(57)【要約】      （修正有）【課題】新規顧客候補の評価作業を支援する技術を提供する。【解決手段】新規顧客候補の評価作業を支援する支援装置は、顧客又は非顧客のいずれかのラベルを有する複数の対象の夫々に対して求められた特徴ベクトルの集合を訓練データとして、ＳＶＭにおける判別面を算出する。そして、支援装置は、顧客候補リストにリストされた各対象と、顧客又は非顧客いずれかのラベルを有する複数の対象の夫々との間の距離を、それぞれの特徴ベクトル間の距離を判別面の法線ベクトルに射影した長さとして算出し、顧客候補リストの各対象について、該対象の近傍に位置し、かつ顧客のラベルを有する対象を算出した各距離に従って抽出し、抽出した各対象の識別情報を対応する顧客候補の対象に関連付けて記録する。【選択図】図９
2010152568.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
新規顧客候補の評価作業を支援する装置であって、
顧客又は非顧客のいずれかのラベルを有する複数の第１対象と顧客候補リストにリストされた複数の第２対象の夫々に対して求められた、予め選択された複数の属性に関する属性情報を要素とする特徴ベクトルを格納する特徴ベクトル格納部と、
前記特徴ベクトル格納部から読み出した前記第１対象の複数の特徴ベクトルを訓練データとして、サポートベクターマシーンにおける判別面を算出する判別面算出手段と、
前記第２対象と前記第１対象との距離を、それぞれの前記特徴ベクトル間の距離を前記判別面の法線ベクトルに射影した長さとして算出する距離算出手段と、
前記第２対象の夫々について、該第２対象の近傍に位置し、かつ前記顧客のラベルを有する前記第１対象を前記算出した各距離に従って抽出し、前記第２対象を評価するための評価用情報として決定する決定手段と、
を含む装置。
【請求項２】
前記判別面は、バイアスド・サポートベクターマシーンを適用して求められた判別面である、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記判別面は、バイアスド・サポートベクターマシーンにおけるソフトマージン法を適用して求められた判別面である、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
各対象の前記特徴ベクトルの要素となる前記複数の属性に関する属性情報は、前記対象に対する第三者の評価に関する属性情報、前記対象の規模及び売り上げに関する属性情報、並びに前記対象の業種及び地域に関する属性情報のうちの任意の複数の属性情報を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
各対象の前記特徴ベクトルは、正規化された特徴ベクトルである、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記第２対象の近傍を、該第２対象との距離が近い順に前記第１対象を並べた場合に上位Ｋ番目までに入る距離とする、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記第２対象の各々を、該第２対象の前記評価用情報として決定された前記顧客のラベルを有する前記第１対象の数によって評価する評価部を更に含む、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記第２対象の各々を、該第２対象の前記評価用情報として決定された前記顧客のラベルを有する前記第１対象の特定の属性の属性値の合計によって評価する評価部を更に含む、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記特定の属性は、前記第１対象の売上金情報である、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記第２対象の各々を、該第２対象の前記評価用情報として決定された前記顧客のラベルを有する前記第１対象の中で前記第２対象との距離が近い順に上からＭ番目までに含まれる１以上の前記第１対象に基づいて評価する評価部を更に含む、請求項１に記載の装置。
【請求項１１】
コンピュータにおいて、新規顧客候補の評価作業を支援する方法であって、
顧客又は非顧客のいずれかのラベルを有する複数の対象の夫々に対して求められた、予め選択された複数の属性に関する属性情報を要素とする特徴ベクトルの集合を訓練データとして、サポートベクターマシーンにおける判別面を、コンピュータの計算処理により算出するステップと、
顧客候補リストにリストされた各対象と、前記顧客又は前記非顧客いずれかのラベルを有する前記複数の対象の夫々との間の距離を、それぞれの前記特徴ベクトル間の距離を前記判別面の法線ベクトルに射影した長さとして、コンピュータの計算処理により、算出するステップと、
