JP2007183779A - 自動リコメンドシステム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者に予め別段で自分の関心をわざわざ登録してもらわなくても、利用者に適した情報を探して推奨できるようにする。
【解決手段】営業マンから営業情報が入力されたら、その営業情報のプロファイルを作成し、該プロファイルに含まれている営業カテゴリ及び営業ステータスに基づいて、蓄積済みの複数の営業情報プロファイルを絞り込む。絞り込まれた一以上の営業情報プロファイルの中から、作成された営業情報プロファイルに適合する営業情報プロファイルを検索し、その営業マンに推奨される上記検索された営業情報プロファイルを出力する。
【選択図】図３

Description

本発明は、ユーザに情報を推奨するためのコンピュータ技術に関する。

例えば、特許文献１に開示の情報推奨プログラムが知られている。この情報推奨プログラムは、キーワードとそのキーワード値とを含む利用者プロファイルと、キーワードとそのキーワード値とを含む情報プロファイルとに基づいて、推薦情報とする情報を抽出することができる。

特開２００５−１９６４１５号公報

例えば、商品或いはサービスを提供する企業において、商品或いはサービスの売込みを担当する従業員（以下、営業マン）が、自分がした営業活動に関する情報（以下、営業情報）を定期的又は不定期的に入力するようにすれば、記憶装置に、複数の営業マンによって入力された多くの営業情報が蓄積することができる。しかし、せっかく記憶装置に多くの営業情報が蓄積されたとしても、活用されることがなければ、記憶資源の無駄になってしまう。

そこで、記憶装置に蓄積された営業情報の有効活用を図る方法として、各営業マンが、記憶装置から所望の営業情報を取得する方法が考えられる。

しかし、一般に、営業マンは、商品或いはサービスの売込みという本来の業務に追われ、時間的なゆとりが少ない。このため、営業マンにとっては、営業情報を入力するだけでも大変な作業である。また、営業マンの関心（例えば、ニーズ、興味或いは嗜好など）に合う営業情報を取得するためには、ノウハウが必要であるケースや、長い時間がかかるケースが有り得る。これでは、営業マンは、わざわざ忙しい時間を割いて営業情報を入力するという作業を行わなくなってしまう。

これを解決するための方法として、例えば、営業マンが自分の関心に関する情報（以下、営業マン関心情報）を予め登録しておき、いわゆるプロファイルマッチングにより、営業マン関心情報に合致する営業情報を推奨情報として提供してもらう方法が考え得る。しかし、この方法では、営業マンは、別段で、営業マン関心情報をわざわざ入力する必要があるので、営業マンにとって使い勝手が良いとは言えない。

これは、企業における営業活動に限らず、他の種々の活動でも生じ得る問題である。

従って、本発明の目的は、利用者に予め別段で自分の関心をわざわざ登録してもらわなくても、利用者に適した情報を探して推奨できるようにすることにある。

本発明の他の目的は、後の説明から明らかになるであろう。

本発明の一つの側面に従う自動リコメンドシステムは、利用者に関連する電子的なプロファイルに含まれているカテゴリ及びステータスのうちの少なくとも一つに基づいて、カテゴリ及びステータスのうちの少なくとも一つを含んだ情報プロファイルを複数個記憶した記憶資源から、検索対象とする情報プロファイルを絞り込む手段と、絞り込まれた一以上の情報プロファイルの中から、前記電子的なプロファイルに適合する情報プロファイルを検索する手段と、前記利用者に推奨される前記検索された情報プロファイルを出力する手段とを備える。

第一の実施態様では、自動リコメンドシステムは、利用者から入力された情報を基に該情報の情報プロファイルを作成する手段と、前記作成された情報プロファイルを前記記憶資源内の複数の情報プロファイルに追加する手段とを更に備えることができる。この場合、前記電子的なプロファイルは、前記複数の情報プロファイルに新たに追加されることになる前記作成された情報プロファイルである。

第二の実施態様では、前記第一の実施態様において、前記情報プロファイルには、カテゴリ及びステータスの両方が含まれている。前記絞り込む手段は、前記作成された情報プロファイルのカテゴリを基に、前記複数の情報プロファイルを絞り込み、前記作成された情報プロファイルのステータスを基に、前記絞り込まれた二以上の情報プロファイルを更に絞り込むことができる。この場合、前記検索する手段は、更に絞り込まれた一以上の情報プロファイルの中から、前記作成された情報プロファイルに適合する情報プロファイルを検索することができる。

第三の実施態様では、前記第一の実施態様において、前記検索する手段は、ステータスの遷移順序を表す情報であるステータス遷移情報を用いて、前記電子的なプロファイルに含まれているステータスの次の遷移順番であるステータスを有した情報プロファイルを検索することができる。

第四の実施態様では、前記検索する手段は、前記作成された情報プロファイルに含まれるステータスの次のステータスを含んだ情報プロファイルが追加されない場合、前記次のステータスの前のステータスを含んだ他の情報プロファイルを検索することができる。

第五の実施態様では、前記第一の実施態様において、前記作成する手段は、前記利用者から情報の入力及び該入力された情報の登録を受付ける受付画面を介して、情報が入力され所定の登録操作がされたら、該入力された情報のプロファイルを作成することができる。該情報プロファイルが作成されたら、前記絞り込む手段が実行され、絞り込みが終了したら、前記検索する手段が実行され、検索されたら、前記出力する手段が実行される。

第六の実施態様では、前記電子的なプロファイルは、前記利用者のプロファイルである。前記利用者のプロファイルには、少なくとも一つのカテゴリと各カテゴリのスコアとが含まれている。前記出力される情報プロファイルの数は所定数に定められている。前記絞り込む手段は、前記スコアの高いカテゴリを優先的に用いて前記複数の情報プロファイルを絞り込むことができる。

第七の実施態様では、前記第六の実施態様において、前記利用者のプロファイルには、少なくとも一つのキーワードと各キーワードのスコアとが含まれている。前記検索する手段は、前記スコアの高いキーワードを優先的に用いて前記適合する情報プロファイルを検索することができる。自動リコメンドシステムは、前記利用者により入力或いは閲覧された情報の情報プロファイルに含まれているキーワードを用いて、前記利用者のプロファイルを更新する手段を更に備えることができる。

