(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各顧客の電話番号からの発信回数、通話時間、利用金額などの各総和を表す総通話量を記憶する発信通話積算データ記憶手段と、
ある電話番号の顧客から他の電話番号の各顧客に対する総発信回数、累積通話時間、累積利用金額などからなる通話量を記憶する通話積算データ記憶手段と、
上記発信通話積算データ記憶記憶手段及び通話積算データ記憶手段を参照して、（ある電話番号Ａの顧客から他の電話番号Ｂの顧客に対する通話量／ある電話番号Ａの顧客の総通話量）を算定することにより各顧客間の顧客関係率を算定する顧客関係率算定手段と、
算定された顧客間毎の顧客関係率を記憶する顧客関係データ記憶手段と、
上記顧客関係データ記憶手段に記憶された顧客関係率に基づいて、（電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂの顧客に対する顧客関係率・電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａ顧客に対する顧客関係率）／（電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂ顧客に対する顧客関係率＋電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａの顧客に対する顧客関係率）を算定することにより、顧客間の関係の強さを表す顧客関係強度を算定し、算定した顧客関係強度に基づいて顧客を所定のグループに分類する顧客分類処理手段と、
上記分類されたグループごとに、（当該顧客と同一グループに属する各顧客との顧客関係強度の総和）／（当該グループに属する各顧客同士の顧客関係強度の総和）を算定することにより顧客のグループ内重要度を算定する顧客重要度算定手段と、
分類されたグループに対応付けて、当該グループに属する顧客及び当該顧客のグループ内重要度を記憶するグループ管理データ記憶手段と、
を有することを特徴とする顧客管理システム。
【請求項２】
顧客の電話番号からの発信回数、通話時間、利用金額などの各総和を表す総通話量を記憶する発信通話積算データ記憶手段と、
当該顧客から他の各顧客に対する総発信回数、累積通話時間、累積利用金額などからなる通話量を記憶する通話積算データ記憶手段と、
上記発信通話積算データ記憶手段及び通話積算データ記憶手段を参照して、（電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂの顧客への総通話量＋電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａの顧客への総通話量）／（電話番号Ａの顧客からの通話量＋電話番号Ｂの顧客からの通話量）を算定することにより顧客間の関係の強さを表す顧客関係強度を算定し、算定した顧客関係強度に基づいて顧客を所定のグループに分類する顧客分類処理手段と、
上記分類されたグループごとに、（当該顧客と同一グループに属する各顧客との顧客関係強度の総和）／（当該グループに属する各顧客同士の顧客関係強度の総和）を算定することにより顧客のグループ内重要度を算定する顧客重要度算定手段と、
分類されたグループに対応付けて、当該グループに属する顧客及び当該顧客のグループ内重要度を記憶するグループ管理データ記憶手段と、
を有することを特徴とする顧客管理システム。
【請求項３】
販促対象となる商品又はサービスに関する情報と、当該販促活動の対象となる顧客のグループ内重要度の閾値、及び広告情報を記憶する販促情報記憶手段と、
上記販促情報記憶手段を参照して所定の販促情報を特定し、上記グループ管理データ記憶手段を参照して、上記販促情報のグループ内重要度の閾値に該当するグループ内重要度を有する顧客を特定する販促処理手段と、
上記特定された顧客に対して販促情報を送信する送信手段と、
をさらに有する請求項１又は２記載の顧客管理システム。
【請求項４】
各顧客の電話番号からの発信回数、通話時間、利用金額などの各総和を表す総通話量を記憶する発信通話積算データ記憶手段と、ある電話番号の顧客から他の電話番号の各顧客に対する総発信回数、累積通話時間、累積利用金額などからなる通話量を記憶する通話積算データ記憶手段と、顧客間毎の顧客関係率を記憶するための顧客関係データ記憶手段とを有するコンピュータを、顧客管理装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに対して、
上記発信通話積算データ記憶記憶手段及び通話積算データ記憶手段を参照して、（ある電話番号Ａの顧客から他の電話番号Ｂの顧客に対する通話量／ある電話番号Ａの顧客の総通話量）を算定することにより各顧客間の顧客関係率を算定する処理と、
上記顧客関係データ記憶手段に記憶された顧客関係率に基づいて、（電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂの顧客に対する顧客関係率・電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａ顧客に対する顧客関係率）／（電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂ顧客に対する顧客関係率＋電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａの顧客に対する顧客関係率）を算定することにより、顧客間の関係の強さを表す顧客関係強度を算定し、算定した顧客関係強度に基づいて顧客を所定のグループに分類する処理と、
上記分類されたグループごとに、（当該顧客と同一グループに属する各顧客との顧客関係強度の総和）／（当該グループに属する各顧客同士の顧客関係強度の総和）を算定することにより顧客のグループ内重要度を算定する処理と、
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項５】
顧客の電話番号からの発信回数、通話時間、利用金額などの各総和を表す総通話量を記憶する発信通話積算データ記憶手段と、当該顧客から他の各顧客に対する総発信回数、累積通話時間、累積利用金額などからなる通話量を記憶する通話積算データ記憶手段とを有するコンピュータを、顧客管理装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに対して、
