JP2021135803A - 文書作成装置、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象とする人物の関心に沿った文書を作成する。【解決手段】受付部１１１は、通信回線３及びインタフェース１３を介して、端末２から提案書を提出する被提案者の指定を受付ける。第１取得部１１２は、受付部１１１が受付けた指定により示される被提案者（すなわち、対象とする人物）の情報を、顧客ＤＢ１２１から取得する。推定部１１３は、第１取得部１１２が取得した被提案者の情報と、営業ＤＢ１２２に記憶された情報とに基づいて、被提案者が関心を持つ話題を推定する。第２取得部１１４は、推定部１１３が推定した話題に関する１以上の記事を、記事ＤＢ１２３から取得する。作成部１１５は、取得した記事を組合せて提案書を作成し、インタフェース１３を介して端末２に送信する。【選択図】図７

Description

本発明は、文書作成装置、及びプログラムに関する。

提案書等の文書を、提案先の企業情報を元に作成する技術として、例えば、特許文献１や特許文献２等がある。この企業情報は、企業の業種や規模であることが多いが、提案書の内容が、その提出先の企業における担当者の関心に沿っていないと有効でないこともある。

特開２００６−３２３５５５号公報 特開２０１５−１３３５６６３号公報

本願発明は、例えば営業先の担当者等、対象とする人物の関心に沿った提案書等の文書を作成することを目的とする。

本発明の請求項１に係る文書作成装置は、プロセッサを有し、前記プロセッサは、人物の情報を取得し、取得した前記情報に基づいて、前記人物が関心を持つ話題を推定し、推定した前記話題に関する１以上の記事を取得し、取得した前記１以上の記事を用いて文書を作成する文書作成装置である。

本発明の請求項２に係る文書作成装置は、請求項１に記載の態様において、前記プロセッサは、推定した前記話題に対する前記人物の関心の程度に応じて、前記１以上の記事の、表示の形態、配置、順序、及び割合の少なくとも１以上を決定して、前記文書を作成する文書作成装置である。

本発明の請求項３に係る文書作成装置は、請求項２に記載の態様において、前記プロセッサは、前記１以上の記事を、記事の種類ごとにそれぞれ取得し、前記程度及び前記種類、の組合せに応じて、前記１以上の記事の、表示の形態、配置、順序、及び割合の少なくとも１以上を決定して、前記文書を作成する文書作成装置である。

本発明の請求項４に係る文書作成装置は、請求項１から３のいずれか１項に記載の態様において、前記プロセッサは、前記人物の属性を示す、前記情報を取得し、複数の人物の各属性と、該複数の人物のそれぞれが関心を持つ話題と、を対応付けたデータを取得し、取得した前記情報及び前記データに基づいて、前記人物が関心を持つ話題を推定する文書作成装置である。

本発明の請求項５に係る文書作成装置は、請求項１から４のいずれか１項に記載の態様において、前記プロセッサは、過去の文書に対する前記人物の反応を記憶した履歴を含む、前記情報を取得する文書作成装置である。

本発明の請求項６に係る文書作成装置は、請求項５に記載の態様において、前記反応は、前記過去の文書に対する前記人物の音声又は映像であり、前記プロセッサは、前記音声又は前記映像を解析して、前記話題を推定する文書作成装置である。

本発明の請求項７に係るプログラムは、プロセッサを有するコンピュータに、人物の情報を取得するステップと、取得した前記情報に基づいて、前記人物が関心を持つ話題を推定するステップと、推定した前記話題に関する１以上の記事を取得するステップと、取得した前記１以上の記事を用いて文書を作成するステップと、を実行させるプログラムである。

請求項１、７に係る発明によれば、対象とする人物の関心に沿った文書を作成することができる。
請求項２に係る発明によれば、人物の関心の程度が表示態様に反映された文書を作成することができる。
請求項３に係る発明によれば、記事の種類ごとに、人物の関心の程度が表示態様に反映された文書を作成することができる。
請求項４に係る発明によれば、人物の属性から推定される、その人物が関心を持つ話題が推定される。
請求項５に係る発明によれば、過去の文書に対する人物の反応の履歴から推定される、その人物が関心を持つ話題が推定される。
請求項６に係る発明によれば、過去の文書に対する人物の音声又は映像の履歴から推定される、その人物が関心を持つ話題が推定される。

文書作成システム９の全体構成の例を示す図。 端末２の構成の例を示す図。 文書作成装置１の構成の例を示す図。 顧客ＤＢ１２１の例を示す図。 営業ＤＢ１２２の例を示す図。 記事ＤＢ１２３の例を示す図。 文書作成装置１の機能的構成の例を示す図。 文書作成装置１が文書を作成する動作の流れの例を示すフロー図。 端末２に表示される操作画面の例を示す図。 被提案者の情報を入力する操作画面の例を示す図。 変形例における営業ＤＢ１２２ａの例を示す図。 変形例における文書作成装置１の構成の例を示す図。 表示態様ＤＢ１２４の例を示す図。 変形例における文書作成装置１の機能的構成を示す図。 変形例における営業履歴表１２２２ｂの例を示す図。 プロセッサ１１による解析結果の例を示す図。

