(57)【要約】【課題】自己と相手との間でコミュニケーションを行うに際し、コミュニケーションの円滑化を図るために必要な情報を提示可能なコミュニケーション支援装置、プログラム及び記録媒体を提供する。【解決手段】コミュニケーションタイプ判定部１０は、ハーマンモデル及びＮＬＰによるタイプ分類に基づいた判定文により、自己タイプ、顧客タイプ及び対抗者タイプを判定する。行動内容決定部２０が、選択された顧客について、顧客から観た評価項目に対する重要度を示す顧客重みベクトル、対抗者との関係で自己から観た評価項目に対する重要度を示す自己重みベクトル、及び自己との関係で対抗者から観た評価項目に対する重要度を示す対抗者重みベクトルを算出し、これらの重みベクトルから顧客に対する自己の総合評価点及び対抗者の総合評価点を算出し、顧客タイプ及び顧客親密度に基づいて行動内容を決定する。【選択図】図１
2008033806.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自己と相手との間のコミュニケーションを支援する装置において、
自己タイプ、相手タイプ、相手に対して自己と対抗関係にある対抗者のタイプを、人間の心理面及び感情面による内的要素が反映された判定文に基づいて判定するコミュニケーションタイプ判定部と、
前記相手から観て、所定の課題に対してその課題をどのように捉えてどのように解決するかを示す評価項目について、当該評価項目に対する重要度を示す相手重みベクトル、前記対抗者との関係で自己から観た評価項目に対する重要度を示す自己重みベクトル、及び自己との関係で対抗者から観た評価項目に対する重要度を示す対抗者重みベクトルを算出する重みベクトル算出部と、
該重みベクトル算出部により算出された相手重みベクトル、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルに基づいて、相手に対する自己の優位性を示す総合評価点及び相手に対する対抗者の優位性を示す総合評価点を算出する総合評価算出部と、
前記相手タイプ、及び予め設定された自己と相手との間の親密度に基づいて、相手に対する自己の行動内容を決定する行動内容決定部と
を備えたことを特徴とするコミュニケーション支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載のコミュニケーション支援装置において、
前記コミュニケーションタイプ判定部が、ハーマンモデル及びＮＬＰ（Ｎｅｕｒｏ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）のタイプ分類による判定文に基づいて、自己タイプ、相手タイプ及び対抗者タイプを判定することを特徴とするコミュニケーション支援装置。
【請求項３】
請求項１に記載のコミュニケーション支援装置において、
前記総合評価算出部が、ＡＨＰ（Ａｎａｌｙｔｉｃ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ  Ｐｒｏｃｅｓｓ）分析により、相手重みベクトル、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルに基づいて、相手に対する自己の優位性を示す総合評価点及び相手に対する対抗者の優位性を示す総合評価点を算出することを特徴とするコミュニケーション支援装置。
【請求項４】
請求項３に記載のコミュニケーション支援装置において、
さらに、ＡＨＰ分析における不確定性の指標であるＣＩ（Ｃｏｎｔｅｎｇｅｎｃｙ  Ｉｎｄｅｘ）を算出し、前記重みベクトル算出部により算出された顧客重みベクトル、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルの整合性を判定するＣＩ判定部を有することを特徴とするコミュニケーション支援装置。
【請求項５】
自己と相手との間のコミュニケーションを支援する装置によるプログラムであって、前記コミュニケーション支援装置を構成するコンピュータに、
自己タイプ、相手タイプ、相手に対して自己と対抗関係にある対抗者のタイプを、人間の心理面及び感情面による内的要素が反映された判定文に基づいて判定する処理と、
前記相手から観て、所定の課題に対してその課題をどのように捉えてどのように解決するかを示す評価項目について、当該評価項目に対する重要度を示す相手重みベクトル、前記対抗者との関係で自己から観た評価項目に対する重要度を示す自己重みベクトル、及び自己との関係で対抗者から観た評価項目に対する重要度を示す対抗者重みベクトルを算出する処理と、
前記相手重みベクトル、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルに基づいて、相手に対する自己の優位性を示す総合評価点及び相手に対する対抗者の優位性を示す総合評価点を算出する処理と、
前記相手タイプ、及び予め設定された自己と相手との間の親密度に基づいて、相手に対する自己の行動内容を決定するコミュニケーション支援プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のコミュニケーション支援プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、営業等の場面における相手とのコミュニケーションを支援する技術に関し、特に、自己及び相手等の心理面及び感情面等による内的要素を考慮してコミュニケーションを円滑に行うための支援技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、顧客情報に基づいて適切な営業活動を行うための支援ツールとして、例えば特許文献１に記載のものがある。この営業支援システムは、営業活動により得た顧客データ及び顧客が加入する契約情報等に基づいて、顧客を複数の類型にパターン化し、その類型に適した営業支援情報を営業支援情報記憶データベースから抽出するものである。これにより、営業担当者に対して最適な営業支援を実現することができる。
【０００３】
また、営業活動を行うための支援ツールとして、例えば特許文献２に記載のものがある。この営業支援システムは、医家向け医薬品の営業担当者が必要な時に必要な情報を入手及び分析するためのシステムであり、医薬品毎に、医師の総処方回数と特定企業製品の処方回数とを区別し、使用状況の情報を入手し分析するものである。また、営業標的となる医院を特定し、医師への訪問等の接触行動及び製品を特定するものである。これにより、医家向け医薬品の最適な営業支援を実現することができる。
【０００４】
このような営業支援システムは、顧客情報に基づいて適切な営業活動を支援するものであるが、さらに、自己と顧客との間のコミュニケーションに着目し、円滑なコミュニケーションを行うことができるように支援するシステムも開示されている。例えば、特許文献３には、議論の収束と発散との双方に対応する言葉が定義された入力インターフェイス及びリンク情報を用いることにより、一連の筋道のある議論展開を支援するコミュニケーション支援システムが記載されている。また、特許文献４には、個人の地域性、血液、意識等の各種データを属性によって類型化し、その属性データを送信することにより、同じ属性を有する人間を認識し、コミュニケーションを客観的かつ効率的に成立させるコミュニケーションシステムが記載されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−２７６２３６号公報
【特許文献２】特開２００２−５６１０３号公報
【特許文献３】特開２００５−５６４０３号公報
【特許文献４】特開２０００−６８８６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
例えば、営業を対象とするコミュニケーション支援システムは、通常、コミュニケーションの対象となる自己や顧客等をいくつかのタイプに分類し、そのタイプに応じて顧客に対し個別に対応することを基本としている。ここで、顧客のタイプは、例えば、職位、性別、年齢、家族構成、職業、住所等により分類される。一般に、自己から顧客へのコミュニケーションを支援するシステムは、自己から観た顧客について、その顧客をいくつかのタイプに分類するものである。
【０００７】
しかしながら、このような顧客の分類データのみに基づいたコミュニケーション支援では、コミュニケーションの円滑化を実現するには不十分であるという問題があった。この場合、顧客の分類データに加えて他の分類データも考慮し、これらの複数の分類データに基づいてコミュニケーション支援を行うことが望ましい。すなわち、自己から観た顧客についてその顧客を分類するだけでなく、顧客から観た自己についてその自己を分類する要素を考慮することにより、コミュニケーションは一層円滑になることが期待される。また、現実の営業活動においては、競合となる対抗者が存在するため、顧客から観た対抗者に対してその対抗者を分類する要素を考慮することにより、コミュニケーションはさらに一層円滑になることが期待される。
【０００８】
