JP2021026694A - マッチング支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】多数の接客担当者を用意することなく、多くの来場者の個別ニーズを細かく拾い上げ、より多くの顧客を現地調査にまで導く。【解決手段】顧客に関する顧客特定情報ａを取得する顧客特定情報取得手段２０と、顧客がどの展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄや相談コーナー６ａ〜６ｄをどのような態様で回遊したのかを収集する行動パターン収集手段２２と、収集された行動パターンｂを顧客特定情報ａと関連付け記憶するデータベース２４と、このデータベース２４の記憶情報を外部推認機関９に向け出力する記憶情報出力手段２５と、この記憶情報に基づき外部推認機関９で推認された顧客の関心事項ｄを受け取る関心事項受取手段２６と、この関心事項受取手段２６が受け取った内容に基づき当該顧客と営業担当者とをマッチングさせるためのマッチング助成手段２７とを具備してなるマッチング支援システム２を採用する。【選択図】図２

Description

この発明は、リフォーム業者と自宅等のリフォームを検討している顧客との間の成約率を高めるのに好適なマッチング支援システムに関する。

従来から、リフォーム業者は、中古住宅等のリフォームを受注するために、種々の宣伝広告活動を繰り広げているが、この中で、複数のリフォーム業者や住宅設備会社の展示ブースを備えた比較的大規模なイベントを開催することが成約を促進する上で効果的である旨が認識されつつある。

ところで、従来のイベントでは、例えば、受付で入場登録を兼ねたアンケート用紙が渡され、その用紙に記載された内容に基づいて、顧客を特定するとともに、その顧客の関心事項を抽出するようにしている。そして、この関心事項を参照することによって最適な営業担当者を選定し、その営業担当者をその顧客に張り付けることによって先ずはリフォーム前に必須となる現地調査の契約に効率よく導くようにしている。このような努力により、優れたイベント会場では、入場者の２０％近くを現地調査にまで導くことに成功している。

ところが、従来は、アンケート用紙が、顧客を特定するための氏名等の記入欄だけでなく、顧客の関心事項を抽出するための種々の記入欄が設けられているため、顧客にとって煩わしいという問題があり、その顧客に付き添った接客担当者が都度顧客の意向を聞き出して追加記入を行っているのが現状である。

そのため、多くの来場者の個別ニーズを細かく拾い上げるには常に多数の接客担当者が必要になるという事情があり、何らかの改善が望まれている。

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本発明は、多数の接客担当者を用意することなく、多くの来場者の個別ニーズを細かく拾い上げ、より多くの顧客を現地調査にまで導くことを目的とする。

請求項１に係る発明に係るマッチング支援システムは、受付と、リフォームの態様やリフォームに用いる住宅設備を紹介する複数の展示ブースと、複数の相談コーナーとを少なくとも備えたイベント会場で使用されるものであって、受付に来訪した顧客に関する顧客特定情報を取得する顧客特定情報取得手段と、顧客がどの展示ブースや相談コーナーをどのような態様で回遊したのかを収集する行動パターン収集手段と、これら行動パターン収集手段により集められた行動パターンに関する情報群を前記顧客特定情報と関連付けて記憶するデータベースと、このデータベースの記憶情報を外部推認機関に向けて出力する記憶情報出力手段と、この記憶情報に基づいて前記外部推認機関で推認された顧客の関心事項を受け取る関心事項受取手段と、この関心事項受取手段が受け取った内容に基づいて前記顧客の固有ニーズを把握し当該顧客と営業担当者とをマッチングさせるためのマッチング助成手段とを具備してなる。

このようなものであれば、顧客の行動パターンのみに基づいて関心事項を抽出し現地調査に至らせるべく顧客と営業担当者とを会わせることができる。従って、多数の接客担当者を用意することなく、多くの来場者の個別ニーズを細かく拾い上げ、より多くの顧客を現地調査にまで導くことができる。

顧客特定情報取得手段の態様の一例として、請求項２に係る発明が挙げられる。この発明に係るマッチング支援システムは、請求項１記載のものにおいて、前記顧客特定情報取得手段が、受付用紙であるものである。

行動パターン収集手段の態様の一例として、請求項３に係る発明が挙げられる。この発明に係るマッチング支援システムは、請求項１又は２記載のものにおいて、前記行動パターン収集手段が、イベント会場の複数個所に設置されたカメラを備えたものである。

外部推認機関の学習を助けるための態様の一例として、請求項４に係る発明が挙げられる。この発明に係るマッチング支援システムは、請求項１、２又は３記載のものにおいて、外部推認機関の学習に用いるための学習用関心事項を取得する学習用関心事項取得手段を備え、前記データベースの記憶情報が、前記顧客特定情報取得手段により取得された顧客特定情報と、前記行動パターン収集手段により収集された行動パターンに関する情報群と、前記学習用関心事項取得手段により取得された学習用関心事項とを関連付けたものである。

本発明によれば、常に多数の接客担当者を用意することなく、多くの来場者の個別ニーズを細かく拾い上げて各顧客とそれに対応した営業担当者とをうまくマッチングさせることができ、結果としてより多くの顧客を現地調査等にまで導くことができる。

