(57)【要約】【課題】営業における顧客への訪問活動において、その営業における活動段階毎に、活動段階を移行することに関して誤った判断となることを抑制する情報処理システムを提供する。【解決手段】情報処理システムの訪問活動情報取得手段は、営業における活動であって、顧客への訪問活動に関する情報である訪問活動情報を受け付け、訪問活動情報振分手段は、前記取得された訪問活動情報を成功事例と失敗事例と経過途中の事例に振り分け、要件決定手段は、前記振り分けられた成功事例と失敗事例に基づいて、営業における活動段階を移行するのに必要な要件を決定し、推論手段は、前記決定された要件に基づいて、前記取得された訪問活動情報である経過途中の事例の活動段階の移行に関する推論を行い、出力手段は、前記推論手段による推論結果を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
営業における活動であって、顧客への訪問活動に関する情報である訪問活動情報を受け付ける訪問活動情報取得手段と、
前記訪問活動情報取得手段によって取得された訪問活動情報を成功事例と失敗事例と経過途中の事例に振り分ける訪問活動情報振分手段と、
前記訪問活動情報振分手段によって振り分けられた成功事例と失敗事例に基づいて、営業における活動段階を移行するのに必要な要件を決定する要件決定手段と、
前記要件決定手段によって決定された要件に基づいて、前記訪問活動情報取得手段によって取得された訪問活動情報である経過途中の事例の活動段階の移行に関する推論を行う推論手段と、
前記推論手段による推論結果を出力する出力手段
を具備することを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
顧客に関する情報である顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段
をさらに具備し、
前記要件決定手段は、
前記成功事例と失敗事例に加えて、前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報に基づいて処理を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
営業における担当者に関する情報である担当情報を記憶する担当情報記憶手段
をさらに具備し、
前記要件決定手段は、
前記成功事例と失敗事例に加えて、前記担当情報記憶手段に記憶されている担当情報に基づいて処理を行う
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記推論手段は、前記要件決定手段によって決定された要件間の依存関係に基づいて、推論を行う
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
コンピュータを、
営業における活動であって、顧客への訪問活動に関する情報である訪問活動情報を受け付ける訪問活動情報取得手段と、
前記訪問活動情報取得手段によって取得された訪問活動情報を成功事例と失敗事例と経過途中の事例に振り分ける訪問活動情報振分手段と、
前記訪問活動情報振分手段によって振り分けられた成功事例と失敗事例に基づいて、営業における活動段階を移行するのに必要な要件を決定する要件決定手段と、
前記要件決定手段によって決定された要件に基づいて、前記訪問活動情報取得手段によって取得された訪問活動情報である経過途中の事例の活動段階の移行に関する推論を行う推論手段と、
前記推論手段による推論結果を出力する出力手段
として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、営業活動は販売台数や売り上げ達成率等で管理されていることが多い。この営業活動を管理することが求められている。
【０００３】
これに関連する技術として、例えば、特許文献１には、実際の業務において用いられる機会の多い因果関係を持つ文書群を、失敗したケースと成功したケースに明確に分離し、また、失敗と成功の要因を分析するための情報を提示する文書群分析装置を提供することを課題とし、文書の種類をもとにした因果関係を持つ文書群データを保持する文書データベースを指定された検索条件で検索し、検索部により検索された結果の文書と、該文書と因果関係を持つ文書をすべて前記文書データベースから抽出し、該抽出した文書群に対し、因果関係にある文書をグループ化し、該グループに属する文書の種類が同じものごとに分類し、該分類結果と文書内容を表示させて成功・失敗の要因を分析することが開示されている。
【０００４】
