JP5578689B1 - ベリファイ入力におけるデータ入力システム及びデータ入力方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ベリファイ入力においても生じる可能性のあるダブルミスを低減させる。
【解決手段】データ入力システムは、入力者ごと及び入力項目ごとの入力者の誤入力の度合いを含んだ入力実績データを格納する入力実績ＤＢを備える。判定サーバは、この入力実績ＤＢに基づいて、入力者の誤入力の特徴を分析し、分析結果を入力者特徴ＤＢに格納する。そして、前記分析結果を格納した入力者特徴ＤＢに基づいて、一次入力者と二次入力者の組合せに対する組合せリスク値を求め、組合せリスク値に入力属性ごとの重みを掛けた最終リスク値を求め、その組合せを判定する。具体的には、最終リスク値が一定値以上の組合せは対象外とし、求めた最終リスク値の合計が少ない組合せをベリファイ入力の一次入力者、二次入力者のペアとしてアサインする。
【選択図】図１

Description

本発明は、データ入力システム及びデータ入力方法に関する。特にベリファイ入力におけるデータ入力システム及びデータ入力方法に関する。

ベリファイ入力とは、一次入力者が入力したデータと、二次入力者（検証入力者）が入力したデータが一致した場合に、データの内容を確定させるデータ入力方法である。この二次入力作業或いは検証入力作業は、必ず一次入力者とは別のオペレータに担当させる。この方法により、誤りの箇所が一文字単位で指摘でき、入力時のミスを防止することができる。

このベリファイ入力に関し、データの入力ミスを容易に発見する方法やベリファイ時の効率を上げる方法がいくつか提案されている。例えば、特許文献１には、入力原稿をＯＣＲで読み取り、オペレータによりキー入力された文字データとＯＣＲで読み取った認識データを比較し、誤りの可能性のあるキー入力データの部分を画面に異常表示させるデータ入力装置が開示されている。

また、特許文献２には、ベリファイ時に作成されるデータの内容が参照データである既存データと比べて相違がある場合に、相違のあるデータの識別情報をログファイルに書き出し、二度目以降のベリファイを行う時に、ログファイルから直前のベリファイで作成された更新記録を読み取り、更新されたデータをベリファイの対象とするデータ入力装置が開示されている。

特開平０５−２７４４６７号公報 特開２００５−２８４４７４号公報

上記特許文献１、２に記載のデータ入力装置は、一次オペレータが入力したデータを二次オペレータがベリファイする際の効率化を目指したものであるが、ベリファイする二次オペレータも一次オペレータと同じミス（ダブルミス）をすることを発見したり、タブルミス自体を低減させるものではない。すなわち、ベリファイ入力は、正確なデータ作成に有効な方法であるが、数字、カナ文字、アルファベット文字等の誤読しやすい文字では、複数のオペレータが同じように間違って入力する可能性がある。例えば、手書き文字の原稿や不鮮明な原稿の場合、数字の“１”と“７”、カナの“ス”と“ヌ”のような文字は誤入力し易い。一例として、金融機関で取り扱う振込用データ（全銀フォーマットのデータ）が挙げられるが、当該データは数字、カナ文字で作成されており、上記のとおり、ベリファイ入力をしてもなお誤ったデータが作成される可能性がある一方、資金決済用のデータであるため、誤りが絶対に許されない。

したがって、本発明では、上記のような課題に鑑み、複数のオペレータが行うベリファイ入力においてもなお生じる可能性のあるダブルミスを低減させることができるシステム及びその方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明のデータ入力システムは、以下のような解決手段を提供する。

請求項１に記載の発明は、複数の入力者端末と判定サーバとがネットワークで接続されたベリファイ入力を実行させるデータ入力システムであって、前記判定サーバは、入力者ごと及び入力文字種ごとの誤入力の度合いを含む入力実績データを格納する入力実績ＤＢと、前記入力実績ＤＢに基づいて、前記入力者の誤入力の特徴を分析する入力者特徴分析部と、前記入力者特徴分析部の分析結果を格納する入力者特徴ＤＢと、前記入力者特徴ＤＢに基づいて、一次入力者に対し、他の入力者を二次入力者として組合せた場合の組合せリスク値を入力者の組合せごとに判定する入力者組合せ判定部と、を備えることを特徴とする。

