JP2018005665A - 人材育成支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】代理店毎に、適切なサービス提供力を有するサービス担当者を育成することを可能にする人材育成支援システムを提供する。
【解決手段】人材育成支援システムは、各代理店における顧客の産業用機械に関する受注実績に基づいて、代理店毎に、収益性に関する指標値である収益性指標値を算出するＳ３０３。そして、人材育成支援システムは、算出した収益性指標値及び所属するサービス担当者のグレード別の人数構成を示す人数構成情報に基づいて、代理店毎に、人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な参考情報を生成するＳ３０５。
【選択図】図１４

Description

本発明は、建設機械等の産業用機械の保守サービスに携わるサービス担当者の人材育成を支援する人材育成支援システムに関する。

特許文献１には、建設機械の営業活動を支援するために、適切な顧客を選定することができる営業支援システムが開示されている。この営業支援システムでは、顧客情報を記憶するデータベースが設けられており、情報受給者によって入力された顧客検索条件に合致する顧客情報が当該データベースから抽出される。その後に、情報受給者によって図象化表示に関する評価項目が少なくとも２つ入力された場合、それらの組み合わせに基づいて、抽出された顧客情報の分析評価が実行される。この分析評価の結果を参照することによって、情報受給者は、営業対象先として適切な顧客を選定することが可能になる。

特開２００５−１０８６８号公報

上記の営業支援システムの場合、営業対象先として適切な顧客を容易に選定することができるため、営業活動の効率化を図ることはできる。しかしながら、その選定した顧客が満足するレベルのサービスを提供することができなければ、受注に至ることは困難である。そのため、サービス提供力の強化につながる支援を行うことが必要となる。特に、産業用機械の場合、顧客が製品を購入した後も保守点検、修理、技術情報の提供等の保守サービスが実施されることが多く、このような保守サービスとして質が高いものを提供することが可能になるような支援が望まれる。

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、顧客に対して十分なレベルの保守サービスを提供することを可能にする人材育成支援システムを提供することにある。

上述した課題を解決するために、本発明の一の態様の人材育成支援システムは、産業用機械の複数の代理店のそれぞれに所属するサービス担当者の育成計画の立案を支援するための人材育成支援システムであって、各代理店における顧客の産業用機械に関する受注実績に基づいて、代理店毎に、収益性に関する指標値である収益性指標値を算出する収益性指標値算出手段と、前記収益性指標値算出手段によって算出された収益性指標値、及び所属するサービス担当者のグレード別の人数構成を示す人数構成情報に基づいて、代理店毎に、人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成する参考情報生成手段と、前記参考情報生成手段によって生成された人材育成参考情報を出力する出力手段とを備える。

この態様において、前記参考情報生成手段は、一の代理店よりも収益性指標値が高い他の代理店に係る前記人数構成情報に基づいて、当該一の代理店において人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記参考情報生成手段は、一の代理店と同程度のサービス提供力指標値であって、当該一の代理店よりも収益性指標値が高い他の代理店に係る前記人数構成情報に基づいて、当該一の代理店において人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記参考情報生成手段は、サービス担当者の数が一の代理店と同程度であって、当該一の代理店よりも収益性指標値が高い他の代理店に係る前記人数構成情報に基づいて、当該一の代理店において人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記参考情報生成手段は、サービス担当者の数が一の代理店よりも所定数多く、当該一の代理店よりも収益性指標値が高い他の代理店に係る前記人数構成情報に基づいて、当該一の代理店において人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記参考情報生成手段は、産業用機械の管理台数が一の代理店と同程度であって、当該一の代理店よりも収益性指標値が高い他の代理店に係る前記人数構成情報に基づいて、当該一の代理店において人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、代理店毎に、ランク別の顧客比率を算出する顧客比率算出手段と、前記顧客比率算出手段によって算出された、一の代理店よりも収益性指標値が高い他の代理店の顧客比率に関する顧客比率情報を生成する顧客比率情報生成手段と、前記顧客比率情報生成手段によって生成された顧客比率情報を出力する第２出力手段とをさらに備えていてもよい。

また、上記態様において、サービス担当者のグレードに応じた教材コンテンツを記憶する記憶部と、前記人材育成参考情報によって特定可能な人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードに応じた教材コンテンツを前記記憶部から抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された教材コンテンツを提供する提供手段とをさらに備えていてもよい。

また、上記態様において、前記収益性指標値算出手段は、前記受注実績に基づいて、代理店毎に、顧客のランクを設定するランク設定手段と、前記ランク設定手段によって設定された顧客のランクに基づいて、代理店毎に、優良顧客比率を算出する優良顧客比率算出手段とを具備し、前記優良顧客比率算出手段によって算出された優良顧客比率に基づいて、代理店毎に、収益性に関する指標値である収益性指標値を算出するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記参考情報生成手段は、所属するサービス担当者のグレード別の人数に基づいて、代理店毎に、サービスの提供力に関する指標値であるサービス提供力指標値を算出するサービス提供力指標値算出手段と、前記算出された収益性指標値、及び前記サービス提供力指標値算出手段によって算出されたサービス提供力指標値に基づいて、各代理店を複数のグループに分けるグループ分け手段とを具備し、前記グループ分け手段によって得られたグループ毎に、各代理店において、人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記収益性指標値算出手段及び前記サービス提供力指標値算出手段はそれぞれ、顧客に対する売上予測を目的変数とし、グレード別のサービス担当者の数及び前記算出された優良顧客比率を説明変数として重回帰分析を実行して前記説明変数の係数を取得し、取得された前記説明変数の係数に基づいて、収益性指標値及びサービス提供力指標値を算出するように構成されていてもよい。

本発明に係る人材育成支援システムによれば、顧客に対するサービス提供力を向上させることが可能になる。

本発明の実施の形態に係る人材育成支援システム（サーバ）及びその通信接続先の構成を示す模式図。 本発明の実施の形態に係る人材育成支援システム（サーバ）の構成を示すブロック図。 顧客情報管理データベースの構成を示す概念図。 顧客満足度調査結果データベースの構成を示す概念図。 納入機械装置データベースの構成を示す概念図。 受注実績データベースの構成を示す概念図。 ランク分け結果データベースの構成を示す概念図。 教材コンテンツデータベースの構成を示す概念図。 代理店データベースの構成を示す概念図。 サービス担当者データベースの構成を示す概念図。 本発明の実施の形態の人材育成支援システムが実行するランク設定処理の処理手順を示すフローチャート。 本発明の実施の形態の人材育成支援システムが実行するＫＰＩ値算出処理の処理手順を示すフローチャート。 本発明の実施の形態におけるＳ−Ｐ散布図のイメージを示す図。 本発明の実施の形態の人材育成支援システムが実行する第１人材育成支援処理の処理手順を示すフローチャート。 代理店選択画面の一例を示す図。 本発明の実施の形態の人材育成支援システムが実行する参考情報生成処理の処理手順を示すフローチャート。 参考情報表示画面の一例を示す図。 本発明の実施の形態の人材育成支援システムが実行する教材コンテンツ提示処理の処理手順を示すフローチャート。 本発明の実施の形態の人材育成支援システムが実行する第２人材育成支援処理の処理手順を示すフローチャート。

以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す各実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及び装置を例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。

本実施の形態の人材育成支援システムは、産業用機械の保守サービスに携わるサービス担当者の育成計画の立案を支援するためのものである。ここで、産業用機械としては、各種の建設機械、並びに、レシプロ圧縮機、スクリュー圧縮機、ターボ圧縮機、真空成膜装置、タイヤ試験機、連続混練機、及びゴム混練機等のように工場等の生産施設に設置されるもの等、様々なものが想定される。産業用機械は、長期間に亘って使用されるため、修理、点検、部品の交換、技術指導等の保守サービスが必須である。かかる保守サービスは、産業用機械の製造メーカが提携する代理店によって提供される。各代理店に所属するサービス担当者は、顧客に対して営業活動を行い、顧客が保守サービスを適切に受けるように促す役割を有している。

［人材育成支援システムの構成］
本実施の形態において、人材育成支援システムは、１台のサーバで実現されている。図１は、そのサーバ及びその通信接続先の構成を示す模式図である。サーバ１は、インターネット等のコンピュータネットワークＮＴＷを介して端末機２，２，…と通信可能に接続されている。これらの端末機２，２，…は、産業用機械の製造メーカの代理店側で使用される。

