JP2019219815A - スケジュール提案装置、スケジュール提案方法、及びスケジュール提案システム - Google Patents

Abstract

【課題】訪問先で行う作業に要する時間について、顧客に関連する情報や顧客の在宅可能性を考慮した適切なスケジュールを提案する。【解決手段】顧客を訪問するスケジュールを提案するスケジュール提案装置１は、訪問先で行う作業にかかる作業所要時間を算出する算出部１０Ｂと、算出部１０Ｂで算出した作業所要時間に基づき、訪問する担当者の対応可能な日時を抽出する抽出部１０Ｃと、を備え、算出部１０Ｂは、訪問先で行う作業に対応した予め設定されたベース時間に、顧客に関連する情報に基づく調整時間を加算して、作業所要時間を算出する。【選択図】図３

Description

本発明は、スケジュール提案装置、スケジュール提案方法、及びスケジュール提案システムに係り、特に、顧客を訪問する訪問日時に関する最適なスケジュールを提案可能なスケジュール提案装置、スケジュール提案方法、及び提案システムに関する。

顧客を訪問して訪問先で作業や面談、営業等のサービスを提供する業務においては、訪問先の顧客の希望日時に訪問する必要がある。このような業務でのスケジュール調整方法としては、従来、電話や来店により直接口頭で日時を予約する方法や、ウェブ予約システムを利用して顧客自身が予約状況一覧等から空きがある日時を選択して予約する方法などが一般的な予約方法であった。

上記のような従来の方法では、顧客が自身にとって最適な日時を選択できる一方、予約の空き状況によっては予定がなかなか合わず、日時調整に時間や手間を要することがある。また、空きがある日時を顧客が自由に選択でき、訪問担当者の全体的なスケジュールは考慮されないため、訪問担当者にとっては必ずしも最適な訪問ルートや訪問日時にはならず、非効率的な訪問スケジュールになることがある。

そこで、訪問担当者のスケジュールを考慮してスケジュールを効率的に作成するためのスケジュール管理システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１に開示されているスケジュール管理システムでは、訪問担当者に割り当てられている訪問先の場所、訪問予定時間、訪問先での滞在予定時間を示すスケジュール情報が訪問担当者ごとに記憶されており、追加予定の訪問先の場所と、当該訪問先における滞在予定時間を受け付けて、これら追加予定の情報に基づいて、訪問が可能な訪問担当者及び時間帯の候補情報を表示させる。そして、管理者等のユーザが、訪問可能な訪問担当者及び時間帯に表示された複数の仮予定を確認しながら、最適な仮予定を選択して確定し、スケジュールに追加することができる。

このように、特許文献１に開示されているシステムは、複数の訪問担当者のそれぞれのスケジュールを参照して、空き時間を特定し、効率的なスケジュールとなるよう訪問担当者及び時間帯に予定を追加設定するものであるが、訪問先で提供するサービス内容に応じた適切な滞在予定時間が設定されないという問題があった。特に、サービスを提供する相手である顧客の属性やサービス対象に起因する種々の要因によって作業時間が変動するような場合には、予め設定されている標準的な作業時間よりも作業に時間を要する場合があり、このような場合には、実際の滞在時間が滞在予定時間よりも長くなり、その後のスケジュールに影響を与えかねない。

また、特許文献１に開示されているシステムでは、訪問先、すなわち顧客の在宅可能性を踏まえた希望日時は考慮されておらず、顧客にとって最適なスケジュールが提案されるとは限らない。よって、提案した日時が顧客の希望と合わない場合には、顧客の希望日時と担当者の対応可能な日時とのマッチングを行うために、管理者などによる人的判断が必要となり、日時調整に時間や手間を要するという問題は依然として解決されていない。

特開２０１７−１５６８９５号公報

そこで、本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、訪問先で行う作業に要する時間について、顧客に関連する情報や顧客の在宅可能性を考慮した適切なスケジュールを提案可能なスケジュール提案装置、スケジュール提案方法、及びスケジュール提案システムを提供することにある。

前記課題は、本発明のスケジュール提案装置によれば、顧客を訪問するスケジュールを提案するスケジュール提案装置であって、訪問先で行う作業にかかる作業所要時間を算出する算出部と、前記算出部で算出した作業所要時間に基づき、訪問する担当者の対応可能な日時を抽出する抽出部と、を備え、前記算出部は、前記訪問先で行う作業に対応した予め設定されたベース時間に、前記顧客に関連する第１の情報に基づく調整時間を加算して、前記作業所要時間を算出すること、により解決される。

上記のように構成されたスケジュール提案装置によれば、作業所要時間を算出する際に、予め設定されているベース時間に対して顧客に関連する第１の情報に基づく調整時間を加えた時間を作業所要時間として算出するため、顧客ごとに異なる要因が存在する場合、これを考慮した適切な作業所要時間を算出することができる。そして、このように算出された作業所要時間を用いて担当者の対応可能、すなわち訪問可能な日時を抽出するため、適切な訪問スケジュールを抽出することができる。

また、上記のスケジュール提案装置において、前記顧客に関連する第１の情報は、顧客属性、及び顧客の所有する建物に関する情報の少なくとも一つを含むと好適である。
本構成によれば、顧客の属性に応じた調整時間、顧客の建物に応じた調整時間の少なくとも一つが考慮された作業所要時間を算出するので、顧客に応じたより適切な作業所要時間を用いてスケジュールを抽出することができる。

また、上記のスケジュール提案装置において、前記顧客属性は、顧客の価値観を含むと好適である。
本構成によれば、顧客の価値観に応じた調整時間を加味した作業所要時間を算出するので、顧客に応じたより適切な作業所要時間を用いてスケジュールを抽出することが可能となる。

また、上記のスケジュール提案装置において、前記顧客の所有する建物に関する情報は、延床面積、及び建物の仕様の少なくとも一つを含むと好適である。
本構成によれば、顧客の所有する建物の延床面積、及び／又は建物の仕様に応じた調整時間を加味した作業所要時間を算出するので、顧客の所有する建物に応じたより適切な作業所要時間を用いてスケジュールを抽出することが可能となる。

また、上記のスケジュール提案装置において、前記算出部は、前記担当者のスケジュール情報から、前後のスケジュールにおける居所を取得して、前の居所から前記訪問先への前移動時間及び前記訪問先から後の居所の後移動時間を算出し、前記前移動時間及び後移動時間を前記作業所要時間に加算した合計所要時間を算出し、前記抽出部は、前記合計所要時間に基づいて、前記担当者の対応可能な日時を抽出すると好適である。
本構成によれば、作業所要時間に担当者の前後の移動時間を加えた合計所要時間から、適切なスケジュールを抽出することができる。

