WO2014162602A1 - 指標設定支援装置及び指標設定支援方法 - Google Patents

指標設定支援装置及び指標設定支援方法 Download PDF

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WO2014162602A1
WO2014162602A1 PCT/JP2013/060525 JP2013060525W WO2014162602A1 WO 2014162602 A1 WO2014162602 A1 WO 2014162602A1 JP 2013060525 W JP2013060525 W JP 2013060525W WO 2014162602 A1 WO2014162602 A1 WO 2014162602A1
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WO
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index
model
relationship
relational expression
value
Prior art date
Application number
PCT/JP2013/060525
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
美樹 川内
靖英 森
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
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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
    • G06Q10/10—Office automation; Time management

Definitions

  • the present invention relates to an index setting support device and an index setting support method.
  • KPI Key Performance Indicator
  • Patent Document 1 proposes a plant analysis system method for sharing the information in the plant, calculating and analyzing the index based on the information, and improving the efficiency of operations as a method of index management related to power plant equipment. Has been.
  • Patent Document 2 classifies individual indicators into a hierarchical structure and performs scoring based on the same scale. A method for weighting the grades according to the importance has been proposed.
  • Patent Document 1 it is possible to calculate an index and generate data for analysis with respect to the index, but do not know the cause of the index value change.
  • the present invention has been made in view of such a background, and provides an index setting support device and an index setting support method capable of easily correcting a model representing a relationship between indexes according to changes in the times and environments.
  • the purpose is to do.
  • a main invention of the present invention for solving the above-described problem is an apparatus for supporting setting of an index for evaluating corporate activity, wherein two indexes in a graph representing a relationship between the indexes using the index as a node.
  • An index relationship model storage unit that stores an index relationship model including a relationship line indicating that the index is linked and a relational expression for calculating the value of the index based on the value of another index linked to the index And obtaining a second index related to the first index from the index relationship model, and calculating the value of the first index based on the value of the second index, Obtained from the index relation model, outputs the first and second indices and the relational expression, accepts a change of the second index related to the first index, accepts a correction of the relational expression, and accepts it Said second
  • the index and the relation to be provided with a model correction processing unit that updates the index relationship model.
  • a method for supporting setting of an index for evaluating a corporate activity wherein a computer links two indexes in a graph representing a relationship between the indexes using the index as a node.
  • a second index related to the first index is obtained from the index relation model, and the relational expression for calculating the value of the first index based on the value of the second index is represented by the index relation model.
  • the first and second indices and the relational expression are output, the change of the second index related to the first index is accepted, the modification of the relational expression is accepted, and the received first 2 indicators and And performing the steps of: updating the index relationship model by the equation.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration of an index setting support system according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is an example of a data flow in the index setting support system according to an embodiment of the present invention.
  • the index setting support system for example, in the field of plant maintenance, relates to an index representing operational quality, production quality, and management quality.
  • the forecast value of the index is calculated based on information about the company such as strategy, equipment, personnel, operation, or production data (hereinafter referred to as “corporate information”), and the index is obtained with many stakeholder agreements.
  • corporate information information about the company
  • the index setting support system shown in FIG. 1 includes a server 1, a communication network 4, a terminal 7, and an enterprise equipment data management device 6.
  • the server 1 includes a processing unit 2, a storage device 3, a communication network 4, and an interface 5, and is configured by an information processing device such as a personal computer or a general-purpose server device.
  • the processing unit 2 has various processing functions for performing information processing related to index setting.
  • the treatment unit 2 includes a company information processing unit 21, an index relationship model estimation processing unit 22, a model correction processing unit 23, an index predicted value calculation processing unit 24, and an agreement determination processing unit 25.
  • the processing unit 2 is realized, for example, when a central control device (not shown) executes a program stored in the storage device 3.
  • the storage device 3 is a storage device that stores various data used by the processing unit 2 and various data generated by the processing unit 2, and includes, for example, a hard disk device.
  • the storage device 3 includes a company information classification axis table 31, a company information table 32, a company information index relationship correspondence table 33, an index relationship model table 34, an index table 35, a model correction-relation line table 36, a model correction-relational expression.
  • a table 37, an index predicted value table 38, and a general agreement determination condition table 39 are stored.
  • the communication network 4 is a communication network such as a bus, an intranet, or the Internet.
  • the interface 5 connects the server 1 to the terminal 7 and the company information data management device 6 via the communication network 4 so that they can communicate with each other.
  • the company information data management device 6 is a large-capacity storage device that stores information relating to company activities (hereinafter referred to as company information data), and includes, for example, a hard disk device or a storage device.
  • company information data stored in the company information data management device 6 stores the strategy data storing the company's business strategy and business strategy, and the geographical environment, culture, and climate of the land where the company and factory are located.
  • the enterprise information data management device 6 can be used in combination with, for example, an EAM (Enterprise Asset Management) package or an ERP (Enterprise Resource Planning) package.
  • the company information data management device 6 can also be realized as a storage unit included in the server 1.
  • the terminal 7 is an information device used by a user such as an index setter or each stakeholder, and includes an input device and a display device. The user can make various requests to the server 1 using the terminal 7.
  • the company information classification axis table 31 is a table that defines the classification of information related to the evaluation of company activities (hereinafter referred to as company information). For example, as shown in FIG. 3, in the company information classification axis table 31, major classifications such as strategy and company location are associated with minor classifications describing the detailed contents of each major classification.
  • the company information table 32 stores company information. As shown in FIG. 4, the company information is a combination of small classifications. For example, as shown in FIG. 4, in the company information table 32, a small classification is stored in association with a period to be evaluated (in this embodiment, year and month) and a large classification of company information. Each company information is assigned a company information key which is identification information.
  • the company information index relationship model correspondence table 33 associates company information with a model (hereinafter referred to as an index relationship model) representing a relationship between indexes described later. For example, as shown in FIG. 5, in the company information index relationship model correspondence table 33, a period (year / month) to be evaluated, a company information key, and an index relationship model number for specifying the index relationship model are associated with each other.
  • an index relationship model representing a relationship between indexes described later.
  • the index relation model table 34 stores the index relation model.
  • the index relation model includes a relation line and a relational expression.
  • the relationship line is information indicating that two indexes are related, and is an edge between indexes (nodes) in a graph in which related indexes are linked using the indexes as nodes.
  • the relational expression is a formula for calculating a parent index based on another index (child index) related to a certain index (parent index) (connected by a relation line in the graph).
  • the relational expression is an expression in which the parent index is an objective variable and the child index is an explanatory variable. For example, as shown in FIG.
  • a model number for specifying an index relationship model in the index relationship model table 34, a model number for specifying an index relationship model, an index combination key indicating a relationship line, a period (year / month) to be evaluated, a relationship line, and a relationship An expression is associated.
  • the relationship line includes a parent index, a child index related to the parent index, and information indicating the reason for setting the relationship line between the parent index and the child index.
  • the relational expression includes an arithmetic expression (relational expression) and information indicating the reason for setting the relational expression.
  • the index table 35 stores index values. For example, as shown in FIG. 7, in the index table 35, an ID that is identification information of an index value, an index name, information indicating the definition of the index, a calculation formula for calculating an index based on company information data, A system (calculation destination data system) in which company information data for calculating an index is managed, and a person in charge / department related to the index are associated with each other.
  • the model correction-relation line table 36 is a table that defines relation line correction candidates used for correcting the index relation model. For example, as shown in FIG. 8, in the model correction-relation line table 36, IDs that are identification information of correction candidates, parent indices, priority elements for evaluation of corporate activities, and child indices related to the parent indices are associated with each other. . There may be one or more child indices.
  • the model correction-relational expression table 37 is a table defining relational expression correction candidates used for correcting the index relation model. For example, as shown in FIG. 9, in the model correction-relational expression table 37, a parent index, a child index related to the parent index, and a relational expression correction candidate are associated with each other. Relational expression correction candidates can be obtained by analyzing company information data, and the model correction-relational expression table 37 defines relational expression correction candidates for each analysis method.
  • the index predicted value table 38 is a table that stores the predicted value of the index. For example, as shown in FIG. 10, in the index predicted value table 38, an ID that is identification information of an index predicted value, a model number that indicates an index relation model, and a prediction direction in which the index predicted value is calculated are input. The index and its value are associated with the output index and its value.
  • the prediction direction is “drill-up”, it indicates that the value of the objective variable is calculated by inputting a value into the explanatory variable of the relational expression.
  • the prediction direction is “drill down”, it indicates that the value of the explanatory variable is calculated by inputting a value into the objective variable of the relational expression.
  • the cause analysis for the index value change of the parent index can be performed using the drill-down function.
  • planning improvement measures, etc. use the drill-up function to predict how much the parent indicator will change when the child indicator reaches the target value to determine the effectiveness of the improvement measure. It can be used.
  • the comprehensive agreement determination condition table 39 stores conditions for determining that the user has agreed to correct the index relationship model. For example, as shown in FIG. 11, in the comprehensive agreement determination condition table 39, the ID that is the condition identification information is associated with the comprehensive agreement determination condition. As will be described later, when the index relationship model is corrected, acceptance or non-acceptance of the corrected model is accepted from a plurality of users, and whether or not the agreement is satisfied is determined depending on whether or not the comprehensive agreement determination condition is satisfied.
  • the company information processing unit 21 has a function of classifying company information and storing it in a company information table 32 described later.
  • the company information processing unit 21 reads various types of company information from, for example, the company information data management device 7 and classifies it according to a company information classification axis table 31 described later. Further, the company information processing unit 21 receives company information input from the user from the terminal 7 and classifies the received company information according to the company information classification axis table 31 described later.
  • the company information processing unit 21 registers the classified company information in the company information table 32.
  • the enterprise information processing unit 21 transmits the classification result to the terminal 7 and causes the terminal 7 to display the classification result.
  • the index relationship model estimation processing unit 22 has a function of selecting an index relationship model.
  • the index relation model estimation processing unit 22 reads out the company information from the company information table 32, reads out the index relation model number corresponding to the company information key from the company information index relation model correspondence table 33, and the index indicated by the read out index relation model number.
  • the relation model is read from the index relation model table 34 and information for displaying the read index relation model is transmitted to the terminal 7.
  • the index relationship model estimation processing unit 22 selects company information whose content is close to the company information from the company information table 32.
  • the index relation model number corresponding to the company information key of the company information with similar contents is read from the company information index relation model correspondence table 33.
  • the company information having similar contents can be, for example, the largest number of matching small classifications corresponding to the large classification.
  • the model correction processing unit 23 is a function for correcting the index relation model.
  • the model correction processing unit 23 performs a qualitative analysis that analyzes the relationship line between the indicators and a quantitative analysis that analyzes the relationship expression between the indicators, and presents the relationship line and the relationship equation in accordance with the current state of the company.
  • the index predicted value calculation processing unit 24 is a function that calculates a predicted value of an index using an index relation model.
  • the index predicted value calculation processing unit 24 receives the input of the value of the objective variable (parent index) of the relational expression, and inputs the value of the explanatory variable and the drill-down prediction function for calculating the predicted value of the explanatory variable (child index) And a drill-up prediction function for calculating a predicted value of the parent index.
  • the index value to be input and output may be the index value itself or a difference value obtained by subtracting the current index value from the future index value.
  • the agreement determination processing unit 25 is a function for determining the user's agreement for the corrected index relationship model when the index relationship model is corrected.