そこで、本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、自己と相手との間でコミュニケーションを行うに際し、コミュニケーションの円滑化を図るために必要な情報を提示可能なコミュニケーション支援装置、プログラム及び記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明によるコミュニケーション支援装置は、自己と相手との間のコミュニケーションを支援する装置において、自己タイプ、相手タイプ、相手に対して自己と対抗関係にある対抗者のタイプを、人間の心理面及び感情面による内的要素が反映された判定文に基づいて判定するコミュニケーションタイプ判定部と、前記相手から観て、所定の課題に対してその課題をどのように捉えてどのように解決するかを示す評価項目について、当該評価項目に対する重要度を示す相手重みベクトル、前記対抗者との関係で自己から観た評価項目に対する重要度を示す自己重みベクトル、及び自己との関係で対抗者から観た評価項目に対する重要度を示す対抗者重みベクトルを算出する重みベクトル算出部と、該重みベクトル算出部により算出された相手重みベクトル、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルに基づいて、相手に対する自己の優位性を示す総合評価点及び相手に対する対抗者の優位性を示す総合評価点を算出する総合評価算出部と、前記相手タイプ、及び予め設定された自己と相手との間の親密度に基づいて、相手に対する自己の行動内容を決定する行動内容決定部とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明によるコミュニケーション支援装置は、前記コミュニケーションタイプ判定部が、ハーマンモデル及びＮＬＰ（Ｎｅｕｒｏ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）のタイプ分類による判定文に基づいて、自己タイプ、相手タイプ及び対抗者タイプを判定することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明によるコミュニケーション支援装置は、前記総合評価算出部が、ＡＨＰ（Ａｎａｌｙｔｉｃ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ  Ｐｒｏｃｅｓｓ）分析により、相手重みベクトル、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルに基づいて、相手に対する自己の優位性を示す総合評価点及び相手に対する対抗者の優位性を示す総合評価点を算出することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明によるコミュニケーション支援装置は、さらに、ＡＨＰ分析における不確定性の指標であるＣＩ（Ｃｏｎｔｅｎｇｅｎｃｙ  Ｉｎｄｅｘ）を算出し、前記重みベクトル算出部により算出された顧客重みベクトル、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルの整合性を判定するＣＩ判定部を有することを特徴とする。
【００１３】
本発明をコミュニケーション支援装置として説明したが、本発明はこれらに実質的に相当するプログラム及び記録媒体としても実現し得るものであり、本発明には、コミュニケーション支援プログラム及び当該コミュニケーション支援プログラムを記録した記録媒体も包含される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、心理面及び感情面等の内的要素により分類された自己、相手及び対抗者のタイプが判定され、相手に対する自己及び対抗者の優位性を示す総合評価値が算出され、自己の行動内容が決定される。これにより、自己は、相手との間のコミュニケーションを行う際に必要な参考情報を得ることができる。すなわち、前述のタイプ、総合評価値及び行動内容の情報を参考にして、相手に対して自己が実際に行う行動内容を確定することができる。したがって、自己と相手との間のコミュニケーションの円滑化を図ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
〔構成〕
まず、本発明の実施の形態によるコミュニケーション支援装置の構成について説明する。図１は、コミュニケーション支援装置を含む全体システムを示す構成図である。このコミュニケーション支援システムは、自己が顧客に対して円滑なコミュニケーションを行うための行動内容を決定するシステムである。実際の営業環境においては、自己及び顧客だけでなく、競合である対抗者が存在する。そこで、このコミュニケーション支援システムでは、対抗者の存在を前提にして自己の営業活動を円滑に進めるために必要な行動内容が決定される。具体的には、コミュニケーション支援システムは、自己、顧客及び対抗者のコミュニケーションタイプを判定し、顧客のコミュニケーションタイプに基づく価値判断に対して、顧客に対する自己を評価すると共に顧客に対する対抗者も評価し、これらの評価に基づいて自己の行動内容を決定する。
【００１６】
図１を参照して、このコミュニケーション支援システムは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）５に接続されるアプリケーションサーバであるコミュニケーション支援装置１、端末２及びＷｅｂサーバ３、並びに、インターネット６に接続される携帯電話機４を備えて構成される。コミュニケーション支援装置１は、コミュニケーションタイプ判定部１０、行動内容決定部２０、データメンテナンス部３０、記憶部４０及び制御部５０を備えている。
【００１７】
コミュニケーションタイプ判定部１０は、コミュニケーションタイプを判定するための質問に対する回答に基づいて、自己、顧客及び対抗者のコミュニケーションタイプ（以下、自己タイプ、顧客タイプ及び対抗者タイプという。）をそれぞれ判定する。
【００１８】
行動内容決定部２０は、コミュニケーションタイプ判定部１０により判定された自己タイプ、顧客タイプ及び対抗者タイプについて、顧客タイプの価値判断要素（評価項目）に対する重みベクトルをそれぞれ算出し、顧客に対する自己及び対抗者（顧客から観た自己及び対抗者）の優位性を示す総合評価値を算出し、相手タイプ及び親密度により自己の行動内容を決定する。
【００１９】
ここで、行動内容決定部２０により算出される総合評価値は、ＡＨＰ（Ａｎａｌｙｔｉｃ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ  Ｐｒｏｃｅｓｓ）分析に基づくものである。このＡＨＰ分析は、客観的に測定できない不確かな経験や勘等の感覚情報を、偏った主観に陥ることのない総合判断結果として導き出す分析手法であり、ピッツバーグ大学のＴ．Ｌ．Ｓａａｔｙ教授が開発したものである。詳細については、「ＡＨＰの理論と実際」（木下栄蔵著、日科技連出版社）を参照されたい。
【００２０】
データメンテナンス部３０は、記憶部４０に記憶された各種のテーブルのデータの追加、変更、削除等を行う。記憶部４０は、ＨＤ、ＲＡＭ等であり、後述する各種のテーブルが格納されている。制御部５０は、コミュニケーションタイプ判定部１０、行動内容決定部２０、データメンテナンス部３０及び記憶部４０を統括的に制御し、必要に応じてデータの入出力を仲介する。また、ＬＡＮ５を介してＷｅｂサーバ３との間でデータの送受信を行う。例えば、携帯電話機４においてオペレータにより入力されたデータは、インターネット６を介してＷｅｂサーバ３へ送信され、ＬＡＮ５を介してコミュニケーション支援装置１の制御部５０に送信される。そして、制御部５０は、データの内容に応じて、コミュニケーションタイプ判定部１０、行動内容決定部２０またはデータメンテナンス部３０に当該データを出力する。
【００２１】
端末２は、営業活動等を行う自己（オペレータ）の操作により、Ｗｅｂサーバ３及びＬＡＮ５を介してコミュニケーション支援装置１との間でデータの送受信を行う。コミュニケーション支援装置１から送信されたデータを画面に表示したり、オペレータの操作により入力したデータをコミュニケーション支援装置１へ送信したりする。
【００２２】
携帯電話機４は、端末２と同様の機能を有し、営業活動等を行う自己の操作により、図示しない電話通信網、インターネット６、Ｗｅｂサーバ３及びＬＡＮ５を介してコミュニケーション支援装置１との間でデータの送受信を行う。尚、携帯電話機４は、持ち運びや取り扱いが容易であることから、端末２と異なる機能を有するようにしてもよい。例えば、端末２が、自己タイプ判定の操作、顧客や対抗者に関するデータの設定操作を行う機能を有し、携帯電話機４が、顧客タイプ及び対抗者タイプ判定の操作、自己の行動内容の表示、行動結果の入力操作を行う機能を有するようにしてもよい。
【００２３】
図２は、図１に示したコミュニケーションタイプ判定部１０の構成を示すブロック図である。このコミュニケーションタイプ判定部１０は、自己タイプを判定する自己タイプ判定手段１１と、顧客タイプを判定する顧客タイプ判定手段１２と、対抗者タイプを判定する対抗者タイプ判定手段１３とを備えている。
