JPWO2016021184A1 - 情報処理システム、プロジェクトリスク検知方法およびプログラム - Google Patents

情報処理システム、プロジェクトリスク検知方法およびプログラム Download PDF

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綾子 星野
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Abstract

本発明は、より少ない入力情報で、より好適に検知されたリスク情報を得る情報処理システムを提供する。その情報処理システムは、メッセージおよび時刻の組と工程のそれぞれに対応する特徴表現を示す情報とに基づいて、その工程に対応する特徴表現の出現頻度を集計する手段と、その出現頻度から算出される出現割合とその出現割合の時間軸における位置を規定する検知ルールとに基づいて、その工程のあるべき状態と実態との乖離に関する情報を出力する手段と、を備える。

Description

本発明は、プロジェクトの進行に関する、プロジェクトのリスクを検知する技術に関する。
プロジェクトのリスクを検知するための技術、およびプロジェクトのリスクの検知に係る様々な関連技術が知られている。
例えば、特許文献１のリスク予測を支援する情報処理装置は、特許文献１の図１に示されるように、プロジェクトメンバの使用する端末がつながるネットワークに接続される。その情報処理装置は、リソース情報蓄積部、プロジェクト情報蓄積部、演算処理部およびコミュニケーション情報蓄積部を有する。また、演算処理部は、コミュニケーション情報表現部およびコミュニケーション情報抽出部を含む。
このような構成を有する特許文献１の情報処理装置は、次のように動作する。演算処理部は、いずれかの端末がメッセージを発信すると、そのメッセージに関するコミュニケーション情報をコミュニケーション情報蓄積部に格納する。また、演算処理部は、コミュニケーション情報蓄積部の蓄積情報に基づき、プロジェクト関係者ごとに、プロジェクト関係者のメッセージ送信回数を時系列に表す解析情報を出力する。
また、特許文献２のリスク検知システムは、特許文献２の図１に示されるように、プロジェクト関連情報記憶部、リスク情報記憶部、意図表現辞書記憶部、発言文の意図判定手段、トピック表現辞書記憶部を有する。更に、リスク検知システムは、発言文のトピック判定手段、高リスク発言特定ルール記憶部および高リスク発言特定手段を有する。
このような構成を有する特許文献２のリスク検知システムは、次のように動作する。意図判定手段は、プロジェクト関連情報記憶部に格納されているテキスト文のそれぞれに含まれる意図を判定する。次に、トピック判定手段は、各発言のトピックの判定を行う。次に、高リスク発言特定手段は、その各発言に付与された意図とそのトピックとの情報を用いて、その発言がプロジェクトの高リスクに関連する発言であるかどうかを判定する。ここで、高リスク発言特定手段は、その発言が高リスク発言かどうかの判定を、高リスク発言特定ルール記憶部に格納されている、意図およびトピックの組み合わせから成る、ルールに基づいて実行する。
また、特許文献３のプロジェクト管理装置は、特許文献３の図３に示されるように、タスク登録部、タスク格納部、タスククローラ、タスク抽出部、設定部および表示部を有する。このような構成を有する特許文献３のプロジェクト管理装置は、次のように動作する。第１に、タスク格納部は、タスクの更新履歴を含むタスク情報を記憶する。第２に、タスク抽出部は、そのタスク情報の更新履歴に基づいて、所定期間において、そのタスク情報の更新頻度が所定値より大きいタスク、およびそのタスク情報の更新頻度がゼロであるタスクを抽出する。この時、タスク抽出部は、タスククローラを介して取得したタスク情報を処理し、設定部により設定された設定に従って、タスクを抽出する。
また、非特許文献１の解析ツールは、非特許文献１の図１に示されるように、データソース記憶部、構文解析器、ＴＡＰｏＲ（Ｔｅｘｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｐｏｒｔａｌ ｆｏｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ）自然言語分析基盤、カテゴリ語彙辞書を有する。更に、その解析ツールは、アノテート付ＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）記憶部、ＸＱｕｅｒｙ（ＸＭＬ Ｑｕｅｒｙ）、パターン記憶部を有する。更に、その解析ツールは、パターン抽出手段およびＲＤＦ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）トリプル記憶部を有する。
非特許文献１の解析ツールは、次のような処理を実行する。第１に、解析ツールは、入力された発信日時付テキスト文書に対して、構文解析、自然言語分析、カテゴリによるアノテート、パタンマッチングを実行し、有益な情報を抽出する。第２に、解析ツールは、その抽出された情報を、ＲＤＦのトリプル（主語、述語、目的語の３つ組）としてＲＤＦトリプル記憶部に格納する。
以上により、システム利用者は、このＲＤＦトリプル記憶部に様々なクエリをかけることにより、プロジェクト遂行の実態に関する情報を確認することができる。
また、非特許文献２のメール分析手法は、非特許文献２の図３に示されるように、データコンバータ、クラスタリングツールおよびプロジェクトリプレイヤを用いる手法である。
非特許文献２のメール分析手法において、各ツールは、次のように動作する。データコンバータは、入力された発信日時付テキスト文書を、語の出現頻度の列である文書ベクトルというデータ形式に変換する。次に、クラスタリングツールは、その文書ベクトルを複数の文書群にまとめ上げる。次に、プロジェクトリプレイヤは、その文書群を時系列や樹形図として視覚化する。
以上により、システム利用者は、プロジェクト遂行の実態に関する情報を確認することができる。
特開２００４−０５４６０６号公報 特開２００８−２１０３６７号公報 特開２００９−２５１８９９号公報
Maryam Hasan, Eleni Stroulia, Denilson Barbosa, Manar Alalfi (University of Alberta, Canada), "Analyzing Natural-Language Artifacts of the Software Process", IEEE International Conference on Software Maintenance, September 2010. 大蔵 君治、川口 真司、飯田 元（奈良先端科学技術大学院大学）、「Ｅメールアーカイブのクラスタリングによる開発コンテキストの可視化」、SEC Journal Vol.6 No.3、２０１０年、ページ１３４−１４３