本発明の第一実施形態に係るイベント会場を概略的に示す図。 同実施形態に係るマッチング支援システムの機能ブロック図。 同実施形態に係る顧客特定情報取得手段たる受付用紙を示す図。 同実施形態に係るマッチング支援システムの情報処理装置の機器構成図。 同実施形態に係る行動パターン収集手段の機能ブロック図。 同実施形態に係る行動パターン収集手段が行う処理を示すフローチャート。 同実施形態に係るデータベースの記憶内容を模式的に示す図。 同実施形態に係るマッチング助成手段の機能ブロック図。 同実施形態に係るマッチング助成手段が行う処理を示すフローチャート。 本発明の第二実施形態に係るイベント会場を概略的に示す図。 同実施形態に係るマッチング支援システムの機能ブロック図。 同実施形態に係る行動パターン収集手段の機能ブロック図。 同実施形態に係る行動パターン収集手段が行う処理を示すフローチャート。 同実施形態に係るデータベースの記憶内容を模式的に示す図。

＜第一実施形態＞
以下、本発明の第一実施形態を、図１〜図９を参照して説明する。

この実施形態は、本発明をリフォームに関連したイベント会場１での成果を向上させるためのマッチング支援システム２に適用した場合のものである。

イベント会場１は、図１に概略的に示すように、受付３と、リフォームに用いる住宅設備、例えば風呂、炊事場、便所、内装、外装等をそれぞれ紹介する複数の住宅設備メーカーの展示ブース４ａ〜４ｅと、リフォームの態様、例えば戸建て住宅全面リフォーム、戸建て住宅一部リフォーム、マンション全面リフォーム、マンション一部リフォーム等をそれぞれ紹介する複数のリフォーム会社の展示ブース５ａ〜５ｄと、例えば税金、風水、ローン、施工業者選びといった複数の相談コーナー６ａ〜６ｄと、リフォーム会社の接客・相談コーナー７と、営業担当者の待機箇所であるリフォーム会社の営業マン待機コーナー８とを備えている。

受付３は、来訪した顧客を受け付け、顧客を特定するための住所、氏名などを含む顧客特定情報ａを取得すべく、図３に示す顧客特定情報取得手段たる受付用紙２０への記入を促す。受付３には、顧客に付した識別子（以下、顧客ＩＤｘと称する）を記憶したＲＦ−ＩＤタグを読み取るためのＲＦ−ＩＤ発行装置３１が備え付けられている。このＲＦ−ＩＤ発行装置３１は、顧客が受付用紙２０に記入するタイミングでＲＦ−ＩＤタグ３３に記憶された顧客ＩＤｘを読み取る。このＲＦ−ＩＤタグ３３は、受け付けた顧客が常時身につけることが可能な名札３４に添付されており、この名札３４が顧客に渡される。読み取られた顧客ＩＤｘは、後述する顧客特定情報受付手段２１を介して顧客特定情報ａを後述するデータベース２４に記憶させる際に当該顧客特定情報ａに関連付けられる。

住宅設備メーカーの展示ブース４ａ〜４ｅは、前述したようにリフォームに用いる風呂、炊事場、便所、内装、外装といった住宅設備をそれぞれ紹介すべく設けられたものであり、各展示ブース４ａ〜４ｅには、図１に示すように、名札３４のＲＦ−ＩＤタグ３３に付された顧客ＩＤｘを読み取り入退場時間を記録させるべくそれぞれ入退場用のゲート４ａ１〜４ｅ１が備え付けられている。

リフォーム会社の展示ブース５ａ〜５ｄは、前述したように例えば戸建て住宅全面リフォーム、戸建て住宅一部リフォーム、マンション全面リフォーム、マンション一部リフォームといったリフォームの態様をそれぞれ紹介すべく設けられたものであり、各展示ブース５ａ〜５ｄには、図１に示すように、名札３４のＲＦ−ＩＤタグ３３に付された顧客ＩＤｘを読み取り入退場時間を記録させるべくそれぞれ入退場用のゲート５ａ１〜５ｄ１が備え付けられている。

相談コーナー６ａ〜６ｄは、税金、風水、ローン、施工業者選びといった事項に関する相談をそれぞれ受け付けるものであり、各相談コーナー６ａ〜６ｄには、図１に示すように、名札３４のＲＦ−ＩＤタグ３３に付された顧客ＩＤｘを読み取り入退場時間を記録させるべくそれぞれ入退場用のゲート６ａ１〜６ｄ１が備え付けられている。

リフォーム会社の接客・相談コーナー７は、顧客と接客担当者とが面談を行うべく設けられたものである。

ここで、各展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄにそれぞれ備えられた入退場用のゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、及び各相談コーナー６ａ〜６ｄにそれぞれ備えられた入退場用のゲート６ａ１〜６ｄ１は、顧客が展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄ又は相談コーナー６ａ〜６ｄに入場するタイミング及び退場するタイミングで名札３４のＲＦ−ＩＤタグ３３に付された顧客ＩＤｘを読み取り、展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄ又は相談コーナー６ａ〜６ｄを示す情報、入退場の別を示す情報及び時刻を示す情報を関連付けて後述するデータベース２４に記憶させる。すなわち、顧客が展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄや相談コーナー６ａ〜６ｄに立ち入るごとに当該顧客の顧客ＩＤｘに対応させて、少なくとも、各展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄや相談コーナー６ａ〜６ｄに対する入退場時刻がデータベース２４に記憶される。

