(57)【要約】【課題】様々な情報伝達経路を通じて取得された顧客からの要求やニーズ等の顧客情報を一元的に蓄積して活用することを可能とする、顧客情報活用装置を提供すること。【解決手段】顧客情報を閲覧端末５０に対してネットワーク２を介して提供可能とする顧客情報活用システム１であって、複数の経路を通じて取得され、閲覧端末５０にてネットワーク２を介して閲覧可能又は変換可能な所定の形式に変換された顧客情報を格納する顧客情報ＤＢ２２等と、閲覧端末５０からの顧客情報の提示要求に基づいて、顧客情報ＤＢ２２等から顧客情報を抽出し、この抽出した顧客情報を閲覧端末５０において出力可能な形式のデータに生成し、生成されたデータを、閲覧端末５０に前記ネットワーク２を介して出力する制御部３１とを備える。【選択図】図１
2008021203.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客情報を端末装置に対してネットワークを介して提供可能とする顧客情報活用装置であって、
複数の経路を通じて取得され、前記端末装置にて前記ネットワークを介して閲覧可能又は変換可能な所定の形式に変換された顧客情報を格納する閲覧情報格納手段と、
前記端末装置からの前記顧客情報の提示要求の入力を、前記ネットワークを介して受付ける提示要求受付手段と、
前記提示要求受付手段にて受付けられた前記提示要求に基づいて、前記閲覧情報格納手段から前記顧客情報を抽出し、この抽出した顧客情報を前記端末装置において出力可能な形式のデータに生成する出力情報生成手段と、
前記出力情報生成手段にて生成されたデータを、前記端末装置に前記ネットワークを介して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする顧客情報活用装置。
【請求項２】
前記所定の形式は、ＲＤＦであること、
を特徴とする請求項１に記載の顧客情報活用装置。
【請求項３】
顧客の批判的な意見に含まれ得る批判的単語又は顧客の好意的な意見に含まれ得る好意的単語を格納する単語情報格納手段を備え、
前記出力情報生成手段は、前記単語情報格納手段にて格納された前記批判的単語又は前記好意的単語を含む前記顧客情報、若しくは、前記端末装置から提示された単語を含む前記顧客情報を、前記閲覧情報格納手段から抽出し、当該抽出した顧客情報の少なくとも一部を前記端末装置において出力可能な形式のデータに生成すること、
を特徴とする請求項１又は２に記載の顧客情報活用装置。
【請求項４】
前記出力情報生成手段は、前記閲覧情報格納手段にて格納された前記顧客情報を形態素解析することにより当該顧客情報に含まれる単語を特定し、前記閲覧情報格納手段にて格納された前記顧客情報に含まれる各単語の出現回数を計数し、この計数結果に基づいて、前記顧客情報を前記閲覧情報格納手段から抽出する頻出単語出力手段を有すること、
を特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の顧客情報活用装置。
【請求項５】
前記閲覧情報格納手段には、前記顧客情報が取得された時間に関する情報が格納され、
前記出力情報生成手段は、前記顧客情報の抽出のキーワードになる単語を含んだ提示要求が前記提示要求受付手段にて受付けられた場合、当該単語を含む前記顧客情報と当該顧客情報が取得された時間に関する情報とを前記閲覧情報格納手段から抽出し、当該単語を含む前記顧客情報の数を当該顧客情報が取得された時間の時系列に沿って前記端末装置において出力可能とするための時系列分析情報を作成する時系列情報出力手段を有すること、
を特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の顧客情報活用装置。
【請求項６】
前記出力情報生成手段は、前記閲覧情報格納手段にて格納された前記顧客情報を形態素解析することにより当該顧客情報に含まれる単語を特定すると共に、この単語に対して係り受け解析することにより当該単語間の係り受け関係を特定し、これら単語と係り受け関係とを前記端末装置において出力可能とするための係り受け解析情報を作成する係り受け情報出力手段を有すること、
を特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の顧客情報活用装置。
【請求項７】
前記顧客情報を提示した顧客を一意に特定するための顧客特定情報と、各顧客の属性に関する属性情報とを、相互に関連付けて格納する顧客属性情報格納手段を備え、
前記閲覧情報格納手段には、前記顧客情報に関連付けて、各顧客情報を提示した顧客の顧客特定情報が格納され、
前記出力情報生成手段は、前記閲覧情報格納手段にて格納された前記顧客情報を形態素解析することにより当該顧客情報に含まれる単語を特定すると共に、前記顧客情報に関連付けて前記閲覧情報格納手段に格納されている前記顧客特定情報に基づいて、前記顧客情報を提示した顧客の属性情報を前記顧客属性情報格納手段から取得し、これら特定した単語と取得した顧客の属性情報との相互の相関関係を前記端末装置において出力可能とするための相関関係情報を作成する相関関係情報出力手段を有すること、
を特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の顧客情報活用装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、様々な情報伝達経路を通じて取得された顧客からの要求やニーズ等の情報を一元的に蓄積して活用するための顧客情報活用装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
各企業や各企業の製品に対する顧客の購入履歴や顧客からの要望や意見は、製品の開発やマーケティングを行う上で極めて有用な情報である。このため各企業は、従来から、顧客からの情報を様々な経路を通じて取得している。例えば、古くからある情報取得経路として、顧客から送付された手紙やＦＡＸを通じて情報を取得したり、顧客から企業のコールセンターに電話してもらうことで情報を取得することが行われている。また、近年では、電子メールや、企業がインターネット上で展開するホームページやコミュニティサイトを通じて、情報を取得することが行われている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−０３８７３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の顧客情報の収集方法では、顧客情報が多様な経路で取得されていることから、顧客情報の蓄積場所や蓄積形式が統一されておらず、取得した顧客情報を企業活動に効率的に活用することが困難であった。例えば、手紙やＦＡＸを通じて取得された情報は、そのまま紙媒体として営業部等にファイリングされており、コールセンターを通じて取得された情報は、オペレータにて作成された通話記録のテキストデータとして品質管理部に蓄積されており、あるいは、インターネット上のホームページやコミュニティサイトを通じて取得された情報は、電子データとして事業部のサーバに蓄積されており、各情報が異なる部署に異なる形式で散在していた。従って、このような情報を企業内で共有することが困難であり、情報が分断されたり、情報が無駄になったり、情報の活用効率が低いという問題があった。
【０００５】
この発明は、このような従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、様々な情報伝達経路を通じて取得された顧客からの要求やニーズ等の顧客情報を一元的に蓄積して活用することを可能とする、顧客情報活用装置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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に記載の本発明は、顧客情報を端末装置に対してネットワークを介して提供可能とする顧客情報活用装置であって、複数の経路を通じて取得され、前記端末装置にて前記ネットワークを介して閲覧可能又は変換可能な所定の形式に変換された顧客情報を格納する閲覧情報格納手段と、前記端末装置からの前記顧客情報の提示要求の入力を、前記ネットワークを介して受付ける提示要求受付手段と、前記提示要求受付手段にて受付けられた前記提示要求に基づいて、前記閲覧情報格納手段から前記顧客情報を抽出し、この抽出した顧客情報を前記端末装置において出力可能な形式のデータに生成する出力情報生成手段と、前記出力情報生成手段にて生成されたデータを、前記端末装置に前記ネットワークを介して出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
