＥＴＬワークフローの候補のアクセス条件として、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００のユーザが、検索されたＥＴＬワークフローにアクセスする権限があるか否かを検証してもよい。また、ＥＴＬ推奨部は、ＥＴＬワークフローの候補のポリシー条件として、検索されたＥＴＬワークフローが所定のポリシー（ローカリゼーションポリシー、セキュリティポリシー等）を満たすか否かを検証してもよい。

ステップＳ１８２０では、ＥＴＬ推奨部は、検索されたＥＴＬワークフローの候補が上述したアクセス条件及びポリシー条件のいずれか一方を満たさないと判定した場合には、本処理はステップＳ１８２２へ進む。一方、ＥＴＬ推奨部は、検索されたＥＴＬワークフローの候補が上述したアクセス条件及びポリシー条件の両方を満たすと判定した場合には、本処理はステップＳ１８２４へ進む。

ステップＳ１８２２では、ＥＴＬ推奨部は、アクセス条件又はポリシー条件を満たさないと判定したＥＴＬワークフローをＥＴＬワークフローの候補から削除する。アクセス条件又はポリシー条件を満たさないと判定したＥＴＬワークフローをＥＴＬワークフローの候補から削除した結果、ＥＴＬワークフローの候補が残らない場合には、ステップＳ１８０６またはステップＳ１８１０でグラフクエリーを補正してもよい（類似度が高い他のファイルを追加したり、ユーザクエリーを構成する用語を変更したりするなど）。

ステップＳ１８２４では、ＥＴＬ推奨部は、ＥＴＬワークフローの候補のそれぞれについて、全体スコアを計算する。上述したように、ここでの全体スコアとは、ＥＴＬワークフローの候補の、ユーザ入力に対する適正を定量的示す尺度である。ここでは、ＥＴＬ推奨部は、目標、ドメイン、及び役割の対応関係情報、類似度インデックス、ＥＴＬ特徴、データ品質、性能、コスト効率、セキュリティ性、使用性、適用性等に基づいてＥＴＬワークフローの候補のそれぞれについて全体スコアを計算してもよい。

次に、ステップＳ１８２６では、ＥＴＬ推奨部は、ステップＳ１８２４でＥＴＬワークフローの候補のそれぞれについて計算した全体スコアに基づいて、ＥＴＬワークフローの候補を分類する。例えば、ここで、ＥＴＬ推奨部は、ＥＴＬワークフローの候補を、全体スコアが高いものから並べてもよい。

次に、ステップＳ１８２８では、ＥＴＬワークフロー推奨装置の出力管理部（例えば、図１に示す出力管理部１０４）は、ステップＳ１８２８で分類したＥＴＬワークフローの候補に基づいて、推奨のＥＴＬワークフローを示すＥＴＬワークフローレポートを出力する。ここでは、出力管理部は、例えば、ＥＴＬワークフローの候補の中から、全体スコアが最も高いＥＴＬワークフローを推奨のＥＴＬワークフローとして出力してもよく、所定の全体スコア基準を満たす複数のＥＴＬワークフローを推奨のＥＴＬワークフローとして出力してもよい。

次に、ステップＳ１８３０では、出力管理部は、ＥＴＬワークフローのＫＰＩパラメータがユーザによって更新されている否かを判定する。ＫＰＩパラメータがユーザによって更新されていない場合には、本処理はステップＳ１８４０へ進み、終了する。ＫＰＩパラメータがユーザによって更新された場合には、本処理はステップＳ１８３２へ進む。

次に、ステップＳ１８３２では、出力管理部は、ユーザが更新したＫＰＩパラメータに基づいて、ステップＳ１８２４でＥＴＬワークフローの候補の全体スコアを計算する際に用いられるパラメータの重み付けを更新する。その後、本処理はステップＳ１８２６に戻る。

以上説明したＥＴＬワークフロー推奨方法１８００によれば、所定のビジネスドメインに関するユーザク入力に基づいて、特定のタスクを実行するためのＥＴＬワークフローを推奨することができ、企業にて行われるデータプレパレーション、データ洗浄、データ解析等のプロセスを効率化し、データの有効活用を促進することができる。

次に、図１９を参照して、本開示の実施形態に係る知識データベースを更新する際の処理について説明する。

図１９は、本開示の実施形態に係る知識データベース１０３を更新する際の処理１９００の一例を示す図である。図１９に示す処理１９００は、知識データベース１０３を新しい情報（ＥＴＬ情報、人材情報、ファイル情報、組織情報等）で更新するための処理であり、例えば図３に示す知識データベース構築及び更新部３８３によって行われる処理である。

