JP2021064357A - 自動車販売支援システム、自動車販売支援方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】業容の拡大に寄与可能な自動車販売支援システムと方法を提供する。【解決手段】自動車販売支援システムは、属性情報取得手段３００，３０４と、ランク値ＤＢ３０６と、アドバイス情報選択手段３０２，３２０，３２２と、送信手段３２４と、を備える。属性情報取得手段３００，３０４は、自動車の複数の属性情報を取得する。ランク値ＤＢ３０６は、自動車の複数の属性情報と販売活動の成功の可能性を示すランク値とを対応付けて記憶する。アドバイス情報選択手段３０２，３２０，３２２は、取得した複数の属性情報を用いてランク値ＤＢ３０６を検索して、複数のランク値を取得し、取得した複数のランク値の組み合わせに基づいて、営業活動のアドバイス情報を選択する。送信手段３２４は、アドバイス情報選択手段３０２，３２０，３２２と、選択したアドバイス情報を送信する。【選択図】図２

Description

本発明は、自動車販売支援システム、自動車販売支援方法およびプログラムに関する。

販売活動を支援し、販売活動の成功の可能性を高める販売支援システムが提案され、また、利用され始めている。例えば、特許文献１は、ユーザに車検の満了日、各種検査の日付などの案内を通知する顧客管理システムを開示する。

この顧客管理システムは、顧客情報を記憶し、各顧客の車検満了日を判別し、車検の満了日等、各種検査の期日を印刷又は送信する。

特開２０１９−４６２１８号公報

この顧客管理システムによる車検満了日の通知は、既存の顧客のみを対象とするため、業務の効率化にはある程度寄与できるものの、顧客の拡大に寄与できない。また、この顧客管理システムは、車検・消耗品等の販売には寄与できるが、これら以外の各種商品及びサービスの販売には寄与できない。結局、業容の拡大に寄与できない。

本発明は、上記実情に鑑みて成されたものであり、業容の拡大に寄与可能な自動車販売支援システムと自動車販売支援方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明にかかる自動車販売支援システムは、
自動車の複数の属性情報を取得する属性情報取得手段と、
自動車の複数の属性情報と、自動車に関する販売活動の成功の可能性を示すランク値とを対応付けて記憶するランク値データベースと、
前記属性情報取得手段が取得した複数の属性情報を用いて前記ランク値データベースを検索して、複数のランク値を取得し、取得した複数のランク値の組み合わせに対応するアドバイス情報を送信する送信手段と、
を備える。

前記属性情報取得手段は、自動車の登録番号から、該自動車の属性情報を取得してもよい。

例えば、前記属性情報取得手段は、前記自動車に付されたナンバープレートに記載された前記自動車の登録番号を読み取るナンバープレート読取手段と、読み取った登録番号を用いて、登録番号と属性情報とを対応付けて記憶する属性情報データベースから属性情報を取得する手段と、を備える。

例えば、前記属性情報取得手段は、自動車の属性情報が記載されたものからコード化された属性情報を読み取る。

前記送信手段は、例えば、前記属性情報取得手段が取得した属性情報に基づいて仮のアドバイス情報を送信し、自動車販売支援システムは、欠落している属性情報を補完する属性補完情報を受信する手段をさらに備え、前記送信手段は、前記属性情報取得手段が取得した属性情報と受信した属性補完情報とに基づいてアドバイス情報を送信する。

前記自動車販売支援システムは、実際に行われた営業活動の結果を示す情報を受信するフィードバック手段と、受信した営業活動の結果を示す情報に基づいて、前記ランク値データベースに登録されているランク値を更新するランク値更新手段と、をさらに備えてもよい。

前記営業活動は、例えば、新車の販売と、中古車の販売と、部品交換と、消耗品の販売と、車検の販売と、検査の販売と、の２つ以上を含む。

前記自動車の複数の前記属性情報は、例えば、エンジンの排気量の値と、年式と、走行距離と、車検満了日までの残りの期間と、の２つ以上を含む。

前記ランク値データベースに格納されるランク値データは、例えば、自動車の乗り換えに関心を示した人物が管理する車両の属性情報を処理して生成されたものである。

前記自動車販売支援システムは、自動車の乗り換えに関する情報を、通信ネットワークを介して配信する配信手段と、前記配信手段にアクセスしてきた端末装置を介して、アクセスして来た人の管理する車両の属性情報を収集する属性情報収集手段と、属性情報収集手段で収集した属性情報を処理してランク値データを生成するランク値データ生成手段と、を備えてもよい。

前記配信手段は、例えば、乗り換えに関する情報として、自動車の販売情報、自動車のリース情報、乗り換え参考情報のいずれかを含む情報を、ネットワークを介して提供し、さらに、アクセスして来た人の車両の属性を問い合わせる情報を送信し、前記属性情報収集手段は、例えば、応答を受信することにより属性情報を取得する。

前記自動車販売支援システムは、前記ランク値データベースに格納されるランク値データを生成するランク値データ生成手段をさらに備えてもよい。前記ランク値データ生成手段は、例えば、収集した属性情報を処理して、アクセス者の管理する車両の年式別の割合と走行距離別の割合を求める手段と、所属社会における車両の年式別の割合と走行距離別の割合を取得する手段と、アクセス者の管理する車両の年式別の割合と所属社会における車両の年式別の割合との比の値と、アクセス者の管理する車両の走行距離別の割合と所属社会における車両の走行距離別の割合との比の値とをそれぞれ求める手段と、求められた比の値に基づいて、年式別及び走行距離別のランク値を求める手段と、を備える。

前記自動車販売支援システムは、前記ランク値データベースに格納されるランク値データを生成するランク値データ生成手段をさらに備えてもよい。前記ランク値データ生成手段は、例えば、収集した属性情報を処理して、アクセス者の管理する車両の年式別の割合と走行距離別の割合を求める手段と、所属社会における車両の年式別の割合と走行距離別の割合を取得する手段と、アクセス者の管理する車両の年式別の割合と所属社会における車両の年式別の割合との比の値に相当する年式別倍率と、アクセス者の管理する車両の走行距離別の割合と所属社会における車両の走行距離別の割合との比の値に相当する走行距離別倍率とをそれぞれ求め、求めた年式別倍率と走行距離別倍率との積を求める手段と、求めた積をランク値に変換し、ランク値を要素とするマトリクスを求める手段と、を備える。

また、この発明にかかる自動車販売支援システムは、自動車の乗り換えに関する情報を、通信ネットワークを介して配信する配信手段と、前記配信手段にアクセスしてきた端末装置を介して、アクセスして来た人の管理する車両の属性情報を収集する属性情報収集手段と、属性情報収集手段で収集した属性情報を処理して、自動車に関する販売活動の成功の可能性を示すランク値データを生成する生成手段と、を備える。

また、この発明にかかる自動車販売支援方法は、自動車の複数の属性情報と販売活動の成功の可能性を示すランク値とを対応付けて記憶し、営業対象の自動車の複数の属性情報を求め、求めた属性情報に対応する複数のランク値の組み合わせに基づいて、販売活動に関するアドバイス情報を表示して販売活動を支援する。

また、この発明にかかる自動車販売支援方法は、コンピュータが実行する方法であって、自動車の乗り換えに関する情報を受信するためにアクセスしてきた人の管理する車両の属性情報を収集し、収集した属性情報を処理して、自動車に関する販売活動の成功の可能性のランクを示すランク値データを生成する。

また、この発明にかかるプログラムは、コンピュータに、自動車の複数の属性情報と、前記自動車に関する販売活動の成功の可能性を示す複数のランク値とを対応付けて記憶するステップと、営業対象の自動車の複数の属性情報に対応するランク値の組み合わせを求め、求めたランク値の組み合わせに対応するアドバイス情報を表示することにより、販売活動を支援するステップと、を実行させる。

また、この発明にかかるプログラムは、コンピュータに、自動車の乗り換えに関する情報を受信するためにアクセスしてきた人の管理する車両の属性情報を収集するステップと、収集した属性情報を処理して、自動車に関する販売活動の成功の可能性のランクを示すランク値データを生成するステップと、を実行させる。

上記構成の自動車販売支援システムと方法によれば、自動車の属性情報を取得し、この属性情報を用いてランク値データベースを検索して、複数のランク値を取得し、取得した複数のランク値の組み合わせに対応するアドバイス情報を送信する。このアドバイス情報を参照することで、営業活動で成功の可能性を高くでき、業容の拡大に寄与可能となる。

本発明の実施の形態に係る自動車販売支援システムの構成図である。 図１に示す販売支援装置の機能構成図である。 図１に示す販売支援装置を構成するコンピュータのハードウエア構成図である。 図２に示すランク値ＤＢに格納されているランク値テーブルの概略構成を例示する図である。 図４に示すランク値テーブルの各エントリに記憶される情報の詳細構成を例示する図である。 販売支援装置のアドバイス情報ＤＢにおける３つのランク値の組み合わせと、販売担当者から所有者への販売活動の方針に関するアドバイスとの対応付けを例示する図である。 図１に示す属性情報ＤＢに格納されている属性情報を例示する図である。 図１に示すナンバープレート読取装置が実行するナンバー読取処理のフローチャートである。 図２に示す属性情報検索部が実行する属性情報取得処理のフローチャートである。 図１に示す属性情報ＤＢが実行する属性情報検索処理のフローチャートである。 図２に示す走行距離推定部が実行する走行距離推定処理のフローチャートである。 図２に示すランク値検索部が実行するランク値検索処理のフローチャートである。 図２に示すアドバイス情報選択部が実行するアドバイス情報検索処理のフローチャートである。 図２に示すランク値更新部が実行するランク値ＤＢ更新処理のフローチャートである。 ナンバープレート読取装置と営業担当者とを対応付けるテーブルの例を示す図である。 （Ａ）と（Ｂ）は、それぞれ、図２に示すランク値ＤＢの変形例を示す図である。 （Ａ）実施の形態２において、属性情報ＤＢに格納される情報の一例と、（Ｂ）属性補完情報により補完された属性情報ＤＢに格納される情報の例を示す図である。 （Ａ）実施の形態２において、営業端末装置に送信されるアドバイスの一例を示す図、（Ｂ）補完対象の属性情報を入力する属性情報入力画面の一例を示す図である。 実施の形態４に係る整備用端末装置の構成例を示すハードウエア構成図である。 実施の形態５に係る自動車販売支援システムの構成図である。 図２０に示すリース契約装置の構成図である。 リース契約装置が実行するランク値データ生成処理のフローチャートである。 図２２に示すランク値データ生成処理で使用する年式−走行距離テーブルＴ１と年式別割合テーブルＴ２と走行距離別割合テーブルＴ３を示す図である。 図２２に示すランク値データ生成処理で使用する全国データを例示する表であり、（Ａ）は年式別登録数テーブルＴ４、（Ｂ）は、走行距離別登録数テーブルＴ５を示す図である。 図２２に示すランク値データ生成処理で使用する年式別ランク値テーブルＴ６を示す図である。 図２２に示すランク値データ生成処理で使用する走行距離別ランク値テーブルＴ７を示す図である。 実施の形態５の変形例に係るランク値データ生成処理のフローチャートである。 （Ａ）は、図２７に示すランク値データ生成処理で生成される倍率マトリクスを例示する図であり、（Ｂ）は、倍率をランク値に置換した図である。 ランク値テーブルの編集例を示す図であり、（Ａ）はオリジナル、（Ｂ）は編集後を示す。