請求項２に記載の本発明は、請求項１に記載の本発明において、前記所定の形式は、ＲＤＦであること、を特徴とする。
【０００８】
請求項３に記載の本発明は、請求項１又は２に記載の本発明において、顧客の批判的な意見に含まれ得る批判的単語又は顧客の好意的な意見に含まれ得る好意的単語を格納する単語情報格納手段を備え、前記出力情報生成手段は、前記単語情報格納手段にて格納された前記批判的単語又は前記好意的単語を含む前記顧客情報、若しくは、前記端末装置から提示された単語を含む前記顧客情報を、前記閲覧情報格納手段から抽出し、当該抽出した顧客情報の少なくとも一部を前記端末装置において出力可能な形式のデータに生成すること、を特徴とする。
【０００９】
請求項４に記載の本発明は、請求項１から３のいずれか一項に記載の本発明において、前記出力情報生成手段は、前記閲覧情報格納手段にて格納された前記顧客情報を形態素解析することにより当該顧客情報に含まれる単語を特定し、前記閲覧情報格納手段にて格納された前記顧客情報に含まれる各単語の出現回数を計数し、この計数結果に基づいて、前記顧客情報を前記閲覧情報格納手段から抽出する頻出単語出力手段を有すること、を特徴とする。
【００１０】
請求項５に記載の本発明は、請求項１から４のいずれか一項に記載の本発明において、前記閲覧情報格納手段には、前記顧客情報が取得された時間に関する情報が格納され、前記出力情報生成手段は、前記顧客情報の抽出のキーワードになる単語を含んだ提示要求が前記提示要求受付手段にて受付けられた場合、当該単語を含む前記顧客情報と当該顧客情報が取得された時間に関する情報とを前記閲覧情報格納手段から抽出し、当該単語を含む前記顧客情報の数を当該顧客情報が取得された時間の時系列に沿って前記端末装置において出力可能とするための時系列分析情報を作成する時系列情報出力手段を有すること、を特徴とする。
【００１１】
請求項６に記載の本発明は、請求項１から５のいずれか一項に記載の本発明において、前記出力情報生成手段は、前記閲覧情報格納手段にて格納された前記顧客情報を形態素解析することにより当該顧客情報に含まれる単語を特定すると共に、この単語に対して係り受け解析することにより当該単語間の係り受け関係を特定し、これら単語と係り受け関係とを前記端末装置において出力可能とするための係り受け解析情報を作成する係り受け情報出力手段を有すること、を特徴とする。
【００１２】
請求項７に記載の本発明は、請求項１から６のいずれか一項に記載の本発明において、前記顧客情報を提示した顧客を一意に特定するための顧客特定情報と、各顧客の属性に関する属性情報とを、相互に関連付けて格納する顧客属性情報格納手段を備え、前記閲覧情報格納手段には、前記顧客情報に関連付けて、各顧客情報を提示した顧客の顧客特定情報が格納され、前記出力情報生成手段は、前記閲覧情報格納手段にて格納された前記顧客情報を形態素解析することにより当該顧客情報に含まれる単語を特定すると共に、前記顧客情報に関連付けて前記閲覧情報格納手段に格納されている前記顧客特定情報に基づいて、前記顧客情報を提示した顧客の属性情報を前記顧客属性情報格納手段から取得し、これら特定した単語と取得した顧客の属性情報との相互の相関関係を前記端末装置において出力可能とするための相関関係情報を作成する相関関係情報出力手段を有すること、を特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１に記載の本発明によれば、多様な経路から取得され共通の形式に変換して一元的に格納された顧客情報を、端末装置からの提示要求に基づいて取得し、端末装置にて出力することができるので、取得した顧客情報を企業内の各部署において共有化でき、顧客情報を有効に活用することができる。
【００１４】
また、請求項２に記載の本発明によれば、顧客情報をＲＤＦに変換することで、顧客情報の書式的情報を端末装置にてネットワークを介して容易に取得可能にでき、顧客情報の分類性や検索性を高めてその利用価値を向上させることができる。
【００１５】
また、請求項３に記載の本発明によれば、顧客の批判的な意見を含む顧客情報や、顧客の好意的な意見を含む顧客情報を含む顧客情報を閲覧できるので、これら顧客の多様な意見を把握して、マーケティング等の各種の企業活動の参考にすることができる。あるいは、任意の単語を含む顧客情報を閲覧することで、特定の商品を知っている顧客を発掘したりできる等、単語をキーとして、様々な角度から顧客情報を分析できる。
【００１６】
また、請求項４に記載の本発明によれば、特定の単語の出現回数に基づいて顧客情報を抽出できるので、特定の単語を多く含む顧客情報のみを閲覧することで、特定の商品に対する顧客の反応を把握したり、あるいは、特定の単語を含まない顧客情報のみを閲覧することで、特定の商品を知らない顧客を発掘したりできる等、単語の出現回数をキーとして、様々な角度から顧客情報を分析できる。
【００１７】
また、請求項５に記載の本発明によれば、特定の単語を含む顧客情報の数を当該顧客情報が取得された時間の時系列に沿って出力できるので、特定の商品に対する顧客の反応の推移を時系列に沿って把握できる等、経時的観点から顧客情報を分析できる。
【００１８】
また、請求項６に記載の本発明によれば、単語と係り受け関係とを出力できるので、複数の単語の相互の関係を把握することで、特定の商品に対する顧客のイメージを分析する等、形態素的観点から顧客情報を分析できる。
【００１９】
また、請求項７に記載の本発明によれば、特定した単語と取得した顧客の属性情報との相互の相関関係を出力可能できるので、属性に応じた特定の単語の出現回数を把握することで、特定の商品に対する属性毎の反応の違いを分析する等、属性的観点から顧客情報を分析できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る顧客情報活用装置を実施するための最良の形態について詳細に説明する。ただし、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。
【００２１】
本実施の形態に係る顧客情報活用システムは、顧客情報を取得して蓄積し、この顧客情報を端末装置に対してネットワークを介して提供可能とするシステムである。
【００２２】
（定義）
以下では、顧客情報活用システムによる蓄積及び活用の対象になる各種の情報を「顧客情報（顧客の声）」、この顧客情報を発信する主体（個人や企業）を「顧客」、顧客情報活用システムの構築や運営を行う主体を「システム事業者」、顧客情報活用システムにて蓄積された顧客情報を利用する主体（主として企業であり、例えばシステム事業者に対するクライアント）を「利用企業」、この利用企業に所属する者であって実際に顧客情報を閲覧等する主体を「利用社員」と称する。
【００２３】
この顧客情報活用システムは、主として、利用企業が提供する商品等（以下、商品等を「商品等」と称する）を顧客が購入して利用した場合に、この顧客が発信した顧客情報を利用企業の利用社員が活用することを想定している。しかし、利用企業以外の企業が提供する商品等を顧客が利用する場合（例えば、利用企業が、利用企業以外の企業が販売等する商品等の市場調査や消費者テストを受託するモニター会社である場合）や、利用企業が提供する商品等を顧客が無償で利用する場合（例えば、顧客が、利用企業の商品等のモニター員である場合）もあり、顧客情報活用システムの利用形態における顧客と利用企業との相互関係は任意である。また、顧客情報としては、商品等に関連する全ての情報が該当し、例えば、評価、要望、苦情、風説、購入履歴、あるいは、利用履歴が該当する。また、顧客情報は、商品等を実際に購入や利用した顧客から直接的に発信されたものに限定されず、例えば、この顧客から発信された情報を、他の顧客や利用社員が何らかの形態で見聞きした場合において、これら他の顧客や利用社員が発信した情報を含み得る。
【００２４】
（システム概要）
この顧客情報活用システムでは、多様な経路で取得した顧客情報を、ネットワークを介して所定の第１形式に変換して蓄積し、さらにこの第１形式の顧客情報の要約を、検索及び閲覧が容易な所定の第２形式に変換して蓄積する。そして、利用社員は、自己の閲覧端末を介して、第２形式の顧客情報を検索して所望の顧客情報を特定したり、あるいは、第１形式の顧客情報を直接的に閲覧等することで、顧客情報を活用できる。
【００２５】
