(57)【要約】【課題】ユーザが確認可能な営業活動の項目の種類を増加させることで、ユーザの営業活動の支援をより効果的に行う。【解決手段】本発明の一態様は、コンピュータ１に、予め定義されている営業項目を示す営業項目データと自由に入力された自由テキストデータとのうちの少なくとも一方のデータと、時間データと、営業活動識別データとを関係付けた営業活動データ７１〜７ｎを読み出す機能１４、営業活動データ７１〜７ｎに自由テキストデータが含まれている場合に、テキストデータに基づいて予め辞書データに登録されている所定の項目を抽出する手段３に対して、自由テキストデータを提供する機能１５、手段３によって自由テキストデータから抽出された抽出項目を受け付ける機能１６、営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、時系列により営業項目と抽出項目とを表す営業活動遷移データ２６１を作成する機能１７を実現させるためのプログラム２ｂである。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
営業活動において実施されるとして予め定義されている営業項目のいずれかを示す営業項目データと前記営業活動に関して自由に入力された自由テキストデータとのうちの少なくとも一方のデータと、時間データと、前記営業活動を識別する営業活動識別データとを関係付けた複数の営業活動データを記録手段から読み出す機能、
前記複数の営業活動データのいずれかに前記自由テキストデータが含まれている場合に、テキストデータに基づいて予め辞書データに登録されている所定の項目を抽出するテキストマイニング手段に対して、前記自由テキストデータを提供する機能、
前記テキストマイニング手段によって前記自由テキストデータから抽出された抽出項目を受け付ける機能、
前記営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、前記時間データに基づいて時系列により前記営業項目と前記抽出項目とを表す営業活動遷移データを作成する機能
を実現させるためのプログラム。
【請求項２】
請求項１記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、
前記営業活動遷移データにおいて、前記営業項目の内容と前記抽出項目の内容とが整合するか否かを判断する機能、
前記判断機能によって整合しないと判断された場合にその旨を出力する不整合出力機能
をさらに実現させることを特徴とするプログラム。
【請求項３】
請求項２記載のプログラムにおいて、
前記営業活動識別データは、営業担当者を識別する担当者識別データ又は営業担当部署を識別する部署データを含み、
前記不整合出力機能は、前記担当者識別データ又は前記部署データ毎に、前記判断機能によって整合しないと判断された場合の集計結果を出力する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、
前記営業活動遷移データをグラフとして出力する遷移出力機能、
前記グラフ中の任意の位置の指定を受け付ける機能、
前記営業活動遷移データの前記任意の位置に対応する前記営業活動データを選択する機能、
前記選択機能によって選択された営業活動データを出力する詳細出力機能
をさらに実現させることを特徴とするプログラム。
【請求項５】
コンピュータに、
営業活動において実施されるとして予め定義されている営業項目のいずれかを示す営業項目データと前記営業活動に関して自由に入力された自由テキストデータとのうちの少なくとも一方のデータと、時間データと、前記営業活動を識別する営業活動識別データとを関係付けた複数の営業活動データを記録手段から読み出す機能、
前記複数の営業活動データのいずれかに前記自由テキストデータが含まれている場合に、テキストデータに基づいて予め辞書データに登録されている所定の項目を抽出するテキストマイニング手段に対して、前記自由テキストデータを提供する機能、
前記テキストマイニング手段によって前記自由テキストデータから抽出された抽出項目を受け付ける機能、
前記営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、前記時間データに基づいて時系列により前記営業項目と前記抽出項目とを表す複数の営業活動遷移データを作成する機能、
前記複数の営業活動遷移データについて、所定の営業活動遷移データに類似する他の営業活動遷移データを抽出する機能、
抽出された営業活動遷移データを出力する類似出力機能
を実現させるためのプログラム。
【請求項６】
請求項５記載のプログラムにおいて、
前記抽出機能は、前記複数の営業活動遷移データに対して実行したベクトル演算の結果に基づいて、所定の営業活動遷移データに類似する営業活動遷移データを抽出することを特徴とするプログラム。
【請求項７】
コンピュータに、
営業活動において実施されるとして予め定義されている営業項目のいずれかを示す営業項目データと前記営業活動に関して自由に入力された自由テキストデータとのうちの少なくとも一方のデータと、時間データと、前記営業活動を識別する営業活動識別データとを関係付けた複数の営業活動データを記録手段から読み出す機能、
前記複数の営業活動データのいずれかに前記自由テキストデータが含まれている場合に、テキストデータに基づいて予め辞書データに登録されている所定の項目を抽出するテキストマイニング手段に対して、前記自由テキストデータを提供する機能、
前記テキストマイニング手段によって前記自由テキストデータから抽出された抽出項目を受け付ける機能、
前記営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、前記時間データに基づいて時系列により前記営業項目と前記抽出項目とを表す複数の営業活動遷移データを作成する機能、
前記複数の営業活動遷移データに基づいて、前記営業項目と前記抽出項目との間の遷移関係を示すモデルを作成する機能
を実現させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項７記載のプログラムにおいて、
コンピュータに、
前記モデルを適用して、営業活動の終結していない営業活動遷移データについて、後に発生する営業項目と抽出項目とのうちの少なくとも一つを予測する機能
をさらに実現させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項８記載のプログラムにおいて、
前記予測機能は、営業活動の終結していない営業活動遷移データについて、後に発生する営業項目と抽出項目とのうちの少なくとも一つが複数種類予測された場合に、目標として定められている営業項目を含む予測を抽出することを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
営業活動において実施されるとして予め定義されている営業項目のいずれかを示す営業項目データと前記営業活動に関して自由に入力された自由テキストデータとのうちの少なくとも一方のデータと、時間データと、前記営業活動を識別する営業活動識別データとを関係付けた複数の営業活動データを記録手段から読み出す手段と、
前記複数の営業活動データのいずれかに前記自由テキストデータが含まれている場合に、テキストデータに基づいて予め辞書データに登録されている所定の項目を抽出するテキストマイニング手段に対して、前記自由テキストデータを提供する手段と、
前記テキストマイニング手段によって前記自由テキストデータから抽出された抽出項目を受け付ける手段と、
前記営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、前記時間データに基づいて時系列により前記営業項目と前記抽出項目とを表す営業活動遷移データを作成する手段と
を具備する営業活動支援システム。
【請求項１１】
コンピュータにより営業活動を支援する方法において、
営業活動において実施されるとして予め定義されている営業項目のいずれかを示す営業項目データと前記営業活動に関して自由に入力された自由テキストデータとのうちの少なくとも一方のデータと、時間データと、前記営業活動を識別する営業活動識別データとを関係付けた複数の営業活動データを記録手段から読み出し、
前記複数の営業活動データのいずれかに前記自由テキストデータが含まれている場合に、テキストデータに基づいて予め辞書データに登録されている所定の項目を抽出するテキストマイニング手段に対して、前記自由テキストデータを提供し、
前記テキストマイニング手段によって前記自由テキストデータから抽出された抽出項目を受け付け、
前記営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、前記時間データに基づいて時系列により前記営業項目と前記抽出項目とを表す営業活動遷移データを作成する
ことを特徴とする方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
営業活動において実施されるとして予め定義されている営業項目のいずれかを示す営業項目データと前記営業活動に関して自由に入力された自由テキストデータとのうちの少なくとも一方のデータと、時間データと、前記営業活動を識別する営業活動識別データとを関係付けた複数の営業活動データを記録手段から読み出す機能、
