JP2023044938A - データ分析要件定義支援装置およびデータ分析要件定義支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】要件定義を行うための情報構造化を効率的に支援すること。【解決手段】データ分析要件定義支援装置は、前記記憶デバイスは、各々文字列を含む複数のノードと、前記複数のノードの中の２つノード間の関連性を示すエッジと、を記憶し、分析対象ノードの入力を受け付ける入力処理と、前記入力処理によって入力された分析対象ノードの文字列に類似する文字列を含む類似ノードを前記複数のノードから検索する検索処理と、前記検索処理によって検索された類似ノードを含むノード群と当該ノード群の中の２つノード間のエッジとにより構成される有向グラフ構造を取得する取得処理と、前記取得処理によって取得された有向グラフ構造の中から前記類似ノードを含むパスを探索する探索処理と、前記探索処理によって探索されたパスを異なる態様で表示するように、前記有向グラフ構造を表示可能に出力する出力処理と、を実行する。【選択図】図１

Description

本発明は、データ分析を行うための要件定義を支援するデータ分析要件定義支援装置およびデータ分析要件定義支援方法に関する。

デジタル化を支えるデータ分析技術の進歩は加速する一方で、いち早くビジネスの価値を生み出すには、データから素早く意思決定するためのデータ分析技術活用や、それを効果的に行うために現場ノウハウを活かす知識マネジメントが重要である。

データ分析技術適用の手戻りや遅延がビジネス機会の損失になり得るため、適切な課題設定、要件定義が求められる。そこで、顧客のビジネスを理解し、ビジネス課題につながるデータ分析施策を導くため、業務課題との繋がりを明確にし、さらに関連する業務プロセスと目標値となる因子や、制御可能な因子、影響を及ぼす因子など、関連するデータ理解が必要である。

これを実現するには、ステークホルダ、事業課題、業務プロセス、関連因子の観点で課題を整理し、またそれぞれの関連性を定義し、課題選択により蓄積データから分析上関係のあるプロセスやデータ分析に活用すべき因子を提示することが課題となる。

下記特許文献１は、ステークホルダ情報と、課題となる顧客ゴールの情報と、ビジネスプロセスおよび開発プロセスモデルの情報及びそれらの関連情報を用いて分析するステークホルダ抽出・管理装置を開示する。このステークホルダ抽出・管理装置は、ステークホルダをモデル化し、組織の役割を管理するステークホルダモデル生成部と、顧客のゴールを構造化し、管理するゴールモデル生成部と、顧客のビジネスプロセスモデルとゴール、ステークホルダとを関連付けて管理するビジネスプロセスモデル生成部と、システム開発プロセスとステークホルダとを関連付けて管理する開発プロセスモデル生成部と、ステークホルダモデル生成部、ゴールモデル生成部、ビジネスプロセスモデル生成部、および開発プロセスモデル生成部により構造化されたステークホルダ情報を保管する各種ステークホルダ情報保管部と、入力されたゴールを検索条件として、各種ステークホルダ情報保管部から関連するステークホルダを検索する検索部と、各種ステークホルダ情報保管部に保管された情報を用いて、ゴールに間接的に関わるステークホルダを抽出する間接ステークホルダ抽出処理部を備える。

下記特許文献２は、ユーザの入力操作によりデータ分析の要件定義を支援するシステムを開示する。このシステムは、ユーザ操作に基づいて分析類型と顧客視点と提示方式のうち１つを入力する手段及び処理ステップと、顧客視点と提示方式と顧客要求と表示種別との間に成り立つ条件付き確率（類型推奨モデル）を参照して、推奨要求仕様を決定し、これを要求仕様候補とする手段及び処理ステップと、条件付き確率を参照して、要求仕様候補に対する類似要求仕様を決定する手段及び処理ステップと、要求仕様候補を可視化して表示する手段及び処理ステップと、類似要求仕様を可視化してリスト表示する手段及び処理ステップと、前記類似要求仕様からユーザにより選択することで要求仕様候補を変更可能とする手段及び処理ステップとを有する。

特開2010-256949号公報 特開2012-243194号公報

しかしながら、特許文献１は、データ理解に必要な業務や開発などのプロセスの制御や環境条件などに関わる因子やデータ種類などを考慮しておらず、またステークホルダごとの役割で担うプロセスの詳細化を行うものではなく、データ分析に必要な情報を含まない。特許文献２は、顧客の要求から過去の関連性に基づいてデータ分析方法を提示するのみであり、業務プロセス上発生する制約条件の考慮はできず、課題設定がうまくできてない場合は手戻りとなる。

本発明は、要件定義を行うための情報構造化を効率的に支援することを目的とする。

第１開示技術のデータ分析要件定義支援装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、前記記憶デバイスは、各々文字列を含む複数のノードと、前記複数のノードの中の２つノード間の関連性を示すエッジと、を記憶し、前記プロセッサは、分析対象ノードの入力を受け付ける入力処理と、前記入力処理によって入力された分析対象ノードの文字列に類似する文字列を含む類似ノードを前記複数のノードから検索する検索処理と、前記検索処理によって検索された類似ノードを含むノード群と当該ノード群の中の２つノード間のエッジとにより構成される有向グラフ構造を取得する取得処理と、前記取得処理によって取得された有向グラフ構造の中から前記類似ノードを含むパスを探索する探索処理と、前記探索処理によって探索されたパスを異なる態様で表示するように、前記有向グラフ構造を表示可能に出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。

第２開示技術のデータ分析要件定義支援装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、前記記憶デバイスは、各々文字列を含む複数のノードと、前記複数のノードの中の２つノード間の関連性を示すエッジと、分析対象者が前記ノードを参照した履歴と、を記憶し、前記プロセッサは、分析対象ノード群と前記分析対象ノード群の中の２つノード間の関連性を示すエッジとにより構成される第１分析対象有向グラフ構造の入力を受け付ける入力処理と、前記複数のノードの中から、前記分析対象者が参照し、かつ、前記入力処理によって入力された第１分析対象有向グラフ構造を構成する前記分析対象ノード群の各々の分析対象ノードの文字列に類似する第１類似ノードを検索する第１検索処理と、前記分析対象ノード群のうち前記第１検索処理によって検索された第１類似ノードに類似する第１類似分析対象ノードを、第１特定表示対象に設定する第１設定処理と、前記第１設定処理によって設定された第１特定表示対象を異なる態様で表示するように、前記第１分析対象有向グラフ構造を表示可能に出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。

第３開示技術のデータ分析要件定義支援装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、前記記憶デバイスは、各々文字列を含む複数のノードと、前記複数のノードの中の２つノード間の関連性を示すエッジと、前記エッジの優先度と、を記憶し、前記プロセッサは、分析対象ノード群と前記分析対象ノード群の中の２つノード間の関連性を示すエッジとにより構成される分析対象有向グラフ構造の入力を受け付ける入力処理と、前記入力処理によって入力された分析対象有向グラフ構造の各エッジの優先度に基づいて、前記エッジの優先度の合計が最大となるパスを前記分析対象有向グラフ構造の中から探索する第１探索処理と、前記第１探索処理によって探索されたパスを異なる態様で表示するように、前記分析対象有向グラフ構造を表示可能に出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。

本発明の代表的な実施の形態によれば、要件定義を行うための情報構造化を効率的に支援することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

