JP6781602B2 - 業務支援システム、および、業務支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、業務支援システム、および、業務支援方法に係り、特に、サプライチェーンにおいて、最適な生産計画の立案方法や安全在庫の算出方法を提示することにより業務を支援するのに好適な業務支援システム、および、業務支援方法に関する。

サプライチェーンとは、原材料・部品の調達から、製造、在庫管理、販売、配送までの製品の全体的な一連のビジネスプロセスをいう。このようなサプライチェーンの運営においては、需要変動や災害によるリードタイム遅延など、刻一刻と変化する状況別に各企業で最適な業務ロジック（生産計画の立案方法や安全在庫の算出方法などのサプライチェーン業務を遂行するための具体的、定量的な方法、詳細は後述）を瞬時に選定、実行する必要がある。サプライチェーンの最適な構築をおこなうために、サプライチェーンモデルによるシミュレーションにより、サプライチェーンを評価する手法が知られている。このような手法としては、例えば、特許文献１がある。この特許文献１には、製品、資材の在庫および資材調達の物流ルートを、サプライチェーン全体で棚卸在庫費用と物流費用と販売機会損失費用の合計費用が最小となるように、サプライチェーンモデルを用いたシミュレーションで算出する技術が開示されている。

また、サプライチェーンには限られないが、起こりうる状況変化に対応して、災害の対策指示を、現場から修正して、最適な災害対策のシナリオを構築する手法が知られている。例えば、特許文献２では、指示の確信度の累積値が所定の条件を満たす場合に、確信度が低いと判断された指示の一覧を表示し、修正させることにより、「シナリオの最適化の検証を容易に可能な緊急時指揮支援システムを提供する」としている。

特開２００７−２２６７１８号公報 特開２０１０−２０４７１２号公報

上記特許文献１に記載されている技術では、販売計画が更新されるタイミングをトリガーとし、製品在庫と部品在庫および資材調達の物流ルートをシミュレーションにより算出する技術となっている。

しかし、シミュレーションモデルから最適解を導出する場合、スタンドアロン型またはクラウド型を問わず、計算リソースは限られている。加えて、想定される需要変動や業務ロジックの膨大な組合せから導出しなければならない。ゆえに、サプライチェーンの状況変化に対応して、高速に最適な業務ロジックを算出することはできないという問題点がある。

また、上記特許文献２に記載されている技術では、災害時において、所与の状況変化に対応し、人手で災害時のシナリオを修正して、最適な緊急対応シナリオを構築できるとしている。

しかしながら、状況変化が所与の場合、起こりうる状況変化に対して十分に網羅できているか不明である。なおかつ、状況変化毎に最適な緊急対応シナリオを人手で導出しているため、正確性および計算時間が不明瞭である。

本発明は、上記問題点を解決するためになされたもので、その目的は、サプライチェーンにおいて、各企業の起こりうる状況変化に対応して、短時間でかつ自動的に、最適な業務ロジックを提示して業務を支援する業務支援システム、および、業務支援方法を提供することにある。

上記問題点を解決するための業務支援システムの構成は、複数の企業から構成される業務システムにおける業務支援システムであって、各企業のマスタ情報と、各企業の業務ロジックからシミュレーションおけるシナリオのシナリオ情報を生成するシナリオ情報生成部と、シナリオ情報生成部が生成したに各企業の業務ロジックを組み合わせて、業務ロジック組合せ情報を生成する業務ロジック組合せ部と、業務ロジック組合せ情報に基づいてシミュレーションをおこない、シナリオにおける業務ロジックごとのＫＰＩ（Key Performance Ｉndicators）情報を演算するシミュレーション部と、複数の企業から構成される業務システムの業務に関する状況変化情報を読み込む状況変化情報収集部と、状況変化情報収集部が読み込んだ状況変化情報に最も近いシナリオを、業務ロジック組合せ情報から求める類似シナリオ検索部と、重視ＫＰＩを入力する重視ＫＰＩ入力部と、最適業務ロジックを表示する最適業務ロジック表示部と、各企業の最適業務ロジックを演算する最適業務ロジック演算部とを備えるものである。そして、最適業務ロジック演算部は、状況変化情報に最も近いシナリオを参照し、ＫＰＩ情報からそのシナリオに係るＫＰＩを求め、入力された重視ＫＰＩの最も達成しているシナリオを求め、そのシナリオと業務ロジック組合せ情報において組み合わされている業務ロジックを最適業務ロジックとして算出する。

特に、複数の企業から構成される業務システムは、サプライチェーンであることを特徴とするものである。

本発明によれば、サプライチェーンにおいて、各企業の起こりうる状況変化に対応して、短時間でかつ自動的に、最適な業務ロジックを提示して業務を支援する業務支援システム、および、業務支援方法を提供することができる。

業務支援システムの全体構成図である。 業務支援装置のハードウェア構成図である。 企業マスタ情報テーブル１３１０の一例を示す図である。 企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０の一例を示す図である。 初期シナリオ情報テーブル１１１０の一例を示す図である。 重点シナリオ情報テーブル１１４０の一例を示す図である。 シナリオ情報テーブル１１２０の一例を示す図である。 計算時間情報テーブル１１５０の一例を示す図である。 業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０の一例を示す図である。 ＫＰＩ演算結果テーブル１２１０の一例を示す図である。 状況変化情報テーブル１４１０の一例を示す図である。 シナリオスコアテーブル１４２０の一例を示す図である。 最適業務ロジック情報テーブル１４３０の一例を示す図である。 業務支援システムがシミュレーションによる学習データを生成するまでの処理を示すフローチャートである。 シナリオを需要とリスクに関連付けて配置した様子を示す図である（その一）。 シナリオを需要とリスクに関連付けて配置した様子を示す図である（その二）。 最適業務ロジックを生成する処理を示すフローチャートである。 業務支援システムのユーザインタフェース画面を示す図である。

以下、本発明に係る一実施形態を、図１ないし図１７を用いて説明する。

〔業務支援システムの概要、用語〕
先ず、本発明に係る業務支援システム、業務支援方法を理解するために、システムの概要と、その用語について予め説明する。

本実施形態での「業務ロジック」とは、業務支援システムのコンピュータなどの情報処理装置上で実行されるアプリケーションソフトウェアで実行可能なサプライチェーン業務を遂行するための具体的、定量的な方法である。本実施形態での業務ロジックは、サプライチェーンの各企業ごとに定義されており、それを実行するためのパラメタを有する。具体的には、販売計画、調達計画、生産計画、供給計画のそれぞれの立案方法と立案サイクル、輸送手段選定ロジック、安全在庫算出方法などである。

また、本実施形態での「シナリオ」とは、業務支援システムのコンピュータなどの情報処理装置上で実行されるシミュレーションの状況を記述する要素となるものであり、扱う品目ごとに変化項目と、その変更値を有するものである。

このシナリオの変動要因として、市場の需要変動、災害が影響を及ぼす設備使用可能状況、輸送可否状況の組合せなどがある。

本実施形態の業務支援システムでは、業務ロジックに係る情報と、シナリオに係る情報、また、需要、サプライチェーンにおけるリスク要因となるパラメタを入力して、サプライチェーンのシミュレーションをおこなう。

