WO2010095323A1 - プロジェクト支援方法、その実行プログラム及びその実行装置 - Google Patents

プロジェクト支援方法、その実行プログラム及びその実行装置 Download PDF

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WO2010095323A1
WO2010095323A1 PCT/JP2009/069611 JP2009069611W WO2010095323A1 WO 2010095323 A1 WO2010095323 A1 WO 2010095323A1 JP 2009069611 W JP2009069611 W JP 2009069611W WO 2010095323 A1 WO2010095323 A1 WO 2010095323A1
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WO
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project
risk
parameter
revenue
risk event
Prior art date
Application number
PCT/JP2009/069611
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English (en)
French (fr)
Inventor
貴元 松井
彰 多田
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling

Definitions

  • the present invention relates to a technology for supporting a project based on estimation of revenue parameters such as development / manufacturing cost, sales amount, profit and loss amount, etc. related to the revenue of the project deliverables.
  • Manufacturers determine product development and manufacturing costs and product sales at the start-up or initial stage of a series of project development and sales, in order to determine whether or not to execute the project and to determine the budget for executing the project. It is customary to estimate the amount. For this reason, it is preferable that the cost required for determining whether or not to execute the project is more accurate.
  • the present invention executes the following steps 1) to 6) by a computer.
  • the similarity between the target project and the target project is one or more of the plurality of past projects.
  • Extraction step for extracting past projects 5) From the estimated value and actual value of the revenue parameter for each of the one or more past projects extracted in the extraction step, the profit related to the fluctuation of the revenue parameter with respect to the estimated value of the target project
  • Fluctuation information creation step for creating fluctuation information 6)
  • Information output step for outputting the earnings fluctuation information by the output means of the computer Further, in the present invention, preferably, the following steps 7) to 13) are performed by the computer: Execute.
  • the project support apparatus is an apparatus that outputs profit fluctuation information indicating a fluctuation of the cost with respect to an estimated value of development / manufacturing cost which is a kind of profit parameter.
  • the project support apparatus 100 is a computer that executes a CPU 110 that performs various operations, a ROM 140 that stores various data and programs in advance, a RAM 150 that serves as a work area for the CPU 110, and a hard disk drive.
  • An external storage device 160 such as a device, a disk storage / reproduction device 170 for storing and reproducing data to / from a disk-type storage medium, an input device 181 such as a keyboard and a mouse, a display device 182, an input device 181 and a display
  • An input / output interface 180 of the device 182 and a communication device are provided.
  • the external storage device 160 stores a plurality of estimated risk event contents such as unknown items and indefinite items at the estimation stage and a risk event content table 161 storing their IDs, and various types of revenue data related to the project to be supported.
  • Risk event parameters in which the stored revenue data table 162 and risk event parameters indicating the degree of risk for each of a plurality of estimated risk events in the target project (hereinafter, a set of risk event parameters is referred to as a risk event parameter set) are stored.
  • a countermeasure event table 165 that stores risk event parameter IDs and the like that are different from each risk event parameter of the risk event parameter group after the risk countermeasure used to create the above-described earnings fluctuation information, and Is provided.
  • the other tables 162 to 166 except the risk event content table 161 store data in the process described with reference to the flowcharts of FIGS.
  • all the above-mentioned tables 161 to 166 are provided in the external storage device 160, but these may be provided in other storage devices.
  • the profit data table 162 of the target project, the risk event table 163 of the target project, and the countermeasure required risk event table 166 may be provided in the RAM 150.
  • a pre-measurement project similarity table 152 that stores the similarity between the risk event parameter group at the stage before taking measures for the estimated risk event of the target project and the estimated risk event parameter group of a plurality of past projects, Assuming that measures have been taken against the estimated risk events of the target project, the similarity between the risk event parameter set assumed to have been taken and the risk event parameter sets of multiple past projects is stored.
  • Degree table 153 is provided. These tables 152 and 153 are provided in the process described with reference to the flowcharts of FIGS.
  • the risk event content table 161 of the external storage device 160 includes a risk event ID area 161a in which the risk event ID is stored and a risk event content in which the content of the risk event corresponding to the risk event ID is stored. Region 161a.
  • the risk event table 161 stores data in advance in each of the areas 161a and 161b before inputting various data.
  • the profit data table 162 of the target project includes a project ID area 162a in which the target project ID is stored, a cost estimate value area 162b in which the cost estimate value of the target project is stored, and a risk of the target project.
  • Pre-risk cost minimum value area 162c in which the minimum cost value before countermeasure is stored pre-risk cost maximum value area 162d in which the maximum cost value before risk countermeasure of the target project is stored, and after risk countermeasure of the target project
  • the minimum cost area 162e after risk countermeasure in which the minimum cost value of the target project is stored the maximum cost value area 162f after risk countermeasure in which the maximum cost value after the risk countermeasure of the target project is stored, and the cost after the risk countermeasure of the target project Cost after risk countermeasures in which the minimum value in the average value is stored Having an average minimum value area 162 g.
  • “the minimum value in the average cost value” will be described later.
  • the risk event parameter table 163 of the target project includes a project ID area 163a in which the project ID of the target project is stored, and each risk event ID stored in the risk event content table 161 (FIG. 2). Is stored, the parameter group ID region 163c is stored with the ID of the risk event parameter group which is a collection of parameters of each risk event, and each risk event parameter for each risk event parameter group is stored. Parameter area 163d to be used. In the parameter area 163d, “0” indicating no risk or “1” indicating the presence of risk is stored as a risk event parameter indicating the degree of risk in the risk event.
  • three or more types of values may be taken.
  • the past project revenue data table 164 includes a project ID area 164a in which project IDs of past projects are stored, a cost estimate value area 164b in which cost estimates for each past project are stored, And a cost actual value area 164c in which the cost actual value for each past project is stored.
  • the past project risk event parameter table 165 includes a project ID area 165a in which project IDs of past projects are stored, and risk event IDs stored in the risk event content table 161 (FIG. 2). Is stored, and a parameter area 165d in which each risk event parameter for each risk event parameter set is stored.
  • the parameter area 165d has an estimation time parameter area 165e for storing risk event parameters at the time of cost estimation of the past project, and a completion time parameter area 165f for storing risk event parameters at the time of completion of the past project.
  • the pre-measurement project similarity table 152 provided in the RAM 150 includes a project ID area 152a in which the project ID of the past project is stored, the pre-measurement risk event parameter set of the target project, and the risk of each past project.
  • the CPU 110 of the project support apparatus 100 functionally receives a reception unit 111 that receives various data via the input device 182 and the communication device, an output unit 112 that displays various data on the display device 181, and profits before taking measures against estimated risks. It includes a pre-measures processing unit 120 that creates fluctuation information, and a post-measures processing unit 130 that creates earnings fluctuation information after taking measures against estimated risks.
  • the pre-measurement processing unit 120 extracts a similarity calculation unit 122 that calculates the similarity between the pre-measurement risk event parameter set and the risk event parameter sets of a plurality of past projects, and extracts the IDs of N past projects with the highest similarity
  • a project extraction unit 123 that calculates the cost deviation based on the estimated value of the target project from the estimated cost value and actual cost value of the N past projects, and before taking countermeasures using this cost deviation
  • a pre-measurement fluctuation information creation unit 127 that creates the earnings fluctuation information of the first and second processes, and a processing control unit 126 that controls these functional units.
  • the project support apparatus 100 In order to cause the project support apparatus 100 to output the profit fluctuation information indicating the fluctuation of this cost with respect to the estimated value of the development / manufacturing cost, the project support apparatus 100 is provided with a lot of past project profit data and estimated risk event parameters. It is necessary to input in advance.
  • the reception part 111 stores ID of each past project in the project ID area
  • the project support apparatus 100 can receive revenue data of the target project at any time and create revenue fluctuation information of the target project. That is, the project support apparatus 100 can execute the processes shown in the flowcharts of FIGS.
  • the receiving unit 111 of the project support apparatus 100 receives various data of the target project via the input device 181 (S10). At this time, the receiving unit 111 causes the display unit 182 to display the input screen 183 shown in FIG.
  • the input screen 183 includes a project ID input field 183a for inputting the project ID of the target project, a cost estimate input field 183b for inputting the cost estimate value of the target project, and the risk event content table 161 (FIG. 2).
  • the user of the project support apparatus 100 views the input screen 183, operates the input apparatus 181, inputs the project ID “PJ001001” of the target project in the project ID input field 183, and enters the cost estimate input field 183b. Enter the cost estimate “75 (75 million)” of the target project. Further, with reference to the risk event contents displayed in the risk event explanation column 183d, when there is a risk of the corresponding risk event, the risk presence / absence check column 183e is checked. Further, either “Minimum value of cost fluctuation range” or “Minimum value of cost average value” displayed in the output type setting field 183f is selected.
  • the user presses the execution button in the input screen 183. If the execution button is pressed before the input to all the input fields 183a, 183b, 183f, etc. is completed, the receiving unit 111 determines that there is uninput data (S11), Prompt for input. If there is no uninput data, the receiving unit 111 stores the received input data in the corresponding area (S20).
  • the reception unit 111 stores the project ID “PJ00101” of the target project in the project ID area 162a of the profit data table 162 of the target project shown in FIG. 3, and the cost estimate value of the target project in the cost estimate value area 162b. Stores “75”. Further, the reception unit 111 stores the project ID “PJ00101” of the target project in the project ID area 163a of the risk event parameter table 163 of the target project shown in FIG. 4, and “measures” as the parameter group ID in the parameter group ID area 163c.
  • the previous risk event parameter set 0 is stored, and in the parameter area 163d corresponding to the parameter set ID“ pre-measurement risk event parameter set 0 ”, the risk event parameter set“ 0, 1, 0, ..., 1, 1 "are stored.
  • the reception unit 111 treats the parameter of the risk event ID in which the risk presence / absence check column 183 is checked as “1 (risk present)”, and sets the parameter of the risk event ID in which the risk presence / absence check column 183 is not checked as “ “0 (no risk)”. Furthermore, the reception unit 111 temporarily stores the output type 151 (FIG. 1) set in the output type setting field 183 f in the RAM 150.
  • “minimum value of cost fluctuation range” is set as the output type.
  • the process control unit 126 of the pre-measure processing unit 120 externally outputs the target project revenue data table 162, the target project risk event parameter table 163, the past project revenue data table 164, and the past project risk event parameter table 165.
  • the data is read from the storage device 160, loaded on the RAM 150 (S30), and the pre-measures processing unit 120 generates profit fluctuation information before risk countermeasures (S40).
  • the similarity S may be obtained by, for example, the simplest of the following collaborative filtering methods (Equation 1), but other collaborative filtering methods may be used, or other methods such as a clustering method may be used. May be.
  • n number of risk event parameters constituting the risk event parameter set (number The similarity S obtained in 1) is a value of 0 or more and 1 or less, and a value closer to 1 indicates that the similarity is higher.
  • the similarity calculation unit 122 determines whether or not there is a risk event parameter set for an unextracted past project (S43), and the above-described steps 41 to 43 are performed until there is no risk event parameter set for an unextracted past project. Repeat the process.
  • the project extraction unit 123 determines that the top N similarities (for example, four) from the pre-measurement project similarity table 152 (FIG. 7) provided on the RAM 150. ) ID of the past project is extracted (S44). In this case, in the example shown in FIG. 7, four IDs “PJ000037 (similarity 0.95)”, “PJ000010 (0.93)”, “PJ000002 (similarity 0.89)”, and “PJ000045 (similarity 0.85)” are extracted.
