(57)【要約】【課題】  営業活動を行ったときの市場としての有望性を判断する資料を得ることができる営業地域選定システムを提供すること。【解決手段】  地図データから所定の営業地域を選定する営業地域選定手段２４と、地域選定手段２４により選定した選定地域の住宅密度を演算する住宅密度演算手段２８と、住宅密度演算手段２８により演算した選定地域住宅密度に基づいて顧客を獲得する有望性の度合いを演算する有望度演算手段３０と、を備えた営業地域選定システム。この営業地域選定システムは、ガス管設備、光ファイバ設備、電話線設備などのインフラ設備を家庭に敷設するための営業活動を行う地域を選定する際に、その地域の市場としての有望性を判定する資料を作成するものとして利用できる。【選択図】  図１
2005284457.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地図データから所定の営業地域を選定する営業地域選定手段と、前記地域選定手段により選定した選定地域の住宅密度を演算する住宅密度演算手段と、前記住宅密度演算手段により演算した選定地域住宅密度に基づいて顧客を獲得する有望性の度合いを演算する有望度演算手段と、を備えたことを特徴とする営業地域選定システム。
【請求項２】
前記営業地域はインフラ設備を敷設するための営業活動を行う地域であり、前記有望度演算手段は前記インフラ設備を敷設するための施工コストを演算するための施工コスト演算手段を含み、前記施工コスト演算手段は前記選定地域住宅密度に基づいて前記施工コストを演算することを特徴とする請求項１に記載の営業地域選定システム。
【請求項３】
前記有望度演算手段は、更に、前記インフラ設備を顧客の敷地内に敷設するための内設備施工コストを演算するための内設備施工コスト演算手段と、前記インフラ設備を道路に沿って敷設するための外設備施工コストを演算するための外設備施工コスト演算手段とを含み、前記内設備コスト演算手段は前記選定地域住宅密度に基づいて前記内設備施工コストを演算し、前記外設備施工コスト演算手段は道路に沿って敷設される外設備の距離に基づいて前記外設備コストを演算し、前記施工コスト演算手段は前記内設備施工コスト演算手段による前記内設備施工コスト及び前記外設備施工コスト演算手段による前記外設備施工コストに基づいて前記施工コストを演算することを特徴とする請求項２に記載の営業地域選定システム。
【請求項４】
前記営業地域はインフラ設備を敷設するための営業活動を行う地域であり、前記有望度演算手段はインフラ設備を敷設する顧客の成約率を演算するための成約率演算手段を含み、前記成約率演算手段は前記選定地域住宅密度に基づいて成約率を演算することを特徴とする請求項１に記載の営業地域選定システム。
【請求項５】
前記営業地域はインフラ設備を敷設するための営業活動を行う地域であり、前記有望度演算手段は、インフラ設備を敷設する顧客の成約率を演算するための成約率演算手段と、前記インフラ設備を道路に沿って敷設するための外設備施工コストを演算するための外設備施工コスト演算手段と、前記インフラ設備を敷設したときの前記選定地域の顧客からの収益性を演算するための収益性演算手段とを含み、前記収益性演算手段は前記成約率演算手段による前記成約率及び前記外設備施工コスト演算手段による前記外設備施工コストに基づいて前記収益性を演算することを特徴とする請求項１に記載の営業地域選定システム。
【請求項６】
前記選定地域から特定色点を抽出するための特定色点抽出手段を更に備え、前記住宅密度演算手段は前記選定地域の全域の点数に対する抽出特定色点数を演算して前記選定地域住宅密度を算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の営業地域選定システム。
【請求項７】
前記選定地域から閉曲線を抽出するための閉曲線抽出手段を更に備え、前記住宅密度演算手段は前記選定地域の全域の点数に対する抽出閉曲線数を演算して前記選定地域住宅密度を算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の営業地域選定システム。
【請求項８】
前記選定地域から閉曲線を抽出するための閉曲線抽出手段を更に備え、前記住宅密度演算手段は前記選定地域の全域の点数に対する抽出閉曲線内の点数を演算して前記選定地域住宅密度を算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の営業地域選定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インフラ設備の敷設などについての営業活動を行う地域を選定するために用いる営業地域選定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
商圏分析、エリア分析を行うために、国勢調査、住民基本台帳、商業統計などのデータを利用して分析する分析システムが提案されている（例えば、特許文献１）。このシステムでは、国勢調査などに基づいて作成された人口、世帯数、消費支出などの区画情報（例えば、５００ｍ（又は１０００ｍ、２０００ｍなど）単位のメッシュ状に区画された地域単位の情報としてデータベースに蓄積された情報）が用いられ、この区画情報に基づいて商圏などの分析が行われ、このような区画情報を用いることによって、商圏などの分析を比較的簡単に、ある程度正確に行うことができる。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１６７８８１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、この分析システムでは、区画情報をベースにして商圏などを分析するために、予め設定されたメッシュ状の区画毎の分析については行うことができるが、予め設定された区画よりも小さい地域などの分析についてはフレキシブルに行うことができず、所望の地域についての各種分析を比較的簡単に行うことができ、地域の営業活動に有効に利用できる営業地域選定システムの実現が望まれていた。
