JP6156983B2 - 端末上の作業履歴を業務ごとの手順に分離する手順分離装置、方法およびプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、端末上の作業履歴を業務ごとの手順に分離する手順分離装置、方法およびプログラムに関し、特に、端末上の作業履歴の時系列データを解析して各業務間での切れ目を判定し、業務ごとの手順に自動的に分離する手順分離装置、方法およびプログラムに関する。
Webアクセス、データ整理、ネットワーク運用など、PCなどの端末を用いた業務についての作業マニュアルは、端末メーカなどから提供される仕様書を参考にして作成できる。また、不適切な作業は、仕様書から判定できる。しかし、仕様書からの作業マニュアルの作成には、多くの負担と時間を要する。また、端末を用いた業務では、当該業務に独自の手順で作業が行われたり、より効率的な手順で作業が行われたりすることがある。このため、種々の状況に対して使い勝手のよい作業マニュアルを負担少なくかつ短時間で作成できることが望まれる。
端末上の作業履歴を解析して作業マニュアルを作成したり、不適切な作業を判定したりすることもできる。しかし、従来、作業履歴の解析は、人手により行われているので、これでも、多くの負担と時間を要する。また、作業履歴から適切な作業マニュアルを作成するためには、それを意識した作業を作業端末上で行う必要があるので、作業者の負担が大きいという課題もある。
図４は、端末上の作業履歴から作業マニュアルやインシデント(出来事)報告などを作成するための、従来の手順を示す図である。
作業マニュアルを作成する際、作業者は、作業用プログラムAまたはBに従って、作業マニュアルの作成を意識した作業を作業端末上で行う。この作業は、履歴取得用プログラムにより監視され、時系列データからなる作業履歴が取得される。作業履歴は、作業端末のキーボードやマウスなどを操作して作業者が行った一連の作業、すなわち手順を表し、例えば、作業端末画面のスナップショットの時系列データからなる。作業履歴には、作業の時刻(xxxx)、作業端末上で起動されたアプリケーション(yyyy)、作業内容(zzzz)などが含まれている。
作業履歴は、作業履歴蓄積データベース(DB)に蓄積される。管理者などは、作業履歴蓄積DBに蓄積された作業履歴から、作業マニュアルやインシデント報告など作成することができ、また、不適切な作業を知ることができる。
特許文献１には、作業端末上で起動されているアプリケーションを判定して作業内容を分類するとともに、キーボードやマウスなどの動きを分析して作業工数を見積もる方法が記載されている。
また、端末上での作業マニュアルの作成などを目的とした履歴取得用および作業履歴蓄積用のツールが、HP社よりAdoption Readiness Tool (HP ART(登録商標))として提供されている。
作業者や管理者の負担や作業時間を軽減するため、PCなどの端末上の作業履歴から作業マニュアルなどを作成するに際しては、できるだけシステムの自動的処理で済ますことが望まれる。この自動的処理では、作業履歴を業務ごとの一纏まりの手順に分離する必要があり、そのためには、作業履歴における業務間での切れ目を自動的に判定する手法が鍵となる。しかし、従来、作業履歴における業務間での切れ目を自動的に判定する手法は存在しない。
特許文献１に記載されている方法は、業務と関係する作業か私的な作業かなどといった大まかな作業内容の把握や作業進捗・停止の判定を行うものであり、作業履歴における業務間での切れ目を自動的に判定するものでない。
また、上記の履歴取得用および作業履歴蓄積用のツールでは、作業者自身が作業手順の開始と終了の時点を明示的に入力する必要がある。したがって、これも、作業履歴における業務間での切れ目を自動的に判定するものでない。
本発明の目的は、端末上の作業履歴の時系列データを解析することにより作業履歴における各業務間での切れ目を判定し、業務ごとの手順に自動的に分離する手順分離装置、方法およびプログラムを提供することにある。
上記課題を解決するため、本発明は、端末上の作業履歴を業務ごとの手順に分離する手順分離装置であって、
作業履歴蓄積データベースに蓄積された作業履歴の時系列データから、各データを順次取得し、文字を抽出する文字解析部と、