プロジェクトにおけるリスク検知においては、リスク検知のために必要な入力情報に対する要求がより少ないこと、かつより好適に検知されたリスク情報が出力されることが、求められる。ここで、プロジェクトにおけるリスクは、例えば、要件定義を十分に行わずに設計を始めることや、設計を十分行わずに実装を始めることなど、あるべき工程の状態と実態とが乖離することである。
しかしながら、上述した先行技術文献に記載された技術においては、以下のような問題点がある。
特許文献１の情報処理装置は、プロジェクトリスクがメッセージ送信回数に表れていない限りこれを検知することができないという問題点がある。その理由は、メッセージ送信回数が著しく少ない、もしくは、急激に増えた等の変化がない限り、メッセージ内容でプロジェクト進行上の問題が表出していても、リスクを検知できないためである。
特許文献２のリスク検知システムは、メッセージ内容に明示的に問題や懸念が表現されていないと検知できないという問題点がある。そのため、例えばプロジェクトメンバが特定の意図表現を用いないことにより、リスクを検知されないようにすることが可能である。その理由は、このようなリスク検知システムでは、問題や懸念を表す意図表現辞書を用い、メッセージに対しこの辞書中の表現をパタンマッチすることにより、リスク検知を行っているためである。
特許文献３のプロジェクト管理装置は、タスク情報の更新頻度が特異でない限り、プロジェクトリスクを検知できないという問題点がある。その理由は、所定期間において、タスク情報の更新頻度が所定値より大きいタスクおよびタスク情報の更新頻度がゼロであるタスクを、注目すべきタスクとして抽出するためである。
非特許文献１および非特許文献２に開示された技術においては、ユーザが能動的に探索しない限りプロジェクトリスクを発見することができないという問題点がある。その理由は、これらのシステムにおいては、メッセージ内容をＲＤＦのトリプルやクラスタリングなどの、機械解釈を容易化した構造に変換しているものの、プロジェクトリスクとは何かを定義し、これを検知する仕組みを持ち合わせないためである。そのため、これらの技術では、プロジェクトリスクを自動的に検知することはできない。
本発明の目的は、プロジェクトの進行に伴って発生する一般的なテキスト情報に基づいて、より好適にプロジェクトリスクを検知し、出力する情報処理システム、プロジェクトリスク検知方法およびそのためのプログラム或いはそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体を提供することにある。
本発明の一様態における情報処理システムは、メッセージおよび前記メッセージの発生時刻の組と、工程のそれぞれに対応する特徴表現を示す特徴表現情報と、に基づいて、前記工程に対応する前記特徴表現の出現頻度を集計する特徴表現集計手段と、前記工程に対応する前記出現頻度から算出される出現割合と、前記出現割合の時間軸における位置を規定する検知ルールと、に基づいて、前記工程のあるべき状態と実態との乖離に関する情報を出力する乖離判断手段と、を含む。
本発明の一様態におけるプロジェクトリスク検知方法は、メッセージおよび前記メッセージの発生時刻の組と、工程のそれぞれに対応する特徴表現を示す特徴表現情報と、に基づいて、前記工程に対応する前記特徴表現の出現頻度を集計し、前記工程に対応する前記出現頻度から算出される出現割合と、前記出現割合の時間軸における位置を規定する検知ルールと、に基づいて、前記工程のあるべき状態と実態との乖離に関する情報を出力する。
本発明の一様態におけるコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体は、メッセージおよび前記メッセージの発生時刻の組と、工程のそれぞれに対応する特徴表現を示す特徴表現情報と、に基づいて、前記工程に対応する前記特徴表現の出現頻度を集計する処理と、前記工程に対応する前記出現頻度から算出される出現割合と、前記出現割合の時間軸における位置を規定する検知ルールと、に基づいて、前記工程のあるべき状態と実態との乖離に関する情報を出力する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを記録する。
本発明は、プロジェクトの進行に伴って発生する一般的なテキスト情報に基づいて、より好適にプロジェクトリスクを検知し、出力することが可能になるという効果がある。
本発明の第１の実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 第１の実施形態におけるメッセージデータの一例を示す図である。 第１の実施形態における特徴表現テーブルの一例を示す図である。 第１の実施形態における集計結果テーブルの一例を示す図である。 第１の実施形態における検知ルールテーブルの一例を示す図である。 第１の実施形態に係る情報処理システムを実現するコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における情報処理システムの動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態における検知ルールのパラメータ決定方法を説明する図である。 第１の実施形態における検知ルールテーブルのレコードの他の一例を示す図である。 第１の実施形態の変形例に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 第２の実施形態における工程情報の一例を示す図である。 第２の実施形態における検知ルールテーブルの一例を示す図である。 第２の実施形態における検知ルールテーブルのレコードの他の一例を示す図である。 第２の実施形態の変形例に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、各図面および明細書記載の各実施形態において、同様の構成要素には同様の符号を付与し、適宜説明を省略する。また、図面中の矢印の方向は、一例を示すものであり、ブロック間の信号の向きを限定するものではない。