上記発信通話積算データ記憶手段及び通話積算データ記憶手段を参照して、（電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂの顧客への総通話量＋電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａの顧客への総通話量）／（電話番号Ａの顧客からの通話量＋電話番号Ｂの顧客からの通話量）を算定することにより顧客間の関係の強さを表す顧客関係強度を算定し、算定した顧客関係強度に基づいて顧客を所定のグループに分類する処理と、
上記分類されたグループごとに、（当該顧客と同一グループに属する各顧客との顧客関係強度の総和）／（当該グループに属する各顧客同士の顧客関係強度の総和）を算定することにより顧客のグループ内重要度を算定する処理と、
を実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば電話による通話履歴のような顧客間でのコミュニケーションの履歴に基づいて顧客同士の影響度を定量化する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、ある商品やサービスに関して、顧客に対して様々な販促活動が行われていた。
この販促活動の一例としては、新規にあるサービスへ加入した顧客などに景品をプレゼントしたり、他のサービス加入者を紹介すると紹介した顧客の料金を割引くサービスなどの販促キャンペーンがあった。
【０００３】
【発明が解決しようとしている課題】
しかし、従来の販促活動は、そのサービス等に興味があるかないかに関わらず、全ての顧客に対して行われていた。そのため、興味のない顧客に対しても必要以上に販促活動が行われることとなり、熱心に勧誘すればするほど却って顧客の関心が薄れていき、逆に当該サービスへの関心が低くなってしまう場合があるという問題があった。
また、広告を行う企業等にとっても、興味のない顧客へ必要以上の販促活動を行うことは時間や費用の無駄となってしまい、効率的な販促活動が行えていないという問題があった。
顧客としては、会社側のサービス内容を全て熟知しているわけではなく、キャンペーンの景品に興味があるため加入したり、周りの動向を見ながら加入の可否を判断することが多い。そのため、このような顧客に対して販促の資料、説明等に費用をかけても、それに見合う効果が期待できないことが多いばかりか、サービスの内容を十分理解していない顧客は、加入してもすぐにサービスの利用を止めてしまうなど真の意味での優良顧客にはなりえていないという問題があった。
【０００４】
本発明は、上述のような問題点を解決するためになされたものであって、顧客同士の影響度を定量化することができる仕組みを提供することを、主たる課題とする。
【０００５】
上記課題を解決するため、本発明は、顧客管理システム及びこの顧客管理システムをコンピュータで実現するためのコンピュータプログラムを提供する。
本発明の第１の観点にかかる顧客管理システムは、各顧客の電話番号からの発信回数、通話時間、利用金額などの各総和を表す総通話量を記憶する発信通話積算データ記憶手段と、ある電話番号の顧客から他の電話番号の各顧客に対する総発信回数、累積通話時間、累積利用金額などからなる通話量を記憶する通話積算データ記憶手段と、上記発信通話積算データ記憶記憶手段及び通話積算データ記憶手段を参照して、（ある電話番号Ａの顧客から他の電話番号Ｂの顧客に対する通話量／ある電話番号Ａの顧客の総通話量）を算定することにより各顧客間の顧客関係率を算定する顧客関係率算定手段と、算定された顧客間毎の顧客関係率を記憶する顧客関係データ記憶手段と、上記顧客関係データ記憶手段に記憶された顧客関係率に基づいて、（電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂの顧客に対する顧客関係率・電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａ顧客に対する顧客関係率）／（電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂ顧客に対する顧客関係率＋電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａの顧客に対する顧客関係率）を算定することにより、顧客間の関係の強さを表す顧客関係強度を算定し、算定した顧客関係強度に基づいて顧客を所定のグループに分類する顧客分類処理手段と、上記分類されたグループごとに、（当該顧客と同一グループに属する各顧客との顧客関係強度の総和）／（当該グループに属する各顧客同士の顧客関係強度の総和）を算定することにより顧客のグループ内重要度を算定する顧客重要度算定手段と、分類されたグループに対応付けて、当該グループに属する顧客及び当該顧客のグループ内重要度を記憶するグループ管理データ記憶手段とを有することを特徴とする。
【０００６】
本発明の第２の観点にかかる顧客管理システムは、顧客の電話番号からの発信回数、通話時間、利用金額などの各総和を表す総通話量を記憶する発信通話積算データ記憶手段と、当該顧客から他の各顧客に対する総発信回数、累積通話時間、累積利用金額などからなる通話量を記憶する通話積算データ記憶手段と、上記発信通話積算データ記憶手段及び通話積算データ記憶手段を参照して、（電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂの顧客への総通話量＋電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａの顧客への総通話量）／（電話番号Ａの顧客からの通話量＋電話番号Ｂの顧客からの通話量）を算定することにより顧客間の関係の強さを表す顧客関係強度を算定し、算定した顧客関係強度に基づいて顧客を所定のグループに分類する顧客分類処理手段と、上記分類されたグループごとに、（当該顧客と同一グループに属する各顧客との顧客関係強度の総和）／（当該グループに属する各顧客同士の顧客関係強度の総和）を算定することにより顧客のグループ内重要度を算定する顧客重要度算定手段と、分類されたグループに対応付けて、当該グループに属する顧客及び当該顧客のグループ内重要度を記憶するグループ管理データ記憶手段とを有することを特徴とする。
【０００７】
販促対象となる商品又はサービスに関する情報と、当該販促活動の対象となる顧客のグループ内重要度の閾値、及び広告情報を記憶する販促情報記憶手段と、上記販促情報記憶手段を参照して所定の販促情報を特定し、上記グループ管理データ記憶手段を参照して、上記販促情報のグループ内重要度の閾値に該当するグループ内重要度を有する顧客を特定する販促処理手段と、上記特定された顧客に対して販促情報を送信する送信手段とをさらに有してもよい。
