JP4927448B2 - 時系列パターン生成システム及び時系列パターン生成方法 - Google Patents

Description

本発明は、業務処理を構成する複数の作業工程の処理履歴を記録したイベントレコードを時系列順に配したイベントログから、作業工程の処理順序に関する時系列パターンを生成する時系列パターン生成システムに関する。

近年、業務の効率改善、セキュリティ向上などの要望が高まり、業務処理状況を詳細に把握したいというニーズが高まっている。このようなニーズに対応するために、ワークフロー・システムを活用してサーバ側から業務の処理状況を把握する技術として、ＢＡＭ（business activity monitoring）が提案されている。ＢＡＭは、予め登録された業務処理を構成する作業工程の処理順序及び依存関係が定義されたワークフローに沿って、作業工程の処理履歴を記録及び分析することによって業務の処理状況を把握する。しかし、実際の業務は、ワークフローに定義された作業以外のサーバ側で監視できない表計算又は作図のアプリケーションなどと連携することによって遂行される。そのため、ＢＡＭだけでは業務処理の状況を正確に把握できないという問題があった。

この問題を解決するために、業務を遂行する現場にて業務の処理履歴を記録する方法が提案されている。例えば、特許文献１に開示された技術ではオペレータが業務に使用する端末に記録用アプリケーションを導入する。そして、オペレータが各業務処理の各作業工程の開始時及び終了時に記録用アプリケーションを操作し、業務処理名、作業工程名、案件識別情報、及び開始／終了時刻を入力し、イベントレコードとして記録する。そして、記録されたイベントレコードを時系列順に配列することにより、イベントログを生成する。特許文献１に開示された技術では、このようにして、業務の処理状況を記録することができる。

しかし、特許文献１に開示された技術では、イベントログを記録する方法が開示されているのみであるため、記録された膨大な数のイベントレコードを含むイベントログを分析する技術が必要となる。

そこで、特許文献２では、膨大なイベントログに含まれる２つのイベントレコード間の順序関係を開始時間と生起確率により決定し、得られた関係同士を組み合わせることによって、イベントレコードの生起パターンを抽出する技術が開示されている。

また、特許文献３では、イベントレコードを階層分けし、階層ごとにイベントレコードの関係を開始時刻と生起確率によって、頻出する時系列パターンを抽出及び表示する技術が開示されている。
特開２００２−１０７４７３号公報 特開２００６−４３４６号公報 特開２００５−６２９６３号公報

しかし、特許文献２に開示された技術では、イベントレコードが作業工程名、開始時刻及び終了時刻のみを分析の対象とするため、業務処理及び案件の識別情報が失われてしまう。したがって、業務処理ごとにイベントレコードを分類することができないため、全業務処理及び全案件が混合された分析結果となってしまう。

さらに、特許文献３に開示された技術では、イベントレコードを階層構造によって分類し、上位のイベントレコードが業務処理、下位のイベントレコードが作業工程に対応する。また、イベントレコードが保持する情報は、業務処理名、作業工程名、開始時刻及び終了時刻となる。しかし、イベントレコードに案件識別情報を保持しないため、全案件の情報が混合された時系列パターンしか抽出できないという問題があった。

本発明は、このような問題点に着目してなされたものであり、イベントログに含まれる案件ごとの情報を有効に活用し、指定された業務処理の時系列パターンを分析することを目的とする。

本発明の代表的な一形態では、手順を定義した一つ以上のコンポーネントによって構成され、一連の処理を定義するクラスに従って前記コンポーネントが実行されることによって生成されるインスタンスの履歴情報を解析し、前記クラスにおける前記コンポーネントの時系列パターンを生成する時系列パターン生成システムであって、前記時系列パターン生成システムは、前記履歴情報を格納する記憶装置、及び前記履歴情報に基づいて時系列パターンを生成する計算機を備え、前記計算機は、プロセッサ、前記プロセッサに接続されるメモリ、前記履歴情報を入力する入力部及び前記時系列パターンを出力する出力部を備え、前記履歴情報は、前記コンポーネントの実行ごとに生成され、時系列順に前記記憶装置に格納され、前記クラスの識別子、前記コンポーネントの識別子、前記インスタンスの識別子、及び前記コンポーネントの処理時刻情報を含み、前記時系列パターン生成システムは、前記時系列パターンを生成する対象のクラスの識別子と一致する前記履歴情報を抽出し、前記抽出された履歴情報の中から前記インスタンスの識別子が等しい前記履歴情報を抽出して案件別履歴情報を生成する案件別履歴情報生成部と、前記生成された案件別履歴情報に基づいて、前記インスタンスごとのコンポーネントの処理順序情報を生成する案件別処理順序情報作成部と、前記生成された処理順序情報に基づいて、前記各インスタンスにおける前記コンポーネントの処理順序の共通性を示す情報を生成し、前記生成されたコンポーネントの処理順序の共通性を示す情報に基づいて、前記対象のクラスにおける前記コンポーネントの処理順序を示す依存関係を推定し、前記推定された依存関係に基づいて、前記対象のクラスにおける前記時系列パターンを生成する時系列パターン生成部とを備える。

