(57)【要約】【課題】商談時における顧客との会話を分析し、顧客の要求にマッチした情報を提供する。【解決手段】顧客対応レコメンドシステム１０は、検索部１５、プレゼンテーション資材格納部２２、および商談情報統合データベース２１を有する。プレゼンテーション資材格納部２２は、商材のプレゼンテーション情報を格納する。商談情報統合データベース２１は、商談情報を格納する。検索部１５は、入力される検索条件に基づいて、商談情報統合データベース２１を検索し、該検索条件に合致する商談情報を抽出する。そして、抽出した商談情報に基づいて、プレゼンテーション資材格納部２２を検索し、抽出した商談情報に合致するプレゼンテーション情報を取得する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商談情報を格納する情報統合データベースと、
商材のプレゼンテーション情報を格納するプレゼンテーション資材格納部と、
入力される検索条件に基づいて、前記情報統合データベースを検索し、前記検索条件に合致する商談情報を抽出し、抽出した前記商談情報に基づいて、前記プレゼンテーション資材格納部を検索し、前記商談情報に合致するプレゼンテーション情報を取得する検索部と、
を有する、顧客対応レコメンドシステム。
【請求項２】
請求項１記載の顧客対応レコメンドシステムにおいて、
さらに、前記情報統合データベースに格納される前記商談情報を更新する商談情報更新部を有し、
前記商談情報更新部は、音声データから変換したテキストデータの解析結果から単語を抽出し、抽出した前記単語に付与した重み付けポイントに基づいて、前記情報統合データベースに格納するテキストデータを決定する、顧客対応レコメンドシステム。
【請求項３】
請求項２記載の顧客対応レコメンドシステムにおいて、
前記商談情報更新部は、
商談時の音声データを、発言者を示す話者情報を付加したテキストデータに変換する音声認識部と、
前記音声認識部が変換した前記テキストデータを構文解析するテキスト解析部と、
単語、前記単語の重み付けポイント、および前記単語の特徴を分類した反応分類からなる単語情報が格納される重み付けポイント格納部と、
前記テキスト解析部による構文解析の結果から、前記テキストデータの単語を抽出し、前記重み付けポイント格納部に格納される前記重み付けポイントに基づいて、抽出したすべての前記単語の重み付けポイントの総和を算出する反応ポイント算出部と、
前記反応ポイント算出部が算出した前記重み付けポイントの総和が、総和しきい値以上であるか否かを判断し、算出した前記重み付けポイントの総和が、前記総和しきい値以上の場合に、前記重み付けポイント格納部に格納される前記反応分類に基づいて、前記テキストデータの分類情報を決定し、前記テキストデータ、決定した前記分類情報、および前記音声認識部が付加した前記話者情報を前記商談情報として前記情報統合データベースに格納する分類特定部と、
を有する、顧客対応レコメンドシステム。
【請求項４】
請求項３記載の顧客対応レコメンドシステムにおいて、
さらに、前記商談情報更新部は、前記重み付けポイント格納部に格納される前記単語情報を更新する単語情報更新部を有し、
前記単語情報更新部は、前記テキスト解析部による解析の結果から抽出した単語の出現頻度に応じて重み付けポイントを付与し、前記重み付けポイントが、重み付けポイントしきい値以上である前記単語を抽出し、
前記反応ポイント算出部は、前記単語情報更新部が抽出した前記単語が、前記重み付けポイント格納部に格納されているか否かを判断し、前記重み付けポイント格納部に前記単語が格納される場合、前記重み付けポイントの商談１回当たりの平均値を算出し、算出した前記平均値を、前記重み付けポイント格納部に格納される前記単語の重み付けポイントとして更新する、顧客対応レコメンドシステム。
【請求項５】
請求項４記載の顧客対応レコメンドシステムにおいて、
前記反応ポイント算出部は、前記単語情報更新部が抽出した前記単語が、前記重み付けポイント格納部に格納されていない場合、前記単語、前記単語情報更新部が付与した前記重み付けポイント、および前記反応分類を前記単語情報として前記重み付けポイント格納部に新たに格納する、顧客対応レコメンドシステム。
【請求項６】
商材のプレゼンテーション情報を格納するプレゼンテーション資材格納部から、情報統合データベースに格納される商談情報を検索する検索部と、前記情報統合データベースに格納される前記商談情報を更新する商談情報更新部と、を備えたコンピュータシステムによるレコメンド情報提供方法であって、
前記検索部において、入力される検索条件に基づいて、前記情報統合データベースを検索し、前記検索条件に合致する商談情報を抽出するステップと、