【０００８】
本発明の第１の観点にかかるコンピュータプログラムは、各顧客の電話番号からの発信回数、通話時間、利用金額などの各総和を表す総通話量を記憶する発信通話積算データ記憶手段と、ある電話番号の顧客から他の電話番号の各顧客に対する総発信回数、累積通話時間、累積利用金額などからなる通話量を記憶する通話積算データ記憶手段と、顧客間毎の顧客関係率を記憶するための顧客関係データ記憶手段とを有するコンピュータを、顧客管理装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに対して、上記発信通話積算データ記憶記憶手段及び通話積算データ記憶手段を参照して、（ある電話番号Ａの顧客から他の電話番号Ｂの顧客に対する通話量／ある電話番号Ａの顧客の総通話量）を算定することにより各顧客間の顧客関係率を算定する処理と、上記顧客関係データ記憶手段に記憶された顧客関係率に基づいて、（電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂの顧客に対する顧客関係率・電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａ顧客に対する顧客関係率）／（電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂ顧客に対する顧客関係率＋電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａの顧客に対する顧客関係率）を算定することにより、顧客間の関係の強さを表す顧客関係強度を算定し、算定した顧客関係強度に基づいて顧客を所定のグループに分類する処理と、上記分類されたグループごとに、（当該顧客と同一グループに属する各顧客との顧客関係強度の総和）／（当該グループに属する各顧客同士の顧客関係強度の総和）を算定することにより顧客のグループ内重要度を算定する処理とを実行させることを特徴とする。
【０００９】
本発明の第２の観点にかかるコンピュータプログラムは、顧客の電話番号からの発信回数、通話時間、利用金額などの各総和を表す総通話量を記憶する発信通話積算データ記憶手段と、当該顧客から他の各顧客に対する総発信回数、累積通話時間、累積利用金額などからなる通話量を記憶する通話積算データ記憶手段とを有するコンピュータを、顧客管理装置として機能させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに対して、上記発信通話積算データ記憶手段及び通話積算データ記憶手段を参照して、（電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂの顧客への総通話量＋電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａの顧客への総通話量）／（電話番号Ａの顧客からの通話量＋電話番号Ｂの顧客からの通話量）を算定することにより顧客間の関係の強さを表す顧客関係強度を算定し、算定した顧客関係強度に基づいて顧客を所定のグループに分類する処理と、上記分類されたグループごとに、（当該顧客と同一グループに属する各顧客との顧客関係強度の総和）／（当該グループに属する各顧客同士の顧客関係強度の総和）を算定することにより顧客のグループ内重要度を算定する処理とを実行させることを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の顧客管理システムを、顧客に最適な販促情報を提供する販促支援システムとして実施する場合の実施形態を説明する。
図１は、この実施形態による販促支援システムの構成例を示した図である。
この販促支援システムは、分析サーバ1と販促サーバ２との協働により実現されている。
分析サーバ１には、所定の通信回線等を介して通話履歴管理システム３が接続可能となっている。この通話履歴管理システム３は、電話会社等に配置された所定のコンピュータにより実現され、顧客の通話履歴をデータベース化した通話明細データベース３１を管理している。
通話明細データベース３１に記憶されるデータの例を図２に示す。
図２に示すように、通話明細データベース３１には、発信元の電話番号を表す発信電話番号、着信先の電話番号を表す着信電話番号、当該通話の通話開始日時、通話時間、利用料金などのデータが記憶されている。
【００１１】
分析サーバ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの内部メモリ、ハードディスクなどの外部メモリなどにより、図１に示した機能ブロックを構成している。
分析サーバ１は、図１に示すように、通話積算データベース１０、発信通話積算データベース１１、顧客関係データベース１２、顧客関係強度データベース１３、顧客管理データベース１４、グループ管理データベース１５、通話履歴採取部１６、顧客関係率算定部１７、顧客分類処理部１８、顧客重要度算定部１９、グループ管理データベース作成部２０を有している。
【００１２】
通話積算データベース１０は、ある発信電話番号から着信電話番号への通話量をデータベース化したものである。
図３に通話積算データベース１０に記憶されるデータの一例を示す。
図３に示すように、通話積算データベース１０には、発信電話番号、着信電話番号と、この発信電話番号から着信電話番号への通話量（発信回数、通話時間及び利用料金）と、これらの通話量が計算済みであるか否かを表す計算済みフラグが記憶できるようになっている。
なお、本実施形態では、通話量として、発信回数、通話時間、利用料金を用いているが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００１３】
発信通話積算データベース１１は、ある発信電話番号から発信した総通話量（累積通話量）をデータベース化したものある。
図４に発信通話積算データベース１１に記憶されるデータの一例を示す。
図４に示すように、発信通話積算データベース１１には、発信電話番号ごとに、当該電話番号からの発信回数の総和、通話時間の総和及び利用料金の総和がそれぞれ記憶できるようになっている。
【００１４】
顧客関係データベース１２は、ある顧客間での関係率をデータベース化したものである。
図５に顧客関係データベース１２に記憶されるデータの一例を示す。
図５に示した例では、電話番号１の顧客が電話番号２の顧客に対して発信した発信履歴に基づいて算定された、発信回数関係率、通話時間関係率、利用料金関係率がそれぞれ記憶できるようになっている。