前記複数の営業活動データのいずれかに前記自由テキストデータが含まれている場合に、テキストデータに基づいて予め辞書データに登録されている所定の項目を抽出するテキストマイニング手段に対して、前記自由テキストデータを提供する機能、
前記テキストマイニング手段によって前記自由テキストデータから抽出された抽出項目を受け付ける機能、
前記営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、前記営業項目と前記抽出項目とに基づいて、完了済みの複数の営業活動データから複数の特徴量データを抽出する機能、
前記複数の特徴量データを、前記完了済みの各営業活動データに含まれる営業項目データが表すカテゴリーに分類する機能と、
前記営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、前記営業項目と前記抽出項目とに基づいて、未完の営業活動データから特徴量データを抽出する機能、
前記完了済みの各営業活動データの分類結果に基づいて、前記未完の営業活動データに関する特徴量データをカテゴリーに分類する機能、
前記未完の営業活動データの分類結果を出力する分類結果出力機能
を実現させるためのプログラム。
【請求項１３】
前記カテゴリーは、受注又は失注を表すことを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
請求項１２又は請求項１３記載のプログラムにおいて、
前記分類する機能は、特徴量データに対して実行したベクトル演算の結果に基づいて、当該分類を実行することを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
請求項１２乃至請求項１４のいずれか１項記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータに、
前記完了済みの営業活動データに関する複数の特徴量データのうち、前記未完の営業活動データに関する特徴量データに類似する特徴量データを抽出する機能、
この類似する特徴量データに対応する営業活動データを出力する類似出力機能
をさらに実現させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、営業活動を支援するプログラム及び営業活動支援システム並びに方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
営業活動支援装置は、過去の営業活動に関する営業活動情報を蓄え、ユーザが現在進捗中の営業活動において過去の営業活動情報を参考にするために用いられる。
【０００３】
例えば、特許文献１（特開２００１−２５００２２号公報）では、案件がクローズした活動計画データを成功パターンデータベースに蓄積し、進捗中の案件ごとの活動計画データに関連性の深い成功パターンデータを抽出する営業活動支援装置が開示されている。
【０００４】
特許文献１には、例えば「探客、ニーズ把握、商談、提案」などのように、営業活動を予め細分化した営業項目（区分）に分ける旨が記載されている。そして、特許文献１の営業活動支援装置は、この予め細分化した営業項目ごとの進捗を表示する。
【０００５】
また、特許文献２では、顧客に関する客観情報を入力し、顧客をカテゴライズし営業力の適正な配分を図る方法が開示されている（例えば、第３９〜第４２段落参照）。
【特許文献１】特開２００１−２５００２２号公報
【特許文献２】特許第３２３４７４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１の営業活動支援装置では、営業活動が予め営業項目に細分化され、ユーザはこの予め定義されている営業項目ごとの進捗を確認する。
【０００７】
したがって、この特許文献１では、ユーザは、営業活動のうち予め定義されている営業項目についての進捗は確認できる。
【０００８】
しかしながら、上記特許文献１では、ユーザは、営業活動のうち予め定義されていない他の項目の進捗について確認することは困難である。
【０００９】
また、上記特許文献１には、進捗中の活動計画データと関連性の深い成功パターンデータを抽出する旨の記載がある。
【００１０】
しかしながら、特許文献１では、進捗中の活動計画データと成功パターンデータとの間でどのような場合に関連性が深いとするかについて開示されていない。
【００１１】
また、特許文献１の営業活動支援装置は、進捗中の活動計画データと成功パターンデータとの差分が所定以上になった場合に警報を出力する。
【００１２】
しかしながら、警報を受けたユーザは、警報出力後にどのような活動を行えばよいかを判断することが困難な場合がある。
【００１３】
一方、特許文献２では、進捗中の活動データに関して今後の訪問計画を、目標値に基づき作成する旨の記載がある（例えば、第４３及び第４８段落参照）。特許文献２は、通常は特に問題は無いが、本発明者の検討によれば、今後の営業活動の参考となるような既存の営業活動を抽出する方法について開示されていない。また、特許文献２は、前述同様に特に問題は無いが、本発明者の検討によれば、進捗中の活動データに関して、完了済みの営業活動と同様に分類し得る技術が開示されていない。
【００１４】
本発明は、以上のような実情に鑑みてなされたもので、ユーザが確認可能な営業活動の項目の種類を増加させることで、ユーザの営業活動の支援をより効果的に行うためのプログラム及び営業活動支援システム並びに方法を提供することを目的とする。
【００１５】
また、本発明の他の目的は、進捗中の営業活動に関して、今後の営業活動の参考となるような既存の営業活動を抽出し得るプログラムを提供することにある。
【００１６】
さらに、本発明の他の目的は、進捗中の営業活動に関して、完了済みの営業活動と同様に分類し得るプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明を実現するにあたって講じた具体的手段について以下に説明する。
【００１８】
本発明の第１実施例は、コンピュータに、営業活動において実施されるとして予め定義されている営業項目のいずれかを示す営業項目データと営業活動に関して自由に入力された自由テキストデータとのうちの少なくとも一方のデータと、時間データと、営業活動を識別する営業活動識別データとを関係付けた複数の営業活動データを記録手段から読み出す機能、複数の営業活動データのいずれかに自由テキストデータが含まれている場合に、テキストデータに基づいて予め辞書データに登録されている所定の項目を抽出するテキストマイニング手段に対して、自由テキストデータを提供する機能、テキストマイニング手段によって自由テキストデータから抽出された抽出項目を受け付ける機能、営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、時間データに基づいて時系列により営業項目と抽出項目とを表す営業活動遷移データを作成する機能を実現させるためのプログラムである。
【００１９】
第２実施例は、コンピュータに、営業活動において実施されるとして予め定義されている営業項目のいずれかを示す営業項目データと営業活動に関して自由に入力された自由テキストデータとのうちの少なくとも一方のデータと、時間データと、営業活動を識別する営業活動識別データとを関係付けた複数の営業活動データを記録手段から読み出す機能、複数の営業活動データのいずれかに自由テキストデータが含まれている場合に、テキストデータに基づいて予め辞書データに登録されている所定の項目を抽出するテキストマイニング手段に対して、自由テキストデータを提供する機能、テキストマイニング手段によって自由テキストデータから抽出された抽出項目を受け付ける機能、営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、時間データに基づいて時系列により営業項目と抽出項目とを表す複数の営業活動遷移データを作成する機能、複数の営業活動遷移データについて、所定の営業活動遷移データに類似する他の営業活動遷移データを抽出する機能、抽出された営業活動遷移データを出力する類似出力機能を実現させるためのプログラムである。
【００２０】
第３実施例は、コンピュータに、営業活動において実施されるとして予め定義されている営業項目のいずれかを示す営業項目データと営業活動に関して自由に入力された自由テキストデータとのうちの少なくとも一方のデータと、時間データと、営業活動を識別する営業活動識別データとを関係付けた複数の営業活動データを記録手段から読み出す機能、複数の営業活動データのいずれかに自由テキストデータが含まれている場合に、テキストデータに基づいて予め辞書データに登録されている所定の項目を抽出するテキストマイニング手段に対して、自由テキストデータを提供する機能、テキストマイニング手段によって自由テキストデータから抽出された抽出項目を受け付ける機能、営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、時間データに基づいて時系列により営業項目と抽出項目とを表す複数の営業活動遷移データを作成する機能、複数の営業活動遷移データに基づいて、営業項目と抽出項目との間の遷移関係を示すモデルを作成する機能を実現させるためのプログラムである。
