WO2015114793A1 - 進捗管理システム及び進捗管理システムを用いた進捗推定方法 - Google Patents

進捗管理システム及び進捗管理システムを用いた進捗推定方法 Download PDF

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WO2015114793A1
WO2015114793A1 PCT/JP2014/052204 JP2014052204W WO2015114793A1 WO 2015114793 A1 WO2015114793 A1 WO 2015114793A1 JP 2014052204 W JP2014052204 W JP 2014052204W WO 2015114793 A1 WO2015114793 A1 WO 2015114793A1
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WO
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progress
file
information
feature
management system
Prior art date
Application number
PCT/JP2014/052204
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
良一 青島
吉田　功
結 渡邊
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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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
Priority to PCT/JP2014/052204 priority Critical patent/WO2015114793A1/ja
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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

Definitions

  • the present invention relates to a progress management system for easily grasping the progress of data being created, particularly CAD (Computer Aided Design) design data.
  • CAD Computer Aided Design
  • Patent Document 1 describes a technique for dividing CAD drawing data into a plurality of drawing elements, comparing information about the divided elements in time series, and calculating the progress of creation of the CAD drawing data. With this technology, the manager can quantitatively grasp the progress without going to the worker's terminal.
  • an object of the present invention is to calculate the degree of progress more accurately when rework occurs by identifying which phase the work has reached based on the current work content.
  • a business progress estimation method in a progress management system that is connected to a computer via a network and manages the progress of the business using the computer.
  • the progress estimation method acquires log information related to a user operation on a file related to a job from a computer via a network, extracts operation feature information that is a feature of the user operation on the file from the log information, and extracts a plurality of logs. A feature amount is extracted based on the operation feature information extracted from the information, and the progress of the work is estimated based on the extracted feature amount.
  • the operation type information regarding the operation type is extracted as the operation feature information, and the tendency for each operation type is extracted as the feature amount from the operation type information extracted from the plurality of log information.
  • a progress management system that is connected to a computer via a network and manages the progress of work using the computer.
  • the progress management system extracts a communication unit that receives log information related to a user operation on a file related to a job from a computer via a network, and operation characteristic information that is a characteristic of an operation on the user file from the log information,
  • a feature amount extraction unit that extracts feature amounts based on operation feature information extracted from a plurality of log information, a progress degree calculation unit that calculates a progress level of work based on the extracted feature amounts, and a calculated progress degree
  • an output unit for outputting.
  • the present invention based on the current work information, it is possible to calculate the progress of work according to the situation even if rework occurs.
  • FIG. 1 is a diagram showing a system configuration of the present embodiment.
  • one or more file editing apparatuses 1000-1 to 1000-n, a feature quantity extraction apparatus 2000, a progress management apparatus 4000, and a file server 5000 are connected to each other via a network 3000.
  • the internal components of the feature quantity extraction device 2000 and the file server 5000 may exist in the file editing devices 1000-1 to 1000-n or the feature quantity management device 4000, respectively.
  • the user directly accesses the file editing apparatuses 1000-1 to 1000-n.
  • the user may access the logical file editing apparatuses 1000-1 to 1000-n from a terminal such as a thin client.
  • Each of the file editing apparatuses 1000-1 to 1000-n, the feature quantity extraction apparatus 2000, the progress management apparatus 4000, and the file server 5000 is a computer device having a memory, a storage, a CPU (Central Processing Unit), and a communication interface.
  • a CPU Central Processing Unit
  • each of the file editing devices 1000-1 to 1000-n and the progress management device 4000 has a user interface.
  • the memory is a main storage device such as RAM (Random Access Memory) or ROM (Read Only Memory) that temporarily stores data.
  • Storage is an auxiliary storage device represented by HDD (Hard Disk Drive), SDD (Solid State Drive), flash memory, etc. that stores data for a long time.
  • the CPU is an electronic circuit having functions for executing numerical operations, data reading / writing, and device control, which are responsible for the entire processing of the apparatus.
  • the communication interface refers to a BRI (Basic Rate Interface) port, a LAN (Local Area Network) port, and the like, and performs communication via the network 3000 using device components.
  • the user interface is a device for realizing input / output of data generated between the user and each component of the device, such as a mouse, a keyboard, and a display.
  • the file editing devices 1000-1 to 1000-n are computer devices used by each designer.
  • the file editing apparatuses 1000-1 to 1000-n have a file editing unit 1110 for a designer to create a design drawing as its constituent elements.
  • the file editing apparatuses 1000-1 to 1000-n have a log acquisition unit 1120 that acquires and transmits information (operation log file) indicating who performed when and what operation.
  • operation log file information indicating who performed when and what operation.
  • the feature quantity extraction device 2000 is a computer device that interprets an operation log file and converts it into numerical information.
  • this numerical information is referred to as a feature vector V 3 .
  • the feature quantity extraction device 2000 includes therein an extraction item setting file 2210 that defines items to be extracted from the operation log file received from the log acquisition unit 1120, and converts the operation log file into a feature quantity vector based on the extraction item setting file 2210.
  • a feature amount extraction unit 2110 is provided.
  • the feature amount extraction unit 2110 is assumed to be realized by software programs in the present embodiment, and each function is realized by these software programs being executed by the CPU 2300. A specific example of the extraction item setting file will be described later.
  • Network 3000 refers to a wired or wireless communication network represented by LAN, ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line), wireless LAN, 3G line, WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access), LTE (Long Term Evolution), etc. It may be the Internet or an intranet.
  • the progress management device 4000 is a computer device that calculates the degree of progress from the feature quantity vector and outputs the calculated degree of progress.
  • the progress management device 4000 has, as its internal functions, a progress level calculation unit 4110 that calculates the progress level of a task from a feature vector, a progress information output unit 4120 that outputs the progress level calculated by the progress level calculation unit 4110, and a design An operation tendency learning unit 4130 for managing the operation tendency of the user.
  • these internal functions are realized by software programs, and each function is realized by the CPU 4300 executing these software programs.
  • the progress management device 4000 uses a business pattern specification file 4210 for specifying a business pattern from a feature vector or a design instruction, information for identifying a design work with a different operation tendency, It holds business pattern information 4221 that holds the degree of progress, and operation trend ID information 4222 that assigns the business pattern to the user's operation trend pattern. Specific examples of such information will be described later.
  • the progress management device 4000 has, as information for calculating the progress of the work, feature quantity history information 4231 that holds the feature quantity vectors of the mid-work design work so far, and the value of the feature quantity vector at each progress degree.
  • the file server 5000 is a device for storing files to be viewed or edited by the designer using the file editing devices 1000-1 to 1000-n.
  • a design instruction sheet 5210 describing the contents of the work performed by the designer and the type of product, and design data 5220 such as a part file and an assembly file created and edited by the designer are held.
  • FIG. 2 is an example of an operation log file that the log acquisition unit 1120 transmits to the feature quantity extraction device 2000.
  • this operation log file is denoted as operation log file L001.
  • operation log file L001 operation of the file editing unit 1110 and other software in the file editing apparatus, a user ID for identifying a user who is a business performer, an operation performed by the user through the file editing apparatus, Recorded in the target file information that means the execution target.
  • FIG. 3 shows an example of the extraction item setting file 2210.
  • the extraction item setting file 2210 defines items to be extracted from the operation log file L001.
  • Each row of the extraction item setting table H0001 included in the extraction item setting file 2210 means items to be extracted as numerical data.
  • the combination of the values of all the extracted items is the above-described feature vector V 3 , and the value of each extracted item will be distinguished as “feature” in the future.
  • the extraction item setting table H0001 in this embodiment is a collection of records of feature amount IDs, target file types, and extraction character strings.
  • the feature quantity ID stores an ID that uniquely identifies the feature quantity.
  • the target file type means the classification of the target file in the operation log file L001, and specifically includes parts, assemblies, instructions, and the like.
  • Examples of extracted character strings include simulation execution (Sim.Execute) and cutting mesh (Part.Mesh). It should be noted that a plurality of extracted character strings may be specified in the character string item, as feature amount ID C0007 in FIG. This is equivalent to considering a series of operations such as “making a hole and fastening a screw” as one feature amount.
  • the extraction item describes a rule for acquiring a feature quantity from an extraction target.
  • this rule include the number of appearances of a character string in a certain period, the cumulative number of appearances, the amount of change in the number of appearances at the time of previous data acquisition, and the like.
  • the feature amount extraction unit 2110 acquires the target file type / extracted character string of each feature amount ID from the operation log file, and extracts the feature amount vector from the operation log file by converting it into numerical information based on the extracted item. Make it possible.
  • a special feature amount C9999 is defined such that a value appears only when the user completes the design.
  • the design work is ended when the value of the feature amount ID C9999 appears, that is, when the assembly file is moved to the designed folder.
  • FIG. 4 is an example of business pattern information 4221.
  • the business pattern information 4221 holds the business pattern and progress of the design work in progress.
  • the business pattern information 4221 is expressed as a table, and includes a user ID for identifying a user, a product ID for identifying a product under design, a business pattern, and a current progress level that holds the current progress level. Save as.
  • the business pattern mentioned here refers to work content such as new design and customization design and a pair of product types such as car, refrigerator, and mobile phone.
  • FIG. 5 shows an example of the operation tendency ID information 4222.
  • the operation tendency ID information 4222 has a user ID, work content, product type, and operation tendency ID as data, and assigns an operation tendency corresponding to each work pattern of each user.
  • the new vehicle design by the user U0001 and the new train design by the user U0001 are assigned to the same operation tendency OP01.
