JP2021064406A - 営業活動支援装置及び営業活動支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】解約予測を用いて営業活動計画を生成して、営業担当者に適切なタイミングで効率よく営業活動を行なわせる営業活動支援装置及び営業活動支援方法を提供する。【解決手段】営業活動支援装置１００は、契約済み顧客情報を用いて契約済み顧客の将来の解約率を予測する分析予測部８と、分析予測部８が予測した将来の解約率の低い契約顧客に対応する分析対象条件を示す継続傾向パターンリストを生成する継続傾向パターン生成部１１と、継続傾向パターン生成部１１により生成された継続傾向パターンリストが示す分析対象条件に一致する顧客を未契約顧客情報から特定し、その特定した未契約顧客に対する営業活動を記述した営業活動計画を生成する営業活動計画生成部１２と、を備える。【選択図】図６

Description

本発明は、各種サービスにおける顧客の解約予測（チャーン予測）を用いて営業活動を支援する営業活動支援装置及び営業活動支援方法に関する。

本願は、２０１５年５月２９日に日本国に出願された特願２０１５−１０９７２３号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。

従来、各種サービスを提供する業界では様々な営業活動が行なわれている。近年のインターネット技術や情報処理技術の進展に伴って、科学的に製品やサービスに係る営業を支援する技術が開発されている。例えば、特許文献１はデータマイニングツールを用いて解約予想確率が高い会員制顧客を抽出してキャンペーンを効率的に実施する顧客維持支援システムを開示している。特許文献２は、大口入金や定期満期等のイベントが生じた顧客の位置を地図上に配置することにより営業活動の効率を高める営業活動支援システムを開示している。特許文献３は、営業店識別情報、顧客情報、及び取引情報を格納するデータベースを備えるホストコンピュータと、営業店端末とが通信ネットワークを介して接続される営業支援システムを開示している。ここで、営業支援システムは所定の抽出条件に合致する取引情報に基づいて顧客情報及び営業店識別情報をデータベースから検索し、取引情報と顧客の所在地特定情報とを合成して営業支援マップを生成する。

特開２００２−３６６７３２号公報 特開２００９−２７１８８２号公報 特開２０１２−２０８９５３号公報

各種サービスを提供する業界では、営業担当者が解約する傾向にある顧客（チャーン顧客）の特徴を示す情報を取得していても、解約を防止する営業活動は営業担当者の判断に委ねられるため、営業活動は営業担当者の経験に依存するところが大きい。そのため、サービス業界において、経験の浅い営業担当者であっても適切なタイミングで営業活動を行なえるよう支援するシステムの開発が望まれていた。

本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、解約予測により解約率の高い顧客に対する営業活動を支援する営業活動支援装置及び営業活動支援方法を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様は、契約済み顧客情報を用いて契約済み顧客の将来の解約率を予測する分析予測部と、前記分析予測部が予測した将来の解約率の低い契約顧客に対応する分析対象条件を示す継続傾向パターンリストを生成する継続傾向パターン生成部と、前記継続傾向パターン生成部により生成された前記継続傾向パターンリストが示す分析対象条件に一致する顧客を未契約顧客情報から特定し、その特定した未契約顧客に対する営業活動を記述した営業活動計画を生成する営業活動計画生成部とを備える営業活動支援装置である。

本発明の第２の態様は、コンピュータが、契約済み顧客情報を用いて契約済み顧客の将来の解約率を予測し、予測された前記将来の解約率の低い契約顧客に対応する分析対象条件を示す継続傾向パターンリストを生成し、生成された前記継続傾向パターンリストが示す分析対象条件に一致する顧客を未契約顧客情報から特定し、その特定した未契約顧客に対する営業活動を記述した営業活動計画を生成する営業活動支援方法である。

本発明の第３の態様は、契約済み顧客情報を用いて契約済み顧客の将来の解約率を予測し、予測された前記将来の解約率の低い契約顧客に対応する分析対象条件を示す継続傾向パターンリストを生成し、生成された前記継続傾向パターンリストが示す分析対象条件に一致する顧客を未契約顧客情報から特定し、その特定した未契約顧客に対する営業活動を記述した営業活動計画を生成するをコンピュータに実行させるプログラムである。

本発明に係る営業活動支援装置及び営業活動支援方法により、解約予測を参酌した営業活動計画を生成することができ、営業担当者は適切なタイミングで営業活動を効率よく行なうことができる。また、本発明により、将来の解約率の高い順に顧客に対する営業活動を行なうことができ、顧客の解約の可能性を低減することができる。

本発明の実施例１に係る営業活動支援装置のブロック図である。 営業活動支援装置に搭載された顧客記憶部に記憶される顧客データテーブルの一例を示す図表である。 営業活動支援装置の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施例２に係る営業活動支援装置のブロック図である。 営業活動支援装置に搭載された営業情報記憶部に記憶される営業情報データテーブルの一例を示す図表である。 本発明の実施例３に係る営業活動支援装置のブロック図である。 営業活動支援装置に搭載された顧客記憶部に記憶される顧客データテーブルの一例を示す図表である。 営業活動支援装置の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施例４に係る営業活動支援装置のブロック図である。 営業活動支援装置に搭載された施策情報記憶部に記憶される施策情報データテーブルの一例を示す図表である。 営業活動支援装置の処理を示すフローチャートである。 本発明に係る営業活動支援装置の最小構成を示すブロック図である。

本発明に係る営業活動支援装置及び営業活動支援方法について添付図面を参照して詳細に説明する。
実施例１
図１は、本発明の実施例１に係る営業活動支援装置１００のブロック図である。営業活動支援装置１００は、顧客管理部１、顧客記憶部２、分析予測部８、解約率リスト生成部１０、営業活動計画生成部１２、及び出力部１９を備える。図２は、顧客記憶部２に記憶される顧客データテーブルＴＢＬ１の一例を示す。

顧客管理部１は、顧客記憶部２に記憶される顧客データテーブルＴＢＬ１に登録される契約顧客情報の読み書き処理を制御する。顧客管理部１は、新規契約及び解約を含む契約顧客情報に変更が生じる度に、契約顧客情報を書き換える。例えば、図２の顧客データテーブルＴＢＬ１は携帯電話の契約に係る契約顧客情報（即ち、契約番号、会社名、資本金、従業員数、地域、業種、契約内容、オプション、通話回数、契約月数、解約率）について過去から現在までの契約の実績を示している。

