JP2023011143A - 事業計画管理のための装置、方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】事業に関する内部事業情報が存在しない状況であっても、事業のための事業計画の自動生成を容易にすること。【解決手段】第１の事業の第１の事業計画及び目標事業結果のセットを規定するように構成された事業計画規定部と、内部事業情報のセット及び競合者事業情報のセットの少なくともいずれかを含む事業状態情報のセットを取得するように構成された事業情報取得部と、機械学習モデルを用いて、目標事業結果のセットを達成するための修正済みの事業計画のセットを少なくとも含む出力データのセットを生成し、出力データを出力するように構成された事業計画生成部とを含む事業計画生成装置。【選択図】図３

Description

本開示は一般に、事業計画を生成することに関し、より詳細には、内部事業情報が存在しない場合に、競合他社の事業情報を用いて事業計画を生成することに関する。

実現可能な事業計画の策定は、あらゆる規模の事業にとって重要である。事業計画により、事業は効果的に事業戦略を考案したり、優先順位を設定したり、人員を組織したり、リソースを割り当てたり、業績を評価したりする等、事業管理を容易にするための様々なタスクを実行することができる。ここで、「事業計画」とは、一般に、実施されるべきアクションのセットを特徴付ける事業戦略と、事業戦略を実施するために用いるリソースの割り当てを規定する予算と、事業戦略の実施に関する制限を規定する制約のセットとを含むデータの集合を指す。

近年、業種を超えるデジタル化とデジタルサービスベースの企業の急速な発展に伴い、事業は、顧客の変化するニーズに対応し続けるために、事業計画をより速く、且つより柔軟に策定することが求められている。

従来、事業においては、内部の事業情報を用いて事業計画を評価したり、新たな事業計画の作成支援を行っている。
例えば、米国特許第１０７８３５３５号（特許文献１）には、「いくつかの実装形態では、顧客と供給者との間の１つまたは複数の取引を含むイベントタイムラインを判定することができる。イベントタイムラインの個々のイベントに対して開始値を割り当てることができる。少なくとも１つの基準イベントを含むイベントタイムラインの一部を含むサブシーケンスを選択することができる。イベントタイムライン内の全てのイベントが処理されるまで、分類子を用いて、基準イベントの前に発生した以前のイベントの前の相対値を判定すると共に、基準イベントの後に発生した次のイベントの次の相対値を判定することができる。イベントタイムライン内のイベントをトラバースし、収益化された値指標をイベントタイムライン内の個々のイベントに割り当てることができる。

米国特許第１０７８３５３５号

特許文献１には、顧客と供給者との間の取引をモデル化するためのイベントタイムラインを作成し、人工知能エンジンを用いてこれらの取引に関連する複数のデータセットを解析することで、イベントタイムラインにおける各取引の値指標を判定する技術が開示されている。
これにより、供給者は、顧客が異なる取引に置く価値についての洞察を得て、これらの洞察を用いることで、顧客のニーズにより適切に対応することができる。

しかしながら、特許文献１に開示された技術は、顧客と供給者との間の取引のための価値指標を判定することに関し、事業計画の自動生成を容易にする技術を提供していない。
更に、特許文献１に開示される技術では、顧客と供給者との間の取引の価値指標は、購入履歴データ、人口統計データ、ウエブサイトのアクセスデータ等の、事業の内部事業データに基づいて計算される。しかしながら、例えば最近設立された事業の場合等には、状況によっては、事業の内部事業データが利用できない場合があり、このような事業では、事業のための確実な事業計画の策定が困難となる。

従って、本開示は、内部事業情報が存在しない状況であっても、事業のための事業計画の自動生成を容易にするための装置、方法、及びシステムを提供することを目的とする。

本開示の代表的な例の１つは、第１の事業の第１の事業計画と、前記第１の事業計画の所望の結果を示す目標事業結果のセットとを規定するように構成された事業計画規定部と、前記第１の事業の現状を示す内部事業情報のセットと、前記第１の事業とは別の第２の事業の現状を示す競合者事業情報のセットとの少なくともいずれかを含む事業状態情報のセットを取得するように構成された事業情報取得部と、機械学習モデルを用いて、前記第１の事業計画、前記目標事業結果のセット、及び前記事業状態情報のセットに基づいて、前記目標事業結果のセットを達成するための修正済みの事業計画のセットを少なくとも含む出力データのセットを生成し、前記出力データを出力するように構成された事業計画生成部とを含む事業計画生成装置に関する。

本開示によれば、内部事業情報が存在しない状況であっても、事業のための事業計画の自動生成を容易にするための装置、方法、及びシステムを提供することができる。

上記以外の課題、構成及び効果は、以下の発明を実施するための形態における説明により明らかにされる。

図１は、本開示の実施形態を実行するためのコンピューティングアーキテクチャの一例を示すブロック図である。 図２は、本開示の実施形態に係る事業計画生成システムの構成の一例を示す図である。 図３は、本開示の実施形態に係る修正済みの事業計画のセットを生成するための事業計画生成方法を示すフローチャートである。 図４は、本開示の実施形態に係る事業計画生成システムにおけるデータの流れを示す図である。 図５は、本開示の実施形態に係る事業計画のデータ構成を示す図である。 図６は、本開示の実施形態に係る事業戦略テーブルの一例を示す図である。 図７は、本開示の実施形態に係る目標事業結果のセットの一例を示す図である。 図８は、本開示の実施形態に係る目標ＫＰＩテーブルの一例を示す図である。 図９は、本開示の実施形態に係る内部事業情報管理部の構成の一例を示す図である。 図１０は、本開示の実施形態に係る競合者事業情報管理部の構成の一例を示す図である。 図１１は、本開示の実施形態に係る競合者事業情報テーブルの一例を示す図である。 図１２は、本開示の実施形態に係る修正済みの競合者事業情報テーブルの一例を示す図である。 図１３は、本開示の実施形態に係る予測部の構成の一例を示す図である。 図１４は、本開示の実施形態に係る予測データテーブルの一例を示す図である。 図１５は、本開示の実施形態に係る事業計画生成装置の各機能部の入出力データを示す入出力データテーブルを示す図である。 図１６は、本開示の実施形態に係る事業計画生成部の構成の一例を示す図である。 図１７は、本開示の実施形態に係る出力データに含まれるデータ要素の論理構成を示す図である。 図１８は、本開示の実施形態に係る出力データテーブルを示す図である。 図１９は、本開示の実施形態に係るグラフィカルユーザインターフェースを示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、本明細書に記載された実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、実施形態に関連して記載された要素及びその組み合わせの各々は本発明の態様を実施するために厳密に必要なものではないことを理解されたい。

以下の説明及び関連する図面には、様々な態様が開示される。これらの態様は、本開示の範囲から逸脱しない範囲で、代替の態様に変更することができる。更に、本開示の関連する事項が不明瞭にならない範囲で、本開示の周知の要素を詳細に説明しないか、または省略することがある。

本明細書では、「例示的な」及び／又は「例」という用語は「例、実例、または例示として示されている」ことを意味するために用いられる。本明細書で「例示的な」及び／又は「例」として本明細書で説明される任意の態様は必ずしも、他の態様よりも好ましい又は有利であると解釈されるべきではない。同様に、「本開示の態様」という用語は、本開示の全ての態様が特定の特徴、利点、又は動作モードを含むことを必要としない。

更に、多くの態様は、例えば、コンピューティングデバイスの要素によって実行されるべき動作のシーケンスに関して説明される。本明細書で説明される様々な動作は、特定の回路（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））、１つまたは複数のプロセッサによって実行されるプログラム命令、又はその両方の組み合わせによって実行され得ることが認識されるのであろう。更に、本明細書に記載の動作のシーケンスは、実行時に関連するプロセッサに本明細書に記載の機能を実行させるコンピュータ命令の対応するセットをその中に格納した任意の形態のコンピュータ可読記憶媒体内で完全に具体化されるとみなすことができる。従って、本開示の様々な態様は、いくつかの異なる形態で具現化されてもよく、それらのすべては請求の範囲内の内容であると考えられている。

図面を参照すると、図１は、本開示の様々な実施形態を実施するためのコンピュータシステム１００の高レベルブロック図を示す。本明細書で開示される様々な実施形態の機構及び装置は、任意の適切なコンピューティングシステムに適用されてもよい。コンピュータシステム１００の主要コンポーネントは、１つ以上のプロセッサ１０２、メモリ１０４、端末インターフェース１１２、ストレージインターフェース１１３、Ｉ／Ｏ（入出力）デバイスインターフェース１１４、及びネットワークインターフェース１１５を含む。これらのコンポーネントは、メモリバス１０６、Ｉ／Ｏバス１０８、バスインターフェースユニット１０９、及びＩ／Ｏバスインターフェースユニット１１０を介して、直接的又は間接的に通信可能に接続されてもよい。

コンピュータシステム１００は、本明細書ではプロセッサ１０２と総称される１つ又は複数の汎用プログラマブル中央処理装置（ＣＰＵ）１０２Ａ及び１０２Ｂを含んでもよい。ある実施形態では、コンピュータシステム１００は複数のプロセッサを備えてもよく、また別の実施形態では、コンピュータシステム１００は単一のＣＰＵシステムであってもよい。各プロセッサ１０２は、メモリ１０４に格納された命令を実行し、１つ以上のレベルのオンボードキャッシュを含んでもよい。

ある実施形態では、メモリ１０４は、データ及びプログラムを記憶又は符号化すするためのランダムアクセス半導体メモリ、記憶装置、又は記憶媒体（揮発性又は不揮発性のいずれか）を含んでもよい。ある実施形態では、メモリ１０４は、コンピュータシステム１００の仮想メモリ全体を表し、コンピュータシステム１００に結合された、またはネットワークを介して接続された他のコンピュータシステムの仮想メモリも含んでもよい。メモリ１０４は、概念的には単一のモノリシックエンティティと見なすことができるが、他の実施形態では、メモリ１０４は、キャッシュ及び他のメモリデバイスからなる階層構造のような、より複雑な構成であってもよい。例えば、メモリは、複数レベルのキャッシュ内に存在し、これらのキャッシュは機能によって更に分割されてもよい。従って、１つのキャッシュは命令を保持し、別のキャッシュは１つ以上のプロセッサによって使用される非命令データを保持してもよい。メモリは、いわゆるＮＵＭＡ(ｎｏｎ－ｕｎｉｆｏｒｍ ｍｅｍｏｒｙ ａｃｃｅｓｓ)コンピュータアーキテクチャのいずれかで知られているように、更に分散され、異なるＣＰＵ又はＣＰＵのセットに関連付けられてもよい。