まず、ステップＳ１９１０では、知識データベース構築及び更新部は、ＥＴＬファイル（例えばＥＴＬファイル４０１）、人材データベース（例えば人材データベース４０２）、データカタログファイル（例えばデータカタログファイル４０３）、及び組織ファイル（組織ファイル４０４）が格納される記憶部（例えば図１７に示すストレージ装置の記憶部１７１３）をモニターし、ＥＴＬファイル、人材データベース、データカタログファイル、及び組織ファイルのいずれかについてデータを変更する更新動作があった場合には、当該更新を検出する。
ＥＴＬファイル、人材データベース、データカタログファイル、及び組織ファイルに対する更新動作は、例えば、新しいデータを追加したり、既存のデータを変更又は削除したりすることを含む。また、この更新動作は、例えばＥＴＬワークフロー推奨装置１００のユーザによって手動で行われる更新であってもよく、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００の機能によって自動的に行われる更新であってもよい。

ステップＳ１９２０では、知識データベース構築及び更新部は、ＥＴＬファイル、人材データベース、データカタログファイル、及び組織ファイルのいずれかについて更新動作を検出した場合、本処理はステップＳ１９３０へ進む。一方、知識データベース構築及び更新部は、ＥＴＬファイル、人材データベース、データカタログファイル、及び組織ファイルのいずれかについて更新を検出しなかった場合、本処理はステップＳ１９１０へ戻る。

ステップＳ１９３０では、知識データベース構築及び更新部は、ＥＴＬファイル、人材データベース、データカタログファイル、又は組織ファイルについて検出した更新動作に合わせて、知識データベース構築及び更新部に格納される全体知識グラフを更新する。つまり、知識データベース構築及び更新部は、人材データベース、データカタログファイル、又は組織ファイルについて行われた更新を、全体知識グラフに対して反映させる。
これにより、全体知識グラフは、常に最新の状態で維持されるため、ユーザ入力に対して最新の情報に基づいたＥＴＬワークフローを推奨することができる。

次に、図２０を参照して、本開示の実施形態に係る新規ＥＴＬワークフロー作成方法について説明する。

図２０は、本開示の実施形態に係る新規ＥＴＬワークフロー作成方法２０００の一例を示す図である。図２０に示す新規ＥＴＬワークフロー作成方法２０００は、ユーザ入力に対して既存の推奨ＥＴＬワークフローがない場合に、新規のＥＴＬワークフローを作成するための方法であり、図１に示すＥＴＬワークフロー推奨装置１００の機能部によって実行される方法である。
なお、図２０に示す新規ＥＴＬワークフロー作成方法２０００は、図１８に示すステップＳ１８１６に対応する。

まず、ステップＳ２００２では、ＥＴＬワークフロー推奨装置の入力管理部（例えば、図１に示す入力管理部１０１）は、ユーザ入力をユーザから受け付ける。上述したように、このユーザ入力とは、所望のＥＴＬワークフローの目標、ビジネス用語、「過去３カ月の注文と純売上高は何ですか？」のようなユーザクエリー、及び・又は参照用ファイル等を含んでもよい。

次に、ステップＳ２００４では、ＥＴＬワークフロー推奨装置のＥＴＬ推奨部（例えば、図１に示すＥＴＬ推奨部１０２）は、ステップＳ２００２で受け付けたユーザ入力に対するセマンティック解釈処理を実行した後、当該ユーザ入力に対応するグラフクエリーを生成する。

次に、ステップＳ２００６では、ＥＴＬ推奨部は、ステップＳ２００４で生成されたグラフクエリーを用いて、当該グラフクエリーに対応する既存のデータカタログファイルが存在するか否かを判定するために知識データベース１０３に格納されているファイル知識グラフを検索する。

次に、ステップＳ２００８では、ＥＴＬ推奨部は、ステップＳ２００６での検索の結果に基づいて、グラフクエリーに対応する既存のデータカタログファイルが存在するか否かを判定する。グラフクエリーに対応する既存のデータカタログファイルが存在する場合には、本処理はステップＳ２０１２へ進み、グラフクエリーに対応する既存のデータカタログファイルが存在しない場合には、本処理はステップＳ２０１０に進む。

グラフクエリーに対応する既存のデータカタログファイルが存在しない場合、ステップＳ２０１０では、ＥＴＬ推奨部は、ステップＳ２００２で受け付けられたユーザ入力を補正する通知をユーザに提供する。その後、ユーザは、より広範なユーザ入力を入力管理部に対して入力し、本処理はステップＳ２００４へ戻る。

グラフクエリーに対応する既存のデータカタログファイルが存在する場合、ステップＳ２０１２では、ＥＴＬ推奨部は、検索されたデータカタログファイルをデータカタログファイルの候補とし、これらのデータカタログファイルの候補に対するアクセス及びポリシー制御を行うことで、当該データカタログファイルの候補がアクセス条件及びポリシー条件を満たすか否かを判定する。
ここで、ＥＴＬ推奨部は、データカタログファイルの候補のアクセス条件として、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００のユーザが、検索されたデータカタログファイルにアクセスする権限があるか否かを検証してもよい。また、ＥＴＬ推奨部は、データカタログファイルの候補のポリシー条件として、検索されたデータカタログファイルが所定のポリシー（ローカリゼーションポリシー、セキュリティポリシー等）を満たすか否かを検証してもよい。