【００２４】
図３は、図１に示した行動内容決定部２０の構成を示すブロック図である。この行動内容決定部２０は、顧客に対する自己の総合評価値、及び顧客に対する対抗者の総合評価値を算出する総合評価手段２１と、顧客タイプ及び親密度を用いて自己の行動内容を決定する行動内容決定手段２２とを備えている。
【００２５】
総合評価手段２１は、重みベクトル算出段２３、総合評価算出段２４及びＣＩ（Ｃｏｎｔｅｎｇｅｎｃｙ  Ｉｎｄｅｘ：不確定性指標）判定段２５を備えている。重みベクトル算出段２３は、顧客重みベクトルテーブルに格納された評価項目に対する評価点を用いて、顧客から観た評価項目に対する重要度を示す顧客重みベクトルを算出する。また、評価ベクトルテーブルに格納されたコミュニケーションタイプに対する評価点を用いて、対抗者との関係で自己から観た評価項目に対する重要度（優位性）を示す自己重みベクトル、及び、自己との関係で対抗者から観た評価項目に対する重要度（優位性）を示す対抗者重みベクトルを算出する。ベクトルの値が大きい程、重要度または優位性が高いことを意味する。
【００２６】
総合評価算出段２４は、重みベクトル算出段２３により算出された顧客重みベクトル、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルが、後述するＣＩ判定段２５により整合性のある重みベクトルであると判定された場合に、顧客重みベクトル、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルに基づいて、顧客に対する自己の総合評価点、及び顧客に対する対抗者の総合評価点を算出する。
【００２７】
ＣＩ判定段２５は、重みベクトル算出段２３により算出された顧客重みベクトル、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルに整合性があるか否かを判定する。具体的には、ＣＩ判定段２５は、顧客重みベクトル、及び顧客重みベクトルテーブルに格納された評価項目に対する評価点に基づいて、顧客重みベクトルのＣＩ値を算出する。また、自己重みベクトル、及び評価ベクトルテーブルに格納されたコミュニケーションタイプに対する評価点に基づいて、自己重みベクトルのＣＩ値を算出する。また、対抗者重みベクトル、及び評価ベクトルテーブルに格納されたコミュニケーションタイプに対する評価点に基づいて、対抗者重みベクトルのＣＩ値を算出する。そして、それぞれの重みベクトルに対して、ＣＩ値と予め設定された値とを比較し、ＣＩ値が設定値より小さい場合に重みベクトルに整合性があると判定し、ＣＩ値が設定値以上である場合に重みベクトルに整合性がないと判定する。
【００２８】
行動内容決定手段２２は、前述のように、顧客タイプ及び顧客に対する親密度により自己の行動内容を決定する。実際の顧客に対する自己の行動内容は、コミュニケーション支援装置１により算出及び決定等された種々のデータを参照して、自己により確定される。
【００２９】
図４−１〜図４−４は、記憶部４０に記憶される各種のテーブルの項目を示す構成図である。図４−１は、コミュニケーションタイプに関するテーブルである。タイプ判断テーブルは、「判定項目ＩＤ」、コミュニケーションタイプを判定するための質問及び回答である「判定文」、及び、「判定文」の回答に対応した「タイプ分類」から構成される。「判定項目ＩＤ」「判定文」及び「タイプ分類」は、ハーマンモデルによるものとＮＬＰ（Ｎｅｕｒｏ  Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ：神経言語プログラミング）によるものとに区別されている。例えば、「タイプ分類」は、ハーマンモデルによる場合はＢ，Ｇ，Ｒ，Ｙであり、ＮＬＰによる場合はＶ，Ａ，Ｋである。これらの「タイプ分類」に対応してそれぞれ複数の「判定文」が存在する。
【００３０】
ここで、ハーマンモデルとは、ノーベル賞受賞学者の大脳生理学理論を起源とする脳の研究をベースにした科学的ツールであり、脳優勢度調査とも呼ばれている。ＮＬＰとは、米国のリチャード・バンドラー及びジョン・グリンダーにより開発された神経言語プログラムであり、心理学及び言語学に基づいて体系化した人間のコミュニケーションに関する学問に属するものである。ハーマンモデルの詳細については、以下を参照されたい。
http://www.herrmann.co.jp/p01.html
また、ＮＬＰの詳細については、以下を参照されたい。
http://www.nlpij.co.jp/whats_nlp/nlp_theory.html
【００３１】
タイプ一覧テーブルは、タイプ判断テーブルにおけるハーマンの「タイプ分類」とＮＬＰの「タイプ分類」とを合わせた「タイプコード」、「タイプ名」、基本的な特徴を示す「タイプ詳細１」、得意な面を示す「タイプ詳細２」、及び、苦手な面を示す「タイプ詳細３」から構成される。「タイプコード」は、前述の例では、ＢＶ，ＢＡ，ＢＫ，ＧＶ等である。この「タイプコード」は後述する「自己タイプ」「顧客タイプ」「対抗者タイプ」に相当する。
【００３２】
図２４は、ハーマン及びＮＬＰにより分類されたタイプを示す図である。図２４において、左から、ハーマンによる「タイプ分類」、ＮＬＰによる「タイプ分類」、これらの「タイプ分類」を合わせた「タイプコード」における基本的な特徴等を示している。このように、ハーマン及びＮＬＰにより分類されたタイプには、ＢＶ，ＢＡ等の合計で１２種類がある。
【００３３】
図４−２は、行動内容、対抗者及び顧客に関するテーブルである。行動内容テーブルは、行動内容に関するマスタテーブルであり、行動内容の分類を示す「行動分類コード」、行動内容のコードを示す「行動コード」、行動内容の名称を示す「行動名」、及び、行動内容の具体的な詳細内容を示す「行動詳細」から構成される。「行動分類コード」に対して、１以上の「行動コード」「行動名」「行動詳細」が対応している。行動分類テーブルは、顧客との間の親密度を示す「顧客親密度」、「行動分類コード」、行動内容の分類名称を示す「行動分類名」から構成される。「行動分類名」とは、例えば製品説明、接待、釣りである。「顧客親密度」に対して、１以上の「行動分類コード」「行動分類名」が対応している。
【００３４】
個人別ＢＰ（Ｂｅｓｔ  Ｐｒａｃｔｉｃｅ）テーブル（個人別行動内容テーブル）は、自己の「社員コード」、「自己タイプ」、自己が営業活動を行う顧客の「顧客コード」、「顧客タイプ」、「顧客親密度」、自己が顧客に対して行う行動内容を示す「行動コード」、及び、その「行動コード」の行動内容（行動分類テーブルの「行動分類名」、及び行動内容テーブルの「行動名」「行動詳細」）を実行して完了した「行動完了日付」から構成される。「社員コード」に対して、１以上の「自己タイプ」が対応している。また、「自己タイプ」に対して、１以上の「顧客コード」「顧客タイプ」「顧客親密度」が対応している。また、「顧客コード」「顧客タイプ」「顧客親密度」に対して、１以上の「行動コード」「行動完了日付」が対応している。
【００３５】
コミュニケーションタイプ判定部１０の自己タイプ判定手段１１により判定された自己タイプは、個人別ＢＰテーブルの「自己タイプ」に格納される。また、顧客タイプ判定手段１２により判定された顧客タイプは、個人別ＢＰテーブルの「顧客タイプ」、及び、後述する顧客情報テーブルの「顧客タイプ」に格納される。また、行動内容決定部２０により決定された行動内容は、個人別ＢＰテーブルの「行動コード」として、行動内容を実施する順番に、または順番を示すインデックスと共に格納される。ここで、行動内容は、個人別ＢＰテーブルの「行動コード」に対応した行動内容テーブルの「行動コード」における「行動分類コード」（すなわち行動分類テーブルにおける「行動分類名」）「行動名」「行動詳細」である。
【００３６】
対抗者情報テーブルは、自己の「社員コード」、自己及び対抗者が営業活動を行う際に共通した顧客の「顧客コード」、対抗者の「対抗者コード」、「対抗者名」、「対抗者タイプ」、及び、対抗者と顧客との間の「顧客親密度」から構成される。「社員コード」に対して、１以上の「顧客コード」が対応している。また、「顧客コード」に対して、１以上の「対抗者コード」「対抗者名」「対抗者タイプ」「顧客親密度」が対応している。コミュニケーションタイプ判定部１０の対抗者タイプ判定手段１３により判定された対抗者タイプは、対抗者情報テーブルの「対抗者タイプ」に格納される。
【００３７】
顧客情報テーブルは、顧客情報に関するマスタテーブルであり、顧客の「顧客コード」、「顧客名」及び「顧客タイプ」から構成される。
【００３８】
図４−３は、自己の行動内容の実績に関するテーブルである。営業活動テーブルは、自己の「社員コード」、自己が行動内容を実施して完了した「年月日」、行動内容を実施した対象である顧客の「顧客コード」、「顧客名」、製品を宣伝した場合の「宣伝製品コード１」等、及び、自己が実行して完了した行動内容の「行動コード」から構成される。「社員コード」に対して、１以上の「年月」が対応している。また、「年月」に対して、１以上の「顧客コード」「顧客名」「宣伝製品コード１」等及び「行動コード」が対応している。