前記顧客候補リストの各対象について、該対象の近傍に位置し、かつ前記顧客のラベルを有する対象を前記算出した各距離に従って抽出し、抽出した各対象の識別情報を前記顧客候補リストの対応する前記対象に関連付けて格納部に格納するステップと、
を含む方法。
【請求項１２】
コンピュータを用いて新規顧客候補の評価作業を支援するためのプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータに、
顧客又は非顧客のいずれかのラベルを有する複数の対象の夫々に対して求められた、予め選択された複数の属性に関する属性情報を要素とする特徴ベクトルの集合を訓練データとして、サポートベクターマシーンにおける判別面を算出するステップと、
顧客候補リストにリストされた各対象と、前記顧客又は前記非顧客いずれかのラベルを有する前記複数の対象の夫々との間の距離を、それぞれの前記特徴ベクトル間の距離を前記判別面の法線ベクトルに射影した長さとして算出するステップと、
前記顧客候補リストの各対象について、該対象の近傍に位置し、かつ前記顧客のラベルを有する対象を前記算出した各距離に従って抽出し、抽出した各対象の識別情報を前記顧客候補リストの対応する前記対象に関連付けて格納部に格納するステップと
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、新規顧客候補の評価作業を支援するための技術に関し、特に、新規顧客候補の各対象を、既知の顧客情報に基づいて評価する技術に関する。  
【背景技術】
【０００２】
企業にとって、新規顧客の発掘は経営上の最重要課題である。新規顧客開拓のために、ダイレクトメール、メディアによる広告・宣伝、セミナーや展示会等のイベントの開催といった様々な営業活動が行われている。そして、より効率的に顧客発掘を行うため、そのような営業活動に対する相手の反応を収集及び解析し、見込み客を絞り込むことが行われている。また、近年では多くの企業が自社のホームページをもつようになったことから、そのアクセスを解析することで見込み客のリストを作成することも行われている。
【０００３】
更に上記アクセス解析を改善して、ＳＦＡ（Ｓａｌｅｓ  Ｆｏｒｃｅ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）データとＷｅｂアクセスログデータとを横断的、かつ、総合的に分析し、営業活動に関係するターゲット情報を抽出する技術も存在する。
【０００４】
例えば、特許文献１は、共通する顧客名、商品カテゴリ及びそれぞれ異なる顧客の接点程度情報を含むＳＦＡデータの集計結果及びＷｅｂアクセスログデータの集計結果を統合するデータ統合処理手段と、このデータ統合処理手段によって統合された統合データからある特定商品カテゴリ又はある特定顧客名に関するＳＦＡデータに含む顧客の接点程度情報とＷｅｂアクセスログデータに含む接点程度情報とのギャップに基づいて、特定商品カテゴリの対象となるターゲット顧客名又は特定顧客名の対象となるターゲット商品を抽出する組織ギャップ検出手段とを設けた顧客情報分析システムを開示する。
【特許文献１】特開２００４−３４８６８２号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の見込み客の絞込みは、営業活動に対する問合せや相談、実際の商談や販売履歴、自社ホームページへのアクセスといった、相手からの何らかの反応を基に行われていた。そのためそのような情報が得られない相手は、例え顧客となる可能性が十分にあったとしても、見込み客として判断されることはなかった。
【０００６】
また、従来の新規顧客開拓では、現在若しくは過去又はその両方の顧客情報を利用して、新たに顧客となりえる個人、企業、団体等の顧客候補を抽出し評価することは行われていなかった。
【０００７】
この発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであって、過去に接触がなく何らの反応も得られていない個人、企業、団体等であっても、新規顧客となり得るか否かを評価できる技術を提供することを目的とする。また、現在若しくは過去又はその両方の顧客情報に基づいて、新規顧客としての適正を評価することのできる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成する本発明は、次のような新規顧客候補の評価作業を支援する装置によって実現される。そのような支援装置は、顧客又は非顧客のいずれかのラベルを有する複数の第１対象と顧客候補リストにリストされた複数の第２対象の夫々に対して求められた、予め選択された複数の属性に関する属性情報を要素とする特徴ベクトルを格納する特徴ベクトル格納部と、特徴ベクトル格納部から読み出した第１対象の複数の特徴ベクトルを訓練データとして、サポートベクターマシーンにおける判別面を算出する判別面算出手段と、第２対象と第１対象との距離を、それぞれの特徴ベクトル間の距離を判別面の法線ベクトルに射影した長さとして算出する距離算出手段と、第２対象の夫々について、該第２対象の近傍に位置し、かつ顧客のラベルを有する第１対象を算出した各距離に従って抽出し、第２対象を評価するための評価用情報として決定する決定手段とを備える。