【００２１】
第５実施例は、コンピュータに、営業活動において実施されるとして予め定義されている営業項目のいずれかを示す営業項目データと前記営業活動に関して自由に入力された自由テキストデータとのうちの少なくとも一方のデータと、時間データと、前記営業活動を識別する営業活動識別データとを関係付けた複数の営業活動データを記録手段から読み出す機能、前記複数の営業活動データのいずれかに前記自由テキストデータが含まれている場合に、テキストデータに基づいて予め辞書データに登録されている所定の項目を抽出するテキストマイニング手段に対して、前記自由テキストデータを提供する機能、前記テキストマイニング手段によって前記自由テキストデータから抽出された抽出項目を受け付ける機能、前記営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、前記営業項目と前記抽出項目とに基づいて、完了済みの複数の営業活動データから複数の特徴量データを抽出する機能、前記複数の特徴量データを、前記完了済みの各営業活動データに含まれる営業項目データが表すカテゴリーに分類する機能と、前記営業活動識別データが同一の営業活動データを用いて、前記営業項目と前記抽出項目とに基づいて、未完の営業活動データから特徴量データを抽出する機能、前記完了済みの各営業活動データの分類結果に基づいて、前記未完の営業活動データに関する特徴量データをカテゴリーに分類する機能、前記未完の営業活動データの分類結果を出力する分類結果出力機能を実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明により、予め定義されている営業項目と自由テキストデータに含まれている表現に対応する項目とを組み合わせて営業活動の進捗を示すことができる。このため、ユーザが確認可能な営業活動の内容を増加させることができ、ユーザの営業活動の支援をより効果的に行うことができる。
【００２３】
また、所定の営業活動遷移データに類似する他の営業活動遷移データを抽出し、抽出された営業活動遷移データを出力することにより、進捗中の営業活動に関して、今後の営業活動の参考となるような既存の営業活動を抽出することができる。
【００２４】
さらに、未完了の営業活動データから特徴量データを抽出し、完了済みの各営業活動データの分類結果に基づいて、未完了の営業活動データに関する特徴量データをカテゴリーに分類し、未完了の営業活動データの分類結果を出力することにより、進捗中の営業活動に関して、完了済みの営業活動と同様に分類することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。なお、以下の各実施の形態において、同一の部分については、同一の符号を付して説明を省略し、異なる部分についてのみ詳しく説明する。
【００２６】
（第１の実施の形態）
本実施の形態では、予め定義されている営業項目と自由テキストデータから抽出された抽出項目とを組み合わせて営業活動の進捗を示す営業活動遷移データを作成する営業活動支援システムについて説明する。
【００２７】
本実施の形態では、営業活動を細分化した単位を、営業項目と定義する。
【００２８】
図１は、本実施の形態に係る営業活動支援システムの一例を示すブロック図である。
【００２９】
コンピュータ１は、記録媒体２に記録されているプログラム２ａ，２ｂを読み出し、実行する。
【００３０】
すると、コンピュータ１は、プログラム２ａにしたがって動作し、テキストマイニングシステム３としての機能を実現する。また、コンピュータ１は、プログラム２ｂにしたがって動作し、営業活動支援システム４としての機能を実現する。
【００３１】
テキストマイニングシステム３は、記録部５をアクセスする。記録部５は、コンピュータ１に具備される例えば内部メモリ、ハードディスクなどのような記録装置でもよく、コンピュータ１に外付けされる記録装置でもよく、コンピュータ１からネットワーク経由でアクセスされる記録装置でもよく、複数の記録装置の集合であってもよい。
【００３２】
記録部５は、例えば分析対象データ、辞書データ６などの各種データを記録する。本実施の形態では、分析対象データの例として、営業活動の内容を報告するための営業活動データ７１〜７ｎが記録部５に記録されているとする。
【００３３】
図２は、本実施の形態に係る営業活動データ７１〜７ｎの一例を示す図である。
【００３４】
各営業活動データ７１〜７ｎは、それぞれ時間データ８、営業活動識別データ９を具備する。
【００３５】
また、各営業活動データ７１〜７ｎは、営業項目データ１０と自由テキストデータ１１とのうちの少なくとも一方を具備する。
【００３６】
時間データ８は、営業活動に関する時間を示すデータである。例えば、時間データ８は、各営業活動データ７１〜７ｎの作成された日時データとしてもよい。また、時間データ８は、営業項目データ１０の示す営業項目の完了した日時データとしてもよい。
【００３７】
営業活動識別データ９は、営業活動を識別するためのデータである。本実施の形態では、営業活動識別データ９は、営業担当者データ９ａ、部署データ９ｂ、顧客名データ９ｃ、営業案件名データ９ｄを具備するとする。
【００３８】
営業項目データ１０は、各営業活動データ７１〜７ｎについて、複数の営業項目のうち、ユーザ１２に選択された営業項目を示すデータである。
【００３９】
なお、営業項目としては、例えば「見積提示」「提案」「受注」「失注」などのように、営業活動において重要な確認事項が予め定義されているとする。
【００４０】
自由テキストデータ１１は、ユーザ１２による自由な営業活動の報告を示すデータである。
【００４１】
図３は、辞書データ６の一例を示す図である。辞書データ６には、テキストマイニングによってテキストデータから抽出すべき表現と、この抽出すべき表現に対応する営業活動の項目と、この項目に対応する項目ＩＤとが、関係付けられた状態で登録されている。
【００４２】
辞書データ６に登録される表現は、例えば、営業活動の進捗状態を把握するために有効な表現などとする。
【００４３】
例えば、辞書データ６には、ユーザ１２の主観に影響する表現「デモンストレーションは不評」「デモンストレーションの反応が鈍い」「質問はなかった」「デモンストレーションは好評」「前向きの質問が出た」、営業活動における予測困難なイベントを表す表現「他社が撤退」「ライバルが入札取り下げ」「割引」「ＤＣ」「ディスカウント」などが、登録されている。
【００４４】
なお、本実施の形態において、表現とは、ある意味を持つ一以上の文字の組み合わせである。例えば、表現には、単語、句、節、文章などが含まれる。
【００４５】
また、辞書データ６には、登録されている表現を統一化した上位の項目「デモンストレーション不評」「デモンストレーション好評」「他社撤退」「割引」などが、各表現と関係付けられた状態で登録されている。
【００４６】
例えば、項目「デモンストレーション不評」と表現「デモンストレーションは不評」「デモンストレーションの反応が鈍い」「質問はなかった」が関係付けされている。
【００４７】
また、項目「デモンストレーション好評」と表現「デモンストレーションは好評」「前向きの質問が出た」が関係付けされている。
【００４８】
また、項目「他社撤退」と表現「他社が撤退」「ライバルが入札取り下げ」が関係付けされている。
【００４９】
また、項目「割引」と表現「割引」「ＤＣ」「ディスカウント」が関係付けされている。
【００５０】
さらに、辞書データ６には、各項目「デモンストレーション不評」「デモンストレーション好評」「他社撤退」「割引」などと、項目ＩＤ「Ｇ００１」〜「Ｇ００４」などとが、関係付けされた状態で登録されている。
【００５１】
テキストマイニングシステム３は、データ入力部３ａ、分析部３ｂ、データ出力部３ｃとしての機能を実現する。
【００５２】
営業活動支援システム４は、登録部１３、読み出し部１４、提供部１５、抽出項目受付部１６、遷移作成部１７、不整合判断部１８、出力制御部１９、指定受付部２０、選択部２１としての機能を実現する。なお、出力制御部１９は、不整合出力部１９ａ、遷移出力部１９ｂ、詳細出力部１９ｃを具備する。
【００５３】
まず、テキストマイニングシステム３の構成について説明する。
【００５４】
本実施の形態において、テキストマイニングシステム３のデータ入力部３ａは、営業活動支援システム４の提供部１５から、営業活動データ７１〜７ｎに含まれている自由テキストデータ１１を受け付け、自由テキストデータ１１を分析部３ｂに提供する。
【００５５】
分析部３ｂは、データ入力部３ａから自由テキストデータ１１を受け付けると、記録部５に記録されている辞書データ６を読み出す。
【００５６】
また、分析部３ｂは、辞書データ６に登録されている表現が自由テキストデータ１１に登録されているか否か判断する。
【００５７】
辞書データ６に登録されている表現が自由テキストデータ１１に含まれている場合、分析部３ｂは、自由テキストデータ１１と辞書データ６とに重複して存在する表現に対応する項目と項目ＩＤとを抽出する。
【００５８】
そして、分析部３ｂは、抽出した項目（以下、抽出項目という）と項目ＩＤとを含む抽出データ２２を出力部３ｃに提供する。なお、抽出データ２２は、抽出項目と項目ＩＤとこの抽出項目がどの自由テキストデータから抽出されたかを示す内容とを含むとしてもよい。
