JP6153331B2 - 連想メモリに基づくプロジェクト管理システム - Google Patents

Description

本開示は、連想メモリを使用して複雑な又は大きなプロジェクトを管理することに関する。

プロジェクト管理は、文明それ自体と同じくらい古い技術である。たとえば、古代エジブト人は、ギザでピラミッド建設のプロジェクトを管理した。しかしながら、コスト、時間、場合によってはその他のパラメータの観点からプロジェクトの効率を上げるために、プロジェクト管理の技術は、現代社会において研究され、改良されてきた。

たとえば、１９８６年に開発されたビジネスプロジェクト管理戦略は、ＳＩＸ ＳＩＧＭＡ（登録商標）として知られている。ＳＩＸ ＳＩＧＭＡ（登録商標）プロジェクト管理戦略のいくつかの可能な目標の一つは、製造された１００万製品単位につき、３．４未満の欠陥しか発生させない製造工程を設けることである。しかしながら、ＳＩＸ ＳＩＧＭＡ（登録商標）は、ビジネス管理又はプロジェクト管理戦略の一例にすぎない。

多くのこのような戦略が存在し、プロジェクト管理を補助するためのソフトウェアが存在する。さらに、多くの種々のプロジェクトが存在する。プロジェクトの一つは、多数の製造単位を製造すること、又は、航空機などの少数の非常に複雑な製造単位を製造することである。他のプロジェクトとして、研究開発を行う会社の設立、有人ミッションを火星に送るプログラムなどの宇宙プログラムの開設、及び多くの種々のプロジェクトが含まれる。ゆえに、プロジェクト管理技術は、多くの種々のプロジェクトに適用され、且つ多くの種々のプロジェクト管理技術が存在する。さらに、各種プロジェクトについて、多数の効果的なプロジェクト管理技術が存在する。

上述のように、研究開発（Ｒ＆Ｄ）は、プロジェクト管理技術が適用される一種のプロジェクトとされる。研究開発は、種々の科学技術開発への研究に注意を向ける。種々の組織は、種々の研究開発プロジェクトを引き受ける。これらの種々の組織は、政府組織、非政府組織、国際組織、軍の組織、会社、法人、独立契約者、慈善団体、非営利組織、組合、複合型組織、及び他の適する種類の組織を含むが、これらに限定されない。複合型組織とは、公共セクター及び民間セクターの両方で事業を行う組織とされる。

民間企業のような組織は、種々の研究開発プロジェクトを引き受ける。場合によっては、会社が、長年にわたって、数百から数千の研究開発プロジェクトを引き受ける。一つの例として、社内に多数の事業部を含む会社もある。社内の各事業部は、数十から数百の研究開発プロジェクトを担当する。さらに場合によっては、社内の複数の事業部が、同じ研究開発プロジェクトのタスクを担当する。

会社により引き受けられる研究開発プロジェクトの数が増えるにつれ、これらの研究開発プロジェクト管理の困難さも増大するかもしれない。さらに、これらの種々の研究開発プロジェクトの情報管理は、研究開発プロジェクトの数が増加するに連れて、ますます難しくなるかもしれない。研究開発プロジェクトの情報は、たとえば、研究開発プロジェクトを連想するタスクのリスト、研究開発プロジェクトマネージャーの識別、研究開発プロジェクトに関わる従業員のリスト、納品物のリスト、最終期限のリスト、研究開発プロジェクト主要管理点のリスト、資金提供情報、費用情報、研究ログ、及び／又は他の適する種の情報を含むが、これらに限定されない。

場合によっては、会社の研究開発プロジェクトの情報が、任意の数の異なる場所及び／又は任意の数の異なる形式で記憶される。研究開発プロジェクトの数が増加するにつれ、異なる場所及び／又は異なる形式で記憶された情報の管理がますます難しくなり、且つますます時間を浪費することにもなる。したがって、上述した問題の少なくとも一部と、起こりうる他の問題とを考慮する方法と装置を有することが好ましい。

一つの有利な実施形態では、プロジェクトの情報管理方法が提供される。プロジェクトの情報は、データエンティティとして連想メモリに記憶される。連想メモリは、データエンティティが複数のデータに含まれる複数の連想性を有する複数のデータを含むことができる。連想メモリは、コンテンツアドレッサブル構造をさらに含む。連想メモリは、複数のデータ間で直接的関係及び間接的関係を含むグループから選択された少なくとも一つの関係に基づきクエリ（問い合わせ）されるように構成される。任意の数のクラスターを形成するために、連想メモリに記憶されたデータエンティティが分類される。任意の数のクラスターを使用して、レポートが生成される。

別の実施形態では、プロジェクトの情報を管理する装置は、プロジェクトマネージャー及びプロジェクト分析器を含むことができる。プロジェクトマネージャーは、プロジェクトの情報をデータエンティティとして連想メモリに記憶するよう構成される。連想メモリは、データエンティティが複数のデータに含まれる複数の連想性を有する複数のデータを含むことができる。連想メモリは、コンテンツアドレッサブル構造をさらに含むことができる。連想メモリは、複数のデータ間で直接的関係及び間接的関係を含むグループから選択された少なくとも一つの関係に基づきクエリされるように構成される。プロジェクト分析器は、任意の数のクラスターを形成するために、連想メモリに記憶されたデータエンティティを分類するように構成される。プロジェクト分析器は、任意の数のクラスターを使用して、レポートを生成するようさらに構成されてもよい。

さらに別の実施形態では、コンピュータシステムは、バス、バスに接続された固定記憶装置、及びバスに接続されたプロセッサユニットを備えることができる。固定記憶装置には、プログラムコードが含まれる。プロセッサユニットは、プロジェクトの情報をデータエンティティとして連想メモリに記憶するために、プログラムコードを実行するように構成される。プロセッサユニットは、任意の数のクラスターを形成するために、連想メモリのデータエンティティを分類するようさらに構成される。プロセッサユニットは、任意の数のクラスターを使用して、レポートを生成するようさらに構成されてもよい。連想メモリは、複数の連想性を有する複数のデータを含むことができる。データエンティティは、複数のデータ内に含まれる。連想メモリは、コンテンツアドレッサブル構造をさらに含むことができる。連想メモリは、複数のデータ間で直接的関係及び間接的関係を含むグループから選択された少なくとも一つの関係に基づきクエリされるように構成される。

上述のフィーチャ及び機能は、本発明の種々の実施形態において単独で達成することができるか、又は他の実施形態において組み合わせることができ、これらの実施形態のさらなる詳細は、後述の説明及び図面を参照して見ることができる。

新規のフィーチャと考えられる実施形態の特徴は、特許請求の範囲に明記される。しかしながら、実施形態、好適な使用モード、さらにはその目的及び特徴は、添付図面とともに本発明の好適な実施形態の以下の詳細な説明を参照することにより最もよく理解されるだろう。

一つの実施形態によるブロック図形式でのプロジェクト管理環境示す。 一つの実施形態によるブロック図形式での連想メモリを示す。 一つの実施形態によるブロック図形式での連想メモリに記憶されたデータエンティティを示す。 一つの実施形態によるブロック図形式での工程の流れを示す。 一つの実施形態によるフローチャート形式でのプロジェクトの情報管理プロセスを示す。 一つの実施形態によるフローチャート形式でのデータエンティティのクラスター形成プロセスを示す。 一つの実施形態によるフローチャート形式でのレポート生成プロセスを示す。 一つの実施形態によるフローチャート形式での関心のエリアに関するプロジェクトにどれほど費やされているかを判定するプロセスを示す。 一つの実施形態による連想メモリを作成し、読み込む擬似コードを示す。 一つの実施形態によるクラスターを形成する擬似コードを示す。 一つの実施形態によるデータ処理システムを示す。

種々の実施形態は、種々の検討事項を認識し考慮している。たとえば、種々の実施形態は、いくつかの現在入手可能なプロジェクト管理システムがこれらのプロジェクトに関する情報の手分析の実行を含むことを認識し考慮している。手分析は、コンピュータの補助で実行されるにせよ、人間オペレーターにより実行される分析である。この種の分析は、予想される以上の時間、労力、コスト及びリソースが要求される。

さらに、種々の実施形態は、手分析が人間オペレーターにあるレベルの経験又は専門的知識を要求することを認識し考慮している。人間オペレーターがこのレベルの経験又は専門知識を得るために必要とされる時間、費用及び／又は訓練の量は、予想以上に大きいかもしれない。

また、種々の実施形態は、プロジェクトの情報が異なる記憶装置、異なる場所、及び異なる形式で記憶できることを認識し考慮している。情報が異なる記憶装置、異なる場所、及び異なる形式で記憶されるときには、多数のプロジェクト全域の関連情報追跡は、予想以上に難しいかもしれない。

また、種々の実施形態は、いくつかの現在入手可能な、複数のプロジェクト間で関連プロジェクトを識別するシステムが、そのプロジェクトの実質的に全ての情報を処理できるわけではないことを認識し考慮している。たとえば、いくつかの現在入手可能なシステムは、所定の特徴に基づく処理のための特定のプロジェクトについてのいくつかの情報だけしか選択することができない。

また、種々の実施形態は、この種の縮小的な処理により、種々のプロジェクトについてのいくつかの情報間の関係が失われるかもしれないということを認識し考慮している。たとえば、この情報が所定の特徴に合わないときに、二つのプロジェクトの関連を認識するために重要である情報が処理から除外されることもある。

種々の実施形態は、処理中にこれらのプロジェクトの情報量を減らす必要なく、関連プロジェクトの分類システムを有することが望ましいと認識し考慮している。異なる実施形態は、連想メモリ技術によりプロジェクトの膨大な情報が収集され且つ処理されることを認識し考慮している。さらに、種々の実施形態は、連想メモリとともにエンティティ分析エンジンを使用することにより、関連プロジェクト及びプロジェクト間の関連情報が、いくつかの現在入手可能なシステムと比較して、より正確に且つ迅速に分類されることを認識し考慮している。

したがって、種々の実施形態は、プロジェクトの情報管理方法及び装置を提供することができる。特に、種々の実施形態は、連想メモリに記憶されたプロジェクトの情報管理方法及び装置を提供することができる。また、実施形態は、プロジェクト管理そのものに使用することもできる。

ここで述べられる実施形態は、研究開発プロジェクトに適用することができる。しかしながら、実施形態は研究開発プロジェクトに限定されず、多くの種々のプロジェクトにも適用可能である。ゆえに、実施形態により、研究開発プロジェクト管理の文脈で連想メモリの使用について述べられるが、これらの説明は、単なる例に過ぎず、本発明を限定するものではない。

一つの実施形態では、プロジェクトの情報管理方法が提供される。プロジェクトの情報は、データエンティティとして連想メモリに記憶される。連想メモリは、データエンティティが複数のデータに含まれる複数の連想性を有する複数のデータを含むことができる。さらに、連想メモリは、コンテンツアドレッサブル構造を含むことができる。連想メモリは、複数のデータ間で直接的関係及び間接的関係を含むグループから選択された少なくとも一つの関係に基づきクエリ（問い合わせ）されるように構成される。任意の数のクラスターを形成するために、任意の数の選択されたクライテリアを使用して、連想メモリに記憶されたデータエンティティが分類される。任意の数のクラスターを使用して、レポートが生成される。

ここで図面を参照すると、図１は、一つの実施形態によるブロック図形式のプロジェクト管理環境を示している。プロジェクト管理環境１００は、任意の数の組織１０２及びプロジェクト管理システム１０４を含む。プロジェクト管理システム１０４は、任意の数の組織１０２により引き受けられるプロジェクト１０６を管理するように構成される。

ここで使用される「任意の数」のアイテムは、一又は複数のアイテムを意味する。例えば、任意の数の組織は、一又は複数の組織を意味する。さらに、ここで使用されるように、「組織」とは、集団目標のためのタスクを分配する任意の種類の社会的なグループを指す。組織は、任意の数の異なる形態を取ることができる。たとえば、限定はしないが、任意の数の組織１０２の一つは、政府組織、非政府組織、国際組織、軍の組織、会社、法人、独立契約者、慈善団体、非営利組織、組合、複合型組織、又は別の適する種類の組織の一つから選択することができる。どのような組織でも、マルチな事業法人の事業部のように、大きな組織の部分とされる。