【０００９】
ここで非顧客情報とは、現在又は現在及び過去において顧客でない個人、企業、団体等の対象に関する情報を意味する。即ち、非顧客情報とは、現在又は現在及び過去において顧客でない個人、企業、団体等の対象であればよく、必ずしも、営業活動を行って将来もはっきりと顧客となりえないことが判明している対象である必要はない。一例として、非顧客情報は、新規顧客候補の評価作業の支援サービスをサービス利用者に提供するサービス提供会社にとっての顧客情報からサービス利用者の顧客情報を除いたものであってもよい。これは、顧客となり得そうな個人、企業、団体等の対象が存在するのであれば、その対象は既にサービス利用者に紹介している可能性が高いという仮定によるものである。  
【００１０】
好ましくは、上記判別面は、バイアスド・サポートベクターマシーンを適用して求められた判別面である。
【００１１】
好ましくは、上記判別面は、バイアスド・サポートベクターマシーンにおけるソフトマージン法を適用して求められた判別面である。
【００１２】
好ましくは、各対象の特徴ベクトルの要素となる複数の属性に関する属性情報は、対象に対する第三者の評価に関する属性情報、対象の規模及び売り上げに関する属性情報、並びに対象の業種及び地域に関する属性情報のうちの任意の複数の属性情報を含む。
【００１３】
好ましくは、各対象の特徴ベクトルは、正規化された特徴ベクトルである。特徴ベクトルの正規化は、特徴ベクトルの各要素の平均が０になるように補正するものであってよい。また、特徴ベクトルの正規化は、特徴ベクトルの各要素の分散が同一値になるように更に補正をするものであってよい。
【００１４】
好ましくは、第２対象の近傍は、該第２対象との距離が近い順に第１対象を並べた場合に上位Ｋ番目までに入る距離である。ここでＫは正の整数である。
【００１５】
好ましくは、上記支援装置は、第２対象の各々を、該第２対象の評価用情報として決定された顧客のラベルを有する第１対象の数によって評価する評価部を更に含む。
【００１６】
好ましくは、上記支援装置は、第２対象の各々を、該第２対象の評価用情報として決定された顧客のラベルを有する第１対象の特定の属性の属性値の合計によって評価する評価部を更に含む。
【００１７】
好ましくは、上記特定の属性は、第１対象の売上金情報である。
【００１８】
好ましくは、上記支援装置は、第２対象の各々を、該第２対象の評価用情報として決定された顧客のラベルを有する第１対象の中で上記第２対象との距離が近い順に上からＭ番目までに含まれる１以上の第１対象に基づいて評価する評価部を更に含む。ここでＭは、正の整数である。
【００１９】
以上、新規顧客候補の評価作業を支援する装置として本発明を説明した。しかし、本発明は、そのような支援装置において実行される、新規顧客候補の評価作業を支援するための方法又はプログラムとして把握することもできる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、過去に接触がなく何らの反応も得られていない個人、企業、団体等であっても、新規顧客となり得るか否か評価することが可能となる。また、現在若しくは過去又はその両方の顧客情報に基づいて、新たな候補の新規顧客としての適正を評価することが可能となる。本発明のその他の効果については、各実施の形態の記載から理解される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明を実施するための最良の形態を図面に基づいて詳細に説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。なお、実施の形態の説明の全体を通じて同じ要素には同じ番号を付している。
【００２２】
図１は、本発明の一実施の形態に係る新規顧客候補の評価作業を支援する支援装置２００を実現するのに好適な情報処理装置のハードウェア構成の一例を示した図である。情報処理装置は、バス２に接続されたＣＰＵ（中央処理装置）１とメインメモリ４を含んでいる。ハードディスク装置１３、３０、およびＣＤ−ＲＯＭ装置２６、２９、フレキシブル・ディスク装置２０、ＭＯ装置２８、ＤＶＤ装置３１のようなリムーバブル・ストレージ（記録メディアを交換可能な外部記憶システム）がフロッピーディスクコントローラ１９、ＩＤＥコントローラ２５、ＳＣＳＩコントローラ２７などを経由してバス２へ接続されている。
【００２３】