  • FIG. 6 shows a specific example of the feature amount history information 4231.
  • the feature amount history information 4231 holds the feature amounts so far for each user ID and product ID together with the time.
  • Each row represents a feature amount of a certain user at the time of designing a product, and a set of feature amounts (V 1 , V 2 ) having the same user ID, product, and time means a feature amount vector.
  • the degree of progress is classified into five values of 0%, 25%, 50%, 75%, and 100%, and it moves from a certain degree of progress to a certain degree of progress with a certain probability.
  • FIG. 8 is a graph in which the degree of progress is represented by a node and the transition is represented by a directed edge. Originally there are effective branches in both directions between each node, but they are omitted for simplicity.
  • FIG. 7 shows a specific example of the progress transition information 4233.
  • the progress transition information 4233 holds transition probabilities between the respective progress degrees for each operation tendency.
  • Each row represents a transition probability between a certain degree of progress, and a set of rows having the same operation tendency ID represents a transition model of each progress degree in the operation tendency ID (model M01).
  • the probability that the degree of progress changes from 25% to 50% is 0.3
  • the probability that the degree of progress changes from 25% to 75% is 0.2
  • the degree of progress is 25% to 50%.
  • Probability of transitioning to% is 0.5.
  • FIG. 9 is a specific example of the feature quantity statistical information 4232.
  • the feature quantity statistical information 4232 has operation tendency ID, progress, feature quantity ID, average, and variance in columns, and each row holds the average value and variance of the feature quantity at a certain degree of progress with a certain operation trend ID. .
  • the designer edits the design data 5220 using the file editing device 1000-1 (S1100).
  • the log acquisition unit 1120 monitors input / output to / from the file editing apparatus 1000-1 by the designer, and accumulates information indicating what operation the user has performed to which file as an operation log file.
  • the location where the operation log file is stored may be a memory in the editing device or an external storage device.
  • the log acquisition unit 1120 periodically transmits the operation log file to the feature quantity extraction device 2000 (S1200).
  • the feature quantity extraction device 2000 converts the operation log file transmitted from the log acquisition unit 1120 into a feature quantity vector that is numerical data. Also, the feature quantity vector is transmitted to the progress management information 4000 together with the user ID and product ID (S1300). Details of the process will be described later.
  • the progress calculation unit 4110 of the progress management device 4000 receives the user ID, product ID, and feature vector transmitted from the feature extraction device 2000, and calculates the progress (S1400). The contents of this process will be described later.
  • the progress information output unit 4120 included in the progress management device 4000 outputs the progress or the transition of the progress (S1500).
  • the output destination may be the user interface 4400, or the output information may be transferred to an external device via the communication interface 4500.
  • Fig. 14 shows an example of the output screen when the progress transition is output.
  • the calculated progress is recorded in association with the time when the progress is calculated, and the transition of the progress for each time is displayed as a line graph.
  • the progress information output unit 4120 updates the line graph based on the time when the feature amount vector is transmitted and the degree of progress.
  • the progress information calculation unit 4110 determines whether the design is completed by looking at the value of the feature amount C9999 (S1600).
  • step S1300 for converting an operation log file into a feature value or a feature value vector will be described with reference to the flowchart of FIG.
  • the processing in the flow is realized by the CPU 2300 executing a feature amount extraction unit 2110 that is a software program.
  • the feature quantity extraction device 2000 receives the operation log file transmitted from the log acquisition unit 1120 (S1301).
  • the operation log file received at this time may be stored in the memory 2100 or may be stored in the storage 2200.
  • the feature quantity extraction device 2000 divides the operation log file for each design product (S1302). This can be divided by, for example, a target file included in the operation log file. In this embodiment, it is assumed that the target file included in the operation log file L001 is stored together with the directory name representing the design product.
  • each operation log file divided by the above steps is referred to as a product design operation log. Further, it is assumed that the product design operation log is stored in the memory 2100 or the storage 2200 in a pair with the directory name representing the product or the product ID.
  • the feature quantity extraction device 2000 acquires one of the product design operation logs divided in step S1302 (S1303). If it cannot be obtained, the process S1300 is terminated, and if it can be obtained, the process proceeds to step S1304 described later.
  • the feature quantity acquisition device 2000 acquires a feature quantity counter corresponding to the acquired product design operation log (S1304).
  • the feature quantity counter here is a work area used when the feature quantity extraction device 2000 extracts a feature quantity of a product.
  • the feature amount counter may be held in the memory 2100 or may be held in the storage 2200.
  • the feature quantity acquisition device 2000 updates the value of the feature quantity counter based on the contents of the extraction item setting file 2210 (S1305).
  • the Part.Add operation is performed once on the part file 001.prt and the Part.Add operation is performed on the part file 002.prt in the files under the product P01 directory. Has been done once. Therefore, the feature quantity acquisition device 2000 adds 2 to the feature quantity IDs C0001 and C0002 in the feature quantity counter.
  • the feature quantity acquisition device 2000 determines whether or not the value of the feature quantity counter satisfies the transmission condition (S1306). If the transmission condition is satisfied, the process proceeds to step S1307; otherwise, the process proceeds to step S1310.
  • the transmission condition here is given in advance, and examples of the transmission condition include when a certain time has elapsed and when the total number of operation executions exceeds a threshold.
  • the transmission condition it is desirable to exclude the time when the operation is not performed from the measurement target in order to prevent the influence of the time when the operation is not performed.
  • the value of the feature amount counter that is, the feature amount
  • the feature quantity acquisition device 2000 Only when the transmission condition is satisfied, the feature quantity acquisition device 2000 sends the value of the feature quantity counter, that is, the feature quantity or the feature quantity vector V 3 that is a combination of the feature quantities to the progress management apparatus 4000 (S1307).
  • step S1311 follows. If it is not completed, step S1309 follows.
  • the feature quantity acquisition device 2000 initializes the value of the feature quantity (S1309). At this time, if the extraction items in the extraction item setting file 2210 are different, the initialization method is also different. Specifically, if the extracted item is the number of executions, the counter value is set to 0. If the extracted item is the amount of change in the number of executions of the operation content, the counter value storing the number of times of operation content is searched, The initial value is obtained by multiplying the value by -1.
  • the feature quantity acquisition device 2000 stores the feature quantity counter initialized in step S1309 together with the name or ID indicating the product (S1310).
  • the feature amount acquisition device 2000 updates the product design operation log PL001 (S1311).
  • step S1300 for converting the operation log file into a feature vector.
  • the progress calculation unit 4110 of the progress management device 4100 receives the user ID, product ID, and feature vector transmitted from the feature quantity extraction device 2000, and the current design work is in the middle of work or a new start Is determined (S1401). This can be determined based on whether the business pattern information 4221 includes a corresponding element.
  • the progress calculation unit 4110 identifies the work pattern, that is, the work content and the product type based on the obtained feature vector V 3 and the product ID (S1402).
  • the identification of the business pattern can be obtained, for example, by extracting the corresponding item from the design specification under the directory associated with the product ID.
  • extracting the corresponding item it is possible to specify an item to be extracted from the specification by the business pattern specifying file 4210.
  • the progress calculation unit 4110 identifies the job pattern corresponding to the user ID and product ID given by the feature quantity extraction device 2000 from the job pattern information 4221 (S1403).
  • the progress calculation unit 4110 extracts a feature vector history from the feature history information 4231 using the user ID and product ID obtained in step S1402 or S1403 as keys (S1404).
  • the progress degree calculation unit 4110 acquires an operation tendency ID from the operation tendency ID information 4222 using the business pattern and the user ID obtained in step S1402 or S1403 as keys (S1405). In the example of FIG. 5, the progress calculation unit 4100 obtains OP01 as the operation tendency ID.
  • the progress degree calculation unit 4110 obtains the feature quantity statistical value and the state transition probability corresponding to the operation tendency ID from the feature quantity statistical information 4322 and the progress degree transition information 4222, respectively (S1406).
  • the probability that the degree of progress changes from 25% to 50% is 0.3
  • the probability that the degree of progress changes from 25% to 75% is 0.2
  • the degree of progress is from 25%. It can be read that the probability of transition to 50% is 0.5.
  • the average value of the feature value C0001 when the progress degree is 25% is 5, and the variance is 2.5. Can be seen.
  • the most likely progress is estimated. .
  • the average value of the j-th component V j of the feature amount vector V in the progress S i is described as ⁇ ij and the variance as ⁇ ij below.
  • the probability that the feature vector V i is obtained in the progress S i is expressed as p (S i , V i ).
  • the probability p (S i , V i ) is described as in, for example, Expression 2 using ⁇ ij and ⁇ ij .
  • the value of each feature amount component is independent, and the distribution of the values follows a normal distribution.
  • step S1404 Since the feature vectors V 1 , V 2 , and V 3 are stored as data in step S1404, and the transition probability A ij , feature value average ⁇ ij, and variance ⁇ ij are stored as data from step S1406, the value of Equation 1 is maximized. by calculating the progress S 1, S 2, S 3, such as reduction, it is possible to obtain a current progress S 3.
  • S 1 , S 2 , and S 3 for example, an existing method such as a Viterbi algorithm can be used.
  • the processing in the flow is realized by the CPU 4300 executing an operation tendency learning unit 4130 that is a software program.
  • the feature vector history corresponding to the operation tendency ID is acquired from the feature history information 4231 (S1701).
  • a corresponding business pattern is assigned from the business pattern information 4221 to the user ID and product ID of each line of the feature amount history information 4231. It is possible to acquire the feature vector history by extracting the user ID and the business pattern corresponding to the operation trend ID from the operation trend ID information 4222.
