(57)【要約】      （修正有）【課題】営業活動の担当者に対して有用な情報を確実に提供する。【解決手段】所定の案件の営業活動を担当する担当者の属性に関する情報である属性情報と、所定の案件及びその他の複数の案件の情報が記録された文章である案件文章とに基づき、所定の案件に類似するその他の案件である類似案件を特定する類似案件特定部１０８と、特定した類似案件における営業活動のプロセスを案件文章に基づき特定する営業プロセス分類部１１０と、特定した営業活動のプロセスを示す情報を、所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する提案情報出力部１２０と、を備える。【選択図】図１
2019008530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
営業活動に関する情報を提供する、プロセッサ及びメモリを備える営業支援システムであって、
所定の案件の営業活動を担当する担当者の属性に関する情報である属性情報と、前記所定の案件及びその他の複数の案件の情報が記録された文章である案件文章とに基づき、前記所定の案件に類似する前記その他の案件である類似案件を特定する類似案件特定部と、
前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを前記案件文章に基づき特定する営業プロセス分類部と、
前記特定した営業活動のプロセスを示す情報を、前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する提案情報出力部と、
を備える、営業支援システム。
【請求項２】
前記類似案件特定部は、前記属性情報に基づき、前記案件文章に含まれている単語に対する評価値を算出し、算出した各前記評価値に基づき、前記所定の案件と前記その他の複数の案件のそれぞれとの間の類似度を算出し、算出した各前記類似度に基づき前記類似案件を特定する、請求項１に記載の営業支援システム。
【請求項３】
前記類似案件特定部は、前記その他の複数の案件のうち、少なくとも、最も高い値の前記類似度を算出した案件を前記類似案件として特定する、請求項２に記載の営業支援システム。
【請求項４】
前記営業プロセス分類部は、前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを、前記営業活動の準備段階、前記営業活動の実行段階、及び前記営業活動の最終段階のいずれかに分類することにより特定し、
前記提案情報出力部は、前記特定した類似案件における営業活動のプロセスのうち前記所定の案件における営業活動のプロセスと対応する営業活動のプロセスを取得し、取得した前記類似案件における営業活動のプロセスを示す情報を前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する、請求項１に記載の営業支援システム。
【請求項５】
前記特定した類似案件における営業活動の結果を、前記案件文章に基づき特定する営業結果分類部を備え、
前記提案情報出力部は、前記特定した営業活動の結果を、前記特定した類似案件の営業活動のプロセスを示す情報と共に出力する、請求項１に記載の営業支援システム。
【請求項６】
前記特定した類似案件に関連する情報であり、前記特定した案件文章に基づき特定される関連情報を、所定の情報処理装置から取得する関連情報取得部を備え、
前記提案情報出力部は、前記取得した関連情報を、前記特定した類似案件の営業活動のプロセスを示す情報に対応づけて出力する、請求項１に記載の営業支援システム。
【請求項７】
前記類似案件特定部は、前記担当者の業界又は職種に関する情報の指定を前記属性情報として受け付け、前記業界又は職種に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき前記類似案件を特定する、請求項２に記載の営業支援システム。
【請求項８】
前記類似案件特定部は、前記案件文章に含まれている単語のうち、前記所定の案件の営業活動を行うに際して重要であると判断される単語の指定を前記属性情報として受け付け、前記指定された単語に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき前記類似案件を特定する、請求項２に記載の営業支援システム。
【請求項９】
前記特定した類似案件のうち、前記所定の案件の営業活動を成功させるために重要とさ
れる前記類似案件の指定を前記属性情報として受け付ける提案情報更新部を備え、
前記類似案件特定部は、前記指定された類似案件の情報が記録されている前記案件文章に含まれている単語に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき新たな前記類似案件を特定する、請求項２に記載の営業支援システム。
【請求項１０】
前記類似案件特定部は、前記指定された類似案件の情報が記録されている前記案件文章に含まれている単語のうち、少なくとも、前記案件文章に出現する回数が最も大きい単語に対する前記評価値を算出する、請求項９に記載の営業支援システム。
【請求項１１】
前記特定した類似案件における営業活動の結果を、前記案件文章に基づき特定する営業結果分類部と、
前記特定した類似案件に関連する情報であり、前記特定した案件文章に基づき特定される関連情報を、所定の情報処理装置から取得する関連情報取得部と、
前記特定した類似案件のうち、前記所定の案件の営業活動を成功させるために重要とされる前記類似案件の指定を前記属性情報として受け付ける提案情報更新部とをさらに備え、
前記類似案件特定部は、
前記属性情報に基づき、前記案件文章に含まれている単語に対する評価値を算出し、算出した各前記評価値に基づき、前記所定の案件と前記その他の複数の案件のそれぞれとの間の類似度を算出し、算出した各前記類似度に基づき前記類似案件を特定し、この場合前記類似案件特定部は、前記その他の複数の案件のうち、少なくとも、最も高い値の前記類似度を算出した案件を前記類似案件として特定し、
前記担当者の業界又は職種に関する情報の指定を前記属性情報として受け付け、前記業界又は職種に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき前記類似案件を特定し、
前記案件文章に含まれている単語のうち、前記所定の案件の営業活動を行うに際して重要であると判断される単語の指定を前記属性情報として受け付け、前記指定された単語に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき前記類似案件を特定し、
前記提案情報更新部により前記指定された類似案件の情報が記録されている前記案件文章に含まれている単語に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき新たな前記類似案件を特定し、この場合、前記類似案件特定部は、前記指定された類似案件の情報が記録されている前記案件文章に含まれている単語のうち、少なくとも、前記案件文章に出現する回数が最も大きい単語に対する前記評価値を算出し、
前記営業プロセス分類部は、前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを、前記営業活動の準備段階、前記営業活動の実行段階、及び前記営業活動の最終段階のいずれかに分類することにより特定し、この場合前記提案情報出力部は、前記特定した類似案件における営業活動のプロセスのうち前記所定の案件における営業活動のプロセスと対応する営業活動のプロセスを取得し、取得した前記類似案件における営業活動のプロセスを示す情報を前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力し、
前記提案情報出力部は、
前記営業結果分類部が前記特定した営業活動の結果を、前記特定した類似案件の営業活動のプロセスを示す情報と共に出力し、
前記関連情報取得部が前記取得した関連情報を、前記特定した類似案件の営業活動のプロセスを示す情報に対応づけて出力する、
請求項１に記載の営業支援システム。
【請求項１２】
営業活動に関する情報を提供する営業支援方法であって、
プロセッサ及びメモリを備える情報処理装置が、
所定の案件の営業活動を担当する担当者の属性に関する情報である属性情報と、前記所定の案件及びその他の複数の案件の情報が記録された文章である案件文章とに基づき、前
記所定の案件に類似する前記その他の案件である類似案件を特定する類似案件特定処理と、