分析予測部８は、顧客管理部１が書き換えた後の顧客データテーブルＴＢＬ１に記述される過去から現在までの契約の実績を示す契約顧客情報と、契約顧客情報のうちどの情報に対して分析を行なうかを示すユーザにより設定された分析対象条件とに基づいて、分析対象条件毎の現在契約中の顧客の分析を行なった時点における近い将来の解約の可能性（以下、「将来の解約率」と称する）を予測する。例えば、携帯電話の契約に係る契約顧客情報において、分析予測部８はユーザの通話回数や契約月数などを学習データとして回帰分析などの機械学習を行い、分析対象条件毎に予測モデルを作成する。予測モデルは予測式から成り立ち、目的変数である将来の解約率の予測結果は、現在契約中の契約顧客情報のそれぞれから生成した説明変数を予測式に代入して算出する。具体的には、分析予測部８は顧客データテーブルＴＢＬ１の契約顧客情報を資本金、従業員数、地域、業種、契約内容、及びオプションの組み合わせが示す分析対象条件毎に分類する。そして、分析予測部８は分析対象条件毎に通話回数の説明変数をＸ１、契約月数の説明変数をＸ２、将来の解約率の予測結果をＹとし、これらの数値を予測式「Ｙ＝ａ×Ｘ１＋ｂ×Ｘ２＋ｃ」に適用して、相関係数ａ、ｂ及び定数ｃを特定する。なお、上述の分析対象条件はユーザにより適宜変更可能である。また、説明変数は通話回数と契約月数とに限定されるものではない。更に、分析予測部８は現在契約中の顧客の将来の解約率の予測を契約顧客情報が変更される度に行なってもよい。或いは、将来の解約率の予測を毎月末などの所定の時期に行なってもよい。

解約率リスト生成部１０は、分析対象条件毎に分析予測部８が予測した将来の解約率の高い順に契約顧客を並べ直す。これにより、解約率リスト生成部１０は将来の解約率の高い順に契約顧客を並べた契約顧客リストを生成する。

営業活動計画生成部１２は、解約率リスト生成部１０が生成した契約顧客リストにおいて将来の解約率の高い顧客を特定する。これにより、営業活動計画生成部１２は将来の解約率の高い顧客に対する営業活動を営業担当者に促す営業活動計画書を生成する。

出力部１９は、営業活動計画生成部１２により生成された営業活動計画書を出力する。出力部１９は設定機能を有しており、資本金、従業員数、地域、業種、契約内容、及びオプションの組み合わせ設定することができる。出力部１９は、設定した資本金、従業員数、地域、業種、契約内容、及びオプションの組み合わせ毎に、携帯端末、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）端末、ディスプレイ、紙、及びその他の出力先に適した出力方法を用いて営業活動計画書を出力する。

次に、携帯電話の契約に係る契約顧客情報に基づく営業活動支援装置１００の処理について説明する。図３は、本発明の実施例１に係る営業活動支援装置１００の処理を示すフローチャートである。

顧客管理部１は、新規契約及び解約を含む契約顧客情報に変更が生じる度に、顧客データテーブルＴＢＬ１に記述された契約顧客情報を書き換える。顧客管理部１は、書き換えられたデータテーブルＴＢＬ１における過去から現在までの契約顧客情報を分析予測部８に出力する。一方、ユーザは過去から現在までの契約顧客情報のうちどの情報に対して分析を行なうかを示す分析対象条件を分析予測部８に入力する。具体的には、ユーザは資本金、従業員数、地域、業種、契約内容、及びオプションの組み合わせと、分析対象とする期間とを分析予測部８に入力する。

分析予測部８は、ユーザにより入力された分析対象条件に応じて、顧客管理部１を経由して顧客データテーブルＴＢＬ１の過去から現在までの契約顧客情報を入力する（ステップＳ１）。分析予測部８は、過去から現在までの契約顧客情報のうちどの情報に対して分析を行なうかを示す分析対象条件を入力する（ステップＳ２）。

分析予測部８は、顧客データテーブルＴＢＬ１の過去から現在までの契約顧客情報と、契約顧客情報のうちどの情報に対して分析を行なうかを示す分析対象条件とを入力すると、分析対象条件毎に契約顧客の将来の解約率を予測する（ステップＳ３）。例えば、分析予測部８は契約顧客情報が示すユーザ毎の通話回数や契約月数などを学習データとして回帰分析などの機械学習を行い予測モデルを作成する。予測モデルは、予測式から成り立ち、目的変数である将来の解約率の予測結果は、現在契約中の契約顧客情報から生成した説明変数（例えば、通話回数が２回／日、契約月数が１０ヶ月等）を予測式に代入して算出する。具体的には、分析予測部８は通話回数の説明変数Ｘ１、契約月数の説明変数Ｘ２、将来の解約率の予測結果Ｙについて、分析対象条件毎の数値（例えば、顧客データテーブルＴＢＬ１のＡ社の場合、Ｙ＝９０、Ｘ１＝２、Ｘ２＝６）を予測式「Ｙ＝ａ×Ｘ１＋ｂ×Ｘ２＋ｃ」に適用する。複数の予測式から分析対象条件毎に相関係数ａ、ｂと定数ｃとを特定する。分析予測部８は、分析対象条件毎に特定した相関係数ａ、ｂと定数ｃとを用いた新たな予測式「Ｙ＝ａ×Ｘ１＋ｂ×Ｘ２＋ｃ」に契約顧客情報が示す説明変数を代入し、分析対象条件毎の契約顧客のそれぞれに対する将来の解約率を算出する。分析予測部８は、予測した分析対象条件毎の契約顧客のそれぞれに対する将来の解約率を解約率リスト生成部１０に送出する。

解約率リスト生成部１０は、分析予測部８から分析対象条件毎の契約顧客のそれぞれに対する将来の解約率を入力すると、分析対象条件毎の将来の解約率の高い順に契約顧客を並べ直す。そして、解約率リスト生成部１０は将来の解約率の高い順の契約顧客を示す契約顧客リストを生成する（ステップＳ４）。解約率リスト生成部１０は、契約顧客リストを営業活動計画生成部１２に送出する。

