JP7319839B2 - 計算機システム及び業務フローの支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、複数の作業群から構成される業務フローの実行を支援する技術に関する。

業務の効率化及び人材不足に対応する技術して、業務の自動化を実現する技術が求められている。

例えば、特許文献１には、「コンピュータに、プログラムに対する操作者の操作を含む操作記録を記憶し、操作者の特定の操作に応じて前記プログラムが出力する出力画面内の前記操作者の指定した特定領域の画面情報を記憶するとともに前記特定の操作がなされるまでの操作者の操作と前記画面情報とを関連づけるための画面参照情報を操作記録に設定させる。そして、操作記録を順次読み出し、読み出した操作記録に含まれる操作情報にしたがってプログラムを実行するとともに、画面参照情報を読み出したときに、画面情報を取得し、画面参照情報が読み出される前に読み出された操作情報にしたがって出力される出力画面上の特定領域の情報と画面情報とを比較させる。」ことが記載されている。

また、特許文献２には、「コンピュータの画面に対するユーザ操作を検知する操作手段を通じた操作内容と前記画面の表示内容の採取を指示する採取指示とを記憶する操作記憶手段と、前記記憶された操作内容にしたがい前記画面に対するユーザ操作を再生するスケジュールを記憶するスケジュール情報記憶手段と、前記スケジュールに基づくユーザ操作再生の起動日時において、前記操作記憶手段に記憶された操作内容と採取指示とにしたがい、前記ユーザ操作を再生するとともに再生時の表示内容を採取する再生手段と、前記ユーザ操作に基づくコンピュータの実行状態と採取された表示内容とを表示する監視手段として、コンピュータを機能させる。」ことが記載されている。

特開２０１３－１４３０４４号公報 特開２００７－２５９２６号公報

複数の作業を伴う業務フローを自動化する技術としてＲＰＡ（Ｒｏｂｏｔｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）が注目されている。ＲＰＡは、一定の条件にしたがって、人と同様の処理を自動的に実行する仕組みを表す。ＲＰＡを導入することによって、データの入力、検索、及び集計等の事務処理及び書類管理等の定型業務を自動化できる。これによって、業務の効率化を実現できる。

業務フローにおいて、定型的な作業ではなく、人の判断が必要な作業を含む場合、業務フロー全体を自動化することは困難である。

本発明は、人の判断を含む業務フローの効率化及び負担低減を実現するための技術を提供する。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、入力情報に基づいて行われる、複数の作業を含む業務フローの実行を支援する計算機システムであって、前記業務フローは、人の判断が行われる判断作業を含み、前記計算機システムは、前記判断作業において行われる作業を再現するための作業データを管理するための作業データ管理情報、及び、前記判断作業の結果と、前記判断作業において参照される前記入力情報の内容とを対応づけた業務フローログを管理するための業務フローログ情報を保持し、前記作業データ管理情報に基づく自動作業処理を実行する業務フロー支援部を備え、前記業務フロー支援部は、新規入力情報を受け付けた場合、前記新規入力情報及び前記業務フローログ情報に基づいて、前記自動作業処理の実行が必要か否かを判定し、前記自動作業処理の実行が必要であると判定された場合、前記作業データ管理情報に基づいて前記自動作業処理を実行し、前記自動作業処理の結果を出力する。

本発明によれば、人の判断を含む業務フローの効率化及び負担低減を実現できる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

実施例１の計算機システムの構成の一例を示す図である。 実施例１の業務フローログ管理データベースのデータ構造の一例を説明する図である。 実施例１の判断基準管理データベースのデータ構造の一例を説明する図である。 実施例１のＲＰＡ管理データベースのデータ構造の一例を説明する図である。 実施例１の業務フロー支援計算機が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の申請情報の一例を示す図である。 実施例２の計算機システムの構成の一例を示す図である。 実施例２の作業ログ管理データベースのデータ構造の一例を説明する図である。 実施例２の作業ログ記録部が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例２の作業データ生成部が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例３の計算機システムの構成の一例を示す図である。 実施例３のＲＰＡ管理データベースのデータ構造の一例を説明する図である。 実施例３の作業ログ管理データベースのデータ構造の一例を説明する図である。 実施例３の業務フロー支援計算機が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施例を、図面を用いて説明する。ただし、本発明は以下に示す実施例の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。

