JP5137985B2 - 証券調査部門の顧客にサービスするための該部門のコストを判断するため、および他の目的のためのコンピュータ・ベースのシステム - Google Patents

Description

本発明は、証券調査部門の顧客にサービスするための該部門のコストを判断するため、および他の目的のためのコンピュータ・ベースのシステムに関連する。

証券調査業界において、株式調査部門は、複数の異なる当事者に提供され、またはそれと共有される知的財産（Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｒｔｙ）（調査（ｒｅｓｅａｒｃｈ））を創造する。例えば、ＩＰは、いわゆる「買い手側企業」、即ち、機関投資家（例えば、投資信託、ヘッジ・ファンド、年金基金など）のポートフォーリオ・マネージャに提供され得る。ＩＰは、例えば、企業顧客のＣＥＯ（最高経営責任者）およびＣＦＯ（経理担当役員）と共有されることもある。更に、株式部門が大規模な証券会社または投資信託会社の一部門である場合、ＩＰは、トレーダ、アナリスト、投資銀行家など、その企業の他の構成要素と共有され得る。調査は、非常に多くの異なる当事者に配布されるので、ＩＰの各消費者にサービスするのに費やされる株式調査部門のリソース（ほとんどが固定費である）を定量化することは、難しい。

株式調査の顧客または他の消費者に株式調査部門のコストを割り振る能力を更に複雑にしているのは、ＩＰが多くの異なるチャネルを介して配布され消費されているという事実である。例えば、株式調査部門によって作成された成果物（ｗｏｒｋ ｐｒｏｄｕｃｔ）には、書面の発行物（電子またはハードコピー）、個別または同報電子メール（ｂｌａｓｔ ｅｍａｉｌ）および音声メール、１対１の打合わせ、会議、セミナー、企業イベントなどが含まれ得る。こうした様々な形の成果物の配布および消費チャネルは多様である。従って、こうした様々な形の成果物の作成をトラッキングし、また成果物の消費をトラッキングすることは、難しい。従って、株式調査部門がその企業の顧客にサービスするコストをトラッキングしまたは判断するためのシステムが、求められている。

証券調査業界が直面している別の問題は、調査部門の本質的に限られているリソースをその顧客に割り振ることである。一般に、いわゆる「買い手側企業」のアナリストは、主として、特定の顧客買い手側企業が売り手側企業から受け取るサービスの量を判断していた。アナリストには、一般に、さらなるサービス・リソースがその顧客に割り振られることを想定して、（例えば売り手側にとっての利益率に関して）どの顧客が他と比べてより重要であるかについての手引きが提供されていたが、サービス・レベルは、しばしば、アナリストのランキングなどの他の考慮すべき事柄によって左右されていた（ｄｒｉｖｅ）。これは、しばしば、調査部門による非効率的なリソース割振りをもたらしていた。従って、証券調査部門のリソース割振りを最適化するためのシステムが、求められている。

証券調査業界の別の重要な問題は、最新の金融情報に迅速に対応する能力である。金融サービス業界では、情報の価値は、急速に低下する。その結果、投資家にとっての価値は、投資家（または投資家の資産の管理者）による応答時間を重要な情報に絞ることによって、もたらされ得る。例えば、ある企業が倒産保護に入る計画を発表する場合に、他がそれに従って行動する前に、その情報に応答して、納入業者、債権者、顧客および／またはその倒産企業の競合相手の状況を迅速に考慮することは、投資家にとって有用なことであり得る。しかし、企業の納入業者、債権者、顧客および競合他社を迅速に、即ち投資家にとっての価値を最大化しまたは増加させるのに十分なほど迅速に判断することは、常に可能であるとは限らない。従来、投資家は、こうした相互依存関係および関係についての機関的な知識に依存し、または紙のチャート情報に依存してきた。こうした機構は、しばし
ば、不正確であり、時代遅れであり、面倒でありかつ／または不完全である。従って、様々な当事者間の重要な依存関係および関係を見るために、業界の供給連鎖を迅速にかつインタラクティブに検索できるやり方が、求められている。

（発明の概要）
一般的な一態様では、本発明の様々な実施形態は、一般に、株式調査部門の顧客にサービスするための該部門のコストを判断するための２つの異なる技術を対象とする。

技術１：第１の技術は、一般に、顧客にサービスする部門の各アナリストによって指定の期間に渡って費やされる時間を推定することを含む。次いで、顧客へのサービスに費やされる時間は、顧客をサービスする分析提供者（または複数の提供者）の報酬に基づいて調整され得る。次いで、顧客にサービスした各分析提供者の報酬加重時間が合計されて、それによって、顧客にサービスするための時間およびコストの推定値を得ることができる。

様々な実施によれば、顧客にサービスするためにアナリストによって費やされる時間の推定値は、アナリストによって行われた調査の結果に基づいて推定され得る。その調査は、アナリストに、（ｉ）指定の期間に渡って部門のリストされた複数の顧客にサービスするのに合計で費やされる時間、および部門のリストされていない顧客にサービスするのに合計で費やされる時間推定し、（ｉｉ）顧客によるアナリストの時間の消費に基づいて、リストされた顧客を複数の顧客使用カテゴリに分類し、（ｉｉｉ）指定の期間に渡って各顧客使用カテゴリのリストされた顧客にサービスするのにアナリストによって合計で費やされる時間を推定するように求め得る。

技術２：第２の技術では、株式調査部門がもたらすそれぞれ異なるタイプの顧客接触の単位当たりの標準コストが、推定される。顧客接触タイプには、例えば顧客との電話、１対１または小規模グループでの顧客との打合わせ、顧客に送信される個別の電子メールまたは音声メール、顧客に送信される同報電子メールまたは音声メール、顧客が出席する会議または電話会議、顧客消費のために作成される発行文書（ハードコピーまたは電子）などが含まれ得る。次いで、所与の期間（３ヶ月、１年など）に渡って特定の顧客が受け取る顧客接触の数およびタイプが判断され、またそれにそれぞれ異なる接触のタイプについての接触当たりの標準コストを掛けて、その期間に渡って顧客にサービスする総コストを得ることができる。

顧客接触当たりのコストを推定するプロセスは、ある期間に渡って部門によってもたらされる顧客接触のタイプの単位数を推定するステップを含み得る。次いで、その期間に渡る部門のサポート・リソースのコストが、顧客接触タイプに割り振られる。特定の顧客接触に直接に関連付けられるサポート・リソースのコストが、その接触に割り振られる。特定のタイプの顧客接触に直接的に関連付けられ得ないサポート・コストは、例えば比例ベースで、すべての顧客接触タイプに分配され得る。

様々な活動を実施するのに部門の分析提供者によってその期間に渡って費やされる時間もまた、判断される。これは、調査の使用および／または様々な接触捕捉システム（例えば電話記録、電子メーリング・ラベル、カレンダ記録、会議トラッキング・システム、電子メール・メータなど）の使用によって遂行され得る。特定の顧客接触タイプに関連付けられる活動を実施するのに分析提供者によって費やされる時間のコストは、その特定の顧客接触タイプに割り振られ得る。分析提供者によってその期間に渡って費やされる調査時間のコストは、すべての顧客接触タイプに分配され得る。このようにして、分析提供者に
よって調査の実施（調査を行い、調査の成果物を執筆／編集するなど）に費やされる時間コストは、その部門の研究開発費（Ｒ＆Ｄ：ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）費用として有効に取り扱われる。次いで、顧客接触タイプの単位当たりコストが、それぞれの顧客接触タイプについて、顧客接触タイプのコストの合計を顧客接触タイプの単位数で割って、顧客接触タイプの単位当たりの標準コストを作成することによって推定され得る。最後に、コストは、顧客接触の消費、および消費される顧客接触タイプの対応する単位当たりの標準コストに基づいて割り振られ得る。

別の一般的な態様では、本発明は、証券調査部門の限られたリソースを該部門の取引先に割り振るためのシステムを対象とする。様々な実施形態によれば、このシステムは、取引先採点モジュールと、リソース・マッチング・モジュールとを含む。取引先採点モジュールは、それぞれの取引先についてスコアを生成するためのものであり、リソース・マッチング・モジュールは、各取引先のスコアに基づいて、部門のリソースを取引先に一致させるためのものである。このシステムは、様々なリソース割振りの調査部門に対する財政的な（経済的な）影響を推定するための予想モジュールをも含み得る。

様々な実装では、取引先に一致させる証券調査部門のリソースは、アナリスト接触の関係である。スコアは、属性に基づいた他の取引先に対するその取引先の価値、および証券調査部門にとっての取引先の価値を判断するのに妥当である上での属性の相対的な重要性を表すやり方である。取引先のスコアは、カテゴリおよび属性の階層木に基づき得る。取引先のスコアは、カテゴリ内の取引先スコアの加重パーセント平均に基づき得る。各カテゴリの取引先スコアは、特定のカテゴリに関連する各属性についての取引先順位の加重パーセント平均に基づき得る。属性順位は、例えばパーセンタイル順位であり得る。

リソース・マッチング・モジュールは、各取引先のスコアに基づいて、部門のリソースを取引先に一致させ得る。各リソースの在庫（使用可能な容量）は、システム内に入力される。リソース・マッチング・モジュールは、（ｉ）取引先採点モジュールによって判断された取引先のスコアに基づいて各取引先にポイント数を割り当て、（ｉｉ）各取引先のポイントを、その特定の取引先にとって関心のあるその企業のリソースに分配し、（ｉｉｉ）各取引先のリソースに割り振られたポイント数に基づいてリソースを取引先に一致させることによって、部門のリソースを取引先に一致させ得る。特定の取引先が、在庫が残っていないリソースに割り振られたポイントを有する場合、そのリソースに割り振られたポイントは、在庫が残っている、その取引先とって関心のある他のリソースに割り当てられ得る。

