(57)【要約】【課題】営業担当者と顧客とを考慮して、効率よく営業活動を行えるようにする。【解決手段】生成部１５ａが、過去の所定期間Ｎの営業関連データと、該所定期間Ｎの後の所定期間Ｍにおける顧客による受注有無を示す情報とを教師データとして用いて、任意の顧客の所定期間Ｎの営業関連データが入力されて、営業関連データの所定期間Ｎの後の所定期間Ｍにおけるこの顧客による受注可否の予測結果を出力する受注予測モデル１４ａを学習により生成する。予測部１５ｂが、生成された受注予測モデル１４ａに所定期間Ｎの営業関連データを入力することにより、所定の商品カテゴリの商品の将来の所定期間Ｍにおける顧客による受注可否を予測する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の所定期間の営業関連データを教師データとして取得し、
前記教師データを用いて、所定期間の営業関連データを入力とし、
前記所定期間の後の所定の期間における顧客による受注確率を出力とする、
受注予測モデルを生成する受注予測モデルの生成方法。
【請求項２】
コンピュータに機能させるための受注予測モデルであって、
過去の所定期間の営業関連データと、該所定期間の後の所定期間における顧客による受注有無を示す情報とを教師データとして用いて、機械学習により、該受注予測モデルのパラメータが学習され、
任意の顧客の所定期間の営業関連データが入力されて、
前記営業関連データの前記所定期間の後の所定期間における前記任意の顧客による受注可否の予測結果を出力するよう、
コンピュータを機能させるための受注予測モデル。
【請求項３】
前記営業関連データとして、営業担当者データ、顧客データ、受注データ、日報データまたは企業分類データが入力されることを特徴とする請求項２に記載の受注予測モデル。
【請求項４】
前記営業関連データにおける、営業担当者の特徴量、顧客の特徴量、業種の特徴量を抽出する前処理が行われたデータが入力されることを特徴とする請求項２に記載の受注予測モデル。
【請求項５】
さらに前記特徴量をＯｎｅＨｏｔベクトル変換し標準化する前処理が行われたデータが入力されることを特徴とする請求項４に記載の受注予測モデル。
【請求項６】
前記受注予測モデルは、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回帰アルゴリズムに従って、パラメータが学習されることを特徴とする請求項２に記載の受注予測モデル。
【請求項７】
過去の所定期間の営業関連データと、該所定期間の後の所定期間における顧客による受注有無を示す情報とを教師データとして用いて、任意の顧客の所定期間の営業関連データが入力されて、前記営業関連データの前記所定期間の後の所定期間における前記任意の顧客による受注可否の予測結果を出力する受注予測モデルを学習により生成する生成部と、
生成された前記受注予測モデルに所定期間の営業関連データを入力することにより、将来の所定期間における顧客による受注可否を予測する予測部と、
を備えることを特徴とする受注予測装置。
【請求項８】
前記予測部は、さらに、協調フィルタリングを用いて、前記顧客に推薦する商品を特定することを特徴とする請求項７に記載の受注予測装置。
【請求項９】
前記予測部は、マルチラベル分類アルゴリズムを用いて、前記顧客に推薦する商品の商品カテゴリを特定することを特徴とする請求項７に記載の受注予測装置。
【請求項１０】
顧客ごとに、受注確率、推薦商材、推薦理由の少なくともいずれかを含む顧客訪問リストを作成するリスト作成部を、さらに備えることを特徴とする請求項７に記載の受注予測装置。
【請求項１１】
受注予測装置で実行される受注予測方法であって、
過去の所定期間の営業関連データと、該所定期間の後の所定期間における顧客による受注有無を示す情報とを教師データとして用いて、任意の顧客の所定期間の営業関連データが入力されて、前記営業関連データの前記所定期間の後の所定期間における前記任意の顧客による受注可否の予測結果を出力する受注予測モデルを学習により生成する生成工程と、
生成された前記受注予測モデルに所定期間の営業関連データを入力することにより、将来の所定期間における顧客による受注可否を予測する予測工程と、
を含んだことを特徴とする受注予測方法。
【請求項１２】
過去の所定期間の営業関連データと、該所定期間の後の所定期間における顧客による受注有無を示す情報とを教師データとして用いて、任意の顧客の所定期間の営業関連データが入力されて、前記営業関連データの前記所定期間の後の所定期間における前記任意の顧客による受注可否の予測結果を出力する受注予測モデルを学習により生成する生成ステップと、
生成された前記受注予測モデルに所定期間の営業関連データを入力することにより、将来の所定期間における顧客による受注可否を予測する予測ステップと、
をコンピュータに実行させるための受注予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、受注予測モデルの生成方法、受注予測モデル、受注予測装置、受注予測方法および受注予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
営業会社では、各営業担当者が主に自身の経験や勘に基づいて、顧客に対する営業活動を行っている。各営業担当者が効率よく営業活動を行えるように、例えば、機械学習を用いて、営業会社の顧客情報の中から商品購入の見込みが高い優良顧客の顧客情報を抽出する技術が開示されている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】“ＡＩを活用した優良顧客分析サービス”、[online]、凸版印刷、［２０１８年１０月１８日検索］、インターネット＜URL:https://solution.toppan.co.jp/cm/aitargeting/＞