前記文字解析部により抽出された文字からキーワードを抽出し、抽出されたキーワードを、予め定められた、キーワードと該キーワードがよく出現する当該タスクとの関係に照合して、抽出されたキーワードから当該タスクを判定し、さらに、判定された当該タスクを、予め定められた、当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクとの関係に照合して、判定された当該タスクとそれに先行して判定された前タスクとのタスク連続性を判定することにより業務の切れ目を判定し、該切れ目により作業履歴を業務ごとの手順に分離する文脈解析部を備えた点に第１の特徴がある。
作業履歴蓄積データベースに蓄積された作業履歴の時系列データから、各データを順次取得し、文字を抽出する文字解析部と、
前記文字解析部により抽出された文字からキーワードを抽出し、抽出されたキーワードを、予め定められた、キーワードと該キーワードがよく出現する当該タスクとの関係に照合して、抽出されたキーワードから当該タスクを判定し、さらに、判定された当該タスクを、予め定められた、当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクとの関係に照合して、判定された当該タスクとそれに先行して判定された前タスクとのタスク連続性を判定することにより業務の切れ目を判定し、該切れ目により作業履歴を業務ごとの手順に分離する文脈解析部を備えた点に第１の特徴がある。
また、本発明は、前記文脈解析部が、当該タスクに先行して行われる可能性が高いタスクと前タスクとの相関の有無を、当該タスクと前タスクとで一致するキーワードの数から算出し、この算出結果も用いて業務の切れ目を判定する点に第２の特徴がある。
また、本発明は、前記文脈解析部が、前タスクから当該タスクまでの経過時間を算出し、この算出結果も用いて業務の切れ目を判定する点に第３の特徴がある。
また、本発明は、前記文脈解析部が、さらに、当該タスクと業務の切れ目の手順として行われる可能性が高い特定タスクとを照合して、当該タスクが、それだけから業務の切れ目である可能性が高いと判定できる特定タスクであるか否かを判定し、その判定結果も用いて業務の切れ目を判定する点に第４の特徴がある。
さらに、本発明は、前記文脈解析部が、キーワードから当該タスクを判定し、判定された当該タスクを、予め定められた、当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクとの関係に照合する際、キーワードと該キーワードが現れる可能性が高い当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクとを対として予め格納している辞書データベースを用いる点に第５の特徴がある。
また、本発明は、前記文脈解析部が、キーワードから当該タスクを判定し、判定された当該タスクを、予め定められた、当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクとの関係に照合する際、複数の異なるキーワードが抽出されている場合には、キーワードと該キーワードが現れる可能性が高い当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクと該キーワードの優先度を対として予め格納している辞書データベースを用い、前記キーワードの優先度の優先順位が高いキーワードから当該タスクを判定する点に第６の特徴がある。
さらに、本発明は、前記辞書データベースに格納されている情報が、適宜設定変更可能である点に第７の特徴がある。
なお、本発明は、装置としてだけでなく、方法としてもコンピュータ・プログラムとしても実現できる。
本発明では、端末上の作業履歴の時系列データを解析することにより作業履歴における各業務間での切れ目を判定するので、作業履歴を業務ごとの手順に自動的に分離することができる。これにより、作業履歴から作業マニュアルなどを作成する際の、作業者や管理者の負担やそれに要する時間を軽減できる。
また、作業履歴の時系列データを解析して作業の連続性を判定するので、特異なタスクや不適切なタスクの部分を判定できる。さらに、作業の連続性を判定する際、辞書DBに予め格納されている、業務に関係するキーワードとタスクを参照するので、業務に関係ない私的なタスクを判定できる。
以下、図面を参照して本発明を説明する。以下では、ネットワーク監視業務を含む種々の業務についての手順を分離する場合を例として説明するが、本発明は、このような適用に限られるものでない。また、本発明は、装置としてだけでなく、方法としてもコンピュータ・プログラムとしても実現できる。