上記の構成によれば、過去の入力実績のデータから求めた入力者ごとの誤入力の特徴から、ベリファイ入力における一次入力者と二次入力者の誤入力のリスクを、入力者（オペレータ）の組合せごとに自動的に判定することができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のシステムにおいて、前記入力者組合せ判定部は、前記入力者の組合せリスク値に評価項目ごとの重み係数を掛けて前記入力者の組合せの最終リスク値を算出し、当該最終リスク値に基づき、入力原稿の種類ごとに一次入力者と二次入力者の組合せを決定することを特徴とする。

上記の構成によれば、入力者の組合せを判定するだけでなく、システムにより自動的に適切な入力者の組合せをアサインすることができる。

請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載のシステムにおいて、特定の評価項目の最終リスク値が所定値よりも高い場合に、当該入力者の組合せを推奨候補から除外することを特徴とする。

上記の構成によれば、組合せリスク値が総合的には低い場合であっても、特定の評価項目に対する最終リスク値が所定値より高い場合は、その入力者の組合せは除外して推奨される。このようにすることで、全体的な誤入力だけでなく、個々の評価項目に対して誤入力のリスクを低減することができる。

請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記入力者の組合せが決定された際に、前記入力者特徴ＤＢから、前記決定された入力者の誤入力の傾向を読み出し、当該入力者の端末に注意喚起メッセージを送信する入力者通知送信部をさらに備えることを特徴とする。

上記の構成によれば、各入力者は自分の誤入力の傾向をシステムから提示されるので、誤入力し易い注意点がリマインドされ、データ入力の正確性がより高まる。

請求項５に記載の発明は、請求項４に記載のシステムにおいて、前記注意喚起メッセージは、一次入力者及び二次入力者に共通する誤入力の傾向がある場合に、当該誤入力の傾向に対する注意喚起メッセージを含むことを特徴とする。

上記の構成によれば、一次入力者に二次入力者と主に同じような誤入力の傾向があると判定された場合に、ペアとなった相手の入力者の特徴も理解し注意してもらうことで、ダブルミスの可能性をより減少させることができる。

請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記判定サーバは、入力者の出勤状況を格納した入力者出勤状況ＤＢをさらに備え、前記入力者組合せ判定部は、前記入力者出勤状況ＤＢに基づき、入力者の出勤状況に合わせた入力者の組合せを決定することを特徴とする。

上記の構成によれば、入力者の出勤状況または出勤スケジュールに合わせた最適な入力者の組合せを決定できる。

請求項７に記載の発明は、複数の入力者端末と判定サーバがネットワークで接続されたコンピュータシステムにおいてベリファイ入力を実行させるデータ入力方法であって、前記コンピュータシステムは、入力者ごと及び入力文字種ごとの誤入力の度合いを含んだ入力実績データを格納する入力実績ＤＢを備えており、前記判定サーバが、前記入力実績ＤＢに基づいて、前記入力者の誤入力の特徴を分析し、入力者特徴ＤＢに格納する入力者特徴分析ステップと、前記分析の結果を格納した前記入力者特徴ＤＢに基づいて、一次入力者に対し他の入力者を二次入力者として組合せた場合の組合せリスク値を入力者の組合せごとに判定する入力者組合せ判定ステップと、を実行することを特徴とする。

上記請求項７の発明は、請求項１に記載のデータ入力システムをコンピュータシステムが行うデータ入力方法の発明と捉えたものであり、請求項１の発明と同様な作用効果を奏する。

