(57)【要約】【課題】顧客情報の収集状況を容易に把握することが可能な情報表示装置、情報表示システム及びプログラムを提供する。【解決手段】  第１及び第２の顧客情報毎に、且つ、網羅率の算出対象となる種別毎に算出された前記網羅率と、前記第１の顧客情報と前記第２の顧客情報の差分情報とを表示する表示部を備え、前記表示部には、第１の顧客情報表示領域と、差分情報表示領域と、第２の顧客情報表示領域とが設けられており、前記第１及び第２の顧客情報表示領域は、前記第１及び第２の顧客情報から取得された属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第１及び第２の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、前記差分情報表示領域は、前記種別毎に前記第１の顧客情報と前記第２の顧客情報とを対比させるように前記差分情報を表示する、情報表示装置を提供する。【選択図】図１５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが指定した顧客の識別情報を取得し、前記識別情報に紐づけられた１つ又は複数の種別の属性情報からなる第１の顧客情報と、前記第１の顧客情報よりも後に取得された、当該識別情報に紐づけられた１つ又は複数の種別の属性情報からなる第２の顧客情報とから、それぞれ網羅率の算出対象となる種別に対応する前記属性情報を取得し、取得された前記属性情報の情報数に基づいて、前記第１及び第２の顧客情報毎に、且つ、前記網羅率の算出対象となる種別毎に算出された前記網羅率と、
前記第１の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報と、前記第２の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報とを比較して抽出された差分情報と、
を表示する表示部を備え、
前記表示部には、第１の顧客情報表示領域と、差分情報表示領域と、第２の顧客情報表示領域とが、当該並び順に従って設けられており、
前記第１の顧客情報表示領域は、前記第１の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第１の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、
前記第２の顧客情報表示領域は、前記第２の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第２の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、
前記差分情報表示領域は、前記種別毎に前記第１の顧客情報と前記第２の顧客情報とを対比させるように前記差分情報を表示する、
情報表示装置。
【請求項２】
前記網羅率は、予め定められた前記種別毎の最大情報数に対する、取得された当該種別毎の情報数の割合である、請求項１に記載の情報表示装置。
【請求項３】
前記網羅率は、予め定められた前記種別毎の最大情報数に対する、取得された当該種別毎の情報数の割合を算出し、予め定められた前記種別毎の基本割合に算出した前記割合を乗算して求められる値である、請求項１に記載の情報表示装置。
【請求項４】
前記表示部は、前記第１及び第２の顧客情報に対応する２つの所定の図形を表示し、
前記２つの所定の図形は、前記網羅率の算出対象となる種別の数だけ等分にすることにより生じる複数の区画を持っており、
取得された前記属性情報の種別に対応する前記区画と、取得されなかった前記属性情報の種別に対応する前記区画とは、互いに異なる色、明度、又は模様によって表示される、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報表示装置。
【請求項５】
ユーザが指定した顧客の識別情報を取得する識別情報取得部と、
前記識別情報に紐づけられた１つ又は複数の種別の属性情報からなる第１の顧客情報と、前記第１の顧客情報よりも後に取得された、当該識別情報に紐づけられた１つ又は複数の種別の属性情報からなる第２の顧客情報とから、それぞれ網羅率の算出対象となる種別に対応する前記属性情報を取得する顧客情報取得部と、
前記第１及び第２の顧客情報から取得された前記属性情報の情報数に基づいて、前記第１及び第２の顧客情報毎に、且つ、前記網羅率の算出対象となる種別毎に前記網羅率を算出する算出部と、
前記第１の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報と、前記第２の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報とを比較して抽出された差分情報と、
を有する情報出力装置と、
前記網羅率と前記差分情報とを表示する表示部を有する情報表示装置と、
を含む情報表示システムであって、
前記表示部には、第１の顧客情報表示領域と、差分情報表示領域と、第２の顧客情報表示領域とが、当該並び順に従って設けられており、
前記第１の顧客情報表示領域は、前記第１の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第１の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、
前記第２の顧客情報表示領域は、前記第２の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第２の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、
前記差分情報表示領域は、前記種別毎に前記第１の顧客情報と前記第２の顧客情報とを対比させるように前記差分情報を表示する、
情報表示システム。
【請求項６】
前記算出部は、
予め定められた前記種別毎の最大情報数に対する、前記顧客情報取得部により取得された当該種別毎の情報数の割合を算出し、
予め定められた前記種別毎の基本割合に、算出した前記割合を乗算することにより、前記網羅率を算出する、
請求項５に記載の情報表示システム。
【請求項７】
前記情報出力装置は、前記顧客又は前記ユーザの属性情報に基づいて、前記基本割合の重みづけを行う重み付け部をさらに有する、請求項６に記載の情報表示システム。
【請求項８】
コンピュータに、
ユーザが指定した顧客の識別情報を取得し、前記識別情報に紐づけられた１つ又は複数の種別の属性情報からなる第１の顧客情報と、前記第１の顧客情報よりも後に取得された、当該識別情報に紐づけられた１つ又は複数の種別の属性情報からなる第２の顧客情報とから、それぞれ網羅率の算出対象となる種別に対応する前記属性情報を取得し、取得された前記属性情報の情報数に基づいて、前記第１及び第２の顧客情報毎に、且つ、前記網羅率の算出対象となる種別毎に算出された前記網羅率と、
前記第１の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報と、前記第２の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報とを比較して抽出された差分情報と、
を表示させる機能を実現させるプログラムであって、
前記表示においては、第１の顧客情報表示領域と、差分情報表示領域と、第２の顧客情報表示領域とが、当該並び順に従って表示され、
前記第１の顧客情報表示領域は、前記第１の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第１の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、
前記第２の顧客情報表示領域は、前記第２の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第２の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、
前記差分情報表示領域は、前記種別毎に前記第１の顧客情報と前記第２の顧客情報とを対比させるように前記差分情報を表示する、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報表示装置、情報表示システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、金融機関等でマーケティングやセールス活動に使用する顧客情報（例えば、氏名、生年月日、住所、電話番号等）は、「最新データ」のみを管理することを基本としている。従って、金融機関等では、顧客からの情報変更の申請を受領する度に、当該申請の信頼性を確認した上で、「古いデータ」を破棄し、申請された「新しいデータ」で上書きすることにより、「最新データ」を顧客情報（マスタ顧客情報）として管理してきた。そして、このように管理された顧客情報を閲覧することにより、金融機関等のセールス担当者やマーケティングプランナ等は、顧客に対するアプローチの戦略を練っている。例えば、常に「最新データ」で管理された顧客情報を参照することにより、セールス担当者等は、マーケティングやセールス活動に伴う顧客に対する各種アプローチ（電話、電子メールの配信、ダイレクトメールの発送等）を行うことができる。
【０００３】
例えば、下記特許文献１には、顧客情報をマーケティング等に利用するために収集、蓄積する方法が開示されている。また、下記特許文献２〜３には、収集した情報の情報量や進捗率をユーザに提示する方法が開示されている。さらに、下記特許文献４には、網羅率の違いを考慮して評価を行う方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１０８７３９号公報
【特許文献２】特開２０１０−１４６３４５号公報
【特許文献３】特開平６−３３２９１１号公報
【特許文献４】国際公開第２０１０／１５０３７１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、セールス担当者等により顧客に各種アプローチを行った結果、当該顧客に関する複数の属性情報を収集できることがある。言い換えると、様々なチャネルにより様々な属性情報を収集することがある。しかしながら、金融機関等においては、上述の顧客からの申請による顧客情報（マスタ顧客情報）を厳重に管理することが求められていることから、様々なチャネルによって収集した属性情報は、マスタ顧客情報と分けて管理されていることが多い。すなわち、マスタ顧客情報と、様々なチャネルによって収集した属性情報とは、一元的に管理されていないことが多い。従って、マスタ顧客情報に含まれる属性情報と、様々なチャネルによって収集した属性情報との差分等をセールス担当者等が把握することが難しかった。
【０００６】
さらに、例えば、様々なチャネルによって収集した属性情報をマスタ顧客情報に追加することにより、顧客に関する、より多くの属性情報を把握することができるようになることが考えられる。しかしながら、従来の顧客情報の管理においては、一元的に管理されていないことにより、上述のように得られた属性情報をマスタ顧客情報に追加することにより属性情報の収集状況がどの程度向上するか等を、セールス担当者等が把握することが容易ではなかった。従って、従来の顧客情報の管理においては、セールス担当者等が、所定の顧客について、どのような属性情報を新たに収集すべきか等を判断することが容易ではなかった。
【０００７】
