(57)【要約】  【課題】効率よく商談を進める態様を提供する。  【解決手段】情報処理装置は、ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて対象商談ベクトルを生成する生成部１０と、記憶部４０に記憶されている、商談に関する比較商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて当該比較商談文書に対する複数の比較商談ベクトルから、前記対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する選択部２０と、前記選択部２０によって選択された比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報を出力する出力部３０と、を有する。【選択図】  図１
2020119128.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて対象商談ベクトルを生成する生成部と、
記憶部に記憶されている、商談に関する比較商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて当該比較商談文書に対する複数の比較商談ベクトルから、前記対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報を出力する出力部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記比較商談文書及び前記対象商談文書の各々は商談の題名を含み、
前記生成部は、商談の題名を用いて前記比較商談ベクトル及び前記対象商談ベクトルを生成する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記出力部は、商談内容情報として、前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談を行った担当者の人材情報を出力する、請求項１又は２のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記担当者の人材情報は、当該担当者へのアクセス手段を含む、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記出力部は、商談内容情報として、前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談における受注額、予算額又は競合企業を出力する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記出力部は、商談内容情報として、前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談における相手方担当者に関連する関連担当者情報を出力するとともに、当該関連担当者情報に関連付けされた担当者の人材情報を出力する、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記比較商談文書及び前記対象商談文書の各々は商談の題名及び商談レポートを含み、
前記生成部は、商談の題名及び商談レポートを用い、商談の題名に対する第一重みと商談レポートに対する第二重みとを用いて前記比較商談ベクトル及び前記対象商談ベクトルを生成し、
前記第一重みと前記第二重みの値を商談の進行に合わせて変える、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記比較商談文書及び前記対象商談文書の各々は商談の題名及び商談レポートを含み、
前記生成部は、商談レポートの数量から商談の進捗状況を判断し、商談の題名、商談レポート及び商談の進捗状況を用いて前記比較商談ベクトル及び前記対象商談ベクトルを生成する、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
生成部によって、ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて対象商談ベクトルを生成する工程と、
記憶部に記憶されている、商談に関する比較商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて当該比較商談文書に対する複数の比較商談ベクトルから、選択部によって、前記対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する工程と、
出力部によって、前記選択部で選択された比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報を出力する工程と、
を備える、情報処理方法。
【請求項１０】
情報処理装置にインストールするためのプログラムであって、
プログラムをインストールされた情報処理装置は、
ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて対象商談ベクトルを生成する生成部と、
記憶部に記憶されている、商談に関する比較商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて当該比較商談文書に対する複数の比較商談ベクトルから、前記対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報を出力する出力部と、