  • the agreement determination processing unit 25 transmits the corrected indicator relationship model and the predicted value of the indicator using the corrected indicator relationship model to the terminal 7 of each user, and accepts and accepts the input of presence / absence of agreement from the user. Whether or not an agreement has been reached is determined based on whether or not the agreement has been met satisfies the overall agreement determination condition in the general agreement determination condition table 39.
  • the agreement determination processing unit 25 transmits the index relationship model and the index predicted value to the terminal 7 of the person in charge of the index together with the reason for non-adoption.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a processing procedure performed by the index setting support device.
  • step S ⁇ b> 1 the company information processing unit 21 receives company information input by the user from the terminal 7 and stores the received company information in the company information table 32.
  • the enterprise information processing unit 21 analyzes the enterprise information data stored in the enterprise information data management device 6 based on a predetermined algorithm for a part or all of the major classifications, and the minor classification corresponding to the major classifications. May be determined.
  • step S2 the index relation model estimation processing unit 22 reads the index relation model number corresponding to the company information key of the company information registered in step S1 from the company information index relation model correspondence table 33.
  • the index relation model indicated by the index relation model number is selected.
  • step S1 if the index relationship model number corresponding to the index relationship model correspondence table 33 is not registered, such as when new company information is input, another information similar to the company information in the company information table 32 is stored.
  • the index relation model number corresponding to the company information key of the company information is selected, and the selected index relation model number is stored in the company information relation model table 33 in association with the company information key of the company information.
  • step S3 the index relationship model selected in step S2 is corrected.
  • a detailed example of the correction procedure in step S3 is shown in FIG.
  • step S31 the model correction processing unit 24 reads out the selected index relation model from the index relation model table 34, and accepts a user input from the terminal 7 as to whether or not the selected model needs to be corrected. If correction is not necessary (step S31: no), the model correction processing unit 24 ends the process. If correction is required (step S31: yes), the process proceeds to step S32.
  • step S32 the model correction processing unit 24 receives the correction location of the index relation model from the terminal 7. In this embodiment, it is assumed that the correction location is specified by the parent index.
  • step S33 whether the object to be corrected is a relation line or a relational expression is received from the terminal 7. If the correction target is a relation line (step S33: yes), the process proceeds to step S33. If the correction target is a relational expression (step S33: no), the process proceeds to step S41.
  • step S34 the model correction processing unit 24 receives, from the terminal 7, an important element for correcting the relation line, which is input from the user.
  • step S35 the model correction processing unit 24 reads the child index corresponding to the parent index and the priority element from the model correction-relation line table 36, and outputs the child index as a correction candidate.
  • a correction candidate For example, in the model modification-relation line table 36 of FIG. 8, “human error rate” is input as a parent index, and a large classification “organization structure” and a small classification “person in charge or department” are input as priority elements.
  • candidates for correction four candidates of “number of work”, “number of work, overtime”, “manual effectiveness” and “process compliance rate” are output.
  • the correction candidate output display may be a display of one child index or a plurality of list displays.
  • step S36 the model correction processing unit 24 receives the child index selected by the user from the terminal 7.
  • step S37 the model correction processing unit 24 receives an input indicating whether or not the child index needs to be corrected manually by the user. If manual input is necessary (step S37: yes), the process proceeds to step S38. Step S37: no), the process proceeds to Step S41.
  • step S38 the model correction processing unit 24 accepts manual input of a child index related to the parent index. At this time, when a child index that is not stored in the index table 35 is input, the model correction processing unit 24 further receives input of information such as an index name, an index definition formula, and a calculation formula, and the index table 35 To store.
  • step S39 if the input child index is not registered in the model correction-relation line table 36 in association with the parent index and the priority element, the model correction processing unit 24 converts the input child index into the parent index. Register in association with indicators and priority elements.
  • the model correction processing unit 24 receives designation of a relational expression analysis method from the user.
  • the analysis method may be, for example, a statistical analysis method such as correlation analysis, regression analysis, or factor analysis, or may be data processing such as reference to past results.
  • step S42 the model correction processing unit 24 identifies a parent index and a child index associated with the parent index by a relationship line from the index relationship model. If a child index is input in steps S36 and S38, it is assumed that the child index is specified.
  • the model correction processing unit 24 reads the parent index, the child index related to the parent index, and the relational expression corresponding to the designated analysis method from the model correction-relational expression table 37 and transmits them to the terminal 7 as correction candidates. If there is no relational expression corresponding to the parent index, the child index, and the analysis method, the model correction processing unit 24 analyzes the relationship between the parent index and the child index based on the company information data by the designated analysis method, and the relational expression. Is transmitted to the terminal 7 as a correction candidate.
  • step S43 the model correction processing unit 24 receives from the terminal 7 the relational expression selected by the user from the correction candidates.
  • step S44 the model correction processing unit 24 receives an input indicating whether or not the relational expression needs to be corrected by the user's manual input. If manual input is necessary (step S44: yes), the process proceeds to step S45 and correction is required. If (step S44: no), the process proceeds to step S46.
  • step S45 the model correction processing unit 24 receives from the terminal 7 a relational expression corrected manually by the user.
  • the user may input an arbitrary relational expression different from the relational expression obtained from the analysis result by the analysis method.
  • step S46 the model correction processing unit 24 registers the received relational expression in the model correction-relational expression table 37 in association with the parent index and the child index.
  • step S47 the model correction processing unit 24 stores the corrected index relation model in the index relation model table 34.
  • step S ⁇ b> 4 the index predicted value calculation processing unit 24 receives the specification of the index to be predicted and the input of the prediction direction (drill-up or drill-down) from the terminal 7, and displays the index relationship model. Read from the index relationship model table 34. It is assumed that one index is specified as an index to be predicted, and the index predicted value calculation processing unit 24 follows the specified index and the link in the graph between the indexes associated by the index relationship model. Identify all possible indicators.
  • the index predicted value calculation processing unit 24 accepts input of target values of one or more indices serving as child indices, and substitutes the received target values into explanatory variables of the relational expression. The value of the variable index is calculated. The index predicted value calculation processing unit 24 calculates the value of the parent index that is the target variable by substituting the input target value or the calculated index value into the explanatory variable for all the relational expressions included in the index relation model. To go.
  • the predicted index value calculation processing unit 24 receives the input of the target value of one parent index, substitutes the received target value for the objective variable of the relational expression, and estimates the value of the explanatory variable I will do it. Note that a general process is used for the process of estimating the value of the explanatory variable from the value of the objective variable.
  • the predicted index value calculation processing unit 24 substitutes the input target value or the calculated index value into the objective variable for all the relational expressions included in the index relation model, and estimates the value of the child index that is the explanatory variable. To go.
  • the index predicted value calculation processing unit 24 transmits the calculation result to the terminal 7 and stores it in the index predicted value table 38.
  • step S ⁇ b> 5 the agreement determination processing unit 25 receives an input of a general agreement determination condition from the terminal 7.
  • the agreement determination processing unit 25 stores the received comprehensive agreement determination condition in the comprehensive agreement determination condition table 39.
  • step S6 the agreement determination processing unit 25 receives a pass / fail determination input as to whether or not to adopt the corrected index relationship model from each terminal 7 of the user who is a stakeholder regarding the business activity.
  • the consensus determination processing unit 25 includes a correction part that indicates the reason for non-adoption and whether the thing to be corrected is an index relationship or an index value. Also accepts input.
  • step S7 the agreement determination processing unit 25 performs an agreement determination on the modified index relationship model depending on whether the pass / fail determination from each user satisfies the general agreement determination condition received in step S5.
  • the agreement determination processing unit 25 transmits the result of the agreement determination to the terminal 7.
  • step S8 if the agreement determination processing unit 25 determines that the agreement has been made, that is, if the modified index relationship model is adopted (step S8: yes), the process proceeds to step S9 and is not adopted. If there is (step S8: no), the process proceeds to step S10.
  • step S9 the agreement determination processing unit 25 determines the input target value, the index value calculated by the relational expression, and the index relation model as the evaluation of the business activity in the evaluation target period.
  • step 10 the agreement determination processing unit 25 searches the index table 35 for the person in charge corresponding to the index specified in step 4, along with the reason for non-acceptance received from the user who has determined that it is not employed, and the index and index relationship model. To the terminal 7 of the person in charge.
  • step S11 the agreement determination processing unit 25 returns to step S3 if the correction location is an index relation model (step S11: no), and returns to step S4 if the correction location is an index value (step S11: yes). Return.
  • FIG. 14 is an example of the company information display screen 40 displayed on the terminal 7 in order to accept input of company information from the user in step S1 of FIG.
  • the company information display screen 40 includes a data reading button 41 for reading company information data from the company information data management device 6, a company information major classification display section 42 for displaying major classifications, and a company information minor classification display section for displaying minor classifications. 43, a selection button 44 for selecting a small classification, a determination button 45, and a correction button 46.
  • the data reading button 41 is clicked, the company information data is read from the company information data management device 6, and the major classification and the minor classification are displayed on the corporate information major classification display unit 42 and the corporate information minor classification display unit 43.
  • the company information displayed on the company information major classification display unit 42 and the company information minor classification display unit 43 is stored in the company information table 32.
  • the selection button 44 is clicked for each company information to be corrected, and when the correction button 46 is clicked, a transition is made to the company information correction screen.
  • Fig. 15 shows an example of the company information correction screen.
  • the company information correction screen 50 adds a company information major category display unit 51, a company information minor category candidate display unit 53 that displays candidates for minor categories, and a minor category that is not displayed in the company information minor category candidate display unit 53.
  • a new item addition input unit 56 for determining the position, a determination button 60, and a cancel button 61 are provided.
  • the company information major classification display unit 51 includes a pull-down 52, and when selecting a major classification other than the major classification displayed in the company information major classification display unit 51, it can be selected from the pull-down 52.
  • the company information minor classification of the company information classification axis table 31 corresponding to the company information major classification selected by the company information major classification display unit 51 is displayed on the company information minor classification candidate display unit 53.
  • the company information small category candidate display unit 53 includes a company information small category candidate name display unit 54 and a selection button 55. By clicking the selection button 55, the user can select a small category to be selected as company information from the company information small category candidate name display unit 54.
  • the new item name of the company information subcategory of the new item addition input unit 56 is input to the new item input unit 57, and when the additional registration button 58 is clicked, a new item
  • the company information minor classification input to the input unit 57 is displayed in the company information minor classification candidate name 54 and stored in the company classification axis table 31.
  • FIG. 16 is an example of a screen for correcting the relationship line of the index relationship model.
  • the index relationship model correction screen 70 includes a correction location display unit 71, a priority element setting unit 75, and a correction model candidate display unit 78.
  • the correction location display unit 71 includes a correction content display unit 72, a pull-down button 73, and a model display unit 74.
  • a correction content display unit 72 by clicking the pull-down button 73, “relation line between indexes” or “relational expression between indexes” can be selected for the correction content of the index relationship model.
  • FIG. 16 is an example of a screen when “Relationship line between indexes” is selected for correction contents.
  • the index relationship model correction screen 70 when “relation line between indexes” is selected includes a correction location display unit 71, an important element setting unit 75, and a correction model candidate display unit 78.
  • the model display unit 74 displays the index relationship model selected in step S2 of FIG.
  • a correction location of the index relationship model can be selected.