また、例えば、特許文献２には、営業の科学化というコンセプトに基づき、案件情報データ、活動計画データ及び活動実績データなどを可視化するとともに、仮説検証を支援し、営業活動において自己管理や部下管理をしやすい情報処理技術を提供することを目的とし、案件情報データ、活動計画データ及び活動実績データの入力を受け付ける入力手段と、その入力手段が受け付けた各データを案件情報データベース、活動計画データベース及び活動実績データベースへ記録する記録手段と、案件毎に活動計画データ及び活動実績データを時系列に並べる営業活動支援シートを演算する演算手段と、営業活動支援シートを出力する出力手段とを備えた営業活動支援装置とすることが開示されている。
【特許文献１】特開２００５−２４２９０４号公報
【特許文献２】特開２００１−２５００２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、営業における顧客への訪問活動において、その営業における活動段階毎に、活動段階を移行することに関して誤った判断となることを抑制する情報処理システム及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、営業における活動であって、顧客への訪問活動に関する情報である訪問活動情報を受け付ける訪問活動情報取得手段と、前記訪問活動情報取得手段によって取得された訪問活動情報を成功事例と失敗事例と経過途中の事例に振り分ける訪問活動情報振分手段と、前記訪問活動情報振分手段によって振り分けられた成功事例と失敗事例に基づいて、営業における活動段階を移行するのに必要な要件を決定する要件決定手段と、前記要件決定手段によって決定された要件に基づいて、前記訪問活動情報取得手段によって取得された訪問活動情報である経過途中の事例の活動段階の移行に関する推論を行う推論手段と、前記推論手段による推論結果を出力する出力手段を具備することを特徴とする情報処理システムである。
【０００７】
請求項２の発明は、顧客に関する情報である顧客情報を記憶する顧客情報記憶手段をさらに具備し、前記要件決定手段は、前記成功事例と失敗事例に加えて、前記顧客情報記憶手段に記憶されている顧客情報に基づいて処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システムである。
【０００８】
請求項３の発明は、営業における担当者に関する情報である担当情報を記憶する担当情報記憶手段をさらに具備し、前記要件決定手段は、前記成功事例と失敗事例に加えて、前記担当情報記憶手段に記憶されている担当情報に基づいて処理を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理システムである。
【０００９】
請求項４の発明は、前記推論手段は、前記要件決定手段によって決定された要件間の依存関係に基づいて、推論を行うことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理システムである。
【００１０】
請求項５の発明は、コンピュータを、営業における活動であって、顧客への訪問活動に関する情報である訪問活動情報を受け付ける訪問活動情報取得手段と、前記訪問活動情報取得手段によって取得された訪問活動情報を成功事例と失敗事例と経過途中の事例に振り分ける訪問活動情報振分手段と、前記訪問活動情報振分手段によって振り分けられた成功事例と失敗事例に基づいて、営業における活動段階を移行するのに必要な要件を決定する要件決定手段と、前記要件決定手段によって決定された要件に基づいて、前記訪問活動情報取得手段によって取得された訪問活動情報である経過途中の事例の活動段階の移行に関する推論を行う推論手段と、前記推論手段による推論結果を出力する出力手段として機能させることを特徴とする情報処理プログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１の情報処理システムによれば、営業における顧客への訪問活動において、その営業における活動段階毎に、活動段階を移行することに関して誤った判断となることを抑制することができる。
【００１２】
請求項２の情報処理システムによれば、本構成を有していない場合に比較して、より精度の高い推論を行うことができる。
【００１３】
請求項３の情報処理システムによれば、本構成を有していない場合に比較して、より精度の高い推論を行うことができる。
【００１４】
請求項４の情報処理システムによれば、本構成を有していない場合に比較して、より事例に適した推論を行うことができる。
【００１５】
