特開 2024-134428 異常検知システム、異常検知方法、及び異常検知プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024134428

(43)【公開日】2024-10-03

(54)【発明の名称】異常検知システム、異常検知方法、及び異常検知プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/06 20230101AFI20240926BHJP

   G06Q 50/08 20120101ALI20240926BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/06

G06Q50/08

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023044728

(22)【出願日】2023-03-20

(71)【出願人】

【識別番号】398040527

【氏名又は名称】株式会社オービック

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】蒲原 崇士

(72)【発明者】

【氏名】大西 孝明

【テーマコード（参考）】

5L010

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L010AA09

5L049AA09

5L049CC07

5L050CC07

(57)【要約】

【課題】業務データの異常を自動で検知して、早期発見・対処を行うことが可能な異常検知システム、異常検知方法、及び異常検知プログラムを提供することを目的とする。
【解決手段】本実施の形態に係る異常検知システムは、指定される特定条件別に、過去の案件データの母集団を分け、母集団毎に、案件データの経過率と案件進捗率についての近似曲線を算出し、近似曲線の関数に経過率を代入して案件進捗率の予測値を算出し、近似曲線と案件進捗率の予測値に基づいて上限値・下限値を算出し、検知対象の案件データと上限値・下限値を比較して異常を検知する検知手段と、異常を検知した案件データについて、分析用データを分析用画面に表示する表示制御手段を備えている。
【選択図】図１０

【特許請求の範囲】

【請求項1】

制御部を備えた異常検知システムであって、
前記制御部は、
１又は複数の特定条件、経過率、案件進捗率を含む案件データにアクセス可能に構成されており、
指定される特定条件別に、過去の案件データの母集団を分け、母集団毎に、案件データの経過率と案件進捗率についての近似曲線を算出し、近似曲線の関数に経過率を代入して案件進捗率の予測値を算出し、近似曲線と案件進捗率の予測値に基づいて上限値・下限値を算出し、検知対象の案件データと上限値・下限値を比較して異常を検知する検知手段と、
異常を検知した案件データについて、分析用データを分析用画面に表示する表示制御手段を備えたことを特徴とする異常検知システム。

【請求項2】

前記案件データは、工事データを含み、前記特定条件は、工種、工期、又は公民区分を含み、前記経過率は、工事経過月／予定工期で算出される工期進捗率を含み、前記案件進捗率は、現時点で発生している発生原価／（原価着地予算＋現時点で発生している発生原価）で算出される累計進捗率を含み、
前記工事データは、工事、組織、１又は複数の特定条件、会計年月、売上金額、工期進捗率、累計進捗率を含むことを特徴とする請求項１に記載の異常検知システム。

【請求項3】

前記表示制御手段は、前記工事データに基づいて、前記分析用画面の所定のエリアに、異常として検知した工事、検知方法、異常と判断した累計進捗率を含むメッセージを表示することを特徴とする請求項２に記載の異常検知システム。

【請求項4】

前記表示制御手段は、前記工事データに基づいて、前記分析用画面の所定のエリアに、工期進捗率別に、母集団別の過去の工事又は過去の全工事の累計進捗率の実績及びその近似曲線と、異常検知された工事に紐づく累計進捗率の実績の推移を示すグラフを表示することを特徴とする請求項２に記載の異常検知システム。

【請求項5】

前記表示制御手段は、前記工事データに基づいて、前記分析用画面の所定のエリアに、会計年月別に、過去の工事の累計進捗率の実績及びその近似曲線と、異常検知された工事に紐づく累計進捗率の実績の推移を示すグラフを表示することを特徴とする請求項２に記載の異常検知システム。

【請求項6】

前記表示制御手段は、前記工事データに基づいて、前記分析用画面の所定のエリアに、指定した決算期内で、組織別の売上実績及びその売上予測の推移を示す表を表示することを特徴とする請求項２に記載の異常検知システム。

【請求項7】

前記表示制御手段は、前記工事データに基づいて、前記分析用画面の所定のエリアに、
異常が発生した工事を管轄する組織の工事別の売上実績及びその売上予測の推移を示す表を表示することを特徴とする請求項２に記載の異常検知システム。

【請求項8】

制御部を備えた情報処理装置が実行する異常検知方法であって、
前記制御部は、
１又は複数の特定条件、経過率、案件進捗率を含む案件データにアクセス可能に構成されており、
前記制御部において実行される、
指定される特定条件別に、過去の業務データの母集団を分け、母集団毎に、案件データの経過率と進捗率についての近似曲線を算出し、近似曲線の関数に経過率を代入して案件進捗率の予測値を算出し、近似曲線と案件進捗率の予測値に基づいて上限値・下限値を算出し、検知対象の案件データと上限値・下限値を比較して異常を検知する検知工程と、
異常を検知した案件データについて、分析用データを分析用画面に表示する表示制御工程と、
を含むことを特徴とする異常検知方法。

【請求項9】

制御部を備えた情報処理装置に実行させるための異常検知プログラムであって、
前記制御部は、
１又は複数の特定条件、経過率、案件進捗率を含む案件データにアクセス可能に構成されており、
前記制御部において、
指定される特定条件別に、過去の案件データの母集団を分け、母集団毎に、案件データの経過率と案件進捗率についての近似曲線を算出し、近似曲線の関数に経過率を代入して案件進捗率の予測値を算出し、近似曲線と案件進捗率の予測値に基づいて上限値・下限値を算出し、検知対象の案件データと上限値・下限値を比較して異常を検知する検知工程と、
異常を検知した案件データについて、分析用データを分析用画面に表示する表示制御工程と、
を実行させるための異常検知プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、異常検知システム、異常検知方法、及び異常検知プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、例えば、工事業界は工事に関するデータに対して、異常が発生するケースが多い業界である。膨大なデータの中から異常を確認する必要があるので、人の手で確認できる範囲を超えてきている。従来、業務データの異常を検知するシステムとして、例えば、特許文献１がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１５－９５１２２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１では、案件（業務）データの異常を自動で検知して、早期発見・対処を行うことに関して何等記載されていない。

【0005】

本発明は、上記に鑑みて、案件データの異常を自動で検知して、早期発見・対処を行うことが可能な異常検知システム、異常検知方法、及び異常検知プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、制御部を備えた異常検知システムであって、前記制御部は、１又は複数の特定条件、経過率、案件進捗率を含む案件データにアクセス可能に構成されており、指定される特定条件別に、過去の案件データの母集団を分け、母集団毎に、案件データの経過率と案件進捗率についての近似曲線を算出し、近似曲線の関数に経過率を代入して案件進捗率の予測値を算出し、近似曲線と案件進捗率の予測値に基づいて上限値・下限値を算出し、検知対象の案件データと上限値・下限値を比較して異常を検知する検知手段と、異常を検知した案件データについて、分析用データを分析用画面に表示する表示制御手段を備えたことを特徴とする。

【0007】

また、本発明の一態様によれば、前記案件データは、工事データを含み、前記特定条件は、工種、工期、又は公民区分を含み、前記経過率は、工事経過月／予定工期で算出される工期進捗率を含み、前記案件進捗率は、現時点で発生している発生原価／（原価着地予算＋現時点で発生している発生原価）で算出される累計進捗率を含み、前記工事データは、工事、組織、１又は複数の特定条件、会計年月、売上金額、工期進捗率、累計進捗率を含むことにしてもよい。

【0008】

また、本発明の一態様によれば、前記表示制御手段は、前記工事データに基づいて、前記分析用画面の所定のエリアに、異常として検知した工事、検知方法、異常と判断した累計進捗率を含むメッセージを表示することにしてもよい。

【0009】

また、本発明の一態様によれば、前記表示制御手段は、前記工事データに基づいて、前記分析用画面の所定のエリアに、工期進捗率別に、母集団別の過去の工事又は過去の全工事の累計進捗率の実績及びその近似曲線と、異常検知された工事に紐づく累計進捗率の実績の推移を示すグラフを表示することにしてもよい。

【0010】

また、本発明の一態様によれば、前記表示制御手段は、前記工事データに基づいて、前記分析用画面の所定のエリアに、会計年月別に、過去の工事の累計進捗率の実績及びその近似曲線と、異常検知された工事に紐づく累計進捗率の実績の推移を示すグラフを表示することにしてもよい。

【0011】

また、本発明の一態様によれば、前記表示制御手段は、前記工事データに基づいて、前記分析用画面の所定のエリアに、指定した決算期内で、組織別の売上実績及びその売上予測の推移を示す表を表示することにしてもよい。

【0012】

また、本発明の一態様によれば、前記表示制御手段は、前記工事データに基づいて、前記分析用画面の所定のエリアに、異常が発生した工事を管轄する組織の工事別の売上実績及び売上予測の推移を示す表を表示することにしてもよい。

【0013】

また、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、制御部を備えた情報処理装置が実行する異常検知方法であって、前記制御部は、１又は複数の特定条件、経過率、案件進捗率を含む案件データにアクセス可能に構成されており、前記制御部において実行される、指定される特定条件別に、過去の案件データの母集団を分け、母集団毎に、業務データの経過率と案件進捗率についての近似曲線を算出し、近似曲線の関数に経過率を代入して案件進捗率の予測値を算出し、近似曲線と案件進捗率の予測値に基づいて上限値・下限値を算出し、検知対象の案件データと上限値・下限値を比較して異常を検知する検知工程と、異常を検知した案件データについて、分析用データを分析用画面に表示する表示制御工程と、を含むことを特徴とする。

【0014】

また、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、制御部を備えた情報処理装置に実行させるための異常検知プログラムであって、前記制御部は、１又は複数の特定条件、経過率、案件進捗率を含む案件データにアクセス可能に構成されており、前記制御部において、指定される特定条件別に、過去の案件データの母集団を分け、母集団毎に、案件データの経過率と案件進捗率についての近似曲線を算出し、近似曲線の関数に経過率を代入して案件進捗率の予測値を算出し、近似曲線と案件進捗率の予測値に基づいて上限値・下限値を算出し、検知対象の案件データと上限値・下限値を比較して異常を検知する検知工程と、異常を検知した案件データについて、分析用データを分析用画面に表示する表示制御工程と、を実行させるための異常検知プログラムであることを特徴とする。

【発明の効果】

【0015】

本発明は、案件データの異常を自動で検知して、早期発見・対処を行うことが可能となるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】図１は、不正系のイメージの例を示す図である。

【図2】図２は、好成績系のイメージの例を示す図である。

【図3】図３は、本発明の適用可能範囲（利用可能業界）を説明するための図である。

【図4】図４は、課題（１）に対する施策・効果を説明するための図である。

【図5】図５は、課題（２）に対する施策・効果を説明するための図である。

【図6】図６は、課題（３）に対する施策・効果を説明するための図である。

【図7】図７は、課題（４）に対する施策・効果を説明するための図である。

【図8】図８は、分析初期画面の表示例を示す図である。

【図9】図９は、分析用画面の表示例を示す図である。

【図10】図１０は、実施の形態の異常検知システムのハードウェア構成を示すブロック図である。

【図11】図１１は、本実施の形態の異常検知システムの制御部の全体の処理の概略を説明するためのフローを示す図である。

【図12】図１２は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図13】図１３は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図14】図１４は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図15】図１５は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図16】図１６は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図17】図１７は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図18A】図１８Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図18B】図１８Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図19A】図１９Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図19B】図１９Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図20A】図２０Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図20B】図２０Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図21】図２１は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図22A】図２２Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図22B】図２２Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図23A】図２３Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図23B】図２３Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図24A】図２４Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図24B】図２４Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図25A】図２５Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図25B】図２５Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図26A】図２６Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図26B】図２６Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図27A】図２７Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図27B】図２７Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図28A】図２８Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図28B】図２８Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図29A】図２９Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図29B】図２９Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図30】図３０は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図31】図３１は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図32】図３２は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図33A】図３３Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図33B】図３３Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図34】図３４は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図35】図３５は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図36】図３６は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図37】図３７は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図38】図３８は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図39】図３９は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図40】図４０は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図41】図４１は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図42A】図４２Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図42B】図４２Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図43】図４３は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図44】図４４は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図45】図４５は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図46A】図４６Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図46B】図４６Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図47A】図４７Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図47B】図４７Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図48A】図４８Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図48B】図４８Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図49A】図４９Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図49B】図４９Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図50】図５０は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図51】図５１は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図52】図５２は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図53A】図５３Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図53B】図５３Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図54】図５４は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図55】図５５は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図56】図５６は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図57】図５７は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図58A】図５８Ａは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図58B】図５８Ｂは、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図59】図５９は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図60】図６０は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図61】図６１は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図62】図６２は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図63】図６３は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図64】図６４は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図65】図６５は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図66】図６６は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図67】図６７は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図68】図６８は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図69】図６９は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図70】図７０は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図71】図７１は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図72】図７２は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図73】図７３は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図74】図７４は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【図75】図７５は、本実施の形態における異常検知システムの制御部の処理の具体例を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、本発明を適用した実施の形態となる異常検知システムを、図面に基づいて詳細に説明する。

【0018】

［１．概要］
本発明の概要を、（１－１．背景・前提）、（１－２．課題に対する施策・効果）、（１－３．分析画面）の順に説明する。

【0019】

（１－１．背景・前提）
図１～図３を参照して、背景・前提を説明する。従来より、工事業界では工事に関するデータに対して、異常が発生するケースが多い業界である。膨大なデータの中から異常を確認する必要があるので、人の手で確認できる範囲を超えてきており、人の手以外の手段で早期発見・対処できる仕組みが求められている。

【0020】

本実施の形態では、データ異常の早期発見・対処への対策、人の手によらない対策として異常パターンをシナリオ化して、定期的に自動で検知するシステムを構築する。

【0021】

具体的には、本実施の形態では、業務システムにおけるトランザクションデータ内で、不正により登録された業務データを自動で検知して通知する。その際、過去の工事実績より、自社が管理する工事の近似的な出来高を算出し、未完成工事の実績と比較して大きな乖離を示す工事を異常として検知する。また、近似的な工事の出来高の曲線と異常検知された工事の出来高曲線を確認可能な画面を出力する。加えて、工事異常は組織の数字に影響するため、組織や工事毎の期別の実績を確認可能な画面を出力する。

【0022】

本実施の形態によれば、膨大な工事に関連する情報の中から定期的に不正を検知でき、未完成工事が将来たどる出来高の推移予測値や、これから発生しうる工事の作業負荷の度合いを確認できる。また、期別の組織毎の着地予想や、工事の月別の出来高推移の傾向を細かく分析できる。

【0023】

ここでは、一例として、工事別の進捗を管理する「進行基準売上」を実施している建設業界の企業を対象として利用することを想定する。

【0024】

建設業界における工事の売上計上基準について以下の２種の計上方法が存在する。
（１）進行基準売上は、想定している原価金額の着地予想に対する、工事仕掛中に計上した原価積上金額の率に合わせて売上を計上する方法である。
（２）完成工事売上は、工事が完成した段階で売上を計上する方法である。

【0025】

データ異常のパターンとしては下記のようなものが考えられる。
・不正系は、工事原価付け替え、原価未計上、売上計上延長等が考えられる。
・好成績系は、前倒し工事等が考えられる。

【0026】

いずれのパターンも当てはまる特徴として、「工事進捗率への影響」という点に着目する。過去の工事の進捗率推移の近似線＝「自社が工事する際に基本的にとおる進捗率推移」という情報として、参考値として利用する過去の工事の進捗率推移の近似線と現在の工事とのずれが大きいものは、進捗率が過去の傾向と異なっているという見方ができるため、異常という捉え方が可能である。

【0027】

図１は、不正系のイメージの例を示す図である。図１は、出来高曲線のグラフを示しており、横軸は、工期進捗率（％）、縦軸は、累積進捗率（％）を示しており、過去の工事の進捗率推移の近似曲線と、工事の出来高がプロットされている。同図では、近似曲線と比較して進捗率が異常に低迷しており、不正系に該当する可能性がある。

