(57)【要約】【課題】商品毎に代理店別の販売割合等を予測すると共に、当該商品の販売後の実績データが反映された結果を算出することを可能とする。【解決手段】予測販売割合算出部２３は、複数の代理店によって販売される特定の商品の総販売数のうち、ユーザによって設定された複数の代理店毎の特定の商品の販売数が占める割合を事前確率として入力する。データ受信部２１は、複数の代理店の各々において特定の商品が実際に販売された結果、複数の代理店の特定の商品の総販売数のうち、代理店毎の特定の商品の販売数が占める割合を示す実績データを受信する。予測販売割合算出部２３は、入力された事前確率及びデータ受信部２１によって受信された実績データに基づいて、複数の代理店の特定の商品の総販売数のうち、代理店毎の特定の商品の販売数が占める割合の予測を予測販売割合として算出する。【選択図】      図１
2008117012.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の代理店によって販売される特定の商品の総販売数のうち、ユーザによって設定された当該複数の代理店毎の当該特定の商品の販売数が占める割合を事前確率として入力する入力手段と、
前記複数の代理店の各々において前記特定の商品が実際に販売された結果、当該複数の代理店の当該特定の商品の総販売数のうち、当該代理店毎の当該特定の商品の販売数が占める割合を示す実績データを受信する受信手段と、
前記入力手段によって入力された事前確率及び前記受信手段によって受信された実績データに基づいて、前記複数の代理店の前記特定の商品の総販売数のうち、前記代理店毎の当該特定の商品の販売数が占める割合の予測を予測販売割合として算出する算出手段と
を具備することを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
前記算出手段によって算出された予測販売割合を前記ユーザに対して提示する提示手段を更に具備することを特徴とする請求項１記載の情報処理システム。
【請求項３】
商品が販売される際の複数の要因毎に、当該要因に応じて販売された商品の総販売数のうち、当該代理店毎の当該要因に応じて販売された商品の販売数が占める割合を示す割合情報を格納する格納手段と、
特定の商品が販売される際の複数の要因毎に、ユーザによって設定された当該要因が前記特定の商品の販売に与える影響を示す影響度を事前確率として入力する入力手段と、
前記格納手段に格納されている割合情報及び前記入力手段によって入力された事前確率に基づいて、前記複数の代理店によって販売される前記特定の商品の総販売数のうち、前記代理店毎の当該特定の商品の販売数が占める割合の予測を第１の予測販売割合として算出する第１の算出手段と、
前記複数の代理店の各々において前記特定の商品が実際に販売された結果、当該複数の代理店の当該特定の商品の総販売数のうち、当該代理店毎の当該特定の商品の販売数の割合を示す実績データを受信する受信手段と、
前記第１の算出手段によって算出された第１の予測販売割合及び前記受信手段によって受信された実績データに基づいて、前記複数の代理店の前記特定の商品の総販売数のうち、当該代理店毎の当該特定の商品の販売数が占める割合の予測を第２の予測販売割合として算出する第２の算出手段と、
前記第２の算出手段によって算出された第２の予測販売割合に基づいて、前記特定の商品が販売される際の複数の要因の各々が当該特定の商品の販売に与える影響を示す影響度を算出する第３の算出手段と、
前記第３の算出手段によって算出された影響度に応じて、前記複数の要因のうち、前記特定の商品の販売に際して有効となる要因を抽出する抽出手段と
を具備することを特徴とする情報処理システム。
【請求項４】
前記第１の算出手段によって算出された第１の予測販売割合を前記ユーザに対して提示する第１の提示手段と、
前記抽出手段によって抽出された要因を前記ユーザに対して提示する第２の提示手段と
を更に具備することを特徴とする請求項３記載の情報処理システム。
【請求項５】
商品が販売される際の複数の要因毎に、当該要因に応じて販売された商品の総販売数のうち、当該代理店毎の当該要因に応じて販売された商品の販売数が占める割合を示す割合情報を格納する格納手段と、
複数の特定の商品が販売される際の複数の要因毎に、ユーザによって設定された当該要因が前記複数の特定の商品の各々の販売に与える影響を示す影響度を第１の事前確率として入力する第１の入力手段と、
複数の代理店によって販売される複数の特定の商品の総販売数のうち、ユーザによって設定された当該複数の代理店毎の当該複数の特定の商品の各々の販売数が占める割合を第２の事前確率として入力する第２の入力手段と、
前記格納手段に格納されている割合情報及び前記第１の入力手段によって入力された第１の事前確率に基づいて、前記複数の代理店によって販売される前記複数の特定の商品の総販売数のうち、前記代理店毎の当該複数の特定の商品の各々の販売数が占める割合の予測を第１の予測販売割合として算出する第１の算出手段と、
前記格納手段に格納されている割合情報、前記第１の入力手段によって入力された第１の事前確率及び前記第２の入力手段によって入力された第２の事前確率に基づいて、前記複数の特定の商品の総販売数のうち、前記複数の特定の商品の各々の販売数が占める割合の予測を第２の予測販売割合として算出する第２の算出手段と、
前記複数の代理店の各々において前記複数の特定の商品の各々が実際に販売された結果、当該代理店毎の当該複数の特定の商品の各々の販売数の割合及び前記複数の代理店の全てにおける前記複数の特定の商品の各々の販売数が占める割合を示す実績データを受信する受信手段と、
前記第１の算出手段によって算出された第１の予測販売割合及び前記受信手段によって受信された実績データによって示される前記代理店毎の当該複数の特定の商品の各々の販売数の割合に基づいて、前記複数の代理店の前記複数の特定の商品の総販売数のうち、当該代理店毎の当該複数の特定の商品の販売数が占める割合の予測を第３の予測販売割合として算出する第３の算出手段と、
前記第１の算出手段によって算出された第１の予測販売割合に基づいて、前記複数の特定の商品の各々が販売される際の複数の要因の各々が当該複数の特定の商品の各々の販売に与える影響を示す影響度を算出する第４の算出手段と、
前記格納手段に格納されている割合情報、前記第４の算出手段によって算出された影響度及び前記受信手段によって受信された実績データによって示される前記複数の特定の商品の各々の販売数が占める割合に基づいて、前記複数の特定の商品の総販売数のうち、前記複数の特定の商品の各々の販売数が占める割合の予測を第４の予測販売割合として算出する第５の算出手段と