請求項５の情報処理プログラムによれば、営業における顧客への訪問活動において、その営業における活動段階毎に、活動段階を移行することに関して誤った判断となることを抑制することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図１は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、コンピュータ・プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前であることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。
【００１７】
まず、実施の形態が用いられる状況について説明する。
従来、営業活動は販売台数や売り上げ達成率等で管理されていることが多い。これらの管理用数値は、商談の終了後でなければ把握できないものである。そのため、営業活動の進捗状況は現場のマネジャーや営業担当者等の判断に委ねられていた。
一方、商談は進行状況に応じて複数の活動段階（ステップ、フェーズ等ともいう）に分類されており、次フェーズへの移行は商談の進捗状況を把握する目安となるものである。
そこで、本実施の形態は、営業における顧客への訪問活動であって、フェーズ移行に関する判断を行う場合に用いられるものである。例えば、各フェーズで営業活動を把握するような場合に適している。
【００１８】
本実施の形態は、図１に示すように、訪問活動データ取得モジュール１１０、訪問活動データ蓄積・振り分けモジュール１２０、顧客データＤＢ１３０、営業担当データＤＢ１４０、訪問データＤＢ１５０、確率テーブル作成モジュール１６０、推論モジュール１７０、表示モジュール１８０を有している。
【００１９】
訪問活動データ取得モジュール１１０は、訪問活動データ蓄積・振り分けモジュール１２０、推論モジュール１７０と接続されている。営業における活動であって、顧客への訪問活動に関するデータである訪問活動データを受け付け、その訪問活動データを訪問活動データ蓄積・振り分けモジュール１２０又は推論モジュール１７０に渡す。訪問活動データを受け付けるとは、ユーザーインタフェース等を介して利用者の操作に応じてデータを読み込むこと、通信回線を介してクライアント等からのデータを受信すること、データベース等からデータを読み出すこと等が含まれる。
【００２０】
訪問活動データ蓄積・振り分けモジュール１２０は、訪問活動データ取得モジュール１１０、訪問データＤＢ１５０と接続されており、訪問活動データ振り分けモジュール１２１、訪問活動データ蓄積ＤＢ１２２を有している。訪問活動データ取得モジュール１１０から訪問活動データを受け取り、成功事例と失敗事例を訪問データＤＢ１５０に記憶させる。
訪問活動データ振り分けモジュール１２１は、訪問活動データ取得モジュール１１０によって取得された訪問活動データを成功事例と失敗事例と経過途中の事例に振り分ける。そして、成功事例を訪問データＤＢ１５０内の成功ＤＢ１５１に記憶させ、失敗事例を訪問データＤＢ１５０内の失敗ＤＢ１５２に記憶させ、経過途中の事例を訪問活動データ蓄積ＤＢ１２２に記憶させる。また、訪問活動データ取得モジュール１１０から受け取った訪問活動データを訪問活動データ蓄積ＤＢ１２２に記憶させてもよい。
訪問活動データ蓄積ＤＢ１２２は、訪問活動データ振り分けモジュール１２１によって振り分けられた経過途中の事例を記憶する。また、訪問活動データ取得モジュール１１０から受け取った訪問活動データを記憶してもよい。
【００２１】
顧客データＤＢ１３０は、確率テーブル作成モジュール１６０と接続されている。顧客に関するデータである顧客データを記憶する。そして、記憶している顧客データに対して確率テーブル作成モジュール１６０からアクセスされる。
営業担当データＤＢ１４０は、確率テーブル作成モジュール１６０と接続されている。営業における担当者に関するデータである営業担当データを記憶する。そして、記憶している営業担当データに対して確率テーブル作成モジュール１６０からアクセスされる。
【００２２】
訪問データＤＢ１５０は、訪問活動データ蓄積・振り分けモジュール１２０、確率テーブル作成モジュール１６０、推論モジュール１７０と接続されており、成功ＤＢ１５１、失敗ＤＢ１５２を有している。訪問活動データ蓄積・振り分けモジュール１２０によって振り分けられた成功事例と失敗事例を記憶し、そして、記憶している成功事例と失敗事例に対して確率テーブル作成モジュール１６０又は推論モジュール１７０からアクセスされる。
成功ＤＢ１５１は、訪問活動データ振り分けモジュール１２１によって振り分けられた成功事例を記憶する。
失敗ＤＢ１５２は、訪問活動データ振り分けモジュール１２１によって振り分けられた失敗事例を記憶する。
【００２３】