フレキシブル・ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭのような記憶メディアが、リムーバブル・ストレージに挿入される。これらの記憶メディアやハードディスク装置１３、３０、ＲＯＭ１４には、オペレーティング・システムと協働してＣＰＵ等に命令を与え、本発明を実施するためのコンピュータ・プログラムのコードを記録することができる。
【００２４】
即ち、支援装置２００としての情報処理装置の上記説明した数々の記憶装置には、新規顧客候補の評価作業を支援するためのプログラムと、該プログラムが使用する、顧客情報、非顧客情報、及び顧客候補のリストを含む顧客候補情報や、特徴ベクトルを格納できる。コンピュータ・プログラムはメインメモリ４にロードされることによって実行される。コンピュータ・プログラムは圧縮し、また複数に分割して複数の媒体に記録することもできる。
【００２５】
情報処理装置は、キーボード／マウス・コントローラ５を経由して、キーボード６やマウス７のような入力デバイスからの入力を受ける。情報処理装置は、オーディオコントローラ２１を経由して、マイク２４からの入力を受け、またスピーカー２３から音声を出力する。情報処理装置は、視覚データをユーザに提示するための表示装置１１に、グラフィックスコントローラ１０を経由して接続される。情報処理装置は、ネットワーク・アダプタ１８（イーサネット（Ｒ）・カードやトークンリング・カード）等を介してネットワークに接続し、他のコンピュータ等と通信を行うことが可能である。
【００２６】
以上の説明により、本発明の実施の形態による支援装置２００を実現するのに好適な情報処理装置は、通常のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、メインフレームなどの情報処理装置、または、これらの組み合わせによって実現されることが容易に理解されるであろう。なお、上記説明した構成要素は例示であり、そのすべての構成要素が本発明の必須構成要素となるわけではない。
【００２７】
図２は、本発明の一実施形態に係る新規顧客候補の評価作業を支援する支援装置２００の機能構成の一例を示す図である。本発明の実施形態に係る支援装置２００は、非顧客情報格納部２０５と、顧客情報格納部２１０と、顧客候補情報格納部２１５と、特徴ベクトル作成部２２０と、特徴ベクトル格納部２２５と、判別面算出部２３０と、判別面情報格納部２３５と、距離算出部２４０と、決定部２４５と、評価部２５０とスコア格納部２５５とを備える。なお、以下では、サービス提供会社Ａが、サービス利用者Ｂに対し、新規顧客候補の評価作業の支援サービスを提供する場合を想定して説明を行う。
【００２８】
非顧客情報格納部２０５は、サービス利用者Ｂにとっての非顧客のリストと該リストにある各対象の情報を格納する。上述したように、本発明において非顧客とは、現在又は現在及び過去においてサービス利用者Ｂにとって顧客でない個人、企業、団体等の対象に関する情報を意味する。本実施例では、非顧客情報として、サービス提供会社Ａにとっての顧客からサービス利用者Ｂにとっての顧客を除いた顧客の顧客情報を使用する。これは、顧客となり得そうな個人、企業、団体等の対象が存在するのであれば、その対象は既にサービス利用者に紹介している可能性が高いという仮定によるものである。
【００２９】
顧客情報格納部２１０は、サービス利用者Ｂにとっての顧客のリストと該リストにある各対象の情報を格納する。また、顧客候補情報格納部２１５は、サービス利用者Ｂにとっての顧客候補のリストと該リストにある各対象の情報を格納する。図３に、本実施例において使用する非顧客、顧客、及び顧客候補の各情報の関係を示す。図３に示すように、本実施例における顧客候補情報Ｃ３１５は、サービス提供会社Ａにとっても、サービス利用者Ｂにとっても顧客でない個人、企業、団体等の対象の情報である。
【００３０】
格納部２０５〜２１５にそれぞれ含まれる各対象の情報は、以下に掲げる複数の属性に関するものであってよい。
（ａ）第三者による非顧客の評点
（ｂ）非顧客の資本金、従業員数、工場数、事業所数、売上高、利益金、配当額、申告所得額
（ｃ）業種、地域
但し、各対象の情報はこれらに限定されず、顧客、非顧客、及び顧客候補の各対象の特徴を示し得る他の情報を更に含んでもよい。また非顧客情報格納部２０５に含まれる各対象は非顧客のラベル、顧客情報格納部２１０に含まれる各対象は顧客のラベルを有するものとする。
【００３１】
特徴ベクトル作成部２２０は、非顧客、顧客、及び顧客候補の各対象について、予め選択された複数の属性に関する属性情報を要素とする特徴ベクトルを作成する。ここで、各対象の特徴ベクトルの要素となる複数の属性に関する属性情報は、対象に対する第三者の評価に関する属性情報、対象の規模及び売り上げに関する属性情報、並びに対象の業種及び地域に関する属性情報のうちの任意の複数の属性情報を含んでよい。特徴ベクトル作成部２２０は、これら情報を格納部２０５〜２１５から読み出して、非顧客、顧客、及び顧客候補の夫々の対象について特徴ベクトルを作成する。特徴ベクトル作成部２２０は、作成した特徴ベクトルは、特徴ベクトル格納部２２５に格納する。
