JP4419814B2 - サービス品質評価支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、設備やビル等の管理サービスを評価するためのサービス品質評価支援装置に関する。

近年の企業経営環境の悪化にともない、企業のリストラクチャリングが進んでいる。企業は、事業上の競争力を高めるために、収益を生むコア業務にリソースを集中させ、ノンコア業務と呼ばれる間接業務をアウトソーシング（社外へのサービス業務の委託）するようになってきている。

アウトソーシングではサービスの品質とコストが適正な範囲で収まるように委託先を管理することが重要であり、そのために、特に欧米ではサービスレベル契約(Service LevelAgreements, ＳＬＡ) が利用されることが多い。これは、サービスを受ける側と提供する側との間で結ぶサービスの品質に関わる合意のことである。サービスレベル契約では、合意の対象となる評価指標とその目標値およびコストが明示される。例えば、評価指標として処理にかかる日数を選んだ場合のサービスレベル契約は、“処理にかかる日数は３営業日以内、１００％遵守のこと”となる。

しかしながら、ＳＬＡではサービスの品質およびコストを定量的に把握できるが、それぞれが適正でありバランスが取れているのかを把握することができないという問題があった。

そこで、従来、ビル管理サービスを品質面とコスト面で定量的に評価し、その評価結果から総合的なサービスの格付けを実施する評価システムが用いられている（例えば、特許文献１参照）。この格付けによって、品質とコストの適正度合、および両者のバランスを把握できるので、サービスの改善策へと結びつけることが可能になる。

特開２００３−１９６３６８号公報

従来技術では、品質およびコストを単一の数値で評価するために、複数の評価指標を重みをつけて加算する評価モデルを作成する必要があった。しかしながら、評価指標を選別し重みを設定して評価モデルを作成するには、評価対象のサービスに対する業務知識が必要であり、簡単ではないという問題があった。また、評価モデルで評価した結果について、それぞれ過少，適正，過剰と判断するために閾値を設定する必要があった。しかし、この閾値の設定についても、評価対象のサービスに対する業務知識が必要であり、簡単ではないという問題があった。

そこで、本発明の目的は、評価モデルを作成することなしに、サービス品質を評価することを可能にするサービス品質評価支援装置を提供することである。

本発明によるサービス品質評価支援装置は、支援装置施設管理のサービス仕様について自己組織化マップ(Self Organizing Map，ＳＯＭと略記する) を作成するＳＯＭ作成手段と、ＳＯＭ作成手段によって生成されたＳＯＭに生じたクラスタにラベルを付加する評価ラベル作成手段とを備える。

ここで、好ましくは、ＳＯＭ作成手段は、サービス仕様に含まれる品質に関する情報，コストに関する情報及び総合的な情報のそれぞれについてＳＯＭを作成する。また、評価ラベル作成手段は、ＳＯＭ作成手段によって生成された品質に関するＳＯＭとコストに関するＳＯＭに生じたクラスタにラベルを付加する。

本発明によるサービス品質評価支援装置は、総合的なＳＯＭに対して、サービスを格付けするためのラベルを付加する格付けラベル作成手段を備えることができる。また、本発明によるサービス品質評価支援装置は、さらに、サービス仕様とＳＯＭを用いてサービスの品質を評価し、その結果を表示するサービス評価手段を備えることができる。

本上記手段によれば、ＳＯＭを用いているので、評価モデルを作成しなくてもサービス品質を評価できる。

以下では発明の実施の形態について、図を用いて詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施例であるサービス品質評価支援装置の機能構成を示す。ＳＯＭ作成手段１０２は、サービス仕様１００を用いてＳＯＭセット１０４を生成する手段である。ここでＳＯＭ(Self Organizing Map，自己組織化マップ) とは人工ニューラルネットワークを利用した公知のアルゴリズム、およびそのアルゴリズムで生成されるマップのことである。多次元データの類似性を見つけ出し、似ているデータを二次元平面の近くに写像してクラスタを形成することが可能であり、データの分類（クラスタリング）などに利用される。サービス仕様１００は、分析の対象となる施設管理サービスの仕様であり、作業プロセスの仕様，作業実績，コストなどビル固有の情報で構成される。ＳＯＭセット
１０４は、ＳＯＭによる分析結果の集合であり、品質に関する情報の分析結果である品質ＳＯＭ１０６，コストに関する情報の分析結果であるコストＳＯＭ１０８，総合的な情報の分析結果である総合ＳＯＭ１１０で構成される。評価ラベル作成手段１１２は、ＳＯＭ作成手段１０２によって生成された品質ＳＯＭ１０６とコストＳＯＭ１０８のクラスタにラベルを付加する手段である。分析者が、ＳＯＭ上のクラスタに対して過少，適正，過剰などの意味づけをする。格付けラベル作成手段１１４は、ラベル付けされた品質ＳＯＭ
１０６とコストＳＯＭ１０８の情報を用いて、総合ＳＯＭ１１０上のノードに対して、施設管理サービスを格付けするためのラベルを付加する手段である。格付け用のラベルとは、例えばランクＡ，ランクＢ，ランクＣなどの文字列であり、管理品質とコストそれぞれの状態および両者バランスに応じて決定される。サービス評価手段１１６は、サービス仕様１００とＳＯＭセット１０４を用いて、施設管理サービスを評価し、その結果を分析者に提示する手段である。