ここで、コンポーネントとは、業務を構成する個々の作業である。また、クラスとは、コンポーネントを複数組み合わせることによって、一連の処理を定義したものである。インスタンスとは、クラスに定義された処理を実際に実行したものである。例えば、「製品入力」、「金額入力」及び「承認」することで処理される「伝票処理」について、コンポーネントには、「製品入力」、「金額入力」及び「承認」が該当し、クラスには「伝票処理」が該当する。そして、「伝票処理」業務が定義されたクラスに従って実行され、「製品Ａを価格aで処理した案件」、「製品Ｂを価格bで処理した案件」のように案件ごとにインスタンスが生成される。また、クラスに従って処理を実行することとは、クラスに含まれるコンポーネントを実行することである。

一方、時系列パターンとは、インスタンスの実行によって生成された履歴情報に含まれる時系列データに基づいて、コンポーネントの処理順序などを推定し、抽出したものである。なお、時系列パターンには、抽出されたコンポーネントの処理順序などを有向グラフなどに表したものを含む。

本発明の一形態によれば、履歴情報を業務処理ごとに分析することができ、さらに、業務処理の案件ごとの履歴情報を有効に活用して、業務処理を構成する各作業の依存関係を抽出し、時系列パターンを生成することができる。

以下、本発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。

図１は、本発明の実施の形態の時系列パターン生成システムのシステム構成図である。時系列パターン生成システムは、作業端末１、２及び管理端末４を備える。本発明の実施の形態では、２台の作業端末を備えるが、作業端末の数は、任意である。作業端末１、２及び管理端末４は、ネットワーク３によって接続される。ネットワーク１は、例えば、ＩＰネットワークによって構成される。

作業端末１及び２は、オペレータが業務を遂行するために使用される計算機である。ハートウェア構成は、後述する管理端末４と同じである。作業端末１及び２は、オペレータの作業履歴（イベントレコード）を記録し、ネットワーク３を介して、管理端末４に送信する。

管理端末４は、受信したイベントレコードを集計及び分析する。管理端末４は、ＣＰＵ６、メモリ１１、入力装置７、出力装置８、通信インターフェース１０、記憶装置５及びＩ／Ｏインターフェース１２を備える。

ＣＰＵ６は、メモリ１１に格納されたプログラムを実行することによって、各種処理を実行する。メモリ１１は、ＣＰＵ６によって実行されるプログラム及び処理に必要なデータを記憶する。通信インターフェース１０は、ネットワーク３と接続し、作業端末１、２から送信されたイベントレコードを受信する。記憶装置５は、受信したイベントレコードを時系列順に蓄積し、イベントログを格納する。

Ｉ／Ｏインターフェース１２は、外部記憶装置９に接続する。Ｉ／Ｏインターフェース１２と外部記憶装置９とは、例えば、ＳＡＮ（Storage Area Network）によって接続される。外部記憶装置９は、イベントログの分析結果などを随時記憶することができる。

入力装置７は、例えば、キーボード又はマウス等であり、イベントログの分析などを指示するコマンド及び分析パラメータなどを入力する。出力装置８は、例えば、ディスプレイ又はプリンタ等であり、イベントログを分析することによって生成された時系列パターンを出力する。

図２は、本発明の実施の形態のハードウェア構成の変形例である。オペレータは、操作端末２１及び２２を用いてネットワーク３を経由して業務用計算機２０を操作する。業務用計算機２０は、操作履歴をイベントレコードとして記録し、ネットワーク３を介して解析用計算機３０に送信する。

解析用計算機３０は、管理者用操作端末３１からネットワーク３を介して送信されたコマンドに従い、業務用計算機２０から送信されたイベントログに基づいて時系列パターンを生成し、ネットワーク３を介して管理者用操作端末３１に送信する。管理者用操作端末３１は、受信した時系列パターンを表示する。

図３は、本発明の実施の形態の時系列パターン生成システムのブロック図である。本発明の実施の形態の時系列パターン生成システムは、入力部１０４、業務処理名指定部１０５、案件別イベントログ生成部１０６、案件別イベント処理順序情報生成部１０７、時系列パターン生成部１０８及び出力部１０９を含む。

入力部１０４は、記憶装置５に格納されたイベントログ１０１の入力を受け付ける。業務処理名指定部１０５は、管理端末４の入力装置７から入力された分析対象の業務処理名を含むコマンド１０２を受け付ける。

案件別イベントログ生成部１０６は、入力されたイベントログ１０１をコマンド１０２に従って、必要な案件識別情報を含むイベントレコードのみを抽出する。案件とは、実際に実行された業務処理であり、案件識別情報とは、同一の業務処理が実行されたとき、各案件を識別する情報である。案件別イベント処理順序情報生成部１０７は、抽出された案件別イベントログから案件ごとの作業工程の処理順序を導出し、案件別イベント処理順序情報を生成する。

時系列パターン生成部１０８は、案件別イベント処理順序情報生成部１０７によって生成された案件別イベント処理順序情報から、コマンド１０２によって指定された時系列パターンを生成する。出力部１０９は、生成された時系列パターン１０３を出力装置８に出力する。