サプライチェーンのシミュレーションは、モデルとするサプライチェーンのＫＰＩ（Key Performance Ｉndicators：重要業績評価指標）を出力する。ＫＰＩは、サプライチェーンの目標達成の度合いを定義する補助となる計量値であり、本実施形態では、納期順守率、在庫金額、ＣＦ（Cash Flow）、ＣＣＣ（Cash Conversion Cycle）、需要合計とする。

本実施形態のサプライチェーンの構成は、扱う各品目ごとに、サプライヤを基点とし、市場を終点として、中間ノードに、複数の倉庫や工場などを有するグラフ構造として表現できる。

本実施形態の業務支援システムは、サプライチェーンの各企業における最適な業務ロジック（最適業務ロジック）を提示することを目的とする。その際に、各ＫＰＩが望ましい数値を取るものを最適であると評価する。

以下、本実施形態の業務支援システムが最適業務ロジックを求めるまでの概要について説明する。
先ず、各企業のマスタ情報、企業の業務ロジックに関する情報から、初期シナリオを生成する。
先ず、企業のマスタ情報と、その企業の業務ロジック情報から、その全ての組合せのシミュレーションをおこない、ターゲットとなる情報装置で一定の時間内に計算できるシナリオ数を計算する。

初期シナリオは、後のシナリオを生成するための種（シード）となるシナリオである。初期シナリオは、各々の番号付けられたシナリオ番号を有する複数のシナリオから構成されるものである。初期シナリオを作成するときには、サプライチェーンの構成の末端のノードである市場に着目して、生成する。初期シナリオの数は、一定の時間内に計算できるシナリオ数を考慮して決定される。

次に、初期シナリオに基づいて、シミュレーションをおこなって、各シナリオ番号ごとのサプライチェーンの構成する企業（すなわち、末端の市場に関連するノードの企業）における全ての業務ロジックを組み合わせて、シミュレーションをおこない、各シナリオ番号ごとのシミュレーションにおけるＫＰＩを算出する。

次に、各シナリオ番号ごとのシミュレーションにおけるＫＰＩスコアを算出する。ＫＰＩスコアは、ＫＰＩを組み合わせた指標である。

次に、初期シナリオを種（シード）とするシナリオを生成する。生成されるシナリオは、末端のノードの市場のサプライチェーンの構成する企業におけるシナリオを生成する。このときに、扱う品目ごとに変化項目の組合せは、全て含まれるように生成され、その変更値などは乱数により生成される。また、生成されたシナリオは、関連する初期シナリオのシナリオ番号を有する。また、初期シナリオと追加したシナリオの数は、一定の時間内に計算できるシナリオ数に基づいて定められる。

次に、ＫＰＩスコアが変化の少ないシナリオを重要でないとみなして削除し、その削除した分、ＫＰＩスコアが変化の多いシナリオからパラメタを変えることにより新たなシナリオを生成して付け加えることにより、シナリオの調整をおこなう。

次に、初期シナリオと追加されたシナリオと、各企業のマスタ情報、企業の業務ロジックに関する情報に基づいて、シミュレーションをおこない、ＫＰＩを再演算する。
次に、ユーザから重視するＫＰＩ（重視ＫＰＩ）を入力させる。重視するとは、最適業務ロジックを求めるにあたって重視するという意味である。

次に、現在のサプライチェーンにおける状況変化情報を取得する状況変化情報は、シナリオに関する情報と同一のデータ構造を持つ情報である。そして、生成したシナリオと、状況変化情報と最も近い（「近い」の評価は後述）シナリオを検索する。そして、そのシナリオのシナリオ番号によるシミュレーションで用いた業務ロジックの中から、入力された重視ＫＰＩの最もいい評価を出しているものを最適業務ロジックとする。

〔業務支援システムの構成〕
次に、図１および図２を用いて本実施形態に係る業務支援システムの構成について説明する。
図１は、業務支援システムの全体構成図である。
図２は、業務支援装置のハードウェア構成図である。

業務支援システムは、図１に示されるように、業務支援装置１００とユーザ端末装置２００がネットワーク５０により接続されている。

業務支援装置１００は、機能に着目すると、シミュレーション情報生成部１１０、シミュレーション部１２０、記憶部１３０、最適業務ロジック算出部１４０、通信部１５０の機能部を有し、各々が通信バスにより接続されている。

シミュレーション情報生成部１１０は、業務支援装置１００で実行するコンピュータシミュレーションに関する情報を生成する機能部であり、初期シナリオ情報生成部１１１、シナリオ情報生成部１１２、業務ロジック組合せ部１１３、重点シナリオ情報生成部１１４、計算時間算出部１１５、シナリオ情報調整部１１６を有する。初期シナリオ情報生成部１１１は、初期シナリオに関する情報を生成する部分である。シナリオ情報生成部１１２は、シナリオ（初期シナリオに基づいて生成される）に関する情報を生成する部分である。業務ロジック組合せ部１１３は、シナリオ情報と業務ロジックを組み合わせた情報を生成する部分である。重点シナリオ情報生成部１１４は、各シナリオを評価する情報を生成する部分である。計算時間算出部１１５は、シミュレーション時間を計測して、シナリオを生成する数の上限を算出する部分である。シナリオ情報調整部１１６は、シナリオ情報生成部１１２により生成されたシナリオ情報の調整をおこなう部分である。

シミュレーション部１２０は、業務支援装置１００のコンピュータシミュレーションをおこなう機能部であり、ＫＰＩ演算部１２１を有する。ＫＰＩ演算部１２１は、各シナリオのＫＰＩを算出する部分である。

最適業務ロジック算出部１４０は、ＫＰＩを勘案した最適な業務ロジックを算出する機能部であり、状況変化情報収集部１４１、類似シナリオ検索部１４２、最適業務ロジック演算部１４３を有する。状況変化情報収集部１４１は、サプライチェーンの状況変化情報を収集する部分である。類似シナリオ検索部１４２は、状況変化情報収集部１４１により収集された状況変化情報に最も近いシナリオを検索する部分である。最適業務ロジック演算部１４３は、ユーザより指定された重視のＫＰＩに基づいた最適な業務ロジックを演算する部分である。

記憶部１３０は、業務支援装置１００で必要なテーブルデータを格納する部分である。記憶部１３０に格納されるテーブルは、機能別に類別すると、マスタテーブル類１３１、シナリオ情報テーブル類１３２、シミュレーション設定テーブル類１３３、シミュレーション入出力・評価テーブル類１３４、状況変化情報テーブル類１３５、最適業務ロジック情報テーブル類１３６となる。

マスタテーブル類１３１は、サプライチェーンを構成する各企業のマスタ情報を格納するテーブル類であり、企業マスタ情報テーブル１３１０、企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０がこれに属する。

シナリオ情報テーブル類１３２は、シナリオに関する情報を格納するテーブル類であり、初期シナリオ情報テーブル１１１０、重点シナリオ情報テーブル１１４０、シナリオ情報テーブル１１２０がこれに属する。