  • the cost deviation calculation unit 124 uses the estimated cost value E and the actual cost value R corresponding to the past project ID extracted in step 44 to calculate the cost of each past project according to the following (Equation 2).
  • the deviation rate Dr is obtained (S45).
  • the cost deviation calculation unit 124 uses the N cost deviation rates Dr and the cost estimate value E of the target project to calculate the target project for each of the N cost deviation rates Dr according to the following (Equation 3). Cost deviation D is obtained (S46).
  • the pre-measurement variation information creation unit 127 obtains the minimum deviation and the maximum deviation from the N cost deviations D of the target project.
  • the N cost deviations D are statistically processed to obtain the minimum deviation. Get the maximum deviation.
  • the pre-measurement variation information creation unit 127 adds the minimum deviation to the cost estimate value of the target project and sets this as the minimum cost value, and sets the minimum cost value before risk countermeasure in the profit data table 162 (FIG. 3) of the target project. This is stored in the area 162c, the maximum deviation is added to the estimated cost value of the target project, and this is stored as the maximum cost value in the maximum cost area before risk measures 162c in the profit data table 162 (FIG. 3) of the target project. (S47).
  • the cost deviation D of the target project obtained in step 46 is “35.0” when the cost deviation rate Dr of “PJ000002” is used, and “ ⁇ 5.0” when the cost deviation rate Dr of “PJ000010” is used.
  • the cost deviation rate Dr of “PJ000037” is used, “15.2”, and when the cost deviation rate Dr of “PJ000045” is “ ⁇ 3.7”, the minimum deviation is “ ⁇ 5.0”.
  • the information including the cost minimum value, the cost maximum value, and the cost fluctuation amount that is the difference between the cost maximum value and the cost minimum value of the target project obtained in the above step 47 is the profit before the risk countermeasure. (Cost) Fluctuation information.
  • the countermeasure post-processing unit 130 creates the earnings fluctuation information after the risk countermeasure (S50).
  • the post-measurement parameter setting unit 131 of the post-measurement processing unit 130 changes each risk event parameter in the risk event parameter set of the target project so that there is no risk, and after all measures until the risk of all risk parameters disappears Risk event parameter sets are obtained, and these post-measure risk event parameter sets are stored in the risk event parameter table 163 (FIG. 4) of the target project (S51).
  • the post-measure parameter setting unit 131 sets the risk event parameter set “0,1,0” whose parameter set ID in the risk event parameter table 163 (FIG. 4) of the target project is “pre-measure risk event parameter set 0”. , ..., 1,1 ", the first" 1 "parameter is changed to” 0 "and the first post-measure parameter group" 0,0,0, ..., 1,1 " ". Then, the post-measurement parameter setting unit 131 stores “post-measures risk event parameter set 1” in the parameter set ID area 163c of the risk event parameter table 163, and the parameter set 163d corresponds to this parameter set ID in the parameter area 163d. The first post-measure parameter set “0, 0, 0,..., 1, 1” is stored.
  • the similarity calculation unit 132 of the countermeasure post-processing unit 130 extracts one parameter ID and one set of risk event parameter from the risk event parameter table 163 (FIG. 4) of the target project (S52).
  • One parameter ID and one set of risk event parameter are extracted from the project risk event parameter table 165 (FIG. 6) (S53).
  • the similarity between the two extracted risk event parameter sets is calculated using the above-described (Equation 1), and this similarity is stored in the post-measurement project similarity table 153 shown in FIG. 8 (S54).
  • the similarity calculation unit 132 determines whether or not there is a risk event parameter set of an unextracted past project (S55). If there is an unextracted one, the process returns to step 53. Proceed to
  • step 52 the risk event parameter group of the target project extracted in the first step 52 is a risk event parameter group before countermeasures.
  • the processing of step 53 to step 55 is also repeatedly executed.
  • step 52 to step 55 the past project estimate is estimated until a risk event parameter group after countermeasure is newly extracted in step 52.
  • the time risk event parameter set is considered. That is, until a risk event parameter group after countermeasures for the target project is newly extracted in step 52, the iterative processing of step 53 to step 55 includes each of the estimated risk event parameters for all past projects and the countermeasures for the target project. Similarity with the previous risk event parameter group is calculated, and the post-measurement project similarity table 153 shown in FIG.
  • the project extraction unit 133 determines the highest N similarity (for example, 4) from the post-measurement project similarity table 153 shown in FIG. IDs of past projects) are extracted (S56).
  • the cost deviation calculating unit 134 uses the estimated cost value E and the actual cost value R corresponding to the past project ID extracted in step 56 to calculate the cost of each past project according to the above (Equation 2).
  • the deviation rate Dr is obtained (S57).
  • the cost deviation calculation unit 134 uses the N cost deviation rates Dr and the cost estimate value E of the target project to calculate the target project for each of the N cost deviation rates Dr according to (Equation 3). Cost deviation D is obtained (S58 (FIG. 12)).
  • the process control unit 136 stores the minimum value of the cost fluctuation range and the cost average as the output type 151 (FIG. 1) in the RAM 150. It is determined which of the minimum values is stored (S59). If the minimum value of the cost fluctuation range is stored as the output type 151, the process proceeds to step 60, where the minimum value of the cost average value is determined. If stored, the process proceeds to step 63.
  • step 60 the provisional fluctuation information creation unit 135 obtains the minimum cost deviation and the maximum cost deviation from the N cost deviations D obtained in step 58, and calculates the cost fluctuation range from the difference between the two.
  • the ID of the risk event parameter set of the target project indicating the minimum cost deviation, the maximum cost deviation, and the minimum cost deviation is stored in the RAM 150 together with the cost fluctuation range.
  • step 52 the similarity calculation unit 132 extracts one parameter ID and one set of risk event parameter from the risk event parameter table 163 (FIG. 4) of the target project. Further, one parameter ID and one set of risk event parameter are extracted from the risk event parameter table 165 (FIG. 6) of the past project (S53). Then, the similarity between the two extracted risk event parameter sets is calculated using the above-described (Equation 1), and this similarity is stored in the post-measurement project similarity table 153 shown in FIG. 8 (S54). Subsequently, the similarity calculation unit 132 determines whether or not there is a risk event parameter set of an unextracted past project (S55). If there is an unextracted one, the process returns to step 53. Proceed to
  • the risk event parameter group of the target project extracted in the process of step 52 after the second time is a post-measure risk event parameter group.
  • the risk event parameter set upon completion of the past project is targeted. That is, in the iterative processing of step 53 to step 55, the similarity between each of the past risk event parameters of all past projects and the after-measure risk event parameter set of the target project is calculated, and the after-measurement project shown in FIG.
  • the similarity table 153 stores all similarities of one column in the parameter group ID “parameter group x (x ⁇ 1) (after countermeasures)” in the table 153.
  • Step 56 to Step 61 are executed in the same manner as described above. Then, the processing from step 52 to step 61 is repeated until it is determined in step 61 that there is no risk event parameter set for the unextracted target project.
  • the after-measurement fluctuation information creation unit 137 has the smallest cost fluctuation width among the plurality of cost fluctuation widths stored in the RAM 150. Is part of the earnings fluctuation information after the measures. Subsequently, referring to the RAM 150, the minimum cost deviation and the maximum cost deviation stored in step 60 when indicating the minimum cost fluctuation range are obtained, the cost estimate value is added to these, and the cost minimum value after the countermeasure is taken. And calculate the maximum cost after countermeasures. Then, the post-risk cost minimum value area 162e of the target project profit data table 162 (FIG.
  • step 59 If it is determined in step 59 that the minimum value of the average cost value is stored in the RAM 150 as the output type 151 (FIG. 1), the temporary variation information creating unit 135 determines the N obtained in step 58. An average value of the cost deviations D is obtained, and a cost estimate value is added to the average value to obtain a cost average value. Then, along with this cost average value, the ID of the risk event parameter set of the target project showing the cost deviation D closest to the average value of the cost deviation D is stored in the RAM 150 (S63).
  • the process control unit 136 determines whether or not there is a risk event parameter set of the unextracted target project (S64), and if there is a risk event parameter of the unextracted target project, the process returns to step 52.
  • the after-measurement variation information creation unit 137 When it is determined in step 64 that there is no risk event parameter set for the unextracted target project, the after-measurement variation information creation unit 137 has the smallest cost average value among the plurality of cost average values stored in the RAM 150. Is used as the after-measurement earnings fluctuation information, and the minimum cost average value is stored in the after-risk-measures cost average minimum value area 162g of the target project earnings data table 162 (FIG. 3) (S63).
  • the creation process (S50) ends. 3 illustrates a case where the minimum value of the cost fluctuation range is selected as the output type 151, and therefore, the minimum cost average value is not stored in the post-risk countermeasure cost average minimum value area 162g. .
  • the countermeasure required event extraction unit 138 uses the risk fluctuation parameters of the risk event parameter group before the countermeasure to create the profit fluctuation information after the countermeasure.
  • a risk event ID of a risk event parameter different from each risk event parameter in the post-measure risk event parameter set is extracted as a risk event ID requiring countermeasure (S70).
  • the countermeasure event extraction unit 138 first extracts a risk event parameter group that is closest to the value indicated by the post-measurement earnings fluctuation information from all the risk event parameter groups of the target project (S71). At this time, if the post-measurement earnings fluctuation information includes the minimum cost fluctuation range after the countermeasure, the RAM 150 in which the risk event parameter set ID of the target project indicating the minimum cost deviation is stored in step 60 (FIG. 12). The risk event parameter set ID indicating the minimum cost deviation used to obtain the minimum cost fluctuation range after the countermeasure is obtained. Then, the risk event parameter group corresponding to this risk event parameter group ID is extracted from the risk event parameter table 163 (FIG. 4) of the target project.
  • the ID of the risk event parameter set of the target project showing the cost deviation D closest to the average value of the cost deviation D in step 63. Is stored, and the risk event parameter set ID of the target project indicating the cost deviation D closest to the average value of the cost deviation D corresponding to the cost average minimum value after the countermeasure is obtained. Also in this case, similarly to the above, the risk event parameter group corresponding to this risk event parameter group ID is extracted from the risk event parameter table 163 (FIG. 4) of the target project.
  • the countermeasure event extraction unit 138 extracts risk event IDs having different parameters from the risk event parameters in the risk event parameter group before countermeasures with respect to the risk event parameters in the risk event parameter group extracted as described above ( S72) Subsequently, the countermeasure required event extraction unit 138 extracts the risk event content of the risk event ID extracted in step 72 from the risk event content table 161 (FIG. 2) (S73).
  • the countermeasure required event extracting unit 138 stores the risk event ID and the contents thereof in the countermeasure required risk event table 166 (FIG. 1), and the countermeasure required risk event extracting process (S70 is ended).
  • the output unit 112 displays the output screen 184 shown in FIG. 15 on the display device 182 (S80).
  • the target screen ID 184a, the profit fluctuation information 184b, and the risk countermeasure countermeasure event 184e are displayed on the output screen 184.
  • Revenue fluctuation information 184b is shown as a bar graph with costs on the vertical axis.
  • the bar graph includes a bar graph 184c indicating revenue fluctuation information before risk countermeasures and a bar graph 184d indicating revenue fluctuation information after risk countermeasures.
