JP6716919B2 - 情報抽出装置、抽出方法、および、抽出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、新規の顧客を発見するための情報抽出装置等に関する。

ある製品を利用しそうな顧客である見込み顧客を、抽出（発掘）することは、製品開発や営業活動の効率性を上げるために有益なことであり、それを支援する技術が存在する。

特許文献１は、顧客（ユーザ）が商品を検索するためのシステム等において、商品の画像の特徴を表す感性語を物理計測値に変換し、当該物理計測値に基づいて商品データベースから対応する商品群を検索するための技術を開示する。

特許文献２は、画像データと、画像データに対応付けられた属性データとの複数の対を用いて、画像の特徴量と属性データとの関係を分析し、当該分析結果に基づいて知識を発見する技術を開示する。

特許文献３は、販売促進活動を行う際に、顧客に提供されるアクセスＩＤを用いて、特定の顧客に対して情報提供を行う技術を開示する。当該アクセスＩＤには顧客を特定する情報、販売促進活動を特定する情報、販売促進資料を特定する情報、販売促進資料の配布日を特定する情報等が含まれる。

特許文献４は、商品の性質、商品同士の関係、過去における顧客の購入履歴等に基づき、新たな商品の購入提案をすべき見込み顧客を抽出する技術を開示する。

この他、関連する技術として特許文献５がある。

特開２０１５−１６２１９６号公報 国際公開第２００４／０９３００６号 特開２０１２−１７４１４６号公報 特開２００２−３３４２０１号公報 特開２０１１−１２３５６４号公報

しかしながら、特許文献１の技術は、顧客に紐づいている「感性語」を、製品に紐づいている「物理計測量」に変換することにより、物理計測量が顧客と製品との双方に紐づけられた情報になる。この場合、顧客と製品との双方に紐づけられた情報は、色や形など、感性語に対応付けることが可能な、物理的な特性のみである。よって、物理的特性に変換できないような情報、例えば、「顧客の課題」や、「事前に想定できない複雑な嗜好」等は、上記の双方に共通する情報として扱うことはできないという問題がある。また、顧客の購買履歴がない或いは少ない製品に対しては、適用できないという問題がある。

特許文献２の技術は、画像と、画像データに対応付けられた属性データとの対を複数用いて、画像の特徴量と属性データとの関係を分析する。しかし、この場合、顧客と製品との間の関連性を分析することができないという問題がある。

特許文献３の技術は、販売促進活動を行う際に、顧客を特定する情報、販売促進活動を特定する情報、販売促進資料を特定する情報、販売促進資料の配布日を特定する情報等を利用する。しかし、これらの情報は顧客と製品との間の関連性を的確に捉えておらず、見込み顧客を的確に抽出できないという問題がある。

特許文献４の技術は、過去の顧客購入履歴を基に、既存顧客の中から商品提案が可能な顧客を抽出するが、対象の製品において過去の購入履歴が無い顧客においては、見込み顧客として抽出できないという問題がある。

即ち、特許文献１〜４が開示する技術では、既存製品とは違う価値を提供する新規製品、商材等に対する見込み顧客を、客観的に抽出することができない。

上記の問題点を鑑み、本発明は、新規の製品と、当該製品の購入実績がない顧客との間でも、客観的に関連性を抽出することができる情報抽出装置等を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、
顧客の特徴を表す調査情報と製品の特徴を表す製品情報とに共通するコンテキストに関連する顧客を抽出するためのルールを作成するルール作成手段と、
ルールを基に、顧客に関連する情報から、製品の利用が見込まれる見込み顧客を抽出する抽出手段
とを備える情報抽出装置である。

本発明の第２の特徴は、
顧客の特徴を表す調査情報と製品の特徴を表す製品情報とに共通するコンテキストに関連する顧客を抽出するためのルールを作成し、
ルールを基に、顧客に関連する情報から、製品の利用が見込まれる見込み顧客を抽出する、
抽出方法である。

本発明の第３の特徴は、
コンピュータに、
顧客の特徴を表す調査情報と製品の特徴を表す製品情報とに共通するコンテキストに関連する顧客を抽出するためのルールを作成し、
ルールを基に、顧客に関連する情報から、製品の利用が見込まれる見込み顧客を抽出する、
機能を実現させる抽出プログラムである。

