(57)【要約】【課題】購入者による商品の購入傾向に基づいて商品を推薦する場合と比較して、購入者に商品を購入させようとする推薦の効果を高める。【解決手段】営業支援装置１００は、商品と商品を購入した顧客とを対応付けてなる購買履歴から、各顧客による各商品の購入確率を算出する購入確率算出部１１６と、商品と商品を提案した営業とを対応付けてなる提案履歴から、各営業による各商品の提案確率を算出する提案確率算出部１１７と、購入確率が購入確率の基準値よりも高く且つ提案確率が提案確率の基準値よりも低い、商品と営業と購入者との組み合わせを含む推薦リストを生成する推薦リスト生成部１１９とを備える。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
複数の商品と、顧客に商品を推薦する複数の推薦者と、商品を購入した複数の購入者とを対応付けてなる商品推薦購入履歴の情報を取得する機能と、
取得した前記商品推薦購入履歴の情報から、各推薦者が各購入者に推薦した各商品に基づく推薦指標を出力する機能と、
前記推薦指標が予め定められた基準を満たす、商品と推薦者と購入者との組み合わせを抽出する機能と
を実現させるプログラム。
【請求項２】
前記推薦指標は、一の推薦者が一の顧客に一の商品を提案すると予測される確率であることを特徴とする請求項１記載のプログラム。
【請求項３】
前記推薦指標は、一の推薦者が一の顧客に一の商品を提案した場合に当該一の顧客が当該一の商品を購入すると予測される確率と、当該一の推薦者が当該一の顧客に当該一の商品を提案しない場合に当該一の顧客が当該一の商品を購入すると予測される確率であることを特徴とする請求項１記載のプログラム。
【請求項４】
前記推薦指標は、一の推薦者が一の顧客に一の商品を提案した場合に当該一の顧客が当該一の商品を実際に購入した確率であることを特徴とする請求項１記載のプログラム。
【請求項５】
前記出力する機能は、各購入者が購入した各商品に基づく他の推薦指標をさらに出力し、
前記抽出する機能は、前記他の推薦指標が予め定められた他の基準をさらに満たす、一の商品と一の推薦者と一の購入者との組み合わせを抽出すること
を特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項記載のプログラム。
【請求項６】
前記他の推薦指標は、一の推薦者が一の顧客に一の商品を提案した場合に、当該一の顧客が当該一の商品を購入する確率であることを特徴とする請求項５記載のプログラム。
【請求項７】
複数の商品と、顧客に商品を推薦する複数の推薦者と、商品を購入した複数の購入者とを対応付けてなる商品推薦購入履歴の情報を取得する取得部と、
取得した前記商品推薦購入履歴の情報から、各推薦者が各購入者に推薦した各商品に基づく推薦指標を出力する出力部と、
前記推薦指標が予め定められた基準を満たす、商品と推薦者と購入者との組み合わせを抽出する抽出部と
を含む組み合わせ抽出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラムおよび組み合わせ抽出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１には、対象ユーザの通信端末装置からコンテンツの推薦要求を受信し、対象ユーザが参加しているグループおよびこのグループに参加している他のユーザを判別し、対象ユーザおよび他のユーザのコンテンツの利用履歴情報をコンテンツ利用履歴ＤＢから取得し、対象ユーザの利用履歴情報に含まれるコンテンツの利用に関する利用パラメータが所与の条件を満たし、かつ、他のユーザの利用履歴情報に含まれるコンテンツを推薦コンテンツとして特定し、推薦コンテンツに関する情報を対象ユーザの通信端末装置へ閲覧可能に送信することが開示されている。
【０００３】
また、例えば特許文献２には、営業担当者から商品群情報を受け付ける手段と、商品群の各商品に対する購入行動に基づき、営業対象候補となる顧客を選抜する顧客選抜手段と、候補選抜手段により選抜された顧客の層別属性を参照して、その共通性を分析する分析手段と、分析の結果に基づく検索条件により、顧客データベースから顧客の情報を検索する検索手段とを備えた営業支援装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−２０６１９４号公報
【特許文献２】特開２００２−１５７２７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
企業等においては、所謂営業担当者が、購入者に商品の提案（推薦）を行うことがある。また、購入者の嗜好分布や購入履歴等に基づいて、購入者に商品の推薦を行うことがある。このような場合、推薦者としての営業担当者は、そもそも推薦しなくても購入者が購入してしまうような商品を推薦してしまったり、購入者に潜在的な購入意欲が存在する商品を推薦しないでしまったりする可能性がある。
本発明は、購入者による商品の購入傾向に基づいて商品を推薦する場合と比較して、購入者に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１記載の発明は、コンピュータに、複数の商品と、顧客に商品を推薦する複数の推薦者と、商品を購入した複数の購入者とを対応付けてなる商品推薦購入履歴の情報を取得する機能と、取得した前記商品推薦購入履歴の情報から、各推薦者が各購入者に推薦した各商品に基づく推薦指標を出力する機能と、前記推薦指標が予め定められた基準を満たす、商品と推薦者と購入者との組み合わせを抽出する機能とを実現させるプログラムである。
請求項２記載の発明は、前記推薦指標は、一の推薦者が一の顧客に一の商品を提案すると予測される確率であることを特徴とする請求項１記載のプログラムである。
請求項３記載の発明は、前記推薦指標は、一の推薦者が一の顧客に一の商品を提案した場合に当該一の顧客が当該一の商品を購入すると予測される確率と、当該一の推薦者が当該一の顧客に当該一の商品を提案しない場合に当該一の顧客が当該一の商品を購入すると予測される確率であることを特徴とする請求項１記載のプログラムである。
請求項４記載の発明は、前記推薦指標は、一の推薦者が一の顧客に一の商品を提案した場合に当該一の顧客が当該一の商品を実際に購入した確率であることを特徴とする請求項１記載のプログラムである。
請求項５記載の発明は、前記出力する機能は、各購入者が購入した各商品に基づく他の推薦指標をさらに出力し、前記抽出する機能は、前記他の推薦指標が予め定められた他の基準をさらに満たす、一の商品と一の推薦者と一の購入者との組み合わせを抽出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項記載のプログラムである。
請求項６記載の発明は、前記他の推薦指標は、一の推薦者が一の顧客に一の商品を提案した場合に、当該一の顧客が当該一の商品を購入する確率であることを特徴とする請求項５記載のプログラムである。
請求項７記載の発明は、複数の商品と、顧客に商品を推薦する複数の推薦者と、商品を購入した複数の購入者とを対応付けてなる商品推薦購入履歴の情報を取得する取得部と、取得した前記商品推薦購入履歴の情報から、各推薦者が各購入者に推薦した各商品に基づく推薦指標を出力する出力部と、前記推薦指標が予め定められた基準を満たす、商品と推薦者と購入者との組み合わせを抽出する抽出部とを含む組み合わせ抽出システムである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１記載の発明によれば、購入者による商品の購入傾向に基づいて商品を推薦する場合と比較して、購入者に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることができる。
請求項２記載の発明によれば、推薦者が購入者に推薦しそうにない商品を推薦することができる。
