(57)【要約】【課題】限られた情報に基づいて、車両に係る非効率な営業活動が行われているか否かを精度良く特定する営業生産性向上支援システムを提供する。【解決手段】顧客が用いる対象車両から送信された走行情報に基づき、非効率な営業活動を特定することで、営業生産性の向上を支援する営業生産性向上支援システムである。車両がイグニッションオンされた出発地点とイグニッションオフされた目的地点との最短ルートを算出し、出発地点から目的地点までの実際の走行距離が、最短ルートの距離からどれだけ乖離しているかを表す乖離度ＥSUMを算出する。出発地点から目的地点までの実際の走行時間を要素とする平均時間ＴAVEを算出する。乖離度ＥSUMと平均時間ＴAVEとに基づいて、各車両を用いた営業活動が非効率な営業活動に該当するか否かを特定し、分析結果を顧客に報告する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客が用いる対象車両から送信された走行情報に基づき、非効率な営業活動を特定することで、営業生産性の向上を支援する営業生産性向上支援システムであって、
上記車両がイグニッションオンされた出発地点と当該車両がイグニッションオフされた目的地点との最短ルートを算出する最短ルート算出手段と、
上記出発地点から上記目的地点までの実際の走行距離が、上記最短ルート算出手段によって算出された最短ルートの距離からどれだけ乖離しているかを表す乖離度を算出する乖離度算出手段と、
上記出発地点から上記目的地点までの実際の走行時間を要素とする時間情報を算出する時間情報算出手段と、
上記乖離度算出手段によって算出された乖離度と、上記時間情報算出手段によって算出された時間情報と、に基づいて、各車両を用いた営業活動が非効率な営業活動に該当するか否かを特定する分析手段と、を備え、
上記分析手段による分析結果を顧客に報告することを特徴とする営業生産性向上支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、営業生産性の向上を支援する営業生産性向上支援システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
企業等において営業生産性の向上を図るには、使用者（管理者）等が効率的な営業活動計画を策定する等の他、個々の従業者等の非効率な営業活動を特定し、それを改善することが重要である。
【０００３】
もっとも、非効率な営業活動は、懈怠（なまけや怠り）等の主観（内面）的事情に起因することが多いため、客観的指標が立て難いという性質を有している。このため、非効率な営業活動については、従業者による申請等、従業者の良心に任せざるを得ず、それを特定することが困難であるという問題がある。
【０００４】
この点、例えば特許文献１には、業務に利用する情報端末（パソコン、スマートフォンなど）を会社から貸与せず、個人の私用端末を利用して、社外においても業務を行う業務形態において、従業者が変換したカナ漢字変換の変換履歴を参照することで、予定されていなかった社外での端末利用についても、その利用が業務利用であるか私的利用であるかを判別して、勤務時間外における端末利用の公私分計が可能な公私分計支援システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１９０９９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、車両のレンタル・リース会社では、顧客にレンタル・リースしている車両から送信された走行情報に基づき、顧客である企業等に対し、オイル交換時期や、車両パーツの交換時期や、走行距離や、駐車位置や、駐車時間や、利用日時等の車両に関する様々な情報を提供するサービスが従来から行われている。
【０００７】
そこで、車両のレンタル・リース会社において、車両に係る非効率な営業活動を特定し、それを顧客に報告することで、営業生産性の向上を支援することも考えられるが、このようなサービスの提供には以下のような問題がある。
【０００８】
すなわち、上記特許文献１のものでは、内部情報に当たる、従業員が変換したカナ漢字変換の変換履歴が利用可能であることを前提として、かかる変換履歴を参照することで、業務利用であるか私的利用であるかを判別しているが、レンタル・リース会社が、顧客からの申請によって、従業者の自宅といった個人情報や、営業先といった営業情報等を得ることは困難であり、非効率な営業活動を特定する際に利用可能な情報が限定されているという問題がある。
【０００９】
また、非効率な営業活動を特定する場合には、得てして、目的地までの走行時間といった時間情報のみに依拠した評価に陥りがちになり、交通渋滞等の正当な事情を反映した分析が難しいという問題もある。