営業活動計画生成部１２は、解約率リスト生成部１０から契約顧客リストを入力すると、契約顧客リストを参照して将来の解約率の高い顧客を特定する。例えば、営業活動契約生成部１２は将来の解約率が高く営業活動が必要であると判定する基準となる解約率の閾値ＴＨを設定する。そして、営業活動計画生成部１２は契約顧客毎の将来の解約率と閾値ＴＨとを比較し、閾値ＴＨよりも高い将来の解約率を有する契約顧客を将来の解約率の高い顧客として特定する。営業活動契約生成部１２は、将来の解約率が高く営業活動が必要である顧客に対する営業活動を営業担当者に促す営業活動計画書を生成する（ステップＳ５）。営業活動計画生成部１２は、営業活動計画書を出力部１９に送出する。

出力部１９は、営業活動計画生成部１２から営業活動計画書を入力すると、との営業活動計画書の内容を携帯端末、ＰＣ端末、ディスプレイ、紙、及びその他の出力先に出力する（ステップＳ６）。営業担当者は、出力部１９から出力された営業活動計画書が示す顧客に対して適切なタイミングで営業活動を行なうことができ、顧客の解約の可能性を低減することができる。

上述のように、本発明の実施例１に係る営業活動支援装置１００の機能は下記のように総括される。顧客管理部１は、新規契約及び解約を含む契約顧客情報に変更が生じる度に、契約顧客情報を書き換える。分析予測部８は、顧客管理部１が書き換えた後の契約顧客情報と、契約顧客情報のうちどの情報に対して分析を行なうかを示すユーザにより設定された分析対象条件とに基づいて、分析対象条件毎の現在契約中の顧客の将来の解約率を予測する。解約率リスト生成部１０は、分析予測部８により予測された将来の解約率の高い順に契約顧客を並べ直した契約顧客リストを生成する。営業活動契約生成部１２は、解約率リスト生成部１０により生成された契約顧客リストから将来の解約率の高い顧客を特定し、その特定した顧客に対する営業活動を営業担当者に促す営業計画書を生成する。このように、営業活動支援装置１００を用いることで、営業担当者は適切なタイミングで将来の解約率の高い顧客に対して営業活動を行なうことができ、顧客の解約の可能性を低減することができる。
実施例２
次に、本発明の実施例２に係る営業活動支援装置１００について説明する。図４は、営業活動支援装置１００の構成を示すブロック図である。実施例２に係る営業活動支援装置１００は、実施例１に係る営業活動支援装置１００の構成要素（即ち、顧客管理部１、顧客記憶部２、分析予測部８、解約率リスト生成部１０、営業活動計画生成部１２、及び出力部１９）に加えて営業情報収集部３及び営業情報記憶部４を備える。

図５は、営業情報記憶部４に記憶される営業情報データテーブルＴＢＬ２の一例を示す。営業情報収集部３は、営業情報記憶部４に記憶される営業情報データテーブルＴＢＬ２に記述された営業情報の読み書き処理を制御する。営業情報収集部３は、営業情報に変更が生じる度に営業情報を書き換える。営業情報データテーブルＴＢＬ２に記述される営業情報には、顧客情報データテーブルＴＢＬ１の記憶情報の一部（契約番号、会社名、資本金、従業員数、地域、及び業種）に加えて営業担当支社、営業担当支店、営業担当グループ、営業担当者、営業活動状況（例えば、日報）、及び営業活動結果が含まれる。

分析予測部８は、顧客管理部１が書き換えた後の顧客データテーブルＴＢＬ１に記述される契約顧客情報と、営業情報収集部３が書き換えた後の営業情報データテーブルＴＢＬ２に記述される営業情報と、契約顧客情報のうちどの情報に対して分析を行なうか及び営業情報のうちどの情報に対して分析を行なうかを示すユーザにより設定された分析対象条件とに基づいて、分析対象条件毎の現在契約中の顧客の将来の解約率を予測する。例えば、分析予測部８は携帯電話の契約に係る契約顧客情報が示すユーザの通話回数や契約月数などを学習データとして回帰分析などの機械学習を行い分析対象条件毎に予測モデルを作成する。予測モデルは予測式から成り立つ。目的変数である将来の解約率の予測結果は、現在契約中の契約顧客情報のそれぞれから生成した説明変数のそれぞれを予測式に代入して算出する。具体的には、分析予測部８は、顧客データテーブルＴＢＬ１の契約顧客情報及び営業情報データテーブルＴＢＬ２の営業情報を参照して、資本金、従業員数、地位、業種、契約内容、及びオプション（図２参照）、並びに営業担当支社、営業担当支店、営業担当グループ、営業担当者、営業活動状況、及び営業活動結果（図５参照）の組み合わせが示す分析対象条件を分類する。そして、分析予測部８は分析対象条件毎に通話回数の説明変数をＸ１、契約月数の説明変数をＸ２、将来の解約率の予測結果をＹとし、分析対象条件毎の契約顧客のそれぞれに対するＹ、Ｘ１、Ｘ２を予測式「Ｙ＝ａ×Ｘ１＋ｂ×Ｘ２＋ｃ」に適用して、相関係数ａ、ｂ及び定数ｃを特定する。なお、上述の分析対象条件はユーザにより適宜変更可能である。また、説明変数は通話回数と契約月数とに限定するものではない。なお、分析予測部８は、現在契約中の顧客の将来の解約率の予測を契約顧客情報及び営業情報の何れかに変更が生じる度に行なってもよい。或いは、現在契約中の顧客の将来の解約率の予測を毎月末などの所定の時期に行なってもよい。

解約率リスト生成部１０は、分析対象条件毎に分析予測部８が予測した将来の解約率の高い順に契約顧客を並べ直す。これにより、解約率リスト生成部１０は将来の解約率の高い順の契約顧客を示す契約顧客リストを生成する。

営業活動計画生成部１２は、解約率リスト生成部１０により生成された契約顧客リストにおいて将来の解約率の高い顧客を特定する。これにより、営業活動計画生成部１２は特定した将来の解約率の高い顧客に対する営業活動を営業担当者に促す営業活動計画書を生成する。

出力部１９は、営業活動計画生成部１２により生成された営業活動計画書を出力する。出力部１９は、資本金、従業員数、地域、業種、契約内容、オプション、営業担当支社、営業担当支店、営業担当グループ、営業担当者などの組み合わせを設定する設定機能を有する。出力部１９は、設定した資本金、従業員数、地域、業種、契約内容、及びオプションの組み合わせ毎に、携帯端末、ＰＣ端末、ディスプレイ、紙、及びその他の出力先に適した出力方法を用いて営業活動計画書を出力する。