  • the feature vector sequence from the start to the completion of the design work for product n is referred to as a feature vector sequence ⁇ V i n ⁇ . This is referred to as a set of vector sequences.
  • the feature quantity statistical information 4232 and the progress transition information 4233 are updated using the set of feature quantity vector sequences obtained in step S1702 (S1702). Specifically, the progress transition probability, the feature amount average, and the feature amount variance may be corrected so as to maximize the probability (Equation 3) that the hidden Markov model generates each feature vector sequence (Equation 4). ). This can be realized by using an existing method such as Baum-Welch algorithm.
  • the degree of progress for generating the above-described feature quantity vector sequence is obtained in the same manner as (S1400). We will give labels of 25%, 50%, 75% and 100%. If the progress labeling is different from the past assignment, the task pattern information 4221, the feature quantity statistical information 4232, and the progress transition information 4233 are corrected to follow the assignment (S1703).
  • the progress of work according to the situation can be calculated based on the current work information.
  • the progress status can be calculated so that the occurrence of the rework is known.
  • Example 2 Next, an embodiment in which this function is utilized for file transfer will be described. Hereinafter, this example will be referred to as Example 2.
  • FIG. 15 shows an example of a system configuration diagram of the second embodiment.
  • one or more file editing apparatuses 1000-1 to 1000-n a feature quantity extraction apparatus 2000, a progress management apparatus 4000, one or more file servers 5000-1 to n, and a business system 6000 are connected via a network 3000. Are connected to each other.
  • the file editing device 1000-1 uses the file server 5000-1 and the file editing device 1000-2 uses the file server 5000-2 to refer to the design data, and the user of the file editing device 1000-1 performs the design work. Assume that the user of the file editing apparatus 1000-2 takes over the design work after completion.
  • the internal components of the feature quantity extraction device 2000 and the file servers 5000-1 to 5000-n may exist inside the file editing devices 1000-1 to 1000-n or the feature quantity management device 4000, respectively.
  • the feature amount calculation device 2000 is a computer device that interprets an operation log file and converts it into numerical information. Since the extraction item setting file 2210 and the feature amount extraction unit 2110 are the same as those in the embodiment, description thereof is omitted. In addition, it has backup information 2211 for holding a work file backup link placed on the file server 5000-1.
  • the progress management device 4000 is a device that calculates the degree of progress from the feature quantity vector and supports data transfer based on the calculated degree of progress.
  • the progress management device 4000 has a pre-transfer command unit 4140 for instructing pre-transfer of files.
  • these internal functions are assumed to be realized by a software program.
  • the progress management device 4000 further includes completion degree statistical information 4234 for storing the degree of similarity between the file at each degree of progress and the file at the completion of design.
  • completion degree statistical information 4234 for storing the degree of similarity between the file at each degree of progress and the file at the completion of design.
  • the file at the completion of the design work is referred to as a deliverable.
  • the file server 5000 is a device for storing files to be viewed or edited by the designer using the file editing devices 1000-1 to 1000-n. Since the design instruction sheet 5210 and the design data 5220 are the same as those in the first embodiment, description thereof is omitted.
  • the file server 5000 includes backup data 5230 that is a backup of design data, a similarity calculation unit 5110 that determines the similarity between two files, and a difference transfer unit 5120 that transfers a difference from a past transmission file. .
  • the business system 6000 is a computer device having a plurality of software that manages the workflow of the entire design work. As internal information, there is workflow information 6210 holding the order of each design work and the person in charge.
  • FIG. 16 is a specific example of the backup information 2211. Each line represents the path of the backup file saved at a certain time. In the example of this figure, it can be understood that the contents of the data saved by the user U0001 in YY / MM / DD are saved in the file server 5000-1 / backup01.
  • FIG. 17 is an example of the feature amount history information 4231 in the present embodiment.
  • the feature amount history information 4231 stores time, user ID, product ID, feature amount ID, and feature amount values in the same manner as in the first embodiment, as well as files and deliverables when each feature amount vector is obtained. It has a column called perfection history that records the degree of similarity. In the present embodiment, the degree of similarity between a certain file and a deliverable will be referred to as the degree of completion of the file.
  • FIG. 18 is an example of the completeness statistics information 4234.
  • the average value / variance of the degree of completion in each degree of progress of each operation tendency ID is held.
  • the log acquisition unit 1120 periodically transmits the operation log file created in step S1100 to the feature quantity extraction device 2000 (S1200).
  • the current design file data is stored in the file server 5000-1 and the file path of the backup file is transmitted to the feature quantity extraction device 2000.
  • the file path of the backup file is referred to as a backup file path.
  • the feature quantity extraction device 2000 converts the operation log file transmitted from the log acquisition unit 101 into a feature quantity vector that is numerical data.
  • the feature vector is transmitted to the progress management device 4000 together with the user ID and product ID (S1300). Further, the backup file path is stored in the backup information 2211.
  • (S1400) is the same as that in the first embodiment, and is omitted.
  • the advance transfer command unit 4140 of the progress management device 4000 calculates the near-term probability of file completion based on the degree of progress (S1800).
  • the near-file probability here refers to the probability that the current file has a degree of completion equal to or greater than a threshold T.
  • the threshold value T is set for each business project or company organization.
  • the method for calculating the near-term probability of completion of a file can be calculated, for example, by using the file completion degree average ⁇ and the completion degree variance ⁇ obtained from the completion degree statistical information 4234 as shown in Equation 5.
  • step S2000 is executed, and if not exited, S1600 is executed (S1900).
  • the threshold t is set for each business project or company organization.
  • the progress management device 4000 instructs the differential transfer unit 5120 of the file server 5000-1 to pre-transfer the file being edited (S2000). Details will be described later.
  • the progress management device 4000 instructs the differential transfer unit 5120 of the file server 5000-1 to transfer the file (S2100). At this time, information indicating completion of the design work is also notified.
  • the degree-of-progress transition information 4233 and the feature quantity statistical information 4232 which are user operation trends, are updated (S1700). Further, the degree of similarity between the completed file and other files is calculated from the file server, and the completeness history value of the feature amount history information 4231 and the completeness average and completeness variance values of the completeness statistical information 4234 are updated.
  • FIG. 20 is a flowchart showing the detailed process of step S1300. The same number is attached
  • FIG. Here, processing steps different from those in the first embodiment will be described.
  • the feature value extraction device 2000 When transmitting the feature value counter to the progress management device 4000, the feature value extraction device 2000 stores the backup file path and user ID obtained from the file editing device 1000-1 in the backup information 2211 together with the time (S1321).
  • the feature quantity extraction device 2000 transmits the backup file path list in the backup information 2211 and the backup file path obtained from the file editing device 1000-1 to the similarity calculation unit 5110 (S1322). .
  • the similarity calculation unit calculates a completeness list of the backup file and transmits the completeness list to the feature quantity extraction device 2000.
  • the feature quantity extraction apparatus 2000 transmits the acquired completion degree list to the progress management apparatus 4000, and the progress management apparatus 4000 updates the value of the completion degree history in the feature history information 4231.
  • the progress management device 4000 can estimate how similar the file is to the deliverable for each degree of progress. It becomes possible.
  • the advance transfer command unit 4140 of the progress management device 4000 first sends the user ID and product ID to the business system 6000 and requests information on the next process (S2001).
  • the business system 6000 refers to the workflow information 6210 based on the user ID and product ID, and specifies the file server used by the worker and file editing terminal in the next process (S2002).
  • S2002 next process
  • it is defined in the workflow information 6210 that an operator who uses the file server 5000-2 is in charge of the next process.
  • the folder path of the file server 5000-2 is acquired from the workflow information 6210.
  • the business system 6000 transmits the information of the worker and file server of the next process obtained in step S2002 to the progress management device 4000 (S2003).
  • the advance transfer command unit 4140 of the progress management device 4000 transmits the product ID to the file server 5000-1, transmits the file server information of the next process to the difference transfer unit, and instructs data transfer (S2004). .
  • the file server 5000-1 identifies the location of the latest backup file based on the product ID obtained from the advance transfer command unit 4140.
  • a transferred backup file of the product ID is acquired based on the transfer history (S2005).
  • the latest backup file is called the current file
  • the transferred backup file is called the pre-transfer file. If there is no pre-transfer file, an empty file is handled as a pre-transfer file for convenience.
  • ⁇ Differences are extracted from the previous transfer file and current file acquired in step S2005 (S2006).
  • the method of calculating the difference can be realized by using an existing technique.
  • step 2006 Measure the amount of difference data created in step 2006, and execute step S2008 if it is greater than or equal to a predetermined threshold (S2007).
  • the difference transfer unit 5120 transmits the difference ID created in step S2006 and the product ID obtained from the progress management device 4000 to the next process file server 5000-2 designated by the pre-transfer command unit 4140 (S2008).
  • the operation after transfer and reception of the difference can be realized by using existing technology. It is assumed that the file transfer destination is a temporary folder corresponding to the folder path of the file server 5000-2 acquired in step S2002.
  • step S2100 in FIG. 19 is realized by omitting step S2007 from the detailed flow of FIG. 20 and moving the received file to the folder path of the file server 5000-2 acquired in step 2002.
  • FIG. 22 shows a detailed flow of the step of learning the operation feature. Steps S1701, S1702, and S1703 are the same as those in the first embodiment, and a description thereof will be omitted.