本発明によれば、複数のオペレータが行うベリファイ入力においてもなお生じる可能性のあるダブルミスを低減させることができる。

本発明の実施形態に係るデータ入力システムの概要を示す図である。 本発明の実施形態に係るデータ入力システムにおけるオペレータをアサインする方法を示す図である。 本発明の実施形態に係るデータ入力システムの機能ブロックを示す図である。 本発明の実施形態に係る入力者組合せ判定部のリスク算出処理フローを示す図である。 本発明の実施形態に係る入力者組合せ判定部のオペレータアサイン処理フローを示す図である。 本発明の実施形態に係るオペレータ組合せリスク値テーブルの具体例を示す図である。 本発明の実施形態に係るデータ入力システムにおける入力者端末の画面例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。なお、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号または符号を付している。

図１は、本発明の実施形態に係るデータ入力システム（以下、本システムと呼ぶ）の概要を示す図である。本システムは、ベリファイ入力を行うコンピュータシステムにおいてその中核となる判定サーバ１００が、一次入力者端末１０、二次入力者端末２０等のオペレータ端末群と、管理者端末５０とにネットワークを介して交信可能に接続されている。図中の“Ｓｎ”は、以下に説明するステップの番号を示している。

図示するように、判定サーバ１００には、データベースとして、入力実績ＤＢ１１０と入力者特徴ＤＢ１１１とを備えている。また、判定サーバ１００には、処理部として、入力者特徴分析部１０１と入力者組合せ判定部１０２とを備えている。

入力実績ＤＢ１１０には、すべてのオペレータ（入力者）の過去の入力実績データを格納している。入力実績データには、オペレータが実際に入力したデータの他、入力した日時情報、検証者が最終的に検証した入力者ごと及び入力項目ごとの誤入力の度合い（件数、割合）、誤入力の内容等を含む。ただし、全ての入力実績データを格納するとデータ量が膨大になるため、誤入力実績データを優先的に格納してもよい。

また、入力者特徴ＤＢ１１１は、上記の入力実績ＤＢ１１０に格納されたデータに基づいてオペレータごとの誤入力の傾向（特性データ）を分析して分析結果を格納する。
具体的には、各オペレータの入力実績データから、
・誤入力の件数・割合
・誤入力の内容（どのような文字をどのように間違えたのか）
・誤入力の時期的な傾向（最近はよく間違える、最近はあまり間違えない等）
・誤入力の入力文字数に対する傾向（入力項目中の文字数が長いと間違えやすい等）
・誤入力の従事時間に対する傾向（連続従事時間が長くなると間違えやすい等）
を記録し格納している。

入力者特徴分析部１０１は、所定の間隔で入力実績ＤＢ１１０のデータを取得する（ステップＳ１）。このとき取得するデータは、直近の数ヶ月のデータに絞ってもよい。そして、入力者特徴分析部１０１は、オペレータの過去の入力実績のデータを分析し、それぞれのオペレータのデータ入力における特性データを抽出して、入力者特徴ＤＢ１１１にオペレータごとに格納する（ステップＳ２）。ここで特性データとは、所定の評価項目ごとの誤入力の割合などを基にした誤入力のリスク値であり、入力者特徴ＤＢ１１１には、そのオペレータの誤入力の分析結果が格納される。分析結果には、例えば、数字やカナなど文字種や特定の文字ごとの誤入力の率や、入力文字数や作業時間と、誤入力との関係を示すデータが含まれるが、具体的には後述する。

入力者組合せ判定部１０２は、管理者端末５０から組合せ判定要求を受けた場合（ステップＳ３）、すべてのオペレータについて、入力者特徴ＤＢ１１１に格納されたオペレータごとの分析結果を読み出し（ステップＳ４）、すべてのオペレータのペアについて、その組合せのリスク値を判定する。このリスク値の判定は、管理端末５０から判定要求を受けずとも、バッチ処理やオンライン処理等で定常的に行うようにしてもよい。なお、リスク値の判定について詳しくは後述する。