そこで、本発明は、上記状況に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、顧客情報の収集状況を容易に把握することが可能な、新規且つ改良された情報表示装置、情報表示システム及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、ユーザが指定した顧客の識別情報を取得し、前記識別情報に紐づけられた１つ又は複数の種別の属性情報からなる第１の顧客情報と、前記第１の顧客情報よりも後に取得された、当該識別情報に紐づけられた１つ又は複数の種別の属性情報からなる第２の顧客情報とから、それぞれ網羅率の算出対象となる種別に対応する前記属性情報を取得し、取得された前記属性情報の情報数に基づいて、前記第１及び第２の顧客情報毎に、且つ、前記網羅率の算出対象となる種別毎に算出された前記網羅率と、前記第１の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報と、前記第２の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報とを比較して抽出された差分情報と、を表示する表示部を備え、前記表示部には、第１の顧客情報表示領域と、差分情報表示領域と、第２の顧客情報表示領域とが、当該並び順に従って設けられており、前記第１の顧客情報表示領域は、前記第１の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第１の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、前記第２の顧客情報表示領域は、前記第２の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第２の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、前記差分情報表示領域は、前記種別毎に前記第１の顧客情報と前記第２の顧客情報とを対比させるように前記差分情報を表示する、情報表示装置が提供される。
【０００９】
前記網羅率は、予め定められた前記種別毎の最大情報数に対する、取得された当該種別毎の情報数の割合であってもよい。
【００１０】
前記網羅率は、予め定められた前記種別毎の最大情報数に対する、取得された当該種別毎の情報数の割合を算出し、予め定められた前記種別毎の基本割合に算出した前記割合を乗算して求められる値であってもよい。
【００１１】
前記表示部は、前記第１及び第２の顧客情報に対応する２つの所定の図形を表示し、前記２つの所定の図形は、前記網羅率の算出対象となる種別の数だけ等分にすることにより生じる複数の区画を持っており、取得された前記属性情報の種別に対応する前記区画と、取得されなかった前記属性情報の種別に対応する前記区画とは、互いに異なる色、明度、又は模様によって表示されてもよい。
【００１２】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、ユーザが指定した顧客の識別情報を取得する識別情報取得部と、前記識別情報に紐づけられた１つ又は複数の種別の属性情報からなる第１の顧客情報と、前記第１の顧客情報よりも後に取得された、当該識別情報に紐づけられた１つ又は複数の種別の属性情報からなる第２の顧客情報とから、それぞれ網羅率の算出対象となる種別に対応する前記属性情報を取得する顧客情報取得部と、前記第１及び第２の顧客情報から取得された前記属性情報の情報数に基づいて、前記第１及び第２の顧客情報毎に、且つ、前記網羅率の算出対象となる種別毎に前記網羅率を算出する算出部と、前記第１の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報と、前記第２の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報とを比較して抽出された差分情報と、を有する情報出力装置と、前記網羅率と前記差分情報とを表示する表示部を有する情報表示装置と、を含む情報表示システムであって、前記表示部には、第１の顧客情報表示領域と、差分情報表示領域と、第２の顧客情報表示領域とが、当該並び順に従って設けられており、前記第１の顧客情報表示領域は、前記第１の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第１の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、前記第２の顧客情報表示領域は、前記第２の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第２の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、前記差分情報表示領域は、前記種別毎に前記第１の顧客情報と前記第２の顧客情報とを対比させるように前記差分情報を表示する、情報表示システムが提供される。
【００１３】
前記算出部は、予め定められた前記種別毎の最大情報数に対する、前記顧客情報取得部により取得された当該種別毎の情報数の割合を算出し、予め定められた前記種別毎の基本割合に、算出した前記割合を乗算することにより、前記網羅率を算出してもよい。
【００１４】
前記情報出力装置は、前記顧客又は前記ユーザの属性情報に基づいて、前記基本割合の重みづけを行う重み付け部をさらに有していてもよい。
【００１５】
さらに、上記課題を解決するために、本発明の更なる別の観点によれば、コンピュータに、ユーザが指定した顧客の識別情報を取得し、前記識別情報に紐づけられた１つ又は複数の種別の属性情報からなる第１の顧客情報と、前記第１の顧客情報よりも後に取得された、当該識別情報に紐づけられた１つ又は複数の種別の属性情報からなる第２の顧客情報とから、それぞれ網羅率の算出対象となる種別に対応する前記属性情報を取得し、取得された前記属性情報の情報数に基づいて、前記第１及び第２の顧客情報毎に、且つ、前記網羅率の算出対象となる種別毎に算出された前記網羅率と、前記第１の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報と、前記第２の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報とを比較して抽出された差分情報と、を表示させる機能を実現させるプログラムであって、前記表示においては、第１の顧客情報表示領域と、差分情報表示領域と、第２の顧客情報表示領域とが、当該並び順に従って表示され、前記第１の顧客情報表示領域は、前記第１の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第１の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、前記第２の顧客情報表示領域は、前記第２の顧客情報から取得された１つ又は複数の前記属性情報の種別毎に、前記種別の名称と、前記種別に対応する前記網羅率を表示するとともに、前記第２の顧客情報の前記網羅率の合計を表示し、
前記差分情報表示領域は、前記種別毎に前記第１の顧客情報と前記第２の顧客情報とを対比させるように前記差分情報を表示する、プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように本発明によれば、顧客情報の収集状況を容易に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る情報表示システム１００の概要について説明するための図である。
【図２】第１の実施形態に係るデータベース３００の構成の一例を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係るマスタ顧客情報テーブル３０２に格納される情報の一例を示す図である。
【図４】第１の実施形態に係る新規顧客情報テーブル３０４に格納される情報の一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る定義テーブル３０６に格納される情報の一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係るサーバ２００の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】第１の実施形態に係る情報表示処理を示すフローチャート（その１）である。
【図８】第１の実施形態に係る情報表示処理を示すフローチャート（その２）である。
【図９】第１の実施形態に係るマスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２に格納される情報の一例を示す図である。
【図１０】第１の実施形態に係る新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４に格納される情報の一例を示す図である。
【図１１】第１の実施形態に係る差分テーブル３１６に格納される情報の一例を示す図である。
【図１２】第１の実施形態に係る表示画面の一例を示す図（その１）である。
【図１３】第１の実施形態に係る情報表示処理を示すフローチャート（その３）である。
【図１４】第１の実施形態に係る情報表示処理を示すフローチャート（その４）である。
【図１５】第１の実施形態に係る表示画面の一例を示す図（その２）である。
【図１６】第１の実施形態の変形例１に係る表示画面の一例を示す図である。
【図１７】第１の実施形態の変形例２に係る表示画面の一例を示す図である。
【図１８】第１の実施形態の変形例３に係る表示画面の一例を示す図（その１）である。
【図１９】第１の実施形態の変形例３に係る表示画面の一例を示す図（その２）である。
【図２０】第１の実施形態の変形例４に係る表示画面の一例を示す図である。
【図２１】第１の実施形態の変形例５に係る表示画面の一例を示す図である。
【図２２】第１の実施形態の変形例６に係るマスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２に格納される情報の一例を示す図である。
【図２３】第１の実施形態の変形例６に係る新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４に格納される情報の一例を示す図である。
【図２４】第１の実施形態の変形例６に係る表示画面の一例を示す図（その１）である。
【図２５】第１の実施形態の変形例６に係る表示画面の一例を示す図（その２）である。
【図２６】第２の実施形態に係るサーバ２００ａの構成の一例を示すブロック図である。
【図２７】第２の実施形態に係る顧客利用状況テーブル３２０に格納される情報の一例を示す図である。
【図２８】第２の実施形態に係る情報表示処理を説明するための図である。
【図２９】第２の実施形態に係る情報表示処理を示すフローチャートである。
【図３０】第１及び第２の実施形態に係るサーバ２００のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１９】
また、本明細書および図面において、実質的に同一又は類似の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なる数字を付して区別する場合がある。ただし、実質的に同一又は類似の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。また、異なる実施形態の類似する構成要素については、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合がある。ただし、類似する構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