＜実施形態＞
＜情報処理システムの構成＞
図１は、文書作成システム９の全体構成の例を示す図である。文書作成システム９は、対象とする人物の関心に沿った文書を作成するためのシステムである。文書作成システム９は、図１に示す通り文書作成装置１、端末２、及び通信回線３を有する。

端末２は、文書作成システム９の利用者がそれぞれ利用する端末であり、例えば、デスクトップ型やノート型、タブレット型等のパーソナルコンピュータである。図１に示す文書作成システム９は、複数の端末２を有する。

文書作成装置１は、端末２から指定された人物の関心に沿った文書を作成する情報処理装置である。文書作成装置１は、例えばコンピュータであり、クライアント装置である端末２の要求に応答するサーバ装置である。

通信回線３は、文書作成装置１と端末２とを通信可能に接続する回線である。通信回線３は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）のほか、ＷＡＮ（Wide Area Network）であってもよいし、インターネットであってもよいし、これらの組合せであってもよい。また、通信回線３は、公衆交換通信網（ＰＳＴＮ：Public Switched Telephone Networks）やサービス統合デジタル網（ＩＳＤＮ：Integrated Services Digital Network）等を含むものでもよい。

なお、文書作成システム９における文書作成装置１、端末２、及び通信回線３の、それぞれの数は図１に示したものに限られず、１つであってもよいし、複数であってもよい。

＜端末の構成＞
図２は、端末２の構成の例を示す図である。図２に示す端末２は、プロセッサ２１、メモリ２２、インタフェース２３、操作部２４、及び表示部２５を有する。これらの構成は、例えばバスで、互いに通信可能に接続されている。

プロセッサ２１は、メモリ２２に記憶されているコンピュータプログラム（以下、単にプログラムという）を読出して実行することにより端末２の各部を制御する。プロセッサ２１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。

メモリ２２は、プロセッサ２１に読み込まれるオペレーティングシステム、各種のプログラム、データ等を記憶する記憶手段である。メモリ２２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）を有する。なお、メモリ２２は、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ等を有してもよい。

インタフェース２３は、有線又は無線により通信回線３を介して、端末２を文書作成装置１に通信可能に接続する通信回路である。

操作部２４は、各種の指示をするための操作ボタン、キーボード、タッチパネル、マウス等の操作子を備えており、操作を受付けてその操作内容に応じた信号をプロセッサ２１に送る。

表示部２５は、液晶ディスプレイ等の表示画面を有しており、プロセッサ２１の制御の下、画像を表示する。表示画面の上には、操作部２４の透明のタッチパネルが重ねて配置されてもよい。

＜文書作成装置の構成＞
図３は、文書作成装置１の構成の例を示す図である。図３に示す文書作成装置１は、プロセッサ１１、メモリ１２、及びインタフェース１３を有する。これらの構成は、例えばバスで、互いに通信可能に接続されている。

プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されているプログラムを読出して実行することにより文書作成装置１の各部を制御する。プロセッサ１１は、例えばＣＰＵである。

インタフェース１３は、有線又は無線により通信回線３を介して、文書作成装置１を端末２に通信可能に接続する通信回路である。

メモリ１２は、プロセッサ１１に読み込まれるオペレーティングシステム、各種のプログラム、データ等を記憶する記憶手段である。メモリ１２は、ＲＡＭやＲＯＭを有する。なお、メモリ１２は、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ等を有してもよい。

また、メモリ１２は、顧客ＤＢ１２１、営業ＤＢ１２２、及び記事ＤＢ１２３を記憶する。

＜顧客ＤＢの構成＞
図４は、顧客ＤＢ１２１の例を示す図である。顧客ＤＢ１２１は、営業先である顧客の組織としての情報と、その顧客に所属し、提案書を実際に読み、契約の要否を判断する人物（以下、「被提案者」ともいう）の情報と、を記憶するデータベースである。図４に示す顧客ＤＢ１２１は、組織情報表１２１１、及び被提案者情報表１２１２を有する。

組織情報表１２１１は、営業先である顧客の組織としての情報を記憶する表である。例えば、図４に示す組織情報表１２１１は、顧客コード、顧客名、業種種別、従業員数の項目を有する。顧客コードは、組織情報表１２１１において主キーとなる項目であり、それぞれのレコードに異なる記号が割り当てられ、各レコードを一意に識別するために用いられる。