  • the minimum cost value and the maximum cost value are shown, the color between the minimum cost value and the maximum cost value is changed from the color of the other part, and the cost fluctuation range is also shown. ing. Further, the cost estimate value is also shown in any of the bar graphs 184c and 184d.
  • the required risk countermeasure event 184e is a set of risk event IDs stored in the necessary risk event table 166 and the contents thereof.
  • the risk event ID in the risk countermeasure required event 184e is the risk event parameter after the countermeasure used for creating the profit fluctuation information after the countermeasure among the risk event parameters of the risk event parameter group before the countermeasure. It is a risk event ID of a risk event parameter different from each risk event parameter of the set. For this reason, if measures are taken against the risk events in the risk countermeasure event 184e, the cost before the risk countermeasure can be made the cost after the risk countermeasure.
  • the cost (revenue) fluctuation information on the basis of the cost estimate value is shown for the target project, so that it is possible to support the determination of whether or not the target project can be executed and the budget determination of the target project.
  • the risk events for making the values indicated by the cost fluctuation information after the countermeasures are indicated as risk-required events. Therefore, in the promotion of the project, it is possible to encourage countermeasures against risk events.
  • the profit fluctuation information after the risk countermeasure including the risk event parameter group before the countermeasure of the risk event parameter group of the target project is included.
  • the earnings fluctuation information after the risk countermeasure may be created only by the risk target parameter group after the countermeasure.
  • the development / manufacturing cost is used as the profit parameter.
  • the present invention is not limited to this, and the sales amount, the sales quantity, the profit / loss amount, etc. of the project product may be used as the profit parameter.
  • the revenue fluctuation information is sales amount fluctuation information, sales volume fluctuation information, and profit / loss fluctuation information.
  • the earnings fluctuation information before the risk countermeasure includes the fluctuation range related to the profit (cost), the minimum value and the maximum value that are values at both ends of the fluctuation width
  • the earnings fluctuation information after the risk countermeasure includes The minimum fluctuation range related to revenue, the minimum and maximum values that are the values at both ends of this fluctuation range, and the average minimum value can be included, but if any one of these values is included in the revenue fluctuation information Needless to say, it is possible to support the determination of the feasibility of the target project and the budget determination of the target project. However, it is preferable to include as many data types as possible because the more data types included in the revenue fluctuation information, the more useful it is to determine whether the target project can be executed.
  • the earnings fluctuation information before risk countermeasures may include, for example, the minimum deviation and the maximum deviation based on the estimated value of the earnings
  • the earnings fluctuation information after risk countermeasures includes, for example, the maximum earnings related information.
  • Minimum deviation or maximum minimum value, minimum maximum deviation or minimum maximum value, maximum fluctuation range, and minimum and maximum values at both ends thereof, an average minimum value, and the like may be included.
  • the maximum minimum deviation or maximum minimum value related to revenue is obtained as follows.
  • the temporary variation information creation unit 135 obtains the minimum deviation of the deviations of the earnings parameters obtained for each deviation rate of a plurality of past projects, or the minimum value of the earnings parameters determined by this minimum deviation.
  • the post-measure variation information creation unit 137 extracts the maximum one of the minimum deviation or the minimum value for each risk event parameter set of the target project, and calculates this as the maximum minimum deviation or maximum minimum value related to revenue.
  • the minimum maximum deviation or the minimum maximum value regarding the profit is obtained as follows.
  • the temporary variation information creation unit 135 obtains the maximum deviation among the deviations of the profit parameters obtained for each deviation rate of a plurality of past projects, or the maximum value of the profit parameters determined by the maximum deviation. Then, the post-measure fluctuation information creation unit 137 extracts the minimum deviation from the maximum deviation or maximum value for each risk event parameter set of the target project, and this is extracted as the minimum maximum deviation or minimum maximum value related to the profit. And

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Abstract

プロジェクトの成果物のコスト見積値に基づいて、プロジェクトの実行可否判断等を支援するデータを提供する。 複数の見積リスク事象毎の見積リスクの程度を示すリスク事象パラメータの集まりであるリスク事象パラメータ組に関して、複数の過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組と対象プロジェクトのリスク対象パラメータ組との間における類似度を求め（Ｓ４１～Ｓ４３）、複数の過去プロジェクトのうちから、対象プロジェクトとの間における類似度上位Ｎ件の過去プロジェクトを抽出し（Ｓ４３）、Ｎ件の過去プロジェクト毎のコスト見積値と実績値とから、対象プロジェクトのコスト見積値のコスト偏差を求め（Ｓ４５，４６）、対象プロジェクトのコスト偏差に基づいてコスト変動情報を作成し（Ｓ４７）、このコスト変動情報を表示する。

Description

プロジェクト支援方法、その実行プログラム及びその実行装置
　本発明は、プロジェクトの成果物の収益に関係する、開発・製造コスト、売上額、損益額等の収益パラメータの見積に基づいて、プロジェクトを支援する技術に関する。
　メーカーは、製品の開発、販売という一連のプロジェクトの立上げ段階又は初期段階で、プロジェクトの実行の可否判断やプロジェクトを実行するための予算決定のため、製品の開発・製造コストや、製品の売上額等を見積るのが通例である。このため、プロジェクトの実行可否の判断等で要求されるコスト等の見積は、より正確であることが好ましい。