これらの実施例では、任意の数の組織１０２は、プロジェクト１０６を引き受ける。ここで使用されるように、「プロジェクト」とは、特定の目的達成に向けられた研究、設計及び／又は開発を含む計画された協力的な取り組みとされる。ここで使用されるように、「プロジェクト」という言葉はこの定義に限定されず、研究及び時間を含む人間の試みのいかなる目標をも含むことができる。プロジェクト１０８は、プロジェクト１０６の一つの例とする。

一つの実施例として、プロジェクト１０８は、新たな設計を含む航空機の製造とする。別の例として、プロジェクト１０８は、機械システムの検査とする。また、プロジェクト１０８は、新たな宇宙探査機の開発としてもよい。さらに別の例として、プロジェクト１０８は、偵察及び監視ミッションアルゴリズムの開発としてもよい。

プロジェクト管理システム１０４は、プロジェクト１０６を管理するように構成される。プロジェクト管理システム１０４は、ハードウェア、ソフトウェア、又はその二つの組み合わせを使用して実施することができる。たとえば、プロジェクト管理システム１０４は、一又は複数のデータ処理システムを使用して実施することができる。これらのデータ処理システムは、分散環境又はネットワーク化された環境内にあるとしてもよい。場合によっては、プロジェクト管理システム１０４は、「クラウド」として知られる、遠隔操作されたデータ処理システムのグループを使用して実施することができる。さらに、プロジェクト管理システム１０４は、単一アーキテクチャと別個の又はその一部である一又は複数のモジュールを含むものとして特徴付けられる。

これらの実施例では、プロジェクト管理システム１０４は、コンピュータシステム１１０で実施される。コンピュータシステム１１０は、任意の数のコンピュータを備える。一又は複数のコンピュータがコンピュータシステム１１０に存在するときには、これらのコンピュータは互いに通信することができる。いくつかの実施例では、コンピュータシステム１１０は、図１１のデータ処理システム１１００を使用して実施することができる。

図示されたように、プロジェクト管理システム１０４は、プロジェクトマネージャー１１２及びプロジェクト分析器１１４を備える。プロジェクトマネージャー１１２は、プロジェクト１０６の情報１１６を管理するように構成される。情報１１６は、たとえば、限定はしないが、タスク、納品物、任意の数の人、資金、コスト、スケジュール、最終期限、設備、材料、ファイル、ログ、レポート、及び／又はプロジェクト１０６の他の適する情報を含むことができる。

情報１１６は、任意の数の記憶装置１１８に記憶される。任意の数の記憶装置１１８の一又は複数は、任意の数の組織１０２、任意の数の組織１０２から離れた任意の数の場所、又はその二つの組み合わせ内に配置される。任意の数の記憶装置１１８の一つは、メモリ、サーバ、記憶ユニット、データベース、ファイル、フラッシュドライブ、又は別の適する種類の記憶装置から選択することができる。

プロジェクトマネージャー１１２は、任意の数の記憶装置１１８から情報１１６を読み出すように構成される。一つの実施例では、プロジェクトマネージャー１１２は、プロジェクト１０６の情報１１６を読み出すためにプロジェクトトラッカー１２１を使用することができる。プロジェクトトラッカー１２１は、任意の数のプロジェクト追跡アプリケーションを使用して実施可能である。これらの実施例では、プロジェクトトラッカー１２１は、自由テキスト形式で情報１１１６を読み出すように構成される。また、自由テキストは、自由形式テキスト又は非構造化データとも言われる。

さらに、プロジェクトマネージャー１１２は、自由テキスト形式で情報１１６を使用してデータエンティティを識別するためにメモリ生成器１１３を使用することができる。ここで使用されるように、「データエンティティ」とは、プロジェクト１０６のうちの一つのデータのアイテムとする。データエンティティは、任意の数の異なる形式をとることができる。一つの実施例として、プロジェクト１０８のデータエンティティは、プロジェクト１０８のために実行される特定のタスクとする。別の例として、プロジェクト１０８のデータエンティティは、プロジェクト１０８の部分として製造される特定の製品とする。

メモリ生成器１１３は、データエンティティ１２０を使用して連想メモリ１３０を生成することができる。ここで使用されるように、「連想メモリ」は、複数のデータ及び複数のデータ間の複数の連想性を含むことができる。連想メモリの複数のデータ及び複数の連想性は、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。ここで使用されるように、「複数の」アイテムは、二以上のアイテムを意味する。たとえば、複数の連想性とは、二以上の連想性を意味する。場合によっては、複数のデータは、たとえば、圧縮データ、暗号化データ、又はその二つの組み合わせを含むことができる。

複数のデータは、データの第一の連想ユニット、データの第二の連想ユニット、及びデータの第三の連想ユニットなどの連想ユニットに収集される。多かれ少なかれデータの連想ユニットは存在するとする。データの連想ユニットは、ある方法で互いを連想する二組以上のデータとする。

連想メモリは、複数のデータ内の直接的な相関関係に加え、複数のデータ内の間接的な関係に基づいてクエリされるように構成される。また、連想メモリは、直接的な関係と、直接的及び間接的な関係の組み合わせとに基づいてクエリされるように構成されてもよい。直接的な関係の例は、データの連想ユニットを形成する二組のデータの関係とする。また、直接的な関係は、データの二つの連想ユニット間での直接的な関係としてもよい。

間接的な関係が存在するのは、直接的な関係が存在せず、データが間接的に接続されるときである。たとえば、データの第一の連想ユニットがデータの第二の連想ユニットに直接的に関連し、且つデータの第二の連想ユニットがデータの第三の連想ユニットに直接的に関連するときに、データの第一の連想ユニットとデータの第三の連想ユニットとの間に間接的な関係が存在する。直接的及び間接的な関係の多くの他の例が可能である。

さらに、連想メモリは、コンテンツアドレッサブル構造を含むことができる。コンテンツアドレッサブル構造は、連想メモリのデータを連想するアドレスではなくむしろ、連想メモリのコンテンツ又は複数のデータそのものに基づきクエリされる性能を、連想メモリに提供することができる。場合によっては、コンテンツアドレッサブル構造により、連想メモリは複数のデータの入力パターンを複数のデータの出力パターンへマッピングすることが可能になる。

これらの実施例では、データエンティティ１２０は、連想メモリ１３０に記憶された複数のデータの少なくとも一部を形成することができる。ここで使用されるように、「少なくとも一部」とは、連想メモリ１３０のいくらか又は全てとする。メモリ生成器１１３は、連想メモリ１３０にデータエンティティ１２０を記憶する。特に、メモリ生成器１１３は、データエンティティ１２０のタイプ１２２を識別し、タイプ１２２によりデータエンティティ１２０を記憶する。一つの実施例として、識別された各データエンティティについて、メモリ生成器１１３は、そのデータエンティティについての特定のタイプを判定する。メモリ生成器１１３は、同じ特定のタイプのデータエンティティに連想させて連想メモリ１３０にデータエンティティを記憶する。データエンティティの特定のタイプが新たなタイプであるときには、メモリ生成器１１３は、新たなタイプのデータエンティティについてのデータエンティティの新たなリストを作成する。

データエンティティ１２０のタイプ１２２は、たとえば、限定はしないが、第一のタイプ１２４、第二のタイプ１２６、及び第三のタイプ１２８を含む。当然、実施次第では、データエンティティ１２０のタイプ１２２は、任意の数のタイプを含むことができる。

さらに、識別された各データエンティティについて、メモリ生成器１１３は、そのデータエンティティについての一組の属性を識別することができる。ここで使用されるように、「一組の」アイテムは、ゼロ又は一以上のアイテムを意味する。たとえば、一組の属性は、ゼロ又は一以上の属性とする。このように、一組の属性とは、ゼロ又は零組（の属性）としてもよい。さらに、ここで使用されるように、「属性」は、データエンティティに関連した情報の特定の特徴又は部分とする。

一つの実施例では、データエンティティ１３８は、メモリ生成器１１３により識別されたデータエンティティ１２０のうちの一つの例とする。メモリ生成器１１３は、次いで、データエンティティ１３８を第一のタイプ１２４として識別し、データエンティティ１３８を第一のタイプ１２４に属するものとして連想メモリ１３０に記憶する。このように、データエンティティ１３８は、第一のタイプ１２４の他のデータエンティティと連想して記憶される。

さらに、メモリ生成器１１３は、データエンティティ１３８についての一組の属性１１９を識別する。さらに、メモリ生成器１１３は、各組の属性１１９についての属性のタイプを識別する。特に、メモリ生成器１１３は、一組の属性１１９についての一組の属性のタイプ１１７を識別する。メモリ生成器１１３は、一組の属性タイプ１１７によりデータエンティティ１３８に連想させて一組の属性１１９を記憶する。

場合によっては、二以上のデータエンティティ１２０は、同じ属性タイプの属性を有してもよい。さらに、場合によっては、第一のデータエンティティ及び第二のデータエンティティの両方が同じ属性タイプの属性を有するときには、第一のデータエンティティについての一又は複数の属性は、第二のデータエンティティについての一又は複数の属性と同じものとする。

一つの実施例として、属性タイプは、コスト、オフセットクレジット、公債、プロジェクトに関する任意の数の人、プロジェクトの任意の数のタスク、プロジェクト最終期限、プロジェクトで使用される特定タイプの任意の数の装置、材料のタイプ、識別番号、又は別の適する属性タイプのうちの一つから選択することができる。データエンティティについての可能な属性タイプのリストは本発明を限定するものではない、というのは、実施形態は上に挙げた以外にも多くの可能な属性を熟慮しているからである。特定の属性タイプの属性は、次いで、対応するデータエンティティに属する属性タイプの値とする。

たとえば、データエンティティ１３８は、航空機のパーツとすることができる。データエンティティ１３８についての一組の属性１１９は、プラスチックとすることができる。プラスチックは、一種の材料である一組の属性タイプ１１７の一つに属する。データエンティティ１３８についての一組の属性１１９は、各組の属性タイプ１１７についての任意の数の属性を含むことができる。

このように、同一又は類似の情報間での連想性が連想メモリ１３０で形成可能となる方法で、メモリ生成器１１３は、プロジェクト１０６の情報１１６を記憶することができる。連想メモリ１３０でのデータエンティティ１２０の記憶により、現在入手可能なシステムを使用したプロジェクト分類と比較して、プロジェクト１０６の関連プロジェクトのグループが簡単で迅速に識別可能となる。

プロジェクト分析器１１４は、プロジェクト１０６を分析するために連想メモリ１３０を使用する。たとえば、プロジェクト分析器１１４は、第一のレポート生成器１２３及び第二のレポート生成器１２５を備える。これらの実施例では、第一のレポート生成器１２３は、関心のエリア１２９に関連する情報を識別する第一のレポート１２７を生成するために、連想メモリ１３０を使用するように構成することができる。関心のエリア１２９は、たとえば、限定はしないが、トピック、テーマ、サブジェクトのタイプ、フォーカス、又は別の適する種類のプロジェクト１０６に対する関心のエリアとする。

第一のレポート生成器１２３は、クエリ生成器１３１を備える。クエリ生成器１３１は、連想メモリ１３０を使用して、関心のエリア１２９に関連する任意の数のデータエンティティ１４４を識別するように構成される。任意の数のデータエンティティ１４４は、場合によっては、「クラスター」とされることもある。

特に、クエリ生成器１３１は、関心のエリア１２９に関連する連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０の任意のデータエンティティを分類するために、任意の数の選択されたクライテリア１３２を使用することができる。要するに、クエリ生成器１３１は、関心のエリア１２９に関連するデータエンティティ１２０の部分をクラスターに分類するために、任意の数の選択されたクライテリア１３２を使用することができる。