確率テーブル作成モジュール１６０は、顧客データＤＢ１３０、営業担当データＤＢ１４０、訪問データＤＢ１５０、推論モジュール１７０と接続されている。成功ＤＢ１５１に記憶されている成功事例（訪問活動データ振り分けモジュール１２１によって振り分けられた成功事例）と失敗ＤＢ１５２に記憶されている失敗事例（訪問活動データ振り分けモジュール１２１によって振り分けられた失敗事例）に基づいて、営業におけるフェーズを移行するのに必要な要件を決定する。また、成功事例と失敗事例に加えて、顧客データＤＢ１３０に記憶されている顧客データに基づいて処理を行うようにしてもよい。また、成功事例と失敗事例に加えて、営業担当データＤＢ１４０に記憶されている営業担当データに基づいて処理を行うようにしてもよい。さらに、成功事例、失敗事例、顧客データ及び営業担当データに基づいて処理を行うようにしてもよい。そして、決定した要件を推論モジュール１７０に渡す。なお、フェーズ移行に必要な要件を決定する処理の具体例として、そのフェーズ移行と依存関係にある成功事例、失敗事例、顧客データ及び営業担当データ内のデータを抽出し、さらに、そのデータが満たすべき変数を抽出し、それらをテーブルとしたフェーズ移行確率テーブルを生成することが挙げられる。
【００２４】
つまり、確率テーブル作成モジュール１６０は、過去のデータをもとに次のフェーズ移行に影響を与える要件をフェーズ毎に抽出するものである。例えば、提案フェーズでは、どのような人に製品の内容をどのように伝えるかが重要な要件になるが、契約締結（いわゆるクローズ）のフェーズでは、顧客の経営状態や、納入時期、設置環境（フロアの広さ）などが重要な要件になる。
【００２５】
推論モジュール１７０は、訪問活動データ取得モジュール１１０、訪問データＤＢ１５０、確率テーブル作成モジュール１６０、表示モジュール１８０と接続されている。確率テーブル作成モジュール１６０によって決定された要件に基づいて、訪問活動データ取得モジュール１１０によって取得された訪問活動データである経過途中の事例のフェーズの移行に関する推論を行う。経過途中の事例であれば、直接的に訪問活動データ取得モジュール１１０によって取得されたものであってもよいし、訪問活動データ振り分けモジュール１２１によって振り分けられた経過途中の事例（訪問活動データ蓄積ＤＢ１２２に記憶されている経過途中の事例）であってもよい。なお、推論には、予測等を含む。
また、推論モジュール１７０は、確率テーブル作成モジュール１６０によって決定された変数間の依存関係に基づいて、推論を行うようにしてもよい。
【００２６】
表示モジュール１８０は、推論モジュール１７０と接続されている。推論モジュール１７０による推論結果を出力する。出力するとは、推論結果をディスプレイ等の表示装置に表示すること、プリンタ等の印刷装置で印刷すること、通信回線を介して他の情報処理システムに送信すること、データベース等の記憶装置へ書き込むこと等が含まれる。出力結果としては、例えば、「Ａ氏が担当している現在の案件では、○○％の確率で次フェーズに移行できます」等がある。
【００２７】
図２は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２０２では、訪問活動データ取得モジュール１１０が、訪問活動データを取得する。
ステップＳ２０４では、訪問活動データ振り分けモジュール１２１が、ステップＳ２０２で取得された訪問活動データを振り分ける。詳細については、図３の例を用いて後述する。
ステップＳ２０６では、確率テーブル作成モジュール１６０が、ステップＳ２０４で振り分けられた訪問活動データ内の成功事例、失敗事例、その他に顧客データ、営業担当データを用いて、フェーズ移行をするための要件を決定し、その要件にしたがったフェーズ移行確率テーブルを作成する。
ステップＳ２０８では、推論モジュール１７０が、ステップＳ２０６で作成されたフェーズ移行確率テーブルを用いて、経過途中の事例におけるフェーズ移行可能となる予測値を算出する。
ステップＳ２１０では、表示モジュール１８０が、ステップＳ２０８で算出されたフェーズ移行予測値を表示する。
【００２８】
図３は、訪問活動データエントリーシート３００の表示例を示す説明図である。例えば、訪問活動データ取得モジュール１１０が、ディスプレイに訪問活動データエントリーシート３００を表示する。次に、利用者（営業担当者）が訪問活動データエントリーシート３００内の各欄にキーボード、マウス等を用いて入力する。そして、訪問活動データ取得モジュール１１０が、その入力された各データを取得する。
【００２９】