請求項３記載の発明によれば、推薦者が介在することによって購入者による購入を促すことのできる商品を推薦することができる。
請求項４記載の発明によれば、推薦者の能力が発揮されることによって購入者による購入を促すことのできる商品を推薦することができる。
請求項５記載の発明によれば、購入者が購入しそうな商品を推薦することができる。
請求項６記載の発明によれば、より確実に、購入者が購入しそうな商品を推薦することができる。
請求項７記載の発明によれば、購入者による商品の購入傾向に基づいて商品を推薦する場合と比較して、購入者に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】各実施の形態の前提となる構成を説明するための図である。
【図２】顧客、商品および営業の組み合わせを説明するための図である。
【図３】本実施の形態が適用される営業支援装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図４】実施の形態１における営業支援装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図５】（ａ）は、購買履歴格納部に格納される購買履歴の一例を示す図であり、（ｂ）は、提案履歴格納部に格納される提案履歴の一例を示す図である。
【図６】実施の形態１における推薦リストの出力手順の一例を示したフローチャートである。
【図７】対象顧客による各商品の購入確率を説明するための図である。
【図８】購買商品に基づく顧客間の類似度を説明するための図である。
【図９】顧客属性に基づく顧客間の類似度を説明するための図である。
【図１０】機械学習に基づく顧客間の類似度を説明するための図である。
【図１１】対象営業による、対象顧客に対する各商品の提案確率（その１）を説明するための図である。
【図１２】対象営業による、対象顧客に対する各商品の提案確率（その２）を説明するための図である。
【図１３】提案商品に基づく営業間の類似度を説明するための図である。
【図１４】営業属性に基づく営業間の類似度を説明するための図である。
【図１５】機械学習に基づく営業間の類似度を説明するための図である。
【図１６】推薦リストの一例を示す図である。
【図１７】実施の形態２における営業支援装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図１８】実施の形態２における推薦リストの出力手順の一例を示したフローチャートである。
【図１９】対象顧客の営業を介した各商品の購入確率を説明するための図である。
【図２０】対象顧客の営業を介さない各商品の購入確率を説明するための図である。
【図２１】実施の形態３における営業支援装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図２２】実施の形態３における推薦リストの出力手順の一例を示したフローチャートである。
【図２３】対象営業の各商品の平均受注率を説明するための図である。
【図２４】実施の形態４における営業支援装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図２５】実施の形態４における推薦リストの出力手順の一例を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
＜前提構成＞
図１は、以下に説明する各実施の形態の前提となる構成を説明するための図である。図１は、売買の対象となる商品と、商品を購買（購入）する顧客と、顧客に商品を提案（推薦）する営業との関係を示している。図１に示す例では、営業が６人（営業Ｓ１〜Ｓ６）存在し、商品が５種（商品Ｐ１〜Ｐ５）存在し、顧客が６社（顧客Ｃ１〜Ｃ６）存在しているものとする。ここで、顧客は購入者の一例であり、営業は推薦者の一例である。
【００１０】
この例において、営業Ｓ１〜Ｓ６は、顧客Ｃ１〜Ｃ６に対し、商品Ｐ１〜Ｐ５の購買を促すための提案を行う。提案を受けた顧客Ｃ１〜Ｃ６は、必要に応じて、商品Ｐ１〜Ｐ５の購買を行う。また、顧客Ｃ１〜Ｃ６は、例えば広告やクチコミなどに基づき、営業Ｓ１〜Ｓ６から提案を受けていない商品Ｐ１〜Ｐ５の購買を行うこともある。
【００１１】
そして、以下に説明する各実施の形態では、営業支援装置により、顧客、商品および営業の三者の関係を分析し、複数の推薦指標（詳細は後述する）を用いて、顧客、商品および営業の組み合わせに関する抽出を行う。
【００１２】
＜顧客、商品および営業の組み合わせ＞
図２は、顧客、商品および営業の組み合わせを説明するための図である。図２には、顧客、商品および営業に関し、どの因子を固定としどの因子を可変とするかにより、７つの組み合わせが記載されている。
【００１３】
第１の組み合わせは、顧客が「可変」、商品が「可変」、そして営業が「可変」（すべてが可変）となる場合である。第１の組み合わせは、どの顧客にどの商品をどの営業が提案したらよいかを決定したい場合に用いられる。
【００１４】
第２の組み合わせは、顧客が「可変」、商品が「可変」、そして営業が「固定」となる場合である。第２の組み合わせは、例えば新規開拓の営業活動など、対象となる営業（対象営業）が、どの顧客にどの商品を提案したらよいかを決定したい場合に用いられる。
【００１５】
第３の組み合わせは、顧客が「可変」、商品が「固定」、そして営業が「可変」となる場合である。第３の組み合わせは、営業部門において重点商品が決まっている場合など、対象となる商品（対象商品）を、どの営業がどの顧客に提案したらよいかを決定したい場合に用いられる。
【００１６】
第４の組み合わせは、顧客が「固定」、商品が「可変」、そして営業が「可変」となる場合である。第４の組み合わせは、例えば営業部門において重点顧客が決まっている場合など、対象となる顧客（対象顧客）に、どの営業がどの商品を提案したらよいかを決定したい場合に用いられる。
【００１７】
第５の組み合わせは、顧客が「可変」、商品が「固定」、そして営業が「固定」となる場合である。第５の組み合わせは、例えば新規開拓の営業活動など、対象となる営業（対象営業）が対象となる商品（対象商品）を、どの顧客に提案したらよいかを決定したい場合に用いられる。
【００１８】
第６の組み合わせは、顧客が「固定」、商品が「可変」、そして営業が「固定」となる場合である。第６の組み合わせは、対象となる営業（対象営業）が対象となる顧客（対象顧客）に、どの商品を提案したらよいかを決定したい場合に用いられる。
【００１９】
第７の組み合わせは、顧客が「固定」、商品が「固定」、そして営業が「可変」となる場合である。第７の組み合わせは、対象となる顧客（対象顧客）と対象となる商品（対象商品）とが決まっている場合に、どの営業に提案させたらよいかを決定したい場合に用いられる。
【００２０】
ここで、営業が「可変」となる組み合わせ（１、３、４、７）は、営業（担当者）を管理するマネジメント側（マーケティング部門や営業計画部門などを含む）による活用が想定される。これに対し、営業が「固定」となる組み合わせ（２、５、６）は、個々の営業（担当者）による活用が想定される。
【００２１】
なお、後述する実施の形態１〜３は、図２に示す第６の組み合わせ（顧客：固定、商品：可変、営業：固定）を前提とする。また、後述する実施の形態４は、図２に示す第７の組み合わせ（顧客：固定、商品：固定、営業：可変）を前提とする。ただし、第１の組み合わせ〜第７の組み合わせは、全て本発明に含まれる。
【００２２】
＜実施の形態１＞
［営業支援装置のハードウェア構成例］
図３は、本実施の形態が適用される営業支援装置１００のハードウェア構成例を示す図である。
