JP6265871B2 - 営業業務支援システム、及び営業業務支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、営業業務支援システム、及び営業業務支援方法に関する。

本技術分野の背景技術として、特開２００１−２５０００８号公報（特許文献１）がある。この公報には、「顧客に配置された機器の情報を広範囲に取得するとともに、機器の使用量情報及び品質情報を利用して、顧客に各種便益を提供し、確実な顧客支援を行うことを目的とする」と記載されている。

特開２００１−２５０００８号公報

ところで、保守サービス（例えば、顧客の機器の部品を交換したり修理したりするサービス）では、保守需要がある顧客を特定し、特定した顧客から保守業務を受注できれば、売上が増加することが期待できる。しかし、実際には、保守需要がある顧客を特定できたとしても、これらの顧客から保守業務を受注できるとは限らない。

特許文献１では、機器の使用量情報及び品質情報を利用して、顧客支援を行っている。しかし、顧客に対する便益の提供について、その業務を受注できるかどうかという点は考慮されていない。

本発明は、上記の事情を鑑みてなされたものであり、保守等の業務の受注、売上等をより効率的に増加させるための支援を行うことを目的とする。

本願は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。

本発明の一態様は、営業業務支援システムであって、保守対象ごとに、前記保守対象に関する稼働実績、前記保守対象に関する保守業務の受注実績、前記保守業務を受注するための営業活動に関する販促実績、及び前記営業活動に関する販促計画を取得する情報取得部と、取得された前記稼働実績、前記受注実績、及び前記販促実績に基づいて、前記保守対象ごとに、前記保守対象に関する推定稼働実績及び販促計画から前記保守業務の受注確率を算出する受注確率算出モデルを構築する受注確率算出モデル構築部と、前記保守対象ごとに、前記稼働実績に基づいて算出した所定期間内の前記推定稼働実績と、取得された前記販促計画に含まれる前記所定期間内の販促計画とを前記受注確率算出モデルに与えて、前記所定期間内の前記受注確率を算出する受注確率算出部と、算出された前記保守対象ごとの前記受注確率に応じて、前記営業活動の優先度を出力するインターフェイス部とを備える。

本発明によれば、保守等の業務の受注、売上等をより効率的に増加させるように支援を行うことができる。

上記以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の実施形態に係る営業業務支援システムの機能構成の一例を示す図である。 営業所マスタテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 営業人員マスタテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 稼働実績テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 受注実績テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 販促実績テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 販促計画テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 営業業務支援システムを実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。 受注確率算出モデルの構築処理の一例を示すフローチャートである。 受注確率算出モデルの構築に関する操作画面の一例を示す図である。 前処理の一例を示すフローチャートである。 結合テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 結合テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 保守業務の受注までのプロセスを表すネステッドロジットモデルの一例を示す図である。 受注確率の算出処理の一例を示すフローチャートである。 推定パラメータテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 結合テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 指定日の営業優先度及び受注確率を表示する操作画面の一例を示す図である。 時系列に受注確率を表示する操作画面の一例を示す図である。 営業リソースの算出処理の一例を示すフローチャートである。 営業リソースの過不足を表示する操作画面の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る営業業務支援システムの機能構成の一例を示す図である。

本実施形態では、顧客に保守サービスを提供する事業者等が、営業業務支援システム１を利用する。事業者は、１つ以上の営業所を有する。それぞれの営業所は、１人以上の営業人員を有する。それぞれの顧客は、１つ以上の機器を保有している。それぞれの機器は、１つ以上の保守対象（例えば、修理、交換などの保守作業が必要な部品、燃料など）を含んでいる。事業者は、営業業務支援システム１により出力される、顧客に対する営業を行った場合に保守業務を受注できる確率（以下、「受注確率」）や、受注確率に基づく営業活動の優先度（以下、「営業優先度」）などを見ることができる。これにより、事業者は、保守業務の受注、売上等をより効率的に増加させることができる。

営業業務支援システム１は、データ記憶部１０と、インターフェイス部３０と、情報取得部３１と、受注確率算出モデル構築部３２と、受注確率算出部３３と、作業工数算出部３４と、営業リソース算出部３５と、人員配置計画部３６とを備える。

データ記憶部１０は、営業業務支援システム１が実行する処理に使用される各種データベースを記憶する。データ記憶部１０は、営業所マスタ１１、営業人員マスタ１２、顧客マスタ１３、機器マスタ１４、部品マスタ１５、機器納入実績１６、稼働実績１７、受注実績１８、販促実績１９、受注確率算出モデル２０、機器所在地２１、地図２２、販促計画２３、受注確率２４等のデータベースを記憶する。

営業所マスタ１１は、事業者が有する営業所に関する情報を格納する。営業所マスタ１１は、例えば図２（営業所マスタテーブルのデータ構造の一例を示す図）に示すような営業所マスタテーブル１１０を格納する。営業所マスタテーブル１１０は、営業所ごとに、営業所名１１１、住所１１２、電話番号１１３等を関連付けて格納する。

営業人員マスタ１２は、営業所に所属する営業人員に関する情報を格納する、営業人員マスタ１２は、例えば図３（営業人員マスタテーブルのデータ構造の一例を示す図）に示すような営業人員マスタテーブル１２０を格納する。営業人員マスタテーブル１２０は、営業人員ごとに、当該営業人員が所属する営業所名１２１、氏名１２２、当該営業人員の職制１２３等を関連付けて格納する。

顧客マスタ１３は、事業者の顧客に関する情報（例えば、氏名、住所など）を格納する。機器マスタ１４は、事業者が販売する機器に関する情報（例えば仕様、性能、価格、機器を構成する部品に関する情報など）を格納する。部品マスタ１５は、機器を構成する部品に関する情報（例えば仕様、性能、価格など）を格納する。機器納入実績１６は、事業者が顧客に対して納入した機器に関する情報（例えば、納入日付、機器の識別子、納入先の顧客の識別子など）を格納する。

稼働実績１７は、顧客の有する機器に含まれる保守対象の稼働状態に関する情報を格納する。稼働実績１７は、例えば図４（稼働実績テーブルのデータ構造の一例を示す図）に示すような稼働実績テーブル１７０を格納する。稼働実績テーブル１７０は、機器を有する顧客の顧客識別子１７１、当該機器の機器識別子１７２、当該機器に含まれる保守対象の保守対象識別子１７３、当該レコードの取得日付を示すデータ取得日１７４、当該保守対象の累積稼働時間１７５、当該保守対象の累積動作数１７６等を関連付けて格納する。本実施形態では、稼働実績テーブル１７０は、顧客、機器、保守対象、及びデータ取得日を区別して、レコードを格納する。累積動作数１７６は、保守対象の種類によって異なるものであり、例えば、保守対象がモータである場合には当該モータの回転数などである。もちろん、稼働状態は、稼働時間や回転数などに限らず、機器から取得できる様々なデータを含んでいてもよい。

