JP6505974B2 - Office Risk Management System and Office Risk Management Program - Google Patents

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JP6505974B2 JP2014051080A JP2014051080A JP6505974B2 JP 6505974 B2 JP6505974 B2 JP 6505974B2 JP 2014051080 A JP2014051080 A JP 2014051080A JP 2014051080 A JP2014051080 A JP 2014051080A JP 6505974 B2 JP6505974 B2 JP 6505974B2
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  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本発明は、事務処理における事故等の管理技術に関し、特に、将来の事故等の発生に係るリスクを把握することを可能とする事務リスク管理システムに適用して有効な技術に関するものである。   The present invention relates to management technology such as an accident in business processing, and more particularly, to an effective technology applied to a business risk management system capable of grasping a risk related to the occurrence of a future accident or the like.

銀行、証券会社、保険会社、貸金事業会社、カード事業会社などの金融機関や、大量の事務処理が発生する一般事業会社など、事務手続きを伴うサービスを提供する企業等においては、様々な事務処理が、顧客等に対する対外的にも、また内部的にも大量に行われている。事務処理では、過誤やミス、事故、情報漏洩などの事案(以下ではこれらを「事故」と総称する場合がある)が発生し得る。企業等では、これらの事故の発生や処置・対応を管理するとともに、事故の発生を予防する対策を講じるなどの事務リスク管理を行うことが必要である。   Various business processes such as banks, securities companies, insurance companies, lenders, card companies, financial institutions such as general companies that generate a large amount of paperwork, etc. However, it is carried out in large quantities both externally and internally to customers etc. In administrative processing, cases such as errors, mistakes, accidents, and information leaks (these may be collectively referred to as "accidents" below) may occur. In companies, etc., it is necessary to manage the occurrence of these accidents and to take measures for dealing with them, as well as to carry out administrative risk management such as taking measures to prevent the occurrence of accidents.

事務リスクの管理業務では、通常は、発生した事故や、事故につながり得た事案に係る情報を収集し、その要因分析を行うことで、事故の要因や原因となった事象を特定・推定し、これと現状とを対比することで事故発生のリスクを判断し、リスクが高い場合には警告を発するなどの処理が行われる。   In the administrative risk management work, usually, information related to the accident that occurred or information that could lead to the accident is collected, and factor analysis is performed to identify and estimate the cause or cause of the accident. By comparing this with the current situation, the risk of an accident occurrence is judged, and if the risk is high, processing such as issuing a warning is performed.

これに関連する技術として、例えば、特開2005−332270号公報(特許文献1)には、事務品質アラームシステムにより、金融機関の各支店の事務処理データを分析し、改善計画管理システムで事務処理における品質の悪化要素を抽出し、この悪化要素に対する発生要因を取得してメッセージ表示させる仕組みが記載されている。改善計画管理システムは、発生要因ごとに、悪化要素への影響度、改善にかかるコスト負荷などを分析して、重み付けとなる効果点や損失予想額などを計算し、さらに、各支店の発生要因の分析データを集計し、この集計したデータに基づいて、全社的な損失を低減させるべく改善すべき悪化要素および対象となる支店名の候補を決定してこれをモニタ表示させる。   As a technique related to this, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-332270 (Patent Document 1) analyzes business processing data of each branch of a financial institution with a business quality alarm system, and performs business processing with an improvement plan management system It describes a mechanism to extract the deterioration factor of the quality in, and to obtain the generation factor for this deterioration factor and display a message. The improvement plan management system analyzes, for each cause, the degree of influence on the deterioration factor, the cost load for improvement, etc., and calculates the effect point and the expected loss amount to be weighted, etc. The analysis data of (1) are aggregated, and based on the aggregated data, a deterioration factor to be improved to reduce the loss throughout the company and a candidate of a target branch name are determined and displayed on a monitor.

特開2005−332270号公報JP, 2005-332270, A

特許文献1などを含む従来技術では、主に、即時を含む短期的な将来に事故が発生しそうな状況である事務リスクを発生要因毎に求めて、これに基づいてコストなどを加味した上で対応策等を判断可能としている。   In the prior art including the patent document 1 etc., the office risk which is a situation where an accident is likely to occur in the short-term future including the immediate situation is mainly determined for each generation factor and the cost etc. are taken into consideration. It is possible to judge countermeasures.

ここで、将来の事故発生を効率的に予防するため、例えば、数ヶ月先などの中期的な将来における事故発生のリスク(以下では「潜在リスク」と記載する場合がある)を把握したい場合には、実際に発生した事故等についての要因分析のみでは十分な精度をもって行うことは困難である。また、事故等の発生要因毎の分析の場合には、例えば、複数の要因が該当する場合に、どちらの要因を優先させて対応すべきかなど統一的な判断が困難となる場合が生じ得る。   Here, in order to efficiently prevent future occurrence of an accident, for example, when it is desired to grasp the risk of occurrence of an accident in a medium-term future such as several months ahead (hereinafter sometimes referred to as “potential risk”). It is difficult to carry out with sufficient accuracy only by factor analysis about the accident etc. which actually occurred. Further, in the case of analysis for each occurrence factor such as an accident, for example, in the case where a plurality of factors are applicable, there may occur a case where unified judgment such as which factor should be prioritized to be dealt with becomes difficult.

そこで本発明の目的は、事務リスク管理業務において、将来における事故発生の潜在リスクを、複数の指標の統合的な判断により、かつ定量的に把握可能とする事務リスク管理システムおよび事務リスク管理プログラムを提供することにある。   Therefore, an object of the present invention is to provide an office risk management system and an office risk management program capable of quantitatively grasping the potential risk of an accident occurrence in the future through integrated judgment of a plurality of indicators in the office risk management business. It is to provide.

本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。   The above and other objects and novel features of the present invention will be apparent from the description of the present specification and the accompanying drawings.