顧客名はその顧客の名称を示す文字列を示した項目である。業種種別は、その顧客の業種の種別を示した項目である。従業員数は、その顧客に勤務している従業員の数を示した項目であり、主にその顧客の事業規模の指標として用いられる。図４に示す組織情報表１２１１において、例えば、顧客コード「Ｋ０２」は、顧客名「Ｂ株式会社」に対応付けられており、この会社の業種は「製造業」であって、従業員数は「１００人以上３００人未満」である。

被提案者情報表１２１２は、被提案者の情報を記憶する表である。例えば、図４に示す被提案者情報表１２１２は、被提案者ＩＤ、被提案者名、顧客コード、属性情報の項目を有する。被提案者ＩＤは、被提案者情報表１２１２において主キーとなる項目であり、それぞれのレコードに異なる記号が割り当てられ、各レコードを一意に識別するために用いられる。

被提案者名は、その被提案者の氏名を示す文字列を示した項目である。顧客コードは、その被提案者が勤務している顧客（企業）の識別情報である。この顧客コードは、組織情報表１２１１の顧客コードであり、被提案者と顧客名、業種種別、及び従業員数とを対応付けている。例えば、図４に示す被提案者情報表１２１２において、被提案者名「山田一郎」は、被提案者ＩＤ「Ｕ０２」によって識別され、顧客コード「Ｋ０２」で示される顧客（企業）に勤務している。つまり、被提案者名「山田一郎」は、製造業であって、従業員数が１００人以上３００人未満である「Ｂ株式会社」の社員である。

また、図４に示す被提案者情報表１２１２において、属性情報は、被提案者の属性を示す情報である。この属性情報は、被提案者が所属している部門を示す「所属部門」、及び、被提案者の役割や役職を示す「役割・役職」の項目を有する。例えば、図４に示す被提案者情報表１２１２において、被提案者名「山田一郎」は、「Ｂ株式会社」の「総務部」に所属する「管理職」である。

＜営業ＤＢの構成＞
図５は、営業ＤＢ１２２の例を示す図である。営業ＤＢ１２２は、商品販売の営業活動を記憶するデータベースである。図５に示す営業ＤＢ１２２は、取り扱い商品ごとに、成立した契約の情報を記憶する。

図５に示す営業ＤＢ１２２は、商品表１２２１、及び営業履歴表１２２２を有する。商品表１２２１は、自社が取り扱う商品を記憶する表である。商品表１２２１は、商品ＩＤ、及び商品種別の項目を有する。商品ＩＤは、取り扱う商品の識別情報である。商品種別は、その商品の説明を示す文字列である。例えば、図５に示す商品表１２２１によると、商品ＩＤ「Ｐ８１」は、商品種別「複合機」の識別情報である。

営業履歴表１２２２は、営業活動の履歴を記憶する表である。図５に示す営業履歴表１２２２は、成立した契約ごとに、その契約に関わった被提案者を示す被提案者ＩＤと、その被提案者の関心を示す関心情報とが対応付けられている。関心情報とは、複数の話題ごとに、被提案者の関心の有無を示した情報である。例えば、図５に示す営業履歴表１２２２において、関心情報に含まれる話題は「業務効率化」、「コスト削減」、「セキュリティ」、「情報管理」、及び「増力化」の５つである。そして、例えば、契約ＩＤ「Ｃ０１」で識別される契約は、被提案者ＩＤ「Ｕ１１」で識別される被提案者が、営業担当者から提案を受けて成立したものであり、この被提案者が関心を持っていた話題は「コスト削減」である。

なお、この関心情報は、どのように生成されてもよい。例えば、図５に示す関心情報は、契約ごとにその契約に関わった営業担当者が、被提案者との面会を通して契約の決め手となった話題を判断して入力することで、生成される。

＜記事ＤＢの構成＞
図６は、記事ＤＢ１２３の例を示す図である。記事ＤＢ１２３は、文書作成装置１が作成する提案書等の文書に組込まれる記事を記憶するデータベースである。文書作成装置１は、記事ＤＢ１２３に記憶された複数の記事の中からいくつかを選択して組合せることで文書を作成する。図６に示す記事ＤＢ１２３は、記事ＩＤ、記事種類、記事分類、商品ＩＤ、話題種別、及び記事データの項目を有する。

記事ＩＤは、記事ＤＢ１２３に記憶された記事のそれぞれを識別する識別情報を示す項目である。記事種類は、表紙や目次、まとめ等、その記事の種類を示す項目である。例えば、提案書は、表紙→目次→業界動向→顧客課題→商品情報→事例情報→まとめ、といった順序で、これらの種類の記事を配置して構成される。メモリ１２には、この提案書の１以上の雛形が記憶されている。プロセッサ１１は、提案書の雛形に沿って、必要な種類の記事を記事ＤＢ１２３から選択して取得し、組合せ、配置して個々の提案書を作成する。このプロセッサ１１は、１以上の記事を、記事の種類ごとにそれぞれ取得するプロセッサの例である。