別の一般的な態様では、本発明の様々な実施形態は、インタラクティブなユーザ・インターフェースを対象とする。このインターフェースは、第１のフィールド、および少なくとも１つの追加のフィールドを含み得る。第１フィールドは、焦点のアイテムをリストし、少なくとも１つの追加フィールドは、焦点アイテムに関連するアイテムのリストを含む。少なくとも１つの追加フィールド内の関連アイテムのうちの幾つかは、ハイパーリンクを含み、このハイパーリングは、少なくとも１つの追加フィールドが新しい焦点アイテムに関連するアイテムをリストするように遷移するように、ユーザによってアクティブ化されるときに、アクティブ化されたハイパーリンクに対応するアイテムが、第１フィールド内にリストされる新しい焦点アイテムとなるようにする。

様々な実装によれば、焦点アイテムは、企業に対応する識別子とすることができ、少なくとも１つの追加フィールドは、焦点アイテム企業の顧客、納入業者、または競合相手である企業に対応する識別子のリストを含み得る。このようにして、ユーザは、例えば、時宜を得た投資アドバイスを提供するのに貴重であり得る重要な相互依存関係を確認するために、企業の供給連鎖をインタラクティブに検索することができる。例えば、ユーザは、
３つ以上の派生物を上下に、または供給網全体を移動して見て、また複数順序上流または下流の当事者に対する市場の動きの影響を認識し得る。他の変形体では、焦点アイテムは、経済指標とすることができ、また少なくとも１つの追加フィールドは、特定の経済指標の変化によって株価が多大な影響を受けると知られている企業をリストし得る。

別の一般的な態様では、本発明の様々な実施形態は、ユーザにそのインタラクティブなユーザ・インターフェースを提供するためのシステムを対象とする。システムは、アイテム（企業など）に関するデータを格納するためのデータベース、およびデータベースと通信するサーバを含む。サーバは、ネットワークを介してユーザに、インタラクティブ・ユーザ・インターフェースを含むドキュメントを提供し得る。インタラクティブ・ユーザ・インターフェースは、上述したように、第１フィールドおよび少なくとも１つの追加のフィールドを含み得る。第１フィールドは、焦点アイテムをリストし、少なくとも１つの追加フィールドは、焦点アイテムに関するアイテムのリストを含む。少なくとも１つの追加フィールド内の関連アイテムのうちの幾つかは、ハイパーリンクを含み、このハイパーリングは、少なくとも１つの追加フィールドが新しい焦点アイテムに関連するアイテムをリストするように遷移するように、ユーザによってアクティブ化されるときに、アクティブ化されたハイパーリンクに対応するアイテムが、第１フィールド内にリストされる新しい焦点アイテムとなるようにする。

なお、本発明の実施形態について、例示することによって、以下の図面に関連して説明する。

図１は、本発明の様々な実施形態による、特定の買い側顧客にサービスする株式調査部門（または「企業」）のアナリストおよび／またはアナリスト・チームによって費やされる合計時間と、顧客によるアナリストの時間の消費に基づいて顧客にサービスするコストと、を推定するためのプロセスのフローチャートである。このプロセスは、ステップ１０で開始し、株式調査部門のアナリスト（好ましくはあらゆるアナリスト）が、その部門の顧客にサービスするのにそれが費やした時間に関する調査を完了する。図２に、調査の一例１２が、示されている。アナリストは、例えば内部のウェブ・ベースのアプリケーションを介してオンラインで調査を完了することができ、または調査のハードコピーに手書きで記入することができる。

図２で見て分かるように、まず調査１２は、アナリストに、企業の複数の顧客について、特定の期間（例えば過去１２ヶ月など）のその時間の消費を分類するように求める。調査内にリストされた顧客は、例えばその企業にとっての収益または利益率に関して、企業の顧客の第１または最上位層、あるいは上位ｎ番（１５０、２００、２５０など）に対応し得る。最上位層または上位ｎ番の顧客は、合計で、企業の収益のある割合を占め得る。

調査では、顧客によるアナリストの時間の消費を分類するための任意の数の顧客使用カテゴリが、使用され得る。図示する例では、４つの顧客使用カテゴリが使用されている：高程度、中程度、低程度、なし（または軽微な程度）。更に、調査は、アナリストに、何がその時間の「高程度」使用、「中程度」使用などと見なされるかについての手引きを提供し得る。例えば、アナリストが顧客と少なくとも２週間に１度接触する場合、その顧客は、アナリスト時間の「高程度」ユーザであると見なされ得る。顧客との接触には、例えば直接の会話、通話または電話会議、個別の電子メールおよび個別の音声メールなどが含まれ得る。アナリストが顧客と少なくとも６週間に１度接触する場合、その顧客は、アナリストの時間の「中程度」ユーザであると見なされ得る。アナリストが顧客と６週間に１度より少ない接触を行う場合、その顧客は、アナリスト時間の「低程度」ユーザであると見なされ得る。アナリストが顧客とほとんど接触しない場合、その顧客は、アナリスト時
間の軽微な程度のユーザ、または非ユーザであると見なされ得る。他の実施形態では、それぞれ異なる数のカテゴリ、および／または何が特定のユーザ使用カテゴリであるかについてのそれぞれ異なる定義が使用され得る。

顧客は、バイアスをかけない、または調査結果におけるバイアスを最小限に抑える傾向があるやり方で、調査内にリストされ得る。例えば、顧客は、アルファベット順にリストされ得る。オンライン調査でも同様に、アナリストは、リストされた各顧客を分類するように求められ得る。アナリストが１つまたは複数の顧客を分類し損ねる場合、オンライン調査は、アナリストが次の質問に進み、または調査をうまく提出できないようにし得る。

調査１２は更に、リストされた（段々に並べられた）顧客にサービスするのに費やされた時間のうちのどれだけが、様々な顧客使用カテゴリに従って分類された顧客間で分割されたかを推定するようにアナリストに求め得る。例えば、図２の調査の例では、調査１２は、リストされたｎ人の顧客にサービスするのに費やされた時間のうちのどれほどが、高程度ユーザ、中程度ユーザおよび低程度ユーザの間で分割されたかを推定するようにアナリストに求め得る。調査は、例えば、高程度、中程度、低程度の合計が１００％であることを求め得る。軽微な程度のユーザは、そのアナリスト時間の消費は重要でないと見なされ得るので、このステップでは考慮され得ない。

更に、調査１２は、アナリストに、リストされた顧客（上位ｎ人の顧客など）とリストされていない顧客とを比べて、その時間のどれほどが費やされたかについて推定するように求め得る。この場合もやはり、調査は、回答の合計が１００％であることを求め得る。

図１のフローチャートに戻ると、アナリストが調査を完了した後に、結果が編纂され、ステップ１４で、各アナリストについて、（リストされていない顧客にサービスするのに費やす時間に対する）アナリストがリストされた顧客と費やす時間の推定パーセンテージが、各顧客使用カテゴリ内の顧客のアナリスト時間の推定合計消費に基づいて、それぞれの顧客使用カテゴリに分配される。例えばアナリストＡが、その合計の顧客時間を以下のように推定したと仮定する。

・８０％の時間がリストされた顧客と費やされ、２０％がリストされていない顧客と費やされる。
・リストの顧客と費やされる時間のうち、６０％が高程度ユーザと、２５％が中程度ユーザと、１５％が低程度ユーザと費やされる。
従って、この例では、アナリストＡは、その時間の４８％を高程度ユーザと（８０％掛ける６０％と計算）、その時間の２０％を中程度ユーザと（８０％×２５％と計算）、またその時間の１２％を低程度ユーザと（８０％×１５％と計算）費やしている。

次いで、ステップ１６で、それぞれのアナリストについて、各顧客使用カテゴリ内の顧客にサービスするのにアナリストによって合計で費やされる時間のパーセンテージが、それぞれの顧客使用カテゴリ内の各顧客に分配される。従って、例えば、調査でアナリストＡが５０人の顧客を高程度ユーザに、７５人の顧客を中程度ユーザに、また１５０人の顧客を低程度ユーザに分類したと仮定すると、これによって、以下の推定がもたらされる。

・アナリストＡの時間の０．９６％（４８％÷５０と計算）が各高程度ユーザと費やされる。
・アナリストＡの時間の０．２７％（２０％÷７５と計算）が各中程度ユーザと費やされる。

・アナリストＡの時間の０．０８％（１２％÷１５０と計算）が各低程度ユーザと費や
される。
ステップ１８で、様々な実施形態によれば、アナリスト時間の加重調整が、それぞれの顧客について計算される。重み付けは、例えばアナリストの報酬に基づき得る。このステップを実施するために、例えば、すべてのアナリストの合計の報酬プールのうちで、各アナリストが構成する報酬の割合が計算され得る。次いで、それぞれのアナリストについて、そのアナリストが各顧客と費やす推定時間に、アナリストの報酬の割合が掛けられ得る。例えば、アナリストＡの報酬がすべてのアナリストの報酬の２％を構成すると仮定する。従って、アナリストＡの時間の報酬加重調整は、以下のように計算され得る。

・アナリストＡの高程度使用カテゴリ内の顧客の推定時間（即ち０．９６％）に２％を掛けて、高程度ユーザについて、０．０１９２％のアナリストＡの報酬加重時間パーセンテージが得られる。

・アナリストＡの中程度使用カテゴリ内の顧客の推定時間（即ち０．２６％）に２％を掛けて、中程度ユーザについて、０．００５２％のアナリストＡの報酬加重時間パーセンテージが得られる。

・アナリストＡの低程度使用カテゴリ内の顧客の推定時間（即ち０．０８％）に２％を掛けて、低程度ユーザについて、０．００１６％のアナリストＡの報酬加重時間パーセンテージが得られる。