第八の実施態様では、前記第一又は第七の実施態様において、各情報プロファイル又は利用者プロファイルには、少なくとも一つのキーワードと各キーワードのスコアとが含まれている。前記検索する手段は、前記スコアの高いキーワードを優先的に用いて前記適合する情報プロファイルを検索する。前記作成する手段は、言葉と別の言葉の対応関係が記録された辞書データを用いて、前記情報に含まれている第一と第二のキーワードが実質的に同じ意味のキーワードであるか否かを判別し、実質的に同じ意味のキーワードであれば、前記第一と第二のキーワードの一方のキーワードを前記作成した情報プロファイル又は前記更新する利用者プロファイルに含め、他方のキーワードを該情報プロファイル又は該利用者プロファイルに含めず、前記含めた一方のキーワードのスコアを通常より高くすることができる。

第九の実施態様では、前記絞り込む手段は、排他するよう設定されているカテゴリを含んだ情報プロファイルを、絞り込まれる一以上の情報プロファイルに入らないよう排他することができる。

本発明の別の側面に従う自動リコメンドシステムは、記憶資源に蓄積されている複数の情報プロファイルに新たに追加されることになる情報プロファイルであって、利用者から入力された情報のプロファイルを作成する手段と、前記作成された情報プロファイルに適合する情報プロファイルを前記複数の情報プロファイルの中から検索する手段と、前記利用者に推奨される前記検索された情報プロファイルを出力する手段とを備える。

前述した自動リコメンドシステムの各手段は、ハードウェア（例えば回路）、コンピュータプログラム、或いはそれらの組み合わせ（例えば、コンピュータプログラムを読み込んで実行する一又は複数のＣＰＵ）によって実現することもできる。各コンピュータプログラムは、コンピュータマシンに備えられる記憶資源（例えばメモリ）から読み込むことができる。その記憶資源には、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の記録媒体を介してインストールすることもできるし、インターネットやＬＡＮ等の通信ネットワークを介してダウンロードすることもできる。

本発明によれば、利用者に予め別段で自分の関心をわざわざ登録してもらわなくても、利用者にとっての推奨情報を提供することができる。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。なお、以下の説明では、利用者を、商品或いはサービスの売込みを担当する者（以下、営業マン）とする。

図１は、本発明の一実施形態に係る自動リコメンドシステムを備えたシステム全体の構成例を示す。

この実施形態に係るシステムは、クライアントサーバシステムである。通信ネットワーク（例えばインターネット又はイントラネット）３を介してクライアント及びサーバが情報を送受信することができる。

クライアントは、営業マンが使用する情報処理端末（以下、営業マン端末）１である。営業マン端末１は、据置型或いはモバイル型のパーソナルコンピュータ、携帯電話機或いはＰＤＡなど、通信機能を備えた種々の装置を採用することができる。

サーバは、既存ＷＥＢサーバ５、既存メールサーバ７、既存ＤＢサーバ９及び自動リコメンドシステム４を備えたサーバシステム２とすることができる。既存ＷＥＢサーバ５及び既存メールサーバ７は、通信ネットワーク３と、別の通信ネットワーク（例えばＬＡＮ（Local Area Network））６に接続することができる。既存ＤＢサーバ９や自動リコメンドシステム４は、別の通信ネットワーク６に接続することができる。なお、「既存」というのは、サーバシステム２が自動リコメンドサービスを提供することができるようになる前から存在するという意味であり、既存ＷＥＢサーバ５及び既存メールサーバ７は、いわゆる一般的なＷＥＢサーバ及びメールサーバであるとすることができる。「既存」という言葉を用いたのは、既にＷＥＢサーバ及びメールサーバが存在するサーバシステムでも自動リコメンドシステム４を導入することができる、言い換えれば、既存のサーバシステムを大きく設計変更することなく自動リコメンドを行えるサーバシステム２を構築することができるためである。勿論、既存のサーバを除去し、自動リコメンドを行える新たなサーバを導入してもよい。要するに、サーバシステム２の構成としては、種々の構成を採用することができる。

既存ＤＢサーバ９には、営業情報マスタ１１と営業マンマスタ１３とが備えられる。営業情報マスタ１１には、営業情報プロファイルの元となる営業情報が存在する。営業マンマスタ１３には、営業マンプロファイルの元となる営業マン情報（例えば営業マンＩＤ及び営業マン氏名を含んだ情報）が存在する。

自動リコメンドシステム４も、種々の構成を採用することができる。本実施形態では、自動リコメンドシステム４は、自動リコメンドシステムＷＥＢ画面用ＡＰサーバ（以下、ＷＥＢ用リコメンドサーバ）１５と、自動リコメンドシステムメール用ＡＰサーバ（以下、メール用リコメンドサーバ）１７と、自動リコメンドシステムＤＢサーバ（以下、リコメンドＤＢサーバ）１９とを備える。各サーバ１５、１７及び１９は、上述の別の通信ネットワーク６に接続することができる。なお、「ＡＰ」というのは、アプリケーションの略であり、「ＤＢ」というのは、データベースの略である。

ＷＥＢ用リコメンドサーバ１５は、Ａパターンリコメンド部３１と、Ｂパターンリコメンド部３３と、リコメンド制御部３５とを備える。メール用リコメンドサーバ１７は、Ｂパターンリコメンド部４３を備える。リコメンドＤＢサーバ１９は、プロファイル作成／更新部５１と、営業情報プロファイルＤＢ２１と、営業マンプロファイルＤＢ２３と、リコメンド補助情報２５と、辞書データ２７とを備える。上述した各部３１、３３、３５、４３及び５１は、コンピュータプログラムである。従って、図示していないが、各サーバ１５、１７及び１９には、ハードウェア資源として、ＣＰＵや記憶資源（例えばメモリ及び／又は補助記憶装置）が備えられる。記憶資源に、上述した部３１、３３、３５、４３及び５１のうちの少なくとも一つ、或いは、ＤＢ２１及び２３、リコメンド補助情報２５及び辞書データ２７を記憶させることができる。ＣＰＵが、記憶資源から、各部３１、３３、３５、４３或いは５１を読み込んで実行することができる。部３１、３３、３５、４３或いは５１が読み込まれて実行されることにより行われる処理の主体はＣＰＵであるが、以下、説明を分かり易くするために、そのような処理の主体を部３１、３３、３５、４３或いは５１とする。