シミュレーション設定テーブル類１３３は、シミュレーションの状況設定のために必要となるテーブル類であり、計算時間情報テーブル１１５０がこれに属する。

シミュレーション入出力・評価テーブル類１３４は、シミュレーションの入力情報、出力情報と、その評価を格納するテーブル類であり、業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０、ＫＰＩ演算結果テーブル１２１０、シナリオスコアテーブル１４２０がこれに属する。

状況変化情報テーブル類１３５は、サプライチェーンにおける状況変化情報を格納するテーブル類であり、状況変化情報テーブル１４１０がこれに属する。

最適業務ロジック情報テーブル類１３６は、ユーザから入力された重視ＫＰＩに基づいた最適業務ロジック情報を格納するテーブル類であり、最適業務ロジック情報テーブル１４３０がこれに属する。
なお、各テーブルの詳細については、後述する。

記憶部１３０に格納される情報は、ネットワーク等を介して、例えばＥＲＰ（Enterprise Resource Planning）等のシステム、それに準じるデータを蓄積したデータベース、あるいは、単なるファイル形式のデータから取得可能である。

ユーザ端末装置２００は、機能に着目すると、重視ＫＰＩ入力部２０１、最適業務ロジック表示部２０２、通信部２１１からなり、各々が通信バスにより接続されている。

重視ＫＰＩ入力部２０１は、ユーザから最適業務ロジックを求める際の重視ＫＰＩを入力する部分である。最適業務ロジック表示部２０２は、業務支援装置１００が求めた最適業務ロジックに関する情報を表示する部分である。

重視ＫＰＩ入力部２０１から入力された重視ＫＰＩに関する情報、最適業務ロジック表示部２０２により表示される最適業務ロジックに関する情報は、ユーザ端末装置２００の通信部２１１が、業務支援装置１００の通信部１５０とインタフェースを持つことにより、業務支援装置１００とやり取りされる。

なお、ユーザ端末装置２００の通信部２１１と、業務支援装置１００の通信部１５０は、ローカルネットワークでもよい、インターネットのようなグローバルネットワークであってもよい。また、通信形態も有線であってもよいし、無線であってもよい。

業務支援装置１００のハードウェア構成としては、例えば、図２に示されるような一般的なパーソナルコンピュータで実現される。

業務支援装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０２、主記憶装置３０４、ネットワークＩ／Ｆ３０６、表示Ｉ／Ｆ３０８、入出力Ｉ／Ｆ３１０、補助記憶Ｉ／Ｆ３１２が、バスにより結合された形態になっている。
ＣＰＵ３０２は、業務支援装置１００の各部を制御し、主記憶装置３０４に必要なプログラムをロードして実行する。

主記憶装置３０４は、通常、ＲＡＭなどの揮発メモリで構成され、ＣＰＵ３０２が実行するプログラム、参照するデータが記憶される。

ネットワークＩ／Ｆ３０６は、ネットワーク５０と接続するためのインタフェースである。
表示Ｉ／Ｆ３０８は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの表示装置３２０を接続するためのインタフェースである。

入出力Ｉ／Ｆ３１０は、入出力装置を接続するためのインタフェースである。図２の例では、キーボード３３０とポインティングデバイスのマウス３３２が接続されている。

補助記憶Ｉ／Ｆ３１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３５０やＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置を接続するためのインタフェースである。

ＨＤＤ３５０は、大容量の記憶容量を有しており、本実施形態を実行するためのプログラムとデータが格納されている。業務支援装置１００には、シミュレーション情報生成プログラム４００、業務ロジック算出プログラム４０１、シミュレーションプログラム４０２、データベース管理プログラム４０３がインストールされている。

シミュレーション情報生成プログラム４００、最適業務ロジック算出プログラム４０１、シミュレーションプログラム４０２は、各々、図１により説明したシミュレーション情報生成部１１０、最適業務ロジック算出部１４０、シミュレーション部１２０の各機能を実行するプログラムである。データベース管理プログラム４０３は、業務支援装置１００のデータベースにアクセスし、それを管理するためのプログラムである。

また、ＨＤＤ３５０に格納されるデータベースは、テーブルとして、企業マスタ情報テーブル１３１０、企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０、初期シナリオ情報テーブル１１１０、重点シナリオ情報テーブル１１４０、シナリオ情報テーブル１１２０、計算時間情報テーブル１１５０、業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０、ＫＰＩ演算結果テーブル１２１０、状況変化情報テーブル１４１０、シナリオスコアテーブル１４２０、最適業務ロジック情報テーブル１４３０を有する。
なお、各テーブルの詳細については、次に、後述する。

また、本実施形態では、プログラムとデータがＨＤＤに格納されるとして記述したが、その他のＳＳＤなどの記憶デバイスに格納されていてもよい。

〔業務支援システムのデータ構造〕
次に、図３ないし図１３を用いて本実施形態に係る業務支援システムで用いられるデータ構造について説明する。
図３は、企業マスタ情報テーブル１３１０の一例を示す図である。
図４は、企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０の一例を示す図である。
図５は、初期シナリオ情報テーブル１１１０の一例を示す図である。
図６は、重点シナリオ情報テーブル１１４０の一例を示す図である。
図７は、シナリオ情報テーブル１１２０の一例を示す図である。
図８は、計算時間情報テーブル１１５０の一例を示す図である。
図９は、業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０の一例を示す図である。
図１０は、ＫＰＩ演算結果テーブル１２１０の一例を示す図である。
図１１は、状況変化情報テーブル１４１０の一例を示す図である。
図１２は、シナリオスコアテーブル１４２０の一例を示す図である。
図１３は、最適業務ロジック情報テーブル１４３０の一例を示す図である。

企業マスタ情報テーブル１３１０は、サプライチェーンを構成する各企業のマスタ情報を格納するテーブルであり、図３に示されるように、企業名１３１１、企業クラス１３１２、品目１３１３、仕入先企業１３１４、納入先企業１３１５、購入費１３１６、売価１３１７の各フィールドを有する。企業名１３１１には、その企業の名称を格納する。企業クラス１３１２には、サプライチェーンにおけるその企業の分類、例えば、「工場」、「倉庫」、「市場」などを格納する。品目１３１３には、供給するターゲットとする物の名称、または、識別子を格納する。仕入先企業１３１４は、その企業がその品目を仕入れる先の企業を格納する。納入先企業１３１５は、その企業がその品目を納入する先の企業を格納する。購入費１３１６は、その品目を仕入先から購入するときの価格を格納する。売価１３１７は、その品目を納入先に売却するときの価格を格納する。

企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０は、サプライチェーンを構成する各企業ごとの業務ロジックに関する情報を格納するテーブルであり、図４に示されるように、企業名１３２１、業務名称１３２２、業務ロジック１３２３、ロジックパラメータ１３２４、更新サイクル１３２５の各フィールドを有する。企業名１３２１には、その企業の企業名を格納する。業務名称１３２２には、その業務ロジックが用いられる業務名称を格納する。業務ロジック１３２３には、問題としている業務ロジックの名称、または、識別子を格納する。ロジックパラメータ１３２４には、その業務ロジックの可変パラメタの値を格納する。更新サイクル１３２５には、その業務ロジックを見直しのために更新すると定めた所定の更新サイクルの値を格納する。

