JP2022002059A - 営業支援システム及び営業支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】顧客の状況に応じて参考になる過去提案事例を提示すること。【解決手段】提案済みの顧客への提案事例情報を含む記憶部と、新たな提案先の顧客に関する情報である顧客問合せ情報を受け付け、顧客への提案パターンを判定する提案パターン判定部と、前記提案パターンに応じて類似度算出式のパラメータを変更し、前記顧客問合せ情報と、前記提案事例情報とを比較し、類似度を算出する事例類似度算出部と、前記事例類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、表示すべき前記提案事例情報を決定する表示候補事例決定部と、を有する。【選択図】 図２

Description

本発明は、営業において顧客へのソリューションの提案を支援するシステム及び方法に関する。

顧客に好適なソリューション提案を行うためには、顧客の課題を具体化し、解決のために適用すべき技術を具体化する必要がある。さらに、「既存業務を改善する」、「新しい事業を立ち上げる」など、提案を通じて実現すべき顧客の事業形態も異なり、これらを踏まえた提案が必要である。このため、従来、営業担当者は、各種の要求を踏まえたうえで、自らの知見に基づき、顧客への提案を行っていた。

顧客提案を支援するために、類似の過去事例を提示する技術が提案されている。例えば、特許文献１では、設備の改善策を提案するうえで、設備情報及び顧客の特性に基づき、過去事例との類似度を算出することで、参考になる過去事例を提示する技術を提案している。

特開２０１３−１２０８６号公報

特許文献１が開示する技術により、設備や顧客特性の観点で類似した過去事例を提示し、新規提案の参考とすることができる。一方、本技術では類似度の算出方法は一定であるが、ソリューションの提案では、実現すべき顧客の事業形態、顧客の課題把握状況など顧客の状況に応じて、参考にすべき過去事例も変わってくる。画一的に類似度を求める従来の技術では、このような顧客の状態に応じた柔軟な事例の提示を行うことができない。

そこで本発明の一態様では、顧客の状況に応じて参考になる過去提案事例を提示することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる営業支援システムは、提案済みの顧客への提案事例情報を含む記憶部と、新たな提案先の顧客に関する情報である顧客問合せ情報を受け付け、顧客への提案パターンを判定する提案パターン判定部と、前記提案パターンに応じて類似度算出式のパラメータを変更し、前記顧客問合せ情報と、前記提案事例情報とを比較し、類似度を算出する事例類似度算出部と、前記事例類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、表示すべき前記提案事例情報を決定する表示候補事例決定部と、を有する。

本発明の代表的な実施の形態によれば、顧客の状況に応じた情報提供を行うことができる。

営業支援システムの一例を示すブロック図である。 営業支援サーバの構成例を示すブロック図である。 提案事例データの一例である。 業務業種データの一例である。 技術データの一例である。 提案パターンデータの一例である。 顧客問合せデータの一例である。 提案支援システムの処理の一例を示すシーケンス図である。 顧客問合せ入力画面の一例である。 提案事例出力画面の一例である。 提案パターン判定部における処理の一例を示すフローチャートである。 提案パターン判定部における、提案パターンの判定方法の一例を示すフローチャートである。 事例類似度算出部における処理の一例を示すフローチャートである。 表示候補事例決定部における処理の一例を示すフローチャートである。 表示スコア算出部における処理の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。本実施形態において、同一の構成には原則として同一の符号を付け、繰り返しの説明は省略する。なお、本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。

図１は、営業支援システムの一例を示すブロック図である。営業支援システムは、営業支援サーバ１０１及び１以上の端末１０２を含む。営業支援サーバ１０１と端末１０２は、インターネット等のネットワーク１０４を介して互いに接続されている。

端末１０２は、例えばタブレット端末や、ノートＰＣ等の可搬型コンピュータであり、ネットワーク１０４に接続する機能、及び情報を入出力するための機能を有する。端末１０２は、提案支援システムの利用者から顧客に関する情報の入力を受け付け、入力された情報を営業支援サーバ１０１に送信する。

営業支援サーバ１０１は、端末１０２から入力された顧客に関する情報を受信し、受信した情報に基づいて顧客に適するソリューションの組み合わせを端末１０２に出力する、情報提示サーバの一例である。