を備える、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商談に関する情報を提供する情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から営業活動を効率よく行うことが試みられている。特許文献１では、自社の営業先である第一の企業及び第一の企業により加工された商材の販売先となる第二の企業を含む、複数の企業間の販売関係を管理する第１の管理情報と、自社の営業部署と第１の管理情報に含まれる複数の企業との販売関係を管理する第２の管理情報とを読み出し、読み出した第１の管理情報及び第２の管理情報に基づいて、複数の企業間の販売関係を示す図であって、自社の所定の営業部署と、複数の企業のうちの少なくともいずれかとの対応関係を視認可能な状態の図を生成して出力することで、自社の営業部署の販売関係を把握可能とし、営業活動を効率よく行うことが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８-９２３６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、従来とは異なるアプローチで効率よく商談を進める態様を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による情報処理装置は、
ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて対象商談ベクトルを生成する生成部と、
記憶部に記憶されている、商談に関する比較商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて当該比較商談文書に対する複数の比較商談ベクトルから、前記対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報を出力する出力部と、
を備えてもよい。
【０００６】
本発明による情報処理装置において、
前記比較商談文書及び前記対象商談文書の各々は商談の題名を含み、
前記生成部は、商談の題名を用いて前記比較商談ベクトル及び前記対象商談ベクトルを生成してもよい。
【０００７】
本発明による情報処理装置において、
前記出力部は、商談内容情報として、前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談を行った担当者の人材情報を出力してもよい。
【０００８】
本発明による情報処理装置において、
前記担当者の人材情報は、当該担当者へのアクセス手段を含んでもよい。
【０００９】
本発明による情報処理装置において、
前記出力部は、商談内容情報として、前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談における受注額、予算額又は競合企業を出力してもよい。
【００１０】
本発明による情報処理装置において、
前記出力部は、商談内容情報として、前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談における相手方担当者に関連する関連担当者情報を出力するとともに、当該関連担当者情報に関連付けされた担当者の人材情報を出力してもよい。
【００１１】
本発明による情報処理装置において、
前記比較商談文書及び前記対象商談文書の各々は商談の題名及び商談レポートを含み、
前記生成部は、商談の題名及び商談レポートを用い、商談の題名に対する第一重みと商談レポートに対する第二重みとを用いて前記比較商談ベクトル及び前記対象商談ベクトルを生成し、
前記第一重みと前記第二重みの値を商談の進行に合わせて変えてもよい。
【００１２】
本発明による情報処理装置において、
前記比較商談文書及び前記対象商談文書の各々は商談の題名及び商談レポートを含み、
前記生成部は、商談レポートの数量から商談の進捗状況を判断し、商談の題名、商談レポート及び商談の進捗状況を用いて前記比較商談ベクトル及び前記対象商談ベクトルを生成してもよい。
【００１３】
本発明による情報処理方法は、
生成部によって、ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて対象商談ベクトルを生成する工程と、
記憶部に記憶されている、商談に関する比較商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて当該比較商談文書に対する複数の比較商談ベクトルから、選択部によって、前記対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する工程と、
出力部によって、前記選択部で選択された比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報を出力する工程と、
を備えてもよい。
【００１４】
本発明によるブログラムは、
情報処理装置にインストールするためのプログラムであって、
プログラムをインストールされた情報処理装置は、
ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて対象商談ベクトルを生成する生成部と、
記憶部に記憶されている、商談に関する比較商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて当該比較商談文書に対する複数の比較商談ベクトルから、前記対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報を出力する出力部と、
を備えてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明において、記憶部に記憶された複数の比較商談ベクトルの中から、ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて生成された対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択部が選択し、当該比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報が出力される態様を採用した場合には、ユーザが入力した対象商談文書に近い情報を持つ商談内容情報をユーザが確認することができ、ユーザは商談を進めるに際して有益な情報を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態による情報処理装置における学習過程の処理の流れを示した図である。