【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、従来の技術は、営業担当者が考慮されていないものであった。例えば、同一の顧客に対する営業活動において、営業担当者の得意な商品カテゴリや顧客との過去のやりとりで培われた相性等が営業成績に及ぼす影響は小さくはない。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、営業担当者と顧客とを考慮して、効率よく営業活動を行えるように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、本発明に係る受注予測モデルの生成方法は、過去の所定期間の営業関連データを教師データとして取得し、前記教師データを用いて、所定期間の営業関連データを入力とし、前記所定期間の後の所定の期間における顧客による受注確率を出力とする受注予測モデルを生成する。
【０００７】
また、本発明に係る受注予測モデルは、コンピュータに機能させるための受注予測モデルであって、過去の所定期間の営業関連データと、該所定期間の後の所定期間における顧客による受注有無を示す情報とを教師データとして用いて、機械学習により、該受注予測モデルのパラメータが学習され、任意の顧客の所定期間の営業関連データが入力されて、前記営業関連データの前記所定期間の後の所定期間における前記任意の顧客による受注可否の予測結果を出力するよう、コンピュータを機能させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、営業担当者と顧客とを考慮して、効率よく営業活動を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本実施形態の受注予測装置の概略構成を例示する模式図である。
【図２】図２は、顧客データのデータ構成を例示する図である。
【図３】図３は、受注データのデータ構成を例示する図である。
【図４】図４は、日報データのデータ構成を例示する図である。
【図５】図５は、ＯｎｅＨｏｔベクトル変換を説明するための説明図である。
【図６】図６は、マルチラベル分類を説明するための図である。
【図７】図７は、顧客訪問リストを例示する図である。
【図８】図８は、生成部による受注予測処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、予測部による受注予測処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、受注予測プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
【００１１】
［受注予測モデル］
本実施形態の受注予測モデルは、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定される。本実施形態の受注予測モデルは、過去の所定期間Ｎの営業関連データと、該所定期間Ｎの後の所定期間Ｍにおける顧客による受注有無を示す情報とを教師データとして用いて、機械学習により、パラメータが学習された学習済みモデルである。
【００１２】
受注予測モデルは、コンピュータのＣＰＵ及びメモリを備えるコンピュータにて用いられる。例えば、後述するように、受注予測装置であるコンピュータのＣＰＵが、メモリに記憶された受注予測モデルからの指令に従って、入力された任意の顧客の所定期間Ｎの営業関連データから、パラメータと応答関数等に基づく演算を行って、営業関連データの所定期間Ｎの後の所定期間Ｍにおけるこの顧客による受注可否の予測結果を出力するよう動作する。
【００１３】
また、後述するように、受注予測装置は、過去の所定期間Ｎの営業関連データを教師データとして取得し、この教師データを用いて、所定期間Ｎの営業関連データを入力とし、この所定期間Ｎの後の所定期間Ｍにおける顧客による受注確率を出力とする受注予測モデルを生成する。
【００１４】
［受注予測装置の構成］
図１は、本実施形態の受注予測装置の概略構成を例示する模式図である。図１に例示するように、受注予測装置１０は、パソコン等の汎用コンピュータで実現され、入力部１１、出力部１２、通信制御部１３、記憶部１４、および制御部１５を備える。
【００１５】
入力部１１は、キーボードやマウス等の入力デバイスを用いて実現され、操作者による入力操作に対応して、制御部１５に対して処理開始などの各種指示情報を入力する。出力部１２は、液晶ディスプレイなどの表示装置、プリンター等の印刷装置等によって実現される。
【００１６】
通信制御部１３は、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等で実現され、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やインターネットなどの電気通信回線を介した外部の装置と制御部１５との通信を制御する。例えば、通信制御部１３は、後述する受注予測処理に用いられる営業関連データを管理する管理装置等と制御部１５との通信を制御する。
【００１７】
記憶部１４は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。なお、記憶部１４は、通信制御部１３を介して制御部１５と通信する構成でもよい。
【００１８】
本実施形態において、記憶部１４には、後述する受注予測処理において、生成された受注予測モデル１４ａが記憶される。また、記憶部１４は、入力部１１あるいは通信制御部１３を介して入力された営業関連データを記憶する。営業関連データには、営業担当者データ１４ｂ、顧客データ１４ｃ、受注データ１４ｄ、日報データ１４ｅ、および企業分類データ１４ｆ等が含まれる。
【００１９】
営業担当者データ１４ｂは、営業担当者の個人情報や営業活動に関する実績を示す情報である。本実施形態では、営業担当者データ１４ｂには、営業担当者の６ヶ月毎の販売粗利額の平均値に応じて線形に割り当てられたスキルランクが含まれている。
【００２０】
顧客データ１４ｃは、過去に営業活動の対象とされた実績のある顧客の企業情報や購入された商品の商品導入状況等を示す情報である。ここで、図２は、顧客データ１４ｃのデータ構成を例示する図である。図２に示すように、例えば、顧客データ１４ｃには、顧客の企業情報として、都道府県名、所在地、ＳＯＨＯ、小規模または中規模等で表される企業規模、小売業や建設業等で表される企業分類等が含まれる。
【００２１】
また、顧客データ１４ｃには、顧客の商品導入状況として、例えば、電話系商材の利用有無、インターネット系商材の利用有無、セキュリティ系商材の利用有無、電話系商材の設置年月日、インターネット系商材の設置年月日、セキュリティ系商材の設置年月日等が含まれる。
