JP2015072660A - 相関データ生成システム、相関データ生成方法および相関データ生成プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】他ユーザまたは企業との関係と、親密さとを示す相関データを生成する。
【解決手段】相関データ生成システム１であって、ユーザ毎に、当該ユーザが他ユーザにコンタクトしたコンタクト情報を記憶する記憶手段１５と、前記記憶手段１５に記憶された各ユーザのコンタクト情報を用いて相関データを生成する生成手段１２と、前記相関データを提示する提示手段１２とを有し、前記生成手段１２は、前記コンタクト情報を用いて親密度を算出し、前記親密度に従って前記相関データを生成する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、相関データを生成する相関データ生成システム、相関データ生成方法および相関データ生成プログラムに関する。

近年、コンピュータ技術の進展に伴い、紙媒体の名刺をネットワーク上で管理することが行われている。特許文献１には、ネットワーク上のサーバに各ユーザ自身の名刺データを格納し、携帯端末を用いてユーザ間で名刺データを相互に交換する名刺データ交換システムが提案されている。

また、特許文献２には、ユーザのアドレス帳に登録されている連絡先との親密度を算出し、親密度に応じてアドレス帳の表示順を並び替える技術が記載されている。

特開２０１１−１９２１９５号公報 特開２０１２−１６４０９２号公報

例えば、営業活動などの場面で、顧客との人間関係や人脈を形成するためには、自分の人脈だけでなく社内人脈を活用することが効率的である。特に、新規の顧客を獲得するためには、当該新規顧客に既にアプローチしている社員が既に存在する場合は、当該社員の人脈を活用することで、新規顧客に円滑にコンタクトをとることができる。

しかしながら、従来では、個人毎に名刺交換した相手の名刺データを管理・閲覧するのみで、各社員の人脈を共有資産として社内で活用することについては考慮されていない。また、顧客と自社の各社員との関係や、各社員の営業活動の成果などを把握することは容易ではない。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、他ユーザまたは企業との関係と、親密さとを示す相関データを生成する相関データ生成システム、相関データ生成方法および相関データ生成プログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、請求項１記載の本発明は、相関データ生成システムであって、ユーザ毎に、当該ユーザが他ユーザにコンタクトしたコンタクト情報を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された各ユーザのコンタクト情報を用いて、相関データを生成する生成手段と、前記相関データを提示する提示手段と、を有し、前記生成手段は、前記コンタクト情報を用いて親密度を算出し、前記親密度に従って前記相関データを生成する。

請求項２記載の本発明は、上記相関データ生成システムであって、前記生成手段は、前記相関データをノードとリンクを用いて表現し、前記親密度に応じて、リンクの太さ、または、ノード間の距離を設定する。

請求項３記載の本発明は、上記相関データ生成システムであって、前記生成手段は、前記記憶手段に記憶された所定の期間のコンタクト情報を用いて、前記所定の期間における相関データを生成する。

請求項４記載の本発明は、上記相関データ生成システムであって、前記生成手段は、相手企業全体と自社の各ユーザとの親密度を示す相関データ、自社全体と相手企業の各ユーザと親密度を示す相関データ、相手企業の所定のユーザと自社の各ユーザとの親密度を示す相関データ、および、自社の所定のユーザと相手企業の各ユーザとの親密度を示す相関データの少なくとも１つを生成する。

請求項５記載の本発明は、上記相関データ生成システムであって、ユーザのプロフィール情報が変更された場合、前記相関データを用いて当該ユーザの変更情報の通知先を選定して、通知先リストを生成する通知先リスト生成手段を、さらに有する。

請求項６記載の本発明は、上記相関データ生成システムであって、プロフィール情報の変更を追跡したい追跡対象ユーザが登録された追跡リスト記憶手段と、前記追跡リスト記憶手段に記憶された前記追跡対象ユーザのプロフィール情報の変更を検知した場合、追跡リスト記憶手段に前記追跡対象ユーザを登録した登録ユーザに、前記追跡対象ユーザのプロフィール情報の変更を通知する追跡手段と、をさらに有する。

請求項７記載の本発明は、コンピュータが行う相関データ生成方法であって、前記コンピュータは、ユーザ毎に、当該ユーザが他ユーザにコンタクトしたコンタクト情報を記憶する記憶部を備え、前記記憶部に記憶された各ユーザのコンタクト情報を用いて、相関データを生成する生成ステップと、前記相関データを提示する提示ステップと、を行い、前記生成ステップは、前記コンタクト情報を用いて親密度を算出し、前記親密度に従って前記相関データを生成する。