また、上記のスケジュール提案装置において、前記抽出部は、前記担当者の対応可能な日時を複数抽出し、抽出した複数の日時に対して、前後のスケジュールとの空き時間が短くなるもの、又は前記前移動時間及び後移動時間の合計時間が短くなるものの順に優先順位を設定すると好適である。
本構成によれば、訪問担当者スケジュールにおいて無駄が無く効率的なスケジュールの提案が可能となる。

また、上記のスケジュール提案装置において、前記顧客の在宅可能性を推定する推定部を備え、該推定部は、前記顧客に関連する第２の情報に基づいて、曜日ごと及び時間帯ごとのうち少なくとも一方の前記顧客の在宅可能性を推定し、前記抽出部で抽出した前記担当者の対応可能な日時と、前記推定部で推定した前記顧客の在宅可能性に関する情報とをマッチングして、前記顧客に提案するための提案日時を抽出すると好適である。
本構成によれば、顧客の在宅可能性を反映したスケジュールの抽出が可能となるため、顧客の希望する日時により近いスケジュールの提案が可能となる。

また、前記課題は、本発明のスケジュール提案方法によれば、制御部を有する管理装置を用いて、顧客を訪問するスケジュールを提案するスケジュール提案方法であって、前記制御部が、訪問先で行う作業にかかる作業所要時間を算出する算出工程と、前記制御部が、前記算出工程で算出した前記作業所要時間に基づき、訪問する担当者の対応可能な日時を抽出する抽出工程と、を備え、前記算出工程では、前記訪問先で行う作業に対応した予め設定されたベース時間に、前記顧客に関連する第１の情報に基づく調整時間を加算して、前記作業所要時間を算出すること、により解決される。

また、前記課題は、本発明のスケジュール提案システムによれば、管理装置と、該管理装置と通信可能に接続された顧客端末と、を備えて、顧客を訪問するスケジュールを提案するスケジュール提案システムであって、前記管理装置は、訪問先で行う作業に対応した予め設定されたベース時間に、前記顧客に関連する第１の情報に基づく調整時間を加算して、作業所要時間を算出する算出部と、前記算出部で算出した前記作業所要時間に基づき、訪問する担当者の対応可能な日時を抽出する抽出部と、前記顧客端末と通信可能な通信部と、を備え、対話システムを利用して、前記顧客端末へ前記抽出部により抽出された前記対応可能な日時を送信すること、により解決される。

また、上記のスケジュール提案方法及びスケジュール提案システムによれば、作業所要時間を算出する際に、予め設定されているベース時間に対して顧客に関連する第１の情報に基づく調整時間を加えた時間を作業所要時間として算出するため、顧客ごとに異なる要因が存在する場合、これを考慮した適切な作業所要時間を算出することができる。そして、このように算出された作業所要時間を用いて担当者の対応可能な日時を抽出するため、適切な訪問スケジュール抽出し、提案することができる。

本発明によれば、訪問先で行う作業に要する時間について、顧客に関連する情報を考慮した適切な作業所要時間を予測して、これに基づく適切なスケジュールを提案することができる。
また、本発明によれば、訪問担当者の対応可能なスケジュールに対し、顧客の在宅可能性を考慮した最適なスケジュールを提案し、効率よくスケジュール調整を行うことが可能となる。

スケジュール提案システムの概要を示す図である。 スケジュール提案システムの顧客端末の表示例を示す図である。 スケジュール提案装置の構成を示す図である。 顧客情報データベースの一例を示す図である。 顧客属性データベースの一例を示す図である。 建物情報データベースの一例を示す図である。 スケジュール提案処理の一例を示すフローチャートである。 点検所要時間算出処理の一例を示すフローチャートである。 空きスケジュール抽出処理の一例を示すフローチャートである。 担当者のスケジュールの一例を示す説明図である。 マッチング処理の一例を示すフローチャートである。 在宅可能性データベースの一例を示す図である。 優先順位設定された在宅可能性の高い曜日・時間帯の一例を示す図である。

以下、図１乃至図１３に基づき、本発明の一実施形態（以下、本実施形態）について説明する。なお、以下に説明する実施形態は、本発明の理解を容易にするための一例に過ぎず、本発明を限定するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは勿論である。

＜＜スケジュール提案システムの概要＞＞
先ず、本実施形態に係るスケジュール提案装置１（以下、本装置１）を含むスケジュール提案システムＳ（以下、本システムＳ）について、その概要を説明する。以下では、本システムＳの一例として、お客様（以下、顧客）の住宅を訪問担当者が訪問し、住宅購入後の定期点検を行うサービスにおいて、定期点検のために顧客を訪問する訪問スケジュールを提案するシステムを例に挙げて説明するが、これに限定されるものではない。また、以下に記載する「点検所要時間」とは、住宅の点検作業に要する時間であり、本システムＳにおける「作業所要時間」の一例であるが、「作業」は住宅の点検に限られない。

図１は、本装置１を含む本システムＳの概要を示す図である。本システムＳは、一例として、本装置１、管理用端末２、担当者端末３、顧客端末４を含んで構成されている。本装置１は、例えば不図示の内部ネットワークを介して管理用端末２と通信可能に接続され、また、インターネット等の通信ネットワークＮＷを介して担当者端末３、顧客端末４と通信可能に接続されている、コンピュータからなる本システムＳの管理サーバ（管理装置）である。管理用端末２は、例えば、本システムＳを顧客に提供する側のカスタマーサービス部門の担当者が本システムＳを管理、運用するために各種情報を入力、更新したり、出力結果を表示させて確認したりするために用いられる端末であり、例えば、パーソナルコンピュータ等の情報処理端末である。担当者端末３は、訪問担当者が自身のスケジュールを管理、入力するために用いられる端末であり、例えば、パーソナルコンピュータ等の情報処理端末、スマートフォンやタブレット端末等の携帯情報端末とすることができる。また、顧客端末４は、顧客がインターネット等を介して本システムＳに接続し、訪問スケジュールの提案を要求したり、訪問スケジュールを確認したりする場合に用いられ、例えばパーソナルコンピュータ等の情報処理端末、スマートフォンやタブレット端末等の携帯情報端末とすることができる。

本システムＳは、住宅の定期点検の時期が近付いてきた顧客に対して、定期点検のための訪問の日時を提案するシステムである。
定期点検の対象の住宅、及びその所有者である顧客（以下、対象顧客）に関する情報は、住宅売買時の契約書やアンケート結果等から予め作成されており、この情報から、定期点検の時期が近付いている住宅及びその所有者である対象顧客が把握できるように管理されている。

本システムＳでは、本装置１により、定期点検等のサービス提供側の訪問担当者のスケジュールが管理されている。そして、対象顧客に対するスケジュール提案処理Ｓ１が実行されると、訪問担当者のスケジュールが効率的になるように考慮された訪問日時が提案される。さらに、対象顧客に関連する情報から、対象顧客が希望する日時を推定して上記訪問担当者のスケジュールとマッチングを行ったうえで、最適な日時を提案する。