【0028】

図２は、好成績系のイメージの例を示す図である。図２は、出来高曲線のグラフを示しており、横軸は、工期進捗率（％）、縦軸は、累積進捗率（％）を示しており、過去の工事の進捗率推移の近似曲線と、工事の出来高がプロットされている。同図では、近似曲線と比較して、工事進捗率が異常に増加しており、好成績系に該当する可能性がある。

【0029】

ここで、工期進捗率、出来高、工事進捗率（累計進捗率）を説明する。
・工期進捗率は、工事の工期に対する現会計年月時点の月単位で見た進捗率を指す。例えば、１２か月工期・１月工事開始・１２月工事完成の工事があると想定した場合、現在５月とすると、工期進捗率＝５／１２≒４２％（％の少数以下は四捨五入計算）となる。
・出来高は、一般的には工事の売上額を指す進行基準売上の場合、工事の売上額＝累計進捗率に合わせた工事売上額となる。
・工事進捗率（累計進捗率）は、工事毎の実際の進捗率を指す。進捗率は基本、原価の現時点の積み上げとこの先着地予想（工事完成までに発生する想定の原価金額）の合計に対する現時点の原価の積み上げ度合を指すことが多い。例えば、原価着地予算：１０００円、現時点の発生原価：５００円とした場合、累計進捗率＝５００／（５００＋１０００）≒３３％となる。

【0030】

以降はグラフ説明がメインになるため、時系列説明がわかりやすいように累計進捗率という文言を使用して説明する。

【0031】

図３は、本発明の適用可能範囲（利用可能業界）を説明するための図である。本明細書では、建設業向けの実施例を一例として説明を行う。本発明は、建築業界だけではなく、
プロジェクト（案件）管理を行っている他の企業・業界全般に対して適用可能である。図３に、建築業界以外の他業界（ソフトウェア開発、広告・メディア業等）への展開を視野に入れた場合の本明細書上の用語別概念のつながりを示す。

【0032】

「案件（業務）」には、プロジェクトが含まれ、プロジェクトにはさらに、工事、開発タスク、制作コンテンツ等が含まれる。「特定条件」には、プロジェクト種別／期間が含まれ、プロジェクト種別／期間には、工種／工期／公民区分、システム種別／開発期間，コンテンツ媒体／制作期間等が含まれる。「案件進捗」には、プロジェクト進捗が含まれ、プロジェクト進捗には、出来高、完了工数，完成高等が含まれる。

【0033】

このように、本発明の異常検知システムは、建設業界に限られるものではなく、例えば、プロジェクト（案件）管理している他の業界にも適用可能である。

【0034】

（１－２．課題に対する施策・効果）
課題（１）～（４）に対する施策・効果を図４～図７を参照して説明する。

【0035】

（課題（１））
図４は、課題（１）に対する施策・効果を説明するための図である。図４を参照して、課題（１）に対する施策・効果を説明する。

【0036】

工期・工種といった特定単位で出来高が切り替わる場合にその単位別に出来高の状況と異常の分析を行うことは、不可能に等しい。特定条件下の出来高を求める場合は、以下の課題がある。
・特定の条件を定めて膨大なデータより集計する必要があるため、計算コストがかかる計算ミス・データ参照ミスのリスクがある。
・事前に「出来高の特徴が異なるとわかっている特定条件」が判明しているケースは少なく、複数単位に分けて集計確認してみて特徴を捉える必要がある。よって、作業コストをかけたわりに得られる効果が低いケースが発生する。

【0037】

これに対する施策として、自動実行による特定条件単位の出来高を算出し、特定条件の指定を変更するのみで、指定した条件が「出来高の特徴が異なるとわかっている特定条件」となるか確認を可能とする。

【0038】

これにより、自社が持つ工事の出来高について、どの単位で出来高の特徴が異なっているのか分析が容易になったり、早期に似た出来高となる工事に絞って確認できるようになる為、より正確な出来高の異常を捉えられるようになったりする。

【0039】

（課題（２））
図５は、課題（２）に対する施策・効果を説明するための図である。図５を参照して、課題（２）に対する施策・効果を説明する。

【0040】

過去全ての工事に関する工期中の出来高の推移傾向を定期的にチェックすることは現実的ではなく、不可能に等しい。全件工事の出来高実績を参照しようとした場合、以下のような課題がある。
・膨大なデータより出来高に関する情報を抜粋する必要があり、作業コストがかかりミスが発生する。
・出来高推移の算出には、専門スキルが必要となるため、データ構造の理解に加えて、時系列の出来高の算出が必要となる。

【0041】

よって、傾向把握には、定期的な確認が必要なため、その都度上記２点のリスクが発生する。

【0042】

これに対する施策として、システムによる定期的な過去の全工事の出来高をチェックし、過去の全工事の出来高の推移を可視化できるようにシステム側で計算を実施する。さらに、分析用の画面に出来高の推移を可視化するグラフを用意した。

【0043】

これにより、過去の工事がどのような推移を辿っているか、１つのグラフ確認で把握可能。作業コスト・ミスのリスクを削減して、出来高の推移の可視化を行う専門的なスキルも不要となる。

【0044】

（課題（３））
図６は、課題（３）に対する施策・効果を説明するための図である。図６を参照して、課題（３）に対する施策・効果を説明する。

【0045】

仕掛中の工事の出来高推移と過去の全工事の出来高推移の傾向比較を行うためには、過去全工事の工期中の出来高の近似値を確認する必要がある。全件工事の出来高の傾向より近似値を求めようとした場合は以下の課題がある。

【0046】

・膨大なデータより出来高に関する情報を抜粋する必要があり、作業コストがかかりミスが発生する。
・出来高推移の算出には、専門スキルが必要となるため、データ構造の理解に加えて、時系列の出来高の算出が必要となる。
・出来高の近似値を算出するには、専門スキルが必要となるため、データ傾向の特徴を加味してデータの近似値を算出する計算が必要となる。

【0047】

これに対する施策として、システムのアルゴリズムを利用して過去の全工事より出来高の推移の近似値を算出して、分析用の画面に近似値を可視化する。

【0048】

これにより、過去の工事の出来高推移傾向を直感的に把握できるため、過去の全工事の特徴を加味した、自社の工事の出来高推移の近似的な傾向が確認可能となり、作業コスト・ミスのリスクを削減して、データの近似値を求める専門的なスキルも不要となる。

【0049】

（課題（４））
図７は、課題（４）に対する施策・効果を説明するための図である。図７を参照して、課題（４）に対する施策・効果を説明する。

【0050】

仕掛中の工事の出来高が過去の工事と比較して異常となっていることに気づくためには、一つ一つの出来高推移各点（各月や進捗率１０％間隔点等）と過去全工事の近似値を比較確認する必要があるため、現実的ではなく不可能に等しい。一つ一つの出来高推移各点（各月や進捗率１０％間隔点等）と過去全工事の近似値を比較確認しようとした場合は以下のような課題がある。

【0051】

・出来高推移各点（各月や進捗率１０％間隔点等）時点での出来高で集計するといったパターン別のデータ集計が必要となり、膨大なデータからパターン別集計の作業が必要になるため、作業コスト発生・ミスのリスクに加えて、パターン集計に関する知識が求められる。さらに、仕掛中の全工事で比較した結果より、異常に近似値からはなれているものを異常として判断する必要があるため、この作業を人の手で行うことは不可能に等しい。

【0052】

これに対する施策として、「仕掛中の工事の出来高推移」と「過去の全工事より出来高の推移の近似値」を並べて可視化する。また、１つの画面内で進捗率単位・月単位での比較確認を可能とする。また、近似値との離れ具合から異常と判断できる閾値をシステム内で計算して可視化する。さらに、仕掛中の工事が異常な進捗率推移となっていないか一目でわかるように可視化する。

【0053】

これにより、効果各進捗率地点での過去傾向との乖離をすぐに把握できる。作業コスト・ミスのリスクを削減して、人の手による集計作業が不要となり、データが異常かどうか一目で確認・把握が可能となる。

【0054】

（１－３．分析画面）
図８及び図９を参照して、本実施の形態の異常検知システムの分析画面について説明する。分析画面では、「工事別の工期進捗率・累計進捗率」、「工事全体の工期進捗率別累計進捗率の近似値」、「組織・工事別の売上金額予測値（近似値）・実績」を出力する。異常検知した情報は、異常と一目でわかるように色や文字サイズを変えて強調表現を行う。確認できる異常検知データは、仕掛中の工事の工期進捗率別の累計進捗率が対象となっており、過去の累計進捗率の傾向と大きく乖離している工事を検知する。

【0055】

分析画面は、図８に示すような分析初期画面と、図９に示すような分析用画面とで構成される。分析画面は、図８から図９の順番で画面が切り替わる。

【0056】

図８の分析初期画面では、異常を検知した結果メッセージ表示を一覧で表示して、異常を検知した結果メッセージを概要レベルで出力する。

【0057】

エリアＡ１は、異常検知処理に関するメッセージを表示するエリアであり、異常として検知されたタイミング・工事・検知された月の累計進捗率と過去工事の進捗率の近似値との差を表示する。概要ベースで出力するため、詳細な検知方法についてはメッセージを選択して画面を切り替える必要がある。異常として検知された情報が多数存在した場合は、複数縦並びで表示される。

【0058】

図９の分析用画面では、異常を検知した結果メッセージの分析に必要なグラフを表示
する。図８の分析初期画面でメッセージを選択したタイミングで切り替わる。分析に必要なグラフを表示して、メッセージは詳細な検知に関わる情報を出力する。図９の分析用画面は、エリアＡ１～エリアＡ６の複数の表示エリアを備えている。

【0059】

エリアＡ１は、異常検知処理に関するメッセージを表示するエリアである。「異常を検知する際に使用した検知方法」や「異常を検知したデータのキーとなる情報」を表示する。異常として検知された情報が複数ある場合は、エリアＡ１に不図示のスクロールバーが表示され、表示されていないメッセージ数分についても、スクロール操作により異なるメッセージの切替表示を行う。表示されたメッセージをクリックすると、エリアＡ２～５のグラフにおいて、クリックした異常検知情報に関連する部分を強調する。

【0060】

エリアＡ２は、「過去の工事の累計進捗率実績およびその近似曲線」と「異常検知された工事に紐づく累計進捗率実績」を出力するグラフを表示するエリアである。「工期進捗率別の累計進捗率の発生推移」を確認できるグラフを出力する。過去の全工事の工期進捗率別の累計進捗率をプロットで確認できる。過去の全工事の各工期進捗率での累計進捗率より求められる近似値を通る近似曲線を確認できる（自社の工事全般の進捗率推移傾向と考えられる）。異常検知された工事が近似曲線より異常に離れて推移している様子を確認できる。

【0061】

エリアＡ３は、「過去の工事の累計進捗率実績の近似曲線」と「異常検知された工事に紐づく累計進捗率実績」を月単位で出力するグラフを表示するエリアである。「会計年月別の累計進捗率の発生推移」を確認できるグラフを出力する。各月で近似曲線との乖離を確認して、どの月で異常な傾向が出始めているか等の分析が可能となる。

【0062】

エリアＡ４は、組織別の月別の工事実績と予測実績を出力する表を表示するエリアである。「組織別の現時点の工事実績と予測実績」を確認できる表に出力される予測値としては、過去の工事実績から算出した近似値を使用して表示する。「近似的に見てこれぐらいに着地する」という予想を利用して、現状との乖離を確認する。進捗が悪ければ組織単位で実績が悪い傾向が可視化されることを想定する。

【0063】

エリアＡ５は、工事別の月別の工事実績と予測実績を出力する表を表示するエリアである。「工事別の現時点の工事実績と期末までに発生すると思われる予測実績」を確認できる表を出力する。予測値としては、過去の工事実績から算出した近似値を使用して表示する「近似的に見てこれぐらいに着地する」という予想を利用して、現状との乖離を確認する。進捗が悪ければ工事単位で実績が悪い傾向が可視化されることを想定する。なお、エリアＡ４での確認時に組織単位で実績が悪い場合、ここでは複数工事の実績が悪い状況が可視化される可能性がある。

【0064】

エリアＡ６は、エリアＡ２～Ａ５に出力するグラフや表について、基準日、決算期、事業所、部門、データ参照単位等の抽出条件を指定するための抽出条件指定エリアである。
エリアＡ２～Ａ５のグラフ・表に出力されたデータについて、条件で抽出したデータを確認したい場合に使用する部分である。確認する決算期を抽出して分析する場合は、指定決算期内の会計年月範囲で実績が発生している工事に限定してグラフ・表を出力する。組織レベルで出力データを抽出して分析する場合は、事業所や部門を指定してグラフ・表を出力する。

【0065】

［２．構成］
図１０は、本実施の形態に係る異常検知システム１００の構成の一例を示すブロック図である。図１０において、異常検知システム１００は、制御部１０２と通信インターフェース部１０４と記憶部１０６と入出力インターフェース部１０８と、を備えている。異常検知システム１００が備えている各部は、任意の通信路を介して通信可能に接続されている。

【0066】

通信インターフェース部１０４は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、異常検知システム１００をネットワーク３００に通信可能に接続する。通信インターフェース部１０４は、他の装置と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。ここで、ネットワーク３００は、異常検知システム１００とサーバ２００等とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等である。

【0067】

入出力インターフェース部１０８には、入力装置１１２および出力装置１１４が接続されている。出力装置１１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる。入力装置１１２には、キーボード、マウス、および、マイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。なお、以下では、出力装置１１４をモニタ１１４として記載する場合がある。

【0068】

記憶部１０６には、各種のデータベース、テーブル、および、ファイルなどが格納される。記憶部１０６には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）に命令を与えて各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録される。記憶部１０６として、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ装置、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等を用いることができる。

【0069】

記憶部１０６は、業務データベース１０６ａ、異常検知実行用データテーブル１０６ｂ、異常判定結果データテーブル１０６ｃ、異常判定定義マスタ１０６ｄ等を備えている。

【0070】

業務データベース１０６ａは、業務データ（「案件データ」ともいう）や決算期マスタ等を格納するためのデータベースである。業務データの一例として工事データを説明する。業務データは、これ以外にも、開発タスクデータ、製作コンテンツデータ等がある。

【0071】

工事データは、工事名、工種（特定条件）、組織（事業所、部門）、工事開始月、工事終了月、工期（特定条件）、工事完了区分（完了ｏｒ未完了）、会計年月、売上金額、工期進捗率、累計進捗率等を含んでいてもよい（図１２（Ａ）等参照）。

【0072】

決算期マスタは、決算期、会計年月、表示順を関連付けて登録したテーブル等で構成することができる（図２３Ａ（Ｄ）参照）。

【0073】

異常検知実行用データテーブル１０６ｂは、自動検知実行スケジュールデータや業務データ（例えば、工事データ）の取得範囲条件データ、異常判定結果登録対象期間データ等を格納するためのテーブルである。

【0074】

自動検知実行スケジュールデータは、検知ＩＤ、スケジュールＩＤ、実行条件、実行時間を含んでいてもよい（図１３参照）。検知ＩＤ及びスケジュールＩＤは、データ参照時のｋｅｙ情報となる。検知部１０２ｂは、自動検知実行スケジュールデータに従って、工事データの異常検知の自動実行を行う。

【0075】

業務データ（例えば、工事データ）の取得範囲条件データは、検知ＩＤ、スケジュールＩＤ、条件、条件値を含んでいてもよい（図１４（Ｃ）参照）。検知ＩＤ及びスケジュールＩＤは、データ参照時のｋｅｙ情報となる。検知部１０２ｂは、特定条件（例えば、工種）毎に、工事データの母集団を分け、母集団別に異常検知の自動実行を行う。

