(57)【要約】【課題】多種多様な商品の中から顧客の要望に合致する商品を検索する。【解決手段】顧客のニーズを示すニーズ情報を、顧客から見た商品特性が表されているトピックネットに設定する。トピック単位の評価基準をトピックネットに設けておき、トピックネットに設定されたニーズ情報と評価基準と商品仕様とに基づいて、顧客のニーズをどの程度満たす商品かを示す総合適合度を、商品毎に算出する。総合適合度が最も高い商品が、顧客のニーズに最も合う商品であると推察できる。【選択図】図８
2008071370.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
出力部と接続されるコンピュータ端末が実行するニーズ情報構築方法であって、
ノードを特定するノード識別情報と、商品の使用者から見た商品の特性を表す商品特性と、前記ノード識別情報と前記商品特性との対応と、２つのノードを結ぶリンクを識別するリンク識別情報と、リンクされている２つのノードのノード識別情報と前記２つのノードを結ぶリンクのリンク識別情報との対応と、少なくとも一部のノードに対応付けられ前記商品の仕様を示す属性情報と当該ノードに対応付けられている商品特性とに基づいて当該商品特性が当該商品に適合する度合いを示す適合度を算出するための評価基準と、からなるノードネットを、記憶部から読み出す読出ステップと、
前記記憶部から読み出されたノードネットを前記出力部に出力する出力ステップと、
前記出力されたノードネットの前記ノードのいずれかの選択と、前記商品特性に対する顧客のニーズを表すニーズ情報の入力と、を受け付けるニーズ受付ステップと、
前記選択されたノードに評価基準が対応づけて記憶されている場合に、当該選択されたノードに対応づけて記憶されている評価基準と当該ノードに対応づけられている商品特性とに基づいて商品の適合度を特定し、前記特定した商品の適合度と前記入力されたニーズ情報とに基づいて商品の適合度を再算出し、前記入力されたニーズ情報及び前記再算出された適合度を前記リンクに沿って伝播させ、ニーズ情報が入力されていない及び／または評価基準が対応づけて記憶されていないノードについて、前記伝播されてきたニーズ情報及び適合度に基づいて、当該ノードのニーズ情報及び／または適合度を生成し、全ノードについての適合度の総和を演算する伝播ステップと、
を含むニーズ情報構築方法。
【請求項２】
前記ノード識別情報または前記リンク識別情報と、前記ニーズ情報を前記顧客から収集することを支援するための支援情報と、前記ノード識別情報または前記リンク識別情報と前記支援情報との対応と、を記憶する支援情報記憶ステップと、
いずれかのノードまたはリンクの選択と、選択されたノードまたはリンクに対応する支援情報の出力要求と、を受け付ける支援要請ステップとをさらに含み、
前記出力ステップは、選択されたノードのノード識別情報または選択されたリンクのリンク識別情報に対応する前記支援情報をさらに出力する、
請求項１に記載のニーズ情報構築方法。
【請求項３】
出力部と接続されるコンピュータ端末が実行するニーズ情報構築プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
ノードを特定するノード識別情報と、商品の使用者から見た商品の特性を表す商品特性と、前記ノード識別情報と前記商品特性との対応と、２つのノードを結ぶリンクを識別するリンク識別情報と、リンクされている２つのノードのノード識別情報と前記２つのノードを結ぶリンクのリンク識別情報との対応と、少なくとも一部のノードに対応付けられ前記商品の仕様を示す属性情報と当該ノードに対応付けられている商品特性とに基づいて当該商品特性が当該商品に適合する度合いを示す適合度を算出するための評価基準と、からなるノードネットを、記憶部から読み出す読出手段、
前記記憶部から読み出された前記ノードネットを前記出力部に出力する出力手段、
前記出力されたノードネットに対する、前記ノードのいずれかの選択と、前記商品特性に対する顧客のニーズを表すニーズ情報の入力と、を受け付けるニーズ受付手段、及び
前記選択されたノードに評価基準が対応づけて記憶されている場合に、当該選択されたノードに対応づけて記憶されている評価基準と当該ノードに対応づけられている商品特性とに基づいて商品の適合度を特定し、前記特定した商品の適合度と前記入力されたニーズ情報とに基づいて商品の適合度を再算出し、前記入力されたニーズ情報及び前記再算出された適合度を前記リンクに沿って伝播させ、ニーズ情報が入力されていない及び／または評価基準が対応づけて記憶されていないノードについて、前記伝播されてきたニーズ情報及び適合度に基づいて、当該ノードのニーズ情報及び／または適合度を生成し、全ノードについての適合度の総和を演算する伝播手段、
として前記コンピュータ端末を機能させるニーズ情報構築プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項４】
出力部と接続されるコンピュータ端末が実行するニーズ情報構築プログラムであって、
ノードを特定するノード識別情報と、商品の使用者から見た商品の特性を表す商品特性と、前記ノード識別情報と前記商品特性との対応と、２つのノードを結ぶリンクを識別するリンク識別情報と、リンクされている２つのノードのノード識別情報と前記２つのノードを結ぶリンクのリンク識別情報との対応と、少なくとも一部のノードに対応付けられ前記商品の仕様を示す属性情報と当該ノードに対応付けられている商品特性とに基づいて当該商品特性が当該商品に適合する度合いを示す適合度を算出するための評価基準と、からなるノードネットを、記憶部から読み出す読出手段、
前記記憶部から読み出されたノードネットを前記出力部に出力する出力手段、
前記出力されたノードネットに対する、前記ノードのいずれかの選択と、前記商品特性に対する顧客のニーズを表すニーズ情報の入力と、を受け付けるニーズ受付手段、及び
前記選択されたノードに評価基準が対応づけて記憶されている場合に、当該選択されたノードに対応づけて記憶されている評価基準と当該ノードに対応づけられている商品特性とに基づいて商品の適合度を特定し、前記特定した商品の適合度と前記入力されたニーズ情報とに基づいて商品の適合度を再算出し、前記入力されたニーズ情報及び前記再算出された適合度を前記リンクに沿って伝播させ、ニーズ情報が入力されていない及び／または評価基準が対応づけて記憶されていないノードについて、前記伝播されてきたニーズ情報及び適合度に基づいて、当該ノードのニーズ情報及び／または適合度を生成し、全ノードについての適合度の総和を演算する伝播手段、
として前記コンピュータ端末を機能させるニーズ情報構築プログラム。
【請求項５】
出力部と接続されるコンピュータ端末を含んで構成されるニーズ情報構築装置であって、
