(57)【要約】【課題】恣意性を排除し、かつ、営業員の特徴を効果的に捉えたクラスタ用変数を作成することができる営業員クラスタリングシステムを提供する。【解決手段】営業員毎で、かつ、顧客毎の収益金額を、営業員識別情報および顧客識別情報と関連付けて記憶する営業員データ記憶手段３０と、ここに記憶された収益金額のデータを用いて、クラスタ用変数として、縦軸を顧客数とし、横軸を１人の顧客から上げた収益金額とする営業員毎の収益分布における複数の分位点の各収益金額を求め、求めた各収益金額を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する特徴ベクトル作成手段２２と、作成した営業員毎の特徴ベクトルを入力としてクラスタ分析により複数の営業員を分類するクラスタ分析手段２３とを設け、営業員クラスタリングシステム１０を構成した。【選択図】図１
2018067112.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客に接して収益を上げる複数の営業員を分類する処理を実行するコンピュータにより構成された営業員クラスタリングシステムであって、
営業員毎で、かつ、顧客毎の収益金額を、営業員識別情報および顧客識別情報と関連付けて記憶する営業員データ記憶手段と、
この営業員データ記憶手段に記憶された前記収益金額のデータを用いて、クラスタ用変数として、縦軸を顧客数とし、横軸を１人の顧客から上げた収益金額とする営業員毎の収益分布における複数の分位点の各収益金額を求め、求めた各収益金額を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理を実行する特徴ベクトル作成手段と、
この特徴ベクトル作成手段により作成した営業員毎の特徴ベクトルを入力としてクラスタ分析により前記複数の営業員を分類する処理を実行するクラスタ分析手段と、
このクラスタ分析手段による分類結果および／またはこの分類結果を利用した人事異動支援処理若しくはその他の処理の結果を画面表示し、印刷し、他のシステムへ通信回線を介して送信し、記録媒体に記憶させ、または音声出力する処理を実行する出力手段とを備えたことを特徴とする営業員クラスタリングシステム。
【請求項２】
前記特徴ベクトル作成手段は、
第１四分位点、第２四分位点、および第３四分位点の３つの収益金額、並びにこれらの３つの四分位点のうちで最も収益金額の大きい前記第３四分位点よりも収益金額の大きい範囲を細分化した少なくとも１つの上位の分位点の収益金額を構成要素とする４次元以上の特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理を実行する構成とされている
ことを特徴とする請求項１に記載の営業員クラスタリングシステム。
【請求項３】
前記特徴ベクトル作成手段は、
１人の営業員が担当する顧客数の範囲、平均数、最大数、若しくは最小数についてユーザにより入力された担当顧客数情報を用いるか、または前記営業員データ記憶手段に記憶されているデータを用いて前記担当顧客数情報を算出し、予め定められた前記担当顧客数情報と上位の分位点の個数および刻み幅との対応関係に従って、細分化して設ける上位の分位点の個数および刻み幅を決定する処理を実行する構成とされている
ことを特徴とする請求項２に記載の営業員クラスタリングシステム。
【請求項４】
前記特徴ベクトル作成手段は、
前記複数の分位点の各収益金額に加え、１人の営業員が担当の各顧客から上げた収益金額のうちの最大値と、１人の営業員が担当の各顧客から上げた収益金額の合計値と、１人の営業員が担当の各顧客から上げた収益金額の平均値との中から選択した少なくとも１つの追加要素を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理を実行する構成とされている
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の営業員クラスタリングシステム。
【請求項５】
前記営業員データ記憶手段は、
営業員毎で、かつ、顧客毎の収益金額に加え、営業員毎で、かつ、顧客毎のコンタクト回数も、営業員識別情報および顧客識別情報と関連付けて記憶する構成とされ、
前記特徴ベクトル作成手段は、
収益金額を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを作成する処理に加え、
前記営業員データ記憶手段に記憶された前記コンタクト回数のデータを用いて、クラスタ用変数として、縦軸を顧客数とし、横軸を１人の顧客に対するコンタクト回数とする営業員毎のコンタクト回数分布における複数の分位点の各コンタクト回数を求め、求めた各コンタクト回数を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理も実行する構成とされ、
前記クラスタ分析手段は、
前記特徴ベクトル作成手段により作成した前記収益金額を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを入力として第１のクラスタ分析により前記複数の営業員を第１の分割数のクラスタに分類する第１の分類処理に加え、
前記特徴ベクトル作成手段により作成したコンタクト回数を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを入力として第２のクラスタ分析により前記複数の営業員を第２の分割数のクラスタに分類する第２の分類処理も実行し、
さらに、前記第１の分類処理で得られた第１の分類結果と、前記第２の分類処理で得られた第２の分類結果とを組み合わせることにより、前記複数の営業員を前記第１の分割数と前記第２の分割数とを乗じた数のクラスタに分類する複合分類処理を実行する構成とされている
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の営業員クラスタリングシステム。
【請求項６】
前記複数の営業員は、複数の部署からなる団体に所属する営業員であり、
前記クラスタ分析手段は、
前記団体に所属する全ての営業員を対象として少なくとも１種類のクラスタ分析による分類処理を実行し、１種類のクラスタ分析による分類処理で得られた各クラスタ、または複数種類のクラスタ分析による分類結果を組み合わせた複合分類処理で得られた各クラスタに対して営業成績の優秀の度合いに従って付されたクラスタ番号または各クラスタの優秀の度合いを示すクラスタ特徴量を、各クラスタに分類された営業員についての営業員識別情報と関連付けて分類結果記憶手段に記憶させる処理を実行する構成とされ、
営業員の部署間の配置転換業務を支援する人事異動支援処理を実行する人事異動支援手段を備え、
この人事異動支援手段は、
各部署に営業員を配置する際に、各部署に配置する転入側の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて前記分類結果記憶手段に記憶されているクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量と、各部署から他の部署への異動により各部署に空き枠を形成した転出側の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて前記分類結果記憶手段に記憶されているクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量とを一致させる人選処理を実行するか、または、２つの部署間で営業員を交換する際に、交換する２人の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて前記分類結果記憶手段に記憶されているクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量を一致させる人選処理を実行する構成とされている
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の営業員クラスタリングシステム。
【請求項７】
前記営業員データ記憶手段は、
前記特徴ベクトル作成手段により作成した各営業員の特徴ベクトルも、営業員識別情報と関連付けて記憶する構成とされ、
前記人事異動支援手段は、
各部署に営業員を配置する際に、転入側の営業員についてのクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量に対し、クラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の転出側の営業員がいる場合、若しくは、転出側の営業員についてのクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量に対し、クラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の転入側の営業員がいる場合、または、２つの部署間で営業員を交換する際に、クラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の交換対象の営業員がいる場合には、前記営業員データ記憶手段に記憶されている前記特徴ベクトルを用いて算出される２者間の距離が最も小さい営業員を選択する処理を実行する構成とされている
ことを特徴とする請求項６に記載の営業員クラスタリングシステム。
【請求項８】
前記営業員データ記憶手段は、
営業員毎で、かつ、顧客毎の収益金額に加え、営業員毎で、かつ、顧客毎のコンタクト回数も、営業員識別情報および顧客識別情報と関連付けて記憶する構成とされ、
前記特徴ベクトル作成手段は、
収益金額を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを作成する処理に加え、
前記営業員データ記憶手段に記憶された前記コンタクト回数のデータを用いて、クラスタ用変数として、縦軸を顧客数とし、横軸を１人の顧客に対するコンタクト回数とする営業員毎のコンタクト回数分布における複数の分位点の各コンタクト回数を求め、求めた各コンタクト回数を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理も実行する構成とされ、
前記複数の営業員は、複数の部署からなる団体に所属する営業員であり、
前記クラスタ分析手段は、
前記団体に所属する全ての営業員を対象として前記特徴ベクトル作成手段により作成した前記収益金額を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを入力として第１のクラスタ分析により前記複数の営業員を第１の分割数のクラスタに分類する第１の分類処理に加え、
前記団体に所属する全ての営業員を対象として前記特徴ベクトル作成手段により作成したコンタクト回数を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを入力として第２のクラスタ分析により前記複数の営業員を第２の分割数のクラスタに分類する第２の分類処理も実行し、
さらに、前記第１の分類処理で得られた各クラスタに対して営業成績の優秀の度合いに従って付されたクラスタ番号または各クラスタの優秀の度合いを示すクラスタ特徴量を、前記第１の分類処理で得られた各クラスタに分類された営業員についての営業員識別情報と関連付けて分類結果記憶手段に記憶させるとともに、前記第２の分類処理で得られた各クラスタに対して営業成績の優秀の度合いに従って付されたクラスタ番号または各クラスタの優秀の度合いを示すクラスタ特徴量を、前記第２の分類処理で得られた各クラスタに分類された営業員についての営業員識別情報と関連付けて前記分類結果記憶手段に記憶させる構成とされ、
営業員の部署間の配置転換業務を支援する人事異動支援処理を実行する人事異動支援手段を備え、
この人事異動支援手段は、
各部署に営業員を配置する際に、各部署に配置する転入側の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて前記分類結果記憶手段に記憶されている前記第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量と、各部署から他の部署への異動により各部署に空き枠を形成した転出側の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて前記分類結果記憶手段に記憶されている前記第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量とを一致させる人選処理を実行するか、または、２つの部署間で営業員を交換する際に、交換する２人の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて前記分類結果記憶手段に記憶されている前記第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量を一致させる人選処理を実行し、
さらに、各部署に営業員を配置する際に、転入側の営業員についての前記第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量に対し、前記第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の転出側の営業員がいる場合、若しくは、転出側の営業員についての前記第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量に対し、前記第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の転入側の営業員がいる場合、または、２つの部署間で営業員を交換する際に、前記第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の交換対象の営業員がいる場合には、前記第２の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致するか、または近い営業員を選択する処理を実行する構成とされている
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の営業員クラスタリングシステム。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかに記載の営業員クラスタリングシステムとして、コンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客に接して収益を上げる複数の営業員を分類する処理を実行するコンピュータにより構成された営業員クラスタリングシステムおよびプログラムに係り、例えば、複数の部署からなる会社等の団体に所属する複数の営業員を人事異動で配置転換する業務を支援する場合等に利用できる。
【背景技術】
【０００２】
従来、金融、保険、商品の訪問販売等のような各種の物品やサービスに係る業務に従事する営業員の如く、”ヒト”をセグメンテーションする際には、年齢や性別等の個人プロファイルと、アポイント回数や売上収益等の活動の集計値とからクラスタ用変数を作成し、これらの変数をクラスタ分析用のクラスタリングアルゴリズムに投入し、営業員間の距離計算を行った結果でグループ化する手法が多く採用されている。
【０００３】
なお、本発明に関連する技術としては、営業員の営業活動を分析して改善方針を提案する営業支援システムが知られている（特許文献１参照）。この営業支援システムでは、営業員の訪問回数が少ない等を判断して営業員に指導することができる。例えば、ある顧客に対する所定の期間内の（または累計の）訪問回数および訪問時間が、ルールとして記述された訪問回数および訪問時間の閾値を超えた場合に、その顧客に対応するメッセージ「平均よりも訪問回数と時間が多いです。提案戦略を見直して」が画面表示される（段落［００７８］、図５参照）。また、同様に、ルールとの比較により、メッセージ「特定顧客への提案活動が集中しているようです。新規の顧客訪問が少ないです。顧客当たりの訪問時間が長いようです。来月は、新規訪問を増やすようにして下さい。」が画面表示される（段落［００８５］、図６参照）。
