JP4707376B2 - 情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、コンピュータ・システムの解析技術に関する。

ＥＲＰ（Enterprise Resource Planning）を中心とした基幹業務アプリケーションを運用している顧客のシステムにおいて、業務目的毎に複数のアプリケーションを統合して一つのシステムとして運用する際に、稼動状況に合わせて、常に適切なコンピュータ資源を確保することが重要な課題となっている。新規にＥＲＰを導入する顧客については、業務範囲を確定し、顧客の業務処理量に基づく適切なマシン性能を確定するために、処理量の要素をインプットにして、必要なマシンリソース（ＣＰＵ、メモリ、ディスク容量など）を決定し、それにより適切なハードウエアを選定する。また、既存運用顧客については、適切なタイミングで、マシンの稼動状況（リソース使用状況）を監視し、想定される必要処理量に基づく、適切なハード資源増強、リプレースなどを行う必要がある。

例えば特開２０００−１７２５３７号公報には、システムの性能を正確に予測するだけでなく、開発者の経験や勘に頼らず、誰が行っても一様な性能評価結果を得ることができるようにするための技術が開示されている。具体的には、各条件入力部から入力された性能評価モデルに関する様々な条件のデータのうち、少なくとも一部のデータからあらかじめ定めた所定の性能指標値を演算する性能指標演算部を設け、入力された条件のデータから所定の性能指標値を演算し、入力データだけでなくその演算結果も用いて性能予測を行うようにすることにより、性能指標値を開発者の予測に基づいて入力するのとは異なり、開発者の経験や勘などの入り込む余地がなくなるようにして、誰が行ってもシステムの性能を非常に客観的な数値で表すことができるようにするものである。
特開２０００−１７２５３７号公報

上で述べた従来技術では、性能評価モデルに関する様々な条件データが入力されるようになっているが、基本的には正確なデータが入力されれば正確な結果を得ることができるが、正確なデータが入力できない場合にどのように対処するかについては考慮されていない。

すなわち、システム導入又は更新時に業務処理量に関するデータを調査するが、様々な理由で必ずしも正確なデータを収集できないことが多い。従って、正確な評価を行うことができない場合が多い。また、稼動状況からリソース使用量及び負荷状況を確認する手法も存在するが、人間が考える業務処理量の増減によるインパクトを定量的にハードウエア構成に反映しづらい。

従って、本発明の目的は、適正な業務処理量に関するデータを取得するための技術を提供することである。

さらに本発明の他の目的は、業務処理量の増減によるインパクトを定量的にハードウエア構成に反映させるための技術を提供することである。

本発明の第１の態様に係る情報処理方法は、解析対象システムにおいて処理されると推定される業務処理量に関するデータを複数の業務項目について取得し、業務処理量データ格納部に格納するステップと、業務処理量データ格納部に格納されたデータから第１の負荷量を算出し、第１負荷量格納部に格納する第１負荷量算出ステップと、解析対象システムの稼動状況を表すデータを取得し、稼動状況データ格納部に格納するステップと、稼動状況データ格納部に格納されたデータから第２の負荷量を算出し、第２負荷量データ格納部に格納するステップと、第１負荷量格納部に格納された第１の負荷量と第２負荷量データ格納部に格納された第２の負荷量とが所定の条件を満たしているか否かを判断することにより、業務処理量データ格納部に格納され且つ第１の負荷量算出の基礎となったデータが適切であるか否かを判定する判定ステップとを含む。

このようにすれば、例えば顧客からの調査等によって得られる業務処理量に関するデータと解析対象システムから実際に得られる稼動状況を表すデータとを両方利用して業務処理量に関するデータの妥当性を判断することができるため、より実態に近い業務処理量が把握できているか判断することができる。

また、上で述べた判定ステップにおいて第１及び第２の負荷量が所定の条件を満たしていないと判断された場合には、業務処理量に関するデータの修正をユーザに促し、当該ユーザにより修正されたデータを業務処理量データ格納部に格納するステップと、第１負荷量算出ステップ及び判定ステップとを実行するステップとをさらに含むようにしてもよい。このように処理を繰り返すことにより、より実態に近い業務処理量に関するデータを得ることができる。

さらに、判定ステップにおいて第１及び第２の負荷量が所定の条件を満たしていると判断された場合には、複数の業務項目のうち少なくとも一部について将来の業務処理量に関するデータの入力をユーザに促し、業務処理量データ格納部に格納する将来業務処理量取得ステップと、業務処理量データ格納部に格納された将来の業務処理量に関するデータを用いて、将来における第１の負荷量を算出し、記憶装置に格納するステップとをさらに含むようにしても良い。このようにすれば、第１及び第２の負荷量が所定条件を満たしているということは、業務処理量に関するデータが適切ということになるので、当該適切なデータをベースに将来の業務処理量を考察することができ、より適切な負荷量が算出されるようになる。

また、負荷量とコンピュータの構成との対応テーブルを参照し、記憶装置に格納された将来における第１の負荷量からコンピュータの構成を特定し、ユーザに提示するステップをさらに含むようにしても良い。このようにすれば、業務処理量の増減によるインパクトが定量的に反映されてコンピュータの構成が特定されるようになる。

さらに、上で述べた判定ステップにおいて第１及び第２の負荷量が所定の条件を満たしていないと判断された場合には、稼動状況データ格納部に格納されたデータを用いて修正すべき業務項目を特定する特定ステップをさらに含むようにしてもよい。このように、修正する場合においてもいずれの業務項目についてのデータを修正すればよいのか分からない場合には、不適切な修正を行ってしまう場合もある。そこで解析対象システムの実態に即した修正すべき業務項目が特定できれば、非常に有用である。