本発明によれば、新規の製品と、当該製品の購入実績がない顧客との間でも、客観的に関連性を抽出することができる。

本発明の第１の実施形態における情報抽出装置の構成例を示す図である。 調査情報格納部の内部データ構成例を示す図である。 製品情報格納部の内部データ構成例を示す図である。 顧客情報格納部の内部データ構成例を示す図である。 コンテキスト情報格納部の内部データ構成例を示す図である。 調査情報の入力画面例を示す図である。 製品情報の入力画面例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における情報抽出装置の全体動作例を示すフローチャートである。 製品情報の選択画面例を示す図である。 抽出された顧客リストの出力画面例を示す図である。 第１の実施形態におけるルール生成処理の動作例を示すフローチャートである。 第１の実施形態における顧客リスト抽出処理の動作例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態における情報抽出装置の構成例を示す図である。 コンテキスト情報格納部の内部データ構成例を示す図である。 第２の実施形態におけるルール生成処理の動作例を示すフローチャートである。 第２の実施形態における顧客リスト抽出処理の動作例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態における情報抽出装置の構成例を示す図である。 ペルソナ情報格納部の内部データ構成例を示す図である。 本発明の第３の実施形態における情報抽出装置の全体動作例を示すフローチャートである。 第３の実施形態におけるルール生成処理の動作例を示すフローチャートである。 第３の実施形態における顧客リスト抽出処理の動作例を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施形態における情報抽出装置の構成例を示す図である。 本発明の第４の実施形態における情報抽出装置の変形例の構成を示す図である。 本発明の第５の実施形態における情報抽出装置の構成例を示す図である。 本発明の各実施形態において使用可能な情報処理装置の構成例を示す図である。

次に図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は本発明の実施形態における構成を模式的に表している。更に以下に記載される本発明の実施形態は一例であり、その本質を同一とする範囲において適宜変更可能である。

本発明の実施形態においては、顧客と製品との間を「コンテキスト」を用いて対応付ける。コンテキストとは、一般に文脈、文脈の流れを意味するが、広く解釈すると、情報と顧客（ユーザ）の関連付けを意味する。情報とは、例えば、製品の情報、ウェブサイトに記載してある情報等である。製品に関連するコンテキストは、例えば製品の性能や機能の情報を含んでも良い。顧客に関連するコンテキストは、当該顧客の興味、嗜好等を意味する。この他、顧客に関連するコンテキストには、顧客に関する情報、例えば、年齢、性別、居住地域等を含んでも良い。例えば、製品を「洗濯機」と仮定する。洗濯機を買い替えたばかりのユーザＡに、いくらこの洗濯機の性能が素晴らしく、かつ、このサイトなら他のサイトよりも安いという情報を与えても、このユーザＡはこの情報に何の価値も感じない。しかし例えば、別のユーザＢが、引っ越した直後のしかも洗濯機を買い替えようと思っている時点であれば、同じ洗濯機の情報でも、このユーザＢにとっては非常に有益な情報となる。前者は、洗濯機に対する顧客の興味、即ちコンテキストが合致していない状態、後者は、コンテキストが合致している状態である。このように、同じ製品情報でも、ユーザ側の状況や、受け取るタイミング等よってその興味度は変わる。

本発明の実施形態においては、顧客がどのような興味または嗜好等を持つ（以下、「コンテキストを保有する」と記載）かに関する情報と、製品がどの「コンテキスト」に関連するものかに関する情報とを関連付ける。前者の情報は、顧客アンケート、営業活動および顧客インタビュー等から得られ、後者の情報は、製品の企画書や説明書、利用シーン例などから得られる。さらにこの関連付けに基づき、対象となる製品が対応する「コンテキスト」を保有する顧客を抽出するルールを決定する。更に、顧客情報として格納される顧客に関する全ての情報に対して当該ルールを適用し、ある製品に対応する「コンテキスト」を保有する顧客を抽出する。

以下に説明する各実施形態におけるコンテキスト情報とは、顧客と製品との双方に共通して関連する情報のことを指す。例えば、コンテキスト情報とは、顧客の興味または嗜好の内容とその興味または嗜好を反映する商品、顧客のスキルとそのスキルに対応する商品、顧客の抱える課題とその課題を解決する商品、および、顧客の利用している製品と当該製品と類似する商品等を関連付ける情報である。

＜第１の実施形態＞
（情報抽出装置）
本発明の第１の実施形態に係る情報抽出装置１００は、図１に示すように、表示部１、入力部２、調査情報入力部３、製品情報入力部４、ルール作成部５、顧客リスト抽出部６、調査情報格納部７、製品情報格納部８、顧客情報格納部９およびコンテキスト情報格納部１０を備える。尚、本実施形態においては、一例として、顧客は企業、会社等であるものとして説明を行うが、個人であっても良い。尚、図面中の矢印の方向は、一例を示すものであり、各部の間の信号の向きを限定するものではない。

調査情報格納部７は、顧客の特徴を表す調査情報を格納する。調査情報は、例えば図２に示すように、「顧客ＩＤ（ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）」、「コンテキストＩＤ」、「場所」、「従業員数」、「業種」、「導入サーバ台数」等の項目から成るレコードである。「顧客ＩＤ」は顧客を識別するための情報である。「コンテキストＩＤ」は顧客が保有するコンテキストを識別するための情報である。尚、以下において１つの顧客ＩＤ（又は製品ＩＤ）に対して複数のコンテキストＩＤが存在する場合、当該複数のコンテキストＩＤをコンテキストＩＤ群と称呼する。「場所」は顧客の事業所等が存在する住所、地域等である。「従業員数」は顧客の従業員数である。「業種」は顧客である企業の業種である。「導入サーバ台数」は顧客先に導入されているサーバの数である。