訪問活動データエントリーシート３００は、訪問年月日欄３０１、訪問活動事項３１０、資料欄３３０、訪問内容欄３４０、登録ボタン３５１、取消ボタン３５２を有している。営業担当者が顧客に対して訪問を行う都度に記載されるものである。
さらに、訪問活動事項３１０は、訪問先欄３１１、目的欄３１２、面会者欄３１３、決裁者欄３１４、同行者欄３１５、商談番号欄３１６、訪問回数欄３１７、提案機種欄３１８、次回訪問日欄３１９、フェーズ欄３２０を有している。例えば、フェーズ欄３２０では、現在どのフェーズであるのかを示す符号が選択されることになる。フェーズ「Ｖ」とは失敗に終わったことを示し、フェーズ「Ｓ」とは成功であったことを示し、それ以外のフェーズは経過途中であることを示している。
【００３０】
利用者によって、各欄にデータが記載され、登録ボタン３５１が選択されたときに、訪問活動データ取得モジュール１１０がその記載されたデータを取得する。また、取消ボタン３５２が選択されたときには、その記載されているデータを削除して、当初の状態に戻す。
【００３１】
図４は、訪問活動データテーブル４００のデータ構造例を示す説明図である。訪問活動データテーブル４００は、訪問活動データエントリーシート３００によって記載されたデータを記憶するものであり、訪問活動データ取得モジュール１１０が生成するものである。
訪問活動データテーブル４００は、商談番号欄４０１、年月日欄４０２、訪問先欄４０３、経過日数欄４０４、目的欄４０５、面会者欄４０６、決裁者欄４０７、同行者欄４０８、訪問回数欄４０９、提案機種欄４１０、次回訪問日欄４１１、訪問内容欄４１２、提出資料欄４１３、フェーズ欄４１４を有している。
つまり、商談番号欄４０１は商談番号欄３１６、年月日欄４０２は訪問年月日欄３０１、訪問先欄４０３は訪問先欄３１１、目的欄４０５は目的欄３１２、面会者欄４０６は面会者欄３１３、決裁者欄４０７は決裁者欄３１４、同行者欄４０８は同行者欄３１５、訪問回数欄４０９は訪問回数欄３１７、提案機種欄４１０は提案機種欄３１８、次回訪問日欄４１１は次回訪問日欄３１９、訪問内容欄４１２は訪問内容欄３４０、提出資料欄４１３は資料欄３３０、フェーズ欄４１４はフェーズ欄３２０にそれぞれ対応する。商談番号欄４０１は、営業活動における商談を一意に識別する識別子を記憶する。また、経過日数欄４０４に記憶される日数は、その商談の開始日から年月日欄４０２に記載された日までの日数を訪問活動データ取得モジュール１１０が算出したものである。
【００３２】
図５は、訪問活動データ蓄積テーブル５００のデータ構造例を示す説明図である。訪問活動データ蓄積テーブル５００は、訪問活動データ振り分けモジュール１２１が訪問活動データ取得モジュール１１０から受け取った訪問活動データを、訪問活動データ蓄積ＤＢ１２２に記憶させるものである。つまり、訪問活動データテーブル４００を受け取ってそれを蓄積するものである。また、訪問活動データ振り分けモジュール１２１によって経過途中の事例として振り分けられたものを記憶してもよい。
訪問活動データ蓄積テーブル５００は、商談番号欄５０１、年月日欄５０２、訪問先欄５０３、経過日数欄５０４、目的欄５０５、面会者欄５０６、決裁者欄５０７、担当欄５０８、同行者欄５０９、訪問回数欄５１０、提案機種欄５１１、次回訪問日欄５１２、訪問内容欄５１３、提出資料欄５１４、フェーズ欄５１５を有している。
つまり、商談番号欄５０１から決裁者欄５０７は商談番号欄４０１から決裁者欄４０７に対応し、同行者欄５０９からフェーズ欄５１５は同行者欄４０８からフェーズ欄４１４にそれぞれ対応している。担当欄５０８は、訪問活動データエントリーシート３００を記載した利用者を記憶し、その利用者は訪問活動データ取得モジュール１１０によって検知された者である。
【００３３】
図６は、顧客データテーブル６００のデータ構造例を示す説明図である。顧客データテーブル６００は、顧客データＤＢ１３０が記憶しているものである。
顧客データテーブル６００は、顧客名欄６０１、顧客Ｎｏ欄６０２、業種欄６０３、業態欄６０４、従業員数欄６０５、資本金欄６０６、販売区分欄６０７、ＰＣ台数６０８、複写機台数６０９を有している。
つまり、顧客データテーブル６００は、静態データ（ある時点における顧客に関するデータ）、過去の取引状況、利用履歴等を記憶しているものである。
【００３４】
図７は、営業担当データテーブル７００のデータ構造例を示す説明図である。営業担当データテーブル７００は、営業担当データＤＢ１４０が記憶しているものである。
営業担当データテーブル７００は、営業担当名欄７０１、担当者Ｎｏ欄７０２、営業所欄７０３、経験年数欄７０４、最近売上欄７０５、最近売上（台）欄７０６、商品知識欄７０７、人脈欄７０８を有している。