ノードを特定するノード識別情報と、商品の使用者から見た商品の特性を表す商品特性と、前記ノード識別情報と前記商品特性との対応と、２つのノードを結ぶリンクを識別するリンク識別情報と、リンクされている２つのノードのノード識別情報と前記２つのノードを結ぶリンクのリンク識別情報との対応と、少なくとも一部のノードに対応付けられ前記商品の仕様を示す属性情報と当該ノードに対応付けられている商品特性とに基づいて当該商品特性が当該商品に適合する度合いを示す適合度を算出するための評価基準と、からなるノードネットを、記憶部から読み出す読出手段と、
前記記憶部から読み出されたノードネットを前記出力部に出力する出力手段と、
前記出力されたノードネットに対する、前記ノードのいずれかの選択と、前記商品特性に対する顧客のニーズを表すニーズ情報の入力と、を受け付けるニーズ受付手段と、
前記選択されたノードに評価基準が対応づけて記憶されている場合に、当該選択されたノードに対応づけて記憶されている評価基準と当該ノードに対応づけられている商品特性とに基づいて商品の適合度を特定し、前記特定した商品の適合度と前記入力されたニーズ情報とに基づいて商品の適合度を再算出し、前記入力されたニーズ情報及び前記再算出された適合度を前記リンクに沿って伝播させ、ニーズ情報が入力されていない及び／または評価基準が対応づけて記憶されていないノードについて、前記伝播されてきたニーズ情報及び適合度に基づいて、当該ノードのニーズ情報及び／または適合度を生成し、全ノードについての適合度の総和を演算する伝播手段と、
を備えるニーズ情報構築装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客に適した商品を検索する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
大量の商品に関する商品情報を商品ＤＢ（データベース）に蓄積しておき、商品ＤＢから顧客の要望に会う商品を検索することが、一般的に行われている。商品ＤＢには、商品の仕様が商品ＩＤと対応付けられて蓄積されている。このような商品情報ＤＢから顧客の要望に適合する商品を探し出すためには、セールスマンなどが顧客の要望を商品仕様に関する条件に変換する必要がある。例えば、「インターネットに接続でき高速処理が可能なパーソナルコンピュータがほしい」という要望は、「ＣＰＵの処理速度１．２ＧＨｚ、モデム付」という具体的な商品仕様に変換しなければならない。セールスマンが要望を表す商品仕様を入力すると、その仕様を満たす商品が前記商品ＤＢから検索される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
前述の方法で商品ＤＢから商品を検索するためには、セールスマンなどが多種多様な商品の仕様を熟知している必要がある。しかし、次々に開発される新商品全てについて、商品仕様を把握することは実際には難しい。そのため、大量の商品から顧客の要望に適合する商品を簡単に検索することができるようにセールスマンなどを支援するための技術が求められている。
【０００４】
例えば、顧客の要望を「商品が使われる場面を選択する」という形に変換して入力できるようにした技術も提供されている。この技術を用いれば、設定された場面に対応する仕様を有する商品を、商品情報ＤＢから機械的に選択することができる。しかし、場面同士を関連付けて顧客の要望を整理し、さらに顧客の潜在的な要望を推測することはなされていない。
【０００５】
顧客が商品を購入する動機は商品と顧客の生活との関わりの中に存在するため、商品の属性を説明するだけでは顧客を購入に導くことは難しい。従って、セールスマンなどは、商品と顧客の生活とに関連する様々な状況を考慮して商品を選択し、顧客に提案できることが望ましい。しかしコンピュータに代表されるような複雑な商品においては、商品やその用途、要望が多様で複雑であり、商品販売の場面においても複雑な知識が要求される。そのため、顧客の要望に適した商品提案を行うことにより顧客の購買を助けるという質の高いセールスサービスを、多種多様の要望を持つ顧客群に提供することが困難になっている。
【０００６】
しかも顧客の潜在的な要望を引き出すためには、１）顧客から得られた断片的な要望の整理や関連づけ、２）その要望に適った商品の検索、３）セールスマンやセールスエージェントが顧客と対話する際に使われる発話文章や資料情報が顧客の要望と関連づけて管理されること、などが実現されることが好ましい。
本発明は、顧客の要望に合致する商品を検索するためのセールス支援技術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】
【０００７】
前記課題を解決するために、本願第１発明は、以下のステップを含むニーズ情報構築方法を提供する。
・ノードを特定するノード識別情報と、商品の使用者から見た商品の特性を表す商品特性と、前記ノード識別情報と前記商品特性との対応と、２つのノードを結ぶリンクを識別するリンク識別情報と、リンクされている２つのノードのノード識別情報と前記２つのノードを結ぶリンクのリンク識別情報との対応と、からなるノードネットを記憶するノードネット記憶ステップ、
・前記ノードネットを出力する出力ステップ、
・前記ノードのいずれかの選択と、前記商品特性に対する顧客のニーズを表すニーズ情報の入力と、を受け付けるニーズ受付ステップ。
【０００８】
この方法は、例えばセールスマンが携帯する携帯コンピュータに適用される。商品特性は、いわゆる商品仕様ではなく、商品を使用する上で使用者が認識するような特性である。例えば携帯端末であれば、「ネットに接続可能」、「メールを使う」、「新幹線でメールを使う」などの商品特性が上げられる。１つのリンクで結ばれる２つのノードの商品特性は、相対的に一方が他方よりも個別的な特性であるようにリンクに方向を持たせても良い。例えば、携帯端末の商品特性である「メールを使う」と「新幹線でメールを使う」とを比較すれば、後者の方が前者よりも個別的な特性である。セールスマンは、ノードネットを見ながら、顧客のニーズに合うノードを選択し、顧客のニーズ情報を入力する。
【０００９】
本願第２発明は、前記第１発明において、以下のステップをさらに含むニーズ情報構築方法を提供する。
・前記ノード識別情報または前記リンク識別情報と、前記ニーズ情報を前記顧客から収集することを支援するための支援情報と、前記ノード識別情報または前記リンク識別情報と前記支援情報との対応と、を記憶する支援情報記憶ステップ、
・いずれかのノードまたはリンクの選択と、選択されたノードまたはリンクに対応する支援情報の出力要求と、を受け付ける支援要請ステップ。
【００１０】
この方法において、前記出力ステップは、選択されたノードのノード識別情報または選択されたリンクのリンク識別情報に対応する前記支援情報をさらに出力する。
支援情報としては、「新幹線でＤＶＤが見られたらよいと思いませんか？」などの発話表現や、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）へのリンクなどが挙げられる。セールスマンは、支援情報を用いて顧客のニーズをさらに掘り出すことができる。
