JP5942639B2 - 監視装置，監視プログラム，監視方法 - Google Patents

Description

本発明は，監視装置，監視プログラム，監視方法に関する。

業務システムが処理する各種データや作業ログをリアルタイムに収集し，収集した各種データの内容や作業ログの内容を表示(可視化とも呼ぶ)する装置が提案されている。この装置により，この業務システムの管理者は，実際の作業状況に応じた迅速な判断や，発生したトラブルに対して的確な対処を行うことができる。

このような装置の一例として，業務システムが処理する各種データや作業ログを監視する監視装置が提案されている。以下，前記した各種データや作業ログを業務データと適宜記す。この監視装置は，業務データにおける監視対象となる数値とこの数値の閾値とを比較し，この比較結果に基づき，アラートを報知する。

業務システムが在庫管理システムの場合，この在庫管理システムが処理する業務データは，例えば，商品の名前，ある月日でのある店舗におけるこの商品の在庫数量を有する。ここでは，監視対象となる数値は在庫数量である。監視装置は，この商品の在庫数量を監視して，この商品の在庫数量が，安全在庫用の閾値未満の場合には，在庫数量が足りない旨を監視装置の利用者に報知する。他にも，監視装置は，この商品の在庫数量が，過剰在庫用の閾値を超えた場合には，在庫数量が過剰である旨を監視装置の利用者に報知する。利用者は，この報知を参考にすることで，商品発注のタイミングを決定するなどして在庫量を調整する。この報知は，アラート報知とも呼ばれる。

また，他の技術分野であるが，例えば，装置内で処理されるデータ値の閾値を決定するため，このデータ値の平均値を利用する技術的内容が提案されている。

特開平9-123790号公報 特開2001-000004号公報 特開2006-109263号公報

かかる監視装置において，前記したアラート報知を適切に行うためには，業務データにおける監視対象となる数値について，最適な閾値を決定する必要がある。しかし，例えば，この業務システムが処理する業務データにおける監視対象となる数値は，業務内容に依存しばらつきが大きい。そのため，業務データにおける監視対象となる数値について，最適な閾値を決定するのは困難である。

1つの側面では，本発明は，業務データにおける監視対象となる数値と当該数値の閾値との比較結果に基づき，アラートを報知する処理において，適切な閾値を決定することを目的とする。

監視装置の第１の側面は、業務処理を実行する情報処理システムが処理する業務データの数値を監視する監視装置であって、監視対象となる前記業務データの数値の閾値を記憶する記憶部と、前記情報処理システムから前記業務データを収集し、前記業務データの数値と前記閾値との比較結果に基づき、アラートを報知するか否かを判定する制御部とを有し、前記制御部は、前記閾値の設定指示に応答して、閾値決定ルールの収集対象情報に基づき、前記監視対象となる数値を収集し、予め定められた間隔毎の前記数値の平均値を演算し、最新の平均値と前記最新の平均値の直前に演算された直前の平均値との差分絶対値が、最大の平均値と最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定し、前記差分絶対値が前記所定の範囲にある場合に、前記平均値が収束したと判定し、前記収束した平均値に基づき決定した閾値を前記記憶部に記憶する。

一実施形態によれば，収集した業務データにおける監視対象となる数値の平均値が収束した場合に，当該収束した平均値に基づき，閾値を決定するので，監視対象となる数値の閾値を適切に決定することができる。

本実施の形態における全体システムを説明するハードウェアブロック図である。 図1の閾値決定ルールの一例を模式的に示した図である。 図1の入力テーブルの一例を示す図である。 図1の集計テーブルの一例を示す図である。 図1の監視装置が実行するソフトウェアモジュールのブロック図の一例である。 図5の監視装置の処理の流れを説明するフロー図である。 図6の平均値の収束判定処理の流れを説明する模式図である。 図6の平均値の収束判定処理の流れを説明するフロー図である。 図1の閾値決定ルールの他の例を模式的に示した図である。 図1の入力テーブルの他の例を示す図である。 図1の集計テーブルの他の例を示す図である。 アラート判定用閾値の再決定処理の流れを説明する模式図である。 アラート判定用閾値の再決定処理の流れについて説明するフロー図である。

[第1の実施の形態]
(システム)
図1は，本実施の形態における全体システムSYSを説明するハードウェアブロック図である。なお，以下の説明において，同一の要素については同じ符号を付してその説明を適宜省略する。

全体システムSYSは，ネットワークNTに接続される，情報処理システム1と，監視装置2と，端末装置(管理者)3と，第1の端末装置(利用者)4_1〜第N(Nは2以上の整数)の端末装置4_Nとを有する。ネットワークNTは，例えば，LAN(Local Area Network)である。

情報処理システム1は，業務処理を実行(管理とも呼ぶ)する業務システムであり，例えば，在庫管理処理を実行する在庫管理システムや，宅配便貨物管理処理を実行する宅配便貨物管理システムである。情報処理システム1は，内部ネットワーク(図示しない)を介して接続される，サーバ装置11と，ファイルサーバ12と，業務データベース13とを有する。

サーバ装置11は，この情報処理システム1が処理する業務データを収集し，ファイルサーバ12や，業務データベース13に送信する。

ファイルサーバ12，業務データベース13は，サーバ装置11から送信された業務データを受信し，記憶する。そして，ファイルサーバ12，業務データベース13は，監視装置2からの業務データ送信要求に応答して，記憶している業務データを監視装置2に送信する。

情報処理システム1が，例えば，在庫管理システムの場合，業務データは，ある店舗が有するある商品の名前，ある月日でのこの店舗におけるこの商品の在庫数量を有する。情報処理システム1が在庫管理システムの場合，サーバ装置11は，例えば，POS(Point Of Sale)システムなどを利用して，業務データを収集する。業務データが1店舗におけるある商品の在庫数量を有する場合を想定する。この場合，サーバ装置11は，例えば，月日"5/3"での商品名"AAA"の在庫数量"275"個というデータを有する業務データを収集し，ファイルサーバ12に記憶する。他にも，サーバ装置11は，ファイルサーバ12に，月日"5/3"での商品名"BBB"の在庫数量"880"というデータを有する業務データを記憶する。この在庫数量が，業務データにおける監視対象となる数値の一例である。第1の実施の形態では，情報処理システム1として，在庫管理システムを例示して説明する。

監視装置2は，人手を介して行われる業務内容の実施状況や実績を監視する装置である。この監視は，例えばBAM（Business Activity Monitoring)とも呼ばれる。監視装置2は，情報処理システム1から業務データを収集し，収集した業務データに基づき，監視内容などの各種情報を利用者の端末装置4_1などに報知する。監視装置2は，例えば，業務データの各種数値を集計し，時系列でグラフ化して，業務データの時系列での変化内容を監視装置2の利用者の端末装置4_1などに報知する。この利用者は，業務システムの管理者でもある。さらに，監視装置2は，業務データにおける監視対象となる数値とこの数値の閾値とを比較し，この比較結果に基づき，アラートを報知する。監視装置2は，業務処理を実行する情報処理システム1が処理する業務データの数値を監視する装置の一例である。

監視装置2は，例えばバスBを介して相互に接続された，CPU(Central Processing Unit)21と，メモリ22と，通信装置23と，記憶装置24と，記録媒体読み取り装置25とを有する。

CPU21は，端末装置1の全体を制御するコンピュータ(制御部)である。メモリ22は，CPU21が実行する各種情報処理において処理されたデータや各種プログラムを一時的に記憶する。

通信装置23は，例えばネットワークインターフェイスカード(NIC:Network Interface Card)であり，ネットワークNTに接続し，このネットワークNTに接続している各種装置との通信を行う。

記憶装置24は，例えば，ハードディスクドライブ(HDD:Hard Disk Drive)などの磁気記憶装置や，不揮発性のメモリ(Non-volatile memory)である。記憶装置24は，図2で説明する閾値決定ルールD1，図3で説明する入力テーブルT1，図4で説明する集計テーブルT2，図5で説明するプログラム，その他のデータを記憶する。記憶装置24は，図5で説明するように，監視装置2の監視対象となる数値の閾値を記憶する記憶部の一例である。

記録媒体読み取り装置25は，記録媒体251に記録されたデータを読み取る装置である。記録媒体251は，例えば，CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，DVD(Digital Versatile Disc)，USB(Universal Serial Bus)メモリなどの可搬型記録媒体である。なお，図5で説明するプログラムをこの記録媒体251に記録してもよい。

端末装置3は，監視装置2を管理する管理者用の端末装置であり，図2で説明する閾値決定ルールD1の作成を行う。

第1の端末装置4_1〜第Nの端末装置4_Nは，監視装置2の利用者用の端末装置であり，例えば，ウェブブラウザを介して監視装置2に接続して，監視装置2が報知する各種情報を受信し表示出力する。第1の端末装置4_1〜第Nの端末装置4_Nは，ダッシュボードとも呼ばれる。

図2は，図1の閾値決定ルールT1の一例を模式的に示した図である。閾値決定ルールD1は，図1の監視装置2が，アラート報知を実行するか否かを判定する際に必要な閾値を決定(生成とも呼ぶ)する際に参照するルール情報である。このルール情報は，アラート定義の閾値決定ルールとも呼ぶ。以下，前記した閾値をアラート判定用閾値と適宜記す。