＜＜＜第１の実施形態＞＞＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理システム１００の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１００は、特徴表現集計部１１０と、乖離判断部１２０とを含む。なお、図１に示す各構成要素は、ハードウェア単位の回路でも、コンピュータ装置の機能単位に分割された構成要素でもよい。ここでは、図１に示す構成要素は、コンピュータ装置の機能単位に分割された構成要素として説明する。
＝＝＝特徴表現集計部１１０＝＝＝
特徴表現集計部１１０は、メッセージおよびそのメッセージの発生時刻の組と、工程のそれぞれに対応する特徴表現を示す特徴表現情報と、に基づいて、その工程に対応するその特徴表現の出現頻度を集計する。
そのメッセージは、例えば、電子メールや文書ファイルなどに含まれる、プロジェクトの進行に伴って発生する、一般的なテキスト情報である。
図２は、そのメッセージおよびそのメッセージの発生時刻の組を含む、メッセージデータ８１０の一例を示す図である。図２に示すようにメッセージデータ８１０は、レコード８１０１を含む。レコード８１０１は、年月日時分秒を２ケタずつで示す「ＹＹＭＭＤＤｈｈｍｍｓｓ」の発生時刻と、メッセージとの組である。
図３は、特徴表現情報である特徴表現テーブル１５１の一例を示す図である。図３に示すように、特徴表現テーブル１５１は、レコード１５１１を含む。レコード１５１１は、工程識別子とその工程識別子に対応する特徴表現リストとの組である。
なお、特徴表現テーブル１５１は、図３に示す例に係わらず、任意の工程識別子および特徴表現（特徴表現リスト）を含んでよい。
図４は、特徴表現集計部１１０が出現頻度を集計した結果の一例である、集計結果テーブル１６１の一例を示す図である。図４に示すように、集計結果テーブル１６１は、レコード１６１１を含む。レコード１６１１は、プロジェクト識別子と、工程識別子と、期間識別子と、出現頻度とを含む。その出現頻度の詳細は、後述する。
例えば、特徴表現集計部１１０は、特徴表現テーブル１５１に基づいて、入力されたメッセージデータ８１０のメッセージに含まれる特徴表現の出現頻度を、その期間識別子で特定される期間ごとに集計する。ここで、その期間識別子で特定される期間は、日、時間などの一定間隔であってよい。また、その期間識別子で特定される期間は、任意の時刻で区切られた任意の時間であってもよい。
＝＝＝乖離判断部１２０＝＝＝
乖離判断部１２０は、特徴表現集計部１１０により集計された出現頻度（例えば集計結果テーブル１６１）から算出される出現割合と、検知ルールとに基づいて、その工程のあるべき状態と実態との乖離に関する情報を出力する。その出現割合は、その工程の実態を反映するものである。その検知ルールは、その工程のあるべき状態に対応する、その工程とその出現割合との時間軸における関係を規定する。その工程のあるべき状態と実態との乖離に関する情報は、例えば、プロジェクトリスクの発生を示すアラートである。
換言すると、乖離判断部１２０は、その出現頻度から算出される出現割合を、その検知ルールに当てはめることにより、その検知ルールがその出現頻度にマッチするか否かを判断する。次に、乖離判断部１２０は、その検知ルールがその出現頻度にマッチする場合、その工程のあるべき状態と実態との乖離が、管理者に対する注意喚起が必要な状態に達したと判断し、アラートを出力する。なお、乖離判断部１２０は、その検知ルールがその出現頻度にマッチしない場合、プロジェクトリスクが発生していない旨を示す情報を出力するようにしてもよい。
なお、検知ルールと出現頻度とのマッチに関する詳細は、後述する。
図５は、検知ルールテーブル１７１の一例を示す図である。図５に示すように、検知ルールテーブル１７１は、レコード１７１１を含む。レコード１７１１は、第１工程識別子、第１出現割合、前後関係指定子、第２工程識別子および第２出現割合を含む。
第１出現割合は、第１工程識別子に対応する特徴表現の出現頻度から算出される、その特徴表現の出現割合である。第２出現割合は、第２工程識別子に対応する特徴表現の出現頻度から算出される、その特徴表現の出現割合である。その出現割合の詳細は後述する。
その前後関係指定子は、第１出現割合と第２出現割合との、時間軸上における位置の前後関係を示す。
以上が、情報処理システム１００の機能単位の各構成要素についての説明である。
次に、情報処理システム１００のハードウェア単位の構成要素について説明する。
図６は、本実施形態における情報処理システム１００を実現するコンピュータ７００のハードウェア構成を示す図である。
図６に示すように、コンピュータ７００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）７０１、記憶部７０２、記憶装置７０３、入力部７０４、出力部７０５および通信部７０６を含む。更に、コンピュータ７００は、外部から供給される記録媒体（又は記憶媒体）７０７を含む。例えば、記録媒体７０７は、情報を非一時的に記憶する不揮発性記録媒体（非一時的記録媒体）である。また、記録媒体７０７は、情報を信号として保持する、一時的記録媒体であってもよい。
ＣＰＵ７０１は、オペレーティングシステム（不図示）を動作させて、コンピュータ７００の全体の動作を制御する。例えば、ＣＰＵ７０１は、記憶装置７０３に装着された記録媒体７０７から、そのプログラムやデータを読み込み、読み込んだそのプログラムやそのデータを記憶部７０２に書き込む。ここで、そのプログラムは、例えば、後述の図７に示すフローチャートの動作をコンピュータ７００に実行させるためのプログラムである。
そして、ＣＰＵ７０１は、その読み込んだプログラムに従って、またその読み込んだデータに基づいて、図１に示す特徴表現集計部１１０および乖離判断部１２０として各種の処理を実行する。
なお、ＣＰＵ７０１は、通信網（不図示）に接続される外部コンピュータ（不図示）から、記憶部７０２にそのプログラムやそのデータをダウンロードしてもよい。
記憶部７０２は、そのプログラムやそのデータを記憶する。記憶部７０２は、メッセージデータ８１０、特徴表現テーブル１５１、集計結果テーブル１６１および検知ルールテーブル１７１を記憶してよい。記憶部７０２は、特徴表現集計部１１０および乖離判断部１２０の一部として含まれてよい。