前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを前記案件文章に基づき特定する営業プロセス分類処理と、
前記特定した営業活動のプロセスを示す情報を、前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する提案情報出力処理と、
を備える、営業支援方法。
【請求項１３】
前記類似案件特定処理は、前記属性情報に基づき、前記案件文章に含まれている単語に対する評価値を算出し、算出した各前記評価値に基づき、前記所定の案件と前記その他の複数の案件のそれぞれとの間の類似度を算出し、算出した各前記類似度に基づき前記類似案件を特定する処理を含む、請求項１２に記載の営業支援方法。
【請求項１４】
営業活動に関する情報を提供する営業支援プログラムであって、
プロセッサ及びメモリを備える情報処理装置に、
所定の案件の営業活動を担当する担当者の属性に関する情報である属性情報と、前記所定の案件及びその他の複数の案件の情報が記録された文章である案件文章とに基づき、前記所定の案件に類似する前記その他の案件である類似案件を特定する類似案件特定処理と、
前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを前記案件文章に基づき特定する営業プロセス分類処理と、
前記特定した営業活動のプロセスを示す情報を、前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する提案情報出力処理と、
を実行させる、営業支援プログラム。
【請求項１５】
前記類似案件特定処理は、前記属性情報に基づき、前記案件文章に含まれている単語に対する評価値を算出し、算出した各前記評価値に基づき、前記所定の案件と前記その他の複数の案件のそれぞれとの間の類似度を算出し、算出した各前記類似度に基づき前記類似案件を特定する処理を含む、請求項１４に記載の営業支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、営業支援システム、営業支援方法、及び営業支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、顧客に対する営業活動の内容は、最終的な契約成立に至る見込みの程度によって大きく異なる。したがって、営業活動の担当者が営業活動に関して十分な経験や技術を有していない場合、どのような行動をとるべきかを判断するため、営業活動に関する情報を収集することが必要である。しかし、営業活動の担当者は、有益な情報の取得に難儀しており、そのため営業活動を効率的に遂行できず、結果として失注につながっている場合が多い。
【０００３】
そこで、特許文献１のように、営業活動をプレ活動、見積、入札、及び契約といった複数の段階に分け、現在担当している案件から進捗状況を分析し、現在担当している案件と類似する案件を探索する方法が提案されている。
【０００４】
また、担当者が営業活動に有益な情報を取得する方法として、特許文献２のように、案件情報が役立ったかを担当者が選択し、多くの担当者が役立つと選択した案件情報を「役立ち度」が高い案件として、担当者へ通知する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−１０２６２号公報
【特許文献２】特開２００８−７７６０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１では、担当者が自身に有益な類似案件を取得するために、現在の案件の特徴となるキーワード（顧客名、製品・サービス名等）で他の案件を検索することはできるが、検索の仕方によっては適切な案件を見逃す可能性がある。例えば、金融業界に属する顧客に対して、過去にクラウドサービスの提案がされたかを調べるために、検索キーワードを「金融」「クラウドサービス」等として類似する案件を検索したとしても、自身が担当する案件の内容や進捗状況によっては、適切な案件の情報が提示されない場合がある。また、営業活動の内容はその活動の段階（プロセス）によって大きく異なるので、特許文献１では、検索した過去の複数の案件の中から現在の案件の進捗状況と合致した営業活動を見つけるため、多くの工数が必要となる可能性がある。
【０００７】
一方、特許文献２によれば、営業活動のプロセスごとに現在の案件と類似する過去の案件を検索し、多くの担当者が役立つと選択した案件情報を、「役立ち度」が高い案件として通知することとしているが、担当者の属性（業界、職種等）によっては、案件を検索している担当者自身に役に立つ案件が検索されるとは限らない。
【０００８】
本発明はこのような現状に鑑みてなされたものであり、その目的は、営業活動の担当者に対して有用な情報を確実に提供することが可能な営業支援システム、営業支援方法、及び営業支援プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するための本発明の一つは、営業活動に関する情報を提供する、プロセ
ッサ及びメモリを備える営業支援システムであって、所定の案件の営業活動を担当する担当者の属性に関する情報である属性情報と、前記所定の案件及びその他の複数の案件の情報が記録された文章である案件文章とに基づき、前記所定の案件に類似する前記その他の案件である類似案件を特定する類似案件特定部と、前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを前記案件文章に基づき特定する営業プロセス分類部と、前記特定した営業活動のプロセスを示す情報を前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する提案情報出力部と、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、営業活動の担当者に対して有用な情報を確実に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本実施形態に係る営業支援システム１０２の構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、営業支援システム１０２における各情報処理装置が備えるハードウェアの一例を説明する図である。
【図３】図３は、案件情報ＤＢ１０５の一例を示す図である。
【図４】図４は、ユーザ属性ＤＢ１１２の一例を示す図である。
【図５】図５は、案件単語リストＤＢ１１３の一例を示す図である。
【図６】図６は、重み付けＤＢ１１４の一例を示す図である。
【図７】図７は、営業プロセス分類ＤＢ１１５の一例を示す図である。
【図８】図８は、関連情報ＤＢ１１６の一例を示す図である。
【図９】図９は、プロセス特定ＤＢ１２２の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、有益案件判定ＤＢ１２３の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、営業支援システム１０２において行われる処理の一例の概要を示す図である。
【図１２】図１２はユーザ登録処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１３】図１３は、案件登録処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１４】図１４は、類似案件抽出処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１５】図１５は、提案情報配信処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１６】図１６は、ユーザ端末１０１に出力される検索画面の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、有益案件判定処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１８】図１８は、重み付け処理の詳細を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を実施するための形態を、図面を参照しつつ説明する。
【００１３】
＜＜システム構成＞＞
図１は、本実施形態に係る営業支援システム１０２の構成の一例を示す図である。同図に示すように、営業支援システム１０２では、所定の案件（以下、対象案件という。）の営業活動を担当する担当者であるユーザ５０（例えば、営業担当、システムエンジニア（ＳＥ：System Engineer））は、自身の属性に関する情報（以下、属性情報という。例え
