JP2860063B2 - 履歴情報検索装置 - Google Patents
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
り、特に、履歴情報とそれに対応する日付情報とからな
る履歴データベースから所望の検索条件に該当する履歴
情報を特定する履歴情報検索装置に関する。近年のコン
ピュータシステムは、汎用機での集中処理型から、部門
システムへ分散され、各部門でのシステム管理及びデー
タの有効利用が要求されている。また、最近のダウンサ
イジング・オープン化により、パソコンやワークステー
ションによるシステム化が急速に普及しデータの有効利
用を実現するソフトウェアが数多く出現している。
正確に抽出すること(データベースの全項目・全階層を
キーにした検索)が必要とされている。
ロック図を示す。同図中、31は履歴データファイルを
示す。履歴データファイル31にはデータが発生した日
時毎にデータが記憶されるいわゆるデータ発生主義的に
データが記憶されている。図13に履歴データファイル
31の内容の一例を示す。図13は人事管理等に用いら
れる社員の経歴ファイルで、社員番号、異動年月日、異
動部店等のデータ項目よりなり、社員番号561111
5の社員は1956年4月1日に総務部、1958年4
月11日に東京支店1965年8月3日に本店営業、1
969年8月5日に再び東京支店、1972年4月1日
東京支店、1980年9月14日に本店営業、1982
年4月1日に東京支店に配属されたことを示している。
令される都度、異動年月日を含んだデータが異動のあっ
た社員毎に1レコード追加作成される。この経歴ファイ
ルを用いて、データ入力装置33より例えば何年何月何
日に本店営業に在籍していた社員を検索するよう入力指
示しても、入力年月日と経歴ファイル内データの異動年
月日に一致しなければデータ処理装置32での検索処理
が不可能であった。また、例えば本店営業に5年以上在
籍した社員を検索するようデータ入力装置33より入力
指示しても、部店C項目の内容が本店営業→東京→東京
→本店営業に変化するようなデータ(以前在籍していた
部署に社員が復帰するような場合)であれば、データ処
理装置32での検索処理は不可能であった。このため、
経歴ファイルの内容そのままを表示装置34あるいは図
示しないプリンタに出力して、人手により在籍期間また
は在籍日等を計算していた。
データファイルではデータを、1レコード毎にデータ発
生日付で管理していたため、検索条件として複数のデー
タ項目がある場合、基準日によるデータの復元や本店営
業→東京→本店営業とデータ項目が変化する場合に本店
営業の内容で何日であるかといった滞留日数の計算が困
難となり、従って、データの検索・抽出処理を有効に行
えない等の問題点があった。
で、履歴情報の検索を有効に行える履歴情報検索装置を
提供することを目的とする。
ック図を示す。履歴データベース1は、検索キーとなる
項目を含んだ個人の履歴情報と当該履歴の発生した日時
とが対応付けられて時系列に蓄積される。 履歴期間復元
手段2は、指定された検索項目に基づいて履歴データベ
ース1から該当する検索項目に対応する個人履歴情報を
順次読み込んで、当該履歴情報中の日時情報を当該履歴
が有効となった開始日として取得すると共に、異なる履
歴情報に対応した次の履歴情報中の日時情報に基づいて
当該履歴の終了日を算出する。
2により履歴データベース1から抽出された履歴情報と
当該履歴情報の開始日及び終了日に基づいて、検索条件
に該当する履歴情報を特定する。 通算期間算出手段4
は、履歴期間復元手段2により取得された履歴の開始日
及び履歴の終了日に基づいて該履歴が有効となる期間で
ある通算期間を算出する。
報中の日時情報を当該履歴が有効となった開始日として
取得すると共に、異なる履歴情報に対応した次の履歴情
報中の日時情報に基づいて当該履歴の終了日を算出し、
検索条件に該当する履歴情報を特定することにより、履
歴データベースから指定された時間で有効となる履歴情
報を抽出できる。
終了日に基づいて履歴が有効となる期間である通算期間
を容易に算出できる。
て社員の勤務店、職務等の履歴を管理する人事管理シス
テムについて説明する。図2に本発明の一実施例のブロ
ック図を示す。本実施例の人事管理システム11は社員
の勤務店、職務等の履歴データ及び検索結果等をファイ
ルする履歴データファイル部12,履歴データファイル
部12へのデータの格納や履歴データファイル部12か
らのデータの検索・抽出等の処理を行なうデータ処理部
13,履歴データファイル部12へのデータの入力や必
要とするデータの検索抽出の指示を行なう入力部14,