  • the value of the completeness statistics information 4234 is updated so as to correspond to the updated model (S1704). This is based on the feature quantity statistical information / state transition probability information updated in step S1702 and the assignment of the hidden state and the degree of progress, and recalculates which degree of progress each of the feature quantity vectors belongs to. In addition, a statistical value of the degree of completion corresponding to the feature vector may be taken. The degree of completion value corresponding to the feature amount vector can be obtained by referring to the completion degree history in the feature amount history information 4231.

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Abstract

　あるファイルを編集する業務において構成要素数に変化のない手戻りが発生したとしても、業務の進捗状態を正確に把握すること。　ファイルを編集中の操作ログファイルから数値情報である特徴量ベクトルを抽出し、業務の種類ごとに蓄積しているファイル編集者の操作傾向に基づき、業務の進捗度を算出する。また、ファイル編集業務終了時に、これまでに得られた特徴量から、ファイル編集者の操作傾向を更新する。本発明によれば、作業内容の変化を把握することで、手戻りのような業務の変化を正確に把握することが可能となる。

Description

進捗管理システム及び進捗管理システムを用いた進捗推定方法
　本発明は、作成中のデータ、特にCAD(Computer Aided Design)設計データの進捗状況を容易に把握する進捗管理システムに関する。
　設計工程を遅延なく計画通りに遂行するためには、設計業務の進捗を正確に把握する必要がある。このため、業務の進捗状況を定量的に識別する技術が求められてきた。
　特許文献１には、CAD図面データを複数の図面要素に分割し、分割した要素についての情報を時系列で比較し、CAD図面データの作成の進捗度を算出する技術が記載されている。この技術により、管理者は作業者の端末に出向くことなく、また定量的に進捗度を把握することが可能となる。
特開２００６－１９０１９９号公報
　しかしながら上記従来技術では、CAD図面の完成時の要素数と作成された要素数との比較により作業の進捗度を算出しているため、要素数に変化が生じない作業が発生するような場合は、進捗度が現実と異なるという問題があった。
　たとえば、全体の組み立てを行ったところで要求仕様の変更が発生し、構成部品の仕様を見直す場合、つまり手戻りがあった場合を考える。この時、特許文献１に記載の技術のような図面の情報に基づく進捗度算出では、要素情報(点の数や直線の数)が変動しないため、これらの作業の進捗度への反映が困難であった。
　本来であれば、作業工程が構成部品の仕様確認フェーズに戻っていることを把握できることが望ましい。
　そこで本発明では、現状の作業内容に基づき、作業がどのフェーズに至っているのかを識別することで、手戻りが発生した場合により正確に進捗度を算出することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明の一つの観点から、計算機とネットワークを介して接続され、計算機を用いた業務の進捗を管理する進捗管理システムにおける業務の進捗推定方法が提供される。当該進捗推定方法は、計算機からネットワークを介し、業務に関連するファイルに対するユーザの操作に関するログ情報を取得し、ログ情報からユーザのファイルに対する操作の特徴である操作特徴情報を抽出し、複数のログ情報から抽出された操作特徴情報に基づいて特徴量を抽出し、抽出された特徴量に基づいて業務の進捗度を推定する。
　より好ましくは、操作特徴情報として操作の種別に関する操作種別情報を抽出し、複数のログ情報から抽出される操作種別情報から操作の種別ごとの傾向を特徴量として抽出する。
　本発明の別の観点によれば、計算機とネットワークを介して接続され、計算機を用いた業務の進捗を管理する進捗管理システムが提供される。当該進捗管理システムは、計算機からネットワークを介し、業務に関連するファイルに対するユーザの操作に関するログ情報を受信する通信部と、ログ情報からユーザのファイルに対する操作の特徴である操作特徴情報を抽出し、複数のログ情報から抽出された操作特徴情報に基づいて特徴量を抽出する特徴量抽出部と、抽出された特徴量に基づいて業務の進捗度を算出する進捗度算出部と、算出した進捗度を出力する出力部と、を有する。
　本発明によれば、現在の作業情報に基づいて、手戻りが発生する場合でも、その状況に応じた作業の進捗度を算出することが可能となる。
本発明の第一の実施形態における全体システム構成の例を示す図である。 本発明の実施形態におけるファイル編集装置が出力する操作ログファイルの例を示す図である。 本発明の実施形態における操作ログファイルから数値情報への変換方法を記述した、抽出項目設定ファイルの例を示す図である。 本発明の実施形態における業務パターン情報の例を示す図である。 本発明の実施形態における操作傾向ID情報の例を示す図である。 本発明の第一の実施形態における特徴量履歴情報の例を示す図である。 本発明の実施形態における進捗度遷移情報の例を示す図である。 本発明の実施形態における進捗度を0%、25%、50%、75%、100%に分類する隠れマルコフモデルの例を示す図である。 本発明の第一の実施形態における特徴量統計情報の例を示す図である。 本発明の第一の実施形態における全体の処理フロー図である。 本発明の第一の実施形態における特徴量抽出と送信の手順を詳細に示した処理フロー図である。 本発明の第一の実施形態における進捗度算出の手順を詳細に示した処理フロー図である。 本発明の第一の実施形態における操作特徴学習の手順を詳細に示した処理フロー図である。 本発明の第一の実施形態における出力の具体例を示す図である。 本発明の第二の実施形態における全体システム構成の例を示す図である。 本発明の第二の実施形態におけるバックアップ情報の例を示す図である。 本発明の第二の実施形態における特徴量履歴情報の例を示す図である。 本発明の第二の実施形態における完成度統計情報の例を示す図である。 本発明の第二の実施形態における全体の処理フロー図である。 本発明の第二の実施形態における特徴量抽出と送信の手順を詳細に示した処理フロー図である。 本発明の第二の実施形態における事前転送の手順を詳細に示した処理フロー図である。 本発明の第二の実施形態における操作特徴学習の手順を詳細に示した処理フロー図である。
　＜第１の実施形態＞
　以下、本発明実施形態の一例として、作業の進捗度の推定および学習に隠れマルコフモデルを用いた例を説明する。
　図１は、本実施例のシステム構成を示した図である。本実施例では、一つ以上のファイル編集装置1000-1～nと、特徴量抽出装置2000、進捗管理装置4000、ファイルサーバ5000がネットワーク3000を介して互いに接続されている。
なお、特徴量抽出装置2000およびファイルサーバ5000の内部構成要素はそれぞれ、ファイル編集装置1000-1～nまたは特徴量管理装置4000の内部に存在しても良い。
　本実施形態では、ユーザがファイル編集装置1000-1～nに直接アクセスする構成となっているが、仮想化技術を活用して一つのサーバ上に複数の論理的なファイル編集装置1000-1～nを構成し、ユーザがシンクライアントなどの端末から論理的なファイル編集装置1000-1～nにアクセスする構成でも構わない。
　各装置の説明に入る前にまず、汎用的構成要素について説明する。ファイル編集装置1000-1～nと、特徴量抽出装置2000と、進捗管理装置4000とファイルサーバ5000はそれぞれ、メモリ・ストレージ・CPU(Central Processing Unit)・通信インターフェースを有するコンピュータデバイスである。
　また、ファイル編集装置1000-1～n、進捗管理装置4000はそれぞれ、ユーザインターフェースを有している。メモリは、一時的にデータを記憶する、RAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)などの主記憶装置のことである。ストレージはデータを長期的に保存する、HDD(Hard Disk Drive)・ SDD(Solid State Drive)・フラッシュメモリなどに代表される補助記憶装置のことである。CPUは装置の処理全体を管轄する、数値演算・データの読み書き・機器制御を実行する機能を有した電子回路である。通信インターフェースは、BRI(Basic　Rate　Interface)ポートやLAN(Local　Area　Network)ポートなどを指し、装置構成要素によるネットワーク3000を介した通信を実施する。ユーザインターフェースは、マウス・キーボード・ディスプレイなど、ユーザと装置の各構成要素の間に発生するデータの入出力を実現するための装置である。
　次に、各装置の役割とその構成要素について説明する。
　ファイル編集装置1000-1～nは、各設計者が利用するコンピュータデバイスである。ファイル編集装置1000-1～nはその構成要素として、設計者が設計図面を作成するためのファイル編集部1110を持つ。また、ファイル編集装置1000-1～nは、だれが、いつ、どのような操作を行ったかの情報(操作ログファイル)を取得・送信するログ取得部1120を持つ。ファイル編集部1110とログ取得部1120は本実施例においては、ソフトウェアプログラムにより実現されることを想定している。操作ログファイルの具体例については後述する。