を具備することを特徴とする情報処理システム。
【請求項６】
前記第２の算出手段によって算出された第２の予測販売割合を前記ユーザに対して提示する第１の提示手段と、
前記第５の算出手段によって算出された第４の予測販売割合を前記ユーザに対して提示する第２の提示手段と
を更に具備することを特徴とする請求項５記載の情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の代理店毎の商品の販売実績等に関する情報を収集、集計または保管する情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、販売特性が異なる複数の代理店を主な販売チャネルとし、当該代理店毎で販売される商品が激しく改変されるという特徴を有する保険会社で用いられる情報処理システムが開発されている。
【０００３】
このような情報処理システムにおいては、例えば複数の代理店毎の商品の販売実績（顧客層、簡素性または商品の販売量）等に関するデータ（情報）を収集、集計または保管する処理が実行される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
保険会社においては、上記したように代理店毎で販売される商品が激しく改変されるため、代理店毎に販売促進活動方針等を検討するために、発売する商品の代理店毎の販売割合等についての各種予測を行う必要がある。
【０００５】
本発明の目的は、商品毎に代理店別の販売割合等を予測すると共に、当該商品の販売後の実績データが反映された結果を算出することが可能な情報処理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】
【０００６】
本発明の１つの態様によれば、複数の代理店によって販売される特定の商品の総販売数のうち、ユーザによって設定された当該複数の代理店毎の当該特定の商品の販売数が占める割合を事前確率として入力する入力手段と、前記複数の代理店の各々において前記特定の商品が実際に販売された結果、当該複数の代理店の当該特定の商品の総販売数のうち、当該代理店毎の当該特定の商品の販売数が占める割合を示す実績データを受信する受信手段と、前記入力手段によって入力された事前確率及び前記受信手段によって受信された実績データに基づいて、前記複数の代理店の前記特定の商品の総販売数のうち、前記代理店毎の当該特定の商品の販売数が占める割合の予測を予測販売割合として算出する算出手段とを具備する情報処理システムが提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、商品毎に代理店別の販売割合等を予測すると共に、当該商品の販売後の実績データが反映された結果を算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して、本発明の各実施形態について説明する。
【０００９】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理システム２０の構成を示すブロック図である。情報処理システム２０は、例えば保険会社で用いられるシステムである。以下、情報処理システム２０は、保険会社システム２０として説明する。また、保険会社システム２０は、当該保険会社システム２０が用いられる保険会社の代理店で用いられる情報処理システム（以下、代理店システムと表記）１０と通信可能である。なお、保険会社の代理店（で用いられる代理店システム）は複数存在する。図１では、便宜的に代理店システム１０以外の代理店システムについては記載を省略する。
【００１０】
代理店システム１０は、販売実績入力部１１、販売実績格納部１２及びデータ送信部１３を含む。
【００１１】
販売実績入力部１１は、例えば代理店システム１０を使用するユーザ、例えば代理店の従業員等の操作に応じて、特定の商品例えば商品Ａの販売実績を示す実績データを入力する。販売実績入力部１１によって入力された実績データは、販売実績格納部１２に格納される。この実績データは、例えば１日毎に入力される。
【００１２】
データ送信部１３は、販売実績格納部１２に格納されている実績データを保険会社システム２０に対して送信する。
【００１３】
保険会社システム２０は、データ受信部２１、販売実績格納部２２、予測販売割合算出部２３、販売割合格納部２４及び予測販売割合格納部２５を含む。
【００１４】
データ受信部２１は、代理店システム１０のデータ送信部１３によって送信された実績データを受信する。なお、ここで受信された実績データは、商品Ａの販売実績を示す実績データである。また、データ受信部２１は、代理店システム１０を含む複数の代理店システムから送信される実績データを受信する。データ受信部２１によって受信された実績データは販売実績格納部２２に格納される。
【００１５】
予測販売割合算出部２３は、例えば新たに開発された商品Ａが販売された場合において、複数の代理店によって販売される商品Ａの総販売数のうち、例えば当該代理店毎の商品Ａの販売数が占める割合（販売割合）を事前確率として入力する。この事前確率は、例えば各代理店毎の商品Ａの販売割合の目標としてユーザ１００によって設定（定義）された数値である。ユーザ１００は、例えばクライアント端末を操作して事前確率を設定する。ユーザ１００は、例えば販売割合格納部２４に格納されている情報を参照して、当該代理店毎の商品Ａの販売数が占める割合を設定する。
【００１６】
販売割合格納部２４は、例えば過去に販売されたの商品毎に販売割合（を示す情報）を格納する。この販売割合は、当該販売割合に対応する商品が複数の代理店によって販売された販売数の総数のうち、代理店毎の販売数が占める割合を示す。なお、ユーザ１００は、例えば商品Ａに類似する商品が商品ａである場合等においては、事前確率を設定する際に参考にするために当該商品ａの販売割合等を販売割合格納部２４から検索することができる。
【００１７】
予測販売割合算出部２３は、例えばユーザ１００によって予め設定（定義）されている数値Ａ（Ｘ）〜Ｆ（Ｘ）を入力する。この数値Ａ（Ｘ）〜Ｆ（Ｘ）は、例えば保険会社システム２０が有する格納部（図示せず）に格納されている。この数値Ａ（Ｘ）〜Ｆ（Ｘ）については、後述する。
【００１８】