記事分類は、その記事が複数の商品に共通であるか、商品に固有であるかを示す項目である。商品ＩＤは、記事分類が商品固有であるときに、その記事で言及される商品の識別情報を示す項目である。話題種別は、その記事で取り上げる話題を示す項目である。

例えば、図６に示す記事ＤＢ１２３において、記事ＩＤ「Ｄ３１」、「Ｄ３２」、及び「Ｄ３３」は、いずれも商品が解決する顧客の課題、すなわち「顧客課題」についての記事であり、その内容は「商品固有」であって、商品ＩＤ「Ｐ８１」で示される商品についてのものである。一方、これら３つの記事は、話題種別が異なる。

すなわち、記事ＩＤ「Ｄ３１」で示される記事は、この商品が解決する顧客課題について「業務効率化」の観点で記載しているが、記事ＩＤ「Ｄ３２」で示される記事は、この顧客課題について「コスト削減」の観点で記載している。また、記事ＩＤ「Ｄ３３」で示される記事は、この顧客課題について「セキュリティ」の観点で記載している。

＜文書作成装置の機能的構成＞
図７は、文書作成装置１の機能的構成の例を示す図である。文書作成装置１のプロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されたプログラムを実行することにより、受付部１１１、第１取得部１１２、推定部１１３、第２取得部１１４、及び作成部１１５として機能する。

受付部１１１は、通信回線３及びインタフェース１３を介して、端末２から提案書を提出する被提案者の指定を受付ける。

第１取得部１１２は、受付部１１１が受付けた指定により示される被提案者（すなわち、対象とする人物）の情報を、顧客ＤＢ１２１から取得する。つまり、この第１取得部１１２として機能するプロセッサ１１は、人物の情報を取得するプロセッサの例である。

例えば、図４に示す顧客ＤＢ１２１の被提案者情報表１２１２には、被提案者ごとに属性情報が記憶されている。そこで、プロセッサ１１は、被提案者の情報として、この属性情報を取得すればよい。この場合、プロセッサ１１は、人物の属性を示す、情報を取得するプロセッサの例である。

推定部１１３は、第１取得部１１２が取得した被提案者の情報と、営業ＤＢ１２２に記憶された情報とに基づいて、被提案者が関心を持つ話題を推定する。例えば、推定部１１３は、第１取得部１１２が取得した情報から、指定された被提案者の属性を特定し、営業ＤＢ１２２に記憶された、成立した契約の被提案者のうち、特定した上記の属性と共通する属性を有するものを抽出する。なお、被提案者の属性は、被提案者の個人に関する属性だけでもよいが、被提案者の所属する組織の情報を含んでもよい。

そして推定部１１３は、抽出した被提案者が関心を持っていた話題を集計することで、指定された被提案者が関心を持つ話題を推定する。これにより、例えば、「総務部」に勤務する「管理職」が共通して関心を持つ話題が推定される。つまり、この推定部１１３として機能するプロセッサ１１は、取得した情報に基づいて、人物が関心を持つ話題を推定するプロセッサの例である。

また、図４に示す顧客ＤＢ１２１における被提案者ＩＤは、図５に示す営業ＤＢ１２２に示す被提案者ＩＤと共通のものである。したがって、図４に示す顧客ＤＢ１２１及び図５に示す営業ＤＢ１２２からデータを取得するこのプロセッサ１１は、複数の人物の各属性と、それら複数の人物のそれぞれが関心を持つ話題と、を対応付けたデータを取得するプロセッサの例である。

また、このプロセッサ１１は、指定した１の人物の属性を示す、取得した情報、及び、複数の人物の各属性とそれらのそれぞれが関心を持つ話題とを対応付けた、取得したデータに基づいて、指定した１の人物が関心を持つ話題を推定するプロセッサの例である。

なお、上述した通り、プロセッサ１１が、被提案者の所属する組織の情報を、被提案者の属性に含んで特定する場合、例えば、プロセッサ１１は、「製造業」であって、従業員数が「１００人以上３００人未満」の企業に所属する被提案者を、成立した契約の被提案者の中から抽出してもよい。

第２取得部１１４は、推定部１１３が推定した話題に関する１以上の記事を、記事ＤＢ１２３から取得する。つまり、この第２取得部１１４として機能するプロセッサ１１は、推定した話題に関する１以上の記事を取得するプロセッサの例である。

作成部１１５は、取得した記事を組合せて提案書を作成し、インタフェース１３を介して端末２に送信する。つまり、この作成部１１５として機能するプロセッサ１１は、取得した１以上の記事を用いて文書を作成するプロセッサの例である。

＜文書作成装置の動作＞
図８は、文書作成装置１が文書を作成する動作の流れの例を示すフロー図である。文書作成装置１のプロセッサ１１は、端末２から被提案者の指定を受付ける（ステップＳ１０１）。