図２は、営業支援サーバ１０１の構成例を示すブロック図である。営業支援サーバ１０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１、ネットワークインタフェース２０２、メモリ２０３、補助記憶装置２０４、入力装置２０５、及び出力装置２０６を有する計算機によって構成される。

ＣＰＵ２０１は、プロセッサを含み、メモリ２０３にロードされたプログラムに従って演算装置として動作し、プログラムに記述された機能を提供する。

ネットワークインタフェース２０２は、例えば、所定のプロトコルに従って、他の装置との通信を制御する装置である。

メモリ２０３は、ＲＡＭなどの揮発性記憶素子で構成される記憶装置である。補助記憶装置２０４は、磁気記憶装置（ＨＤＤ）フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の不揮発性記憶素子で構成される大容量の記憶装置である。

補助記憶装置２０４には、演算に用いられるデータや、後述するＣＰＵ２０１に含まれる各機能部を実現するためのプログラムが格納されている。すなわち、プログラムは、補助記憶装置２０４から読み出されて、メモリ２０３にロードされて、プロセッサによって実行される。

ＣＰＵ２０１のプロセッサが実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワーク１０４を介して営業支援サーバ１０１に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置２０４に格納される。このため、営業支援サーバ１０１は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。

ＣＰＵ２０１は、提案パターン判定部２３１と、事例類似度算出部２３２と、表示候補事例決定部２３３と、表示スコア算出部２３４と、顧客問合せ入力ＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）制御部２４１と、事例出力ＵＩ制御部２４２と、を含む。例えば、ＣＰＵ２０１に含まれるプロセッサは、メモリ２０３にロードされた提案パターン分析プログラムに従って動作することで、提案パターン判定部２３１として機能し、メモリ２０３にロードされた事例類似度算出プログラムに従って動作することで、事例類似度算出部２３２として機能する。ＣＰＵ２０１に含まれる他の機能部についても同様である。

提案パターン判定部２３１は、入力された顧客問合せから、顧客への提案のパターンを判定する。事例類似度算出部２３２は、判定した提案パターンに基づいて、類似度の算出パラメータを変更し、各提案事例との類似度を算出する。表示候補事例決定部２３３は、事例類似度算出部２３２により算出された類似度に基づいて、利用者に表示する提案事例を決定する。表示スコア算出部２３４は、提案事例の表示順を決定するための表示スコアを算出する。

顧客問合せ入力ＵＩ制御部２４１は、端末１０２から顧客問合せの入力を受け付けるための表示画面の情報を生成して出力し、当該入力を受け付ける。事例出力ＵＩ制御部２４２は、顧客への提案の参考となる提案事例を出力するための表示画面の情報を生成して出力する。なお、各ＵＩ制御部は、端末１０２の表示画面にＵＩを表示する。

補助記憶装置２０４は、提案事例データ２２１と、業種業務データ２２２と、技術データ２２３と、提案パターンデータ２２４と、顧客問合せデータ２２５を保持する。

提案事例データ２２１は、顧客提案において参考とすべき過去の提案事例に関するデータである。業種業務データ２２２は、提案事例に含まれる業種及び業務の詳細情報を示す。技術データ２２３は、提案事例に含まれる技術の詳細情報を示す。提案パターンデータ２２４は、顧客問合せに基づく顧客への提案パターンと、提案パターンに応じた事例類似度算出パラメータ及び表示スコア算出パラメータを示す。顧客問合せデータ２２５は、顧客からの問合せ内容を示す。

なお、本実施形態において、営業支援システムが使用する情報は、データ構造に依存せずどのようなデータ構造で表現されていてもよい。本実施形態ではテーブル形式で情報が表現されているが、例えば、リスト、データベース又はキューから適切に選択したデータ構造体が、情報を格納することができる。

なお、営業支援サーバ１０１は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。

図３は、提案事例データ２２１の一例である。提案事例データ２２１は、例えば、提案事例ＩＤ欄３０１、業種欄３０２、業務欄３０３、目的欄３０４、課題欄３０５、技術欄３０６、及び顧客効果額欄３０７を含む。

提案事例ＩＤ３０１欄は、提案事例を識別するための識別子である提案事例ＩＤを保持する。業種欄３０２は、「製造」、「運輸」など提案事例における顧客の業種を保持する。業務欄３０３は、提案事例において対象とした具体的な業務内容を保持する。図３に示す例のように、「製造」など一つの業種に対して「製造」、「保守」など複数の業務が対応づく。