製品情報格納部８は、製品を識別可能な情報、製品と関連するコンテキスト、および、当該製品に関する情報等を、製品情報として格納する。製品情報は、例えば図３に示すように、「製品ＩＤ」、「製品名」および「コンテキストＩＤ」等の項目から成るレコードである。「製品ＩＤ」は製品を識別するための情報である。「製品名」は製品の名称である。「コンテキストＩＤ」は当該製品に関連するコンテキストを識別するための情報であり、図２に示す調査情報のコンテキストＩＤと同じである。

顧客情報格納部９は、顧客に関する顧客情報を格納する。顧客情報は、例えば図４に示すように、「顧客ＩＤ」、「場所」、「従業員数」、「業種」、「導入サーバ台数」等のレコード項目から成る。

コンテキスト情報格納部１０は、調査情報格納部７と製品情報格納部８とに格納される情報に基づき、コンテキスト毎に、そのコンテキストを保有する顧客を抽出するためのルールであるコンテキスト情報を格納する。コンテキスト情報は、例えば図５に示すように、「コンテキストＩＤ」、「コンテキスト内容」、「抽出属性」および「抽出ルール」等の項目から成るレコードである。「コンテキストＩＤ」は調査情報と製品情報におけるコンテキストＩＤと同じである。「コンテキスト内容」はコンテキスト情報の内容である。「抽出属性」は、コンテキストを保有する顧客を抽出するために参照すべき顧客の属性である。「抽出ルール」は、製品と同じコンテキストを保有する、抽出すべき顧客の属性に関するルールである。

表示部１は、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ等である。入力部２は、ユーザに所定の情報を入力させるためのキーボード、マウス等である。

調査情報入力部３は、ユーザから入力部２を介して入力される、顧客に関する調査情報を受け付け、調査情報格納部７に格納する。調査情報入力部３は、例えば、調査情報の含まれるスプレッドシートのファイルを入力させる画面（図６参照）を表示部１に表示する。調査情報入力部３は、ユーザが入力部２を介して表示部１において入力したファイルの場所を示す情報に基づき、そのファイルを読み込み、その内容を調査情報格納部７に格納する。

製品情報入力部４は、ユーザから入力部２を介して入力される、製品に関する製品情報を受け付け、製品情報格納部８に格納する。製品情報入力部４は、例えば、製品情報の含まれるスプレッドシートのファイルを入力させる画面（図７参照）を表示部１に表示する。製品情報入力部４は、ユーザが入力部２を介して表示部１において入力したファイルの場所を示す情報に基づき、そのファイルを読み込み、その内容を製品情報格納部８に格納する。

ルール作成部５は、調査情報格納部７および製品情報格納部８を参照し、両方の格納部に保持されるコンテキストに関する情報を基に、コンテキストＩＤ毎に、コンテキスト情報（図５参照）を作成する。コンテキスト情報には、コンテキストを保有する顧客を抽出するための抽出ルールが含まれる。ルール作成部５は、作成したコンテキスト情報をコンテキスト情報格納部１０に格納する
顧客リスト抽出部６は、コンテキスト情報格納部１０に格納されるコンテキスト情報と、顧客情報格納部９に格納される顧客情報とに基づき、製品に対応する顧客リストを表示部１に出力する。顧客リスト抽出部６は、新規の製品であっても、その製品を利用する可能性のある見込み顧客を抽出する。これは、コンテキスト情報が顧客の汎用的な（すなわち製品に依存しない）情報だからである。

（情報抽出装置の動作）
本発明の第１の実施形態に係る情報抽出装置１００による顧客リストの抽出処理の全体動作について図８に示すフローチャートを参照して説明する。尚、以下の説明においては、調査情報格納部７には調査情報が、製品情報格納部８には製品情報が格納されているものとする。

ステップＳ１０１において、ルール作成部５は、顧客リストを抽出したい製品を指定するための画面（図９参照）を表示部１に表示する。尚、当該画面は一例である。

ステップＳ１０２において、当該画面上にて、顧客リストを抽出したい製品がユーザから選択されると、その選択された製品ＩＤ（例えば、「Ｃ０００１」）を入力部２が取得する。

ステップＳ１０３において、ルール作成部５は、入力部２より製品ＩＤを受け取ると、当該製品ＩＤを入力とし、ルール作成処理を行う。詳細は後述する。

ステップＳ１０４において、顧客リスト抽出部６は、ルール作成部５より当該製品ＩＤを受け取ると、当該製品ＩＤを入力とし、顧客リストを抽出する処理を行う。詳細は後述する。

ステップＳ１０５において、顧客リスト抽出部６は、抽出された顧客リストの一覧を、図１０に示すように、表示部１に表示する。以上で、情報抽出装置１００は、抽出処理の動作を終了する。