履歴データファイル部12にファイルされたデータの表
示やデータ処理部13により検索・抽出されたデータの
表示を行なう表示装置15,履歴データファイル部12
内のデータの印刷やデータ処理部13により検索・抽出
されたデータの印刷を行なうプリンタ16より構成され
る。
等が異動日毎に記憶された経歴ファイル17,社員の職
務が異動日毎に記憶された係歴ファイル18,社員の受
けた研修の終了日毎に記憶された研修履歴ファイル1
9,社員の性別が格納された社員基本ファイル20,デ
ータ処理部13で検索された検索結果がファイルされる
検索結果ファイル21等よりなる。
内容を説明するための図を示す。図3(A)は経歴ファ
イル17の内容、図3(B)は係歴ファイル18の内
容、図3(C)は研修履歴ファイル19の内容、図3
(D)は社員基本ファイル20の内容、図4は検索結果
ファイル21の内容を示す。経歴ファイル17は図3
(A)に示すように社員番号、異動年月日、勤務部店、
のデータ項目より構成され、例えば、社員番号(861
1115)番の社員は異動年月日1986年4月1日
(=19860401)、1986年5月1日(=19
860501)1987年4月1日(=1987040
1)、は目黒支店、1987年8月1日(=19870
801)は本店に所属し、その後異動命令がないことを
示している。
すように社員番号、異動年月日、係のデータ項目より構
成され、例えば社員番号(861115)番の社員は異
動年月日1986年4月1日(=19860401)で
融資係、異動年月日1986年6月1日(=19860
601)で預金係、異動年月日1986年8月1日(=
19860801)で再び融資係になり、現在に至るこ
とを示している。
ように社員番号、研修終了日、研修内容のデータ項目よ
り構成され、例えば、社員番号(8010012)番の
社員は1986年6月1日に、初級行員講座の受講を終
了し、1987年6月1日に融資市場担当者研修の受講
を終了していることを示している。社員基本ファイル2
0は図3(D)に示すように社員番号毎にその社員の性
別が格納されている。
検索・抽出された社員の社員番号、氏名、現在所属の部
店、課室、職種、性別、生年月日等の現在の情報、及び
検索条件に応じて任意に設定される条件情報より構成さ
れ、現在情報は社員番号に応じて履歴データファイル部
12内のファイルより抽出され、ファイルされ、また、
検索情報は検索・抽出された社員の検索条件に対応した
履歴情報がファイルされ、検索・抽出された社員の現在
の情報及び履歴がわかる構成とされている。
の経歴ファイル17、係歴ファイル18、研修履歴ファ
イル19には異動命令の日付に研修の終了日毎に部店、
係、研修名が格納されている。つまり、データが発生し
た日時毎にデータを管理するいわゆるデータ発生主義的
な管理が行なわれている。次に本発明の一実施例の動作
を説明する。図5に本発明の一実施例のデータ処理部1
3の検索動作フローチャートを示す。
処理が選択されると、検索条件の入力を要求し、表示装
置15に表示する(ステップS1-1,S1-2)。データ
処理部13は入力部14から検索条件が入力されると、
検索条件に応じたデータ検索を実行する(ステップS1
-3,S1-4)。データ処理部13は後述するような検索
・抽出処理により検索条件に応じた社員を経歴、係歴、
研修履歴ファイル17,18,19に応じて検索・抽出
し、検索・抽出された社員のデータを検索結果ファイル
21にファイルすると共に、検索結果ファイル21の内
容を編集して表示装置15に表示する(ステップS
1-5,S1-6)。
果の印刷の要求があれば、検索結果ファイル21の内容
を編集してプリンタ16よりプリントアウトする(ステ
ップS1-7,S1-8)。図6に図5のステップS1-4の
検索・抽出処理のフローチャートを示す。ステップS1
-4の検索・抽出処理ではデータ処理部13はステップS
1-3で入力され検索条件を読み込み(ステップS
2-1)、検索条件の中に経歴を検索する条件が有るか否
かを判断し(ステップS2-2)、経歴を検索する条件が
あれば、次に経歴ファイル17にデータ発生主義的にフ
ァイルされた経歴データを異動年月日に応じて後述する
ように継続的なデータとして復元する(ステップS
2-3)。
入力された検索条件の中に検索条件で設定された日時
(基準日)までの滞留日数を計算する要求があるか否か
を判断し(ステップS2-4)、滞留日数を算出する条件
があれば滞留日数の算出を行なう(ステップS2-5)。
ここで、データ処理部13は経歴を検索する条件に合致
する社員を抽出する(ステップS2-6)。