図１は、データ分析要件定義支援例１を示す説明図である。 図２は、データ分析要件定義支援例２を示す説明図である。 図３は、データ分析要件定義支援例３を示す説明図である。 図４は、データ分析要件定義支援システムのシステム構成例を示す説明図である。 図５は、情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図６は、データ分析要件定義支援装置の機能的構成例を示すブロック図である。 図７は、ステークホルダテーブルの一例を示す説明図である。 図８は、ステークホルダ関係性テーブルの一例を示す説明図である。 図９は、ステークホルダ価値テーブルの一例を示す説明図である。 図１０は、課題・ステークホルダ・因子の関連テーブルの一例を示す説明図である。 図１１は、課題関係性テーブルの一例を示す説明図である。 図１２は、課題優先度テーブルの一例を示す説明図である。 図１３は、プロセス・ステークホルダ・因子の関連テーブルの一例を示す説明図である。 図１４は、プロセス関係性テーブルの一例を示す説明図である。 図１５は、因子テーブルの一例を示す説明図である。 図１６は、プロセスキャリアテーブルの一例を示す説明図である。 図１７は、ユーザ情報テーブルの一例を示す説明図である。 図１８は、選択履歴テーブルの一例を示す説明図である。 図１９は、データ分析要件定義支援処理手順例１を示すフローチャートである。 図２０は、データ分析要件定義支援処理手順例２を示すフローチャートである。 図２１は、データ分析要件定義支援処理手順例３を示すフローチャートである。

＜データ分析要件定義支援例＞
まず、図１～図３を用いて、データ分析要件定義支援システムでのデータ分析要件定義支援例について説明する。なお、データ分析要件定義支援とは、データ分析要件定義を支援することである。データ分析要件定義とは、データ分析に必要な要件を定義することである。

なお、強調表示とは、強調表示の対象となるデータを、非対象のデータと異ならせ、かつ、目立つように表示することであり、具体的には、たとえば、非対象のデータに比べて、色を濃くしたり、太くしたり、透明度を低くしたりするという表示態様である。また、弱調表示とは、強調表示とは逆に、弱調表示の対象となるデータを、非対象のデータと異ならせ、かつ、目立たないように表示することであり、具体的には、たとえば、非対象のデータに比べて、色を薄くしたり、細くしたり、透明度を高くしたり、点線化したり、非表示にする表示態様である。

［データ分析要件定義支援例１］
図１は、データ分析要件定義支援例１を示す説明図である。データ分析要件定義支援例１は、複数事例から類似する課題構造を提示することで、データ分析要件定義を支援する例である。図１中、大文字アルファベットは、１文字以上の文字を含む単語である。また、角丸四角形は課題を示すノードであり、ノード間の矢印は両端のノードの関係を示すエッジである。

データ分析要件定義支援システム１０は、ノードおよびエッジを有する有向グラフ構造で表現される複数の事例（図１では、例として、ケース１の蓄積課題１０１およびケース２の蓄積課題１０２）を蓄積している。課題１００が入力されると、データ分析要件定義支援システム１０は、課題１００を起点とする蓄積課題を検索する。本例では、ケース１の蓄積課題１０１およびケース２の蓄積課題１０２が検索される。

データ分析要件定義支援システム１０は、ケース１の蓄積課題１０１およびケース２の蓄積課題１０２の共通部分で、かつ、課題１００を含む共通課題１０３を抽出する。図１の例では、共通課題１０３は、ノードＡ⇒ノードＢ⇒ノードＥにより構成される共通パスである。データ分析要件定義支援システム１０は、抽出した共通課題１０３を表示する。これにより、共通課題１０３を類似課題構造としてユーザに提案することができる。

［データ分析要件定義支援例２］
図２は、データ分析要件定義支援例２を示す説明図である。データ分析要件定義支援例２は、他者の検討履歴から関連性の高い項目を提示するデータ分析要件定義支援例である。図２において、長方形は、プロセスを示すノードであり、ひし形は因子を示すノードである。ノード間の矢印は両端のノードの関係を示すエッジである。

データ分析要件定義支援システム１０は、ユーザから分析対象データ２００の入力を受け付ける。分析対象データ２００は、たとえば、検討課題２０１と、検討プロセス２０２と、を含む。また、図２では、ステークホルダグラフ２１０において、協業分析対象のステークホルダとしてステークホルダＡ，Ｂがユーザによって選択されたものとする。

このあと、データ分析要件定義支援システム１０は、利害関係のあるステークホルダＡ、Ｂによる分析対象データ２００の閲覧履歴を記録する。図２の例では、データ分析要件定義支援システム１０は、ステークホルダＡが参照した検討課題２０１の課題４および課題６と、ステークホルダＢが参照した検討課題２０１の課題３、課題４および課題６と、を記録する。

同様に、データ分析要件定義支援システム１０は、ステークホルダＡが参照した検討プロセス２０２のプロセス２と、ステークホルダＢが参照した検討プロセス２０２のプロセス２およびプロセス３と、を記録する。

また、データ分析要件定義支援システム１０は、分析対象データ２００外であっても、ステークホルダＡ、Ｂが参照した項目を有するデータ、図２の例では、他の検討プロセス２０３とその因子５も登録する。

そして、データ分析要件定義支援システム１０は、ステークホルダＡ，Ｂがともに参照した項目として、検討課題２０１の課題４および課題６と、検討プロセス２０２のプロセス２と、他の検討プロセス２０３の因子５と、を抽出する。

データ分析要件定義支援システム１０は、分析対象データ２００を入力したユーザに対し、ステークホルダＡ、Ｂが参照した項目を推薦する。具体的には、たとえば、データ分析要件定義支援システム１０は、検討課題２０１についてステークホルダＡ，Ｂがともに参照した課題４および課題６を強調表示した検討課題２１１と、検討プロセス２０２についてプロセス２を強調表示した検討プロセス２１２と、因子５を強調表示した他の検討プロセス２１３と、をレコメンド情報２２０として表示する。

これにより、ユーザは、利害関係のあるステークホルダＡ、Ｂがともに、分析対象データ２００のどの項目を参照したかを把握することができる。また、ユーザは、利害関係のあるステークホルダＡ、Ｂがともに、他の検討のどの項目を参照したかについても把握することができる。

［データ分析要件定義支援例３］
図３は、データ分析要件定義支援例３を示す説明図である。データ分析要件定義支援例３は、検討課題の優先度を重み付けすることにより、検討課題の価値を提示するデータ分析要件定義支援例である。（Ａ）は重要度による課題価値の提示を示し、（Ｂ）はノード距離による課題価値の提示を示す。ここでは、始端側ノードＸと終端側ノードＹとを接続するエッジをエッジＸＹとして説明する。

（Ａ）において、検討課題３０１を示す有向グラフ構造の各エッジには、重要度が付されている。ここでは、値が大きいほど、当該エッジが重要であることを示す。

データ分析要件定義支援システム１０は、上流側のエッジの重要度に基づいて、下流側のエッジの重要度を、課題価値のつながりを示す優先度に変換する。優先度変換後の検討課題３０１を検討課題３１０とする。優先度は、丸数字で表記される。優先度は、最上流のエッジＡＢ、ＡＣの優先度は重要度と同じである。

また、エッジＢＤ、ＢＥの重要度は、その上流側のエッジＡＢの重要度により正規化される。これにより、エッジＢＤ、ＢＥの優先度は、それぞれ「０．５」となる。同様に、エッジＣＥ、ＣＦの重要度は、その上流側のエッジＡＣの重要度により正規化される。これにより、エッジＣＥ、ＣＦの優先度は、それぞれ「３．１」、「１．９」となる。

