JP6835656B2 - 業務支援装置、プログラム、及び業務支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、業務担当者の業務を支援するための業務支援装置、プログラム、及び業務支援方法に関する。

従来、営業担当者の営業成績を評価するためのシステムが知られている。特許文献１には、商品の仕入れ値を考慮して損益を計算した結果に基づいて、営業成績を評価するシステムが開示されている。

特開２０１１−１００２８４号公報

従来のシステムにおいては、商品１個あたりの損益に販売数を乗算することにより、営業担当者一人あたりの損益が計算されていた。したがって、従来のシステムを用いる場合、長い時間をかけて多くの商品を販売した営業担当者が、短い時間をかけて少ない商品を販売した営業担当者よりも高く評価されていた。

しかしながら、営業担当者が長い時間をかける場合、営業担当者の人件費が大きくなる。長い時間をかけることにより増加する人件費が、長い時間をかけることにより販売できた商品から得られる利益よりも大きい場合には、企業にとって利益の増加につながらない。従来のシステムでは、企業にとっては、短い時間で効率的に商品を販売した営業担当者の貢献度が、長い時間をかけて非効率に商品を販売した営業担当者の貢献度よりも大きいにもかかわらず、前者の営業担当者が正当に評価されなかった。したがって、従来のシステムでは、業務効率を向上させ、企業の投資対効果の改善につなげるための情報を提供することができていないという問題があった。

そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、業務効率を向上させるための情報を作成可能な業務支援装置、プログラム、及び業務支援方法を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様の業務支援装置は、支援対象の業務担当者である支援対象者の複数の業務実績を取得する業務実績取得部と、前記支援対象者の売上実績を取得する売上実績取得部と、所定の期間内の前記複数の業務実績それぞれの変化量と、前記所定の期間に対応する期間内の前記売上実績の変化量とに基づいて、前記支援対象者の業務を支援するための支援情報を作成する作成部と、を有する。前記作成部は、例えば、前記複数の業務実績のうち、前記売上実績を向上させるために有効な種類の業務実績を特定するための情報を含む前記支援情報を作成する。

業務支援装置は、前記所定の期間内の前記複数の業務実績それぞれの変化量と、前記所定の期間に対応する期間内の前記売上実績の変化量とに基づいて、前記支援対象者が業務を遂行する対象を決定する分析部をさらに有し、前記作成部は、前記業務を遂行する対象を示す前記支援情報を作成してもよい。

前記分析部は、所定の期間内の前記複数の業務実績の変化量と、前記所定の期間に対応する期間内の前記売上実績の変化量とに基づいて、前記支援対象者の評価値を決定してもよい。

業務支援装置は、前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係に関連付けて、業務担当者の特性を記憶する記憶部をさらに有し、前記分析部は、前記支援対象者の前記所定の期間内の前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係に関連付けられた前記特性に基づいて、前記支援対象者の特性を特定し、前記作成部は、前記支援対象者の特性を含む前記支援情報を作成してもよい。

前記作成部は、前記分析部が特定した前記支援対象者の特性に基づいて、前記支援対象者に適した業務実施場所を示す前記支援情報を作成してもよい。

前記分析部は、複数の前記業務担当者の前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係、及び前記複数の業務担当者の特性を関連付けて収集し、収集した前記複数の業務担当者の前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係、及び前記特性に基づいて、前記複数の業務実績の変化量と、前記売上実績の変化量と、前記業務担当者の特性との関係を前記記憶部に記憶させてもよい。

業務支援装置は、前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係に関連付けて、売上が低下するリスクの大きさ及び発生確率を示すリスク情報を記憶する記憶部をさらに有し、前記分析部は、前記支援対象者の前記所定の期間内の前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係に関連付けられた前記リスク情報に基づいて、前記支援対象者の販売先の売上げ低下リスクの大きさ、及び当該リスクの発生確率を特定し、前記作成部は、前記支援対象者のリスクの大きさ、前記リスクの発生確率、及び前記リスクを回避するために必要な業務量を示す前記支援情報を作成してもよい。

前記作成部は、前記複数の業務実績の変化量又は前記売上実績の変化量と、前記支援対象者の特性との関係に基づいて、前記支援対象者が前記売上実績を向上させるための対策を含む前記支援情報を作成してもよい。

前記作成部は、前記複数の業務実績の変化量及び前記売上実績の変化量と、前記支援対象者のリスクとの関係に基づいて、単位当たりの前記複数の業務実績に対する前記売上実績を向上させるための対策を含む前記支援情報を作成してもよい。また、前記作成部は、前記支援対象者が販売する商品の販売先における複数の業務実績の変化量と、前記販売先における売上実績の変化量との関係に基づいて、前記支援対象者が販売する商品の売上げ低下のリスクの大きさと当該リスクの発生確率に関する支援情報を作成してもよい。

本発明の第２の態様のプログラムは、コンピュータを、支援対象の業務担当者である支援対象者の複数の業務実績を取得する業務実績取得部、前記支援対象者の売上実績を取得する売上実績取得部、及び所定の期間内の前記複数の業務実績それぞれの変化量と、前記所定の期間に対応する期間内の前記売上実績の変化量とに基づいて、前記複数の業務実績の有効性を示す情報を含む、前記支援対象者の業務を支援するための支援情報を作成する作成部、として機能させる。

本発明の第３の態様の支援対象の業務支援方法は、コンピュータが実行する、支援対象の業務担当者である支援対象者の複数の業務実績を取得するステップと、前記支援対象者の各販売先での売上実績を取得するステップと、所定の期間内の前記複数の業務実績それぞれの変化量と、前記所定の期間に対応する期間内の前記各販売先への売上実績の変化量とに基づいて、前記複数の業務実績の有効性を示す情報を含む、前記支援対象者の業務を支援するための支援情報を作成するステップと、を有する。

本発明によれば、業務効率を向上させるための情報を作成できるという効果を奏する。

業務支援システムの構成を示す図である。 業務支援装置の構成を示す図である。 業務支援装置の基本動作のフローチャートである。 分析部１３３が複数の業務実績の変化量と売上実績の変化量とに基づいて行う評価分析処理（ポートフォリオ分析処理）の動作フローチャートである。 分析部が複数の業務実績及び売上実績と各種の特性との関係テーブルを生成する動作のフローチャートである。 業務支援装置により提供される支援情報にアクセスするためのトップメニュー画面である。 「施設ポートフォリオ分析」の例を示す図である。 「Ｄｏｓ＆Ｄｏｎ’ｔｓ」の例を示す図である。 「同行必要リスト」の例を示す図である。 「リスク予測」の例を示す図である。 リスク予測チャートの一例を示す図である。 「チャネル分析」の例を示す図である。 「ＭＲステータスデータ」の例を示す図である。 「ＭＲとエリアとのマッチング」の例を示す図である。 変形例に係る業務支援システムの構成を示す図である。