閾値決定ルールは，業務データにおける監視対象となる数値の属性情報を示すターゲット属性と，この数値の集計タイプと，業務データをサンプリングして，アラート判定用閾値を決定するまでの期間を示すサンプリング期間の上限とを有する。閾値決定ルールは，前記した属性情報(ターゲット属性)を一意に特定する特定情報(コンテキストとも呼ぶ)であるコンテキスト項目と，アラート判定用閾値に基づき判定処理を行う際に必要なアラート方向とを有する。このコンテキストは，監視対象となる数値の閾値を，この数値の種類毎に記憶する際に使用する区分情報でもある。このアラート方向は，アラートを報知するか否かを判定する判定用情報の一例である。

さらに，閾値決定ルールは，アラート判定用閾値を決定する際に必要な警告レベルおよび異常レベルを有する。この警告レベルおよび異常レベルは，閾値を決定するために必要な閾値決定情報の一例である。

図1の監視装置2の管理者は，端末装置3を操作して閾値決定ルールを入力し，監視装置2に送信する。図2の閾値決定ルールD1の例では，管理者は，端末装置3を操作して，ターゲット属性として"在庫数量"，集計タイプとして"平均"，サンプリング期間の上限として"1ヶ月"を入力する。さらに，管理者は，端末装置3を操作して，コンテキスト項目として"商品名"，アラート方向として"下方"，警告レベルとして"90%"，異常レベルとして"80%"を入力する。端末装置3は，この入力内容を有する閾値決定ルールを，監視装置2に送信する。管理者は，商品の安全在庫量の監視を希望する場合にアラート方向として"下方"を入力する。

図3は，図1の入力テーブルT1の一例を示す図である。図3の入力テーブルT1は，図1の監視装置2が情報処理システム1から新たに収集した業務データをテーブル形式で記憶装置24に記憶している状態を模式的に示している。

入力テーブルT1は，月日欄と，商品名欄と，在庫数量(個)欄とを有し，例えばある店舗が有するある商品の在庫数量を記憶する。月日欄は，ある商品の在庫数量が特定された月日を記憶する。商品名欄は，業務データの商品名を記憶する。在庫数量欄は，この商品名の在庫数量を記憶する。なお，入力テーブルT1において"〜"(波線)が記載されている欄は，データの記載を省略したことを意味し，実際には，記憶装置24は，この省略されたデータを記憶している。以下，この意味は他のテーブルでも同様である。

入力テーブルT1は，例えば，ある店舗における，月日欄が記憶する"5/3"時点での，商品名"AAA"の在庫数量"275"を記憶する。図3の詳細については，図5で説明する。

図4は，図1の集計テーブルT2の一例を示す図である。集計テーブルT2は，監視装置2が，図2の閾値決定ルールD1，図3の入力テーブルT1に基づき，生成したテーブルである。集計テーブルT2は，生成月日欄と，コンテキスト1，2，3欄と，平均値欄とを有する。なお，集計テーブルT2において"−"(横直線)が記載されている欄は，データが記憶されていないことを意味している。以下，この意味は他のテーブルでも同様である。

生成月日欄は，このテーブルにおけるある行が生成された月日を示す。コンテキスト1，2，3欄は，閾値決定ルールのコンテキスト項目に該当する，業務データの内容を記憶する。図2の閾値決定ルールD1の場合，コンテキスト項目は"商品名"である。そして前記例示した業務データの場合，"商品名"に該当する内容は商品名"AAA"，"BBB"である。平均値欄は，収集された業務データにおけるコンテキスト項目毎のターゲット属性の数値の平均値を記憶する。閾値決定ルールD1の場合，ターゲット属性は"在庫数量"である。そのため，平均値欄は，商品名"AAA"の在庫数量の平均値，商品名"BBB"の在庫数量の平均値を記憶する。

集計テーブルT2は，例えば，生成月日欄が記憶する"5/4"時点での，商品名"AAA"の在庫数量の平均値"310"を記憶する。図4の詳細については，図5で説明する。

(監視装置2のソフトウェアモジュールブロック図)
図5は，図1の監視装置2が実行するソフトウェアモジュールのブロック図の一例である。

監視装置2は，ソフトウェアモジュールとして，全体管理部221，ルール設定部222，収集部223，閾値処理部224，報知部225を有する。閾値処理部224は，演算部2241，平均値収束判定部2242，閾値決定部2243，アラート判定部2244を有する。なお，図5の説明のため，監視装置2において記憶装置24を点線で図示している。

全体管理部221は，監視装置2が実行する各種処理を管理する。全体管理部221は，例えば，ルール設定部222，収集部223，閾値処理部224，報知部225を管理する。さらに，全体管理部221は，通信装置23(図1参照)に接続する装置と各種データの送受信処理を実行する。他にも，全体管理部221は，監視結果情報を作成し，報知部225を介して利用者の端末装置4_1などに報知する。この監視結果情報は，例えば，収集部223が情報処理システム1から収集した業務データの各種数値を集計し，時系列でグラフ化された情報である。

全体管理部221，ルール設定部222，収集部223，閾値処理部224，演算部2241，平均値収束判定部2242，閾値決定部2243，アラート判定部2244，報知部225は，いわゆるプログラムである。このプログラムは，例えば，記憶装置24に記憶されている。図1のCPU21は，起動時に，これらのプログラムを記憶装置24から読み出して，メモリ22に展開することにより，これらのプログラムをソフトウェアモジュールとして機能させる。

なお，このプログラムを，図1で説明した記録媒体読み取り装置25により読み取られる記録媒体251に記録してもよい。この場合，図1のCPU21は，起動時に，これらのプログラムを記録媒体読み取り装置25に装着された記録媒体251から読み出して，メモリ22に展開することにより，これらのプログラムをソフトウェアモジュールとして機能させる。

以下，図1〜図4を参照して，図5の監視装置2の機能について説明する。

図5のルール設定部222は，監視装置2の管理者が，管理者用の端末装置3を利用して作成した閾値決定ルールを，通信装置23を介して受信し(符号F1参照)，記憶装置24に例えば図2の閾値決定ルールD1として記憶する。この閾値決定ルールD1の記憶が，閾値決定ルールD1の設定である。なお，この閾値決定ルールD1は，例えばXML(Extensible Markup Language)形式であり，トポロジ(Topology)とも呼ばれる。

収集部223は，予め定められた間隔毎に，通信装置23を介して，情報処理システム1のファイルサーバ12，業務データベース13が記憶している業務データを収集する(符号F2参照)。予め定められた間隔を，所定の時間間隔と適宜記す。所定の時間とは，例えば，24時間，他にも，6時間，12時間である。ここでは，収集部223は，図2の閾値生成ルールD1の収集対象情報に基づき，業務データの収集を行う。この収集対象情報は，ターゲット属性，コンテキスト項目である。なお，業務データの中で，この収集対象情報以外のデータも収集してよい。

そして，収集部223は，ルール設定部222が設定した閾値決定ルールにおけるコンテキスト項目毎に，監視対象となる数値を記憶する。この監視対象となる数値は，この閾値決定ルールにおけるターゲット属性の数値である。図2の例では，コンテキスト項目は"商品名"，監視対象となる数値は"在庫数量"である。

収集部223は，例えば，収集した業務データを図3の入力テーブルT1に示したテーブル形式で記憶する。以下，コンテキスト項目毎の監視対象となる数値を有する業務データを単位業務データと適宜記す。図3の入力テーブルT1の例では，1行分の業務データが単位業務データに相当し，この単位業務データは，例えば，月日"5/3"での商品名"AAA"の在庫数量"275"個を有する。

ファイルサーバ12は，図1の例では，未収集の業務データとして，月日"5/3"での商品名"AAA"の在庫数量"275"個，月日"5/3"での商品名"BBB"の在庫数量"880"を記憶している。収集部223は，ファイルサーバ12からこの未収集の業務データを収集する。そして，収集部223は，図3の入力テーブルT1における月日欄に月日"5/3"を記憶し，この月日("5/3")に対応する商品名欄に商品名"AAA"を記憶し，この商品名"AAA"に対応する在庫数量欄に在庫数量"275"個を記憶する。さらに，収集部223は，図3の入力テーブルT1における月日欄に月日"5/3"を記憶し，この月日("5/3")に対応する商品名欄に商品名"BBB"を記憶し，この商品名"BBB"に対応する在庫数量欄に在庫数量"880"個を記憶する。

収集部223は，所定の時間間隔毎に，未収集の業務データの収集処理，収集した業務データの記憶処理を繰り返す。その結果，収集部223は，図3の入力テーブルT1に示すように，業務データを順次記憶する。

以上，説明したように，収集部223は，予め設定された閾値決定ルールの収集対象情報に基づき，業務データにおいて監視対象となる数値を情報処理システム1から順次収集し，記憶装置24に記憶する。

なお，収集部223は，ファイルサーバ12が業務データを記憶している場合には，ファイルプロトコルを利用して業務データを収集する。このファイルプロトコルによるデータ収集処理を実行する場合，収集部223は，別名，CSV(Comma Separated Values)センサーとも呼ばれる。また，収集部223は，業務データベース13が業務データを記憶している場合には，JDBC(Java Database Connectivity)プロトコルを利用して業務データを収集する(javaは登録商標)。このJDBCプロトコルによるデータ収集を実行する場合，収集部223は，別名，DB(Database)センサーとも呼ばれる。