受注実績１８は、保守対象に対する保守業務の受注実績に関する情報を格納する。受注実績１８は、例えば図５（受注実績テーブルのデータ構造の一例を示す図）に示すような受注実績テーブル１８０を格納する。受注実績テーブル１８０は、機器を有する顧客の顧客識別子１８１、当該機器の機器識別子１８２、当該機器に含まれる保守対象の保守対象識別子１８３、当該保守対象についての保守業務の受注日１８４等を関連付けて格納する。

販促実績１９は、保守対象に対する保守業務を販売促進する営業活動の実績に関する情報を格納する。販促実績１９は、例えば図６（販促実績テーブルのデータ構造の一例を示す図）に示すような販促実績テーブル１９０を格納する。販促実績テーブル１９０は、機器を有する顧客の顧客識別子１９１、当該機器の機器識別子１９２、当該機器に含まれる保守対象の保守対象識別子１９３、当該保守対象に対する保守業務を販売促進する営業活動の日付を示す販促実施日１９４、当該保守業務の定価の割引を提案したか否か（０：割引なし、１：割引あり）を示す割引フラグ１９５、当該営業活動に際して実際に顧客を訪問したか否か（０：訪問なし、１：訪問あり）を示す訪問フラグ１９６等を関連付けて格納する。

受注確率算出モデル２０は、後述する受注確率算出モデル構築部３２により構築される受注確率算出モデルを格納する。機器所在地２１は、事業者が顧客に対して納入した機器の所在地に関する情報（例えば、機器の識別子、住所、地図上の座標情報など）を格納する。地図２２は、地図情報を格納する。

販促計画２３は、保守対象に対する保守業務を販売促進する営業活動の計画に関する情報を格納する。販促計画２３は、例えば図７（販促計画テーブルのデータ構造の一例を示す図）に示すような販促計画テーブル２３０を格納する。販促計画テーブル２３０は、保守業務を販売促進する営業活動の開始日を示す販促開始日２３１、当該営業活動の終了日を示す販促終了日２３２、当該営業活動の対象の識別子（顧客の顧客識別子、当該顧客の有する機器の機器識別子、及び当該機器に含まれる保守対象の保守対象識別子）を示す販促対象２３３、当該営業活動に際して保守業務の定価の割引を提案するか否か（０：割引なし、１：割引あり）を示す割引フラグ２３４、当該営業活動に際して実際に顧客を訪問するか否か（０：訪問なし、１：訪問あり）を示す訪問フラグ２３５等を関連付けて格納する。

受注確率２４は、後述する受注確率算出部３３により算出される受注確率を格納する。

インターフェイス部３０は、上述した各種データベースへの情報や、ユーザの操作の入力などを、入力装置９６（図８）を介して又は通信装置９４（図８）を介して受け付ける。また、インターフェイス部３０は、情報や操作の入力を受け付ける操作画面や、営業優先度、受注確率、営業リソースなどの情報などを、表示装置９５（図８）を介して又は通信装置９４を介して出力する。

情報取得部３１は、上述した各種データベースから、又は上述した各種データベースの一部若しくは全部が外部ストレージに格納されている場合には通信装置９４（図８）を介して当該外部ストレージから、受注確率算出モデル構築部３２、受注確率算出部３３、作業工数算出部３４、営業リソース算出部３５、又は人員配置計画部３６が使用するデータを取得し、出力する。

受注確率算出モデル構築部３２は、情報取得部３１から出力される情報に基づいて、各顧客の有する機器に含まれる保守対象ごとに、受注確率算出モデルを構築する。

受注確率算出部３３は、受注確率算出モデル構築部３２により構築された受注確率算出モデルと、情報取得部３１から出力される情報とに基づいて、各顧客の有する機器に含まれる保守対象ごとに、受注確率を算出する。

作業工数算出部３４は、算出された受注確率と、情報取得部３１から出力される情報とに基づいて、営業所ごとに、保守業務を受注するための営業活動に掛かる作業工数を算出する。

営業リソース算出部３５は、算出された作業工数と、情報取得部３１から出力される情報とに基づいて、営業所ごとに、営業所の営業リソースや、作業工数に対する営業リソースの過不足や、他営業所へ割当可能な営業リソースなどを算出する。

人員配置計画部３６は、算出された作業工数と、算出された営業リソースに関する情報と、情報取得部３１から出力される情報に基づいて、営業所ごとに、保守業務に関する営業の売上を最大化する人員配置計画を生成する。

図８は、営業業務支援システムを実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

コンピュータ９は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９１、ＲＡＭ（Random Access Memory）９２、補助記憶装置９３、通信装置９４、表示装置９５、入力装置９６、メディア読取装置９７等を備える。

ＣＰＵ９０は、各種演算処理を実行するユニットである。ＣＰＵ９０は、例えば、補助記憶装置９３に格納された所定のプログラムをＲＡＭ９２に読み出して実行することにより各種処理を実行する。上記の所定のプログラムは、例えば、通信ネットワーク上のコンピュータにダウンロード可能な状態で格納したり、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの持ち運び可能な記憶媒体に格納したりすることで流通させることができる。また、上記の所定のプログラムは、例えば、通信装置９４又はメディア読取装置９７を介して、コンピュータ９にインストールすることができる。

ＲＯＭ９１は、コンピュータ９の起動プログラム等を格納する記憶装置である。ＲＡＭ９２は、ＣＰＵ９０により実行されるプログラムや、プログラムの実行に使われるデータ等を格納する記憶装置である。補助記憶装置９３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュＲＯＭ等を用いたＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置である。通信装置９４は、外部のコンピュータやデバイスと通信を行う装置である。表示装置９５は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electro Luminescence）等の装置である。入力装置９６は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクロフォンなどの装置である。メディア読取装置９７は、例えば、ＤＶＤ等の可搬性を有する記録媒体に対して情報を読み書きする装置である。

コンピュータ９が営業業務支援システム１として機能する場合、データ記憶部１０は、例えば、ＲＡＭ９２又は補助記憶装置９３により実現できる。データ記憶部１０の一部又は全部は、例えば、通信装置９４を介して接続される通信ネットワーク上のストレージ等により実現してもよい。各機能部（インターフェイス部３０、情報取得部３１、受注確率算出モデル構築部３２、受注確率算出部３３、作業工数算出部３４、営業リソース算出部３５、人員配置計画部３６）は、例えば、ＣＰＵ９０と、ＲＡＭ９２及び補助記憶装置９３の少なくとも一方とにより実現される。すなわち、各機能部の処理は、例えば、ＣＰＵ９０が、補助記憶装置９３に記憶されている所定のプログラムをＲＡＭ９２にロードして実行することで実現できる。なお、営業業務支援システム１は、複数のコンピュータが連携することで実現されてもよい。