【００２２】
受注データ１４ｄは、営業担当者が顧客から受注した商品の商品情報や受注情報等である。ここで、図３は、受注データ１４ｄのデータ構成を例示する図である。図３に示すように、例えば、受注データ１４ｄには、商品情報として、商品名や、電話系商材、インターネット系商材等といった商品カテゴリ等が含まれる。
【００２３】
日報データ１４ｅは、営業担当者による顧客への営業活動の際の活動記録を表す情報であり、日報として営業担当者により入力される。ここで、図４は、日報データ１４ｅのデータ構成を例示する図である。図４に示すように、例えば、日報データ１４ｅには、基本情報として、活動実績日、営業担当者ＩＤ、および顧客ＩＤ等が含まれる。なお、日報に入力されている項目数が多いほど、営業担当者が真面目であると評価される。
【００２４】
企業分類データ１４ｆは、顧客データ１４ｃに含まれる企業分類と東京証券取引所の企業分類とのマッピングを示す情報である。顧客データ１４ｃに含まれる企業分類は、タウンページで採用されている分類粒度の細かい企業分類である。一方、後述する受注予測処理では、企業分類ごとの顧客数が少な過ぎることがないよう、適当な粒度を確保するために、東京証券取引所の企業分類が採用されている。そこで、後述する受注予測処理では、企業分類データ１４ｆが参照され、顧客データ１４ｃの企業分類が、タウンページで採用されている企業分類から、東京証券取引所の企業分類に置換される。
【００２５】
制御部１５は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等を用いて実現され、メモリに記憶された処理プログラムを実行する。これにより、制御部１５は、図１に例示するように、生成部１５ａ、予測部１５ｂおよびリスト作成部１５ｃとして機能する。
【００２６】
なお、これらの機能部は、それぞれ、あるいは一部が異なるハードウェアに実装されてもよい。例えば、生成部１５ａが、予測部１５ｂおよびリスト作成部１５ｃとは異なるハードウェアに実装されてもよい。つまり、本実施形態では、受注予測モデル１４ａの生成と受注予測モデル１４ａを用いた予測との両方を受注予測装置が実行する場合を説明しているが、受注予測モデル１４ａの生成と受注予測モデル１４ａを用いた予測とを別々の装置が実行するようにしてもよい。
【００２７】
生成部１５ａは、過去の所定期間Ｎの営業関連データと、該所定期間Ｎの後の所定期間Ｍにおける顧客による受注有無を示す情報とを教師データとして用いて、任意の顧客の所定期間Ｎの営業関連データが入力されて、営業関連データの所定期間Ｎの後の所定期間Ｍにおけるこの任意の顧客による受注可否の予測結果を出力する受注予測モデル１４ａを学習により生成する。
【００２８】
具体的には、本実施形態では、Ｎ＝１８か月、Ｍ＝６ヶ月とされている。ただし、Ｍ、Ｎの値は任意の値でよい。また所定期間Ｎと所定期間Ｍとは、連続していても断続していてもよい。また、所定期間Ｎと所定期間Ｍとが断続している場合の断続期間についても、任意の値でよい。
【００２９】
また、生成部１５ａは、営業関連データとして、営業担当者データ１４ｂ、顧客データ１４ｃ、受注データ１４ｄ、日報データ１４ｅまたは企業分類データ１４ｆとを用いる。
【００３０】
また、生成部１５ａは、営業関連データの特徴量を抽出する前処理を行う。その際に、生成部１５ａは、特徴量として、営業担当者の特徴量、顧客の特徴量、業種の特徴量を抽出する。
【００３１】
例えば、生成部１５ａは、営業担当者の特徴量として、営業担当者データ１４ｂ、受注データ１４ｄ、および日報データ１４ｅを用いて、営業担当者の営業スキルレベル、過去の営業成績、真面目さおよび雇用形態を表す特徴量を抽出する。
【００３２】
具体的には、営業担当者の営業スキルレベルは、営業担当者データ１４ｂの各スキルランクに対応する閾値の数値（販売粗利額の平均値）で表されるものとする。これは、スキルランクがＤ〜ＳＡのような文字列で表されている場合に、数値的な連続性を表せないからである。また、継続して高評価を獲得する営業担当者を高く評価するため、過去の所定期間Ｔ（期分）の平均値が適用される。これにより、例えば、契約社員が正社員に昇格するために所定値以上のスキルランクを取得する必要がある場合等において、突発的に直近６ヶ月だけスキルランクが高くなっているような事例の影響が緩和される。なお、６ヶ月を１期として、Ｔは１以上の任意の値である。
【００３３】
本実施形態では、Ｔ＝４期分（過去２年間）として、営業スキルレベルは、次式（１）で算出される。ここで、ｓｉは、ｉ期前の営業スキルレベルである。
【００３４】
【数１】
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【００３５】
また、営業担当者の過去の営業成績は、各営業担当者の各商品カテゴリに対する受注金額、受注数の絶対値および受注数の全商品カテゴリに対する割合で表されるものとする。具体的には、生成部１５ａは、まず、営業担当者ごとおよび商品カテゴリごとに、受注データ１４ｄを集計する。次に、生成部１５ａは、各商品カテゴリの受注金額として、商品カテゴリの所定期間Ｎでの受注金額の総和を算出する。また、生成部１５ａは、各商品カテゴリの受注数の絶対値として、商品カテゴリの所定期間Ｎでの受注数の総数を計数する。また、生成部１５ａは、各商品カテゴリの受注数の割合として、商品カテゴリの受注数の絶対値を全商品カテゴリの受注数の絶対値で除して算出する。
【００３６】
このようにして算出された受注金額、受注数の絶対値により、営業担当者の優秀さが表される。また、受注数の割合により、営業担当者の得意な商品カテゴリが表される。
【００３７】
また、営業担当者の真面目さは、営業担当者が日報データ１４ｅに含まれる応対メモに入力した文字数の平均値で表されるものとする。応対メモには、フリーフォーマット形式で、顧客との会話や案件の進捗状況等が入力されることから、真面目な営業担当者ほど入力文字数が多いものと考えられる。そこで、例えば、一定の期間Ｔに営業担当者が入力した日報の総数ＲＴ、ｉ番目の日報の応答メモの入力文字数が｜Ｓｉ｜である場合に、営業担当者の真面目さは、次式（２）で表されるものとする。本実施形態では、一定の期間Ｔ＝３６０日間とされている。