判定された結果は、管理者端末５０に返信される（ステップＳ５）。管理者端末５０からは、すべてのオペレータの組合せリスク値や各オペレータの誤入力実績、誤入力の傾向（特性データ）をいつでも参照可能である。また、判定サーバ１００は、業務に応じて、適切な組合せと判定されたオペレータの一次入力者端末１０、二次入力者端末２０等にも必要な情報（注意事項等）を送信する（ステップＳ６）。ここで、適切な組合せとは、例えば、二人のオペレータがペアとなったときに、誤入力のリスク値が予め定めた値よりも小さくなるような組合せをいう。例えば、カナの入力に誤入力が多い一次入力者のオペレータには、カナの入力の誤入力が少ないオペレータを二次入力者としてアサインにするなどして、オペレータの特徴ができるだけ対照的（リスク値の合計が所定値以下）になるように組合せる。なお、個々のペアとしてはリスク値が最小（最適な組合せ）であっても、全体としては必ずしも適切な組合せにはならないことに注意する。例えば、オペレータとして、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄがいる場合、ＡはＢと組むとリスク値が最小となるが、ＣはＤと組むとリスク値が大きくなってしまう。また、ＡはＣと組めばリスクはほどほど（所定値以下）になり、ＢとＤが組んだ場合のリスクも所定値以下になる。このような場合は、ＡとＣ、ＢとＤの組合せを全体としては適切と判定する。

図１の例では、一次入力者と二次入力者の端末にデータ入力の画面が示されているが、各オペレータは、この画面に表示された入力原稿の帳票イメージ１１，２１を見ながら入力項目Ａ，Ｂ等を入力していることを示している。例えば、一次入力者のオペレータが、入力項目Ｂの「エヌエス物産」を「エスエス物産」と入力してしまうなど、カナ文字の「ス」と「ヌ」を間違う傾向が高いと判定された場合（「ス」と「ヌ」の誤入力の率が高い）、判定サーバ１００は、一次入力者の端末に、要注意文字が入力された場合、その入力エリアを反転強調表示して注意喚起する。また、判定サーバ１００は、一次入力者とは逆の傾向（「ス」と「ヌ」の誤入力の率が低い）のオペレータを二次入力者として、可能なかぎりアサインするようにする。図２のテーブルは、このようにオペレータを適切にアサインする具体的な方法について例示したものである。

このようにすることで、データ入力する項目（カナのみ、数字のみ、漢字とひらがな、文字混在、文字数）に応じて適切なオペレータの組合せをアサインすることが可能となる。また、オペレータの出勤状況や連続従事時間等の時間的な要素に合わせて、適切なオペレータをアサインすることも可能である。その結果、単純なベリファイ入力方法と比較して、より正確なデータ作成が可能となる。

図３は、本発明の一実施形態に係るデータ入力システムの判定サーバ１００の機能ブロックを示す図である。なお、図中の機能ブロック（処理部とデータベース）間の矢印は、データの流れ方向または処理の流れ方向を表している。

判定サーバ１００を構成する機能ブロックは、図１で説明した入力者特徴分析部１０１、入力者組合せ判定部１０２、入力実績ＤＢ１１０、入力者特徴ＤＢ１１１の他にさらに詳細には、オペレータからのすべての入力データを受け付けてベリファイ入力データをチェックし、入力実績ＤＢ１１０に格納する入力データチェック部１０３、入力者組合せ判定部１０２が下した判定結果に基づき、各オペレータに各種の通知を行う入力者通知送信部１０４、及びオペレータの日ごと、時間帯ごとの出勤状況や出勤スケジュールを格納した入力者出勤状況ＤＢ１１２を含んで構成される。

入力データチェック部１０３は、オペレータの稼働時間中は常にバックグラウンドで稼働し、一次入力者と二次入力者が入力したデータが一致しているかどうかをチェックする。一次入力者と二次入力者は、必ずしも同じ時刻に入力作業を行っていなくともよい。両者の入力データが完全に一致していれば入力完了として処理するが、入力データが一致していない場合は、検証者端末３０に両者の入力データを送信し、検証者に、どちらが正しい入力かをベリファイ（検証）してもらう。検証者は、一次入力者または二次入力者が兼任することは可能とするが、できるだけ別のオペレータとすることが望ましい。なお、検証者のベリファイは、一次入力者と二次入力者の入力データが一致した場合でも、念のため行うようにしてもよい。検証者のベリファイが終わると、ベリファイ結果及び誤入力の情報も入力実績ＤＢ１１０に格納され、入力者特徴分析部１０１の特徴分析のためのインプットとなる。