上述のように、本発明の実施例２に係る営業活動支援装置１００の処理では、分析対象条件として営業情報収集部３が書き換えた後の営業情報データテーブルＴＢＬ２に記述される営業情報に係る処理を追加することとなる。つまり、実施例２に係る営業活動支援装置１００の処理は実施例１に係る営業活動支援装置１００の処理（図３参照）と比べて営業情報に係る処理以外は同様であるため、その説明を省略する。

上述のように、本発明の実施例２に係る営業活動支援装置１００の機能は下記のように総括することができる。まず、顧客管理部１は新規契約及び解約を含む契約顧客情報に変更が生じる度に、契約顧客情報を書き換える。分析予測部８は、顧客管理部１が書き換えた後の契約顧客情報と、契約顧客情報のうちどの情報に対して分析を行なうかを示すユーザにより設定された分析対象条件とに基づいて、分析対象条件毎の現在契約中の顧客の将来の解約率を予測する。解約率リスト生成部１０は、分析予測部８が予測した将来の解約率の高い順の契約顧客を示す契約顧客リストを生成する。営業活動計画生成部１２は、解約率リスト生成部１０により生成された契約顧客リストから将来の解約率の高い顧客を特定し、その特定した将来の解約率の高い顧客に対する営業活動を営業担当者に促す営業活動計画を生成する。これにより、営業担当者は営業活動支援装置１００を用いることにより適切なタイミングで営業活動を効率よく行なうことができ、顧客の解約の可能性を低減することができる。

また、営業情報収集部３は営業情報記憶部４に記憶される営業情報データテーブルＴＢＬ２に記述された営業情報の読み書き処理を制御する。営業情報収集部３は、営業情報に変更が生じる度に、営業情報を書き換える。分析予測部８は、顧客管理部１が書き換えた後の顧客データテーブルＴＢＬ１に記述された契約顧客情報と、営業情報収集部３が書き換えた後の営業情報テーブルに記述された営業情報と、契約顧客情報のうちどの情報に対して分析を行なうか及び営業情報のうちどの情報に対して分析を行なうかを示すユーザにより設定された分析対象条件とに基づいて、分析対象条件毎の現在契約中の顧客の将来の解約率を予測する。これにより、営業担当者は分析対象条件を詳細に設定することができ、顧客を詳細に分類して顧客毎に適切なタイミングで営業活動を効率よく行なうことができ、顧客の解約の可能性を低減することができる。
実施例３
次に、本発明の実施例３に係る営業活動支援装置１００について説明する。図６は、本発明の実施例３に係る営業活動支援装置１００の構成を示すブロック図である。実施例３に係る営業活動支援装置１００は、実施例１に係る営業活動支援装置１００の構成要素（顧客管理部１、顧客記憶部２、分析予測部８、解約率リスト生成部１０、営業活動計画生成部１２、及び出力部１９）に加えて、継続傾向パターン生成部１１、地図情報記憶部１４、及び未契約顧客情報記憶部１６を備える。

実施例３に係る営業活動支援装置１００に搭載される顧客記憶部２は図７に示される顧客データテーブルＴＢＬ１を記憶する。図７の顧客データテーブルＴＢＬ１には、図２の顧客データテーブルＴＢＬ１の登録情報に加えて顧客住所が登録されている。

継続傾向パターン生成部１１は、分析予測部８が予測した将来の解約率の低い契約顧客に対応する分析対象条件を特定し、その特定した分析対象条件を示す継続傾向パターンリストを生成する。

営業活動計画生成部１２は、地図情報記憶部１４に記憶される地図情報を用いて地図を生成する。地図情報には、住所と住所に対応する座標との対応関係が含まれる。営業活動計画生成部１２は、地図情報と、解約率リスト生成部１０により生成された契約顧客リストに記述された将来の解約率の高い顧客に対応する顧客住所情報とに基づいて、将来の解約率の高い順の顧客に対する営業活動を行なう経路を特定し、地図情報に基づいて作成した地図上に特定した経路と顧客の会社の位置とをプロットする。具体的には、営業活動計画生成部１２は、地図情報に基づいて作成した地図上に顧客の会社の位置を配置し、解約率の高い順に並べられた複数の顧客の会社の位置同士を最短経路で結んで経路を特定する。営業活動計画生成部１２は、地図上に特定した経路と顧客の会社の位置とをプロットする。また、営業活動計画生成部１２は地図上に将来の解約率の高い顧客の顧客情報を表示する。

営業活動計画生成部１２は、継続傾向パターン生成部１１により生成された継続傾向パターンリストが示す分析対象条件に一致する顧客を未契約顧客情報の中から特定する。未契約顧客情報は、未契約顧客情報記憶部１６に記憶される未契約顧客情報データテーブルＴＢＬ３（不図示）に登録されている。未契約顧客情報は、未契約の顧客に関する情報であり、契約顧客情報と同様に、会社名、資本金、従業員数、地域、業種、顧客住所などを含む。ここで、営業活動計画生成部１２が未契約顧客情報の中から特定した顧客は、将来の解約率の低い顧客と同一の特徴を有する未契約の顧客である。このため、営業担当者はその未契約の顧客を新規顧客として契約できれば、長期間契約を継続できる可能性が高い。営業活動計画生成部１２は、未契約顧客情報の中から特定した顧客に対する営業活動を営業担当者に促す営業活動計画を生成する。未契約顧客情報とは、例えば、未契約の顧客についてＷｅｂ上で公開されている会社情報や、有料で提供される会社情報などである。

営業活動計画生成部１２は、地図上の特定した経路から所定距離以内に未契約顧客情報の中から特定した顧客が存在する場合に、将来の解約率の高い顧客に優先して未契約顧客情報の中から特定した顧客に対して営業活動を行なう経路を特定し、その経路を含む営業計画を生成する。具体的には、営業活動計画生成部１２は、特定した経路が示す地図上の領域と、未契約顧客情報の顧客住所が示す地図上の位置との間の通行可能な経路に沿った最短距離を算出し、その最短距離に地図の縮尺の逆数を乗算して実際の最短経路を算出する。営業活動計画生成部１２は、実際の最短距離と、予め定められた所定距離とを比較する。営業活動計画生成部１２は、実際の最短距離が所定距離以内である場合に、特定した経路から所定距離以内に未契約顧客情報の中から特定した顧客が存在すると判定し、将来の解約率の高い順に顧客に対する営業活動を行なう経路の途中に、未契約顧客情報の中から特定した顧客に対して営業活動を行なう経路を追加して、営業活動計画を生成する。