入力された検索条件の中に係歴を検索する条件があるか
否かを判別し(ステップS2-7)、係歴を検索する条件
があれば、係歴ファイル18にファイルされた係歴デー
タを異動年月日に応じて後述するように継続的なデータ
として復元する(ステップS2-8)。次にデータ処理部
13はステップS2-1で読み込んだ検索条件中に係歴の
基準日までの滞留日数を必要とする条件があるか否かを
判別し(ステップS2-9)、滞留日数を必要とする条件
がある場合には後述するように係歴の滞留日数の算出を
行なう(ステップS2-10 )。
読み込んだ検索条件に合致する社員を抽出する(ステッ
プS2-11 )。次にデータ処理部13はステップS2-1
で読み込んだ検索条件中に研修履歴の検索の条件がある
か否かを判別し(ステップS2-12 )、研修履歴の検索
の条件があれば、研修履歴ファイル19のデータに応じ
て検索条件に合う社員を抽出する(ステップS
2-13 )。
タの復元検索処理について説明する。図7にデータの復
元・処理の処理フローチャートを示す。データの復元・
検索処理ではデータ処理部13はまず、経歴ファイル1
7,係歴ファイル18から1レコードのデータを読み込
む(ステップS3-1)。データ処理部13は次にステッ
プS3-1で読み込んだデータの社員番号を記憶する(ス
テップS3-2)。
読み込んだデータが検索条件に一致するか否かを判別す
る(ステップS3-3)。データ処理部13はステップS
3-3で検索条件に合致したデータであれば、データの異
動年月日をデータの有効期間の開始日として記憶する
(ステップS3-4)。
のデータを読み込む(ステップS3 -5)。次にデータ処
理部13はステップS3-5で読み込んだデータの社員番
号が前回データの社員番号と合致するか否かを判別する
(ステップS3-6)。データ処理部13はステップS3
-6で今回読み込まれたデータの社員番号と前回データの
社員番号とが合致すれば次に今回データが検索条件に合
致するか否かを判別し(ステップS3-7)、今回データ
の社員番号と前回社員番号とが合致しなければ、現在日
を終了日として記憶する(ステップS3-8)。
データが検索条件に合致していれば、ステップS3-5に
戻って次のレコードのデータを読み込み、合致していな
ければ、今回データの異動日の前日を終了日として記憶
する(ステップS3-9)。以上、ステップS3-1〜S3
-9により、検索条件に合致する期間を特定でき、これに
より後述するような種々の検索・抽出処理が可能とな
る。
について説明する。図8にデータ処理部13の滞留日数
算出処理の処理フローチャートを示す。滞留日数算出処
理を行なう場合、データ処理部13はまず、内蔵の滞留
日数を算出するためのカウンタをクリアする(ステップ
S4-1)。次にデータ処理部13は社員番号とそれに対
応して、図7のフローチャートによる処理で設定された
開始日及び終了日を記憶する(ステップS4-2)。
て前回記憶した社員番号と一致するか否かを判別する
(ステップS4-3)。ここで、今回の社員番号が前回の
社員番号と一致していれば同一社員が間隔をおいて検索
条件に一致したデータを有することになるため、カウン
タに終了日−開始日の日数を開始日及び終了日の記憶の
毎に加算していく(ステップS4-3)。
前回の社員番号と一致していなければ、同じ社員番号で
の検索条件に合致する期間がカウンタに加算されたこと
になり、したがって、カウンタの値を前回記憶した社員
番号の社員の検索条件に合致した日数とする(ステップ
S4-5)。以上、ステップS4-1〜S4-5により、検索
条件に合致するデータの積算日数を算出できる。
管理システムを用いた検索条件に合致する社員の検索・
抽出の具体例を説明する。まず、検索条件として“融資
業務の経験があり、その当時「融資市場担当者研修を受
講している社員」”を設定した場合について図9と共に
説明する。上記の検索条件では経歴検索及び有効期間の
処理は存在せず係歴及び研修履歴の検索となる。
に示される処理により融資係の経験のある社員が経験し
た期間を特定する開始日及び終了日と共に抽出される。
例えば、図3(B)に示す係歴ファイル18では社員番
号‘8611115’,‘8622225’,‘862
3335’,‘8624445’の社員が融資係の経験
があることがわかる。
対して図7に示される処理を施すと、社員番号‘861
1115’の社員については図9(A)に示すように1
986年4月1日から1986年6月1日まで、及び、
1986年8月1日から現在までの期間融資係の経験が
あることがわかる。次に、研修履歴ファイル19が参照
され、検索条件である「融資市場担当者研修」を受講し