この関係率は、電話番号1の顧客が発信した全通話量に占める、電話番号２の顧客へ発信した通話量の割合を表す指標であり、顧客関係率算定部１７により算定される。この関係率が大きいほど当該顧客間での通話量が大きく、顧客間の関係が強いことを表している。
【００１５】
顧客関係強度データベース１３は、各顧客間の顧客関係強度をデータベース化したものである。
図６に顧客関係強度データベース１３に記憶されるデータの一例を示す。
図６に示した例では、電話番号1の顧客と電話番号２の顧客との間の、発信回数、通話時間、利用料金についての各顧客関係強度がぞれぞれ記憶できるようになっている。
この顧客関係強度は、顧客の関係の強さを表す指標であり、顧客分析処理部１７により算定される。
【００１６】
顧客管理データベース１４は、顧客の電話番号に対応付けて、各顧客の属するグループのグループＩＤと、当該グループ内での当該顧客の重要度をデータベース化したものである。
図７に顧客管理データベース１４に記憶されるデータの一例を示す。
図７に示すように、顧客管理データベース１４には、各顧客の電話番号に対応付けて、当該顧客のグループＩＤ、グループ内重要度がそれぞれ記憶されるようになっている。
このグループ内重要度は、当該顧客が当該グループ内の他の顧客に対する影響度（例えば、その顧客が抜けるとグループ内の関係がどの程度崩れるか）を表す指標であり、顧客重要度算定部１９により算定される。
【００１７】
グループ管理データベース１５は、グループＩＤに対応付けて、当該グループに属する顧客の電話番号、グループ内重要度をデータベース化したものである。
図８にグループ管理データベース１５に記憶されるデータの一例を示す。
図８に示すように、グループ管理データベース１５には、各グループを識別するグループＩＤと、これに対応付けて当該グループに属する顧客の電話番号と、当該顧客のグループ内重要度がそれぞれ記憶できるようになっている。
【００１８】
通話履歴採取部１６は、通話履歴管理システム３にアクセスするなどして、通話明細データベース３１に記憶されている通話明細履歴データを採取する。
【００１９】
顧客関係率算定部１７は、採取した通話明細履歴を参照して、通話積算データベース１０を作成し、この作成した通話積算データベース１０を参照して発信通話積算データベース１１を作成する。
また、顧客関係率算定部１７は、通話積算データベース１０及び発信通話データベース１１を参照して各顧客間の関係率を算定し、これを顧客関係データベース１２に記憶する。
【００２０】
ここで、ある電話番号Ａと電話番号Ｂとの間での通話履歴に基づいて、電話番号Ａに対する電話番号Ｂの関係率を算定する場合、例えば、顧客関係率算定部１７が以下の式に従って算定する。
＜発信回数関係率＞
発信回数関係率＝電話番号Ａから電話番号Ｂへの発信回数／電話番号Ａからの総発信数
＜通話時間関係率＞
通話時間関係率＝電話番号Ａから電話番号Ｂへの累積通話時間／電話番号Ａの発信による総通話時間
＜利用料金関係率＞
利用料金関係率＝電話番号Ａから電話番号Ｂへの累積利用料金／電話番号Ａの発信による総利用料金
【００２１】
顧客分類処理部１８は、顧客関係データベース１２に記憶されている顧客関係強度に基づいて顧客間の顧客関係強度を算定し、これを顧客関係強度データベース１３に記憶する。
顧客関係強度は、顧客間の関係の強さを表す指標であり、電話番号Ａの顧客から電話番号Ｂの顧客に対する発信回数、累積通話時間、累積利用料金における顧客関係率をそれぞれＤ１、Ｅ１、Ｆ１とし、電話番号Ｂの顧客から電話番号Ａの顧客に対する発信回数、累積通話時間、累積利用料金における顧客関係率をそれぞれＤ２、Ｅ２、Ｆ２とすると、顧客Ａ、Ｂ間の顧客関係率強度は例えば、次の式により算定することができる。
＜発信回数における顧客関係強度＞
顧客関係強度＝２Ｄ１・Ｄ２／（Ｄ１＋Ｄ２）
＜通話時間における顧客関係強度＞
顧客関係強度＝２Ｅ１・Ｅ２／（Ｅ１＋Ｅ２）
＜利用料金における顧客関係強度＞
顧客関係強度＝２Ｆ１・Ｆ２／（Ｆ１＋Ｆ２）
【００２２】
また、顧客分類処理部１８は、顧客関係強度データベース１３を参照して、所定の閾値に基づいて、顧客の顧客関係強度からクラスタ分析を行い各顧客を所定のグループに分類する。顧客分類処理部１８は、分類したグループにグループＩＤを付与し、このグループＩＤを各顧客の電話番号に対応付けて顧客管理データベース１４に記憶する。
このクラスタ分析としては、例えば、最近隣法、最遠隣法、ウォード法、Two-way法、K-means法などのクラスター分析の手法を用いてもよい。
【００２３】
顧客重要度算定部１９は、各グループごとに各顧客のグループ内重要度を算定し、各顧客の電話番号と対応付けて顧客管理データベース１４に記憶する。
重要度は、例えば、次の式にしたがって算定することができ、この重要度が高いほど、当該グループ内での他の顧客への影響度が大きく、重要度が高い顧客ほどグループ内での中心人物であることを示している。
＜顧客重要度＞
グループ内重要度＝（当該顧客と同一グループに属する各顧客との顧客関係強度の総和）／（当該グループに属する各顧客同士の顧客関係強度の総和）
【００２４】
グループ管理データベース作成部２０は、顧客管理データベース１４を参照して、同じグループＩＤを有する顧客の電話番号及びグループ内重要度を抽出し、グループ管理データベース１５に記憶する。
【００２５】
次に、販促サーバ２の構成について説明する。
分析サーバ1には、所定の通信回線等を介して販促サーバ２が接続可能となっており、この分析サーバ1と販促サーバ２とにより本発明の販促支援システムが実現されている。
この販促サーバ２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの内部メモリ、ハードディスクなどの外部メモリとにより、図１に示した機能ブロックを構成している。
販促サーバ２は、顧客情報データベース２１、販促情報データベース２２、送信データベース２３、販促処理部２４、送信処理部２５の機能ブロックを有している。
【００２６】
顧客情報データベース２１は、顧客の個人情報等をデータベース化したものである。
図９に顧客情報データベース２１に記憶されるデータの一例を示す。
図９に示すように、顧客情報データベース２１には、顧客を識別するための顧客ＩＤ、氏名、郵便番号、住所、電話番号、ＦＡＸ番号、Ｅメールアドレスなどが記憶されている。
【００２７】
販促情報データベース２２は、販促対象の商品又はサービスに関する情報をデータベース化して記憶したものである。
図１０に販促情報データベース２２に記憶されるデータの一例を示す。