［本実施形態の概要］
医師への医薬品に関する情報の提供は、医薬品についての専門的な知識を有するＭＲ（医薬情報担当者、Medical Representative）により行われている。ＭＲは、病院や診療所等の医療施設を訪問して医師と面会し、口頭で説明することで、医薬品に関する情報を医師に対して提供する業務担当者である。なお、ＭＲが医薬品に関する情報を医師に提供する行為を、以下ではディテールと呼ぶ。

ＭＲは、自らが担当する医薬品を医師に処方してもらうために、ディテールの回数を増やすことが求められる。そこで、医薬品メーカーは、例えば、ＭＲに対してディテールの目標回数を定めて、ＭＲが行ったディテールの回数及び病院施設の売上が目標に達しているかどうか等の指標を参考にして評価してきた。その背景には、どの医師がどの薬剤を処方したかのデータが存在せず、複数の医師が所属する病院での医薬品売上げしかわからなかったということがある。

このため、処方が期待できると考えられる医師に振り分けられた宣伝回数を達成することも評価の一部となっていた。しかしながら、ディテールの回数を増やしても、紹介した医薬品を処方薬に用いてくれない医師もいれば、ディテールの回数が少ないにもかかわらず、紹介した医薬品を処方薬として用いてくれる医師もいる。したがって、複数の医師が所属している病院の場合、どの医師に対してディテールを行うかによって、病院全体での売上が変わってくる。

このような違いが生じる原因としては、ＭＲの適性、及び医師の性格や権限等のさまざまな要素が考えられる。しかしながら、従来は、病院の売上データしか得られなかったので、一人の医師が処方量にどれだけ影響したか、また、ＭＲのディテールがどれだけ貢献したかを分析する手法がなかった。したがって、ＭＲは、目標となるディテール数を達成することに注力することとなり、さらにディテールを行っても効果がない医師に対してディテールを継続したり、ディテールを行うと効果が見込める意思に対してディテールが不足したりするという問題があった。

このような問題を解決するために、本実施の形態に係る業務支援システムＳ１は、ＭＲによる複数の医師それぞれへのディテール回数等のＭＲの複数の業務実績と、ＭＲが担当する病院における売上実績との関係に基づいてＭＲの行動結果と病院施設の売上げから医師の売上への貢献度を指数化し、ＭＲに効率的なディテール活動を行えるように支援するための情報を提供する。以下、業務支援システムＳ１の構成及び動作について詳細に説明する。

図１は、業務支援システムＳ１の構成を示す図である。業務支援システムＳ１は、業務支援装置１と、ＭＲ端末２と、企業端末３とを備える。業務支援装置１、ＭＲ端末２及び企業端末３は、インターネット等のネットワークを介して互いにデータを送受信することができる。

業務支援装置１は、予め登録されたＭＲの複数の業務実績及び売上実績に基づいて、支援対象者として登録されたＭＲを支援するための情報を出力するサーバである。詳細については後述するが、業務支援装置１は、ＭＲ端末２、または企業端末３から取得したＭＲの複数の業務実績、及び企業端末３から取得したＭＲが担当する病院やＭＲが担当する病院における売上実績に基づいて、複数の業務実績の有効性を示す情報を含む、ＭＲの業務効率を向上するために使用される支援情報を作成する。業務実績の有効性を示す情報は、例えば、売上実績の増加に対する貢献度が大きい営業活動内容（例えばディテール先）を示す情報である。業務支援装置１は、作成した支援情報を、ＭＲ端末２及び企業端末３に提供する。業務支援装置１は、医薬品メーカー等の企業が管理するサーバであってもよく、医薬品メーカーやＭＲに支援情報を提供するサービス業者が管理するサーバであってもよい。

ＭＲ端末２は、ＭＲが用いる情報端末であり、例えばタッチパネル形式のタブレット端末である。ＭＲ端末２は、業務支援装置１から支援情報を受信し、受信した支援情報を表示する。ＭＲは、受信した支援情報に基づいてディテール活動を行う。また、ＭＲ端末２は、ＭＲが複数の業務実績を入力する画面を表示し、入力された複数の業務実績を記憶する。複数の業務実績は、いったん企業端末３に送信された後に、企業端末３から業務支援装置１に送信される。

企業端末３は、企業に設置されたコンピュータである。企業端末３は、ＭＲを識別するための情報（以下、ＭＲ識別情報という）に関連付けて、ＭＲの業務の成果としての売上実績を業務支援装置１に送信する。売上実績は、例えば、ＭＲがディテール活動を行う病院における売上額である。

また、企業端末３は、業務支援装置１から支援情報を受信し、受信した支援情報を表示する。企業端末３の管理者、ＭＲの上司、ＭＲのトレーナー等は、表示された支援情報に基づいて効率的なディテール活動と非効率なディテール活動を確認したり、ＭＲを評価したり、ＭＲに助言を与えたり、ＭＲのディテール活動の効率を向上させるための対策を講じたり、ＭＲの配置を変更したりすることができる。

［業務支援装置１の構成］
図２は、業務支援装置１の構成を示す図である。業務支援装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを有する。制御部１３は、業務実績取得部１３１と、売上実績取得部１３２と、分析部１３３と、作成部１３４と、出力部１３５とを有する。

通信部１１は、ネットワークに接続するための通信コントローラを有する。通信部１１は、ＭＲ端末２又は企業端末３から受信した複数の業務実績を業務実績取得部１３１に通知する。また、通信部１１は、企業端末３から受信した売上実績を売上実績取得部１３２に通知する。さらに、通信部１１は、出力部１３５から入力される支援情報を送信する。

記憶部１２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びハードディスク等の記憶媒体を含む。図２においては、記憶部１２が業務支援装置１に含まれるものとしているが、記憶部１２は、業務支援装置１の外部のクラウドサーバが有する記憶媒体であってもよい。記憶部１２は、制御部１３が実行するプログラムを記憶している。また、記憶部１２は、業務実績取得部１３１が取得した複数の業務実績、及び売上実績取得部１３２が取得した売上実績を一時的に記憶する。