【００２０】
さらに、以下の説明においては、金融機関等においてセールス担当者やマーケティングプランナ等が利用するためのシステムに適用した場合について説明する。なお、以下に説明する実施形態は、上述のような金融機関等において使用されることに限定されるものではなく、例えば、不動産や貴金属等の高額商品を取り扱う店舗等で使用されることも可能であり、特に、顧客情報を厳重に管理し、様々な手段等により顧客へ繰り返しアプローチを行うような商業分野において使用することができる。
【００２１】
＜＜本発明の実施形態をなすに至った経緯＞＞
まずは、本発明の実施形態の説明に先立ち、本発明者らが本発明の実施形態をなすに至った経緯について説明する。
【００２２】
まずは、顧客がある種別の属性情報として、実際には複数の属性情報を持っている状況において（例えば、メールアドレスや電話番号等の属性情報）、金融機関等が既に上記複数の属性情報を収集しているにもかかわらず、当該顧客が、上記種別に係る１つの属性情報しか含まない「新しいデータ」によって新たな情報変更を申請する場合を検討する。この場合、上述した従来の顧客情報の管理方法では、金融機関等は、複数の属性情報を含む「古いデータ」を破棄し、新たに申請された、１つの属性情報しか含まない「新しいデータ」を顧客情報（マスタ顧客情報）として管理することとなる。すなわち、従来の顧客情報の管理においては、収集済みで、且つ、有効な属性情報を破棄してしまうこととなってしまっていた。このように、従来の顧客情報の管理においては、常に「新しいデータ」でマスタ顧客情報を置き換えてしまうことから、顧客から一度提供を受けた場合であっても、まだ収集できていない属性情報であるとして、セールス担当者等が属性情報の提供を当該顧客に再度求めてしまうこともあり、顧客にとって不都合が生じる場合がある。さらに、戦略的に顧客へのアプローチを行うためには、有効な属性情報をより多く得ることは有意義である。しかしながら、従来の顧客情報の管理は、常に「新しいデータ」でマスタ顧客情報を置き換えてしまうことから、場合によっては有効な属性情報を破棄してしまうことにもなり、戦略的なアプローチを行うための障害になっていることが推察される。
【００２３】
また、セールス担当者等により顧客に各種アプローチを行った結果、当該顧客に関する複数の属性情報を収集できることがある。言い換えると、様々なチャネルにより様々な属性情報を収集することがある。しかしながら、金融機関等においては、上述の顧客からの申請による顧客情報（マスタ顧客情報）は厳重に管理することが求められていることから、様々なチャネルによって収集した属性情報は、マスタ顧客情報と分けて管理されていることが多い。すなわち、マスタ顧客情報と、様々なチャネルによって収集した属性情報とは、一元的に管理されていないことが多い。従って、マスタ顧客情報に含まれる属性情報と、様々なチャネルによって収集した属性情報との差分等をセールス担当者等が把握することが難しかった。また、顧客情報として管理する属性情報の数も膨大であることから、一元的に管理されていた場合であっても、セールス担当者等が上記差分を把握することは容易ではなかった。
【００２４】
ところで、様々なチャネルによって収集した属性情報をマスタ顧客情報に追加することにより、より多くの属性情報を把握することができるようになる。しかしながら、従来の顧客情報の管理においては、一元的に管理されていない等に起因して、各種の属性情報がどの程度収集できているかといった収集状況等や、上述のように得られた属性情報をマスタ顧客情報に追加することにより収集状況がどの程度向上するか等を、セールス担当等が把握することが難しかった。従って、従来の顧客情報の管理においては、収集できた属性情報が少ない顧客や、所定の顧客については、どのような属性情報を新たに収集すべきか等を、セールス担当者等が判断することが容易ではない。すなわち、金融機関等では、戦略的なアプローチを行う上で求められる属性情報の収集を効率よく行うことができていなかった。
【００２５】
そこで、本発明者は、上述の状況を鑑みて、戦略的なアプローチを行う上で求められる属性情報の収集を効率よく行うための支援となるべく、本発明の実施形態を創作するに至った。すなわち、本発明者は、顧客情報の収集状況を容易に把握することが可能な本発明の実施形態を創作した。以下、このような本発明の実施形態を順次説明する。
【００２６】
＜＜第１の実施形態＞＞
＜情報表示システムの概要＞
まず、本発明の第１の実施形態に係る情報表示システムの概要について図１を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る情報表示システム１００の概要について説明するための図である。情報表示システム１００は、各顧客に紐づけられた顧客情報を管理するシステムである。図１に示すように、情報表示システム１００は、例えばクライアント−サーバ型のシステムとして構成される。さらに、情報表示システム１００は、Ｗｅｂ型又はアプリケーション型等で実現される。アプリケーション型の場合には、例えばサーバ２００又は端末４００内にアプリケーション２０２をインストールすることにより、情報表示システム１００を使用することができる。一方、Ｗｅｂ型の場合には、端末４００のＷｅｂブラウザからサーバのＷｅｂサービスへ接続することにより、情報表示システム１００を使用することができる。なお、以下の説明においては、当該情報表示システム１００を利用する金融機関等のセールス担当者等をユーザと呼ぶ。
【００２７】
情報表示システム１００は、図１に示すように、顧客情報等を格納する記憶部１５０と、顧客情報を管理するサーバ（情報出力装置）２００と、顧客情報を閲覧する際に用いる端末（情報表示装置）４００と、これらを相互に接続する通信網５００とを主に含む。以下に、情報表示システム１００の各装置の概要について説明する。
【００２８】
（記憶部１５０）
記憶部１５０は、顧客情報のデータベース３００を格納する。なお、データベース３００の詳細については後述する。また、記憶部１５０は、後述するサーバ２００が処理を実行するための様々なデータやプログラムを格納していてもよい。
【００２９】
（サーバ２００）
サーバ２００は、顧客情報を管理し、端末４００からの要求に応じて顧客情報の検索や顧客情報の出力を行う。詳細には、サーバ２００は、各顧客（詳細には、顧客を識別する識別情報）に紐づけて、記憶部１５０内のデータベース３００（図２参照）に格納されている様々な属性情報（氏名、生年月日、住所、家族構成、口座情報、取引情報、保有資産等）を顧客情報として管理する。サーバ２００は、端末４００からの要求に応じて、これらの属性情報を取得し、取得した属性情報を端末４００へ出力する。なお、図１においては、サーバ２００は、各種顧客情報を閲覧するためのアプリケーション２０２を搭載している。
【００３０】
（端末４００）
端末４００は、上述したアプリケーション２０２を介して、顧客情報を閲覧するための端末として機能する。より具体的には、端末４００は、金融機関等の銀行員等が作業等を行うためのＰＣ（パーソナルコンピュータ）、顧客と電話で会話を行うセールス担当者等や店舗に訪れた顧客と対面で商談を行うセールス担当者等が利用するＰＣ、顧客宅や職場を訪問するセールス担当者等が外出先で使用するタブレット端末、スマートフォン等の携帯端末等により実現される。また、端末４００は、図１では１個しか示されていないが、本実施形態においては、複数の端末４００が設けられていてもよい。
【００３１】
端末４００は、図１に示すように、表示部４０２と操作部４０４とを主に有する。詳細には、端末４００は、ユーザによる当該操作部４０４に対する操作を受け付け、受け付けた操作に応じて通信網５００を介してサーバ２００と接続し、サーバ２００内のアプリケーション２０２を動作させ、サーバ２００を介して記憶部１５０から顧客情報を取得する。さらに、端末４００は、取得した顧客情報を表示部４０２に顧客情報照会画面や顧客一覧画面等として表示させる。なお、図１においては、記憶部１５０とサーバ２００と端末４００とを別個のものとして示しているが、本実施形態においては、これらのうちの２つ又は３つが一体装置として構成されてもよく、特に限定されるものではない。また、サーバ２００で行われる処理が端末４００で行われてもよい。
【００３２】
（通信網５００）
通信網５００は、金融機関内の情報の送受信に利用されるネットワークである。通信網５００は、有線又は無線であることができ、例えば、電話回線、衛星通信網等の公衆回線網や、インターネット、専用回線、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの任意の通信ネットワークから構成される。さらに、専用回線は、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ‐Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等から構成されてもよい。また、専用回線に対して、何らかのセキュリティ手段（例えば、Ｓｅｃｕｒｅ  Ｓｏｃｋｅｔｓ  Ｌａｙｅｒ（ＳＳＬ）等）が施されていてもよい。
【００３３】
＜データベース３００の詳細構成＞
次に、記憶部１５０に格納されたデータベース３００の詳細について説明する。図２は、本実施形態に係るデータベース３００の構成の一例を示す図である。図２に示すように、データベース３００は、記憶部１５０に格納されている。以下に、データベース３００内に格納される情報について説明する。データベース３００は、図２に示すように、マスタ顧客情報テーブル（第１の顧客情報）３０２、新規顧客情報テーブル（第２の顧客情報）３０４、定義テーブル３０６、マスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２、新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４及び差分テーブル３１６を格納する。以下に、データベース３００内の各テーブルについて説明する。
【００３４】
（マスタ顧客情報テーブル３０２）
マスタ顧客情報テーブル３０２は、金融機関等で管理するマスタ顧客情報を厳重に保管するマスタサーバ（図示省略）から定期的に、又は、必要に応じて通信網５００又は他の通信網（図示省略）を介して取得されるマスタ顧客情報である。すなわち、マスタ顧客情報テーブル３０２に格納されるマスタ顧客情報は、上記マスタサーバで管理されたマスタ顧客情報のコピーであると言える。マスタ顧客情報は、顧客からの正式な申請手続きにより申告された顧客に関する属性情報であり、当該属性情報は、正式な更新手続きにより更新される。また、先に説明したように、マスタ顧客情報は、顧客からの最新の更新手続きにより得た情報であり、当該情報によって上書きされてしまうことから、過去の更新手続きによって申請された属性情報は消去されている。なお、このように消去された属性情報は、後述する新規顧客情報テーブル３０４に格納されてもよい。
【００３５】