図２は、図１の実施例のハードウェア構成の一例を示す。サービス品質評価支援装置は、一式の計算機システム２００上に実現される。計算機システム２００においては、中央演算装置（ＣＰＵ）２０１，主記憶装置２０２，外部記憶装置２０３，入力装置２０４及び出力装置２０５が互いにバス２０７によって接続される。中央演算装置２０１は、計算機システム２００全体を制御する装置である。ここでは、主記憶装置２０２に記憶されたＳＯＭ作成手段１０２，評価ラベル作成手段１１２，格付けラベル作成手段１１４，サービス評価手段１１６の機能を実現するプログラムに従い、サービス品質評価支援装置の機能を提供する。主記憶装置２０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などデータのアクセスが高速な記憶装置であり、中央演算装置２０１用の制御プログラムやデータを一時的に格納する。ここには、外部記憶装置２０３から、ＳＯＭ作成手段１０２，評価ラベル作成手段１１２，格付けラベル作成手段１１４，サービス評価手段１１６の機能を実現するプログラム類を読込み保存する。必要に応じて、これらのプログラムの実行に必要なサービス仕様１００，ＳＯＭセット１０４のデータ類も、外部記憶装置２０３から読込み保存することも可能である。外部記憶装置２０３は、磁気ディスクなど主記憶装置２０２に比べてデータアクセスが低速であるが大容量の記憶容量を持ち、中央演算装置２０１用の制御プログラムやデータを半永続的に格納する装置である。ここには、ＳＯＭ作成手段102,評価ラベル作成手段１１２，格付けラベル作成手段１１４，サービス評価手段１１６の機能を実現するプログラム類と、これらのプログラムの実行に必要なサービス仕様１００，ＳＯＭセット１０４のデータ類を保存する。入力装置２０４は、キーボード，マウスなどであり、利用者による装置の操作を受け付ける。出力装置２０５は、ＣＲＴ（陰極線管）ディスプレイ，液晶ディスプレイなどであり、サービス評価結果を表示する。

図３では、フローチャートを使って図１に示したサービス品質評価支援装置の処理の流れを説明する。図３に示したように、処理はステップ３００とステップ３０２に分けることができる。ステップ３００は前処理であり、サービス仕様１００から分析に必用なSOMセット１０４を作成する。ステップ３０２では、作成したＳＯＭセット１０４を利用して、分析対象のサービス仕様１００の品質，コスト、および両者のバランスを分析し、結果をユーザに提示する。

図４では、図３に示したステップ３００の処理の詳細をフローチャートを使って説明する。ステップ４００では、ＳＯＭ作成手段１０２を使い、サービス仕様１００の品質に関する情報を用いて品質ＳＯＭ１０６を学習させる。ステップ４０２では、評価ラベル作成手段１１２を使って、品質ＳＯＭ１０６のクラスタに対して、過少，適正，過剰などのラベル付けを行う。ステップ４０４では、ＳＯＭ作成手段１０２を使い、サービス仕様100のコストに関する情報を用いてコストＳＯＭ１０８を学習させる。ステップ４０６では、評価ラベル作成手段１１２を使って、コストＳＯＭ１０８のクラスタに対して、過少，適正，過剰などのラベル付けを行う。ステップ４０８では、ＳＯＭ作成手段１０２を使い、サービス仕様１００のすべて、または一部の情報を用いて総合ＳＯＭ１１０を学習させる。ステップ４１０では、格付けラベル作成手段１１４を使って、ラベル付けされた品質
ＳＯＭ１０６とコストＳＯＭ１０８を用いて、総合ＳＯＭ１１０上のノードに対して、施設管理サービスを格付けするためのラベルを付加する。以上の処理で、前処理としての
ＳＯＭセット１０４の作成は完了する。