  • the “human error rate” index is selected as the parent index, and the “number of work cases” and “number of overtime hours” associated with the index are highlighted in black.
  • Priority element setting unit 75 can select a priority element.
  • FIG. 17 shows an operation example of the priority element setting unit 75.
  • the priority element setting unit 75 includes a priority element selection unit 76 and a determination button 77.
  • the priority element selection unit 76 includes a priority element display unit 76a, a adoption / rejection selection unit 76b, a pull-down button 76c, a priority element small classification display unit 76d, and a selection button 76e.
  • the priority element display unit 76a displays a major classification of priority elements.
  • a pop-up screen including a priority element small category display portion 76d for selecting a small category for the large category and a selection button 76e is displayed.
  • FIG. 17 shows an operation example of the priority element setting unit 75.
  • the priority element setting unit 75 includes a priority element selection unit 76 and a determination button 77.
  • the priority element selection unit 76 includes a priority element display unit 76a, a adoption / rejection selection unit 76b, a
  • “organization configuration” is selected as the major classification, and the minor classification options are displayed in the priority element minor classification display section 76 d.
  • a small classification can be selected by clicking the selection button 76e.
  • the selected result is displayed on the acceptance / rejection selection unit 76b.
  • the determination button 77 is clicked, one of the correction candidates for the relationship line corresponding to the parent index and the priority element is displayed on the correction model candidate display section 78. You may display in order of the past setting frequency, or you may display at random.
  • the “Human error rate” parent index and the “number of transmission errors” and “overtime” indicated by the ID of “2-3” corresponding to the important elements of “Organization” and “Related departments” are shown. Child element of “Number of hours” is displayed.
  • the model candidate display section 79 shows the relationship line correction candidates in a graph.
  • the next candidate button 81 is clicked.
  • correction is made to the displayed relationship line
  • the correction button 82 is clicked, a transition is made to the corrected model candidate editing screen 83 of FIG.
  • the model candidate edit screen 83 shown in FIG. 18 is a screen for additionally correcting a relationship line (a combination of indices) that is not registered in the model correction-relationship line table 36.
  • An index name registered in the index table 35 is displayed in the index candidate display section 84a of the index setting screen 84, and an index to be adopted as a child index can be selected from the index names.
  • the new index addition button 84b is pressed, an input of a new index can be accepted and stored in the index table 35.
  • the add button 85b is clicked, the selected child index is displayed on the model editing screen 85.
  • the child index 85a is selected on the model editing screen 85 and the cancel button 85c is clicked, the adoption of the child index is canceled.
  • the determination button 86 is clicked, the adopted child index is displayed on the modified model candidate display section 78 as a child of the parent index.
  • the relationship line displayed in the correction model candidate display portion 78 is displayed in the model display portion 74 and also in the model correction-relation line table 36.
  • the stored relationship model between indices is stored.
  • FIG. 19 shows an example of a screen when “Relational Expression Between Indexes” is selected for the correction content.
  • the index relationship model correction screen 70 when “relational expression between indexes” is selected includes a correction location display unit 71, an analysis technique setting unit 87, and a relational expression candidate display unit 90.
  • the parent element selected in the model display unit 74 (“human error rate” in the example of FIG. 19) and the child elements (“number of work” and “overtime hours in the example of FIG. 19) associated with the parent element by the relation line. ]) Is displayed on the relational expression display unit 86.
  • the analysis technique setting unit 87 includes an analysis technique selection unit 88 and a determination button 89.
  • the analysis method selection unit 88 displays a list of analysis methods such as “correlation analysis” and “regression analysis”, and accepts input of selection of the analysis method from the user. A plurality of analysis methods may be selectable. In FIG. 19, “correlation analysis”, “regression analysis”, and “experience wisdom” are selected.
  • the determination button 89 is clicked, relational expression candidates based on the analysis method selected in the relational expression candidate display unit 90 are displayed on the relational expression candidate estimation unit 90.
  • the relational expression candidate display unit 90 includes an analysis result display part 91, a relational expression candidate display part 92, an adoption button 93, a next candidate button 94 and an edit button 95.
  • the analysis result display unit 91 outputs a relational expression as a result of analyzing the company information data using the analysis method selected by the analysis method setting unit 87 as a correction candidate.
  • FIG. 19 shows an example in which a relational expression for the selected analysis method is output for the combination of “human error rate (HE rate) ⁇ number of overtime hours” and “human error rate (HE rate) ⁇ number of transmission errors”. is there.
  • the relational expression corresponding to the parent index, the child index, and the analysis technique is registered in the model modification-relational expression table 37, it is read out, and if not, the company information data is analyzed by the designated analysis technique. It is assumed that a new calculation is performed.
  • the analysis result display unit 91 has an analysis result display column 91a and an analysis method selection column 91b. The user selects an analysis method from the analysis method selection column 91b. At this time, a plurality of analysis methods can be selected.
  • the relational expression corresponding to the analysis method selected in the analysis result selection field 91b is displayed on the relational expression candidate estimation display unit 92.
  • the next relational expression is displayed on the relational expression candidate estimation display section 92 when the “to next candidate” button 94 is clicked.
  • the edit button 95 is clicked, the relational expression displayed on the relational expression candidate display section 92 can be edited manually.
  • the relational expression can be manually reflected in the relational expression in addition to the calculation method based on the statistical technique, and the human know-how and the influence of the passage of time.
  • the adoption button 93 is clicked, the relational expression displayed on the relational expression candidate display section 92 is displayed on the relational expression display section 86 and stored in the model correction-relational expression table 37.
  • FIG. 20 is an example of a general agreement determination condition input screen 100 for receiving an input of the general agreement determination condition from the user in step S5 of FIG.
  • the comprehensive agreement determination condition input screen 100 includes a comprehensive agreement determination condition display unit 101, a pull-down button 102, a condition candidate display unit 103, and a decision button 104.
  • the pull-down button 102 When the pull-down button 102 is clicked, the comprehensive agreement determination conditions registered in the comprehensive agreement determination condition table 39 are displayed on the candidate display unit 103.
  • the condition selected by the candidate display unit 103 is displayed on the general agreement determination condition display unit 101.
  • the determination button 104 is clicked, the determination condition displayed on the general agreement determination condition candidate display unit 101 is registered in the general agreement determination condition table 39 as a general agreement determination condition.
  • FIG. 21 is a screen example for accepting a pass / fail judgment from the user in step S6 of FIG.
  • the pass / fail input screen 110 includes an indicator relationship model and indicator predicted value display unit 111, a pass / fail input unit 112, and a comprehensive agreement determination result output unit 116.
  • the display unit 111 displays the corrected index relationship model and the index predicted value input by the user.
  • a user's pass / fail judgment for the modified index relationship model is input to the pass / fail input unit 112.
  • the acceptance / rejection determination input unit 112 includes a user name display unit 113, a acceptance / rejection input unit 114, and a pull-down button 115.
  • the non-recruitment reason input screen 120 includes a non-recruitment part selection unit 121, a non-recruitment reason input unit 122, and a decision button 123.
  • the non-employment location selection unit 121 displays an index relationship model and an index prediction value, and can accept selection of a relationship line, an index, or an index prediction value determined to be non-adoption. In the example of FIG. 22, the portion determined not to be adopted is displayed in black. Further, the reason for non-adoption is selected by the non-adoption reason input unit 122.
  • the index relationship model calculates the value of another index based on the relationship line representing the relationship between the indices and the value of a certain index.
  • the relationship line is corrected based on the result of qualitative analysis of the relationship between indicators, and the relationship is corrected based on the result of quantitative analysis of the relationship between indicators. Can do. Therefore, it is possible to easily modify the index relationship model to match the current state of the company.
  • the candidate for relational line correction is presented for each priority element of analysis, and the estimation result using various analysis methods is presented as the candidate for correcting the relational expression for each analytical method. can do. That is, various correction candidates from different viewpoints can be presented. Thereby, the user can perform trial and error, such as verifying and correcting the index relation model from a plurality of viewpoints.
  • the predicted value of the index can be calculated using the corrected index relation model. Therefore, it is possible to easily determine whether the index relationship model is appropriate according to the predicted value.
  • a prediction method of drill-down for predicting a child index according to input of a target value of a parent index, and prediction of a parent index according to input of a target value of a child index And a drill-up prediction technique.
  • the predicted value of the index is calculated in the drill-down direction, it becomes possible to support cause analysis of the index value change.
  • the predicted value of the index is calculated in the drill-up direction, it is possible to calculate the index prediction of the higher index after executing the correction measure for the corporate behavior related to the index. Thereby, the effectiveness verification support of a countermeasure can be performed.
  • the index relation model and the index prediction value are presented to a plurality of users (stakeholders), and an agreement determination input is received from each user. Comprehensive agreement judgment can be made. Therefore, it is possible to determine an index value that has been agreed and understood by many users.
  • the index setting support system of the present embodiment when the comprehensive agreement determination result is not adopted, the result and the reason for non-adoption can be fed back to the responsible user. Can be corrected quickly.
  • ⁇ Modification> input or correction of company information is received from the user from the terminal 7, but the present invention is not limited to this, and the company information is obtained by analyzing the company information data of the company information data management device 6. You may make it produce
  • the contents of the small classification of the company information classification axis table 31 are stored in the company information table 32.
  • the present invention is not limited to this, for example, for each small classification of the company information classification axis table 31.
  • a quantitative value obtained by evaluating the content of the small classification may be stored in the company information table 32, for example, by performing a five-level evaluation on the content of the small classification.
  • the evaluation result for the large classification of the company information classification axis table 31 may be stored in the company information table 32 without using the small classification of the company information classification axis table 31.
  • the index relation model is selected using the company information index relation model correspondence table 33.
  • the present invention is not limited to this, and the user may input the index relation model. .
  • the user may select an emphasis element and an analysis method, read the corresponding relation line and relational expression from the model correction relational line table 36 and the model correction relational expression table 37, and generate an index relation model.
  • the relationship between the indexes has an upper and lower relationship.
  • the present invention is not limited to this, and may have a hierarchy-free relationship.
  • correction candidates are displayed one by one on the correction model candidate display unit 78 on the index relationship model correction screen 70 shown in FIG. 16, but the present invention is not limited to this, and the correction model is not limited thereto.
  • a list of correction candidates may be displayed in a list on the candidate display unit 78.
  • all the correction candidates of the index relationship model are displayed.
  • the present invention is not limited to this, and the number of correction candidates may be narrowed down.
  • correction candidates corresponding to the priority elements are displayed for correcting the relationship line, and correction candidates corresponding to the analysis method are displayed for correcting the relational expression.
  • the present invention is not limited to this.
  • the correction candidate of the relation line corresponding to the information other than the priority element may be read out.
  • the correction candidate of the relational expression corresponding to the information other than the analysis method may be read out. Also good.
  • correction candidates are displayed.
  • a correction plan of an index relation model manually input by a user may be received from the terminal 7.
  • the index value itself is calculated as the predicted value of the index.
  • the present invention is not limited to this, and the difference value after the change that is predicted from the current value of the index is calculated.
  • the input / output numerical values in FIG. 10 are the difference values, and the relational expressions shown in FIGS. 6 and 9 are changed to the relational expressions using the difference values, and the input difference values in FIG. 10 are changed to the output difference values. It becomes the method of calculating.
  • the number of output failures of the difference value is calculated as 0.5.