次に、サーバ１の詳細な構成について説明する。図２は、サーバ１の構成を示すブロック図である。サーバ１は、コンピュータ１ａによって実現される。図２に示すように、コンピュータ１ａは、本体１１と、画像表示部１２と、入力部１３とを備えている。本体１１は、ＣＰＵ１１ａ、ＲＯＭ１１ｂ、ＲＡＭ１１ｃ、ハードディスク１１ｄ、読出装置１１ｅ、入出力インタフェース１１ｆ、通信インタフェース１１ｇ、及び画像出力インタフェース１１ｈを備えており、これらの各ハードウェアは、バス１１ｊによって接続されている。

ＣＰＵ１１ａは、ＲＡＭ１１ｃにロードされたコンピュータプログラムを実行することができる。人材育成計画立案支援用のコンピュータプログラム１４ａをＣＰＵ１１ａが実行することにより、コンピュータ１ａがサーバ１として機能する。

ＲＯＭ１１ｂは、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、又はＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable PROM）等によって構成されており、ＣＰＵ１１ａにより実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータ等が記録されている。

ＲＡＭ１１ｃは、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ１１ｃは、ハードディスク１１ｄに記録されている種々のコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、ＲＡＭ１１ｃは、ＣＰＵ１１ａがコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１１ａの作業領域として利用される。

ハードディスク１１ｄは、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ１１ａに実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いられるデータがインストールされている。コンピュータプログラム１４ａも、このハードディスク１１ｄにインストールされている。

読出装置１１ｅは、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、又はＤＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成されており、可搬型記録媒体１４に記録されたコンピュータプログラム又はデータを読み出すことができる。この可搬型記録媒体１４には、コンピュータ１ａをサーバ１として機能させるためのコンピュータプログラム１４ａが格納されている。コンピュータ１ａは、読出装置１１ｅを用いて可搬型記録媒体１４からコンピュータプログラム１４ａを読み出し、そのコンピュータプログラム１４ａをハードディスク１１ｄにインストールする。

なお、コンピュータプログラム１４ａは、可搬型記録媒体１４によって提供されるのみならず、電気通信回線（有線、無線を問わない）によってコンピュータ１ａと通信可能に接続された外部の機器から当該電気通信回線を通じて提供することも可能である。例えば、コンピュータプログラム１４ａがインターネット上のサーバコンピュータのハードディスク内に格納されており、このサーバコンピュータにコンピュータ１ａがアクセスして、当該コンピュータプログラム１４ａをダウンロードし、これをハードディスク１１ｄにインストールすることも可能である。

さらにハードディスク１１ｄには、顧客情報管理データベース（ＤＢ）１０１、顧客満足度調査結果データベース（ＤＢ）１０２、納入機械装置データベース（ＤＢ）１０３、受注実績データベース（ＤＢ）１０４、ランク分け結果データベース（ＤＢ）１０５、教材コンテンツデータベース（ＤＢ）１０６、代理店データベース（ＤＢ）１０７、及びサービス担当者データベース（ＤＢ）１０８が設けられている。各データベースの詳細については後述する。

入出力インタフェース１１ｆは、例えばUSB、IEEE1394、又はRS-232C等のシリアルインタフェース、SCSI、IDE、又は IEEE1284等のパラレルインタフェース、及びＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェース等から構成されている。入出力インタフェース１１ｆには、キーボード及びマウスからなる入力部１３が接続されており、ユーザが当該入力部１３を使用することにより、コンピュータ１ａにデータを入力することが可能である。

通信インタフェース１１ｇは、ネットワークＮＴＷと接続するためのインタフェースである。コンピュータ１ａは、通信インタフェース１１ｇにより、所定の通信プロトコルを使用して、ネットワークＮＴＷに接続された端末機２，２，…との間でデータの送受信を行う。

画像出力インタフェース１１ｈは、ＬＣＤ又はＣＲＴ等で構成された画像表示部１２に接続されており、ＣＰＵ１１ａから与えられた画像データに応じた映像信号を画像表示部１２に出力する。画像表示部１２は、入力された映像信号に従って、画像（画面）を表示ずる。

次に、上述した各データベースの詳細について、図を参照しながら説明する。
（ａ）顧客情報管理ＤＢ１０１
顧客情報管理ＤＢ１０１は、顧客に関する情報を格納するためのデータベースである。図３は、その顧客情報管理ＤＢ１０１の構成を示す概念図である。図３に示すとおり、顧客情報管理ＤＢ１０１は、顧客を特定するための顧客ＩＤ、顧客名称、顧客が所属する業界及び市場に関する業界情報、顧客を担当する代理店を特定するための担当代理店ＩＤ、並びに顧客の所在地を示すエリア情報を有している。

（ｂ）顧客満足度調査結果ＤＢ１０２
顧客満足度調査結果ＤＢ１０２は、顧客満足度のアンケート調査を実施した結果を格納するためのデータベースである。図４は、その顧客満足度調査結果ＤＢ１０２の構成を示す概念図である。図４に示すように、顧客満足度調査結果ＤＢ１０２は、顧客ＩＤ、顧客満足度調査を実施した年月日を示す調査日、及び顧客満足度を有している。顧客満足度は、例えば複数の質問項目のそれぞれについて５段階評価をする顧客満足度調査を実施し、全質問の評価値の平均値を、調査実施時における顧客の満足度としたものである。なお、上記の顧客満足度は一例にすぎず、顧客満足度を数値で示す情報であれば、他の形式の調査を実施した結果とすることも可能である。

（ｃ）納入機械装置ＤＢ１０３
納入機械装置ＤＢ１０３は、顧客に納入された産業用機械に関する情報を格納するためのデータベースである。図５は、その納入機械装置ＤＢ１０３の構成を示す概念図である。図５に示すように、納入機械装置ＤＢ１０３は、顧客に納入された産業用機械（以下、「納入機械装置」という）を特定する納入機械装置ＩＤ、納入機械装置の納入先の顧客を特定する納入先顧客ＩＤ、納入機械装置の種別を示す納入機械装置種別、及び納入日を有する。納入機械装置種別は、例えば、産業用機械が圧縮機の場合、納入された圧縮機の種別が、スクリュー式、レシプロ式、及びターボ式の何れであるかを示す情報である。なお、納入日は、納入機械装置の販売時期に相当する日であっても構わない。

（ｄ）受注実績ＤＢ１０４
受注実績ＤＢ１０４は、産業用機械の保守に関する受注実績情報を格納するためのデータベースである。受注実績ＤＢ１０４には、受注案件毎に、受注実績に関する情報が格納される。ここで、受注案件には、納入機械装置の部品の購入、設備点検、修理、及び技術指導のための技術者派遣が含まれ、１回の部品購入、設備点検、修理、又は技術者派遣が、１案件とされる。

図６は、その受注実績ＤＢ１０４の構成を示す概念図である。図６に示すように、受注実績ＤＢ１０４には、受注実績データを特定するための受注オーダ番号、受注先顧客を特定するための受注先顧客ＩＤ、受注の対象となる納入機械装置を特定するための対象納入機械装置ＩＤ、受注金額、売益金額、受注品名、受注種別、受注内容詳細、及び受注日を有している。受注品目は、部品購入の場合は購入された部品名とされ、設備点検の場合には、納入機械装置における点検された箇所名又は点検の種類名とされ、修理の場合には、納入機械装置における修理された箇所名とされ、技術者派遣の場合は「技術者派遣」とされる。受注種別には、「部品購入」、「設備点検等工事」、「新規機械購入」、「その他」等がある。部品購入の場合の受注種別は「部品購入」であり、設備点検及び修理の場合は「設備点検等工事」であり、新規に機械が購入された場合は「新規機械購入」であり、技術者派遣及び技術情報提供の場合は「その他」である。受注内容詳細は、受注案件の内容を示すテキストデータである。

（ｅ）ランク分け結果ＤＢ１０５
ランク分け結果ＤＢ１０５は、顧客をランク分けした結果に関する情報を格納するためのデータベースである。本システムでは、顧客のランク分けを実施する。ランク分けは、ある期間の顧客の受注実績に応じて、顧客に対して１乃至５のランク値を割り当てることで行われる。ランク値１が最上位ランクであり、ランク値が大きくなるほど下位ランクとなる。また、顧客はその特性に応じて複数のグループに分類される。ランク分けは、グループ毎に実施される。ランク分けの対象となる期間（以下、「対象受注期間」という）は、開始日と終了日とが指定されることによって特定される。ランク分けの処理についての詳細は、後述する。