ば、業界、職種。詳細は後述する。）をユーザ属性ＤＢ１１２（ＤＢ：データベース。以下同じ。）に登録する。すると、営業支援システム１０２は、対象案件に類似する他の案件（以下、類似案件という。）を、他のユーザ５０が作成した営業活動の日報等の文章（以下、案件文章という。）に基づいて特定する。そして、営業支援システム１０２は所定の計算を行うことで、類似案件の案件文章から、類似案件の営業活動の結果（受注・失注・継続中等）や類似案件における営業活動のプロセス（受注活動、見積り、契約締結等）
を特定し、これらをユーザ５０に提供する。このように、営業支援システム１０２は、ユーザ５０の属性に基づいて類似案件を特定することで、ユーザ５０の属性に即した類似案件を特定することができる。これにより、ユーザ５０は、営業活動のプロセスごとに最適な営業活動を実施し、顧客に対してきめ細かい提案をすることができる。
【００１４】
具体的には、図１に示すように、営業支援システム１０２は、各ユーザ５０が担当した案件を管理する案件管理サーバ１０３、類似案件を抽出する類似案件抽出サーバ１０６、類似案件の情報をユーザ５０に提供する提案情報提供サーバ１１７、ユーザ５０が属する会社等の組織が管理する情報処理装置（例えば、ＷＥＢサーバ）である自社サイト１２４、ユーザ５０が属する組織と競合する他の組織（会社等）の組織が管理する情報処理装置（例えば、ＷＥＢサーバ）である競合サイト１２６（競合サイトＡ、競合サイトＢ）、及び、各ユーザ５０が営業支援システム１０２にアクセスするために使用するユーザ端末１０１（例えば、パーソナルコンピュータ（PC： Personal Computer）、スマートフォン（Smartphone）、タブレット端末等）の各情報処理装置を含んで構成されている。
【００１５】
図２は、営業支援システム１０２における各情報処理装置（案件管理サーバ１０３、類似案件抽出サーバ１０６、提案情報提供サーバ１１７、ユーザ端末１０１、自社サイト１２４、及び競合サイト１２６）が備えるハードウェアの一例を説明する図である。同図に示すように、各情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ
５１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などの主記憶装置５２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置５３と、キーボード、マウス、タッチパネルなどからなる入力装置５４と、モニタ（ディスプレイ）などからなる出力装置５５と、他の情報処理装置と通信を行う通信装置５６とを備える。
【００１６】
＜＜機能＞＞
次に、各情報処理装置が備える機能について説明する。なお、以下に説明する各情報処理装置の機能は、各情報処理装置のハードウェアによって、もしくは、各情報処理装置のプロセッサが、プロセッサやメモリに記憶されている各プログラムを読み出して実行することにより実現される。また、これらのプログラムは、例えば、二次記憶デバイスや不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤなどの記憶デバイス、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤなどの、計算機で読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納される。
【００１７】
まず、案件管理サーバ１０３の機能について説明する。
＜案件管理サーバ＞
図１に示すように、案件管理サーバ１０３は、案件情報管理部１０４を備える。案件情報管理部１０４は、各ユーザ５０が担当する又は担当した営業活動の各案件に関する情報（以下、案件情報という。）を管理する。案件情報は、案件情報ＤＢ１０５に記憶される。
ここで、案件情報ＤＢ１０５について説明する。
【００１８】
（案件情報ＤＢ）
図３は、案件情報ＤＢ１０５の一例を示す図である。同図に示すように、案件情報ＤＢ１０５は、案件ごとに割り当てられた識別子（以下、案件ＩＤという。）が格納される案件ＩＤ４０１、案件ＩＤ４０１の案件における顧客の名称が格納される顧客名４０２、案件ＩＤ４０１の案件の名称が格納される案件名４０３、及び、案件ＩＤ４０１の案件において作成された日報等の文章（案件文章）が格納される日報４０４の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードから構成される。日報４０４には、案件文章に加えて、案件文章が作成された日付の情報が含まれていてもよい。
次に、類似案件抽出サーバ１０６の機能について説明する。
【００１９】
＜類似案件抽出サーバ＞
図１に示すように、類似案件抽出サーバ１０６は、ユーザ登録処理部１０７、類似案件特定部１０８、営業結果分類部１０９、営業プロセス分類部１１０、及び関連情報取得部１１１の各機能を備える。
【００２０】
ユーザ登録処理部１０７は、ユーザ５０の属性情報を登録する。属性情報は、ユーザ属性ＤＢ１１２に格納される。
【００２１】
（ユーザ属性ＤＢ）
ここで、ユーザ属性ＤＢ１１２について説明する。
図４は、ユーザ属性ＤＢ１１２の一例を示す図である。同図に示すように、ユーザ属性ＤＢ１１２は、ユーザ５０（担当者）ごとに割り当てられた識別子（以下、ユーザＩＤという。）が格納されるユーザＩＤ３０１、ユーザＩＤ３０１の担当者が属する業界を特定する情報が格納される業界３０２、ユーザＩＤ３０１の担当者の職種を特定する情報が格納される職種３０３、ユーザＩＤ３０１の担当者が担当案件の営業活動を成功させるために重要と判断した（有益であると判断した）案件（以下、有益案件という。）の案件ＩＤ（以下、有益案件ＩＤという。）が格納される有益案件ＩＤ３０４、及び、ユーザＩＤ３０１の担当者等が対象案件の営業活動を行うに際して重要であると判断した単語（以下、注目単語という。）が格納される気になる単語３０５の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードから構成される。なお、有益案件ＩＤ３０４において、有益案件が登録されていない場合は、「−」が格納される。
【００２２】
なお、業界３０２、職種３０３、有益案件ＩＤ３０４、及び気になる単語３０５の各項目は、例えば、ユーザ５０によって指定される（入力される）。
【００２３】
次に、図１に示すように、類似案件特定部１０８は、所定の案件（対象案件）の営業活動を担当する担当者（ユーザ５０）の属性に関する情報である属性情報と、前記所定の案件及びその他の複数の案件の情報が記録された文章である案件文章とに基づき、前記所定の案件に類似する前記その他の案件である類似案件を特定する。
【００２４】
具体的には、前記類似案件特定部１０８は、前記属性情報に基づき、前記案件文章に含まれている単語に対する評価値（単語パラメータ）を算出し、算出した各前記評価値に基づき、前記所定の案件と前記その他の複数の案件のそれぞれとの間の類似度を算出し、算出した各前記類似度に基づき前記類似案件を特定する
【００２５】
なお、前記類似案件特定部１０８は、前記その他の複数の案件のうち、少なくとも、最も高い値の前記類似度を算出した案件（本実施形態では、対象案件との類似度が高かった１０件の案件）を前記類似案件として特定する。
【００２６】
また、前記類似案件特定部１０８は、前記担当者の業界又は職種に関する情報の指定を前記属性情報として受け付け、前記業界又は職種に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき前記類似案件を特定する。
【００２７】
また、前記類似案件特定部１０８は、前記案件文章に含まれている単語のうち、前記所定の案件の営業活動を行うに際して重要であると判断される単語（注目単語）の指定を前記属性情報として受け付け、前記指定された単語に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき前記類似案件を特定する
【００２８】
なお、前記の類似度の計算例としては、文章同士を比較する際に用いられる計算手法であるコサイン類似度が挙げられる。コサイン類似度は、例えば、対象案件の案件文章を構成する各単語の評価値（単語パラメータ）より表されるベクトル、及び、過去の案件の案件文章を構成する各単語の単語パラメータに表されるベクトルがなす角のコサインである。このコサイン類似度は、その値が１に近づくほど両文章が類似することを示す。なお、類似度の算出方法はコサイン類似度に限られず、他の計算手法を用いてもよい。