　特徴量抽出装置2000は、操作ログファイルを解釈し、数値情報に変換するコンピュータデバイスである。本実施例においてはこの数値情報のことを特徴量ベクトルＶ3と称することにする。
　特徴量抽出装置2000はその内部に、ログ取得部1120より受信した操作ログファイルから抽出する項目を定義した抽出項目設定ファイル2210と、抽出項目設定ファイル2210に基づき操作ログファイルを特徴量ベクトルに変換する特徴量抽出部2110を有している。特徴量抽出部2110は本実施例においてはソフトウェアプログラムにより実現されていることを想定し、これらのソフトウェアプログラムがCPU2300により実行されることで各機能を実現される。抽出項目設定ファイルの具体例については後述する。
　ネットワーク3000は、LAN、ADSL(Asymmetric　Digital　Subscriber　Line)、無線LAN、3G回線、WiMAX(Worldwide　Interoperability　for　Microwave　Access)、LTE(Long　Term　Evolution)などに代表される有線または無線通信網の事を指し、インターネットであってもイントラネットであってもよい。
　進捗管理装置4000は、特徴量ベクトルから進捗度を算出し、算出された進捗度を出力するコンピュータデバイスである。
　進捗管理装置4000はその内部機能として、特徴量ベクトルから業務の進捗度を算出する進捗度算出部4110と、進捗度算出部4110で算出された進捗度を出力する進捗情報出力部4120と、設計者の操作傾向を管理する操作傾向学習部4130を有している。本実施例において、これら内部機能はソフトウェアプログラムにより実現されているものとし、これらのソフトウェアプログラムがCPU4300により実行されることで各機能を実現される。
　また、進捗管理装置4000は、操作傾向の異なる設計業務を識別するための情報として、特徴量ベクトルや設計指示書から業務パターンを特定する業務パターン特定ファイル4210、作業途中の設計業務の業務パターンおよび進捗度を保持する業務パターン情報4221、業務パターンをユーザの操作傾向パターンに割り当てる操作傾向ID情報4222を保持している。これら情報の具体例は後述する。
　さらに、進捗管理装置4000は、業務の進捗度を算出するための情報として、作業途中設計業務のこれまでの特徴量ベクトルを保持した特徴量履歴情報4231と、各進捗度における特徴量ベクトルの値の分布を記録する特徴量統計情報4232と、各進捗度から別の進捗度へ遷移する確率及び遷移しない確率を保持した進捗度遷移情報4233を有している。これら情報の具体例は後述する。
　ファイルサーバ5000は、設計者がファイル編集装置1000-1～nを用いて閲覧または編集するファイルを保管する装置である。内部構成要素として、設計者が行う業務の内容及び製品の種別を記載した設計指示書5210、設計者が作成・編集する部品ファイルやアセンブリファイルなどの設計データ5220を保持している。
　続いて、各構成要素が出力・または保持するデータの具体例とその意味を説明する。
　図２は、ログ取得部1120が特徴量抽出装置2000に送信する操作ログファイルの一例である。本実施例においては、この操作ログファイルを操作ログファイルL001と表記する。
　操作ログファイルL001では、ファイル編集部1110及びその他ファイル編集装置内ソフトウェアの操作を、業務遂行者であるユーザを識別するためのユーザID、ユーザがファイル編集装置を介して行った操作、前記操作の実行対象を意味する対象ファイルの情報で記録している。
　図３には、抽出項目設定ファイル2210の一例が記載されている。抽出項目設定ファイル2210は、操作ログファイルL001から抽出する項目を定義している。抽出項目設定ファイル2210に含まれる抽出項目設定表H0001の各行は、数値データとして抽出する項目を意味している。全抽出項目の値の組合せが前述の特徴量ベクトルＶ3であり、各抽出項目の値は今後「特徴量」として区別することとする。
　本実施例における抽出項目設定表H0001は、特徴量IDと、対象ファイル種と、抽出文字列のレコードの集合体である。特徴量IDは特徴量を一意に特定するIDを格納する。対象ファイル種は操作ログファイルL001における対象ファイルの分類を意味し、具体的には、部品・アセンブリ・指示書などが挙げられる。
　抽出文字列の例としては、シミュレーション実行(Sim.Execute)やメッシュを切る(Part.Mesh)などがある。なお、図３における特徴量ID C0007のように、文字列の項目に複数の抽出文字列を指定しても良い。これは、「穴をあけてねじを止める」といった一連の操作を一つの特徴量としてみなすことに相当する。
　抽出項目は、抽出対象から特徴量を取得するルールを記載している。このルールにはたとえば、文字列のある一定期間における出現回数や累積出現回数、前データ取得時との出現回数の変化量などが挙げられる。
　特徴量抽出部2110は、各特徴量IDの対象ファイル種・抽出文字列を操作ログファイルから取得し、抽出項目に基いて数値情報に変換することで、操作ログファイルから特徴量ベクトルを抽出することを可能とする。
　なお、本実施例においては、ユーザが設計完了した時にのみ値が表れるような、特殊な特徴量C9999を定義していることを仮定する。本実施例では、特徴量ID C9999の値が表れたとき、すなわちアセンブリファイルを設計済みフォルダに移動したときに、設計業務が終了すると定義している。
　図４は、業務パターン情報4221の一例である。業務パターン情報4221は、作業途中の設計業務の業務パターンおよび進捗度を保持している。本実施例では、業務パターン情報4221はテーブルとして表現され、ユーザを識別するためのユーザIDと、設計中の製品を識別する製品ID、業務パターン、現在の進捗度を保持する現進捗度をデータとして保存している。
　ここで言う業務パターンとは、新規設計やカスタマイズ設計といった作業内容と、車・冷蔵庫・携帯電話といった製品種のペアのことを指す。
　図４の例では、ユーザID U0001が製品P01を設計しており、現在の進捗度は25%、その業務は車両新規設計に分類される、と読むことができる。
　図５は、操作傾向ID情報4222の一例を表す。操作傾向ID情報4222はユーザID、作業内容、製品種、操作傾向IDをデータとして持ち、各ユーザの各作業パターンに対応する操作傾向を割り当てている。この例では、ユーザU0001による車両新規設計とユーザU0001による電車新規設計は同じ操作傾向OP01に割り当てられている。
　図６は、特徴量履歴情報4231の具体例を表す。特徴量履歴情報4231は、ユーザID・製品IDごとの、これまでの特徴量を時刻と共に保持している。各行はあるユーザのある時刻におけるある製品設計時の特徴量を表し、ユーザID・製品・時刻が等しい特徴量の集合(Ｖ1、Ｖ2)がそれぞれ特徴量ベクトルを意味している。
　以下では、上述の操作傾向ID OP01に対応する操作傾向として、隠れマルコフモデルに基づくデータの具体例を説明する。
　まず前提として、この具体例では、進捗度は0%、25%、50%、75%、100%の5つの値で分類され、ある進捗度からある進捗度へは一定確率で移動するものと仮定している。図８は進捗度をノード、遷移を有向枝で表記したグラフである。本来は各ノード間に両方向の有効枝が存在するが、簡単のため割愛した。
　図７は、進捗度遷移情報4233の具体例を示している。進捗度遷移情報4233は、操作傾向ごとに、各進捗度間の遷移確率を保持している。各行はある進捗度間の遷移確率を表し、同じ操作傾向IDを持つ行の集合が、当該操作傾向IDにおける各進捗度の遷移モデルを表現している(モデルM01)。
　図７の例で言えば、操作傾向OP01において、進捗度が25%から50%に遷移する確率が0.3、進捗度が25%から75%に遷移する確率が0.2、進捗度が25%から50%に遷移する確率が0.5である。
　図９は、特徴量統計情報4232の具体例である。特徴量統計情報4232は、操作傾向ID、進捗度、特徴量ID、平均、分散をカラムに持ち、各行は、ある操作傾向IDのある進捗度における特徴量の平均値および分散を保持している。
　次に、図１０に示すフロー図を用いて、本実施例の処理手順について説明する。
　まず、設計者がファイル編集装置1000-1を用いて、設計データ5220を編集する(S1100)。この時、ログ取得部1120は設計者のファイル編集装置1000-1に対する入出力を監視し、ユーザがどのファイルにどのような操作を行ったかの情報を操作ログファイルとして蓄積する。操作ログファイルを蓄積する場所は編集装置内のメモリでも良いし、外部の記憶装置でも良い。
　ログ取得部1120は定期的に、上記操作ログファイルを特徴量抽出装置2000に送信する(S1200)。
　特徴量抽出装置2000は、ログ取得部1120から送信された操作ログファイルを数値データである特徴量ベクトルに変換する。また、特徴量ベクトルを、ユーザID、製品IDとともに、進捗管理情報4000に送信する(S1300)。処理の内容については後述する。
　進捗管理装置4000が有する進捗度算出部4110が、特徴量抽出装置2000から送信されたユーザID、製品ID、特徴量ベクトルを受け取り、進捗度を算出する(S1400)。この処理の内容については後に記す。
　進捗管理装置4000が有する進捗情報出力部4120が、進捗度、または進捗度の推移を出力する(S1500)。出力先はユーザインターフェース4400でも良いし、通信インターフェース4500を介して外部の装置に出力情報を転送しても良い。
　図１４に、進捗度の推移を出力した際の出力画面の一例を記載する。図１４の例では、算出された進捗度を進捗度算出時の時刻と結び付けて記録し、時刻ごとの進捗度の推移を折れ線グラフとして表示している。新たな進捗度が算出されると、進捗情報出力部4120は特徴量ベクトルを送信した時刻及び進捗度に基づいて、折れ線グラフを更新する。
　進捗情報算出部4110は、特徴量C9999の値を見ることで、設計完了したか否かを判定する(S1600)。
　設計業務完了であった場合、S1400により算出された進捗度などの情報を用いて、ユーザの操作傾向である進捗度遷移情報4233と特徴量統計情報4232を更新する(S1700)。この処理の内容については後述する。
