JPH10232874A - 情報処理ノウハウ共有方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】データの抽出や分析に関わる操作をノウハウと
して利用できるようにし、かつ、熟練者の経験が反映し
たノウハウを利用できる方法を提供する。 【解決手段】入力装置、出力装置、記憶装置を有する計
算機システムにおいて、記憶装置が全データ格納装置、
抽出データ格納装置、共有者情報格納装置、抽出条件格
納装置、ノウハウ格納装置を備えており、該計算機シス
テムを用いてデータの抽出条件およびノウハウを複数人
で共有する方法であって、全データ格納装置に格納され
たデータの中から、ユーザによって作成された抽出条件
に適合するデータを抽出し、抽出したデータを、ユーザ
によって作成されたノウハウに基づいて処理して出力
し、抽出条件とノウハウに基づいて、抽出条件格納装置
に格納された抽出条件とノウハウ格納装置に格納された
ノウハウを更新する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は情報処理システムに
関し、特に、情報源から必要とするデータを収集して分
析したり、収集分析した結果を図表や文書にまとめたり
する際の、ノウハウを蓄えて複数人で共有する方法に関
する。

【０００２】

【従来の技術】計算機技術の急速な発展により情報のさ
まざまな処理ときめ細かい管理が可能となってきてい
る。計算機システムにおいて利用する情報が大量である
場合、そのような情報は定型的なフォーマットのデータ
としてデータベースシステムに格納されるのが普通であ
る。ユーザはこのような大量のデータをすべて読み出す
ことはまれであり、ユーザが必要とするデータだけを選
択して読み出し、分析業務、集計業務、報告業務などに
利用することが多い。データベースシステムがリレーシ
ョナルデータベースの場合、こうしたデータの選択に
は、ＳＱＬ言語におけるＳＥＬＥＣＴ文を用いるという
方法がある。ＳＱＬ言語の仕様はＪＩＳ Ｘ３００５で
規格化されている。

【０００３】また、前述のような分析業務、集計業務、
報告業務などは、業務者の所有するノウハウによって、
作業効率のみならず結果にまで影響を及ぼす可能性があ
る。

【０００４】従って、このような業務に対してはユーザ
に適切なノウハウを提示する仕組みが必要であるとされ
ている。ノウハウを検索することができるという特徴を
もつ公知技術としては、特開平８−６３４６６号公報に
記載されたものがある。本技術は文書作成に利用しよう
とするものであるが、技術の中心はノウハウの提示方法
にあり、ユーザが希望に応じて必要なノウハウを優先的
に検索して表示することにより、効率化と結果の高品質
化を達成している。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、ＳＱＬのＳＥ
ＬＥＣＴ文はデータの抽出基準を示しているだけであ
り、抽出の目的や、誰がいつ作成したかという目的を間
接的に表す情報は含まれないため、ノウハウとは言えな
い。

【０００６】また、特開平８−６３４６６号公報に記載
されているノウハウ利用に関しては、ノウハウを新規に
蓄える機構がなく、あらかじめ用意されたノウハウの利
用にとどまっているため、ノウハウの向上が望めない。

【０００７】本発明の目的は、データの抽出や分析に関
わる操作をノウハウとして利用できるようにし、かつ、
熟練者の経験が反映したノウハウを利用できる方法を提
供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記のような目的のため
に、本発明では、入力装置、出力装置、記憶装置を有す
る計算機システムにおいて、記憶装置が全データ格納装
置、抽出データ格納装置、共有者情報格納装置、抽出条
件格納装置、ノウハウ格納装置を備えており、該計算機
システムを用いてデータの抽出条件およびノウハウを複
数人で共有する方法であって、(a)全データ格納装置に
格納されたデータの中から、ユーザによって作成された
抽出条件に適合するデータを抽出し、(b)抽出したデー
タを、ユーザによって作成されたノウハウに基づいて処
理して出力し、(c)前記ステップ(a)と(b)、または(b)の
みを反復し、(d)前記ステップ(a)および(b)で使用した
抽出条件とノウハウに基づいて、抽出条件格納装置に格
納された抽出条件とノウハウ格納装置に格納されたノウ
ハウを更新することを特徴とする。