さらに、記憶部１２は、ＭＲの複数の業務実績の変化量と売上実績の変化量との関係に関連付けて、医師の処方影響度、ＭＲの特性等のように、作成部１３４が支援情報を作成するために必要な各種の情報を記憶している。記憶部１２は、例えば、複数の業務実績の変化量と売上実績の変化量との関係に関連付けて、売上が低下するリスクの大きさ及びリスクの発生確率を示すリスク情報のように、業務支援装置１が支援情報を生成するために必要な各種のデータを記憶している。なお、記憶部１２は、業務支援装置１に含まれていなくてもよく、クラウドサーバ上に設けられていてもよい。

制御部１３は、記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することにより、業務実績取得部１３１、売上実績取得部１３２、分析部１３３、作成部１３４及び出力部１３５として機能する。

業務実績取得部１３１は、支援対象の業務担当者である支援対象者の複数の業務実績を取得する。複数の業務実績は、業務担当者が行った複数の異なる種類の業務それぞれの実績である。複数の業務実績は、例えば、業務担当者が医師Ａを訪問してディテールを行った第１の業務実績と、業務担当者が医師Ｂを訪問してディテールを行った第２の業務実績とを含む。

本実施形態においては、業務実績取得部１３１は、通信部１１が企業端末３から受信した、支援対象者であるＭＲの複数の業務実績を取得する。業務実績取得部１３１は、取得した複数の業務実績を記憶部１２に記憶させる。業務実績取得部１３１は、複数の業務実績を分析部１３３に入力してもよい。

売上実績取得部１３２は、支援対象の業務担当者である支援対象者の売上実績を取得する。本実施形態においては、売上実績取得部１３２は、通信部１１を介して、支援対象者であるＭＲのディテール活動の成果である売上実績を企業端末３から取得する。売上実績取得部１３２は、取得した売上実績を記憶部１２に記憶させる。売上実績取得部１３２は、売上実績を分析部１３３に入力してもよい。

以下、分析部１３３における分析処理について説明する。
（医師の処方影響度の分析）
分析部１３３は、所定の期間内のＭＲによる複数の業務実績それぞれの変化量と、所定の期間に対応する期間内の売上実績の変化量とに基づいて、以下のような方法により、支援対象者であるＭＲが業務を遂行する対象（例えば処方影響度が大きい医師）を決定する。分析部１３３は、所定の期間内の複数の業務実績それぞれの変化量と、所定の期間に対応する期間内の売上実績の変化量とに基づいて、支援対象であるＭＲが業務を遂行する対象とするべき医師の売上げ貢献度、つまり処方影響度を分析する。この期間は、例えば１ヶ月、３ヶ月、６ヶ月、又は１年等である。分析部１３３は、売上実績として、例えば所定の期間内の売上額の移動平均値等を用いる。

売上実績を集計する対象となる「所定の期間に対応する期間」は、例えば、ディテール活動をしてから、ディテール活動が医薬品の処方に反映されるまでの期間であり、その期間に関してもＭＲのディテールがいつ病院の売上げに影響するかをＭＲのディテール活動結果と病院売上げの移動平均を基に分析によって見つけ出す。分析部１３３は、「所定の期間に対応する期間」を企業端末３の管理者から取得してもよく、多数のＭＲの複数の業務実績の変化量と売上実績の変化量との関係に基づいて、ディテール活動をしてから、ディテール活動で紹介した医薬品が処方されて売上に変化が生じるまでの期間の移動平均値を推定してもよい。

分析部１３３は、評価対象の複数の業務実績それぞれの変化量に対する評価対象の売上実績の変化量の大きさに基づいて評価値を決定する。分析部１３３は、例えば評価対象売上実績変化量、評価対象業務実績変化量を基に複数の分析プロセスを経て評価値を作成する。このようにして算出された評価値は、医師の処方影響度を示すものであり、評価値が高ければ高いほど、医師がディテールに反応して処方している可能性が高いことが推定される。処方影響度は、医師が所属する病院において処方を決定する際の影響の大きさである。分析部１３３は、ＭＲ識別情報に関連付けて、評価値を作成部１３４に通知する。

売上実績の変化量は、例えば、第１の期間に対応する第３の期間の売上額と第２の期間に対応する第４の期間の売上額との差分である。具体的には、ＭＲが担当する病院における２０１７年２月から４月の売上額の移動平均値が１００万円であり、２０１７年３月から５月の売上額の移動平均値が１５０万円である場合、売上実績の変化量は５０万円となる。

複数の業務実績のいずれかの変化量に対して売上実績変化量が小さい場合、ＭＲのディテール活動の成果が表れておらず、ＭＲがディテールを行った病院施設、並びに医師の処方影響度が小さく、投資対効果が低いと考えられる。そこで、分析部１３３は、例えば、売上実績変化量÷複数の業務実績変化量の値が閾値未満である場合、ＭＲに処方影響度が確認できるレベルのディテール回数を指示し、その病院施設の各医師がどの程度処方に関与しているかを算出できるように指示する。

これに対して、複数の業務実績のいずれかの変化量に対して売上実績変化量が大きい場合、ディテールの回数を増やした医師に対するディテールを実行することによる効果が大きく、投資対効果が高いと考えられる。そこで、分析部１３３は、売上実績変化量÷複数の業務実績変化量の値が閾値以上である場合、その病院施設並びにディテールが閾値以上に行われている各医師の処方影響度を提示する。また、その際、分析部１３３は、必要以上にディテールをし、過剰になっているディテール回数も算出し、その回数を減らすように指示する。

（リスク分析）
分析部１３３は、記憶部１２に記憶されたリスク情報を参照し、支援対象ＭＲの所定の期間内の複数の業務実績の変化量と売上実績の変化量との関係に関連付けられたリスク情報に基づいて、支援対象者病院施設の売上げ低下、売上げの伸びの鈍化のリスクの大きさ、発生確率、リスクを回避する為に必要な宣伝量等を特定してもよい。分析部１３３は、例えば、既に売上げ低下が低下した病院施設の売上げの動き、ディテール数の推移等から類似した施設を発見できる数式を作り、全国の病院施設から類似する施設を発見し、そのリスクの大きさ、発生確率、対応に必要なディテール数等を特定する。