【００１１】
本願第３発明は、以下のステップを実行するためのニーズ情報構築プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。
・ノードを特定するノード識別情報と、商品の使用者から見た商品の特性を表す商品特性と、前記ノード識別情報と前記商品特性との対応と、２つのノードを結ぶリンクを識別するリンク識別情報と、リンクされている２つのノードのノード識別情報と前記２つのノードを結ぶリンクのリンク識別情報との対応と、からなるノードネットを記憶するノードネット記憶ステップ、
・前記ノードネットを出力する出力ステップ、
・前記ノードのいずれかの選択と、前記商品特性に対する顧客のニーズを表すニーズ情報の入力と、を受け付けるニーズ受付ステップ。
【００１２】
本願第４発明は、以下の手段としてコンピュータを機能させるニーズ情報構築プログラムを提供する。
・ノードを特定するノード識別情報と、商品の使用者から見た商品の特性を表す商品特性と、前記ノード識別情報と前記商品特性との対応と、２つのノードを結ぶリンクを識別するリンク識別情報と、リンクされている２つのノードのノード識別情報と前記２つのノードを結ぶリンクのリンク識別情報との対応と、からなるノードネットを記憶するノードネット記憶手段、
・前記ノードネットを出力する出力手段、
・前記ノードのいずれかの選択と、前記商品特性に対する顧客のニーズを表すニーズ情報の入力と、を受け付けるニーズ受付手段。
【００１３】
本願第５発明は、以下の手段を備えるニーズ情報構築装置を提供する。
・ノードを特定するノード識別情報と、商品の使用者から見た商品の特性を表す商品特性と、前記ノード識別情報と前記商品特性との対応と、２つのノードを結ぶリンクを識別するリンク識別情報と、リンクされている２つのノードのノード識別情報と前記２つのノードを結ぶリンクのリンク識別情報との対応と、からなるノードネットを記憶するノードネット記憶手段、
・前記ノードネットを出力する出力手段、
・前記ノードのいずれかの選択と、前記商品特性に対する顧客のニーズを表すニーズ情報の入力と、を受け付けるニーズ受付手段。
【発明の効果】
【００１４】
本発明を用いれば、多種多様な商品の中から顧客のニーズに合う商品を容易に検索することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
＜第１実施形態例＞
［概要］
本発明では、トピック（商品特性に相当）と、トピックを連結するリンクと、トピックを識別するためのトピックＩＤ（ノード識別情報に対応）とを含むトピックネット（ノードネットに相当）を定義する。トピックは、顧客の生活から見た商品の特性を表す。言い換えれば、トピックは、いわゆる商品仕様ではなく、コンピュータであれば「ネットワークに接続する」、「かばんに入る大きさである」といった商品特性である。リンクは、トピック間に存在する、商品特性の一般化及び個別化の関係を表す。本発明では、トピックネットに顧客のニーズ情報を設定する。ニーズ情報が設定されたトピックネットは、１）顧客のニーズの探り出し、２）探り出したニーズから顧客に最適な商品を決定、３）顧客のニーズの記憶、４）記憶した顧客のニーズをもとに他の顧客のニーズを推測、などの用途に用いることができる。
【００１６】
［構成］
図１は、本実施形態例に係るセールス支援システムの構成を示す。セールス支援システムは、支援装置１とＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２とで構成されている。支援装置１とＧＵＩ２とは一つのコンピュータ端末上にあっても良いし、それぞれ別のコンピュータ端末上にあっても良い。支援装置１は、トピックネットデータベース（ＤＢ）１１、発話ＤＢ１２、商品情報ＤＢ１３、顧客情報ＤＢ１４及び制御部１５を有している。ＧＵＩ２は、トピックネットの表示を行う。各ＤＢに蓄積される情報、制御部１５の機能及びＧＵＩ２の機能について、トピックネットの具体例を参照しながら以下に説明する。以下では、説明を容易にするため、ノートブックパソコンについてのトピックネットを用い、顧客のニーズに最適なノートブックパソコンをさがす場合について説明する。
【００１７】
（１）ニーズ情報の設定
図２は、ニーズ情報が設定されたトピックネットの概念説明図である。まずトピックネットについて具体的に説明する。顧客から見た商品特性を表す各トピックは、トピックＩＤ「ＴＰ−１」、「ＴＰ−２」・・・で識別される。各リンクは、リンクＩＤ「ＬＫ−１」、「ＬＫ−２」・・・で識別される。このトピックネットにおいて、トピック間のリンクは、トピック間に存在する一般化、個別化の関係を表す。言い換えれば、１つのリンクで結ばれた２つのトピックＡ，Ｂのうち、一方のトピックＡはもう一方のトピックＢよりも個別的な商品特性を表す。同じリンクを逆方向にたどれば、トピックＢはもう一方のトピックＡよりも一般的な商品特性を表す。例えばトピックＴＰ−５「メールを使う」とトピックＴＰ−８「ネットを使う」とを結ぶリンクＬＫ−８は、前者が後者よりも個別的であり、後者は前者よりも一般的であることを示す。
【００１８】
あるトピックＡよりも個別化された複数のトピックＢ，Ｃ・・・がある場合、もとのトピックＡはそれらのトピックＢ，Ｃ・・・全てに共通する、より一般的な商品特性を表す。例えば、トピックＴＰ−５「メールを使う」は、より個別化されたトピックＴＰ−１「駅のホームでメールをチェック」及びトピックＴＰ−２「新幹線でメールを使う」とリンクされている。トピックＴＰ−５「メールを使う」は、トピックＴＰ−１及びＴＰ−２に共通し、これら２つよりも一般的な商品特性である。
【００１９】
逆に、あるトピックＡよりも一般化された複数のトピックＢ，Ｃ・・・がある場合、もとのトピックＡはそれらのトピックＢ，Ｃ・・・全てに共通する、より個別的な商品特性を表す。例えばトピックＴＰ−２「新幹線でメールを使う」は、より一般化されたトピックＴＰ−５「メールを使う」とトピックＴＰ−７「新幹線で使う」とにリンクされている。トピックＴＰ−２「新幹線でメールを使う」は、トピックＴＰ−５及びＴＰ−７に共通し、これら２つよりも個別的な商品特性である。このようなトピックネットは、ノートブックパソコンのトピックネット、携帯電話のトピックネット、ＦＡＸのトピックネットのように商品種別毎に準備される。トピックネットＤＢ１１は、少なくとも１のトピックネットを記憶している。
【００２０】
次に、このようなトピックネットにニーズ情報を設定することについて説明する。ニーズ情報としてはトピックの重要度を用いる。トピックに対して重要度を設定することにより、そのトピックが表す商品特性を顧客がどれだけ重要視しているかを、トピックネット上で表すことができる。また、トピックの重要度に加え、確信度をニーズ情報に含めてもよい。確信度により、重要度の確実性をトピックネット上で表すことができる。重要度や確信度は、０〜１までの数字や、０から１００までの数字などで表すことができる。以下では、重要度及び確信度をまとめてニーズ情報といい、０〜１００までの数字で表す。