  • the input of the general agreement determination condition is received in step S5, and then the pass / fail determination input from each user is received in step S6.
  • the input acceptance means for the general agreement determination condition in step S5 can be performed at an arbitrary timing.
  • the index relation model and the target value of the index that are corrected when an agreement is formed among a plurality of users are adopted, but the agreement forming means may be omitted.
  • the index setting support device further includes a model correction relation line table that stores the related indexes in association with each other, and the model correction processing unit uses the index corresponding to the first index.
  • An index setting support apparatus that reads a third index from the model correction relation line table and outputs the third index together with the second index.
  • a third index corresponding to the first index can be presented as a correction candidate for adding to or replacing the second index. Therefore, the user can easily correct the index relationship model using the correction candidates.
  • the model correction relation line table stores the related index in association with an important element in the evaluation of the corporate activity
  • the model correction processing unit includes: Receiving an input of the priority element, and reading out the third index which is the index corresponding to the received priority element and the first index from the model correction relation line table, .
  • a correction candidate suitable for the priority element desired by the user can be presented. Therefore, the user can modify the index relationship model more easily and appropriately.
  • the index setting support apparatus of the present invention may further include a company information data storage unit that stores company information data that is data related to the company activity, and the model correction processing unit is related to the first index.
  • the third index is calculated based on the value of the third index.
  • candidates for relational expressions with the first index can be presented by analyzing the current company information data for the third index value. Therefore, it is possible to easily modify the relational expression included in the index relation model so as to match the current state of the company.
  • the input of the value of the first index is accepted, and the prediction of the second index is performed by applying the received value of the first index to the relational expression.
  • An index setting support apparatus further comprising: an index predicted value calculation processing unit that calculates a value.
  • an index predicted value calculation processing unit that calculates a value.
  • the input of the second index value is accepted, and the received second index value is applied to the relational expression to predict the first index.
  • An index setting support apparatus further comprising: an index predicted value calculation processing unit that calculates a value.
  • an index predicted value calculation processing unit that calculates a value.
  • the index relation model is a revised one, it is possible to simulate how the other indicators will be affected by the revision, so the index relation model should be carefully and precisely revised. It becomes possible. Further, since the drill-up technique for predicting the first index using the relational expression for calculating the first index based on the second index is used, what is the effect of the corporate behavior represented by the index? Can be verified.
  • the index setting support device of the present invention from a plurality of users, accepting the input of the presence or absence of an agreement with respect to the indicator relationship model corrected by the model correction processing unit, depending on the presence or absence of the accepted agreement, It further includes an agreement determination processing unit that determines whether or not there is an agreement on the modified indicator relationship model, and registers the modified indicator relationship model in the indicator relationship model storage unit when it is determined that there is an agreement.
  • An index setting support device characterized by that.
  • stakeholders who have an interest in the indicators can each verify the indicators that are relevant to them, and can revise the indicator relationship model with the agreement of the stakeholders.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage.
  • various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the above-mentioned mobile phone. For example, some constituent elements may be deleted from all the constituent elements shown in the implementation mobile phone. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.

Abstract

【課題】時代や環境の変化に応じて指標間の関係を表すモデルを容易に修正することができるようにする。【解決手段】企業活動を評価する指標の設定を支援する指標設定支援装置は、指標をノードとした指標間の関係を表すグラフにおいて２つの指標がリンクされていることを示す関係線と、指標の値を当該指標にリンクされた他の指標の値に基づいて算出するための関係式とを含む指標関係モデルを記憶する指標関係モデル記憶部と、第１の指標に関連する第２の指標を指標関係モデルから取得し、第２の指標の値に基づいて第１の指標の値を算出するための関係式を指標関係モデルから取得し、第１及び第２の指標ならびに関係式を出力し、第１の指標に関連する第２の指標の変更を受け付け、関係式の修正を受け付け、受け付けた第２の指標及び関係式により指標関係モデルを更新するモデル修正処理部と、を備える。

Description

指標設定支援装置及び指標設定支援方法
　本発明は、指標設定支援装置及び指標設定支援方法に関する。
　企業における設備の保全状態を把握するための指標としてＫＰＩ（Key Performance Indicator：重要実績指標）などが知られている。
　発電所のプラント設備に関する指標管理の方法として、特許文献１では、プラント内の情報を共有化し、情報を基に指標を算出し解析を行い、業務の効率化を図るプラント解析システムの方法が提案されている。
　また、多数の指標が存在する場合に、品質の分析や評価を容易に行える環境を提供する方法として、特許文献２では、個々の指標を階層構造に分類し、同一尺度に基づく評点化を行い、評点に対し重要度に応じた重み付けを行う方法が提案されている。
特開２０１１－１４１６５８公報 特開２０１０－２５０８６４公報
　長期に渡る設備保持のためには、設備の状態を各種の指標によって継続的に管理し、それらの値の変動に応じた改善や対策が必要となる。
　しかし、特許文献１では、指標を算出しその指標に対し解析用のデータを生成までできるが、指標値が変化した原因まではわからない。