以下に説明する発明の構成において、同一又は類似する構成又は機能には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、及び範囲等は、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、及び範囲等を表していない場合がある。したがって、本発明では、図面等に開示された位置、大きさ、形状、及び範囲等に限定されない。

図１は、実施例１の計算機システムの構成の一例を示す図である。

計算機システムは、業務フロー支援計算機１００、端末１０１、及び端末１０２から構成される。業務フロー支援計算機１００、端末１０１、及び端末１０２はネットワーク１０５を介して互いに接続される。ネットワーク１０５は、例えば、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）及びＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。なお、ネットワーク１０５の接続方式は有線及び無線のいずれでもよい。

実施例１では、申請者から申請情報を含む申請を受け付け、承認者が申請情報を審査し、承認又は棄却のいずれかの判断を行って、審査結果を申請者に出力する業務フローを例に説明する。

なお、業務フローは、他の業務フローを呼び出す作業を含んでもよい。なお、前述の業務フローは一例であってこれに限定されない。人の判断を伴う作業が含まれる業務フローであれば、本発明を適用することができる。

端末１０１は申請者が操作する端末である。申請者は、端末１０１のＷＥＢブラウザ等を用いて申請を行う。端末１０２は承認者が使用する端末である。承認者は、端末１０２のＷＥＢブラウザを用いて申請の審査を行う。業務フロー支援計算機１００は業務フローの実行を支援する。

なお、申請及び審査は、ＷＥＢブラウザ以外のアプリケーション及びツールを用いて行われれてもよい。

ここで、業務フロー支援計算機１００のハードウェア構成及びソフトウェア構成について説明する。

業務フロー支援計算機１００は、プロセッサ１１０、ネットワークインタフェース１１１、メモリ１１２、及び記憶装置１１３を備える。前述のハードウェアは内部バスを介して互いに接続される。

プロセッサ１１０は、メモリ１１２に格納されるプログラムを実行する。プロセッサ１１０がプログラムにしたがって処理を実行することによって、特定の機能を実現する機能部（モジュール）として動作する。以下の説明では、機能部を主語に処理を説明する場合、プロセッサ１１０が当該モジュールを実現するプログラムを実行していることを示す。

ネットワークインタフェース１１１は、ネットワークを介して外部装置と通信するためのインタフェースである。

メモリ１１２は、プロセッサ１１０が実行するプログラムを格納する。また、メモリ１１２は、プログラムが一時的に使用するワークエリアを含む。実施例１のメモリ１１２には、業務フロー支援部１２０及びＲＰＡ実行制御部１２１を実現するためのプログラムを格納する。なお、メモリ１１２には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の他のプログラムが格納されてもよい。

業務フロー支援部１２０は、業務フローの実行を支援する。ＲＰＡ実行制御部１２１は、申請情報の審査において実行される作業を自動的に実行する。例えば、申請内容の審査において、情報の収集及び検索等の作業が行われる場合、ＲＰＡ実行制御部１２１は、前述の作業を自動的に実行する。

なお、業務フロー支援計算機１００が有する各機能部については、複数の機能部を一つの機能部にまとめてもよいし、一つの機能部を機能毎に複数の機能部に分けてもよい。例えば、業務フロー支援部１２０がＲＰＡ実行制御部１２１の機能を包含してもよい。

なお、メモリ１１２に格納されるプログラムは記憶装置１１３に格納されてもよい。この場合、プロセッサ１１０が記憶装置１１３からプログラムを読み出し、メモリ１１２にロードする。