初期シナリオ情報テーブル１１１０は、初期シナリオに関する情報を格納するテーブルであり、図５に示されるように、シナリオ番号１１１１，企業名１１１２、変化項目１１１３、品目１１１４、日付１１１５、変更値１１１６の各フィールドを有する。シナリオ番号１１１１には、シナリオごとに一意に付与される番号であるシナリオ番号を格納する。企業名１１１２には、その企業の企業名を格納する。変化項目１１１３は、そのシナリオでの変動要因となる項目を格納する。変化項目には、予め、企業クラスごとに該当するものが定められているものとする。例えば、市場のクラスの変動要因は、「需要変化」である。品目１１１４には、そのシナリオに係る品目の名称、または、識別子を格納する。日付１１１５には、シミュレーションの対象とする日付を格納する。変更値１１１６には、変化項目の内容に応じた値の変更の幅を格納する。例えば、変化項目が「需要変化」の変更値には、「−５％」は、その品目の重要が５％減少することを意味する。

重点シナリオ情報テーブル１１４０には、シナリオ番号ごとに、そのシナリオを評価する情報を格納するテーブルであり、シナリオ番号１１４１、ＫＰＩスコア１１４２、傾斜１１４３、ＡＢＣ区分１１４４の各フィールドを有する。

シナリオ番号１１４１には、シナリオごとに一意に付与される番号であるシナリオ番号を格納する。ＫＰＩスコア１１４２には、複数または単数のＫＰＩから算出したスコアを格納する。本実施形態のＫＰＩスコアは、以下の（式１）で算出する。
ＫＰＩスコア＝（納期順守率×需要合計）/在庫金額 …（式１）

傾斜１１４３には、そのシナリオ番号がその前後のシナリオ番号に対して、変更値に応じて、どれだけ変化するかの指標を格納する。傾斜は、以下の（式２）で算出する。
傾斜＝（当該シナリオ番号のＫＰＩスコア）/（（当該シナリオ番号の変更値−（当該シナリオ番号＋１）の変更値）） …（式２）

ＡＢＣ区分１１４４には、そのシナリオ番号のシナリオに対して、重要業務指標を評価する手法であるＡＢＣ分析をした際の評価を格納する。本実施形態では、ＫＰＩスコアが大きいから順に、Ａ、Ｂ、Ｃとランク付けする。

シナリオ情報テーブル１１２０は、シナリオに関する情報を格納するテーブルであり、図５に示されるように、シナリオ番号１１１１，企業名１１１２、変化項目１１１３、品目１１１４、日付１１１５、変更値１１１６の各フィールドを有する。シナリオ情報テーブル１１２０のデータ構造は、図５に示した初期シナリオ情報テーブル１１１０と同様であり、その意味も同様である。シナリオ情報テーブル１１２０は、初期シナリオから生成されたシナリオと、初期シナリオをレコードとして全て含むテーブルである。

なお、シナリオ情報テーブル１１２０の変化項目１１１３には、このシナリオの変動要因として、市場の需要変動、災害が影響を及ぼす設備使用可能状況、輸送可否状況の組合せなどの項目が格納される。

計算時間情報テーブル１１５０は、シミュレーションのためのシナリオ数を計算し、その上限となるシナリオを格納するためのテーブルであり、図８に示されるように、シナリオ計算時間１１５０１、計算上限時間１１５０２、計算可能シナリオ数１１５０３のフィールドを有する。シナリオ計算時間１１５０１には、図３に示した企業マスタ情報テーブル１３１０と、図４に示した企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０から計算されるシミュレーション時間を格納する。計算上限時間１１５０２には、シミュレーションのための学習データを生成するための現実的な許容時間を格納する。計算可能シナリオ数１１５０３には、以下の（式３）で算出された計算可能シナリオ数を格納する。
計算可能シナリオ数＝計算上限時間／シナリオ計算時間 …（式３）

業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０は、図４の企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０の示す業務ロジックと、図４の初期シナリオ情報テーブル１１１０および図１０のシナリオ情報テーブル１１２０の示すシナリオを、組み合わせた情報を示すテーブルであり、図９に示されるように、シナリオ番号１１３０１、企業名１１３０２、変化項目１１３０３、品目１１３０４、日付１１３０５、変更値１１３０６、ロジックパターン１１３０７、業務名称１１３０８、業務ロジック１１３０９、ロジックパラメータ１１３１０、更新サイクル１１３１１の各フィールドを有する。ここで、シナリオ番号１１３０１〜更新サイクル１１３１１までのフィールドの値は、シミュレーションのための入力データとなる。

シナリオ番号１１３０１、企業名１１３０２、変化項目１１３０３、品目１１３０４、日付１１３０５、変更値１１３０６は、それぞれ図５の初期シナリオ情報テーブル１１１０のシナリオ番号１１１１，企業名１１１２、変化項目１１１３、品目１１１４、日付１１１５、変更値１１１６、または、図１０のシナリオ情報テーブル１１２０の企業名１１１２、変化項目１１１３、品目１１１４、日付１１１５、変更値１１１６からコピーされる。

業務名称１１３０８、業務ロジック１１３０９、ロジックパラメータ１１３１０、更新サイクル１１３１１は、それぞれ図４の企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０の業務名称１３２２、業務ロジック１３２３、ロジックパラメータ１３２４、更新サイクル１３２５からコピーされる。

ロジックパターン１１３０７には、同一のシナリオ番号を有する業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０のレコードに対して、違う業務ロジック（図４の企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０のレコードが対応）が適用されることを示すパターン番号を格納する。

ＫＰＩ演算結果テーブル１２１０は、シナリオ番号ごと、ロジックパターンごとにシミュレーションの結果として、各々のＫＰＩの情報を格納するテーブルであり、図１０に示されるように、シナリオ番号１２１１、ロジックパターン１２１２、納期順守率１２１３、在庫金額１２１４、ＣＦ１２１５、ＣＣＣ１２１６、需要合計１２１７の各フィールドを有する。

納期順守率１２１３、在庫金額１２１４、ＣＦ１２１５、ＣＣＣ１２１６、需要合計１２１７には、それぞれのシミュレーションの結果としてのＫＰＩの情報が格納される。

状況変化情報テーブル１４１０は、サプライチェーンのある時点の状況を格納するテーブルであり、図１１に示されように、企業名１４１１、変化項目１４１２、品目１４１３、日付１４１４、変更値１４１５の各フィールドを有する。状況変化情報テーブル１４１０のデータ構造は、図７に示したシナリオ情報テーブル１１２０とシナリオ番号のフィールドを除いては同様であり、その意味も同様であるが、その値が、対象となるサプライチェーンのある時点の状況を示していることのみが異なっている。

