JP2020077048A

JP2020077048A - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム

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Publication number: JP2020077048A
Application number: JP2018208267A
Authority: JP
Inventors: 隆徳益井; Takanori Masui
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2018-11-05
Filing date: 2018-11-05
Publication date: 2020-05-21
Anticipated expiration: 2038-11-05
Also published as: JP7135742B2

Abstract

【課題】既に導入された商材に関する全てのデータを取得する場合と比較して、取得するデータの量を抑制しながら、既に導入された商材に関するデータに従って顧客に他の商材を提案可能とする。【解決手段】第１商材が導入された顧客に対して、第２商材の導入を提案する条件に関するデータである条件データを取得する第１取得手段と、第１取得手段が取得した条件データに従って、顧客に導入された第１商材から第１商材に関するデータである商材データを取得する第２取得手段とを備える情報処理装置。【選択図】図９

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

特許文献１には、複数の機器それぞれに搭載されているプログラムの利用を示す履歴情報を受信して記憶し、ユーザごとの属性情報と当該ユーザが利用可能な機器を示す情報と、機器ごとに当該機器の属性情報とを参照して、各履歴情報を、履歴情報に係る機器を利用可能なユーザの属性情報と当該機器の属性情報との共通性に基づいて複数のグループに分類し、前記グループごとに、プログラムごとの利用回数を当該グループに分類された履歴情報に基づいて集計し、第１の機器が属するグループに関して集計された利用回数に基づいて選択される第１のプログラムであって、前記第１の機器に搭載されていない前記第１のプログラムを特定し、特定された前記第１のプログラムに関して記憶されている情報を出力する情報処理システムが記載されている。

特開２０１６−００６６３４号公報

ところで、例えば情報処理装置のユーザである顧客が自身の業務上の課題を解決するため、情報処理装置に商材を導入して情報処理装置の機能を向上させることがある。このような商材の提供者は、顧客が既に導入した商材に関するデータを分析することで、さらに他の商材を導入することを顧客に提案することができる。しかしながら、例えば既に導入した商材に関するデータを全て取得すると、取得するデータの量が増大する。

そこで、本発明では、既に導入された商材に関する全てのデータを取得する場合と比較して、取得するデータの量を抑制しながら、既に導入された商材に関するデータに従って顧客に他の商材を提案可能とすることを目的とする。

請求項１に記載の発明は、第１商材が導入された顧客に対して、第２商材の導入を提案する条件に関するデータである条件データを取得する第１取得手段と、前記第１取得手段が取得した前記条件データに従って、前記顧客に導入された前記第１商材から当該第１商材に関するデータである商材データを取得する第２取得手段とを備える情報処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記第２取得手段は、前記条件データに従って、前記第１商材から取得可能なデータのうち、前記第２商材の前記条件を満たすか否かの判断に必要な前記商材データを取得する請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記第２取得手段は、前記第１商材から取得可能なデータのうち、前記第２商材の前記条件を満たすか否かの判断に必要な前記商材データのみを取得する請求項２に記載の情報処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記第２取得手段は、前記条件データが存在しないとされた場合には、前記商材データの取得を停止する請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記第２取得手段は、前記商材データの取得を停止している状態で、前記条件データを取得した場合には、前記商材データの取得を再開する請求項４に記載の情報処理装置である。
請求項６に記載の発明は、前記第１商材は、上位商材と当該上位商材のプラグインとして追加される下位商材とを有し、前記第２取得手段は、前記上位商材および前記下位商材から、それぞれ同じ種類の前記商材データを取得した場合に、当該上位商材および当該下位商材のいずれかの一方における当該商材データの取得を停止する請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項７に記載の発明は、前記第２取得手段は、前記上位商材および前記下位商材のうちの前記商材データの取得を停止していない商材における前記商材データが取得できない場合には、前記取得を停止した商材についての商材データの取得を再開する請求項６に記載の情報処理装置である。
請求項８に記載の発明は、前記上位商材および前記下位商材の各々につき、前記商材データを取得するか否かの設定をする設定手段を有する請求項６または７に記載の情報処理装置である。
請求項９に記載の発明は、前記上位商材および前記下位商材の各々から前記商材データを取得した場合に、各商材データと当該各商材データに対応する商材の属性とを対応づけて管理する管理手段を有する請求項６乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置である。
請求項１０に記載の発明は、前記第２取得手段は、前記下位商材の前記商材データを前記上位商材に送信し、前記上位商材から当該上位商材および当該下位商材各々の当該商材データを外部に送信する請求項６乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置である。
請求項１１に記載の発明は、第１商材が導入された顧客に対して、第２商材の導入を提案する条件に関するデータである条件データを取得するステップと、前記条件データに従って、前記顧客に導入された前記第１商材から当該第１商材に関するデータである商材データを取得するステップとを備える情報処理方法である。
請求項１２に記載の発明は、第１商材が導入された顧客に対して第２商材の導入を提案する条件に関するデータである条件データを取得する機能と、前記条件データに従って、前記顧客に導入された前記第１商材から当該第１商材に関するデータである商材データを取得する機能とをコンピュータに実現させるためのプログラムである。

請求項１の発明によれば、既に導入された商材に関する全てのデータを取得する場合と比較して、取得するデータの量を抑制しながら、既に導入された商材に関するデータに従って顧客に他の商材を提案可能となる。
請求項２の発明によれば、取得するデータの量が抑制される。
請求項３の発明によれば、取得するデータの量が抑制される。
請求項４の発明によれば、商材の提案につながらないデータの取得が抑制される。
請求項５の発明によれば、商材データの取りこぼしが抑制される。
請求項６の発明によれば、取得するデータの量が抑制される。
請求項７の発明によれば、取得するデータの量が抑制される。
請求項８の発明によれば、設定を行う者の意図しない態様での商材データの取得が抑制される。
請求項９の発明によれば、事後的に商材データを確認することができる。
請求項１０の発明によれば、例えば商材データの重複排除などの機能拡張が容易となる。
請求項１１の発明によれば、既に導入された商材に関する全てのデータを取得する場合と比較して、取得するデータの量を抑制しながら、既に導入された商材に関するデータに従って顧客に他の商材を提案可能となる。
請求項１２の発明によれば、既に導入された商材に関する全てのデータを取得する場合と比較して、取得するデータの量を抑制しながら、既に導入された商材に関するデータに従って顧客に他の商材を提案可能となる。

本実施の形態が適用される業務改善システムの概略構成図である。業務改善システムの処理動作を示す第１のシーケンス図である。業務改善システムの処理動作を示す第２のシーケンス図である。業務改善システムの処理動作を示す第３のシーケンス図である。業務改善システムの処理動作を示す第４のシーケンス図である。商材提案サーバのハードウェア構成を示す図である。商材提案サーバの機能構成を示す図である。（ａ）は顧客情報管理部が管理する顧客情報リストを示し、（ｂ）は商材情報管理部が管理する商材情報リストを示す。商材連鎖リスト作成部が管理する商材連鎖リストを示す図である。商材提案サーバの処理動作例を示したフローチャートである。商材提案部の商材提案処理を示したフローチャートである。効果レポートを示す図である。商材提案部による効果レポート処理を示すフローチャートである。アンケートを示す図である。商材提案画像を示す図である。画像処理装置のハードウェア構成例を示した図である。画像処理装置の機能構成を示す図である。プラグイン管理部の機能構成を示す図である。（ａ）は判断値の算出例を示す図であり、（ｂ）は重みづけポイントの例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
＜業務改善システム１＞
図１は、本実施の形態が適用される業務改善システム１の概略構成図である。
業務改善システム１は、顧客端末１０と、画像処理装置２０と、クラウドサーバ３０と、商材提案サーバ４０と、商材配信サーバ５０と、営業端末６０と、ファイアーウォール７０とを有する。クラウドサーバ３０と、商材提案サーバ４０と、商材配信サーバ５０と、営業端末６０と、ファイアーウォール７０とは、ネットワーク８０を介して接続されている。また、顧客端末１０と、画像処理装置２０とは、ファイアーウォール７０を介して、ネットワーク８０と接続されている。

ここで、顧客端末１０と、画像処理装置２０と、ファイアーウォール７０とは、顧客利用環境９０を構成する。この顧客利用環境９０は、業務改善システム１によって提供されるサービスと連携可能な機器が利用される環境である。図示の顧客利用環境９０は、業務改善システム１が提供するサービスの利用者におけるシステム環境である。

また、以下の説明においては、業務改善システム１が提供するサービスの利用者を顧客ということがある。顧客は、特定の人物や組織に限定されるものではなく、例えば事業を行う個人や企業などを含む。また、以下の説明においては、業務改善システム１の販売や、業務改善システム１を介してサービスの提供を行う組織や人物などを、提供者ということがある。また、顧客に対して、業務改善システム１に関する提案などの営業活動を行う組織や人物のことを、営業担当者ということがある。なお、以下では提供者と営業担当者とを異なる人物として説明するが、同一の人物あるいは同一の組織であってもよい。また、提供者が組織である場合に、営業担当者がその組織の一員であってもよい。すなわち、営業担当者が提供者の一部であってもよい。

また、顧客端末１０、画像処理装置２０、およびクラウドサーバ３０においては、機能向上などのため、商材の追加が可能である。商材とは、提供者によって顧客に提供されるものである。この商材は、顧客の業務で用いられ、顧客の課題を解決できるものとして捉えることができる。付言すると、商材は、顧客による使われ方のデータを取得可能なものとして捉えることができる。具体的な商材の例としては、例えば業務改善システム１において用いられる装置やソフトウェアなどがある。商材は、例えば顧客端末１０、画像処理装置２０、あるいは顧客端末１０および画像処理装置２０に接続される装置（例えば、画像読取装置など）である。また、商材は、例えば顧客端末１０、画像処理装置２０、およびクラウドサーバ３０に搭載されるソフトウェアを含む。このソフトウェアとしては、文書管理や文書共有などを行うソフトウェアや、ソフトウェアに機能を追加するプログラムである所謂プラグインなどである。なお、このソフトウェアは、スマートフォンなどに搭載されるスマホアプリや、電子書籍や動画などのコンテンツなどを含んでもよい。