【０００４】
この際、ルール計算は、例えば“訪問回数が少ない”といった場合、当該営業員の属する地域にいる全営業員の訪問回数に関する統計分布から、分布の下位αパーセント点を元に閾値が決められる（段落［００９３］参照）。例えば、閾値を表すパーセント値が下位５％である場合、ある営業員の訪問回数が全体的な分布の下位５％グループに入っていれば、その営業員の訪問回数が少ないと判定される（段落［００９３］参照）。ルール計算を行う際には暗黙的パラメータが利用され、例えば、周辺の営業員の平均値に比べて訪問回数が２５％以下ならば少ないとみなす、というルールの場合は“２５％”が暗黙的パラメータとなる（段落［００９８］参照）。そして、生成された指導ルールを機械ルールに変換するときに、「短い」「比較的長い」「少ない」のような形容詞は、統計情報を利用した閾値によって表現され、この統計情報を利用した閾値は、例えば、特徴量の分布の上位または下位の百分位数（パーセント点）によって表現され、さらに、百分位数は一例であり、任意の分位数（例えば四分位数）を用いてもよいとされている（段落［０１１４］参照）。
【０００５】
従って、この特許文献１に記載された営業支援システムでは、訪問回数について、分布における上位または下位の百分位数や、任意の分位数（例えば四分位数）が用いられるが、ここでいう分布における分位数は、上述したように、全営業員や周辺の営業員（すなわち、複数の営業員）の訪問回数の分布における分位数である。このことは、特許文献１の請求項２，７の「前記営業活動の特徴量の閾値は、既に前記複数の営業員から取得された前記営業活動の特徴量の分布における上側分位数及び下側分位数の少なくとも一つ」という記載からも明らかであり、特許文献１の分布は、複数の営業員の分布であり、そのような分布における分位数は、複数の営業員のうちの上からまたは下から何人目の営業員であるかを意味する。これに対し、後述するように、本発明の分布は、営業員毎の収益分布や、営業員毎のコンタクト回数分布、すなわち、ある１人の営業員の分布（ある１人の営業員が担当する複数の顧客の各々に関するデータにより形成された分布）であるから、本発明の分布における分位数（分位点）は、複数の顧客のうちの上からまたは下から何人目の顧客であるかを意味するので、この点で、特許文献１に記載された営業支援システムとは全く異なる処理を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−８９４７号公報（段落［００７８］、［００８５］、［００９３］、［００９８］、［０１１４］、図５、図６、請求項２，７）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前述した従来の手法では、以下のような問題点があった。先ず、全てのクラスタ用変数は、データ設計者または分析者によって作成されたものであり、また、クラスタリングに当たり、これらのクラスタ用変数を分析者が恣意的に抽出しているため、クラスタリング結果もクラスタ用変数の抽出基準を反映した恣意的なものになりやすい。
【０００８】
次に、クラスタ用変数として、営業員の成績を示す数値データ（収益金額、コンタクト回数）を用いる際には、合計値や平均値等のように、集計された値として1つの代表値に集約されたものを用いることが多く、代表値以外の情報は失われてしまっていた。
【０００９】
このため、例えば、金融、保険、商品の訪問販売等のような各種の物品やサービスに係る業務に従事する営業員のセグメンテーションを目的として、データマイニング手法の１つであるクラスタリングを用いる際に、クラスタ用変数（特徴量）の作成から恣意性を排除し、かつ、営業員の特徴を効果的に捉えた特徴量を作成するための手法を開発することが望まれる。
【００１０】
なお、前述した特許文献１に記載された営業支援システムでは、訪問回数の分布における分位数を用いて定められたルールに従って営業支援処理を行っているが、これは、全営業員や周辺の営業員（すなわち、複数の営業員）に対する当該営業員の位置付けを示しているだけであるから、上記のように、営業員の特徴を効果的に捉えた特徴量（特徴ベクトル）を作成する処理を行っているわけではない。
【００１１】
本発明の目的は、恣意性を排除し、かつ、営業員の特徴を効果的に捉えたクラスタ用変数を作成することができる営業員クラスタリングシステムおよびプログラムを提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、顧客に接して収益を上げる複数の営業員を分類する処理を実行するコンピュータにより構成された営業員クラスタリングシステムであって、
営業員毎で、かつ、顧客毎の収益金額を、営業員識別情報および顧客識別情報と関連付けて記憶する営業員データ記憶手段と、
この営業員データ記憶手段に記憶された収益金額のデータを用いて、クラスタ用変数として、縦軸を顧客数とし、横軸を１人の顧客から上げた収益金額とする営業員毎の収益分布における複数の分位点の各収益金額を求め、求めた各収益金額を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理を実行する特徴ベクトル作成手段と、
この特徴ベクトル作成手段により作成した営業員毎の特徴ベクトルを入力としてクラスタ分析により複数の営業員を分類する処理を実行するクラスタ分析手段と、
このクラスタ分析手段による分類結果および／またはこの分類結果を利用した人事異動支援処理若しくはその他の処理の結果を画面表示し、印刷し、他のシステムへ通信回線を介して送信し、記録媒体に記憶させ、または音声出力する処理を実行する出力手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１３】
ここで、「営業員毎の収益分布における複数の分位点」とは、四分位点（第１、第２、第３四分位点）が含まれることが好ましいが、任意の分位点でもよく、分位点の個数も、２個でも、３個でも、４個以上でもよい。また、「複数の分位点」は、第２四分位点の収益金額（中央値）よりも小さい側と大きい側とに分散して設けてもよく、あるいは、第２四分位点の収益金額（中央値）から見て、いずれか一方の側だけに設けてもよい。例えば、上位５％分位点（下位９５％分位点）と、上位４０％分位点（下位６０％分位点）との２つの分位点等としてもよい。さらに、同じ分位点の収益金額を複数の要素として入れて特徴ベクトルの次元を増やすことにより、重み付けを行ってもよい。
【００１４】
このような本発明の営業員クラスタリングシステムにおいては、クラスタ用変数として、営業員毎の収益分布における複数の分位点の各収益金額を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成し、これらの特徴ベクトルを入力としてクラスタ分析を行うので、クラスタ用変数の作成時における恣意性を排除することが可能となるとともに、営業員の特徴を効果的に捉えたクラスタ用変数を作成することが可能となり、クラスタ用変数として合計値や平均値等の集計値を用いていた従来の手法の問題点が解消される。
【００１５】
例えば、従来の手法では、集計対象期間中に収益金額の大きい顧客を偶然に獲得することができた場合（いわゆるラッキー）等の影響が分類結果に反映されてしまうこともあるが、本発明の営業員クラスタリングシステムでは、営業員の個人の収益特性を複数の分位点により分布で捉えることが可能となるので、そのような集計対象期間中における偶然や特異な状況の影響を受けにくくなる。
【００１６】
換言すれば、従来は、営業員のノルマは売上であるといった具合に、売上金額による単純な評価を行うことが多かったが、本当はどのような顧客の持ち方をすると（どのような顧客ポートフォリオを形成すると）良好な営業成績が得られるのかが重要であり、本発明では、収益分布における複数の分位点を使用してクラスタ用のベクトル変数を作成するので、そのような顧客ポートフォリオの特徴を示す特徴ベクトルを作成し、安定した分類を行うことが可能となる。なぜなら、従来の手法では、売上金額による単純な評価をしているので、１０００万円の顧客を１人抱えている営業員と、１万円の顧客を１０００人抱えている営業員とが、同じクラスタに分類されてしまう。しかし、それでは、１０００万円の顧客を獲得できない年もあるので、評価に安定性を欠くことになるからである。
【００１７】
また、多数の営業員を抱える企業等の団体は、本発明の営業員クラスタリングシステムを導入することにより、各営業員の個人の収益特性をパターン化することが可能となり、効果的なチーム編成等の営業戦略を立てることができるようになる。
【００１８】
さらに、クラスタ用変数を、分位点の収益金額を構成要素とする特徴ベクトルとしているため、適用業務に応じてベクトル変数の定義を変えることなく、同様のクラスタリングの実施が可能となり、これらにより前記目的が達成される。
【００１９】
＜分位点の詳細＞
【００２０】
また、前述した営業員クラスタリングシステムにおいて、
特徴ベクトル作成手段は、
第１四分位点、第２四分位点、および第３四分位点の３つの収益金額、並びにこれらの３つの四分位点のうちで最も収益金額の大きい第３四分位点よりも収益金額の大きい範囲を細分化した少なくとも１つの上位の分位点の収益金額を構成要素とする４次元以上の特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理を実行する構成とされていることが望ましい。
【００２１】
このように四分位点および上位の分位点の各収益金額を構成要素とする４次元以上の特徴ベクトルを用いる構成とした場合には、四分位点により、各営業員の個人の収益特性を万遍なく（特に欠ける所なく）捉えるとともに、上位の分位点により、収益分布におけるテールの部分（収益金額の大きい裾の部分）の刻みを細かくしたベクトル用変数を作成することが可能となるので、パレートの法則（全体的な特徴の大部分は、全体を構成する一部の要素が作り出しているという経験則であり、８０：２０の法則とも呼ばれる。）に則り、テールの部分を強調したクラスタ分析を実施することが可能となる。
【００２２】
さらに、上述したように、四分位点および上位の分位点の各収益金額を構成要素とする４次元以上の特徴ベクトルを用いる構成とする場合において、
特徴ベクトル作成手段は、
１人の営業員が担当する顧客数の範囲、平均数、最大数、若しくは最小数についてユーザにより入力された担当顧客数情報を用いるか、または営業員データ記憶手段に記憶されているデータを用いて担当顧客数情報を算出し、予め定められた担当顧客数情報と上位の分位点の個数および刻み幅との対応関係に従って、細分化して設ける上位の分位点の個数および刻み幅を決定する処理を実行する構成とされていることが望ましい。
【００２３】
ここで、「顧客数の範囲」とは、例えば、１００人未満、１００人〜１９９人、２００人〜３９９人、４００人〜９９９人、１０００人以上等のような範囲である。また、「担当顧客数情報と上位の分位点の個数および刻み幅との対応関係」は、プログラム内に記述してもよく、メモリ（分位点記憶手段）に記憶してもよい。
【００２４】
このように担当顧客数情報と上位の分位点の個数および刻み幅との対応関係を予め定めておき、その対応関係に従って上位の分位点の個数および刻み幅を決定する構成とした場合には、パレートの法則に則り、収益分布におけるテールの部分の刻みを細かくする際に、担当顧客数の大小に応じた特徴ベクトルの作成が可能となり、適用業務に応じた、より適切な特徴ベクトルの作成を実現することが可能となる。すなわち、担当顧客数が大きい場合には、上位の分位点の個数を、より多くし、上位の分位点の刻み幅を、より狭く（小さく）することが可能となる。例えば、担当顧客数が１，０００人のときの上位０．１％分位点は、上から１人目の顧客の収益金額を指すが、担当顧客数が４００人のときは、上位０．１％分位点の収益金額は、意味のない値になるおそれがあるので、そのような事態を未然に回避することが可能となる。
【００２５】
また、前述した営業員クラスタリングシステムにおいて、
特徴ベクトル作成手段は、
複数の分位点の各収益金額に加え、１人の営業員が担当の各顧客から上げた収益金額のうちの最大値と、１人の営業員が担当の各顧客から上げた収益金額の合計値と、１人の営業員が担当の各顧客から上げた収益金額の平均値との中から選択した少なくとも１つの追加要素を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理を実行する構成としてもよい。
【００２６】
このように複数の分位点の各収益金額に加え、最大値、合計値、または平均値を追加の構成要素とする特徴ベクトルを作成する構成とした場合には、合計値や平均値等の集計値を特徴ベクトルの構成要素としていた従来の手法の考え方も取り込んだクラスタ分析を行うことが可能となる。
【００２７】
＜営業員毎の収益分布における複数の分位点を用いた第１のクラスタ分析による分類結果と、営業員毎のコンタクト回数分布における複数の分位点を用いた第２のクラスタ分析による分類結果とを組み合わせた複合分類処理を行う構成＞
【００２８】
また、前述した営業員クラスタリングシステムにおいて、
営業員データ記憶手段は、
営業員毎で、かつ、顧客毎の収益金額に加え、営業員毎で、かつ、顧客毎のコンタクト回数も、営業員識別情報および顧客識別情報と関連付けて記憶する構成とされ、
特徴ベクトル作成手段は、
収益金額を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを作成する処理に加え、
営業員データ記憶手段に記憶されたコンタクト回数のデータを用いて、クラスタ用変数として、縦軸を顧客数とし、横軸を１人の顧客に対するコンタクト回数とする営業員毎のコンタクト回数分布における複数の分位点の各コンタクト回数を求め、求めた各コンタクト回数を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理も実行する構成とされ、
クラスタ分析手段は、
特徴ベクトル作成手段により作成した収益金額を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを入力として第１のクラスタ分析により複数の営業員を第１の分割数のクラスタに分類する第１の分類処理に加え、
特徴ベクトル作成手段により作成したコンタクト回数を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを入力として第２のクラスタ分析により複数の営業員を第２の分割数のクラスタに分類する第２の分類処理も実行し、
さらに、第１の分類処理で得られた第１の分類結果と、第２の分類処理で得られた第２の分類結果とを組み合わせることにより、複数の営業員を第１の分割数と第２の分割数とを乗じた数のクラスタに分類する複合分類処理を実行する構成としてもよい。
【００２９】
このように営業員毎の収益分布における複数の分位点を用いた第１のクラスタ分析による分類結果と、営業員毎のコンタクト回数分布における複数の分位点を用いた第２のクラスタ分析による分類結果とを組み合わせた複合分類処理を行う構成とした場合には、各営業員の個人の収益特性と、各営業員の個人の接客特性とを組み合わせたクラスタリングを行うことが可能となる。このため、例えば、特定の顧客へのコンタクト回数が多い営業員であるか、万遍なく全ての顧客に同様に接する営業員であるかといった営業員の個人特性を加味したクラスタリングを行うことが可能となる。
【００３０】
＜人事異動支援処理を行う構成＞
【００３１】
また、以上に述べた営業員クラスタリングシステム（複合分類処理を行う構成を含む。）において、
複数の営業員は、複数の部署からなる団体に所属する営業員であり、
クラスタ分析手段は、
団体に所属する全ての営業員を対象として少なくとも１種類のクラスタ分析による分類処理を実行し、１種類のクラスタ分析による分類処理で得られた各クラスタ、または複数種類のクラスタ分析による分類結果を組み合わせた複合分類処理で得られた各クラスタに対して営業成績の優秀の度合いに従って付されたクラスタ番号または各クラスタの優秀の度合いを示すクラスタ特徴量を、各クラスタに分類された営業員についての営業員識別情報と関連付けて分類結果記憶手段に記憶させる処理を実行する構成とされ、