メモリ１０４は、本明細書で説明するように、データ転送を処理するための様々なプログラム、モジュール、及びデータ構造のすべて又は一部を格納することができる。例えば、メモリ１０４は、事業計画生成アプリケーション１５０を格納することができる。ある実施形態では、事業計画生成アプリケーション１５０は、プロセッサ１０２上で実行する命令またはステートメント、あるいはプロセッサ１０２上で実行して以下でさらに説明する機能を実行する命令またはステートメントによって解釈される命令またはステートメントを含むことができる。実施形態では、事業計画生成アプリケーション１５０は、プロセッサ１０２上で実行される命令又は記述、もしくはプロセッサ１０２上で実行される命令又は記述によって解釈されて、後述する機能を実行する命令または記述を含んでもよい。
ある実施形態では、事業計画生成アプリケーション１５０は、プロセッサベースのシステムの代わりに、またはプロセッサベースのシステムに加えて半導体デバイス、チップ、論理ゲート、回路、回路カード、及び／又は他の物理ハードウェアデバイスを介してハードウェアで実装されてもよい。ある実施形態では、事業計画生成アプリケーション１５０は、命令又は記述以外のデータを含んでもよい。ある実施形態では、カメラ、センサ、または他のデータ入力デバイス（図示せず）を、バスインターフェースユニット１０９、プロセッサ１０２、又はコンピュータシステム１００の他のハードウェアと直接通信するように設けることができる。このような構成では、プロセッサ１０２がメモリ１０４及び潜在的要因識別アプリケーションにアクセスする必要性を低減することができる。

コンピュータシステム１００は、プロセッサ１０２、メモリ１０４、表示システム１２４、及びＩ／Ｏバスインターフェースユニット１１０間の通信を行うバスインターフェースユニット１０９を含んでもよい。Ｉ／Ｏバスインターフェースユニット１１０は、様々なＩ／Ｏユニットとの間でデータを転送するためのＩ／Ｏバス１０８と連結していてもよい。Ｉ／Ｏバスインターフェースユニット１１０は、Ｉ／Ｏバス１０８を介して、Ｉ／Ｏプロセッサ（ＩＯＰ）又はＩ／Ｏアダプタ（ＩＯＡ）としても知られる複数のＩ／Ｏインターフェースユニット１１２、１１３、１１４、及び１１５と通信してもよい。表示システム１２４は、表示コントローラ、表示メモリ、又はその両方を含んでもよい。表示コントローラは、ビデオ、オーディオ、又はその両方のデータを表示装置１２６に提供することができる。また、コンピュータシステム１００は、データを収集し、プロセッサ１０２に当該データを提供するように構成された1つまたは複数のセンサ等のデバイスを含んでもよい。
例として、コンピュータシステム１００は、心拍数データやストレスレベルデータ等を収集する生体センサ、湿度データ、温度データ、圧力データ等を収集する環境センサ、及び加速度データ、運動データ等を収集するモーションセンサ等を含んでもよい。これ以外のタイプのセンサも使用可能である。表示メモリは、ビデオデータをバッファするための専用メモリであってもよい。表示システム１２４は、単独のディスプレイ画面、コンピュータモニタ、テレビ、タブレット又は携帯型デバイス等のような表示装置１２６に接続されてもよい。
ある実施形態では、表示装置１２６は、オーディオを再生するための１つ又は複数のスピーカを含んでもよい。あるいは、オーディオを再生するための１つ又は複数のスピーカは、Ｉ／Ｏインターフェースユニットに接続されてもよい。他の実施形態では、表示システム１２４によって提供される１つ又は複数の機能は、プロセッサ１０２を含む集積回路に実施されてもよい。更に、バスインターフェースユニット１０９によって提供される１つ又は複数の機能は、プロセッサ１０２を含む集積回路に実施されてもよい。

Ｉ／Ｏインターフェースユニットは、様々な記憶装置及びＩ／Ｏ装置と通信する機能を備える。例えば、端末インターフェースユニット１１２は、ユーザ出力デバイス（例えば、ビデオ表示装置、スピーカ、及び／又はテレビセット等）及びユーザ入力デバイス（キーボード、マウス、キーパッド、タッチパッド、トラックボール、ボタン、ライトペン、又は他のポインティングデバイス等）のようなユーザＩ／Ｏデバイス１１６の取り付けが可能である。ユーザは、ユーザインターフェースを使用して、ユーザ入力デバイスを操作することで、ユーザＩ／Ｏデバイス１１６及びコンピュータシステム１００に対して入力データや指示を入力したり、ユーザ出力デバイスを使用して出力データを受け取ってもよい。ユーザインターフェースは、例えば、ユーザＩ／Ｏデバイス１１６を介して、表示装置に表示されたり、スピーカによって再生されたり、プリンタを介して印刷されたりしてもよい。

ストレージインターフェース１１３は、１つ又は複数のディスクドライブや直接アクセスストレージ装置１１７（通常は磁気ディスクドライブストレージ装置であるが、ホストコンピュータへの単一の大型ストレージ装置として見えるように構成されたディスクドライブのアレイ、又はフラッシュメモリ等ソリッドステートドライブを含む他のストレージ装置であってもよい）の取り付けが可能である。ある実施形態では、ストレージ装置１１７は、任意の二次記憶装置として実装されてもよい。メモリ１０４の内容は、ストレージ装置１１７に格納され、必要に応じて読み出されてもよい。入出力装置インターフェース１１４は、プリンタやファックス等のような様々な入出力装置のいずれかへのインターフェースを提供する。ネットワークインターフェース１１５は、コンピュータシステム１００から他のデジタル装置及びコンピュータシステムへの１つ以上の通信経路フラッシュメモリらの通信経路は例えば、１つ以上のネットワーク１３０を含んでもよい。

図１に示すコンピュータシステム１００は、プロセッサ１０２、メモリ１０４、バスインターフェースユニット１０９、表示システム１２４、及びＩ／Ｏバスインターフェースユニット１１０の間に直接通信経路を提供する特定のバス構造を示すが、他の実施形態では、コンピュータシステム１００は、階層構成、スター構成またはウェブ構成のポイント・ツー・ポイント・リンク、複数の階層バス、並列及び冗長経路、又は任意の他の適切なタイプの構成等、様々な形態で構成され得る異なるバスまたは通信経路を含んでもよい。更に、Ｉ／Ｏバスインターフェースユニット１１０及びＩ／Ｏバス１０８は、それぞれ単一のユニットとして示されているが、実際には、コンピュータシステム１００は、複数のＩ／Ｏバスインターフェースユニット１１０及び／又は複数のＩ／Ｏバス１０８を含んでもよい。また、Ｉ／Ｏバス１０８を、様々なＩ／Ｏ装置に走る他の通信経路から分離する複数のＩ／Ｏインターフェースユニットが示されているが、他の実施形態では、Ｉ／Ｏ装置のいくつか又はすべてが、１つまたは複数のシステムＩ／Ｏバスに直接接続される。

様々な実施形態では、コンピュータシステム１００は、マルチユーザメインフレームコンピュータシステム、シングルユーザシステム、又はサーバコンピュータ等の、直接的ユーザインターフェースを有しない、他のコンピュータシステム（クライアント）からの要求を受信するデバイスであってもよい。他の実施形態では、コンピュータシステム１００は、デスクトップコンピュータ、ポータブルコンピュータ、ラップトップコンピュータ又はノートブック・コンピュータ、タブレットコンピュータ、ポケットコンピュータ、電話、スマートフォン、または他の任意の適切なタイプの電子機器として実現されてもよい。

次に、図２を参照して、本発明の実施形態に係る事業計画生成システムの構成の一例について説明する。

図２は、本開示の実施形態に係る事業計画生成システム２００の構成の一例を示す図である。図２に示すように、事業計画生成システム２００は、外部ネットワーク２１０と、データ取得サーバ２２０と、内部ネットワーク２３０と、クライアント端末２４０と、事業計画生成装置２５０とを主に含む。

外部ネットワーク２１０は、データ取得のために用いられる通信ネットワークである。外部ネットワーク２１０は、広範な電子系、無線、及び光ネットワーキング技術によって接続された、ローカルからグローバル範囲のプライベート、パブリック、アカデミック、ビジネス、及び政府ネットワークからなる通信ネットワークであってもよい。いくつかの実施形態では、外部ネットワーク２１０は、事業情報（例えば、競合者事業情報のセット）の取得のために用いられてもよい。一例として、外部ネットワーク２１０はインターネットであってもよい。

データ取得サーバ２２０は、外部ネットワーク２１０からのデータの取得を容易にするように構成されたサーバ装置である。データ取得サーバ２２０は、（例えば、事業情報取得部２７４の命令に基づいて）外部ネットワーク２１０に対して１つまたは複数のデータ取得動作を実行してもよい。一例として、データ取得サーバ２２０は、事業情報取得部２７４の命令に基づいて、外部ネットワーク２１０から競合者事業情報を取得するために用いられてもよい。

内部ネットワーク２３０は、データ取得サーバ２２０、クライアント端末２４０、事業計画生成装置２５０間のデータ通信を容易にするためのネットワークである。例として、内部ネットワーク２３０は、データ取得サーバ２２０、クライアント端末２４０、及び事業計画生成装置２５０間の相互通信を可能にするように構成されたＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）接続、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）接続、ＭＡＮ（メトロポリタンエリアネットワーク）接続などを含んでもよい。内部ネットワーク２３０は、データ取得サーバ２２０によって取得された競合者事業情報のセットを事業計画生成装置２５０に送信し、事業計画生成装置２５０からの出力データのセットをクライアント端末２４０に送信してもよい。

クライアント端末２４０は、事業計画生成装置２５０のクライアント（例えば、ユーザ）が使用する装置である。クライアント端末２４０は、事業計画生成装置２５０への入力データを受け付け、事業計画生成装置２５０からの出力データを提示するためのグラフィカルユーザインタフェース（図１９参照）を表示してもよい。例として、クライアント端末２４０は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートフォン、タブレット、サーバコンピュータ、又は他の任意の適切なコンピューティングデバイスを含んでもよい。

事業計画生成装置２５０は、事業の内部事業情報が存在しない状況であっても、事業（例えば、第１の事業）のための事業計画の自動生成を容易にするように構成された装置である。いくつかの実施形態では、事業計画生成装置２５０は、図１に示すコンピュータシステム１００などのコンピュータシステムとして実装してもよい。

図２に示すように、事業計画生成装置２５０は、ストレージ部２６０と、メモリ２７０とを含む。ストレージ部２６０は、ハードディスクドライブ、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（リード・オンリー・メモリ）、消去可能プログラマブル・リードオンリー・メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、ＳＲＡＭ（スタティックランダムアクセスメモリ）、分散型クラウド記憶部などを含んでもよい。図２に示すように、ストレージ部は、事業戦略テーブル２６１、目標ＫＰＩテーブル２６２、競合者事業情報テーブル２６３、修正済みの競合者事業情報テーブル２６４、予測データテーブル２６５、及び出力データテーブル２６６を記憶するように構成されてもよい。これらの各データの詳細については後述するため、ここではその説明を省略する。

メモリ２７０は、データ及びプログラムを記憶又は符号化するためのランダムアクセス・半導体メモリ、記憶装置、又は記憶媒体（揮発性又は不揮発性のいずれか）を含んでもよい。図２に示すように、メモリ２７０は、事業計画規定部２７２、事業情報取得部２７４、予測部２７６、及び事業計画生成部２７８を含む機能部のセットを含んでもよい。
ここで、事業計画規定部２７２、事業情報取得部２７４、予測部２７６、及び事業計画生成部２７８はそれぞれ、ソフトウェアアプリケーション（例えば、図１に示す事業計画生成アプリケーション１５０）の一部を構成する１つ以上のソフトウェアモジュールとして実装されてもよい。