予測販売割合算出部２３は、入力された事前確率及び販売実績格納部２２に格納されている実績データに基づいて、複数の代理店で商品Ａが販売された場合において、複数の代理店の商品Ａの総販売数のうち、複数の代理店毎の商品Ａの販売数が占める割合の予測を予測販売割合として算出する。このとき、予測販売割合算出部２３は、入力された数値Ａ（Ｘ）〜Ｆ（Ｘ）に応じて予測販売割合を算出する。予測販売割合算出部２３は、予測販売割合を算出する際に、算出された各種値（後述する）を予測販売割合格納部２５に格納する。
【００１９】
また、予測販売割合算出部２３は、例えば新たに実績データが代理店システム１０を含む複数の代理店システムから送信された場合、予測販売割合格納部２５に格納されている各種値及び当該新たな実績データに基づいて、例えば日毎に予測販売割合を算出（更新）する。また、予測販売割合算出部２３による算出結果は、例えばユーザ１００に対して提示（出力）される。
【００２０】
次に、図２を参照して、例えば代理店システム１０から保険会社システム２０に送信される実績データの一例について説明する。
【００２１】
図２に示すように、代理店システム１０を含む複数の代理店システムの各々では、実績データが入力される。この実績データは、例えば各代理店で商品が販売される際の複数の要因として顧客層、簡素性または例えば商品ａ及びｂの販売量を含む実績データが入力される。
【００２２】
顧客層は、例えばその代理店で商品を購入（成約）した顧客の年齢層を示す。例えば顧客層には、若年層、中年層及び老年層が含まれる。また、簡素性には、簡素、普通及び複雑が含まれる。図２に示す例では、顧客層に関しては、Ａ代理店は若年層が１０％、中年層が６０％、老年層が３０％である。
【００２３】
代理店システム１０を含む複数の代理店システムの各々に入力された実績データは、保険会社システム２０に送信される。保険会社システム２０の販売実績格納部２２には、実績データに含まれる顧客層、簡素性等が格納される。また、保険会社システム２０の予測販売割合算出部２３は、実績データに含まれる商品毎の販売量に応じて、現在までの商品別の売上比率（販売割合実績）を算出する。算出された販売割合実績は、例えば販売実績格納部２２に格納される。販売割合実績は、各代理店において例えば商品ａが実際に販売された結果、全ての代理店での商品ａの販売数のうち、代理店毎の商品ａの販売数の割合を示す。
【００２４】
代理店システム１０を含む複数の代理店システム及び保険会社システム２０は、上記したような複数の代理店の各々において商品が実際に販売された結果を示すデータ（実績データ）を収集、集計または保管する。
【００２５】
次に、図３を参照して、保険会社システム２０の処理手順について説明する。ここで、例えば保険会社の新商品として商品Ａが開発されたものとする。また、この商品Ａは、例えば上記した商品ａに類似する商品であるものとする。
【００２６】
まず、例えばユーザ１００は、複数の代理店によって商品Ａが販売された場合、当該商品Ａの総販売数のうち、代理店毎に商品Ａの販売数が占める割合（販売比率）を設定する。このとき、例えばユーザ１００は、販売割合格納部２４に格納されている情報を参照して設定する。このユーザ１００によって設定された割合は、例えば各代理店毎の商品Ａの販売比率の目標（販売割合目標）である。
【００２７】
ここでは、商品Ａは商品ａに類似する商品であるため、ユーザ１００は、図２に示すような商品ａの販売実績に基づいて設定したものとする。つまり、Ａ代理店は４０％、Ｂ代理店は２０％、Ｃ代理店は２０％、Ｄ代理店は１０％及びＥ代理店は１０％と設定されたものとする。
【００２８】
予測販売割合算出部２３は、ユーザによって設定された販売割合目標を事前確率として入力する。また、予測販売割合算出部２３は、前述した例えばユーザ１００によって予め設定された数値Ａ（Ｘ）〜Ｆ（Ｘ）を入力する。
【００２９】
ここで、商品Ａが、実際に代理店（ＡからＥ）で販売されたものとする。図３に示す例では、初日の販売数は、Ａ代理店は１００、Ｂ代理店は１００、Ｃ代理店は５０、Ｄ代理店は５０及びＥ代理店は２００である。これにより、各代理店の初日の販売割合実績は、Ａ代理店は２０％、Ｂ代理店は２０％、Ｃ代理店は１０％、Ｄ代理店は１０％及びＥ代理店は４０％となる。このデータ（実績データ）は、各代理店の代理店システムから保険会社システム２０に送信される。また、販売割合実績は、代理店システム１０を含む複数の代理店システムから送信された実績データに基づいて、予測販売割合算出部２３によって算出される。
【００３０】
予測販売割合算出部２３は、例えばベイズ推論を用いることによって、入力された事前確率、数値Ａ（Ｘ）〜Ｆ（Ｘ）及び初日の各代理店の販売割合実績に基づいて、各代理店毎の予測販売割合（初日後の予測販売割合）を算出する。この予測販売割合は、各代理店において商品Ａが販売された場合において、複数の代理店の商品Ａの総販売数のうち、複数の代理店毎の商品Ａの販売数が占める割合の予測を示すものである。
【００３１】
ここで、次の日（２日目）の実績データが保険会社システム２０に送信された場合を想定する。この場合、予測販売割合算出部２３は、予測販売割合格納部２５に格納されている各種値及び初日の次の日（２日目）の販売割合実績に基づいて、各代理店の２日目後の予測販売割合を算出する。予測販売割合算出部２３は、同様にして、３日目以降の各代理店の予測販売割合を算出する。つまり、予測販売割合算出部２３は、各代理店の予測販売割合を、例えば日毎の販売割合実績に基づいて更新する。
【００３２】
予測販売割合算出部２３によって算出された予測販売割合は、例えばユーザ１００に対して提示される。
【００３３】
次に、図４のフローチャートを参照して、ベイズ推論を用いて予測販売割合を算出する予測販売割合算出部２３の処理手順について詳細に説明する。
【００３４】
まず、予測販売割合算出部２３は、ユーザ１００によって設定された各代理店毎の例えば商品Ａの販売比率目標（販売割合目標）を入力する（ステップＳ１）。なお、この各代理店毎の販売割合目標の合計は、１となるように設定されている。以下、例えば各代理店を代理店（Ｘ）、代理店（Ｘ）毎の販売割合目標をＹ（Ｘ）と表記する。つまり、Ａ代理店の商品Ａの販売割合目標が０．４である場合には、Ｙ（Ａ）＝０．４と表記する。以下の、各数値においても同様にして説明する。
【００３５】
次に、予測販売割合算出部２３は、前述した例えばユーザ１００によって設定された数値Ａ（Ｘ）〜Ｆ（Ｘ）を入力する（ステップＳ２）。
【００３６】