マスタ顧客情報テーブル３０２に格納される情報について、図３を参照して具体的に説明する。図３は、本実施形態に係るマスタ顧客情報テーブル３０２に格納される情報の一例を示す図である。図３に示すように、各顧客を識別するための識別情報（例えば、図３の上段に示される「ＩＤ：ＯＴ００１」）に紐づけて、氏名、性別、住所、電話番号、携帯電話番号、Ｅメールアドレス、勤務先、ＷｅｂＩＤ（例えば、金融機関等がＷｅｂを介してサービスを顧客に提供する際に、顧客を識別するためのＩＤ）等の属性情報が種別毎に格納されている。また、Ｅメールアドレスのように、複数の属性情報が格納される場合には、データ列数を増やすようにして格納されている（例えば、１つ目のＥメールアドレスは、１列目のデータ１に格納され、２つ目のＥメールアドレスは、２列目のデータ２に格納される）。なお、マスタ顧客情報テーブル３０２には、図３に示す属性情報の他に、顧客の生年月日、家族構成、口座情報、取引情報、申請日等の属性情報が格納されていてもよい。さらに、以下の説明において、「種別」とは、氏名、性別、住所、電話番号等の属性情報の種類を意味する。また、以下の説明においては、８種類の種別があるものとして説明するが、種別はこのような数に限定されるものではなく、実際には、１００種類程度の種別が存在する。
【００３６】
（新規顧客情報テーブル３０４）
新規顧客情報テーブル３０４に格納される情報について、図４を参照して具体的に説明する。図４は、本実施形態に係る新規顧客情報テーブル３０４に格納される情報の一例を示す図である。図４に示すように、新規顧客情報テーブル３０４には、各種チャネル（Ｗｅｂキャンペーン、ＡＴＭ、コールセンタ、電話営業等）を通じて収集し、各種チャネル毎に保有している属性情報を、上記識別情報に紐づけて一元的に取り込むことにより生成された情報である。例えば、顧客がＷｅｂサービスを利用する際に登録した属性情報や、顧客への電話で又は直接的に営業を行った際に取得した属性情報がこれにあたる。なお、ここでは、各種チャネルによって収集した属性情報を一元化して取り込むこととして説明するが、チャネル毎に分けて取り込んでもよく、この場合、新規顧客情報テーブル３０４は、チャネルの数だけ存在することとなる。
【００３７】
図４に示すように、新規顧客情報テーブル３０４は、マスタ顧客情報テーブル３０２と同様に、各顧客を識別するための識別情報に紐づけて、氏名、性別、住所、電話番号、携帯電話番号、Ｅメールアドレス、勤務先、ＷｅｂＩＤ等の属性情報が種別毎に格納されている。なお、新規顧客情報テーブル３０４には、図４に示す属性情報の他に、顧客の生年月日、家族構成、口座情報、取引情報、情報取得日等の属性情報が格納されていてもよい。さらに、新規顧客情報テーブル３０４には、「電話では不在が多く、アプローチが難しい。」「年度末は忙しい。」等のセールス担当者等の所見等の情報が含まれていてもよい。このような所見を参照することにより、セールス担当者等は顧客に効果的にアプローチすることができる。なお、これら属性情報は、定期的に、もしくは、属性情報が新たに追加、更新されるごとに、チャネル毎に管理された各種サーバ（図示省略）から新規顧客情報テーブル３０４に取り込まれる。
【００３８】
なお、本実施形態においては、マスタ顧客情報テーブル３０２と新規顧客情報テーブル３０４とは、マスタ顧客情報と、各種チャネルによって収集された顧客情報との関係でなくてもよい。例えば、マスタ顧客情報テーブル３０２と新規顧客情報テーブル３０４とは、異なるタイミング（時期）で取得された新しい情報と、古い情報との関係であってもよい。もしくは、マスタ顧客情報テーブル３０２と新規顧客情報テーブル３０４とは、互いに異なるチャネル（手法）で取得された情報であってもよい。
【００３９】
（定義テーブル３０６）
定義テーブル３０６に格納される情報について、図５を参照して具体的に説明する。図５は、本実施形態に係る定義テーブル３０６に格納される情報の一例を示す図である。定義テーブル３０６は、後述するサーバ２００の顧客情報取得部２１４及び算出部２１６によって参照される情報を格納する。
【００４０】
詳細には、図５に示すように、定義テーブル３０６には、後述する「網羅率」の算出対象となる属性情報の種別（Ａ−１）が１列目のデータとして格納されている。なお、「網羅率」の詳細は後述する。顧客情報取得部２１４は、定義テーブル３０６の種別を参照して、対応する種別の属性情報をマスタ顧客情報テーブル３０２及び新規顧客情報テーブル３０４から取得する。なお、定義テーブル３０６で定義される種別は、固定されていてもよく、情報表示システム１００を利用するユーザの属性情報や、顧客の属性情報等に応じて変えてもよい。
【００４１】
また、定義テーブル３０６には、種別毎に基本割合（Ａ−２）が２列目のデータとして格納されている。当該基本割合は、対応する種別の属性情報の情報変更の頻度（例えば、氏名であれば情報変更の頻度が低く、一方、電話番号であれば情報変更の頻度が高い）、後述する最大情報数、金融機関等における属性情報の有用性等に応じて定義された割合である。例えば、情報変更の頻度が高い種別、最大情報数が大きい種別、又は、有用性が高い種別であるほど、当該基本割合が高く定義される。さらに、各基本割合は、定義テーブル３０６で定義された全ての種別の基本割合の総和が１００％となるように設定されている。従って、基本割合は、重みづけされて各種別に割当てられた割合であると言える。算出部２１６は、この基本割合を参照して「網羅率」を算出する。なお、定義テーブル３０６で定義される基本割合は、固定されていてもよく、情報表示システム１００を利用するユーザの属性情報や、顧客の属性情報等に応じて変えてもよい。例えば、顧客の年齢が１５歳以下である場合（顧客の属性情報）には、当該顧客が職業を持っている可能性が極めて低いことから、「勤務先」については基本割合を０とすることができる。また、情報表示システム１００を利用する中で機械学習を行い、各種別の情報変更の頻度等を解析し、解析結果に応じて基本割合を変更してもよい。
【００４２】
さらに、定義テーブル３０６には、種別毎に最大情報数（Ａ−３）が３列目のデータとして格納されている。当該最大情報数は、金融機関等が取得を所望する属性情報の情報数の最大数を定義する。例えば、電話番号のように一人の顧客について複数存在する可能性がある属性情報については、最大情報数として２以上の数値が定義される。算出部２１６は、この最大情報数を参照して「網羅率」を算出する。なお、定義テーブル３０６で定義される最大情報数は、固定されていてもよく、情報表示システム１００を利用するユーザの属性情報や、顧客の属性情報等に応じて変えてもよい。
【００４３】
なお、これまで説明した、マスタ顧客情報テーブル３０２、新規顧客情報テーブル３０４は、顧客の個人情報であることから、一時的にデータベース３００に取り込まれ、その使用が終わった場合には、自動的に消去されることが好ましい。このようにすることで、顧客情報の流出を避けることができる。また、図２においては、データベース３００には、マスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２、新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４、及び差分テーブル３１６も含まれるが、これらテーブルについては、本実施形態に係る情報表示処理の方法において説明する。なお、マスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２、新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４、及び差分テーブル３１６は、テーブル情報のみを維持し、内部の情報はその都度生成され、破棄される一時テーブルである。
【００４４】
＜サーバ２００の詳細構成＞
次に、本実施形態に係るサーバ２００の詳細について、図６を参照して説明する。図６は、本実施形態に係るサーバ２００の構成の一例を示すブロック図である。図６に示すように、サーバ２００は、制御部２１０、及び通信部２３０を主に有する。以下に、サーバ２００の各機能部について説明する。
【００４５】
（制御部２１０）
制御部２１０は、サーバ２００に内蔵されるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のハードウェアを用いて、サーバ２００の各機能部を制御する機能を有する。具体的には、本実施形態による制御部２１０は、図６に示すように、識別情報取得部２１２、顧客情報取得部２１４、算出部２１６、出力部２１８、及び差分抽出部２２０として主に機能し、サーバ２００を制御する。
【００４６】
−識別情報取得部２１２−
端末４００を操作するユーザが指定した顧客に対応する識別情報を取得する。詳細には、ユーザがある顧客を指定した場合には、識別情報取得部２１２は、当該顧客に対応する識別情報（各顧客に紐づけられたＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、口座番号等）を端末４００から取得する。なお、この際、一人の顧客に関する識別情報を取得することに限定されるものではなく、識別情報取得部２１２は、複数の顧客に関する識別情報を取得してもよい。さらに、ユーザが端末４００の所定の条件を入力し、当該条件に適合する顧客をサーバ２００において抽出した場合には、識別情報取得部２１２は、抽出結果に含まれる１人又は複数人の顧客の識別情報をサーバ２００から取得してもよい。
【００４７】
−顧客情報取得部２１４−
顧客情報取得部２１４は、データベース３００に格納された顧客情報から、識別情報取得部２１２により取得された識別情報に紐づけられ、且つ、所定の種別である属性情報を取得する。詳細には、顧客情報取得部２１４は、マスタ顧客情報テーブル３０２及び新規顧客情報テーブル３０４から、上記識別情報と紐づけられ、且つ、定義テーブル３０６によって定義された種別の属性情報を取得する。従って、定義テーブル３０６において「住所」という種別の属性情報が定義されていた場合には、顧客情報取得部２１４は、マスタ顧客情報テーブル３０２及び新規顧客情報テーブル３０４から、「住所」という種別の属性情報を取得する。
【００４８】
−算出部２１６−
算出部２１６は、顧客情報取得部２１４が取得した属性情報の情報数を種別毎にカウントする。この際、算出部２１６は、マスタ顧客情報テーブル３０２と新規顧客情報テーブル３０４とに分けて、情報数を種別毎にカウントする。例えば、算出部２１６は、マスタ顧客情報テーブル３０２から「電話番号」（種別）として２つの属性情報が取得された場合には、情報数を２個とカウントする。
【００４９】
さらに、算出部２１６は、上記定義テーブル３０６によって定義されている、所定の種別毎の最大情報数を参照して、当該最大情報数に対する、カウントした情報数の割合を種別毎に算出する。例えば、定義テーブル３０６により定義されている最大情報数が「電話番号」という種別に対して２と定められており、且つ、新規顧客情報テーブル３０４から取得された「電話番号」の属性情報の情報数が１個とカウントされた場合には、算出部２１６は、５０％という割合を算出する。そして、算出部２１６は、定義テーブル３０６によって定義された種別毎に上述のように割合を算出し、算出した各割合を「網羅率」として後述する出力部２１８に出力してもよい。
【００５０】
さらに、算出部２１６は、上述のように算出した割合を利用して、算出処理を続けてもよい。例えば、算出部２１６は、定義テーブル３０６により定義された、種別毎に定められた基本割合に上述のように算出した割合を乗算することにより、「網羅率」を算出してもよい。例えば、定義テーブル３０６によって「電話番号」の基本割合が３０％と定義されており、上述のように算出した割合が５０％であった場合には、算出部２１６は、「網羅率」として１５％を算出する。さらに、算出部２１６は、上述のように算出した各「網羅率」の全てを、マスタ顧客情報テーブル３０２と新規顧客情報テーブル３０４とに分けて積算し、各「総合網羅率」（網羅率の合計）を算出してもよい。例えば、顧客情報取得部２１４によりマスタ顧客情報テーブル３０２から４つの種別の属性情報が取得され、それぞれ「網羅率」が５％、１５％、２５％、１０％と算出されていた場合には、「総合網羅率」は５５％となる。