本発明の第２の態様に係る情報処理方法は、解析対象システムにおいて処理されると推定される業務処理量に関するデータであって複数の業務項目についてのデータに基づき算出された第１の負荷量を取得し、第１負荷量格納部に格納する第１負荷量算出ステップと、解析対象システムの稼動状況を表すデータを取得し、稼動状況データ格納部に格納するステップと、稼動状況データ格納部に格納されたデータから第２の負荷量を算出し、第２負荷量データ格納部に格納するステップと、第１負荷量格納部に格納された第１の負荷量と第２負荷量データ格納部に格納された第２の負荷量とが所定の条件を満たしているか否かを判断することにより、第１の負荷量算出の基礎となったデータが適切であるか否かを判定する判定ステップとを含む。このように第１の負荷量については別途取得するようにしてもよい。

本発明に係る情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、ネットワークを介してディジタル信号にて頒布される場合もある。なお、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリ等の記憶装置に一時保管される。

本発明によれば、適正な業務処理量に関するデータを取得することができる。

さらに別の側面として、業務処理量の増減によるインパクトを定量的にハードウエア構成に反映させることができるようになる。

図１に本発明の一実施の形態に係る機能ブロック図を示す。本実施の形態における解析対象システム１は、ネットワークを介して資源最適化装置３に接続されている。解析対象システム１は、生産管理アプリケーション１１、販売管理アプリケーション１２、原価会計アプリケーション１３などが実行されるシステムである。また、解析対象システム１は、資源最適化装置３の処理のために稼動状況記録部１４及び稼動状況データ格納部１５を有する。例えば、稼動状況記録部１４は、ＣＰＵの使用率、メモリの使用率、ハードディスクの使用率、その他の実際の稼動状況を表すデータを収集し、稼動状況データ格納部１５に格納する。

資源最適化装置３は、ユーザインターフェース部３１と、業務処理量取得部３２と、業務処理量データ格納部３３と、サイジング処理部３４と、係数テーブル格納部３５と、負荷値Ａ格納部３６と、稼動状況データ取得部３７と、稼動状況データ格納部３８と、稼動状況ベース負荷値算出部３９と、負荷値Ｂ格納部４０と、換算テーブル格納部４１と、判定部４２と、処理トランザクション項目抽出部４３と、処理トランザクション項目格納部４４と、修正提案値算出部４５と、修正提案値格納部４６と、修正項目格納部４７と、将来業務量特定部４８と、推奨機器抽出部４９と、リプレイス換算テーブル格納部５０とを有する。

稼動状況データ取得部３７は、ネットワークを介して解析対象システム１の稼動状況データ格納部１５から稼動状況データを取得し、稼動状況データ格納部３８に格納する。稼動状況ベース負荷値算出部３９は、ユーザインターフェース部３１を介してユーザに対してデータの入出力を行うとともに、換算テーブル格納部４１を参照し、稼動状況データ格納部３８に格納されているデータを用いて負荷値Ｂを算出し、負荷値Ｂ格納部４０に格納する。業務処理量取得部３２は、ユーザインターフェース部３１を介してユーザから業務処理量に関するデータを取得し、業務処理量データ格納部３３に格納する。サイジング処理部３４は、業務処理量データ格納部３３及び係数テーブル格納部３５を参照して負荷値Ａを算出し、負荷値Ａ格納部３６に格納する。また、ユーザインターフェース部３１を介してユーザに対してデータを出力する。さらに、場合によってはリプレイス換算テーブル格納部５０を参照して負荷値Ａを算出する場合もある。

判定部４２は、負荷値Ｂ格納部４０と負荷値Ａ格納部３６とを参照して判定を行い、負荷値Ａと負荷値Ｂとが所定の条件を満たしていないと判断された場合には修正提案値算出部４５及び処理トランザクション項目抽出部４３に指示を出力する。処理トランザクション項目抽出部４３は、判定部４２の指示に応じて稼動状況データ格納部３８を参照して処理を行い、処理結果を処理トランザクション項目格納部４４に格納する。また、修正提案値算出部４５は、判定部４２の指示に応じて、処理トランザクション項目格納部４４と業務処理量データ格納部３３とリプレイス換算テーブル格納部５０とを参照して処理を行い、処理トランザクション項目格納部４４に格納された処理トランザクション項目に対応して提案値を修正提案値格納部４６に格納する。この場合、業務処理量取得部３２は、業務処理量データ格納部３３及び修正提案値格納部４６に格納されたデータを用いて、ユーザインターフェース部３１を介してユーザに対して修正入力を促す。ユーザインターフェース部３１を介して修正データが入力されると、業務処理量取得部３２は、当該修正データを業務処理量データ格納部３３に格納する。そして、サイジング処理部３４が、再度負荷値Ａを算出し、負荷値Ａ格納部３６に格納する。さらに判定部４２は、再度判定処理を実施する。また、業務処理量取得部３２は、修正された業務項目を修正項目格納部４７に格納する。

また、判定部４２が負荷値Ａ及び負荷値Ｂが所定の条件を満たしていると判断した場合には、将来業務量特定部４８は、判定部４２からの指示に応じてユーザインターフェース部３１を介してユーザに対して将来の業務処理量に関するデータの入力を促し、ユーザからの入力データをユーザインターフェース部３１を介して受け取ると、業務処理量データ格納部３３に格納する。なお、この際、修正項目格納部４７、業務処理量データ格納部３３及び処理トランザクション項目格納部４４を参照してユーザに対して将来業務処理量の提案値を算出し、ユーザインターフェース部３１を介して提示する場合もある。将来の業務処理量に関するデータについて業務処理量データ格納部３３に格納されると、サイジング処理部３４が、当該将来の業務処理量に関するデータを用いて将来の負荷値Ｃを算出し、負荷値Ａ格納部３６に格納する。推奨機器抽出部４９は、負荷値Ａ格納部３６及び換算テーブル格納部４１を参照して、将来の推奨システム構成を特定し、ユーザインターフェース部３１を介してユーザに提示する。