閾値処理部224は，閾値の決定処理などを行う。閾値処理部224の演算部2241は，収集部223が新たに業務データを収集すると，閾値生成ルールD1のサンプリング期間の上限期間，収集された業務データにおける監視対象となる数値に対して，閾値決定ルールにおける集計タイプの演算内容を実行する。演算部2241は，閾値の設定指示に応答して，この演算内容を実行する。管理者は，管理者用の端末装置3を介して，この閾値の設定指示を行う。この監視対象となる数値は，閾値決定ルールにおけるターゲット属性である。

演算部2241は，この演算処理を，閾値決定ルールにおけるコンテキスト項目毎に行う。そして，演算部2241は，演算結果を記憶する。図2の閾値決定ルールD1によれば，集計タイプは"平均"，換言すれば平均値の演算であるので，演算内容は平均値演算である。

この平均値の演算は，以下のように行う。例えば，図3において，同一コンテキスト項目を有する単位業務データの数がM(Mは2以上の整数)の場合，演算部2241は，同一コンテキスト項目に対応する，監視対象となる数値の総和をこのMで除算した値を，このコンテキスト項目に対応する監視対象となる数値の平均値とする。

すなわち，演算部2241は，特定情報(コンテキスト項目とも呼ぶ)により特定された属性情報(ターゲット属性とも呼ぶ)に対応する数値毎の平均値を演算する。このとき，演算部2241は，連続する所定の時間間隔毎の数値の平均値を演算する。

図2の閾値決定ルールD1によれば，コンテキスト項目は"商品名"であり，ターゲット属性は"在庫数量"である。この場合，演算部2241は，商品名"AAA"の在庫数量の平均値，商品名"BBB"の在庫数量の平均値を演算する。

ここで，収集部223が，図3の入力テーブルT1において，符号A1に示す月日"5/3"の業務データ，符号A2に示す"5/4"の業務データを記憶しているとする。この場合，同一コンテキスト項目(同一商品名)を有する業務データ単位の数は2である。詳しくは，同一商品名"AAA"の業務データ単位は，月日"5/3"，"5/4"の2業務データ単位であり，同一商品名"BBB"の業務データ単位は，月日"5/3"，"5/4"の2業務データ単位である。
従って，演算部2241は，同一コンテキスト項目である商品名"AAA"に対応する，監視対象の数値の総和である(275+345)を"2"で除算した値を平均値310((275+345)/2)として演算する。

この場合，演算部2241は，図4の集計テーブルT2に示すように，平均値を演算した月日"5/4"を月日欄に記憶し，商品名 "AAA"をコンテキスト1欄に記憶し，前記演算した平均値"310"を平均値欄に記憶する。同じく，演算部2241は，同一コンテキスト項目である商品名"BBB"に対応する，監視対象の数値の総和である(880+870)を"2"で除算した値を平均値875((880+870)/2)として演算する。この場合，演算部2241は，図4の集計テーブルT2に示すように，平均値を演算した月日"5/4"を月日欄に記憶し，商品名 "BBB"をコンテキスト1欄に記憶し，前記演算した平均値"875"を平均値欄に記憶する。

演算部2241は，収集部223が未収集の業務データを収集したタイミングで，この演算処理，記憶処理を実行する。なお，演算部2241は，このタイミングの他にも、例えば，6時間間隔や，12時間間隔など，任意のタイミングで，この演算処理，記憶処理を実行してもよい。

平均値収束判定部2242は，演算部2241が演算した複数の平均値の変動量を演算し，この変動量に基づき，この平均値が収束したか否かを判定する。この判定処理については，図8で詳細に説明する。

閾値決定部2243は，平均値収束判定部2242が平均値が収束したと判定した場合，演算部2241が演算した最新の平均値，すなわち収束した平均値に基づき，コンテキスト項目毎に，アラート判定用閾値を決定し，記憶装置24に記憶する。この収束した平均値は，監視対象となる数値が，この収束した平均値に対して乖離している場合に，監視装置2が，アラート報知を行うかを判定するための基準となる数値である。以下，この収束した平均値を基準値と適宜記す。本実施の形態では，この基準値を重要業績評価指標に対応させている。すなわち，平均値収束判定部2242は，前記した基準値を決定する。

このアラート判定用閾値として，警告レベルの閾値と，異常報知用の閾値との2段階の閾値がある。この2種類の閾値の意義については，アラート判定部2244で説明する。

閾値決定部2243は，閾値決定ルールの閾値決定情報に基づき，アラート判定用閾値を決定する。具体的には，閾値決定部2243は，この基準値と閾値決定ルールにおける警告レベルの数値に基づき，警告用の閾値を決定し，さらに，この基準値と閾値決定ルールにおける異常レベルの数値に基づき，異常報知用の閾値を決定する。

ここで，コンテキストである商品"AAA"の基準値(在庫数量)が"300"で，商品"BBB"の基準値が"800"であるとする。また，図2の閾値決定ルールD1における警告レベルの数値は0.9(90%)であり，異常レベルの数値は0.8(80%)である。

この場合，閾値決定部2243は，商品"AAA"の基準値"300"と警告レベルの数値(0.9)とを乗算し，商品"AAA"の警告レベル用の閾値を"270"と決定する。そして，閾値決定部2243は，商品"AAA"の基準値"300"と異常レベルの数値(0.8)とを乗算し，商品"AAA"の異常レベル用の閾値を"240"と決定する。同じく，閾値決定部2243は，商品"BBB"の警告レベル用の閾値を"720"と決定し，商品"BBB"の異常レベル用の閾値を"640"と決定する。

アラート判定部2244は，閾値決定部2243がアラート判定用閾値を決定した後に，業務データにおける監視対象となる数値と，この数値の閾値とを比較して，アラートを報知するか否かを判定する。すなわち，アラート判定部2244は，閾値決定部2243が決定したアラート判定用閾値に基づき，業務データの監視処理を実行する。

報知部225は，アラート判定部2244が，アラート判定を実行すると判定した場合，アラート報知を行う(符号F3参照)。報知部225は，例えば，図1の端末装置(利用者)4_1のブラウザ画面にアラートの報知を行ってもよいし，電子メールを利用して，このアラートを報知してもよい。他にも，アラート報知用のスクリプト(例えば，バッチ)がある場合には，このスクリプトを起動してもよい。なお，報知部225は，全体管理部221が作成した監視結果情報を，端末装置(利用者)4_1に報知する。

以下に監視処理の具体例を説明する。アラート判定部2244は，閾値決定ルールにおいて，アラート方向として"下方"が入力されている状態で，新たに収集した業務データにおける監視対象となる数値が，アラート判定用閾値未満の場合，その旨を利用者の端末装置4_1に報知する。なお，図2の閾値決定ルールD1においては，アラート方向として"下方"が入力されている。このアラート方向として"下方"が入力されていることは，閾値決定ルールD1の判定用情報が，新たに収集した業務データの数値が，アラート判定用閾値未満の場合にアラートを報知することを示している。

ここで，収集部223は，所定の時間間隔毎に，情報処理システム1のファイルサーバ12，業務データベース13が記憶している未収集の業務データを収集し，収集した業務データを図3の入力テーブルT1に記憶している。

このとき，アラート判定部2244が，新たに収集された業務データにおける，コンテキスト項目毎の監視対象となる数値，例えば商品名"AAA"の在庫数量や商品名"BBB"の在庫数量が，異常レベル用の閾値未満と判定したとする。すると，報知部225は，この数値が異常レベルにある旨を利用者の端末装置4_1にアラート報知する。また，アラート判定部2244が，このコンテキスト項目毎の監視対象となる数値が，警告レベル用の閾値未満かつ異常レベル用の閾値以上の場合と判定したとする。すると，報知部225は，この数値が警告レベルにある旨を利用者の端末装置4_1にアラート報知する。

例えば，図3の入力テーブルT1に示すように，新たに収集した業務データにおける，時間"tx"の商品名"AAA"の在庫数量が"220"の場合を想定する。この場合，前記した商品名"AAA"の異常レベル用の閾値が"240"なので，報知部225は，商品名"AAA"の在庫数量が，異常レベルの閾値未満になった旨を報知する。利用者は，この報知に応答して，対応手順書などに沿った処理を行う。ここで，この対応手順書には，異常レベルの報知がなされた場合には，緊急に，この報知に対応した処理を行う必要があることが記載されている。

また，図3の入力テーブルT1に示したように，新たに収集した業務データにおける，時間"tx"の商品名"BBB"の在庫数量が"700"の場合を想定する。この場合，前記した商品名"BBB"の警告レベル用の閾値が"720"，前記した商品名"BBB"の異常レベル用の閾値が"640"なので，報知部225は，商品名"BBB"の在庫数量が，警告レベルの閾値未満になった旨を報知する。利用者は，この報知に応答して，対応手順書などに沿った処理を行う。ここで，この対応手順書には，警告レベルの報知がなされた場合には，この報知に対応した処理を行う必要があることが記載されている。しかし，業務手順書には，この警告レベルの報知の場合には，異常レベルの報知に比較して，この報知に対する対応処理の緊急性，重要度が低いことが記載されている。