これらの実施例では、任意の数の選択されたクライテリア１３２は、ユーザ入力で最初に受信される。ユーザ入力は、たとえば、ディスプレーシステム上へのディスプレーのために構成されたグラフィカルユーザインターフェースを介して受信される。一つの実施例では、グラフィカルユーザインターフェースにより、ユーザは、グラフィカルユーザインターフェースを使用して、クエリ形式で任意の数の選択されたクライテリア１３２を入力することができる。

任意の数の選択されたクライテリア１３２は、任意の数の検索語とする。これらの検索語は、たとえば、限定はしないが、単語、一連の単語、フレーズ、関心のエリア１２９に関連する一又は複数のキーワード、関心のエリア１２９を識別する単語又はフレーズ、イメージ、オーディオファイル、一連のシンボル及び／又は英数字、及び連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０がそれにより検索される他の適する検索語を含む。

クエリ生成器１３１は、関心のエリア１２９に関連する任意の数のデータエンティティ１４４を識別するために、任意の数の選択されたクライテリア１３２を使用できる。その後、クエリ生成器１３１は、任意の数の選択されたクライテリア１３２に付加できる一組の新たなクライテリア１４６を識別するために、任意の数のデータエンティティ１４４を使用できる。データエンティティ１２０のデータエンティティのタイプ、任意の数のデータエンティティ１４４の各々を連想する属性、及び／又は他の適する情報に基づき、一組の新たなクライテリア１４６が識別される。場合によっては、ユーザは、一組の新たなクライテリア１４６を見て、一組の新たなクライテリア１４６の一又は複数を除去及び／又は修正することにより一組の新たなクライテリア１４６を改良することができる。

クエリ生成器１３１は、修正されたクライテリア１４７を形成するために、一組の新たなクライテリア１４６を任意の数の選択されたクライテリア１３２に付加することができる。クエリ生成器１３１は、次いで、関心のエリア１２９に関連する任意の数のデータエンティティ１４４を識別するために、修正されたクライテリア１４７を使用することができる。

任意の数のデータエンティティ１４４を使用して一組の新たなクライテリア１４６を識別し、一組の新たなクライテリア１４６を使用して修正されたクライテリア１４７を形成し、次いで、修正されたクライテリア１４７を使用して任意の数のデータエンティティ１４４を識別するプロセスは、一組の新たなクライテリア１４６が零になるまで、及び／又は一組の新たなクライテリア１４６が意味のある及び／又は類似である検索語をもはや含まなくなるまで繰り返される。実施次第では、このプロセスは、クエリ生成器１３１及び／又はユーザにより停止されてもよい。

最終的な任意の数のデータエンティティ１４４が識別されたときに、第一のレポート生成器１２３は、任意の数のデータエンティティ１４４を使用して、第一のレポート１２７を生成できる。第一のレポート生成器１２３は、タイプ、任意の数のデータエンティティ１４４の各々を連想する各組の属性１１９、及び／又は第一のレポート１２７の任意の数のデータエンティティ１４４についての他の適する情報により、任意の数のデータエンティティ１４４を識別できる。

これらの実施例では、第二のレポート生成器１２５は、関連するプロジェクト１０６のプロジェクトのデータエンティティを含む任意の数のクラスター１３４を識別する第二のレポート１５０を生成するように構成される。これらのプロジェクトは、任意の数の異なる方法で関連付けられる。たとえば、これらのプロジェクトの情報がある方法で関連付けられるときに、クラスターのプロジェクトが関連付けられる。別の例として、関心の特定のエリア又はサブジェクトに関連付けられることにより、クラスターのプロジェクトは関連付けられる。

一つの実施例では、第二のレポート生成器１２５は、連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０間での相関関係を識別するために、エンティティ分析エンジン１３６を使用することができる。エンティティ分析エンジン１３６は、データエンティティ１２０間での相関関係を識別するために、データエンティティ１２０を互いに比較する。たとえば、連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０の各々について、エンティティ分析エンジン１３６は、データエンティティが任意の数のクラスター１３４の一つに属するかどうかを判定する。

データエンティティ１３８は、データエンティティ１２０の一つの例とする。クラスター１４０は、任意の数のクラスター１３４の一つの例とする。エンティティ分析エンジン１３６は、データエンティティ１３８をクラスター１４０にすでに存在する任意の数のデータエンティティと比較することにより、データエンティティ１３８がクラスター１４０に属するかどうかを判定することができる。

これらの比較は、あらかじめ選択されたクライテリア及び／又はユーザによって入力されるクライテリアに基づき行われる。一つの実施例として、データエンティティ１３８が一又は複数の属性をクラスター１４０内のこれらの他のデータエンティティと共有しているかどうかを判定するために、データエンティティ１３８は、クラスター１４０にすでに存在する任意の数のデータエンティティと比較される。場合によっては、属性及び／又クラスター１４０の任意の数のデータエンティティを連想する連想メモリ１３０の他の情報に基づき、データエンティティ１３８は、クラスター１４０の任意の数のデータエンティティと比較される。

データエンティティ１３８をクラスター１４０にすでに存在する任意の数のデータエンティティと比較する際に、エンティティ分析エンジン１３６は、これらの比較に基づき類似性スコア１４２を生成する。エンティティ分析エンジン１３６は、次いで、類似性スコア１４２が選択された閾値よりも大きいかどうかを判定する。類似性スコア１４２が選択された閾値よりも大きいなら、プロジェクトマネージャー１１２はデータエンティティ１３８をクラスター１４０に付加する。

これらの実施例では、第二のレポート生成器１２５は、プロジェクトマネージャー１１２により形成される任意の数のクラスター１３４を使用して第二のレポート１５０を生成するように構成される。一つの実施例では、プロジェクト分析器１１４は、任意の数のクラスター１３４の各クラスターについてのアグリゲート値１５２に基づき第二のレポート１５０を生成するように構成される。

一つの実施例では、アグリゲート値１５２は、クラスターの任意の数のデータエンティティにより共有される特定の属性タイプのためのものとする。たとえば、アグリゲート値１５２は、クラスターのデータエンティティにより共有される特定の属性タイプの属性の値の合計とする。一つの実施例として、アグリゲート値１５２は、クラスターの任意の数のデータエンティティの総計とする。別の実施例として、アグリゲート値１５２は、クラスターのプロジェクトのコストの合計、又は別の適するタイプの値とする。

第二のレポート生成器１２５は、選択された閾値よりも大きいアグリゲート値１５２を有する任意の数のクラスター１３４の任意の一つを第二のレポート１５０生成のために選択された一組のクラスター１５４へ付加する。この選択された閾値は、選択された閾値よりも大きいアグリゲート値１５２を有するクラスターがさらなる目的を正当化するものと識別されるように選択することができる。

第二のレポート生成器１２５は、次いで、一組のクラスター１５４のデータエンティティを使用して、第二のレポート１５０を生成する。第二のレポート１５０は、任意の数の組織１０２により引き受けられるプロジェクト１０６を管理するために使用できる。さらに、第二のレポート１５０は、プロジェクト１０６を完成させる効率を改善する任意の数の工程を識別するために使用できる。

図１のプロジェクト管理環境の図は、実施形態が実施される方法に対して、物理的な又は技術的な限定を意味するものではない。図示されたコンポーネントに加えて及び／又は代えて、他のコンポーネントを使用することができる。いくつかの構成要素は、不要としてもよい。また、機能的なコンポーネントを示すために、ブロックが提示される。実施形態で実施されるときには、一又は複数のこれらのブロックは、結合されてもよく、分割されてもよく、又は種々のブロックに結合及び分割されてもよい。

たとえば、場合によっては、プロジェクト分析器１１４は、プロジェクトマネージャー１１２の部分とすることができる。さらに、実施次第では、少なくともプロジェクトマネージャー１１２及び／又はプロジェクト分析器１１４の一部は、連想メモリ１３０で実施可能である。

いくつかの実施例では、データエンティティ１２０は、複数の連想メモリに記憶される。これらの例では、プロジェクトマネージャー１１２は、これら多数の連想メモリ全域でプロジェクト１０６の情報１１６を管理するように構成される。

図２は、一つの実施形態によるブロック図形式での連想メモリを示す。この実施例では、図１の連想メモリ１３０がより詳細に述べられる。

図示されるように、図１からのデータエンティティ１２０は、データエンティティ１２０のタイプ１２２に基づき連想データ１３０に記憶される。タイプ１２２は、本実施例では、第一のタイプ１２４、第二のタイプ１２６及び第三のタイプ１２８を含む。当然、他の実施例では、タイプ１２２は、任意の数のタイプを含むことができる。

第一のタイプ１２４は、たとえば、限定はしないが、プロジェクトエンティティ２０２とする。第二のタイプ１２６は、たとえば、タスクエンティティ２０４とする。第三のタイプ１１２８は、たとえば、納品物エンティティ２０６とする。当然、他の実施例では、第一のタイプ１２４、第二のタイプ１２６及び／又は第三のタイプ１２８は、他の適するタイプのデータエンティティとすることができる。

プロジェクトエンティティ２０２のデータエンティティは、たとえば、特定のプロジェクトとする。タスクエンティティ２０４のデータエンティティは、たとえば、特定のプロジェクトについてのタスクとする。ここで使用されるように、「タスク」は、特定の目的を達成するために実行される任意の数の工程を含むことができる。たとえば、タスクは、特定の科学技術についての温度変化のレポートを生成することとする。別の例として、タスクは、調査を実行することとする。さらに別の例では、タスクは、特定のパーツへねじを留めることとする。

さらに、納品物エンティティ２０６のデータエンティティは、たとえば、特定のプロジェクトにより生産された納品物とする。ここで使用されるように、「納品物」は、顧客又はクライアントに納品されることを目的とするプロジェクトの結果として生産された任意の有形又は無形の製品を表現するものである。たとえば、限定はしないが、納品物は、レポート、ドキュメント、ソフトウェアのアップグレード、電子装置、プロジェクトの目的又は結果、或いは別の適する種のアイテムとする。

プロジェクトエンティティ２０２、タスクエンティティ２０４、及び納品物エンティティ２０６の各々は、任意の数のデータエンティティを含むことができる。一つの実施例として、連想メモリ１３０のプロジェクトエンティティ２０２は、データエンティティ２０８、データエンティティ２１０、及びデータエンティティ２１２を含む。タスクエンティティ２０４は、データエンティティ２１４、データエンティティ２１６、及びデータエンティティ２１８を含む。納品物エンティティ２０６は、データエンティティ２２０、データエンティティ２２２、及びデータエンティティ２２４を含む。

図３は、一つの実施形態によるブロック図形式での連想メモリに記憶されるデータエンティティを示す。この実施例では、図２の納品物エンティティ２０６のデータエンティティ２２２が、より詳細に述べられる。

データエンティティ２２２は、一組の属性タイプ３００に体系化されたデータエンティティ２２２の属性を含む連想メモリ１３０に記憶される。本実施例では、一組の属性タイプ３００は、名前３０２、材料３０４、記述子３０６、仕様３０８、プロジェクトエンティティの連想エンティティ３１０、及びタスクエンティティの連想エンティティ３１２を含む。

名前３０２は、データエンティティ２２２には固有のものとする。要するに、データエンティティ２２２には、データエンティティ２２２の名前を識別する名前３０２の属性はただ一つしかない。述べられたように、属性３１４は、データエンティティ２２２の名前とする。材料３０４は、データエンティティ２２２を連想する材料のタイプとする。要するに、材料のタイプである任意の属性は、材料３０４に属するものとしてデータエンティティ２２２に記憶される。本実施例では、データエンティティ２２２は、材料３０４に属する属性３１６を含む。当然、他の実施例では、データエンティティ２２２は、材料３０４に属する複数の属性を含むことができる。

データエンティティ２２２を述べる任意の属性は、記述子３０６に属するものとして記憶される。図示されたように、属性３１８、属性３２０、及び属性３２２は、記述子３０６に属する。データエンティティ２２２を連想する特定の製品仕様を識別する任意の属性は、仕様３０８に属するものとして記憶される。本実施例では、データエンティティ２２２は、仕様３０８に属する属性３２４を含む。