ここで、数値Ａ（Ｘ）〜Ｆ（Ｘ）について説明する。数値Ａ（Ｘ）は、例えばユーザ１００によって設定された販売割合目標Ｙ（Ｘ）を代理店（Ｘ）が達成する確率初期値であり、ユーザによって任意に設定された数値である。数値Ｂ（Ｘ）は、例えばユーザ１００によって設定された販売割合目標Ｙ（Ｘ）を代理店（Ｘ）が達成することができない確率初期値である。数値Ｂ（Ｘ）は、数値Ａ（Ｘ）と同様に、ユーザによって任意に設定された数値であり、１−Ａ（Ｘ）である。以下、Ａ（Ｘ）＝０．５、Ｂ（Ｘ）＝０．５に設定されているものとして説明する。
【００３７】
数値Ｃ（Ｘ）〜Ｆ（Ｘ）は、想定される組み合わせについて任意に確率が設定されている。数値Ｃ（Ｘ）は、最終的に販売割合目標Ｙ（Ｘ）を達成する場合であって、販売割合実績が販売割合目標Ｙ（Ｘ）を達成している確率である。ここでは、Ｃ（Ｘ）＝Ｙ（Ｘ）とする。
【００３８】
数値Ｄ（Ｘ）は、最終的に販売割合目標Ｙ（Ｘ）を達成する場合であって、販売割合実績が販売割合目標Ｙ（Ｘ）を達成していない確率である。ここでは、Ｃ（Ｘ）＝１−Ｙ（Ｘ）とする。
【００３９】
数値Ｅ（Ｘ）は、最終的に販売割合目標Ｙ（Ｘ）を達成しない場合であって、販売割合実績が販売割合目標Ｙ（Ｘ）を達成している場合の確率である。ここでは、Ｅ（Ｘ）＝０．１（既定値：任意）が設定されているものとする。
【００４０】
数値Ｆ（Ｘ）は、最終的に販売割合目標Ｙ（Ｘ）を達成しない場合であって、販売割合実績が販売割合目標Ｙ（Ｘ）を達成していない場合の確率である。ここでは、Ｆ（Ｘ）＝１−Ｅ（Ｘ）＝０．９（既定値：任意）が設定されているものとする。
【００４１】
なお、上記した数値Ａ（Ｘ）〜Ｆ（Ｘ）予め設定されており、例えばユーザ１００は各数値を変更することが可能である。
【００４２】
ここで、代理店（Ｘ）の商品Ａの販売割合目標Ｙ（Ｘ）が０．４であるものとし、これにより、Ｃ（Ｘ）＝０．４、Ｄ（Ｘ）＝０、６であるものとして説明する。
【００４３】
次に、予測販売割合算出部２３は、販売実績格納部２２に格納されている（本日の）実績データに含まれる例えば代理店（Ｘ）の商品Ａの販売数に応じて、販売割合（比率）実績Ｉ（Ｘ）を算出する（ステップＳ３）。
【００４４】
予測販売割合算出部２３は、例えば（当日の）販売割合実績Ｉ（Ｘ）及び代理店（Ｘ）の販売割合目標Ｙ（Ｘ）を比較する（ステップＳ４）。
【００４５】
ここで、販売割合実績Ｉ（Ｘ）が販売割合目標Ｙ（Ｘ）（＝Ｃ（Ｘ））より大きい場合（ステップＳ５のＹＥＳ）、予測販売割合算出部２３は、Ａ（Ｘ）×Ｃ（Ｘ）：Ｂ（Ｘ）×Ｅ（Ｘ）を算出する。この場合、上記したようにＡ（Ｘ）＝０．５、Ｃ（Ｘ）＝０．４、Ｂ（Ｘ）＝０．５及びＥ（Ｘ）＝０．１であるとすると、０．２：０．０５となる。予測販売割合算出部２３は、算出された０．２：０．０５を全体が１になるように換算し、新たなＡ（Ｘ）、Ｂ（Ｘ）に置き換える（ステップＳ６）。つまり、０．２：０．０５＝０．８：０．２＝Ａ（Ｘ）：Ｂ（Ｘ）とする。
【００４６】
一方、販売割合実績Ｉ（Ｘ）が販売割合目標Ｙ（Ｘ）（＝Ｃ（Ｘ））より小さい場合（ステップＳ５のＮＯ）、予測販売割合算出部２３は、Ａ（Ｘ）×Ｄ（Ｘ）：Ｂ（Ｘ）×Ｆ（Ｘ）を算出する。この場合、上記したようにＡ（Ｘ）＝０．５、Ｄ（Ｘ）＝０．６、Ｂ（Ｘ）＝０．５及びＦ（Ｘ）＝０．９であるとすると、０．３：０．４５となる。予測販売割合算出部２３は、算出された０．３：０．４５を全体が１になるように換算し、新たなＡ（Ｘ）、Ｂ（Ｘ）に置き換える（ステップＳ７）。つまり、０．３：０．４５＝０．４：０．６＝Ａ（Ｘ）：Ｂ（Ｘ）とする。
【００４７】
なお、予測販売割合算出部２３は、ステップＳ６またはＳ７において算出されたＡ（Ｘ）及びＢ（Ｘ）を予測販売割合格納部２５に格納する。
【００４８】
代理店（Ｘ）をステップＳ６またはＳ７で算出されたＡ（Ｘ）の上位順にランク付けする（ステップＳ８）。ここで、Ａ（Ｘ）は、販売割合目標Ｙ（Ｘ）を代理店（Ｘ）が達成する確率（優良度）であるため、Ａ（Ｘ）の値が上位である代理店（Ｘ）は、優良代理店として評価できる。
【００４９】
ここで、例えば上記したようにＡ（Ｘ）が０．８のとき、Ｃ（Ｘ）（＝Ｙ（Ｘ））が達成されるとの前提で、代理店（Ｘ）について２×Ｃ（Ｘ）×Ａ（Ｘ）＝Ｇ（Ｘ）を目標期待値として仮定する（ステップＳ９）。この場合、上記した例えばＣ（Ｘ）＝０．４、Ａ（Ｘ）＝０．８を代入すると、Ｇ（Ｘ）＝０．６４となる。
【００５０】
ここで、例えば代理店（Ｘ）には、代理店（Ａ）、代理店（Ｂ）及び代理店（Ｃ）が含まれる場合を想定する。この場合において、例えばＧ（Ａ）＝０．６４、Ｇ（Ｂ）＝０．２６４及びＧ（Ｃ）＝０．４４であるものとする。この場合、予測販売割合算出部２３は、代理店（Ｘ）毎の目標期待値（Ｇ（Ｘ））を全体が１になるように換算（変換）し、当該換算された数値をＨ（Ｘ）とする。この場合では、Ｈ（Ａ）＝０．４８、Ｈ（Ｂ）＝０．２及びＨ（Ｃ）＝０．３２となる。予測販売割合算出部２３は、このＨ（Ｘ）を予測販売割合として算出する（ステップＳ１０）。
【００５１】
予測販売割合算出部２３によって算出された予測販売割合Ｈ（Ｘ）の昇順に、代理店（Ｘ）、Ｈ（Ｘ）及びＹ（Ｘ）が提示される（ステップＳ１１）。
【００５２】
なお、例えば次の日（２日目）に新たに実績データが販売実績格納部２２に格納された場合（代理店システム１０を含む複数の代理店システムから保険会社システム２０に送信された場合）、Ａ（Ｘ）及びＢ（Ｘ）の値を予測販売割合格納部２５に格納されているＡ（Ｘ）及びＢ（Ｘ）に置き代えて、ステップＳ３に戻って処理が繰り返される。
【００５３】
図５は、予測販売割合算出部２３による各代理店の３日目後の予測販売割合までの算出結果の一例を示す図である。
【００５４】
図５の例に示すように、例えばＡ代理店では、事前確率Ｙ（Ａ）４０％及び初日の販売割合（比率）実績Ｉ（Ａ）２０％から、初日後の予測販売割合Ｈ（Ａ）２９％が算出される。また、２日目の販売割合実績Ｉ（Ａ）１０％から、２日目後の予測販売割合Ｈ（Ａ）２２％が算出される。同様にして、３日目の販売割合実績Ｉ（Ａ）４０％から、３日目後の予測販売割合Ｈ（Ａ）４１％が算出される。
【００５５】
また、Ｅ代理店において、例えば初日の販売割合実績Ｉ（Ｅ）が４０％と異常に高い場合（異常値）であっても、事前確率Ｙ（Ｅ）を用いて初日後の予測販売割合Ｈ（Ｅ）を算出するため、当該異常値の影響を緩和できる。
【００５６】
図６は、図５に示すような算出結果が、ユーザ１００によって操作される例えばクライアント端末の表示画面（ディスプレイ）に表示された場合の一例を示す図である。なお、保険会社システム２０に備えられる表示部（ディスプレイ）に表示される構成であっても良い。
【００５７】
