JP7487147B2 - プロジェクト計画策定システム - Google Patents
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
即ち、発明の一態様では、個人の氏名、仕事内容、仕事時間等の様々な管理項目を記憶する管理項目記憶手段と、前記様々な管理項目から所定の管理項目を選択し、当該選択した管理項目を集計する等の加工を行うデータ集計手段と、データ集計手段により加工された管理項目を所定の図表形式に出力する図表作成手段と、を有し、複数の所定期間の(1)予算と(2)実績と(3)実績を踏まえた変更後の予算とをそれぞれの所定期間ごとに表示し、前記複数の所定期間におけるそれまでの期間の(4)累積の予算と(5)累積の実績と(6)実績を踏まえた累積の変更後の予算とをそれぞれの所定期間ごとに表示するグラフを作成するマンアワーシステムである。
前記様々な管理項目から所定の管理項目を選択し、当該選択した管理項目を集計する等の加工を行うデータ集計手段を有するため、目的に合致した仕事内容等の管理項目を抽出することができ、所定期間内での所定の仕事内容に振り分けられた合計仕事時間を算出する等の加工を行うことができる。
そして、データ集計手段により加工された管理項目を所定の図表形式に出力する図表作成手段を有するため、加工された管理項目を見やすく、目的に合致した図表形式に出力することができる。
前記複数の所定期間におけるそれまでの期間の(4)累積の予算と(5)累積の実績と(6)実績を踏まえた累積の変更後の予算とをそれぞれの所定期間ごとに表示したため、累積値で(1)予算と(2)実績と(3)実績を踏まえた変更後の予算との3つを容易に比較することができる。そのため、単に単位期間当たりにフォーカスするのではなく、全体的なプロジェクトの進行の推移の中での予算と実績を見ることができる。
また、現在の時点における仕事時間の(1)予定と(2)実績と(3)それらの差とを表示し、かつ現在の時点における(4)実績を踏まえた変更後の予定を表示するため、現時点においては予定も書き換えられるため当初予算とは別に直近の変更した予算を示すことで、時期の進行に伴ってその都度、変更した予算を明示でき、計画の見直しが随時示される表となる。
さらに、将来の時点における仕事時間の(1)予定を表示するため、将来の仕事時間の予測が容易になる。
即ち、プロジェクトごとに期間を区切り、その期間内に行われた仕事内容と仕事時間を示すことで、プロジェクトのどの段階で、どのような仕事が行われ、どの程度の時間がかかったかを容易に把握することができる。そして、同内容の別のプロジェクトを行うときの予算や人員の配分を決定するための資料とすることができる。
即ち、個人ごとに期間を区切り、その期間内に行われた仕事内容と仕事時間を示すことで、その個人がいつ、どのような仕事を行い、どの程度の時間がかかったかを容易に把握することができる。そして、次年度の働き方を考えたり、同様のポジションの別の個人と比較して働き方を改革したりするための資料とすることができる。
即ち、仕事内容によって予め分類されている管理業務、例えば、直接業務と間接業務とに分ければ、全部の仕事内容がそれらのどちらかに分類されるため、直接業務に関する仕事内容を集めて表示し、間接業務に関する仕事内容を集めて表示すれば、仕事全体の直間比率を容易に見出すことができる。なお、直接業務とは直接収益に貢献している仕事内容のことであり、間接業務とは収益には直結しない仕事内容のことである。 このような分類は直接業務と間接業務に限らず、屋内業務と屋外業務等の別の分類とすることができる。
また、新たなプロジェクトが発生した際の費用と作業時間の予測を行うことができる。
本出願人は、従来から開発を続けている様々な業務のシステム化の中で、社員が社外でも勤務できるどこでもオフィスと名付けたテレワークシステムや、複数のプロジェクトを管理するプロジェクト管理システム、とも連動し、個々人の動きに連動して、個々のプロジェクト収益から全社の財務・管理会計マネジメントまでを支援するシステムとしてマンアワーシステムを構築してきた。本発明は、こうしたマンアワーシステムの一部として提供されるものである。
この管理者端末3となるコンピュータは、いわゆるパーソナルコンピュータの他、携帯電話端末やタブレット端末などであっても良い。
この個人端末2となるコンピュータは、いわゆるパーソナルコンピュータの他、携帯電話端末やタブレット端末などであっても良い。
図表作成手段13は、データ集計手段12がまとめた管理項目を所定の図表形式にして表示する。
このようにして得られた個人の仕事内容を表す多くの管理項目から、負荷状況一覧表21を作成することができる。負荷状況一覧表21とは、各個人のある時間範囲内での仕事に対する負荷状況を明示するツールであり、図3には負荷状況一覧表21の一態様として、個人(例えば個人A)の仕事時間を4月以降、月ごとに、以下に説明する4つの項目で示した。
