(57)【要約】【課題】顧客の目標に応じたソリューションを提案する。【解決手段】ユーザ企業の目標データを取得する目標取得部と、前記ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、前記ユーザ企業の目標を達成したことがある企業である類似企業の平均的な財務データを算出するモデル企業データ生成部と、前記ユーザ企業の目標と、前記類似企業の平均的な財務データとに基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定する判定部と、前記判定部によって判定されたソリューションを提案するソリューション提案部と、を備える。【選択図】図２
2020113213.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ企業の目標データを取得する目標取得部と、
前記ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、前記ユーザ企業の目標を達成したことがある企業である類似企業の平均的な財務データを算出するモデル企業データ生成部と、
前記ユーザ企業の目標と、前記類似企業の平均的な財務データとに基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定する判定部と、
前記判定部によって判定されたソリューションを提案するソリューション提案部と
を備えたソリューション提案装置。
【請求項２】
ユーザ企業の目標データを取得する目標取得部と、
前記ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、前記ユーザ企業の目標を達成したことがある企業である類似企業の平均的な取引データを算出するモデル企業データ生成部と、
前記ユーザ企業の目標と、前記類似企業の平均的な取引データとに基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定する判定部と、
前記判定部によって判定されたソリューションを提案するソリューション提案部と
を備えたソリューション提案装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データの経時的な変化に基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定する、請求項１または２に記載のソリューション提案装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データと、前記ソリューションとの対応関係に基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定し、
前記対応関係は、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データから前記ソリューションを導出するためのルールベース、あるいは、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データと前記ソリューションとを教師データとして機械学習した学習済みモデルにより規定されている、請求項１から３のいずれか一項に記載のソリューション提案装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データと、前記ユーザ企業の財務データまたは取引データとの比較に基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定する、請求項１または２に記載のソリューション提案装置。
【請求項６】
前記判定部は、将来の平均的な財務データまたは取引データを予測して、前記将来の平均的な財務データまたは取引データに基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定する、請求項１または２に記載のソリューション提案装置。
【請求項７】
ソリューション提案装置が実行する方法であって、
ユーザ企業の目標データを取得するステップと、
前記ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、前記ユーザ企業の目標を達成したことがある企業である類似企業の平均的な財務データを算出するステップと、
前記ユーザ企業の目標と、前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データとに基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定するステップと、
前記判定されたソリューションを提案するステップと
を含む方法。
【請求項８】
コンピュータを
ユーザ企業の目標データを取得する目標取得部と、
前記ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、前記ユーザ企業の目標を達成したことがある企業である類似企業の平均的な財務データを算出するモデル企業データ生成部と、
前記ユーザ企業の目標と、前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データとに基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定する判定部と、
前記判定部によって判定されたソリューションを提案するソリューション提案部と
して機能させるためのプログラム。
【請求項９】
ソリューション提案装置およびユーザ企業端末を含むソリューション提案システムであって、
前記ソリューション提案装置は、
前記ユーザ企業端末から、ユーザ企業の目標データを取得する目標取得部と、
前記ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、前記ユーザ企業の目標を達成したことがある企業である類似企業の平均的な財務データを算出するモデル企業データ生成部と、
前記ユーザ企業の目標と、前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データとに基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定する判定部と、
前記判定部によって判定されたソリューションを前記ユーザ企業端末に提案するソリューション提案部と、を備え、
前記ユーザ企業端末は、
前記ソリューション提案装置へ前記目標データを送信し、