【００５１】
このようにして、算出部２１６により算出された「網羅率」や「総合網羅率」は、後述する出力部２１８に出力される。なお、本実施形態においては、算出部２１６により算出される「網羅率」は上述した方法以外の方法で算出してもよく、顧客情報の収集状況を示す指標になる値であれば、特に限定されるものではない。
【００５２】
−出力部２１８−
出力部２１８は、算出部２１６により算出された「網羅率」等をユーザに対して提示するために、「網羅率」等を端末４００に出力する。さらに、出力部２１８は、後述する差分抽出部２２０により抽出された差分情報（詳細は、後述する）も同様に端末４００に出力する。この際、例えば、出力部２１８は、種別毎に、且つ、マスタ顧客情報テーブル３０２及び新規顧客情報テーブル３０４毎に、各「網羅率」、各「総合網羅率」を出力する。また、出力部２１８は、ユーザが「網羅率」等を容易に把握することができるように、グラフの形状で「網羅率」等が端末４００の表示部４０２に表示されるように、当該表示部４０２を制御する。
【００５３】
−差分抽出部２２０−
差分抽出部２２０は、同一種別について、顧客情報取得部２１４により取得されたマスタ顧客情報テーブル３０２からの属性情報と、新規顧客情報デーブル３０４からの属性情報とを比較し、その差分情報を抽出する。そして、差分抽出部２２０は、抽出した差分情報を上述の出力部２１８に出力する。
【００５４】
（通信部２３０）
通信部２３０は、外部装置と接続してデータの送受信を行う機能を有する。例えば、通信部２３０は、通信網５００を介して端末４００と接続し、端末４００からの要求に応じて顧客情報を送信する。
【００５５】
＜情報表示処理の方法＞
続いて、本実施形態に係る情報表示システム１００による情報表示処理の方法について、図７から図１５を参照して説明する。図７及び図８、図１３及び図１４は、本実施形態に係る情報表示処理を示すフローチャートを示す。図９は、本実施形態に係るマスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２に格納される情報の一例を示す図である。図１０は、本実施形態に係る新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４に格納される情報の一例を示す図である。図１１は、本実施形態に係る差分テーブル３１６に格納される情報の一例を示す図である。さらに、図１２及び図１５は、本実施形態に係る表示画面の一例を示す図である。なお、図９から図１１に示される各テーブルは、後述する情報表示処理において算出部２１６及び差分抽出部２２０により得られた情報を格納する。
【００５６】
まず、出力する情報を生成するまでの処理を、図７から図１２を参照して説明する。図７及び図８に示すように、本実施形態に係る出力情報を生成する処理は、ステップＳ１０１からステップＳ１１７、及び、ステップＳ２０１からステップＳ２１３までの複数のステップが含まれている。これらステップで構成される本実施形態に係る処理の大まかな流れを説明すると、マスタ顧客情報及び新規顧客情報に関する各網羅率を算出し（ステップＳ１０１からステップＳ１１７）、次に、マスタ顧客情報と新規顧客情報の差分を抽出し（ステップＳ２０１からステップＳ２０７）、最後に、マスタ顧客情報及び新規顧客情報の各総合網羅率を算出する（ステップＳ２０９からステップＳ２１３）。以下に、各ステップの詳細を説明する。
【００５７】
（ステップＳ１０１）
サーバ２００は、ユーザによる端末４００を介してログイン操作を受け付ける。この際、ユーザの識別情報が入力された場合には、サーバ２００は、当該情報を取得してもよい。
【００５８】
（ステップＳ１０３）
サーバ２００は、ユーザが閲覧を所望する顧客を指定する指示を受けつける。この際、ユーザは、例えば、図１２に示すように、端末４００の表示部４０２に表示された顧客の一覧表に対して顧客を指定する操作を行うことで指示を行ってもよい。また、一顧客を指定するのではなく、ユーザが顧客の属性条件（性別、年齢、住居、職業等）を指定し、サーバ２００がその条件に合致する顧客の一覧表を端末４００の表示部４０２に表示させ、ユーザが当該一覧表から所望する顧客を選択してもよい。いずれの方法であっても、閲覧を所望する顧客を一人に絞り込むこととなる。サーバ２００は、絞り込まれた顧客に紐づけられた識別情報を取得し、処理を開始する。
【００５９】
（ステップＳ１０５）
サーバ２００は、マスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２、新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４、差分テーブル３１６の３種類のテーブル内に情報がないことを確認し、定義テーブル３０６の１行目から網羅率を算出する対象となる種別（Ａ−１）を読み込む。さらに、サーバ２００は、定義テーブル３０６から、種別毎に割当てられた基本割合（Ａ−２）及び最大情報数（Ａ-３）を読み込む。
【００６０】
（ステップＳ１０７)
サーバ２００は、マスタ顧客情報テーブル３０２から、定義テーブル３０６から読み込んだ種別に対応する属性情報を取得する。この際、該当する属性情報が複数ある場合には、該当する全ての属性情報を取得する。
【００６１】
（ステップＳ１０９）
サーバ２００は、取得した属性情報の情報数をカウントし、マスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２の該当する欄に（Ｄ−１）に結果を出力する。例えば、図９に示すように、サーバ２００は、マスタ顧客情報テーブル３０２から氏名の属性情報を１つ取得した場合には、１個とカウントして、図９のマスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２の「氏名」に対応する情報数（Ｄ−１）の欄に１を出力する。
【００６２】
（ステップＳ１１１）
サーバ２００は、定義テーブル３０６により定義された最大情報数（Ａ−３）と基本割合（Ａ−２）とに基づいて網羅率を算出する。例えば、図５を参照すると、氏名の基本割合は５％（Ａ−２）であり、最大情報数は１（Ａ−３）である。従って、サーバ２００は、マスタ顧客情報テーブル３０２から氏名の属性情報を１つ取得した場合には、最大情報数に対する取得した情報数の割合を算出し（この場合、１００％となる）、算出した割合を基本割合に乗算することにより、５％という「網羅率」を得ることができる。サーバ２００は、算出した「網羅率」を、図９のマスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２の対応する種別の「網羅率」（Ｄ-２）の欄に出力する。従って、上述の場合、５％という「網羅率」が、マスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２の「氏名」に対応する「網羅率」（Ｄ-２）の欄に出力される。
【００６３】
（ステップＳ１１３)
サーバ２００は、新規顧客情報テーブル３０４から、定義テーブル３０６から読み込んだ種別に対応する属性情報を取得する。この際、該当する属性情報が複数ある場合には、該当する全ての属性情報を取得する。
【００６４】
（ステップＳ１１５）
サーバ２００は、ステップＳ１０９と同様に、取得した属性情報の情報数をカウントし、図１０の新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４の該当する欄に（Ｅ−１）に結果を出力する。
【００６５】
（ステップＳ１１７）
サーバ２００は、ステップＳ１１１と同様に、定義テーブル３０６により定義された最大情報数（Ａ−３）と基本割合（Ａ−２）とに基づいて網羅率を算出する。サーバ２００は、算出した「網羅率」を、図１０の新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４の対応する種別の「網羅率」（Ｅ-２）の欄に出力する。
【００６６】
なお、上述の説明においては、マスタ顧客情報テーブル３０２及び新規顧客情報テーブル３０４のそれぞれにおける「網羅率」を算出したが、本実施形態においては、どちらか一方の網羅率の算出だけ行ってもよく、特に限定されるものではない。
【００６７】
（ステップＳ２０１）
サーバ２００は、マスタ顧客情報テーブル３０２から取得された属性情報（Ｂ−１）と、新規顧客情報テーブル３０４から取得された属性情報（Ｃ−１）とを、種別毎に比較して差分情報を抽出する。差分情報が抽出された場合には、ステップＳ２０３へ進み、差分情報が抽出されなかった場合には、ステップＳ２０７へ進む。
【００６８】
（ステップＳ２０３）
サーバ２００は、図１１に示される差分テーブル３１６の該当する種別の差異の有無を示す欄（Ｆ−１）に、差分情報があったことを示す「有」を出力する。
【００６９】
（ステップＳ２０５）
サーバ２００は、差分として抽出された差分情報を、図１１の差分テーブル３１６の該当する種別の欄（Ｆ−２、Ｆ−３）に出力する。例えば、住所について、マスタ顧客情報テーブル３０２に含まれる属性情報と新規顧客情報テーブル３０４に含まれる属性情報とで内容が異なっていた場合、マスタ顧客情報テーブル３０２に含まれていた属性情報は、差分テーブル３１６のマスタ顧客情報の欄（Ｆ−２）に出力され、新規顧客情報テーブル３０４に含まれていた属性情報は、差分テーブル３１６の新規顧客情報の欄（Ｆ−２）に出力される。その後、ステップＳ２０９へ進む。
【００７０】
（ステップＳ２０７）
サーバ２００は、図１１の差分テーブル３１６の該当する種別の差異の有無を示す欄（Ｆ−１）に、差分情報がなかったことを示す「無」を出力する。その後、ステップＳ２０９へ進む。
【００７１】
（ステップＳ２０９）
サーバ２００は、定義テーブル３０６を参照して、処理を行っていない行（種別）がないかを確認する。処理を行っていない行があればステップＳ１０５へ戻り、処理を行っていない行がなければステップＳ２１１へ進む。すなわち、処理の進捗状況を確認し、進捗の状況に応じて処理を繰り返し行うこととなる。
【００７２】
（ステップＳ２１１）
サーバ２００は、図９のマスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２に出力された「網羅率」の総和、すなわち、マスタ顧客情報の「総合網羅率」を算出する。そして、サーバ２００は、算出された結果を、図９のマスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２の合計欄（Ｄ−３）に出力する。
【００７３】
（ステップＳ２１３）
サーバ２００は、図１０の新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４に出力された「網羅率」の総和、すなわち、新規顧客情報の「総合網羅率」を算出する。そして、サーバ２００は、算出された結果を、図１０の新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４の合計欄（Ｅ−３）に出力する。
【００７４】
以上のようにして、ユーザに提示するための「網羅率」、「総合網羅率」及び差分情報を生成することができる。このような「網羅率」及び「総合網羅率」は、顧客情報の収集状況を分かりやすい形でユーザに提示することができる。
【００７５】