たことのある社員が抽出される。例えば社員番号861
1115の社員では図3(C)に示すような研修履歴を
有していて、このうち、検索条件である「融資市場担当
者研修」は1987年6月1日に受講を終了しており、
図9(A),(B)に示すように融資係の経験中に「融
資市場担当者研修」を受講していることがわかる。以上
により社員番号‘8611115’の社員が検索条件に
合致する社員として抽出される。
黒支店に在籍し、その当時融資係を担当していた者”を
設定した場合について図10と共に説明する。まず、検
索条件の“女性行員”を社員基本ファイル20を参照し
て抽出し、次に目黒支店に在席した社員を経歴ファイル
17を参照することにより抽出する。このとき、図7に
示した検索・抽出処理により“目黒支店”に在席した社
員の在籍期間を開始日及び終了日として図10(A)に
示すように設定しつつ抽出する。
を係歴ファイル18を参照することにより抽出する。こ
のとき、図7に示した検索・抽出処理により“融資係”
を担当していた社員の期間を開始日及び終了日として図
10(B)に示すように復元し、“目黒支店”に在席し
ていた期間と“融資係”をしていた期間とが重なる社員
を抽出すると社員番号‘8611115’の社員が検索
条件に合致する。
5年(60カ月)以上勤務した社員”を設定した場合に
ついて図11と共に説明する。まず、“過去も本店営業
部に勤務した社員”を経歴ファイル17を参照すること
により抽出される。このとき、図7に示す検索・抽出処
理により“本店営業部”に勤務した期間が開始日と終了
日として復元される。
上勤務した社員”を図8に示す滞留日算出処理により抽
出する。つまり、“本店営業部”に勤務した開始日と終
了日との間の日数を算出し、これらを加算することによ
り本店営業部に勤務した日数を求める。これを年、月に
変換して5年(60カ月)以上となる社員を抽出する。
5’の社員の場合、1965年8月3日〜1969年8
月5日の48カ月及び1980年9月14日〜1982
年4月1日の18カ月に本店営業部に勤務しており、図
8に示す滞留日数算出処理ではこれが加算された日数が
算出され、滞留日数算出処理により算出された日数合計
66カ月の勤務が判別され検索条件に合致すると判断さ
れる。
生した日時毎にデータがファイルされたいわゆるデータ
発生主義的に管理されたデータをデータが発生した日時
に応じてデータが有効となる期間を復元し、この復元さ
れたデータを用いることによりデータを継続的に扱うこ
とができ、上述したように指定した時間に属する、すな
わち、指定した時間にデータが有効となるデータの検索
・抽出処理を自動で実現できる。なお、前述の滞留日
数、積算日数、在籍期間等は、各データの有効となる期
間を示しており、特許請求の範囲の通算期間に相当す
る。
ば、履歴データベースから履歴情報中の日時情報を当該
履歴が有効となった開始日として取得すると共に、異な
る履歴情報に対応した次の履歴情報中の日時情報に基づ
いて当該履歴の終了日を算出し、検索条件に該当する履
歴情報を特定することにより、履歴データベースから指
定された時間で有効となる履歴情報を抽出できる等の特
長を有する。
出することにより在籍期間や研修の積算時間等を容易に
検出でき、データの抽出を多様に行なえる等の特長を有
する。
るための図である。
るための図である。
ローチャートである。
処理のフローチャートである。
・検索処理のフローチャートである。
日数算出処理のフローチャートである。
Claims (2)
- 【請求項1】 検索キーとなる項目を含んだ個人の履歴
情報と当該履歴の発生した日時とが対応付けられて時系
列に蓄積された履歴データベースと、 指定された検索項目に基づいて前記履歴データベースか
ら該当する検索項目に対応する個人履歴情報を順次読み
込んで、当該履歴情報中の日時情報を当該履歴が有効と
なった開始日として取得すると共に、異なる履歴情報に
対応した次の履歴情報中の日時情報に基づいて当該履歴
の終了日を算出する履歴期間復元手段と、 前記履歴期間復元手段により前記履歴データベースから
抽出された履歴情報と当該履歴情報の開始日及び終了日
に基づいて、検索条件に該当する履歴情報を特定する履
歴情報抽出手段とを有することを特徴とする履歴情報検
索装置。 - 【請求項2】 前記履歴期間復元手段により取得された
履歴の開始日及び履歴の終了日に基づいて該履歴が有効
となる期間である通算期間を算出する通算期間算出手段
を有することを特徴とする請求項1記載の履歴情報検索
装置。
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