このように，アラート判定用閾値を2段階に分けることで，利用者による前記した報知に対応する処理の緊急性，重要度を調整することができる。

なお，アラート方向として"上方"が入力されている場合については，図8の後で説明する。

(全体の処理の流れ)
図1〜図5を参照し，図6に基づき，図5の監視装置2の処理の流れを説明する。

図6は，図5の監視装置2の処理の流れを説明するフロー図である。

ステップS1：監視装置2の管理者は，端末装置3を操作して，図2で説明した閾値決定ルールを入力し，監視装置2に送信する。同時に，管理者は，端末装置3を操作して，監視装置2に閾値の設定指示を行う。

図5の監視装置2のルール設定部222は，この閾値決定ルールを受信し記憶装置24(図1参照)に，図2の閾値決定ルールD1として記憶する。ここで，全体管理部221は，このステップS1の実行終了時点を，アラート判定用閾値決定処理の実行期間の開始時点，すなわちサンプリング期間の開始時点とする。

ステップS 2:収集部223は，この設定指示に応答して，所定の時間間隔毎に，情報処理システム1のファイルサーバ12，業務データベース13が記憶している未収集の業務データを収集し，図3の入力テーブルT1に記憶する。この所定の時間は，例えば24時間である。ここでは，収集部223は，図3の符号A1に示す業務データを記憶する。

ステップS3：全体管理部221は，サンプリング期間の実行時点から現在時点までの期間が，閾値決定ルールにおけるサンプリング期間の上限期間を超えているか否かを判定する。図2の閾値決定ルールD1の場合，サンプリング期間の上限期間は"1ヶ月"である。

サンプリング期間の実行時点から現在時点までの期間が，記憶装置24の閾値決定ルールD1におけるサンプリング期間の上限期間を超えていない場合には(ステップS3/NO)，ステップS4に移る。

ステップS4：演算部2241は，収集された業務データにおける監視対象となる数値に対して，閾値決定ルールにおける集計タイプの演算内容を実行する。この監視対象となる数値は，閾値決定ルールにおけるターゲット属性である。演算部2241は，この演算処理を，閾値決定ルールにおけるコンテキスト項目毎に行う。そして，演算部2241は，演算日に対応してコンテキスト項目毎の平均値を記憶する。図3の入力テーブルT1の例では，入力テーブルT1は，現時点では，符号A1に示す範囲のデータを記憶している。この場合，各商品名"AAA"，"BBB"の在庫数量は１つであるので，演算処理は行わない。

ステップS5：平均値収束判定部2242は，各コンテキスト項目の平均値が収束したか否かを判定する処理を行う。この判定処理の詳細については，図8，図9で説明する。

ステップS6：平均値収束判定部2242が，平均値が収束したと判定した場合には(ステップS6/YES)，ステップS7に移り，平均値が収束しないと判定した場合には(ステップS6/NO)，ステップS2に戻る。

ここでは，平均値が収束していないとして説明する。この場合，ステップS2に移り，再度，ステップS2〜S6の処理を行う。

2回目のステップS2において，収集部223は，ファイルサーバ12から未収集の業務データとして，月日"5/4"での商品名"AAA"の在庫数量"345"個を有する業務データと，月日"5/4"での商品名"BBB"の在庫数量"870"を有する業務データを収集する。そして，前記したステップS2で説明したように，収集部223は，業務データの内容を，図3の入力テーブルT1に記憶する。その結果，収集部223は，図3の符号A2に示す業務データを記憶する。

次いで，ステップS3の処理が実行され，ステップS3でNOの場合，ステップS4に移る。

ステップS4では，演算部2241は，2単位業務データ分の商品名"AAA"の在庫数量"275"，"345"の平均値を演算する。更に，演算部2241は，2単位業務データ分の商品名"BBB"の在庫数量"880"，"870"の平均値を演算する。この演算処理は，図5で説明したので省略する。

ステップS2〜S6で説明した処理を繰り返し行うことにより，図3に示すように順次業務データが記憶され，図4に示すように，監視対象となる数値の平均値が更新される。例えば，3回目のステップS2を実行した場合，収集部223は，ファイルサーバ12から未収集の業務データとして，月日"5/5"での商品名"AAA"の在庫数量"280"個を有する業務データと，月日"5/5"での商品名"BBB"の在庫数量"860"を有する業務データを収集する。そして， 収集部223は，業務データの内容を，図3の入力テーブルT1に記憶する(図3の符号A3参照)。

次いで，ステップS4で，演算部2241は，3単位業務データ分の商品名"AAA"の在庫数量"275"，"345"，"280"の平均値を演算する。この場合，演算部2241は，平均値として，300((275+345+280)/3)を演算する。そして，演算部2241は，図4の集計テーブルT2に示すように，平均値を演算した月日"5/5"を月日欄に記憶する。そして，演算部2241は，商品名 "AAA"をコンテキスト1欄に記憶し，前記演算した平均値"300"を平均値欄に記憶する。なお，演算部2241は，商品名"BBB"の在庫数量についても，商品名"AAA"の在庫数量用と同じようにして，平均値を演算し，記憶する。

ステップS2〜S6の処理が繰り返し行われ，平均値収束判定部2242が，演算部2241が演算した平均値が収束したと判定した場合(ステップS6/YES)，ステップS7に移る。

ステップS7：閾値決定部2243は，演算部2241が演算した最新の平均値，すなわち基準値に基づき，コンテキスト項目毎に，アラート判定用閾値を決定する。アラート判定用閾値の決定処理については，図5で説明したので，説明を省略する。

ステップS8:アラート判定部2244は，閾値決定部2243が決定したアラート判定用閾値に基づき，業務データの監視処理を実行する。業務データの監視処理については，図5で説明したので，説明を省略する。

なお，ステップS3において，全体管理部221が，サンプリング期間の実行時点から現在時点までの期間が，閾値決定ルールにおけるサンプリング期間の上限期間を超えていると判定した場合(ステップS3/YES)，ステップS9に移る。

ステップS9:全体管理部221は，アラート判定用閾値の決定処理が失敗した旨を管理者の端末装置3に報知する。閾値決定ルールにおけるサンプリング期間の上限期間を超える場合には，この上限期間の間，業務データにおける監視対象となる数値をサンプリングしても，この数値の平均値が収束しないことを意味する。このような場合には，再度，閾値決定ルールの内容を再検討することを促す必要がある。そこで，ステップS9の処理を実行する。管理者は，この報知に応答して，閾値決定ルールの内容を再検討する。

(平均値の収束判定処理の流れ)
図4，図5を参照して，図7，図8に基づき，図6のステップS5における平均値の収束判定処理の流れについて説明する。

図7は，図6の平均値の収束判定処理の流れを説明する模式図である。ここで，縦軸は，演算部2241が演算したコンテキスト項目のターゲット属性の数値の平均値を示し。横軸は，この演算時間を示す。図7，図8の説明において，演算部2241が演算したコンテキスト項目のターゲット属性の数値の平均値を，平均値と適宜記す。以下，コンテキスト項目として商品名"AAA"を例示する。

符号AVE_maxは，演算部2241が演算した平均値の中で，最大の平均値を示し，符号AVE_minは，演算部2241が演算した平均値の中で，最少の平均値を示す。符号AVE_t-2, AVE_t-1, AVE_t0は，それぞれ時間t-2,t-1,t0において，演算部2241が演算した平均値を示す。図6で説明した例の場合，各時間(t-2，t-1，t0)の間隔は24時間である。これら平均値の例は，図4の集計テーブルT2の生成月日t-2,t-1,t0におけるコンテキスト1欄に記憶された商品名"AAA"の平均値(AVE_t-2, AVE_t-1, AVE_t0)にそれぞれ対応している。

図8は，図6の平均値の収束判定処理の流れを説明するフロー図である。図8のフロー図では，時間t0において実行されているものとする。

ステップS51：平均値収束判定部2242は，演算部2241が演算した平均値の中で，最大の平均値(最大平均値)と，最小の平均値(最小平均値)とが等しくないか否かを判定する。図7の例では，最大平均値AVE_maxと最小平均値AVE_minが等しくないか否かを判定する。この判定式を(式1)に示す。
最大平均値AVE_max ≠最小平均値AVE_min…(式1)
この判定処理は，平均値収束判定処理の初期段階において，平均値そのものが変化しない場合，後記ステップS53において，平均値が収束したと誤判定することを防止するために設けられているもので，必須の判定処理ではない。

最大平均値と，最小平均値とが等しくない場合には(ステップS51/YES)，ステップS52に移る。

ステップS52：平均値収束判定部2242は，演算部2241が演算した最新の平均値(直近の平均値とも呼ぶ)が，演算部2241が直前に演算した2回分の平均値の間にあるか否かを判定する。すなわち，平均値収束判定部2242は，最新の平均値と，直前に演算された第1の平均値と，第1の平均値の直前に演算された第2の平均値との間にあるか否かを判定する。図7の例では，最新の平均値は，時間t0の平均値AVE_t0であり，第1の平均値は，時間t-1の平均値AVE_t-1であり，第2の平均値は，時間t-2の平均値AVE_t-2である。