【0076】

異常判定結果登録対象期間データは、検知ＩＤ、期間判定項目、取得基準を含んでいてもよい（図１３参照）。検知ＩＤは、データ参照時のｋｅｙ情報となる。検知部１０２ｂは、取得基準に合致する期間判定項目（例えば、会計年月）の工事データを異常判定対象に設定して異常判定を行う。

【0077】

異常判定結果データテーブル１０６ｃは、異常判定結果データ、異常判定結果メッセージデータ、異常判定結果メッセージ詳細データ、異常判定結果付属情報データ等の異常検知実行の判定結果を格納するためのテーブルである。検知部１０２ｂは、工事データの異常を検知した場合に、異常判定結果データ、異常判定結果メッセージデータ、異常判定結果メッセージ詳細データ、異常判定結果付属情報データを異常判定結果データテーブル１０６ｃに格納する。

【0078】

異常判定結果データは、検知ＩＤ、ＪＯＢＩＤ、判定グループＣＤ、メッセージＩＤ、会計年月、事業所、部門、工事、工種、異常判定結果（異常の場合：Ｔｒｕｅ、異常でない場合：Ｆａｌｓｅ）、工期進捗率、累計進捗率、予測進捗率（累計進捗率の予測値）等を含んでいてもよい（図１９Ａ（Ａ）参照）。「判定グループＣＤ」は、判定グループ（母集団）のＫｅｙである。検知ＩＤ、ＪＯＢＩＤ、及び判定グループＣＤは、データ参照時のｋｅｙ情報となる。判定の結果、異常でないと判断された結果については、判定結果メッセージデータのレコードは作成されない。

【0079】

異常判定結果メッセージデータは、検知ＩＤ、ＪＯＢＩＤ、判定グループＣＤ、メッセージＩＤ、異常度、定義名、概要、検知対象を含んでいてもよい（図１９Ａ（Ｂ）参照）。検知ＩＤ、ＪＯＢＩＤ、及び判定グループＣＤは、データ参照時のｋｅｙ情報となる。

【0080】

異常判定結果メッセージ詳細データは、検知ＩＤ、ＪＯＢＩＤ、判定グループＣＤ、メッセージＩＤ、検知手法、判定方法、下限値、上限値等を含んでいてもよい（図１９Ｂ（Ｃ）等参照）。検知ＩＤ、ＪＯＢＩＤ、及び判定グループＣＤは、データ参照時のｋｅｙ情報となる。

【0081】

異常判定結果付属情報データは、検知ＩＤ、ＪＯＢＩＤ、判定グループＣＤ、行番号、工期進捗率、予測進捗率、下限値、上限値等を含んでいてもよい（図１９Ｂ（Ｄ）参照）。検知ＩＤ、ＪＯＢＩＤ、及び判定グループＣＤは、データ参照時のｋｅｙ情報となる。

【0082】

異常判定定義マスタ１０６ｄは、異常判定定義ＩＤ、異常判定定義名、取得定義、使用アルゴリズム（例えば、近似曲線）、パラメータ設定｛Ｘ軸項目（例えば、工期進捗率），Ｙ軸項目（例えば、累計進捗率），Ｘ軸スケール統一項目，Ｙ軸スケール統一項目，近似関数候補名（例えば、多項式関数，ロジスティック関数，バスモデル関数），滑らか度，有意水準）｝を関連付けて登録したテーブル等で構成することができる。オペレータは、異常判定定義マスタ１０６ｄのデータを設定可能となっている。検知部１０２ｂは、近似曲線、累計進捗率の予測値、上限値・下限値を算出する際に異常判定定義マスタ１０６ｄを参照する。

【0083】

制御部１０２は、異常検知システム１００を統括的に制御するＣＰＵ等である。制御部１０２は、ＯＳ等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、格納されているこれらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。

【0084】

制御部１０２は、記憶部１０６に格納されている、業務データベース１０６ａ、異常検知実行用データテーブル１０６ｂ、異常判定結果データテーブル１０６ｃ、異常判定定義マスタ１０６ｄ等にアクセス可能に構成されている。なお、業務データベース１０６ａ、異常検知実行用データテーブル１０６ｂ、異常判定結果データテーブル１０６ｃ、異常判定定義マスタ１０６ｄは、他の場所（例えば、サーバ２００）に設けられていてもよく、制御部１０２がアクセス可能な構成であればよい。

【0085】

制御部１０２は、機能概念的に、記憶制御部１０２ａと、検知部１０２ｂと、表示制御部１０２ｃと、を備えている。

【0086】

記憶制御部１０２ａは、例えば、ネットワーク３００を介して接続される不図示の業務システムから日々の業務データを取得して業務データベース１０６ａに格納してもよく、また、モニタ１１４に表示される不図示の入力画面でのオペレータの操作等に応じて、日々の業務データを入力して、業務データベース１０６ａに格納してもよい。

【0087】

また、記憶制御部１０２ａは、例えば、モニタ１１４に表示される不図示のデータ設定画面でのオペレータの操作等に応じて、自動検知実行スケジュールデータ、工事データの取得範囲条件データ、異常判定結果登録対象期間データを設定して、異常検知実行用データテーブル１０６ｂに格納する。

【0088】

検知部１０２ｂは、異常検知実行用データテーブル１０６ｂに格納されている自動検知実行スケジュールデータ、業務データの取得範囲条件データ、及び異常判定結果登録対象期間データに従って、異常検知を実行し、業務データベース１０６ａに格納されている業務データに基づいて、指定される特定条件別に、過去の業務データの母集団を分け、母集団毎に、業務データの経過率と案件進捗率についての近似曲線を算出し、近似曲線の関数に経過率を代入して案件進捗率の予測値を算出し、近似曲線と案件進捗率の予測値に基づいて上限値（「上限閾値」ともいう）・下限値（「下限閾値」ともいう）を算出し、検知対象の業務データと上限値・下限値を比較して異常を検知する。検知部１０２ｂは、異常を検知した場合には、異常判定結果データ、異常判定結果メッセージデータ、異常判定結果メッセージ詳細データ、異常判定結果付属情報データを異常判定結果データテーブル１０６ｃに格納する。

【0089】

表示制御部１０２ｃは、モニタ１１４への分析画面（分析初期画面、分析用画面）の表示制御を行う。表示制御部１０２ｃは、業務データベース１０６ａに格納されている業務データに基づいて、検知部１０２ｂで異常を検知した業務データについて、分析用データ（例えば、図４のグラフ１～２，表３～４等）を分析用画面に表示する。

【0090】

業務データは、工事データを含み、特定条件は、工種、工期、又は公民区分を含み、経過率は、工事経過月／予定工期で算出される工期進捗率を含み、案件進捗率は、現時点で発生している発生原価／（原価着地予算＋現時点で発生している発生原価）で算出される累計進捗率を含み、工事データは、工事、組織（事業所、部門）、１又は複数の特定条件、会計年月、売上金額、工期進捗率、累計進捗率を含むことにしてもよい。

【0091】

表示制御部１０２ｃは、工事データに基づいて、分析用画面の所定のエリア（例えば、図９のエリアＡ１）に、異常として検知した工事、検知方法、異常と判断した累計進捗率を含むメッセージを表示することにしてもよい。

【0092】

表示制御部１０２ｃは、工事データに基づいて、分析用画面の所定のエリア（例えば、図９のエリアＡ２）に、工期進捗率別に、母集団別の過去の工事又は過去の全工事の累計進捗率の実績及びその近似曲線と、異常検知された工事に紐づく累計進捗率の実績の推移を示すグラフを表示してもよい。

【0093】

表示制御部１０２ｃは、工事データに基づいて、分析用画面の所定のエリア（例えば、図９のエリアＡ３）に、会計年月別に、過去の工事の累計進捗率の実績及びその近似曲線と、異常検知された工事に紐づく累計進捗率の実績の推移を示すグラフを表示してもよい。

【0094】

表示制御部１０２ｃは、工事データに基づいて、分析用画面の所定のエリア（例えば、図９のエリアＡ４）に、指定した決算期内で、組織別の工事の売上実績（工事実績）及びその売上予測（工事予測）の推移を示す表を表示することにしてもよい。

【0095】

表示制御部１０２ｃは、工事データに基づいて、分析用画面の所定のエリア（例えば、図９のエリアＡ５）に、異常が発生した工事を管轄する組織の工事別の売上実績及びその売上予測の推移を示す表を表示することにしてもよい。

【0096】

［３．具体例］
図１０～図７４を参照して、本実施の形態における異常検知システム１００の制御部１０２の処理の具体例を、［３－１．全体の処理］、［３－２．サンプルデータ］、［３－３．近似曲線、予測値、上限値・下限値の算出方法］、［３－４．過去の案件の加工方法の選択肢］の順に説明する。

【0097】

［３－１．全体の処理］
図１１は、本実施の形態における異常検知システムの制御部１０２の全体の処理の概略を説明するためのフローを示す図である。

【0098】

図１１を参照して、本実施の形態における異常検知システム１００の制御部１０２の全体の処理の概略を説明する。図１１において、検知部１０２ｂは、異常検知処理を実行する（ステップＳ１）。具体的には、異常検知処理では、検知部１０２ｂは、異常検知実行用データテーブル１０６ｂに格納されている自動検知実行スケジュールデータ、業務データの取得範囲条件データ、異常判定結果登録対象期間データに従って、工事データの異常検知を実行し、業務データベース１０６ａに格納されている工事データに基づいて、指定される特定条件別に、過去の工事データの母集団を分け、母集団毎に、工事データの工期進捗率と累計進捗率についての近似曲線を算出し、近似曲線の関数に工期進捗率を代入して累計進捗率の予測値を算出し、近似曲線と累計進捗率の予測値に基づいて上限値・下限値を算出し、検知対象の工事データと上限値・下限値を比較して異常を検知する。そして、検知部１０２ｂは、異常を検知した場合には、異常判定結果データ、異常判定結果メッセージデータ、異常判定結果メッセージ詳細データ、異常判定結果付属情報データを異常判定結果データテーブル１０６ｃに格納する。

【0099】

表示制御部１０２ｃは、分析用画面表示処理を実行する（ステップＳ２）。具体的には、分析用画面表示処理では、表示制御部１０２ｃは、モニタ１１４への分析画面（分析初期画面、分析用画面）の表示制御を行う。表示制御部１０２ｃは、業務データベース１０６ａに格納されている工事データに基づいて、検知部１０２ｂで異常を検知した工事について、分析用データ（例えば、図９のメッセージ、グラフ１～２，表３～４等）を分析用画面に表示する。

【0100】

また、表示制御部１０２ｃは、工事データに基づいて、分析用画面の所定のエリア（例えば、図９のエリアＡ１）に、異常として検知した工事、検知方法、異常と判断した累計進捗率を含むメッセージを表示することにしてもよい。

【0101】

また、表示制御部１０２ｃは、工事データに基づいて、分析用画面の所定のエリア（例えば、図９のエリアＡ２）に、工期進捗率別に、母集団別の過去の工事又は過去の全工事の累計進捗率の実績及びその近似曲線と、異常検知された工事に紐づく累計進捗率の実績の推移を示すグラフを表示してもよい。

【0102】

また、表示制御部１０２ｃは、工事データに基づいて、分析用画面の所定のエリア（例えば、図９のエリアＡ３）に、会計年月別に、過去の工事の累計進捗率の実績及びその近似曲線と、異常検知された工事に紐づく累計進捗率の実績の推移を示すグラフを表示してもよい。

【0103】

また、表示制御部１０２ｃは、工事データに基づいて、分析用画面の所定のエリア（例えば、図９のエリアＡ４）に、指定した決算期内で、組織別の工事の売上実績及びその売上予測の推移を示す表を表示することにしてもよい。

【0104】

また、表示制御部１０２ｃは、工事データに基づいて、分析用画面の所定のエリア（例えば、図９のエリアＡ５）に、異常が発生した工事を管轄する組織の工事別の売上実績及び売上予測の推移を示す表を表示することにしてもよい。

【0105】

［３－２．サンプルデータ］
図１２～図５１は、本実施の形態における異常検知システム１００の制御部１０２の処理の具体例を説明するためのサンプルデータを示す図である。図１２～図５１を参照して、本実施の形態における異常検知システム１００の制御部１０２の処理の具体例を説明する。

【0106】

（Ｓ１：異常検知処理）
図１２～図１９を参照して、異常検知処理の具体例を説明する。検知部１０２ｂは、異常検知実行用データテーブル１０６ｂに格納されている自動検知実行スケジュールデータ、業務データの取得範囲条件データ、異常判定結果登録対象期間データに従って、工事データの異常検知を実行し、業務データベース１０６ａに格納されている工事データに基づいて、指定される特定条件別に、過去の工事データの母集団を分け、母集団毎に、工事データの工期進捗率と累計進捗率についての近似曲線を算出し、近似曲線の関数に工期進捗率を代入して累計進捗率の予測値を算出し、近似曲線と累計進捗率の予測値に基づいて上限値・下限値を算出し、検知対象の工事データと上限値・下限値を比較して異常を検知する。

【0107】

（用語説明）
・工期進捗率とは、工事の工期に対する現会計年月時点の月単位で見た進捗率を指す。例えば、１２か月工期・１月工事開始・１２月工事完成の工事があると想定した場合、現在５月とすると、工期進捗率＝５／１２≒４２％（％の少数以下は四捨五入計算）となる。
・累計進捗率とは、工事毎の実際の進捗率を指す。進捗率は基本、原価の現時点の積み上げとこの先着地予想（工事完成までに発生する想定の原価金額）の合計に対する現時点の原価の積み上げ度合を指すことが多い。例えば、原価着地予算：１０００円、現時点の発生原価：５００円とした場合、累計進捗率＝５００／（５００＋１０００）≒３３％となる。
・予測進捗率とは、検知部１０２ｂの異常検知処理により、過去の工事の実績から近似位置にある進捗率の予測値である。

【0108】

工事データの工期進捗率及び累計進捗率から近似曲線、予測値、上限値・下限値を算出する方法は、（３－３．近似曲線、予測値、上限値・下限値の算出方法）で詳細に説明し、ここでは、概略のみを説明する。

【0109】

１．業務データベース１０６ａ内の工事データより、管理している全工事が辿る想定の工事進捗率の予測値を算出、異常な進捗となっている工事を検知する処理。

【0110】

図１２は、工事データを説明するための図である。工事データは、実施する工事の情報（組織・工期・着手時期・完成時期・予定工数・受注金額・累計進捗率等）を保持するためのものであり、図１２（Ａ）に示すように、工事名、事業所、部門、工事開始月、工事終了月、工期、工事完了区分、会計年月、売上金額、工期進捗率、累計進捗率等の項目を備えている。

【0111】

建設業における進行基準売上を採用している企業について業務データ上ですでに、工期進捗率・累計進捗率を管理しているケースが多い。そのため、本明細書ではすでに業務データ上に工期進捗率・累計進捗率が存在する状態より説明を行う。建設業における完成工事売上を採用している企業や他業界のプロジェクト管理している企業では進捗率を管理していないケースもあるため、その場合は、別途算出が必要となる。

【0112】

「工期進捗率」は下記の式で計算される。
「工期進捗率」＝（工事開始からの経過月数÷工事にかかる総月数×１００
＝（「工事開始月」から「会計年月」までの月数＋１÷「工期」の月数）×１００

【0113】

上記の工事Ａ・Ｂ・Ｃがどの「会計年月」で実施されたかをまとめると図１２（Ｂ）の表の通りになる色付きセル内の数字は「工期進捗率」を表す。

【0114】

（１）．事前設定
（１－１）．記憶制御部１０２ａは、予め異常検知に必要な情報を異常検知実行用データテーブル１０６ｂに保存しておく（事前に提供するデータ）。具体的には、自動検知実行スケジュールデータと、異常判定結果登録対象期間データを異常検知実行用データテーブル１０６ｂに設定しておく。