【００２１】
ニーズ情報は、顧客と対話するセールスマンなどがＧＵＩ２を用いてトピック毎に入力することにより設定される。あるトピックについて入力された重要度は、他のトピックに伝播することができる。トピックの重要度が伝播することにより、顧客のニーズ情報が直接入力されていないトピックについても、重要度を設定することが可能となる。重要度の伝播方法としては、いくつか考えることができる。
【００２２】
図３は、重要度の伝播方法の一例を示す。図３は、トピックＴＰ−５の重要度Ｘが設定されると、そのトピックを一般化したトピックＴＰ−８の重要度Ｘ”を、もとのトピックＴＰ−５の重要度Ｘと同一に設定することを示す（Ｘ＝Ｘ”）。一般化したトピックＴＰ−８は、もとのトピックＴＰ−５の内容を含む商品特性だからである。また、図３は、もとのトピックＴＰ−５を個別化したトピックＴＰ−１、ＴＰ−２の重要度Ｘ’を、もとのトピックＡの重要度Ｘよりも低く設定することを示す（Ｘ’＜Ｘ）。
【００２３】
重要度の伝播方法について、図４及び図５を用いてさらに詳しく説明する。図４は、あるトピックＴＰ−１よりも一般的な全てのトピックＴＰ−５、ＴＰ−６、ＴＰ−８、ＴＰ−９に、トピックＴＰ−１に入力された重要度がそのまま伝播することを示す。ここで、トピックＴＰ−８、ＴＰ−９は、元のトピックＴＰ−１と直接リンクしていない。しかし、トピックＴＰ−１と直接リンクするトピックＴＰ−５、ＴＰ−６を介し、トピックＴＰ−１の重要度がトピックＴＰ−８、ＴＰ−９にそのまま伝播している。
【００２４】
また、図４は、伝播した重要度が互いに重畳することを示す。例えば、トピックＴＰ−１「駅のホームでメールをチェック」とトピックＴＰ−３「新幹線でＤＶＤを見る」とに重要度が入力された場合、両者の重要度が伝播してトピックＴＰ−９「移動中に使う」で重畳する。その結果、トピックＴＰ−９の重要度が、重畳の生じないトピックＴＰ−８やＴＰ−１０よりも高くなる。具体的には、トピックＴＰ−１及びＴＰ−３の重要度が“６０”及び“５０”と入力された場合、トピックＴＰ−９には重要度６０と重要度５０とが伝播する。その結果、トピックＴＰ−９の重要度は、重要度６０と５０とが重畳し、６０及び５０よりも高い値、例えば８０になる。こうすることにより、断片的な顧客のニーズ情報からその顧客の要望を一般化して捉えることが容易になる。この例では、顧客の要望が「移動中に使う」ことにあることが推測できる。
【００２５】
重要度の伝播方法の他の例として、複数の個別的トピックに共通する一般的トピックに伝播する重要度Ｘを、下式（１）を用いて決定する方法が挙げられる。
X={1-(1-X1/100)(1-X2/100)(1-X3/100)・・・}×100      （１）
ここで、Ｘ１，  Ｘ２，  Ｘ３・・・は、共通の一般的トピックを有する複数の個別的トピックそれぞれの重要度である。例えば、図４において、トピックＴＰ−１及びトピックＴＰ−２に、それぞれ重要度６０及び５０が入力されたとする。両トピックは共通の一般的トピックＴＰ−５を有している。トピックＴＰ−５の重要度Ｘ５は、以下のように算出される。
【００２６】
X5={1-(1-60/100)(1-50/100)}×100=80
図５は、あるトピックＴＰ−５よりも一般的な全てのトピックＴＰ−１、ＴＰ−２に、トピックＴＰ−５に入力された重要度が低下しながら伝播することを示す。例えばトピックＴＰ−５の重要度６０は、トピックＴＰ−１に伝播することにより“３０”に低下している。トピックＴＰ−７の重要度５０は、トピックＴＰ−３に伝播することにより“２５”に低下している。
【００２７】
また図５は、複数のトピックの重要度が設定された時に、それらに共通するより個別的なトピックに伝播した重要度が重畳することを示す。例えば、トピックＴＰ−５「メールを使う」とトピックＴＰ−７「新幹線で使う」にそれぞれ重要度が入力されると、両者に共通する一般的トピックＴＰ−２「新幹線でメールを使う」にそれぞれの重要度が伝播し、重畳する。重畳することにより、トピックＴＰ−２の重要度が高まり、このトピックの重要性が明確になる。すなわち、重要度が入力されたトピックに共通する個別的トピックの重要度を高めることにより、その個別的トピックの重要性を浮かび上がらせることができる。
【００２８】
重要度の伝播や重畳に確信度を用いてもよい。すなわち、図４や図５において、（確信度／１００）により伝播する重要度の重み付けを行ってもよい。具体的には、図５において、トピックＴＰ−５の重要度が６０、確信度が５０であれば、トピックＴＰ−１の重要度Ｘ１を、下式（２）のように算出しても良い。また、図４や図５に示す伝播した重要度を重畳する場合において、確信度で重み付けをしてもよい。具体的には、図５において、トピックＴＰ−５の重要度が６０、確信度が５０、トピックＴＰ−７の重要度が５０、確信度が４０であれば、トピックＴＰ−２の重要度を下式のように算出しても良い。下式は確信度を用いた重要度の伝播や重畳の一例であり、他の式を用いて算出しても良い。
【００２９】
Ｘ１＝６０×５０／１００                                （２）
Ｘ２＝（６０×５０＋５０×４０）／（５０＋４０）        （３）
以上に述べた重要度の入力の受付及び重要度の伝播は、制御部１５の重要度処理部１５１により行う。また、確信度の入力の受付は、制御部１５の確信度処理部１５２により行う。
【００３０】
（２）トピックネットに関連付けられた発話表現
図６は、トピックネットに関連付けられた発話表現を示す説明図である。発話表現とは、トピックが表す商品特性と顧客のニーズとの関連をセールスマンなどが探るための、主として文章である。この文章は、説明、提案、質問、確認などが考えられる。また、説明や質問に利用可能な画像や音声情報、ＷＷＷへのリンクなどを、文章と共にまたは単独で、発話表現として用いてもよい。発話表現をトピックネットに関連づけて表示することにより、トピックネットを用いて顧客と対話するセールスマンがニーズ情報を探り出すのを支援することができる。
【００３１】
発話表現は、トピックに対応している場合と、リンクに対応している場合とがある。また、一つのリンクやトピックに複数の発話表現が対応している場合もある。例えば図６において、発話表現６１は２つのトピックＴＰ−６、ＴＰ−２を結ぶリンクＬＫ−４に対応している。発話表現６２及び６３は、トピックＴＰ−３に対応している。そこで、発話表現を表示する表示条件と発話表現とを対応付けて記憶しておくことが好ましい。本実施形態例では、表示すべき発話表現を検索する時点でのニーズ情報に基づいて表示条件が満たされているか否かを判断し、表示する発話表現を決定する。
【００３２】