平均値AVE_t-2 ＜ 平均値AVE_t-1の場合における，この判定式を(式2)に示す。
平均値AVE_t-2 ＜ 平均値AVE_t0 ＜ 平均値AVE_t-1…(式2)
平均値AVE_t-1 ＜ 平均値AVE_t-2の場合における，この判定式を(式2')に示す。
平均値AVE_t-1 ＜ 平均値AVE_t0 ＜ 平均値AVE_t-2…(式2')
この判定処理は，平均値が漸増または漸減する場合に，平均値の変動量が少なくなっただけで，後記ステップS53において，平均値が収束したと誤判定することを防止するために設けられているもので，必須の判定処理ではない。

平均値収束判定部2242は，演算部2241が演算した最新の平均値が，演算部2241が直前に演算した2回分の平均値の間にあると判定した場合には(ステップS52/YES)，ステップS53に移る。

ステップS53：平均値収束判定部2242は，演算部2241が演算した最新の平均値の変動量が，最大変動範囲量の1%以内にあるか否かを判定する。ここで，最新の平均値の変動量は，時間t0の平均値AVE_t0と，時間t-1の平均値AVE_t-1との差分絶対値(図7の符号R1参照)であり，最大変動範囲量は最大平均値AVE_maxと最小平均値AVE_minとの差分値(図7の符号R2参照)である。

この判定式を(式3)に示す。
（|平均値AVE_t0 − 平均値AVE_t-1|）／（最大平均値AVE_max −最小平均値AVE_min） ≦ 0.01…(式3)
すなわち，平均値収束判定部2242は，最新の平均値AVE_t0と第1の平均値AVE_t-1との差分絶対値平均値が，最大の平均値AVE_maxと最小の平均値AVE_minとの差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定する。この所定の範囲は，前記の例では1%(0.01)である。

このステップS53の判定処理が，平均値判定処理における主要な判定処理である。

平均値収束判定部2242が，演算部2241が演算した最新の平均値の変動が，最大変動範囲量の1%以内にあると判定した場合(ステップS53/YES)，ステップS54に移り，平均値が収束したと判定する(ステップS54)。すなわち，平均値収束判定部2242は，平均値が収束したと判定し，基準値を決定する。この場合，図6のステップS6において，YESと判定され，ステップS7に移る。このとき，平均値収束判定部2242は，最新の平均値AVE_t0を基準値として決定する。

一方，平均値収束判定部2242が，図8のステップS51〜S53でNOと判定した場合，ステップS55に移り，平均値が収束しないと判定する(ステップS55)。この場合，図6のステップS6においてNOと判定され，ステップS2に戻る。

平均値収束判定部2242は，図7，図8で説明した平均値の収束判定処理を，コンテキスト項目毎のターゲット属性の数値の平均値に対して行う。

図5〜図8で説明したようにして，監視装置2は，監視対象となる数値が収束したか否かを判定し，この収束したと判定した平均値を基準として，この数値の監視処理を行う。

さて，図2の閾値決定ルールD1において，管理者は，商品の安全在庫量の監視のためアラート方向として"下方"を入力していた。管理者が，商品の過剰在庫量の監視を希望する場合には，図6のステップS1において，閾値定義ルールとして，アラート方向"上方"を入力すればよい。そして，管理者は，例えば，警告レベルとして"120%"，異常レベルとして"140%"を入力する。

この閾値決定ルールに基づき，図6のステップS2〜ステップS7の処理が実行された結果，ステップS8に移る。このステップS8において，アラート判定部2244は，閾値決定ルールにおいて，アラート方向として"上方"が入力されているので，新たに収集した業務データにおける監視対象となる数値が，アラート判定用閾値を超えたか否かを判定する。

本実施の形態によれば，監視装置は，業務データにおける監視対象となる数値の平均値が収束したか否かを判定し，この収束したと判定した平均値を基準値として，この基準値に基づき，アラート判定用閾値を決定する。この基準値は，重要業績評価指標に対応するものである。この決定により，監視対象となる数値，換言すれば，監視対象となる業務内容に最適なアラート判定用閾値を迅速に決定することができる。

例えば，所定の期間，監視対象となる数値の平均値を演算し，この平均値に基づきこの数値のアラート判定用閾値を決定することも考えられる。しかし，監視対象となる数値は，人手を介して行われる業務内容に関連する数値であるため，ばらつきが大きくなる。すなわち，所定の期間，単に数値を平均化しただけでは，特に，監視開始時点では，このばらつきがそのまま平均値に影響する。その結果，このばらつきが数値のアラート判定用閾値に反映し，最適なアラート判定用閾値を決定することができなくなる。

これに対して，本実施の形態では，監視対象となる数値の平均値の変動量に基づき，この数値の平均値が収束したか否かを判定し，この収束したと判定した平均値を基準値として，この基準値に基づき，アラート判定用閾値を決定している。そのため，監視装置は，前記したばらつきが発生している場合には，平均値が収束した判定しないので，このばらつきが，数値のアラート判定用閾値に反映することを抑制できる。その結果，適切なアラート判定用閾値を決定することができる。

また，監視対象となる数値が多種類の場合であっても，同じく，監視対象となる業務内容に最適なアラート判定用閾値を迅速に決定することができる。その結果，業務データの数値および属性情報に関連する情報，前記例では，ある商品(属性情報)の在庫数量が安全在庫量を下回ったという情報を適切に報知することができる。

管理者は閾値決定ルールを入力すれば，後は，監視装置が自動的に，監視対象となる数値のアラート判定用閾値を決定する。そのため，管理者は，自らの経験や従来までの実績に基づき，アラート判定用閾値を自ら決定し，この閾値を監視装置に設定する必要がなく，管理者の負担を削減できる。特に，監視対象となる数値が多種類の場合には，管理者の負担削減効果が大きくなる。

また，自らの経験や従来までの実績に基づき，アラート判定用閾値を自ら決定する必要がないので，アラート判定用閾値の決定ノウハウが不要となる。

さらに，前記した決定ノウハウが不要なので，新規な業務システムで，管理者がアラート判定用閾値の決定ノウハウを得たあとに，このアラート判定用閾値を監視装置に設定する必要がなくなる。換言すれば，この業務システムおよび監視装置をモニタリング運用して，監視対象となる数値がどのように変動するかを確認して，アラート判定用閾値を決定する必要がない。

そのため，この決定ノウハウを得るまでの時間が不要になり，それに伴い，モニタリング運用時間が不要になる。その結果，業務システムが処理する業務データの監視処理を速やかに開始することができ，最適なアラート判定用閾値を迅速に決定できる。すなわち，監視装置の導入時間および導入コストを削減できる。

監視装置は，閾値決定ルールのコンテキスト項目毎に独立して，監視対象となる数値のアラート判定用閾値を決定するので，業務システムにおいて，多種類の数値を監視する場合であっても，これら多種類の数値のアラート判定用閾値を決定できる。

他にも，コンテキスト項目を，商品名などの品目別だけでなく，商品の販売地域などの地域別，商品の製造年などの年代別に設定することで，監視対象となる数値をコンテキスト項目毎にカテゴライズすることができる。また，時間軸に沿ってコンテキスト項目を設定することで，監視対象となる数値を時間毎にカテゴライズすることができる。この時間軸とは，月毎や，平日，休日などの曜日毎や，朝，晩などの時間帯毎や，繁忙期や閑散期などの営業ピーク期間を意味する。その結果，監視対象となる数値を様々な観点から分析，監視することができる。

また，閾値決定ルールで，異常レベル，警告レベルとして，単純な数値入力を行うだけで，監視装置は，アラート判定用閾値を決定するので，管理者の閾値決定ルールを入力する負担を削減できる。

[第2の実施の形態]
第1の実施の形態では，図1の情報処理システム1について，在庫管理システムを例示したが，第2の実施の形態では，配送管理システムの一例である，宅配便貨物管理システム(以下，宅配管理システムと記す)を例示して説明する。

(システム)
情報処理システム1が，宅配管理システムの場合，業務データは，配送物を識別する識別子(以下，案件IDと記す)，この配送物の配送注文を受け付けた注文月日，この配送物のサイズ(以下，注文サイズと記す)，リードタイムを有する。このリードタイムとは，この配送物を配送する配送担当者が，この配送物を受け取ってから，届け先に届けるまでの時間を意味する。なお，この配送物の配送担当者の名前を業務データに含めてもよい。

情報処理システム1のサーバ装置11は，配送担当者が有する小型携帯端末や，配送事業者の営業所内の端末装置を利用して，この業務データを収集する。

サーバ装置11は，例えば，案件ID"102"，注文月日"02/10 09:00"，注文サイズ"大型"，リードタイム"4.2"というデータを有する業務データを収集し，ファイルサーバ12に記憶する。

図9は，図1の閾値決定ルールの他の例を模式的に示した図である。

図1の監視装置2の管理者は，端末装置3を操作して，閾値決定ルールを入力し，監視装置2に送信する。図9の閾値決定ルールD11の例では，管理者は，端末装置3を操作して，ターゲット属性として"リードタイム"，集計タイプとして"平均"，サンプリング期間の上限として"1ヶ月"を入力する。さらに，管理者は，端末装置3を操作して，コンテキスト項目として"注文サイズ"，アラート方向として"上方"，警告レベルとして"120%"，異常レベルとして"140%"を入力する。端末装置3は，この入力内容を有する閾値決定ルールを，監視装置2に送信する。