図７は、ランク分け結果ＤＢ１０５の構成を示す概念図である。図７に示すように、ランク分け結果ＤＢ１０５には、顧客ＩＤ、担当代理店ＩＤ、対象受注期間の開始日を示す対象受注期間開始日、対象受注期間の終了日を示す対象受注期間終了日、顧客が割り当てられたグループを特定するグループＩＤ、ランク分け結果を示すランク値、ランク分け実施日、ランク分け実施時における顧客満足度、対象受注期間における総受注金額、対象受注期間における納入機械装置１台当たりの総受注金額、対象受注期間における納入機械装置１台当たりの総売益金額、対象受注期間における納入機械装置１台当たりの総案件数、対象受注期間における総ポイント値、ランク分け実施時において顧客が保有する納入機械装置の台数である総機械装置台数、ランク分け実施時における部品購入受注比率、ランク分け実施時における工事受注比率、及びランク分け実施時における新規機械受注比率を有している。ここで、ランク分け実施時における顧客満足度とは、ランク分け実施時において最新の顧客満足度である。また、対象受注期間における納入機械装置１台当たりの総受注金額とは、対象受注期間における顧客からの総受注金額を納入機械装置の台数で平均した値であり、対象受注期間における納入機械装置１台当たりの総売益金額とは、対象受注期間における顧客からの総売益金額を納入機械装置の台数で平均した値であり、対象受注期間における納入機械装置１台当たりの総案件数とは、対象受注期間における顧客からの受注案件の総数を納入機械装置の台数で平均した値である。また、部品購入受注比率、工事受注比率、及び新規機械受注比率とは、総受注金額において総部品購入金額、工事金額、及び新規機械購入金額が占める割合をそれぞれ示している。なお、総ポイント値については後述する。

（ｆ）教材コンテンツＤＢ１０６
教材コンテンツＤＢ１０６は、産業用機械の保守に関する教材コンテンツを格納するためのデータベースである。図８は、その教材コンテンツＤＢ１０６の構成を示す概念図である。図８に示すように、教材コンテンツＤＢ１０６は、教材コンテンツを特定するための教材コンテンツＩＤ、教材コンテンツのタイトル、教材コンテンツの概要、教材コンテンツの実体データ、教材コンテンツの対象学習者属性、及び第１乃至第３教材種別を有している。教材コンテンツの概要は、教材コンテンツに関連するキーワードを列記したものである。また、教材コンテンツの実体データは、例えばＰＤＦ（Portable Document Format）ファイル等の文書ファイル、動画像又は静止画像の映像ファイル、音声ファイル、図面データ等である。対象学習者属性は、本教材を学習すべき対象者の属性を示すものであり、サービス担当者の保守サービスに関する技能レベルを３段階で評価したグレード（初級・中級・上級）により特定される。より具体的には、初級サービス担当者・中級サービス担当者・上級サービス担当者・全員の何れかが対象学習者属性として設定される。また、第１乃至第３教材種別は、教材コンテンツの種別を示すものである。第１教材種別としては、「部品販売強化用」、「工事受注強化用」、「新規機械販売強化用」等が、第２教材種別としては、「販売時期別」、「機械装置の種別」等が、第３教材種別としては、「顧客属性（顧客のランク又は顧客満足度）」等が、それぞれ設定されている。ここで、第１教材種別における「部品販売強化用」、「工事受注強化用」、及び「新規機械販売強化用」のそれぞれに対しては、部品購入受注比率、工事受注比率、及び新規機械受注比率の基準値が紐付けられている。この基準値は、例えば１千万円、３千万円、５千万円等、複数のレベルで設定されており、各レベルの代理店におけるサービス担当者が受講すべき教材コンテンツを特定できるように定められる。これにより、例えば、「部品販売強化用」の教材コンテンツのうち、部品購入受注比率が３千万円程度の代理店向けの教材コンテンツ等を特定することが可能になる。
なお、教材コンテンツＤＢ１０６の内容は、適宜最新のものに更新される。

（ｇ）代理店ＤＢ１０７
代理店ＤＢ１０７は、代理店に関する情報を格納するためのデータベースである。図９は、その代理店ＤＢ１０７の構成を示す概念図である。図９に示すように、代理店ＤＢ１０７は、代理店ＩＤ、代理店名称、当該代理店が担当するエリアを特定する担当エリア情報、当該代理店による保守サービスの対象となる機械装置の台数である機械装置管理台数、代理店に所属するサービス担当者の総人数である総サービス担当者数、同じく上級サービス担当者、中級サービス担当者、及び初級サービス担当者の総人数である上級サービス担当者数、中級サービス担当者数、及び初級サービス担当者数、ランク１乃至５顧客比率、ロイヤルカスタマ比率、サービス提供力指標値、収益性指標値、並びに総受注金額を有している。ランク１乃至５顧客比率は、後述するようにして行われた顧客のランク分けの結果得られる値であり、当該代理店の全顧客においてランク１乃至５の顧客が占める割合を示すものである。また、ロイヤルカスタマ比率（優良顧客比率）は、当該代理店の全顧客においてランクが高い顧客が占める割合を示すものであり、本実施の形態では、ランク１乃至３の顧客比率を積算して得られた値である。サービス提供力指標値及び収益性指標値については後述する。総受注金額は、対象受注期間における当該代理店の総受注金額である。なお、顧客のランク分けは時間を置いて繰り返し実行される。代理店ＤＢ１０７に格納されるロイヤルカスタマ比率、サービス提供力指標値、収益性指標値、及び総受注金額は、最新の顧客のランク分けの結果から算出された値である。

（ｈ）サービス担当者ＤＢ１０８
サービス担当者ＤＢ１０８は、サービス担当者に関する情報を格納するためのデータベースである。図１０は、そのサービス担当者ＤＢ１０８の構成を示す概念図である。図１０に示すように、サービス担当者ＤＢ１０８は、サービス担当者ＩＤ、サービス担当者が所属する代理店を特定する所属代理店ＩＤ、サービス担当者のグレード、及びサービス担当者氏名を有している。グレードは、上述したように、サービス担当者の保守サービスに関する技能レベルを初級・中級・上級の３段階で評価した値である。このグレードは、保守サービスの業績・経験、保有スキル、取得資格等によって定められ、所定の時間間隔（例えば１〜３年毎）に評価して設定される。

［人材育成支援システムの動作］
次に、上述したように構成された人材育成支援システムの動作について、フローチャートを参照しながら説明する。

＜１＞ランク設定処理
人材育成支援システム（サーバ１）は、定期的（例えば１年毎）又は不定期的に、顧客のランク分けを実施する。

図１１は、本発明の実施の形態の人材育成支援システム（サーバ１）が実行するランク設定処理の処理手順を示すフローチャートである。ランク設定処理を実行するとき、オペレータは、サーバ１の入力部１３を操作して、対象受注期間の開始日及び終了日、対象受注期間の長さ、ランク分けの実施日をサーバ１に入力する。なお、入力部１３からサーバ１にこれらの情報を入力するのではなく、端末機２を使用してサーバ１に上記情報を入力してもよい。サーバ１は、対象受注期間の開始日及び終了日、対象受注期間の長さ、ランク分けの実施日の入力を受け付ける（Ｓ１０１）。

次に、サーバ１のＣＰＵ１１ａは、顧客情報管理ＤＢ１０１から登録されている全ての顧客ＩＤを読み出す（Ｓ１０２）。ＣＰＵ１１ａは、読み出した顧客ＩＤをキーとして、納入機械装置ＤＢ１０３を検索し、顧客毎に納入機械装置の設置台数と、納入機械装置の種別毎の比率とを集計する（Ｓ１０３）。