前記ソリューション提案装置から前記ソリューションを示すデータを受信する、ソリューション提案システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソリューションを提案するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、銀行等の金融機関において、企業に対して営業活動を行う法人営業担当者（例えば、ＲＭ（Relationship Manager）等）は、顧客である企業の担当者と対面して、種々のサービスを提案していた。具体的には、ＲＭ等は、顧客の目標を達成するための施策（以下、ソリューションともいう）を顧客に提案している。例えば、ＲＭ等は、顧客に対して、資金調達のためのソリューションを提案したり、顧客の事業戦略や経営支援のためのソリューションを提案したり、国際業務のためのソリューションを提案したりしている。
【０００３】
上記のように直接対面するのではなく、非対面で金融機関がサービスを提案する手法が開示されている。例えば、特許文献１には、ユーザの過去の口座残高と入出金明細から将来の口座残高を推定して、推定した将来の口座残高に基づいて金融商品をレコメンドすることが記載されている（特許文献１の段落［００２２］参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−１６３５９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１では、推定される将来の口座残高に見合った金融商品をレコメンドしているに過ぎない。言い換えると、そのユーザが実際にどのような目標を立てているかに関わらず、一様な金融商品がレコメンドされてしまう。
【０００６】
そこで、本発明は、顧客の目標に応じたソリューションを提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、ユーザ企業の目標データを取得する目標取得部と、前記ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、前記ユーザ企業の目標を達成したことがある企業である類似企業の平均的な財務データを算出するモデル企業データ生成部と、前記ユーザ企業の目標と、前記類似企業の平均的な財務データとに基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定する判定部と、前記判定部によって判定されたソリューションを提案するソリューション提案部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ユーザの目標に応じたソリューションを提案することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係るソリューション提案システムの全体の構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るソリューション提案装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る財務データ格納部に格納されているデータの一例である。
【図４】本発明の一実施形態に係る取引データ格納部に格納されているデータの一例である。
【図５】本発明の一実施形態に係るモデル企業データ格納部に格納されているデータの一例である。
【図６】本発明の一実施形態に係るソリューション判定データ格納部に格納されているデータの一例である。
【図７】本発明の一実施形態に係る判定処理（売上重視）を示すフローチャートである。
【図８】本発明の一実施形態に係る判定処理（利益重視）を示すフローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態に係るソリューション提案処理を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施形態に係るソリューション提案装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態に係るソリューション提案システム１００の全体の構成図である。ソリューション提案システム１００は、ソリューション提案装置１０１およびユーザ企業端末１０２を含む。以下、それぞれについて説明する。
【００１２】
ソリューション提案装置１０１は、金融機関の顧客である企業（本発明に係るソリューションの提案を受ける企業。以下、ユーザ企業ともいう）から指定された目標に応じたソリューションを、ユーザ企業に提案するための装置である。ソリューション提案装置１０１は、１または複数のコンピュータからなる。ソリューション提案装置１０１は、任意のネットワーク１０３を介してユーザ企業端末１０２とデータを送受信することができる。後段で、図２を参照しながら、ソリューション提案装置１０１について詳細に説明する。
【００１３】
ユーザ企業端末１０２は、ユーザ企業の担当者が利用する端末である。ユーザ企業端末１０２は、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等のコンピュータである。ユーザ企業端末１０２は、任意のネットワーク１０３を介してソリューション提案装置１０１とデータを送受信することができる。具体的には、ユーザ企業端末１０２は、ユーザ企業端末１０２に入力された目標データを、ソリューション提案装置１０１へ送信する。また、ユーザ企業端末１０２は、目標に応じて提案されるソリューションを示すデータを、ソリューション提案装置１０１から受信してディスプレイ等の表示手段に表示する。
【００１４】
図２は、本発明の一実施形態に係るソリューション提案装置１０１の機能ブロック図である。ソリューション提案装置１０１は、目標取得部２０１、モデル企業データ生成部２０２、判定部２０３、ソリューション提案部２０４、財務データ格納部２０５、取引データ格納部２０６、モデル企業データ格納部２０７、ソリューション判定データ格納部２０８を含む。また、ソリューション提案装置１０１は、プログラムを実行することで、目標取得部２０１、モデル企業データ生成部２０２、判定部２０３、ソリューション提案部２０４として機能する。以下、それぞれについて説明する。
【００１５】