抽出した前記商談情報に基づいて、前記プレゼンテーション資材格納部を検索し、前記商談情報に合致する前記プレゼンテーション情報を取得するステップと、
を有する、レコメンド情報提供方法。
【請求項７】
請求項６記載のレコメンド情報提供方法において、
さらに、前記商談情報更新部において、
商談時の音声データを、発言者を示す話者情報を付加したテキストデータに変換するステップと、
変換した前記テキストデータを構文解析するステップと、
前記構文解析の結果から、前記テキストデータの単語を抽出し、重み付けポイント格納部に格納される単語情報に基づいて、抽出したすべての前記単語の重み付けポイントの総和を算出するステップと、
前記重み付けポイントの総和が、総和しきい値以上であるか否かを判断するステップと、
算出した前記重み付けポイントの総和が、前記総和しきい値以上の場合に、前記重み付けポイント格納部に格納される前記単語情報に基づいて、前記テキストデータの分類情報を決定し、前記テキストデータ、決定した前記分類情報、および前記テキストデータに付加した前記話者情報を前記商談情報として前記情報統合データベースに格納するステップと、
を有する、レコメンド情報提供方法。
【請求項８】
請求項７記載のレコメンド情報提供方法において、
さらに、前記商談情報更新部において、前記重み付けポイント格納部に格納される前記単語情報を更新するステップを有し、
前記単語情報を更新するステップは、
前記テキストデータの構文解析の結果から抽出した単語の出現頻度に応じて重み付けポイントを付与し、前記重み付けポイントが、重み付けポイントしきい値以上であるか否かを判断するステップと、
前記重み付けポイントが、重み付けポイントしきい値以上であると判断した際に、前記単語が前記重み付けポイント格納部に格納されているか否かを判断するステップと、
前記重み付けポイント格納部に前記単語が格納される場合、前記重み付けポイントの商談１回当たりの平均値を算出し、前記平均値を、前記重み付けポイント格納部に格納される前記単語の重み付けポイントとして更新するステップと、
を有する、レコメンド情報提供方法。
【請求項９】
請求項８記載のレコメンド情報提供方法において、
さらに、前記単語が前記重み付けポイント格納部に格納されていない場合、前記重み付けポイント格納部に格納されていない前記単語、前記単語に付与した前記重み付けポイント、および前記単語の反応分類を、前記単語情報として前記重み付けポイント格納部に新たに格納するステップを有する、レコメンド情報提供方法。
【請求項１０】
商材のプレゼンテーション情報を格納するプレゼンテーション資材格納部から、情報統合データベースに格納される商談情報を検索する検索処理と、前記情報統合データベースに格納される前記商談情報を更新する商談情報更新処理と、を備えたコンピュータシステムに実行させるプログラムであって、
前記検索処理において、入力される検索条件に基づいて、前記情報統合データベースを検索し、前記検索条件に合致する商談情報を抽出するステップと、
抽出した前記商談情報に基づいて、前記プレゼンテーション資材格納部を検索し、前記商談情報に合致する前記プレゼンテーション情報を取得するステップと、
を有する、プログラム。
【請求項１１】
請求項１０記載のプログラムにおいて、
さらに、前記商談情報更新処理において、
商談時の音声データを、発言者を示す話者情報を付加したテキストデータに変換するステップと、
変換した前記テキストデータを構文解析するステップと、
前記構文解析の結果から、前記テキストデータの単語を抽出し、重み付けポイント格納部に格納される単語情報に基づいて、抽出したすべての前記単語の重み付けポイントの総和を算出するステップと、
算出した前記重み付けポイントの総和が、総和しきい値以上であるか否かを判断するステップと、
算出した前記重み付けポイントの総和が、前記総和しきい値以上の場合に、前記重み付けポイント格納部に格納される前記単語情報に基づいて、前記テキストデータの分類情報を決定し、前記テキストデータ、決定した前記分類情報、および前記テキストデータに付加した前記話者情報を前記商談情報として前記情報統合データベースに格納するステップと、
を有する、プログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載のプログラムにおいて、
さらに、前記商談情報更新処理において、前記重み付けポイント格納部に格納される前記単語情報を更新するステップを有し、
前記単語情報を更新するステップは、