記憶装置１１３は、永続的にデータを格納する。記憶装置１１３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）及びＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）である。実施例１の記憶装置１１３は、業務フローログ管理データベース１３０、判断基準管理データベース１３１、及びＲＰＡ管理データベース１３２を格納する。

業務フローログ管理データベース１３０は、実行された業務フローの審査結果を管理するためのデータベースである。業務フローログ管理データベース１３０のデータ構造の詳細は図２を用いて説明する。

判断基準管理データベース１３１は、申請情報に基づいて審査結果を決定するための基準を管理するためのデータベースである。判断基準管理データベース１３１のデータ構造の詳細は図３を用いて説明する。

ＲＰＡ管理データベース１３２は、申請情報の審査において実行する作業を自動的に実行するためのデータを管理するためのデータベースである。ＲＰＡ管理データベース１３２のデータ構造の詳細は図４を用いて説明する。以下の説明では、ＲＰＡ管理データベース１３２に基づいて実行される処理を作業処理と記載する。

端末１０１、１０２のハードウェア構成は、業務フロー支援計算機１００と同一であるため、説明を省略する。

図２は、実施例１の業務フローログ管理データベース１３０のデータ構造の一例を説明する図である。

業務フローログ管理データベース１３０は、ＩＤ２０１、入力２０２、及び出力２０３から構成されるエントリを格納する。一回の業務フローの実行に対して一つのエントリが存在される。

ＩＤ２０１は、エントリを一意に識別するための識別情報を格納するフィールドである。入力２０２は、業務フローの実行時に入力された申請情報を格納するフィールドである。出力２０３は、審査結果を格納するフィールドである。

図３は、実施例１の判断基準管理データベース１３１のデータ構造の一例を説明する図である。

判断基準管理データベース１３１は、ＩＤ３０１、項目３０２、条件３０３、出力３０４から構成されるエントリを格納する。一つ判断基準に対して一つのエントリが存在する。以下の説明では、一つのエントリを基準データと記載する。

ＩＤ３０１は、エントリを一意に識別するための識別情報を格納するフィールドである。

項目３０２は、申請情報に含まれる項目を格納するフィールドである。条件３０３は、項目の値の判定条件を格納するフィールドである。一つのエントリには、項目３０２及び条件３０３から構成される行が一つ以上含まれる。以下の説明では、一つの行を判定条件と記載する。

出力３０４は、出力する審査結果を格納するフィールドである。一つのエントリに含まれる全ての判定条件を満たす場合、出力３０４に設定された審査結果が出力される。

なお、判断基準管理データベース１３１は、ユーザが手動で設定してもよいし、業務フローログ管理データベース１３０に基づいて生成されてもよい。

業務フローログ管理データベース１３０に基づいて判断基準管理データベース１３１を生成する方法としては機械学習が考えられる。例えば、申請情報の各項目を入力とし、審査結果を出力とするニューラルネットワークを用いて判定条件が生成される。

なお、判断基準管理データベース１３１には、出力３０４が「承認」である判断基準データのみが格納されてもよいし、出力３０４が「棄却」である判断基準データのみが格納されてもよい。

図４は、実施例１のＲＰＡ管理データベース１３２のデータ構造の一例を説明する図である。

ＲＰＡ管理データベース１３２は、ＩＤ４０１、コマンド４０２、項目４０３、備考４０４、及び作業種別４０５から構成されるエントリを含む。一つの作業に対して一つのエントリが存在する。以下の説明では、一つの行を作業データと記載する。

ＩＤ４０１は、エントリを一意に識別するための識別情報を格納するフィールドである。

コマンド４０２は、作業を実現する処理を実行するためのコマンドを格納するフィールドである。

項目４０３は、作業対象となる項目を格納するフィールドである。

備考４０４は、コマンドの実行時の条件及び処理等を格納するフィールドである。例えば、入力値の変換ルールが格納される。

作業種別４０５は、エントリに対応する作業の種別を格納するフィールドである。

作業データは実行条件を格納するフィールド及び優先度を格納するフィールドを含んでもよい。例えば、申請者が初めて申請を行う場合にのみ実行されるように実行条件を設定される。作業処理の結果とともに優先度が出力されることによって、承認者が確認する情報の優先順位を付けることができる。