次に、本発明の実施例３に係る営業活動支援装置１００の処理について説明する。図８は、本発明の実施例３に係る営業活動支援装置１００の処理を示すフローチャートである。実施例１に係る営業活動支援装置１００と同様に、実施例３に係る営業活動支援装置１００についても携帯電話の契約に関する処理について説明する。なお、図８のフローチャートにおいてステップＳ１〜Ｓ４、Ｓ６は図３のフローチャートと同様であるため、その詳細な説明を省略する。このため、実施例３に係る営業活動支援装置１００の処理においては、ステップＳ７〜Ｓ１３について説明する。

図８において、ステップＳ１及びＳ２後に、営業活動支援装置１００の分析予測部８は分析対象条件毎に契約顧客の将来の解約率を予測する（ステップＳ３）。分析予測部８は、予測した分析対象条件毎の契約顧客のそれぞれに対する将来の解約率を解約率リスト生成部１０と継続傾向パターン生成部１１とに送出する。解約率リスト生成部１０は、分析対象条件毎の将来の解約率の高い順に並べ直し、将来の解約率の高い順の契約顧客を示す契約顧客リストを生成する（ステップＳ４）。解約率リスト生成部１０は、契約顧客リストを営業活動計画生成部１２に送出する。一方、継続傾向パターン生成部１１は分析予測部８から分析対象条件毎の契約顧客のそれぞれに対する将来の解約率を入力すると、将来の解約率の低い契約顧客に対応する分析対象条件を特定し、その特定した分析対象条件を示す継続傾向パターンリストを生成する（ステップＳ７）。継続傾向パターン生成部１１１は、継続傾向パターンリストを営業活動計画生成部１２に送出する。

営業活動計画生成部１２は、解約率リスト生成部１０から契約顧客リストを入力すると、その契約顧客リストにおいて将来の解約率の高い顧客を特定する。また、営業活動計画生成部１２は地図情報記憶部１４から地図情報を読み出す。営業活動計画生成部１２は、地図情報を用いて地図を生成する。営業活動計画生成部１２は、地図情報と、契約顧客リストにおいて将来の解約率の高い顧客に対応する顧客住所情報とに基づいて、将来の解約率の高い顧客に対してその将来の解約率の高い順に顧客に対する営業活動を行なう経路を特定し、地図情報を用いて生成した地図上に特定した経路と顧客の会社の位置とをプロットする（ステップＳ８）。また、営業活動計画生成部１２は地図上に将来の解約率の高い顧客の顧客情報を表示する（ステップＳ９）。更に、営業活動計画生成部１２は継続傾向パターン生成部１１により生成された継続傾向パターンリストが示す分析対象条件に一致する顧客を未契約顧客情報記憶部１６に記憶された未契約顧客情報データテーブルＴＢＬ３に記述された未契約顧客情報の中から特定する（ステップＳ１０）。
次に、営業活動計画生成部１２は、未契約顧客情報の中から特定した顧客の会社の位置が将来の解約率の高い顧客に対して営業活動を行なう経路から所定距離以内に存在するか否かを判定する（ステップＳ１１）。営業活動計画生成部１２は、未契約顧客情報の中から特定した顧客の会社の位置が将来の解約率の高い順の顧客に対して営業活動を行なう経路から所定距離以内に存在しない場合（即ち、ステップＳ１１の判定結果「ＮＯ」）、将来の解約率の高い順に顧客に対する営業活動を行なう経路を含む営業活動計画を生成する（ステップＳ１２）。具体的には、営業活動計画生成部１２は、地図情報記憶部１４から入力した地図情報を用いて地図を生成する。その後、営業活動計画生成部１２は、地図情報と、解約率リスト生成部１０により生成された契約顧客リストにおける将来の解約率の高い顧客の顧客住所情報とに基づいて、将来の解約率の高い順に顧客に対する営業活動を行なう経路を特定し、地図情報を用いて生成した地図上に特定した経路と顧客の会社の位置とをプロットする。また、営業活動計画生成部１２は、地図情報を用いて生成した地図上に特定した経路と、未契約顧客情報の中から特定した顧客の会社の位置とに基づいて、地図上に特定した経路から特定した未契約顧客の会社の位置までの距離を算出する。営業活動計画生成部１２は、算出した距離が所定距離以内で無い場合に、将来の解約率の高い順に顧客に対する営業活動を行なう経路と将来の解約率の高い顧客の会社の位置とがプロットされた地図と、顧客情報とを含む営業活動計画書を生成する。その後、営業活動計画生成部１２は営業活動計画書を出力部１９に送出する。

一方、営業活動計画生成部１２は、未契約顧客情報の中から特定した顧客の会社の位置が将来の解約率の高い順に顧客に対する営業活動を行なう経路から所定距離以内に存在する場合（即ち、ステップＳ１１の判定結果「ＹＥＳ」）、将来の解約率の高い顧客に優先して未契約顧客情報の中から特定した顧客に対して営業活動を行なう経路を含む営業活動計画を生成する（ステップＳ１３）。具体的には、営業活動計画生成部１２は、地図情報記憶部１４から入力した地図情報を用いて地図を生成する。その後、営業活動計画生成部１２は、地図情報と、解約リスト生成部１０により生成された契約顧客リストにおける将来の解約率の高い顧客の顧客住所情報とに基づいて、将来の解約率の高い順に顧客に対する営業活動を行なう経路を特定し、地図上に特定した経路と顧客の会社の位置とをプロットする。また、営業活動計画生成部１２は、地図上に特定した経路と、未契約顧客情報の中から特定した顧客の会社の位置とに基づいて、地図上に特定した経路から特定した顧客の会社の位置までの距離を算出する。営業活動計画生成部１２は、算出した距離が所定距離以内である場合に、将来の解約率の高い顧客に優先して未契約顧客情報の中から特定した顧客に対して営業活動を行なう経路を特定する。営業活動計画生成部１２は、地図上に特定した経路と未契約顧客の会社の位置と将来の解約率の高い顧客の会社の位置とがプロットされた地図と、顧客情報とを含む営業活動計画書を生成する。そして、営業活動計画生成部１２は営業活動計画書を出力部１９に送出する（ステップＳ６）。