なお、スケジュール提案処理Ｓ１の実行タイミングとしては、例えば、（ａ）本システムＳにおいて、予め作成されている顧客情報から一定の条件に基づいて、定期点検が近付いている顧客を対象顧客として自動的に抽出し、抽出した対象顧客に対するスケジュール提案処理Ｓ１を実行する、（ｂ）本システムＳにおいて、定期点検等のサービス提供側の担当者や管理者、又は顧客からの入力を受け付け可能とし、受け付けたタイミングで受け付けた対象顧客に対するスケジュール提案処理Ｓ１を実行する、など適宜設定できる。

図２は、本装置１により、訪問のための提案日時が抽出され、顧客端末４へスケジュール情報を配信した後の顧客端末４の表示画面のイメージである。定期点検が近付いてきた所定のタイミングで、定期訪問の時期である旨のメッセージ、訪問日時を提案する旨のメッセージ、及び本装置１により抽出した提案日時を一又は複数配信して顧客端末４のディスプレイに表示し、レコメンドする。

顧客は、レコメンドされた日時から希望日時を選択することにより、スケジュール調整が完了する。レコメンドされた日時の何れも希望しない場合には、「他の日時を希望」を選択することで、当該メッセージが選択されたことが本装置１に送信され、本装置１では、優先順位に従って次に提案可能な日時を一又は複数レコメンドする。
また、レコメンドされた日時とは異なる曜日を希望する場合には、「他の曜日を希望」という選択肢を選択可能としてもよい。「他の曜日を希望」が選択されると、当該メッセージが選択されたことが本装置１に送信され、本装置１では、提案可能な曜日を配信する。
さらに、顧客の希望日時がレコメンドされた日時の何れとも適合しない場合には、顧客自身で日時指定可能としてもよい。この場合、カレンダーを表示して、カレンダーから日付を選択可能とし、操作性を向上させてもよい。

上記のお知らせ及び提案日時に関する情報は、例えばチャットボットシステムのようなテキストを用いた対話システムを利用して配信することができる。これにより、顧客からのアクセスを待たずとも訪問日時を提案でき、且つ顧客が簡単な操作のみで日時を予約し、確定できるため、手間をかけずに迅速にスケジュール調整を完了できる。また、顧客は携帯端末等で随時情報が確認できるため、定期点検を忘れることがない。

本システムＳにおいては、顧客にレコメンドする訪問日時を抽出する処理において、後述する顧客に関する各種情報に基づく抽出処理を実行し、訪問担当者のスケジュールの中から最適なスケジュールを抽出できるため、訪問担当者側にとっても効率的なスケジュールを提示することが可能となる。さらに、顧客の希望に近いと考えられる訪問日時を推定して提案するため、顧客の希望を考慮したスケジュールの提案が可能となる。

＜＜スケジュール提案装置の構成＞＞
次に、本実施形態にかかる本装置１の構成を説明する。本実施形態の本装置１の構成図を図３に示す。本装置１は、制御部１０、記憶部１１、通信部１２を備えたコンピュータからなる管理サーバ（管理装置）である。
制御部１０は、例えば中央演算処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を含んで構成され、記憶部１１に記憶されるプログラムやデータに基づいて各種の演算処理を実行すると共に、管理サーバ１の各部を制御する。

制御部１０は、受付部１０Ａ、算出部１０Ｂ、抽出部１０Ｃ、推定部１０Ｄ、出力部１０Ｅを備えている。受付部１０Ａは、通信部１２を介して受信したデータや、本装置１に直接接続された入力機器からの入力データ等を受け付け、制御部１０の他の処理部への受け渡しを実行する。算出部１０Ｂは、受付部１０Ａから受け付けたデータや記憶部１１に記憶されている各種データを用いて演算処理を行う。一例として、後述する点検所要時間の算出や、合計所要時間の算出を行う。抽出部１０Ｃは、記憶部１１に記憶されている各種データを用いて演算処理を行う。一例として、後述する担当者の空きスケジュールの抽出を行う。推定部１０Ｄは、記憶部１１に記憶されている各種データを用いて演算処理を行う。一例として、顧客の在宅可能性を推定する処理を実行する。さらに、担当者の空きスケジュールと顧客の推定される希望スケジュール（在宅可能性の高い日時）とのマッチング処理を実行してもよい。出力部１０Ｅは、演算された結果を出力する処理を実行する。
なお、制御部１０は、上記した各処理部以外にも、他の処理を行う処理部を備えていてもよく、また以下で説明する各処理部による処理は一例であり、制御部１０の他の処理部で各処理を実施するように改変してもよいことは勿論である。

記憶部１１は、例えばＲＯＭ，ＲＡＭ等のメモリ、ハードディスク等の磁気ディスク装置を含んで構成され、各種のプログラムやデータを記憶するほか、制御部１０のワークメモリとしても機能する。なお、記憶部１１には、フラッシュメモリ、光学ディスク等の情報記憶媒体を含むこととしてよい。

通信部１２は、通信ネットワークＮＷ、不図示の内部ネットワークと接続し、これらのネットワークに接続する管理用端末２、担当者端末３、顧客端末４等の通信機能を有する各種デバイスと通信する。

＜＜記憶部の各データベースの構成＞＞
記憶部１１は、管理用端末２、担当者端末３、顧客端末４等から入力される各種データや、制御部１０により演算処理された結果の各種データを記憶している。例えば、本実施形態においては、点検所要時間データベース１１Ａ、顧客情報データベース１１Ｂ、顧客属性データベース１１Ｃ、建物情報データベース１１Ｄ、担当者スケジュールデータベース１１Ｅ、ＨＥＭＳ情報データベース１１Ｆ、地図情報データベース１１Ｇ、渋滞情報データベース１１Ｈ、天気情報データベース１１Ｉ、在宅可能性データベース１１Ｊが記憶されている。上記各データベースの構成について、以下に説明する。

点検所要時間データベース１１Ａは、住宅の定期点検や住宅の特定のシステム点検に要するベース時間が記録されたデータであり、点検種別と、点検種別ごとの点検にかかるベース時間が記憶されている。点検種別とは、例えば、住宅購入後の定期点検にかかる１年点検、３年点検、５年点検等の種別や、定期点検とは別に顧客からの要望による住宅内の特定のシステムや機能、構造にかかる点検の種別である。点検所要時間データベース１１Ａには、例えば、「１年点検」の所要時間は「１時間」、「３年点検」の所要時間は「１．５時間」、定期点検とは別に「空調システム」に特化した点検の所要時間は「０．５時間」というように、点検種別ごとの所要時間のベース時間が記憶されている。