【００１０】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、限られた情報に基づいて、車両に係る非効率な営業活動が行われているか否かを精度良く特定することが可能な営業生産性向上支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記目的を達成するため、本発明に係る営業生産性向上支援システムでは、イグニッションオン・オフに基づいて出発地点と目的地点とを特定するとともに、目的地点までの走行時間といった時間情報のみならず、出発地点から目的地点までの最短ルートの距離と実際の走行距離との乖離度をも考慮して、非効率な営業活動に該当するか否かを特定するようにしている。
【００１２】
具体的には、本発明は、顧客が用いる対象車両から送信された走行情報に基づき、非効率な営業活動を特定することで、営業生産性の向上を支援する営業生産性向上支援システムを対象としている。
【００１３】
そして、この営業生産性向上支援システムは、上記車両がイグニッションオンされた出発地点と当該車両がイグニッションオフされた目的地点との最短ルートを算出する最短ルート算出手段と、上記出発地点から上記目的地点までの実際の走行距離が、上記最短ルート算出手段によって算出された最短ルートの距離からどれだけ乖離しているかを表す乖離度を算出する乖離度算出手段と、上記出発地点から上記目的地点までの実際の走行時間を要素とする時間情報を算出する時間情報算出手段と、上記乖離度算出手段によって算出された乖離度と、上記時間情報算出手段によって算出された時間情報と、に基づいて、各車両を用いた営業活動が非効率な営業活動に該当するか否かを特定する分析手段と、を備え、上記分析手段による分析結果を顧客に報告することを特徴とするものである。
【００１４】
この構成によれば、従業者の自宅といった個人情報や、営業先といった営業情報等を、顧客からの申請によって得ることなく、対象車両がイグニッションオンまたはオフされた時間や場所（座標等）といった、顧客が用いる対象車両から送信された走行情報のみに基づいて、非効率な営業活動に該当するか否かを特定するので、個人情報保護や営業秘密保護に配慮した営業支援を行うことができる。
【００１５】
また、出発地点から目的地点までの実際の走行距離が最短ルートの距離からどれだけ乖離しているかを表す乖離度と、出発地点から目的地点までの実際の走行時間を要素とする時間情報とに基づいて、多角的な分析を行うので、非効率な営業活動に該当するか否かを精度良く特定することができる。
【００１６】
より詳しくは、時間情報のみに依拠した評価では、渋滞等によって目的地点までの到達時間が長くなった場合には、たとえ従業者が最短ルートに則して走行していても、非効率な営業活動と判定されるおそれがあり、妥当ではない。また、乖離度のみに依拠した評価では、最短ルートから外れて走行していた場合には、たとえ渋滞等との関連で所謂「抜け道」を走行して目的地点までの到達時間が短縮されても、非効率な営業活動と判定されるおそれがあり、妥当ではない。この点、本発明では、乖離度と時間情報とに基づいて、例えば、最短ルートから外れ且つ目的地点までの到達時間が長くなった場合に、非効率な営業活動と特定されることから、より実状を反映した精度の高いサービスを行うことができ、これにより、営業生産性の向上を支援することができる。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように、本発明に係る営業生産性向上支援システムによれば、限られた情報に基づいて、車両に係る非効率な営業活動に該当するか否かを精度良く特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態に係る営業生産性向上支援システムを模式的に説明する概念図である。
【図２】営業生産性向上支援システムに用いられる車載機器とホストコンピュータとの一例を模式的に説明するブロック図である。
【図３】出発地点と目的地点Ｇ１との最短ルートの算出方法を模式的に説明する図である。
【図４】乖離度の算出方法を模式的に説明する図である。
【図５】頻度分布を模式的に示す図であり、同図（ａ）は乖離度に関するものであり、同図（ｂ）は１トリップ当たりの平均時間に関するものである。
【図６】１トリップ当たりの平均時間を縦軸にとり乖離度を横軸にとったグラフ図である。
【図７】特別要注意車両における走行時間を縦軸にとり乖離度を横軸にとったグラフ図である。
【図８】顧客に提出されるレポートの一例を模式的に示す図である。
【図９】顧客に提出されるレポートの一例を模式的に示す図である。
【図１０】顧客に提出されるレポートの一例を模式的に示す図である。
【図１１】顧客に提出されるレポートの一例を模式的に示す図である。
【図１２】顧客に提出されるレポートの一例を模式的に示す図である。
【図１３】顧客に提出されるレポートの一例を模式的に示す図である。
【図１４】営業外滞在頻度率を縦軸にとり営業外滞在時間を横軸にとったグラフ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明を実施するための形態を図面に基づいて説明する。
【００２０】
（実施形態１）
−システム概要−