【０００９】また、前記ステップ(a)は、(a-1)抽出条件
格納装置に格納された既存の抽出条件を、ユーザの入力
よるキーに基づいて検索し、(a-2)検索によって得られ
た抽出条件を編集することにより所望の抽出条件を作成
し、(a-3)作成された抽出条件に適合するデータを、全
データ格納装置から抽出して、抽出データ格納装置に格
納することを特徴とする。

【００１０】また、前記ステップ(a-1)は、ユーザの入
力によるキーが抽出条件の作成者に関する情報であると
き、(a-1-1)該キーによって、前記共有者情報格納装置
の情報を検索して、作成者のＩＤ番号を取得し、(a-1-
2)該ＩＤ番号をキーとして、前記抽出条件格納装置に格
納された抽出条件を検索することを特徴とする。

【００１１】また、前記ステップ(b)は、(b-1)ノウハウ
格納装置に格納された既存のノウハウを、ユーザの入力
よるキーに基づいて検索し、(b-2)検索によって得られ
たノウハウを編集することにより新たなノウハウを作成
し、(b-3)作成されたノウハウに基づいて、前記抽出デ
ータを処理し、出力することを特徴とする。

【００１２】また、前記抽出条件格納装置に格納された
各抽出条件および前記ノウハウ格納装置に格納されたノ
ウハウは、新たな抽出条件またはノウハウを作るために
利用された参照回数を情報として含み、さらに作成日時
をも情報として含み、前記ステップ(d)において、現在
日時を計算機システムから読み出し、前記参照回数と前
記作成日時と前記現在日時に基づいて参照頻度を算出
し、該参照頻度の大小に基づいて前記抽出条件または前
記ノウハウを削除するか否かを決定する、ことを特徴と
する。

【００１３】また、前記ノウハウは、データをグラフ化
するためのグラフ軸とパラメータ、および、データ群を
パターン化するためのパターン分け条件を情報として含
み、前記抽出データの処理を該グラフ軸、該パラメー
タ、該パターン分け条件に基づいて行い、結果を出力す
ることによって、ユーザのデータ分析を支援することを
特徴とする。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明による実施例を詳細
に説明する。

【００１５】図１は本発明の実施例の構成をあらわす説
明図である。本実施例では、分析者が大量のデータをも
とにしてグラフを作成しそのパターン傾向を分析すると
いう業務に対して、本発明により支援する方法について
述べる。

【００１６】本実施例で用いる装置は、入力装置１０１
０、出力装置１０２０、全データ格納装置１０３０、抽
出データ格納装置１０４０、共有者情報格納装置１０５
０、抽出条件格納装置１０６０、および、ノウハウ格納
装置１０７０である。これらの装置を用いて、図１の１
１１０から１５２０までのステップの処理を、計算機に
て行う。計算機は中央処理装置、メモリ、入出力ポー
ト、内部クロックを備え、オペレーティングシステムが
日付および時刻を管理しているものとする。

【００１７】まず、処理の大まかな流れを説明する。最
初に処理群１１００で全データ格納装置１０３０に格納
されたすべてのデータから、ユーザの目的にかなったデ
ータだけを抽出し、抽出データ格納装置１０４０に一時
格納する。抽出する際には、抽出条件格納装置１０６０
に格納された既存の抽出条件を利用して、ユーザの目的
にあった抽出条件を作成し、データ抽出を行う。処理群
１１００はステップ１１１０〜ステップ１１５０からな
る。

【００１８】処理群１２００では、処理群１１００で抽
出したデータを集計してグラフ化し、そのグラフ形状か
らどのようなパターンに属するかを判定して出力する。
グラフ化する際の軸の選定等、および、パターン化の際
の分類基準は、ノウハウ格納装置１０７０から既存のも
のを読み出してそれをユーザの目的に合致するように変
更して利用する。処理群１２００はステップ１２１０〜
ステップ１２５０からなる。

【００１９】ステップ１３００では反復するか否か、反
復するならば部分反復か全体反復かを、ユーザの入力に
より選択する。部分反復の場合は処理群１２００に戻
り、新たなグラフ化・パターン化ノウハウを作成して結
果を得る。全体反復の場合は処理群１１００に戻り、デ
ータの抽出から改めて行う。