【０００５】
本発明の目的は、営業活動を行ったときの市場としての有望性を判断する資料を得ることができる営業地域選定システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の請求項１に記載の営業地域選定システムは、地図データから所定の営業地域を選定する営業地域選定手段と、前記地域選定手段により選定した選定地域の住宅密度を演算する住宅密度演算手段と、前記住宅密度演算手段により演算した選定地域住宅密度に基づいて顧客を獲得する有望性の度合いを演算する有望度演算手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の請求項２に記載の営業地域選定システムでは、前記営業地域はインフラ設備を敷設するための営業活動を行う地域であり、前記有望度演算手段は前記インフラ設備を敷設するための施工コストを演算するための施工コスト演算手段を含み、前記施工コスト演算手段は前記選定地域住宅密度に基づいて前記施工コストを演算することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の請求項３に記載の営業地域選定システムでは、前記有望度演算手段は、更に、前記インフラ設備を顧客の敷地内に敷設するための内設備施工コストを演算するための内設備施工コスト演算手段と、前記インフラ設備を道路に沿って敷設するための外設備施工コストを演算するための外設備施工コスト演算手段とを含み、前記内設備コスト演算手段は前記選定地域住宅密度に基づいて前記内設備施工コストを演算し、前記外設備施工コスト演算手段は道路に沿って敷設される外設備の距離に基づいて前記外設備コストを演算し、前記施工コスト演算手段は前記内設備施工コスト演算手段による前記内設備施工コスト及び前記外設備施工コスト演算手段による前記外設備施工コストに基づいて前記施工コストを演算することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の請求項４に記載の営業地域選定システムでは、前記営業地域はインフラ設備を敷設するための営業活動を行う地域であり、前記有望度演算手段はインフラ設備を敷設する顧客の成約率を演算するための成約率演算手段を含み、前記成約率演算手段は前記選定地域住宅密度に基づいて成約率を演算することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の請求項５に記載の営業地域選定システムでは、前記営業地域はインフラ設備を敷設するための営業活動を行う地域であり、前記有望度演算手段は、インフラ設備を敷設する顧客の成約率を演算するための成約率演算手段と、前記インフラ設備を道路に沿って敷設するための外設備施工コストを演算するための外設備施工コスト演算手段と、前記インフラ設備を敷設したときの前記選定地域の顧客からの収益性を演算するための収益性演算手段とを含み、前記収益性演算手段は前記成約率演算手段による前記成約率及び前記外設備施工コスト演算手段による前記外設備施工コストに基づいて前記収益性を演算することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の請求項６に記載の営業地域選定システムでは、前記選定地域から特定色点を抽出するための特定色点抽出手段を更に備え、前記住宅密度演算手段は前記選定地域の全域の点数に対する抽出特定色点数を演算して前記選定地域住宅密度を算出することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の請求項７に記載の営業地域選定システムでは、前記選定地域から閉曲線を抽出するための閉曲線抽出手段を更に備え、前記住宅密度演算手段は前記選定地域の全域の点数に対する抽出閉曲線数を演算して前記選定地域住宅密度を算出することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の請求項８に記載の営業地域選定システムでは、前記選定地域から閉曲線を抽出するための閉曲線抽出手段を更に備え、前記住宅密度演算手段は前記選定地域の全域の点数に対する抽出閉曲線内の点数を演算して前記選定地域住宅密度を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の請求項１に記載の営業地域選定システムによれば、営業地域選定手段が地図データから分析を希望する営業地域を選定し、住居密度演算手段はこの選定地域の住宅密度を演算するので、任意の地域を営業地域として選定し、選定した営業地域についての住宅密度を演算することができる。また、有望度演算手段は演算した選定地域住宅密度に基づいて有望性の度合いを演算するので、その演算結果を利用することによって、選定した営業地域の市場としての有望性を判断することができる。例えば、インフラ設備（ガス設備、電話設備、光ファイバ設備、有線設備など）の施工の成約実績は住宅密度を密接な関係があり、従って、所定地域の住宅密度を演算することによって、その地域の市場としての有望性を判断することができる。
【００１５】
また、本発明の請求項２に記載の営業地域選定システムによれば、インフラ設備の敷設の営業活動に好都合に適用され、施工コスト演算手段は選定地域住宅密度に基づいて施工コストを演算するので、演算された施工コストを利用することによって、選定地域の市場としての有望性を判断することができる。一般に、インフラ設備の施工工事においては、住宅の密集度が密になるほど敷設距離が短くなって施工コストが安くなる傾向にあり、また施工コストが安いほど施工の成約実績が高くなる傾向にあり、このようなことから選定地域住宅密度に基づき施工コストを演算することによって、その選定地域の市場の有望性の判断資料を提供することができる。
【００１６】
