JP7295291B2 - 操作ログ解析装置、操作ログ解析方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、操作ログ解析装置、操作ログ解析方法及びプログラムに関する。

近年、オフィスにおける様々な業務は電子化されており、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の端末を人が操作することで業務が行われることが多い。これらの業務の中には、事務作業等の定型的な間接業務も存在し、その効率化が求められている。これに対して、ＲＰＡ（Robotic Process Automation）と呼ばれる技術が知られるようになってきた（例えば非特許文献１参照）。ＲＰＡとは、事務作業等の定型的な業務を自動的に実行する技術のことである。

「WinActor」，＜ＵＲＬ：https://winactor.biz/＞

しかしながら、ＲＰＡでは業務プロセスの定義を人が行う必要がある。また、業務プロセスを定義するためには、業務プロセスの分析を行って、その業務ではどのような作業（タスク）をどのような順番で行っているのかを特定する必要があり、多くの労力を要する。

本発明の実施形態は、上記の点に鑑みてなされたもので、操作ログから業務プロセスを特定することを目的とする。

上記目的を達成するため、一実施形態に係る操作ログ解析装置は、通信ネットワークを介して接続された１以上の端末から、前記端末のユーザが行った操作で操作対象となったアプリケーションを特定するための特定情報と前記アプリケーションにより表示された画面の名称とが含まれる操作ログを取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された操作ログを前記名称でクラスタリングした結果と前記特定情報によって特定されるアプリケーションとを用いて、業務プロセスを構成するタスクを定義するタスク定義手段と、前記タスク定義手段により定義されたタスク間の相関関係を表す相関係数を計算する計算手段と、を有する。

操作ログから業務プロセスを特定することができる。

実施例１における操作ログ解析システムの全体構成の一例を示す図である。 実施例１における操作ログ解析装置及び端末の機能構成の一例を示す図である。 実施例１における学習処理の一例を示すシーケンス図である。 操作ログ情報の一例を示す図である。 実施例１における前処理後の操作ログ情報の一例を示す図である。 タスク定義結果の一例を示す図である。 タスク間の相関行列の一例を示す図である。 実施例１における関連タスク特定処理の一例を示すシーケンス図である。 実施例２における操作ログ解析装置及び端末の機能構成の一例を示す図である。 実施例２における学習処理の一例を示すシーケンス図である。 実施例２における前処理後の操作ログ情報の一例を示す図である。 アドレス定義結果の一例を示す図である。 タスク・アドレス間の相関行列の一例を示す図である。 実施例２における関連タスク特定処理の一例を示すシーケンス図である。 応用例を説明するための図である。 応用例における操作ログ解析装置及び端末の機能構成の一例を示す図である。 応用例における業務プロセス解析処理の一例を示すシーケンス図である。

以下、本発明の実施形態について説明する。本実施形態では、ユーザが操作する端末から収集した操作ログを解析することで、操作ログから業務プロセスを特定することができる操作ログ解析システム１について説明する。なお、業務プロセスとは、或る業務を完遂するまでに実行される一連の作業（タスク）のことである。

［実施例１］
まず、実施例１について説明する。

＜全体構成＞
実施例１における操作ログ解析システム１の全体構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、実施例１における操作ログ解析システム１の全体構成の一例を示す図である。

図１に示すように、実施例１における操作ログ解析システム１には、操作ログ解析装置１０と、１以上の端末２０とが含まれる。また、操作ログ解析装置１０と各端末２０は、例えば、社内ＬＡＮ（Local Area Network）等の任意の通信ネットワークＮを介して接続されている。

操作ログ解析装置１０は、端末２０から収集（取得）した操作ログを解析することで、これらの操作ログから業務プロセスを特定するコンピュータ又はコンピュータシステムである。ここで、上述したように、業務プロセスとは或る業務を完遂するまでに実行される一連のタスクのことである。このため、或るタスクに対して、このタスクの次に実行されるタスク（より正確には次に実行される可能性が高いタスク）を特定することで、業務プロセスを特定することができる。そこで、実施例１における操作ログ解析装置１０では、操作ログからタスク間の相関関係を推定することで、各タスクに対して、当該タスクの次に実行されるタスクを特定するものとする。これにより、１つ以上のタスクで構成される業務プロセスを特定することが可能となる。

なお、以降では、或るタスクの次に実行されるタスク（より正確には次に実行される可能性が高いタスク）を「関連タスク」とも表す。後述するように、当該或るタスクとの関連性が高いタスクが関連タスクとなる。

また、操作ログ解析装置１０は、端末２０でユーザが行っている操作の操作ログを取得して、事前に推定されたタスク間の相関関係から、当該操作ログが表す操作で実行されているタスクの関連タスク（つまり、当該ユーザが現在行っているタスクの次に実行される可能性が高いタスク）を特定する。これにより、実施例１における操作ログ解析装置１０は、当該端末２０のユーザに対して、例えば、次に実行すべきタスクとして関連タスクを提案したり、関連タスクを自動で実行させたりすることが可能となる。

端末２０は、ユーザが操作するコンピュータ又はコンピュータシステムである。端末２０は、ユーザによる操作のログ（操作ログ）を操作ログ解析装置１０に送信する。以降では、一例として、端末２０にはＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）系のＯＳ（Operating System）が搭載されているものとする。ただし、本実施形態は、Ｗｉｎｄｏｗｓ系のＯＳ以外の任意のＯＳが端末２０に搭載されている場合であっても適用可能である。なお、端末２０としてはＰＣ等が挙げられるが、これに限られず、例えば、スマートフォンやタブレット端末、プリンタ、スキャナ、ＦＡＸ等の各種の端末であってもよい。

なお、図１に示す操作ログ解析システム１の構成は一例であって、他の構成であってもよい。例えば、操作ログ解析装置１０は複数の装置にして配置されていてもよい。また、例えば、操作ログ解析装置１０の全部又は一部が、インターネット等を介して接続されるクラウドサーバ等によって実現されていてもよい。

＜機能構成＞
次に、実施例１における操作ログ解析装置１０及び端末２０の機能構成について、図２を参照しながら説明する。図２は、実施例１における操作ログ解析装置１０及び端末２０の機能構成の一例を示す図である。

図２に示すように、実施例１における操作ログ解析装置１０は、ログ取得部１０１と、前処理部１０２と、タスク定義部１０３と、相関計算部１０４と、タスク特定部１０５と、関連タスク特定部１０６とを有する。これら各部は、例えば、操作ログ解析装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサに実行させる処理により実現される。