目標取得部２０１は、ユーザ企業端末１０２から、ユーザ企業端末１０２に入力された目標データを受信する。目標データは、ユーザ企業の目標を示すデータである。例えば、目標は、ユーザ企業が目標とする経営戦略（例えば、"売上重視"であるのか"利益重視"であるのか）、目標期間（つまり、目標を達成するまでの期間。例えば、"１年"、"２年"、"３年"）、目標値（例えば、売上または利益を"＋１０％"、"＋２０％"、"＋３０％"増加させる）である。また、目標取得部２０１は、ユーザ企業端末１０２から、ユーザ企業を特定するための識別子（例えば、企業ＩＤ）を受信する。目標取得部２０１は、ユーザ企業端末１０２から取得したデータを、モデル企業データ生成部２０２および判定部２０３が参照できるように任意のメモリに記憶する。
【００１６】
モデル企業データ生成部２０２は、ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、ユーザ企業の目標を達成したことがある企業（以下、類似企業ともいう）群の平均的な財務データおよび平均的な取引データを算出する。以下、類似企業群の平均的な財務データおよび平均的な取引データを有する仮想の企業をモデル企業と呼ぶ。モデル企業データ生成部２０２について詳細に説明する前に、まず、財務データ格納部２０５、取引データ格納部２０６について説明する。
【００１７】
財務データ格納部２０５は、ユーザ企業、および、モデル企業のもととなる企業（つまり、ユーザ企業の類似企業）の財務データおよび業種データを格納している。財務データは、企業の一定期間における財務状態を示すデータである。例えば、財務データは、各企業の各期（例えば、年次、半期、四半期、月次等）の決算書（財務諸表）のデータである。なお、財務データは、ＲＭ等が各企業の担当者から受領した決算書のデータであってもよいし、あるいは、他のシステム（例えば、各企業の決算書を提供するサービスを実施しているシステム）から取得された決算書のデータであってもよい。図３を参照しながら、財務データについて詳細に説明する。
【００１８】
図３は、本発明の一実施形態に係る財務データ格納部２０５に格納されているデータ３００の一例である。図３に示されるように、財務データ３００は、例えば、企業（企業ＩＤ）、業種（業種ＩＤ）、類似企業抽出項目（例えば、売上、営業利益、総資産、純資産、有利子負債の５項目）、ソリューション判定項目（例えば、給料手当、広告宣伝費、交際接待費、販売促進費等）といった項目のデータを含む。
【００１９】
「企業（企業ＩＤ）」は、企業を特定するための識別子（例えば、企業ＩＤ、企業名）である。
【００２０】
「業種（業種ＩＤ）」は、その企業の業種を特定するための識別子（例えば、業種ＩＤ、業種名）である。
【００２１】
「類似企業抽出項目」は、類似企業を抽出するために参照される項目である。例えば、「類似企業抽出項目」は、「売上」、「営業利益」、「総資産」、「純資産」、「有利子負債」の５項目である。
【００２２】
「ソリューション判定項目」は、提案すべきソリューションを判定するために参照される項目である。例えば、「ソリューション判定項目」は、「給料手当」、「広告宣伝費」、「交際接待費」、「販売促進費」等である。このほか、「ソリューション判定項目」は、「福利厚生費」、「研究開発費」、「賃貸料」、「無形固定資産」、「有形固定資産」、「売上原価」、「燃料費」、「支払手数料」、「通信・旅費・交通費」、「保険料」、「水道光熱費」、「棚卸資産合計」、「運賃・荷造包装費」、「事務用品・消耗品費」等を含むこともできる。
【００２３】
図２に戻る。取引データ格納部２０６は、ユーザ企業、および、モデル企業のもととなる企業（つまり、ユーザ企業の類似企業）の取引データを格納している。取引データは、企業が金融機関で開設している口座の入出金明細を示すデータである。図４を参照しながら、取引データについて詳細に説明する。
【００２４】
図４は、本発明の一実施形態に係る取引データ格納部２０６に格納されているデータ４００の一例である。図４に示されるように、取引データ４００は、例えば、日付、入金額、出金額、取引内容、差引残高といった項目のデータを含む。
【００２５】
「日付」は、企業（図４であれば、企業Ａ）の口座にて取引（入金または出金）が行われた日付である。
【００２６】
「入金額」は、その企業の口座へ入金された金額である。
【００２７】
「出金額」は、その企業の口座から出金された金額である。
【００２８】
「取引内容」は、取引の内容を示す。例えば、「取引内容」は、入金先（つまり、その企業の口座への振込を行った者）を示す。
【００２９】
「差引残高」は、取引後の口座の残高である。
【００３０】
なお、取引データは、１つの金融機関の入出金明細であってもよいし、あるいは、複数の金融機関の入出金明細であってもよい。つまり、ユーザ企業と類似企業の口座は、同一の金融機関の口座であってもよいし、あるいは、異なる金融機関の口座であってもよい。
【００３１】
図２のモデル企業データ生成部２０２の説明に戻る。上述のとおり、モデル企業データ生成部２０２は、ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、ユーザ企業の目標を達成したことがある企業（つまり、類似企業）群の平均的な財務データおよび平均的な取引データを算出する。
【００３２】
＜類似企業の抽出＞
具体的には、モデル企業データ生成部２０２は、財務データ格納部２０５内の財務データを参照して、ユーザ企業の業種と同一の業種である企業を抽出する。また、モデル企業データ生成部２０２は、財務データ格納部２０５内の財務データを参照して、ユーザ企業の「類似企業抽出項目（例えば、売上、営業利益、総資産、純資産、有利子負債の５項目）」の各項目の値との差が所定の範囲内（例えば、±○％）である企業を抽出する。また、モデル企業データ生成部２０２は、財務データ格納部２０５内の財務データを参照して、ユーザ企業の目標（例えば、経営戦略、目標期間、目標値）を達成したことがある企業を抽出する。例えば、モデル企業データ生成部２０２は、ユーザ企業が目標とする経営戦略に応じた財務データの項目（"売上重視"であれば「売上」、"利益重視"であれば「営業利益」など）の値が、ユーザ企業の目標期間と同一の期間に（例えば、１年間に）、ユーザ企業の目標値と同一の値（例えば、＋１０％）以上増加したことがある企業を抽出する。
【００３３】
例えば、図３で企業Ａの類似企業を抽出する場合、企業Ａと同一の業種である企業Ｂ、Ｄ、Ｅが抽出される。企業Ａの「類似企業抽出項目」の各項目の値と企業Ｂ、Ｄの「類似企業抽出項目」の各項目の値との差が所定の範囲内であるとすると、企業Ｂ、Ｄが抽出される。一方、企業Ａの「類似企業抽出項目」の各項目の値と企業Ｅの「類似企業抽出項目」の各項目の値との差が所定の範囲内でないとすると、企業Ｅは抽出されない。さらに、企業Ｂ、Ｄがユーザ企業の目標を達成したことがあるとすると、企業Ｂ、Ｄが類似企業として抽出される。