以下、本発明の実施の形態に係る自動車販売支援システムと自動車販売支援方法を、図面を参照しながら詳細に説明する。実施の形態において、同一の構成部分には同一の符号を付す。

（実施の形態１）
本実施の形態に係る自動車販売支援システム１は、ガソリンスタンド等の不特定多数の車両が進入する営業箇所で車両のナンバープレートを自動的に読み取って、読み取ったナンバーに基づいて、その車両の排気量、走行距離、車検残期間、年式などの属性情報を特定し、特定した属性情報に基づいて、その車両のオーナーに関して、成功する確率の高い営業内容を特定して、営業箇所に待機している営業担当者に通知するシステムである。

図１に示すように、自動車販売支援システム１は、通信ネットワーク１００を介して相互に接続されたナンバープレート読取装置２と販売支援装置３と営業端末装置４とから構成される。また、通信ネットワーク１００には、外部装置として、属性情報データベース（ｄａｔａｂａｓｅ；ＤＢ）１１０が接続されている。なお、整備用端末装置５は、実施の形態４で使用する構成である。

ナンバープレート読取装置２は、ガソリンスタンド、ショッピングセンターの駐車場、自動車整備工場など、不特定多数の自動車５０が進入する施設の、進入した自動車５０のナンバープレート５２の撮影に適した場所に設置される。ナンバープレート読取装置２は、矢印２４に模式的に示すように、進入してきた自動車５０のナンバープレート５２の画像を撮影するカメラ２０と、撮像画像を文字認識して、登録番号を識別する文字認識装置２１と、識別した登録番号を販売支援装置３に送信する送信装置２２とを備える。ナンバープレート読取装置２は、自動車に付されたナンバープレートに記載された登録番号を読み取るものであり、請求項におけるナンバープレート読取手段の一例である。

自動車５０のナンバープレート５２は、自動車５０の登録番号を表示する。自動車５０の登録番号は、自動車５０を管轄する運輸支局を示す「品川」などの文字情報、自家用車であるかレンタカーであるかなどを示す「さ」などの文字情報、普通自動車であるか小型自動車であるかなどを示す「５００」などの数字情報、および、「２３−４５」などの一連番号情報を含み、自動車５０を一意に特定する。ナンバープレート読取装置２は、この一連番号情報を読み取り、自動車５０を一意に特定する。

営業端末装置４は、例えば、スマートフォンと、タブレット端末などから構成される。営業端末装置４は、販売支援装置３から送られてきた自動車５０の所有者５４に対する営業活動に関するアドバイスを受信して営業担当者４０に示すことにより、営業活動を支援する。また、営業端末装置４は、営業担当者４０が行った営業活動の結果、即ち、自動車５０の所有者５４が取った購買行動の内容を入力するための入力操作を受け付け、この購買行動の内容を示す情報を販売支援装置３にフィードバックする。

なお、営業担当者４０が所有者５４に行う販売活動は、新車への買い替えの提案、中古車への買い替えの提案、車検の案内、自動車５０の部品交換、自動車５０の消耗品の販売、洗車の提案、自動車５０の各部分の検査の提案などを含む。営業活動には優先度が設定されており、本実施の形態では、新車への買い替えの提案に最も高い優先度が設定されている。

販売支援装置３は、自動車５０の排気量、走行距離、年式、車検残期間等の複数の属性の属性情報を特定し、属性情報の組み合わせに基づいて、アドバイスを生成し、営業端末装置４に送信する装置である。図２に示すように、販売支援装置３は、属性情報検索部３００、ランク値検索部３０２、走行距離推定部３０４、ランク値ＤＢ３０６、アドバイス情報選択部３２０、アドバイス情報ＤＢ３２２、アドバイス情報送信部３２４、フィードバック部３４０、ランク値更新部３４２を備える。

属性情報検索部３００は、ナンバープレート読取装置２から送信されて来た自動車５０の登録番号を用いて属性情報ＤＢ１１０にその登録番号で特定される自動車の属性情報の検索を依頼する。属性情報検索部３００は、依頼に応じて属性情報ＤＢ１１０から返された自動車５０の属性情報、具体的には、排気量、年式、走行距離、車検残期間を示す情報を受信し、ランク値検索部３０２に出力する。また、属性情報検索部３００は、属性情報ＤＢ１１０から送信されてきた自動車５０の過去の車検の時期とその時点の走行距離を走行距離推定部３０４に通知する。

ランク値ＤＢ３０６は、属性情報の組み合わせ毎に、営業活動により新車を販売することができる確率を示す指標（以下、ランク値）を格納するＤＢであり、請求項におけるランク値データベースの一例である。

具体的には、図４に示すように、ランク値ＤＢ３０６においては、属性情報のうち自動車のエンジンの排気量は、１０００ｃｃ未満，１０００ｃｃ以上２０００ｃｃ未満，２０００ｃｃ以上の３段階に区分されている。

また、属性情報のうち年式は１９９９年以前，２０００年から２００５年，２００６年から２００９年，２０１０年から２０１２年，２０１３年から２０１５年，２０１６年から２０１７年，２０１８年，２０１９年の８段階に区分されている。

また、走行距離は１０，０００ｋｍ未満，１０，０００ｋｍ以上２０，０００ｋｍ未満，２００００ｋｍ以上４００００ｋｍ未満，４０，０００ｋｍ以上６０，０００ｋｍ未満，６０，０００ｋｍ以上８０，０００ｋｍ未満，８０，０００ｋｍ以上の６段階に区分されている。

また、属性情報のうち車検残期間は１か月未満，１か月以上３か月未満，３か月以上６か月未満，６か月以上１２か月未満，１２か月以上２４か月未満，２４か月以上３６か月未満，３６か月以上の７段階に区分されている。

ランク値ＤＢ３０６は、排気量と年式、排気量と走行距離、排気量と車検残期間、の組み合わせ毎に、その属性情報を有する自動車のオーナーに、新車又は中古車の買い替えの営業を行った実績値、即ち、新車又は中古車を販売できた確率を、Ａ，Ｂ，Ｃのランクのいずれかで示す。なお、Ａが営業成功の確率が高い高ランクで、Ｃが営業成功の確率が低い低ランクを示す。Ｂは高ランクと低ランクの間の中ランクを示す。

図５は、販売支援装置３のランク値ＤＢ３０６のテーブルの各エントリに記憶されるランク値Ｒの詳細を示す。図５に示すように、ランク値Ｒを格納する各エントリには、ランク値Ｒを示すＡ，Ｂ，Ｃの指標値の他に、参考情報として、そのエントリに該当する自動車の買い替えによる販売台数ｎと営業総数Ｎとを含む。

ランク値Ｒは、例えば、営業成功率＝販売台数ｎ／営業総数Ｎと第１の閾値ＴＨ１及び第２の閾値ＴＨ２とを比較して決定される。第１の閾値ＴＨ１と第２の閾値ＴＨ２は、第１の閾値ＴＨ１＞第２の閾値ＴＨ２の関係にある。営業成功率ｎ／Ｎ≧第１の閾値ＴＨ１のときランク値Ａ，第１の閾値ＴＨ１＞営業成功率ｎ／Ｎ≧第２の閾値ＴＨ２のときランク値Ｂ，第２の閾値ＴＨ２＞営業成功率ｎ／Ｎのときランク値Ｃに設定される。

このように、属性の組み合わせに応じて、ランク値Ｒが異なる原因としては、例えば、以下のような理由が考えられる。

一般に、年式が新しい場合には、故障などの不具合は生じにくく、買い替えの可能性は低く、ランク値Ｒは低く、一方、年式が古くなるに従って、不具合等が生じ易くなり、買い替えの可能性は高くなり、ランク値Ｒは高くなる。

一般に、自動車の走行距離が短い場合には、故障などの不具合は生じにくく、買い替えの可能性は低く、ランク値Ｒは低くなる。一方、走行距離がある程度の距離に達すると不具合が生じ始め、この時期の自動車の所有者に、買い替えの営業を行えば、営業成功の確率は若干上昇し、ランク値Ｒは上昇する。走行距離がさらに大きくなると、故障などの不具合が生じるケースが増し、買い替えの営業を行えば、営業成功の確率はさらに高くなる。

また、一般的には、例えば、次の車検までの残期間が十分に長い場合には、買い替えの需要は低く、ランク値Ｒは低くなる。一方、残期間が短くなるに従って、買い替えの需要は高まる。このため、残期間が短くなるに従って、営業成功の確率は若干上昇し、ランク値Ｒは高くなる。