【００２９】
ここで、類似案件特定部１０８が類似度を算出する際に参照する、案件単語リストＤＢ１１３及び重み付けＤＢ１１４について説明する。
【００３０】
（案件単語リストＤＢ、重み付けＤＢ）
図５は、案件単語リストＤＢ１１３の一例を示す図である。同図に示すように、案件単語リストＤＢ１１３は、案件ＩＤが格納される案件ＩＤ５０１、案件ＩＤ５０１の案件における案件文章に含まれている単語（以下、案件単語という。）が格納される単語５０２、及び、単語５０２が示す単語が案件ＩＤ５０１が示す案件における案件文章に出現した回数を示す数値（本実施形態では、ＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）とする。）が格納されるＴＦ−ＩＤＦ５０３の各項目を有する、少なくとも１
つ以上のレコードから構成される。なお、ＴＦとは、ある文章中にある単語が現れた回数である。ＩＤＦは文章全体でその単語が現れた回数の対数値である。なお、ＴＦ−ＩＤＦは、単語の出現回数の数値化の一例であり、数値化には他の計算手法が用いられてもよい。
【００３１】
次に、図６は、重み付けＤＢ１１４の一例を示す図である。同図に示すように、重み付けＤＢ１１４は、案件ＩＤが格納される案件ＩＤ６０１、案件ＩＤ６０１の案件を担当した担当者のユーザＩＤが格納されるユーザＩＤ６０２、案件ＩＤ６０１の案件における案件単語が格納される単語６０３、及び、単語６０３の単語の評価値に対する重み付けの数値が格納される重み付け６０４の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードから構成される。すなわち、重み付けの数値は、修正した評価値を算出するためのパラメータである。
【００３２】
修正した評価値の計算方法としては、例えば、各単語と、所定の業界又は職種においてその各単語が使用される頻度とを対応づけた所定のデータベースを参照することで、ある単語が所定の業界又は職種において使用される頻度が高い単語であると判断した場合は、その単語の評価値を２倍にする方法が挙げられる。また、ある単語が有益案件において作成された案件文章に含まれる単語である場合は、その単語のＴＦ−ＩＤＦ（評価値）が当該案件の全単語のＴＦ−ＩＤＦの上位３位までにあれば、その単語の評価値を２倍にする方法がある。また、ある単語が、ユーザ属性ＤＢ１１２に登録されている気になる単語３０５が示す単語に該当する場合には、その単語のＴＦ−ＩＤＦを２（２倍）とする方法がある。なお、修正した評価値の計算方法はこれに限らず、他の計算手法を用いてもよい。
【００３３】
次に、図１に示すように、営業結果分類部１０９は、前記所定の案件及び前記特定した類似案件における営業活動の結果を、前記案件文章に基づき特定する。
【００３４】
営業プロセス分類部１１０は、類似案件特定部１０８が前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを前記案件文章に基づき特定する。
【００３５】
具体的には、前記営業プロセス分類部１１０は、類似案件特定部１０８が前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを、前記営業活動の準備段階、前記営業活動の実行段階、及び前記営業活動の最終段階のいずれかに分類することにより特定する。
【００３６】
本実施形態では、準備段階として受注活動（プレ活動）、実行段階として費用の見積り（以下、見積りという。）、最終段階として契約の締結（以下、契約締結という。）があるものとする。
【００３７】
営業プロセス分類部１１０は、特定したこれらの営業活動のプロセスを、営業プロセス分類ＤＢ１１５に格納する。
【００３８】
ここで、営業プロセス分類ＤＢ１１５について説明する。
（営業プロセス分類ＤＢ）
図７は、営業プロセス分類ＤＢ１１５の一例を示す図である。同図に示すように、営業プロセス分類ＤＢ１１５は、対象案件の案件ＩＤが格納される案件ＩＤ７０１、類似案件の案件ＩＤが格納される過去案件ＩＤ７０２、過去案件ＩＤ７０２の案件を担当したユーザ５０のユーザＩＤが格納されるユーザＩＤ７０３、案件ＩＤ７０１の対象案件と過去案件ＩＤ７０２の類似案件との間の類似度が格納される類似度７０４、過去案件ＩＤ７０２の類似案件の営業結果（詳細は後述）が格納される結果７０５、過去案件ＩＤ７０２の類似案件における営業活動のプロセスのうちプレ活動における案件文章が格納されるプレ活動７０６、過去案件ＩＤ７０２の類似案件における営業活動のプロセスのうち見積りにおける案件文章が格納される見積り７０７、及び、過去案件ＩＤ７０２の類似案件における営業活動のプロセスのうち契約締結における案件文章が格納される項目（不図示）の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードから構成される。
【００３９】
次に、図１に示すように、関連情報取得部１１１は、類似案件特定部１０８が前記特定した類似案件に関連する情報であり、前記特定した案件文章に基づき特定される関連情報を、所定の情報処理装置（自社サイト１２４、競合サイト１２６等）から取得する。
【００４０】
具体的には、関連情報取得部１１１は、関連情報を、自社サイト１２４に記憶されている自社情報格納ＤＢ１２５（例えば、ユーザ５０が所属する会社のＷＥＢサイト）、又は競合サイト１２６に記憶されている競合情報格納ＤＢ１２７（例えば、ユーザ５０が所属する会社の競合会社のＷＥＢサイト）の各データベースから、クローリング（Crawling）によって取得する。なお、関連情報取得部１１１は、各データベースに記憶されている情報が関連情報か否かを、例えば、案件文章に含まれる各単語と、関連情報を示す各単語とを対応づけて記憶した所定のデータベースに基づき判断する。
【００４１】
関連情報は、例えば、営業活動の対象である製品もしくはサービス、その製品もしくはサービスに関するセミナ、又は、その製品もしくはサービスに関する展示会の情報等である。
【００４２】
関連情報取得部１１１は、取得した関連情報を関連情報ＤＢ１１６に格納する。
【００４３】
（関連情報ＤＢ）
ここで、関連情報ＤＢ１１６について説明する。
図８は、関連情報ＤＢ１１６の一例を示す図である。同図に示すように、関連情報ＤＢ１１６は、対象案件の案件ＩＤが格納される案件ＩＤ８０１、類似案件の案件ＩＤが格納される過去案件ＩＤ８０２、過去案件ＩＤ８０２が示す類似案件を担当したユーザ５０のユーザＩＤが格納されるユーザＩＤ８０３、及び、過去案件ＩＤ７０２が示す類似案件に関連する関連情報が格納されるサービス８０４の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードから構成される。なお、サービス８０４には、関連情報と共に、その関連情報がＷＥＢサイトに公開された日付等が記憶される。
【００４４】
次に、提案情報提供サーバ１１７の機能について説明する。
＜提案情報提供サーバ＞
図１に示すように、提案情報提供サーバ１１７は、案件プロセス特定部１１８、提案情報生成部１１９、及び提案情報出力部１２０の各機能を備える。
【００４５】
案件プロセス特定部１１８は、対象案件における所定の時点の（例えば現在の）営業活動のプロセスを特定し、特定した結果をプロセス特定ＤＢ１２２に格納する。
【００４６】
（プロセス特定ＤＢ）
ここで、プロセス特定ＤＢ１２２について説明する。
図９は、プロセス特定ＤＢ１２２の一例を示す図である。同図に示すように、プロセス特定ＤＢ１２２は、案件ＩＤが格納される案件ＩＤ９０１、案件ＩＤ９０１の案件を担当したユーザ５０のユーザＩＤが格納されるユーザＩＤ９０２、案件ＩＤ９０１の案件における営業プロセスを特定する情報が格納されるステータス９０３、及び、ステータス９０３が示す営業活動のプロセスにおける案件文章が格納される日報９０４の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードから構成される。なお、日報９０４には、案件文章に加えて、案件文章が作成された日付の情報が格納されていてもよい。
【００４７】
次に、図１に示すように、提案情報生成部１１９は、ユーザ５０に配信する、対象案件に類似する類似案件を表示した画面（以下、検索画面という）を生成する。検索画面は、以下のようにして出力される。
【００４８】