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。   The outline of typical ones of the inventions disclosed in the present application will be briefly described as follows.

本発明の代表的な実施の形態による事務リスク管理システムは、事務処理の結果として蓄積された基礎データから、所定の複数の指標に係る値を抽出し、抽出した値に基づいて事務事故の発生のリスクを算出する事務リスク管理システムであって、前記複数の指標として、発生した事務事故についての背景要因となる1つ以上の第1の指標と、将来において顕在化する可能性がある事務リスクとの間で所定の程度以上の関連性を有する1つ以上の第2の指標とを抽出し、前記第1の指標および前記第2の指標に基づいて、将来における事務事故の発生リスクを示す潜在リスク度を算出するための予測モデルを生成する予測モデル生成部と、前記予測モデルおよびこれに含まれる前記第1の指標および前記第2の指標に係る前記基礎データに基づいて、事務処理を行う営業拠点毎に前記潜在リスク度を算出するリスク度算出部と、を有するものである。   The office risk management system according to a typical embodiment of the present invention extracts values relating to a plurality of predetermined indexes from basic data accumulated as a result of office processing, and generates an office accident based on the extracted values. An administrative risk management system that calculates the risk of one or more first indicators that are background factors for an administrative accident that has occurred as the plurality of indicators, and the administrative risk that may become apparent in the future And one or more second indicators having a predetermined degree or more of association with each other, and indicating a risk of occurrence of a work accident in the future based on the first indicator and the second indicator. A prediction model generation unit configured to generate a prediction model for calculating the degree of potential risk; and the basic data based on the prediction model and the first index and the second index included in the prediction model. There are those with the risk potential calculating section to calculate the risk potential of each sales office performing office work, a.

また、本発明は、上記のような事務リスク管理システムとして機能するようコンピュータに処理を実行させるプログラムにも適用することができる。   The present invention can also be applied to a program that causes a computer to execute processing to function as the above-described business risk management system.

本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。   The effects obtained by typical ones of the inventions disclosed in the present application will be briefly described as follows.

すなわち、本発明の代表的な実施の形態によれば、事務リスク管理業務において、将来における事故発生の潜在リスクを、複数の指標の統合的な判断により、かつ定量的に把握することが可能となる。   That is, according to a representative embodiment of the present invention, it is possible to quantitatively grasp the potential risk of an accident occurrence in the future by integrated judgment of a plurality of indicators in the office risk management work. Become.

本発明の一実施の形態である事務リスク管理システムの構成例について概要を示した図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is the figure which showed the outline | summary about the structural example of the office work risk management system which is one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における潜在リスク度を算出する処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the outline about the example of the flow of the processing which computes the degree of potential risk in one embodiment of the present invention. 本発明の一実施の形態における潜在リスク度を捕捉するために用いる指標の例について概要を示した図である。It is the figure which showed the outline about the example of the parameter | index used in order to capture the risk degree in one embodiment of this invention.

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail based on the drawings. Note that, in all the drawings for describing the embodiments, the same reference numeral is attached to the same part in principle, and the repetitive description thereof will be omitted.

本発明の一実施の形態である事務リスク管理システムは、企業等における事務リスクを支店・支社等の営業拠点毎に管理し、事務リスクの把握や、事故発生時の対応の準備・検討、事故の予防などのリスク低減措置に資する情報を提供する情報処理システムである。   The administrative risk management system, which is an embodiment of the present invention, manages administrative risks in companies etc. for each sales base such as branches and branches, grasps administrative risks, prepares and studies responses to accidents, and accidents Information processing system that provides information conducive to risk reduction measures such as prevention of

本実施の形態では、事務処理の結果として蓄積・集計された基礎データから、所定の複数の指標に係る値を抽出し、これらの指標に基づいて統合的な値としての事務リスク度を算出する。さらに、これに基づいて、将来における事故発生リスクを示す潜在リスク度を算出するための指標を決定するとともに、決定された指標に係るデータを蓄積・集計された基礎データから抽出し、これらに基づいて統合的な値としての潜在リスク度を算出する。この潜在リスク度の値が所定の値より高い等の場合には、例えば、数ヶ月先などの将来において事務事故が発生するリスクが高いとして警告を発するなどの処理を行うことができる。   In the present embodiment, values relating to a plurality of predetermined indexes are extracted from basic data accumulated and aggregated as a result of office processing, and the degree of business risk as an integrated value is calculated based on these indexes. . Furthermore, based on this, while determining the index for calculating the potential risk degree which shows the accident occurrence risk in the future, the data concerning the determined index is extracted from the accumulated and summarized basic data, and based on these Calculate the potential risk as an integrated value. When the value of the potential risk degree is higher than a predetermined value, for example, it is possible to perform processing such as issuing a warning that the risk of an office accident occurring in the future such as several months ahead is high.

ここで、事務リスク度とは、上述したように、例えば、従業員が正確な事務処理を怠ったり、失念したり、ミスしたりすることにより、短期的な将来に事故が発生する(すぐにでも顕在化する)リスクの大きさを示す指標である。事務リスク度が高い営業拠点は、例えば、事務処理が正しく(ミスなく)行われていなかったり、顧客対応が不十分で顧客満足度が低いなど、近い将来、事務事故の発生につながりやすい営業拠点であるということができる。   Here, as described above, the business risk is, for example, an accident occurring in the short-term future (for example, due to an employee's failure, omission, or mistake in accurate business processing) (immediately However, it is an indicator that indicates the magnitude of the risk). For example, sales bases with a high degree of administrative risk are sales bases that are likely to lead to the occurrence of business accidents in the near future, such as administrative processing not being performed correctly (without mistakes) or inadequate customer service and low customer satisfaction. It can be said that.