シナリオスコアテーブル１４２０は、各シナリオ番号についてのシナリオスコアを格納するためのテーブルであり、図１２に示されるように、シナリオ番号１４２１、シナリオスコア１４２２の各フィールドを有する。シナリオ番号１４２１には、業務支援システムで一意的なシナリオ番号を格納する。シナリオスコア１４２２には、そのシナリオ番号１４２１のシナリオのシナリオスコアを格納する。シナリオスコアとは、状況変化情報テーブル１４１０の示す状況変化情報からどれだけ「近い」かを示す指標である。この「近い」の評価方法については、後に詳説する。

最適業務ロジック情報テーブル１４３０は、シミュレーションの結果とサプライチェーンのある時点の状況変化と対比して、最適とみなされる業務ロジックを格納するテーブルであり、図１３に示されるように、企業名１４３１、業務名称１４３２、業務ロジック１４３３、ロジックパラメータ１４３４、更新サイクル１４３５の各フィールドを有する。最適業務ロジック情報テーブル１４３０のデータ構造は、図４に示した企業業務ロジックマスタテーブル１３２０と同様であり、その意味も同様であるが、その値が、この業務支援システムが提示する最適業務ロジックを示す値であることのみが異なっている。

〔業務支援システムの処理〕
次に、図１４ないし図１７を用いて本実施形態に係る業務支援システムの処理について説明する。

（Ｉ）シミュレーションによる学習データの生成
先ず、図１４ないし図１５Ｂを用いて業務支援システムがシミュレーションによる学習データを生成するまでの処理について説明する。

ここで、シミュレーションによる学習データとは、図７のシナリオ情報テーブル１１２０、図９の業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０、図１０のＫＰＩ演算結果テーブル１２１０に格納されるデータである。
図１４は、業務支援システムがシミュレーションによる学習データを生成するまでの処理を示すフローチャートである。
図１５Ａ、図１５Ｂは、シナリオを需要とリスクに関連付けて配置した様子を示す図である。

先ず、業務支援装置１００は、図３に示した企業マスタ情報テーブル１３１０と、図４に示した企業ロジックマスタ情報テーブル１３２０を読み込む（Ｓ１００）。

次に、業務支援装置１００は、シミュレーションをおこなうことにより、計算可能なシナリオ数を算出し、計算時間情報テーブル１１５０に設定する（Ｓ１０１）
計算可能なシナリオ数を算出するために、以下のような処理をおこなう。Ｓ１００で読み込んだ企業マスタ情報テーブル１３１０と企業ロジックマスタ情報テーブル１３２０に基づいて、サプライチェーンを構成する全企業の業務ロジックの全組合せを、ターゲットなるコンピュータを用いてシミュレーションする。サプライチェーンを構成する企業の組合せは、品目１３１３の示す同一品目に関して、図３の仕入先企業１３１４と納入先企業１３１５の連鎖をたどることにより求められる。また、別にサプライチェーンを構成する企業のデータ構造を用意して、それを参照するようにしてもよい。このシミュレーションには、市場の需要量、設備の状況、災害リスク要因などがインプットされる。このとき、インプットデータである需要量は、過去の需要実績を用いてもよく、正規分布、ロジスティック分布、ポアソン分布を用いて生成してもよい。

次に、シミュレーションより計測された総計算時間を、計算時間情報テーブル１１５０のシナリオ計算時間１１５０１のフィールドに登録する。ここで、計算上限時間１１５０２に設定されている値は、学習データを生成する際に許容される計算時間であり、所与の時間で与えられてもよく、インタフェース画面（図示せず）から学習データ生成前にユーザが入力してもよい。

そして、計算可能シナリオ数１１５０に設定する計算可能シナリオ数を、（式３）で求め、計算時間情報テーブル１１５０の計算可能シナリオ数１１５０３のフィールドに設定する。（式３）により、小数点以下の値が出た場合は、小数点以下を切り捨て、整数とする。

次に、業務支援装置１００は、初期シナリオ情報を生成する（Ｓ１０２）。このステップは、初期シナリオ情報生成部１１１がおこなう処理であり、生成された初期シナリオ情報は、図５に示した初期シナリオ情報テーブル１１１０に設定される。

初期シナリオ情報は、既に説明してきたように、図７のシナリオ情報テーブル１１２０のシナリオ情報を生成するために、種（シード）となる情報であるが、そのために、サプライチェーンの末端のノードなる市場に着目する。そのために、企業マスタ情報テーブル１３１０の企業クラス１３１２のフィールドに格納されている企業クラス（本例では、市場、販社、倉庫、工場、サプライヤ、輸送業者とする）の内、「市場」と一致するレコードを検索する。次に、検索に該当したレコード数分の日付１１１５をシミュレーション開始日から終了日（例えば、現在日付より１年前から現在日付）まで、変更値１１１６を一定量の刻み幅で生成する。

ここで、一定量の刻み幅は、過去の需要実績の標準偏差を用いてもよく、正規分布、ロジスティック分布、ポアソン分布を用いて需要実績を擬似的に生成し、これらの分布の標準偏差を用いてもよい。初期シナリオ情報テーブル１１１３の変化項目１１１３は、「需要変化」であり、変更値１１１６は、その市場における需要を意味する。生成する初期シナリオ情報テーブル１１１０の総レコード数（一つの初期シナリオ情報が、一つのシナリオ番号に対応させるので、シナリオ番号の一致するレコード数）は、計算可能シナリオ１１５０３に格納された値の１／２乗（平方根）（少数点以下は切り捨て）とする。ここで、計算可能シナリオ１１５０３に格納された値の１／２乗とするのは、市場における需要のパラメタと、市場以外の企業のパラメタの二つのパラメタ要因を、シミュレーションの変動パラメタとして捉えるためであり、後の図７のシナリオ情報テーブル１１２０の生成に関係する（詳細は、後述）。

次に、業務ロジック組合せ情報を生成する（Ｓ１０３）。
このステップは、業務ロジック組合せ部生成部１１３がおこなう処理であり、生成された業務ロジック組合せ情報は、図９に示した業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０に設定される。

すなわち、業務ロジック組合せ部１１３は、ステップＳ１００のステップで読込んだ企業マスタ情報テーブル１３１０、企業業務ロジックマスタテーブル１３２０と、Ｓ１０１のステップで生成した初期シナリオ情報テーブル１１１０に基づき、図９の業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０に設定される情報を生成する。

業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０に設定される情報は、以下のように求められる。ステップＳ１０１のステップで設定した図５の初期シナリオ情報テーブル１１１０の各シナリオ番号１１１１に対し、図３の企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０の各レコードを組み合わせ、各企業が用いる初期シナリオごとの全業務ロジックの組合せパターンを生成する。そして、業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０のシナリオ番号１１３０１の値は、組み合わせた初期シナリオ情報テーブル１１１０のシナリオ番号１１１１の値を登録する。ロジックパターン１１３０７に設定する値は、企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０に由来する番号であり、各シナリオ番号１１１１に対し、組み合わせた企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０の異なったレコードごとに異なった値を割り振ることにする。その他の部分、企業名１１３０２、変化項目１１３０３、品目１１３０４、日付１１３０５、変更値１１３０６は、それぞれ図１０のシナリオ情報テーブル１１２０の企業名１１１２、変化項目１１１３、品目１１１４、日付１１１５、変更値１１１６からコピーされ、業務名称１１３０８、業務ロジック１１３０９、ロジックパラメータ１１３１０、更新サイクル１１３１１は、それぞれ図４の企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０の業務名称１３２２、業務ロジック１３２３、ロジックパラメータ１３２４、更新サイクル１３２５からコピーされることは既述のとおりである。