【００２０】ステップ１４００は分析結果作成ステップ
である。分析結果は、ユーザがステップ１３００までの
処理を必要に応じて反復し、得られた複数のパターン結
果から自由に判断を下し、作成するものである。ただ
し、この分析結果には、分析の結果そのものの他に、分
析者情報と分析目的を含んでいるものとする。

【００２１】処理群１５００では分析に用いた抽出条件
とグラフ化・パターン化ノウハウをそれぞれ抽出条件格
納装置１０６０とノウハウ格納装置１０７０に格納す
る。このとき、そのまま格納するだけでなく、後により
良い抽出条件やノウハウの提供ができるように、すでに
格納されたものと照らし合わせて、後述するような削
除、加工、更新を行う。処理群１５００はステップ１５
１０とステップ１５２０からなる。

【００２２】次にデータ構造について説明する。全デー
タ格納装置１０３０に格納されるデータは、１データに
つき複数の項目の値や文字を含むものであり、例えば図
２に示すような形式である。図２に示した例は、ある店
舗における顧客の買い物状況を表したものである。この
例では、データＮｏ．、顧客名、日付、商品、金額が項
目である。 抽出データ格納装置１０４０に格納される
データは、全データ格納装置１０３０に格納されるデー
タと同形式である。ただし、データは全データ格納装置
に格納されたデータから抽出したものであるため、抽出
データ格納装置に格納されたデータの集合は、全データ
格納装置に格納されたデータの集合の部分集合となる。

【００２３】共有者情報格納装置１０５０には分析者情
報が格納され、その形式は図３に示すような構造であ
る。各分析者データは、分析者ＩＤ、名前、所属、担当
業務からなる。

【００２４】分析者ＩＤは分析者１名ずつに割り振られ
るものとし、異なる分析者に同じ分析者ＩＤが割り振ら
れることはないものとする。

【００２５】抽出条件格納装置１０６０には抽出条件デ
ータが格納される。抽出条件データのデータ形式は図４
に示すような構造であり、条件ＮＯ．、分析者ＩＤ、分
析目的、抽出条件、参照回数、親条件、作成日時からな
る。親条件とは、ある抽出条件を作成しようとするとき
に、既存の抽出条件を読み出し、その一部を変更して作
成した場合、そのもとになった抽出条件の条件Ｎｏ．こ
とを指す。新規に作成した抽出条件の場合は、親条件に
はいる値はなしとする。

【００２６】ノウハウ格納装置１０７０にはグラフ化・
パターン化ノウハウ（以下では、単にノウハウと呼ぶ）
が格納される。ノウハウのデータ形式は図５に示すよう
な構造であり、ノウハウＮｏ．、分析者ＩＤ、分析目
的、グラフ軸、パラメータ、パターン分け条件、参照回
数、親ノウハウ、作成日時からなる。親ノウハウとは、
あるノウハウを作成しようとするときに、既存のグラフ
化・パターン化ノウハウを読み出し、その一部を変更し
て作成した場合、そのもとになったノウハウのノウハウ
Ｎｏ．ことを指す。新規に作成したノウハウの場合は、
親ノウハウにはいる値はなしとする。図５に示した例は
親ノウハウを持たない例である。

【００２７】次に、処理群１１００、１２００、１５０
０のそれぞれを構成するステップについて説明する。
処理群１１００はステップ１１１０からステップ１１５
０の５個のステップで構成される。

【００２８】ステップ１１１０は、図６に示す処理フロ
ーから成る。サブステップ１１１１で入力装置１０１０
からユーザが既存の抽出条件を用いるか否かを入力す
る。サブステップ１１１２では分岐し、既存の抽出条件
を用いる場合にはサブステップ１１１３へ、用いない場
合にはサブステップ１１１４へ進む。サブステップ１１
１３では既存抽出条件を用いるかどうかを表すフラグ u
に１をセットする。サブステップ１１１４ではフラグ
u に０をセットする。サブステップ１１１５では既存の
抽出条件を検索するためのキーを入力する。抽出条件を
検索するためのキーとしては、分析者の名前、分析者の
所属、分析者の担当業務、分析目的、のうちの少なくと
もいずれか一つを指定する。