【図２】図２は、本発明の第１の実施の形態による情報処理装置における類似商談算出過程の処理の流れを示した図である。
【図３】図３は、本発明の第１の実施の形態による情報処理装置の構成を示した概略ブロック図である。
【図４】図４は、本発明の第１実施の形態による情報処理装置で出力される情報の一例を示した図である。
【図５】図５は、本発明の第１の実施の形態による情報処理装置における処理の流れを示したフローである。
【図６】図６は、本発明の第１実施の形態による情報処理装置で出力される画面の一態様を示した図である。
【図７】図７は、本発明の第１実施の形態による情報処理装置で実現される機能の一例を示した図である。
【図８】図８は、本発明の第２の実施の形態による情報処理装置における学習過程の処理の流れを示した図である。
【図９】図９は、本発明の第２の実施の形態による情報処理装置における類似商談算出過程の処理の流れを示した図である。
【図１０】図１０は、同じ文言（「火力」という文言）でも文脈によって意味が異なること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】
第１の実施の形態
《構成》
本実施の形態の情報処理装置は、一つの装置から構成されてもよいし複数の装置から構成されてもよい。また、複数の装置から情報処理装置が構成される場合には、各装置が同じ部屋等の同じ空間に設けられる必要はなく、異なる部屋、異なる建物、異なる地域等に設けられてもよい。本実施の形態では「及び／又は」を用いて説明することもあるが、「又は」という文言は「及び」の意味も含んでいる。つまり、Ａ又はＢという文言は、Ａ単独、Ｂ単独、並びに、Ａ及びＢを含んだ概念である。
【００１８】
図３に示すように、情報処理装置は、単語と当該単語に紐づけられている重みとを関連付けて記憶するとともに、商談に関する比較商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて生成された当該比較商談文書に対する比較商談ベクトルを複数記憶する記憶部４０と、ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて対象商談ベクトルを生成する生成部１０と、対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する選択部２０と、選択部２０によって選択された比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報を出力する出力部３０と、を有してもよい。生成部１０で生成された対象商談文書も記憶部４０で記憶されてもよい。
【００１９】
本願において対象商談ベクトルに「近い」比較商談ベクトルとは、対象商談ベクトルと比較した場合、類似度が閾値以上である比較商談ベクトルのことを意味する。このため、「対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する」というのは、対象商談ベクトルを基準として、類似度が閾値以上にある比較商談ベクトルを選択することを意味している。この類似度は、対象商談ベクトルと比較商談ベクトルの内積を用いて判断してもよい。対象商談ベクトル及び比較商談ベクトルの各々は特徴ベクトルであってもよい。
【００２０】
比較商談文書及び対象商談文書の各々は商談の題名を含んでもよい。生成部１０は、商談の題名を用いて比較商談ベクトル及び対象商談ベクトルを生成してもよい。
【００２１】
出力部３０は、商談内容情報として、選択部２０によって選択された比較商談ベクトルを有する商談を行った担当者の人材情報を出力してもよい。人材情報としては、当該担当者の氏名、連絡先の他、役職に関する情報が含まれてもよい。
【００２２】
担当者の人材情報は、当該担当者へのアクセス手段を含んでもよい。アクセス手段としては電子メールアドレスや内線番号を含む電話番号を用いてもよい。
【００２３】
出力部３０は、商談内容情報として、選択部２０によって選択された比較商談ベクトルを有する商談における受注額、予算額及び／又は競合企業を出力してもよい。
【００２４】
選択部２０で比較商談ベクトルを選択する場合には業種によってフィルタリングをかけてもよく、ユーザが入力した業種と合致又は類似する業種の母集団から比較商談ベクトルを選択するようにしてもよい。但し、このようなフィルタリングは必ずしも必要ではない。このようなフィルタリングをかけない態様を採用した場合には、異業種での商談内容を参考にすることができる点で有益である。特に異業種の担当者とユーザが面談を行うことで、従来であれば交わることのなかった人材のコラボレーションにより、より広い知見に基づいたビジネスを提供する機会を得ることができる点で有益である。また、この観点からすると、フィルタリングをかける際にユーザが入力した業種と異なる業種の母集団から比較商談ベクトルを選択するように制御可能となってもよい。類似業種かどうか、また異なる業種かどうかは予めリストで記憶部４０に登録されていてもよい。
【００２５】
出力部３０は、商談内容情報として、選択部２０によって選択された比較商談ベクトルを有する商談における相手方担当者に関連する関連担当者情報を出力するとともに、当該関連担当者情報に関連付けされた担当者の人材情報を出力してもよい。関連担当者情報には、相手方担当者の氏名、連絡先の他、役職に関する情報が含まれてもよい。相手方担当者に関連付けされた担当者としては、例えば相手方担当者の上司を挙げることができる。
【００２６】
比較商談文書及び対象商談文書の各々は商談の題名及び商談レポートを含んでもよい。生成部１０は、商談の題名及び商談レポートを用い、商談の題名に対する第一重みと商談レポートに対する第二重みとを用いて比較商談ベクトル及び対象商談ベクトルを生成してもよい。第一重みと第二重みとは異なる値となってもよい。