ただし、様々な条件及び背景により、上述の傾向とは、異なる場面が発生する。なお、図４は、発明を説明するためのものであり、実際の傾向とは異なる部分がある。

前述のように、ランク値ＤＢ３０６に登録されるランク値テーブルの初期データは、例えば、車両の新規購入、買い変え、乗り換え等の意思、興味、関心等を示したユーザへのアンケートを集積し、これを分析することで形成される。アンケートは、例えば、カーディーラ来店者、中古車販売店来店者、ガソリンスタンド来店者、中古オークション参加者、カーリース利用者、カーシェアリング利用者、ドライブ同好会会員等に実施される。意思或いは興味は、購入、乗り換えなどの強い意志を示す者に限定してもよいが、広げるためには、ある程度興味を示した者を広く対象とすることが望ましい。なお、ランク値ＤＢ３０６の初期データを作成する方法の詳細については、実施形態５で後述する。

また、ランク値ＤＢ３０６は、この自動車販売支援システム１を活用した販売活動の実績により、逐次更新されていくものである。更新手法については、後述する。

図２に示す販売支援装置３のアドバイス情報ＤＢ３２２は、図６に例示するように、ランク値の２７種類の組み合わせ、即ち、（排気量と年式の組み合わせに対するランク値、排気量と走行距離の組み合わせに対するランク値、排気量と車検残期間の組み合わせに対するランク値）、（Ａ，Ａ，Ａ），（Ａ，Ａ，Ｂ）〜（Ｃ，Ｃ，Ｃ）のそれぞれについて、営業担当者４０から車両の所有者５４に行うべきとの販売活動の方針に関する２７種類のアドバイス情報ＡＤＩ_１〜ＡＤＩ_２７を対応付けて記憶する。

アドバイス情報ＡＤＩ_１〜ＡＤＩ_２７の作成、および、２７種類のランク情報の組み合わせと、アドバイス情報ＡＤＩ_１〜ＡＤＩ_２７と対応付けは、例えば、経験豊富なエキスパートの指導により行われ、あるいは、ランク値ＤＢ３０６の登録情報と、営業活動の実績情報と、アドバイス情報ＤＢ３２２の登録情報とを統計処理することにより行われる。なお、アドバイス情報ＡＤＩ_１〜ＡＤＩ_２７のいずれかを特定せずに示すときには、数字を省略してアドバイス情報ＡＤＩと記載する。

各アドバイスは、例えば、エキスパートの指導に基づいて、どのような対応をどのようなステップを踏んで進めて行くべきかを助言する内容である。これにより、営業担当者４０の経験・技量などに依存しない、属人性をある程度排除した安定的な営業を可能とするように作成することが望ましい。

具体例を挙げて説明する。エンジンの排気量が１，０００ｃｃ以上２，０００ｃｃ未満に分類され、年式が２０１０年以上２０１２年未満に分類され、走行距離が６０，０００ｋｍ以上８０，０００ｋｍ未満に分類され、車検残期間が３か月以上６か月未満に分類されると仮定する。この自動車の３つのランク値の組み合わせは（Ａ，Ｂ，Ａ）となる。

年式のランク値がＡであることは、買い替えの営業活動の成功の可能性が高いことを示す。一方、走行距離に関するランク値がＢであることは、買い替えの営業活動の成功の可能性が中程度であることを示す。また、車検残期間に関するランク値がＡであることは、買い替えの営業活動の成功の可能性が高いことを示す。

これらのことから、年式に関する新車販売の営業を中心として、走行距離に関する営業を従として、今のタイミングで正に積極的に営業活動をすると効率が良い旨のアドバイスを含むメッセージを作成する。

他のランク値の他の組み合わせ（Ａ，Ａ，Ａ），（Ａ，Ｂ，Ｂ）〜（Ｃ，Ｃ，Ｃ）にも、例えば、同様の考え方により、アドバイス情報ＡＤＩが対応付けられる。

ランク値検索部３０２とアドバイス情報選択部３２０とアドバイス情報ＤＢ３２２とは、協働して、複数の属性情報を用いてランク値ＤＢ３０６を検索して、複数のランク値を取得し、取得した複数のランク値の組み合わせに基づいて、営業活動のアドバイス情報を選択するものであり、請求項におけるアドバイス情報選択手段の一例である。

図２に示す販売支援装置３の走行距離推定部３０４は、自動車５０の現在の走行距離の推定値を、補間法等により推定する。より具体的には、走行距離推定部３０４には、属性情報検索部３００から、自動車５０の過去の車検の日時とその時点での走行距離が提供される。走行距離推定部３０４は、最後の車検の際の自動車５０の走行距離と、最後の車検からの経過時間とに基づいて、自動車５０の現在の走行距離の推定値Ｌ’を推定し、ランク値検索部３０２に通知する。例えば、走行距離推定部３０４は、現在の走行距離の推定値Ｌ’を、最後の車検の際の走行距離Ｌと、最後の車検とその１つ前の車検との間の走行距離ｌと、最後の車検とその１つ前の車検との間の期間Ｔと、最後の車検日から計算日までの期間ｔとから、例えば、（１）式を用いて計算する。
Ｌ’＝Ｌ＋ｔ×（ｌ／Ｔ） ・・・（１）

ナンバープレート読取装置２と属性情報検索部３００と走行距離推定部３０４とは、協働して、ランク値を検索するための属性情報を取得するものであり、請求項における属性情報取得手段の一例である。

ランク値検索部３０２は、属性情報検索部３００から供給された自動車５０の排気量、車検残期間、年式などの属性情報と、走行距離推定部３０４から入力された走行距離の推定値Ｌ’とを用いてランク値ＤＢ３０６を検索する。

ランク値検索部３０２は、この検索の結果として、ナンバープレート読取装置２によりナンバープレート５２が撮影された自動車５０の３つのランク値Ｒの組み合わせを得る。ランク値検索部３０２は、得られた３つのランク値Ｒの組み合わせをアドバイス情報選択部３２０に出力する。

アドバイス情報選択部３２０は、ランク値検索部３０２から入力された３つのランク値Ｒの組み合わせを用いてアドバイス情報ＤＢ３２２を検索する。アドバイス情報選択部３２０は、検索の結果として得られた３つのランク値Ｒの組み合わせに対応するアドバイス情報ＡＤＩ_１〜ＡＤＩ_２７のいずれかを取得する。

アドバイス情報送信部３２４は、このように取得したアドバイス情報ＡＤＩを、通信ネットワーク１００を介して、営業端末装置４に送信する。アドバイス情報送信部３２４は、請求項における、アドバイス情報送信手段の一例である。

一方、フィードバック部３４０は、営業端末装置４から、営業担当者４０が所有者５４に行った営業活動の結果、即ち、買い替えたか否かを示すデータを受信する。フィードバック部３４０は、受信した情報を、ランク値更新部３４２に出力する。フィードバック部３４０は、実際に行われた営業活動の結果を示す情報を受信するものであり、請求項におけるフィードバック手段の一例である。

ランク値更新部３４２は、フィードバック部３４０から入力された購買行動の内容に従って、ランク値ＤＢ３０６を更新する。ランク値更新部３４２は、営業活動の結果を示す情報に基づいて、ランク値ＤＢ３０６に登録されているランク値を更新するものであり、請求項におけるランク値更新手段の一例である。

具体例を挙げて説明する。排気量が１０００ｃｃ以上２０００ｃｃ未満に分類され、年式が２０１０年以上２０１２年未満に分類され、走行距離が２００００ｋｍ以上４０００ｋｍ未満に分類され、車検残期間が２４か月以上３６か月未満に分類される自動車５０の所有者５４に買い替えの営業を行って、販売に成功したとする。

この場合、ランク値更新部３４２は、排気量１０００ｃｃ以上２０００ｃｃ未満と年式２０１０年以上２０１２年未満とで特定されるエントリの、販売台数ｎと営業総数Ｎをそれぞれ＋１する。次に、ｎ／Ｎと第１の閾値ＴＨ１，第２の閾値ＴＨ２とを比較することにより、ランク値Ｒを求め、従前のランク値Ｒと異なる場合には、更新する。

また、ランク値更新部３４２は、排気量１０００ｃｃ以上２０００ｃｃ未満と走行距離が２００００ｋｍ以上４００００ｋｍ未満とで特定されるエントリの、販売台数ｎと営業総数Ｎをそれぞれ＋１する。次に、ｎ／Ｎと第１の閾値ＴＨ１，第２の閾値ＴＨ２とを比較することにより、ランク値Ｒを求め、従前のランク値Ｒと異なる場合には、更新する。

また、ランク値更新部３４２は、排気量１０００ｃｃ以上２０００ｃｃ未満と車検残期間２４ヶ月以上３６ヶ月未満とで特定されるエントリの、販売台数ｎと営業総数Ｎをそれぞれ＋１する。次に、ｎ／Ｎと第１の閾値ＴＨ１，第２の閾値ＴＨ２とを比較することにより、ランク値Ｒを求め、従前のランク値Ｒと異なる場合には、更新する。

同様のケースで、販売出来なかったとする。
この場合、ランク値更新部３４２は、排気量１０００ｃｃ以上２０００ｃｃ未満と年式２０１０年〜２０１２年とで特定されるエントリの、営業総数Ｎを＋１する。次に、ｎ／Ｎと第１の閾値ＴＨ１，第２の閾値ＴＨ２とを比較することにより、ランク値Ｒを求め、従前のランク値Ｒと異なる場合には、更新する。

また、ランク値更新部３４２は、排気量１０００ｃｃ以上２０００ｃｃ未満と走行距離が２００００ｋｍ以上４００００ｋｍ未満とで特定されるエントリの、販売台数ｎをそのまま維持し、営業総数Ｎを＋１する。次に、ｎ／Ｎと第１の閾値ＴＨ１，第２の閾値ＴＨ２とを比較することにより、ランク値Ｒを求め、従前のランク値Ｒと異なる場合には、更新する。

また、ランク値更新部３４２は、排気量１０００ｃｃ以上２０００ｃｃ未満と車検残期間２４ヶ月以上３６ヶ月未満とで特定されるエントリの営業総数Ｎを＋１する。次に、ｎ／Ｎと第１の閾値ＴＨ１，第２の閾値ＴＨ２とを比較することにより、ランク値Ｒを求め、従前のランク値Ｒと異なる場合には、更新する。