図１０に示すように、販促データベース２２には販促情報を識別するためのキャンペーンＩＤ、販促活動の名称であるキャンペーン名、各グループに属する顧客数の大きさから当該販促活動の対象となるグループを特定する閾値としてのグループサイズ閾値、当該販促活動の対象となる顧客のグループ内重要度の上限値及び下限値、販促情報を送信する際の種別（例えば、Ｅメール、ＦＡＸ、郵送など）、当該販促情報を送信すべき送信日時、広告情報の内容など含む送信文章が記憶されている。
なお、送信文書と併せて、広告情報として、文字テキストデータや、画像、音声などの情報を含んでもよい。
【００２８】
送信データベース２３は、送信対象となっている販促情報と、当該販促情報を送信すべき顧客に関する情報をデータベース化して記憶したものである。
図１１に送信データベース２３に記憶されるデータの一例を示す。
図１１に示すように、送信データベース２３には、送信情報を識別すための送信ＩＤ、当該販促情報を送信すべき送信日時、ＦＡＸ番号、送信すべき顧客の氏名、郵便番号、住所、電話番号、Ｅメールアドレス、送信を行うべき広告情報などの内容を含む送信文章が記憶できるようになっている。
【００２９】
販促処理部２４は、販促情報と、当該販促情報を提供すべき顧客を特定し、これらを関連付けて送信データベース２２に記憶する。
具体的には、販促処理部２４が販促情報データベース２２を参照して、販促を行うべき販促情報を特定する。また、販促処理部２４がグループ管理データベース１５を参照して、各顧客のグループ内重要度やグループサイズ閾値などから販促の対象となる顧客を特定する。そして、特定した顧客の送信先等に関するデータを顧客情報データベース２１から抽出し、これらの情報を関連付けて送信データベース２２に記憶する。
【００３０】
送信処理部２５は、送信データベース２３を参照して、販促情報を当該販促情報に関連付けて記憶されている顧客に対して送信する。
また、送信処理部２５は、送信が完了した場合には、当該レコードを送信データベース２３から削除して送信完了とする。
【００３１】
次に、本実施形態にかかる分析サーバ1を用いた顧客管理方法について説明する。ここでは、ある電話番号Ａの顧客及び電話番号Ｂの顧客との間の通話履歴に基づいて処理を行う場合を例に説明する。
まず、図１２及び図１３を参照して、顧客関係データベース１４を作成する際の処理を説明する。
図１２において、まず、通話履歴記取得部１６は、通話明細データベース３１から１レコードを採取する（Ｓ１０１）。
顧客関係率算定部１７は、採取した発信電話番号Ａと着信電話番号Ｂの組に対応する通話履歴が、通話積算データベース１０に既に存在するか否か判定する（Ｓ１０２）。
【００３２】
存在する場合には、顧客関係率算定部１７は、通話積算データベース１０の当該レコードの発信回数に１を加算すると共に、当該レコードの通話時間及び利用料金にそれぞれ通話明細の通話時間、利用料金を加算する（Ｓ１０３）。
また、Ｓ１０２で該当するレコードが存在しない場合には、顧客関係率算定部１７は、通話明細データベース３１から読込んだレコードを通話積算データベース１０に新規レコードとして記憶する（Ｓ１０４）。
そして、顧客関係率算定部１７は、通話明細データベース３１の全てのレコードについて処理が完了したか否かを判定し、完了していない場合には全てのレコードについて処理が完了するまで処理繰り返す（Ｓ１０５）。
【００３３】
全てのレコードについて処理されると、顧客関係率算定部１７は、通話積算データベース１０に基づいて、各電話番号（本例では電話番号Ａ及びＢ）について、発信回数の総和、通話時間の総和（累積通話時間）、利用料金の総和（累積利用料金）を求め、これを当該電話番号に関連付けて発信通話積算データベース１１に記憶する（Ｓ１０６）。
そして、顧客関係率算定部１７は、通話積算データベース１０の全てのレコードについて処理が完了したか否かを判定し、全てのレコードについて処理が完了していない場合は、完了するまで処理を繰り返す（Ｓ１０７）。
【００３４】
次に、図１３において、顧客関係率算定部１７は、通話積算データベース１０から１レコード読み出して、当該レコードの計算済みフラグが計算済みか否かを判別する（Ｓ１０８、Ｓ１０９）。
判別の結果、計算済みでない場合は、Ｓ１０８に戻って処理を繰り返す。
【００３５】
また、判別の結果、当該レコードが計算済みである場合には、顧客関係率算定部１７は、通話積算データベース１０を参照して、電話番号Ａから電話番号Ｂへ発信した発信回数（Ｐ１）、累積通話時間（Ｑ１）、累積利用料金（Ｒ１）を求める（Ｓ１１０）。
同様に、顧客関係率算定部１７は、通話積算データベース１０を参照して、電話番号Ｂから電話番号Ａへ発信した発信回数（Ｐ２）、累積通話時間（Ｑ２）、累積利用料金（Ｒ２）を求める（Ｓ１１１）
【００３６】
また、顧客関係率算定部１７は、発信通話積算データベース１１を参照して、電話番号Ａの総発信回数（Ｓ１）、総通話時間（Ｔ１）、総利用料金（Ｕ１）をそれぞれ抽出する（Ｓ１１２）
同様に、また、顧客関係率算定部１７は、発信通話積算データベース１１を参照して、電話番号Ｂの総発信回数（Ｓ２）、総通話時間（Ｔ２）、総利用料金（Ｕ２）をそれぞれ抽出する（Ｓ１１２）
【００３７】
そして、顧客関係率算定部１７は、電話番号Ａ又は電話番号Ｂの関係率を以下の式に基づいて算定し、当該電話番号に対応付けて顧客関係データベース１４に記憶する（Ｓ１１４）。
発信電話番号Ａの発信回数関係率＝Ｐ１／Ｓ１
発信電話番号Ａの通話時間関係率＝Ｑ１／Ｔ１
発信電話番号Ａの利用料金関係率＝Ｒ１／Ｕ１
着信電話番号Ｂの発信回数関係率＝Ｐ２／Ｓ２
着信電話番号Ｂの通話時間関係率＝Ｑ２／Ｔ２
着信電話番号Ｂの利用料金関係率＝Ｒ２／Ｕ２
【００３８】
顧客関係率算定部１７は、通話積算データベース１０の全てのレコードについて処理したか否か判別し（Ｓ１１５）、処理が完了していない場合には、Ｓ１０８に戻って処理を繰り返す。
また、通話積算データベース１０の全てのレコードについて処理がされた場合には処理を終了する。
【００３９】
次に、図１４を参照して顧客管理データベースを作成する際の処理フローについて説明する。
図１４において、顧客分類処理部１８は、顧客関係データベース１２から、１レコードを読込んで、当該電話番号Ａ及び電話番号Ｂの間の顧客関係強度を次の式に従って算定する（Ｓ２０１、Ｓ２０２）。
なお、電話番号Ａから電話番号Ｂに対する発信回数、通話時間、利用料金における顧客関係率をそれぞれＤ１、Ｅ１、Ｆ１とし、電話番号Ｂから電話番号Ａに対する発信回数、通話時間、利用料金における顧客関係率をそれぞれＤ２、Ｅ２、Ｆ２とする。