組み合わせ抽出システムの一例としての営業支援装置１００は、例えば小売業などにおいて、営業が、顧客に対して商品を提案（推薦）するために用いられるコンピュータ装置である。本実施の形態の営業支援装置１００は、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、記憶手段であるメインメモリ１０２および磁気ディスク装置１０３とを備える。
【００２３】
ここで、ＣＰＵ１０１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーション等の各種プログラムを実行し、営業支援装置１００の各種機能を実現する。また、メインメモリ１０２は、各種プログラムやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域である。また、磁気ディスク装置１０３は、各種プログラムに対する入力データや各種プログラムからの出力データ等を記憶する記憶領域である。
【００２４】
さらに、営業支援装置１００は、外部との通信を行うための通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構１０５と、キーボードやマウス等からなる入力デバイス１０６とを備える。
【００２５】
［営業支援装置の機能構成例］
図４は、実施の形態１における営業支援装置１００の機能構成例を示したブロック図である。
本実施の形態の営業支援装置１００は、顧客による商品の購買履歴を格納する購買履歴格納部１１１と、営業による商品の提案履歴を格納する提案履歴格納部１１２とを備える。また、営業支援装置１００は、各商品の属性情報（商品属性情報）を格納する商品属性情報格納部１１３と、各顧客の属性情報（顧客属性情報）を格納する顧客属性情報格納部１１４と、各営業の属性情報（営業属性情報）を格納する営業属性情報格納部１１５とを備える。さらに、営業支援装置１００は、顧客が商品を購入する確率（購入確率）を算出する購入確率算出部１１６と、営業が商品を提案する確率（提案確率）を算出する提案確率算出部１１７とを備える。さらに、営業支援装置１００は、購入確率算出部１１６が算出した購入確率と提案確率算出部１１７が算出した提案確率とを用いて、営業と商品と顧客との関係の有用性を判定する有用性判定部１１８と、有用性判定部１１８による判定結果を基に、推薦すべき営業と商品と顧客との組み合わせのリスト（推薦リスト）を生成する推薦リスト生成部１１９と、推薦リスト生成部１１９が作成した推薦リストを外部に出力する推薦リスト出力部１２０とを備えている。
【００２６】
購買履歴格納部１１１は、顧客による商品の購買履歴を格納する。本実施の形態の購買履歴は、顧客に購買されたことのある商品のそれぞれに関する記録を示すものである。
【００２７】
ここで、図５（ａ）は、購買履歴格納部１１１に格納される購買履歴の一例を示す図である。図５（ａ）に示す購買履歴は、購買された商品と、この商品を購入した顧客と、この商品を提案した営業と、この商品の購買日とを対応付けたものとなっている。例えば図中最上段に示すように、顧客「Ｃ３」は、営業「Ｓ１」から、商品「Ｐ２」を、購買日「２０１６／０９／０１」に購入している。また、例えば図中３段目に示すように、顧客「Ｃ３」は、営業を介することなく、商品「Ｐ４」を、購買日「２０１６／０９／０２」に購入している。なお、これらの他に、商品の販売個数や販売回数（何回目など）を、購買履歴に含めてもよい。
【００２８】
提案履歴格納部１１２は、営業による商品の提案履歴を格納する。この提案履歴は、営業が顧客に提案したことのある商品のそれぞれに関する記録を示すものである。
【００２９】
ここで、図５（ｂ）は、提案履歴格納部１１２に格納される提案履歴の一例を示す図である。図５（ｂ）に示す提案履歴は、提案された商品と、この商品が提案された顧客と、この商品を提案した営業と、この商品の提案日とを対応付けたものとなっている。例えば図中最上段に示すように、顧客「Ｃ３」は、営業「Ｓ１」から、商品「Ｐ２」を、提案日「２０１６／０８／０３」に提案されている。また、図中３段目に示すように、顧客「Ｃ２」は、営業「Ｓ４」から、商品「Ｐ３」を、提案日「２０１６／０８／０４」に提案されている。
【００３０】
なお、これら購買履歴および提案履歴は、商品推薦購入履歴の一例である。
【００３１】
商品属性情報格納部１１３は、各商品（ここでは、商品Ｐ１〜Ｐ５の５種）の属性情報を格納する。ここで、商品の属性情報としては、例えば「製造者」、「用途」、「色」、「価格帯」等が挙げられる。
【００３２】
顧客属性情報格納部１１４は、各顧客（ここでは、顧客Ｃ１〜Ｃ６の６社）の属性情報を格納する。ここで、顧客の属性情報としては、例えば「業種」、「従業員数」、「地域」、「取引関係」等が挙げられる。
【００３３】
営業属性情報格納部１１５は、各営業（ここでは、営業Ｓ１〜Ｓ６の６人）の属性情報を格納する。ここで、営業の属性情報としては、例えば「所属部門」、「営業経験年数」、「地域」、「勤務形態」等が挙げられる。
【００３４】
購入確率算出部１１６は、購買履歴格納部１１１から取得した購買履歴等に基づき、各顧客による各商品の購入確率（他の推薦指標の一例）を算出する。なお、購入確率の詳細については後述する。
【００３５】
提案確率算出部１１７は、提案履歴格納部１１２から取得した提案履歴等に基づき、各営業による各商品の提案確率（推薦指標の一例）を算出する。なお、提案確率の詳細については後述する。
【００３６】
有用性判定部１１８は、購入確率算出部１１６が算出した購入確率と、提案確率算出部１１７が算出した提案確率とを用いて、営業と商品と顧客との関係の有用性を判定する。
【００３７】
推薦リスト生成部１１９は、有用性判定部１１８による判定結果を基に、推薦すべき営業と商品と顧客との組み合わせのリスト（推薦リスト）を生成する。本実施の形態の推薦リスト生成部１１９は、有用性判定部１１８によって有用性が高いと判定された、営業と商品と顧客との組み合わせを、推薦リストに登録する。なお、推薦リストの詳細については後述する。
【００３８】
推薦リスト出力部１２０は、推薦リスト生成部１１９が作成した推薦リストを外部に出力する。ここで、推薦リスト出力部１２０は、推薦リストを、例えば用紙上に印刷した状態で出力したり、電子データの状態で出力したりする。
【００３９】
ここで、本実施の形態では、購入確率算出部１１６および提案確率算出部１１７が、取得部および出力部として機能しており、有用性判定部１１８および推薦リスト生成部１１９が、抽出部として機能している。
【００４０】
なお、図４等に示す営業支援装置１００を構成する各機能部は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。そして、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムは、予め磁気ディスク装置１０３に記憶させておく形態のほか、コンピュータが読取可能な他の記録媒体に記憶した状態で提供し得る。また、プログラムは、例えばインターネット４から無線基地局装置２等を介してＣＰＵ１０１に提供してもよい。
【００４１】
［推薦リストの出力手順］
図６は、実施の形態１における推薦リストの出力手順の一例を示したフローチャートである。ここで、本実施の形態は、上述したように、図２に示す第６の組み合わせ（顧客：固定、商品：可変、営業：固定）を前提としており、対象となる営業（対象営業）が対象となる顧客（対象顧客）に、どの商品を提案したらよいかを決定したい場合に用いられる。
【００４２】
まず、購入確率算出部１１６は、購買履歴格納部１１１から購買履歴を取得するとともに、顧客属性情報格納部１１４から顧客属性情報を取得する。そして、購入確率算出部１１６は、取得した購買履歴と顧客属性情報とを基に、顧客間の類似度を算出する（ステップ１１０）。
【００４３】
次に、購入確率算出部１１６は、ステップ１１０で算出した顧客間の類似度を用いて得られた、類似した顧客の購買傾向を基に、顧客の各商品の購入確率を算出する（ステップ１２０）。