事業計画規定部２７２は、第１の事業のための第１の事業計画と、第１の事業計画の所望の結果を示す目標事業結果のセットとを規定するように構成された機能部である。ここで、第１の事業とは、クライアント端末のユーザに関連する事業を意味する。第１の事業は、個人、団体、又は法人によって管理される営利または非営利の組織を含んでもよい。一例として、第１の事業は、ソリューションの所有者によってデジタルサービスプラットフォームに提出されるデジタルソリューションをホストし、デジタルソリューションへのアクセスを提供するためのデジタルサービスプラットフォームを含んでもよい。ただし、第１の事業はこれに限定されず、どのような種類の組織も第１の事業とみなしてもよい。

事業情報取得部２７４は、第１の事業の現状を示す内部事業情報のセットと、第１の事業とは別の第２の事業の現状を示す競合者事業情報のセットとの少なくともいずれかを含む事業状態情報を取得する機能部である。ここで、「現状」とは、事業の製品数、顧客数、収益、財政状態、又は他のメトリックによって示される事業の状態を意味する。第２の事業（本明細書では、競合者又は競合事業ともいう）は、第１の事業と競合する事業を意味する。第２の事業は、例えば第１の事業と同じ事業分野（例えば、デジタルサービス、ペットフード生産、農業）に属してもよい。

予測部２７６は、特定の事業分野（例えば、第１及び第２の事業を含む事業分野）に影響を及ぼすと予想される第１のイベントを特定し、統計分析手法を用いて、第１の事業と第２の事業との少なくともいずれかに対する第１のイベントの影響を定量化する影響ファクターを含む予測データのセットを生成するように構成された機能部である。

事業計画生成部２７８は、機械学習モデルを用いて、第１の事業計画、目標事業結果のセット、及び事業状態情報のセットに基づいて、目標事業結果のセットを達成するための修正済みの事業計画のセットを少なくとも含む出力データのセットを生成し、出力データのセットをクライアント端末２４０に出力するように構成された機能部である。

なお、事業計画規定部２７２、事業情報取得部２７４、予測部２７６、及び事業計画生成部２７８については後述するため、ここではその詳細な説明を省略する。

図２に示す事業計画生成システム２００によれば、事業の事業計画の自動生成を容易にすることが可能となる。更に、事業情報取得部２７４によれば、競合者の事業情報を取得し、この競合者の事業情報を用いることで、第１の事業の内部事業情報が存在しない状況であっても、第１の事業の事業計画を生成することが可能となる。

次に、図３を参照して、事業計画を生成するための事業計画生成方法について説明する。

図３は、本開示の実施形態に係る事業計画を生成するための事業計画生成方法３００を示すフローチャートである。事業計画生成方法３００は、事業計画生成方法の全体の流れを示し、事業計画生成装置（例えば、図２に示す事業計画生成装置２５０）の各機能部によって実施されてもよい。

まず、ステップＳ３１０では、事業計画規定部（例えば、図２に示す事業計画生成装置２５０の事業計画規定部２７２）は、第１の事業の事業計画を規定する。ここで、事業計画とは、一般に、実施されるべきアクションのセットを特徴付ける事業戦略と、事業戦略を実施するために用いるリソースの割り当てを規定する予算と、事業戦略の実施に関する制限を規定する制約のセットとを含むデータの集合を指す。いくつかの実施形態では、事業計画は、事業計画規定部への入力を受信するためにクライアント端末上に表示されるグラフィカルユーザインターフェースを介して、事業戦略、予算、及び制約を設定するユーザ（例えば、事業管理者）によって規定されてもよい。
なお、本開示に係る事業計画の詳細については、図５を参照して説明するため、ここではその説明を省略する。

次に、ステップＳ３２０では、事業計画規定部は、目標事業結果のセットを規定する。ここで、目標事業結果のセットは、ステップＳ３１０で規定された事業計画によってユーザが達成したい所望の結果を規定するデータの集合である。一例として、目標事業結果のセットは、複数の事業メトリックに関して、事業計画の所望のパフォーマンスを定量的に規定する目標重要業績評価指標（ＫＰＩ；Ｋｅｙ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ）のセットを含んでもよい。
本開示に係る目標事業結果の詳細については、図７を参照して説明するため、ここではその説明を省略する。

次に、ステップＳ３３０では、事業情報取得部（例えば、図２に示す事業計画生成装置２５０の事業情報取得部２７４）は、第１の事業の現状を示す内部事業情報を取得する。ある実施形態では、事業情報取得部は、内部事業情報管理部を用いて、第１の事業に関連する内部記憶装置から内部事業情報のセットを取得してもよい。ここで、内部事業情報のセットは、第１の事業によって提供されるソリューションの数（例えば、製品又はデジタルソリューション）、第１の事業のクライアントの数、収益分配パートナーの数、事業状態履歴情報、いくつかの期間（例えば、年、月、週）のそれぞれについての第１の事業の総収益などを含んでもよい。
なお、本開示に係る内部事業情報の詳細については、図８を参照して説明するため、ここではその説明を省略する。また、第１の事業の内部事業情報が存在しない場合には、ステップＳ３３０をスキップしてもよい。

次に、ステップＳ３４０において、事業情報取得部は、第１の事業とは別の第２の事業（例えば、第１の事業の競合者）に関する競合者事業情報のセットを取得する。ある実施形態では、事業情報取得部は、図２に示す外部ネットワーク２１０（例えば、インターネット）から競合者事業情報のセットの取得を開始するための命令をデータ取得サーバに送信するように構成された競合者事業情報管理部を用いてもよい。ここで、競合者事業情報のセットは、第２の事業によって提供されるソリューションの数（例えば、製品又はデジタルソリューション）、第２の事業のクライアントの数、第２の事業の収益分配パートナーの数、第２の事業の事業状態履歴情報、事業の規模、事業の成長、いくつかの期間（例えば、年、月、週）のそれぞれについての第２の事業の総収益等を含んでもよい。

このように、第１の事業のための内部事業情報のセットに加えて、又はその代わりに、第２の事業のための競合者事業情報を取得することによって、第１の事業のための内部事業情報が（例えば、第１の事業が最近設立されたことなどにより）存在しない状況であっても、第１の事業のための事業計画の自動生成を容易にすることができる。
本開示に係る競合者事業情報の詳細については、図１０～図１１を参照して説明するため、ここではその説明を省略する。

次に、ステップＳ３５０において、事業情報取得部は、ステップＳ３４０で取得した競合者事業情報に対して修正動作を行ってもよい。ここでの修正動作は、競合者事業情報の欠落している部分又は不完全な部分に関する予測を生成するための補間手法を含んでもよい。更に、修正動作は、競合者事業情報を集約したり、整理したり、又は形式化したりすることを含んでもよい。このように、１つまたは複数の修正動作を実行することによって、構造化されていないか、または部分的に利用不可能な競合者事業情報を修正し、整理し、事業計画の生成を容易にすることができる。
本開示に係る修正動作の詳細については、図１０を参照して説明するため、ここではその説明を省略する。

次に、ステップＳ３６０では、予測部（例えば、図２に示す事業計画生成装置２５０の予測部２７６）は、第１の事業及びその競合者が属する第１の事業分野に影響を与えると予想される第１のイベントを特定し、統計分析手法を用いて、第１の事業とその競合者（例えば、第２の事業）との少なくともいずれかに対する第１のイベントの影響を定量化する影響ファクターを含む予測データのセットを生成してもよい。ある実施形態では、第１のイベントは、予測部を介してユーザによって規定されてもよい。ある実施形態では、第１のイベントは、第１の事業の事業活動に影響を与える可能性があるイベントを検出するように構成された機械学習部によって特定されてもよい。第１の事業の事業分野に影響を与える可能性があるイベントを予測することで、正確で確実な事業計画の生成を容易にすることができる。
本開示に係る予測部の詳細については、図１３を参照して説明するため、ここではその説明を省略する。更に、機械学習モデルによってイベントが特定されない場合や、ユーザによって規定されない場合には、本ステップはスキップされてもよい。

次に、ステップＳ３７０では、事業計画生成部（例えば、図２に示す事業計画生成装置２５０の事業計画生成部２７８）は、第１の事業のための修正済みの事業計画のセットを生成してもよい。ここで、事業計画生成部は、機械学習モデルを用いて、ステップＳ３１０で規定された事業計画と、ステップＳ３２０で規定された目標事業結果のセットと、事業状態情報のセット（ステップＳ３３０で取得された内部事業情報のセット及び／又はステップＳ３４０で取得され、ステップＳ３５０で修正された競合者事業情報のセット）とに基づいて、目標事業結果のセットを達成するための修正済みの事業計画のセットを少なくとも含む出力データのセットを生成してもよい。

事業計画生成部によって生成された修正済みの事業計画のセットが、ステップＳ３２０で規定された目標事業結果のセットを満たす場合、本処理はステップＳ３９０に進む。一方、事業計画生成部によって生成された修正済みの事業計画のセットが、ステップＳ３２０で規定された目標事業結果のセットを満たさない場合、本処理はステップＳ３８０に進む。
本開示に係る事業計画生成部の詳細については、図１５を参照して説明するため、ここではその説明を省略する。

ステップＳ３７０で事業計画生成部によって生成された修正済みの事業計画のセットが目標事業結果のセットを満たさない場合、ステップＳ３８０では、事業計画生成部は、適切な事業計画の結果が見つからなかったことを示す通知をユーザに出力し、事業計画の戦略、予算、又は制約を修正することをユーザに推奨してもよい。ここで、当該通知はクライアント端末（例えば、図２に示すクライアント端末２４０）に出力され、ユーザによって確認されてもよい。
その後、本処理はステップＳ３１０に戻り、事業計画をユーザに修正させる。

ステップＳ３７０で事業計画生成部によって生成された修正済みの事業計画のセットが目標事業結果のセットを満たす場合、事業計画生成部は、ステップＳ３７０で生成された修正済みの事業計画のセットを少なくとも含む出力データのセットを出力する。ここで、事業計画生成部は、ユーザが確認、レビュー、又は修正できるように、出力データをクライアント端末（例えば、図２に示すクライアント端末２４０）に出力してもよい。

次に、ステップＳ３９５では、修正済みの事業計画のセットが事業に適用される。ここで、ユーザは、リソースを割り当てたり、事業の方策を確立させたり、任意の数の個人または企業に連絡し、第１の事業に対して修正済みの事業計画のセットの実施を促進してもよい。

図２に示す事業計画生成方法３００によれば、事業の事業計画の自動生成を容易にすることが可能となる。更に、ステップＳ３４０において競合者事業情報を取得することにより、第１の事業に対して関連性がある競合者の事業情報を取得し、この競合者事業情報を用いることで、第１の事業の内部事業情報が存在しない状況であっても、事業の事業計画を生成することが可能となる。

次に、図４を参照して、本開示の実施形態に係る事業計画生成装置におけるデータの流れについて説明する。

図４は、本開示の実施形態に係る事業計画生成システム２００におけるデータの流れを示す図である。

まず、事業計画規定部２７２を用いて、事業計画４１０及び目標事業結果のセット４１２を規定する。本明細書で説明するように、事業計画４１０及び目標事業結果のセット４１２の両方は、クライアント端末２４０上に表示される事業計画規定部２７２のグラフィカルユーザインターフェースを介してユーザによって規定されてもよい。

次に、事業情報取得部２７４は、内部事業情報管理部４１４及び／又は競合者事業情報管理部４１６を用いて、内部事業情報のセット及び／又は競合者事業情報のセットを取得する。