図１に示す属性情報ＤＢ１１０は、図７に例示するように、複数の自動車の登録番号（ナンバー）に対応付けて、車台番号、所有者の氏名又は名称、所有者の住所、．．．、自動車の排気量、自動車の年式、車検の履歴（車検期限日、車検実施日、車検時の走行距離、車検費用．．．）などの属性情報を記憶する。属性情報ＤＢ１１０は、属性情報検索部３００からの登録番号を伴う検索要求に応答して、対応する属性情報を検索して読み出し、属性情報検索部３００に送信する。属性情報ＤＢ１１０は、例えば、企業、業界団体等により設置される。属性情報ＤＢ１１０には、自動車の登録時に基礎的なデータが登録され、車検実施時に、その車間に関する情報と次の車検の期限日が設定される。

図２に示す販売支援装置３はコンピュータから構成され、ハードウエア的には、例えば、図３に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３５１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３５２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）３５３と、補助記憶装置３５４と、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）３５５と、を備える。これらの各部は、バスＢＬを介して相互に電気的に接続されている。

ＣＰＵ３５１は、ＲＯＭ３５２及び補助記憶装置３５４に記憶されているプログラムをＲＡＭ３５３に展開して実行することにより、販売支援装置３全体を制御する。

ＲＯＭ３５２は、ＣＰＵ３５１が実行する基本プログラムや固定データ等を記憶する不揮発性メモリである。ＲＡＭ３５３は、ＣＰＵ３５１の作業領域として使用される。

補助記憶装置３５４は、記憶内容が書き換え可能な大容量かつ不揮発性の記憶装置から構成される。補助記憶装置３５４は、ＣＰＵ３５１が後述する各処理を実行するためのプログラムを記憶する。

通信Ｉ／Ｆ３５５は、通信ネットワーク１００を介して、ナンバープレート読取装置２、営業端末装置４、属性情報ＤＢ１１０と通信を行う。

図１に示す通信ネットワーク１００は、例えば、インターネット、携帯電話通信回線、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）および通信ケーブルのいずれかまたはこれらの２つ以上の組み合わせであって、自動車販売支援システム１の構成要素の間を、データ通信可能に接続する。

次に、上記構成を有する自動車販売支援システム１の動作を、図８〜図１４のフローチャートを参照して説明する。

まず、自動車５０が、給油のため、ナンバープレート読取装置２が設置されたガソリンスタンドに進入して来たとする。

ナンバープレート読取装置２は、自動車５０の進入を検出し、図８に示すナンバー読取処理を起動し、まず、カメラ２０で自動車５０のナンバープレート５２を撮像し（ステップＳ１１）、文字認識装置２１が撮像画像の文字認識処理を行って、登録番号（ナンバー）を識別する（ステップＳ１２）。送信装置２２は、ナンバープレート読取装置２のＩＤと識別した登録番号とを、通信ネットワーク１００を介して、販売支援装置３に送信する（ステップＳ１３）。

販売支援装置３の属性情報検索部３００は、ナンバープレート読取装置２から送信されたＩＤと登録番号とを受信する。この受信に応答して、属性情報検索部３００は、図９に示す属性情報取得処理を開始し、受信した登録番号を添付して属性情報ＤＢ１１０に検索を依頼する（ステップＳ２１）。

属性情報ＤＢ１１０は、属性情報検索部３０からの検索の依頼に応答して、図１０に示す属性情報検索処理を開始し、受信した登録番号に対応付けて記憶されている属性情報を読み出し（ステップＳ３１）、属性情報検索部３００に送信する（ステップＳ３２）。

属性情報検索部３００は、図９のステップＳ２２で、属性情報ＤＢ１１０から属性情報を受信する。
属性情報検索部３００は、属性情報ＤＢ１１０から受信した属性情報のうち、過去の車検実施日の年月日とその時点での走行距離の情報を走行距離推定部３０４に送信する（ステップＳ２３）。

また、属性情報検索部３００は、属性情報ＤＢ１１０から受信した属性情報のうち、自動車５０の排気量、年式情報、車検情報をランク値検索部３０２に提供する（ステップＳ２４）。

一方、走行距離推定部３０４は、属性情報検索部３００から過去の車検時の走行距離の情報を受信すると、図１１に示す走行距離推定処理を開始する。
走行距離推定部３０４は、走行距離推定処理を開始すると、過去の車検年月日とその時点での走行距離の情報、及び、当日の年月日とを用いて、現在の走行距離を、例えば、補間法により、前述の（１）を用いる等して推定する（ステップＳ４１）。例えば、前々回の車検から前回の車検までの期間Ｔが１年で、その間にｌ＝１０，０００ｋｍ走行しており、前回の車検時の走行距離Ｌが２５，０００ｋｍであり、前回の車検からｔ＝６ヶ月（０．５年）が経過していると仮定する。この場合、現在の走行距離は、Ｌ’＝Ｌ＋ｔ×（ｌ／Ｔ）＝２５，０００＋０．５＊（１０，０００／１）＝３０，０００ｋｍと推定される。走行距離推定部３０４は、推定した走行距離をランク値検索部３０２に送信する（ステップＳ４２）。

ランク値検索部３０２は、走行距離推定部３０４から現時点の走行距離を受信し、且つ、属性情報検索部３００から排気量、年式情報、車検情報を受信すると、図１２に示すランク検索処理を開始する。

ランク値検索部３０２は、ランク検索処理を開始すると、図４に例示するランク値ＤＢ３０６を検索し、まず、排気量と年式との組み合わせに対応するランク値Ｒを特定する（ステップＳ５１）。

次に、ランク値検索部３０２は、ランク値ＤＢ３０６を検索し、排気量と現在の走行距離との組み合わせに対応するランク値Ｒを特定する（ステップＳ５２）。

次に、ランク値検索部３０２は、ランク値ＤＢ３０６を検索し、当日の日付と車検満了日との差に基づき、車検残期間を計算する（ステップＳ５３）。

ランク値検索部３０２は、ランク値ＤＢ３０６を検索し、排気量と車検残期間との組み合わせに対応するランク値Ｒを特定する（ステップＳ５４）。

ランク値検索部３０２は、検索により得られた３つのランク値の組み合わせ、即ち、（ＡＡＡ）〜（ＣＣＣ）の何れかを求め、アドバイス情報選択部３２０に送信する（ステップＳ５５）。

アドバイス情報選択部３２０は、ランク値検索部３０２からランク値の組み合わせを受信すると、図１３に示すアドバイス情報検索処理を開始する。

アドバイス情報選択部３２０は、アドバイス情報検索処理を開始すると、まず、ランク値の組み合わせをキーとして、アドバイス情報ＤＢ３２２を検索し、アドバイス情報ＡＤＩ_１〜ＡＤＩ_２７の何れかを選択し（ステップＳ６１）、アドバイス情報送信部３２４に送信する（ステップＳ６２）。

アドバイス情報選択部３２０は、さらに、属性情報に基づいて、追加のアドバイスを作成し、アドバイス情報送信部３２４に送信してもよい。例えば、前回の車検の費用が基準より高いか否かを判別し、車検費用がより高くなるため、トータルコストの観点から、買い替えを視野に入れることを推奨するアドバイス、前回の車検の実施機関が自社か他社かを判別し、他社の場合に、自社の優位点を含む追加のメッセージを作成する等してもよい。また、自社の広告やキャンペーンをアドバイスに含めてもよい。

また、属性情報検索部３００は、属性情報ＤＢ１１０から受信した情報一式をアドバイス情報送信部３２４に送信する。

アドバイス情報送信部３２４は、受信した属性情報と選択したアドバイス情報ＡＤＩと追加のアドバイス（あれば）を含むメッセージを営業端末装置４に送信する。

なお、ナンバープレート読取装置２と営業端末装置４とが、それぞれ、複数ある場合には、ナンバーを読み取ったナンバープレート読取装置２の近傍で待機する営業担当者の営業端末装置４に送信する。このためには、例えば、図１５に例示するように、予め、ナンバープレート読取装置２と、その近傍で待機する営業担当者４０のアドレス又は営業担当者４０が保持する営業端末装置４のアドレスを対応付けておけば良い。アドバイス情報送信部３２４は、受信したナンバープレート読取装置ＩＤに対応するアドレスを特定し、そのアドレス宛にアドバイス情報を含むメッセージを送信する。

営業端末装置４は、販売支援装置３からの属性情報とアドバイス情報ＡＤＩを含むメッセージを表示し、営業担当者４０に示す。メッセージをテキスト・音声変換により音声に変換し、スピーカ・イヤホンなどを介して営業担当者に音声で伝えても良い。

営業担当者４０は、表示されたメッセージを参考に、自動車５０の所有者５４に営業活動を行う。メッセージは、営業担当者４０の属人性を排除できるように設計されている。このため、メッセージを参考にすることにより、営業担当者４０の営業スキルのばらつきを抑えて、ある程度属人性を排除した営業活動が可能となる。

営業担当者４０は、例えば、ナンバープレート読取装置２が設置されたガソリンスタンドの近傍に待機しており、自動車５０がガソリンスタンドに進入するとほぼ同時に上述のアドバイス情報を得て、自動車５０の所有者５４に的確な営業活動を開始できる。

営業担当者４０は、アドバイスを参考にして、買い替えを中心とする営業活動を行い、様々な商品及びサービス、例えば、新車又は中古車の販売、車検・パーツ・消耗品・付属品・洗車・保険の販売等の営業活動を行う。営業対象の所有者５４は、営業活動に応じて、新車又は中古車を購入し、或いは、車検・パーツ・消耗品・付属品・洗車・保険等を購入する。場合によっては、所有者５４は、一部又は全部の商品・サービスを購入しない。営業担当者４０は、適当なタイミングで、このような営業の成果を示す情報（以下、レポート情報）を営業端末装置４に入力する。