前記テキストデータの構文解析の結果から抽出した単語の出現頻度に応じて重み付けポイントを付与し、前記重み付けポイントが、重み付けポイントしきい値以上であるか否かを判断するステップと、
前記重み付けポイントが、重み付けポイントしきい値以上であると判断した際に、前記単語が前記重み付けポイント格納部に格納されているか否かを判断するステップと、
前記重み付けポイント格納部に前記単語が格納される場合、前記重み付けポイントの商談１回当たりの平均値を算出し、前記平均値を、前記重み付けポイント格納部に格納される前記単語の重み付けポイントして更新するステップと、
を有する、プログラム。
【請求項１３】
請求項１２記載のプログラムにおいて、
さらに、前記単語が前記重み付けポイント格納部に格納されていない場合、前記重み付けポイント格納部に格納されていない前記単語、前記単語に付与した前記重み付けポイント、および前記単語の反応分類を、前記単語情報として前記重み付けポイント格納部に新たに格納するステップを有する、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客対応レコメンドシステム、レコメンド情報提供方法、およびプログラムに関し、特に、顧客から得られる商談情報の活用に有効な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、買い手である顧客は、インターネットなどに存在する膨大な情報から有益な情報を収集し、それらの情報に基づいて検討を重ねた上で、売り手側との商談に望む傾向にある。
【０００３】
このように、売り手側と買い手側のパワーバランスが劇的に変化している中、顧客との接点である情報を活用し、営業活動を効率化して営業支援を行う情報システムとして、営業支援システムなどが知られている。
【０００４】
営業支援システムは、顧客情報のほか、コンタクト履歴や商談のプロセス、あるいは営業スケジュールなどをデータベースに蓄積し、営業案件の進捗状況や案件成立の見込みなどを営業チーム内で共有するものである。
【０００５】
なお、この種の営業支援システムによる営業支援技術としては、営業担当者のスケジュールをより効率的に管理するものが知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１３−２１８６４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前述したように、営業支援システムを用いることにより、営業案件の進捗状況や案件成立の見込みなどを営業チームにおいて共有することが可能となる。しかし、商談において、顧客との接点から得られる顧客ニーズなどの重要な情報、あるいは営業活動の方針などについては、該営業支援システムから得ることができず、営業マンなどの主観的な感覚、すなわち経験や勘などに依存してしまうことになる。このため、営業マンのスキルの度合いなどによって、顧客の要求にマッチした商談ができない恐れがある。
【０００８】
本発明の目的は、商談時の顧客との会話を分析し、顧客の要求にマッチした情報を提供することのできる技術を提供することにある。
【０００９】
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴については、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。
【００１１】
すなわち、代表的なものの概要は、顧客対応レコメンドシステムに適用され、以下のような特徴を有するものである。
【００１２】
顧客対応レコメンドシステムは、情報統合データベース、プレゼンテーション資材格納部、および検索部を有する。情報統合データベースは、商談情報を格納する。プレゼンテーション資材格納部は、商材のプレゼンテーション情報を格納する。
【００１３】
また、検索部は、入力される検索条件に基づいて、情報統合データベースを検索し、その検索条件に合致する商談情報を抽出する。続いて、抽出した商談情報に基づいて、プレゼンテーション資材格納部を検索し、抽出した商談情報に合致するプレゼンテーション情報を取得する。
【００１４】
また、本発明は、顧客との商談によって得られた商談情報から、顧客のニーズにマッチしたプレゼンテーション情報を提供するシステムによる方法や、前記システムとしてコンピュータシステムを機能させるプログラムにも適用することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
【００１６】
顧客のニーズにマッチした最適なレコメンド情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】一実施の形態による顧客対応レコメンドシステムにおける構成の一例を示す説明図である。