記憶装置７０３は、例えば、光ディスクや、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、外付けハードディスク、半導体メモリなどである。記憶装置７０３は、そのプログラムをコンピュータ読み取り可能に記憶する。また、記憶装置７０３は、そのデータを記憶してもよい。記憶装置７０３は、メッセージデータ８１０、特徴表現テーブル１５１、集計結果テーブル１６１および検知ルールテーブル１７１を記憶してよい。記憶部７０２は、特徴表現集計部１１０および乖離判断部１２０の一部として含まれてよい。
入力部７０４は、オペレータによる操作の入力や外部からの情報の入力を受け付ける。入力操作に用いられるデバイスは、例えば、マウスや、キーボード、内蔵のキーボタンおよびタッチパネルなどである。入力部７０４は、特徴表現集計部１１０および乖離判断部１２０の一部として含まれてよい。
出力部７０５は、例えばディスプレイで実現される。出力部７０５は、例えばＧＵＩ（ＧＲＡＰＨＩＣＡＬ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）によるオペレータへの入力要求や、オペレータに対する出力提示などのために用いられる。出力部７０５は、特徴表現集計部１１０および乖離判断部１２０の一部として含まれてよい。
通信部７０６は、外部システムとのインタフェースを実現する。通信部７０６は、特徴表現集計部１１０および乖離判断部１２０の一部として含まれてよい。
以上説明したように、図１に示す情報処理システム１００の機能単位のブロックは、図６に示すハードウェア構成のコンピュータ７００によって実現される。但し、コンピュータ７００が備える各部の実現手段は、上記に限定されない。すなわち、コンピュータ７００は、物理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的に分離した２つ以上の装置を有線又は無線で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
なお、上述のプログラムのコードを記録した記録媒体７０７が、コンピュータ７００に供給される場合、ＣＰＵ７０１は、記録媒体７０７に格納されたそのプログラムのコードを読み出して実行してもよい。或いは、ＣＰＵ７０１は、記録媒体７０７に格納されたそのプログラムのコードを、記憶部７０２、記憶装置７０３又はその両方に格納してもよい。すなわち、本実施形態は、コンピュータ７００（ＣＰＵ７０１）が実行するそのプログラム（ソフトウエア）を、一時的に又は非一時的に、記憶する記録媒体７０７の実施形態を含む。なお、情報を非一時的に記憶する記憶媒体は、不揮発性記憶媒体とも呼ばれる。
以上が、本実施形態における情報処理システム１００を実現するコンピュータ７００の、ハードウェア単位の各構成要素についての説明である。
次に本実施形態の動作について、図面を参照して詳細に説明する。
図７は、本実施形態の動作を示すフローチャートである。なお、このフローチャートによる処理は、前述したＣＰＵ７０１によるプログラム制御に基づいて、実行されてよい。また、処理のステップ名については、Ｓ６０１のように、記号で記載する。
情報処理システム１００は、前述の期間識別子で特定される期間のそれぞれが終了したことを契機に、図７に示すフローチャートの動作を開始する。また、情報処理システム１００は、図６に示す入力部７０４を介して操作者から指示を受けたことを契機に、図７に示すフローチャートの動作を開始してもよい。情報処理システム１００は、図６に示す通信部７０６を介して、外部から要求を受信したことを契機に、図７に示すフローチャートの動作を開始してもよい。
特徴表現集計部１１０は、メッセージデータ８１０を受け付ける（ステップＳ６０１）。
例えば、メッセージデータ８１０は、図６に示す記憶部７０２或いは記憶装置７０３に、あらかじめ記憶されていてよい。また、特徴表現集計部１１０は、図６に示す入力部７０４を介して操作者が入力した、メッセージデータ８１０を取得してもよい。また、特徴表現集計部１１０は、図６に示す通信部７０６を介して図示しない機器から、メッセージデータ８１０を受信してもよい。また、特徴表現集計部１１０は、図６に示す記憶装置７０３を介して、記録媒体７０７に記録されたメッセージデータ８１０を取得してもよい。
次に、特徴表現集計部１１０は、特徴表現テーブル１５１に含まれる全てのレコード１５１１のそれぞれについて、ステップＳ６０３の処理を実行する（ステップＳ６０２）。
次に、特徴表現集計部１１０は、１つのレコード１５１１の工程識別子に対応する特徴表現の、メッセージデータ８１０における個数を、前述の期間識別子で特定される期間ごとに計数する。続けて、特徴表現集計部１１０は、その計数した値を、集計結果テーブル１６１の、プロジェクト識別子、工程識別子および期間識別子が対応する、レコード１６１１の出現頻度に加算する（ステップＳ６０３）。
次に、特徴表現集計部１１０は、ステップＳ６０２で開始したループの終了判定を実行する（ステップＳ６０４）。ステップＳ６０４において、全てのレコード１５１１に対してステップＳ６０３の処理が実行されたと判定された場合、処理はループを終了し、次のステップＳ６０５へ進む。ステップＳ６０４において、ステップＳ６０３の処理を実行していないレコード１５１１が残っていると判定された場合、特徴表現集計部１１０がそのレコード１５１１についてステップＳ６０３の処理を実行するように、処理はループを継続する。
次に、乖離判断部１２０は、検知ルールテーブル１７１に含まれる全てのレコード１７１１のそれぞれで示されるルールに関して、ステップＳ６０６〜ステップＳ６０７の処理を実行する（ステップＳ６０５）。
例えば、検知ルールテーブル１７１は、図６に示す記憶部７０２或いは記憶装置７０３に、あらかじめ記憶されていてよい。また、乖離判断部１２０は、図６に示す入力部７０４を介して操作者が入力した、検知ルールテーブル１７１を取得してもよい。また、乖離判断部１２０は、図６に示す通信部７０６を介して図示しない機器から、検知ルールテーブル１７１を受信してもよい。また、乖離判断部１２０は、図６に示す記憶装置７０３を介して、記録媒体７０７に記録された検知ルールテーブル１７１を取得してもよい。
乖離判断部１２０は、レコード１７１１のルールが集計結果テーブル１６１の内容にマッチするか否かを判断する（ステップＳ６０６）。
レコード１７１１のルールが集計結果テーブル１６１の内容にマッチする場合（ステップＳ６０６でＹＥＳ）、乖離判断部１２０は、アラートを出力する（ステップＳ６０７）。その後、処理はステップＳ６０５で開始したループの終了判定へ進む。
例えば、乖離判断部１２０は、そのアラートを図６に示す出力部７０５を介して出力する。また、乖離判断部１２０は、図６に示す通信部７０６を介して、図示しない機器にそのアラートを送信してもよい。また、乖離判断部１２０は、図６に示す記憶装置７０３を介して、記録媒体７０７にそのアラートを記録してもよい。