　以上が、本実施例における処理のフローの概略である。以後は、フロー概略の中で詳細を後述すると述べた処理の内容について説明する。
　まず、操作ログファイルを特徴量、又は特徴量ベクトルに変換するステップS1300の詳細を図１１のフロー図を用いて説明する。当該フローにおける処理は、ソフトウェアプログラムである特徴量抽出部2110がCPU2300により実行されることで実現される。
　特徴量抽出装置2000は、ログ取得部1120から送信された操作ログファイルを受信する(S1301)。この時受信した操作ログファイルは、メモリ2100上に保持しても良いし、ストレージ2200に保持しても良い。
　複数製品設計を同時に行う場合の情報を区別するため、特徴量抽出装置2000は、操作ログファイルを設計製品ごとに分割する(S1302)。これはたとえば、操作ログファイルに含まれる対象ファイルによって分割することが可能である。本実施例においては、操作ログファイルL001に含まれる対象ファイルは、設計製品を表すディレクトリ名とともに保存されていることを仮定した。
　もちろん、外部の業務システムや部品管理システムなどの情報などを用いて、操作ログファイル中の対象ファイルがどの製品データのものかを識別することによっても、設計製品ごとの操作ログファイルの分割は可能である。
　以下では、上記ステップによって分割された各操作ログファイルを製品設計操作ログと呼称する。また、製品設計操作ログは、製品を表すディレクトリ名、ないしは製品IDと対になってメモリ2100またはストレージ2200に保存されているものとする。
　特徴量抽出装置2000は、ステップS1302で分割した製品設計操作ログのうち一つを取得する(S1303)。取得できない場合は処理Ｓ1300を終了し、取得できた場合は、後述するステップS1304に移行する。
　特徴量取得装置2000は、取得した製品設計操作ログに対応する特徴量カウンタを取得する(S1304)。ここでいう特徴量カウンタとは、特徴量抽出装置2000がある製品の特徴量を抽出する時に用いる作業領域のことである。特徴量カウンタはメモリ2100上に保持しても良いし、ストレージ2200に保持しても良い。
　特徴量取得装置2000が、抽出項目設定ファイル2210の内容に基づき、特徴量カウンタの値を更新する(S1305)。
ここでは、製品P01の製品設計操作ログに関する特徴量抽出の例を示す。図２に示す操作ログファイルL001では、製品P01のディレクトリ下のファイルの中で、部品ファイル001.prtに対してPart.Add操作を一回、部品ファイル002.prtに対してPart.Add操作が一回行われている。したがって、特徴量取得装置2000は、特徴量カウンタのうち特徴量ID C0001とC0002の値を2加算する。
　次に、特徴量取得装置2000は、特徴量カウンタの値が送信条件を満たすか否かを判定する(S1306)。送信条件を満たす場合はステップS1307、満たさない場合はステップS1310に移行する。
　ここでいう送信条件は事前に与えられるものとし、送信条件の例としては、一定時間が経過した時、および操作実行回数の合計値が閾値を超えた時、などがある。一定時間の経過を送信条件として採用する場合は、作業の行われていない時間の影響を防ぐため、操作が行われていない時間を計測対象外にすることが望ましい。また、一例として、特徴量カウンタの値(即ち、特徴量)が送信条件を満たすか否かを判定する例を説明したが、特徴量の組み合わせである特徴量ベクトルが送信条件を満たすか否かを判定してもよい。
　送信条件を満たす時に限り、特徴量取得装置2000は進捗管理装置4000に対し、特徴量カウンタの値、すなわち特徴量や、特徴量の組み合わせである特徴量ベクトルＶ3を送信する(S1307)。
　特徴量C9999の値に基づき、今回算出した特徴量ベクトルに対応する製品の設計が完了したか否かを判定する(S1308)。完了している場合はステップS1311、完了していない場合はステップS1309に移行する。
　特徴量取得装置2000は、特徴量の値を初期化する(S1309)。この際、抽出項目設定ファイル2210の抽出項目が異なれば、初期化の方法も異なった方法を取ることにする。具体的には、抽出項目が実行回数の場合はカウンタの値を0にし、抽出項目がある操作内容の実行回数変化量の場合は、操作内容の実行回数を格納しているカウンタ値を探し、その値に-1をかけた値が初期値となる。
　特徴量取得装置2000は、製品を指し示す名称もしくはIDとともに、ステップS1309で初期化した特徴量カウンタを保存する(S1310)。
　特徴量取得装置2000は、製品設計操作ログPL001を更新する(S1311)。
　以上が、操作ログファイルを特徴量ベクトルに変換するステップS1300の具体的な処理内容である。
　以下では、図１２のフローを用いて、特徴量ベクトルから作業の進捗度を算出する具体的な処理内容を記述する。説明の都合上、以下では、進捗管理装置4100はユーザIDがU0001、製品IDがP01、特徴量としてＶ3=(C0001=2、C0002=11、C0003=3、…)を受信したものとする。
　進捗管理装置4100が有する進捗度算出部4110は、特徴量抽出装置2000から送信されたユーザID、製品ID、特徴量ベクトルを受け取り、現設計業務が作業途中のものであるか、新規着手のものであるかを判定する(S1401)。これは業務パターン情報4221が対応要素を含むか否かに基づいて判定できる。
　新規設計業務である場合、進捗度算出部4110は、得られた特徴量ベクトルＶ3、製品IDをもとに、業務パターンすなわち作業内容と製品種を特定する(S1402)。業務パターンの特定はたとえば、製品IDと関連づいたディレクトリ下にある設計仕様書から、該当項目を抽出することによって得ることが可能である。該当項目を抽出するとき、業務パターン特定ファイル4210によって、仕様書の中から抜き出す項目を指定することも可能とする。
　作業途中の業務である場合、進捗度算出部4110は業務パターン情報4221から、特徴量抽出装置2000によって与えられたユーザIDと製品IDに対応する業務パターンを特定する(S1403)。
　次に、進捗度算出部4110は、ステップS1402またはS1403によって得たユーザIDと製品IDをキーとして特徴量履歴情報4231から特徴量ベクトルの履歴を抽出する(S1404)。ここでは、図６に示すような特徴量ベクトルＶ1=(C0001=4、C0002=4、C0003=10、…)、Ｖ2=(C0001=5、C0002=9、C0003=8)の二つが、特徴量ベクトルの履歴である。
　進捗度算出部4110は、ステップS1402またはS1403によって得た業務パターンとユーザIDをキーとして、操作傾向ID情報4222より操作傾向IDを取得する(S1405)。図５の例では、進捗度算出部4100は操作傾向IDとしてOP01を得る。
　上記操作傾向IDに基づき、進捗度算出部4110は操作傾向IDに対応する特徴量統計値と状態遷移確率を、それぞれ特徴量統計情報4232および進捗度遷移情報4222から取得する(S1406)。
　図７からは、前述したとおり、操作傾向OP01において、進捗度が25%から50%に遷移する確率が0.3、進捗度が25%から75%に遷移する確率が0.2、進捗度が25%から50%に遷移する確率が0.5である、と読み取ることができる。
　また、図９の例によれば、操作傾向OP01において、進捗度25%の際に特徴量C0001がとる値の平均値は5であり、分散は2.5である。と見て取ることができる。
　ステップS1404及びステップS1406から得た特徴量履歴、特徴量統計情報、進捗度遷移情報4233と、特徴量取得装置2000から得た特徴量ベクトルＶ3とに基づいて、もっとも確からしい進捗度を推定する。
　具体的な進捗度推定を定式化するため、ここで用語を定めることとする。まず、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3にそれぞれに対して推定される進捗度をＳ1、Ｓ2、Ｓ3とし、進捗度Ｓiから進捗度Ｓjまでの遷移確率をＡsisjと置く。図７の例で言えば、A20%75%=0.2、A25%50%=0.3、A25%25%=0.5である。
　また、進捗度Ｓiにおける特徴量ベクトルＶの第j成分Ｖjの平均値をμij・分散をσijと以下では記載する。図９の例で言えば、μ25%C0001=5、 σ25%C0001=2.5である。さらに、進捗度Ｓiにおいて特徴量ベクトルＶiが得られる確率をp(Ｓi、Ｖi)と表記する。
　このとき、進捗度がＳ1、Ｓ2、Ｓ3の順に遷移して特徴量ベクトルＶ1、Ｖ2、Ｖ3を得る確率は、数１によってあらわされる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　また、確率p(Ｓi、Ｖi)は、μijとσijを用いて、たとえば数２のように記述される。この例では、各特徴量成分の値が独立であり、値の分布は正規分布に従うと仮定した。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　ステップS1404により特徴量ベクトルＶ1、Ｖ2、Ｖ3を、ステップS1406より遷移確率Ａij・特徴量平均μij・分散σijをそれぞれデータとして保持していることから、数１の値を最大化するような進捗度Ｓ1、Ｓ2、Ｓ3を算出することで、現在の進捗度Ｓ3を得ることが可能である。
　Ｓ1、Ｓ2、Ｓ3を算出するためには、たとえばビタビアルゴリズムなどの既存手法が利用可能である。
　以上が、特徴量ベクトルから作業の進捗度を算出する詳細のフローである。
　以下では、図１３を用いて、設計業務完了時にユーザの操作傾向である進捗度遷移情報4233と特徴量統計情報4232を更新する手順の詳細を説明する。当該フローにおける処理は、ソフトウェアプログラムである操作傾向学習部4130がCPU4300により実行されることで実現される。
　特徴量履歴情報4231より、操作傾向IDに対応する特徴量ベクトルの履歴を取得する(S1701)。
　具体的には、特徴量履歴情報4231の各行が持つユーザID、製品IDに対して、対応する業務パターンを業務パターン情報4221から割り当てる。この行のうち、操作傾向ID情報4222において操作傾向IDに対応するユーザIDおよび業務パターンが存在するものを抽出することで、特徴量ベクトルの履歴を取得することが可能である。
