JP2011100394A - 合意形成支援システム、合意形成支援方法および合意形成支援用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 提案活動中にベンダが商談を継続すべきか否かを判断する基準を明確化できるようにすること。
【解決手段】 合意形成支援システムは、顧客の要件と、要件の優先度とから単数または複数の評価シナリオを生成した上で、各評価シナリオにおいてベンダ提供機能の他社優位性を用いることにより競争力を算出する手段と、顧客の要件および予算と、ベンダの提供コストを用いることによりベンダの利益額を求める手段とを備え、商談中の案件に関して、ベンダを選択する顧客の観点と、ベンダが確保しうる利益の観点の双方による評価を可能とするよう動作する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、商品・サービスの提案活動のように、顧客と提供者との接触から、案件の受注または失注または立ち消えを含む顧客との合意に至るまでのプロセスにおいて、プロセスを最適化する合意形成支援システム、合意形成支援方法および合意形成支援用プログラムに関し、特に顧客企業における業務改革または改善の必要度と、ITベンダにおける受注効果のマッチングにより、ITベンダの提案またはコンサルテーション活動の継続の妥当性を定量的に評価しうる合意形成支援システム、合意形成支援方法および合意形成支援用プログラムに関する。

従来の合意形成支援システムの一例が、特許文献１に記載されている。この特許文献１に開示されているシステム構成提案支援システムは、業務処理に用いるためのシステム構成案を、対象とする顧客の業務への適合度と、提供機能の過不足度と、システム導入コストを相対的に重み付けることにより算出した指標値に基づき決定する。

特許文献２は、次の要因を考慮する入札価格決定システムを開示している。（１）契約を締結するコスト、（２）顧客の価格感受性および非価格的要因の相対的な重要性、および（３）実際のまたは潜在的な競業他社の入札を含む競合的環境。各競合商品について競合他社の正価を計算している（見積もっている）。システム・ユーザが落札する確率は、競合他社の価格独立項及び価格依存項の関数である。

特許文献３は、発注した複数の商品またはサービスのオークションを個別に開催しながら、その発注内容に関する入札条件を一括して評価することができるオークション管理装置を開示している。この特許文献３に開示されたオークション管理装置では、評価関数を用いている。評価関数は、セット品のオークションの場合、発注対象ごとに販売者の提示する価格と発注個数を掛け合わせ個別費用を求め、それを総和したものである。このような評価関数を用いて算出した評価値を発注者と販売者にリアルタイムで表示することによって、発注者は発注した複数の発注対象についての全体の入札状況を知ることができ、販売者は自分の入札内容が他の競争者と比較してどのような状態にあるのを知ることができる。

特許第３５０７３０２号公報 特表２００３−５２５４７９号公報 特開２００６−２２８０１４号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術においては、顧客はベンダを選択する際にしばしば複数のベンダから選択するため、従来技術において最も適切と判断されるシステム構成案を提案したとしても、提案者が受注するとは限らないという問題点がある。その理由は、特許文献１記載の従来のシステム構成提案支援ツールは、一ベンダの観点から顧客の評価を予測することを支援するのみであり、顧客が複数のベンダから発注先ベンダを選択するという顧客側の観点が考慮されていなかったためである。

また、特許文献１に記載の技術においては、提案活動中にベンダが商談を継続すべきか否かを判断する基準が明確でないという問題点がある。その理由は、顧客の要件が具体化し部分的に決定される過程のそれぞれの状況において、提案者が受注する可能性と受注時の利益の観点を迅速に評価し、提案活動の継続可否を判断することができなかったためである。

特許文献２に記載の技術は、競合他社の価格独立項及び価格依存項の関数として落札確率を計算したり、競合他社の価格見積りを行う入札価格決定システムを開示しているに過ぎない。

特許文献３に記載の技術は、販売者の提示する価格と発注個数とに基づく評価関数を用いて算出した評価値を、発注者と販売者にリアルタイムで表示するオークション管理装置を開示しているに過ぎない。

本発明の目的は、提案活動中にベンダが商談を継続すべきか否かを判断する基準を明確化できる合意形成支援システムを提供することである。

本発明の合意形成支援システムは、案件の実現方式情報と顧客判断基準情報とベンダ機能優位性情報とを記憶する手段と、案件の実現方式情報と顧客判断基準情報とベンダ機能優位性情報の指標の種類から、単数または複数の評価シナリオを生成した上で、ベンダ機能優位性を表す値を適用することにより、各評価シナリオにおける他ベンダに対する競争力を算出する手段と、案件の実現方式情報に表された要件の構成および予算と、顧客要件に対応するベンダ提供機能の原価を表したベンダ機能別原価情報を用いることによりベンダの利益額を求める手段とを備え、商談中の案件に関して、ベンダを選択する顧客の観点と、ベンダが確保しうる利益の観点の双方による評価を可能とするよう動作する。

本発明の効果は、ベンダが顧客への提案プロセスを維持継続するかを判断するための明確な判断情報を得られることである。その理由は、他社優位性の観点と、収益性の観点の双方を定量的に評価するためである。

第１実施形態の合意形成支援装置の構成を例示するブロック図である。 図１に示した合意形成支援装置の他社優位性得点計算部の動作を示す流れ図である。 図１に示した合意形成支援装置のベンダ利益計算部の動作を示す流れ図である。 図１に示した合意形成支援装置の要求実現方式記憶部に記憶されている案件情報のデータ構造を定義した表である。 図１に示した合意形成支援装置の要求実現方式記憶部に記憶されている案件情報の実現方式情報のデータ構造を定義した表である。 図１に示した合意形成支援装置の要求実現方式記憶部に記憶されている顧客要件対応機能情報のデータ構造を定義した表である。 図１に示した合意形成支援装置の顧客判断基準記憶部に記憶されている顧客判断基準情報のデータ構造を定義した表である。 図１に示した合意形成支援装置のベンダ機能優位性記憶部に記憶されているベンダ機能優位性情報のデータ構造を定義した表である。 図１に示した合意形成支援装置のベンダ機能別原価記憶部に記憶されているベンダ機能別原価情報のデータ構造を定義した表である。 図１に示した合意形成支援装置の他社優位性得点計算装置の記憶装置に記憶されている評価シナリオ情報のデータ構造を定義した表である。 第１の実施例に関わる要求実現方式記憶部に記憶されている案件情報のデータ例を示した表である。 第１の実施例に関わる要求実現方式記憶部に記憶されている案件情報の実現方式情報のデータ例を示した表である。 第１の実施例に関わる要求実現方式記憶部に記憶されている顧客要件対応機能情報のデータ例を示した表である。 第１の実施例に関わる顧客判断基準記憶部に記憶されている顧客判断基準情報のデータ例を示した表である。 第１の実施例に関わるベンダ機能優位性記憶部に記憶されているベンダ機能優位性情報のデータ例を示した表である。 第１の実施例に関わるベンダ機能別原価記憶部に記憶されているベンダ機能別原価情報のデータ例を示した表である。 第１の実施例に関わる他社優位性得点計算モデル生成結果を示した表である。 第１の実施例に関わるベンダ機能優位性記憶部の正規化処理結果の例を示した表である。 第１の実施例に関わる他社優位性得点と被選択確率の計算結果の例を示した表である。 第１の実施例に関わる被選択確率とベンダ利益額の計算結果の表示例を示した散布図である。 第２の実施例に関わる複数案件の被選択確率とベンダ利益額の計算結果の表示例を示した散布図である。