マッチング支援システム２には、前述した受付用紙２０、及び図４に概要を示すような情報処理装置２ｘが含まれている。この情報処理装置２ｘは、市販のパーソナルコンピュータ等を利用して構成しており、例えば、図４に示すように、ＣＰＵ２ａ、メインメモリ２ｂ、補助記憶デバイス２ｃ、入出力インタフェース２ｄ等のハードウェア資源を備えるとともに、入出力インタフェース２ｄに、入力装置２ｅ、出力装置２ｆ、通信装置２ｇを少なくとも接続してなる。補助記憶デバイス２ｃは、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、光ディスクドライブ、その他である。入力装置２ｅは、手指で操作可能な押下ボタン、キーボードや、マウス、トラックパッド、タッチパネル等のポインティングデバイスである。出力装置２ｆは、ディスプレイ、プリンタ等である。通信装置２ｇは、モデム等、信号を通信回線上で利用可能な形式に変換する装置である。

通常、ＣＰＵ２ａによって実行されるべきプログラムが補助記憶デバイス２ｃに格納されており、このプログラムが補助記憶デバイス２ｃからメインメモリ２ｂに読み込まれ、ＣＰＵ２ａによって実行するようにしている。本実施形態では、既知のＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）プログラムやこれに付帯する各種デバイスドライバプログラムが予めインストールされ、他のプログラムによる上記ハードウェア資源の利用を仲介する。その上で、本発明に係るマッチング支援システム２を構成するために必要となるプログラムがインストールされている。そして、ＣＰＵ２ａがこれらプログラムを実行することにより、この情報処理装置２ｘの各ハードウェア資源が、図２に示すように、顧客特定情報取得手段たる受付用紙２０に記載された事項である顧客特定情報ａの入力を受け付ける顧客特定情報受付手段２１、顧客がどの展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄや相談コーナー６ａ〜６ｄをどのような態様で回遊したのかを収集する行動パターン収集手段２２、ＡＩ学習用の資料として接客担当者による顧客へのアンケート結果であるＡＩ学習用関心事項ｃを別途取得するＡＩ学習用関心事項取得手段２３、行動パターン収集手段２２により集められた行動パターンｂ及びＡＩ学習用関心事項取得手段２３により取得されたＡＩ学習用関心事項ｃを顧客特定情報ａと関連付けて記憶するデータベース２４、このデータベース２４の記憶情報Ｍを外部推認機関９に向けて出力する記憶情報出力手段２５、この記憶情報Ｍに基づいて外部推認機関９で推認された顧客の関心事項ｄを受け取る関心事項受取手段２６、この関心事項受取手段２６が受け取った内容に基づいて顧客の固有ニーズを把握し当該顧客と営業担当者とをマッチングさせるためのマッチング助成手段２７、当該顧客が現地調査を行う事に同意したか否かの情報を受け取る成約結果入力手段２８、並びに成約結果入力手段２８が受け付けた情報を外部推認機関９にむけて出力する成約結果出力手段２９としての機能を発揮する。

顧客特定情報受付手段２１は、本実施形態では、入力装置１ｅを介して受付用紙２０に記載された顧客特定情報ａの入力を受け付けるともに、受付３に備えられたＲＦ−ＩＤ発行装置３１が読み取った顧客ＩＤｘを受け取り、顧客特定情報ａと関連付けてデータベース２４に渡す機能を備えている。

行動パターン収集手段２２は、図５に示すように、通信装置１ｇを介し、各展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄ及び各相談コーナー６ａ〜６ｄにそれぞれ備えられたゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、６ａ１〜６ｄ１から、顧客ＩＤｘ、どのゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、６ａ１〜６ｄ１かを示すゲート特定情報、特定されたゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、６ａ１〜６ｄ１の入退場時刻を示す時刻情報の組（以下、入退場情報ｙと称する）を受け取る情報受取部２２ａ、情報受取部２２ａが受け取った複数の入退場情報ｙから同一の顧客ＩＤｘに関連付けられたものを抜き出す情報抽出部２２ｂ、情報抽出部２２ｂが抜き出した情報に基づき顧客ＩＤｘに関連付けられた顧客がどのような順序でどの展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄ及び相談コーナー６ａ〜６ｄを訪問しどれだけの時間滞在したかを示す情報群である行動パターンに関する情報群ｂを生成する情報生成部２２ｃ、及び情報生成部２２ｃが生成した行動パターンに関する情報群ｂをデータベース２４に渡す情報出力部２２ｄを備えている。すなわち、行動パターンに関する情報群ｂには、各ゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、６ａ１〜６ｄ１から送られてくる時刻に基づいて演算した訪問の有無、訪問の順序、訪問の回数及び滞在時間を示す情報が含まれている。