目的欄３０４は、提案事例における顧客の目的を保持する。課題欄３０５は、提案事例における顧客の解決すべき課題を保持する。図３に示すように、「生産性向上」のように一つの目的に対して、「輸送計画最適化」「在庫適正化」のような異なる業種・業務の複数の課題が対応付けられる。

技術欄３０６は、提案事例において課題解決に用いた技術を保持する。顧客効果額欄３０７は、技術導入により顧客が得た効果を金額換算した額を保持する。

図４は、業種業務データ２２２の一例である。業種業務データ２２２は、例えば、業種業務ＩＤ欄４０１、業種欄４０２、業務欄４０３、及び業務特性欄４０４を含む。

事例ＩＤ４０１欄は、業種・業務を識別するための識別子である業種業務ＩＤを保持する。業種欄４０２は、「製造」、「運輸」など提案事例データ２２１に含まれる顧客の業種を保持する。業務欄４０３は、「製造」、「保守」など、提案事例データ２２１に含まれる顧客の業務を保持する。

業務特性欄４０４は、業務欄４０３に示す業務の業務特性を保持する。業務特性は複数もしく一つの項目からなる。例えば図４では、各業務での作業ミスがどのくらい許容されるかを示す「信頼性」という項目が、業務特性の一つとして設定され、各業務での値が「高」として設定されている。
業務特性は、異なる業種・業務の類似度を測るために用いられる。

図５は、技術データ２２３の一例である。技術データ２２３は、例えば、技術ＩＤ欄５０１、技術名欄５０２、製品化状況欄５０３、及び技術カテゴリ欄５０４を含む。

技術ＩＤ欄５０１は、技術を識別するための識別子である技術ＩＤを保持する。技術名欄５０２は、技術名を保持する。製品化状況欄５０３は、「Ｌｖ１：適用試行中」、「Ｌｖ３：製品化済（複数業種実績あり）」のように対象の技術の製品化状況を保持する。技術カテゴリ欄５０４は、「ＡＩ」、「自動化」、「画像監視」など技術の属するカテゴリを保持する。

図６は、提案パターンデータ２２４の一例である。提案パターンデータ２２４は、例えば、提案パターンＩＤ欄６０１、提案パターン名欄６０２、事例類似度パラメータ欄６０３、及び表示スコアパラメータ欄６０４を含む。

提案パターンＩＤ欄６０１は、提案パターンを識別する識別子である提案パターンＩＤを保持する。提案パターン名欄６０２は、提案パターンの名を保持する。事例類似度パラメータ欄６０３は、提案パターンに応じた事例類似度パラメータを保持する。例えば、図６に示すように、提案パターン「新事業創生」に該当する提案の場合、事例類似度パラメータとして、「ａ１」に０．１を設定する。表示スコアパラメータ欄６０４は、提案パターンに応じた表示スコアパラメータを保持する。例えば、図６に示すように、提案パターン「新事業創生」に該当する提案の場合、表示スコアパラメータとして、「ｂ１」に０．１を設定する。

図７は、顧客問合せデータ２２５の一例である。顧客問合せデータ２２５は、例えば、プロジェクトタイプ欄７０１、業種欄７０２、業務欄７０３、目的欄７０４、課題欄７０５、及び技術欄７０６を含む。

プロジェクトタイプ欄７０１は、実現すべき顧客の事業形態を保持する。例えば図７に示すよう、「新事業創生」が保持されているときには、ソリューション提供者からの技術提供を基に、課題を解決するような新事業を新たに立ち上げようとしていることを示す。また「既存事業改善」が保持されているときには、顧客自身の課題を解決しようとしていることを示す。

業種欄７０２は、提案での対象とする業種を保持する。業務欄７０３は、提案での対象とする業務を保持する。目的欄７０４は、提案の対象とする業務を保持する。課題欄７０５は、提案の対象とする課題を保持する。技術欄７０６は、提案に関して顧客が要求する技術カテゴリを示し、技術データ２２３における技術カテゴリの要素を保持する。

課題欄７０５及び技術欄７０６においては、顧客問合せによって回答が得られなかった場合は、「なし」を保持する。

図８は、提案支援システムの処理の一例を示すシーケンス図である。提案事例データ２２１、業種業務データ２２２、技術データ２２３、及び提案パターンデータ２２４は、本処理の開始前に、例えば営業支援サーバ１０１の管理者等によって設定されている。