さらに、データエンティティ２２２を連想する図２のプロジェクトエンティティ２０２のデータエンティティを識別する任意の属性は、プロジェクトエンティティの連想エンティティ３１０に属する。同様に、データエンティティ２２２を連想する図２のタスクエンティティ２０４のデータエンティティを識別する任意の属性は、タスクエンティティの連想エンティティ３１２に属する。

本実施例では、プロジェクトエンティティの連想エンティティ３１０及びタスクエンティティの連想エンティティ３１２に属する属性は、データエンティティ２２２を連想する連想メモリ１３０の実際のデータエンティティへのリンクを連想することができる。たとえば、プロジェクトエンティティの連想エンティティ３１０に属する属性３２６は、図２の連想メモリ１３０のデータエンティティ２１２へのリンクを連想することができる。さらに、タスクエンティティの連想エンティティ３１２に属する属性３２８は、図２の連想メモリ１３０のデータエンティティ２１６へのリンクを連想することができる。

図４は、一つの実施形態によるブロック図形式での工程の流れを示す。本実施例では、工程４００は、プロジェクトについての情報を含むレポートを生成するために、図１のプロジェクト管理システム１０４を使用して実行することができる。図示されたように、工程４００は、工程４０２、工程４０４、工程４０６、及び工程４０８を含むことができる。

本実施例では、工程４０２は、図１の連想メモリ１３０のような連想メモリを作成し読み込むために実行される。工程４０２では、図１のデータエンティティ１２０のようなデータエンティティが、連想メモリに記憶される。これらのデータエンティティは、たとえば、プロジェクトエンティティ、タスクエンティティ、及び納品物エンティティなどのタイプとされる。ユーザは、レポートを生成するための工程４０４、工程４０６、又はその二つの組み合わせを選択することができる。

連想メモリに記憶されたデータエンティティを使用してデータエンティティのクラスターを自動的に作成するために、特に、プロジェクト、タスク及び納品物情報及び／又は任意の他のタイプのエンティティの情報についてのクラスターを自動的に作成するために、工程４０４は実行される。工程４０４では、連想メモリに記憶されたデータエンティティを使用してクラスターを形成するために、工程４１０が実行される。さらに、工程４１２は、形成された各クラスターの、たとえば図１のアグリゲート値１５２などのアグリゲート値を識別するために、実行される。工程４１２では、選択された閾値よりも大きいアグリゲート値を有するクラスターが、レポートに選択される。

工程４０４に加えて、又は工程４０４に代えて、関心の特定のエリアに関連するデータエンティティのクラスターを作成するために、工程４０６が実行される。工程４０６では、連想メモリに記憶されたデータエンティティを使用してクラスターを形成するために、工程４１４が実行される。さらに、クラスターのデータエンティティから識別された検索語を使用して、任意の回数データエンティティのクラスターを改良するために、工程４１６が実行される。工程４１４及び工程４１６は、たとえば、図１のクエリ生成器１３１を使用して実行される。

本実施例では、工程４０４及び／又は工程４０６のレポートに選択されたクラスターを使用してレポートを生成するために、工程４０８が実行される。特に、レポートは、クラスターのデータエンティティに表示されるプロジェクト、タスク、及び納品物についての情報を含む。

このように、ポートフォリオマネージャーが類似である一又は複数の組織全域でプロジェクトを迅速に識別し且つ分類する又は「クラスター化する」ことができるように、種々の実施形態は、連想メモリ及びカスタムユーザインターフェースに結合されたエンティティ分析技術を使用できる。これらのプロジェクトは、関連した及び関連はしないが類似した属性の適合に基づきクラスター化される。さらに、種々の実施形態は、取り組みの強化及び／又は知識及びリソースの共有から恩恵を受けられる。

種々の実施形態は、ポートフォリオマネージャーが会社又は組織全域で関連した又は類似のプロジェクトの分類又は「クラスター化」を識別するのに必要な時間及び労力を削減可能なシステムを提供する。プロジェクト情報は、説明、タスク、納品物、及び／又は他の適する情報を含むことができる。実施形態により、他の種のプロジェクト情報が熟考される。多様なアプリケーション、在庫品及び特注品を使用して、プロジェクト情報が保持され追跡される。その結果、プロジェクト情報は、多様な形式で記憶される。

また、職場移動のペース、研究開発プロジェクトの固定されたカテゴリー化によるプロジェクト情報の分類、異なる事業所又は組織の習慣、セキュリティ、政策、及びことによると単なる認識不足を含む一又は複数の要因により、全社規模で、全てのプロジェクトを記憶することは、ポートフォリオマネージャーには極めて難しいだろう。さらに、これらの要因により、ポートフォリオマネージャーが、潜在的なコスト削減又は共有される知識からの効率促進を識別する「価値ある」情報を想起することは、極めて困難となるだろう。

従来のソリューションには、一又は複数の個人或いは組織の事業所全体により費やされる数ヶ月又は数年を含む広範囲な労力を要する、主として手作業による人材分析が含まれる。多数のアナリスト又は多数のポートフォリオマネージャーのような多数のリソースの使用により、暦時間が削減できる。しかしながら、多数のリソースを使用することにより、コスト及び効率に悪影響を及ぼすかもしれない。

ポートフォリオマネージャーが社内の事業所及び組織全域で方法及びアプリケーションを追跡する全てのプロジェクトを記憶できると想定すると、プロジェクト情報の検索及び収集のプロセスは、大部分が、多数のアプリケーション及び検索ツールの使用を含む手動タスクのままであろう。面倒なことに、アプリケーションを追跡する多数のプロジェクトは、プロジェクト情報を述べるときに共通の専門語を共有する又は共有しない多くの人により追加された多数のデータ記憶を意味するかもしれない。

たとえば、多数の個人は、同じ用語を述べるために同じ頭字語を使用しないかもしれないし、俗語を使用するかもしれないし、類義語を使用するかもしれないし、又は、非技術的用語などの予期せぬ名前によりある用語に言及するかもしれない。その結果、多数のプロジェクトにわたって、数多くの変数が存在することが、ポートフォリオマネージャーが各類似のプロジェクトレコードを収集し、次いで多くの個人により入力された多種多様な形式のアプリケーションのプロジェクトレコードから「知識」又は価値ある情報を記憶し引き出すことの妨げになるかもしれない。

ある会社が統一された検索機能を備えるただひとつのプロジェクト追跡アプリケーションを使用していたとしても、プロジェクト追跡アプリケーションは、プロジェクトレコード内のキーワードとたまたま適合する任意のキーワードの存在に基づいてプロジェクトの分類をリターンすることがある。ポートフォリオマネージャーには、リターンされたプロジェクトレコード間での類似点又は相違点を判定するすべが今でもないだろう。関連する又は類似のプロジェクト及び／又はこれらのプロジェクト間での類似の程度を識別するタスクは、各プロジェクトレコードが読み込まれ、プロジェクトレコードからのデータが要約され且つアグリゲートされることを要求する。

別の要因は、プロジェクトを再検討するポートフォリオマネージャーの経験である。追跡知識の開発及び組織又は会社の管理に多くの年数を費やした経験のあるポートフォリオマネージャーは、幅広い経験を持たないポートフォリオマネージャーよりもプロジェクト間での類似性を迅速に想起し認識することができる。その経験を得るためのコストは、時間、成功したプロジェクト及び失敗したプロジェクト両方の年数、利益及び損失、並びに下したすべての決定から学んだ教訓とされる。そのような知識を生産する人の経験を蓄積するために要する時間を短縮するために、分析により、このプロセスで助けとなる種々のツール使用が試みられた。アナリストが使用するツールは、ルールベースモデル、関係データベースとクエリシステム、並びにデータマイニングシステムである。

しかしながら、従来のシステムでは、全文読込みを行うことができない。その結果、これらのシステムは、プロジェクトエンティティなどのデータエンティティとそれらの属性（コスト、科学技術及び場所など）とを、複雑且つ繊細な方法で関係付ける能力が制限されることがある。

さらに、現在のデータマイニングソリューションはデータの縮小を行うため、縮小しければ役立つ情報を潜在的に削除することもある。たとえば、繰り返しの少ない所望のパターンを判定する際にしばしば重要となる細やかなデータは、多くの場合、失われてしまうかもしれない。その結果、ポートフォリオマネージャーは、実際に存在するとして、もしキーワードを含んでいたら警告されるが、実際にはその記述にキーワードを含まないプロジェクトを見落とすこともある。キーワードは、たとえば、頭字語であってもよい。また、データマイニングソリューションは、人的資源時間の観点から、時間とコストがかかるだろう。

さらに、従来のシステムでは、エンティティは既定の特徴により特徴づけられるように「強制される」ので、エンティティ間の連想データの多くは失われてしまうかもしれない。たとえば、多くのデータベースシステムは、選ばれるあるカテゴリーのみが許可されるドロップダウンメニューを備えることができる。これらのカテゴリーには、エンティティ間での全ての連想性に的確に対処できるほど十分な詳細が含まれない。この結果、所望の結果を判定する際に又は分析的プロセスを補助する際に大きな助けとなりうる関係が、除外されることもある。

たとえば、関係データベースは、プロジェクトＡを「スペア追跡システム開発」と記述させる。自由テキストは、そのプロジェクトを「サプライヤーの会社情報をディスプレーするためのｊａｖａベースのＵＩサブアプリケーション」と記述し、そのプロジェクトが実際何についてのものかをより分かりやすく示す。プロジェクトＢは、関係データベースにより、「スペア追跡システム開発」と同様に記述される。しかしながら、プロジェクトＢの自由テキストは、「ＲＦテクニカル１２タグ」とされる。

また、関係データベースは、プロジェクトＣを「契約管理タスク」と記述させ、他方で、自由テキストは、「契約者の会社情報をディスプレーするためのｊａｖａベースのＵＩサブアプリケーション」とされる。これらのプロジェクトの分析は、プロジェクトＡ及びプロジェクトＢが同じデータベースカテゴリーに配列されていたとしても、プロジェクトＡ及びプロジェクトＣは、プロジェクトＡ及びプロジェクトＢよりもよりも関連性が強いことを示す。

さらに、たとえば技術の成熟により、ユーザにプロジェクトをカテゴリー化させることにより、プロジェクト追跡ソフトウェアは、カテゴリー化問題に貢献することもできる。選ぶべきカテゴリーがほとんど存在しないなら、ユーザは「最も」適合するカテゴリーを選択しているので、プロジェクトは間違ってカテゴリー化されるかもしれない。この場合、結果として、多くのクラスター化されたプロジェクトを含む２、３のカテゴリーがもたらされるが、その幾つかは不適切にクラスター化されたものとなる。

別の例として、定義されるカテゴリーが多すぎるときには、結果として、多くのカテゴリーがもたらされるが、その幾つかはおそらく無関係であり、もしあるにせよ、そのうちの２、３のクラスター化されたプロジェクトを含むだけである。さらに、ルールベースシステムは、脆弱でありビジネス状況の変化に無反応な傾向にある。

ここで述べられる種々の実施形態により、ポートフォリオマネージャー又はユーザは、組織又は会社全域で、最も類似するプロジェクトを識別することができる、又は関心の任意のエリアに関連したプロジェクトを見つけることができる。種々の実施形態において、多数のフォーマットの膨大なデータを迅速に評価して類似のプロジェクトを識別し且つ分類する又は「クラスター化する」ために、連想メモリ技術が活用される。これらの「クラスター化された」プロジェクトは、互いに関連している、又は関心のエリアに関連している。

一つの実施形態では、二つの異なるステップが使用される。第一のステップは、連想メモリの作成又は読み込みとされる。この第一のステップは、ここで述べられるように、図４の工程４０２を使用して実施される。第二のステップは、情報の分析とされる。第二のステップは、ユーザに二つのオプションを提供する。第一のオプションは、プロジェクトの情報に基づきプロジェクトのクラスターを作成することである。第一のオプションは、ここで述べられるように、工程４０４を使用して実施される。第二のオプションは、関心のエリアに関連するプロジェクトのクラスターを作成することである。この第二のオプションは、ここで述べられるように、工程４０６を使用して実施される。