【0115】

図１３（Ａ）は、自動検知実行スケジュールデータのデータ例を示す図である。自動検知実行スケジュールデータは、検知ＩＤ、スケジュールＩＤ、実行条件、実行時間の項目を備えている。同図に示す例では、検知ＩＤ「ＡＢ００１」、スケジュールＩＤ「ＳＨ００１」、実行条件「毎月の５営業日」、実行時間「２３：００」となっている。この例では、毎月の５営業日目の「２３：００」に自動検知を実行する。５営業日目としているのは、前月の月次締め処理が確定したタイミングを想定している。

【0116】

図１３（Ｂ）は、異常判定結果登録対象期間データのデータ例を示している。異常判定結果登録対象期間データは、検知ＩＤ、期間判定項目、取得基準の項目を備えている。同図に示す例では、検知ＩＤ「ＡＢ００１」、期間判定項目「会計年月」、取得基準の項目「起動日の所属する月の前月」となっている。この例では、取得基準を「起動日の所属する月の前月」としており、例えば、２０２２／１０／５に起動した場合に、２０２２／９のデータを対象として異常判定を行う。内部の細かな設定項目について、本出願とは直接関係ないため省略する。

【0117】

（２）．検知部１０２ｂは、異常検知を自動実行する。
（２－１）．まず、異常を検知するタイミング情報を取得する。具体的には、（１－１）で異常検知実行用データテーブル１０６ｂに設定されている自動検知実行スケジュールデータ及び異常判定結果登録対象期間データを取得する。

【0118】

（２－２）．自動実行したタイミングが、異常を検知するタイミングであるか判定する。図１４（Ａ）は、自動実行タイミング判定処理を説明するための図である。同図に示す例では、起動タイミングが「２０２２／１１／０７」の５営業日目で、自動検知実行スケジュールデータが「毎月の５営業日目」であるので、実行判定結果は、「実行する」となる。

【0119】

実行判定結果により、後続処理を行うか否か処理が分岐する。実行判定結果「実行する」の場合は、（２－３）以降の処理を実行する。実行判定結果「実行しない」の場合は、処理を終了する。

【0120】

営業日の判断方法は、業務データベース１０６ａに存在するカレンダーマスタ（不図示）を参照して休日／営業日を判断する。カレンダーマスタは販売の営業カレンダーベースで、常に最新化されている。

【0121】

（２－３）．異常を検知するデータの範囲条件を取得する。
具体的には、例えば、図１４（Ｂ）に示す自動検知実行スケジュールデータの検知ＩＤ「ＡＢ００１」及びスケジュールＩＤ「ＳＨ００１」をパラメータ（キー）として、図１４（Ｃ）に示すような、異常検知実行用データテーブル１０６ｂに設定されている工事データの取得範囲条件データを取得する。工事データの取得範囲条件データは、検知ＩＤ、スケジュールＩＤ、条件、条件値の項目を備えている。同図に示す例では、検知ＩＤ「ＡＢ００１」、スケジュールＩＤ「ＳＨ００１」、条件「データ参照単位」、条件値「工種」となっている。

【0122】

「条件値」の設定について、利用企業に応じて汎用的に設定が可能となっている。工種のような工事の特徴によって、進捗率の推移の形が異なるケースは多い。似たように進捗率の推移を示す工事の特徴としては、工期・工種・公民区分（公共工事ｏｒ民間工事）等がある。ここでは、一例として、工種について設定したパターンを説明する。なお、上記特徴はいずれも工種同様に工事データが持つ情報として想定している。条件値を空で設定することも可能である。空の場合、全工事を１つの単位として進捗率の推移を分析可能である。

【0123】

（２－４）．業務データベース１０６ａ内の工事データを参照して、工事別の工期進捗率別の予測進捗率を計算する。
（２－４－１）．業務データベース１０６ａ内の工事データを取得する。（２－３）で取得した工事データの取得範囲条件データ内にある値をパラメータに設定してデータ取得を行う。例えば、図１５（Ａ）に示すようなパラメータ（データ参照単位、工種）をキーとして、業務データベース１０６ａ内の工事データを参照して、データ参照単位別に母集団を分けて取得する。例えば、図１５（Ｂ）、（Ｃ）に示すような、母集団Ａ：工種（建築）と母集団Ｂ：工種（解体）の工事データを取得する。この母集団単位で近似値を求める。

【0124】

（２－４－２）．（２－４－１）で取得した工事データより、母集団毎に、工期進捗率別の累計進捗率（近似値）を算出する。近似値算出時に求めた正常範囲として考えられる上限値・下限値を基に、異常な工事を判定する。「近似値」は、実績と比較した際の本来実績となる参考値として、以降は「予測値」という表現を使用する。

【0125】

図１６（Ａ）は、取得した工事データを示しており、図１６（Ｂ）は、工事データの各工事をプロットしたものであり、横軸は工期進捗率（％）、縦軸は累計進捗率（％）を示している。

【0126】

工事データ内の「工期進捗率」と「累計進捗率」を用いて、工期進捗率別の累計進捗率の予測値を算出する。予測値を求める方法として、異常判定アルゴリズム：近似曲線を使用する。近似曲線で用いるデータは、工事データの「工事完了区分」が完了のもののみを対象とする。また、予測値を算出する元となった近似曲線の近似式を用いて、月・工事別の予測進捗率を算出する。

【0127】

図１７は、近似曲線Ｆ（ｘ）、予測値進捗率、上下限値の算出を説明するための図である。図１７（Ａ）に示すように、完成している工事を母集団として、母集団の工期進捗率別累計進捗率の近似曲線Ｆ（ｘ）を計算する。また、母集団内のデータの散らばり傾向に着目して標準偏差関数Ｓ（ｘ）を計算する。そして、図１７（Ｂ）に示すように、近似曲線Ｆ（ｘ）と標準偏差関数Ｓ（ｘ）に工期進捗率をそれぞれ代入して、未完成工事の予測進捗率・上下限値を算出する。このように、Ｆ（ｘ）により予測進捗率を算出し、Ｓ（ｘ）により上下限値を算出する。

【0128】

本発明では、この処理によって算出された結果を利用するところからがポイントとなるため、具体的な算出過程については、［３－３．近似曲線、予測値、上限値・下限値の算出方法］で詳細に説明し、ここでは、概略のみを説明する。今回の説明では、進行基準売上の企業を対象＝工事データ上にすでに工期進捗率・累計進捗率を持つため、近似曲線のスケール合わせやデータ加工が不要となる。

【0129】

例えば、異常判定定義マスタ１０６ｄに設定されている、図１８Ａ（Ａ）に示すような近似曲線パラメータ（Ｘ軸項目：工期進捗率、Ｙ軸項目：累計進捗率、近似関数候補［多項式関数，ロジスティック関数，バスモデル関数］等）に基づいて、工種別に予測値・上下限値を算出する。なお、今回はすでにスケール合わせした後の値を用いて説明を行うため、スケール合わせに関する説明は省略する。Ｆ（ｘ）算出後、データの散らばりを計算して標準偏差関数Ｓ（ｘ）を算出する。Ｆ（ｘ）とＳ（ｘ）に工期進捗率をｘとして代入し、Ｆ（ｘ）→予測値、Ｓ（ｘ）→上下限値をそれぞれ算出する。関数は同一のものを用いて、工種別・工事別にそれぞれ予測値・上下限値を計算する。

【0130】

図１８Ａ（Ｂ）は、それぞれ算出される母集団別である建築、解体の工期進捗率別の累計進捗率の近似値データの例を示しており、工事、工種、工期進捗率、累計進捗率、予測値（予測進捗率、累計進捗率の予測値）、下限値、上限値の項目を備えている。

【0131】

図１８Ｂ（Ｃ）は、予測値・上下限値を算出後の工事データを示しており、予測値（予測進捗率）、下限値、上限値に加えて、データ参照単位である工種の情報も保持する。

【0132】

図１８Ｂ（Ｄ）に示す、（１－１）で取得した異常判定結果登録対象期間データの「取得基準」に従い、異常判定の実行日が所属する月の前月のデータに異常がないか判定を行う。今回は、実行日：２０２２／１１／０７のため、２０２２／１０で異常がないか判定を行う。この例では、図１８Ｂ（Ｃ）において、４行目のレコードが、累計進捗率「３０％」、予測進捗率「６５％」、下限値「６０％」、上限値「７５％」となっており、累計進捗率「３０％」が下限値「６０％」を下回っているので、異常が検知される。

【0133】

（２－４－３）．（２－４－２）で異常と判断した工事を異常判定結果データテーブル１０６ｃに保存する。同時に、分析画面に表示するためのメッセージを保存する。図１９Ａ、１９Ｂ（Ａ）～（Ｄ）は、異常判定結果データ、異常判定結果メッセージデータ、異常判定結果メッセージ詳細データ、異常判定結果付属情報データの例を示している。なお、異常判定結果付属情報データには、求めた母集団毎の表示用のデータが保持される。判定の結果、異常でないと判断された結果については、判定結果メッセージのレコードは作成されない。

【0134】

（Ｓ２：分析用画面表示処理）
図２０～図５１を参照して、分析用画面表示処理を詳細に説明する。表示制御部１０２ｃは、業務データベース１０６ａに格納されている工事データに基づいて、検知部１０２ｂで異常を検知した工事について、分析用データ（例えば、図９のメッセージ、グラフ１～２，表３～４等）を分析用画面に表示する。

【0135】

２．１で検知した異常データと異常データと関連のあるデータを分析用初期画面に表示する処理を実行する。
（１）．業務データベース１０６ａ内の工事データより、異常として自動検知された情報を分析用初期画面に出力する。
（１－１）．まず、異常を検知した結果データと結果メッセージを取得する。
具体的には、図２０Ａ（Ａ）に示すように、ＪＯＢＩＤ「出来高予測アラート」、異常判定結果「Ｔｒｕｅ」をパラメータ（キー）として、異常判定結果データテーブル１０６ｃから図２０Ａ（Ｂ）に示すような異常判定結果データ、図２０Ｂ（Ｃ）に示す異常判定結果メッセージデータ、及び図２０Ｂ（Ｄ）に示す異常判定結果メッセージ詳細データを取得する。なお。検知された情報を一覧に表示するため、検知ＩＤは未設定の状態でデータを取得する。これから表示を行う画面では異常判定結果が異常と判定されているデータのみを確認する。よって、異常判定結果データの「異常結果かどうか」の列の値が「Ｔｒｕｅ」のデータのみ参照する。

【0136】

（１－２）．異常を検知した結果メッセージを画面に表示する。
具体的には、図２０Ｂ（Ｃ）の異常判定結果メッセージデータの異常度、定義名、概要、検知対象を抽出して、図２１に示すように、分析初期画面のエリアＡ１に表示する。

【0137】

（１－３）．分析初期画面を起動したタイミングの日付を取得して、分析初期画面の抽出条件の基準日にセットする。具体的には、図２１に示すように、基準日「２０２２／１１／１」を分析初期画面の抽出条件の基準日にセットする。

【0138】

（２）．分析初期画面で異常を検知した結果メッセージを選択して、分析用画面を起動する。（１）の一覧から選択した異常判定結果データ、異常判定結果メッセージデータ、異常判定結果メッセージ詳細データを参照して以下の処理を行う。

【0139】

（２－１）．メッセージを詳細情報表示に切り替えて、グラフ・表の出力領域を確保する。
１．メッセージを詳細表示に切り替える。具体的には、図２２Ａ（Ａ）に示す異常判定結果メッセージ詳細データについて、検知手法、判定方法、下限値を参照して、図２２Ａ（Ｂ）に示すようなメッセージの詳細表示を行う（検知手法や判定理由の追加を行う）。

【0140】

２．分析用画面のグラフ・表の出力領域を確保する。本システムでは、例えば、図２２Ｂ（Ｃ）に示すように、図表１～４（グラフ２つ・表２つ）の出力を行う。そのため、グラフ２つ・表２つ分の出力領域を確保する。

【0141】

（２－２）．抽出条件を設定する。
１．異常判定結果メッセージデータに紐づく異常判定結果データが持つ会計年月に対して抽出条件を設定する。

【0142】

（ｉ）対象データの会計年月から、その会計年月を含む決算期を決算期マスタから取得して、決算期に紐づく期首・期末の会計年月を、分析用画面の抽出条件に設定する。

【0143】

図２３Ａ（Ｄ）は、決算期マスタのデータ例を示しており、決算期マスタは、決算期、会計年月、表示順の項目を備えている。決算期マスタは、各決算期に含まれる会計年月を管理している。例えば、図２３Ａ（Ｃ）に示す異常判定結果データの会計年月が「２０２２／１０」をキーとして、図２３Ａ（Ｄ）に示す決算期マスタから「２０２２／１０」を含む決算期「５０」を取得し、さらに、決算期「５０」に紐づく期首・期末の会計年月「２０２２／０４～２０２３／０３」を取得して、図２３Ａ（Ａ）に示すように、抽出条件に初期値として設定する。

【0144】

（ｉｉ）決算期マスタより取得された決算期の期首・期末の会計年月を、抽出条件の設定値として取得して、分析用データ取得範囲条件抽出条件に設定する。さらに、選択した異常の元となる工事も、抽出条件の設定値として取得して設定する。図２３Ａ（Ｂ）は、分析用データ取得範囲条件の例を示しており、抽出条件列「会計年月」、ＦＲＯＭ条件「２０２２／０４」、ＴＯ条件「２０２３／０３」、対象工事「工事Ａ」とする。

【0145】

２．１の情報を初期表示値としてセットした状態の抽出条件を設定する。具体的には、図２３Ｂ（Ａ）に示すように、抽出条件初期値を、基準日「２０２２／１１／１」（分析用画面起動タイミング）、期間開始「２０２２／０４」（分析用データ取得範囲条件のＦＲＯＭ条件）、期間終了「２０２３／０３」（分析用データ取得範囲条件のＴＯ条件）、対象工事「工事Ａ」（分析用データの取得対象）を設定する。

【0146】

図２３Ｂ（Ｂ）、（Ｃ）に示すように、グラフ表示状態に切り替わるタイミングで、グラフ出力用のデータを抽出するためのフィルタ項目を表示する。項目は固定で出力する。異常判定結果データに判定グループＣＤと判定グループＫｅｙが設定されている場合、判定グループＫｅｙを選択してデータ抽出できるように抽出項目を追加表示する。この例では、工種「建築」が追加表示されている。

【0147】

（２－３）．業務データベース１０６ａ内の工事データより、累計進捗率推移＿実績データを取得する。抽出条件に初期セットした条件をもとに、累計進捗率推移＿実績データを取得して、図表１，２の表示用のデータとして取得する。

【0148】

具体的には、図２４Ａ（Ａ）に示すような、開始期間「２０２２／０４」、期間終了「２０２３／０３」、工事「工事Ａ」、工種「建築」をパラメータ（キー）に基づいて、図２４Ｂ（Ｄ）に示す工事データを抽出して、図２４Ｂ（Ｃ）に示す累計進捗率推移＿実績データを取得する。累計進捗率推移＿実績データは、工事名、事業所、部門、工種、工事完了区分、会計年月、売上金額、工期進捗率、累計進捗率等の項目を備えている。

【0149】

この場合、上記の期間開始～期間終了の期間に、「会計年月」が含まれるレコードが１レコードでも存在する場合、その工事は取得対象となる。例えば、図２４Ａ（Ｂ）に示すように、この例では、工事Ａ・Ｂは取得対象となるが、工事Ｃは取得対象外となる。