まず、利用者は、端末１０２を介してシステムの利用を開始する（Ｓ８０１）と、顧客問合せ入力ＵＩ制御部２４１は、顧客問合せの入力を受け付けるための画面情報を端末１０２に出力する（Ｓ８０２）。顧客問合せ入力ＵＩ制御部２４１は、利用者が端末１０２に入力した顧客問合せを受信（Ｓ８０３）し、顧客問合せデータ２２５として保持する（Ｓ８０４）。

図９は、ステップＳ８０２において表示される顧客問合せ入力画面の一例である。顧客問合せ入力画面９００は、例えば、プロジェクトタイプ選択領域９０１と、業種選択領域９０２と、業務選択領域９０３と、目的選択領域９０４と、課題選択領域９０５と、技術カテゴリ選択領域９０６と、検索指示ボタン９１０と、を含む。

プロジェクトタイプ選択領域９０１は、プロジェクトタイプ欄７０１の入力を受け付けるための領域であり、「新事業創生」、「既存事業改善」のいずれかを選択するラジオボタンが表示されている。業種選択領域９０２は、業種欄７０２の入力を受け付けるための領域であり、業種業務データ２２２の業種欄４０２に含まれる業種を選択できるプルダウンメニューが表示されている。業務選択領域９０３は、業務欄７０３の入力を受け付けるための領域であり、業種業務データ２２２の業務欄４０３に含まれる業種を選択できるプルダウンメニューが表示されている。目的選択領域９０４は、目的欄７０４の入力を受け付けるための領域であり、提案事例データ２２１の目的欄３０４に含まれる目的を選択できるプルダウンメニューが表示されている。課題選択領域９０５は、課題欄７０５の入力を受け付けるための領域であり、提案事例データ２２１の課題欄３０５に含まれる課題もしくは「なし」を選択できるプルダウンメニューが表示されている。技術選択領域９０５は、技術欄７０６の入力を受け付けるための領域であり、提案事例データ２２１の技術欄３０６に含まれる課題もしくは「なし」を選択できるプルダウンメニューが表示されている。

検索指示ボタン９１０は、プロジェクトタイプ選択領域９０１と、業種選択領域９０２と、業務選択領域９０３と、目的選択領域９０４と、課題選択領域９０５と、技術カテゴリ選択領域９０６と、に入力された情報を営業支援サーバ１０１に送信して、顧客問合せデータ２２５に格納するためのボタンである。

再び図８の説明に戻る。続いて、提案パターン判定部２３１は、顧客問合せデータ２２５の内容に基づいて、提案パターンを判定する（Ｓ８０５）。ステップＳ８０５の詳細は後述する。

続いて、事例類似度算出部２３２は、判定した提案パターンに基づいて、事例類似度を算出するためのデータを取得する（Ｓ８０６）。その後、提案事例データを取得（Ｓ８０７）し、各提案事例との事例類似度を算出する（Ｓ８０８）。ステップＳ８０８の詳細は後述する。

続いて、表示候補事例決定部２３３は、算出した事例類似度に基づいて、表示候補とする提案事例を決定する（Ｓ８０９）。ステップＳ８０９の詳細は後述する。

続いて、表示スコア算出部２３４は、表示スコア算出用データを取得（Ｓ８１０）し、表示候補とした提案事例について、それぞれ表示スコアを算出する（Ｓ８１１）。ステップＳ８１１の詳細は後述する。

最後に事例出力ＵＩ制御部２４２は、表示候補とした提案事例について、表示スコアの大きい順で一覧表示する画面を端末１０２に出力する（Ｓ８１２）。

図１０は、ステップＳ８１２において表示される提案事例出力画面の一例である。提案事例出力画面１０００は、例えば、順位表示領域１００１と、表示スコア表示領域１００２と、参考提案事例表示領域１００３と、を含む。

順位表示領域１００１には、提案事例を表示スコアの大きい順に並べた際の順位が表示される。表示スコア表示領域１００２には、提案事例に対する表示スコアが表示される。参考提案事例表示領域１００３には、提案事例データ２２１の内容が表示される。