営業員の部署間の配置転換業務を支援する人事異動支援処理を実行する人事異動支援手段を備え、
この人事異動支援手段は、
各部署に営業員を配置する際に、各部署に配置する転入側の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて分類結果記憶手段に記憶されているクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量と、各部署から他の部署への異動により各部署に空き枠を形成した転出側の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて分類結果記憶手段に記憶されているクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量とを一致させる人選処理を実行するか、または、２つの部署間で営業員を交換する際に、交換する２人の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて分類結果記憶手段に記憶されているクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量を一致させる人選処理を実行する構成とすることが望ましい。
【００３２】
ここで、「各クラスタの優秀の度合いを示すクラスタ特徴量」とは、「クラスタ番号」とは異なる当該クラスタの代表値であり、例えば、当該クラスタに分類された各営業員の特徴べクトルの構成要素のうちの１つの平均値等であり、より具体的には、例えば各営業員の上位０．５点の収益金額の平均値等である。「クラスタ番号」は、例えば、全体が７分割されている場合には、営業成績の優秀の度合いに従って、成績の低いクラスタから順に、例えば、１，２，３，４，５，６，７と単純に付されるが、「クラスタ特徴量」は、そのような線形の数値列ではなく、各クラスタに非線形の重み付けをした数量とすることができる。なお、「クラスタ番号」を例えば２乗して１，４，９，１６，２５，３６，４９とし、それを「クラスタ特徴量」とすることもでき、同様に、３乗してもよく、２乗や３乗した後に定数を加えてもよく、あるいは、ルートにしてもよく、ルートにした場合には、クラスタ番号が１番と７番との差は、クラスタ特徴量がルート１（＝１）とルート７（＝２．６４５７５）との差になるので、互いの差が小さくなるような重み付けをしたことになる。
【００３３】
また、「クラスタ番号若しくはクラスタ特徴量を一致させる人選処理を実行する」とは、一致させる処理を試みればよい趣旨であり、クラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する営業員がいない場合には、クラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が近い営業員を選ぶ処理を行うことを妨げるものではない。
【００３４】
さらに、「各部署に営業員を配置する際」と「２つの部署間で営業員を交換する際」とを分けているのは、後者の「２つの部署間で営業員を交換する際」のように１対１のトレードだけではなく、前者の「各部署に営業員を配置する際」のように、３以上の部署間で営業員が入れ替わることがあるからであり、例えば、３つの部署α，β，γで営業員Ａ，Ｂ，Ｃを回すこと、すなわち、部署αの営業員Ａを部署βに異動させ、部署βの営業員Ｂを部署γに異動させ、部署γの営業員Ｃを部署αに異動させること等があるからである。但し、３以上の部署間での配置転換は、２つの部署間での交換を複数回繰り返せば、同じ結果が得られる。
【００３５】
このように人事異動支援手段を、各部署に営業員を配置する際に、転入側の営業員と転出側の営業員とについてのクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量を一致させる人選処理を実行するか、または、２つの部署間で営業員を交換する際に、交換する２人の営業員についてのクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量を一致させる人選処理を実行する構成とした場合には、各部署において、人事異動の前後で、同じクラスタに分類される営業員同士が入れ替わるようになり、部署間の業務処理能力のバランスを保つことが可能となる。
【００３６】
＜人事異動支援処理において、同じクラスタに分類される営業員を配置または交換するという原則下で、複数の候補者がいる場合の選択処理を行う構成＞
【００３７】
さらに、前述した営業員クラスタリングシステムにおいて、
営業員データ記憶手段は、
特徴ベクトル作成手段により作成した各営業員の特徴ベクトルも、営業員識別情報と関連付けて記憶する構成とされ、
人事異動支援手段は、
各部署に営業員を配置する際に、転入側の営業員についてのクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量に対し、クラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の転出側の営業員がいる場合、若しくは、転出側の営業員についてのクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量に対し、クラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の転入側の営業員がいる場合、または、２つの部署間で営業員を交換する際に、クラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の交換対象の営業員がいる場合には、営業員データ記憶手段に記憶されている特徴ベクトルを用いて算出される２者間の距離が最も小さい営業員を選択する処理を実行する構成とすることができる。
【００３８】
このように同じクラスタに分類される営業員を配置または交換するという原則下で、複数の候補者がいるときに、特徴ベクトルを用いて算出される２者間の距離が最も小さい営業員を選択する構成とした場合には、人事異動の前後で、各部署の業務処理能力の変化を、より一層少なく抑えることが可能となる。
【００３９】
＜人事異動支援処理を行う構成であり、第１、第２のクラスタ分析を行うが、それらの分類結果を組み合わせて複合分類処理を行うのではなく、第１のクラスタ分析による第１の分類処理で得られた各クラスタを用いて、同じクラスタに分類される営業員を配置または交換するという原則下で、複数の候補者がいる場合の選択処理を、第２のクラスタ分析による第２の分類処理で得られた各クラスタを用いて行う構成＞
【００４０】
そして、前述した営業員クラスタリングシステムにおいて、
営業員データ記憶手段は、
営業員毎で、かつ、顧客毎の収益金額に加え、営業員毎で、かつ、顧客毎のコンタクト回数も、営業員識別情報および顧客識別情報と関連付けて記憶する構成とされ、
特徴ベクトル作成手段は、
収益金額を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを作成する処理に加え、
営業員データ記憶手段に記憶されたコンタクト回数のデータを用いて、クラスタ用変数として、縦軸を顧客数とし、横軸を１人の顧客に対するコンタクト回数とする営業員毎のコンタクト回数分布における複数の分位点の各コンタクト回数を求め、求めた各コンタクト回数を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理も実行する構成とされ、
複数の営業員は、複数の部署からなる団体に所属する営業員であり、
クラスタ分析手段は、
団体に所属する全ての営業員を対象として特徴ベクトル作成手段により作成した収益金額を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを入力として第１のクラスタ分析により複数の営業員を第１の分割数のクラスタに分類する第１の分類処理に加え、
団体に所属する全ての営業員を対象として特徴ベクトル作成手段により作成したコンタクト回数を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを入力として第２のクラスタ分析により複数の営業員を第２の分割数のクラスタに分類する第２の分類処理も実行し、
さらに、第１の分類処理で得られた各クラスタに対して営業成績の優秀の度合いに従って付されたクラスタ番号または各クラスタの優秀の度合いを示すクラスタ特徴量を、第１の分類処理で得られた各クラスタに分類された営業員についての営業員識別情報と関連付けて分類結果記憶手段に記憶させるとともに、第２の分類処理で得られた各クラスタに対して営業成績の優秀の度合いに従って付されたクラスタ番号または各クラスタの優秀の度合いを示すクラスタ特徴量を、第２の分類処理で得られた各クラスタに分類された営業員についての営業員識別情報と関連付けて分類結果記憶手段に記憶させる構成とされ、
営業員の部署間の配置転換業務を支援する人事異動支援処理を実行する人事異動支援手段を備え、
この人事異動支援手段は、
各部署に営業員を配置する際に、各部署に配置する転入側の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて分類結果記憶手段に記憶されている第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量と、各部署から他の部署への異動により各部署に空き枠を形成した転出側の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて分類結果記憶手段に記憶されている第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量とを一致させる人選処理を実行するか、または、２つの部署間で営業員を交換する際に、交換する２人の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて分類結果記憶手段に記憶されている第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量を一致させる人選処理を実行し、
さらに、各部署に営業員を配置する際に、転入側の営業員についての第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量に対し、第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の転出側の営業員がいる場合、若しくは、転出側の営業員についての第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量に対し、第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の転入側の営業員がいる場合、または、２つの部署間で営業員を交換する際に、第１の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の交換対象の営業員がいる場合には、第２の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致するか、または近い営業員を選択する処理を実行する構成としてもよい。
【００４１】
このように第１、第２のクラスタ分析を行うが、それらの分類結果を組み合わせて複合分類処理を行うのではなく、それぞれの分類結果を別々の場面で段階的に用いる構成とした場合には、人事異動の前後で、各部署の業務処理能力の変化を、より一層少なく抑えることが可能となる。
【００４２】
＜プログラムの発明＞
【００４３】
また、本発明のプログラムは、以上に述べた営業員クラスタリングシステムとして、コンピュータを機能させるためのものである。
【００４４】
なお、上記のプログラムまたはその一部は、例えば、光磁気ディスク（ＭＯ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去およ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）、ハードディスク、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、フラッシュディスク等の記録媒体に記録して保存や流通等させることが可能であるとともに、例えば、ＬＡＮ、ＭＡＮ、ＷＡＮ、インターネット、イントラネット、エクストラネット等の有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにはこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送することが可能であり、また、搬送波に載せて搬送することも可能である。さらに、上記のプログラムは、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。
【発明の効果】
【００４５】
以上に述べたように本発明によれば、クラスタ用変数として、営業員毎の収益分布における複数の分位点の各収益金額を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成し、これらの特徴ベクトルを入力としてクラスタ分析を行うので、クラスタ用変数の作成時における恣意性を排除することができるとともに、営業員の特徴を効果的に捉えたクラスタ用変数を作成することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の一実施形態の営業員クラスタリングシステムの全体構成図。
【図２】前記実施形態の営業員データ記憶手段を構成するデータベースの属性テーブルの構成例を示す図。
【図３】前記実施形態の営業員データ記憶手段を構成するデータベースの収益金額・コンタクト回数テーブルの構成例を示す図。
【図４】前記実施形態の営業員データ記憶手段を構成するデータベースの収益金額に係る特徴ベクトルテーブルの構成例を示す図。
【図５】前記実施形態の１人の営業員の収益分布を示す図。
【図６】前記実施形態でのクラスタ分析により作成されたデンドログラムを示す図。
【図７】前記実施形態の分類結果記憶手段の構成図。
【図８】前記実施形態の人事異動支援処理の流れを示すフローチャートの図。
【図９】前記実施形態の人事異動用データ記憶手段を構成するデータベースの異動対象者テーブルの構成例（配置開始前の状態）を示す図。
【図１０】前記実施形態の人事異動用データ記憶手段を構成するデータベースの空き枠テーブルの構成例（空き枠の形成直後の状態）を示す図。
【図１１】前記実施形態の人事異動用データ記憶手段を構成するデータベースの部署テーブルの構成例（空き枠の形成直後の状態）を示す図。
【図１２】前記実施形態の１人の営業員のコンタクト回数分布を示す図。
【図１３】前記実施形態の営業員データ記憶手段を構成するデータベースのコンタクト回数に係る特徴ベクトルテーブルの構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
以下に本発明の一実施形態について図面を参照して説明する。図１には、本実施形態の営業員クラスタリングシステム１０の全体構成が示されている。図２〜図４には、営業員データ記憶手段３０を構成するデータベースの属性テーブル３０Ａ、収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂ、収益金額に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｃの構成例が示されている。また、図５には、１人の営業員の収益分布を示す収益ヒストグラムが示され、図６には、クラスタ分析により作成されたデンドログラムが示され、図７には、分類結果記憶手段３１の構成が示されている。さらに、図８には、人事異動支援処理の流れがフローチャートで示され、図９〜図１１には、人事異動用データ記憶手段３２を構成するデータベースの異動対象者テーブル３２Ａ、空き枠テーブル３２Ｂ、部署テーブル３２Ｃの構成例が示されている。そして、図１２には、１人の営業員のコンタクト回数分布が示され、図１３には、営業員データ記憶手段３０を構成するデータベースのコンタクト回数に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｄの構成例が示されている。