次に、ステップＳ１０３におけるルール生成処理の動作について図１１に示すフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ２０１において、ルール作成部５は、ステップＳ１０２において取得した製品ＩＤに対応するコンテキストＩＤ群を製品情報格納部８から取得する。

ステップＳ２０２において、ルール作成部５は、取得したコンテキストＩＤ群の各々のコンテキストＩＤに対し、ステップＳ２０３〜Ｓ２０５に記載される処理を実行する。以下の説明において、処理の対象となるコンテキストＩＤを「Ａ」と記載する。

ステップＳ２０３において、ルール作成部５は、調査情報格納部７から調査情報（図２参照）を取得し、当該調査情報の表から、顧客ＩＤに関する列のデータを削除する。

ステップＳ２０４において、ルール作成部５は、調査情報の表の内、コンテキストＩＤ列に、コンテキストＩＤ「Ａ」が含まれれば、当該コンテキストＩＤ「Ａ」を、正解値を示す「１」に変換する。コンテキストＩＤの列に、コンテキストＩＤ「Ａ」が含まれなければ、ルール作成部５は、当該コンテキストＩＤを、非正解値を示す「０」に変換する。更に、コンテキストＩＤ列の項目名（列名）を「正解値」に変換する。

ステップＳ２０５において、ルール作成部５は、正解値（即ち「１」）を含む列を目的変数、他の列を説明変数として、目的変数とその他の各説明変数との間の相関分析を実行する。

ステップＳ２０６において、相関分析の結果、ルール作成部５は、目的変数と最も相関係数の高い説明変数を「抽出属性」とする。更に、ルール作成部５は、抽出属性に関する目的変数の正解値を抽出するための条件式を「抽出ルール」として、コンテキストＩＤ「Ａ」とともに、コンテキスト情報格納部１０（図５参照）に格納する。

なお、抽出属性に関する目的変数の正解値を抽出するための条件式（抽出ルール）の例を以下に示す。

例１として、抽出属性が数値変数（例えば、図２に示す調査情報内の項目「従業員数」、「導入サーバ台数」等）の場合は、目的変数が正解値を取る場合の抽出属性の最小値と最大値を抽出し、「抽出属性がその最小値以上、最大値以下であること」を条件式とする。

例２として、抽出属性がカテゴリー変数（例えば、図２に示す調査情報内の項目「場所」、「業種」等）の場合は、目的変数が正解値を取る場合の抽出属性の取りうるすべての変数を抽出し、「抽出属性がその抽出した変数のいずれかであること」を条件式とする。

以上により、ルール生成処理の動作を終了する。

次に、ステップＳ１０４における顧客リスト抽出部６における顧客リスト抽出処理の動作について図１２に示すフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ３０１において、顧客リスト抽出部６は、ステップＳ１０２で取得された製品ＩＤに対応するコンテキストＩＤ群を、製品情報格納部８より取得する。

ステップＳ３０２において、顧客リスト抽出部６は、取得したコンテキスト群の各コンテキストＩＤに対し、ステップＳ３０３の処理を実行する。

ステップＳ３０３において、顧客リスト抽出部６は、処理対象であるコンテキストＩＤに関連する１つ以上の顧客ＩＤ（顧客ＩＤ群）を抽出する。具体的に、顧客リスト抽出部６は、処理対象であるコンテキストＩＤに関連する抽出ルールをコンテキスト情報格納部１０（図５参照）から取得する。更に、顧客リスト抽出部６は、当該抽出ルールを、顧客情報格納部９に格納される顧客情報に適用し、当該抽出ルールに該当する顧客ＩＤを取得する。当該抽出ルールは、顧客情報内の全ての列項目を対象とすることができる。例えば、コンテキスト情報のコンテキストＩＤが図５に示す「Ｂ０１」であり、抽出ルールは、『「場所」が「=東京」（東京都）である』場合、顧客情報（図４参照）として、場所が東京である顧客ＩＤ「Ａ０００１」が抽出される。

以上により、顧客抽出処理の動作を終了する。

上述したように、本発明の第１の実施形態によると、新規の製品と当該製品の購入実績がない顧客との間でも、客観的に関連性を抽出することができる。この理由は、顧客のコンテキストに関する情報を、調査情報（図２参照）や顧客情報（図４参照）として利用し、製品に対する見込み顧客を抽出するからである。具体的には、各顧客のコンテキストに関する情報および各製品のコンテキストに関する情報との関連性を解析することにより、ルール作成部５が顧客抽出ルールを作成し、そのルールを基に顧客リスト抽出部６が顧客を抽出するからである。顧客のコンテキストに関する情報は、製品情報（図３参照）に依存しない情報であるため、新規に顧客を発見したい新製品であっても見込み顧客の抽出が可能となる。