特に、本実施の形態では、多様な経路で取得した顧客情報を、ネットワークを介して所定の第１形式に変換して蓄積し、さらにこの第１形式の顧客情報を、検索及び閲覧が容易な所定の第２形式に変換して蓄積している。
【００２６】
ここで、第１形式としては、各サーバから取得された顧客情報の形式を統一するための形式であり、例えば、ＸＭＬ（eXtensible Markup Language）やＣＳＶ（Comma Separated Values）を挙げることができる。ここで、顧客情報には、顔文字の如き、標準的文字以外の多様な情報が含まれ得るため、ＣＳＶ形式ではこれら標準的文字以外の情報とＣＶＳ用の区切り文字との判別が困難になり得ることから、以下では、第１形式としてＸＭＬを用いるものとして説明する。換言すれば、ＸＭＬ形式を用いることで、多様な情報をスムーズに統一化することが可能になる。
【００２７】
また、第２形式としては、第１形式の顧客情報を利用社員が簡易かつ迅速に検索可能及び閲覧可能な形式が該当し、以下では、第２形式としてＲＤＦ（Resource Description Framework）を用いるものとして説明する。このＲＤＦ形式では、情報を、主語（Subject）、述語（predicate）、及び、目的語（object）の三要素で構成し、主語と目的語とをノードとし、これらを述語（アーク）で結んで表現する。具体的な構造としては、主語を示す要素と述語を示す要素とを交互に記述した入れ子状のＸＭＬ構造として表現する。目的語が主語になる場合は、この目的語と別の目的語とを述語で結んだ連鎖型のモデルで表現する。主語が複数の述語を持つ場合には、主語と目的語との間に複数の述語を記述する。このＲＤＦ形式では、メタデータなどのリソース相互の関係を、特定のアプリケーションに依存しない形で叙述的に示すことができるので、顧客情報の分類性や検索性を高めることができる。
【００２８】
（システム構成）
次に、顧客情報活用システム１のシステム構成について説明する。図１は、顧客情報活用システム１の主要構成を概念的に示す構成図である。この図１に示すように、顧客情報活用システム１は、情報取得サーバ群１０、集信サーバ２０、及び、ポータルサーバ３０を図示のように相互に通信可能に接続して構成されている。また、顧客情報活用システム１は、情報収集機器群４０、利用社員の閲覧端末５０、及び、顧客の閲覧端末６０と、直接的に又はネットワーク２を介して間接的に、通信可能に接続されている。
【００２９】
（システム構成−情報取得サーバ群１０）
情報取得サーバ群１０は、顧客から顧客情報を取得するためのもので、例えば、イントラブログ（Weblog, blog）サーバ７０、顧客ブログサーバ８０、ＥＣ（Electric Commerce）サーバ９０、コールサーバ１００、ＯＣＲ（Optical Character Reader）サーバ１１０、及び、メールサーバ１２０を含む。
【００３０】
イントラブログサーバ７０は、利用企業のイントラネット上にてイントラブログを展開するためのブログサーバであり、このイントラブログにて表示等されるブログデータを蓄積する。このイントラブログサーバ７０は、例えば、イントラブログの生成や記事の投稿を制御する制御部７１と、記事等のブログデータを格納するブログＤＢ（Date Base）７２とを備えて構成されている。
【００３１】
顧客ブログサーバ８０は、インターネット上で顧客が参加可能なブログ（以下、イントラブログと区別するために「顧客ブログ」と称する）を展開するためのブログサーバであり、この顧客ブログにて表示等されるブログデータを蓄積する。この顧客ブログサーバ８０は、例えば、顧客ブログの生成や記事の投稿を制御する制御部８１と、記事等のブログデータを格納するブログＤＢ８２とを備えて構成されている。
【００３２】
ＥＣサーバ９０は、インターネット上で利用企業の商品等を顧客が購入するためのＥＣサイトを展開するためのサーバであり、このＥＣサイトを介して行われた商品等の購入履歴に関する情報を蓄積する。このＥＣサーバ９０は、例えば、ＥＣサイトの生成や商品等の購入のための決済処理を制御する制御部９１と、商品等の購入履歴データを格納する購入履歴ＤＢ９２とを備えて構成されている。
【００３３】
コールサーバ１００は、顧客が利用企業のコールセンターに電話することによって取得された情報を蓄積するためのサーバである。このコールサーバ１００は、例えば、ＣＴＩ（Computer Telephony Integration）機能等を提供する制御部１０１と、顧客とオペレータとの会話データを記録する会話ＤＢ１０２とを備えて構成されている。
【００３４】
ＯＣＲサーバ１１０は、顧客から利用企業に届けられた手紙やＦＡＸの如き紙媒体による情報を蓄積するためのサーバである。このＯＣＲサーバ１１０は、例えば、ＯＣＲ機能等を提供する提供する制御部１１１と、ＯＣＲ機能にて読み取られたテキストデータを記録するテキストＤＢ１１２と、顧客属性情報を格納する顧客属性情報ＤＢ１１３とを備えて構成されている。この顧客属性情報は、例えば、顧客を一意に特定するための顧客ＩＤ（特許請求の範囲における顧客特定情報に対応する）、氏名、住所、電子メールアドレス、職業、年齢、性別を相互に関連付けて構成されている（以下、顧客属性情報は同様に構成されるものとする）。
【００３５】
メールサーバ１２０は、顧客と利用企業との相互間における電子メールの送受信機能を提供し、この電子メールに含まれる情報を蓄積するサーバである。このメールサーバ１２０は、例えば、電子メールの送受信機能等を提供する提供する制御部１２１と、電子メールデータを記録するメールＤＢ１２２と、顧客属性情報を格納する顧客属性情報ＤＢ１２３とを備えて構成されている。
【００３６】
ここで、各サーバの制御部７１、８１、９１、１０１、１１１、１２１は、顧客から取得された情報を第１形式であるＸＭＬ形式に変換するもので、特許請求の範囲における第１形式変換手段に対応する。また、ＯＣＲサーバ１１０とメールサーバ１２０の顧客属性情報ＤＢ１１３、１２３は、顧客ＩＤと、顧客を一意に特定するために有用な情報（顧客特定参照情報。ここでは顧客属性情報）とを相互に関連付けて格納するもので、特許請求の範囲における顧客特定情報格納手段に対応する。
【００３７】
（システム構成−集信サーバ２０）
次に、集信サーバ２０について説明する。集信サーバ２０は、情報取得サーバ群１０の各サーバから送信されたＸＭＬ形式の顧客情報を一元的に収集して、顧客情報サーバに送信する顧客情報集信手段である。この集信サーバ２０は、各サーバとの通信を制御する制御部２１、顧客情報ＤＢ（Date Base）２２、及び、ＥＣ顧客情報ＤＢ２３を備えて構成されている。
【００３８】
このうち、顧客情報ＤＢ２２は、ＥＣサーバ９０以外のサーバにて取得され、集信サーバ２０を介して送信された顧客情報を格納する顧客情報格納手段である。また、ＥＣ顧客情報ＤＢ２３は、ＥＣサーバ９０にて取得され、集信サーバ２０を介して送信された顧客情報（以下、他の顧客情報と区別するためＥＣ顧客情報と称する）を格納するＥＣ情報格納手段である。なお、顧客情報ＤＢ２２とＥＣ顧客情報ＤＢ２３とを別個に設けているのは、ＥＣサーバ９０にて取得されたＥＣ顧客情報と、ＥＣサーバ９０以外のサーバにて取得された顧客情報との形式が相互に異なるためである。ただし、この形式の相違が問題にならない場合には、これら顧客情報ＤＢ２２とＥＣ顧客情報ＤＢ２３とを相互に統合してもよい。これら顧客情報ＤＢ２２とＥＣ顧客情報ＤＢ２３とは、特許請求の範囲における閲覧情報格納手段に対応する。
【００３９】
（システム構成−ポータルサーバ３０）
次に、ポータルサーバ３０について説明する。ポータルサーバ３０は、利用社員が顧客情報を活用する際の一元的な窓口として機能するサーバであり、例えば、制御部３１、顧客情報ＤＢ３２、顧客属性情報ＤＢ３３、及び、単語登録部３４を備えて構成されている。このうち、顧客情報ＤＢ３２は、集信サーバ２０にて収集された顧客情報をＲＤＦ形式に変換した状態で格納するもので、特許請求の範囲における閲覧情報格納手段に対応する。顧客属性情報ＤＢ３３は、顧客の属性情報を格納する顧客属性情報格納手段である。単語登録部３４は、顧客情報の抽出のキーワードになる単語であって、顧客の批判的な意見に含まれ得る批判的単語と、顧客の好意的な意見に含まれ得る好意的単語と、を格納するもので、特許請求の範囲における単語情報格納手段に対応する。
【００４０】