【図２】図１の顧客対応レコメンドシステムが有する営業対応辞書格納部に格納される営業対応辞書の項目の一例を示す説明図である。
【図３】図１の顧客対応レコメンドシステムが有する顧客反応辞書格納部に格納される顧客反応辞書の項目の一例を示す説明図である。
【図４】図１の顧客対応レコメンドシステムが有する商談情報統合データベースに格納される商談情報の一例を示す説明図である。
【図５】図１の顧客対応レコメンドシステムが有するプレゼンテーション資材格納部に格納されるプレゼンテーション資材の一例を示す説明図である。
【図６】図１の顧客対応レコメンドシステムにおける動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】図１の顧客対応レコメンドシステムが有する形態素解析部による形態素解析の一例を示す説明図である。
【図８】図１の顧客対応レコメンドシステムが有する辞書更新処理部による更新処理の一例を示す説明図である。
【図９】レコメンド情報を検索する際の検索条件の入力例を示す説明図である。
【図１０】レコメンド情報を検索する際の検索条件の他の入力例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下の実施の形態においては便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらはお互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、詳細、補足説明等の関係にある。
【００１９】
また、以下の実施の形態において、要素の数等（個数、数値、量、範囲等を含む）に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよい。
【００２０】
さらに、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。
【００２１】
同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは特に明示した場合および原理的に明らかにそうではないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。このことは、上記数値および範囲についても同様である。
【００２２】
また、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。なお、図面をわかりやすくするために平面図であってもハッチングを付す場合がある。
【００２３】
以下、本発明の一実施形態を、図面を用いて詳細に説明する。
【００２４】
〈顧客対応レコメンドシステムの構成例〉
図１は、一実施の形態による顧客対応レコメンドシステム１０における構成の一例を示す説明図である。
【００２５】
顧客対応レコメンドシステム１０は、図１に示すように、音声認識部１１、テキスト解析部１２、辞書更新処理部１３、反応解析部１４、検索部１５、出力部１６、業界辞書格納部１７、話者照合データ格納部１８、営業対応辞書格納部１９、顧客反応辞書格納部２０、商談情報統合データベース２１、およびプレゼンテーション資材格納部２２を有する。また、音声認識部１１、テキスト解析部１２、辞書更新処理部１３、および反応解析部１４において、商談情報更新部が構成されている。
【００２６】
音声認識部１１は、商談時に録音された音声データをテキストデータに変換する。録音データは、例えばＰＤＡやボイスレコーダなどの音声録音装置３０によって録音される。
【００２７】
業界辞書格納部１７には、業界辞書が格納されている。業界辞書は、業界ごとに、業界特有に使用される単語などの情報を有する。話者照合データ格納部１８には、話者照合データが格納されている。話者照合データは、商談に当たる営業の音声データなどが格納されている。
【００２８】
音声認識部１１は、業界辞書格納部１７に格納された業界辞書および話者照合データ格納部１８に格納された話者照合データなどを参照し、録音された音声データを、商談の日付、発言した時間、および話者情報などが付加されたテキストデータに変換する。
【００２９】
テキスト解析部１２は、形態素解析部２３および構文解析部２４を有する。形態素解析部２３は、文章を意味のある単語に区切り、品詞やその内容などを判別する。構文解析部２４は、形態素解析部２３による解析結果を利用し、文節間の係り受けを決定する、いわゆる構文解析処理を行う。
【００３０】