図６に示すように、例えばユーザ１００によって操作されるクライアント端末の表示画面には、予測販売割合Ｈ（Ｘ）の順位に応じて、代理店（Ｘ）、予測販売割合Ｈ（Ｘ）及び事前確率Ｙ（Ｘ）が示される。ここでは、上記した図５の各代理店の３日目後の予測販売割合Ｈ（Ｘ）に基づいて表示されている。
【００５８】
図６に示す例では、事前確率Ｙ（Ｘ）より予測販売割合Ｈ（Ｘ）が高い代理店（Ｘ）の予測販売割合Ｈ（Ｘ）及び事前確率Ｙ（Ｘ）に基づく順位より予測販売割合Ｈ（Ｘ）による順位が上位の代理店（Ｘ）の順位と、事前確率Ｙ（Ｘ）より予測販売割合Ｈ（Ｘ）が低い代理店（Ｘ）の予測販売割合Ｈ（Ｘ）及び事前確率Ｙ（Ｘ）に基づく順位より下位の代理店（Ｘ）の順位とは、それぞれ区別されて表示されている。また、例えば事前確率Ｙ（Ｘ）と予測販売割合Ｈ（Ｘ）が同じ場合、または事前確率Ｙ（Ｘ）に基づく順位と予測販売割合Ｈ（Ｘ）に基づく順位が同じ場合には、特に区別されることなく、そのまま表示されている。
【００５９】
上記したように本実施形態においては、例えばベイズ推論を用いるため、事前確率を用いて例えば商品Ａの代理店別の予測販売割合（初日後の予測販売割合）を算出することができる。また、算出された予測販売割合にその後の販売割合実績を反映させることにより、その都度修正を加えた結果（予測販売割合）を算出することができる。例えば保険会社（ユーザ１００）は、この算出された結果に基づいて、商品Ａの販売促進活動方針の立案や修正を行うための、優良販売見込代理店の選別を行うことが可能となる。
【００６０】
また、本実施形態においては、例えば商品のライフサイクルが短い特徴を有する保険商品であっても、事前確率と少量の実績データ（販売割合実績）で、結果のフィードバックが可能である。また、販売割合格納部２４に格納された過去の実績データを参考にした事前確率を用いることで、例えば異常値による算出への影響を緩和できる。
【００６１】
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図７は、本実施形態に係る保険会社システム３０の構成を示すブロック図である。なお、図１と同様の部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図１と異なる部分について主に述べる。以下の実施形態についても同様である。
【００６２】
保険会社システム３０は、ベイジアンネットワーク３１、予測販売割合算出部３２、有効販売要因算出部３３及び代理店特性格納部３４を含む。
【００６３】
ベイジアンネットワーク３１には、例えば商品Ａが販売された場合において、複数の要因（例えば、顧客層及び簡素性）毎に、当該要因が商品Ａの販売に与える影響を示す影響度が事前確率として設定（入力）される。この事前確率は、ユーザ１００によって設定された数値である。このベイジアンネットワーク３１についての詳細は後述する。
【００６４】
予測販売割合算出部３２は、ベイジアンネットワーク３１に基づいて、例えば商品Ａの代理店毎の予測販売割合（第１の予測販売割合）を算出する。この予測販売割合は、商品Ａの総販売数のうち、代理店毎の商品Ａの販売数が占める割合の予測を示す。以下、この予測販売割合は、事前確率予測販売割合として説明する。この事前確率予測販売割合は、例えばユーザ１００に対して提示される。
【００６５】
予測販売割合算出部３２は、算出された事前確率予測販売割合及び販売実績格納部２２に格納されている実績データに基づいて、代理店毎の予測販売割合（第２の予測販売割合）を算出する。予測販売割合算出部３２は、予測販売割合を算出する際に、算出された各種値（上記した第１の実施形態におけるＡ（Ｘ）及びＢ（Ｘ））を予測販売割合格納部２５に格納する。
【００６６】
また、予測販売割合算出部２３は、例えば新たに実績データが代理店システム１０を含む複数の代理店システムから送信された場合、予測販売割合格納部２５に格納されている各種値（Ａ（Ｘ）及びＢ（Ｘ））及び当該新たな実績データに基づいて、例えば日毎に予測販売割合を算出（更新）する。
【００６７】
有効販売要因算出部３３は、予測販売割合算出部３２によって算出された予測販売割合及びベイジアンネットワーク３１に基づいて、例えば複数の要因毎において、商品Ａの販売に与える影響を示す影響度を逆算する。有効販売要因算出部３３は、逆算された影響度に応じて、例えば商品Ａの販売に際して有効となる要因（有効販売要因）を抽出する。有効販売要因算出部３３によって抽出された有効販売要因は、例えばユーザ１００に対して提示される。
【００６８】
代理店特性格納部３４は、過去に販売された商品の販売の要因毎に、当該要因に応じて販売された総販売数のうち、代理店毎の当該要因に応じて販売された商品の販売数が占める割合を示す割合情報を格納する。ユーザ１００は、上記したような要因毎の影響度を予測する際に、例えば代理店特性格納部３４に格納されている過去のデータ（割合情報）を検索し、検索されたデータを参考にすることができる。
【００６９】
次に、図８を参照して、保険会社システム３０の処理手順について説明する。なお、過去の実績データとして、上記した図２を用いて説明する。
【００７０】
ここで、例えば保険会社の新商品として商品Ａが開発されたものとする。また、この商品Ａは、例えば図２に示す商品ａに類似する商品であるものとする。また、便宜的に、複数の代理店は、Ａ代理店及びＢ代理店の２つであるものとして説明する。
【００７１】
まず、ユーザ１００は、例えば商品Ａが販売された場合において、複数の要因毎の当該販売に与える影響を示す影響度を設定する。
【００７２】
ベイジアンネットワーク３１には、例えばユーザ１００によって設定された影響度が事前確率として設定（入力）される。
【００７３】
ここで、図９は、ベイジアンネットワーク３１について説明するための図である。図９に示すように、ベイジアンネットワーク３１に事前確率（ここでは、Ｘ及びＹ）を設定することによって、例えば商品Ａが販売された場合の総販売数のうち、代理店毎（Ａ代理店、Ｂ代理店）の販売数が占める割合の予測（事前確率予測販売割合）が算出される。
【００７４】
なお、図９に示される複数の要因である簡素性及び顧客層の代理店毎に対する割合は、例えば図２に示される簡素性の「簡素」及び顧客層の「若年層」の割合（割合情報）に基づいて予め設定されている。また、図２に示す顧客層の「若年層」においては、Ａ代理店は１０％、Ｂ代理店は８０％であるが便宜的にＡ代理店を１０％（０．１）、Ｂ代理店は９０％（０．９）として説明する。
【００７５】
つまり、事前確率予測販売割合は、ベイジアンネットワーク３１に設定された事前確率及び割合情報に基づいて算出される。