レコード１７１１のルールが集計結果テーブル１６１の内容にマッチしない場合（ステップＳ６０６でＮＯ）、処理はステップＳ６０８へ進む。
なお、乖離判断部１２０は、レコード１７１１のルールが集計結果テーブル１６１の内容にマッチしない場合（ステップＳ６０６でＮＯ）に、プロジェクトリスクが発生していない旨を示す情報を出力するようにしてもよい。
次に、乖離判断部１２０は、ステップＳ６０５で開始したループの終了判定を実行する（ステップＳ６０８）。ステップＳ６０８において、全てのレコード１７１１に対してステップＳ６０６〜ステップＳ６０７の処理が実行されたと判定された場合、処理はループを終了し、図７に示す処理を終了する。ステップＳ６０７において、ステップＳ６０６〜ステップＳ６０７の処理を実行していないレコード１７１１が残っていると判定された場合、処理はループを継続する。即ち、乖離判断部１２０は、その残っているレコード１７１１についてステップＳ６０６〜ステップＳ６０７の処理を実行する。
以上が、本実施形態の操作の説明である。
次に、具体的なデータを示して、本実施形態の動作を説明する。
まず、特徴表現テーブル１５１は、図３に示す特徴表現テーブル１５１であるものとする。例えば、ソフトウエア開発プロジェクトでは、概ね「契約」や、「要件定義」、「概要設計」、「詳細設計」、「製造」、「単体テスト」、「機能テスト」、「システムテスト」、「納品・検収」などの工程がある。特徴表現は、例えば「契約」については「契約」や、「予算」、「見積もり」、「期日」などがある。なお、特徴表現は、単語や、文書ファイル名、又は、正規表現などでもよい。
次に、検知ルールテーブル１７１は、図５に示す検知ルールテーブル１７１であるものとする。検知ルールテーブル１７１は、第１工程識別子および第１出現割合と、第２工程識別子および第２出現割合と、前後関係指定子とから成る。第１工程識別子および第２工程識別子は、特徴表現テーブル１５１の工程識別子と同様の工程識別子である。第１出現割合および第２出現割合は、登録された特徴表現や特徴表現出現頻度の想定に基づき、システム利用者により決定されてよい。システム利用者は、第１出現割合および第２出現割合を、例えば、プロジェクトのスケジュールに基づいた、工程別特徴表現の出現頻度を正規分布によりモデル化された、シミュレーション結果に基づいて決定してもよい。図８は、そのシミュレーション結果の一例を示す図である。図８において、縦軸は工程毎の特徴表現の出現頻度を、横軸はプロジェクト１の期間を示す。
次に、特徴表現集計部１１０は、図２に示すメッセージデータ８１０を入力として受け付ける。次に、特徴表現集計部１１０は、この受け付けたメッセージデータ８１０における、特徴表現テーブル１５１中の各工程識別子に対応する、特徴表現の出現頻度をカウントし、集計結果テーブル１６１を更新する。
例えば、プロジェクト１における、ある期間ｔ１の入力メッセージに、「契約」、「予算」、「見積もり」および「期日」という単語の出現頻度が合計１０回であるとする。この場合、特徴表現集計部１１０は、プロジェクト識別子が、「プロジェクト１」、工程識別子が「契約」、期間識別子が「ｔ１」および出現頻度が「１０」であるレコード１６１１を、集計結果テーブル１６１に追加する。
ここで、出現頻度の集計値は、ノイズのため短期間で激しく変動することがあるため、移動平均値を利用するのが望ましい。すなわち、期間ｔｊの出現頻度をＦ＿ｔｊとすると、この移動平均値Ｆ’＿ｔｊは次のように算出される。Ｆ’＿ｔｊ＝｛Ｆ＿（ｔｊ-ｋ）＋Ｆ＿（ｔｊ-ｋ＋１）＋Ｆ＿（ｔｊ-ｋ＋２）＋…＋Ｆ＿（ｔｊ-１）＋Ｆ＿ｔｊ｝／（ｋ＋１）。ここで、ｋは移動平均を算出するためのウィンドウサイズ（所定の期間とも呼ばれる）であり、システム利用者によって任意に指定された値でよい。
次に、乖離判断部１２０は、検知ルールテーブル１７１に含まれる各ルールが集計結果テーブル１６１の内容にマッチするか否かを判断する。
例えば、検知ルールテーブル１７１の１行目のレコード１７１１によって規定されるルールは、「要件定義の特徴表現出現割合が３０％となる前に、概要設計の特徴表現出現割合が１０％となる」を意味する。
このルールに関して、乖離判断部１２０は、次のようなチェックを実行する。まず、乖離判断部１２０は、集計結果テーブル１６１に基づいて、プロジェクト１のｔ１、ｔ２における「要件定義」と「概要設計」とに対応する出現割合である、ＦＲ＿ｔｘ（要件定義）と、ＦＲ＿ｔｘ（概要設計）とを、以下のように算出する。
ＦＲ＿ｔ１（要件定義）＝Ｆ＿ｔ１（要件定義）／Ｆ＿ｔ１（＊）＝３／１３＝２３％
ＦＲ＿ｔ１（概要設計）＝Ｆ＿ｔ１（概要設計）／Ｆ＿ｔ１（＊）＝０／１３＝０％
ＦＲ＿ｔ２（要件定義）＝Ｆ＿ｔ２（要件定義）／Ｆ＿ｔ２（＊）＝１／１９＝５％
ＦＲ＿ｔ２（概要設計）＝Ｆ＿ｔ２（概要設計）／Ｆ＿ｔ２（＊）＝３／１９＝１６％
ここで、Ｆ＿ｔｘ（要件定義）は、ｔｘにおける「要件定義」の特徴表現の出現頻度である。Ｆ＿ｔｘ（概要設計）は、ｔｘにおける「概要設計」の特徴表現の出現頻度である。Ｆ＿ｔｘ（＊）は、ｔｘにおける任意の工程の、特徴表現の出現頻度の合計である。
上述の算出結果において、ｔ１およびｔ２における「要件定義」の特徴表現の出現割合ＦＲ＿ｔ１（要件定義）、ＦＲ＿ｔ２（要件定義）は、共に３０％に達していない。そして、ｔ２における「概要設計」の特徴表現の出現割合ＦＲ＿ｔ２（概要設計）は、１０％に達している。このため、乖離判断部１２０は、このルールが集計結果テーブル１６１にマッチすると判断する。そして、乖離判断部１２０は、プロジェクトリスクが検知されたことを示すアラートを出力する。
乖離判断部１２０は、上述の出現割合の算出において、分母に該当期間中の特徴表現の総計（Ｆ＿ｔｘ（＊））を用いた。しかし、乖離判断部１２０は、該当期間中の単語数の総計を分母に用いてもよい。また、乖離判断部１２０は、単語又は正規表現の出現回数又はマッチ回数を単位とする以外に、単語又は正規表現を含む又はマッチする文を単位として出現頻度を計数してよい。更に、乖離判断部１２０は、メール（メッセージ）を単位として出現頻度を計数してもよい。
以上が、具体的なデータを示しての、本実施形態の動作の説明である。
本実施形態において、検知ルールテーブル１７１は、あるレコード１７１１の第２出現割合を複数定義されてもよい。この場合、乖離判断部１２０は、その複数の第２出現割合のそれぞれに対応する、アラートを出力してよい。例えば、そのアラートは、第２出現割合の値が大きいほど重要性が高いことを示すアラートであってよい。図９は、第２出現割合を複数定義されたレコード１７１１の一例を示す図である。図９に示すように、レコード１７１１は、第２出現割合とアラートの複数の組を含む。