図10は，図1の入力テーブルT1の他の例を示す図である。入力テーブルT11は，図1の監視装置2が情報処理システム1から新たに収集した業務データをテーブル形式で記憶装置24に記憶している状態を模式的に示している。

入力テーブルT11は，案件ID欄と，注文月日欄と，注文サイズ欄と，リードタイム(時間)欄を有する。案件ID欄は，配送物の案件IDを記憶し，注文月日欄は，この配送物の注文月日を記憶し，注文サイズ欄は，この配送物の注文サイズを記憶し，リードタイム欄は，この配送物のリードライムを記憶する。

入力テーブルT11は，例えば，月日"02/10 09:00"，注文サイズ"大型"，リードタイム"4.2"を記憶する。

図11は，図1の集計テーブルT2の他の例を示す図である。集計テーブルT21は，監視装置2が，図9の閾値決定ルールD11，図10の入力テーブルT11に基づき，生成したテーブルである。各欄は，図4の集計テーブルT2と同様である。

生成月日欄は，このテーブルにおけるある行が生成された月日を示す。コンテキスト1，2，3欄は，閾値決定ルールのコンテキスト項目に該当する，業務データの内容を記憶する。図9の閾値決定ルールD11の場合，コンテキスト項目は"注文サイズ"である。そして前記例示した業務データの場合，"注文サイズ"に該当する内容は注文サイズの"小型"，"大型"である。平均値欄は，収集された業務データにおけるコンテキスト項目毎のターゲット属性の数値の平均値を記憶する。図9の閾値決定ルールD11の場合，ターゲット属性は"リードタイム"である。

集計テーブルT2は，例えば，生成月日欄が記憶する"2/10"時点での，注文サイズ"小型"のリードタイムの平均値"1.59"を記憶する。

(全体処理の流れ)
図1，図5，図9，図10を参照し，監視装置2の処理の流れについて図6のフロー図により説明する。監視装置2の機能としては，第2の実施の形態の機能と同じであり，第1の実施の形態とは，閾値決定ルールD1,入力テーブルT1，集計テーブルT2の内容が異なっている。

ステップS1：監視装置2の管理者は，端末装置3を操作して，図9で説明した閾値決定ルールを入力し，監視装置2に送信する。

ステップS 2:収集部223は，所定の時間間隔毎に，情報処理システム1のファイルサーバ12，業務データベース13が記憶している未収集の業務データを収集し，図10の入力テーブルT11に記憶する。

収集部223は，例えば24時間毎に，ファイルサーバ12が業務データを収集し，図10の入力テーブルT11の符号A11，符号A12に示すように，入力テーブルT11に業務データを記憶する。

ステップS3：全体管理部221は，サンプリング期間の実行時点から現在時点までの期間が，閾値決定ルールにおけるサンプリング期間の上限期間を超えているか否かを判定する。図9の閾値決定ルールD11の場合，サンプリング期間の上限期間は"1ヶ月"である。

ステップS4：演算部2241は，収集された業務データにおける監視対象となる数値に対して，閾値決定ルールにおける集計タイプの演算内容を実行する。

この監視対象となる数値は，閾値決定ルールにおけるターゲット属性である。演算部2241は，この演算処理を，閾値決定ルールにおけるコンテキスト項目毎に行う。そして演算部2241は，演算結果を記憶する。

図9の閾値決定ルールD11によれば，集計タイプは"平均"であり，コンテキスト項目は"注文サイズ"であり，ターゲット属性は"リードタイム"である。この場合，演算部2241は，収集部223が図10の入力テーブルT11に記憶した業務データの中で，閾値決定ルールD1におけるターゲット属性の数値"リードタイム"の平均値を演算する。演算部2241は，コンテキスト項目"注文サイズ"毎にこの平均値の演算処理を行い，図11の集計テーブルT21に記憶する。

ステップS5：平均値収束判定部2242は，各コンテキスト項目の平均値が収束したか否かを判定する処理を行う。この判定処理については，図7，図8で説明したので省略する。

ステップS6：平均値収束判定部2242が，平均値が収束したと判定した場合には(ステップS6/YES)，ステップS7に移り，平均値が収束しないと判定した場合には(ステップS6/NO)，ステップS2に移る。

ステップS2〜S6の処理が繰り返し行われ，平均値収束判定部2242が，演算部2241が演算した平均値が収束したと判定した場合(ステップS6/YES)，ステップS7に移る。

ステップS7：閾値決定部2243は，演算部2241が演算した最新の平均値，すなわち基準値に基づき，コンテキスト項目毎に，アラート判定用閾値を決定する。

ここで，コンテキストである注文サイズ"小型"の基準値(リードタイム)が"1.6"で，注文サイズ"大型"の基準値(リードタイム)が"3.4"であるとする。また，図9の閾値決定ルールD11おける警告レベルの数値は1.2(120%)であり，異常レベルの数値は1.4(140%)である。

この場合，閾値決定部2243は，注文サイズ"小型"の基準値"1.6"と警告レベルの数値(1.2)とを乗算し，注文サイズ"小型"の警告レベル用の閾値を"1.92"と決定する。そして，閾値決定部2243は，注文サイズ"小型"の基準値"1.6"と異常レベルの数値(1.4)とを乗算し，注文サイズ"小型"の異常レベル用の閾値を"2.24"と決定する。同じく，閾値決定部2243は，注文サイズ"大型"の警告レベル用の閾値を"4.08"と決定し，注文サイズ"大型"の異常レベル用の閾値を"4.76"と決定する。

ステップS8:アラート判定部2244は，閾値決定部2243が決定したアラート判定用閾値に基づき，業務データの監視処理を実行する。

以下に監視処理の具体例を説明する。アラート判定部2244は，閾値決定ルールにおいて，アラート方向として"上方"が入力されている状態で，新たに収集した業務データにおける監視対象となる数値が，アラート判定用閾値を超える場合，その旨を利用者の端末装置4_1に報知する。なお，図9の閾値決定ルールD11においては，アラート方向として"上方"が入力されている。このアラート方向として"上方"が入力されていることは，閾値決定ルールD11の判定用情報が，新たに収集した業務データの数値が，アラート判定用閾値を超えている場合にアラートを報知することを示している。

ここで，収集部223は，所定の時間間隔毎に，情報処理システム1のファイルサーバ12，業務データベース13が記憶している未収集の業務データを収集し，収集した業務データを図10の入力テーブルT11に記憶している。このとき，アラート判定部2244が，新たに収集された業務データにおける，コンテキスト項目毎の監視対象となる数値が，異常レベル用の閾値を超えと判定したとする。すると，報知部225は，この数値が異常レベルにある旨を利用者の端末装置4_1にアラート報知する。また，アラート判定部2244は，このコンテキスト項目毎の監視対象となる数値が，異常レベル用の閾値以下かつ警告レベル用の閾値を超えたと判定したとする。すると，報知部225は，この数値が警告レベルにある旨を利用者の端末装置4_1にアラート報知する。この数値は，例えば注文サイズ"小型"のリードタイムや注文サイズ"大型"のリードタイムである。なお，報知部225は，前記報知と共に，このリードタイムを識別する案件IDも報知する。報知部225は，この案件IDと共に，この案件IDで識別される配送担当者の名前も報知してもよい。

例えば，図10の入力テーブルT11に示すように，新たに収集した業務データにおける，案件ID"150"の注文サイズ"小型"のリードタイムが"2.3"の場合を想定する。この場合，前記した注文サイズ"小型"の異常レベル用の閾値が"2.24"なので，アラート判定部2244は，案件ID"150"の注文サイズ"小型"のリードタイムが，異常レベルを超えた旨を報知する。また，入力テーブルT11に示したように，新たに収集した業務データにおける，案件ID"151"の注文サイズ"大型"のリードタイムが"4.5"の場合を想定する。この場合，前記した注文サイズ"大型"の警告レベル用の閾値が"4.08"，前記した注文サイズ"大型"の異常レベル用の閾値が"4.76"なので，アラート判定部2244は，案件ID"151"の注文サイズ"大型"のリードタイムが，警告レベルを超えた旨を報知する。管理者は，この報知に応答して，対応手順書などに沿った処理を行う。

本実施の形態によれば，閾値決定ルールを変更するだけで，監視装置2は，様々な業務システムが処理する監視データを監視することができる。

他にも，生産管理システムやテレフォンアポイントメント業務の管理システムに，監視装置2を適用することができる。

生産管理システムにおいて，製品の品質管理を行う場合，業務データは，ある製品の欠陥率である。この欠陥率は，単位時間あたりの製品の欠陥品数を，この製品の製造数で除算したものである。そして，管理者は，閾値決定ルールとして，ターゲット属性"欠陥率"，集計タイプ"平均"，コンテキスト項目"製品名"，アラート方向"上方"を入力する。なお，サンプリング期間の上限，警告レベル，異常レベルの値は，業務内容に合わせて入力する。このとき，1＜警告レベルの数値＜異常レベルの数値を満たすようにする。