図９は、端末２に表示される操作画面の例を示す図である。図９に示す操作画面は、上部にタブが表示されており、いずれかのタブをマウス等でクリックすることにより、そのタブの内容が表示される。図９に示す操作画面では「複合機」のタブがクリックされており、その契約のリストである契約リストが表示されている。利用者が、例えば、いずれかの契約に新たな契約を追加しようと考えたとき、契約リストにおける提案書のアイコンをクリックする。

例えば、図９に示す操作画面を見て、営業マンである利用者がＢ株式会社の契約台数が本来よりも少ないと考えた場合、アイコンＰをクリックして、Ｂ株式会社に向けた提案書を作成する指示をする。

図１０は、被提案者の情報を入力する操作画面の例を示す図である。図９に示す操作画面に対し利用者が提案書のアイコンＰをクリックすると、端末２はアイコンＰに対応する顧客の、被提案者の情報を利用者に要求する操作画面を表示する。

図１０に示す操作画面に対し、利用者は、テキストの入力欄Ｆ１〜Ｆ４に情報を入力する。入力欄Ｆ１〜Ｆ４は、それぞれ被提案者が所属する顧客の名称である「提案先顧客名」、被提案者の氏名である「被提案者名」、被提案者が所属する部門の名称である「所属部門名」、被提案者の「役職・役割」に対応する。このうち入力欄Ｆ１は、クリックされたアイコンＰに対応する顧客名が、端末２のプロセッサ２１により予め記入される。

なお、図１０に示す操作画面において、ボタンＢ１は「戻る」ためのボタンであり、これが利用者に押下されると、端末２は、入力欄Ｆ１〜Ｆ４に入力した内容を破棄して図９に示す操作画面に表示を戻す。また、ボタンＢ２は「次へ」進むためのボタンであり、これが利用者に押下されると、端末２は、入力欄Ｆ１〜Ｆ４に入力した内容を文書作成装置１に送信する。これにより文書作成装置１は、端末２から被提案者の指定を受付ける。

プロセッサ１１は、メモリ１２の顧客ＤＢ１２１を参照して、受付けた指定により示される被提案者の情報を取得し（ステップＳ１０２）、メモリ１２の営業ＤＢ１２２を参照して、被提案者が関心を持つ話題を推定する（ステップＳ１０３）。

例えば、プロセッサ１１は、端末２から提案先顧客名「Ｂ株式会社」、被提案者名「山田一郎」、所属部門名「総務部」、役割・役職「管理職（部長）」の指定を受付けたとき、顧客ＤＢ１２１から、この被提案者の属性を特定する。すなわち、プロセッサ１１は、「山田一郎」の属性として「総務部」の「管理職」であることを特定する。

次に、プロセッサ１１は、顧客ＤＢ１２１のうち、「山田一郎」と、「総務部」の「管理職」である点で共通する他の被提案者を特定する。ここでは、プロセッサ１１は、被提案ＩＤ「Ｕ１１」、「Ｕ１２」、及び「Ｕ１４」を、「総務部」の「管理職」である被提案者の識別情報として特定する。

そして、プロセッサ１１は、営業ＤＢ１２２を参照して、既に成立した契約において、被提案ＩＤ「Ｕ１１」、「Ｕ１２」、及び「Ｕ１４」で識別される被提案者のそれぞれが関心を持った話題を集計する。図５に示す営業ＤＢ１２２によると、これら３人の被提案者は、いずれも「コスト削減」に関心を持っていたことがわかる。そのため、プロセッサ１１は、これら３人と属性が共通する「山田一郎」も、「コスト削減」に関心を持つであろう、と推定する。

次に、プロセッサ１１は、記事ＤＢ１２３から、推定した話題に関する記事を取得する（ステップＳ１０４）。例えば、上述した例で、プロセッサ１１は、被提案者である「山田一郎」が関心を持つ話題として「コスト削減」を推定しているため、図６に示す記事ＤＢ１２３の中から、記事ＩＤ「Ｄ３２」、「Ｄ５２」を取得する。なお、プロセッサ１１は、話題種別ごとに記載されていない他の記事については、営業しようとする商品の商品ＩＤが共通する、以前に使用したことがある、等の理由により、取得する。

そして、プロセッサ１１は、取得した記事を用いて文書を作成する（ステップＳ１０５）。プロセッサ１１は、例えば、メモリ１２に記憶された提案書の雛形に沿って、上述した記事を連結して提案書を作成する。

以上、説明した動作をすることにより、文書作成システム９は、対象とする人物が関心を持つと推定される話題に沿った記事を選択して組合せることにより、提案書等の文書を作成する。したがって、被提案者の関心を考慮しないシステムに比べて、文書作成システム９は、被提案者の関心を惹く提案書を作成し易い。