【００４８】
＜営業員クラスタリングシステム１０の全体構成＞
【００４９】
図１において、営業員クラスタリングシステム１０は、１台または複数台のコンピュータにより構成され、営業員クラスタリングに関する各種処理を実行する処理手段２０と、この処理手段２０による処理に必要な各種データを記憶する営業員データ記憶手段３０、分類結果記憶手段３１、および人事異動用データ記憶手段３２と、処理手段２０に接続された例えばマウスやキーボード等の入力手段４０と、処理手段２０に接続された例えば液晶ディスプレイ等の表示手段５０とを備えている。
【００５０】
処理手段２０は、入力受付手段２１と、特徴ベクトル作成手段２２と、クラスタ分析手段２３と、人事異動支援手段２４と、出力手段２５とを含んで構成されている。これらの処理手段２０を構成する各手段２１〜２５は、営業員クラスタリングシステム１０を構成するコンピュータ本体の内部に設けられた中央演算処理装置（ＣＰＵ）、およびこのＣＰＵの動作手順を規定する１つまたは複数のプログラムにより実現される。
【００５１】
なお、営業員クラスタリングシステム１０は、サーバ・クライアントシステムにより構成してもよく、その場合には、各記憶手段３０〜３２は、サーバ側に設置され、入力手段４０および表示手段５０は、クライアント側に設置される。また、処理手段２０の主要機能は、サーバ側に設置されるが、一部の機能をクライアント側に設置してもよい。
【００５２】
＜入力受付手段２１の構成＞
【００５３】
入力受付手段２１は、入力手段４０を操作するユーザによる各種の入力を受け付ける処理を実行するものである。なお、営業員クラスタリングシステム１０をサーバ・クライアントシステムとする場合には、入力受付手段２１は、クライアント端末へ入力画面の表示用データをネットワークを介して送信するとともに（これによりクライアント端末の表示手段５０の画面上に入力画面が表示され、ユーザが入力手段４０を操作してデータを入力できるようになる。）、クライアント端末からネットワークを介して送信されてくるユーザによる入力データを受信する処理を実行する。
【００５４】
具体的には、入力受付手段２１は、上位の分位点の個数および刻み幅を決めるための担当顧客数情報の入力を受け付ける処理を実行する。担当顧客数情報は、１人の営業員が担当する顧客数に関する情報である。入力受付手段２１は、担当顧客数情報として顧客数の範囲の入力を受け付ける場合には、例えば、１００人未満、１００人〜１９９人、２００人〜３９９人、４００人〜９９９人、１０００人以上等のような幾つかの範囲からのユーザの選択入力を受け付け、あるいは、例えば、１００人程度、５００人程度、１０００人程度等からのユーザの選択入力を受け付ける。また、入力受付手段２１は、担当顧客数情報として、各営業員が担当する顧客数の平均数、各営業員が担当する顧客数のうちの最大数や最小数についてのユーザの入力を受け付けてもよい。さらに、入力受付手段２１は、特徴ベクトル作成手段２２により営業員データ記憶手段３０の属性テーブル３０Ａ（図２参照）に記憶されている各営業員の担当顧客数を用いるか、または収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂ（図３参照）のデータを用いて、担当顧客数情報を自動算出（各営業員の担当顧客数の平均数、最大数、若しくは最小数の自動算出）することの選択入力を受け付けてもよい。
【００５５】
また、入力受付手段２１は、クラスタ分析手段２３による最初の分類（第１次振分選択）の方法の選択入力を受け付ける。すなわち、入力受付手段２１は、（Ｐ１）収益分布に基づく第１のクラスタ分析のみの分類処理、（Ｐ２）収益分布に基づく第１のクラスタ分析と、コンタクト回数分布に基づく第２のクラスタ分析とを組み合わせた複合分類処理のうち、いずれの処理をクラスタ分析手段２３により実行するかの選択入力を受け付ける。
【００５６】
さらに、入力受付手段２１は、人事異動支援手段２４による営業員の配置時や交換時における詳細選択（クラスタ分析手段２３によるクラスタリングを第１次振分選択とすれば、第２次振分選択となる。）の方法の選択入力を受け付ける。すなわち、（Ｑ１）特徴ベクトル間の距離を使用する方法、（Ｑ２）担当顧客数を使用する方法、（Ｑ３）収益金額の合計値を使用する方法、（Ｑ４）コンタクト回数に基づく第２のクラスタ分析による分類結果を使用する方法（Ｐ１選択時のみ選択可）のうち、いずれの方法を人事異動支援手段２４により実行するかの選択入力を受け付ける。
【００５７】
また、入力受付手段２１は、第１のクラスタ分析による第１の分割数の入力を受け付けるか、または第１の分割数を自動決定することの選択入力を受け付ける。さらに、入力受付手段２１は、ユーザがＰ２、Ｑ４を選択した場合の第２のクラスタ分析による第２の分割数の入力を受け付けるか、または第２の分割数を自動決定することの選択入力を受け付ける。
【００５８】
さらに、入力受付手段２１は、例えば役員の要望等により異動先が決まっている異動対象者の情報（異動対象者についての営業員識別情報、および予定異動先の部署についての部署識別情報）の入力を受け付け、受け付けた情報を、人事異動用データ記憶手段３２の異動対象者テーブル３２Ａ（図９参照）に記憶させる処理を実行する。
【００５９】
＜特徴ベクトル作成手段２２の構成＞
【００６０】
特徴ベクトル作成手段２２は、営業員データ記憶手段３０の収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂ（図３参照）に記憶された収益金額のデータを用いて、クラスタ用変数として、縦軸を顧客数とし、横軸を１人の顧客から上げた収益金額とする営業員毎の収益分布（図５参照）における複数の分位点の各収益金額を求め、求めた各収益金額を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成し、作成した営業員毎の特徴ベクトルを、営業員識別情報と関連付けて、営業員データ記憶手段３０の収益金額に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｃ（図４参照）に記憶させる処理を実行するものである。図５に示した営業員毎の収益分布は、一定期間内のアクティブ顧客の収益金額の偏りを示すものである。なお、収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂ（図３参照）に記憶された収益金額のデータを用いた特徴ベクトル作成処理の詳細については後述する（図８のステップＳ２参照）。
【００６１】
この際、特徴ベクトル作成手段２２は、本実施形態では、一例として、営業員毎の収益分布（図５参照）における第１四分位点、第２四分位点、および第３四分位点の３つの収益金額、並びにこれらの３つの四分位点のうちで最も収益金額の大きい第３四分位点よりも収益金額の大きい範囲を細分化した少なくとも１つの上位の分位点の収益金額を構成要素とする４次元以上の特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理を実行する。なお、収益金額に係る特徴ベクトルの作成に使用する複数の分位点は、これに限定されるものではなく、例えば、四分位点ではなく、任意の分位点としてもよい。また、図５は、複数の分位点の位置関係を説明した図であり、この収益分布における横軸の収益金額のスケールは正確なものではない。
【００６２】
また、特徴ベクトル作成手段２２は、入力受付手段２１により受け付けたユーザの入力による担当顧客数情報を用いるか、または営業員データ記憶手段３０の属性テーブル３０Ａ（図２参照）または収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂ（図３参照）に記憶されているデータを用いて担当顧客数情報を自動算出し、予め定められた担当顧客数情報と上位の分位点の個数および刻み幅との対応関係に従って、細分化して設ける上位の分位点の個数および刻み幅を決定する処理を実行する。なお、担当顧客数情報と上位の分位点の個数および刻み幅との対応関係は、プログラム内に記述しておいてもよく、メモリ（図示されない分位点記憶手段）に記憶しておき、それを読み込むようにしてもよい。この対応関係は、具体的には、例えば、担当顧客数情報が２００人〜５９９人の範囲や、４００人程度である場合には、四分位点、および上位１０％点、上位５％点、上位１％点、上位０．５％点を使用し、担当顧客数情報が１０００人〜４９９９人の範囲や、２０００人程度である場合には、これらに加えて上位０．１％点を使用する等の対応関係である。
【００６３】
さらに、特徴ベクトル作成手段２２は、以上のような複数の分位点の各収益金額に加え、１人の営業員が担当の各顧客から上げた収益金額のうちの最大値と、１人の営業員が担当の各顧客から上げた収益金額の合計値と、１人の営業員が担当の各顧客から上げた収益金額の平均値との中から選択した少なくとも１つの追加要素を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理を実行してもよい。このような追加要素を特徴ベクトルの構成要素に入れるという選択は、入力受付手段２１により受け付けられる。
【００６４】
また、特徴ベクトル作成手段２２は、営業員データ記憶手段３０の収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂ（図３参照）に記憶されたコンタクト回数のデータを用いて、クラスタ用変数として、縦軸を顧客数とし、横軸を１人の顧客に対するコンタクト回数とする営業員毎のコンタクト回数分布（図１２参照）における複数の分位点の各コンタクト回数を求め、求めた各コンタクト回数を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成し、作成した営業員毎の特徴ベクトルを、営業員識別情報と関連付けて、営業員データ記憶手段３０のコンタクト回数に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｄ（図１３参照）に記憶させる処理を実行するものである。なお、収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂ（図３参照）に記憶されたコンタクト回数のデータを用いた特徴ベクトル作成処理の詳細については、収益金額に係る特徴ベクトルの作成処理と同様である（後述する図８のステップＳ２参照）。また、図１２は、複数の分位点の位置関係を説明した図であり、このコンタクト回数分布における横軸のコンタクト回数のスケールは正確なものではない。
【００６５】
このコンタクト回数に係る特徴ベクトルを作成する際には、特徴ベクトル作成手段２２は、収益金額に係る特徴ベクトルの作成処理の場合と同様に、複数の分位点として、例えば、四分位点および少なくとも１つの上位の分位点を使用するが、必ずしも収益金額に係る特徴ベクトルの作成処理の場合と同じ分位点を使用する必要はなく、異なる分位点を使用してもよい。なお、担当顧客数情報は、収益金額に係る特徴ベクトルの作成処理の場合と同じであるから、コンタクト回数に係る特徴ベクトルを作成する際にも、予め定められた担当顧客数情報と上位の分位点の個数および刻み幅との対応関係に従って、細分化して設ける上位の分位点の個数および刻み幅を決定する処理を実行する。
【００６６】
＜クラスタ分析手段２３の構成＞
【００６７】
クラスタ分析手段２３は、特徴ベクトル作成手段２２により作成した営業員毎の特徴ベクトルを入力としてクラスタ分析により複数の営業員を分類し、分類結果を分類結果記憶手段３１（図７参照）に記憶させる処理を実行するものである。この際、クラスタ分析手段２３は、図７に示すように、各クラスタに付されたクラスタ番号またはクラスタ特徴量を、各クラスタに分類された営業員についての営業員識別情報と関連付けて分類結果記憶手段３１に記憶させる。
【００６８】
なお、クラスタ番号は、各クラスタの営業成績の優秀の度合いに従って付された番号（通常は、連続番号とする。）であり、例えば分割数＝７の場合（図６参照）には、営業成績の優秀の度合いに従って、成績の低いクラスタから順に、例えば、１，２，３，４，５，６，７等と単純に付されるので、通常は、線形の数値列となる。各クラスタにクラスタ番号を付す際に、いずれのクラスタを営業成績の優秀な営業員のクラスタであるとするかは、例えば、同じクラスタに分類された複数の営業員（全ての営業員）の上位０．５点の収益金額の平均値等の大小により決めることができ、このように予め定められた判断指標によりクラスタ番号を自動的に振ることが好ましいが、必ずしも自動付番に限定されるものではなく、ユーザが手作業で各クラスタにクラスタ番号を振ってもよく、その場合には、入力受付手段２１により付番の入力を受け付ける。また、クラスタ特徴量は、各クラスタの営業成績の優秀の度合いを代表する数量であり、例えば、同じクラスタに分類された複数の営業員（全ての営業員）の上位０．５点の収益金額の平均値等であり、通常は、非線形の数値列となる。
【００６９】
本発明のクラスタ分析は、既存の手法によるものでよい。例えば、特徴ベクトル作成手段２２により作成した各営業員の特徴ベクトルをクラスタ用変数としてユークリッド距離等の距離計算を用いてクラスタリングを行うことにより、顧客ポートフォリオの形状（すなわち、図５に示されたような収益分布の形状）が類似している営業員をグルーピングする（図６参照）。従って、クラスタ分析手段２３は、例えばＲ言語やパイソン等の既存の言語で用意されているライブラリを利用して構成することができる。また、既存のライブラリを利用するのではなく、１からコーディングしてもよいが、その場合でも、クラスタリングアルゴリズムは、既存のアルゴリズムでよい。
【００７０】
より具体的には、クラスタ分析手段２３は、特徴ベクトル作成手段２２により作成した収益金額を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを入力として第１のクラスタ分析により複数の営業員を第１の分割数のクラスタに分類し、分類結果を分類結果記憶手段３１（図７参照）に記憶させる第１の分類処理を実行する。例えば、図６、図７に示すように、第１の分割数＝７の場合には、営業成績の低い方から順に、１，２，３，４，５，６，７というクラスタ番号を自動的に振る。なお、ユーザがクラスタ番号を手作業で振ってもよい。
【００７１】
また、クラスタ分析手段２３は、特徴ベクトル作成手段２２により作成したコンタクト回数を構成要素とする営業員毎の特徴ベクトルを入力として第２のクラスタ分析により複数の営業員を第２の分割数のクラスタに分類し、分類結果を分類結果記憶手段３１（図７参照）に記憶させる第２の分類処理を実行する。この第２のクラスタ分析による第２の分割数は、第１のクラスタ分析による第１の分割数と同じでもよく、異なっていてもよい。例えば、図７に示すように、第２の分割数＝３の場合には、営業成績の低い方から順に（何の数値が良好な営業成績に結び付くかは、第１のクラスタ分析の場合と同様に予め定めておき、その数値の大きさで自動決定する。）、１，２，３というクラスタ番号を自動的に振る。なお、ユーザがクラスタ番号を手作業で振ってもよい。但し、この第２の分類処理は、入力受付手段２１により前述したＰ２、Ｑ４のユーザ選択（図８のステップＳ１参照）を受け付けた場合に実行される。
【００７２】
さらに、クラスタ分析手段２３は、入力受付手段２１により前述したＰ２のユーザ選択（図８のステップＳ１参照）を受け付けた場合には、前述した第１の分類処理で得られた第１の分類結果と、前述した第２の分類処理で得られた第２の分類結果とを組み合わせることにより、複数の営業員を第１の分割数と第２の分割数とを乗じた数のクラスタに分類し、分類結果を分類結果記憶手段３１（図７参照）に記憶させる複合分類処理を実行する。例えば、図７に示すように、第１の分割数＝７、第２の分割数＝３の場合には、７×３＝２１個のクラスタが形成されるので、クラスタ番号は、１番〜２１番とすることができる。なお、この複合分類処理は、入力受付手段２１により前述したＱ４のユーザ選択（図８のステップＳ１参照）を受け付けた場合には実行しなくてよい。