また、実施例１における操作ログ解析装置１０は、記憶部１０７を有する。記憶部１０７は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置を用いて実現可能である。なお、記憶部１０７は、操作ログ解析装置１０と通信ネットワークＮを介して接続される記憶装置やデータベースサーバ等を用いて実現されていてもよい。

ログ取得部１０１は、端末２０におけるユーザの操作ログを示す操作ログ情報を当該端末２０から取得する。また、ログ取得部１０１は、端末２０から取得した操作ログ情報を記憶部１０７に保存する。なお、後述するように、操作ログ情報には、例えば、端末２０で操作を行ったユーザのユーザＩＤ、当該操作の対象となったアプリケーションを特定するための情報（ウィンドウクラスのクラス名）、及び当該アプリケーションによって表示されたウィンドウ（表示領域）の名称（タイトル）等が含まれる。

前処理部１０２は、記憶部１０７に記憶されている操作ログ情報に対して所定の前処理を行う。前処理としては、例えば、操作の対象となったアプリケーションの名称（アプリケーション名）を特定する処理やタイトルを形態素解析して形態素に分解する処理等が行なわれる。

タスク定義部１０３は、前処理部１０２による前処理後の操作ログ情報をクラスタリングすることで操作ログ情報を分類し、同一クラスタに分類される操作ログ情報からタスクを定義する。

相関計算部１０４は、タスク定義部１０３により定義されたタスク間の相関関係を表す相関係数を計算する。

タスク特定部１０５は、ログ取得部１０１により取得された操作ログ情報が表す操作で実行されているタスクを特定する。

関連タスク特定部１０６は、相関計算部１０４により計算された相関係数を用いて、タスク特定部１０５により特定されたタスクの関連タスクを特定する。

記憶部１０７は、各種データ（例えば、操作ログ情報やタスク間の相関係数等）を記憶する。

図２に示すように、実施例１における端末２０は、表示制御部２０１と、操作受付部２０２と、ログ作成部２０３と、ログ送信部２０４とを有する。これら各部は、例えば、端末２０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ等のプロセッサに実行させる処理により実現される。

また、実施例１における端末２０は、記憶部２０５を有する。記憶部２０５は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤ等の補助記憶装置を用いて実現可能である。

表示制御部２０１は、端末２０のディスプレイ上への各種情報の表示を制御する。例えば、表示制御部２０１は、ユーザの操作等に応じて、当該操作の対象となったアプリケーションのウィンドウ等をディスプレイ上に表示する。

操作受付部２０２は、ユーザによる各種操作を受け付ける。例えば、操作受付部２０２は、アプリケーションを起動させるための操作、アプリケーションの各種機能を実行させるための操作等の様々な操作を受け付ける。

ログ作成部２０３は、操作受付部２０２により受け付けられた操作のログ（操作ログ）を示す操作ログ情報を作成する。また、ログ作成部２０３は、作成した操作ログ情報を記憶部２０５に保存する。

ログ送信部２０４は、記憶部２０５に記憶されている操作ログ情報をバッチ的に操作ログ解析装置１０に送信したり、ログ作成部２０３により作成された操作ログ情報をリアルタイムに操作ログ解析装置１０に送信したりする。

記憶部２０５は、各種データ（例えば、ログ作成部２０３により作成された操作ログ情報等）を記憶する。

＜処理の詳細＞
以降では、実施例１における操作ログ解析システム１の処理の詳細について説明する。実施例１における操作ログ解析システム１は、１以上の端末２０の操作ログ情報を操作ログ解析装置１０がバッチ的に収集してタスク間の相関関係を推定する学習処理と、各端末２０の操作ログ情報を操作ログ解析装置１０がリアルタイムに収集して関連タスクを特定する関連タスク特定処理とを実行する。そこで、以降では、学習処理と関連タスク特定処理について説明する。なお、学習処理は、例えば、所定の時間毎（日次や週次等）に繰り返し実行される。一方で、関連タスク特定処理は、例えば、端末２０でユーザによって操作が行われ、この操作の操作ログ情報が作成される度に繰り返し実行される。

≪学習処理≫
実施例１における学習処理について、図３を参照しながら説明する。図３は、実施例１における学習処理の一例を示すシーケンス図である。

まず、各端末２０のログ送信部２０４は、記憶部２０５に記憶されている操作ログ情報を操作ログ解析装置１０に送信する（ステップＳ１０１）。上述したように、操作ログ情報は、操作受付部２０２によってユーザの操作が受け付けられると、ログ作成部２０３によって作成される。

なお、各端末２０のログ送信部２０４は、記憶部２０５に記憶されている全ての操作ログ情報を操作ログ解析装置１０に送信してもよいし、記憶部２０５に記憶されている操作ログ情報うち、未送信の操作ログ情報を操作ログ解析装置１０に送信してもよい。また、各端末２０のログ送信部２０４は、例えば、学習処理が開始された後に、自動的に操作ログ情報を操作ログ解析装置１０に送信してもよいし、操作ログ解析装置１０からの要求に応じて操作ログ情報を当該操作ログ解析装置１０に送信してもよい。

操作ログ解析装置１０のログ取得部１０１は、各端末２０からの操作ログ情報を受信すると、これらの操作ログ情報を記憶部１０７に保存する（ステップＳ１０２）。これにより、各端末２０の操作ログ情報が収集される。

ここで、記憶部１０７に記憶されている操作ログ情報の一例について、図４を参照しながら説明する。図４は、操作ログ情報の一例を示す図である。

図４に示すように、操作ログ情報には、データの項目として、「Ｕｓｅｒ」、「Ｄａｔｅｔｉｍｅ」、「ＷｉｎｄｏｗＣｌａｓｓ」、「ＷｉｎｄｏｗＴｉｔｌｅ」及び「Ｐａｔｈ」等が含まれる。

「Ｕｓｅｒ」には、操作ログ情報が表す操作ログに対応する操作を行ったユーザのユーザＩＤが設定される。「Ｄａｔｅｔｉｍｅ」には、当該操作が行われた日時が設定される。「ＷｉｎｄｏｗＣｌａｓｓ」には、当該操作の対象となったアプリケーションを特定するための情報（ウィンドウクラスのクラス名）が設定される。なお、ウィンドウクラスのクラス名が設定されることは一例であって、端末２０に搭載されているＯＳの種類に応じて、ウィンドウクラスのクラス名の代わりに、当該操作の対象となったアプリケーションを特定するための任意の情報が設定されてもよい。