請求項８記載の本発明は、上記コンピュータを、ユーザ毎に、当該ユーザが他ユーザにコンタクトしたコンタクト情報を記憶する記憶手段、前記記憶手段に記憶された各ユーザのコンタクト情報を用いて、相関データを生成する生成手段、および、前記相関データを提示する提示手段、として機能させ、前記生成手段は、前記コンタクト情報を用いて親密度を算出し、前記親密度に従って前記相関データを生成する。

本発明により、他ユーザまたは企業との関係と、親密さとを示す相関データを生成する相関データ生成システム、相関データ生成方法および相関データ生成プログラムを提供することができる。

本発明の一実施形態が適用された相関データ生成システムの構成を示す構成図である。 相関データ生成システムの処理を説明するための説明図である。 コンタクト情報記憶部の一例を示す図である。 相関データ生成処理を示すフローチャートである。 第１のパターンの相関データの一例を示す図である。 第２のパターンの相関データの一例を示す図である。 第３のパターンの相関データの一例を示す図である。 第４のパターンの相関データの一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について説明する。

図１は、本発明の一実施形態である相関データ生成システム１の構成を示す構成図である。本実施形態の相関データ生成システム１は、ユーザが使用する複数の端末２（例えば、スマートフォン、タブレット端末、ＰＣなど）と、インターネットなどのネットワークを介して接続されている。

相関データ生成システム１は、面識があるユーザ同士（または企業）の関係を、各ユーザのコンタクト情報を用いて生成するシステムである。図示する相関データ生成システム１は、コンタクト情報管理部１１と、相関データ生成部１２と、通知先リスト生成部１３と、追跡部１４と、コンタクト情報記憶部１５と、プロフィール情報記憶部１６と、追跡リスト記憶部１７とを備える。

コンタクト情報管理部１１は、各端末２から送信されるコンタクト情報をコンタクト情報記憶部１５に登録する。コンタクト情報は、各ユーザが他ユーザに面談、電話などでコンタクト（接触）した情報である。

相関データ生成部１２（生成手段、提示手段）は、コンタクト情報記憶部１５に記憶された各ユーザのコンタクト情報を用いて相関データを生成し、提示する。また、相関データ生成部１２は、コンタクト情報を用いて親密度を算出し、親密度に従って相関データを生成する。

通知先リスト生成部１３は、プロフィール情報記憶部１６に記憶されたユーザのプロフィール情報が変更された場合、相関データを用いて当該ユーザの変更情報の通知先を選定して、通知先リストを生成する。

追跡部１４は、追跡リスト記憶部１７に記憶された追跡対象ユーザのプロフィール情報の変更を検知した場合、追跡リスト記憶部１７に追跡対象ユーザを登録した登録ユーザに、追跡対象ユーザのプロフィール情報の変更を通知する。

コンタクト情報記憶部１５には、各ユーザが他ユーザにコンタクトしたコンタクト情報が記憶される。プロフィール情報記憶部１６には、各ユーザの氏名、企業名、住所などのプロフィール情報が記憶される。追跡リスト記憶部１７には、プロフィール情報の変更を追跡したい追跡対象ユーザが登録される。

上記説明した、相関データ生成システム１は、例えば、ＣＰＵと、メモリと、ＨＤＤ等の外部記憶装置などを備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、ＣＰＵがメモリ上にロードされた相関データ生成システム１のプログラムを実行することにより、相関データ生成システム１の各機能が実現される。また、相関データ生成システム１用のプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。

次に、本実施形態の処理について説明する。

図２は、本実施形態の相関データ生成システム１の処理を説明するための説明図である。本実施形態の相関データ生成システム１は、（１）相関データ生成処理（Ｓ１０）と、（２）通知先リスト生成処理（Ｓ２０）と、（３）追跡処理（Ｓ３０）とを行う。

＜（１）相関データ生成処理＞
相関データ生成処理（Ｓ１０）では、各ユーザから送信されるコンタクト情報を受信し、コンタクト情報記憶部１５に蓄積するとともに、当該コンタクト情報記憶部１５を用いて相関データを生成する。図示する例では、Ａ企業に所属する所定のユーザ（Ａ氏）が、取引先である相手企業の社員などの他ユーザ（相手）にコンタクトした場合において、Ａ氏が、コンタクト情報を相関データ生成システム１に送信し、また、相関データの生成を相関データ生成システム１に要求するものとする。

Ａ氏は、他ユーザにコンタクトをとると、コンタクト情報を、端末２を用いて相関データ生成システム１に入力する。Ａ氏が使用する端末２は、Ａ氏が入力したコンタクト情報を、相関データ生成システム１にネットワークを介して送信する（Ｓ１１）。コンタクトは、面談、電話、メールなどの様々な方法で他ユーザと接触することである。コンタクト情報は、コンタクトした他ユーザ、日時、コンタクト内容などのコンタクトに関する情報である。