ＣＰＵ１１ａは、顧客ＩＤをキーとして、受注実績ＤＢ１０４を検索し、顧客毎に以下の項目を集計する（Ｓ１０４）。
（１）対象受注期間における総受注金額
（２）対象受注期間における納入機械装置１台当たりの総受注金額
（３）対象受注期間における納入機械装置１台当たりの総売益金額
（４）対象受注期間における納入機械装置１台当たりの総案件数
（５）対象受注期間における部品購入受注比率
（６）対象受注期間における工事受注比率
（７）対象受注期間における新規機械受注比率
なお、部品購入受注比率とは、総受注金額に対する総部品購入金額の割合の百分率であり、工事受注比率とは、総受注金額に対する総設備点検等工事金額（設備点検及び修理等の工事の受注金額の総和）の割合の百分率である。また、新規機械受注比率とは、総受注金額に対する新規機械購入金額の割合の百分率である。

ＣＰＵ１１ａは、Ｓ１０４において算出した総受注金額を用いて、総受注金額ポイントを算出する（Ｓ１０５）。総受注金額ポイントは、総受注金額が閾値Ａ_ｍａｘ以上であるか否かによって場合分けをし、以下の式により算出される。
＜総受注金額がＡ_ｍａｘ未満の場合＞
総受注金額ポイント＝総受注金額÷Ａ_ｍａｘ×Ａ_{ｒａｎｇｅ}
＜総受注金額がＡ_ｍａｘ以上の場合＞
総受注金額ポイント＝Ａ_{ｒａｎｇｅ}
ここで、Ａ_{ｒａｎｇｅ}は、総受注金額ポイントの上限値である。例えば、Ａ_ｍａｘが５億円、Ａ_{ｒａｎｇｅ}が１５０である場合において、総受注金額が３億円であれば、総受注金額ポイントは９０となり、総受注金額が６億円であれば、総受注金額ポイントは１５０となる。なお、上記の場合分けを行わず、すべて上記の「総受注金額がＡ_ｍａｘ未満の場合」の式により総受注金額ポイントが算出されてもよい。

ＣＰＵ１１ａは、Ｓ１０４において算出した納入機械装置１台当たりの総受注金額（以下、「装置別受注金額」という）を用いて、装置別受注金額ポイントを算出する（Ｓ１０６）。装置別受注金額ポイントは、装置別受注金額が閾値Ｂ_ｍａｘ以上であるか否かによって場合分けをし、以下の式により算出される。
＜装置別受注金額がＢ_ｍａｘ未満の場合＞
装置別受注金額ポイント＝装置別受注金額÷Ｂ_ｍａｘ×Ｂ_{ｒａｎｇｅ}
＜装置別受注金額がＢ_ｍａｘ以上の場合＞
装置別受注金額ポイント＝Ｂ_{ｒａｎｇｅ}
ここで、Ｂ_{ｒａｎｇｅ}は、装置別受注金額ポイントの上限値である。なお、上記の場合分けを行わず、すべて上記の「装置別受注金額がＢ_ｍａｘ未満の場合」の式により装置別受注金額ポイントが算出されてもよい。

ＣＰＵ１１ａは、Ｓ１０４において算出した納入機械装置１台当たりの総売益金額（以下、「装置別売益金額」という）を用いて、装置別売益金額ポイントを算出する（Ｓ１０７）。装置別売益金額ポイントは、装置別売益金額が閾値Ｃ_ｍａｘ以上であるか否かによって場合分けをし、以下の式により算出される。
＜装置別売益金額がＣ_ｍａｘ未満の場合＞
装置別売益金額ポイント＝装置別売益金額÷Ｃ_ｍａｘ×Ｃ_{ｒａｎｇｅ}
＜装置別売益金額がＣ_ｍａｘ以上の場合＞
装置別売益金額ポイント＝Ｃ_{ｒａｎｇｅ}
ここで、Ｃ_{ｒａｎｇｅ}は、装置別売益金額ポイントの上限値である。なお、上記の場合分けを行わず、すべて上記の「装置別売益金額がＣ_ｍａｘ未満の場合」の式により装置別売益金額ポイントが算出されてもよい。

ＣＰＵ１１ａは、Ｓ１０４において算出した納入機械装置１台当たりの総案件数（以下、「装置別案件数」という）を用いて、装置別案件数ポイントを算出する（Ｓ１０８）。装置別案件数ポイントは、装置別案件数が閾値Ｄ_ｍａｘ以上であるか否かによって場合分けをし、以下の式により算出される。
＜装置別案件数がＤ_ｍａｘ未満の場合＞
装置別案件数ポイント＝装置別案件数÷Ｄ_ｍａｘ×Ｄ_{ｒａｎｇｅ}
＜装置別案件数がＤ_ｍａｘ以上の場合＞
装置別案件数ポイント＝Ｄ_{ｒａｎｇｅ}
ここで、Ｄ_{ｒａｎｇｅ}は、装置別案件数ポイントの上限値である。なお、上記の場合分けを行わず、すべて上記の「装置別案件数がＤ_ｍａｘ未満の場合」の式により装置別案件数ポイントが算出されてもよい。

ＣＰＵ１１ａは、Ｓ１０５乃至Ｓ１０８において算出した各ポイントを用いて、顧客のランク分けを実行する（Ｓ１０９）。具体的には、各顧客の総受注金額ポイント、装置別受注金額ポイント、装置別売益金額ポイント、及び装置別案件数ポイントを積算して得られた総ポイント値が、以下の基準の何れに該当するかによってランク分けが行われる。
ランク１：総ポイント値 ≧ Ｘ_{ｒａｎｇｅ}×０．８
ランク２：総ポイント値 ≧ Ｘ_{ｒａｎｇｅ}×０．６
ランク３：総ポイント値 ≧ Ｘ_{ｒａｎｇｅ}×０．４
ランク４：総ポイント値 ≧ Ｘ_{ｒａｎｇｅ}×０．２
ランク５：総ポイント値 ＜ Ｘ_{ｒａｎｇｅ}×０．２
ここで、総ポイント上限値Ｘ_{ｒａｎｇｅ}は下式により与えられる。
Ｘ_{ｒａｎｇｅ}＝Ａ_{ｒａｎｇｅ}＋Ｂ_{ｒａｎｇｅ}＋Ｃ_{ｒａｎｇｅ}＋Ｄ_{ｒａｎｇｅ}

次にＣＰＵ１１ａは、Ｓ１０３において集計した納入機械装置の設置台数及び納入機械装置の種別毎の比率、並びにＳ１０４において算出した部品購入受注比率、及び工事受注比率を用いて、顧客を複数のグループに分類する（Ｓ１１０）。

Ｓ１１０のグループ分けについて説明する。以下の３つの観点によってグループ分けが行われる。ここで、納入機械装置がＡ，Ｂ，Ｃの３種類存在することとする。
＜観点１＞顧客が保有する納入機械装置の構成
（１）Ａを主体に構成される（Ａの保有台数が全体の７０％以上）。
（２）Ｂを主体に構成される（Ｂの保有台数が全体の７０％以上）。
（３）Ｃを主体に構成される（Ｃの保有台数が全体の７０％以上）。
（４）複数機種により構成される（上記（１）乃至（３）以外）
＜観点２＞納入機械装置の設置台数
（１）納入機械装置の設置台数が少ない（納入機械装置の設置台数が５以下）。
（２）納入機械装置の設置台数がやや多い（納入機械装置の設置台数が６以上１５以下）。
（３）納入機械装置の設置台数が多い（納入機械装置の設置台数が１６以上）。
＜観点３＞保守に関する注文内容
（１）主に、交換部品を注文する（部品購入受注比率が７０％以上）。
（２）主に、設備点検工事を注文する（工事受注比率が７０％以上）。
（３）交換部品と設備点検工事の両方を注文する（上記（１）及び（２）以外）。

Ｓ１１０では、ＣＰＵ１１ａが上記の３つの観点に基づく３６のグループに顧客を分類する。以上により、３６のグループ毎に、５つのランクに顧客がランク分けされる。

次にＣＰＵ１１ａは、顧客ＩＤをキーとして、顧客満足度調査結果ＤＢ１０２を検索し、顧客毎に最新の顧客満足度の調査結果を取得する（Ｓ１１１）。さらにＣＰＵ１１ａは、以上の処理によって得られたランク分けの結果を、ランク分け結果ＤＢ１０５に登録し（Ｓ１１２）、ランク設定処理を終了する。

＜２＞ＫＰＩ値算出処理
次に、ＫＰＩ（Key Performance Indicators，重要業績評価指標）値を算出するためのＫＰＩ値算出処理について説明する。本実施の形態では、ＫＰＩ値として、サービス提供力指標値及び収益性指標値の２つが算出され、これらの値が人材育成支援の参考とされる。