単語情報更新部である辞書更新処理部１３は、該辞書更新処理部１３が有する重み付け算定表に基づいて、構文解析部２４が解析した構文の重み付けを行い、その重み付けの結果に基づいて、営業対応辞書格納部１９および顧客反応辞書格納部２０の更新を行う。これら営業対応辞書格納部１９および顧客反応辞書格納部２０は、重み付けポイント格納部となる。
【００３１】
営業対応辞書格納部１９には、営業対応辞書が格納されている。この営業対応辞書は、商談時における営業マンの発言のうち、出現頻度がある程度高い構文からなるデータである。
【００３２】
反応解析部１４は、反応ポイント算出部２５および反応分類特定部２６を有する。反応ポイント算出部２５は、営業対応辞書格納部１９に格納される営業対応辞書および顧客反応辞書格納部２０に格納される顧客反応辞書に基づいて、文中にある単語のポイントの総和を算出する。
【００３３】
分類特定部となる反応分類特定部２６は、反応ポイント算出部２５が算出したポイントに基づいて、音声認識部１１が変換したテキストデータから、任意の文を選択し、商談情報として商談情報統合データベース２１に格納する。この商談情報統合データベース２１は、情報統合データベースとなる。
【００３４】
検索部１５は、該検索部１５に接続される図示しないキーボードやマウスなどの入力部から入力される検索条件に基づいて、商談情報統合データベース２１およびプレゼンテーション資材格納部２２を検索し、その検索結果を出力部１６に出力する。出力部１６は、例えばモニタやプリンタなどからなり、検索部１５から出力される出力結果を表示あるいは印刷する。
【００３５】
続いて、営業対応辞書格納部１９、顧客反応辞書格納部２０、商談情報統合データベース２１、およびプレゼンテーション資材格納部２２にそれぞれ格納されるデータ構成について説明する。
【００３６】
〈営業対応辞書の項目例〉
図２は、図１の顧客対応レコメンドシステム１０が有する営業対応辞書格納部１９に格納される営業対応辞書の項目の一例を示す説明図である。
【００３７】
営業対応辞書の項目は、図示するように、応対分類、項目、および重み付けポイントを有する。応対分類は、商談時における営業マンが発言した単語の内容に対する応対の項目を示す。項目は、構文を示す。重み付けポイントは、反応ポイント算出部２５によって付与された重み付けポイントである。なお、初期の単語の重みづけポイントは、例えば過去の商談実績などに応じて付与しておくものとする。
【００３８】
また、顧客反応辞書格納部２０には、顧客反応辞書が格納されている。この顧客反応辞書は、商談時における顧客の発言のうち、出現頻度がある程度高い構文からなるデータである。
【００３９】
〈顧客反応辞書の項目例〉
図３は、図１の顧客対応レコメンドシステム１０が有する顧客反応辞書格納部２０に格納される顧客反応辞書の項目の一例を示す説明図である。
【００４０】
顧客反応辞書の項目は、図示するように、反応分類、項目、および重み付けポイントを有する。反応分類は、営業マンの顧客に対する発言に対する反応を分類する項目である。項目は、その構文を示す。重み付けポイントは、反応ポイント算出部２５によって付与された重み付けポイントである。ここでも、初期の単語の重みづけポイントは、例えば過去の商談実績などに応じて付与しておくものとする。
【００４１】
〈商談情報の項目例〉
図４は、図１の顧客対応レコメンドシステム１０が有する商談情報統合データベース２１に格納される商談情報の一例を示す説明図である。
【００４２】
商談情報は、図示するように、日付、時間、発言者、内容、反応分類、得意先属性Ａ、および得意先属性Ｂからなる。日付は、商談した日付であり、時間は、反応分類特定部２６が選択した文を発言した際の時間である。発言者は、その文の発言者を示す。
【００４３】
内容は、反応分類特定部２６が選択した文である。反応分類は、反応分類特定部２６が選択した文の性質を示す。得意先属性Ａおよび得意先属性Ｂは、商談した顧客の属性情報を示す。属性情報は、例えば年商や業種などである。これらの情報は、前述した検索部１５に接続される入力部によって入力される。
【００４４】
図５は、図１の顧客対応レコメンドシステム１０が有するプレゼンテーション資材格納部２２に格納されるプレゼンテーション資材の一例を示す説明図である。
【００４５】
プレゼンテーション資材は、資材、製品属性、および反応属性などからなる。資材は、プレゼンテーションに用いる資料である。製品属性は、その資料がどの製品に対応するかを示す。反応属性は、その資料がどのような資料であるかを分類する情報である。
【００４６】
〈顧客対応レコメンドシステムの動作例〉
次に、顧客対応レコメンドシステム１０による動作について、図１〜図８を用いて説明する。
【００４７】