次に、予測部２７６を用いて、第１の事業及びその競合者が属する第１の事業分野に影響を与えると予想される第１のイベントを特定し、統計分析手法を用いて、第１の事業とその競合者との少なくともいずれかに対する第１のイベントの影響を定量化する影響ファクターを含む予測データのセットを生成する。

次に、クライアント端末２４０は、ユーザの入力に基づいて、反復回数４１７を規定するために用いられる。ここで、反復回数４１７とは、修正済みの事業計画のセットを生成する際に、事業計画生成部２７８が実行すべきサイクル数である。

事業計画生成部２７８は、事業計画規定部２７２から事業計画４１０及び目標事業結果４１２を受信し、事業情報取得部２７４から内部事業情報及び／又は競合者事業情報を受信し、予測部２７６から予測データのセットを受信し、クライアント端末２４０から反復回数４１７を受信する。事業計画生成部２７８は、これらの入力を用いて、修正済みの事業計画のセットを生成する。生成された修正済みの事業計画が目標事業結果４１２を満たす場合、事業計画生成部２７８は、修正済みの事業計画のセットを少なくとも含む出力データのセット４３０をクライアント端末２４０に出力する。生成された修正済みの事業計画のセットが目標事業結果４１２を満たさない場合、事業計画生成部２７８は、適切な事業計画が見つからず、制約が修正されるべきであることをユーザに示す通知４３２を出力する。

図４に示す事業計画生成システム２００によれば、事業の事業計画の自動生成を容易にすることが可能となる。

次に、図５を参照して、本発明の実施形態に係る事業計画のデータ構成について説明する。

図５は、本開示の実施形態に係る事業計画４１０のデータ構成を示す。本明細書で説明するように、本開示の実施形態に係る事業計画４１０は、実施されるべきアクションのセットを特徴付ける事業戦略と、事業戦略を実施するために用いるリソースの割り当てを規定する予算と、事業戦略の実施に関する制限を規定する制約のセットとを含むデータの集合を指す。事業計画４１０は、事業計画規定部を介してユーザ（例えば、事業管理者）によって規定される。事業計画生成部は、このユーザによって規定された事業計画４１０を、他の入力データ（例えば、内部事業情報及び／又は競合者事業情報、予測データのセット、反復回数）と共に用いて、ユーザの目標事業結果を達成するための修正済みの事業計画を生成する。

図５に示すように、事業計画４１０は、事業戦略テーブル２６１と、予算５３０と、制約５４０とを主に含む。事業戦略テーブル２６１は、事業戦略を格納するためのデータテーブルである。ここで、事業戦略とは、事業の目標を達成するために実施すべき１つ又は複数のアクションのシーケンスを指す。例として、事業戦略は、特定の事業部門から特定の事業成果を生み出すインセンティブを与えるための投資予算を確保することを含んでもよい。

図４に示すように、事業戦略は、１つまたは複数の予め規定された戦略テンプレート５２２を用いて規定してもよく、またはカスタム戦略５２４として規定してもよい。予め規定された戦略テンプレート５２２は、特定の目的のためにユーザによって適合又は修正され得る、定期使用用の事前設定された戦略テンプレートを提供する。一例として、新しい商品ラインのためのアイデアを生成する事業目標を達成するために、戦略テンプレートは、個人が新しい商品のアイデアを提案し、勝者に賞品が授与されるコンテストを開催するためのアクションのシーケンスを規定してもよい。他のタイプの予め規定された戦略テンプレートも可能である。事業の戦略テンプレート５２２は、事業戦略作成に不慣れなユーザに適している場合がある。

カスタム戦略５２４は、ユーザが最初から事業戦略を作成し、戦略のあらゆる側面をカスタマイズすることを可能にすることができる。カスタム戦略５２４は、事業戦略の各側面に対して高度なコントロールを望む高レベルのユーザに適している場合がある。

予算５３０は、事業戦略テーブル５２４に規定される事業戦略を実施するために用いるリソース（例えば、財源、人材）の割り当てを規定する。ここで、ユーザは、事業戦略を実施するために使用可能なリソースの量の範囲（＄１０，０００～＄２０，０００ドル）又はリソースの量の上限（＄２０，０００ドルまで）を指定してもよい。

制約５４０は、事業計画の実施に対する制約を規定する。一例として、農業事業の利益を最大化することに関連する事業戦略の場合、ユーザは、高湿度環境でよく育つ作物のみが作物の候補として検討されるべきであるとの制約を指定してもよい。制約５４０の他の例も可能である。

このように、ユーザは、事業計画規定部を用いて、実施されるべきアクションのセットを特徴付ける事業戦略と、事業戦略を実施するために用いるリソースの割り当てを規定する予算と、事業戦略の実施に関する制限を規定する制約のセットに関して事業計画４１０を規定することができる。また、この事業計画４１０は、事業計画生成部によって参照され、ユーザの目標事業結果を達成する修正済みの事業計画を生成するために用いられてもよい。

次に、図６を参照して、事業戦略テーブルの一例について説明する。

図６は、本開示の実施形態に係る事業戦略テーブル２６１の一例を示す図である。図６に示すように、事業戦略テーブルは、第１の列６０２、第２の列６０４、及び第３の列６０６を含んでもよい。第１の列６０２は、それぞれ異なる事業戦略に対応する一意の識別子（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３）のセットを列挙してもよい。第２の列５０４は、各事業戦略が所定の事業に与えると予測される影響（Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３）を列挙してもよい（例えば、収益の１０％の増加、顧客の３０％の増加）。第３の列６０６は、各戦略及びそれに関連する影響の説明（ＤＳ１、ＤＳ２、ＤＳ３）を列挙する。
事業戦略テーブル２６１を用いることで、ユーザは、いくつかのビジネス戦略のうちの１つを事業計画の一環として規定又は選択することができる。

次に、図７を参照して、目標事業結果のセットの一例について説明する。

図７は、本開示の実施形態に係る目標事業結果のセット４１２の一例を示す図である。本明細書で説明するように、目標事業結果のセットは、ユーザが所定の事業計画を実施することによって達成したい所望の結果を規定するデータの集合を指す。目標事業結果のセット４１２は、事業計画規定部（例えば、図２、図３及び図４に示される事業計画規定部２７２）を介して事業計画と共にユーザによって規定されてもよい。

図７に示すように、目標事業結果のセット４１２は、目標ＫＰＩテーブル２６２に格納される目標ＫＰＩのセット、目標期間７０５、及び許容閾値７０６を含んでもよい。

目標ＫＰＩテーブル２６２に格納される目標ＫＰＩのセットは、１つ以上のパフォーマンスメトリックに関して、第１の事業の所望のパフォーマンスの度合いを示す目標重要業績評価指標の集合である。例として、目標ＫＰＩのセットは、事業の規模、事業の成長、顧客の成長、投資収益率などのパフォーマンスメトリックに関連するパラメータを含んでもよい。例えば、デジタルサービスプラットフォームの目標ＫＰＩは、事業の規模の指標として、提供されるソリューション／サービスの数、事業の成長の指標として、ソリューションの数の年間増加、顧客成長の指標として、プラットフォームの加入者数の年間増加などを含んでもよい。従って、ここでは、ユーザは、事業計画を適用した後にプラットフォーム上のソリューションの数を２倍にしたい場合、事業成長の目標ＫＰＩについて、「１００％」を設定してもよい。

目標期間７０５は、目標ＫＰＩのセットを達成するための所望の期間を指定する。一例として、ユーザは、目標ＫＰＩのセット２６２を達成するための目標期間として、「１年」を指定してもよい。

許容閾値７０６は、目標ＫＰＩ又は目標期間７０５の変動の許容範囲を規定する。許容閾値７０６は、パーセンテージとして規定されてもよく、又はそれが該当する量の特定の単位として規定されてもよい。例えば、許容閾値７０６は、「±１０％」、「±２ヶ月」等に設定されてもよい。許容閾値７０６を設定することで、目標ＫＰＩのセットを達成する事業計画の生成に対してより高い柔軟性を与えることができる。例として、事業計画生成部は（ユーザによって指定された１００％の代わりに）９６％の事業成長を達成する事業戦略を推奨することや、（ユーザによって指定された１年の代わりに）１．２年以内に１００％の事業成長を達成する事業戦略を推奨する可能性がある。これらの場合、推奨される事業戦略の誤り率が指定された許容閾値７０６よりも低い場合、これらの事業戦略は、事業計画の実行可能な候補と見なすことができる。

このように、ユーザは、事業計画規定部を用いて、事業計画の目標事業結果４１２を規定することができる。その後、これらの目標事業結果４１２は、事業計画と共に事業計画生成部によって参照され、目標事業結果４１２を達成する修正済みの事業計画を生成するために用いられてもよい。

次に、図８を参照して、本開示の実施形態に係る目標ＫＰＩのセットの一例について説明する。

図８は、本開示の実施形態に係る目標ＫＰＩテーブル２６２の一例を示す図である。本明細書で説明するように、目標ＫＰＩテーブル２６２は、ユーザによって規定される目標ＫＰＩのセットに関連する情報を格納するように構成されたデータテーブルである。図８に示すように、目標ＫＰＩテーブル２６２は、特定の年を示す第１の列８０２と、対応する年についてのソリューションの目標の数を示す第２の列８０４と、収益分配（例えば、ソリューションの所有者とプラットフォーム管理者との間の収益分配）に関連するソリューションの数を示す第３の列８０６と、目標の顧客数を示す第４の列８０８と、目標の収益を示す第５の列８１０とを含んでもよい。
目標ＫＰＩテーブル２６２を用いることで、ユーザは、事業計画の所望のパフォーマンスを示す目標ＫＰＩのセットを規定することができる。

次に、図９を参照して、本開示の実施形態に係る内部事業情報管理部の一例について説明する。

図９は、本開示の実施形態に係る内部事業情報管理部４１４の構成の一例を示す図である。内部事業管理部４１４は、第１の事業（すなわち、ユーザが事業計画を生成したい事業）の内部事業情報を収集するために用いられてもよい。

図９に示すように、内部事業情報管理部４１４は、内部事業情報を取得するためのいくつかの情報取得機能９１０～９１６を含む。これらの情報取得機能９１０～９１６のそれぞれは、異なる種類の内部事業情報を取得するように構成されてもよい。ある実施形態では、情報取得機能９１０～９１６は、クライアント端末上のグラフィカルユーザインターフェースの一部として表示され、ユーザに内部事業情報を規定するように促してもよい。ある実施形態では、情報取得機能９１０～９１６は、事前に指定された内部データベース又はストレージリポジトリを自動的に検索し、内部事業情報を取得するように構成されてもよい。

より具体的には、情報取得機能は、サービス数取得機能９１０、顧客数取得機能９１２、収益取得機能９１４、及び収益分配パートナー数取得機能９１６を含んでもよい。
サービス数取得機能９１０は、第１の事業によって提供されるサービス（デジタルソリューション、商品）の数に関する情報を取得するように構成されたデータ取得機能である。
顧客数取得機能９１２は、第１の事業の顧客の数に関する情報を取得するように構成されたデータ取得機能である。
収益取得機能９１４は、第１の事業の総収益に関する情報を取得するように構成されたデータ取得機能である。
収益分配パートナー数取得機能９１６は、第１の事業の収益分配パートナーの数に関する情報を取得するように構成されたデータ取得機能である。