一方、潜在リスク度とは、上述したように、例えば、従業員が正確な事務処理を行える状態・環境にないため、将来(例えば数ヶ月先)に事故が発生するリスクの大きさを示す指標である。潜在リスク度が高い営業拠点は、例えば、時間外労働によって仕事をカバーするなど、最終退社時刻が遅くなっていたり、営業拠点内部に教育できる人がおらず、知識不足をヘルプデスクや他部門等への問い合わせ等により補っているなど、現在の状態を放置すれば数ヶ月以内の後に事務事故が発生しやすい状態にある営業拠点ということができる。   On the other hand, as described above, the potential risk is, for example, an indicator that indicates the magnitude of the risk of an accident in the future (for example, several months ahead) because the employee is not in a state or environment where accurate paperwork can be performed. It is. Sales bases with high potential risk, for example, work is covered by overtime work, the last leaving time is late, there are no people who can train in the sales bases, lack of knowledge help desk and other departments etc It is possible to say that it is a sales base which is in a state in which an office accident is likely to occur after several months if the current state is left, such as being compensated by an inquiry to the office.

本実施の形態では、営業拠点毎に潜在リスク度を定期的に算出して、その値による絶対比較、履歴との比較による傾向分析、他の営業拠点との相対比較などにより、各営業拠点での将来における事務リスクを判断することを可能とするものである。また、事務リスク度、潜在リスク度を、個別の指標・要因毎に算出するだけでなく、複数の指標全体での統合的な値として算出するため、営業拠点単位での事務リスクの大小判断を容易に行うことが可能となる。   In the present embodiment, the potential risk degree is periodically calculated for each sales base, and absolute comparison based on the value, trend analysis based on comparison with history, relative comparison with other sales bases, etc. It is possible to judge the business risk in the future of In addition, in order to calculate the degree of administrative risk and the degree of potential risk not only for each individual index or factor but also as an integrated value for multiple indicators as a whole, it is possible to judge the level of administrative risk in each sales base It becomes easy to do.

<システム構成>
図1は、本発明の一実施の形態である事務リスク管理システムの構成例について概要を示した図である。事務リスク管理システム10は、例えば、サーバ機器や、クラウドコンピューティングサービス上に構築された仮想サーバ、PC(Personal Computer)などの汎用の情報処理装置上に構成され、インターネットやイントラネット等のネットワーク30を介して接続された各営業拠点のPC等の情報処理端末からなるユーザ端末40からの指示や要求に基づいて、事務処理の結果として蓄積・集計された基礎データに基づいて営業拠点毎の潜在リスク度を算出して出力する情報処理システムである。
<System configuration>
FIG. 1 is a diagram showing an outline of a configuration example of an office risk management system according to an embodiment of the present invention. The business risk management system 10 is configured on, for example, a server device, a virtual server built on a cloud computing service, a general-purpose information processing apparatus such as a PC (Personal Computer), and the network 30 such as the Internet or an intranet. Potential risk for each sales base based on the basic data accumulated / totaled as a result of paperwork processing based on an instruction or request from the user terminal 40 comprising an information processing terminal such as a PC of each sales base connected via It is an information processing system that calculates and outputs the degree.

事務リスク管理システム10は、例えば、図示しないOS(Operating System)やDBMS(DataBase Management System)、Webサーバプログラムなどのミドルウェア上で稼働するソフトウェアとして実装される加工・変換部11、入力部12、予測モデル生成部13、リスク度算出部14、および出力部15などの各部を有する。また、データベースやファイル等により実装される統合指標データベース(DB)16、予測モデル17、リスクDB18、および営業拠点DB19などの各データストアを有する。   The office risk management system 10 includes, for example, a processing / conversion unit 11, an input unit 12, and a prediction that are implemented as software that operates on middleware such as an OS (Operating System), a DBMS (DataBase Management System), and a Web server program (not shown). It has respective units such as a model generation unit 13, a risk degree calculation unit 14, and an output unit 15. Further, it has data stores such as an integrated index database (DB) 16, a prediction model 17, a risk DB 18, and a sales base DB 19 which are implemented by a database, a file, and the like.

加工・変換部11は、各営業拠点において実施された事務処理の結果として蓄積・集計された各種の基礎データを事務リスク管理システム10に取り込んで、統一的に取り扱うことができるように、フォーマット等について所定の加工や変換を行った上で、事務リスクを分析するための候補となり得る各種指標、すなわち、定性的に事務事故発生に関連があると考えられる各種指標に係るデータを収集し、これらを統合指標DB16に対して一元的に記録・蓄積する機能を有する。   The processing / conversion unit 11 is capable of importing various basic data accumulated / aggregated as a result of the paperwork carried out at each sales base into the paperwork risk management system 10 so that it can be handled in a unified manner, etc. The data related to various indexes that can be candidates for analyzing business risk, that is, various indexes that are considered to be qualitatively related to occurrence of a business accident are collected after performing predetermined processing and conversion for Is integratedly stored in the integrated index DB 16 and stored.

基礎データは、例えば、データベース等の形式で基礎データDB21として存在したり、テキストや表計算ソフトウェアのデータファイル等の形式で基礎データ22として存在したりする。基礎データDB21や基礎データ22としては、例えば、従業員が事務処理を行った結果の報告書データや、顧客からの苦情、問い合わせのデータ、従業員の事務処理件数、勤務時間数などを集計したデータ、各営業拠点の従業員がヘルプデスク等に事務処理について問い合わせした内容等のデータなどを記録・蓄積したものが含まれる。   For example, the basic data exists as the basic data DB 21 in the form of a database or the like, or exists as the basic data 22 in the form of a text or a data file of spreadsheet software. As basic data DB 21 and basic data 22, for example, report data as a result of clerical work performed by the employee, complaints from customers, data of inquiries, the number of clerical work of employees, the number of working hours, etc. Includes data and data recorded / accumulated by employees of each sales office about the contents of inquiries from a help desk etc.