Ａパターンリコメンド部３１は、Ａパターンの自動リコメンド処理を実行することができる。Ａパターンの自動リコメンド処理とは、営業マンから入力された新しい営業情報（例えば最新の電子的な業務日報）のプロファイルにマッチングする営業情報プロファイルを、過去に蓄積された営業情報プロファイル群の中から探して提供する処理である。Ａパターンの自動リコメンド処理は、例えば、営業マンが現在担当している業務案件（例えば、××会社への○○サービスの導入の売込み）に対して参考になると思われる営業情報プロファイルを提供するのに適した処理である。Ａパターンの自動リコメンド処理の流れの概要を図３に示し、その流れの詳細を図４に示している。

Ｂパターンリコメンド部３３、４３は、Ｂパターンの自動リコメンド処理を実行することができる。Ｂパターンの自動リコメンド処理とは、営業マンに関する情報のプロファイル（以下、営業マンプロファイル）にマッチングする営業情報プロファイルを、過去に蓄積された営業情報プロファイル群の中から探して提供する処理である。Ｂパターンの自動リコメンド処理は、例えば、営業マンの業務傾向に対して参考になると思われる営業情報プロファイルを提供するのに適した処理である。Ｂパターンの自動リコメンド処理の流れの概要を図７に示し、その流れの詳細を図８に示している。

リコメンド制御部３５は、Ａパターンリコメンド部３１とＢパターンリコメンド部３３のどちらを実行させるかの制御や、Ａパターンリコメンド部３１やＢパターンリコメンド部３３が行わない種々の処理を実行することができる。具体的には、例えば、リコメンド制御部３５は、営業マン端末１から新たに営業情報の登録が行われた場合には、Ａパターンリコメンド部３１を実行させ、営業マン端末１にトップページを提供する場合には、Ｂパターンリコメンド部３３を実行させる。

プロファイル作成／更新部５１は、営業マン端末１からの営業情報のプロファイルを作成して営業情報プロファイルＤＢ２１に格納したり、営業マンの業務傾向（例えば、どの営業マンがどんな営業情報を取得したか）に応じてその営業マンの営業マンプロファイルを更新したりすることができる。営業情報プロファイルは、例えば、営業情報からキーワードを抽出しそのキーワードのスコアを算出するなどをすることにより作成することができる。

営業情報プロファイルＤＢ２１は、複数の営業情報プロファイルで構成される。具体的には、例えば、営業情報プロファイルＤＢ２１には、図２Ａに例示する営業情報プロファイル基本テーブル７１と、図２Ｂに例示する営業情報プロファイルキーワードテーブル７３とが含まれる。

営業情報プロファイル基本テーブル７１には、各営業情報毎に１つのレコードが存在する。各レコードには、営業情報ＩＤ（営業情報の識別子）、顧客名（売り込み先の顧客の名前）、ケース名（案件の名前）、営業ステータス（営業活動におけるステータス、例えば、見積もり、発注など）及び営業カテゴリ（現在の営業活動が属するカテゴリ、例えば、部署など）が登録される。

営業情報プロファイルキーワードテーブル７３には、各営業情報毎に１以上のレコードが存在する。各レコードには、そのレコードが対応する営業情報ＩＤと、キーワードと、そのキーワードのスコアとが登録される。

本実施形態で言う営業情報プロファイルとは、営業情報に対応した、営業情報プロファイル基本テーブル７１の一レコード上の情報と、営業情報プロファイルキーワードテーブル７３の一以上のレコード上の情報とで構成される。

営業マンプロファイルＤＢ２３は、複数の営業マンプロファイルで構成される。具体的には、例えば、営業マンプロファイルＤＢ２３には、図２Ｃに例示する営業マンプロファイル基本テーブル７５と、図２Ｄに例示する営業マンプロファイルキーワードテーブル７７と、図２Ｅに例示する営業マンプロファイルカテゴリテーブル７９とが含まれる。

営業マンプロファイル基本テーブル７５には、各営業マンに１つのレコードが存在する。各レコードには、営業マンＩＤ（営業マンの識別子）及び営業マン氏名が登録される。

営業マンプロファイルキーワードテーブル７７には、各営業マンに１以上のレコードが存在する。各レコードには、そのレコードが対応する営業マンＩＤと、キーワードと、そのキーワードのスコアとが登録される。

営業マンプロファイルカテゴリテーブル７９には、各営業マンに１以上のレコードが存在する。各レコードには、そのレコードが対応する営業マンＩＤと、営業カテゴリと、その営業カテゴリのスコアとが登録される。営業カテゴリ（例えば部署）及びスコアは、営業マンによって別段で入力されても良いが、営業マンに関する属性が記録された別の情報（例えば営業マンの電子的な名簿）を基に自動的に付与することができる。

本実施形態で言う営業マンプロファイルとは、営業マンに対応した、営業マンプロファイル基本テーブル７５の一レコード上の情報と、営業マンプロファイルキーワードテーブル７７の一以上のレコード上の情報と、営業マンプロファイルカテゴリテーブル７９の一以上のレコード上の情報とで構成される。

以上、種々のテーブル７１、７３、７５、７７及び７９について説明したが、各種テーブルに登録される情報項目は、これに限られず、他の種々の項目が採用されてもよい。

再び図１を参照する。リコメンド補助情報２５は、リコメンド部３１或いは３３により行われる自動リコメンド処理を補助するための情報である。リコメンド補助情報２５には、具体的には、例えば、各営業カテゴリと他の営業カテゴリの関連性を表す情報（例えば、関連の有無、或いは関連の深さを表す数値）や、営業カテゴリ別の営業ステータスの遷移順序を表す情報などが含まれる。