更に、本実施形態では、顧客リストを抽出する根拠となるコンテキストは、顧客情報における「そのコンテキストがどのような製品に対応するものか」という観念とは独立して存在する。このため、その製品がまだ発売されていない又は発売実績が少ない等の状態であっても、どのような顧客に対して当該製品が受け入れられるかを知ることができる。また、コンテキストに関連する顧客の抽出は、従業員数や業種など一般的な情報に基づき行われるため、過去に取引実績のある顧客に留まらず、そのような一般的な情報を取得可能な全ての顧客を対象とすることができる
＜第２の実施形態＞
（情報抽出装置）
本発明の第２の実施形態に係る情報抽出装置２００は、図１３に示すように、表示部１、入力部２、調査情報入力部３、製品情報入力部４、ルール作成部５、顧客リスト抽出部６ａ、調査情報格納部７、製品情報格納部８、顧客情報格納部９、コンテキスト情報格納部１０ａおよび回帰分析部２１を備える。

コンテキスト情報格納部１０ａは、コンテキスト情報を格納する。コンテキスト情報は、例えば図１４に示すように、「コンテキストＩＤ」、「コンテキスト内容」、「抽出属性」、「抽出ルール」および「スコアルール」等の項目から成るレコードである。「スコアルール」とは、抽出ルールが顧客ＩＤ毎に適用される際、どの顧客がコンテキスト情報との関連が深いかを示すスコアを算出するための式である。原則としてスコアは降順に並べられ、スコアの高い顧客ＩＤから順番に、顧客リスト抽出部６が顧客情報を抽出する。尚、項目の内容によっては、スコアを昇順に並べ、スコアが低い順に顧客情報をリスト化してもよい。

回帰分析部２１は、ルール作成部５における抽出ルール生成後、「正解値（コンテキストＩＤ）」を目的変数、「抽出属性」を説明変数とし、双方の間における回帰分析を行う。回帰分析部２１は、回帰分析の結果得られた回帰式をスコアルールとして、コンテキスト情報格納部１０ａに格納する。尚、本実施形態においては、一例として回帰分析を用いるが、これには限られず、顧客と製品との間の関係性を分析できるものであれば良い。

顧客リスト抽出部６ａは、コンテキスト情報格納部１０に格納されるコンテキスト情報と、顧客情報格納部９に格納される顧客情報とに基づき、製品に対応する顧客リストを抽出する。更に顧客リスト抽出部６ａは、コンテキスト情報の抽出ルール（図１４参照）に従い抽出された、抽出属性（図１４参照）に関する情報と、コンテキストＩＤに対応するスコアルールに基づき、各コンテキストＩＤのスコアを算出する。顧客リスト抽出部６ａは、所定の順序に従い、例えば、算出されたスコアが高い順に、顧客ＩＤ群のリストを並び替える。並び替えられたリストは表示部１に出力（表示）されても良い。

その他は第１の実施形態と同様である。

（情報抽出装置の動作）
本発明の第２の実施形態に係る情報抽出装置２００の抽出処理の全体動作は、図８に示す動作と同様である。

次に、ステップＳ１０３におけるルール生成処理の動作について図１５に示すフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ４０１〜Ｓ４０６の動作は、ステップＳ２０１〜Ｓ２０６と同様である。

ステップＳ４０７において、回帰分析部２１は、ルール作成部５における抽出ルール生成後、「正解値（コンテキストＩＤ）」を目的変数、「抽出属性」を説明変数とし、双方の間における回帰分析を行う。回帰分析部２１は、回帰分析の結果得られた回帰式をスコアルールとして、コンテキスト情報格納部１０ａ（図１４参照）に格納する。

以上により、ルール生成処理の動作を終了する。

次に、ステップＳ１０４における顧客リスト抽出部６ａにおける顧客リスト抽出処理の動作について図１６に示すフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ５０１〜Ｓ５０３の処理は、ステップＳ３０１〜Ｓ３０３と同様である。

ステップＳ５０４において、顧客リスト抽出部６ａは、ステップＳ５０３にて抽出ルールに従い抽出された、顧客ＩＤに対応する抽出属性に関する情報と、コンテキストＩＤに対応するスコアルールに基づき、各コンテキストＩＤのスコアを算出する。

ステップＳ５０５において、顧客リスト抽出部６ａは、所定の順序に従い、例えば、スコアが高い順に、顧客ＩＤ群のリストを並び替える。並び替えられたリストは表示部１に出力（表示）されても良い。

以上により、顧客抽出処理の動作を終了する。

本発明の第２の実施形態によると、第１の実施形態の効果に加え、表示部１に表示する顧客リストが見込み確度の高い順に表示されるようになる。このことにより、例えば、顧客となる確度のより高い順に、顧客リストから所定の顧客を選ぶことができる。この理由は、回帰分析部２１がスコアルールを算出し、顧客リスト抽出部６ａがスコアルールを基に、各顧客IDに対するスコアを算出するからである。

＜第３の実施形態＞
（情報抽出装置）
本発明の第３の実施形態に係る情報抽出装置３００は、図１７に示すように、表示部１、入力部２、調査情報入力部３、調査情報読み取り部３１、製品情報入力部４、製品情報読み取り部３２、ルール作成部５、顧客リスト抽出部６ｂ、調査情報格納部７、製品情報格納部８、顧客情報格納部９、コンテキスト情報格納部１０、ペルソナ作成部３３およびペルソナ情報格納部３４を備える。