次に、生成した情報を表示するまでの処理を、図１３から図１５を参照して説明する。図１３及び図１４に示すように、本実施形態に係る出力情報を表示する処理は、ステップＳ３０１からステップＳ３１９、及び、ステップＳ４０１からステップＳ４０７までの複数のステップが含まれている。これらステップで構成される本実施形態に係る処理の大まかな流れを説明すると、種別の名称とともに各「網羅率」を表示し、さらに、「総合網羅率」を表示し（ステップＳ３０１からステップＳ３１９）、次に、差分情報を出力する（ステップＳ４０１からステップＳ４０７）。
【００７６】
ところで、各ステップの詳細を説明する前に、生成した情報の表示形態について説明する。以下の説明においては、「網羅率」は、マスタ顧客情報及び新規顧客情報毎に、対応する種別の名称とともに表示されることとなる。さらに、「総合網羅率」についても、マスタ顧客情報及び新規顧客情報毎に表示される。また、差分情報についても、マスタ顧客情報からの属性情報と新規顧客情報からの属性情報とを対比するように表示される。より具体的には、以下の説明においては、図１５に示すように、各「網羅率」は、マスタ顧客情報及び新規顧客情報のそれぞれに対応する所定の図形（Ｇ−１、Ｈ−１）を用いて表示される。当該図形は、定義テーブル３０６で定義された種別の数だけ等分されることにより形成され、各種別に紐づけられた複数の区画（Ｇ−５、Ｈ−５）を持つ。さらに、顧客情報取得部２１４により取得された属性情報の種別に係る区画と、顧客情報取得部２１４により取得されなかった属性情報の種別に係る区画とは、互いに異なる色、明度、又は模様を用いて表示される。さらに、上述の所定の図形の間には差分情報が表示される。すなわち、本実施形態に係る表示形態においては、マスタ顧客情報に係る情報を表示する図形（Ｇ−１）と、差分情報を表示する領域（差分情報表示領域）と、新規顧客情報に係る情報を表示する図形（Ｈ−１）とが、当該順番に従って並んで表示される。次に、各ステップの詳細を説明する。
【００７７】
（ステップＳ３０１）
サーバ２００は、図５の定義テーブル３０６から「網羅率」を算出する対象となる種別の数、すなわち行数を読み込む。さらに、マスタ顧客情報に対応する円グラフを読み込んだ行数の分だけ等分にして、複数の区画Ｇ−５を生成する。例えば、８つの種別が定義テーブル３０６によって定義されており、それに従い、定義テーブル３０６の行数が８行であった場合には、サーバ２００は、図１５に示す円グラフＧ−１を８等分にする。
【００７８】
（ステップＳ３０３）
サーバ２００は、図５の定義テーブル３０６の２列目の各行（Ｘ行）の種別名称（Ａ−１）を読み込み、読み込んだ種別の名称を、図１５の円グラフＧ−１の当該種別に対応する名称表示領域Ｇ−２に出力する。
【００７９】
（ステップＳ３０５）
サーバ２００は、図９のマスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２の３列目の各行（Ｘ行）の「網羅率」（Ｄ−２）を読み込み、読み込んだ「網羅率」を、図１５の円グラフＧ−１の対応する種別の網羅率表示領域Ｇ−３に出力する。
【００８０】
（ステップＳ３０７）
サーバ２００は、図５の定義テーブル３０６を参照して、処理を行っていない行（種別）がないかを確認する。処理を行っていない行があればステップＳ３０３へ戻り、処理を行っていない行がなければステップＳ３０９へ進む。すなわち、処理の進捗状況を確認し、進捗の状況に応じて処理を繰り返し行うこととなる。
【００８１】
（ステップＳ３０９）
サーバ２００は、図９のマスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２の「総合網羅率」（Ｄ−３）の情報を読み込み、読み込んだ「総合網羅率」を図１５の円グラフＧ−１の合計表示領域Ｇ−４に出力する。
【００８２】
（ステップＳ３１１〜ステップＳ３１９）
サーバ２００は、新規顧客情報に対しても、ステップＳ３０１からステップＳ３０９と同様の処理を行う。次に、ステップＳ４０１へ進む。
【００８３】
（ステップＳ４０１）
サーバ２００は、図１１の差分テーブル３１６の各行の差分の有無を表示する欄（Ｆ−１）に「有」の情報があるかどうか判断する。「有」に情報があった場合には、ステップＳ４０３へ進み、「有」の情報がなかった場合には、処理を終了する。
【００８４】
（ステップＳ４０３）
サーバ２００は、図１１の差分テーブル３１６から、「有」の行に対応する種別の名称と、マスタ顧客情報の関する列の情報（Ｆ−２）を読み込み、読み込んだ情報を、図１５の名称表示領域（Ｊ−１）とマスタ顧客情報表示領域（第１の顧客情報表示領域）（Ｊ−２）とに出力する。
【００８５】
（ステップＳ４０５）
サーバ２００は、ステップＳ４０３と同様に、図１１の差分テーブル３１６から、「有」の行に対応する種別の名称と、新規顧客情報の関する列の情報（Ｆ−３）を読み込み、読み込んだ情報を、図１５の名称表示領域（Ｊ−３）と新規顧客情報表示領域（第２の顧客情報表示領域）（Ｊ−４）とに出力する。
【００８６】
（ステップＳ４０７）
サーバ２００は、図１１の差分テーブル３１６を参照して、処理を行っていない行（種別）がないかを確認する。処理を行っていない行があればステップＳ４０３へ戻り、処理を行っていない行がなければ処理を終了する。
【００８７】
このようにして、図１５に示されるような画面を得ることができる。詳細には、当該画面は、図１５に示されるように、マスタ顧客情報と新規顧客情報とに対応する円グラフＧ−１、Ｈ−１が示されている。各円グラフＧ−１、Ｈ−１は、図５の定義テーブル３０６で定義された種別の数に応じて等分にされて、生成された複数の区画Ｇ−５、Ｈ−５を持ち、各区画Ｇ−５、Ｈ−５には、各種別が割り振られている。各区画Ｇ−５、Ｈ−５の名称表示領域Ｇ−２、Ｈ−２には、割り振られたた種別の名称が表示され、各区画Ｇ−５、Ｈ−５の近傍に位置する網羅率表示領域Ｇ−３、Ｈ−３には、割り振られた種別に対応する「網羅率」が表示されている。また、図１５においては、各区画Ｇ−５、Ｈ−５は、顧客情報取得部２１４により属性情報が取得された種別に対応する区画Ｇ−５、Ｈ−５（すなわち、「網羅率」が０％より大きい種別に対応する区画Ｇ−５、Ｈ−５）と、属性情報が取得されていない種別に対応する区画Ｇ−５、Ｈ−５（すなわち、「網羅率」が０％である種別に対応する区画Ｇ−５、Ｈ−５）とは、ハッチングの有無により区別されて表示される。なお、本実施形態においては、区画をハッチングの有無で区別するだけではなく、先に説明したように、ハッチングの種類（模様）、色、明度等を互いに異なるものとすることにより区別して表示してもよい。さらに、各円グラフＧ−１、Ｈ−１の中央に位置する合計表示領域Ｇ−４、Ｈ−４には、マスタ顧客情報の「総合網羅率」及び新規顧客情報の「総合網羅率」が表示されている。
【００８８】
また、図１５の中央に、差分情報が表示されている。詳細には、差分情報が存在する種別ごとに、マスタ顧客情報テーブル３０２から取得された属性情報と、新規顧客情報テーブル３０４から取得された属性情報とが対比されるように表示される。なお、図１５においては、定義テーブル３０６で定義された順番で、上から下に向かって差分情報が存在する種別の各属性情報が表示されているが、表示の順番はこのような順に限定されるものではなく、定義テーブル３０６で定義された順番とは逆に、上から下に向かって各属性情報が表示されてもよい。また、差分情報が存在する種別の属性情報を、属性情報が収集された時期に応じた順番で表示してもよい。例えば、差分情報が存在する種別のうち、新規顧客情報の属性情報が収集された時期が直近であるほど、上に表示されてもよく、又は、新規顧客情報の属性情報が収集された時期の時系列順に、上から下に向かって表示されてもよい。
【００８９】
このように、ユーザが所望する情報が、１つの画面でわかりやすく表示されていることから、ユーザは、顧客に関する属性情報の収集状況を瞬時に把握することができる。特に、金融機関等で収集する顧客の属性情報の種別は多岐にわたり、種別の数は、先に説明したように１００個程度になる場合もある。しかしながら、このような場合であっても、本実施形態によれば、グラフや数字により「網羅率」を表示することができることから、ユーザは、顧客に関する属性情報の収集状況を瞬時に把握することができる。加えて、ユーザは、マスタで保有するマスタ顧客情報と、各種チャネルから収集した新規顧客情報を比較し、各顧客情報としてどの程度の属性情報が収集できているか、各顧客情報としてどのような種別の属性情報が収集できていないかを容易に把握することができる。さらに、ユーザは、新たに属性情報が収集できた場合に収集状況がどのように変動するかを容易に判断することができる。
【００９０】
＜変形例１＞
図１６を参照して、本実施形態の変形例１に係る表示例を説明する。図１６は、本実施形態の変形例１に係る表示画面の一例を示す図である。図１６に示す例においては、差分情報は、ユーザが、各区画Ｇ−５、Ｈ−５にカーソル７００をあわせることにより、ポップアップ８００として表示される。
【００９１】
＜変形例２＞
図１７を参照して、本実施形態の変形例２に係る表示例を説明する。図１７は、本実施形態の変形例２に係る表示画面の一例を示す図である。図１７に示す例においては、各区画Ｇ−５、Ｈ−５は、各区画に割当てられた「網羅率」に応じてさらに区分されて、小区画Ｇ−６、Ｈ−６が生成されている。例えば、マスタ顧客情報のＷｅｂＩＤについては、網羅率７．５％であり、目標とする１５％の半分となっている。従って、マスタ顧客情報のＷｅｂＩＤが割り振られた区画Ｇ−５は、半分に区分されて２つの小区画Ｇ−６が生成され、一方の小区画Ｇ−６には、情報取得を意味するハッチングがあり、他方の小区画Ｇ−６には、情報の未取得を意味するようにハッチングがない。すなわち、本変形例においては、ハッチングのある小区画Ｇ−６の面積により、ユーザが「網羅率」の大きさが一目でわかるように表示されている。さらに、図１７の中央部には、差分情報ではなく、例えば、顧客の利用実績８０２等の他の情報が表示されていてもよい。
【００９２】
＜変形例３＞
これまで説明した実施形態及び変形例では、円グラフを用いて表示してきたが、これに限定されるものではなく、他の形態であってもよい。例えば、マス目により表示する変形例３を、図１８を参照して説明する。図１８は、本実施形態の変形例３に係る表示画面の一例を示す図である。図１８に示すように、本変形例においては、マスタ顧客情報と新規顧客情報とに対応する大きな正方形Ｋ−１、Ｌ−１が表示される。当該正方形Ｋ−１、Ｌ−１は、さらにマス目状に区画された小さな正方形Ｋ−２、Ｌ−２を有する。これらの小さな正方形Ｋ−２、Ｌ−２は、図１５の区画Ｇ−５、Ｈ−５と同様に、各種別が割り振られており、さらに、これらの小さな正方形Ｋ−２、Ｌ−２には、種別の名称及び「網羅率」が表示されている。また、小さな正方形Ｋ−２、Ｌ−２は、図１７と同様に、「網羅率」に応じてさらに小さな小区画として区分されている。
【００９３】
さらに、図１８においては、差分情報は、図１８の下側に位置するボタン８０４をユーザが押下げすることにより表示される。この際に表示される差分情報の一例を、図１９を参照して説明する。図１９は、本実施形態の変形例３に係る表示画面の一例を示す図である。例えば、図１９に示すように、差分情報は、差分情報に係る新規顧客情報の属性情報を収集した時期に応じて、時系列順に表示されてもよい。この際、収集したチャネル（例えば、Ｗｅｂサービス等）の名称を併せて表示してもよい。さらに、種別によっては、重要な情報であるため、新規顧客情報として収集されるだけではなく、正式に顧客から申請を行ってもらいマスタ顧客情報として収集されることが好ましいものがある。このような種別に関して差分情報があった場合には、ユーザが顧客に対して申請を促すような連絡等を行えるように、ポップアップ８０６によりユーザに注意喚起する表示を行ってもよい。例えば、住所に関しては、正確に最新の情報をマスタ顧客情報として管理する必要があることから、住所に関して差分情報があった場合には、ポップアップ８０６によりユーザに注意喚起する表示を行う。