＜発信回数における顧客関係強度＞
顧客関係強度＝２Ｄ１・Ｄ２／（Ｄ１＋Ｄ２）
＜通話時間における顧客関係強度＞
顧客関係強度＝２Ｅ１・Ｅ２／（Ｅ１＋Ｅ２）
＜利用料金における顧客関係強度＞
顧客関係強度＝２Ｆ１・Ｆ２／（Ｆ１＋Ｆ２）
【００４０】
顧客分類処理部１８は、顧客関係データベース１２の全てのレコードについて顧客関係強度を算定したか否か判別する（Ｓ２０３）。
全てのレコードについて処理がされていない場合には、顧客顧客関係強度算定部１８は、Ｓ２０１以下の処理を繰り返す。
【００４１】
また、全てのレコードについて算定された場合には、顧客分類処理部１８は、利用者に対してクラスタ分析をする際の閾値の入力を要求する（Ｓ２０４）。
閾値が入力されると、顧客分類処理部１８は、顧客関係強度データベース１３の各顧客の顧客関係強度からクラスタ分析を行い、各顧客を入力された閾値に基づいて所定のグループに分類し、各グループにグループＩＤを付与して顧客管理データベース１５に記憶する（Ｓ２０５）。
【００４２】
このクラスタ分析としては、ある顧客間において、当該顧客の通話回数関係強度、通話時間関係強度、利用料金関係強度の各顧客関係強度のうち、他方の顧客の顧客関係強度との距離が最小となるものを１つのクラスタ（グループ）としてもよいし（最近隣法）、距離が最大となるものを１つのクラスタとしていってもよい（最遠隣法）。その他、ウォード法、Two-way法、K-means法などを用いてクラスタ分析を行ってもよい。
なお、クラスタ分析を行う際の閾値は、予め利用者が設定しておいてもよい。
【００４３】
次に、顧客重要度判定部１９は、顧客管理データベース１４の各顧客（電話番号）について、当該グループ内の顧客重要度を算定する（Ｓ２０６）。
このグループ内重要度（Ｚ）は、当該電話番号と、当該グループに属する他の電話番号との関係強度の合計をＶ、当該グループに属する各電話番号同士の関係強度の合計をＷとすると以下の式により求められる。
Ｚ＝Ｖ／Ｗ
そして、顧客重要度算定部１９が、算定した重要度を各電話番号に対応付けて顧客管理データベース１４に記憶して、処理を終了する。
【００４４】
次に、顧客管理データベース１４からグループ管理データベース１５を作成する処理について、図１５を参照して説明する。
図１５において、まずグループ管理データベース作成部２０は、顧客管理データベース１４から１レコードを読込み、当該グループＩＤと同じグループＩＤがグループ管理データベース１５に既に存在するか否か判別する（Ｓ３０１、Ｓ３０２）。
同じグループＩＤが存在する場合には、グループ管理データベース作成部２０は、当該グループＩＤのレコードにカラムを追加して、顧客管理データベース１４から読込んだレコードを記憶する（Ｓ３０３）。
【００４５】
また、同じグループＩＤが存在しない場合には、グループ管理データベース作成部２０は、グループ管理データベース１５に当該グループＩＤを新規に追加し、当該グループＩＤに対応付けて、顧客管理データベース１４から読込んだレコードを記憶する（Ｓ３０４）。
そして、グループ管理データベース作成部２０は、顧客管理データベース１４のすべてのレコードについて処理を行ったか否か判別し（Ｓ３０５）、全てのデータについて行っていないときは、Ｓ１２６以下の処理を繰り返して行う。
また、全てレコードについて処理が完了しているときは、これにより処理を終了する。
【００４６】
次に、販促サーバ２による販促処理方法について説明する。
まず、図１６を参照して販促サーバ２が送信データベースを作成する際の処理について説明する。
図１６において、販促処理部２４は利用者に対して販促方法の選択を要求する（Ｓ４０１）。
販促方法としては、例えば、Ｅメールによる広告や、ＦＡＸによる広告、料金請求書と併せて広告を送る方法、郵送で広告を送るなどである。
利用者から販促方法が選択されると、販促処理部２４は、販促情報データベース２２を参照して、登録されている販促情報を読込み、当該販促情報の送信日が既に過ぎていないか否か判別する（Ｓ４０２、Ｓ４０３）。
送信日時が過ぎている場合は、Ｓ４０２に戻って、別の販促情報を読込んで処理を繰り返す。
【００４７】
また、送信日時が過ぎていないと判別された場合は、販促処理部２４は、販促情報データベース２２を参照して、当該販促情報のグループサイズ閾値を取得する（Ｓ４０４)。
販促処理部２４は、グループ管理データベース１５から各グループに属する顧客数を特定し、各グループの顧客数からグループサイズ閾値以上のグループサイズを持つグループが存在するか否かを判別する（Ｓ４０５）。
判別の結果、閾値以上のグループサイズを有するグループが存在しない場合には、別の販促情報を読込んで上述のＳ４０２以下の処理を繰り返す。
【００４８】
また、販促処理部２４は、グループサイズ閾値以上のグループが存在する場合には、当該販促情報のグループ内重要度の閾値を取得する（Ｓ４０６）。
そして、販促処理部２４は、上述のグループサイズ閾値以上のグループサイズを有する各グループ内で、当該販促情報のグループ内重要度の閾値（上限値及び下限値）に該当するグループ内重要度を有する顧客がいるか否かを判別する（Ｓ４０７）。
判別の結果、該当する顧客がいない場合には、販促処理部２４はＳ４０２に戻って別の販促情報を読み込んで処理を繰り返す。
また、該当する顧客がいる場合には、販促処理部２４は、顧客情報データベース２１を参照して、当該顧客ＩＤより当該顧客情報を取得して、これを送信データベース２３に記憶し（Ｓ４０８）、処理を終了する
【００４９】
次に、送信データベース２３に基づいて販促情報を送信する場合の処理を図１７を参照して説明する。
図１７において、送信処理部２５は、送信データベース２３から１レコードを読込んで、当該レコードの送信日時が既に過ぎているか否かを判別する（Ｓ５０１、Ｓ５０２）。
送信日時がまだ過ぎていない場合には、Ｓ５０１に戻って、別のレコードを読込んで処理を繰り返す。
また、送信日時が既に過ぎている場合には、送信処理部２０６は、送信データベース２３に従って、該当する顧客に対して送信文章などの販促情報を送信する（Ｓ５０３）。
送信が完了すると、送信処理部２５は送信データベース２６から送信が完了したレコードを削除し（Ｓ５０４）、処理を終了する。
【００５０】
以上のように本実施形態によれば、販促活動を行う企業等は、通話履歴から顧客への影響力が大きい重要顧客を容易に認識することができる。
これにより、販促活動を行う企業は、例えば、重要度の高い顧客に対する販促活動のインセンティブを高くすれば、当該顧客から口コミなどにより他の顧客へも販促活動の内容などが伝わり易くなるので、効率の良い販促活動を行うことができる。