次に、ステップＳ２０１４では、ＥＴＬ推奨部は、検索されたデータカタログファイルの候補が上述したアクセス条件及びポリシー条件のいずれか一方を満たさないと判定した場合には、本処理はステップＳ２０１６へ進む。一方、ＥＴＬ推奨部は、検索されたデータカタログファイルの候補が上述したアクセス条件及びポリシー条件の両方を満たすと判定した場合には、本処理はステップＳ２０１８へ進む。

次に、ステップＳ２０１８では、ＥＴＬ推奨部は、上述したアクセス条件及びポリシー条件の両方を満たすと判定されたデータカタログファイルの候補のそれぞれについて、当該データカタログファイルに基づいて複数の処理を連結してなる論理プランを新規のＥＴＬワークフローの候補として生成する。例えば、ここでは、ＥＴＬ推奨部は、データカタログファイル内に指定されている処理（入力、変換、出力など）に基づいて新規のＥＴＬワークフローの候補となる論理プランを作成してもよく、データカタログファイルから新規のＥＴＬワークフローを生成する手段は特に限定されない。

次に、ステップＳ２０２０では、ＥＴＬ推奨部は、ステップＳ２０１８で生成した新規のＥＴＬワークフローを構成する論理プランのそれぞれについて、当該論理プランの各種処理を実行するための実行ファイル（.ｅｘｅファイル等）を生成してもよい。

次に、ステップＳ２０２２では、ＥＴＬ推奨部は、ステップＳ２０１８で生成した新規のＥＴＬワークフローの候補のそれぞれについて、全体スコアを計算する。上述したように、ここでの全体スコアとは、ＥＴＬワークフローの候補の、ユーザ入力に対する適正を定量的示す尺度である。ここでは、ＥＴＬ推奨部は、目標、役割、及びドメインの対応関係情報、類似度インデックス、ＥＴＬ特徴、データ品質、性能、コスト効率、セキュリティ性、使用性、適用性等に基づいてＥＴＬワークフローの候補のそれぞれについて全体スコアを計算してもよい。
また、ここでは、ＥＴＬ推奨部は、ＥＴＬワークフローの候補のそれぞれについて計算した全体スコアに基づいて、ＥＴＬワークフローの候補を分類する。例えば、ここで、ＥＴＬ推奨部は、ＥＴＬワークフローの候補を、全体スコアが高いものから並べてもよい。

次に、ステップＳ２０２４では、ＥＴＬワークフロー推奨装置の出力管理部（例えば、図１に示す出力管理部１０４）は、ステップＳ２０２２で評価し、分類したＥＴＬワークフローの候補に基づいて、推奨のＥＴＬワークフローを示すＥＴＬワークフローレポートを出力する。ここでは、出力管理部は、例えば、ＥＴＬワークフローの候補の中から、全体スコアが最も高いＥＴＬワークフローを推奨のＥＴＬワークフローとして出力してもよく、所定の全体スコア基準を満たす複数のＥＴＬワークフローを推奨のＥＴＬワークフローとして出力してもよい。

以上説明した新規ＥＴＬワークフロー作成方法２０００により、例えばユーザ入力に対して既存の推奨ＥＴＬワークフローがない場合であっても、新規のＥＴＬワークフローを生成することが可能となる。

次に、図２１を参照して、本開示の実施形態に係る認証画面について説明する。

図２１は、本開示の実施形態に係る認証画面２１００の一例を示す図である。認証画面２１００は、本開示の実施形態に係るＥＴＬワークフロー推奨装置１００のユーザが認証処理を行うための画面である。ＥＴＬワークフロー推奨装置１００のユーザは、例えばメールアドレスやパスワードなどの認証情報を認証画面２１００に対して入力した後、上述したユーザ認証部（例えば図２に示すユーザ認証部２０１）は、これらの認証情報を検証することで、登録済みのユーザのみに対してアクセスを付与することができる。

次に、図２２を参照して、本開示の実施形態に係るユーザ入力画面について説明する。

図２２は、本開示の実施形態に係るユーザ入力画面２２００の一例を示す図である。ユーザ入力画面２２００は、図２１に示す認証画面２１００で入力された認証情報が検証され、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００へのアクセスがユーザに付与された場合に表示される画面であり、推奨のＥＴＬワークフローを検索するためのユーザ入力を入力するためのインターフェース画面である。

図２２に示すように、ユーザ入力画面２２００では、ユーザは、所定のビジネス用語２２０１、所望のＥＴＬワークフローの目標２２０２、ユーザクエリー２２０３、及び参照用ファイル２２０４を入力することができる。また、ユーザ入力表示２２０５では、ユーザは、自分が入力した情報のプレビューを確認することができる。情報の入力が終了すると、ユーザは、推奨ＥＴＬワークフロー検索ボタン２２０６を押すことで、推奨のＥＴＬワークフローの検索を開始することができる。