時系列パターン生成部１０８は、複数の形態の時系列パターン１０３を生成することができる。例えば、生成される時系列パターン１０３は、作業工程の処理順序である依存関係に基づいて生成されるもの、又は、ある作業工程の直後に特定の作業工程が処理される確率（作業工程間の遷移確率）に基づいて生成されるものなどである。

ここで、分析対象の業務処理に常に作業工程Ａと作業工程Ｂとが存在し、全案件で作業工程Ａが作業工程Ｂよりも前に処理されるとき、ＢはＡに依存すると定義する。一方、分析対象の業務処理に作業工程Ａと作業工程Ｂとが含まれ、作業工程Ａの直後に作業工程Ｂが処理される案件数を全案件数で割った数をＡからＢの遷移確率と定義する。時系列パターン生成部１０８は、指定された業務処理を構成するすべての作業工程の組み合わせについて、依存関係又は遷移確率を抽出して時系列パターン１０３を生成する。

図４は、本発明の実施の形態のイベントログ１０１を示す図である。イベントレコード２０７は、作業端末１及び２でオペレータの作業を記録することによって生成される。イベントレコード２０７は、前述のように、作業端末１及び２から管理端末４に送信され、入力部１０４によって記憶装置５に格納される。イベントログ１０１は、イベントレコード２０７の集合であり、時系列順に格納される。イベントレコード２０７は、開始時刻２０１、終了時刻２０２、業務処理名２０３、案件識別情報２０４、作業工程名２０５及びオペレータＩＤ２０６を含む。イベントレコード２０７は、業務処理２０３、案件識別情報２０４及び作業工程名２０５によって一意に識別される。

開始時刻２０１は、作業工程の開始時刻である。終了時刻２０２は、作業工程の終了時刻である。開始時刻２０１及び終了時刻２０２は、１０００分の１秒単位で計測される。

業務処理名２０３は、業務を識別する名称を格納する。案件識別情報２０４は、複数実行されている業務を識別する識別子である。作業工程名２０５は、業務を構成する作業工程の名称及び識別子である。オペレータＩＤ２０６は、業務を遂行するオペレータを識別する識別子である。

図５は、本発明の実施の形態の業務処理名指定部１０５にコマンド１０２を送信するコマンド指定画面３００の一形態を示す図である。管理者は、コマンド指定画面３００に必要な項目を入力して、業務処理名指定部１０５に送信する。本発明の実施の形態では、業務処理３０１、形態３０２及びオペレータ３０６を指定することができる。

業務処理３０１は、分析する対象の業務を選択する。図５では、「伝票処理」が選択されている。形態３０２は、分析形態を指定する。分析形態には、例えば、図５に示すように、依存関係３０４及び遷移確率３０５を指定する。前述のように、依存関係は、作業工程の処理順序であり、遷移確率は、特定の作業工程が完了した後、別の作業工程に遷移する確率である。

オペレータ３０６は、業務を遂行するオペレータを指定してイベントログを分析する。業務処理全体としての分析を必要とするときには「全員」を指定し、オペレータ個人を指定して分析するときにはオペレータＩＤを指定する。

業務処理名指定部１０５は、コマンド指定画面３００の実行ボタン３０３が押下されると、指定された情報を受信し、案件別イベントログ生成部１０６及び時系列パターン生成部１０８に送信する。

ここで、時系列パターン１０３を生成する手順について説明する。業務処理名指定部１０５が受信するコマンド１０２には、業務処理３０１として「伝票処理」、オペレータ３０６として「全員」が指定されている。形態については、「依存関係」が指定された場合と、「遷移確率」が指定された場合をそれぞれ説明する。

図６及び図７は、本発明の実施の形態の案件別イベントログ生成部１０６によって生成される案件別イベントログ及び中間データを示す図である。

図６は、本発明の実施の形態のイベントログから指定された業務処理を含むイベントレコードを抽出した中間データを示す図である。

案件別イベントログ生成部１０６は、指定された業務処理と一致する業務処理２０３を含むイベントレコード２０７を抽出する。中間データ４０２は、業務処理名指定部１０５で指定された業務処理「伝票処理」と一致するイベントレコード２０７を抽出したものである。

なお、オペレータが指定されている場合には、指定されたオペレータのオペレータＩＤ２０６を含むイベントレコード２０７を抽出する。

図７は、本発明の実施の形態の案件別イベントログを示す図である。

案件別イベントログ生成部１０６は、指定された業務処理を含む中間データ４０２のイベントレコード２０７を案件識別情報２０４ごとにまとめる。図７は、中間データ４０２を案件１の案件別イベントログ４０３、案件３の案件別イベントログ４０４及び案件４の案件別イベントログ４０５に分割し、まとめたものである。

案件別イベントログ生成部１０６によって案件別イベントログが生成されると、案件別イベント処理順序情報生成部１０７は、案件別イベントログから案件別イベント処理順序情報を生成する。案件別イベント処理順序情報とは、案件ごとの作業工程の処理順序を示す情報である。