また、顧客の重要度に応じて適切な販促活動を行えばよいことから、むやみに販促活動を行うことがなくなり、無駄な労力や販促費を費やすことなく、効率的に販促活動を行うことができる。
さらに、企業が顧客に対してスパムメールなどの広告を行うことが減少するため、顧客の企業への信頼度を向上させることができる。
【００５１】
また、分析サーバ１と販促サーバ２とにより本システムを構築することにより、重要顧客の特定から、顧客への販促活動を自動的に行うことができる。
これにより、各顧客がどのグループに属するかといった情報や、各顧客の重要度などの情報が、システム操作者などの目に触れることが少なくなり、プライバシーの保護を図ることができる。
【００５２】
また、上述の実施形態では、販促情報を送信する際に、グループサイズ閾値により、所定のグループサイズ以上のグループ抽出し、当該グループ内でグループ内重要度が大きな顧客に対して販促活動を行うようにしたことから、多くの顧客に対して影響を与えることができる中心的な顧客に対して、集中的に販促活動を行うことができ、効率的な販促活動をおこなうことができる。
【００５３】
なお、販促活動を行う顧客を特定する場合には、上述の図１６に示した例だけでなく、各グループ内で最大のグループ内重要度を有する顧客に絞り込んで販促情報の送信等を行うようにしてもよい。
この例を図１９を参照して説明する。なお、図１６と同じ処理については、同一の符号を付して説明を省略する。
図１９において、販促処理部２４は、Ｓ４０５の処理で当該販促情報のグループサイズ閾値以上のグループサイズを有するグループが存在する場合には、当該グループ内で最大のグループ内重要度を有する顧客を特定する（Ｓ４０９）。
販促処理部２４は、グループ内で最大のグループ内重要度を有する顧客を特定すると、上述のＳ４０８と同様に、顧客情報データベース２１を参照して、特定した顧客ＩＤより当該顧客情報を取得して、これを送信データベース２３に記憶し（Ｓ４０８）、処理を終了する。
【００５４】
図１８に示した例によれば、所定のグループサイズを有するグループの中で、最も影響度の高い顧客に絞り込んで販促活動を行うことができるため、当該顧客に集中してよりインセンティブの高い販促活動を行うことができ、これにより一層効率的、かつ、効果的な販促活動を行うことができる。
【００５５】
次に、顧客を所定のグループに分類する際の別の実施形態について説明する。
上述の各実施形態では、顧客分類処理部１８が、顧客関係強度に基づいてクラスタ分析を行い、顧客を所定のグループに分類する例について説明したが、顧客分類処理部１８が、所定の閾値（関係強度閾値）に基づいて、各顧客をグルーピングするようにしてもよい。
この場合の顧客分類処理部１８の処理フローを図１９及び図２０に示す。
図１９において、顧客分類処理部１８は、利用者に対して関係強度閾値の入力を要求する（Ｓ６０１）。
利用者から関係強度閾値が入力されると、顧客分類処理部１８は、顧客関係強度データベース１２からある電話番号Ａ及び電話番号Ｂの関係強度を読込み、当該電話番号Ａ及び電話番号Ｂの関係強度が関係強度閾値を超えているか否かを判別する（Ｓ６０２、Ｓ６０３）。
関係強度閾値を超えていない場合は、Ｓ６０２に戻って次のレコードを読込み処理を繰り返す。
【００５６】
また、関係強度閾値を超えている場合には、顧客分類処理部１８は、顧客管理データベース１４を参照して、当該読み込んだレコードの電話番号Ａと同じ電話番号のレコードがあるか否かを判別する（Ｓ６０４）。
顧客管理データベース１４に既に電話番号Ａと同じ電話番号のレコードがある場合には、顧客分類処理部１８は、顧客管理データベース１４を参照して、当該読み込んだレコードの電話番号Ｂと同じ電話番号のレコードがあるか否か判別する（Ｓ６０５）。
判別の結果、電話番号Ｂと同じレコードがある場合には、顧客分類処理部１８は、顧客管理データベース１４の当該レコードのグループＩＤを、電話番号１のグループＩＤに書き換えて（Ｓ６０５）、処理を終了する。
【００５７】
また、Ｓ６０５の判別の結果、電話番号Ｂと同じ電話番号のレコードがない場合には、顧客分類処理部１８は、顧客管理データベース１４に電話番号＝電話番号Ｂの電話番号で、グループＩＤ＝電話番号ＡのグループＩＤのレコードを追加記憶して（Ｓ３０７）、処理を終了する。
【００５８】
また、上述のＳ６０４で、電話番号Ａと同じ電話番号がないと判別された場合の処理を、図２０を参照して説明する。
図２０において、顧客分類処理部１８は、顧客管理データベース１４に、Ｓ６０２で顧客関係データベース１２から読み込んだ電話番号Ｂと同じ電話番号のレコードがあるか判別する（Ｓ６０８）。
判別の結果、電話番号Ｂと同じレコードがある場合には、顧客管理データベース作成部１０１は、顧客管理データベース１４に電話番号＝電話番号Ａの電話番号で、グループＩＤ＝電話番号ＢのグループＩＤのレコードを追加記憶して（Ｓ６０９）、処理を終了する。
【００５９】
また、Ｓ６０８で顧客管理データベース１４に電話番号Ｂと同じ電話番号がないと判別された場合には、顧客分類処理部１８は顧客管理データベース１４を検索して、未使用の新規なグループＩＤを取得する（Ｓ３１０）。
そして、顧客分類処理部１８は、当該新規なグループＩＤに対応付けて、電話番号Ａを顧客管理データベース１４に記憶する（Ｓ３１１）。
同様に、顧客分類処理部１８は、取得した新規なグループＩＤに対応付けて、電話番号Ｂを顧客管理データベース１４に記憶して（Ｓ３１２）、処理を終了する。
【００６０】
以上のように、この実施形態によっても、顧客関係強度が関係強度閾値以上の顧客同士を同じグループに分類することができ、前述の実施形態と同様な効果を奏することができる。
【００６１】
次に、顧客関係強度の算定について別の実施形態を説明する。
上述の各実施形態では、関係率から関係強度を算定する実施形態について説明したが、顧客関係率を用いずに、顧客分類処理部１８が次の式に従い顧客関係強度を算定し、顧客を所定のグループに分類してもよい。
＜発信回数に関する顧客関係強度＞
電話番号Ａと電話番号Ｂの発信回数に関する顧客関係強度＝（電話番号ＡからＢへの発信回数＋電話番号Ｂから電話番号Ａへの発信回数）／（電話番号Ａの発信回数の総和＋電話番号Ｂの発信回数の総和）
＜通話時間に関する顧客関係強度＞
電話番号Ａと電話番号Ｂの通話時間に関する顧客関係強度＝（電話番号ＡからＢへの発信による通話時間＋電話番号Ｂから電話番号Ａへの発信による通話時間）／（電話番号Ａの発信による通話時間の総和＋電話番号Ｂの発信による通話時間の総和）
＜利用料金に関する顧客関係強度＞