【００３９】
営業実績テーブルは、自己の「社員コード」、売り上げが集計された「年月」、自己が売り上げた製品の「製品名」、及び、その製品の「売り上げ（金額）」から構成される。「社員コード」に対して、１以上の「年月」が対応している。また、「年月」に対して、１以上の「製品名」「売り上げ（金額）」が対応している。
【００４０】
図４−４は、重みベクトル及び評価項目に関するテーブルである。顧客評価項目テーブルは、「顧客タイプ」、当該「顧客タイプ」毎に一意は評価項目に対応するコードを示す「評価項目コード」、及び、顧客が重視するポイントを示す「評価項目」から構成される。「顧客タイプ」に対して、１以上の「評価項目コード」「評価項目」が対応している。例えば、図１６に示すように、「顧客タイプ」がＢＫの場合、「評価項目コード」がａ１，・・・，ａ５であり、「評価項目」が、「評価項目コード」に対応してそれぞれ「論理的な説明資料」「きちんとして柔らかみのある服装」「文献に要約がある」「製材見本を手にする」「ＭＲがしゃべりすぎない」である。尚、図１６は、「顧客タイプ」ＢＫが、課題をどのように捉えてどのように解決するかを表すモデル図であり、具体的には、「時間の節約」という課題に対して、解決手法（評価項目）が前述の「評価項目」であることを示している。
【００４１】
顧客重みベクトルテーブルは、その「顧客タイプ」の顧客が、２つの評価項目間において、どちらの評価項目を重要視するかを相対的な「評価点」で表したテーブルであり、「顧客タイプ」、顧客重みベクトルを算出する際に必要な評価マトリクスの行側（縦側）に対応する「対象評価項目コード」、評価マトリクスの列側（横側）に対応する「基準評価項目コード」、及び、「基準評価項目コード」の評価項目から「対象評価項目コード」の評価項目をみた場合の「対象評価項目コード」の「評価点」から構成される。この「評価点」は、０〜９であり、大きい方の評価が高いことを意味する。「顧客タイプ」に対して、１以上の「対象評価項目コード」「基準評価項目コード」「評価点」が対応している。
【００４２】
図１７は、顧客タイプがＢＫの場合に、顧客重みベクトルテーブルを表として示した例である。大きい評価点７（マトリクスの右上）は、その「顧客タイプ」の顧客が、横側の「基準評価項目コード」の評価項目（「しゃべりすぎない（ａ５）」という評価項目）よりも縦側の「対象評価項目コード」の評価項目（「論理的な説明資料を渡す（ａ１）」という評価項目）の方を重要視することを意味する。また、小さい評価点０．２（マトリクスのほぼ中央）は、その「顧客タイプ」の顧客が、横側の「基準評価項目コード」の評価項目（「文献に要約を付ける（ａ３）」という評価項目）よりも縦側の「対象評価項目コード」の評価項目（「きちんとしているが柔らかみのある服装（ａ２）」という評価項目）の方を重要視しないことを意味する。尚、同一の評価項目間の評価点は１である。
【００４３】
図４−４に戻って、評価ベクトルテーブルは、その「評価項目コード」の評価項目において、自己タイプ及び対抗者タイプの２つのタイプのうちのどちらのタイプが、より以上に適応しているか（優位性が高いか）を相対的な「評価点」で表したテーブルであり、「評価項目コード」、自己重みベクトルまたは対抗者重みベクトルを算出する際に必要な評価マトリクスの行側（縦側）に対応するタイプを示す「対象タイプコード」、評価マトリクスの列側（横側）に対応するタイプを示す「基準タイプコード」、及び、当該「基準タイプコード」から「対象タイプコード」をみた場合の「対象タイプコード」の「評価点」から構成される。「評価点」は、０〜９であり、大きい方の評価が高い（優位性が高い）ことを意味する。「評価項目コード」に対して、１以上の「対象タイプコード」「基準タイプコード」「評価点」が対応している。
【００４４】
図１８は、顧客タイプがＢＫ、自己タイプがＢＶ、対抗者タイプ１がＲＡ、対抗者タイプ２がＧＫの場合に、評価ベクトルテーブルを表として示した例である。例えば、評価項目「論理的な説明資料を渡す」において、大きい評価点５（マトリクスの右上）は、横側の対抗者２よりも縦側の自己の方が適応している（優位性が高い）ことを意味する。また、小さい評価点１／５（マトリクスの左下）は、横側の自己よりも縦側の対抗者２の方が適応していない（優位性が低い）ことを意味する。尚、同一のタイプ間の評価点は１である。つまり、自己を基準にすると、評価項目「論理的な説明資料を渡す」において、対抗者１は優位性が低く（評価点１／５）、対抗者２も優位性が低い（評価点１／５）ことを意味する。
【００４５】
図４−５は、図４−２に示した個人ＢＰテーブル、行動分類テーブル及び行動内容テーブルの関係を示す図である。図４−５から、個人ＢＰテーブルの「顧客親密度」と行動分類テーブルの「顧客親密度」とが関連付いており、行動分類テーブルの「行動分類コード」と行動内容テーブルの「行動分類テーブル」とが関連付いていることがわかる。
【００４６】
〔動作〕
次に、図１に示したコミュニケーション支援装置１の動作について説明する。以下の説明において、画面に表示するとは、ＬＡＮ５を介して端末２の画面に表示すること、またはＬＡＮ５、Ｗｅｂサーバ３及びインターネット６を介して携帯電話機４の画面に表示することをいう。また、自己であるオペレータの操作によりデータを入力するとは、端末２または携帯電話機４への操作により、その操作データをコミュニケーション支援装置１が入力することをいうものとする。
【００４７】
図５は、自己タイプ判定処理を説明するフローチャート図である。コミュニケーションタイプ判定部１０の自己タイプ判定手段１１は、自己であるオペレータの操作により認証入力があると、自己の認証を行い、自己の社員コードを特定する（ステップＳ５０１）。自己タイプ判定手段１１は、タイプ判断テーブルから「判定項目ＩＤ」「判定文」を読み出し、「判定文」の質問を画面に表示する（ステップＳ５０２）。そして、質問に対する自己の回答としての回答入力があると（ステップＳ５０３）、読み出した「判定文」において、全ての質問に対して回答入力済みであるか否かを判定する（ステップＳ５０４）。全ての質問に対して回答入力済みでない場合はステップ５０２へ移行し、入力済みである場合はステップ５０５へ移行する。
【００４８】
自己タイプ判定手段１１は、タイプ判断テーブルから「判定文」及び「タイプ分類」を読み出し、ステップ５０３の個々の回答と「判定文」の回答とを比較し（ステップＳ５０５）、最適の自己タイプを決定する（ステップＳ５０６）。そして、最新の自己タイプとして、個人別ＢＰテーブルの自己の「社員コード」における「自己タイプ」に格納する（ステップＳ５０７）。そして、自己であるオペレータの操作により、自己と顧客との間の「顧客親密度」の入力があると、個人別ＢＰテーブルにおいて、自己の「社員コード」及びその顧客の「顧客コード」における「顧客親密度」に格納する（ステップＳ５０８）。また、決定した最適の自己タイプ及び顧客親密度等を画面に表示する（ステップＳ５０９）。
【００４９】
図６は、図５に示したステップ５０５〜５０７における最適タイプ決定処理（ａ）の詳細を説明するフローチャート図である。自己タイプ判定手段１１は、タイプ判断テーブルから「判定文」及び「タイプ分類」を読み出す（ステップＳ６０１）。そして、「判定文」におけるハーマンによる質問の回答に対応した「タイプ分類」について、同一の「タイプ分類」の回答数を合計する（ステップＳ６０２）。回答数が６以上となる「タイプ分類」を自己の第１のタイプとして決定する（ステップＳ６０３）。この場合、自己の第１のタイプとして複数のタイプが決定される場合も有り得る。ここで、ハーマンによる質問の場合、ペアである２つの質問に対する４通りの回答により、タイプは、例えば無し、Ｂ、Ｇ、及びＢＧのうちのいずれかのタイプとなる。このようにペアとなった質問が２４個（ペア）用意されている。
【００５０】
また、自己タイプ判定手段１１は、「判定文」におけるＮＬＰによる質問の回答に対応した「タイプ分類」について、同一の「タイプ分類」の回答数を合計する（ステップＳ６０４）。回答数が最大となる「タイプ分類」を自己の第２のタイプとして決定する（ステップＳ６０５）。ここで、ＮＬＰによる質問の場合、１３の単一の選択質問が用意されている。そして、自己タイプ判定手段１１は、第１のタイプと第２のタイプとを組み合わせたタイプを自己タイプとして、個人別ＢＰテーブルの自己の「社員コード」における「自己タイプ」に格納する（ステップＳ６０６）。例えば、第１のタイプがＢ，Ｇ、第２のタイプがＶの場合、自己タイプは、ＢＶ及びＧＶの２つとなる。
【００５１】
図７は、顧客タイプ・対抗者タイプ判定処理を説明するフローチャート図である。コミュニケーションタイプ判定部１０の顧客タイプ判定手段１２または対抗者タイプ判定手段１３は、自己であるオペレータの操作により認証入力があると、自己の認証を行い、自己の社員コードを特定する（ステップＳ７０１）。そして、自己の操作により顧客を選択する（ステップＳ７０２）。顧客タイプ判定手段１２または対抗者タイプ判定手段１３は、タイプ判断テーブルから「判定項目ＩＤ」「判定文」を読み出し、「判定文」の質問を画面に表示する（ステップＳ７０３）。そして、質問に対する顧客の回答または対抗者の回答としての回答入力を行う（ステップＳ７０４）。