　また、特許文献２では、個々の指標を同一尺度に基づき、品質の分析や評価はできるが、時代や環境の変化に応じて変わる指標値の変化に応じてモデルを修正することはできない。
　本発明はこのような背景を考慮してなされたもので、時代や環境の変化に応じて指標間の関係を表すモデルを容易に修正することのできる指標設定支援装置及び指標設定支援方法を提供することを目的とする。
　上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、企業活動を評価する指標の設定を支援する装置であって、前記指標をノードとした前記指標間の関係を表すグラフにおいて２つの前記指標がリンクされていることを示す関係線と、前記指標の値を当該指標にリンクされた他の指標の値に基づいて算出するための関係式とを含む指標関係モデルを記憶する指標関係モデル記憶部と、第１の前記指標に関連する第２の指標を前記指標関係モデルから取得し、前記第２の指標の値に基づいて前記第１の指標の値を算出するための前記関係式を前記指標関係モデルから取得し、前記第１及び第２の指標ならびに前記関係式を出力し、前記第１の指標に関連する前記第２の指標の変更を受け付け、前記関係式の修正を受け付け、受け付けた前記第２の指標及び前記関係式により前記指標関係モデルを更新するモデル修正処理部と、を備えることとする。
　また、本発明の他の態様は、企業活動を評価する指標の設定を支援する方法であって、コンピュータが、前記指標をノードとした前記指標間の関係を表すグラフにおいて２つの前記指標がリンクされていることを示す関係線と、前記指標の値を当該指標にリンクされた他の指標の値に基づいて算出するための関係式とを含む指標関係モデルをメモリに記憶するステップと、第１の前記指標に関連する第２の指標を前記指標関係モデルから取得し、前記第２の指標の値に基づいて前記第１の指標の値を算出するための前記関係式を前記指標関係モデルから取得し、前記第１及び第２の指標ならびに前記関係式を出力し、前記第１の指標に関連する前記第２の指標の変更を受け付け、前記関係式の修正を受け付け、受け付けた前記第２の指標及び前記関係式により前記指標関係モデルを更新するステップと、を実行することとする。
　その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。
　本発明によれば、時代や環境の変化に応じて指標間の関係を表すモデルを容易に修正することができる。
本発明の一実施形態に係る指標設定支援システムの構成の一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る指標設定支援システムのデータの流れの一例を示す図である。 企業情報分類軸テーブルの一例を示す図である。 企業情報テーブルの一例を示す図である。 企業情報指標関係モデル対応テーブルの一例を示す図である。 指標関係モデルテーブルの一例を示す図である。 指標テーブルの一例を示す図である。 モデル修正－関係線テーブルの一例を示す図である。 モデル修正－関係式テーブルの一例を示す図である。 指標予測値テーブルの一例を示す図である。 総合合意判定条件テーブルの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る指標設定支援システムの処理手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る指標関係モデルの修正の処理手順の一例を示すフローチャートである。 企業情報表示画面の一例を示す図である。 企業情報の修正を入力する画面の一例を示す図である。 指標関係モデルの関係線の修正を行う画面の一例を示す図である。 指標関係モデルの関係線の修正で、重点要素の設定を行う画面の一例を示す図である。 指標関係モデルの関係線の修正で、指標の追加を行う画面の一例を示す図である。 指標関係モデルの関係式の修正を行う画面の一例を示す図である。 総合合意判定条件の設定を行う画面の一例を示す図である。 合意判定を行う画面の一例を示す図である。 不採用理由を入力する画面の一例を示す図である。
　本発明を実施するための最良の形態を図面に基づいて説明する。
＜構成＞
　図１は、本発明の一実施形態に係る指標設定支援システムのシステム構成の一例を示す図であり、図２は、本発明の一実施形態に係る指標設定支援システムにおけるデータの流れの一例を示す図である。
　本実施形態の指標設定支援システムは、例えばプラント保全分野において業務品質や生産品質、経営品質を表す指標に関して、指標値変化の原因分析支援、及び対策の効果予測などを行うために、時代や環境の変化に応じながら、戦略、設備機器、人事、運転又は生産データなどの企業に関する情報（以下、「企業情報」という）を基に指標の予測値を算出し、多くのステークホルダー合意を得て指標を設定する指標設定支援装置である。
　図１に示される指標設定支援システムは、サーバ１と通信ネットワーク４と端末７と企業設備データ管理装置６とを含んで構成される。
　サーバ１は、処理部２と記憶装置３と通信ネットワーク４とインターフェース５とを有し、例えばパーソナルコンピュータや汎用のサーバ装置などの情報処理装置で構成される。
　処理部２は、指標の設定に関する情報処理を行うための各種処理機能を有する。処置部２は、企業情報処理部２１と指標関係モデル推定処理部２２とモデル修正処理部２３と指標予測値算出処理部２４と合意判定処理部２５とを有する。処理部２は、例えば、中央制御装置（不図示）が記憶装置３に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。
　記憶装置３は、処理部２で用いる各種データや処理部２で生成される各種データを記憶する記憶装置であり、例えばハードディスク装置から構成される。この記憶装置３には、企業情報分類軸テーブル３１、企業情報テーブル３２、企業情報指標関係対応テーブル３３、指標関係モデルテーブル３４、指標テーブル３５、モデル修正－関係線テーブル３６、モデル修正－関係式テーブル３７、指標予測値テーブル３８、総合合意判定条件テーブル３９が記憶される。
　通信ネットワーク４は、例えばバスやイントラネット、インターネットなどの通信ネットワークである。
　インターフェース５は、サーバ１を端末７及び企業情報データ管理装置６と通信ネットワーク４を介して通信可能に接続させる。
　企業情報データ管理装置６は、企業活動に関する情報（以下、企業情報データという。）を格納する大容量の記憶装置であり、例えばハードディスク装置やストレージ装置などから構成される。企業情報データ管理装置６に記憶される企業情報データには、企業のビジネス戦略や業務戦略などを格納した戦略データ、企業や工場が立地している土地の地理環境、文化、風土などを格納した企業立地データ、戦略目的、業務目的及び指標の目的など各種目的を格納した目的データ、設備構成情報、地図情報、文書情報、及び設計情報などを格納した設備機器データ、運転又は生産の結果を格納した運転又は生産データ、業務内容や業務プロセスなどを格納した業務データ、企業の経営情報や、保全や運転などのコストを格納した財務コストデータ、企業内の組織情報などを格納した組織データ、企業の従業員のスキルや経験、入社履歴などを格納した人事データ、保全指標、運転又は生産指標、経営指標など各種指標の定義や履歴を格納した指標データ、故障や事象などに対する対策とその結果を格納した対策及び結果データなどがある。企業情報データ管理装置６は、例えばＥＡＭ（Enterprise Asset Management:企業資産管理）パッケージや、ＥＲＰ(Enterprise Resource Planning:企業資源計画)パッケージなどを組み合わせて用いることも可能である。なお、企業情報データ管理装置６は、サーバ１が備える記憶部として実現することもできる。
　端末７は、指標の設定者や各ステークホルダーなどのユーザが使用する情報機器であって、入力装置及び表示装置を備えている。ユーザは端末７を用いて、サーバ１に対して各種要求を行うことができる。
＜テーブル＞
　次に上記記憶装置３に設けられる各テーブルについて説明する。
　企業情報分類軸テーブル３１は、企業活動の評価に関する情報（以下、企業情報という。）の分類を定義したテーブルである。例えば図３に示すように、企業情報分類軸テーブル３１では、戦略や企業立地などの大分類と、それぞれの大分類の詳細内容を記述した小分類が対応付けらされている。
　企業情報テーブル３２は企業情報を記憶する。図４に示すように、企業情報は小分類の組み合わせである。例えば図４に示すように、企業情報テーブル３２では、評価対象となる期間（本実施形態では年月とする。）と企業情報の大分類とに対応付けて、小分類が記憶される。各企業情報には識別情報である企業情報キーが割り当てられる。
　企業情報指標関係モデル対応テーブル３３は、企業情報と、後述する指標間の関係を表すモデル（以下、指標関係モデルという。）とを対応付ける。例えば図５に示すように、企業情報指標関係モデル対応テーブル３３では、評価対象となる期間（年月）と、企業情報キーと、指標関係モデルを特定する指標関係モデル番号とが対応付けられる。
　指標関係モデルテーブル３４は指標関係モデルを記憶する。指標関係モデルには、関係線と関係式とが含まれる。関係線とは、２つの指標が関係していることを示す情報であり、指標をノードとして関連する指標をリンクしたグラフにおける指標（ノード）間のエッジである。関係式は、ある指標（親指標）に関係する（グラフにおいて関係線により接続される）他の指標（子指標）に基づいて親指標を算出するための算式である。本実施形態では、関係式は、親指標を目的変数とし子指標を説明変数とした式であるものとする。例えば、図６に示すように、指標関係モデルテーブル３４では、指標関係モデルを特定するためのモデル番号、関係線を示す指標組み合わせキー、評価対象となる期間（年月）、関係線、及び関係式が対応付けられる。関係線には、親指標と、親指標に関連する子指標と、親指標及び子指標の関係線の設定理由を示す情報とが含まれる。関係式には、算式（関係式）と関係式の設定理由を示す情報とが含まれる。
　指標テーブル３５は指標の値を記憶する。例えば、図７に示すように、指標テーブル３５では、指標の値の識別情報であるＩＤ、指標の名称、指標の定義を表す情報、企業情報データに基づいて指標を算出するための算出式、指標を算出するための企業情報データが管理されているシステム（算出先データ・システム）、指標に関する担当者・担当部署が対応付けられる。
　モデル修正－関係線テーブル３６は、指標関係モデルを修正するために用いられる関係線の修正候補を定義したテーブルである。例えば図８に示すように、モデル修正－関係線テーブル３６では、修正候補の識別情報であるＩＤ、親指標、企業活動の評価にあたっての重点要素、及び親指標に関連する子指標が対応付けられる。子指標は一つでも良いし複数であってもよい。
　モデル修正－関係式テーブル３７は、指標関係モデルを修正するために用いられる関係式の修正候補を定義したテーブルである。例えば図９に示すように、モデル修正－関係式テーブル３７では、親指標、親指標に関連する子指標、及び関係式の修正候補が対応付けられる。関係式の修正候補は、企業情報データを分析することにより求めることが可能であり、モデル修正－関係式テーブル３７では分析手法ごとに関係式の修正候補が定義される。
　指標予測値テーブル３８は、指標の予測値を記憶するテーブルである。例えば、図１０に示すように、指標予測値テーブル３８では、指標の予測値の識別情報であるＩＤと、指標関係モデルを示すモデル番号と、指標の予測値を算出した予測方向と、入力された指標及びその値と、出力された指標及びその値が対応付けられる。予測方向が「ドリルアップ」である場合は、関係式の説明変数に値を入力して目的変数の値を算出したことを示す。予測方向が「ドリルダウン」である場合は逆に、関係式の目的変数に値を入力して、説明変数の値を算出したことを示す。指標値変化時の原因分析を行いたい場合などには、ドリルダウン機能を使用して、親指標の指標値変化に対する原因分析を行うことができる。また、改善策の立案時などにおいては、ドリルアップ機能を使用し、子指標が目標値を達成した場合に親指標がどの位変化するかを予測して改善策の有効性を判断する際に活用可能である。
　総合合意判定条件テーブル３９は、指標関係モデルの修正についてユーザの合意があったことを判定するための条件を記憶する。例えば図１１に示すように、総合合意判定条件テーブル３９では、条件の識別情報であるＩＤと総合合意判定条件とが対応付けられる。後述するように、指標関係モデルを修正した場合に、複数のユーザから修正されたモデルの採否を受け付け、これが総合合意判定条件を満たすかどうかにより、合意の有無が判定される。
＜機能＞　次に上記処理部２が備える各種処理機能について説明する。
　企業情報処理部２１は、企業情報を分類して後述の企業情報テーブル３２に格納する機能である。企業情報処理部２１は、例えば企業情報データ管理装置７から各種企業情報を読み出し、後述する企業情報分類軸テーブル３１に従ってこれを分類する。また、企業情報処理部２１は、ユーザから入力された企業情報を端末７から受信し、受信した企業情報を後述の企業情報分類軸テーブル３１に従って分類する。企業情報処理部２１は、分類した企業情報を企業情報テーブル３２に登録する。企業情報処理部２１は、分類結果を端末７に送信して端末７に分類結果を表示させる。