辞書データ２７は、例えば、電子的な国語辞典、類義語辞典、英和辞典或いは和英辞典等であり、営業情報に含まれている実質的に同じ意味のキーワードを見つけるために用いられるデータである。換言すれば、辞書データ２７は、営業情報から抽出したキーワードに正確なスコアを付与するために用いられるデータである。具体的には、例えば、営業情報からキーワードを抽出する際に、辞書データ２７を用いて、その営業情報に含まれている第一と第二のキーワードが実質的に同じ意味のキーワードであるか否かを判別し、実質的に同じ意味のキーワードであれば、第一と第二のキーワードの一方を営業情報プロファイルや営業マンプロファイルに含め、他方のキーワードをその営業情報プロファイルや利用者プロファイルに含めず、含めた一方のキーワードのスコアを通常より高くする。より具体的には、例えば、営業情報から抽出されたキーワードに「デスク」と「机」があった場合、辞書データ２７が用いられないと、別々にスコアが付与されるが、辞書データ２７が用いられれば、キーワード「デスク」がキーワード「机」に変換され、キーワード「机」のスコアを、別々にスコアが付与された場合の２倍の値とすることができる。

以下、Ａパターンの自動リコメンド処理の流れについて説明する。

図３は、Ａパターンの自動リコメンド処理の流れの一例の概要を示す。

ＡパターンやＢパターンの自動リコメンド処理で用いられる営業情報プロファイルの準備が行われる（ステップＳ１００）。具体的には、例えば、リコメンドＤＢサーバ１９内のプロファイル作成／更新部５１が、バッチ処理で、既存ＤＢサーバ９内の営業情報マスタ１１から各営業情報６３を読出し、辞書データ２７を用いて、読み出した営業情報６３のプロファイルを作成し、作成した営業情報プロファイルを営業情報プロファイルＤＢ２１に格納する。これにより、営業情報プロファイルＤＢ２１に、蓄積される営業情報プロファイルの数が増える。なお、営業情報プロファイルの作成の際には、営業情報からキーワードが抽出され、抽出されたキーワードにスコアが付与されるが、付与されるスコア値は、所定の方法（例えば標準的な営業情報との比較）により決定される。

営業マン端末１がサーバシステム２にアクセスし所定の操作を行った場合、既存ＷＥＢサーバ５或いはＷＥＢ用リコメンドサーバ１５が、図５に例示するような営業日報入力画面７１を、アクセス元の営業マン端末１に提供する。営業マンは、自分が現在担当している案件の営業情報を入力する。具体的には、例えば、営業マンは、営業マン端末１に表示された営業日報入力画面７１に用意されている所定の項目毎に営業情報要素（営業日報要素）を入力し、全ての項目について営業情報要素の入力が完了したならば、所定の登録操作を行う（例えば登録ボタンを押す）（Ｓ１１０）。なお、入力されるべき項目には、営業情報プロファイルに含まれる顧客名、案件名及びステータスが含まれる。また、営業情報プロファイルに含まれる営業カテゴリは、例えば、ＷＥＢページ上で営業カテゴリの選択を受け付け、営業カテゴリが選択された後に上記のような営業日報入力画面７１が表示されるようになっている場合には、その選択された営業カテゴリとすることができる。営業日報入力画面７１を介して入力された営業情報（営業情報要素の集合）は、例えば、テキストデータである。本実施形態では、いわゆるテキストマイニングにより、営業情報プロファイルの作成や、プロファイルマッチングが行われる。

入力された営業情報（営業日報）のプロファイルが、辞書データ２７を用いて作成される（Ｓ１２０）。なお、その辞書データ２７は、リコメンドＤＢサーバ１９だけでなくＷＥＢ用リコメンドサーバ１５にも用意されていても良いし、任意のタイミングで、リコメンドＤＢサーバ１９から読み出されたものであっても良い。また、このＳ１２０は、例えば、プロファイル作成／更新部５１又はＡパターンリコメンド部３１が行うことができる。

例えば、営業情報入力画面７１が表示されてから所定の登録操作が行われるまでの或るタイミング（例えば、営業情報の入力を受けたときに）、リコメンド制御部３５によって、Ａパターンリコメンド部３１が起動させられる。Ａパターンリコメンド部３１は、作成された営業情報プロファイルに含まれている要素（例えば、後述するように営業カテゴリや営業ステータス）を用いて、営業情報プロファイルＤＢ２１中の複数の営業情報プロファイルを絞り込む（Ｓ１３０）。作成された営業情報プロファイルは、営業情報プロファイルＤＢ２１に新たに追加されることになるが、その前に、Ｓ１３０の絞込み処理が行われる。或いは、例えば、Ａパターンリコメンド部３１は、作成された営業情報プロファイルが営業情報プロファイルＤＢ２１に蓄積された後に、Ｓ１３０の絞込みを行い、その際、その蓄積された営業情報プロファイルが絞込みされた一以上の営業情報プロファイルに含まれないようにすることができる。これらは、営業マンが入力したばかりの営業情報のプロファイルが推奨の営業情報プロファイルとして検索されてしまわないようにするためである。

Ａパターンリコメンド部３１は、Ｓ１２０で作成された営業情報プロファイルと、絞り込まれた一以上の営業情報プロファイルとのプロファイルマッチングを行う、すなわち、絞り込まれた一以上の営業情報プロファイルの中から、Ｓ１２０で作成された営業情報プロファイルに適合する営業情報プロファイルを検索する（Ｓ１４０）。これにより、Ｓ１１０で営業情報を入力した営業マンに推奨の営業情報プロファイルであって、現在担当している案件の上記入力した営業情報に適した営業情報プロファイルが探し出される。

Ａパターンリコメンド部３１は、検索された営業情報プロファイルを既存ＷＥＢサーバ５に出力する（Ｓ１５０）。既存ＷＥＢサーバ５が、図５に例示するように、営業日報の登録の完了を報告する画面（以下、営業日報登録完了画面）７３に、受信した各営業情報プロファイルの全部又は一部を表示することができる。その際、営業情報プロファイルの元となった営業情報へのリンク（例えばＵＲＬ）又はそのリンクが埋め込まれたボタンも、表示することができる。これにより、営業マンは、自分の現在担当する案件で入力した営業情報（営業日報）に推奨の営業情報プロファイルを閲覧することができ、必要に応じて、その営業情報プロファイルの元となった詳細な営業情報も閲覧することができる。