【００２９】ステップ１１２０は図７に示す処理フロー
から成る。サブステップ１１２１ではサブステップ１１
１３でセットしたフラグ u の値により分岐する。u の
値が１であるとき、既存の抽出条件を利用するためにサ
ブステップ１１２２へ進む。

【００３０】フラグ u の値が０のときはそのままメイ
ンルーチンに戻る。サブステップ１１２２ではサブステ
ップ１１１５で入力された抽出条件検索のためのキーを
チェックし分岐する。キーが分析目的のみである場合に
はサブステップ１１２４へジャンプし、その他の種類の
キー、すなわち分析者の名前、分析者の所属、分析者の
担当業務をキーとして含む場合にはサブステップ１１２
３へ進む。サブステップ１１２３では、すでにサブステ
ップ１１１５で入力されている分析者の名前、分析者の
所属、分析者の担当業務の少なくとも１つの種類のデー
タをキーとして、共有者情報格納装置１０５０に格納さ
れている分析者情報を検索する。検索によってキーがヒ
ットしたら、その分析者情報のうち分析者ＩＤの値を計
算機側へ読み込む。ヒットした分析者情報が複数ある場
合はすべての分析者ＩＤを読み込む。サブステップ１１
２４では、すでにサブステップ１１１５で入力されてい
る分析目的かサブステップ１１２３で得た分析者ＩＤの
少なくとも一方のデータをキーとして、抽出条件格納装
置１０６０に格納されている抽出条件データを検索す
る。

【００３１】検索によってキーがヒットしたら、その抽
出条件データのうち抽出条件の値を計算機側へ読み込
む。ヒットした抽出条件データが複数ある場合はすべて
読み込む。

【００３２】ステップ１１３０は図８に示す処理フロー
から成る。サブステップ１１３１では、読み込んだ既存
抽出条件が有るか無いかを判定して分岐する。サブステ
ップ１１２４で検索キーにヒットする抽出条件がなかっ
た場合、および、既存抽出条件使用フラグ u が０で最
初から既存抽出条件を読み込まなかった場合は、サブス
テップ１１３２へ進み、１個以上の既存抽出条件を読み
込んだ場合にはサブステップ１１３３へ進む。サブステ
ップ１１３２ではユーザが入力装置１０１０から直接入
力することにより、抽出条件を作成する。本サブステッ
プで作成された抽出条件はあとに続く処理で用いる。サ
ブステップ１１３３では読み込まれた抽出条件のすべて
を表示し、その中からユーザが目的に最も近いと考える
もの１個を入力装置１０１０から指定することにより選
択する。サブステップ１１３４ではユーザが入力装置１
０１０を通じて、サブステップ１１３３で選択した抽出
条件を編集することにより新たな抽出条件を作成し、あ
との処理で用いるための抽出条件として確定させる。

【００３３】ステップ１１４０ではステップ１１３０で
確定した抽出条件によって全データ格納装置１０３０に
格納されているデータを検索し、抽出条件に合うデータ
のみを抽出する。例えば、図２に示すようなデータが全
データ格納装置１０３０に格納されており、「日付：7/
14以降」という抽出条件で抽出したとすると、図９に示
すような抽出データが得られる。 ステップ１１５０ではステップ１１４０で抽出した抽出
データを抽出データ格納装置１０４０に一時的に格納す
る。このとき、図９に示すように抽出データＮｏ．９０
０１を割り付けて格納する。抽出データＮｏ．は、異な
る抽出条件で抽出した抽出データには異なる抽出データ
Ｎｏ．を割り付けるようにし、複数の抽出データで重複
しないものとする。

【００３４】処理群１２００はステップ１２１０からス
テップ１２７０までの７個のステップから成る。

【００３５】ステップ１２１０は、図１０に示す処理フ
ローから成る。サブステップ１２１１では、ユーザが入
力装置１０１０から、どの抽出データを使用して分析に
利用するか、その抽出データＮｏ．を入力する。何も入
力されない場合は、直前で使用した抽出データＮｏ．、
あるいは直前に抽出した抽出データの抽出データＮｏ．
を既定値として用いる。サブステップ１２１２では入力
装置１０１０からユーザが既存のノウハウを用いるか否
かを入力する。サブステップ１２１３では分岐し、既存
のノウハウを用いない場合にはサブステップ１２１４
へ、用いる場合にはサブステップ１２１５へ進む。サブ
ステップ１２１４では既存ノウハウを用いるかどうかを
表すフラグ n に０をセットする。サブステップ１２１
５ではフラグ n に１をセットする。サブステップ１２
１６では既存のノウハウを検索するためのキーを入力す
る。ノウハウを検索するためのキーとしては、分析目的
を指定する。