図１は、本実施形態に係る営業生産性向上支援システムを模式的に説明する概念図である。本実施形態の営業生産性向上支援システムは、図１に示すように、レンタル・リース会社ＲＬが、企業等の顧客Ｕに車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…をレンタル・リースした後、所定期間（例えば１か月間）ごとに、顧客Ｕが用いる対象車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…から送信された走行情報に基づき、各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…を用いた営業活動が非効率な営業活動に該当するか否かをホストコンピュータ１０が分析し、その分析結果をレンタル・リース会社ＲＬから顧客Ｕに報告することで非効率な営業活動の改善を促し、もって営業生産性の向上を支援するものである。
【００２１】
−車載機器およびホストコンピュータ−
図２は、営業生産性向上支援システムに用いられる車載機器２０とホストコンピュータ１０との一例を模式的に説明するブロック図である。各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…には、図２に示すような車載機器２０が搭載されている。車載機器２０は、時計２２と、イグニッションスイッチ２３と、車輪速センサ２４と、ナビゲーション装置２５と、ＧＰＳアンテナ２６と、これらから得られた走行情報をホストコンピュータ１０に送信する情報通信端末２１と、を備えている。
【００２２】
イグニッションスイッチ２３は、イグニッションオンまたはイグニッションオフを表す信号を出力する。時計２２は、各種操作等の開始時刻および終了時刻や、各種機器の始動時刻や停止時刻等を計測して、これらの時刻を表す信号を出力するが、本実施形態では主として、イグニッションオンされた時刻およびイグニッションオフされた時刻を取得するのに用いられる。車輪速センサ２４は、本実施形態では主として、１トリップ（イグニッションオンからイグニッションオフまで）における実際の走行距離を取得するのに用いられる。ナビゲーション装置２５は、ＧＰＳアンテナ２６を介して、複数のＧＰＳ衛星から送信された信号を受信することで車両ＲＣの現在地を特定するように構成されているが、本実施形態では主として、イグニッションオンされた地点およびイグニッションオフされた地点を取得するのに用いられる。情報通信端末２１は、遠隔地にあるホストコンピュータ１０に各種情報を送信するように構成されている。
【００２３】
なお、１トリップにおける実際の走行距離は、車輪速センサ２４ではなく、ナビゲーション装置２５を用いて取得するようにしてもよい。
【００２４】
ホストコンピュータ１０は、例えば、レンタル・リース会社ＲＬが保有するものでもよいし、レンタル・リース会社ＲＬから委託を受けた、自動車会社等のシステムソリューション部門が保有するものでもよい。ホストコンピュータ１０は、図２に示すように、最短ルート算出部１１と、乖離度算出部１２と、時間情報算出部１３と、分析部１４と、を備えている。最短ルート算出部（最短ルート算出手段）１１は、各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…がイグニッションオンされた出発地点Ｓと当該各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…がイグニッションオフされた目的地点Ｇとの最短ルートＲを算出する。乖離度算出部（乖離度算出手段）１２は、出発地点Ｓから目的地点Ｇまでの実際の走行距離が、最短ルート算出部１１によって算出された最短ルートＲの距離からどれだけ乖離しているかを表す乖離度Ｅを算出する。時間情報算出部（時間情報算出手段）１３は、出発地点Ｓから目的地点Ｇまでの実際の走行時間Ｔを要素とする時間情報を算出する。分析部（分析手段）１４は、乖離度算出部１２によって算出された乖離度Ｅと、時間情報算出部１３によって算出された時間情報とに基づいて、各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…を用いた営業活動が非効率な営業活動に該当するか否かを特定する。
【００２５】
なお、ホストコンピュータ１０は、最短ルート算出部１１、乖離度算出部１２、時間情報算出部１３および分析部１４をハードウエア的に備えていてもよいし、ＣＰＵやメモリ等を備えたコンピュータをこれら各部として機能させるコンピュータプログラムが格納されることによって、これら各部がホストコンピュータ１０内に論理的に構築されていてもよい。
【００２６】
−ホストコンピュータによる具体的な処理−
以下、最短ルート算出部１１、乖離度算出部１２、時間情報算出部１３および分析部１４が行う処理を詳細に説明する。
【００２７】
＜最短ルートの算出＞