次に、換算テーブル格納部４１に格納されるデータの一例を図２に示す。図２の例では、負荷値（Ｂ−ｍａｘ）と、用途（ＤＢサーバ、ＡＰサーバなど）と、ＣＰＵ名と、想定機種名と、ＣＰＵ数と、メモリ量（ＧＢ）と、ディスク容量（ＧＢ）とが対応付けられて登録されている。すなわち、負荷値２５０で用途がＤＢサーバ又はＡＰサーバであれば、ＣＰＵがＳＰ６４の０．５ＧＨｚで、想定機種がＰＲＩＭＥＰ４００であり、ＣＰＵ数が１で、メモリが６ＧＢでディスク容量が５９ＧＢであるシステム構成が推奨され、また逆に用途がＤＢサーバ又はＡＰサーバであって、ＣＰＵがＳＰ６４の０．５ＧＨｚで、想定機種がＰＲＩＭＥＰ４００であり、ＣＰＵ数が１で、メモリが６ＧＢでディスク容量が５９ＧＢであるシステム構成であれば、負荷値は２５０となる。

また、係数テーブル格納部３５に格納されるデータの一例を図３及び図４に示す。図３にはサイジング処理部３４が使用する第１の係数テーブルの一例が示されており、業務種別と、データ種別と、係数とが登録されている。すなわち、業務種別毎、データ種別毎に係数が決められている。また図４にはサイジング処理部３４が使用する第２の係数テーブルの一例が示されており、業務種別と、データ種別と、時間帯と、時間係数とが登録されている。すなわち、業務種別毎、データ種別毎、時間帯毎に、係数が決められている。

さらに、リプレイス換算テーブル格納部５０に格納されるデータの一例を図５に示す。図５の例では、業務種別と、データ種別と、業務パッケージＰＫＧ１への換算係数と、業務パッケージＰＫＧ２への換算係数とが登録されている。すなわち、業務種別毎、データ種別毎に、業務パッケージＰＫＧ１への換算係数及び業務パッケージＰＫＧ２への換算係数が決められている。移行先の業務パッケージに本実施の形態に係る制限はない。

次に、図６乃至図２０を用いて図１に示したシステムの処理フローを説明する。まず、ユーザインターフェース部３１は、資源最適化装置３の表示装置に例えば図７に示すような表示を行う。図７の例では、初期画面として、解析対象ホスト情報と、メインメニューとを含む。メインメニューには、以下順番に行うべき処理が列挙されており、ここでは１．サイジング基礎情報入力と、２．稼動状況表示と、３．サイジング修正支援機能と、４．推奨構成表示とが含まれる。１．サイジング基礎情報入力には、基礎値入力エントリー更新及びＰＫＧ（パッケージ）負荷値Ａ算出・表示が含まれる。２．稼動状況表示には、性能情報採取設定と、ＰＫＧ負荷値Ｂ算出・表示を含む性能情報（ＣＰＵ使用率、メモリ使用率及びディスクＩ／Ｏ等を含む）表示機能とを含む。なお、性能情報採取設定は本実施の形態の主要部分ではないので詳細な説明は省略するが、例えば性能情報のうちいずれか又は全部を指定するものである。３．サイジング修正支援機能は、修正入力値提案機能を含む。４．推奨構成表示は、将来想定サイジング基礎情報入力及び推奨構成表示を含む。

そして、１．サイジング基礎情報入力に移行すると、業務処理量取得部３２は、ユーザインターフェース部３１を介して業務処理量に関する情報の入力画面を表示装置に表示する（図６：ステップＳ１）。例えば図８に示すような表示を行う。図８の画面例には、基礎値入力エントリー更新欄とＰＫＧ負荷値Ａ算出・表示部とが含まれる。基礎値入力エントリー更新欄には、入力すべき業務項目（業務種別及びデータ種別の組み合わせ）が列挙されており、高負荷時の１日あたりの処理件数及び高負荷時に処理を完了すべき時間帯の列にデータの入力を促すものである。なお、業務処理量に関する情報とは、財務会計伝票の年間枚数、販売管理伝票の年間枚数、最も繁忙期における１日あたりの伝票枚数、高負荷時に処理を完了すべき時間帯（又は時間）などのデータを含む。チェックボタンは、全ての業務項目についてデータの入力が行われたか確認させ、負荷値Ａを算出させるためのボタンである。ＰＫＧ負荷値Ａ算出・表示部には、算出された負荷値Ａを表示するものである。なお、異なる業務パッケージへの移行がある場合には、移行先の業務パッケージをこの段階で指定するようにしても良い。

図８のような画面の表示がなされると、ユーザは、各業務項目について業務処理量に関する情報の入力を行う。これに対してユーザインターフェース部３１は、ユーザによる業務処理量に関する情報の入力を受け付け、受け取った情報を業務処理量取得部３２に出力し、業務処理量取得部３２は、受け取った情報を業務処理量データ格納部３３に格納する（ステップＳ２）。なお、予め業務処理量データ格納部３３に格納されているデータを読み出し、図８の基礎値入力エントリー更新欄に表示して、ユーザに確認及び修正してもらうような構成であってもよい。業務処理量データ格納部３３には、例えば図９に示すようなデータが格納されている。図９の例では、業務種別、データ種別、高負荷時の１日あたりの処理件数、高負荷時に処理を完了すべき時間帯など、入力されたデータが登録されるようになっている。