【００５２】
顧客タイプ判定手段１２または対抗者タイプ判定手段１３は、タイプ判断テーブルから「判定文」及び「タイプ分類」を読み出し、ステップ７０４の個々の回答と、「判定文」の回答とを比較し（ステップＳ７０５）、最適の顧客タイプまたは対抗者タイプを決定する（ステップＳ７０６）。そして、読み出した「判定文」において、質問の種類毎に、その回答数と予め設定された数とを比較する（ステップＳ７０７）。予め設定された数よりも回答数の方が少ない質問の種類がある場合に、ステップ７０３へ移行する。また、全ての質問の種類において予め設定された数よりも回答数の方が多いまたは同じである場合に、ステップ７０８へ移行する。そして、顧客タイプ判定手段１２は、ステップ７０６において決定した最適のタイプを最新の顧客タイプとして、顧客情報テーブルにおいて、ステップ７０２で選択した顧客の「顧客コード」に対応する「顧客タイプ」に格納する（ステップＳ７０８）。また、個人別ＢＰテーブルにおいて、自己の「社員コード」及びステップ７０２で選択した顧客の「顧客コード」に対応する「顧客タイプ」に格納する（ステップＳ７０８）。一方、対抗者タイプ判定手段１３は、ステップ７０６において決定した最適のタイプを最新の対抗者タイプとして、対抗者情報テーブルにおいて、自己の「社員コード」及びステップ７０２で選択した顧客の「顧客コード」に対応する「対抗者タイプ」に格納する（ステップＳ７０８）。また、決定した最適の顧客タイプまたは対抗者タイプを画面に表示する（ステップＳ７０９）。
【００５３】
図８は、図７に示したステップ７０５，７０６及び７０８における最適タイプ決定処理（ｂ）の詳細を説明するフローチャート図である。顧客タイプ判定手段１２または対抗者タイプ判定手段１３は、タイプ判断テーブルから「判定文」及び「タイプ分類」を読み出す（ステップＳ８０１）。そして、「判定文」におけるハーマンによる質問の回答に対応した「タイプ分類」について、同一の「タイプ分類」の回答数を合計する（ステップＳ８０２）。回答数が最大となる「タイプ分類」を顧客または対抗者の第１のタイプとして決定する（ステップＳ８０３）。
【００５４】
また、顧客タイプ判定手段１２または対抗者タイプ判定手段１３は、「判定文」におけるＮＬＰによる質問の回答に対応した「タイプ分類」について、同一の「タイプ分類」の回答数を合計する（ステップＳ８０４）。回答数が最大となる「タイプ分類」を顧客または対抗者の第２のタイプとして決定する（ステップＳ８０５）。そして、顧客タイプ判定手段１２は、第１のタイプと第２のタイプとを組み合わせたタイプを顧客タイプとして、顧客情報テーブルにおいて、ステップ７０２で選択した顧客の「顧客コード」に対応する「顧客タイプ」に格納する（ステップＳ８０６）。また、個人別ＢＰテーブルにおいて、自己の「社員コード」及びステップ７０２で選択した顧客の「顧客コード」に対応する「顧客タイプ」に格納する（ステップＳ８０６）。一方、対抗者タイプ判定手段１３は、第１のタイプと第２のタイプとを組み合わせたタイプを対抗者タイプとして、対抗者情報テーブルにおいて、自己の「社員コード」及びステップ７０２で選択した顧客の「顧客コード」に対応する「対抗者タイプ」に格納する（ステップＳ８０６）。
【００５５】
図９−１及び図９−２は、行動内容決定処理を説明するフローチャート図である。行動内容決定部２０は、自己であるオペレータの操作により認証入力があると、自己の認証を行い、自己の社員コードを特定する（ステップＳ９０１）。そして、顧客選択画面を表示し（ステップＳ９０２）、自己であるオペレータの操作により顧客選択入力があると（ステップＳ９０３）、個人別ＢＰテーブルから自己の「社員コード」及びその顧客において、「行動コード」及び「行動完了日付」を読み出し、「行動完了日付」が格納されていない「行動コード」があるか否かを判定する。「行動完了日付」が格納されていない「行動コード」がある場合は、未実施の行動内容がある旨、及びその「行動コード」に対応する「行動名」（行動内容テーブルから読み出す）を行動内容の概要として表示する（ステップＳ９０４）。
【００５６】
行動内容決定部２０は、自己であるオペレータの操作入力により、自己タイプ、顧客タイプ、対抗者タイプ、顧客親密度、または行動内容の設定／見直しを行うか否かを判定する（ステップＳ９０５）。設定／見直しを行う場合はステップ９０６へ移行し、設定／見直しを行わない場合はステップ９１８へ移行する。行動内容決定部２０は、ステップ９０３において選択した顧客の「顧客タイプ」を顧客情報テーブルから読み出す（ステップＳ９０６）。
【００５７】
コミュニケーションタイプ判定部１０の自己タイプ判定手段１１は、ステップ９０５において自己タイプの設定／見直しを行う場合に（ステップＳ９０７）、図５に示した自己タイプ判定処理を行う（ステップＳ９０８）。また、顧客タイプ判定手段１２は、ステップ９０５において顧客タイプの設定／見直しを行う場合に（ステップＳ９０９）、図７に示した顧客タイプ判定処理を行う（ステップＳ９１０）。また、対抗者タイプ判定手段１３は、ステップ９０５において対抗者タイプの設定／見直しを行う場合に（ステップＳ９１１）、図７に示した対抗者タイプ判定処理を行う（ステップＳ９１２）。また、自己タイプ判定手段１１は、ステップ９０５において自己と顧客との間の顧客親密度の設定／見直しを行う場合（ステップＳ９１３）、顧客親密度入力処理を行う（ステップＳ９１４）。同様に、対抗者タイプ判定手段１３は、ステップ９０５において対抗者と顧客との間の顧客親密度の設定／見直しを行う場合に（ステップＳ９１３）、顧客親密度入力処理を行う（ステップＳ９１４）。尚、ステップ９１４の顧客親密度入力処理（ｈ）の詳細については後述する。
【００５８】
そして、行動内容決定部２０は、ステップ９０５において行動内容の設定／見直しを行う場合に（ステップＳ９１５）、顧客に対する自己及び対抗者の総合評価値を算出し（ステップＳ９１６）、行動内容を決定し、「行動コード」を個人別ＢＰテーブルに格納する（ステップＳ９１７）。尚、ステップ９１６の総合評価値算出処理（ｃ）及びステップ９１７の行動内容決定処理（ｄ）の詳細については後述する。
【００５９】
行動内容決定部２０は、個人別ＢＰテーブルから「行動コード」「行動完了日付」を読み出し、「行動完了日付」が格納されていない最新の「行動コード」に対応する「行動内容」（行動内容テーブル及び行動分類テーブルから読み出す）を画面に表示する（ステップＳ９１８）。ここで、最新の「行動コード」に対応する「行動内容」とは、個人別ＢＰテーブルに順番に格納されている「行動コード」の行動内容、すなわち「行動名」「行動詳細」「行動分類名」であって、「行動完了日付」が格納されていない未実施の行動内容のうち順番の新しいものをいう。
【００６０】
そして、画面表示に従って行動内容が実施され完了すると（ステップＳ９１９）、行動内容決定部２０は、自己であるオペレータの操作により、実施された行動内容、製品が販売された場合にはその製品に関するデータや数量等の一連の営業活動実績（行動内容結果）を結果入力画面から入力する（ステップＳ９２０，９２１）。行動内容決定部２０は、行動内容結果について、個人別ＢＰテーブルの「行動コード」における「行動完了日付」を設定して格納する（ステップＳ９２２）。また、行動内容結果に基づいて、宣伝した製品や販売した製品、売上金額等の各種データを、営業活動テーブル及び営業実績テーブルに格納する（ステップＳ９２３）。そして、行動内容決定部２０は、行動内容を決定し、「行動コード」を個人別ＢＰテーブルに格納する（ステップＳ９２４）。尚、ステップ９２４の行動内容決定処理（ｄ）の詳細については後述する。
【００６１】
このステップ９２４では、顧客タイプ及び顧客親密度に応じた行動分類について、その行動分類に対応する行動詳細等の行動内容を、未実施の行動内容として「行動コード」を個人別ＢＰテーブルに格納する。通常は、以下の場合にステップ９２４の処理が行われる。
（１）自己と顧客との間の顧客親密度が変化した場合
（２）対抗者と顧客との間の顧客親密度が変化した場合
（３）顧客タイプ、自己タイプまたは対抗者タイプが変化した場合
（４）タイプ判断テーブル、タイプ一覧テーブル、行動内容テーブル、行動分類テーブル顧客重みベクトルテーブルまたは評価ベクトルテーブルのデータが変化した場合
すなわち、ステップ９２４の処理は、（１）〜（４）の場合、すなわちオペレータによる端末２または携帯電話機４からの操作によって、データメンテナンス部３０が記憶部４０に格納されたテーブルのデータを書き換えた後に行われる。
【００６２】
図１５は、図９−１に示したステップ９１４における顧客親密度入力処理（ｈ）の詳細を説明するフローチャート図である。顧客親密度入力画面において（ステップＳ１５０１）、自己タイプ判定手段１１は、自己の操作により自己と顧客との間の顧客親密度の入力があると、個人別ＢＰテーブルにおいて、自己の「社員コード」及び顧客の「顧客コード」に対応する「顧客親密度」に格納する（ステップＳ１５０２）。また、対抗者タイプ判定手段１３は、自己の操作により対抗者と顧客との間の対抗者親密度の入力があると、対抗者情報テーブルにおいて、自己の「社員コード」、顧客の「顧客コード」及び対抗者の「対抗者コード」に対応する「顧客親密度」に格納する（ステップＳ１５０３）。