データ分析要件定義支援システム１０は、起点となるノードＡから優先度の合計が最大となるエッジ群を特定し、強調表示する。検討課題３１０の場合、Ａ⇒Ｃ⇒Ｆの優先度の合計「８．１」が最大となる。したがって、データ分析要件定義支援システム１０は、たとえば、エッジＡＣ、ＣＦを他のエッジよりも太く表示する。

また、優先度にはしきい値が設定されていてもよい。データ分析要件定義支援システム１０は、優先度がしきい値以下となるエッジを他のエッジに比べて弱調表示する。たとえば、検討課題３１０において、しきい値を「０．５」とした場合、エッジＢＤ、ＢＥの優先度はともに「０．５」であるため、点線表示される。

また、データ分析要件定義支援システム１０は、終端が接続されるエッジの優先度の合計がしきい値以下となるノードを他のノードに比べて弱調表示する。たとえば、検討課題３１０において、しきい値を「０．５」とした場合、ノードＤについては、ノードＤに終端が接続されているエッジは、エッジＢＤのみであり、エッジＤＢの優先度は「０．５」であるため、点線表示される。一方、ノードＥについては、ノードＥに終端が接続されているエッジは、エッジＢＥ、ＣＥであり、エッジＢＥ、ＣＥの優先度はそれぞれ「０．５」、「３．１」であるため、合計で「３．６」になる。したがってしきい値以下ではないため、点線表示されない。なお、点線表示されたエッジＢＤおよびノードＤは、ユーザ操作により折り畳みにより非表示可能である。

（Ｂ）において、データ分析要件定義支援システム１０は、ユーザから検討課題３１０のうち目的課題のノードの選択を受け付ける。ここでは、ノードＥが目的課題として選択されたとし、目的ノードとする。データ分析要件定義支援システム１０は、選択された目的ノードＥのノード距離を、起点を意味する「０」に設定する。ノード距離はそのノード内のカッコ数字として表記する。

データ分析要件定義支援システム１０は、１エッジを１ノード距離としてノードごとに目的ノードからのノード距離を課題価値として計算する。ノード距離計算後の検討課題３１０を検討課題３２０とする。

データ分析要件定義支援システム１０は、（Ａ）の優先度がしきい値以上のノードで、かつ、ノード距離がしきい値以下となるノードを、課題価値の高い候補として強調表示する。たとえば、（Ａ）と同様、優先度のしきい値を「０．５」とし、ノード距離のしきい値を「２」とした場合、ノードＦは、優先度が「１．９」でかつノード距離が「２」であるため、課題価値の高い候補として強調表示される。一方、ノードは、優先度が「２」であるが、ノード距離が「３」であるため、課題価値の高い候補として強調表示されない。

これにより、ユーザは、どの課題のつながりが重要であるかを把握することができる。このように、データ分析要件定義支援システム１０は、データ分析要件定義支援例１～３により、新規案件に迅速で効果的な要件定義を行うための情報構造化を支援することができる。

＜システム構成例＞
図４は、データ分析要件定義支援システム１０のシステム構成例を示す説明図である。データ分析要件定義支援システム１０は、データ分析要件定義支援装置４０１と、１以上の端末４０２と、を含む。データ分析要件定義支援装置４０１および端末４０２は、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク４０３を介して通信可能に接続される。

＜情報処理装置（データ分析要件定義支援装置４０１、端末４０２）のハードウェア構成例＞
図５は、情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。情報処理装置５００は、プロセッサ５０１と、記憶デバイス５０２と、入力デバイス５０３と、出力デバイス５０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ）５０５と、を有する。プロセッサ５０１、記憶デバイス５０２、入力デバイス５０３、出力デバイス５０４、および通信ＩＦ５０５は、バス５０６により接続される。プロセッサ５０１は、情報処理装置５００を制御する。記憶デバイス５０２は、プロセッサ５０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス５０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス５０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス５０３は、データを入力する。入力デバイス５０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナ、マイク、センサがある。出力デバイス５０４は、データを出力する。出力デバイス５０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカがある。通信ＩＦ５０５は、ネットワーク４０３と接続し、データを送受信する。

＜データ分析要件定義支援装置４０１の機能的構成例＞
図６は、データ分析要件定義支援装置４０１の機能的構成例を示すブロック図である。データ分析要件定義支援装置４０１は、グラフ構造操作部６００と、データ管理部６１０と、ネットワーク情報処理部６２０と、表示処理部６３０と、ステークホルダ情報記憶部６４０と、課題情報記憶部６５０と、プロセス情報記憶部６６０と、ユーザ履歴記憶部６７０と、を有する。

グラフ構造操作部６００、データ管理部６１０、ネットワーク情報処理部６２０および表示処理部６３０は、具体的には、たとえば、図５に示した記憶デバイス５０２に記憶されたプログラムをプロセッサ５０１に実行させることにより実現される。ステークホルダ情報記憶部６４０、課題情報記憶部６５０、プロセス情報記憶部６６０、およびユーザ履歴記憶部６７０は、具体的には、たとえば、図５に示した記憶デバイス５０２により実現される。

グラフ構造操作部６００は、ユーザが入力デバイス５０３を操作することにより、ユーザとインタラクティブに有向グラフ構造を操作する。グラフ構造操作部６００は、ユーザからのデータ作成指示、作成されたデータの保存指示、検索条件の入力、検索指示を受け付ける。

データ管理部６１０は、データ蓄積部６１１とデータ検索部６１２とを有する。データ管理部６１０は、グラフ構造操作部６００からデータ作成指示を受け付けると、ステークホルダ情報記憶部６４０、課題情報記憶部６５０およびプロセス情報記憶部６６０からデータを呼び出し、蓄積済みのステークホルダ、課題、プロセス、因子情報の候補を表示処理部６３０に出力する。ユーザによるデータ作成が完了し、ユーザがグラフ構造操作部６００で保存操作が行われた場合、データ管理部６１０は、データ蓄積部６１１により、作成されたデータを、ステークホルダ情報記憶部６４０、課題情報記憶部６５０およびプロセス情報記憶部６６０に保存する。

データ管理部６１０は、グラフ構造操作部６００により検索条件の入力を受け付けると、データ検索部６１２により、ステークホルダ情報記憶部６４０、課題情報記憶部６５０およびプロセス情報記憶部６６０からデータを呼び出し、蓄積済みのステークホルダ、課題、プロセス、因子情報の関連候補を検索し、検索結果を表示処理部６３０に出力する。

ネットワーク情報処理部６２０は、構造確認部６２１と構造検索部６２２とを有する。ネットワーク情報処理部６２０は、構造確認部６２１により、グラフ構造操作部６００によりユーザが候補を選択または新規にデータを追加した場合、ステークホルダ、課題、プロセス、因子のそれぞれの繋がりを確認し、確認結果を表示処理部６３０に出力する。また、ネットワーク情報処理部６２０は、構造検索部６２２により、グラフ構造操作部６００により操作された有向グラフ構造をステークホルダ情報記憶部６４０、課題情報記憶部６５０およびプロセス情報記憶部６６０から検索し、検索結果を表示処理部６３０に出力する。

表示処理部６３０は、グラフ構造操作部６００、データ管理部６１０、およびネットワーク情報処理部６２０からの出力結果を、通信ＩＦ５０５を介して表示可能に端末４０２に出力したり、表示可能に出力デバイス５０４に出力したりする。具体的には、たとえば、表示処理部６３０は、図１に示した共通課題１０３、図２に示したレコメンド情報２２０、および図３に示した検討課題３０１、３１０、３２０を表示可能に端末４０２に出力し、端末４０２に表示させる。