入力者特徴分析部１０１は、前述したように、誤入力の件数・割合、誤入力の内容、誤入力の時期的な傾向、入力する文字の長さに対する誤入力の傾向、従事時間に対する誤入力の傾向等をオペレータごとに分析して、その分析結果を入力者特徴ＤＢ１１１に格納する。

入力者通知送信部１０４は、入力者組合せ判定部１０２が、入力者出勤状況ＤＢ１１２も加味して適切と判断したオペレータのペアに対して、そのオペレータ端末に対して注意喚起のメッセージを送信する役割を果たす。このとき、各オペレータの誤入力の傾向を表示して注意を促すようにしてもよい。また、ペアとなるオペレータによっては、さらに別の注意喚起（例えば、一次入力者と二次入力者とも誤入力し易い入力項目がある場合にはその旨の注意など）を表示するようにしてもよい。

なお、図中のオペレータ組合せ評価テーブル２００は、先に説明した入力者組合せ判定部１０２によって作成、更新され、オペレータの組合せごとの評価を記憶したテーブルである。オペレータ組合せ評価テーブル２００については、後述の図で具体的に説明する。

上記の本システムの構成は、あくまで一例であり、一つの機能ブロック（データベース及び機能処理部）を更に分割したり、複数の機能ブロックをまとめて一つの機能ブロックとして構成したりしてもよい。各機能処理部は、装置に内蔵されたＣＰＵ（Central Processing Unit）が、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはハードディスク等の記憶装置に格納されたコンピュータ・プログラムを読み出し、ＣＰＵにより実行されたコンピュータ・プログラムによって実現される。すなわち、各機能処理部は、このコンピュータ・プログラムが、記憶装置に格納されたデータベース（ＤＢ;Data Base)やメモリ上の記憶領域からテーブル等の必要なデータを読み書きし、場合によっては、関連するハードウェア（例えば、入出力装置、表示装置、通信インターフェース装置）を制御することによって実現される。また、本発明の実施形態におけるデータベース（ＤＢ）は、商用データベースであってよいが、単なるテーブルやファイルの集合体をも意味し、データベースの内部構造自体は問わないものとする。

図４は、本発明の実施形態に係るデータ入力システムのリスク値算出処理のフローを示す図である。リスク値算出とは、入力者組合せ判定部１０２が行う処理であり、後述する図５で示すようなオペレータ組合せ評価テーブル中の組合せリスク値及び最終リスク値を算出することをいう。

まず、ステップＳ１０において、在籍しているあるオペレータを選んで“Ａ”とする。次に、ステップＳ１１において、入力者特徴ＤＢ１１１からオペレータＡの誤入力リスク値を読み出す。さらに、ステップＳ１２において、オペレータＡとは別のオペレータを“Ｂ”とし、オペレータＢの誤入力リスク値を入力者特徴ＤＢ１１１から読み出す。そして、ステップＳ１３において、オペレータＡ、Ｂの組合せについて既に処理したかどうかをチェックする。既に処理済みであれば、ステップＳ１７に飛ぶ。

ステップＳ１３において、オペレータＡに対して未処理のオペレータＢがある場合には、ステップＳ１４において、各評価項目ごとにオペレータＡ，Ｂの組合せリスク値を計算する。ここで、組合せリスク値は、オペレータＡの誤入力リスク値とオペレータＢの誤入力リスク値の平均または合計値とする。

次に、ステップＳ１５において、組合せリスク値に、評価項目の重み係数を掛けて各評価項目の最終リスク値を計算する。そして、ステップＳ１６において、オペレータＡ、Ｂの組合せリスク値及び最終リスク値をオペレータ組合せ評価テーブル２００に格納する。オペレータ組合せ評価テーブル２００は、後述の図で具体的に説明する。