調査情報読み取り部３１は、入力部２からの指示に従い、表示部１に調査情報格納部７に格納される調査情報を表示する。調査情報読み取り部３１は、入力部２からの指示に従い、表示部１に製品情報格納部８に格納される調査情報を表示する。

ペルソナ情報格納部３４は、顧客のイメージを表すペルソナに関する情報（以下ペルソナ情報と記載）を格納する。ペルソナ情報は、図１８に示すように、「ペルソナＩＤ」、「コンテキストＩＤ」および「重み」等をレコード項目として備える。「ペルソナＩＤ」は、顧客のイメージであるペルソナを識別する情報である。「重み」は、あるペルソナがある顧客の保有するコンテキストにどの程度影響を及ぼしているかを表す値である。例えば図１８を参照すると、ペルソナＩＤ「Ｐ０００１」は、コンテキストＩＤ「Ｂ０１」、「Ｂ０４」、「Ｂ０５」を、其々重み「０．７」、「０．２」、「０．１」の割合で備えている顧客のイメージである。

ペルソナ作成部３３は、調査情報格納部７および製品情報格納部８に格納される情報に基づき、顧客のペルソナ情報として、当該顧客のイメージに近いペルソナＩＤと、その重み値を作成する。ペルソナ作成部３３は、作成したペルソナ情報をペルソナ情報格納部３４に格納する。

（情報抽出装置の動作）
本発明の第３の実施形態に係る情報抽出装置３００の抽出処理の全体動作を、図１９に示すフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ６０１〜Ｓ６０３においては、図８に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０３と同様である。

ステップＳ６０４において、ペルソナ作成部は、ステップＳ６０２で取得した製品ＩＤを入力として、顧客のペルソナを作成する。詳細は後述する。

ステップＳ６０５において、顧客リスト抽出部６ｂは、ステップＳ６０２で取得した製品ＩＤを入力として、ペルソナ情報格納部３４内のペルソナ情報、コンテキスト情報格納部１０内のコンテキスト情報および顧客情報格納部９内の顧客情報を用いて、顧客リストを抽出する。詳細は後述する。

ステップＳ６０６は図８に示すステップＳ１０５と同様である。以上で情報抽出装置３００の抽出処理の全体動作を終了する。

次に、ステップＳ６０４におけるペルソナ作成部３３におけるペルソナ作成処理の動作について図２０に示すフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ７０１において、ペルソナ作成部３３は、製品IDに対応するコンテキストＩＤ群を、製品情報から取得する。例えば、図９に示す製品を選択する画面において、製品ＩＤ「Ｃ０００１」が選択されたとする。すると図３に示す製品情報内から製品ＩＤ「Ｃ０００１」に対応するコンテキストＩＤ「Ｂ０２」、「Ｂ０３」を取得する。

ステップＳ７０２において、ペルソナ作成部３３は、製品情報に含まれるコンテキストＩＤと、調査情報に含まれるコンテキストＩＤとに共通するコンテキストＩＤを検索し、取得する。例えば、製品ＩＤ「Ｃ０００１」に対応するコンテキストＩＤ「Ｂ０２」、「Ｂ０３」について考えると、図２に示す調査情報内の顧客ＩＤ「Ａ００００１」の行に「Ｂ０２」、「Ａ００００２」の行に「Ｂ０２」、「Ａ００００３」の行に「Ｂ０３」が含まれている。よって、ペルソナ作成部３３は、これらの顧客ＩＤを取得する。

ステップＳ７０３において、ペルソナ作成部３３は、ステップＳ７０２において取得した、共通するコンテキストＩＤを、作業用の配列に挿入する。例えば、上述した製品ＩＤ「Ｃ０００１」について考えると、配列には｛Ｂ０２、Ｂ０２、Ｂ０３｝が挿入される。

ステップＳ７０４において、ペルソナ作成部３３は、コンテキストＩＤ毎に、当該配列内に出現した数をカウントし、カウント値の降順に配列内に並べる。例えば配列｛Ｂ０２、Ｂ０２、Ｂ０３｝は、配列｛Ｂ０２（２回）、Ｂ０３（１回）｝と並べられる。

ステップＳ７０５において、ペルソナ作成部３３は、カウント値を基に、コンテキストＩＤ毎の重みを算出する。例えば、Ｂ０２は重み「２/３（≒０．６６）」、Ｂ０３は重み「１/３（≒０．３３）」と算出される。算出された各重みは、図１８に示すペルソナ情報内の重み項目として、ペルソナ情報格納部３４に格納される。

以上により、ペルソナ作成部３３におけるペルソナ作成処理の動作を終了する。

次に、ステップＳ６０５における顧客抽出処理の動作について図２１に示すフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ８０１において、顧客リスト抽出部６ｂは、ステップＳ６０２で取得された製品ＩＤに対応するコンテキストＩＤ群を、製品情報格納部８より取得する。