【００６３】
図１０−１及び図１０−２は、図９−２に示したステップ９１６における総合評価算出処理（ｃ）の詳細を説明するフローチャート図である。行動内容決定部２０における総合評価手段２１の重みベクトル算出段２３は、図９−１のステップ９０３において選択された顧客について、顧客情報テーブルから「顧客タイプ」を特定し、顧客重みベクトルテーブルからその「顧客タイプ」に対応する「対象評価項目コード」「基準評価項目コード」及び「評価点」を読み出し、顧客重みベクトルを算出する（ステップＳ１００１）。ここで、「対象評価項目コード」「基準評価項目コード」に対応する具体的な評価項目は、顧客評価項目テーブルの「評価項目コード」に対応する「評価項目」が相当する。重みベクトル算出処理（ｅ）の詳細については後述する。
【００６４】
そして、重みベクトル算出段２３は、その「顧客タイプ」について、個人別ＢＰテーブルに格納されている「自己タイプ」を読み出し、その「自己タイプ」の数を算出し、その「自己タイプ」毎に（ステップＳ１００２、１０１１、１０１２）、また、その「顧客タイプ」について、顧客重みベクトルテーブルから評価項目コードの数を算出し、その評価項目毎に（ステップＳ１００５、１００８、１００９）、自己及び対抗者の重みベクトルを算出する。
【００６５】
具体的には、重みベクトル算出段２３は、個人別ＢＰテーブルから、その「顧客タイプ」におけるｍ番目の「自己タイプ」を読み出す（ステップＳ１００３）。そして、ステップ１００１において読み出した「評価項目コード」について、評価ベクトルテーブルから「対象タイプコード」「基準タイプコード」及び「評価点」を読み出し、自己の重みベクトルを算出する（ステップＳ１００４）。重みベクトル算出処理（ｅ）の詳細については後述する。
【００６６】
また、重みベクトル算出段２３は、対抗者情報テーブルから、その顧客の「顧客コード」における「対抗者タイプ」を読み出す（ステップＳ１００６）。この場合、１の顧客に複数の対抗者が存在するときは、複数の「対抗者タイプ」が読み出される。そして、ステップ１００１において読み出したｎ番目の「評価項目コード」について、評価ベクトルテーブルから「対象タイプコード」「基準タイプコード」及び「評価点」を読み出し、対抗者の重みベクトルを算出する（ステップＳ１００７）。重みベクトル算出処理（ｅ）の詳細については後述する。
【００６７】
行動内容決定部２０の総合評価算出段２４は、その「自己タイプ」毎に（ステップＳ１００２、１０１１、１０１２）、顧客に対する自己の総合評価値、及び顧客に対する対抗者の総合評価値を算出する（ステップＳ１０１０）。総合評価値の算出処理（ｇ）の詳細については後述する。
【００６８】
図１１は、図１０−１及び図１０−２に示したステップ１００１、１００４及び１００７における重みベクトル算出処理（ｅ）の詳細を示すフローチャート図である。この重みベクトル算出処理（ｅ）により、顧客重みベクトル、自己重みベクトル、及び対抗者重みベクトルが算出される。重みベクトル算出段２３は、顧客重みベクトルの算出に際し、顧客重みベクトルテーブルからデータを読み出し、例えば、図１７に示した評価マトリクスを生成する。ここで、顧客タイプは、図１７に示したようにＢＫであり、対象評価項目は縦側のａ１〜ａ５であり、基準対象項目は横側のａ１〜ａ５である。この顧客タイプＢＫの価値モデルは、図１６に示すように、課題をどのように捉えてどのように解決するかを示すモデルにより表すことができる。具体的には、「時間の節約」という課題に対して、解決手法（評価項目）が、「論理的な説明資料」（ａ１）、「きちんとして柔らかみのある服装」（ａ２）、「文献に要約がある」（ａ３）、「製材見本を手にする」（ａ４）、及び「ＭＲがしゃべりすぎない」（ａ５）であることを示している。
【００６９】
また、重みベクトル算出段２３は、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルの算出に際し、評価ベクトルテーブルからデータを読み出し、図１８に示したように、評価項目毎の評価マトリクスを生成する。この場合、図１０−１のステップ１００６において読み出された対抗者タイプは、対抗者１タイプであるＲＡ及び対抗者２タイプであるＧＫタイプの２タイプである。
【００７０】
図１１において、評価マトリクスを以下の式として、
【数１】
2008033806.tif 000003
各列の合計ｓ１，ｓ２，・・・，ｓｎを以下の式により算出する（ステップＳ１１０１）。
【数２】
2008033806.tif 000004
【００７１】
そして、（２）式の各列の合計で全要素を除算し（ステップＳ１１０２）、各行の平均値を算出して、以下の式により重みベクトルを算出する（ステップＳ１１０３）。
【数３】
2008033806.tif 000005
【００７２】
顧客重みベクトルは、ステップ１１０１〜１１０３により、顧客重みベクトルテーブルから評価マトリクスが直接生成された後に算出される。
【数４】
2008033806.tif 000006
【００７３】
これに対し、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルは、ステップ１１０１〜１１０３により、評価ベクトルテーブルから評価項目毎の評価マトリクスが生成され、評価項目毎に、前述の（３）式の重みベクトルが算出される。すなわち、自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルは、評価項目毎に前述の（３）式により、第１の評価項目では（Ｗ１１，Ｗ２１，・・・，Ｗｒ１）、第２の評価項目では（Ｗ１２，Ｗ２２，・・・，Ｗｒ２）、・・・、第ｎの評価項目では（Ｗ１ｎ，Ｗ２ｎ，・・・，Ｗｒｎ）の重みベクトルが算出される。この重みベクトルは、評価項目を横側に、自己及び対抗者を縦側に配置することにより、以下の式のように表すことができる。
【数５】
2008033806.tif 000007
【００７４】
ちなみに、自己重みベクトルは（６）式、対抗者１重みベクトルは（７）式、対抗者ｒ−１ベクトルは（８）式で表すことができる。
【数６】
2008033806.tif 000008
【数７】
2008033806.tif 000009
【数８】
2008033806.tif 000010
尚、後述する総合評価値算出処理（ｇ）における総合評価値は、（４）式に表した顧客重みベクトル、及び（５）式に示した自己及び対抗者重みベクトルを用いて算出される。
【００７５】
そして、ＣＩ判定段２５は、ステップ１１０３において重みベクトル算出段２３により算出された重みベクトルの不確定性を判定するため、その不確定性の指標であるＣＩ（ＡＨＰにおけるＳａａｔｙ整合度）を算出し（ステップＳ１１０４）、ＣＩが０．１以上である場合に（ステップＳ１１０５）、整合性の無い重みベクトルであると判定する（ステップＳ１１０６）。この場合、データメンテナンス部３０は、自己であるオペレータの操作により、記憶部４０に記憶された顧客重みベクトルテーブルの「評価点」、評価ベクトルテーブルの「評価点」を修正する。また、ＣＩが０．１よりも小さい場合に（ステップＳ１１０５）、整合性のある重みベクトルであると判定し、重みベクトル算出段２３は、顧客重みベクトル、自己及び対抗者重みベクトルを記憶部４０に格納する。これらの重みベクトルは、図１０−２のステップ１０１０における総合評価値の算出のために用いられる。
【００７６】
図１２は、図１１に示したステップ１１０４におけるＣＩ算出処理（ｆ）の詳細を示すフローチャート図である。このＣＩ算出処理（ｆ）により、ＣＩ値が算出される。ＣＩ判定段２５は、前述した（１）式の評価マトリックスの各列毎に、（４）式の重みベクトルの各要素を乗じて中間行列を以下の式のように算出する（ステップＳ１２０１）。
【数９】
2008033806.tif 000011
尚、（４）式は顧客重みベクトルであるが、自己及び対抗者重みベクトルについても同様である。（５）式に示した自己及び対抗者重みベクトルの場合は、縦毎の評価項目毎に重みベクトルが算出されるから、この単位でＣＩが算出される。
【００７７】
そして、ＣＩ判定段２５は、中間行列の全要素の平均を求め、最大固有値を以下の式のように算出する（ステップＳ１２０２）。
【数１０】
2008033806.tif 000012
そして、以下の式によりＣＩを算出する（ステップＳ１２０３）。
【数１１】
2008033806.tif 000013
ここで、ｎは顧客重みベクトルの場合は評価項目の合計数であり、自己及び対抗者重みベクトルの場合は自己及び対抗者の合計数である。
【００７８】