上述した本実施形態における第１の効果は、プロジェクトの進行に関する自然発生的なテキスト情報に基づいて、より好適にプロジェクトリスクを検知し、出力することを可能にする点である。
具体的には、入力となるメッセージの発生回数に基づいて、プロジェクトリスクを検知することができない場合や、入力となるメッセージの内容に、問題や懸念を表す特定の表現が含まれていない場合でも、プロジェクトリスクを検知することができる。そして、ユーザが能動的にメッセージに対して探索を行わなくても、検知したプロジェクトリスクを通知することができる。
その理由は、以下のような構成を含むからである。即ち、第１に特徴表現集計部１１０がメッセージデータ８１０と特徴表現テーブル１５１とに基づいて集計結果テーブル１６１を生成する。第２に、乖離判断部１２０が、集計結果テーブル１６１に基づいて算出される出現割合と検知ルールテーブル１７１とに基づいて工程のあるべき状態と実態との乖離に関する情報を出力する。
上述した本実施形態における第２の効果は、プロジェクトリスクが発生していないことを積極的に通知することが可能になる点である。
その理由は、乖離判断部１２０が、その検知ルールテーブル１７１がその出現頻度にマッチしない場合、プロジェクトリスクが発生していない旨を示す情報を出力するからである。
上述した本実施形態における第３の効果は、プロジェクトリスクをより正確に通知することが可能になる点である。
その理由は、特徴表現集計部１１０が、ウィンドウサイズを単位として、出現頻度の移動平均値を算出することにより、出現頻度を集計するからである。即ち、ノイズによる短期間の変動の影響を低減した出現頻度を集計するからである。
上述した本実施形態における第４の効果は、任意の程度のプロジェクトリスクを通知することが可能になる点である。
その理由は、乖離判断部１２０が、レコード１７１１に複数定義された第２出現割合のそれぞれに対応する、アラートを出力するからである。
＜＜＜第１の実施形態の変形例＞＞＞
図１０は、第１の実施形態の変形例である情報処理システム１０１を示す図である。図１０に示すように、情報処理システム１０１は、図１に示す情報処理システム１００と、特徴表現記憶部１５０と、集計結果記憶部１６０と、検知ルール記憶部１７０と、を含む。情報処理システム１００と、特徴表現記憶部１５０、集計結果記憶部１６０および検知ルール記憶部１７０とは、ネットワーク７０９を介して接続されている。なお、図１０に示す例に係わらず、情報処理システム１００と、特徴表現記憶部１５０、集計結果記憶部１６０および検知ルール記憶部１７０とは、１台の図６に示すようなコンピュータ７００であってよい。或いは、情報処理システム１００と、特徴表現記憶部１５０、集計結果記憶部１６０および検知ルール記憶部１７０とは、ネットワークを介することなく直接接続されてもよい。
＝＝＝特徴表現記憶部１５０＝＝＝
特徴表現記憶部１５０は、特徴表現テーブル１５１を記憶する。
＝＝＝集計結果記憶部１６０＝＝＝
集計結果記憶部１６０は、集計結果テーブル１６１を記憶する。
＝＝＝検知ルール記憶部１７０＝＝＝
検知ルール記憶部１７０は、検知ルールテーブル１７１を記憶する。
本変形例において、特徴表現集計部１１０は、特徴表現記憶部１５０から特徴表現テーブル１５１を取得し、集計結果記憶部１６０へ集計結果テーブル１６１を出力する。また、乖離判断部１２０は、集計結果記憶部１６０から集計結果テーブル１６１を取得し、検知ルール記憶部１７０から検知ルールテーブル１７１を取得する。
上述した本実施形態における変形例の効果は、プロジェクトリスクを検知する情報処理システム１０１の構築を柔軟に（例えば、設置場所等の制限が低減されて）実現することが可能になる点である。
その理由は、情報処理システム１００と、特徴表現記憶部１５０、集計結果記憶部１６０および検知ルール記憶部１７０とを、ネットワーク７０９を介して接続するからである。
＜＜＜第２の実施形態＞＞＞
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。以下、本実施形態の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。
図１１は、本発明の第２の実施形態に係る情報処理システム２００の構成を示すブロック図である。
図１１に示すように、本実施形態における情報処理システム２００は、第１の実施形態の情報処理システム１００と比べて、ルール生成部２３０を更に含む点が異なる。
＝＝＝ルール生成部２３０＝＝＝
ルール生成部２３０は、例えば図１２に示すような工程情報８３０に基づいて、例えば図１３に示すような、検知ルールテーブル１７２を生成する。例えば、工程情報８３０は、工程識別子と実施予定日（図１２における時刻）との組を任意の数だけ含む工程表である。また、工程情報８３０は、工程識別子と報告上の実施完了日（図１２における時刻）との組を任意の数だけ含む報告書であってもよい。以後、「工程識別子と実施予定日との組」や「工程識別子と報告上の実施完了日との組」などを総称して、「工程識別子と時刻との組」とも呼ぶ。
図１２は、工程情報８３０の一例を示す図である。図１２に示すように工程情報８３０は、レコード８３０１を含む。レコード８３０１は、工程識別子とその工程識別子で特定される工程の開始時刻とを含む。
図１３は、検知ルールテーブル１７２の一例を示す図である。図１３に示すように、検知ルールテーブル１７２は、任意の数のレコード１７２１を含む。ルール生成部２３０は、例えば、以下の手順で検知ルールテーブル１７２を生成する。
第１に、ルール生成部２３０は、工程情報８３０から、工程識別子と時刻の組（レコード８３０１）を抽出する。
第２に、ルール生成部２３０は、例えば、工程情報８３０のレコード８３０１のそれぞれについて、検知ルールテーブル１７２のレコード１７２１を登録する。例えば、ルール生成部２３０は、レコード１７２１の第１工程識別子にレコード８３０１の工程識別子を、「工程識別子［予定］」の形式で設定する。また、ルール生成部２３０は、そのレコード１７２１の第１出現割合、前後関係指定子、第２工程識別子、第２出現割合のそれぞれに、「［ＮＵＬＬ］」、「＜時刻」、「工程識別子［実績］」、「３０％」を設定する。ここで、［ＮＵＬＬ］は、空欄を示す。前後関係指定子の「＜時刻」は、レコード８３０１の時刻に対応し、「＜年月日」の形式で示す。即ち、この場合の前後関係指定子は、特定の時刻を示す。また、第２出現割合の「３０％」は、システム利用者があらかじめ指定した規定値である。この規定値は、上述の例に係わらず、任意の値であってよい。