つまり、営業担当データテーブル７００は、営業担当者の静態データ（ある時点における営業担当者に関するデータ）と最近（例えば、６ヶ月間）の営業活動の履歴等を記憶しているものである。
【００３５】
図８は、訪問活動データ振り分けモジュール１２１による訪問活動データの振り分けに関する処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ８０２では、訪問活動データ振り分けモジュール１２１が、訪問活動データ取得モジュール１１０又は訪問活動データ蓄積ＤＢ１２２から訪問活動データを取得する。
ステップＳ８０４では、訪問活動データ蓄積テーブル５００内のフェーズ欄５１５に記憶されているフェーズは失敗（符号「Ｖ」）であるか否かを判断する。かかる判断において、失敗であると判断した場合（Ｙｅｓ）はステップＳ８１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ８０６へ進む。
【００３６】
ステップＳ８０６では、訪問活動データ蓄積テーブル５００内のフェーズ欄５１５に記憶されているフェーズは成功（符号「Ｓ」）であるか否かを判断する。かかる判断において、成功であると判断した場合（Ｙｅｓ）はステップＳ８１４へ進み、それ以外の場合はステップＳ８０８へ進む。
ステップＳ８０８では、訪問活動データ振り分けモジュール１２１がその訪問活動データを訪問活動データ蓄積ＤＢ１２２に記憶させる。
【００３７】
ステップＳ８１０では、ステップＳ８０２で取得した訪問活動データは、他にあるか否かを判断する。かかる判断において、あると判断した場合（Ｙｅｓ）はステップＳ８０４に戻り、それ以外の場合は振分処理を終了する（ステップＳ８９９）。
ステップＳ８１２では、訪問活動データ振り分けモジュール１２１がその訪問活動データを失敗ＤＢ１５２に記憶させる。
ステップＳ８１４では、訪問活動データ振り分けモジュール１２１がその訪問活動データを成功ＤＢ１５１に記憶させる。
ステップＳ８１６では、ステップＳ８１２、ステップＳ８１４の結果は訪問データＤＢ１５０としても記憶される。次に、ステップＳ８１０へ進む。
【００３８】
図９は、確率テーブル作成モジュール１６０による処理例を示すフローチャートである。つまり、各フェーズ毎の代表変数を決定するための処理例である。フェーズ移行に必要な作業を定義し、過去のデータから、その作業を満たすための変数を決定する。そして、決定した変数を変数間の依存度にしたがってグループ分けを行い、グループ間の依存関係を定義する。
【００３９】
ステップＳ９０２では、フェーズ移行に必要な作業を定義する。つまり、確率テーブル作成モジュール１６０は、フェーズ移行するときの最終的な作業（例えば、決裁者合意、提案合意、条件合意等）を、例えば、営業活動におけるワークフローシステム等から抽出し、それをフェーズ移行に必要な作業として定義する。
ステップＳ９０４では、ステップＳ９０２で定義された作業にしたがって、変数を決定する。つまり、そのフェーズ移行に必要な作業に到達することができるために必要な変数を、顧客データＤＢ１３０、営業担当データＤＢ１４０、成功ＤＢ１５１、失敗ＤＢ１５２から抽出する。具体例としては、顧客データテーブル６００等の各欄が変数の候補となる。成功ＤＢ１５１、失敗ＤＢ１５２に記憶されている過去の成功事例、失敗事例に基づいて、その作業に到達することに関連性の高いものを抽出する。
ステップＳ９０６では、ステップＳ９０４で決定された変数の中から、フェーズ毎に次のフェーズへの移行に必要な代表変数を決定する。
【００４０】
図１０は、確率テーブル作成モジュール１６０による処理例を示す説明図である。つまり、決定したグループ間の依存関係を表したモデル設計概要図である。
実際の訪問活動の状況の変数（例えば、提出資料、訪問回数、面会者、決裁者等）を含む訪問活動データグループ１０５０、過去の取引内容等の変数（例えば、資本金、所有しているＰＣ台数、複写機台数、従業員数等）を含む顧客データグループ１０６０、担当している営業個人の資質を変数（例えば、経験年数、商品知識、売上、人脈等）を含む営業担当データグループ１０７０がある。そして、フェーズ移行に必要な作業（例えば、決裁者合意、提案合意、条件合意等）を含む営業活動予測データグループ１０８０がある。つまり、訪問活動データグループ１０５０、顧客データグループ１０６０、営業担当データグループ１０７０は、ステップＳ９０４で決定された変数を、グループ分けしたものである。営業活動予測データグループ１０８０は、ステップＳ９０２で定義された作業をメンバーに含む。
そして、営業活動予測データグループ１０８０は、訪問活動データグループ１０５０、顧客データグループ１０６０、営業担当データグループ１０７０に依存している。