また、コンタクトした他ユーザと名刺交換した場合は、他ユーザから受け取った紙媒体の名刺のデジタル画像データもコンタクト情報として相関データ生成システム１に送信することとしてもよい。例えば、スマートフォン、タブレット端末などのカメラ機能を備える端末２を用いて、他ユーザから受け取った名刺を写真撮影して名刺の画像を取得する、または、スキャナを用いて名刺を読み取り、名刺画像を取得することなどが考えられる。

相関データ生成システム１のコンタクト情報管理部１１は、Ａ氏の端末２から送信されたコンタクト情報を受信し、コンタクト情報記憶部１５に格納する（Ｓ１２）。

図３は、コンタクト情報記憶部１５に格納されるコンタクト情報テーブルの一例を示す図である。図示するコンタクト情報テーブルは、ユーザ毎に作成されものとし、各ユーザがコンタクトした他ユーザである相手毎に、相手企業、相手氏名、コンタクト日、コンタクト種別、同席者、コンタクト内容、役職、タグ情報、名刺の有無などのコンタクトに関する情報を有する。コンタクト情報管理部１１は、コンタクト情報とともに送信されたＡ氏のユーザＩＤなどを取得することで、当該ユーザＩＤのコンタクト情報テーブルにコンタクト情報を登録する。

また、コンタクト情報管理部１１は、名刺画像を含むコンタクト情報を受信した場合は、当該名刺画像に含まれる文字をデータ化して名刺のテキストデータを生成し、生成したテキストデータと受信した名刺画像とを関連付けプロフィール情報記憶部１６に登録する。例えばＯＣＲ（Optical Character Reader）などを用いて、名刺画像に設定された文字を識別してデータ化し、名刺画像に設定された各記載事項（名前、住所、会社名、メールアドレスなど）をテキストデータに変換し、プロフィール情報として登録する。

このように、各ユーザが、他ユーザにコンタクトする度にコンタクト情報を相関データ生成システム１に送信することで、コンタクト情報記憶部１５には、各ユーザのコンタクト履歴が蓄積される。

そして、Ａ氏が使用する端末２は、Ａ氏が任意のタイミングで入力した相関データの生成要求を受け付けて、当該生成要求を相関データ生成システム１に送信する（Ｓ１３）。 相関データ生成システム１の相関データ生成部１２は、端末２からの生成要求を受け付けて、コンタクト情報記憶部１５に記憶された各ユーザのコンタクト情報を用いて相関データを生成し（Ｓ１４）、要求元の端末２に送信・提示する（Ｓ１５）。Ａ氏の端末２は、相関データ生成システム１から送信された相関データを受信し、ディスプレイに表示する。これにより、Ａ氏は、相関データを閲覧することができる。

以下にＳ１４の相関データの生成処理を説明する。

図４は、相関データの生成処理を示すフローチャートであり、図５から図８は、生成された相関データの例示である。相関データは、面識があるユーザ同士（または企業）を線でつなぎ、線の太さやユーザ間の距離で親密度を表したものである。本実施形態の相関データは、自社と相手企業との間の相関関係を示すものであって、ノードとリンクとを含むグラフ形式で表現される。また、コンタクト情報を用いて親密度を算出し、親密度に従って相関データを生成する。ここでは、ユーザからの要求に応じて、４つのパターンの相関データを生成する。ユーザは、自社および相手企業のいずれかの社員（ユーザ）、または、自社および相手企業のいずれかの企業にカーソルを移動して選択する。

なお、以下に説明する自社の社員は、相関データ生成システム１が提供するサービスのサービス利用者（会員ユーザ）である。相手企業の社員は、相関データ生成システム１が提供するサービスのサービス利用者であっても、また、サービス利用者でなくてもよい。

まず、図５に示す第１のパターンの相関データの生成処理を、図４を参照して説明する。第１のパターンの相関データは、相手企業全体と自社の各社員との親密度を示すパターンである。

相関データ生成部１２は、図２のＳ１３により、端末２から送信された生成要求を受信する。この生成要求は、ユーザが端末２のディスプレイ上で相手企業にカーソルを移動して選択することで、第１のパターンの生成要求が入力され、端末２は第１のパターンの生成要求を相関データ生成システム１に送信する。

相関データ生成部１２、コンタクト情報記憶部１５を参照して、相関データに設定する自社および相手企業のノードを特定する（Ｓ４１）。第１のパターンの相関データの場合、相関データ生成部１２は、相手企業の社員へのコンタクト情報が登録された自社の社員を全て抽出し、抽出した社員を自社側の列にノードとして配置する。なお社員の縦方向の並び順は、最初に部署名でアイウエオ順にソートし、次に部署毎に役職昇順（上に部長、下に担当）でソートした順番とする。相手企業のノードとしては、相手企業（図示する例では、「一二三企業」）のみが、相手企業側の列に配置される。