【００７３】
＜人事異動支援手段２４の構成＞
【００７４】
人事異動支援手段２４は、営業員の部署間の配置転換業務を支援し、人事異動に伴う営業員の配置や交換の結果を、人事異動用データ記憶手段３２（図９〜図１１参照）に記憶させる人事異動支援処理を実行するものである。
【００７５】
より具体的には、人事異動支援手段２４は、各部署に営業員を配置する際に、各部署に配置する転入側の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて分類結果記憶手段３１（図７参照）に記憶されているクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量と、各部署から他の部署への異動により各部署に空き枠を形成した転出側の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて分類結果記憶手段３１に記憶されているクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量とを一致させる人選処理を実行する。また、人事異動支援手段２４は、２つの部署間で営業員を交換する際に、交換する２人の営業員についての営業員識別情報と関連付けられて分類結果記憶手段３１に記憶されているクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量を一致させる人選処理を実行する。
【００７６】
さらに、人事異動支援手段２４は、各部署に営業員を配置する際に、転入側の営業員についてのクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量に対し、クラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の転出側の営業員がいる場合、若しくは、転出側の営業員についてのクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量に対し、クラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の転入側の営業員がいる場合、または、２つの部署間で営業員を交換する際に、クラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致する複数の交換対象の営業員がいる場合には、入力受付手段２１によりユーザの選択入力を受け付けた方法Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３，Ｑ４（後述する図８のステップＳ１参照）のいずれかにより、営業員の詳細選択（クラスタ分析手段２３によるクラスタリングを第１次振分選択とすれば、第２次振分選択となる。）の処理を実行する。
【００７７】
方法Ｑ１は、特徴ベクトル間の距離を使用する方法であり、人事異動支援手段２４は、複数の候補者（営業員）がいるときに、営業員データ記憶手段３０の特徴ベクトルテーブル３０Ｃ（図４参照）に記憶されている収益金額に係る特徴ベクトルを用いて算出される２者間の距離が最も小さい営業員を選択する処理を実行する。
【００７８】
方法Ｑ２は、担当顧客数を使用する方法であり、人事異動支援手段２４は、複数の候補者（営業員）がいるときに、営業員データ記憶手段３０の属性テーブル３０Ａ（図２参照）に記憶されている担当顧客数が最も近い営業員を選択する処理を実行する。
【００７９】
方法Ｑ３は、収益金額の合計値を使用する方法であり、人事異動支援手段２４は、複数の候補者（営業員）がいるときに、営業員データ記憶手段３０の属性テーブル３０Ａ（図２参照）に記憶されている収益金額の合計値が最も近い営業員を選択する処理を実行する。
【００８０】
なお、方法Ｑ２，Ｑ３では、担当顧客数や、収益金額の合計値を使用しているが、営業員データ記憶手段３０の属性テーブル３０Ａ（図２参照）に記憶されている他のデータ、例えば、年齢、勤続年数等を使用し、その値が最も近い営業員を選択する処理を実行してもよい。
【００８１】
方法Ｑ４は、コンタクト回数に基づく第２のクラスタ分析による分類結果を使用する方法であり、人事異動支援手段２４は、複数の候補者（営業員）がいるときに、分類結果記憶手段３１（図７参照）に記憶されているコンタクト回数に基づく第２のクラスタ分析により分類された第２の分類処理のクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量が一致するか、または近い営業員を選択する処理を実行する。なお、この方法Ｑ４は、入力受付手段２１によりユーザのＰ１の選択入力（後述する図８のステップＳ１参照）を受け付けた場合にのみ選択することができ、ユーザがＰ２の複合分類処理を選択した場合には、その複合分類処理で既に第２のクラスタ分析による分類結果が活用されていることになるので、この方法Ｑ４を選択することはできない。
【００８２】
＜出力手段２５の構成＞
【００８３】
出力手段２５は、クラスタ分析手段２３による分類結果（分類結果記憶手段３１（図７参照）に記憶されているデータの内容）、および人事異動支援手段２４による営業員の配置や交換の結果（人事異動用データ記憶手段３２（図９〜図１１参照）に記憶されているデータの内容）を画面表示し、印刷し、他のシステム（不図示）へ通信回線を介して送信し、記録媒体に記憶させ、または音声出力する処理を実行するものである。なお、営業員クラスタリングシステム１０をサーバ・クライアントシステムとする場合には、出力手段２５は、クライアント端末へ結果出力画面の表示用データをネットワークを介して送信する処理を実行する。これによりクライアント端末の表示手段５０の画面上に結果出力画面が表示されるようになる。
【００８４】
＜各記憶手段３０〜３２の構成＞
【００８５】
営業員データ記憶手段３０、分類結果記憶手段３１、および人事異動用データ記憶手段３２は、本実施形態では、それぞれデータベースにより構成されているが、データの保持・管理形態は、データベースではなく、ファイルシステムとしてもよい。例えば、営業員クラスタリングシステム１０をサーバ・クライアントシステムとする場合、あるいは複数のユーザの同時使用を前提とする場合等には、データベースサーバを設置してもよいが（この場合は、処理手段２０がデータベース・マネジメント・システム（ＤＢＭＳ）の機能を有する。）、営業員クラスタリングシステム１０を１台のコンピュータで構成するスタンドアロン型のシステムとする場合には、表計算ソフトのデータファイル等を用いてもよい。各記憶手段３０〜３２の構成デバイスは、例えば、ハードディスクやソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等により好適に実現されるが、記憶容量やアクセス速度等に問題が生じない範囲であれば、ＤＶＤやフラッシュ・メモリ等の他の記録媒体を用いてもよい。
【００８６】
営業員データ記憶手段３０は、属性テーブル３０Ａ（図２参照）と、収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂ（図３参照）と、収益金額に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｃ（図４参照）と、コンタクト回数に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｄ（図１３参照）とを備えて構成されている。
【００８７】
属性テーブル３０Ａは、図２に示すように、各営業員のプロファイルを含む属性データとして、営業員識別情報、年齢、勤続年数、所属部署の部署識別情報、役職、担当顧客数、各顧客から上げた収益金額のうちの最大値、各顧客から上げた収益金額の合計値、各顧客から上げた収益金額の平均値等を関連付けて記憶するものである。なお、図２での図示は省略されているが、現在の部署に配置されてからの経過年数等を記憶させてもよい。
【００８８】
収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂは、図３に示すように、営業員識別情報、顧客識別情報、収益金額、コンタクト回数を関連付けて記憶するものである。なお、収益金額とコンタクト回数とは別のテーブルとしてもよく、その場合には、収益金額、コンタクト回数のそれぞれが、営業員識別情報および顧客識別情報と関連付けて記憶される。また、図３での図示は省略されているが、営業員が顧客を訪問する営業を行う場合には、訪問時間を、営業員識別情報および顧客識別情報と関連付けて記憶させてもよい。この収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂに記憶されている収益金額およびコンタクト回数は、一定期間（例えば１年間）内のアクティブ顧客（一定期間内に１回以上の売買のある顧客）に関するデータである。なお、前述した属性テーブル３０Ａ（図２参照）に記憶されている担当顧客数、および収益金額の最大値、合計値、平均値等も同様である。
【００８９】
収益金額に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｃは、図４に示すように、収益金額に係る営業員毎の特徴ベクトルのデータとして、複数の分位点（図４の例では、第１四分位点、第２四分位点、第３四分位点、上位１０％点、上位５％点、上位１％点、上位０．５％点）の各収益金額を、営業員識別情報と関連付けて記憶するものである。図４の例では、特徴ベクトルは、７次元ベクトルとなっている。
【００９０】
コンタクト回数に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｄは、図１３に示すように、コンタクト回数に係る営業員毎の特徴ベクトルのデータとして、複数の分位点（図１３の例では、第１四分位点、第２四分位点、第３四分位点、上位１０％点、上位５％点、上位１％点、上位０．５％点）の各コンタクト回数を、営業員識別情報と関連付けて記憶するものである。図１３の例では、特徴ベクトルは、７次元ベクトルとなっている。
【００９１】
分類結果記憶手段３１は、図７に示すように、クラスタ分析による分類結果を示すデータとして、営業員識別情報、収益分布に基づく第１のクラスタ分析により分類された第１の分類処理のクラスタ番号またはクラスタ特徴量（図７の例では、１番〜７番のクラスタ番号）、コンタクト回数分布に基づく第２のクラスタ分析により分類された第２の分類処理のクラスタ番号またはクラスタ特徴量（図７の例では、１番〜３番のクラスタ番号）、第１および第２のクラスタ分析による分類結果を組み合わせた複合分類処理のクラスタ番号またはクラスタ特徴量（図７の例では、１番〜２１番のクラスタ番号）を関連付けて記憶するものである。
【００９２】
人事異動用データ記憶手段３２は、異動対象者テーブル３２Ａ（図９参照）と、空き枠テーブル３２Ｂ（図１０参照）と、部署テーブル３２Ｃ（図１１参照）とを備えて構成されている。
【００９３】
異動対象者テーブル３２Ａは、図９に示すように、異動対象者（いずれかの部署に配置される転入側の営業員）のデータとして、異動対象者についての営業員識別情報、異動対象者のクラスタ番号またはクラスタ特徴量（図９の例では、１番〜７番のクラスタ番号）、予定異動先の部署についての部署識別情報、確定した異動先の部署についての部署識別情報を関連付けて記憶するものである。このうち、予定異動先の部署についての部署識別情報は、入力受付手段２１により受け付けたユーザの入力情報であり、例えば役員に依頼されて特定の営業員を特定の部署へ配置転換する場合等であり、一方、この部署識別情報が「未定」になっているのは、例えば同一部署での連続在籍期間が上限の年数に達する等の条件を満たした営業員を、営業員データ記憶手段３０の属性テーブル３０Ａ（図２参照）のデータを用いて自動抽出した場合等である。
【００９４】
空き枠テーブル３２Ｂは、図１０に示すように、各部署に形成された空き枠のデータとして、空き枠が形成された部署についての部署識別情報、空き枠にいた営業員（その部署から出ていく転出側の営業員）のクラスタ番号またはクラスタ特徴量（図１０の例では、１番〜７番のクラスタ番号）、空き枠にいた営業員についての営業員識別情報、その空き枠に配置された営業員（その部署に配置された転入側の営業員）についての営業員識別情報を関連付けて記憶するものである。
【００９５】
部署テーブル３２Ｃは、図１１に示すように、企業等の団体を構成する各部署のデータとして、部署識別情報、人事異動に伴う当該部署の人数増減の許容範囲、空き枠の形成による当該部署全体でのクラスタ番号の和またはクラスタ特徴量の和の減少、営業員の配置による当該部署全体でのクラスタ番号の和またはクラスタ特徴量の和の増加、人事異動前後における当該部署全体でのクラスタ番号の和またはクラスタ特徴量の和の増減を関連付けて記憶するものである。
【００９６】
＜クラスタ分析および人事異動支援処理の流れ＞
【００９７】
このような本実施形態においては、以下のようにして営業員クラスタリングシステム１０により、クラスタ分析による営業員の分類処理およびその分類結果を利用した人事異動支援処理が行われる。
【００９８】
図８において、先ず、ユーザが、クラスタ分析および人事異動支援処理に必要な情報の入力を行うと、入力受付手段２１により、この入力情報が受け付けられる（ステップＳ１）。
【００９９】
具体的には、入力受付手段２１により、上位の分位点の個数および刻み幅を決めるための担当顧客数情報の入力を受け付ける（ステップＳ１）。例えば、ユーザは、担当顧客数情報として、１００人未満、１００人〜１９９人、２００人〜３９９人、４００人〜９９９人、１０００人以上等のような幾つかの範囲の中から、顧客数の範囲を選択入力する。また、入力受付手段２１により、担当顧客数情報を自動算出することのユーザ選択を受け付けてもよく、この場合は、後述するように、特徴ベクトル作成手段２２により、担当顧客数情報の自動算出処理が実行される。
【０１００】
また、入力受付手段２１により、クラスタ分析手段２３による最初の分類（第１次振分選択）の方法の選択入力を受け付ける（ステップＳ１）。すなわち、入力受付手段２１により、（Ｐ１）収益分布に基づく第１のクラスタ分析のみの分類処理、（Ｐ２）収益分布に基づく第１のクラスタ分析と、コンタクト回数に基づく第２のクラスタ分析とを組み合わせた複合分類処理のうち、いずれの処理をクラスタ分析手段２３により実行するかの選択入力を受け付ける。
【０１０１】
さらに、入力受付手段２１により、人事異動支援手段２４による営業員の配置時や交換時における詳細選択（クラスタ分析手段２３によるクラスタリングを第１次振分選択とすれば、第２次振分選択となる。）の方法の選択入力を受け付ける（ステップＳ１）。すなわち、（Ｑ１）特徴ベクトル間の距離を使用する方法、（Ｑ２）担当顧客数を使用する方法、（Ｑ３）収益金額の合計値を使用する方法、（Ｑ４）コンタクト回数に基づく第２のクラスタ分析による分類結果を使用する方法（Ｐ１選択時のみ選択可）のうち、いずれの方法を人事異動支援手段２４により実行するかの選択入力を受け付ける。
【０１０２】
また、入力受付手段２１により、収益分布に基づく第１のクラスタ分析による第１の分割数の入力を受け付けるか、または第１の分割数をクラスタ分析手段２３により自動決定することの選択入力を受け付ける（ステップＳ１）。さらに、入力受付手段２１により、ユーザがＰ２、Ｑ４を選択した場合のコンタクト回数分布に基づく第２のクラスタ分析による第２の分割数の入力を受け付けるか、または第２の分割数をクラスタ分析手段２３により自動決定することの選択入力を受け付ける（ステップＳ１）。例えば、ユーザは、第１の分割数＝７、第２の分割数＝３等を入力する。
【０１０３】