なお、以下の図６により説明する音声認識部１１、テキスト解析部１２、辞書更新処理部１３、反応解析部１４、および検索部１５の各機能は、例えば顧客対応レコメンドシステム１０に設けられたプログラム格納メモリ（図示せず）などに記憶されているプログラム形式のソフトウェアを、該顧客対応レコメンドシステム１０の図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）などが実行することにより実現する。
【００４８】
図６は、図１の顧客対応レコメンドシステム１０における動作の一例を示すフローチャートである。図７は、図１の顧客対応レコメンドシステム１０が有する形態素解析部２３による形態素解析の一例を示す説明図である。図８は、図１の顧客対応レコメンドシステム１０が有する辞書更新処理部１３による更新処理の一例を示す説明図である。
【００４９】
まず、顧客対応レコメンドシステム１０に、商談時の音声を録音した音声録音装置３０を接続する。音声認識部１１は、音声録音装置３０が録音した音声データを取り込み（ステップＳ１０１）、該音声データをテキストデータに変換する（ステップＳ１０２）。このとき、業界特有の単語などは、業界辞書格納部１７に格納された業界辞書を参照して変換する。
【００５０】
続いて、音声認識部１１は、話者照合データ格納部１８に格納された話者照合データに基づいて、変換したテキストデータに話者情報を付加する（ステップＳ１０３）。話者照合データには、営業マンなどの音声データが登録されており、この音声データに基づいて話者を特定、すなわち営業マンの会話であるか、顧客の会話であるかを判定する。また、音声認識部１１は、テキストデータに話者情報を付加する際に、話者が発言した時間を付与する。
【００５１】
音声認識部１１が変換したテキストデータは、テキスト解析部１２に出力される。テキスト解析部１２において、形態素解析部２３は、入力されたテキストデータの形態素解析を実行する（ステップＳ１０４）。
【００５２】
形態素解析は、前述したように、文章を意味のある単語に区切り、品詞やその内容などを判別する処理である。例えば、「この価格のままでは厳しいなぁ。もう少し頑張れますか？」という文章は、形態素解析によって図７に示すような単語に分解され、それぞれの単語は、文法的な機能や形態などによって分類した品詞が付与される。
【００５３】
続いて、ステップＳ１０４の処理における形態素解析の解析結果を利用し、構文解析部２４が文節間の係り受けを決定する、構文解析処理を行う（ステップＳ１０５）。
【００５４】
その後、辞書更新処理部１３による辞書更新が行われる（ステップＳ１０６）。ここで、辞書更新処理部１３による辞書更新処理について説明する。
【００５５】
辞書更新処理部１３は、ステップＳ１０５の処理における構文解析部２４による構文解析した結果から、単語毎の出現頻度をそれぞれ算出する。辞書更新処理部１３は、図示しないメモリを有しており、このメモリには、図８の上方から下方にかけて示すように、重み付け算定表４０、営業対応更新テーブル４１、および顧客反応更新テーブル４２をそれぞれ有している。
【００５６】
重み付け算定表４０は、単語の出現頻度に応じて重み付けのポイントが設定されているテーブルである。営業対応更新テーブル４１は、辞書更新処理部１３が抽出した営業マンが発言した単語を格納するテーブルである。顧客反応更新テーブル４２は、辞書更新処理部１３が抽出した顧客が発言した単語を格納するテーブルである。
【００５７】
まず、辞書更新処理部１３は、構文解析部２４による構文解析した結果から、単語を検索する。そして、検索した単語毎にその出現頻度（回数）をそれぞれ算出する。続いて、辞書更新処理部１３は、重み付け算定表４０を参照し、算出した単語の出現頻度に応じたポイントを付与する。
【００５８】
辞書更新処理部１３は、ポイントが付与された単語が、営業マンの発言かあるいは顧客の発言かを音声認識部１１が付加した話者情報に基づいて判定し、営業マンの発言による単語の場合には、その単語を営業対応更新テーブル４１に格納する。また、顧客の発言による単語の場合には、その単語を顧客反応更新テーブル４２に格納する。
【００５９】
営業対応更新テーブル４１における項目は、有無、出現頻度、Ｐ、および応対分類である。有無は、登録する単語がすでに営業対応更新テーブル４１に登録されているか否かを示す。出現頻度は、登録する単語の出現頻度、すなわち出現回数を示す。Ｐは、重み付けのポイントであり、重み付け算定表４０を参照して付与されたポイントである。応対分類は、図２における応対分類と同じである。
【００６０】