図１は、本発明に係る手順分離装置を含むシステムの全体構成を示すブロック図である。
図１において、作業用プログラムAまたはBに従って、作業者が作業端末上で作業を行うと、その作業が履歴取得用プログラムにより監視され、作業履歴が取得される。作業用プログラムAは、例えば、ネットワーク監視用プログラムであり、ネットワーク監視業務の場合に起動され、作業用プログラムBは、他の業務の場合に起動される。もちろん、作業用プログラムは、2つに限られない。作業者が作業用プログラムAによる業務を行っても作業用プログラムBによる業務を行っても、作業履歴は、業務による明示的区別なく、一連の時系列データとして作業履歴蓄積データベース(DB)に蓄積される。
以上の構成は、従来技術と同様であるが、ここで作業者が行う作業は、通常業務での作業でよく、作業マニュアルの作成を意識しての作業である必要はない。
手順分離装置10は、本発明を構成する部分であり、作業履歴蓄積DBに蓄積された作業履歴の時系列データを解析し、各データから判定される作業(以下、タスクと称する)からタスク連続性を判定することにより業務の切れ目を判定し、該切れ目により作業履歴を業務ごとの手順に分離する。
手順分離装置10は、文字解析部11、文脈解析部12、キーワード蓄積部13、コンテキスト蓄積部14および辞書データベース(DB)15を備える。ここで、文字解析部11および文脈解析部12は、プロセッサの一部としてソフトウエアあるいはハードウエアで実現できる。本発明は、特に文脈解析部12に特徴がある。
文字解析部11は、作業履歴蓄積DBに作業履歴として蓄積された作業履歴の時系列データから各データを順次取得して解析し、個々のデータから文字を抽出する。作業履歴の時系列データは、例えば、作業端末画面のスナップショットの時系列データであり、各スナップショットのデータから文字が抽出される。
文脈解析部12は、辞書DB15を用いて、文字解析部11により抽出された文字からキーワードを抽出し、抽出されたキーワードから当該データでのタスク(当該タスク)を判定し、さらに、当該タスクと当該タスクに先行して判定された前タスクとを用いてタスク連続性を判定することにより業務の切れ目を判定し、該切れ目により作業履歴を業務ごとの手順に分離する。
キーワード蓄積部13は、文脈解析部12により抽出されたキーワードを蓄積し、コンテキスト蓄積部14は、文脈解析部12により判定された当該タスクを蓄積する。文脈解析部12での処理では、キーワード蓄積部13に蓄積されたキーワード、コンテキスト蓄積部14に蓄積されたタスクおよび辞書DB15に格納されている情報が参照される。
図２は、文脈解析部12での処理の一具体例を示すフローチャートである。
文脈解析部12は、文字解析部11で抽出された文字を入力とし(S21)、まず、S22で辞書検索を行い、作業履歴の各データからキーワードを抽出する。ここでは、辞書DB15に格納されているキーワードとの照合により、それと一致するものがキーワードとして抽出される。辞書DB15に格納されているキーワードについては後述する。S22で抽出されたキーワードは、キーワード蓄積部13に蓄積される(S23)。なお、ここでキーワードが抽出されなければ、作業履歴のデータは、予定された業務内での作業によるものでなく、それ以外の作業が行われたことによるものと判定できる。
S24では、当該タスク判定を行う。具体的には、S22で抽出されたキーワードおよび辞書DB15を用いて、作業履歴のデータから当該タスク(Task ID=nとする)を判定する。これにより判定された当該タスクは、コンテキストとしてコンテキスト蓄積部14に蓄積される(S25)。
図３は、辞書DB15に格納されている情報の具体例を示す図であり、辞書DB15は、例えば、「キーワード」、「コンテキスト」および「優先度」を対として予め格納している。
「キーワード」には、作業履歴によく出現しがちなワードを格納する。作業履歴によく出現しがちなワードは、業務種別によって異なるが、「キーワード」には、手順分離対象とする業務でよく出現しがちなワードを網羅的に格納する。