レポート情報は、営業活動を通じて販売できた商品又はサービスを示す情報に限定されず、営業したが販売できなかった商品又はサービスを示す客観的な情報、購入には至らなかったが、所有者５４が興味を示した商品又はサービスを示す情報、営業活動を通じて取得した所有者５４の反応、趣味、性格、家族・親族の構成等に関する情報等、客観的な情報と主観的な情報とを含んでも良い。

営業端末装置４は、営業担当者４０が入力したレポート情報を販売支援装置３に送信する。販売支援装置３のフィードバック部３４０は、営業端末装置４からのレポート情報を受信し、ランク値更新部３４２に出力する。ランク値更新部３４２は、レポート情報を受けて、図１４に示すランク値ＤＢ更新処理を開始し、まず、補助記憶装置３５４のレポート情報蓄積エリアに、レポート情報を登録番号に対応付けて蓄積する（ステップＳ７１）。次に、ランク値更新部３４２は、レポート情報に含まれている販売実績情報に基づいて、該当するランク値Ｒを再計算する（ステップＳ７２）。例えば、新車又は中古車の販売実績の情報に基づいて、新車又は中古車の販売台数ｎを、販売成功の場合には＋１し、失敗の場合には＋０する。また、営業総数Ｎを＋１する。次に、販売成功比率ｎ／Ｎを求め、これと第１の閾値ＴＨ１と第２の閾値ＴＨ２とを比較することで、新たなランク値Ｒを計算する。ランク値更新部３４２は、ランク値Ｒの変更があるか否かを判別し（ステップＳ７３）、変更がある場合には、変更後のランク値Ｒで、ランク値ＤＢ３０６を更新する（ステップＳ７４）。

アドバイス情報選択部３２０は、補助記憶装置３５４のレポート蓄積エリアに蓄積されたレポート情報のうちから、登録番号に対応する情報を抽出し、メッセージに含めてもよい。これにより、営業担当者４０は、その登録番号の車両又はその所有者５４について、過去の営業実績に基づく口コミ情報を得て、今回の営業活動の参考とすることができる。

このようにして、自動車販売支援システム１と自動車販売支援方法とによれば、営業担当者４０に、所有者５４への営業活動として、どのような営業活動が有効であるかをアドバイスできる。営業担当者４０は、アドバイス情報を参考にして、効率的な営業を、不特定多数の所有者５４に実施できる。従って、業容の拡大に寄与できる。可能な自動車販売支援システムと自動車販売支援方法を提供することを目的とする。さらに、アドバイス情報を選択するためのパラメータが、排気量、年式、走行距離、車検残期間という客観的なものであり、属人性の少ないシステムと方法を実現できる。

なお、この発明は、上記実施の形態に限定されない。
例えば、図１では、ナンバープレート読取装置２が所定の場所に固定される例を示した。ただし、これに現地されず、ナンバープレート読取装置２を携帯型として、営業担当者４０が携帯する形態としてもよい。また、営業端末装置４を設置型とし、所定の位置に固定されてもよい。

また、ランク値Ｒを求めるために、４つの属性情報を用い、排気量を３段階に分割し、年式を８段階に分割し、走行距離を６段階に分割し、車検残期間を７段階に分割する例を示したが、自動車５０の各属性情報の分割方法は任意であり、自動車５０の属性情報は、これらの段階よりも多くの段階に分割されても、少ない段階に分割されてもよい。

例えば、図４において、年式と走行距離に関しては、排気量と関係なく、ランク値を設定するようにしてもよい。
また、例えば、ランク値Ｒを求めるための属性情報は、２種類以上であればよい。例えば、図１６（Ａ）は、年式と走行距離の２つの属性から２つのランク値の組み合わせを得る例を示す。同様に、例えば、年式と車検残期間の２つの属性だけでランク値を決定してもよい。

また、上述の４つの属性以外に、他の任意の属性を追加してもよい。
例えば、図１６（Ｂ）は、年式、走行距離、排気量、車検残期間、自家用車と商用車の別、前回車検費用という６つの属性情報から４つのランク値の組み合わせを求める例を示す。このほか、車種、所有者の年齢層、所有者の収入などの任意の属性を用いることが可能である。また、図１６（Ａ），（Ｂ）のはランク値Ｒを３段階より多いＡ〜Ｆの６段階とする例を示している。

また、図６には、３つのランク値の組み合わせとアドバイス情報ＡＤＩとを対応付け例を示したが、アドバイス情報ＡＤＩを、２つのランク値Ｒの組み合わせと対応付けたり、４つ以上のランク値Ｒの組み合わせと対応付けたりしてもよい。
また、車両の所有者を例示したが、車両の使用者、運用者、管理者等、車両を管理・運用する人物についても同様である。これらをまとめて単に管理者と呼ぶことがある。また、車両を管理する対象の車両と呼ぶことがある。以下の説明においても同様である。

（実施の形態２）
実施の形態１においては、属性情報ＤＢ１１０は、必要な全ての属性情報を記憶している例を示した。しかし、例えば、図１７（Ａ）に例示するように、一部の情報が欠けていることがありうる。なお、図１７（Ａ）では、自動車の所有者の氏名、住所、車検時の走行距離、車検費用などの情報が欠落している。

このような場合には、ランク値検索部３０２は、欠けている属性情報を推定し、推定した属性情報に基づいて、アドバイス情報を選択すればよい。以下、このような一部の属性情報が欠落している場合の処理の一例を説明する。

理解を容易にするため、例えば、属性情報ＤＢ１１０が、図１７（Ａ）に示すように、自動車所有者の氏名及び住所、車検時の走行距離、車検費用の情報を記憶していないとする。この場合、属性情報検索部３００は、属性情報ＤＢ１１０から取得した年式の情報と走行距離の情報を取得できなかった旨のメッセージとを走行距離推定部３０４に送信する。走行距離推定部４０４は、経験則に基づいて予め設定された走行距離Ｌと年式Ｉとの関係式Ｌ＝ｆ（Ｉ）に検索で得られた年式Ｉを代入し、走行距離の推定値Ｌ’を予想し、ランク値検索部３０２に通知する。

ランク値検索部３０２は、属性情報ＤＢ１１０から得られた年式と、推定した走行距離と、属性情報ＤＢ１１０から得られた車検満了日から計算により得られた車検残期間とから、ランク値ＤＢ３０６を検索し、ランク値Ｒを求める。アドバイス情報選択部３２０は、求めたランク値Ｒに基づいて、アドバイス情報ＤＢ３２２を検索し、アドバイス情報を選択し、アドバイス情報送信部３２４から営業端末装置４に送信する。この際、図１８（Ａ）に例示するように、所有者の氏名・住所、走行距離、車検費用の正確な情報が得られていない旨のメッセージを含める。

営業担当者４０は、アドバイス情報から、該当者を営業対象とするか否かを判断し、営業対象とする場合には、所有者５４と接触する。この際、営業担当者４０は、メッセージにより欠けていると指摘された情報、例えば、所有者５４の氏名・住所と、正確な走行距離、車検費用等の情報を、営業活動の中で取得する。営業担当者４０は、これらの情報を取得すると、営業端末装置４を操作し、図１８（Ｂ）に例示する属性情報入力画面を開き、適宜入力し、入力が完了すると、送信ボタンをクリックする。営業端末装置４は、入力された属性情報を登録番号と共に、属性補完情報として、販売支援装置３に送信する。なお、欠けている属性情報全てを一度に送信する必要はなく、情報が得られる度に、適宜送信すればよい。

販売支援装置３のランク値検索部３０２は、属性補完情報を受信する。
属性情報検索部３００は、属性補完情報に含まれている登録番号をキーに、属性情報ＤＢ１１０を検索し、属性情報を取得する。属性情報検索部３００は、属性情報ＤＢ１１０から取得した属性情報と属性補完情報とをランク値検索部３０２に提供する。ランク値検索部３０２は、揃った情報を用いて、ランク値ＤＢ３０６を検索し、ランク値Ｒを求める。アドバイス情報選択部３２０は、ランク値Ｒに基づいてアドバイス情報ＤＢ３２２を検索し、アドバイス情報を選択し、アドバイス情報送信部３２４から送信する。この際、属性補完情報を利用していることをメッセージに含めてもよい。また、欠けている属性情報が残っている場合には、その旨をメッセージに含めてもよい。

また、属性情報検索部３００は、図１７（Ｂ）に例示するように、属性補完情報に基づいて、欠けていた情報を属性情報ＤＢ１１０に書き加えて更新する。図１７（Ｂ）の例では、所有者の氏名・住所、確認時点での走行距離、第２回車検の費用が追加されている。

属性情報ＤＢ１１０は、以後、更新された情報に基づいて、属性情報を検索する。また、車検情報とは別に、走行距離などの情報を属性情報検索部３００に提供する。

このような構成によれば、一部の情報が欠けている段階であっても、営業担当者４０にアドバイス情報を提供でき、アドバイス情報により営業担当が興味を持って追加の属性補完情報を獲得した場合には、より正確なアドバイス情報が得られ、営業成果が得られる確率が高まる。また、追加の属性情報を属性情報ＤＢ１１０に書き込むことにより、次の営業活動での利用が可能となる。

（実施の形態３）
実施の形態２では、必要とされる属性情報の一部が欠落している場合に、欠落している属性情報から得られるランク値Ｒを予想して、アドバイス情報ＡＤＩを検索し、営業端末装置４に送信したが、この発明はこれに限定されない。

例えば、年式が不明で、走行距離に基づくランク値がＡ，車検残期間に基づくランク値がＢである場合、ランク値の組み合わせを（Ｘ，Ａ，Ｂ）として、該当するアドバイス情報を全てピックアップし、営業端末装置４に送信してもよい。なお、Ｘは「未定義」を意味する。従って、この例では、（Ａ，Ａ，Ｂ）（Ｂ，Ａ，Ｂ）（Ｃ，Ａ，Ｂ）に対応するメッセージを、それを抽出した検索条件の説明を付して、全て送信するようにしてもよい。

営業担当者４０は、アドバイス情報から、該当者を営業対象とするか否かを判断し、営業対象とする場合には、所有者５４と接触する。営業担当者４０は、メッセージにより欠けていると指摘された情報を属性補完情報として、販売支援装置３に適宜送信する。