加工・変換部11は、これらの基礎データから、事務リスクを分析するための各種指標を集計したり、抽出して加工したりし、得られた指標に係るデータを統合指標DB16に記録・蓄積する。各種指標としては、後述するように、例えば、事象(本実施の形態では事務事故)がなぜ起こったかの要因分析を行うための手法として知られているSHELもしくはSHELL(以下ではこれらを「SHELL」と総称する場合がある)モデルに基づいて抽出される、マニュアル等のソフトウェア要因(S)、機器などのハードウェア要因(H)、職場環境などの環境要因(E)、個人的要因(L)の各要因として抽出できる各種指標が含まれる。これらの指標は主に、所定の項目に係る件数や時間、時刻などの定量的なデータからなる。   From these basic data, the processing / conversion unit 11 counts, extracts and processes various indexes for analyzing the business risk, and records and stores data concerning the obtained indexes in the integrated index DB 16 Do. As various indexes, as described later, for example, SHEL or SHELL (these are referred to as “SHELL” hereinafter) which are known as a method for performing factor analysis of why an event (in the present embodiment, a business accident) occurred. Software factors such as manuals (S), hardware factors such as devices (H), environmental factors such as work environment (E), personal factors (L) It includes various indicators that can be extracted as each factor. These indicators mainly consist of quantitative data such as the number of items, time, and time related to predetermined items.

本実施の形態では、将来における事故発生の潜在リスクを予測するために、これらの各種指標から予測のために適合的な指標を選定して予測モデルを生成する。そのため、加工・変換部11では、予測・分析の際に実際に用いる指標の選定を可能とするため、予測・分析に用いられる候補となり得る指標を広く抽出して記録しておくものとする。なお、基礎データDB21や基礎データ22に含まれるデータがすでに各種指標の単位で集計・抽出された状態であってもよい。また、統合指標DB16に一元的に集約する構成とするのは、その後の予測モデルの生成処理を効率的・効果的に行うことを可能とするためであり、基礎データDB21や基礎データ22の状態でも予測モデルの生成処理が可能な場合には統合指標DB16に一元的に集約する構成を有していなくてもよい。   In this embodiment, in order to predict the potential risk of the occurrence of an accident in the future, a suitable index is selected for prediction from these various indices to generate a prediction model. Therefore, the processing / conversion unit 11 widely extracts and records indexes that can be candidates for use in prediction / analysis in order to enable selection of an index actually used in prediction / analysis. The data included in the basic data DB 21 and the basic data 22 may have already been tabulated and extracted in units of various indexes. In addition, the reason for integrating the integrated index DB 16 in a centralized manner is to enable efficient and effective processing of subsequent generation of a prediction model, and the state of the basic data DB 21 and the basic data 22. However, in the case where generation processing of a prediction model is possible, it is not necessary to have a configuration to centrally integrate in the integrated index DB 16.

入力部12は、加工・変換部11を介して基礎データDB21や基礎データ22から取り込むことのできない指標に係るデータについて、ユーザ端末40からの操作等により入力を受け付けて統合指標DB16に直接登録するためのインタフェースの機能を有する。例えば、ユーザにより指定された入力ファイル内のデータを統合指標DB16へ直接インポート等する。入力を受け付けた後に必要に応じて加工・変換部11によりデータを加工・変換した上で統合指標DB16に登録するようにしてもよい。加工・変換部11を介しての入力か、入力部12を介しての入力かに関わらず、統合指標DB16には統一的に取り扱うことができる形式で各種指標に係るデータが履歴として記録・蓄積されているものとする。   The input unit 12 receives an input by an operation from the user terminal 40 or the like and directly registers the integrated indicator DB 16 with data relating to an index that can not be fetched from the basic data DB 21 or the basic data 22 via the processing / conversion unit 11 Interface function. For example, the data in the input file specified by the user is directly imported into the integrated index DB 16 or the like. After receiving the input, the data may be processed and converted by the processing and conversion unit 11 as necessary, and then registered in the integrated index DB 16. Regardless of whether the input is via the processing / conversion unit 11 or the input via the input unit 12, the integrated indicator DB 16 records / stores data concerning various indicators in a format that can be handled in a unified manner. It shall be done.

予測モデル生成部13は、統合指標DB16にデータが蓄積されている各種指標の中から、発生した事故についてSHELLモデル等に基づく各種要因に対応もしくは相当すると考えられるもので、後の潜在リスクの分析において利用し得る各種指標に加えて、将来(本実施の形態では例えば3ヶ月以内の後などの中期的な将来)における事故発生の潜在リスクを捕捉することができると考えられる各種指標を所定の手法により選定して、選定された各種指標に基づいて、潜在リスクを算出するための計算式からなる予測モデル17を生成する機能を有する。   The prediction model generation unit 13 is considered to correspond to or correspond to various factors based on the SHELL model or the like among the various indexes in which data is stored in the integrated index DB 16, and the analysis of the potential risk later is performed. In addition to the various indicators that can be used in the above, various indicators considered to be able to capture the potential risk of an accident occurrence in the future (in the present embodiment, for example, a medium-term future such as within three months) It has a function of generating a prediction model 17 composed of a formula for calculating a potential risk based on various indexes selected by a method and selected.