図９は、受注確率算出モデルの構築処理の一例を示すフローチャートである。図９に示すフローチャートの処理は、例えば、ユーザが指示したタイミングで実行されてもよいし、所定のタイミング（例えば周期的に、又はスケジュールに従って）実行されてもよい。

なお、図９に示すフローチャートの開始前に、少なくとも、営業所マスタ１１、営業人員マスタ１２、顧客マスタ１３、機器マスタ１４、部品マスタ１５、機器納入実績１６、稼働実績１７、受注実績１８、販促実績１９、機器所在地２１、地図２２、販促計画２３には、データが予め格納されている。

まず、インターフェイス部３０は、受注確率算出モデルの構築に使用するデータの入力を受け付ける（ステップＳ１０）。

具体的には、インターフェイス部３０は、例えば図１０（受注確率算出モデルの構築に関する操作画面の一例を示す図）に示すような操作画面５００を、表示装置９５に出力する。操作画面５００は、受注確率算出モデルを構築する対象の顧客の顧客識別子を入力する欄５１０、当該顧客が有する機器の機器識別子を入力する欄５２０、当該機器に含まれる保守対象の保守対象識別子を入力する欄５３０、当該保守対象についての受注確率算出モデルの構築に用いる過去のデータ期間を入力する欄５４０、受注確率算出モデルの構築（モデリング）を実行するための実行ボタン５５０等を含んでいる。もちろん、操作画面５００は、顧客識別子、機器識別子、保守対象識別子、及びデータ期間のテーブルを含むファイルの入力を受け付けるようにしてもよい。

インターフェイス部３０は、例えば入力装置９６により、操作画面５００を介して、受注確率算出モデルを構築する対象である保守対象を特定する情報（顧客識別子、機器識別子、及び保守対象識別子の組み合わせ）と、その構築に用いる過去のデータ期間とを受け付ける。

図９の説明に戻る。次に、情報取得部３１は、稼働実績、受注実績、及び販促実績に対して前処理を実施する（ステップＳ２０）。具体的に、図１１（前処理の一例を示すフローチャート）を参照して説明する。

情報取得部３１は、ステップＳ１０で入力された条件（顧客識別子、機器識別子、保守対象識別子、データ期間）を満たす稼働実績レコードを、稼働実績テーブル１７０から取得する（ステップＳ２１）。例えば、顧客識別子「Ｃ００１」、機器識別子「Ｍ００１」、保守対象識別子「Ｐ００１」、及びデータ期間「２０１１／０１／０１〜２０１４／０３／３１」が入力された場合、これらの条件に合うレコードが取得される。なお、情報取得部３１は、データ取得日１７４が入力データ期間内であるレコードを取得する。

また、情報取得部３１は、ステップＳ１０で入力された条件（顧客識別子、機器識別子、保守対象識別子、データ期間）を満たす受注実績レコードを、受注実績テーブル１８０から取得する（ステップＳ２２）。例えば、顧客識別子「Ｃ００１」、機器識別子「Ｍ００１」、保守対象識別子「Ｐ００１」、及びデータ期間「２０１１／０１／０１〜２０１４／０３／３１」が入力された場合、これらの条件に合うレコードが取得される。なお、情報取得部３１は、受注日１８４が入力データ期間内であるレコードを取得する。

また、情報取得部３１は、ステップＳ１０で入力された条件（顧客識別子、機器識別子、保守対象識別子、データ期間）を満たす販促実績レコードを、販促実績テーブル１９０から取得する（ステップＳ２３）。例えば、顧客識別子「Ｃ００１」、機器識別子「Ｍ００１」、保守対象識別子「Ｐ００１」、及びデータ期間「２０１１／０１／０１〜２０１４／０３／３１」が入力された場合、これらの条件に合うレコードが取得される。なお、情報取得部３１は、販促実施日１９４が入力データ期間内であるレコードを取得する。

それから、情報取得部３１は、ステップＳ２１〜Ｓ２３で取得した稼働実績レコード、受注実績レコード、及び販促実績レコードを、顧客識別子、機器識別子、保守対象識別子、及び日付をキーにして結合（外部結合）する（ステップＳ２４）。具体的には、情報取得部３１は、図１２（結合テーブルのデータ構造の一例を示す図）に示すような結合テーブル４００を生成する。なお、データ取得日１７４、受注日１８４、及び販促実施日１９４を日付として扱う。

結合テーブル４００は、顧客識別子４０１、機器識別子４０２、保守対象識別子４０３、日付４０４、累積稼働時間４０５、累積動作数４０６、受注フラグ４０７、割引フラグ４０８、訪問フラグ４０９を関連付けて格納している。日付４０４は、データ取得日１７４に相当する。累積稼働時間４０５及び累積動作数４０６は、累積稼働時間１７５及び累積動作数１７６に相当する。受注フラグ４０７は、日付４０４における受注実績の有無（０：受注なし、１：受注あり）が設定される。割引フラグ４０８は、日付４０４における販促実績における割引提案の有無（０：割引なし、１：割引あり）が設定される。訪問フラグ４０９は、日付４０４における販促実績における顧客訪問の有無（０：訪問なし、１：訪問あり）が設定される。

図１１の説明に戻る。それから、情報取得部３１は、ステップＳ２４で生成した結合テーブル４００の各レコードに他社フラグを付加する（ステップＳ２５）。情報取得部３１は、図１３（結合テーブルのデータ構造の一例を示す図）に示すように、各レコードに他社フラグ４１０を付加する。他社フラグ４１０は、保守業務が他社に受注されたと推定されるか否かを示す（０：他社未受注、１：他社受注）。他社フラグにより、自社への受注実績か、他社への受注実績かを区別することができる。他社受注の推定方法は特に限定されないが、例えば、情報取得部３１は、同一保守対象について、結合テーブル４００に格納されているレコードを参照し、受注フラグ４０７が「１」となってから所定期間を超えて受注フラグ４０７が「０」である場合に、当該所定期間直後のレコードの他社フラグ４１０を「１」に設定する。なお、当該所定期間経過後に受注フラグ４０７が「１」のレコードが表れるまで、他社フラグ４１０を「１」に設定すればよい。情報取得部３１は、このように生成した結合テーブル４００を受注確率算出モデル構築部３２に出力する。

図９の説明に戻る。次に、受注確率算出モデル構築部３２は、受注確率算出モデルを構築する（ステップＳ３０）。具体的には、受注確率算出モデル構築部３２は、ステップＳ２０で出力された結合テーブル４００（稼働実績と、自社及び他社の受注実績と、販促実績とが含まれる）に基づいて、保守対象ごとの受注確率算出モデルを構築する。下記に、受注確率算出モデルの構築方法の一例について説明する。

図１４は、保守業務の受注までのプロセスを表すネステッドロジットモデルの一例を示す図である。本実施形態では、受注確率算出モデルを、保守業務の受注までのプロセスを表したネステッドモデルに基づいて定義する。図１４では、第一階層を、顧客による保守依頼の意思決定（有り又は無し）とし、第二階層を、顧客による保守業務の購買先（依頼先）の意思決定（自社又は他社）としている。