情報取得機能９１０～９１６を用いることで、第１の事業について、サービス数、顧客数、総収益、及び収益分配パートナー数などの内部事業情報を取得することができる。この内部事業情報は、ユーザによって規定された事業計画と共に、第１の事業のための修正済みの事業計画のセットを生成するための基礎として用いられてもよい。

次に、図１０を参照して、本開示の実施形態に係る競合者情報管理部の一例について説明する。

本開示の態様は、最近設立された事業の場合のような状況では、事業（例えば、第１の事業）の内部事業データが利用可能でない可能性があるという認識に関する。このような場合には、第１の事業のための確実な事業計画を策定することが困難となる可能性がある。従って、本開示の態様は、第２の事業（例えば、第１の事業と同じ事業分野に属する競合事業）の競合者事業情報のセットを取得し、この競合者事業情報のセットを、第１の事業の内部事業情報に加えて、またはその代わりに用いて、第１の事業のための事業計画の生成を容易にすることに関する。

図１０は、本開示の実施形態に係る競合者事業情報管理部４１６の構成の一例を示す図である。競合者事業情報管理部４１６は、第２の事業の競合者事業情報のセットを取得し、取得した競合者事業情報のセットに対する修正を行い、競合者事業情報のセットを整理したり、保管したり、重み付けしたりすることで、修正済みの競合者事業情報を生成するために用いられてもよい。

図１０に示すように、競合者事業情報管理部４１６は、情報取得機能のセット１０１０と、修正機能のセット１０４０とを含む。情報取得機能のセット１０１０は、競合者事業情報のセットを取得するための機能を提供する。より具体的には、情報取得機能のセット１０１０は、競合者事業情報のセットの自動取得のための自動データ取得機能１０２０と、競合者事業情報のセットのユーザ支援取得のための手動データ取得機能１０３０とを含んでもよい。

自動データ取得機能１０２０は、ウェブスクレーピングツール１０２２及び出力機能１０２４を含む。ウェブスクレーピングツール１０２２は、外部ネットワーク（例えば、インターネット）を検索して、固有のＨＴＭＬサイト構造を認識したり、コンテンツを抽出及び変換したり、スクレープされたデータを一時的に格納したり、データベース及びＡＰＩからデータを抽出したりする等、外部ネットワークから競合者事業情報を取得するために必要な機能を実行するように構成されたＡＰＩを含んでもよい。より具体的には、ウェブスクレーピングツール１０２２は、検索エンジンと自然言語処理手法とを共に用いて、第１の事業の潜在的な競合者である可能性がある事業（例えば、同じ事業分野に属する事業、第１の事業と同様の製品又はサービスを提供する事業）を検索し、特定したこれらの事業の現状に関する情報（例えば、サービス数、顧客数、収益）を競合者事業情報のセットとして取得することができる。取得した競合者事業情報のセットは、出力機能１０２４を介して、グラフィカルユーザインタフェース（図１９参照）においてユーザに提示してもよい。

手動データ取得機能１０３０は、ユーザが自動データ取得機能１０２０によって取得された競合者事業情報のセットを補足し、修正するためのツールを提供する。
より具体的には、ユーザは、ウェブスクレーピングツール１０３２を用いて、関連するウェブページ、外部データベース、又は他のデータソースに手動で移動し、このウェブページ、外部データベース、又は他のデータソースの内容を競合者事業情報として指定することができる。一例として、ウェブスクレーピングツール１０２２によって取得され、出力機能１０２４を介して出力される競合者事業情報のセットは、関連する競合事業、又はこの競合事業に関する特定の情報を含まない場合、ユーザは、ウェブスクレーピングツール１０３２を用いて、競合事業又は競合事業に関する情報を手動で指定することができる。
更に、ユーザは、フィルタリング機能１０３４を用いて、競合者事業情報のセットとして含まれるべきでないデータを除外又は除去することができる。例えば、ユーザは、ウェブスクレーピングツール１０２２によって取得され、出力機能１０２４を介して出力される競合者事業情報のセットを確認し、第１の事業の競合者と見なされない事業に関する情報、又は事業計画の作成に関連しない事業情報を除外することができる。

修正機能１０４０は、競合者事業情報のセットを整理したり、補間したり、重み付けしたりする機能を提供する。修正機能１０４０は、情報取得機能１０１０によって取得された競合者事業情報のセットを処理して、修正済みの競合者事業情報のセットを生成するために用いられてもよい。後述するように、これらの修正済みの競合者事業情報のセットは、事業計画生成部による修正済みの事業計画の生成に用いられてもよい。

図１０に示すように、修正機能は、整理機能１０４２、補間機能１０３３、及び重み付け機能１０４６を含んでもよい。
整理機能１０４２は、情報取得機能１０１０を介して取得された競合者事業情報のセットを整理するための機能を提供する。整理機能１０４２は、例えば、複数の競合事業の競合者事業情報を単一のデータテーブルにグループ化する集約機能を含んでもよい。別の例として、整理機能１０４２は、競合者事業情報のセットに含まれる非構造化テキストデータを処理及び解析し、競合事業に関する洞察を導出するための自然言語処理ツールや、導出された洞察をデータベーステーブルとして表すためのデータベース構築アルゴリズムを含んでもよい。他のタイプの整理機能も可能である。

補間機能１０４４は、競合者事業情報のセットを補足して、欠落した部分又は不完全な部分を埋める機能を提供する。補間機能１０４４は、１つまたは複数の統計手法を用いて、線形成長、指数関数的成長、有界成長、飽和等の特定された時間進化パターンに基づいて利用可能なデータを曲線当てはめし、競合者事業情報のセットの欠落又は不完全な部分を補足するための予測データを生成してもよい。ここで、補間機能１０４４は、区分定数補間手法、線形補間手法、多項式補間手法、スプライン補間手法、ガウス型補間手法等を含んでもよい。
一例として、２０１６年、２０１７年、２０１９年、及び２０２０年にについて、競合事業が提供するサービスの数に関する情報が利用可能であるが、２０１８年に関する情報が欠落している場合、補間機能１０４４は、上述した手法のうちの１つを用いて、競合事業が２０１８年に提供したサービスの数を推定することができる。

重み付け機能１０４６は、取得された競合者事業情報に基づいて、潜在的な競合者として識別された各事業に重み付けを割り当てる機能を提供する。ここでの重み付けは、競合事業の第１の事業に対する相対的な重要性、関連性、又は影響の定量的な尺度を指す。実施形態において、重み付けは、０～１０の間の整数値として表してもよく、ここで、より低い値はより低い関連性を示し、より高い値はより高い関連性を示す。ここで、重み付け機能１０４６は、事業分野、対象とする顧客人口統計、製品及びサービス、規模などに基づいて、第１の事業と、識別された各競合事業との総合的な類似性を評価し、判定された総合的な類似性に基づいて重み付けを割り当てるように訓練された機械学習手法を含んでもよい（例えば、第１の事業との類似性がより高い事業には、より高い重み付けが割り当てられる）。実施形態では、重み付けは、ユーザによって割り当てられたり、修正されたりしてもよい。

競合者事業情報管理部４１６を用いることで、第１の事業の競合者の事業情報を取得し、修正することができる。この修正済みの競合者事業情報を、内部事業情報に加えて、又はその代わりに用いることで、（例えば、第１の事業が最近設立されたことなどにより）第１の事業に関する内部事業情報が存在しない状況であっても、第１の事業に関する事業計画の自動生成を容易にすることができる。

次に、図１１を参照して、本開示の実施形態に係る競合者事業情報の一例について説明する。

図１１は、本開示の実施形態に係る競合者事業情報テーブル２６３の一例を示す図である。本明細書で説明するように、競合者事業情報テーブル２６３は、競合者事業情報管理部（例えば、図３及び図１０に示す競合者事業情報管理部４１６）によって取得される競合者事業情報のセットを格納するように構成されたデータテーブルである。
なお、説明の便宜上、競合者事業情報テーブル２６３は、１つの競合事業（例えば、第２の事業）について取得した競合者事業情報のセットを図示しているが、競合者事業情報テーブル２６３はこの構成に限定されるものではなく、複数の競合事業に関する競合者事業情報を格納してもよい。

図１１に示すように、競合者事業情報テーブル２６３は、特定の年を示す第１の列１１０２と、当該年について競合事業によって提供されるソリューションの目標数を示す第２の列１１０４と、収益分配（例えば、ソリューションの所有者と管理者との間の収益分配）に関連する競合事業のソリューションの数を示す第３の列１１０６と、競合事業の顧客の数を示す第４の列１１０８と、当該年について競合事業の収益の額を示す第５の列１１１０とを含んでもよい。
競合者事業情報テーブル２６３によれば、競合者事業情報部を用いて取得された競合者事業情報を構造化データテーブルとして形式化することができる。

次に、図１２を参照して、本開示の実施形態に係る修正済みの競合者事業情報のセットの一例について説明する。

図１２は、本開示の実施形態に係る修正済みの競合者事業情報テーブル２６４の一例を示す図である。本明細書で説明するように、修正済みの競合者事業情報テーブル２６４は、競合者事業情報に対して１つまたは複数の修正動作を実行することによって生成される修正済みの競合者事業情報を格納するように構成されたデータテーブルである。
例えば、修正済みの競合者事業情報テーブル２６４に格納される修正済みの競合者事業情報は、複数の競合事業の競合者事業情報を単一のデータテーブルに集約する修正動作を行い、競合者事業情報の成長パターンを曲線当てはめし、補間を行い、各競合事業に重み付けを割り当てることによって生成されてもよい。

図１２に示すように、修正済みの競合者事業情報テーブル２６４は、競合事業（Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３）を識別する情報を格納する第１の列１２０２と、特定のメトリック（例えば、サービスの数、顧客の数、収益）に関して特定の競合事業によって示される成長パターンの種類（例えば、線形、指数関数）を列挙する第２の列１２０４と、１２０４に列挙される成長パターンに対応する数式（ｆ（ｘ）＝ｂ＋ｍｘ）を列挙する第３の列１２０６と、対応する競合事業について判定された重み付けを列挙する第４の列１２０８とを含んでもよい。
修正済みの競合者事業情報テーブル２６４によれば、取得された競合者事業情報のセットから導出された洞察は、構造化データテーブルとして形式化することができる。後述するように、修正済みの競合者事業情報テーブル２６４に格納される修正済みの競合者事業情報は、第１の事業のための事業計画の生成を容易にするために用いられてもよい。これにより、内部事業情報が存在しない状況であっても、事業計画を生成することができる。

次に、図１３を参照して、本開示の実施形態に係る予測部の一例について説明する。

図１３は、本開示の実施形態に係る予測部２７６の構成の一例を示す図である。本明細書で説明するように、予測部２７６は、第１の事業及びその競合者が属する第１の事業分野に影響を与えると予想される第１のイベントを特定し、統計分析手法を用いて、第１の事業とその競合者との少なくともいずれかに対する第１のイベントの影響を定量化する影響ファクターを含む予測データのセットを生成するように構成された機能部である。