（ＭＲの特性の分析）
ところで、複数の業務実績の変化量と売上実績の変化量との関係は、ＭＲの特性、顧客の特性、及び市場の特性等のさまざまな要因によって変化すると考えられる。例えば、
ディテール回数が多いにもかかわらず処方獲得数が少ないＭＲは、ディテールにおける説明が不得意である可能性が高い。また、顧客が、質の良いディテールが行われているにもかかわらず、処方を増やそうとしないという特性を持っている場合もある。

そこで、分析部１３３は、予め記憶部１２に記憶されたＭＲの複数の業務実績の変化量と、売上実績の変化量と、ＭＲの特性、顧客の特性又は市場の特性との相関パターンを分析し、支援対象ＭＲの特性、ＭＲが担当する顧客の特性、又はＭＲが担当する市場の特性を特定する。分析部１３３は、特定した支援対象ＭＲの特性、顧客の特性又は市場の特性を作成部１３４に通知する。分析部１３３は、ＭＲの特性、顧客の特性及び市場の特性に基づいて、ＭＲと顧客又は市場とのマッチング度を算出して作成部１３４に通知してもよい。

分析部１３３は、予め特性が判明している複数の業務担当者の複数の業務実績の変化量と売上実績の変化量との関係とに基づいて、上記の相関パターンを作成してもよい。分析部１３３は、収集した多数の業務担当者の複数の業務実績の変化量と、多数の業務担当者の売上実績の変化量と、各業務担当者の特性との関係に基づいて、複数の業務実績の変化量と売上実績の変化量の組み合わせに対応する業務担当者の特性を学習する。分析部１３３は、学習して得られた複数の業務実績の変化量と、売上実績の変化量と、業務担当者の特性との相関パターンを記憶部１２に記憶させる。

続いて、作成部１３４について説明する。
作成部１３４は、所定の期間内の複数の業務実績と、所定の期間に対応する期間内の売上実績とに基づいて、支援対象者の業務を支援するための支援情報を作成する。作成部１３４は、例えば、複数の業務実績のうち、売上実績を向上させるために有効な種類の業務実績を特定するための情報を含む支援情報を作成する。出力部１３５は、作成部１３４が作成した支援情報を、通信部１１及び企業端末３を介してＭＲ端末２に送信する。

作成部１３４は、例えば、分析部１３３が算出した各業務の有効性の評価値、各ＭＲの評価値、ＭＲ、顧客又は市場の特性、ＭＲと顧客や市場とのマッチング度を含む支援情報を作成する。企業端末３の管理者は、病院施設並びに各医師の処方影響度の評価値等に基づいて、ＭＲにディテールを実施すべき対象となる医師を指定したり、ＭＲにディテールの効率を向上させるための助言をしたりすることができる。また、企業端末３の管理者は、ディテール数が不足している医師やディテールの質を高める必要がある医師を訪問する際に上司を同行させる指示を伝達することができる。

また、作成部１３４は、分析部１３３が特定した支援対象ＭＲの特性、顧客の特性又は市場の特性を含む支援情報を作成する。企業端末３の管理者は、支援対象ＭＲの特性、顧客の特性又は市場の特性を把握することで、ＭＲの特性と顧客の特性又は市場の特性とのマッチングを考慮した助言をしたり、配置転換をしたりすることができる。

さらに、作成部１３４は、支援対象ＭＲの特性に基づいて、支援対象ＭＲに適した業務実施場所を示す支援情報を作成してもよい。例えば、作成部１３４は、ディテールの能力が高いＭＲ（１回のディテールで売上が取れる可能性が高いＭＲ）を、ディテール回数に対する処方影響度、売上影響度が少ない病院を担当させることを推薦する内容を含む支援情報を作成する。

また、作成部１３４は、複数の業務実績の変化量及び売上実績の変化量と、支援対象ＭＲの特性との関係に基づいて、支援対象ＭＲが売上実績を向上させるための対策を含む支援情報を作成してもよい。例えば、作成部１３４は、ディテールにより処方に反応がない医師に対して、上司の同行を推奨する支援情報を作成する。

また、作成部１３４は、分析部１３３が特定した支援対象ＭＲの担当する病院施設の売上げ低下、売上げの伸びの鈍化のリスクの大きさ、発生確率、リスクを回避するために必要な業務量（例えば、リスク対応に必要なディテール数等）を示す支援情報を作成してもよい。例えば、作成部１３４は、類似のディテール数で類似の売上の移動平均値の落ち方をしているパターンとの類似性を算出して、その類似性を数値化することによりリスクの大きさ及びリスクの発生確率を示した支援情報を作成する。さらに、作成部１３４は、複数の業務実績の変化量及び売上実績の変化量から導き出されるリスク評価等に基づいて、売上低下、鈍化のリスクを回避させるための対策を含む支援情報を作成してもよい。

また、作成部１３４は、支援対象ＭＲが販売する医薬品の販売先における複数の業務実績の変化量と、販売先における売上実績の変化量との関係に基づいて、支援対象ＭＲが販売する製品の売上げ低下のリスクの大きさと当該リスクの発生確率に関する支援情報を作成してもよい。例えば、作成部１３４は、複数の業務実績（例えばディテール回数）の変化量に対する売上実績の変化量が閾値以上である医師又は病院に対する業務の継続が重要であることを示す支援情報を作成する。作成部１３４は、このような医師又は病院に対するディテール数をさらに増やすことを推奨する支援情報を作成してもよい。逆に、複数の業務実績（例えばディテール回数）の変化量に対する売上実績の変化量が閾値未満である医師への必要業務量、又はこれ以上業務を遂行しても処方が獲得できない不要業務量を示す等の支援情報を作成してもよい。

［業務支援装置１の動作フローチャート］
図３は、業務支援装置１の基本動作のフローチャートである。まず、業務実績取得部１３１は、複数の業務実績を企業端末３から取得する（Ｓ１１）。また、売上実績取得部１３２は、売上実績を企業端末３から取得する（Ｓ１２）。続いて、分析部１３３は、所定の期間内における複数の業務実績の変化量、及び売上実績の変化量を算出する（Ｓ１３）。分析部１３３は、複数の業務実績及び売上実績、又は複数の業務実績の変化量及び売上実績の変化量に基づいて、医師の処方影響度の大きさや病院施設の売上げ低下リスク等を算出したりする（Ｓ１４）。