図１１は、ステップＳ８０５における提案パターン判定処理を示すフローチャートである（Ｓ１１０１）。提案パターン判定部２３１は、顧客問合せデータ２２５を読み込み、プロジェクトタイプ欄７０１と、課題欄７０５と、技術欄７０６の内容に基づいて提案パターンを判定する。

図１２は、ステップＳ１１０１における提案パターン判定方法の具体例を示すフローチャートである。まず、提案パターン判定部２３１は、プロジェクトタイプ欄７０１を参照し、「新事業創生」であるかを判定する（Ｓ１２０１）。プロジェクトタイプ欄７０１に「新事業創生」が格納されていた場合、提案パターンを「新事業創生」と判定する（Ｓ１２０２）。これは、顧客が、課題を解決することで、顧客が新たな事業を立ち上げることを支援する提案パターンであることを意味する。

プロジェクトタイプが「新事業創生」以外であった場合、課題欄７０５を参照し、「なし」が格納されているかを判定する（Ｓ１２０３）。課題欄７０５に「なし」以外の値が格納されていた場合は、提案パターンを「既存商材提案」と判定する（Ｓ１２０４）。これは、顧客が、自身の業務において解決すべき課題を明確に持っており、これを即座に解決できる技術を提案するパターンであることを意味する。

課題が「なし」であった場合、技術欄７０６を参照し、「なし」が格納されているかを判定する（Ｓ１２０５）。技術欄７０６に「なし」以外の値が格納されていた場合は、提案パターンを「技術導入」と判定する（Ｓ１２０６）。これは、顧客が特定の技術に興味を持っており、技術を軸に課題を探索する提案を行うパターンであることを意味する。
技術が「なし」であった場合、提案パターンを「課題具体化」と判定する（Ｓ１２０７）。これは、目的に沿って、顧客の課題を具体化する提案を行うパターンであることを意味する。

図７に示す例では、プロジェクトタイプが「新事業創生」であるため、提案パターンは「新事業創生」として判定される。

図１３は、ステップＳ８０６〜Ｓ８０８における事例類似度算出処理の一例を示すフローチャートである。本処理では、例えば、事例類似度は以下の式（１）で算出される。業務類似度、目的課題類似度、技術類似度の算出方法は後述する。
（事例類似度）＝a1×（業務類似度）＋a2×（目的課題類似度）＋a3×（技術類似度）…（１）

まず、事例類似度算出部２３２は、提案パターン判定部２３１により判定された提案パターンに対応する事例類似度パラメータを読み込む（Ｓ１３０１）。図７に示す例では、提案パターンは「新事業創生」として判定されたため、式（１）において、a1に「0.1」を、a2に「0.8」を、a3に「0.1」を設定する。

次に、事例類似度が未算出である提案事例データ２２１を読み込む（Ｓ１３０２）。以降のステップでは、読み込んだ提案事例データ２２１と顧客問合せデータ２２５との事例類似度を算出するための処理を行う。

続いて、事例類似度算出部２３２は、業務類似度を算出する（Ｓ１３０３）。業務類似度は、顧客問合せデータ２２５である業務と提案事例データ２２１における業務の類似度を示す。業務類似度は、業種業務データ２２２における業務特性欄４０４の内容を用いて算出する。例えば、業務類似度は式（２）にて算出する。
（業務類似度）＝（業務での業務特性項目の一致数）／（業務特性項目の総数）…（２）

図７に示す顧客問合せデータ２２５と、図３に示す提案事例データ２２１のうち提案事例ＩＤが「１」であるデータを例に説明すると，提案事例データ２２１における「製造」業種の「製造」業務と、顧客問合せデータ２２５における「運輸」業種の「輸送」業務では、業務特性のうち、業種業務データ２２２の業務特性において、「信頼性」と「設備コスト」の２つが一致しているため、業務類似度は２／３＝０．６６６と求まる。

続いて、事例類似度算出部２３２は、目的課題類似度を算出する（Ｓ１３０４）。目的課題類似度は、提案事例データ２２１における目的及び課題と、顧客問合せデータ２２５における目的及び課題の類似度を示す。目的課題類似度は例えば、顧客問合せデータ２２５の課題欄７０５に「なし」以外が入力されている状態では、提案事例データ２２１の目的及び課題と顧客問合せデータ２２５の目的及び課題が一致している場合「１」とし、目的のみ一致している場合「０．５」、どちらも一致していない場合「０」とすることで算出する。顧客問合せデータ２２５の課題欄７０５に「なし」が入力されている状態では、提案事例データ２２１の目的と顧客問合せデータ２２５の目的が一致している場合「１」とし、一致していない場合「０」とすることで算出する。