ステークホルダ情報記憶部６４０は、ステークホルダテーブル６４１と、ステークホルダ関係性テーブル６４２と、ステークホルダ価値テーブル６４３と、を有する。課題情報記憶部６５０は、課題・ステークホルダ・因子の関連テーブル６５１と、課題関係性テーブル６５２と、課題優先度テーブル６５３と、を有する。プロセス情報記憶部６６０は、プロセス・ステークホルダ・因子の関連テーブル６６１と、プロセス関係性テーブル６６２と、因子テーブル６６３と、プロセスキャリアテーブル６６４と、を有する。ユーザ履歴記憶部６７０は、ユーザ情報テーブル６７１と、選択履歴テーブル６７２と、を有する。

＜ステークホルダ情報記憶部６４０の記憶内容＞
図７は、ステークホルダテーブル６４１の一例を示す説明図である。ステークホルダテーブル６４１は、フィールドとして、ステークホルダＩＤ７０１と、ステークホルダ７０２と、事業形態７０３と、職種７０４と、役職７０５と、を有する。各フィールド７０１～７０５の同一行の値の組み合わせが、１人のステークホルダ７０２に関する情報（以下、ステークホルダ情報）を規定する。

ステークホルダＩＤ７０１は、ステークホルダ７０２を一意に特定する識別情報である。ステークホルダ７０２は、利害関係の対象者である。ステークホルダ７０２は、「データ分析者」、「メーカ営業部門」のような俗称や法人でもよく、個人でもよい。事業形態７０３は、ステークホルダ７０２が行っている事業の形態である。職種７０４は、ステークホルダ７０２の職業の種類である。役職７０５は、組織内におけるステークホルダ７０２の地位である。

図８は、ステークホルダ関係性テーブル６４２の一例を示す説明図である。ステークホルダ関係性テーブル６４２は、フィールドとして、ＩＤ８０１と、提供元ステークホルダＩＤ８０２と、提供先ステークホルダＩＤ８０３と、バリューＩＤ８０４と、を有する。各フィールド８０１～８０４の同一行の値の組み合わせが、２人のステークホルダ７０２で１組となるステークホルダ関係性情報を規定する。また、ステークホルダ関係性情報における提供元ステークホルダＩＤ８０２および提供先ステークホルダＩＤ８０３がステークホルダ７０２間のエッジを特定する。

ＩＤ８０１は、ステークホルダ関係性情報を一意に特定する識別情報である。提供元ステークホルダＩＤ８０２は、バリュー９０２（図９参照）の提供元となるステークホルダ７０２のステークホルダＩＤ７０１である。バリュー９０２の提供先ステークホルダＩＤ８０３は、提供先となるステークホルダ７０２のステークホルダＩＤ７０１である。バリューＩＤ８０４は、バリュー９０２を一意に特定する識別情報である。

図９は、ステークホルダ価値テーブル６４３の一例を示す説明図である。ステークホルダ価値テーブル６４３は、フィールドとして、バリューＩＤ８０４と、バリュー９０１と、タイプ９０２と、を有する。各フィールド８０４、９０１、９０２の同一行の値の組み合わせが、ステークホルダ関係性情報についての価値情報を規定する。バリュー９０１は、ステークホルダ関係性情報で特定されるステークホルダ７０２間での取引対象である。タイプ９０２は、バリュー９０１の種類である。

＜課題情報記憶部６５０の記憶内容＞
図１０は、課題・ステークホルダ・因子の関連テーブル６６１の一例を示す説明図である。課題・ステークホルダ・因子の関連テーブル６６１は、フィールドとして、課題ＩＤ１００１と、課題１００２と、主体ステークホルダＩＤ１００３と、客体ステークホルダＩＤ１００４と、制御因子ＩＤ１００５と、目的変数因子ＩＤ１００６と、を有する。各フィールド１００１～１００６の同一行の値の組み合わせが、課題１００２、ステークホルダ７０２および因子１５０２（図１５を参照）の関連性を示す課題・ステークホルダ・因子関連情報を規定する。

課題ＩＤ１００１は、課題１００２を一意に特定する識別情報である。課題１００２は、ステークホルダ７０２（主体ステークホルダ７０２）がステークホルダ７０２（客体ステークホルダ７０２）に対して、解決すべき問題または達成すべき目標である。課題１００２は、たとえば、図１に示した各ノードＡ～Ｆである。

主体ステークホルダＩＤ１００３は、主体ステークホルダ７０２を一意に特定する識別情報である。主体ステークホルダ７０２は、課題１００２の主体となるステークホルダ７０２である。客体ステークホルダＩＤ１００４は、客体ステークホルダ７０２を一意に特定する識別情報である。客体ステークホルダ７０２は、課題１００２の客体となるステークホルダ７０２である。

制御因子ＩＤ１００５は、制御因子を一意に特定する識別情報である。制御因子１５０２は、課題１００２を制御する因子１５０２である。目的変数因子ＩＤ１００６は、目的変数因子１５０２を一意に特定する識別情報である。目的変数因子１５０２は、課題１００２の目的変数となる因子１５０２である。たとえば、課題１００２が「材料費削減」であれば、目的変数因子１５０２は、削減したい材料費の目標値である。また、制御因子１５０２は、目的変数因子１５０２に対する説明変数を示す因子である。たとえば、課題１００２が「材料費削減」であれば、制御因子１５０２は、たとえば、削減対象となる材料やその材料の数量である。

図１１は、課題関係性テーブル６５２の一例を示す説明図である。課題関係性テーブル６５２は、フィールドとして、ＩＤ１１０１と、上位課題ＩＤ１１０２と、下位課題ＩＤ１１０３と、優先度ＩＤ１１０４と、を有する。各フィールド１１０１～１１０４の同一行の値の組み合わせが、２つの課題１００２間の関係性を示す課題関係性情報を規定する。課題関係性情報は、たとえば、図１や図３に示したエッジである。

ＩＤ１１０１は、課題関係性情報を一意に特定する識別情報である。上位課題ＩＤ１１０２は、上位の課題１００２（以下、上位課題１００２）の課題ＩＤ１００１である。下位課題ＩＤ１１０３は、下位の課題１００２（以下、下位課題１００２）の課題ＩＤ１００１である。上位課題１００２は、たとえば、図１および図３において、エッジを示す矢印の始端側のノードであり、下位課題１００２は、たとえば、図１および図３において、上位課題１００２からのエッジを示す矢印の終端側のノードである。優先度ＩＤ１１０４は、課題関係性情報の優先度１２０２（図１２を参照）である。

図１２は、課題優先度テーブル６５３の一例を示す説明図である。課題優先度テーブル６５３は、優先度ＩＤ１１０４と、優先度１２０１と、を有する。優先度１２０１は、図１１のエントリである課題関係性情報を他の課題関係性情報よりも先にすべき（または重要性が高いか）か後にすべきか（または重要性が低いか）を示す相対的な値である。優先度１２０１は、たとえば、図３に示したエッジに付与された丸数字の値である。

＜プロセス情報記憶部６６０の記憶内容＞
図１３は、プロセス・ステークホルダ・因子の関連テーブル６６１の一例を示す説明図である。プロセス・ステークホルダ・因子の関連テーブル６６１は、フィールドとして、プロセスＩＤ１３０１と、プロセス１３０２と、作用主体ステークホルダＩＤ１３０３と、入力因子ＩＤ１３０４と、出力因子ＩＤ１３０５と、を有する。各フィールド１３０１～１３０５の同一行の値の組み合わせが、プロセス１３０２、ステークホルダ７０２および因子１５０２の関連性を示すプロセス・ステークホルダ・因子関連情報を規定する。