ここで、ｐ_1,t,iは、時刻ｔにおいて保守対象ｉについて保守依頼が行われる確率である。また、ｐ_2,t,iは、時刻ｔにおいて保守対象ｉについて保守依頼が自社に対して行われる確率である。最終的に自社に対して保守依頼が行われる確率は、ｐ_1,t,iとｐ_2,t,iの積により求めることができる。

ｐ_1,t,iとｐ_2,t,iは、結合テーブル４００（図１３）のデータを用いて算出される。下記の数式（１）は、ｐ_1,t,iとｐ_2,t,iを効用関数の確定項Ｖ_1,t,iとＶ_2,t,iで算出する例を表わしている。

数式（１）：

ここで、Ｖ_1,t,iは、時刻ｔにおいて保守対象ｉについて保守依頼が行われることで得られる効用である。また、Ｖ_2,t,iは、時刻ｔにおいて保守対象ｉについて保守依頼が自社に対して行われることで得られる効用である。ｙ_1,t,iは、時刻ｔにおいて保守対象ｉについて、保守依頼が行われる場合に「１」が設定され、保守依頼が行われない場合に「０」が設定される。

下記の数式（２）は、Ｖ_1,t,iを、稼働実績データＺ¹ _t,i及びＺ² _t,iとその係数パラメータβ¹ _t,i及びβ² _t,i、Ｖ_2,t,iとの関数とその係数パラメータβ³ _t,iの線形結合で表し、Ｖ_2,t,iを、販促実績データＺ³ _t,i及びＺ⁴ _t,iとその係数パラメータγ¹ _t,i及びγ² _t,iの線形結合で表わした例である。Ｚ¹ _t,i及びＺ² _t,iはそれぞれ、累積稼働時間及び累積動作数に対応し、Ｚ³ _t,i及びＺ⁴ _t,iはそれぞれ、割引フラグ及び訪問フラグに対応する。

数式（２）：

上記の受注確率算出モデルの構築は、自社及び他社の受注実績と、稼働実績と、販促実績とを入力として上記のネステッドロジットモデルを状態空間モデルで表現し、粒子フィルタとNelder-Mead法といった手法を用いて係数パラメータの値を推定することにより行われる。この他にも一般的な機械学習手法を用いて、結合テーブル４００（図１３）から受注確率算出モデルを構築することもできる。

最後に、受注確率算出モデル構築部３２は、ステップＳ３０で構築した受注確率算出モデルを、データ記憶部１０（受注確率算出モデル２０）に格納する（ステップＳ４０）。

以上のようにして、顧客の保有する機器に含まれる保守対象ごとに、受注確率算出モデルが構築される。この受注確率算出モデルは、予測対象期間における推定稼働実績及び販促計画を入力することで、予測対象期間における当該保守対象に対する保守業務の受注確率を算出することができる。

なお、図９では、ステップＳ１０で指定された１つの保守対象について受注確率算出モデルを構築しているが、例えば、ステップＳ１０で複数の保守対象の指定を受け付けてそれぞれの保守対象について受注確率算出モデルを構築してもよい。もちろん、図９のフローチャートを、異なる保守対象についてそれぞれ実行して受注確率算出モデルを構築してもよい。

また、受注確率算出モデル構築部３２は、構築した受注確率算出モデルに対して、未来の予測対象期間における推定稼働実績及び販促計画の替わりに、実績値が存在する評価期間における稼働実績及び販促実績を入力し、当該評価期間における保守業務の受注確率を算出し、当該算出した受注確率と、実際の受注実績とに基づいて、受注確率算出モデルの評価（受注確率の精度の評価）を行ってもよい。評価が所定条件を満たさない場合には、受注確率算出モデル構築部３２は、係数パラメータの調整を行う。

図１５は、受注確率の算出処理の一例を示すフローチャートである。図１５に示すフローチャートの処理は、例えば、ユーザが指示したタイミングで実行されてもよいし、所定のタイミング（例えば周期的に、又はスケジュールに従って）実行されてもよい。なお、上述の図９の処理により、データ記憶部１０には、各顧客の保有する各機器に含まれる各保守対象の受注確率算出モデルが格納されている。

まず、情報取得部３１は、受注確率の算出に使用するデータを取得する（ステップＳ１１０）。具体的には、情報取得部３１は、稼働実績テーブル１７０から稼働実績を取得する。また、情報取得部３１は、販促計画テーブル２３０から販促計画を取得する。また、情報取得部３１は、各保守対象についての受注確率の予測対象期間を取得する。予測対象期間は、予め定められていてもよいし、インターフェイス部３０が操作画面を介してユーザから受け付けるようにしてもよい。また、情報取得部３１は、受注確率算出モデル２０から、各保守対象についての受注確率算出モデルを取得する。そして、情報取得部３１は、取得した情報を、受注確率算出部３３に出力する。

次に、受注確率算出部３３は、予測対象期間のパラメータを推定する（ステップＳ１２０）。具体的には、受注確率算出部３３は、ステップＳ１１０で情報取得部３１から出力された各保守対象の受注確率算出モデルについて、予測対象期間内の各予測日における各係数パラメータの推定パラメータ値を算出する。各推定パラメータ値の算出方法は、特に限定されないが、例えば、任意の値を設定してもよいし、また例えば、過去のパラメータ値の実績に基づいて指数平滑法により各予測日の推定パラメータ値を算出してもよい。受注確率算出部３３は、図１６（推定パラメータテーブルのデータ構造の一例を示す図）に示すような推定パラメータテーブル４２０を生成する。

推定パラメータテーブル４２０は、顧客識別子４２１、機器識別子４２２、保守対象識別子４２３、予測日４２４、各係数パラメータ（β¹ _t,i、β² _t,i、β³ _t,i、γ¹ _t,i、γ² _t,i）の推定パラメータ値４２５〜４２９を関連付けて格納している。本実施形態では、推定パラメータテーブル４２０は、顧客、機器、保守対象、及び予測日を区別して、レコードを格納する。

図１５の説明に戻る。次に、受注確率算出部３３は、予測対象期間の稼働実績を推定する（ステップＳ１３０）。具体的には、受注確率算出部３３は、ステップＳ１１０で情報取得部３１から出力された各保守対象の稼働実績に基づいて、各保守対象について予測対象期間内の各予測日における推定稼働実績を算出する。本実施形態では、累積稼働時間１７５及び累積動作数１７６（図４）に基づいて、推定累積稼働時間及び推定累積動作数を算出する。推定累積稼働時間及び推定累積動作数の算出方法は、特に限定されないが、例えば、過去の累積稼働時間及び累積動作数に基づいて、指数平滑法により、各予測日の推定累積稼働時間及び推定累積動作数を算出すればよい。