図５は、ＳＯＭの概念を示すものであり、ＳＯＭと入力データ空間の対応関係を示している。ＳＯＭ５００は、ＳＯＭ作成手段１０２で生成された品質ＳＯＭ１０６，コスト
ＳＯＭ１０８，総合ＳＯＭ１１０などを表すマップである。このマップは、サービス仕様１００の情報が存在する高次元の入力データ空間上に浮かぶ曲面５０２と対応関係がある。つまり、ＳＯＭ５００上のノード５０４が決まると、それに対応する入力データ空間上の点５０６が決まる。逆に、入力データ空間上の点５０６が決まると、ＳＯＭ５００上のノード５０４が決まる。この写像を実現するために、ＳＯＭ５００の各ノードは、入力データ空間上の特定の点に対応するベクトルを保持している。このベクトルは参照ベクトルと呼ばれている。

図６では、図４に示したステップ４００，ステップ４０４，ステップ４０８のＳＯＭ学習処理の詳細をフローチャートを使って説明する。ステップ６００では、ＳＯＭの作成に必用な初期パラメタを設定する。初期パラメタとは、ＳＯＭのグリッド大きさ，総学習回数，近傍領域(後述する「勝者ノード」の近くの領域)の形状，近傍領域の大きさ，学習係数，各ノードが保持する参照ベクトルのことである。ステップ６０２は、ステップ６０４からステップ６０８の処理を、ステップ６００で設定した総学習回数だけ繰り返すことを示す。ステップ６０４では、サービス仕様１００の中から入力ベクトルを選択する。サービス仕様１００は多次元の情報であり、この中から分析対象となるデータを抽出しベクトルを生成する。つまり、品質ＳＯＭ１０６を生成する場合には品質に関する情報だけを選択し入力ベクトルを生成する。同様にコストＳＯＭ１０８の場合にはコストに関する情報だけを、総合ＳＯＭ１１０の場合には、すべてまたはその一部の情報を選択する。なお、入力ベクトルは分析対象のビル毎に生成されるので、この複数の入力ベクトルの中から一つを選択する必要がある。これには、すべてのビルを順に選択しそれに対応する入力ベクトルを選べばよい。また、ランダムにビルを選択しそれに対応する入力ベクトルを選んでもよい。ステップ６０６では、ステップ６０４で選択した入力ベクトルにユークリッド距離が最も近い参照ベクトルを保持するＳＯＭのノードを探索する。この探索で選ばれるノードを勝者ノードと呼ぶ。ステップ６０８では、勝者ノードの近傍領域に含まれるノードの参照ベクトルを入力ベクトルに近づけるように次式で更新する。

ｍｉ(ｔ＋１)＝ｍｉ(ｔ)＋α(ｔ)×（ｘ(ｔ)−ｍｉ(ｔ)）
ここで、ｔは繰り返し回数、ｉはノード番号、ｍｉはノードｉの参照ベクトル、αは学習率、ｘは入力ベクトルである。

以上の処理でＳＯＭの学習は完了する。

次に、サービス仕様１００の一例を図７を用いて説明する。サービス仕様１００は、分析の対象となる施設管理サービスの仕様であり、作業プロセスの仕様，作業実績，コストなどビル固有の情報で構成される。テーブル７００は、清掃サービスに対するサービス仕様１００の一例であり、あるビルのエリア区分ごとの作業内容に対する作業頻度が列702に、コストが列７０４に格納してある。このテーブルの場合、図６のステップ６０４で述べた入力ベクトルを、作業頻度すなわち品質面については（１，１，５，１，１，１）、コスト面については（０.５，０.２，０.４，１，２，２）、品質面とコスト面とを合わせた総合的には（１，１，５，１，１，１，０.５，０.２，０.４，１，２，２）のように抽出することができる。