次いで、ステップ２０で、リストされた各顧客について報酬加重消費パーセンテージを計算するために、リストされた各顧客について、各アナリストの報酬加重時間パーセンテージが合計され得る。一例として、顧客１は、ｐ人のアナリストによって高程度ユーザ、ｑ人のアナリストによって中程度ユーザ、ｒ人のアナリストによって低程度ユーザと評価された仮定する。更に、顧客１を高程度と分類したｐ人のアナリストについての報酬加重調整時間パーセンテージの合計は１．２％であり、顧客１を中程度と分類したｑ人のアナリストについての合計は０．４％とすることができ、顧客１を低程度と分類したｒ人のアナリストについての合計は０．１５％であり得ると仮定する。これらのパーセンテージを合計して、１．７５％の顧客１の報酬加重消費パーセンテージが得られる。これは、ｎ人の顧客のそれぞれについて行われ得る。このようにして、各アナリストの報酬を補償するように調整された、部門のアナリストの時間のどれ程を特定の顧客が消費したかについての推定値が、判断され得る。

図３ａは、本発明の他の様々な実施形態による第２の技術を示すフローチャートである。第２技術は、単位当たりの標準コストを判断するために、株式調査部門のコストを、部門によってもたらされる単位に割り振る。関与する単位は、例えば顧客接触（または顧客接触ポイント）、即ち株式調査部門が情報のやりとりをし、または他の方法でその顧客にサービスするやり方であり得る。このプロセスは、ステップ３０で開始し、顧客接触ポイントのタイプが判断される。株式調査部門では、顧客接触ポイントは、スケーラブルな接触（同時に複数の顧客に送達可能である）と、非スケーラブルな接触（同時に１人または少数の顧客だけに送達可能である）の両方を含み得る。スケーラブルな接触には、例えば同報音声メール、電話会議、ライブ会議または他のライブ・イベント、発行文書（ハードコピーまたは電子）、ウェブ・キャストおよび同報電子メール・メッセージが含まれ得る。非スケーラブルな接触には、例えばアナリストの電話、１対１または少数グループの打合せ、個別電子メール・メッセージ、個別音声メール・メッセージ、経営会議などが含まれ得る。

次いで、ステップ３２で、所与の時間枠（年単位、４半期単位など）に渡ってもたらされる各顧客接触タイプの単位数が、判断されまたは推定される。単位数は、任意の使用可
能なかつ／または実用的な手段によって判断され得る。例えば、コンピュータ化されたシステムは、図６に関連して以下でより詳しく述べるように、もたらされる顧客接触の数をトラッキングし得る。このシステムは、顧客への電話（着信と発信の両方）をトラッキングするための電話トラッキング・システムを含み得る。電話トラッキング・システムは、通話、当事者、および／または各通話の長さをトラッキングし得る。顧客接触トラッキング・システムは、電話会議の数およびその出席者、ならびに電話会議の長さをトラッキングするための電話会議トラッキング・サービスをも含み得る。電子メール・システムを使用して、顧客に送信された電子メールの数を（例えばドメイン名拡張子に基づいて）トラッキングすることもできる。更に、発行部門および／または調査集約サービスを使用して、ハードコピーおよび／または電子発行物の数をトラッキングすることもできる。更にまたは代替方法として、アナリストおよび他のアナリスト提供者の調査を使用して、各顧客接触タイプの単位通信を推定することもできる。こうした調査について、以下でより詳細に示す。アナリスト自身に加えて、株式調査部門の他の分析提供者には、例えばストラテジスト、研究員、経済専門家および会計士が含まれ得る。

次いで、ステップ３４で、サポート・リソースのコストが、顧客接触に割り振られる。サポート・リソースは、管理または他の間接コストを含み得る。サポート・リソースは、保険、エネルギー、賃貸料、電話、郵送、印刷など、アナリスト時間のコスト以外の他の任意のコストをも含み得る。特定の顧客接触に直接に関連付けられ、または識別可能なサポート・サービスのコストは、こうした接触に直接に割り振られ得る。つまり、可能なときはいつでも、特定のタイプの接触で直接的に識別され得るサポート・コストは、その接触カテゴリに直接に割り振られることが好ましい。例えば、ハードコピー文書を発行するために使用される発行部門のコストは、ハードコピー文書に具体的に割り振られ得る。同様に、電話コストは、例えば通話および／または音声メールなどに直接に割り振られ得る。

顧客接触に直接にリンクされ得ないサポート・リソースのコスト（間接コストなど）は、すべての顧客接触タイプに分配され得る。こうしたコストは、すべての顧客接触タイプに均等に分配されることができ、または例えば比例ベースで分配され得る。つまり、例えば、最も多数のかつ／または最も時間を消費する顧客接触には、それより数が少なくまたは時間消費の少ない顧客接触よりも多くの間接および管理コストが割り振られ得る。例えば、発行された文書（ハードコピーまたは電子）が顧客接触の８０％を占める場合、間接および管理コストの８０％は、発行文書のコストに割り振られ得る。他のタイプの顧客接触では、割振りは、時間消費に基づいて行うことができ、より多くの時間を消費する顧客接触には、それより消費時間が少ない顧客接触よりも大きい割合の間接および管理コストが割り振られ得る。

次いで、ステップ３６で、アナリストおよび他の分析提供者（ストラテジスト、研究員、経済専門家、会計士など）の費用（報酬を含む）が、顧客接触に割り振られる。様々な実施形態によるこの割振りのプロセスが、図３ｂに示されている。図３ｂのプロセスは、ステップ４０で開始し、接触カテゴリに結び付けられる様々な活動を実施するアナリストおよび他の分析提供者によって費やされる時間が、判断されまたは推定される。こうした活動を実施するのにアナリストおよび他の分析提供者によって費やされる時間を判断し、またはトラッキングするのに適した任意の技術が使用され得る。例えば、アナリストおよび他の分析提供者は、様々な活動に費やされる時間を（例えば電子的に）記録することができ、またこうした時間のエントリを編纂して、こうした活動に費やされる時間を判断することができる。

別の技術によれば、特定の接触カテゴリに関連する様々な活動を実施するのにアナリストおよび他の分析提供者がその時間のどれ程を費やすかの推定について確認するために、
アナリストおよび他の分析提供者の調査が行われ得る。図４ａ〜４ｄに、こうした時間割振りの推定、ならびに顧客接触の単位数の推定のための調査の一例を示す。図４ａで見て分かるように、この調査は、アナリストおよび他の分析提供者に、その時間のどんな割合を様々な活動、例えば調査および成果物の作成、顧客への直接的な対応、調査営業との連携、および他の構成要素（企業の他の部など）への対応などを実施するのに費やすかを推定するように求め得る。他の構成要素への対応に費やされる時間は、接触カテゴリに割り振られず、こうした構成要素に割り振られ得る。調査の質問は、アナリストおよび他の分析提供者のすべての作業関連時間が少なくとも１つの活動に属すると見なされ得るように設計され得る。更に、調査は、アナリストおよび他の分析提供者が調査および成果物の作成に費やす時間について、その時間のどの割合が、例えば、専有の調査（ｐｒｏｐｒｉｅｔａｒｙ ｒｅｓｅａｒｃｈ）、継続調査の実施、発行のための文書作成／執筆／編集、ウェブ・キャストの作成、ならびにモデルおよび評価に取り組むのに費やされるかを尋ね得る。

図４ｂに示すように、この調査は更に、アナリストおよび他の分析提供者に、顧客にサービスするのに直接的に費やした時間を、幾つかの顧客接触を含めて複数の活動に細分化するように求め得る。例えば、この調査は、アナリストに、その時間、それが顧客へのサービスに直接的に費やす時間のうちのどの割合を、顧客と電話で話し、顧客と（１対１または少数グループで）打ち合わせし、顧客への個別の電子メールを作成し、顧客との一般的な電話会議を設定し開催し、顧客のために個別の音声メールを記録し、セミナーまたグループ・イベントを設定しそれに出席し、会議を設定しそれに出席し、非取引／経営者の説明会（ｒｏａｄ ｓｈｏｗ）および打合せを設定しそれに出席し、また特注のまたは個別のリサーチ・プロジェクトに取り組む活動に当てるかを尋ね得る。

更に、図４ｂに示すように、この調査は、指定された期間（１２ヶ月など）に渡って顧客との１対１または少数グループ設定の打合せに費やされる時間のうちのどれほどの時間が、特定の地理的地域における打合せ間で費やされたかを推定するようにアナリストに求め得る。同様に、図４ｃに示すように、この調査は、指定された期間に渡って非取引／経営者の説明会を設定しそれに出席するのに費やされた時間のうちのどれ程の時間が、特定の地理的地域でこうした打合せを設定しそれに出席するのに費やされたかを推定するようにアナリストに求め得る。

更に、図４ｃおよび４ｄに示すように、この調査は、アナリストがこうした打合せにいくつ出席し、また何人の顧客がこうした打合せに出席したかを尋ね得る。更に、図４ｃおよび４ｄに示すように、この調査は、個別の電子メールおよび音声メールなどの特定のタイプの顧客接触のうちのいくつをアナリストが有したか、同報の電子メールおよび音声メールの数および受信者、会議、セミナーおよび他の顧客向けイベントなどの顧客出席者をアナリストに推定するように求め得る。このようにして、こうした接触の回数（打合せでの顧客を含む）、およびこうした接触のコスト（打合せを設定しそれに出席するためのアナリスト時間のコストに関連する）が判断され得る。この調査は、顧客接触の回数、ならびにこうした接触のためのアナリストおよび他の分析提供者の費用の推定値を得るために、必要に応じて詳細にすることができる。

この情報に基づいて、図３ｂを参照すると、ステップ４２で、特定の顧客接触に関するアナリストおよび他の分析提供者の時間が、こうした接触に割り振られ得る。例えば、アナリストによって顧客との電話に費やされる時間は、顧客通話のコストに割り振られ得る。同様に、個別の電子メールを作成するのに費やされる時間は、個別電子メール提供のコストに割り振られ得るなどである。