　指標関係モデル推定処理部２２は、指標関係モデルを選定する機能である。指標関係モデル推定処理部２２は、企業情報を企業情報テーブル３２から読み出し、企業情報キーに対応する指標関係モデル番号を企業情報指標関係モデル対応テーブル３３から読み出し、読み出した指標関係モデル番号が示す指標関係モデルを指標関係モデルテーブル３４から読み出し、読み出した指標関係モデルを表示するための情報を端末７に送信する。指標関係モデル推定処理部２２は、企業情報指標関係モデル対応テーブル３３に企業情報キーに対応する指標関係モデル番号が無い場合、企業情報に内容が近い企業情報を企業情報テーブル３２の中から選定し、内容が近い企業情報の企業情報キーに対応する指標関係モデル番号を企業情報指標関係モデル対応テーブル３３から読み出すようにする。内容が近い企業情報とは、例えば大分類に対応する小分類が一致する数の最も多いものとすることができる。
　モデル修正処理部２３は、指標関係モデルを修正する機能である。モデル修正処理部２３は、指標間の関係線を分析する定性分析と、指標間の関係式を分析する定量分析を行い、企業の現状に即した関係線及び関係式を提示する。
　指標予測値算出処理部２４は、指標関係モデルを用いて指標の予測値を算出する機能である。指標予測値算出処理部２４は、関係式の目的変数（親指標）の値の入力を受けて、説明変数（子指標）の予測値を算出するドリルダウン予測機能と、説明変数の値の入力を受けて、親指標の予測値を算出するドリルアップ予測機能とを有する。入力及び出力される指標値は、指標値そのものであってもよいし、将来の指標値から現在の指標値を引いた差分値であっても良い。
　合意判定処理部２５は、指標関係モデルが修正された場合に、修正された指標関係モデルに対するユーザの合意を判定する機能である。合意判定処理部２５は、修正された指標関係モデルと、修正された指標関係モデルを用いた指標の予測値とを各ユーザの端末７に送信し、ユーザから合意の有無の入力を受け付け、受け付けた合意の有無が総合合意判定条件テーブル３９の総合合意判定条件を満たすかどうかにより、合意がなされたかどうかを判定する。合意判定処理部２５は、総合合意判定結果が不採用の場合は不採用理由と共に、指標関係モデルと指標予測値を指標の担当者の端末７に送信する。
＜処理手順＞
　図１２は、指標設定支援装置による処理手順の一例を示す図である。
＜処理手順　企業情報入力＞
　まずステップＳ１において、企業情報処理部２１は、ユーザが入力した企業情報を端末７から受信し、受信した企業情報を企業情報テーブル３２に格納する。なお、企業情報処理部２１は、一部又は全部の大分類について、所定のアルゴリズムに基づいて企業情報データ管理装置６に記憶されている企業情報データを分析し、当該大分類に対応する小分類を決定するようにしてもよい。
＜処理手順　指標関係モデルの選択＞
　次にステップＳ２において、指標関係モデル推定処理部２２は、ステップＳ１で登録された企業情報の企業情報キーに対応する指標関係モデル番号を企業情報指標関係モデル対応テーブル３３から読み出すことにより、読み出した指標関係モデル番号が示す指標関係モデルを選択する。ステップＳ１において、新しく企業情報が入力された場合など、指標関係モデル対応テーブル３３に対応する指標関係モデル番号が登録されていない場合には、企業情報テーブル３２内で当該企業情報に類似する他の企業情報の企業情報キーに対応した指標関係モデル番号を選択し、当該企業情報の企業情報キーに対応付けて、選択した指標関係モデル番号を企業情報関係モデルテーブル３３に格納する。
＜処理手順　指標関係モデルの修正＞
　ステップＳ３において、ステップＳ２で選択された指標関係モデルの修正を行う。このステップＳ３における修正手順の詳細例を図１３に示す。
　ステップＳ３１で、モデル修正処理部２４は、選択された指標関係モデルを指標関係モデルテーブル３４から読み出し、選択されたモデルに対し修正が必要か否か端末７からユーザの入力を受け付ける。モデル修正処理部２４は、修正が必要なければ（ステップＳ３１：ｎｏ）、処理を終了し、修正が必要であれば（ステップＳ３１：ｙｅｓ）、ステップＳ３２に進む。
　ステップＳ３２で、モデル修正処理部２４は、指標関係モデルの修正箇所を端末７から受信する。本実施形態では、修正箇所は親指標により特定されるものとする。
　ステップＳ３３では、修正の対象が関係線か関係式か、端末７からユーザの入力を受け付ける。修正対象が関係線であれば（ステップＳ３３：ｙｅｓ）、ステップＳ３３に進み、修正対象が関係式であれば（ステップＳ３３：ｎｏ）、ステップＳ４１に進む。
　ステップＳ３４で、モデル修正処理部２４は、ユーザから入力された、関係線を修正する際の重点要素を端末７から受信する。
　ステップＳ３５で、モデル修正処理部２４は、親指標及び重点要素に対応する子指標をモデル修正－関係線テーブル３６から読み出し、子指標を修正候補として出力する。例えば、図８のモデル修正－関係線テーブル３６において、親指標として「ヒューマンエラー率」が入力され、重点要素として大分類「組織構成」、小分類「担当者または担当部署」が入力された場合、修正候補として、「作業件数」「作業件数、残業時間」「マニュアル有効度」「工程遵守率」の４つの候補が出力されることになる。修正候補の出力表示は子指標１つずつの表示であっても、複数のリスト表示であっても良い。
　次にステップＳ３６において、モデル修正処理部２４は、ユーザが選択した子指標を端末７から受信する。
　ステップＳ３７において、モデル修正処理部２４は、ユーザの手入力による子指標の修正の要否の入力を受け付け、手入力が必要ならば（ステップＳ３７：ｙｅｓ）、ステップＳ３８に進み、必要なければ（ステップＳ３７：ｎｏ）、ステップＳ４１に進む。
　ステップＳ３８では、モデル修正処理部２４は、親指標に関連する子指標の手入力を受け付ける。この際に、指標テーブル３５に格納されていない子指標が入力された場合、モデル修正処理部２４は、指標名、指標の定義式、算出式などの情報の入力をさらに受け付けて、指標テーブル３５に格納する。
　ステップＳ３９で、モデル修正処理部２４は、入力された子指標が、親指標及び重点要素に対応付けてモデル修正－関係線テーブル３６に登録されていない場合には、入力された子指標を親指標及び重点要素に対応付けて登録する。
　ステップＳ４１では、モデル修正処理部２４は、ユーザから関係式の分析手法の指定を受け付ける。分析手法とは、例えば相関分析や回帰分析、因子分析などの統計解析手法であってもよいし、過去実績の参照などのデータ処理であってもよい。
　ステップＳ４２で、モデル修正処理部２４は、親指標及び当該親指標に関係線により関連付けられている子指標を指標関係モデルから特定する。なお、ステップＳ３６及びＳ３８において子指標が入力された場合には、当該子指標が特定されたものとする。モデル修正処理部２４は、親指標及び当該親指標に関連する子指標、ならびに指定された分析手法に対応する関係式をモデル修正－関係式テーブル３７から読み出し、修正候補として端末７に送信する。親指標、子指標及び分析手法に対応する関係式が無ければ、モデル修正処理部２４は、指定された分析手法により企業情報データに基づいて親指標と子指標との関係を分析して関係式を求め、これを修正候補として端末７に送信する。
　次にステップＳ４３において、モデル修正処理部２４は、修正候補の中からユーザが選択した関係式を端末７より受信する。
　ステップＳ４４において、モデル修正処理部２４は、ユーザの手入力による関係式の修正の要否の入力を受け付け、手入力が必要ならば（ステップＳ４４：ｙｅｓ）、ステップＳ４５に進み、修正が必要なければ（ステップＳ４４：ｎｏ）、ステップＳ４６に進む。
　ステップＳ４５において、モデル修正処理部２４は、ユーザが手入力で修正した関係式を端末７から受信する。この際、ユーザは上記分析手法による分析結果から求められた関係式とは異なる任意の関係式を入力しても良い。
　そしてステップＳ４６において、モデル修正処理部２４は、受け付けた関係式を親指標及び子指標に対応付けてモデル修正－関係式テーブル３７に登録する。
　ステップＳ４７において、モデル修正処理部２４は、修正した指標関係モデルを指標関係モデルテーブル３４に格納する。
＜処理手順　指標予測値の算出＞
　図１２に戻り、ステップＳ４において、指標予測値算出処理部２４は、端末７から予測の対象となる指標の指定と、予測方向（ドリルアップ又はドリルダウン）の入力とを受け付け、指標関係モデルを指標関係モデルテーブル３４から読み出す。予測の対象となる指標は、１つの指標が指定されるものとし、指標予測値算出処理部２４は、指標関係モデルにより関連付けられている指標間のグラフにおいて、指定された指標とリンクにより辿ることのできる全ての指標を特定する。
　予測方向がドリルアップの場合、指標予測値算出処理部２４は、子指標となる１つ又は複数の指標の目標値の入力を受け付け、受け付けた目標値を関係式の説明変数に代入して目的変数の指標の値を算出していく。指標予測値算出処理部２４は、指標関係モデルに含まれる全ての関係式について、入力された目標値又は算出した指標の値を説明変数に代入して目的変数である親指標の値を算出していく。
　予測方向がドリルダウンの場合、指標予測値算出処理部２４は、１つの親指標の目標値の入力を受け付け、受け付けた目標値を関係式の目的変数に代入して、説明変数の値を推定していく。なお、目的変数の値から説明変数の値を推定する処理については一般的な処理を用いるものとする。指標予測値算出処理部２４は、指標関係モデルに含まれる全ての関係式について、入力された目標値又は算出した指標の値を目的変数に代入して説明変数である子指標の値を推定していく。
　指標予測値算出処理部２４は、算出結果を端末７に送信するとともに指標予測値テーブル３８に格納する。
＜処理手順　合意判定＞
　次にステップＳ５で、合意判定処理部２５は、端末７から総合合意判定条件の入力を受け付ける。合意判定処理部２５は、新しい総合合意判定条件を受け付けた場合は、受け付けた総合合意判定条件を総合合意判定条件テーブル３９に格納する。
　そしてステップＳ６において、合意判定処理部２５は、企業活動に関するステークホルダーであるユーザのそれぞれの端末７から、修正された指標関係モデルを採用するか否かの合否判断の入力を受け付ける。ユーザの合意判断が「不採用」である場合は、合意判定処理部２５は、不採用の理由と、修正すべきものが指標関係もでるであるのか、指標の値であるのかを示す修正箇所との入力も受け付ける。
　そしてステップＳ７において、合意判定処理部２５は、各ユーザからの合否判断が、ステップＳ５で受け付けた総合合意判定条件を満たすか否かにより、修正された指標関係モデルについての合意判定を行う。合意判定処理部２５は、合意判定の結果を端末７に送信する。
　ステップＳ８において、合意判定処理部２５は、合意されたものと判定した場合、すなわち、修正された指標関係モデルが採用された場合には（ステップＳ８：ｙｅｓ）、ステップＳ９に進み、不採用であれば（ステップＳ８：ｎｏ）、ステップＳ１０に進む。
　ステップＳ９において、合意判定処理部２５は、入力された目標値、関係式により算出した指標の値及び指標関係モデルを、評価対象の期間における企業活動の評価として決定する。
　ステップ１０で、合意判定処理部２５は、ステップ４で特定した指標に対応する担当者を指標テーブル３５から検索し、不採用と判断したユーザから受け付けた不採用の理由とともに、指標及び指標関係モデルを担当者の端末７に送信する。
　ステップＳ１１で、合意判定処理部２５は、修正箇所が指標関係モデルであれば（ステップＳ１１：ｎｏ）、ステップＳ３に戻り、修正箇所が指標値であれば（ステップＳ１１：ｙｅｓ）、ステップＳ４に戻る。
＜画面例＞
　以下、上記処理手順に用いられる画面例について説明する。
＜画面例＞
　図１４は、図１２のステップＳ１において、ユーザから企業情報の入力を受け付けるために端末７に表示する企業情報表示画面４０の一例である。企業情報表示画面４０は、企業情報データ管理装置６から企業情報データを読み込むデータ読み込みボタン４１と、大分類を表示する企業情報大分類表示部４２と、小分類を表示する企業情報小分類表示部４３と、小分類を選択するための選択ボタン４４と、決定ボタン４５と、修正ボタン４６を備える。データ読み込みボタン４１がクリックされると、企業情報データ管理装置６から企業情報データが読み込まれ、企業情報大分類表示部４２及び企業情報小分類表示部４３に大分類及び小分類が表示される。決定ボタン４５がクリックされると、企業情報大分類表示部４２及び企業情報小分類表示部４３に表示された企業情報は企業情報テーブル３２に格納される。表示された企業情報を修正する場合は、修正する企業情報ごとに選択ボタン４４をクリックし、修正ボタン４６をクリックすると企業情報修正画面へと遷移する。
　図１５に企業情報修正画面の一例を示す。企業情報修正画面５０は、企業情報大分類表示部５１と、小分類の候補を表示する企業情報小分類候補表示部５３と、企業情報小分類候補表示部５３に表示されていない小分類を追加するための新規項目追加入力部５６と、決定ボタン６０と、取り消しボタン６１とを備えている。