【００３２】
ここで特徴ベクトル作成部２２０による特徴ベクトルの具体的な作成方法について説明する。本実施例では、基本的には特徴ベクトルxを、x=（評点、資本金、従業員数、…）として定義する。但し、上記（ｂ）に分類される資本金、従業員数等の属性情報については対数をとるものとする。即ち、特徴ベクトルx=（評点、log（資本金）、log（従業員数）、…）と定義する。また、（ｃ）に分類される業種及び地域の属性情報については、０又は１ベクトルで表現するものとする。即ち、例えば特徴ベクトルx=（…、農業、林業、漁業、…）と定義した場合、漁業を専門にしている企業の特徴ベクトルxを（…、０、０、１…）と表現する。地域の属性情報についても、都道府県単位で業種と同様にベクトル表現可能である。
【００３３】
好ましくは、特徴ベクトル作成部２２０は、各対象の特徴ベクトルxに対して正規化を行う。一例として、特徴ベクトル作成部２２０は、特徴ベクトルxの各要素の平均が０になるように補正する。即ち、特徴ベクトルx=（評点、資本金、従業員数、…）とすると、正規化された特徴ベクトルx’= （評点-評点の平均値、資本金-資本金の平均値、従業員数-従業員数の平均値、…）となる。さらに、特徴ベクトル作成部２２０は、特徴ベクトルxの各要素の分散が同一値になるように補正してもよい。即ち、特徴ベクトルx=（評点、資本金、従業員数、…）とすると、正規化された特徴ベクトルx“= （（評点-評点の平均値）/評価の標準偏差、（資本金-資本金の平均値）/資本金の標準偏差、（従業員数-従業員数の平均値）/従業員数の標準偏差、…）となる。
【００３４】
判別面算出部２３０は、特徴ベクトル格納部２２５から読み出した顧客又は非顧客のいずれかのラベルを有する複数の対象（以下、第１対象という）の特徴ベクトルを訓練データとして、サポートベクターマシーン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ、以下ＳＶＭという）における判別面を算出する。詳細は後述するが、本発明では、ＳＶＭにおける判別面を利用して、特徴ベクトル間の距離を定義する。判別面算出部２３０は、算出した判別面の情報（後述するパラメータw）を判別面情報格納部２３５に格納する。
【００３５】
ここで、ＳＶＭについて説明する。ＳＶＭは、２つのクラスのいずれかに属する訓練データから、未知のデータがいずれのクラスに属するかを判定する分類方法であり、音声認識や文字認識、図形認識などのパターン認識分野や医療診断分野等の種々の分野に応用されている。ＳＶＭは、「マージン最大化」と言う明確な基準によりクラス分類を行う判別面を一意に決定する。
【００３６】
例えば訓練データの集合が次のように与えられていたとする。(x1,y1), (x2, y2), ..., (xn,yn)。ここでxiは入力ベクトルであり、yiは、yi∈{1, -1}を満たすクラスラベルである。この訓練データの入力に対し、ＳＶＭは次の線形識別関数を有する。f(x)= sign(wTx + b) 。ここで wとbは判別面g(x)を決定するパラメータである。また、関数sign(t)は、t>0のとき１を、t≦0のとき-1をとる符号関数である。さらにwTは、ベクトルwの転置を示す。
【００３７】
訓練データが線形分離可能であるとすると、マージンを最大とするパラメータwとbを求める問題は、結局、制約条件yi(wTxi + b)≧1, (i=1, 2, ..., n)の下で、1/‖w‖を最大とするパラメータを求める問題と等価になる（最適化問題Ｐ１）。なお実問題では訓練データが線形分離可能であることは稀であり、この場合多少の識別誤りを許すように制約を緩めるソフトマージン法を利用できる。
【００３８】
ソフトマージン法では、マージン1/‖w‖を最大としながら、いくつかの訓練データが反対側に入ってしまうことを許す。ソフトマージン法における最適な判別面を求める問題は、制約条件yi(wTxi+ b)≧1-ξi, (i=1, 2, ...,n, ξi≧0, i=1, 2, ..., n)の下で、1/‖w‖-C1Σξi, (C1≧0)を最大とするパラメータを求める問題と等価になる（最適化問題Ｐ２）。ここで、Σはi=1からi=nまでの総和であり、ξiははみ出し量を示すパラメータである。またＣ1は第１項のマージンの大きさと、第２項のはみ出し量のバランスを調整する重みのパラメータである。
【００３９】
上記最適化問題Ｐ１及びＰ２は、数理計画法の分野で２次計画問題として知られており、様々な数値計算法が提案され、その解法は公知であるためここでは説明を省略する。なお、上記最適化問題Ｐ１及びＰ２は、オープンソースのSVM-QP 等のソルバーを使用することで解くことができる。