さらに、入力受付手段２１により、例えば役員の要望等で異動先が決まっている異動対象者の情報（異動対象者についての営業員識別情報、および予定異動先の部署についての部署識別情報）の入力を受け付け、受け付けた情報を、人事異動用データ記憶手段３２の異動対象者テーブル３２Ａ（図９参照）に記憶させる（ステップＳ１）。これにより、異動対象者テーブル３２Ａには、異動先が決まっている異動対象者のレコードが作成され、異動対象者テーブル３２Ａの「予定異動先の部署の部署識別情報」カラムには、図９に示すように、例えば、予定異動先の部署α，β，γ等が保存される。なお、この段階では、クラスタ分析手段２３による処理は行われていないので、「異動対象者のクラスタ番号またはクラスタ特徴量」カラムには、クラスタ番号等は保存されていない状態であり、また、人事異動支援手段２４による処理は行われていないので、「確定した異動先の部署の部署識別情報」カラムには、部署識別情報は保存されていない状態である。
【０１０４】
続いて、特徴ベクトル作成手段２２により、営業員毎の特徴ベクトルを作成する（ステップＳ２）。この際、前述したステップＳ１で、入力受付手段２１により担当顧客数情報を自動算出することのユーザ選択を受け付けている場合には、特徴ベクトル作成手段２２により、営業員データ記憶手段３０の属性テーブル３０Ａ（図２参照）に記憶されている各営業員の担当顧客数を用いるか、または収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂ（図３参照）のデータを用いて、担当顧客数情報（各営業員の担当顧客数の平均数、最大数、若しくは最小数）の自動算出処理を実行する。
【０１０５】
そして、特徴ベクトル作成手段２２により、前述したステップＳ１で入力受付手段２１により受け付けたユーザの入力による担当顧客数情報を用いるか、または自動算出した担当顧客数情報を用いて、予め定められた担当顧客数情報と上位の分位点の個数および刻み幅との対応関係に従って、細分化して設ける上位の分位点の個数および刻み幅を決定する（ステップＳ２）。例えば、担当顧客数情報が２００人〜５９９人の範囲や、４００人程度である場合には、使用する複数の分位点として、３つの四分位点、および上位１０％点、上位５％点、上位１％点、上位０．５％点を決定する。
【０１０６】
それから、特徴ベクトル作成手段２２により、営業員データ記憶手段３０の収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂ（図３参照）に記憶された収益金額のデータを用いて、クラスタ用変数として、縦軸を顧客数とし、横軸を１人の顧客から上げた収益金額とする営業員毎の収益分布（図５参照）における複数の分位点の各収益金額を求め、求めた各収益金額を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する（ステップＳ２）。
【０１０７】
より具体的には、特徴ベクトル作成手段２２により、図３の収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂの各レコードを、収益金額の大きい順または小さい順に並べ替える。これにより営業員毎の収益分布を示す収益ヒストグラム（図５参照）に相当するものが形成されたことになる。ここで、例えば、営業員識別情報＝Ｂ０００１の営業員の担当顧客数が４００人であったとすると、第１四分位点（下位２５％点）の収益金額は、４００人×２５％＝１００人であるから、収益金額の下位から１００人目のレコードの顧客（顧客識別情報＝Ｃ０００７６７６）から上げた収益金額＝１．０万円となる。なお、収益金額の下位から１００人目のレコードは、収益金額の上位から３００人目のレコードではなく、３０１人目のレコードであり、下位から１０１人目のレコードが、上位から３００人目のレコードであるから、下位から１０１人目のレコードの顧客（顧客識別情報＝Ｃ００４５６７３２）から上げた収益金額＝１．０万円を採用してもよく、あるいは、下位から１００人目の顧客の収益金額と１０１人目の顧客の収益金額との平均をとってもよい。また、例えば３５５人×２５％＝８８．７５人のように端数が出る場合には、その両側の収益金額の加重平均をとってもよい。
【０１０８】
同様に、第２四分位点の収益金額（中央値）は、４００人×５０％＝２００人であるから、収益金額の下位から２００人目のレコードの顧客（顧客識別情報＝Ｃ００３４２１３６）から上げた収益金額＝２．３万円となる。第３四分位点の収益金額は、４００人×７５％＝３００人であるから、収益金額の下位から３００人目のレコードの顧客（顧客識別情報＝Ｃ０００５００５５）から上げた収益金額＝３５万円となる。
【０１０９】
また、上位０．５％点の収益金額は、４００人×０．５％＝２人であるから、収益金額の上位から２人目のレコードの顧客（顧客識別情報＝Ｃ０３６５１３４６）から上げた収益金額＝７９０万円となる。同様に、上位１％点の収益金額は、４００人×１％＝４人であるから、収益金額の上位から４人目のレコードの顧客（顧客識別情報＝Ｃ０３００１５３４）から上げた収益金額＝６７３万円となる。上位５％点の収益金額は、４００人×５％＝２０人であるから、収益金額の上位から２０人目のレコードの顧客（顧客識別情報＝Ｃ００３４９７４９）から上げた収益金額＝３３３万円となる。上位１０％点の収益金額は、４００人×１０％＝４０人であるから、収益金額の上位から４０人目のレコードの顧客（顧客識別情報＝Ｃ０００００１３９）から上げた収益金額＝１１５万円となる。
【０１１０】
そして、特徴ベクトル作成手段２２により、このようにして求めた複数の分位点の各収益金額を構成要素とする特徴ベクトルを作成し、作成した特徴ベクトルを、営業員識別情報と関連付けて、営業員データ記憶手段３０の収益金額に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｃ（図４参照）に記憶させる（ステップＳ２）。
【０１１１】
また、前述したステップＳ１で、入力受付手段２１によりＰ２，Ｑ４のユーザ選択入力を受け付けた場合には、特徴ベクトル作成手段２２により、営業員データ記憶手段３０の収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂ（図３参照）に記憶されたコンタクト回数のデータを用いて、クラスタ用変数として、縦軸を顧客数とし、横軸を１人の顧客に対するコンタクト回数とする営業員毎のコンタクト回数分布（図１２参照）における複数の分位点の各コンタクト回数を求め、求めた各コンタクト回数を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する（ステップＳ２）。
【０１１２】
より具体的には、図３の収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂの各レコードを、今度は収益金額ではなく、コンタクト回数の大きい順または小さい順に並べ替える。これにより営業員毎のコンタクト回数分布を示すヒストグラム（図１２参照）に相当するものが形成されたことになる。この状態で、収益金額の場合と同様にして、複数の分位点の各コンタクト回数を求める。そして、求めた複数の分位点の各コンタクト回数を構成要素とする特徴ベクトルを作成し、作成した特徴ベクトルを、営業員識別情報と関連付けて、営業員データ記憶手段３０のコンタクト回数に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｄ（図１３参照）に記憶させる（ステップＳ２）。
【０１１３】
続いて、クラスタ分析手段２３により、前述したステップＳ２で特徴ベクトル作成手段２２により作成されて営業員データ記憶手段３０の収益金額に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｃ（図４参照）に記憶されている営業員毎の特徴ベクトルを入力として第１のクラスタ分析により複数の営業員（ここでは、複数の部署を有する企業等の団体に所属する全ての営業員とする。）を第１の分割数に分類し、その分類結果を分類結果記憶手段３１（図７参照）に記憶させる（ステップＳ３）。例えば、図６に示すように、第１の分割数＝７の場合には、作成された７個のクラスタに対し、営業成績の低い方から順に１番〜７番のクラスタ番号を自動的に振り、各営業員が分類されたクラスタについてのクラスタ番号を、各営業員についての営業員識別情報と関連付けて図７の分類結果記憶手段３１に記憶させる。
【０１１４】
また、前述したステップＳ１で、入力受付手段２１によりＰ２，Ｑ４のユーザ選択入力を受け付けた場合には、クラスタ分析手段２３により、前述したステップＳ２で特徴ベクトル作成手段２２により作成されて営業員データ記憶手段３０のコンタクト回数に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｄ（図１３参照）に記憶されている営業員毎の特徴ベクトルを入力として第２のクラスタ分析により複数の営業員（ここでは、複数の部署を有する企業等の団体に所属する全ての営業員とする。）を第２の分割数に分類し、その分類結果を分類結果記憶手段３１（図７参照）に記憶させる（ステップＳ３）。例えば、図７に示すように、第２の分割数＝３の場合には、作成された３個のクラスタに対し、営業成績の低い方から順に１番〜３番のクラスタ番号を自動的に振り、各営業員が分類されたクラスタについてのクラスタ番号を、各営業員についての営業員識別情報と関連付けて図７の分類結果記憶手段３１に記憶させる。
【０１１５】
さらに、前述したステップＳ１で、入力受付手段２１によりＰ２のユーザ選択入力を受け付けた場合には、クラスタ分析手段２３により、前述した収益金額に基づく第１の分類処理で得られた第１の分類結果と、前述したコンタクト回数に基づく第２の分類処理で得られた第２の分類結果とを組み合わせることにより、複数の営業員（ここでは、複数の部署を有する企業等の団体に所属する全ての営業員とする。）を第１の分割数と第２の分割数とを乗じた数のクラスタに分類し、その分類結果を分類結果記憶手段３１（図７参照）に記憶させる（ステップＳ３）。例えば、図７に示すように、第１の分割数＝７、第２の分割数＝３の場合には、７×３＝２１個のクラスタが形成されるので、作成された２１個のクラスタに対し、営業成績の低い方から順に１番〜２１番のクラスタ番号を自動的に振り、各営業員が分類されたクラスタについてのクラスタ番号を、各営業員についての営業員識別情報と関連付けて図７の分類結果記憶手段３１に記憶させる。
【０１１６】
その後、人事異動支援手段２４により、営業員の部署間の配置転換業務を支援する処理（人事異動支援処理）を開始し、先ず、各部署から異動対象者（営業員）を抽出し、抽出した異動対象者の情報を保存する処理を実行するとともに、これと並行して各部署に異動対象者を受け入れるための空き枠を形成し、形成した空き枠の情報を保存する処理を実行する（ステップＳ４）。
【０１１７】
なお、以下では、既に団体（企業等）に一定期間所属している営業員の配置転換を対象とし、営業員データ記憶手段３０の収益金額・コンタクト回数テーブル３０Ｂ（図３参照）に記憶させるデータがない新入社員（営業員になる者）については、クラスタ分析を行うことができないので、考慮しないものとする。新入社員は、本発明とは別途の方法で各部署に割り振られる。
【０１１８】
また、退職者（営業員だった者）は、各部署に空き枠を作り出す者として捉えるが、退職してしまうか、既に退職しているので、交換要員にはならない。従って、上述したように新入社員による人数増加を考慮外とすれば、人事異動の前後で、退職者の人数分だけ、全社的な（団体全体の）総人数は減ることになる。
【０１１９】
さらに、人事異動用データ記憶手段３２の部署テーブル３２Ｃ（図１１参照）には、各部署α，β，γ，…の情報として、新入社員による人数増加を考慮外としたときに、人事異動の前後で、例えば、人数を維持する部署、−２〜＋１の範囲の人数増減を許容する部署等を予め登録しておく。この登録は、入力受付手段２１により受け付ける。
【０１２０】
より具体的には、人事異動支援手段２４により、営業員データ記憶手段３０の属性テーブル３０Ａ（図２参照）に記憶されているデータ等を用いて、例えば現在の部署の連続在籍期間が所定の年限に達する等の条件を満たしている者を、異動対象者として各部署α，β，γ，…から抽出する。この抽出処理は、全ての部署について、すなわち全社的に（団体全体で）実行する。なお、この抽出処理の全部または一部を、ユーザが手作業で行ってもよく、その場合の抽出結果の入力は、入力受付手段２１により受け付ける。
【０１２１】
抽出した異動対象者については、人事異動支援手段２４により、人事異動用データ記憶手段３２の異動対象者テーブル３２Ａ（図９参照）に新しいレコードを作成し、作成したレコードに、その異動対象者の営業員識別情報を格納する。ここで抽出した異動対象者は、異動先が決まっていないので、異動対象者テーブル３２Ａの「予定異動先の部署の部署識別情報」カラムには、「未定」を格納する。一方、異動先が決まっている異動対象者については、前述したステップＳ１で入力受付手段２１により既にレコードが作成され、入力受付手段２１により受け付けた営業員識別情報、および予定異動先の部署についての部署識別情報が格納されているので、それとは別のレコードを、人事異動支援手段２４により異動対象者テーブル３２Ａに作成することになる。
【０１２２】
それから、人事異動支援手段２４により、異動対象者のクラスタ番号またはクラスタ特徴量を、営業員識別情報をキーとして分類結果記憶手段３１（図７参照）から取得し、異動対象者テーブル３２Ａ（図９参照）の「異動対象者のクラスタ番号またはクラスタ特徴量」カラムに格納する。この段階では、「確定した異動先の部署の部署識別情報」カラムは、空欄またはＮＵＬＬの状態である。なお、分類結果記憶手段３１（図７参照）から取得するクラスタ番号またはクラスタ特徴量は、前述したステップＳ１で入力受付手段２１によりＰ１のユーザ選択入力を受け付けた場合には、収益分布に基づく第１のクラスタ分析により分類された第１の分類処理のクラスタ番号またはクラスタ特徴量（図７の例では、１番〜７番のいずれか）であり、Ｐ２のユーザ選択入力を受け付けた場合には、第１、第２のクラスタ分析による分類結果を組み合わせた複合分類処理のクラスタ番号またはクラスタ特徴量（図７の例では、１番〜２１番のいずれか）である。
【０１２３】
また、異動先が決まっている異動対象者、および条件の成否判定で各部署から抽出した異動対象者、並びに退職者は、各部署に空き枠を形成することになるので、人事異動支援手段２４により、人事異動用データ記憶手段３２の空き枠テーブル３２Ｂ（図１０参照）に新しいレコードを作成し、作成したレコードに、空き枠が形成された部署についての部署識別情報、および、空き枠にいた営業員（異動先が決まっている異動対象者、および未定の異動対象者、並びに退職者）についての営業員識別情報を格納する。
【０１２４】
それから、人事異動支援手段２４により、空き枠にいた営業員（異動先が決まっている異動対象者、および未定の異動対象者、並びに退職者）のクラスタ番号またはクラスタ特徴量を、営業員識別情報をキーとして分類結果記憶手段３１（図７参照）から取得し、空き枠テーブル３２Ｂ（図１０参照）の「空き枠にいた営業員のクラスタ番号またはクラスタ特徴量」カラムに格納する。この段階では、空き枠には、いずれの異動対象者も配置されていないので、「配置された営業員の営業員識別情報」カラムは、空欄またはＮＵＬＬの状態である。なお、分類結果記憶手段３１（図７参照）から取得するクラスタ番号またはクラスタ特徴量は、異動対象者テーブル３２Ａ（図９参照）の場合と同様である。
【０１２５】
続いて、人事異動支援手段２４により、異動先が決まっている異動対象者をその異動先の部署の空き枠に配置する（ステップＳ５）。従って、異動先が未定（どこの部署でも可）の異動対象者は、未だ配置しない。
【０１２６】
ここで、説明の簡略化のため、異動対象者および空き枠に対し、次のような符号を付する。異動対象者をＴとし、その次に異動対象者のクラスタ番号を置き、さらにその次のカッコ内に、予定異動先の部署または異動先が未定である旨を記載するものとすると、例えば、次のようになる。
【０１２７】
Ｔ７（δ）：部署δに異動することが決まっているクラスタ番号が７番の異動対象者
Ｔ５（ε）：部署εに異動することが決まっているクラスタ番号が５番の異動対象者
Ｔ６（未定）：異動先が未定（どこの部署でも可）のクラスタ番号が６番の異動対象者
Ｔ２（未定）：異動先が未定（どこの部署でも可）のクラスタ番号が２番の異動対象者
【０１２８】