「ＷｉｎｄｏｗＴｉｔｌｅ」には、当該アプリケーションによって表示されたウィンドウ（表示領域）の名称（タイトル）が設定される。「Ｐａｔｈ」には、当該アプリケーションがＷｅｂブラウザ等である場合にウィンドウ内に表示されるコンテンツのアドレス（例えば、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等）が設定される。

このように、操作ログ情報には、例えば、ユーザＩＤ、ウィンドウクラスのクラス名、ウィンドウのタイトル等の情報が含まれる。記憶部１０７には、各端末２０から収集（取得）した１以上の操作ログ情報が保存されている。

図３の説明に戻る。ステップＳ１０２に続いて、操作ログ解析装置１０の前処理部１０２は、記憶部１０７に記憶されている操作ログ情報に対して所定の前処理を行う（ステップＳ１０３）。なお、前処理部１０２は、記憶部１０７に記憶されている操作ログ情報のうち、未だ前処理が行われていない操作ログ情報に対してのみ前処理を行えばよい。

前処理部１０２は、前処理として、操作ログ情報に含まれるクラス名からアプリケーション名を特定すると共に、ウィンドウのタイトルを形態素解析して形態素に分解する。ここで、図４に示す操作ログ情報に対して前処理を行った結果（前処理後の操作ログ情報）を図５に示す。

図５に示す例では、操作ログ情報の「ＷｉｎｄｏｗＣｌａｓｓ」に設定されているクラス名「ＸＬＭＡＩＮ」からアプリケーション名「Ｅｘｃｅｌ（登録商標）」特定されている。同様に、操作ログ情報の「ＷｉｎｄｏｗＣｌａｓｓ」に設定されているクラス名「ＩＥＦｒａｍｅ」からアプリケーション名「Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標）」が特定されている。なお、記憶部１０７にはウィンドウクラスのクラス名とアプリケーション名とが対応付けられた情報が予め記憶されており、前処理部１０２は、これらの情報を参照することで、ウィンドウクラスのクラス名からアプリケーション名を特定することができる。

また、図５に示す例では、操作ログ情報の「ＷｉｎｄｏｗＴｉｔｌｅ」に設定されているタイトルが形態素に分解されている。具体的には、例えば、「入館証発行申請_yamada.xlsx」は［入館証，発行，申請，yamada］と４つの形態素に分解されている。同様に、例えば、「入館証発行申請_suzuki.xlsx」は［入館証，発行，申請，suzuki］と４つの形態素に分解されている。なお、前処理部１０２は、既知の手法により形態素解析を行えばよい。

図３の説明に戻る。ステップＳ１０３に続いて、操作ログ解析装置１０のタスク定義部１０３は、上記のステップＳ１０３での前処理後の操作ログ情報を用いて、以下のＳｔｅｐ１１～Ｓｔｅｐ１３によりタスクを定義する（ステップＳ１０４）。なお、以降のＳｔｅｐ１１～Ｓｔｅｐ１３では、前処理後の操作ログ情報を単に「操作ログ情報」と表す。

Ｓｔｅｐ１１：まず、タスク定義部１０３は、操作ログ情報の「ＷｉｎｄｏｗＴｉｔｌｅ」に設定されているタイトル（つまり、形態素に分解されたタイトル）をそれぞれ単語ベクトルに変換する。ここで、タスク定義部１０３は、例えば、単語の語彙集合に含まれる語彙数をＮとして、形態素に分解されたタイトル中に含まれる単語（形態素）に対応する要素を１、それ以外の要素を０とするＮ次元の単語ベクトルに当該タイトルを変換する。これにより、操作ログ情報の「ＷｉｎｄｏｗＴｉｔｌｅ」に設定されているタイトルのそれぞれがＮ次元の単語ベクトルに変換される。なお、この単語ベクトルは、操作ログ情報の特徴ベクトルと称されてもよい。

Ｓｔｅｐ１２：次に、タスク定義部１０３は、上記のＳｔｅｐ１１で得られた単語ベクトルを用いて、各操作ログ情報をクラスタリングする。なお、クラスタリング手法としては任意の手法を用いることができるが、例えば、ｋ－平均法（ｋ－ｍｅａｎｓ法）等を用いることが可能である。これにより、各操作ログ情報が１つ以上のクラスタに分類（クラスタリング）される。

Ｓｔｅｐ１３：そして、タスク定義部１０３は、同一クラスタに分類された操作ログ情報の「ＷｉｎｄｏｗＴｉｔｌｅ」に設定されているタイトル中に含まれる特徴的な単語の集合（特徴単語集合）と、これらの操作ログ情報の「ＷｉｎｄｏｗＣｌａｓｓ」に設定されているアプリケーション名とを対応付けてタスクを定義する。このとき、タスク定義部１０３は、例えば、同一クラスタに分類された操作ログ情報に共通に含まれる単語の集合を特徴単語集合としてもよいし、同一クラスタに分類された操作ログ情報に多く含まれる単語（例えば、所定の割合以上の操作ログ情報に含まれる単語等）の集合を特徴単語集合としてもよい。また、タスク定義部１０３は、例えば、同一クラスタに分類された操作ログ情報に共通に含まれるアプリケーション名を用いてタスクを定義してもよいし、同一クラスタに分類された操作ログ情報に多く含まれるアプリケーション名（例えば、所定の割合以上の操作ログ情報に含まれるアプリケーション名等）を用いてタスクを定義してもよい。これにより、クラスタ毎にタスクが定義される。

上記のＳｔｅｐ１１～Ｓｔｅｐ１３により定義されたタスクを示すタスク定義情報は、例えば、記憶部１０７に保存される。タスク定義情報には、例えば、アプリケーション名と特徴単語集合とが含まれる。なお、タスク定義情報には、当該タスク定義情報を識別するため情報（例えば、番号等）が含まれていてもよい。