【００３６】サブステップ１２１７では、サブステップ
１１２４で抽出条件検索のために用いた分析目的か分析
者ＩＤの少なくとも一方のキーを、ノウハウ検索のため
のキーとして追加する。

【００３７】ステップ１２２０では、サブステップ１２
１１で指定された抽出データＮｏ．の抽出データを、抽
出データ格納装置１０４０より計算機内に読込む。

【００３８】ステップ１２３０は図１１に示す処理フロ
ーから成る。サブステップ１２３１では既存ノウハウ使
用フラグ n の値により分岐する。n の値が１であると
き、既存のノウハウを利用するためにサブステップ１２
３２へ進む。フラグ n の値が０のときはそのままメイ
ンルーチンに戻る。サブステップ１１２４では、すでに
ステップ１２１０の中で指定されている分析目的か分析
者ＩＤの少なくとも一方のデータのキーを用いて、ノウ
ハウ格納装置１０６０に格納されているノウハウを検索
する。検索によってキーがヒットしたら、そのノウハウ
のデータのうちグラフ軸、パラメータ、パターン分け条
件を計算機側へ読み込む。ヒットしたノウハウが複数あ
る場合はすべて読み込む。

【００３９】ステップ１２４０は図１２に示す処理フロ
ーから成る。サブステップ１２４１では、読み込んだノ
ウハウが有るか無いかを判定して分岐する。サブステッ
プ１２３２で検索キーにヒットするノウハウがなかった
場合、および、既存ノウハウ使用フラグ n が０で最初
から既存抽出条件を読み込まなかった場合は、サブステ
ップ１２４２へ進み、１個以上の既存ノウハウを読み込
んだ場合にはサブステップ１２４３へ進む。サブステッ
プ１２４２ではユーザが入力装置１０１０から直接入力
することにより、ノウハウを作成する。本サブステップ
で作成されたノウハウはあとに続く処理で用いる。サブ
ステップ１２４３では読み込まれたノウハウのすべてを
表示し、その中からユーザが目的に最も近いと考えるも
の１個を入力装置１０１０から指定することにより選択
する。サブステップ１２４４ではユーザが入力装置１０
１０を通じて、サブステップ１１３３で選択したノウハ
ウを編集することにより新たなノウハウを作成し、あと
の処理で用いるためのノウハウとして確定させる。

【００４０】ステップ１２５０、ステップ１２６０では
ステップ１２４０で確定したノウハウを用いて、ステッ
プ１２２０で読込んだ抽出データをそれぞれグラフ化お
よびパターン化する。例えば、図９に示した抽出データ
９０００をグラフ軸が「日付、金額計」、パラメータが
「商品」、パターン分け条件が「Ａ：最高額＞１０００
０、Ｂ：その他」という情報を含むノウハウでグラフ化
したとすると、その結果のグラフは図１３に示す１３０
００のようになる。さらにこのノウハウでパターン化す
ると、「商品Ａ→パターンＡ、商品Ｂ→パターンＡ、商
品Ｃ→パターンＢ」となる。

【００４１】ステップ１２７０ではこのようなパターン
の結果を出力装置１０２０に出力する。ユーザは本出力
を見て、データの傾向を掴み、分析材料とする。さらに
別の視点からデータの傾向を知りたい場合は、ステップ
１３００において反復処理の指定をして、ステップ１１
１０あるいはステップ１２１０に戻ることができる。

【００４２】ユーザが充分な分析材料を得たと判断した
ときは、ステップ１３００で「終了」を入力して反復処
理を終了することができる。反復処理終了後はステップ
１４００に進み、ユーザが自由に分析結果を作成する。
このとき、分析結果とともに、分析者ＩＤと分析目的を
入力し、計算機内のメモリに格納しておく。