【００７６】
図９に示すベイジアンネットワーク３１に基づいて、Ａ代理店及びＢ代理店の事前確率予測販売割合が算出される場合、Ａ代理店の事前確率予測販売割合は、０．８Ｘ＋０．１Ｙによって算出される。また、Ｂ代理店の事前確率予測販売割合は、０．２Ｘ＋０．９Ｙによって算出される。
【００７７】
ここで、例えばユーザ１００が、商品Ａは、簡素性への依存度（影響度）が高いと予測した場合を想定する。これにより、例えば事前確率としてＸ＝０．７、Ｙ＝０．３がベイジアンネットワーク３１に設定されたものとする。この場合、Ａ代理店の事前確率予測販売割合は、５９％となる。同様に、Ｂ代理店の事前確率予測販売割合は、４１％となる。
【００７８】
ここで、図１０は、ベイジアンネットッワーク３１に基づいて算出された事前確率予測販売割合が、例えばユーザ１００によって操作されるクライアント端末の表示画面に表示された場合の一例を示す図である。
【００７９】
ベイジアンネットワーク３１に対してＸ＝０．７及びＹ＝０．３が設定（入力）された場合、例えばユーザ１００に対して表示（提示）される表示画面には、Ａ代理店及びＢ代理店の事前確率予測販売割合として、５９％及び４１％が表示される。
【００８０】
再び図８を参照して説明する。図８に示すように、Ａ及びＢ代理店で商品Ａを販売した場合において、当該Ａ代理店での商品Ａの初日の販売数は４０、Ｂ代理店での商品Ａの初日の販売数は１６０であったものとする。これにより、Ａ代理店の初日の販売割合実績は２０％、Ｂ代理店の初日の販売割合実績は８０％であったものとする。
【００８１】
予測販売割合算出部３２は、例えばベイズ推論を用いることによって、Ａ及びＢ代理店の事前確率予測販売割合及び販売割合実績に基づいて、Ａ及びＢ代理店の予測販売割合を算出する。なお、この予測販売割合の算出方法は、前述した第１の実施形態の事前確率を本実施形態における事前確率予測販売割合に置き換えた場合と同様であるためその説明は省略する。つまり、本実施形態においても、前述した第１の実施形態と同様に、例えば数値Ａ（Ｘ）〜Ｆ（Ｘ）が予め設定されている。
【００８２】
ここで、図１１は、予測販売割合算出部３２によるＡ及びＢ代理店の商品Ａを販売開始から数日後の予測販売割合の算出結果の一例を示す図である。
【００８３】
図１１に示すように、Ａ代理店の商品Ａの販売開始から数日後の予測販売割合は、２４％である。また、Ｂ代理店の商品Ａの販売開始から数日後の予測販売割合は、７６％である。
【００８４】
再び図８を参照すると、有効販売要因算出部３３は、予測販売割合算出部３２によって算出された予測販売割合及びベイジアンネットワーク３１に基づいて、複数の要因毎に商品Ａの販売に与える影響を示す影響度を逆算する。
【００８５】
図１１に示すように、例えばＡ代理店の商品Ａの販売開始から数日後の予測販売割合が２４％、Ｂ代理店の商品Ａの販売開始から数日後の予測販売割合が７６％である場合を想定する。この場合、ベイジアンネットワーク３１にＡ代理店の予測販売割合を当てはめると、０．２４（２４％）＝０．８Ｘ＋０．１Ｙとなる。また、ベイジアンネットワーク３１にＢ代理店の予測販売割合を当てはめると、０．７６（７６％）＝０．２Ｘ＋０．９Ｙとなる。これらから、Ｘ＝０．２、Ｙ＝０．８と逆算される。これにより、有効販売要因算出部３３は、例えば商品Ａの販売に際して有効となる要因（有効販売要因）を抽出する。
【００８６】
この有効販売要因算出部３３によって抽出された有効販売要因は、例えばユーザ１００に対して提示される。
【００８７】
図１２は、有効販売要因算出部３３によって抽出された有効販売要因が例えばユーザ１００によって操作されるクライアント端末の表示画面に表示された際の一例を示す図である。
【００８８】
図１２に示すように、ユーザ１００に対して表示される表示画面には、例えば有効販売要因が他の要因と区別して表示される。例えば上記したような逆算結果が算出された場合には、図１２に示すように顧客層が区別して表示されることになる。また、有効販売要因算出部３３によって逆算された結果から分かることがガイダンス表示される。図１２の例では、例えば「（商品Ａは、）顧客層志向が強く、若年層への販売強化要」が表示される。
【００８９】
例えば図１２に示される表示画面を確認することによって、ユーザ１００は、商品Ａは当初の予想の簡素性よりも顧客層への依存度が高く、若年層に強いＢ代理店での販売予測が良く若年志向が強いことを認識することができる。
【００９０】
上記したように本実施形態においては、例えばベイズ推論を用いるため、事前確率（予想値）及びベイジアンネットワークを用いることで例えば商品Ａの有効販売要因を抽出することができる。また、商品Ａの販売後の実績データを反映させることにより、その都度修正を加えた結果を算出することができる。例えば保険会社（ユーザ１００）は、この結果に基づいて、商品Ａの販売促進活動方針の立案や修正を行うことができる。
【００９１】
また、本実施形態においては、例えば商品のライフサイクルが短い特徴を有する保険商品であっても、事前確率と少量の実績データで、結果のフィードバックが可能である。また、過去の実績データを参考にした事前確率を用いることで、異常値による算出への影響が緩和できる。また、結果にいたるベイジアンネットワークが定義されていることで、結果から途中経過の分析をすることが可能である。
【００９２】
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。図１３は、本実施形態に係る保険会社システム５０の構成を示すブロック図である。保険会社システム５０は、代理店システム４０と通信可能である。なお、保険会社の代理店は複数存在するが、図１３では、便宜的に代理店システム４０以外の代理店システムについては記載を省略する。
【００９３】
代理店システム４０は、販売実績入力部４１、販売実績格納部４２及びデータ送信部４３を含む。
【００９４】
販売実績入力部４１は、例えば代理店システム４０を使用するユーザ、例えば代理店の従業員等の操作に応じて、複数の特定の商品例えば商品Ａ及びＢの販売実績を示す実績データを入力する。販売実績入力部４１によって入力された実績データは、販売実績格納部４２に格納される。この実績データは、例えば１日毎に入力される。
【００９５】
データ送信部４３は、販売実績格納部４２に格納されている実績データを保険会社システム５０に対して送信する。
【００９６】
保険会社システム２０は、データ受信部５１、販売実績格納部５２、ベイジアンネットワーク５３及び予測販売割合算出部５４を含む。
【００９７】