リスク度算出部14は、予測モデル17の計算式に基づいて、対象の指標に係るデータを統合指標DB16から取得して潜在リスク度を算出する機能を有する。潜在リスク度の算出においては、例えば、各営業拠点についてのマスタ情報を保持する営業拠点DB19を参照して、営業拠点毎のデータとして算出し、算出した潜在リスク度の値は営業拠点毎のデータとしてリスクDB18に記録する。これにより、各営業拠点の単位での潜在リスク度の評価を可能とするとともに、営業拠点間での潜在リスク度の相対的な比較を可能とする。   The degree-of-risk calculation unit 14 has a function of acquiring data related to the target index from the integrated index DB 16 based on the calculation formula of the prediction model 17 and calculating the degree of potential risk. In the calculation of the potential risk, for example, with reference to the sales base DB 19 holding master information on each sales base, it is calculated as data for each sales base and the value of the calculated potential risk is data for each sales base As a risk DB18. This makes it possible to evaluate the degree of potential risk in units of each sales office, and to enable relative comparison of the degree of potential risk between sales offices.

出力部15は、各営業拠点のユーザのユーザ端末40からの要求に応じて、リスクDB18に記録された潜在リスク度のデータに基づいて、営業拠点毎の事務事故の予測に係る情報を表やグラフ、図形等により出力する機能を有する。出力に際しては、これまでの潜在リスク度の変化の状況や、他営業拠点との比較など、各種の切り口で集計・分析した結果を視覚的に表示する。本実施の形態では各種指標を統合的に評価して判断した潜在リスク度という1つの値に基づいて事務リスクを評価するため、各種要因毎にリスクの大小を評価して出力する場合に比べて、ユーザは容易かつ直感的に事務リスクの程度を把握することが可能である。   The output unit 15 displays information related to the forecast of office work accident for each sales office based on the data of the potential risk degree recorded in the risk DB 18 in response to the request from the user terminal 40 of the user of each sales office. It has a function to output by graphs, figures, etc. At the time of output, the results of tallying and analyzing in various ways, such as the situation of changes in the degree of potential risk so far and comparison with other sales bases, are displayed visually. In this embodiment, since office work risk is evaluated based on one value, which is the degree of potential risk determined by evaluating various indexes in an integrated manner, compared to the case where the magnitude of the risk is evaluated and output for each of various factors. The user can easily and intuitively grasp the degree of business risk.

<事務リスク(潜在リスク度)の算出>
図2は、事務リスク管理システム10における潜在リスク度を算出する処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。まず、事務リスク管理システム10は、ユーザからの指示や設定等に基づいて、事務リスクを分析するための候補となり得る各種指標、すなわち、定性的に事務事故発生に関連があると考えられる各種指標に係るデータを収集し、統合指標DB16に蓄積する(S01)。収集、蓄積の処理は、日次や月次などの所定のタイミングで定期的に行われるようにしてもよいし、手動で収集するようにしてもよい。
<Calculation of administrative risk (potential risk degree)>
FIG. 2 is a flowchart outlining an example of the flow of processing for calculating the degree of potential risk in the business risk management system 10. First, the business risk management system 10 can be a candidate that can be a candidate for analyzing business risk based on an instruction or setting from a user, that is, various indexes that are considered to be related to occurrence of a business accident qualitatively. Are collected and stored in the integrated index DB 16 (S01). The processing of collection and accumulation may be performed periodically at a predetermined timing such as daily or monthly, or may be collected manually.

各種指標としては、上述したように、例えば、SHELLモデル等に基づく各種要因に対応もしくは相当すると考えられるもので、発生事故の要因分析を行うために利用し得る各種指標が考えられる。具体的には、例えば、事務が正しく(ミスなく)行われていないことや、顧客対応が不十分で満足度が低いこと、多忙や知識不足などの要因によって正確な事務処理を行える状態・環境にないことなどを推測することができる各種指標として、顧客からの苦情件数や、事務処理件数、勤務時間数、ヘルプデスク問い合わせの件数などの指標に係るデータを集計して収集する。   As various indexes, as described above, for example, it is considered to correspond to or correspond to various factors based on the SHELL model etc., and various indexes that can be used to analyze the cause of the accident may be considered. Specifically, for example, a state / environment where accurate paperwork can be performed due to factors such as improper office work (without mistakes), inadequate customer service and low satisfaction, busyness, lack of knowledge, etc. As various indicators that can be inferred, etc., data related to indicators such as the number of complaints from customers, the number of administrative processing, the number of working hours, and the number of help desk inquiries are collected and collected.

その後、予測モデル生成部13は、月次などの所定のタイミング、もしくはユーザからの指示等に基づいて、事務リスク(潜在リスク度)を把握するために、潜在リスク度を算出するための予測モデル17を生成する。まず、統合指標DB16に蓄積された各指標のデータに基づいて、実際に事故や問題として顕在化した事務リスクを捉えた総合指標である事務リスク度を算出する(S02)。例えば、統合指標DB16に蓄積された各指標のうち、事故やミスの件数、顧客からの苦情件数などの指標は、対象の営業拠点の状態が悪いことを示す結果系の指標であり、顕在化した事務リスクを直接的に捉えている指標であると考えられる。   Thereafter, the prediction model generation unit 13 is a prediction model for calculating the potential risk degree in order to grasp the business risk (the potential risk degree) based on predetermined timing such as monthly, or an instruction from the user, etc. Generate 17 First, based on the data of each index accumulated in the integrated index DB 16, the office risk degree, which is a comprehensive index that captures the office risk that has actually been revealed as an accident or a problem, is calculated (S02). For example, among the indicators accumulated in the integrated indicator DB 16, the indicators such as the number of accidents and mistakes, the number of complaints from customers, etc. are results-based indicators that indicate that the condition of the target sales office is bad, It is considered to be an index that directly captures the administrative risk.