案件別イベント処理順序情報は、作業工程Ａの終了時刻が作業工程Ｂの終了時刻よりも早いとき、作業工程Ａが作業工程Ｂに先行するものとしてＡ→Ｂで表す。したがって、案件１の案件別イベント処理順序情報は、案件別イベントログ４０３から「Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅ→Ｆ」が生成される。同様に、案件３の案件別イベント処理順序情報は「Ａ→Ｃ→Ｂ→Ｄ→Ｆ→Ｅ」となり、案件４の案件別イベント処理順序情報は「Ｃ→Ａ→Ｂ→Ｄ→Ｅ→Ｆ」となる。

図８は、本発明の実施の形態の時系列パターンの形態に「依存関係」を指定した場合の時系列パターン生成部１０８の処理手順を示すフローチャートである。

時系列パターン生成部１０８は、案件別イベント処理順序情報を受信すると、案件ごとに作業工程依存関係行列を生成する（Ｓ５０１）。ここで、図９を参照しながら、時系列パターン生成部１０８が各案件の作業工程依存関係行列を生成する処理（Ｓ５０１）を説明する。

図９は、本発明の実施の形態の案件別の作業工程依存関係行列を示す図である。行列Ｘ１（６０１）は案件１、行列Ｘ２（６０２）は案件３、行列Ｘ３（６０３）は案件４の作業工程依存関係行列を示す。

時系列パターン生成部１０８は、まず、作業工程依存関係行列に含まれる対象となる作業工程を決定する。作業工程依存関係行列の要素は、全ての案件に含まれる作業工程のみを対象とする。本発明の実施の形態では、全ての作業工程（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ）が対象となる。

作業工程依存関係行列は、各行及び各列をそれぞれ作業工程に対応させる。また、作業工程の依存関係は、行を表す作業工程が列を表す作業工程よりも先行する場合には１、それ以外の場合には０とすることによって表わされる。

本発明の実施の形態では、分析対象となる伝票処理は、６つの作業工程によって構成されるため、作業工程依存関係行列は６行６列となる。したがって、作業工程依存関係行列の行及び列ともに、１番目は作業工程Ａ、２番目は作業工程Ｂ、・・・、６番目は作業工程Ｆを表している。

また、案件１の案件別イベント処理順序情報は、前述のように、Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅ→Ｆである。作業工程Ａは、Ａ自身以外全ての作業工程よりも先行するため、Ａを表す１行目の要素には、Ａを表す１列のみ０となり、１列以外の全ての列に１が入る。作業工程ＢはＡ、Ｂ以外の４つの作業工程よりも先行するので、作業工程Ｂを表す２行目の要素には１、２列に０、３〜６列に１が入る。そして、全ての作業工程について以上の処理を実行し、案件１の作業工程依存関係行列Ｘ１（６０１）を生成する。同様に、時系列パターン生成部１０８は、案件３の作業工程依存関係行列Ｘ２（６０２）、案件４の作業工程依存関係行列Ｘ３（６０３）を生成する。

続いて、時系列パターン生成部１０８は、生成された作業工程依存関係行列（６０１〜６０３）から、各作業工程の共通する処理順序を抽出する（Ｓ５０２）。

ここで、ある案件でＡ→Ｂの関係が成立する場合であっても、他の案件で成立しなければ、Ａ→Ｂの依存関係は成立しない。また、作業工程依存関係行列は、依存関係が成立している場合を１、それ以外を０としているため、すべての作業工程依存関係行列の対応する要素の積を算出すると、共通して依存関係が成立する場合のみ要素の値が１となる。

図１０は、本発明の実施の形態の指定された業務を構成する作業工程の依存関係を抽出する手順を示す図である。

時系列パターン生成部１０８は、作業工程依存関係行列Ｘ１（６０１）と作業工程依存関係行列Ｘ２（６０２）との要素ごとの積を算出し（７０１）、行列Ｘ４（７０２）を得る。行列Ｘ４（７０２）は、案件１及び案件３に共通して依存関係が成立する要素のみ値が１となっている。具体的には、案件１及び案件３は、ともに作業工程Ａから開始されているため、行列Ｘ４（７０２）の１行目は、Ｘ１（６０１）及びＸ２（６０２）の１行目と同じである。一方、作業工程Ａに続く作業は、案件１では、作業工程Ｂであるのに対し、案件２では、作業工程Ｃである。すなわち、案件１ではＢ→Ｃ、案件３ではＣ→Ｂの処理順序となっており、作業工程Ｂと作業工程Ｃとの依存関係は成立しない。したがって、行列Ｘ４について、Ｂ→Ｃを示す（２，３）要素及びＣ→Ｂを示す（３，２）要素は、先行関係が特定できず、ともに０となる。

さらに、時系列パターン生成部１０８は、行列Ｘ４（７０２）と作業工程依存関係行列Ｘ３（６０３）との要素ごとの積を算出することによって、行列Ｘ５（７０３）を得る。得られた行列Ｘ５（７０３）は、案件１、３及び４に共通して成立する依存関係を示す行列となる。