次に、図２３を参照して、本開示の実施形態に係るユーザクエリー作成画面２３００について説明する。

図２３は、本開示の実施形態に係るユーザクエリー作成画面２３００の一例を示す図である。ユーザクエリー作成画面２３００は、推奨のＥＴＬワークフローを検索するためのユーザ入力として、ユーザクエリーを作成するための画面である。

図２３に示すように、ユーザクエリー作成画面２３００は、自然言語選択メニュー２３０１、フィルタメニュー２３０２、ユーザクエリープレビュー２３０３、クエリー作成ボタン２３０４、入力リセットボタン２３０５、及び戻るボタン２３０６を含む。

自然言語選択メニュー２３０１では、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００のユーザは、ドロップダウンメニューを用いて予め用意されている用語の候補を選択することで自然言語のユーザクエリーを作成することができる。
また、フィルタメニュー２３０２では、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００のユーザは、所定の期間を指定するための時間フィルタ、結果をグループ毎に分類するためのグループフィルタ、所定の場所を指定するための空間フィルタ等を用いて、ユーザクエリーの結果を絞るためのフィルタを設定してもよい。
一例として、ユーザは、自然言語選択メニュー２３０１と、フィルタメニュー２３０２とを用いることで「過去３カ月の注文と純売上高は何ですか？」とのユーザクエリーを作成してもよい。ユーザによって作成されたユーザクエリーは、リアルタイムでユーザクエリープレビュー２３０３に表示される。

ユーザクエリーの作成が完了すると、ユーザは、クエリー作成ボタン２３０４を押すことで、上述したユーザ入力画面２２００に戻り、ＥＴＬワークフローの検索を開始してもよい。あるいは、ユーザは、入力リセットボタン２３０５を押すことでユーザクエリーを再作成してもよく、戻るボタン２３０６を押すことでユーザクエリーを作成せずに、ユーザ入力画面２２００に戻ってもよい。

次に、図２４を参照して、本開示の実施形態に係る参照用ファイルアップロード画面について説明する。

図２４は、本開示の実施形態に係る参照用ファイルアップロード画面２４００の一例を示す図である。参照用ファイルアップロード画面２４００は、推奨のＥＴＬワークフローを検索するためのユーザ入力として、参照用ファイルをアップロードするための画面である。

図２４に示すように、参照用ファイルアップロード画面２４００は、ファイルアップロードボタン２４０１、編集メニュー２４０２、データプロフィール取得ボタン２４０３、戻るボタン２４０４、データプロフィール表示２４０５、及び詳細表示ボタン２４０６を含む。

ファイルアップロードボタン２４０１を押すことで、ユーザは参照用ファイルを、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００にアップロードすることができる。一例として、ユーザは、特定の商品の、特定の地域での売上高情報を集約するＥＴＬワークフローを希望している場合、希望しているデータ形式で構成されている参照用ファイルをアップロードしてもよい。これにより、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００は、この参照用ファイルと類似度の高い既存のファイルを検索し、これらの既存のファイルを出力するために用いられたＥＴＬワークフローを推奨することで、ユーザの希望に一致するＥＴＬワークフローを提供することができる。

編集メニュー２４０２では、ユーザは、アップロードした参照用ファイルを編集することができる。例えば、ユーザは、編集メニュー２４０２を用いることで、アップロードした参照用ファイルを保存したり、削除したり、内容を編集したり、データプロフィールを確認したりすることができる。

データプロフィール取得ボタン２４０３を押すことで、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００は、ユーザがアップロードした参照用ファイルのデータプロフィールが取得される。また、ここで取得されるデータプロフィールは、データプロフィール表示２４０５で表示される。
一例として、ユーザが「order_details.csv」との参照用ファイルをアップロードして、データプロフィール取得ボタン２４０３を押した場合、当該参照用ファイルのファイル名、作成日時の情報、ファイルサイズの情報、作成者の情報、ファイルの内容のプレビュー、関連付けられているビジネスタグの情報等が表示される。更に、ユーザは、詳細表示ボタン２４０６を押すことで、参照用ファイルのより詳細な情報を確認することができる。
また、ユーザは、戻るボタン２４０４を押すことで、上述したユーザ入力画面２２００に戻ることができる。

次に、図２５を参照して、本開示の実施形態に係る推奨ＥＴＬワークフロー画面について説明する。

図２５は、本開示の実施形態に係る推奨ＥＴＬワークフロー画面２５００の一例を示す図である。図２５は、ＥＴＬワークフロー推奨装置１００によって実行されるＥＴＬワークフロー推奨方法の出力結果であるＥＴＬワークフローレポートを示すための画面である。