【００５９】
データ出力部３ｃは、抽出項目と項目ＩＤとを含む抽出データ２２を記録部５に記録する。
【００６０】
次に、営業活動支援システム４の構成について説明する。
【００６１】
営業活動支援システム４の登録部１３は、例えはディスプレイなどのような出力装置２３に、営業活動データ登録用画面を表示する。
【００６２】
図４は、営業活動データ登録用画面の一例を示す図である。
【００６３】
営業活動データ登録用画面２４は、時間データ８を入力するための時間データ入力部２４ａ、営業担当者データ９ａを入力するための営業担当者データ入力部２４ｂ、部署データ９ｂを入力するための部署データ入力部２４ｃ、顧客名データ９ｃを入力するための顧客名データ入力部２４ｄ、営業案件名データ９ｄを入力するための営業案件名データ入力部２４ｅを具備する。
【００６４】
また、営業活動データ登録用画面２４は、予め定義されている営業項目の選択に用いられる営業項目選択部２４ｆ、自由テキストデータ１１を入力するための自由テキストデータ入力部２４ｇを具備する。
【００６５】
登録部１３は、ユーザ１２が例えばキーボードやポインティングデバイスなどの入力装置２５を操作して営業活動データ登録用画面２４に対して入力した内容を受け付ける。
【００６６】
そして、登録部１３は、入力した内容に基づいて、営業活動データ７１〜７ｎを記録部５に記録する。
【００６７】
読み出し部１４は、ユーザ１２の操作に基づいて入力装置２５から営業活動支援命令を受け付けると、記録部５に記録されている営業活動データ７１〜７ｎを読み出す。そして、読み出し部１４は、営業活動データ７１〜７ｎを提供部１５に提供する。
【００６８】
また、読み出し部１４は、営業活動データ７１〜７ｎを遷移作成部１７に提供する。
【００６９】
提供部１５は、読み出し部１４から営業活動データ７１〜７ｎを受け付けた場合に、営業活動データ７１〜７ｎに含まれている自由テキストデータ１１を、テキストマイニングシステム３のデータ入力部３ａに提供する。
【００７０】
抽出項目受付部１６は、営業活動データ７１〜７ｎに含まれている自由テキストデータ１１をテキストマイニングシステム３のデータ入力部３ａに提供した結果、記録部５に記録された抽出データ２２を受け付ける。
【００７１】
そして、抽出項目受付部１６は、抽出データ２２を遷移作成部１７に提供する。
【００７２】
遷移作成部１７は、読み出し部１４から営業活動データ７１〜７ｎを受け付けるとともに、抽出項目受付部１６から抽出データ２２を受け付ける。
【００７３】
また、遷移作成部１７は、営業活動データ７１〜７ｎと抽出データ２２に基づいて、各営業活動識別データ９毎に、時間データ８と営業項目データ１０の示す営業項目との組み合わせ及び時間データ８と抽出データ２２に含まれている抽出項目との組み合わせを時系列で並べた営業活動遷移データ２６１〜２６ｍを作成する。
【００７４】
そして、遷移作成部１７は、営業活動遷移データ２６１〜２６ｍを記録部５に記録する。
【００７５】
図５は、遷移作成部１７による営業活動遷移データ２６１〜２６ｍの作成状態の一例を示す図である。
【００７６】
この図５の例では、営業活動データ７１は、時間データ「１月２０日」、営業活動識別データ「Ｂ１」、営業項目データ「提案」を具備する。
【００７７】
営業活動データ７ａは、時間データ「１月３１日」、営業活動識別データ「Ｂ２」を具備する。また、営業活動データ７ａからは、自由テキストデータ内の表現「活動開始」に対応する項目「活動開始」が抽出されている。
【００７８】
営業活動データ７ｂは、時間データ「２月１８日」、営業活動識別データ「Ｂ１」を具備する。また、営業活動データ７ｂからは、自由テキストデータ内の表現「割引」に対応する項目「割引」が抽出されている。
【００７９】
営業活動データ７ｃは、時間データ「３月３日」、営業活動識別データ「Ｂ２」、営業項目データ「見積提示」を具備する。
【００８０】
営業活動データ７ｄは、時間データ「４月４日」、営業活動識別データ「Ｂ１」、営業項目データ「受注」を具備する。
【００８１】
営業活動データ７ｎは、時間データ「５月５日」、営業活動識別データ「Ｂ２」、営業項目データ「失注」を具備する。
【００８２】
遷移作成部１７は、同一の営業活動識別データ「Ｂ１」を含む営業活動データ７１，７ｂ，７ｄから、時間データと営業項目との組み合わせ「１月２０日：提案」「４月４日：受注」及び時間データと抽出項目との組み合わせ「２月１８日：割引」を作成し、この作成した組み合わせを時系列に並べた営業活動遷移データ２６１を作成する。
【００８３】
同様に、遷移作成部１７は、同一の営業活動識別データ「Ｂ２」を含む営業活動データ７ａ，７ｃ，７ｎから、時間データと営業項目との組み合わせ「３月３日：見積提示」「５月５日：失注」及び時間データと抽出項目との組み合わせ「１月３１日：活動開始」を作成し、この作成した組み合わせを時系列に並べた営業活動遷移データ２６ｍを作成する。
【００８４】
不整合判断部１８は、営業活動遷移データ２６１〜２６ｍに基づいて、営業項目と抽出項目との間で内容が整合しているか否か判断する。
【００８５】
そして、不整合判断部１８は、不整合であると判断した場合に、不整合の発生している営業活動遷移データにおける不整合部分を示すデータを出力制御部１９の不整合出力部１９ａに提供する。
【００８６】
図６は、不整合判断部１８による整合性判断の手法の一例を示す図である。
【００８７】
例えば、ユーザ１２は、ある営業活動データ７ｅの登録時において、予め定義されている営業項目「デモンストレーション好評」「デモンストレーションの反応普通」「デモンストレーション不評」等の中から営業項目「デモンストレーション好評」を選択するとともに、自由テキストデータ「質問はなかった」を入力したとする。
【００８８】
そして、遷移作成部１７は、営業活動データ７ｅを含むいくつかの営業活動データに基づいて、時間データ「１０月１１日」と営業項目「デモンストレーション好評」の組み合わせ「１０月１１日：デモンストレーション好評」と、時間データ「１０月１１日」と自由テキストデータに入力された表現「質問はなかった」に対応する抽出項目「デモンストレーション不評」の組み合わせ「１０月１１日：デモンストレーション不評」を含む営業活動遷移データ２６ａを作成したとする。
【００８９】
不整合判断部１８は、例えば、予め定義されている営業項目の内容と、この営業項目の内容と整合しない項目とを対応付けたテーブル２７を参照する。
【００９０】
例えば、テーブル２７では、予め定義されている営業項目「デモンストレーション好評」と項目「デモンストレーション不評」とが対応付けされているとする。なお、テーブル２７は、例えば、記録部５に記録される。
【００９１】
この場合、不整合判断部１８は、抽出項目「デモンストレーション不評」は営業項目「デモンストレーション不評」と整合しない内容であると判断する。
【００９２】
そして、不整合判断部１８は、不整合であると判断した場合に、不整合の発生している営業活動遷移データにおける不整合部分を示すデータ２８を出力制御部１９の不整合出力部１９ａに提供する。
【００９３】
なお、不整合判断部１８は、営業担当者データ９ａ又は顧客名データ９ｃに基づいて、営業担当者又は顧客毎に、不整合の発生回数などの集計結果を示すデータを不整合出力部１９ａに提供するとしてもよい。
【００９４】
この図６の例では、時間データ「１０月１１日」によって不整合部分を表している。
【００９５】
出力制御部１９の不整合出力部１９ａは、データ２８に基づいて、出力装置２３に、不整合部分を強調させて表示するための処理を行う。また、不整合出力部１９ａは、営業担当者又は部署毎の不整合の集計結果を示すデータを受け付け、この集計結果を出力装置２３に表示させるための処理を行う。
【００９６】
遷移出力部１９ｂは、記録部５に記録されている営業活動遷移データ２６１〜２６ｍを読み出す。
【００９７】
そして、遷移出力部１９ｂは、営業活動遷移データ２６１〜２６ｍに基づいて、第１軸を時間軸とし、第２軸に営業項目又は抽出項目を配置したグラフを出力装置２３に表示させるための処理を行う。
【００９８】
ユーザ１２が入力装置２５を操作して営業活動遷移データ２６１〜２６ｍの出力結果に対する詳細表示命令を入力した場合、指定受付部２０は、このユーザ１２による詳細表示命令を受け付け、選択部２１に提供する。
【００９９】
選択部２１は、詳細表示命令を指定受付部２０から受け付けると、ユーザ１２に詳細表示するように指定された部分に対応する営業活動データを選択し、記録部５から読み出す。なお、指定された部分に対応する営業活動データの選択は、例えば、時間データ８、営業項目データ１０、自由テキストデータ１１を用いることで可能である。
【０１００】
そして、選択部２１は、選択された営業活動データを詳細出力部１９ｃに提供する。
【０１０１】
詳細出力部１９ｃは、選択された営業活動データ又はその一部を出力装置２３に表示させるための処理を行う。
【０１０２】
以下に、出力制御部１９による営業活動遷移データ２６１〜２６ｍの出力状態の一例について説明する。
【０１０３】
図７は、遷移出力部１９ｂによる出力結果の一例を示す図である。
【０１０４】