　従来、プロジェクトの成果物に関するコスト等の見積技術として、例えば、以下の特許文献１に開示されているように、過去プロジェクトの実績データに基づいて、各種生産性指標を割り出し、この各種生産性指標を用いて、コスト等を正確に見積る技術がある。
特開２００５－２５９０００号公報
　プロジェクトの実行可否の判断やプロジェクトの予算決定等には、前述したように、プロジェクトの成果物の収益に関するコスト等を、できる限り正確に見積もることが要求される。しかしながら、見積段階では、不明な事項、不定な事項等の見積リスク事象が多数存在することが常であり、コスト等の正確な見積は極めて困難で、プロジェクトの実行可否の判断やプロジェクトの予算決定等には、特許文献１に記載の技術による見積だけでは、データが不十分であるという問題点がある。
　そこで、本発明は、以上の問題点に着目し、プロジェクトの実行可否の判断やプロジェクトの予算決定等に有効なデータを提供して、プロジェクトを支援する技術を提供することを目的とする。
　前記問題点を解決するため、本発明は、コンピュータにより、以下の1）～6）のステップを実行する。
　1）コンピュータの入力手段により、複数の過去プロジェクト毎に、該過去プロジェクトの成果物の収益に関係する収益パラメータの見積値及び実績値と、該過去プロジェクトに対する複数の見積リスク事象毎の見積リスクの程度を示すリスク事象パラメータの集まりであるリスク事象パラメータ組と、を受け付ける過去データ受付ステップ
　2）前記入力手段により、前記対象プロジェクトに関する前記収益パラメータの見積値と、該対象プロジェクトに対する前記複数の見積リスク事象毎の見積リスクの程度を示すリスク事象パラメータの集まりであるリスク事象パラメータ組と、を受け付ける対象データ受付ステップ
　3）前記複数の過去プロジェクト毎に、該過去プロジェクトの前記リスク事象パラメータ組と前記対象プロジェクトの前記リスク対象パラメータ組との間における類似度を求める類似度算出ステップ
　4）予め定められたルールに従って、前記複数の過去プロジェクトのうちから、前記対象プロジェクトとの間における前記類似度が上位の１以上の過去プロジェクトを抽出する抽出ステップ
　5）前記抽出ステップで抽出された前記１以上の過去プロジェクト毎の前記収益パラメータの見積値と実績値とから、前記対象プロジェクトの見積値に対する前記収益パラメータの変動に関する収益変動情報を作成する変動情報作成ステップ
　6）前記コンピュータの出力手段により、前記収益変動情報を出力させる情報出力ステップ
　さらに、本発明は、好ましくは、コンピュータにより、以下の7）～13）のステップを実行する。
　7）前記対象プロジェクトの前記リスク事象パラメータ組中のリスク事象パラメータを、リスク対策を実行したと仮定してリスクの程度が小さくなる方向に変えて、複数の対策後リスク事象パラメータ組を求める対策後パラメータ設定ステップ
　8）複数の過去プロジェクト毎に、該過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組と前記対象プロジェクトの一の前記対策後リスク事象パラメータ組との間における類似度を求める対策後類似度算出ステップ
　9）予め定められたルールに従って、前記複数の過去プロジェクトのうちから、前記対象プロジェクトの前記一の対策後リスクパラメータ組に対する前記類似度が上位の１以上の過去プロジェクトを抽出する対策後抽出ステップ
　10）前記対策後抽出ステップで抽出された前記１以上の過去プロジェクト毎の前記収益パラメータの見積値と実績値から、前記対象プロジェクトの見積値に対する収益パラメータの変動に関する仮収益変動情報を作成する仮変動情報作成ステップ
　11）前記対策後類似度算出ステップと前記対策後抽出ステップと前記仮変動情報作成ステップとを、前記対策後パラメータ設定ステップで求めた全対策後リスク事象パラメータ組で実行させる処理制御ステップ
　12）前記対策後パラメータ設定ステップで求めた全対策後リスク事象パラメータ組毎の前記仮収益変動情報を統計処理して、前記対象プロジェクトの見積値に対する前記収益パラメータの変動に関する対策後収益変動情報を作成する対策後変動情報作成ステップ
　13）前記対策後収益変動情報を前記出力手段に出力させる対策後情報出力ステップ
　本発明では、対象プロジェクトに関して、収益パラメータの見積値を基準とした収益変動情報が示されるので、対象プロジェクトの実行可否の判断や対象プロジェクトの予算決定等を支援することができる。
本発明に係る一実施形態におけるプロジェクト支援装置の構成図である。 本発明に係る一実施形態におけるリスク事象内容テーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る一実施形態における対象プロジェクトの収益データテーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る一実施形態における対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る一実施形態における過去プロジェクトの収益データテーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る一実施形態における過去プロジェクトのリスク事象パラメータテーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る一実施形態における対策前プロジェクト類似度テーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る一実施形態における対策後プロジェクト類似度テーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る一実施形態におけるプロジェクト支援装置の動作を示すフローチャートである。 図９のフローチャート中のステップ４０の詳細処理を示すフローチャートである。 図９のフローチャート中のステップ５０の詳細処理を示すフローチャートである。 図９のフローチャート中のステップ７０の詳細処理を示すフローチャート（その１）である。 図９のフローチャート中のステップ７０の詳細処理を示すフローチャート（その２）である。 本発明に係る一実施形態における入力画面例を示す説明図である。 本発明に係る一実施形態における出力画面例を示す説明図である。
　以下、本発明に係るプロジェクト支援装置の一実施形態について、図面を用いて説明する。
　本実施形態のプロジェクト支援装置は、収益パラメータの一種である開発・製造コストの見積値に対するこのコストの変動を示す収益変動情報を出力する装置である。図１に示すように、このプロジェクト支援装置１００は、コンピュータで、各種演算を実行するＣＰＵ１１０と、各種データやプログラム等が予め記憶されているＲＯＭ１４０と、ＣＰＵ１１０のワークエリアとなるＲＡＭ１５０と、ハードディスクドライブ装置等の外部記憶装置１６０と、ディスク型記憶媒体に対してデータの記憶及び再生を行うディスク記憶再生装置１７０と、キーボードやマウス等の入力装置１８１と、表示装置１８２と、入力装置１８１や表示装置１８２やの入出力インタフェース１８０と、図示されていない通信装置と、を備えている。
　外部記憶装置１６０には、見積段階で不明な事項や不定な事項等の複数の見積リスク事象の内容及びそのＩＤが格納されるリスク事象内容テーブル１６１と、支援対象となるプロジェクトに関する各種収益データが格納される収益データテーブル１６２と、この対象プロジェクトにおける複数の見積リスク事象毎のリスク程度を示すリスク事象パラメータ（以下、リスク事象パラメータの集まりをリスク事象パラメータ組とする）が格納されるリスク事象パラメータテーブル１６３と、複数の過去プロジェクトに関する各種収益データが格納される収益データテーブル１６４と、複数の過去プロジェクト毎のリスク事象パラメータ組が格納されるリスク事象パラメータテーブル１６５と、リスク対策前のリスク事象パラメータ組の各リスク事象パラメータのうちで、前述の収益変動情報の作成に用いられたリスク対策後のリスク事象パラメータ組の各リスク事象パラメータと異なるリスク事象パラメータのＩＤ等が格納される要対策事象テーブル１６５と、が設けられている。これのテーブル１６１～１６６のうち、リスク事象内容テーブル１６１を除く他のテーブル１６２～１６６には、図９～図１３のフローチャートを用いて説明する処理過程でデータ格納される。
　さらに、この外部記憶装置１６０には、ＣＰＵ１１０が実行するプロジェクト支援プログラム１６９が予め格納されている。このプロジェクト支援プログラム１６９は、このプログラム１６９が記憶されているディスクＤをディスク記憶再生装置１７０で再生することで得てもよいし、図示されていない通信装置により得てもよい。
　なお、ここでは、以上の各テーブル１６１～１６６を全て外部記憶装置１６０に設けたが、これらをその他の記憶装置に設けてもよい。特に、対象プロジェクトの収益データテーブル１６２、対象プロジェクトのリスク事象テーブル１６３、要対策リスク事象テーブル１６６に関しては、ＲＡＭ１５０に設けてもよい。
　ＲＡＭ１５０には、対象プロジェクトの見積リスク事象の対策を施す前段階でのリスク事象パラメータ組と複数の過去プロジェクトの見積リスク事象パラメータ組との類似度が格納される対策前プロジェクト類似度テーブル１５２と、対象プロジェクトの見積リスク事象に対して仮に対策を施したとして、対策を施したと仮定されたリスク事象パラメータ組と複数の過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組との類似度が格納される対策後プロジェクト類似度テーブル１５３と、が設けられる。これらのテーブル１５２，１５３は、図９～図１３のフローチャートを用いて説明する処理過程で設けられる。
　外部記憶装置１６０のリスク事象内容テーブル１６１は、図２に示すように、リスク事象ＩＤが格納されるリスク事象ＩＤ領域１６１ａと、リスク事象ＩＤに対応するリスク事象の内容が格納されるリスク事象内容領域１６１ａと、を有している。このリスク事象テーブル１６１には、各種データの入力前に、各領域１６１ａ，１６１ｂに予めデータ格納される。
　対象プロジェクトの収益データテーブル１６２は、図３に示すように、対象プロジェクトＩＤが格納されるプロジェクトＩＤ領域１６２ａと、対象プロジェクトのコスト見積値が格納されるコスト見積値領域１６２ｂと、対象プロジェクトのリスク対策前のコスト最小値が格納されるリスク対策前コスト最小値領域１６２ｃと、対象プロジェクトのリスク対策前のコスト最大値が格納されるリスク対策前コスト最大値領域１６２ｄと、対象プロジェクトのリスク対策後のコスト最小値が格納されるリスク対策後コスト最小値領域１６２ｅと、対象プロジェクトのリスク対策後のコスト最大値が格納されるリスク対策後コスト最大値領域１６２ｆと、対象プロジェクトのリスク対策後のコスト平均値中の最小値が格納されるリスク対策後コスト平均最小値領域１６２ｇと、を有する。なお、以上の説明において、「コスト平均値中の最小値」については後述する。
　対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６３は、図４に示すように、対象プロジェクトのプロジェクトＩＤが格納されるプロジェクトＩＤ領域１６３ａと、リスク事象内容テーブル１６１（図２）に格納されている各リスク事象ＩＤが格納されるリスク事象ＩＤ領域１６３ｂと、各リスク事象のパラメータの集まりであるリスク事象パラメータ組のＩＤが格納されるパラメータ組ＩＤ領域１６３ｃと、各リスク事象パラメータ組毎の各リスク事象パラメータが格納されるパラメータ領域１６３ｄと、を有している。パラメータ領域１６３ｄには、リスク事象におけるリスク程度を示すリスク事象パラメータとして、リスク無しを示す「0」か、リスク有りを示す「1」が格納される。なお、ここでは、リスク事象パラメータとして、「0」か「1」の二種類の値しかとらないが、三種類以上の値をとるようにしてもよい。
　過去プロジェクトの収益データテーブル１６４は、図５に示すように、過去プロジェクトのプロジェクトＩＤが格納されるプロジェクトＩＤ領域１６４ａと、各過去プロジェクト毎のコスト見積値が格納されるコスト見積値領域１６４ｂと、各過去プロジェクト毎のコスト実績値が格納されるコスト実績値領域１６４ｃと、を有している。
　過去プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６５は、図６に示すように、過去プロジェクトのプロジェクトＩＤが格納されるプロジェクトＩＤ領域１６５ａと、リスク事象内容テーブル１６１（図２）に格納されている各リスク事象ＩＤが格納されるリスク事象ＩＤ領域１６５ｂと、リスク事象パラメータ組毎の各リスク事象パラメータが格納されるパラメータ領域１６５ｄと、を有している。パラメータ領域１６５ｄには、過去プロジェクトのコスト見積時におけるリスク事象パラメータが格納される見積時パラメータ領域１６５ｅと、過去プロジェクトの完了時におけるリスク事象パラメータが格納される完了時パラメータ領域１６５ｆと、を有する。