次に、生成した業務ロジック組合せ情報に基づき、全シナリオ番号に対してシミュレーションをおこない、ロジックパラメータごとのＫＰＩを算出する（Ｓ１０４）。
このステップは、シミュレーション部１２０がおこなう処理であり、算出されたロジックパラメータごとのＫＰＩは、図１０に示すＫＰＩ演算結果テーブル１２１０に設定される。

次に、重点シナリオ情報を生成する（Ｓ１０５）。
このステップは、重点シナリオ情報生成部１１４がおこなう処理であり、生成された重点シナリオ情報は、図１１に示した重点シナリオ情報テーブル１１４０に設定される。

重点シナリオ情報は、以下のようにして求められる。
先ず、図１０のＫＰＩ演算結果テーブル１２１０の各ＫＰＩ（納期順守率１２１３、在庫金額１２１４、ＣＦ１２１５、ＣＣＣ１２１６、需要合計１２１７の値）ごとに、シナリオ番号１２１１のシナリオ番号に属するロジックパターンの相加平均をとり、そのシナリオ番号におけるＫＰＩの値とする。

そして、各シナリオ番号ごとに、（式１）により、ＫＰＩスコアを求め、そのシナリオ番号におけるＫＰＩスコア１１４２に設定されるＫＰＩスコアとする。次に、各シナリオ番号ごとに、（式２）により、傾斜を求め、傾斜１１４３に設定される傾斜とする。

そして、そのシナリオ番号のシナリオに対して、傾斜が大きい順から、ＡＢＣ分析に基づいて、Ａ、Ｂ、Ｃとランク付けして、ＡＢＣ区分１１４４のフィールドに設定する。

次に、シナリオ情報を生成する（Ｓ１０６）。
このステップは、シナリオ情報生成部１１５がおこなう処理であり、生成されたシナリオ情報は、図７に示したシナリオ情報テーブル１１２０に設定される。

シナリオ情報テーブル１１２０に設定されるシナリオ情報は、以下のように求められる。
先ず、図５に示した初期シナリオ情報テーブル１１１０のレコードをシナリオ情報テーブル１１２０にコピーする。

次に、企業マスタ情報テーブル１３１０の企業クラス１３１２中、設定された企業クラスの値が、同一のサプライチェーンの中で、市場以外で少なくとも各企業クラスが一つ以上選択されるように、企業名１３１１からランダムに選択する。日付１１２５、変更値１１２６は、例えば、一様乱数を用いて選択する。変化項目１１２３、品目１１２４は、全変化項目（本例では、需要変化、生産能力、生産リードタイム、輸送リードタイムとした）および全品目からそれぞれ少なくとも１つ以上含むように、一様に選択する。

次に、企業マスタ情報テーブル１３１０の企業名１３１１、変化項目１１２３、品目１１２４、日付１１２５、変更値１１２６と、初期シナリオ１１１０の各シナリオ番号１１１１とを組み合せ、新規レコードとしてシナリオ情報テーブル１１２０の末尾に追加する。新規追加レコードの上限は、図８の計算時間情報テーブル１１５０の計算可能シナリオ１１５０３の値から、初期シナリオ情報テーブル１１１０のシナリオ番号数（計算可能シナリオ数１１５０３の値の１／２乗）を減算した値とする。すなわち、これにより、シナリオ情報テーブル１１２０の示すシナリオの数は、計算可能シナリオ数１１５０３の値に抑えられる。

次に、シナリオ情報の調整をおこなう（Ｓ１０７）。
このステップは、シナリオ情報生成部１１６がおこなう処理である。

本実施形態では、重点シナリオ情報によりＣ区分に分類されたシナリオの一部を削減し、その削減したシナリオの数だけＡ区分に追加する例を説明する。これは、Ａ区分にランク付けされたシナリオは、傾斜が大きいシナリオであり、そのシナリオを採用したシミュレーションは、ＫＰＩスコアの変化がおおきく、有効なシミュレーションをおこなえると推定されるからである。

ここで、シナリオのパラメタの市場の需要を縦軸に、工場の生産能力が低下するリスクを横軸にして、各々のシナリオを位置づけると、図１５Ａに示されるようになる。すなわち、パラメタの市場の需要と、工場の生産能力が低下するリスクの二次元的なマッピングとなる。これが、初期シナリオ情報テーブル１１１０のシナリオ番号数を、計算可能シナリオ数１１５０３の値の１／２乗として、シナリオ情報を生成した理由である。

先ず、重点シナリオ情報テーブル１１４０のＡＢＣ区分１１４４のＣ区分中、傾斜１１４３が低い順に、Ｃ区分から当該シナリオ番号１１２１のレコードを削除する。例えば、削除するレコード数はＣ区分のレコード数の半数（奇数の場合は切り下げ）とする。そして、削除したシナリオ数の総数を、追加可能シナリオ数とする。

次に、追加可能シナリオ数分のシナリオをＡＢＣ区分１１４４のＡ区分に該当するシナリオとして追加生成する。例えば、Ａ区分の傾斜１１４３が高いシナリオ順に、当該シナリオおよび、企業名１１２２〜変更値１１２６を完全に含む他のシナリオ番号１１２１の変更値１１１６を平均、標準偏差を１とした正規乱数から変更値１１２５のレコードを追加生成する。Ａ区分の全シナリオが基準として選択済みの場合は、再度傾斜１１４３が高いシナリオから追加生成する。

このとき、追加生成したレコードは、シナリオ情報テーブル１１２０の末尾に、新しいシナリオ番号が付与された新規レコードとして追加される。
図１５Ｂは、そのようにして、Ｃ区分のシナリオ数を半減し、Ａ区分のシナリオとして追加生成した場合の例を示す図である。

次に、業務ロジック組合せ情報の追加生成をおこなう（Ｓ１０８）。
これは、業務ロジック組合せ部１１３が、Ｓ１０７のステップで調整されたシナリオ情報テーブル１１２０に基づき、図９の業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０に設定される情報を、追加生成する処理である。

業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０に設定の方法は、Ｓ１０３の業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０の生成の方法に準じる。

すなわち、Ｓ１００のステップで生成し、Ｓ１０７で調整した図７のシナリオ情報テーブル１１２０の各シナリオ番号１１２１のシナリオ番号に対し、図４の企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０を組み合わせる。の組み合わせ方は各企業の業務ロジックの全組合せである。そして、業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０のシナリオ番号１１３０１は、組み合わせたシナリオ情報テーブル１１２０のシナリオ番号１１２１を登録される。ロジックパターン１１３０７は、各シナリオ番号１１２１に対し、企業業務ロジックマスタ情報テーブル１３２０の１レコードの組み合わせを一意の番号として登録する。