この図７では、横軸を時間軸として、営業活動遷移データが表示されている。また、縦軸には、営業項目データ１０の示す予め定義されている営業項目又は自由テキストデータ１１から抽出された表現に対応する抽出項目が配置されている。
【０１０５】
この図７では、例えば、抽出項目「デモンストレーション好評」が自由テキストデータ１１に含まれている表現に対応する抽出項目であるとする。
【０１０６】
また、図７では、顧客名データ９ｃにしたがって顧客名が表示され、最終結果として、「受注」又は「失注」が表示され、営業活動遷移データで表される活動期間が表示されている。
【０１０７】
図８は、不整合出力部１９ａによる出力結果の第１例を示す図である。
【０１０８】
この図８において、縦軸と横軸とは上記図７の場合と同様である。この図８では、予め定義されておりユーザ１２に選択された営業項目「デモンストレーション不評」と自由テキストデータ１１から抽出された表現に対応する抽出項目「デモンストレーション好評」とで不整合が発生している。そのため、この不整合の発生している部分が強調表示されている。
【０１０９】
図９は、不整合出力部１９ａによる出力結果の第２例を示す図である。
【０１１０】
この図９では、上記図８のグラフを表形式で表示したものであり、不整合の生じている日付「４／２０」に対応する部分が強調表示されている。
【０１１１】
図１０は、詳細出力部１９ｃによる出力結果の一例を示す図である。
【０１１２】
この図１０では、上記図７のグラフの日付「５／３０」部分がユーザ１２によって指定された場合を例示している。選択部２１は、表示されている営業活動遷移データ、営業項目データ１０又は自由テキストデータ１１から抽出された表現に対応する抽出項目、ユーザ１２に指定された日付に対応する時間データ８に基づいて、記録部５の営業活動データ７１〜７ｎからこのユーザ１２の指定に対応する営業活動データを選択する。詳細出力部１９ｃは、選択された営業活動データを表示する。
【０１１３】
図１１及び図１２は、本実施の形態に係る営業活動支援システム４及びテキストマイニングシステム３による処理の一例を示すフローチャートである。
【０１１４】
ステップＳ１において、営業活動支援システム４の登録部１３は、出力装置２３に、営業活動データ登録用画面２４を表示する。
【０１１５】
ステップＳ２において、登録部１３は、ユーザ１２が入力装置２５を操作して営業活動データ登録用画面２４に対して入力した内容を受け付け、営業活動データ７１〜７ｎを記録部５に記録する。
【０１１６】
ステップＳ３において、読み出し部１４は、ユーザ１２の操作に基づいて入力装置２５から営業活動支援命令を受け付ける。
【０１１７】
ステップＳ４において、読み出し部１４は、記録部５に記録されている営業活動データ７１〜７ｎを読み出し、営業活動データ７１〜７ｎを提供部１５と遷移作成部１７とに提供する。
【０１１８】
ステップＳ５において、提供部１５は、営業活動データ７１〜７ｎに含まれている自由テキストデータ１１を、テキストマイニングシステム３のデータ入力部３ａに提供する。
【０１１９】
ステップＳ６において、テキストマイニングシステム３のデータ入力部３ａは、営業活動支援システム４の提供部１５から、営業活動データ７１〜７ｎに含まれている自由テキストデータ１１を受け付け、自由テキストデータ１１を分析部３ｂに提供する。
【０１２０】
ステップＳ７において、分析部３ｂは、データ入力部３ａから自由テキストデータ１１を受け付けるとともに、記録部５に記録されている辞書データ６を読み出す。
【０１２１】
ステップＳ８において、分析部３ｂは、辞書データ６に登録されている表現を自由テキストデータ１１から抽出し、抽出した表現に対応する抽出項目をデータ出力部３ｃに提供する。
【０１２２】
ステップＳ９において、データ出力部３ｃは、抽出項目を含む抽出データ２２を記録部５に記録する。
【０１２３】
ステップＳ１０において、営業活動支援システム４の抽出項目受付部１６は、記録部５に記録された抽出データ２２を受け付け、抽出データ２２を遷移作成部１７に提供する。
【０１２４】
ステップＳ１１において、遷移作成部１７は、営業活動データ７１〜７ｎと抽出データ２２とに基づいて、各営業活動識別データ９毎に、時間データ８と営業項目データ１０の示す営業項目との組み合わせ及び時間データ８と抽出項目との組み合わせを時系列で並べた営業活動遷移データ２６１〜２６ｍを作成し、記録部５に記録する。
【０１２５】
ステップＳ１２において、不整合判断部１８は、営業活動遷移データ２６１〜２６ｍに基づいて、営業項目と抽出項目との間で内容が整合しているか否か判断する。
【０１２６】
不整合判断部１８によって不整合であると判断された場合、ステップＳ１３ａにおいて、不整合出力部１９ａは、不整合部分を強調した営業活動遷移データを、出力装置２３に表示するるための処理を行う。
【０１２７】
不整合判断部１８によって不整合でないと判断された場合、ステップＳ１３ｂにおいて、遷移出力部１９ｂは、営業活動遷移データを、出力装置２３に表示するるための処理を行う。
【０１２８】
ステップＳ１４において、指定受付部２０は、入力装置２５を操作するユーザ１２から営業活動遷移データの出力結果に対する詳細表示命令を入力したか判断する。
【０１２９】
詳細表示命令を入力しない場合には、処理が終了される。
【０１３０】
詳細表示命令を入力した場合、ステップＳ１５において、選択部２１は、記録部５に記録されている営業活動データ７１〜７ｎの中から、ユーザ１２に詳細表示するように指定された部分に対応する営業活動データを選択する。
【０１３１】
ステップＳ１６において、詳細出力部１９ｃは、選択された営業活動データ又はその一部を出力装置２３に表示させるための処理を行う。ステップＳ１６の実行後は、上記ステップＳ１４以下の処理が繰り返される。
【０１３２】
以上説明した本実施の形態では、予め定義された営業項目のみについての営業活動の進捗ではなく、自由に記載される自由テキストデータ１１の内容を補完した営業活動の進捗がユーザ１２に提供される。
【０１３３】
したがって、ユーザ１２は、より具体的かつ把握容易な営業活動の進捗を調査できる。
【０１３４】
また、本実施の形態では、予め定義された営業項目と自由テキストデータ１１に記載された内容の整合性を確認できる。
【０１３５】
したがって、営業活動データの入力の正確さを把握することができる。また、営業担当者又は部署毎に、整合性の集計結果を求めることにより、不整合の多く発生している営業担当者又は部署に営業活動データを正確に入力するように指導することができる。
【０１３６】
また、本実施の形態では、予め定義された営業項目と自由テキストデータ１１に含まれている表現に対応する抽出項目とに基づく営業活動遷移データのうち、ユーザ１２に指定された部分に対応する営業活動データが表示される。
【０１３７】
したがって、ユーザ１２は、営業活動の遷移を把握後、詳細に営業活動の内容を検討することができる。
【０１３８】
また、本実施の形態では、自由テキストデータ１１に対して、辞書データ６に登録されている表現の有無をチェックし、自由テキストデータ１１と辞書データ６との間で重複する表現がある場合に、この表現に対応する項目と項目ＩＤとが抽出される。そして、その後の処理は、多彩な表現単位ではなく、統一化された項目又は項目ＩＤを用いて実行される。
【０１３９】
これにより、予め定義されている営業項目に抽出項目を追加した場合であってもその後の処理を簡素化でき、営業活動の進捗についてユーザ１２の理解度・把握度を向上させることができる。
【０１４０】
（第２の実施の形態）
本実施の形態では、上記第１の実施の形態の変形例について説明する。
【０１４１】
本実施の形態においては、未完の営業活動に関する営業活動遷移データと類似関係にある完了済みの営業活動に関する営業活動遷移データを求める営業活動支援システムについて説明する。
【０１４２】
図１３は、本実施の形態に係る営業活動支援システムの一例を示すブロック図である。
【０１４３】
コンピュータ１は、記録媒体２９に記録されているプログラム２ａ，２ｃを読み出し、実行する。
【０１４４】
コンピュータ１は、プログラム２ｃにしたがって動作し、営業活動支援システム３０としての機能を実現する。
【０１４５】
営業活動支援システム３０は、上記第１の実施の形態に係る営業活動支援システム４と同様に、登録部１３、読み出し部１４、提供部１５、抽出項目受付部１６、遷移作成部１７、不整合判断部１８、出力制御部１９、指定受付部２０、選択部２１としての機能を実現する。
【０１４６】
加えて、営業活動支援システム３０は、キー指定受付部３１、類似判断部３２、類似出力制御部３３を具備する。
【０１４７】
本実施の形態において、ユーザ１２は、入力装置２５を操作し、未完の営業活動について参考になる完了済みの営業活動を調査するために、未完の営業活動の指定を入力する。
【０１４８】
キー指定受付部３１は、ユーザ１２が入力装置２５を操作して入力した未完の営業活動に関する営業活動遷移データの指定を受け付ける。
【０１４９】
すると、キー指定受付部３１は、未完の営業活動遷移データの指定を類似判断部３２に提供する。
【０１５０】
類似判断部３２は、未完の営業活動遷移データの指定をキー指定受付部３１から受け付けると、記録部５に記録されている営業活動遷移データ２６１〜２６ｍを読み出す。
【０１５１】