そして相関データ生成部１２は、コンタクト情報記憶部１５を参照して、自社の社員毎に相手企業とのノード間の距離を設定する（Ｓ４２）。本実施形態では、ノードとして設定された自社の社員毎に、相手企業への最終コンタクト日から現在までの期間を算出し、当該期間に応じて自社の社員毎に相手企業へのノード間の距離を設定する。すなわち、親密度の１つの指標である「最近のコンタクト状況」を算出し、ノード間の距離で親密度を表現する。

相関データ生成部１２は、自社の社員のコンタクト情報テーブル（図３）を参照し、当該相手企業の全ての相手社員へのコンタクト情報の中で最も直近のコンタクト日を、最終コンタクト日として決定する。そして、相手企業への最終コンタクト日から長い時間が経過している自社社員の場合は、相手企業へのノード間距離を長く設定し、相手企業への最終コンタクト日が直近の自社社員の場合は、相手企業へのノード間距離を短く設定する。そして、設定したノード間の距離になるように、自社の各社員のノードをＸ軸方向に移動する。

図５に示す例では、最終コンタクト日から現在までの期間を所定数のレベルに分類し、各レベルに応じて相手企業のノードへの距離を設定する。例えば、下記の３つのレベルに分類するものとする。またノード間の距離は、Ｘ軸方向の距離とする。

[レベル１] 期間：１ヶ月未満 →相手ノードへの距離：ｎ（短い距離）
[レベル２] 期間：１ヶ月〜３ヶ月未満→相手ノードへの距離：ｍ（中程度の距離）
[レベル３] 期間：３ヶ月以上 →相手ノードへの距離：ｌ（長い距離）
（ｎ＜ｍ＜ｌ）
図５では、自社の「システム部 山田Ｂ太」が、１ヶ月以内の直近に相手企業（相手社員）とコンタクトをとっており、「総務部 佐藤Ｃ蔵部長」が、現在から１ヶ月〜３ヶ月未満前の間に相手企業とコンタクトをとっており、「営業部 田中Ａ子」は３ヶ月以上、相手企業とコンタクトをとっていないことを示している。

次に、相関データ生成部１２は、コンタクト情報記憶部１５を参照して、自社の社員毎に相手企業へのリンクの太さを設定する（Ｓ４３）。本実施形態では、ノードとして設定された自社の社員毎に、相手企業の相手社員に対するコンタクト情報を用いてリンクの太さを決定し、決定した太さで当該自社社員のノードと相手企業のノードとを結ぶリンクを設定する。すなわち、親密度の１つの指標である「コンタクト回数」を算出し、リンクの太さで親密度を表現する。

リンクの太さは、コンタクト回数（コンタクト情報のレコードの数）が多いほど、太くすることが考えられる。また、コンタクト回数だけでなく、取得した名刺の数、コンタクト種別（面談、電話など）、相手社員の役職など、コンタクト情報に含まれる各項目に応じて、各コンタクト情報に所定の重み付けを行い、重み付けした値をコンタクト回数として使用し、リンクの太さを決定することとしてもよい。図５に示す例では、「営業部 田中Ａ子」が最もコンタクト回数を多いことを示している。

また、リンクの色や線種をコンタクト情報に含まれる各項目に応じて変えることとしてもよい。例えば、タグの内容などに応じて、リンクの色を変えること（例えば、受注案件は赤、失注案件は青など）などが考えられる。同様に、ノードの色、ノードの枠線の線種も、コンタクト情報に含まれる各項目に応じて変えることとしてもよい。

以上説明したように、本実施形態では、直近にコンタクトを取った人ほど親密であるとしてノード間の距離を短くし、また、コンタクト回数が多いほど親密であるとしてリンクを太く表現した相関データを生成する。したがって、図５に示すパターン１の相関データにより、自社の各社員の相手企業への親密さ度合い、営業活動の成果などを容易に把握することができる。

次に、図６に示す第２のパターンの相関データの生成処理を説明する。第２のパターンの相関データは、自社全体と相手企業の各社員の親密度を示すパターンである。

相関データ生成部１２は、図２のＳ１３により、端末２から送信された生成要求を受信する。この生成要求は、ユーザが、端末２のディスプレイ上で自社にカーソルを移動して選択することで、第２のパターンの生成要求が入力される。