そうすると、サイジング処理部３４は、係数テーブル格納部３５及び業務処理量データ格納部３３を参照して、所定のサイジング手法に従って業務処理量に関する情報に基づき負荷値Ａを算出し、負荷値Ａ格納部３６に格納すると共に、ユーザインターフェース部３１を介して表示装置に表示する（ステップＳ３）。なお、異なる業務パッケージへの移行がある場合には、リプレイス換算テーブル格納部５０を参照して、後に説明する換算処理を実施する。図８の画面例では、ＰＫＧ負荷値Ａ算出・表示部に、算出結果が表示される。サイジング手法は、様々な手法が知られており、いずれの方法を用いても良い。ステップＳ３では、例えば図１０に示すような計算が行われる。すなわち、業務種別毎、データ種別毎の、高負荷時の１日あたりの処理枚数に、係数テーブル格納部３５に格納された、対応する係数の値を乗じて中間値１を算出する。さらに、業務種別毎、データ種別毎の、高負荷時に処理を完了すべき時間帯に対応する時間係数１を中間値１に乗じて中間値２を算出する。この中間値２の合計値が本実施の形態における負荷値Ａとなる。なお、このような手法は一例であってこれに限定するものではない。

図６の説明に戻って、稼動状況データ取得部３７は、解析対象システム１の稼動状況データ格納部１５から稼動状況データを取得し、資源最適化装置３の稼動状況データ格納部３８に格納する（ステップＳ５）。例えば、所定時間毎の性能情報（ＣＰＵ使用率等）及びその時の処理トランザクション項目が取得される。性能情報がＣＰＵ使用率であれば、取得したデータで例えば図１１に示すようなグラフを描くことができる。図１１の例では、約８時００分から約１０時２２分まで販売伝票一括処理が行われており、約１０時２２分から約１２時４５分までＭＲＰ（Material Requirement Planning）一括処理が行われており、７時から１３時の間におけるＣＰＵ使用率のピークが７０％で販売伝票一括処理時に発生している。

次に、稼動状況ベース負荷値算出部３９は、稼動状況データ格納部３８と換算テーブル格納部４１とを参照して、稼動状況に関する情報に基づき負荷値Ｂを算出し、負荷値Ｂ格納部４０に格納する（ステップＳ７）。例えば、予めユーザインターフェース部３１を介して入力された解析対象システム１のシステム構成（用途、ＣＰＵ名、機種、ＣＰＵ数、メモリ容量、ディスク容量等）をキーにして換算テーブル格納部４１を検索し、該当するレコードから負荷値（Ｂ−ｍａｘ）を求める。例えば１０００が特定されたものとする。次に、稼動状況データ格納部３８に格納されたデータからピーク時のＣＰＵ使用率を抽出する。負荷値（Ｂ−ｍａｘ）にピーク時のＣＰＵ使用率を乗ずることによりＢ−ｐｅａｋ（＝７００）を算出する。そして、Ｂ−ｐｅａｋを理想的な限界ＣＰＵ使用率（６５％）で除することにより、推奨ＰＫＧ負荷値Ｂ−ｒｅｑを算出する。上で述べた例では７００／０．６５＝１０８０となる。このように算出されたＢ−ｒｅｑを負荷値Ｂとして負荷値Ｂ格納部４０に格納する。

そして、稼動状況ベース負荷値算出部３９は、ユーザインターフェース部３１を介して解析対象システム１の稼動状況及び負荷値Ｂを表示装置に表示する（ステップＳ９）。例えば図１２のような表示がなされる。図１２の例では、性能情報表示機能部において図１１に示したグラフが表示されており、ＰＫＧ負荷値Ｂ算出・表示部においてＰＫＧ負荷値Ｂの値が表示される。このように図１２によれば、解析対象システム１の稼動状況と負荷値Ｂの現況を表すことができる。

次に、判定部４２は、負荷値Ｂ格納部４０と負荷値Ａ格納部３６とを参照して、本実施の形態では負荷値Ａと負荷値Ｂの差が所定量以上か判断する（ステップＳ１１）。差ではなく比が所定値以上であるかを判断するようにしても良い。また、その他予め定義された算式によって算出される値に基づき判断してもよい。もし、業務処理量に関する情報に基づく負荷値Ａと稼動状況に関する情報に基づく負荷値Ｂとに所定量以上の差が存在すると判断された場合には、業務処理量変更処理が実施される（ステップＳ１３）。

この業務処理量変更処理については図１３及び図１４を用いて説明する。まず、判定部４２の指示に応じて、処理トランザクション項目抽出部４３は、稼動状況データ格納部３８を参照して、稼動状況に関する情報からピーク時の処理トランザクション項目を特定し、処理トランザクション項目格納部４４に格納する（ステップＳ３１）。図１１に示したようなグラフが得られるような場合には、販売伝票一括処理を実施した時にピークとなっているので、図１１の場合には「販売伝票一括処理」というデータが処理トランザクション項目格納部４４に格納される。

また、修正提案値算出部４５は、判定部４２の指示に応じて、業務処理量データ格納部３３及びリプレイス換算テーブル格納部５０を参照して、同じく判定部４２から受け取った負荷値Ａ及び負荷値Ｂを用い、負荷値Ａと負荷値Ｂの比に従って、ステップＳ３１で特定された処理トランザクション項目の業務処理量（例えば件数）の提案値を算出し、修正提案値格納部４６に格納する（ステップＳ３３）。例えば、負荷値Ａ：負荷値Ｂ＝１：１．２であり、例えば現在の業務処理量が１００であれば１００×１．２＝１２０を提案値として算出する。