また、類似判断部３２は、未完の営業活動遷移データと類似する完了済みの営業活動遷移データを選択し、選択結果を示す類似判断データ３４を作成する。
【０１５２】
そして、類似判断部３２は、類似判断データ３４を記録部５に記録する。
【０１５３】
図１４は、未完の営業活動遷移データと完了済みの営業活動遷移データとの間の類似度の判断方法の一例を示す図である。
【０１５４】
未完の営業活動遷移データ２６ｂについて、現在の時点で終了している営業項目と現在の時点で抽出された抽出項目の数、種類、時間の間隔等に基づいて特徴量Ｆ１〜Ｆｉを求める。
【０１５５】
また、完了済みの営業活動遷移データ２６ｃについて、完了済みの営業活動遷移データ２６ｃのうち未完の営業活動遷移データ２６ｂに相当する部分３５における営業項目と抽出された抽出項目の数、種類、時間の間隔等に基づいて特徴量Ｇ１〜Ｇｉを求める。
【０１５６】
そして、未完の営業活動遷移データから求められた特徴量Ｆ１〜Ｆｉと完了済みの営業活動遷移データから求められた特徴量Ｇ１〜Ｇｉとのそれぞれの差が小さいほど、類似度が高いと判断する。
【０１５７】
なお、特徴量Ｆ１〜Ｆｉと特徴量Ｇ１〜Ｇｉとは、その内容に応じて重み付けしてもよい。
【０１５８】
類似出力制御部３３は、記録部５に記録されている類似判断データ３４を読み出し、類似判断データ３４に基づいて、出力装置２３に、ユーザ１２に指定された未完の営業活動遷移データに類似する完了済みの営業活動遷移データを表示するための処理を行う。
【０１５９】
図１５は、類似判断データ３４の表示の一例を示す図である。
【０１６０】
類似出力制御部３３は、未完の営業活動遷移データに対して類似度の高い所定数の完了済み営業活動遷移データについて、顧客名、受注又は失注のいずれであったかを示す結果、詳細表示する旨の指定を受け付けるボタンを表示する。
【０１６１】
類似出力制御部３３は、ユーザ１２が入力装置２５を操作して詳細表示のボタンのいずれかを押した場合に、この押されたボタンに対応する完了済み営業活動遷移データを表示するための処理を行う。
【０１６２】
図１６は、本実施の形態に係る営業活動支援システム３０による類似判断処理の一例を示すフローチャートである。
【０１６３】
ステップＴ１において、営業活動支援システム３０のキー指定受付部３１は、ユーザ１２からの未完の営業活動遷移データの指定を受け付け、未完の営業活動遷移データの指定を類似判断部３２に提供する。
【０１６４】
ステップＴ２において、類似判断部３２は、未完の営業活動遷移データの指定をキー指定受付部３１から受け付けると、記録部５に記録されている営業活動遷移データ２６１〜２６ｍを読み出す。
【０１６５】
ステップＴ３において、類似判断部３２は、未完の営業活動遷移データと類似する完了済みの営業活動遷移データを選択し、選択結果を示す類似判断データ３４を作成し、類似判断データ３４を記録部５に記録する。
【０１６６】
ステップＴ４において、類似出力制御部３３は、記録部５に記録されている類似判断データ３４を読み出し、類似判断データ３４に基づいて、出力装置２３に、ユーザ１２に指定された未完の営業活動遷移データに類似する完了済み営業活動遷移データを表示するための処理を行う。
【０１６７】
ステップＴ５において、類似出力制御部３３は、ユーザ１２によって詳細表示が命令されたか否か判断する。
【０１６８】
詳細表示命令を入力しない場合には、処理が終了される。
【０１６９】
詳細表示命令を入力した場合、ステップＴ６において、類似出力制御部３３は、ユーザ１２が詳細表示するように指定した完了済み営業活動遷移データを表示するための処理を行う。ステップＴ６の実行後は、上記ステップＴ５以下の処理が繰り返される。
【０１７０】
以上説明した本実施の形態では、未完の営業活動遷移データに類似する完了済みの営業活動遷移データが表示される。
【０１７１】
したがって、ユーザ１２は、現在行っている営業活動について、完了済みの営業活動を参考にして以後どのような活動を行うか決定することができる。ユーザ１２は、結果が受注となっている完了済みの営業活動を参考にすることで、現在進行中の営業活動を受注に持ち込むように行動することができる。
【０１７２】
また、本実施の形態では、上記第１の実施の形態と同様に、予め定義されている営業項目のみではなく、自由に記載された表現に対応する項目についての進捗も確認できるため、一層効果的にユーザ１２の営業活動を支援できる。
【０１７３】
なお、本実施の形態では、特徴量を抽出して未完の営業活動遷移データに類似な完了済みの営業活動遷移データを選択するとしているが、例えば時系列のデータである未完の営業活動遷移データと完了済みの営業活動遷移データに対してベクトル演算を行い、ベクトル演算の結果近いと判断された完了済みの営業活動遷移データを選択するとしてもよい。その他、様々な類似パターンの抽出技術を応用して、未完の営業活動遷移データに類似な完了済みの営業活動遷移データを選択することができる。
【０１７４】
また、本実施の形態では、完了済みの営業活動遷移データ全体の中から、未完の営業活動遷移データに類似するデータを選択するとしているが、完了済みであり結果が「受注」である営業活動遷移データの中から、未完の営業活動遷移データに類似するデータを選択するとしてもよい。これにより、ユーザ１２は、好ましい結果を得るために以後どのように活動すればよいか参考とすることができる。
【０１７５】
（第３の実施の形態）
本実施の形態では、上記第２の実施の形態の変形例について説明する。
【０１７６】
本実施の形態においては、未完の営業活動遷移データのその後の進捗を、時系列予測技術を用いて予測する営業活動支援システムについて説明する。
【０１７７】
図１７は、本実施の形態に係る営業活動支援システムの一例を示すブロック図である。
【０１７８】
コンピュータ１は、記録媒体３６に記録されているプログラム２ａ，２ｄを読み出し、実行する。
【０１７９】
コンピュータ１は、プログラム２ｄにしたがって動作し、営業活動支援システム３７としての機能を実現する。
【０１８０】
営業活動支援システム３７は、上記第１の実施の形態に係る営業活動支援システム４と同様に、登録部１３、読み出し部１４、提供部１５、抽出項目受付部１６、遷移作成部１７、不整合判断部１８、出力制御部１９、指定受付部２０、選択部２１としての機能を実現する。
【０１８１】
加えて、営業活動支援システム３７は、キー指定受付部３８、予測部３９、予測出力制御部４０を具備する。
【０１８２】
本実施の形態において、ユーザ１２は、入力装置２５を操作し、未完の営業活動のその後の進捗を予測するために、未完の営業活動の指定を入力する。
【０１８３】
キー指定受付部３８は、ユーザ１２が入力装置２５を操作して入力した未完の営業活動に関する営業活動遷移データの指定を受け付ける。
【０１８４】
すると、キー指定受付部３８は、未完の営業活動遷移データの指定を予測部３９に提供する。
【０１８５】
予測部３９は、未完の営業活動遷移データの指定をキー指定受付部３８から受け付けると、記録部５に記録されている営業活動遷移データ２６１〜２６ｍを読み出す。
【０１８６】
また、予測部３９は、未完の営業活動遷移データと他の営業活動遷移データとに基づいて、未完の営業活動遷移データにおける以後の状態の予測を示す予測データ４１を作成する。
【０１８７】
そして、予測部３９は、予測データ４１を記録部５に記録する。
【０１８８】
図１８は、未完の営業活動遷移データにおける以後の進捗状態の予測方法の一例を示す図である。
【０１８９】
通常の時系列予測では、ある時系列の変化について、現在の状態と過去の状態とを比較し、過去の状態に基づいて現在以後の状態を予測する。
【０１９０】
これに対し、本実施の形態では、現在の状態の代わりに未完の営業活動遷移データ２６ｂを用い、過去の状態の代わりに他の営業活動遷移データ２６ｃ〜２６ｎを用い、他の営業活動遷移データ２６ｃ〜２６ｎに基づいて未完の営業活動遷移データ２６ｂの以後の進捗状態を予測した予測データ４１を作成する。
【０１９１】
例えば、時系列予測技術の例として、カオス応用による時系列短期予測技術がある（村田昌司，「カオス応用による時系列短期予測技術」，明電時報，株式会社明電舎，１９９５年４月２５日，第２４１号，第４９−５６頁）。
【０１９２】
予測出力制御部４０は、記録部５に記録されている予測データ４１を読み出し、予測データ４１に基づいて、出力装置２３に、ユーザ１２に指定された未完の営業活動遷移データについて予測された以後の進捗を表示するための処理を行う。
【０１９３】
以上説明した本実施の形態では、予め定義された営業項目又は自由に記載された表現に対応する項目についての進捗を確認でき、さらに、未完の営業活動において、予め定義された営業項目又は自由に記載された表現に対応する項目について以後の進捗を予測することができる。ユーザ１２は、この予測を参考にして以後の営業活動を行うことができる。
【０１９４】
（第４の実施の形態）
本実施の形態では、上記第３の実施の形態の変形例について説明する。
【０１９５】
本実施の形態においては、営業活動遷移データをモデル化して営業活動モデルデータを作成し、この営業活動モデルデータに基づいて所定の営業活動遷移データとの現状評価し、進捗を予測する営業活動支援システムについて説明する。
【０１９６】
図１９は、本実施の形態に係る営業活動支援システムの一例を示すブロック図である。