　この時、特徴量ベクトルを製品IDが同じものごとに時系列順に並べることによって、設計業務開始から完了までの一連の特徴量ベクトルを製品ごとに取得することが可能である。以下では、製品nの設計業務開始から完了に至るまでの特徴量ベクトルの列を特徴量ベクトル列{Ｖi n}と表記し、N個の製品それぞれに対する特徴量ベクトル列をまとめて、特徴量ベクトル列の集合と称することとする。
　ステップS1702で得られた特徴量ベクトル列の集合を用いて、特徴量統計情報4232および進捗度遷移情報4233を更新する(S1702)。具体的には、各特徴量ベクトル列を隠れマルコフモデルが生成する確率(数３)をすべて最大化するように、進捗度遷移確率・特徴量平均・特徴量分散を修正すればよい(数４)。これはバウム・ウェルチのアルゴリズムなどの既存手法を用いることにより実現が可能である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　進捗度遷移確率と特徴量平均と特徴量分散が決定した後、上述特徴量ベクトル列を生成する進捗度を(S1400)と同様に求め、序盤に出やすい隠れ状態から順に、進捗度0%、25%、50%、75%、100%のラベルを付与することにする。もしも進捗度のラベル付け過去の割り当てと異なる場合は、それに従うように、業務パターン情報4221と特徴量統計情報4232と進捗度遷移情報4233を修正する(S1703)。
　以上の処理により、現在の作業情報に基づいて、その状況に応じた作業の進捗度を算出可能である。この処理により、手戻りが発生したときにも、手戻りの発生がわかるように進捗状況を算出可能である。
　＜実施例２＞
　次に、この機能をファイル転送に活かす実施例を説明する。以下ではこの実施例のことを実施例２と表記することとする。
　図１５に、実施例２のシステム構成図の一例を示す。本実施例では、一つ以上のファイル編集装置1000-1～nと、特徴量抽出装置2000、進捗管理装置4000、一つ以上のファイルサーバ5000-1～n、業務システム6000がネットワーク3000を介して互いに接続されている。
　ここでは、ファイル編集装置1000-1はファイルサーバ5000-1を、ファイル編集装置1000-2はファイルサーバ5000-2を用いて設計データを参照し、ファイル編集装置1000-1のユーザが設計業務を完了した後、ファイル編集装置1000-2のユーザが設計業務を引き継ぐケースを想定するものとする。
　なお、特徴量抽出装置2000およびファイルサーバ5000-1～nの内部構成要素はそれぞれ、ファイル編集装置1000-1～nまたは特徴量管理装置4000の内部に存在しても良い。
　次に、各装置の役割及び内部構成について説明する。
　ファイル編集装置1000-1～nおよびネットワーク3000の構成は実施例１と同一であるため、説明は割愛する。
　特徴量算出装置2000は、操作ログファイルを解釈し、数値情報に変換するコンピュータデバイスである。抽出項目設定ファイル2210と特徴量抽出部2110は実施例と同一のものであるため、説明を省略する。加えて、ファイルサーバ5000-1上に置かれた作業ファイルバックアップのリンクを保持するバックアップ情報2211を有している。
　進捗管理装置4000は、特徴量ベクトルから進捗度を算出し、算出された進捗度に基づき、データ転送を支持する装置である。
　進捗管理装置4000の内部機能のうち、進捗度算出部4110・操作傾向学習部4130は実施例１と同一であるため説明は省略する。加えて、進捗管理装置4000はファイルの事前転送を指示する事前転送命令部4140を有している。本実施例において、これら内部機能はソフトウェアプログラムにより実現されているものとする。
　進捗管理装置4000が持つ情報のうち、業務パターン情報4221、操作傾向ID情報4222、特徴量履歴情報4231、特徴量統計情報4232、進捗度遷移情報4233は実施例１と同一のものであるため、説明を省略する。本実施例においてはさらに、進捗管理装置4000は、各進捗度におけるファイルが設計完了時のファイルとの類似度合いを保存する完成度統計情報4234を持つ。以下では、設計業務完了時のファイルを成果物と呼ぶこととする。
　ファイルサーバ5000は、設計者がファイル編集装置1000-1～nを用いて閲覧または編集するファイルを保管する装置である。設計指示書5210・設計データ5220は実施例１と同一であるため、説明を省略する。加えてファイルサーバ5000は、設計データのバックアップであるバックアップデータ5230、二つのファイルの類似度を判定する類似度算出部5110、過去送信ファイルとの差分を転送する差分転送部5120を有している。
　業務システム6000は、設計業務全体のワークフローを管理する複数のソフトウェアを有するコンピュータデバイスである。内部の情報として、各設計業務の順序及び担当者を保持したワークフロー情報6210を有している。
　次に、本実施例において扱うデータについて説明する。
　図１６は、バックアップ情報2211の具体例である。各行は、ユーザがある時間に保存したバックアップファイルのパスを表している。この図の例で言えば、ユーザU0001がYY/MM/DDに保存したデータの内容は、ファイルサーバ5000-1/backup01に保存されているとわかる。
　図１７は、本実施例における特徴量履歴情報4231の一例である。本実施例において、特徴量履歴情報4231は時刻・ユーザID・製品ID・特徴量ID・特徴量値を実施例１と同様に保持する他、各特徴量ベクトルを得た際のファイルと成果物との類似度を記録する完成度履歴と言うカラムを持つ。本実施例においては今後、あるファイルと成果物との類似度を、ファイルの完成度と表記する。
　図１８は、完成度統計情報4234の一例である。ここでは、各操作傾向IDの各進捗度における完成度の平均値・分散を保持している。
　以上で、実施例２において利用する情報の具体例を示した。次に、図１９に示すフロー図を用いて、本実施例の処理手順について説明する。
　(S1100)は実施例１と同一のため、説明は省略する。
　ログ取得部1120は定期的に、ステップS1100にて作成された操作ログファイルを特徴量抽出装置2000に送信する(S1200)。同時に、現在の設計ファイルのデータをファイルサーバ5000-1に保存するとともに、バックアップファイルのファイルパスを特徴量抽出装置2000に送信する。以下では、バックアップファイルのファイルパスの事をバックアップファイルパスと称する。
　特徴量抽出装置2000は、ログ取得部101から送信された操作ログファイルを数値データである特徴量ベクトルに変換する。また、前記特徴量ベクトルを、ユーザID・製品IDとともに、進捗管理装置4000に送信する(S1300)。また、バックアップファイルパスをバックアップ情報2211に保存する。
　(S1400)は実施例１と同一であるため、省略する。
　進捗管理装置4000が有する事前転送命令部4140が、前記進捗度をもとに、ファイル完成目前確率を算出する(S1800)。ここで言うファイル完成目前確率とは、現在のファイルが閾値T以上の完成度をもつ確率の事を指す。閾値Tは業務のプロジェクトまたは企業の組織ごとに設定されるものとする。
　ファイル完成目前確率の算出方法は、完成度統計情報4234から得られるファイル完成度平均μと完成度分散σを用いて、たとえば数５のように算出することが可能である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 　ファイル完成目前確率がある閾値tを超えた場合には、ステップS2000を、出なければS1600を実行する(S1900)。閾値tは業務のプロジェクトまたは企業の組織ごとに設定される。
　ファイル完成目前確率がある閾値を超えたとき、進捗管理装置4000がファイルサーバ5000-1の差分転送部5120に対して編集中のファイルの事前転送を指示する(S2000)。詳細については後述する。
　(S1600)は実施例１と同一のため、説明は省略する。
　設計業務完了であった場合、進捗管理装置4000がファイルサーバ5000-1の差分転送部5120に対してファイル転送を指示する(S2100)。この時、設計業務完了を意味する情報も通知する。
　S1400により算出された進捗度の情報を用いて、ユーザの操作傾向である進捗度遷移情報4233と特徴量統計情報4232を更新する(S1700)。さらに、ファイルサーバから完成ファイルと他のファイルの類似度を算出し、特徴量履歴情報4231の完成度履歴の値、および完成度統計情報4234の完成度平均と完成度分散の値を更新する。
　以上で、本発明をファイルの事前転送に利用した実施例の処理の概要を説明した。以下では、ステップS1300、とS2000とS1700について詳細のフローを説明する。
　図２０は、ステップS1300の詳細処理を表したフロー図である。実施例１と同一である処理には同一番号を付した。ここでは、実施例１と異なる処理ステップについて説明する。
　特徴量カウンタを進捗管理装置4000に送信する際、特徴量抽出装置2000はファイル編集装置1000-1から得たバックアップファイルパス、ユーザIDを時刻と共にバックアップ情報2211に保存する(S1321)。
　製品の設計が完了した際、特徴量抽出装置2000は、バックアップ情報2211にあるバックアップファイルパスのリストおよびファイル編集装置1000-1から得たバックアップファイルパスを類似度算出部5110に送信する(S1322)。
　このとき、類似度算出部はバックアップファイルの完成度のリストを算出し、特徴量抽出装置2000に完成度のリストを送信する。特徴量抽出装置2000は取得した完成度のリストを進捗管理装置4000に送信し、進捗管理装置4000は、特徴履歴情報4231の完成度履歴の値を更新する。
　この二つの処理ステップで各進捗度に対するファイルの完成度の傾向を蓄積することにより、進捗管理装置4000において、各進捗度に対し、ファイルが成果物とどれだけ類似しているかを推定することが可能となる。
　次に、事前転送を行う処理の詳細を、図２１記載のフローを用いて説明する。
　進捗管理装置4000が有する事前転送命令部4140はまず、業務システム6000にユーザID及び製品IDを送り、次工程の情報を要求する(S2001)。