　ＲＡＭ１５０に設けられる対策前プロジェクト類似度テーブル１５２は、図７に示すように、過去プロジェクトのプロジェクトＩＤが格納されるプロジェクトＩＤ領域１５２ａと、対象プロジェクトの対策前リスク事象パラメータ組と各過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組との類似度が格納される類似度領域１５２ｂと、を有する。
　ＲＡＭ１５０に設けられる対策後プロジェクト類似度テーブル１５３は、図８に示すように、過去プロジェクトのプロジェクトＩＤが格納されるプロジェクトＩＤ領域１５３ａと、対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６３（図４）に格納されているリスク事象パラメータ組ＩＤが格納されるパラメータ組ＩＤ領域１５３ｂと、各過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組と対象プロジェクトの各リスク事象パラメータ組との類似度が格納される類似度領域１５３ｃと、を有する。
　再び、図１を用いて説明する。
　プロジェクト支援装置１００のＣＰＵ１１０は、機能的に、各種データを入力装置１８２や通信装置を介して受け付ける受付部１１１と、各種データを表示装置１８１に表示させる出力部１１２と、見積リスク対策前の収益変動情報を作成する対策前処理部１２０と、見積リスク対策後の収益変動情報を作成する対策後処理部１３０と、を有している。
　対策前処理部１２０は、対策前リスク事象パラメータ組と複数の過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組との類似度を求める類似度算出部１２２と、類似度が上位のＮ件の過去プロジェクトのＩＤを抽出するプロジェクト抽出部１２３と、Ｎ件の過去プロジェクトのコスト見積値とコスト実績値とから対象プロジェクトの見積値を基準とするコスト偏差を求めるコスト偏差算出部１２４と、このコスト偏差を用いて対策前の収益変動情報を作成する対策前変動情報作成部１２７と、これらの機能部の制御を行う処理制御部１２６と、を有している。
　また、対策後処理部１３０は、対策前リスク事象パラメータ組の各パラメータを変更して、複数の対策後リスク事象パラメータ組を設定する対策後パラメータ設定部１３１と、複数の対策後リスク事象パラメータ組のうちの一つの対策後リスク事象パラメータ組と複数の過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組のそれぞれとの類似度を求める類似度算出部１３２と、類似度が上位のＮ件の過去プロジェクトのＩＤを抽出するプロジェクト抽出部１３３と、Ｎ件の過去プロジェクトのコスト見積値とコスト実績値とから対象プロジェクトの見積値を基準とするコスト偏差を求めるコスト偏差算出部１３４と、このコスト偏差を用いて仮の収益変動情報を作成する仮変動情報作成部１３５と、全対策後リスク事象パラメータ組に対して以上の機能部位１３２～１３５による処理を実行させる等の各機能部の制御を行う処理制御部１３６と、全対策後リスクパラメータ組毎の仮収益変動情報を統計処理して対策後の収益変動情報を作成する対策後変動情報作成部１３７と、対策前リスク事象パラメータ組の各リスク事象パラメータのうちで対策後の収益変動情報の作成に用いられた対策後リスク事象パラメータ組の各リスク事象パラメータと異なるリスク事象パラメータのリスク事象ＩＤを抽出する要対策事象抽出部１３８と、を有している。
　なお、ＣＰＵ１１０の以上の各機能部は、いずれも、外部記憶装置１６０に格納されているプロジェクト支援プログラム１３９をＣＰＵ１１０が実行することで機能する。
　次に、プロジェクト支援装置１００の動作について説明する。
　このプロジェクト支援装置１００により、開発・製造コストの見積値に対するこのコストの変動を示す収益変動情報を出力させるためには、プロジェクト支援装置１００に、多数の過去プロジェクトの収益データ及び見積リスク事象パラメータを予め入力しておく必要がある。
　このため、プロジェクト支援装置１００の受付部１１１は、入力装置１８１又は通信装置等を介して、複数の過去プロジェクトのＩＤ、複数の過去プロジェクトのコスト見積値及びコスト実績値、複数の過去プロジェクト毎のリスク事象パラメータ組を受け付ける。ここで受け付ける過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組は、リスク事象内容テーブル１６１（図２）に格納されている各リスク事象毎のリスク事象パラメータの集まりである。また、過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組には、過去プロジェクトのコスト見積時におけるリスク事象パラメータ組と、過去プロジェクト完了時におけるリスク事象パラメータ組とがある。
　そして、受付部１１１は、図５に示す過去プロジェクト収益データテーブル１６４中のプロジェクトＩＤ領域１６４ａに各過去プロジェクトのＩＤを格納し、コスト見積値領域１６４ｂに各過去プロジェクトのコスト見積値を格納し、コスト実績値領域１６４ｃに各過去プロジェクトのコスト実績値を格納する。さらに、受付部１１１は、図６に示す過去プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６５中のプロジェクトＩＤ領域１６５ａに各過去プロジェクトのＩＤを格納し、見積時パラメータ領域１６５ｅに各過去プロジェクトのコスト見積時におけるリスク事象パラメータ組を格納し、完了時パラメータ領域１６５ｆに各過去プロジェクト完了時におけるリスク事象パラメータ組を格納する。
　以上の過去プロジェクトの収益データ及び見積リスク事象パラメータの受付が終了すれば、プロジェクト支援装置１００は、随時、対象プロジェクトの収益データ等を受け付けて、対象プロジェクトの収益変動情報を作成できるようになる。すなわち、プロジェクト支援装置１００は、図９～図１３のフローチャートに示す処理を実行できるようになる。
　以下、図９～図１３に示すフローチャートに従って、プロジェクト支援装置１００の動作について説明する。
　図９のフローチャートに示すように、まず、プロジェクト支援装置１００の受付部１１１が、入力装置１８１を介して、対象プロジェクトの各種データを受け付ける（Ｓ１０）。この際、受付部１１１は、出力部１１２により、表示装置１８２に図１４に示す入力画面１８３を表示させる。この入力画面１８３には、対象プロジェクトのプロジェクトＩＤが入力されるプロジェクトＩＤ入力欄１８３ａと、対象プロジェクトのコスト見積値が入力されるコスト見積入力欄１８３ｂと、リスク事象内容テーブル１６１（図２）に格納されている各リスク事象ＩＤが表示されているリスク事象ＩＤ欄１８３ｃと、各リスク事象ＩＤのリスク事象内容に関する説明が表示されているリスク事象説明欄１８３ｄと、各リスク事象ＩＤのリスク事象のリスク有無がチェックされるリスク有無チェック欄１８３ｅと、リスク対策後の収益変動情報の希望出力タイプを設定する出力タイプ設定欄１８３ｆとがある。
　このプロジェクト支援装置１００の利用者は、この入力画面１８３を見て、入力装置１８１を操作して、プロジェクトＩＤ入力欄１８３に対象プロジェクトのプロジェクトＩＤ「PJ001001」を入力し、コスト見積入力欄１８３ｂに対象プロジェクトのコスト見積値「75（75百万）」を入力する。さらに、リスク事象説明欄１８３ｄに表示されているリスク事象内容を参照して、該当リスク事象のリスクが有る場合に、リスク有無チェック欄１８３ｅをチェックする。また、出力タイプ設定欄１８３ｆ中の表示されている「コスト変動幅の最小値」か「コスト平均値の最小値」のいずれかを選択する。
　以上の全ての入力欄等１８３ａ，１８３ｂ，１８３ｆへの入力等が終了すると、利用者は、入力画面１８３中の実行ボタンを押す。仮に、全ての入力欄等１８３ａ，１８３ｂ，１８３ｆへの入力等が終了しないうちに、実行ボタンを押した場合、受付部１１１は、未入力データ有りと判断して（Ｓ１１）、未入力データの入力等を促す。また、未入力データがない場合、受付部１１１は、受け付けた入力データを該当領域に格納する（Ｓ２０）。
　具体的に、受付部１１１は、図３に示す対象プロジェクトの収益データテーブル１６２のプロジェクトＩＤ領域１６２ａに対象プロジェクトのプロジェクトＩＤ「PJ00101」を格納し、コスト見積値領域１６２ｂに対象プロジェクトのコスト見積値「75」を格納する。また、受付部１１１は、図４に示す対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６３中のプロジェクトＩＤ領域１６３ａに対象プロジェクトのプロジェクトＩＤ「PJ00101」を格納し、パラメータ組ＩＤ領域１６３ｃにパラメータ組ＩＤとして「対策前リスク事象パラメータ組０」を格納し、パラメータ領域１６３ｄ中であって、このパラメータ組ＩＤ「対策前リスク事象パラメータ組０」に対応する領域に、対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組「0、1、0、…、1、1」を格納する。この場合、受付部１１１は、リスク有無チェック欄１８３がチェックされたリスク事象ＩＤのパラメータを「１（リスク有り）」として扱い、リスク有無チェック欄１８３がチェックされていないリスク事象ＩＤのパラメータを「０（リスク無し）」として扱う。さらに、受付部１１１は、出力タイプ設定欄１８３ｆに設定された出力タイプ１５１（図１）をＲＡＭ１５０に一時的に格納する。なお、ここでは、仮に、出力タイプとして、「コスト変動幅の最小値」が設定されたとする。
　次に、対策前処理部１２０の処理制御部１２６が、対象プロジェクトの収益データテーブル１６２、対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６３、過去プロジェクトの収益データテーブル１６４及び過去プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６５を外部記憶装置１６０から読み込んで、ＲＡＭ１５０上に展開し（Ｓ３０）、対策前処理部１２０によるリスク対策前の収益変動情報の作成処理（Ｓ４０）を実行させる。
　ここで、この対策前処理部１２０によるリスク対策前の収益変動情報の作成処理（Ｓ４０）について、図１０に示すフローチャートに従って説明する。
　対策前処理部１２０の類似度算出部１２２は、ＲＡＭ１５０上に展開されている過去プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６５（図６）から、見積時のリスク事象パラメータ組を一つ抽出し（Ｓ４１）、同じくＲＡＭ１５０上に展開されている対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６３（図４）に格納されている「対策前リスク事象パラメータ組0」のリスク事象パラメータ組との類似度を算出する。そして、ＲＡＭ１５０上に対策前プロジェクト類似度テーブル１５２（図７）を設けて、このテーブル１５２の過去プロジェクトＩＤ領域１５２ａに、過去プロジェクトＩＤ「PJ000001」を格納すると共に、先に算出した類似度を格納する（Ｓ４２）。
　類似度Ｓは、例えば、協調フィルタリング手法のうちで最も簡単な以下の（数１）で求めてもよいが、その他の協調フィルタリング手法を用いても、また、クラスタリング手法等、他の手法を用いてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、ｐａ，ｊ：対象プロジェクトの第ｊ番目のリスク事象パラメータ
　　　　　ｐｐ，ｊ：過去プロジェクトの第ｊ番目のリスク事象パラメータ
　　　　　ｎ：リスク事象パラメータ組を構成するリスク事象パラメータの数
　この（数１）で求められる類似度Ｓは、０以上で１以下の値となり、１に近い値ほど類似度が高いことを示す。
　類似度算出部１２２は、次に、未抽出の過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組の有無を判断し（Ｓ４３）、未抽出の過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組が無くなるまで、以上のステップ４１～４３の処理を繰り返す。
　未抽出の過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組が無くなると、プロジェクト抽出部１２３が、ＲＡＭ１５０上に設けられている対策前プロジェクト類似度テーブル１５２（図７）から、類似度上位Ｎ件（例えば、４件）の過去プロジェクトのＩＤを抽出する（Ｓ４４）。この場合、図７に示す例では、「PJ000037（類似度0.95）」「PJ000010（0.93）」「PJ000002（類似度0.89）」「PJ000045（類似度0.85）」の４件のＩＤが抽出される。
　次に、コスト偏差算出部１２４が、ステップ４４で抽出された過去プロジェクトのＩＤに対応するコスト見積値Ｅとコスト実績値Ｒとを用いて、以下の（数２）により、各過去プロジェクトのコスト偏差率Ｄｒを求める（Ｓ４５）。
　　Ｄｒ＝（Ｒ－Ｅ）／Ｅ　・・・・・・・・・・・・・（数２）
　例えば、過去プロジェクトＩＤ「PJ000010」の場合、図５に示す過去プロジェクトの収益データテーブル１６４を参照して、当該ＩＤ「PJ000010」に対応するコスト見積値Ｅ（＝100.0）とコスト実績値（＝93.3）とを得て、これらを（数２）に代入して、当該ＩＤ「PJ000037」のコスト偏差率Ｄｒ（＝－0.067）を求める。