続いて、時系列パターン生成部１０８は、抽出された依存関係を整理する（図８のＳ５０３）。以下、図１１を参照しながら具体的な手順を説明する。

図１１は、本発明の実施の形態の抽出された依存関係を整理する手順を示す図である。

行列Ｘ５（７０３）を参照すると、（１，４）要素の値が１であるため、作業工程Ａ及びＤの依存関係としてＡ→Ｄが成立する。同様に、（１，２）要素の値が１であるため、作業工程Ａ及びＢの依存関係としてＡ→Ｂが成立し、（２，４）要素の値が１であるため、作業工程Ｂ及びＤの依存関係としてＢ→Ｄが成立する。ここで、Ａ→Ｂ→Ｄの依存関係が成立するとき、Ａ→Ｄの依存関係が成立することは明らかである。そこで、行列Ｘ５の（１，４）要素の値を０にしてもＡ→Ｂ→Ｄの依存関係は維持される。

図８のＳ５０３の処理では、以上のように、各作業工程の依存関係を維持できる最小限の依存関係のみを残すように行列Ｘ５を整理する。以下、行列Ｘ５（７０３）から最小限の依存関係を示した行列Ｘ６（９０２）を導出する手順について、図８のＳ５０３に示したアルゴリズムとあわせて説明する。

Ｓ５０３のアルゴリズムの内容は、まず、ｉ行の１列からＮ列までの要素を順次参照し、ｊ列の要素の値が１のとき、ｊ行の要素を参照する。このとき、ｊ行の要素について、１列からＮ列まで順次参照し、ｉ行及びｊ行について同じ列の要素の値がともに１であるとき、ｉ行目の要素の値を１から０に変更する。以上の処理は、ｉ行の各列の値からｊ行の各列の値を減算することと同じである。

ここで、図１１の行列Ｘ５にＳ５０３のアルゴリズムを適用すると、行１では列２の要素の値が１となっている。そこで、行２の値を列１から順に列６まで参照すると、列４〜６の値が行１及び２について１となっている。したがって、作業Ａ及び作業Ｂは、いずれも作業Ｄ、Ｅ及びＦよりも先行して処理されることがわかる。したがって、Ａ→Ｂの依存関係から、Ａ→Ｄ、Ａ→Ｅ及びＡ→Ｆの依存関係を削除しても、Ｂ→Ｄ、Ｂ→Ｅ及びＢ→Ｆの依存関係が維持されていれば、全体の依存関係は維持される。同様に、行２以降についても、上記手順によって行列Ｘ５の各行を整理することによって作業工程依存関係行列Ｘ６（９０２）を生成することができる。

最後に、作業工程依存関係行列Ｘ６（９０２）を時系列パターンに表示する（図８のＳ５０４）。本発明の実施の形態では、時系列パターンは、各作業工程を節点とし、依存関係を有向枝とした有向グラフによって表現される。具体的には、各作業工程を正Ｎ角形の頂点となるように配置し、行列Ｘ６（９０２）の値が１の要素について、その要素の行を表す作業工程から列を表す作業工程に向かって矢印を描く。

図１２は、本発明の実施の形態の時系列パターンを有向グラフによって表現した図である。図１２は、業務処理名に「伝票処理」、形態に「依存関係」、オペレータに「全員」を指定し、図４のイベントログ１０１を分析して得られた時系列パターン１０３を表わした有向グラフである。実線の矢印は、依存関係を示し、点線の矢印は、図８のＳ５０３の処理によって削除された依存関係を示す。

行列Ｘ６（９０２）を参照すると、作業工程Ａを表す１行目では、作業工程Ｂを表す２列目のみが１であるため、作業工程Ａに対応する節点１００１から作業工程Ｂに対応する節点１００２に向かって矢印１００３が描かれる。同様に、作業工程ＢからＦについても、依存関係を表わす。具体的には、２行目は４列が１となっているのでＢからＤに向かって矢印を描き、３行目も同じく４列の値が１となっているのでＣからＤに向かって矢印を描く。４行目については、５列及び６列の値が１となっているのでＤからＥ、Ｆに向かって矢印を描き、図１２に示す有向グラフを得ることができる。

次に、図５のコマンド指定画面３００において、時系列パターンの形態３０２に遷移確率３０５を指定した場合の時系列パターン生成部１０８の処理手順を説明する。

図１３は、本発明の実施の形態の時系列パターンの分析形態に「遷移確率」を指定した場合の時系列パターン生成部１０８の処理手順を示すフローチャートである。

時系列パターン生成部１０８は、案件別イベント処理順序情報を受信すると、案件別に作業工程間遷移確率行列を算出する（Ｓ１１０１）。ここで、図１４を参照しながら、時系列パターン生成部１０８が案件ごとに作業工程間遷移確率行列を生成する手順を説明する。

図１４は、本発明の実施の形態の案件別の作業工程間遷移確率行列を示す図である。行列Ｙ１（１２０１）は案件１、行列Ｙ２（１２０２）は案件３、行列Ｙ３（１２０３）は案件４の作業工程間遷移確率行列を示す。

作業工程間遷移確率行列を構成する要素は、作業工程依存関係行列と異なり、処理対象となる案件のいずれか１つ以上に含まれている全ての作業工程となる。本発明の実施の形態では、分析対象の案件は、構成する作業工程が同じであるため、全ての作業工程（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ）が対象となる。

作業工程間遷移確率行列は、各行及び各列をそれぞれ作業工程に対応させ、さらに、ダミーの開始工程（Ｓｔａｒｔ）に対応する行及びダミーの最終工程（Ｅｎｄ）に対応する列をそれぞれ追加する。このようにダミーの開始及び最終工程を追加することによって、開始工程と最終工程を明示することができる。