　業務システム6000はユーザID及び製品IDをもとにワークフロー情報6210を参照し、次工程の作業者及びファイル編集端末が用いるファイルサーバを特定する(S2002)。ここでは、ワークフロー情報6210でファイルサーバ5000-2を利用する作業者が次工程を担当することが定義されている場合で説明する。この場合、ワークフロー情報6210からファイルサーバ5000-2のフォルダパスを取得する。
　業務システム6000はステップS2002で得られた次工程の作業者及びファイルサーバの情報を進捗管理装置4000に送信する(S2003)。
　進捗管理装置4000の事前転送命令部4140はファイルサーバ5000-1に対し製品IDを送信し、差分転送部に対し、次工程のファイルサーバの情報を送信し、データの転送を指示する(S2004)。
　ファイルサーバ5000-1は事前転送命令部4140から得た製品IDをもとに最新のバックアップファイルの所在を特定する。また、転送履歴をもとに当該製品IDの転送済みバックアップファイルを取得する(S2005)。本実施例においては最新のバックアップファイルを現ファイル、転送済みバックアップファイルを前転送ファイルと称することとする。なお、前転送ファイルが存在しない場合は便宜上、空のファイルを前転送ファイルとして扱うこととする。
　ステップS2005で取得した前転送ファイルおよび現ファイルから差分を抽出する(S2006)。差分の算出の仕方は既存の技術を用いることで実現可能である。
　ステップ2006で作成された差分のデータ量を計測し、あらかじめ定めた閾値以上である場合はステップS2008を実行する(S2007)。
　差分転送部5120は事前転送命令部4140より指定された次工程ファイルサーバ5000-2に対し、ステップS2006で作成された差分及び進捗管理装置4000から得た製品IDを送信する(S2008)。差分の転送及び受信後の動作については既存の技術を用いることで実現が可能である。なお、ファイルの転送先はステップS2002で取得したファイルサーバ5000-2のフォルダパスに対応づいた一時フォルダであるとする。
　以上をもって、進捗算出装置4000によるファイルサーバ間のデータ事前転送のフローの詳細を説明した。なお、図１９におけるステップS2100は図２０詳細フローからステップS2007を省き、受信したファイルをステップ2002で取得したファイルサーバ5000-2のフォルダパスに移動する形で実現される。
　最後に、図２２に操作特徴を学習するステップの詳細フローを示した。
ステップS1701とS1702とS1703は実施例１と同一であるため、説明を省略する。
　更新したモデルに対応するように、完成度統計情報4234の値を更新する(S1704)。これは、ステップS1702において更新された特徴量統計情報・状態遷移確率情報及び隠れ状態と進捗度の割り当てから、特徴量ベクトルがそれぞれどの進捗度に属するかを再度算出し、算出された進捗度ごとに、特徴ベクトルに対応する完成度の統計値を取ればよい。特徴量ベクトルに対応する完成度の値は、特徴量履歴情報4231にある完成度履歴を参照することで得ることが可能である。
　以上の構成及びフローによって、設計者の作業中データが成果物に近づいた時に限りデータを事前転送することが可能となる。この機能により、設計完了時には成果物に類似したデータが転送先に存在することから、その差分のみを転送することによって、データの転送時間を削減することが可能である。また、成果物と作業中データが近いときにのみデータが事前転送されることによって、無駄なデータ転送を抑えることができる。
1000-1～1000-n　ファイル編集装置
2000　　　　　　　　　　特徴量抽出装置
3000　　　　　　　　　　ネットワーク
4000　　　　　　　　　　進捗管理装置
5000-1～5000-n　ファイルサーバ
6000　　　　　　　　　　業務システム
2100、4100　　　　　　　メモリ
2200、4200　　　　　　　ストレージ
2300、4300　　　　　　　CPU
2400、4400　　　　　　　ユーザインターフェース
2500、4500　　　　　　　通信インターフェース
1110　　　　　　　　　　ファイル編集部
1120　　　　　　　　　　ログ取得部
2110　　　　　　　　　　特徴量抽出部
2210　　　　　　　　　　抽出項目設定ファイル
2211　　　　　　　　　　バックアップ情報
4110　　　　　　　　　　進捗度算出部
4120　　　　　　　　　　進捗情報出力部
4130　　　　　　　　　　操作傾向学習部
4210　　　　　　　　　　業務パターン特定ファイル
4220　　　　　　　　　　業務管理情報
4221　　　　　　　　　　業務パターン情報
4222　　　　　　　　　　操作傾向ID情報
4231　　　　　　　　　　特徴量履歴情報
4232　　　　　　　　　　特徴量統計情報
4233　　　　　　　　　　進捗度遷移情報
4234　　　　　　　　　　完成度統計情報
5110　　　　　　　　　　類似度算出部
5120　　　　　　　　　　差分転送部
5210　　　　　　　　　　設計指示書
5220　　　　　　　　　　設計データ
5230　　　　　　　　　　バックアップデータ
6210　　　　　　　　　　ワークフロー情報
L001　　　　　　　　　　操作ログファイル
PL001　　　　　　　　　 製品設計操作ログ

Claims (12)

  1. 　計算機とネットワークを介して接続され、前記計算機を用いた業務の進捗を管理する進捗管理システムにおける前記業務の進捗推定方法であって、
    　前記計算機から前記ネットワークを介し、前記業務に関連するファイルに対するユーザの操作に関するログ情報を取得し、
    　前記ログ情報から前記ユーザの前記ファイルに対する操作の特徴である操作特徴情報を抽出し、
    　複数の前記ログ情報から抽出された前記操作特徴情報に基づいて特徴量を抽出し、
    　抽出された前記特徴量に基づいて前記業務の進捗度を推定すること、を特徴とする進捗度推定方法。
  2. 　請求項１に記載の進捗推定方法であって、
    　前記進捗管理システムは、前記ファイルの種別と前記ファイルに対する操作に関連する情報とが対応付けられた抽出項目設定ファイルを備え、
    　前記抽出項目設定ファイルに基づいて前記特徴量を抽出すること、を特徴とする進捗推定方法。
  3. 　請求項１に記載の進捗推定方法であって、
    　前記操作特徴情報として前記操作の種別に関する操作種別情報を抽出すること、を特徴とする進捗推定方法。
  4. 　請求項３に記載の進捗推定方法であって、
    　複数の前記ログ情報から抽出される前記操作種別情報から前記操作の種別ごとの傾向を前記特徴量として抽出すること、を特徴とする進捗推定方法。
  5. 　請求項１に記載の進捗推定方法であって、
    　前記計算機は、前記業務の第一の工程を処理する第一の計算機と前記第一の工程に後続する第二の工程を処理する第二の計算機とを含み、前記進捗管理システムは、更に、前記第一の工程の処理に用いられるファイルが格納される第一のサーバと、前記第二の工程の処理に用いられるファイルが格納される第二のサーバと、前記ネットワークを介して接続され、
    　前記進捗度が所定の条件を満たしているかを判定し、
    　前記所定の条件を満たしている場合は、前記第一のサーバに対し、前記第一のサーバが格納するファイルに関連する情報を前記第二のサーバに送信することを指示すること、を特徴とする進捗判定方法。
  6. 　請求項５に記載の進捗推定方法であって、
    　前記ファイルに関連する情報は、前記第一のサーバが前記第二のサーバに対して送信済みのファイルの差分情報であること、を特徴とする進捗判定方法。
  7. 　計算機とネットワークを介して接続され、前記計算機を用いた業務の進捗度を管理する進捗管理システムであって、
    　前記計算機から前記ネットワークを介し、前記業務に関連するファイルに対するユーザの操作に関するログ情報を受信する通信部と、
    　前記ログ情報から前記ユーザの前記ファイルに対する操作の特徴である操作特徴情報を抽出し、複数の前記ログ情報から抽出された前記操作特徴情報に基づいて特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    　抽出された前記特徴量に基づいて前記業務の進捗度を算出する進捗度算出部と、
    　算出した前記進捗度を出力する出力部と、を有することを特徴とする進捗管理システム。
  8. 　請求項７に記載の進捗管理システムであって、
    　前記ファイルの種別と前記ファイルに対する操作に関連する情報とが対応付けられた抽出項目設定ファイルを格納する格納部を更に有し、
    　前記特徴量抽出部は、前記抽出項目設定ファイルに基づいて前記特徴量を抽出すること、を特徴とする進捗管理システム。
  9. 　請求項７に記載の進捗管理システムであって、
    　前記特徴量抽出部は、前記操作特徴情報として前記操作の種別に関する操作種別情報を抽出すること、を特徴とする進捗管理システム。
  10. 　請求項９に記載の進捗管理システムであって、
    　前記特徴量抽出部は、複数の前記ログ情報から抽出される前記操作種別情報から前記操作の種別ごとの傾向を前記特徴量として抽出すること、を特徴とする進捗管理システム。
  11. 　請求項７に記載の進捗管理システムであって、
    　前記計算機は、前記業務の第一の工程を処理する第一の計算機と前記第一の工程に後続する第二の工程を処理する第二の計算機とを含み、前記進捗管理システムは、更に、前記第一の工程の処理に用いられるファイルが格納される第一のサーバと、前記第二の工程の処理に用いられるファイルが格納される第二のサーバと、前記ネットワークを介して接続され、
    　前記進捗度が所定の条件を満たしているかを判定し、前記所定の条件を満たしている場合は、前記第一のサーバに対し、前記第一のサーバが格納するファイルに関連する情報を前記第二のサーバに送信することを指示する事前転送命令部を更に有すること、を特徴とする進捗管理システム。
  12. 　請求項１１に記載の進捗管理システムあって、
    　　前記ファイルに関連する情報は、前記第一のサーバが前記第二のサーバに対して送信済みのファイルの差分情報であること、を特徴とする進捗管理システム。
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