最短ルート算出部１１は、イグニッションスイッチ２３からのイグニッションオンを表す信号と、ナビゲーション装置２５からの当該イグニッションオン時における車両ＲＣの位置情報を取得し、これを出発地点Ｓ１の座標（ＸＳ１，ＹＳ１）として記憶する。同様に、最短ルート算出部１１は、イグニッションスイッチ２３からのイグニッションオフを表す信号と、ナビゲーション装置２５からの当該イグニッションオフ時における車両ＲＣの位置情報を取得し、これを目的地点Ｇ１の座標（ＸＧ１，ＹＧ１）として記憶する。
【００２８】
図３は、出発地点Ｓと目的地点Ｇとの最短ルートＲの算出方法を模式的に説明する図である。そうして、最短ルート算出部１１は、図３（ａ）に示すように、出発地点Ｓ１と目的地点Ｇ１とを直線的に結んだルートを最短ルートＲ１として算出する。つまり、出発地点Ｓ１と目的地点Ｇ１との間に、建物や線路や川などの障害物が存在していても、最短ルート算出部１１は、それらを捨象して、単純に座標（ＸＳ１，ＹＳ１）と座標（ＸＧ１，ＹＧ１）とを結んだ直線を最短ルートＲ１として算出する。
【００２９】
また、目的地点Ｇ１で新たなイグニッションオンが行われれば、目的地点Ｇ１を新たな出発地点Ｓ２として記憶し、次にイグニッションオフが行われた地点を新たな目的地点Ｇ２として記憶し、座標（ＸＧ１，ＹＧ１）と座標（ＸＧ２，ＹＧ２）とを結んだ直線を最短ルートＲ２として算出する。
【００３０】
このような処理を繰り返すことで、各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…について、所定期間（例えば１か月間）における全てのトリップに対して最短ルートＲが設定されることになる。
【００３１】
＜乖離度の算出＞
乖離度算出部１２は、イグニッションスイッチ２３および時計２２からの信号、並びに、車輪速センサ２４からの信号またはナビゲーション装置２５からの情報に基づいて、１トリップにおける実際の走行距離、すなわち、出発地点Ｓから目的地点Ｇまでの実際の走行距離を、所定期間（例えば１か月間）における全てのトリップについて算出（取得）する。
【００３２】
図４は、乖離度Ｅの算出方法を模式的に説明する図である。乖離度算出部１２は、図４に示すように、例えば、最短ルートＲに対して、実際には出発地点Ｓから走行ルート５０を通って目的地点Ｇまで移動していた場合には、乖離度（％）＝（走行ルート５０の距離（ｋｍ））／（最短ルートＲの距離（ｋｍ））として、乖離度Ｅを算出する。同様に、乖離度算出部１２は、最短ルートＲに対して、実際には出発地点Ｓから走行ルート５１を通って目的地点Ｇまで移動していた場合には、乖離度（％）＝（走行ルート５１の距離（ｋｍ））／（最短ルートＲの距離（ｋｍ））として、乖離度Ｅを算出する。これにより、走行ルート５０を通った場合には、例えば１トリップにおける乖離度Ｅ＝１５０（％）が算出される一方、走行ルート５１を通った場合には、例えば１トリップにおける乖離度Ｅ＝３００（％）が算出される。
【００３３】
また、乖離度算出部１２は、各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…について、乖離度（％）＝（所定期間における全走行距離（ｋｍ））／（所定期間における全トリップでの最短ルートＲの距離（ｋｍ）の和）として、所定期間（例えば１か月間）における乖離度ＥSUMを算出する。
【００３４】
＜時間情報の算出＞
時間情報算出部１３は、イグニッションスイッチ２３および時計２２からの信号に基づいて、各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…について、１トリップにおける実際の走行時間Ｔ、すなわち、出発地点Ｓから目的地点Ｇまでの実際の走行時間Ｔを、所定期間（例えば１か月間）における全てのトリップについて算出する。また、時間情報算出部１３は、各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…について、所定期間（例えば１か月間）における、１トリップ当たりの平均時間ＴAVEを算出する。それ故、本実施形態では、走行時間Ｔと平均時間ＴAVEとが、本発明で言うところの「出発地点から目的地点までの実際の走行時間を要素とする時間情報」に相当する。
【００３５】
＜分析＞
分析部１４は、上述の如く、乖離度算出部１２によって算出された乖離度Ｅ（または乖離度ＥSUM）と、時間情報算出部１３によって算出された走行時間Ｔ（または平均時間ＴAVE）とに基づいて、各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…を用いた営業活動が非効率な営業活動に該当するか否かを特定するように構成されている。具体的には、分析部１４は、各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…についての、乖離度Ｅ（または乖離度ＥSUM）が基準値よりも大きく、且つ、走行時間Ｔ（または平均時間ＴAVE）が基準値よりも長い場合に、各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…を用いた営業活動が非効率な営業活動に該当すると特定するように構成されている。