相関データ生成部１２、コンタクト情報記憶部１５を参照して、相関データに設定する自社および相手企業のノードを特定する（Ｓ４１）。第２のパターンの相関データの場合、相関データ生成部１２は、自社のノードとしては、自社（図示する例では、「ＡＢＣ商事」）のみを特定し、自社側の列に配置する。相手企業のノードとしては、相手企業に対する自社社員のコンタクト情報を相手社員毎に全て抽出し、抽出した相手社員を相手企業側の列にノードとして配置する。なお社員の縦方向の並び順は、パターン１と同様である。

そして相関データ生成部１２は、コンタクト情報記憶部１５を参照して、相手社員毎に自社とのノード間の距離を設定する（Ｓ４２）。パターン２では、ノードとして設定された相手社員毎に、当該相手社員への最終コンタクト日から現在までの期間を算出し、当該期間に応じて当該相手社員と自社とのノード間の距離を設定する。相関データ生成部１２は、自社の全社員のコンタクト情報テーブル（図３）を参照し、当該相手社員へのコンタクト情報の中で最も直近のコンタクト日を、最終コンタクト日として決定する。そして、相関データ生成部１２は、設定したノード間の距離になるように、各相手社員のノードをＸ軸方向に移動する。ノード間の距離の設定方法は、パターン１と同様である。このように、親密度の１つの指標である「最近のコンタクト状況」を算出し、ノード間の距離で親密度を表現する。図６では、相手企業の「第１営業部 三木二郎 部長」および「第１営業部 岡村一」に対して、自社のいずれかの社員が比較的直近にコンタクトをとっていることを示している。

そして相関データ生成部１２は、コンタクト情報記憶部１５を参照して、相手社員毎に自社へのリンクの太さを設定する（Ｓ４３）。パターン２では、ノードとして設定された相手社員毎に、当該相手社員に対する全ての自社社員のコンタクト情報を用いてリンクの太さを決定し、決定した太さで自社のノードと相手社員のノードとを結ぶリンクを設定する。リンクの太さおよび色については、パターン１と同様である。このように、親密度の１つの指標である「コンタクト回数」を算出し、リンクの太さで親密度を表現する。図６に示す例では、「第一営業部 岡村一」に対するコンタクト回数が最も多いことを示している。

以上説明したパターン２では、直近にコンタクトを取った相手社員ほど親密であるとしてノード間の距離が短くし、また、コンタクト回数が多い相手社員ほど親密であるとしてリンクを太く表現した相関データを生成することで、自社全体からみて、相手企業の各相手社員への親密さ度合い、営業活動の成果などを容易に把握することができる。

次に、図７に示す第３のパターンの相関データの生成処理を説明する。第３のパターンの相関データは、相手企業の所定の相手社員と、自社の各社員との親密度を示すパターンである。相関データ生成部１２は、図２のＳ１３により、端末２から送信された生成要求を受信する。この生成要求は、ユーザが、端末２のディスプレイ上で相手企業の所望の相手社員にカーソルを移動して選択することで、第３のパターンの生成要求が入力される。

相関データ生成部１２、コンタクト情報記憶部１５を参照して、相関データに設定する自社および相手企業のノードを特定する（Ｓ４１）。第３のパターンの相関データの場合、相関データ生成部１２は、相手企業のノードとしては、選択された相手社員（図示する例では、「第１営業部 岡村一」）を特定し、相手企業側の列に配置する。自社のノードとしては、当該相手社員へのコンタクト情報が登録された自社社員を全て抽出し、抽出した社員を自社側の列にノードとして配置する。なお社員の縦方向の並び順は、パターン１と同様である。

そして相関データ生成部１２は、コンタクト情報記憶部１５を参照して、自社社員毎に選択された相手社員とのノード間の距離を設定する（Ｓ４２）。パターン３では、ノードとして設定された自社社員毎に、当該相手社員への最終コンタクト日から現在までの期間を算出し、当該期間に応じて自社社員毎に選択された相手社員へのノード間の距離を設定する。相関データ生成部１２は、各自社社員のコンタクト情報テーブル（図３）を参照し、当該相手社員へのコンタクト情報の中で最も直近のコンタクト日を、最終コンタクト日として決定する。そして、相関データ生成部１２は、設定したノード間の距離になるように、各自社社員のノードをＸ軸方向に移動する。なお、ノード間の距離の設定方法は、パターン１と同様である。このように、親密度の１つの指標である「最近のコンタクト状況」を算出し、ノード間の距離で親密度を表現する。図７では、自社の「システム部 山田Ｂ太」が、「営業部 田中Ａ子」より直近に、当該相手社員（「第１営業部 岡村一」）にコンタクトをとっていることを示している。