【００２７】
生成部１０は、商談レポートの数量から商談の進捗状況を判断し、商談の題名、商談レポート及び商談の進捗状況を用いて比較商談ベクトル及び対象商談ベクトルを生成してもよい。数量というのは日付に基づいて判断してもよく、日付が異なる度に「１」だけ増えるようにしてもよい。例えば異なる日付の商談レポートが３つある場合には、当該商談の数量は「３」になるようにしてもよい。
【００２８】
生成部１０が人工知能機能を有し、大量のテキストデータで用いられている単語間（例えばＷＥＢ上で用いられている単語間）の近さから対象となる単語の特徴ベクトルを作成してもよい。単語の近さは、生成部１０の人工知能機能によって、例えばＷＥＢ上のサイト（ＳＮＳサイト等も含む。）での単語の用いられ方（単語の前後関係等）から推測されて決定され（学習され）、随時又は適宜、アップデートされてもよい。単語の近さに関する情報は、記憶部４０に記憶されてもよい。
【００２９】
生成部１０は、商談に関する文書内で用いられている単語の使用頻度から、文書内における当該単語の重みを生成してもよい。重みを決定する際には、単語が一般的に使われる単語かどうかも考慮し、「助詞」については重みを低くし（例えば「０」とし）、あまり使用されない単語については重みを高くしてもよい。商談に関する文書で頻繁に用いられる単語については重みを低くしてもよい。
【００３０】
ある程度の実績データが記憶部４０に蓄積された場合には、予め入力されていた過去の実績データは削除されてもよい。また、一定期間（例えば５年）よりも古い実績データは削除されてもよい。このように一定期間内（例えば５年以内）の実績データのみに基づいてベクトルを生成する場合には、比較的新しい実績データを用いてベクトルを生成できる点で有益である。
【００３１】
上記人工知能機能の一例として、機械学習の手法を用いた分類器を用いてもよい。この分類器は、例えば、過去の実績データから、高い精度のベクトルを生成するように、機械学習技術によって、利用する採用変数と、その係数を定めてもよい。そして、定められた採用変数と、その係数を、対象となる商談情報に適用することで、類似する商談情報が選択部２０で選択されてもよい。上記人工知能機能は、回帰分析、決定木分析等を行ってもよい。回帰分析では、過去の実績データから高い精度のベクトルを生成するための所定の関数が定まり、この関数に対象となる商談に関する情報を組み入れることで、当該商談に関するベクトルが生成される。決定木分析では、目標事象が生じる確率が最も確からしくなるように（高い精度のベクトルを生成するように）、利用する採用変数とその係数が定められ、定められた採用変数と係数を用いた決定木に、対象となる商談に関する情報を組み入れることで、当該商談に関するベクトルが生成される。機械学習技術に関しては、様々なモデルを採用することができ、例えば、ロジスティクス回帰モデル、ランダムフォレストモデル、ツリーモデル等を採用することができる。
【００３２】
本実施の形態の生成部１０、選択部２０、出力部３０、記憶部４０等の各部材は、一つ又は複数のＩＣチップ又は電子モジュール等で実現されてもよいし、回路構成によって実現されてもよい。また、一つの電子部材が制御部となり、これら生成部１０、選択部２０及び出力部３０の機能を果たしてもよい。
【００３３】
次に、より具体的な態様を用いて説明する。以下では、商談情報として商談名を用いた態様を中心に説明するが、あくまでも一例であり、これに限られるものではない。商談情報として、プロジェクト名を用いてもよい、営業報告書のような商談レポートを用いてもよい。
【００３４】
［学習過程］
図１では学習過程が示されている。このような学習は毎日行われてもよいし、一週間に一回、一か月に一回というように、適宜なタイミングでなされてもよい。
【００３５】
図１における形態素解析（Ｓ１１）では、記憶部４０の一種である商談データベースに記憶されている全ての商談名等の商談情報を形態素解析し、単語単位に分割する。この結果得られた単語のうち、品詞情報を参照し、名詞のみを残してもよい。さらに予め設定した除外ワードリストに基づき、意図する類似度に寄与しない単語を除外してもよい。この形態素解析では、商談名等の商談情報と除外ワードリストが入力され、全過去商談内に存在する単語リストが出力されてもよい。
【００３６】
図１における単語ベクトル化（Ｓ１２）では、Word2Vec等により、商談名等の商談情報に含まれる単語を２００次元の数値ベクトル化してもよい。予めWikipedia（登録商標）日本語版等のＷＥＢサイトから数値ベクトル化しておいた単語ベクトルと比較し、ＷＥＢサイトからの情報で生成した単語ベクトルに含まれる単語はそのベクトルを採用し、ＷＥＢサイトに含まれない単語は商談名等の商談情報からベクトル化した単語ベクトルを採用してもよい。このように商談名等の商談情報と比較してＷＥＢサイトの情報を優先してもよいが、ＷＥＢサイトの情報と比較して商談名等の商談情報を優先するようにしてもよい。この単語ベクトル化では、上記単語リスト及びWikipedia日本語版等のＷＥＢサイトから生成した単語ベクトルが入力され、単語×２００次元数値のテーブルが出力されてもよい。
【００３７】
図１における単語重要度計算（Ｓ１３）では、TFIDF等により、各商談名における単語の重要度を算出してもよい。商談名等の当該商談情報に対象単語が多く含まれていれば重要度が上昇し、対象単語が他の商談情報にも含まれていれば重要度は減少するようにしてもよい。この単語重要度計算では、全過去商談内に存在する単語リストが入力され、商談×単語の重要度マトリクスと、単語毎のＩＤＦのテーブルが出力されてもよい。
【００３８】
図１における商談ベクトル化（Ｓ１４）では、単語ベクトルと単語重要度を用いて、商談名等の商談情報をベクトル化して、商談ベクトルを生成してもよい。このようにして生成された商談ベクトルは記憶部４０で記憶されてもよい。この商談ベクトル化では、単語×２００次元数値のテーブル及び商談×単語の重要度マトリクスが入力され、商談×２００次元数値のテーブルが出力されてもよい。