次に、受注確率算出部３３は、予測対象期間の販促計画を取得し、推定稼働実績と結合する（ステップＳ１４０）。具体的には、受注確率算出部３３は、ステップＳ１１０で情報取得部３１から出力された販促計画から、予測対象期間内の各予測日における販促計画のレコードを取得する。また、受注確率算出部３３は、ステップＳ１３０で算出した予測対象期間内の各予測日における各保守対象の推定稼働実績のレコードと、各予測日における各保守対象の販促計画のレコードとを、顧客識別子、機器識別子、保守対象識別子、及び日付をキーにして結合する。なお、販促計画では、顧客識別子、機器識別子、及び保守対象識別子は、販促対象２３３に含まれている。受注確率算出部３３は、図１７（結合テーブルのデータ構造の一例を示す図）に示すような結合テーブル４３０を生成する。なお、推定稼働実績の予測日、及び販促計画の販促開始日２３１から販促終了日２３２に属する各日付を、日付として扱う。

結合テーブル４３０は、顧客識別子４３１、機器識別子４３２、保守対象識別子４３３、日付４３４、推定累積稼働時間４３５、推定累積動作数４３６、割引フラグ４３７、訪問フラグ４３８を関連付けて格納している。日付４３４は、予測日に相当する。割引フラグ４３７は、日付４３４における販促計画における割引提案の有無（０：割引なし、１：割引あり）が設定される。訪問フラグ４３８は、日付４３４における販促計画における顧客訪問の有無（０：訪問なし、１：訪問あり）が設定される。

図１５の説明に戻る。次に、受注確率算出部３３は、受注確率を算出する（ステップＳ１５０）。具体的には、受注確率算出部３３は、顧客の保有する機器に含まれる保守対象それぞれについて、ステップＳ１１０で情報取得部３１から出力された当該保守対象の受注確率算出モデルに、ステップＳ１２０で推定した当該保守対象のパラメータ値と、ステップＳ１４０で生成した結合テーブルのうち当該保守対象に関するデータ（推定累積稼働時間、推定累積動作数、割引フラグ、訪問フラグ）とを入力し、予測対象期間の各予測日における受注確率を算出する。本実施形態では、受注確率算出部３３は、各保守対象の受注確率として、上述のｐ₁とｐ₂に加え、ｐ₁とｐ₂の積を算出する。

次に、受注確率算出部３３は、ステップＳ１５０で算出した各保守対象の各予測日における受注確率を、データ記憶部１０（受注確率２４）に格納する（ステップＳ１６０）。

最後に、インターフェイス部３０は、営業優先度を表示する（ステップＳ１７０）。

具体的には、インターフェイス部３０は、例えば図１８（指定日の営業優先度及び受注確率を表示する操作画面の一例を示す図）に示すような操作画面６００を、表示装置９５に出力する。操作画面６００は、欄６１０、欄６２０、及び欄６３０を含んでいる。

欄６１０は、予測対象期間のうち特定の予測日（指定日）を指定する欄である。図１８の例では、予測対象期間を示すスライドバー上に、指定日を指定するスライダーが移動可能に表示されている。インターフェイス部３０は、入力装置９６により、欄６１０を介して、指定日を受け付ける。

欄６２０は、各顧客の位置及び各顧客の営業優先度を、地図上に表示する欄である。インターフェイス部３０は、地図２２に基づいて地図画像を、欄６２０に表示する。また、インターフェイス部３０は、顧客マスタ１３に基づいて各顧客の位置画像を、地図画像に重ねて、欄６２０に表示する。また、インターフェイス部３０は、後述するように顧客ごとに算出した指定日における営業優先度を示す情報を、顧客の位置画像に関連付けて、地図画像に重ねて、欄６２０に表示する。ここで、インターフェイス部３０は、欄６１０で指定された指定日における各顧客の営業優先度を、欄６２０に表示する。なお、インターフェイス部３０は、ユーザの操作等に応じて、地図をスクロールしたり、拡大又は縮小したりしてもよい。

欄６３０は、指定日における、各顧客の営業優先度、各顧客の有する機器に含まれる保守対象ごとの受注確率等を表示する欄である。図１８の例では、インターフェイス部３０は、欄６３０に、顧客ごとに、当該顧客の顧客識別子、当該顧客の指定日における営業優先度、当該顧客への最終訪問日、当該顧客が有する機器の機器識別子、当該機器に含まれる保守対象の保守対象識別子、当該保守対象に対する保守作業の費用、当該保守対象の指定日における受注確率（（１）ｐ₁、（２）ｐ₂、（３）ｐ₁とｐ₂の積）、等を関連付けて表示している。もちろん、欄６３０は、上述した全項目を含んでいる必要はない。また、各顧客のデータを、指定された項目について昇順又は項順に並べて表示するようにしてもよい。

インターフェイス部３０は、ステップＳ１６０でデータ記憶部１０に格納された受注確率から、各顧客の有する機器に含まれる保守対象それぞれの指定日における受注確率を取得する。

また、インターフェイス部３０は、各顧客の有する機器に含まれる保守対象それぞれの、指定日における受注確率（例えば、ｐ₁とｐ₂の積）に基づいて、顧客ごとに受注確率の最大値を特定し、特定した受注確率が大きい順に営業優先度が高くなるように、営業優先度を決定する。もちろん、顧客単位の営業優先度の決定方法は、特に限定されず、例えば、顧客ごとの受注確率の最大値の替わりに、平均値、中央値等を特定するようにしてもよい。また、保守対象の受注確率だけでなく、当該保守対象に対する保守作業の費用をも考慮して、顧客単位の営業優先度を決定するようにしてもよい（例えば、顧客ごとに、受注確率の最大値と、当該最大の受注確率に対応する保守対象の保守費用とを特定し、当該最大値と当該保守費用に基づいて所定の規則に従って指標を算出し、各顧客について算出した指標が大きい順に営業優先度が高くなるように、営業優先度を決定する）。

また、インターフェイス部３０は、例えば、各顧客について販促実績テーブル１９０を参照し、販促実施日１９４及び訪問フラグ１９６に基づいて、最終訪問日を求める。また、インターフェイス部３０は、例えば、予め定められた各保守対象についての保守費用の計算式やテーブルに基づいて、保守費用を求める。

インターフェイス部３０は、図１８に示した操作画面６００に限らず、例えば図１９（時系列に受注確率を表示する操作画面の一例を示す図）に示すような操作画面７００を、表示装置９５に出力してもよい。操作画面７００は、欄７１０、欄７２０、欄７３０、及び欄７４０を含んでいる。欄７１０は、欄６１０（図１８）と同様である。