【００３６】
図５は、頻度分布を模式的に示す図であり、同図（ａ）は乖離度ＥSUMに関するものであり、同図（ｂ）は１トリップ当たりの平均時間ＴAVEに関するものである。より詳しくは、分析部１４は、顧客Ｕにレンタル・リースしている全車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…を対象に、所定期間（例えば１か月間）での乖離度ＥSUMの頻度分布を算出する。この際、分析部１４は、乖離度ＥSUMの頻度分布の中央値ＣEおよび平均値も算出する。なお、乖離度ＥSUMの頻度分布、中央値ＣEおよび平均値は、後述する図９の形式でレポートとして顧客Ｕに提出（報告）される。
【００３７】
また、分析部１４は、顧客Ｕにレンタル・リースしている全車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…を対象に、所定期間（例えば１か月間）での１トリップ当たりの平均時間ＴAVEの頻度分布を算出する。この際、分析部１４は、平均時間ＴAVEの頻度分布の中央値ＣTおよび平均値も算出する。なお、平均時間ＴAVEの頻度分布、中央値ＣTおよび平均値も、後述する図１０の形式でレポートとして顧客Ｕに提出（報告）される。
【００３８】
図６は、１トリップ当たりの平均時間ＴAVEを縦軸にとり乖離度ＥSUMを横軸にとったグラフ図である。なお、図６中の▲、■、◆、●は、顧客Ｕにレンタル・リースしている車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…に１対１で対応している。また、図５および図６はあくまでも例示であり、相互に関連していない。
【００３９】
分析部１４は、図６に示すように、全車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…を、（１）乖離度ＥSUMが中央値ＣEの３倍以下で、且つ、平均時間ＴAVEが中央値ＣTの３倍以下の車両ＲＣ、（２）乖離度ＥSUMが中央値ＣEの３倍以下で、且つ、平均時間ＴAVEが中央値ＣTの３倍よりも長い車両ＲＣ、（３）乖離度ＥSUMが中央値ＣEの３倍よりも大きく、且つ、平均時間ＴAVEが中央値ＣTの３倍以下の車両ＲＣ、（４）乖離度ＥSUMが中央値ＣEの３倍よりも大きく、且つ、平均時間ＴAVEが中央値ＣTの３倍よりも長い車両ＲＣの４つのグループに分けて、グループ（４）に属する（図６のＢ群の）車両ＲＣを特別要注意車両として特定するように構成されている。なお、「３倍」は、統計や経験則に基づいて設定された基準値である。
【００４０】
例えば、グループ（２）に属する車両ＲＣ、すなわち、平均時間ＴAVEが相対的に長い車両ＲＣは、一応は要注意対象とはなるが（図１０および図１３参照）、例えば顧客Ｕ（より正確には顧客Ｕの駐車場）から最も遠い営業先を担当している車両ＲＣは、平均時間ＴAVEが中央値ＣTの３倍よりも長くなり易いため、これを一律に非効率な営業活動と特定することは妥当ではない。
【００４１】
また、グループ（３）に属する車両ＲＣ、すなわち、乖離度ＥSUMが相対的に大きい車両ＲＣは、一応は要注意対象とはなるが（図９および図１２参照）、例えば最短ルートＲから外れていても、信号待ちや踏切待ち等の少ないルートを走行することで目的地点Ｇまでの走行時間Ｔが短縮されている場合もあるところ、これを一律に非効率な営業活動と特定することは妥当ではない。
【００４２】
この点、本実施形態では、グループ（４）に属する車両ＲＣ、すなわち、乖離度ＥSUMが中央値ＣEの３倍よりも大きく、且つ、平均時間ＴAVEが中央値ＣTの３倍よりも長い車両ＲＣを用いた営業活動のみを、非効率な営業活動と特定することから、より実状を反映した精度の高いサービスを行うことが可能となっている。
【００４３】
また、分析部１４は、グループ（１）に属する車両ＲＣのうち、乖離度ＥSUMが１５０％以下で、且つ、平均時間ＴAVEが中央値ＣTの１／３以下の（図６のＡ群の）車両ＲＣについては、模範車両として特定するように構成されている。なお、「１５０％以下」は、出発地点Ｓと目的地点Ｇとを直線的に結んだ最短ルートＲの距離の１．５倍が実際の走行距離と概ね近い値になることに基づいて設定された基準値であり、「１／３倍以下」は、統計や経験則に基づいて設定された基準値である。このように、非効率な営業活動と特定するのみならず、模範となる営業活動をも特定することで、例えば顧客Ｕにおける従業者のモチベーションを高めるのに資するようになっている。
【００４４】