また、本発明の請求項３に記載の営業地域選定システムによれば、内設備施工コスト演算手段がインフラ設備を顧客の敷地内に敷設するための内設備施工コストを演算し、この内設備施工コストは住宅密度が密になるほど安くなる傾向にあるので、選定地域住宅密度に基づいて演算する。また、外設備施工コスト演算手段がインフラ設備を道路に沿って敷設するための外設備施工コストを演算し、このコストはインフラ設備の敷設距離が長くなるほど高くなる傾向にあるので、その敷設距離に基づいて演算する。そして、施工コスト演算手段は、内設備施工コスト及び外設備施工コストに基づいてトータルとしての施工コストを演算するので、顧客が負担すべき施工コストを比較的正確に算出することができ、その選定地域の市場の有望性をより正確に判断することができる資料を提供することができる。
【００１７】
また、本発明の請求項４に記載の営業地域選定システムによれば、成約率演算手段は選定地域住宅密度に基づいて施工の成約率を演算するので、演算された成約率を利用することによって、選定地域の市場としての有望性を判断することができる。一般に、インフラ設備の施工工事においては、住宅の密集度が密にほど敷設距離が短くなって施工コストが安くなり、顧客の費用負担が少なくて成約率が高くなる傾向にあり、このようなことから選定地域住宅密度に基づき施工成約率を演算することによって、その選定地域の市場の有望性の判断資料を提供することができる。
【００１８】
また、本発明の請求項５に記載の営業地域選定システムによれば、収益性演算手段は成約率演算手段による成約率及び外設備施工コスト演算手段による外設備施工コストに基づいて収益性を演算するので、この演算結果を利用することによって、選定地域の市場の収益性を判断することができ、インフラ設備の事業者の事業計画の資料として利用することができる。
【００１９】
また、本発明の請求項６に記載の営業地域選定システムによれば、選定地域から特定色点を抽出するための特定色点抽出手段が設けられ、住宅密度演算手段は選定地域の全点数に対する抽出特定色点数を演算して住宅密度を演算するので、比較的簡単に選定地域の住宅密度を演算することができる。一般的に、デジタルの地図データでは住居は黒点の集まりとしての閉曲線として表示され、住居数が多くなるほど黒点数が多くなり、このようなことから、特定色としての黒点の数をカウントすることによって住宅密度を演算することができる。尚、住居が例えば茶色などで表示されているときには、特定色としての茶色点の数をカウントするようにする。
【００２０】
また、本発明の請求項７に記載の営業地域選定システムによれば、選定地域から閉曲線を抽出するための閉曲線抽出手段が設けられ、住宅密度演算手段は選定地域の全点数に対する抽出閉曲線数を演算して住宅密度を演算するので、比較的簡単に選定地域の住宅密度を演算することができる。一般的に、デジタルの地図データでは住居は黒点の集まりとしての閉曲線として表示され、住居数が多くなるほど閉曲線数が多くなり、このようなことから、抽出閉曲線数をカウントすることによって住宅密度を演算することができる。
【００２１】
また、本発明の請求項８に記載の営業地域選定システムによれば、選定地域から閉曲線を抽出するための閉曲線抽出手段が設けられ、住宅密度演算手段は選定地域の全点数に対する抽出閉曲線内の点数を演算して住宅密度を演算するので、比較的簡単により正確に選定地域の住宅密度を演算することができる。一般的に、デジタルの地図データでは住居は黒点の集まりとしての閉曲線として表示され、住居数が多くなるほど抽出閉曲線が多くなり、これにより抽出閉曲線に囲まれた範囲内にある点数も多くなり、このようなことから、抽出閉曲線内の点数をカウントすることによって住宅密度をより正確に演算することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下添付図面を参照して、本発明に従う営業地域選定システムの最良の実施形態について説明する。
第１の実施形態
まず、図１〜図６を参照して、営業地域選定システムの第１の実施形態について説明する。図１は、第１の実施形態の営業地域選定システムの全体を簡略的に示す簡略ブロック図であり、図２は、営業地域を選定する地図データの一部を示す図であり、図３は、図１の営業地域選定システムにおける過去実績情報の一部を示す図であり、図４は、図１の営業地域選定システムにおける有望度判定手段による判定基準を示す図であり、図５は、図１の営業地域選定システムによる市場の有望度を判定する流れを示すフローチャートであり、図６は、図１の営業地域選定システムによる係数修正の流れを示すフローチャートである。
【００２３】
図１において、図示の営業地域選定システム２は、市場の有望度を分析するための分析用コンピュータ４と、このコンピュータ４に各種情報を入力するための入力手段６と、各種情報を表示するための表示手段８と、各種情報を印刷するための印刷手段１０とを備えている。入力手段６はキーボード１２、マウス１４などから構成され、入力手段６により入力された情報が分析用コンピュータ４に送られる。表示手段８は液晶表示装置、ＣＲＴなどから構成され、分析用コンピュータ４からの各種情報の内容を表示する。また、印刷手段１０はレーザビームプリンタなどから構成され、分析用コンピュータ４からの出力情報を印刷物として出力する。
【００２４】
分析用コンピュータ４は、第１及び第２サーバ１６，１８に接続されている。第１サーバ１６は地図情報データベース２０を有し、この地図情報データベース２０には各地の地図情報がデジタル化されて登録されている。また、第２サーバ１８は過去実績情報データベース２２を有し、この過去実績情報データベース２２にはインフラ設備としてのガス管の営業活動や施工工事などに関する実績情報が登録されている。尚、地図情報データベース２０及び過去実績情報データベース２２を一つのサーバにまとめて登録するようにしてもよく、或いは地図データについては、例えば、インターネット網を介して入手するようにしてもよい。また、地図情報データベース２０及び／又は過去実績情報データベース２２の一部又は全部を分析用コンピュータ４の記憶装置（後述する）に登録するようにしてもよい。