図５は、実施例１の業務フロー支援計算機１００が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。

業務フロー支援計算機１００は、申請者が操作する端末１０１から申請情報を含む申請を受け付けた場合、以下で説明する処理を開始する。

業務フロー支援部１２０は、受け付けた申請から申請情報を取得する（ステップＳ１０１）。このとき、業務フロー支援部１２０は、申請の受付を契機に実行する業務フローの識別情報を決定する。

申請情報としては、例えば、図６に示すような申請情報６００が考えられる。申請情報６００は、項目６０１及び入力値６０２から構成されるエントリを格納する。項目６０１は申請情報に含まれる項目を格納するフィールドである。入力値６０２は、項目６０１に対応する項目の具体的な値を格納するフィールドである。

次に、業務フロー支援部１２０は、申請情報に基づいて判断基準管理データベース１３１を参照して、該当する判断基準データが存在するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。

該当する判断基準データが存在すると判定された場合、業務フロー支援部１２０は、判断基準データの出力３０４に設定された値を審査結果として端末１０１に出力する（ステップＳ１０８）。その後、業務フロー支援部１２０は処理を終了する。

このとき、業務フロー支援部１２０は、判断基準データの項目３０２及び条件３０３を、審査結果の出力理由を示す情報として出力してもよい。このように、過去に同じ内容の申請がある場合には迅速に審査結果が出力される。これによって、業務フローの効率化及び負担低減を実現できる。

該当する判断基準データが存在しないと判定された場合、業務フロー支援部１２０は、ＲＰＡ管理データベース１３２から作業データを取得する（ステップＳ１０３）。ＲＰＡ実行制御部１２１は、取得された作業データに基づいて、作業処理を実行する（ステップＳ１０４）。

業務フロー支援部１２０は、申請情報及びコマンドの実行結果を含む審査要求を、承認者が操作する端末１０２に出力する（ステップＳ１０５）。

業務フロー支援部１２０は、端末１０２から審査結果を受信したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。

端末１０２から審査結果を受信していないと判定された場合、業務フロー支援部１２０は、一定時間経過した後にステップＳ１０６に戻る。

端末１０２から審査結果を受信したと判定された場合、業務フロー支援部１２０は、業務フローログ管理データベース１３０を更新し（ステップＳ１０７）、承認結果を端末１０１に出力する（ステップＳ１０８）。その後、業務フロー支援部１２０は処理を終了する。

ステップＳ１０７では、業務フロー支援部１２０は、業務フローログ管理データベース１３０にエントリを追加し、追加されたエントリのＩＤ２０１に業務フローの識別情報を設定する。また、業務フロー支援部１２０は、追加されたエントリの入力２０２に申請情報を設定し、出力２０３に審査結果を設定する。

以上で説明したように、業務フロー支援計算機１００は、承認作業において必要と思われる作業をバックグラウンドで事前に実行し、申請情報とともに処理結果を承認者に提示する。承認者は、承認作業において追加の作業を実行する必要がなく、処理結果を参照することによって効率的に承認作業を行うことができる。これによって、業務フローの効率化及び負担低減を実現できる。

実施例２の業務フロー支援計算機１００は作業データを生成する。以下、実施例１との差異を中心に実施例２について説明する。

図７は、実施例２の計算機システムの構成の一例を示す図である。

計算機システムの構成は実施例１と同一である。また、業務フロー支援計算機１００、端末１０１、１０２のハードウェア構成は、実施例１と同一である。

実施例２では、業務フロー支援計算機１００のソフトウェア構成が異なる。具体的には、メモリ１１２には、作業データ生成部７００を実現するためのプログラムが格納され、記憶装置１１３には、作業ログ管理データベース７１０が格納される。