この行動パターン収集手段２２による情報の処理の流れは、フローチャートである図６に示すようなものである。換言すれば、情報受取部２２ａにより顧客ＩＤｘ及び入退場情報ｙを受け取り（ステップＳ１０１）、情報抽出部２２ｂにより同一の顧客ＩＤｘに関連付けられた入退場情報ｙを抜き出す（ステップＳ１０２）。さらに、情報生成部２２ｃにより、顧客がどのような順序でどのブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄや相談コーナー６ａ〜６ｄを訪問し、どれだけの時間滞在したかを示す行動パターンに関する情報群ｂを生成し、データベース２４に渡す（ステップＳ１０３）。

ＡＩ学習用関心事項取得手段２３は、入力装置１ｅ又は通信装置１ｇを介し、接客担当者との会話内容に基づいた顧客の関心事項（ＡＩ学習用関心事項ｃ）の入力を受け付けるともに、受け付けたＡＩ学習用関心事項ｃ及び顧客特定情報ａをデータベース２４に渡す機能を備えたもので、前述した情報処理装置２ｘ以外の通常のパーソナルコンピュータやタブレット等を利用して実現することもできる。このＡＩ学習用関心事項ｃは、顧客が接客担当者との会話中に挙げた要望、例えば部分リフォームを行いたい、特に浴室、炊事場、外装といった箇所を重点的にリフォームしたい、あるいは全体をリフォームしたい等の要望を示す情報群である。ここで、ＡＩ学習用関心事項ｃは請求項４における学習用関心事項であり、ＡＩ学習用関心事項取得手段２３は請求項４における学習用関心事項取得手段としての機能を有する。

データベース２４は、顧客特定情報受付手段２１が受け付けた顧客特定情報ａと、行動パターン収集手段２２から出力された行動パターンに関する情報群ｂと、ＡＩ学習用関心事項取得手段２３が受け付けたＡＩ学習用関心事項ｃとを関連付けた記憶情報を、図７に模式的に示す態様で補助記憶デバイス２ｃの所定領域に記憶する。なお、本実施形態では、顧客ＩＤｘをキーとして、同一の顧客ＩＤｘに関連付けられた顧客特定情報ａと行動パターンに関する情報群ｂとを結びつけている。

記憶情報出力手段２５は、通信装置１ｇを介してデータベース２４が記憶している記憶情報、すなわち互いに関連付けられた顧客特定情報ａ、行動パターンに関する情報群ｂ及びＡＩ学習用関心事項ｃを外部推認機関９に向けて出力する。

関心事項受取手段２６は、前述した外部推認機関９から出力される推認結果を受け取るためのもので、通信装置１ｇを介して外部推認機関９で推認された顧客の関心事項ｄを顧客特定情報ａとともに受け取る。ここで、関心事項ｄは、顧客の要望、例えば部分リフォームを行いたい、特に浴室、炊事場、外装といった箇所を重点的にリフォームしたい、あるいは全体をリフォームしたい等の要望を示す情報群に相当する。

マッチング助成手段２７は、図８に示すように、関心事項受取手段２６が受け取った顧客特定情報ａ及び関心事項ｄをディスプレイ等に画面出力する顧客情報出力部２７ａと、営業担当者の氏名を担当地域及び関連がある関心事項ｄと対応づけて補助記憶デバイス２ｃの所定領域に記憶している営業担当者氏名等記憶部２７ｂと、顧客特定情報ａに含まれる住所ａ１及び関心事項ｄをキーとして営業担当者氏名等記憶部２７ｂから営業担当者の氏名ｆを検索して画面出力する営業担当者氏名等出力部２７ｃとを含む。

すなわち、このマッチング助成手段２７による情報の処理の流れは、フローチャートである図９に示すようなものである。まず、外部推認機関９から出力された関心事項ｄ及び顧客特定情報ａを受け取り（ステップＳ２０１）、顧客情報出力部２７ａにより顧客特定情報ａ及び関心事項ｄを画面出力する（ステップＳ２０２）。また、営業担当者氏名等出力部２７ｃにより顧客特定情報ａに含まれる住所ａ１及び関心事項ｄをキーとして営業担当者氏名等記憶部２７ｂから、当該顧客にマッチングさせるのに最も望ましい営業担当者の氏名ｆを検索し（ステップＳ２０３）、検索結果である営業担当者の氏名ｆ等を顧客特定情報ａ及び関心事項ｄに並べて画面出力する（ステップＳ２０４）。このようにして氏名ｆが画面に出力された営業担当者をフォーム会社の営業マン待機コーナー８から呼び出して顧客に紹介すれば、現地調査に至る成約率が高くなる顧客と営業担当者との組み合わせを実現することが可能となり、ひいてはリフォームの成約率を高めることができる。なお、前述した画面には、顧客の氏名と営業担当者の氏名だけでなく、当該顧客と営業担当者とを組み合わせた場合の予想成約率も表示されるようになっている。