　コスト偏差算出部１２４は、続いて、Ｎ件のコスト偏差率Ｄｒと対象プロジェクトのコスト見積値Ｅとを用いて、以下の（数３）により、Ｎ件のコスト偏差率Ｄｒ毎の対象プロジェクトのコスト偏差Ｄを求める（Ｓ４６）。
　　Ｄ＝Ｅ・Ｄｒ　・・・・・・・・・・・・・・・・・（数３）
　例えば、過去プロジェクトＩＤ「PJ000010」の場合、対象プロジェクトのコスト見積値Ｅ（＝75）に、ステップ４５で求められた当該ＩＤ「PJ000010」のコスト偏差率Ｄｒ（＝－0.067）を掛けて、対象プロジェクトのコスト偏差Ｄ（＝－5.0）を求める。
　次に、対策前変動情報作成部１２７が、対象プロジェクトのＮ個のコスト偏差Ｄのうちから最小偏差と最大偏差とを求め、言い換えると、Ｎ個のコスト偏差Ｄを統計処理して最小偏差と最大偏差とを得る。そして、対策前変動情報作成部１２７は、対象プロジェクトのコスト見積値に最小偏差を加えて、これをコスト最小値として、対象プロジェクトの収益データテーブル１６２（図３）中のリスク対策前コスト最小値領域１６２ｃに格納し、対象プロジェクトのコスト見積値に最大偏差を加えて、これをコスト最大値として、対象プロジェクトの収益データテーブル１６２（図３）中のリスク対策前コスト最大値領域１６２ｃに格納する（Ｓ４７）。
　例えば、ステップ４６で求められた対象プロジェクトのコスト偏差Ｄが、「PJ000002」のコスト偏差率Ｄｒを用いた場合に「35.0」で、「PJ000010」のコスト偏差率Ｄｒを用いた場合に「－5.0」で、「PJ000037」のコスト偏差率Ｄｒを用いた場合に「15.2」で、「PJ000045」のコスト偏差率Ｄｒを用いた場合に「－3.7」である場合、最小偏差は「－5.0」で、最大偏差は「35.0」となる。このため、対象プロジェクトのコスト最小値は「70.0（＝75.0－5.0）」となり、対象プロジェクトのコスト最大値は「110.0＝750.0＋35.0」となり、これらの値が収益データテーブル１６２（図３）中のリスク対策前コスト最小値領域１６２ｃ、リスク対策前コスト最大値領域１６２ｄに格納される。
　なお、本実施形態では、以上のステップ４７で得られた対象プロジェクトのコスト最小値、コスト最大値、コスト最大値とコスト最小値との差であるコスト変動量を含む情報がリスク対策前の収益（コスト）変動情報である。
　以上で、対策前処理部１２０によるリスク対策前の収益変動情報の作成処理（Ｓ４０）が終了する。
　再び、図９に示すフローチャートに従って説明する。
　リスク対策前の収益変動情報の作成処理（Ｓ４０）が終了すると、対策後処理部１３０がリスク対策後の収益変動情報を作成する（Ｓ５０）。
　ここで、対策後処理部１３０によるリスク対策後の収益変動情報の作成処理（Ｓ５０）について、図１１及び図１２に示すフローチャートに従って説明する。
　対策後処理部１３０の対策後パラメータ設定部１３１は、対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組中の各リスク事象パラメータを、リスクがなくなるように変えて、全リスクパラメータのリスクがなくなるまでの全ての対策後リスク事象パラメータ組を求め、これらの対策後リスク事象パラメータ組を対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６３（図４）に格納する（Ｓ５１）。
　具体的に、対策後パラメータ設定部１３１は、対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６３（図４）中のパラメータ組ＩＤが「対策前リスク事象パラメータ組０」のリスク事象パラメータ組「0,1,0,…,1,1」のリスク事象パラメータのうち、まず、最初の「１」のパラメータを「０」に変更し、第一の対策後パラメータ組「0,0,0,…,1,1」を作成する。そして、対策後パラメータ設定部１３１は、リスク事象パラメータテーブル１６３のパラメータ組ＩＤ領域１６３ｃに「対策後リスク事象パラメータ組１」を格納すると共に、このパラメータ組ＩＤに対応させてパラメータ領域１６３ｄに、前述の第一の対策後パラメータ組「0,0,0,…,1,1」を格納する。次に、パラメータ組ＩＤが「対策前リスク事象パラメータ組０」のリスク事象パラメータ組「0,1,0,…,1,1」のリスク事象パラメータのうち、次の「1」のパラメータのみを「０」に変更し、第二の対策後パラメータ組「0,1,0,…,1,1」を作成し、このパラメータ組ＩＤと共に、この第二の対策後パラメータ組「0,1,0,…,1,1」をリスク事象パラメータテーブル１６３に格納する。以下、同様に、パラメータ組ＩＤが「対策前リスク事象パラメータ組０」のリスク事象パラメータ組「0,1,0,…,1,1」の全リスク事象パラメータが「０」になるまで、全ての対策後リスク事象パラメータ組を求め、これらの対策後リスク事象パラメータ組をリスク事象パラメータテーブル１６３に格納する。
　次に、対策後処理部１３０の類似度算出部１３２が、対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６３（図４）から、パラメータＩＤとリスク事象パラメータ組とを一件分抽出すると共に（Ｓ５２）、過去プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６５（図６）から、パラメータＩＤとリスク事象パラメータ組とを一件分抽出する（Ｓ５３）。そして、抽出した二つのリスク事象パラメータ組相互間の類似度を前述の（数１）を用いて算出し、この類似度を図８に示す対策後プロジェクト類似度テーブル１５３に格納する（Ｓ５４）。
　続いて、類似度算出部１３２は、未抽出の過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組の有無を判断し（Ｓ５５）、未抽出のものがあればステップ５３に戻り、未抽出のものがなければステップ５６に進む。
　なお、ステップ５２の処理は繰り返し実行されるが、最初のステップ５２で抽出される対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組は、対策前リスク事象パラメータ組である。また、ステップ５３～ステップ５５の処理も繰り返し実行されるが、ステップ５２で対象プロジェクトの対策後リスク事象パラメータ組が新たに抽出されるまで、このステップ５３～ステップ５５の処理では、過去プロジェクトの見積時リスク事象パラメータ組が対象となる。すなわち、ステップ５２で対象プロジェクトの対策後リスク事象パラメータ組が新たに抽出されるまで、このステップ５３～ステップ５５の繰返し処理では、全過去プロジェクトの見積時リスク事象パラメータのそれぞれと、対象プロジェクトの対策前リスク事象パラメータ組との類似度が算出され、図８に示す対策後プロジェクト類似度テーブル１５３には、このテーブル１５３中でパラメータ組ＩＤが「パラメータ組０（対策前）」の列の全類似度が格納される。なお、このパラメータ組ＩＤが「パラメータ組０（対策前）」の列の各類似度は、図７に示す対策前プロジェクト類似度テーブル１５２に格納されている各類似度と同じである。
　ステップ５５で、未抽出の過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組が無いと判断されると、プロジェクト抽出部１３３が、図８に示す対策後プロジェクト類似度テーブル１５３から、類似度上位Ｎ件（例えば、４件）の過去プロジェクトのＩＤを抽出する（Ｓ５６）。次に、コスト偏差算出部１３４が、ステップ５６で抽出された過去プロジェクトのＩＤに対応するコスト見積値Ｅとコスト実績値Ｒとを用いて、前述の（数２）により、各過去プロジェクトのコスト偏差率Ｄｒを求める（Ｓ５７）。コスト偏差算出部１３４は、続いて、Ｎ件のコスト偏差率Ｄｒと対象プロジェクトのコスト見積値Ｅとを用いて、前述の（数３）により、Ｎ件のコスト偏差率Ｄｒ毎の対象プロジェクトのコスト偏差Ｄを求める（Ｓ５８（図１２））。
　Ｎ件のコスト偏差率Ｄｒ毎の対象プロジェクトのコスト偏差Ｄが求められると（Ｓ５８）、処理制御部１３６は、ＲＡＭ１５０に、出力タイプ１５１（図１）として、コスト変動幅の最小値とコスト平均値の最小値とのうち、いずれが記憶されているか判断し（Ｓ５９）、出力タイプ１５１としてコスト変動幅の最小値が記憶されている場合にはステップ６０に進み、コスト平均値の最小値が記憶されている場合にはステップ６３に進む。
　ステップ６０では、仮変動情報作成部１３５が、ステップ５８で求められたＮ件のコスト偏差Ｄのうちから、最小コスト偏差と最大コスト偏差とを求めて、両者の差からコスト変動幅を算出し、このコスト変動幅と共に、最小コスト偏差、最大コスト偏差、最小コスト偏差を示す対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組のＩＤをＲＡＭ１５０に記憶しておく。
　次に、処理制御部１３６が、未抽出の対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組の有無を判断し（Ｓ６１）、未抽出の対象プロジェクトのリスク事象パラメータが有れば、ステップ５２に戻る。
　ステップ５２では、前述と同様に、類似度算出部１３２が、対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６３（図４）から、パラメータＩＤとリスク事象パラメータ組とを一件分抽出する。さらに、過去プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６５（図６）から、パラメータＩＤとリスク事象パラメータ組とを一件分抽出する（Ｓ５３）。そして、抽出した二つのリスク事象パラメータ組相互間の類似度を前述の（数１）を用いて算出し、この類似度を図８に示す対策後プロジェクト類似度テーブル１５３に格納する（Ｓ５４）。続いて、類似度算出部１３２は、未抽出の過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組の有無を判断し（Ｓ５５）、未抽出のものがあればステップ５３に戻り、未抽出のものがなければステップ５６に進む。
　なお、２回目以降のステップ５２の処理で抽出される対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組は、対策後リスク事象パラメータ組である。また、この際、ステップ５３～ステップ５５の処理では、過去プロジェクトの完了時リスク事象パラメータ組が対象となる。すなわち、このステップ５３～ステップ５５の繰返し処理では、全過去プロジェクトの完了時リスク事象パラメータのそれぞれと、対象プロジェクトの対策後リスク事象パラメータ組との類似度が算出され、図８に示す対策後プロジェクト類似度テーブル１５３には、このテーブル１５３中でパラメータ組ＩＤが「パラメータ組ｘ（ｘ≧１）（対策後）」のうちの一つの列の全類似度が格納される。
　以下、前述と同様に、ステップ５６～ステップ６１が実行さる。そして、ステップ６１の判断で、未抽出の対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組がないと判断されるまで、ステップ５２～ステップ６１の処理が繰り返される。
　ステップ６１で、未抽出の対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組がないと判断されると、対策後変動情報作成部１３７が、ＲＡＭ１５０に記憶されている複数のコスト変動幅のうち、最小のコスト変動幅を対策後収益変動情報の一部とする。続いて、ＲＡＭ１５０を参照して、ステップ６０で記憶された、最小のコスト変動幅を示すときの最小コスト偏差及び最大コスト偏差を得て、これらにコスト見積値を加え、対策後のコスト最小値及び対策後のコスト最大値を求める。そして、対象プロジェクトの収益データテーブル１６２（図３）のリスク対策後コスト最小値領域１６２ｅに、対策後のコスト最小値を格納し、リスク対策後コスト最大値領域１６２ｆに、対策後のコスト最大値を格納し（Ｓ６２）、リスク対策後の収益変動情報の作成処理（Ｓ５０）を終了する。なお、ここでは、対策後収益（コスト）変動情報には、ステップ６１で求めた最小のコスト変動幅と、この最小のコスト変動幅を示すときのコスト最小値及び対策後のコスト最大値とを含んでいる。
　また、ステップ５９で、ＲＡＭ１５０に、出力タイプ１５１（図１）としてコスト平均値の最小値が記憶されていると判断した場合には、仮変動情報作成部１３５が、ステップ５８で求められたＮ件のコスト偏差Ｄの平均値を求め、この平均値にコスト見積値を加えて、コスト平均値を求める。そして、このコスト平均値と共に、コスト偏差Ｄの平均値に最も近いコスト偏差Ｄを示す対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組のＩＤをＲＡＭ１５０に記憶しておく（Ｓ６３）。
　次に、処理制御部１３６が、未抽出の対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組の有無を判断し（Ｓ６４）、未抽出の対象プロジェクトのリスク事象パラメータが有れば、ステップ５２に戻る。