【００４４】
続いて、提案確率算出部１１７は、提案履歴格納部１１２から提案履歴を取得する。そして、提案確率算出部１１７は、取得した提案履歴を基に、営業の各商品の提案確率を算出する（ステップ１３０）。
【００４５】
そして、有用性判定部１１８は、ステップ１２０で算出された購入確率が一定値以上であって、ステップ１３０で算出された提案確率が一定値以下の商品を、対象営業が対象顧客に対して提案（推薦）すべき商品として選択する（ステップ１４０）。ここで、ステップ１４０では、１または複数の商品が選択され得る。その後、推薦リスト生成部１１９は、対象顧客と対象営業と推薦すべき商品とを対応付けた推薦リストを生成し、推薦リスト出力部１２０は、推薦リスト生成部１１９が生成した推薦リストを、外部に出力する。
【００４６】
［実施の形態１の具体例］
では、本実施の形態における推薦リストの出力手順について、具体例を挙げて説明を行う。
なお、ここでは、対象営業である営業Ｓ６が、対象顧客である顧客Ｃ６に対し、商品Ｐ１〜Ｐ５のうちのどれを提案するかを決定したい場合を例とする。
【００４７】
［購入確率］
図７は、対象顧客（顧客Ｃ６）による商品Ｐ１〜Ｐ５の購入確率を説明するための図である。図７は、図６に示すステップ１２０に対応している。
図７は、対象顧客（顧客Ｃ６）以外の他の顧客Ｃ１〜Ｃ５による、商品Ｐ１〜Ｐ５の購買履歴（購買の有無）と、顧客Ｃ６と他の顧客Ｃ１〜Ｃ５との類似度（顧客間の類似度）と、単純合計による購入確率と、顧客間の類似度による重み付けを行った場合の購入確率との関係を示している。なお、図７において、購買履歴がある場合は「１」と表記し、ない場合は「０」と表記している（以下においても同じ）。
【００４８】
この例において、顧客Ｃ６に対する顧客Ｃ１〜Ｃ５の類似度（顧客間の類似度）は、それぞれ、「０．８」、「０．８」、「０．６」、「０．４」、「０．４」である。なお、顧客間の類似度の決定手法については後述する。
【００４９】
商品Ｐ１は、顧客Ｃ１、Ｃ２、Ｃ４、Ｃ５が購入しており、単純合計による購入確率は４／５（８０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は２．４／３（８０％）となる。また、商品Ｐ２は、顧客Ｃ３、Ｃ４が購入しており、単純合計による購入確率は２／５（４０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は１／３（３３％）となる。さらに、商品Ｐ３は、顧客Ｃ１〜Ｃ５が購入しており、単純合計による購入確率は５／５（１００％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は３／３（１００％）となる。さらにまた、商品Ｐ４は、顧客Ｃ２が購入しており、単純合計による購入確率は１／５（２０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は０．８／３（２７％）となる。そして、商品Ｐ５は、顧客Ｃ１、Ｃ３、Ｃ４が購入しており、単純合計による購入確率は３／５（６０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は１．８／３（６０％）となる。
【００５０】
［顧客間の類似度］
次に、顧客間の類似度について説明を行う。なお、ここでは、顧客間の類似度の決定手法について、３つの例を挙げる。これらは、図６に示すステップ１１０に対応している。
【００５１】
［顧客間の類似度１］
図８は、購買商品に基づく、対象顧客（顧客Ｃ６）と他の顧客Ｃ１〜Ｃ５との類似度を説明するための図である。ここでは、対象顧客である顧客Ｃ６と、他の顧客Ｃ１〜Ｃ５との購買商品の類似性から、顧客間の類似度を求める。
図８は、対象顧客である顧客Ｃ６を含む全顧客Ｃ１〜Ｃ６による、商品Ｐ１〜Ｐ５の購買履歴（購買の有無）と、顧客間の類似度の一例としてのダイス係数およびコサイン類似度との関係を示している。ここで、ダイス係数は、「提案商品の一致数／提案商品数の平均」で表される。また、コサイン類似度は、「提案商品のベクトル内積／ベクトル絶対値の積」で表される。
【００５２】
この例において、顧客Ｃ６は、商品Ｐ２〜Ｐ５を購入しているが、商品Ｐ１は購入していないものとする。なお、顧客Ｃ１〜Ｃ５の購買履歴は、図７に示したものと同じであるため、説明を省略する。
【００５３】
この場合、顧客Ｃ１〜Ｃ５に対する顧客Ｃ６のダイス係数は、それぞれ、「０．５７」、「０．５７」、「０．８６」、「０．７５」、「０．３３」となる。また、顧客Ｃ１〜Ｃ５に対する顧客Ｃ６のコサイン類似度は、それぞれ、「０．５８」、「０．５８」、「０．８７」、「０．７５」、「０．３５」となる。
【００５４】
［顧客間の類似度２］
図９は、顧客属性に基づく、対象顧客（顧客Ｃ６）と他の顧客Ｃ１〜Ｃ５との類似度を説明するための図である。ここでは、対象顧客である顧客Ｃ６と、他の顧客Ｃ１〜Ｃ５との顧客属性の類似性から、顧客間の類似度を求める。
図９は、対象顧客である顧客Ｃ６を含む全顧客Ｃ１〜Ｃ６の顧客属性（業種、従業員数、地域、取引関係）と、顧客属性の各要素に設定された重み（０〜１）と、顧客間の類似度の一例としてのダイス係数（単純合計）およびダイス係数（重み付け後）との関係を示している。
【００５５】
この例において、例えば顧客Ｃ６は、業種が「製造業」であり、従業員数が「１１〜１００（人）」であり、地域が「関東」であり、取引関係が「新規顧客」であるものとする。なお、他の顧客Ｃ１〜Ｃ５については、詳細な説明を省略する。
また、この例において、業種および従業員数の重み付けは「１」であり、地域および取引関係の重み付けは「０．５」であるものとする。ただし、重み付けの数値については、変更してかまわない。
【００５６】
この場合、顧客Ｃ１〜Ｃ５に対する顧客Ｃ６のダイス係数（単純合計）は、それぞれ、「０．５０」、「０．５０」、「０．５０」、「０．７５」、「０．２５」となる。また、顧客Ｃ１〜Ｃ５に対する顧客Ｃ６のダイス係数（重み付け後）は、それぞれ、「０．６６」、「０．５０」、「０．５０」、「０．５０」、「０．３３」となる。
【００５７】
［顧客間の類似度３］
図１０は、機械学習に基づく、対象顧客（顧客Ｃ６）と他の顧客Ｃ１〜Ｃ５との類似度を説明するための図である。ここでは、予め何らかの手法で決定された、顧客Ｃ６と他の顧客Ｃ１〜Ｃ５との類似度を、顧客Ｃ１〜Ｃ５の購買履歴に基づく顧客Ｃ６の購入率予測と、顧客Ｃ６による実際の購入の有無とに基づいて順次修正していく。具体的に説明すると、購入率予測と実際の購入の有無とが近くなるように、例えば対数尤度の微分分配によって、顧客間の類似度が収束するまで更新を繰り返していく。
図１０は、対象顧客（顧客Ｃ６）以外の他の顧客Ｃ１〜Ｃ５による、商品Ｐ１〜Ｐ５の購買履歴（購買の有無）と、顧客Ｃ６による商品Ｐ１〜Ｐ５の購入率予測および実際の購入の有無と、顧客間の類似度との関係を示している。
【００５８】
この例において、顧客Ｃ６は、購入率を予測した後に商品Ｐ２〜Ｐ５を購入したが、商品Ｐ１は購入しなかったものとする。なお、顧客Ｃ１〜Ｃ５の購入履歴は、図７に示したものと同じであるため、説明を省略する。
【００５９】
この場合、顧客Ｃ６による、商品Ｐ１の購入率予測は４／５（８０％）、商品Ｐ２の購入率予測は２／５（４０％）、商品Ｐ３の購入率予測は５／５（１００％）、商品Ｐ４の購入率予測は１／５（２０％）、商品Ｐ５の購入率予測は３／５（６０％）、である。また、顧客Ｃ１〜Ｃ５に対する顧客Ｃ６の類似度は、それぞれ、「０．８」、「０．８」、「０．６」、「０．４」、「０．４」である。
【００６０】
［提案確率］
続いて、提案確率について説明を行う。なお、ここでは、提案確率の決定手法について、２つの例を挙げる。これらは、図６に示すステップ１３０に対応している。
【００６１】
［提案確率１］