そして相関データ生成部１２は、コンタクト情報記憶部１５を参照して、自社社員毎に当該相手社員へのリンクの太さを設定する（Ｓ４３）。パターン３では、ノードとして設定された自社社員毎に、当該相手社員に対するコンタクト情報を用いてリンクの太さを決定し、決定した太さで各自社社員のノードと当該相手社員のノードとを結ぶリンクを設定する。リンクの太さおよび色については、パターン１と同様である。このように、親密度の１つの指標である「コンタクト回数」を算出し、リンクの太さで親密度を表現する。図７に示す例では、「営業部 田中Ａ子」の方が「システム部 山田Ｂ太」よりコンタクト回数を多いことを示している
以上説明したパターン３では、直近にコンタクトを取った相手社員ほど親密であるとしてノード間の距離が短くし、また、コンタクト回数が多い相手社員ほど親密であるとしてリンクを太く表現した相関データを生成することで、相手企業の所定の相手社員に対する、自社の各社員の親密さ度合い、営業活動の成果などを容易に把握することができる。

次に、図８に示す第４のパターンの相関データの生成処理を説明する。第４のパターンの相関データは、所定の自社社員と、相手企業の各相手社員との親密度を示すパターンである。相関データ生成部１２は、図２のＳ１３により、端末２から送信された生成要求を受信する。この生成要求は、ユーザが、端末２のディスプレイ上で所望の自社社員にカーソルを移動して選択することで、第４のパターンの生成要求が入力される。

相関データ生成部１２、コンタクト情報記憶部１５を参照して、相関データに設定する自社および相手企業のノードを特定する（Ｓ４１）。第４のパターンの相関データの場合、相関データ生成部１２は、自社のノードとして、選択された自社社員（図示する例では、「営業部 田中Ａ子」）を特定し、自社側の列に配置する。相手企業のノードとしては、当該自社社員のコンタクト情報の中から相手企業に対するコンタクト情報を全て抽出し、抽出したコンタクト情報に設定された各相手社員を相手企業側の列にノードとして配置する。なお社員の縦方向の並び順は、パターン１と同様である。

そして相関データ生成部１２は、コンタクト情報記憶部１５を参照して、自社社員毎に設定された相手社員とのノード間の距離を設定する（Ｓ４２）。パターン４では、ノードとして設定された相手社員毎に、当該自社社員の最終コンタクト日から現在までの期間を算出し、当該期間に応じて当該自社社員と各相手社員へのノード間の距離を設定する。相関データ生成部１２は、当該自社社員のコンタクト情報テーブル（図３）を参照し、各相手社員へのコンタクト情報の中で最も直近のコンタクト日を、最終コンタクト日として決定する。そして、相関データ生成部１２は、設定したノード間の距離になるように、各相手社員のノードをＸ軸方向に移動する。なお、ノード間の距離の設定方法は、パターン１と同様である。このように、親密度の１つの指標である「最近のコンタクト状況」を算出し、ノード間の距離で親密度を表現する。図８では、選択された自社社員「営業部 田中Ａ子」）は、ほぼ同じ時期に２人の相手社員（「第１営業部 三木二郎 部長」、「第１営業部 岡村一」）にコンタクトをとっていることを示している。

そして相関データ生成部１２は、コンタクト情報記憶部１５を参照して、相手社員毎に当該自社社員とのリンクの太さを設定する（Ｓ４３）。パターン４では、ノードとして設定された自社社員の各相手社員に対するコンタクト情報を用いてリンクの太さを決定し、決定した太さで自社社員のノードと各相手社員のノードとを結ぶリンクを設定する。リンクの太さおよび色については、パターン１と同様である。このように、親密度の１つの指標である「コンタクト回数」を算出し、リンクの太さで親密度を表現する。図８に示す例では、「第１営業部 岡村一」へのコンタクト回数が、「第１営業部 三木二郎 部長」へのコンタクト回数より多いことを示している
以上説明したパターン４では、直近にコンタクトを取った相手社員ほど親密であるとしてノード間の距離が短くし、また、コンタクト回数が多い相手社員ほど親密であるとしてリンクを太く表現した相関データを生成することで、所定の自社社員の相手企業の相手社員に対する親密さ度合い、営業活動の成果などを容易に把握することができる。

＜（２）通知先リスト生成処理＞
以下に、図２に示す通知先リスト生成処理（Ｓ２０）について説明する。相関データ生成システム１は、異動による所属部署の変更など、ユーザのプロフィール情報に変更が発生した場合、当該ユーザの相関データに基づいて、自身の変更情報を通知する通知先リストを生成する。これにより、ユーザは、取引先などの関係者に自身の異動を知らせるための挨拶状などの送付の手間を軽減することができる。