【００４１】
図１１は、フェーズ移行変数テーブル１１００のデータ構造例を示す説明図である。つまり、図９の例に示したフローチャート内のステップＳ９０６の処理結果例であり、フェーズ移行に必要な要件を具体例として示している。
フェーズ移行変数テーブル１１００は、行としてグループである顧客データグループ行１１１１、営業担当データグループ行１１１２、訪問活動データグループ行１１１３を有し、顧客データグループ行１１１１には変数として資本金、従業員数等を有し、営業担当データグループ行１１１２には変数として商品知識、人脈等を有し、訪問活動データグループ行１１１３には変数として訪問回数、経過日数等を有し、また、列として提案合意列１１２１、条件合意列１１２２、決裁者合意列１１２３を有している。そして、「○」印がある箇所が、そのフェーズを移行するのに関連性の高い変数であることを示している。例えば、提案合意に至るためには、顧客データグループ行１１１１内の資本金、従業員数、ＰＣ台数、複写機台数、営業担当データグループ行１１１２内の商品知識、訪問活動データグループ行１１１３内の経過日数、面会者（総数）、同行者（職種）、提出資料（種類）が関連性が高いことを示している。
【００４２】
図１２は、推論モジュール１７０による処理例を示す説明図である。つまり、図１１の例に示したフェーズ移行変数テーブル１１００を用いて、ベイジアンネットを生成して、それによってフェーズ移行に関する推論を行うものである。
顧客データとして、従業員数１２１１、資本金１２１２を有しており、訪問データとして、訪問回数１２２１、提出資料１２２２を有しており、営業担当データとして、商品知識１２３１、経験年数１２３２を有している。そして、商品規模１２４０は従業員数１２１１、資本金１２１２、商品知識１２３１に依存しており、商談進度１２５０は提出資料１２２２に依存しており、ニーズ把握１２６０は訪問回数１２２１、経験年数１２３２に依存しており、さらに、提案合意１２７０は商品規模１２４０、商談進度１２５０、ニーズ把握１２６０に依存していることを示している。
そして、依存関係１２８０である商談進度１２５０と提出資料１２２２との関係は、図１３の例に示すフェーズ移行確率テーブル１３００のようになっている。つまり、提出文書の種類が３未満であり、商談進度が早い場合（予め定められた日数以内で商談が進んでいる場合）は、提案合意に至る可能性が０．２であること、提出文書の種類が３以上であり、商談進度が早い場合は、提案合意に至る可能性が０．７であること等を示している。
【００４３】
図１４は、推論モジュール１７０による処理例を示す説明図である。つまり、図１１の例に示したフェーズ移行変数テーブル１１００を用いて、ベイジアンネットを生成して、それによってフェーズ移行に関する推論を行うものである。
訪問データとして、決裁者１４１１、同行者職種１４１２、訪問回数１２２１、提出資料１２２２を有しており、営業担当データとして、商品知識１２３１、人脈１４３２を有している。そして、予算確認１４４０は決裁者１４１１、訪問回数１２２１、提出資料１２２２に依存しており、デモ実施１４５０は同行者職種１４１２、商品知識１２３１、人脈１４３２に依存しており、さらに、条件合意１４７０は予算確認１４４０、デモ実施１４５０に依存していることを示している。
そして、依存関係１４８０である予算確認１４４０と決裁者１４１１との関係は、図１５の例に示すフェーズ移行確率テーブル１５００のようになっている。つまり、決裁者との面会回数が２回未満であり、予算確認を行った場合は、条件合意に至る可能性が０．３であること、決裁者との面会回数が２回以上であり、予算確認を行った場合は、条件合意に至る可能性が０．８であること等を示している。
【００４４】
推論モジュール１７０は、図１２、図１４の例に示したベイジアンネット及び図１３、図１５の例に示したフェーズ移行確率テーブル１３００、フェーズ移行確率テーブル１５００を用いて、対象としている営業担当の営業活動における今後のフェーズ移行に至る進捗の確率を算出し、その進捗の確率を表示モジュール１８０が出力する。
【００４５】