次に、品質ＳＯＭ１０６の一例を図８を用いて説明する。ＳＯＭ８００は、ＳＯＭ作成手段１０２によって生成された品質ＳＯＭ１０６を表すマップである。このマップにはラベル８０２のように“αビル”などビルの名前がマップしてある。これはαビルのサービス仕様から抽出した品質面の入力ベクトルに対応するノードに、ビルの名前を重ね合わせ表示したものである。入力ベクトルに対応するノードは、図６のステップ６０６に示した勝者ノードの探索処理によって決定できる。クラスタ８０４，クラスタ８０６，クラスタ８０８は、各ノードが保持する参照ベクトルを基にして評価ラベル作成手段１１２が生成したものである。クラスタ生成には、統計分野でよく使われるｋ−means 法などの手法を利用すればよい。そして、同じく評価ラベル生成手段１１２を用いて、各クラスタに意味付けした結果が評価ラベル８１０である。これによると、クラスタ８０４は品質が過剰、クラスタ８０６は品質が適正、クラスタ８０８は品質が過少であることを示す。つまり、ラベル８０２でマップされる“αビル”はクラスタ８０６に属するので、品質は適正であることが分かる。

次に、コストＳＯＭ１０８の一例を図９を用いて説明する。ＳＯＭ９００は、ＳＯＭ作成手段１０２によって生成されたコストＳＯＭ１０８を表すマップである。このマップにはラベル９０２のように“αビル”などビルの名前がマップしてある。これはαビルのサービス仕様から抽出したコスト面の入力ベクトルに対応するノードに、ビルの名前を重ね合わせ表示したものである。クラスタ９０４，クラスタ９０６，クラスタ９０８は、各ノードが保持する参照ベクトルを基にして評価ラベル作成手段１１２が生成したものである。そして、同じく評価ラベル生成手段１１２を用いて、各クラスタに意味付けした結果が評価ラベル９１０である。これによると、クラスタ９０４はコストが過剰、クラスタ906はコストが適正、クラスタ９０８はコストが過少であることを示す。つまり、ラベル902でマップされる“αビル”はクラスタ９０２に属するので、コストは過少であることが分かる。

次に、総合ＳＯＭ１１０の一例を図１０を用いて説明する。ＳＯＭ１０００は、ＳＯＭ作成手段１０２によって生成された総合ＳＯＭ１１０を表すマップである。このマップにはラベル１００２のように“αビル”などビルの名前がマップしてある。これはαビルのサービス仕様から抽出した総合的な入力ベクトルに対応するノードに、ビルの名前を重ね合わせ表示したものである。クラスタ１００４，クラスタ１００６,クラスタ１００８,クラスタ１０１０，クラスタ１０１２はラベル付けされた品質ＳＯＭ１０６とコストＳＯＭ１０８の情報を用いて、格付けラベル作成手段１１４が生成したものである。そして、同じく格付けラベル作成手段１１４を用いて、各クラスタに意味付けした結果が格付けラベル１０１４である。これによると、クラスタ１００４は最も良いＡランク、クラスタ1006は２番目に良いＢランク、クラスタ１００８は３番目に良いＣランク、クラスタ１０１０は４番目に良いＤランク、クラスタ１０１２は最も悪いＥランクであることが分かる。つまり、ラベル１００２でマップされる“αビル”はクラスタ１００６に属するので、格付けは２番めに良いＢランクであることが分かる。

図１１は、図１０に示した総合ＳＯＭ１１０の学習結果を人間に分かりやすいように表形式にまとめたものである。列１１０２は分析対象のビル名を示している。そして、列
１１０４は格付けラベル１０１４から得られる格付け結果を示している。例えば、ラベル１００２でマップされる“αビル”はクラスタ１００６に属するので、格付けはＢランクであることを示している。

図１２は、品質ＳＯＭ１０６,コストＳＯＭ１０８,総合ＳＯＭ１１０の相互の関係を説明するものである。総合ＳＯＭ１１０に対応するＳＯＭ１０００の特定のノード１２００を指定すると、それに対応する参照ベクトルが決定される。この参照ベクトルは、品質面の情報とコスト面の情報を合成したものである。したがって、ノード１２００の参照ベクトルから、品質面の情報とコスト面の情報を分離し、それぞれを品質ＳＯＭ１０６とコストＳＯＭ１０８にマップすると、ノード１２０２とノード１２０４が得られる。つまり、総合ＳＯＭ１１０上でノード１２００を指定すると、それに対応して品質ＳＯＭ１０６上のノード１２０２とコストＳＯＭ１０８上のノード１２０４が決定される。また、逆に品質ＳＯＭ１０６上のノード１２０２とコストＳＯＭ１０８上のノード１２０４を指定すると、それに対応して総合ＳＯＭ１１０上のノード１２００が決定される。