図１３は、図１０−２に示したステップ１０１０における総合評価値の算出処理（ｇ）の詳細を示すフローチャート図である。この総合評価値の算出処理（ｇ）により、顧客に対する自己の総合評価値、及び顧客に対する対抗者の総合評価値が算出される。具体的には、総合評価算出段２４は、前述した（４）式の顧客重みベクトル及び（５）式の自己及び対抗者重みベクトルを用いて、以下の式により総合評価値を算出する（ステップＳ１３０１）。そして、総合評価算出段２４は、算出した総合評価値を記憶部４０に格納する。
【数１２】
2008033806.tif 000014
ここで、ｅ１は、顧客に対する自己の総合評価値、ｅ２−１は顧客に対する対抗者１の総合評価値、・・・、ｅ２−（ｒ−１）は顧客に対する対抗者ｒ−１の総合評価値である。
【００７９】
図１９は、図１６、図１７及び図１８に示した例における総合評価値を示す図である。図１９に示すように、顧客タイプＢＫに対する自己の総合評価値が０．５４、対抗者１の総合評価値が０．１６、対抗者２の総合評価値が０．２９となる。この総合評価値によれば、自己の総合評価値は、対抗者１及び対抗者２の総合評価値よりも大きいから、顧客タイプＢＫの顧客から観ると、自己は対抗者１及び対抗者２よりも評価が高い（優位性がある）ことがわかる。
【００８０】
図１４は、図９−２に示したステップ９１７，９２４における行動内容決定処理（ｄ）の詳細を示す図である。この行動内容決定処理（ｄ）により、自己の行動内容が決定される。行動内容決定手段２２は、記憶部４０に格納された顧客重みベクトル、自己及び対抗者重みベクトル、顧客に対する自己の総合評価値、及び顧客に対する対抗者の総合評価値を読み出す（ステップＳ１４０１）。そして、行動内容決定手段２２は、その評価項目毎に（ステップＳ１４０２、１４０７）、自己の強みとしての評価項目であるか否か、及び自己の弱みとしての評価項目であるか否かを判定する。
【００８１】
具体的には、行動内容決定手段２２は、ｎ番目（ｎ＝１〜）の評価項目に対して、自己の重みベクトル及び対抗者の重みベクトルのうちの自己の重みベクトルの割合、すなわち、ｎ番目の評価項目に対する自己の重みが６６％（０．６６）以上であるか否かを判定する（ステップＳ１４０３）。式で表すと、Ｗ１ｎ／（Ｗ１ｎ＋Ｗ２ｎ＋・・・＋Ｗｒｎ）が６６％以上であるか否かを判定する。６６％以上である場合には、その評価項目を自己の強みの項目であるとして、記憶部４０に格納する（ステップＳ１４０４）。
【００８２】
また、行動内容決定手段２２は、ｎ番目（ｎ＝１〜）の評価項目に対して、自己の重みベクトル及び対抗者の重みベクトルのうちの自己の重みベクトルの割合、すなわち、ｎ番目の評価項目に対する自己の重みが３４％（０．３４）以下であるか否かを判定する（ステップＳ１４０５）。３４％以下である場合には、その評価項目を自己の弱みの項目であるとして、記憶部４０に格納する（ステップＳ１４０６）。
【００８３】
全ての評価項目についてステップ１４０２〜１４０７の処理を完了すると、行動内容決定手段２２は、自己の強みの評価項目及び自己の弱みの評価項目を記憶部４０から読み出し、自己と顧客との間の顧客親密度を個人別ＢＰテーブルから読み出し、対抗者と顧客との間の顧客親密度を対抗者情報テーブルから読み出し、画面に表示する（ステップＳ１４０８）。
【００８４】
そして、行動内容決定手段２２は、その顧客の「顧客タイプ」及び自己と顧客との間の「顧客親密度」に応じた行動内容の「行動コード」を決定し、決定した順番に個人別ＢＰテーブルの「行動コード」に格納する（ステップＳ１４０９）。具体的には、行動内容決定手段２２は、行動分類テーブルから、自己と顧客との間の「顧客親密度」における「行動分類コード」「行動分類名」を読み出す。ここで、「行動分類名」とは、例えば、「製品説明」「接待」「釣り」である。そして、行動内容決定手段２２は、行動内容テーブルから、「行動分類コード」に対応する「行動コード」「行動名」「行動詳細」を読み出す。例えば、「行動分類名」である「接待」に対応する「行動名」が「食事」であり、その「行動詳細」が「顧客の行きつけのレストランへ行きましょう。」である。つまり、行動内容決定手段２２は、その顧客の「顧客タイプ」及び自己と顧客との間の「顧客親密度」に応じた行動内容の「行動コード」を、行動分類テーブル及び行動内容テーブルを用いて決定し、行動内容テーブルから読み出した順番（格納されている順番、またはインデックスと共に格納されている場合にはそのインデックスが示す順番）を、行動内容を実施する順番として、個人別ＢＰテーブルに格納する。この場合、「行動完了日付」にはデータは格納されていない。
【００８５】
行動内容決定手段２２は、行動分類テーブルの「顧客親密度」に対応する１以上の「行動分類コード」「行動分類名」を一覧として画面に表示する（ステップＳ１４１０）。自己であるオペレータの選択操作により、「行動分類コード」「行動分類名」の選択入力があると（ステップＳ１４１１）、その「行動分類コード」に対応する「行動コード」「行動名」「行動詳細」を行動内容テーブルから読み出し、画面に表示する（ステップＳ１４１２）。
【００８６】
図２０は、図１に示した端末２に表示される画面の全体構成を示す図である。ここに示す画面構成は、端末２に表示される画面の一例である。図２０において、端末２に表示される画面は、初期画面、自己分析画面、自己分析結果画面、顧客・対抗者設定画面、顧客・対抗者分析画面、及び顧客・対抗者分析結果画面により構成されている。
【００８７】
初期画面は、図２２−１に示す画面であり、図５の自己タイプ判定処理の初期画面として表示される。自己分析画面は、図２２−２に示す画面であり、図５に示したステップ５０２，５０３で表示される。自己分析結果画面は、図２２−３に示す画面であり、図５に示したステップ５０９で表示される。
【００８８】
顧客・対抗者設定画面は、図２２−４に示す画面であり、図７に示したステップ７０２で表示される。顧客・対抗者分析画面は、図７に示したステップ７０３，７０４で表示される。顧客・対抗者分析結果画面は、図７に示したステップ７０９で表示される。
【００８９】
図２１は、図１に示した携帯電話機４に表示される画面の全体構成を示す図である。ここに示す画面構成は、携帯電話機４に表示される画面の一例である。図２１において、携帯電話機４に表示される画面は、顧客選択画面、分析対象選択画面、顧客・対抗者分析画面、顧客・対抗者分析結果画面、及び指示表示・結果入力画面により構成されている。
【００９０】
顧客選択画面は、図２３−１に示す画面であり、図９−１に示したステップ９０２，９０３で表示される。この画面に表示されている「分析」「指示表示」のボタン入力により、図９−１に示したステップ９０５の分岐がなされる。分析対象選択画面は、図２３−２に示す画面であり、図９−１に示したステップ９０６で表示される。尚、この画面では、その顧客に対する対抗者の一覧及び顧客親密度が、対抗者情報ファイル及び個人別ＢＰテーブルから読み出されて表示されている。
【００９１】
顧客・対抗者分析画面は、図２３−３に示す画面であり、図９−１に示したステップ９１０，９１２で表示される。顧客・対抗者分析結果画面は、図２３−４に示す画面であり、図９−１に示したステップ９１０，９１２で表示される。指示表示・結果入力画面は、図２３−５、図２３−６及び図２３−７に示す画面であり、図９−２に示したステップ９１７で表示される。尚、図２３−６に示す画面の強み及び弱み部分の情報、並びに図２３−７に示す画面情報は、図１４のステップ１４０４，１４０６において判定された自己の強みの評価項目及び弱みの評価項目に対応した情報であり、記録部４０に格納されている。
【００９２】
以上のように、本発明による実施の形態のコミュニケーション支援装置１によれば、コミュニケーションタイプ判定部１０が、ハーマンモデル及びＮＬＰのタイプ分類による「判定文」に基づいて、自己タイプ、顧客タイプ及び対抗者タイプを判定する。そして、行動内容決定部２０が、選択された顧客について、顧客から観た評価項目に対する重要度を示す顧客重みベクトル、対抗者との関係で自己から観た評価項目に対する重要度を示す自己重みベクトル、及び自己との関係で対抗者から観た評価項目に対する重要度を示す対抗者重みベクトルを算出し、これらの重みベクトルから顧客に対する自己の総合評価点及び対抗者の総合評価点を算出し、顧客タイプ及び顧客親密度に基づいて行動内容を決定するようにした。これにより、自己は、顧客との間で実際にコミュニケーションを行う際に必要な参考情報を得ることができる。すなわち、自己タイプ、顧客タイプ、対抗者タイプ、総合評価値及び行動内容の情報を参考にして、相手に対して自己が実際に行う行動内容を確定することができる。したがって、自己と相手との間のコミュニケーションの円滑化を図ることが可能となる。
【００９３】
以上、実施の形態を挙げて本発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、その技術思想を逸脱しない範囲で種々変形可能である。例えば、コミュニケーションタイプ判定部１０は、ハーマンモデル及びＮＬＰの大脳生理学によるタイプ分類のための「判定文」に基づいて、自己タイプ、顧客タイプ及び対抗者タイプを判定するようにしたが、必ずしもハーマンモデル及びＮＬＰを用いる必要はない。例えば、心理学の分野のソマトタイプ、エゴグラム、Ｅ／Ｐ理論、エニアグラム、またはＭＢＴＩ（性格類型検査）によるタイプ分類のための「判定文」に基づいてタイプを判定するようにしてもよい。