ステップ４４で、各顧客接触タイプについてのこうしたアナリスト時間割振りのコスト
が、判断されまたは推定され得る。コストは、アナリストおよび他の分析提供者の全て込みの（ｆｕｌｌｙ−ｌｏａｄｅｄ）報酬、ならびに他の費用（保険、事務所スペース、コンピュータ、給付、保険など）に関連する値に、特定の顧客接触タイプに費やされる時間をかけることによって判断され得る。様々な実施形態によれば、アナリストおよび他の分析提供者の平均報酬値が使用され得る。他の変形体によれば、アナリスト、研究員、経済専門家、ストラテジストおよび会計士について、異なる平均報酬値がそれぞれ使用され得る。更に、他の実装によれば、個々のアナリストおよび分析提供者の実際の報酬が使用され得る。つまり、例えば、アナリストＡが顧客への個別電子メールを作成するのにその時間の５％を費やし、また＄Ｓの関連コスト（全て込みの報酬および費用を含む）を有する場合、個別電子メールを作成するためのアナリストＡのコストは、０．０５×（労働時間数）×＄Ｓと推定され得る。

アナリストに関するコストまたは費用をトラッキングするために、アナリストに関連するすべてのコストは、各アナリスト、または関連のアナリスト・チームに結び付けられたコスト・コード内に入れられる。関連コストには、例えば手当て、事務所スペース、給付、コンピュータ装置、セキュリティなどが含まれ得る。こうしたコストは、アナリスト提供者が接触カテゴリに関連する活動に費やす時間に基づいて、各接触カテゴリに割り振られる。

ステップ４６で、アナリストおよび他の分析提供者によって調査に費やされる時間のコストが推定され得る。これは、以下で更に説明するように、調査のコストを顧客接触に分配するために行われ得る。調査コストは、調査に費やされる時間に、アナリストの時間の関連コスト（全て込みの報酬および関連費用を含む）を掛けることによって判断され得る。調査に費やされる時間は、例えば調査または他の任意の時間トラッキング技術に基づいて推定され得る。アナリスト・コストについては、上述したように、１つまたは複数の平均アナリスト・コストを使用することができ、またはアナリストまたは他の分析提供者の実際コストを使用して、調査のコストを判断し得る。

ステップ４８で、調査のコストまたは費用が、様々な顧客接触に割り振られ得る。調査のコストは、すべての顧客接触タイプに均等に割り振ることができ、または比例ベースで割り振られ得る。つまり、例えば、最も多数のかつ／または最も時間消費の多い顧客接触には、それより数が少なくまたは時間消費の少ない顧客接触よりも多くの調査コストが割り振られ得る。例えば、発行された文書（ハードコピーまたは電子）が顧客接触の８０％を占める場合、調査コストの８０％は、発行文書のコストに割り振られ得る。他のタイプの顧客接触では、割振りは、時間消費に基づいて行うことができ、より多くの時間を消費する顧客接触には、それより消費時間が少ない顧客接触よりも大きい割合の調査コストが割り振られ得る。

図３ａに戻ると、ステップ３８で、各顧客接触タイプについてのコスト情報、および各顧客接触タイプの単位数に基づいて、各顧客接触単位のコストが判断され得る。各顧客接触タイプのコストは、事前に判断された、特定の顧客接触タイプの様々な品目コスト（直接人件費、サポート・コストなど）を加算することによって判断され得る。このようにして、例えば、アナリスト（または他の分析提供者）の顧客との通話の平均コスト（通話単位または分単位のベース）が、１対１または少数グループ打合せの平均コスト（地理的地域による細分化を含む）、個別電子メールおよび音声メール、同報電子メールおよび音声メール、特注または個別のリサーチ・プロジェクト、電話会議、会議、セミナーおよび他の顧客向けイベント、ハードコピーおよび電子文書、ウェブ・キャストなどの平均コストがそうであるのと同様に、計算され得る。次いで、ステップ３９で、顧客接触単位当たりの標準コストが、顧客の接触消費に基づいて顧客に割り振られる。

図５は、本発明の様々な実施形態による、顧客接触についての単位当たりコストを計算するためのシステム６０の図である。システム６０は、活動ベース・コスト計算モジュール６４を含むコンピューティング装置６２を含む。活動ベース・コスト計算モジュール６４は、例えば従来型またはオブジェクト指向技術を使用したＪａｖａ（登録商標）、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｐｅｒｌなどの任意の適切なコンピュータ言語を使用して、コンピューティング装置６２のプロセッサ（図示せず）によって実行されるソフトウェア・コードとして実装され得る。そのソフトウェア・コードは、一連の命令またはコマンドとして、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）などのコンピュータ読取り可能媒体、ハード・ドライブやフロッピー（登録商標）・ディスクなどの磁気媒体、またはＣＤ−ＲＯＭなどの光媒体内に格納され得る。コンピューティング装置６２は、パーソナル・コンピュータ、ラップトップ、ワークステーション、サーバなどの１つまたは複数のネットワーク・コンピューティング装置として実装され得る。

データベース６６（または複数のデータベース）は、上記の技術に従って判断される、取得された時間およびコスト・データを含み得る。活動ベース・コスト計算モジュール６４は、そのデータに基づいて、各顧客接触の単位コストを計算し得る。

図６は、様々な実施形態による、株式調査部門によってもたらされる顧客接触についての顧客による消費をトラッキングするために使用され得る顧客接触トラッキング・システム７０の図である。顧客接触トラッキング・システム７０は、他のシステムからの入力に基づいて、顧客によって消費される接触の数およびタイプをトラッキング（例えばカウント）するコンピュータ化されたトラッキング・システムであり得る。例えば、顧客接触トラッキング・システム７０は、株式調査部門から顧客に送信された電子メールをトラッキングする電子メール・メータ７２と通信し得る。電子メール・メータ７２は、株式調査部門の電子メール・システムとインターフェースし、送信された電子メールのドメイン名拡張子に基づいて、どの電子メールが、どこで、誰によって顧客に送信されたかを判断し得る。マスメーリング・リストに送信された場合、その電子メールは、同報電子メールであったと見なされ得る。１人または少数の当事者に送信された場合、その電子メールは、個別のメールであると見なされ得る。電子メールが発行部門によって送信された場合、その電子メールは、例えば電子調査発行物を含んでいたと見なされ得る。

トラッキング・システム７０は、分析提供者によって行われまたは受信される通話をトラッキングし得る電話トラッキング・システム７４とも通信し得る。電話トラッキング・システム７４は、通話の発呼者および長さをトラッキングし得る。受信者の数に基づいて、例えば通話が同報音声メールか、それとも個別の音声メールかが判断され得る。同様に、会議トラッキング・システム７６は、出席者、長さおよび媒体を含めて、分析提供者によって行われた電話および／またはテレビ会議をトラッキングし得る。

電子メーリング・ラベル・システム７８は、電子メールのラベルの作成をトラッキングし得る。このデータから、ハードコピーの調査発行物の数および受信者が判断され得る。またカレンダー・トラッキング・システム８０は、例えば、調査の実施、説明会または会議への出席などに分析提供者によって費やされる時間を判断するために、アナリスト提供者の時間のエントリをトラッキングし得る。こうしたトラッキング・システムからのデータは、もたらされる顧客接触の数を判断する助けとするために、調査データと併せて使用することができる。

別の態様によれば、図７に示すように、本発明は、証券調査（株式および／または債務証券調査など）の供給元の乏しいまたは限られたリソースを調査の消費者に一致させるために使用され得るシステム１１０を対象とする。以下の説明のために述べると、証券調査の供給元は、時々、「売り手側企業」または「証券調査部門」と称される。売り手側企業
は、例えば証券会社または投資信託会社、あるいは独立系の調査会社であり得る。証券調査の消費者は、年金基金、投資信託またはヘッジ・ファンド、あるいは他の任意のタイプの買い手側企業の機関投資家であり得る。証券調査の消費者は、時々、証券調査を供給する売り手側企業の「顧客」または「取引先」、あるいは「買い手側企業」と本明細書では称される。

様々な実施形態によれば、システム１１０は、複数のモジュールを含むコンピュータ装置１１２を含む。例えば、図７に示すように、コンピューティング装置１１２は、取引先採点モジュール１１４、リソース・マッチング・モジュール１１６、予想モジュール１１３およびユーザ・インターフェース１１７を含み得る。モジュール１１３、１１４、１１６、１１７は、例えば従来型またはオブジェクト指向技術を使用したＪａｖａ（登録商標）、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｐｅｒｌなどの任意の適切なコンピュータ言語を使用して、コンピューティング装置１１２のプロセッサ（図示せず）によって実行されるソフトウェア・コードとして実装され得る。そのソフトウェア・コードは、一連の命令またはコマンドとして、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）などのコンピュータ読取り可能媒体、ハード・ドライブやフロッピー（登録商標）・ディスクなどの磁気媒体、またはＣＤ−ＲＯＭなどの光媒体内に格納され得る。コンピューティング装置１１２は、パーソナル・コンピュータ、ラップトップ、ワークステーション、サーバなどの１つまたは複数のネットワーク・コンピューティング装置として実装され得る。

取引先採点モジュール１１４は、１つまたは複数の属性に基づいて、証券調査部門の取引先のスコア（「サービス・スコア」）を作成し得る。サービス・スコアは、例えば、売り手側企業と取り引きする他の取引先と比較して、売り手側企業にとっての取引先の価値をランク付けするために使用され得る。そのスコアは、様々な実施形態によれば、各属性およびカテゴリ（属性群など）のスコアおよび相対的な重みを計算する際に含められる、属性のそれぞれにおいて各取引先が得点する加重平均パーセンタイルで構成され得る。属性は、例えば定量的または定性的要因であり得るが、それぞれの要因は、好ましくは、定量的な形に変換される。例えば、定量的要因は、取引先が特定の要因をどれほど示しているかを査定するための、１を非常に少ない、１００を非常に多いとする１から１００までの段階を使用して変換され得る。取引先属性データは、取引先属性データベース１１８内に格納され得る。