（実施の形態４）
車検証には様々な情報が記録されている。この情報を営業活動に利用することも可能である。以下、車検証に登録されている情報を用いて、自動車販売の営業活動に生かす実施の形態４の自動車販売支援システムについて説明する。

この自動車販売支援システムの基本構成は図１に示す自動車販売支援システム１と同一である。ただし、営業端末装置４と同様に、スマートフォンタブレット等から構成される整備用端末装置５を備える。整備用端末装置５は、整備工場、ガソリンスタンドなどの車検証を確認する可能性のある箇所に配置される。

整備用端末装置５は、図１９に例示するように、実質的に、図３に示す販売支援装置３と同様のハードウエア構成を有する。ただし、カメラ５０６等のＱＲコード（登録商標）、バーコードなどのコード情報を読み取る機能を備える。整備用端末装置５は、車検証を正当に読み取ることができる整備担当者などがこれを保持する。

整備担当者は、車両を整備する際、車両所有者の同意の上で、整備用端末装置５により車検証に印刷されているＱＲコードを読み取る。このＱＲコードには、車両の排気量、年式、車検満了日等の車両の属性情報が含まれている。整備担当者は、車両のメータから読み取った実際の走行距離などの付加属性情報と共にＱＲコードから読み取った属性情報を、通信ネットワーク１００を介して、販売支援装置３に送信する。属性情報検索部３００は、受信データに属性情報が全て含まれているため、取得した属性情報を、ランク値検索部３０２に提供する。
以後の動作は、実施形態１、２と同様である。

このような構成によれば、属性情報ＤＢ１１０が存在しないような場面でも、的確なアドバイス情報を担当者に送信し、営業活動に繋げることができる。

（変形例）
以上の説明においては、販売支援装置３が、ナンバープレート読取装置２により自動車５０の登録番号が識別され次第、営業端末装置４にアドバイス情報ＡＤＩが表示される場合が例示されたが、自動車５０の３つのランク値の他の組み合わせに、その時点で有効なアドバイス情報ＡＤＩが対応付けられていないことがある。このような場合、販売支援装置３は、時間の経過とともに変化する自動車５０に関する３つのランク値の他の組み合わせを監視し、３つのランク値の組み合わせに有効なアドバイス情報ＡＤＩが対応付けられることとなったときに、そのアドバイス情報ＡＤＩを営業端末装置４に表示するように構成されてもよい。

また、以上の説明においては、販売支援装置３が、個人情報を含むアドバイス情報ＡＤＩを営業端末装置４に表示する例を示したが、個人情報をアドバイス情報に含めなくてもよい。個人情報は営業担当者４０が営業活動の一部として収集すればよい。

理解を容易にするため、ランク値ＲをＡ〜Ｃの３段階のみとしたが、これらは任意に変更可能である。ランク値の数を増やすことにより、個々の属性情報に応じた多様なアドバイス情報を送信・表示できるようにしてもよい。

例えば、属性として車検残期間を例にとると、例えば、車検残期間が、３６ヶ月以上であれば、「時期が早い、新車セールスは１年後にコンタクトを取る。現時点では、サプライ品の販売・洗車・コーティングに注力」というようなアドバイス情報を、車検残期間が１ヶ月であれば、「新車については、登録が間に合わないおそれあり。車両の販売は、納期を満たす中古車中心。代車を用意できる場合には、新車販売も可。又は、車検を確実に獲得するように営業」、車検残期間が１ヶ月未満であれば、「車両販売については、納期を満たす現物の中古車中心。車検を確実に獲得するように営業」というような、こまかなアドバイス情報も可能となる。

アドバイス情報の形態は任意であり、上記実施の形態では、メッセージとしたが、注力項目、注意項目などをリスト化した、チェックリスト形式などでもよい。

上記実施の形態においては、ランク値ＤＢに車両販売のランク値を設定する例を示したが、新車販売のランク値ＤＢと、中古車販売のランク値ＤＢと、サプライ品販売のランク値ＤＢと、車検のランク値ＤＢとを配置し、それぞれ属性に応じたランク値の組み合わせを求め、新車販売用のアドバイス情報、中古車販売用のアドバイス情報、サプライ品販売用のアドバイス情報と、車検販売用のアドバイス情報等をそれぞれ選択して組み合わせて送信するようにしてもよい。さらに、販売対象に属性に応じた優先順位を付けて、アドバイス情報を選択するようにしてもよい。

（実施の形態５）
次に、ランク値ＤＢ３０６に登録されるランク値テーブルの生成方法の一例を説明する。

前述のように、ランク値ＤＢ３０６に登録されるランク値テーブルの初期データは、例えば、車両の新規購入、乗り換え、買い替え、等に興味・関心等を示したユーザの所有する（前述のように「管理する」を含む）車両の属性情報を集積し、これを分析することで形成される。対象ユーザは、例えば、カーディーラ来店者、中古車販売店来店者、中古オークション参加者、カーリース店又はサイトアクセス者、カーシェアリング店又はサイトアクセス者、自動車の乗り換えの参考となる参考情報を提供する店舗又はサイトへのアクセス者である。興味・関心は、乗り換えに強い意志を示す者に限定してもよいが、商機を広げるためには、ある程度興味・関心を示した者を広く対象とすることが望ましい。

以下、車両を、カーリースを利用して乗り換えることに関心を示したユーザを対象にしてアンケートを実施し、アンケートを解析してランク値テーブルの初期データを作成する例を説明する。なお、理解を容易にするため、以下では、排気量による区分と車検残期間を設けない例を説明する。ここで、カーリース契約に関する情報が自動車の乗り換えに関する配信情報の例であり、アンケートが、アクセス者の車両の属性を問い合わせる情報の例である。また、自動車販売支援システム１の所属地域、すなわち、販売を支援する地域を日本国全域とする。

本実施の形態においては、図２０に示すように、通信ネットワーク１００には、リース契約装置６が接続されている。他の構成は実施の形態１〜４と同一である。

リース契約装置６は、カーリース事業者により運用され、コンピュータから構成されている。

図２１に示すように、リース契約装置６は、図３に示す販売支援装置３と同様の構成を有し、ハードウエア的には、ＣＰＵ６０１と、ＲＯＭ６０２と、ＲＡＭ６０３と、補助記憶装置６０４と、通信Ｉ／Ｆ６０５と、を備える。これらの各部は、バスＢＬを介して相互に電気的に接続されている。

ＣＰＵ６０１は、ＲＯＭ６０２及び補助記憶装置６０４に記憶されているプログラムをＲＡＭ６０３に展開して実行することにより、リース契約装置６全体を制御し、車両に関するリース契約を締結する処理を実行する。ＣＰＵ６０１は、自動車のリース契約に関するリース情報を、通信ネットワーク１００を介して配信する配信手段、配信手段にアクセスしてきた人（その関係者を含む）の管理する車両の属性情報を収集する属性情報収集手段、収集した属性情報を処理してランク値テーブルを生成するランク値データ生成手段と、として機能する。

この例での車両に関するリースは、限定されるものではないが、主に、５年程度の長期契約を前提とし、車両の乗り換えに相当するものである。

リース契約装置６は、長期契約用のホームページ或いはサイトにアクセスしてきたユーザ端末に、例えば、「アンケートにご協力ください」という形態で、ユーザが現時点で所有している車両の属性情報を入力するためのｗｅｂページを提供する。なお、ホームページに限定されず、任意のＳＮＳ（Social Networking Service）でもよい。

ユーザは、アンケートの表示に従って、現在の車両の車種、排気量、年式、走行距離などの属性情報を入力欄に入力し、返送する。ＣＰＵ６０１は、送信された情報を受信し、補助記憶装置６０４に蓄積する。

このような動作が繰り返される結果、補助記憶装置６０４には、長期のリース契約による乗り換えに関心を持っているユーザが、その時点で保有している車両の情報が蓄積される。

アンケート受信後、ＣＰＵ６０１は、ユーザ端末に、リース契約を希望する車両について、１）新車、中古車の別、２）新車希望の場合には、車種、排気量、グレード、ボディーカラー、オプション、３）中古車希望の場合には、車種、排気量、型式、グレード、年式、走行距離、ボディーカラー、オプション等を、ユーザ自身が指定或いは選択するためのＷｅｂページを順次提供する。ユーザは、自己の端末装置の画面に示される案内に沿って入力及び選択を繰り返すことにより、カーリース事業者とユーザとの間で、リース契約を締結することができる。

なお、ユーザは、リース契約画面から適宜離脱し、リース契約の締結を避けることもできる。

ＣＰＵ６０１は、予め定められたタイミング或いはユーザの指示に従って、図２２に示すランク値データ生成処理を開始する。

ＣＰＵ６０１は、ランク値データ生成処理を開始すると、まず、蓄積しているアンケート結果に基づいて、図２３に例示するように、アンケートに回答したユーザが、その時点で所有している車両の年式と走行距離との対応関係を示す年式−走行距離テーブルＴ１を生成する（ステップＳ８１）。なお、図２３に例示する年式−走行距離テーブルＴ１は、アンケートに回答したユーザが所有している車両の総数が９６８８台であり、そのうち、走行距離が「５〜６万ｋｍ」で年式が「２００１年」の車両が「２台」、走行距離が「５〜６万ｋｍ」の車両の総数が「４８台」、年式が「２００１年」の車両の総数が「２４９台」であることを示す。

次に、ＣＰＵ６０１は、年式−走行距離テーブルＴ１に基づいて、各年式の車両数の全車両数に対する割合（％）を示す年式別割合テーブルＴ２を求める（ステップＳ８２）。例えば、図２３に示す年式−走行距離テーブルＴ１では、アンケート回答者が所有する車両の総数は「９６８８台」であり、そのうち、２００１年式の車両の数は「２４９台」である。従って、２００１年式の車両の割合（％）は、２４９／９６８８＝２．５７％となる。