そこで、例えば、これらの各指標の値に対してそれぞれ所定の重み付け係数によって重み付けしたものを線形結合することによって事務リスク度をモデル化することができる。すなわち、各指標の値は、当該指標についての個別の事務リスクを示す値であり、これらの各指標についてそれぞれ重み付けした値を合計することによって全体での統合的な事務リスク度を算出することができる。具体的にどのような指標を選択するかについては、予め手動により設定・定義したり、所定の手法によって自動的に選択したりなど、任意の手法をとることができる。また、重み付け係数の設定については、例えば、選択した各指標を対象として主成分分析を行い、その第一主成分係数をもとに設定するなど、適当な手法を適宜採用することができる。   Therefore, for example, the degree of business risk can be modeled by linear combination of the values of the respective indexes weighted by predetermined weighting factors. That is, the value of each index is a value indicating individual office work risk for the index, and it is possible to calculate the integrated office work risk degree as a whole by summing up the weighted values for each of these indices. it can. As to what kind of index is to be specifically selected, any method such as manual setting and definition in advance or automatic selection by a predetermined method can be taken. Further, with regard to setting of weighting coefficients, for example, an appropriate method may be appropriately adopted, such as performing principal component analysis on each selected index and setting based on the first principal component coefficient.

その後、将来(例えば数ヶ月以内の後)における事故発生の潜在リスクを予測するために用いる指標を選定する。図3は、本実施の形態において潜在リスク度を捕捉するために用いる指標の例について概要を示した図である。潜在リスク度を捕捉するための指標としては、上述したSHELLモデルに基づいて一般的に事務事故発生の背景要因を分析するために用いられる指標として、例えば、ルール等の整備、教育の実施状況等(S)や、施設・備品等、業務で用いる物、業務のシステム化状況等(H)、職場環境や雰囲気、業務の特性等(E)、業務を行う本人の知識・ノウハウ、体調・心理的状況等(L1)、ならびに本人以外の人とのコミュニケーション、組織の指揮・命令系統等(L2)などに関する要因を用いる。   Then select indicators to use to predict the potential risk of an accident in the future (eg within a few months). FIG. 3 is a diagram schematically showing an example of an index used to capture the degree of potential risk in the present embodiment. As an index for capturing the degree of potential risk, for example, the maintenance of rules, the state of implementation of education, etc., as an index generally used to analyze background factors of the occurrence of business accidents based on the above-mentioned SHELL model (S), facilities, equipment, etc., items used in work, systematization of work (H), workplace environment and atmosphere, characteristics of work (E), knowledge and know-how of the person performing work, physical condition and psychology Use factors related to personal circumstances (L1), communication with people other than the person, and organizational command / command systems (L2).

本実施の形態では、数ヶ月先における事故発生のリスクを示す潜在リスク度を捕捉するための指標として、上記のような、発生した事務事故についての背景要因となる指標だけではなく、数ヶ月先に顕在化する可能性がある事務リスクと関連性が高い指標についても取り込むものとする。数ヶ月先に何が顕在化するかは現時点では不明であることから、本実施の形態では、過去(例えば数ヶ月前の過去)において顕在化したリスクを示す指標を対象とし、これらの中から現在顕在化している事務リスクと関連性が高い指標を抽出して、これを数ヶ月先に顕在化する可能性がある事務リスクと関連性が高い指標として取り扱うものとする。   In this embodiment, as an index for capturing the degree of potential risk indicating the risk of occurrence of an accident several months ahead, not only the above-mentioned index serving as a background factor for an office accident that has occurred but several months ahead Measures that are highly relevant to business risk that may be manifested in It is unclear at this time what will become apparent several months ahead, so in the present embodiment, an index indicating the risk that has become apparent in the past (for example, the past several months ago) is targeted. An index that is highly relevant to the business risk that is currently emerging will be extracted, and it will be treated as an index that is highly relevant to the business risk that may become manifest several months ahead.

具体的には、図2のステップS02で算出した事務リスク度と、過去数ヶ月のデータを対象とした各候補指標との相関を分析し、関連性が高い指標を抽出することで、これらを潜在リスク度を算出するために用いる指標とする。ここで、相関分析とは、例えば、一方が増加すれば他方も増加するといった、データ間の連動性の高さに関する評価を行うことをいう。   Specifically, the correlation between the office work risk calculated in step S 02 of FIG. 2 and each candidate index for data in the past several months is analyzed, and an index having high relevance is extracted, It is an index used to calculate the degree of potential risk. Here, correlation analysis means performing evaluation regarding the height of interlocking between data, for example, if one increases, the other also increases.

図2に戻り、指標の選択・絞り込みに係る処理として、まず、各候補指標について過去数ヶ月のデータを対象として、それぞれ個別にステップS02で算出した事務リスク度、すなわち数ヶ月以内の後に顕在化した事務リスクの総合指標である事務リスク度との単相関分析を行って、関連性が高い指標を候補として抽出する1次スクリーニングを行う(S03)。単相関分析の手法は特に限定されず、公知の分析手法を適宜用いることができる。ここで抽出される指標としては、事務事故発生の背景要因が偏りなく含まれるのが望ましいことから、例えば、類似する指標間において比較的相関の低い指標や、1営業拠点あたりの発生件数が少ないような指標については対象から除外するように制御するのが望ましい。   Returning to FIG. 2, as processing relating to index selection and narrowing, first, data of the past several months for each candidate index is targeted, and the office risk calculated individually in step S 02, that is, manifests after several months or less A simple correlation analysis is conducted on the degree of administrative risk, which is a comprehensive index of the administrative risk, and a primary screening is performed to extract a highly relevant indicator as a candidate (S03). The method of single correlation analysis is not particularly limited, and known analysis methods can be used as appropriate. As the indicators extracted here, it is desirable that background factors of the occurrence of administrative accidents should be included without bias, for example, indicators with relatively low correlation among similar indicators, and the number of occurrences per sales base is small It is desirable to control to exclude such indicators from the target.