テレフォンアポイントメント業務の管理システムにおいて，受注率の管理を行う場合，業務データは，テレフォンアポイントメント業務のスタッフの名前と，このスタッフの受注率である。この受注率は，単位時間あたりのスタッフの受注件数を，全コール数で除算したものである。

そして，管理者は，閾値決定ルールとして，ターゲット属性"受注率"，集計タイプ"平均"，コンテキスト項目"スタッフの名前"，アラート方向"下方"を入力する。なお，サンプリング期間の上限，警告レベル，異常レベルの値は，業務内容に合わせて入力する。このとき，1＞警告レベルの数値＞異常レベルの数値を満たすようにする。

[第3の実施の形態]
第1，第2の実施の形態で説明したように，監視装置2は，アラート判定用閾値を決定して監視処理を実行するが，様々な要因により，このアラート判定用閾値が不適切になる場合がある。

第1の実施の形態で説明した，在庫管理システムの場合，例えば，店舗規模が拡大または縮小すると，商品の安全在庫数量や過剰在庫量が変動する。他にも，アイスクリームや清涼飲料水のように，季節により販売量が大きく変動する商品の在庫管理を行う場合，季節により，商品の安全在庫数量や過剰在庫量が変動する。この変動に対して，適切な在庫管理を行うためには，前記したアラート判定用閾値を再決定する必要がある。

また，第2の実施の形態で説明した，宅配管理システムの場合，例えば，配送担当者の担当地域が多雪地域であると冬期では他の期間に比べて道路事情が悪化するため，1年を通じてリードタイムが大きく変動する。このような場合，この変動に対して，適切なリードタイムの管理を行うためには，前記したアラート判定用閾値を再決定する必要がある。

そこで，第3の実施の形態では，このアラート判定用閾値の再決定を行う監視装置2について説明する。

図5の収集部223は，平均値収束判定部2242が平均値が収束したと判定した後，業務データを順次収集する。演算部2241は，収集した業務データの数値の平均値を演算し，平均値収束判定部2242は，この数値の平均値に基づき，決定された閾値の評価結果を報知するか否かを判定する。ここで，平均値収束判定部2242は，最新の平均値と収束した平均値との差分絶対値が，最大の平均値と最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定する。そして，平均値収束判定部2242が，差分絶対値が，所定の範囲にないと判定した場合に，報知部225は，決定された閾値の評価結果を利用者の端末装置4_1に報知する(符号F3参照)。

(アラート判定用閾値の再決定処理の流れ)
図5を参照して，図12，図13に基づき，アラート判定用閾値の再決定処理の流れについて説明する。

図12は，アラート判定用閾値の再決定処理の流れを説明する模式図である。ここで，縦軸は，演算部2241が演算したコンテキスト項目のターゲット属性の数値の平均値を示し。横軸は，この演算時間を示す。図12，図13の説明において，演算部2241が演算したコンテキスト項目のターゲット属性の数値の平均値を，平均値と適宜記す。以下，第1の実施の形態で説明したコンテキスト項目として商品名"AAA"を例示する。

符号AVE_t0は，時間t0において，演算部2241が演算した平均値を示す。符号AVE_Bは，平均値の基準値を示す。前記例示の場合，基準値AVE_Bは"300"である。

図13は，アラート判定用閾値の再決定処理の流れについて説明するフロー図である。図13の説明にあたり，既に，図5の閾値決定部2243がアラート判定用閾値を決定しているとする。

なお，下記ステップS101〜S103は，それぞれ，図6のステップS8，ステップS2，ステップS4で説明した処理と同じ処理なので，詳細な説明は省略する。

ステップS101:図5のアラート判定部2244は，閾値決定部2243が決定したアラート判定用閾値に基づき，業務データの監視処理を実行する。

ステップS102:収集部223は，所定の時間間隔毎に，情報処理システム1のファイルサーバ12，業務データベース13が記憶している未収集の業務データを収集し，図3の入力テーブルT1に記憶する。

ステップS103:演算部2241は，収集された業務データにおける監視対象となる数値に対して平均値の演算処理を実行する。前記の例では，商品名"AAA"の在庫数量に対して平均値の演算を実行する。ステップS103で説明したように，演算部2241は，収集した業務データの数値の平均値を演算する。

ステップS104:図5の平均値収束判定部2242は，最新の平均値AVE_t0と，基準値AVE_Bとの差分絶対値(図12の符号R3参照)が，最大変動範囲量(図12の符号R2参照)の10%以内にあるか否かを判定する。

この判定式を(式4)に示す。
（|平均値AVE_t0 − 基準値AVE_B|）／（最大平均値AVE_max − 最小平均値AVE_min）≦ 0.1…(式4)
すなわち，平均値収束判定部2242は，最新の平均値AVE_t0と，基準値AVE_Bとの差分絶対値が，最大の平均値と最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定する。前記の例では，所定の範囲は，10%(0.1)である。

平均値収束判定部2242が，最新の平均値と，基準値AVE_Bとの差分絶対値が，最大変動範囲量の10%以内にあると判定した場合(ステップS104/YES)，ステップS102に戻る。

平均値収束判定部2242が，最新の平均値と，基準値AVE_Bとの差分絶対値が，最大変動範囲量の10%以内にないと判定した場合(ステップS104/NO)，ステップS105に移る。

ステップS105:報知部225は，最新の平均値と，基準値AVE_Bとの差分絶対値が，最大変動範囲量の10%以内にないことを示すアラート判定用閾値の評価結果を管理者の端末装置3に報知する。管理者は，この報知により，現在のアラート判定用閾値が適切ではないと認識し，再度，閾値決定ルールの入力を行う(図6のステップS1参照)。監視装置2は，再度，図6のステップS2以下の処理を実行してアラート判定用閾値の再決定を行う。

平均値収束判定部2242は，図12，図13で説明したアラート判定用閾値の再決定を行うか否かの判定処理を，コンテキスト項目毎のターゲット属性の数値の平均値に対して行う。

本実施の形態によれば，例えば業務システムの周辺環境が変動することにより，アラート判定用閾値が不適切になったことを自動的に判定し，アラート判定用閾値の評価結果を管理者に報知することができる。そのため，管理者は，再度，閾値決定ルールの入力を行い，監視装置2にアラート判定用閾値の再決定を行わせることができる。その結果，監視対象となる数値，換言すれば，監視対象となる業務内容に最適なアラート判定用閾値を常に維持することができる。

以上の実施の形態をまとめると，次の付記のとおりである。

（付記１）
業務処理を実行する情報処理システムが処理する業務データの数値を監視する監視装置であって，
監視対象となる前記業務データの数値の閾値を記憶する記憶部と，
前記情報処理システムから前記業務データを収集し，前記業務データの数値と前記閾値との比較結果に基づき，アラートを報知するか否かを判定する制御部とを有し，
前記制御部は，前記閾値の設定指示に応答して，閾値決定ルールの収集対象情報に基づき，前記監視対象となる数値を収集し，予め定められた間隔毎の前記数値の平均値を演算し，複数の前記平均値の変動量に基づき，前記平均値が収束したか否かを判定し，前記平均値が収束したと判定した場合，前記収束した平均値に基づき決定した閾値を前記記憶部に記憶する
ことを特徴とする監視装置。

（付記２）
付記1において，
前記制御部は，前記監視対象となる数値を収集し，前記間隔毎の前記数値の平均値を演算し，前記記憶部に記憶し，最新の平均値と前記最新の平均値の直前に演算された直前の平均値との差分絶対値が，最大の平均値と最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定し，前記差分絶対値が，前記所定の範囲にあると判定した場合に，前記平均値が収束したと判定する
ことを特徴とする監視装置。

（付記３）
付記1において，
前記制御部は，前記監視対象となる数値を収集し，前記間隔毎の前記数値の平均値を演算し，前記記憶部に記憶し，最大の平均値と最小の平均値とが等しくないか否かを判定し，等しくない場合に，最新の平均値が，直前に演算された第1の平均値と，前記第1の平均値の直前に演算された第2の平均値との間にあるか否かを判定し，前記最新の平均値が，前記第1の平均値と前記第2の平均値との間にあると判定した場合に，前記最新の平均値と前記第1の平均値との差分絶対値が，前記最大の平均値と前記最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定し，前記差分絶対値が，前記所定の範囲にあると判定した場合に，前記平均値が収束したと判定する
ことを特徴とする監視装置。

（付記４）
付記1において，
前記制御部は，前記収束した平均値および前記閾値決定ルールの閾値決定情報に基づき，前記閾値を決定し，
前記閾値決定ルールの判定用情報が，新たに収集した前記業務データの数値が前記閾値未満の場合に前記アラートを報知することを示す場合，前記新たに収集した前記業務データの数値が前記決定された閾値未満の場合に，前記アラートを報知し，または，前記判定用情報が，前記新たに収集した前記業務データの数値が前記閾値を超えている場合に前記アラートを報知することを示す場合，前記新たに収集した前記業務データの数値が前記決定された閾値を超える場合に，前記アラートを報知する
ことを特徴とする監視装置。

（付記５）
付記4において，
前記制御部は，前記平均値が収束したと判定した後，前記業務データを収集し，前記収集した業務データの数値の平均値を演算し，前記数値の平均値に基づき，前記決定された閾値の評価結果を報知するか否かを判定する
ことを特徴とする監視装置。