以下では、業務改善システム１の構成部材の各々について説明しながら、各構成部材と商材との関係について説明をする。
顧客端末１０は、画像処理装置２０などと通信可能なコンピュータ装置により構成される。図示の例の顧客端末１０は、顧客が操作するパーソナルコンピュータ（ＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＰＣ）である。なお、図示の顧客端末１０はデスクトップ型のコンピュータであるが、スマートフォン、タブレット型コンピュータ、あるいはノート型コンピュータなどの所謂モバイル端末であってもよい。この顧客端末１０は、商材のインストールあるいは接続を行い、商材を稼働させることが可能である。

画像処理装置２０は、用紙への画像形成機能の他、原稿の画像を読み取るスキャン機能、ファクシミリ（ＦＡＸ）送信を行うＦＡＸ通信機能を有する所謂複合機（ＭｕｌｔｉｆｕｎｃｔｉｏｎＰｅｒｉｐｈｅｒａｌ、ＭＦＰ）である。この画像処理装置２０は、商材のインストールあるいは接続を行い、商材を稼働させることが可能である。

クラウドサーバ３０は、画像処理装置２０などからネットワーク８０を介して送信されたデータを記憶するとともに、顧客端末１０などからアクセスがあったときは記憶したデータなどを送信する機能を備えている。このクラウドサーバ３０は、商材のインストールあるいは接続を行い、商材の機能を顧客端末１０および画像処理装置２０などに提供することが可能である。

商材提案サーバ４０は、画像処理装置２０や各商材が採取したデータを受信し、顧客に商材の提案などを実行する（詳細は後述）。
商材配信サーバ５０は、顧客が購入する商材がソフトウェアである場合に、ネットワーク８０を介して画像処理装置２０などに商材を配信する。

営業端末６０は、商材提案サーバ４０などと通信可能なコンピュータ装置などにより構成される。図示の例の営業端末６０は、営業担当者が操作するパーソナルコンピュータである。なお、図示の顧客端末１０はノート型コンピュータであるが、特に限定されるものではなく、他の形態のコンピュータあってもよい。この営業端末６０が商材提案サーバ４０などから受信するデータに基づき、営業担当者は顧客に対する営業活動を行うことが可能である。

ファイアーウォール７０は、外部からの不正なアクセスや侵入を防止する。図示のファイアーウォール７０は、専用のハードウェア（ファイアウォールサーバ）として構成されているが、ソフトウェアとして、顧客端末１０や画像処理装置２０などに組み込まれてもよい。

ネットワーク８０は、装置間のデータ交換に用いられる通信ネットワークである。図示のネットワーク８０は、インターネットにより構成されるが、特に限定されるものではなく、例えばＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ＷｉｄｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）であってもよい。また、ネットワーク８０の通信回線は、有線か無線かを問わず、これらを併用してもよい。

＜商材の提案＞
ところで、近年、ＩｏＴ（ＩｎｔｅｒｎｅｔＯｆＴｈｉｎｇｓ）やビッグデータ、ＡＩ（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を活用した業務の効率化が進んでいる。しかしながら、これらを活用した業務の効率化を実際に進めようとしても、顧客ごとに課題が異なるため、汎用の商材を購入しても、業務の効率化が図れないことがある。

この場合、例えば顧客の業務における入出力のデータを収集し、収集したデータの分析をすることで、課題を見つけ対応策を決定することができる。そして、このようなデータの収集や分析は、例えばエンジニアやコンサルタントなど専門知識を持った担当者によって行われる。しかしながら、例えば資源が限られた中小企業では、エンジニアなどの特別の担当者を雇用することが難しい。また、顧客が属する業種において売れ筋の商材を購入することによって、業務の効率化を図る方策もあるが、その商材が顧客の業務上の解題と対応せず、投資したコストに見合う効率化が達成できないことがある。そこで、データの収集や分析のための特別の担当者を有していない場合でも、コストを抑制しながら、商材を組み合わせて、その企業の業務の課題を解決可能なシステムを構築することが求められている。

本実施の形態における業務改善システム１においては、既に顧客に導入された商材が処理するデータから、次の商材を提案する条件である提案条件を満たすか否かを判断して、提案条件を満たす場合には当該次の商材を提案する。このことにより、商材を組み合わせながら顧客の業務の課題を解決可能なシステムを構築し得る。

付言すると、本実施の形態における業務改善システム１においては、顧客に導入した商材が、その商材による処理状況のデータを収集することで、顧客の業務における課題を連鎖的に見つけ、課題の解決に適した商材を連鎖的に提案しかつ提供し得る。さらに説明をすると、顧客の業務における課題に応じて、複数の商材を順に提案する。このことにより、単一の商材では解決できない業務の課題を広く解決し得る。付言すると、最適な順番で最適な商材を提供し得る。

なお、図示の業務改善システム１においては、商材連鎖リストを用いて商材を連鎖的に提案する。詳細は後述するが、商材連鎖リストは、ある商材から次の商材へと連なった、顧客に提案する商材の候補リストである。付言すると、商材連鎖リストは、既に顧客に導入された商材（導入済商材）が採取する採取データ（この、商材が採取する採取データのことが商材データの一例である）にしたがって、その顧客に対して新たに導入することを提案する商材（提案商材）を示すものである。また、顧客に商材を導入するとは、顧客がその商材を動作させることが可能な状態となることをいう。

＜業務改善システム１の処理動作＞
図２は、業務改善システム１の処理動作を示す第１のシーケンス図である。
図３は、業務改善システム１の処理動作を示す第２のシーケンス図である。
図４は、業務改善システム１の処理動作を示す第３のシーケンス図である。
図５は、業務改善システム１の処理動作を示す第４のシーケンス図である。
次に、図１乃至図５を参照しながら、本実施の形態における業務改善システム１の処理動作について説明をする。なお、図２乃至図５は、明瞭化のため複数の図面に分けられているが、図２乃至図５の順に連続して実行される一連の処理動作を示す。

また、以下の説明の前提条件として、提供者が提供する商材は顧客に導入されていない、すなわち導入済商材が顧客側に存在しないものとする。具体的には、顧客利用環境９０において提供者以外から購入した顧客端末１０は設けられているが、画像処理装置２０は設けられていないものとする。また、顧客端末１０およびクラウドサーバ３０に提供者が顧客に提供する商材は組み込まれていないものとする。
付言すると、以下の業務改善システム１の処理動作は、概略として、まず画像処理装置２０が商材として顧客に導入された後、商材Ａおよび商材Ｅが導入され、さらに商材Ｂ、商材Ｄが順に導入される。

以下、業務改善システム１の処理動作を具体的に説明する。
まず、図２に示すように、営業担当者によって操作される営業端末６０が、商材に関する情報である商材情報を商材提案サーバ４０に登録する。ここで、商材情報は、商材の価格、商材の種別（例えば、顧客端末１０用、画像処理装置２０用、クラウドサーバ３０用など）、商材が採取可能なデータ、商材の導入判断に使うデータ（判断データ）や判断条件などを含む。営業端末６０によって新たな商材情報が提供されると、商材提案サーバ４０は商材連鎖リスト（後述）を生成（構築）する。

次に、営業担当者によって操作される営業端末６０が、顧客の情報である顧客情報(顧客の業種や業務に関する情報)を商材提案サーバ４０に登録する。そして、商材提案サーバ４０が、登録された顧客の顧客情報から、顧客に提案すべき商材があるか判断する。図示の例においては商材が顧客に導入されていないことから、商材提案サーバ４０は提案すべき商材があるか判断の判断をせず、アンケート（後述）を作成し、顧客端末１０に送信する。

次に、顧客が操作することにより、アンケートの回答が顧客端末１０から商材提案サーバ４０に送信される。そして、アンケートの回答を受信した商材提案サーバ４０は、アンケートの回答を解析する。そして、商材提案サーバ４０は、回答の解析結果に基づいて、顧客に対して最初の商材（起点商材）を抽出し提案する。ここでは、起点商材として画像処理装置２０が提案され、顧客において画像処理装置２０が設置されるものとする。

なお、起点商材は、導入済商材が無い状態で商材提案サーバ４０から提案される。したがって、導入済商材が採取したデータに基づいて、起点商材の提案を行うことはできない。そこで、図示の例における起点商材は、アンケートの回答に従って、提案の判断が可能な商材から決定される。すなわち、導入済商材が採取したデータ以外のデータに基づいて、起点商材は決定される。なお、営業担当者が過去の営業活動で顧客に販売した商材があれば、それを起点商材としてもよい。

また、図２においては、商材情報の登録および顧客情報の登録が、営業担当者が営業端末６０を操作することによって実行されることを説明したが、これに限定されない。例えば、提供者が商材提案サーバ４０を操作することなどによって実行されてもよい。

また、商材提案サーバ４０が顧客端末１０に送信するアンケートは、顧客端末１０とともに、あるいは顧客端末１０に替えて、営業端末６０に送付されてもよい。このことにより、顧客からのアンケートに対する回答が得られない場合や回答が不十分な場合に、営業担当者が顧客に連絡をするなどの対応が可能となる。さらに説明をすると、営業担当者が、顧客からアンケートの回答を得てもよい。そして、営業担当者が、営業端末６０などを介して商材提案サーバ４０にアンケートの回答を送信してもよい。

次に、図３を参照しながら業務改善システム１の後続の処理動作について説明をする。
なお、上記図２を参照しながら説明をしたように、ここでは起点商材である画像処理装置２０が設置されているものとする。
まず、顧客利用環境９０に設置された画像処理装置２０が稼働を開始すると、画像処理装置２０は、予め定めたタイミング（例えば定期的）でデータを採取し、採取したデータを商材提案サーバ４０に送信（アップロード）する。