なお、このマッチング助成手段２７は、顧客特定情報ａ、関心事項ｄ及び検索結果である営業担当者の氏名ｆを画面表示するだけでなく、例えばｈｔｍｌ形式でメインメモリ２ｂ又は補助記憶デバイス２ｃの所定領域にこれらを記憶しておき、営業担当者等が所持する通常のパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォンといった他の端末からのアクセスがあった際に他の端末に視認可能に表示させるべく送信できるようにするとなおよい。

成約結果入力手段２８は、前述した予想成約率（現地調査の成約率やリフォーム受注の成約率）を営業担当者の氏名ｆ等とともにマッチング助成手段２７の画面に補助的に表示させるためのもので、イベントが終了した段階あるいは現地調査が全て終了した後に、その結果が入力されるものである。具体的には、入力装置１ｅ又は通信装置１ｇを介し、顧客特定情報ａ、及び当該顧客特定情報ａにより示される顧客に関する現地調査の成約の有無、及びリフォーム受注の成約の有無を示す成約結果情報ｅの入力を受け付ける。

成約結果出力手段２９は、外部推認機関９の成約率推認用の学習を行うためのもので、成約結果入力手段２８が受け付けた顧客特定情報ａ及び成約結果情報ｅを関連付けてデータベース２４に渡す。データベース２４は、受け取った顧客特定情報ａ及び成約結果情報ｅを記憶情報出力手段２５に渡し、記憶情報出力手段２５は受け取った顧客特定情報ａ及び成約結果情報ｅを外部推認機関９に向けて出力する。なお、図７では、現地調査及びリフォーム受注の成約に至ったことを「◎」、現地調査のみ成約に至ったことを「○」、成約に至らなかったことを「×」として示している。

そして、外部推認機関９は、マッチング支援システム２のデータベース２４から相互に関連付けられた顧客特定情報ａと行動パターンに関する情報群ｂとＡＩ学習用関心事項ｃとを受け取り、行動パターンに関する情報群ｂに基づき、ＡＩエンジンを利用し、当該顧客の関心事項ｄを推認して出力する。

詳述すれば、この実施形態において外部推認機関９として使用されるＡＩエンジンは、特定された顧客の顧客特定情報ａと、行動パターン収集手段２２により集められた当該顧客の行動パターンに関する情報群ｂを入力とし、当該顧客の関心事項ｄを出力として運営されるものである。このＡＩエンジンは、例えばディープラーニング方式のものであり、稼働初期段階においては前述した行動パターンに関する情報群ｂを入力する際に対応する顧客の生のニーズに関する情報（ＡＩ学習用関心事項ｃ）も入力するようにしている。ＡＩ学習用関心事項は、この実施形態の場合には、各顧客がアンケート欄を併設した受付用紙に書き込んだ情報や、顧客に付き添った接客担当者が顧客から聞き出したニーズに関する情報に基づいており、具体的にはＡＩ学習用関心事項取得手段２３を構成するパーソナルコンピュータやタブレットなどに入力された電子情報に相当する。

なお、生のニーズに基づく情報はＡＩエンジンが深層学習を行う機関にのみ必要なものであり、顧客の行動パターンから当該顧客のニーズを比較的高い確率で推認することができる段階にまで教師データ群が整備された暁には、生のニーズに関する情報の入力を停止した状態でこのＡＩエンジンを運営することもできる。

このように、このＡＩエンジンは行動パターンに関する情報群ｂを入力情報とし、関心事項ｄを出力として作動することを主な任務としているが、この実施形態では、さらに、行動パターンに関する情報群ｂを入力情報とし、予想成約率を出力とする任務も担っている。そして、顧客の行動パターンから予想成約率を比較的高い確率で推認することができる段階にまで教師データ群が整備された暁には、生の成約結果に関する情報（成約結果情報ｅ）の入力を停止した状態でこのＡＩエンジンを運営することもできる。