図１２は、本発明の実施の形態の人材育成支援システム（サーバ１）が実行するＫＰＩ値算出処理の処理手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１ａは、代理店毎に、ランク別顧客比率及びロイヤルカスタマ比率を算出する（Ｓ２０１）。これら各比率は、上記のランク設定処理によりランク分け結果１０５に登録した情報を用い、下記の式にしたがって算出される。
（１）ランク１顧客比率＝（当該代理店の全顧客の中でランク１となっている顧客の数）／（当該代理店の全顧客の数）×１００
（２）ランク２顧客比率＝（当該代理店の全顧客の中でランク２となっている顧客の数）／（当該代理店の全顧客の数）×１００
（３）ランク３顧客比率＝（当該代理店の全顧客の中でランク３となっている顧客の数）／（当該代理店の全顧客の数）×１００
（４）ランク４顧客比率＝（当該代理店の全顧客の中でランク４となっている顧客の数）／（当該代理店の全顧客の数）×１００
（５）ランク５顧客比率＝（当該代理店の全顧客の中でランク５となっている顧客の数）／（当該代理店の全顧客の数）×１００
（６）ロイヤルカスタマ比率＝ランク１顧客比率＋ランク２顧客比率＋ランク３顧客比率

次に、ＣＰＵ１１ａは、対象受注期間における総受注金額を予測売上額である目的変数とし、グレード別のサービス担当者の数及びロイヤルカスタマ比率を説明変数とした売上予測重回帰式を設定し、この売上予測重回帰式による重回帰分析処理を行う（Ｓ２０２）。これにより、各説明変数の係数（ａ〜ｄ）が算出される。売上予測重回帰式は、以下のようなものである。
ｙ＝ａｘ_１＋ｂｘ_２＋ｃｘ_３＋ｄｘ_４＋ｅ
ここで、ｙは売上予測を、ｘ_１は初級サービス担当者の数を、ｘ_２は中級サービス担当者の数を、ｘ_３は上級サービス担当者の数を、ｘ_４はロイヤルカスタマ比率を、ｅは確率誤差を示している。

ＣＰＵ１１ａは、代理店毎に、上記で得られた説明変数の係数及び下記の式を用いて、サービス提供力指標値を算出する（Ｓ２０３）。
サービス提供力指標値＝ａ×初級サービス担当者数＋ｂ×中級サービス担当者数×ｃ＋上級サービス担当者数

さらに、ＣＰＵ１１ａは、代理店毎に、上記で得られた説明変数の係数及び下記の式を用いて、収益性指標値を算出する（Ｓ２０４）。
収益性指標値＝ｄ×ロイヤルカスタマ比率

以上の処理によって、ＫＰＩ値であるサービス提供力指標値及び収益性指標値が代理店別に得られる。ＣＰＵ１１ａは、これらの算出結果を代理店ＤＢ１０７に登録し（Ｓ２０５）、ＫＰＩ値算出処理を終了する。

＜３＞グループ分け処理
上述したようにして得られたサービス提供力指標値及び収益性指標値を用いて、各代理店を各グループに分けるグループ分け処理が実行される。本実施の形態においては、ｘ軸をサービス提供力指標値（Ｓ値）、ｙ軸を収益性指標値（Ｐ値）とした、ＫＰＩ値によるＳ−Ｐ散布図をＣＰＵ１１ａ内で展開し、このＳ−Ｐ散布図においてどの領域にプロットされるかにより各代理店がグループ分けされる。図１３は、そのＳ−Ｐ散布図のイメージを示す図である。本実施の形態では、Ｓ値≧Ｓ_ｍｉｎ、Ｐ値＜Ｐ_ｍｉｎの領域を第１グループ、Ｓ値＜Ｓ_ｍｉｎ、Ｐ値≧Ｐ_ｍｉｎの領域を第２グループ、Ｓ値＜Ｓ_ｍｉｎ、Ｐ値＜Ｐ_ｍｉｎの領域を第３グループ、Ｓ値≧Ｓ_ｍｉｎ、Ｐ値≧Ｐ_ｍｉｎの領域を第４グループとする。各代理店は、Ｓ値及びＰ値に基づいて、第１グループ乃至第４グループの何れかに分けられる。ここで、Ｓ_ｍｉｎ及びＰ_ｍｉｎはそれぞれ、各代理店について算出されたＳ値及びＰ値を参考にして適宜設定されるＳ値及びＰ値の最小値である。

＜４＞人材育成支援処理
次に、サービス担当者の育成計画の立案を支援するための人材育成支援処理について説明する。人材育成支援処理には、主に収益性改善を目的とする第１人材育成支援処理と、主にサービス提供力強化を目的とする第２人材育成支援処理とが含まれる。

上記のグループ分け処理の結果、第１グループに分けられた代理店の場合、サービス提供力は一定レベル以上あるものの、収益性においては改善の余地があると考えられる。その原因としては、当該代理店に対する顧客ロイヤルティ（顧客忠誠心）に応じた、適切なサービス担当者による適切な営業活動ができていないことが想定される。この場合、収益性を改善するためには、（ａ）顧客ロイヤルティに応じたサービスの提供、（ｂ）人的レバレッジ比率（上級サービス担当者一人当たりの初級・中級サービス担当者の人数比）、（ｃ）サービス担当者の質のうちの少なくともいずれかを改善する対応をとるべきであると考えられる。そこで、この第１グループに分けられた代理店については、当該代理店とサービス提供力指標値は同程度であるものの、収益性が高い代理店群を抽出した上で、（ａ）重要視している顧客層の違い、（ｂ）人的レバレッジ比率の違いを示すとともに、（ｃ）それらの違いから推察される、人材育成を強化すべきサービス担当者の階層を特定し、その階層に向けた教材コンテンツを提供する。これらの処理は、第１人材育成支援処理によって実行される。

また、第２グループに分けられた代理店の場合、収益性は一定レベル以上あるものの、サービス提供力において改善の余地があると考えられる。この場合、さらに収益性を伸ばすためには、（ａ）人的レバレッジ比率、（ｂ）サービス担当者の要員数、（ｃ）サービス担当者の質のうちの少なくともいずれかを改善する対応をとるべきであると考えられる。そこで、この第２グループに分けられた代理店については、当該代理店よりも収益性が高い代理店群を抽出した上で、当該代理店のサービス担当者の要員数及び機械装置管理台数等との違いも参考にしながら、（ａ）重要視している顧客層の違い、（ｂ）人的レバレッジ比率の違いを示すとともに、（ｃ）それらの違いから推察される、人材育成を強化すべきサービス担当者の階層を特定し、その階層に向けた教材コンテンツを提供する。これらの処理は、第２人材育成支援処理によって実行される。

また、第３グループに分けられた代理店の場合、収益性及びサービス提供力の両面において改善を検討する必要があると考えられる。この場合、Ｓ−Ｐ散布図において、Ｓ_ｍｉｎ及びＰ_ｍｉｎの交点と原点とを結んだ直線（図１３における破線部分）よりも右下側の領域にある代理店については、第１人材育成支援処理が実行され、同じく左上側の領域および当該直線上にある代理店については、第２人材育成支援処理が実行される。

また、第４グループに分けられた代理店は、収益性及びサービス提供力の両面において一定基準値（Ｓ_ｍｉｎ及びＰ_ｍｉｎ）以上を実現している代理店である。この場合は、同じ第４グループに属する代理店群において、当該代理店よりも収益性指標値が高く、且つ当該代理店よりも機械装置管理台数が多い代理店群を抽出し、その代理店の数が所定規模以上であるか否か（例えば、抽出された代理店数と第４グループに属する全代理店数との比率が所定値以上であるか否か）によって分けられる。所定規模以上である場合は、当該代理店について第２人材育成支援処理が実行され、所定規模よりも小さい場合は、当該代理店について第１人材育成支援処理が実行される。

以下、第１及び第２人材育成支援処理の詳細について説明する。
＜４−１＞第１人材育成支援処理
図１４は、本発明の実施の形態の人材育成支援システム（サーバ１）が実行する第１人材育成支援処理の処理手順を示すフローチャートである。