顧客反応更新テーブル４２における項目は、有無、出現頻度、Ｐ、および応対分類である。有無は、登録する単語がすでに顧客反応更新テーブル４２に登録されているか否かを示す。出現頻度およびＰは、上述した営業対応更新テーブル４１と同様である。反応分類は、図３における反応分類と同じである。
【００６１】
はじめて営業対応更新テーブル４１に登録される単語では、有無の項目に「初」が示される。この単語の場合、応対分類の項目は、空欄となるので、作業者がその単語の内容を確認し、応対分類の項目を入力する処理が行われる。
【００６２】
同様に、はじめて顧客反応更新テーブル４２に登録される単語においても、有無の項目に「初」となり、この単語の反応分類の項目は、空欄となる。作業者は、有無の項目に「初」が入力されている単語の内容を確認し、反応分類の項目を入力する。
【００６３】
続いて、辞書更新処理部１３は、検索した単語に付与されているポイントを参照し、該ポイントが予め設定されている重み付けしきい値以上である単語を検出し、検出した単語が営業マンが発言した単語の場合には、営業対応辞書格納部１９に格納し、顧客が発言した単語の場合には、顧客反応辞書格納部２０に格納する。
【００６４】
これにより、辞書更新処理部１３による辞書更新処理が終了となる。
【００６５】
続いて、反応解析部１４の反応ポイント算出部２５において、単語ポイント平均算出および少数ポイント単語の削除が行われる（ステップＳ１０７）。反応ポイント算出部２５は、辞書更新処理部１３によって営業対応辞書格納部１９に追加された単語が、すでに営業対応辞書格納部１９に登録されているか否かを判断する。
【００６６】
単語が既に登録されている場合には、営業対応辞書格納部１９に登録されている既存の重み付けポイントに、営業対応辞書格納部１９に追加登録される単語のポイントを加算し、その加算結果を商談回数で割り、平均値を算出する。そして、営業対応辞書格納部１９において、算出した平均値をその単語の重み付けポイントとして更新する。
【００６７】
また、辞書更新処理部１３によって追加された単語が、営業対応辞書格納部１９に登録されていない場合、該単語に付与されているポイントを、重み付けポイントとして営業対応辞書格納部１９に登録する。
【００６８】
さらに、営業対応辞書格納部１９において、辞書更新処理部１３によって追加されなかった単語、すなわち今回の商談において発言されなかった単語は、加算されるポイントがない状態で商談回数による平均値が算出されることになり、重み付けポイントが減少することになる。なお、反応ポイント算出部２５は、重み付けポイントが整数以下となった単語を営業対応辞書格納部１９から削除する。これらの処理によって、商談回数を重ねるごとに重み付けポイントの精度を向上させることができる。
【００６９】
ここでは、営業対応辞書格納部１９における単語のポイント平均算出および少数ポイントの単語の削除を行う処理について説明したが、顧客反応辞書格納部２０における単語のポイント平均算出および少数ポイントの単語の削除を行う処理についても、同様である。
【００７０】
続いて、反応ポイント算出部２５は、反応ポイントを算出し（ステップＳ１０８）、反応分類特定部２６によって反応分類の特定を行う（ステップＳ１０９）。反応ポイント算出部２５は、構文解析部２４による構文解析した係り受け文中にある単語に付与された重み付けポイントの総和を算出する。
【００７１】
例えば、営業マンが発言した係り受け文中の場合には、その係り受け文中にあるすべての単語の重み付けポイントを営業対応辞書格納部１９の営業対応辞書に基づいて検出し、検出した重み付けポイントの総和を算出する。
【００７２】
そして、反応分類特定部２６は、算出した重み付けポイントの総和が、予め設定されている総和しきい値以上であるか否かを判断する。重み付けポイントの総和が、総和しきい値以上の場合には、その係り受け文を商談情報統合データベース２１に格納する（ステップＳ１１０）。
【００７３】
係り受け文を商談情報統合データベース２１に格納する際、反応分類特定部２６は、該係り受け文に、音声認識部１１が付加した商談の日付、発言した時間、および話者情報などを付加する。
【００７４】
顧客が発言した係り受け文の場合も同様であり、その係り受け文中にあるすべての単語の重み付けポイントを顧客反応辞書格納部２０の顧客反応辞書に基づいて検出し、検出した重み付けポイントの総和を算出する。
【００７５】
その後、反応分類特定部２６は、算出した重み付けポイントの総和が、予め設定されている総和しきい値以上であるか否かを判断し、該重み付けポイントの総和が、総和しきい値以上の場合、その係り受け文を商談情報統合データベース２１に格納する（ステップＳ１１０）。その際、反応分類特定部２６は、該係り受け文に、音声認識部１１が付加した商談の日付、発言した時間、および話者情報などを付加する。