そして、業務処理量取得部３２は、業務処理量データ格納部３３及び修正提案値格納部４６を参照して、ステップＳ３１で特定された処理トランザクション項目の業務処理量提案値と共に元の業務処理量に関する情報を、ユーザインターフェース部３１を介してユーザに提示する（ステップＳ３５）。例えば図１４に示すような画面が表示される。図１４の画面例は、業務処理量に関する情報の表示入力欄と、ＰＫＧ負荷値Ａの表示欄と、ＰＫＧ負荷値Ｂの表示欄と、修正提案値の表示欄と、異種パッケージ（ＰＫＧ）への移行試算欄（移行想定のパッケージ（ＰＫＧ）選択プルダウンメニュー、ＰＫＧ１へ移行した際の提案値の表示欄、ＰＫＧ２へ移行した際の提案値の表示欄）とを含む。このように、ユーザは、現在の負荷値Ａと、負荷値Ｂの値と、さらに修正提案業務項目及び修正提案値とを参照しつつ、特定の業務種別及び特定のデータ種別における、特定の処理件数又は時間帯の値を修正入力する。提案値であるから、ユーザは、必ずしもこれに従わなければならないわけではない。また、既存の業務パッケージから別の業務パッケージに変更させる場合には、パッケージ選択プルダウンメニューにおいて移行先の業務パッケージを選択する。なお、ここではＰＫＧ１とＰＫＧ２のいずれかを選択する。ＰＫＧ１へ移行した際の提案値及びＰＫＧ２へ移行した際の提案値は、異なるＰＫＧへ移行した場合にはリプレイス換算テーブル格納部５０を用いた換算がなされており移行が存在しない場合とは異なる負荷値Ａが算出されるため、別途示したものである。

そして、業務処理量取得部３２は、ユーザインターフェース部３１を介して、ユーザからの修正入力を受け付け、場合によっては移行先の業務パッケージの入力を受け付け、修正入力された業務処理量に関する情報及び移行先の業務パッケージのデータを業務処理量データ格納部３３に格納すると共に、修正入力された業務項目についてのデータを修正項目格納部４７に格納する（ステップＳ３７）。さらに、サイジング処理部３４は、係数テーブル格納部３５及び業務処理量データ格納部３３を参照して、所定のサイジング手法に従って業務処理量に関する情報に基づき負荷値Ａを算出し、負荷値Ａ格納部３６に格納すると共に、ユーザインターフェース部３１を介して表示装置に表示する（ステップＳ３９）。なお、異なる業務パッケージへの移行がある場合には、リプレイス換算テーブル格納部５０を参照して換算処理を実施する。換算処理は、各業務項目について算出された中間値２に対して対応する換算係数を乗じて合計することにより、移行後の負荷値Ａを算出する。

これで図１３の業務処理量変更処理が完了することになるので、図６のステップＳ１１に戻る。上で述べたように、判定部４２は、負荷値Ａと負荷値Ｂの差が所定量以上であるか判断する。

もし、負荷値Ａと負荷値Ｂの差が所定量未満であると判断されると、その時の負荷値Ａは、解析対象システム１の稼動状況からして適切であると判断される。そこで、判定部４２は、将来業務量特定部４８に指示を出力し、将来業務量特定部４８は、負荷値Ａ格納部３６及び業務処理量データ格納部３３を参照して、ユーザインターフェース部３１を介して、負荷値Ａ及び負荷値Ａの算出の基となった業務処理量に関する情報をユーザに提示する（ステップＳ１５）。例えば、図１５のような画面が表示される。図１５の画面例では、将来想定値の列をさらに含む基礎値入力エントリー更新欄と、ＰＫＧ負荷値Ａ算出・表示部と、チェック・ボタンとを含む。基礎値入力エントリー更新欄の処理件数の列及び時間帯の列には、負荷値Ａの算出の基となった業務処理量が表示される。

そして、ユーザは、基礎値入力エントリー更新欄の将来想定値の列に、将来の業務処理量の増減を考慮して入力する。すなわち、将来業務量特定部４８は、将来業務量特定処理を実施する（ステップＳ１７）。この処理については、２つの方法がある。第１の方法は、図１６に示すように、単純に図１５に示したような画面に入力された将来業務処理量の入力を受け付け、業務処理量データ格納部３３に格納する（ステップＳ４１）。例えば、図１７に示すように、業務種別毎、データ種別毎に、高負荷時の１日あたりの処理件数に対して将来想定値（将来業務処理量）が登録されるようになっている。その他、図９と同様に高負荷時に処理を完了すべき時間帯も登録される。なお、将来想定値については、全ての項目について入力しなくとも良い。入力されていない項目については、適切な負荷値Ａの算出の基礎となった業務処理量に関する情報をそのまま使用する。

但し、通常のユーザは、適切な負荷値Ａ及びその算出の基礎となった業務処理量に関する情報を参照しても適切な将来業務処理量を設定することが不可能な場合もある。そのような場合には、図１８に示すような処理を実施する。将来業務量特定部４８は、ユーザインターフェース部３１を介して、業務処理量の増減比率の入力をユーザに対して求める画面を表示する。例えば、図１５に示すような画面に、増減比率入力欄及び提案値算出ボタンを設けておき、ユーザからの業務処理量の増減比率の入力及び提案値算出指示を受け付け、例えばメインメモリ等の記憶装置に格納する（図１８：ステップＳ５１）。そして、業務処理量データ格納部３３を参照して、処理トランザクション項目格納部４４に格納された、ピーク時の処理トランザクション項目と、修正項目格納部４７に格納された修正入力項目とについて、入力された増減比率に応じた提案値を算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ５３）。なお、ピーク時の処理トランザクション項目と修正入力項目については重複する可能性もあるが、必ずしもユーザが提案に応じて変更するとは限らないので提案とは異なる項目について修正を入力した場合にはピーク時の処理トランザクション項目と修正入力項目とは重複しない。例えば、増減比率に１．５という数値が入力されれば、ピーク時の処理トランザクション項目及び修正入力項目の値が１．５倍される。

そして、ユーザインターフェース部３１を介して、ステップＳ５３で算出された提案値及び適切な負荷値Ａの算出ベースとなった業務処理量等をユーザに対して提示する（ステップＳ５５）。例えば図１９のような画面が表示される。図１９の画面例は、業務種別の列とデータ種別の列と処理件数の列と将来想定値の列と時間帯の列とを含む、業務処理量に関する情報の表示入力欄と、適切とされたＰＫＧ負荷値Ａの表示欄と、入力された業務処理量増減比率表示欄と、将来提案値案の表示欄とを含む。このようにユーザは、適切とされた負荷値Ａと、当該負荷値Ａの算出の基礎となった業務処理量と、将来提案値案（項目及び数値）と、業務処理量増減比率とを参照しつつ、将来の業務処理量を将来想定値の列に入力する。なお、全ての項目について将来の業務処理量を入力しなければならないわけではない。ユーザは、変動があると考える項目について入力を行う。このように項目及び数値につき提案がなされればユーザはより適切と考える数値等を入力することができるようになる。