＜変形例＞
以上が実施形態の説明であるが、この実施形態の内容は以下のように変形し得る。また、以下の変形例は、組合されてもよい。

＜１＞
上述した実施形態において、文書作成システム９は、文書作成装置１と端末２とを接続した、いわゆるクライアントサーバシステムとして、端末２で指定された被提案者の関心に沿った提案書等の文書を作成していたが、一台の装置がこれを行ってもよい。この場合、例えば、文書作成装置１は、端末２が有する操作部２４、及び表示部２５に相当する構成を有してもよい。利用者は、直接、この文書作成装置１を操作して文書を作成すればよい。

＜２＞
上述した実施形態において、営業ＤＢ１２２は、被提案者の関心の有無を示す関心情報を記憶していたが、被提案者の関心の程度を記憶してもよい。図１１は、変形例における営業ＤＢ１２２ａの例を示す図である。図１１に示す営業ＤＢ１２２ａは、商品表１２２１と、営業履歴表１２２２ａと、を有する。この営業履歴表１２２２ａは、被提案者の関心の程度を示す関心情報を記憶する。また、この営業履歴表１２２２ａは、契約ＩＤに代えて訪問日時を記憶する。すなわち、この営業履歴表１２２２ａは、成立した契約の情報を記憶するのではなく、商品表１２２１に列挙された商品ごとに、その商品について営業先に訪問した営業活動の情報を記憶する表である。

例えば、営業担当者は、訪問の際に被提案者に対して、上述した５つの話題への関心についてのアンケートを取る。このアンケートは、点数式であり、最も関心がある話題を「５点」とし、最も関心がない話題を「１点」として、関心の程度を回答してもらうものである。営業担当者は、このアンケートを回収して集計し、集計の結果を文書作成装置１に入力することで、図１１に示す営業履歴表１２２２ａが生成され、記憶される。

そして、プロセッサ１１は、端末２から受付けた指定により示される被提案者と属性が共通する他の被提案者の識別情報として、上述した通り、被提案ＩＤ「Ｕ１１」、「Ｕ１２」、及び「Ｕ１４」を特定すると、図１１に示す営業ＤＢ１２２ａを参照して、これらの被提案者ＩＤで識別される被提案者の関心の程度を示す点数をそれぞれ合計し、合計点数が閾値以上の話題を特定する。

例えば、図１１に示す例で、「業務効率化」は４＋４＋３＝１１点であり、「コスト削減」は５＋５＋５＝１５点である。したがって、例えば、閾値が１０点に設定されている場合、プロセッサ１１は、「業務効率化」及び「コスト削減」の２つを、被提案者が関心を持つ話題として特定する。この場合、合計点数が３＋３＋２＝８点の「セキュリティ」、２＋１＋１＝４点の「情報管理」、１＋２＋４＝７点の「増力化」は、特定の対象から除外される。文書作成装置１は、この特定した２つの話題に重点を置いて提案書を作成する。その結果、被提案者の関心の程度が表示態様に反映された文書が作成される。

また、文書作成装置１は、集計した点数に応じて記事の表示態様を変えてもよい。例えば、上述した通り、「業務効率化」が１１点、「コスト削減」が１５点である場合、提案書内でこれらの記事が占める割合を１１：１５にしてもよい。記事の表示態様は、記事が占める割合のほか、フォントサイズやフォント種別等の記事の表示の形態、記事の配置、順序等でもよく、また、これらの組合せでもよい。この場合、このプロセッサ１１は、推定した話題に対する人物の関心の程度に応じて、１以上の記事の、表示の形態、配置、順序、及び割合の少なくとも１以上を決定して、文書を作成するプロセッサの例である。

＜３＞
上述した変形例において、文書作成装置１は、推定した関心の程度に応じて記事の表示態様を変えていたが、記事の表示態様は、関心の程度に加えて、記事の種類ごとに決められてもよい。すなわち、記事の表示態様は、関心の程度及び記事の種類の組合せに応じて決められてもよい。

図１２は、変形例における文書作成装置１の構成の例を示す図である。図１２に示す文書作成装置１は、メモリ１２に上述した営業ＤＢ１２２ａを記憶し、さらに表示態様ＤＢ１２４を記憶する。

図１３は、表示態様ＤＢ１２４の例を示す図である。表示態様ＤＢ１２４は、記事種類ごとに、記事の表示態様に、関心の程度を反映させるためのパラメータや規則を記憶する。例えば、図１３（ａ）に示す表示態様ＤＢ１２４は、関心の程度が高かった話題の上位３位までについて、面積比、配置、及び文字修飾の３種類の表示態様を決めるパラメータが記憶されている。この図１３（ａ）に示す表示態様ＤＢ１２４によると、例えば、関心の程度が１位だった話題は、「顧客課題」という記事種類で６割の面積比で表示され、２位だった話題は４割の面積比で表示される。そして、この場合、関心の程度が３位ものは、「顧客課題」という記事種類では表示されない。一方、「事例情報」という記事種類では、関心の程度が１位、２位、及び３位の話題に、それぞれ５割、３割、及び２割の面積が与えられる。