また、分析部１３３は、記憶部１２が記憶している複数の業務実績の変化量及び売上実績の変化量と業務担当者の特性、顧客の特性及び市場の特性との関係テーブルを参照して、支援対象ＭＲの特性、顧客の特性又は市場の特性を特定する（Ｓ１５）。分析部１３３は、担当市場の特性を分析し、それに基づきＭＲのスキル特性評価を行い、担当市場とのマッチング度合いを分析するなどを行う。作成部１３４は、分析部１３３が算出した評価値や分析部１３３が特定した支援対象ＭＲの特性に基づいて、支援情報を作成する（Ｓ１６）。出力部１３５は、作成部１３４が作成した支援情報を出力する（Ｓ１７）。

［評価分析処理の動作フローチャート］
図４は、分析部１３３が複数の業務実績の変化量と売上実績の変化量とに基づいて行う評価分析処理（ポートフォリオ分析処理）の動作フローチャートである。

まず、分析部１３３は、業務を実行したことに対して売上に影響が表れるまでの期間を推定する（Ｓ１４１）。ここでは、ＭＲが担当する病院においてＭＲが担当する製品のディテールを行ってから売上の効果が表れるまでの期間を算出する。具体的には、まず、分析部１３３は、ＭＲが担当する病院におけるＭＲが担当する評価対象製品の売上額の移動平均値を算出する。続いて、分析部１３３は、担当する病院に所属する全ての医師への評価対象製品のディテールの移動平均値を算出する。

続いて、分析部１３３は、対象製品の売上実績の変化量が何ヶ月前のディテール量（業務実績の変化量）の影響を受けているかを算出する。これにより、ＭＲが担当する病院における、評価対象製品のディテール実施（投資）から反応（リターン）が得られる時間が算出される。分析部１３３は、定期的に上記の処理を実行し、最新の値に更新する。

次に、分析部１３３は、対象製品のライフサイクルを算出する（Ｓ１４２）。具体的には、まず、分析部１３３は、全国の病院において対象製品が採用される一定期間前からの１医師あたりディテール数の移動平均値を算出する。また、分析部１３３は、全国の病院において対象製品が採用されてからの１医師あたりの売上げの推移を算出する。続いて、分析部１３３は、病院で採用される前からの投資（１医師あたりのディテール数）とリターン（１医師あたりの売上げ）の製品ライフサイクルカーブの平均値を月度で出し、指標とする。

分析部１３３は、算出した指標を、各病院のターゲット医師数にあてはめ、ＭＲが担当する病院と同じ特性の病院での平均的な毎月の必要ディテール数と平均的な売上とを算出する。分析部１３３は、評価対象となるＭＲの売上の変化が平均的なパターンよりも遅れている場合、病院並びに医師の反応が悪いと判定する。

次に、分析部１３３は、１医師あたりのリターン度を算出する（Ｓ１４３）。具体的には、分析部１３３は、各月の各医師に対するディテールが売上げにどれだけ影響しているかを各医師に対する過去のディテール総数、直近のディテール数、又は６ヶ月移動平均等のいずれかを用いて、各医師に対するディテールの実施が病院の売上げにどのように影響しているかを数値化する。

より具体的には、分析部１３３は、ＭＲが担当する病院における評価対象製品の売上の一定期間の移動平均値を算出する。続いて、分析部１３３は、評価対象製品の全医師へのディテール量の一定期間の移動平均値を算出する。さらに、分析部１３３は、評価対象月の売上が、前月の移動平均値に対して伸びた額、すなわち売上実績の変化量による傾向値を算出する。分析部１３３は、移動平均値の変化量を、各医師への投資比率（例えばディテール回数の割合）の総数で除算し、各医師に対するディテールの割合で案分することで、一人の医師へのディテールが現時点での売上に影響度を算出する。

次に、分析部１３３は、ディテール方針を決定する（Ｓ１４４）。具体的には、分析部１３３は、担当ＭＲがどの医師にどれだけのディテールを実施することが適切であるかを推定する。そして、分析部１３３は、理想の売上げを得るのに必要な１医師あたりの必要なディテール数に病院に所属する医師数を乗算して、病院あたりの合計ディテール数を算出する。そして、算出した合計ディテール数を、ディテールが有効な医師に多めに分配するように決定する。

まず、分析部１３３は、評価対象月の、評価対象製品の全病院での月間総ディテール数を算出、または既に決まっているディテール総数を利用する。続いて、分析部１３３は、各病院での売上状況に基づいて、各病院でのディテール方針（投資方針）を決定する。病院での売上が伸びている場合、分析部１３３は、売上の移動平均値が伸びた額を、期間内にディテールした医師のディテール数を要因と推定して、適切な投資ディテール数を算出する。分析部１３３は、病院での売上が変化していない場合であって、ステップＳ１４２で特定したライフサイクルを考慮して、対象となる病院の売上が伸びる余地があると判定した場合、適切量のディテール投資をやめるべきではないと判定する。分析部１３３は、例えば病院での売上の伸びが期待できない場合、売上に影響している医師へのディテール数を維持し、その他の医師へのディテール数を減少させるべきであると判定する。

分析部１３３は、売上の伸びが期待できるにもかかわらず、病院での売上の伸びが鈍化している場合、ディテールによる効果が高い医師、及びディテール数が不足している医師へのディテール数を増やすべきであると判定する。分析部１３３は、製品ライフサイクルを考慮して、売上の伸びの鈍化が妥当であると判定した場合、売上に影響している医師へのディテール数を維持し、その他の医師へのディテール数を減少させるべきであると判定する。

分析部１３３は、以上のようにして各病院に対するディテール数を決定した後に、全病院に対する各病院へのディテール数の割合を決定する。そして、分析部１３３は、先に算出した全病院での総ディテール数に、決定した割合を乗算することにより、次の月の各病院へのディテール数を決定する。さらに、分析部１３３は、ステップＳ１４３で算出した各医師の影響度の総和を１００％として、各病院に配分されたディテール数に、その月の各医師の影響度比率に応じて配分し、各医師へのディテール数を決定する。業務支援装置１は、このようにして決定したディテール数を支援情報として提供できるので、ＭＲの業務効率を向上させることが可能になる。

なお、分析部１３３は、多数のＭＲの業務実績の変化量と売上実績の変化量との関係に基づいて、複数の業務実績の変化量及び売上実績の変化量と各種の特性との関係テーブルを生成することもできる。