図４は、Ａパターンのリコメンド処理の流れの一例の詳細を示す。

Ａパターンリコメンド部３１は、入力された営業情報から作成された営業情報プロファイルを取得する（Ｓ１２０）。

次に、Ｓ１３０が行われる。Ｓ１３０では、例えば、Ｓ１３１及びＳ１３２が行われる。

Ｓ１３１では、Ａパターンリコメンド部３１は、取得された営業情報プロファイルの営業カテゴリと、リコメンド補助情報２５とに基づいて、営業情報プロファイルＤＢ２１内の営業情報プロファイルの絞込みを行う。具体的には、例えば、Ａパターンリコメンド部３１は、リコメンド補助情報２５から、取得された営業情報プロファイルの営業カテゴリに関連する営業カテゴリを特定し、特定された営業カテゴリを有する営業情報プロファイルに絞り込む。なお、必ずしもリコメンド補助情報２５を用いなくても良く、例えば、取得された営業情報プロファイルの営業カテゴリと同一の営業カテゴリを有する営業情報プロファイルに絞り込まれてもよい。また、もし、リコメンド補助情報２５に、排他が設定されている営業カテゴリがある場合には、たとえ、その営業カテゴリが上記関連する営業カテゴリであっても、その営業カテゴリを有した営業情報プロファイルに絞り込まれないようにする。これにより、営業情報プロファイルの秘密性を高めることができる。なお、排他は、単に絞込みを許可するか否かというものだけでなく、どの営業カテゴリに対して排他とするかという詳細な制御ができるものであってもよい。

次のＳ１３２では、Ａパターンリコメンド部３１は、取得された営業情報プロファイルの営業カテゴリと、リコメンド補助情報２５とに基づいて、営業情報プロファイルＤＢ２１内の営業情報プロファイルの絞込みを行う。具体的には、例えば、Ａパターンリコメンド部３１は、リコメンド補助情報２５から、取得された営業情報プロファイルの営業ステータスの次の営業ステータスを特定し、Ｓ１３１で絞り込まれた営業情報プロファイルを、特定された営業ステータスを有する営業情報プロファイルに更に絞り込む。

次に、Ｓ１４０が行われる。Ｓ１４０では、例えば、Ｓ１４１〜Ｓ１４３が行われる。

Ｓ１４１では、Ａパターンリコメンド部３１は、Ｓ１２０で取得された営業情報プロファイルのキーワードをスコアの高い順に取り出す。キーワードは、営業情報プロファイルキーワードテーブル７３から取得される。取り出した一以上のキーワードは、メモリに記憶させることができる。

Ｓ１４２では、Ａパターンリコメンド部３１は、取り出されたキーワードを有する営業情報プロファイルを、Ｓ１３２で絞り込まれた営業情報プロファイルから探す。

Ｓ１４３では、Ａパターンリコメンド部３１は、取り出されたキーワードのスコア（以下、第一のスコア）と、探し出された営業情報プロファイルが有するそのキーワードのスコア（以下、第二のスコア）とに基づいて、適合スコアを求める。ここで言う適合スコアとは、第一のスコアと第二のスコアとの和とすることができるが、他の方法で算出された数値であっても良い。既に別にキーワードについて適合スコアが算出されている場合には、その適合スコアに、今回の適合スコアを反映（例えば加算）することができる。

Ａパターンリコメンド部３１は、Ｓ１４１で取得された各キーワードについてＳ１４２及びＳ１４３を行う。これにより、Ｓ１２０で取得された営業情報プロファイルを用いて探し出された各営業情報プロファイル毎の適合スコアが得られる。

Ａパターンリコメンド部３１は、適合スコアの高い順に営業情報プロファイルをソートし、ソートされた営業情報プロファイルを推奨の営業情報プロファイルとして出力する（Ｓ１５０）。これにより、例えば、図５に例示する営業日報登録完了画面７３において、上から下にかけて、適合スコアの高い順に、営業情報プロファイルの全部又は一部が表示される。なお、Ａパターンリコメンド部３１は、他の態様での出力、例えば、ソートされた営業情報プロファイル及び営業マンＩＤを既存メールサーバ７に出力することができる。これにより、その営業マンＩＤに対応したメールアドレスに、ソートされた営業情報プロファイルが記載された電子メールが、既存メールサーバ７から送信される。

以上が、Ａパターンの自動リコメンド処理の流れについての説明である。このＡパターンの自動リコメンド処理によれば、営業マンは、営業日報を入力したならば、その営業日報、すなわち、自分が現在担当している案件の進捗状況に適した営業情報プロファイルの提供を受けることができる。そのため、営業マンによる営業日報の入力、つまり、営業情報の新たな蓄積を促進することができる。つまり、営業マンにとっても営業情報の蓄積が求められる企業にとってもメリットがある。

次に、営業マンプロファイルの更新の流れを説明した上で、その営業マンプロファイルが用いられるＢパターンのリコメンド処理の流れについて説明する。

図６Ａは、営業マンプロファイルの更新の流れの一例を示す。

例えば、サーバシステム２に営業マンＩＤ及びパスワードを入力してログインした営業マンが、営業情報マスタ１１内の営業情報（或いは営業情報プロファイルＤＢ２１内の営業情報ファイル）に対して所定種類の操作を実行する（Ｓ２００）。所定の種類の操作とは、例えば、営業情報の入力或いは閲覧（換言すれば書込み或いは読出し）である。