【００４０】
非顧客のラベルを有する非顧客の各対象が、営業活動等の結果として又は何らかの調査結果により将来もはっきりと顧客となりえないことが判明している対象である場合は、上記説明したＳＶＭやソフトマージン法における判別面を利用できる。しかしながら、本実施例のように、非顧客情報として、サービス提供会社にとっての顧客からサービス利用者にとっての顧客を除いた顧客の顧客情報を使用する場合は、即ち非顧客とする対象を推測又は仮定する場合、判別面算出部２３０は、バイアスドＳＶＭを使用して、判別面を算出する。あるいは、判別面算出部２３０は、バイアスドＳＶＭにおけるソフトマージン法を使用して、判別面を算出してもよい。
【００４１】
バイアスドＳＶＭは、B. Liu, Y.Dai, X. Li, W. S. Lee, P. S. Yu, "Building Text Classifiers Using Positive andUnlabeled Examples", ICDM-03, pp19-22, 2003 において開示されている。そこで、バイアスドＳＶＭについて説明する。
【００４２】
まず、訓練データの集合が次のように与えられていたとする。(x1,y1), (x2, y2), ..., (xn,yn)。ここでxiは入力ベクトルであり、yiは、yi∈{1, -1}を満たすクラスラベルである。但し、i=1からi=k-1までの(k-1)個の訓練データは+1のクラスラベルを有し、一方、残りのi=kからi=nまで(n-k+1)個の訓練データは、-1のラベルを付与される、ラベルのない訓練データであると仮定する。ここで訓練データのサイズが十分に大きいとする。すると、+1のクラスラベルを有する訓練データを正しく分類しつつ、+1に分類されるラベルのない訓練データの数を最小にすることで、適切な分類器を得ることができる。
【００４３】
ラベルのない訓練データ以外の+1のラベルを有する訓練データを正しく分類できる場合、バイアスドＳＶＭにおける最適な判別面を求める問題は、制約条件(wTxi+ b)≧1, (i=1, 2,..., k-1)と (wTxi+ b)≦-1+di, (i=k, k+1, ..., n), (di≧0, i=k, k+1, ..., n)の下で、1/‖w‖-C2Σdi, (C2≧0, Σはi= kからi= nまでの総和)を最大とするパラメータを求める問題と等価になる（最適化問題Ｐ３）。本実施例における第１対象の特徴ベクトルを訓練データとして、図４を参照してバイアスドＳＶＭにおける最適な判別面の決定方法を説明する。
【００４４】
図４において、三角記号は非顧客のラベル（-1のラベルに対応）を有する訓練データ（特徴ベクトル）、丸の記号は顧客のラベル（+1のラベルに対応）を有する訓練データ（特徴ベクトル）を示す。ここで訓練データを２つに分類する判別面は、マージンを最大としつつ、判別面を越えて反対側に入ってしまった非顧客のラベルを有する訓練データのはみ出し量（図中の矢印の部分）の合計が最小となるよう決定される。
【００４５】
なお、+1のラベルを有する訓練データに対しても識別誤りを許容する場合は、バイアスドＳＶＭにおけるソフトマージン法を使用する。この場合、最適な判別面を求める問題は、制約条件 yi(wTxi + b)≧1-di, (i=1, 2, ...,n, di≧0, i=1, 2, ...,n)の下で、1/‖w‖-C+Σdi-C-Σdi, (C+,C-≧0, 2項目のΣはi=1からi=k-1までの総和を、３項目のΣはi=kからi=nまでの総和を示す)を最大とするパラメータを求める問題と等価になる（最適化問題Ｐ４）。なお、C+は+1のラベルを有する訓練データに対するはみ出し量の重みパラメータであり、C-は-1のラベルを有する訓練データに対するはみ出し量の重みパラメータである。
【００４６】
最適化問題Ｐ３の上記式を、例えばマンハッタン距離Ｌ１を用いて書き換えると次のようになる。
minimize:‖w‖1 + C2Σdi, (C2≧0, Σはi= kからi= nまでの総和)
subject to: wTxi+b≧1, (i=1, 2, ..., k-1)
wTxi+b≦-1+di,(i=k, ..., n), di≧0,(i=k, ..., n)
【００４７】
更に、上記式は次のように書き換えることで線形計画問題に変換できるので最適解を求めることが可能となる。
minimize:Σ(w+J + w-j)+C2Σdi, (C2≧0, １項目のΣはj= 1からj= nまでの総和、２項目のΣはi= kからi= nまでの総和を示す)
subject to: (w+J + w-j)xij+b≧1, (i=1, 2, ..., k-1)
(w+J+ w-j)xij+b≦-1+di, (i=k, ..., n), di≧0,(i=k, 2, ..., n)