ステップＳ１７においては、オペレータＡ以外の全てのオペレータＢについて処理したかどうかをチェックし、未処理のオペレータがいれば（ステップＳ１７：Ｎｏ）、ステップＳ１２からの処理を繰り返す。未処理のオペレータがいなければ（ステップＳ１７：Ｙｅｓ）、ステップＳ１８に移り、すべてのオペレータの組合せについて処理したかどうかをチェックする。すべての組合せを処理していれば（ステップＳ１８：Ｙｅｓ）、リスク値算出処理を終了するが、未処理の組合せがあれば、ステップＳ１９において、別のオペレータを“Ａ”とし、ステップＳ１１からの処理を繰り返す。

以上のようなステップを踏むことで、オペレータの組合せすべてに対して評価項目ごとのリスク値を算出することができる。また、入力原稿や入力項目の種類に応じて各評価項目の重み付けを変えることができる。

図５は、本発明の実施形態に係るオペレータアサイン処理のフローを示す図である。オペレータアサイン処理とは、入力者組合せ判定部１０２が行う処理であり、オペレータの組合せのリスク値を算出した後に、現在出勤しているオペレータの中から適切な組合せを決定する処理である。

図示するように、オペレータアサイン処理では、まずステップＳ２０において、先のリスク値算出処理で作成したオペレータ組合せ評価テーブル２００を読み出す。次にステップＳ２１において、出勤しているオペレータのすべての組合せの最終リスク値の合計値を算出する。

そしてステップＳ２２において、特定評価項目の最終リスク値が所定値以上かどうかをチェックする。所定値以上であれば、ステップＳ２３において、当該オペレータの組合せを推奨候補から除外する。所定値未満であれば（ステップＳ２２：Ｎｏ）、ステップＳ２４に進む。

ステップＳ２４においては、全てのオペレータの組合せを処理したかどうかをチェックし、処理していなければ（ステップＳ２４：Ｎｏ）、ステップＳ２５で別のオペレータの組合せを選択し、ステップＳ２１に戻る。

全てのオペレータの組合せ処理が完了すると（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、ステップＳ２６において、全てのオペレータの組合せの最終リスク値の合計値を、組合せ(オペレータがｎ人とすると、ｎ（ｎ−１）／２通り)のテーブルにまとめる。最後に、ステップＳ２７において、各ペアごとの最適でなく、出勤しているオペレータが全体として最適になるようにオペレータの組合せをアサインする。なお、オペレータの出勤状況によっては、ステップＳ２２において、最終リスク値が所定値以上となる組合せもアサインせざるを得ない場合が考えられるが、その場合は、管理者端末５０に通知し、上記の所定値を一時的に調整してもらうか、或いは管理者から例外として承認を得るようにしてもよい。

以上のステップを踏むことで、たとえ総合的な評価の高い組合せであっても特定評価項目の最終リスク値が所定値よりも高い組合せは推奨リストから除外することができる。

図６は、前述したオペレータ組合せ評価テーブル２００の具体例を示す図である。ここでは、図示するように、入力の評価項目として、数字の誤入力実績、カナの誤入力実績、英字（アルファベット）の誤入力実績、漢字の誤入力実績、入力文字数が長いときの誤入力の割合の高さ、連続従事時間が長いときの誤入力の割合の高さ、が定義されている。図示していないが、既に述べたような「時期的な傾向」（最近、誤入力が少なくなった、或いは最近、誤入力が多くなった等）を評価項目に含めてもよい。上記の評価項目は、各文字ごとに分解するなど、さらに細分化することができる。具体的には、数字の誤入力実績では、図示するように、「０」から「９」のすべての数字ごとに細分化されるが、カナの誤入力実績では、「ア」、「ス」、「ヌ」等の誤入力の多い順に細分化してもよいし、すべてのカナ文字ごとに細分化してもよい。同様に、英字の誤入力実績も、誤入力の多い順またはすべての英字に対して細分化してもよい。漢字の誤入力実績の場合は、例えば、「裕子」と「祐子」、「斉藤」と「斎藤」等、誤入力の多い順に細分化してよい。