プロファイル作成／更新部５１は、例えば、所定種類の操作が行われた営業情報の営業情報ＩＤを既存ＤＢサーバ９から受けることができる。プロファイル作成／更新部５１は、所定種類の操作が行われた営業情報のプロファイル（例えば、既存ＤＢサーバ９から受けた営業情報ＩＤに対応した営業情報プロファイル）を営業情報プロファイルＤＢ２１から取得する（Ｓ２１０）。また、プロファイル作成／更新部５１は、ログインした営業マンの営業マンＩＤに対応するレコードを営業マンプロファイルＤＢ２３から検索する（Ｓ２２０）。そして、プロファイル作成／更新部５１は、取得された営業情報プロファイルが有するキーワード及びそのスコアを、検索されたレコード（つまり営業マンの営業マンプロファイル）に反映する（Ｓ２３０）。

図６Ａでは、具体的には、例えば、図６Ｂに例示するようなことが行われる。すなわち、「ＩＴ」、「見積もり」及び「高い」というキーワードを有した営業情報プロファイルＡの元となった営業情報が或る営業マンに閲覧されたとする。その場合、その営業マンの営業マンプロファイルに、「ＩＴ」、「見積もり」及び「高い」というキーワードと各キーワードのスコアが記録される。次に、その営業マンが、「建築」及び「見積もり」というキーワードを有した営業情報プロファイルＢの元となった営業情報が閲覧したとする。その場合、「建築」というキーワード及びスコアが、新たに、その営業マンの営業マンプロファイルが追加される。また、「見積もり」というキーワードはその営業マンプロファイルに既に記録されているので、営業情報プロファイルＢのキーワード「見積もり」に対応したスコアが、営業マンプロファイルの「見積もり」に対応したスコアに反映（例えば加算）される。その結果、図６Ｂの一番下に記載の営業マンプロファイルとなる。

以上のように、営業マンの営業マンプロファイルが、その営業マンの動向に従って更新されていく。

Ｂパターンの自動リコメンド処理は、その営業マンプロファイルを用いて行われる。

図７は、Ｂパターンの自動リコメンド処理の流れの一例の概要を示す。

図３のＳ１００と同様の処理が行われる（Ｓ３００）。これにより、営業情報プロファイルＤＢ２１に、蓄積される営業情報プロファイルの数が増える。

Ｂパターンリコメンド部３３（或いは４３）が、或る営業マンプロファイル（例えば、ログインしている営業マンの営業マンＩＤ）を読み出す（Ｓ３１０）。Ｂパターンリコメンド部３３は、読み出された営業情報プロファイルに含まれている要素（例えば、後述するように営業カテゴリ）を用いて、営業情報プロファイルＤＢ２１中の複数の営業情報プロファイルを絞り込む（Ｓ３２０）。そして、Ｂパターンリコメンド部３３は、Ｓ３１０で読み出された営業マンプロファイルと、絞り込まれた一以上の営業情報プロファイルとのプロファイルマッチングを行う、すなわち、絞り込まれた一以上の営業情報プロファイルの中から、Ｓ３１０で読み出された営業マンプロファイルに適合する営業情報プロファイルを検索する（Ｓ３３０）。Ｂパターンリコメンド部３３は、検索された営業情報プロファイルを既存ＷＥＢサーバ５又は既存メールサーバ７に出力する（Ｓ３４０）。これにより、Ｓ３１０で読み出された営業マンプロファイルに対応した営業マンの営業マン端末１に、検索された営業情報プロファイルが提供される。

図８は、Ｂパターンの自動リコメンド処理の流れの一例の詳細を示す。

Ｂパターンリコメンド部３３（或いは４３）が、或る営業マンプロファイルを読み出す（Ｓ３１０）。そして、Ｂパターンリコメンド部３３は、読み出された営業マンプロファイルのスコアの高い営業カテゴリ（営業マンプロファイルカテゴリテーブル７９から特定される営業カテゴリ）と、リコメンド補助情報２５とに基づいて、営業情報プロファイルＤＢ２１内の営業情報プロファイルの絞込みを行う（Ｓ３２０）。この絞込みは、図４のＳ１３１と同様に行うことができる。

次に、Ｓ３３０が行われる。Ｓ３３では、例えば、Ｓ３３１〜Ｓ３３３が行われる。

Ｓ３３１では、Ｂパターンリコメンド部３３は、Ｓ３１０で読み出された営業マンプロファイルのキーワードをスコアの高い順に取り出す。キーワードは、営業マンプロファイルキーワードテーブル７７から取得される。取り出した一以上のキーワードは、メモリに記憶させることができる。

Ｓ３３２では、Ｂパターンリコメンド部３３は、取り出されたキーワードを有する営業情報プロファイルを、Ｓ３２０で絞り込まれた営業情報プロファイルから探す。

Ｓ３３３では、Ｂパターンリコメンド部３３は、取り出されたキーワードのスコア（以下、第三のスコア）と、探し出された営業情報プロファイルが有するそのキーワードのスコア（以下、第四のスコア）と、リコメンド補助情報２５とに基づいて、その営業情報プロファイルに対する適合スコアを求める（Ｓ３３３）。具体的には、例えば、リコメンド補助情報２５に、営業カテゴリのスコアに対応した係数が定められている場合、Ｓ３２０で用いられた営業カテゴリに対応する係数を、第三のスコアと第四のスコアとの合計に乗算することで、適合スコアが算出される。もし、営業情報プロファイルに既に適合スコアが付与されているならば、その適合スコアに、今回算出された適合スコアを反映（例えば加算）することができる。

Ｂパターンリコメンド部３３は、Ｓ３３１で取得された各キーワードについてＳ３３２及びＳ３３３を行う。これにより、Ｓ３１０で読み出された営業マンプロファイルを用いて探し出された各営業情報プロファイル毎の適合スコアが得られる。

また、Ｂパターンリコメンド部３３は、Ｓ３１０で読み出された営業マンプロファイルにおいて次にスコアの高い営業カテゴリについて、Ｓ３２０及びＳ３３０を行う。Ｂパターンリコメンド部３３は、その営業マンプロファイルに記録されている全ての営業カテゴリについてＳ３２０及びＳ３３０を繰り返すこともできるし、探し出される営業マンプロファイルの数が所定数になるまでＳ３２０及びＳ３３０を繰り返すこともできる。また、営業情報プロファイルが探し出されても、その営業情報プロファイルの適合スコアが所定値以下の場合には、推奨対象から外し、他の営業情報プロファイルを採用することもできる。