作業工程間遷移確率行列の各要素の値は、ある作業工程を表す行について、当該作業工程の次に処理される作業工程を表す列のみ１とし、その他の列は０とする。例えば、案件１のイベント処理順序情報は、Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅ→Ｆである。したがって、作業工程Ａを表す１行目は、作業工程Ｂを表す２列目の（１，２）要素のみを１とし、他の要素を０とする。同じく、作業工程Ｂを表す２行目は作業工程Ｃを表す３列目の（１，３）要素のみを１とし、他の要素を０とする。同様に、作業工程Ｆを表す６行目まで値を設定する。

また、開始を表す行（Ｓｔａｒｔ）は、開始工程の作業工程Ａを表す１列目の要素を１として他の列の要素を０とする。終了を表す列（Ｅｎｄ）は、作業工程Ｆを表す６行目の要素を１とし、他の行の要素を０とする。

時系列パターン生成部１０８は、以上のようにして、作業工程間遷移確率行列Ｙ１（１２０１）を生成する。さらに、時系列パターン生成部１０８は、案件３のイベント処理順序情報によって作業工程間遷移確率行列Ｙ２（１２０２）を生成し、案件４のイベント処理順序情報によって作業工程間遷移確率行列Ｙ３（１２０３）を生成する。

続いて、時系列パターン生成部１０８は、生成された作業工程間遷移確率行列（１２０１〜１２０３）を組み合わせる（Ｓ１１０２）。

図１５Ａは、本発明の実施の形態の生成された作業工程間遷移確率行列を組み合わせる手順を示す図である。

作業工程間遷移確率行列を組み合わせる手順は、対応する行列の各要素をそれぞれ加算する（１３０１）。また、開始工程を示す行（Ｓｔａｒｔ）及び終了工程を示す行（Ｅｎｄ）についても同様である。図１５Ａを参照すると、行列Ｙ１（１２０１）と行列Ｙ２（１２０２）とを加算すると、行列Ｙ４（１３０２）を生成することができる。また、行列Ｙ４（１３０２）と行列Ｙ３（１２０３）とを加算すると、行列Ｙ５（１３０３）を生成することができる。

さらに、時系列パターン生成部１０８は、処理の対象となった案件数Ｍで行列Ｙ５の各要素を除算し、作業工程間遷移確率行列を算出する（図１３のＳ１１０３）。

図１５Ｂは、本発明の実施の形態によって生成された作業工程間遷移確率行列Ｙ６を示す図である。作業工程間遷移確率行列Ｙ６は、図１５Ａの行列Ｙ５を案件数Ｍ（＝３）で除算して得られた行列である。作業工程間遷移確率行列Ｙ６の作業工程Ａに対応する行１を参照すると、作業工程Ａの完了後、２／３の確率で作業工程Ｂに遷移し、１／３の確率で作業工程Ｃに遷移することがわかる。また、開始工程（Ｓｔａｒｔ）を示す行７を参照すると、分析対象となった「伝票処理」は、２／３の確率で作業工程Ａから開始され、１／３の確率で作業工程Ｃから開始されることがわかる。

最後に、作業工程間遷移確率行列Ｙ６をもとに時系列パターンに表示する（図１３のＳ１１０４）。時系列パターンは、各作業工程を節点とし、遷移確率が０よりも大きい作業工程間を連結する有向グラフによって表現される。時系列パターンは、各作業工程を正Ｎ角形の頂点に配置し、さらに、ＳｔａｒｔとＥｎｄを任意の位置に配置する。そして、作業工程間遷移確率行列Ｙ６の要素が０よりも大きい場合、その要素の値（遷移確率）を付記した矢印を描く。

図１６は、本発明の実施の形態の作業工程間遷移確率行列Ｙ６に対応する時系列パターンを示す図である。

作業工程間遷移確率行列Ｙ６の（１，２）要素の値が０よりも大きいため、作業工程Ａを示す節点１４０１から作業工程Ｂを示す節点１４０２に向かって矢印１４０３が描かれる。また、矢印１４０３には、遷移確率の「２／３」が付記されている。０よりも大きい値となっている他の要素についても同様に矢印を描き、遷移確率を付記することによって、図１６に示す時系列パターンを得ることができる。

本発明の実施の形態によれば、業務を構成する各作業工程の依存関係を抽出することができる。また、依存関係を時系列パターンとして可視化することによって、各作業工程の依存関係を容易に把握することができる。例えば、得られた時系列パターンによって分析対象となっている業務のボトルネックとなっている作業工程を抽出することができる。そして、ボトルネックとなっている作業工程を改善することによって、業務全体の改善を図ることができる。

また、本発明の実施の形態によれば、業務を構成する各作業工程について、ある作業工程の直後に特定の作業工程が処理される遷移確率を得ることができる。また、作業工程間の遷移確率を時系列パターンとして可視化することによって、業務の作業手順を分析し、改善するための重要な資料となる。

さらに、本発明の実施の形態によれば、オペレータごとに時系列パターンを抽出することができるため、オペレータによる作業手順のばらつきを防止して、業務処理の標準化を図り、業務の質を向上させることができる。