【0150】

（２－４）．異常判定結果データテーブル１０６ｃ内の異常判定結果データ、異常判定結果メッセージデータ、異常判定結果付属情報データより「累計進捗率推移＿近似曲線データ」を取得する。

【0151】

図２５Ｂ（Ｃ）は、異常判定結果データの例、図２５Ｂ（Ｄ）は、異常判定結果メッセージデータの例、図２５Ｂ（Ｅ）は、異常判定結果付属情報データの例、図２５Ｂ（Ｆ）は、累計進捗率推移＿近似曲線データ（建築）の例を示している。

【0152】

図２５Ａ（Ｂ）に示すような、開始期間「２０２２／０４」、期間終了「２０２３／０３」、工事「工事Ａ」、工種「建築」をパラメータ（キー）として、図２５Ｂ（Ｃ）に示す異常判定結果データ、図２５Ｂ（Ｄ）に示す異常判定結果メッセージデータ、図２５Ｂ（Ｅ）に示す異常判定結果付属情報データより、図２５Ｂ（Ｆ）に示す累計進捗率推移＿近似曲線データ（建築）を図表１，２の追加表示用のデータとして取得する。

【0153】

累計進捗率推移＿近似曲線データ（建築）は、工事名、工期進捗率、予測進捗率、進捗率上限値、進捗率下限閾値の項目を備えている。

【0154】

（２－５）．（２－３）にて取得した、累計進捗率推移＿実績データ及び異常判定結果データテーブル１０６ｃ内の異常判定結果データより「組織別売上金額推移データ」を取得する。

【0155】

図２６Ｂ（Ｄ）は、（２－３）で取得した累計進捗率推移＿実績データの例、図２６Ｂ（Ｅ）は、異常判定結果データの例、図２６Ａ（Ｃ）は、組織別売上金額推移データの例を示している。

【0156】

図２６Ａ（Ａ）に示すような、開始期間「２０２２／０４」、期間終了「２０２３／０３」、工種「建築」をパラメータ（キー）として、図２６Ｂ（Ｄ）に示す累計進捗率推移＿実績データ、図２６Ｂ（Ｅ）に示す異常判定結果データより、図２６Ａ（Ｃ）に示す組織別売上金額推移データを、図表３の表示用のデータとして取得する。グラフ３では、該当の決算期内で発生した工事実績のみを確認し、図２６Ａ（Ｂ）に示す枠内の実績のみのデータを取得して表示する。

【0157】

累計進捗率推移＿実績データについては、前期実績がある場合、前期分を除いた実績を取得する（当期分としてカウントできる実績だけ取得する）。例えば、工事Ａの累積進捗率については、２０２２／０３の１％は前期実績、２０２２／０４は、２％であるが当期は１％２０２２／０５は、４％であるが当期は３％、・・・とする。

【0158】

組織別売上金額推移データは、図２６Ａ（Ｃ）に示すように、事業所、部門、会計年月、工種、売上金額（実績）、売上金額（予測）の項目を備えている。「売上金額（実績）」、「売上金額（予測）」は、それぞれ「売上金額」の累計の計上額の実績と予測の値であり、下記の式により算出する。

【0159】

・売上金額（実績）＝売上金額×（累積進捗率÷１００）
・売上金額（予測）＝売上金額×（予測進捗率÷１００）

【0160】

期間の範囲すべての会計年月のレコードを作成する（グラフ描画用）。実績・予測のない会計年月については、０円でレコードを作成する。事業所・部門で集計したレコード（１）と、事業所で集計したレコード（２）を取得する。

【0161】

会計年月「２０２２／０４」の例では、部門Ａ：実績「４００」、予測「６００」、部門Ｂ：実績「１２，０００」、予測「１２，４００」（今回の説明では、工種抽出条件「建築」より取得対象外になるレコードだが、集計計算のイメージ説明のため、取得されたと仮定して説明を行う）、事業所Ａ（部門Ａ＋部門Ｂ）：実績「１２，４００」、予測「１３，０００」となる。

【0162】

（２－６）．（２－３）にて取得した「累計進捗率推移＿実績データ」及び異常検知結果データテーブル内の異常判定結果データより工事別売上金額推移データを図表４の表示用データとして取得する。

【0163】

図２７Ａ（Ｃ）は、工事別売上金額推移データのデータ例、図２７Ｂ（Ｄ）は、（２－３）で取得した累計進捗率推移＿実績データのデータ例、図２７Ｂ（Ｅ）は、異常判定結果データのデータ例を示している。

【0164】

図２７Ａ（Ａ）に示すような、開始期間「２０２２／０４」、期間終了「２０２３／０３」、工事「工事Ａ」、工種「建築」をパラメータ（キー）として、図２７Ｂ（Ｄ）に示す累計進捗率推移＿実績データ及び図２７Ｂ（Ｅ）に示す異常判定結果データより、図２７Ａ（Ｃ）に示す工事別売上金額推移データを、図表４の表示用のデータとして取得する。上記の期間に、「会計年月」が含まれるレコードが１レコードでも存在する場合、その工事は取得対象となる。例えば、図２７Ａ（Ａ）に示す表の場合、工事Ａ・Ｂは取得対象となるが、工事Ｃは取得対象外となる。

【0165】

ここでは工事番号では抽出を行わない。工事番号により紐づく事業所単位でデータを抽出して取得する。例えば、工事１は東京事業所が管理する工事の場合、東京事業所の実績データを取得する。どこが管理するかについては、「累計進捗率推移＿実績データ」に実績があるか否かで判断する。

【0166】

工事別売上金額推移データは、図２７Ａ（Ｃ）に示すように、工事名、事業所、部門、会計年月、工種、売上金額（実績）、売上金額（予測）、予測進捗率の項目を備えている。「売上金額（実績）」、「売上金額（予測）」は、それぞれ「売上金額」の累計の計上額の実績と予測の値であり、下記の式により算出する。

【0167】

・売上金額（実績）＝売上金額×（累積進捗率÷１００）
・売上金額（予測）＝売上金額×（予測進捗率÷１００）

【0168】

会計年月の「前期末」は、該当の決算期より前のレコードは前期末として集約される。期首の会計年月が２０２２／０４の場合、２０２２／０３以前のレコードが前期末として表示される。会計年月の「翌期以降」は、該当の決算期より後のレコードは翌期以降として集約される。期末の会計年月が２０２３／０３の場合、２０２３／０４以降のレコードが翌期以降として表示される。前期末・翌期以降として集計される対象のデータがない場合もレコードを作成する。この場合、実績と予測は０円でレコードを作成する。

【0169】

（２－７）．累計進捗率推移＿実績データ、累計進捗率推移＿近似曲線データ、組織別売上金額推移データ、工事別売上金額推移データを、それぞれの対応する図表１～４にバインドし、計４つの図表にバインドする。

【0170】

１．図表１に累計進捗率推移＿実績データ、累計進捗率推移＿近似曲線データをバインドする。
例えば、図２８Ａ（Ａ）に示すバインド情報（Ｘ軸、Ｙ軸、凡例、タイトル）と、図２８Ａ（Ｂ）に示す凡例毎に用いるデータに従って、図２８Ａ（Ｃ）に示す累計進捗率推移＿実績データと、図２８Ａ（Ｄ）に示す累計進捗率推移＿近似曲線データを、図２８Ｂ（Ｅ）に示すように、図表１にバインドする。図２８Ａ（Ｂ）において、過去の工事別実績と異常判定された工事実績について同じプロットとなるように見えるが、後続にあるグラフ着色の処理にて、データ区別できるように色分けを行う。

【0171】

図表１において、タイトルは、予測／実績 出来高曲線比較（工期進捗率）、Ｘ軸は、工期進捗率、Ｙ軸は、累計進捗率、凡例は、予測出来高近似曲線、未完成工事出来高線、正常データ閾値、過去の工事別実績、異常判定された工事実績となっている。

【0172】

２．図表２に、累計進捗率推移＿実績データ、累計進捗率推移＿近似曲線データをバインドする。
例えば、図２９Ａ（Ａ）に示すバインド情報（Ｘ軸、Ｙ軸、凡例、タイトル）と、図２９Ａ（Ｂ）に示す凡例毎に用いるデータに従って、図２９Ａ（Ｃ）に示す累計進捗率推移＿実績データと、図２９Ａ（Ｄ）に示す累計進捗率推移＿近似曲線データを、図２９Ｂ（Ｅ）に示すように、図表２にバインドする。

【0173】

図表２において、タイトルは、予測／実績 出来高曲線比較（会計年月）、Ｘ軸は、会計年月、Ｙ軸は、累計進捗率、凡例は、予測出来高近似曲線、未完成工事出来高線、正常データ閾値、工事Ａとなっている。

【0174】

３．図表３に、組織別売上金額推移データをバインドする。
例えば、図３０（Ａ）に示すバインド情報（ヘッダ、表示データ、タイトル）に従って、図３０（Ｂ）に示す組織別売上金額推移データを、図３０（Ｃ）に示すように、図表３にバインドする。

【0175】

図表３において、タイトルは、組織別の予測と実績（５０期：２０２２／０４～２０２３／０３）、行項目は、事業所、部門、列項目は、会計年月、売上金額（予測）、売上金額（実績）となっている。

【0176】

４．図表４に、工事別売上金額推移データをバインドする。
例えば、図３１（Ａ）に示すバインド情報（ヘッダ、表示データ、タイトル）に従って、図３１（Ｂ）に示す工事別売上金額推移データを、図３１（Ｃ）に示すように、図表４にバインドする。

【0177】

図表４において、タイトルは、工事別の予測と実績（事業所Ａが管理する工事・５０期：２０２２／０４～２０２３／０３）、行項目は、工事名、列項目は、会計年月、売上金額（予測）、売上金額（実績）、予測進捗率となっている。

【0178】

５．図表１～４を分析用画面に出力する
バインドした図表１～４を、図３２に示すように、分析用画面のエリアＡ２～Ａ５にそれぞれ出力する。

【0179】

６．メッセージに紐づく「異常判定結果データ」が持つ工事名の情報をもとに、異常対象のデータを強調する。
図３３Ａ（Ａ）は、グラフ着色パラメータの例、図３３Ａ（Ｂ）は、異常判定結果データの例、図３３Ａ（Ｃ）は、累計進捗率推移＿実績データ（グラフ１，２にバインドしたデータ）の例、図３３Ａ（Ｄ）は、累計進捗率推移＿近似曲線データの例、図３３Ｂ（Ｅ）は、分析用画面の表示例を示している。

【0180】

グラフ着色パラメータに従って、グラフ１・２にて、プロット・折れ線・凡例を赤色表現する強調を行う。グラフ着色パラメータには、図３３Ａ（Ａ）に示すように、凡例の異常フラグ（Ｔｒｕｅ ｏｒ Ｆａｌｓｅ）、参考情報フラグ（Ｔｒｕｅ ｏｒ Ｆａｌｓｅ）、凡例色、折れ線色が設定されている。参考情報は、異常か否か判定する対象（当ジョブでは工事）が如何に異常か確認するための情報である。

【0181】

凡例の工事名と異常検知された工事名が同一のものに対して凡例の異常フラグがＴｒｕｅの色を適用する。異常検知された工事以外の凡例に対して凡例の異常フラグがＦａｌｓｅの色を適用する。

【0182】

いずれのグラフも、正常データ閾値のグラフは破線設定とする。グラフ２について、過去の実績データは工事開始の会計年月がバラバラであるため、過去の実績データのプロットを表示していない。

【0183】

分析用画面の初期表示の注目ポイントは以下の通りである。
（１）分析用画面のエリアＡ１にはメッセージを表示する。
異常検知された対象、検知の手法、異常と判断した基準値を含めた詳細な情報を出力する。確認するユーザ側としては、異常の可能性がある工事が分かっている状態から分析が可能となる。
（２）分析用画面のエリアＡ２～Ａ５には、グラフ１～２，表３～４を表示する。
グラフ１で、過去の工事を基にした、近似的な工事が辿る累計進捗率推移を確認可能できる。今後行う工事についても、基本的にこの近似的な累計進捗率の推移を辿るものと考えることが可能となる。また、異常検知された工事の累積進捗率が、予測された累計進捗率近似曲線とどの程度乖離しているかを確認できる。異常検知される対象工事は「未完成の工事」より、下記の点が発生しうる工事として捉えられる。
・工期終盤の高負荷作業
・工事の遅延完成
工期進捗率毎の累積進捗率の変化を見て、累積進捗率の増加傾向を確認する。今回の例では、他の工事と比較し、異常検知された工事の累計進捗率が低いことがわかる。

【0184】

グラフ２で、異常検知された工事の累積進捗率の推移を、会計年月毎に確認できる。月別にどのように過去工事より求めた累計進捗率近似曲線と乖離が生まれているか確認できる。乖離の大きい月で行った作業が乖離の原因となっている可能性が高い。今回の例では、会計年月が２０２２／０５以降で近似値からの正常範囲（進捗率下限閾値内）を超える実績となっていることがわかる。

【0185】

表３で、指定した決算期内で発生した組織別の工事の実績を確認できる。異常検知された工事を管理する組織の実績について、予測値と比較して大きく乖離する実績となる可能性がある。また、決算期内でのみ発生した工事の売上実績を確認できるため、当期売上実績の分析に使用可能である。予測値は発生しうる売上予定として参考・利用可能なため、当期中の売上実績の着地予測としての利用が可能である。図３４は、表３上での乖離確認イメージを説明するための図である。同図において、例えば、８月時点の予測と実績の差額：１０，０００で、１１月時点予測と実績の差額：７４，８００の場合は、１１月時点の乖離額が異常に増えていることがわかる。

【0186】

表４で、異常検知された工事を管理している事業所の管理工事別の実績を確認できる。異常検知された工事について、異常となった原因が組織にある場合、別の管理している工事についても、異常が発生している可能性がある。図３５は、表４上での乖離額確認イメージを説明するための図である。同図において、例えば、工事Ａが今回異常検知されたとする。工事Ｅも同様に予測値から大きく乖離した実績となっていることが確認できる。

【0187】

（確認ポイント）
工種事に切り替えて出来高の推移（工期進捗率別の累計進捗率）を分析する例を説明する。図３６は、グラフ１を用いた分析イメージを説明するための図であり、（Ａ）は、工種：建築の場合、（Ｂ）は、工種：解体の場合を示している。

【0188】

工種のような工事の特徴によって、進捗率の推移の形が異なるケースは多い。似たような進捗率の推移を示す工事の特徴としては、下記のような種類が考えられる。

【0189】

・工期の条件指定イメージ：１か月単位で分割して予測値算出する。例えば、６か月工期、７か月工期、８か月工期、・・・・２４か月工期（２年工期）・・・ｅｔｃ、数か月単位で分割して予測値算出する。例えば、６～１２か月工期（６か月スパン）、１２～２４か月（１年スパン）・・・ｅｔｃ
・工種の条件指定イメージ：本実施例で詳細に説明している。
・公民区分（公共工事ｏｒ民間工事）の条件指定イメージ：公共工事で予測値算出、民間工事で予測値算出、・・・ｅｔｃ

【0190】

どの特徴に限定して分析すれば異常を捉えられるか、進捗率分析として妥当か事前にわかっている企業は少なく、この特徴を捉える点から分析が必要となるケースが多い。この特徴を捉える分析について、当処理フロー２（３－２）１・２で説明した処理を特徴単位で実行してみることで、自社の特徴がどこに現れるか分析が可能となる。

【0191】

例えば、工期を１か月単位又は数ヶ月単位で分割して予測値算出する場合は、図３７に示すように、工事データの取得範囲条件データに行を追加して、例えば、条件「判定範囲」、条件値「１」を登録しておくことで実行可能である。この列が追加されていた場合、異常検知用のデータ取得時に使用するパラメータに追加で情報を渡して、データ取得を行う。