Ｂパターンリコメンド部３３は、適合スコアの高い順に営業情報プロファイルをソートし、ソートされた営業情報プロファイルを推奨の営業情報プロファイルとして出力する（Ｓ３４０）。これにより、例えば、ＷＥＢページの所定欄或いは電子メールの本文欄において、上から下にかけて、適合スコアの高い順に、営業情報プロファイルの全部又は一部が表示される。

以上が、Ｂパターンの自動リコメンド処理の流れについての説明である。このＢパターンの自動リコメンド処理によれば、営業マンの動向に応じて更新された営業マンプロファイルに適合する営業情報プロファイルが利用者に推奨される。これにより、営業マンの動向に応じてその営業マンにとって参考になり得る営業情報プロファイルがその営業マンに提供される。Ｂパターンの自動リコメンド処理は、定期的に又は不定期的に実行することで、継続的に、営業マンに営業情報プロファイルを推奨することができる。営業情報プロファイルは、営業マンが入力した営業日報から作成されるため、営業マンによる営業日報の入力、つまり、営業情報の新たな蓄積を促進することができる。つまり、営業マンにとっても営業情報の蓄積が求められる企業にとってもメリットがある。

上述した実施形態によれば、営業マンに必要と思われる推奨の情報が、営業マンが積極的に探し求めるいわゆるプル型ではなく、営業マンのそのような行為が無くても推奨の情報プロファイルが自動的に提供されるプッシュ型で、営業マンに情報プロファイルを推奨することができる。これにより、営業マンにとって有益な情報が時間をかけずに得ることができるので、営業マンに時間的に余裕ができ、営業マンは、営業日報の入力や他の営業活動に貴重な時間を振り分けることができる。

以上、本発明の一実施形態を説明したが、これは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。

例えば、或る営業ステータスになってからそれがなかなか変わらない場合には、その営業ステータスが変更されるきっかけとなった営業情報のプロファイルを自動リコメンドすることができる。具体的には、例えば、図９に例示するように、Ａパターンリコメンド部３１（或いは、Ｂパターンリコメンド部３３又は４３）が、営業ステータスの変更が遅い営業情報プロファイルを営業情報プロファイルＤＢ２１から取得する（Ｓ４００）。「営業ステータスの変更が遅い」とは、例えば、或る営業ステータスを有した営業情報が入力されてから一定期間が経過した、或いは、同じ営業ステータスの営業情報が所定回数連続して入力された等である。Ａパターンリコメンド部３１は、変更の遅い営業ステータスが変更するきっかけとなった他の一連の営業活動に属する営業情報プロファイルを検索し（Ｓ４１０）、検索された他の営業情報プロファイルを出力することができる（Ｓ４２０）。「営業ステータスが変更するきっかけとなった他の一連の営業活動に属する営業情報プロファイル」とは、その営業ステータスが次の営業ステータスになった他の営業活動に属するものであって、変更前のその営業ステータスを有した営業情報のプロファイルである（更に、次の営業ステータスを有した営業情報プロファイルが合っても良い）。これにより、営業マンは、他ではどのようにして営業ステータスが変わることになったのかの参考とすることができる。なお、各営業情報プロファイルが、どの一連の営業活動に属するものであるかは、例えば、一連の営業活動で顧客名及びケース名を統一することで、判別することができる。

また別の実施形態では、例えば、営業マンプロファイルの各キーワード毎に日付が含まれても良い。その日付は、キーワードのスコアが更新される都度に、最新の更新日に変更されてもよい。この場合、例えば、営業マンプロファイルに記録されるキーワードの数が所定数を超える場合には、その営業マンプロファイルから日付の最も古いキーワードが削除されても良い。

図１は、本発明の一実施形態に係る自動リコメンドシステムを備えたシステム全体の構成例を示す。 図２Ａは、営業情報プロファイル基本テーブル７１の構成例を示す。図２Ｂは、営業情報プロファイルキーワードテーブル７３の構成例を示す。図２Ｃは、営業マンプロファイル基本テーブル７５の構成例を示す。図２Ｄは、営業マンプロファイルキーワードテーブル７７の構成例を示す。図２Ｅは、営業マンプロファイルカテゴリテーブル７９の構成例を示す。 図３は、Ａパターンの自動リコメンド処理の流れの一例の概要を示す。 図４は、Ａパターンの自動リコメンド処理の流れの一例の詳細を示す。 図５は、営業日報入力画面の一例と営業日報登録完了画面の一例とを示す。 図６Ａは、営業マンプロファイルの更新の流れの一例を示す。図６Ｂは、営業マンプロファイルの更新の説明図である。 図７は、Ｂパターンの自動リコメンド処理の流れの一例の概要を示す。 図８は、Ｂパターンの自動リコメンド処理の流れの一例の詳細を示す。 図９は、営業ステータスの変更が遅い営業情報のプロファイルを用いた自動リコメンド処理の流れの一例を示す。

符号の説明

１…営業マン端末 １５…自動リコメンドシステムＷＥＢ画面用ＡＰサーバ １７…自動リコメンドシステムメール用ＡＰサーバ １９…自動リコメンドシステムＤＢサーバ ２１…営業情報プロファイルＤＢ ２３…営業マンプロファイルＤＢ ２５…リコメンド補助情報 ２７…辞書データ ３１…Ａパターンリコメンド部 ３３、４３…Ｂパターンリコメンド部 ３５…リコメンド制御部

Claims (15)