【００４３】処理群１５００はステップ１５１０とステ
ップ１５２０の２個のステップで構成される。これらの
ステップでは、抽出条件およびノウハウのメンテナンス
を行い、分析後の後処理および次回の分析のための前処
理に相当する。

【００４４】ステップ１５１０は図１４に示す処理フロ
ーから成る。サブステップ１５１１では、ステップ１４
００までで使用した抽出条件に、条件Ｎｏ．、分析者Ｉ
Ｄ、分析目的、参照回数、親条件、作成日時の各情報を
付与し図４に示す４０００のような形式にする。条件Ｎ
ｏ．には他の抽出条件と重複しない番号を割り付ける。

【００４５】分析者ＩＤと分析目的には、それぞれステ
ップ１４００で入力したものを代入する。参照回数には
１を代入する。親条件には、ステップ１１３０で抽出条
件を作成した際に、既存の抽出条件を利用して編集した
場合にはその元となった抽出条件の条件Ｎｏ．の番号を
代入し、既存の抽出条件を利用せずに新規に作成した場
合には、親条件はなしとする。作成日時には、オペレー
ティングシステムに現在の日付の問い合わせ命令を発行
して、戻り値を代入する。

【００４６】サブステップ１５１２では、サブステップ
１５１１でデータ形式の整った抽出条件を、抽出条件格
納装置１０６０に格納する。

【００４７】サブステップ１５１３では、元となった親
条件、すなわち、サブステップ１５１１で親条件の項目
に代入した番号を条件Ｎｏ．としてもつ抽出条件のほう
へアクセスし、その参照回数の値を１だけ増やす。

【００４８】サブステップ１５１４では、この親条件を
親として持つ条件、すなわち、サブステップ１５１２で
格納した抽出条件の兄弟にあたる抽出条件を、抽出条件
格納装置１０６０より検索して収集する。

【００４９】サブステップ１５１５では、サブステップ
１５１４で収集した各抽出条件とサブステップ１５１２
で格納した抽出条件とを比較し、類似するものがあれば
統合する。具体的には、例えば「日付：7/15以降」と
「日付：7/30以降」という抽出条件であれば、それらは
類似しているとしていずれか一方を選び、参照回数は両
者を加えた値を新しい値とし、作成日時は新しい方の日
時とし、その他は選んだ方の値を引き継ぐ。

【００５０】サブステップ１５１６では、抽出条件格納
装置１０６０に格納されているすべての抽出条件につい
て、参照頻度を計算し、あらかじめ指定した値よりも小
さい抽出条件があれば削除する。参照頻度は 参照頻度 ＝ 参照回数 ／（現在日時 − 作成日時） なる式に従って計算する。

【００５１】ステップ１５２０は図１５に示す処理フロ
ーから成る。サブステップ１５２１では、ステップ１４
００までで使用したノウハウ（グラフ軸，パラメータ、
パターン分け条件）に、ノウハウＮｏ．、分析者ＩＤ、
分析目的、参照回数、親ノウハウ、作成日時の各情報を
付与し図５に示す５０００のような形式にする。ノウハ
ウＮｏ．には他のノウハウと重複しない番号を割り付け
る。分析者ＩＤと分析目的には、それぞれステップ１４
００で入力したものを代入する。参照回数には１を代入
する。親ノウハウには、ステップ１２４０でノウハウを
作成した際に、既存のノウハウを利用して編集した場合
にはその元となったノウハウのノウハウＮｏ．の番号を
代入し、既存のノウハウを利用せずに新規に作成した場
合には、親ノウハウはなしとする。作成日時には、オペ
レーティングシステムに現在の日付の問い合わせ命令を
発行して、戻り値を代入する。

【００５２】サブステップ１５２２では、サブステップ
１５２１でデータ形式の整ったノウハウを、ノウハウ格
納装置１０７０に格納する。

【００５３】サブステップ１５２３では、元となった親
ノウハウ、すなわち、サブステップ１５２１で親ノウハ
ウの項目に代入した番号をノウハウＮｏ．としてもつノ
ウハウのほうへアクセスし、その参照回数の値を１だけ
増やす。