提案情報出力部１２０は、営業プロセス分類部１１０が前記特定した営業活動のプロセスを示す情報（類似案件の情報）を、前記所定の案件（対象案件）における営業活動のプロセスに対応づけて出力する。
【００４９】
例えば、前記提案情報出力部１２０は、営業プロセス分類部１１０が前記特定した類似案件における営業活動のプロセスのうち前記所定の案件における営業活動のプロセスと対応する営業活動のプロセスを取得し、取得した前記類似案件における営業活動のプロセスを示す情報を前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する。
【００５０】
また、例えば、前記提案情報出力部１２０は、営業結果分類部１０９が前記特定した営業活動の結果を、営業プロセス分類部１１０が前記特定した類似案件の営業活動のプロセスを示す情報と共に出力する。
【００５１】
なお、本実施形態では、営業活動の結果には、受注、失注、及び継続中があるものとする。
【００５２】
また、例えば、前記提案情報出力部１２０は、関連情報取得部１１１が前記取得した関連情報を、類似案件特定部１０８が前記特定した類似案件の営業活動のプロセスを示す情報に対応づけて出力する。
【００５３】
次に、提案情報更新部１２１は、類似案件特定部１０８が前記特定した類似案件のうち、前記所定の案件（対象案件）の営業活動を成功させるために重要とされる前記類似案件（有益案件）の指定を前記属性情報として受け付ける。この場合、前記類似案件特定部１０８は、前記指定された類似案件の情報が記録されている前記案件文章に含まれている単語に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき新たな前記類似案件を特定する。
【００５４】
具体的には、前記類似案件特定部１０８は、前記指定された類似案件の情報が記録されている前記案件文章に含まれている単語のうち、少なくとも、前記案件文章に出現する回
数が最も大きい単語に対する前記評価値を算出する。例えば、類似案件特定部１０８は、指定された類似案件の案件文章における単語のうちその評価値（ＴＦ―ＩＤＦ）が高い上位３件の単語に対する評価値を算出する。
【００５５】
提案情報更新部１２１は、指定を受け付けた類似案件の情報を、有益案件判定ＤＢ１２３に格納する。
【００５６】
ここで、有益案件判定ＤＢ１２３について説明する。
（有益案件判定ＤＢ）
図１０は、有益案件判定ＤＢ１２３の一例を示す図である。同図に示すように、有益案件判定ＤＢ１２３は、対象案件の案件ＩＤが格納される案件ＩＤ１００１、類似案件の案件ＩＤが格納される過去案件ＩＤ１００２、過去案件ＩＤ１００２が示す類似案件を担当したユーザ５０のユーザＩＤが格納されるユーザＩＤ１００３、案件ＩＤ１００１が示す案件の案件文章と過去案件ＩＤ１００２が示す案件の案件文章との間の類似度が格納される類似度１００４、過去案件ＩＤ１００２が示す案件の営業活動の結果を示す情報が格納される結果１００５、過去案件ＩＤ１００２が示す案件が有益案件であるか否かを示す情報が格納される有益１００６、過去案件ＩＤ１００２が示す案件の営業活動のうちプレ活動における案件文章が格納されるプレ活動１００７、過去案件ＩＤ１００２の案件の営業活動のうち見積りにおける案件文章が格納される見積り１００８、過去案件ＩＤ１００２が示す案件に関連する関連情報が格納されるサービス１００９の各項目を有する、少なくとも１つ以上のレコードから構成される。なお、プレ活動１００７及び見積り１００８には、案件文章に加えて、案件文章が作成された日付の情報が含まれていてもよい。
【００５７】
＜＜処理＞＞
次に、営業支援システム１０２において行われる処理について説明する。
図１１は、営業支援システム１０２において行われる処理の一例の概要を示す図である。この処理は、例えば、営業支援システム１０２が起動した際に開始される。
【００５８】
まず、ユーザ端末１０１は、自身の属性情報を登録しようとするあるユーザ５０からの、属性情報の登録の指示の入力を受け付け、登録指示の入力があると、その登録指示を、類似案件抽出サーバ１０６に送信する（ｓ１０１）。この登録指示を受信した類似案件抽出サーバ１０６は、属性情報の登録処理（以下、ユーザ登録処理という。）を実行し（ｓ１８０１）、その後、ユーザ登録処理が終了した旨を、登録の指示を送信してきたユーザ端末１０１に送信する（ｓ１０３）。
【００５９】
ここで、ユーザ登録処理について説明する。
＜ユーザ登録処理＞
図１２はユーザ登録処理の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、まずユーザ登録処理部１０７は、ユーザ端末１０１から送信されてきた登録指示に付帯するユーザＩＤを確認することにより、ユーザ属性ＤＢ１１２に前記ユーザＩＤのレコードが既に登録されているかを確認する（ｓ１１０１、ｓ１１０２）。
【００６０】
前記ユーザＩＤのレコードが登録されている場合は（ｓ１１０２：Ｙｅｓ）、ユーザ登録処理部１０７はユーザ登録処理を終了する（ｓ１１０４）。これに対して、前記ユーザＩＤのレコードが登録されていない場合は（ｓ１１０２：Ｎｏ）、ユーザ登録処理部１０７は、前記ユーザＩＤのユーザ５０の属性情報の登録を行い（ｓ１１０３）、その後ユーザ登録処理は終了する（ｓ１１０４）。
【００６１】
具体的には、例えば、ユーザ登録処理部１０７は、前記ユーザＩＤを送信してきたユーザ端末１０１に対して、ユーザ属性ＤＢ１１２の各項目の情報の指定（入力）を受け付け
る画面を送信し、ユーザ５０からの情報の指定（入力）を受け付ける。そしてユーザ登録処理部１０７は、ユーザ属性ＤＢ１１２に、前記ユーザＩＤに係る新たなレコードを生成し、生成したレコードの各項目に前記指定（入力）された情報を格納する。
【００６２】
例えば、図４に示すように、ユーザ属性ＤＢ１１２には、ユーザＩＤが「１」、業界が「金融」、職種が「営業」、有益案件の案件ＩＤが「２」「５」、及び、注目単語が「Ａサービス」「ＥＲＰ」「見積り」である新たなレコードが生成される。なお、有益案件が指定されていない場合には、ユーザＩＤが「４」のレコードに示すように、有益案件ＩＤ３０４に、「―」が格納される。
【００６３】
次に、図１１に示すように、ユーザ端末１０１は、案件情報を登録しようとするあるユーザ５０からの、案件情報を登録の指示の入力を受け付け、登録指示の入力があると、その登録指示を、類似案件抽出サーバ１０６に送信する（ｓ１０４）。この登録指示を受信した案件管理サーバ１０３は、ユーザ５０の案件情報の登録処理（以下、案件登録処理という。）を実行し（ｓ１８０２）、この処理の実行後、案件登録処理が終了した旨をユーザ端末１０１に送信する（ｓ１０６）。
【００６４】
ここで、案件登録処理について説明する。
＜案件登録処理＞
図１３は、案件登録処理の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、案件情報管理部１０４は、案件情報の登録を行ってその結果を案件情報ＤＢ１０５に格納する（ｓ１２０１）。その後、案件登録処理は終了する（ｓ１２０２）。
【００６５】
具体的には、例えば、案件情報管理部１０４は、ユーザ端末１０１から送信されてきた登録指示に付帯するユーザＩＤを確認することにより、そのユーザＩＤを送信してきたユーザ端末１０１に対して、案件情報ＤＢ１０５の各項目が示す案件の情報の入力を受け付ける画面を送信し、ユーザ５０からの案件の情報の入力を受け付ける。そして案件情報管理部１０４は、入力された案件が新規の案件の場合は、案件情報ＤＢ１０５に、新たな案件ＩＤのレコードを生成し、生成したレコードの各項目に前記入力された案件の情報を格納する。一方、入力された案件が既存の案件の場合、案件情報管理部１０４は、案件情報ＤＢ１０５に、対応する案件のレコードの各項目に前記の入力された情報を格納する。
【００６６】
図３に示す例では、案件情報ＤＢ１０５に、新規の案件として、案件ＩＤが「１」、顧客名が「Ａ社」、案件の名称が「Ａ案件」、及び案件文章が「２０１６／１０／２２：営業とＳＥで打合せを実施し、Ａサービスを紹介することに決定」の情報が登録される。既存の案件の場合は、例えば、案件文章として、「２０１６／１０／３１：顧客へＡサービスを紹介し、概算見積りの依頼を受ける」が追加登録される。
【００６７】
次に、図１１に示すように、類似案件抽出サーバ１０６は、類似案件を抽出する処理（以下、類似案件抽出処理という。）を実行する（ｓ１８０３）。すなわち、類似案件抽出サーバ１０６は、案件管理サーバ１０３に登録されている案件情報に基づき類似案件を抽出すると共に、外部サイトから関連情報を取得する。
【００６８】