各代理店における人材育成担当者は、端末機２を操作することにより、第１人材育成支援処理の開始を人材育成支援システム（サーバ１）に対して指示することができる。この指示を受け付けると、ＣＰＵ１１ａは、代理店選択画面を表示するための情報を生成し、同画面の表示要求元である端末機２に当該情報を送信して、前記端末機２に代理店選択画面を表示させる（Ｓ３０１）。

図１５は、代理店選択画面の一例を示す図である。図１５に示すように、代理店選択画面１００１には、代理店の名称及びそれらの代理店を選択するためのボタンが縦に並べられて表示される。人材育成担当者は、自代理店を選択するためのボタンをクリックし、自代理店向けの人材育成支援処理の実行を指示する。

ＣＰＵ１１ａは、上記のようにして行われた代理店の選択を受け付けると（Ｓ３０２）、選択された代理店（以下「自代理店」という）のサービス提供力指標値（Ｓ値）及び収益性指標値（Ｐ値）を代理店ＤＢ１０７から取得する（Ｓ３０３）。

次に、ＣＰＵ１１ａは、自代理店のＳ値と±α％の幅で値が近く、且つ自代理店よりもＰ値が大きい代理店を代理店ＤＢ１０７から抽出し、これを処理対象代理店群とする（Ｓ３０４）。ここで、αの値は、本システムを適用する事業形態・規模等に応じて適宜設定される。処理対象代理店群は、自代理店にとって参考にすべきモデルとなる代理店の集合である。この処理対象代理店群に係る各種情報を用いて、ＣＰＵ１１ａは下記の参考情報生成処理（Ｓ３０５）を実行する。

＜４−１−１＞参考情報生成処理
図１６は、本発明の実施の形態の人材育成支援システム（サーバ１）が実行する参考情報生成処理の処理手順を示すフローチャートである。

ＣＰＵ１１ａは、処理対象代理店群の顧客比率に基づいて、各代理店が重要視している顧客ランクである重要視顧客ランクを算出する（Ｓ４０１）。この算出は、具体的に次のようにして行われる。まず、ＣＰＵ１１ａは、処理対象代理店群の各代理店について、代理店ＤＢ１０７からランク別顧客比率（ランク１顧客比率〜ランク５顧客比率）を取得する。次に、ＣＰＵ１１ａは、各代理店において顧客比率が最も高いランクを特定し、これを重要視顧客ランクとする。なお、顧客比率の値が同一であった場合は、ランクの高いものを重要視顧客ランクとする。

ＣＰＵ１１ａは、Ｓ４０１の結果に基づいて、重要視顧客ランク別の代理店数を算出する（Ｓ４０２）。

次に、ＣＰＵ１１ａは、処理対象代理店群の各代理店における上級・中級・初級サービス担当者数を代理店ＤＢ１０７から取得し、これに基づいて重要視顧客ランク別に人的レバレッジ比率を算出する（Ｓ４０３）。具体的には、以下の式によって人的レバレッジ比率が算出される。
人的レバレッジ比率Ａ＝（中級サービス担当者数＋初級サービス担当者数）／上級サービス担当者数
人的レバレッジ比率Ｂ＝中級サービス担当者数／上級サービス担当者数
人的レバレッジ比率Ｃ＝初級サービス担当者数／上級サービス担当者数
これらの人的レバレッジ比率の単位はいずれも「人」である。

ＣＰＵ１１ａは、Ｓ４０３にて算出した代理店別の人的レバレッジ比率Ａ〜Ｃに基づいて、重要視顧客ランク別に人的レバレッジ比率Ａ〜Ｃの平均値を算出する（Ｓ４０４）。

次に、ＣＰＵ１１ａは、Ｓ４０２で算出した重要視顧客ランク別の代理店数、Ｓ４０４で算出した重要視顧客ランク別の人的レバレッジ比率Ａ〜Ｃの平均値、及び自代理店の人的レバレッジ比率Ａ〜Ｃに基づいて、人材育成の参考とすることができる参考情報を生成する（Ｓ４０５）。そして、ＣＰＵ１１ａは、その参考情報を表示するための情報を生成し、これを端末機２に送信して、端末機２に参考情報を表す画面を表示させる（Ｓ４０６）。

図１７は、参考情報表示画面の一例を示す図である。図１７に示すように、参考情報表示画面１００２には、大きく分けて下記の２種類の情報が表示されている。
（１）保守サービスの営業活動のターゲットとすべき顧客に関する情報（「サービス戦略立案上のヒント情報」）
（２）サービス担当者の人材構成に関する情報（「サービス人材育成計画立案上のヒント情報」）

「サービス戦略立案上のヒント情報」としては、処理対象代理店群における重要視顧客ランク別の代理店数比率（処理対象代理店群の全代理店数において各重要視顧客ランクの代理店の数が占める割合）が棒グラフ１００２ａで示されている。また、この棒グラフ１００２ａには、自代理店の重要視顧客ランクを特定する情報１００２ｂ、及び代理店比率が最も高い重要視顧客ランクを特定する情報１００２ｃが付与されている。以下では、この代理店比率が最も高い重要視顧客ランクの代理店群を「最大重要視顧客ランク代理店群」と称する。図１７に示す例では、自代理店ではランク１の顧客を重視しているが、サービス提供力は同様であるものの、自代理店よりも高い収益性が高い他の代理店の多くはランク２の顧客を重視していることが分かる。これにより、今後保守サービスの営業活動のターゲットとすべき顧客ランク等を把握することができる。

なお、上記以外にも、「サービス戦略立案上のヒント情報」として、自代理店及び最大重要視顧客ランク代理店群の受注金額等の定量情報（例えば、平均総受注金額、機械１台辺りの平均総受注金額、機械１台辺りの平均総売益金額、平均総案件数、平均総機械装置台数、平均部品購入受注比率、平均工事受注比率、平均新規機械受注比率等）を提示するようにしてもよい。

また、「サービス人材育成計画立案上のヒント情報」として、図１７には、処理対象代理店群における重要視顧客ランク別の人的レバレッジ比率Ａ〜Ｃの平均値と自代理店の人的レバレッジ比率Ａ〜Ｃとを比較するためのグラフ１００２ｄが示されている。さらに、最大重要視顧客ランク代理店群（図１７の場合はランク２）における人的レバレッジ比率Ａ〜Ｃの平均値、自代理店の人的レバレッジ比率Ａ〜Ｃ、及びそれらの差（ギャップ）が対応付けられた表１００２ｅも示されている。この表１００２ｅには、ギャップが最も大きいレバレッジ比率を特定する情報１００２ｆが付与されている。図１７に示す例では、モデルとすべき代理店群（ランク２の顧客を重視している代理店群）と自代理店とを比較した場合、レバレッジ比率Ｃのギャップが＋２．１人と大きくなっている。レバレッジ比率Ｃは、上級サービス担当者１人当たりの初級サービス担当者の人数を示しているため、このギャップを埋めるために、初級サービス担当者のグレードを高める教育が必要であることが分かる。このように、「サービス人材育成計画立案上のヒント情報」を参照することにより、人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定することが可能になる。なお、レバレッジ比率Ａ及びＢについてもギャップが生じており、これらについても人材育成の参考とすることができる。

参考情報表示画面１００２には、上記のギャップを埋めるための教育の実施を指示するためのボタン１００２ｄが設けられている。人材育成担当者は、教育の実施を希望する場合、このボタン１００２ｄをクリックする。

ＣＰＵ１１ａは、ボタン１００２ｄのクリックを検出した場合（Ｓ４０７でＹＥＳ）、以下に説明する教材コンテンツ提示処理を実行する（Ｓ３０６）。なお、ボタン１００２ｄのクリックが検出されない場合（Ｓ４０７でＮＯ）は処理を終了する。

＜４−１−２＞教材コンテンツ提示処理
図１８は、本発明の実施の形態の人材育成支援システム（サーバ１）が実行する教材コンテンツ提示処理の処理手順を示すフローチャートである。

この教材コンテンツ提示処理では、下記の数値に基づいて、教育対象者となるグレードを特定する。
Ａ（ｘ）：自代理店の人的レバレッジ比率Ａ
Ｂ（ｘ）：自代理店の人的レバレッジ比率Ｂ
Ｃ（ｘ）：自代理店の人的レバレッジ比率Ｃ
ＭａｘＡ：最大重要視顧客ランク代理店群における人的レバレッジ比率Ａの平均値
ＭａｘＢ：最大重要視顧客ランク代理店群における人的レバレッジ比率Ｂの平均値
ＭａｘＣ：最大重要視顧客ランク代理店群における人的レバレッジ比率Ｃの平均値