ネットワーク監視業務の場合、「Alarm management」は、発生中アラームの確認機能でよく出現し、「Circuit name」は、ネットワークに関連する回線の確認機能でよく出現し、「Event log」は、ネットワークでのイベント履歴の確認機能でよく出現し、「Package」は、ネットワークの回線を収容している装置の確認機能でよく出現し、「TOK-OSA circuit #」は、東京と大阪間の伝送路の確認機能でよく出現する。したがって、ネットワーク監視業務についての手順を分離するためには、それらのワードをキーワードとして格納する。なお、図３に示されているキーワードは一例であり、適宜変更追加できるようにしておくのが好ましい。
「コンテキスト」は、業務内で行われる可能性の高い作業の流れを示す。この「当該タスク」には、キーワードと関連が深いタスクを格納する。「当該タスク」に「キーワード」と関連の深いタスクを格納することにより、当該キーワードが抽出された作業履歴で行われたタスクを判定できる。例えば、作業履歴から「Alarm management」が抽出された場合、そこでは「発生中アラーム確認」のタスクが行われたと判定できる。
「前タスク」には、当該タスクに先行して行われる可能性が高いタスクを格納する。「前タスク」は、コンテキスト相関処理(後述)で参照される。「後タスク」には、当該タスクに続いて行われる可能性が高いタスクを格納する。なお、「前タスク」、「後タスク」に格納するタスクは、複数あってもよく、その場合、複数のタスクを「または(OR)」で結び付ければよい。
例えば、ネットワーク監視業務の場合、発生中アラームの確認機能は、業務の最初の手順となる可能性が高い。また、発生中アラームの確認機能に続いては、発生中アラームに関連する回線が何かを確認する回線収容確認機能となる可能性が高い。したがって、発生中アラーム確認の「当該タスク」に対する「前タスク」には「無し(Null)」を格納し、「後タスク」には「回線収容確認」を格納すればよい。なお、「後タスク」は使用しないので、格納する必要はない。
「優先度」は、キーワード間での優先順位を示す。これは、作業履歴のデータ(作業端末画面)から複数の異なるキーワードが抽出された場合に対処できるようにするためである。例えば、作業履歴のデータから「Circuit name」と「TOK-OSA circuit #」が抽出された場合、「Circuit name」の優先度は「1」であり、「TOK-OSA circuit #」の優先度は「3」であるので、「Circuit name」から当該タスクを判定する。優先度が同じキーワードが抽出された場合には、作業履歴のデータに表題して表れるキーワードを優先させるなど、他の条件を追加的に用いて1つのキーワードに絞り込めばよい。
図２に戻って、S26では、特定タスク判定を行う。ここでは当該タスクが特定タスクか否かを判定し、その結果をBoolean(s)として算出する。特定タスクとは、当該タスクだけから業務の切れ目の可能性を判定できるものを意味する。例えば、ネットワーク監視業務の場合、発生中アラーム確認は、最初の手順として行われる可能性が高い。したがって、発生中アラーム確認のタスクが存在する場合、そこが業務の切れ目となる可能性が高いと判定できる。特定タスク判定では、当該タスクが、業務の切れ目の可能性が高い特定タスクであれば、Boolean(s)=1となり、そうでなければ、Boolean(s)=0となる。
S27では、コンテキスト相関処理を行う。ここでは当該タスク(Task ID=n)に先行して行われる可能性が高いタスクと当該タスクに先行して判定された前タスク(Task ID=n-1)の相関の有無を計算し、その結果としてBoolean(c)を送出する。コンテキスト蓄積部14には当該タスクに先行して判定された前タスクが蓄積されているので、それを参照してコンテキスト相関を計算することができる。なお、当該タスクに先行して行われる可能性が高いタスクと前タスクは、辞書DB15の「コンテキスト」の表現を持つので、コンテキスト相関処理では、両者の一致を判定するだけでよい。コンテキスト相関処理では、両者が一致すれば、Boolean(c)=1となり、一致しなければ、Boolean(c)=0となる。なお、コンテキスト蓄積部14に前タスクが蓄積されていなければ、コンテキスト相関処理を省略し、Boolean(c)=0とすればよい。