ここで、上記のＳｔｅｐ１１～Ｓｔｅｐ１３により定義されたタスクの一例を図６に示す。図６に示す例では、アプリケーション名「Ｅｘｃｅｌ」と特徴単語集合「入館証，発行，申請」とが対応付けられて１つのタスク（ＴａｓｋＡ）が定義されている。また、アプリケーション名「Ｅｘｃｅｌ」と特徴単語集合「購買，依頼，書」とが対応付けられて１つのタスク（ＴａｓｋＢ）が定義されている。同様に、アプリケーション名「Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ」と特徴単語集合「ワークフロー」とが対応付けられて１つのタスク（ＴａｓｋＣ）が定義されている。

図３の説明に戻る。ステップＳ１０４に続いて、操作ログ解析装置１０の相関計算部１０４は、上記のステップＳ１０４で定義されたタスクのタスク定義情報を用いて、各タスク間の相関関係を表す相関係数を計算する（ステップＳ１０５）。相関計算部１０４は、例えば、Matrix FactorizationやFactorization Machines等の既知の手法を用いてタスク間の相関係数を計算（推定）すればよい。タスク間の相関係数は、例えば、記憶部１０７に保存される。

ここで、タスク間の相関係数を各要素とする相関行列の一例を図７に示す。図７に示す例は、ＴａｓｋＡ～ＴａｓｋＤのうちの２つのタスク間の相関係数を各要素とする相関行列である。例えば、図７に示す相関行列の（２，１）成分の要素は、ＴａｓｋＢとＴａｓｋＡとの相関係数が０．８であることを表している。同様に、図７に示す相関行列の（３，１）成分の要素は、ＴａｓｋＣとＴａｓｋＡとの相関係数が０．２であることを表している。他の要素についても同様である。

なお、タスク間の相関係数は、タスク間の共起確率や相互作用等を表している。例えば、図７に示す例では、ＴａｓｋＡと、ＴａｓｋＢ～ＴａｓｋＤのそれぞれとの相関係数は、それぞれ０．８、０．２、０、５である。これは、ＴａｓｋＡの次に実行されるタスク（又は、ＴａｓｋＡと一緒に実行されるタスク）として、ＴａｓｋＢが最も可能性が高いことを表している。したがって、この場合、ＴａｓｋＡの関連タスクとして、ＴａｓｋＢを特定することが可能となる。

以上のように、実施例１における操作ログ解析装置１０は、各端末２０から収集した操作ログ情報を用いてタスクを定義した上で、タスク間の相関係数を計算する。これにより、後述する関連タスク特定処理において、各端末２０からリアルタイムに取得した操作ログ情報を用いて、当該端末２０で実行されているタスクの関連タスクを特定することができるようになる。

≪関連タスク特定処理≫
実施例１における関連タスク特定処理について、図８を参照しながら説明する。図８は、実施例１における関連タスク特定処理の一例を示すシーケンス図である。以降では、或る端末２０でユーザが実行しているタスクの関連タスクを特定する場合について説明する。

まず、端末２０のログ送信部２０４は、ユーザの操作に応じて、ログ作成部２０３によって作成された操作ログ情報を操作ログ解析装置１０に送信する（ステップＳ２０１）。上述したように、操作ログ情報は、操作受付部２０２によってユーザの操作が受け付けられると、ログ作成部２０３によって作成される。

操作ログ解析装置１０の前処理部１０２は、端末２０からの操作ログ情報がログ取得部１０１により受信されると、図３のステップＳ１０３と同様に、当該操作ログ情報に対して所定の前処理を行う（ステップＳ２０２）。すなわち、前処理部１０２は、前処理として、操作ログ情報に含まれるクラス名からアプリケーション名を特定すると共に、ウィンドウのタイトルを形態素解析して形態素に分解する。

次に、操作ログ解析装置１０のタスク特定部１０５は、上記のステップＳ２０２での前処理後の操作ログ情報に含まれるタイトルと、図３のステップＳ１０４で得られたタスク定義情報とを用いて、タスクを特定する（ステップＳ２０３）。すなわち、タスク特定部１０５は、例えば、各タスク定義情報の特徴単語集合と、前処理後の操作ログ情報の「ＷｉｎｄｏｗＴｉｔｌｅ」に設定されているタイトル（つまり、形態素に分解されたタイトル）とを比較して、当該タイトルの中に特徴単語集合が含まれるタスク定義情報を特定する。これにより、このタスク定義情報によって示されるタスクが特定される。

なお、上述したタスク定義情報の特定方法は一例であって、これ以外にも、例えば、前処理後の操作ログ情報の「ＷｉｎｄｏｗＴｉｔｌｅ」に設定されているタイトルと最も類似度が高い特徴単語集合が含まれるタスク定義情報を特定してもよい。このとき、類似度としては、単語（形態素）の集合間の類似度合いを表すものであれば任意のものを用いることが可能である。

次に、操作ログ解析装置１０の関連タスク特定部１０６は、記憶部１０７に記憶されているタスク間の相関係数を用いて、上記のステップＳ２０３で特定されたタスクの関連タスクを特定する（ステップＳ２０４）。関連タスク特定部１０６は、例えば、上記のステップＳ２０３で特定されたタスクとの相関係数が最も高い他のタスクを関連タスクと特定してもよいし、上記のステップＳ２０３で特定されたタスクとの相関係数が所定の値以上の他のタスクを関連タスクと特定してもよいし、上記のステップＳ２０３で特定されたタスクとの相関係数が高い順に所定の個数の他のタスクを関連タスクとして特定してもよい。

次に、操作ログ解析装置１０の関連タスク特定部１０６は、上記のステップＳ２０４で特定した関連タスクを示す関連タスク情報を端末２０に送信する（ステップＳ２０５）。なお、関連タスク情報には、タスク定義情報と同様に、例えば、アプリケーション名と特徴単語集合とが含まれる。

端末２０の表示制御部２０１は、関連タスク情報を受信すると、この関連タスク情報により示される関連タスクを次に実行すべきタスク（又は、次に実行すべきタスクの候補）として表示（提案）する（ステップＳ２０６）。これにより、当該端末２０のユーザは、現在実行しているタスクの次に実行すべきタスクを知ることができる。

なお、上記のステップＳ２０６では、関連タスク情報により示される関連タスクを次に実行すべきタスク（次に実行すべきタスクの候補）としてユーザに提案したが、これに限られず、例えば、端末２０は、関連タスクを自動実行してもよい。ただし、関連タスクが自動実行される場合は、上記のステップＳ２０５で操作ログ解析装置１０は１つの関連タスク情報のみを当該端末２０に送信することが好ましい。又は、上記のステップＳ２０５で操作ログ解析装置１０が関連タスク情報と共に相関係数も端末２０に送信し、当該端末２０が、相関係数が最も高い関連タスク情報により示される関連タスクを自動実行してもよい。