相関データ生成システム１の通知先リスト生成部１３は、ユーザ（ここではＡ氏）の端末２から送信された、異動先の部署などのプロフィール情報の変更要求を受信する（Ｓ２１）。なお、プロフィール情報の変更要求は、異動となったユーザが端末２を用いて自ら送信する場合だけでなく、社員管理システムなどの連携する外部システムから、プロフィール情報の変更要求を受信することとしてもよい。

そして、通知先リスト生成部１３は、プロフィール情報記憶部１６にアクセスし、受信した変更要求で指定されたユーザのプロフィール情報を変更・更新する（Ｓ２２）。

そして、通知先リスト生成部１３は、プロフィール情報を変更したユーザの相関データを用いて、変更されたプロフィール情報の通知先のリストである通知先リストを生成する（Ｓ２３）。例えば、通知先リスト生成部１３は、パターン４の相関データ（図８）を用いて、当該ユーザ（自社社員）がコンタクトしている相手企業の相手社員（すなわち、当該ユーザとリンクでむすばれた相手社員）を通知先として抽出する。なお、当該ユーザが、複数の相手企業とコンタクトしている場合は、相手企業毎に生成したパターン４の相関データを用いて、コンタクトしている全ての相手企業の相手社員を抽出する。

また、通知先リスト生成部１３は、当該ユーザがコンタクトしている相手社員の中から、相関データのノード間の距離及びリンクの太さを用いて、通知先の相手社員をさらに絞り込むこととしてもよい。例えば、ノード間の距離が所定の値より小さく、または、リンクの太さが所定の値より大きい、または、ノード間の距離が所定の値より小さく且つリンクの太さが所定の値より大きい相手社員のみを抽出することとしてもよい。

そして、通知先リスト生成部１３は、抽出した相手社員のメールアドレスの宛先リスト、挨拶状の送付先リスト、封書に貼付する宛先ラベル（宛先シール）などのユーザが指定した形式の通知先リストを生成し（Ｓ２３）、当該ユーザの端末２に送信する（Ｓ２４）。なお、相手社員のメールアドレス、住所などは、プロフィール情報記憶部１６または相手社員の名刺画像から生成されるテキストデータなどから取得することが考えられる。

＜（３）追跡処理＞
以下に、図２に示す追跡処理（Ｓ３０）について説明する。あるユーザが、名刺交換などで面識のある特定の他ユーザのプロフィール情報を追跡したい場合に、当該他ユーザを追跡対象者として追跡リスト記憶部１７に登録しておくことで、当該追跡対象ユーザが異動などによりプロフィール情報が変更した場合に、通知メールを送信する。これにより、ユーザは、面識のある所望の他ユーザが他の部署に異動した場合であっても、当該他ユーザに対してコンタクトをとることができる。

あるユーザ（ここではＢ氏）は、所望の追跡対象ユーザ（ここではＡ氏）を指定した追跡情報を、端末２を用いて相関データ生成システム１に送信する。相関データ生成システム１の追跡部１４は、追跡情報の登録ユーザであるＢ氏の端末２から送信された追跡情報を受信すると（Ｓ３１）、当該追跡情報に含まれる追跡対象ユーザのユーザＩＤと、登録ユーザのユーザＩＤとを対応付けて追跡リスト記憶部１７に登録する（Ｓ３２）。

これにより追跡部１４は、追跡リスト記憶部１７に登録された追跡対象ユーザＡ氏のプロフィール情報を監視する（Ｓ３３）。そして、追跡部１４は、Ｓ２２でＡ氏のプロフィール情報が変更されたことを検知すると、登録ユーザＢ氏に変更後のプロフィール情報を通知するための通知メールを生成し（Ｓ３４）、登録ユーザＢ氏の端末２に送信する（Ｓ３５）。このように、プロフィール情報の変更時に通知して欲しい追跡対象ユーザを追跡リスト記憶部１７に登録しておくことで、登録ユーザは、追跡対象ユーザの異動先を把握することができる。

なお、登録ユーザ（Ｂ氏）は、相関データ生成システム１が提供するサービスのサービス利用者であり、追跡対象ユーザ（Ａ氏）は、相関データ生成システム１が提供するサービスのサービス利用者であっても、また、サービス利用者でなくてもよい。

以上説明した本実施形態では、コンタクト情報記憶部１５に記憶されたコンタクト情報を用いて親密度を算出し、当該親密度に従って相関データを生成する。これにより、本実施形態では、ユーザの人脈および親密度を可視化することができるととともに、社内の人脈を共有資産として活用し、営業活動に役立てることができる。

また、本実施形態では、直近にコンタクトを取った相手社員ほど親密であるとしてノード間の距離が短くし、また、コンタクト回数が多い相手社員ほど親密であるとしてリンクを太く表現した相関データを生成することで、各ユーザまたは企業全体の親密さ度合い、営業活動の成果などを容易に把握することができる。また、自社および相手企業のキーマンを容易に見つけることができる。