また、オペレータ組合せ評価テーブル２００には、各評価項目ごとに、オペレータＡとオペレータＢの誤入力のそれぞれのリスク値が、入力実績ＤＢ１１０の記録データに基づいて、１（Ｇｏｏｄ）〜５（Ｂａｄ）の５段階で記録される。さらに、ここでは、オペレータＡとオペレータＢの誤入力リスク値の平均値が組合せリスク値として算出されている。

また、各評価項目ごとに重み係数を定義することができ、上記の組合せリスク値に重み係数を掛けたものがオペレータＡ、Ｂの組合せにおける、その評価項目の最終リスク値となる。重み係数は各入力原稿ごとに管理者端末５０から個別に設定可能とする。図の例では、カナ文字の伝票（入力原稿）を入力することが想定されるため、カナ文字の重み係数を高めている。もちろん、伝票入力の際の文字種が予めデータとして分かっている場合は、伝票（入力原稿）に応じて入力文字種別の重み係数を自動的に設定するようにしてもよい。

図６のオペレータ組合せ評価テーブル２００の例では、オペレータＡは、以下のような特徴を示している。
・全体的な誤入力の割合は低い
・数字ではほぼ誤入力なし
・カナでは「ス」、「ヌ」の誤入力が多い
・入力文字が多くてもほぼ誤入力はなし
・連続従事時間が長くなるほど誤入力の割合が高くなる

また、オペレータＢは、以下のような特徴を示している。
・全体的な誤入力の割合は平均的
・数字では誤入力は若干多い
・カナではほぼ誤入力はなし。ただし、「ス」、「ヌ」の誤入力だけが多い
・入力文字が多い場合の誤入力の割合はほぼ平均的
・連続従事時間が長くなるほど誤入力の割合が高くなる

このテーブルの例では、このオペレータＡとオペレータＢの組合せは、符号２０１で示す特定の項目（カナの誤入力実績の「ス」、「ヌ」）の誤入力リスク値が予め定めた所定値（この例では「６」）以上であるため、このオペレータの組合せは不適と判断するように制御してもよい。

図７は、本発明の実施形態に係るデータ入力システムにおける入力者端末の画面例を示す図である。図示するように、入力者通知送信部１０４は、一次入力者端末１０と二次入力者端末２０の画面には入力項目に関する注意喚起メッセージ１４，２４を、及び二次入力者端末２０の画面にはオペレータの組合せに関する注意喚起メッセージ２５を表示させることができる。

注意喚起メッセージ１４，２４は、オペレータの特徴に応じて表示される注意喚起であり、入力時の注意事項が表示される。この例では、一次入力者に対して、カナ文字に注意すること、特に「ス」と「ヌ」の違いについて注意することが表示されている。また、注意喚起メッセージ２５は、オペレータの組合せに応じて表示される注意喚起であり、一次入力者と二次入力者がリスク値の高い組合せの場合などに、主に二次入力者側に表示される。

例えば、一次入力者、二次入力者とも同じ評価項目に対して誤入力が多いような場合である。図の例では、二次入力者端末２０の画面に、一次入力者との組み合わせに注意すること、特に、連続従事時間が長い場合は、一次入力者と同様に誤入力が多くなる傾向があるので注意することが表示されている。また、注意喚起メッセージ２５には、一次入力したオペレータの誤入力の傾向なども表示してもよい。なお、注意喚起メッセージ２５は、一次入力者と二次入力者がほぼ同時に入力するような場合には、一次入力者端末１０の画面にも表示してもよい。

このようにすることで、本システムは、オペレータの特徴によって適切な組合せをアサインするだけでなく、アサインされたオペレータに対して、過去の入力実績データから得られる誤入力の傾向を注意喚起したり、特に二次入力者にアサインされたオペレータには、一次入力したオペレータの特徴や、自分と共通する誤入力の傾向などを注意喚起したりすることで、二次入力者として注意すべき点を気付いてもらうことができるので、さらに正確なデータ入力が可能となる。