【００９４】
また、コミュニケーション支援装置１の行動内容決定部２０は、ＡＨＰ分析に基づいて、顧客に対する自己の総合評価点及び顧客に対する対抗者の総合評価点を算出するようにしたが、必ずしもＡＨＰ分析に基づく必要はない。要するに、自己、顧客及び対抗者の関係において、顧客に対する自己及び対抗者における相対的な優位性の数値を算出できる分析手法であればよい。
【００９５】
また、上記実施の形態では、コミュニケーション支援装置１は、自己、顧客及び対抗者の関係における自己の行動内容を決定するようにしたが、営業活動の場面だけでなく、会社組織の上下関係の場面においても適用することができる。この場合、前述の顧客が上司に対応し、対抗者が同僚に相当する。また、このコミュニケーション支援装置１は、営業活動の場面や会社組織の上下関係の場面だけでなく、自己と、顧客等の相手と、自己に対して対等関係または対抗関係にある対抗者との間の３者が関連する場面に適用することができる。
【００９６】
また、図２０及び図２１では、端末２及び携帯電話機４は、それぞれ異なる画面を表示するようにしたが、同じ機能を有する同等の画面を表示するようにしてもよい。また、図１に示したコミュニケーション支援システムの構成に限定されるものではなく、例えば、コミュニケーション支援装置１の記憶部４０をコミュニケーション支援装置１とは異なる他の装置に備えて構成するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明の実施の形態によるコミュニケーション支援装置を含む全体システムを示す構成図である。
【図２】図１のコミュニケーションタイプ判定部の構成を示すブロック図である。
【図３】図１の行動内容決定部の構成を示すブロック図である。
【図４−１】図１の記憶部に記憶されるテーブルの項目を示す構成図である。
【図４−２】図１の記憶部に記憶されるテーブルの項目を示す構成図である。
【図４−３】図１の記憶部に記憶されるテーブルの項目を示す構成図である。
【図４−４】図１の記憶部に記憶されるテーブルの項目を示す構成図である。
【図４−５】個人ＢＰテーブル、行動分類テーブル及び行動内容テーブルの関係を示す図である。
【図５】自己タイプ判定処理を説明するフローチャート図である。
【図６】図５の最適タイプ決定処理（ａ）の詳細を説明するフローチャート図である。
【図７】顧客タイプ・対抗者タイプ判定処理を説明するフローチャート図である。
【図８】図７及び図８の最適タイプ決定処理（ｂ）の詳細を説明するフローチャート図である。
【図９−１】行動内容決定処理を説明するフローチャート図である。
【図９−２】行動内容決定処理を説明するフローチャート図である。
【図１０−１】図９−２の総合評価算出処理（ｃ）の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１０−２】図９−２の総合評価算出処理（ｃ）の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１１】図１０−１及び図１０−２の重みベクトル算出処理（ｅ）の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１２】図１１のＣＩ算出処理（ｆ）の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１３】図１０−２の総合評価値算出処理（ｇ）の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１４】図９−２の行動内容決定処理（ｄ）の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１５】図９−１の顧客親密度入力処理（ｈ）の詳細を説明するフローチャート図である。
【図１６】顧客タイプの価値モデルの例を示す図である。
【図１７】顧客重みベクトルを算出するための評価マトリクスの例を示す図である。
【図１８】自己重みベクトル及び対抗者重みベクトルを算出するための評価マトリクスの例を示す図である。
【図１９】総合評価値の例を示す図である。
【図２０】図１の端末に表示される画面の全体構成を示す図である。
【図２１】図１の携帯電話機に表示される画面の全体構成を示す図である。
【図２２−１】端末に表示される画面例である。
【図２２−２】端末に表示される画面例である。
【図２２−３】端末に表示される画面例である。
【図２２−４】端末に表示される画面例である。
【図２３−１】携帯電話機に表示される画面例である。
【図２３−２】携帯電話機に表示される画面例である。
【図２３−３】携帯電話機に表示される画面例である。
【図２３−４】携帯電話機に表示される画面例である。
【図２３−５】携帯電話機に表示される画面例である。
【図２３−６】携帯電話機に表示される画面例である。
【図２３−７】携帯電話機に表示される画面例である。
【図２４】ハーマン及びＮＬＰにより区別されたタイプを示す図である。
【符号の説明】
【００９８】
１  コミュニケーション支援装置
２  端末
３  Ｗｅｂサーバ
４  携帯電話機
５  ＬＡＮ
６  インターネット
１０  コミュニケーションタイプ判定部
１１  自己タイプ判定手段
１２  顧客タイプ判定手段
１３  対抗者タイプ判定手段
２０  行動内容決定部
２１  総合評価手段
２２  行動内容決定手段
２３  重みベクトル算出段
２４  総合評価算出段
２５  ＣＩ判定段
３０  データメンテナンス部
４０  記憶部
５０  制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４−１】
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【図４−２】
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【図４−３】
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【図４−４】
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【図４−５】
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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９−１】
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【図９−２】
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【図１０−１】
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【図１０−２】
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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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２−１】
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【図２２−２】
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【図２２−３】
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【図２２−４】
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【図２３−１】
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【図２３−２】
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【図２３−３】
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【図２３−４】
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【図２３−５】
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【図２３−６】
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【図２３−７】
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【図２４】
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