本発明は、作業の履歴情報に基づいて業務を分析するシステムに適用することができる。特に、案件ごとに履歴情報を抽出することを可能としているため、複数の業務の履歴情報が混在するシステムに適用すると好適である。

本発明の実施の形態の時系列パターン生成システムのシステム構成図である。 本発明の実施の形態のハードウェア構成の変形例である。 本発明の実施の形態の時系列パターン生成システムのブロック図である。 本発明の実施の形態のイベントログを示す図である。 本発明の実施の形態の業務処理名指定部にコマンドを送信するコマンド指定画面の一形態を示す図である。 本発明の実施の形態のイベントログから指定された業務処理を含むイベントレコードを抽出した中間データを示す図である。 本発明の実施の形態の案件別イベントログを示す図である。 本発明の実施の形態の時系列パターンの分析形態に「依存関係」を指定した場合の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態の案件別の作業工程依存関係行列を示す図である。 本発明の実施の形態の作業工程の依存関係を抽出する手順を示す図である。 本発明の実施の形態の抽出された依存関係を整理する手順を示す図である。 本発明の実施の形態の時系列パターンを有向グラフによって表現した図である。 本発明の実施の形態の時系列パターンの分析形態に「遷移確率」を指定した場合の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態の案件別の作業工程間遷移確率行列を示す図である。 本発明の実施の形態の生成された作業工程間遷移確率行列を組み合わせる手順を示す図である。 本発明の実施の形態によって生成された作業工程間遷移確率行列を示す図である。 本発明の実施の形態の作業工程間遷移確率行列に対応する時系列パターンを示す図である。

符号の説明

１、２ 作業端末
３ ネットワーク
４ 管理端末
５ 記憶装置
６ ＣＰＵ
７ 入力装置
８ 出力装置
９ 外部記憶装置
１０１ イベントログ
１０２ コマンド
１０３ 時系列パターン
１０４ 入力部
１０５ 業務処理名指定部
１０６ 案件別イベントログ生成部
１０７ 案件別イベント処理順序情報生成部
１０８ 時系列パターン生成部
１０９ 出力部
２０７ イベントレコード（履歴情報）
６０１、６０２、６０３ 作業工程依存関係行列
１２０１、１２０２、１２０３ 作業工程間遷移確率行列

Claims (13)