欄７２０は、各顧客の有する機器の位置及び各機器の営業優先度を、地図上に表示する欄である。インターフェイス部３０は、地図２２に基づいて地図画像を、欄７２０に表示する。また、インターフェイス部３０は、機器所在地２１に基づいて各顧客の有する各機器の位置画像を、地図画像に重ねて、欄７２０に表示する。また、インターフェイス部３０は、後述するように機器ごとに算出した指定日における営業優先度を示す情報を、機器の位置画像に関連付けて、地図画像に重ねて、欄７２０に表示する。ここで、インターフェイス部３０は、欄７１０で指定された指定日における各機器の営業優先度を、欄７２０に表示する。また、インターフェイス部３０は、入力装置９６により、欄７２０を介して、機器の指定を受け付ける。なお、インターフェイス部３０は、ユーザの操作等に応じて、地図をスクロールしたり、拡大又は縮小したりしてもよい。

インターフェイス部３０は、各顧客の有する機器に含まれる保守対象それぞれの、指定日における受注確率（例えば、ｐ₁とｐ₂の積）に基づいて、機器ごとに受注確率の最大値を特定し、特定した受注確率が大きい順に営業優先度が高くなるように、営業優先度を決定する。もちろん、機器単位の営業優先度の決定方法は、特に限定されず、例えば、機器ごとの受注確率の最大値の替わりに、平均値、中央値等を特定するようにしてもよい。また、保守対象の受注確率だけでなく、当該保守対象に対する保守作業の費用をも考慮して、機器単位の営業優先度を決定するようにしてもよい（例えば、機器ごとに、受注確率の最大値と、当該最大の受注確率に対応する保守対象の保守費用とを特定し、当該最大値と当該保守費用に基づいて所定の規則に従って指標を算出し、各機器について算出した指標が大きい順に営業優先度が高くなるように、営業優先度を決定する）。

欄７３０は、欄７２０で指定された機器に含まれる保守対象の受注確率の遷移を時系列で表す欄である。インターフェイス部３０は、欄７２０で指定された機器に含まれる保守対象を特定し、保守対象ごとに、予測対象期間内の受注確率（（１）ｐ₁、（２）ｐ₂、（３）ｐ₁とｐ₂の積）を取得する。図１９の例では、インターフェイス部３０は、各保守対象に関する情報を、スクロールにより切り替え可能に、欄７３０に表示する。また、インターフェイス部３０は、欄７３０に、保守対象の保守対象識別子、当該保守対象に対する保守作業の費用、当該保守対象の予測対象期間内の受注確率（（１）ｐ₁、（３）ｐ₁とｐ₂の積）を時系列で表したグラフ等を表示している。もちろん、欄７３０は、上述した全項目を含んでいる必要はない。また、受注確率は、（１）ｐ₁、（２）ｐ₂、（３）ｐ₁とｐ₂の積の少なくとも一以上を表示するようにしてもよい。

欄７４０は、予測対象期間内の受注確率の算出に用いた販促計画を更新することにより受注確率を再計算する処理（「販促シミュレーション」ともいう）の指示を受け付ける欄である。欄７４０は、販促対象（顧客識別子、機器識別子、及び保守対象識別子）を入力する欄、販促内容（割引の有無、訪問の有無）を入力する欄、販促期間（販促開始日、販促終了日）を入力する欄、販促シミュレーションを実行するための実行ボタン等を含んでいる。欄７４０は、販促対象、販促内容、及び販促期間を含むテーブルを含むファイルの入力を受け付けるようにしてもよい。実行ボタンに対する選択操作が行われると、インターフェイス部３０は、欄７４０に入力された販促対象、販促内容、及び販促期間を取得して、受注確率算出部３３に出力する。

受注確率算出部３３は、インターフェイス部３０から出力された販促対象、販促内容、及び販促期間に基づいて、ステップＳ１４０で結合された予測対象期間内の販促計画を更新した更新販促計画を生成する。例えば、受注確率算出部３３は、予測対象期間内の販促計画に含まれるレコードのうち、入力された販促対象に該当する販促対象２３３と、入力された販促期間に含まれる期間（販促開始日２３１から販促終了日２３２まで）とを含むレコードを特定し、当該特定したレコードの割引フラグ４３７及び訪問フラグ４３８を入力された販促内容で更新する。もちろん、入力された販促計画の内容に応じて、レコードを追加したり削除したりしてもよい。そして、受注確率算出部３３は、更新した販促計画を用いて、ステップＳ１４０〜Ｓ１６０の処理を実行する。インターフェイス部３０は、更新された受注確率に基づいて、図１８、図１９に示すような操作画面を表示する。

図２０は、営業リソースの算出処理の一例を示すフローチャートである。図２０に示すフローチャートの処理は、例えば、ユーザが指示したタイミングで実行されてもよいし、所定のタイミング（例えば周期的に、又はスケジュールに従って）実行されてもよい。なお、上述の図１５の処理により、データ記憶部１０には、各保守対象の受注確率が格納されている。

ここでは、営業所ごとに、担当する地理的エリアが予め定められており、担当する顧客に関する情報を特定可能であるものとする。

まず、情報取得部３１は、営業リソースの算出に使用するデータを取得する（ステップＳ２１０）。具体的には、情報取得部３１は、データ記憶部１０から、営業所マスタ１１、及び営業人員マスタ１２を取得する。また、情報取得部３１は、営業リソースの予測対象期間を取得する。予測対象期間は、予め定められていてもよいし、インターフェイス部３０が操作画面を介してユーザから受け付けるようにしてもよい。また、情報取得部３１は、受注確率２４から、各保守対象についての受注確率を取得する。

次に、作業工数算出部３４は、予測対象期間の各営業所における作業工数を算出する（ステップＳ２２０）。具体的には、作業工数算出部３４は、ステップＳ２１０で取得された各保守対象の受注確率のうち、予測対象期間内の受注確率から、営業所ごとに、当該営業所が担当する顧客の有する機器に含まれる保守対象の受注確率を抽出する。また、作業工数算出部３４は、各営業所について、予測対象期間内の日別に、受注確率が所定の閾値（例えば、７０％）を超える保守対象の件数（推定受注件数ともいう）を算出し、この推定受注件数に所定の１件当たりの工数を掛けることで、日別の作業工数（推定作業工数ともいう）を算出する。もちろん、作業工数を算出する単位は、日別に限らず、予測対象期間内で、週、月など、任意の単位とすることができる。また、受注確率に基づいて作業工数を算出する方法は、上述した方法に限定されない。例えば、１件当たりの工数は、保守対象の種類に応じて異なっていてもよい。

次に、営業リソース算出部３５は、予測対象期間の各営業所における営業リソースを算出する（ステップＳ２３０）。具体的には、営業リソース算出部３５は、ステップＳ２１０で取得された営業所マスタ１１、及び営業人員マスタ１２に基づいて、営業所ごとに、当該営業所に所属する営業人員の人数を算出し、所定の係数を掛けることで、営業所別の営業リソースを算出する。ここでは、単純に、営業人員の人数に基づいて予測対象期間内の営業リソースを算出しているが、この方法に限定されない。例えば、時系列で営業人員の人数を取得できる場合は、日別に営業リソースを算出してもよい。また、例えば、営業人員の営業スキル等の評価値を取得できる場合は、評価値に応じた係数を掛けることで、営業リソースを算出してもよい。