次に、追加生成した業務ロジック組合せ情報に基づき、全シナリオ番号に対してシミュレーションをおこない、ロジックパラメータごとのＫＰＩを算出する（Ｓ１０７）。

このステップは、シミュレーション部１２０がおこなう処理であり、算出されたロジックパラメータごとのＫＰＩは、図１０に示すＫＰＩ演算結果テーブル１２１０に設定される。

（ＩＩ）最適業務ロジックの生成
次に、図１６および図１７を用いてシミュレーションによる学習データと、現在のサプライチェーンの状況から最適業務ロジックを生成するまでの処理について説明する。
図１６は、最適業務ロジックを生成する処理を示すフローチャートである。
図１７は、業務支援システムのユーザインタフェース画面を示す図である。

先ず、ユーザは、ユーザ端末装置２００のユーザインタフェース画面２１００より、最適業務ロジックを評価する指標である重視ＫＰＩを入力する（Ｓ２００）。
このステップは、ユーザ端末装置２００の重視ＫＰＩ入力部２０１によりおこなわれる。

ユーザインタフェース画面２１００は、図１７に示されるように、重視ＫＰＩ入力欄２１０１、最適業務ロジック表示欄２１０２を有しており、重視ＫＰＩ入力欄２１０１より、重視ＫＰＩが選択される。
重視ＫＰＩ選択欄２１０１は、本実施形態でＫＰＩとした納期順守率、在庫金額、ＣＦ、ＣＣＣが選択肢として表示されるコンボボックスになっている。
重視ＫＰＩ選択欄２１０１で受け付けた内容は、通信部２１１、ネットワーク５０、通信部１５０を経由して、業務支援装置１００に送信される。

次に、業務支援装置１００は、最新のサプライチェーンの状況を読み込む（Ｓ２０１）。
このステップは、最適業務ロジック算出部１４０の状況変化情報収集部１４１がおこなう処理である。

業務支援装置１００が最新のサプライチェーンの状況を読み込むタイミングは、重視ＫＰＩの内容が送信されてきたタイミングである。また、サプライチェーンの状況を読み込むタイミングをユーザが設定できるようにしてもよい。

最適業務ロジック算出部１４０の状況変化情報収集部１４１は、重視ＫＰＩの内容が送信されてきたタイミングで、ＥＲＰ等のシステム、それに準じるデータを蓄積したデータベースなどから現状のサプライチェーンの情報を取得し、状況変化情報１４１０に設定する。

なお、変更値１４１５は、図１４のＳ１０２のステップが処理されるときのデータベースのジャーナルなどから、問題としている品目の需要量や生産量などを基準として、比較することにより求める。

次に、業務支援装置１００は、読み込んだサプライチェーンの状況に、最も近いシナリオを検索する（Ｓ２０２）。
このステップは、類似シナリオ検索部１４２がおこなう処理である。類似シナリオ検索部１４２は、Ｓ２０１のステップで生成された状況変化情報テーブル１４１０に格納された情報に、最も近いシナリオを業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０から検索する。

状況変化情報テーブル１４１０に格納された情報から最も近いシナリオは、以下のように求める。

状況変化情報テーブル１４１０の各々のレコードの企業名１４１１、変化項目１４１２、品目１４１３を取得する。次に、図９に示した業務ロジック組合せ情報テーブル１１３０のシナリオ番号１１３０１毎に、企業名１１３０２、変化項目１１３０３、品目１１３０４に完全一致の全レコード数を取得し、当該シナリオ番号１１３０１のレコード数で割った値をレコードスコアとする。すなわち、レコードスコアは、以下の（式４）で求められる。
シナリオ番号のシナリオのレコードスコア＝（企業名、変化項目、品目に完全一致の全レコード数）／（そのシナリオ番号の全レコード数） …（式４）

このレコードスコアは、そのシナリオ番号１１３０１で表されるシナリオが「レコードとして」どれだけ一致しているからを表す指標であり、一致度が高いシナリオ番号１１３０１で表されるシナリオほど１に近くなるという意義を有する。

次に、企業名１１３０２、変化項目１１３０３、品目１１３０４に完全一致したレコードの内、日付１３０５と変更値１１３０６、日付１４１４と変更値１４１５の全ての組み合わせのそれぞれの変化率を計算して、相加平均を算出する。本例では、日付は日数の変化率で算出し、変更値は当該値の変化率とする。そして、日付と変更値の変化率の相加平均の相加平均を算出し、パラメタスコアとする。すなわち、パラメタスコアは、以下の（式５）で求められる。

このパラメタスコアは、企業名１１３０２、変化項目１１３０３、品目１１３０４に完全一致したレコードの内で、そのシナリオ番号１１３０１で表されるシナリオが「パラメタ」として、どれだけ一致しているからを表す指標であり、一致度が高いシナリオ番号１１３０１で表されるシナリオほど１に近くなるという意義を有する。

そして、パラメタスコアとレコードスコアの相加平均をシナリオスコアとする。すなわち、シナリオスコアは、以下の（式６）で求められる。
シナリオスコア＝（レコードスコア＋パラメタスコア）／２ …（式６）

以下、具体例で説明する。例えば、総レコード数２０を持つあるシナリオ番号１１３０１に対し、企業１１３０２、変化項目１１３０３、品目１１３０４が完全一致したレコードが２レコードあるとする。また、企業１１３０２、変化項目１１３０３、品目１１３０４が完全一致したレコードが２レコード中の日数と変更値はそれぞれ、３日と１０日、３０％と１０％で、状況変化情報テーブル１４１０の日数と変更値はそれぞれ、５日と２日、１０％と３０％であるとする。

このとき、レコードスコアは２/２０＝１/１０、パラメタスコア＝（Ｄ＋Ｖ）／２、Ｄ＝（３/５＋１０/２＋３/２＋１０/５）/４）、Ｖ＝（３０/１０＋１０/３０＋３０/３０＋１０/１０）/４）であり、パラメタスコア＝４３３／２４０、シナリオスコアは、（１/１０＋４３３／２４０）／２であり、約０．９５となる。

このシナリオスコアは、レコードの一致度とパラメタの一致度の双方の観点からシナリオの一致度を評価する値となる。

そして、類似シナリオ検索部１４２は、そのシナリオ番号に対するシナリオスコアを、図１２のシナリオスコアテーブル１４２０のシナリオスコア１４２２のフィールドに格納する。

そして、全シナリオ番号１１３０１毎にシナリオスコアを算出し、最も１に近いシナリオスコアを持つシナリオ番号をシナリオ番号１１３０１から選択する。そして、そのシナリオ番号のシナリオを、状況変化情報テーブル１４１０に格納された情報から最も近いシナリオとする。

次に、最適業務ロジックを算出する（Ｓ２０３）。
このステップは、最適業務ロジック演算部１４３がおこなう処理である。
最適業務ロジック演算部１４３は、最適業務ロジックを算出し、図１３に示した最適業務ロジック情報テーブル１４３０に設定する。