S28では、キーワード相関処理を行う。ここでは、当該タスクと前タスクのキーワードを参照し、一致するキーワードの数を検出する。当該タスクと前タスクのキーワードは、辞書検索(S22)の結果としてキーワード蓄積部13に蓄積されている。例えば、当該タスクと前タスクから、同じキーワード(例えば、回線名、設備名など)が抽出されていなければ、当該タスクと前タスクの間は、業務の切れ目である可能性が高い。逆に、当該タスクと前タスクから、多くの同じキーワードが抽出されていれば、当該タスクと前タスクの間は、業務の切れ目である可能性が低い。キーワード相関処理では、一致したキーワードの数(Matched keywords=m)を求める。なお、コンテキスト蓄積部14に前タスクが蓄積されていなければ、キーワード相関処理を省略し、Matched keywords=0とすればよい。
S29では、当該タスクと前タスクの時刻差分を算出する。前タスクとの時刻差分は、作業履歴のデータに含まれている作業時の時刻から算出できる。この時刻差分が大きいほどタスクの業務の切れ目である可能性が高い。ここでは、時刻差分t(sec.)を求める。なお、前タスクがなければ、前タスクとの時間差分を予め設定された最大値tｍａｘ(sec.)とすればよい。このtｍａｘの値により、当該タスクが業務の始まりと判定できるようになる。
S30では、以上の処理により得られたBoolean(s)、Boolean(c)、Matched keywords=m、t(sec.)から、作業履歴における業務の切れ目、すなわち手順断面を判定する。ここで、S26〜S29で得られた値をｓ、ｃ、ｍ、ｔとすると、手順断面は、例えば、下記式のｄを算出し、その値が予め設定された閾値を超えるか否かで判定できる。なお、下記式の「＊」は乗算を表し、ｋ１〜ｋ４は、ｓ、ｃ、ｍ、ｔそれぞれに対して付加する重みを表す。
ｄ＝(ｓ＊ｋ１)−(ｃ＊ｋ２)＋(ｍ＊ｋ３)＋(ｔ＊ｋ４)
ここで、例えば、(k1, k2, k3, k4)＝(5, 3, 2, 3600−１)、閾値＝10が設定され、S26〜S29で、(s, c, m, t)＝(1, 1, 5, 5000)が算出されたとすると、ｄ＝13.38となり、その値は閾値(＝10)を超えているので、当該タスクが手順断面と判定される。なお、上記のtｍａｘを36000超の値に設定すれば、それだけで、当該タスクが手順断面と判定される。
最後に、S31では、S30で判定された手順断面に従って作業履歴を業務ごとの手順に分離する。以上のように、端末上の作業履歴の時系列データが解析されて作業履歴における各業務間での切れ目が判定されて、作業履歴が業務ごとの手順に分離される。
以上実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態では、特定タスク判定、コンテキスト相関処理、キーワード相関処理、前タスクとの時間差分算出を、この順で順次行うものとしたが、これらの処理は、辞書検索(S22)および当該タスク判定(S24)の後であれば、どのような順序で行ってもよい。
また、特定タスク判定、コンテキスト相関処理、キーワード相関処理、前タスクとの時間差分算出の全てを備える必要はなく、コンテキスト相関処理だけでもよい。しかし、キーワード相関処理や前タスクとの時間差分算出や特定タスク判定をも行うことにより手順断面をより確実に判定できるようになる。
また、辞書DB15は、手順分離装置10の外部にあってもよい。さらに、辞書DB15の「優先度」は、より細かい設定が可能な点数であってもよく、その点数を、業務手順の生成(S31)の結果を管理者等が評価して適宜設定変更できるようにしてもよい。
10・・・手順分離装置、11・・・文字解析部、12・・・文脈解析部、13・・・キーワード蓄積部、14・・・コンテキスト蓄積部、15・・・辞書データベース(DB)15
Claims (9)
- 端末上の作業履歴を業務ごとの手順に分離する手順分離装置であって、
作業履歴蓄積データベースに蓄積された作業履歴の時系列データから、各データを順次取得し、文字を抽出する文字解析部と、
前記文字解析部により抽出された文字からキーワードを抽出し、抽出されたキーワードを、予め定められた、キーワードと該キーワードがよく出現する当該タスクとの関係に照合して、抽出されたキーワードから当該タスクを判定し、さらに、判定された当該タスクを、予め定められた、当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクとの関係に照合して、判定された当該タスクとそれに先行して判定された前タスクとのタスク連続性を判定することにより業務の切れ目を判定し、該切れ目により作業履歴を業務ごとの手順に分離する文脈解析部を備えたことを特徴とする手順分離装置。 - 前記文脈解析部は、当該タスクに先行して行われる可能性が高いタスクと前タスクとの相関の有無を、当該タスクと前タスクとで一致するキーワードの数から算出し、この算出結果も用いて業務の切れ目を判定することを特徴とする請求項１に記載の手順分離装置。