図７に示す顧客問合せデータ２２５と、図３に示す提案事例データ２２１のうち提案事例ＩＤが「１」であるデータを例に説明すると、目的及び課題が一致しているため、目的課題類似度は１と求まる。

続いて、事例類似度算出部２３２は、技術類似度を算出する（Ｓ１３０５）。顧客問合せデータ２２５の技術欄７０６に「なし」以外が入力されている状態では、提案事例データ２２１の技術と顧客問合せデータ２２５の技術が一致している場合「１」とし、一致していない場合「０」とすることで算出する。顧客問合せデータ２２５の技術欄７０６に「なし」が入力されている状態では、「０」とすることで算出する。

図７に示す顧客問合せデータ２２５と、図３に示す提案事例データ２２１のうち提案事例ＩＤが「１」であるデータを例に説明すると，顧客問合せデータ２２５の技術が「なし」であることから，技術類似度は０と求まる。

最後に、ステップＳ１３０３〜Ｓ１３０５で算出した各類似度を基に、式（１）により事例類似度を算出する（Ｓ１３０６）。

図７に示す顧客問合せデータ２２５と、図３に示す提案事例データ２２１のうち提案事例ＩＤが「１」であるデータを例に説明すると、業務類似度が０．６６６、目的課題類似度が１、技術類似度が０であることから、式（１）により、
（事例類似度）＝0.1×0.666＋0.8×1＋0.1×0＝0.87
と算出することができる。

図６に示すように、提案パターンが「新事業創生」である場合、事例類似度パラメータa2の値が大きいため、目的課題類似度が大きい場合に事例類似度が大きくなる。そのため、業種、業務が異なる事例であっても、目的、課題が一致していれば事例類似度が高くなる。一方、提案パターンが「既存商材提案」である場合、事例類似度パラメータa1の値が大きいため、業務類似度が大きい場合に事例類似度が大きくなる。そのため、業種、業務が同一な場合に事例類似度が高くなる。このように提案パターンに応じて、参考になる提案事例を探すことができる。
以上の処理を、全ての提案事例データ２２１に対して行い、事例類似度を算出する（Ｓ１３０７）。

図１４は、ステップＳ８０９における表示候補事例決定処理の一例を示すフローチャートである。
まず、表示候補事例決定部２３３は、未処理の提案事例データ２２１を読み込む（Ｓ１４０１）。
続いて、表示候補事例決定部２３３は、読み込んだ提案事例データ２２１の事例類似度が定められた閾値を超えているかを判定し（Ｓ１４０２）、超えている場合には提案事例データを表示候補に追加する（Ｓ１４０３）。閾値は、例えば、全提案事例データ２２１の事例類似度の平均値として設定する。また、予め閾値を所定の値として設定してもよい。

以上の処理を全ての提案事例データ２２１に対して適用する（Ｓ１４０４）。
本処理により、事例類似度が高く、利用者の提案の参考になる提案事例のみを表示の対象とできる。

図１５は、ステップＳ８１０〜Ｓ８１１における表示スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。本処理では、例えば、表示スコアは以下の式（３）で算出される。技術スコア、効果スコアの算出方法は後述する。
（表示スコア）＝b1×（技術スコア）＋b2×（効果スコア）＋b3×（事例類似度）…（３）

まず、表示スコア算出部２３４は、提案パターンデータを参照し、提案パターン判定部２３１により判定された提案パターンに対応する表示スコアパラメータを読み込む（Ｓ１５０１）。図７に示す例では、提案パターンは「新事業創生」として判定されたため、式（１）において、b1に「0.1」を、b2に「0.8」を、b3に「0.1」を設定する。

次に、表示スコア算出部２３４は、技術スコアを算出する（Ｓ１５０２）。技術スコアは、提案事例において用いた技術が、どの程度の実績を有しているかを示す値である。技術スコアは、技術データ２２３の製品化状況欄５０３の内容をもとに算出する。例えば、製品化状況が「Ｌｖ３：製品化済（複数業種実績あり）」の場合に「１」を、「Ｌｖ２：製品化済（同一業種実績あり）」の場合に「０．６６」を、「Ｌｖ１：適用試行中」の場合に「０．３３」を、「Ｌｖ０：開発済み」の場合に「０」を割り当てることで算出する。