また、営業リソース算出部３５は、営業所ごとに、他営業所へ割当可能な営業リソースを算出する。例えば、営業リソース算出部３５は、各営業所について、予測対象期間内の日別に、受注確率が所定の閾値（例えば、５０％）以下である保守対象があるか否かを判定し、受注確率が所定の閾値以下の保守対象の件数に所定の係数を掛けることで、他営業所へ割当可能な営業リソースを算出する。もちろん、他営業所へ割当可能な営業リソースの算出方法は、限定されない。例えば、単純には、営業所ごとに、作業工数と営業リソースの差分を、他営業所へ割当可能な営業リソースとして算出してもよい。また、例えば、営業人員ごとに担当の保守対象が予め決められている場合には、指定された営業人員が担当する保守対象の受注確率が所定の閾値以下である場合に、その件数に所定の係数を掛けることで、他営業所へ割当可能な営業リソースを算出してもよい。

また、営業リソース算出部３５は、各営業所について、予測対象期間内の日別に、ステップＳ２２０で算出された作業工数と、算出された営業リソースとの差分（営業リソースの過不足）を求める。

次に、インターフェイス部３０は、作業工数と営業リソースを表示する（ステップＳ２４０）。具体的には、インターフェイス部３０は、例えば図２１（営業リソースの過不足を表示する操作画面の一例を示す図）に示すような操作画面８００を、表示装置９５に出力する。操作画面８００は、各営業所に関する情報を、スクロール可能に表示する。図２１の例では、営業所Ａに関する営業リソース情報８１０と、営業所Ｂに関する営業リソース情報８２０が表示されている。

インターフェイス部３０は、ステップＳ２２０で算出された予測対象期間内の作業工数に基づいて、作業工数を示す画像８３０を時系列に表示する。また、インターフェイス部３０は、ステップＳ２３０で算出された予測対象期間内の営業リソースに基づいて、営業リソースを示す画像８４０を時系列に表示する。また、インターフェイス部３０は、ステップＳ２３０で算出された予測対象期間内の他営業所へ割当可能な営業リソースを示す画像８５０を時系列に表示する。

図２０の説明に戻る。最後に、人員配置計画部３６は、営業人員の最適配置計画を算出する（ステップＳ２５０）。具体的には、人員配置計画部３６は、予測対象期間内で、ステップＳ２３０で営業所毎に算出された営業リソースの過不足と、ステップＳ２３０で営業所毎に算出された他営業所へ割当可能な営業リソースとに基づいて、営業所全体の売上を最大化する営業人員の配置計画を算出する。ここでは、「売上を最大化する人員配置計画を行う」ことは、予測された作業工数（受注確率が高い保守作業に基づいて算出されている）に対して、営業リソースを不足させずに受注をより確実に取れるような人員配置を行うことである。なお、売上を最大化する人員の配置計画の算出には、一般的な最適化手法や人員配置計画手法を用いることができるため、詳細な説明を省略する。

以上、本発明の実施形態について説明した。本実施形態によれば、保守業務の受注、売上等をより効率的に増加させるための支援を行うことができる。

例えば、本実施形態は、保守対象の稼働実績、保守業務の受注実績、及び保守業務の販促実績に基づいて、受注確率を推定するモデルを生成する。このモデルは、保守対象の推定稼働実績及び販促計画を入力として、受注確率を推定する。これにより、顧客に対して販売促進などの営業活動を行った場合に保守業務を受注できる確率を提示することができる。事業者は、この受注確率を考慮することで、保守業務の受注、売上等をより効率的に増加させる営業活動を検討することができる。すなわち、営業業務支援システムは、事業者の営業業務を支援することができる。

また、例えば、本実施形態は、受注確率に基づいて営業優先度を算出する。また、例えば、本実施形態は、営業優先度を顧客別に又は機器別に出力する。また、例えば、本実施形態は、指定された時期についての営業優先度を出力する。また、例えば、本実施形態は、指定された機器に含まれる保守対象についての受注確率の時系列変化を出力する。これにより、事業者は、保守業務の受注、売上等をより効率的に増加させる営業活動を、より具体的に検討することができる。

また、例えば、本実施形態は、受注確率や営業優先度を表示した後、販促計画の更新を受け付け、受注確率や営業優先度を再度算出して、表示を更新する。これにより、事業者は、販促計画を見直しながら、より効率的な営業活動を、より具体的に検討することができる。

また、例えば、本実施形態は、受注確率に基づいて、営業所ごとに、作業工数、営業リソース、他営業所へ割当可能な営業リソース等を表示する。これにより、営業リソースの割当を見直しながら、より効率的な営業活動を、より具体的に検討することができる。また、例えば、本実施形態は、営業リソースの過不足と、他営業所へ割当可能な営業リソースとに基づいて、営業所全体の売上を最大化する営業人員の配置計画を算出する。これにより、受注確率に基づいて最適な営業人員の配置計画を提示することができる。

なお、上記の図１に示す営業業務支援システム１の構成は、それらの構成を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。営業業務支援システム１の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。

また、データ記憶部１０に格納される各種データベースの構成は、図２等で示したものに限られない。また、各種操作画面の構成は、図１０等で示したものに限られない。ある操作画面の構成要素は、他の操作画面に含まれるようにしてもよい。

また、上記の図８等に示すフローチャートの各処理単位は、営業業務支援システム１の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。営業業務支援システム１の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。また、本発明の目的を達成することができれば、各処理単位の順序も図示したものに限られない。

また、本発明は、上記した各実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した各実施形態は、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、本発明が、必ずしも説明した全ての構成要素を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を、他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に、他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、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い。また、上記の各構成、機能等は、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されてもよい。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、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

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、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