また、本実施形態では、ユーザのプロフィール情報に変更が発生した場合、当該ユーザの相関データに基づいて、自身の変更情報を通知する通知先リストを生成する。これにより、本実施形態では、取引先などの関係者に自身の異動を知らせるための挨拶状などの送付の手間を軽減することができ、ユーザの利便性をより向上させることができる。

また、本実施形態では、名刺交換などで面識のある特定の他ユーザのプロフィール情報を追跡したい場合に、当該他ユーザを追跡対象者として追跡リスト記憶部に登録しておくことで、当該追跡対象ユーザが異動などによりプロフィール情報が変更した場合に、通知メールが送信される。これにより、ユーザは、所望の他ユーザが他の部署に異動した場合であっても、当該他ユーザに対してコンタクトをとることができる。

なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。例えは、相関データ生成システム１の相関データ生成部１２は、コンタクト情報記憶部１５に記憶された所定の期間（過去の所定の月単位、４半期単位など）のコンタクト情報を用いて、当該所定の期間における相関データを生成することとしてもよい。これにより、過去の人間関係や人脈の変化を経時的に辿ることができる。

１ ：相関データ生成システム
１１：コンタクト情報管理部
１２：相関データ生成部
１３：通知先リスト生成部
１４：追跡部
１５：コンタクト情報記憶部
１６：プロフィール情報記憶部
１７：追跡リスト記憶部
２ ：端末

Claims (8)

1. 相関データ生成システムであって、
   ユーザ毎に、当該ユーザが他ユーザにコンタクトしたコンタクト情報を記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された各ユーザのコンタクト情報を用いて、相関データを生成する生成手段と、
   前記相関データを提示する提示手段と、を有し、
   前記生成手段は、前記コンタクト情報を用いて親密度を算出し、前記親密度に従って前記相関データを生成すること
   を特徴とする相関データ生成システム。
2. 請求項１記載の相関データ生成システムであって、
   前記生成手段は、前記相関データをノードとリンクを用いて表現し、前記親密度に応じて、リンクの太さ、または、ノード間の距離を設定すること
   を特徴とする相関データ生成システム。
3. 請求項１または２記載の相関データ生成システムであって、
   前記生成手段は、前記記憶手段に記憶された所定の期間のコンタクト情報を用いて、前記所定の期間における相関データを生成すること
   を特徴とする相関データ生成システム。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の相関データ生成システムであって、
   前記生成手段は、相手企業全体と自社の各ユーザとの親密度を示す相関データ、自社全体と相手企業の各ユーザと親密度を示す相関データ、相手企業の所定のユーザと自社の各ユーザとの親密度を示す相関データ、および、自社の所定のユーザと相手企業の各ユーザとの親密度を示す相関データの少なくとも１つを生成すること
   を特徴とする相関データ生成システム。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の相関データ生成システムであって、
   ユーザのプロフィール情報が変更された場合、前記相関データを用いて当該ユーザの変更情報の通知先を選定して、通知先リストを生成する通知先リスト生成手段を、さらに有すること
   を特徴とする相関データ生成システム。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の相関データ生成システムであって、
   プロフィール情報の変更を追跡したい追跡対象ユーザが登録された追跡リスト記憶手段と、
   前記追跡リスト記憶手段に記憶された前記追跡対象ユーザのプロフィール情報の変更を検知した場合、追跡リスト記憶手段に前記追跡対象ユーザを登録した登録ユーザに、前記追跡対象ユーザのプロフィール情報の変更を通知する追跡手段と、をさらに有すること
   を特徴とする相関データ生成システム。
7. コンピュータが行う相関データ生成方法であって、
   前記コンピュータは、
   ユーザ毎に、当該ユーザが他ユーザにコンタクトしたコンタクト情報を記憶する記憶部を備え、
   前記記憶部に記憶された各ユーザのコンタクト情報を用いて、相関データを生成する生成ステップと、
   前記相関データを提示する提示ステップと、を行い、
   前記生成ステップは、前記コンタクト情報を用いて親密度を算出し、前記親密度に従って前記相関データを生成すること
   を特徴とする相関データ生成方法。
8. コンピュータを、
   ユーザ毎に、当該ユーザが他ユーザにコンタクトしたコンタクト情報を記憶する記憶手段、
   前記記憶手段に記憶された各ユーザのコンタクト情報を用いて、相関データを生成する生成手段、および、
   前記相関データを提示する提示手段、として機能させ、
   前記生成手段は、前記コンタクト情報を用いて親密度を算出し、前記親密度に従って前記相関データを生成すること
   を特徴とする相関データ生成プログラム。

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