プロセスＩＤ１３０１は、プロセス１３０２を一意に特定する識別情報である。プロセス１３０２は、複数の課題１００２が課題関係性情報でツリー構造化された検討課題２０１を達成するための作業や手続きを示す処理である。

作用主体ステークホルダＩＤ１３０３は、作用主体となるステークホルダ７０２（作用主体ステークホルダ７０２）のステークホルダＩＤ７０１である。作用主体ステークホルダ７０２は、因子１５０２をプロセス１３０２に与えるステークホルダ７０２である。入力因子ＩＤ１３０４は、作用主体ステークホルダ７０２によってプロセス１３０２に与えられる因子１５０２（以下、入力因子１５０２）の因子ＩＤ１５０１（図１５を参照）である。出力因子ＩＤ１３０５は、入力因子１５０２が与えられたプロセス１３０２から出力される因子１５０２（以下、出力因子１５０２）の因子ＩＤ１５０１である。

たとえば、図２の検討プロセス２０２において、「プロセス２」に与えられた「因子１」および「因子２」が入力因子１５０２であり、「プロセス２」から出力された「因子３」が出力因子１５０２である。

図１４は、プロセス関係性テーブル６６２の一例を示す説明図である。プロセス関係性テーブル６６２は、フィールドとして、ＩＤ１４０１と、前プロセスＩＤ１４０２と、後プロセスＩＤ１４０３と、キャリアＩＤ１４０４と、を有する。各フィールド１４０１～１４０４の同一行の値の組み合わせが、連続する２つのプロセス１３０２間の関連性を示すプロセス関係性情報を規定する。プロセス関係性情報は、たとえば、図２に示したプロセスの有向グラフ構造である検討プロセス２０２のエッジである。

ＩＤ１４０１は、プロセス関係性情報を一意に特定する識別情報である。前プロセスＩＤ１４０２は、連続する２つのプロセスのうち先に出現するプロセス１３０２のプロセスＩＤ１３０１である。後プロセスＩＤ１４０３は、連続する２つのプロセスのうち後に出現するプロセス１３０２のプロセスＩＤ１３０１である。キャリアＩＤ１４０４は、キャリア１６０１（図１６を参照）を一意に特定する識別情報である。

図１５は、因子テーブル６６３の一例を示す説明図である。因子テーブル６６３は、フィールドとして、因子ＩＤ１５０１と、因子１５０２と、を有する。因子１５０２は、プロセス１３０２に入力またはプロセス１３０２から出力される要素である。

図１６は、プロセスキャリアテーブル６６４の一例を示す説明図である。プロセスキャリアテーブル６６４は、フィールドとして、キャリアＩＤ１４０４と、キャリア１６０１と、を有する。キャリア１６０１は、連続する２つのプロセス１３０２間を流れる人、モノ、情報などの総称である。

＜ユーザ履歴記憶部６７０の記憶内容＞
図１７は、ユーザ情報テーブル６７１の一例を示す説明図である。ユーザ情報テーブル６７１は、フィールドとして、ユーザＩＤ１７０１と、ユーザ名１７０２と、を有する。各フィールド１７０１～１７０２の同一行の値の組み合わせが、ユーザ情報を規定する。ユーザＩＤ１７０１は、端末４０２を操作してデータ分析要件定義支援装置４０１を使用するユーザを一意に特定する識別情報である。ユーザＩＤ１７０１は、ステークホルダＩＤ７０１としても利用される。ユーザ名１７０２は、ユーザＩＤ１７０１によって特定されるユーザの名称である。

図１８は、選択履歴テーブル６７２の一例を示す説明図である。選択履歴テーブル６７２は、フィールドとして、ＩＤ１８０１と、ユーザＩＤ１７０１と、選択項目１８０２と、日時１８０３と、を有する。各フィールド１８０１～１８０３、１７０１の同一行の値の組み合わせが、選択履歴情報を規定する。

ＩＤ１８０１は、選択履歴情報を一意に特定する識別情報である。選択項目１８０２は、ユーザＩＤ１７０１によって特定されるユーザが選択した項目（課題１００２、プロセス１３０２、因子１５０２）のＩＤである。日時１８０３は、ユーザＩＤ１７０１によって特定されるユーザが選択項目１８０２を選択した日付時刻である。

＜データ分析要件定義支援処理手順＞
［データ分析要件定義支援例１］
図１９は、データ分析要件定義支援処理手順例１を示すフローチャートである。図１９は、図１に示したデータ分析要件定義支援例１に対応する処理手順である。

データ分析要件定義支援装置４０１は、ユーザによる端末４０２の操作により、グラフ構造操作部６００からノード（例えば、図１の課題１００）の入力を受け付ける（ステップＳ１９０１）。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、入力ノードに対する蓄積ノードの単語類似度を算出する（ステップＳ１９０２）。データ分析要件定義支援装置４０１は、課題・ステークホルダ・因子の関連テーブル６５１の課題１００２ごとに、たとえば、入力ノードの単語とのコサイン類似度を算出する。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、類似度がしきい値以上の蓄積ノードがあるか否かを判断する（ステップＳ１９０３）。具体的には、たとえば、データ分析要件定義支援装置４０１は、コサイン類似度がしきい値以上の課題１００２があるか否かを判断する。類似度がしきい値以上のノードがない場合（ステップＳ１９０３：Ｎｏ）、一連の処理が終了する。

一方、類似度がしきい値以上のノードがある場合（ステップＳ１９０３：Ｙｅｓ）、データ分析要件定義支援装置４０１は、類似度がしきい値以上の蓄積ノード（以下、類似蓄積ノード）を含む有向グラフ構造を取得する（ステップＳ１９０４）。具体的には、たとえば、データ分析要件定義支援装置４０１は、課題関係性テーブル６５２を参照して、類似蓄積ノードの課題ＩＤ１００１が上位課題ＩＤ１１０２または下位課題ＩＤ１１０３である蓄積課題の有向グラフ構造を構築する。図１の例では、類似ノードである課題Ａを含む蓄積課題１０１および蓄積課題１０２を構築する。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、ステップＳ１９０４で取得された有向グラフ構造が２以上あるか否かを判断する（ステップＳ１９０６）。有向グラフ構造が２以上ない場合（ステップＳ１９０６：Ｎｏ）、有向グラフ構造は１つのみであるため、データ分析要件定義支援装置４０１は、表示処理部６３０により、類似蓄積ノードを含む有向グラフ構造を蓄積課題として端末４０２に出力する（ステップＳ１９０５）。

一方、有向グラフ構造が２以上ある場合（ステップＳ１９０６：Ｙｅｓ）、データ分析要件定義支援装置４０１は、２以上の有向グラフ構造に共通するパス（以下、共通パス）を、２以上の蓄積課題に共通する課題（共通課題）として探索する（ステップＳ１９０７）。

具体的には、たとえば、データ分析要件定義支援装置４０１は、２以上の有向グラフ構造の各々について類似蓄積ノードを特定する。つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、２以上の有向グラフ構造の各々について類似蓄積ノードを下位課題１００２とする上位課題１００２のノードを探索する。そして、データ分析要件定義支援装置４０１は、２以上の有向グラフ構造の各々について上位課題１００２のノード間のコサイン類似度を算出する。上位課題１００２のノード間のコサイン類似度がすべてしきい値以上であれば、データ分析要件定義支援装置４０１は、当該上位課題１００２のノードを下位課題１００２のノードとした場合の上位課題１００２のノードを探索する。このような探索を、上位課題１００２のノード間のコサイン類似度のいずれかがしきい値未満となるまで、または、２以上の有向グラフ構造のいずれかで上位課題１００２のノードが存在しなくなるまで試行する。