データ受信部５１は、代理店システム４０のデータ送信部４３によって送信された実績データを受信する。なお、ここで受信された実績データは、商品Ａ及びＢの販売実績を示す実績データである。また、データ受信部５１は、複数の代理店で用いられる代理店システムから送信される実績データを受信する。データ受信部５１によって受信された実績データは販売実績格納部５２に格納される。
【００９８】
ベイジアンネットワーク５３には、例えば商品Ａ及びＢが販売された場合において、複数の要因（例えば、顧客層及び簡素性）毎に、当該要因が商品Ａ及びＢの販売に与える影響を示す影響度が事前確率（第１の事前確率）として設定（入力）される。また、例えば商品Ａ及びＢが販売された場合において、複数の代理店によって販売される商品Ａ及びＢの総販売数のうち、例えば当該代理店毎の商品ＡまたはＢの販売数が占める割合が事前確率（第２の事前確率）として設定される。この事前確率（第１の事前確率及び第２の事前確率）は、ユーザによって設定された数値である。このベイジアンネットワーク５３についての詳細は後述する。
【００９９】
予測販売割合算出部５４は、ベイジアンネットワーク５３に基づいて、例えば商品ＡまたはＢの予測販売割合（第２の予測販売割合）を算出する。この予測販売割合は、例えば商品Ａ及びＢの販売数のうち、当該商品ＡまたはＢの販売数が占める割合の予測を示す。また、この予測販売割合は、例えばユーザ１００に対して提示される。また、ベイジアンネットワーク５３に基づいて、上記した第２の実施形態と同様に、例えば商品Ａ及びＢの代理店毎の予測販売割合（第１の予測販売割合）が算出される。なお、この第１の予測販売割合は、前述した第２の実施形態における事前確率予測販売割合に相当する。
【０１００】
予測販売割合算出部５４は、算出された予測販売割合（第１の予測販売割合）及び販売実績格納部５２に格納されている実績データによって示される代理店毎の商品Ａ及びＢの販売数の割合に基づいて、代理店毎の予測販売割合（第３の予測販売割合）を算出する。予測販売割合算出部５４は、予測販売割合を算出する際に、算出された各種値（Ａ（Ｘ）及びＢ（Ｘ））を予測販売割合格納部２５に格納する。
【０１０１】
また、予測販売割合算出部２３は、例えば新たに実績データが代理店システム４０を含む複数の代理店システムから送信された場合、予測販売割合格納部２５に格納されている各種値（Ａ（Ｘ）及びＢ（Ｘ））及び当該新たな実績データに基づいて、例えば日毎に予測販売割合を算出（更新）する。
【０１０２】
また、予測販売割合算出部５４は、有効販売要因算出部３３によって逆算された影響度に基づいて、商品Ａ及びＢの予測販売割合（第４の予測販売割合）を算出する。予測販売割合算出部５４によって算出された予測販売割合は、例えばユーザ１００に対して提示される。
【０１０３】
次に、図１４を参照して、保険会社システム５０の処理手順について説明する。なお、過去の実績データとして、上記した図２を用いて説明する。
【０１０４】
ここで、例えば保険会社の新商品として商品Ａ及びＢが開発されたものとする。また、この商品Ａは、例えば図２に示す商品ａに類似し、商品Ｂは、図２に示す商品ｂに類似する商品であるものとする。また、便宜的に、複数の代理店は、Ａ代理店及びＢ代理店の２つであるものとして説明する。
【０１０５】
まず、ユーザ１００は、例えば商品Ａ及びＢが販売された場合において、複数の要因毎の当該商品Ａ及びＢの販売の各々に与える影響を示す影響度を設定する。
【０１０６】
また、ユーザ１００は、Ａ及びＢ代理店によって商品Ａ及びＢが販売された場合、当該商品Ａ及びＢの総販売数のうち、代理店毎に商品ＡまたはＢの販売数が占める割合（販売比率）を設定する。このとき、例えばユーザ１００は、販売割合格納部２４に格納されている情報を参照して設定する。
【０１０７】
ベイジアンネットワーク３１には、例えばユーザ１００によって設定された影響度及び割合が事前確率として設定（入力）される。
【０１０８】
ここで、図１５は、ベイジアンネットワーク５３について説明するための図である。図１５に示すように、ベイジアンネットワーク５３に事前確率（ここでは、Ｘ、Ｙ、Ｚ、Ｗ、Ｓ、Ｔ、Ｕ及びＶ）を設定することによって、例えば商品Ａ及びＢが販売された場合の総販売数のうち、当該商品ＡまたはＢの販売数が占める割合の予測（第２の予測販売割合）が算出される。なお、このとき上記した第２の実施形態と同様に、例えば商品Ａ及びＢが販売された場合の総販売数のうち、代理店毎（Ａ代理店、Ｂ代理店）の販売数が占める割合の予測（第１の予測販売割合）が算出される。
【０１０９】
なお、図１５に示される複数の要因である簡素性及び顧客層の代理店毎に対する割合については、前述した第２の実施形態と同様であるのでその説明は省略する。
【０１１０】
図１５に示すベイジアンネットワーク５３に基づいて、商品Ａ及び商品Ｂの第２の予測販売割合を算出する場合、商品Ａの事前確率予測販売割合は、０．８ＸＳ＋０．２ＸＵ＋０．１ＹＳ＋０．９ＹＵ＋０．８ＺＳ＋０．２ＺＵ＋０．１ＷＳ＋０．９ＷＵによって算出される。また、商品Ｂの第２の予測販売割合は、０．８ＸＴ＋０．２ＸＶ＋０．１ＹＴ＋０．９ＹＶ＋０．８ＺＴ＋０．２ＺＶ＋０．１ＷＴ＋０．９ＷＶによって算出される。
【０１１１】
ここで、例えばユーザ１００が、商品Ａは簡素性への依存度（影響度）が高いと予測し、例えば事前確率としてＸ＝０．７、Ｙ＝０．３をベイジアンネットワーク５３に設定したものとする。また、例えばユーザ１００は、商品Ｂは特定の依存度はないものと予測し、例えば事前確率としてＺ＝０．５、Ｗ＝０．５をベイジアンネットワーク５３に設定したものとする。また、商品Ａは商品ａに類似し、商品Ｂは商品ｂに類似するため、ユーザ１００は例えば図２に示す商品ａ及びｂの販売量から予測して、例えば事前確率としてＳ＝０．７、Ｔ＝０．３、Ｕ＝０．５、Ｖ＝０．５をベイジアンネットワーク５３に設定したものとする。この場合、商品Ａの第２の予測販売割合は６０％となる。同様に、商品Ｂの第２の予測販売割合は４０％となる。この第２の予測販売割合は、例えばユーザ１００に対して提示される。
【０１１２】
ここで、図１６は、ベイジアンネットッワーク５３に基づいて算出された第２の予測販売割合が、例えばユーザ１００によって操作されるクライアント端末の表示画面に表示された場合の一例を示す図である。
【０１１３】
ベイジアンネットワーク３１に対して例えば上記したようにＸ＝０．７、Ｙ＝０．３、Ｚ＝０．５、Ｗ＝０．５、Ｓ＝０．７、Ｔ＝０．３、Ｕ＝０．５及びＶ＝０．５が設定（入力）された場合、例えばユーザ１００に対して表示（提示）される表示画面には、商品Ａ及びＢの第２の予測販売割合として、６０％及び４０％が表示される。