　企業情報大分類表示部５１はプルダウン５２を備えており、企業情報大分類表示部５１に表示されている大分類以外の大分類を選択する場合はプルダウン５２から選択することができる。企業情報大分類表示部５１で選択された企業情報大分類に対応する企業情報分類軸テーブル３１の企業情報小分類が企業情報小分類候補表示部５３に表示される。企業情報小分類候補表示部５３は、企業情報小分類候補名表示部５４と選択ボタン５５とを備える。ユーザは選択ボタン５５をクリックすることで、企業情報小分類候補名表示部５４の中から企業情報として選択したい小分類を選択することができる。「その他新規追加」に対応する選択ボタン５５を選択し、新規項目追加入力部５６の企業情報小分類の新規項目名を新規項目入力部５７に入力し、追加登録ボタン５８をクリックすると、新規項目入力部５７に入力された企業情報小分類が企業情報小分類候補名５４に表示されるとともに、企業分類軸テーブル３１に格納される。
＜画面　指標関係モデルの修正（関係線）＞
　図１６は、指標関係モデルの関係線を修正するための画面の一例である。指標関係モデル修正画面７０は、修正箇所表示部７１と重点要素設定部７５と修正モデル候補表示部７８とを備える。
　修正箇所表示部７１は、修正内容表示部７２とプルダウンボタン７３とモデル表示部７４を備える。修正内容表示部７２では、プルダウンボタン７３をクリックすることで、指標関係モデルの修正内容について「指標間の関係線」又は「指標間の関係式」を選択できる。
　図１６は、修正内容について「指標間の関係線」が選択された場合の画面例である。「指標間の関係線」が選択された場合の指標関係性モデル修正画面７０は、修正箇所表示部７１と重点要素設定部７５と修正モデル候補表示部７８とを備える。
　モデル表示部７４には、図１２のステップＳ２において選択された指標関係モデルが表示される。モデル表示部７４では、指標関係モデルの修正箇所を選択することができる。図１６の例では、「ヒューマンエラー率」の指標が親指標として選択され、これに関係線により関連付けられている「作業件数」及び「残業時間数」が黒く反転表示されている。
　重点要素設定部７５では、重点要素を選択することができる。図１７に重点要素設定部７５の動作例を示す。重点要素設定部７５は、重点要素選択部７６及び決定ボタン７７を備える。重点要素選択部７６は、重点要素表示部７６ａ、採否選択部７６ｂ、プルダウンボタン７６ｃ、重点要素小分類表示部７６ｄ、及び選択ボタン７６ｅを備える。重点要素表示部７６ａは、重点要素の大分類を表示する。プルダウンボタン７６ｃが押下されると大分類に対する小分類を選択する重点要素小分類表示部７６ｄと選択ボタン７６ｅとを含む画面がポップアップ表示される。図１７の例では、大分類として「組織構成」が選択され、小分類の選択肢が重点要素小分類表示部７６ｄに表示されている。選択ボタン７６ｅをクリックすることで小分類を選択することができる。選択された結果は採否選択部７６ｂに表示される。決定ボタン７７がクリックされると、修正モデル候補表示部７８に、親指標及び重点要素に対応する関係線の修正候補のうちの１つが表示される。過去の設定頻度順に表示してもランダムに表示してもよい。図１６の例では、「ヒューマンエラー率」の親指標と、「組織構成」及び「関連部署」の重要要素に対応する、「２－３」のＩＤで示される「伝達ミス件数」及び「残業時間数」の子要素が表示されている。
　修正モデル候補表示部７８では、モデル候補表示部７９に関係線の修正候補がグラフ状に図示される。モデル候補表示部７９に表示された関係線以外の修正候補を見る場合は、次候補ボタン８１をクリックする。表示された関係線に修正を加える場合は修正ボタン８２をクリックすると図１８の修正モデル候補編集画面８３に遷移する。
　図１８に示すモデル候補編集画面８３は、モデル修正－関係線テーブル３６に登録されていない関係線（指標の組み合わせ）を追加修正する画面である。指標設定画面８４の指標候補表示部８４ａには、指標テーブル３５に登録されている指標名が表示され、この中から子指標として採用する指標を選択することができる。新規指標追加ボタン８４ｂが押下された場合には、新しい指標の入力を受け付けて指標テーブル３５に格納されるようにすることもできる。追加ボタン８５ｂがクリックされると選択された子指標はモデル編集画面８５に表示される。モデル編集画面８５で子指標８５ａが選択され、取消ボタン８５ｃがクリックされると、子指標の採用がキャンセルされる。決定ボタン８６がクリックされると、採用された子指標が親指標の子として修正モデル候補表示部７８に表示される。
　図１６の指標関係モデル修正画面７０で採用ボタン８０がクリックされると、修正モデル候補表示部７８に表示された関係線がモデル表示部７４に表示されるとともに、モデル修正－関係線テーブル３６に格納され、指標間の関係線モデルの修正は終了する。
＜画面　指標関係モデルの修正（関係式）＞
　図１９は、修正内容について「指標間の関係式」が選択された場合の画面例である。「指標間の関係式」が選択された場合の指標関係モデル修正画面７０は、修正箇所表示部７１と分析手法設定部８７と関係式候補表示部９０とを備える。
　モデル表示部７４で選択された親要素（図１９の例では「ヒューマンエラー率」）と、これに関係線により関連付けられている子要素（図１９の例では「作業件数」及び「残業時間数」）との関係式が関係式表示部８６に表示される。分析手法設定部８７は、分析手法選択部８８及び決定ボタン８９を備える。分析手法選択部８８は、「相関分析」や「回帰分析」などの分析手法をリスト表示し、ユーザから分析手法の選択の入力を受け付ける。分析手法は、複数選択可能としてもよい。図１９では「相関分析」、「回帰分析」及び「経験知恵」が選択されている。決定ボタン８９がクリックされると、関係式候補表示部９０に選択された分析手法に基づく関係式の候補が関係式候補推定部９０に表示する。
　関係式候補表示部９０は、分析結果表示部９１、関係式候補表示部９２、採用ボタン９３、次の候補ボタン９４及び編集ボタン９５を備える。分析結果表示部９１は、分析手法設定部８７で選択された分析手法を用いて企業情報データを分析した結果の関係式が修正候補として出力される。図１９では「ヒューマンエラー率（ＨＥ率）－残業時間数」と「ヒューマンエラー率（ＨＥ率）－伝達ミス件数」の組み合わせに対し、選択された分析手法に対する関係式が出力されている例である。なお、モデル修正－関係式テーブル３７に親指標、子指標及び分析手法に対応する関係式が登録されていればそれを読み出すものとし、なければ指定された分析手法により企業情報データを分析することで新たに算出するものとする。
　分析結果表示部９１は分析結果表示欄９１ａと分析手法選択欄９１ｂとを有する。ユーザは分析手法選択欄９１ｂから分析手法を選択する。この際、複数の分析手法を選択することも可能である。分析結果選択欄９１ｂで選択された分析手法に対応する関係式が関係式候補推定表示部９２に表示される。分析結果表示部で２つ以上の分析手法を選択した場合に、「次の候補へ」のボタン９４がクリックされると次の関係式が関係式候補推定表示部９２に表示される。編集ボタン９５がクリックされると関係式候補表示部９２に表示された関係式を手入力で編集することができるようになる。これにより、関係式は統計技術による算出方法に加え、人のノウハウや時間経過による影響を手動で関係式に反映させることが可能になる。採用ボタン９３がクリックされると関係式候補表示部９２に表示された関係式が関係式表示部８６に表示されるとともに、モデル修正－関係式テーブル３７に格納される。
＜画面　合意形成＞
　図２０は、図１２のステップＳ５において、ユーザから総合合意判定条件の入力を受け付けるための総合合意判定条件入力画面１００の一例である。
　総合合意判定条件入力画面１００は、総合合意判定条件表示部１０１、プルダウンボタン１０２、条件候補表示部１０３、及び決定ボタン１０４を有する。プルダウンボタン１０２がクリックされると、総合合意判定条件テーブル３９に登録されている総合合意判定条件が候補表示部１０３に表示される。候補表示部１０３で選択された条件が総合合意判定条件表示部１０１に表示される。決定ボタン１０４がクリックされると総合合意判定条件候補表示部１０１に表示された判定条件が総合合意判定条件として総合合意判定条件テーブル３９に登録される。
　図２１は、図１２のステップＳ６において、ユーザからの合否判断を受け付けるための画面例である。合否入力画面１１０は、指標関係モデル及び指標予測値の表示部１１１、合否入力部１１２、及び総合合意判定結果出力部１１６を備える。表示部１１１には、修正された指標関係モデルと、ユーザから入力された指標予測値とが表示される。修正された指標関係モデルに対するユーザの合否判断が合否入力部１１２に入力される。合否判定入力部１１２は、ユーザ名表示部１１３、採否入力部１１４、及びプルダウンボタン１１５を有し、プルダウンボタン１１５がクリックされると、「採用」又は「不採用」を選択するリストが表示される。図１２のステップＳ７において合意判定処理部２５が判定した合意判定の結果が、総合合意判定結果出力部１１６に表示される。
　ユーザが合否入力画面１１０の入力部１１４で「不採用」を選択した場合、図２２に示す不採用理由入力画面１２０が表示される。不採用理由入力画面１２０は、不採用箇所選択部１２１、不採用理由入力部１２２、及び決定ボタン１２３を備える。不採用箇所選択部１２１には、指標関係モデル及び指標予測値が表示され、不採用と判断した関係線、指標又は指標予測値の選択を受け付けることができる。図２２の例では不採用と判断した箇所が黒く表示されている。また、不採用の理由が不採用理由入力部１２２で選択される。
＜効果＞
　以上詳述したように、本実施形態の指標設定支援システムによれば、指標関係モデルには、指標間の関係を表す関係線と、ある指標の値に基づいて他の指標の値を算出するための関係式とが含まれるため、指標間の関係を定性的に分析した結果に基づいて関係線を修正し、指標間の関係を定量的に分析した結果に基づいて関係式を修正することができる。したがって、指標関係モデルを企業の現状に即したものに容易に修正することができる。
　また、本実施形態の指標設定支援システムによれば、分析の重点要素ごとに関係線の修正候補を提示し、各種の分析手法を用いた推計結果を分析手法ごとに関係式の修正候補として提示することができる。つまり、異なる視点からの修正候補を各種提示することができる。これにより、ユーザは複数の視点から、指標関係モデルを検証、修正するなど、試行錯誤を行うことが可能となる。
　また、本実施形態の指標設定支援システムによれば、修正した指標関係モデルを用いて指標の予測値を算出することができる。したがって、予測値に応じて指標関係モデルの適否を容易に判断することが可能となる。また、本実施形態の指標設定支援システムによれば、親指標の目標値の入力に応じて子指標を予測するドリルダウンの予測手法と、子指標の目標値の入力に応じて親指標を予測するドリルアップの予測手法とを用いることができる。ドリルダウン方向に指標の予測値を算出した場合には、指標値変化の原因分析支援が可能となる。ドリルアップ方向に指標の予測値を算出した場合には、指標に係る企業行動の修正対策を実行した後の上位指標の指標予測を算出することができる。これにより、対策の効果検証支援ができる。
　また、本実施形態の指標設定支援システムによれば、指標関係モデル及び指標予測値を複数のユーザ（ステークホルダー）に提示し、各ユーザから合意判定の入力を受け、総合的な合意判定条件に基づき総合合意判定を行うことができる。したがって、多くのユーザからの合意や理解を得られた指標値を決定することが可能となる。
　また、本実施形態の指標設定支援システムによれば、総合合意判定結果が、不採用の場合その結果と不採用理由を担当ユーザにフィードバックすることができ、担当ユーザが指標関係モデル及び指標予測値をすばやく修正することが可能となる。
＜変形例＞
　本実施形態では、端末７からユーザから企業情報の入力又は修正を受け付けるものとしたが、本発明はこれに限らず、企業情報は、企業情報データ管理装置６の企業情報データを解析することにより生成するようにしてもよい。また、企業情報データ管理装置６から企業情報データを読み出さないようにしても良い。
　また、本実施形態では、企業情報分類軸テーブル３１の小分類の内容を企業情報テーブル３２に格納するものとしたが、本発明はこれに限らず、例えば企業情報分類軸テーブル３１の小分類ごとに、小分類の内容について例えば５段階評価を行うなど、小分類の内容を評価した定量的な値を企業情報テーブル３２に格納するようにしてもよい。また、企業情報分類軸テーブル３１の小分類は用いず、企業情報分類軸テーブル３１の大分類に対する評価結果を企業情報テーブル３２に格納しても良い。
　また、本実施形態では、企業情報指標関係モデル対応テーブル３３を用いて指標関係モデルを選択するものとしたが、本発明はこれに限らず、ユーザが指標関係モデルを入力するようにしても良い。また、ユーザが重点要素及び分析手法を選択し、モデル修正関係線テーブル３６及びモデル修正関係式テーブル３７から対応する関係線及び関係式を読み出して、指標関係モデルを生成するようにしても良い。
　また、本実施形態では、親指標及び子指標として、指標間の関係には上位下位の関係があるものとしたが、本発明はこれに限らず、階層のない関係であってよい。
　また、本実施形態では、図１６に示した指標関係モデル修正画面７０において、修正モデル候補表示部７８に修正候補を一つずつ表示するものとしたが、本発明はこれに限らず、修正モデル候補表示部７８に修正候補の一覧をリスト表示してもよい。
　また、本実施形態では、指標関係モデルの修正候補は全て表示されるものとしたが、本発明はこれに限らず、修正候補の数を絞り込んでも良い。