【0192】

（３）．分析用のグラフの表示を切り替えて分析を実施（特定条件を指定しない場合）
（３－１）．異常検知時点の予測値算出において、特定条件（工期・工種等）を指定せずに実行企業が持つ全工事を対象とした場合の出来高推移の特徴が現れるケースの分析を行う。異常判定時に使用する［工事データの取得範囲条件データ］の「データ参照単位」を指定せずに、予測値を算出する。基本的には、当処理フローの１：異常検知および２：初回画面表示処理と同様の処理を行う。処理が異なる点を記載する。

【0193】

１．異常検知
１－１．異常を検知するデータの範囲条件を取得する。
設定されている工事データの取得範囲条件データ及び異常判定結果登録対象期間データを取得する。
図３８は、工事データの取得範囲条件データの例を示す図である。同図において、条件値が設定されていない。ここでは、条件値を設定しないパターンを説明する（全工事を対象として進捗率の推移を分析する）。

【0194】

１－２．業務データベース１０６ａ内の工事データを参照して、工事別の工期進捗率別の予測進捗率を計算する。
１－１で取得した工事データの取得範囲条件データ内にある値をパラメータに設定してデータ取得を行う。図３９（Ａ）に示すようなパラメータ（データ参照単位 未指定）をキーとして、業務データベース１０６ａ内の工事データを参照して、図３９（Ｂ）に示すような工事データを取得する。

【0195】

１－３．１－２で取得した工事データより、今回データ参照単位が未指定より全工事のデータを母集団として、この母集団を基にした工期進捗率別の累計進捗率（近似値）を算出する。

【0196】

図４０（Ａ）は、取得した工事データを示しており、図４０（Ｂ）は、工事データの各工事をプロットしたものであり、横軸は工期進捗率（％）、縦軸は累計進捗率（％）を示している。

【0197】

図４１は、近似曲線Ｆ（ｘ）、予測値進捗率、上下限値の算出を説明するための図である。図４１（Ａ）に示すように、完成している（過去の）工事を母集団として、母集団の工期進捗率別累計進捗率の近似曲線Ｆ（ｘ）を計算する。また、母集団内のデータの散らばり傾向に着目して標準偏差関数Ｓ（ｘ）を計算する。そして、図４１（Ｂ）に示すように、近似曲線Ｆ（ｘ）と標準偏差関数Ｓ（ｘ）に工期進捗率をそれぞれ代入して、未完成工事の予測進捗率・上下限値を算出する。このように、Ｆ（ｘ）により予測進捗率を算出し、Ｓ（ｘ）により上下限値を算出する。

【0198】

例えば、図４２Ａ（Ａ）に示すようなパラメータ（Ｘ軸項目：工期進捗率、Ｙ軸項目：累計進捗率、近似関数候補［多項式関数，ロジスティック関数，バスモデル関数］等）をキーとして、予測値・上下限値を算出する。図４２Ａ（Ｂ）は、算出される工期進捗率別の累計進捗率の近似値データの例を示しており、工期進捗率、予測値（累計進捗率の予測値）、下限値、上限値の項目を備えている。なお、今回はすでにスケール合わせした後の値を用いて説明を行うため、スケール合わせに関する説明は省略する。Ｆ（ｘ）算出後、データの散らばりを計算して標準偏差関数Ｓ（ｘ）を算出する。Ｆ（ｘ）とＳ（ｘ）に工期進捗率をｘとして代入し、Ｆ（ｘ）→予測値、Ｓ（ｘ）→上下限値をそれぞれ算出する。関数は同一のものを用いて、工種別・工事別にそれぞれ予測値・上下限値を計算する。

【0199】

図４２Ｂ（Ｄ）は、予測値・上下限値を算出後の工事データを示しており、予測値（予測進捗率）、下限値、上限値に加えて、工種の情報も保持する。

【0200】

図４２Ｂ（Ｃ）に示す、２－１で取得した異常判定結果登録対象期間データの「取得基準」に従い、異常判定の実行日が所属する月の前月のデータに異常がないか判定を行う。今回は、実行日：２０２２／１１／０７のため、２０２２／１０で異常がないか判定を行う。

【0201】

２－４．グラフ表示用のデータを取得する。
当処理フローの２の処理において、（２－３）～（２－５）のパラメータにある工種は空（未指定）としてデータ取得を行う。データ抽出の条件が追加となること以外に異なる点がないため、ここでは説明を省略する。

【0202】

２－５．グラフ表示用のデータをグラフにバインドして、グラフ着色を行って表示処理を完了する。当処理フローの２の処理と同様処理の為、説明を省略する。図４３は、最終的に描画されるイメージを示す図である。

【0203】

（確認ポイント）
出来高の傾向を捉えられる特定の条件を事前に把握できていない場合に利用されるケースが多いことを想定する。まず全社での出来高の傾向を確認して、参考とならないような結果が確認できた場合に、傾向が現れそうな特徴を指定して再確認しながら、自社の傾向を掴んでいく操作が想定される。企業によっては、全社での出来高の傾向を確認した時点で、工事がたどりうる出来高傾向がつかめるケースも存在する。

【0204】

図４４は、全社傾向確認例を説明するための図である。傾き・集中といったプロット上の特徴がなく、自社の傾向が表れていない状態であり、これでは工事の出来高の傾向がつかめない。

【0205】

図４５は、特定条件で抽出して確認した例を説明するための図である。図４５（Ａ）に示すように、工事の工期別に発生しうる近似的な累計進捗の値が確認できる。状態右肩上がりの出来高推移と思われる傾向が浮かんでくる。図４５（Ｂ）は、実際に当ジョブを利用してみた状態を示す図であり、特定条件を絞らず、全社で確認した場合にこのような傾向がつかめるケースも存在する。

【0206】

（３－２）．過去の決算期にて発生していた出来高実績と予測を確認・分析する。
図４６Ａ（Ａ）に示すように、抽出条件の決算期の項目を指定して、出力するデータを切り替えて分析する。今期を５０（２０２２／０４～２０２３／０３）としたとき、４９（２０２１／０４～２０２２／０３）の指定（昨期の指定）に切り換える。

【0207】

図４６Ｂ（Ｂ）は、決算期の切り換え後の分析用画面の表示例を示す図である。決算期の抽出項目が影響するグラフに関して以下のように、指定した値に応じてグラフ表示を切り替える。
・グラフ１：実績が指定期中に発生している工事に限定してグラフに出力
・グラフ２：異常判定された工事が指定期中に実績あればグラフ出力・なければグラフ出力無
・表３：表示する期中の情報・前期／工期の情報を指定決算期に合わせて切り替え
・表４：表示する期中の情報・前期／工期の情報を指定決算期に合わせて切り替え

【0208】

以降、データ取得～画面表示までの処理を記載するが、基本は（２）の処理と同様であるため、異なる処理となる箇所についてのみ説明を行う。

【0209】

１．業務データベース１０６ａ内の工事データより、累計進捗率推移＿実績データを取得する。抽出条件に初期セットした条件をもとに、累計進捗率推移＿実績データを取得して、図表１，２の表示用のデータとして取得する。

【0210】

図４７Ａ（Ａ）に示すパラメータでは、工種が設定されていない。開始期間「２０２１／０４」、期間終了「２０２２／０３」、工事「工事Ａ」をパラメータ（キー）に基づいて、図４７Ｂ（Ｄ）に示す工事データを抽出して、図４７Ｂ（Ｃ）に示す累計進捗率推移＿実績データを取得する。

【0211】

この場合、上記の期間開始～期間終了の期間に、「会計年月」が含まれるレコードが１レコードでも存在する場合、その工事は取得対象となる。例えば、図４７Ｂ（Ｂ）に示すように、この例では、工事Ａ・Ｂ・Ｃは全て取得対象となる。

【0212】

２．１にて取得した、累計進捗率推移＿実績データ及び異常判定結果データテーブル１０６ｃ内の異常判定結果データより「組織別売上金額推移データ」を取得する。

【0213】

図４８Ｂ（Ｄ）は、（２－３）で取得した累計進捗率推移＿実績データの例、図４８Ｂ（Ｅ）は、異常判定結果データの例、図４８Ａ（Ｃ）は、組織別売上金額推移データの例を示している。

【0214】

図４８Ａ（Ａ）に示すような、開始期間「２０２１／０４」、期間終了「２０２２／０３」をパラメータ（キー）として、図４８Ｂ（Ｄ）に示す累計進捗率推移＿実績データ、図４８Ｂ（Ｅ）に示す異常判定結果データより、図４８Ａ（Ｃ）に示す組織別売上金額推移データを、図表３の表示用のデータとして取得する。グラフ３では、該当の決算期内で発生した工事実績のみを確認し、図４８Ａ（Ｂ）に示す枠内の実績のみのデータを取得して表示する。

【0215】

会計年月「２０２２／０３」の例では、部門Ａ：実績「２００」、予測「６００」、部門Ｂ：実績「９，０００」、予測「９，２００」、事業所Ａ（部門Ａ＋部門Ｂ）：実績「９，２００」、予測「９，８００」となる。

【0216】

３．１にて取得した累計進捗率推移＿実績データ及び異常判定結果データテーブル１０６ｃ内の異常判定結果データより工事別売上金額推移データを図表４の表示用データとして取得する。

【0217】

図４９Ａ（Ｃ）は、工事別売上金額推移データのデータ例、図４９Ｂ（Ｄ）は、（２－３）で取得した累計進捗率推移＿実績データのデータ例、図４９Ｂ（Ｅ）は、異常判定結果データのデータ例を示している。

【0218】

図４９Ａ（Ａ）に示すような、開始期間「２０２１／０４」、期間終了「２０２２／０３」、工事「工事Ａ」をパラメータ（キー）として、図４９Ｂ（Ｄ）に示す累計進捗率推移＿実績データ及び図４９Ｂ（Ｅ）に示す異常判定結果データより、図４９Ａ（Ｃ）に示す工事別売上金額推移データを、図表４の表示用のデータとして取得する。上記の期間に、「会計年月」が含まれるレコードが１レコードでも存在する場合、その工事は取得対象となる。例えば、図４９Ａ（Ｂ）の表の場合、工事Ａ・Ｂ・Ｃは取得対象となる。

【0219】

４．（２）の処理と１～３の処理より、取得したデータのグラフを分析用画面に出力する。図５０は、分析用画面の表示例を示す図である。

【0220】

（確認ポイント）
図５１は、表３，４に注目した確認ポイントを説明するための図である。図５１（Ａ）は、表３の確認ポイントを説明するための図である。同図において、指定した決算期内で発生した工事の売上実績を確認可能となっている。異常検知された工事が期を跨ぐ場合に、予測値との大きな乖離が発生している期の情報を確認することでリアルな実績での状況を確認可能となる。

【0221】

図５１（Ｂ）は、表４の確認ポイントを説明するための図である。同図において、指定した決算期時点での工事の進捗を確認可能となっている。異常検知された工事について、いつ時点から予測値との乖離が広がり始めているか期別に分析可能となる。

【0222】

［３－３．近似曲線、予測値、上限値・下限値の算出方法］
図５２～図７５を参照して、検知部１０２ｂが、近似曲線、予測値、上限値・下限値を算出する場合の算出方法を詳細に説明する。上記処理では、工事データを処理対象としているが、ここでは、月別実績データを処理対象とした場合を一例と説明する。処理対象は異なるが算出方法は同様である。ここでの算出方法の説明は上記の処理にも援用される。図７５は、本発明の特徴部分である上記［３－１．全体の処理］及び［３－２．サンプルデータ］の説明に用いた項目（当発明の説明で用いる項目名）と、［３－３．近似曲線、予測値、上限値・下限値の算出方法］で説明に用いる項目（近似曲線アルゴリズムの説明に用いる項目名）の対応関係を示す図である。当発明の説明で用いる項目名の「工期進捗率」、「累計進捗率」、「売上金額（実績）」は、近似曲線アルゴリズムの説明に用いる項目名「予定工期経過率」、「実績進捗率」、「実績額」にそれぞれ対応している。

【0223】

図５２は、異常判定定義マスタ１０６ｄの構成例を示す図である。異常判定定義マスタ１０６ｄは、異常判定定義ＩＤ、異常判定定義名、データ取得定義、使用アルゴリズム、パラメータ設定を関連づけて登録したものである。

【0224】

同図に示す例では、異常判定定義ＩＤ「ＪＤ００１」、異常判定定義名「案件進捗アラート」、使用アルゴリズム「近似曲線」、パラメータ設定｛Ｘ軸項目：経過月数，Ｙ軸項目：累計実績額，Ｘ軸スケール統一項目：予定工期，Ｙ軸スケール統一項目：実績額，近似関数候補名：［多項式関数，ロジスティック関数，バスモデル関数］，滑らか度：１２，有意水準：０．１｝となっている。

【0225】

（Ｔ１：近似曲線算出処理）
図５３Ａ～図５５を参照して、近似曲線算出処理の詳細を説明する。近似曲線算出処理では、案件コードによるデータの区別はせずに、過去の案件の月別実績データの案件の全てのデータを元に近似部品を利用して近似曲線を計算する。本処理は、以下の特徴を有している。

【0226】

（１）近似関数の選択肢には「多項式関数・指数関数・対数関数・ロジスティック関数・バスモデル関数」があり、複数選択することができる。
（２）選択された関数の中で一番ＡＩＣ（赤池情報量基準）という近似の精度を測る指標の最も良いものが、以降の処理フローで使われる近似曲線となる。

【0227】

以降、この最も近似の精度がよいとされた近似関数を「Ｙ＝Ｆ（Ｘ）」とし、この近似関数名を「実績中心近似関数」、この近似関数をグラフに表示した場合の曲線のことを「実績中心近似曲線」と呼ぶ。Ｘは予定工期進捗率、Ｙは実績進捗率、Ｆは実績中心近似関数を表し、ＦにＸ：予定工期経過率を渡すことで、Ｙ：実績進捗率の予測値が計算される。

【0228】

上記の「バスモデル関数」は、国土交通省で建設工事の進捗率を推測する際に使われている。また、バスモデル関数と比較するために、多項式関数やロジスティック関数も使われている（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｍｌｉｔ．ｇｏ．ｊｐ／ｓｏｇｏｓｅｉｓａｋｕ／ｊｏｕｈｏｕｋａ／ｃｏｎｔｅｎｔ／００１３４８９９５．ｐｄｆ）。

【0229】

具体的には、以下の処理を行う。

【0230】

（１）異常判定定義マスタ１０６ｄに登録されているパラメータ設定のうち、Ｘ軸項目、Ｙ軸項目、近似関数候補名ごとの関数の情報を近似部品に渡して最適な係数を求める。
（２）近似部品から返ってくる係数を元に、ＡＩＣを計算する。
（３）ＡＩＣの最も小さな近似関数を実績中心近似関数とする。

【0231】

以下それぞれの処理を詳細に説明する。
（１）異常判定定義マスタ１０６ｄに登録されているパラメータ設定のうち、Ｘ軸項目、Ｙ軸項目、近似関数候補名ごとの関数の情報を近似部品に渡して最適な係数を求める。

【0232】

図５３Ａ及び図５３Ｂにおいて、（Ａ）は、異常判定定義マスタ１０６ｄのデータ例を示している。この例では、異常判定定義ＩＤ「ＪＤ００１」、異常判定定義名「案件進捗アラート」、使用アルゴリズム「近似曲線」、パラメータ設定｛Ｘ軸項目：経過月数，Ｙ軸項目：累計実績額，近似関数候補名：［多項式関数，ロジスティック関数，バスモデル関数］，・・・｝となっている。近似する関数の選択肢は、異常判定定義マスタ１０６ｄに登録されているデータのパラメータ設定の近似関数候補に対応する、近似曲線を引きたいデータのＸ値・Ｙ値は異常判定定義マスタ１０６ｄに登録されているデータのパラメータ設定のＸ値項目の加工後の値・Ｙ値項目の加工後の値に対応する。