図２５に示すように、推奨ＥＴＬワークフロー画面２５００は、推奨のＥＴＬワークフロー２５０１、推奨のＥＴＬワークフロー２５０１の評価情報２５１０、推奨のＥＴＬワークフロー２５０１のフロー表示２５０２、保存ボタン２５０３、実行ボタン２５０４、ＫＰＩパラメータフィルタ２５０５、パラメータ重み付け更新メニュー２５０６、パラメータ更新ボタン２５０８、及び全てを見るボタン２５０９を含む。
なお、図２５に示す推奨ＥＴＬワークフロー画面２５００では、説明の便宜上、２つの推奨ＥＴＬワークフローのみを示す場合を一例として説明するが、本開示はそれに限定されず、１つ又は３つ以上の推奨ＥＴＬワークフローが推奨ＥＴＬワークフロー画面２５００に表示されてもよい。

推奨のＥＴＬワークフロー２５０１は、上述したユーザ入力画面２２００において入力されたユーザ入力に対して検索された推奨のＥＴＬワークフローである。推奨のＥＴＬワークフロー２５０１の評価情報２５１０では、推奨のＥＴＬワークフロー２５０１の全体スコア、データ品質、性能、セキュリティ性などの各項目に関する評価が表示される。また、フロー表示２５０２では、推奨のＥＴＬワークフロー２５０１を構成する各ステップが表示される。
ユーザは、保存ボタン２５０３を押すことで、推奨のＥＴＬワークフロー２５０１を保存することができる。また、ユーザは、実行ボタン２５０４を押すことで、推奨のＥＴＬワークフロー２５０１をその場で実行することができる。

ＫＰＩパラメータフィルタ２５０５では、ユーザは、表示されている推奨のＥＴＬワークフローの候補を絞るためのＫＰＩパラメータを選択することができる。例えば、ユーザは、パラメータ重み付け更新メニュー２５０６を用いることで、データ品質、性能、コスト効率、セキュリティ性、目標関連度などのＫＰＩパラメータのそれぞれについて、所望の重み付けを設定することができる。これにより、ユーザは、推奨のＥＴＬワークフローの候補を絞ることができると共に、特定のＫＰＩパラメータが重視されるＥＴＬワークフロー検索を実現させることができる。

ユーザがパラメータ重み付け更新メニュー２５０６を用いてＫＰＩパラメータの重み付けを変更した場合、パラメータ更新ボタン２５０８を押すことで、ＥＴＬワークフローを検索する際に用いられるＫＰＩパラメータを更新することができる。

また、ユーザは、全てを見るボタン２５０９を押すことで、現在推奨ＥＴＬワークフロー画面２５００に表示されている推奨のＥＴＬワークフローのみならず、全ての推奨のＥＴＬワークフローの候補を閲覧することができる。

次に、図２６を参照して、本開示の実施形態を実施するためのコンピュータシステム３００について説明する。本明細書で開示される様々な実施形態の機構及び装置は、任意の適切なコンピューティングシステムに適用されてもよい。コンピュータシステム３００の主要コンポーネントは、１つ以上のプロセッサ３０２、メモリ３０４、端末インターフェース３１２、ストレージインタフェース３１４、Ｉ／Ｏ（入出力）デバイスインタフェース３１６、及びネットワークインターフェース３１８を含む。これらのコンポーネントは、メモリバス３０６、Ｉ／Ｏバス３０８、バスインターフェースユニット３０９、及びＩ／Ｏバスインターフェースユニット３１０を介して、相互的に接続されてもよい。

コンピュータシステム３００は、プロセッサ３０２と総称される１つ又は複数の汎用プログラマブル中央処理装置（ＣＰＵ）３０２Ａ及び３０２Ｂを含んでもよい。ある実施形態では、コンピュータシステム３００は複数のプロセッサを備えてもよく、また別の実施形態では、コンピュータシステム３００は単一のＣＰＵシステムであってもよい。各プロセッサ３０２は、メモリ３０４に格納された命令を実行し、オンボードキャッシュを含んでもよい。

ある実施形態では、メモリ３０４は、データ及びプログラムを記憶するためのランダムアクセス半導体メモリ、記憶装置、又は記憶媒体（揮発性又は不揮発性のいずれか）を含んでもよい。メモリ３０４は、本明細書で説明する機能を実施するプログラム、モジュール、及びデータ構造のすべて又は一部を格納してもよい。例えば、メモリ３０４は、ＥＴＬワークフロー推奨アプリケーション３５０を格納していてもよい。ある実施形態では、ＥＴＬワークフロー推奨アプリケーション３５０は、後述する機能をプロセッサ３０２上で実行する命令又は記述を含んでもよい。