以上のように、実施例１における操作ログ解析装置１０は、各端末２０での操作ログ情報をリアルタイムに取得することで、この操作ログ情報が表す操作で実行されているタスクの関連タスクを特定することができる。これにより、実施例１における操作ログ解析装置１０は、各端末２０のユーザに対して次に実行すべきタスクを提案したり、次に実行すべきタスクを自動実行させたりすることが可能になる。

このため、端末２０のユーザは、例えば、業務プロセスがマニュアル化されていない業務を実施するような場合であっても、その業務を容易に実施することが可能となる。なお、業務プロセスがマニュアル化されていない業務には、マニュアルが整備されていない業務の他、例えば、複数の部署や複数の会社等に対して横断的な作業を行う必要がある業務等が挙げられる。具体的には、例えば、Ａ部署に対して申請Ａ（タスクＡ）を行った後、Ｂ部署に対して申請Ｂ（タスクＢ）を行い、その後、Ｃ部署に対して申請Ｃ（タスクＣ）を行うような場合である。この場合、一般的に、申請Ａ、申請Ｂ及び申請Ｃのそれぞれに対してはマニュアルが存在することが多い。しかしながら、申請Ａ、申請Ｂ及び申請Ｃのそれぞれは申請を受け付ける部署が異なるため、申請Ａ、申請Ｂ及び申請Ｃをこの順に申請する必要があることはマニュアル化されていない場合が多い。このような場合であっても、実施例１における操作ログ解析装置１０を用いることで、タスクＡの次に実行するタスクとしてタスクＢを、タスクＢの次に実行すべきタスクとしてタスクＣを提案等することが可能となる。

なお、上述した関連タスク特定処理では、端末２０がリアルタイムに操作ログ情報を操作ログ解析装置１０に送信し、当該操作ログ解析装置１０で関連タスクの特定を行ったが、これに限られず、例えば、学習処理で得られたタスク定義情報と相関係数とを操作ログ解析装置１０が端末２０に事前に送信（つまり、関連タスク特定処理が実行される前に送信）しておくことで、端末２０で関連タスクの特定が行われてもよい。

［実施例２］
次に、実施例２について説明する。ここで、ユーザは、タスクの実行中にＷｅｂブラウザでマニュアル等を参照したり、このタスクの実行に必要なＷｅｂページ（例えば、各種申請を行うためのＷｅｂページ等）を開いたりすることがある。そこで、実施例２では、ユーザが現在実行しているタスクと関連するアドレス（以降、「関連アドレス」とも表す。）を特定し、この関連アドレスもユーザに提案等する場合について説明する。

なお、実施例２では、主に、実施例１との相違点について説明し、実施例１と同様の構成要素についてはその説明を省略する。

＜機能構成＞
まず、実施例２における操作ログ解析装置１０及び端末２０の機能構成について、図９を参照しながら説明する。図９は、実施例２における操作ログ解析装置１０及び端末２０の機能構成の一例を示す図である。

図９に示すように、実施例２における操作ログ解析装置１０は、実施例１で説明した機能構成に対して、アドレス定義部１０８と、関連アドレス特定部１０９とを更に有する。これら各部は、例えば、操作ログ解析装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、プロセッサに実行させる処理により実現される。

また、実施例２における前処理部１０２は、記憶部１０７に記憶されている操作ログ情報に対する前処理として、更に、操作ログ情報の「Ｐａｔｈ」に設定されているアドレス（ＵＲＬ）をスラッシュで区切られた文字列単位に分解すると共に、クエリパラメータを削除する。

アドレス定義部１０８は、前処理部１０２による前処理後の操作ログ情報の「Ｐａｔｈ」に設定されているアドレスをグルーピングすることで、同一グループにグルーピングされるアドレスを、同一Ｗｅｂページを表すアドレスとして定義する。

また、実施例２における相関計算部１０４は、更に、タスク定義部１０３により定義されたタスクと、アドレス定義部１０８により定義されたアドレスとの間の相関関係を表す相関係数を計算する。

関連アドレス特定部１０９は、ログ取得部１０１により取得された操作ログ情報が表す操作で実行されているタスクの関連アドレスを特定する。

＜処理の詳細＞
以降では、実施例２における操作ログ解析システム１の処理の詳細について説明する。実施例２における操作ログ解析システム１は、１以上の端末２０の操作ログ情報を操作ログ解析装置１０がバッチ的に収集してタスク間の相関関係とタスク及びアドレス間の相関関係とを推定する学習処理と、各端末２０の操作ログ情報を操作ログ解析装置１０がリアルタイムに収集して関連タスクと関連アドレスとを特定する関連タスク特定処理とを実行する。そこで、以降では、学習処理と関連タスク特定処理について説明する。なお、学習処理は、例えば、所定の時間毎（日次や週次等）に繰り返し実行される。一方で、関連タスク特定処理は、例えば、端末２０でユーザによって操作が行われ、この操作の操作ログ情報が作成される度に繰り返し実行される。

≪学習処理≫
実施例２における学習処理について、図１０を参照しながら説明する。図１０は、実施例２における学習処理の一例を示すシーケンス図である。

図１０のステップＳ３０１～ステップＳ３０２は、図３のステップＳ１０１～ステップＳ１０２とそれぞれ同様であるため、その説明を省略する。

ステップＳ３０２に続いて、操作ログ解析装置１０の前処理部１０２は、記憶部１０７に記憶されている操作ログ情報に対して所定の前処理を行う（ステップＳ３０３）。なお、前処理部１０２は、記憶部１０７に記憶されている操作ログ情報のうち、未だ前処理が行われていない操作ログ情報に対してのみ前処理を行えばよい。

前処理部１０２は、前処理として、図３のステップＳ１０３で説明した前処理に加えて、操作ログ情報の「Ｐａｔｈ」に設定されているアドレス（ＵＲＬ）をスラッシュで区切られた文字列単位に分解すると共に、クエリパラメータを削除する。ここで、図４に示す操作ログ情報に対して前処理を行った結果（前処理後の操作ログ情報）を図１１に示す。