　ステップ５２に戻ると、ステップ６１の判断でステップ５２に戻った場合と同様に、このステップ５２で、対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組のうち、対策後リスク事象パラメータ組の一つが抽出され、ステップ５３～ステップ５５の繰返し処理で、全過去プロジェクトの完了時リスク事象パラメータのそれぞれと、対象プロジェクトの対策後リスク事象パラメータ組との類似度が算出される。そして、以下、前述と同様に、ステップ５６～ステップ５９,６３,６４が実行さる。そして、ステップ６４の判断で、未抽出の対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組がないと判断されるまで、ステップ５２～ステップ５９,６３,６４の処理が繰り返される。
　ステップ６４で、未抽出の対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組がないと判断されると、対策後変動情報作成部１３７が、ＲＡＭ１５０に記憶されている複数のコスト平均値のうち、最小のコスト平均値を対策後収益変動情報とし、対象プロジェクトの収益データテーブル１６２（図３）のリスク対策後コスト平均最小値領域１６２ｇに、最小のコスト平均値を格納し（Ｓ６３）、リスク対策後の収益変動情報の作成処理（Ｓ５０）を終了する。なお、図３は、出力タイプ１５１としてコスト変動幅の最小値が選択された場合を例示しているため、リスク対策後コスト平均最小値領域１６２ｇには、最小のコスト平均値が格納されていない。
　再び、図９に示すフローチャートに従って説明する。
　リスク対策後の収益変動情報の作成処理（Ｓ５０）が終了すると、要対策事象抽出部１３８が、対策前リスク事象パラメータ組の各リスク事象パラメータのうちで、対策後の収益変動情報の作成に用いられた対策後リスク事象パラメータ組の各リスク事象パラメータと異なるリスク事象パラメータのリスク事象ＩＤを、要対策リスク事象ＩＤとして抽出する（Ｓ７０）。
　ここで、要対策事象抽出部１３８による要対策リスク事象抽出処理（Ｓ７０）について、図１３に示すフローチャートに従って説明する。
　要対策事象抽出部１３８は、まず、対象プロジェクトの全リスク事象パラメータ組のうちから、対策後収益変動情報が示す値に最も近い値となるリスク事象パラメータ組を抽出する（Ｓ７１）。この際、対策後収益変動情報が、対策後の最小コスト変動幅を含むものである場合には、ステップ６０（図１２）で、最小コスト偏差を示す対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組ＩＤが記憶されたＲＡＭ１５０を参照して、対策後の最小コスト変動幅を得るために用いた最小コスト偏差を示すリスク事象パラメータ組ＩＤを得る。そして、このリスク事象パラメータ組ＩＤに対応するリスク事象パラメータ組を対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６３（図４）から抽出する。また、対策後収益変動情報が、対策後のコスト平均最小値を含むものである場合には、ステップ６３で、コスト偏差Ｄの平均値に最も近いコスト偏差Ｄを示す対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組のＩＤが記憶されたＲＡＭ１５０を参照して、対策後のコスト平均最小値に対応するコスト偏差Ｄの平均値に最も近いコスト偏差Ｄを示す対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組ＩＤを得る。そして、この場合も、以上と同様に、このリスク事象パラメータ組ＩＤに対応するリスク事象パラメータ組を対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル１６３（図４）から抽出する。
　要対策事象抽出部１３８は、以上で抽出したリスク事象パラメータ組中のリスク事象パラメータに対して、対策前リスク事象パラメータ組中のリスク事象パラメータのうちで、パラメータが異なるリスク事象ＩＤを抽出する（Ｓ７２）
　続いて、要対策事象抽出部１３８は、リスク事象内容テーブル１６１（図２）から、ステップ７２で抽出したリスク事象ＩＤのリスク事象内容を抽出する（Ｓ７３）。
　最後に、要対策事象抽出部１３８は、リスク事象ＩＤ及びその内容を要対策リスク事象テーブル１６６（図１）に格納して、要対策リスク事象抽出処理（Ｓ７０を終了する。
　再び、図９に示すフローチャートに従って説明する。
　要対策リスク事象抽出処理（Ｓ７０）が終了すると、出力部１１２は、表示装置１８２に図１５に示す出力画面１８４を表示させる（Ｓ８０）。
　この出力画面１８４には、対象プロジェクトＩＤ１８４ａと、収益変動情報１８４ｂと、要リスク対策事象１８４ｅと、が表示される。
　収益変動情報１８４ｂは、コストを縦軸とした棒グラフで示されている。棒グラフには、リスク対策前の収益変動情報を示す棒グラフ１８４ｃと、リスク対策後の収益変動情報を示す棒グラフ１８４ｄとがある。いずれの棒グラフ１８４ｃ，１８４ｄも、コスト最小値とコスト最大値とが示されていると共に、コスト最小値とコスト最大値との間の色を他の部分の色と変え、コスト変動幅も示されている。さらに、いずれの棒グラフ１８４ｃ，１８４ｄにも、コスト見積値も示されている。
　要リスク対策事象１８４ｅは、要対策リスク事象テーブル１６６に格納されたリスク事象ＩＤ及びその内容の集合である。この要リスク対策事象１８４ｅ中のリスク事象ＩＤは、前述したように、対策前リスク事象パラメータ組の各リスク事象パラメータのうちで、対策後の収益変動情報の作成に用いられた対策後リスク事象パラメータ組の各リスク事象パラメータと異なるリスク事象パラメータのリスク事象ＩＤである。このため、この要リスク対策事象１８４ｅ中のリスク事象に対して対策を施すと、リスク対策前のコストをリスク対策後のコストにすることができる。
　以上、本実施形態では、対象プロジェクトに関して、コスト見積値を基準としたコスト（収益）変動情報が示されるので、対象プロジェクトの実行可否の判断や対象プロジェクトの予算決定等を支援することができる。しかも、本実施形態では、複数の見積リスク事象に関して、仮に対策を施した場合のコスト変動情報と共に、この対策後のコスト変動情報が示す値にするためのリスク事象に関して、要リスク事象として示されるので、プロジェクトの推進にあたり、リスク事象の対策を促すこともできる。
　なお、本実施形態では、リスク対策後の収益変動情報の作成処理（Ｓ５０）で、対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組のうちの対策前のリスク事象パラメータ組を含めて、リスク対策後の収益変動情報を作成しているが、この対策前のリスク事象パラメータ組を含めず、対策後のリスク対象パラメータ組のみでリスク対策後の収益変動情報を作成するようにしてもよい。
　また、本実施形態では、開発・製造コストを収益パラメータとしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、プロジェクトの成果物の売上額、売上数量、損益額等を収益パラメータとしてもよい。この場合、収益変動情報は、売上額変動情報、売上数量変動情報、損益額変動情報となる。
　また、本実施形態では、リスク対策前の収益変動情報に、収益（コスト）に関する変動幅、この変動幅の両端の値である最小値及び最大値を含み、リスク対策後の収益変動情報に、収益に関する最小変動幅、この変動幅の両端の値である最小値及び最大値、平均最小値を含んできるが、収益変動情報には、これらの値のうちのいずれか一つでも含んでいれば、対象プロジェクトの実行可否の判断や対象プロジェクトの予算決定等を支援することができることは言うまでもない。但し、収益変動情報に含まれるデータ種は多ければ多いほど、対象プロジェクトの実行可否判断等の役に立つため、できる限り多くのデータ種を含んでいることが好ましい。さらに、リスク対策前の収益変動情報には、例えば、収益の見積値を基準にした最小偏差、最大偏差を含んでいてもよいし、リスク対策後の収益変動情報には、例えば、収益に関する最大の最小偏差又は最大の最小値、最小の最大偏差又は最小の最大値、最大の変動幅及びその両端の値である最小値と最大値、平均最小値等を含んでいてもよい。
　ここで、リスク対策後の収益変動情報に含んでいてもよいデータ種のうち、収益に関する最大の最小偏差又は最大の最小値は、以下のようにして求める。まず、仮変動情報作成部１３５で、複数の過去プロジェクトの偏差率毎に求めた収益パラメータの偏差のうちの最小偏差、または、この最小偏差によって定まる収益パラメータの最小値を求める。そして、対策後変動情報作成部１３７で、対象プロジェクトの全リスク事象パラメータ組毎の最小偏差又は最小値のうちで、最大のものを抽出し、これを収益に関する最大の最小偏差又は最大の最小値とする。また、収益に関する最小の最大偏差又は最小の最大値は、以下のようにして求める。まず、仮変動情報作成部１３５で、複数の過去プロジェクトの偏差率毎に求めた収益パラメータの偏差のうちの最大偏差、または、この最大偏差によって定まる収益パラメータの最大値を求める。そして、対策後変動情報作成部１３７で、対象プロジェクトの全リスク事象パラメータ組毎の最大偏差又は最大値のうちで、最小のものを抽出し、これを収益に関する最小の最大偏差又は最小の最大値とする。
　１００：プロジェクト支援装置、１１０：ＣＰＵ、１１１：受付部、１１２：出力部、１２０：対策前処理部、１２２，１３２：類似度算出部、１２３，１３３：プロジェクト抽出部、１２４，１３４：コスト偏差算出部、１２６，１３６：処理制御部、１２７：対策前変動情報作成部、１３０：対策後処理部、１３１：対策後パラメータ設定部、１３５：仮変動情報作成部、１３７：対策後変動情報作成部、１３８：要対策事象抽出部、１４０：ＲＯＭ、１５０：ＲＡＭ、１５１：出力タイプ、１５２：対策前プロジェクト類似度テーブル、１５３：対策後プロジェクト類似度テーブル、１６０：外部記憶装置、１６１：リスク事象テーブル、１６２：対象プロジェクトの収益データテーブル、１６３：対象プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル、１６４：過去プロジェクトの収益データテーブル、１６５：過去プロジェクトのリスク事象パラメータテーブル、１６６：要対策リスク事象テーブル、１６９：プロジェクト支援プログラム、１８２：表示装置、１８３：入力画面、１８４：出力画面

Claims (13)

  1. 　対象プロジェクトの成果物の収益に関係する収益パラメータの見積に基づいて、該対象プロジェクトを支援するプロジェクト支援装置において、
    　複数の過去プロジェクト毎に、該過去プロジェクトの成果物の収益に関係する収益パラメータの見積値及び実績値と、該過去プロジェクトに対する複数の見積リスク事象毎の見積リスクの程度を示すリスク事象パラメータの集まりであるリスク事象パラメータ組と、を受け付ける過去データ受付手段と、
    　前記対象プロジェクトに関する前記収益パラメータの見積値と、該対象プロジェクトに対する前記複数の見積リスク事象毎の見積リスクの程度を示すリスク事象パラメータの集まりであるリスク事象パラメータ組と、を受け付ける対象データ受付手段と、
    　前記複数の過去プロジェクト毎に、該過去プロジェクトの前記リスク事象パラメータ組と前記対象プロジェクトの前記リスク対象パラメータ組との間における類似度を求める類似度算出手段と、
    　予め定められたルールに従って、前記複数の過去プロジェクトのうちから、前記対象プロジェクトとの間における前記類似度が上位の１以上の過去プロジェクトを抽出する抽出手段と、
    　前記抽出手段で抽出された前記１以上の過去プロジェクト毎の前記収益パラメータの見積値と実績値とから、前記対象プロジェクトの見積値に対する前記収益パラメータの変動に関する収益変動情報を作成する変動情報作成手段と、
    　前記収益変動情報を出力する出力手段と、
    　を備えていることを特徴とするプロジェクト支援装置。
  2. 　請求項１に記載のプロジェクト支援装置において、
    　前記変動情報作成手段は、
    　前記抽出手段で抽出された前記１以上の過去プロジェクト毎の前記収益パラメータの見積値と実績値とから、該１以上の過去プロジェクト毎の該見積値に対する、該見積値と該実績値との差の割合である偏差率を求め、該１以上の過去プロジェクト毎の偏差率に前記対象プロジェクトの見積値を乗じて、該１以上の過去プロジェクトの偏差率毎の、前記対象プロジェクトの見積値を基準とした前記収益パラメータの偏差を求める偏差算出手段と、
    　前記偏差算出手段で得られた前記１以上の過去プロジェクトの偏差率毎の前記対象プロジェクトの収益パラメータの偏差を用いて、該収益パラメータの変動に関する前記収益変動情報を作成する作成手段と、
    　を有することを特徴とするプロジェクト支援装置。
  3. 　請求項２に記載のプロジェクト支援装置において、
    　前記収益変動情報には、前記１以上の過去プロジェクトの偏差率毎の前記対象プロジェクトの前記収益パラメータの偏差のうちの最小偏差と、該最小偏差から得られる該収益パラメータの最小値と、該偏差のうちの最大偏差と、該最大偏差から得られる該収益パラメータの最大値と、該最小偏差と該最大偏差との差である変動幅とのうち、少なくとも一つを含む、
    　ことを特徴とするプロジェクト支援装置。
  4. 　請求項１から３のいずれか一項に記載のプロジェクト支援装置において、
    　前記対象プロジェクトの前記リスク事象パラメータ組中のリスク事象パラメータを、リスク対策を実行したと仮定してリスクの程度が小さくなる方向に変えて、複数の対策後リスク事象パラメータ組を求める対策後パラメータ設定手段と、