【００２５】
分析用コンピュータ４は、マイクロプロセッサ、ハードディスク装置などから構成され、地域選定手段２４、特定色抽出手段としての黒点抽出手段２６、住宅密度演算手段２８及び有望度演算手段３０を有し、この実施形態では、有望度演算手段３０は施工コスト演算手段３２及び有望度判定手段３４を含んでいる。地域選定手段２４は市場の有望度を判定する営業地域を選定し、黒点抽出手段２６はデジタル化された地図データにおける選定地域内の黒点を抽出してカウントする。一般に、デジタル化された通常の地図データでは、住居を含む地図データは黒点の集まりとしての閉曲線として表示されるので、黒点数と住宅密度との間に一定の関連があり、この関連を利用することによって、住宅密度を演算することができる。住居が黒以外の特定色（例えば茶色など）によって示されているときには、特定色抽出手段としての茶点抽出手段によってその点数をカウントするようになる。
【００２６】
また、住宅密度演算手段２８は、黒点抽出手段２６により抽出された黒点数に基づいて住宅密度を演算する。更に、有望度演算手段３０は選定地域の市場としての有望性を演算し、この有望性の演算に際し、その施工コスト演算手段３２はインフラ設備としてのガス管の施工コスト、この形態には顧客の敷地内に敷設する内設備施工コストとしての内管施工コストを演算し、その有望度判定手段３４は演算した内管施工コストに基づいて市場としての有望度を後述する如く判定する。
【００２７】
また、分析用コンピュータ４は、係数修正手段３６、実成約率演算手段３８、平均施工コスト演算手段３９及び記憶装置４０を含んでいる。この実施形態では、施工コスト演算手段３２は後述する一次関数を用いて施工コストを演算し、この演算の際に係数が用いられるが、係数修正手段３６はかかる係数を後述する如く修正する。実成約率演算手段３８は営業活動後の営業地域についての実際の成約率を演算し、平均施工コスト演算手段３９は実際の施工工事に要した施工コストの平均施工コストを演算する。また、記憶装置４０は例えばハードディスクなどから構成され、施工コストを演算する際に用いる上記係数、住宅密度演算手段２８による住宅密度値、施工コスト演算手段３２による施工コスト値などが記憶される。
【００２８】
次に、図１とともに図２〜図５を参照して、上述した営業地域選定システムによる有望度の判定の流れについて説明する。有望度の判定を行うには、まず、所定地域の地図データの読込みを行う（ステップＳ１）。この地図データの読込みは入力手段６を操作して行われ、所定の操作を行うことによって、第１サーバ１６の地図情報データベース２０に登録された地図データのうち所定地域、即ち有望度の判定を希望する営業地域を含む地図データが例えば図２に示すように読み込まれる。そして、読み込まれた地図データ上に営業範囲を選定する（ステップＳ２）。この営業範囲の選定は例えばマウス１４を操作することによって行われ、図２に一点鎖線Ａで示すように、読み込まれた地図データ上に例えば矩形状に囲い込むことによって設定することができ、地域選定手段２４は、この一点鎖線Ａで囲い込まれた範囲内を有望度を判定する営業範囲として選定する。
【００２９】
次に、黒点抽出手段２６は、一点鎖線Ａで囲まれた範囲内の黒点を抽出してその数をカウントする（ステップＳ３）。住居は黒点による閉曲線として表示されているので、住居が密集しているほど黒点数も多くなり、この黒点数を利用して次のようにして住宅密度を演算する（ステップＳ４）。即ち、住宅密度演算手段２８は、選定地域内の全点数（選定地域の地図データを表示するために用いられている全点数）を算出し、この選定地域内の全点数に対する抽出黒点数を演算して選定地域の住宅密度として演算する。例えば、選定地域が５００×５００画面で、この選定地域内から黒点抽出手段２６により抽出された黒点が５００個ある場合、住宅密度演算手段２８は、５００／（５００×５００）＝０．００２と演算し、住宅密度０．２％となる。
【００３０】
このように住宅密度が演算されると、施工コスト演算手段３２はこの住宅密度に基づいて施工コスト、この形態では内管施工コストを演算する（ステップＳ５）。過去実績情報データベース２２には、内管の施工に関し、図３に示すような過去実績情報が登録されており、この過去実績から住宅密度が密なほど平均施工コストが安価になる傾向にあり、これは住宅密度が密なほど住居の敷地面積も狭くなる傾向にあり、従って、道路から敷地内建物に導くための内管の敷設距離も短くなる傾向にあることによる。この施工コストは、簡易的には住宅密度に関する一次関数で表示することができ、施工コストＣ＝ａ・ｘ＋ｂと表すことができ、この一次関数における係数ａ，ｂは、後述するようにして過去実績情報に基づいて演算修正され、この係数ａ，ｂを用いて施工コストの算出が行われる。例えば、係数ａ＝１０００００、係数ｂ＝３２２１で、住宅密度ｘ＝０．２である場合、施工コストＣは、施工コストＣ＝（１０００００×０．２）＋３２２１＝２３２２１（円）となる。
【００３１】
内管を敷設するための平均コストが安価なほど顧客の施工負担が少なく、成約率が高くなることから、例えば、図４に示す通りの有望度と内管の施工コストとの関係表が作成され、この有望度の関係表が記憶装置４０に記憶されている。有望度判定手段３４は、施工コスト演算手段３２により演算された施工コストに基づき、図４に示す関係表を用いて選定地域の市場としての有望度を判定し（ステップＳ６）、平均コストが２３２２１円であるときには有望度「５」と判定し、この判定結果が記憶装置４０に登録される。
【００３２】
このようにして選定地域についての有望度の判定が行われ、更に他の地域を選定して有望度の判定を行う場合には、ステップＳ７からステップＳ１に戻り、ステップＳ１〜ステップＳ７が遂行され、上述したと同様にして新たな設定地域についての有望度の判定が行われ、選定地域の候補がなくなると終了する。