【０１９７】
コンピュータ１は、記録媒体５３に記録されているプログラム２ａ，２ｅを読み出し、実行する。
【０１９８】
コンピュータ１は、プログラム２ｅにしたがって動作し、営業活動支援システム４２としての機能を実現する。
【０１９９】
営業活動支援システム４２は、上記第１の実施の形態に係る営業活動支援システム４と同様に、登録部１３、読み出し部１４、提供部１５、抽出項目受付部１６、遷移作成部１７、不整合判断部１８、出力制御部１９、指定受付部２０、選択部２１としての機能を実現する。
【０２００】
加えて、営業活動支援システム４２は、分類部４３、モデル化部４４、キー指定受付部４５、評価部４６、評価出力制御部４７を具備する。
【０２０１】
分類部４３は、記録部に記録されている営業活動遷移データ２６１〜２６ｍを読み出し、営業活動遷移データ２６１〜２６ｍを結果が「受注」か「失注」かにより分類する。
【０２０２】
そして、分類部４３は、結果が「受注」の営業活動遷移データを受注分類データ４８に含め、受注分類データ４８を記録部５に記録する。
【０２０３】
また、分類部４３は、結果が「失注」の営業活動遷移データを失注分類データ４９に含め、失注分類データ４９を記録部５に記録する。
【０２０４】
モデル化部４４は、記録部５に記録されている受注分類データ４８を読み出し、受注分類データ４８に対して時系列マイニングを行って時系列モデルを作成し、時系列モデルを示す時系列モデルデータ５０を記録部５に記録する。
【０２０５】
図２０は、時系列モデルの一例を示す図である。
【０２０６】
モデル化部４４は、記録部５に記録されている失注分類データ４９を読み出し、失注分類データ４９に対して時系列マイニングを行って時系列モデルを作成し、時系列モデルを示す時系列モデルデータ５１を記録部５に記録する。
【０２０７】
キー指定受付部４５は、ユーザ１２が入力装置２５を操作して入力した評価対象の営業活動に関する営業活動遷移データの指定を受け付ける。
【０２０８】
すると、キー指定受付部４５は、評価対象の営業活動遷移データの指定を評価部４６に提供する。
【０２０９】
評価部４６は、評価対象の営業活動遷移データの指定をキー指定受付部４５から受け付けると、記録部５に記録されている評価対象の営業活動遷移データを読み出すとともに、時系列モデルデータ５０を読み出す。
【０２１０】
また、評価部４６は、評価対象の営業活動遷移データと時系列モデルデータ５０とを比較し、評価対象の営業活動遷移データを評価し、評価結果を示す評価データ５２を記録部５に記録する。
【０２１１】
例えば、評価対象の営業活動遷移データが未完の営業活動遷移データの場合、評価部４６は、時系列モデルデータ５０と比較した評価対象の営業活動遷移データの現状評価、進捗予測（起こりうるパターンの全てを求める）、予測結果のうち好ましい結果「受注」に至るまでの活動（営業項目と表現とのうち少なくとも一つ）を求め、評価データ５２を作成する。
【０２１２】
なお、本実施の形態では、評価部４６は、「受注」という結果が得られる場合の時系列モデルデータ５０に基づいて評価を行っているが、これとは逆に「失注」という結果が得られる場合の時系列モデルデータ５１に基づいて評価を行うとしてもよい。
【０２１３】
評価出力制御部４７は、記録部５に記録されている評価データ５２を読み出し、評価データ５２に基づいて、出力装置２３に、ユーザ１２に指定された評価対象の営業活動遷移データの評価結果を表示するための処理を行う。
【０２１４】
なお、受注分類データ４８及び失注分類データ４９のモデル化、営業活動モデルに基づく評価、予測については、例えば、特開２００２−３５１８９９号公報に開示された発明を利用することができる。
【０２１５】
また、モデル化の手法としては、例えば、モデルの自己組織化の手法を利用することができる。モデルの自己組織化の手法としては、例えば文献「対話タスクモデルのサンプル単語時系列からの自己組織化」、電子情報通信学会Ｊ８３−Ｄ−ＩＩ、Ｎｏ．２、ｐ．８２７−８３９（２０００年）で開示されている拡張画像オートマトンの自己組織化法を利用することができる。
【０２１６】
以上説明した本実施の形態では、予め定義されている営業項目と自由に記載された表現に対応する抽出項目とに関する営業活動の進捗状態が求められる。
【０２１７】
したがって、ユーザ１２が営業活動で参考にする情報を増やすことができ、営業活動をより効果的に支援することができる。
【０２１８】
また、本実施の形態では、ユーザ１２によって指定された評価対象の営業活動と「受注」という結果が得られる場合の営業活動モデルとが比較され、比較に基づく評価結果が出力される。
【０２１９】
したがって、ユーザ１２は、評価対象の営業活動が完了している場合、自己の行った営業活動と「受注」という結果を得るための営業活動モデルとの間の相違点を確認することができる。
【０２２０】
また、ユーザ１２は、評価対象の営業活動が未完の場合、これからどのような活動を行うと「受注」という結果が得られる確率が上がるかを知ることができる。
【０２２１】
なお、本実施の形態において、分類部４３は、「受注」と「失注」とを基準に営業活動遷移データ２６１〜２６ｍを分類しているが、顧客、顧客の業種、自社の部署を基準に加えて営業活動遷移データ２６１〜２６ｍを分類してもよい。このように、分類部４３は、様々な基準で営業活動遷移データ２６１〜２６ｍを分類できるとする。
【０２２２】
（第５の実施の形態）
本実施形態では、上記第２の実施の形態の具体例について説明する。
【０２２３】
本実施の形態においては、未完の営業活動に関する営業活動データと類似関係にある完了済みの営業活動に関する営業活動データを求める営業活動支援システムについて説明する。但し、本実施の形態は、営業活動データに限らず、第２の実施形態と同様に、営業活動遷移データに適用しても良いことは言うまでもない。
【０２２４】
図２１は、本実施の形態にかかる営業活動支援システムの一例を示すブロック図であり、図１３に示した構成に加え、営業活動データ７１〜７ｎから特徴量を抽出する特徴量抽出部６１が付加されている。ここで、営業活動データ７１〜７ｎは、図２により説明したものを用いている。
【０２２５】
図２２は、本実施の形態にかかる営業活動支援システムによる処理の一例を示す模式図である。
【０２２６】
特徴量抽出部６１は、各完了済み営業活動データ７１〜７ｎ−１を特徴量データ６２１〜６２５に変換する。
【０２２７】
ここで、特徴量データ６２１〜６２５は、（ｗ１，ｗ２，．．．，ｗｋ）の形で表されるｋ次元の実ベクトルである。特徴量の成分ｗｉは、特徴量項目ｔｉに関する特徴量である。特徴量項目ｔｉは、例えば、自由テキストデータからテキストマイニングにより得られた単語としてもよい。もしくは、営業項目データの各項目としてもよい。もしくは、営業活動識別データの各項目としてもよい。もしくは、これらの組み合わせとしてもよい。
【０２２８】
特徴量は、当該営業活動データにおける特徴量項目の重要度を表すもので、例えば、テキストデータの相対的な出現頻度としてもよい。または、次の文献［Ｓ１］に記述されているtfidfの値を用いてもよい。
【０２２９】
文献［Ｓ１］「Machine Learning in Automated Text Categorization」、Fabrizio Sebastiani, ACM Computing Surveys, Vol.34, No. 1, March 2002, pp. 1-47
また、営業項目データ１０に関する特徴量の場合は、営業項目データ１０の各項目が選択されている場合は１、選択されていない場合は０としてもよい。また、複数の項目に関して因子分析を行ない、因子得点を特徴量としてもよい。
【０２３０】
このようにして、各完了済み営業活動データ７１〜７ｎ−１に関して特徴量データ６２１〜６２５を得ることができる。
【０２３１】
特徴量抽出部６１は、未完の営業活動データ７ｎに関しても、完了済み営業活動データと同様に特徴量データ６２６を求める。
【０２３２】
次に、類似判断部３２は、特徴量データ６２１〜６２５の分類を行い、カテゴリーに分ける。分類のカテゴリーには、各完了済み営業活動データ７１〜７ｎ−１に存在するデータを用いる。たとえば、営業項目データ１０の「受注」、「失注」としてもよい。本実施の形態の特徴量データ６２１〜６２５を用いると、分類には、文献［Ｓ１］に述べられているテキスト分類の手法を使用することができる。例えば、完了済み営業活動データ７１〜７ｎ−１に関する特徴量データ６２１〜６２５を教師データとし、未完の営業活動データ７ｎに関する特徴量データ６２６を分類することにより、未完の営業活動データ７ｎのカテゴリーが得られる。
【０２３３】
以下、具体例により本実施の形態の動作を詳細に説明する。  
いま、キー指定受付部３１により営業活動データが指定され、類似判断部３２により営業活動データ７１〜７１ｎが記録部５から読み出されたとする。
【０２３４】
図２３は入力されている営業活動データ７１〜７ｎの例である。この例では、自由テキストデータに着目しているので、その他のデータ項目は図示を省略している。
【０２３５】
ここで、Ｎｏ．１〜５のデータは完了済み営業活動データ７１〜７ｎ−１（但しｎ＝５）の例であり、Ｎｏ．６のデータは未完の営業活動データ７ｎの例である。
【０２３６】