    　複数の過去プロジェクト毎に、該過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組と前記対象プロジェクトの一の前記対策後リスク事象パラメータ組との間における類似度を求める対策後類似度算出手段と、
    　予め定められたルールに従って、前記複数の過去プロジェクトのうちから、前記対象プロジェクトの前記一の対策後リスクパラメータ組に対する前記類似度が上位の１以上の過去プロジェクトを抽出する対策後抽出手段と、
    　前記対策後抽出手段で抽出された前記１以上の過去プロジェクト毎の前記収益パラメータの見積値と実績値から、前記対象プロジェクトの見積値に対する収益パラメータの変動に関する仮収益変動情報を作成する仮変動情報作成手段と、
    　前記対策後類似度算出手段による処理と前記対策後抽出手段による処理と前記仮変動情報作成手段による処理とを、前記対策後パラメータ設定手段で求めた全対策後リスク事象パラメータ組で実行させる処理制御手段と、
    　前記対策後パラメータ設定手段で求めた全対策後リスク事象パラメータ組毎の前記仮収益変動情報を統計処理して、前記対象プロジェクトの見積値に対する前記収益パラメータの変動に関する対策後収益変動情報を作成する対策後変動情報作成手段と、
    　を備え、
    　前記出力手段は、前記対策後収益変動情報を出力する、
    　ことを特徴とするプロジェクト支援装置。
  5. 　請求項４に記載のプロジェクト支援装置において、
    　前記仮変動情報作成手段は、
    　前記対策後抽出手段で抽出された前記１以上の過去プロジェクト毎の前記収益パラメータの見積値と実績値から、該１以上の過去プロジェクト毎の該見積値に対する、該見積値と該実績値との差の割合である偏差率を求め、該１以上の過去プロジェクト毎の偏差率に前記対象プロジェクトの見積値を乗じて、該１以上の過去プロジェクトの偏差率毎の、前記対象プロジェクトの見積値を基準とした前記収益パラメータの偏差を求める対策後見積偏差算出手段と、
    　前記対策後見積偏差算出手段で得られた前記１以上の過去プロジェクトの偏差率毎の前記対象プロジェクトの収益パラメータの偏差を用いて、該見積値に対する該収益パラメータの変動に関する前記仮収益変動情報を作成する作成手段と、
    　を有することを特徴とするプロジェクト支援装置。
  6. 　請求項５に記載のプロジェクト支援装置において、
    　前記仮収益変動情報には、前記１以上の過去プロジェクトの偏差率毎の前記対象プロジェクトの前記収益パラメータの偏差のうちの最小偏差と、該最小偏差から得られる該収益パラメータの最小値と、該偏差のうちの最大偏差と、該最大偏差から得られる該収益パラメータの最大値と、該最小偏差と該最大偏差との差である変動幅と、該偏差の平均値から得られる該収益パラメータの平均値とのうち、少なくとも一つを含み、
    　前記対策後収益変動情報には、前記仮収益変動情報に前記最小偏差を含む場合には、前記対策後パラメータ設定手段で求めた全対策後リスク事象パラメータ組毎の最小偏差のうちの最大の最小偏差を含み、該仮収益変動情報に前記収益パラメータの最小値を含む場合には、該対策後パラメータ設定手段で求めた全対策後リスク事象パラメータ組毎の最小値のうちの最大の最小値を含み、該仮収益変動情報に前記最大偏差を含む場合には、該対策後パラメータ設定手段で求めた全対策後リスク事象パラメータ組毎の最大偏差のうちの最小の最大偏差を含み、該仮収益変動情報に前記収益パラメータの最大値を含む場合には、該対策後パラメータ設定手段で求めた全対策後リスク事象パラメータ組毎の最大値のうちの最小の最大値を含み、該仮収益変動情報に、前記変動幅を含む場合には、前記対策後パラメータ設定手段で求めた全対策後リスク事象パラメータ組毎の変動幅のうちの最小又は最大の変動幅を含み、該仮収益変動情報に前記平均値を含む場合には、前記対策後パラメータ設定手段で求めた全対策後リスク事象パラメータ組毎の前記平均値のうちの最小又は最大の平均値を含む、
    　ことを特徴とするプロジェクト支援装置。
  7. 　請求項４から６のいずれか一項に記載のプロジェクト支援装置において、
    　前記対策後パラメータ設定手段で求めた全対策後リスク事象パラメータ組のうちから、前記対象プロジェクトの前記対策後収益変動情報が示す値に最も近い値となる対策後リスク事象パラメータ組を抽出し、該対策後リスク事象パラメータ組中のリスク事象パラメータに対して、前記対象データ受付ステップで受け付けた前記対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組のリスク事象パラメータのうちで、異なるパラメータのリスク事象を抽出する要対策事象抽出手段を備え、
    　前記出力手段は、前記要対策事象抽出手段で抽出されたリスク事象を要リスク対策事象として出力する、
    　ことを特徴とするプロジェクト支援装置。
  8. 　対象プロジェクトの成果物の収益に関係する収益パラメータの見積に基づいて、該対象プロジェクトを支援するプロジェクト支援プログラムにおいて、
    　コンピュータの入力手段により、複数の過去プロジェクト毎に、該過去プロジェクトの成果物の収益に関係する収益パラメータの見積値及び実績値と、該過去プロジェクトに対する複数の見積リスク事象毎の見積リスクの程度を示すリスク事象パラメータの集まりであるリスク事象パラメータ組と、を受け付ける過去データ受付ステップと、
    　前記入力手段により、前記対象プロジェクトに関する前記収益パラメータの見積値と、該対象プロジェクトに対する前記複数の見積リスク事象毎の見積リスクの程度を示すリスク事象パラメータの集まりであるリスク事象パラメータ組と、を受け付ける対象データ受付ステップと、
    　前記複数の過去プロジェクト毎に、該過去プロジェクトの前記リスク事象パラメータ組と前記対象プロジェクトの前記リスク対象パラメータ組との間における類似度を求める類似度算出ステップと、
    　予め定められたルールに従って、前記複数の過去プロジェクトのうちから、前記対象プロジェクトとの間における前記類似度が上位の１以上の過去プロジェクトを抽出する抽出ステップと、
    　前記抽出ステップで抽出された前記１以上の過去プロジェクト毎の前記収益パラメータの見積値と実績値とから、前記対象プロジェクトの見積値に対する前記収益パラメータの変動に関する収益変動情報を作成する変動情報作成ステップと、
    　前記コンピュータの出力手段により、前記収益変動情報を出力させる情報出力ステップと、
    　を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプロジェクト支援プログラム。
  9. 　請求項８に記載のプロジェクト支援プログラムにおいて、
    　前記変動情報作成ステップでは、
    　前記抽出ステップで抽出された前記１以上の過去プロジェクト毎の前記収益パラメータの見積値と実績値とから、該１以上の過去プロジェクト毎の該見積値に対する、該見積値と該実績値との差の割合である偏差率を求め、該１以上の過去プロジェクト毎の偏差率に前記対象プロジェクトの見積値を乗じて、該１以上の過去プロジェクトの偏差率毎の、前記対象プロジェクトの見積値を基準とした前記収益パラメータの偏差を求める偏差算出ステップと、
    　前記偏差算出ステップで得られた前記１以上の過去プロジェクトの偏差率毎の前記対象プロジェクトの収益パラメータの偏差を用いて、該収益パラメータの変動に関する前記収益変動情報を作成する作成ステップと、
    　を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプロジェクト支援プログラム。
  10. 　請求項８及び９のいずれか一項に記載のプロジェクト支援プログラムにおいて、
    　前記対象プロジェクトの前記リスク事象パラメータ組中のリスク事象パラメータを、リスク対策を実行したと仮定してリスクの程度が小さくなる方向に変えて、複数の対策後リスク事象パラメータ組を求める対策後パラメータ設定ステップと、
    　複数の過去プロジェクト毎に、該過去プロジェクトのリスク事象パラメータ組と前記対象プロジェクトの一の前記対策後リスク事象パラメータ組との間における類似度を求める対策後類似度算出ステップと、
    　予め定められたルールに従って、前記複数の過去プロジェクトのうちから、前記対象プロジェクトの前記一の対策後リスクパラメータ組に対する前記類似度が上位の１以上の過去プロジェクトを抽出する対策後抽出ステップと、
    　前記対策後抽出ステップで抽出された前記１以上の過去プロジェクト毎の前記収益パラメータの見積値と実績値から、前記対象プロジェクトの見積値に対する収益パラメータの変動に関する仮収益変動情報を作成する仮変動情報作成ステップと、
    　前記対策後類似度算出ステップと前記対策後抽出ステップと前記仮変動情報作成ステップとを、前記対策後パラメータ設定ステップで求めた全対策後リスク事象パラメータ組で実行させる処理制御ステップと、
    　前記対策後パラメータ設定ステップで求めた全対策後リスク事象パラメータ組毎の前記仮収益変動情報を統計処理して、前記対象プロジェクトの見積値に対する前記収益パラメータの変動に関する対策後収益変動情報を作成する対策後変動情報作成ステップと、
    　前記対策後収益変動情報を前記出力手段に出力させる対策後情報出力ステップと、
    　を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプロジェクト支援プログラム。
  11. 　請求項１０に記載のプロジェクト支援プログラムにおいて、
    　前記仮変動情報作成ステップでは、
    　前記対策後抽出ステップで抽出された前記１以上の過去プロジェクト毎の前記収益パラメータの見積値と実績値から、該１以上の過去プロジェクト毎の該見積値に対する、該見積値と該実績値との差の割合である偏差率を求め、該１以上の過去プロジェクト毎の偏差率に前記対象プロジェクトの見積値を乗じて、該１以上の過去プロジェクトの偏差率毎の、前記対象プロジェクトの見積値を基準とした前記収益パラメータの偏差を求める対策後見積偏差算出ステップと、
    　前記対策後見積偏差算出ステップで得られた前記１以上の過去プロジェクトの偏差率毎の前記対象プロジェクトの収益パラメータの偏差を用いて、該見積値に対する該収益パラメータの変動に関する前記仮収益変動情報を作成する作成ステップと、
    　を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプロジェクト支援プログラム。
  12. 　請求項１０及び１１のいずれか一項に記載のプロジェクト支援プログラムにおいて、
    　前記対策後パラメータ設定ステップで求めた全対策後リスク事象パラメータ組のうちから、前記対象プロジェクトの前記対策後収益変動情報が示す値に最も近い値となる対策後リスク事象パラメータ組を抽出し、該対策後リスク事象パラメータ組中のリスク事象パラメータに対して、前記対象データ受付ステップで受け付けた前記対象プロジェクトのリスク事象パラメータ組のリスク事象パラメータのうちで、異なるパラメータのリスク事象を抽出する要対策事象抽出ステップと、
    　前記要対策事象抽出ステップで抽出されたリスク事象を要リスク対策事象として前記出力手段に出力させる要リスク対策事象出力ステップと、
    　を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプロジェクト支援プログラム。
  13. 　対象プロジェクトの成果物の収益に関係する収益パラメータの見積に基づいて、該対象プロジェクトを支援するプロジェクト支援方法において、
    　コンピュータの入力手段により、複数の過去プロジェクト毎に、該過去プロジェクトの成果物の収益に関係する収益パラメータの見積値及び実績値と、該過去プロジェクトに対する複数の見積リスク事象毎の見積リスクの程度を示すリスク事象パラメータの集まりであるリスク事象パラメータ組と、を受け付ける過去データ受付ステップと、
    　前記入力手段により、前記対象プロジェクトに関する前記収益パラメータの見積値と、該対象プロジェクトに対する前記複数の見積リスク事象毎の見積リスクの程度を示すリスク事象パラメータの集まりであるリスク事象パラメータ組と、を受け付ける対象データ受付ステップと、
    　前記複数の過去プロジェクト毎に、該過去プロジェクトの前記リスク事象パラメータ組と前記対象プロジェクトの前記リスク対象パラメータ組との間における類似度を求める類似度算出ステップと、
    　予め定められたルールに従って、前記複数の過去プロジェクトのうちから、前記対象プロジェクトとの間における前記類似度が上位の１以上の過去プロジェクトを抽出する抽出ステップと、
    　前記抽出ステップで抽出された前記１以上の過去プロジェクト毎の前記収益パラメータの見積値と実績値とから、前記対象プロジェクトの見積値に対する前記収益パラメータの変動に関する収益変動情報を作成する変動情報作成ステップと、
    　前記コンピュータの出力手段により、前記収益変動情報を出力させる情報出力ステップと、
    　を前記コンピュータが実行することを特徴とするプロジェクト支援方法。
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