類似案件抽出処理は、例えば、自身の担当する案件（対象案件）に類似する案件を検索したいユーザ５０（以下、本件ユーザという。）によりユーザ端末１０１に対して所定の検索指示が、入力が行われたことを契機に開始される。なお、この処理は、バッチ処理（予め設定されたタイミング、又は予め設定された時間間隔で行う処理）として行われてもよい。
【００６９】
＜類似案件抽出処理＞
ここで、類似案件抽出処理について説明する。
【００７０】
図１４は、類似案件抽出処理の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、まず類似案件特定部１０８は、本件ユーザのユーザ端末１０１から検索指示を受信すると、対象案件の情報の入力を受け付ける所定の画面をそのユーザ端末１０１に表示させることにより、対象案件の入力を受け付ける（ｓ１３００）。具体的には、例えば、類似案件特定部１０８は、対象案件の案件ＩＤの入力を受け付ける画面を本件ユーザのユーザ端末１０１に出力し、そのユーザ端末１０１に入力された案件ＩＤを対象案件の案件ＩＤとして記憶する。
【００７１】
類似案件特定部１０８は、案件情報ＤＢ１０５を取得し、取得した案件情報ＤＢ１０５に含まれる案件文章を複数の単語に分割する（ｓ１３０１）。そして、類似案件特定部１０８は、分割した単語のそれぞれの評価値（ＴＦ−ＩＤＦ）を算出し、算出した各評価値（ＴＦ−ＩＤＦ）を案件単語リストＤＢ１１３に格納する（ｓ１３０２）。
【００７２】
図５に示す例では、類似案件特定部１０８は、案件ＩＤが「１」の日報の文章を、「営業」「ＳＥ」等の単語に分割し、「営業」のＴＦ−ＩＤＦを「０．１」と、「ＳＥ」のＴＦ−ＩＤＦを「０．２」と算出し、これらの算出結果を案件単語リストＤＢ１１３に格納する。
【００７３】
次に、類似案件特定部１０８は、ｓ１３０２でＴＦ−ＩＤＦを算出した各単語について、それぞれの単語のＴＦ−ＩＤＦに対する重み付けの計算（修正した評価値の算出）を行い、重み付けを行った値（修正した評価値）を重み付けＤＢ１１４に格納する処理（以下、重み付け処理という。）を実行する（ｓ１３０３）。
【００７４】
図４、５、６に示す例では、類似案件特定部１０８は、案件ＩＤが「１」の案件文章に含まれる各単語の評価値に対して、ユーザ属性ＤＢ１１２におけるユーザＩＤ「１」のレコードの情報（業界が「金融」、職種が「営業」、有益案件の案件ＩＤが「２」及び「５」、注目単語が「Ａサービス」、「ＥＲＰ」、「見積り」等）に基づく重み付けの計算を行い、その計算結果を重み付けＤＢ１１４に格納する。なお、重み付け処理の詳細は後述する。
【００７５】
次に、類似案件特定部１０８は、ｓ１３０３で算出した各単語の評価値に基づき、対象案件の案件文章とその他の各案件の案件文章との間の類似度を算出する（ｓ１３０４）。
【００７６】
図６、７に示す例では、類似案件特定部１０８は、対象案件の案件ＩＤが「１」、類似案件の案件ＩＤが「２」である場合、重み付けＤＢ１１４において双方の案件に関して登録されている、「営業」や「ＳＥ」といった単語の評価値に基づきコサイン類似度を算出し、算出した類似度を営業プロセス分類ＤＢ１１５の類似度７０４に格納する。
【００７７】
そして、類似案件特定部１０８は、算出した各類似度においてその値が上位１０件の類似度を特定し、特定した類似度を算出した案件文章に係る案件（合計１０件の案件）を類似案件として特定する（ｓ１３０４）。
【００７８】
そして、営業結果分類部１０９は、ｓ１３０４で特定した類似案件の案件文章の各単語を参照することで、その案件文章に対応する営業活動の結果を特定する（ｓ１３０５）。
【００７９】
具体的には、例えば、営業結果分類部１０９は、特定した案件の案件文章に含まれる単語に、営業活動が受注、失注、又は継続中であるかを示す単語が含まれているか否か（又は何個含まれているか等）を判断することによって、営業活動の結果を特定する。
【００８０】
図７に示す例では、営業結果分類部１０９は、営業プロセス分類ＤＢ１１５において、対象案件の案件ＩＤが「１」であり、類似案件の案件ＩＤが「２」であり、ユーザＩＤが「１」である案件文章のレコードがある場合、案件ＩＤが「２」の案件文章には受注に関する単語が含まれることから（例えば、「最終決定を行う」）、営業プロセス分類ＤＢ１１５の結果７０５に「受注」を登録する。
【００８１】
また、営業プロセス分類部１１０は、ｓ１３０４で特定した類似案件における各案件文章の各単語を参照することで、各案件文章に対応する営業活動のプロセスを特定する（ｓ１３０６）。
【００８２】
具体的には、例えば、営業プロセス分類部１１０は、ｓ１３０４で特定した類似案件の各案件文章に、営業活動のプロセス（例えば、プレ活動、見積り、又は契約締結）に関する単語が含まれているか否か（又は何個含まれているか等）を判断することによって、各案件文章における営業活動のプロセスを特定する。なお、例えば、特定した営業活動のプロセスが「プレ活動」の場合、営業プロセス分類部１１０は、その営業活動のプロセスを特定した案件文章をプレ活動７０６に格納し、特定した営業活動のプロセスが「見積り」の場合、営業プロセス分類部１１０は、その営業活動のプロセスを特定した案件文章を見積り７０７に格納する。
【００８３】
図３、７に示す例では、案件情報ＤＢ１０５において案件ＩＤが「２」である類似案件における案件文章は、「プレ活動」及び「見積り」の案件文章を含むので、営業プロセス分類部１１０は、これらの案件文章を、営業プロセス分類ＤＢ１１５のプレ活動７０６及び見積り７０７に格納する。
【００８４】
次に、関連情報取得部１１１は、ｓ１３０６で取得した類似案件の案件文章に基づき、類似案件に関連する関連情報を取得する（ｓ１３０７）。
【００８５】
具体的には、例えば、関連情報取得部１１１は、営業プロセス分類ＤＢ１１５において類似案件の案件文章が格納されているプレ活動７０６や見積り７０７等から、自社又は競合他社の製品、サービス、セミナ、展示会等の名称を示す単語を抽出し、抽出した単語に関連する単語が自社サイト１２４の自社情報格納ＤＢ１２５又は競合サイト１２６の競合情報格納ＤＢ１２７に格納されているか否かを検索し、その単語を関連情報として取得する。そして、関連情報取得部１１１は、取得した関連情報を関連情報ＤＢ１１６のサービス８０４に格納する。
【００８６】
図３、７、８に示す例では、対象案件の案件ＩＤが「１」であり、類似案件の案件ＩＤが「２」であり、ユーザＩＤが「１」である場合（営業プロセス分類ＤＢ１１５）、関連情報取得部１１１は、案件ＩＤが「２」の案件文章（案件情報ＤＢ１０５）から「Ａサービス」という単語を特定する。関連情報取得部１１１は、この「Ａサービス」をキーとして自社サイト１２４又は競合サイト１２６から関連情報を検索し、その関連情報を関連情報ＤＢのサービス８０４に登録する。
【００８７】
以上で類似案件抽出処理は終了する（ｓ１３０８）。
【００８８】
次に、図１１に示すように、類似案件抽出処理が終了すると、提案情報提供サーバ１１７は、対象案件の情報を抽出すると共に類似案件を特定し、特定した類似案件に関する情報をユーザ端末１０１に配信する処理（以下、提案情報配信処理という。）を実行する（ｓ１８０４）。
【００８９】
ここで、提案情報配信処理を説明する。
＜提案情報配信処理＞
図１５は、提案情報配信処理の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、まず案件プロセス特定部１１８は、対象案件における現在の営業活動のプロセス（受注、失注、継続中）を特定する（ｓ１５０１）。
【００９０】
具体的には、案件プロセス特定部１１８は、案件情報ＤＢ１０５に記録されている対象案件の案件文章のうち最新の日付の案件文章を特定し、特定した案件文章における各単語に基づき、営業活動のプロセス（プレ活動、見積り、契約締結等）を特定する。そして案件プロセス特定部１１８は、特定した営業活動のプロセスをプロセス特定ＤＢ１２２に格納する。
【００９１】
図９に示した例では、案件プロセス特定部１１８は、対象案件の案件ＩＤが「１」であって本件ユーザのユーザＩＤが「１」である場合、その対象案件の最新の文章には「見積り」という単語が含まれているので、その営業活動の現在のプロセスは「見積り」であると推定し、その営業活動のプロセスに対応する案件文章（最新の日付の案件文章）をプロセス特定ＤＢ１２２に記憶する。
【００９２】
次に、図１５に示すように、案件プロセス特定部１１８は、ｓ１５０１の結果に基づき、各類似案件の案件文章のうち、対象案件の営業活動のプロセスと同じプロセスにおける案件文章を取得する（ｓ１５０２）。そして、提案情報生成部１１９は、これらの結果（例えば、類似案件の案件ＩＤ、営業活動のプロセス、案件文章）を、有益案件判定ＤＢ１２３に格納する。