図１３に示すように、予測部２７６は、イベント特定機能１３１０及び結果出力機能１３１８を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、イベント特定機能１３１０は、第１の事業に影響を与える可能性がある将来のイベントの発生を予測し、過去のイベントデータに基づいて影響の度合いを定量化するように訓練された機械学習部を含んでもよい。第１のイベントの影響は、影響ファクターとの形式で表してもよい。ここでの影響ファクターは、予測される影響の定量的な尺度を指し、パーセンテージ、又は０～１０との間の整数値として表してもよい。ここで、より低い値はより小さな影響を示し、より高い値は、より大きな影響を示す。
いくつかの実施形態では、様々な対象に対する第１のイベントの影響を示す影響ファクターを計算することができる。例えば、図１３に示すように、イベント特定機能１３１０は、第１のイベントが第１のビジネスの成長に与える影響を示す事業成長影響ファクター１３１２と、第１のイベントが１つまたは複数の競合事業の成長に与える影響を示す競合者成長影響ファクターと、第１のイベントが様々な事業戦略に与える影響を示す事業戦略影響ファクターとを判定することができる。特定された第１のイベント、影響を受ける事業領域、及び判定された影響ファクター（例えば、事業成長影響ファクター１３１２、競合者成長影響ファクター１３１４、及び／又は事業戦略影響ファクター１３１６）を示す予測データのセットは、結果出力機能１３１８によってグラフィカルユーザインターフェース（図１９参照）に出力されてもよい。

一例として、イベント特定機能１３１０は、利用可能な気象予測情報に基づいて「干ばつ」との第１のイベントを特定し、コーヒー生産に関連する第１の事業の成長に対する干ばつの予想される影響と、第１の事業の競合者に対する干ばつの予想される影響と、様々な種類の事業戦略に対する干ばつの予想される影響を予測することができる。

いくつかの実施形態では、イベント特定機能１３１０は、第１のイベント、事業成長影響ファクター１３１２、競合者成長影響ファクター１３１４、及び事業戦略影響ファクター１３１６を指定する入力をユーザから受け付けるように構成されてもよい。ユーザ入力に基づいて第１のイベント及び影響ファクターを特定することは、機械学習モデルを訓練するための過去のデータが利用可能でないイベントが予想される／発生する状況において望ましい場合がある。
一例として、第１の事業がデジタルサービスプラットフォームの場合、ユーザは、「世界的な感染症」との第一のイベントを指定してもよい。世界的な感染症の状況では、在宅勤務や運用の自動化を支援するサービスへの需要が増加する可能性が高いため、第１の事業及びその競合者の成長はポジティブな影響を受ける可能性が高い。従って、ユーザは、この第１のイベントから生じると予想されるポジティブの成長を表す事業成長影響ファクター１３１２及び競合者成長影響ファクター１３１４を指定してもよい。更に、世界的な感染症の状況では、より多くの人々が家に留まり、デジタル通信に頼るため、デジタル・マーケティングに基づく事業戦略がより効果的となる可能性が高い。従って、ユーザは、デジタデジタルサービスプラットフォームポジティブの効果を示す事業戦略影響ファクター１３１６を指定してもよい。

予測部２７６によれば、第１の事業及びその競合者に影響を与えると予想されるイベントを特定し、特定されたイベントの影響を定量的に示す影響ファクターを生成することができる。これらの影響ファクターは、進行中／将来のイベントを考慮に入れた事業計画の生成を容易にするために、事業計画生成部への入力として用いられてもよい。

次に、図１４を参照して、本開示の実施形態に係る予測データの一例について説明する。

図１４は、本開示の実施形態に係る予測データテーブル２６５の一例を示す図である。本明細書で説明するように、予測データテーブル２６５は、予測部（例えば、図２、図４、及び図１３に示す予測部２７６）によって生成されるデータの集合であり、図１４に示すように、予測部によって特定されるイベント（例えば、第１のイベント）を列挙する第１の列１４０２と、イベントによって影響を受ける事業領域（例えば、通信、サービス開発、マーケティング、総合的成長）を示す第２の列１４０４と、特定されたイベントに基づいて判定される影響ファクター（例えば、事業成長影響ファクター、競合者成長影響ファクター、及び／又は事業戦略影響ファクター）を示す第３の列１４０６とを含んでもよい。

予測データテーブル２６５によれば、予測部によって生成されるデータは、構造化データテーブルとして形式化することができる。後述するように、予測データテーブル２６５に格納される予測データは、第１の事業計画の生成を容易にするために用いられてもよい。このように、第１の事業の事業活動に影響を与える可能性があるイベントを考慮した事業計画を生成することができる。

次に、図１５を参照して、本開示の実施形態に係る事業計画生成装置の各機能部の入出力データについて説明する。

本明細書で説明するように、上述した事業計画規定部、内部事業情報管理部、競合者事業情報管理部、及び予測部のそれぞれは、入力データのセットを受信し、様々な処理動作を実行し、出力データのセットを生成するように構成されている。図１５は、本発明の実施形態に係る事業計画作成装置の各機能部の入出力データを示す入出力データテーブル１５００を示す図である。

図１５に示すように、入出力データテーブル１５００は、事業計画規定部の入出力データを列挙する第１の列１５０２と、内部事業情報管理部の入出力データを列挙する第２の列１５０４と、競合者事業情報管理部の入出力データを列挙する第３の列１５０６と、予測部の入出力データを列挙する第４の列１５０８とを含む。

第１の列１５０２に示すように、事業計画規定部は、事業戦略、予算、及び制約を含む入力データを受け付けるように構成されている。これらの入力は、グラフィカルユーザインタ手法フェースを介してユーザから受け付けてもよい。また、事業計画規定部は、これらの入力を用いて事業計画を規定することができる。このユーザに規定された事業計画を他の入力データと共に用いることで、ユーザの目標事業結果を達成する修正済みの事業計画を生成することができる。更に、事業計画規定部は、事業計画生成部によって使用される機械学習モデルを構成するために用いられるハイパーパラメータのセットを出力してもよい。これらのハイパーパラメータは、事業計画に基づいて導出されてもよい。

第２の列１５０４に示すように、内部事業情報管理部は、第１の事業によって提供されるソリューションの数（例えば、製品又はデジタルソリューション）、第１の事業の収益分配パートナーの数、第１の事業のクライアントの数、及びいくつかの期間（例えば、年、月、週）のそれぞれについての第１の事業の総収益等を入力として取得するように構成されている。更に、実施形態では、内部事業情報管理部は、これらの入力を用いて、テストデータのセットを出力として生成してもよい。このテストデータのセットは、事業計画生成部によって使用される機械学習モデルの性能を評価するために用いられるデータの集合である。

第３の列１５０６に示すように、競合者事業情報部は、第２の事業（第１の事業の競合者）によって提供されるソリューションの数（例えば、製品又はデジタルソリューション）、第２の事業の収益分配パートナーの数、第２の事業のクライアントの数、及びいくつかの期間（例えば、年、月、週）のそれぞれについての第２の事業の総収益等を入力として取得するように構成されている。更に、実施形態では、競合者事業情報管理部は、これらの入力を用いて、訓練データのセットを生成してもよい。この訓練データのセットは、事業計画生成部によって使用される機械学習モデルを訓練するために用いられるデータの集合である。

第４の列１５０８に示すように、予測部は、第１のイベントを規定するユーザ入力、又は第１の事業に対する第１のイベントの発生及び影響を予測するために用いられる過去のイベントデータを入力として受け付けるように構成されている。予測部は、ユーザ入力又は過去のイベントデータを用いて、１つまたは複数のイベント（例えば、第１のイベント）、イベントによって影響を受けると予想される事業領域（例えば、通信、サービス開発、マーケティング、総合的成長）、及び特定されたイベントが第１の事業に与える影響を定量的に示す１つまたは複数の影響ファクター（例えば、事業成長影響ファクター、競合者成長影響ファクター、及び／又は事業戦略影響ファクター）を予測することができる。更に、実施形態では、予測部は、事業計画生成部によって使用される機械学習モデルを構成するために用いられるハイパーパラメータのセットを出力してもよい。これらのハイパーパラメータは、予測データのセットに基づいて導出されてもよい。

次に、図１６を参照して、本開示の実施形態に係る事業計画生成部の一例について説明する。

図１６は、本開示の実施形態に係る事業計画生成部２７８の構成の一例を示す図である。本明細書で説明するように、事業計画生成部は、機械学習モデルを用いて、目標事業結果のセットを達成する修正済みの事業計画のセットを少なくとも含む出力データのセットを生成し、当該出力データのセットを出力するように構成された機能部である。

図１６に示すように、事業計画生成部２７８は、競合者事業情報管理部４１６、予測部２７６、事業計画規定部２７２、及び内部事業情報管理部４１４からデータを受信し、受信したデータを機械学習部１６１０に入力するように構成されている。ここで、機械学習部１６１０は例えば、人工ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、反復ニューラルネットワーク等のニューラルネットワーク、或いは入力データに基づいて修正済みの事業計画を生成するように構成された他の人工知能手法を含んでもよい。

より具体的には、訓練段階では、機械学習部１６１０は、競合者事業情報管理部４１６によって出力される訓練セット１６１２を用いて訓練されてもよい。本明細書で説明するように、訓練セット１６１２は、修正済みの競合者事業情報のセットに基づいて競合者事業情報管理部４１６によって生成される。ここで、機械学習部１６１０は、訓練セット１６１２に基づいて、修正済みの事業計画を生成するように訓練されてもよい。競合者事業情報に基づいて生成された訓練セット１６１２を用いて機械学習部１６１０を訓練することによって、第１の事業の内部事業情報が利用可能でない場合であっても、修正済みの事業計画を策定することができる訓練済みの機械学習部を構築することが可能となる。機械学習部１６１０は、所望の精度が達成されるまで、訓練セット１６１２を用いて訓練され続けてもよい。

更に、訓練段階では、機械学習部１６１０は、予測部２７６及び事業計画規定部２７２の両方によって生成されるハイパーパラメータのセット１６１４によって構成されてもよい。このハイパーパラメータのセット１６１４は、事業計画規定部２７２を介してユーザによって規定された事業計画及び目標事業結果と、予測部２７６によって予測された予測データとを考慮した修正済みの事業計画を機械学習部１６１０に生成させるために機能する。

訓練段階が完了すると、内部事業情報管理部４１４によって生成されるテストセット１６１６は、訓練済みの機械学習部１６１０に入力されてもよい。テストセット１６１６は、第１の事業の内部事業情報に基づいて生成されるデータの集合である。なお、第１の事業の内部事業情報が利用可能でない状況では、テストセット１６１６はプレースホルダのデータセットであってもよい。訓練済みの機械学習部１６１０は、このテストセット１６１６を用いて、修正済みの事業計画のセット１６１８を生成してもよい。
ここで、修正済みの事業計画のセット１６１８は、事業計画規定部２７２を介してユーザによって規定された事業計画を改訂したり、変えたり、編集したり、または変更したりして、目標事業結果のセットをより効率的な（例えば、より速かったり、より少ないリソースを用いたり、より高いパフォーマンスを達成したりする）形で達成する事業計画の集合を含む。より具体的には、修正済みの事業計画のセットのそれぞれは、修正済みの事業計画の一環として実施されるアクションのセットを特徴付ける事業戦略（例えば、第２の事業戦略）と、修正済みの事業計画を実施するために必要なリソースの割り当てを規定する予算（例えば、第２の予算）と、１つ又は複数のパフォーマンスメトリックに関して、第１の事業の予測されるパフォーマンスの度合いを示す目標ＫＰＩのセット（第２の目標ＫＰＩのセット）と、修正済みの事業計画の正確さを示す信頼度とを指定する。
ここで、訓練済みの機械学習部１６１０は、ユーザによって規定された反復回数４１７によって指定される反復回数だけ、事業計画生成処理を繰り返してもよい。機械学習部１６１０は、より多くの反復数を実行することにより、より多くの修正済みの事業計画を生成することができる。