線形計画問題は、例えばＩＬＯＧ社のＣＰＬＥＸ等の商用ソルバーやオープンソースのソルバーを使用することで解くことができる。最適化問題Ｐ４も同様にして解くことができる。
【００４８】
距離算出部２４０は、第１対象と顧客候補の対象である第２対象との間の距離を、それぞれの特徴ベクトル間の距離を判別面の法線ベクトルに射影した長さとして算出する。即ち、距離算出部２４０は、特徴ベクトル格納部２２５から第１対象及び第２対象のそれぞれの特徴ベクトルxi、xjを読み出し、判別面格納部２３５から読み出したパラメータwを用いて、第１対象と第２対象間の距離を|w(xi -xj) |として求める（図５参照）。このように本発明では、判別面を利用して新たな距離空間を定義する。
【００４９】
決定部２４５は、第２対象の夫々について、該第２対象の近傍に位置し、かつ顧客のラベルを有する第１対象を距離算出部２４０により求められた各距離に従って抽出し、第２対象を評価するための評価用情報として決定する。そして決定部２４５は、抽出した各対象の識別情報を、顧客候補リストの対応する第２対象に関連付けて顧客候補情報格納部２１５に格納する。
【００５０】
好ましくは、第２対象の近傍を、該第２対象との距離が近い順に第１対象を並べた場合に上位Ｋ番目までに入る距離とする。ここでＫは正の整数であり、例えば１００である。簡単のためＫ＝５とした場合の例を、図６に示す。図６において、四角の記号は顧客候補の対象を、三角の記号は、非顧客のラベルを有する対象を、丸の記号は顧客のラベルを有する対象を示す。Ｋ＝５であるため、決定部２４５により抽出される顧客のラベルを有する第１対象は、破線で示された円の内部にある３つである。なお、図６において各対象は、上記説明した新たな距離空間内に示されていることに留意されたい。
【００５１】
本発明は、顧客である各対象と非顧客である各対象に基づいて顧客候補の各対象を評価するにあたりk近傍法を利用する。k近傍法は、特徴空間における最も近い訓練データに基づいた統計分類の手法である。従来のk近傍法では、標本間の距離として、マンハッタン距離Ｌ１やユークリッド距離Ｌ２、また、マハラノビス距離が利用されていた。そのため、従来のk近傍法では、近傍を考えるにあたって、全ての標本が等しく扱われ、該標本が有するラベルが考慮されることはなかった。
【００５２】
しかしながら、本発明のように、顧客である各対象と非顧客である各対象に基づいて顧客候補の各対象を評価することを目的とする場合、２つの標本間の距離は該標本のラベルを考慮して決定されることが望ましい。即ち、顧客Ｅ、Ｆと非顧客Ｇが与えられた場合、顧客Ｅ−顧客Ｆ間の距離は短く、顧客Ｅ−非顧客Ｇ間の距離は長くなるような距離空間においてk近傍を利用することが望ましい。そこで、本発明では、上記のように判別面を利用して新たな距離空間を定義し、該距離空間においてk近傍法を利用することとした。
【００５３】
評価部２５０は、第２対象の各々を、該第２対象の評価用情報として決定された顧客のラベルを有する第１対象の数によって評価する。これに代えて又はこれに加えて評価部２５０は、第２対象の各々を、該第２対象の評価用情報として決定された顧客のラベルを有する第１対象の特定の属性の属性値の合計によって評価してもよい。特定の属性としては、例えば第１対象の売上金情報を利用してよい。
【００５４】
更に評価部２５０は、第２対象の各々を、該第２対象の評価用情報として決定された顧客のラベルを有する第１対象の中で第２対象との距離が近い順に上からＭ番目までに含まれる１以上の第１対象に基づいて評価してもよい。ここでＭは正の整数である。Ｍが１の場合、評価部２５０は、第２対象の各々を、該第２対象の評価用情報として決定された顧客のラベルを有する第１対象の中で最も第２対象に近い第１対象、即ち最近傍の顧客のラベルを有する第１対象で評価することになる。
【００５５】
また、例えば評価部２５０は、そのようにして求めた１以上の第１対象の中にサービス利用者の優良顧客が含まれる第２対象をより高く評価するようしてもよい。更に評価部２５０は、そのようにして求めた１以上の第１対象の情報そのものを評価結果として扱ってもよい。そのような情報そのものの利用法の一例として、第２対象である顧客候補の営業担当者を、該第２対象について求められた上記１以上の第１対象であるいずれかの顧客の営業担当者とすることが挙げられる。
【００５６】
また、評価部２５０は、評価結果に基づいて第２対象にスコア付けを行い、スコア順に並べた第２対象のリストをスコア格納部２５５に格納する。これに代えて評価部２５０は、評価結果をそのままスコア格納部２５５に格納してもよい。図７に、スコア格納部２５５に格納されるスコア表の一例を示す。図７に示す例では、顧客候補となる各企業のランキングを、その近傍に存在する顧客企業の数により行っている。但し近傍に存在する顧客企業の数が同一の場合は、近傍の顧客企業の平均売上高により顧客候補となる各企業のランキングを行っている。このような方法で顧客候補のランキングを行った場合の本発明の有効性を、クロスバリデーションによる比較実験を行って検証した。