【００３９】
商談ベクトル化では、以下の算出式が用いられてもよい。
2020119128.tif 000003
2020119128.tif 000004
はＴＦ（Term Frequency）であり、
2020119128.tif 000005
はＩＤＦ（Inverse Document Frequency）である。また、ｔは単語ベクトルであり、ｎｔ,ｂは、単語tの商談dの中での出現回数であり、
2020119128.tif 000006
は、商談dにおける単語すべての出現回数の和であり、Ｎは全商談数であり、ｄｆ（ｔ）は単語tが出現する商談数である。
【００４０】
図１における重み付き単語ベクトル化（Ｓ１５）では、単語重要度計算の途中で得られたＩＤＦを単語ベクトルに対して重みとして掛け、重み付き単語ベクトルを生成してもよい。このようにして生成された重み付き単語ベクトルは記憶部４０で記憶されてもよい。この重み付き単語ベクトル化では、単語×２００次元数値のテーブル及び単語毎ＩＤＦのテーブルが入力され、単語×２００次元数値のテーブル（重み付き）が出力されてもよい。
【００４１】
［類似商談算出過程］
図２では類似商談算出過程が示されている。このような算出は、利用者が商談名等の商談情報を入力することで開始されてもよい。
【００４２】
図２における形態素解析（Ｓ２１）では、新規に登録された商談名等の商談情報を形態素解析し、単語単位に分割する。この結果得られた単語のうち、品詞情報を参照し、名詞のみを残すようにしてもよい。さらに予め設定した除外ワードリストに基づき、類似度に寄与しない単語は除外してもよい。この形態素解析では、新規商談名等の商談情報が入力され、新規商談に存在する単語リストが出力されてもよい。
【００４３】
図２における新規商談ベクトル化（Ｓ２２）では、新規商談名等の商談情報に登場する単語の重み付き単語ベクトルを足し合わせ、新規商談名をベクトル化してもよい。この新規商談ベクトル化では、新規商談に存在する単語リスト及び単語×２００次元数値のテーブル（重み付き）が入力され、新規商談ベクトル（２００次元）が出力されてもよい。このように重み付き単語ベクトルを用いて新規商談ベクトルを生成することで、類似度計算における精度を高めることができる。
【００４４】
図２における類似度計算（Ｓ２３）では、新規商談ベクトルと既に生成されている（過去）商談ベクトルの内積を取ることで、類似度を計算してもよい。この類似度計算では新規商談ベクトル及び商談×２００次元数値のテーブルが入力され、商談毎類似度のテーブルが出力されてもよい。
【００４５】
図２における類似商談提示（Ｓ２４）では、選択部２０が、新規商談ベクトルと類似度が大きいものの中から閾値によって提示候補を決めてもよいし、類似度の大きいものから順に所定数の候補が提示候補と決定されてもよい。提示候補の中から当該新規商談と登録者が同じ商談は除外してもよい。この結果得られた類似商談リストを提示してもよい。この類似商談提示では、商談毎類似度のテーブルが入力され、類似商談リストが出力されてもよい。
【００４６】
本実施の形態のように単語分散表現化及び出現頻度にもとづく重み付けを行い、商談名等の商談情報をベクトル化することで、キーワード検索とは異なり、文字がマッチしていなくても類似性を評価可能となる。
【００４７】
一例として「工場の自動化」という商談名を入力した場合には、図４で示すような類似商談名と距離（distance）を含む結果が出力され、「自動化」という単語がなくても、「省エネ」や「IoT導入」などを含む類似商談がリストアップされることとなる。
【００４８】
《方法》
主に図５を用いて、本実施の形態の情報処理装置を用いた情報処理方法の一例について説明する。なお、ここでは一例を示しており、上記「構成」で述べた全ての態様及び下記「効果」で述べる全ての態様を「方法」において適用することができる。
【００４９】
ユーザが新規商談をパソコンの端末といった入力部から入力すると、当該新規商談に関する情報が記憶部４０の一種である商談データベースに登録される。なお情報の入力は音声によって行われてもよい。
【００５０】
生成部１０は所定の時間毎（例えば１０〜３０秒毎、典型的には２０秒毎）に商談データベースにアクセスし、新規商談が入力されたかどうかを確認する。なお、このような態様に限られることはなく、新規商談が入力されると自動的に生成部１０が当該新規商談に関する情報を入手するようにしてもよい。所定の時間毎に商談データベースにアクセスして新規商談の情報を取得する態様を採用した場合には、商談データベースとの間での簡易な連携で新規商談の情報を入手でき、またメンテナンスがしやすい点で有益である。
【００５１】
新規商談が入力されていることが確認できた場合には、生成部１０は、当該新規商談に関する情報を抽出し、当該新規商談に類似する類似商談を算出する。そして、例えば一定数の類似商談（例えば上位５つ）又は閾値以上の類似度を有する類似商談が選択部２０で選択される。
【００５２】
このように類似商談が選択部２０で選択されると、選択された類似商談に関する情報が電子メールを介してユーザに送信される。電子メールではリンク情報が含まれており、リンク情報をクリックすることで、図６に示すような情報を見られるようにしてもよい。図６では、顧客名、プロジェクトコードであるＰコード、担当者を示すＰＭ、受注額、競合企業が示される態様となっている。担当者を示すＰＭではリンク情報が含まれており、当該リンク情報をクリックすると、担当者に関する情報を閲覧できるようにしてもよい。担当者に関する情報としては、アクセス手段の他に顔写真が含まれてもよい。このような顔写真を確認できるようにすることで、当該担当者と実際に打ち合わせを行う際にスムーズに会うことができ、また顔写真から自己と面識があるかをユーザが判断できる点で有益である。担当者に関する情報としては、当該担当者の入社年、役職、保有資格等も含まれてもよい。役職が含まれる態様を採用した場合に当該担当者に気軽にアクセスできるかどうかをユーザが判断でき、入社年が含まれる態様を採用した場合には当該担当者の同期の知人を介して当該担当者にアクセスすることも可能となる。