なお、本実施の形態としてのプログラムが実行されるコンピュータのハードウェア構成は、図１６に例示するように、一般的なコンピュータであり、具体的にはパーソナルコンピュータ、サーバーとなり得るコンピュータ等である。つまり、具体例として、処理部（演算部）としてＣＰＵ１６０１を用い、記憶装置としてＲＡＭ１６０２、ＲＯＭ１６０３、ＨＤ１６０４（例えばハードディスクを用いることができる）を用いている。訪問活動データ取得モジュール１１０、訪問活動データ振り分けモジュール１２１、確率テーブル作成モジュール１６０、推論モジュール１７０等のプログラムを実行するＣＰＵ１６０１と、そのプログラムやデータを記憶するＲＡＭ１６０２と、本コンピュータを起動するためのプログラム等が格納されているＲＯＭ１６０３と、補助記憶装置であるＨＤ１６０４と、キーボード、マウス等のデータを入力する入力装置１６０６と、ＣＲＴや液晶ディスプレイ等の出力装置１６０５と、通信ネットワークと接続するための通信回線インタフェース１６０７（例えばネットワークインタフェースカードを用いることができる）、そして、それらをつないでデータのやりとりをするためのバス１６０８により構成されている。これらのコンピュータが複数台互いにネットワークによって接続されていてもよい。
【００４６】
前述の実施の形態のうち、コンピュータ・プログラムによるものについては、本ハードウェア構成のシステムにソフトウェアであるコンピュータ・プログラムを読み込ませ、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働して、前述の実施の形態が実現される。
なお、図１６に示すハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１６に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えばＡＳＩＣ等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図１６に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、特に、パーソナルコンピュータの他、情報家電、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。
【００４７】
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕｅ−ｒａｙ  Ｄｉｓｋ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図２】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図３】訪問活動データエントリーシートの表示例を示す説明図である。
【図４】訪問活動データテーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図５】訪問活動データ蓄積テーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図６】顧客データテーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図７】営業担当データテーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図８】訪問活動データ振り分けモジュールによる処理例を示すフローチャートである。
【図９】確率テーブル作成モジュールによる処理例を示すフローチャートである。
【図１０】確率テーブル作成モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図１１】フェーズ移行変数テーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図１２】推論モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図１３】フェーズ移行確率テーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図１４】推論モジュールによる処理例を示す説明図である。
【図１５】フェーズ移行確率テーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図１６】本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４９】
１１０…訪問活動データ取得モジュール
１２０…訪問活動データ蓄積・振り分けモジュール
１２１…訪問活動データ振り分けモジュール
１２２…訪問活動データ蓄積ＤＢ
１３０…顧客データＤＢ
１４０…営業担当データＤＢ
１５０…訪問データＤＢ
１５１…成功ＤＢ
１５２…失敗ＤＢ
１６０…確率テーブル作成モジュール
１７０…推論モジュール
１８０…表示モジュール
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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