【００３４】
このように、ユーザ企業の目標を達成したことがある類似企業が抽出され、類似企業の財務データや取引データの特徴に基づいたソリューションが提案される。そのため、ユーザ企業は、類似企業がどのように目標を達成したのかに基づくソリューションの提案を受けることができる。
【００３５】
＜平均的なデータの算出＞
モデル企業データ生成部２０２は、抽出した類似企業の平均的な財務データおよび平均的な取引データを算出する。例えば、モデル企業データ生成部２０２は、類似企業群の「ソリューション判定項目（例えば、給料手当、広告宣伝費、交際接待費、販売促進費等）」の各項目の平均値を算出する。また、例えば、モデル企業データ生成部２０２は、類似企業群の口座への入金額の合計の平均値を算出する。また、例えば、モデル企業データ生成部２０２は、類似企業群の入金先の件数（つまり、いくつの企業から振り込まれているか）の平均値を算出する。モデル企業データ生成部２０２は、各期（例えば、当期、前期等）の、類似企業の平均的な財務データおよび平均的な取引データを算出することができる。なお、モデル企業データ生成部２０２が、各データの平均値ではなく、中央値や最頻値を算出するようにしてもよい。
【００３６】
＜モデル企業データの生成＞
モデル企業データ生成部２０２は、算出した類似企業の平均的な財務データおよび平均的な取引データを、モデル企業の財務データおよび取引データとして、モデル企業データ格納部２０７に記憶させる。なお、類似企業が１つしか抽出されなかった場合には、モデル企業データ生成部２０２は、全ての企業のうち目標を達成している企業をモデル企業として扱う。
【００３７】
モデル企業データ格納部２０７は、モデル企業データ生成部２０２が生成したモデル企業データを格納している。図５を参照しながら、モデル企業データについて詳細に説明する。
【００３８】
図５は、本発明の一実施形態に係るモデル企業データ格納部２０７に格納されているデータ５００の一例である。図５に示されるように、モデル企業データ５００は、例えば、類似企業の「ソリューション判定項目（例えば、給料手当、広告宣伝費、交際接待費、販売促進費等）」の各項目の平均値である。また、モデル企業データ５００は、例えば、類似企業の口座への入金額の合計の平均値である。また、モデル企業データ５００は、例えば、類似企業の入金先の件数の平均値である。
【００３９】
図２に戻る。判定部２０３は、ソリューション判定データ格納部２０８に格納されているソリューション判定データを参照して、ユーザ企業に対して提案すべきソリューションを判定する。判定部２０３は、ユーザ企業の目標と、モデル企業の財務データおよび取引データと基づいて、ユーザ企業に対して提案すべきソリューションを判定することができる。具体的には、判定部２０３は、モデル企業の財務データおよび取引データの経時的な変化に基づいて、ユーザ企業に対して提案すべきソリューションを判定することができる。判定部２０３について詳細に説明する前に、まず、ソリューション判定データ格納部２０８について説明する。
【００４０】
ソリューション判定データ格納部２０８は、ソリューション判定データを格納している。ソリューション判定データは、ユーザ企業に対して提案すべきソリューションを判定するための基準を示すデータである。つまり、ソリューション判定データは、どのような条件のときにどのようなソリューションを提案すべきかを示すデータである。ソリューションは、顧客の目標を達成するための施策（具体的には、金融機関あるいは金融機関以外が提供するサービス）である。例えば、ソリューションは、"ビジネスパートナーを紹介するビジネスマッチング"、"海外情報の提供"、"専門家（士業）の紹介"、"インターネットによる借入相談"、"オンラインによる資金調達"等である。図６を参照しながら、ソリューション判定データについて詳細に説明する。
【００４１】
図６は、本発明の一実施形態に係るソリューション判定データ格納部に格納されているデータ６００の一例である。図６に示されるように、ソリューション判定データ６００は、例えば、経営戦略、比較方法、比較指数、フラグ、判定結果といった項目のデータを含む。
【００４２】
「経営戦略」は、ユーザ企業が目標とする経営戦略（例えば、"売上重視"であるのか"利益重視"であるのか）である。つまり、提案されるソリューションは、ユーザ企業が目標とする経営戦略によって異なりうる。
【００４３】
「比較方法」は、モデル企業のどの期間の財務データ・取引データとどの期間の財務データ・取引データとを比較するのかを示す。例えば、「比較方法」は、当期÷前期（つまり、当期（例えば、当年）と前期（例えば、前年）との値を比較して増減を算出する）である。なお、ユーザ企業の目標期間に応じて、比較する期間の間隔を定めるようにしてもよい。例えば、目標期間が２年の場合、当年と前々年との値を比較して増減を算出する。つまり、提案されるソリューションは、ユーザ企業の目標期間によって異なりうる。
【００４４】
「比較指数」は、モデル企業の財務データ・取引データのうちどの項目を比較するのか（つまり、どの項目の経時的な変化に着目するのか）を示す。例えば、「比較指数」は、取引データの入金先件数、入金額合計である。また、例えば、「比較指数」は、財務データの「給料手当」、「広告宣伝費」、「交際接待費」、「販売促進費」、「福利厚生費」、「研究開発費」、「賃貸料」、「無形固定資産」、「有形固定資産」、「売上原価」、「燃料費」、「支払手数料」、「通信・旅費・交通費」、「保険料」、「水道光熱費」、「棚卸資産合計」、「運賃・荷造包装費」、「事務用品・消耗品費」等である。つまり、提案されるソリューションは、比較される財務データ・取引データの項目によって異なりうる。
【００４５】
「フラグ」は、特定のソリューションを提案すべきか否かを判定するためのフラグの有無を示す。フラグが有る場合には、判定部２０３は、あらかじめユーザ企業ごとにフラグが付与されたデータベース（図示せず）を参照して、ユーザ企業にフラグが付与されているか否かを判定する。例えば、「フラグ」は、ユーザ企業に国際業務（例えば、外為取引）を推進するフラグ（つまり、海外情報を提供するソリューションを提案すべきフラグ）、ユーザ企業にインターネットによる借入相談を推進するフラグ（つまり、インターネットによる借入相談を提供するソリューションを提案すべきフラグ）、ユーザ企業にオンラインによる資金調達を推進するフラグ（つまり、オンラインによる資金調達を提供するソリューションを提案すべきフラグ）である。つまり、提案されるソリューションは、ユーザ企業に付与されたフラグによって異なりうる。