【００３３】
尚、この実施形態では、有望度判定手段３４により有望度を７段階で判定しているが、５段階、１０段階などの適宜の段階数で判定するようにしてもよく、或いは有望度判定手段３４を省略し、施工コスト演算手段３２により施工コストを演算し、演算した施工コストに基づいてシステム利用者が判定するようにしてもよい。
【００３４】
このような市場の有望性の判定結果を利用して営業活動を行い、営業活動後に施工工事を行い、施工工事の後は、図６に示すようにして施工コストの演算の際に用いる一次関数の係数の修正が行われる。図１とともに図６を参照して、営業地域の工事が終了すると、ステップＳ１１からステップＳ１２に進み、営業地域の施工工事データの入力が行われる。このデータの入力は、システム利用者が入力手段６を入力操作することによって行われ、入力したデータは過去実績情報データベース２２に登録される。この実施形態では、識別番号、地域名称、住宅密度、対象件数、成約件数及び各施工工事の施工コストが入力される。
【００３５】
このように施工工事データを入力すると、平均施工コスト演算手段３９は、入力された営業地域の各施工工事の施工コストに基づいてその営業地域の平均施工コストを演算し（ステップＳ１３）、演算した平均施工コストが過去実績情報データベース２２に登録さる。また、係数修正手段３６は、新たに登録された住宅密度及び平均施工コストを加えたデータに基づいて、施工コストの算出の際に用いる一次関数の係数ａ，ｂを修正演算し（ステップＳ１４）、修正演算された係数ａ，ｂの値が記憶装置４０に記憶され（ステップＳ１５）、その後の有望度の判定には修正された係数ａ．ｂが用いられ、係数が逐次更新されるようになっている。更に、実成約率演算手段３８は、入力された対象件数及び成約件数から実際の成約率を演算し（ステップＳ１６）、演算された実成約率が過去実績情報データベース２２に登録され、このようにして新しい施工工事データが過去実績情報データベース２２に蓄積される。このようにして施工コストを演算する際の係数ａ，ｂが修正、更新されるので、有望度を判定する際の基礎となる施工コストを簡単な適用式でもって算出することができる。
【００３６】
第２の実施形態
次に、図７〜図１０を参照して、営業地域選定システムの第２の実施形態について説明する。図７は、第２の実施形態の営業地域選定システムの全体を簡略的に示す簡略ブロック図であり、図８は、営業地域を選定する地図データの一部を示す図であり、図９は、図７の営業地域選定システムにおける過去実績情報の一部を示す図であり、図１０は、図７の営業地域選定システムにおける有望度の判定の流れを示すフローチャートである。尚、以下の実施形態において、第１の実施形態と実質上同一のもには同一の参照番号を付し、その説明を省略する。
【００３７】
この第２の実施形態では、住宅密度を演算するに地図データの閉曲線を抽出しており、また施工コストを演算するのに、内管施工コストと外管施工コストをそれぞれ演算してこれらを加算して施工コストを算出している。図７を参照して更に説明すると、この営業地域選定システム２Ａの分析用コンピュータ４Ａは、地図データ上の閉曲線を抽出してその数をカウントする閉曲線抽出手段５２を備えている。一般に、デジタル化された地図データでは、住居は黒点の集まりとしての閉曲線として表示されるので、閉曲線の数と住宅密度との間に一定の関連があり、この関連を利用することによって、住宅密度を演算することができ、住宅密度演算手段２８Ａは、閉曲線抽出手段５２により抽出された閉曲線数に基づいて住宅密度を演算する。また、有望度演算手段３０Ａは内設備施工コスト演算手段としての内管施工コスト演算手段５４、外設備施工コスト演算手段としての外管距離演算手段５６、外管施工コスト演算手段５８を更に含み、内管施工コスト演算手段５４は顧客の敷地内に敷設されるガス管（所謂、内管）の施工コストを演算し、外管距離演算手段５６は後述する如くして外管の敷設距離を演算し、また外管施工コスト演算手段５８は顧客の敷地外の道路に沿って敷設されるガス管（所謂、外管）の施工コストを演算し、施工コスト演算手段３２Ａは内管施工コスト及び外管施工コストに基づき、これらコストを加算して施工コストを演算する。
【００３８】
分析用コンピュータ４Ａは、更に、平均内設備施工コスト演算手段としての平均内管施工コスト演算手段６０、及び平均外設備施工コスト演算手段としての平均外管施工コスト演算手段６２を含み、平均内管施工コスト演算手段６０は実際の内管の施工工事に要した内管施工コストの平均内管施工コストを演算し、平均外管施工コスト演算手段６２は実際の外管の施工工事に要した外管施工コストの平均外管施工コストを演算し、平均施工コスト演算手段３９Ａは平均内管施工コスト及び平均外管施工コストに基づき、これらコストを加算して平均施工コストを演算する。
【００３９】
また、第２サーバ１８Ａは、過去実績情報データベース２２Ａに加えて外管に関する外管情報が登録された外管情報データベース６４を含んでいる。この第２の実施形態の営業地域選定システム２Ａのその他の構成は、上述した第１の実施形態と実質上同一である。
【００４０】
次に、図７とともに図８〜図１０を参照して、上述した営業地域選定システム２Ａによる有望度の判定の流れについて説明する。この第２の実施形態においても、まず、所定地域の地図データの読込みが行われ（ステップＳ２１）、入力手段（図示せず）を操作して地図データ上に営業範囲が選定される（ステップＳ２２）。この営業範囲の選定は、上述したと同様に、例えばマウス（図示せず）を操作して行われ、図８に一点鎖線Ａで示すように、読み込まれた地図データ上に例えば矩形状に設定され、地域選定手段２４はこの一点鎖線Ａで囲い込まれた範囲内を有望度を判定する営業範囲として選定する。
【００４１】