【００９３】
具体的には、例えば、提案情報生成部１１９は、営業プロセス分類ＤＢ１１５から、案件ＩＤ７０１に対象案件の案件ＩＤが格納され、過去案件ＩＤ７０２に類似案件の案件ＩＤが格納され、ユーザＩＤ７０３に本件ユーザのユーザＩＤが格納されているレコードを抽出し、抽出したレコードから、ｓ１５０１で特定した（対象案件の現在の）営業活動のプロセスと同じプロセスの案件文章（例えば、プレ活動７０６、又は見積り７０７）を抽出する。
【００９４】
なお、提案情報生成部１１９は、類似案件の営業活動の結果が受注であった場合には、その営業活動を「推奨活動」（営業活動をする際に実施が推奨される活動）と、失注であった場合にはその営業活動を「警鐘活動」（営業活動をする際に実施すべきでない活動）と、継続中であった場合にはその営業活動を「参考活動」（営業活動をする際に参考にすべき活動）と記憶する（ｓ１５０２）。
【００９５】
次に、提案情報生成部１１９は、類似案件に対する関連情報を、関連情報ＤＢ１１６から取得する（ｓ１５０３、ｓ１５０４）。
【００９６】
関連情報を取得できた場合は（ｓ１５０４：Ｙｅｓ）、提案情報生成部１１９は、取得した関連情報を、対応する類似案件に対応づけて有益案件判定ＤＢ１２３に記憶し（ｓ１５０５）、その後はｓ１５０６の処理が行われる。一方、提案情報生成部１１９が関連情報を取得できなかった場合は（ｓ１５０４：Ｎｏ）ｓ１５０６の処理が行われる。
【００９７】
図８、１０の例では、関連情報ＤＢ１１６においては、案件ＩＤが「２」の類似案件の案件文章に「Ａサービス」という単語が含まれているので、提案情報生成部１１９は、有益案件判定ＤＢ１２３のサービス１００９に、「Ａサービス」の関連情報である「クラウドサービス」を登録する。
【００９８】
次に、ｓ１５０６において、提案情報出力部１２０は、有益判定ＤＢ１２３等に基づき検索画面を生成し、生成した検索画面を、本件ユーザのユーザ端末１０１に送信する。
【００９９】
ここで、検索画面について説明する。
＜検索画面＞
図１６は、ユーザ端末１０１に出力される検索画面の一例を示す図である。同図に示すように、検索画面１７０１は、ユーザ５０が類似案件を確認するための画面であり、案件選択欄１７０２、対象案件表示欄１７０３、及び類似案件表示欄１７０７を有する。
【０１００】
案件選択欄１７０２は、ユーザ５０から、対象案件の指定を受け付ける。
【０１０１】
対象案件表示欄１７０３には、対象案件に関する情報（案件ＩＤ、本件ユーザのユーザＩＤ、対象案件の最新の営業活動のプロセス、及びそのプロセスにおける案件文章等）が出力される。
【０１０２】
類似案件表示欄１７０７は、推奨活動に関する情報が表示される推奨活動１７０４、警鐘活動に関する情報が表示される警鐘活動１７０５、及び参考活動に関する情報が表示される参考活動１７０６の各表示欄を有する。図１６に示す例では、推奨活動１７０４に、案件ＩＤが「１」である対象案件に対する類似案件（案件ＩＤが「２」の類似案件）の情報が表示されている。
【０１０３】
本実施形態では、計１０件の類似案件の情報が、推奨活動１７０４、警鐘活動１７０５、及び参考活動１７０６のいずれかに分類されて表示される。すなわち、検索画面１７０１には、営業活動の結果（受注・失注・継続中）ごとに、各類似案件の情報が表示される。
【０１０４】
推奨活動１７０４、警鐘活動１７０５、及び参考活動１７０６にはそれぞれ、これらの営業活動に対応する類似案件が有益案件であるか否かが指定される有益案件チェック欄１７０８が設けられている。ユーザ５０が有益案件チェック欄１７０８を押下すると、その旨がユーザ属性ＤＢ１１２の有益案件ＩＤ３０４に反映される。
【０１０５】
また、推奨活動１７０４、警鐘活動１７０５、及び参考活動１７０６にはそれぞれ、これらの営業活動に対応する類似案件における案件文章（対象案件の現在の営業活動のプロセスと同じプロセスの案件文章）が表示される対応案件文章表示欄１７０９が設けられている。
【０１０６】
また、推奨活動１７０４、警鐘活動１７０５、及び参考活動１７０６にはそれぞれ、これらの営業活動に対応する類似案件に関連する関連情報が表示される関連情報表示欄１７１１が設けられている。
【０１０７】
このように、検索画面１７０１には、類似案件の営業活動のプロセスを示す情報（案件文章等）が、対象案件における現在の営業活動のプロセスに対応づけて表示される。
【０１０８】
次に、図１１に示すように、提案情報提供サーバ１１７は、検索画面１７０１が表示されている状態において前記の有益案件チェック欄１７０８による有益案件の指定がなされると、属性情報を更新する処理（以下、有益案件判定処理という。）を実行する（ｓ１８０５）。そして、提案情報提供サーバ１１７は、有益案件判定処理を実行すると、更新された属性情報に基づき、類似案件抽出処理及び提案情報配信処理を実行する（不図示）。
【０１０９】
ここで、有益案件判定処理の詳細を説明する。
＜有益案件判定処理＞
図１７は、有益案件判定処理の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、提案情報更新部１２１は、ユーザ５０（ユーザ端末１０１）から、ある案件が有益案件である旨の指定を受け付けると（ｓ１６０１）、指定されたその案件（以下、指定有益案件という。）に関するユーザ属性ＤＢ１１２の更新を行う（ｓ１６０２）。
【０１１０】
具体的には、例えば、提案情報更新部１２１は、指定有益案件の案件ＩＤを、ユーザ属性ＤＢ１１２の有益案件ＩＤ３０４に格納する（ｓ１６０１）。また、提案情報更新部１２１は、有益案件判定ＤＢ１２３のレコードのうち過去案件ＩＤ１００２に指定有益案件の案件ＩＤが格納されているレコードの有益１００６に、有益案件が指定された旨を格納する（ｓ１６０２）。
【０１１１】
図１０に示す例では、対象案件の案件ＩＤが「１」であり、指定有益案件の案件ＩＤが「２」である有益案件判定ＤＢ１２３のレコードの有益１００６に、「はい」が登録されている。
【０１１２】
その後は、類似案件抽出処理により、有益案件に関して新たな評価値及び類似度が計算される。また、提案情報配信処理により新たな検索結果が表示される（ｓ１６０２）。以上で有益案件判定処理は終了する（ｓ１６０３）。
【０１１３】
＜重み付け処理＞
最後に、類似案件抽出処理において前述した、重み付け処理の詳細を説明する。
図１８は、重み付け処理の詳細を説明するフローチャートである。同図に示すように、類似案件特定部１０８は、案件文章における各単語について、属性情報に基づき評価値の計算を行う（ｓ１４０１、ｓ１４０２、ｓ１４０３）。
【０１１４】
例えば、類似案件特定部１０８は、本件ユーザが属する業界に基づく評価値の計算を行う（ｓ１４０１）。具体的には、例えば、類似案件特定部１０８は、ユーザ属性ＤＢ１１２に登録されている本件ユーザの業界を業界３０２から取得する。そして、類似案件特定部１０８は、案件単語リストＤＢ１１３に登録されている各単語について、その単語が本件ユーザが属する業界で使用される機会が多い場合には、その単語のＴＦ−ＩＤＦの２倍の値を、修正した評価値とし、その値を重み付けＤＢ１１４のレコードの重み付け６０４に格納する。
【０１１５】
図３に示す例では、ユーザＩＤが「１」のユーザが属する「金融」の業界でよく使用される「ＦｉｎＴｅｃｈ」の単語が案件単語リストＤＢ１１３に含まれているとすれば、類似案件特定部１０８は、その単語のＴＦ−ＩＤＦの２倍の値を、修正した評価値とする。
【０１１６】
なお、ある単語がある業界で使用される機会が多いか否かは、例えば、類似案件特定部１０８が、ユーザ属性ＤＢ１１２の業界３０２が示す業界の種類及び案件単語リストＤＢ１１３の単語５０２が示す各単語の登録数に基づき、又は、所定の業界単語データベースに基づき算出する。なお、これは次述する職種についても同様である。
【０１１７】
また、類似案件特定部１０８は、本件ユーザの職種に基づく評価値の計算を行う（ｓ１４０２）。具体的には、例えば、類似案件特定部１０８は、ユーザ属性ＤＢ１１２に登録されている本件ユーザの職種を業界３０２から取得する。そして、類似案件特定部１０８は、案件単語リストＤＢ１１３に登録されている各単語について、その単語が本件ユーザが属する職種で使用される機会が多い場合には、その単語のＴＦ−ＩＤＦの２倍の値を、修正した評価値とし、その値を重み付けＤＢ１１４のレコードの重み付け６０４に格納する。
【０１１８】