図７は、発話ＤＢ１２に蓄積される情報の概念説明図である。発話ＤＢ１２には、発話表現と、発話表現に対応するトピックＩＤまたはリンクＩＤと、表示条件とが記憶されている。例えば、トピックＴＰ−３「新幹線でＤＶＤを見る」には、発話表現「新幹線でＤＶＤが見られたら良いと思いませんか？」が対応している。この発話表現が表示される条件は、このトピックＴＰ−３の重要度が５０未満かまたは確信度が５０未満の場合である。なぜならば、すでにこのトピックＴＰ−３の重要度が高く、それが確実な場合には、この商品特性に関するユーザのニーズは分かっているのでこの発話表現は不要だからである。発話表現の表示処理は、制御部１５の発話処理部１５３により行う。
【００３３】
（４）最適商品の決定
次に、トピックネットに設定されたニーズ情報を用いて顧客に最適な商品を決定することについて説明する。顧客のニーズに最適な商品を決定するために、トピックネットに評価基準を設定する。図８（ａ）は、評価基準が設定されたトピックネットを示す説明図である。評価基準は、全部または一部のトピックに設定される。この図では、いくつかのトピックに評価基準が設定されている。評価基準は、トピックが表す商品特性を、商品がどのくらい有しているかを示す適合度を算出するための基準となる。適合度は、この図では、０〜１００までの数値で表されている。ある商品について、トピック毎の適合度は、トピックの評価基準とその商品の商品情報とに基づいて決定される。さらにニーズ情報を考慮して適合度を求めても良い。
【００３４】
図８（ｃ）は、ある商品Ａの総合適合度算出の例を示している。商品Ａについて、各トピックの適合度が算出されると、それらを総合して商品Ａの総合適合度が算出される。適合度の単なる総和を取るだけでなく、各トピックの適合度に重要度による重み付けを行い、重み付けされた適合度の総和を総合適合度としても良い（図８（ｃ）参照）。
図８（ｂ）は、商品情報の一例を示す。商品情報は、商品仕様を表すデータ、例えば商品の重さ、サイズ、液晶解像度、ＣＰＵの速度、を含む。多種多様な商品の商品情報は商品情報ＤＢ１３に蓄積されている。ここでは、説明を容易にするため、様々なノートブックパソコンについての商品情報が商品情報ＤＢ１３に記憶されているとする。
【００３５】
図９は、評価基準の例を示す説明図である。評価基準は、トピックが表す商品特性により異なる。図９（ａ）は商品仕様を表す値の範囲によって適合度を決定する評価基準である。この評価基準では、値の範囲と適合度との組み合わせが記憶されている。図９（ｂ）は換算式を用いて適合度を算出する評価基準である。図９（ｃ）は、商品仕様と適合度とを対応させた表を評価基準とする例である。商品仕様または商品形態と適合度との組み合わせが記憶されている。これらの評価基準は、トピックＩＤと対応付けてトピックネットＤＢ１１に記憶されている（図示せず）。
【００３６】
図１０は、前記図９に例示する評価基準を用い、総合適合度を複数の同種商品（ここではノートブックパソコン）について算出し、総合適合度順に商品の一覧をＧＵＩ２に表示した例である。本例では、複数のノートブックパソコンが総合適合度順に表示される。複数の同種商品について総合適合度を算出することにより、顧客に最も適する商品を容易に推測することが可能となる。
【００３７】
図１１は、評価基準を持たないトピックについて、商品の適合度を算出する方法の一例を示す説明図である。評価基準を持たないトピックについても適合度を推測し、全トピックについて商品の適合度を求めることができる。評価基準を持たないトピックについては、例えば評価基準を持つトピックの適合度及び重要度に基づいて、適合度の値を伝播させることが考えられる。図１１では、評価基準を持たないトピックを個別化した複数のトピックが評価基準を有している。この場合、２つの個別的トピックの重要度及び適合度に基づいて、評価基準を持たないトピックの適合度を算出している。ここでは、一例として下式（４）により評価基準を持たないトピックの適合度Ｙを算出している。
【００３８】
Y=(X1×Y1+X2×Y2)/(X1+X2)                    （４）
ここで、Ｘ１、Ｘ２及びＹ１、Ｙ２は、評価基準を持たないトピックを一般的トピックとして共通に有する２つの個別的トピックの重要度及び適合度である。この式では、評価基準を持つトピックの適合度に重要度で重み付けを行った後にそれらの総和を取り、総和を重要度の和で割っている。以上のようにして、評価基準を持たないトピックについても適合度を推測し、全トピックについて商品の適合度を求めることができる。その後、各トピックの適合度に基づいて、前述と同様に商品の総合適合度を算出すればよい。
【００３９】
算出した各トピックの適合度に基づいて、商品とトピックとの関連の有無を判定し、関連の有無をＧＵＩ２により表示しても良い。商品とトピックとの関連の有無は、例えば下式（５−１）、（５−２）、（５−３）を用いて判定することができる。
（適合度−５０）＞３０    関連有り（商品はトピックに適合）  （５−１）
（適合度−５０）＜―３０  関連有り（商品はトピックに不適）  （５−２）
｜適合度−５０｜＜３０    関連なし                          （５−３）
上記式（５−１）が成立する場合、トピックが表す商品特性を商品はかなり有している。上記式（５−２）が成立する場合、トピックが表す商品特性を商品はほとんど有していない。上記式（５−３）が成立する場合、トピックが表す商品特性を商品は有しているとも有していないとも言えない。従って、上記式（５−１）または（５−２）が成立する場合はトピックは商品と関連有りとみなすことができる。また上記式（５−３）が成立する場合はトピックは商品と関連なしとみなすことができる。以上の処理は、制御部１５の適合度算出部１５４により行われる。
【００４０】
（５）ニーズ情報の管理
トピックネットに設定されたニーズ情報を顧客ごとに記憶することにより、顧客のニーズを管理することができる。図１２は、顧客情報ＤＢ１４に蓄積される情報の概念説明図である。各顧客を識別する顧客ＩＤと対応付けて顧客情報が蓄積されている。顧客情報は、トピックＩＤと、ニーズ情報と、トピックＩＤ及びニーズ情報の対応とを含む。ある顧客と対話を行う場合には、１）その顧客の顧客ＩＤの入力を受け付け、２）入力された顧客ＩＤに対応するニーズ情報をトピックネットにロードし、３）対話終了後に最新のニーズ情報を含む顧客情報を顧客情報ＤＢ１４に保存する。この処理は、制御部１５のニーズ記憶部１５６により行われる。
【００４１】
（６）ニーズ推測
顧客ＤＢ１４に蓄積された顧客情報を用い、顧客の未知のニーズ情報を推測することが可能である。図１３は、顧客情報ＤＢ１４に基づいて未知のニーズ情報を算出する説明図である。算出方法としては、顧客情報ＤＢ１４から複数の顧客情報を読み出し、例えば協調フィルタリングを用いてニーズ情報の算出を行う。算出結果は、顧客情報ＤＢ１４に書き込まれたり、ＧＵＩ２に表示されたりする。例えば、ある顧客について、いくつかのトピックの重要度が未知である場合、その顧客に類似する重要度分布を持つ他の顧客のニーズ情報から、未知のニーズ情報を算出することができる。また、重要度にデフォルト値が設定されている場合、重要度がデフォルト値のままのトピックの重要度を算出しても良い。また、確信度が敷居値以下の場合に重要度を算出しても良い。ニーズ情報の推測処理は、制御部１５のニーズ推測部１５６により行われる。