【００４６】
「判定結果」は、「経営戦略」、「比較方法」、「比較指数」、「フラグ」の条件を満たす場合に、ユーザ企業に通知すべきメッセージおよび提案すべきソリューションを示す。図７および図８を参照しながら、より詳細に説明する。なお、提案すべきメッセージが無い場合には、メッセージのみが通知される。
【００４７】
図２の判定部２０３の説明に戻る。上述のとおり、判定部２０３は、モデル企業の財務データおよび取引データの経時的な変化に基づいて、ユーザ企業に対して提案すべきソリューションを判定することができる。以下、ユーザ企業が目標とする経営戦略が"売上重視"の場合の判定例と、ユーザ企業が目標とする経営戦略が"利益重視"の場合の判定例とを説明する。
【００４８】
＜売上重視＞
図７は、本発明の一実施形態に係る判定処理（売上重視）を示すフローチャートである。
【００４９】
ステップ７０１（Ｓ７０１）において、判定部２０３は、モデル企業の、当期の入金額および入金先件数と、前期の入金額および入金先件数とを参照して、当期または前期に少なくとも１つの入金先から振り込まれているか否かを判定する。つまり、当期と前期の入金額合計＞０かつ当期と前期の入金件数合計＞０の場合はステップ７０２へ進み、それ以外の場合はステップ７０４へ進む。
【００５０】
ステップ７０２（Ｓ７０２）において、判定部２０３は、モデル企業の、当期と前期との入金先件数の比率（つまり、当期の入金先件数÷前期の入金先件数）と、当期と前期との１件あたりの入金額の比率（つまり、当期の１件当たりの入金額÷前期の１件あたりの入金額）とを比較する。入金先件数の比率≧１件あたり入金額の比率の場合はステップ７０３へ進み、それ以外の場合は図６の判定ＩＤ：３の判定結果となる。
【００５１】
判定ＩＤ：３の場合、入金先件数の比率＜１件あたり入金額比率であるので、モデル企業は、販売先１社あたりの売上を伸ばすことによって売上目標を達成している可能性が高い。そのため、ソリューション提案装置１０１は、ユーザ企業端末１０２に対して、販売先１社あたりの売上を伸ばすべきであると通知する。
【００５２】
ステップ７０３（Ｓ７０３）において、判定部２０３は、ユーザ企業に国際業務推進フラグが付与されているか否かを判定する。付与されていない場合は図６の判定ＩＤ：１の判定結果となり、付与されている場合は図６の判定ＩＤ：２の判定結果となる。
【００５３】
判定ＩＤ：１の場合、入金先件数の比率≧１件あたり入金額の比率であるので、モデル企業は、販売先数を伸ばすことによって売上目標を達成している可能性が高い。そのため、ソリューション提案装置１０１は、ユーザ企業端末１０２に対して、新規販売先の開拓を提案する（例えば、ビジネスマッチングのソリューションを提案する）。
【００５４】
判定ＩＤ：２の場合、判定ＩＤ：１の場合と同様である。さらに、国際業務推進フラグが付与されているので、海外情報を提供するソリューションも提案する。
【００５５】
ステップ７０４（Ｓ７０４）において、判定部２０３は、モデル企業の財務データの対象科目（項目）のなかに当期の値が前期の値よりも増加している科目があるか否かを判定する。増加している科目が１つ以上ある場合はステップ７０５へ進み、それ以外の場合はステップ７０７へ進む。
【００５６】
ここで、財務データの対象科目について説明する。売上重視の場合は、財務データの項目のうち売上増加に影響を与える項目が対象科目となる。
【００５７】
ステップ７０５（Ｓ７０５）において、判定部２０３は、すべての対象科目の増加率（つまり、前期の値から当期の値への増加率）を算出して、増加率が大きいものから順に（つまり、より増加しているものを）所定の個数の項目を抽出する。なお、各対象科目に重み付けをしてもよい。
【００５８】
ステップ７０６（Ｓ７０６）において、判定部２０３は、Ｓ７０５で抽出した項目が有形固定資産であるか否かを判定する。有形固定資産でない場合は図６の判定ＩＤ：４の判定結果となり、有形固定資産である場合は図６の判定ＩＤ：５〜８の判定結果となる。
【００５９】
判定ＩＤ：４の場合、例えば、給料手当が増加（例えば、○年で○％増加）しているのであれば、モデル企業は、人員増強や給与見直しにより従業員のモチベーションを上げることによって売上目標を達成している可能性が高い。そのため、ソリューション提案装置１０１は、ユーザ企業端末１０２に対して、人事評価制度見直しによる従業員満足度の向上や雇用助成金の活用で人材雇用を検討することを提案する（例えば、専門家である社会保険労務士を紹介するソリューションを提案する）。
【００６０】
判定ＩＤ：５〜８の場合、対象科目が有形固定資産であるので、モデル企業は、設備投資を行うことによって売上目標を達成している可能性が高い。そのため、ソリューション提案装置１０１は、ユーザ企業端末１０２に対して、設備投資を検討することを提案する（例えば、インターネットによる借入相談、オンラインによる資金調達を提供するソリューションを提案する）。
【００６１】
ステップ７０７（Ｓ７０７）において、ソリューション提案装置１０１は、ユーザ企業端末１０２に対して、モデル企業からは有意な特徴を見出せなかったこと、および、全ての企業のうち目標を達成している企業に見受けられる特徴を通知することができる。
【００６２】
このように、売上重視の場合、モデル企業の取引データに基づいて、モデル企業が販売先数を増加させて売上を増加させたのか、あるいは、１社あたりの売上を増加させて売上を増加させたのかを推察することができる。また、モデル企業の財務データに基づいて、どの科目（例えば、設備投資か設備投資以外）の値を増加させて売上を増加させたのかを推察することができる。
【００６３】
図８は、本発明の一実施形態に係る判定処理を示すフローチャートである。
【００６４】
ステップ８０１（Ｓ８０１）において、判定部２０３は、モデル企業の財務データの対象科目（項目）のなかに当期の値が前期の値よりも減少している科目があるか否かを判定する。減少している科目が１つ以上ある場合はステップ８０２へ進み、それ以外の場合はステップ８０５へ進む。
【００６５】
ここで、財務データの対象科目について説明する。利益重視の場合は、財務データの項目のうち利益増加に影響を与える項目が対象科目となる。
【００６６】
ステップ８０２（Ｓ８０２）において、判定部２０３は、すべての対象科目の減少率（つまり、前期の値から当期の値への減少率）を算出して、減少率が大きいものから順に（つまり、より減少しているものを）所定の個数の項目を抽出する。なお、各対象科目に重み付けをしてもよい。
【００６７】