次に、発明を実施するための形態について、図面を参照して詳細に説明する。

本実施の形態にかかる合意形成支援システムは、案件の実現方式情報と、顧客判断基準情報と、ベンダ機能優位性情報の指標の種類から、単数または複数の評価シナリオを生成した上で、ベンダ機能優位性情報を表す値を適用することにより、各評価シナリオにおける他ベンダに対する競争力を算出するように動作する装置である。

ここで、「案件の実現方式情報」は、商談案件毎に顧客ゴールを実現するための要件の構成を単数あるいは複数の案とともに表したものである。「顧客判断基準情報」は、顧客が各実現方式案において個々の要件を優先する度合いを表したものである。「ベンダ機能優位性情報」は、個々の要件を実現するベンダ提供機能の優位性情報の計測観点、つまり指標の種類と該指標によって表現された各ベンダの機能優位性を表す値を保持したものである。

さらに、本実施の形態にかかる合意形成支援システムは、案件の実現方式情報に表された要件の構成および予算と、顧客要件に対応するベンダ提供機能の原価を表したベンダ機能別原価情報とから、顧客の要件を実現する方式ごとに提案者（ベンダ）の利益を評価する装置である。

図１は本発明の第１の実施の形態による合意形成支援システムの概要を示す機能ブロック図である。合意形成支援システム１は、要求実現方式記憶部４と、顧客評価モデル記憶部５と、顧客判断基準記憶部６と、ベンダ機能優位性記憶部７と、ベンダ機能別原価記憶部８とを備え、競合他社を含めたベンダの競争力の指標を計算する他社優位性得点計算装置２と、提案者（ベンダ）の利益額を計算するためのベンダ利益計算装置３とを有する。

要求実現方式記憶部４は、顧客の要件に関する情報を管理するための記憶媒体である。要求実現方式記憶部４は、案件情報４１と、実現方式情報４２と、顧客要件対応機能情報４３とを保持する。案件情報４１は、ベンダが個々の顧客との商談案件を管理し、案件と最終的な提供サービス・製品の詳細な実現方式との関連を管理するための情報である。実現方式情報４２は、顧客がベンダに対してサービス・製品を発注する目的（ゴール）と、ゴールの達成のための投資として顧客が想定している顧客予算金額と、目的を実現するためのサービス・製品に対する顧客要件の集合についての単数または複数の案を実現方式として記録管理する情報である。顧客要件対応機能情報４３は、顧客の要件を実現するベンダ提供機能を対応づけるために、顧客要件のＩＤとベンダ機能のＩＤとを含む情報である。

図４に案件情報４１のデータ構造を示す。また、図５に実現方式情報４２のデータ構造を示す。さらに、図６に顧客要件対応機能情報４３のデータ構造を示す。

とにかく、案件情報４１と実現方式情報４２と顧客要件対応機能情報４３との組み合わせは、上記案件の実現方式情報（４１，４２，４３）として働く。要求実現方式記憶部４は、案件の実現方式情報を保持する。

顧客評価モデル記憶部５は、ベンダの競争力を評価するための汎用的なモデルを記録管理するための記憶媒体である。ここでは、「ベンダの競争力」を顧客からの選択されやすさとして定義する。顧客評価モデル記憶部５は、各ベンダの競争力の指標を計算するための単数または複数の計算式モデルを顧客評価関数として記憶している。顧客評価関数の例を下記の式（１）に示す 。

ここで、Ｕはベンダの競争力の得点を示し、iは顧客要件の識別子を示し、wiは顧客要件iに対する顧客の判断基準を表す重みづけ係数を示し、Fiは顧客要件iに対するベンダの正規化済み機能優位性得点を示す。

とにかく、顧客評価モデル記憶部５は、少なくとも１つの計算式モデルを顧客評価関数として記憶する。

顧客判断基準記憶部６は、顧客判断基準情報６１を記録管理するための記憶媒体である。顧客判断基準情報６１は、顧客が個々の要件に対して与える優先度に関する情報である。顧客判断基準情報６１は、実現方式ごとに顧客評価モデルの係数の値を、単数あるいは複数通り保持し、顧客判断基準として記憶している。

図７に顧客判断基準情報６１のデータ構造を示す。顧客判断基準情報６１は、顧客判断基準を一意に識別するための顧客判断基準ＩＤと、関連する案件のＩＤと、該案件の実現方式のＩＤと、該実現方式に含まれる個々の顧客要件に対する優先度を表した値からなる。

「顧客判断基準」は、実現構造によっても、顧客企業内のステークホルダによっても変化しうる。さらには、「顧客判断基準」は、提案活動中であっても時間的に変化しうる。したがって、数学的な構造を表現した汎用的なモデルと、案件あるいは提案状況に固有の事項に対応可能に判断基準を与えるモデルとを分けて管理することが好適である。

とにかく、顧客判断基準記憶部６は、顧客判断基準情報６１を記憶する。

ベンダ機能優位性記憶部７は、ベンダ機能優位性情報７１を、顧客要件に対応づけられた形式で記録した記憶手段である。ベンダ機能優位性情報７１は、顧客要件を実現しうるようなベンダが提供する商品・サービスを機能と捉え、該ベンダ提供機能の優位性（機能優位性）に関する情報である。

図８にベンダ機能優位性情報７１のデータ構造を示す。ベンダ機能優位性情報７１は、提供ベンダのＩＤと、ベンダ提供機能のＩＤと、ベンダの名称とベンダ機能優位性指標の種類のＩＤと、機能優位性指標の値（機能優位性得点）とからなる情報が格納される。例えば、ベンダ機能優位性情報７１は、各ベンダが提供する機能項目それぞれについて、サブ機能数や、シェアを記憶したテーブルである。

とにかく、ベンダ機能優位性記憶部７は、ベンダ機能優位性情報７１を顧客要件に対応づけられた形式で記憶する。

要求実現方式記憶部４と顧客判断基準記憶部６とベンダ機能優位性記憶部７との組み合わせは、案件の実現方式情報（４１，４２，４３）と顧客判断基準情報６１とベンダ機能優位性情報７１とを記憶する手段として働く。