制御部３１は、ＯＳ（Operating System）などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特許請求の範囲における提示要求受付手段、出力情報生成手段、及び、出力手段に対応する。この制御部３１は、機能概念的に、第２形式変換部３１ａ、評判情報処理部３１ｂ、話題情報処理部３１ｃ、顧客情報直接処理部３１ｄ、メッセージ検索処理部３１ｅ、興味情報処理部３１ｆ、時系列分析処理部３１ｇ、ネットワーク分析処理部３１ｈ、及び、クロス分析処理部３１ｉを備えて構成されている。第２形式変換部３１ａは、集信サーバ２０にて収集された顧客情報をＲＤＦ形式に変換する。その他の制御部３１の各部の処理内容については後述する。なお、話題情報処理部３１ｃ、時系列分析処理部３１ｇ、ネットワーク分析処理部３１ｈ、クロス分析処理部３１ｉは、それぞれ特許請求の範囲における、頻出単語出力手段、時系列情報出力手段、係り受け情報出力手段、相関関係情報出力手段に対応する。
【００４１】
（システム構成−情報収集機器群４０）
図１の情報収集機器群４０は、顧客情報を収集するためのもので、例えば、コールセンターのオペレータが顧客と電話にて通話するための通話システム４１や、手紙やＦＡＸを光学的に読み取るための光学スキャナー４２を含む。ただし、これら情報収集機器群４０の各機器は従来と同様に構成できるので、その説明を省略する。
【００４２】
（システム構成−閲覧端末５０、６０）
図１の閲覧端末５０、６０は、利用社員や顧客から顧客情報を取得し、あるいは、利用社員に顧客情報を提示するためのもので、例えば、公知のＰＣ（Personal Computer）、ワークステーション、携帯電話、又は、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant)などの情報処理装置として構成されている。以下の例では、閲覧端末５０、６０としてＰＣを用いる場合を例にとって説明する。ただし、この閲覧端末５０、６０は従来と同様に構成できるので、その説明を省略する。
【００４３】
（処理内容）
次に、このように構成された顧客情報活用システム１を用いて実行される各処理について説明する。この処理は、情報収集機器群４０や情報取得サーバ群１０にて顧客情報を取得して集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２に蓄積する「第１形式蓄積処理」、顧客情報ＤＢ２２に蓄積された顧客情報をポータルサーバ３０の顧客情報ＤＢ３２に蓄積する「第２形式蓄積処理」、及び、顧客情報ＤＢ３２に蓄積された情報を利用社員の閲覧端末５０に提示する「情報閲覧処理」に大別される。
【００４４】
（処理内容−第１形式蓄積処理）
最初に、第１形式蓄積処理について説明する。情報取得サーバ群１０の各サーバは、概略的に、収集した情報をＸＭＬ形式に変換して集信サーバ２０へ配信する。例えば、イントラブログサーバ７０の制御部７１や顧客ブログサーバ８０の制御部８１は、利用社員や顧客から閲覧端末５０、６０を介して記事が投稿されると、この記事情報（タイトル、要約、記事本文、及び、記事が投稿された日付、時間、及び、曜日）をＸＭＬ形式に変換して集信サーバ２０へ配信する。この変換は、例えば、記事情報に含まれる各情報の各々に対してＸＭＬ形式のメタデータを付与することによって行う（この点は、情報取得サーバ群１０の他のサーバの処理においても同様）。また、ＥＣサーバ９０の制御部９１は、顧客が閲覧端末６０を介してＥＣサイトにログインする際に取得した顧客ＩＤと、顧客がＥＣサイトで注文を行ったに取得された注文情報（顧客が特定した商品名及び数量、この商品名の単価として予め当該ＥＣサーバ９０に格納された価格、及び、この時点の日付、時間、及び、曜日）とを、ＸＭＬ形式に変換して集信サーバ２０へ配信する。
【００４５】
また、コールサーバ１００の制御部１０１は、顧客がコールセンターに入電した際に取得した顧客ＩＤと、顧客とオペレータとの会話を音声データとして会話ＤＢ１０２に記録し、この記憶した音声データを音声認識ソフトにてテキストデータに変換して取得された通話情報（会話時の音声データを音声認識ソフトにて認識することで取得したテキストデータ、テキストデータが取得された日付、時間、及び、曜日）とを、ＸＭＬ形式に変換して集信サーバ２０へ配信する。
【００４６】
また、ＯＣＲサーバ１１０の制御部１１１は、光学スキャナー４２を駆動して紙媒体をスキャニングし、このスキャニングデータをＯＣＲソフトにてテキストデータに変換すると共にテキストＤＢ１１２に格納する。そして、制御部１１１は、テキストデータの中から、顧客を一意に特定するために有用な情報（顧客特定参照情報）を探索し、この顧客特定参照情報に基づいて顧客属性情報ＤＢ１１３を参照することで、顧客特定参照情報に対応する顧客ＩＤを取得する。なお、顧客特定参照情報としては、例えば、氏名、住所、電話番号、電子メールアドレスを挙げることができる。そして、ＯＣＲサーバ１１０は、このように取得した顧客ＩＤと、先に変換したテキストデータを含むＯＣＲ情報（テキストデータ、テキストデータが取得された日付、時間、及び、曜日）とを、ＸＭＬ形式に変換して集信サーバ２０へ配信する。
【００４７】
また、メールサーバ１２０の制御部１２１は、顧客の閲覧端末６０を介して受信した電子メールに含まれる顧客特定参照情報（ここでは、送信元の電子メールアドレス）に基づいて顧客属性情報ＤＢ１２３を参照することで、顧客特定参照情報に対応する顧客ＩＤを取得する。そして、制御部１２１は、このように取得した顧客ＩＤと、メール情報（電子メールの件名（タイトル）、本文、電子メールが受信された日付、時間、及び、曜日）とをＸＭＬ形式に変換して集信サーバ２０へ配信する。
【００４８】
一方、集信サーバ２０の制御部２１は、ＸＭＬ形式の記事情報を受信すると、このＸＭＬ形式の記事情報をその時点のタイムスタンプと共に顧客情報として顧客情報ＤＢ２２に格納する。なお、ここでは、情報取得サーバ群１０の各サーバにて顧客情報やＥＣ顧客情報が取得される毎に、この顧客情報を集信サーバ２０にリアルタイムで送信するようにしているが、所定時間間隔や所定時刻に記事を集信サーバ２０へ配信することで、ネットワーク２の負荷を軽減してもよい。
【００４９】
これにて情報取得サーバ群１０の各サーバから集信サーバ２０への顧客情報の送信が終了し、これにて第１形式蓄積処理が終了する。このように集信サーバ２０に蓄積されたＸＭＬ形式の顧客情報の具体的な定義フォーマットを図２に例示する。この定義フォーマットは、「顧客情報」、「顧客情報の受付元」、及び、「内容」の各タグを順次階層化して構成されている。また、「内容」タグの下層には、「タイトル」、「要約」、「日付」、「時間」、「曜日」、「顧客ＩＤ」、及び、「本文」の各タグが含まれる。
【００５０】
ここで、「顧客情報の受付元」タグには、顧客情報の受付元を特定できる情報（例えば、顧客情報の取得元になった情報取得サーバ群１０の各サーバの名称）が関連付けられる。また、「タイトル」タグには、顧客情報の内容を端的に表現するテキストデータ（例えば、イントラブログサーバ７０や顧客ブログサーバ８０にて取得された記事情報に含まれるタイトル、メールサーバ１２０にて取得されたメール情報に含まれる件名）が関連付けられる。「要約」タグには、顧客情報の内容を要約したテキストデータ（例えば、イントラブログサーバ７０や顧客ブログサーバ８０にて取得された記事情報に含まれる要約）、「日付」タグ、「時間」タグ、及び、「曜日」タグには、顧客情報が顧客から発信された日付、時間、曜日（例えば、イントラブログサーバ７０や顧客ブログサーバ８０にて取得された記事情報、コールサーバ１００にて取得された通話情報、あるいは、ＯＣＲサーバ１１０にて取得されたＯＣＲ情報、あるいは、メールサーバ１２０にて取得されたメール情報、にそれぞれ含まれる日付、時間、曜日）がそれぞれ関連付けられる。また、「顧客ＩＤ」タグには、顧客ブログサーバ８０やコールサーバ１００にて顧客のログイン時に取得された顧客ＩＤや、ＯＣＲサーバ１１０やメールサーバ１２０にて自動取得された顧客ＩＤが関連付けられる。また、「本文」タグには、顧客情報の中心的内容（例えば、イントラブログサーバ７０や顧客ブログサーバ８０にて取得された記事情報の記事本文や、メールサーバ１２０にて取得されたメール情報の本文）が関連付けられる。
【００５１】
さらに、集信サーバ２０に蓄積されたＸＭＬ形式のＥＣ顧客情報の具体的な定義フォーマットを図３に例示する。この定義フォーマットは、「ＥＣ顧客情報」、「ＥＣ顧客情報の受付元」、及び、「注文内容」の各タグを順次階層化して構成されている。また、「注文内容」タグの下層には、「商品」、「価格」、「日付」、「時間」、「曜日」、「顧客ＩＤ」、及び、「数量」の各タグが含まれる。このうち、「商品」タグ、「価格」タグ、「数量」タグ、「日付」タグ、「時間」タグ、「曜日」タグには、ＥＣサーバ９０にて取得された注文情報に含まれる商品名、価格、数量、日付、時間、曜日がそれぞれ関連付けられる。また、「顧客ＩＤ」タグには、ＥＣサーバ９０にて顧客のログイン時に取得された顧客ＩＤが関連付けられる。