将来業務量特定部４８は、ユーザインターフェース部３１を介してユーザから将来の業務処理量の入力を受け付け、業務処理量データ格納部３３に格納する（ステップＳ５７）。なお、業務処理量データ格納部３３に格納されたデータ例は図１７と同様である。

図６の説明に戻って、サイジング処理部３４は、係数テーブル格納部３５及び業務処理量データ格納部３３を参照して、所定のサイジング手法に従って将来の業務処理量に基づき負荷値Ｃを算出し、負荷値Ａ格納部３６に格納する（ステップＳ１９）。例えば、図２０に示すような計算が実行される。図２０は、図１０を拡張したテーブルであって、将来想定値の列が追加されている。この将来想定値の列に数値が入力されている場合にはその項目について将来想定値を利用して計算を行う。図２０の例では、販売管理伝票の処理件数については「１００」から「２００」へ増加することを想定しており、財務会計伝票についても「５００」から「８００」へ増加することを想定している。従って、これらの項目については将来想定値の列の値を用いて中間値１を算出すると共に、このように算出された中間値１から中間値２を算出して合計を算出する。そうすると、負荷値Ｃは「１１１２」となり「９９３」から増加しているとされる。

このように将来負荷値Ｃが算出されると、推奨機器抽出部４９は、換算テーブル格納部４１を参照して将来負荷値Ｃからシステム構成を特定し、将来負荷値Ｃと共に、ユーザインターフェース部３１を介してユーザに出力する（ステップＳ２１）。例えば図２１に示すような画面が表示される。図２１の例では、図１９に示した画面に将来負荷値Ｃ表示欄と、推奨構成表示欄とが追加されている。換算テーブル格納部４１には将来負荷値Ｃと完全に同一の負荷値が登録されていない場合もあるが、そのような場合には将来負荷値Ｃを上回る負荷値であって最も近い値のシステム構成を推奨システム構成として特定する。

このような処理を実施することにより、稼動状況に応じた適切な業務処理量に関する情報を特定することができる。また、さらに適切な業務処理量に関する情報をベースに将来必要となるシステム構成を特定することができるようになるため、正確且つ適切な見積もりを行うことができるようになる。

以上本発明の一実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上で示した画面例は一例であって必ずしも上で述べた構成に限定するものではない。また、資源最適化装置３の機能ブロックの各要素の配置、構成は、必ずしも実際のプログラムモジュールに対応するものではない。資源最適化装置３の機能ブロックの一部又は全てが解析対象システムに存在しているような実施の形態で実現されることもある。さらに、資源最適化装置３は、例えば複数台のコンピュータが処理を分担することにより実現されることもある。

さらに、サイジングに必要となる項目は、解析対象システム１において実施される処理の性質、例えば顧客の業態、業種によって異なる。例えば、販売小売業の場合には、販売関連の項目、すなわち販売伝票、財務伝票などが増減変更する主たる要素となる。また、製造業の場合には、上記の要素に加えＭＲＰの品目など生産管理に関する項目が増減変更する主たる要素となる。なお、サイジングについては別途行われて、サイジングの結果のみが資源最適化装置３に入力される場合もある。そのような場合には、負荷値Ａ格納部３６に、入力された負荷値Ａが格納される。

さらに、資源最適化装置３はコンピュータ装置であって、図２２に示すように、メモリ２５０１（記憶装置）とＣＰＵ２５０３（処理装置）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施の形態における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。本発明の実施の形態では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

（付記１）
解析対象システムにおいて処理されると推定される業務処理量に関するデータを複数の業務項目について取得し、業務処理量データ格納部に格納するステップと、
前記業務処理量データ格納部に格納されたデータから第１の負荷量を算出し、第１負荷量格納部に格納する第１負荷量算出ステップと、
前記解析対象システムの稼動状況を表すデータを取得し、稼動状況データ格納部に格納するステップと、
前記稼動状況データ格納部に格納されたデータから第２の負荷量を算出し、第２負荷量データ格納部に格納するステップと、
前記第１負荷量格納部に格納された前記第１の負荷量と前記第２負荷量データ格納部に格納された前記第２の負荷量とが所定の条件を満たしているか否かを判断することにより、前記業務処理量データ格納部に格納され且つ前記第１の負荷量算出の基礎となったデータが適切であるか否かを判定する判定ステップと、
を含み、コンピュータに実行される情報処理方法。

（付記２）
前記判定ステップにおいて前記第１及び第２の負荷量が所定の条件を満たしていないと判断された場合には、前記業務処理量に関するデータの修正をユーザに促し、当該ユーザにより修正されたデータを前記業務処理量データ格納部に格納するステップと、
前記第１負荷量算出ステップ及び前記判定ステップとを実行するステップと、
をさらに含む付記１記載の情報処理方法。

（付記３）
前記判定ステップにおいて前記第１及び第２の負荷量が所定の条件を満たしていると判断された場合には、前記複数の業務項目のうち少なくとも一部について将来の業務処理量に関するデータの入力をユーザに促し、前記業務処理量データ格納部に格納する将来業務処理量取得ステップと、
前記業務処理量データ格納部に格納された前記将来の業務処理量に関するデータを用いて、将来における第１の負荷量を算出し、記憶装置に格納するステップと、
をさらに含む付記１記載の情報処理方法。