第１の決定手法は、対象営業（営業Ｓ６）が、過去に、対象顧客（顧客Ｃ６）以外の他の顧客Ｃ１〜Ｃ５に提案してきた商品に基づいて、提案確率を求めるものである。
【００６２】
図１１は、対象営業（営業Ｓ６）による、対象顧客（顧客Ｃ６）に対する商品Ｐ１〜Ｐ５の提案確率（その１）を説明するための図である。
図１１は、営業Ｓ６による、顧客Ｃ１〜Ｃ５に対する商品Ｐ１〜Ｐ５の提案履歴（提案の有無）と、顧客Ｃ６と顧客Ｃ１〜Ｃ５との類似度（顧客間の類似度）と、単純合計による提案確率と、顧客間の類似度による重み付けを行った場合の提案確率との関係を示している。なお、図１１において、提案履歴がある場合は「１」と表記し、ない場合は「０」と表記している（以下においても同じ）。
【００６３】
この例において、顧客Ｃ６に対する顧客Ｃ１〜Ｃ５の類似度（顧客間の類似度）は、それぞれ、「０．８」、「０．８」、「０．６」、「０．４」、「０．４」である。なお、顧客間の類似度は、図７に示したものと同じである。
【００６４】
営業Ｓ６は、顧客Ｃ１、Ｃ２、Ｃ４、Ｃ５に商品Ｐ１を提案しており、単純合計による提案確率は４／５（８０％）であり、類似度による重み付けを行った提案確率は２．４／３（８０％）である。また、営業Ｓ６は、顧客Ｃ３、Ｃ４に商品Ｐ２を提案しており、単純合計による提案確率は２／５（４０％）であり、類似度による重み付けを行った提案確率は１／３（３３％）である。さらに、営業Ｓ６は、顧客Ｃ１〜Ｃ５に商品Ｐ３を提案しており、単純合計による提案確率は５／５（１００％）であり、類似度による重み付けを行った提案確率は３／３（１００％）である。さらにまた、営業Ｓ６は、顧客Ｃ２に商品Ｐ４を提案しており、単純合計による提案確率は１／５（２０％）であり、類似度による重み付けを行った提案確率は０．８／３（２７％）である。そして、営業Ｓ６は、顧客Ｃ１、Ｃ３、Ｃ４に商品Ｐ５を提案しており、単純合計による提案確率は３／５（６０％）であり、類似度による重み付けを行った提案確率は１．８／３（６０％）である。
【００６５】
［提案確率２］
第２の決定手法は、対象営業（営業Ｓ６）以外の営業Ｓ１〜Ｓ５が、対象顧客（顧客Ｃ６）に提案してきた商品に基づいて、提案確率を求めるものである。
【００６６】
図１２は、対象営業（営業Ｓ６）による、対象顧客（顧客Ｃ６）に対する商品Ｐ１〜Ｐ５の提案確率（その２）を説明するための図である。
図１２は、営業Ｓ１〜Ｓ５による、顧客Ｃ６に対する商品Ｐ１〜Ｐ５の提案確率と、営業Ｓ６と営業Ｓ１〜Ｓ５の類似度（営業間の類似度）と、単純合計による提案確率と、営業間の類似度による重み付けを行った場合の提案確率との関係を示している。
【００６７】
この例において、営業Ｓ６に対する営業Ｓ１〜Ｓ５の類似度（営業間の類似度）は、それぞれ、「０．８」、「０．８」、「０．６」、「０．４」、「０．４」である。なお、営業間の類似度の決定手法については後述する。
【００６８】
営業Ｓ１〜Ｓ５による、顧客Ｃ６に対する商品Ｐ１の提案確率は、それぞれ、「０．８」、「０．４」、「０．２」、「０．６」、「０」であり、単純合計による提案確率は０．４（４０％）であり、類似度による重み付けを行った提案確率は０．４４（４４％）である。また、営業Ｓ１〜Ｓ５による、顧客Ｃ６に対する商品Ｐ２の提案確率は、それぞれ、「０．２」、「０」、「０．２」、「０．４」、「０．６」であり、単純合計による提案確率は０．２８（２８％）であり、類似度による重み付けを行った提案確率は０．２３（２３％）である。さらに、営業Ｓ１〜Ｓ５による、顧客Ｃ６に対する商品Ｐ３の提案確率は、それぞれ、「０．６」、「１」、「１」、「０．４」、「０．８」であり、単純合計による提案確率は０．７６（７６％）であり、類似度による重み付けを行った提案確率は０．７９（７９％）である。さらにまた、営業Ｓ１〜Ｓ５による、顧客Ｃ６に対する商品Ｐ４の提案確率は、それぞれ、「０．６」、「１」、「１」、「１」、「０．２」であり、単純合計による提案確率は０．７６（７６％）であり、類似度による重み付けを行った提案確率は０．７９（７９％）である。そして、営業Ｓ１〜Ｓ５による、顧客Ｃ６に対する商品Ｐ５の提案確率は、それぞれ、「０．２」、「０．２」、「０．８」、「０」、「０．４」であり、単純合計による提案確率は０．３２（３２％）であり、類似度による重み付けを行った提案確率は０．３２（３２％）である。
【００６９】
［営業間の類似度］
次に、営業間の類似度について説明を行う。なお、ここでは、顧客間の類似度の決定手法について、３つの例を挙げる。
【００７０】
［営業間の類似度１］
図１３は、提案商品に基づく、対象営業（営業Ｓ６）と他の営業Ｓ１〜Ｓ５との類似度を説明するための図である。ここでは、対象営業である営業Ｓ６と、他の営業Ｓ１〜Ｓ５との提案商品の類似性から、営業間の類似度を求める。
図１３は、対象営業である営業Ｓ６を含む全営業Ｓ１〜Ｓ６による、商品Ｐ１〜Ｐ５の提案履歴（提案の有無）と、営業間の類似度の一例としてのダイス係数およびコサイン類似度との関係を示している。
【００７１】
この例において、営業Ｓ６は、商品Ｐ２〜Ｐ５を提案しているが、商品Ｐ１は提案していないものとする。なお、営業Ｓ１〜Ｓ５の提案履歴は、図１２に示したものと同じであるため、説明を省略する。
【００７２】
この場合、営業Ｓ１〜Ｓ５に対する営業Ｓ６のダイス係数は、それぞれ、「０．５７」、「０．５７」、「０．８６」、「０．７５」、「０．３３」となる。また、営業Ｓ１〜Ｓ５に対する営業Ｓ６のコサイン類似度は、それぞれ、「０．５８」、「０．５８」、「０．８７」、「０．７５」、「０．３５」となる。
【００７３】
［営業間の類似度２］
図１４は、営業属性に基づく、対象営業（営業Ｓ６）と他の営業Ｓ１〜Ｓ５との類似度を説明するための図である。ここでは、対象営業である営業Ｓ６と、他の営業Ｓ１〜Ｓ５との営業属性の類似性から、営業間の類似度を求める。
図１４は、対象営業である営業Ｓ６を含む全営業Ｓ１〜Ｓ６の営業属性（所属部門、営業経験年数、地域、勤務形態）と、営業属性の各要素に設定された重み（０〜１）と、営業間の類似度の一例としてのダイス係数（単純合計）およびダイス係数（重み付け後）との関係を示している。
【００７４】
この例において、例えば営業Ｓ６は、所属部門が「部門Ａ」であり、営業経験年数が「３〜１０（年）」であり、地域が「関東」であり、勤務形態が「フルタイム」である。なお、他の営業Ｓ１〜Ｓ５については、詳細な説明を省略する。
また、この例において、所属部門および営業経験年数の重み付けは「１」であり、地域および勤務形態の重み付けは「０．５」であるものとする。ただし、重み付けの数値については、変更してかまわない。
【００７５】
この場合、営業Ｓ１〜Ｓ５に対する営業Ｓ６のダイス係数（単純合計）は、それぞれ、「０．５０」、「０．５０」、「０．５０」、「０．７５」、「０．２５」となる。また、営業Ｓ１〜Ｓ５に対する営業Ｓ６のダイス係数（重み付け後）は、それぞれ、「０．６６」、「０．５０」、「０．５０」、「０．５０」、「０．３３」となる。
【００７６】
［営業間の類似度３］
図１５は、機械学習に基づく、対象営業（営業Ｓ６）と他の営業Ｓ１〜Ｓ５との類似度を説明するための図である。ここでは、予め何らかの手法で決定された、営業Ｓ６と他の営業Ｓ１〜Ｓ５との類似度を、営業Ｓ１〜Ｓ５の提案履歴に基づく営業Ｓ６の提案率予測と、営業Ｓ６による実際の提案の有無とに基づいて順次修正していく。具体的に説明すると、提案率予測と実際の提案の有無とが近くなるように、例えば対数尤度の微分分配によって、営業間の類似度が収束するまで更新を繰り返していく。
図１５は、対象営業（営業Ｓ６）以外の他の営業Ｓ１〜Ｓ５による、商品Ｐ１〜Ｐ５の提案履歴（提案の有無）と、営業Ｓ６による商品Ｐ１〜Ｐ５の提案率予測および実際の提案の有無と、営業間の類似度との関係を示している。
【００７７】
この例において、営業Ｓ６は、提案率を予測した後に商品Ｐ２〜Ｐ５を提案したが、商品Ｐ１は提案しなかったものとする。なお、営業Ｓ１〜Ｓ５の購入履歴は、図１１に示したものと同じであるため、説明を省略する。