次いで、このマッチング支援システム２の全体の動きを整理して説明する。

このマッチング支援システム２を用いた顧客と営業担当者とのマッチングに至る流れを説明すると、顧客は、受付３で受付用紙２０を受け取り、その受付用紙２０に氏名や住所等の顧客特定情報ａを記載する。受付担当者は、顧客特定情報ａが記載された受付用紙２０を顧客から受け取り、顧客特定情報ａを情報処理装置２ｘに入力する。また、受付担当者は、ＲＦ−ＩＤ発行装置３１により名札３４のＲＦ−ＩＤタグ３３に付された顧客ＩＤｘを読み取り、その名札３４を顧客に渡す。情報処理装置２ｘの顧客特定情報受付手段２１は、受付担当者により入力された顧客特定情報ａと、ＲＦ−ＩＤ発行装置３１により読み取られた顧客ＩＤｘとを関連付けてデータベース２４に渡す。名札３４を受け取った顧客は、各展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄ及び各相談コーナー６ａ〜６ｄを適宜巡回する。顧客が各展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄ及び各相談コーナー６ａ〜６ｄに入場及び退場するごとに、ゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、６ａ１〜６ｄ１は名札３４のＲＦ−ＩＤタグ３３に付された顧客ＩＤｘを読み取り、読み取った顧客ＩＤｘ及び時刻を示す入退場情報ｙを送信する。行動パターン収集手段２２は、この入退場情報ｙを受け取り、受け取った入退場情報ｙに基づき行動パターンに関する情報群ｂを生成し、データベース２４に渡す。すなわち、行動パターンに関する情報群ｂは、顧客がどのような順序でどのブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄや相談コーナー６ａ〜６ｄを訪問し、どれだけの時間滞在したかを示すものである。また、接客担当者は、折を見て顧客と会話し、顧客の関心事項（ＡＩ学習用関心事項ｃ）を聞き出し、そのＡＩ学習用関心事項ｃを顧客特定情報ａに関連付けて情報処理装置２ｘに入力する。入力されたＡＩ学習用関心事項ｃ及び顧客特定情報ａはデータベース２４に記憶される。その後、データベース２４の記憶内容が外部推認機関９に出力され、外部推認機関９はＡＩエンジンを利用して顧客の関心事項ｄを推認する。情報処理装置２ｘは外部推認機関９から顧客特定情報ａ及び顧客の関心事項ｄを受け取り、マッチング助成手段２７を機能させて顧客特定情報ａ、顧客の関心事項ｄ及び対応する営業担当者の氏名等を並べて画面出力する。そして、このようにして氏名ｆが画面に出力された営業担当者がフォーム会社の営業マン待機コーナー８から呼び出され、顧客に紹介される。このように紹介された営業担当者は、顧客のニーズに最も合致したものとなり、顧客との会話が弾むとともに現地調査の成約にも円滑に結びつくものとなる。

以上に述べた第一実施形態の構成によれば、行動パターン収集手段２２により顧客の行動パターンを収集し、収集した行動パターンに関する情報群ｂに基づき外部推認機関９により推認された顧客の関心事項ｄを関心事項受取手段２６により受け取り、受け取った顧客の関心事項ｄに基づきマッチング助成手段２７を利用して顧客と営業担当者とをマッチングさせることにより、顧客の行動パターンに関する情報群ｂのみに基づいて関心事項ｄを抽出し現地調査に至らせるべく顧客と営業担当者とを会わせることができる。従って、多数の接客担当者を用意することなく、多くの来場者の個別ニーズを細かく拾い上げ、より多くの顧客を現地調査にまで導くことができる。

また、学習用関心事項取得手段２３により取得された学習用関心事項ｃが、顧客特定情報ａ及び行動パターンに関する情報群ｂに関連付けられてデータベース２４に記憶され、記憶情報出力手段２５により外部推認機関９に向けて出力されるので、イベントを運営しつつ学習用関心事項ｃを収集することができ、外部推認機関９による推認の精度の向上を図ることができる。そして、推認の精度が基準値に達した場合には、学習用関心事項ｃの収集を停止して運営することも可能になる。その場合には、接客担当者の人数を削減したり、受付用紙に併設されているアンケート欄をより簡略なものにすることができる。
＜第二実施形態＞
以下、本発明の第二実施形態を図１０〜図１４を参照して説明する。なお、前述した第一実施形態におけるものに対応する部分には同一の符号を付して説明を省略する。

この実施形態は、前述した第一実施形態と以下の点において異なっている。

本実施形態では、図１０に示すように、受付３に、ＲＦ−ＩＤ発行装置３１に代えて、顧客の顔を撮影するためのカメラ３２が備えられている。このカメラ３２は、受付３を訪れた顧客の顔を撮影する。撮影された顧客の顔の画像ｚ１は、後述する顧客特定情報受付手段２１を介して顧客特定情報ａを後述するデータベース２４に記憶させる際に当該顧客特定情報ａに関連付けられる。

各展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄにそれぞれ備えられた入退場用のゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、及び各相談コーナー６ａ〜６ｄにそれぞれ備えられた入退場用のゲート６ａ１〜６ｄ１は、ＲＦ−ＩＤ読み取り装置に代え、入場又は退場した顧客の顔を撮影するカメラ４ａ２〜４ｅ２、５ａ２〜５ｄ２、６ａ２〜６ｄ２を備えている。

本実施形態の行動パターン収集手段２２は、ＲＦ−ＩＤ読み取り装置に代え、ゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、６ａ１〜６ｄ１に備えられたカメラ４ａ２〜４ｅ２、５ａ２〜５ｄ２、６ａ２〜６ｄ２を用いる。具体的には、図１２に示すように、通信装置１ｇを介し、カメラ４ａ２〜４ｅ２、５ａ２〜５ｄ２、６ａ２〜６ｄ２から、ゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、６ａ１〜６ｄ１を通過した者の顔の画像ｚ２、どのゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、６ａ１〜６ｄ１かを示すゲート特定情報ｙ１、特定されたゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、６ａ１〜６ｄ１の通過時刻を示す時刻情報ｙ２を受け取る情報受取部２２ａ、データベース２４に顧客特定情報ａと関連付けられて記憶された顧客の顔の画像ｚ１を受け取り、情報受取部２２ａが受け取った顔の画像ｚ２と照合し、情報受取部２２ａが受け取った顔の画像ｚ２がどの顧客特定情報ａと関連付けられた顧客の顔か認証する情報抽出部２２ｂ、情報抽出部２２ｂにより顔の画像ｚ２が認証された顧客がどのような順序でどの展示ブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄ及び相談コーナー６ａ〜６ｄを訪問しどれだけの時間滞在したかを示す情報群である行動パターンに関する情報群ｂを生成する情報生成部２２ｃ、及び情報生成部２２ｃが生成した行動パターンに関する情報群ｂを顧客特定情報ａに関連付けてデータベース２４に渡す情報出力部２２ｄを備えている。すなわち、行動パターンに関する情報群ｂには、各ゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、６ａ１〜６ｄ１から送られてくる時刻に基づいて演算した訪問の有無、訪問の順序、訪問の回数及び滞在時間を示す情報が含まれている。顔を認証するためのプログラム等は、通常の入退室などに用いられている顔認証システムに準じたものであるため、説明を省略する。