例えば、図３の提案事例データ２２１において、提案事例ＩＤが「１」の提案事例を例とすると、該当する技術である「輸送計画立案」について、技術データ２２３において、製品化状況が「Ｌｖ１：適用試行中」であるため、「０．３３」が割り当てられる。

次に、表示スコア算出部２３４は、効果スコアを算出する（Ｓ１５０３）。効果スコアは、提案事例における課題解決の効果の大きさを示す値である。効果スコアは、提案事例データ２２１の顧客効果額欄３０７の内容から算出する。例えば、式（４）により算出する。
（効果スコア）＝（顧客効果額）／（表示候補における顧客効果額の最大値）…（４）

例えば、図３の提案事例データ２２１において、提案事例ＩＤが「１」の提案事例を例とすると、顧客効果額と、表示候補における顧客効果額の最大値はいずれも「100,000,000円」であることから、１として求まる。

最後に、表示スコア算出部２３４は、表示スコアを算出する（Ｓ１５０４）。図７に示す顧客問合せデータ２２５と、図３に示す提案事例データ２２１のうち提案事例ＩＤが「１」であるデータを例に説明すると、技術スコアが０．３３、効果スコアが１、事例類似度が０．８７であることから
（表示スコア）＝0.1×0.33＋0.8×1＋0.1×0.87＝0.92
として求まる。

図６に示すように、提案パターンが「新事業創生」である場合、表示スコアパラメータb2の値が大きいため、効果スコアが大きい場合に表示スコアが大きくなる。そのため、他業種の提案事例であっても、特に効果が大きい提案事例が優先表示される。一方、提案パターンが「既存商材提案」である場合、表示スコアパラメータb1の値が大きいため、技術スコアが大きい場合に表示スコアが大きくなる。そのため、実績を有する技術を用いた提案事例の表示スコアが高くなる。このように提案パターンに応じて、参考になる提案事例を参照することができる。

以上に説明した通り、本実施例の営業支援サーバ１０１は、提案済みの顧客への提案事例情報を含む記憶部と、新たな提案先の顧客に関する情報である顧客問合せ情報を受け付け、顧客への提案パターンを判定する提案パターン判定部と、前記提案パターンに応じて類似度算出式のパラメータを変更し、前記顧客問合せ情報と、前記提案事例情報とを比較し、類似度を算出する事例類似度算出部と、前記事例類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、表示すべき前記提案事例情報を決定する表示候補事例決定部と、を有する。
このため、本実施例の営業支援サーバ１０１は、顧客への提案のパターンを受けて、類似度に関わるパラメータを変更し類似度を算出することで、提案パターンに応じて参考になる過去提案事例を提示することができる。

また、営業支援サーバ１０１によれば、提案パターン判定部は、前記顧客問合わせ情報に、前記提案先の顧客の課題を指定する情報が含まれているか否か、及び／又は前記提案先の顧客に導入すべき技術を指定する情報が含まれているか否かによって、前記提案パターンを判定する。
さらに、営業支援サーバ１０１は、前記提案パターン判定部は、新事業創生、既存商材提案、技術導入及び課題具体化を前記提案パターンとして用いる。
具体的には、営業支援サーバ１０１は、前記提案パターン判定部は、前記顧客問合わせ情報に新事業を行う旨が示されているならば前記新事業創生を選択し、前記新事業を行う旨が示されておらず前記提案先の顧客の課題の指定があるならば前記既存商材提案を選択し、前記提案先の顧客の課題の指定が無く導入すべき技術の指定があるならば前記技術導入を選択し、前記導入すべき技術の指定がないならば前記課題具体化を選択する。
このため、例えば、顧客が新事業を立ち上げたい場合は、成功時の効果の大きさを重視すべきで、顧客業種にとどまらず効果の高かった提案事案を参考とし、既存の顧客業務の改善を希望するケースでは、顧客の業種における課題で実績のある技術活用を優先して検討することができる。