【００５４】サブステップ１５２４では、サブステップ
１５２２で格納したノウハウと同一の分析目的をもつノ
ウハウを、ノウハウ格納装置１０７０より検索して収集
する。

【００５５】サブステップ１５２５では、サブステップ
１５２４で収集した各ノウハウの参照頻度を計算して、
あらかじめ指定した数の上位のノウハウだけを残し、他
のノウハウは削除する。参照頻度の計算は、サブステッ
プ１５１６における抽出条件の参照頻度の計算と同様で
ある。

【００５６】サブステップ１５２７では、ノウハウ格納
装置１０７０に格納されているすべてのノウハウについ
て、参照頻度を計算し、あらかじめ指定した値よりも小
さいノウハウがあれば削除する。

【００５７】以上が本発明による実施例の説明である。
なお、本実施例では、図１に示すように、全データが全
データ格納装置１０３０の１個所に格納されているもの
と説明したが、本発明はこれに限定するものではなく、
全データが複数の部分にわかれて分散配置されており、
これらと計算機がネットワーク接続されているというあ
ってもよい。

【００５８】また、本実施例では、パターン化した後の
結果だけを出力しているが、本発明は出力をこれに限定
するものではなく、必要に応じてデータ抽出やグラフ化
・パターン化の推移を処理ごとに出力して、ユーザに分
析支援材料として提示することも可能である。

【００５９】また、本実施例で用いたグラフ化やパター
ン化の基準は単純なものであるが、より複雑な基準を用
いることは、本発明による方法をなんら変更することな
く実施できる。

【００６０】また、本実施例では、ノウハウとしてグラ
フ化の基準およびパターン化の基準をとり、それによっ
てユーザのデータ分析を支援するものとしたが、本発明
はこれに限定するものではなく、ノウハウとして分析業
務に関わるあらゆる手法の基準であってよい。

【００６１】また、本発明による方法は、プログラムと
して、ハードディスク装置、フロッピーディスク装置な
どの計算機で読み書きできる記憶媒体に格納することが
でき、本プログラムを計算機内のメモリに読み込んで実
行することができる。

【００６２】

【発明の効果】以上、説明したように、本発明の情報処
理ノウハウ共有方法によれば、データの抽出や、分析の
ための処理に関わるノウハウを蓄える機構を持つので、
ある人のノウハウを他の人が利用できるという、複数人
でのノウハウ共有が可能となる。

【００６３】また、ノウハウそのものに参照回数や分析
目的などの情報を持たせており、既存ノウハウの更新や
削除に利用できるので、より質の高いノウハウを残すこ
とができるとともに、無秩序なノウハウ量の膨大化を防
げるという効果もある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による実施例の構成を表す図。

【図２】全データ格納装置に格納されるデータの一例を
示す図。

【図３】共有者情報格納装置に格納されるデータの構造
を示す図。

【図４】抽出条件格納装置に格納される抽出条件のデー
タ構造を示す図。

【図５】ノウハウ格納装置に格納されるノウハウ情報の
データ構造を示す図。

【図６】データ抽出方法入力ルーチンの処理フローを示
すフローチャート。

【図７】既存抽出条件読込ルーチンの処理フローを示す
フローチャート。

【図８】データ抽出条件作成ルーチンの処理フローを示
すフローチャート。

【図９】抽出データの一例を示す図。

【図１０】ノウハウ作成方法入力ルーチンの処理フロー
を示すフローチャート。

【図１１】既存ノウハウ読込ルーチンの処理フローを示
すフローチャート。

【図１２】ノウハウ作成ルーチンの処理フローを示すフ
ローチャート。

【図１３】グラフ化の一例を示す図。

【図１４】抽出条件加工更新ルーチンの処理フローを示
すフローチャート。

【図１５】ノウハウ加工更新ルーチンの処理フローを示
すフローチャート。

【符合の説明】

１０１０…入力装置、１０２０…出力装置、１０３０…
全データ格納装置、１０４０…抽出データ格納装置、１
０５０…共有者情報格納装置、１０６０…抽出条件格納
装置、１０７０…ノウハウ格納装置、１１００…全デー
タ格納装置に格納されたすべてのデータから、ユーザの
目的にかなったデータだけを抽出し、抽出データ格納装
置一時格納する処理群、１２００…抽出したデータを集
計してグラフ化し、そのグラフ形状からどのようなパタ
ーンに属するかを判定して出力する処理群、１３００…
反復するか否か、反復するならば部分反復か全体反復か
を、ユーザの入力により選択するステップ、１４００…
分析結果作成ステップ、１５００…分析に用いた抽出条
件とノウハウを加工更新するステップ、