ベンダ機能別原価記憶部８は、ベンダ機能別原価情報８１を記録した記憶手段である。ベンダ機能別原価情報８１は個々のベンダ提供機能の原価情報である。

図９にベンダ機能別原価情報８１のデータ構造を示す。ベンダ機能別原価情報８１は、ベンダのＩＤと、ベンダ機能のＩＤと、原価額とからなる情報が格納される。

とにかく、ベンダ機能別原価記憶部８は、顧客要件に対応するベンダ提供機能の原価を表したベンダ機能別原価情報８１を記憶する。

他社優位性得点計算装置２は、記憶装置２０と処理装置２２とを備える。他社優位性得点計算装置２は、後述するように、顧客評価モデル記憶部５から顧客評価関数を呼び出して、要求実現方式記憶部４に記憶された案件の実現方式情報（４１，４２，４３）と顧客判断基準記憶部６に記憶された顧客判断基準情報６１とベンダ機能優位性記憶部７に記憶されたベンダ機能優位性情報７１の指標の種類から、少なくとも１つの評価シナリオを作成し、競合他社を含めたベンダの競争力の指標を上記評価シナリオと紐付けて計算する。他社優位性得点計算装置２は、案件の実現方式情報（４１，４２，４３）と、顧客判断基準情報６１と、ベンダ機能優位性情報７１の指標の種類から、単数または複数の評価シナリオを作成した上で、ベンダ機能優位性を表す値を適用することにより、各評価シナリオにおける他ベンダに対する競争力を算出する手段として働く。

ベンダ利益計算装置３は、後述するように、要求実現方式記憶部４に記憶されている案件の実現方式情報（４１，４２，４３）に表された要件の構成および予算と、ベンダ機能別原価記憶部８に記憶されているベンダ機能別原価情報８１とから、提案者（ベンダ）の利益額を算出する。ベンダ利益計算装置３は、案件の実現方式情報（４１，４２，４３）に表された要件の構成および予算と、ベンダ機能別原価情報８１とを用いることによりベンダの利益額を求める手段として働く。

このような構成の合意形成支援システム１は、商談中の案件に関して、ベンダを選択する顧客の観点と、ベンダが確保しうる利益の観点の双方による評価を可能とするよう動作する。

続いて、図２および図３を参照して、本実施の形態にかかる合意形成支援システム１の動作の概略を説明する。

図２の流れ図に沿って、他社優位性得点計算装置２の処理装置２２の動作について説明する。

他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、評価条件を指定する評価条件情報を受け付ける（Ｓ２０１）。ここで、「評価条件情報」とは、評価対象とする案件を指定する情報と、競合として想定されるベンダを指定する情報と、顧客評価モデルを指定する情報とを含む。

次に、他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、入力された顧客評価モデルの指定に基づいて、顧客評価モデル記憶部５から顧客評価関数を呼び出す（ステップＳ２０２）。

次に、他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、評価対象とするそれぞれの案件中における評価シナリオを生成し、評価シナリオ情報２１として記憶装置２０に保持する（Ｓ２０３）。ここで、「評価シナリオ」とは、案件を特定するための識別子と、実現方式案と、判断基準と、機能優位性指標の種類とを組み合わせた情報である。

図１０に評価シナリオ情報２１のデータ構造の定義を示す。評価シナリオ情報２１は、評価シナリオを一意に識別するための評価シナリオＩＤと、該評価シナリオが関連づけられている案件のＩＤと、該案件の実現方式案のＩＤと、顧客判断基準のＩＤと、実現方式案に含まれる個々の顧客要件の評価に用いる指標を特定した要件機能優位性指標情報とを含む。

次に、他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、評価シナリオごとの競争力得点計算モデルを生成する（Ｓ２０４）。競争力得点計算モデル生成手順は、次に述べる第１乃至第４のサブステップからなる。尚、第１のサブステップは変数生成サブステップと呼ばれ、第２のサブステップは代入サブステップと呼ばれ、第３のサブステップは紐付けサブステップと呼ばれ、第４のサブステップはルール決定サブステップと呼ばれる。

第１のサブステップ（変数生成サブステップ）は、要求実現方式記憶部４から評価対象とする案件に関連する実現方式情報４２を取得し、実現方式案に含まれるすべての顧客要件に紐づいた変数を、実現方式案ごとに顧客評価モデルの説明変数のインスタンスとして生成する。

第２のサブステップ（代入サブステップ）は、顧客判断基準記憶部６から評価シナリオに含まれる実現方式案に関連する単数または複数の顧客判断基準情報６１を取得し、前記顧客評価モデルの説明変数に対する重みづけ係数として代入する。

第３のサブステップ（紐付けサブステップ）は、前記顧客評価モデルの説明変数に、要求実現方式記憶部４から取得した顧客要件対応機能情報４３を参照して、対応するベンダ機能を紐付けする。

第４のサブステップ（ルール決定サブステップ）は、ベンダ機能優位性記憶部７から顧客要件毎に評価シナリオ２１のベンダ機能を評価するのに用いた指標をキーとして、当該顧客評価モデルの説明変数の値を抽出するルールを決定する。

次に、他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、ベンダ機能優位性得点の正規化処理を行う（Ｓ２０５）。「正規化処理」は、最も競争力が強い企業が１となるように最大値で正規化する処理を行う。指標値が小さいほど、品質が優れている場合は、指標値の最大値の逆数を求めた上で最大値が１となるように正規化した値としてもよい。あるいは、ベンダの機能優位性得点の正規化処理は、顧客からの要件が定量的に測定可能な場合は、顧客からの要件の値（図示せず）を１として、正規化してもよい。

以降のステップでは、正規化した機能優位性得点を計算に用いる。

以上の処理の後、他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、評価シナリオごとに各ベンダの他社優位性得点を計算する（Ｓ２０６）。詳述すると、他社優位性得点計算装置２は、競争力得点計算モデルにベンダ機能優位性得点を代入して、他社優位性得点を計算する。さらに、他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、評価シナリオ間で比較可能なように、他社優位性得点に基づき顧客の選択確率を求め、その計算結果を記憶媒体に格納することが好適である。顧客の選択確率を、評価シナリオ内での競合ベンダと自ベンダのベンダ機能優位性得点の算出結果をもとに、例えば下記式（２）に示す多項ロジットモデルで計算してよい。あるいは、顧客の選択確率を、下記式（３）に示す単純な比率で計算してもよい。

ここで、Pjは当該ベンダjが選択される確率を示し、jはベンダの識別子j = 1,2, ・・・, kを示し、iは顧客要件の識別子を示し、wiは、顧客要件iに対する顧客の判断基準を表す重みづけ係数を示し、Fijは、顧客要件iに対するベンダjの正規化済み機能優位性得点を示す。