【００５２】
（処理内容−第２形式蓄積処理）
次に、第２形式蓄積処理について説明する。まず、第２形式蓄積処理のフローチャートを図４に示す。システム事業者は、この処理の先立つ任意のタイミングで、第２形式へのデータ変換を行うタイミング（指定出力タイミング）と、第２形式へのデータ変換を行うデータの件数（指定件数）とを、任意の方法で集信サーバ２０に設定する。この前提において、集信サーバ２０の制御部２１は、指定出力タイミングの到来を監視する（ステップＳＡ−１）。そして、この指定出力タイミングが到来すると（ステップＳＡ−１，Ｙｅｓ）、制御部２１は、顧客情報ＤＢ２２に格納されている顧客情報と、ＥＣ顧客情報ＤＢ２３に格納されているＥＣ顧客情報との中から、指定件数分の情報を取得する（ステップＳＡ−２）。この際、各顧客情報又は各ＥＣ顧客情報に関連付けて格納されているタイムスタンプを参照し、新たらしいタイムスタンプを有する情報から順に取得することで、最新の指定件数分の情報のみを第２形式の変換対象とする。
【００５３】
そして、制御部２１は、取得したＸＭＬ形式の顧客情報及びＥＣ顧客情報を、所定の第２形式であるＲＤＦ形式に変換し、ＲＤＦファイルを生成する（ステップＳＧ−３）。この変換は、ＸＭＬ形式の顧客情報及びＥＣ顧客情報から、主語を示す要素、述語を示す要素、及び、目的語を示す要素を取得し、主語を示す要素と述語を示す要素とをＸＭＬ構造にて交互に入れ子状に記述することで行う。制御部２１は、このようにＲＤＦファイルを生成した後、このＲＤＦファイルをポータルサーバ３０に送信する（ステップＳＧ−４）。
【００５４】
一方、ポータルサーバ３０は、ＲＤＦファイルを受信すると（ステップＳＡ−５，Ｙｅｓ）、このＲＤＦファイルを顧客情報ＤＢ３２に格納する（ステップＳＡ−６）。この際、既に格納されているＲＤＦファイルに、新たに送信されたＲＤＦファイルを上書きすることで、顧客情報ＤＢ３２に常時最新の指定件数分のＲＤＦファイルのみを蓄積する。これにて第２形式蓄積処理が終了する。
【００５５】
（処理内容−情報閲覧処理）
最後に、情報閲覧処理について説明する。概略的には、ポータルサーバ３０の制御部３１は、利用社員から閲覧端末５０を介して送信された顧客情報の閲覧要求を受信すると、ＣＳＳを適用した所定のＨＴＭＬテンプレートを用いてポータル画面のＨＴＭＬデータを生成し、このＨＴＭＬデータを閲覧端末５０に送信する。閲覧端末５０では、このＨＴＭＬデータをＷｅｂブラウザにて解釈することで、当該閲覧端末５０が備える図示しないモニタにポータル画面を表示する。そして、概略的には、利用社員が閲覧端末５０を介してポータル画面に各種の閲覧要求等を行なうことで、この閲覧要求がポータルサーバ３０に送信され、ポータルサーバ３０にて必要な情報の取得やポータル画面のＨＴＭＬデータの再生成が行われ、このＨＴＭＬデータが閲覧端末５０に送信されることで、閲覧端末５０のポータル画面が更新される。
【００５６】
この情報閲覧処理は、顧客からの評判に基づいて顧客情報を抽出して閲覧するための評判情報表示処理、顧客の中での話題に基づいて顧客情報を抽出して閲覧するための話題情報表示処理、顧客情報やＥＣ顧客情報を直接閲覧するための顧客情報直接処理、任意の単語を含む顧客情報を閲覧するためのメッセージ検索処理、利用社員が気になる顧客情報を閲覧するための興味情報表示処理、及び、顧客情報を様々な観点から分析した結果を閲覧するための分析情報表示処理に大別される。また、分析情報表示処理は、時系列分析処理、ネットワーク分析処理、及び、クロス分析処理に大別される。
【００５７】
これら各処理の起動窓口になるポータル画面の表示例を図５に示す。このポータル画面は、評判情報表示領域Ａ１、話題情報表示領域Ａ２、顧客情報直接表示領域Ａ３、メッセージ検索領域Ａ４、興味情報表示領域Ａ５、及び、分析情報表示領域Ａ６を備えて構成されている。評判情報表示領域Ａ１は、批判的メッセージ表示領域Ａ１ａ、中立メッセージ表示領域Ａ１ｂ、及び、好意的メッセージ表示領域Ａ１ｃを備え、これら各表示領域Ａ１ａ〜Ａ１ｃには、単語を登録するための単語登録ボタンＢ１〜Ｂ３と、顧客情報のタイトル及び要約を一覧的に表示するための表示領域Ｄ１〜Ｄ３が設けられている。話題情報表示領域Ａ２には、話題の抽出期間を指定するための入力欄ＩＮ１と、頻出単語を表示する表示領域Ｄ４が設けられている。顧客情報直接表示領域Ａ３には、表示したい顧客情報を選択するための選択ボタンＢ４〜Ｂ９が設けられている。メッセージ検索領域Ａ４には、検索単語を入力するための入力欄ＩＮ２が設けられている。興味情報表示領域Ａ５には、単語を登録するための単語登録ボタンＢ１０と、顧客情報のタイトル及び要約を一覧的に表示するための表示領域Ｄ５が設けられている。そして、分析情報表示領域Ａ６には、分析方法を指定するための選択ボタンＢ１１〜Ｂ１３が設けられている。
【００５８】
まず、評判情報表示領域Ａ１を窓口として起動される評判情報表示処理について説明する。図６は評判情報表示処理のフローチャートである。利用社員が閲覧端末５０を介して、評判情報表示領域Ａ１の批判的メッセージ表示領域Ａ１ａの単語登録ボタンＢ１を選択すると、図示しない単語登録用のダイアログが登録され、このダイアログに任意の単語を入力することで、この単語を批判的単語としてポータルサーバ３０の単語登録部３４に登録できる。同様に、利用社員は、単語登録ボタンＢ３を選択することで好意的単語を単語登録部３４に登録できる。
【００５９】
その後、閲覧端末５０からポータルサーバ３０にポータル画面の更新要求が送信されると（ステップＳＢ−１、ＳＢ−２）、ポータルサーバ３０の評判情報処理部３１ｂは、ポータルサーバ３０に格納されているＲＤＦファイルのうち、単語登録部３４の批判的単語を含むＲＤＦファイルを抽出し（ステップＳＢ−３）、このＲＤＦファイルの中から、「タイトル」及び「要約」を取得し、これらを表示するＷｅｂページのＨＴＭＬデータを作成する（ＳＢ−４）。また、タイトルには、集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２における、当該選択されたＲＤＦファイルの変換元になった顧客情報へのハイパーリンクを設定する（ＳＢ−５）。
【００６０】
また、評判情報処理部３１ｂは、ポータルサーバ３０に格納されているＲＤＦファイルの中で、批判的単語を含むＲＤＦファイルとして選択されなかったＲＤＦファイルから、単語登録部３４の好意的単語を含むＲＤＦファイルを選択し（ＳＢ−６）、このＲＤＦファイルについて、ステップＳＢ−４と同様に、ＷｅｂページのＨＴＭＬデータを作成する（ＳＢ−７、ＳＢ−８）。
【００６１】
さらに、評判情報処理部３１ｂは、ポータルサーバ３０に格納されているＲＤＦファイルの中で、批判的単語又は好意的単語を含むＲＤＦファイルとして選択されなかったＲＤＦファイルを、中立的な評判を含んだＲＤＦファイルであるとし、このＲＤＦファイルを対象として、ステップＳＢ−４と同様に、ＷｅｂページのＨＴＭＬデータを作成する（ＳＢ−９〜ＳＢ−１１）。そして、評判情報処理部３１ｂは、これらＨＴＭＬデータを含んだポータル画面のＨＴＭＬデータを再生成して、これを閲覧端末５０に送信する（ＳＢ−１２）。
【００６２】
このＨＴＭＬデータを受信した閲覧端末５０は（ＳＢ−１３，Ｙｅｓ）、このＨＴＭＬデータを解釈実行することで、ポータル画面をモニタに表示させる（ＳＢ−１４）。このポータル画面においては、批判的メッセージ表示領域Ａ１ａの表示領域Ｄ１に批判的単語を含む顧客情報のタイトル及び要約、中立メッセージ表示領域Ａ１ｂの表示領域Ｄ２に中立的な評判を含んだ顧客情報のタイトル及び要約、好意的メッセージ表示領域Ａ１ｃの表示領域Ｄ３に好意的単語を含む顧客情報のタイトル及び要約がそれぞれ表示される。
【００６３】
そして、利用社員が、閲覧端末５０を介して任意のタイトルを選択すると、この選択したタイトルにハイパーリンクされた顧客情報が集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２から取得されて閲覧端末５０に送信され、この顧客情報がモニタに表示される。従って、利用社員は、利用企業の商品やサービスに対して批判的、好意的、あるいは、中立的な顧客の声を容易に閲覧できる。特に、批判的単語を含むＲＤＦファイルを先に選択しているので、批判的単語に加えて好意的単語や中立的評判を含むＲＤＦファイルについても批判的な顧客の声に含めることができ、より厳しい自戒的な観点から顧客の声を閲覧できる。また、顧客情報をＲＤＦ形式にて蓄積しているので、顧客情報から「タイトル」及び「要約」を容易に取得して、リスト表示化でき、顧客情報が膨大な場合であっても所望の情報を容易に特定できる。