登録されたルールは、「第１出現割合が「ＮＵＬＬ」と指定されたことにより第１工程識別子および第１出現割合を無視し、「＜年月日」の年月日より後に、第２工程識別子の特徴表現出現割合が第２出現割合となる」を意味する。換言すると、そのルールは、「特定の時刻に対する、第２工程識別子で示される工程に対する、第２出現割合の値となる特徴表現出現割合の時間軸上における前後関係を示す。
なお、前後関係指定子は、上述の例に係わらず、例えば、時や、分、秒などを含んでよい。また、前後関係指定子は、システム利用者によって「＞時刻」が選択されてもよい。この場合、その前後関係指定子は、「その時刻より前に」ということを示す。
また、ルール生成部２３０は、上述の説明と同様にして、図５に示すようなレコード１７１１を生成してもよい。
図５に示す検知ルールテーブル１７１は、図１３に示すようなレコード１７２１を含んでもよい。
情報処理システム２００は、情報処理システム１００と同様に、図６に示すコンピュータ７００によって実現されてよい。
この場合、ＣＰＵ７０１は、更に、図１１に示すルール生成部２３０としても、各種の処理を実行する。
記憶部７０２は、更に工程情報８３０および検知ルールテーブル１７２を記憶してよい。記憶部７０２は、更にルール生成部２３０の一部としても含まれてよい。
記憶装置７０３は、更に工程情報８３０および検知ルールテーブル１７２を記憶してよい。記憶装置７０３は、更にルール生成部２３０の一部としても含まれてよい。
入力部７０４は、更にルール生成部２３０の一部としても含まれてよい。
出力部７０５は、更にルール生成部２３０の一部としても含まれてよい。
通信部７０６は、更にルール生成部２３０の一部としても含まれてよい。
次に、具体的なデータを示して、本実施形態の動作を説明する。
ここでは、図１２に示す工程情報８３０を入力とする。
例えば、ルール生成部２３０は、図６に示す入力部７０４を介して操作者が入力した、工程情報８３０を取得する。なお、工程情報８３０は、図６に示す記憶部７０２或いは記憶装置７０３に、あらかじめ記憶されていてよい。また、ルール生成部２３０は、図６に示す通信部７０６を介して図示しない機器から、工程情報８３０を受信してもよい。また、ルール生成部２３０は、図６に示す記憶装置７０３を介して、記録媒体７０７に記録された工程情報８３０を取得してもよい。
ルール生成部２３０は、工程情報８３０から時刻と工程識別子との組を抽出する。例えば、ルール生成部２３０は、工程識別子が「要件定義」レコード８３０１を抽出したとする。
この場合、そのレコード８３０１に基づいて、ルール生成部２３０は、「要件定義［予定］、［ＮＵＬＬ］、＜２０１４／３／１９、要件定義［実績］、３０％」のレコード１７２１を登録する。
登録されたルールは、「２０１４／３／１９より後に、要件定義の特徴表現出現割合が３０％となる」を意味する。
以上が、具体的なデータを示しての、本実施形態の動作の説明である。
本実施形態および後述するその変形例において、検知ルールテーブル１７２は、あるレコード１７２１の前後関係指定子を複数定義されてもよい。この場合、乖離判断部１２０は、その複数の前後関係指定子のそれぞれに対応する、アラートを出力してよい。例えば、そのアラートは、前後関係指定子の時刻が相対的に進んだ時刻であるほど、重要性が高いことを示すアラートであってよい。図１４は、前後関係指定子を複数定義されたレコード１７２１の一例を示す図である。図１４に示すように、レコード１７２１は、前後関係指定子とアラートの複数の組を含む。
上述した本実施形態における第１の効果は、第１の実施形態の効果に加えて、プロジェクトリスクの検知に関し、人の介在を削減することが可能になる点である。
その理由は、ルール生成部２３０が、工程表や報告書などの入力に基づいて、検知ルールを生成するからである。
上述した本実施形態における第２の効果は、任意の程度のプロジェクトリスクを通知することが可能になる点である。
その理由は、乖離判断部１２０が、レコード１７１１に複数定義された前後関係指定子のそれぞれに対応する、アラートを出力するからである。
＜＜＜第２の実施形態の変形例＞＞＞
図１５は、第２の実施形態の変形例である情報処理システム２０１を示す図である。図１５に示すように、情報処理システム２０１は、図１１に示す情報処理システム２００と、特徴表現記憶部１５０と、集計結果記憶部１６０と、検知ルール記憶部１７０と、を含む。情報処理システム２００と、特徴表現記憶部１５０、集計結果記憶部１６０および検知ルール記憶部１７０とは、ネットワーク７０９を介して接続されている。なお、図１５に示す例に係わらず、情報処理システム２００と、特徴表現記憶部１５０、集計結果記憶部１６０および検知ルール記憶部１７０とは、１台の図６に示すようなコンピュータ７００であってよい。或いは、情報処理システム２００と、特徴表現記憶部１５０、集計結果記憶部１６０および検知ルール記憶部１７０とは、ネットワークを介することなく直接接続されてもよい。
本変形例においては、ルール生成部２３０は、生成した検知ルールテーブル１７２を検知ルール記憶部１７０へ格納する。
上述した本実施形態における変形例の効果は、プロジェクトリスクを検知する情報処理システム２０１の構築を柔軟に（例えば、設置場所等の制限が低減されて）実現することが可能になる点である。
その理由は、情報処理システム２００と、特徴表現記憶部１５０、集計結果記憶部１６０および検知ルール記憶部１７０とを、ネットワーク７０９を介して接続するからである。
以上の各実施形態で説明した各構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はない。例えば、複数個の任意のその構成要素が１個のモジュールとして実現されてよい。また、その構成要素の内の任意のひとつが複数のモジュールで実現されてもよい。また、その構成要素の内の任意のひとつがその構成要素の内の任意の他のひとつであってよい。また、その構成要素の内の任意のひとつの一部と、その構成要素の内の任意の他のひとつの一部とが重複してもよい。
以上説明した各実施形態における各構成要素および各構成要素を実現するモジュールは、必要に応じ、可能であれば、ハードウェア的に実現されてよい。また、各構成要素および各構成要素を実現するモジュールは、コンピュータおよびプログラムで実現されてよい。また、各構成要素および各構成要素を実現するモジュールは、ハードウェア的なモジュールとコンピュータおよびプログラムとの混在により実現されてもよい。