他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、すべての計算シナリオについての他社優位性得点を算出したら、処理を終了する（Ｓ２０７）。

他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、評価に用いた評価シナリオを特定可能な形式で他社優位性得点を記憶装置２０に保持する。例えば、前記他社優位性得点の計算結果と評価シナリオＩＤを同時に記憶装置２０に保持すれば良い。

図３の流れ図に沿って、ベンダ利益計算装置３の動作について説明する。ベンダ利益計算装置３は、まず、要求実現方式記憶部４の機能要件を抽出する（ステップＳ３０１）。次に、ベンダ利益計算装置３は、顧客要件をキーとしてベンダ機能別原価記憶部７を検索し、ベンダが提供する機能の原価の合計を計算する（Ｓ３０２）。さらに、ベンダ利益計算装置３は、プロジェクト予算金額と原価の合計から利益額を計算する（ステップＳ３０３）。該ベンダ利益額は、案件を特定するための識別子と、実現方式案を特定するための識別子の情報をあわせて保持される。

図示しない比較処理装置は、単一案件内の比較評価処理と、複数案件間の比較評価処理を実行する。

単一案件内の比較評価処理の場合、比較処理装置は、他社優位性得点計算装置２の計算結果とベンダ利益計算装置３の計算結果とから、同じ案件ＩＤを持つ計算結果を抽出する。

また、複数案件間の比較評価処理の場合、比較処理装置は、他社優位性得点計算装置２の計算結果とベンダ利益計算装置３の計算結果とから、同じ案件ＩＤを持つ計算結果を抽出した上で、さらに、自社の受注確率が最も高い評価シナリオを抽出する。比較処理装置は、該抽出した評価シナリオにおける、自社ベンダ利益額を求めると共に、同評価シナリオで最も受注確率が高い競合他社の受注確率と自社の受注確率の差を求める。提案活動中の複数案件について、上記の処理を実施することで、提案中の案件の利益額と他社との受注確率の差のリストが得られる。

複数案件を比較するビュー作成処理は、概略以下の手順で実行される。比較処理装置は、各案件について、現在の提案方針に最も近い評価シナリオを選択する入力を受け付ける。次に、比較処理装置は、各案件について、選択された評価シナリオと、最も受注確率が高くなる評価シナリオを抽出し、すべての評価対象案件について前記抽出処理を行う。次に、比較処理装置は、グラフ描画処理を行う。

このように比較処理が動作することで、提案者は、複数案件から優先すべき案件と、提案を中断すべき案件を判断することができる。

このように、本実施の形態にかかる合意形成支援システム１は、実現方式の視点と、重みづけ係数という顧客の視点と、機能測定指標という単数または複数のベンダ優位性の視点とを組み合わせて、各社の優位性を計算するとともに、自社の利益の観点で案件の利益額を求めることで、自社が最も優位となる提案方式を求めることができ、適切な提案活動を実現できる。

本実施の形態にかかる合意形成支援システム１によって、提案者は、評価対象の案件が提案活動を継続するのに妥当であるかどうかを顧客とベンダの双方の観点から判定し、適切な提案活動を実現することができる。

尚、上記本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１は、合意形成支援方法として実現され得る。また、上記本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１は、合意形成支援プログラムによりコンピュータによって実行させるようにしても良い。

次に、具体的な実施例を用いて、本発明を実施するための最良の形態の動作について説明する。

第１の実施例に関わる合意形成支援システム１の顧客評価モデル記憶部５内に、顧客評価モデル情報として上記式（１）の情報が保管されている。ここで、Ｕは他社優位得点、iは機能要件に付された番号、ｗは機能要件に対する顧客の優先度を表す重みづけ係数、Ｆは機能要件に関するベンダ機能優位性の指数を表す。

さらに、ある提案案件１に関わる情報として、図１１から図１６の情報が保管されている。要求実現方式記憶部４は、図１１に示す案件情報４１と、図１２に示す実現方式情報４２と、図１３に示す顧客要件対応機能情報４３を格納している。

図１１を参照すると、案件ＩＤが１００の案件は、実現方式案ＩＤ１０１と実現方式案ＩＤ１０２の２つの方式が存在することを示している。また、図１２を参照すると、実現方式案ＩＤ１０１は、ゴール１を達成するための要件として、顧客要件１と顧客要件２を充足する必要があることを示している。同様に、実現方式案ＩＤ１０２は、ゴール１を達成するための要件として、顧客要件１と顧客要件３を充足する案である。さらに、予算として両実現方式ともに１０百万円（１千万円）を予定していることを示している。

顧客判断基準記憶部６は、図１４に示すように、要求実現方法１０１，１０２それぞれに関して顧客が要件に対して持つ優先度に関する情報６１を格納している。たとえば、顧客判断基準１は、案件ＩＤ１００の実現方式案ＩＤ１０１に関する判断基準であり、優先度の重みづけ情報として、要件１に９の値が、要件２に１の値が格納されている。本実施例においては、「優先度」を、数値が大きいほど優先される値として定義している。顧客判断基準情報６１は、顧客へのヒアリングによって得ることが好適である。

ベンダ機能優位性記憶部７は、図１５に示すベンダ機能優位性に関する情報７１を格納している。ベンダ機能別原価記憶部８は、図１６に示すベンダが提供する機能の原価に関する情報８１を格納している。

他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、評価対象とする案件を指定する情報として、案件ＩＤが１００である案件であることを示す情報の入力を、競合として想定されるベンダとして、ベンダＭとベンダＮを指定する情報の入力を、顧客評価モデルを指定する情報として、上記式（１）に示す評価モデルを用いることを示す情報の入力を受け付ける（Ｓ２０１）。

次に、他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、入力された顧客評価モデルの指定に基づいて、顧客評価モデル記憶部５から顧客評価関数を呼び出す（Ｓ２０２）。

次に、他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、評価対象とする案件ＩＤ＝１００における評価シナリオを生成する（Ｓ２０３）。評価シナリオ情報２１は、図１７に示すように、案件ＩＤ＝１００に関する案件であることを特定するための識別子と、実現方式案として案１０１または案１０２に関するシナリオであることを示す情報と、顧客判断基準として、例えば案１０１の顧客判断基準１であることを示す情報と、ベンダの機能を評価するのに用いた指標が例えば実現方式案１０２の機能１についてはシェアを機能３についてサブ機能数を指標として用いたことを示す情報からなる情報である。

次に、他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、評価シナリオごとの競争力得点計算モデルを生成する（Ｓ２０４）。競争力得点計算モデル生成手順は、次の第１乃至第４のサブステップからなる。第１のサブステップは変数生成サブステップと呼ばれ、第２のサブステップは代入サブステップと呼ばれ、第３のサブステップは紐付けサブステップと呼ばれ、第４のサブステップはルール決定サブステップと呼ばれる。