図１３では、図４に示したステップ４１０の格付けラベルの作成処理の詳細をフローチャートを使って説明する。ステップ１３００は、総合ＳＯＭ１１０のノードに対してステップ１３０２〜ステップ１３０８の処理を繰り返すことを示す。ステップ１３０２では、現在の処理対象の総合ＳＯＭ１１０のノードに対応する品質ＳＯＭ１０６のノードを図
１２に示した方法で求め、そのノードに対応する評価ラベルを取得する。同様にステップ１３０４では、現在の処理対象の総合ＳＯＭ１１０のノードに対応するコストＳＯＭ108のノードを求め、そのノードに対応する評価ラベルを取得する。ステップ１３０６では、ステップ１３０２とステップ１３０４で取得した評価ラベルから、現在の処理対象の総合ＳＯＭ１１０のノードに対する格付けラベルを決定する。ステップ１３０８では、ステップ１３０６で得られた格付けラベルを総合ＳＯＭ１１０に格納する。以上の処理により、図１０に示すような総合ＳＯＭ１１０が生成される。

図１４には、図１３に示したステップ１３０６の格付けラベルの決定処理で参照する格付けテーブルの例を示す。テーブル１４００は、品質面およびコスト面でそれぞれ３段階で評価する場合の、計９通りの組合わせに対する格付けを示したものである。ステップ
１３０２での品質面での評価結果とステップ１３０４でのコスト面での評価結果を用いてテーブル１４００を引くことで格付け情報を取得できる。例えば、品質面での評価が適正，コスト面での評価が適正である場合には、格付け結果はＡランクとなる。

図１５では、図３に示したステップ３０２のサービスの評価処理の詳細をフローチャートを使って説明する。ステップ１５００は、分析対象のビルに対してステップ１５０２〜ステップ１５０６の処理を繰り返すことを示す。ステップ１５０２では、多次元の情報であるサービス仕様１００から、評価対象のビルに対するデータを取得する。ここでは、総合ＳＯＭ１１０作成に用いた情報と同じ種類の情報を選択し入力ベクトルとする。ステップ１５０４では、ステップ１５００で選択したその入力ベクトルに対応する総合ＳＯＭ
１１０のノードを決定する。ステップ１５０６では、ステップ１５０２で決定されたノードの位置に評価対象のビルの名前を重ね合わせる。ステップ１５０８では、評価結果を画面に表示し分析者に提示する。

図１６は、図１５のステップ１５０８での評価画面の例を示すものである。基本的には図１２に示したように、品質ＳＯＭ１０６，コストＳＯＭ１０８，総合ＳＯＭ１１０をそれぞれの関連を示しながら表示する。このときに、分析者が評価の詳細を把握できるように、各ビルのノードに対応する参照ベクトルを提示してもよい。例えば、装置の利用者がマウスなどでδビルを選択した場合には、総合ＳＯＭでは参照ベクトル１６００、品質
ＳＯＭでは参照ベクトル１６０２，コストＳＯＭでは参照ベクトル１６０４を付加情報として表示する。また、ビルだけでなくＳＯＭのノードを選択した場合についても、同じように参照ベクトルを付加情報として表示しても良い。このように表示することで、ユーザは総合評価，品質評価，コスト評価の関係をビジュアルに把握できるようになる。なお、各ＳＯＭ間の対応がわかる表示方法ならば、本実施例に限らず種々の変形例が可能であり、例えば図１６中の矢印は表示しなくても良い（次図１７も同様）。

図１７は、図１５のステップ１５０８での評価画面の別の例を示すものである。基本的には図１２に示したように、品質ＳＯＭ１０６，コストＳＯＭ１０８，総合ＳＯＭ１１０をそれぞれの関連を示しながら表示する。このときに、分析者がサービスの改善方法を検討できるように、ＳＯＭ上でのビルのマップ位置を変更したときに他のＳＯＭで対応する位置がどのように変更されるか表示しても良い。例えば、装置の利用者がマウスなどでδビルに対応するノード１２００をノード１７００に移動させた場合に、ノード１７００の参照ベクトルを使って、図１２の説明で示した方法で品質ＳＯＭとコストＳＯＭ上でのマップ位置を再計算する。その結果、品質ＳＯＭではノード１２０２からノード１７０２へ、コストＳＯＭではノード１２０４からノード１７０４へといったようにノードの移動が示される。ここでは総合ＳＯＭ上でノードを移動させた例を示したが、品質ＳＯＭまたはコストＳＯＭ上でノードを移動し、その結果を総合ＳＯＭに反映させるようにしても良い。