図４に、顧客情報データベース１１Ｂの一例を示す。顧客情報データベース１１Ｂは、住宅を購入した顧客に関する情報が記録されたデータベースであり、図４に示されるように、顧客を識別するための顧客識別番号（以下、顧客ＩＤ）、世帯主の氏名、住所、属性（図４では属性ＩＤ）、住宅の延床面積を示す区分（図４では建物ＩＤ）、住宅の商品種別（図４では商品ＩＤ）、住宅の引き渡し日、家族情報（家族構成，職業，年齢，性別等）、次回の定期点検の点検種別、アンケート結果情報などが記憶されている。ここで、顧客の属性とは、その顧客の特性、例えば、価値観、性格、習慣等をいくつかの区分に分類した情報であり、具体的には、例えば、細心、寛容、標準、のような情報が記憶されている。本実施形態では、顧客情報データベース１１Ｂには属性ＩＤが記憶されており、当該情報により、後述する顧客属性データベース１１Ｃに記憶されている顧客の属性と対応（紐付け）可能に構成されている。
なお、顧客の属性や家族情報は、顧客の契約情報、アンケート結果等から得られた情報や、担当者が実際に顧客対応したときに得られた情報などから作成されるデータであり、本システムＳで利用される際には予め登録されている情報である。また、管理用端末２を介しての情報の更新も可能である。

図５に、顧客属性データベース１１Ｃの一例を示す。顧客属性データベース１１Ｃには、属性ＩＤ、属性、及び属性に応じた点検所要時間の調整時間が記録されている。属性とは、顧客情報データベース１１Ｂで説明したものと同様であり、顧客の特性、例えば、価値観、性格、習慣等をいくつかの区分に分類した情報である。調整時間とは、点検所要時間において、標準となるベース時間に加減算される時間である。
例えば、属性が「標準」及び「寛容」に対する調整時間は「０」、属性が「やや細心」に対応する調整時間は「＋１０分」、属性が「細心」に対応する調整時間は「＋２０分」と記録されている。これらの情報は予め設定されている情報である。なお、本実施形態においては、調整時間にはゼロまたはプラス（正）の値が設定されているが、マイナス（負）の値が設定されていてもよい。

図６に、建物情報データベース１１Ｄの一例を示す。建物情報データベース１１Ｄは、顧客の所有する建物に関連する情報を記録しているデータベースであり、建物又は商品を識別するＩＤ、住宅の延床面積と延床面積に応じた点検所要時間の調整時間、及び／又は建物の仕様に応じた建物の商品種別と商品種別に応じた点検所要時間の調整時間が記録されている。図６中、（ａ）は延床面積ごとの調整時間が記録された例であり、（ｂ）は商品種別ごとの調整時間が記録された例である。延床面積に応じた時間としては、（ａ）に示すように、例えば、延床面積が「１００ｍ^２まで」の調整時間は「０」、「１００ｍ^２超１２０ｍ^２まで」の調整時間は「＋１５分」、「１２０ｍ^２超１３０ｍ^２まで」の調整時間は「＋２０分」と記録されている。同様に、商品種別に応じた時間としては、（ｂ）に示すように、商品種別ごとの調整時間が例えば「０」、「＋１０分」、「＋１５分」と記録されている。住宅等の建物の商品種別に応じて建物の仕様が異なるため、建物の仕様に応じて点検に要する時間も変動する場合がある。従って、建物の仕様に応じた調整時間を考慮することで、より的確な点検所要時間を設定することができるようになる。
これらの情報は予め設定されている情報である。

なお、延床面積ごとの調整時間に関する情報と、商品種別ごとの調整時間に関する情報の両方を用いる場合は、別々のデータベースとして記録及び管理されていてもよいが、共通のデータベース内で管理して、何れの情報であるかが識別可能な識別ＩＤを各レコードに付与して情報種別を識別するようにしてもよい。

担当者スケジュールデータベース１１Ｅは、担当者ごとのスケジュールを管理するデータベースであり、一例として、担当者及び訪問スケジュールごとに、開始日時、終了日時、訪問先顧客、訪問先住所等の情報が記録されている。複数の担当者の情報を本データベースで一括管理している。

ＨＥＭＳ情報データベース１１Ｆは、顧客の住宅から収集したＨＥＭＳ（ホームエネルギーマネジメントシステム）に関する情報が集積されている。例えば、顧客ＩＤ、日時、顧客ＩＤごと且つ日時ごとの消費電力量などが記憶されている。

地図情報データベース１１Ｇは、住所から直線距離や道のり距離（道路距離）が取得可能な情報、例えば住所と緯度・経度に関する情報及び道路情報などが記憶されている。渋滞情報データベース１１Ｈは、過去の渋滞情報が蓄積されたデータベースであり、例えば地域、曜日、時間帯などに応じた渋滞度又は渋滞による加算時間等が記憶されている。天気情報データベース１１Ｉは、地域、日時ごとに過去の天気情報が蓄積されている。また先の日付の情報については天気予報を取り込んで記憶してもよい。なお、在宅可能性データベース１１Ｊについては後述する。

＜＜スケジュール提案処理＞＞
図７〜図１３を参照して、本装置１により実行されるスケジュール提案処理Ｓ１について説明する。本実施形態に係るスケジュール提案処理Ｓ１は、図７に示すように、点検所要時間算出処理Ｓ１０、空きスケジュール抽出処理Ｓ２０、マッチング処理Ｓ３０、出力処理Ｓ４０を含んで構成され、これらを順に実行する。なお、後述するように、マッチング処理Ｓ３０を実行せずに空きスケジュール抽出処理Ｓ２０で得られた結果を出力処理Ｓ４０で出力してもよい。各処理の詳細を以下に説明する。

＜＜点検所要時間算出処理＞＞
点検所要時間算出処理Ｓ１０は、住宅の点検作業に要する時間である、点検所要時間を算出する処理である。本処理は、受付部１０Ａ及び算出部１０Ｂにより実行される。
図８に示すように、先ず、ステップＳ１０１において、受付部１０Ａが訪問先、すなわち訪問スケジュールを提案する対象顧客（以下、対象顧客）の顧客識別情報を受け付ける。顧客識別情報の受け付けは、例えば、本装置１に接続されている管理用端末２、担当者端末３、顧客端末４の何れかの端末からの入力情報を受け付ける。
なお、顧客識別情報とは顧客を一意に特定するための情報であり、例えば顧客ＩＤや電話番号などである。以下の説明においては、顧客識別情報が顧客ＩＤである場合を例にして説明する。

次に、算出部１０Ｂが、点検所要時間を算出する（ステップＳ１０２〜Ｓ１０６）。ステップＳ１０２では、受け付けた顧客ＩＤに基づき、顧客情報データベース１１Ｂを参照し、次回の定期点検の点検種別を取得する。点検種別には、「１年点検」、「３年点検」等の点検の種別が設定されている。なお、本ステップでは、受け付けた顧客ＩＤからこれに紐付いた点検種別を取得するが、前ステップにおいて、顧客ＩＤと共に点検種別を入力し、受付部１０Ａが受け付けるようにしてもよい。
また、顧客識別情報及び点検種別を各端末から受け付けるのではなく、本装置１の顧客情報データベース１１Ｂから別途の処理の実行により予め抽出された、定期点検の時期が近付いてきた顧客の顧客識別情報及び当該顧客の点検種別を用いて、以降の処理を実行するようにしてもよい。