【００７８】
この場合、営業Ｓ６による、商品Ｐ１の提案率予測は４／５（８０％）、商品Ｐ２の提案率予測は２／５（４０％）、商品Ｐ３の提案率予測は５／５（１００％）、商品Ｐ４の提案率予測は１／５（２０％）、商品Ｐ５の提案予測は３／５（６０％）、である。また、営業Ｓ１〜Ｓ５に対する営業Ｓ６の類似度は、それぞれ、「０．８」、「０．８」、「０．６」、「０．４」、「０．４」である。
【００７９】
［推薦リスト］
図１６は、推薦リストの一例を示す図である。
図１６は、対象顧客（顧客Ｃ６）および対象営業（営業Ｓ６）に対し、提案すべき商品を順位付けしたものとなっている。ここでは、第１位として商品Ｐ１が、第２位として商品Ｐ３が、第３位として商品Ｐ４が、それぞれ選択されている。
【００８０】
［実施の形態１のまとめ］
本実施の形態では、顧客の購入確率が一定値以上すなわち顧客による購入が期待されるとともに、営業の提案確率が一定値以下すなわち営業による提案が期待されない（営業にとって意外性のある）商品を、推薦すべき商品として選択するようにした。これにより、営業が顧客に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることができる。
【００８１】
［提案確率について］
なお、図５（ａ）に示す購買履歴は、一般的に整理されて記録されていることが多いが、図５（ｂ）に示す提案履歴は、一般的に存在していなかったり整理されていないことにより他の情報に隠れていたりすることがあり得る。
この場合、例えば各営業が記載する営業日報から自然言語処理により提案履歴を抽出するようにしてもよい。また、顧客に提案した商品が明示的に記述されていない場合も、その文脈から確率的に推測することが可能である。さらに、営業が顧客に商品の見積書を提出している場合には、この見積書の提出履歴を提案履歴とみなしてもよい。      
【００８２】
また、提案履歴を推定する手段がない場合は、少なくとも購入された商品は営業によって提案されたものであるとして、購買履歴を提案履歴とみなしてもよい。この場合、購入されていない商品は提案されていないとするのではなく、購入されてはいないが提案されていた可能性を考慮して、重み付けを行ってもよい。
【００８３】
＜実施の形態２＞
実施の形態１では、対象顧客の商品の購入確率と、対象営業の商品の提案確率とを用いて、対象営業が対象顧客に提案すべき商品を選択していた。これに対し、本実施の形態は、対象顧客の営業を介した各商品の購入確率と、対象顧客の営業を介さない各商品の購入確率とを用いて、対象営業が対象顧客に提案すべき商品を選択するようにしたものである。なお、本実施の形態において、実施の形態１と同様のものについては、同じ符号を付してその詳細な説明を省略する。
【００８４】
［営業支援装置の機能構成例］
図１７は、実施の形態２における営業支援装置１００の機能構成例を示したブロック図である。
本実施の形態の営業支援装置１００は、購買履歴格納部１１１と、商品属性情報格納部１１３と、顧客属性情報格納部１１４と、営業属性情報格納部１１５と、購入確率算出部１１６と、有用性判定部１１８と、推薦リスト生成部１１９と、推薦リスト出力部１２０とを備えている。すなわち、本実施の形態の営業支援装置１００は、提案履歴格納部１１２および提案確率算出部１１７を備えていない点で、実施の形態１（図４参照）とは異なる。
【００８５】
また、購入確率算出部１１６は、購買履歴格納部１１１から取得した購買履歴等に基づき、顧客の営業を介した各商品の購入確率（推薦指標の一例）と、顧客の営業を介さない各商品の購入確率（推薦指標の一例）とを算出している点で、実施の形態１とは異なる。
さらに、有用性判定部１１８が、購入確率算出部１１６が算出した、顧客の営業を介した各商品の購入確率と、顧客の営業を介さない各商品の購入確率とを用いて、営業と商品と顧客との関係の有用性を判定している点で、実施の形態１とは異なる。
【００８６】
ここで、本実施の形態では、購入確率算出部１１６が、取得部および出力部として機能しており、有用性判定部１１８および推薦リスト生成部１１９が、抽出部として機能している。
【００８７】
［推薦リストの出力手順］
図１８は、実施の形態２における推薦リストの出力手順の一例を示したフローチャートである。ここで、本実施の形態は、上述したように、図２に示す第６の組み合わせ（顧客：固定、商品：可変、営業：固定）を前提としており、対象となる営業（対象営業）が対象となる顧客（対象顧客）に、どの商品を提案したらよいかを決定したい場合に用いられる。
【００８８】
まず、購入確率算出部１１６は、購買履歴格納部１１１から購買履歴を取得するとともに、顧客属性情報格納部１１４から顧客属性情報を取得する。そして、購入確率算出部１１６は、取得した購買履歴と顧客属性情報とを基に、顧客間の類似度を算出する（ステップ２１０）。なお、ステップ２１０では、図６に示すステップ１１０と同じ処理が行われる。
【００８９】
次に、購入確率算出部１１６は、ステップ２１０で算出した顧客間の類似度を用いて得られた、類似した顧客の営業を介した購買傾向を基に、営業提案時の顧客の各商品の購入確率を算出する（ステップ２２０）。
【００９０】
続いて、購入確率算出部１１６は、ステップ２１０で算出した顧客間の類似度を用いて得られた、類似した顧客の営業を介さない購買傾向を基に、営業非提案時の顧客の各商品の購入確率を算出する（ステップ２３０）。
【００９１】
そして、有用性判定部１１８は、ステップ２２０で算出された営業提案時の購入確率が一定値以上であって、ステップ２３０で算出された営業非提案時の購入確率が一定値以下の商品を、対象営業が対象顧客に対して提案（推薦）すべき商品として選択する（ステップ２４０）。ここで、ステップ２４０では、１または複数の商品が選択され得る。その後、推薦リスト生成部１１９は、対象顧客と対象営業と推薦すべき商品とを対応付けた推薦リストを生成し、推薦リスト出力部１２０は、推薦リスト生成部１１９が生成した推薦リストを、外部に出力する。
【００９２】
［実施の形態２の具体例］
では、本実施の形態における推薦リストの出力手順について、具体例を挙げて説明を行う。
なお、ここでは、実施の形態１と同じく、対象営業である営業Ｓ６が、対象顧客である顧客Ｃ６に対し、商品Ｐ１〜Ｐ５のうちのどれを提案するかを決定したい場合を例とする。
【００９３】
［営業提案時の購入確率］
図１９は、対象顧客（顧客Ｃ６）の営業Ｓ１〜Ｓ６を介した商品Ｐ１〜Ｐ５の購入確率を説明するための図である。図１９は、図１８に示すステップ２２０に対応している。
図１９は、対象顧客（顧客Ｃ６）以外の他の顧客Ｃ１〜Ｃ５による、営業Ｓ１〜Ｓ６を介した商品Ｐ１〜Ｐ５の購買履歴（購買の有無）と、顧客Ｃ６と他の顧客Ｃ１〜Ｃ５との類似度（顧客間の類似度）と、単純合計による購入確率と、顧客間の類似度による重み付けを行った場合の購入確率との関係を示している。
【００９４】
この例において、顧客Ｃ６に対する顧客Ｃ１〜Ｃ５の類似度（顧客間の類似度）は、それぞれ、「０．８」、「０．８」、「０．６」、「０．４」、「０．４」である。
【００９５】
商品Ｐ１は、顧客Ｃ１、Ｃ２、Ｃ４、Ｃ５が営業Ｓ１〜Ｓ６を介して購入しており、単純合計による購入確率は４／５（８０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は２．４／３（８０％）となる。また、商品Ｐ２は、顧客Ｃ３、Ｃ４が営業Ｓ１〜Ｓ６を介して購入しており、単純合計による購入確率は２／５（４０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は１／３（３３％）となる。さらに、商品Ｐ３は、顧客Ｃ１〜Ｃ５が営業Ｓ１〜Ｓ６を介して購入しており、単純合計による購入確率は５／５（１００％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は３／３（１００％）となる。さらにまた、商品Ｐ４は、顧客Ｃ２が営業Ｓ１〜Ｓ６を介して購入しており、単純合計による購入確率は１／５（２０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は０．８／３（２７％）となる。そして、商品Ｐ５は、顧客Ｃ１、Ｃ３、Ｃ４が営業Ｓ１〜Ｓ６を介して購入しており、単純合計による購入確率は３／５（６０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は１．８／３（６０％）となる。