【００９４】
＜変形例４＞
図２０を参照して、本実施形態の変形例４に係る表示例を説明する。図２０は、本実施形態の変形例４に係る表示画面の一例を示す図である。図２０に示す例においては、円グラフではなく、棒グラフによって表示している。この場合、「総合網羅率」が棒の長さで表示されるため、ユーザは、マスタ顧客情報と新規顧客情報とにおける「総合網羅率」の違いを一目で把握することができる。
【００９５】
＜変形例５＞
図２１を参照して、本実施形態の変形例５に係る表示例を説明する。図２１は、本実施形態の変形例５に係る表示画面の一例を示す図である。図２１に示す例においては、複数の顧客における、マスタ顧客情報と新規顧客情報との「総合網羅率」を一覧表にして表示する。このように表示することで、ユーザは、どの顧客の「総合網羅率」が低いかを一目で把握することができる。この際、マスタ顧客情報と新規顧客情報との「総合網羅率」の差が予め定めた閾値よりも大きな場合には、ユーザに対して確認を促すポップアップ８０８を表示させてもよい。
【００９６】
なお、これまで説明した変形例においては、マスタ顧客情報と新規顧客情報とを同時に１つの画面で表示しているが、これに限定されるものではなく、どちらか一方を表示してもよい。また、各種別の「網羅率」を同時に表示するのではなく、ユーザの操作に応じて、例えばポップアップ式に表示させてもよい。また、各区画Ｇ−５、Ｈ−５の表示についても、対応する「網羅率」に応じて、ハッチングや色を変化させてもよい。例えば、「網羅率」が０％以上１０％未満なら、各区画Ｇ−５、Ｈ−５を黄色で表示し、「網羅率」が１０％以上１５％以下であれば、各区画Ｇ−５、Ｈ−５を赤色で表示してもよい。
【００９７】
＜変形例６＞
図２２から図２５を参照して、本実施形態の変形例６に係る表示例を説明する。図２２は、変形例６に係るマスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２ａに格納される情報の一例を示す図である。図２３は、変形例６に係る新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４ａに格納される情報の一例を示す図である。図２４及び図２５は、変形例６に係る表示画面の一例を示す図である。
【００９８】
これまでの変形例においては、定義テーブル３０６によって定義された、種別毎の基本割合に基づく「網羅率」を表示していたが、本実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、種別毎の基本割合を１００％として「網羅率」を算出してもよい。この場合、本変形例に係るマスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２ａには、図２２に示されるような「網羅率」が格納される。さらに、新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４ａには、図２３に示されるような「網羅率」が格納される。このように得られたマスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル３１２ａ及び新規顧客情報網羅率算出結果テーブル３１４ａに基づき、「網羅率」を表示した例を図２４に示す。図２４においては、種別毎に棒グラフを用いて「網羅率」を表示している。このように表示することで、どの種別について、マスタ顧客情報と新規顧客情報との差が大きいかを、ユーザは一目で把握することができる。また、本変形例においては、図２５に示すように、「網羅率」をレーダ図で示すことができる。なお、図２５においては、差分情報は、図１８と同様に、図２５の左下側に位置するボタン８１０をユーザが押下げすることにより表示される。
【００９９】
このように、棒グラフやレーダ図を利用した場合、表示させる種別の数が増えても見やすい表示ができることから、ユーザは各「網羅率」を一目で把握することができる。
【０１００】
以上のように、本実施形態においては、マスタ顧客情報及び新規顧客情報の「網羅率」を１つの画面で一元的に示していることから、ユーザは、各種属性情報がどの程度収集できているか（収集状況）、新規顧客情報の属性情報をマスタ顧客情報に追加することにより「網羅率」がどの程度向上するか等を、一目で把握することができる。その結果、ユーザは、「網羅率」の低い顧客や、所定の顧客については、どのような属性情報を新たに収集すべきか等を、容易に判断することができ、ひいては、戦略的なアプローチを行う上で求められる属性情報の収集を効率よく行うことができる。
【０１０１】
また、本実施形態においては、各種別の「網羅率」を可視化して示していることから、多数の種別の「網羅率」を表示した場合であっても、ユーザは、一目で各「網羅率」を把握することができる。さらに、ユーザが、マスタ顧客情報と新規顧客情報とを比較することが容易であることから、ユーザは、マスタ顧客情報又は新規顧客情報のどちらかを使用してアプローチすべきか等を、瞬時に、且つ、効果的なアプローチを行うための施策を容易に検討することができる。
【０１０２】
さらに、本実施形態においては、マスタ顧客情報に含まれる属性情報と、新規顧客情報に含まれる属性情報との差分情報を一元的に示していることから、ユーザは、一目で差分情報を把握することができる。例えば、マスタ顧客情報と新規顧客情報との差分情報が多い場合には、実際の顧客の状況が変化していることが想定される。本実施形態によって、ユーザが、差分情報が多いことを容易に気が付くことができれば、ユーザは、当該顧客に対して正式な更新申請を促すようなアプローチを行うことができ、管理するマスタ顧客情報の正確性を高めることにもつながる。特に、金融機関においては、顧客の資産等を管理するという役割を鑑みると、正確、且つ、最新の顧客情報を管理することが求められる。従って、本実施形態によれば、顧客からの申請を待つのではなく、ユーザ側から顧客へアプローチすることができるため、金融機関においては非常に有益である。
【０１０３】
また、従来の顧客情報の管理方法では、収集済みで、且つ、有効な属性情報を破棄してしまう恐れがあった。しかしながら、本実施形態においては、新規顧客情報の中に過去にマスタ顧客情報として収集された属性情報を格納し、マスタ顧客情報との差分情報を表示することにより、ユーザは、差分情報に基づき属性情報の有効性を判断することも容易であり、このような判断を行うことで有効な属性情報の破棄を防ぐこともできる。
【０１０４】
なお、本実施形態においては、サーバ２００で処理を行うものとして説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、端末４００や図示しないサーバ等で行ってもよい。
【０１０５】
＜＜第２の実施形態＞＞
第１の実施形態においては、「網羅率」を算出する際に用いる基本割合は、定義テーブル３０６により定義された固定された値であるとしていた。しかしながら、先に説明したように、基本割合は固定された値であることに限定されるものではなく、顧客の属性情報に応じて変更されてもよい。例えば、顧客によって各チャネル（Ｗｅｂ、Ｅメール、電話）の利用頻度が異なる場合がある。具体例としては、顧客Ａは、Ｅメールを使用したアプローチに対する応答頻度が高く、顧客Ｂは、電話を使用したアプローチに対する応答頻度が高いとする。このような場合、顧客Ａについては、複数の種別のうち「Ｅメール」が重要な属性情報であると考えられ、顧客Ｂについては、複数の種別のうち「電話番号」が重要な属性情報であると考えることができる。そこで、このように重要な種別に割り当てられた基本割合に対して重み付けを行い、他の種別と比べて高い基本割合に変更する（一方、他の種別については低い基本割合に変更する）。そして、このように変更された基本割合を用いて「網羅率」を算出することにより、より顧客の利用状況にあった「網羅率」をユーザは得ることができる。
【０１０６】
そこで、第２の実施形態においては、顧客の属性情報（顧客の利用状況）に応じて、種別毎の基本割合に重みづけを行い、基本割合の数値を変更する。この際、変更後であっても、定義テーブル３０６で定義された全ての種別の基本割合の総和が１００％となるようにする。以下に、このような本実施形態の詳細を説明する。
【０１０７】
なお、以下の説明においては、第１の実施形態と異なる点のみを説明し、第１の実施形態と共通する点については、説明を省略する。詳細には、本実施形態においては、情報表示システム１００の概要については、第１の実施形態と共通するため、説明を省略する。
【０１０８】
＜サーバ２００ａの詳細構成＞
まずは、図２６から図２８を参照して、本実施形態に係るサーバ２００ａの詳細について説明する。図２６は、本実施形態に係るサーバ２００ａの構成の一例を示すブロック図である。また、図２７は、本実施形態に係る顧客利用状況テーブル３２０に格納される情報の一例を示す図であり、詳細には、記憶部１５０のデータベース３００に格納される顧客利用状況テーブル３２０の一例を示す。さらに、図２８は、本実施形態に係る情報表示処理を説明するための図である。
【０１０９】
図２６に示すように、サーバ２００は、制御部２１０ａ、及び通信部２３０を主に有する。さらに、制御部２１０ａは、第１の実施形態と同様に、識別情報取得部２１２、顧客情報取得部２１４、算出部２１６、出力部２１８、及び差分抽出部２２０を有し、さらに、重み付け部２２２を有する。ここでは、重み付け部２２２についてのみ説明する。
【０１１０】
（重み付け部２２２）
重み付け部２２２は、顧客の属性情報に応じて、種別毎の基本割合に重みづけを行い、基本割合の数値を変更する。例えば、重み付け部２２２は、顧客の属性情報として、図２７に示される顧客利用状況テーブル３２０を読み出す。当該顧客利用状況テーブル３２０には、例えば、顧客の識別情報（ＩＤ）に紐づけて、顧客の店舗への来店回数や、電話での営業実績回数、Ｗｅｂサービスの利用回数が、年ごとに格納されている。そこで、重み付け部２２２は、当該顧客利用状況テーブル３２０に格納された回数の情報を、予め定義された閾値と比較することにより、当該顧客にとって重要度が高い種別を探索する。例えば、図２７に示す例では、顧客は、金融機関等から電話した回数に比べて実際に営業活動を行えた実績回数が少なく、電話でのアプローチが難しい顧客であると言える。一方、当該顧客は、Ｗｅｂサービスの利用回数が多いことから、当該顧客に対しては、Ｗｅｂでのアプローチが効果的であることが推定される。従って、このような場合、当該顧客においては、「電話番号」の属性情報については重要度が低く、「ＷｅｂＩＤ」の属性情報については重要度が高いと判断される。
【０１１１】
そして、重み付け部２２２は、探索した重要度が高い種別の基本割合に対して、予め定めた所定のルールに基づき、重み付けを行い、他の種別と比べて高い基本割合に変更する。さらに、重み付け部２２２は、他の種別については低い基本割合に変更する。より具体的には、重み付け部２２２は、図２８の左側で示される定義テーブル３０６で定義された基本割合に対して、「ＷｅｂＩＤ」の基本割合を高め、「電話番号」に基本割合を低くし、図２８の右側で示される定義テーブル３０６ａのように変更する。先に説明したように、重み付け部２２２は、変更後であっても定義テーブル３０６で定義された全ての種別の基本割合の総和が１００％となるようにする変更を行う。
【０１１２】
＜情報表示処理の方法＞