ステップＳ１０３において、ステップＳ１０２で取得した点検種別に基づき点検所要時間データベース１１Ａを参照して、点検種別に対応するベース時間を取得する。例えば、点検種別が「１年点検」の場合、ベース時間として設定されている時間が「１時間」であれば、この値を取得する。

ステップＳ１０４において、ステップＳ１０１で受け付けた顧客ＩＤに基づき顧客情報データベース１１Ｂ及び顧客属性データベース１１Ｃを参照して、対象顧客の属性に対応する調整時間を取得する。例えば、対象顧客の性格が「やや細心」である場合には、「＋１０分」を調整時間として取得する。なお、顧客の属性は、調整時間を取得するための顧客に関連する第１の情報の一例である。

ステップＳ１０５において、顧客ＩＤに基づき顧客情報データベース１１Ｂ及び建物情報データベース１１Ｄを参照して、対象顧客の住宅の延床面積に対応する調整時間、及び／又は住宅の商品種別に対応する調整時間を取得する。例えば、対象顧客の住宅の延床面積が１１０ｍ^２であれば「＋１５分」を調整時間として取得し、さらに商品種別が「Ｇ型」であれば「０分」を調整時間として取得する。延床面積に対応する調整時間と住宅の商品種別に対応する調整時間は、両方を用いてもよく、また何れか一方のみを用いてもよい。なお、建物情報としての延床面積及びの商品種別（建物の仕様）は、調整時間を取得するための顧客に関連する第１の情報の一例である。

そして、ステップＳ１０６において、上記で取得したベース時間、顧客属性に対応する調整時間、及び建物に関する調整時間をすべて合算して点検所要時間として算出し、算出した所要時間を記憶部１１の一時記憶領域に書き込んだ後、点検所要時間算出処理Ｓ１０を終了する。例えば、上述した例では、それぞれの時間を合算した結果、点検所要時間として「１時間２５分」が得られる。

＜＜空きスケジュール抽出処理＞＞
空きスケジュール抽出処理Ｓ２０は、訪問担当者の前の居所から訪問先への移動にかかる所要時間（以下、前移動時間）、及び訪問先から次の居所への移動にかかる所要時間（以下、後移動時間）を算出して、住宅の点検作業に要する点検所要時間と、訪問担当者の前移動時間及び後移動時間（以下、移動所要時間）との合計所要時間を算出し（合計所要時間＝点検所要時間＋移動所要時間）、訪問可能な空きスケジュールを抽出する処理である。本処理は、算出部１０Ｂ及び抽出部１０Ｃにより実行される。

図９に示すように、先ず、算出部１０Ｂが合計所要時間を算出する（ステップＳ２０１〜Ｓ２０８）。ステップＳ２０１において、点検所要時間算出処理Ｓ１０で算出した点検所要時間を記憶部１１の一時記憶領域から読み出して取得する。

ステップＳ２０２において、訪問先の位置情報を取得する。訪問先の位置情報としては、顧客ＩＤに基づき顧客情報データベース１１Ｂを参照して、対象顧客の住所を取得する。対象顧客の住所と訪問先の住所が異なる場合、例えば対象顧客が自身の住所以外の場所に定期点検の対象となる建物を所有している場合には、定期点検の対象となる建物の住所を顧客情報データベース１１Ｂ又は別途のデータベースに記憶しておき、それを取得するようにしてもよい。

ステップＳ２０３において、担当者スケジュールデータベース１１Ｅを参照し、ステップＳ２０１で取得した点検所要時間以上空いているスケジュールを抽出する。具体的には、担当者スケジュールデータベース１１Ｅには複数の訪問担当者のスケジュールが、日時及び担当者ごとに記憶されている。そして、例えば１年点検であれば、対象顧客の住宅の引き渡し日から１周年に当たる日を点検基準日として、その点検基準日の前後１週間などの所定期間内の日付のうち、点検所要時間以上空いている日付、担当者、空き時間開始時刻、同終了時刻に関する情報を抽出する。

ステップＳ２０４において、ステップＳ２０３で抽出した情報から、空き時間の前のスケジュールにおける居所、すなわち空き時間の直前の訪問予定の居所（以下、前居所）を取得する。なお、前のスケジュールが無い場合には、前居所にその担当者の勤務先の住所を設定する。

ステップＳ２０５において、前居所から訪問先住所への推定前移動時間を算出する。推定前移動時間は、地図情報データベース１１Ｇから前居所と訪問先住所の距離情報を取得して算出する。また、渋滞情報データベース１１Ｈから過去の渋滞情報を参照し、地域、曜日、時間帯などから渋滞度又は加算時間を取得して、渋滞度又は加算時間を考慮した移動時間を算出するようにしてもよい。さらに、天気情報データベース１１Ｉを参照し、日付及び時間帯から過去の天気実績や該当日の天気予報を参照し、天気を考慮した移動時間を算出するようにしてもよい。

ステップＳ２０６において、ステップＳ２０３で抽出した情報から、空き時間の後のスケジュールにおける居所、すなわち空き時間の直後の訪問予定の居所（以下、後居所）を取得する。なお、後のスケジュールが無い場合には、後居所にその担当者の勤務先の住所を設定する。

ステップＳ２０７において、訪問先住所から後居所への推定後移動時間を算出する。推定後移動時間の算出方法については、前居所から訪問先への推定前移動時間を算出する処理と同様、地図情報データベース１１Ｇから訪問先住所と後居所との距離情報を取得して算出する。また、渋滞情報データベース１１Ｈ、天気情報データベース１１Ｉを参照して算出してもよい。
そして、ステップＳ２０８において、点検所要時間に上記で算出した推定前移動時間と推定後移動時間とを合算し、合計所要時間を算出する。

続いて、抽出部１０Ｃが担当者の空きスケジュール、すなわち利用可能（訪問可能）なスケジュールを抽出する（ステップＳ２０９〜Ｓ２１２）。ステップＳ２０９において、空き時間と合計所要時間とを比較し、空き時間が合計所要時間以上である場合（ステップＳ２０９：Ｙｅｓ）、利用可能な空きスケジュールであると判断して、当該空きスケジュールを抽出する（ステップＳ２１０）。空き時間が合計所要時間未満である場合には（ステップＳ２０９：Ｎｏ）、当該空きスケジュールは抽出対象外と判断し、ステップＳ２１１へ進む。
何れの場合も、判断対象期間の日付、担当者、空きスケジュールのデータが無くなるまで（ステップＳ２１１：Ｎｏ）、ステップＳ２０３に戻り、処理を繰り返す。