出力部１９は、営業活動計画生成部１２から営業活動計画書を入力すると、その営業活動計画書の内容を携帯端末、ＰＣ端末、ディスプレイ、紙、及びその他の出力先に出力する。営業担当者は、出力部１９が出力した営業活動計画書が示す顧客に対して適切なタイミングで営業活動を行なうことができ、顧客の解約の可能性を低減することができる。また、営業担当者は、営業活動計画書により、将来の解約率の高い順の顧客とともに将来の解約率の低い新規顧客に対する営業活動を行なう経路と、顧客の会社の位置と、顧客情報とを分かりやすく認識することができる。

上述のように、本発明の実施例３に係る営業活動支援装置１００の機能は下記のように総括される。営業活動支援装置１００において、顧客管理部１は新規契約及び解約を含む契約顧客情報に変更が生じる度に、契約顧客情報を書き換える。分析予測部８は、顧客管理部１が書き換えた後の契約顧客情報と、契約顧客情報のうちどの情報に対して分析を行なうかを示すユーザにより設定された分析対象条件とに基づいて、分析対象条件毎の現在契約中の顧客の将来の解約率を予測する。解約率リスト生成部１０は、分析予測部８が予測した将来の解約率の高い順に並べ直した契約顧客を示す契約顧客リストを生成する。営業活動計画生成部１２は、解約率リスト生成部１０が生成した契約顧客リストから将来の解約率の高い顧客を特定し、その特定した将来の解約率の高い顧客に対する営業活動を営業担当者に促す営業活動計画を生成する。これにより、営業担当者は、適切なタイミングで営業活動を効率よく行なうことができ、顧客の解約の可能性を低減することができる。

また、営業活動計画生成部１２は、未契約顧客情報の中から特定した顧客の会社の位置が将来の解約率の高い順の顧客に対して営業活動を行なう経路から所定距離以内に存在するか否かを判定する。営業活動計画生成部１２は、未契約顧客情報の中から特定した顧客の会社の位置が将来の解約率の高い順の顧客に対して営業活動を行なう経路から所定距離以内に存在しない場合、将来の解約率の高い順に顧客に対して営業活動を行なう経路を含む営業活動計画を生成する。一方、営業活動計画生成部１２は、未契約顧客情報の中から特定した顧客の会社の位置が将来の解約率の高い順の顧客に対して営業活動を行なう経路から所定距離以内に存在する場合、将来の解約率の高い顧客に優先して未契約顧客情報の中から特定した顧客に対して営業活動を行なう経路を含む営業活動計画を生成する。これにより、営業担当者は、将来の解約率の高い順の顧客とともに将来の解約率の低い新規顧客に対して営業活動を行なう経路と、顧客の会社の位置と、顧客情報とを分かり易く認識することができる。従って、営業担当者は、将来の解約率の高い顧客に対する営業活動を行なうことにより顧客の解約の可能性を低減するとともに、将来の解約率の低い新規顧客を獲得する営業活動を効率的に行なうことができる。
実施例 ４
本発明の実施例４に係る営業活動支援装置１００について説明する。図９は、本発明の実施例４に係る営業活動支援装置１００のブロック図である。実施例４に係る営業活動支援装置１００は実施例３に係る構成要素（即ち、顧客管理部１、顧客記憶部２、分析予測部８、解約率リスト生成部１０、継続傾向パターン生成部１１、営業活動計画生成部１２、地図情報記憶部１４、未契約顧客情報記憶部１６、及び出力部１９）及び実施例２に係る構成要素の一部（即ち、営業情報収集部３、及び営業情報記憶部４）に加えて施策管理部５及び施策情報記憶部７を備える。実施例４に係る営業活動支援装置１００において、実施例２及び実施例３と同一の構成要素についての詳細な説明を省略する。
図１０は、施策情報記憶部７に記憶される施策情報データテーブルＴＢＬ４の一例を示す図表である。施策情報データテーブルＴＢＬ４には、施策内容と、施策を実施した顧客に対応する分析対象条件と、施策を実施した対象顧客数と、顧客に対して施策を実施した場合の将来の解約率との対応関係を示す施策情報が記憶されている。施策管理部５は、施策情報記憶部７に記憶される施策情報データテーブルＴＢＬ４に記述された施策情報の読み書き処理を制御する。施策管理部５は、施策情報に変更が生じる度に施策情報を書き換える。施策管理部５は、書き換えた後の施策情報を営業活動計画生成部１２に出力する。

営業活動計画生成部１２は、上述の実施例に係る営業活動計画生成部１２の機能に加えて、顧客に対して施策を実施した場合に想定される将来の解約率を算定する機能を有する。具体的には、営業活動計画生成部１２は、営業活動を行なう対象の顧客に対応する分析対象条件と、施策情報データテーブルＴＢＬ４に記述された施策情報が示す分析対象条件とを比較し、両者の間で一致する分析対象条件に対応する顧客を特定し、その特定顧客に対して施策を実施した場合の将来の解約率を算定する。これにより、施策情報データテーブルＴＢＬ４において特定の顧客に対して施策を実施した場合の将来の解約率のうち、所定の解約率以下の施策を顧客に対して実施した場合に想定される将来の解約率に対応する施策内容を顧客に対して実施すべき施策内容と決定する。営業活動計画生成部１２は、所定の解約率以上の高い解約率を有する現在契約中の顧客に対して実施すべき施策内容と、所定の解約率以下の低い解約率を有し営業活動の対象とする新規顧客に対して実施すべき施策内容とをそれぞれ決定する。

次に、本発明の実施例４に係る営業活動支援装置１００の処理について説明する。図１１は、本発明の実施例４に係る営業活動支援装置１００の処理を示すフローチャートである。実施例４では、実施例３と同様に、携帯電話の契約に係る処理について説明する。実施例４に係る営業活動支援装置１００の処理では、実施例３に係る営業活動支援装置１００の処理（図８参照）に対して営業情報収集部３が書き換えた後の営業情報データテーブルＴＢＬ２の営業情報が分析対象条件として追加されている。このため、図１１のフローチャートにおいて、図８に示すステップＳ１〜Ｓ１１に係る説明を省略する。このため、実施例４に係る営業活動支援装置１００の処理については、ステップＳ１４〜Ｓ１９について説明する。