ステップ８０３（Ｓ８０３）において、判定部２０３は、Ｓ８０３で抽出した項目が売上原価であるか否かを判定する。売上原価である場合はステップ８０４へ進み、売上原価でない場合は図６の判定ＩＤ：１１〜１４の判定結果となる。
【００６８】
判定ＩＤ：１１〜１４の場合、例えば、燃料費が減少（例えば、○年で○％減少）しているのであれば、モデル企業は、燃料費を見直すことによって利益目標を達成している可能性が高い。そのため、ソリューション提案装置１０１は、ユーザ企業端末１０２に対して、燃料費の見直しを検討することを提案する（例えば、専門家である税理士や中小企業診断士を紹介するソリューションを提案する）。
【００６９】
ステップ８０４（Ｓ８０４）において、判定部２０３は、ユーザ企業に国際業務推進フラグが付与されているか否かを判定する。付与されていない場合は図６の判定ＩＤ：９の判定結果となり、付与されている場合は図６の判定ＩＤ：１０の判定結果となる。
【００７０】
判定ＩＤ：９の場合、モデル企業は、売上に対して売上原価を抑える（つまり、仕入コストを圧縮して）ことによって利益目標を達成している可能性が高い。そのため、ソリューション提案装置１０１は、ユーザ企業端末１０２に対して、新規仕入先の開拓を提案する（例えば、ビジネスマッチングのソリューションを提案する）。
【００７１】
判定ＩＤ：１０の場合、判定ＩＤ：９の場合と同様である。さらに、国際業務推進フラグが付与されているので、海外情報を提供するソリューションも提案する。
【００７２】
ステップ８０５（Ｓ８０５）において、判定部２０３は、モデル企業の、当期と前期との財務データの対象科目（項目）の値の比率（つまり、当期の対象科目の値÷前期の対象科目の値）と、当期と前期との売上の比率（つまり、当期の売上÷前期の売上）とを比較する。売上の増加率よりもが小さい増加率である科目が１つ以上ある場合はステップ８０６へ進み、それ以外の場合はステップ８０８へ進む。
【００７３】
ステップ８０６（Ｓ８０６）において、判定部２０３は、すべての対象科目の増加率（つまり、前期の値から当期の値への増加率）を算出して、増加率が小さいものから順に（つまり、より増加していないものを）所定の個数の項目を抽出する。なお、各対象科目に重み付けをしてもよい。
【００７４】
ステップ８０７（Ｓ８０７）において、判定部２０３は、Ｓ８０６で抽出した項目が売上原価であるか否かを判定する。売上原価である場合は図６の判定ＩＤ：９〜１０の判定結果となり、売上原価でない場合は図６の判定ＩＤ：１１〜１４の判定結果となる。
【００７５】
ステップ８０８（Ｓ８０８）において、ソリューション提案装置１０１は、ユーザ企業端末１０２に対して、モデル企業からは有意な特徴を見出せなかったこと、および、全ての企業のうち目標を達成している企業に見受けられる特徴を通知することができる。
【００７６】
このように、利益重視の場合、モデル企業の財務データに基づいて、どの科目（例えば、仕入コストか仕入コスト以外）の値を減少させて利益を増加させたのかを推察することができる。
【００７７】
以上のように、モデル企業の財務データまたは取引データの特徴から、どのようにモデル企業が目標を達成したのかを推察して、ユーザ企業が目標を達成するために必要なソリューションを提案することができる。
【００７８】
＜ＡＩによる判定＞
判定部２０３は、ソリューション判定データ格納部２０８に格納された基準に基づいてソリューションを判定するだけでなく（ルールベース）、機械学習によって生成された学習済みモデルに基づいてソリューションを判定することもできる。具体的には、判定部２０３は、入力データがユーザ企業の目標およびモデル企業の財務データ・取引データであり、出力データがソリューションである教師データを用いて機械学習を行うことによって生成された学習済みモデルに基づいて、ソリューションを判定することができる。
【００７９】
＜ユーザ企業とモデル企業との比較による判定＞
判定部２０３は、ユーザ企業の財務データおよび取引データと、モデル企業の財務データおよび取引データとを比較して、ソリューションを判定することができる。具体的には、判定部２０３は、ユーザ企業の財務データの経時的な変化と、モデル企業の財務データの経時的な変化とを比較して、両者の変化の差に基づいてソリューションを判定することができる。また、判定部２０３は、ユーザ企業の入金先件数や入金額合計の経時的な変化と、モデル企業の入金先件数や入金額合計の経時的な変化とを比較して、両者の変化の差に基づいてソリューションを判定することができる。
【００８０】
＜将来の予測データを用いた判定＞
判定部２０３は、モデル企業の将来の財務データ・取引データを予測して、モデル企業の将来の財務データ・取引データに基づいて、ソリューションを判定することができる。
【００８１】
＜ソリューション提案前の注意喚起＞
なお、ソリューション提案装置１０１は、ソリューションを提案する前に、ユーザ企業の財務データおよび取引データを分析して、ユーザ企業が有する課題を推察して注意喚起することができる。具体的には、ソリューション提案装置１０１は、ユーザ企業の財務データおよび取引データに基づいて、ユーザ企業が有する課題（例えば、販売先数の減少、販売先１社あたりの売上の減少、仕入れコストの増大等）を推察する。そして、ソリューション提案装置１０１は、推察した課題をユーザ企業端末１０２に通知する。その後、目標取得部２０１が、ユーザ企業端末１０２から、注意喚起に対する目標データ（つまり、ユーザ企業が注意喚起を考慮のうえ立てた目標）を受信するようにしてもよい。
【００８２】
図２に戻る。ソリューション提案部２０４は、ユーザ企業に対してソリューションを提案する。具体的には、ソリューション提案部２０４は、判定部２０３が判定したソリューションを示すデータを、ユーザ企業端末１０２へ送信する。例えば、ソリューション提案部２０４は、法人顧客向けのポータルサイト内にあるソリューションを提案するためのサイトを、ユーザ企業端末１０２に表示させることができる。
【００８３】
図９は、本発明の一実施形態に係るソリューション提案処理を示すフローチャートである。
【００８４】
ステップ９０１（Ｓ９０１）において、ソリューション提案装置１０１は、ユーザ企業端末１０２から、目標データを受信する。さらに、ソリューション提案装置１０１は、ユーザ企業端末１０２から、ユーザ企業を特定するための識別子を受信する。
【００８５】