様々な実施形態によれば、リソース・マッチング・モジュール１１６は、取引先採点モジュール１１４によって判断される各取引先のサービス・スコアに基づいて、任意の数（例えば１００，０００など）のポイント（「優先ポイント」）を割り当て得る。取引先は、以下でより詳しく述べるように、取引先採点モジュール１１４によって取引先に与えられたすべてのサービス・スコア・ポイントのその構成比に正比例する優先ポイントを受け取り得る。次いで、各取引先の合計優先ポイントのパーセンテージが、入札、あるいはリソースについての取引先による関心の他の量的表示として、証券調査部門の具体的なリソースに割り振られ得る。次いで、リソース・マッチング・モジュール１１６は、以下で更に述べるように、入札に基づいて、証券調査部門のリソースを取引先に一致させ得る。リソースの在庫は、リソース容量データベース１１９内に格納され得る。

以下でより詳しく述べるように、ユーザ・インターフェース１１７は、システム１１０のユーザが、入力装置１０８（キーボードやマウスなど）、および出力装置１０９（表示モニタなど）を介して、例えば、採点シナリオの属性およびカテゴリの重み付けを設定し、リソース在庫（アナリスト接触関係など）を定義し、リソース・マッチング・モジュール１１６の結果に基づいて取引先からの収益を予想できるようにし得る。

予想モジュール１１３は、以下でより詳しく述べるように、システムのユーザが、様々
なリソース割振り決定に基づいて調査部門への経済的影響を推定できるようにする。
図８は、本発明の様々な実施形態による、取引先採点モジュール１１４のための採点シナリオの図である。図８で見て分かるように、採点シナリオは、階層木（階層ツリー）で表され得る。採点シナリオ１２０は、少なくとも１つのカテゴリ１２２を含む。複数のカテゴリ１２２は、システムのユーザ、例えば管理者、または部門に関連する他の人物によって判断され得る。それぞれのカテゴリ１２２は、ユーザ（即ち企業）にとっての取引先の価値を判断する際にそのカテゴリがどれほど重要であるかのパーセンテージとして重み付けされ得る。すべてのカテゴリの重みの合計は、１００％であることが好ましい。カテゴリの例には、価値のプラットフォーム、顧客満足度、売り手側企業にとっての取引先の利益率、取引先の潜在性、ブローカ投票などが含まれ得る。ブローカ投票は、機関投資家がそれぞれ異なる市場部門の様々な調査企業からのアナリストをランク付けする、大規模な機関投資家間の投票調査である。

それぞれのカテゴリ１２２は、１つまたは複数の属性１２４を含み得る。それぞれの属性１２４は、ユーザにとっての取引先の価値を判断する際に、その属性がどれほど重要であるかのパーセンテージとして重み付けすることもできる。カテゴリ内のすべての属性の重みの合計は、１００％であることが好ましい。価値プラットフォームのカテゴリの場合、例えば、その属性には、取引先からの売り手側企業の収益、取引先についての売り手側企業の市場シェアなどが含まれ得る。調査部門の市場シェアは、取引票（ｔｒａｄｉｎｇ
ｓｌｉｐ）を記録するＭｃＬａｇａｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓなどの第三者によって判断され、または推定され得る。

ある属性またはカテゴリ内で特定の顧客についての情報が使用不可能である場合、取引先採点モジュール１４は、情報の欠落が取引先の全体的なスコアの助けまたは損失にならないように取引先を採点し得る。そうするために、取引先の全体的なスコアを採点するときに、取引先採点モジュール１４は、データが使用可能である属性およびカテゴリを使用し、それぞれの使用可能属性またはカテゴリの重みを、使用可能なすべての属性またはカテゴリの重みの合計で割ることによってそれを正規化することが好ましい。例えば、カテゴリが、以下のパーセンテージ重みをもつ３つの属性を有すると仮定する：
属性１ ８０％
属性２ １０％
属性３ １０％。

データが属性１および２についてだけ使用可能である場合、こうした属性は、属性１については８８．９％（８０％／（８０％＋１０％））と計算）、属性２については１１．１％（１０％／（８０％＋１０％））と計算）と重み付けされる。採点シナリオが、５０％−３０％−２０％と重み付けされたカテゴリを有し、また５０％および３０％のカテゴリについてだけデータが使用可能である場合、データが使用可能であった２つのカテゴリは、６２．５％および３７．５％とそれぞれ重み付けされ得る。

取引先採点モジュール１１４は、上述したように、それぞれの属性およびカテゴリについての各取引先のスコアの加重平均パーセンタイルに基づいて、取引先のサービス・スコアを生成し得る。例えば、図８の採点シナリオを参照して述べると、採点シナリオにおいて、特定の取引先に、各属性／カテゴリについてのパーセンタイル・スコアが割り当てられ得る。ある取引先の各属性／カテゴリについてのパーセンタイル（ｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅ）値は、以下のように計算され得る。

ここで、ランク（Ｒａｎｋ、順位）は、特定の属性およびカテゴリについての取引先のランクであり、取引先数（ＡｃｃｏｕｎｔＣｏｕｎｔ）は、ランキング内の取引先数である。例えば、特定の属性／カテゴリについての取引先のランクが５００取引先中の３４番目である場合、取引先のパーセンタイル値は、７である。取引先採点モジュール１４は、使用可能なデータに基づいてパーセンタイル値を計算し、または取引先属性データベース１８から、各取引先についての各属性／カテゴリのパーセンタイル値を取り出し得る。他の実施形態によれば、取引先のパーセンタイル・ランキングをスコア範囲に均等に分配するのではなく、取引先のランキングは、その属性／カテゴリについての取引先の相対値を反映し得る。例えば、属性が企業にとっての収益であり、１００の取引先があり、またある特定の取引先についての収益が他の９９の取引先の何れかの収益の２倍である場合、その取引先は、１００のスコアを受け取り、また他のすべての取引先は、収益で２番目である取引先にはその収益が最上位取引先の収益の半分であるにも拘らず９９のスコアを与えるのではなく、５０以下のスコアを有する。

リソース容量データベース１１９は、取引先に割り振られる必要がある証券調査部門のリソース、および各リソースの使用可能な容量（在庫など）をリストし得る。例えば、リソースがアナリスト接触関係である場合、データベース１１９は、取引先が使用できる証券調査部門の具体的なアナリスト、ならびに調査部門の様々な取引先についての接触を含む、各アナリストが所与の時点において維持できる関係の総数（あるアナリストについては５０の接触関係など）を格納することができる。リソースの各要素は、それ自体の容量制限を有し得る。例えば、アナリストの経験および能力に応じて、あるアナリストは、５０の関係を維持することができ、別のアナリストは、７０を維持することが可能であり得る。

図９は、本発明の様々な実施形態によるリソース・マッチング・モジュール１１６のプロセス・フローの図である。ステップ１３０で、リソース・マッチング・モジュール１１６は、特定の取引先にとって関心のある証券調査部門のリソースの入札について、所定の任意の数の優先ポイント（１００，０００優先ポイントなど）を各取引先に割り当て得る。リソース・マッチング・モジュール１１６は、取引先採点モジュール１１４によって判断された取引先の各サービス・スコアに基づいて、様々な取引先間で優先ポイントを割り当て得る。取引先は、すべてのサービス・スコア・ポイントのうちのその構成比に比例するポイントを受け取り得る。例えば、リソース・マッチング・モジュール１１６は、以下の計算に従って、特定の取引先に与えられる優先ポイント（ＰｒｅｆｅｒｅｎｃｅＰｏｉｎｔ）数を判断し得る。

ここで、優先ポイント_ｉは、取引先_ｉに与えられる優先ポイントの量であり、サービス・スコア（ＳｅｒｖｉｃｅＳｃｏｒｅ）_ｉは、取引先_ｉのサービス・スコアであり、Ｎ取引先が存在しており、１００，０００優先ポイントが使用される。

次いで、ステップ１３２で、各取引先の優先ポイントが、その取引先についてマッチングされるリソースに分配される。例えば、マッチングされるリソースがアナリスト接触関係（Ａｎａｌｙｓｔ−Ｃｏｎｔａｃｔ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）である場合、それぞれのアナリストは、各取引先（Ａｃｃｏｕｎｔ）についてのその特定のアナリストとの関係の価値を示すポイント価格（Ｐｏｉｎｔ Ｐｒｉｃｅ）を有し得る。各取引先の優先ポイントは、以下の計算に従ってアナリストに分配され得る。

ポイント価格の既定のテーブルを使用して、取引先のアナリスト接触関係を求める最初の入札を生成することができる。ユーザは、好ましくは、取引先の実際の優先度についての知識を反映するように、既定のテーブル値を変更することができる。アナリストのポイント価格は、アナリストの人気、およびそのアナリストによってカバーされる産業部門の重要性に依存し得る。

次いで、ステップ１３４で、リソース・マッチング・モジュール１１６は、リソースを様々な取引先に一致させ得る。リソース・マッチング・モジュール１１６は、本発明の様々な実施形態による図１０のプロセス・フローに従って、ステップ１３４のマッチング・プロセスを実施し得る。図１０を参照すると、ステップ１５０で、リソース・マッチング・モジュール１１６は、使用可能な在庫があるすべてのリソース（アナリスト接触関係など）に対するすべての取引先についての最高入札を検索し得る。ステップ１５２で、リソース・マッチング・モジュール１１６は、最高入札を満たし、ステップ１５４で、その満たされた入札に対応する単位数をそのリソースの使用可能在庫から減算し得る。例えば、取引先ＡがアナリストＹとのアナリスト接触関係のためにＸの入札を有し、またＸがすべての使用可能リソースに対する最高入札である場合、アナリストＹとのアナリスト接触関係を求める取引先Ａの入札は、満たされ、アナリストＹの使用可能なアナリスト接触関係の数が、１だけ減らされる。