そのプログラムは、例えば、磁気ディスクや半導体メモリなど、コンピュータが読み取り可能な非一時的記録媒体に記録され、コンピュータに提供される。そして、そのプログラムは、コンピュータの立ち上げ時などに、非一時的記録媒体からコンピュータに読み取られる。この読み取られたプログラムは、そのコンピュータの動作を制御することにより、そのコンピュータを前述した各実施形態における構成要素として機能させる。
また、以上説明した各実施形態では、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施形態を実施するときには、その複数の動作の順番は内容的に支障のない範囲で変更することができる。
更に、以上説明した各実施形態では、複数の動作は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。例えば、ある動作の実行中に他の動作が発生してよい。また、ある動作と他の動作との実行タイミングが部分的に乃至全部において重複してもよい。
更に、以上説明した各実施形態では、ある動作が他の動作の契機になるように記載しているが、その記載はある動作と他の動作との関係を限定するものではない。このため、各実施形態を実施するときには、その複数の動作の関係は内容的に支障のない範囲で変更することができる。また各構成要素の各動作の具体的な記載は、各構成要素の各動作を限定するものではない。このため、各構成要素の具体的な各動作は、各実施形態を実施する上で機能的、性能的、その他の特性に対して支障を来さない範囲内で変更されてよい。
以上、各実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１４年８月６日に出願された日本出願特願２０１４−１６００６８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１００ 情報処理システム
１０１ 情報処理システム
１１０ 特徴表現集計部
１２０ 乖離判断部
１５０ 特徴表現記憶部
１５１ 特徴表現テーブル
１６０ 集計結果記憶部
１６１ 集計結果テーブル
１７０ 検知ルール記憶部
１７１ 検知ルールテーブル
１７２ 検知ルールテーブル
２００ 情報処理システム
２０１ 情報処理システム
２３０ ルール生成部
７００ コンピュータ
７０１ ＣＰＵ
７０２ 記憶部
７０３ 記憶装置
７０４ 入力部
７０５ 出力部
７０６ 通信部
７０７ 記録媒体
７０９ ネットワーク
８１０ メッセージデータ
８３０ 工程情報
１５１１ レコード
１６１１ レコード
１７１１ レコード
１７２１ レコード
８１０１ レコード
８３０１ レコード

Claims (10)

  1. メッセージおよび前記メッセージの発生時刻の組と、工程のそれぞれに対応する特徴表現を示す特徴表現情報と、に基づいて、前記工程に対応する前記特徴表現の出現頻度を集計する特徴表現集計手段と、
    前記工程に対応する前記出現頻度から算出される出現割合と、前記出現割合の時間軸における位置を規定する検知ルールと、に基づいて、前記工程のあるべき状態と実態との乖離に関する情報を出力する乖離判断手段と、を含む
    情報処理システム。
  2. 前記工程と時刻との対応を示す情報に基づいて、前記検知ルールを生成するルール生成手段を更に含む
    請求項１記載の情報処理システム。
  3. 前記工程と時刻との対応を示す情報を入力する手段を更に有し、
    前記情報は、前記工程と実施予定日の組、および前記工程と報告上の実施完了日の組を任意に含む
    ことを特徴とする請求項２記載の情報処理システム。
  4. 前記検知ルールは、特定の時刻に対する、前記工程に対応する前記特徴表現の前記出現割合の、時間軸上における前後関係の規定を含む
    ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  5. 前記検知ルールは、２つの前記工程のそれぞれに対応する前記出現割合の、時間軸上における前後関係の規定を含む
    ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  6. 前記特徴表現集計手段は、所定の期間を単位として、前記特徴表現の出現頻度の移動平均値を算出することにより、前記特徴表現の出現頻度を集計する
    ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  7. 前記検知ルールは、複数の値を含む前記出現割合について、前記時間軸における位置を規定し、
    前記乖離判断手段は、前記出現割合の値のそれぞれに対応する、前記乖離に関する情報を出力することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  8. 前記検知ルールは、特定の１つの前記工程に対して複数の前記出現割合の時間軸における位置を規定し、
    前記乖離判断手段は、前記位置のそれぞれに対応する、前記乖離に関する情報を出力することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  9. メッセージおよび前記メッセージの発生時刻の組と、工程のそれぞれに対応する特徴表現を示す特徴表現情報と、に基づいて、前記工程に対応する前記特徴表現の出現頻度を集計し、
    前記工程に対応する前記出現頻度から算出される出現割合と、前記出現割合の時間軸における位置を規定する検知ルールと、に基づいて、前記工程のあるべき状態と実態との乖離に関する情報を出力する
    プロジェクトリスク検知方法。
  10. メッセージおよび前記メッセージの発生時刻の組と、工程のそれぞれに対応する特徴表現を示す特徴表現情報と、に基づいて、前記工程に対応する前記特徴表現の出現頻度を集計する処理と、
    前記工程に対応する前記出現頻度から算出される出現割合と、前記出現割合の時間軸における位置を規定する検知ルールと、に基づいて、前記工程のあるべき状態と実態との乖離に関する情報を出力する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な
    非一時的記録媒体。
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