ステップ９０２（Ｓ９０２）において、ソリューション提案装置１０１は、Ｓ９０１で受信した識別子によって特定されるユーザ企業のモデル企業データを生成する。具体的には、ソリューション提案装置１０１は、ユーザ企業の類似企業を抽出する。この際、ソリューション提案装置１０１は、Ｓ９０１で受信した目標を達成したことがある企業を類似企業として抽出することができる。次に、ソリューション提案装置１０１は、類似企業の平均的な財務データおよび平均的な取引データを算出する。次に、ソリューション提案装置１０１は、算出した平均的な財務データおよび平均的な取引データを、モデル企業の財務データおよび取引データとして、モデル企業データ格納部２０７に記憶させる。
【００８６】
ステップ９０３（Ｓ９０３）において、ソリューション提案装置１０１は、Ｓ９０１で受信した目標と、Ｓ９０３で生成したモデル企業の財務データおよび取引データとに基づいて、ユーザ企業に対して提案すべきソリューションを判定する。
【００８７】
ステップ９０４（Ｓ９０４）において、ソリューション提案装置１０１は、Ｓ９０３で判定されたソリューションを示すデータを、ユーザ企業端末１０２へ送信する。例えば、ソリューション提案装置１０１は、法人顧客向けのポータルサイト内にあるソリューションを提案するためのサイトを、ユーザ企業端末１０２に表示させることができる。
【００８８】
図１０は、本発明の一実施形態に係るソリューション提案装置１０１のハードウェア構成を示すブロック図である。ソリューション提案装置１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３を有する。ＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３は、いわゆるコンピュータを形成する。
【００８９】
また、ソリューション提案装置１０１は、補助記憶装置４、表示装置５、操作装置６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置７、ドライブ装置８を有する。なお、ソリューション提案装置１０１の各ハードウェアは、バス９を介して相互に接続されている。
【００９０】
ＣＰＵ１は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。
【００９１】
ＲＯＭ２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ２は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。
【００９２】
ＲＡＭ３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ３は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。
【００９３】
補助記憶装置４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。
【００９４】
表示装置５は、ソリューション提案装置１０１の内部状態等を表示する表示デバイスである。
【００９５】
操作装置６は、ソリューション提案装置１０１の管理者がソリューション提案装置１０１に対して各種指示を入力する入力デバイスである。
【００９６】
Ｉ／Ｆ装置７は、ネットワーク１０３に接続し、ユーザ企業端末１０２と通信を行うための通信デバイスである。
【００９７】
ドライブ装置８は記憶媒体１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記憶媒体１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記憶媒体１０には、ＥＰＲＯＭ (Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
【００９８】
なお、補助記憶装置４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記憶媒体１０がドライブ装置８にセットされ、該記憶媒体１０に記録された各種プログラムがドライブ装置８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置４にインストールされる各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置７を介して、ネットワーク１０３とは異なる他のネットワークよりダウンロードされることでインストールされてもよい。
【００９９】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【０１００】
１００  ソリューション提案システム
１０１  ソリューション提案装置
１０２  ユーザ企業端末
１０３  ネットワーク
２０１  目標取得部
２０２  モデル企業データ生成部
２０３  判定部
２０４  ソリューション提案部
２０５  財務データ格納部
２０６  取引データ格納部
２０７  モデル企業データ格納部
２０８  ソリューション判定データ格納部
３００  財務データ
４００  取引データ
５００  モデル企業データ
６００  ソリューション判定データ
【図１】
2020113213.tif 000003
【図２】
2020113213.tif 000004
【図３】
2020113213.tif 000005
【図４】
2020113213.tif 000006
【図５】
2020113213.tif 000007
【図６】
2020113213.tif 000008
【図７】
2020113213.tif 000009
【図８】
2020113213.tif 000010
【図９】
2020113213.tif 000011
【図１０】
2020113213.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】令和2年3月26日(2020.3.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ企業の目標データを取得する目標取得部と、
前記ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、前記ユーザ企業の目標を達成したことがある企業である類似企業の平均的な財務データを算出するモデル企業データ生成部と、
前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データと、ソリューションとの対応関係に基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定し、前記対応関係は、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データから前記ソリューションを導出するためのルールベース、あるいは、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データと前記ソリューションとを教師データとして機械学習した学習済みモデルにより規定されている、判定部と、