ある実施形態では、ＥＴＬワークフロー推奨アプリケーション３５０は、プロセッサベースのシステムの代わりに、またはプロセッサベースのシステムに加えて、半導体デバイス、チップ、論理ゲート、回路、回路カード、および/または他の物理ハードウェアデバイスを介してハードウェアで実施されてもよい。ある実施形態では、ＥＴＬワークフロー推奨アプリケーション３５０は、命令又は記述以外のデータを含んでもよい。ある実施形態では、カメラ、センサ、または他のデータ入力デバイス（図示せず）が、バスインターフェースユニット３０９、プロセッサ３０２、またはコンピュータシステム３００の他のハードウェアと直接通信するように提供されてもよい。

コンピュータシステム３００は、プロセッサ３０２、メモリ３０４、表示システム３２４、及びＩ／Ｏバスインターフェースユニット３１０間の通信を行うバスインターフェースユニット３０９を含んでもよい。Ｉ／Ｏバスインターフェースユニット３１０は、様々なＩ／Ｏユニットとの間でデータを転送するためのＩ／Ｏバス３０８と連結していてもよい。Ｉ／Ｏバスインターフェースユニット３１０は、Ｉ／Ｏバス３０８を介して、Ｉ／Ｏプロセッサ（ＩＯＰ）又はＩ／Ｏアダプタ（ＩＯＡ）としても知られる複数のＩ／Ｏインタフェースユニット３１２，３１４，３１６、及び３１８と通信してもよい。

表示システム３２４は、表示コントローラ、表示メモリ、又はその両方を含んでもよい。表示コントローラは、ビデオ、オーディオ、又はその両方のデータを表示装置３２６に提供することができる。また、コンピュータシステム３００は、データを収集し、プロセッサ３０２に当該データを提供するように構成された1つまたは複数のセンサ等のデバイスを含んでもよい。

例えば、コンピュータシステム３００は、心拍数データやストレスレベルデータ等を収集するバイオメトリックセンサ、湿度データ、温度データ、圧力データ等を収集する環境センサ、及び加速度データ、運動データ等を収集するモーションセンサ等を含んでもよい。これ以外のタイプのセンサも使用可能である。表示システム３２４は、単独のディスプレイ画面、テレビ、タブレット、又は携帯型デバイスなどの表示装置３２６に接続されてもよい。

Ｉ／Ｏインタフェースユニットは、様々なストレージ又はＩ／Ｏデバイスと通信する機能を備える。例えば、端末インタフェースユニット３１２は、ビデオ表示装置、スピーカテレビ等のユーザ出力デバイスや、キーボード、マウス、キーパッド、タッチパッド、トラックボール、ボタン、ライトペン、又は他のポインティングデバイス等のユーザ入力デバイスのようなユーザＩ／Ｏデバイス３２０の取り付けが可能である。ユーザは、ユーザインターフェースを使用して、ユーザ入力デバイスを操作することで、ユーザＩ／Ｏデバイス３２０及びコンピュータシステム３００に対して入力データや指示を入力し、コンピュータシステム３００からの出力データを受け取ってもよい。ユーザインターフェースは例えば、ユーザＩ／Ｏデバイス３２０を介して、表示装置に表示されたり、スピーカによって再生されたり、プリンタを介して印刷されたりしてもよい。

ストレージインタフェース３１４は、１つ又は複数のディスクドライブや直接アクセスストレージ装置３２２（通常は磁気ディスクドライブストレージ装置であるが、単一のディスクドライブとして見えるように構成されたディスクドライブのアレイ又は他のストレージ装置であってもよい）の取り付けが可能である。ある実施形態では、直接アクセスストレージ装置３２２は、任意の二次記憶装置として実装されてもよい。メモリ３０４の内容は、直接アクセスストレージ装置３２２に記憶され、必要に応じて直接アクセスストレージ装置３２２から読み出されてもよい。Ｉ／Ｏデバイスインタフェース３１６は、プリンタ、ファックスマシン等の他のＩ／Ｏデバイスに対するインターフェースを提供してもよい。ネットワークインターフェース３１８は、コンピュータシステム３００と他のデバイスが相互的に通信できるように、通信経路を提供してもよい。この通信経路は、例えば、ネットワーク３３０であってもよい。

ある実施形態では、コンピュータシステム３００は、マルチユーザメインフレームコンピュータシステム、シングルユーザシステム、又はサーバコンピュータ等の、直接的ユーザインターフェースを有しない、他のコンピュータシステム（クライアント）からの要求を受信するデバイスであってもよい。他の実施形態では、コンピュータシステム３００は、デスクトップコンピュータ、携帯型コンピュータ、ノートパソコン、タブレットコンピュータ、ポケットコンピュータ、電話、スマートフォン、又は任意の他の適切な電子機器であってもよい。