次に、ＣＰＵ６０１は、年式−走行距離テーブルＴ１に基づいて、走行距離別の車両数の全車両数に対する割合（％）を示す走行距離別割合テーブルＴ３を求める（ステップＳ８３）。例えば、図２３に示す年式−走行距離テーブルＴ１では、車両総数は「９６８８台」であり、走行距離５〜６万ｋｍの車両は「４８台」である。従って、走行距離５〜６万ｋｍの車両の割合（％）は、４８／９６８８＝０．５０％となる。

年式別割合テーブルＴ２に登録された割合と走行距離別割合テーブルＴ３に登録された割合は、アンケートに回答した人、換言すると、所有している車両の乗り換えに興味がある人が、所有している車の属性の分布（割合）を示すデータに相当する。

次に、ＣＰＵ６０１は、通信Ｉ／Ｆ６０５を介して、属性情報ＤＢ１１０から、日本国内で登録されている自動車の年式別及び走行距離別の台数を示す登録データを取得する（ステップＳ８４）。

ＣＰＵ６０１は、取得した登録データに基づいて、年式別の登録車の全登録車に対する割合（＝各年式の登録車数／全登録車数：％）を求め、年式別登録数テーブルＴ４を作成し、また、走行距離別の登録車の全登録車に対する割合（＝各走行距離の登録車数／全登録車数％）を求め、走行距離別登録数テーブルＴ５を作成する（ステップＳ８５）。

図２４（Ａ）は、日本国内の年式別の車両登録数を示す年式別登録数テーブルＴ４を例示し、図２４（Ｂ）は、日本国内の走行距離別の車両登録数を示す走行距離別登録数テーブルＴ５を例示する。なお、年式別の車両登録数は、車両の登録情報から得られる。また、走行距離別の車両登録数は、車検時等に取得された各登録車両の走行距離を集計して得られる。例えば、図２４（Ａ）の年式別登録数テーブルＴ４によれば、日本に登録されている車両の総数は、６５００万台であり、そのうち、２００１年式のものは、３００万台で、４．６２％を占めていることがわかる。同様に、図２４（Ｂ）の走行距離別登録数テーブルＴ５によれば、日本に登録されている車両の総数は、６５００万台であり、そのうち、走行距離が５〜６万ｋｍの車両は、４９７．９万台で、７．６６％を占めていることがわかる。なお、属性情報ＤＢ１１０が保持する車両の年式別車両登録数および走行距離別車両登録数は、正確なものである必要はなく、傾向を把握できるレベルの正確さを有すればよい。また、公的機関から発表される統計情報などでもよい。これらのデータは、一般社会で使用されている車両の属性の分布を示す。

次に、ＣＰＵ６０１は、年式別に、アンケート回答者の保有割合（％）／全国実績割合＝年式別倍率を求め、図２５に例示する年式別ランク値テーブルＴ６を生成する（ステップＳ８６）。なお、全国実績割合は、全国登録での保有割合である。例えば、２００３年式について考えると、年式別割合テーブルＴ２より、アンケート回答者の保有割合は５．１９％である。一方、年式別登録数テーブルＴ４より、全国の登録割合は３．０８％である。よって、年式別倍率は１．６９（＝５．１９／３．０８）である。また、２００１年式について考えると、アンケート回答者の保有割合は２．５７％、全国の登録割合は４．６２％であり、年式別倍率は０．５６（＝２．５７／４．６２）である。

ここで、アンケートの回答者は、車両の乗り換えに関心を有するが故に長期リース契約のサイトを訪問した人であり、乗り換えの意向が一般の人よりは高いと考えられる。従って、年式別倍率が１．００より大きいということは、他の年式に比較して、ユーザの乗り換えの意向の割合が高い年式であると考えられる。この可能性は、年式別倍率が大きくなるに従って大きくなる。一方、年式別倍率が１．００より小さいことは、乗り換えの可能性が平均よりも低いことを意味すると考えられる。

同様に、ＣＰＵ６０１は、走行距離別に、アンケート回答者の保有割合（％）／全国実績割合＝走行距離別倍率を求め、図２６に例示する走行距離別ランク値テーブルＴ７を生成する（ステップＳ８７）。例えば、走行距離１４万ｋｍ以上について考えると、走行距離別割合テーブルＴ３より、アンケート回答者の保有割合は１７．８７％である。一方、走行距離別登録数テーブルＴ５より、全国の保有割合は２．２３％である。よって、走行距離別倍率は８．０１（＝１７．８７／２．２３）である。また、走行距離５万〜６万ｋｍについて考えると、アンケート回答者の保有割合は０．５０％、全国の登録割合は７．６６％であり、走行距離別倍率は０．０６（＝０．５０／１．００）である。

ここで、アンケートの回答者は、車両の乗り換えに関心を有するが故に長期リース契約のサイトを訪問した人であり、乗り換えの意向が一般の人よりは高いと考えられる。従って、走行距離別倍率が１．００より大きいということは、他の走行距離に比較して、ユーザの乗り換えの意向の割合が高い走行距離であると考えられる。この可能性は、走行距離別倍率が大きくなるに従って大きくなる。一方、走行距離別倍率が１．００より小さいことは、乗り換えの可能性が平均よりも低いことを意味すると考えられる。

次に、ＣＰＵ６０１は、各倍率を適当な閾値で区切って、ランク分けすることにより、図２５及び図２６に示すように、ランク値を設定し、年式別ランク値テーブルＴ６と走行距離別ランク値テーブルＴ７を完成する（ステップＳ８８）。例えば、年式に関し、閾値を２と１に設定し、年式別倍率２以上をＡランク、年式別倍率１以上をＢランク、年式別倍率１未満をＣランクとすると、図２５に示すランク値が得られる。同様に、走行距離に関し、閾値を３と１に設定し、走行距離別倍率３以上をＡランク、走行距離別倍率１以上をＢランク、走行距離別倍率１未満をＣランクとすると、図２６に示すランク値が得られる。

このようにして、得られたランク値を図４に示すランク値テーブルの各ランク値Ａ〜Ｃの初期値として使用できる。

車検残期間についても、同様の処理によりランク値ＡからＣを求めることができる。さらに、上述の処理を、車両の排気量別に行うことにより、図４に示したランク値テーブルの初期値を得ることができる。

なお、以上の説明では、理解を容易にするため、ステップ毎に表を作成する例を示したが、表として表現可能なデータが作成できればよく、視認可能な表を逐一作成する必要はない。以下の説明においても同様である。

（変形例）
以上の説明においては、年式別倍率と走行距離別倍率から、年式別ランク値と走行距離別ランク値を個別に求めている。しかし、これに限定されず、年式別倍率と走行距離別倍率を乗算することにより、相乗的な期待値を求めることも可能である。そこで、以下、年式と走行距離の組みあわせ別にランク値を求める変形例を図２７〜図２８（Ｂ）を参照して説明する。

この変形例においては、ＣＰＵ６０１は、年式別倍率と走行距離別倍率とを求めた後、年式別ランク値と走行距離別ランク値を求めることなく、図２７に示すランク値データ生成処理を開始する。まず、ＣＰＵ６０１は、走行距離を行とし、年式を列とするマトリクスを生成し、図２８（Ａ）の倍率マトリクスに示すように、各エントリには、走行距離別倍率と年式別倍率の積を設定する（ステップＳ９１）。

例えば、走行距離が５〜６万ｋｍで年式が２００１年のエントリについては、走行距離別倍率０．０６と年式別倍率０．５６の積０．０３を設定する、また、走行距離が１４万ｋｍ以上で年式が２００４年のエントリについては、走行距離別倍率８．０１と年式別倍率３．４０の積２７．２３を設定する。
次に、ＣＰＵ６０１は、各エントリに設定された倍率に基づいて、ランク値を設定し、ランク値テーブルを生成する（ステップＳ９２）。例えば、ランクＳ：倍率１０以上、ランク値Ａ：倍率６以上、ランク値Ｂ：倍率３以上、ランク値Ｃ：倍率１以上、ランク値Ｄ：倍率１未満とすると、図２８（Ａ）に示すマトリクスから図２８（Ｂ）に示すランク値テーブルが得られる。

車検残期間についても同様の処理を行い、さらに、排気量別、車種別などのランク値テーブルを求めてもよい。

また、単純に倍率をランク値に置換した場合に、図２９（Ａ）に○で囲って例示するように、近傍のランク値からそのエントリだけがずれたランク値になって、ランク値が入り乱れることがありうる。このような場合には、以後の処理を容易にするため、例えば、図２９（Ｂ）に示すように、ある範囲に同一のランク値が集まるように、ランク値を編集してもよい。

なお、実施の形態５では、リース契約装置６がランク値データを生成する例を説明したが、ランク値を生成する装置は任意である。リース契約装置６はアンケートを収集するだけで、販売支援装置３がランク値データを求めたり、図示せぬ他の端末装置でランク値データを求める等してもよい。

以上の説明では、長期リース契約による車両の乗り換えに関心を有する者へのアンケートに基づいて、ランク値データを求める手法を説明した。ただし、この発明はこれに限定されない。前述のように、ランク値テーブルの初期データは、例えば、車両の新規購入、乗り換え、買い替え、等の意思、それらへの興味・関心等を示したユーザが所有する車両の属性情報を取得できればどのような手法でもよい。

例えば、カーディーラ、中古車販売店等の販売店にタブレット端末等を配置し、来店した顧客に、上述のアンケートを提示し、アンケートの入力データを収集して、上述と同様の処理を施して、ランク値テーブルを生成してもよい。この場合は、例えば、図２０の通信ネットワーク１００にタブレット端末とアンケート回収装置とを接続する。アンケート回収装置は、通信ネットワーク１００を介してタブレット端末から送信されたアンケートの入力データを受信し、蓄積する。アンケート回収装置は、収集したデータを処理して上述のランク値テーブルを得ることできる。各販売店を訪問する人は、成約に至るかは別として、乗り換えに関し何らかの関心・興味がある人物であると考えられ、適切なランク値データが得られる。