【００５３】
商談データベースに登録されている商談に関する情報の全て又は一部が一定時間（例えば深夜であり、一例として午前２時）に取得される。なお、既に記憶部４０で取得されている情報は取得されず、未だ取得されていない商談に関する情報のみ（差分のみ）が生成部１０で取得されてもよい。
【００５４】
そして、このようにして取得された商談データベースに登録されている商談に関する情報を用いて、生成部１０が機械学習を行い、商談のベクトル化を行う。このようにベクトル化された情報を用いて、前述した新規商談と類似するベクトルを持つ商談を選択することとなる。
【００５５】
なお、図７に示す態様では、商談類似度学習と、新規商談監視及びコメント投稿、新規商談監視及びコメント投稿が機能しているかどうかを監視するプロセス監視、パスワード設定等を一般的な運用を管理する運用管理が行われることが示されている。
【００５６】
《効果》
次に、上述した構成からなる本実施の形態による効果であって、未だ説明していないものを中心に説明する。
【００５７】
記憶部４０に記憶された複数の比較商談ベクトルの中から、ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて生成された対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択部２０が選択し、当該比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報が出力される態様を採用した場合には、ユーザが入力した対象商談文書に近い情報を持つ商談内容情報をユーザが確認することができ、ユーザは商談を進めるに際して有益な情報を得ることができる。また、ベクトル化することで、キーワード検索とは異なり、文字がマッチしていなくても類似性の高い商談情報にアクセスすることができる。
【００５８】
比較商談文書及び対象商談文書の各々が商談の題名を含み、商談の題名（つまり商談名）を用いて比較商談ベクトル及び対象商談ベクトルを生成する態様を採用した場合には、商談の題名を根拠にユーザは類似性の高い商談情報にアクセスすることができる。特に商談の題名の付け方をルール付けしている企業においてはこのような態様を採用することは有益である。また、商談の題名だけを用いて比較商談ベクトル及び対象商談ベクトルを生成する場合には、特徴ベクトルといったベクトル作成を簡易・迅速に行うことができる点で非常に有益である。商談の題名を用いる場合には、商談が進んでも当該題名は変わらない点でもシステムを簡易なものとすることができる点で優れている。また商談の題名と商談レポートのようなその他の商談情報を用いる場合には、商談の進行状況に合わせて商談の題名とその他の商談情報との重み（相対的な重みの値）を変えてもよく、商談の初期段階では商談の題名に対する第一重みＷ１をその他の商談情報に対する第二重みＷ２よりも重くし、商談が進んできた場合（例えば所定回数の商談が行われた場合、または商談開始から一定期間が経過した場合）には、商談の題名に対する第一重みＷ１をその他の商談情報に対する第二重みＷ２よりも軽くするように変化させてもよい。
【００５９】
商談内容情報として選択部２０によって選択された比較商談ベクトルを有する商談を行った担当者の人材情報が出力される態様を採用した場合には、人材情報を利用することで当該担当者にアクセスでき、ユーザが確認したい商談の内容を当該担当者に直接聞くことができる。この意味からすると、担当者の人材情報が当該担当者へのアクセス手段を含む場合には、非常に有益である。
【００６０】
商談内容情報として、選択部２０によって選択された比較商談ベクトルを有する商談における受注額又は予算額を出力する態様を採用した場合には、比較している商談の規模感をつかむことができ、自己が進めている商談と近いかどうかをユーザが判断できる。また商談内容情報として、選択部２０によって選択された比較商談ベクトルを有する商談における競合企業を出力する態様を採用した場合には、自己が進めている商談と同じ競合企業であるかどうかをユーザが判断できる。競合企業が同一であった場合には、過去の商談（比較商談）ではどのような対応を当該競合企業が取って来たかを担当者に聞いたり、記憶部４０に記憶されている情報から取得したりすることができる。一例としては、競合企業が技術力で勝負してくるのか価格面で勝負してくるのか等をユーザは把握することができる。
【００６１】
商談内容情報として、選択部２０によって選択された比較商談ベクトルを有する商談における相手方担当者に関連する関連担当者情報を出力するとともに、当該関連担当者情報に関連付けされた担当者の人材情報を出力する態様を採用した場合には、自己が進めている商談と、過去の商談（比較商談）での相手方担当者や当該相手方担当者に関連付けされた担当者とを比較することができる。相手方担当者に関連付けされた担当者として相手方担当者の上司が登録されている場合には、自己が進めている商談の相手方担当者の上司と過去の商談（比較商談）での上司が合致する場合には、過去の商談での競合企業の商談の仕方を参照することができる。
【００６２】
比較商談文書及び対象商談文書の各々は商談の題名及び商談レポートを含み、商談の題名及び商談レポートを用いて、比較商談ベクトル及び対象商談ベクトルを生成する態様を採用した場合には、商談の題名及び商談レポートの両方を用いてベクトル（特徴ベクトル）を生成することから、商談内容にも着目して類似性を判断でき、より精度の高いで類似商談を提示できる。商談の題名に対する重みと商談レポートに対する重みの相対的な値を商談の進行に合わせて変える態様を採用した場合には、商談の進行状況に応じて商談の題名と商談レポートの重みを変えることができ、より高い精度で類似商談を提示できる。
【００６３】