【００５７】
図８は、クロスバリデーションによる比較実験の結果を示す。ここで、２つに分けた顧客又は非顧客のラベルを有するデータを、一方をデータ１、残りをデータ２と呼ぶことにする。すると、図８（ａ）は、データ１を、ラベルを有する訓練データ、データ２をラベルのない未知のデータとした場合の実験結果を示す。図８（ｂ）はその逆であり、データ１をラベルのない未知のデータ、データ２を、ラベルを有する訓練データとした場合の実験結果を示す。どちらにおいても、kNNとして示された下側のデータが、Ｌ１距離を用いたk近傍法による結果を示し、proposedAlgorithmとして示された上側のデータが本発明を用いた結果を示す。
【００５８】
図８において横軸はランキング上位の企業数を示し、縦軸は実際の顧客企業の数を示す。例えば横軸の値が２００の時の縦軸の値は、その手法で上位２００社を選択したときに、実際にその中に含まれる顧客企業の数を表している。横軸が４００付近で比較すると、本発明によれば７０社以上の正解があるが、従来のk近傍法では６０社程度の正解しかなく、本発明が１５〜２０％程度多くの正解を出していることが分かる。
【００５９】
次に、図９を参照して、本発明の一実施形態に係る新規顧客候補の評価作業を支援する処理の流れの一例を説明する。図９においてコンピュータにおいて実行される処理はステップ１０００で開始し、コンピュータは、顧客、非顧客及び顧客候補のそれぞれのリストに記載される各対象に対し、上記説明した特徴ベクトルを作成する。そしてコンピュータはその計算処理により、顧客又は非顧客のラベルを有する複数の対象の特徴ベクトルを、ＳＶＭ、ソフトマージン法、バイアスドＳＶＭ、及びバイアスドＳＶＭのソフトマージン法のいずれか１つにおける訓練データとして、判別面を算出する（ステップ１００５）。
【００６０】
次にコンピュータはその計算処理により、顧客候補リストにリストされた各対象と、顧客又は非顧客いずれかのラベルを有する複数の対象の夫々との間の距離を、それぞれの特徴ベクトル間の距離を判別面の法線ベクトルに射影した長さとして算出する（ステップ１０１０）。
【００６１】
そして、コンピュータは、顧客候補リストの各対象について、該対象の近傍に位置し、かつ顧客のラベルを有する対象を算出した各距離に従って抽出し、抽出した各対象の識別情報を顧客候補リストの対応する対象に関連付けて記録する（ステップ１０１５）
【００６２】
最後にコンピュータは、顧客候補リストの各対象を、該対象に関連付けした１以上の顧客のラベルを有する対象に基づいて評価する（ステップ１０２０）。そして処理は終了する。
【００６３】
このように、本発明によれば、過去に接触がなく何らの反応も得られていない個人、企業、団体等であっても、新規顧客となり得る程度を求めることが可能となる。また、現在若しくは過去又はその両方の顧客情報に基づいて、新たな候補の新規顧客としての適正を評価することが可能となる。
【００６４】
以上、実施形態を用いて本発明の説明をしたが、本発明の技術範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記の実施形態に、種々の変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。従って、そのような変更または改良を加えた形態も当然に本発明の技術的範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の一実施の形態に係る新規顧客候補の評価作業を支援する支援装置２００を実現するのに好適な情報処理装置のハードウェア構成の一例を示した図である。
【図２】本発明の一実施の形態に係る支援装置２００の機能構成の一例を示す図である。
【図３】非顧客、顧客、及び顧客候補の各情報の相互関係の一例を示す図である。
【図４】バイアスドＳＶＭにおける判別面の一例を示す図である。
【図５】本発明により定義される距離空間内における特徴ベクトル間の距離の一例を示す図である。
【図６】本発明により定義される距離空間内におけるk近傍法利用の一例を示す図である。
【図７】本発明を適用して得られるスコア表の一例を示す図である。
【図８】（ａ）は、クロスバリデーションによる比較実験の結果の一例を示す。（ｂ）は、クロスバリデーションによる比較実験の結果の他の一例を示す。
【図９】本発明の一実施の形態に係る新規顧客候補の評価作業を支援する処理の流れの一例を示すフローチャートを示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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