第一のステップ、工程４０２では、事業所、組織、又は会社全域でプロジェクト追跡アプリケーションから現在のデータ及び過去のデータを集めることにより、特定の連想メモリが作成される。連想メモリは、エンティティ、エンティティの属性、及びデータソースに記述されたプロジェクトに関連する連想性／関係を記憶することができる。このようなエンティティは、データエンティティとも呼ばれる。これらのデータエンティティは、たとえば、プロジェクト、タスク、納品物、及び／又は他の適するエンティティを含むことができる。

属性は、たとえば、記述、作業分解図、及び／又は他の適する属性を含むことができる。記述は、たとえば、限定はしないが、「スペア追跡」又は「金融システム開発」とする。作業分解図は、たとえば、設計セキュリティユーザインターフェース、データ変換又は検査とする。

第二のステップの第一のオプション、工程４０４では、プロジェクト、タスク及び納品物を連想する情報すべてがいったんある期間記憶されると、データエンティティ間での高い値の相関関係を提供し、類似プロジェクトのクラスターを識別し且つ作成するために、連想メモリのエンティティ分析が使用される。この第一のオプションでは、各エンティティはすべての他のエンティティと比較され、コスト、類似技術及び／又はリソース、ベストプラクティス、及び／又は試みの重複などの情報を識別するために、高い相関関係を有するこれらのグループのエンティティが調査される。

一つの実施例として、会社内の第一の組織は、特定の状況と設定手順を必要とする航空機コンポーネントの受入検査を実行するために、検査施設の使用を要求する。コンポーネント及びプロジェクトが一見して無関係のようでも、会社の第二の組織は、第一の組織により開発される航空機のコンポーネントの検査に使用される状況と類似した検査状況を必要とするコンポーネントを開発することができる。第一の組織は、第二の組織により開発されたコンポーネント検査のために第二の組織が必要とする検査状況を認識しないかもしれない。

検査施設の使用を組み合わせることにより実現され得る時間及びリソースの節約は、種々のコンポーネントの生産コストにおいて実際のコスト削減を意味する。同様に、複数のソフトウェア開発チームが、他チームの取り組みに対する認識不足により、企業ライセンス購入時に、開発ツールのシングルライセンスコピーを購入していることもある。同時に多数のライセンスを購入すれば、ソフトウェアのコスト及び開発ツール搭載に必要な時間を削減することができる。たとえば、別個のソフトウェアパッケージを搭載することと比較して、単独のサーバーパッケジを搭載することにより、時間及びコストが削減される。両方の場合において、種々の実施形態は、プロジェクトの可視性及び「価値ある情報（ａｃｔｉｏｎａｂｌｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）」を提供し、会社のコスト削減をもたらすような詳細な情報に基づく決断を導くことができる。

第二のステップの第二のオプション、工程４０６では、検索語のリストからなる記述エンティティが開発される。記述エンティティは任意の特定のトピック又は関心のエリアに関連する。記述エンティティは、最大値まで連想メモリに対して反復的に改良される。要するに、意味のない又は正しくないエンティティ適合を生成することによりリターン減少に到達する前に、リストの用語は、最も多い数の類似した意味のある関連属性を識別できる。いったん記述エンティティが作成されてしまうと、記述エンティティは、検索語と適合する全てのプロジェクトを検索するために使用される。

種々の実施形態は、任意の規模の民間システム又は政府システム、工程、或いは製品に適用可能である。しかしながら、相乗効果の可能性が増加するとしても、クラスター識別プロセスは急激に難しくなるので、システム、工程又は製品のサイズ及び複雑さが増すにつれ、種々の実施形態により提供されるプロジェクトの管理方法及び装置の価値は、明らかに増加する。

特に、種々の実施形態では、エンティティ分析クラスターメモリが提供される。このエンティティ分析クラスターメモリは、高い類似性の研究開発プロジェクトを発見できる連想メモリである。

種々の実施形態は、任意のデータを限定することなく、テキストを認識可能な且つ比較可能なユニットに分解することにより、非構造で多義の自由テキストデータを処理する方法及び装置を提供することができる。さらに、種々の実施形態は、他の現在入手可能な検索ツールのような縮小的なアルゴリズム又は規則の使用を避けることができる。種々の実施形態は、ユーザにより生成されたクエリに含まれる用語に関連するエンティティの階層順のリストをリターンする。

種々の実施形態は、現在入手可能な手動の又は自動のツールよりも効率よく迅速にソリューションに達し且つクラスターを識別する方法及び装置を提供することができる。現在入手可能な関係データベース操作ツールは、キーワードを検索できる。しかしながら、その視点は、現在の問題に関連するエンティティではなく、関係データベース設計者のものとされる。関係データベースは、自由テキスト内のすべてのエンティティから構成されているわけではなく、それらが同じ用語を含むので、プロジェクトを独自に類似させる及び類似させないこれらの特徴を理解できないかもしれない。

図５は、一つの実施形態によるフローチャート形式でのプロジェクトの情報管理プロセスを示す。図５に示されたプロセスは、図１のプロジェクト管理システム１０４を使用して実施可能である。ここで使用されるように、「プロジェクト管理システム」という言葉は、図１のプロジェクト管理システム１０４に限定されないが、ここで述べられる工程を実施するために、非一時的なコンピュータ可読媒体とともに使用される任意のプロセッサ又は一組のプロセッサを備えることもできる。

さらに、図５に示されるプロセスは、たとえば、限定はされないが、図１１のプロセッサユニット１１０４など、おそらくネットワーク化された環境又は分散環境で、一又は複数のプロセッサを使用して、実施することができる。図５に示されるプロセスは、ソフトウェア、ハードウェア、又はその組み合わせを使用して実施可能であるが、特に、連想メモリとともに使用可能である。

さらに、図５の一又は複数の工程はプロジェクト管理システムにより実行されるものとして述べられているが、ここで述べられる一又は複数の工程は、図１の連想メモリ１３０などの連想メモリにより実行される。さらに、一又は複数の工程は、プロジェクトマネージャー１１２、プロジェクト分析器１１４、図１１のデータ処理システム１１００により、又は任意の適するソフトウェアコンポーネント、ハードウェアコンポーネント、或いはそれらの組み合わせにより実行される。

プロセスは、自由テキストとしてプロジェクトの情報を受信するプロジェクト管理システムにより開始する（工程５００）。工程５００では、任意の数のプロジェクト追跡アプリケーションが、自由テキスト形式でプロジェクトの情報を読み込むために使用される。プロジェクト管理システムは、次いで、自由テキストをデータエンティティのタイプに解析する（工程５０２）。工程５０２では、タイプは、たとえば、プロジェクトエンティティ、タスクエンティティ、及び納品物エンティティを含む。実施形態では、自由テキスト形式での情報受信のみならず、ピクチャー、ビデオ、暗号化テキスト、及び多くの他のデータ形式を含む他のタイプの情報受信も熟考されている。

プロジェクト管理システムは、連想メモリにデータエンティティを記憶する（工程５０４）。このように、プロジェクト管理システムは、プロジェクトの情報をデータエンティティとして連想メモリに記憶する。

その後、プロジェクト管理システムは、データエンティティを分類するための任意の数の選択されたクライテリアを識別する（工程５０６）。プロジェクト管理システムは、次いで、任意の数のクラスターを形成するために任意の数の選択されたクライテリアを使用して、連想メモリに記憶されたデータエンティティを分類する（工程５０８）。次いで、プロジェクト管理システムは、任意の数のクラスターを使用してレポートを生成し（工程５１０）、プロセスはその後終了する。

図６は、一つの実施形態によるフローチャート形式でのデータエンティティのクラスターを形成する工程を示す。図６に示されるプロセスは、図５の工程５０８を実施するために使用される。

このプロセスは、図１のプロジェクト管理システム１０４のプロジェクト分析器１１４を使用して実施可能である。ここで使用されるように、「プロジェクト分析器」という言葉は、図１のプロジェクト分析器１１４に限定されないが、ここで述べられる工程を実施するために、非一時的なコンピュータ可読媒体とともに使用される任意のプロセッサ又は一組のプロセッサを備えることもできる。

さらに、図６に示されるプロセスは、たとえば、限定はされないが、図１１のプロセッサユニット１１０４など、おそらくネットワーク化された環境又は分散環境で、一又は複数のプロセッサを使用して実施することができる。このように、図６に示されるプロセスは、ソフトウェア、ハードウェア、又はそれらの組み合わせを使用して実施可能であるが、特に、連想メモリとともに使用することができる。

さらに、図６の一又は複数の工程はプロジェクト分析器により実行されるものとして述べられているが、ここで述べられる一又は複数の工程は、図１の連想メモリ１３０などの連想メモリにより実行されてもよい。さらに、他の実施例では、一又は複数の工程は、プロジェクトマネージャー１１２、図１１のデータ処理システム１１００により、又は任意の適するソフトウェアコンポーネント、ハードウェアコンポーネント、或いはそれらの組み合わせにより実行することができる。

このプロセスは、連想メモリに記憶されたデータのデータエンティティについてのデータエンティティタイプを選択するプロジェクト分析器により開始する（工程６００）。プロジェクト分析器は、次いで、選択されたタイプのデータエンティティを選択する（工程６０２）。次に、プロジェクト分析器は、データエンティティがすでにクラスターに属するかどうかを判定する（工程６０４）。

データエンティティがすでにクラスターに属するなら、プロジェクト分析器は、選択されたタイプの任意の付加的な未処理データエンティティが連想メモリに存在するかどうかを判定する（工程６０６）。付加的な未処理データエンティティが存在しなければ、プロジェクト分析器は、任意の付加的な未処理タイプのデータエンティティが連想メモリに存在するかどうかを判定する（工程６０８）。

付加的な未処理タイプのデータエンティティが存在しなければ、プロセスは終了する。そうでなければ、プロセスは上述のように工程６００に戻る。再び工程６０６を参照すると、付加的な未処理データエンティティが存在するならば、プロセスは、上述のように工程６０２に戻る。

工程６０４を再び参照すると、データエンティティがまだクラスターに属していないなら、プロジェクト分析器は、データエンティティに固有のクラスター識別子を割り当てる（工程６１０）。工程６１０では、固有のクラスター識別子は、データエンティティが属するだろう特定のクラスターを識別する。

その後、プロジェクト分析器は、現在選択されているデータエンティティと連想メモリに記憶された選択された組のデータエンティティの各々との間の類似性スコアを識別するために、エンティティ分析エンジンを使用することができる（工程６１２）。これらの実施例では、選択された組のデータエンティティは、現在選択されているデータエンティティに類似するものとしてエンティティ分析エンジンにより識別されたゼロ又は一以上のデータエンティティを含むことができる。データエンティティは、図５の工程５０６で識別された任意の数の選択されたクライテリアに基づき、現在選択されているデータエンティティに類似のものとして識別される。

当然、他の実施例では、選択された組のデータエンティティは、別の方法で選択することができる。たとえば、選択された組のデータエンティティは、現在選択されているデータエンティティ以外の連想メモリに記憶された選択されたタイプのデータエンティティのすべてとすることができる。

プロジェクト分析器は、次いで、任意の付加的な未処理データエンティティが選択された組のデータエンティティに存在するかどうかを判定する（工程６１４）。工程６１４では、選択された組のデータエンティティが零組であるなら、プロジェクト分析器は、未処理データエンティティが選択された組のデータエンティティに存在しないと判定する。

未処理データエンティティが選択された組のデータエンティティに存在しないなら、プロジェクト分析器は、上述したように、工程６０６に進む。そうでなければ、プロジェクト分析器は、選択された組のデータエンティティに未処理データエンティティを選択する（工程６１６）。

次に、プロジェクト分析器は、選択された未処理データエンティティと現在選択されているデータエンティティとの間の類似性スコアが選択された閾値よりも大きいかどうかを判定する（工程６１８）。この選択された閾値は、これらの実施例ではユーザによって特定される。類似性スコアが選択された閾値よりも大きくなければ、工程は上述のように工程６１４に戻る。