次に、商材提案サーバ４０は、受信した採取データを分析し、効果レポートを作成する。詳細は後述するが、効果レポートは、商材を購入した顧客が期待した結果が出ているかを判断するためのレポートである。商材提案サーバ４０が生成した効果レポートは、顧客端末１０および営業端末６０に送信される。この効果レポートにより、例えば商材が画像処理装置２０であれば、コピー数やスキャン数と画像処理装置２０のスピードレンジが一致していることなどが顧客に提示される。

また、商材提案サーバ４０は、採取されたデータを商材連鎖リストの判断条件と比較して、次に提案すべき商材があるか判断する。さらに説明をすると、商材提案サーバ４０は、提案商材を抽出して顧客に提案する。ここでは、商材提案サーバ４０によって商材Ａおよび商材Ｅが提案される。なお、提案商材の提案は、提案商材に関する情報（例えば、提案商材のＷＥＢページを示すＵＲＬ）などを記載したメールを、顧客端末１０に送信することなどにより実行される。また、このメールは、営業端末６０にも送信される。営業担当者は、このメールなどをもとに、顧客に対する営業活動を行う。具体的には、営業担当者は、提案商材を顧客に説明し、購入の後押しをすることができる。

次に、提案を受けた顧客が商材Ａおよび商材Ｅの購入を決定すると、顧客によって操作される顧客端末１０から商材提案サーバ４０に対して購入指示が送信される。このとき、購入指示は、営業端末６０にも送信される。なお、商材の購入指示は、上記提案商材を提案したメールに記載されたＷＥＢページのＵＲＬへのアクセス、もしくは、画像処理装置２０のＵＩ２５（後述する図１６参照）での操作、あるいは、顧客の購入の確認を取った営業担当者からの営業端末６０を介した指示などにより判断される。

次に、購入指示を受信した商材提案サーバ４０は、商材配信サーバ５０に対して、商材Ａおよび商材Ｅの配信要求を送信し、商材配信サーバ５０が商材Ａおよび商材Ｅを送信する。図示の例においては、商材Ａは、顧客端末１０用のソフトウェアであるので、顧客端末１０に送信され顧客端末１０にインストールされる。また、商材Ｅは画像処理装置２０で動作する機能拡張のプラグインであるので、画像処理装置２０に送信およびインストールがなされる。

次に、配信およびインストールされた商材Ａおよび商材Ｅは、それぞれ顧客端末１０および画像処理装置２０で稼働を開始する。そして、商材Ａおよび商材Ｅは、予め定めたタイミングでデータを採取し、採取したデータを商材提案サーバ４０に送信する。

次に、図４を参照しながら業務改善システム１の後続の処理動作について説明をする。
商材提案サーバ４０は、商材Ａおよび商材Ｅから受信した採取データを分析する。また、商材提案サーバ４０は、商材Ａおよび商材Ｅについて効果レポートを生成し、顧客端末１０および営業端末６０に送信する。そして、商材提案サーバ４０は、提案商材を抽出して、顧客端末１０および営業端末６０に送信する。ここでは、商材提案サーバ４０によって商材Ｂが提案される。

次に、顧客が商材Ｂの購入を決定すると、顧客端末１０から商材提案サーバ４０および営業端末６０に対して購入指示が送信される。また、購入指示を受信した商材提案サーバ４０は、商材配信サーバ５０に商材Ｂの配信要求を送信し、商材配信サーバ５０が商材Ｂを送信する。ここで、商材Ｂは、クラウドサーバ３０によってクラウドサービスとして提供される機能である。そこで、商材提案サーバ４０は、ソフトウェアではなく、顧客の設定ファイルをクラウドサーバ３０に送信する。この設定ファイルによって、クラウドサーバ３０における顧客の設定がなされることで、顧客に対する商材Ｂのサービスの提供が開始される。すなわち、商材Ｂが稼働する。

次に、サービスが開始された商材Ｂは、クラウドサーバ３０上で、商材のデータを予め定めたタイミングで採取し、採取したデータを商材提案サーバ４０に送信する。また、商材提案サーバ４０は、商材Ｂから受信した採取データを分析し、商材Ｂの効果レポートを生成し、顧客端末１０および営業端末６０に送信する。

次に、図５を参照しながら業務改善システム１の後続の処理動作について説明をする。
商材提案サーバ４０は、商材Ｂによって採取された採取データから、次に提案すべき商材があるか判断する。ここで、商材Ｂの次に提案され得る商材として、商材Ｃおよび商材Ｄがあるものの、採取データがこれらの商材を提供する条件を満たしていないものとする。図示の例においては、商材提案サーバ４０は、提案され得る商材である商材Ｃおよび商材Ｄのうち、商材Ｄを提案する判断のために追加の情報を取得するための処理を行う。具体的には、アンケートを作成し顧客端末１０へ送信する。

次に、顧客が操作することにより顧客端末１０からアンケートの回答があると、商材提案サーバ４０はアンケートの回答を解析する。また、商材提案サーバ４０は、アンケートに基づいて提案商材を抽出する。ここで、顧客端末１０から受信したアンケートの回答から、商材Ｄの条件を満足した場合には、商材提案サーバ４０によって商材Ｄが提案される。

次に、顧客が商材Ｄの購入を決定すると、顧客端末１０から商材提案サーバ４０および営業端末６０に対して購入指示が送信される。また、購入指示を受信した商材提案サーバ４０は、商材配信サーバ５０に商材Ｄの配信要求を送信し、商材配信サーバ５０が商材Ｄを送信する。ここで、商材Ｄは、クラウドサーバ３０によってクラウドサービスとして提供される機能であるので、商材提案サーバ４０は顧客の設定ファイルをクラウドサーバ３０に送信する。この設定ファイルによって、クラウドサーバ３０における顧客の設定がなされることにより、商材Ｄのサービスの提供が開始される。すなわち、商材Ｄが稼働する。

次に、サービスが開始された商材Ｄは、クラウドサーバ３０上で商材Ｄのデータを予め定めたタイミングで採取し、商材提案サーバ４０に送信する。また、商材提案サーバ４０は、商材Ｄから受信した採取データを分析し、商材Ｄについての効果レポートを生成し、顧客端末１０および営業端末６０に送信する。また、商材提案サーバ４０は、商材Ｄによって採取された採取データから、次に提案すべき商材があるか判断する。ここでは、商材連鎖リストにおける商材Ｄの後に提案すべき商材がないので、商材提案サーバ４０は商材の提案処理動作を終了する。

＜商材提案サーバ４０のハードウェア構成＞
図６は、商材提案サーバ４０のハードウェア構成を示す図である。
次に、図６を参照しながら、商材提案サーバ４０のハードウェア構成について説明をする。
図６に示すように、商材提案サーバ４０は、ＣＰＵ４１と、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）４２と、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）４３と、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）４４と、通信インターフェイス（通信Ｉ／Ｆ）４５とを備える。

ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４３などに記憶された各種プログラムをＲＡＭ４２にロードして実行することにより、商材提案サーバ４０の各機能を実現する。
ＲＡＭ４２は、ＣＰＵ４１の作業用メモリなどとして用いられるメモリである。
ＲＯＭ４３は、ＣＰＵ４１が実行する各種プログラムなどを記憶するメモリである。
ＨＤＤ４４は、ＣＰＵ４１が実行する各種プログラムに対する入力データや各種プログラムからの出力データなどを記憶する記憶領域である。
通信Ｉ／Ｆ４５は、ネットワーク８０を介して他の装置との間で各種情報の送受信を行う。

＜商材提案サーバ４０の機能構成＞
図７は、商材提案サーバ４０の機能構成を示す図である。
図８（ａ）は顧客情報管理部４１１が管理する顧客情報リストを示し、（ｂ）は商材情報管理部４１３が管理する商材情報リストを示す。
図９は、商材連鎖リスト作成部４１５が管理する商材連鎖リストを示す図である。

次に、図７乃至図９を参照しながら、商材提案サーバ４０の機能構成を説明する。
図７に示すように、商材提案サーバ４０は、顧客情報管理部４１１と、商材情報管理部４１３と、商材連鎖リスト作成部４１５と、採取データ収集部４１７と、商材提案部４２１と、採取データ制御部４２３と、商材配信指示部４２５とを備える。以下、商材提案サーバ４０を構成する各々の機能構成について説明をする。

＜顧客情報管理部４１１＞
顧客情報管理部４１１は、顧客情報を管理する。この顧客情報は、営業担当者や提供者などによって入力される。図示の顧客情報管理部４１１は、図８（ａ）に示すような顧客情報リストによって、顧客情報を管理する。図８（ａ）に示す顧客情報リストは、顧客の識別情報である顧客ＩＤ、顧客の業種、および、当該顧客が購入した商材である購入商材などが紐づけられて管理されたものである。例えば、図８（ａ）における「顧客ＩＤ」が「顧客０１」で識別される顧客は、「業種」が「製造業」であり、過去に「ＭＦＰ」および「商材Ａ」をこの順で購入している。

＜商材情報管理部４１３＞
商材情報管理部４１３は、商材情報を管理する。この商材情報は、営業担当者や提供者などによって入力される。図示の商材情報管理部４１３は、図８（ｂ）に示すような商材情報リストによって、商材情報を管理する。

以下、図８（ｂ）を参照しながら、商材情報リストについて詳細に説明をする。
図８（ｂ）に示すように、商材情報リストは、「商材」、当該商材が採取するデータである「採取データ」、当該商材を提案する場合の判断に利用する「判断データ」と「判断条件」、および当該商材を導入するための前提条件である「導入条件」の各項目が紐づけられて管理されたものである。