【００４２】
（７）ＧＵＩの機能
図１４は、ＧＵＩ２により表示される画面例である。ＧＵＩ２に表示される画面データは、表示制御部１５７により演算される。この画面には、トピックネットウインドウ１４１、発話ウインドウ１４２、商品ウインドウ１４３、発話表現選択ボタン１４４、全商品評価ボタン１４５及び顧客情報推測ボタン１４６が表示される。トピックネットウインドウ１４１には、トピックネットが表示される。重要度の高いトピックや確信度の高いトピックは、他のトピックと視覚的に識別可能に強調表示されることが好ましい。例えば大きさを変える、色を変える、色の濃さを変える、縁取りの太さを変える、アニメーションにするなどの表示方法が挙げられる。重要度及び確信度の強調表示は識別可能であることが好ましい。
【００４３】
またトピックネットウインドウ１４１は、トピックネットに対する重要度及び確信度の入力を受け付ける。この入力は、表示されているトピックネット上でいずれかのトピックが選択され、重要度や確信度の値が入力されることにより行われる。入力方法としては、ダイアログを通して数値入力を行ったり、スライダを操作して値を変化させるなどが挙げられる。重要度や確信度が入力されると、トピックネットのリンクに基づいて他のトピックの重要度や確信度が更新される。
【００４４】
いずれかのトピックまたはリンクを選択した状態で発話表現選択ボタン１４４が押されると、発話ウインドウ１４２には発話表現リストが表示される。表示される発話表現は、その時点のニーズ情報が表示条件を満たす発話表現である。
商品ウインドウ１４３には、商品情報ＤＢ１３に蓄積されている商品情報のリストが表示される。商品情報リストにおいていずれかの商品が選択されると、その商品の総合適合度が算出され、商品情報リスト上に表示される。さらに、その商品と関係の深いトピックや関係の薄いトピックが強調表示されることも好ましい。全商品評価ボタン１４５が押されると、商品情報リスト内の商品が総合適合度順にソートされ、表示される。
【００４５】
顧客情報推測ボタン１４６が押されると、顧客情報ＤＢ１４に蓄積されている顧客情報に基づいて、ニーズ情報が設定されていないトピックについてのニーズ情報が算出され、表示される。
［セールス支援システムにおける処理］
図１５は、本セールス支援システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。例えばＧＵＩ２の電源が投入されることにより、以下の処理が開始される。
【００４６】
ステップＳ１：制御部１５は、ＧＵＩ２の操作者が前記画面上で入力した顧客ＩＤを取得する。
ステップＳ２：制御部１５は、顧客ＩＤをキーに顧客情報ＤＢ１４を検索し、、顧客情報を読み出す。次いで、制御部１５は、トピックネットＤＢ１１からトピックネットを読み出し、前記顧客情報をトピックネット上にロードしてＧＵＩ２に表示させる。
【００４７】
ステップＳ３：制御部１５は、ＧＵＩ２の操作者が前記画面上でニーズ情報の入力を行ったか否かを判断し、“Ｙｅｓ”と判断するとステップＳ４に移行する。すなわち、トピックネット上のいずれかのトピックが選択され、選択されたトピックに対する重要度や確信度の値が入力されると、ステップＳ４に移行する。“Ｎｏ”と判断すると、後述するステップＳ６に移行する。
【００４８】
ステップＳ４：重要度や確信度が入力されると、制御部１５は、トピックネットのリンクに基づいて、他のトピックの重要度や確信度を更新する。
ステップＳ５：制御部１５は、最新の重要度や確信度を前記画面に表示させる。
ステップＳ６、Ｓ７、Ｓ８：制御部１５は、ＧＵＩ２の操作者が前記画面上でいずれかのトピックまたはリンクを選択しているか否かを判断する（Ｓ６）。“Ｙｅｓ”と判断すると、制御部１５は発話表現選択ボタンが押されたか否かを判断する（Ｓ７）。“Ｙｅｓ”と判断すると、制御部１５は発話表現リストを表示する（Ｓ８）。表示される発話表現は、発話表現検索ボタンが押された時点でのニーズ情報が表示条件に合致する発話表現である。トピック及びリンクの選択がなされていない場合、ステップＳ９に移行する。また、選択がなされても発話表現検索ボタンが押されない場合、前記ステップＳ３に戻る。
【００４９】
ステップＳ９〜Ｓ１３：制御部１５は、ＧＵＩ２の操作者が商品情報リストのいずれかの商品を選択すると（Ｓ９）、その商品の総合適合度を算出し（Ｓ１０）、商品情報リストに表示する（Ｓ１１）。また、制御部１５は、選択された商品と各トピックとの関連の有無を算出し（Ｓ１２）、算出結果をＧＵＩ２に表示させる（Ｓ１３）。例えば制御部１５は、商品と関連の深いトピックや関連の薄いトピックを、両者の区別が付くように強調表示する。
【００５０】
ステップＳ１４〜Ｓ１６：制御部１５は、ＧＵＩ２の操作者が全商品評価ボタンを押したか否かを判断する（Ｓ１４）。“Ｙｅｓ”と判断すると、制御部１５は、商品情報リスト内の商品の総合適合度を算出し（Ｓ１５）、前記商品を総合適合度順にソートして表示する（Ｓ１６）。この結果、ＧＵＩ２には、顧客のニーズに最も適合する順に商品が表示される（前記図１０参照）。“Ｎｏ”と判断すると、ステップＳ１７に移行する。
【００５１】
ステップＳ１７〜Ｓ１９：制御部１５は、ＧＵＩ２の操作者が顧客情報推測ボタンを押したか否かを判断する（Ｓ１７）。“Ｙｅｓ”と判断すると、制御部１５は顧客情報ＤＢ１４から顧客情報を読み出し（Ｓ１８）、いくつかのトピックの重要度を算出する（Ｓ１９）。算出対象となるトピックは、確信度がデフォルトのままのトピックや、所定のしきい値よりも確信度が低いトピックである。この処理は、制御部１５のニーズ推測機能により行う。
【００５２】
ステップＳ２０：制御部１５は、処理を終了するか否かを判断する。例えばＧＵＩ２の電源ボタンがオフになると“Ｙｅｓ”と判断し、ステップＳ２１に移行する。“Ｎｏ”と判断すると、再びステップＳ３に戻り、前述の処理を繰り返す。
ステップＳ２１：制御部１５は、各トピックの最新の重要度及び確信度とトピックＩＤとを顧客ＩＤと対応付けて顧客情報ＤＢ１４に書き込みし、処理を終了する。
【００５３】
＜その他の実施形態例＞
（Ａ）前記第１実施形態例では、トピックネットＤＢ１１には１つのトピックネットだけが記憶されており、商品情報ＤＢ１３には１種の商品（例えばノートブックパソコン）についての商品情報だけが記憶されている。しかし、トピックネットＤＢ１１には複数の商品種類に応じた複数のトピックネットを記憶しても良い。その場合、商品情報ＤＢ１３には、トピックネットに対応した複数種類の商品の商品情報を記憶させておく。例えば、トピックネットＤＢ１１に、ノートブックパソコン、携帯電話及びＦＡＸの３種の商品についてのトピックネットを記憶させておくとする。その場合、商品情報ＤＢ１３には、これら３種の商品について、様々な商品提供者が提供する商品の商品情報を蓄積しておく。制御部１５は商品種類の指定を受け付け、指定された商品種類に対応するトピックネットや商品情報の読み出しを行う。