次に、特徴量抽出部６１は、これら完了済み又は未完の営業活動データ７１〜７ｎからそれぞれ特徴量を抽出する。
【０２３７】
特徴量の項目として、ここでは、自由テキストデータに含まれている表現「デモンストレーションは好評」、「前向きな質問が出た」、「他社が撤退」、「デモンストレーションは不評」、「反応が鈍い」の５つを採用する。
【０２３８】
特徴量としては、各特徴量の項目の出現頻度をとる。したがって、各営業活動データの特徴量は、図２４に示す値になる。なお、この例では、ノルムが１となるように規格化してある。Ｎｏ．６の営業活動データは、図２３の表現１，２を含むので、特徴量のｗ１，ｗ２をそれぞれ０．７（＝１／√２）としている。
【０２３９】
次に、類似判断部３２は、分類を行なう。各営業活動データ７１〜７ｎのカテゴリーを図２５に示す。分類の手法の例として、ここでは、文献［Ｓ１］に記述されているオンライン法（on-line method）を用いる。なお、オンライン法に代えて、例えば文献［Ｓ１］に記載の以下の方法（i）〜（v）などを用いても良い。
【０２４０】
（i）ナイーブ・ベイズ分類（naive Bayes classifier）．
（ii）決定木（decision tree）．
（iii）回帰分析（regression）．
（iv）ニューラル・ネットワーク（neural network）．
（v）サポート・ベクター・マシン（support vector machine）．
さて、オンライン法の結果、本実施形態のデータにおける分類器（classifier）は図２６に示す値になる。
【０２４１】
オンライン法とは、各カテゴリーに属する分類器を求め、特徴量データと分類器の内積の値を、特徴量データがカテゴリーに属する度合いとする手法である。また、本実施形態では、分類器を求める際に、パーセプトロン（perceptron）アルゴリズムを用い、学習レート（learning rate）を０．３とし、ノルムが１になるように規格化した。
【０２４２】
最後に、類似判断部３２は、未完の営業活動データ７ｎの分類を行なう。それぞれのカテゴリーの分類器と特徴量データの内積を求めると、受注の場合が０．７４２、失注の場合が０．４４８となり、この例では受注に分類される。
【０２４３】
したがって、Ｎｏ．６の特徴量を持つ未完の営業活動データ７ｎによれば、受注の可能性が高いと予想される。
【０２４４】
ここで、カテゴリーが、例えば、営業項目データ１０の「受注」、「失注」の場合、未完の営業活動データ７ｎが「受注」か「失注」かどちらの可能性が高いか予測することができ、管理者が営業活動の管理に活用できる。
【０２４５】
また、得られる内積が近い特徴量データ同士は類似度が高いことから、未完の営業活動データ７ｎに関する特徴量データに対して類似度の高い完了済み営業活動データ７１〜７３の特徴量データを得ることができる。これにより、類似する営業活動データがわかり、各営業担当者が今後の営業活動の参考にすることができる。
【０２４６】
続いて、類似判断部３２は、得られた類似度の高い特徴量データに対応する完了済み営業活動データを選択し、選択結果を示す類似判断データ３４を作成する。
【０２４７】
そして、類似判断部３２は、類似判断データ３４を記録部５に記録する。なお、類似判断部３２は、類似判断データ３４の記録と並行に、又は類似判断データ３４を作成せずにカテゴリーの分類結果を出力しても良い。
【０２４８】
上述したように本実施形態によれば、第２の実施形態の効果に加え、未完の営業活動データから特徴量データを抽出し、完了済みの各営業活動データの分類結果に基づいて、未完の営業活動データに関する特徴量データをカテゴリーに分類し、未完の営業活動データの分類結果を出力することにより、進捗中の営業活動に関して、完了済みの営業活動と同様に分類することができる。
【０２４９】
また、未完の営業活動データが「受注」又は「失注」となる可能性を予測できるので、管理者が営業活動の管理に活用することができる。さらに、各営業担当者は、類似する営業活動データを今後の営業活動の参考にすることができる。
【０２５０】
上記各実施の形態に係るプログラム２ａ〜２ｅは、それぞれ例えば磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリなどの記録媒体２，２９，３６，５３に書き込んで、コンピュータ１に適用可能である。
【０２５１】
また、プログラム２ａ〜２ｅは、通信媒体により伝送してそれぞれコンピュータ１に適用することも可能である。コンピュータ１は、それぞれプログラム２ａ〜２ｅを読み込み、プログラム２ａ〜２ｅによって動作が制御されることにより、上記の機能を実現する。
【０２５２】
なお、上記各実施の形態において、ソフトウェアにより実現される機能は、ハードウェアによって実現されるとしてもよい。
【０２５３】
また、上記各実施の形態に係るテキストマイニングシステム３及び営業活動支援システム４，３０，３７，４２の各構成要素は、同様の作用を実現可能であれば配置を変更させてもよく、また各構成要素を自由に組み合わせてもよく、いずれかの構成要素を削除してもよい。例えば、記録部５は複数に分割してもよい。
【０２５４】
また、本実施の形態に係るテキストマイニングシステム３及び営業活動支援システム４，３０，３７，４２では、複数のコンピュータにプログラム２ａ〜２ｅが分散して配置され、互いに連携を取りつつ処理が実行されるとしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０２５５】
本発明は、蓄えられたデータに基づいて営業活動を支援する分野に有効である。
【図面の簡単な説明】
【０２５６】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る営業活動支援システムの一例を示すブロック図。
【図２】同実施の形態に係る営業活動データの一例を示す図。
【図３】辞書データの一例を示す図。
【図４】営業活動データ登録用画面の一例を示す図。
【図５】遷移作成部による営業活動遷移データの作成状態の一例を示す図。
【図６】不整合判断部による整合性判断の手法の一例を示す図。
【図７】遷移出力部による出力結果の一例を示す図。
【図８】不整合出力部による出力結果の第１例を示す図。
【図９】不整合出力部による出力結果の第２例を示す図。
【図１０】詳細出力部による出力結果の一例を示す図。
【図１１】同実施の形態に係る営業活動支援システム及びテキストマイニングシステムによる処理の前半部分の一例を示すフローチャート。
【図１２】同実施の形態に係る営業活動支援システム及びテキストマイニングシステムによる処理の後半部分の一例を示すフローチャート。
【図１３】本発明の第２の実施の形態に係る営業活動支援システムの一例を示すブロック図。
【図１４】未完の営業活動遷移データと完了済みの営業活動遷移データとの間の類似度の判断方法の一例を示す図。
【図１５】類似判断データの表示の一例を示す図。
【図１６】同実施の形態に係る営業活動支援システムによる類似判断処理の一例を示すフローチャート。
【図１７】本発明の第３の実施の形態に係る営業活動支援システムの一例を示すブロック図。
【図１８】未完の営業活動遷移データにおける以後の進捗状態の予測方法の一例を示す図。
【図１９】本発明の第４の実施の形態に係る営業活動支援システムの一例を示すブロック図。
【図２０】時系列モデルの一例を示す図。
【図２１】本発明の第５の実施の形態に係る営業活動支援システムの一例を示すブロック図。
【図２２】特徴量データの抽出から類似判断処理までの一例を示す模式図。
【図２３】自由テキストデータの一例を示す図。
【図２４】特徴量データの一例を示す図。
【図２５】カテゴリーの一例を示す図。
【図２６】分類器の一例を示す図。
【符号の説明】
【０２５７】
１…コンピュータ、２，２９，３６，５３…記録媒体、２ａ〜２ｅ…プログラム、３…テキストマイニングシステム、３ａ…データ入力部、３ｂ…分析部、３ｃ…データ出力部、４，３０，３７，４２…営業活動支援システム、５…記録部、６…辞書データ、７１〜７ｎ…営業活動データ、１３…登録部、１４…読み出し部、１５…提供部、１６…抽出項目受付部、１７…遷移作成部、１８…不整合判断部、１９…出力制御部、１９ａ…不整合出力部、１９ｂ…遷移出力部、１９ｃ…詳細出力部、２０…指定受付部、２１…選択部、３１，３８，４５…キー指定受付部、３２…類似判断部、３３…類似出力制御部、３４…類似判断データ、３９…予測部、４０…予測出力制御部、４１…予測データ、４３…分類部、４４…モデル化部、４６…評価部、４７…評価出力制御部、４８…受注分類データ、４９…失注分類データ、５０，５１…時系列モデルデータ、５２…評価データ、６１…特徴量抽出部、６２１〜６２６…特徴量データ。
【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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【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】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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