【００３８】
【数２】
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【００３９】
営業担当者の雇用形態は、営業担当者データ１４ｂに含まれる雇用形態であり、本実施形態では、正社員／契約社員のいずれかで表される。
【００４０】
また、生成部１５ａは、顧客の特徴量として、顧客データ１４ｃ、受注データ１４ｄ、および企業分類データ１４ｆを用いて、顧客の購入実績、企業分類、基本情報および商品導入状況を表す特徴量を抽出する。
【００４１】
顧客の購入実績は、各顧客の各商品カテゴリに対する購入金額、購入数の絶対値および購入数の全カテゴリに対する割合で表されるものとする。具体的には、生成部１５ａは、まず、顧客ごとおよび商品カテゴリごとに、受注データ１４ｄを集計する。次に、生成部１５ａは、各商品カテゴリの購入金額として、商品カテゴリの所定期間Ｎでの受注金額の総和を算出する。また、生成部１５ａは、各商品カテゴリの購入数の絶対値として、商品カテゴリの所定期間Ｎでの受注数の総数を計数する。また、生成部１５ａは、各商品カテゴリの購入数の割合として、商品カテゴリの受注数の絶対値を全商品カテゴリの受注数の絶対値で除して算出する。
【００４２】
このようにして算出された購入金額、購入数の絶対値により、顧客に対する販売しやすさや顧客の事業規模や予算が表される。また、購入数の割合により、顧客が興味を持っている商品カテゴリが表される。
【００４３】
顧客の企業分類は、顧客データ１４ｃの企業分類を東京証券取引所の企業分類に置換したものとする。生成部１５ａは、企業分類データ１４ｆを参照して、顧客の企業分類を特定する。
【００４４】
顧客の基本情報は、顧客データ１４ｃの都道府県名、所在地および企業規模で表されるものとする。生成部１５ａは、顧客データ１４ｃから、顧客の都道府県名、所在地および企業規模を抽出する。
【００４５】
顧客の商品導入状況は、顧客データ１４ｃの顧客の商品導入状況で表されるものとする。生成部１５ａは、顧客の商品導入状況として、例えば、電話系商材の利用有無、インターネット系商材の利用有無、セキュリティ系商材の利用有無、電話系商材の設置年月日、インターネット系商材の設置年月日、セキュリティ系商材の設置年月日を抽出する。
【００４６】
また、生成部１５ａは、業種の特徴量として、受注データ１４ｄ、および企業分類データ１４ｆを用いて、業種の購入実績を表す特徴量を抽出する。
【００４７】
業種の購入実績は、各業種の各商品カテゴリに対する購入金額、購入数の絶対値および購入数の全カテゴリに対する割合で表されるものとする。具体的には、生成部１５ａは、まず、企業分類データ１４ｆの企業分類ごとおよび商品カテゴリごとに、受注データ１４ｄを集計する。次に、生成部１５ａは、各商品カテゴリの購入金額として、商品カテゴリの所定期間Ｎでの受注金額の総和を算出する。また、生成部１５ａは、各商品カテゴリの購入数の絶対値として、商品カテゴリの所定期間Ｎでの受注数の総数を計数する。また、生成部１５ａは、各商品カテゴリの購入数の割合として、商品カテゴリの受注数の絶対値を全商品カテゴリの受注数の絶対値で除して算出する。
【００４８】
このようにして算出された購入金額、購入数の絶対値により、業種に対する販売しやすさや業界規模が表される。また、購入数の割合により、業界が注目している商品カテゴリが表される。
【００４９】
そして、生成部１５ａは、抽出した営業担当者の特徴量、顧客の特徴量、業種の特徴量を用いて、特徴量データＸを作成する。具体的には、生成部１５ａは、営業担当者の特徴量、顧客の特徴量、業種の特徴量を集約して、ＣＳＶファイル等の表形式のデータを作成する。表形式のデータの各行には、各営業担当者の各顧客に関する特徴量が格納される。
【００５０】
例えば、生成部１５ａは、営業担当者ごとに、この営業担当者の顧客の一覧を各種の特徴量とともに取得する。また、生成部１５ａは、各顧客について、企業分類データ１４ｆに示される東京証券取引所の企業分類を付与する。そして、生成部１５ａは、営業担当者ごとに、企業分類が付与された顧客ごとの各種の特徴量を１行とする表形式のデータを作成して、特徴量データＸとする。
【００５１】
次に、生成部１５ａは、特徴量データＸの抽出元の営業関連データが発生した期間である所定期間Ｎの後の所定期間Ｍの営業関連データを用いて、所定期間Ｍにおける顧客による受注有無を示す受注フラグを教師ラベルｙとして付与する。この受注有無を示す情報は、営業関連データに含まれる情報である。
【００５２】
具体的には、生成部１５ａは、特徴量データＸの各行のレコードすなわち各営業担当者の各顧客について、所定期間Ｍの受注データ１４ｄを参照し、受注フラグを付与する。すなわち、生成部１５ａは、その営業担当者がその顧客からいずれかの商品カテゴリの商品を受注している場合には受注フラグをＴｒｕｅとし、受注していない場合には受注フラグをＦａｌｓｅとする。
【００５３】
このようにして、生成部１５ａは、特徴量データＸに教師ラベルｙを付与して、教師データ（Ｘ，ｙ）を作成する。
【００５４】
さらに生成部１５ａは、前処理として、抽出した特徴量をＯｎｅＨｏｔベクトル変換し標準化する。
【００５５】
ここで、数学的な処理で構成される機械学習アルゴリズムは、雇用形態や都道府県名等のような複数のテキストの選択肢で表されるカテゴリ特徴量を、テキスト情報のまま処理できない。例えば、雇用形態には｛正社員、契約社員｝のように２つのテキストの選択肢が存在する。また、都道府県名には｛東京都、大阪府、福岡県、…｝のように、最大４７のテキストの選択肢が存在する。そこで、生成部１５ａは、このようなカテゴリ特徴量を｛０，１｝で表現されるＯｎｅＨｏｔベクトルに変換することにより、数値化して取り扱う。
【００５６】
例えば、図５は、ＯｎｅＨｏｔベクトル変換を説明するための説明図である。図５に示す例では、図５（ａ）に示した都道府県名が、図５（ｂ）では、選択肢の数だけ列方向に展開されている。例えば、図５（ａ）の都道府県名（この例では、選択肢は３つとされている。）は、図５（ｂ）では都道府県＿東京都、都道府県＿大阪府、都道府県＿福岡県の３つの項目に展開されている。
【００５７】