次いで、ステップ１５６で、リソース・マッチング・モジュール１１６は、リソースについて使用可能な残りの在庫があるかどうか判断し得る。つまり、リソース・マッチング・モジュール１１６は、ステップ１５４の減分によって、特定のリソースの使用可能な在庫が０に減っていないかどうか判断し得る。そのリソースのさらなる使用可能在庫がない場合、このプロセスは、ステップ１５８に進み、リソース・マッチング・モジュール１１６は、使用不可能なリソースの満たされなかった入札を有する各取引先について、満たされなかった入札についての優先ポイントを、使用可能な在庫がある取引先の残りの未処理の入札に分配し得る。様々な実施形態によれば、使用不可能なリソースの満たされなかった入札についての優先ポイントは、取引先の未処理優先ポイントのリソース入札に比例して、取引先の未処理入札に分配され得る。

次いで、ステップ１６０で、リソース・マッチング・モジュール１１６は、リソースの何れかに残りのリソースがあるかどうか判断し得る。そうである場合、このプロセスは、ステップ１５０に戻り、入札を使用可能なリソースに一致させるプロセスが、各リソースについて残りの在庫がなくなるまで繰り返され得る。在庫が残っていない、または満たされていない入札がある（可能性が低い）場合、このプロセスは、ステップ１６２で終了し得る。

図９に戻ると、ステップ１３４でリソースを取引先に一致させた後に、リソース・マッ
チング・モジュール１１６のプロセス・フローは、ステップ１３６に進むことができ、リソース・マッチング・モジュール１１６は、各取引先に一致したリソースの出力リスト（即ち満たされた注文のリスト）、および満たされていないリソース要求のリストを提供し得る。

図７に戻ると、ユーザ・インターフェース１１７は、例えば、システム１１０のユーザが採点シナリオの基準を確立できるようにし得る。ユーザ・インターフェース１１７は、例えば採点シナリオを定義し、在庫を定義し、特定の取引先にとって重要なリソースを指定するためにユーザが入力することができる、ユーザのための複数の画面をモニタ上に表示し得る。ユーザは、システム１１０にローカルに接続され、または例えばＬＡＮなどのデータ・ネットワークを介してシステムにリモート接続された入力装置および出力装置１０８、１０９を介して、ユーザ・インターフェース１１７と対話し得る。

図１１は、様々な実施形態による、ユーザ・インターフェース１１７がユーザに提供し得る、ユーザが採点シナリオを定義するためのスクリーン・ショット１７０である。フィールド１７２で、例えば、ユーザは、採点シナリオに名前を付けることができる。フィールド１７４で、ユーザは、採点シナリオのカテゴリを指定し（図８参照）、また各カテゴリについて、重みのパーセンテージを指定し得る。フィールド１７６で、各カテゴリの属性、および各属性の重みのパーセンテージを指定し得る。図示する例では、各カテゴリの重みのパーセンテージの合計は、各カテゴリについての各属性の重みのパーセンテージの合計がそうであるのと同様に１００％である。

図１２は、ユーザ・インターフェース１１７がユーザに提供し得る、ユーザが割り振られるリソースの在庫レベルを定義するためのスクリーン・ショット１８０である。リソースがアナリスト接触関係である適用例の場合、フィールド１８２で、ユーザは、それぞれ異なるアナリスト、および各アナリストが所与の時点で維持することができる関係の総数を指定し得る。

類似のやり方で、ユーザ・インターフェース１１７は、割当て、および満たされていない入札のリストを詳しく見て、認識される割当て上の不公平を訂正するためなどの様々な理由からリストを変更する機会をユーザに提供することもできる。システム１１０は、ユーザが、それぞれ異なる採点シナリオなどの様々なシナリオ、在庫容量および取引先優先度を作成し保存できるようにすることもできる。

予想モジュール１１３は、予想データ・データベース１０７と通信することができ、システムのユーザが様々なリソース割振りの決定の経済的影響を推定できるようにし得る。例えば、特定のアナリスト接触関係のコストに関する、データベース１０７内に格納されたデータに基づいて、ユーザは、特定の顧客に割り振られた関係の数の増加および減少のコストを判断することができる。こうした変更が顧客の総金融支出（ｔｏｔａｌ ｓｔｒｅｅｔ ｓｐｅｎｄ）についての売り手側企業の市場シェアにどのように影響を及ぼすかに関する知識に基づいて、関係の増加または減少の利益が評価され得る。

別の態様によれば、本発明は、ユーザ・インターフェース、および該ユーザ・インターフェースを提供するためのシステムを対象とする。図１３は、本発明の様々な実施形態によるインタラクティブなユーザ・インターフェース２１０の図である。図１６に関連して以下で更に述べるように、ユーザには、サーバからのページに基づいてインターフェース２１０を表示するためのモニタおよびブラウズ・ソフトウェアを含むコンピューティング装置（図示せず）を使用して、インターフェース２１０が提示され得る。

図１３の図示する実施形態で見て分かるように、インターフェース２１０は、インター
フェース２１０の中央の方に配置されており、またアイテム２１４が存在しているフィールド２１２を含む。アイテム２１４は、例えば、企業の銘柄コードなど、企業の識別であり得る。ユーザは、アイテム２１４についての情報を入力することができ、または検索問合せに応答してそれを選択し得る。他の変形体によれば、アイテム２１４は、例えば、ＣＰＩ、ＧＮＰなどを含む経済指標などのパラメータであり得る。

このインターフェースは、追加のフィールド２１６、２１８、２２０をも含む。これらの追加フィールド２１６、２１８、２２０は、フィールド２１２内のアイテム２１４に関連するアイテム２２２をリストし得る。アイテム２２２もまた、企業の銘柄コードなど、企業体の識別であり得る。フィールド２１６、２１８、２２０内にリストされたアイテム２２２は、フィールド内のアイテム２１４に関連するので、アイテム２１４はしばしば、「焦点アイテム」と以下で称される。

焦点アイテム２１４が、企業体を識別するインターフェース２１０では、追加フィールド２１６、２１８、２２０は、例えば、焦点アイテム２１４の納入業者、競合相手および顧客をそれぞれリストし得る。他の実施形態によれば、インターフェース２１０は、焦点アイテムに関連するアイテムをリストする更に多くのまたは少ないフィールドを含み得る。使用され得る追加のフィールドは、例えば、焦点企業２１４の債権者、債務者、合弁事業のパートナーなどをリストするフィールドである。

それぞれ異なるパラメータを使用して、追加フィールド２１６、２１８、２２０内にリストされたアイテム２２２を判断することができる。例えば、ある実施形態によれば、焦点アイテム２１４の納入業者および顧客は、収益に基づいて判断され得る。つまり、例えば、納入業者のフィールド２１６内にリストされた各アイテム２２２は、焦点アイテム２１４への売上によってその収益のある閾値（約５％など）を得る企業を示し得る。同様に、焦点アイテム２１４は、顧客フィールド２２０内に表示されたアイテム２２２によって示された企業への売上によってその収益のある閾値（約５％など）を得ることができる。競合企業のフィールド２１８は、市場で焦点アイテム２１４と競合する企業を示すアイテム２２２をリストし得る。図１３では、納入業者および顧客のフィールド２１６、２２０内にリストされるアイテムを判断するために収益のパラメータを使用しているが、インターフェース２１０の他の変形体は、例えば株価収益率、在庫レベル、負債資本比率など、異なるパラメータであり得る。

追加フィールド２１６、２１８、２２０内のアイテム２２２の幾つか（即ち、アイテム２２２のすべて、またはアイテム２２２のすべてよりも少ないアイテム）は、関係を定義するパラメータの量についての関連する表示を更に含み得る。例えば、パラメータが収益である場合、図１３の例に示すように、納入業者のフィールド２１６内のアイテム２２２の幾つかは、アイテム２２２が焦点２１４への売上からどれだけの収益を得るかを示す関連の表示２３０を含み得る。表示２３０は、例えば、数、グラフィック表現および／または色分けの表現であり得る。図１３で、グラフィカル表現、具体的にはパイの薄片が、表示２３０として使用される。例えば、インターフェース２１０は、例えばグラフィカルおよび／または色分の表現の意味を示すキー２２５を含み得る。図１３のキー２２５を参照すると、企業ＤＤＤは、その収益の７５％以上をＡＢＣ Ｃｏｒｐ．（焦点アイテム２１４）から受け取ることができ、企業ＤＤＥは、その収益の５０〜７５％をＡＢＣ Ｃｏｒｐ．から受け取ることができ、企業ＤＤＦは、その収益の２５〜５０％をＡＢＣ Ｃｏｒｐ．から受け取ることができ、企業ＤＤＧおよびＤＤＨは、その収益の１０〜２５％をＡＢＣ Ｃｏｒｐ．から受け取ることができる。フィールド２１６内の他のアイテム２２２（ＤＤＪ、ＤＤＫなど）によって示される企業は、この例では、その収益の１０％未満をＡＢＣ Ｃｏｒｐ．から受け取り得る。様々な実施形態によれば、パイの薄片は、関係のより明快な表示を提供するために、それぞれ異なる色のものであり得る。

アイテム２２２の幾つかは、ハイパーリンクを含むことができ、このハイパーリンクは、ユーザによってアクティブ化されるときに、新しい焦点アイテム２１４として、フィールド２１２内のアクティブ化されたハイパーリンクに対応するアイテム２２２を含む新しい表示を生成する。次いで、追加のフィールド２１６、２１８、２２０に、新しい焦点アイテム２１４に適切に関連するアイテムが並べられる。例えば、図１３に関して、ユーザが納入業者「ＳＤＦ」についてのハイパーリンクをアクティブ化した場合、図１４に示すように、フィールド２１２内に新しい焦点アイテム２１４として「ＳＤＦ」を、それと共に記号「ＳＤＦ」に対応する企業の納入業者、競争相手および顧客をそれぞれリストするフィールド２１６、１８、２２０を含む新しい画面が生成される。