生成された修正済みの事業計画のセット１６１８は、ユーザによって規定された目標事業結果を満たす場合（例えば、許容閾値内）、事業計画生成部２７８は、ランキング機能１６２０を用いて、ユーザによって規定された目標事業結果をどの程度達成するかに基づいて、修正済みの事業計画のセット１６１８のそれぞれをランク付けし、その後、ランク付けされた修正済みの事業計画のセットを含む出力データのセット４３０を出力する。ここで、出力データのセット４３０は、クライアント端末のグラフィカルユーザインターフェース（図１９参照）を介して出力されてもよい。
生成された修正済みの事業計画のセットは、ユーザによって規定された目標事業結果を満たさない場合、事業計画生成部２７８は、クライアント端末のグラフィカルユーザインターフェース（図１９参照）を介して、適切な事業計画が見つからず、制約が修正されるべきであることをユーザに示す通知４３２を出力する。

事業計画生成部２７８によれば、第１の事業の内部事業情報が利用できない場合であっても、ユーザに規定された対象事業の目標を達成する事業計画を自動的に生成することが可能となる。

次に、図１７及び図１８を参照して、本開示の実施形態に係る出力データのセットの一例について説明する。

図１７は、本開示の実施形態に係る出力データのセット４３０に含まれるデータ要素の論理構成を示す図である。図１７に示すように、出力データのセット４３０は主に、予算１７１２及び戦略１７１４によって特徴付けられる、ランク付けされた修正済みの事業計画のセットと、予想のＫＰＩ時間進化パターン１７１６と、信頼度１７１８とを含む。

ランク付けされた修正済みの事業計画のセット１７１０は、事業計画規定部２７２を介してユーザによって規定される事業計画を改訂したり、変えたり、編集したり、または変更したりすると共に、目標事業結果のセットを達成する度合いに基づいてランク付けされた事業計画の集合を指す。これらの修正済みの事業計画のそれぞれは、事業計画の一環として実施されるアクションのセットを特徴付ける戦略１７１４と、事業の戦略１７１４を実施する際に用いるリソースの割り当てを規定する予算１７１４とに関連付けられてもよい。

予想のＫＰＩ時間進化パターン１７１６は、修正済みの事業計画のそれぞれのＫＰＩが時間と共にどのように進化すると予想されるかを示す。いくつかの実施形態では、予想のＫＰＩ時間進化パターン１７１６は、規定される期間にわたる１つまたは複数のＫＰＩメトリックの予測の進化を示すグラフ形式で表してもよい。

信頼度１７１８は、修正済みの事業計画のそれぞれの信頼度を示す。いくつかの実施形態では、信頼度１７１８は、パーセンテージの形式で表してもよく、ここで、より高いパーセンテージはより高い信頼度を示し、より低いパーセンテージはより低い信頼度を示す。信頼度１７１８は、既存の信頼度アルゴリズムを用いて、内部事業情報及び競合者事業情報の品質、量、及びロバスト性に基づいて計算されてもよい。

図１８は、本開示の実施形態に係る出力データテーブル２６６を示す図である。出力データテーブル２６６は、事業計画生成部によって生成された出力データの集合を格納するデータテーブルである。図１８に示すように、出力データテーブル２６６は、特定の修正済みの事業計画を識別するための事業計画識別子のセットを格納する第１の列１８０２と、修正済みの事業計画に対応する予算情報を格納する第２の列１８０４と、修正済みの事業計画に対応する事業戦略を格納する第３の列１８０６と、修正済みの事業計画に対応するＫＰＩ（例えば、ソリューションの数、利子収益率）を格納する第４の列１８０８と、修正済みの事業計画に対応する信頼度を格納する第５の列１８１０とを含む。

上述の図１７及び図１８を参照して説明したように、事業計画生成部によって生成される修正済みの事業計画の特徴を規定する出力データのセットを作成し、ユーザによる確認、レビュー、及び実行のためにクライアント端末のグラフィカルユーザインターフェース（図１９参照）に出力することができる。

次に、図１９を参照して、本開示の実施形態に係るグラフィカルユーザインターフェースについて説明する。

図１９は、本開示の実施形態に係るグラフィカルユーザインターフェース１９００を示す。グラフィカルユーザインターフェース１９００は、クライアント端末（例えば、図２に示されているクライアント端末２４０）上に表示されてもよい。グラフィカルユーザインターフェースを表示し、ユーザ入力を受け付けるために用いられてもよい。

図１９に示すように、グラフィカルユーザインターフェース１９００は、事業計画規定ウィンドウ１９０２、競合者事業情報ウィンドウ１９０４、内部事業情報ウィンドウ１９０６、反復管理ウィンドウ１９０８、目標事業結果ウィンドウ１９１０、予測ウィンドウ１９１２、出力データウィンドウ１９１４、及びコンパイルボタン１９１６を含んでもよい。

事業計画規定ウィンドウ１９０２は、ユーザが事業計画を事業計画の種類（例えば、産業用ＩｏＴ、デジタルサービス）、予算、戦略、及び許容閾値に関して規定するためのインターフェースを提供する。

競合者事業情報ウィンドウ１９０４は、ユーザがウェブスクレーピングを介して競合者事業情報の自動取得を開始し、取得された競合者事業情報を必要に応じてフィルタリングしたり、修正したりするためのインターフェースを提供する。

内部事業情報ウィンドウ１９０６は、ユーザが第１の事業の内部事業情報を手動で入力するか、或いは事前に指定された内部データベース又はストレージリポジトリの検索を開始し、内部事業情報を取得するためのインターフェースを提供する。

反復管理ウィンドウ１９０８は、ユーザが事業計画生成部によって実行される反復回数を指定するためのインターフェースを提供する。

目標事業結果ウィンドウ１９１０は、ユーザが目標事業結果のセットを目標ＫＰＩのセット、目標期間、及び許容閾値に関して規定するためのインターフェースを提供する。

予測ウィンドウ１９１２は、ユーザが特定のイベントによって影響を受けると予想される事業領域基準と、特定のイベントが当該事業領域基準に与えると予想される変化（影響ファクター）とを規定するためのインターフェースを提供する。

出力データウィンドウ１９１４は、ユーザが事業計画生成部によって生成される出力データのセットを確認し、レビューするためのインターフェースを提供する。ここで、ユーザは、ランク付けされた修正済みの事業計画のセットと、これらの修正済みの事業計画のそれぞれに関連する予想のＫＰＩ時間進化パターンを視認することができる。あるいは、ユーザによって指定された目標事業結果を達成する事業計画が生成されない場合、事業計画の制約を調整するようにユーザに促す通知が表示されてもよい。

コンパイルボタン１９１６により、ユーザは、事業計画規定ウィンドウ１９０２、競合者事業情報ウィンドウ１９０４、内部事業情報ウィンドウ１９０６、反復管理ウィンドウ１９０８、目標事業結果ウィンドウ１９１０、予測ウィンドウ１９１２、及び出力データウィンドウ１９１４で指定された入力情報を用いて、修正済みの事業計画のセットの自動生成を開始することができる。

本発明は、システム、方法、及び／又はコンピュータプログラム製品とすることができる。コンピュータプログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読記憶媒体を含んでもよい。

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行装置によって用いられる命令を保持し記憶することができる有形装置であってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子記憶装置、磁気記憶装置、光記憶装置、電磁記憶装置、半導体記憶装置、または前述の任意の適切な組合せとすることができるが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストは、以下を含む：ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブルコンパクトディスク読取し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、パンチカードや溝内で指示が記録された隆起構造物等の機械的にエンコードされたデバイス及び前述の任意の適切な組み合わせ。
本明細書で用いられるコンピュータ可読記憶媒体は、電波又は他の自由に伝播する電磁波、導波管又は他の伝送媒体（例えば、光ファイバケーブルを通過する光パルス）を通って伝播する電磁波、或いはワイヤを通って伝送される電デジタル信号自体であると解釈されるべきではない。

本発明の態様は、本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）、及びコンピュータプログラム製品を示すフローチャート図および／又はブロック図を参照して本明細書で説明されている。フローチャート図及び／又はブロック図の各ブロック、並びにフローチャート図及び／又はブロック図のブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装できることを理解されたい。

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供されて、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行されることで、フローチャート及び／又はブロック図の１つまたは複数のブロックで指定される機能／動作を実装するための手段を実現する機械が提供される。これらのコンピュータ可読プログラム命令はコンピュータ、プログラマブルデータ処理装置、及び／又は他のデバイスに特定の方法で機能させるように指示することができるコンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよく、その結果、命令が格納されたコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート及び／又はブロック図のブロック又は複数のブロックで指定された機能／動作の態様を実施する命令を含む製造品となる。

コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は他のデバイス上にロードされて、コンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイス上で実行される命令がフローチャート及び／又はブロック図の１つまたは複数のブロックで指定された機能／動作を実施するように、一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイス上で実行させて、コンピュータ実装プロセスを生成することができる。

本開示に係る実施形態は、クラウド・コンピューティング・インフラストラクチャを介してエンドユーザに提供されてもよい。クラウドコンピューティングとは、一般に、スケーラブルなコンピューティングリソースをネットワーク上のサービスとして提供することを意味する。より形式的には、クラウドコンピューティングは、コンピューティングリソースとその基盤となる技術的アーキテクチャ（例えば、サーバ、ストレージ、ネットワーク）との間の抽象化を提供するコンピューティング能力として定義されてもよく、迅速に展開及びリリースできる、構成可能なコンピューティングリソースの共有プールへの便利なオンデマンドネットワークアクセスを最小限の管理労力やサービスプロバイダの介入で可能にする。したがって、クラウドコンピューティングによれば、ユーザは、コンピューティングリソースを提供するために用いられる基盤となる物理システム（またはそれらのシステムの場所）に関係なく、「クラウド」内の仮想コンピューティングリソース（ストレージ、データ、アプリケーション、更には完全な仮想化コンピューティングシステム等）にアクセスできる。

図中のフローチャート及びブロック図は、本発明の様々な実施形態に係るシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品の可能な実装のアーキテクチャ、機能、及び動作を示す。この点に関して、フローチャート又はブロック図の各ブロックは、指定された論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能命令を備える、モジュール、セグメント、又は命令の一部を表してもよい。一部の代替実装形態では、ブロックに記載されている機能は図に記載されている順序と異なる順序で実行されてもよい。例えば、連続して示される２つのブロックは、実際には実質的に同時に実行されてもよく、または関連する機能によっては、ブロックは逆の順序で実行されてもよい。また、ブロック図及び／又はフローチャート図の各ブロック、並びにブロック図及び／又はフローチャート図のブロックの組み合わせは、指定された機能又は動作を実行する、或いは特別な目的のハードウェアとコンピュータの命令の組み合わせを実行する特殊目的ハードウェアベースのシステムによって実施され得ることに留意されたい。

上記は、例示的な実施形態に向けられているが、本発明の他の／更なる実施形態は、本発明の基本的な範囲から逸脱することなく考案することができ、本発明の範囲は以下の特許請求の範囲によって規定される。本開示の様々な実施形態の説明は例示の目的で提示されてきたが、網羅的であることも、開示された実施形態に限定されることも意図されていない。記載された実施形態の範囲及び趣旨から逸脱することなく、多くの変更及び変形が当業者には明らかであろう。本明細書で使用される用語は実施形態の原理や、市場で見られる技術に対する実際の適用又は技術的改善を説明するため、或いは当業者が本明細書で開示される実施形態を容易に理解することができるために選択された。