【００６４】
次に、話題情報表示領域Ａ２を窓口として起動される話題情報表示処理について説明する。図７は話題情報表示処理のフローチャートである。利用社員が閲覧端末５０を介して、話題情報表示領域Ａ２の入力欄ＩＮ１に任意の抽出期間を入力すると、この抽出期間を含む話題情報の閲覧要求がポータルサーバ３０に送信される（ＳＣ−１、ＳＣ−２）。すると、ポータルサーバ３０の話題情報処理部３１ｃは、指定された抽出期間に該当する顧客情報を集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２から抽出し（ステップＳＣ−３）、この抽出データに対して形態素解析を行うことで単語分割し（ステップＳＣ−４）、各単語の出現回数をカウントする（ステップＳＣ−５）。そして、このカウント数をキーとして出現回数のカウント数の多い順に各単語をソートし（ステップＳＣ−６）、このソートした単語をリスト表示するＷｅｂページのＨＴＭＬデータを作成する（ＳＣ−７）。また、各単語には、集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２における、当該選択された単語を含む顧客情報へのハイパーリンクを設定する（ＳＣ−８）。そして、話題情報処理部３１ｃは、このＨＴＭＬデータを含んだポータル画面のＨＴＭＬデータを再生成して、これを閲覧端末５０に送信する（ＳＣ−９）。
【００６５】
このＨＴＭＬデータを受信した閲覧端末５０は（ＳＣ−１０，Ｙｅｓ）、このＨＴＭＬデータを解釈実行することで、ポータル画面をモニタに表示させる（ＳＣ−１１）。このポータル画面においては、話題情報表示領域Ａ２の表示領域Ｄ４に、抽出された単語が出現回数の多い順にリスト表示される。そして、利用社員が閲覧端末５０を介して任意の単語を選択すると、この選択した単語にハイパーリンクされた顧客情報が集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２から取得され閲覧端末５０に表示させる。従って、利用社員は、利用企業の商品やサービスに対して顧客から特定期間に寄せられた情報の中で、どのような単語がどのような頻度で含まれていたのかを容易に閲覧できる。
【００６６】
次に、顧客情報直接表示領域Ａ３を窓口として起動される顧客情報表示処理について説明する。利用社員が閲覧端末５０を介して、選択ボタンＢ４〜Ｂ９のいずれかを選択すると、顧客情報直接処理部３１ｄは、この選択された選択ボタンＢ４〜Ｂ９に対応する顧客情報又はＥＣ顧客情報を集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２又はＥＣ顧客情報ＤＢ２３から取得し、閲覧端末５０のモニタに所定形式で表示させる。例えば、「イントラブログサーバの声」選択ボタンＢ４を選択すると、顧客情報直接処理部３１ｄは、イントラブログサーバ７０にて収集され顧客情報ＤＢ２２に格納されている顧客情報を閲覧端末５０に表示させる。この際、顧客情報又はＥＣ顧客情報の取得は、ＸＭＬ定義フォーマットの「顧客情報の受付元」タグ又は「ＥＣ顧客情報の受付元」タグに関連付けられている情報を参照することで行われる。従って、利用社員は、顧客から寄せられた声をその取得経路毎に容易に閲覧でき、顧客の声をより直接的に把握することができる。
【００６７】
次に、メッセージ検索領域Ａ４を窓口として起動されるメッセージ検索処理について説明する。図８はメッセージ検索処理のフローチャートである。利用社員が閲覧端末５０を介して、メッセージ検索領域Ａ４の入力欄ＩＮ２に任意の単語を入力すると、この単語を含むメッセージの閲覧要求がポータルサーバ３０に送信される（ＳＤ−１、ＳＤ−２）。すると、ポータルサーバ３０のメッセージ検索処理部３１ｅは、指定された単語を含む顧客情報を集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２から抽出し（ステップＳＤ−３）、この顧客情報をそのまま表示するポータル画面のＨＴＭＬデータを再生成して（ステップＳＤ−４）、これを閲覧端末５０に送信することで（ステップＳＤ−５）、この情報を含んだポータル画面を閲覧端末５０に表示させる（ステップＳＤ−６、ＳＤ−７）。従って、利用社員は、任意の単語を含む顧客情報を容易に閲覧でき、顧客の声を容易に把握することができる。
【００６８】
次に、興味情報表示領域Ａ５を窓口として起動される興味情報表示処理について説明する。図９は興味情報表示処理のフローチャートである。利用社員が閲覧端末５０を介して、興味情報表示領域Ａ５の単語登録ボタンＢ１０を選択すると、図示しない単語登録用のダイアログが登録され、このダイアログに任意の単語を入力することで、この単語を興味検索用単語としてポータルサーバ３０に登録できる。
【００６９】
その後、閲覧端末５０からポータルサーバ３０にポータル画面の更新要求が送信されると（ステップＳＥ−１、ＳＥ−２）、ポータルサーバ３０の興味情報処理部３１ｆは、ポータルサーバ３０に格納されているＲＤＦファイルのうち、興味検索用単語を含むＲＤＦファイルを抽出し（ステップＳＥ−３）、このＲＤＦファイルの中から、「タイトル」及び「要約」を取得し、これらを表示するＷｅｂページのＨＴＭＬデータを作成する（ＳＥ−４）。また、タイトルには、集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２における、当該選択されたＲＤＦファイルの変換元になった顧客情報へのハイパーリンクを設定する（ＳＥ−５）。そして、興味情報処理部３１ｆは、このＨＴＭＬデータを含んだポータル画面のＨＴＭＬデータを再生成して、これを閲覧端末５０に送信する（ＳＥ−６）。
【００７０】
このＨＴＭＬデータを受信した閲覧端末５０は（ＳＥ−７，Ｙｅｓ）、このＨＴＭＬデータを解釈実行することで、ポータル画面をモニタに表示させる（ＳＥ−８）。このポータル画面においては、興味情報表示領域Ａ５の表示領域Ｄ５に興味検索用単語を含む顧客情報のタイトル及び要約が表示される。そして、利用社員が閲覧端末５０を介して任意のタイトルを選択すると、この選択したタイトルにハイパーリンクされた顧客情報が集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２から取得されて閲覧端末５０に送信され、この顧客情報がモニタに表示される。従って、利用社員は、気になる単語がある場合には、この単語を含んだ顧客情報を容易に閲覧できる。また、顧客情報をＲＤＦ形式にて蓄積しているので、興味がある単語含む顧客情報から「タイトル」及び「要約」を容易に取得して、リスト表示化でき、顧客情報が膨大な場合であっても所望の情報を容易に特定できる。
【００７１】
次に、分析情報表示領域Ａ６を窓口として起動される分析情報表示処理について説明する。利用社員が閲覧端末５０を介して、分析情報表示領域Ａ６のいずれかの選択ボタンＢ１０〜Ｂ１２を選択すると、ポータルサーバ３０の制御部は、この選択ボタンに応じた所定の分析アルゴリズムによって集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２やＥＣ顧客情報ＤＢ２３に格納されている顧客情報又はＥＣ顧客情報を分析し、その結果を表示する表示画面のＨＴＭＬデータを再生成して、これを閲覧端末５０に送信することで、この情報を含んだ表示画面が閲覧端末５０に表示される。
【００７２】
最初に、「言葉の時系列分析」選択ボタンＢ１０を選択した場合について説明する。図１０は時系列分析処理のフローチャートである。利用社員が閲覧端末５０を介して選択ボタンＢ１０を選択すると、ポータルサーバ３０の時系列分析処理部３１ｇは、抽出対象期間及び抽出対象単語を入力するダイアログを閲覧端末５０に表示させる。そして、このダイアログにて利用社員が抽出対象期間及び抽出対象単語を入力すると、これら抽出対象期間及び抽出対象単語を含む、時系列分析画面の閲覧要求が閲覧端末５０からポータルサーバ３０に送信される（ステップＳＦ−１）。
【００７３】