また、各部署に形成された空き枠については、部署の次に、空き枠にいた営業員（異動により空き枠を形成した営業員）のクラスタ番号を置くものとすると、例えば、次のようになる。
【０１２９】
α７：部署αに形成されたクラスタ番号が７番の空き枠
β３：部署βに形成されたクラスタ番号が３番の空き枠
γ２：部署γに形成されたクラスタ番号が２番の空き枠
【０１３０】
従って、人事異動用データ記憶手段３２の異動対象者テーブル３２Ａには、図９の例では、Ｔ６（α）、Ｔ７（γ）、Ｔ１（β）、Ｔ２（未定）、Ｔ１（未定）、Ｔ５（未定）が記憶され、また、空き枠テーブル３２Ｂには、図１０の例では、α７、α３、α５、α２、β１、β２、β１、γ４、γ６、γ３が記憶されていることになるが、以下では、図９や図１０に例示した状態を前提としない説明を行う。
【０１３１】
人事異動支援手段２４は、先ず、異動先が部署αに決まっている異動対象者を、部署αに配置し、次に、異動先が部署βに決まっている異動対象者を、部署βに配置するという具合に、異動先が部署α，β，γ，…の順に異動対象者の配置処理をしていく。
【０１３２】
異動先が部署αに決まっている異動対象者に対し、部署αの空き枠が足りているケースの処理内容は、次のようになる。
【０１３３】
（ケース１）例えば、部署αに異動することが決まっている異動対象者が、Ｔ７（α）、Ｔ６（α）、Ｔ４（α）であり、部署αの空き枠が、α７、α７、α５、α３、α２であるとする。
【０１３４】
このとき、人事異動支援手段２４は、異動対象者Ｔ７（α）を、クラスタ番号が７番で一致する空き枠α７に配置する。すなわち、転入側の営業員である異動対象者Ｔ７（α）のクラスタ番号またはクラスタ特徴量と、転出側の営業員である空き枠α７にいた営業員のクラスタ番号またはクラスタ特徴量とを一致させる配置処理を行う。
【０１３５】
ところが、空き枠α７が２つある。そこで、人事異動支援手段２４は、詳細選択を行う。クラスタ分析による分類結果であるクラスタ番号またはクラスタ特徴量を用いた最初の選択を、第１次振分選択とすれば、この詳細選択は、第２次振分選択となる。なお、２つの空き枠α７は、どちらもクラスタ番号が７番であるから、どちらのα７に配置してもよい場合もあるが、仮に、ランダムに一方のα７に配置し、他方のα７を空き枠で残したときに、その後の処理において、その残した空き枠α７に対し、そこに配置する異動対象者として複数の候補者が生じる場合があり、その場合には、残した空き枠α７に最も近い異動対象者を選択して配置することになるので、その際の選択を最適化するために、ここではランダムな配置を避けて詳細選択を行う。
【０１３６】
具体的には、前述したステップＳ１で、ユーザがＱ１を選択した場合（図８参照）には、人事異動支援手段２４は、営業員識別情報をキーとして営業員データ記憶手段３０の収益金額に係る特徴ベクトルテーブル３０Ｃ（図４参照）から、異動対象者Ｔ７（α）および２つの空き枠α７（空き枠α７にいた営業員）の収益金額に係る特徴ベクトルを取得し、取得した特徴ベクトルを用いて、Ｔ７（α）と、それぞれの空き枠α７とのベクトル間の距離を計算し、距離が短い方（近い方）の空き枠α７を選択し、人事異動用データ記憶手段３２の空き枠テーブル３２Ｂ（図１０参照）において、選択した方の空き枠α７のレコードに、そこに配置された異動対象者Ｔ７（α）である営業員の営業員識別情報を格納する。
【０１３７】
また、前述したステップＳ１で、ユーザがＱ２を選択した場合（図８参照）には、人事異動支援手段２４は、営業員識別情報をキーとして営業員データ記憶手段３０の属性テーブル３０Ａ（図２参照）から、異動対象者Ｔ７（α）および２つの空き枠α７（空き枠α７にいた営業員）の担当顧客数を取得し、Ｔ７（α）の担当顧客数と、それぞれの空き枠α７の担当顧客数とを比較し、担当顧客数がＴ７（α）に近い方の空き枠α７を選択し、人事異動用データ記憶手段３２の空き枠テーブル３２Ｂ（図１０参照）において、選択した方の空き枠α７のレコードに、そこに配置された異動対象者Ｔ７（α）である営業員の営業員識別情報を格納する。
【０１３８】
さらに、前述したステップＳ１で、ユーザがＱ３を選択した場合（図８参照）には、人事異動支援手段２４は、営業員識別情報をキーとして営業員データ記憶手段３０の属性テーブル３０Ａ（図２参照）から、異動対象者Ｔ７（α）および２つの空き枠α７（空き枠α７にいた営業員）の収益金額の合計値を取得し、Ｔ７（α）の収益金額の合計値と、それぞれの空き枠α７の収益金額の合計値とを比較し、収益金額の合計値がＴ７（α）に近い方の空き枠α７を選択し、人事異動用データ記憶手段３２の空き枠テーブル３２Ｂ（図１０参照）において、選択した方の空き枠α７のレコードに、そこに配置された異動対象者Ｔ７（α）である営業員の営業員識別情報を格納する。
【０１３９】
また、前述したステップＳ１で、ユーザがＱ４を選択した場合（図８参照：この場合、ユーザはＰ１を選択しており、Ｐ２は選択していないことになる。）には、人事異動支援手段２４は、営業員識別情報をキーとして分類結果記憶手段３１（図７参照）から、コンタクト回数に基づく第２のクラスタ分析により分類された第２の分類処理のクラスタ番号またはクラスタ特徴量を取得し、Ｔ７（α）の第２の分類処理のクラスタ番号またはクラスタ特徴量と、それぞれの空き枠α７の第２の分類処理のクラスタ番号またはクラスタ特徴量とを比較し、第２の分類処理のクラスタ番号またはクラスタ特徴量が一致するか、または近い方の空き枠α７を選択し、人事異動用データ記憶手段３２の空き枠テーブル３２Ｂ（図１０参照）において、選択した方の空き枠α７のレコードに、そこに配置された異動対象者Ｔ７（α）である営業員の営業員識別情報を格納する。
【０１４０】
そして、前述したステップＳ１で、ユーザがＱ１〜Ｑ４のいずれを選択した場合（図８参照）においても、人事異動支援手段２４は、人事異動用データ記憶手段３２の異動対象者テーブル３２Ａ（図９参照）において、異動対象者Ｔ７（α）のレコードに、確定した異動先の部署（ここでは、予定通りの部署αとなる。）の部署識別情報を格納する。
【０１４１】
続いて、人事異動支援手段２４は、Ｔ７（α）の配置処理を終えた後に、Ｔ６（α）、Ｔ４（α）の配置処理に進む。
【０１４２】
前述した（ケース１）では、異動対象者Ｔ６（α）、Ｔ４（α）については、クラスタ番号（またはクラスタ特徴量）が一致する空き枠α６、α４がない。そこで、人事異動支援手段２４は、クラスタ番号（またはクラスタ特徴量）がＴ６（α）、Ｔ４（α）に近い空き枠を選択する。Ｔ６（α）については、α７，α５が近いので、いずれかを選択すればよい。Ｔ４（α）については、α５，α３が近いので、いずれかを選択すればよい。ところが、空き枠α５は１つしかないので、ランダムな選択を行うことはできず、限られた選択肢が存在するため、人事異動支援手段２４は、その限られた選択肢の中から、最適な選択肢を選択する。
【０１４３】
ここで、仮に、Ｔ６（α）を空き枠α７に配置し、かつ、Ｔ４（α）をα５に配置すると、部署αのクラスタ番号の和（またはクラスタ特徴量の和）が２つも減ってしてしまう。また、Ｔ６（α）を空き枠α５に配置し、かつ、Ｔ４（α）をα３に配置すると、部署αのクラスタ番号の和（またはクラスタ特徴量の和）が２つも増えてしてしまう。そこで、人事異動支援手段２４は、Ｔ６（α）を空き枠α７に配置し、かつ、Ｔ４（α）をα３に配置することを選択する。これで部署αのクラスタ番号の和（またはクラスタ特徴量の和）は、維持されることになる。なお、空き枠α５，α２は、余ったので、この後の処理（後述するステップＳ６参照）において、異動先が未定の異動対象者を配置することにより埋める。仮に、異動先が部署αに決まっている異動対象者を配置し終えた状態で、部署αのクラスタ番号の和（またはクラスタ特徴量の和）が増減していたら、異動先が未定の異動対象者の配置（後述するステップＳ６参照）の際に調整するか、またはその後の交換（後述するステップＳ７参照）で調整する。
【０１４４】
この他に、人事異動支援手段２４は、クラスタ番号またはクラスタ特徴量を用いた選択で同等な状況（どちらか判断できない状況）に置かれた場合には、前述したステップＳ１でユーザが選択したＱ１〜Ｑ４のいずれかの方法（図８参照）により、詳細選択（第２次振分選択）を行う。
【０１４５】
（ケース２）例えば、異動対象者がＴ５（α），Ｔ２（α）であり、空き枠がα６、α４、α３、α１であるとする。
【０１４６】
このとき、クラスタ番号の和（またはクラスタ特徴量の和）を維持する組合せの選択肢は、２つある。１つ目は、Ｔ５（α）をα６に配置し、かつ、Ｔ２（α）をα１に配置するという選択肢である。２つ目は、Ｔ５（α）をα４に配置し、かつ、Ｔ２（α）をα３に配置するという選択肢である。そこで、人事異動支援手段２４は、前述したステップＳ１でユーザがＱ１を選択した場合（図８参照）には、１つ目の選択肢については、Ｔ５（α）とα６との距離、およびＴ２（α）とα１との距離を計算し、これらの距離の和を求める。２つ目の選択肢については、Ｔ５（α）とα４との距離、およびＴ２（α）とα３との距離を計算し、これらの距離の和を求める。そして、人事異動支援手段２４は、可能な組合せの選択肢のうち、距離の和が小さくなる組合せの選択肢を選択する。
【０１４７】
また、人事異動支援手段２４は、前述したステップＳ１でユーザがＱ２を選択した場合（図８参照）には、１つ目の選択肢については、Ｔ５（α）とα６との担当顧客数の差分、およびＴ２（α）とα１との担当顧客数の差分を計算し、これらの差分の和を求める。２つ目の選択肢については、Ｔ５（α）とα４との担当顧客数の差分、およびＴ２（α）とα３との担当顧客数の差分を計算し、これらの差分の和を求める。そして、人事異動支援手段２４は、可能な組合せの選択肢のうち、差分の和が小さくなる組合せの選択肢を選択する。
【０１４８】
同様に、人事異動支援手段２４は、前述したステップＳ１でユーザがＱ３を選択した場合（図８参照）には、上記の担当顧客数に代えて、収益金額の合計値を使用し、Ｑ４を選択した場合には、上記の担当顧客数に代えて、コンタクト回数に基づく第２のクラスタ分析により分類された第２の分類処理のクラスタ番号（またはクラスタ特徴量）を使用し、可能な組合せの選択肢のうち、差分の和が小さくなる組合せの選択肢を選択する。
【０１４９】
異動先が部署αに決まっている異動対象者に対し、部署αの空き枠が足りないケースの処理内容は、次のようになる。
【０１５０】
（ケース３）例えば、部署αに異動することが決まっている異動対象者が、Ｔ７（α）、Ｔ６（α）、Ｔ４（α）であり、部署αの空き枠が、α５、α２であるとする。また、部署αは、人事異動の前後で人数を維持する部署、すなわち人数の増減（新入社員を除いた増減）を許容しない部署であるとする。従って、部署αへの転入側の営業員が３人であり、部署αからの転出側の営業員が２人であるから、部署αから１人の営業員を追加で転出させ、空き枠を１つ増やさなければならない。
【０１５１】
このとき、Ｔ７（α）、Ｔ６（α）、Ｔ４（α）のクラスタ番号の和は１７であり、α５、α２のクラスタ番号の和は７である。従って、クラスタ番号の和についての差分は１０である。人事異動の前後で、部署αのクラスタ番号の和（またはクラスタ特徴量の和）の変化をなるべく少なくする処理を行うためには、転入側の営業員と転出側の営業員とでクラスタ番号の和（またはクラスタ特徴量の和）の変化を少なくしなければならないので、人事異動支援手段２４は、部署αから営業員を追加で転出させるときには、その観点で、転出させる営業員（空き枠を形成する営業員）のクラスタ番号（またはクラスタ特徴量）を選択する。しかし、収益金額に基づく第１のクラスタ分析による第１の分類処理のクラスタ番号は図７の例では７番までしかなく、１０番はないので、７番の営業員を転出させて空き枠α７を形成する。もし７番の営業員がいなければ、６番の営業員を転出させて空き枠α６を形成し、もし６番の営業員もいなければ、５番の営業員を転出させて空き枠α５を形成する等の処理を行う。仮に、７番の営業員を転出させて空き枠α７を形成した場合には、その７番の営業員は、どこかの部署に配属しなければならないので、異動対象者Ｔ７（未定）となり、人事異動支援手段２４は、人事異動用データ記憶手段３２の異動対象者テーブル３２Ａ（図９参照）において、異動対象者Ｔ７（未定）の新しいレコードを作成し、作成したレコードに、Ｔ７（未定）の営業員識別情報、クラスタ番号（またはクラスタ特徴量）、異動先が「未定」という情報を格納する。
【０１５２】
（ケース３の空き枠追加後の状態）例えば、７番の営業員を転出させて空き枠α７を形成した場合には、前述した（ケース３）の空き枠は、α７、α５、α２の３つに変わるので、３人の異動対象者Ｔ７（α）、Ｔ６（α）、Ｔ４（α）と人数がつり合うようになる。
【０１５３】
このとき、人事異動支援手段２４は、Ｔ７（α）を、クラスタ番号（またはクラスタ特徴量）が一致する空き枠α７に配置する。Ｔ６（α）、Ｔ４（α）は、クラスタ番号（またはクラスタ特徴量）が一致する空き枠がないので、α５、α２に配置する。すなわち、Ｔ６（α）は、空き枠α５に配置し、Ｔ４（α）は、空き枠α２に配置する。この結果、部署αのクラスタ番号の和は、３つも増加してしまうが、それは異動先が未定の異動対象者の配置（後述するステップＳ６参照）の際に調整するか、またはその後の交換（後述するステップＳ７参照）で調整する。
【０１５４】
人事異動支援手段２４は、以上のようにして異動先が部署αに決まっている異動対象者の配置処理を終了した後に、順次、異動先が部署β，γ，δ，ε，…に決まっている異動対象者の配置処理を行い、全ての部署について処理を終了した後に、異動先が未定の異動対象者の配置処理を行う（図８のステップＳ６）。
【０１５５】
具体的には、人事異動支援手段２４は、異動先が未定の異動対象者Ｔ７（未定）を、元の部署に戻らないようにして、空き枠α７，β７，γ７，δ７，ε７，…に配置する。この際、前述したステップＳ１でユーザがＱ１を選択した場合（図８参照）には、Ｔ７（未定）の特徴ベクトルと、それぞれの空き枠α７，β７，γ７，δ７，ε７，…の特徴ベクトルとの距離を求め、Ｔ７（未定）との距離が最も短い（近い）空き枠にＴ７（未定）を配置する詳細選択（第２次振分選択）を行ってもよく、このような詳細選択を行わずに、７番の空き枠が形成されている各部署α，β，γ，δ，ε，…に、１人ずつ均等に（順番に）Ｔ７（未定）を配置していってもよく（その場合には、２巡、３巡、４巡、…させることもある。）、あるいはＴ７（未定）を空き枠α７，β７，γ７，δ７，ε７，…にランダムに配置していってもよい。
【０１５６】
また、人事異動支援手段２４は、詳細選択（第２次振分選択）を行う際に、前述したステップＳ１でユーザがＱ２を選択した場合（図８参照）には、Ｔ７（未定）の担当顧客数と、それぞれの空き枠α７，β７，γ７，δ７，ε７，…の担当顧客数との差分を求め、Ｔ７（未定）との差分が最も小さい空き枠にＴ７（未定）を配置する詳細選択を行う。同様に、前述したステップＳ１でユーザがＱ３を選択した場合（図８参照）には、上記の担当顧客数に代えて、収益金額の合計値を使用し、Ｑ４を選択した場合には、上記の担当顧客数に代えて、コンタクト回数に基づく第２のクラスタ分析により分類された第２の分類処理のクラスタ番号（またはクラスタ特徴量）を使用し、Ｔ７（未定）との差分が最も小さい空き枠にＴ７（未定）を配置する詳細選択を行う。
【０１５７】
なお、人事異動支援手段２４は、上記とは逆の考え方で、空き枠α７との距離が最も短い（近い）異動対象者Ｔ７（未定）を選択し、選択したＴ７（未定）を空き枠α７に配置し、同様に、空き枠β７との距離が最も短い（近い）Ｔ７（未定）を選択し、選択したＴ７（未定）を空き枠β７に配置し、また、空き枠γ７との距離が最も短い（近い）Ｔ７（未定）を選択し、選択したＴ７（未定）を空き枠γ７に配置し、さらに、このような処理を、空き枠δ７、ε７、…について行うようにしてもよい。
【０１５８】
また、人事異動支援手段２４は、異動対象者Ｔ７（未定）の人数に対し、空き枠α７，β７，γ７，δ７，ε７，…の数が足りない場合には、Ｔ７（未定）を、空き枠α６，β６，γ６，δ６，ε６，…に配置する。一方、Ｔ７（未定）の配置を終了した後に、空き枠α７，β７，γ７，δ７，ε７，…が余った場合には、そこにＴ６（未定）を配置する。