管理項目記憶手段11に記録した個人の仕事内容及び仕事時間を用いて、先の実施形態では個人の単位期間あたり(月ごと)の総労働時間に着目して仕事の負荷状況を分析するツールを示したが、本実施形態では、仕事内容に着目して仕事の配分を分析するツールとしてメンバー稼働率グラフ22を説明する。メンバー稼働率グラフ22は、各個人のトータルな仕事がどのような管理項目に割り振られ、どの程度の割合を占めるか、を明示するツールであり、種々の表示方法がある。図4には、メンバー稼働率グラフ22の一態様として、個人の仕事内容を年ごとに分類して表すことのできる仕事内容分類グラフ22aを示す。
メンバー稼働率グラフ22の別の形態として、図5で示す仕事内容分類表22bを挙げることができる。仕事内容分類表22bは、図4で示した仕事内容分類グラフ22aを表形式で表したものであり、加えて、図4では表示していなかった労働時間も併せて示したものである。また、図4のグラフでは、2023年の数値は実績として示しているが、図5の表では2023年の数値は目標として示しており、グラフ又は表の作成時期が異なる。
メンバー稼働率グラフ22のさらに別の態様として、仕事量及び仕事目標対比グラフ22cを挙げることができる。仕事量及び仕事目標対比グラフ22cは、例えば去年と今年の2年間について仕事量及び直間比率を示して対比したものである。
より具体的には、図6(A)では、個人Aの2022年と2023年の2年間の仕事を、月ごとに労働時間を棒グラフで示すとともに、直間比率をライングラフで示している。このようにして、図6(A)で示すグラフでは、2022年と2023年の実績を労働時間と直間比率の観点から比較している。そうした一方で、図6(B)で示すグラフでは、2023年2月、及び同年3月は目標値が示されている。
メンバー稼働率グラフ22のさらに別の態様として、全ての従業員の蓄積データから、単に直間比率のみを色分け又は模様分け等により区別し、各部門に所属する従業員を並べて配置する部門別直間比率分析グラフ22dを作成することができる。
これまでは団体に属する個人の仕事内容から個人の働き方を分析するツールについて説明してきたが、団体等の行うプロジェクトを分析するツールとしても利用することができる。ここで言うプロジェクトは、ビルや建物の建築工事や設備工事・リフォーム・機械の取替え工事等を含むものであるが、それらに限定されるものではなく、何らかの目的を達成するための一つのまとまった単位であれば良い。
既に説明したプロジェクト毎収益管理グラフ23は、各プロジェクトの予算に着目したものであったが、プロジェクトにかかった延べ人員の総労働力がどのような内訳で行われたかを示すことができる。こうした観点から、あるプロジェクトの進行とそのプロジェクトになされた仕事の内容を示すグラフであるプロジェクト毎仕事内容分類グラフ24を作成できる。
既に説明したプロジェクト毎仕事内容分類グラフ24は、横軸にはプロジェクトが進行した月を示し、縦軸にはその月の労働時間を管理項目に分けて表示したものである。このプロジェクト毎仕事内容分類グラフ24を作成するもとになった管理項目は、一つのプロジェクト例として管理項目記憶手段11に蓄積される。こうして蓄えられた多くの実績に基づいて、新たなプロジェクトが発生した際の費用と作業時間の予測を行うことができる。
2,2a,2b 個人端末
3,3a,3b 管理者端末
5 ネットワーク
6 マンアワーシステム
10 機械学習手段
11 管理項目記憶手段
12 データ集計手段
13 図表作成手段
21 負荷状況一覧表
22 メンバー稼働率グラフ
22a 仕事内容分類グラフ
22b 仕事内容分類表
22c 仕事量及び仕事目標対比グラフ
22d 部門別直間比率分析グラフ
23 プロジェクト毎収益管理グラフ
24 プロジェクト毎仕事内容分類グラフ
Claims (3)
- プロジェクト名、プロジェクトの種別、プロジェクトの内容、予算、人員、面積、工期、個人の氏名、仕事内容、仕事時間を含む各管理項目を記憶する管理項目記憶手段と、機械学習のアルゴリズムを用いる機械学習手段と、を有し
新たなプロジェクトについて人が示した、プロジェクト名、プロジェクトの種別、予算を含む管理項目に基づいて前記機械学習手段を通じて、当該新たなプロジェクトにかかる仕事内容、予算、人員、及び工期を含む予測データを出力する、プロジェクト計画策定システム。 - 前記機械学習手段は、プロジェクト名、プロジェクトの種別、プロジェクトの内容、予算、面積、及び工期を含むプロジェクト決定のための管理項目群と、人員とその仕事内容、期間、費用を含む過去のプロジェクトで実績として蓄えられた管理項目群との組合せを教師データとして、前記新たなプロジェクトにかかる予測データを導くための予測モデルを作成する請求項1記載のプロジェクト計画策定システム。
- 前記機械学習手段は、新たなプロジェクトについて人が示した、プロジェクト名、プロジェクトの種別、予算を含む前記管理項目を、前記予測モデルに入力することで、当該新たなプロジェクトにかかる仕事内容、予算、人員、及び工期を含む予測データを出力する請求項2記載のプロジェクト計画策定システム。
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