ＣＰＵ１１ａは、Ａ（ｘ）／ＭａｘＡが１＋γよりも大きいか否かを判定する（Ｓ５０１）。なお、γの値は、本システムを適用する事業形態・規模等に応じて適宜設定される。ここで、大きいと判定した場合（Ｓ５０１でＹＥＳ）は後述するＳ５０７へ進む。他方、大きくはないと判定した場合（Ｓ５０１でＮＯ）、ＣＰＵ１１ａは、Ａ（ｘ）／ＭａｘＡが１±γと等しいか否かを判定する（Ｓ５０２）。

Ｓ５０２で等しいと判定した場合（Ｓ５０２でＹＥＳ）、ＣＰＵ１１ａは、Ｂ（ｘ）／ＭａｘＢが１＋γよりも大きいか否かを判定する（Ｓ５０３）。ここで、大きいと判定した場合（Ｓ５０３でＹＥＳ）は後述するＳ５０９へ進む。他方、大きくはないと判定した場合（Ｓ５０３でＮＯ）、ＣＰＵ１１ａは、Ｂ（ｘ）／ＭａｘＢが１±γと等しいか否かを判定する（Ｓ５０４）。ここで、大きいと判定した場合（Ｓ５０４でＹＥＳ）は後述するＳ５０７へ、大きくはないと判定した場合（Ｓ５０４でＮＯ）は後述するＳ５０８へ、それぞれ進む。

また、Ｓ５０２で等しくないと判定した場合（Ｓ５０２でＮＯ）、ＣＰＵ１１ａは、Ｂ（ｘ）／Ｃ（ｘ）が１＋γよりも大きいか否かを判定する（Ｓ５０５）。ここで、大きいと判定した場合（Ｓ５０５でＹＥＳ）は後述するＳ５０９へ進む。他方、大きくはないと判定した場合（Ｓ５０５でＮＯ）、ＣＰＵ１１ａは、Ｃ（ｘ）／Ｂ（ｘ）が１＋γよりも大きいか否かを判定する（Ｓ５０６）。ここで、大きいと判定した場合（Ｓ５０６でＹＥＳ）は後述するＳ５０８へ、大きくはないと判定した場合（Ｓ５０６でＮＯ）は後述するＳ５０７へ、それぞれ進む。

ＣＰＵ１１ａは、Ｓ５０７において、初級・中級・上級のすべてのグレードのサービス担当者を教育対象者に設定する。また、Ｓ５０８においては、初級サービス担当者を、Ｓ５０９においては、中級サービス担当者を、それぞれ教育対象者に設定する。

次に、ＣＰＵ１１ａは、代理店ＤＢ１０７を参照し、最大重要視顧客ランク代理店群における部品購入受注比率、工事受注比率、及び新規機械受注比率の平均値を算出する（Ｓ５１０）。ＣＰＵ１１ａは、算出した平均値と教材コンテンツＤＢ１０６において各教材種別に対して紐付けられている基準値とを比較し、当該平均値が基準値以下となっている教材コンテンツであって、ステップＳ５０８乃至Ｓ５１０の何れかにおいて教育対象者に設定されたグレードを対象学習者属性として有するものを教材コンテンツＤＢ１０６から抽出する（Ｓ５１１）。例えば、工事受注比率の平均値が３千万円の場合、３千万円以下の基準値が紐付けられている教材種別「工事受注強化用」の教材コンテンツが抽出されることになる。ＣＰＵ１１ａは、通信インタフェース１１ｇを介して、抽出された教材コンテンツを端末機２に対して送信する（Ｓ５１２）。

上記の教材コンテンツ提示処理によれば、自代理店にとってモデルとすべき最大重要視顧客ランク代理店群と自代理店との対比により、適切な教育対象者及び教材コンテンツを自動的に特定することができる。これにより、適切な教育を容易に実施することが可能になる。

＜４−２＞第２人材育成支援処理
次に、第２人材育成支援処理について説明する。
図１９は、本発明の実施の形態の人材育成支援システム（サーバ１）が実行する第２人材育成支援処理の処理手順を示すフローチャートである。

第１人材育成支援処理の場合と同様に、ＣＰＵ１１ａは、代理店選択画面を表示するための情報を生成し、同画面の表示要求元である端末機２に当該情報を送信して、前記端末機２に代理店選択画面を表示させる（Ｓ６０１）。この場合、図１５に示す代理店選択画面１００１が表示され、人材育成担当者が、この代理店選択画面１００１に設けられている自代理店を選択するためのボタンをクリックすることにより、自代理店向けの人材育成支援処理の実行を指示する。

ＣＰＵ１１ａは、上記のようにして行われた代理店の選択を受け付けると（Ｓ６０２）、選択された代理店（自代理店）のサービス提供力指標値（Ｓ値）及び収益性指標値（Ｐ値）を代理店ＤＢ１０７から取得する（Ｓ６０３）。

ＣＰＵ１１ａは、自代理店の総サービス担当者数と±β％の幅で値が近く、且つ自代理店よりもＰ値が大きい代理店を代理店ＤＢ１０７から抽出し、これを処理対象代理店群とする（Ｓ６０４）。次に、ＣＰＵ１１ａは、その抽出された代理店の数が所定の閾値より大きいか否かを判定する（Ｓ６０５）。ここで大きいと判定した場合（Ｓ６０５でＹＥＳ）、ＣＰＵ１１ａは上述した参考情報生成処理（Ｓ３０５）及び教材コンテンツ提示処理（Ｓ３０６）を実行する。この場合に参考情報生成処理により得られる参考情報表示画面の図示は省略するが、図１７に示す例と同様である。但し、「サービス戦略上のヒント情報」の棒グラフの右横には、「左のグラフは、総サービス担当者数（要員規模）が近いが、自代理店と比較して収益性が高い代理店群における『重要視している顧客ランク別』の代理店数比率を表したものです。」等の説明文が付与される。

他方、Ｓ６０５で大きくはないと判定した場合（Ｓ６０５でＮＯ）、ＣＰＵ１１ａは、自代理店の総サービス担当者数を＋θ％増員した値と±β％の幅で値が近く、且つ自代理店よりもＰ値が大きい代理店を代理店ＤＢ１０７から抽出し、これを処理対象代理店群とする（Ｓ６０６）。なお、θの値は、本システムを適用する事業形態・規模等に応じて適宜設定される。次に、ＣＰＵ１１ａは、その抽出された代理店の数が所定の閾値より大きいか否かを判定する（Ｓ６０７）。ここで大きいと判定した場合（Ｓ６０７でＹＥＳ）、ＣＰＵ１１ａは上述した参考情報生成処理（Ｓ３０５）及び教材コンテンツ提示処理（Ｓ３０６）を実行する。この場合に参考情報生成処理により得られる参考情報表示画面の図示は省略するが、図１７に示す例と同様である。但し、「サービス戦略上のヒント情報」の棒グラフの右横には、「左のグラフは、現状の総サービス担当者数を＋θ％程度増員した規模を有していて、自代理店と比較して収益性が高い代理店群における『重要視している顧客ランク別』の代理店数比率を表したものです。」等の説明文が付与される。

他方、Ｓ６０７で大きくはないと判定した場合（Ｓ６０７でＮＯ）、ＣＰＵ１１ａは、自代理店の機械設置管理台数と±β％の幅で値が近く、且つ自代理店よりもＰ値が大きい代理店を代理店ＤＢ１０７から抽出し、これを処理対象代理店群とする（Ｓ６０８）。次に、ＣＰＵ１１ａは、その抽出された代理店の数が所定の閾値より大きいか否かを判定する（Ｓ６０９）。ここで大きいと判定した場合（Ｓ６０９でＹＥＳ）、ＣＰＵ１１ａは上述した参考情報生成処理（Ｓ３０５）及び教材コンテンツ提示処理（Ｓ３０６）を実行する。この場合に参考情報生成処理により得られる参考情報表示画面の図示は省略するが、図１７に示す例と同様である。但し、「サービス戦略上のヒント情報」の棒グラフの右横には、「左のグラフは、機械装置管理台数が近いが、自代理店と比較して収益性が高い代理店群における『重要視している顧客ランク別』の代理店数比率を表したものです。」等の説明文が付与される。