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力装置、出力装置、記憶装置を有する計
   算機システムにおいて、記憶装置が全データ格納装置、
   抽出データ格納装置、共有者情報格納装置、抽出条件格
   納装置、ノウハウ格納装置を備えており、該計算機シス
   テムを用いてデータの抽出条件およびノウハウを複数人
   で共有する方法であって、(a)全データ格納装置に格納
   されたデータの中から、ユーザによって作成された抽出
   条件に適合するデータを抽出し、(b)抽出したデータ
   を、ユーザによって作成されたノウハウに基づいて処理
   して出力し、(c)前記ステップ(a)と(b)、または(b)のみ
   を反復し、(d)前記ステップ(a)および(b)で使用した抽
   出条件とノウハウに基づいて、抽出条件格納装置に格納
   された抽出条件とノウハウ格納装置に格納されたノウハ
   ウを更新することを特徴とする情報処理ノウハウ共有方
   法。
2. 【請求項２】請求項１に記載の情報処理ノウハウ共有方
   法において、前記ステップ(a)は、(a-1)抽出条件格納装
   置に格納された既存の抽出条件を、ユーザの入力よるキ
   ーに基づいて検索し、(a-2)検索によって得られた抽出
   条件を編集することにより所望の抽出条件を作成し、(a
   -3)作成された抽出条件に適合するデータを、全データ
   格納装置から抽出して、抽出データ格納装置に格納する
   ことを特徴とする情報処理ノウハウ共有方法。
3. 【請求項３】請求項２に記載の情報処理ノウハウ共有方
   法において、前記ステップ(a-1)は、ユーザの入力によ
   るキーが抽出条件の作成者に関する情報であるとき、(a
   -1-1)該キーによって、前記共有者情報格納装置の情報
   を検索して、作成者のＩＤ番号を取得し、(a-1-2)該Ｉ
   Ｄ番号をキーとして、前記抽出条件格納装置に格納され
   た抽出条件を検索することを特徴とする情報処理ノウハ
   ウ共有方法。
4. 【請求項４】請求項１に記載の情報処理ノウハウ共有方
   法において、前記ステップ(b)は、(b-1)ノウハウ格納装
   置に格納された既存のノウハウを、ユーザの入力よるキ
   ーに基づいて検索し、(b-2)検索によって得られたノウ
   ハウを編集することにより新たなノウハウを作成し、(b
   -3)作成されたノウハウに基づいて、前記抽出データを
   処理し、出力することを特徴とする情報処理ノウハウ共
   有方法。
5. 【請求項５】請求項１ないし４に記載の情報処理ノウハ
   ウ共有方法において、前記抽出条件格納装置に格納され
   た各抽出条件および前記ノウハウ格納装置に格納された
   ノウハウは、新たな抽出条件またはノウハウを作るため
   に利用された参照回数を情報として含み、さらに作成日
   時をも情報として含み、前記ステップ(d)において、現
   在日時を計算機システムから読み出し、前記参照回数と
   前記作成日時と前記現在日時に基づいて参照頻度を算出
   し、該参照頻度の大小に基づいて前記抽出条件または前
   記ノウハウを削除するか否かを決定する、ことを特徴と
   する情報処理ノウハウ共有方法。
6. 【請求項６】請求項１ないし５に記載の情報処理ノウハ
   ウ共有方法において、前記ノウハウは、データをグラフ
   化するためのグラフ軸とパラメータ、および、データ群
   をパターン化するためのパターン分け条件を情報として
   含み、前記抽出データの処理を該グラフ軸、該パラメー
   タ、該パターン分け条件に基づいて行い、結果を出力す
   ることによって、ユーザのデータ分析を支援することを
   特徴とするノウハウ共有方法。
7. 【請求項７】請求項１ないし６に記載の情報処理ノウハ
   ウ共有方法をプログラムとして格納した記憶媒体。