以下、商材情報リストの各項目について説明をする。
まず、図示の例においては、「商材」として、図では「ＭＦＰ」である「画像処理装置２０」と、文書管理を行うソフトウェアである「商材Ａ」と、文書共有を行うソフトウェアである「商材Ｂ」と、旅費精算を行うソフトウェアである「商材Ｃ」と、名刺管理をするソフトウェアである「商材Ｄ」と、簡易スキャンを行うソフトウェアである「商材Ｅ」とが含まれる。

「採取データ」は、各商材によって採取されるデータである。すなわち採取データは、当該商材が顧客に導入された後に、導入された商材自身が採取する商材の動作に関するデータである。ここで、採取データは、各商材におけるいずれの機能が利用されたかを示すデータである。

例えば、「商材」が「画像処理装置２０」である場合においては、採取データとして「ＪｏｂＬｏｇ」と「文書別カウント（紙）」とが採取される。ここで、「ＪｏｂＬｏｇ」は顧客が画像処理装置２０で実行したジョブの履歴（ＪｏｂＬｏｇ、ジョブログ）であり、コピー／プリント／スキャン／ファクス送受信の実行日時やジョブ数などが取得される。「文書別カウント（紙）」は、画像処理装置２０で紙の媒体を用いてスキャンなどを実行した文書の種別ごとのカウントである。この「文書別カウント」は、実行した文書の内容を解析することで分類される。例えば、文書内のＯＣＲ（ＯｐｔｉｃａｌＣｈａｒａｃｔｅｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）の結果をもとに、請求書やファクス送付状といった、文書の種別を判断し、各種別の文書のカウントを採取する。

また、「商材」が「商材Ａ」である場合においては、採取データとして「変換文書数」と「配布文書数（Ｅｍａｉｌ）」と、「文書別カウント（電子）」とが採取される。「変換文書数」は、商材Ａにより電子フォーマットに変換した文書の数である。「配布文書数（Ｅｍａｉｌ）」は、商材Ａにより電子メールで送付した文書の数である。「文書別カウント（電子）」は、商材Ａにより電子データとして処理した文書の種別ごとのカウントである。

また、「商材」が「商材Ｂ」である場合においては、採取データとして「文書別カウント（電子）」と、「重複文書数」と、「文書アクセス数」とが採取される。「文書別カウント（電子）」は、商材Ｂによりクラウドサーバ３０に格納された文書の種別ごとのカウントである。また、「重複文書数」は、商材Ｂにより同一の文書が重複してクラウドサーバ３０に格納された文書数である。また、「文書アクセス数」は、商材Ｂによりクラウドサーバ３０に格納された各文書へのアクセス数である。

また、「商材」が「商材Ｃ」である場合においては、採取データとして「精算処理時間」が採取される。「精算処理時間」は、商材Ｃにより実行された旅費精算に要した時間である。
また、「商材」が「商材Ｄ」である場合においては、採取データとして「文書別カウント（電子：名刺）」が採取される。「文書別カウント（電子：名刺）」は、商材Ｄにより電子媒体を用いてスキャンを実行した名刺のカウントである。

また、「商材」が「商材Ｅ」である場合においては、採取データとして「文書別カウント（紙：簡易スキャン）」が採取される。「文書別カウント（紙：簡易スキャン）」は、商材Ｅにより、画像処理装置２０で紙の媒体を用いてスキャンを実行した文書の種別ごとのカウントである。

さて、図８（ｂ）に示す商材情報リストにおける「判断データ」は、各商材の導入を顧客に提案するか否かを判断するデータの種別である。すなわち、判断データは、各商材を顧客に導入する前に、その商材の導入を提案するためのデータの種別である。
また、「判断条件」は、各商材の導入を顧客に提案するか否かを判断する条件である。すなわち、判断条件は、各商材を顧客に導入する前に、その商材の導入を提案するための条件である。

ここで、「判断データ」と「判断条件」とは組（セット）となっている。また、複数の組の何れかが満足されれば、顧客に提案する条件が満足されたと判断される（ＯＲ条件）。また、満足する条件の数が多いほど、提案を実行すべき強度が高いことを示す。

また、図示の例においては、「判断データ」として、「アンケート」や「ＪｏｂＬｏｇ」などがある。「アンケート」は、顧客端末１０から送信されるアンケートの回答によって、商材の導入を顧客に提案するか否かが判断されることを示す。また、「ＪｏｂＬｏｇ」は、顧客が例えば商材Ａで実行したジョブの履歴によって、商材の導入を顧客に提案するか否かが判断されることを示す。

また、「判断データ」としては、原則として、「ＪｏｂＬｏｇ」などのように商材が採取したデータが用いられる。しかしながら、商材の導入を提案するか否かを決定するにはデータが不十分である場合など、予め定めた条件を満足する場合には、アンケートの回答など、商材が採取したデータ以外のデータが例外的に用いられる。例えば、商材Ａの「判断データ」／「判断条件」のうち「ＪｏｂＬｏｇ」および「文書別カウント」の条件を満足しない場合には、アンケートの判断結果で判断する必要があり、商材提案サーバ４０が顧客端末１０にアンケートを送付する。なお、図８（ｂ）においては、商材が採取したデータ以外のデータとして、アンケートが用いられることを「（アンケート）」として括弧を付して表示している。

また、例えば「商材Ａ」における「採取データ」は、「変換文書数」、「配布文書数（Ｅｍａｉｌ）」、および「文書別カウント（電子）」である。一方で、「商材Ｂ」における「判断データ」は、「ＪｏｂＬｏｇ」、「変換文書数」、および「配布文書数（Ｅｍａｉｌ）」である。したがって、「商材Ａ」が動作することにより採取される「採取データ」の「変換文書数」および「配布文書数（Ｅｍａｉｌ）」が、「商材Ｂ」における「変換文書数」および「配布文書数（Ｅｍａｉｌ）」の「判断条件」を満足すると、「商材Ｂ」が提案商材と判断される。図示の例においては、「変換文書数」が２００以上である場合（文書数＞＝２００）や、「配布文書数（Ｅｍａｉｌ）」が２０以上である場合（文書数＞＝２０）に、「商材Ｂ」が提案商材と判断される。

また、「商材Ｄ」は、「判断データ」として「文書別カウント」を含む。したがって、「商材Ａ」の「採取データ」である「文書別カウント（電子）」が、「商材Ｄ」における「文書別カウント」の「判断条件」を満足すると、「商材Ｄ」が提案商材と判断される。図示の例においては、「文書別カウント」として名刺が１００以上である場合（名刺＞＝１００）に、「商材Ｄ」が提案商材と判断される。

また、図８（ｂ）に示す商材情報リストにおける「導入条件」は、各商材を顧客に導入するための条件（要件）である。すなわち、「導入条件」は、各商材の導入のために予め導入されていることが必要な機器やソフトウェアなどである。ここで、図示の「導入条件」における「ＮＡ」は導入のための条件がないことを示し、「ＰＣ」は予めコンピュータが導入されていることが条件であることを示し、「商材Ｂ」は予め「商材Ｂ」が導入されていることが条件であることを示す。さらに説明をすると、例えば「商材Ｄ」の「導入条件」は「商材Ｂ」である。したがって、「商材Ｄ」は、「商材Ｂ」の導入後でないと提案商材とならない。なお、導入条件に基づいて、商材を提案することにより、提案商材を導入後に提案商材が迅速に稼働し得る。

また、図示の例においては、商材の「導入条件」が満足され、かつ「判断条件」のどれか一つが満足されれば、当該商材は提案可能と判断する。つまり、導入済商材の「採取データ」によって「判断条件」を満たしているかを判断することに加え、「導入条件」を満たしているかもあわせて判断し、どちらも満たしている場合は当該商材を提案可能と判断する。なお、商材の「導入条件」が満足され、かつ複数の「判断条件」が満足されることにより、当該商材は提案可能と判断してもよい。

＜商材連鎖リスト作成部４１５＞
図７に示す商材連鎖リスト作成部４１５は、商材連鎖リストの作成および管理をする。さらに説明をすると、商材連鎖リスト作成部４１５は、商材情報管理部４１３が管理する商材情報の採取データ、判断データ、判断条件、および導入条件から、商材連鎖リストを作成する。

以下、図７乃至図９を参照しながら、商材連鎖リストについて詳細に説明をする。
図９に示すように、商材連鎖リストは、前の商材（導入済商材）で採取したデータから次に提案するべき商材（提案商材）の連鎖を指名する。この商材連鎖リストの最初は、リストの出発点となる商材(起点商材)であり、図示の例においては、画像処理装置２０である。

商材の連鎖には、１つまたは複数のパスが存在する。例えば、起点商材である「画像処理装置２０」の採取データからは、「商材Ａ」および「商材Ｅ」の各々を提案する複数のパスが存在する。具体的には、「画像処理装置２０」の「ＪｏｂＬｏｇ」を採取データとして、「商材Ａ」および「商材Ｅ」を提案するパス（パスＰ１１およびパスＰ１２参照）が存在する。また、画像処理装置２０の「文書別カウント」を採取データとして、「商材Ａ」および「商材Ｅ」を提案するパスが存在する（パスＰ１３およびパスＰ１４参照）。

また、「商材Ａ」の採取データからは、「商材Ｂ」、「商材Ｃ」、および「商材Ｄ」の各々を提案するパスが存在する。具体的には、「商材Ａ」の「変換文書数」を採取データとして「商材Ｂ」を提案するパス（パスＰ２１参照）が存在する。また、「商材Ａ」の「配布文書数（Ｅｍａｉｌ）」を採取データとして「商材Ｂ」を提案するパス（パスＰ２２参照）が存在する。また、「商材Ａ」の「文書別カウント」を採取データとして「商材Ｃ」および「商材Ｄ」を提案するパス（パスＰ２３、パスＰ２４参照）が存在する。