空きスケジュールのデータが無くなると（ステップＳ２１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ２１２では、抽出された一又は複数の利用可能な空きスケジュールに優先順位を設定する。優先順位は、顧客へ提案するスケジュールの順番であり、一定のルールに従って決定する。
例えば、空きスケジュールに訪問スケジュールを設定した場合に残りの空き時間、すなわち前後のスケジュールとの空き時間が最も短くなり、最も効率の良いスケジュールから順に優先順位を付与する。言い換えれば、空きスケジュールと合計所要時間との時間の差が最小になるものから順に優先順位を設定する。一例として、合計所要時間が「２時間３０分」であった場合で、３時間の空きスケジュールと４時間の空きスケジュールが候補として抽出された場合には、各空きスケジュールと合計所要時間との差は、それぞれ３０分と１時間３０分であるため、差が小さい３時間の空きスケジュールの優先順位が最も高く、４時間の空きスケジュールの優先順位が２番目となる。
別の例としては、担当者の前移動時間と後移動時間を合計した移動所要時間が最小になるものから順に優先順位を設定する。
そして、抽出された一又は複数の空きスケジュールを設定された優先順位と共に記憶部１１の一時記憶領域に書き込んで、処理を終了する。

空きスケジュールの抽出及び優先順位の設定について、図１０を参照し、より詳細に説明する。
ステップＳ２０１で点検所要時間として「１時間２５分」が得られたとする。また、特定の期間のスケジュールに関し、担当者スケジュールデータベース１１Ｅには、図１０で示すスケジュールに関する情報が記憶されているとする。
すなわち、１０月１日の担当者Ａさんのスケジュールでは、１０時〜１３時までの３時間の空きスケジュール（１）と、１６時〜１８時までの２時間の空きスケジュール（２）が存在する。１０月１日の担当者Ｂさんのスケジュールでは、９時〜１０時までの１時間の空きスケジュール（３）と、１３時〜１８時までの５時間の空きスケジュール（４）が存在する。１０月２日の担当者Ａさんのスケジュールでは、１５時〜１７時３０分までの２時間３０分の空きスケジュール（５）が存在する。

上記の状態での担当者スケジュールに対し、ステップＳ２０３では、先ず空きスケジュール（１）が読み出されて、空きスケジュール（１）の時間が点検所要時間（１時間２５分）以上であるので、当該空きスケジュールが抽出される。そして、当該スケジュールの前後のスケジュールの居所からステップＳ２０４〜Ｓ２０７において推定前移動時間と推定後移動時間を算出する。この移動時間が、例えばそれぞれ３０分、３５分とすると、合計所要時間は「２時間３０分」となる。空きスケジュール（１）の時間と合計所要時間を対比すると、「３時間＞２時間３０分（差分＝３０分）」であるため、ステップＳ２１０において、空きスケジュール（１）を利用可能な空きスケジュールとして抽出しておく。

次に、ステップＳ２０３に戻って、空きスケジュール（２）が読み出され、空きスケジュール（２）の時間（２時間）が点検所要時間（１時間２５分）以上であるので、当該空きスケジュールが抽出される。そして、当該スケジュールの前後のスケジュールの居所からステップＳ２０４〜Ｓ２０７において、推定前移動時間と推定後移動時間を算出する。例えばそれぞれ４０分、３５分とすると、合計所要時間は「２時間４０分」となる。空きスケジュール（２）の時間と合計所要時間を対比すると、「２時間＜２時間４０分」であるため、ステップＳ２１０において、空きスケジュール（２）は利用可能な空きスケジュールとしては抽出されない。

次に、ステップＳ２０３に戻って、空きスケジュール（３）が読み出されるが、空きスケジュール（３）の時間（１時間）が点検所要時間（１時間２５分）未満であるので、このスケジュールは利用できないため、抽出されない。続いて、空きスケジュール（４）が読み出され、当該スケジュールの前後のスケジュールの居所からステップＳ２０４〜Ｓ２０７において、推定前移動時間と推定後移動時間を算出する。例えばそれぞれ５０分、３０分とすると、合計所要時間は「２時間４５分」となる。空きスケジュール（４）の時間と合計所要時間を対比すると、「５時間＞２時間４５分（差分＝２時間１５分）」であるため、ステップＳ２１０において、空きスケジュール（４）を利用可能な空きスケジュールとして抽出する。

同様に処理を繰り返し、空きスケジュール（５）の推定前移動時間と推定後移動時間が例えばそれぞれ３０分、３０分とすると、合計所要時間は「２時間３０分」となる。空きスケジュール（５）の時間と合計所要時間を対比すると、「２時間３０分＝２時間３０分（差分＝０分）」であるため、ステップＳ２１０において、空きスケジュール（５）を利用可能な空きスケジュールとして抽出する。

最終的には、空きスケジュール（１），（４），（５）が抽出され、優先順位としては、時間の差分が小さい順にそれぞれ、優先順位２、優先順位３、優先順位１が設定される。
優先順位順にスケジュールを並べると、以下のとおりとなる。
・１０月２日、Ａさん、１５時〜１７時３０分（空きスケジュール（５））
・１０月１日、Ａさん、１０時〜１３時（空きスケジュール（１））
・１０月１日、Ｂさん、１３時〜１８時（空きスケジュール（４））。
ただし、顧客へは担当者を提示しないため、顧客端末４へは、優先順位に従って、また前移動時間を考慮して、たとえば、以下のように表示する。
・１０月２日 １５：３０〜１７：００
・１０月１日 １１：００〜１２：３０
・１０月１日 １３：３０〜１５：００。

なお、ステップＳ２１２における優先順位設定処理は、実行しなくてもよい。上記のルールによる優先順位を設定しない場合には、ステップＳ２１１終了までに抽出した空きスケジュールの情報を適宜、例えば、日付−時間順に並べ替えて出力することとしてもよい。

＜＜マッチング処理＞＞
マッチング処理Ｓ３０では、空きスケジュール抽出処理Ｓ２０で得られた利用可能な空きスケジュールと、対象顧客の在宅可能性から推定される希望日時とをマッチングして、最適な日時と推定されるスケジュールから順に優先順位を設定して、抽出する。本処理は、推定部１０Ｄにより実行される。これにより、対象顧客の都合がつきそうな日時を推定して、最適な訪問日時をレコメンドすることができる。

図１１に示すように、推定部１０Ｄは、ステップＳ３０１において、空きスケジュール抽出処理Ｓ２０で抽出した利用可能な空きスケジュールを優先順位と共に記憶部１１の一時記憶領域から読み出して取得する。