【0233】

（Ｂ）は、加工後の過去の案件の月別実績データの例を示している。（Ｃ）は、近似関数候補を示しており、多項式関数、ロジスティック関数、バスモデル関数が示されている。多項式関数が選択されている場合は、０次～６次までの多項式関数式が渡される。この例では、近似関数候補に多項式関数・ロジスティック関数・バスモデル関数が選択されているため、近似部品に渡される近似したい関数は上の９個となる。近似関数候補には、指数関数や対数関数を選択してもよい。

【0234】

近似関数候補ごとに以下の処理を行う。例として、近似したい関数がｙ＝ａ／（１＋ｅｂｘ＋ｃ）の場合（ロジスティック関数）を説明する。（Ｄ）は、近似部品に渡される情報（１）（近似曲線を引き渡したいデータ）の例を示している。（Ｅ）は、近似部品に渡される情報（２）（近似したい関数）の例を示している。（Ｆ）は、近似部品から返ってくる情報（係数）の例を示しており、ａ＝１００．８５、ｂ＝－０．０６９、ｃ＝３．６８となっている。

【0235】

（２）近似部品から返ってくる係数を元に、ＡＩＣを計算する。ＡＩＣの計算については、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒａｄｉｏ３．ｅｅ．ｕｅｃ．ａｃ．ｊｐ／ｒｏｎｂｕｎ／ＴＲ＿ＹＫ＿０４８＿ＡＩＣ．ｐｄｆ参照。

【0236】

図５４において、（Ａ）は、ＡＩＣの計算式を示しており、ＡＩＣ＝（データサイズ）×ｌｏｇ（予測値との差の２乗和）／（データサイズ）＋２×（係数の個数）となっている。ここで、Ｙの予測値は、近似関数に近似曲線を引きたいデータのＸが代入されて計算される。Ｙの予測値との差の２乗は、近似曲線を引きたいデータの（Ｙの値－Ｙの予測値）の二乗で計算される。データサイズは、データ（Ｘ，Ｙ）の組の数である。

【0237】

ＡＩＣの特徴として、予測値との差の２乗和が小さいほどＡＩＣは小さくなり、係数の数が大きいほど、ＡＩＣは大きくなる。ＡＩＣの値自体に意味はなく、ＡＩＣの値の大小を比較することで近似関数の優劣を判断する指標である。ＡＩＣの計算式の解釈を説明する。ＡＩＣの計算式の第１項「（データサイズ）×ｌｏｇ（予測値との差の２乗和）／（データサイズ）」は、近似曲線を引きたいデータに対する精度の良さ、第２項「２×（係数の個数）」は、係数の数が多いことに対するペナルティを表している。ＡＩＣをもとに近似関数の優劣を判断することで、近似曲線を引きたいデータに過度にフィットすることなく、データの変化にも強い、バランスのよい近似関数が選択される。ＡＩＣをもとに近似関数の優劣を判断することによる効果を説明する。時間が経つにつれて過去の案件の実績データが増えたとしても、過度に過去のデータにフィットした近似関数が選択されるわけではないため、次の２つの効果が得られる。（１）異常判定を行うたびに近似関数の種類や次数が頻繁に変化することを防ぐことができる。（２）案件進捗管理の徹底などにより、予定の進捗を大きく外れる案件が激減した場合などでも、近似曲線が管理の徹底の前後でなだらかにシフトする。

【0238】

（Ｂ）は、近似曲線を引きたいデータ（Ｘ，Ｙ）を示している。（Ｃ）は、Ｙの予測値、Ｙの予測値との差の２乗和を示している。

【0239】

ＡＩＣの計算式に、データサイズ、Ｙの予測値との差の２乗和、係数、係数の個数＝３を代入すると、（Ｄ）に示すように、ＡＩＣ＝９４．１８となる。

【0240】

上記処理を近似関数候補全てにおいて処理が終了した場合、図５５（Ａ）に示すようなデータを取得でき、近似関数候補全てのＡＩＣを取得できる。同図においては、「・・・」には、実際に数値が入る。

【0241】

（３）ＡＩＣの最も小さな近似関数を実績中心近似関数とする。
近似関数候補すべてに対してＡＩＣを計算した結果、ロジスティック関数のＡＩＣが最も小さかったという仮定の下で処理フローの説明をすすめていく。実績中心近似関数をＹ＝Ｆ（Ｘ）とすると、本説明では、実績中心近似関数を、図５５（Ｂ）に示すような、ｙ＝１００．８５／（１＋ｅ^{－０．０６９Ｘ＋３．６８}）とする。これは、ＡＩＣが最も小さい関数で、近似したい関数に係数がセットされたものである。以降、この関数をＦ（Ｘ）とするとして扱う。

【0242】

（Ｔ２：近似曲線からのデータの散らばりを計算する処理）
図５６及び図５７を参照して、実績中心近似曲線からのデータの散らばりを計算する処理の詳細を説明する。実績中心近似曲線からのデータの散らばりを計算する処理では、以下の処理を行う。

【0243】

（１）過去の案件の月別実績データの各予定工期経過率における実績進捗率の予測値を計算する。
（２）予測値と実績進捗率の実際のデータとの差（残差）を計算する。
（３）残差を２乗した値（残差の平方）を計算する。

【0244】

図５６を参照して、具体的な計算を説明する。
（１）実績進捗率の予測値を、予測値＝Ｆ（工期進捗率）で計算する。
（２）実績進捗率と予測値の差である残差を、残差＝実績進捗率－予測値で計算する。
（３）残差の２乗を、残差の平方＝（残差）^２で計算する。

【0245】

図５６（Ａ）は、過去の案件の実績データの予定工期経過率［％］と、実績進捗率［％］を示している。図５６（Ｂ）は、新たに追加される列である予測値［％］、残差［％］、残差の平方［％^２］を示している。予測値［％］は、予定工期経過率を実績中心近似関数Ｆ（Ｘ）に渡すことで計算される。残差を２乗しているため、残差平方は全て０以上の値となっている。残差を２乗することで、過去の実績データが近似曲線からどれだけ離れているかを残差平方の大小で表現できる。

【0246】

図５７（Ａ）は、過去の案件データの予測値・近似曲線を示したグラフであり、横軸は、予定工期経過率［％］、縦軸は、実績進捗率［％］を示しており、過去の実績データをプロットすると共に、近似曲線上に予測値をプロットしている。実績進捗率－予測値が残差を示している。

【0247】

図５７（Ｂ）は、残差を示したグラフであり、横軸は、予定工期経過率［％］、縦軸は、残差［％］を示している。

【0248】

図５７（Ｃ）は、残差の平方を示したグラフであり、横軸は、予定工期経過率［％］、縦軸は、残差の平方［％^２］を示している。

【0249】

（Ｔ３：データの散らばりの傾向を計算する処理）
図５８Ａ～図６０を参照して、データの散らばりの傾向を計算する処理の詳細を説明する。データの散らばりの傾向を計算する処理では、以下の処理を行う。

【0250】

（１）残差の平方に対して近似曲線を引き、この近似関数名を残差平方近似関数と名付けで、この残差平方近似関数をσ^２＝Ｖ（Ｘ）とする。残差平方近似関数は（多項式関数）^２の形である。残差平方近似関数にＸ：予定工期経過率を渡すことで、その予定工期経過率における残差平方の予測値が返される。
（２）残差平方近似関数の平方根をとり、この関数名を標準偏差関数とし、この標準偏差関数をσ＝Ｓ（Ｘ）とする。標準偏差関数にＸ：予定工期経過率を渡すことで、その予定工期経過率における標準偏差（実績進捗率の散らばり度合い）が返される。

【0251】

残差平方近似関数に平方根を取ることで、標準偏差を返す関数を作ることができる。以下、具体的な処理を説明する。

【0252】

（１）残差の平方に対して近似部品を利用して近似曲線を引く（この曲線を残差平方近似曲線と名付ける）。
図５８Ａ及び図５８Ｂにおいて、（Ａ）は、過去の案件の実績データの予定工期経過率［％］、実績進捗率［％］、予測値［％］、残差［％］、残差の平方［％^２］を示している。（Ｂ）は、残差平方近似関数の候補を示している。

【0253】

（多項式関数）^２の関数を近似したい関数に指定している理由は以下の通りである。
１．案件の進捗率を近似するわけではないため、案件の進捗を表現するとされているバスモデル関数など特殊な関数を指定する必要がないため、出来るだけ単純な関数を指定している。
２．実績進捗率を近似する時、実績進捗率は予定工期経過率が進むに従って増加していくものだが、残差の平方は予定工期経過率が進むにしたがって増加したり減少したりする可能性があるため、残差の平方の増減の変化を捉えるために（多項式関数）^２を採用している。
３．（多項式関数）^２にすることで後に残差平方近似関数に平方根を取った（多項式関数）を標準偏差関数として利用するため。

【0254】

残差平方近似関数候補ごとに以下の処理を行う。例として近似したい関数をｙ＝（ａｘ^２＋ｂｘ＋ｃ）^２の場合を説明する。図５８Ａ及び図５８Ｂにおいて、（Ｃ）は、近似部品に渡される情報（１）（近似曲線を引きたいデータ）、（Ｄ）は、近似部品に渡される情報（２）（近似したい関数）を示している。（Ｅ）は、近似部品から返ってくる情報を示しており、係数は、ａ＝－０．００２８，ｂ＝０．３２０９，ｃ＝２．１３３６となっている。

【0255】

つぎに、ＡＩＣを計算する。処理フローの（Ｔ１：近似曲線算出処理）と同様の処理を行うため、詳細な説明は省略する。

【0256】

上記処理を残差の平方を近似する関数の候補すべてにおいて処理が終了した場合は、図５９（Ａ）に示すようなデータが取得される。

【0257】

この例では、ＡＩＣが最も小さい関数で、近似したい関数に係数がセットされたものを、図５９（Ｂ）に示すように、残差平方近似関数ｙ＝（－０．００２８ｘ^２＋０．３２０９ｘ＋２．１３３６）^２とする。以降、この（２次関数）^２の形の関数のＡＩＣが最も小さかったという仮定の下で以下の処理のフローの説明を進めていく。残差平方近似関数をσ^２＝Ｖ（Ｘ）とする。この例では、Ｖ（Ｘ）＝（－０．００２８Ｘ^２＋０．３２０９Ｘ＋２．１３３６）^２となる。

【0258】

図５９（Ｃ）は、残差の平方に対して残差平方近似曲線Ｖ（Ｘ）を引いたグラフを示しており、横軸は、予定工期経過率［％］、縦軸は、残差の平方［％^２］を示している。このように、近似曲線を引くことで、案件の開始から初期段階・後期段階は近似曲線からのずれが小さく、中期段階はずれが大きいなど、工期経過率に応じたデータのばらつきを考慮することができる。

【0259】

（２）標準偏差関数を求める。
（１）で求めた残差平方近似関数のＸに予定工期経過率を渡したときの出力値は単位が［％^２］であるため、平方根を付けて単位が［％］の標準偏差関数に変換する。標準偏差関数Ｓ（Ｘ）の算出方法は、Ｓ（Ｘ）＝√Ｖ（Ｘ）とする。本処理フローの例では、Ｖ（Ｘ）＝（－０．００２８Ｘ^２＋０．３２０９Ｘ＋２．１３３６）^２であるため、Ｓ（Ｘ）＝－０．００２８Ｘ^２＋０．３２０９Ｘ＋２．１３３６となる。

【0260】

図６０（Ａ）は、過去の案件の実績データの予定工期経過率、実績進捗率、予測値、残差、残差の平方に、残差の絶対値を加えたものを示している。図６０（Ｂ）は、標準偏差関数Ｖ（Ｘ）を標準偏差曲線として表示したグラフを示しており、横軸は、予定工期経過率［％］、縦軸は、残差の絶対値［％^２］を示している。残差の絶対値は、過去の案件の実績データと実績中心近似曲線とのズレの距離を意味する。なお、実際の計算処理では、過去の案件の実績データと実績中心近似関数による予測値の残差から残差の絶対値を計算することはないが、標準偏差曲線をグラフに表示する際の参考として記載している。

【0261】

（Ｔ４：異常判定対象案件の予測値・閾値の計算処理）
図６１～図６４を参照して、異常判定対象案件の予測値・閾値の計算処理の詳細を説明する。これまでの処理により、実績進捗率の予測値を求める実績中心近似関数Ｆ（Ｘ）と標準偏差関数Ｓ（Ｘ）は準備されている。異常判定対象案件の予測値・閾値の計算処理では、過去の案件データは使用せず、異常判定対象案件の実績データを計算に用いる。異常判定対象案件の予測値・閾値の計算処理では、加工後の異常判定対象案件の実績データに対して、以下の処理を行う。

【0262】

（１）予定工期経過率・実績中心近似関数Ｆ（Ｘ）を用いて、予測値を求める。
（２）予定工期経過率・標準偏差関数Ｓ（Ｘ）を用いて標準偏差（近似曲線からのズレの距離の予測値）を計算する。
（３）標準偏差に有意水準を元に算出される一定値を掛けた値の分だけ、予測値の上下に幅を持たせて上側閾値・下側閾値とする。

【0263】

（１）予測値を求める。異常判定対象案件の予定工期経過率における実績進捗率の予測値を計算する。

【0264】

図６１（Ａ）は、加工後の異常判定対象案件の実績データの案件コード、会計年月、予定工期経過率、実績進捗率に、予測値の列を追加したものである。予測値は、実績中心近似関数Ｆ（Ｘ）に、ｘ＝予定工期経過率として算出したものである。

【0265】

図６１（Ｂ）は、図６１（Ａ）の予測値をグラフ化したものであり、横軸は、予定工期経過率［％］、縦軸は、実績進捗率［％］を示している。

【0266】

（２）標準偏差を求める。加工後の異常判定対象案件の予定工期経過率における標準偏差を計算する。

【0267】

図６２（Ａ）は、加工後の異常判定対象案件の実績データの案件コード、会計年月、予定工期経過率、実績進捗率、予測値に、標準偏差の列を追加したものである。標準偏差は、標準偏差関数Ｓ（Ｘ）にｘ＝予定工期経過率として算出したものである。計算された標準偏差は、実績中心近似曲線から標準偏差だけ離れる範囲内に実績データが入る可能性が６８％であるということを意味する。

【0268】

図６２（Ｂ）は、図６２（Ａ）の標準偏差をグラフ化したものであり、横軸は、予定工期経過率［％］、縦軸は、標準偏差［％^２］を示している。

【0269】

（３）閾値を求める。
図６３（Ａ）は、加工後の異常判定対象案件の月別実績データの案件コード、会計年月、予定工期経過率、実績進捗率、予測値、標準偏差に、上側閾値［％」、下側閾値［％」の列を追加したものである。

【0270】

閾値の計算方法は、図６３（Ｂ）に示すように、上側閾値＝予測値＋Ｚ_α／２×（標準偏差）、下側閾値＝予測値－Ｚ_α／２×（標準偏差）で算出する。Ｚ_α／２は、標準正規分布の上側α／２％点の値を意味する。このαには、前提（１）にある異常判定定義マスタ１０６ｄに登録されているパラメータ設定（有意水準）の値を使用する。

【0271】

図６４（Ａ）は、異常判定定義マスタ１０６ｄのデータ例を示す図であり、異常判定定義ＩＤ「ＪＤ００１」には、｛有意水準：０．１｝のパラメータが設定されている。

【0272】

例えば、有意水準αが０．１の場合は、α／２＝０．０５（５％）となり、Ｚ_α／２＝１．６４５となる。この時、図６４（Ｂ）において、異常判定対象案件Ｂ００１の予定工期経過率４０％のレコードに対して、上側閾値＝２８．６７８＋１．６４５×１０．４１５、下側閾値＝２８．６７８－１．６４５×１０．４１５となる。実際の実績進捗率が下側閾値以上かつ上側閾値以下となる確率が９０％程度だと解釈できる。逆にこの範囲を超えると異常だと判定される。