次に、閉曲線抽出手段５２は、一点鎖線Ａで囲まれた範囲内の閉曲線を抽出してその数をカウントする（ステップＳ２３）。図８においては、閉曲線で囲まれた領域を斜線で示し、この斜線で囲まれた領域の数がカウントされる。住居は閉曲線として表示されているので、住居が密集しているほど閉曲線数も多くなり、この閉曲線数を利用して次のようにして住宅密度を演算する（ステップＳ２４）。即ち、住宅密度演算手段２８Ａは、選定地域内の全点数（選定地域の地図データを表示するために用いられている全点数）を算出し、この選定地域内の全点数に対する抽出閉曲線数を演算して選定地域の住宅密度として演算する。例えば、選定地域が５００×５００画面で、この選定地域内から閉曲線抽出手段５２により抽出された閉曲線が５００個ある場合、住宅密度演算手段２８Ａは、５００／（５００×５００）＝０．００２と演算し、住宅密度０．２％となる。
【００４２】
このように住宅密度が演算されると、内管施工コスト演算手段５４はこの住宅密度に基づいて内管施工コストを演算する（ステップＳ２５）。過去実績情報データベース２２Ａには、内管、外管などの施工に関し、図９に示すような過去実績情報が登録されており、この過去実績から住宅密度が密なほど平均内管施工コストが安価になる傾向にあり、これは住宅密度が密なほど住居の敷地面積も狭くなる傾向にあり、従って、道路から敷地内建物に導くための内管の敷設距離も短くなる傾向にあることによる。この内管施工コストは、第１の実施形態と同様に、簡易的には住宅密度に関する一次関数で表示することができ、内管施工コストＣ１＝ａ・ｘ＋ｂと表すことができ、この係数ａ，ｂを用いて内管施工コストの算出が行われる。
【００４３】
次に、この選定地域に外管（所謂、ガス導管）を導くための敷設距離が演算される（ステップＳ２６）。このときには、読み込まれた地図データ上に外管情報が加えられ、例えば道路に沿って延びる導管ライン６６が地図データに重ねて示される。このような地図データ及び導管ラインデータから敷設距離を演算するには、この例では、選定地域の中心地点Ｐとこの中心地点Ｐに最も近い導管ライン６６の部分Ｑとを入力手段（例えばマウス）を操作しながら道路に沿ってつなぎ、外管距離演算手段５６はこのようにつないだ接続ライン（図８に破線で示すライン）の長さを外管距離として演算する。
【００４４】
そして、外管施工コスト演算手段５８は、この外管距離に基づいて外管施工コストを演算する（ステップＳ２７）。過去実績情報データベース２２Ａに登録された過去実績情報（図８参照）から外管距離が長くなるほど平均外管施工コストが高価になる傾向にあり、これは、外管距離が長くなるほど工事区間が長く、敷設する外管も長くなることによる。この外管施工コストも、内管施工コストと同様に、簡易的には外管の敷設距離に関する一次関数で表示することができ、外管施工コストＣ２＝ｄ・ｘ＋ｅと表すことができ、この係数ｄ，ｅを用いて外管施工コストの算出が行われる。
【００４５】
そして、施工コスト演算演算手段３２Ａは、内管施工コストＣ１及び外管施工コストＣ２に基づいてトータルの施工コストＣを演算し、この施工コストＣは、施工コストＣ＝内管施工コストＣ１＋外管施工コストＣ２となり、このようにして施工コストが演算される（ステップＳ２８）。
【００４６】
内管施工コスト及び外管施工コストを顧客が負担する場合、インフラ設備としてのガス管を敷設するためのトータルのコストが安価なほど顧客の施工負担が少なく、成約率が高くなることから、このように演算された施工コストに基づいて有望度の判定が行われる。この第２の実施形態においては、有望度演算手段３０Ａは有望度判定手段３４を含み、この有望度判定手段３４が第１の実施形態とほぼ同様にして有望度を判定し（ステップＳ２９）、この判定結果に基づいて市場としての有望度を判定することができる。尚、有望度判定手段３４を省略し、施工コスト演算手段３２Ａの演算結果に基づいてシステム利用者が有望度を判定するようにしてもよい。このようにしても、選定地域の市場としての有望度を所要の通りに判定することができる。
【００４７】
この第２の実施形態におおいても、  営業活動後の施工工事の後に第１の実施形態と同様にして、内管施工コスト及び外管施工コストの演算の際に用いる一次関数の係数の修正が行われる。即ち、平均内管施工コスト演算手段６０は、入力手段（図示せず）により入力された営業地域の各施工工事の内管施工コストに基づいてその営業地域の平均内管施工コストを演算し、係数修正手段３６Ａは、新たに登録された住宅密度及び平均内管施工コストを加えたデータに基づいて、内管施工コストの算出の際に用いる一次関数の係数ａ，ｂを修正演算し、修正演算された係数ａ，ｂの値が記憶装置４０に記憶される。また、平均外管施工コスト演算手段６２は、入力手段により入力された営業地域全体の外管施工コストを演算し、この全外管施工コストを成約件数を除算して平均外管施工コストを演算し、係数修正手段３６Ａは、新たに登録された外管距離（外管の敷設距離）及び平均外管施工コストを加えたデータに基づいて、外管施工コストの算出の際に用いる一次関数の係数ｄ，ｅを修正演算し、修正演算された係数ｄ，ｅの値が記憶装置４０に記憶される。このように演算された平均内管施工コスト及び平均外管施工コスト、また平均コスト演算手段３９Ａにより演算された平均施工コスト、更には実成約率演算手段３８により演算された実際の成約率などが過去実績情報データベース２２Ａに登録され、新しい施工工事に関するデータ（図８に示すデータ）が過去実績情報データベース２２Ａに蓄積される。
【００４８】
第３の実施形態
次に、図１１〜図１２を参照して、営業地域選定システムの第３の実施形態について説明する。図１１は、第３の実施形態の営業地域選定システムの全体を簡略的に示す簡略ブロック図であり、図１２は、図１の営業地域選定システムにおける有望度判定手段による有望度の判定の流れを示すフローチャートである。
【００４９】