ステップＳ８０２において、顧客リスト抽出部６ｂは、取得したコンテキスト群の各コンテキストＩＤに対し、ステップＳ８０３〜Ｓ８０４の処理を実行する。

ステップＳ８０３において、顧客リスト抽出部６ｂは、取得したコンテキストＩＤ群を備えるペルソナＩＤを検索し、当該ペルソナＩＤに対応する重みをペルソナ情報格納部３４から取得する。

ステップＳ８０４において、顧客リスト抽出部６ｂは、処理対象であるコンテキストＩＤに対応する顧客ＩＤ群を、取得した重みを考慮し、抽出する。具体的に、顧客リスト抽出部６ｂは、処理対象であるコンテキストＩＤに対応する抽出ルールをコンテキスト情報格納部１０（図５参照）から取得する。更に、顧客リスト抽出部６ｂは、当該抽出ルールを、顧客情報格納部９に格納される顧客情報に適用し、当該抽出ルールに該当する顧客ＩＤを算出する。尚、算出処理には重みが加算される。顧客リスト抽出部６ｂは、算出結果を基に、顧客ＩＤのリストを抽出する。

以上により、顧客抽出処理の動作を終了する。

本発明の第３の実施形態においては、第１の実施形態の効果に加え、その製品が直接関連すると想定されてなかったような顧客についても見込み顧客として抽出でき、より広く範囲において顧客情報を得ることができるという効果がある。この理由は、顧客リスト抽出部６ｂが、対象製品に対応するペルソナを考慮の上、顧客リストを抽出するからである。

尚、第３の実施形態における情報抽出装置は、第１の実施形態の顧客抽出機能にペルソナ情報に関する処理を付加した装置として記載されているが、当該ペルソナ情報は第２の実施形態における情報抽出装置、即ち、スコアルールを使用した顧客抽出処理に付加しても同様の効果を得ることが出来る。

＜第４の実施形態＞
（情報抽出装置）
本発明の第４の実施形態に係る情報抽出装置４００は、図２２に示すように、表示部１、入力部２、調査情報入力部３、調査情報読み取り部３１、製品情報入力部４、製品情報読み取り部３２、ルール作成部５、顧客リスト抽出部６ｃ、調査情報格納部７、製品情報格納部８、顧客情報格納部９、コンテキスト情報格納部１０、コンテキスト抽出部４１および活動情報格納部４２を備える。

活動情報格納部４２は、営業担当者等の、顧客あるいは顧客になる可能性のある者に対して直接あるいは間接的に接する人物が、当該顧客あるいは顧客になる可能性のある者に対して、得た情報を格納する。

コンテキスト抽出部４１は、活動情報格納部４２から特定の顧客に関するコンテキスト情報を抽出し、調査情報に含まれる顧客ＩＤと紐づけて、調査情報格納部７に格納する。

本発明の第４の実施形態によると、第１の実施形態における効果に加え、営業担当者等から直接入力されるコンテキスト情報も含めたより多くの調査情報から、見込み顧客を抽出できる。ひいては、見込み客の確度をより高めることができる。この理由は、営業担当者等が、調査情報として指定することができなかった情報（活動情報）をも、コンテキスト抽出部４１がコンテキスト情報として抽出し、顧客ＩＤと紐づけて調査情報格納部７に格納するからである。
（第４の実施形態の変形例）
尚、第４の実施形態は、図２３に示すようなサーバクライアントシステム４００ａの形態であってもよい。サーバクライアントシステム４００ａは、表示部１および入力部２を備えた一つ以上のクライアント端末１Ａ、１Ｂが、ネットワークを介してサーバ３Ａ側と通信することにより、上述した各実施形態における処理を実行する。

これにより、多くの営業担当者の知見の集めた結果を基に、見込み顧客を抽出することができる。ひいては、見込み顧客の確度をより高めることができる。

尚、当該サーバクライアントシステムは、第１〜３の実施形態においても適用可能である。

＜第５の実施形態＞
本発明の第５の実施形態に係る情報抽出装置５０は、図２４に示すように、ルール作成部５１および抽出部５２を備える。

ルール作成部５１は、顧客の特徴を表す調査情報と製品の特徴を表す製品情報とに共通するコンテキストに関連する顧客を抽出するためのルールを作成する。

抽出部５２は、ルールを基に、顧客に関連する情報から、製品の利用が見込まれる見込み顧客を抽出する。

本発明の第５の実施形態によると、新規の製品と、当該製品の購入実績がない顧客との間でも、客観的に関連性を抽出することができる。この理由は、顧客の特徴を表す調査情報と、製品の特徴を表す製品情報とにおいて、共通するコンテキストを保有する顧客を抽出するためのルールを作成し、当該ルールを基に製品の見込み客を抽出するからである。
（情報処理装置）
本発明の各実施形態において、各装置（システム）の各構成要素 は、機能単位のブロックを示している。各装置（システム）の各構成要素の一部又は全部は、例えば図２４に示すような情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。情報処理装置５００は、一例として、以下のような構成を含む。