作業ログ管理データベース７１０は、申請情報を受け付けてから承認者が審査結果を出力するまでに行われた作業のログを管理するためのデータベースである。作業ログ管理データベース７１０のデータ構造の詳細は図８を用いて説明する。

作業データ生成部７００は、作業ログ管理データベース７１０に基づいて作業データを生成する。

また、実施例２では、端末１０２のメモリ（図示省略）に作業ログ記録部７２０を実現するプログラムが格納される。

作業ログ記録部７２０は、申請情報を受け付けてから承認者が審査結果を出力するまでに行われた作業のログを記録する。

図８は、実施例２の作業ログ管理データベース７１０のデータ構造の一例を説明する図である。

作業ログ管理データベース７１０は、ＩＤ８０１、業務フローＩＤ８０２、作業内容８０３、及び動作環境８０４から構成されるエントリを含む。一つの作業に対して一つのエントリが存在する。以下の説明では、一つのエントリを作業ログと記載する。

ＩＤ８０１は、エントリを一意に識別するための識別情報を格納するフィールドである。

業務フローＩＤ８０２は、業務フローを一意に識別するための識別情報を格納するフィールドである。

作業内容８０３は、承認者によって行われた作業の内容に関する情報を格納するフィールドである。例えば、使用したアプリケーション、使用したコマンド、及び入力した値等を組み合わせた情報が格納される。

動作環境８０４は、作業が行われた環境に関する情報を格納するフィールドである。例えば、端末１０２のハードウェアの種別、アプリケーションの種別、及びネットワーク環境等が格納される。

図９は、実施例２の作業ログ記録部７２０が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。

作業ログ記録部７２０は、業務フロー支援計算機１００からログ取得指示を受信した場合、以下で説明する処理を開始する。なお、ログ取得指示は審査要求とともに送信される。

作業ログ記録部７２０は、作業を検知したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。例えば、端末１０２への入力及びアプリケーションの起動操作等を作業として検知する。

作業を検知していないと判定された場合、作業ログ記録部７２０はステップＳ２０１に戻り、監視を継続する。

作業を検知したと判定された場合、作業ログ記録部７２０は、作業が審査結果の入力であるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

作業が審査結果の入力であると判定された場合、作業ログ記録部７２０は処理を終了する。

作業が審査結果の入力でないと判定された場合、作業ログ記録部７２０は、作業内容及び動作環境を示す情報が含まれるログを生成し、業務フロー支援計算機１００にログを送信する（ステップＳ２０３）。その後、作業ログ記録部７２０はステップＳ２０１に戻る。

業務フロー支援部１２０は、ログを受信した場合、作業ログ管理データベース７１０にエントリを追加し、追加されたエントリのＩＤ８０１に識別情報を設定し、業務フローＩＤ８０２にステップＳ１０１において決定された業務フローの識別情報を設定する。また、業務フロー支援部１２０は、追加されたエントリの作業内容８０３及び動作環境８０４にログに含まれる情報を設定する。

図１０は、実施例２の作業データ生成部７００が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。

作業データ生成部７００は、業務フローが終了した後、又は、実行指示を受け付けた場合、以下で説明する処理を開始する。なお、作業データ生成部７００は周期的に処理を実行してもよい。

作業データ生成部７００は、作業ログ管理データベース７１０から作業ログを取得する（ステップＳ３０１）。

例えば、業務フローが終了を契機に処理が開始された場合、作業データ生成部７００は、終了した業務フローに関連する作業ログを取得する。実行指示に作業ログの取得条件が含まれる場合、作業データ生成部７００は、当該取得条件に合致する作業ログを取得する。また、作業データ生成部７００は、上から順に所定の数の作業ログを取得してもよい。

次に、作業データ生成部７００は、取得した作業ログの中からターゲット作業ログを選択する（ステップＳ３０２）。

次に、作業データ生成部７００は、ＲＰＡ管理データベース１３２を参照して、ターゲット作業ログに対応する作業と同一の作業の作業データが存在するか否かを判定する（ステップＳ３０３）。