【０１５９】
同様にして、人事異動支援手段２４は、異動先が未定の異動対象者Ｔ６（未定）を、元の部署に戻らないようにして、空き枠α６，β６，γ６，δ６，ε６，…に配置する。そして、異動対象者Ｔ６（未定）の人数に対し、空き枠α６，β６，γ６，δ６，ε６，…の数が足りない場合には、Ｔ６（未定）を、空き枠α５，β５，γ５，δ５，ε５，…に配置する。一方、Ｔ６（未定）の配置を終了した後に、空き枠α６，β６，γ６，δ６，ε６，…が余った場合には、そこにＴ５（未定）を配置する。
【０１６０】
そして、人事異動支援手段２４は、このような処理を、異動対象者Ｔ５（未定）、Ｔ４（未定）、Ｔ３（未定）、Ｔ２（未定）、Ｔ１（未定）についても繰り返す。最後には、退職者の人数分だけ、空き枠が余ることになるが、通常は、クラスタ番号が１番の空き枠α１，β１，γ１，δ１，ε１，…が余ることになる。なお、退職者が多ければ、クラスタ番号が２番、３番等の空き枠が余ることもあり得る。
【０１６１】
また、人事異動支援手段２４は、以上のようにして異動先の部署が決まっていない異動対象者の配置処理を行う都度に、人事異動用データ記憶手段３２の異動対象者テーブル３２Ａ（図９参照）に、確定した異動先の部署の部署識別情報を格納するとともに、空き枠テーブル３２Ｂ（図１０参照）に、配置された営業員の営業員識別情報を格納する。これは、異動先の部署が決まっている異動対象者の配置処理の場合と同様である。
【０１６２】
その後、人事異動支援手段２４は、人事異動用データ記憶手段３２の部署テーブル３２Ｃ（図１１参照）に記憶されているデータを用いて、全ての部署について部署毎に、人事異動の前後のクラスタ番号の和（またはクラスタ特徴量の和）の増減量が、予め定めた閾値内であるか否かを判断し、予め定めた閾値を超えていると判断した場合には、営業員の交換により、人事異動の前後のクラスタ番号の和（またはクラスタ特徴量の和）の増減量が閾値内に収まるようにする処理を行う（図８のステップＳ７）。
【０１６３】
なお、部署テーブル３２Ｃ（図１１参照）に記憶されているデータは、人事異動に伴って、空き枠を形成したとき、あるいは空き枠に営業員を配置したときに、その都度、人事異動支援手段２４により更新される。すなわち、空き枠を形成したときには、その空き枠を形成した営業員のクラスタ番号（またはクラスタ特徴量）と同じ数量を減らし、空き枠に営業員を配置したときには、配置された営業員のクラスタ番号（またはクラスタ特徴量）と同じ数量を増やす処理を行う。図１１の状態は、空き枠の形成直後の状態であり、未だ空き枠への営業員の配置処理が行われていない状態である。図１１に例示した状態は、図１０に例示した空き枠の形成状態と対応している。
【０１６４】
具体的には、人事異動支援手段２４は、部署テーブル３２Ｃ（図１１参照）に記憶されている人事異動前後におけるクラスタ番号またはクラスタ特徴量の増減量を取得し、プラスの部署と、マイナスの部署とで、営業員を交換して調整する。図１１に例示した状態では、マイナスの部署ばかりであるが、営業員の配置処理（図８のステップＳ５，Ｓ６参照）を終えると、プラスの部署と、マイナスの部署とが生じている状態となる。この際、既に異動した営業員は、交換要員から除外する。また、各部署にいずれの営業員が所属しているのかという情報は、営業員データ記憶手段３０の属性テーブル３０Ａ（図２参照）から取得し、交換対象の候補とする各営業員のクラスタ番号（またはクラスタ特徴量）は、分類結果記憶手段３１（図７参照）から取得する。なお、１回の営業員の交換処理で、予め定めた閾値内に収まらない場合には、複数回の営業員の交換処理を行う。
【０１６５】
例えば、プラス３の部署と、マイナス３の部署であれば、クラスタ番号（またはクラスタ特徴量）が７番の営業員と、４番の営業員とを交換し、あるいは５番の営業員と、２番の営業員とを交換する処理等を行う。この例の場合には、７番と４番の営業員の交換よりも、５番と２番の営業員の交換の方が、クラスタ番号（またはクラスタ特徴量）の小さい営業員同士の交換となるので、実質的に交換の影響が小さい組合せであると判断し、５番と２番の営業員の交換を選択してもよい。
【０１６６】
また、プラスとマイナスとの絶対値の異なる部署間で交換を行ってもよい。例えば、プラス６の部署と、マイナス３の部署であれば、クラスタ番号（またはクラスタ特徴量）が７番の営業員と、４番の営業員とを交換し、あるいは４番の営業員と、１番の営業員とを交換する処理等を行うと、プラス３の部署と、ゼロの部署となる。この場合に、プラス３の部署が、予め定めた閾値内に収まっていない場合には、再度、別の部署との間で営業員の交換を行えばよい。
【０１６７】
そして、人事異動支援手段２４は、以上のようにして営業員の交換処理を行う都度に、人事異動用データ記憶手段３２の異動対象者テーブル３２Ａ（図９参照）に、交換に係る２人の営業員（いずれも異動対象者と捉える。）についての新しいレコードを作成し、作成したレコードに、交換処理後の情報（確定した異動先の部署の部署識別情報）を含む情報を格納するとともに、空き枠テーブル３２Ｂ（図１０参照）にも、交換に係る２人の営業員（いずれも空き枠を形成した営業員と捉える。）についての新しいレコードを作成し、作成したレコードに、交換処理後の情報（配置された営業員の営業員識別情報）を含む情報を格納する。
【０１６８】
なお、以上のような営業員の交換の組合せは非常に多くあるので、人事異動支援手段２４は、詳細選択（第２次振分選択）は行わずに、収益金額に基づく第１のクラスタ分析による第１の分類処理のクラスタ番号（またはクラスタ特徴量）を用いた選択（第１次振分選択）だけにより、ランダムな選択を行ってもよい。
【０１６９】
最後に、出力手段２５により、各記憶手段３０〜３２に記憶されたデータを用いて、クラスタ分析による営業員の分類結果や、その分類結果を利用した人事異動支援処理の結果を、表示手段５０に画面表示する処理等を実行し、人事異動の支援に関する一連の処理を終了する（図８のステップＳ８）。
【０１７０】
＜本実施形態の効果＞
【０１７１】
このような本実施形態によれば、次のような効果がある。すなわち、営業員クラスタリングシステム１０では、特徴ベクトル作成手段２２により、クラスタ用変数として、営業員毎の収益分布における複数の分位点の各収益金額を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成し、クラスタ分析手段２３により、これらの特徴ベクトルを入力としてクラスタ分析を行うので、クラスタ用変数の作成時における恣意性を排除することができるとともに、営業員の特徴を効果的に捉えたクラスタ用変数を作成することができ、クラスタ用変数として合計値や平均値等の集計値を用いていた従来の手法の問題点を解消することができる。
【０１７２】
例えば、従来の手法では、集計対象期間中に収益金額の大きい顧客を偶然に獲得することができた場合（いわゆるラッキー）等の影響が分類結果に反映されてしまうこともあるが、営業員クラスタリングシステム１０では、営業員の個人の収益特性を複数の分位点により分布で捉えることができるので、そのような集計対象期間中における偶然や特異な状況の影響を受けにくいクラスタリングを実現することができる。
【０１７３】
換言すれば、従来は、営業員のノルマは売上であるといった具合に、売上金額による単純な評価を行うことが多かったが、本当はどのような顧客の持ち方をすると（どのような顧客ポートフォリオを形成すると）良好な営業成績が得られるのかが重要であり、本発明では、収益分布における複数の分位点を使用してクラスタ用のベクトル変数を作成するので、そのような顧客ポートフォリオの特徴を示す特徴ベクトルを作成することができ、安定した分類を行うことができる。なぜなら、従来の手法では、売上金額による単純な評価をしているので、１０００万円の顧客を１人抱えている営業員と、１万円の顧客を１０００人抱えている営業員とが、同じクラスタに分類されてしまう。しかし、それでは、１０００万円の顧客を獲得できない年もあるので、評価に安定性を欠くことになる。これに対し、営業員クラスタリングシステム１０では、顧客ポートフォリオで評価しているので、それらの営業員が同じクラスタに分類されることはなく、安定した分類を行うことができる。
【０１７４】
また、多数の営業員を抱える企業等の団体は、営業員クラスタリングシステム１０を導入することにより、各営業員の個人の収益特性をパターン化することができ、効果的なチーム編成等の営業戦略を立てることができる。
【０１７５】
さらに、営業員クラスタリングシステム１０では、クラスタ用変数を、分位点の収益金額を構成要素とする特徴ベクトルとしているため、適用業務に応じてベクトル変数の定義を変えることなく、同様のクラスタリングを実施することができる。
【０１７６】
また、営業員クラスタリングシステム１０は、四分位点および上位の分位点の各収益金額を構成要素とする４次元以上の特徴ベクトルを用いる構成とされているので、四分位点により、各営業員の個人の収益特性を万遍なく（特に欠ける所なく）捉えるとともに、上位の分位点により、収益分布におけるテールの部分（収益金額の大きい裾の部分）の刻みを細かくしたベクトル用変数を作成することができる。このため、パレートの法則（全体的な特徴の大部分は、全体を構成する一部の要素が作り出しているという経験則であり、８０：２０の法則とも呼ばれる。）に則り、テールの部分を強調したクラスタ分析を実施することができる。
【０１７７】
さらに、特徴ベクトル作成手段２２は、予め定められた担当顧客数情報と上位の分位点の個数および刻み幅との対応関係に従って上位の分位点の個数および刻み幅を決定する構成とされているので、パレートの法則に則り、収益分布におけるテールの部分の刻みを細かくする際に、担当顧客数の大小に応じた特徴ベクトルの作成を行うことができるため、適用業務に応じた、より適切な特徴ベクトルの作成を実現することができる。すなわち、担当顧客数が大きい場合には、上位の分位点の個数を、より多くし、上位の分位点の刻み幅を、より狭く（小さく）することができる。例えば、担当顧客数が１，０００人のときの上位０．１％分位点は、上から１人目の顧客の収益金額を指すが、担当顧客数が４００人のときは、上位０．１％分位点の収益金額は、意味のない値になるおそれがあるので、そのような事態を未然に回避することができる。
【０１７８】
また、特徴ベクトル作成手段２２は、複数の分位点の各収益金額に加え、最大値、合計値、または平均値を追加の構成要素とする特徴ベクトルを作成することもできるので、合計値や平均値等の集計値を特徴ベクトルの構成要素としていた従来の手法の考え方も取り込んだクラスタ分析を行うことができる。
【０１７９】
さらに、営業員クラスタリングシステム１０は、営業員毎の収益分布における複数の分位点を用いた第１のクラスタ分析による分類結果と、営業員毎のコンタクト回数分布における複数の分位点を用いた第２のクラスタ分析による分類結果とを組み合わせた複合分類処理を行うことができるので（図８のステップＳ１で、ユーザがＰ２を選択した場合）、各営業員の個人の収益特性と、各営業員の個人の接客特性とを組み合わせたクラスタリングを行うことができる。このため、例えば、特定の顧客へのコンタクト回数が多い営業員であるか、万遍なく全ての顧客に同様に接する営業員であるかといった営業員の個人特性を加味したクラスタリングを行うことができる。
【０１８０】
そして、営業員クラスタリングシステム１０は、人事異動支援手段２４を備えているので、各部署に営業員を配置する際に、転入側の営業員と転出側の営業員とについてのクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量を一致させる人選処理を自動的に実行するか、または、２つの部署間で営業員を交換する際に、交換する２人の営業員についてのクラスタ番号若しくはクラスタ特徴量を一致させる人選処理を自動的に実行することができる。このため、各部署において、人事異動の前後で、同じクラスタに分類される営業員同士を入れ替えることができ、部署間の業務処理能力のバランスを保つことができる。
【０１８１】
また、人事異動支援手段２４は、空き枠にいた営業員と同じクラスタに分類される営業員（クラスタ番号またはクラスタ特徴量が一致する営業員）を空き枠に配置するか、または同じクラスタに分類される営業員同士を交換するという原則下で、複数の候補者がいるときに、特徴ベクトルを用いて算出される２者間の距離が最も小さい営業員を選択することができるので（図８のステップＳ１で、ユーザがＱ１を選択した場合）、人事異動の前後で、各部署α，β，γ，…の業務処理能力の変化を、より一層少なく抑えることができる。
【０１８２】
また、図８のステップＳ１で、ユーザがＱ２〜Ｑ４を選択した場合にも同様に、人事異動の前後で、各部署α，β，γ，…の業務処理能力の変化を、より一層少なく抑えることができる。特に、Ｑ４を選択した場合には、コンタクト回数分布に基づく第２のクラスタ分析による分類結果を利用するので、各営業員の個人の接客特性に基づく詳細選択（第２次振分選択）を行うことができる。従って、収益分布に基づく第１のクラスタ分析による分類結果と、コンタクト回数分布に基づく第２のクラスタ分析による分類結果とを組み合わせた複合分類処理を行う場合（図８のステップＳ１で、ユーザがＰ２を選択した場合）とは異なる使い方で、第２のクラスタ分析による分類結果を活用することができる。
【０１８３】
＜変形の形態＞
【０１８４】
なお、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲内での変形等は本発明に含まれるものである。
【０１８５】
例えば、前記実施形態では、収益金額に基づく第１のクラスタ分析に対し、それを補完するのは、コンタクト回数に基づく第２のクラスタ分析であったが、客先を訪問する営業員の場合には、コンタクト回数の代わりに、例えば、訪問時間を用いてもよい。すなわち、営業員毎で、かつ、顧客毎の訪問時間を、営業員識別情報および顧客識別情報と関連付けて営業員データ記憶手段３０に記憶させておく。そして、特徴ベクトル作成手段２２により、営業員データ記憶手段３０に記憶された訪問時間のデータを用いて、クラスタ用変数として、縦軸を顧客数とし、横軸を１人の顧客にかけた訪問時間とする営業員毎の訪問時間分布における複数の分位点の各訪問時間を求め、求めた各訪問時間を構成要素とする特徴ベクトルを営業員毎に作成する処理を実行してもよい。
【０１８６】
また、前記実施形態では、図８のステップＳ１に示したように、幾つかのクラスタに分類する最初の分類（第１次振分選択）の方法Ｐ１，Ｐ２の選択入力や、営業員の配置時や交換時における詳細選択（第２次振分選択）の方法Ｑ１〜Ｑ４の選択入力を受け付ける構成とされていたが、本発明の営業員クラスタリングシステムは、前記実施形態のように各方法を自由に選択することができる構成ではなく、いずれかの方法に固定されているシステムとしてもよい。
【０１８７】
さらに、前記実施形態の営業員クラスタリングシステム１０は、人事異動支援手段２４を備えた構成とされていたが、本発明の営業員クラスタリングシステムは、必ずしもクラスタ分析による分類結果を利用する業務の自動化処理を含むシステムとする必要はなく、クラスタリングを実行し、その分類結果（いずれの営業員が、いずれのクラスタに分類されたのかを示す情報）を出力するところまでを自動的に行い、その後は、分類結果を利用して、手作業により営業員の配置転換業務等を行うようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１８８】
以上のように、本発明の営業員クラスタリングシステムおよびプログラムは、例えば、複数の部署からなる会社等の団体に所属する複数の営業員を人事異動で配置転換する業務を支援する場合等に用いるのに適している。
【符号の説明】
【０１８９】
１０  営業員クラスタリングシステム
２２  特徴ベクトル作成手段
２３  クラスタ分析手段
２４  人事異動支援手段
３０  営業員データ記憶手段
３１  分類結果記憶手段
【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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