【００５４】
（Ｂ）図１６は、第２実施形態例に係る商品分析システムの構成を示す。図中、前記第１実施形態例と同様の機能を有する構成要素については、前記第１実施形態例と同一の符号を付して示している。商品分析システムは、商品分析装置３とＧＵＩ２とを有する。商品分析装置３は、トピックネットＤＢ１１、商品情報ＤＢ１３、重要度処理部１５１、確信度処理部１５２、適合度算出部１５４、ニーズ推測部１５６、及び表示制御部１５７を有している。
【００５５】
ＧＵＩ２は、図１７に例示する画面を出力する。図中、前記第１実施形態例と同様の機能を有する構成要素については、前記第１実施形態例と同一の符号を付して示している。この画面には、トピックネットウインドウ１４１と、商品ウインドウ１４３と、顧客情報推測ボタン１４６と、全商品評価ボタン１４５とが表示されている。ＧＵＩ２の操作者は、仮想のニーズ情報をＧＵＩ２を用いて入力し、それに適した商品を検索することができる。また、トピックネットにニーズ情報を設定しない状態で操作者が商品ウインドウ１４３からいずれかの商品を選択すると、その商品の適合度やトピックと商品との関連の有無が表示される。適合度や関連の有無は、第１実施形態例と同様にトピックネット上の評価基準と商品情報とに基づいて算出される。
【００５６】
このような構成を有する商品分析システムを用いれば、商品の提供者は、仮想のニーズ情報を入力し、それに適した商品を検索することができる。また、顧客の観点から見た自社商品の長所や欠点を容易に知ることができる。
（Ｃ）前述した本発明の方法を実行するプログラムを記録した記録媒体は、本発明に含まれる。ここで記録媒体としては、コンピュータが読み書き可能なフレキシブルディスク、ハードディスク、半導体メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光磁気ディスク（ＭＯ）、その他のものが挙げられる。
【００５７】
＜付記＞
（付記１）
ノードを特定するノード識別情報と、商品の使用者から見た商品の特性を表す商品特性と、前記ノード識別情報と前記商品特性との対応と、２つのノードを結ぶリンクを識別するリンク識別情報と、リンクされている２つのノードのノード識別情報と前記２つのノードを結ぶリンクのリンク識別情報との対応と、からなるノードネットを記憶するノードネット記憶ステップと、
前記ノードネットを出力する出力ステップと、
前記ノードのいずれかの選択と、前記商品特性に対する顧客のニーズを表すニーズ情報の入力と、を受け付けるニーズ受付ステップと、
を含むニーズ情報構築方法。
【００５８】
（付記２）
入力されたニーズ情報を前記リンクに沿って伝播させ、ニーズ情報が入力されていないノードについてニーズ情報を生成する伝播ステップをさらに含む、付記１に記載のニーズ情報構築方法。
１つのノードに対してニーズ情報を入力すると、他のノードにその情報が伝播する。
【００５９】
（付記３）
前記ニーズ情報は、前記ノードネットのノードに対応する商品特性のそれぞれを前記顧客がどれだけ重要視しているかを示す重要度を含む、付記１に記載のニーズ情報構築方法。
重要度は、例えばゼロから１００までの数値範囲で設定される。
【００６０】
（付記４）
前記ニーズ情報は、前記重要度がどれだけ確実かを示す確信度をさらに含む、付記３に記載のニーズ情報構築方法。
確信度は、例えばゼロから１００までの数値範囲で設定される。
（付記５）
入力されたニーズ情報を前記リンクに沿ってかつ前記確信度に基づいて伝播させ、ニーズ情報が入力されていないノードについてニーズ情報を生成する伝播ステップをさらに含む、付記４に記載のニーズ情報構築方法。
【００６１】
例えばリンクに一般的／個別的の方向を持たせている場合、重要度を一般的な方向にそのままの値で伝播させ、個別的な方向には減少させながら伝播させる方法が挙げられる。
（付記６）
前記ノード識別情報または前記リンク識別情報と、前記ニーズ情報を前記顧客から収集することを支援するための支援情報と、前記ノード識別情報または前記リンク識別情報と前記支援情報との対応と、を記憶する支援情報記憶ステップと、
いずれかのノードまたはリンクの選択と、選択されたノードまたはリンクに対応する支援情報の出力要求と、を受け付ける支援要請ステップとをさらに含み、
前記出力ステップは、選択されたノードのノード識別情報または選択されたリンクのリンク識別情報に対応する前記支援情報をさらに出力する、
付記１に記載のニーズ情報構築方法。
【００６２】
（付記７）
入力されたニーズ情報を前記リンクに沿って伝播し、ニーズ情報が入力されていないノードについてニーズ情報を生成する伝播ステップと、
前記顧客のニーズに適した支援情報を出力するための条件である表示条件と、前記表示条件と前記支援情報との対応と、を記憶する表示条件記憶ステップと、
各ノードに入力及び／または伝播されたニーズ情報と前記表示条件とに基づいて、前記選択されたノードまたはリンクに対応する支援情報を出力するか否かを決定し、出力する場合には出力する支援情報を決定する支援ステップとをさらに含み、
前記出力ステップは、前記支援ステップの決定に従い、支援情報を出力する、
付記６に記載のニーズ情報構築方法。
【００６３】
例えば表示条件として重要度がしきい値以下である場合を設定しておく。この場合、重要度が未入力または伝播していないノードについて、支援情報が出力される。従って、セールスマンは、必要な支援情報だけを見ることができる。
（付記８）
商品の仕様を示す商品情報と、商品を特定する商品ＩＤと、前記商品情報と前記商品ＩＤとの対応と、を記憶する商品情報記憶ステップと、
任意の商品ＩＤで特定される商品があるノードの商品特性にどの程度適合するかを判断する基準となる評価基準と、前記評価基準と前記ノードのノード識別情報との対応と、を記憶する基準記憶ステップと、
を含む、付記１に記載のニーズ情報構築方法。
【００６４】
いくつかのノードにノード毎の評価基準を設ける。評価基準は、商品が各ノードの商品特性をどの程度有しているかを判断するために用いられる。
（付記９）
前記商品ＩＤに含まれる任意の商品ＩＤで特定される第１商品について、前記評価基準及び前記第１商品の商品情報に基づき、前記評価基準を有するノード毎に前記第１商品の適合度を算出する適合度ステップをさらに含む、付記８に記載のニーズ情報構築方法。
【００６５】
ある商品がノードの商品特性にどの程度適合するかを、ノード毎の評価基準により算出する。
（付記１０）
評価基準を有するノード毎に算出された適合度に基づいて、各ノードと前記第１商品との関連度を算出する関連度ステップをさらに含み、
前記出力ステップは、前記関連度をさらに出力する、
付記９に記載のニーズ情報構築方法。
【００６６】