具体的には、作業データ生成部７００は、ターゲット作業ログから仮の作業データを生成し、仮の作業データと同一の作業データが存在するか否かを判定する。例えば、コマンド及び項目が同一である場合、作業データ生成部７００は、仮の作業データと同一の作業データが存在すると判定する。

ターゲット作業ログに対応する作業と同一の作業の作業データが存在すると判定された場合、作業データ生成部７００はステップＳ３０５に進む。

ターゲット作業ログに対応する作業と同一の作業の作業データが存在しないと判定された場合、作業データ生成部７００は、ターゲット作業ログに基づいて作業データを生成する（ステップＳ３０４）。その後、作業データ生成部７００はステップＳ３０５に進む。作業データの生成方法は公知の技術であるため詳細な説明は省略する。

このとき、作業データ生成部７００は、ＲＰＡ管理データベース１３２に生成された作業データを登録する。なお、作業データ生成部７００は、承認者に生成された作業データを提示し、当該作業データを登録するか否かを問い合わせてもよい。

ステップＳ３０５では、作業データ生成部７００は、取得した全ての作業ログの処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ３０５）。

取得した全ての作業ログの処理が完了していないと判定された場合、作業データ生成部７００はステップＳ３０２に戻り、同様の処理を実行する。

取得した全ての作業ログの処理が完了したと判定された場合、作業データ生成部７００は処理を終了する。

実施例２によれば、判断作業において行われる作業のログを取得し、当該ログに基づいて作業データを自動的に作成することができる。

実施例３では、業務フロー支援計算機１００が実行する作業処理を選択する。以下、実施例１との差異を中心に実施例３について説明する。

図１１は、実施例３の計算機システムの構成の一例を示す図である。

計算機システムの構成は実施例１と同一である。また、業務フロー支援計算機１００、端末１０１、１０２のハードウェア構成は、実施例１と同一である。

実施例３では、業務フロー支援計算機１００のソフトウェア構成が異なる。具体的には、メモリ１１２には、作業データ生成部７００を実現するためのプログラムが格納され、記憶装置１１３には、作業ログ管理データベース７１０及び承認者管理データベース１１００が格納される。また、実施例３では、ＲＰＡ管理データベース１３２のデータ構造が異なる。ＲＰＡ管理データベース１３２のデータ構造の詳細は、図１２を用いて説明する。

作業ログ管理データベース７１０は、申請情報を受け付けてから承認者が審査結果を出力するまでに行われた作業のログを管理するためのデータベースである。作業ログ管理データベース７１０のデータ構造の詳細は図１３を用いて説明する。

承認者管理データベース１１００は、承認者に関する情報を管理するためのデータベースである。承認者管理データベース１１００には、承認者の識別情報、役職、勤務年数、及び所属グループ等から構成されるエントリが格納される。

作業データ生成部７００は、作業ログ管理データベース７１０に基づいて作業データを生成する。

また、実施例３では、端末１０２のメモリ（図示省略）に作業ログ記録部７２０を実現するプログラムが格納される。

作業ログ記録部７２０は、申請情報を受け付けてから承認者が審査結果を出力するまでに行われた作業のログを記録する。

図１２は、実施例３のＲＰＡ管理データベース１３２のデータ構造の一例を説明する図である。

実施例３のＲＰＡ管理データベース１３２に格納される作業データは、ＩＤ４０１、コマンド４０２、項目４０３、作業種別４０５、実行者４０６、回数４０７、及び作成者４０８を含む。ＩＤ４０１、コマンド４０２、項目４０３、及び作業種別４０５は、実施例１と同一のフィールドである。