本発明は、保守業務に限らず、営業活動を必要とする様々な業務分野に適用することができる。

１：営業業務支援システム、９：コンピュータ、１０：データ記憶部、１１：営業所マスタ、１２：営業人員マスタ、１３：顧客マスタ、１４：機器マスタ、１５：部品マスタ、１６：機器納入実績、１７：稼働実績、１８：受注実績、１９：販促実績、２０：受注確率算出モデル、２１：機器所在地、２２：地図、２３：販促計画、２４：受注確率、３０：インターフェイス部、３１：情報取得部、３２：受注確率算出モデル構築部、３３：受注確率算出部、３４：作業工数算出部、３５：営業リソース算出部、３６：人員配置計画部、９０：ＣＰＵ、９１：ＲＯＭ、９２：ＲＡＭ、９３：補助記憶装置、９４：通信装置、９５：表示装置、９６：入力装置、９７：メディア読取装置、１１０：営業所マスタテーブル、１１１：営業所名、１１２：住所、１１３：電話番号、１２０：営業人員マスタテーブル、１２１：営業所名、１２２：氏名、１２３：職制、１７０：稼働実績テーブル、１７１：顧客識別子、１７２：機器識別子、１７３：保守対象識別子、１７４：データ取得日、１７５：累積稼働時間、１７６：累積動作数、１８０：受注実績テーブル、１８１：顧客識別子、１８２：機器識別子、１８３：保守対象識別子、１８４：受注日、１９０：販促実績テーブル、１９１：顧客識別子、１９２：機器識別子、１９３：保守対象識別子、１９４：販促実施日、１９５：割引フラグ、１９６：訪問フラグ、２３０：販促計画テーブル、２３１：販促開始日、２３２：販促終了日、２３３：販促対象、２３４：割引フラグ、２３５：訪問フラグ、４００：結合テーブル、４０１：顧客識別子、４０２：機器識別子、４０３：保守対象識別子、４０４：日付、４０５：累積稼働時間、４０６：累積動作数、４０７：受注フラグ、４０８：割引フラグ、４０９：訪問フラグ、４１０：他社フラグ、４２０：推定パラメータテーブル、４２１：顧客識別子、４２２：機器識別子、４２３：保守対象識別子、４２４：予測日、４２５〜４２９：推定パラメータ値、４３０：結合テーブル、４３１：顧客識別子、４３２：機器識別子、４３３：保守対象識別子、４３４：日付、４３５：推定累積稼働時間、４３６：推定累積動作数、４３７：割引フラグ、４３８：訪問フラグ、５００：操作画面、５１０：欄、５２０：欄、５３０：欄、５４０：欄、５５０：実行ボタン、６００：操作画面、６１０：欄、６２０：欄、６３０：欄、７００：操作画面、７１０：欄、７２０：欄、７３０：欄、７４０：欄、８００：操作画面、８１０：営業リソース情報、８２０：営業リソース情報、８３０：画像、８４０：画像、８５０：画像

Claims (10)

1. 保守対象ごとに、前記保守対象に関する稼働実績、前記保守対象に関する保守業務の受注実績、前記保守業務を受注するための営業活動に関する販促実績、及び前記営業活動に関する販促計画を取得する情報取得部と、
   取得された前記稼働実績、前記受注実績、及び前記販促実績に基づいて、前記保守対象ごとに、前記保守対象に関する推定稼働実績及び販促計画から前記保守業務の受注確率を算出する受注確率算出モデルを構築する受注確率算出モデル構築部と、
   前記保守対象ごとに、前記稼働実績に基づいて算出した所定期間内の前記推定稼働実績と、取得された前記販促計画に含まれる前記所定期間内の販促計画とを前記受注確率算出モデルに与えて、前記所定期間内の前記受注確率を算出する受注確率算出部と、
   算出された前記保守対象ごとの前記受注確率に応じて、前記営業活動の優先度を出力するインターフェイス部と
   を備える営業業務支援システム。
2. 請求項１に記載の営業業務支援システムであって、
   前記受注確率算出モデルは、顧客による保守依頼の意思決定についての確率を算出するための、前記推定稼働実績を変数として含む効用関数と、前記顧客による前記保守業務の依頼先の意思決定についての確率を算出するための、前記販促計画を変数として含む効用関数とを含む
   営業業務支援システム。
3. 請求項１に記載の営業業務支援システムであって、
   前記保守対象それぞれは、当該保守対象を保有する顧客に関連付けられており、
   前記インターフェイス部は、前記顧客別に前記営業活動の優先度を出力する
   営業業務支援システム。
4. 請求項１に記載の営業業務支援システムであって、
   前記インターフェイス部は、前記所定期間内の時期の指定を受け付け、当該指定された時期についての前記営業活動の優先度を出力する、
   営業業務支援システム。
5. 請求項１に記載の営業業務支援システムであって、
   前記保守対象それぞれは、当該保守対象を含む機器に関連付けられており、
   前記インターフェイス部は、前記機器の指定を受け付け、当該指定された機器に含まれる前記保守対象についての前記受注確率の時系列変化を出力する
   営業業務支援システム。
6. 請求項１に記載の営業業務支援システムであって、
   前記インターフェイス部は、前記所定期間内の販促計画の変更を受け付け、
   前記受注確率算出部は、変更された前記販促計画を、前記受注確率算出モデルに与えて、前記所定期間内の前記受注確率を再算出し、
   前記インターフェイス部は、再算出された前記受注確率に応じて、前記営業活動の優先度を出力する
   営業業務支援システム。
7. 請求項１に記載の営業業務支援システムであって、
   前記受注確率に基づいて前記所定期間内の推定受注件数を算出し、前記推定受注件数に必要な推定作業工数を算出する作業工数算出部と、
   前記所定期間内の営業リソースを算出する営業リソース算出部と、を備え、
   前記インターフェイス部は、前記推定作業工数と前記営業リソースとを示す情報を出力する
   営業業務支援システム。
8. 請求項７に記載の営業業務支援システムであって、
   前記作業工数算出部は、営業所ごとに、前記所定期間内の前記推定作業工数を算出し、
   前記営業リソース算出部は、前記営業所ごとに、前記所定期間内の前記営業リソースを算出し、さらに、前記受注確率に基づいて前記所定期間内の他の営業所へ割当可能な営業リソースを算出し、
   前記インターフェイス部は、前記営業所ごとに、前記推定作業工数と前記営業リソースとを示す情報を出力し、さらに、前記他の営業所へ割り当て可能な営業リソースを示す情報を出力する
   営業業務支援システム。
9. 請求項８に記載の営業業務支援システムであって、
   前記営業リソース算出部は、前記営業所ごとに、前記推定作業工数と前記営業リソースとに基づいて営業リソースの過不足を算出し、
   前記営業業務支援システムは、
   前記他の営業所へ割り当て可能な営業リソースと、前記営業リソースの過不足とに基づいて、前記営業所全体の売上を最大化する営業人員の配置計画を算出する人員配置計画部を備える
   営業業務支援システム。
10. コンピュータを用いた営業業務支援方法であって、
    前記コンピュータが、保守対象ごとに、前記保守対象に関する稼働実績、前記保守対象に関する保守業務の受注実績、前記保守業務を受注するための営業活動に関する販促実績、及び前記営業活動に関する販促計画を取得する工程と、
    前記コンピュータが、取得された前記稼働実績、前記受注実績、及び前記販促実績に基づいて、前記保守対象ごとに、前記保守対象に関する推定稼働実績及び販促計画から前記保守業務の受注確率を算出する受注確率算出モデルを構築する工程と、
    前記コンピュータが、前記保守対象ごとに、前記稼働実績に基づいて算出した所定期間内の推定稼働実績と、取得された前記販促計画に含まれる前記所定期間内の販促計画とを前記受注確率算出モデルに与えて、前記所定期間内の前記受注確率を算出する工程と、
    前記コンピュータが、算出された前記保守対象ごとの前記受注確率に応じて、前記営業活動の優先度を出力する工程と
    を含む営業業務支援方法。

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