第１のサブステップ（変数生成サブステップ）は、要求実現方式記憶部４から案件ＩＤ＝１００に関連する実現方式情報４２を取得し、結果である実現方式案１０１、および案１０２に含まれるすべての顧客要件に紐づいた変数を、実現方式案ごとに顧客評価モデルの説明変数のインスタンスとして生成する。

第２のサブステップ（代入サブステップ）は、顧客判断基準記憶部６から図１４に示す、評価シナリオに含まれる実現方式案に関連する顧客判断基準情報６１を取得し、前記顧客評価モデルの説明変数に対する重みづけ係数として代入する。

第３のサブステップ（紐付けサブステップ）は、前記顧客評価モデルの説明変数に、要求実現方式記憶部４から取得した図１３に示す顧客要件対応機能情報４３を参照して、対応するベンダ機能を紐付けする。

第４のサブステップ（ルール決定サブステップ）は、ベンダ機能優位性記憶部７から図１５に示すベンダ機能優位性情報７１に含まれるベンダ機能を評価する指標を顧客要件毎に抽出し、評価シナリオ２１のベンダ機能を評価する指標に代入して、当該顧客評価モデルの説明変数の値を抽出するルールを決定する。

図１７に競争力得点計算モデルの処理結果を示す。

次に、他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、ベンダ機能優位性得点の正規化処理を行う（Ｓ２０５）。「正規化処理」は、最も競争力が強い企業が１となるように最大値で正規化することで処理を行う。指標値が小さいほど、品質が優れている場合は、指標値の最大値の逆数を求めた上で最大値が１となるように正規化した値を、以降のステップの計算に用いる。

図１８にベンダ機能優位性得点の正規化処理結果を示す。

以上の処理の後、他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、評価シナリオごとの競争力得点計算モデルにベンダ機能優位性得点を代入し、他社優位性得点を計算した上で、評価シナリオ間で比較可能なように顧客の選択確率を求め、計算結果を記憶装置２０に格納する（ステップＳ２０６）。

顧客の選択確率の計算は、評価シナリオ内で競合ベンダと自ベンダのベンダ機能優位性得点の算出結果をもとに、例えば上記式（２）に示す多項ロジットモデルで計算してよいし、上記式（３）に示す単純比率で求めてもよい。

図１９に機能優位性得点の単純比率を計算し、被選択確率を計算した結果の例を示す。

他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、すべての計算シナリオについてのベンダ機能優位性得点を算出したら、処理を終了する（ステップＳ２０７）。

該他社優位性得点計算装置２の処理装置２２は、前記他社優位性得点および被選択確率の計算結果を、評価シナリオＩＤを同時に保持することで、評価シナリオを特定可能な形式で記憶装置２０に保持する。

次に、ベンダ利益計算装置３の動作について説明する。ベンダ利益計算装置３は、評価対象とする案件を指定する情報の入力を受け付ける。この受付けステップは、前記他社優位性得点計算装置２のステップＳ２０１と同じ情報を用いることで、利用者の入力を簡略化できる。

次に、ベンダ利益計算装置３は、指定された評価対象案件情報をキーとして、要求実現方式記憶部４の案件情報４１を検索し、評価対象案件に関連づけられた実現方式案ＩＤを取得する。さらに、ベンダ利益計算装置３は、実現方式案ＩＤをキーとして実現方式情報４２を検索し、各実現方式案に関する顧客要件の集合と顧客予算金額を抽出する。

次に、ベンダ利益計算装置３は、顧客要件対応機能情報４３に基づき上記抽出ステップで抽出された各実現方式案に含まれる個々の顧客要件をベンダ提供機能に変換する。次に、ベンダ利益計算装置３は、変換された結果をキーとしてベンダ機能別原価記憶部８を検索しベンダが提供する機能の原価合計額を計算する。さらに、ベンダ利益計算装置３は、プロジェクト予算金額と原価合計額の差から利益額を計算する。

該ベンダ利益額は、案件を特定するための識別子と、実現方式案を特定するための識別子の情報をあわせて保持する。

図２０に、評価シナリオ情報中の実現方式案ＩＤで、ベンダ利益額と被選択確率とを紐付けしたテーブルを生成し、自社の被選択確率と他社の最も高い被選択確率との差を求め、ベンダ利益額との散布図として図示した例を示す。

自社をＭ社とすると、評価シナリオ２である実現方式案１０１で顧客判断基準２である評価シナリオが、自社が最も優位となる提案であることが判断できる。また、実現方式案１０１でも顧客判断基準１では他社が優位となることが判断できる。したがって、Ｍ社は、顧客が実現方式案１０１を採用し、かつ、顧客判断基準２を採用するような提案活動を進めるべきといった判断が可能となる。

このように、単一案件内で、ベンダは自社が優位となるような実現方式と、顧客の重視点と、ベンダ機能測定の視点を形成する活動に注力できるため、ベンダは適切な提案活動を実現できる。

第２の実施例に関わる合意形成支援システム１は、第１の実施例に加え、提案案件２から４までの情報が保管されている（図示なし）。提案案件１と同様な計算の結果、各案件の最も自社の受注見込みが高いシナリオにおいて、図２１のような結果が得られたとする。

複数案件について、評価した結果が、案件４の提案活動を中止する。他社優位でも利益目標を下回る案件３の優先度を下げ、案件２に注力するといった判断が可能となるため、ベンダは適切な提案活動を実現できる。

以下に、本発明の態様について説明する。

本発明の第１の態様による合意形成支援システムは、案件の実現方式情報を保持する要求実現方式記憶部と、少なくとも１つの計算式モデルを顧客評価関数として記憶する顧客評価モデル記憶部と、顧客判断基準情報を記憶する顧客判断基準記憶部と、ベンダ機能優位性情報を顧客要件に対応づけられた形式で記憶するベンダ機能優位性記憶部と、ベンダ機能別原価情報を記憶するベンダ機能別原価記憶部とを備え、顧客評価モデルから顧客評価関数を呼び出して、案件の実現方式情報と顧客判断基準情報とベンダ機能優位性情報の指標の種類から少なくとも１つの評価シナリオを作成し、競合他社を含めたベンダの競争力の指標を評価シナリオと紐づけて計算する他社優位性得点計算装置と、案件の実現方式情報に表された要件の構成および予算と、ベンダ機能別原価情報とから、ベンダの利益額を計算するためのベンダ利益計算装置と、を備える。