また、図１３（ｂ）に示す表示態様ＤＢ１２４は、記事種類ごとに、面積比の規則を記憶する。例えば、この場合、記事種類「顧客課題」の記事は、関心の点数に比例する面積比で表示されるが、記事種類「事例情報」の記事は、関心の点数の自乗に比例する面積比で表示される。

図１４は、変形例における文書作成装置１の機能的構成を示す図である。図１４に示す文書作成装置１のプロセッサ１１は、図７に示す作成部１１５に代えて作成部１１５ａとして機能する。この作成部１１５ａは、取得した記事を組合せる際に、表示態様ＤＢ１２４を参照して、それらの記事の関心の程度及び記事種類の組合せに応じて各記事の表示態様を決定する。

つまり、この変形例では、関心の程度が一律で記事の表示態様に反映されるのではなく、関心の程度と記事種類との組合せごとに、その程度が記事の表示態様に反映される。すなわち、このプロセッサ１１は、１以上の記事を、記事の種類ごとにそれぞれ取得し、その程度及びその種類、の組合せに応じて、それらの１以上の記事の、表示の形態、配置、順序、及び割合の少なくとも１以上を決定して、文書を作成するプロセッサの例である。

＜４＞
上述した実施形態において、営業ＤＢ１２２に含まれる関心情報は、契約ごとにその契約に関わった営業担当者が、被提案者との面会を通して契約の決め手となった話題を判断して入力することで生成されていた。また、上述した変形例において、関心情報は、営業担当者が被提案者からアンケートを回収して集計し、集計の結果を入力することで生成されていた。しかし、関心情報が生成される態様はこれに限られない。例えば、営業ＤＢ１２２は、過去の文書に対する被提案者の反応を記憶した履歴を含んでもよい。そして、プロセッサ１１は、この履歴を営業ＤＢ１２２から取得し、これに基づいて上述した関心情報を生成してもよい。「過去の文書に対する被提案者の反応」は、例えば、被提案者に訪問したときに、話題ごとに受けた質問の数や、中断された回数、説明時間等が挙げられる。このプロセッサ１１は、過去の文書に対する人物の反応を記憶した履歴を含む、情報を取得するプロセッサの例である。

＜５＞
上述した変形例において、「過去の文書に対する被提案者の反応」は、例えば、提案書を口頭で説明したときに録音した音声、又は録画した映像であってもよい。図１５は、変形例における営業履歴表１２２２ｂの例を示す図である。この場合、メモリ１２は、図５に示した営業履歴表１２２２、又は、図１１に示した営業履歴表１２２２ａに代えて、この図１５に示す営業履歴表１２２２ｂを記憶する。図１５に示す営業履歴表１２２２ｂは、訪問日時、被提案者ＩＤ、及び反応データを対応付けて記憶する。反応データは、営業担当者が、「訪問日時」で示される日時に訪問して提案書を説明した際に、「被提案者ＩＤ」で示される被提案者が発した声を録音した録音データや、その被提案者の表情を録画した映像データである。

プロセッサ１１は、図１５に示す営業履歴表１２２２ｂから映像データ又は音声データを取得する。すなわち、このプロセッサ１１は、過去の文書に対する人物の音声又は映像を記憶した履歴を含む、情報を取得するプロセッサの例である。

そして、プロセッサ１１は、取得した映像データ又は音声データを解析して、被提案者が関心を持つ話題を推定する。例えば、人は、話者が説明する内容に関心があるときにその話者に注目する傾向がある。そこで、プロセッサ１１は、営業担当者が提案書の説明をしている期間の被提案者の視線の向きを映像データから解析して、営業担当者に多く被提案者の視線が注がれたときの話題を、その被提案者が関心を持つ話題として推定する。

また、人の音声は、話題に関心があるときに高音になる傾向がある場合、プロセッサ１１は、被提案者の音声のトーンに基づいて、その被提案者が関心を持つ話題を推定してもよい。

図１６は、プロセッサ１１による解析結果の例を示す図である。図１６には、営業担当者が、被提案者を訪問し、１０分ごとに話題を代えて５０分間、提案書の説明をしたときに録音・録画されたデータの解析結果が示されている。プロセッサ１１は、被提案者の音声のトーンに応じて反応をプロットし、図１６に実線で示すグラフを得る。また、プロセッサ１１は、被提案者の注目頻度に応じて反応をプロットし、図１６に破線で示すグラフを得る。プロセッサ１１は、これらの反応の合計点から、被提案者がどの時間帯、すなわち、どの話題について営業担当者が言及しているときに関心を向けていたかを解析すればよい。すなわち、このプロセッサ１１は、過去の文書に対する人物の音声又は映像を解析して、この人物が関心を持つ話題を推定するプロセッサの例である。