更に、アイテム２２２の幾つかは、図１５に示すように、表示画面２１０上でユーザがアイテム２２２の近くにカーソル２３６を移すときに、アイテム２２２によって示される企業に関する追加の情報を含む表示ウィンドウ２３８がユーザに表示されるように、関連するマウスオーバを含み得る。追加の情報には、例えば企業の正式名称、その産業部門、その時価総額などが含まれ得る。

図１３〜１５にやはり示すように、ユーザ・インターフェース２１０は、ユーザが新しい焦点アイテムの識別子を入力し得る焦点アイテム入力フィールド２７２を含み得る。例えば、ある実施形態によれば、識別子は、企業の銘柄コード、または経済指標（ＧＮＰなど）の略号であり得る。このように、新しい焦点アイテムとするために、２１６、２１８または２２０のうちの１つのフィールド内のアイテム２２２のうちのハイパーリンクのうちの１つをアクティブ化するのではなく、ユーザは、フィールド２７２内に新しい焦点アイテムの記号を入力し得る。ユーザがアクティブ化ボタン２７３をクリックし、またはそのキーボード上の「入力」キーを叩くときに、新しいページフィールド２１２内に新しい焦点アイテム２１４と、それと共にフィールド２１６、２１８、２２０内にそれぞれリストされた新しい焦点アイテム２１４の例えば納入業者、競争相手および顧客を含む新しいページが、ユーザのために表示される。

上述したように、焦点アイテム２１４は、ＧＮＰ、ＣＰＩなどの経済パラメータであり得る。焦点アイテム２１４がこうした経済アイテムである場合、追加フィールド２１６、２１８、２２０のうちの１つは、その特定の経済パラメータによって大きな影響を受ける企業を表すアイテム２２２をリストし得る。例えば、追加フィールドは、特定の経済指標の変化を受けて株価が変化すると知られている企業のリストを含み得る。

このようにして、ユーザは、インタラクティブに、迅速にかつ明快に企業の供給連鎖を検索し、様々な当事者間の重要な相互依存関係および関係を見ることができる。例えば、ユーザは、３つ以上の派生物を上下に、または供給網全体を移動し、複数順序上流または下流の当事者に対する市場の動きの影響を認識し得る。図１３の例を参照すると、ユーザは、（フィールド２１６内の）企業ＤＤＤが、その収益の大きな部分をＡＢＣ Ｃｏｒｐ．（焦点アイテム２１４）から得ていることを迅速に認識し得る。従って、ＡＢＣ Ｃｏｒｐ．が倒産することを発表することがあれば、ユーザは、企業ＤＤＤの継続した収益の流れが損なわれ得ることを直ちに知る。これは、本明細書で述べたインタラクティブなユーザ・インターフェースを使用して認識され得る、投資家にとって極めて重要なタイプの情報の一例を示しているにすぎない。

インタラクティブ・ユーザ・インターフェース２１０は、ウェブ環境内において、様々な実施形態で実装され得る。図１６は、様々な実施形態によるこうしたシステム２５０の図である。ユーザは、ウェブ・ページを表示するためのブラウザ・ソフトウェア２５３を含み得るクライアント装置２５２上で、インターフェース２１０を表示することができる
。クライアント装置２５２は、例えばポータブル・コンピュータ（ＰＣ：ｐｏｒｔａｂｌｅ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ラップトップ・コンピュータ、ワークステーション、ウェブ対応電話など、ウェブ・ページを受信し、レンダリングし、表示することができる任意のタイプの装置であり得る。インタラクティブ・ユーザ・インターフェース２１０は、ネットワーク２５６を介してホスト・コンピューティング装置２５４（本明細書では以下「ホスト」と称する）からクライアント装置２５２に提供されるウェブ・ページの一部であり得る。図１６では単一の装置として示されているが、一連のネットワーク・コンピューティング装置として実装され得るホスト２５４は、データベース２５８内に格納されたデータに基づいてインターフェース２１０のウェブ・ページを生成するためのサーバ２５５を含み得る。サーバ２５５は、ネットワーク２５６を介してクライアント装置２５２に、生成されたウェブ・ページを提供し得る。

様々な実施形態によれば、データベース２５８は、タグ付けされており、また但し株式公開および株式非公開企業の多数のアナリスト・モデルから抽出されたモデル・データを含み得る。このデータを処理して、インタラクティブ・インターフェース２１０上に表示される顧客−納入業者関係などを収集することができる。データベース２５８は、ＸＢＲＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ Ｌａｎｇｕａｇｅ：拡張可能なビジネス報告言語）を使用し得る。そのデータもまた、妥当性が検査され得る。更に、他のソースからのデータが、データベース２５８内に含められ得る。こうした追加のソースは、ＳＥＣデータ（Ｅｄｇａｒ Ｏｎｌｉｎｅデータなど）、および加入データ・サービスからのデータを含む。こうした追加のデータ・ソースからのデータもまた、妥当性が検査され得る。

上述したように、ユーザは、焦点アイテム２１４（図１３参照）を入力することができ、あるいは検索問合せ、または産業部門関連のフォルダの階層のドリルダウンに応答して、焦点アイテムを選択し得る。図１７に、本発明の様々な実施形態による、焦点アイテム２１４（図１３参照）を入力するためのインタラクティブなユーザ・インターフェース２７０を示す。図１７に示す例では、ユーザは、焦点アイテム入力フィールド２７２に、焦点アイテム２１４のティッカー・シンボルまたは経済指標の略号を入力することができる。あるいは、ユーザは、部門フォルダ２７４をドリルダウンして、焦点アイテム２１４を入力することもできる。焦点アイテムが選択されると、図１３に示すようなインタラクティブなユーザ・インターフェースが、ユーザのために表示され得る。

図１６に戻って参照すると、ホスト２５４は、アラート・エンジン２８０およびフィルタ２８２をも含み得る。アラート・エンジン２８０およびフィルタ２８２は、例えば従来型またはオブジェクト指向技術を使用したＪａｖａ（登録商標）、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃなどの任意のタイプの適切なコンピュータ命令タイプを使用して、ホスト２５４のプロセッサ（図示せず）によって実行されるソフトウェア・コードとして実装され得る。そのソフトウェア・コードは、一連の命令またはコマンドとして、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）などのコンピュータ読取り可能媒体、ハード・ドライブやフロッピー（登録商標）・ディスクなどの磁気媒体、またはＣＤ−ＲＯＭなどの光媒体内に格納され得る。

アラート・エンジン２８０は、アプリケーション（図示せず）によって生成されたアラートを受信し得る。このアラートは、何らかのタイプの所定のイベントが発生したことを示すメッセージであり得る。ユーザは、クライアント装置２５２を介して、生成されるアラートのタイプを確立する基準を設定し得る。例えば、ユーザは、ある取引日の間に特定の企業の株価が５％より多く変更する場合にアラートが生成されるように基準を設定し得る。アラート・エンジン８０は、生成されたアラートを受信し、適切なユーザにそれをルーティングし得る。アラートには、例えば、ネットワーク２５６を介してユーザのクライ
アント装置２５２に送信されるメッセージが含まれ得る。

フィルタ２８２は、データ２５８から、インタラクティブ表示画面２１０上に表示されるデータをフィルタリングし得る。例えば、図１３を参照すると、フィールド２１６は、焦点企業（焦点アイテム２１４）への売上によって収益を受け取る企業のリストを含む。焦点企業から収益を受け取ると知られている、データベース２５８内のあらゆる企業をリストするのではなく、フィルタ２８２は、焦点企業からその収益の閾値パーセンテージ（１％、２％、５％など）より少なく受け取るすべての企業をフィルタリングして除去し得る。同様に、フィルタ２８２は、焦点企業がその収益の閾値パーセンテージより少なく受け取る、顧客フィールド２２０の企業をフィルタリングして除去し得る。様々な実施形態によれば、ユーザは、閾値パーセンテージを選択することができ、またはホスト２５４の管理者は、閾値を設定し得る。

本発明の様々な実施形態は、インタラクティブなユーザ・インターフェース内でユーザにデータを提示する方法をも対象とする。この方法は、図１３に示すようなインタラクティブ・ユーザ・インターフェース２１０を含む第１のぺージを表示することを含み得る。そのページは、ホスト２５４のサーバ２５５によってユーザ・クライアント装置２５２に提供される（図１６参照）ドキュメントの一部となり得る。この方法は、フィールド２１６、２１８、２２０のうちの何れかに含まれるハイパーリンクのうちの１つがユーザによってアクティブ化されるときにユーザに第２のページを表示することをも含み得る。第２ページで、アクティブ化されたハイパーリンクに対応するアイテムは、図１４に示すように、フィールド２１２内の新しい焦点アイテム２１４になり得る。従って、フィールド２１６、２１８、２２０は、新しい焦点アイテム２１４に関連するアイテムをリストし得る。更に、第２ページ内のフィールド２１６、２１８、２２０内のアイテムもまた、第１ページと同様に、関連するハイパーリンクおよびマウスオーバを含み得る。ユーザは、このプロセスを連続的に繰り返し、新しい焦点アイテムになる異なるアイテム（企業または経済指標など）を選択することによって、供給連鎖をインタラクティブに検索することができる。