（付記４）
負荷量とコンピュータの構成との対応テーブルを参照し、前記記憶装置に格納された前記将来における第１の負荷量からコンピュータの構成を特定し、ユーザに提示するステップ
をさらに含む付記３記載の情報処理方法。

（付記５）
解析対象システムにおいて処理されると推定される業務処理量に関するデータであって複数の業務項目についてのデータに基づき算出された第１の負荷量を取得し、第１負荷量格納部に格納する第１負荷量算出ステップと、
前記解析対象システムの稼動状況を表すデータを取得し、稼動状況データ格納部に格納するステップと、
前記稼動状況データ格納部に格納されたデータから第２の負荷量を算出し、第２負荷量データ格納部に格納するステップと、
前記第１負荷量格納部に格納された前記第１の負荷量と前記第２負荷量データ格納部に格納された前記第２の負荷量とが所定の条件を満たしているか否かを判断することにより、前記第１の負荷量算出の基礎となったデータが適切であるか否かを判定する判定ステップと、
を含み、コンピュータに実行される情報処理方法。

（付記６）
前記判定ステップにおいて前記第１及び第２の負荷量が所定の条件を満たしていないと判断された場合には、前記稼動状況データ格納部に格納されたデータを用いて修正すべき業務項目を特定する特定ステップ
をさらに含む付記１または付記５記載の情報処理方法。

（付記７）
前記業務処理量に関するデータと前記第１負荷量格納部に格納された前記第１の負荷値と前記第２負荷量格納部に格納された前記第２の負荷値とを参照し、特定された前記修正すべき業務項目の提案値を算出し、ユーザに提示するステップと、
をさらに含む付記６記載の情報処理方法。

（付記８）
前記特定ステップにおいて、
前記稼動状況データ格納部に格納されたデータを用いてリソース使用率が極大となる時点における業務項目を特定する
ことを特徴とする付記６記載の情報処理方法。

（付記９）
前記業務処理量に関するデータは、処理される伝票数及び処理時間帯のデータを含み、
前記提案値が、伝票数の提案値である
ことを特徴とする付記７記載の情報処理方法。

（付記１０）
第１の種類の業務パッケージにおける負荷量を第２の種類の業務パッケージにおける負荷量に換算するための係数が登録されている換算係数データ格納部を参照し、前記第１負荷量データ格納部に格納された第１の負荷量を指定の業務パッケージにおける負荷量に換算するステップ
をさらに含む付記１または付記５記載の情報処理方法。

（付記１１）
前記判定ステップにおいて前記第１及び第２の負荷量が所定の条件を満たしていないと判断された場合には、前記稼動状況データ格納部に格納されたデータを用いて修正すべき業務項目を特定する特定ステップと、
前記修正すべき業務項目を提示して、前記業務処理量に関するデータの修正をユーザに促し、当該ユーザにより修正されたデータを前記業務処理量データ格納部に格納するステップと、
前記第１負荷量算出ステップ及び前記判定ステップとを実行するステップと、
をさらに含み、
前記将来業務処理量取得ステップが、
前記業務処理量の変化率に関するデータの入力をユーザから受け付け、変化率データ格納部に格納するステップと、
前記修正すべき業務項目と前記修正されたデータに係る業務項目とのうち少なくともいずれかについて前記変化率データ格納部に格納された前記業務処理量の変化率に関するデータに基づき提案値を算出し、ユーザに提示するステップ
を含む付記３記載の情報処理方法。

（付記１２）
付記１乃至１１のいずれか１つ記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

（付記１３）
解析対象システムにおいて処理されると推定される業務処理量に関するデータを複数の業務項目について取得し、業務処理量データ格納部に格納する手段と、
前記業務処理量データ格納部に格納されたデータから第１の負荷量を算出し、第１負荷量格納部に格納する第１負荷量算出手段と、
前記解析対象システムの稼動状況を表すデータを取得し、稼動状況データ格納部に格納する手段と、
前記稼動状況データ格納部に格納されたデータから第２の負荷量を算出し、第２負荷量データ格納部に格納する手段と、
前記第１負荷量格納部に格納された前記第１の負荷量と前記第２負荷量データ格納部に格納された前記第２の負荷量とが所定の条件を満たしているか否かを判断することにより、前記業務処理量データ格納部に格納され且つ前記第１の負荷量算出の基礎となったデータが適切であるか否かを判定する判定手段と、
を有する情報処理装置。

（付記１４）
解析対象システムにおいて処理されると推定される業務処理量に関するデータであって複数の業務項目についてのデータに基づき算出された第１の負荷量を取得し、第１負荷量格納部に格納する第１負荷量算出手段と、
前記解析対象システムの稼動状況を表すデータを取得し、稼動状況データ格納部に格納する手段と、
前記稼動状況データ格納部に格納されたデータから第２の負荷量を算出し、第２負荷量データ格納部に格納する手段と、
前記第１負荷量格納部に格納された前記第１の負荷量と前記第２負荷量データ格納部に格納された前記第２の負荷量とが所定の条件を満たしているか否かを判断することにより、前記第１の負荷量算出の基礎となったデータが適切であるか否かを判定する判定手段と、
を有する情報処理装置。

本発明の実施の形態に係る機能ブロック図である。 換算テーブルの一例を示す図である。 第１の係数テーブルの一例を示す図である。 第２の係数テーブルの一例を示す図である。 リプレイス換算テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態におけるメインの処理フローを示す図である。 メインメニューの画面例を示す図である。 業務処理量に関する情報の入力画面例を示す図である。 業務処理量データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 負荷値Ａの算出例を示す図である。 稼動状況データ格納部に格納されるデータを説明するための図である。 稼動状況表示の画面例を示す図である。 業務処理量変更処理の処理フローを示す図である。 業務処理量の修正画面の一例を示す図である。 将来の業務処理量に関する情報の入力画面例を示す図である。 第１の将来業務量特定処理の処理フローを示す図である。 業務処理量データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 第２の将来業務量特定処理の処理フローを示す図である。 将来の業務処理量に関する情報の入力画面例を示す図である。 将来負荷値Ｃの算出例を示す図である。 推奨構成表示画面例を示す図である。 コンピュータシステムの機能ブロック図である。