そうではなく、類似性スコアが選択された閾値よりも大きいなら、選択された未処理データエンティティは、現在選択されているデータエンティティの類似データエンティティと見なされる。類似性スコアが選択された閾値よりも大きいなら、プロジェクト分析器は、現在選択されているデータエンティティに割り当てられた固有のクラスター識別子を類似データエンティティに割り当てる（工程６２０）。このように、工程６２０では、類似データエンティティは、現在選択されているデータエンティティとして同じクラスターに付加される。その後、プロセスは上述のように工程６１４に進む。

図７は、一つの実施形態によるフローチャート形式でのレポートの生成プロセスを示す。図７に示されるプロセスは、図５の工程５１０を実施するために使用される。

この工程は、図１のプロジェクト管理システム１０４のプロジェクト分析器１１４を使用して実施可能である。ここで使用されるように、「プロジェクト分析器」という言葉は、図１のプロジェクト分析器１１４に限定されず、ここで述べられる工程を実施するために、非一時的なコンピュータ可読媒体とともに使用される任意のプロセッサ又は一組のプロセッサを備えることもできる。

さらに、図７に示されるプロセスは、たとえば、限定はされないが、図１１のプロセッサユニット１１０４など、おそらくネットワーク化された環境又は分散環境で、一又は複数のプロセッサを使用して、実施することができる。この方法では、図７に示されるプロセスは、ソフトウェア、ハードウェア、又はその組み合わせを使用して実施可能であるが、特に、連想メモリとともに使用可能である。

さらに、図７の一又は複数の工程はプロジェクト分析器により実行されるものとして述べられているが、以下で述べられる一又は複数の工程は、図１の連想メモリ１３０などの連想メモリにより実行されてもよい。さらに、他の実施例では、一又は複数の工程は、プロジェクトマネージャー１１２、図１１のデータ処理システム１１００により、又は任意の適するソフトウェアコンポーネント、ハードウェアコンポーネント、又はそれらの組み合わせにより実行される。

プロセスは、任意の数のクラスターのうちの一つを選択するプロジェクト分析器により開始する（工程７００）。一つの実施例では、クラスターは、関心の特定のエリアに関連するプロジェクトを含むことができる。プロジェクト分析器は、次いで、クラスターのアグリゲート値をゼロに設定する（工程７０２）。プロジェクト分析器は、次いで、クラスターのデータエンティティを選択する（工程７０４）。一つの実施例では、このクラスターのデータエンティティは、たとえば、限定はしないが、プロジェクトとする。これらのプロジェクトの各々は、コスト属性を含む。この方法では、クラスターのアグリゲート値は、たとえば、クラスターのプロジェクトの総コストとする。

その後、プロジェクト分析器は、選択されたデータエンティティの値を識別し（工程７０６）、次いで、その値をアグリゲート値に付加する（工程７０８）。本実施例では、値は、選択されたデータエンティティの属性についてのものとする。たとえば、選択されたデータエンティティが特定のプロジェクトであるときに、値は特定のプロジェクトのコストについてのものとする。

プロジェクト分析器は、任意の付加的な未処理データエンティティがクラスターに存在するかどうかを判定する（工程７１０）。付加的な未処理データエンティティが存在するならば、プロセスは上述のように工程７０４に戻る。

そうでなければ、プロジェクト分析器は選択されたクラスターに連想させてアグリゲート値を記憶する（工程７１２）。プロジェクト分析器は、次いで、付加的な未処理クラスターが任意の数のクラスターに存在するかどうかを判定する（工程７１４）。付加的な未処理クラスターが存在するならば、プロセスは上述のように工程７００に戻る。

そうでなければ、プロジェクト分析器は、選択された閾値よりも大きいアグリゲート値を含む任意の数のクラスターの各々のレポート情報を生成し（工程７１６）、その後プロセスは終了する。選択された情報は、たとえば、さらなる注意に値するほど高いプロジェクトの総コストとする。レポート情報は、たとえば、限定はされないが、クラスターの各プロジェクトのコスト、クラスターのプロジェクトの総コスト、及び他の適する情報とする。

場合によっては、任意の数のクラスターにおいて、選択された閾値よりも大きいアグリゲート値を含むものがないこともある。これらの場合には、レポート情報は、情報が入手不可能であることを示す。

図８は、一つの実施形態によるフローチャート形式での関心のエリアに関連するプロジェクトにどれほど費やされているかを判定するためのプロセスを示す。図８に示されたプロセスは、図１の連想メモリ１３０を使用して実施可能である。

さらに、図８に示されるプロセスは、たとえば、限定はされないが、図１１のプロセッサユニット１１０４など、おそらくネットワーク化された環境又は分散環境で、一又は複数のプロセッサを使用して、実施することができる。この方法では、図８に示されるプロセスは、ソフトウェア、ハードウェア、又はその組み合わせを使用して実施可能であるが、特に、連想メモリとともに使用可能である。

さらに、図８の一又は複数の工程は連想メモリにより実行されるものとして述べられているが、以下で述べられる一又は複数の工程は、図１のプロジェクト管理システム１０４により実行することができる。また、一又は複数の工程は、プロジェクトマネージャー１１２、プロジェクト分析器１１４、図１１のデータ処理システム１１００により、又は任意の適するソフトウェアコンポーネント、ハードウェアコンポーネント、或いはそれらの組み合わせにより実行される。

プロセスは、クエリの任意の数の検索語を受信する連想メモリにより開始する（工程８００）。本実施例では、任意の数の検索語は、ユーザにより入力されるユーザ入力で受信される。任意の数の検索語は、関心の特定のエリアに関連する検索語とする。要するに、入力されたクエリは、関心の特定のエリアに関連したプロジェクトを識別するために構成される。

連想メモリは、次いで、クエリの検索語に関連する連想メモリに記憶されたデータエンティティの属性のリストを生成する（工程８０２）。連想メモリは、次いで、ユーザ入力の受信を待つ（工程８０４）。ユーザ入力の受信に応じて、連想メモリは、ユーザがクエリについての任意の数の付加的な検索語を含むかどうかを判定する（工程８０６）。

ディスプレーされた属性リストの一又は複数の属性が関心のエリアに明らかに関連しているとユーザが判定したときには、ユーザは、クエリについての一又は複数の付加的な検索語を含むことができる。ユーザは、クエリについての付加的な検索語として一又は複数のこれらの属性を使用することができる。本実施例では、ユーザ入力がクエリについての任意の数の付加的な検索語を含んでいないときには、ユーザ入力は、クエリを使用して関心の特定のエリアに関連するプロジェクトの識別を開始するコマンドとする。

ユーザ入力が任意の数の付加的な検索語を含む場合には、プロジェクト分析器は付加的な検索語をクエリに付加し（工程８０８）、上述したように、プロセスは次いで工程８０２に戻る。そうでなければ、工程８０６において、ユーザ入力が任意の数の付加的な検索語を含まないならば、連想メモリは、現在のクエリを使用して関心の特定のエリアに関連するプロジェクトのリストを生成し（工程８１０）、その後プロセスは終了する。本実施例では、ユーザは、どのプロジェクトが関心の特定のエリアに対応するクラスターに属するかを識別するために生成されたプロジェクトのリストを使用できる。

種々の実施形態でのフローチャート及びブロック図は、実施形態の装置及び方法を実施可能な構造、機能、及び工程を示している。その際、フローチャート又はブロック図の各ブロックは、工程又はステップのモジュール、セグメント、機能及び／又は部分を表す。例えば、一又は複数のブロックは、ハードウェア内のプログラムコードとして、又はプログラムコードとハードウェアの組合せとして実施可能である。ハードウェアで実施されるときには、ハードウェアは、例えば、フローチャート又はブロック図の一又は複数の工程を実行するように製造又は構成された集積回路の形態をとることができる。

実施形態のいくつかの代替的な実施において、ブロックに記載された機能又は機能群は、図の中に記載の順序を逸脱して現れることがある。例えば、場合によっては、連続して示されている二つのブロックがほぼ同時に実行されてもよく、又は含まれる機能によっては、時にはブロックが逆の順番で実行されてもよい。また、フローチャートやブロック図のブロックに他のブロックが付加されてもよい。

たとえば、いくつかの実施例では、図７で述べられるプロセスは、選択されたグループのクラスターのためだけに実行されてもよい。いくつかの実施例では、図６で述べられるプロセス及び図７で述べられるプロセスは、図１のプロジェクト分析器１１４などのプロジェクト分析器によって実行することができる。

図９は、一つの実施形態による連想メモリを作成し読み込む擬似コードを示す。擬似コード９００は、たとえば、限定はされないが、図１の連想メモリ１３０などの連想メモリを作成し読み込むために使用される。場合によっては、擬似コード９００は、図４の工程４０２を実施するために使用される。

図１０は、一つの実施形態によるクラスターを形成する擬似コードを示す。擬似コード１０００は、図１の任意の数のクラスター１３４などのクラスターを形成するために使用される。場合によっては、擬似コード１０００は、図４の工程４１０及び／又は工程４１４を実施するために使用されてもよい。

図１１は、一つの実施形態によるデータ処理システムを示す。この実施例では、データ処理システム１１００は、図１のコンピュータシステム１１０及び／又は図１のプロジェクト管理システム１０４の一又は複数のコンピュータを実施するために使用される。データ処理システム１１００は、通信ファブリック１１０２を含み、これによりプロセッサユニット１１０４、メモリ１１０６、永続記憶装置１１０８、通信ユニット１１１０、入出力（Ｉ／Ｏ）ユニット１１１２、ディスプレー１１１４、及び連想メモリ１１１５の間での通信を提供する。これらの実施例では、連想メモリは、連想メモリ１１１５を使用して実施される。

プロセッサユニット１１０４は、メモリ１１０６に読み込み可能なソフトウェアに対する命令を実行する。プロセッサユニット１１０４は、特定の実施次第で、任意の数のプロセッサ、マルチプロセッサコア、又は別の種類のプロセッサとすることができる。アイテムを参照する際にここで使用されるように、「任意の数」のアイテムとは、一又は複数のアイテムを意味する。さらに、プロセッサユニット１１０４は、単一のチップ上に主要プロセッサと共に二次プロセッサが存在する任意の数の異種プロセッサシステムを使用して実施されてもよい。別の実施例として、プロセッサユニット１１０４は、同種のプロセッサを複数個含む対称型マルチプロセッサシステムとされる。

メモリ１１０６及び永続記憶装置１１０８は、記憶装置１１１６の例である。記憶装置は、例えば、限定しないが、データ、機能的な形式のプログラムコード、及び／又は他の種類の適する情報などの情報を、一時的に又は永続的に保存することができる任意のハードウェア部分である。このような実施例では、記憶装置１１１６は、コンピュータ可読記憶装置とも呼ばれる。このような実施例では、メモリ１１０６は、例えば、ランダムアクセスメモリか、或いは他のいずれかの適切な揮発性又は非揮発性の記憶装置とすることができる。永続記憶装置１１０８は、特定の実施次第で、様々な形態をとることができる。

例えば、永続記憶装置１１０８は、一又は複数のコンポーネント又は装置を備えることができる。例えば、永続記憶装置１１０８は、ハードドライブ、フラッシュメモリ、書換え形光ディスク、書換え可能磁気テープ、又はそれらの何らかの組み合わせとされる。永続記憶装置１１０８によって使用される媒体は、取り外し可能なものでもよい。例えば、取り外し可能なハードドライブを永続記憶装置１１０８に使用することができる。

このような実施例では、通信ユニット１１１０が、他のデータ処理システム又は装置との通信を提供する。このような実施例では、通信ユニット１１１０は、ネットワークインターフェースカードである。通信装置１１１０は、物理的及び無線の通信リンクのいずれか一方又は両方を使用することによって、通信を提供することができる。

入出力ユニット１１１２は、データ処理システム１１００に接続される他の装置とのデータの入出力を可能にする。例えば、入出力ユニット１１１２は、キーボード、マウス、及び／又は別の適する入力装置によりユーザ入力のための接続を提供する。さらに、入出力ユニット１１１２は、プリンタに出力を送る。ディスプレー１１１４は、ユーザに対して情報をディスプレーする機構を提供する。