【００９６】
［営業非提案時の購入確率］
図２０は、対象顧客（顧客Ｃ６）の営業Ｓ１〜Ｓ６を介さない商品Ｐ１〜Ｐ５の購入確率を説明するための図である。図２０は、図１８に示すステップ２３０に対応している。
図２０は、対象顧客（顧客Ｃ６）以外の他の顧客Ｃ１〜Ｃ５による、営業Ｓ１〜Ｓ６を介さない商品Ｐ１〜Ｐ５の購買履歴（購買の有無）と、顧客Ｃ６と他の顧客Ｃ１〜Ｃ５との類似度（顧客間の類似度）と、単純合計による購入確率と、顧客間の類似度による重み付けを行った場合の購入確率との関係を示している。
【００９７】
この例において、顧客Ｃ６に対する顧客Ｃ１〜Ｃ５の類似度（顧客間の類似度）は、それぞれ、「０．８」、「０．８」、「０．６」、「０．４」、「０．４」である。なお、顧客間の類似度は、図１９に示したものと同じである。
【００９８】
商品Ｐ１は、顧客Ｃ５が営業Ｓ１〜Ｓ６を介さずに購入しており、単純合計による購入確率は１／５（２０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は０．４／３（１３％）となる。また、商品Ｐ２は、顧客Ｃ１、Ｃ５が営業Ｓ１〜Ｓ６を介さずに購入しており、単純合計による購入確率は２／５（４０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は１．２／３（４０％）となる。さらに、商品Ｐ３は、顧客Ｃ４が営業Ｓ１〜Ｓ６を介さずに購入しており、単純合計による購入確率は１／５（２０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は０．４／３（１３％）となる。さらにまた、商品Ｐ４は、顧客Ｃ３が営業Ｓ１〜Ｓ６を介さずに購入しており、単純合計による購入確率は１／５（２０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は０．６／３（２０％）となる。そして、商品Ｐ５は、顧客Ｃ１が営業Ｓ１〜Ｓ６を介さずに購入しており、単純合計による購入確率は１／５（２０％）となり、類似度による重み付けを行った購入確率は０．８／３（２７％）となる。
【００９９】
そして、本実施の形態でも、実施の形態１と同じく、図１６に示したような推薦リストが出力される。
【０１００】
［実施の形態２のまとめ］
本実施の形態では、営業提案時の顧客の購入確率が一定値以上であって、営業非提案時の顧客の購入確率が一定値以下である商品を、推薦すべき商品として選択するようにした。これは、営業が存在することによって顧客が購入してくれる商品を選択することと同義であると考えられる。これにより、営業が顧客に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることができる。
【０１０１】
＜実施の形態３＞
実施の形態２では、対象顧客の営業提案時の商品の購入確率と、対象顧客の営業非提案時の商品の購入確率とを用いて、対象営業が対象顧客に提案すべき商品を選択していた。これに対し、本実施の形態は、対象顧客の営業提案時の商品の購入確率と、対象営業の提案時の商品の平均受注率とを用いて、対象営業が対象顧客に提案すべき商品を選択するようにしたものである。なお、本実施の形態において、実施の形態２と同様のものについては、同じ符号を付してその詳細な説明を省略する。
【０１０２】
［営業支援装置の機能構成例］
図２１は、実施の形態３における営業支援装置１００の機能構成例を示したブロック図である。
本実施の形態の営業支援装置１００は、購買履歴格納部１１１と、提案履歴格納部１１２と、商品属性情報格納部１１３と、顧客属性情報格納部１１４と、営業属性情報格納部１１５と、購入確率算出部１１６と、有用性判定部１１８と、推薦リスト生成部１１９と、推薦リスト出力部１２０、平均受注率算出部１２１とを備えている。すなわち、本実施の形態の営業支援装置１００は、提案確率算出部１１７に代えて平均受注率算出部１２１を備えている点で、実施の形態１（図４参照）とは異なる。
【０１０３】
また、購入確率算出部１１６は、購買履歴格納部１１１から取得した購買履歴等に基づき、顧客の営業を介した各商品の購入確率を算出している点で、実施の形態１とは異なる。
さらに、有用性判定部１１８が、購入確率算出部１１６が算出した、顧客の営業を介した各商品の購入確率と、平均受注率算出部１２１が算出した平均受注率とを用いて、営業と商品と顧客との関係の有用性を判定している点で、実施の形態１とは異なる。
【０１０４】
平均受注率算出部１２１は、購買履歴格納部１１１から取得した購買履歴および提案履歴格納部１１２から取得した提案履歴等に基づき、営業提案時の各商品の平均受注率（推薦指標の一例）を算出する。
【０１０５】
ここで、本実施の形態では、購入確率算出部１１６および平均受注率算出部１２１が、取得部および出力部として機能しており、有用性判定部１１８および推薦リスト生成部１１９が、抽出部として機能している。
【０１０６】
［推薦リストの出力手順］
図２２は、実施の形態３における推薦リストの出力手順の一例を示したフローチャートである。ここで、本実施の形態は、上述したように、図２に示す第６の組み合わせ（顧客：固定、商品：可変、営業：固定）を前提としており、対象となる営業（対象営業）が対象となる顧客（対象顧客）に、どの商品を提案したらよいかを決定したい場合に用いられる。
【０１０７】
まず、購入確率算出部１１６は、購買履歴格納部１１１から購買履歴を取得するとともに、顧客属性情報格納部１１４から顧客属性情報を取得する。そして、購入確率算出部１１６は、取得した購買履歴と顧客属性情報とを基に、顧客間の類似度を算出する（ステップ３１０）。なお、ステップ３１０では、図６に示すステップ１１０と同じ処理が行われる。
【０１０８】
次に、購入確率算出部１１６は、ステップ３１０で算出した顧客間の類似度を用いて得られた、類似した顧客の購買傾向を基に、営業提案時の顧客の各商品の購入確率を算出する（ステップ３２０）。なお、ステップ３２０では、図１８に示すステップ２２０と同じ処理が行われる。
【０１０９】
続いて、平均受注率算出部１２１は、購買履歴格納部１１１から購買履歴を取得するとともに、提案履歴格納部１１２から提案履歴を取得する。そして、平均受注率算出部１２１は、取得した提案履歴と購買履歴とを基に、営業提案時の各商品の平均受注率を算出する（ステップ３３０）。
【０１１０】
そして、有用性判定部１１８は、ステップ３２０で算出された営業提案時の購入確率が一定値以上であって、ステップ３３０で算出された営業提案時の平均受注率が一定値以上の商品を、対象営業が対象顧客に対して提案（推薦）すべき商品として選択する（ステップ３４０）。ここで、ステップ３４０では、１または複数の商品が選択され得る。その後、推薦リスト生成部１１９は、対象顧客と対象営業と推薦すべき商品とを対応付けた推薦リストを生成し、推薦リスト出力部１２０は、推薦リスト生成部１１９が生成した推薦リストを、外部に出力する。
【０１１１】
［実施の形態３の具体例］
では、本実施の形態における推薦リストの出力手順について、具体例を挙げて説明を行う。
なお、ここでは、実施の形態１、２と同じく、対象営業である営業Ｓ６が、対象顧客である顧客Ｃ６に対し、商品Ｐ１〜Ｐ５のうちのどれを提案するかを決定したい場合を例とする。