符号の説明

１ 解析対象システム ３ 資源最適化装置
１１ 生産管理 １２ 販売管理 １３ 原価会計
１４ 稼動状況記録部 １５ 稼動状況データ格納部
３１ ユーザインターフェース部 ３２ 業務処理量取得部
３３ 業務処理量データ格納部 ３４ サイジング処理部
３５ 係数テーブル格納部 ３６ 負荷値Ａ格納部
３７ 稼動状況データ取得部 ３８ 稼動状況データ格納部
３９ 稼動状況ベース負荷値算出部 ４０ 負荷値Ｂ格納部
４１ 換算テーブル格納部 ４２ 判定部
４３ 処理トランザクション項目抽出部
４４ 処理トランザクション項目格納部
４５ 修正提案値算出部 ４６ 修正提案値格納部
４７ 修正項目格納部 ４８ 将来業務量特定部
４９ 推奨機器抽出部 ５０ リプレイス換算テーブル格納部

Claims (6)

1. ユーザから、解析対象システムにおいて処理されると推定される業務処理量に関するデータを複数の業務項目について取得し、業務処理量データ格納部に格納するステップと、
   前記業務処理量データ格納部に格納された前記業務処理量に関するデータを前記複数の業務項目の各々について換算して合算することによって第１の負荷量を算出し、第１負荷量格納部に格納する第１負荷量算出ステップと、
   前記解析対象システムの、所定時間毎のＣＰＵ使用率を取得し、稼動状況データ格納部に格納するステップと、
   システム構成と負荷値とを対応付けて格納している換算テーブルから前記解析対象システムのシステム構成に対応する、前記解析対象システムの負荷値を特定し、基準となるＣＰＵ使用率に対する、前記稼動状況データ格納部に格納された前記所定時間毎のＣＰＵ使用率のうちピーク時のＣＰＵ使用率の比率を前記解析対象システムの負荷値に対して乗じた値である第２の負荷量を算出し、第２負荷量データ格納部に格納するステップと、
   前記第１負荷量格納部に格納された前記第１の負荷量と前記第２負荷量データ格納部に格納された前記第２の負荷量との差、比又は前記第１の負荷量と前記第２の負荷量とを含む所定の算式の値が所定値未満であるか否かを判断することにより、前記業務処理量データ格納部に格納され且つ前記第１の負荷量算出の基礎となったデータが適切であるか否かを判定する判定ステップと、
   を含み、コンピュータに実行される情報処理方法。
2. 前記判定ステップにおいて前記第１の負荷量と前記第２の負荷量との差、比又は前記第１の負荷量と前記第２の負荷量とを含む所定の算式の値が前記所定値以上であると判定された場合には、前記業務処理量に関するデータの修正をユーザに促し、当該ユーザにより修正されたデータを前記業務処理量データ格納部に格納するステップと、
   前記第１負荷量算出ステップ及び前記判定ステップとを実行するステップと、
   をさらに含む請求項１記載の情報処理方法。
3. 前記判定ステップにおいて前記第１の負荷量と前記第２の負荷量との差、比又は前記第１の負荷量と前記第２の負荷量とを含む所定の算式の値が前記所定値未満であると判定された場合には、前記複数の業務項目のうち少なくとも一部について将来の業務処理量に関するデータの入力を前記ユーザに促し、前記ユーザからの入力を受け付けて前記業務処理量データ格納部に格納する将来業務処理量取得ステップと、
   前記業務処理量データ格納部に格納された前記将来の業務処理量に関するデータ及び前記将来業務処理量取得ステップでデータが取得されなかった業務項目については前記業務処理量データ格納部に格納されていた前記業務処理量に関するデータを前記複数の業務項目の各々について換算して合算することによって将来における第１の負荷量を算出し、記憶装置に格納するステップと、
   をさらに含む請求項１記載の情報処理方法。
4. 解析対象システムにおいて処理されるとユーザにより複数の業務項目について推定された業務処理量に関するデータから換算された第１の負荷量を取得し、第１負荷量格納部に格納するステップと、
   前記解析対象システムの、所定時間毎のＣＰＵ使用率を取得し、稼動状況データ格納部に格納するステップと、
   システム構成と負荷値とを対応付けて格納している換算テーブルから前記解析対象システムのシステム構成に対応する、前記解析対象システムの負荷値を特定し、基準となるＣＰＵ使用率に対する、前記稼動状況データ格納部に格納された前記所定時間毎のＣＰＵ使用率のうちピーク時のＣＰＵ使用率の比率を前記解析対象システムの負荷値に対して乗じた値である第２の負荷量を算出し、第２負荷量データ格納部に格納するステップと、
   前記第１負荷量格納部に格納された前記第１の負荷量と前記第２負荷量データ格納部に格納された前記第２の負荷量との差、比又は前記第１の負荷量と前記第２の負荷量とを含む所定の算式の値が所定値未満であるか否かを判断することにより、前記第１の負荷量算出の基礎となったデータが適切であるか否かを判定する判定ステップと、
   を含み、コンピュータに実行される情報処理方法。
5. 前記判定ステップにおいて前記第１の負荷量と前記第２の負荷量との差、比又は前記第１の負荷量と前記第２の負荷量とを含む所定の算式の値が所定値以上であると判定された場合には、前記稼動状況データ格納部に格納された前記稼動状況を示す数値の時系列データからピーク時に実施されている業務項目を、修正すべき業務項目として特定する特定ステップ
   をさらに含む請求項１または請求項４記載の情報処理方法。
6. 請求項１乃至５のいずれか１つ記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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