図１８は、図１５のステップ１５０８での評価画面の別の例を示すものである。基本的には図１２に示したように、品質ＳＯＭ１０６，コストＳＯＭ１０８，総合ＳＯＭ１１０をそれぞれの関連を示しながら表示する。このときに、分析者がサービスの改善方法を検討できるように、サービスの仕様を改善して入力ベクトルを変更したときにＳＯＭ上で対応する位置がどのように変更されるか表示しても良い。図では、改善する項目とその量に応じてマップされる場所がラベル１８０２，ラベル１８０４，ラベル１８０６と変更されることを示している。このように表示することで、サービス仕様の改善効果を簡単に把握できるようになる。ここで、改善項目を装置の利用者が変更する例を述べたが、装置で自動的に計算して変更しても良い。例えば、改善に費やせるコストを設定し、そのコスト内で変更可能な項目とその量を計算し、その結果を表示するようにしても良い。

図１９は、図１５のステップ１５０８での評価画面の別の例を示すものである。基本的には図１２に示したように、品質ＳＯＭ１０６，コストＳＯＭ１０８，総合ＳＯＭ１１０をそれぞれの関連を示しながら表示する。このときに、分析者がサービスの改善方法を検討できるように、コスト情報を基に作成した等高線を重ね合わせても良い。コスト情報とは、例えば単位面積当たりのサービスの総コスト等を表すスカラ量の指標である。ＳＯＭの各ノードごとにこのコスト情報を決定できるので、地図で標高を可視化する際に用いられる等高線表示のアルゴリズムを適用することで、コスト情報の等高線を表示することができる。例えば、等高線１９００はコストが同じノードを繋いだものであり、この線の近くにマップされるαビル１９０２とγビル１９０４の総コストは近いことが分かる。このことから、両ビルは総コスト面では同じ程度であるが、格付けはαビル１９０２は高く、γビル１９０４には改善の余地があることが分かる。

以上のような構成をとることで、施設管理サービスを品質，コスト、および両者のバランスで評価できるようになる。ここで、ＳＯＭを用いて作成したマップ用いて、品質等を評価している。したがって、分析者が評価モデルを作らないでも作成しなくても評価できるという効果がある。また、マップ上に生じたクラスタに対して過少・適正・過剰などの意味付けをするので、判定に用いる閾値を設定しなくても良いという効果がある。

以上の実施例では、品質を評価する際に、これから提供するサービスを規定する量を用いていた。例えば、作業頻度７０２（図７）などは予定値であり、実際に実施した実績値としての作業頻度とは必ずしも一致しない。そこで、実際に提供したサービスの実績値を用いて品質を評価してもよい。実績値とは、例えば、実際に作業をした回数，作業結果の評価指標（設備管理の場合は設備停止時間，設備が故障してから回復するまでの時間等），クレームの数，アンケート結果，顧客満足度などである。また、サービス予定値と実績値の乖離の度合いを本装置を使って分析しても良い。この場合は、サービスの予定値に関するＳＯＭと実績値に関するＳＯＭから総合ＳＯＭを作成することになる。また、作業実績を分析対象とする場合は、時系列で実績データが蓄積されるので、時系列での変化の様子をステップ１５０８（図１５）での評価画面で表示しても良い。時系列データ評価を表示する場合の画面例を図２０に示す。ここでは、あるビルの評価結果を１月(ラベル2000)，２月（ラベル２００２），３月（ラベル２００４）で示している。この様に時系列データの評価結果を表示することで、サービスの評価結果の傾向を掴むことができる。

本発明の実施例であるサービス品質評価支援装置の機能構成を表すブロック図である。 図１のサービス品質評価支援装置のハードウェア構成を表す図である。 図１のサービス品質評価支援装置の全体の処理の流れを表すフローチャートである。 ＳＯＭセットの作成処理の流れを表すフローチャートである。 ＳＯＭの写像を説明する図である。 ＳＯＭの学習処理の流れを表すフローチャートである。 サービス仕様の例を説明する図である。 品質ＳＯＭの例を表す図である。 コストＳＯＭの例を表す図である。 総合ＳＯＭの例を表す図である。 格付けリストの例を表す図である。 ＳＯＭ間の対応関係を説明する図である。 格付けラベルの作成処理の流れを説明するフローチャートである。 格付けテーブルの例を表す図である サービスの評価処理の流れを説明するフローチャートである。 参照ベクトルを表示する場合のサービス評価画面の例である。 変更結果を表示する場合のサービス評価画面の例である。 改善案評価の例である。 コスト等高線を重ね合わせた表示の例である。 時系列データの評価画面の例である。