この行動パターン収集手段２２による情報の処理の流れは、フローチャートである図１３に示すようなものである。換言すれば、情報受取部２２ａにより顔の画像ｚ２、ゲート特定情報ｙ１、時刻情報ｙ２の組を受け取り（ステップＳ３０１）、情報抽出部２２ｂにより情報受取部２２ａが受け取った顔の画像ｚ２とデータベース２４に顧客特定情報ａと関連付けて記憶された顧客の顔の画像ｚ１とを照合し、照合された顧客がどのゲート４ａ１〜４ｅ１、５ａ１〜５ｄ１、６ａ１〜６ｄ１をどの時刻に通過したかを示す入退場情報ｙを生成する（ステップＳ３０２）。さらに、情報生成部２２ｃにより、顧客がどのような順序でどのブース４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄや相談コーナー６ａ〜６ｄを入退場情報ｙに基づいて訪問し、どれだけの時間滞在したかを示す行動パターンに関する情報群ｂを生成し、顧客特定情報ａと関連付けてデータベース２４に渡す（ステップＳ３０３）。

データベース２４は、顧客特定情報受付手段２１が受け付けた顧客特定情報ａ及び顧客の顔の画像ｚ１と、行動パターン収集手段２２から出力された行動パターンに関する情報群ｂと、ＡＩ学習用関心事項取得手段２３が受け付けたＡＩ学習用関心事項ｃとを関連付けた記憶情報を、図１４に模式的に示す態様で補助記憶デバイス２ｃの所定領域に記憶する。

すなわち、マッチング支援システム２は、顧客特定情報受付手段２１が顧客ＩＤｘではなく顧客の顔の画像ｚ１を受け付ける点、行動パターン収集手段２２が顧客ＩＤｘではなく顧客の顔の画像ｚ１をキーとして行動パターンに関する情報群ｂを生成する点以外、第一実施形態におけるものと同様の処理を行う。

上述した第二実施形態の構成によっても、第一実施形態と同様の効果を得ることができる。換言すれば、行動パターン収集手段２２により顧客の行動パターンを収集し、収集した行動パターンに関する情報群ｂに基づき外部推認機関９により推認された顧客の関心事項ｄを関心事項受取手段２６により受け取り、受け取った顧客の関心事項ｄに基づきマッチング助成手段２７を利用して顧客と営業担当者とをマッチングさせることにより、顧客の行動パターンｂのみに基づいて関心事項ｄを抽出し現地調査に至らせるべく顧客と営業担当者とを会わせることができる。従って、多数の接客担当者を用意することなく、多くの来場者の個別ニーズを細かく拾い上げ、より多くの顧客を現地調査にまで導くことができる。

また、学習用関心事項取得手段２３により取得された学習用関心事項ｃが、顧客特定情報ａ及び行動パターンに関する情報群ｂに関連付けられてデータベース２４に記憶され、記憶情報出力手段２５により外部推認機関９に向けて出力されるので、イベントを運営しつつ学習用関心事項ｃを収集することができ、外部推認機関９による推認の精度の向上を図ることができる。そして、推認の精度が基準値に達した場合には、学習用関心事項ｃの収集を停止して運営することも可能になる。その場合には、接客担当者の人数を削減したり、受付用紙に併設されているアンケート欄をより簡略なものにすることができる。

なお、本発明は以上に述べた実施形態に限らない。

例えば、外部推認機関による関心事項の決定は、ＡＩエンジンを利用するものに限らず、例えば、顧客の移動経路やブースや相談コーナーごとの滞在時間、滞在回数等に基づき人力で行うようにしてもよい。

顧客特定情報取得手段は、受付用紙に限らず、例えば、イベント会場の入口近傍に設けた受付用の端末を利用したものであってもよい。その場合、受付用の端末に備えたキーボードやタッチパネルといった入力装置により顧客の氏名、住所といった顧客特定情報の入力を受け付けるように構成するとよい。さらに、受付用の端末にカメラを備え、顧客の顔の画像を取得するようにするとなおよい。

行動パターン収集手段も、上述した第一、第二実施形態に係るものに限らず、種々のものを採用してよい。例えば、ＹＯＬＯと呼ばれるアルゴリズムを利用して顧客を特定しつつ特定された顧客の行動を追跡し、どのような順序でどのブースや相談コーナーにどれだけの時間滞在したかを決定するようにしてもよい。