1. 手順を定義した一つ以上のコンポーネントによって構成され、一連の処理を定義するクラスに従って前記コンポーネントが実行されることによって生成されるインスタンスの履歴情報を解析し、前記クラスにおける前記コンポーネントの時系列パターンを生成する時系列パターン生成システムであって、
   前記時系列パターン生成システムは、前記履歴情報を格納する記憶装置、及び前記履歴情報に基づいて時系列パターンを生成する計算機を備え、
   前記計算機は、プロセッサ、前記プロセッサに接続されるメモリ、前記履歴情報を入力する入力部及び前記時系列パターンを出力する出力部を備え、
   前記履歴情報は、
   前記コンポーネントの実行ごとに生成され、時系列順に前記記憶装置に格納され、
   前記クラスの識別子、前記コンポーネントの識別子、前記インスタンスの識別子、及び前記コンポーネントの処理時刻情報を含み、
   前記時系列パターン生成システムは、
   前記時系列パターンを生成する対象のクラスの識別子と一致する前記履歴情報を抽出し、前記抽出された履歴情報の中から前記インスタンスの識別子が等しい前記履歴情報を抽出して案件別履歴情報を生成する案件別履歴情報生成部と、
   前記生成された案件別履歴情報に基づいて、前記インスタンスごとのコンポーネントの処理順序情報を生成する案件別処理順序情報作成部と、
   前記生成された処理順序情報に基づいて、前記各インスタンスにおける前記コンポーネントの処理順序の共通性を示す情報を生成し、前記生成されたコンポーネントの処理順序の共通性を示す情報に基づいて、前記対象のクラスにおける前記コンポーネントの処理順序を示す依存関係を推定し、前記推定された依存関係に基づいて、前記対象のクラスにおける前記時系列パターンを生成する時系列パターン生成部と、を備えることを特徴とする時系列パターン生成システム。
2. 前記時系列パターンは、前記コンポーネントを節点とし、前記依存関係を有向枝とする有向グラフによって表現されることを特徴とする請求項１に記載の時系列パターン生成システム。
3. 前記時系列パターン生成部は、前記案件別履歴情報に含まれるコンポーネントの処理順序情報を、行列によって表現することを特徴とする請求項１に記載の時系列パターン生成システム。
4. 前記行列は、行及び列がそれぞれ前記クラスを構成するコンポーネントに対応する行列であり、前記行に対応するコンポーネントが前記列に対応するコンポーネントよりも処理順序が早いか否かを識別できるように要素の値が設定されることを特徴とする請求項３に記載の時系列パターン生成システム。
5. 前記時系列パターン生成部は、前記依存関係が推定されたコンポーネントについて、先行するコンポーネントに対応する行から後続のコンポーネントに対応する行を減算することによって、前記推定された依存関係を表現する行列を更新することを特徴とする請求項４に記載の時系列パターン生成システム。
6. 前記クラスは、所定の業務処理であり、
   前記コンポーネントは、前記業務処理を構成する作業工程であって、
   前記時系列パターン生成部は、前記業務処理に含まれる前記作業工程の処理順序を前記依存関係として推定して、時系列パターンを生成することを特徴とする請求項１に記載の時系列パターン生成システム。
7. 前記処理時刻情報は、前記作業工程の開始時刻又は終了時刻であることを特徴とする請求項６に記載の時系列パターン生成システム。
8. 前記計算機は、前記時系列パターンを生成する対象の業務処理の指定を受け付け、
   前記時系列パターン生成部は、前記指定された対象の業務処理の時系列パターンを生成することを特徴とする請求項６に記載の時系列パターン生成システム。
9. 前記履歴情報は、前記業務処理を実行するオペレータの識別子を含み、
   前記時系列パターン生成部は、前記オペレータごとの前記時系列パターンを生成することを特徴とする請求項６に記載の時系列パターン生成システム。
10. 前記時系列パターン生成部は、前記各インスタンスにおける前記作業工程の処理順序の共通性を示す情報を生成し、前記生成された作業工程の処理順序の共通性を示す情報に基づいて、所定の作業工程の後に特定の他の作業工程が実行される確率を示す遷移確率を推定し、前記推定された遷移確率に基づいて、前記対象の業務処理における前記作業工程の時系列パターンを生成することを特徴とする請求項６に記載の時系列パターン生成システム。
11. 前記計算機は、前記作業工程の処理順序又は前記遷移確率に基づく前記時系列パターンの生成指示を受け付け、
    前記時系列パターン生成部は、前記生成指示にしたがって前記時系列パターンを生成することを特徴とする請求項１０に記載の時系列パターン生成システム。
12. 一つ以上の作業工程によって構成され、一連の処理が定義された業務処理を案件ごとに実行することによって生成された履歴情報を解析し、前記業務処理における前記作業工程の時系列パターンを生成する時系列パターン生成システムであって、
    前記時系列パターン生成システムは、前記履歴情報を格納する記憶装置、及び前記履歴情報に基づいて時系列パターンを生成する計算機を備え、
    前記計算機は、プロセッサ、前記プロセッサに接続されるメモリ、前記履歴情報を入力する入力部及び前記時系列パターンを出力する出力部を備え、
    前記履歴情報は、
    前記作業工程が実行されるたびに生成され、前記記憶装置に時系列順に格納され、
    前記業務処理の識別子、前記作業工程の識別子、前記案件の識別子、及び前記作業工程の処理時刻情報を含み、
    前記時系列パターン生成システムは、
    前記時系列パターンを生成する対象の前記業務処理の識別子と一致する前記履歴情報を抽出し、前記抽出された履歴情報の中から前記案件の識別子が等しい前記履歴情報を抽出して案件別履歴情報を生成する機能と、
    前記生成された案件別履歴情報に基づいて、前記案件ごとの作業工程の処理順序情報を生成する機能と、
    前記生成された処理順序情報に基づいて、前記案件における作業工程の処理順序の共通性を示す情報を生成し、前記生成された作業工程の処理順序の共通性を示す情報に基づいて、前記対象の業務処理における前記作業工程の処理順序を示す依存関係を推定し、前記推定された依存関係に基づいて、前記対象の業務処理における前記作業工程の時系列パターンを生成する機能と、を備えることを特徴とする時系列パターン生成システム。
13. プロセッサ、前記プロセッサに接続されるメモリ、前記履歴情報を入力する入力部及び前記時系列パターンを出力する出力部を備える計算機を含み、一つ以上の作業工程によって構成され、一連の処理が定義された業務処理を案件ごとに実行することによって生成された履歴情報を解析し、前記業務処理における前記作業工程の時系列パターンを生成する方法であって、
    前記メモリに格納される前記履歴情報は、前記業務処理の識別子、前記作業工程の識別子、前記案件の識別子、及び前記作業工程の処理時刻情報を含み、
    前記プロセッサが、前記作業工程が実行されるたびに、前記履歴情報を生成し、
    前記プロセッサが、前記生成された履歴情報を時系列順に前記メモリに格納し、
    前記プロセッサが、前記時系列パターンを生成する対象の前記業務処理の識別子と一致する前記履歴情報を抽出し、
    前記プロセッサが、前記抽出された履歴情報の中から前記案件の識別子が等しい前記履歴情報を抽出して案件別履歴情報を生成し、前記生成された案件別履歴情報を前記メモリに格納し、
    前記プロセッサが、前記生成された案件別履歴情報に基づいて、前記案件ごとに作業工程の処理順序情報を生成し、前記生成された作業工程の処理順序情報を前記メモリに格納し、
    前記プロセッサが、前記処理順序情報に基づいて、前記各案件における前記作業工程の処理順序の共通性を示す情報を生成し、
    前記プロセッサが、前記生成された作業工程の処理順序の共通性を示す情報に基づいて、前記対象の業務処理における前記作業工程の処理順序を示す依存関係を推定し、
    前記プロセッサが、前記推定された依存関係に基づいて、前記対象の業務処理の前記依存関係を含む時系列パターンを生成することを特徴とする時系列パターン生成方法。

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