実行者４０６、回数４０７、及び作成者４０８は、作業データを選択する場合に使用する作業の属性情報の一例である。

実行者４０６は、作業データに対応する作業処理を実行した承認者の識別情報を格納するフィールドである。

回数４０７は、作業データに対応する作業処理の実行回数を格納するフィールドである。

作成者４０８は、作業ログの取得時の業務フローにおける承認者の識別情報を格納するフィールドである。

図１３は、実施例３の作業ログ管理データベース７１０のデータ構造の一例を説明する図である。

作業ログ管理データベース７１０に格納される作業ログは、ＩＤ８０１、業務フローＩＤ８０２、作業内容８０３、動作環境８０４、及び承認者８０５を含む。ＩＤ８０１、業務フローＩＤ８０２、作業内容８０３、及び動作環境８０４は、実施例２と同一のフィールドである。

ＩＤ８０１は、エントリを一意に識別するための識別情報を格納するフィールドである。

業務フローＩＤ８０２は、業務フローを一意に識別するための識別情報を格納するフィールドである。

作業内容８０３は、承認者によって行われた作業の内容に関する情報を格納するフィールドである。例えば、使用したアプリケーション、使用したコマンド、及び入力した値等を組み合わせた情報が格納される。

動作環境８０４は、作業が行われた環境に関する情報を格納するフィールドである。例えば、端末１０２のハードウェアの種別、アプリケーションの種別、及びネットワーク環境等が格納される。

承認者８０５は、作業を行った承認者の識別情報を格納するフィールドである。

実施例３の作業ログ記録部７２０が実行する処理は、図９で説明した処理と同一である。ただし、ステップＳ２０３では、作業ログ記録部７２０は、作業内容、動作環境、及び承認者を示す情報が含まれるログを生成する。

実施例３の作業データ生成部７００が実行する処理は、図１０で説明した処理と同一である。ただし、作業データ生成部７００は、作業データに含まれる作成者４０８に参照した作業ログに含まれる承認者８０５の値を設定する。

図１４は、実施例３の業務フロー支援計算機１００が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。

業務フロー支援計算機１００は、申請者が操作する端末１０１から申請情報を含む申請を受け付けた場合、以下で説明する処理を開始する。

なお、実施例３では、業務フロー支援計算機１００に作業データの選択基準が設定されているものとする。当該選択基準は承認者によって設定される。例えば、実行回数、作業データの作成者の役職及び所属グループ、並び実行した承認者の役職を選択基準として設定することが考えられる。

業務フロー支援部１２０は、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理は実施例１と同一である。ステップＳ１０２において、該当する判断基準データが存在すると判定された場合、業務フロー支援部１２０は、ＲＰＡ管理データベース１３２から、選択基準に合致する作業データを取得し（ステップＳ１５１）、ＲＰＡ実行制御部１２１は、取得された作業データに基づいて、作業処理を実行する（ステップＳ１０４）。このとき、業務フロー支援部１２０は、ＲＰＡ管理データベース１３２を更新する（ステップＳ１５２）。

具体的には、業務フロー支援部１２０は、選択された作業データの実行者４０６に現在の業務フローにおける承認者の識別情報を設定し、また、回数４０７の値に１を加算する。なお、すでに、承認者の識別情報が格納されている場合には承認者の識別情報の設定は行われない。

ステップＳ１０５からステップＳ１０８の処理は実施例１と同一である。

実施例３によれば、業務フロー支援計算機１００は、選択基準に基づいて選択された作業データに対応する作業処理を実行することによって、必要な作業のみをバックグラウンドで実行することができる。これによって、承認作業のさらなる効率化を実現できる。また、業務フロー支援計算機１００の処理負荷も低減できる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。

上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

１００ 業務フロー支援計算機
１０１、１０２ 端末
１０５ ネットワーク
１１０ プロセッサ
１１１ ネットワークインタフェース
１１２ メモリ
１１３ 記憶装置
１２０ 業務フロー支援部
１２１ ＲＰＡ実行制御部
７００ 作業データ生成部
７２０ 作業ログ記録部
１３０ 業務フローログ管理データベース
１３１ 判断基準管理データベース
１３２ ＲＰＡ管理データベース
７１０ 作業ログ管理データベース
１１００ 承認者管理データベース