商談レポートの数量から商談の進捗状況を判断し、商談の題名、商談レポート及び商談の進捗状況を用いて比較商談ベクトル及び対象商談ベクトルを生成する態様を採用した場合には、商談の題名及び商談レポートに加えて商談の進行状況も加味してベクトル（特徴ベクトル）を生成することから、自己が進めている商談の進行状況も合致する類似商談を提示できる点で有益である。また商談レポートの数量を用いることで、商談の進捗状況を簡易に情報として取り込むことができる点で有益である。
【００６４】
なお、商談レポートの数量に加えて又は数量に変えて、商談開始から経過した長さ（年月日）を用いて商談の進行状況を判断し、当該商談の進行状況を用いて特徴ベクトルを生成してもよい。
【００６５】
第２の実施の形態
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
【００６６】
本実施の形態では、図８で示すように学習過程において「言語モデルによる単語ベクトル化」の工程（Ｓ８８）が行われ、図９で示すように類似商談算出過程において「重み付き単語ベクトルによる新規商談名ベクトル化」の工程（Ｓ９２）及び「言語モデルによる新規商談名ベクトル化」の工程（Ｓ９８）が行われている。本実施の形態では、第１の実施の形態で採用したあらゆる構成を第２の実施の形態でも採用することができる。第１の実施の形態で説明した部材に対しては同じ符号を付して説明する。
【００６７】
図８における形態素解析（Ｓ８１）、単語ベクトル化（Ｓ８２）、単語重要度計算（Ｓ８３）及び重み付き単語ベクトル化（Ｓ８５）では、図１における形態素解析（Ｓ１１）、単語ベクトル化（Ｓ１２）、単語重要度計算（Ｓ１３）及び重み付き単語ベクトル化（Ｓ１５）と同様の処理が行われる。
【００６８】
図８における言語モデルによる単語ベクトル化（Ｓ８８）では、あらかじめ学習しておいた言語モデル（ニューラルネットワーク）に過去商談名等の商談情報の単語を入力し、次元を追加して特徴ベクトル（次元追加特徴ベクトル）を生成してもよく、例えば１０２４次元の数値ベクトル化してもよい。この言語モデルによる単語ベクトル化では単語リスト及び学習済み言語モデル（学習済み深層学習モデル）が入力され、単語×１０２４次元数値のテーブルが出力されてもよい。
【００６９】
言語モデルを用いた商談ベクトル化（Ｓ８８）を用い場合には、あらかじめ大量の文書から深層学習により、単語をベクトル化する外部モデルを構築しておいてもよい。この外部モデルを適用することで、追加次元（例えば１０２４次元数値）のテーブルを出力してもよい。
【００７０】
図８における商談ベクトル化（Ｓ８４）では、単語ベクトルと単語重要度を用いて、商談名をベクトル化してもよい。さらに言語モデルから作成した単語ベクトルを用いて商談名等の商談情報をベクトル化し、両者を線形接合して、次元を追加したテーブルが生成されてもよい。この商談ベクトル化では、例えば、単語×２００次元数値のテーブル、商談×単語の重要度マトリクス及び単語×１０２４次元数値のテーブルが入力され、商談×１２２４次元数値のテーブルが出力されてもよい。
【００７１】
図９では、次元の追加された特徴ベクトルを用いて、類似商談が検出されることになる。図９における形態素解析（Ｓ９１）、重み付き単語ベクトルによる新規商談ベクトル化（Ｓ９２）及び類似商談提示（Ｓ９４）では、図２における形態素解析（Ｓ２１）、新規商談ベクトル化（Ｓ２２）及び類似商談提示（Ｓ２４）と同様の処理が行われる。
【００７２】
図９における言語モデルによる新規商談ベクトル化（Ｓ９８）では、新規商談名等の商談情報に登場する単語を予め学習しておいた言語モデルに順番に入力し、単語ベクトルを得てもよい。それらを足し合わせて、新規商談名等の商談情報をベクトル化してもよい。この言語モデルによる新規商談ベクトル化では、新規商談等の商談情報に存在する単語リスト及び学習済み言語モデルが入力され、言語モデルによる新規商談ベクトル（１０２４次元）が出力されてもよい。
【００７３】
図９における類似度計算（Ｓ９３）では、重み付き単語ベクトルによる新規商談ベクトル化及び言語モデルによる新規商談ベクトル化の出力を線形接合した１２２４次元の新規商談ベクトルと既に生成されている（過去）商談ベクトルの内積を取ることで、類似度を計算してもよい。この類似度計算では、新規商談ベクトル、言語モデルによる新規商談ベクトル及び商談×１２２４次元数値のテーブルが入力され、商談毎の類似度のテーブルが出力されてもよい。
【００７４】
本実施の形態のような態様を採用することで、次元数を増やすことができる。このため、いわゆる多義語にもより適切に対応することができ、同じ文言でも前後の単語との関係から文言の意味に「深さ」を加えることができる。つまり、文脈を考慮することによって、同じ文字であっても文脈に沿った意味に合わせてベクトル化することができる。図１０に示す態様では、同じ「火力」という文字でも、第一領域では火器の「火力」を意味し、第二領域では火力発電の「火力」を意味し、第三領域では調理時の「火力」を意味することが示されているが、このような意味の違いを考慮して特徴ベクトルを生成できる。
【００７５】
上述した各実施の形態の記載及び図面の開示は、特許請求の範囲に記載された発明を説明するための一例に過ぎず、上述した実施の形態の記載又は図面の開示によって特許請求の範囲に記載された発明が限定されることはない。
【符号の説明】
【００７６】
１０        生成部
２０        選択部
３０        出力部
４０        記憶部
【図１】
2020119128.tif 000007
【図２】
2020119128.tif 000008
【図３】
2020119128.tif 000009
【図４】
2020119128.tif 000010
【図５】
2020119128.tif 000011
【図６】
2020119128.tif 000012
【図７】
2020119128.tif 000013
【図８】