また、例えば、図２０のリース契約装置６に代えて、車両のネット販売或いはネットオークション販売のサーバ装置を配置し、車両のネット販売、ネットオークション販売等の販売情報を提供するサイトの閲覧者或いは訪問者にアンケートを提示し、その入力を収集及び解析するようにしてもよい。ここでは、車両の販売に関する情報が自動車の乗り換えに関する配信情報の例であり、アンケートが、アクセス者の車両の属性を問い合わせる情報の例である。

また、車両の乗り換えのための、価格比較サイト、割り引き比較サイト、性能比較サイト、メーカ比較サイト、店舗比較サイト、等の乗り換え情報提供サイトの閲覧者にアンケートを提示し、その入力を収集及び解析するようにしてもよい。

以上の説明では、オンラインで実施するアンケートに基づいて、ランク値データを求める手法を説明した。ただし、この発明はこれに限定されない。例えば、印刷したアンケートに回答してもらい、回答を端末装置に入力して、統計処理する等してもよい。また、アンケートを使用する例に限らず、乗り換えなどに関心を有するユーザが管理する車両の属性情報を収集できるならば、その収集手法は任意である。例えば、ユーザ登録、会員登録などのために属性情報を入力させるようにしてもよい。また、必要情報を一度に入力させる形態でなく、情報の提供状況に応じて必要な時点で必要な情報を取得するようにしてもよい。また、営業担当者が、接客時の顧客から得た情報（排気量年式走行距離次回車検期限などの情報）を営業端末に入力し、入力されたデータを収集処理することによりランク値データを得てもよい。

また、日本国全体を自動車販売支援システム１の所属地域と考え、全国共通のランク値テーブルを求め、そのランク値テーブルを用いて販売支援する例を示したが、ユーザの所属社会（所属地域を含む）をより絞って所属社会専用のランク値テーブル等を求めてもよい。例えば、東京都専用のランク値テーブルを求める場合を想定すると、東京都に居住するユーザからのアンケートから得られた属性情報と、東京都の登録情報と基づいて、年式別倍率、走行距離別倍率などを求めれば良い。どのような範囲を対象社会とするかは任意である。また、Ａ県の公務員専用のランク値テーブル、Ｂ社専用のランク値テーブルなどを設計してもよい。

また、車両のグレード別にランク値テーブルを求めて、営業対象ユーザが管理する車両のグレードに応じて、営業活動の期待値を求めてもよい。例えば、国産車管理（所有）者用のランク値テーブルと外国車管理者用のランク値テーブルを区別して求めて、営業活動に利用したり、予め設定した基準に基づいて高級車と大衆者とを区分し、高級車管理（所有）者用のランク値テーブルと大衆者管理者用のランク値テーブルを区別して求めて、営業活動に利用してもよい。

本発明の実施の形態が説明されたが、この実施の形態は、例として提示されたものであり、発明の範囲を限定することを意図されていない。これら新規の実施の形態は、その他の様々な形態で実施することができ、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更され得る。これら実施の形態やその変形は、本発明の範囲および要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 自動車販売支援システム
１００ 通信ネットワーク
１１０ 属性情報ＤＢ
２ ナンバープレート読取装置
２０ カメラ
２１ 文字認識装置
２２ 送信装置
３ 販売支援装置
３００ 属性情報検索部
３０２ ランク値検索部
３０４ 走行距離推定部
３０６ ランク値ＤＢ
３２０ アドバイス情報選択部
３２２ アドバイス情報ＤＢ
３２４ アドバイス情報送信部
３４０ フィードバック部
４ 営業端末装置
４０ 営業担当者
５ 整備用端末装置
５０ 自動車
５２ ナンバープレート
５４ 所有者
６ リース契約装置

Claims (18)

1. 自動車の複数の属性情報を取得する属性情報取得手段と、
   自動車の複数の属性情報と、自動車に関する販売活動の成功の可能性を示すランク値とを対応付けて記憶するランク値データベースと、
   前記属性情報取得手段が取得した複数の属性情報を用いて前記ランク値データベースを検索して、複数のランク値を取得し、取得した複数のランク値の組み合わせに対応するアドバイス情報を送信する送信手段と、
   を備える自動車販売支援システム。
2. 前記属性情報取得手段は、自動車の登録番号から、該自動車の属性情報を取得する、
   請求項１に記載の自動車販売支援システム。
3. 前記属性情報取得手段は、
   前記自動車に付されたナンバープレートに記載された前記自動車の登録番号を読み取るナンバープレート読取手段と、
   読み取った登録番号を用いて、登録番号と属性情報とを対応付けて記憶する属性情報データベースから属性情報を取得する手段と、
   を備える、請求項１又は２に記載の自動車販売支援システム。
4. 前記属性情報取得手段は、自動車の属性情報が記載されたものからコード化された属性情報を読み取る、
   請求項１又は２に記載の自動車販売支援システム。
5. 前記送信手段は、前記属性情報取得手段が取得した属性情報に基づいて仮のアドバイス情報を送信し、
   欠落している属性情報を補完する属性補完情報を受信する手段をさらに備え、
   前記送信手段は、前記属性情報取得手段が取得した属性情報と受信した属性補完情報とに基づいてアドバイス情報を送信する、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の自動車販売支援システム。
6. 実際に行われた営業活動の結果を示す情報を受信するフィードバック手段と、
   受信した営業活動の結果を示す情報に基づいて、前記ランク値データベースに登録されているランク値を更新するランク値更新手段と、
   をさらに備える請求項１から５のいずれか１項に記載の自動車販売支援システム。
7. 前記営業活動は、新車の販売と、中古車の販売と、部品交換と、消耗品の販売と、車検の販売と、検査の販売と、の２つ以上を含む、
   請求項６に記載の自動車販売支援システム。
8. 前記自動車の複数の前記属性情報は、エンジンの排気量の値と、年式と、走行距離と、車検満了日までの残りの期間と、の２つ以上を含む、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の自動車販売支援システム。
9. 前記ランク値データベースに格納されるランク値データは、自動車の乗り換えに関心を示した人物が管理する車両の属性情報を処理して生成されたものである、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の自動車販売支援システム。
10. 自動車の乗り換えに関する情報を、通信ネットワークを介して配信する配信手段と、
    前記配信手段にアクセスしてきた端末装置を介して、アクセスして来た人の管理する車両の属性情報を収集する属性情報収集手段と、
    属性情報収集手段で収集した属性情報を処理してランク値データを生成するランク値データ生成手段と、
    を備える、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の自動車販売支援システム。
11. 前記配信手段は、乗り換えに関する情報として、自動車の販売情報、自動車のリース情報、乗り換え参考情報のいずれかを含む情報を、ネットワークを介して提供し、さらに、アクセスして来た人の車両の属性を問い合わせる情報を送信し、
    前記属性情報収集手段は、応答を受信することにより属性情報を取得する、
    請求項１０に記載の自動車販売支援システム。
12. 前記ランク値データベースに格納されるランク値データを生成するランク値データ生成手段をさらに備え、
    前記ランク値データ生成手段は、収集した属性情報を処理して、
    アクセス者の管理する車両の年式別の割合と走行距離別の割合を求める手段と、
    所属社会における車両の年式別の割合と走行距離別の割合を取得する手段と、
    アクセス者の管理する車両の年式別の割合と所属社会における車両の年式別の割合との比の値と、アクセス者の管理する車両の走行距離別の割合と所属社会における車両の走行距離別の割合との比の値とをそれぞれ求める手段と、
    求められた比の値に基づいて、年式別及び走行距離別のランク値を求める手段と、
    を備える、
    請求項１から１１のいずれか１項に記載の自動車販売支援システム。
13. 前記ランク値データベースに格納されるランク値データを生成するランク値データ生成手段をさらに備え、
    前記ランク値データ生成手段は、収集した属性情報を処理して、
    アクセス者の管理する車両の年式別の割合と走行距離別の割合を求める手段と、
    所属社会における車両の年式別の割合と走行距離別の割合を取得する手段と、
    アクセス者の管理する車両の年式別の割合と所属社会における車両の年式別の割合との比の値に相当する年式別倍率と、アクセス者の管理する車両の走行距離別の割合と所属社会における車両の走行距離別の割合との比の値に相当する走行距離別倍率とをそれぞれ求め、求めた年式別倍率と走行距離別倍率との積を求める手段と、
    求めた積をランク値に変換し、ランク値を要素とするマトリクスを求める手段と、
    を備える、
    請求項１から１１のいずれか１項に記載の自動車販売支援システム。
14. 自動車の乗り換えに関する情報を、通信ネットワークを介して配信する配信手段と、
    前記配信手段にアクセスしてきた端末装置を介して、アクセスして来た人の管理する車両の属性情報を収集する属性情報収集手段と、
    属性情報収集手段で収集した属性情報を処理して、自動車に関する販売活動の成功の可能性を示すランク値データを生成する生成手段と、
    を備える、
    自動車販売支援システム。
15. 自動車の複数の属性情報と販売活動の成功の可能性を示すランク値とを対応付けて記憶し、
    営業対象の自動車の複数の属性情報を求め、求めた属性情報に対応する複数のランク値の組み合わせに基づいて、販売活動に関するアドバイス情報を表示して販売活動を支援する、
    自動車販売支援方法。
16. コンピュータが実行する方法であって、
    自動車の乗り換えに関する情報を受信するためにアクセスしてきた人の管理する車両の属性情報を収集し、
    収集した属性情報を処理して、自動車に関する販売活動の成功の可能性のランクを示すランク値データを生成する、
    自動車販売支援方法。
17. コンピュータに、
    自動車の複数の属性情報と、前記自動車に関する販売活動の成功の可能性を示す複数のランク値とを対応付けて記憶するステップと、
    営業対象の自動車の複数の属性情報に対応するランク値の組み合わせを求め、求めたランク値の組み合わせに対応するアドバイス情報を表示することにより、販売活動を支援するステップと、
    を実行させるプログラム。
18. コンピュータに、
    自動車の乗り換えに関する情報を受信するためにアクセスしてきた人の管理する車両の属性情報を収集するステップと、
    収集した属性情報を処理して、自動車に関する販売活動の成功の可能性のランクを示すランク値データを生成するステップと、
    を実行させるプログラム。

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