上記本発明の第１の態様による合意形成支援システムにおいて、上記案件の実現方式情報は、商談案件毎に顧客ゴールを実現するための要件の構成を単数あるいは複数の案とともに表したものであってよい。上記顧客判断基準情報は、顧客が各実現方式案において個々の要件を優先する度合いを表したものであってよい。上記ベンダ機能優位性情報は、個々の要件を実現するベンダ提供機能の優位性情報の指標の種類と、この指標によって表現された各ベンダの機能優位性を表す値とを保持したものであってよい。上記ベンダ機能別原価情報は、顧客要件に対応するベンダ提供機能の原価を表したものであってよい。

また、上記本発明の第１の態様による合意形成支援システムにおいて、上記他社優位性得点計算装置は、ベンダの競争力の指標を、評価シナリオごとに各ベンダの他社優位性得点として計算する手段を有してよい。上記他社優位性得点計算装置は、評価シナリオ間で比較可能なように、他社優位性得点に基づき顧客の選択確率を求める手段を更に有してよい。

上記合意形成支援システムは、単一案件内の比較評価処理を実行する比較処理装置を更に有してよい。その場合、上記比較処理装置は、他社優位性得点計算装置の計算結果とベンダ利益計算装置の計算結果とから、同じ案件ＩＤを持つ計算結果を抽出する手段を有してよい。

上記合意形成支援システムは、複数案件間の比較評価処理を実行する比較処理装置を更に有してよい。その場合、上記比較処理装置は、他社優位性得点計算装置の計算結果とベンダ利益計算装置の計算結果とから、同じ案件ＩＤを持つ計算結果を抽出した上で、自社の受注確率が最も高い評価シナリオを抽出する手段と、この抽出した評価シナリオにおける自社ベンダ利益額を求める手段と、上記抽出した評価シナリオで最も受注確率が高い競合他社の受注確率と自社の受注確率との差を求める手段と、を有してよい。

本発明の第２の態様による合意形成支援方法は、評価条件として、評価対象とする案件を指定する情報と、競合として想定されるベンダを指定する情報と、顧客評価モデルを指定する情報との入力を受け付けるステップと、入力された顧客評価モデルの指定に基づいて、顧客評価モデル記憶部から顧客評価関数を呼び出して、評価対象とするそれぞれの案件中における評価シナリオを生成するステップと、評価シナリオごとの競争力得点計算モデルを生成するステップと、ベンダ機能優位性得点の正規化処理を行うステップと、この正規化したベンダ機能優位性得点を競争力得点計算モデルに代入して、評価シナリオごとに各ベンダの他社優位性得点を計算するステップと、を含む。

上記本発明の第２の態様による合意形成支援方法は、上記評価シナリオ間で比較可能なように他社優位性得点に基づき顧客の選択確率を求めるステップ、をさらに含んでよい。上記顧客の選択確率を求めるステップは、評価シナリオ内での競合ベンダと自ベンダのベンダ機能優位性得点の算出結果をもとに、多項ロジェットモデルで前記顧客の選択確率を計算してよい。この代わりに、上記顧客の選択確率を求めるステップは、評価シナリオ内での競合ベンダと自ベンダのベンダ機能優位性得点の算出結果をもとに、単純比率で顧客の選択確率を計算してよい。上記合意形成支援方法は、要求実現方式記憶部から要求実現方式案を取得して、顧客要件を抽出するステップと、顧客要件をキーとしてベンダ機能別原価記憶部を検索し、ベンダが提供する機能の原価の合計を計算するステップと、プロジェクト予算金額と原価の合計から利益額を計算するステップと、をさらに含むことが好ましい。

上記本発明の第２の態様による合意形成支援方法において、上記評価シナリオごとの競争力得点計算モデルを生成するステップは、要求実現方式記憶部から評価対象とする案件に関連する実現方式情報を取得し、この実現方式案に含まれるすべての顧客要件に紐づいた変数を、実現方式案ごとに顧客評価モデルの説明変数のインスタンスとして生成するサブステップと、顧客判断基準記憶部から評価シナリオに含まれる実現方式案に関連する単数または複数の顧客判断基準情報を取得し、顧客評価モデルの説明変数に対する重みづけ係数として代入するサブステップと、顧客評価モデルの説明変数に、要求実現方式記憶部から取得した顧客要件対応機能情報を参照して、対応するベンダ機能を紐付けするサブステップと、ベンダ機能優位性記憶部から顧客要件毎に評価シナリオのベンダ機能を評価するのに用いた指標をキーとして、当該顧客評価モデルの説明変数の値を抽出するルールを決定するサブステップと、から成ってよい。

本発明の第３の態様による合意形成支援プログラムは、コンピュータに、評価条件として、評価対象とする案件を指定する情報と、競合として想定されるベンダを指定する情報と、顧客評価モデルを指定する情報との入力を受け付ける手順と、入力された顧客評価モデルの指定に基づいて、顧客評価モデル記憶部から顧客評価関数を呼び出して、評価対象とするそれぞれの案件中における評価シナリオを生成する手順と、評価シナリオごとの競争力得点計算モデルを生成する手順と、ベンダ機能優位性得点の正規化処理を行う手順と、正規化したベンダ機能優位性得点を競争力得点計算モデルに代入して、評価シナリオごとに各ベンダの他社優位性得点を計算する手順と、を実行させるためのものである。

上記本発明の第３の態様による合意形成支援プログラムは、上記コンピュータに、評価シナリオ間で比較可能なように他社優位性得点に基づき顧客の選択確率を求める手順、をさらに実行させるためのものであってよい。上記顧客の選択確率を求める手順は、評価シナリオ内での競合ベンダと自ベンダのベンダ機能優位性得点の算出結果をもとに、多項ロジェットモデルで顧客の選択確率を計算するものでよい。その代わりに、上記顧客の選択確率を求める手順は、評価シナリオ内での競合ベンダと自ベンダのベンダ機能優位性得点の算出結果をもとに、単純比率で顧客の選択確率を計算するものでよい。上記合意形成支援プログラムは、上記コンピュータに、要求実現方式記憶部から要求実現方式案を取得して、顧客要件を抽出する手順と、顧客要件をキーとしてベンダ機能別原価記憶部を検索し、ベンダが提供する機能の原価の合計を計算する手順と、プロジェクト予算金額と原価の合計から利益額を計算する手順と、をさらに実行させるためのものであることが好ましい。

上記本発明の第３の態様による合意形成支援プログラムにおいて、上記評価シナリオごとの競争力得点計算モデルを生成する手順は、要求実現方式記憶部から評価対象とする案件に関連する実現方式情報を取得し、この実現方式案に含まれるすべての顧客要件に紐づいた変数を、実現方式案ごとに顧客評価モデルの説明変数のインスタンスとして生成するサブ手順と、顧客判断基準記憶部から評価シナリオに含まれる実現方式案に関連する単数または複数の顧客判断基準情報を取得し、顧客評価モデルの説明変数に対する重みづけ係数として代入するサブ手順と、顧客評価モデルの説明変数に、要求実現方式記憶部から取得した顧客要件対応機能情報を参照して、対応するベンダ機能を紐付けするサブ手順と、ベンダ機能優位性記憶部から顧客要件毎に評価シナリオのベンダ機能を評価するのに用いた指標をキーとして、当該顧客評価モデルの説明変数の値を抽出するルールを決定するサブ手順と、から成ってよい。