【０１１４】
再び図１４を参照して説明する。図８１３に示すように、Ａ及びＢ代理店で商品Ａ及びＢを販売した場合において、当該Ａ代理店での商品Ａの初日の販売数は１００、商品Ｂの初日の販売数は７０であったものとする。また、Ｂ代理店での商品Ａの初日の販売数は１００、商品Ｂの初日の販売数は５０であったものとする。この場合、Ａ代理店の初日の販売割合実績は約５５％、Ｂ代理店の初日の販売割合実績は約４５％となる。
【０１１５】
以下、前述した第１及び第２の実施形態と同様にして、予測販売割合算出部５４は、例えばベイズ推論を用いることによって、上記した第１の予測販売割合及び販売割合実績から、第３の予測販売割合を算出する。つまり、本実施形態においても、前述した第１及び第２の実施形態と同様に、例えば数値Ａ（Ｘ）〜Ｆ（Ｘ）が予め設定されている。また、前述した第２の実施形態と同様に、有効販売要因算出部３３は、複数の要因毎に商品Ａ及びＢの販売に与える影響を示す影響度を逆算する。これにより、商品（Ａ及びＢ）別の要因が占める割合（影響度）の結果として、Ｘ、Ｙ、Ｚ、Ｗの値が例えばＸ＝０．３、Ｙ＝０．７、Ｚ＝０．６、Ｗ＝０．４に更新されたものとする。また、Ａ及びＢ代理店の販売実績割合により、Ｓ、Ｔ、Ｕ、Ｖの値が例えばＳ＝０．２、Ｔ＝０．８、Ｕ＝０．５、Ｖ＝０．５に更新されたものとする。
【０１１６】
上記したように各値が更新された場合、予測販売割合算出部５４は、当該値に基づいて、商品Ａ及びＢの予測販売割合（第４の予測販売割合）を算出する。例えば、上記した値に更新された場合、商品Ａの予測販売割合は３８％、商品Ｂの予測販売割合は６２％となる。
【０１１７】
この予測販売割合算出部５４によって算出された予測販売割合は、例えばユーザ１００に対して提示される。
【０１１８】
図１７は、予測販売割合算出部５４によって算出された予測販売割合が例えばユーザ１００によって操作されるクライアント端末の表示画面に表示された際の一例を示す図である。
【０１１９】
図１７に示すように、ユーザ１００に対して表示（提示）される表示画面には、例えば商品Ａ及びＢのうち、予測販売割合算出部５４によって算出された第４の予測販売割合が高い商品が、売れ筋がより良い商品として他の商品とは区別して表示される。
【０１２０】
例えば図１７に示される表示画面を確認することによって、ユーザ１００は、商品Ａに比べ商品Ｂの方が売れ筋商品であることを認識することができる。よって、ユーザ１００は、これに伴った販売促進活動方針の立案及び修正が可能となる。
【０１２１】
上記したように本実施形態においては、例えばベイズ推論を用いるため、事前確率（予想値）及びベイジアンネットワークを用いることで例えば売れ筋の商品の選別をすることができる。また、商品Ａ及びＢの販売後の実績データを反映させることにより、その都度修正を加えた結果を算出することができる。例えば保険会社（ユーザ１００）は、この結果に基づいて、商品Ａ及びＢの販売促進活動方針の立案や修正を行うことができる。
【０１２２】
また、本実施形態においては、例えば商品のライフサイクルが短い特徴を有する保険商品であっても、事前確率と少量の実績データで、結果のフィードバックが可能である。また、過去の実績データを参考にした事前確率を用いることで、異常値による算出への影響が緩和できる。また、結果にいたるベイジアンネットワークが定義されていることで、結果から途中経過の分析をすることが可能である。
【０１２３】
なお、本願発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る情報処理システム２０の構成を示すブロック図。
【図２】代理店システム１０から保険会社システム２０に送信される実績データの一例を示す図。
【図３】保険会社システム２０の処理手順を示すフローチャート。
【図４】予測販売割合算出部２３の処理手順を示すフローチャート。
【図５】予測販売割合算出部２３による算出結果の一例を示す図。
【図６】予測販売割合算出部２３による算出結果を、ユーザ１００に対して表示した場合の一例を示す図。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る保険会社システム３０の構成を示すブロック図。
【図８】保険会社システム３０の処理手順を示すフローチャート。
【図９】ベイジアンネットワーク３１について説明するための図。
【図１０】ベイジアンネットッワーク３１に基づいて算出された事前確率予測販売割合が、例えばユーザ１００に対して表示された場合の一例を示す図。
【図１１】予測販売割合算出部３２による算出結果の一例を示す図。
【図１２】有効販売要因算出部３３によって逆算された結果が例えばユーザ１００に対して表示された際の一例を示す図。
【図１３】本発明の第３の実施形態に係る保険会社システム５０の構成を示すブロック図。
【図１４】保険会社システム５０の処理手順を示すフローチャート。
【図１５】ベイジアンネットワーク５３について説明するための図。
【図１６】ベイジアンネットッワーク５３に基づいて算出された事前確率予測販売割合が、例えばユーザ１００に対して表示された場合の一例を示す図。
【図１７】予測販売割合算出部５４によって算出された予測販売割合が例えばユーザ１００に対して表示された際の一例を示す図。
【符号の説明】
【０１２５】
１０，４０…代理店システム、１１，４１…販売実績入力部、１２，４２…販売実績格納部、１３，４３…データ送信部、２０，３０，５０…保険会社システム、２１，５１…データ受信部、２２，５２…販売実績格納部、２３…予測販売割合算出部、２４…販売割合格納部、２５…予測販売割合格納部、３１…ベイジアンネットワーク、３２…予測販売割合算出部、３３…有効販売要因算出部、３４…代理店特性格納部、５３…ベイジアンネットワーク、５４…予測販売割合算出部。
【図１】
2008117012.tif 000003
【図２】
2008117012.tif 000004
【図３】
2008117012.tif 000005
【図４】
2008117012.tif 000006
【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】
2008117012.tif 000014
【図１３】
2008117012.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2008117012.tif 000019