図１１に示す例では、操作ログ情報の「Ｐａｔｈ」に設定されているアドレスがスラッシュで区切られた文字列単位に分解されていると共に、クエリパラメータが削除されている。具体的には、例えば、「http://abc.def.xyz.co.jp/portal/workflow/admission/?p=・・・」はクエリパラメータ「?p=・・・」が削除された上で、「http://」以降の文字列がスラッシュ「/」で区切られて[abc.def.xyz.co.jp, portal, workflow, admission]と分解されている。同様に、例えば、「http://abc.def.xyz.co.jp/portal/workflow/purchase/?q=・・・」はクエリパラメータ「?p=・・・」が削除された上で、「http://」以降の文字列がスラッシュ「/」で区切られて[abc.def.xyz.co.jp, portal, workflow, purchase]と分解されている。なお、本実施例では「http://」を削除したが、これに限られず、例えば、「http://」を削除せずに、「http://」を１つの文字列単位としてもよい。

図１０の説明に戻る。ステップＳ３０３に続くステップＳ３０４は、図３のステップＳ１０４と同様であるため、その説明を省略する。

ステップＳ３０４に続いて、操作ログ解析装置１０のアドレス定義部１０８は、上記のステップＳ３０３での前処理後の操作ログ情報を用いて、以下のＳｔｅｐ２１～Ｓｔｅｐ２２によりアドレスを定義する（ステップＳ３０５）。なお、以降のＳｔｅｐ２１～Ｓｔｅｐ２２では、前処理後の操作ログ情報を単に「操作ログ情報」と表す。

Ｓｔｅｐ２１：まず、アドレス定義部１０８は、操作ログ情報の「Ｐａｔｈ」に設定されているアドレス（つまり、クエリパラメータが削除され、かつ、スラッシュで区切られた文字列単位に分解されたアドレス）について、同一アドレスを同一グループとしてグルーピングする。

Ｓｔｅｐ２２：そして、アドレス定義部１０８は、上記のＳｔｅｐ２１でのグルーピングにより得られたグループに対応するアドレスを、同一Ｗｅｂページをアドレスとしてそれぞれ定義する。これにより、グループ毎にアドレスが定義される。

上記のＳｔｅｐ２１～Ｓｔｅｐ２２により定義されたアドレスを示すアドレス情報は、例えば、記憶部１０７に記憶される。アドレス情報には、例えば、クエリパラメータが削除され、かつ、スラッシュで区切られた文字列単位に分解されたアドレスが含まれる。なお、アドレス情報には、当該アドレス情報を識別するための情報（例えば、番号等）が含まれていてもよい。

ここで、上記のＳｔｅｐ２１～Ｓｔｅｐ２２により定義されたアドレスの一例を図１２に示す。図１２に示す例では、[abc.def.xyz.co.jp, portal, workflow, admission]が１つのアドレス（ＡｄｄｒｅｓｓＡ）として定義されている。また、[abc.def.xyz.co.jp, portal, workflow, purchase]が１つのアドレス（ＡｄｄｒｅｓｓＢ）として定義されている。

図１０の説明に戻る。ステップＳ３０５に続いて、操作ログ解析装置１０の相関計算部１０４は、ステップＳ３０４で定義されたタスクのタスク定義情報と、上記のステップＳ３０６で定義されたアドレスのアドレス情報とを用いて、各タスク間の相関係数と、各タスク及び各アドレス間の相関係数とを計算する（ステップＳ３０６）。相関計算部１０４は、例えば、Matrix FactorizationやFactorization Machines等の既知の手法を用いてタスク間の相関係数と各タスク及び各アドレス間の相関係数とを計算（推定）すればよい。タスク間の相関係数と各タスク及び各アドレス間の相関係数とは、例えば、記憶部１０７に保存される。

ここで、タスク及びアドレス間の相関係数を各要素とする相関行列の一例を図１３に示す。図１３に示す例は、ＴａｓｋＡ～ＴａｓｋＤと、ＡｄｄｒｅｓｓＡ～ＡｄｄｒｅｓｓＤとのそれぞれの間の相関係数を各要素とする相関行列である。例えば、図１３に示す相関行列の（１，１）成分の要素は、ＴａｓｋＡとＡｄｄｒｅｓｓＡとの相関係数が０．７であることを表している。同様に、図１３に示す相関行列の（２，１）成分の要素は、ＴａｓｋＢとＡｄｄｒｅｓｓＡとの相関係数が０．４であることを表している。他の要素ついても同様である。

なお、タスク及びアドレス間の相関係数は、タスクとアドレスとの間の共起確率や相互作用等を表している。例えば、図１３に示す例では、ＴａｓｋＡと、ＡｄｄｒｅｓｓＡ～ＡｄｄｒｅｓｓＤのそれぞれとの相関係数は、それぞれ０．７、０．８、０．２、０．１である。これは、ＴａｓｋＡの実行中に参照されるコンテンツのアドレスとして、ＡｄｄｒｅｓｓＢが最も可能性が高いことを表している。この場合、ＴａｓｋＡの関連アドレスとして、ＡｄｄｒｅｓｓＢを特定することが可能となる。

以上のように、実施例２における操作ログ解析装置１０は、各端末２０から収集した操作ログ情報を用いてタスク及びアドレスを定義した上で、タスク間の相関係数とタスク及びアドレス間の相関係数とを計算する。これにより、後述する関連タスク特定処理において、各端末２０からリアルタイムに取得した操作ログ情報を用いて、当該端末２０で実行されているタスクの関連タスクと関連アドレスとを特定することができるようになる。

≪関連タスク特定処理≫
実施例２における関連タスク特定処理について、図１４を参照しながら説明する。図１４は、実施例２における関連タスク特定処理の一例を示すシーケンス図である。以降では、或る端末２０でユーザが実行しているタスクの関連タスクと関連アドレスとを特定する場合について説明する。

まず、端末２０のログ送信部２０４は、図８のステップＳ２０１と同様に、ユーザの操作に応じて、ログ作成部２０３によって作成された操作ログ情報を操作ログ解析装置１０に送信する（ステップＳ４０１）。

操作ログ解析装置１０の前処理部１０２は、端末２０からの操作ログ情報がログ取得部１０１により受信されると、図１０のステップＳ３０３と同様に、当該操作ログ情報に対して所定の前処理を行う（ステップＳ４０２）。ただし、操作ログ情報に含まれるアドレスに対する前処理（つまり、クエリパラメータの削除とスラッシュで区切られた文字列単位への分解）は行われなくてもよい。