2020119128.tif 000014
【図９】
2020119128.tif 000015
【図１０】
2020119128.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】令和2年6月3日(2020.6.3)
【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】
ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて対象商談ベクトルを生成する生成部と、
記憶部に記憶されている、商談に関する比較商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて当該比較商談文書に対する複数の比較商談ベクトルから、前記対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報を出力する出力部と、
を備え、
前記比較商談文書及び前記対象商談文書の各々は商談の題名及び商談レポートを含み、
前記生成部は、商談の題名及び商談レポートを用い、商談の題名に対する第一重みと商談レポートに対する第二重みとを用いて前記比較商談ベクトル及び前記対象商談ベクトルを生成する情報処理装置。
【請求項２】
前記出力部は、商談内容情報として、前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談を行った担当者の人材情報を出力する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記担当者の人材情報は、当該担当者へのアクセス手段を含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記出力部は、商談内容情報として、前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談における受注額、予算額又は競合企業を出力する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記出力部は、商談内容情報として、前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談における相手方担当者に関連する関連担当者情報を出力するとともに、当該関連担当者情報に関連付けされた担当者の人材情報を出力する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて対象商談ベクトルを生成する生成部と、
記憶部に記憶されている、商談に関する比較商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて当該比較商談文書に対する複数の比較商談ベクトルから、前記対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報を出力する出力部と、
を備え、
前記比較商談文書及び前記対象商談文書の各々は商談の題名及び商談レポートを含み、
前記生成部は、商談の題名及び商談レポートを用い、商談の題名に対する第一重みと商談レポートに対する第二重みとを用いて前記比較商談ベクトル及び前記対象商談ベクトルを生成し、
前記第一重みと前記第二重みの値を商談の進行に合わせて変える、情報処理装置。
【請求項７】
前記比較商談文書及び前記対象商談文書の各々は商談の題名及び商談レポートを含み、
前記生成部は、商談レポートの数量から商談の進捗状況を判断し、商談の題名、商談レポート及び商談の進捗状況を用いて前記比較商談ベクトル及び前記対象商談ベクトルを生成する、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
生成部によって、ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて対象商談ベクトルを生成する工程と、
記憶部に記憶されている、商談に関する比較商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて当該比較商談文書に対する複数の比較商談ベクトルから、選択部によって、前記対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する工程と、
出力部によって、前記選択部で選択された比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報を出力する工程と、
を備え、
前記比較商談文書及び前記対象商談文書の各々は商談の題名及び商談レポートを含み、
前記生成部は、商談の題名及び商談レポートを用い、商談の題名に対する第一重みと商談レポートに対する第二重みとを用いて前記比較商談ベクトル及び前記対象商談ベクトルを生成する情報処理方法。
【請求項９】
情報処理装置にインストールするためのプログラムであって、
プログラムをインストールされた情報処理装置は、
ユーザが入力した対象商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて対象商談ベクトルを生成する生成部と、
記憶部に記憶されている、商談に関する比較商談文書に含まれている単語と当該単語に紐づけられている重みとを用いて当該比較商談文書に対する複数の比較商談ベクトルから、前記対象商談ベクトルに近い１つ以上の比較商談ベクトルを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された比較商談ベクトルを有する商談に関する商談内容情報を出力する出力部と、
を備え、
前記比較商談文書及び前記対象商談文書の各々は商談の題名及び商談レポートを含み、
前記生成部は、商談の題名及び商談レポートを用い、商談の題名に対する第一重みと商談レポートに対する第二重みとを用いて前記比較商談ベクトル及び前記対象商談ベクトルを生成するプログラム。