この場合には、該当すれば１、該当しなければ０というように、ＯｎｅＨｏｔベクトル表現が可能になる。例えば、図５（ａ）の都道府県名「東京都」は、図５（ｂ）では都道府県＿東京都「１」、都道府県＿大阪府「０」、都道府県＿福岡県「０」というように、数値化されている。
【００５８】
このようにして、生成部１５ａは、特徴量データＸのうちカテゴリ特徴量である項目をＯｎｅＨｏｔベクトル変換する。例えば、生成部１５ａは、顧客の特徴量のうち、都道府県名をＯｎｅＨｏｔベクトル変換する。同様に、生成部１５ａは、顧客の特徴量のうち、所在地、企業規模、企業分類、商品導入状況（電話系商材の利用有無、インターネット系商材の利用有無、セキュリティ系商材の利用有無）等をＯｎｅＨｏｔベクトル変換する。また、生成部１５ａは、営業担当者の特徴量のうち、雇用形態をＯｎｅＨｏｔベクトル変換する。
【００５９】
また、身長と体重のように、値域が異なる変数を機械学習で学習する場合には、絶対値が大きい変数の影響が大きくなり、学習の精度が低下してしまう。例えば、身長より絶対値が小さい体重の方が、学習での寄与率が小さくなってしまう。
【００６０】
そこで、生成部１５ａは、特徴量データＸの各項目に対し、ある基準に従った変数のスケール変換である標準化を行う。例えば、生成部１５ａは、最小値０、最大値１の値域に収まるように、特徴量データＸの各項目を標準化する。
【００６１】
なお、標準化の手法は特に限定されない。例えば、平均０、分散１になるように、変数のスケール変換を行ってもよい。あるいは、最小値、最大値を指定して、その値域に収まるように、変数のスケール変換を行ってもよい。あるいは、四分位数を基準として変数のスケール変換を行ってもよい。
【００６２】
生成部１５ａは、以降の処理では、特徴量データＸをＯｎｅＨｏｔベクトル変換し標準化した特徴量データＸ’と教師ラベルｙとを用いて、（Ｘ’、ｙ）を教師データとして処理を行う。ただし、以下の記載では、（Ｘ’，ｙ）が（Ｘ，ｙ）と記されている場合がある。
【００６３】
次に、生成部１５ａは、入力された営業関連データの所定期間Ｎの後の所定期間Ｍにおける顧客による受注可否の予測結果を出力する受注予測モデル１４ａを学習により生成する。
【００６４】
ここで、受注予測モデル１４ａは、過去の所定期間Ｎの営業関連データと、該所定期間Ｎの後の所定期間Ｍにおける顧客による受注有無を示す情報とを教師データとして用いて、機械学習により、パラメータが学習された学習済みモデルである。
【００６５】
具体的には、生成部１５ａが、上記の所定期間Ｎの営業関連データから抽出した特徴量データＸと教師ラベルｙとを教師データとして用いて、受注予測モデル１４ａを学習する。
【００６６】
本実施形態では、受注予測モデル１４ａは、次式（３）で表されるＬｏｇｉｓｔｉｃ回帰アルゴリズムに従って、パラメータが学習されたものとする。本実施形態では、受注予測モデル１４ａは、受注可／不可の二値分類タスクを行う。ただし、適用されるアルゴリズムは特に限定されず、分類学習が可能なものであればよい。例えば、Ｒａｎｄｏｍ  ＦｏｒｅｓｔやＤｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ等でもよい。
【００６７】
【数３】
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【００６８】
ここで、ｗｉは線形モデルの重みを表し、ｂはバイアス項を表す。上記式（３）で表されるＮ次線形アルゴリズムに対し、二値分類の識別境界はＮ−１次元の超平面となる。また、上記式（３）のｈ（ｐｉ）を標準シグモイド関数に代入することにより、次式（４）に示すように、出力が確率ｐｉに変換される。
【００６９】
【数４】
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【００７０】
生成部１５ａは、上記式（４）に、教師データ（Ｘ’、ｙ）を入力として与え、特徴量データＸ’が教師ラベルｙのとおりに分類されるよう、受注予測モデル１４ａのパラメータであるｗｉ、ｂを学習する。ここで、ｘｉは特徴量データＸ’のｉ番目の項目（説明変数）であり、ｐｉは営業担当者についての顧客によるいずれかの商品カテゴリの商品の受注確率である。このようにして、生成部１５ａは、パラメータｗｉ、ｂを学習により決定する。
【００７１】
また、上記式（４）で出力される確率ｐｉは、所定の閾値で受注可否に分類される。例えば、閾値０．５の場合には、確率ｐｉが０．５以上であれば受注可、０．５未満であれば受注不可が出力される。
【００７２】
なお、この場合には、確率が０．５に近く受注できるか否かがあいまいな場合にも受注可が出力されることになる。一方、閾値が１に近い値であれば、受注の確率が高い場合にのみ、受注可が出力されることになる。したがって、多数の顧客の中から確実に受注できそうな顧客についてのみ、受注可が出力されるようにしたい場合に有効である。このように、受注予測モデル１４ａのパラメータとして、閾値にも任意の値が設定され得る。
【００７３】
このようにして、生成部１５ａは、パラメータｗｉ、ｂおよび閾値を決定することにより、受注予測モデル１４ａを生成する。生成部１５ａは、生成した受注予測モデル１４ａを記憶部１４に記憶させる。
【００７４】
なお、生成部１５ａは、マルチラベル分類アルゴリズムを用いて、商品カテゴリを特定して受注可否の予測結果を出力するように、受注予測モデル１４ａを生成することもできる。ここで、マルチラベル分類タスクとは、あるデータに複数のラベルが付与されている場合に、もれなく各ラベルで分類するタスクである。例えば、ＳＮＳに投稿する文書に付与する複数のハッシュタグを予測する場合等が例示される。
【００７５】
上記の教師ラベルｙは、商品カテゴリを区別することなく、いずれかの商品カテゴリの商品が受注されているか否かを示す受注フラグである。これに対し、生成部１５ａは、商品カテゴリごとに商品が受注されているか否かの教師ラベルｙ＿ｍｕｌｔｉを付与することにより、商品カテゴリを特定して受注可否の予測結果を出力するように、受注予測モデル１４ａを生成することもできる。
【００７６】