同様に、データ分析要件定義支援装置４０１は、２以上の有向グラフ構造の各々について類似蓄積ノードを上位課題１００２とする上位課題１００２のノードを探索する。そして、データ分析要件定義支援装置４０１は、２以上の有向グラフ構造の各々について下位課題１００２のノード間のコサイン類似度を算出する。下位課題１００２のノード間のコサイン類似度がすべてしきい値以上であれば、データ分析要件定義支援装置４０１は、当該下位課題１００２のノードを上位課題１００２のノードとした場合の下位課題１００２のノードを探索する。このような探索を、下位課題１００２のノード間のコサイン類似度のいずれかがしきい値未満となるまで、または、２以上の有向グラフ構造のいずれかで下位課題１００２のノードが存在しなくなるまで試行する。

図１の例では、ノードＡ⇒ノードＢ⇒ノードＥにより構成される共通パスが共通課題として探索される。

このあと、データ分析要件定義支援装置４０１は、このようにして探索されたノード群と当該ノード群内のノード間のエッジを共通パスとして、共通パスを含む有向グラフ構造を表示処理部６３０により端末４０２に出力する。

共通パスを含む有向グラフ構造とは、共通パスのみでもよく、共通パスが強調表示された（および／または共通パス以外のパスが弱調表示された）２以上の有向グラフ構造の論理和をとった有向グラフ構造でもよい。また、共通パスに含まれる類似蓄積ノードを入力ノードに置き換えてもよい。また、類似蓄積ノード（または置き換えられた入力ノード）を、共通パス内の他のノードとは異なる形式で強調表示してもよい。

なお、データ分析要件定義支援例１では、データ分析要件定義支援装置４０１は、課題の有向グラフ構造を探索する例について説明したが、検討プロセス２０２のようなプロセスの有向グラフ構造を探索してもよい。

［データ分析要件定義支援例２］
図２０は、データ分析要件定義支援処理手順例２を示すフローチャートである。図２０は、図２に示したデータ分析要件定義支援例２に対応する処理手順である。

データ分析要件定義支援装置４０１は、ユーザが端末４０２を操作することにより、グラフ構造操作部６００で分析対象データ２００の入力を受け付ける（ステップＳ２００１）。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、ユーザが端末４０２を操作することにより、分析対象ステークホルダの選択を受け付ける（ステップＳ２００２）。ここでは、図２に示したように、ステークホルダＡ、Ｂが分析対象ステークホルダとして選択されたものとする。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、分析対象データ２００の入力ノードに対し、選択履歴テーブル６７２に保存された分析対象ステークホルダが参照したノードとの単語類似度を算出する（ステップＳ２００３）。単語類似度は、たとえば、上述したようにコサイン類似度である。分析対象データ２００の入力ノードとは、分析対象データ２００に含まれている検討課題２０１の角丸四角形で表記された各ノード（図２では、課題１～課題５）や、検討課題１９２２内の長方形およびひし形で表記された各ノード（図２では、プロセス１～プロセス３、因子１～因子３）である。

選択履歴テーブル６７２に保存された分析対象ステークホルダが参照したノードとは、選択履歴テーブル６７２のユーザＩＤ１７０１が分析対象ステークホルダのステークホルダＩＤ７０１であり、かつ、選択項目１８０２に記録された課題ＩＤ１００１、プロセスＩＤ１３０１、および因子ＩＤ１５０１で特定される課題１００２、プロセス１３０２、および因子１５０２である。

分析対象ステークホルダが複数である場合、選択履歴テーブル６７２に保存された分析対象ステークホルダが参照したノードは、複数の分析対象ステークホルダが参照したノードでもよく、複数の分析対象ステークホルダのいずれかが参照したノードでもよい。ユーザは、分析対象ステークホルダが複数である場合の条件を事前に設定可能である。図２の例では、分析対象ステークホルダが複数である場合、選択履歴テーブル６７２に保存された分析対象ステークホルダが参照したノードは、複数の分析対象ステークホルダが参照したノードに設定されているものとする。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、分析対象ステークホルダのノードとの単語類似度がしきい値以上となる入力ノードを第１ハイライト対象ノードに設定する（ステップＳ２００４）。図２の例では、分析対象データ２００において、ステークホルダＡ、Ｂが参照したノードは、課題４およびプロセス２である。データ分析要件定義支援装置４０１は、課題４およびプロセス２を第１ハイライト対象ノードに設定する。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、入力ノードとの単語類似度がしきい値以上となるノード（以下、類似ノード）に関連し、かつ、分析対象ステークホルダが参照したノード（以下、関連ノード）を探索する（ステップＳ２００５）。関連ノードは、たとえば、入力ノードが課題であれば、入力ノードが示す課題の上位課題または下位課題、入力ノードが示す課題の制御因子または目的変数因子、および、入力ノードが示す課題の上位課題または下位課題の制御因子または目的変数因子である。

また、関連ノードは、たとえば、入力ノードがプロセスであれば、入力ノードが示すプロセスの前プロセスまたは後プロセス、入力ノードが示すプロセスの入力因子または出力因子、および、入力ノードが示すプロセスの前プロセスまたは後プロセスの入力因子または出力因子である。データ分析要件定義支援装置４０１は、課題・ステークホルダ・因子の関連テーブル６５１、課題関係性テーブル６５２、プロセス・ステークホルダ・因子の関連テーブル６６１、プロセス関係性テーブル６６２、因子テーブル６６３、および選択履歴テーブル６７２を参照して、関連ノードを探索する。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、関連ノードに対し、選択履歴テーブル６７２に保存された分析対象ステークホルダが参照したノードとの単語類似度を算出する（ステップＳ２００６）。単語類似度は、たとえば、上述したようにコサイン類似度である。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、分析対象ステークホルダが参照したノードとの単語類似度がしきい値以上となる関連ノードを第２ハイライト対象ノードに設定する（ステップＳ２００７）。図２の例では、関連ノードは、課題６および因子５である。データ分析要件定義支援装置４０１は、課題６および因子５を第１ハイライト対象ノードに設定する。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、レコメンド情報を生成する（ステップＳ２００８）。具体的には、たとえば、データ分析要件定義支援装置４０１は、検討課題２０１に課題６を追加して検討課題２０１を検討課題２１１に更新し、課題４および課題６を強調表示する検討課題２１１を生成する。また、データ分析要件定義支援装置４０１は、検討プロセス２０２のプロセスを強調表示する検討プロセス２１２を生成する。また、データ分析要件定義支援装置４０１は、検討プロセス２０２に含まれるプロセス２およびプロセス３と、プロセス３の関連ノードであるプロセス４と、プロセス４への入力因子である因子４と、プロセス４からの出力因子である因子５と、により構成され、かつ、因子５を強調表示した他の検討プロセス２１３を生成する。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、生成したレコメンド情報２２０を端末４０２に表示可能に出力する（ステップＳ２００９）。具体的には、たとえば、データ分析要件定義支援装置４０１は、検討課題２１１、検討プロセス２１２および他の検討プロセス２１３をレコメンド情報２２０として端末４０２に表示可能に出力する。

［データ分析要件定義支援例３］
図２１は、データ分析要件定義支援処理手順例３を示すフローチャートである。図２１は、図３に示したデータ分析要件定義支援例３に対応する処理手順である。