- 前記文脈解析部は、前タスクから当該タスクまでの経過時間を算出し、この算出結果も用いて業務の切れ目を判定することを特徴とする請求項１または２に記載の手順分離装置。
- 前記文脈解析部は、さらに、当該タスクと業務の切れ目の手順として行われる可能性が高い特定タスクとを照合して、当該タスクが、それだけから業務の切れ目である可能性が高いと判定できる特定タスクであるか否かを判定し、その判定結果も用いて業務の切れ目を判定することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載の手順分離装置。
- 前記文脈解析部は、キーワードから当該タスクを判定し、判定された当該タスクを、予め定められた、当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクとの関係に照合する際、キーワードと該キーワードが現れる可能性が高い当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクとを対として予め格納している辞書データベースを用いることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の手順分離装置。
- 前記文脈解析部は、キーワードから当該タスクを判定し、判定された当該タスクを、予め定められた、当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクとの関係に照合する際、複数の異なるキーワードが抽出されている場合には、キーワードと該キーワードが現れる可能性が高い当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクと該キーワードの優先度を対として予め格納している辞書データベースを用い、前記キーワードの優先度の優先順位が高いキーワードから当該タスクを判定することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の手順分離装置。
- 前記辞書データベースに格納されている情報が、適宜設定変更可能であることを特徴とする請求項５または６に記載の手順分離装置。
- 端末上の作業履歴を業務ごとの手順に分離する手順分離方法であって、
作業履歴蓄積データベースに蓄積された作業履歴の時系列データから、各データを順次取得し、文字を抽出する文字解析ステップと、
前記文字解析ステップにより抽出された文字からキーワードを抽出し、抽出されたキーワードを、予め定められた、キーワードと該キーワードがよく出現する当該タスクとの関係に照合して、抽出されたキーワードから当該タスクを判定し、さらに、判定された当該タスクを、予め定められた、当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクとの関係に照合して、判定された当該タスクとそれに先行して判定された前タスクとのタスク連続性を判定することにより業務の切れ目を判定し、該切れ目により作業履歴を業務ごとの手順に分離する文脈解析ステップを有することを特徴とする手順分離方法。 - 端末上の作業履歴を業務ごとの手順に分離するため、コンピュータに、
作業履歴蓄積データベースに蓄積された作業履歴の時系列データから、各データを順次取得し、文字を抽出する文字解析機能と、
前記文字解析機能により抽出された文字からキーワードを抽出し、抽出されたキーワードを、予め定められた、キーワードと該キーワードがよく出現する当該タスクとの関係に照合して、抽出されたキーワードから当該タスクを判定し、さらに、判定された当該タスクを、予め定められた、当該タスクと当該タスクに先行して行われる可能性が高い前タスクとの関係に照合して、判定された当該タスクとそれに先行して判定された前タスクとのタスク連続性を判定することにより業務の切れ目を判定し、該切れ目により作業履歴を業務ごとの手順に分離する文脈解析機能を実現させるためのプログラム。
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| JP2014229028A (ja) | 2014-12-08 |
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