図６は、マルチラベル分類を説明するための図である。図６には、受注商品の商品カテゴリが｛Ａ，Ｂ，Ｃ｝の３つである場合が例示されている。例えば、図６（ａ）に示すように、上記した教師ラベルｙの受注フラグ「Ｔｒｕｅ」が設定された際の受注商品の商品カテゴリは複数である場合がある。そこで、生成部１５ａは、図６（ｂ）に示すように、受注フラグを受注商品の商品カテゴリの数だけ列方向に展開する。図６（ｂ）に示す例では、受注商品＿Ａ、受注商品＿Ｂ、受注商品＿Ｃの３つの各商品カテゴリの受注フラグに展開されている。
【００７７】
そして、生成部１５ａは、特徴量データＸの各行のレコードすなわち各営業担当者の各顧客について、所定期間Ｍの受注データ１４ｄを参照し、商品カテゴリごとの受注フラグを付与する。すなわち、生成部１５ａは、その営業担当者がその顧客から商品カテゴリの商品を受注している場合には、その商品カテゴリの受注フラグをＴｒｕｅとし、受注していない場合にはその商品カテゴリの受注フラグをＦａｌｓｅとする。このようにして、生成部１５ａは、特徴量データＸの各行のレコードに、商品カテゴリごとに商品が受注されているか否かの教師ラベルｙ＿ｍｕｌｔｉを付与する。
【００７８】
生成部１５ａは、マルチラベル分類の学習には、ラベルの数だけの分類モデルを用意して、あるラベルに該当するか否かという、Ｏｎｅ−Ｖｉｒｓｕｓ−Ｒｅｓｔといわれる問題形式で学習を行う。例えば、生成部１５ａは、インターネット系商材の受注可否については、インターネット系商材についての受注予測モデル１４ａを上記と同様の手順で生成する。ここで生成された受注予測モデル１４ａは、受注予測装置１０は、例えば、インターネット系商材を特定して受注可否の予測結果を出力する。
【００７９】
図１の説明に戻る。予測部１５ｂは、生成された受注予測モデル１４ａに所定期間Ｎの営業関連データを入力することにより、将来の所定期間Ｍにおける顧客による受注可否を予測する。
【００８０】
具体的には、まず、予測部１５ｂは、教師データとして用いられた営業関連データとは異なる、所定期間Ｎの営業関連データを記憶部１４から取得する。例えば、予測部１５ｂは、営業関連データとして、営業担当者データ１４ｂ、顧客データ１４ｃ、受注データ１４ｄ、日報データ１４ｅまたは企業分類データ１４ｆとを取得する。
【００８１】
また、予測部１５ｂは、上記の生成部１５ａと同様に、営業関連データの特徴量を抽出する前処理を行う。その際に、予測部１５ｂは、特徴量として、営業担当者の特徴量、顧客の特徴量、業種の特徴量を抽出する。
【００８２】
そして、予測部１５ｂは、生成部１５ａと同様に、抽出した営業担当者の特徴量、顧客の特徴量、業種の特徴量を用いて、特徴量データＸ＿ｔｅｓｔを作成する。具体的には、予測部１５ｂは、営業担当者の特徴量、顧客の特徴量、業種の特徴量を集約して、各営業担当者の各顧客に関する特徴量を１行とする表形式のデータを作成して、特徴量データＸ＿ｔｅｓｔとする。
【００８３】
また、予測部１５ｂは、生成部１５ａと同様に、特徴量データＸ＿ｔｅｓｔをＯｎｅＨｏｔベクトル変換し標準化して特徴量データＸ’＿ｔｅｓｔとする。
【００８４】
そして、予測部１５ｂは、記憶部１４に記憶されている受注予測モデル１４ａに特徴量データＸ’＿ｔｅｓｔを入力し、営業担当者についての、顧客のいずれかの商品カテゴリの商品の受注確率を得る。また、予測部１５ｂは、この受注確率が所定の閾値で分類された、営業担当者についての、顧客によるいずれかの商品カテゴリの商品の将来の所定期間Ｍにおける受注可否の予測結果ｙ＿ｔｅｓｔを得る。
【００８５】
なお、予測部１５ｂは、マルチラベル分類アルゴリズムを用いて、顧客に推薦する商品の商品カテゴリを特定することができる。その場合に、予測部１５ｂは、生成部１５ａが、マルチラベル分類アルゴリズムを用いて、商品カテゴリを特定して受注可否の予測結果を出力するように生成した、商品カテゴリごとの受注予測モデル１４ａを用いる。これにより、予測部１５ｂは、所定の商品カテゴリの商品の顧客による受注可否の予測結果を得る。したがって、受注予測装置１０は、営業担当者に受注見込みが高い顧客と推薦商材の商品カテゴリとを併せて提示できるようになる。
【００８６】
さらに、予測部１５ｂは、協調フィルタリングを用いて、顧客に推薦する商品を特定することができる。ここで、協調フィルタリングとは、対象ユーザと購入履歴の類似した他のユーザの情報を用いて、例えば、対象ユーザが未購入かつ他のユーザが購入している商品を対象ユーザに提示する手法である。
【００８７】
予測部１５ｂは、例えば、受注データ１４ｄを顧客ごとおよび商品ごとに集計する。また、予測部１５ｂは、各商品の購入数を商品カテゴリごとに集計し、各顧客の購入履歴をベクトル化する。例えば、予測部１５ｂは、［電話系商材、インターネット系商材、セキュリティ系商材］＝［１０，２，０］というようにベクトル化する。
【００８８】
また、予測部１５ｂは、各顧客の購入履歴の類似度を、次式（５）で表されるコサイン類似度により算出する。
【００８９】
【数５】
2020087023.tif 000007
【００９０】
そして、予測部１５ｂは、対象の顧客が購入しておらず、この顧客と購入履歴の類似度の高い他の顧客が購入している商品を、推薦する商品として特定することができる。
【００９１】
なお、上記式（３）で示したように、線形アルゴリズムは、各説明変数の重み付き線形和で表される。説明変数ｘｉは重みｗｉの絶対値が大きいほど、出力に対する影響が大きくなる。重みは正負のいずれの値もとり得る。
【００９２】
そこで、重みが正の値、かつ重みの絶対値が他の正の値の重みと比較して大きい場合には、受注可の予測結果に対する寄与が大きいということができる。また、重みが負の値、かつ重みの絶対値が他の負の値の重みと比較して大きい場合には、受注不可の予測結果に対する寄与が大きいということができる。
【００９３】
また、説明変数×重みの絶対値が大きいほど、出力に対する影響が大きくなる。そこで、説明変数×重みが正の値、かつ説明変数×重みの絶対値が他の正の値の重みと比較して大きい場合には、受注可の予測結果に対する寄与が大きいということができる。また、説明変数×重みが負の値、かつ説明変数×重みの絶対値が他の負の値の重みと比較して大きい場合には、受注不可の予測結果に対する寄与が大きいということができる。
【００９４】
これにより、受注予測装置１０は、例えば、営業担当者に受注見込みが高い顧客と推薦商材の商品カテゴリとを提示する際に、推薦理由を提示することができる。例えば、受注予測装置１０は、寄与が大きい説明変数（特徴量データ項目）を用いて、過去に当該商品カテゴリの商品を購入していることや、企業規模等を推薦理由として提示することができる。