以上、本開示の実施の形態について説明したが、本開示は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

１００ ＥＴＬワークフロー推奨装置
１０１ 入力管理部
１０２ ＥＴＬ推奨部
１０３ 知識ＤＢ
１０４ 出力管理部
２０１ ユーザ認証部
２０２ ユーザ入力表示部
２０３ 抽出部
２０４ 目標抽出部
２０５ ビジネス用語抽出部
２０６ ユーザクエリー生成部
２０７ クエリー表示部
２０８ フィルタ部
２０９ ビジネス用語検索部
２１０ 参照用ファイルアップロード部
２１１ データプロフィール部
２１２ ファイル管理部
３６１ ユーザ入力分類部
３６２ セマンティック解釈部
３６３ ファイル類似度管理部
３６４ グラフクエリー変換部
３６５ ＥＴＬ検索部
３６６ アクセス及びポリシー制御部
３６７ アクセス検証部
３６８ ポリシー検証部
３６９ 結果補正部
３７０ ポリシー更新部
３７１ ＥＴＬ生成部
３７２ セマンティック解釈部
３７３ クエリー生成部
３７４ 論理プラン生成部
３７５ ファイル検索部
３７６ 実行ファイル生成部
３７７ 特徴推定部
３７８ アクセス及びポリシー制御部
３７９ 全体スコア生成部
３８０ 目標、役割、及びドメインの対応関係情報
３８１ 類似度インデックス
３８２ ＥＴＬ特徴
３８３ 知識データベース構築及び更新部
３８４ ＥＴＬ結果分類部
３８５ グラフクエリー補正部
４０１ ＥＴＬファイル
４０２ 人材データベース
４０３ データカタログファイル
４０４ 組織ファイル
４０５ ＥＴＬ情報管理部
４０６ 人材情報管理部
４０７ ファイル情報管理部
４０８ 組織情報管理部
４０９ ＥＴＬ知識グラフ
４１０ 人材知識グラフ
４１１ ファイル知識グラフ
４１２ 組織知識グラフ
４１３ 知識集約部
４５０ 全体知識グラフ
５０１ 表示部
５０２ フィルタ表示部
５０３ スコア表示部
５０４ ＥＴＬスクリプト可視化部
５０５ パラメータ更新部
５０６ 保存管理部
５０８ スコア更新部

Claims (12)