データ分析要件定義支援装置４０１は、検討課題を端末４０２から取得する（ステップＳ２１０１）。図２の例では、データ分析要件定義支援装置４０１は、検討課題３０１を端末４０２から取得する。たとえば、データ分析要件定義支援装置４０１は、ユーザが過去に作成した検討課題３０１の有向グラフ構造を記憶デバイス５０２から読み出してもよく、ある課題を示すノードを検索キーとして、検討課題３０１の有向グラフ構造を探索してもよい。検討課題３０１のエッジには、ユーザにより重要度が付与されている。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、図３に示したように、検討課題３０１の重要度を優先度１２０１に変換する（ステップＳ２１０２）。データ分析要件定義支援装置４０１は、変換された優先度１２０１を特定する優先度ＩＤ１１０４を採番して、課題関係性テーブル６５２に登録し、優先度１２０１および優先度ＩＤ１１０４を課題優先度テーブル６５３に登録する。また、検討課題３０１の各エッジ（上位課題ＩＤ１１０２および下位課題ＩＤ１１０３）についてすでに優先度ＩＤ１１０４が設定されている場合は、検討課題３０１には重要度は付与されず、データ分析要件定義支援装置４０１は、課題優先度テーブル６５３から優先度１２０を読み出す。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、検討課題３１０において合計優先度が最大となるパスを探索する（ステップＳ２１０３）。図３の例では、Ａ⇒Ｃ⇒Ｆの優先度の合計「８．１」が、合計優先度が最大のパスとして探索される。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、合計優先度が最大のパスを強調表示するよう、端末４０２に検討課題３１０を表示可能に出力する（ステップＳ２１０４）。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、端末４０２からの選択により目的課題を取得する（ステップＳ２１０５）。図３の例では、目的課題は、ノードＥである。データ分析要件定義支援装置４０１は、目的課題であるノードＥのノード距離を、起点を示す「０」に設定する。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、目的課題から各ノードへのノード距離を算出する（ステップＳ２１０６）。ノード距離は、１エッジ通過する都度１加算される。

つぎに、データ分析要件定義支援装置４０１は、優先度がしきい値以上でかつノード距離が所定距離以下となるノードを探索する（ステップＳ２１０７）。図３の例では、ノードＦが探索される。

そして、データ分析要件定義支援装置４０１は、さらに、ノードＦを強調表示するよう、端末４０２に検討課題３２０を表示可能に出力する（ステップＳ２１０８）。

なお、データ分析要件定義支援例３では、データ分析要件定義支援装置４０１は、課題の有向グラフ構造を用いて課題の価値を提示する例について説明したが、検討プロセス２０２のようなプロセスの有向グラフ構造を用いてプロセスの価値を提示してもよい。

このように本実施例によれば、どう構造化すべきかわからない場合に、他案件から類推するレコメンド技術であるデータ分析要件定義支援例１により、蓄積課題に共通する共通パスを含む共通課題１０３を類似課題構造としてユーザに提案することができる。

また、情報の着目点がわからない場合に他者の着想に基づくハイライト技術であるデータ分析要件定義支援例２により、ユーザは、利害関係のあるステークホルダＡ、Ｂがともに、分析対象データ２００のどの項目を参照したかを把握することができる。また、ユーザは、利害関係のあるステークホルダＡ、Ｂがともに、他の検討のどの項目を参照したかについても把握することができる。

また、自分野の課題価値に合わない場合にビジネス価値に合わせるレーティング技術であるデータ分析要件定義支援例３により、ユーザは、どの課題のつながりが重要であるかを把握することができる。

このように、データ分析要件定義支援装置４０１は、データ分析要件定義支援例１～３により、新規案件に迅速で効果的な要件定義を行うための情報構造化を支援することができる。したがって、たとえば、検討する課題候補を変更しても、関係のあるステークホルダと、それに関連するプロセスを同時に比較でき、異なる複数の業務に跨って、プロセスの検討箇所や検討に必要なデータが提案可能になる。

なお、データ分析要件定義支援装置４０１は、有向グラフ構造のノード間に不足があるか確認し、不足がある場合には端末４０２に対しノード間に不足がある旨の警告を表示可能に出力してもよい。

具体的には、たとえば、ノードを新規に追加する際には、ステークホルダ、課題、プロセスのそれぞれの有向グラフ構造によって処理が異なる。たとえば、ステークホルダの有向グラフ構造の場合、データ分析要件定義支援装置４０１は、ステークホルダを示すノード間に双方向のエッジが定義されていない場合（一方向の矢印のみ）、対価の支払いが無いとみなし、端末４０２に対し警告を表示可能に出力する。

また、課題の有向グラフ構造の場合、データ分析要件定義支援装置４０１は、課題を示すノード間にエッジが定義されていない場合、または、一方向のエッジしか定義されていない場合、端末４０２に対し、ノード間を接続するエッジがさらにあるか否かを示す警告を表示可能に出力する。

また、プロセスの有向グラフ構造の場合、データ分析要件定義支援装置４０１は、課題を示すノード間にエッジが定義されていない場合、または、一方向のエッジしか定義されていない場合、端末４０２に対し、ノード間を接続するエッジがさらにあるか否かを示す警告を表示可能に出力する。また、データ分析要件定義支援装置４０１は、端末４０２に対し、因子が接続されていないノードについて因子が不足しているか否かを示す警告を表示可能に出力する。

警告表示を受けたい端末４０２は、ユーザ操作により、不足しているエッジや因子を追加する。これにより、データ分析要件定義支援装置４０１は、端末４０２からの追加エッジや追加因子を反映する。これにより、データの欠落を抑制して、新規案件に迅速で効果的な要件定義を行うための情報構造化を支援することができる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。たとえば、前述した実施例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本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、たとえば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、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ことにより、ソフトウェアで実現してもよい。

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、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１０ データ分析要件定義支援システム
４０１ データ分析要件定義支援装置
４０２ 端末
５０１ プロセッサ
５０２ 記憶デバイス
６００ グラフ構造操作部
６１０ データ管理部
６１１ データ蓄積部
６１２ データ検索部
６２０ ネットワーク情報処理部
６２１ 構造確認部
６２２ 構造検索部
６３０ 表示処理部
６４０ ステークホルダ情報記憶部
６５０ 課題情報記憶部
６６０ プロセス情報記憶部
６７０ ユーザ履歴記憶部

Claims (10)

1. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有するデータ分析要件定義支援装置であって、
   前記記憶デバイスは、各々文字列を含む複数のノードと、前記複数のノードの中の２つノード間の関連性を示すエッジと、を記憶し、
   前記プロセッサは、
   分析対象ノードの入力を受け付ける入力処理と、
   前記入力処理によって入力された分析対象ノードの文字列に類似する文字列を含む類似ノードを前記複数のノードから検索する検索処理と、
   前記検索処理によって検索された類似ノードを含むノード群と当該ノード群の中の２つノード間のエッジとにより構成される有向グラフ構造を取得する取得処理と、
   前記取得処理によって取得された有向グラフ構造の中から前記類似ノードを含むパスを探索する探索処理と、
   前記探索処理によって探索されたパスを異なる態様で表示するように、前記有向グラフ構造を表示可能に出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とするデータ分析要件定義支援装置。
2. 請求項１に記載のデータ分析要件定義支援装置であって、
   前記取得処理では、前記プロセッサは、複数の前記有向グラフ構造を取得し、
   前記探索処理では、前記プロセッサは、複数の前記有向グラフ構造に共通する前記パスを探索する、
   ことを特徴とするデータ分析要件定義支援装置。
3. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有するデータ分析要件定義支援装置であって、
   前記記憶デバイスは、各々文字列を含む複数のノードと、前記複数のノードの中の２つノード間の関連性を示すエッジと、分析対象者が前記ノードを参照した履歴と、を記憶し、
   前記プロセッサは、
   分析対象ノード群と前記分析対象ノード群の中の２つノード間の関連性を示すエッジとにより構成される第１分析対象有向グラフ構造の入力を受け付ける入力処理と、
   前記複数のノードの中から、前記分析対象者が参照し、かつ、前記入力処理によって入力された第１分析対象有向グラフ構造を構成する前記分析対象ノード群の各々の分析対象ノードの文字列に類似する第１類似ノードを検索する第１検索処理と、
   前記分析対象ノード群のうち前記第１検索処理によって検索された第１類似ノードに類似する第１類似分析対象ノードを、第１特定表示対象に設定する第１設定処理と、
   前記第１設定処理によって設定された第１特定表示対象を異なる態様で表示するように、前記第１分析対象有向グラフ構造を表示可能に出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とするデータ分析要件定義支援装置。
4. 請求項３に記載のデータ分析要件定義支援装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記第１類似ノードと前記エッジにより関連し、かつ、前記分析対象者が参照した前記分析対象ノード群外の関連ノードを、前記複数のノードから探索する探索処理と、
   前記複数のノードの中から、前記分析対象者が参照し、かつ、前記探索処理によって探索された関連ノードの文字列に類似する第２類似ノードを検索する第２検索処理と、
   前記分析対象ノード群のうち前記第２検索処理によって検索された第２類似ノードに類似する第２類似分析対象ノードを、第２特定表示対象に設定する第２設定処理と、
   前記第２設定処理によって設定された第２特定表示対象を前記第１分析対象有向グラフ構造に追加することにより、前記第１分析対象有向グラフ構造を更新する更新処理と、を実行し、
   前記出力処理では、前記プロセッサは、前記第１特定表示対象および前記第２特定表示対象を異なる態様で表示するように、前記第１分析対象有向グラフ構造を表示可能に出力する、
   を実行することを特徴とするデータ分析要件定義支援装置。
5. 請求項３に記載のデータ分析要件定義支援装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記第１類似ノードと前記エッジにより関連し、かつ、前記分析対象者が参照した前記分析対象ノード群外の関連ノードを、前記複数のノードから探索する探索処理と、
   前記複数のノードの中から、前記分析対象者が参照し、かつ、前記探索処理によって探索された関連ノードの文字列に類似する第２類似ノードを検索する第２検索処理と、
   前記分析対象ノード群のうち前記第２検索処理によって検索された第２類似ノードに類似する第２類似分析対象ノードを、第２特定表示対象に設定する第２設定処理と、
   前記第２設定処理によって設定された第２特定表示対象と前記第２特定表示対象と前記エッジで関連する前記分析対象ノードとを含む第２分析対象有向グラフ構造を生成する生成処理と、を実行し、
   前記出力処理では、前記プロセッサは、前記第１特定表示対象および前記第２特定表示対象を異なる態様で表示するように、前記第１分析対象有向グラフ構造および前記第２分析対象有向グラフ構造を表示可能に出力する、
   を実行することを特徴とするデータ分析要件定義支援装置。
6. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有するデータ分析要件定義支援装置であって、
   前記記憶デバイスは、各々文字列を含む複数のノードと、前記複数のノードの中の２つノード間の関連性を示すエッジと、を記憶し、
   前記プロセッサは、
   分析対象ノード群と前記分析対象ノード群の中の２つノード間の関連性を示すエッジとにより構成される分析対象有向グラフ構造の入力を受け付ける入力処理と、
   前記エッジの優先度を取得する取得処理と、
   前記入力処理によって入力された分析対象有向グラフ構造の各エッジについて前記取得処理によって取得された優先度に基づいて、前記エッジの優先度の合計が最大となるパスを前記分析対象有向グラフ構造の中から探索する第１探索処理と、
   前記第１探索処理によって探索されたパスを異なる態様で表示するように、前記分析対象有向グラフ構造を表示可能に出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とするデータ分析要件定義支援装置。
7. 請求項６に記載のデータ分析要件定義支援装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記分析対象ノード群から特定の分析対象ノードの選択を受け付ける選択処理と、
   前記選択処理によって選択された前記特定の分析対象ノードから前記特定の分析対象ノード以外の他の分析対象ノードまでの距離を算出する算出処理と、
   前記他の分析対象ノードへの前記エッジの優先度と、前記算出処理によって算出された距離と、に基づいて、特定表示対象を探索する第２探索処理と、を実行し、
   前記出力処理では、前記プロセッサは、前記パスおよび前記第２探索処理によって探索された特定表示対象を異なる態様で表示するように、前記分析対象有向グラフ構造を表示可能に出力する、
   ことを特徴とするデータ分析要件定義支援装置。
8. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有するデータ分析要件定義支援装置による分析要件定義支援方法であって、
   前記記憶デバイスは、各々文字列を含む複数のノードと、前記複数のノードの中の２つノード間の関連性を示すエッジと、を記憶し、
   前記プロセッサは、
   分析対象ノードの入力を受け付ける入力処理と、
   前記入力処理によって入力された分析対象ノードの文字列に類似する文字列を含む類似ノードを前記複数のノードから検索する検索処理と、
   前記検索処理によって検索された類似ノードを含むノード群と当該ノード群の中の２つノード間のエッジとにより構成される有向グラフ構造を取得する取得処理と、
   前記取得処理によって取得された有向グラフ構造の中から前記類似ノードを含むパスを探索する探索処理と、
   前記探索処理によって探索されたパスを異なる態様で表示するように、前記有向グラフ構造を表示可能に出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とするデータ分析要件定義支援方法。
9. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有するデータ分析要件定義支援装置による分析要件定義支援方法であって、
   前記記憶デバイスは、各々文字列を含む複数のノードと、前記複数のノードの中の２つノード間の関連性を示すエッジと、分析対象者が前記ノードを参照した履歴と、を記憶し、
   前記プロセッサは、
   分析対象ノード群と前記分析対象ノード群の中の２つノード間の関連性を示すエッジとにより構成される第１分析対象有向グラフ構造の入力を受け付ける入力処理と、
   前記複数のノードの中から、前記分析対象者が参照し、かつ、前記入力処理によって入力された第１分析対象有向グラフ構造を構成する前記分析対象ノード群の各々の分析対象ノードの文字列に類似する第１類似ノードを検索する第１検索処理と、
   前記分析対象ノード群のうち前記第１検索処理によって検索された第１類似ノードに類似する第１類似分析対象ノードを、第１特定表示対象に設定する第１設定処理と、
   前記第１設定処理によって設定された第１特定表示対象を異なる態様で表示するように、前記第１分析対象有向グラフ構造を表示可能に出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とするデータ分析要件定義支援方法。
10. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有するデータ分析要件定義支援装置による分析要件定義支援方法であって、
    前記記憶デバイスは、各々文字列を含む複数のノードと、前記複数のノードの中の２つノード間の関連性を示すエッジと、前記エッジの優先度と、を記憶し、
    前記プロセッサは、
    分析対象ノード群と前記分析対象ノード群の中の２つノード間の関連性を示すエッジとにより構成される分析対象有向グラフ構造の入力を受け付ける入力処理と、
    前記入力処理によって入力された分析対象有向グラフ構造の各エッジの優先度に基づいて、前記エッジの優先度の合計が最大となるパスを前記分析対象有向グラフ構造の中から探索する第１探索処理と、
    前記第１探索処理によって探索されたパスを異なる態様で表示するように、前記分析対象有向グラフ構造を表示可能に出力する出力処理と、
    を実行することを特徴とするデータ分析要件定義支援方法。

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