電話番号Ａと電話番号Ｂの利用料金に関する顧客関係強度＝（電話番号ＡからＢへの発信による利用料金＋電話番号Ｂから電話番号Ａへの発信による利用料金）／（電話番号Ａの発信による利用料金の総和＋電話番号Ｂの発信による利用料金の総和）
【００６２】
上述の各実施形態では通話明細履歴から顧客を分類した例について説明したが、本発明は通話明細履歴に限定されるものではなく、ある特定の者同士の間のコミュニケーションの履歴を用いる場合であってもよい。
【００６３】
また、顧客に対する販促方法としては、Ｅメールに限らず、ＦＡＸや、ダイレクトメールなどの郵便物、電子掲示板、チャット、顧客に対する電話料金等の請求書に広告を添付するなどであってもよく、上述の実施形態に限定されるものではない。
【００６４】
上述の各実施形態では、分析サーバ２と販促サーバ３とにより本発明にかかる顧客管理システムを構成した例について説明したが、これらの処理を１台のコンピュータにより実現してもよい。
また、各処理手段を複数のコンピュータに分散させて、これらコンピュータの協働により顧客管理システムを実現してもよく、その構成は任意である。
【００６５】
各実施形態にかかる分析サーバ１、販促サーバ２は、専用装置であってもよいし、また、汎用のコンピュータとコンピュータプログラムを用いて実現してもよい。汎用のコンピュータを用いる場合、例えば、このコンピュータに対して上述の動作を実行するためのコンピュータプログラムやこれを格納したコンピュータ読み取り可能な媒体（ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等）からコンピュータプログラムをインストールすることにより上述の処理を実行する分析サーバ１、販促サーバ２を構成するようにしてもよい。
なお、上述の機能をＯＳ（Operating System）が分担又はＯＳとアプリケーションプログラムの共同により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみをコンピュータプログラムとして、またこのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な媒体に格納してもよい。
【００６６】
また、分析サーバ１、販促サーバ２用のコンピュータプログラムを搬送波に重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。例えば、通信ネットワークの掲示板（ＢＢＳ）に当該プログラムを掲示し、これをネットワークを介して配信するようにしてもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳ制御下で他のアプリケーションプログラムと同様に実行させることにより上述の処理を実行させるようにしてもよい。
【００６７】
【発明の効果】
本発明によれば、顧客のコミュニケーションの履歴から、顧客の影響度を定量化することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施形態にかかる顧客分析装置及び販促支援システムの概念構成を示した図。
【図２】  本発明の一実施形態にかかる通話明細データベースのデータ構成の例を示した図。
【図３】  本発明の一実施形態にかかる通話積算データベースのデータ構成の例を示した図。
【図４】  本発明の一実施形態にかかる発信通話積算データベースのデータ構成の例を示した図。
【図５】  本発明の一実施形態にかかる顧客関係データベースのデータ構成の例を示した図。
【図６】  本発明の一実施形態にかかる顧客関係強度データベースのデータ構成の例を示した図。
【図７】  本発明の一実施形態にかかる顧客管理データベースのデータ構成の例を示した図。
【図８】  本発明の一実施形態にかかるグループ管理データベースのデータ構成の例を示した図。
【図９】  本発明の一実施形態にかかる顧客情報データベースのデータ構成の例を示した図。
【図１０】  本発明の一実施形態にかかる販促情報データベースのデータ構成の例を示した図。
【図１１】  本発明の一実施形態にかかる送信データベースのデータ構成の例を示した図。
【図１２】  本発明の一実施形態にかかる発信通話積算データベースの作成処理フローを示した図。
【図１３】  本発明の一実施形態にかかる顧客関係データベースの作成処理フローを示した図。
【図１４】  本発明の一実施形態にかかる顧客管理データベースの作成処理フローを示した図。
【図１５】  本発明の一実施形態にかかるグループ管理データベースの作成処理フローを示した図。
【図１６】  本発明の一実施形態にかかる送信データベースの作成処理フローを示した図。
【図１７】  本発明の一実施形態にかかる販促情報の送信処理のフローを示した図。
【図１８】  本発明の別の実施形態にかかる送信データベースの作成処理フローを示した図。
【図１９】  本発明の別の実施形態にかかる顧客管理データベースの作成処理フローを示した図。
【図２０】  本発明の別の実施形態にかかる顧客管理データベースの作成処理フローを示した図。
【符号の説明】
１      分析サーバ
２      販促サーバ
１６    通話履歴採取部
１７    顧客関係率算定部
１８    分類処理部
１９    顧客重要度算定部
２５    販促処理部
２６    送信処理部
【図１】
0003647789.tif 000002
【図２】
0003647789.tif 000003
【図３】
0003647789.tif 000004
【図４】
0003647789.tif 000005
【図５】
0003647789.tif 000006
【図６】
0003647789.tif 000007
【図７】
0003647789.tif 000008
【図８】
0003647789.tif 000009
【図９】
0003647789.tif 000010
【図１０】
0003647789.tif 000011
【図１１】
0003647789.tif 000012
【図１２】
0003647789.tif 000013
【図１３】
0003647789.tif 000014
【図１４】
0003647789.tif 000015
【図１５】
0003647789.tif 000016
【図１６】
0003647789.tif 000017
【図１７】
0003647789.tif 000018
【図１８】
0003647789.tif 000019
【図１９】
0003647789.tif 000020
【図２０】
0003647789.tif 000021