この要求を受けたポータルサーバ３０の時系列分析処理部３１ｇは（ステップＳＦ−２，Ｙｅｓ）、集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２やＥＣ顧客情報ＤＢ２３から、指定された抽出対象期間に合致する顧客情報及びＥＣ顧客情報を抽出し（ステップＳＦ−３）、さらにこの中から、抽出対象単語を含む顧客情報及びＥＣ顧客情報を抽出する（ステップＳＦ−４）。そして、時系列分析処理部３１ｇは、この抽出データを、日毎に集計する（ステップＳＦ−５）。次いで、時系列分析処理部３１ｇは、各日毎に、抽出対象単語の出現回数をカウントし、この各日毎のカウント数を時系列に沿って並べた時系列分析グラフのデータを作成する（ステップＳＦ−６）。この際、時系列分析処理部３１ｇは、各日付とカウント数とが交差する描画領域に、これら当該日において抽出対象単語を含んだ顧客情報及びＥＣ顧客情報へのハイパーリンクを設定する（ステップＳＦ−７）。そして、この時系列分析グラフを表示するための言葉の時系列分析画面のＨＴＭＬデータを生成して（ステップＳＦ−８）、閲覧端末５０に送信する（ステップＳＦ−９）。
【００７４】
このＨＴＭＬデータを受信した閲覧端末５０は（ＳＦ−１０，Ｙｅｓ）、このＨＴＭＬデータを解釈実行することで、言葉の時系列分析画面をモニタに表示させる（ＳＦ−１１）。この言葉の時系列分析画面の表示例を図１１に示す。この画面において、時系列分析グラフは、例えば、横軸には顧客情報やＥＣ顧客情報が取得された日付を時系列に沿って並べ、縦軸には顧客情報やＥＣ顧客情報における抽出対象単語の出現回数のカウント数を取っている。従って、利用社員は、この時系列分析グラフを閲覧することで、特定の単語の出現回数がどのように推移したのかを把握でき、顧客が特定の単語に持っている興味の動向等を把握できる。
【００７５】
また、日付とカウント数とが交差する描画領域（例えば図１１のＰ１）を閲覧端末５０を介して選択すると、この交差に合致する顧客情報及びＥＣ顧客情報（すなわち、この交差に対応する日付を有する顧客情報及びＥＣ顧客情報であって、抽出対象単語を含む顧客情報及びＥＣ顧客情報）が集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２やＥＣ顧客情報ＤＢ２３から取得され、閲覧端末５０に表示される。従って、利用社員は、抽出対象単語を含んだ顧客情報やＥＣ顧客情報を各日毎に容易に閲覧できる。
【００７６】
次に、「言葉のネットワーク分析」選択ボタンＢ１１を選択した場合について説明する。図１２はネットワーク分析処理のフローチャートである。利用社員が閲覧端末５０を介して選択ボタンＢ１１を選択すると、ポータルサーバ３０のネットワーク分析処理部３１ｈは、抽出対象期間を入力するダイアログを閲覧端末５０に表示させる。そして、このダイアログにて利用社員が抽出対象期間を入力すると、この抽出対象期間を含む、ネットワーク分析画面の閲覧要求が閲覧端末５０からポータルサーバ３０に送信される（ステップＳＧ−１）。
【００７７】
この要求を受けたポータルサーバ３０のネットワーク分析処理部３１ｈは（ステップＳＧ−２，Ｙｅｓ）、集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２から、指定された抽出対象期間に合致する顧客情報を抽出し（ステップＳＧ−３）、この抽出した顧客情報に対する形態素解析を実行することで、顧客情報に含まれる各単語の係り受け関係を特定する（ステップＳＧ−４）。そして、ネットワーク分析処理部３１ｈは、各単語を表示すると共に、係り受け関係にある単語を相互に直線にて連結する言葉ネットワーク図を生成する（ステップＳＧ−５）。
【００７８】
この際、ネットワーク分析処理部３１ｈは、抽出した顧客情報における各単語の出現回数をカウントし、このカウント数に応じて単語の表示フォントの太さ及び大きさのパラメータを決定する。例えば、カウント数が多い程、太い字で、かつ、大きな字になるように、表示フォントのパラメータを決定する。また、各単語間の係り受けの出現回数をカウントし、このカウント数に応じて連結線の表示の太さのパラメータを決定する。例えば、カウント数が多い程、太い線になるように、表示のパラメータを決定する。この際、ネットワーク分析処理部３１ｈは、各単語に、当該単語を含んだ顧客情報へのハイパーリンクを設定する（ステップＳＧ−６）。そして、この言葉ネットワーク図を表示する言葉ネットワーク画面のＨＴＭＬデータを生成して（ステップＳＧ−７）、閲覧端末５０に送信する（ステップＳＧ−８）。
【００７９】
このＨＴＭＬデータを受信した閲覧端末５０は（ＳＧ−９，Ｙｅｓ）、このＨＴＭＬデータを解釈実行することで、言葉ネットワーク画面をモニタに表示させる（ＳＧ−１９）。この言葉ネットワーク画面の表示例を図１３に示す。この画面において、ネットワーク分析グラフには、顧客情報に含まれる各単語が表示されており、係り受け関係を有する単語は相互に連結線で連結されている。従って、利用社員は、このネットワーク分析グラフを閲覧することで、特定期間においてどのような単語がどのような関連性を有しているのかを把握でき、顧客が特定期間に興味を持った単語やその関連性等を把握できる。特に、各単語のフォントの太さを見ることで、各単語の出現回数を直感的に把握できる。例えば、単語Ｗ１より単語Ｗ２の方が、より多く使われていることが把握できる。また各連結線の表示の太さを見ることで、各単語の係り受け関係の程度を直感的に把握できる。例えば、単語Ｗ１と単語Ｗ２との係り受け関係より、単語Ｗ２と単語Ｗ３との係り受け関係の方が、より多く使われていることが把握できる。
【００８０】
また、ネットワーク分析グラフにおいて特定の単語を閲覧端末５０を介して選択すると、抽出対象期間に合致する顧客情報であって、この単語を含む顧客情報が集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２から取得され、閲覧端末５０に表示される。従って、利用社員は、特定の単語を含んだ顧客情報を各日毎に容易に閲覧できる。
【００８１】
最後に、「言葉のクロス分析」選択ボタンＢ１２を選択した場合について説明する。図１４はクロス分析処理のフローチャートである。利用社員が閲覧端末５０を介して選択ボタンＢ１２を選択すると、ポータルサーバ３０のクロス分析処理部３１ｉは、抽出したい商品の商品名（抽出商品名）及びクロス分析のキーとしたい属性（キー属性）を入力するダイアログを閲覧端末５０に表示させる。そして、このダイアログにて利用社員が抽出商品名及びキー属性を入力すると、これら抽出商品名及びキーを含む、クロス分析画面の閲覧要求が閲覧端末５０からポータルサーバ３０に送信される（ステップＳＨ−１）。
【００８２】
この要求を受けたポータルサーバ３０のクロス分析処理部３１ｉは（ステップＳＨ−２，Ｙｅｓ）、集信サーバ２０のＥＣ顧客情報ＤＢ２３を参照することにより、抽出商品名に合致する商品を購入した顧客の顧客ＩＤを取得する（ＳＨ−３）。この顧客ＩＤの取得は、例えば、抽出商品名を含むＥＣ顧客情報を抽出し、このＥＣ顧客情報から顧客ＩＤを抽出することで行うことができる。
【００８３】
そして、クロス分析処理部３１ｉは、この顧客ＩＤに対応する顧客属性情報を顧客属性情報ＤＢ３３から取得すると共に（ステップＳＨ−４）、この顧客ＩＤに対応する顧客情報を集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２から取得する（ステップＳＨ−５）。次いで、クロス分析処理部３１ｉは、この抽出した顧客情報に対する形態素解析を実行することで、顧客情報を単語分割し（ステップＳＨ−６）、各単語の出現回数をカウントする（ステップＳＨ−７）。そして、各単語の出現回数のカウント数を、各単語を含んだ顧客情報を発信した顧客の顧客属性情報毎に区分することで、各顧客属性を行とすると共に各単語を列とする表であって、これら行と列との交差位置に各単語の出現回数のカウント数を表示するクロス分析表を生成する（ステップＳＨ−８）。
【００８４】
この際、クロス分析処理部３１ｉは、各顧客属性を利用社員によって指定されたキー属性を基準として、顧客属性をグループ分けし、各グループを行項目とする。例えば、キー属性として「性別」が指定されている場合には、この性別を基準として顧客属性を「男性」、「女性」、及び、「不明」（顧客属性に性別が含まれて居ない場合の分類）にグループ分し、これら「男性」、「女性」、及び、「不明」をそれぞれ行項目とする。また、クロス分析処理部３１ｉは、各カウント数に、当該カウント数に対応する単語を含んだ顧客情報であって、当該カウント数に該当する顧客属性の顧客にて発信された顧客情報へのハイパーリンクを設定する（ステップＳＨ−９）。そして、このクロス分析表を表示するクロス分析画面のＨＴＭＬデータを生成して（ステップＳＨ−１０）、閲覧端末５０に送信する（ステップＳＨ−１１）。