【0273】

図６４（Ｃ）は、図６３（Ｂ）の予測値、上側閾値、下側閾値をグラフ化したものであり、横軸は、予定工期経過率［％］、縦軸は、実績進捗率［％］を示している。なお、実績中心近似曲線と上側閾値、下側閾値のグラフを表示しているが、参考程度に表示しているだけである。

【0274】

図６４（Ｄ）は、有意水準とパーセント点を説明するための図である（ｈｔｔｐｓ：／／ａｉ－ｔｒｅｎｄ．ｊｐ／ｂａｓｉｃ－ｓｔｕｄｙ／ｎｏｒｍａｌ－ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ／ｎｏｒｍａｌ－ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ／）。

【0275】

（Ｔ５：異常判定処理）
図６５～図６６を参照して、異常判定処理の詳細を説明する。異常判定処理では、以下の処理を行う。

【0276】

（１）異常判定対象案件の月別実績データと前の処理で求めた閾値をもとに異常判定を行う。
（２）判定結果のデータを記憶部２０６のテーブル（不図示）に格納する。

【0277】

以下、異常判定処理の具体的な処理を説明する。
（１）異常判定対象案件に対して、前の処理で求めた閾値と異常判定対象案件の実績進捗率の大小を比較することで、異常を判定する。

【0278】

図６５（Ａ）は、異常判定対象案件の実績データの案件コード、会計年月、予定工期経過率、実績進捗率、予測値、標準偏差、上側閾値、下側閾値を示している。

【0279】

図６５（Ｂ）は、図６５（Ａ）の異常判定のグラフを示しており、横軸は、予定工期経過率［％］、縦軸は、実績進捗率［％］を示しており、実績中心近似曲線、上側閾値、下側閾値、Ｂ００１，Ｂ００２がプロットされている。同図において、Ｂ００１の予定工期経過率「４０」、実績進捗率「６０」は、上側閾値を超えているため異常と判定される。また、Ｂ００２の予定工期経過率「５７．１４３」、実績進捗率「２０」は、下側上側閾値を下回ったため異常と判定される。例えば、上側閾値を超えた場合は、実績のかさましの不正の可能性が検知される。また、下側閾値を下回る場合は、進捗の遅延の可能性が検知される。

【0280】

（２）判定結果データを判定結果テーブルに格納する。
図６６は、判定結果データの例を示す図である。判定結果データは、案件コード、会計年月、予定工期経過率、実績進捗率、予測値、標準偏差、上側閾値、下側閾値、判定結果（ＦＡＬＳＥｏｒＴＲＵＥ）を含んでいてもよい。異常だと判定されたデータは、判定結果を「ＴＲＵＥ」とし、それ以外は、「ＦＡＬＳＥ」とする。

【0281】

（Ｔ６：表示用データの計算処理）
図６７～図６９を参照して、表示用データの計算処理を詳細に説明する。ここまでの処理で、過去の案件を元にした実績中心近似関数Ｆ（Ｘ）と標準偏差関数Ｓ（Ｘ）は求まっている状態である。表示用データの計算処理では、表示用（近似曲線を画面に表示する用）のデータを作成し、結果付属情報用のテーブルに格納する。

【0282】

表示用データの計算処理では、以下の処理を行う。
（１）表示用のデータを表示する工期進捗率を求める。
（２）表示用のデータの近似曲線上の値、上側閾値・下側閾値の値を求める。
（３）近似曲線アルゴリズムの結果付属情報テーブルに結果を格納する。

【0283】

以下、具体的な処理内容を説明する。
（１）表示用のデータの表示する工期進捗率を求める。
表示するデータの工期進捗率は、過去の案件データの工期進捗率の最小値と最大値を「滑らか度」というパラメータの値で分割したものである。図６７は、過去の案件の実績データのグラフを示しており、横軸は、予定工期経過率［％］、縦軸は、実績進捗率［％］を示しており、Ａ００１，Ａ００２，Ａ００３がプロットされている。

【0284】

この予定工期経過率の範囲０～１２０％を滑らか度１２等分割して表示用データの工期進捗率を準備する。滑らか度は前提（１）にある異常判定定義マスタ１０６ｄに登録されているパラメータ設定（滑らか度）の値を使用する。

【0285】

図６７（Ｂ）は、異常判定定義マスタ１０６ｄのデータ設定例を示している。同図に示す例では、異常判定定義ＩＤ「ＪＤ００１」に、パラメータ「滑らか度：１２」が設定されている。

【0286】

表示用データが画面上に表示される時は、予測値・上側閾値・下側閾値は折れ線グラフで表示される可能性があるため、「滑らか度」と大きい値にするほど、折れ線グラフは曲線に近い滑らかな線となる。

【0287】

０～１２０％を１２等分割することで、図６７（Ｃ）に示すような表示用データの工期進捗率を準備する。この例では、各工期進捗率の間隔は０～１２０％を１２等分した１０％であり、表示用データの点の数としては１３点になる。

【0288】

（２）表示用のデータの近似曲線上の値、上側閾値・下側閾値の値を求める。
過去の案件の実績データに対して処理を行った時に得られたＦ（Ｘ）、Ｓ（Ｘ）を用いて、表示用データの工期進捗率の時の近似曲線上の値、上側閾値・下側閾値の値を求める。異常判定対象案件の予測値・閾値の計算で行った処理と全く同じであるため、詳しい計算処理の説明は省略する。

【0289】

計算処理後は、図６８（Ａ）に示すような表示用データとなり、予定工期経過率に、予測値、上側閾値、下側閾値の列が追加される。図６８（Ｂ）は、図６８（Ａ）の表示用データをグラフ化（折れ線グラフ）したものであり、横軸は、予定工期経過率［％］、縦軸は、実績進捗率［％］を示しており、予測値、上側閾値、下側閾値がプロットされている。グラフ上の白抜きの点の値が計算される。

【0290】

グラフで見るとわかるように、上側閾値、下側閾値と実績中心近似曲線との幅は標準偏差関数を用いて計算されるため、以下の２つの特徴が反映された閾値となっている。

【0291】

１．案件の初期や後期段階では近似曲線からずれる可能性が低い。これにより、近似曲線から少しでもずれた場合の異常性が高いため、閾値の幅は狭い。
２．案件の中期段階では近似曲線からずれる可能性が高い。これにより、正常であっても近似曲線からある程度ずれる可能性があり、多少ずれても異常性が低いため、閾値の幅は広い。

【0292】

（３）近似曲線結果付属情報テーブルに格納する。
以下の表示用のデータを近似曲線アルゴリズムの結果付属情報テーブル（以下、「近似曲線結果付属情報テーブル」と呼ぶ）に格納する。近似曲線結果付属情報テーブルには、異常判定結果を画面上にグラフとして表示する際に補足情報として表示するデータが格納される。異常判定対象案件のデータ自体とは異なり、異常判定対象案件のデータと比較するためのデータが格納される。格納されるデータは過去の案件のデータのみをもとに算出されたデータである。

【0293】

図６９（Ａ）は、表示用データのデータ例を示しており、図６９（Ｂ）は、表示用データに基づいて近似曲線結果付属情報テーブル１０６ｃ格納される近似曲線結果付属情報の例を示す図である。近似曲線結果付属情報は、実行履歴ＩＤ、行番号、Ｘ、Ｙ、上側閾値、下側閾値の項目を備えている。

【0294】

ここで、実行履歴ＩＤは、異常判定の１度の実行につき自動で割り振られるＩＤ、行番号は、表示用データを行ごとに０から連番を振ったもの、Ｘは、表示用データのＸ軸の値に相当するもの、Ｙは、表示用データのＹ軸の値に相当するもの、上側閾値は、表示用データの上側閾値、下側閾値は、表示用データの下側閾値である。

【0295】

以上、判定結果データ（図６６参照）と近似曲線結果付属情報（図６９（Ｂ）参照）を用いて、異常を検知した場合には、異常検知のメッセージと異常判定結果のグラフ（例えば、折れ線グラフ）を表示する。

【0296】

（過去の案件の加工方法の選択肢）
図７０～図７４を参照して、過去の案件の月別実績データの加工方法の選択肢について説明する。上述したように、異常判定定義マスタ１０６ｄでスケール統一項目を設定できるようになっている。

【0297】

図７０は、異常判定定義マスタ１０６ｄの設定例を示す図である。Ｘ軸スケール統一項目に設定される想定の項目は、予定工期ＯＲ実施期間、Ｙ軸スケール統一項目に設定される想定の項目は、予算ＯＲ実績額である。図７０に示す異常判定定義マスタ１０６ｄの設定例は、建設工事業の１例だが、その他業種で利用される想定もある。

【0298】

本異常検知システムのユーザの業界に従って、Ｘ軸項目・Ｙ軸項目・Ｘ軸スケール統一項目・Ｙ軸スケール統一項目は自由に設定される。

【0299】

図７１（Ａ）は、過去の案件の月別実績データの例を示す図である。図７１（Ｂ）は、過去の案件の予定・実績データの例を示している。

【0300】

図７２を参照して、過去の案件のデータの加工方法を４通り説明する。異常判定定義マスタ１０６ｄのパラメータ設定により４つのパターンＡＢＣＤに分類する。

【0301】

Ａ．Ｘ軸スケール統一項目：実施期間、Ｙ軸スケール統一項目：実績額の場合
Ｂ．Ｘ軸スケール統一項目：予定工期、Ｙ軸スケール統一項目：実績額の場合
Ｃ．Ｘ軸スケール統一項目：実施期間、Ｙ軸スケール統一項目：予算の場合
Ｄ．Ｘ軸スケール統一項目：予定工期、Ｙ軸スケール統一項目：予算の場合

【0302】

パターンＡＢＣＤに以下のようにパターン名を名付ける。パターンＡを、「予定工期・予算厳格型」、パターンＢを、「予定工期柔軟・予算厳格型」、パターンＣを、「予定工期厳格・予算柔軟型」、パターンＤを「予定工期・予算柔軟型」とする。

【0303】

「厳格」・「柔軟」とは、案件完了時に予定工期や予算通りに完了したかをそれぞれ、厳格・柔軟にチェックすることを意味する。以下、パターンＢの例を説明する。

【0304】

（パターンＢ．予定工期柔軟・予算厳格型 （Ｘ軸スケール統一項目：予定工期、Ｙ軸スケール統一項目：実績額の場合））
図７３及び図７４を参照して、パターンＢの予定工期柔軟・予算厳格型を説明する。以下では、Ａ００３に加工を行った例を説明する。図７３（Ａ）は、Ａ００３の月別実績データ、図７３（Ｂ）は、Ａ００３の予定・実績データの例を示している。Ａ００３の月別実績データに対して加工を行い、経過月数／予定工期により予定工期経過率、累計実績額／実績額により実績進捗率を算出すると、図７３（Ｃ）のようになる。

【0305】

全ての過去の案件の月別実績データに加工を行うと、図７４（Ａ）に示すようになる。図７４（Ｂ）は、図３９（Ａ）の過去の案件の月別実績データをグラフ化した図であり、図７４（Ｃ）は、表示用データの計算処理後のグラフを示している。

【0306】

過去の案件のＸ軸の値の最大値は１２０％となるため、以降の処理で算出される閾値はＸ値が１２０％付近で収束する。このため、異常判定対象案件が多少の遅れで完了しても正常な範囲内だと判定できるようになる。また、過去の案件のＹ軸の値の最大値は全て１００％となるため、以降の処理で算出される閾値はＹ値が１００％付近で収束する。このため、異常判定対象案件が開始前の予算通りに完了することを厳格にチェックできる。

【0307】

以上説明したように、本実施の形態によれば、指定される特定条件別に、過去の案件データの母集団を分け、母集団毎に、案件データの経過率と案件進捗率についての近似曲線を算出し、近似曲線の関数に経過率を代入して進捗率の予測値を算出し、近似曲線と案件進捗率の予測値に基づいて上限値・下限値を算出し、検知対象の案件データと上限値・下限値を比較して異常を検知する検知部１０２ｂと、異常を検知した案件データについて、分析用データを分析用画面に表示する表示制御部１０２ｃと、を備えているので、案件データの異常を自動で検知して、早期発見・対処を行うことが可能となる。

【0308】

［４．国連が主導する持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ）への貢献］
本実施形態により、業務効率化や企業の適切な経営判断を推進することに寄与することができるので、ＳＤＧｓの目標８及び９に貢献することが可能となる。

【0309】

また、本実施形態により、廃棄ロス削減や、ペーパレス・電子化を推進することに寄与することができるので、ＳＤＧｓの目標１２、１３及び１５に貢献することが可能となる。

【0310】

また、本実施形態により、統制、ガバナンス強化に寄与することができるので、ＳＤＧｓの目標１６に貢献することが可能となる。

【0311】

［５．他の実施形態］
本発明は、上述した実施の形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。

【0312】

例えば、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。

【0313】

また、本明細書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

【0314】

また、異常検知システム１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。

【0315】

例えば、異常検知システム１００が備える処理機能、特に制御部にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、本実施形態で説明した処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム化された命令を含む一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて異常検知システム１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの記憶部などには、ＯＳと協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。

【0316】

また、このコンピュータプログラムは、異常検知システム１００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。

【0317】

また、本実施形態で説明した処理を実行するためのプログラムを、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）カード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ ａｎｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、および、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。

【0318】

また、「プログラム」とは、任意の言語または記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードまたはバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳに代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成および読み取り手順ならびに読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。

【0319】

記憶部に格納される各種のデータベース等は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および、ウェブページ用ファイル等を格納する。

【0320】

また、異常検知システム１００は、既知のパーソナルコンピュータまたはワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、任意の周辺装置が接続された当該情報処理装置として構成してもよい。また、異常検知システム１００は、当該装置に本実施形態で説明した処理を実現させるソフトウェア（プログラムまたはデータ等を含む）を実装することにより実現してもよい。

【0321】

更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じてまたは機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。

【符号の説明】

【0322】

１００ 異常検知システム
１０２ 制御部
１０２ａ 記憶制御部
１０２ｂ 検知部
１０２ｃ 表示制御部
１０４ 通信インターフェース部
１０６ 記憶部
１０６ａ 業務データベース
１０６ｂ 異常検知実行用データテーブル
１０６ｃ 異常判定結果データテーブル
１０６ｄ 異常判定定義マスタ
１０８ 入出力インターフェース部
１１２ 入力装置
１１４ 出力装置
３００ ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18A】

【図18B】

【図19A】

【図19B】

【図20A】

【図20B】

【図21】

【図22A】

【図22B】

【図23A】

【図23B】

【図24A】

【図24B】

【図25A】

【図25B】

【図26A】

【図26B】

【図27A】

【図27B】

【図28A】

【図28B】

【図29A】

【図29B】

【図30】

【図31】

【図32】

【図33A】

【図33B】

【図34】

【図35】

【図36】

【図37】

【図38】

【図39】

【図40】

【図41】

【図42A】

【図42B】

【図43】

【図44】

【図45】

【図46A】

【図46B】

【図47A】

【図47B】

【図48A】

【図48B】

【図49A】

【図49B】

【図50】

【図51】

【図52】

【図53A】

【図53B】

【図54】

【図55】

【図56】

【図57】

【図58A】

【図58B】

【図59】

【図60】

【図61】

【図62】

【図63】

【図64】

【図65】

【図66】

【図67】

【図68】

【図69】

【図70】

【図71】

【図72】

【図73】

【図74】

【図75】