・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）５０２
・ＲＡＭ（Ｒａｍｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）５０３
・ＲＡＭ５０３にロードされるプログラム５０４
・プログラム５０４を格納する記憶装置５０５
・記録媒体５０６の読み書きを行うドライブ装置５０７
・通信ネットワーク５０９と接続する通信インターフェース５０８
・データの入出力を行う入出力インターフェース５１０
・各構成要素を接続するバス５１１
各実施形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム５０４をＣＰＵ５０１が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム５０４は、例えば、予め記憶装置５０５やＲＡＭ５０３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ５０１が読み出す。なお、プログラム５０４は、通信ネットワーク５０９を介してＣＰＵ５０１に供給されてもよいし、予め記録媒体５０６に格納されており、ドライブ装置５０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ５０１に供給してもよい。

各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路 、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップ によって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップ によって構成されてもよい。

各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。

各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。

１ ：表示部
１Ａ ：クライアント端末
１Ｂ ：クライアント端末
２ ：入力部
３ ：調査情報入力部
３Ａ ：サーバ
４ ：製品情報入力部
５ ：ルール作成部
６ ：顧客リスト抽出部
６ａ ：顧客リスト抽出部
６ｂ ：顧客リスト抽出部
６ｃ ：顧客リスト抽出部
７ ：調査情報格納部
８ ：製品情報格納部
９ ：顧客情報格納部
１０ ：コンテキスト情報格納部
１０ａ ：コンテキスト情報格納部
２１ ：回帰分析部
３１ ：調査情報読み取り部
３２ ：製品情報読み取り部
３３ ：ペルソナ作成部
３４ ：ペルソナ情報格納部
４１ ：コンテキスト抽出部
４２ ：活動情報格納部
５０ ：情報抽出装置
５１ ：ルール作成部
５２ ：抽出部
１００ ：情報抽出装置
２００ ：情報抽出装置
３００ ：情報抽出装置
４００ ：情報抽出装置
４００ａ ：サーバクライアントシステム
５００ ：情報処理装置
５０１ ：ＣＰＵ
５０３ ：ＲＡＭ
５０４ ：プログラム
５０５ ：記憶装置
５０６ ：記録媒体
５０７ ：ドライブ装置
５０８ ：通信インターフェース
５０９ ：通信ネットワーク
５１０ ：入出力インターフェース
５１１ ：バス

Claims (6)

1. 顧客の興味または嗜好を表すコンテキストであって、前記顧客の特徴を表す調査情報と製品の特徴を表す製品情報とに共通する前記コンテキストに関連する前記顧客を抽出するためのルールを作成するルール作成手段と、
   前記ルールを基に、前記顧客に関連する情報から、前記製品の利用が見込まれる見込み顧客を抽出する抽出手段
   とを備える情報抽出装置。
2. 前記コンテキストと前記ルールに基づいて前記顧客を抽出するための抽出属性情報との間における関係性を分析し、前記分析の結果を基にスコアルールを作成する分析手段を更に備え、
   前記抽出手段は、前記スコアルールに基づき、前記コンテキスト毎のスコアを算出し、当該算出されたスコアを用いて前記見込み顧客を抽出する、
   請求項１に記載の情報抽出装置。
3. 前記コンテキストを保有する顧客のイメージを表すペルソナ情報と、当該ペルソナ情報に紐付けられた前記共通するコンテキスト毎の重み値を作成するペルソナ作成手段を更に備え、
   前記抽出手段は、前記ルールおよび前記重み値を基に、前記顧客の特徴を含む情報から、前記見込み顧客を抽出する、
   請求項１または２に記載の情報抽出装置。
4. 前記顧客あるいは前記顧客になる可能性のある特定の顧客に関する興味または嗜好を表すコンテキスト情報を作成し、当該コンテキスト情報と前記特定の顧客を識別する情報とを紐づけて前記調査情報として抽出するコンテキスト抽出手段
   を更に備える請求項１乃至３のいずれかに記載の情報抽出装置。
5. コンピュータが、
   顧客の興味または嗜好を表すコンテキストであって、前記顧客の特徴を表す調査情報と製品の特徴を表す製品情報とに共通する前記コンテキストに関連する前記顧客を抽出するためのルールを作成し、
   前記ルールを基に、前記顧客に関連する情報から、前記製品の利用が見込まれる見込み顧客を抽出する、
   抽出方法。
6. コンピュータに、
   顧客の興味または嗜好を表すコンテキストであって、前記顧客の特徴を表す調査情報と製品の特徴を表す製品情報とに共通する前記コンテキストに関連する前記顧客を抽出するためのルールを作成し、
   前記ルールを基に、前記顧客に関連する情報から、前記製品の利用が見込まれる見込み顧客を抽出する、
   機能を実現させる抽出プログラム。

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