符号の説明

１００…サービス仕様、１０２…ＳＯＭ作成手段、１０４…ＳＯＭセット、１０６…品質ＳＯＭ、１０８…コストＳＯＭ、１１０…総合ＳＯＭ、１１２…評価ラベル作成手段、１１４…格付けラベル作成手段、１１６…サービス評価手段。

Claims (12)

1. 計算機システムと、前記計算機システムにおいて実行されるサービス品質評価支援のためのプログラムとを備えたサービス品質評価支援装置であって、
   前記プログラムは、
   施設管理のサービス仕様に含まれる品質に関する情報，コストに関する情報及び総合的な情報のそれぞれについて、品質に関するＳＯＭ（自己組織化マップ），コストに関するＳＯＭ及び総合的なＳＯＭを作成するＳＯＭ作成手段と、
   前記品質に関するＳＯＭと前記コストに関するＳＯＭとに生じたクラスタに対して、過少，適正，過剰の評価を示す評価ラベルを付加する評価ラベル作成手段と、
   前記総合的なＳＯＭの各ノードに対して、当該ノードに対応する前記品質に関するＳＯＭの前記評価ラベルと、当該ノードに対応する前記コストに関するＳＯＭの前記評価ラベルとに基づいて、サービスを格付けする格付けラベルを付加する格付けラベル作成手段とを備えることを特徴とするサービス品質評価支援装置。
2. 請求項１において、前記評価ラベルは、分析者によって決められた評価であることを特徴とするサービス品質評価支援装置。
3. 請求項１または２において、前記ＳＯＭ作成手段は、これから提供する予定のサービスを規定する情報を用いて前記品質に関するＳＯＭを作成することを特徴とするサービス品質評価支援装置。
4. 請求項１または２において、前記ＳＯＭ作成手段は、すでに提供したサービスの実績情報を用いて前記品質に関するＳＯＭを作成することを特徴とするサービス品質評価支援装置。
5. 請求項１から４の何れかにおいて、前記プログラムは、前記サービス仕様と前記品質に関するＳＯＭと前記コストに関するＳＯＭと前記総合的なＳＯＭとを用いて、サービスの品質を評価し、その結果を表示するサービス評価手段を備えることを特徴とするサービス品質評価支援装置。
6. 請求項５において、前記サービス評価手段は、前記品質に関するＳＯＭと前記コストに関するＳＯＭと前記総合的なＳＯＭと前記評価ラベルと前記格付けラベルとを表示することを特徴とするサービス品質評価支援装置。
7. 請求項６において、前記サービス評価手段は、前記総合的なＳＯＭ上の対応する位置に分析対象を表すマークを重ね合わせて表示することを特徴とするサービス品質評価支援装置。
8. 請求項７において、前記サービス評価手段は、前記品質に関するＳＯＭと前記コストに関するＳＯＭと前記総合的なＳＯＭとの間の位置の対応関係を表すマークを重ね合わせて表示することを特徴とするサービス品質評価支援装置。
9. 請求項８において、前記サービス評価手段は、前記品質に関するＳＯＭと前記コストに関するＳＯＭと前記総合的なＳＯＭのいずれかの上で前記マークを移動した場合に、それに連動して対応するマークの場所を変更することを特徴とするサービス品質評価支援装置。
10. 請求項７から９の何れかにおいて、前記サービス評価手段は、前記分析対象を表すマークとして、前記サービス仕様を改善した後のマークと、改善前のマークとを、それぞれ対応する位置に表示することを特徴とするサービス品質評価支援装置。
11. 請求項５から１０の何れかにおいて、前記サービス評価手段は、前記コストに関する情報を基にして作成した等高線を前記総合的なＳＯＭに重ね合わせて表示することを特徴とするサービス品質評価支援装置。
12. 請求項５から１０の何れかにおいて、前記サービス評価手段は、前記総合的なＳＯＭ上の対応する位置に、時系列のサービス実績データに対応するマークを重ね合わせて表示することを特徴とするサービス品質評価支援装置。

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