他方、Ｓ６０９で大きくはないと判定した場合（Ｓ６０９でＮＯ）、ＣＰＵ１１ａは、自代理店よりもＰ値がω％以上大きい代理店を代理店ＤＢ１０７から抽出して処理対象代理店群とし（Ｓ６１０）、上述した参考情報生成処理（Ｓ３０５）及び教材コンテンツ提示処理（Ｓ３０６）を実行する。なお、ωの値は、本システムを適用する事業形態・規模等に応じて適宜設定される。この場合に参考情報生成処理により得られる参考情報表示画面の図示は省略するが、図１７に示す例と同様である。但し、「サービス戦略上のヒント情報」の棒グラフの右横には、「自代理店とサービス担当者の要員規模、管理台数規模が近く、しかも自代理店より高収益である代理店の事例は存在しません。そこで、左のグラフでは、自代理店と比較して収益性が高い代理店群における『重要視している顧客ランク別』の代理店数比率を表しています。」等の説明文が付与される。

なお、Ｓ６０５、Ｓ６０７、及びＳ６０９において抽出された代理店の数が所定の閾値より大きいか否かを判定しているのは、その数が少なすぎる場合には処理対象代理店群がモデルとして適切に機能しないためである。この閾値は、代理店の総数等に応じて適宜決定される。

上記の第２人材育成支援処理によって、サービス担当者の要員数及び機械装置管理台数等を考慮しながら、適切な内容の参考情報及び教材コンテンツを提供することが可能になる。

（その他の実施の形態）
上述した実施の形態では、処理対象代理店群を抽出する際に代理店が担当するエリアについては考慮していないが、自代理店と同一及び近隣のエリアを担当する代理店群の中から処理対象代理店群を抽出するようにしてもよい。

また、上述した実施の形態では、処理対象代理店群を抽出する際に自代理店よりも収益性指標値が高い代理店群を抽出しているが、収益性指標値が同一の代理店群も併せて抽出するようにしてもよい。その他にも、収益性指標値が低い代理店を抽出することも可能である。この場合、自代理店にとって、処理対象代理店群は負のモデルとして機能することになる。

また、上述した実施の形態ではグループ分け処理を実行し、その結果に応じて第１人材育成支援処理及び第２人材育成支援処理の何れかを各代理店に対して適用しているが、本発明はこれに限定されるわけではない。グループ分け処理を行わずにすべての代理店に対して第１人材育成支援処理及び／又は第２人材育成支援処理を適用するようにしても構わない。

また、上述した実施の形態では、単一のコンピュータ１ａによってコンピュータプログラム１４ａのすべての処理が実行される構成について述べたが、本発明はこれに限定されるものではなく、当該コンピュータプログラム１４ａと同様の処理を、複数の装置（コンピュータ）により分散して実行する分散システムとすることも可能である。

本発明の人材育成支援システムは、産業用機械の保守サービスに携わるサービス担当者の人材育成を支援する人材育成支援システム等として有用である。

１ サーバ
１ａ コンピュータ
１１ 本体
１１ａ ＣＰＵ
１１ｂ ＲＯＭ
１１ｃ ＲＡＭ
１１ｄ ハードディスク
１１ｅ 読出装置
１１ｆ 入出力インタフェース
１１ｇ 通信インタフェース
１１ｈ 画像出力インタフェース
１１ｊ バス
１２ 画像表示部
１３ 入力部
１４ 可搬型記録媒体
１４ａ コンピュータプログラム
１０１ 顧客情報管理データベース
１０２ 顧客満足度調査結果データベース
１０３ 納入機械装置データベース
１０４ 受注実績データベース
１０５ ランク分け結果データベース
１０６ 教材コンテンツデータベース
１０７ 代理店データベース
１０８ サービス担当者データベース
２ 端末機

Claims (11)

1. 産業用機械の複数の代理店のそれぞれに所属するサービス担当者の育成計画の立案を支援するための人材育成支援システムであって、
   各代理店における顧客の産業用機械に関する受注実績に基づいて、代理店毎に、収益性に関する指標値である収益性指標値を算出する収益性指標値算出手段と、
   前記収益性指標値算出手段によって算出された収益性指標値、及び所属するサービス担当者のグレード別の人数構成を示す人数構成情報に基づいて、代理店毎に、人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成する参考情報生成手段と、
   前記参考情報生成手段によって生成された人材育成参考情報を出力する出力手段と
   を備える、人材育成支援システム。
2. 前記参考情報生成手段は、一の代理店よりも収益性指標値が高い他の代理店に係る前記人数構成情報に基づいて、当該一の代理店において人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成するように構成されている、
   請求項１に記載の人材育成支援システム。
3. 前記参考情報生成手段は、一の代理店と同程度のサービス提供力指標値であって、当該一の代理店よりも収益性指標値が高い他の代理店に係る前記人数構成情報に基づいて、当該一の代理店において人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成するように構成されている、
   請求項２に記載の人材育成支援システム。
4. 前記参考情報生成手段は、サービス担当者の数が一の代理店と同程度であって、当該一の代理店よりも収益性指標値が高い他の代理店に係る前記人数構成情報に基づいて、当該一の代理店において人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成するように構成されている、
   請求項２に記載の人材育成支援システム。
5. 前記参考情報生成手段は、サービス担当者の数が一の代理店よりも所定数多く、当該一の代理店よりも収益性指標値が高い他の代理店に係る前記人数構成情報に基づいて、当該一の代理店において人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成するように構成されている、
   請求項２に記載の人材育成支援システム。
6. 前記参考情報生成手段は、産業用機械の管理台数が一の代理店と同程度であって、当該一の代理店よりも収益性指標値が高い他の代理店に係る前記人数構成情報に基づいて、当該一の代理店において人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成するように構成されている、
   請求項２に記載の人材育成支援システム。
7. 代理店毎に、ランク別の顧客比率を算出する顧客比率算出手段と、
   前記顧客比率算出手段によって算出された、一の代理店よりも収益性指標値が高い他の代理店の顧客比率に関する顧客比率情報を生成する顧客比率情報生成手段と、
   前記顧客比率情報生成手段によって生成された顧客比率情報を出力する第２出力手段と
   をさらに備える、請求項１乃至６の何れかに記載の人材育成支援システム。
8. サービス担当者のグレードに応じた教材コンテンツを記憶する記憶部と、
   前記人材育成参考情報によって特定可能な人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードに応じた教材コンテンツを前記記憶部から抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された教材コンテンツを提供する提供手段と
   をさらに備える、請求項１乃至７の何れかに記載の人材育成支援システム。
9. 前記収益性指標値算出手段は、
   前記受注実績に基づいて、代理店毎に、顧客のランクを設定するランク設定手段と、
   前記ランク設定手段によって設定された顧客のランクに基づいて、代理店毎に、優良顧客比率を算出する優良顧客比率算出手段と
   を具備し、
   前記優良顧客比率算出手段によって算出された優良顧客比率に基づいて、代理店毎に、収益性に関する指標値である収益性指標値を算出するように構成されている、
   請求項１乃至８の何れかに記載の人材育成支援システム。
10. 前記参考情報生成手段は、
    所属するサービス担当者のグレード別の人数に基づいて、代理店毎に、サービスの提供力に関する指標値であるサービス提供力指標値を算出するサービス提供力指標値算出手段と、
    前記算出された収益性指標値、及び前記サービス提供力指標値算出手段によって算出されたサービス提供力指標値に基づいて、各代理店を複数のグループに分けるグループ分け手段と
    を具備し、
    前記グループ分け手段によって得られたグループ毎に、各代理店において、人材育成を強化すべきサービス担当者のグレードを特定可能な人材育成参考情報を生成するように構成されている、
    請求項９に記載の人材育成支援システム。
11. 前記収益性指標値算出手段及び前記サービス提供力指標値算出手段はそれぞれ、顧客に対する売上予測を目的変数とし、グレード別のサービス担当者の数及び前記算出された優良顧客比率を説明変数として重回帰分析を実行して前記説明変数の係数を取得し、取得された前記説明変数の係数に基づいて、収益性指標値及びサービス提供力指標値を算出するように構成されている、
    請求項１０に記載の人材育成支援システム。