図７は、特別要注意車両における走行時間Ｔを縦軸にとり乖離度Ｅを横軸にとったグラフ図である。なお、図７中の△、□、◇、〇は、特別要注意車両の所定期間（例えば１か月間）における全てのトリップに１対１で対応している。分析部１４は、図７に示すように、特別要注意車両の所定期間における全トリップを、（１）乖離度Ｅが中央値ＣEの３倍以下で、且つ、走行時間Ｔが中央値ＣTの３倍以下のトリップ、（２）乖離度Ｅが中央値ＣEの３倍以下で、且つ、走行時間Ｔが中央値ＣTの３倍よりも長いトリップ、（３）乖離度Ｅが中央値ＣEの３倍よりも大きく、且つ、走行時間Ｔが中央値ＣTの３倍以下のトリップ、（４）乖離度Ｅが中央値ＣEの３倍よりも大きく、且つ、走行時間Ｔが中央値ＣTの３倍よりも長いトリップの４つのグループに分けて、グループ（４）に属する（図７のＣ群の）トリップを非効率な営業活動と特定するように構成されている。これにより、レポートを受け取った顧客Ｕは、Ｃ群のトリップと日報等とを照らし合わせることで、非効率な営業活動を行っている従業者の特定およびその改善等を容易に行うことが可能となる。
【００４５】
以上のように、本実施形態では、従業者の自宅といった個人情報や、営業先といった営業情報等を、顧客Ｕからの申請によって得ることなく、対象車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…がイグニッションオンまたはオフされた時間や場所（座標等）といった、顧客Ｕが用いる車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…から送信された走行情報のみに基づいて、非効率な営業活動に該当するか否かを特定するので、個人情報保護や営業秘密保護に配慮した営業支援を行うことができる。
【００４６】
また、乖離度Ｅ（または乖離度ＥSUM）と走行時間Ｔ（または平均時間ＴAVE）とに基づいて、多角的な分析を行うので、非効率な営業活動に該当するか否かを精度良く特定することができる。
【００４７】
−顧客への報告−
図８〜図１３は、顧客Ｕに提出されるレポートの一例を模式的に示す図である。なお、図８〜図１３はレポートの形式の一例を示すものであり、上記図５に示した頻度分布における数値や、図６および図７に示したデータと、図８〜図１３に示される車両台数や数値とは、無関係である。また、図８に示すレポートでは、「中央値３倍以上」という表現が用いられているが、これは記入スペースに制限があるためであり、実際には「中央値３倍より大きい」の意味である。
【００４８】
ホストコンピュータ１０（分析部１４）による分析結果は、レンタル・リース会社ＲＬにおいて以下に示す形式でレポート化されて、顧客Ｕに報告される。
【００４９】
図８に示す「各営業所の非効率的な営業ルート検出」と題するレポートには、顧客Ｕにおける営業所（〇〇本店および△△営業所）ごとに、総保有台数（レンタル・リース会社ＲＬからのレンタル・リース車両ＲＣの台数）、乖離度ＥSUMの中央値ＣE、乖離度ＥSUMが中央値ＣEの３倍よりも大きい車両ＲＣの台数、平均時間ＴAVEの中央値ＣT、平均時間ＴAVEが中央値ＣTの３倍よりも長い車両ＲＣの台数、要注意車両（図６のＢ群参照）の台数、模範車両（図６のＡ群参照）の台数、並びに、要注意車両、模範車両および通常車両（要注意車両および模範車両以外の車両）の割合を示す円グラフが記載される。
【００５０】
図９に示す「最短ルートに対する比率」と題するレポートには、乖離度ＥSUMの頻度分布図、中央値ＣEおよび平均値が記載されるとともに、頻度分布図において乖離度ＥSUMが中央値ＣEの３倍よりも大きい車両ＲＣの台数が要注意対象として示される。
【００５１】
図１０に示す「トリップ当たりの平均時間」と題するレポートには、平均時間ＴAVEの頻度分布、中央値ＣTおよび平均値が記載されるとともに、頻度分布図において平均時間ＴAVEが中央値ＣTの３倍よりも長い車両ＲＣの台数が要注意対象として示される。なお、図１０に示す例では、要注意対象は存在しない。
【００５２】
図１１に示す「非効率的な営業活動の特定」と題するレポートには、上記図６と同様のグラフ図が記載されるとともに、模範対象（模範車両）および特別要注意対象（特別要注意車両）のそれぞれ上位５台について、登録番号、車名、部門名、最短ルートに対する比率（乖離度ＥSUM）およびトリップ当たりの平均時間（平均時間ＴAVE）が記載される。なお、図１１に示す例では、模範対象および特別要注意対象は存在しない。それ故、上記図７に対応する、特別要注意車両に関するレポートも存在しない。
【００５３】
図１２に示す「走行ルートの効率性が異常である車両」と題するレポートには、要注意車両（乖離度ＥSUMが中央値ＣEの３倍より大きい車両ＲＣ）について乖離度ＥSUMが大きいものから順に、登録番号、車名、部門名、最短ルートＲに対する比率（乖離度ＥSUM）およびトリップ当たりの平均時間（平均時間ＴAVE）が記載される。
【００５４】
図１３に示す「トリップ当たりの走行時間が異常である車両」と題するレポートには、要注意車両（平均時間ＴAVEが中央値ＣTの３倍より長い車両ＲＣ）について平均時間ＴAVEが長いものから順に、登録番号、車名、部門名、トリップ当たりの平均時間（平均時間ＴAVE）および１トリップの距離が記載される。
【００５５】
これらのレポートが、顧客Ｕにおいて、個々の従業者等の非効率な営業活動を特定し、それを改善するのに用いられることで、営業生産性の向上を支援することが可能となる。
【００５６】
（実施形態２）