オペレーションシステム、アプリケーション、及び／又はプログラムについての命令は、記憶装置１１１６に格納されており、通信構造１１０２を介してプロセッサ装置１１０４と通信している。これらの実施例では、命令は、永続記憶装置１１０８上の機能形式とする。これらの命令は、プロセッサユニット１１０４により実行されるように、メモリ１１０６に読み込まれる。種々の実施形態のプロセスは、メモリ１１０６などのメモリに読み込まれるコンピュータで実施される命令を使用して、プロセッサユニット１１０４により実行される。

これらの命令は、プログラムコード、コンピュータ可用プログラムコード、又はコンピュータ可読プログラムコードと呼ばれ、プロセッサ装置１１０４のプロセッサによって読み込まれ実行される。種々の実施形態におけるプログラムコードは、例えば、メモリ１１０６又は永続記憶装置１１０８などの種々の物理媒体又はコンピュータ可読記憶媒体上で実施される。

プログラムコード１１１８は、選択的に着脱可能なコンピュータ可読媒体１１２０上に機能形式で配置され、プロセッサユニット１１０４が実行するためのデータ処理システム１１００に読み込まれる又は転送される。プログラムコード１１１８及びコンピュータ可読媒体１１２０は、このような実施例では、コンピュータプログラム製品１１２２を形成する。一つの実施例では、コンピュータ可読媒体１１２０は、コンピュータ可読記憶媒体１１２４又はコンピュータ可読信号媒体１１２６とされる。コンピュータ可読記憶媒体１１２４は、例えば、永続記憶装置１１０８の一部であるハードドライブなどの記憶装置への転送のために、永続記憶装置１１０８の一部であるドライブ又は他の装置に挿入又は配置される光ディスク又は磁気ディスクを含むことができる。

コンピュータ可読記憶媒体１１２４は、データ処理システム１１００に接続された、例えば、ハードドライブ、サムドライブ、又はフラッシュメモリなどの永続記憶装置の形態をとることもできる。場合によっては、コンピュータ可読記憶媒体１１２４には、データ処理システム１１００から取り外し可能でないものもある。これらの実施例では、コンピュータ可読記憶媒体１１２４は、プログラムコード１１１８を伝搬又は転送する媒体ではなく、プログラムコード１１１８を記憶するために使用される物理記憶装置又は有形記憶装置とされる。コンピュータ可読記憶媒体１１２４は、コンピュータ可読有形記憶装置又はコンピュータ可読物理記憶装置と呼ばれることもある。すなわち、コンピュータ可読記憶媒体１１２４は、人が触れることのできる媒体である。

代替的には、プログラムコード１１１８は、コンピュータ可読信号媒体１１２６を使用してデータ処理システム１１００に転送することができる。コンピュータ可読信号媒体１１２６は、たとえば、プログラムコード１１１８を含む伝搬されたデータ信号とする。例えば、コンピュータ可読信号媒体１１２６は、電磁信号、光信号、及び／又は任意の他の適する種類の信号とする。これらの信号は、無線通信リンク、光ファイバケーブル、同軸ケーブル、有線、及び／又は任意の他の適する種類の通信リンクなどの、通信リンクによって転送することができる。すなわち、実施例において、通信リンク及び／又は接続は、物理的なものであってもよく、又は無線であってもよい。

幾つかの実施形態では、プログラムコード１１１８は、コンピュータ可読信号媒体１１２６により、ネットワークを介して別の装置又はデータ処理システムから永続記憶装置１１０８にダウンロードされて、データ処理システム１１００内で使用される。例えば、サーバデータ処理システムのコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたプログラムコードは、ネットワークを介してサーバからデータ処理システム１１００にダウンロードされる。プログラムコード１１１８を提供するデータ処理システムは、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、又はプログラムコード１１１８を記憶及び転送可能な別の装置とすることができる。

データ処理システム１１００ついて示される種々のコンポーネントは、種々の実施形態が実施される方法に対して物理的な又は構造的な制限を加えることを意図していない。種々の実施形態は、データ処理システム１１００について示されるコンポーネントに加え、及び／又はそれらに代わるコンポーネントを含むデータ処理システムで実施することができる。図１１に示される他のコンポーネントは、示された実施例とは異なることがある。種々の実施形態は、プログラムコードを実行できる任意のハードウェア装置又はシステムを用いて実施することができる。一つの実施例として、データ処理システムは、無機コンポーネントと一体化した有機コンポーネントを含んでいてもよく、及び／又は人間を除く有機コンポーネント全体から構成されてもよい。例えば、記憶装置は、有機半導体から構成されてもよい。

別の実施例では、プロセッサユニット１１０４は、特定用途向けに製造又は構成された回路を有するハードウェアユニットの形態をとることができる。この種のハードウェアは、工程を実行するように構成された記憶装置からメモリへとプログラムコードが読み込まれることを必要とせずに、工程を実行することができる。

例えば、プロセッサユニット１１０４がハードウェアユニットの形態をとるとき、プロセッサユニット１１０４は、回路システム、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジック装置、又は任意の数の工程を実行するように構成された他の適切な種類のハードウェアとすることができる。プログラマブルロジック装置とともに、この装置は任意の数の工程を実行するように構成される。装置は、後で再構成することができるか、又は任意の数の工程を実行するように恒久的に構成することができる。プログラマブルロジック装置の例は、例えば、プログラマブルロジックアレイ、プログラマブルアレイロジック、フィールドプログラマブルロジックアレイ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、及び他の適するハードウェア装置を含む。この種の実施により、種々の実施形態のプロセスはハードウェアユニットで実施されるため、プログラムコード１１１８は省略されてもよい。

さらに別の実施例では、プロセッサユニット１１０４は、コンピュータ及びハードウェアユニットにおいて見られるプロセッサの組み合わせを使用して実施することができる。プロセッサユニット１１０４は、任意の数のハードウェアユニットと、プログラムコード１１１８を実行するように構成された任意の数のプロセッサを備えることができる。図示された実施例では、任意の数のハードウェアユニットで実施可能なプロセッサもあれば、任意の数のプロセッサで実施可能なプロセッサもある。

別の実施例では、バスシステムは、通信ファブリック１１０２を実施するために使用することができ、且つ、システムバス又は入出力バスといった一又は複数のバスを含むことができる。言うまでもなく、バスシステムは、バスシステムに取り付けられた種々のコンポーネント又は装置の間でのデータ伝送を行う任意の適する種類のアーキテクチャを使用して実施できる。

さらに、通信装置は、データの送信、データの受信、又はデータの送受信を行う任意の数の装置を備えることができる。通信ユニットは、例えば、モデム又はネットワークアダプタ、２つのネットワークアダプタ、又はこれらの組み合わせとしてもよい。さらに、メモリは、例えば、通信ファブリック１１０２に備わっていることがあるインターフェース及びメモリ制御装置ハブにみられるような、メモリ１１０６又はキャッシュであってもよい。

態様、変形例、例、上述の本文及び図面で開示された実施形態は、以下のとおりである。一つの態様では、プロジェクト１０６の情報１１６の管理方法が開示され、その方法は、プロジェクト１０６の情報１１６をデータエンティティ１２０として連想メモリ１３０に記憶するステップであって、連想メモリ１３０は、データエンティティ１２０が複数のデータに含まれる複数の連想性を有する複数のデータを含み；連想メモリ１３０は、コンテンツアドレッサブル構造をさらに含み；且つ、連想メモリ１３０は、複数のデータ間で直接的関係及び間接的関係を含むグループから選択された少なくとも一つの関係に基づきクエリされるよう構成されることを特徴とするステップ、任意の数のクラスター１３４を形成するために連想メモリに記憶されたデータエンティティ１２０を分類するステップ、及び任意の数のクラスター１３４を使用してレポートを生成するステップを含む。

一つの変形例では、方法は、関心のエリア１２９に関連した連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０の部分を任意の数のクラスター１３４の一つに分類するための任意の数の選択されたクライテリア１３２を識別するステップをさらに含む。別の変形例では、方法において、任意の数のクラスター１３４を形成するために連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０を分類するステップは、任意の数の選択されたクライテリア１３２を使用して連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０からの関心のエリア１２９に関連する任意の数のデータエンティティ１４４を識別するステップを含む。さらに別の変形例では、方法は、識別された任意の数のデータエンティティ１４４に基づき一組の新たなクライテリア１４６を識別するステップ、及び関心のエリア１２９に関連した連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０の部分を任意の数のクラスター１３４のうちの一つに分類するための修正されたクライテリア１４７を形成するために、一組の新たなクライテリア１４６を任意の数の選択されたクライテリア１３２に付加するステップをさらに備える。

一つの例では、方法において、任意の数のクラスター１３４を形成するために連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０を分類するステップは、連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０の一つが任意の数のクラスター１３４のうちの一つに属するかどうかを判定するステップ、及びデータエンティティがクラスターに属すると判定されるときに、データエンティティ１２０の一つをクラスターに付加するステップを含む。一つの例では、方法において、連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０の一つが任意の数のクラスター１３４の一つに属するかどうかを判定するステップは、エンティティ分析エンジン１３６及びデータエンティティを連想する任意の数の属性を使用して類似性スコア１４２を形成するために、データエンティティをクラスターにすでに存在する任意の数のデータエンティティ１４４と比較するステップ、及び類似性スコア１４２が選択された閾値よりも大きいかどうかを判定するステップを含む。

一つの例では、方法において、データエンティティがクラスターに属すると判定されるときにデータエンティティ１２０の一つをクラスターに付加するステップは、類似性スコア１４２が選択された閾値よりも大きいときにデータエンティティをクラスターに付加するステップを含む。別の例では、方法において、プロジェクト１０６の情報１１６をデータエンティティ１２０として連想メモリ１３０に記憶するステップは、プロジェクト１０６の情報１１６を自由テキストとして受信するステップ、自由テキストをデータエンティティ１２０の第一のタイプ１２４、第二のタイプ１２６及び第三のタイプ１２８に解析するステップ、及びデータエンティティ１２０を連想メモリ１３０に記憶するステップを含む。さらに別の例では、方法において、第一のタイプ１２４はプロジェクトエンティティとし、第二のタイプ１２６はタスクエンティティとし、且つ第三のタイプ１２８は納品物エンティティとする。

一つの変形例では、方法は、ユーザにより入力されたクエリの形式で任意の数の選択されたクライテリア１３２を受信するステップをさらに含み、任意の数の選択されたクライテリア１３２は、関心のエリア１２９に関連した連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０の部分を任意の数のクラスター１３４の一つに分類するための任意の数の検索語を含む。別の変形例では、方法において、任意の数のクラスター１３４を使用してレポートを生成するステップは、任意の数のクラスター１３４の各クラスターのアグリゲート値１５２を計算するステップ、選択された閾値よりも大きいアグリゲート値１５２を含む任意の数のクラスター１３４の任意のクラスターをレポートを生成するために選択された一組のクラスターに付加するステップ、及び一組のクラスターのデータエンティティ１２０を使用してレポートを生成するステップを含む。

さらに別の変形例では、方法において、任意の数のクラスター１３４の一つについてのアグリゲート値１５２は、クラスターの任意の数のデータエンティティ１４４により共有された特定の属性タイプの属性についての値の合計とする。さらに別の変形例では、方法において、特定の属性タイプは、コスト、オフセットクレジット、公債、プロジェクトに関する任意の数の人々、プロジェクトのための任意の数のタスク、プロジェクト最終期限、プロジェクトで使用される特定タイプの任意の数の装置、材料のタイプ、識別番号のうちの一つから選択される。