以降のステップＳ４０３～ステップＳ４０４は、図８のステップＳ２０３～ステップＳ２０４とそれぞれ同様であるため、その説明を省略する。

ステップＳ４０４に続いて、操作ログ解析装置１０の関連アドレス特定部１０９は、記憶部１０７に記憶されているタスク及びアドレス間の相関係数を用いて、ステップＳ４０３で特定されたタスクの関連アドレスを特定する（ステップＳ４０５）。関連アドレス特定部１０９は、例えば、ステップＳ４０３で特定されたタスクとの相関係数が最も高いアドレスを関連アドレスと特定してもよいし、ステップＳ４０３で特定されたタスクとの相関係数が所定の値以上のアドレスを関連アドレスと特定してもよいし、ステップＳ４０３で特定されたタスクとの相関係数が高い順に所定の個数のアドレスを関連アドレスとして特定してもよい。

次に、操作ログ解析装置１０の関連タスク特定部１０６は、ステップＳ４０４で特定した関連タスクを示す関連タスク情報と、上記のステップＳ４０４で特定された関連アドレスを示す関連アドレス情報とを端末２０に送信する（ステップＳ４０６）。なお、関連アドレス情報は、アドレス情報と同様に、クエリパラメータが削除され、かつ、スラッシュで区切られた文字列単位に分解されたアドレスが含まれる。

端末２０の表示制御部２０１は、関連タスク情報及び関連アドレス情報を受信すると、この関連タスク情報により示される関連タスクを次に実行すべきタスク（又は、次に実行すべきタスクの候補）として表示（提案）すると共に、この関連アドレス情報により示される関連アドレスを現在実行しているタスクに関連するコンテンツのアドレスとして表示（提案）する（ステップＳ４０７）。これにより、当該端末２０のユーザは、現在実行しているタスクの次に実行すべきタスクや現在実行しているタスクに関連するコンテンツを表示するためのアドレスを知ることができる。

なお、上記のステップＳ４０７では、関連アドレス情報により示される関連アドレスをユーザに提案したが、これに限られず、例えば、当該関連アドレスにより表示されるコンテンツを端末２０に自動的に表示してもよい。

以上のように、実施例２における操作ログ解析装置１０は、各端末２０での操作ログ情報をリアルタイムに取得することで、この操作ログ情報が表す操作で実行されているタスクの関連アドレスも特定することができる。これにより、実施例２における操作ログ解析装置１０は、各端末２０のユーザに対して、現在実行しているタスクに関連するコンテンツのアドレスを提案したり、このコンテンツを自動的に表示させたりすることが可能になる。

［応用例］
次に、本実施形態に係る操作ログ解析システム１の応用例について説明する。応用例では、業務プロセスを構成するタスクの平均作業時間を算出することで、当該業務プロセスでボトルネックとなっているタスク（つまり、多くの時間が掛かっているタスク）を特定する場合について説明する。

上述したように、実施例１における操作ログ解析装置１０ではタスク間の相関係数を計算することができる。このため、図１５に示すように、互いに関連性のあるタスクをグルーピングすることが可能となる。図１５に示す例では、タスクＡ、タスクＢ及びタスクＤが１つのグループにグルーピングされていると共に、タスクＣ及びタスクＥが１つのグループにグルーピングされている。

また、図１５に示すように、操作ログ情報から同一グループ内のタスク間の順序性を特定することで、同一グループのタスクで構成される業務プロセスを定義することができる。したがって、図１５に示すように、操作ログ情報から業務プロセスを構成する各タスクの平均作業時間を算出することで、当該業務プロセスでボトルネックとなっているタスクを特定することが可能となる。図１５に示す例では、タスクＡとタスクＢとタスクＤとで構成される業務プロセスにおいて、タスクＢが他のタスク（タスクＡ及びタスクＤ）よりも多くの時間を要しており、ボトルネックとなっている。

このようなボトルネックとなっているタスクを特定して、企業の管理者等のユーザ等に対して情報として提供することで、当該ユーザは、業務プロセスの改善等を図ることが可能となる。なお、同一グループ内のタスク間に順序性がない場合もある。図１５に示す例では、タスクＣとタスクＥとの間には順序性がない。

なお、応用例では、主に、実施例１との相違点について説明し、実施例１と同様の構成要素についてはその説明を省略する。

＜機能構成＞
まず、応用例における操作ログ解析装置１０及び端末２０の機能構成について、図１６を参照しながら説明する。図１６は、応用例における操作ログ解析装置１０及び端末２０の機能構成の一例を示す図である。

図１６に示すように、応用例における操作ログ解析装置１０は、実施例１で説明した機能構成に対して、業務プロセス定義部１１０と、作業時間算出部１１１とを更に有する。これら各部は、例えば、操作ログ解析装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、プロセッサに実行させる処理により実現される。

業務プロセス定義部１１０は、相関計算部１０４により計算された相関係数を用いてタスクをグルーピングした上で、同一グループ内のタスクの順序性を特定することで、これのタスクで構成される業務プロセスを定義する。

作業時間算出部１１１とは、業務プロセス定義部１１０により定義された業務プロセスを構成する各タスクの平均作業時間を算出する。

＜処理の詳細＞
以降では、応用例における操作ログ解析システム１の処理の詳細について説明する。応用例における操作ログ解析システム１は、１以上の端末２０の操作ログ情報を操作ログ解析装置１０がバッチ的に収集して業務プロセスの定義とタスクの平均作業時間の算出とを行う業務プロセス解析処理を実行する。

≪業務プロセス解析処理≫
応用例における業務プロセス解析処理について、図１７を参照しながら説明する。図１７は、応用例における業務プロセス解析処理の一例を示すシーケンス図である。

図１７のステップＳ５０１～ステップＳ５０５は、図３のステップＳ１０１～ステップＳ１０５とそれぞれ同様であるため、その説明を省略する。

ステップＳ１０５に続いて、操作ログ解析装置１０の業務プロセス定義部１１０は、ステップＳ５０５で計算された相関係数を用いて、ステップＳ５０４で定義されたタスクをグルーピングする（ステップＳ５０６）。業務プロセス定義部１１０は、例えば、相関係数が所定の閾値以上のタスク同士（つまり、関連性の高いタスク同士）を同一のグループにグルーピングすればよい。