【０１１２】
［平均受注率］
図２３は、対象営業（営業Ｓ６）の商品Ｐ１〜Ｐ５の平均受注率を説明するための図である。図２３は、図２２に示すステップ３３０に対応している。
図２３は、対象営業Ｓ６による商品Ｐ１〜Ｐ５の提案の有無（提案／提案なし）および対象顧客（顧客Ｃ６）以外の他の顧客Ｃ１〜Ｃ５による受注の有無（受注／失注）の関係と、顧客Ｃ６と他の顧客Ｃ１〜Ｃ５との類似度（顧客間の類似度）と、単純合計による平均受注率と、顧客間の類似度による重み付けを行った場合の平均受注率との関係を示している。
【０１１３】
この例において、顧客Ｃ６に対する顧客Ｃ１〜Ｃ５の類似度（顧客間の類似度）は、それぞれ、「０．８」、「０．８」、「０．６」、「０．４」、「０．４」である。
【０１１４】
例えば商品Ｐ３は、営業Ｓ６が顧客Ｃ１およびＣ５に提案し且つ受注している（「提案−受注」と表記）。また、商品Ｐ３は、営業Ｓ６が顧客Ｃ２には提案していない（「提案なし」と表記）。さらに、商品Ｐ３は、営業Ｓ６が顧客Ｃ３およびＣ４に提案しているが失注している（「提案−失注」と表記）。この場合、単純合計による営業提案時の商品Ｐ３の平均受注率は２／４（５０％）であり、類似度による重み付けを行った営業提案時の商品Ｐ３の平均受注率は１．２／２．２（５５％）である。なお、他の商品Ｐ１、Ｐ２、Ｐ４、Ｐ５については、詳細な説明を省略する。
【０１１５】
そして、本実施の形態でも、実施の形態１と同じく、図１６に示したような推薦リストが出力される。
【０１１６】
［実施の形態３のまとめ］
本実施の形態では、営業提案時の購入確率が一定値以上であって、営業提案時の平均受注率が一定値以上である商品を、推薦すべき商品として選択するようにした。ここで、営業提案時の平均受注率が高いということは、その営業の提案能力（スキル）が高いことと同義であると考えられる。これにより、営業が顧客に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることができる。
【０１１７】
＜実施の形態４＞
実施の形態１〜３では、対象営業が対象顧客に提案すべき商品を選択することで、推薦リストを生成していた。これに対し、本実施の形態は、上述したように、図２に示す第７の組み合わせ（顧客：固定、商品：固定、営業：可変）を前提としており、対象となる顧客（対象顧客）に対象となる商品（対象商品）を、どの営業に提案させたらよいかを決定したい場合に用いられる。なお、本実施の形態において、実施の形態１〜３と同様のものについては、同じ符号を付してその詳細な説明を省略する。
【０１１８】
［営業支援装置の機能構成例］
図２４は、実施の形態４における営業支援装置１００の機能構成例を示したブロック図である。
本実施の形態の営業支援装置１００は、購買履歴格納部１１１と、提案履歴格納部１１２と、商品属性情報格納部１１３と、顧客属性情報格納部１１４と、営業属性情報格納部１１５と、購入確率算出部１１６と、平均受注率算出部１２１と、協力要否判定部１２２と、要請候補決定部１２３と、要請候補出力部１２４とを備えている。すなわち、本実施の形態の営業支援装置１００は、有用性判定部１１８、推薦リスト生成部１１９および推薦リスト出力部１２０に代えて、協力要否判定部１２２、要請候補決定部１２３および要請候補出力部１２４を備えている点で、実施の形態３（図２１）とは異なる。
【０１１９】
協力要否判定部１２２は、購入確率算出部１１６が算出した営業提案時の購入確率と、平均受注率算出部１２１が算出した営業提案時の平均受注率とを用いて、他の営業による協力の要否を判定する。
【０１２０】
要請候補決定部１２３は、協力要否判定部１２２によって他の営業による協力が必要であると判定された場合に、どの営業に協力を要請するかを決定する。
【０１２１】
要請候補出力部１２４は、要請候補決定部１２３による決定結果を基に、営業の要請候補を出力する。
【０１２２】
ここで、本実施の形態では、購入確率算出部１１６および提案確率算出部１１７が、取得部および出力部として機能しており、協力要否判定部１２２および要請候補決定部１２３が、抽出部として機能している。
【０１２３】
［推薦リストの出力手順］
図２５は、実施の形態４における推薦リストの出力手順の一例を示したフローチャートである。
まず、購買履歴格納部１１１から購買履歴を取得するとともに、顧客属性情報格納部１１４から顧客属性情報を取得する。そして、購入確率算出部１１６は、取得した購買履歴と顧客属性情報とを基に、顧客間の類似度を算出する（ステップ４１０）。なお、ステップ４１０では、図６に示すステップ１１０と同じ処理が行われる。
【０１２４】
次に、購入確率算出部１１６は、ステップ４１０で算出した顧客間の類似度を用いて得られた、類似した顧客の購買傾向を基に、営業提案時の顧客の各商品の購入確率を予測する（ステップ４２０）。なお、ステップ４２０では、図１８に示すステップ２２０と同じ処理が行われる。
【０１２５】
それから、協力要否判定部１２２は、ステップ４２０で算出された営業提案時の購入確率が最も高い商品を選定する（ステップ４３０）。
【０１２６】
続いて、平均受注率算出部１２１は、購買履歴格納部１１１から購買履歴を取得するとともに、提案履歴格納部１１２から提案履歴を取得する。そして、平均受注率算出部１２１は、取得した提案履歴と購買履歴とを基に、営業提案時の各商品の平均受注率を算出する（ステップ４４０）。なお、ステップ４４０では、図２２に示すステップ３３０と同じ処理が行われる。
【０１２７】
そして、協力要否判定部１２２は、ステップ４３０で選定された商品（選定商品）の平均受注率が一定値以上であるか否かを判定する（ステップ４５０）。ステップ４５０で肯定（ＹＥＳ）の判断を行った場合、協力要否判定部１２２は、選定商品を対象営業に推薦し（ステップ４６０）、処理を完了する。
【０１２８】
一方、ステップ４５０で否定（ＮＯ）の判断を行った場合、要請候補決定部１２３は、選定商品の平均受注率が高い別の営業を協力の要請候補に決定する（ステップ４７０）。その後、要請候補出力部１２４は、ステップ４７０で決定した要請候補（推薦リスト）を、外部に出力する。
【０１２９】
［実施の形態４のまとめ］
本実施の形態では、顧客による購入確率が高い商品に関し、平均受注率の高い営業を支援者として選択するようにした。これにより、営業が顧客に商品を購入させようとする推薦の効果を高めることができる。
【０１３０】
＜その他＞
上述した各実施の形態では、商品、顧客（購入者）および営業（推薦者）の三者の関係に基づく説明を行ったが、本発明の適用範囲はこれに限られない。例えば友人同士（一方が推薦者で他方が購入者）で、第１の人物が第２の人物に商品を推薦する場合等にも、上述した手法を適用することができる。
【０１３１】
また、上述した各実施の形態では、営業支援装置１００を１つの装置で実現していたが、複数の装置に分けて実現することとしてもよい。例えば演算を行う各種機能部をクライアント装置で実現し、例えば情報を記憶する各種記憶部を、ネットワークを介してクライアント装置と接続されたサーバ装置で実現するようにしてもかまわない。
【符号の説明】
【０１３２】
１００…営業支援装置、１１１…購買履歴格納部、１１２…提案履歴格納部、１１３…商品属性情報格納部、１１４…顧客属性情報格納部、１１５…営業属性情報格納部、１１６…購入確率算出部、１１７…提案確率算出部、１１８…有用性判定部、１１９…推薦リスト生成部、１２０…推薦リスト出力部、１２１…平均受注率算出部、１２２…協力要否判定部、１２３…要請候補決定部、１２４…要請候補出力部
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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