続いて、本実施形態に係る情報表示システム１００による情報表示処理の方法について、図２９を参照して説明する。図２９は、本実施形態に係る情報表示処理を示すフローチャートである。
【０１１３】
図２９に示すように、本実施形態に係る処理は、ステップＳ５０１からステップＳ５０７までの複数のステップが含まれている。なお、ステップＳ５０１は、第１の実施形態の図７に示されるステップＳ１０３の次に実施され、ステップＳ５０７が終了した場合には、第１の実施形態の図７に示されるステップＳ１０５が実施される。以下に、各ステップの詳細を説明する。
【０１１４】
（ステップＳ５０１）
サーバ２００ａは、ユーザが閲覧を所望する顧客を指定する指示を受けつける。
【０１１５】
（ステップＳ５０３）
サーバ２００ａは、ステップＳ５０１で指定された顧客に紐づけられた識別情報を取得し、当該識別情報に紐づけられた顧客利用状況テーブル３２０をデータベース３００から読み込む。
【０１１６】
（ステップＳ５０５）
サーバ２００ａは、顧客利用状況テーブル３２０の内の所定の各項目の値（例えば、直近の年における電話営業の実績回数）を予め定めた所定の閾値を比較し、当該顧客にとって重要度が高い項目を探索する。サーバ２００ａは、所定の閾値以上の項目があればステップＳ５０７へ進む。一方、所定の閾値以上の項目がなければ、図７に示される第１の実施形態のステップＳ１０５へ進む。
【０１１７】
（ステップＳ５０７）
サーバ２００ａは、所定のルールに従って、ステップＳ５０５で探索した項目に対応する種別について、基本割合が高くなるように重み付けし、当該基本割合を高くし、定義テーブル３０６ａに出力する。さらに、サーバ２００ａは、上記種別以外の種別に対しては、定義テーブル３０６ａで定義された全ての種別の基本割合の総和が１００％となるように、基本割合を低くする。次いで、図７に示される第１の実施形態のステップＳ１０５へ進む。
【０１１８】
以上のように、本実施形態においては、顧客の利用状況に応じて、基本割合に対して重み付けを行っている。従って、本実施形態によれば、顧客の利用状況に応じた基本割合を用いて「網羅率」を算出することができ、より顧客の利用状況にあった「網羅率」をユーザに提示することができる。その結果、ユーザは、利用状況にあった「網羅率」を参照することにより、どのような種別の属性情報を収集すべきか一目で把握することができ、ひいては戦略的なアプローチを行う上で求められる属性情報の収集を効率よく行うことができる。
【０１１９】
なお、本実施形態においては、顧客の利用状況だけでなく、顧客の年齢等の他の属性情報に応じて基本割合に対して重み付けを行ってもよい。本実施形態においては、年齢の属性情報に応じて基本割合に対する重み付けを行ってもよく、例えば、顧客の年齢が１５歳以下である場合には、職業を持っている可能性が極めて低いことから、「勤務先」については、基本割合を０とする。さらに、本実施形態においては、顧客の属性情報に限定されるものではなく、ユーザの属性情報に応じて基本割合に対する重み付けを行ってもよい。例えば、電話営業を行う業務を担当するセールス担当者の場合、「電話番号」の属性情報は重要度が高いことから、「電話番号」に関して基本割合が高くなるように重み付けを行う。なお、ユーザの属性情報は、ユーザがログインする際に入力するユーザの識別情報によって取得することができる。
【０１２０】
＜＜サーバ２００のハードウェア構成＞＞
以上、本発明の実施形態について説明した。次に、本実施形態に係るサーバ２００のハードウェア構成について、図３０を参照して説明する。図３０は、本発明の実施形態に係るサーバ２００のハードウェア構成例を示した図である。
【０１２１】
図３０に示すように、サーバ２００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９５０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９５２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９５４、内部バス９５６、入出力インターフェース９５８、入力装置９６０、出力装置９６２、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）９６４、ネットワークインターフェース９６６、ドライブ９７０及び接続ポート９７４を有する。
【０１２２】
（ＣＰＵ９５０）
ＣＰＵ９５０は、マイクロプロセッサなどのプロセッサにより構成され、演算処理装置および制御装置として、各種プログラムに従ってサーバ２００内の動作全般を制御する。ＣＰＵ９５０は、例えば、上述の制御部２１０等としての機能を実現する。
【０１２３】
（ＲＯＭ９５２、ＲＡＭ９５４）
ＲＯＭ９５２は、ＣＰＵ９５０が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。また、ＲＡＭ９５４は、ＣＰＵ９５０の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時格納する。例えば、ＲＯＭ９５２及びＲＡＭ９５４は、顧客情報を端末４００に出力する際に用いるプログラムを格納する。
【０１２４】
（内部バス９５６）
内部バス９５６は、ＣＰＵバスなどから構成される。この内部バス９５６は、ＣＰＵ９５０、ＲＯＭ９５２、およびＲＡＭ９５４を相互に接続する。
【０１２５】
（入出力インターフェース９５８）
入出力インターフェース９５８は、ＨＤＤ９６４、及びネットワークインターフェース９６６を、内部バス９５６と接続する。例えばＨＤＤ９６４は、この入出力インターフェース９５８および内部バス９５６を介して、ＲＡＭ９５４などとの間でデータをやり取りする。
【０１２６】
（入力装置９６０）
入力装置９６０は、サーバ２００に各種パラメータ等をあらかじめ入力するための入力部の一例として構成される。入力装置９６０は、例えばユーザがサーバ２００へパラメータをあらかじめ入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９５０に出力する入力制御回路などから構成されている。
【０１２７】
（出力装置９６２）
出力装置９６２は、サーバ２００の表示部の一例として構成される。出力装置９６２は、表示部として、液晶ディスプレイ装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）装置などの表示装置を含む。
【０１２８】
（ＨＤＤ９６４）
ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）９６４は、ＣＰＵ９５０が実行するプログラムや各種データを格納する。
【０１２９】
（ネットワークインターフェース９６６）
ネットワークインターフェース９６６は、端末４００、記憶部１５０等と間で通信を行うための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。このネットワークインターフェース９６６は、上述の通信部２３０等として機能する。
【０１３０】
（ドライブ９７０）
ドライブ９７０は、磁気ディスク、光ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９７２のためのリーダライタであり、サーバ２００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９７０は、装着されているリムーバブル記録媒体９７２に情報を書き込むことができる。また、ドライブ９７０は、装着されているリムーバブル記録媒体９７２に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９５４に出力することもできる。
【０１３１】
（接続ポート９７４）
接続ポート９７４は、外部装置（図示省略）をサーバ２００に直接接続するためのポートである。接続ポート９７４は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等である。接続ポート９７４は、接続ポート９７４に外部装置を接続することにより、サーバ２００と外部装置との間で各種のデータが交換されうる。
【０１３２】
以上、本実施形態に係るサーバ２００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。また、本実施形態に係る端末４００も、上述したサーバ２００のハードウェア構成の一例と同様に構成され得る。
【０１３３】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１３４】
また、上述した各実施形態における各ステップは、必ずしも記載された順序に沿って処理されなくてもよい。例えば、各ステップは、適宜順序が変更されて処理されてもよい。また、各ステップは、時系列的に処理される代わりに、一部並列的に又は個別的に処理されてもよい。さらに、各ステップの処理方法についても、必ずしも記載された方法に沿って処理されなくてもよく、例えば、他の機能部によって他の方法で処理されていてもよい。
【０１３５】
さらに、上記の実施形態に係る情報処理の少なくとも一部は、コンピュータを機能させる情報処理プログラムとして、ソフトウェアで構成することが可能であり、ソフトウェアで構成する場合には、これらの方法の少なくとも一部を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体に収納し、サーバ２００や端末４００等、もしくは、サーバ２００等と接続された他の装置に読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。さらに、これらの方法の少なくとも一部を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。
【符号の説明】
【０１３６】
１００    情報表示システム
１５０    記憶部
２００、２００ａ    サーバ
２０２    アプリケーション
２１０、２１０ａ    制御部
２１２    識別情報取得部
２１４    顧客情報取得部
２１６    算出部
２１８    出力部
２２０    差分抽出部
２２２    重み付け部
２３０    通信部
３００    データベース
３０２    マスタ顧客情報テーブル
３０４    新規顧客情報テーブル
３０６    定義テーブル
３１２、３１２ａ    マスタ顧客情報網羅率算出結果テーブル
３１４、３１４ａ    新規顧客情報網羅率算出結果テーブル
３１６    差分テーブル
３２０    顧客利用状況テーブル
４００    端末
４０２    表示部
４０４    操作部
５００    通信網
７００    カーソル
８００、８０６、８０８    ポップアップ
８０２    利用実績
８０４、８１０    ボタン
９５０    ＣＰＵ
９５２    ＲＯＭ
９５４    ＲＡＭ
９５６    内部バス
９５８    入出力インターフェース
９６０    入力装置
９６２    出力装置
９６４    ＨＤＤ
９６６    ネットワークインターフェース
９７０    ドライブ
９７４    接続ポート
【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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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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