＜６＞
上述した文書作成装置１は、ＣＰＵで構成されるプロセッサ１１を有していたが、文書作成装置１を制御する制御手段は他の構成であってもよい。例えば、文書作成装置１は、ＣＰＵ以外にも各種のプロセッサ等を有してもよい。

ここでプロセッサとは広義的なプロセッサを指し、汎用的なプロセッサ（例えば上述したＣＰＵ等）や、専用のプロセッサ（例えばＧＰＵ： Graphics Processing Unit、ＡＳＩＣ： Application Specific Integrated Circuit、ＦＰＧＡ： Field Programmable Gate Array、プログラマブル論理デバイス、等）を含むものである。

＜７＞
上記各実施形態におけるプロセッサ１１の動作は、１つのプロセッサ１１によって成すのみでなく、物理的に離れた位置に存在する複数のプロセッサが協働して成すものであってもよい。例えば、上述した端末２のプロセッサ２１は、上述したプロセッサ１１の機能の少なくとも一部を兼ねてもよい。

また、プロセッサの各動作の順序は上記各実施形態において記載した順序のみに限定されるものではなく、適宜変更してもよい。

＜８＞
上述した文書作成装置１のプロセッサ１１によって実行されるプログラムは、プロセッサを有するコンピュータに、人物の情報を取得するステップと、取得した前記情報に基づいて、前記人物が関心を持つ話題を推定するステップと、推定した前記話題に関する１以上の記事を取得するステップと、取得した前記１以上の記事を用いて文書を作成するステップと、を実行させるプログラム、の例である。

これらのプログラムは、磁気テープ及び磁気ディスク等の磁気記録媒体、光ディスク等の光記録媒体、光磁気記録媒体、半導体メモリ等の、コンピュータ装置が読取り可能な記録媒体に記憶された状態で提供し得る。また、このプログラムは、インターネット等の通信回線経由でダウンロードされてもよい。

１…文書作成装置、１１…プロセッサ、１１１…受付部、１１２…第１取得部、１１３…推定部、１１４…第２取得部、１１５、１１５ａ…作成部、１２…メモリ、１２１…顧客ＤＢ、１２１１…組織情報表、１２１２…被提案者情報表、１２２、１２２ａ…営業ＤＢ、１２２１…商品表、１２２２、１２２２ａ、１２２２ｂ…営業履歴表、１２３…記事ＤＢ、１２４…表示態様ＤＢ、１３…インタフェース、２…端末、２１…プロセッサ、２２…メモリ、２３…インタフェース、２４…操作部、２５…表示部、３…通信回線、９…文書作成システム、Ｂ１、Ｂ２…ボタン、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４…入力欄。

Claims (7)

1. プロセッサを有し、前記プロセッサは、
   人物の情報を取得し、
   取得した前記情報に基づいて、前記人物が関心を持つ話題を推定し、
   推定した前記話題に関する１以上の記事を取得し、
   取得した前記１以上の記事を用いて文書を作成する
   文書作成装置。
2. 前記プロセッサは、
   推定した前記話題に対する前記人物の関心の程度に応じて、前記１以上の記事の、表示の形態、配置、順序、及び割合の少なくとも１以上を決定して、前記文書を作成する
   請求項１に記載の文書作成装置。
3. 前記プロセッサは、
   前記１以上の記事を、記事の種類ごとにそれぞれ取得し、
   前記程度及び前記種類、の組合せに応じて、前記１以上の記事の、表示の形態、配置、順序、及び割合の少なくとも１以上を決定して、前記文書を作成する
   請求項２に記載の文書作成装置。
4. 前記プロセッサは、
   前記人物の属性を示す、前記情報を取得し、
   複数の人物の各属性と、該複数の人物のそれぞれが関心を持つ話題と、を対応付けたデータを取得し、
   取得した前記情報及び前記データに基づいて、前記人物が関心を持つ話題を推定する
   請求項１から３のいずれか１項に記載の文書作成装置。
5. 前記プロセッサは、
   過去の文書に対する前記人物の反応を記憶した履歴を含む、前記情報を取得する
   請求項１から４のいずれか１項に記載の文書作成装置。
6. 前記反応は、前記過去の文書に対する前記人物の音声又は映像であり、
   前記プロセッサは、
   前記音声又は前記映像を解析して、前記話題を推定する
   請求項５に記載の文書作成装置。
7. プロセッサを有するコンピュータに、
   人物の情報を取得するステップと、
   取得した前記情報に基づいて、前記人物が関心を持つ話題を推定するステップと、
   推定した前記話題に関する１以上の記事を取得するステップと、
   取得した前記１以上の記事を用いて文書を作成するステップと、
   を実行させるプログラム。

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