そして、（ＡＩ）学習用関心事項取得手段を省略してもよい。その場合、外部推認機関側において、予め同様のイベントにおける顧客の行動パターンに関する情報群及び関心事項を収集しておき、収集した情報群及び関心事項を利用してディープラーニングを行うようにするとよい。

その他、本発明の趣旨を損ねない範囲で種々に変形してよい。

１…イベント会場
２…マッチング支援システム
２０…顧客特定情報取得手段（受付用紙）
２２…行動パターン収集手段
２３…学習用関心事項取得手段（ＡＩ学習用関心事項取得手段）
２４…データベース
２５…記憶情報出力手段
２６…関心事項受取手段
２７…マッチング助成手段
３…受付
４ａ〜４ｅ、５ａ〜５ｄ…展示ブース
６ａ〜６ｄ…相談コーナー
４ａ２〜４ｅ２、５ａ２〜５ｄ２、６ａ２〜６ｆ２…カメラ
ａ…顧客特定情報
ｂ…行動パターンに関する情報群
ｃ…学習用関心事項（ＡＩ学習用関心事項）
ｄ…関心事項

請求項１に係る発明に係るマッチング支援システムは、受付と、リフォームの態様やリフォームに用いる住宅設備を紹介する複数の展示ブースと、複数の相談コーナーとを少なくとも備えたイベント会場で使用されるものであって、受付に来訪した顧客に関する顧客特定情報の入力を受け付けて顧客ＩＤ又は顧客の顔の画像と関連付ける顧客特定情報取得手段と、各展示ブース及び各相談コーナーにそれぞれ備えられた入退場用のゲートから顧客ＩＤ又は顧客の顔の画像と展示ブース又は相談コーナーを示す情報と入退場の別を示す情報と時刻を示す情報とが関連付けられたものである入退場情報を受け取る情報受取部、情報受取部が受け取った入退場情報から同一の顧客ＩＤ又は顧客の顔の画像と関連付けられたものを抜き出す情報抽出部、及び情報抽出部が抜き出した情報に基づき顧客ＩＤ又は顧客の顔の画像に関連付けられた顧客がどのような順序でどの展示ブース及び相談コーナーを訪問しどれだけの時間滞在したかを示す情報群である行動パターンに関する情報群を生成する情報生成部を備えた行動パターン収集手段と、これら行動パターン収集手段により集められた行動パターンに関する情報群を前記顧客特定情報と関連付けて記憶するデータベースと、このデータベースの記憶情報を外部推認機関に向けて出力する記憶情報出力手段と、この記憶情報に基づいて前記外部推認機関で推認された顧客の関心事項を受け取る関心事項受取手段と、この関心事項受取手段が受け取った顧客特定情報及び関心事項を出力する顧客情報出力部、営業担当者の氏名を担当地域及び関連がある関心事項と対応づけて記憶している営業担当者氏名等記憶部、及び顧客特定情報に含まれる住所及び関心事項をキーとして営業担当者氏名等記憶部から営業担当者の氏名を検索して出力する営業担当者氏名等出力部を含むマッチング助成手段とを具備してなる。

顧客特定情報取得手段の態様の一例として、請求項２に係る発明が挙げられる。この発明に係るマッチング支援システムは、請求項１記載のものにおいて、前記顧客特定情報取得手段が、受付用紙に記載された顧客特定情報の入力を受け付けるものである。

Claims (4)

1. 受付と、リフォームの態様やリフォームに用いる住宅設備を紹介する複数の展示ブースと、複数の相談コーナーとを少なくとも備えたイベント会場で使用されるマッチング支援システムであって、
   受付に来訪した顧客に関する顧客特定情報を取得する顧客特定情報取得手段と、顧客がどの展示ブースや相談コーナーをどのような態様で回遊したのかを収集する行動パターン収集手段と、これら行動パターン収集手段により集められた行動パターンを前記顧客特定情報と関連付けて記憶するデータベースと、このデータベースの記憶情報を外部推認機関に向けて出力する記憶情報出力手段と、この記憶情報に基づいて前記外部推認機関で推認された顧客の関心事項を受け取る関心事項受取手段と、この関心事項受取手段が受け取った内容に基づいて前記顧客の固有ニーズを把握し当該顧客と営業担当者とをマッチングさせるためのマッチング助成手段とを具備してなるマッチング支援システム。
2. 前記顧客特定情報取得手段が、受付用紙である請求項１記載のマッチング支援システム。
3. 前記行動パターン収集手段が、イベント会場の複数個所に設置されたカメラを備えたものである請求項１又は２記載のマッチング支援システム。
4. 外部推認機関の学習に用いるための学習用関心事項を取得する学習用関心事項取得手段を備え、
   前記データベースの記憶情報が、前記顧客特定情報取得手段により取得された顧客特定情報と、前記行動パターン収集手段により収集された行動パターンに関する情報群と、前記学習用関心事項取得手段により取得された学習用関心事項とを関連付けたものである請求項１、２又は３記載のマッチング支援システム。

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