次に、操作ログ解析装置１０の業務プロセス定義部１１０は、記憶部１０７に記憶されている操作ログ情報を用いて、同一グループ内のタスクの順序性を特定する。そして、業務プロセス定義部１１０は、同一グループ内の各タスクで順序性が特定された場合、当該グループ内で順序付けられたタスクを１つの業務プロセスとして定義する（ステップＳ５０７）。なお、同一グループ内で順序性が特定できないタスクが存在する場合、当該グループには業務プロセスが定義されない。

ここで、業務プロセス定義部１１０は、例えば、２つのタスクのそれぞれに対応する操作ログ情報に順序性があるか否かを判定することで、これら２つのタスクの順序性を特定すればよい。具体的には、例えば、タスクＡとタスクＢとの間の順序性を特定する場合、業務プロセス定義部１１０は、ステップＳ５０４でタスクＡと定義されたクラスタに分類された操作ログ情報Ａと、ステップＳ５０６でタスクＢと定義されたクラスタに分類された操作ログ情報Ｂとの間に順序性があるか否かを判定すればよい。このとき、例えば、同一ユーザの操作ログ情報Ａ及び操作ログ情報Ｂについて、操作ログ情報Ａの後に操作ログ情報Ｂが出現する場合は、操作ログ情報Ａと操作ログ情報Ｂとの間には「操作ログ情報Ａ→操作ログ情報Ｂ」という順序性があると判定され、業務プロセス定義部１１０は、タスクＡとタスクＢとの間の順序性を「タスクＡ→タスクＢ」と特定する。一方で、例えば、同一ユーザの操作ログ情報Ａ及び操作ログ情報Ｂについて、操作ログ情報Ｂの後に操作ログ情報Ａが出現する場合は、操作ログ情報Ａと操作ログ情報Ｂとの間には「操作ログ情報Ｂ→操作ログ情報Ａ」という順序性があると判定され、業務プロセス定義部１１０は、タスクＡとタスクＢとの間の順序性を「タスクＢ→タスクＡ」と特定する。

これに対して、操作ログ情報Ａと操作ログ情報Ｂとの間に順序性がない場合、業務プロセス定義部１１０は、タスクＡとタスクＢとの間には順序性はないと特定する。

同一グループ内の各タスクの順序性が特定され、これらの各タスクが順序付けられることで業務プロセスが定義される。

次に、操作ログ解析装置１０の業務プロセス定義部１１０は、記憶部１０７に記憶されている操作ログ情報を用いて、上記のステップＳ５０７で定義された業務プロセス毎に、当該業務プロセスを構成する各タスクの平均作業時間を算出する（ステップＳ５０８）。業務プロセス定義部１１０は、業務プロセスを構成するタスク毎に、当該タスクの操作ログ情報の「Ｄａｔｅｔｉｍｅ」に設定されている日時と、当該操作ログ情報と同一ユーザの次の操作ログ情報の「Ｄａｔｅｔｉｍｅ」に設定されている日時までの差分の平均を算出することで、当該タスクの平均作業時間を算出すればよい。

そして、操作ログ解析装置１０の業務プロセス定義部１１０は、上記のステップＳ５０７で定義された業務プロセスと、上記のステップＳ５０８で算出されたタスク毎の平均作業時間とが含まれる情報を業務プロセス情報として端末２０に送信する（ステップＳ５０９）。これにより、端末２０では、当該業務プロセス情報を用いて、この業務プロセス情報が示す業務プロセスを構成する各タスク及びその順序性（実行順）と、これら各タスクの平均作業時間とを表示等させることができる。

以上のように、応用例における操作ログ解析装置１０は、各端末２０から収集した操作ログ情報を用いてタスク及び業務プロセスを定義した上で、業務プロセスを構成するタスクの順序性（実行順）とその平均作業時間とを特定することができる。これにより、端末２０のユーザは、業務プロセスを構成する各タスクの平均作業時間からボトルネックとなっているタスクを特定し、当該業務プロセスの改善等を図ることが可能となる。

本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更等が可能である。

１ 操作ログ解析システム
１０ 操作ログ解析装置
２０ 端末
１０１ ログ取得部
１０２ 前処理部
１０３ タスク定義部
１０４ 相関計算部
１０５ タスク特定部
１０６ 関連タスク特定部
１０７ 記憶部
２０１ 表示制御部
２０２ 操作受付部
２０３ ログ作成部
２０４ ログ送信部
２０５ 記憶部

Claims (5)

1. 通信ネットワークを介して接続された１以上の端末から、前記端末のユーザが行った操作で操作対象となったアプリケーションを特定するための特定情報と前記アプリケーションにより表示された画面の名称とが含まれる操作ログを取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された操作ログを前記名称でクラスタリングした結果と前記特定情報によって特定されるアプリケーションとを用いて、業務プロセスを構成するタスクを定義するタスク定義手段と、
   前記タスク定義手段により定義されたタスク間の相関関係を表す相関係数を計算する計算手段と、
   を有する操作ログ解析装置。
2. 前記操作ログには、前記操作対象となったアプリケーションで表示されているコンテンツのアドレスが含まれ、
   前記タスク定義手段は、
   前記アドレスを１以上のグループにグルーピングし、
   前記計算手段は、
   前記グルーピングされたアドレスと前記タスクとの間の相関関係を表す相関係数を計算する、請求項１に記載の操作ログ解析装置。
3. 前記取得手段により前記端末からリアルタイムに操作ログが取得されると、取得された操作ログが表す操作で実行されているタスクと、前記グルーピングされたアドレスと前記タスクとの間の相関関係を表す相関係数とを用いて、前記操作ログが表す操作で実行されているタスクに関連するアドレスを特定する第１の特定手段を有する請求項２に記載の操作ログ解析装置。
4. 通信ネットワークを介して接続された１以上の端末から、前記端末のユーザが行った操作で操作対象となったアプリケーションを特定するための特定情報と前記アプリケーションにより表示された画面の名称とが含まれる操作ログを取得する取得手順と、
   前記取得手順によって取得された操作ログを前記名称でクラスタリングした結果と前記特定情報によって特定されるアプリケーションとを用いて、業務プロセスを構成するタスクを定義するタスク定義手順と、
   前記タスク定義手順により定義されたタスク間の相関関係を表す相関係数を計算する計算手順と、
   をコンピュータが実行する操作ログ解析方法。
5. コンピュータを、請求項１乃至３の何れか一項に記載の操作ログ解析装置として機能させるプログラム。

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