（付記６）
付記5において，
前記制御部は，最新の平均値と前記収束した平均値との差分絶対値が，最大の平均値と最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定し，前記差分絶対値が，前記所定の範囲にないと判定した場合に，前記決定された閾値の評価結果を報知する
ことを特徴とする監視装置。

（付記７）
付記4において，
前記制御部は，前記閾値決定ルールの前記数値の属性情報を一意に特定する特定情報により特定された属性情報に対応する数値毎の平均値を演算し，前記数値毎の前記閾値を決定する
ことを特徴とする監視装置。

（付記８）
業務処理を実行する情報処理システムが処理する業務データの数値を監視する監視装置が実行する監視プログラムであって，
閾値の設定指示に応答して，閾値決定ルールの収集対象情報に基づき，監視対象となる数値を収集し，予め定められた間隔毎の前記数値の平均値を演算し ，複数の前記平均値の変動量に基づき，前記平均値が収束したか否かを判定し，前記平均値が収束したと判定した場合，前記収束した平均値に基づき決定した閾値を記憶部に記憶し，
新たに収集した業務データの数値と前記決定された閾値との比較結果に基づき，アラートを報知するか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする監視プログラム。

（付記９）
付記8において，
前記平均値が収束したか否かを判定する処理において，前記間隔毎の前記数値の平均値を演算し，前記記憶部に記憶し，最新の平均値と前記最新の平均値の直前に演算された直前の平均値との差分絶対値が，最大の平均値と最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定し，前記差分絶対値が，前記所定の範囲にあると判定した場合に，前記平均値が収束したと判定する
ことを特徴とする監視プログラム。

（付記１０）
付記8において，
前記平均値が収束したか否かを判定する処理において，最大の平均値と最小の平均値とが等しくないか否かを判定し，等しくない場合に，最新の平均値が，直前に演算された第1の平均値と，前記第1の平均値の直前に演算された第2の平均値との間にあるか否かを判定し，前記最新の平均値が，前記第1の平均値と前記第2の平均値との間にあると判定した場合に，前記最新の平均値と前記第1の平均値との差分絶対値が，前記最大の平均値と前記最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定し，前記差分絶対値が，前記所定の範囲にあると判定した場合に，前記平均値が収束したと判定する
ことを特徴とする監視プログラム。

（付記１１）
付記8において，
前記閾値を決定する処理において，前記収束した平均値および前記閾値決定ルールの閾値決定情報に基づき，前記閾値を決定し，
前記アラートを報知するか否かを判定する処理において，前記閾値決定ルールの判定用情報が，新たに収集した前記業務データの数値が前記閾値未満の場合に前記アラートを報知することを示す場合，前記新たに収集した前記業務データの数値が前記決定された閾値未満の場合に，前記アラートを報知し，または，前記判定用情報が，前記新たに収集した前記業務データの数値が前記閾値を超えている場合に前記アラートを報知することを示す場合，前記新たに収集した前記業務データの数値が前記決定された閾値を超える場合に，前記アラートを報知する
ことを特徴とする監視プログラム。

（付記１２）
付記11において，
前記平均値が収束したと判定した後，前記業務データを収集し，前記収集した業務データの数値の平均値を演算し，前記数値の平均値に基づき，前記決定された閾値の評価結果を報知するか否かを判定する
ことを特徴とする監視プログラム。

（付記１３）
付記12において，
前記評価結果を報知する処理において，最新の平均値と前記収束した平均値との差分絶対値が，最大の平均値と最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定し，前記差分絶対値が，前記所定の範囲にないと判定した場合に，前記決定された閾値の評価結果を報知する
ことを特徴とする監視プログラム。

（付記１４）
付記11において，
前記閾値を決定する処理において，前記閾値決定ルールの前記数値の属性情報を一意に特定する特定情報により特定された属性情報に対応する数値毎の平均値を演算し，前記数値毎の前記閾値を決定する
ことを特徴とする監視プログラム。

（付記１５）
業務処理を実行する情報処理システムが処理する業務データの数値を監視する監視装置で実行される監視方法であって，
閾値の設定指示に応答して，閾値決定ルールの収集対象情報に基づき，監視対象となる数値を収集し，
予め定められた間隔毎の前記数値の平均値を演算し ，
複数の前記平均値の変動量に基づき，前記平均値が収束したか否かを判定し，
前記平均値が収束したと判定した場合，前記収束した平均値に基づき決定した閾値を記憶部に記憶し，
新たに収集した業務データの数値と前記決定された閾値との比較結果に基づき，アラートを報知するか否かを判定する
ことを特徴とする監視方法。

SYS…全体システム，1…情報処理システム，11…監視装置，12…ファイルサーバ，13…業務データベース，2…監視装置，21…CPU，22…メモリ，221…全体管理部，222…ルール設定部，223…収集部，2241…演算部，2242…平均値収束判定部，2243…閾値決定部，2244…アラート判定部，225…報知部，23…通信装置，24…記憶装置，25…記録媒体読み取り装置，3…端末装置(管理者)，4_1〜4_N…端末装置(利用者)，D1,D2…閾値決定ルール，T1,T11…入力テーブル，T2,T21…集計テーブル。

Claims (6)

1. 業務処理を実行する情報処理システムが処理する業務データの数値を監視する監視装置であって、
   監視対象となる前記業務データの数値の閾値を記憶する記憶部と、
   前記情報処理システムから前記業務データを収集し、前記業務データの数値と前記閾値との比較結果に基づき、アラートを報知するか否かを判定する制御部とを有し、
   前記制御部は、前記閾値の設定指示に応答して、閾値決定ルールの収集対象情報に基づき、前記監視対象となる数値を収集し、予め定められた間隔毎の前記数値の平均値を演算し、最新の平均値と前記最新の平均値の直前に演算された直前の平均値との差分絶対値が、最大の平均値と最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定し、前記差分絶対値が前記所定の範囲にある場合に、前記平均値が収束したと判定し、前記収束した平均値に基づき決定した閾値を前記記憶部に記憶する
   ことを特徴とする監視装置。
2. 請求項１において，
   前記制御部は、前記監視対象となる数値を収集し、前記間隔毎の前記数値の平均値を演算し、前記記憶部に記憶し、最大の平均値と最小の平均値とが等しくないか否かを判定し、等しくない場合に、最新の平均値が、直前に演算された第１の平均値と、前記第１の平均値の直前に演算された第２の平均値との間にあるか否かを判定し、前記最新の平均値が、前記第１の平均値と前記第２の平均値との間にあると判定した場合に、前記最新の平均値と前記第１の平均値との差分絶対値が、前記最大の平均値と前記最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定し、前記差分絶対値が、前記所定の範囲にあると判定した場合に、前記平均値が収束したと判定する
   ことを特徴とする監視装置。
3. 請求項１において，
   前記制御部は、前記収束した平均値および前記閾値決定ルールの閾値決定情報に基づき、前記閾値を決定し、
   前記閾値決定ルールの判定用情報が、新たに収集した前記業務データの数値が前記閾値未満の場合に前記アラートを報知することを示す場合、前記新たに収集した前記業務データの数値が前記決定された閾値未満の場合に、前記アラートを報知し、または、前記判定用情報が、前記新たに収集した前記業務データの数値が前記閾値を超えている場合に前記アラートを報知することを示す場合、前記新たに収集した前記業務データの数値が前記決定された閾値を超える場合に、前記アラートを報知する
   ことを特徴とする監視装置。
4. 請求項３において，
   前記制御部は、前記平均値が収束したと判定した後、前記業務データを収集し、前記収集した業務データの数値の平均値を演算し、前記数値の平均値に基づき、前記決定された閾値の評価結果を報知するか否かを判定する
   ことを特徴とする監視装置。
5. 業務処理を実行する情報処理システムが処理する業務データの数値を監視する監視装置が実行する監視プログラムであって、
   閾値の設定指示に応答して、閾値決定ルールの収集対象情報に基づき、監視対象となる数値を収集し、
   予め定められた間隔毎の前記数値の平均値を演算し、
   最新の平均値と前記最新の平均値の直前に演算された直前の平均値との差分絶対値が、最大の平均値と最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定し、
   前記差分絶対値が前記所定の範囲にある場合に、前記平均値が収束したと判定し、前記収束した平均値に基づき決定した閾値を記憶部に記憶し、
   新たに収集した業務データの数値と前記決定された閾値との比較結果に基づき、アラートを報知するか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる
   ことを特徴とする監視プログラム。
6. 業務処理を実行する情報処理システムが処理する業務データの数値を監視する監視装置で実行される監視方法であって、
   閾値の設定指示に応答して、閾値決定ルールの収集対象情報に基づき、監視対象となる数値を収集し、
   予め定められた間隔毎の前記数値の平均値を演算し、
   最新の平均値と前記最新の平均値の直前に演算された直前の平均値との差分絶対値が、最大の平均値と最小の平均値との差分値に対して所定の範囲にあるか否かを判定し、
   前記差分絶対値が前記所定の範囲にある場合に、前記平均値が収束したと判定し、前記収束した平均値に基づき決定した閾値を記憶部に記憶し、
   新たに収集した業務データの数値と前記決定された閾値との比較結果に基づき、アラートを報知するか否かを判定する
   ことを特徴とする監視方法。

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