この第３の実施形態では、住宅密度を演算するに地図データの閉曲線を抽出し、この抽出した閉曲線内の点数をカウントしており、また有望度判定手段は将来の収益性に基づいて有望度の判定を行っている。図１１を参照して更に説明すると、この営業地域選定システム２Ｂの分析用コンピュータ４Ｂは、地図データ上の閉曲線を抽出するための閉曲線抽出手段５２Ｂに加えて、抽出された閉曲線内の点をカウントする点カウント手段７２を備えている。一般に、デジタル化された地図データでは、住居は黒点の集まりとしての閉曲線として表示されるので、閉曲線に囲まれた範囲内の点の数と住宅密度との間に一定の関連があり、この関連を利用することによって、住宅密度を演算することができ、住宅密度演算手段２８Ｂは、閉曲線抽出手段５２Ｂにより抽出された閉曲線内のある点の数に基づいて住宅密度を演算する。
【００５０】
また、有望度演算手段３０Ｂは、有望度判定手段３４Ｂ、外管距離演算手段５６及び外管施工コスト演算手段５８に加えて、成約率演算手段７４及び収益性演算手段７６を備えている。第２の実施形態と同様にして、外管距離演算手段５６は外管距離を演算し、外管施工コスト演算手段５８は外管施工コストを演算する。また、成約率演算手段７４は後述する如くして選定地域の成約率を演算する。更に、収益性演算手段７６は、選定地域にインフラ設備としてのガス管を敷設したときの収益性を後述する如く演算し、有望度判定手段３４Ｂは、収益性演算手段７６による演算結果に基づいて、その選定地域に施工工事したときのインフラ設備を用いた事業による収益性を判定する。
【００５１】
また、第２サーバ１８Ｂは、過去実績情報データベース２２Ｂ及び外管情報データベース６４に加えて顧客使用量情報データベース７８を有し、この顧客使用量情報データベース７８にはインフラ設備としてのガス管設備を所要するガス管理会社の顧客のガス使用量に関する情報が蓄積されている。このことに関連して、分析用コンピュータ４Ｂは、更に、平均使用量演算手段８０を備え、この平均使用量演算手段８０は顧客使用量情報データベース７８からの顧客の使用量データを読み出して平均ガス使用量を演算する。この第３の実施形態のその他の構成は、上述した第２の実施形態と実質上同一である。
【００５２】
次に、図１１とともに図１２を参照して、上述した営業地域選定システム２Ｂによる有望度の判定の流れについて説明する。この第３の実施形態においても、まず、所定地域の地図データの読込みが行なわれ（ステップＳ３１）、入力手段（図示せず）を操作して地図データ上に営業範囲が選定される（ステップＳ３２）。この営業範囲の選定は、第２の実施形態と同様に行われ、地域選定手段２４はこの選定範囲内を有望度を判定する営業範囲として選定する。
【００５３】
次に、閉曲線抽出手段５２Ｂは選定範囲内の閉曲線を抽出し（ステップＳ３３）、点カウント手段７２は、抽出された閉曲線内にある点の数をカウントする（ステップＳ３４）。例えば、図８に示す地図データおいては、閉曲線で囲まれた領域が斜線で示めされており、点カウント手段７２はこの斜線で囲まれた領域内にある点の数（デジタル化された地図データを表示するための点の数）をカウントする。住居が密集しているほど閉曲線数が多くなり、従って、閉曲線に囲まれた領域内の点の数も多くなり、閉曲線内の点の数を利用して次のようにして住宅密度を演算する（ステップＳ３５）。即ち、住宅密度演算手段２８Ｂは、選定地域内の全点数（選定地域の地図データを表示するために用いられている全点数）を算出し、この選定地域内の全点数に対する抽出閉曲線内の点の数を演算して選定地域の住宅密度として演算する。例えば、選定地域が５００×５００画面で、この選定地域内から閉曲線抽出手段５２Ｂにより抽出された閉曲線内の点の総数が５００ある場合、住宅密度演算手段２８Ｂは、５００／（５００×５００）＝０．００２と演算し、住宅密度０．２％となる。
【００５４】
このように住宅密度が演算されると、成約率演算手段７４はこの住宅密度に基づいて成約率を演算する（ステップＳ３６）。過去実績情報データベース２２Ｂには、図９に示すような過去実績情報（識別番号、地域名称、住宅密度、対象件数、成約件数、成約率、外管距離、外管施工コスト、収益性など）が登録されており、この過去実績から住宅密度が密なほど施工の成約率が高くなる傾向にることによる（これは、住宅密度が密なほど住居の敷地面積が狭く、道路から敷地内建物に導くための内管の敷設距離も短く、内管に施工コストが安価になることによる）。この成約率は、第２の実施形態における内管の施工コストと同様に、簡易的には住宅密度に関する一次関数で表示することができ、成約率Ｍ＝ｆ・ｘ＋ｇと表すことができ、この係数ｆ，ｇを用いて成約率の算出が行われる。
【００５５】
次に、この選定地域に外管（所謂、ガス導管）を導くための敷設距離が演算され（ステップＳ３７）、この外管距離に基づいて選定地域に外管を敷設するためのトータルの外管施工コストが演算される（ステップＳ３８）。この外管距離の演算及び外管施工コストについては、第２の実施形態と同様にして演算することができる。
【００５６】
その後、収益性の演算が行われる（ステップＳ３９）。即ち、この収益性は、例えば次のように表すことができ、収益性演算手段７６は、この演算式を用いて将来の収益性を算出する。
【００５７】
収益性Ｖ＝選定地域の対象件数Ｄ×成約率Ｍ×年平均使用量Ｐ×利益率Ｒ×
回収予定年数Ｎ−外管施工コストＬ
選定地域の対象件数（Ｄ）は例えばその地域を担当する営業者が入力手段（図示せず）を操作して入力した件数が用いられ、成約率（Ｍ）は成約率演算手段７４が演算した演算値が用いられ、年平均使用量（Ｐ）は平均使用量演算手段８０が顧客使用量情報データベース７８に蓄積されたデータを利用して演算した演算値が用いられ、外管施工コスト（Ｌ）は外管施工コスト演算手段５８が演算した演算値が用いられる。尚、利益率（Ｒ）及び回収予定年数（Ｎ）については、設定された値が記憶装置４０に登録される。
【００５８】
例えば、選定地域の対象件数（Ｄ）が１０００で、成約率（Ｍ）が５０％で、年平均使用量（Ｐ）が５００ｍ３で、利益率（Ｒ）が２０円／ｍ３で、回収予定年数（Ｎ）が３年で、外管施工コスト（Ｌ）が１０００万円とすると、この場合における収益性（Ｖ）は、Ｖ＝（１０００×０．５×５００×２０×３）−１０００万＝５００万（円）となり、３年の期間で外管施工コストを回収すると考えたときに５００万円の利益が生まれることになる。