図５は、分析部１３３が複数の業務実績の変化量及び売上実績の変化量と各種の特性との関係テーブルを生成する動作のフローチャートである。まず、分析部１３３は、複数の複数の業務実績の変化量を企業端末３から取得する（Ｓ２１）。また、分析部１３３は、多数のＭＲに対応する複数の売上実績の変化量を、ＭＲ識別情報に関連付けて企業端末３から取得する（Ｓ２２）。また、分析部１３３は、企業端末３から、ＭＲ識別情報に関連付けて、ＭＲ、ＭＲが担当する顧客、及びＭＲが担当する市場に関する情報を取得する（Ｓ２３）。分析部１３３は、Ｓ２１〜Ｓ２３の処理を任意の順序で実行してよい。

分析部１３３は、Ｓ２１〜Ｓ２３において取得した情報に基づいて、複数の業務実績の変化量と、売上実績の変化量と、業務担当者の特性、顧客の特性又は市場の特性との関係を特定する（Ｓ２４）。分析部１３３は、これらの関係を特定する手法として、公知のデータマイニング技術を組み合わせて利用することができる。分析部１３３は、特定した関係を記憶部１２に記憶させる（Ｓ２５）。

［実施例］
以下、図６〜図１３を参照しながら、本実施の形態に基づいて提供されるサービスの例を説明する。図６〜図１３は、出力部１３５が出力する各種の支援情報をＭＲ端末２又は企業端末３が表示した様子を示している。

図６は、業務支援装置１により提供される支援情報にアクセスするためのトップメニュー画面である。トップメニュー画面には、選択可能な支援情報として、「施設ポートフォリオ分析」、「リスク予測」、「Ｄｏｓ＆Ｄｏｎ’ｔｓ（実行するべきことと実行を停止すること）」、「チャネル分析」、「同行必要リスト」、「ＭＲステータスデータ」が示されている。企業端末３の管理者及びＭＲの上司等は、表示された支援情報から所望の支援情報を選択することにより、図７〜図１３に示される各支援情報を閲覧することができる。

図７は、「施設ポートフォリオ分析」の例を示す図である。図７においては、医師一人あたりのディテール数と処方獲得数との関係に基づいて作成部１３４が作成した、各施設の特徴を示すチャートが表示されている。作成部１３４は、医師一人あたりのディテール数が少なく、処方獲得数も少ない施設に対して、活動量を増加させることが必要であることを示す支援情報を作成する。また、作成部１３４は、医師一人あたりのディテール数が多いにもかかわらず処方獲得数が少ない施設に対して、ディテールの質を改善する必要があることを示す支援情報を作成する。

また、作成部１３４は、医師一人あたりのディテール数が少ないにもかかわらず処方獲得数が多い施設に対して、競合企業が参入してくる可能性があることを示す支援情報を作成する。さらに、作成部１３４は、医師一人あたりのディテール数が多く、処方獲得数が多い施設に対して、コストカットをする余地があることを示す支援情報を作成する。表示された施設からユーザが１つの施設を選択すると、作成部１３４は、選択された病院の各医師に対して分析に基づいた効率的なディテール数を示す支援情報を作成する。

図８は、「Ｄｏｓ＆Ｄｏｎ’ｔｓ」の例を示す図である。作成部１３４は、ＭＲが優先的にディテールを行うべき医師と必要なディテール数を示す支援情報を作成する。企業端末３の管理者は、この支援情報に基づいて、Ｄｏｓに表示された医師をＭＲが訪問することにより、売上実績を向上、または改善できる可能性があることを把握できる。

また、作成部１３４は、実行を停止するべきことを示すＤｏｎ’ｔｓとして、ディテールを行うべきでない医師としてコストが閾値を超過している医師を示す支援情報を作成する。企業端末３の管理者及びＭＲの上司等は、Ｄｏｎ’ｔｓに表示された医師への訪問回数が多過ぎるので、ＭＲに必要最小限以上のディテールをさせないようにするべきであることを把握できる。このように、企業端末３の管理者及びＭＲの上司等は、「Ｄｏｓ＆Ｄｏｎ’ｔｓ」の支援情報を利用することにより、有効性が高い業務を優先的に実施し、且つ、有効性の低い業務を減らすことで、売上を向上させるための対策を講じることが可能になる。

図９は、「同行必要リスト」の例を示す図である。作成部１３４は、上司等のように支援対象ＭＲよりも能力が高い者の同行が必要な医師として、質を改善したディテールを提供する必要がある医師、及び活動量（例えばディテール回数）を増加させる必要がある医師を示す支援情報を作成する。作成部１３４は、例えば、ディテール回数を増やしたにもかかわらず、売上に変化がない医師を、質を改善したディテールを提供する必要がある医師とする。企業端末３の管理者及びＭＲの上司等は、「同行必要リスト」を確認することにより、どの医師に上司を派遣するかを判断することが可能になる。

図１０は、「リスク予測」の例を示す図である。作成部１３４は、企業端末３の管理者が管理する売上げ低下及び鈍化するリスクのある病院施設を示す支援情報を作成する。図１０に示す例において、作成部１３４は、リスクの発生確率を示すリスクランク、対象製品、施設名、損失予測、及びリスクを回避するために必要なディテール数を関連付けた支援情報を作成している。企業端末３の管理者は、図１０における「Ｄｏｓリスト」ボタンを押すことにより、図１０に示した支援情報を表示させ、具体的な対策を講じることが可能になる。

図１１は、企業端末３の管理者が図１０における「リスク予測チャート」ボタンを押すことで表示されるリスク予測チャートの一例を示す図である。作成部１３４は、リスクを予測する対象となる施設（以下、対象施設という）と、類似する既にリスクが現実化した他の類似施設（以下、類似施設という）の売上実績の移動平均、及び対象施設の売上実績の移動平均の予測値を示す支援情報を作成する。

作成部１３４は、リスク予測時点（現在）までの対象施設のディテール数と、同じ期間における類似施設のディテール数と、リスク予測時点以降の類似施設のディテール数及び売上実績とに基づいて、リスク予測時点以降の対象施設の売上実績を予測する。図１１に示す例の場合、企業端末３の管理者及びＭＲの上司等は、ディテール数を増やさなければ売上実績が落ちる等の対策を確認し、講じることが可能になる。