ステップＳ３０２において、顧客ＩＤに基づいて顧客情報データベース１１Ｂを参照し、家族情報やアンケート結果情報から、在宅の可能性が高い日時を推定する。例えば、家族情報及びアンケート結果情報として、家族構成、年齢、共働きか否か、子供を送り迎えする必要があるか否か、等に関する情報が記録されている場合、これらの情報を考慮して、在宅の可能性が高い曜日や時間帯を推定する。曜日としては、具体的な曜日で特定してもよく、又は、平日／土曜／日曜という区分にしてもよい。時間帯としては、例えば、数時間ごとに区切ってもよく、又は、午前／午後／夕方という区分にしてもよい。家族情報及びアンケート結果情報は、在宅可能性推定のための顧客に関連する第２の情報の一例である。

そして、推定した対象顧客の在宅可能性に関する情報を、一時的なデータベースとしての在宅可能性データベース１１Ｊに出力する。
図１２に在宅可能性データベース１１Ｊの一例を示す。在宅可能性データベース１１Ｊには、曜日及び／又は時間帯ごとに、上記で推定された情報としての在宅可能性の高さを示すスコア、及び該スコアに基づく優先順位が設定される。図１２中、（ａ）は曜日に対してスコア及び順位が設定された例であり、（ｂ）は１０時〜１９時まで（１２時〜１３時を除く）を２時間ごとに区切った時間帯に対するスコア及び順位が設定された例である。何れも、スコアの値が大きい方が、在宅可能性が高いことを示している。

図１２に示す例では、曜日の在宅可能性は「土曜日」が最も高く、次に「水曜日」が高い。また、時間帯の在宅可能性は「１０時〜１２時」が最も高く、次に「１３時〜１５時」が高い。
なお、曜日ごとの在宅可能性に関する情報と、時間帯ごとの在宅可能性に関する情報の両方を用いる場合は、別々のデータベースとして記録されていてもよいが、共通のデータベース内で管理して、何れの情報であるかが識別可能な識別ＩＤを各レコードに付与して情報種別を識別するようにしてもよい。

ステップＳ３０３において、顧客ＩＤに基づいてＨＥＭＳ情報データベース１１Ｆを参照し、対象顧客の住宅のＨＥＭＳ情報から在宅の可能性が高い日時を推定する。ＨＥＭＳ情報としては各種の情報が収集されているが、例えば、消費電力量を分析し、消費電力量が大きい曜日、時間帯は、在宅の可能性が高いと推定される。ＨＥＭＳ情報は、在宅可能性推定のための顧客に関連する第２の情報の一例である。

そして、ステップＳ３０２で生成した在宅可能性データベース１１Ｊに対して、ＨＥＭＳ情報から推定した在宅可能性を示すスコアをさらに加味して在宅可能性データベース１１Ｊを更新する。例えば、家族情報やアンケート結果情報から得られたスコアと、ＨＥＭＳ情報から得られたスコアの合計値を、最終的なスコアとして更新することができる。または、各スコアの平均値を最終的なスコアとしてもよい。

なお、ステップＳ３０２，Ｓ３０３の順序はこれに限られず、何れが先に実行されてもよい。また、何れか一方の処理のみを実行して在宅可能性を判断してもよい。
また、本実施形態においては、在宅可能性データベース１１Ｊは一時的なデータベースとして説明したが、他のデータベースと同様、常時記憶部１１に記憶されているデータベースであってもよい。

ステップＳ３０４において、ステップＳ３０２，Ｓ３０３で推定した対象顧客の曜日ごとの在宅可能性と時間帯ごとの在宅可能性を統合し、一定のルールに従って対象顧客の在宅可能性の高い曜日・時間帯に優先順位を設定する。一例として、スコアが０．５を基準とし、０．５以上のスコアについては在宅可能性が高いと判断する。この場合は、０．５未満のスコアの曜日、時間帯は提案対象外となる。また、一例として、本実施形態においては、曜日と時間帯のそれぞれに設定されている優先順位のうち、曜日の優先順位を優先する。さらに、曜日、時間帯のそれぞれにおいて、より混み合わないと予測される曜日、時間帯を優先するように調整してもよい。例えば、曜日では月曜や土曜は混み合う可能性が高く、また時間帯では午前が混み合う可能性が高いと設定されている場合には、これら以外の曜日、時間帯を優先して優先順位を設定してもよい。このように調整することにより、スケジュールが競合することを抑制でき、より効率的なスケジュールの提案が行える。

図１３に、ステップＳ３０４において図１２の推定結果から優先順位が設定された例を示す。在宅可能性が高い曜日としては、スコアが０．５以上の「土曜日」及び「水曜日」が抽出されるが、混み合う可能性を考慮して土曜日よりも水曜日を優先する。在宅可能性が高い時間帯としては、スコアが０．５以上の「１０時〜１２時」及び「１３時〜１５時」が抽出されるが、混み合う可能性を考慮して１０時〜１３時よりも１３時〜１５時を優先する。その結果、曜日と時間帯を掛け合わせ、曜日を時間帯よりも優先して「水曜日：１３時〜１５時」に優先順位１が設定され、以降、「水曜日：１０時〜１２時」、「土曜日：１３時〜１５時」、「土曜日：１３時〜１５時」という順で優先順位２〜４が設定される。

ステップＳ３０５では、対象顧客の在宅可能性の高い曜日・時間帯を、ステップＳ３０４で設定した優先順位の高い順に、ステップＳ３０１で取得した担当者の空きスケジュールとマッチングさせて、マッチング対象の曜日・時間帯に最も近い担当者の空きスケジュールから順に抽出する。このとき、マッチングの条件として、担当者の空きスケジュールの時刻から、推定前移動時間及び推定後移動時間を除いた時刻の範囲内でマッチングしてもよい。
そして、抽出された空きスケジュールのうち、優先順位の高い空きスケジュールから順番に最終的な優先順位を設定して、空きスケジュールを対象顧客に提案すべき提案日時（提案スケジュール）として記憶部１１の一時記憶領域に書き込んで、処理を終了する。

上記実施形態では、ステップＳ３０４において、対象顧客の曜日ごとの在宅可能性と時間帯ごとの在宅可能性の情報を、曜日＋時間帯の情報に統合し、当該情報に優先順位を設定したが、これに限られない。ステップＳ３０４を実行せず、ステップＳ３０２，Ｓ３０３の両方もしくは一方によって作成された曜日ごとの在宅可能性及び／又は時間帯ごとの在宅可能性を担当者の空きスケジュールとマッチングしてもよい。例えば、優先順位の高い曜日のみをマッチングして最適な曜日を提案スケジュールとして提案してもよい。また、例えば日付の候補が確定している場合には、優先順位の高い時間帯のみをマッチングして最適な時間帯を提案スケジュールとして提案してもよい。なお、ステップＳ３０４で得られた空きスケジュールの情報から曜日のみ又は時間のみを提案してもよいことは勿論である。