前記判定部によって判定されたソリューションを提案するソリューション提案部と
を備えたソリューション提案装置。
【請求項２】
ユーザ企業の目標データを取得する目標取得部と、
前記ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、前記ユーザ企業の目標を達成したことがある企業である類似企業の平均的な取引データを算出するモデル企業データ生成部と、
前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な取引データと、ソリューションとの対応関係に基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定し、前記対応関係は、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な取引データから前記ソリューションを導出するためのルールベース、あるいは、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な取引データと前記ソリューションとを教師データとして機械学習した学習済みモデルにより規定されている、判定部と、
前記判定部によって判定されたソリューションを提案するソリューション提案部と
を備えたソリューション提案装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データの経時的な変化に基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定する、請求項１または２に記載のソリューション提案装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データと、前記ユーザ企業の財務データまたは取引データとの比較に基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定する、請求項１または２に記載のソリューション提案装置。
【請求項５】
前記判定部は、将来の平均的な財務データまたは取引データを予測して、前記将来の平均的な財務データまたは取引データに基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定する、請求項１または２に記載のソリューション提案装置。
【請求項６】
ソリューション提案装置が実行する方法であって、
ユーザ企業の目標データを取得するステップと、
前記ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、前記ユーザ企業の目標を達成したことがある企業である類似企業の平均的な財務データまたは取引データを算出するステップと、
前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データと、ソリューションとの対応関係に基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定し、前記対応関係は、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データから前記ソリューションを導出するためのルールベース、あるいは、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データと前記ソリューションとを教師データとして機械学習した学習済みモデルにより規定されている、ステップと、
前記判定されたソリューションを提案するステップと
を含む方法。
【請求項７】
コンピュータを
ユーザ企業の目標データを取得する目標取得部と、
前記ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、前記ユーザ企業の目標を達成したことがある企業である類似企業の平均的な財務データまたは取引データを算出するモデル企業データ生成部と、
前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データと、ソリューションとの対応関係に基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定し、前記対応関係は、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データから前記ソリューションを導出するためのルールベース、あるいは、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データと前記ソリューションとを教師データとして機械学習した学習済みモデルにより規定されている、判定部と、
前記判定部によって判定されたソリューションを提案するソリューション提案部と
して機能させるためのプログラム。
【請求項８】
ソリューション提案装置およびユーザ企業端末を含むソリューション提案システムであって、
前記ソリューション提案装置は、
前記ユーザ企業端末から、ユーザ企業の目標データを取得する目標取得部と、
前記ユーザ企業と財務データが類似している同業種の企業であり、かつ、前記ユーザ企業の目標を達成したことがある企業である類似企業の平均的な財務データまたは取引データを算出するモデル企業データ生成部と、
前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データと、ソリューションとの対応関係に基づいて、前記ユーザ企業に提案するソリューションを判定し、前記対応関係は、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データから前記ソリューションを導出するためのルールベース、あるいは、前記ユーザ企業の目標および前記類似企業の平均的な財務データまたは取引データと前記ソリューションとを教師データとして機械学習した学習済みモデルにより規定されている、判定部と、
前記判定部によって判定されたソリューションを前記ユーザ企業端末に提案するソリューション提案部と、を備え、
前記ユーザ企業端末は、
前記ソリューション提案装置へ前記目標データを送信し、
前記ソリューション提案装置から前記ソリューションを示すデータを受信する、ソリューション提案システム。