上記の実施形態で説明したデータ入力システムは、金融機関における振込伝票のデータの入力業務を具体例として説明したが、業種を問わず、様々なデータ入力システム（データエントリーシステム）に適用可能なのは言うまでもない。

以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。またその様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

１０ 一次入力者端末
１１，２１ 帳票イメージ
１２，２２ 入力項目Ａ
１３，２３ 入力項目Ｂ
１４，２４ 入力項目に関する注意喚起メッセージ
２０ 二次入力者端末
２５ オペレータ組合せに関する注意喚起メッセージ
３０ 検証者端末
５０ 管理者端末
１００ 判定サーバ
１０１ 入力者特徴分析部
１０２ 入力者組合せ判定部
１０３ 入力データチェック部
１０４ 入力者通知送信部
１１０ 入力実績ＤＢ
１１１ 入力者特徴ＤＢ
１１２ 入力者出勤状況ＤＢ
２００ オペレータ組合せ評価テーブル

Claims (7)

1. 複数の入力者端末と判定サーバとがネットワークで接続されたベリファイ入力を実行させるデータ入力システムであって、
   前記判定サーバは、
   入力者ごと及び入力文字種ごとの誤入力の度合いを含む入力実績データを格納する入力実績ＤＢと、
   前記入力実績ＤＢに基づいて、前記入力者の誤入力の特徴を分析する入力者特徴分析部と、
   前記入力者特徴分析部の分析結果を格納する入力者特徴ＤＢと、
   前記入力者特徴ＤＢに基づいて、一次入力者に対し、他の入力者を二次入力者として組合せた場合の組合せリスク値を入力者の組合せごとに判定する入力者組合せ判定部と、
   を備えることを特徴とするデータ入力システム。
2. 前記入力者組合せ判定部は、前記入力者の組合せリスク値に、評価項目ごとの重み係数を掛けて前記入力者の組合せの最終リスク値を算出し、当該最終リスク値に基づき、入力原稿の種類ごとに一次入力者と二次入力者の組合せを決定することを特徴とする請求項１に記載のデータ入力システム。
3. 特定の評価項目の最終リスク値が所定値よりも高い場合に、当該入力者の組合せを推奨候補から除外することを特徴とする請求項１または２に記載のデータ入力システム。
4. 前記入力者の組合せが決定された際に、前記入力者特徴ＤＢから、前記決定された入力者の誤入力の傾向を読み出し、当該入力者の端末に注意喚起メッセージを送信する入力者通知送信部をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のデータ入力システム。
5. 前記注意喚起メッセージは、一次入力者及び二次入力者に共通する誤入力の傾向がある場合に、当該誤入力の傾向に対する注意喚起メッセージを含むことを特徴とする請求項４に記載のデータ入力システム。
6. 前記判定サーバは、入力者の出勤状況を格納した入力者出勤状況ＤＢをさらに備え、前記入力者組合せ判定部は、前記入力者出勤状況ＤＢに基づき、入力者の出勤状況に合わせた入力者の組合せを決定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載のデータ入力システム。
7. 複数の入力者端末と判定サーバがネットワークで接続されたコンピュータシステムにおいてベリファイ入力を実行させるデータ入力方法であって、
   前記コンピュータシステムは、入力者ごと及び入力文字種ごとの誤入力の度合いを含んだ入力実績データを格納する入力実績ＤＢを備えており、
   前記判定サーバが、
   前記入力実績ＤＢに基づいて、前記入力者の誤入力の特徴を分析し、入力者特徴ＤＢに格納する入力者特徴分析ステップと、
   前記分析の結果を格納した前記入力者特徴ＤＢに基づいて、一次入力者に対し他の入力者を二次入力者として組合せた場合の組合せリスク値を入力者の組合せごとに判定する入力者組合せ判定ステップと、
   を実行することを特徴とするデータ入力方法。