【００９５】
なお、受注不可の予測結果に対する寄与が大きい説明変数の特定は、線形アルゴリズムが適用されている場合に限定されない。例えば、受注予測装置１０は、教師データ（Ｘ，ｙ）を用いて受注予測モデル１４ａの学習を行う際に、特徴量データＸの各説明変数の値を任意の値に固定したり、説明変数を除去したりすることにより、その説明変数の予測結果に対する影響を把握することができる。
【００９６】
例えば、受注予測装置１０は、説明変数が［０，１］の２値をとる場合には、０のみ、または１のみに値を変更することにより、その説明変数の値の影響度を把握することが可能となる。
【００９７】
または、受注予測装置１０は、説明変数がガウス分布に従う場合等のように連続的に生成される場合には、説明変数の値を平均値、最小値、あるいは最大値等の任意の値に固定することにより、分布のパーセンタイルに応じた説明変数の値の影響度を把握することが可能となる。
【００９８】
あるいは、受注予測装置１０は、特徴量データＸから任意の説明変数を除去して受注予測モデル１４ａの学習を行って、除去前の受注予測モデル１４ａとの予測精度の差分を比較することにより、その説明変数の影響度を把握することが可能となる。その場合に、除去する変数の数は、１以上、説明変数の数−１以下の任意の値を指定できる。
【００９９】
リスト作成部１５ｃは、顧客ごとに、受注確率、推薦商材、推薦理由の少なくともいずれかを含む顧客訪問リストを作成する。例えば、リスト作成部１５ｃは、予測部１５ｂにより得られた、営業担当者および顧客ごとの所定の商品カテゴリの商品の受注確率および受注可否の予測結果を用いて、顧客訪問リストを作成する。リスト作成部１５ｃは、作成した顧客訪問リストを、出力部１２または通信制御部１３を介して営業担当者に提示する。
【０１００】
ここで、図７は、顧客訪問リストを例示する図である。図７に示す例では、各営業担当者に提示する顧客訪問リストとして、顧客名、受注確率、オススメ商材、およびオススメ理由が含まれている。オススメ商材として、受注可と予測された商品カテゴリや特定された商品が提示される。またオススメ理由として、予測結果に対する影響度の高い説明変数を用いた推薦理由が提示される。
【０１０１】
［受注予測処理］
次に、図８および図９を参照して、本実施形態に係る受注予測装置１０による受注予測処理について説明する。図８は、生成部１５ａによる受注予測処理手順を示すフローチャートである。図８のフローチャートは、例えば、ユーザが開始を指示する操作入力を行ったタイミングで開始される。
【０１０２】
まず、生成部１５ａは、過去の所定期間Ｎの営業関連データとして、営業担当者データ１４ｂ、顧客データ１４ｃ、受注データ１４ｄ、日報データ１４ｅまたは企業分類データ１４ｆとを記憶部１４から取得する（ステップＳ１）。
【０１０３】
また、生成部１５ａは、営業関連データを用いて、特徴量データＸを作成する（ステップＳ２）。具体的には、生成部１５ａは、営業関連データの特徴量を抽出する前処理を行う。その際に、生成部１５ａは、特徴量として、営業担当者の特徴量、顧客の特徴量、業種の特徴量を抽出する。また、生成部１５ａは、抽出した営業担当者の特徴量、顧客の特徴量、業種の特徴量を集約して、各営業担当者の各顧客に関する特徴量を１行とする表形式のデータを作成して、特徴量データＸとする。
【０１０４】
また、生成部１５ａは、特徴量データＸに教師ラベルｙを付与する（ステップＳ３）。具体的には、生成部１５ａは、特徴量データＸの抽出元の営業関連データが発生した期間である所定期間Ｎの後の所定期間Ｍの営業関連データを用いて、所定期間Ｍにおける顧客による受注有無を示す受注フラグを教師ラベルｙとして、特徴量データＸに付与する。
【０１０５】
また、生成部１５ａは、教師データ（Ｘ，ｙ）を用いて、受注予測モデル１４ａを学習により生成する（ステップＳ４）。生成部１５ａは、生成した受注予測モデル１４ａを記憶部１４に記憶させる。
【０１０６】
また、図９は、予測部１５ｂよる受注予測処理手順を示すフローチャートである。図９のフローチャートは、例えば、営業担当者が開始を指示する操作入力を行ったタイミングで開始される。
【０１０７】
まず、予測部１５ｂは、教師データとして用いられた営業関連データとは異なる、所定期間Ｎの営業関連データを記憶部１４から取得する（ステップＳ１１）。予測部１５ｂは、営業関連データとして、営業担当者データ１４ｂ、顧客データ１４ｃ、受注データ１４ｄ、日報データ１４ｅまたは企業分類データ１４ｆとを記憶部１４から取得する。
【０１０８】
また、予測部１５ｂは、営業関連データを用いて、特徴量データＸ＿ｔｅｓｔを作成する（ステップＳ１２）。具体的には、予測部１５ｂは、営業関連データの特徴量を抽出する前処理を行う。その際に、予測部１５ｂは、特徴量として、営業担当者の特徴量、顧客の特徴量、業種の特徴量を抽出する。
【０１０９】
また、予測部１５ｂは、抽出した営業担当者の特徴量、顧客の特徴量、業種の特徴量を集約して、各営業担当者の各顧客に関する特徴量を１行とする表形式のデータを作成して、特徴量データＸ＿ｔｅｓｔとする。また、予測部１５ｂは、特徴量データＸ＿ｔｅｓｔをＯｎｅＨｏｔベクトル変換し標準化して特徴量データＸ’＿ｔｅｓｔとする。
【０１１０】
そして、予測部１５ｂは、記憶部１４に記憶されている受注予測モデル１４ａに特徴量データＸ’＿ｔｅｓｔを入力し、営業担当者についての、顧客のいずれかの商品カテゴリの商品の受注確率を得る。また、予測部１５ｂは、この受注確率が所定の閾値で分類された、営業担当者についての、顧客によるいずれかの商品カテゴリの商品の将来の所定期間Ｍにおける受注可否の予測結果ｙ＿ｔｅｓｔを得る（ステップＳ１３）。
【０１１１】
また、リスト作成部１５ｃが、予測部１５ｂの予測結果を用いて、リスト作成部１５ｃが、営業担当者に、顧客ごとに、受注確率、推薦商材、推薦理由等を含む顧客訪問リストを作成して提示する。これにより、一連の受注予測処理が終了する。
【０１１２】
［実施例］
営業担当者の受注率が、従来は約１０％であったところ、本実施形態の受注予測装置１０による予測結果を用いた営業活動により、２０．６％となり、１０％程度改善することがわかった。