例えばあるノードへの適合度が所定値以上であればその商品特性は商品に「関連有り」と判断し、逆に所定値以下であればその商品特性は商品に「関連無し」と判断する。
（付記１１）
評価基準を有するノード毎に算出された適合度に基づいて、前記第１商品が前記顧客のニーズ情報にどの程度適合しているかを示す総合適合度を算出する総合ステップをさらに含み、
前記出力ステップは、前記総合適合度をさらに出力する、
付記９に記載のニーズ情報構築方法。
【００６７】
評価基準を持つノードへの適合度を総合することにより、総合適合度を算出する。評価基準を持たないノードの適合度を評価基準を持つノードの適合度から類推し、総合適合度の算出に用いても良い。
（付記１２）
前記商品情報記憶ステップで記憶されている商品の全部または一部について、前記適合度ステップ及び総合ステップを実行することにより、総合適合度が最も高い一の商品（以下、最適商品という）を決定する最適商品ステップをさらに含み、
前記出力ステップは、前記最適商品の商品情報をさらに出力する、
付記１１に記載のニーズ情報構築方法。
【００６８】
複数の商品の中から最も総合適合度の高い商品を決定し、出力する。セールスマンは、顧客の様々なニーズに最も合う商品を容易にさがすことができる。
（付記１３）
入力されたニーズ情報を前記リンクに沿って伝播し、ニーズ情報が入力されていないノードについてニーズ情報を生成する伝播ステップと、
前記入力されたニーズ情報及び／または伝播したニーズ情報と、前記顧客を特定する顧客ＩＤと、前記ニーズ情報と前記ノード識別情報と前記顧客ＩＤとの対応と、を記憶する顧客記憶ステップと、
前記顧客ＩＤの指定を受け付ける顧客指定ステップとをさらに含み、
前記出力ステップは、前記指定された顧客ＩＤに対応するニーズ情報を前記ノードネットと共にさらに出力する、
付記１に記載のニーズ情報構築方法。
【００６９】
この方法は、取得した顧客のニーズを顧客情報として記憶する。記憶した顧客情報は、再度ノードネット上に出力したり、他の顧客のニーズを類推するのに用いられる。
（付記１４）
ノードを特定するノード識別情報と、商品の使用者から見た商品の特性を表す商品特性と、前記ノード識別情報と前記商品特性との対応と、２つのノードを結ぶリンクを識別するリンク識別情報と、リンクされている２つのノードのノード識別情報と前記２つのノードを結ぶリンクのリンク識別情報との対応と、からなるノードネットを記憶するノードネット記憶ステップと、
前記ノードネットを出力する出力ステップと、
前記ノードのいずれかの選択と、前記商品特性に対する顧客のニーズを表すニーズ情報の入力と、を受け付けるニーズ受付ステップと、
を実行するためのニーズ情報構築プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００７０】
（付記１５）
ノードを特定するノード識別情報と、商品の使用者から見た商品の特性を表す商品特性と、前記ノード識別情報と前記商品特性との対応と、２つのノードを結ぶリンクを識別するリンク識別情報と、リンクされている２つのノードのノード識別情報と前記２つのノードを結ぶリンクのリンク識別情報との対応と、からなるノードネットを記憶するノードネット記憶手段、
前記ノードネットを出力する出力手段、及び
前記ノードのいずれかの選択と、前記商品特性に対する顧客のニーズを表すニーズ情報の入力と、を受け付けるニーズ受付手段、
としてコンピュータを機能させるニーズ情報構築プログラム。
【００７１】
（付記１６）
ノードを特定するノード識別情報と、商品の使用者から見た商品の特性を表す商品特性と、前記ノード識別情報と前記商品特性との対応と、２つのノードを結ぶリンクを識別するリンク識別情報と、リンクされている２つのノードのノード識別情報と前記２つのノードを結ぶリンクのリンク識別情報との対応と、からなるノードネットを記憶するノードネット記憶手段と、
前記ノードネットを出力する出力手段と、
前記ノードのいずれかの選択と、前記商品特性に対する顧客のニーズを表すニーズ情報の入力と、を受け付けるニーズ受付手段と、
を備えるニーズ情報構築装置。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
本発明は、顧客に適した商品を検索する技術分野に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】第１実施形態例に係るセールス支援システムの構成。
【図２】重要度と確信度とが設定されたトピックネットの概念説明図。
【図３】重要度の伝播を示す説明図。
【図４】重要度の伝播（一般化方向）及び伝播した重要度の重畳を示す説明図。
【図５】重要度の伝播（個別化方向）及び伝播した重要度の重畳を示す説明図。
【図６】トピックネットに関連づけられた発話表現の一例を示す説明図。
【図７】発話ＤＢに蓄積される情報の概念説明図。
【図８】（ａ）トピックへの評価基準の設定（ｂ）商品情報ＤＢに蓄積される情報の概念説明図。（ｃ）ある商品Ａの総合適合度算出の例を示す説明図。
【図９】評価基準の例を示す説明図。（ａ）値の範囲によって点数をつける評価基準の一例。（ｂ）属性値から換算式を用いて点数化する評価基準の一例。（ｃ）値と点数とを対応付けた評価基準の一例。
【図１０】最適な商品の選択例を示す説明図。
【図１１】評価基準を持たないトピックの適合度算出例を示す説明図。
【図１２】顧客情報ＤＢに蓄積される顧客情報の概念説明図。
【図１３】顧客情報に基づくニーズの推測の説明図。
【図１４】ＧＵＩにより表示される画面例。
【図１５】図１のセールス支援システムにおける処理の流れを示すフローチャート。
【図１６】第２実施形態例に係る商品分析システムの構成。
【図１７】図１６のＧＵＩにより表示される画面例。
【符号の説明】
【００７４】
１：支援装置
２：ＧＵＩ
１１：トピックネットＤＢ
１２：発話ＤＢ
１３：商品情報ＤＢ
１４：顧客情報ＤＢ
【図１】
2008071370.tif 000003
【図２】
2008071370.tif 000004
【図３】
2008071370.tif 000005
【図４】
2008071370.tif 000006
【図５】
2008071370.tif 000007
【図６】
2008071370.tif 000008
【図７】
2008071370.tif 000009
【図８】
2008071370.tif 000010
【図９】
2008071370.tif 000011
【図１０】
2008071370.tif 000012
【図１１】
2008071370.tif 000013
【図１２】
2008071370.tif 000014
【図１３】
2008071370.tif 000015
【図１４】
2008071370.tif 000016
【図１５】
2008071370.tif 000017
【図１６】
2008071370.tif 000018
【図１７】
2008071370.tif 000019