本発明の第４の態様による合意形成支援システムは、案件の実現方式情報と顧客判断基準情報とベンダ機能優位性情報とを記憶する手段と；案件の実現方式情報と、顧客判断基準情報と、ベンダ機能優位性情報の指標の種類から、単数または複数の評価シナリオを生成した上で、ベンダ機能優位性を表す値を適用することにより、各評価シナリオにおける他ベンダに対する競争力を算出する手段と；案件の実現方式情報に表された要件の構成および予算と、ベンダ機能別原価情報とを用いることによりベンダの利益額を求める手段と、を備え、商談中の案件に関して、ベンダを選択する顧客の観点と、ベンダが確保しうる利益の観点の双方による評価を可能とするよう動作する。

上記本発明の第４の態様による合意形成支援システムにおいて、上記案件の実現方式情報は、商談案件毎に顧客ゴールを実現する要件の構成を単数あるいは複数の案とともに表したものであってよい。上記顧客判断基準情報は、顧客が各実現方式案において個々の要件を優先する度合いを表したものであってよい。上記ベンダ機能優位性情報は、個々の要件を実現するベンダ提供機能の優位性情報の指標の種類とこの指標によって表現された各ベンダの機能優位性を表す値を保持したものであってよい。上記ベンダ機能別原価情報は、顧客要件に対応するベンダ提供機能の原価を表したものであってよい。

以上、実施形態（及び実施例）を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

本発明によるシステムは、ＩＴシステムのように、設計段階から利用段階に高度な知識やノウハウが求められる製品およびサービスを提案する活動の実施継続可否を判断する用途に適用できる。

１ 合意形成支援システム
２ 他社優位性得点計算部
２０ 記憶装置
２１ 評価シナリオ情報
２２ 処理装置
３ ベンダ利益計算装置
４ 要求実現方式記憶部
４１ 案件情報
４２ 実現方式情報
４３ 顧客要件対応機能情報
５ 顧客評価モデル記憶部
６ 顧客判断基準記憶部
６１ 顧客判断基準情報
７ ベンダ機能優位性記憶部
７１ ベンダ機能優位性情報
８ ベンダ機能別原価記憶部
８１ ベンダ機能別原価情報

Claims (28)