【０１１３】
以上、説明したように、本実施形態の受注予測装置１０において、生成部１５ａは、過去の所定期間Ｎの営業関連データと、該所定期間Ｎの後の所定期間Ｍにおける顧客による受注有無を示す情報とを教師データとして用いて、任意の顧客の所定期間Ｎの営業関連データが入力されて、営業関連データの所定期間Ｎの後の所定期間Ｍにおけるこの顧客による受注可否の予測結果を出力する受注予測モデル１４ａを学習により生成する。また、予測部１５ｂが、生成された受注予測モデル１４ａに所定期間Ｎの営業関連データを入力することにより、将来の所定期間Ｍにおける顧客による受注可否を予測する。
【０１１４】
これにより、受注予測装置１０は、営業担当者に対し、過去に営業実績があって自身が得意な商品カテゴリの商品を受注する可能性の高い顧客を提示することができる。したがって、営業担当者は、例えば、多数の顧客の中から相性のよい顧客を選択して、営業活動を行うことができるので、短期に効率よく営業成績を上げることが可能となる。このように、受注予測装置１０により、営業担当者と顧客とを考慮して、効率よく営業活動を行うことが可能となる。
【０１１５】
［プログラム］
上記実施形態に係る受注予測装置１０が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。一実施形態として、受注予測装置１０は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の受注予測処理を実行する受注予測プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の受注予測プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を受注予測装置１０として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）などの移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）などのスレート端末などがその範疇に含まれる。また、受注予測装置１０の機能を、クラウドサーバに実装してもよい。
【０１１６】
図１０は、受注予測プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。
【０１１７】
メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１およびＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１０４１に接続される。ディスクドライブ１０４１には、例えば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０には、例えば、マウス１０５１およびキーボード１０５２が接続される。ビデオアダプタ１０６０には、例えば、ディスプレイ１０６１が接続される。
【０１１８】
ここで、ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３およびプログラムデータ１０９４を記憶する。上記実施形態で説明した各情報は、例えばハードディスクドライブ１０３１やメモリ１０１０に記憶される。
【０１１９】
また、受注予測プログラムは、例えば、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール１０９３として、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。具体的には、上記実施形態で説明した受注予測装置１０が実行する各処理が記述されたプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。
【０１２０】
また、受注予測プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータ１０９４として、例えば、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して、上述した各手順を実行する。
【０１２１】
なお、受注予測プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、例えば、着脱可能な記憶媒体に記憶されて、ディスクドライブ１０４１等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、受注予測プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ＬＡＮやＷＡＮ（Wide  Area  Network）等のネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【０１２２】
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述および図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例および運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【０１２３】
１０  受注予測装置
１１  入力部
１２  出力部
１３  通信制御部
１４  記憶部
１４ａ  受注予測モデル
１４ｂ  営業担当者データ
１４ｃ  顧客データ
１４ｄ  受注データ
１４ｅ  日報データ
１４ｆ  企業分類データ
１５  制御部
１５ａ  生成部
１５ｂ  予測部
１５ｃ  リスト作成部
【図１】
2020087023.tif 000008
【図２】
2020087023.tif 000009
【図３】
2020087023.tif 000010
【図４】
2020087023.tif 000011
【図５】
2020087023.tif 000012
【図６】
2020087023.tif 000013
【図７】
2020087023.tif 000014
【図８】
2020087023.tif 000015
【図９】
2020087023.tif 000016
【図１０】
2020087023.tif 000017