ステップＳ１１において、営業活動計画生成部１２は、未契約顧客情報の中から特定した顧客の会社の位置が将来の解約率の高い順の顧客に対して営業活動を行なう経路から所定距離以内に存在するか否か判定する。未契約顧客情報中の特定顧客の会社の位置が将来の解約率の高い順の顧客に対して営業活動を行なう経路から所定距離以内に存在しない場合（即ち、ステップＳ１１の判定結果「ＮＯ」）、営業活動を行なう対象の将来の解約率が高い顧客のそれぞれに対応する分析対象条件と、施策情報データテーブルＴＢＬ４に記述された施策情報が示す分析対象条件とをそれぞれ比較し、両者の間で一致する分析対象条件に対応する顧客に対して施策を実施した場合に想定される将来の解約率を算定する（ステップＳ１４）。営業活動計画生成部１２は、施策情報データテーブルＴＢＬ４において特定顧客に対して施策を実施した場合に想定される将来の解約率のうち、所定の解約率以下の施策を実施した場合に想定される将来の解約率に対応する施策内容を顧客に対して実施する施策内容と決定する（ステップＳ１５）。営業活動計画生成部１２は、将来の解約率の高い順の顧客に対して営業活動を行なう経路と将来の解約率の高い顧客の会社の位置とがプロットされた地図と、顧客情報と、営業活動の対象の顧客に対して実施する施策内容とを含む営業活動計画書を生成する（ステップＳ１６）。その後、営業活動計画生成部１２は営業活動計画書を出力部１９に出力する（ステップＳ６）。

一方、未契約顧客情報中の特定の顧客の会社の位置が将来の解約率の高い順の顧客に対して営業活動を行なう経路から所定距離以内に存在する場合（即ち、ステップＳ１１の判定結果「ＹＥＳ」）、営業活動計画生成部１２は、営業活動対象の未契約顧客と将来の解約率の高い顧客のそれぞれに対応する分析対象条件と、施策情報データテーブルＴＢＬ４における施策情報が示す分析対象条件とを比較し、両者の間で一致した分析対象条件に対応する顧客に対して施策を実施した場合に想定される将来の解約率を算定する（ステップＳ１７）。営業活動計画生成部１２は、施策情報データテーブルＴＢＬ４において特定した顧客に対して施策を実施した場合に想定される将来の解約率のうち、所定の解約率以下の施策を実施した場合に想定される将来の解約率に対応する施策内容を顧客に対して実施する施策内容と決定する（ステップＳ１８）。営業活動計画生成部１２は、地図情報を用いて生成した地図上に特定した経路と未契約顧客の会社の位置と将来の解約率の高い顧客の会社の位置とがプロットされた地図と、顧客情報と、営業活動の対象の顧客に対して実施する施策内容とを含む営業活動計画書を生成する（ステップＳ１９）。その後、営業活動計画生成部１２は営業活動計画書を出力部１９に出力する。

出力部１９は、営業活動計画生成部１２により生成された営業活動計画書を出力する。出力部１９は、営業支店別、営業担当別などの出力内容を設定する設定機能を有する。出力部１９は、携帯端末、ＰＣ端末、ディスプレイ、紙、及びその他の出力先に適した出力方法を用いて営業活動計画書を出力する。営業担当者は、出力部１９から出力された営業活動計画書に示される顧客に対して適切なタイミングで営業活動を行なうことができ、顧客の解約の可能性を低減することができる。また、営業担当者は、営業活動計画書を参照することにより、将来の解約率の高い順の顧客とともに将来の解約率の低い新規顧客に対する営業活動を行なう経路と、顧客の会社の位置と、顧客情報とを分かり易く認識することができる。更に、営業担当者は、営業活動計画書を参照することにより、将来の解約率の高い順の顧客とともに将来の解約率の低い新規顧客に対して適切な施策を実施することができ、顧客に対する将来の解約の可能性を低減するとともに、新規顧客の獲得の可能性を高めることができる。

上述のように、本発明の実施例４に係る営業活動支援装置１００の機能は下記のように総括される。まず、顧客管理部１は新規契約及び解約を含む契約顧客情報に変更が生じる度に、契約顧客情報を書き換える。分析予測部８は、顧客管理部１が書き換えた後の契約顧客情報と、契約顧客情報のうちどの情報に対して分析を行なうかを示すユーザにより設定された分析対象条件とに基づいて、分析対象条件毎の現在契約中の顧客の将来の解約率を予測する。解約率リスト生成部１０は、分析予測部８が予測した将来の解約率の高い順に契約顧客を並べ直し、その将来の解約率の高い順の契約顧客を示す契約顧客リストを生成する。営業活動計画生成部１２は、解約率リスト生成部１０により生成された契約顧客リストから将来の解約率の高い顧客を特定し、その特定した将来の解約率の高い顧客に対する営業活動を営業担当者に促す営業活動計画を生成する。これにより、営業担当者は適切なタイミングで営業活動を効率よく行なうことができ、顧客の解約の可能性を低減することができる。

また、営業活動計画生成部１２は、未契約顧客情報の中から特定した顧客の会社の位置が将来の解約率の高い順の顧客に対して営業活動を行なう経路から所定距離以内に存在するか否か判定する。営業活動計画生成部１２は、未契約顧客情報中の特定顧客の会社の位置が将来の解約率の高い順の顧客に対して営業活動を行なう経路から所定距離以内に存在しない場合、将来の解約率の高い順の顧客に対して営業活動を行なう経路を含む営業活動計画を生成する。一方、営業活動計画生成部１２は、未契約顧客情報中の特定の顧客の会社の位置が将来の解約率の高い順の顧客に対して営業活動を行なう経路から所定距離以内に存在する場合、将来の解約率の高い顧客に優先して未契約顧客情報中の特定顧客に対して営業活動を行なう経路を含む営業活動計画を生成する。これにより、営業担当者は、将来の解約率の高い順の顧客とともに将来の解約率の低い新規顧客に対して営業活動を行なう経路と、顧客の会社の位置と、顧客情報とを分かり易く認識することができる。従って、顧客の解約の可能性を低減するとともに、営業担当者は顧客の解約を防止する営業活動と同時に将来の解約率の低い新規顧客を獲得する営業活動を効率よく行なうことができる。