また、「商材Ｂ」の採取データからは、「商材Ｃ」および「商材Ｄ」を提案するパスが存在する。具体的には、「商材Ｂ」の「文書別カウント」を採取データとして「商材Ｃ」および「商材Ｄ」を提案するパス（パスＰ３１、パスＰ３２参照）が存在する。
また、図示の例においては、「商材Ｃ」、「商材Ｄ」、および「商材Ｅ」の後ろには提案すべき商材がなく、リストの終端となる。

なお、起点商材の提案には、商材連鎖リストの商材の採取データが使えないため、アンケートへの顧客の回答や、あるいは営業担当者の営業活動で得られた情報から、起点商材を決定してもよい。
また、新しい商材が商材情報管理部４１３に登録された場合、または、商材情報管理部４１３に登録されている商材のバージョンアップやターミネートが行われた場合などにおいて、採取データや、判断データ/判断条件、あるいは導入条件などが更新されると、商材連鎖リスト作成部４１５は商材連鎖リストの再構築を行う。言い替えると、商材情報管理部４１３は、商材連鎖リストを自動的に更新しながら、商材連鎖リストに従った順番で商材を選択し提案する。

付言すると、上記のような商材連鎖リストを用いることにより、複数ある商材から、顧客の業務上の課題を解決する商材を判別することが可能となる。さらに説明をすると、顧客における導入済商材の利用態様から、顧客の業務上の課題を把握し、把握された課題を解決する商材を顧客に提案することが可能となる。ここで、商材情報管理部４１３に新たな商材が登録されると、商材連鎖リストが再構築される。この再構築された商材連鎖リストによれば、再構築前には提案商材とされていなかった商材が、新たに提案商材として特定され得る。このことにより、顧客の業務上の課題を解決可能な商材をより多く提案し得る。

また、商材連鎖リストを用いることにより、次に提案するべき商材（提案商材）の判断データに応じて、前の商材（導入済商材）で採取するデータの種別が変化する。例えば、導入済商材によって複数のデータを採取することが可能な場合において、導入済商材によって採取可能な複数のデータのうち、提案商材の判断データに合致するデータのみ採取する。さらに説明をすると、例えば商材Ａが導入済み商材であり、商材Ｂが提案商材である場合、商材Ａで採可能な「変換文書数」、「配布文書数（Ｅｍａｉｌ）」、「文書別カウント」のうち、商材Ｂの判断データである「変換文書数」および「配布文書数（Ｅｍａｉｌ）」は採取されるが、「文書別カウント」は採取されない。このことにより、商材Ａが採取する採取データのデータ量が抑制される。

＜採取データ収集部４１７＞
図７に示す採取データ収集部４１７は、導入済商材の各々が採取した採取データを収集する。例えば、「画像処理装置２０」から「採取データ」である「ＪｏｂＬｏｇ」や「文書別カウント（紙）」を収集する。ここで、「画像処理装置２０」からの「採取データ」としては、例えば、ＦＡＸ受信ジョブ＝１５０、Ｓｃａｎジョブ＝１５０、文書別カウントでカウントされた文書数＝１５などのデータが収集される。

＜商材提案部４２１＞
図７に示す商材提案部４２１は、採取データ収集部４１７によって収集されたデータを分析し、商材連鎖リストの判断条件および導入条件から提案商材を決定し、顧客に提案する。例えば、「画像処理装置２０」からの「採取データ」である「ＪｏｂＬｏｇ」や「文書別カウント」が、商材Ａや商材Ｅの判断条件を満たす（例えば、ＦＡＸ受信ジョブ＝１５０、Ｓｃａｎジョブ＝１５０、文書別カウントでカウントされた文書数＝１５）と判断されると、「商材Ａ」および「商材Ｅ」が提案される。

また、「商材Ａ」からの「採取データ」である「変換文書数」、「配布文書数（Ｅｍａｉｌ）」、「文書別カウント（紙）」が、「商材Ｂ」の提案判断条件を満たす（例えば、変換文書数＝２４０、配布文書数＝２０）と判断されると、「商材Ｂ」が提案される。ここで、「商材Ａ」を導入した後に、「画像処理装置２０」からの「採取データ」である「文書別カウント」で「商材Ｄ」の判断条件を満たす（例えば、名刺＝１２０）と判断されると、「商材Ｄ」が提案候補となり得る。しかしながら、図８（ｂ）に示すように、「商材Ｄ」は、「商材Ｂ」が導入条件となるので、「商材Ｂ」の導入後でないと提案できない。

上記の説明のように、本実施の形態においては、商材連鎖リストによって、導入済商材の利用回数のみに基づき提案商材を決定するものではなく、導入商材におけるいずれの機能が利用されたか、およびその機能の使用態様に関するデータを用いながら、提案商材を決定する。また、商材連鎖リストは、商材ごとに個別に定められた判断条件を有し、その判断条件が満たされた場合に提案商材が決定される。

さて、本実施の形態とは異なる例として、提案する商材を決定する際に、顧客の同業他社の利用ランキングを用いる態様が採用され得る。すなわち、同業他社による利用回数が多い商材を顧客に提案する態様である。しかしながら、例えば新しい商材が市場に導入されると、最初は、実際の現場でその商材を利用するユーザが存在しないため、利用回数が０となり、利用ランキングも下位となる。また、利用ランキングが上位となるまでには、例え市場での評価が高い商材でも時間を要する。一方で、本実施の形態においては、その商材の属性および顧客における導入済商材の利用態様（導入済商材の操作履歴）などにより、提案商材が決定されるので、商材が市場に導入されるタイミングとは関係なく商材を提案し得る。

＜採取データ制御部４２３＞
図７に示す採取データ制御部４２３は、複数の商材が稼働する場合に採取データの重複を判断し、重複する採取データの採取の停止や再開を商材に指示する。ここで、導入済商材が採取する採取データが重複、または類似している場合に、商材間で収集する重複/類似データの集約を行うことで、データの採取に関わるセキュリティリスクやデータ採取のための負荷を軽減可能となる。

＜商材配信指示部４２５＞
図７に示す商材配信指示部４２５は、顧客が商材の購入を決定した場合に、商材配信サーバ５０に商材の配信を指示する。

＜商材提案サーバ４０の処理動作例＞
図１０は、商材提案サーバ４０の処理動作例を示したフローチャートである。
次に、図１、図７、および図１０を参照しながら、商材提案サーバ４０の処理動作例について説明をする。

まず、商材提案サーバ４０における商材提案部４２１は、営業担当者が営業端末６０を操作することなどにより、商材情報管理部４１３が管理する商材情報リストに新たな商材が追加（登録）された、あるいは商材情報リストに既に登録済みの商材のバージョンアップ登録により商材情報が更新されたかを判断する（Ｓ１００１）。そして、商材情報が更新された場合（Ｓ１００１でＹＥＳ）、商材連鎖リスト作成部４１５は商材連鎖リストを構築する（Ｓ１００２）。そして、商材提案部４２１は、顧客情報管理部４１１が管理する顧客情報リストに登録済みの顧客に対して、提案商材を提案する商材提案処理を実行する（Ｓ１００３）。

＜商材提案部４２１の商材提案処理＞
図１１は、商材提案部４２１の商材提案処理を示したフローチャートである。
次に、図１、図７、および図１１を参照しながら、商材提案部４２１の商材提案処理の動作例について説明をする。

まず、商材提案部４２１は、導入済商材が採取した採取データが存在するか判断する（Ｓ１１０１）。採取データが存在する場合（Ｓ１１０１でＹＥＳ）、商材提案部４２１は、採取データを商材連鎖リストの判断データ/判断条件、導入条件と比較し、提案商材が存在するかを判断する（Ｓ１１０２）。提案商材が存在する場合（Ｓ１１０２でＹＥＳ）、商材提案部４２１は、提案商材の情報を顧客端末１０に送信することにより、提案商材を顧客に提案する（Ｓ１１０３）。

次に、商材提案部４２１は、予め定めた期間内において顧客が操作する顧客端末１０から商材の購入指示を受信したか判断する（Ｓ１１０４）。なお、予め定めた期間内において顧客端末１０から商材の購入指示を受信しない場合（Ｓ１１０４でＮＯ）、すなわち購入に至らなかった場合、他の提案商材がないかを判断する（Ｓ１１０２）。

顧客端末１０から商材の購入指示を受信した場合（Ｓ１１０４でＹＥＳ）、商材配信指示部４２５は、商材の提供指示を出力する（Ｓ１１０５）。ここで、提案商材がネットワーク８０経由で配信可能なソフトウェアである場合には、商材配信指示部４２５は、商材配信サーバ５０に対して提案商材の配信指示を出力する。また、提案商材が装置であるなど、提案商材をネットワーク８０経由で配信できない場合には、商材配信指示部４２５は、商材の設置指示を出力する。この例においては、商材の発送を在庫システム(図示せず)に指示する。

次に、例えば顧客利用環境９０の顧客端末１０や画像処理装置２０にソフトウェアである商材がインストールされるか、あるいは、顧客利用環境９０に装置である商材が設置されるなどして、商材が稼動を開始すると、採取データ収集部４１７は、その商材から採取データを受信する（Ｓ１１０６）。そして、商材提案部４２１は、採取データ収集部４１７が採取データを受信したかを判断する（Ｓ１１０７）。そして、採取データ収集部４１７が採取データを受信したと判断した場合（Ｓ１１０７でＹＥＳ）、商材提案部４２１は採取データの分析を行う（Ｓ１１０８）。そして、商材提案部４２１は、分析結果にしたがって効果レポート処理を実行する（Ｓ１１０９、後述）。

次に、採取データ制御部４２３が、複数の商材が導入されている場合に、それぞれの商材からの採取データに重複がないか確認する（Ｓ１１１０）。例えば、商材Ａと商材Ｂとで、文書別カウントの値が同じであれば、商材Ａの採取データは全て商材Ｂに出力されていることとなり、商材Ａと商材Ｂとで文書別カウントが重複している状態である。この場合、商材Ａでカウントする必要はないことを意味する。