【００５９】
この第３の実施形態においては、有望度演算手段３４Ｂは収益性演算手段７６により演算された収益性に基づいて、例えば第１の実施形態と略同様に、収益性の金額によりランク付けして有望度を判定し（ステップＳ４０）、この判定結果に基づいて市場としての有望度を判定することができる。尚、有望度判定手段３４Ｂを省略し、収益性演算手段７６の演算結果に基づいてシステム利用者が有望度を判定するようにしてもよい。このようにしても、選定地域の市場としての有望度を所要の通りに判定することができる。
【００６０】
この第３の実施形態においても、営業活動後の施工工事の後に、第１及び第２の実施形態と同様にして、成約率の演算の際に用いる一次関数の係数の修正が行われる。即ち、実成約率演算手段３８は入力された対象件数及び成約件数に基づいて実際の成約率を演算し、係数修正手段３６Ｂは、新たに登録された住宅密度及び成約率を加えたデータに基づいて、成約率の算出の際に用いる一次関数の係数ｆ，ｇを修正演算し、また新たに登録された外管距離及び外管施工コストを加えたデータに基づいて、外管施工コストの算出の際に用いる一次関数の計数を修正演算し、これら修正演算された係数が記憶装置４０に記憶される。
【００６１】
以上、本発明に従う営業地域選定システムの各種実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲を逸脱することなく種々の変形乃至修正が可能である。
【００６２】
例えば、第１の実施形態では、施工コスト（内管施工コスト）に基づいて選定地域の有望性を判定しているが、例えば、第３の実施形態で用いた成約率に基づいて選定地域の有望性を判断するようにしてもよい。或いは、施工コスト（内管の施工コスト、内管及び外管を含めた施工コスト）及び収益性に基づいて市場としての有望性を判定するようにしてもよい。
【００６３】
また、例えば、第１の実施形態では、地図データ上の黒点を利用して住宅密度を演算しているが、地図データが住居を識別できる特定色彩データをも有している場合、この特定色彩データを利用し、選定地域の全面積に対する特定色彩領域の面積を演算して住宅密度を算出するようにしてもよい。
【００６４】
また、例えば、上述した実施形態では、インフラ設備としてのガス管設備の敷設に適用して説明したが、その他のインフラ設備、例えば光ケーブル設備、電話線設備、有線設備などの敷設にも同様に適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明では、所定地域の住宅密度を演算し、この住宅密度を利用して選定地域の市場としての有望性を判定するので、インフラ設備の敷設のための営業活動を行う際の有効な資料の一つを提供することができる。住宅密度を演算する際に、地図データを利用しているので、任意の地域を選定することが可能であり、従って、任意の所望の地域の住宅密度を演算し、この住宅密度を利用して所望の地域の市場としての有用性を判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】第１の実施形態の営業地域選定システムの全体を簡略的に示す簡略ブロック図である。
【図２】図２は、営業地域を選定する地図データの一部を示す図である。
【図３】図３は、図１の営業地域選定システムにおける過去実績情報の一部を示す図である。
【図４】図１の営業地域選定システムにおける有望度判定手段による判定基準を示す図である。
【図５】図１の営業地域選定システムによる市場の有望度を判定する流れを示すフローチャートである。
【図６】図１の営業地域選定システムによる係数修正の流れを示すフローチャートである。
【図７】第２の実施形態の営業地域選定システムの全体を簡略的に示す簡略ブロック図である。
【図８】営業地域を選定する地図データの一部を示す図である。
【図９】図７の営業地域選定システムにおける過去実績情報の一部を示す図である。
【図１０】図７の営業地域選定システムにおける有望度の判定の流れを示すフローチャートである。
【図１１】第３の実施形態の営業地域選定システムの全体を簡略的に示す簡略ブロック図である。
【図１２】図１の営業地域選定システムにおける有望度判定手段による有望度の判定の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６７】
２，２Ａ，２Ｂ  営業地域選定システム
４，４Ａ．４Ｂ  分析用コンピュータ
２０  地図情報データベース
２２，２２Ａ，２２Ｂ  過去実績情報データベース
２６  黒点抽出手段
２８，２８Ａ  住宅密度演算手段
３０，３０Ａ，３０Ｂ  有望度演算手段
３２，３２Ａ  施工コスト演算手段
３４，３４Ｂ  有望度判定手段
３６  係数修正手段
５２，５２Ｂ  閉曲線抽出手段
５４  内管施工コスト演算手段
５６  外管距離演算手段
５８  外管施工コスト演算手段
７２  点カウント手段
７４  成約率演算手段
７６  収益性演算手段
８０  平均使用量演算手段
【図１】
2005284457.tif 000003
【図２】
2005284457.tif 000004
【図３】
2005284457.tif 000005
【図４】
2005284457.tif 000006
【図５】
2005284457.tif 000007
【図６】
2005284457.tif 000008
【図７】
2005284457.tif 000009
【図８】
2005284457.tif 000010
【図９】
2005284457.tif 000011
【図１０】
2005284457.tif 000012
【図１１】
2005284457.tif 000013
【図１２】
2005284457.tif 000014