その後、ステップS03で抽出された複数の候補指標を対象に指標間の構造分析を行い、ステップS02で算出した事務リスク度と相関の高い指標にさらに絞り込む2次スクリーニングを行う(S04)。ここでは、例えば、過去数ヶ月のデータを対象として抽出された各候補指標と、これらが数ヶ月以内の後に顕在化した事務リスクの総合指標である事務リスク度とを対象として主成分分析を行い、その第一主成分係数に基づいて、潜在リスク度を算出するために用いる指標を抽出する。ここで抽出された指標は、数ヶ月以内の後に顕在化した事務リスクと相関が高い指標であると考えられる。   After that, structural analysis between indices is performed on the plurality of candidate indices extracted in step S03, and secondary screening is performed to further narrow down the indices having high correlation with the office work risk calculated in step S02 (S04). Here, for example, a principal component analysis is performed on each candidate index extracted for the data of the past several months and the business risk degree, which is a comprehensive index of the business risk that appeared after several months. Then, based on the first principal component coefficient, an index used to calculate the degree of latent risk is extracted. The indicators extracted here are considered to be highly correlated with the business risk that has emerged within a few months.

その後、ステップS04で抽出した各指標に対してそれぞれ所定の重み付け係数によって重み付けしたものを線形結合することによって潜在リスク度をモデル化した予測モデル17を生成する(S05)。すなわち、各指標の値は、当該指標についての個別の事務リスクや潜在リスクを示す値であり、これらの各指標についてそれぞれ重み付けした値を合計することによって統合的な潜在リスク度を算出することができる。ここでの重み付け係数については、例えば、ステップS04で抽出された候補指標のみを対象として再度主成分分析を行い、その第一主成分係数をもとに設定することができる。なお、上記の一連の処理により生成する予測モデル17は、営業拠点毎のデータに基づいて営業拠点毎に生成してもよいし、全部もしくは一部の複数営業拠点のデータの合算に基づいて生成してもよい。   Thereafter, a prediction model 17 modeling the degree of latent risk is generated by linearly combining each index extracted in step S04 with a predetermined weighting coefficient (S05). That is, the value of each index is a value indicating individual office work risk and potential risk for the index, and it is possible to calculate the integrated potential risk degree by summing the weighted values for each of these indices. it can. With respect to the weighting factor here, for example, principal component analysis can be performed again on only the candidate index extracted in step S04, and the setting can be made based on the first principal component coefficient. The prediction model 17 generated by the above-described series of processes may be generated for each sales base based on data for each sales base, or generated based on the sum of data of all or some of the plurality of sales bases. You may

その後、ステップS06で生成した予測モデル17に基づいて、営業拠点毎に、統合指標DB16における現在の各指標のデータを用いて、数ヶ月以内の後の事務事故発生の潜在リスク度を算出する(S06)。具体的には、例えば、ステップS04で抽出した各指標に対して所定の重み付け係数によって重み付けしたものを合計することによって潜在リスク度を算出する。算出対象の営業拠点は所定の基準により自動的に決定されてもよいし、ユーザによって指示された営業拠点を対象として算出を行うようにしてもよい。   Thereafter, based on the prediction model 17 generated in step S06, the potential risk degree of the occurrence of an office accident after several months or less is calculated for each sales base using data of each current index in the integrated index DB 16 ( S06). Specifically, for example, the degree of latent risk is calculated by summing each index extracted in step S04 weighted by a predetermined weighting coefficient. The sales bases to be calculated may be automatically determined according to a predetermined standard, or the calculation may be performed for the sales bases designated by the user.

その後、必要に応じて、営業拠点間での比較を可能とするため、ステップS06で算出した営業拠点毎の潜在リスク度を偏差値に変換する(S07)。例えば、算出した各潜在リスク度を平均50、標準偏差10の正規分布に変換して得られた偏差値を潜在リスク度として正規化する。   Thereafter, in order to enable comparison between sales bases, the potential risk degree for each sales base calculated in step S06 is converted into a deviation value as necessary (S07). For example, each calculated potential risk degree is converted into a normal distribution with an average of 50 and a standard deviation of 10, and a deviation value obtained is normalized as the potential risk degree.

以上に説明したように、本発明の一実施の形態である事務リスク管理システム10によれば、事務処理の結果として蓄積・集計された基礎データから、所定の複数の指標に係る値を抽出し、これらに基づいて統合的な値としての事務リスク度を算出する。さらに、これに基づいて、潜在リスク度を算出するための指標を決定するとともに、決定された指標に係る値を蓄積・集計された基礎データから抽出し、これらに基づいて統合的な値としての潜在リスク度を算出する。この潜在リスク度の値が所定の値より高い等の場合には、将来において事故発生のリスクが高いとして警告を発するなどの処理をすることができる。   As described above, according to the business risk management system 10 according to one embodiment of the present invention, the values relating to a plurality of predetermined indexes are extracted from the basic data accumulated / totaled as a result of the business processing. , Based on these, calculate the degree of administrative risk as an integrated value. Furthermore, based on this, while determining the index for calculating the degree of potential risk, the value related to the determined index is extracted from the accumulated and aggregated basic data, and based on these, it is used as an integrated value. Calculate the degree of potential risk. When the value of the potential risk degree is higher than a predetermined value, it is possible to perform processing such as issuing a warning that the risk of occurrence of an accident is high in the future.

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、上記の実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。   As mentioned above, although the invention made by the present inventor was concretely explained based on an embodiment, the present invention is not limited to the above-mentioned embodiment, and can be variously changed in the range which does not deviate from the summary. It goes without saying. For example, the above embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations. Moreover, it is possible to add, delete, and replace other configurations with respect to a part of the configurations of the above-described embodiment.

本発明は、将来の事故等の発生に係る潜在リスク度を把握することを可能とする事務リスク管理システムに利用可能である。   The present invention is applicable to a business risk management system that makes it possible to grasp the degree of potential risk relating to the occurrence of future accidents and the like.