次に、採取データ制御部４２３は、採取データに重複があるか否かを判断する（Ｓ１１１１）。採取データに重複があると判断した場合（Ｓ１１１１でＹＥＳ）には、採取データ制御部４２３は、複数の商材のうちのいずれかの商材に対して、重複している採取データの採取を停止するように指示する（Ｓ１１１２）。そして、商材提案部４２１は採取データが存在するか判断する（Ｓ１１０１）。

ここで、採取データが存在しない場合（Ｓ１１０１でＮＯ）、商材提案部４２１は、アンケート（後述）を作成し顧客端末１０に送信する（Ｓ１１１３）。そして、商材提案部４２１は、アンケートの回答を受信したかを判断する（Ｓ１１１４）。アンケートの回答を受信したと判断した場合（Ｓ１１１４でＹＥＳ）、商材提案部４２１は採取データが存在するか判断する（Ｓ１１０１）。

また、提案商材が存在しない場合（Ｓ１１０２でＮＯ）には、商材提案部４２１は商材提案処理を終了する。また、採取データに重複がない場合（Ｓ１１１１でＮＯ）、商材提案部４２１は採取データが存在するか判断する（Ｓ１１０１）。

＜効果レポート＞
図１２は、効果レポートを示す図である。
次に、図１２を参照しながら、効果レポートについて説明をする。
図１２に示すように、効果レポートは、ある商材の提案に利用した、連鎖リストの前の商材の採取データの変化を、該当商材の導入前後で記述する。この効果レポートは、例えばＵＩ２５（後述する図１６参照）に表示される。

図示の例においては、連鎖リストの前の商材はＭＦＰすなわち画像処理装置２０であり、該当商材は商材Ａである。さらに説明をすると、図１２に示す効果レポートにおいては、商材Ａを導入することによる採取データの変化を表示する（表示画像Ｒ１参照）。図示の例においては、プリントコストの削減頁数（Ｐａｇｅ数）が表示される。また、図示の例においては、商材Ａの採取データを表示し、商材Ａの利用状況を表示する（表示画像Ｒ２参照）。

また、図示の効果レポートは、顧客が商材Ａを導入したことの満足度、すなわち効果満足度を回答する回答欄を含む（表示画像Ｒ３参照）。図示の回答欄は、商材Ａの導入効果の満足度調査として、顧客による評価１（満足度高）乃至評価５（満足度低）までの評価を受け付ける。この回答欄は、顧客がＵＩ２５を操作することによって、顧客からの回答を受け付けることができる。顧客が１乃至５までのいずれかの評価を入力すると、例えばＨＴＭＬメールとして送付される。入力した満足度は、商材提案サーバ４０に送付され、その評価が営業担当者と提供者とに通知される。なお、アンケートは郵便によって回答されてもよい。この場合には、顧客が紙媒体に記載されたアンケートにおける効果満足度の評価記入欄をチェックして、例えば営業担当者に返送する。そして、営業担当者が、例えば記入された評価を商材提案サーバ４０にスキャン入力することで文字認識され、効果満足度が入力される。

＜効果レポート処理＞
図１３は、商材提案部４２１による効果レポート処理を示すフローチャートである。
次に、図１３を参照しながら、効果レポート処理の動作例について説明をする。
まず、商材提案部４２１は、導入済商材（図示の例では画像処理装置２０）の採取データを比較表示する（Ｓ１３０１）。また、商材提案部４２１は、対象商材（図示の例では商材Ａ）の採取データを表示する（Ｓ１３０２）。ここでは、一例として、商材Ａの導入前後での、画像処理装置２０のジョブログの各ジョブ数の変化を比較表示し、用紙削減やコスト削減の効果金額を表示する。また、商材提案部４２１は、効果満足度の入力項目（図示の例では「１」乃至「５」）を表示する（Ｓ１３０３）。

次に、商材提案部４２１は、効果レポートを作成し画像処理装置２０に送信する（Ｓ１３０４）。そして、商材提案部４２１は、画像処理装置２０から効果満足度の回答を受信（Ｓ１３０５）すると、効果満足度の通知を営業端末６０などに送信する（Ｓ１３０６）。営業端末６０を介して効果満足度を確認した営業担当者は、例えば効果満足度に応じた営業活動を行うことができる。

なお、効果レポートは、画像処理装置２０に加えて、あるいは画像処理装置２０に替えて、顧客端末１０および営業端末６０に送信されてもよい。すなわち、効果レポートは、顧客および営業担当者に提示されてもよい。

＜アンケート＞
図１４は、アンケートを示す図である。
次に、図１４を参照しながら、商材提案サーバ４０が顧客端末１０に送信するアンケートについて説明をする。

図１４に示すように、アンケートは例えば顧客端末１０に表示される。図示の例においては、商材Ｄに関するアンケートに回答することを依頼する画像（表示画像Ｑ１参照）が表示される。また、図示のアンケートは、顧客が商材Ｄに関する質問（アンケート項目）に対して回答する回答欄の画像（表示画像Ｑ２参照）を含む。この回答欄は、顧客が顧客端末１０を操作することによって、顧客からの回答を受け付けることができる。顧客が表示画像Ｑ２に含まれる回答欄にチェックを入力すると、例えばＨＴＭＬメールとして商材提案サーバ４０に送付される。

さて、対象とする顧客に商材が１つも導入されていない場合のアンケートは、以下のように作成される。すなわち、商材提案部４２１が、対象とする顧客に提案可能な商材における判断条件の項目をリストアップし、その項目にしたがって作成される。言い替えると、商材の判断条件に従って、アンケートが作成される。ここで、上記図８（ｂ）に示す商材情報リストにおいては、各商材を導入する場合の「判断条件」として、１つの商材に対して複数の条件が存在する。そこで、アンケート項目としては、判断条件ごとにアンケート項目があってもよい。すなわち、１つの商材における判断条件の数と、その商材のアンケートに含まれるアンケート項目の数が一致してもよい。

また、アンケートは顧客端末１０に対してメールなどにより送信されるが、営業端末６０に送信された後、営業担当者経由で、メールまたは郵送によって顧客に送信されてもよい。また、アンケート自体ではなく、アンケートのＷＥＢページを示すＵＲＬなどをメールで顧客端末１０に送信してもよい。そして、このメール記載されたＵＲＬに顧客がアクセスすることで、アンケートに対する回答がなされてもよい。また、顧客から営業担当者が紙媒体または電子データで受け取ったアンケート結果（回答）をスキャンなどすることにより、顧客の回答を得てもよい。また、営業担当者が顧客から聞き取りなどにより得た情報を、営業担当者が入力することで、商材提案部４２１が顧客の回答を受信してもよい。

なお、上記の説明においては、顧客端末１０にアンケートが表示されることを説明したがこれに限定されない。例えば営業端末６０にアンケートに関する情報が表示されてもよいし、画像処理装置２０など、他の装置にアンケートに関する情報が表示されてもよい。

＜商材提案画像＞
図１５は、商材提案画像を示す図である。
次に、図１５を参照しながら、商材提案サーバ４０が営業端末６０に出力させる商材提案画像について説明をする。

顧客に対する商材の提案は、その商材に関する情報が報知される態様であれば、上記のようにメールを顧客端末１０などに送信するものに限定されない。例えば、図１５に示すような画像を営業端末６０に表示させてもよい。

ここで、図１５に示す例においては、顧客に対し次に提案可能な商材を表示する画像（表示画像Ｑ３参照）、商材を提案する理由を示す画像（表示画像Ｑ４参照）、営業担当者が顧客に対するヒアリング時にするべき事項（ｔｏｄｏ）を表示させる指示画像（指示画像Ｑ５参照）、例えば顧客が記入するチェックシートを含む提案書を出力（プリント）させる指示画像（指示画像Ｑ６参照）などが表示される。

なお、表示画像Ｑ３においては、「商材Ｆ」が提案商材として表示されている。また、表示画像Ｑ４においては、商材を提案する理由が複数表示される。さらに説明をすると、図示の例においては、「精算文書多」、「差し戻し回数多」、「承認滞留発生」、および「精算業務の残業」のうち、「精算文書多」、「差し戻し回数多」、および「承認滞留発生」の項目にチェック画像が表示され、「精算業務の残業」においてはチェック画像が表示されていない。チェック画像が表示された「精算文書多」、「差し戻し回数多」、および「承認滞留発生」の理由によって、「商材Ｆ」が提案商材と判断されたことを示す。このように、提案商材と判断された理由が表示されることによって、提案商材の提案に説得力を持たせ得る。

また、「精算文書多」、「差し戻し回数多」、および「承認滞留発生」は、既に顧客に導入されている商材（導入済商材）では、解決しきれていない課題として捉えることができる。また、「精算業務の残業」は、「商材Ｆ」が提案商材と判断するための条件のうち、満たされなかった条件として捉えることができる。さらに説明をすると、表示画像Ｑ４は、「商材Ｆ」が提案商材と判断するための条件の満たされ具合を示す画像として捉えることができる。

＜画像処理装置２０のハードウェア構成＞
図１６は、画像処理装置２０のハードウェア構成例を示した図である。
図１６に示すように、画像処理装置２０は、ＣＰＵ２１と、ＲＡＭ２２と、ＲＯＭ２３と、ＨＤＤ２４と、ユーザインターフェイス（ＵＩ）２５と、画像読取部２６と、印刷部２７と、通信Ｉ／Ｆ２８とを備える。

ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２３などに記憶された各種プログラムをＲＡＭ２２にロードして実行することにより、画像処理装置２０の各機能を実現する。
ＲＡＭ２２は、ＣＰＵ２１の作業用メモリなどとして用いられるメモリである。
ＲＯＭ２３は、ＣＰＵ２１が実行する各種プログラムなどを記憶するメモリである。
ＨＤＤ２４は、画像読取部２６が読み取った画像データ（スキャナデータ）や印刷部２７が画像形成にて用いる画像データ（プリントデータ）、および、商材配信サーバ５０から受信する商材としてのプラグインなどを記憶する例えば磁気ディスク装置である。
ＵＩ２５は、各種情報の表示やユーザからの操作入力の受付を行う例えばタッチパネルである。

画像読取部２６は、原稿に記録された画像を読み取る。ここで、画像読取部２６は、例えばスキャナであり、光源から原稿に照射した光に対する反射光をレンズで縮小してＣＣＤ（ＣｈａｒｇｅＣｏｕｐｌｅｄＤｅｖｉｃｅｓ）で受光するＣＣＤ方式や、ＬＥＤ光源から原稿に光を照射し反射光をＣＩＳ（ＣｏｎｔａｃｔＩｍａｇｅＳｅｎｓｏｒ）で受光するＣＩＳ方式のものを用いることができる。

印刷部２７は、用紙に画像を形成する。印刷部２７は、例えばプリンタであり、感光体に付着させたトナーを用紙に転写して像を形成する電子写真方式や、インクを用紙上に吐出して像を形成するインクジェット方式のものを用いることができる。
通信Ｉ／Ｆ２８は、ネットワーク８０（図１参照）を介して他の装置との間で各種情報の送受信を行なう。図示の例の通信Ｉ／Ｆ２８は、他の装置との間で、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ＬｏｗＥｎｅｒｇｙ）による通信などの無線通信を行うことが可能である。

ここで、ＣＰＵ２１によって実行されるプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスクなど）、光記録媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリなどのコンピュータが読取可能な記録媒体に記憶した状態で、画像処理装置２０へ提供される。また、ＣＰＵ２１によって実行されるプログラムは、例えばネットワーク８０上のサーバ（例えば商材提案サーバ４０）などから画像処理装置２０へ送信してもよい。

＜画像処理装置２０の機能構成＞
図１７は、画像処理装置２０の機能構成を示す図である。
次に、図１６および図１７を参照しながら、画像処理装置２０の機能構成を説明する。
図１７に示すように、画像処理装置２０は、ＵＩ制御部２０１と、ジョブ制御部２０３と、画像処理部２０５と、ＦＡＸ通信部２０７と、プリンタ部２０９と、スキャナ部２１１と、ネットワーク通信部２１３と、システム制御部２１５と、ログ管理部２１７と、ＯＣＲ部２１９と、採取データ制御部２２１と、プラグイン管理部２２３とを有する。以下、画像処理装置２０を構成する各々の機能構成について説明をする。

ＵＩ制御部２０１は、ＵＩ２５に画像処理装置２０やジョブの状態、機能ボタンなどを表示し、ユーザ（顧客）からの操作/入力を受け付ける。
ジョブ制御部２０３は、画像処理装置２０で実行されるジョブ（コピー／プリント／スキャン／ＦＡＸ）の開始／中止／完了などを制御する。
画像処理部２０５は、ＦＡＸ通信部２０７、プリンタ部２０９、スキャナ部２１１、およびネットワーク通信部２１３と連携して、コピー／プリント／スキャン／ＦＡＸの機能を実現する。

ＦＡＸ通信部２０７は、画像読取部２６、印刷部２７、および通信Ｉ／Ｆ２８を制御し、他のＦＡＸ装置と画像データのＦＡＸ通信を行う。
プリンタ部２０９は、印刷部２７を制御し、コピー／プリントで必要となる印刷を行う。
スキャナ部２１１は、画像読取部２６を制御し、原稿のスキャン読取りを行う。
ネットワーク通信部２１３は、通信Ｉ／Ｆ２８を制御し、プラグインの受信や業務分析データの送信、画像データのネットワーク通信などを行う。

システム制御部２１５は、画像処理装置２０全体の制御を行う。
ログ管理部２１７は、画像処理装置２０が実行するジョブログ、および、画像処理装置２０が処理した文書の画像ログを記録管理する。
ＯＣＲ部２１９は、文書のＯＣＲ処理に加え、画像ログのＯＣＲ処理も行う。

採取データ制御部２２１は、採取データを採取し、予め定めた形態（例えばデータ構造）で、商材提案サーバ４０にデータをアップロードする。ここで、商材が画像処理装置２０の場合、採取データ制御部２２１は、ジョブログおよび文書別カウントを採取データとして、商材提案サーバ４０に送る。具体的には、採取データ制御部２２１は、ログ管理部２１７に記録されているジョブログ、および、画像ログをＯＣＲ部２１９によって解析して分類した文書別のカウント値を採取データとして送付する。また、商材提案サーバ４０から、採取データの採取停止を指示された場合には、採取データ制御部２２１は指示された採取データの採取を停止する。また、停止後に、他の商材で採取データが取得できないなどの理由により商材提案サーバ４０から再開を指示された場合には、採取データ制御部２２１は停止していた採取データの採取を再開する。

プラグイン管理部２２３は、商材配信サーバ５０から受信した商材としてのプラグインの登録、削除、および実行を制御する。ここで、プラグインは、画像処理装置２０の基本機能である、コピー／プリント／スキャン／ＦＡＸの機能を実現するファームウェアとは、別のプラグラムであり、例えば、Ｊａｖａ（登録商標）言語で記述されたプログラムである。プラグイン管理部２２３には、プラグインを動作させるためのプラットフォーム（ＰＦ）も含まれる。プラグイン管理部２２３は、例えば、ＪａｖａＶＭ（ＪａｖａＶｉｒｔｕａｌＭａｃｈｉｎｅ）がＪａｖａ言語で記述されたプラグインを動作させるプラットフォームとなる。

＜プラグイン管理部２２３の機能構成＞
図１８は、プラグイン管理部２２３の機能構成を示す図である。
次に、図１８を参照しながら、プラグイン管理部２２３の機能構成を説明する。

図１８に示すように、プラグイン管理部２２３は、ジョブログ収集プラグイン２４１と、文書情報収集プラグイン２４３と、ＢＬＥ情報収集プラグイン２４５と、ＭＦＰプラグイン２４７とを有する。以下、プラグイン管理部２２３を構成する各々の機能構成について説明をする。

ジョブログ収集プラグイン２４１は、画像処理装置２０で実行されたジョブのジョブログを収集する。文書情報収集プラグイン２４３は、画像処理装置２０で実行されたジョブの文書別カウントを収集する。ＢＬＥ情報収集プラグイン２４５は、画像処理装置２０で実行されたＢＬＥ通信の情報を収集する。ＭＦＰプラグイン２４７は、ジョブログ収集プラグイン２４１、文書情報収集プラグイン２４３、およびＢＬＥ情報収集プラグイン２４５の各々から情報を収集し、ネットワーク通信部２１３を介して商材提案サーバ４０に転送する。なお、これらのジョブログ収集プラグイン２４１、文書情報収集プラグイン２４３、ＢＬＥ情報収集プラグイン２４５、およびＭＦＰプラグイン２４７は、各々画像処理装置２０に導入された商材として捉えることができる。

さて、上記のように、画像処理装置２０には複数の収集プラグイン（ジョブログ収集プラグイン２４１、文書情報収集プラグイン２４３、ＢＬＥ情報収集プラグイン２４５）が備わっている。これらの収集プラグインは、商材ごとの計測点として捉えることができる。そして、これらの計測点が収集したデータ（採取データ）が、転送プラグイン（ＭＦＰプラグイン２４７）を介して、商材提案サーバ４０に転送される。

なお、ここではＭＦＰプラグイン２４７が商材提案サーバ４０に採取データを転送することを説明したが、これに限定されない。例えば、ＭＦＰプラグイン２４７が、画像処理装置２０に導入された他の商材に採取データを転送してもよい。すなわち、下位商材が集めたデータを、転送プラグインを介して上位商材に送る態様としてもよい。そして、この上位商材が、商材提案サーバ４０に採取データを転送してもよい。

＜採取データの採取停止＞
ここで、採取データの採取を停止する処理について説明をする。
商材提案サーバ４０の採取データ制御部４２３は、例えば次に提案する提案商材が無い場合や、あるいは判断条件を取得できない場合、採取データの採取を停止させる。具体的には、採取データ制御部４２３は、画像処理装置２０の採取データ制御部２２１に対して、採取データの採取を停止させる指示を出力する。そして、指示を受けた採取データ制御部２２１は、商材による採取データの採取を停止する。

また、採取データが重複して採取される場合にも、採取データ制御部４２３は採取データの採取を停止させる処理を行う。例えば、商材Ａおよび商材Ｂにおいて文書別カウンタが重複して採取される場合、一方の商材（商材Ａ）における文書別カウンタの採取を停止させ、他方の商材（商材Ｂ）において文書別カウンタを採取する。

ここで、一方の商材による採取を停止させた後、他方の商材が解約となるなど、事後的に他方の商材によって採取データが採取できなくなることがある。この場合においては、採取データ制御部４２３は、停止させていた商材（上記の例では商材Ａ）による採取データの採取を再開させる。このことにより、採取データが採取できない状態が継続することが回避される。

また、上記の例において商材Ｂにおける採取データに関する異常が検知された場合にも、採取データ制御部４２３は、停止させていた商材Ａによる文書別カウンタの採取を再開する。例えば、商材Ａによる文書別カウンタの採取を停止した後、商材Ａの変換文書数および商材Ｂの文書別カウンタの総和が一致しない場合などにおいては、商材Ａの変換文書を商材Ｂ以外のルートに出力している可能性がある。したがって、このような事態を検知した場合にも、停止していた商材Ａによる文書カウンタのデータ採取が再開される。