また、営業活動計画生成部１２は、営業活動の対象の顧客に対応する分析対象条件と、施策情報データテーブルＴＢＬ４における施策情報が示す分析対象条件とを比較し、両者間で一致する分析対象条件に対応する顧客に対して施策を実施した場合に想定される将来の解約率を算定する。営業活動計画生成部１２は、所定の解約率以下の将来の解約率に対応する施策内容を営業活動の対象の顧客に対して実施する施策内容と特定する。これにより、営業担当者は、将来の解約率の高い順の顧客とともに将来の解約率の低い新規顧客に対して適切な施策を実施することができ、将来の解約の可能性を低減するとともに新規顧客の獲得の可能性を高めることができる。

図１２は、本発明に係る営業活動支援装置１００の最小構成を示すブロック図である。営業活動支援装置１００は、顧客管理部１と、分析予測部８と、解約率リスト生成部１０と、営業活動計画生成部１２とを備える。顧客管理部１は、新規契約及び解約を含む契約顧客情報に変更が生じる度に、契約顧客情報を書き換える。分析予測部８は、顧客管理部１が書き換えた後の契約顧客情報と、契約顧客情報のうちどの情報に対して分析を行なうかを示すユーザにより設定された分析対象条件とに基づいて、分析対象条件毎の現在契約中の顧客の将来の解約率を予測する。解約率リスト生成部１０は、分析予測部８が予測した将来の解約率の高い順に契約顧客を並べ直し、将来の解約率の高い順の契約顧客を示す契約顧客リストを生成する。営業活動計画生成部１２は、解約率リスト生成部１０により生成された契約顧客リストから将来の解約率の高い顧客を特定し、その特定した将来の解約率の高い顧客に対する営業活動を営業担当者に促す営業活動計画を生成する。

なお、上述の実施例における分析予測部８は、分析対象条件のそれぞれを予測式の算出の際の説明変数として用いるものであってもよい。その場合、分析予測部８は、説明変数の数に応じた相関係数を特定する。また、顧客記憶部２、営業情報記憶部４、地図情報記憶部１４、未契約顧客情報記憶部１６、及び施策情報記憶部７などの記憶部は、適切な情報の送受信が行なわれる範囲においてどこに備えられてもよい。更に、上述の記憶部は、適切な情報の送受信が行なわれる範囲において複数備えて、データを分散して記憶するようにしてもよい。

上述の実施例に係る営業活動支援装置１００は内部にコンピュータシステムを有している。また、上述の営業活動支援装置１００の処理はプログラム形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶することができる。このため、コンピュータがプログラムを記録媒体から読み出して実行することにより、上述の営業活動支援装置１００の処理が実施される。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、上記のプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、そのコンピュータがプログラムを実行するようにしてもよい。

上記のプログラムは、上述の営業活動支援装置１００の機能の一部を実現するためのものであってもよい。また、上記のプログラムはコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで上述の機能を実現できるもの、所謂差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

本発明に係る営業活動支援装置及び営業活動支援方法について実施例とともに詳細に説明したが、本発明は上述の実施例に限定されるものではない。上述の実施例は例示的なものであり限定的なものではなく、上述の構成要素の一部を省略することや、別の構成要素に置き換えることも可能である。つまり、本発明は添付した請求の範囲に定義される発明の範囲内における種々の変更や改変をも包含するものである。

本発明は、各種サービスにおける顧客の解約予測（チャーン予測）を用いて営業活動を支援する営業活動支援装置及び営業活動支援方法に関するものであり、顧客の将来の解約率を予測して営業活動計画を決定するものである。しかし、本発明は上述の実施例に限定されるものではなく、将来の解約率以外の要因（パラメータ）を参酌して営業活動計画を決定する場合にも適用可能である。

１ 顧客管理部
２ 顧客記憶部
３ 営業情報収集部
４ 営業情報記憶部
５ 施策管理部
７ 施策情報記憶部
８ 分析予測部
１０ 解約率リスト生成部
１１ 継続傾向パターン生成部
１２ 営業活動計画生成部
１４ 地図情報記憶部
１６ 未契約顧客情報記憶部
１９ 出力部
ＴＢＬ１ 顧客データテーブル
ＴＢＬ２ 営業情報データテーブル
ＴＢＬ４ 施策情報データテーブル

Claims (6)

1. 契約済み顧客情報を用いて契約済み顧客の将来の解約率を予測する分析予測部と、
   前記分析予測部が予測した将来の解約率の低い契約顧客に対応する分析対象条件を示す継続傾向パターンリストを生成する継続傾向パターン生成部と、
   前記継続傾向パターン生成部により生成された前記継続傾向パターンリストが示す分析対象条件に一致する顧客を未契約顧客情報から特定し、その特定した未契約顧客に対する営業活動を記述した営業活動計画を生成する営業活動計画生成部と
   を備える営業活動支援装置。
2. 前記分析予測部は、顧客情報を用いて機械学習を行った学習済みモデルによって前記契約済み顧客の将来の解約率を予測する
   請求項１に記載の営業活動支援装置。
3. コンピュータが、
   契約済み顧客情報を用いて契約済み顧客の将来の解約率を予測し、
   予測された前記将来の解約率の低い契約顧客に対応する分析対象条件を示す継続傾向パターンリストを生成し、
   生成された前記継続傾向パターンリストが示す分析対象条件に一致する顧客を未契約顧客情報から特定し、その特定した未契約顧客に対する営業活動を記述した営業活動計画を生成する
   営業活動支援方法。
4. 前記契約済み顧客の将来の解約率は、顧客情報を用いて機械学習を行った学習済みモデルによって予測される
   請求項３に記載の営業活動支援方法。
5. 契約済み顧客情報を用いて契約済み顧客の将来の解約率を予測し、
   予測された前記将来の解約率の低い契約顧客に対応する分析対象条件を示す継続傾向パターンリストを生成し、
   生成された前記継続傾向パターンリストが示す分析対象条件に一致する顧客を未契約顧客情報から特定し、その特定した未契約顧客に対する営業活動を記述した営業活動計画を生成する
   ことをコンピュータに実行させるプログラム。
6. 前記契約済み顧客の将来の解約率は、顧客情報を用いて機械学習を行った学習済みモデルによって予測される
   請求項５に記載のプログラム。

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