本発明の様々な実施形態によるプロセスの図である。 本発明の様々な実施形態による、図１のプロセスで使用される調査を示す図である。 本発明の他の実施形態によるプロセスの図である。 本発明の他の実施形態によるプロセスの図である。 本発明の様々な実施形態による、図３ａおよび３ｂのプロセスで使用される調査を示す図である。 本発明の様々な実施形態による、図３ａおよび３ｂのプロセスで使用される調査を示す図である。 本発明の様々な実施形態による、図３ａおよび３ｂのプロセスで使用される調査を示す図である。 本発明の様々な実施形態による、図３ａおよび３ｂのプロセスで使用される調査を示す図である。 本発明の様々な実施形態によるシステムの図である。 本発明の様々な実施形態によるシステムの図である。 本発明の様々な実施形態によるシステムの図である。 本発明の様々な実施形態による採点シナリオの図である。 本発明の様々な実施形態によるリソース・マッチング・モジュールのプロセス・フロー図である。 本発明の様々な実施形態によるリソース・マッチング・モジュールのプロセス・フロー図である。 本発明の様々な実施形態によるユーザ・インターフェースによって生成されたスクリーン・ショットの図である。 本発明の様々な実施形態によるユーザ・インターフェースによって生成されたスクリーン・ショットの図である。 本発明の様々な実施形態によるインタラクティブなユーザ・インターフェースの図である。 本発明の様々な実施形態によるインタラクティブなユーザ・インターフェースの図である。 本発明の様々な実施形態によるインタラクティブなユーザ・インターフェースの図である。 本発明の様々な実施形態によるシステムの図である。 本発明の様々な実施形態によるインタラクティブなユーザ・インターフェースの図である。

１２ 調査
６０ システム
６２ コンピューティング装置
６４ 活動ベース・コスト計算モジュール
６６ データベース
７０ 顧客接触トラッキング・システム
７２ 電子メール・メータ
７４ 電話トラッキング・システム
７６ 会議トラッキング・システム
７８ 電子メーリング・ラベル・システム
８０ カレンダー・トラッキング・システム
１０７ 予想データ・データベース
１０８ 入力装置
１０９ 出力装置
１１０ システム
１１２ コンピュータ装置
１１３ 予想モジュール
１１４ 取引先採点モジュール
１１６ リソース・マッチング・モジュール
１１７ ユーザ・インターフェース
１１８ 取引先属性データベース
１１９ リソース容量データベース
１２０ 採点シナリオ
１２２ カテゴリ
１２４ 属性
１７０ スクリーン・ショット
１７２ フィールド
１７４ フィールド
１７６ フィールド
１８０ スクリーン・ショット
１８２ フィールド
２１０ ユーザ・インターフェース／表示画面
２１２ フィールド
２１４ アイテム
２１６ 追加フィールド
２１８ 追加フィールド
２２０ 追加フィールド
２２２ アイテム
２２５ キー
２３０ 表示
２３８ 表示ウィンドウ
２５２ クライアント装置
２５３ ブラウザ・ソフトウェア
２５４ ホスト・コンピューティング装置
２５５ サーバ
２５６ ネットワーク
２５８ データベース
２７０ ユーザ・インターフェース
２７２ 焦点アイテム入力フィールド
２７３ アクティブ化ボタン
２７４ 部門フォルダ
２８０ アラート・エンジン
２８２ フィルタ

Claims (14)

1. ユーザにインタラクティブ・ユーザ・インターフェースを提供するためのシステムであって、
   ネットワークを介して、前記インタラクティブ・ユーザ・インターフェースを含むドキュメントを生成して前記ユーザに提供するようにプログラムされたサーバであって、前記インタラクティブ・ユーザ・インターフェースが、
   焦点企業の識別子をリストする第１のフィールドと、
   収入の閾値パーセンテージを前記焦点企業から受け取る、前記焦点企業の納入業者であることを識別する納入企業の識別子をリストする第２のフィールドであって、前記納入企業の識別子の幾つかはハイパーリンクを含んでおり、前記ユーザによってアクティブ化されたときに、当該アクティブ化されたハイパーリンクに対応する企業に前記第１フィールド内にリストされる新たな焦点企業となるようにさせ、前記第２フィールドが該新たな焦点企業の納入業者であることを識別する納入業者の識別子をリストするように遷移して、前記収入の閾値パーセンテージを前記新たな焦点企業から受け取る第２のフィールドと、
   を含む、サーバと、
   前記サーバと通信するデータベースであって、企業に関するデータを格納するためのデータベースと、
   を備えており、前記サーバが、前記データベースに格納されたデータにアクセスして、
   前記焦点企業の納入業者となる企業を決定して前記収益の閾値パーセンテージを前記焦点企業から受け取り、及び
   前記新たな焦点企業の納入業者となる企業を決定して前記収入の閾値パーセンテージを前記新たな焦点企業から受け取る、
   ようにプログラムされる、
   システム。
2. 請求項１に記載のシステムであって、前記データベースと通信するアラート・エンジンであって、前記ネットワークを介して前記ユーザにアラート・メッセージを送信するためのアラート・エンジンを、更に備えるシステム。
3. 請求項１から請求項２の何れか１項に記載のシステムであって、前記第２フィールド内の前記納入企業の識別子の幾つかが、前記焦点企業に関連した表示を含む、システム。
4. 請求項３に記載のシステムであって、前記表示が、前記焦点企業に関連したグラフィカル表現および色分け表現のうちの少なくとも１つを含む、システム。
5. 請求項１から請求項４の何れか１項に記載のシステムであって、前記焦点企業の識別子が、前記焦点企業の株式取引のティッカー・シンボルを含む、システム。
6. 請求項１に記載のシステムであって、前記納入企業が、前記焦点企業への売上を通じて前記収益の閾値パーセンテージを受け取る、システム。
7. 請求項１に記載のシステムであって、前記インタラクティブ・ユーザ・インターフェースが、前記焦点企業の顧客であることを識別する顧客企業の識別子をリストする第３のフィールドを含む、システム。
8. 請求項７に記載のシステムであって、前記第３のインターフェースにおいてリストされた前記顧客企業は、前記焦点企業がその収益の閾値パーセンテージを受け取る受取元の企業である、システム。
9. 請求項７に記載のシステムであって、前記インタラクティブ・ユーザ・インターフェースが、前記焦点企業の競合相手を識別する競合企業の識別子をリストする、第４のフィールドを含む、システム。
10. 請求項３に記載のシステムであって、前記納入企業の幾つかについて前記リストすることが関連するマウスオーバを含み、十分な時間の間にユーザが前記第２フィールド内の前記納入企業のアイテムの近くにカーソルを維持する際に、前記リストすることに関する追加の情報を前記ユーザに提示する、システム。
11. 請求項３に記載のシステムであって、
    前記焦点企業が、企業の識別子および経済指標の識別子のうちの１つを含み、
    前記第２のフィールドが、
    前記焦点企業が企業についての識別子である場合は、前記焦点企業の顧客、納入業者および競合相手からなるグループから選択される企業を識別するアイテムのリストを、
    前記焦点企業が経済指標の識別子である場合は、前記経済指標の変化に伴って株価が変化すると知られている企業を識別するアイテムのリストを含む、システム。
12. 請求項１から請求項１１の何れか１項に記載のシステムであって、前記ドキュメントは更に、ユーザが新しい焦点企業の識別子を入力することができる焦点企業入力フィールドを含む、システム。
13. ユーザにインタラクティブ・ユーザ・インターフェースを提供するためのシステムであって、
    ネットワークを介して、前記インタラクティブ・ユーザ・インターフェースを含むドキュメントを生成して前記ユーザに提供するようにプログラムされたサーバであって、前記インタラクティブ・ユーザ・インターフェースが、
    焦点企業の識別子をリストする第１のフィールドと、
    顧客企業の識別子をリストする第２のフィールドであって、前記焦点企業が収入の閾値パーセンテージを前記顧客企業のそれぞれから受け取り、前記顧客企業の識別子のうち幾つかはハイパーリンクを含んでおり、前記ユーザによってアクティブ化されたときに、当該アクティブ化されたハイパーリンクに対応する顧客企業に前記第１フィールド内にリストされた新たな焦点企業となるようにさせ、前記第２フィールドが、前記新たな焦点企業の顧客であることを識別する新たな顧客企業の識別子をリストするように遷移して、前記新たな焦点企業がその収入の閾値パーセンテージを前記新たな顧客企業のそれぞれから受け取る、第２のフィールドと、を含むサーバと、
    企業に関するデータを格納するために前記サーバと通信するデータベースと、
    を備えており、前記サーバが、前記データベースに格納されたデータにアクセスして、
    前記焦点企業の顧客となる企業を決定して、前記焦点企業がその収益の閾値パーセンテージを前記顧客企業のそれぞれから受け取り、及び
    前記新たな焦点企業の顧客となる新たな顧客企業を決定して、該新たな顧客企業がその収入の閾値パーセンテージを前記新たな顧客企業のそれぞれから受け取る、
    ようにプログラムされる、
    システム。
14. ユーザにインタラクティブ・ユーザ・インターフェースを提供するためのシステムであって、
    ネットワークを介して、前記インタラクティブ・ユーザ・インターフェースを含むドキュメントを生成して前記ユーザに提供するようにプログラムされたサーバであって、前記インタラクティブ・ユーザ・インターフェースが、
    経済指標の識別子をリストする第１のフィールドと、
    前記経済指標の変化に伴って株価が変化すると知られている企業の識別子をリストする第２のフィールドであって、前記企業の識別子のうち幾つかはハイパーリンクを含んでおり、前記ユーザによってアクティブ化されたときに、当該アクティブ化されたハイパーリンクに対応する企業に前記第１フィールド内にリストされた焦点企業となるようにさせ、前記第２フィールドが、前記焦点企業の納入業者であることを識別する企業の識別子をリストするように遷移して、前記収入の閾値パーセンテージを前記焦点企業から受け取る、第２のフィールドと、を含むサーバと、
    企業に関するデータを格納するために前記サーバと通信するデータベースと、
    を備えており、前記サーバが、前記データベースに格納されたデータにアクセスして、
    前記経済指標の変化に伴って株価が変化すると知られている企業を決定し、及び
    前記焦点企業の納入業者となる企業を決定して前記収入の閾値パーセンテージを前記焦点企業から受け取る、
    ようにプログラムされる、
    システム。

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