また、上記実施形態では、マッチング処理Ｓ３０は推定部１０Ｄにより実行されるものとして説明したが、制御部１０における何れの処理部で行ってもよい。たとえば、対象顧客の在宅可能性の推定（ステップＳ３０１〜Ｓ３０４）を推定部１０Ｄにより実行し、担当者の空きスケジュールとのマッチング（ステップＳ３０５）を別途設けたマッチング部（不図示）により実行してもよい。

＜＜出力処理・送信処理＞＞
出力処理Ｓ４０では、出力部１０Ｅは、マッチング処理Ｓ３０で優先順位が付与された空きスケジュールを記憶部１１の一時記憶領域から読み出して取得し、優先順位の高いものから順に、所定の数、例えば２つの提案スケジュール情報を通信部１２へ出力する。提案スケジュール情報は、例えば、提案する訪問日付、訪問時刻を含んでいる。
なお、上述したように、マッチング処理Ｓ３０を行わず、空きスケジュール抽出処理Ｓ２０で抽出された結果を、スケジュールの効率性を考慮して設定された優先順位に基づいて出力するようにしてもよい。その場合は、記憶部１１の一時記憶領域には、空きスケジュール抽出処理Ｓ２０で抽出された空きスケジュールが記憶されているため、出力部１０Ｅは同様に、記憶されている空きスケジュールを一時記憶領域から読み出して取得し、空きスケジュール抽出処理Ｓ２０で設定された優先順位の高いものから順に、所定の数の提案スケジュール情報を通信部１２へ出力すればよい。

通信部１２は、これらの提案スケジュール情報を、要求があった端末に送信する。

送信された提案スケジュール情報は、図２に示されるように、チャットボットアプリを介して顧客端末上に表示され、顧客は希望するスケジュールを選択することで、簡単かつ迅速に訪問スケジュールを決定することができる。

上記実施形態では、顧客の住宅の定期点検を目的として訪問担当者が顧客の住宅を訪問するためのスケジュールを提案するシステムを例に挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、顧客の住宅の定期点検以外の随時発生し得る点検、修理のための訪問であってもよい。また、顧客の住宅に限られず、顧客が所有するマンション棟やビル等の建物等、建築物の点検や修理の目的であってもよい。また、顧客を訪問して機器の点検や修理、物品の販売、診察、面談等のサービスを提供する場合のスケジュール管理にも適用でき、さらには、顧客がサービス提供機関を来訪して同様のサービスを受ける場合のスケジュール管理にも同様に適用できるものである。

１ 管理サーバ（管理装置、スケジュール提案装置）
２ 管理用端末
３ 担当者端末
４ 顧客端末
１０ 制御部
１０Ａ 受付部
１０Ｂ 算出部
１０Ｃ 抽出部
１０Ｄ 推定部
１０Ｅ 出力部
１１ 記憶部
１１Ａ 点検所要時間データベース
１１Ｂ 顧客情報データベース
１１Ｃ 顧客属性データベース
１１Ｄ 建物情報データベース
１１Ｅ 担当者スケジュールデータベース
１１Ｆ ＨＥＭＳ情報データベース
１１Ｇ 地図情報データベース
１１Ｈ 渋滞情報データベース
１１Ｉ 天気情報データベース
１１Ｊ 在宅可能性データベース
１２ 通信部
ＮＷ 通信ネットワーク
Ｓ スケジュール提案システム

Claims (9)

1. 顧客を訪問するスケジュールを提案するスケジュール提案装置であって、
   訪問先で行う作業にかかる作業所要時間を算出する算出部と、
   前記算出部で算出した前記作業所要時間に基づき、訪問する担当者の対応可能な日時を抽出する抽出部と、
   を備え、
   前記算出部は、前記訪問先で行う作業に対応した予め設定されたベース時間に、前記顧客に関連する第１の情報に基づく調整時間を加算して、前記作業所要時間を算出することを特徴とするスケジュール提案装置。
2. 前記顧客に関連する第１の情報は、顧客属性、及び顧客の所有する建物に関する情報の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１に記載のスケジュール提案装置。
3. 前記顧客属性は、顧客の価値観を含むことを特徴とする請求項２に記載のスケジュール提案装置。
4. 前記顧客の所有する建物に関する情報は、延床面積、及び建物の仕様の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項２又は３に記載のスケジュール提案装置。
5. 前記算出部は、前記担当者のスケジュール情報から、前後のスケジュールにおける居所を取得して、前の居所から前記訪問先への前移動時間及び前記訪問先から後の居所の後移動時間を算出し、前記前移動時間及び後移動時間を前記作業所要時間に加算した合計所要時間を算出し、
   前記抽出部は、前記合計所要時間に基づいて、前記担当者の対応可能な日時を抽出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載のスケジュール提案装置。
6. 前記抽出部は、前記担当者の対応可能な日時を複数抽出し、抽出した複数の日時に対して、前後のスケジュールとの空き時間が短くなるもの、又は前記前移動時間及び後移動時間の合計時間が短くなるものの順に優先順位を設定することを特徴とする請求項５に記載のスケジュール提案装置。
7. 前記顧客の在宅可能性を推定する推定部を備え、
   該推定部は、前記顧客に関連する第２の情報に基づいて、曜日ごと及び時間帯ごとのうち少なくとも一方の前記顧客の在宅可能性を推定し、
   前記抽出部で抽出した前記担当者の対応可能な日時と、前記推定部で推定した前記顧客の在宅可能性に関する情報とをマッチングして、前記顧客に提案するための提案日時を抽出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載のスケジュール提案装置。
8. 制御部を有する管理装置を用いて、顧客を訪問するスケジュールを提案するスケジュール提案方法であって、
   前記制御部が、訪問先で行う作業にかかる作業所要時間を算出する算出工程と、
   前記制御部が、前記算出工程で算出した前記作業所要時間に基づき、訪問する担当者の対応可能な日時を抽出する抽出工程と、
   を備え、
   前記算出工程では、前記訪問先で行う作業に対応した予め設定されたベース時間に、前記顧客に関連する第１の情報に基づく調整時間を加算して、前記作業所要時間を算出することを特徴とするスケジュール提案方法。
9. 管理装置と、該管理装置と通信可能に接続された顧客端末と、を備えて、顧客を訪問するスケジュールを提案するスケジュール提案システムであって、
   前記管理装置は、
   訪問先で行う作業に対応した予め設定されたベース時間に、前記顧客に関連する第１の情報に基づく調整時間を加算して、作業所要時間を算出する算出部と、
   前記算出部で算出した前記作業所要時間に基づき、訪問する担当者の対応可能な日時を抽出する抽出部と、
   前記顧客端末と通信可能な通信部と、
   を備え、対話システムを利用して、前記顧客端末へ前記抽出部により抽出された前記対応可能な日時を送信することを特徴としたスケジュール提案システム。
   
   

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