上記実施形態１では、出発地点Ｓから目的地点Ｇまでの走行時間Ｔに基づいて、非効率的な営業活動を特定したが、本実施形態では、これとは全く逆の発想で、目的地点Ｇへの到達時間から出発するまでの滞在時間に基づいて、非効率的な営業活動を推定するようにしている。
【００５７】
より詳しくは、営業時間中に娯楽施設等でさぼる場合には滞在時間が長くなる傾向にあり、また、娯楽施設等でさぼることが常習化してしまうと娯楽施設を訪れる頻度が高くなる傾向にある。もっとも、顧客Ｕの駐車場での滞在時間は必然的に長くなるし、レンタル・リースされた車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…を通勤に使用することが許可されている場合には、従業者の自宅における滞在時間も必然的に長くなる。また、営業先がお得意様であれば、当該営業先を訪れる頻度が高くなる。そうして、従業者の自宅といった個人情報や、営業先といった営業情報等を、顧客Ｕからの申請によって得ることが困難であることに鑑みれば、従業者の自宅や営業先等への滞在と、娯楽施設等での滞在とを明確に区別することは困難といえる。
【００５８】
しかしながら、車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…から送信された情報のうち特定の時間帯や、娯楽施設等である確率が明らかに低いデータを排除して分析することで、非効率的な営業活動を推定することは可能といえる。
【００５９】
そこで、本実施形態の営業生産性向上支援システムでは、（Ａ）各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…がイグニッションオフされてからイグニッションオンされるまでの滞在時間を算出するとともに、（Ｂ）各車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…の所定期間における全てのトリップに対する、各目的地点Ｇまでのトリップが占める頻度率を算出し、（Ｃ）算出された複数の滞在時間から、最も長い滞在時間と顧客Ｕの駐車場での滞在時間とを取り除くとともに、（Ｄ）目的地点Ｇごとの頻度率から、最頻地および顧客Ｕの駐車場を目的地点Ｇとするものを取り除き、（Ｅ）残った滞在時間の中央値ＣSTを算出し、（Ｆ）残った滞在時間のうち中央値ＣSTの３倍より長い滞在時間に該当する営業活動、または、残った頻度率のうち８０％より大きい頻度率に該当する営業活動を、営業時間内の無駄（非効率的な営業活動）と推定し、当該推定結果を顧客に報告するようにしている。
【００６０】
具体的には、ホストコンピュータ１０は、顧客Ｕにレンタル・リースしている全車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…を対象に、イグニッションスイッチ２３および時計２２からの信号に基づいて、所定期間（例えば１か月間）における営業時間内での全トリップについて目的地点Ｇでの滞在時間を算出する。このように、営業時間内でのトリップに絞ることによって、従業者の自宅における滞在時間が取り除かれる。
【００６１】
また、ホストコンピュータ１０は、所定期間における営業時間内での全トリップについて目的地点Ｇでの滞在時間から、最も長い滞在時間と顧客Ｕの駐車場での滞在時間とを取り除く。これにより、分析対象から、例えば営業先で長時間のプレゼンを行った場合等の特殊事情や、明らかに娯楽施設等と区別可能な顧客Ｕの駐車場での滞在時間が除外される。
【００６２】
そうして、ホストコンピュータ１０は、残った複数の滞在時間に基づき、車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…ごとの平均滞在時間（以下、営業外滞在時間ともいう）を算出する。ホストコンピュータ１０は、営業外滞在時間の頻度分布を算出するとともに、頻度分布の中央値ＣSTを算出する。
【００６３】
また、ホストコンピュータ１０は、全車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…を対象に、イグニッションスイッチ２３および時計２２からの信号、並びに、ナビゲーション装置２５からの地図情報に基づいて、所定期間（例えば１か月間）における営業時間内での全トリップに対する、各目的地点Ｇまでのトリップが占める頻度率を算出する。
【００６４】
この場合にも、ホストコンピュータ１０は、目的地点Ｇごとの頻度率から、最頻地および顧客Ｕの駐車場を目的地点Ｇとするものを取り除く。これにより、分析対象から、例えば頻繁に通うお得意様や、明らかに娯楽施設等と区別可能な顧客Ｕの駐車場を目的地点Ｇとする頻度率が除外される。
【００６５】
そうして、ホストコンピュータ１０は、残った複数の頻度率に基づき、車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…ごとの最も高い頻度率を算出する。より詳しくは、例えば車両ＲＣ１が、１か月間で２０回トリップし、そのうち目的地点Ｇ１が１０回、目的地点Ｇ２が６回、目的地点Ｇ３が４回であれば、車両ＲＣ１の最も高い頻度率（以下、営業外滞在頻度率ともいう）は５０％となる。