1. ＥＴＬワークフロー推奨装置であって、
   少なくとも所定のビジネスドメインに関するＥＴＬ情報をグラフ形式で示すＥＴＬ知識グラフを含む全体知識グラフを格納するための知識データベースと、
   前記所定のビジネスドメインに関するユーザ入力を受け付け、前記ユーザ入力を、前記全体知識グラフを検索するためのグラフクエリーに変換する入力管理部と、
   前記グラフクエリーを用いて前記全体知識グラフを検索し、前記ユーザ入力に対するＥＴＬワークフローの候補を生成するＥＴＬ推奨部と、
   前記ＥＴＬワークフローの候補を評価し、推奨するＥＴＬワークフローを示すＥＴＬワークフローレポートを出力する出力管理部と、
   を含むことを特徴とするＥＴＬワークフロー推奨装置。
2. 前記ＥＴＬワークフロー推奨装置は、
   前記ＥＴＬワークフローの候補が所定のアクセス条件及びポリシー条件を満たすか否かを判定し、
   前記アクセス条件及び前記ポリシー条件のいずれか一方を満たさないＥＴＬワークフローを前記ＥＴＬワークフローの候補から削除するアクセス及びポリシー制御部を更に含む、
   ことを特徴とする、請求項１に記載のＥＴＬワークフロー推奨装置。
3. 前記知識データベースは、
   前記ビジネスドメインにおいて、少なくとも所定の人材に関する識別情報、役割情報、勤務場所情報、部署情報、及び専門分野情報を含む人材情報をグラフ形式で示す人材知識グラフを、前記ＥＴＬ知識グラフに加えて格納する、
   ことを特徴とする、請求項１に記載のＥＴＬワークフロー推奨装置。
4. 前記知識データベースは、
   前記ビジネスドメインにおいて、少なくとも所定の組織において用いられる用語の定義を含む組織情報をグラフ形式で示す組織知識グラフを、前記ＥＴＬ知識グラフに加えて格納する、
   ことを特徴とする、請求項３に記載のＥＴＬワークフロー推奨装置。
5. 前記知識データベースは、
   前記ビジネスドメインにおいて、所定の取引に関する情報を少なくとも含むファイル情報をグラフ形式で示すファイル知識グラフを、前記ＥＴＬ知識グラフに加えて格納する、
   ことを特徴とする、請求項４に記載のＥＴＬワークフロー推奨装置。
6. 前記ＥＴＬワークフロー推奨装置は、
   前記ＥＴＬ知識グラフと、前記人材知識グラフと、前記組織知識グラフと、前記ファイル知識グラフとを集約することで前記全体知識グラフを生成する知識集約部を更に含む、
   ことを特徴とする、請求項５に記載のＥＴＬワークフロー推奨装置。
7. 前記ＥＴＬワークフロー推奨装置は、
   前記人材情報、前記ＥＴＬ情報、前記ファイル情報、又は前記組織情報について、データを追加、削除、又は変更する更新動作を検出し、
   前記更新動作に基づいて、前記全体知識グラフを更新する、
   ことを特徴とする、請求項６に記載のＥＴＬワークフロー推奨装置。
8. 前記ユーザ入力は、
   自然言語から構成されたユーザクエリー、所定のビジネス用語、所望のＥＴＬワークフロー－の目標、及び参照用ファイルの内、少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載のＥＴＬワークフロー推奨装置。
9. 前記ＥＴＬ推奨部は、
   前記グラフクエリーに対する所定の類似度基準を満たす既存のＥＴＬワークフローが前記全体知識グラフに存在する場合、前記既存のＥＴＬワークフローを前記ＥＴＬワークフローの候補として生成し、
   前記グラフクエリーに対する所定の類似度基準を満たす既存のＥＴＬワークフローが前記全体知識グラフに存在しない場合、前記グラフクエリーに対する所定の関連度基準を満たすデータファイルを前記全体知識グラフから抽出し、抽出したデータファイルに基づいて、複数の処理を連結してなる論理プランを新規のＥＴＬワークフローの候補として生成する、
   ことを特徴とする、請求項６に記載のＥＴＬワークフロー推奨装置。
10. 所定のビジネスドメインに関するＥＴＬ情報をグラフ形式で示すＥＴＬ知識グラフと、前記ビジネスドメインにおいて、所定の人材に関する識別情報、役割情報、勤務場所情報、部署情報、及び専門分野情報を少なくとも含む人材情報をグラフ形式で示す人材知識グラフと、前記ビジネスドメインにおいて、所定の組織において用いられる用語の定義を少なくとも含む組織情報をグラフ形式で示す組織知識グラフと、前記ビジネスドメインにおいて、少なくとも所定の取引に関する情報を含むファイル情報をグラフ形式で示すファイル知識グラフとを集約することで全体知識グラフを生成する工程と、
    前記所定のビジネスドメインに関するユーザ入力を受け付け、、前記ユーザ入力を、前記全体知識グラフを検索するためのグラフクエリーに変換する工程と、
    前記グラフクエリーを用いて前記全体知識グラフを検索し、前記ユーザ入力に対するＥＴＬワークフローが存在するか否かを判定する工程と、
    前記グラフクエリーに対する所定の類似度基準を満たす既存のＥＴＬワークフローが前記全体知識グラフに存在する場合、前記既存のＥＴＬワークフローをＥＴＬワークフローの候補として生成する工程と、
    前記グラフクエリーに対する所定の関連度基準を満たすデータファイルを前記全体知識グラフから抽出し、抽出したデータファイルに基づいて、複数の処理を連結してなる論理プランを新規のＥＴＬワークフローの候補として生成する工程と、
    前記ＥＴＬワークフローの候補が所定のアクセス条件及びポリシー条件を満たすか否かを判定する工程と、
    前記アクセス条件及び前記ポリシー条件のいずれか一方を満たさないＥＴＬワークフローを前記ＥＴＬワークフローの候補から削除する工程と、
    前記ＥＴＬワークフローの候補を評価し、推奨のＥＴＬワークフローを示すＥＴＬワークフローレポートを出力する工程と、
    を含むことを特徴とするＥＴＬワークフロー推奨方法。
11. 前記ＥＴＬワークフロー推奨方法は、
    前記人材情報、前記ＥＴＬ情報、前記ファイル情報、又は前記組織情報について、データを追加、削除、又は変更する更新動作を検出する工程と、
    前記更新動作に基づいて、前記全体知識グラフを更新する工程と、
    を更に含むことを特徴とする、請求項１０に記載のＥＴＬワークフロー推奨方法。
12. 推奨のＥＴＬワークフローを提供するＥＴＬワークフロー推奨装置と、前記ＥＴＬワークフロー推奨装置によって用いられる各種情報を格納するストレージ装置と、前記ＥＴＬワークフロー推奨装置を利用するユーザの端末であるユーザ端末とが通信ネットワークを介して接続されるＥＴＬワークフロー推奨システムであって、
    前記ストレージ装置は、
    所定のビジネスドメインに関するＥＴＬ情報をグラフ形式で示すＥＴＬ知識グラフを少なくとも含む全体知識グラフを格納するための知識データベースを含み、
    前記ＥＴＬワークフロー推奨装置は、
    前記所定のビジネスドメインに関するユーザ入力を前記ユーザ端末から受け付け、、前記ユーザ入力を、前記全体知識グラフを検索するためのグラフクエリーに変換する入力管理部と、
    前記グラフクエリーを用いて前記全体知識グラフを検索し、前記ユーザ入力に対するＥＴＬワークフローの候補を生成するＥＴＬ推奨部と、
    前記ＥＴＬワークフローの候補を評価し、推奨のＥＴＬワークフローを示すＥＴＬワークフローレポートを前記ユーザ端末に出力する出力管理部と、
    を含むことを特徴とするＥＴＬワークフロー推奨システム。

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