図１２は、「チャネル分析」の例を示す図である。作成部１３４は、対象製品ごとに、プロモーションチャネルとしての医師に対する複数の業務実績と売上実績との関係に基づいて、どの医師にどのようなプロモーション業務が有効であるかを示す支援情報を作成する。例えば、作成部１３４は、複数のチャネルの業務実績と売上実績から特性の医師に対しての反応性を分析することにより、各医師に対して有効なプロモーション業務を示す支援情報を作成する。

作成部１３４は、チャネル分析における医師を担当するＭＲの能力と共に、医師に対する複数のチャネルによる業務実績と売上実績の分析により、医師に対して有効なプロモーションチャネルを指数化して支援情報を作成してもよい。また、企業端末３の管理者、及び製品担当者等が全体情報として、どのプロモーションチャネルにどれだけ投資するかを決めることに利用してもよい。図１２に示す例の場合、Ａ、Ｂ、Ｃの順に有効性が高いことを示しており、例えばＹ総合病院のＡ先生の場合、ＭＲによるディテール活動が最も効果的であり、インターネットによるプロモーションの効果が低いことを確認できる。

図１３は、「ＭＲステータスデータ」の例を示す図である。作成部１３４は、支援対象ＭＲの各種の特性を示すステータスデータを含む支援情報を作成する。図１３に示されている支援対象ＭＲは、ディテールの能力が非常に高く、活動性も高いが、訪問している医師の数が少ないという状態になっている。「市場特性」欄には、このような支援対象ＭＲが担当している市場の特性が示されており、ディテールに対して無反応の医師が多い市場やディテールを行うべき対象となる医師が多い市場において、この支援対象ＭＲが能力を発揮できることを示している。そして、ディテール能力を活かすことができるという点で、支援対象ＭＲと担当エリアとのマッチング度が高いことが示されている。

業務支援システムＳ１は、支援対象ＭＲの特性及び市場特性を数値化し、数値に基づいてマッチング度を算出する。企業端末３の管理者及びＭＲの上司は、「ＭＲステータスデータ」を確認することで、支援対象ＭＲの担当エリアを変更するべきかどうかの判断をすることが可能になる。

図１４は、「ＭＲとエリアとのマッチング」の例を示す図である。作成部１３４は、分析されたＭＲの特性情報と、業務エリアで求められているＭＲの特性とに基づいて、ＭＲとエリアとのマッチング結果を含む支援情報を作成する。ＭＲが所属する企業は、マッチング機能を用いることで、エリアの特性や顧客の特性に基づいて、エリアや顧客に適してＭＲを配置したり転勤させたりすることができる。

図１４に示す画面の上部には、企業の人事担当者等がエリア特性とマッチしたＭＲ候補を抽出する際の条件を入力する領域が設けられており、下部には、マッチング結果を示す領域が設けられている。条件を入力する領域の「対象製品」の欄において、企業の人事担当者等は、どの製品を扱うことができるＭＲを求めているかを選択することができる。「対象製品」として「なし」が選択された場合、ＭＲが扱うことができる製品は条件として用いられず、「対象製品」として「製品Ａ」が選択された場合、製品Ａを扱うことができるＭＲが選択条件の一つとなる。

「マッチング目的」の欄において、人事担当者等は、マッチングさせる目的を選択する。人事担当者等は、新規顧客を増やす必要がある場合に「カバー率向上」を選択する。「カバー率向上」が選択された場合、新規顧客の開拓が得意なＭＲとして、例えば、新規顧客候補にアポを取ったり、幅広くいろいろな新規顧客候補に営業をしたりすることが得意なＭＲが候補となる。

人事担当者等は、顧客への訪問回数を増やす必要がある場合に「活動量アップ」を選択する。「活動量アップ」が選択された場合、過去の所定期間における顧客への訪問数が多いＭＲが候補となる。

人事担当者等は、ディテールの質を高めたい場合に「ディテールパワーアップ」を選択する。「ディテールパワーアップ」が選択された場合、ディテールの回数に対して売上が多い実績を持つＭＲが選択される。また、人事担当者等は、新規口座を増やす必要がある場合に「新規口座増加」を選択する。

「ＭＲ条件」の欄において、人事担当者等は、候補とするＭＲが現在の業務を担当してきた期間（担当歴）、及び年齢等の条件を入力する。

「エリア条件」の欄において、人事担当者等は、マッチングを行う対象となるエリアの特性を選択する。「エリアサイズ」欄は、エリアの規模を選択するための欄である。「エリア内容」は、病院（ＨＰ）及び開業医・クリニック等（ＧＰ）のうち、営業課題により必要としている施設の種類を選択するための欄である。「売上進捗」の欄は、現在の対象エリアの売上が、平均的な売上に対してどの程度であるかを選択するための欄である。

人事担当者等が上記の各種条件を入力してから「マッチング」ボタンを押すと、条件を満たすＭＲ候補とエリア候補とが表示される。図１４に示す例においては、入力された業務能力特性を有するＭＲ候補として、北海道支店のＭＲ、東北支店のＭＲ等が表示されており、入力されたエリア特性を有するエリア候補として、大阪支店１課、東海支店名古屋営業所等の営業課題の対象となる担当エリアが表示されている。このマッチング結果に基づいて、人事担当者等は、例えば田中太郎氏を大阪支店１課の吹田市エリアに異動させることを検討することができる。

なお、人事担当者等は、マッチング結果画面における「ソート」ボタンを押すことにより、ＭＲ候補及びエリア候補の表示順序を変更することができる。人事担当者等は、優先すべき条件に基づいてＭＲ候補及びエリア候補の表示順序を変更することで、優先すべき条件を満たすＭＲ候補とエリア候補の組み合わせを見つけることができるので、より良い人事を行うことができる。

［変形例］
図１５は、変形例に係る業務支援システムＳ２の構成を示す図である。図１５に示す業務支援システムＳ２は、企業端末３を備えていないという点で、図１に示した業務支援システムＳ１と異なる。上記の業務支援システムＳ１においては、業務支援装置１が企業端末３から売上実績を取得したが、業務支援システムＳ２においては、業務支援装置１がＭＲ端末２から複数の業務実績及び売上実績を取得し、ＭＲ端末２に対して支援情報を出力する。このようにすることで、ＭＲ端末２を支援する支援対象ＭＲが、企業端末３の管理者の指示を受けることなく、業務支援装置１から提供される支援情報に基づいて自律的に業務を効率化するための対策を講じることが可能になる。