【００７６】
続いて、対象となる顧客のレコメンド情報を検索し（ステップＳ１１１）、検索したレコメンド情報の結果を出力部１６に出力する（ステップＳ１１２）。ここでは、対象となる顧客、すなわち商談相手となる顧客のレコメンド情報を検索する。
【００７７】
〈検索条件の入力例〉
図９は、レコメンド情報を検索する際の検索条件の入力例を示す説明図である。
【００７８】
まず、図９に示すように、出力部１６などに表示される検索画面から、検索条件を入力する。図９の場合、検索条件は、顧客名、提案商材、および検索期間などである。これらの情報を入力した後、検索画面に表示される検索ボタンをクリックすると、検索部１５による検索が開始される。
【００７９】
検索部１５は、商談情報統合データベース２１およびプレゼンテーション資材格納部２２にそれぞれアクセスし、商談情報統合データベース２１に格納されている情報から、検索条件として入力した顧客名、提供商材、および検索期間に合致する情報を検索する。そして、検索部１５は、検索結果である文の内容、商談日時などを検索画面の顧客反応の欄に表示する。
【００８０】
このとき、検索部１５は、検索した情報の対応分類を分析し、その数量から顧客が望んでいる情報を推測し、それに合致するプレゼンテーション資材をプレゼンテーション資材格納部２２から抽出し、検索画面の推奨コンテンツの欄に表示する。例えば、検索した情報の対応分類の中で、価格の項目が多い場合には、価格に関係するプレゼンテーション資材を抽出する。
【００８１】
図９では、検索した情報の対応分類の中で価格の項目が最も多い例を示している。検索部１５は、顧客が価格に関する情報を望んでいると推測し、プレゼンテーション資材として、検索条件に指定されている製品Ａの価格に関係するキャンペーンチラシをプレゼンテーション資材格納部２２から検索し、該キャンペーンチラシの電子データを推奨コンテンツとして表示している。
【００８２】
〈検索条件の他の入力例〉
また、図１０は、レコメンド情報を検索する際の検索条件の他の入力例を示す説明図である。
【００８３】
この場合、出力部１６などに表示される検索画面における検索条件の項目は、企業規模、業種／業態、提案商材、および検索期間などである。これらの検索条件がされると、検索部１５は、商談情報統合データベース２１にアクセスし、検索条件に合致する情報を検索する。そして、検索部１５は、検索結果から、反応分類が肯定に分類されている文の内容、商談日時などを検索画面の顧客反応の欄に表示する。企業規模、業種／業態、および提供材料などは、商談情報統合データベース２１の得意先属性Ａおよび得意先属性Ｂなどに記載される情報である。
【００８４】
また、検索部１５は、検索した情報の対応分類を分析し、その数量から顧客が望んでいる情報を推測し、それに合致するプレゼンテーション資材をプレゼンテーション資材格納部２２から抽出し、検索画面の推奨コンテンツの欄に表示する。例えば、検索した情報の対応分類の中で、価格の項目が多い場合には、価格に関係するプレゼンテーション資材を抽出する。
【００８５】
以上により、検索条件を入力するだけで、顧客のニーズにマッチするプレゼンテーション資料を高精度に提供することが可能となる。それにより、商談の効率を向上させることができる。
【００８６】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【００８７】
なお、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
【００８８】
また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００８９】
１０  顧客対応レコメンドシステム
１１  音声認識部
１２  テキスト解析部
１３  辞書更新処理部
１４  反応解析部
１５  検索部
１６  出力部
１７  業界辞書格納部
１８  話者照合データ格納部
１９  営業対応辞書格納部
２０  顧客反応辞書格納部
２１  商談情報統合データベース
２２  プレゼンテーション資材格納部
２３  形態素解析部
２４  構文解析部
２５  反応ポイント算出部
２６  反応分類特定部
３０  音声録音装置
４０  重み付け算定表
４１  営業対応更新テーブル
４２  顧客反応更新テーブル
【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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