最適業務ロジックを算出は、以下のようにおこなう。
最適業務ロジック演算部１４３は、Ｓ２０２で選択した状況変化情報テーブル１４１０に格納された情報から最も近いシナリオのシナリオ番号を用いて、ＫＰＩ演算テーブル１２１０のシナリオ番号１２１１から該当するシナリオ番号を検索し、当該シナリオ番号の中で、ユーザが入力した重視ＫＰＩを最も達成しているロジックパターン１２１２を検索する。例えば、ＫＰＩの内で、納期遵守率が１００％に近いもの、在庫金額が少ないもの、ＣＦが大きいもの、ＣＣＣが短いものを、それぞれのＫＰＩを達成すると考えることができる。
そして、それぞれを最適業務ロジック情報テーブル１４３０に設定する。

次に、最適業務ロジックをユーザ端末装置により表示する（Ｓ２０４）。
業務支援装置１００は、Ｓ２０３のステップで設定された最適業務ロジック情報１４３０に格納された情報を通信部１５０、ネットワーク５０、通信部２１１を介してユーザ端末装置２００に送信する。

ユーザ端末装置２００の最適業務ロジック表示部２０２は、送信された情報を、ユーザインタフェース画面２１００の最適業務ロジック表示欄２１０２に表示する。これによりユーザは、現在のサプライチェーンにおける最適業務ロジックとその最適なパラメタを容易に把握することができる。

１００…業務支援装置、１１０…シミュレーション情報生成部、１２０…シミュレーション部、１３０…記憶部、１４０…最適業務ロジック算出部、１５０…通信部、
２００…ユーザ端末装置、２０１…重視ＫＰＩ入力部、２０２…最適業務ロジック表示部、２１１…通信部。

Claims (11)

1. 複数の企業から構成される業務システムにおける業務支援システムであって、
   各企業のマスタ情報と、各企業の業務ロジックからシミュレーションにおけるシナリオのシナリオ情報を生成するシナリオ情報生成部と、
   前記シナリオ情報生成部が生成したシナリオ情報と各企業の業務ロジックを組み合わせて、業務ロジック組合せ情報を生成する業務ロジック組合せ部と、
   前記業務ロジック組合せ情報に基づいてシミュレーションをおこない、シナリオにおける業務ロジックごとのＫＰＩ（Key Performance Indicators）情報を演算するシミュレーション部と、
   複数の企業から構成される業務システムの業務に関する状況変化情報を読み込む状況変化情報収集部と、
   前記状況変化情報収集部が読み込んだ状況変化情報に最も近いシナリオを、前記業務ロジック組合せ情報から求める類似シナリオ検索部と、
   重視ＫＰＩを入力する重視ＫＰＩ入力部と、
   最適業務ロジックを表示する最適業務ロジック表示部と、
   各企業の最適業務ロジックを演算する最適業務ロジック演算部とを備え、
   前記最適業務ロジック演算部は、前記状況変化情報に最も近いシナリオを参照し、前記ＫＰＩ情報からそのシナリオに係るＫＰＩを求め、入力された前記重視ＫＰＩの最も達成しているシナリオを求め、そのシナリオと業務ロジック組合せ情報において組み合わされている業務ロジックを最適業務ロジックとして算出することを特徴とする業務支援システム。
2. 前記複数の企業から構成される業務システムは、サプライチェーンであることを特徴とする請求項１記載の業務支援システム。
3. 前記業務ロジックは、販売計画、調達計画、生産計画、供給計画のそれぞれの立案方法と立案サイクル、輸送手段選定ロジック、安全在庫算出方法と算出サイクルを含むことを特徴する請求項１記載の業務支援システム。
4. 前記シナリオの変化項目として、市場の需要変動、災害が影響を及ぼす設備使用可能状況、輸送可否状況の組合せの項目を有することを特徴とする請求項１記載の業務支援システム。
5. 前記ＫＰＩは、納期順守率、在庫金額、ＣＦ（Cash Flow）、ＣＣＣ（Cash Conversion
   Cycle）、需要合計の中から複数選択を可能とする請求項１記載の業務支援システム。
6. 前記シナリオごとに、前記ＫＰＩを複数組み合わせたＫＰＩスコアを算出し、前記ＫＰＩスコアによる重要度に応じて、前記シナリオ情報の削除、追加生成をおこなうことを特徴する請求項１記載の業務支援システム。
7. 前記状況変化情報収集部が読み込んだ状況変化情報に最も近いシナリオは、業務ロジック組合せ情報とのレコードの一致を評価するレコードスコアと、そのレコードにおけるパラメタの一致を評価するパラメタスコアから算出されることを特徴とする請求項１記載の業務支援システム。
8. 業務支援装置によって実行される複数の企業から構成される業務システムにおける業務支援方法であって、
   前記業務支援装置が、各企業のマスタ情報と、各企業の業務ロジックからシミュレーションおけるシナリオのシナリオ情報を生成するシナリオ情報生成ステップと、
   前記業務支援装置が、前記シナリオ情報生成ステップで生成したシナリオ情報と各企業の業務ロジックを組み合わせて、業務ロジック組合せ情報を生成する業務ロジック組合せステップと、
   前記業務支援装置が、前記業務ロジック組合せ情報に基づいてシミュレーションをおこない、シナリオにおける業務ロジックごとのＫＰＩ（Key Performance Indicators）情報を演算するシミュレーションステップと、
   前記業務支援装置が、複数の企業から構成される業務システムの業務に関する状況変化情報を読み込む状況変化情報収集ステップと、
   前記業務支援装置が、前記状況変化情報収集ステップで読み込んだ状況変化情報に最も近いシナリオを、前記業務ロジック組合せ情報から求める類似シナリオ検索ステップと、
   前記業務支援装置が、重視ＫＰＩを入力する重視ＫＰＩステップと、
   前記業務支援装置が、最適業務ロジックを表示する最適業務ロジック表示ステップと、
   前記業務支援装置が、各企業の最適業務ロジックを演算する最適業務ロジック演算ステップとを備え、
   前記最適業務ロジック演算ステップにおいて、前記状況変化情報に最も近いシナリオを参照し、前記ＫＰＩ情報からそのシナリオに係るＫＰＩを求め、入力された前記重視ＫＰＩの最も達成しているシナリオを求め、そのシナリオと業務ロジック組合せ情報において組み合わされている業務ロジックを最適業務ロジックとして算出することを特徴とする業務支援方法。
9. 前記複数の企業から構成される業務システムは、サプライチェーンであることを特徴とする請求項８記載の業務支援方法。
10. 前記シナリオ情報生成ステップは、サプライチェーンにおける市場となる企業におけるシナリオ情報を生成する初期シナリオ情報生成ステップと、
    各々の市場と関連するその他の企業におけるシナリオ情報を追加生成するシナリオ情報生成ステップとからなることを特徴とする請求項９記載の業務支援方法。
11. 前記業務支援装置は、シナリオ計算時間と、計算上限時間と、前記計算上限時間を前記シナリオ計算時間で除した値である計算可能シナリオ数とを格納する計算時間情報テーブルを保持し、
    初期シナリオ情報生成ステップにおけるシナリオ数は、前記計算可能シナリオ数の１／２乗を超えない数とすることを特徴とする請求項１０記載の業務支援方法。

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