本明細書で用いられる用語は、特定の実施形態を説明するためだけのものであり、様々な実施形態を限定することを意図したものではない。本明細書で使用されるように、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈が明らかに他のことを示さない限り、複数形も含むことが意図される。「セット」、「グループ」、「一部」などは１つ又は複数を含むことが意図される。本明細書で使用されるように、「含む」及び／又は「含んでもよい」との用語は、記載された特徴、整数、ステップ、動作、要素、及び／又はコンポーネントの存在を指定するが、１つまたは複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、コンポーネント、又はそれらの組み合わせの存在又は追加を排除しない。様々な実施形態の例示的な態様の前述の詳細な説明において、本明細書の一部であり、様々な態様を実施するための特定の例示的な実施形態を例として示す添付の図面（同一の符号は同様の要素を表す）
を参照した。これらの実施形態は、当業者が実施形態を実施することを可能にするのに十分詳細に説明されたが、他の実施形態を用いることも可能であり、様々な実施形態の範囲から逸脱することなく、論理的、機械的、電気的な変更等を行うことができる。上述の説明では、様々な実施形態を完全に理解するために、多くの具体的な詳細が記載された。しかし、これらの具体的な詳細なしで、様々な実施形態を実施することができる。また、他の箇所では、実施形態を曖昧にしないように、周知の回路、構造、及び技術は詳細に示されていない。

１００ コンピュータシステム
１０２ プロセッサ
１０４ メモリ
１０６ メモリバス
１０８ I／Ｏバス
１０９ バスＩＦ
１１０ I／ＯバスＩＦ
１１２ 端末インターフェース
１１３ ストレージインターフェース
１１４ I／Ｏデバイスインターフェース
１１５ ネットワークインターフェース
１１６ ユーザI／Ｏデバイス
１１７ ストレージ装置
１２４ 表示システム
１２６ 表示装置
１３０ ネットワーク
１５０ 事業計画生成アプリケーション
２００ 事業計画生成システム
２１０ 外部ネットワーク
２２０ データ取得サーバ
２３０ 内部ネットワーク
２４０ クライアント端末
２５０ 事業計画生成装置
２６０ ストレージ部
２６１ 事業戦略テーブル
２６２ 目標ＫＰＩテーブル
２６３ 競合者事業情報テーブル
２６４ 修正済みの競合者事業情報テーブル
２６５ 予測データテーブル
２６６ 出力データテーブル
２７０ メモリ
２７２ 事業計画規定部
２７４ 事業情報取得部
２７６ 予測部
２７８ 事業計画生成部

Claims (10)

1. 事業計画生成装置であって、
   第１の事業の第１の事業計画と、前記第１の事業計画の所望の結果を示す目標事業結果のセットとを規定するように構成された事業計画規定部と、
   前記第１の事業の現状を示す内部事業情報のセットと、前記第１の事業とは別の第２の事業の現状を示す競合者事業情報のセットとの少なくともいずれかを含む事業状態情報のセットを取得するように構成された事業情報取得部と、
   機械学習モデルを用いて、前記第１の事業計画、前記目標事業結果のセット、及び前記事業状態情報のセットに基づいて、前記目標事業結果のセットを達成するための修正済みの事業計画のセットを少なくとも含む出力データのセットを生成し、前記出力データを出力するように構成された事業計画生成部と、
   を含むことを特徴とする事業計画生成装置。
2. 前記第１の事業計画は、
   前記第１の事業計画の一環として実施されるアクションのセットを特徴付ける第１の事業戦略と、
   前記第１の事業計画の実施に用いられるリソースの割り当てを規定する第１の予算と、
   前記第１の事業計画の実施に関する制限を規定する第１の制約のセットと、
   を含むことを特徴とする、請求項１に記載の事業計画生成装置。
3. 前記目標事業結果のセットは、
   １つ以上のパフォーマンスメトリックに関して、前記第１の事業の所望のパフォーマンスの度合いを示す第１の目標重要業績評価指標のセットと、
   前記目標重要業績評価指標のセットを達成するための所望の期間を示す第１の目標期間と、
   前記第１の目標重要業績評価指標のセット又は前記第１の目標期間の変動の許容範囲を規定する第１の許容閾値と、
   を含むことを特徴とする、請求項２に記載の事業計画生成装置。
4. 前記事業状態情報のセットは、
   事業によって提供されるサービスの数、事業の顧客の数、事業の年間収益、及び事業の収益分配パートナーの数を含むことを特徴とする、請求項３に記載の事業計画生成装置。
5. 前記第１の事業と前記第２の事業は、第１の事業分野に属し、
   前記事業情報取得部は、
   ウェブスクレ―ピング手法を実行し、前記競合者事業情報のセットを取得し、
   前記第２の事業の事業状態が時間の経過と共にどのように進化するかを特徴付ける、前記競合者事業情報のセットの時間進化パターンを特定し、
   前記競合者事業情報のセットの前記時間進化パターンに基づいて補間手法を実行することにより、前記競合者事業情報のセットにおける欠落部分を補足するための予測データのセットを生成し、
   前記第１の事業と前記第２の事業との比較に基づいて、前記第２の事業の前記第１の事業に対する関連性を示す重み付けを前記第２の事業に割り当てることで、
   修正済みの競合者事業情報のセットを生成するように構成されている、
   ことを特徴とする、請求項４に記載の事業計画生成装置。
6. 前記第１の事業分野に影響を与えると予測される第１のイベントを特定し、
   統計分析手法を用いて、前記第１の事業と前記第２の事業との少なくともいずれかに対する前記第１のイベントの影響を定量化する影響ファクターを含む予測データのセットを生成するように構成された予測部を更に含む、
   ことを特徴とする、請求項５に記載の事業計画生成装置。
7. 前記事業計画生成部は、
   前記修正済みの競合者事業情報のセットに基づいて作成された訓練セットを用いて、事業計画を生成するように前記機械学習モデルを訓練し、
   前記第１の事業計画と前記予測データのセットとに基づいて決定されたハイパーパラメータのセットを用いて前記機械学習モデルを構成し、
   前記機械学習モデルを用いて、前記第１の事業計画、前記目標事業結果のセット、及び前記内部事業情報のセットを分析することで、前記目標事業結果のセットを達成するための修正済みの事業計画のセットを生成し、
   前記修正済みの事業計画のそれぞれが前記目標事業結果のセットを達成する度合いに基づいて、前記修正済みの事業計画のセットをランキングし、
   ランク付けされた修正済みの事業計画のリストを、前記出力データとして出力する、
   ように構成されていることを特徴とする、請求項６に記載の事業計画生成装置。
8. 前記修正済みの事業計画のそれぞれは、
   前記修正済みの事業計画の一環として実施されるアクションのセットを特徴付ける第２の事業戦略と、
   前記修正済みの事業計画の実施に用いられるリソースの割り当てを規定する第２の予算と、
   １つ以上のパフォーマンスメトリックに関して、前記第１の事業の予測されるパフォーマンスの度合いを示す第２の目標重要業績評価指標のセットと、
   前記修正済みの事業計画の正確さを示す信頼度と、
   を含むことを特徴とする、請求項７に記載の事業計画生成装置。
9. 事業計画生成方法であって、
   第１の事業計画の一環として実施されるアクションのセットを特徴付ける第１の事業戦略と、前記第１の事業計画の実施に用いられるリソースの割り当てを規定する第１の予算と、前記第１の事業計画の実施に関する制限を規定する第１の制約のセットとを指定することで第１の事業の第１の事業計画を規定する工程と、
   １つ以上のパフォーマンスメトリックに関して、前記第１の事業の所望のパフォーマンスの度合いを示す第１の目標重要業績評価指標のセットと、前記目標重要業績評価指標のセットを達成するための所望の期間を示す第１の目標期間と、前記第１の目標重要業績評価指標のセット又は前記第１の目標期間の変動の許容範囲を規定する第１の許容閾値とを指定することで、前記第１の事業計画の所望の結果を示す目標事業結果のセットを規定する工程と、
   ウェブスクレ―ピング手法を実行し、前記第１の事業とは別の第２の事業の現状を示す競合者事業情報のセットを取得する工程と、
   前記第２の事業の事業状態が時間の経過と共にどのように進化するかを特徴付ける、前記競合者事業情報のセットの時間進化パターンを特定する工程と、
   前記競合者事業情報のセットの前記時間進化パターンに基づいて補間手法を実行することにより、修正済みの競合者事業情報のセットを生成する工程と、
   前記第１の事業又は前記第２の事業に影響を与えると予測される第１のイベントを特定する工程と、
   統計分析手法を用いて、前記第１の事業と前記第２の事業との少なくともいずれかに対する前記第１のイベントの影響を定量化する影響ファクターを含む予測データのセットを生成する工程と、
   前記修正済みの競合者事業情報のセットに基づいて作成された訓練セットを用いて、事業計画を生成するように機械学習モデルを訓練する工程と、
   前記第１の事業計画と前記予測データのセットとに基づいて決定されたハイパーパラメータのセットを用いて前記機械学習モデルを構成する工程と、
   前記機械学習モデルを用いて、前記第１の事業計画、前記目標事業結果のセット、及び内部事業情報のセットを分析することで、前記目標事業結果のセットを達成するための修正済みの事業計画のセットを生成する工程と、
   前記修正済みの事業計画のそれぞれが前記目標事業結果のセットを達成する度合いに基づいて、前記修正済みの事業計画のセットをランキングする工程と、
   ランク付けされた修正済みの事業計画のリストを、出力データとして出力する工程と、
   を含むことを特徴とする事業計画生成方法。
10. 事業計画生成システムであって、
    入力データを受信し、出力データを提示するためのユーザインターフェースを表示するように構成されたクライアント端末と、
    複数のデータソースへのアクセスを提供するように構成された外部ネットワークと、
    前記外部ネットワークから事業状態情報を取得するように構成されたデータ取得サーバと、
    事業計画を生成するように構成された事業計画生成装置と、
    前記データ取得サーバ、前記クライアント端末、及び前記事業計画生成装置との間のデータ通信を行う内部ネットワークとを含み、
    前記事業計画生成装置は、
    前記ユーザインターフェースを介する、前記クライアント端末へのユーザ入力に基づいて、第１の事業の第１の事業計画と、前記第１の事業計画の所望の結果を示す目標事業結果のセットとを規定するように構成された事業計画規定部と、
    前記データ取得サーバを用いて、前記第１の事業の現状を示す内部事業情報のセットと、前記第１の事業とは別の第２の事業の現状を示す競合者事業情報のセットとの少なくともいずれかを含む事業状態情報のセットを、前記外部ネットワークから取得するように構成された事業情報取得部と、
    機械学習モデルを用いて、前記第１の事業計画、前記目標事業結果のセット、及び前記事業状態情報のセットに基づいて、前記目標事業結果のセットを達成するための修正済みの事業計画のセットを少なくとも含む出力データのセットを生成し、前記出力データを前記クライアント端末の前記ユーザインターフェースに出力するように構成された事業計画生成部と、
    を含むことを特徴とする事業計画生成装置。

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