　また、本実施形態では、関係線の修正にあたり重点要素に応じた修正候補を表示し、関係式の修正にあたり分析手法に応じた修正候補を表示するものとしたが、本発明はこれに限らず、関係線の修正において重点要素以外の情報に対応する関係線の修正候補を読み出すようにしても良く、関係式の修正において分析手法以外の情報に対応する関係式の修正候補を読み出すようにしても良い。
　また、本実施形態では、修正候補を表示するものとしたが、本発明はこれに限らず、ユーザが手入力した指標関係モデルの修正案を端末７から受信するようにしても良い。
　また、本実施形態では、指標の予測値としては指標の値そのものを計算するものとしたが、本発明はこれに限らず、指標の現在値と予測される変化後の差分値を計算するようにしても良い。この場合、図１０の入出力の数値がそれぞれ差分値となり、図６及び図９で示した関係式は差分値を用いた関係式に変更され、図１０の入力の差分値から出力の差分値を計算する方法となる。例えば、ヒューマンエラー率を現在値の５％から１０％に変化させる場合に、差分値における関係式がΔＹ＝０．８×ΔＸ＋０．１である場合、差分値におけるヒューマンエラー率の入力数値は、１０％－５％＝Δ５％となり、出力の故障回数は、０．８×Δ０．０５＋０．１＝Δ０．５となり、差分値の出力の故障回数は０．５回と算出される。
　また、本実施形態では、図１２のステップＳ４において指標予測値を算出した後で、ステップＳ５において総合合意判定条件の入力を受け付け、その後ステップＳ６において各ユーザからの合否判断の入力を受け付けるものとしたが、ステップＳ５の総合合意判定条件の入力受付手段は、任意のタイミングで行うようにすることができる。また、
　また、本実施形態では、複数のユーザ間における合意が形成された場合に修正された指標関係モデル及び指標の目標値を採用するものとしたが、合意形成手段を省略してもよい。
　また、本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。
　すなわち、本発明の指標設定支援装置であって、関連する前記指標を対応付けて記憶するモデル修正関係線テーブルをさらに備え、前記モデル修正処理部は、前記第１の指標に対応する前記指標である第３の指標を前記モデル修正関係線テーブルから読み出し、前記第２の指標とともに前記第３の指標を出力すること、を特徴とする指標設定支援装置。この場合、第２の指標に加えあるいは第２の指標と代替させるための修正候補として、第１の指標に対応する第３の指標を提示することができる。したがって、ユーザは修正候補を用いて指標関係モデルの修正を容易に行うことができる。
　また、本発明の指標設定支援装置であって、前記モデル修正関係線テーブルは、前記企業活動の評価にあたっての重点要素に対応付けて前記関連する指標を記憶しており、前記モデル修正処理部は、前記重点要素の入力を受け付け、受け付けた前記重点要素及び前記第１の指標に対応する前記指標である第３の指標を前記モデル修正関係線テーブルから読み出すこと、を特徴とする指標設定支援装置。この場合、ユーザが望む重点要素に適した修正候補を提示することができる。したがって、ユーザは指標関係モデルの修正をより簡単かつ適切に行うことが可能となる。
　また、本発明の指標設定支援装置であって、前記企業活動に関するデータである企業情報データを記憶する企業情報データ記憶部をさらに備え、前記モデル修正処理部は、前記第１の指標に関連する前記指標の候補である第３の指標を取得し、前記企業情報データに基づいて前記第１及び第３の指標の関係を統計分析することにより、前記第３の指標の値に基づいて前記第１の指標の値を算出するための式である候補式を生成し、前記第２の指標とともに前記第３の指標を出力し、前記関係式とともに前記候補式を出力すること、を特徴とする指標設定支援装置。この場合、第３の指標値について現在の企業情報データを分析することにより第１の指標との関係式の候補を提示することができる。したがって、指標関係モデルに含まれる関係式を企業の現状に即すように容易に修正することが可能となる。
　また、本発明の指標設定支援装置であって、前記第１の指標の値の入力を受け付け、受け付けた前記第１の指標の値を前記関係式に適用することにより前記第２の指標の予測値を算出する指標予測値算出処理部をさらに備えること、を特徴とする指標設定支援装置。この場合、第１の指標についての目標値の設定に応じて、関係する第２の指標がどのような値となるかを予測することができる。したがって、ある指標についての目標値の変化が他の指標にどのように影響を及ぼすのかをシミュレーションすることが可能となり、ユーザはこれに応じて適切な指標値の設定を行うことが可能となる。また、指標関係モデルが修正後のものである場合には、修正によって他の指標にどのような影響がでるのかをシミュレーションすることができるので、指標関係モデルの修正を慎重かつ精緻に行うことが可能となる。さらに、第２の指標に基づいて第１の指標を算出する関係式を用いて第２の指標を予測するドリルダウンの手法を用いているので、指標値の変化についての原因分析を行うことができる。
　また、本発明の指標設定支援装置であって、前記第２の指標の値の入力を受け付け、受け付けた前記第２の指標の値を前記関係式に適用することにより前記第１の指標の予測値を算出する指標予測値算出処理部をさらに備えること、を特徴とする指標設定支援装置。この場合、この場合も、第１の指標についての目標値の設定に応じて、関係する第２の指標がどのような値となるかを予測することができる。したがって、ある指標についての目標値の変化が他の指標にどのように影響を及ぼすのかをシミュレーションすることが可能となり、ユーザはこれに応じて適切な指標値の設定を行うことが可能となる。また、指標関係モデルが修正後のものである場合には、修正によって他の指標にどのような影響がでるのかをシミュレーションすることができるので、指標関係モデルの修正を慎重かつ精緻に行うことが可能となる。さらに、第２の指標に基づいて第１の指標を算出する関係式を用いて第１の指標を予測するドリルアップの手法を用いているので、指標により表される企業行動の効果がどのように及んでいくのかを検証することができる。
　また、本発明の指標設定支援装置であって、複数のユーザから、前記モデル修正処理部により修正された前記指標関係モデルに対する合意の有無の入力を受け付け、受け付けた前記合意の有無に応じて、前記修正された指標関係モデルについての合意があったか否かを判定し、合意があったと判定した場合に前記修正された指標関係モデルを前記指標関係モデル記憶部に登録する合意判定処理部をさらに備えること、を特徴とする指標設定支援装置。この場合、指標に利害関係のあるステークホルダーが自身に関係のある指標についての検証をそれぞれ行い、ステークホルダーの合意の上で指標関係モデルを修正を行うことができる。したがって、指標関係モデルを修正したことにより、一部分についての評価精度が向上しつつも、他の部分についての評価精度が下がってしまうような状況を防止し、指標関係モデル全体としての評価精度を向上することができる。また、指標が多岐にわたる場合であっても、複数のユーザによって指標関係モデルの検証を分散して行うことが可能となるので、指標関係モデルの修正が容易となり、修正を加えるための手間を下げることができる。これにより、指標関係モデルを企業の現状に即したものに頻度良く修正することが期待される。
　本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施携帯に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施携帯に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。
　　１　サーバ
　　２　処理部
　　３　記憶装置
　　４　通信ネットワーク
　　５　インターフェース
　　６　企業情報データ管理装置
　　７　端末
　　２１　企業情報処理部
　　２２　指標関係モデル推定処理部
　　２３　モデル修正処理部
　　２４　指標予測値算出処理部
　　２５　合意判定処理部
　　３１　企業情報分類軸テーブル
　　３２　企業情報テーブル
　　３３　企業情報指標関係モデル対応テーブル
　　３４　指標関係モデルテーブル
　　３５　指標テーブル
　　３６　モデル修正－関係線テーブル
　　３７　モデル修正－関係式テーブル
　　３８　指標予測値テーブル
　　３９　総合合意判定条件テーブル
　　４０　企業情報表示画面
　　５０　企業情報修正画面
　　７０　指標関係モデルの修正画面
　　１００　総合合意判定条件入力画面
　　１１０　合否判定画面
　　１２０　不採用理由入力画面

Claims (8)

  1. 　企業活動を評価する指標の設定を支援する装置であって、
    　前記指標をノードとした前記指標間の関係を表すグラフにおいて２つの前記指標がリンクされていることを示す関係線と、前記指標の値を当該指標にリンクされた他の指標の値に基づいて算出するための関係式とを含む指標関係モデルを記憶する指標関係モデル記憶部と、
    　第１の前記指標に関連する第２の指標を前記指標関係モデルから取得し、前記第２の指標の値に基づいて前記第１の指標の値を算出するための前記関係式を前記指標関係モデルから取得し、前記第１及び第２の指標ならびに前記関係式を出力し、前記第１の指標に関連する前記第２の指標の変更を受け付け、前記関係式の修正を受け付け、受け付けた前記第２の指標及び前記関係式により前記指標関係モデルを更新するモデル修正処理部と、
    　を備えることを特徴とする指標設定支援装置。
  2. 　請求項１に記載の指標設定支援装置であって、
    　関連する前記指標を対応付けて記憶するモデル修正関係線テーブルをさらに備え、
    　前記モデル修正処理部は、前記第１の指標に対応する前記指標である第３の指標を前記モデル修正関係線テーブルから読み出し、前記第２の指標とともに前記第３の指標を出力すること、
    　を特徴とする指標設定支援装置。
  3. 　請求項２に記載の指標設定支援装置であって、
    　前記モデル修正関係線テーブルは、前記企業活動の評価にあたっての重点要素に対応付けて前記関連する指標を記憶しており、
    　前記モデル修正処理部は、前記重点要素の入力を受け付け、受け付けた前記重点要素及び前記第１の指標に対応する前記指標である第３の指標を前記モデル修正関係線テーブルから読み出すこと、
    　を特徴とする指標設定支援装置。
  4. 　請求項１に記載の指標設定支援装置であって、
    　前記企業活動に関するデータである企業情報データを記憶する企業情報データ記憶部をさらに備え、
    　前記モデル修正処理部は、前記第１の指標に関連する前記指標の候補である第３の指標を取得し、前記企業情報データに基づいて前記第１及び第３の指標の関係を統計分析することにより、前記第３の指標の値に基づいて前記第１の指標の値を算出するための式である候補式を生成し、前記第２の指標とともに前記第３の指標を出力し、前記関係式とともに前記候補式を出力すること、
    　を特徴とする指標設定支援装置。
  5. 　請求項１に記載の指標設定支援装置であって、
    　前記第１の指標の値の入力を受け付け、受け付けた前記第１の指標の値を前記関係式に適用することにより前記第２の指標の予測値を算出する指標予測値算出処理部をさらに備えること、
    　を特徴とする指標設定支援装置。
  6. 　請求項１に記載の指標設定支援装置であって、
    　前記第２の指標の値の入力を受け付け、受け付けた前記第２の指標の値を前記関係式に適用することにより前記第１の指標の予測値を算出する指標予測値算出処理部をさらに備えること、
    　を特徴とする指標設定支援装置。
  7. 　請求項１に記載の指標設定支援装置であって、
    　複数のユーザから、前記モデル修正処理部により修正された前記指標関係モデルに対する合意の有無の入力を受け付け、受け付けた前記合意の有無に応じて、前記修正された指標関係モデルについての合意があったか否かを判定し、合意があったと判定した場合に前記修正された指標関係モデルを前記指標関係モデル記憶部に登録する合意判定処理部をさらに備えること、
    　を特徴とする指標設定支援装置。
  8. 　企業活動を評価する指標の設定を支援する方法であって、
    　コンピュータが、
    　前記指標をノードとした前記指標間の関係を表すグラフにおいて２つの前記指標がリンクされていることを示す関係線と、前記指標の値を当該指標にリンクされた他の指標の値に基づいて算出するための関係式とを含む指標関係モデルをメモリに記憶するステップと、
    　第１の前記指標に関連する第２の指標を前記指標関係モデルから取得し、前記第２の指標の値に基づいて前記第１の指標の値を算出するための前記関係式を前記指標関係モデルから取得し、前記第１及び第２の指標ならびに前記関係式を出力し、前記第１の指標に関連する前記第２の指標の変更を受け付け、前記関係式の修正を受け付け、受け付けた前記第２の指標及び前記関係式により前記指標関係モデルを更新するステップと、
    　を実行することを特徴とする指標設定支援方法。
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