次に、上位商材および下位商材の各々が採取する採取データが重複する場合における、採取データの取り扱いについて説明をする。上位商材およびその下位商材で採取データが重複する場合、いずれかの採取データを用いない、すなわち一部の採取データの排除や破棄を行ってもよい。例えば、画像処理装置２０における上位商材および下位商材で採取した採取データを、両者とも商材提案サーバ４０に送信し、商材提案サーバ４０の採取データ制御部４２３においていずれかの採取データを排除してもよい。あるいは、商材提案サーバ４０の採取データ制御部４２３が、上位商材および下位商材のいずれかにおける採取データの採取を停止させてもよい。

また、商材提案サーバ４０ではなく画像処理装置２０において、採取データの重複を解消してもよい。例えば、画像処理装置２０において、上位商材およびその下位商材の各々が採取する採取データが重複する場合、上位商材が下位商材から受信した採取データを排除し、上位商材が採取した採取データのみを商材提案サーバ４０に送信してもよい。また、上位商材が、下位商材における採取データの採取を停止させてもよい。

なお、上位商材および下位商材の各々について、採取データを採取するか否かを予め設定してもよい。さらに説明をすると、画像処理装置２０の採取データ制御部２２１あるいは商材提案サーバ４０の採取データ制御部４２３が、各商材について、採取データを採取することの要否を記憶する記憶手段を備えてもよい。また、画像処理装置２０あるいは商材提案サーバ４０が、採取データと、その採取データを採取した商材の種別など商材の属性とを対応づけて記憶してもよい。このことにより、事後的に商材データを確認することが可能となる。

＜判断値＞
図１９（ａ）は判断値の算出例を示す図であり、（ｂ）は重みづけポイントの例を示す図である。
図１９（ａ）および（ｂ）を参照しながら、判断値を用いた提案商材の決定例を説明する。
上記実施の形態においては、提案商材を決定する際に、どれか１つの判断条件を満足する場合にその提案商材が決定されることを説明したが、これに限定されない。例えば、提案商材を決定する判断は、複数の判断条件に基づいて判断しても良い。例えば、複数の判断条件のうちの一部または全部を満たす場合に、提案商材が決定されてもよい。

また、判断条件に重み付けをしながら、複数の判断条件の合算（例えば合計点数）により商材を決定してもよい。例えば、図１９（ａ）に示すように、「判断ＩＤ」が「１」である「ＪｏｂＬｏｇ」の「重み」を「６０％」とし、「判断ＩＤ」が「２」である「文書別カウント」の「重み」を「４０％」とする例について説明をする。この例において、図１９（ｂ）に示す採取データが採取された場合、判断値は、０．９８となる。そして、提案するかの判断値の閾値が０．８であった場合、判断値が０．９８で閾値を超えていることから、この商材は提案可能と判断される。

＜画像処理装置２０による提案商材の決定＞
上記の説明においては、商材提案サーバ４０が画像処理装置２０に導入された商材から採取データを取得し、採取データに基づいて商材提案サーバ４０が提案商材を決定したが、これに限定されない。例えば、顧客端末１０や画像処理装置２０など、顧客利用環境９０側において、提案商材を決定してもよい。

さらに説明をすると、例えば、画像処理装置２０に商材Ｘが導入されているものとする。そして、商材Ｘの次に導入可能な商材と、その導入可能な商材を導入する判断材料などについての情報を、画像処理装置２０などが商材提案サーバ４０から取得してもよい。そして、商材提案サーバ４０から取得したデータに基づき、画像処理装置２０などが提案商材を決定し、画像処理装置２０のＵＩ２５などに表示してもよい。

＜他の変形例＞
さて、通常、導入条件となっている商材が導入されていない場合など導入条件が満足されない場合には、当該商材を提案したとしても、顧客は当該商材を導入することができない。しかしながら、導入条件となる商材の導入をともに提案すれば、提案可能となる。そこで、導入条件を満足しない場合は、導入条件となる商材の提案も一緒に行ってもよい。ここで、例えば導入条件となる機器の導入可能性（価格、設置スペースなど）から重み付けをしてもよい。さらに説明をすると、導入条件が満足されていれば１．０、導入障壁が低く提案可能であれば０．８、導入障壁が高く導入不可能であれば０などと重み付けをしてもよい。

また、複数の商材候補がある場合には、判断条件の満足する項目数もしくは満足する項目数の割合（合致度）が高い提案商材の候補を優先して提案してもよい。つまり、複数の商材各々の優先度（優先順位）に応じて、複数提案してもよいし、あるいは、優先度の高い１つの項目を満足する商材だけを提案してもよい。この処理の違いは、営業担当者が顧客ごとに設定した、提案モード(図示せず)の設定によって制御される。

また、判断処理として、上記のように判断条件を重み付けして、複数の判断条件の合算で判断する場合には、その合算した値の高いほうの商材から提案するなど、複数の提案商材の候補について同様に制御することができる。また、導入条件を重み付けする場合は、判断条件のポイントと、導入条件のポイントとの積で、提案の優先度を判断することになる。
さらに、顧客に予算があれば、その予算を判断条件に入れてもよい。すなわち、顧客の予算を含めた判断条件に基づいて、提案商材を決定してもよい。

上記のように一部の商材を他の商材よりも優先して提案商材とする、すなわち顧客の業務課題の解決の合致性が高いものから提案することにより、商材提案の効率を向上し、商材が解約に至るリスクを低減し得る。

また、上記の説明においては、クラウドサーバ３０、商材提案サーバ４０、および商材配信サーバ５０を別々のサーバとして説明をしたが、クラウドサーバ３０、商材提案サーバ４０、および商材配信サーバ５０の一部または全部が共通のサーバにより実行されてもよい。

さて、「商材データ」とは、一例として情報処理装置に導入された商材が収集したデータを含む。商材そのもの自体に、情報収集手段が備えられており、当該情報収集手段によって、商材が自身のデータを収集する機能があり、商材が持つ当該情報収集手段によって収集されたデータを、商材データとしてもよい。また、商材自体にではなく、商材が導入される情報処理装置に情報収集手段が備えられており、当該情報処理装置の情報収集手段が、当該情報処理装置に導入されている商材から集めてきたデータを、商材データとしてもよい。また、商材データとは、当該商材の使われ方に関するデータであってもよい。また、商材データは、一例として、当該商材が誰によって使われているか、どんな機能が使われているか、といったデータである。また、商材の使われ方に関するありとあらゆるデータから、収集対象を選別し、提案条件を満たしているかの判断に必要なデータのみを採取してもよいし、当該商材そのものを示す情報（例えば、商材番号、商材名）は、提案条件の判断に不要だとして、商材データとして扱わず、採取しないことにしてもよい。

また、上記の説明における商材情報管理部４１３は、第１取得手段の一例である。採取データ収集部４１７は、第２取得手段の一例である。採取データ制御部４２３は、設定手段および管理手段の一例である。判断条件は、条件データの一例である。

なお、上記では種々の実施形態および変形例を説明したが、これらの実施形態や変形例同士を組み合わせて構成してももちろんよい。
また、本開示は上記の実施形態に何ら限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲で種々の形態で実施することができる。

１…業務改善システム、１０…顧客端末、２０…画像処理装置、４０…商材提供サーバ、２２１…採取データ制御部、２２３…プラグイン管理部、４２１…商材提案部

Claims

第１商材が導入された顧客に対して、第２商材の導入を提案する条件に関するデータである条件データを取得する第１取得手段と、
前記第１取得手段が取得した前記条件データに従って、前記顧客に導入された前記第１商材から当該第１商材に関するデータである商材データを取得する第２取得手段と
を備える情報処理装置。
前記第２取得手段は、前記条件データに従って、前記第１商材から取得可能なデータのうち、前記第２商材の前記条件を満たすか否かの判断に必要な前記商材データを取得する請求項１に記載の情報処理装置。
前記第２取得手段は、前記第１商材から取得可能なデータのうち、前記第２商材の前記条件を満たすか否かの判断に必要な前記商材データのみを取得する
請求項２に記載の情報処理装置。
前記第２取得手段は、前記条件データが存在しないとされた場合には、前記商材データの取得を停止する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記第２取得手段は、前記商材データの取得を停止している状態で、前記条件データを取得した場合には、前記商材データの取得を再開する
請求項４に記載の情報処理装置。
前記第１商材は、上位商材と当該上位商材のプラグインとして追加される下位商材とを有し、
前記第２取得手段は、前記上位商材および前記下位商材から、それぞれ同じ種類の前記商材データを取得した場合に、当該上位商材および当該下位商材のいずれかの一方における当該商材データの取得を停止する
請求項１に記載の情報処理装置。
前記第２取得手段は、前記上位商材および前記下位商材のうちの前記商材データの取得を停止していない商材における前記商材データが取得できない場合には、前記取得を停止した商材についての商材データの取得を再開する
請求項６に記載の情報処理装置。
前記上位商材および前記下位商材の各々につき、前記商材データを取得するか否かの設定をする設定手段を有する
請求項６または７に記載の情報処理装置。
前記上位商材および前記下位商材の各々から前記商材データを取得した場合に、各商材データと当該各商材データに対応する商材の属性とを対応づけて管理する管理手段を有する
請求項６乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記第２取得手段は、前記下位商材の前記商材データを前記上位商材に送信し、前記上位商材から当該上位商材および当該下位商材各々の当該商材データを外部に送信する
請求項６乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
第１商材が導入された顧客に対して、第２商材の導入を提案する条件に関するデータである条件データを取得するステップと、
前記条件データに従って、前記顧客に導入された前記第１商材から当該第１商材に関するデータである商材データを取得するステップと
を備える情報処理方法。
第１商材が導入された顧客に対して第２商材の導入を提案する条件に関するデータである条件データを取得する機能と、
前記条件データに従って、前記顧客に導入された前記第１商材から当該第１商材に関するデータである商材データを取得する機能と
をコンピュータに実現させるためのプログラム。