1. 案件の実現方式情報を保持する要求実現方式記憶部と、
   少なくとも１つの計算式モデルを顧客評価関数として記憶する顧客評価モデル記憶部と、
   顧客判断基準情報を記憶する顧客判断基準記憶部と、
   ベンダ機能優位性情報を顧客要件に対応づけられた形式で記憶するベンダ機能優位性記憶部と、
   ベンダ機能別原価情報を記憶するベンダ機能別原価記憶部とを備え、
   前記顧客評価モデルから前記顧客評価関数を呼び出して、前記案件の実現方式情報と前記顧客判断基準情報と前記ベンダ機能優位性情報の指標の種類から少なくとも１つの評価シナリオを作成し、競合他社を含めたベンダの競争力の指標を前記評価シナリオと紐づけて計算する他社優位性得点計算装置と、
   前記案件の実現方式情報に表された要件の構成および予算と、前記ベンダ機能別原価情報とから、ベンダの利益額を計算するためのベンダ利益計算装置と、
   を備えたことを特徴とする合意形成支援システム。
2. 前記案件の実現方式情報は、商談案件毎に顧客ゴールを実現するための要件の構成を単数あるいは複数の案とともに表したものである、請求項１に記載の合意形成支援システム。
3. 前記顧客判断基準情報は、顧客が各実現方式案において個々の要件を優先する度合いを表したものである、請求項１又は２に記載の合意形成支援システム。
4. 前記ベンダ機能優位性情報は、個々の要件を実現するベンダ提供機能の優位性情報の指標の種類と、該指標によって表現された各ベンダの機能優位性を表す値とを保持したものである、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の合意形成支援システム。
5. 前記ベンダ機能別原価情報は、前記顧客要件に対応するベンダ提供機能の原価を表したものである、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の合意形成支援システム。
6. 前記他社優位性得点計算装置は、前記ベンダの競争力の指標を、前記評価シナリオごとに各ベンダの他社優位性得点として計算する手段を有する、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の合意形成支援システム。
7. 前記他社優位性得点計算装置は、前記評価シナリオ間で比較可能なように、前記他社優位性得点に基づき顧客の選択確率を求める手段を更に有する、請求項６に記載の合意形成支援システム。
8. 単一案件内の比較評価処理を実行する比較処理装置を更に有する、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の合意形成支援システム。
9. 前記比較処理装置は、前記他社優位性得点計算装置の計算結果と前記ベンダ利益計算装置の計算結果とから、同じ案件ＩＤを持つ計算結果を抽出する手段を有する、請求項８に記載の合意形成支援システム。
10. 複数案件間の比較評価処理を実行する比較処理装置を更に有する、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の合意形成支援システム。
11. 前記比較処理装置は、
    前記他社優位性得点計算装置の計算結果と前記ベンダ利益計算装置の計算結果とから、同じ案件ＩＤを持つ計算結果を抽出した上で、自社の受注確率が最も高い評価シナリオを抽出する手段と、
    該抽出した評価シナリオにおける自社ベンダ利益額を求める手段と、
    前記抽出した評価シナリオで最も受注確率が高い競合他社の受注確率と自社の受注確率との差を求める手段と、
    を有する、請求項１０に記載の合意形成支援システム。
12. 評価条件として、評価対象とする案件を指定する情報と、競合として想定されるベンダを指定する情報と、顧客評価モデルを指定する情報との入力を受け付けるステップと、
    前記入力された顧客評価モデルの指定に基づいて、顧客評価モデル記憶部から顧客評価関数を呼び出して、前記評価対象とするそれぞれの案件中における評価シナリオを生成するステップと、
    前記評価シナリオごとの競争力得点計算モデルを生成するステップと、
    ベンダ機能優位性得点の正規化処理を行うステップと、
    該正規化したベンダ機能優位性得点を前記競争力得点計算モデルに代入して、前記評価シナリオごとに各ベンダの他社優位性得点を計算するステップと、
    を含む合意形成支援方法。
13. 前記評価シナリオ間で比較可能なように前記他社優位性得点に基づき顧客の選択確率を求めるステップ、
    をさらに含む、請求項１２に記載の合意形成支援方法。
14. 前記顧客の選択確率を求めるステップは、前記評価シナリオ内での競合ベンダと自ベンダの前記ベンダ機能優位性得点の算出結果をもとに、多項ロジェットモデルで前記顧客の選択確率を計算する、請求項１３に記載の合意形成支援方法。
15. 前記顧客の選択確率を求めるステップは、前記評価シナリオ内での競合ベンダと自ベンダの前記ベンダ機能優位性得点の算出結果をもとに、単純比率で前記顧客の選択確率を計算する、請求項１３に記載の合意形成支援方法。
16. 要求実現方式記憶部から要求実現方式案を取得して、顧客要件を抽出するステップと、
    前記顧客要件をキーとしてベンダ機能別原価記憶部を検索し、ベンダが提供する機能の原価の合計を計算するステップと、
    プロジェクト予算金額と前記原価の合計から利益額を計算するステップと、
    をさらに含む、請求項１２乃至１５のいずれか１項に記載の合意形成支援方法。
17. 前記評価シナリオごとの競争力得点計算モデルを生成するステップは、
    要求実現方式記憶部から前記評価対象とする案件に関連する実現方式情報を取得し、該実現方式案に含まれるすべての顧客要件に紐づいた変数を、前記実現方式案ごとに前記顧客評価モデルの説明変数のインスタンスとして生成するサブステップと、
    顧客判断基準記憶部から前記評価シナリオに含まれる前記実現方式案に関連する単数または複数の顧客判断基準情報を取得し、前記顧客評価モデルの説明変数に対する重みづけ係数として代入するサブステップと、
    前記顧客評価モデルの説明変数に、前記要求実現方式記憶部から取得した顧客要件対応機能情報を参照して、対応するベンダ機能を紐付けするサブステップと、
    ベンダ機能優位性記憶部から前記顧客要件毎に前記評価シナリオのベンダ機能を評価するのに用いた指標をキーとして、当該顧客評価モデルの説明変数の値を抽出するルールを決定するサブステップと、
    から成る、請求項１２に記載の合意形成支援方法。
18. コンピュータに、
    評価条件として、評価対象とする案件を指定する情報と、競合として想定されるベンダを指定する情報と、顧客評価モデルを指定する情報との入力を受け付ける手順と、
    前記入力された顧客評価モデルの指定に基づいて、顧客評価モデル記憶部から顧客評価関数を呼び出して、前記評価対象とするそれぞれの案件中における評価シナリオを生成する手順と、
    前記評価シナリオごとの競争力得点計算モデルを生成する手順と、
    ベンダ機能優位性得点の正規化処理を行う手順と、
    正規化したベンダ機能優位性得点を前記競争力得点計算モデルに代入して、前記評価シナリオごとに各ベンダの他社優位性得点を計算する手順と、
    を実行させるための合意形成支援プログラム。
19. 前記コンピュータに、
    前記評価シナリオ間で比較可能なように前記他社優位性得点に基づき顧客の選択確率を求める手順、
    をさらに実行させるための、請求項１８に記載の合意形成支援プログラム。
20. 前記顧客の選択確率を求める手順は、前記評価シナリオ内での競合ベンダと自ベンダの前記ベンダ機能優位性得点の算出結果をもとに、多項ロジェットモデルで前記顧客の選択確率を計算する、請求項１９に記載の合意形成支援プログラム。
21. 前記顧客の選択確率を求める手順は、前記評価シナリオ内での競合ベンダと自ベンダの前記ベンダ機能優位性得点の算出結果をもとに、単純比率で前記顧客の選択確率を計算する、請求項１９に記載の合意形成支援プログラム。
22. 前記コンピュータに、
    要求実現方式記憶部から要求実現方式案を取得して、顧客要件を抽出する手順と、
    前記顧客要件をキーとしてベンダ機能別原価記憶部を検索し、ベンダが提供する機能の原価の合計を計算する手順と、
    プロジェクト予算金額と前記原価の合計から利益額を計算する手順と、
    をさらに実行させるための、請求項１８乃至２１のいずれか１項に記載の合意形成支援プログラム。
23. 前記評価シナリオごとの競争力得点計算モデルを生成する手順は、
    要求実現方式記憶部から前記評価対象とする案件に関連する実現方式情報を取得し、該実現方式案に含まれるすべての顧客要件に紐づいた変数を、前記実現方式案ごとに前記顧客評価モデルの説明変数のインスタンスとして生成するサブ手順と、
    顧客判断基準記憶部から前記評価シナリオに含まれる前記実現方式案に関連する単数または複数の顧客判断基準情報を取得し、前記顧客評価モデルの説明変数に対する重みづけ係数として代入するサブ手順と、
    前記顧客評価モデルの説明変数に、前記要求実現方式記憶部から取得した顧客要件対応機能情報を参照して、対応するベンダ機能を紐付けするサブ手順と、
    ベンダ機能優位性記憶部から前記顧客要件毎に前記評価シナリオのベンダ機能を評価するのに用いた指標をキーとして、当該顧客評価モデルの説明変数の値を抽出するルールを決定するサブ手順と、
    から成る、請求項１８に記載の合意形成支援プログラム。
24. 案件の実現方式情報と顧客判断基準情報とベンダ機能優位性情報とを記憶する手段と、
    前記案件の実現方式情報と、前記顧客判断基準情報と、前記ベンダ機能優位性情報の指標の種類から、単数または複数の評価シナリオを生成した上で、ベンダ機能優位性を表す値を適用することにより、各評価シナリオにおける他ベンダに対する競争力を算出する手段と、
    前記案件の実現方式情報に表された要件の構成および予算と、ベンダ機能別原価情報とを用いることによりベンダの利益額を求める手段と、を備え、
    商談中の案件に関して、ベンダを選択する顧客の観点と、ベンダが確保しうる利益の観点の双方による評価を可能とするよう動作する合意形成支援システム。
25. 前記案件の実現方式情報は、商談案件毎に顧客ゴールを実現する要件の構成を単数あるいは複数の案とともに表したものである、請求項２４に記載の合意形成支援システム。
26. 前記顧客判断基準情報は、顧客が各実現方式案において個々の要件を優先する度合いを表したものである、請求項２４又は２５に記載の合意形成支援システム。
27. 前記ベンダ機能優位性情報は、個々の要件を実現するベンダ提供機能の優位性情報の指標の種類と該指標によって表現された各ベンダの機能優位性を表す値を保持したものである、請求項２４乃至２６のいずれか１項に記載の合意形成支援システム。
28. 前記ベンダ機能別原価情報は、顧客要件に対応するベンダ提供機能の原価を表したものである、請求項２４乃至２７のいずれか１項に記載の合意形成支援システム。

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