［業務支援システムＳ１及び業務支援システムＳ２による効果］
以上説明したように、業務支援システムＳ１及び業務支援システムＳ２においては、作成部１３４が、所定の期間内の支援対象ＭＲの複数の業務実績の変化量と、所定の期間に対応する期間内の売上実績の変化量とに基づいて、支援対象ＭＲの業務を支援するための支援情報を作成する。そして、出力部１３５は、作成部１３４が作成した支援情報をＭＲ端末２又は企業端末３に対して出力する。このようにすることで、業務支援システムＳ１又は業務支援システムＳ２を利用する企業は、社内に存在するＭＲの行動データと売上データを分析することで、売り上げが多くても多大なコストがかかっており採算性が悪い支援対象ＭＲが業務内容を改善させたり、売上の増加につながらないＭＲの業務を中止させたり、支援対象ＭＲの担当業務を変更させたりすることが可能になる。

また、作成部１３４は、多数の支援対象ＭＲの複数の業務実績及び売上実績を分析した結果に基づいて各種の支援情報を作成する。作成部１３４は、多数の支援対象ＭＲの複数の業務実績及び売上実績を用いることで、製品の販売対象である顧客や市場の特性を特定し、リスクを推定した結果に基づく支援情報を作成することが可能になる。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。そのような変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。例えば、上記の説明において、業務担当者が医薬品に関する情報を提供するＭＲが医師を訪問してディテール活動を行う場合を例示したが、本発明は、他の商品の営業担当者が医師以外の販売先を訪問して営業する場合にも適用することができる。

１ 業務支援装置
２ ＭＲ端末
３ 企業端末
１１ 通信部
１２ 記憶部
１３ 制御部
１３１ 業務実績取得部
１３２ 売上実績取得部
１３３ 分析部
１３４ 作成部
１３５ 出力部

Claims (6)

1. 支援対象の業務担当者である支援対象者の複数の業務実績を取得する業務実績取得部と、
   前記支援対象者の売上実績を取得する売上実績取得部と、
   前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係に関連付けて、業務担当者の特性を記憶する記憶部と、
   前記記憶部を参照することにより、所定の期間内の前記複数の業務実績それぞれの変化量と、前記所定の期間に対応する期間内の前記売上実績の変化量とに基づいて、前記複数の業務実績の有効性を示す情報を含む、前記支援対象者の業務を支援するための支援情報を作成する作成部と、
   前記所定の期間内の前記複数の業務実績それぞれの変化量と、前記所定の期間に対応する期間内の前記売上実績の変化量とに基づいて、前記支援対象者が業務を遂行する対象を決定する分析部と、
   を有し、
   前記分析部は、前記支援対象者の前記所定の期間内の前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係に関連付けられた前記特性に基づいて、前記支援対象者の特性を特定し、
   前記作成部は、前記業務を遂行する対象と前記支援対象者の特性とを示す前記支援情報を作成する、
   業務支援装置。
2. 前記作成部は、前記分析部が特定した前記支援対象者の特性に基づいて、前記支援対象者に適した業務実施場所を示す前記支援情報を作成する、
   請求項１に記載の業務支援装置。
3. 前記分析部は、複数の前記業務担当者の前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係、及び前記複数の業務担当者の特性を関連付けて収集し、収集した前記複数の業務担当者の前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係、及び前記特性に基づいて、前記複数の業務実績の変化量と、前記売上実績の変化量と、前記業務担当者の特性との関係を前記記憶部に記憶させる、
   請求項１又は２に記載の業務支援装置。
4. 前記記憶部は、前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係に関連付けて、売上が低下するリスクの大きさ及び発生確率を示すリスク情報をさらに記憶し、
   前記分析部は、前記支援対象者の前記所定の期間内の前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係に関連付けられた前記リスク情報に基づいて、前記支援対象者の販売先の売上げ低下リスクの大きさ、及び当該リスクの発生確率を特定し、
   前記作成部は、前記リスクの大きさ、前記リスクの発生確率、及び前記リスクを回避するために必要な業務量を示す前記支援情報を作成する、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の業務支援装置。
5. コンピュータを、
   支援対象の業務担当者である支援対象者の複数の業務実績を取得する業務実績取得部、
   前記支援対象者の売上実績を取得する売上実績取得部、
   前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係に関連付けて、業務担当者の特性を記憶する記憶部を参照することにより、所定の期間内の前記複数の業務実績それぞれの変化量と、前記所定の期間に対応する期間内の前記売上実績の変化量とに基づいて、前記複数の業務実績の有効性を示す情報を含む、前記支援対象者の業務を支援するための支援情報を作成する作成部、及び
   前記所定の期間内の前記複数の業務実績それぞれの変化量と、前記所定の期間に対応する期間内の前記売上実績の変化量とに基づいて、前記支援対象者が業務を遂行する対象を決定する分析部、
   として機能させるためのプログラムであって、
   前記分析部は、前記支援対象者の前記所定の期間内の前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係に関連付けられた前記特性に基づいて、前記支援対象者の特性を特定し、
   前記作成部は、前記業務を遂行する対象と前記支援対象者の特性とを示す前記支援情報を作成する、
   プログラム。
6. コンピュータが実行する、
   支援対象の業務担当者である支援対象者の複数の業務実績を取得するステップと、
   前記支援対象者の各販売先での売上実績を取得するステップと、
   前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係に関連付けて、業務担当者の特性を記憶する記憶部を参照することにより、所定の期間内の前記複数の業務実績それぞれの変化量と、前記所定の期間に対応する期間内の前記各販売先への売上実績の変化量とに基づいて、前記複数の業務実績の有効性を示す情報を含む、前記支援対象者の業務を支援するための支援情報を作成するステップと、
   前記所定の期間内の前記複数の業務実績それぞれの変化量と、前記所定の期間に対応する期間内の前記売上実績の変化量とに基づいて、前記支援対象者が業務を遂行する対象を決定するステップと、
   前記支援対象者の前記所定の期間内の前記複数の業務実績の変化量と前記売上実績の変化量との関係に関連付けられた前記特性に基づいて、前記支援対象者の特性を特定するステップと、
   前記業務を遂行する対象と前記支援対象者の特性とを示す前記支援情報を作成するステップと、
   を有する業務支援方法。

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