図３に示す例では、ユーザＩＤが「１」のユーザが属する「営業職」の職種でよく使用される「売上」の単語が案件単語リストＤＢ１１３に含まれるとすれば、類似案件特定部１０８は、その単語のＴＦ−ＩＤＦの値の２倍を、修正した評価値とする。
【０１１９】
また、類似案件特定部１０８は、有益案件に基づく評価値の計算を行う（ｓ１４０３）。具体的には、例えば、類似案件特定部１０８は、ユーザ属性ＤＢ１１２の有益案件ＩＤ３０４に登録されている有益案件を特定する。そして、類似案件特定部１０８は、案件単語リストＤＢ１１３に基づき、有益案件の案件文章に含まれる単語を全て特定し、特定した単語のうち、ＴＦ−ＩＤＦの値が上位３件の単語を、有益案件ごとに特定する。そして類似案件特定部１０８は、特定した各単語のＴＦ−ＩＤＦの２倍の値を、修正した評価値とし、その値を、重み付けＤＢ１１４の重み付け６０４に格納する。
【０１２０】
図３に示す例では、ユーザＩＤが「１」のユーザ５０による有益案件の案件ＩＤの一つは「２」であり、その有益案件の案件文章においてＴＦ−ＩＤＦの値が上位３件の単語は「ＳＥ」「Ａサービス」「Ｂサービス」であるので、類似案件特定部１０８は、それらの単語のＴＦ−ＩＤＦの値を２倍にした値を、それぞれ、修正した評価値とする。
【０１２１】
また、類似案件特定部１０８は、有益案件に基づく評価値の計算を行う（ｓ１４０４）。具体的には、例えば、類似案件特定部１０８は、ユーザ属性ＤＢ１１２に基づき本件ユーザの注目単語を取得する。そして類似案件特定部１０８は、案件単語リストＤＢ１１３に登録されている注目単語を全て取得し、取得した単語（注目単語）のそれぞれのＴＦ−ＩＤＦを２倍にした値を、修正したそれぞれの評価値とし、それらの値を、重み付けＤＢ１１４の重み付け６０４に格納する。
【０１２２】
図３に示す例では、ユーザＩＤが「１」のユーザ５０による注目単語は「Ａサービス」「ＥＲＰ」「見積り」であるので、類似案件特定部１０８は、それらの単語のＴＦ−ＩＤＦの２倍の値を、修正した各評価値とする。以上で重み付け処理は終了する（ｓ１４０５）。
【０１２３】
なお、以上に説明した重み付けの方法は例示に過ぎず、その他の重み付けの手法が用いられてもよい。
【０１２４】
以上のように、本実施形態の営業支援システム１０２によれば、営業活動における対象案件を担当する担当者（ユーザ５０）の属性情報と、対象案件及び他の複数の案件の情報が記録された案件文章とに基づき類似案件を特定し、特定した類似案件の営業活動のプロセスを案件文章に基づき特定し、特定した営業活動のプロセスを示す情報（案件文章等）を、対象案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する出力する（検索画面１７０１）ので、営業活動を担当するユーザ５０は、自身の属性に応じた有用な類似案件の情報（例えば、類似案件の案件文章に記録されている過去の提案資料や担当者の情報等）を確実に得ることができ、また、対象案件の現在の進捗状況と同じ進捗状況の類似案件の情報を知ることもできる。このように、本実施形態の営業支援システム１０２によれば、営業活動の担当者に対して確実に有用な情報を提供することができる。
【０１２５】
また、本実施形態の営業支援システム１０２は、属性情報に基づき、案件文章に含まれている単語に対する評価値を算出し、算出した各評価値に基づき、対象案件とその他の複数の案件のそれぞれとの間の類似度を算出し、算出した各類似度に基づき類似案件を特定するので、ユーザ５０は、自身の属性に即した適切な類似案件の情報を得ることができる。
【０１２６】
例えば、本実施形態の営業支援システム１０２は、担当者（ユーザ５０）の業界又は職種に関する情報の指定を属性情報として受け付け、業界又は職種に対する評価値に基づき類似案件を特定するので、ユーザ５０は、自身の業界や職種に応じた有用な類似案件の情報を得ることができる。
【０１２７】
また、例えば、本実施形態の営業支援システム１０２は、案件文章に含まれている単語のうち、対象案件の営業活動を行うに際して重要であると判断される単語（注目単語）の指定を属性情報として受け付け、指定された単語に対する評価値に基づき類似案件を特定するので、ユーザ５０は、自身の営業活動の知識や経験に基づいた有用な類似案件の情報を得ることができる。
【０１２８】
また、例えば、本実施形態の営業支援システム１０２は、対象案件の営業活動を成功させるために重要とされる類似案件（有益案件）の指定を属性情報として受け付け、指定された類似案件の情報が記録されている案件文章に含まれている単語に対する評価値に基づき新たな類似案件を特定するので、ユーザ５０は、自身の案件担当の経験に基づいた有用な類似案件の情報を得ることができる。特に、本実施形態の営業支援システム１０２は、指定された類似案件（有益案件）の情報が記録されている案件文章に含まれている単語のうち、少なくとも、案件文章に出現する回数が最も大きい単語に対する評価値を算出するので、ユーザ５０は、自身の営業活動の経験に基づいた類似案件の情報を確実に得ることができる。
【０１２９】
なお、本実施形態の営業支援システム１０２は、他の複数の案件のうち、少なくとも、最も高い値の類似度を算出した案件を類似案件として特定するので、適切な類似案件を確実に特定することができる。
【０１３０】
さらに、本実施形態の営業支援システム１０２は、類似案件における営業活動のプロセスを、営業活動の準備段階（プレ活動）、実行段階（見積り）、又は最終段階（契約締結）のいずれかに分類することにより特定し、類似案件における営業活動のプロセスのうち対象案件における営業活動のプロセスと同じ営業活動のプロセスを示す情報（案件文章等）を対象案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する（検索画面１７０１）ので、ユーザ５０は、営業活動の段階に応じた有用な類似案件の情報を得ることができる。
【０１３１】
また、本実施形態の営業支援システム１０２は、類似案件における営業活動の結果（受注、失注、継続中）を案件文章に基づき特定し、特定した営業活動の結果と共に、営業活動のプロセス（プレ活動、見積り、契約締結）を示す情報（案件文章等）を出力する（検索画面１７０１）ので、ユーザ５０は、営業活動の結果が考慮された類似案件の営業プロセスの情報を得ることができる。
【０１３２】
また、本実施形態の営業支援システム１０２は、案件文章に基づき特定される関連情報を、所定の情報処理装置（自社サイト１２４、競合サイト１２６）から取得し、取得した関連情報を、類似案件に対応づけて出力する（検索画面１７０１）ので、ユーザ５０は、類似案件に関連する幅広い情報に基づき、対象案件の営業活動を行うことができる。
【０１３３】
また、本実施形態の営業支援システム１０２は、類似案件のうち、対象案件の営業活動を行うに際して有益であると判断される類似案件の指定を受け付け、指定された類似案件の案件文章に対する評価値に基づき、新たな類似案件を特定するので、ユーザ５０は、自身の経験や価値観に基づいた有用な類似案件を知ることができる。
【０１３４】
以上の実施形態の説明は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に本
発明にはその等価物が含まれる。
【０１３５】
例えば、案件管理サーバ１０３、類似案件抽出サーバ１０６、提案情報提供サーバ１１７は一つのサーバにまとめてもよい。
【０１３６】
また、本実施形態では、類似案件として合計１０件を検索し、これらを営業活動の結果ごとに分類して検索画面１７０１に表示したが、営業活動の結果ごとに所定件数ずつ、類似案件を検索画面１７０１に表示するようにしてもよい。
【０１３７】
また、本実施形態では、類似案件抽出処理がユーザ５０から対象案件を受け付けてこれに応じた類似案件を抽出し、提案情報配信処理がその結果を検索画面１７０１に表示するものとしたが、類似案件抽出処理が予め、各案件の全ての組み合わせについて類似案件を抽出し、提案情報配信処理がユーザ５０から対象案件の入力を受け付けてこれに応じた結果を検索画面１７０１に表示するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１３８】
１０２  営業支援システム、１０８  類似案件特定部、１１０  営業プロセス分類部、１２０  提案情報出力部
【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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