【００８５】
このＨＴＭＬデータを受信した閲覧端末５０は（ＳＨ−１２，Ｙｅｓ）、このＨＴＭＬデータを解釈実行することで、クロス分析画面をモニタに表示させる（ＳＨ−１３）。このクロス分析画面の表示例を図１５に示す。この画面には、クロス分析表の他、利用社員によって指定された抽出商品名の表示欄Ｄ６や、データ抽出期間の表示欄Ｄ７、最終購入日の表示欄Ｄ８、期間購入数の表示欄Ｄ９、及び、キー属性の表示欄Ｄ１０、Ｄ１１を含んで構成されている。
【００８６】
表示欄Ｄ６には、先に指定された抽出商品名が表示される。表示欄Ｄ７には、ステップＳＨ−３においてクロス分析処理部３１ｉにて抽出されたＥＣ顧客情報の日付を参照することで、このＥＣ顧客情報の最古の日付から最新の日付が取得され、これら最古の日付から最新の日付がＥＣ顧客情報のデータ抽出期間として表示される。また、このＥＣ顧客情報の最新の日付が、表示欄Ｄ８に最終購入日として表示される。また、ステップＳＨ−３においてクロス分析処理部３１ｉにて抽出されたＥＣ顧客情報の数量の総和が算定され、この算定値が、表示欄Ｄ９に期間購入数として表示される。従って、利用社員は、特定の商品を購入した顧客が、その属性毎に、どのような単語に関する発言を行っているのかを把握でき、商品に対する商品購入者の意識や評価等を理解する際の参考にすることができる。表示欄Ｄ１０には、先に指定されたキー属性が表示され、表示欄Ｄ１１には、後述する２つ目のキー属性が表示される。ここで、表示欄Ｄ１０、Ｄ１１は、複数の所定の属性の中から１つの属性を選択可能な選択リストとして構成され、キー属性の変更が可能である。
【００８７】
ここで、各カウント数（例えば図１５のＰ２）を閲覧端末５０を介して選択すると、このカウント数に合致する顧客情報及びＥＣ顧客情報（すなわち、このカウント数に対応する単語を含む顧客情報及びＥＣ顧客情報であって、このカウント数に対応する属性の顧客から発せられた顧客情報及びＥＣ顧客情報）が集信サーバ２０の顧客情報ＤＢ２２やＥＣ顧客情報ＤＢ２３から取得され、閲覧端末５０に表示される。従って、利用社員は、各単語を発信した特定の属性を有する顧客の顧客情報やＥＣ顧客情報を容易に閲覧できる。
【００８８】
また、上述の例では、キー属性を一つのみ指定してクロス分析を行っているが、例えば、複数のキー属性を指定可能とし、これら複数のキー属性を基準として多層的な分類を行ってもよい。例えば、利用社員が閲覧端末において第１のキー属性と第２のキー属性とを指定したり、あるいは、図１５のクロス分析画面における表示欄Ｄ１０、Ｄ１１を用いて第１のキー属性と第２のキー属性とを選択する。例えば、第１のキー属性として「性別」を指定し、さらに、表示欄Ｄ１１を用いて第２のキー属性として「年齢」を指定した場合、「男性」、「女性」、及び、「不明」の各々の行項目を、さらに「１０代」、「２０代」、、、「８０代」のように年齢別にグループ分けることができ、クロス分析を一層詳細に区分された属性毎に行うことができる。また、クロス分析表の表示画面において、キー属性以外にも、抽出商品名や抽出期間を変更可能とし、クロス分析の結果を参考にしつつ、抽出条件を切り換えて、クロス分析表を再生成及び再表示するようにしてもよい。
【００８９】
〔III〕各実施の形態に対する変形例
以上、本発明の各実施の形態について説明したが、本発明の具体的な構成及び方法は、特許請求の範囲に記載した各発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良できる。以下、このような変形例について説明する。
【００９０】
（解決しようとする課題や発明の効果について）
発明が解決しようとする課題や発明の効果は、前記した内容に限定されるものではなく、本発明によって、前記に記載されていない課題を解決したり、前記に記載されていない効果を奏することもでき、また、記載されている課題の一部のみを解決したり、記載されている効果の一部のみを奏することがある。
【００９１】
（構成及び制御について）
また、上記実施の形態で自動的に行われるものとして説明した制御の全部または任意の一部を手動で行っても良く、逆に、手動で行われるものとして説明した制御の全部または任意の一部を公知技術または上述した思想に基づいて自動化しても良い。また、上記実施の形態において示した各構成要素の各機能ブロックは、ハードワイヤードロジックにて構成しても良い。また、上述した各電気的構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成できる。例えば、集信サーバ２０から顧客情報ＤＢ２２やＥＣ顧客情報ＤＢ２３を分離配置してもよい。あるいは、ＯＣＲサーバ１１０、メールサーバ１２０、ポータルサーバ３０の顧客属性情報ＤＢ１１３、１２３、３２を共通化し、顧客属性情報の必要時に、この共通化された顧客属性情報ＤＢにアクセスするようにしてもよい。また、情報閲覧処理の処理機能の一部又は全部を、集信サーバ２０や閲覧端末５０に持たせることもできる。
【００９２】
（提供形態について）
システム事業者が利用企業に提供し得るサービス形態は任意であり、例えば、システム事業者は、ネットワーク２を通じて顧客ブログやＥＣサイトをＡＳＰ（Application Service Provider）にて提供したり、あるいは、コールセンターの設置や音声データのテキストデータ化、及び、紙媒体の受付からＯＣＲによるテキストデータ化を、ＢＰＯ（Business Process Outsourcing）として受託することが考えられる。
【００９３】
（情報閲覧処理について）
情報閲覧処理に関し、上記実施の形態では、利用社員の閲覧端末５０の操作に基づいてＲＤＦファイルの取得等を行っているが、ポータルサーバ３０のＲＤＦファイルをＲＳＳ（Rich Site Summary、RDF Site Summary）にて記述し、閲覧端末５０にてＲＳＳリーダやＲＳＳアグリゲータを用いて、顧客情報やＥＣ顧客情報の最新情報をまとめて閲覧してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
本発明は、顧客から多様な経路を介して発信された各種の情報を一元的に蓄積して活用することに有用である。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】本発明の実施の形態に係る顧客情報活用システムの主要構成を概念的に示す構成図である。
【図２】ＸＭＬ形式の顧客情報の定義フォーマットを例示する図である。
【図３】ＸＭＬ形式のＥＣ顧客情報の定義フォーマットを例示する図である。
【図４】第２形式蓄積処理のフローチャートである。
【図５】ポータル画面の表示例である。
【図６】評判情報表示処理のフローチャートである。
【図７】話題情報表示処理のフローチャートである。
【図８】メッセージ検索処理のフローチャートである。
【図９】興味情報表示処理のフローチャートである。
【図１０】時系列分析処理のフローチャートである。
【図１１】言葉の時系列分析画面の表示例である。
【図１２】ネットワーク分析処理のフローチャートである。
【図１３】言葉ネットワーク画面の表示例である。
【図１４】クロス分析処理のフローチャートである。
【図１５】クロス分析画面の表示例である。
【符号の説明】
【００９６】
１  顧客情報活用システム
２  ネットワーク
１０  情報取得サーバ群
２０  集信サーバ
２１、３１、７１、８１、９１、１０１、１１１、１２１  制御部
２２、３２  顧客情報ＤＢ
２３  ＥＣ顧客情報ＤＢ
３０  ポータルサーバ
３１ａ  第２形式変換部
３１ｂ  評判情報処理部
３１ｃ  話題情報処理部
３１ｄ  顧客情報直接処理部
３１ｅ  メッセージ検索処理部
３１ｆ  興味情報処理部
３１ｇ  時系列分析処理部
３１ｈ  ネットワーク分析処理部
３１ｉ  クロス分析処理部
３３、１１３、１２３  顧客属性情報ＤＢ
３４  単語登録部
４０  情報収集機器群
４１  通話システム
４２  光学スキャナー
５０、６０  閲覧端末
７０  イントラブログサーバ
７２、８２  ブログＤＢ
８０  顧客ブログサーバ
９０  ＥＣサーバ
９２  購入履歴ＤＢ
１００  コールサーバ
１０２  会話ＤＢ
１１０  ＯＣＲサーバ
１１２  テキストＤＢ
１２０  メールサーバ
１２２  メールＤＢ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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