一つの態様では、プロジェクト１０６の情報１１６の管理装置が開示され、装置は、プロジェクト１０６の情報１１６をデータエンティティとして連想メモリ１３０に記憶するように構成されたプロジェクトマネージャー１１２であって、連想メモリ１３０は、データエンティティ１２０が複数のデータに含まれる複数の連想性を含む複数のデータを含み；連想メモリ１３０は、コンテンツアドレッサブル構造をさらに含み；且つ、連想メモリ１３０は、複数のデータ間での直接的関係及び間接的関係を含むグループから選択された少なくともひとつの関係に基づきクエリされるように構成されることを特徴とするプロジェクトマネージャー１１２、及び任意の数のクラスター１３４を形成し且つ任意の数のクラスター１３４を使用してレポートを生成するために、連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０を分類するように構成されたプロジェクト分析器１１４を備える。一つの変形例では、装置は、ディスプレーシステム上でのディスプレーのために構成されたグラフィカルユーザインターフェースをさらに備え、グラフィカルユーザインターフェースは、関心のエリア１２９に関連する連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０の部分を任意の数のクラスター１３４の一つに分類するための任意の数の選択されたクライテリア１３２を識別するユーザ入力を受信するように構成される。

一つの例では、装置において、任意の数の選択されたクライテリア１３２を使用して連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０から関心のエリア１２９に関連する任意の数のデータエンティティ１４４を識別すること；識別された任意の数のデータエンティティ１４４に基づき一組の新たなクライテリア１４６を識別すること；及び関心のエリアに関連する連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０の部分を任意の数のクラスター１３４の一つに分類するための修正されたクライテリア１４７を形成するために、一組の新たなクライテリア１４６を任意の数の選択されたクライテリア１３２に付加することにより、プロジェクト分析器１１４は、任意の数のクラスター１３４を形成するために連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０を分類するようさらに構成される。一つの例では、装置において、プロジェクト分析器１１４は、連想メモリに記憶されたデータエンティティ１２０の一つが任意の数のクラスター１３４の一つに属するかどうかを判定し；且つ、データエンティティがクラスターに属すると判定されるときに、データエンティティ１２０の一つをクラスターに付加することにより、任意の数のクラスター１３４を形成するために、連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０を分類するようさらに構成される。

別の例では、装置において、プロジェクト分析器１１４は、エンティティ分析エンジン１３６及びデータエンティティを連想する任意の数の属性を使用して類似性スコア１４２を形成するために、データエンティティをクラスター内にすでに存在する任意の数のデータエンティティ１４４と比較すること；及び類似性スコア１４２が選択された閾値よりも大きいかどうかを判定することにより、連想メモリに記憶されたデータエンティティ１２０の一つが任意の数のクラスター１３４の一つに属するかどうかを判定するようさらに構成される。さらに別の例では、装置において、プロジェクト分析器１１４は、類似性スコア１４２が選択された閾値よりも大きいときに、データエンティティをクラスターに付加することにより、データエンティティ１２０の一つをクラスターに付加するようさらに構成される。

一つの態様では、コンピュータシステム１１０が開示され、コンピュータシステム１１０は、バス、バスに接続され且つプログラムコードを含む固定記憶装置、及びバスに接続されたプロセッサユニット１１０４を備え、プロセッサユニット１１０４は：データエンティティ１２０が複数のデータに含まれる複数の連想性を含む複数のデータを含み、コンテンツアドレッサブル構造をさらに含み、且つ複数のデータ間での直接的な関係及び間接的な関係を含むグループから選択された少なくともひとつの関係に基づきクエリされるように構成された連想メモリ１３０に、プロジェクト１０６の情報１１６をデータエンティティ１２０として記憶し；任意の数のクラスター１３４を形成するために連想メモリ１３０に記憶されたデータエンティティ１２０を分類し；且つ任意の数のクラスター１３４を使用してレポートを生成するために、プログラムコードを実行するように構成される。

したがって、種々の実施形態は、プロジェクト情報の管理方法及び装置を提供する。特に、種々の実施形態は、連想メモリに記憶されたプロジェクトについての情報を管理する方法及び装置を提供する。

一つの実施形態では、プロジェクトの情報管理方法が提供される。プロジェクトの情報は、データエンティティとして連想メモリに記憶される。連想メモリは、データエンティティが複数のデータに含まれる複数の連想性を有する複数のデータを含むことができる。さらに、連想メモリは、コンテンツアドレッサブル構造を含むことができる。連想メモリは、複数のデータ間での直接的関係及び間接的関係を含むグループから選択された少なくとも一つの関係に基づきクエリされるように構成される。任意の数のクラスターを形成するために、任意の数の選択されたクライテリアを使用して、連想メモリに記憶されたデータエンティティが分類される。任意の数のクラスターを使用して、レポートが生成される。

上述した種々の実施形態の説明は、例示及び説明を目的とするものであって、開示された形態における実施形態を包括する又は限定することを目的とするものではない。当業者には、多数の修正例及び変形例が明らかであろう。さらに、種々の実施形態は、他の実施形態に照らして別の利点を提供できる。選択された一又は複数の実施形態は、実施形態の原理、実際の用途を最も好ましく説明するため、及び他の当業者に対し、様々な実施形態の開示と、考慮される特定の用途に適した様々な修正との理解を促すために選択及び記述されている。

Claims (8)

1. プロジェクト（１０６）の情報（１１６）を管理するための方法であって、
   プロジェクト（１０６）の情報（１１６）をデータエンティティ（１２０）として連想メモリ（１３０）に記憶するステップ、
   関心のエリア（１２９）に関連した連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）の部分を任意の数のクラスター（１３４）の一つに分類するための任意の数の選択されたクライテリア（１３２）を識別するステップ、
   任意の数のクラスター（１３４）を形成するために連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）を分類するステップ、及び
   任意の数のクラスター（１３４）を使用してレポートを生成するステップを含み、
   前記連想メモリ（１３０）は、
   データエンティティ（１２０）が複数のデータの中に含まれる複数の連想性を含む複数のデータを含み、
   コンテンツアドレッサブル構造を含み、且つ
   複数のデータ間での直接的関係及び間接的関係を含む群から選択された少なくとも一つの関係に基づきクエリされるように構成され、
   任意の数のクラスター（１３４）を形成するために連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）を分類するステップは、
   任意の数の選択されたクライテリア（１３２）を使用して、連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）から関心のエリア（１２９）に関連する任意の数のデータエンティティ（１４４）を識別するステップ、
   識別された任意の数のデータエンティティ（１４４）に基づき一組の新たなクライテリア（１４６）を識別するステップ、及び
   関心のエリア（１２９）に関連した連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）の部分を任意の数のクラスター（１３４）の一つに分類するための修正されたクライテリア（１４７）を形成するために、一組の新たなクライテリア（１４６）を任意の数の選択されたクライテリア（１３２）に付加するステップを含む、方法。
2. 任意の数のクラスター（１３４）を形成するために連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）を分類するステップは、
   連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）の一つが任意の数のクラスター（１３４）の一つに属するかどうかを判定するステップであって、
   エンティティ分析エンジン（１３６）及びデータエンティティを連想する任意の数の属性を使用して類似性スコア（１４２）を形成するために、データエンティティをクラスターにすでに存在する任意の数のデータエンティティ（１４４）と比較するステップと、
   類似性スコア（１４２）が選択された閾値よりも大きいかどうかを判定するステップとを含むステップ、及び
   データエンティティがクラスターに属すると判定されるときに、データエンティティ（１２０）の一つをクラスターに付加するステップであって、
   類似性スコア（１４２）が選択された閾値よりも大きいときに、データエンティティをクラスターに付加するステップを含むステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. プロジェクト（１０６）の情報（１１６）をデータエンティティ（１２０）として連想メモリ（１３０）に記憶するステップは、
   プロジェクト（１０６）の情報（１１６）を自由テキストとして受信するステップ、
   自由テキストをデータエンティティ（１２０）の第一のタイプ（１２４）、第二のタイプ（１２６）、及び第三のタイプ（１２８）に解析するステップ、及び
   データエンティティ（１２０）を連想メモリ（１３０）に記憶するステップを含み、
   第一のタイプ（１２４）はプロジェクトエンティティとし、第二のタイプ（１２６）はタスクエンティティとし、且つ第三のタイプ（１２８）は納品物エンティティとする、請求項１に記載の方法。
4. ユーザにより入力されたクエリの形式で任意の数の選択されたクライテリア（１３２）を受信するステップをさらに含み、
   任意の数の選択されたクライテリア（１３２）は、関心のエリア（１２９）に関連した連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）の部分を任意の数のクラスター（１３４）の一つに分類するための任意の数の検索語を含み、
   任意の数のクラスター（１３４）を使用してレポートを生成するステップは、
   任意の数のクラスター（１３４）の各クラスターについてのアグリゲート値（１５２）を計算するステップ、
   選択された閾値よりも大きいアグリゲート値（１５２）を含む任意の数のクラスター（１３４）の任意の一つをレポートを生成するために選択された一組のクラスターに付加するステップ、及び
   一組のクラスターのデータエンティティ（１２０）を使用してレポートを生成するステップを含み、任意の数のクラスター（１３４）の一つについてのアグリゲート値（１５２）はクラスターの任意の数のデータエンティティ（１４４）により共有された特定の属性タイプの属性についての値の合計とする、請求項１に記載の方法。
5. プロジェクト（１０６）の情報（１１６）を管理するための装置であって、
   プロジェクト（１０６）の情報（１１６）をデータエンティティとして連想メモリ（１３０）に記憶するように構成されたプロジェクトマネージャー（１１２）、及び
   任意の数のクラスター（１３４）を形成し且つ任意の数のクラスター（１３４）を使用してレポートを生成するために、連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）を分類するように構成されたプロジェクト分析器（１１４）を備え、
   前記連想メモリ（１３０）は、
   データエンティティ（１２０）が複数のデータの中に含まれる複数の連想性を含む複数のデータを含み、
   コンテンツアドレッサブル構造をさらに含み、且つ
   複数のデータ間での直接的関係及び間接的関係を含む群から選択された少なくとも一つの関係に基づきクエリされるように構成され、
   前記プロジェクト分析器（１１４）は、
   任意の数の選択されたクライテリア（１３２）を使用して、連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）から関心のエリア（１２９）に関連する任意の数のデータエンティティ（１４４）を識別すること、
   識別された任意の数のデータエンティティ（１４４）に基づき一組の新たなクライテリア（１４６）を識別すること、及び
   関心のエリアに関連した連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）の部分を任意の数のクラスター（１３４）の一つに分類するための修正されたクライテリア（１４７）を形成するために、一組の新たなクライテリア（１４６）を任意の数の選択されたクライテリア（１３２）に付加することにより、
   任意の数のクラスター（１３４）を形成するために、連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）を分類するようさらに構成された、装置。
6. ディスプレーシステム上でのディスプレーのために構成されたグラフィカルユーザインターフェースをさらに含み、グラフィカルユーザインターフェースは、関心のエリア（１２９）に関連する連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）の部分を任意の数のクラスター（１３４）の一つに分類するための任意の数の選択されたクライテリア（１３２）を識別するユーザ入力を受信するように構成された、請求項５に記載の装置。
7. プロジェクト分析器（１１４）は、連想メモリに記憶されたデータエンティティ（１２０）の一つが任意の数のクラスター（１３４）の一つに属するかどうかを判定すること、及びデータエンティティがクラスターに属すると判定されるときに、データエンティティ（１２０）の一つをクラスターに付加することにより、任意の数のクラスター（１３４）を形成するために、連想メモリ（１３０）に記憶されたデータエンティティ（１２０）を分類するようさらに構成された、請求項５に記載の装置。
8. プロジェクト分析器（１１４）は、エンティティ分析エンジン（１３６）及びデータエンティティを連想する任意の数の属性を使用して類似性スコア（１４２）を形成するために、データエンティティをクラスターにすでに存在する任意の数のデータエンティティ（１４４）と比較すること、及び類似性スコア（１４２）が選択された閾値よりも大きいかどうかを判定することにより、連想メモリに記憶されたデータエンティティ（１２０）の一つが任意の数のクラスター（１３４）の一つに属するかどうかを判定するようさらに構成され、且つ
   プロジェクト分析器（１１４）は、類似性スコア（１４２）が選択された閾値よりも大きいときに、データエンティティをクラスターに付加することにより、データエンティティ（１２０）の一つをクラスターに付加するようさらに構成された、請求項５から７のいずれか一項に記載の装置。

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