1. 利用者に関連する電子的なプロファイルに含まれているカテゴリ及びステータスのうちの少なくとも一つに基づいて、カテゴリ及びステータスのうちの少なくとも一つを含んだ情報プロファイルを複数個記憶した記憶資源から、検索対象とする情報プロファイルを絞り込む手段と、
   絞り込まれた一以上の情報プロファイルの中から、前記電子的なプロファイルに適合する情報プロファイルを検索する手段と、
   前記利用者に推奨される前記検索された情報プロファイルを出力する手段と
   を備える自動リコメンドシステム。
2. 利用者から入力された情報を基に該情報の情報プロファイルを作成する手段と、
   前記作成された情報プロファイルを前記記憶資源内の複数の情報プロファイルに追加する手段と
   を更に備え、
   前記電子的なプロファイルは、前記複数の情報プロファイルに新たに追加されることになる前記作成された情報プロファイルである、
   請求項１記載の自動リコメンドシステム。
3. 前記情報プロファイルには、カテゴリ及びステータスの両方が含まれており、
   前記絞り込む手段は、前記作成された情報プロファイルのカテゴリを基に、前記複数の情報プロファイルを絞り込み、前記作成された情報プロファイルのステータスを基に、前記絞り込まれた二以上の情報プロファイルを更に絞り込み、
   前記検索する手段は、更に絞り込まれた一以上の情報プロファイルの中から、前記作成された情報プロファイルに適合する情報プロファイルを検索する、
   請求項２記載の自動リコメンドシステム。
4. 、
   前記検索する手段は、ステータスの遷移順序を表す情報であるステータス遷移情報を用いて、前記電子的なプロファイルに含まれているステータスの次の遷移順番であるステータスを有した情報プロファイルを検索する、
   請求項２記載の自動リコメンドシステム。
5. 前記検索する手段は、前記作成された情報プロファイルに含まれるステータスの次のステータスを含んだ情報プロファイルが追加されない場合、前記次のステータスの前のステータスを含んだ他の情報プロファイルを検索する、
   請求項１記載の自動リコメンドシステム。
6. 前記作成する手段は、前記利用者から情報の入力及び該入力された情報の登録を受付ける受付画面を介して、情報が入力され所定の登録操作がされたら、該入力された情報のプロファイルを作成し、
   該情報プロファイルが作成されたら、前記絞り込む手段が実行され、絞り込みが終了したら、前記検索する手段が実行され、検索されたら、前記出力する手段が実行される、
   請求項２記載の自動リコメンドシステム。
7. 前記電子的なプロファイルは、前記利用者のプロファイルであり、
   前記利用者のプロファイルには、少なくとも一つのカテゴリと各カテゴリのスコアとが含まれており、
   前記出力される情報プロファイルの数は所定数に定められており、
   前記絞り込む手段は、前記スコアの高いカテゴリを優先的に用いて前記複数の情報プロファイルを絞り込む、
   請求項１記載の自動リコメンドシステム。
8. 前記利用者のプロファイルには、少なくとも一つのキーワードと各キーワードのスコアとが含まれており、
   前記検索する手段は、前記スコアの高いキーワードを優先的に用いて前記適合する情報プロファイルを検索し、
   前記利用者により入力或いは閲覧された情報の情報プロファイルに含まれているキーワードを用いて、前記利用者のプロファイルを更新する手段を更に備える、
   請求項７記載の自動リコメンドシステム。
9. 各情報プロファイル又は利用者プロファイルには、少なくとも一つのキーワードと各キーワードのスコアとが含まれており、
   前記検索する手段は、前記スコアの高いキーワードを優先的に用いて前記適合する情報プロファイルを検索し、
   前記作成する手段は、言葉と別の言葉の対応関係が記録された辞書データを用いて、前記情報に含まれている第一と第二のキーワードが実質的に同じ意味のキーワードであるか否かを判別し、実質的に同じ意味のキーワードであれば、前記第一と第二のキーワードの一方のキーワードを前記作成した情報プロファイル又は前記更新する利用者プロファイルに含め、他方のキーワードを該情報プロファイル又は該利用者プロファイルに含めず、前記含めた一方のキーワードのスコアを通常より高くする、
   請求項２又は８記載の自動リコメンドシステム。
10. 前記絞り込む手段は、排他するよう設定されているカテゴリを含んだ情報プロファイルを、絞り込まれる一以上の情報プロファイルに入らないよう排他する、
    請求項１記載の自動リコメンドシステム。
11. 利用者に関連する電子的なプロファイルに含まれているカテゴリ及びステータスのうちの少なくとも一つに基づいて、カテゴリ及びステータスのうちの少なくとも一つを含んだ情報プロファイルを複数個記憶した記憶資源から、検索対象とする情報プロファイルを絞り込むステップと、
    絞り込まれた一以上の情報プロファイルの中から、前記電子的なプロファイルに適合する情報プロファイルを検索するステップと、
    前記利用者に推奨される前記検索された情報プロファイルを出力するステップと
    を有する自動リコメンド方法。
12. 利用者に関連する電子的なプロファイルに含まれているカテゴリ及びステータスのうちの少なくとも一つに基づいて、カテゴリ及びステータスのうちの少なくとも一つを含んだ情報プロファイルを複数個記憶した記憶資源から、検索対象とする情報プロファイルを絞り込むステップと、
    絞り込まれた一以上の情報プロファイルの中から、前記電子的なプロファイルに適合する情報プロファイルを検索するステップと、
    前記利用者に推奨される前記検索された情報プロファイルを出力するステップと
    をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
13. 記憶資源に蓄積されている複数の情報プロファイルに新たに追加されることになる情報プロファイルであって、利用者から入力された情報のプロファイルを作成する手段と、
    前記作成された情報プロファイルに適合する情報プロファイルを前記複数の情報プロファイルの中から検索する手段と、
    前記利用者に推奨される前記検索された情報プロファイルを出力する手段と
    を備える自動リコメンドシステム。
14. 記憶資源に蓄積されている複数の情報プロファイルに新たに追加されることになる情報プロファイルであって、利用者から入力された情報のプロファイルを作成するステップと、
    前記作成された情報プロファイルに適合する情報プロファイルを前記複数の情報プロファイルの中から検索するステップと、
    前記利用者に推奨される前記検索された情報プロファイルを出力するステップと
    を有する自動リコメンド方法。
15. 記憶資源に蓄積されている複数の情報プロファイルに新たに追加されることになる情報プロファイルであって、利用者から入力された情報のプロファイルを作成するステップと、
    前記作成された情報プロファイルに適合する情報プロファイルを前記複数の情報プロファイルの中から検索するステップと、
    前記利用者に推奨される前記検索された情報プロファイルを出力するステップと
    をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
    

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