Claims (6)

1. 入力情報に基づいて行われる、複数の作業を含む業務フローの実行を支援する計算機システムであって、
   前記業務フローは、人の判断が行われる判断作業を含み、
   前記計算機システムは、
   前記判断作業において行われる作業を再現するための作業データを管理するための作業データ管理情報、及び、前記判断作業の結果と、前記判断作業において参照される前記入力情報の内容とを対応づけた業務フローログを管理するための業務フローログ情報を保持し、
   前記作業データ管理情報に基づく自動作業処理を実行する業務フロー支援部を備え、
   前記業務フロー支援部は、
   新規入力情報を受け付けた場合、前記新規入力情報及び前記業務フローログ情報に基づいて、前記自動作業処理の実行が必要か否かを判定し、
   前記自動作業処理の実行が必要であると判定された場合、前記作業データ管理情報に基づいて前記自動作業処理を実行し、
   前記自動作業処理の結果を出力することを特徴とする計算機システム。
2. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記作業データを生成する作業データ生成部を備え、
   前記作業データ生成部は、前記判断作業に行われる少なくとも一つの作業に関するログを取得し、
   前記ログに基づいて、前記作業データを生成し、
   前記作業データを前記作業データ管理情報に格納することを特徴とする計算機システム。
3. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記作業データ管理情報に格納される前記作業データは、前記作業の属性情報を含み、
   前記業務フロー支援部は、
   前記自動作業処理の実行が必要であると判定された場合、前記作業の属性情報に基づいて前記作業データを選択し、
   前記選択された作業データに基づいて、前記自動作業処理を実行することを特徴とする計算機システム。
4. 計算機システムが実行する、入力情報に基づいて行われる、複数の作業を含む業務フローの支援方法であって、
   前記業務フローは、人の判断が行われる判断作業を含み、
   前記計算機システムは、
   プロセッサ、前記プロセッサに接続されるメモリ、及び前記プロセッサに接続されるインタフェースを有する少なくとも一つの計算機を有し、
   前記判断作業において行われる作業を再現するための作業データを管理するための作業データ管理情報、及び、前記判断作業の結果と、前記判断作業において参照される前記入力情報の内容とを対応づけた業務フローログを管理するための業務フローログ情報を保持し、
   前記業務フローの支援方法は、
   前記プロセッサが、新規入力情報を受け付けた場合、前記作業データ管理情報に基づく自動作業処理の実行が必要か否かを判定する第１のステップと、
   前記プロセッサが、前記自動作業処理の実行が必要であると判定された場合、前記作業データ管理情報に基づいて前記自動作業処理を実行する第２のステップと、
   前記プロセッサが、前記自動作業処理の結果を出力する第３のステップと、を含み、
   前記第１のステップは、前記プロセッサが、前記新規入力情報及び前記業務フローログ情報に基づいて、前記自動作業処理の実行が必要か否かを判定するステップを含むことを特徴とする業務フローの支援方法。
5. 請求項４に記載の業務フローの支援方法であって、
   前記プロセッサが、前記判断作業に行われる少なくとも一つの作業に関するログを取得するステップと、
   前記プロセッサが、前記ログに基づいて、前記作業データを生成するステップと、
   前記プロセッサが、前記作業データを前記作業データ管理情報に格納するステップと、を含むことを特徴とする業務フローの支援方法。
6. 請求項４に記載の業務フローの支援方法であって、
   前記作業データ管理情報に格納される前記作業データは、前記作業の属性情報を含み、
   前記第２のステップは、
   前記プロセッサが、前記自動作業処理の実行が必要であると判定された場合、前記作業の属性情報に基づいて前記作業データを選択するステップと、
   前記プロセッサが、前記選択された作業データに基づいて、前記自動作業処理を実行するステップと、を含むことを特徴とする業務フローの支援方法。

Images