10…事務リスク管理システム、11…加工・変換部、12…入力部、13…予測モデル生成部、14…リスク度算出部、15…出力部、16…統合指標DB、17…予測モデル、18…リスクDB、19…営業拠点DB、
21…基礎データDB、22…基礎データ、
30…ネットワーク、
40…ユーザ端末。

DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Office work risk management system, 11 ... Processing / conversion part, 12 ... Input part, 13 ... Prediction model generation part, 14 ... Risk degree calculation part, 15 ... Output part, 16 ... Integrated index DB, 17 ... Prediction model, 18 ... Risk DB, 19 ... Sales Base DB,
21 ... basic data DB, 22 ... basic data,
30 ... network,
40 User terminal.

Claims (3)

事務処理の結果として蓄積された基礎データから、所定の複数の指標に係る値を抽出し、抽出した値に基づいて事務事故の発生のリスクを算出する事務リスク管理システムであって、
前記複数の指標として、発生した事務事故についての背景要因となる1つ以上の第1の指標と、将来において顕在化する可能性がある事務リスクとの間で所定の程度以上の関連性を有する1つ以上の第2の指標とを抽出し、前記第1の指標および前記第2の指標に基づいて、将来における事務事故の発生リスクを示す潜在リスク度を算出するための予測モデルを生成する予測モデル生成部と、
前記予測モデルおよびこれに含まれる前記第1の指標および前記第2の指標に係る前記基礎データに基づいて、事務処理を行う営業拠点毎に前記潜在リスク度を算出するリスク度算出部と、を有し、
前記予測モデル生成部は、実際に事故や問題として顕在化した事務リスクを捉えた総合指標であり、前記第1の指標に基づいて算出される事務リスク度と、前記第2の指標の候補の指標との単相関分析を行って、関連性が高い指標を、候補指標群として抽出して、当該事務リスク度と、当該候補指標群とを対象として主成分分析を行い、前記第2の指標を抽出する、事務リスク管理システム。
An office risk management system which extracts values relating to a plurality of predetermined indexes from basic data accumulated as a result of office processing, and calculates the risk of occurrence of an office accident based on the extracted values,
As the plurality of indicators, there is a predetermined degree or more of relevancy between one or more first indicators serving as background factors for an office accident that has occurred and office risk that may be manifested in the future One or more second indicators are extracted, and a prediction model for calculating a potential risk degree indicating a risk of occurrence of a work accident in the future is generated based on the first indicator and the second indicator. A prediction model generation unit,
A risk degree calculation unit that calculates the potential risk degree for each sales base that performs paperwork based on the prediction model and the basic data according to the first index and the second index included in the prediction model; Have
The prediction model generating unit, general index der that captures actual processing risk that manifest as accidents and problems is, the the processing risk degree is calculated based on the first index, a candidate of the second index A simple correlation analysis with the index of the index is performed to extract an index with high relevance as a candidate index group, and a principal component analysis is performed on the office risk level and the candidate index group, and the second Business risk management system to extract indicators.
請求項1に記載の事務リスク管理システムにおいて、
前記予測モデルは、前記第1の指標および前記第2の指標の値に対してそれぞれ所定の重み付け係数により重み付けしたものの合計により前記潜在リスク度を算出するものである、事務リスク管理システム。
In the office risk management system according to claim 1 ,
The office risk management system, wherein the prediction model calculates the potential risk degree by a sum of weighting values of the first index and the second index with predetermined weighting coefficients.
事務処理の結果として蓄積された基礎データから、所定の複数の指標に係る値を抽出し、抽出した値に基づいて事務事故の発生のリスクを算出する事務リスク管理システムとして機能するよう、コンピュータに処理を実行させる事務リスク管理プログラムであって、
前記複数の指標として、発生した事務事故についての背景要因となる1つ以上の第1の指標と、将来において顕在化する可能性がある事務リスクとの間で所定の程度以上の関連性を有する1つ以上の第2の指標とを抽出し、前記第1の指標および前記第2の指標に基づいて、将来における事務事故の発生リスクを示す潜在リスク度を算出するための予測モデルを生成する予測モデル生成処理と、
前記予測モデルおよびこれに含まれる前記第1の指標および前記第2の指標に係る前記基礎データに基づいて、事務処理を行う営業拠点毎に前記潜在リスク度を算出するリスク度算出処理と、を実行させ、
前記予測モデル生成処理では、実際に事故や問題として顕在化した事務リスクを捉えた総合指標であり、前記第1の指標に基づいて算出される事務リスク度と、前記第2の指標の候補の指標との単相関分析を行って、関連性が高い指標を、候補指標群として抽出して、当該事務リスク度と、当該候補指標群とを対象として主成分分析を行い、前記第2の指標を抽出する、事務リスク管理プログラム。
The computer is configured to function as an office risk management system that extracts values relating to a plurality of predetermined indexes from basic data accumulated as a result of office processing and calculates the risk of occurrence of an office accident based on the extracted values. An administrative risk management program that performs processing
As the plurality of indicators, there is a predetermined degree or more of relevancy between one or more first indicators serving as background factors for an office accident that has occurred and office risk that may be manifested in the future One or more second indicators are extracted, and a prediction model for calculating a potential risk degree indicating a risk of occurrence of a work accident in the future is generated based on the first indicator and the second indicator. Predictive model generation processing,
Risk degree calculation processing for calculating the potential risk degree for each sales base performing paperwork based on the prediction model and the basic data according to the first index and the second index included in the prediction model; Let it run
The prediction model generation process, general index der that captures actual processing risk that manifest as accidents and problems is, the the processing risk degree is calculated based on the first index, a candidate of the second index A simple correlation analysis with the index of the index is performed to extract an index with high relevance as a candidate index group, and a principal component analysis is performed on the office risk level and the candidate index group, and the second Business risk management program to extract indicators.
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