また、営業支援サーバ１０１によれば、前記事例類似度算出部は、前記顧客問合せ情報と前記提案事例情報との類似度を算出する場合に、顧客の業務の類似度、課題の類似度、技術の類似度をそれぞれ算出し、前記提案パターンに応じて定まる重みを付して合計する。
なお、かかる類似度の算出はあくまで一例であり、任意の項目と任意の算出方法を類似度の算出に用いることができる。

また、営業支援サーバ１０１は、前記提案パターンに応じて表示スコア算出式のパラメータを変更し、前記表示すべき提案事例情報に対して、表示候補事例の表示順位を示す表示スコアを算出する表示スコア算出部をさらに有する。
そして、表示スコア算出部は、前記提案事例情報における技術の製品化状況と、顧客への効果額と、に基づいて前記表示スコアを算出する。
このように表示の優先度を適正に求めることにより、事例に関する情報提供をより効果的に行うことができる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１０１：営業支援サーバ、１０２、１０３：端末、１０４：ネットワーク、２２１：提案事例データ、２２２：業務業種データ、２２３：技術データ、２２４：提案パターンデータ、２２５：顧客問合せデータ、２３１：提案パターン判定部、２３２：事例類似度算出部、２３３：表示候補事例決定部、２３４：表示スコア算出部、２４１：顧客問合せ入力ＵＩ制御部、２４２：事例出力ＵＩ制御部

Claims (8)

1. 提案済みの顧客への提案事例情報を含む記憶部と、
   新たな提案先の顧客に関する情報である顧客問合せ情報を受け付け、顧客への提案パターンを判定する提案パターン判定部と、
   前記提案パターンに応じて類似度算出式のパラメータを変更し、前記顧客問合せ情報と、前記提案事例情報とを比較し、類似度を算出する事例類似度算出部と、
   前記事例類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、表示すべき前記提案事例情報を決定する表示候補事例決定部と、
   を有することを特徴とする営業支援システム。
2. 請求項１に記載の営業支援システムであって、
   前記提案パターン判定部は、前記顧客問合わせ情報に、前記提案先の顧客の課題を指定する情報が含まれているか否か、及び／又は前記提案先の顧客に導入すべき技術を指定する情報が含まれているか否かによって、前記提案パターンを判定することを特徴とする営業支援システム。
3. 請求項１に記載の営業支援システムであって、
   前記提案パターン判定部は、新事業創生、既存商材提案、技術導入及び課題具体化を前記提案パターンとして用いることを特徴とする記載の営業支援システム。
4. 請求項３に記載の営業支援システムであって、
   前記提案パターン判定部は、前記顧客問合わせ情報に新事業を行う旨が示されているならば前記新事業創生を選択し、前記新事業を行う旨が示されておらず前記提案先の顧客の課題の指定があるならば前記既存商材提案を選択し、前記提案先の顧客の課題の指定が無く導入すべき技術の指定があるならば前記技術導入を選択し、前記導入すべき技術の指定がないならば前記課題具体化を選択することを特徴とする記載の営業支援システム。
5. 請求項１に記載の営業支援システムであって、
   前記事例類似度算出部は、前記顧客問合せ情報と前記提案事例情報との類似度を算出する場合に、顧客の業務の類似度、課題の類似度、技術の類似度をそれぞれ算出し、前記提案パターンに応じて定まる重みを付して合計することを特徴とする営業支援システム。
6. 請求項１に記載の営業支援システムであって、
   さらに、前記提案パターンに応じて表示スコア算出式のパラメータを変更し、前記表示すべき提案事例情報に対して、表示候補事例の表示順位を示す表示スコアを算出する表示スコア算出部
   を有することを特徴とする営業支援システム。
7. 請求項６に記載の営業支援システムであって、
   前記表示スコア算出部は、前記提案事例情報における技術の製品化状況と、顧客への効果額と、に基づいて前記表示スコアを算出することを特徴とする営業支援システム。
8. 新たな提案先の顧客に関する情報である顧客問合せ情報を受け付ける情報受付ステップと、
   前記顧客問合せ情報に基づいて顧客への提案パターンを判定する提案パターン判定ステップと、
   前記提案パターンに応じて類似度算出式のパラメータを変更し、蓄積された過去の提案事例情報と前記顧客問合せ情報の類似度を算出する事例類似度算出ステップと、
   前記事例類似度算出ステップによって算出された類似度に基づいて、表示すべき前記提案事例情報を決定する表示候補事例決定ステップと、
   を有することを特徴とする営業支援方法。

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