【００６６】
図１４は、営業外滞在頻度率を縦軸にとり営業外滞在時間を横軸にとったグラフ図である。なお、図１４中の▲、■、◆、●は、顧客Ｕにレンタル・リースしている車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…に１対１で対応している。ホストコンピュータ１０は、図１４に示すように、全車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…を、（１）営業外滞在頻度率が８０％以下で、且つ、営業外滞在時間が中央値ＣSTの３倍以下の車両ＲＣ、（２）営業外滞在頻度率が８０％以下で、且つ、営業外滞在時間が中央値ＣSTの３倍よりも長い車両ＲＣ、（３）営業外滞在頻度率が８０％よりも大きく、且つ、営業外滞在時間が中央値ＣSTの３倍以下の車両ＲＣ、（４）営業外滞在頻度率が８０％よりも大きく、且つ、営業外滞在時間が中央値ＣSTの３倍よりも長い車両ＲＣの４つのグループに分け、グループ（１）に属する車両ＲＣ以外の車両ＲＣを特別要注意車両として推定するように構成されている。なお、「８０％」や「３倍」は、統計や経験則に基づいて設定された基準値である。
【００６７】
また、ホストコンピュータ１０は、グループ（１）に属する車両ＲＣのうち、営業外滞在頻度率が２０％以下で、且つ、営業外滞在時間が中央値ＣSTの１／３以下の（図１４のＤ群の）車両ＲＣについては、模範車両として特定するように構成されている。なお、「２０％」や「１／３倍以下」も、統計や経験則に基づいて設定された基準値である。
【００６８】
以上の構成によれば、従業者の自宅といった個人情報や、営業先といった営業情報等を、顧客からの申請によって得ることなく、顧客が用いる車両ＲＣ１，ＲＣ２，ＲＣ３，ＲＣ４，…から送信された走行情報および顧客Ｕの所在地情報に基づいて、営業時間内の無駄に該当するか否かを推定するので、個人情報保護や営業秘密保護に配慮した営業支援を行うことができる。
【００６９】
また、多角的な分析を行う上記実施形態１に比して精度は劣るものの、推定された特別要注意車両の情報を、顧客Ｕにおいて、日報等と照らし合わせて、営業時間内の無駄に該当するか否を判断する上での参考にすることで、営業生産性の向上を支援することが可能となる。
【００７０】
（その他の実施形態）
本発明は、実施形態に限定されず、その精神又は主要な特徴から逸脱することなく他の色々な形で実施することができる。
【００７１】
上記実施形態１では、最短ルート算出部１１は、出発地点Ｓと目的地点Ｇとを直線的に結んだルートを最短ルートＲ１，Ｒ２として算出したが、これに限らず、例えば地図情報を利用して、図３（ｂ）に示すように、実際の地形や障害物等を考慮したルートを最短ルートＲ１，Ｒ２として算出してもよい。
【００７２】
また、上記各実施形態では、本発明をレンタル・リース会社ＲＬのサービスに適用したが、これに限らず、例えば自動車会社等における車両を一定数以上購入した顧客へのアフターサービスの一環として、本発明を適用してもよい。
【００７３】
さらに、上記実施形態１では、乖離度ＥSUMが中央値ＣEの３倍よりも大きく、且つ、平均時間ＴAVEが中央値ＣTの３倍よりも長い車両ＲＣを特別要注意車両として特定するようにしたが、乖離度と時間情報とに基づいているのであれば、これに限らず、例えば、非効率ポイント＝（乖離度の係数）×（乖離度Ｅ（または乖離度ＥSUM））＋（走行時間の係数）×（走行時間Ｔ（または平均時間ＴAVE））という算定式を用いて、乖離度の係数と走行時間の係数とに軽重を付けながら、非効率ポイントが基準値以上になった場合に、特別要注意車両として特定するようにしてもよい。
【００７４】
このように、上述の実施形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本発明の範囲内のものである。
【産業上の利用可能性】
【００７５】
本発明によると、限られた情報に基づいて、車両に係る非効率な営業活動に該当するか否かを精度良く特定することができるので、営業生産性向上支援システムに適用して極めて有益である。
【符号の説明】
【００７６】
１０      ホストコンピュータ
１１      最短ルート算出部（最短ルート算出手段）
１２      乖離度算出部（乖離度算出手段）
１３      時間情報算出部（時間情報算出手段）
１４      分析部（分析手段）
Ｅ        乖離度
ＥSUM    乖離度
Ｇ        目的地点
Ｒ        最短ルート
ＲＣ      車両
Ｓ        出発地点
Ｔ        走行時間
ＴAVE    平均時間
Ｕ        顧客
【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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