JP7486108B1 - 営業進捗評価システム、営業進捗評価システム用学習済みモデル、および、営業進捗評価プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】業種や営業案件に即して、日報その他の報告から、営業の進捗を評価すること。【解決手段】会社Ｃの営業担当者Ｊのうち営業成績がよい者に対しておこなう、受注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からなる質問に対する回答を入力する受注回答入力部６０１と、入力された回答情報を教師データとして用い、入力を報告内容、出力を営業の進捗程度に関する評価とする評価モデルを機械学習により生成する評価モデル生成部６０３と、営業担当者Ｊからの報告内容を入力する報告内容入力部６０５と、生成された評価モデルを用いて、入力された報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなう進捗評価部６０６と、これを出力する進捗評価出力部６０７と、を具備したことを特徴とする営業進捗評価システム１。【選択図】図６
Description
本発明は、会社組織等における営業の進捗程度を日報等から適正に把握可能にし、これに基づいて例えば管理職が営業担当者に適正にアドバイスし、受注可能性を高め失注を回避する営業進捗の評価技術に関する。特に、業種や営業案件に即した進捗評価を実現する営業評価技術に関する。
従来、商社等では、営業担当者が日報等により営業内容を上司（管理職）に報告し、上司はそれに基づいて商談の進捗状況を把握し、必要な助言や指示を与え、また、指導をおこなっていた。そして適宜、経緯を見直し、目標達成の確度を判断していた。
しかしながら、上司の助言や指示、指導、各種判断は、基本的に営業担当者の報告に基づくので、営業担当者の主観がそのまま反映されやすいという問題点があった。例えば、期末になると、営業担当者は、あと一歩で受注できるとおもいます、とステージを高く表現する傾向があり、正確なステージないしステータスを上司が把握できず、結果として商談が成立しないという問題が生じていた。
上司の中には、報告者の期末における報告内容傾向や、報告者個々人の報告癖を把握しており、自身のなかで意識的もしくは無意識にフィルタリングし、客観的な把握をする者もいるが、いずれにせよ、報告する者や判断する者に評価が依存しやすく、営業進捗のより客観的な把握の実現が望まれていた。
上司の中には、報告者の期末における報告内容傾向や、報告者個々人の報告癖を把握しており、自身のなかで意識的もしくは無意識にフィルタリングし、客観的な把握をする者もいるが、いずれにせよ、報告する者や判断する者に評価が依存しやすく、営業進捗のより客観的な把握の実現が望まれていた。
また、営業内容も、物売り、システム納入、リース契約、フランチャイズ、仲介など、大きく分けても様々な種類があり、また、例えば物売りであっても、大型スーパーへの外国産果物の試験販売→本格販売の営業手法と、設計事務所へのＣＡＤシステムの導入の営業手法は、当然ながら異なってくる。したがって、同じ会社内でも、部署やプロジェクトに応じて、さらには、営業案件に応じて、営業の進捗評価は異なってくるといえる。
また、営業先から見積りの提示を求められることは商談成立の前提であるため好ましく、営業担当者も、上司へ商談成立間近などと報告する。このとき、上司は営業開始からある程度時間が経っていれば、いよいよ受注であると判断してしまう。
しかしながら、時間だけはある程度経過しているものの、営業回数も多くなく、営業先から特段に好ましい反応がないままであって、実際のところは、合見積りやノウハウを引き出すためのアクションである場合もあり、このようなケースでは進捗評価を見誤りやすい。
すなわち、こちらの営業活動に対する営業先の反応、営業先が割いた労力、接触の質（出席人数や管理職の同席の有無等）、は日報等を多角的に分析する必要があり、この点からも営業の進捗を客観的に評価することが望まれている。
しかしながら、時間だけはある程度経過しているものの、営業回数も多くなく、営業先から特段に好ましい反応がないままであって、実際のところは、合見積りやノウハウを引き出すためのアクションである場合もあり、このようなケースでは進捗評価を見誤りやすい。
すなわち、こちらの営業活動に対する営業先の反応、営業先が割いた労力、接触の質（出席人数や管理職の同席の有無等）、は日報等を多角的に分析する必要があり、この点からも営業の進捗を客観的に評価することが望まれている。
本発明は上記に鑑みてなされたものであって、業種や営業案件に即して、日報その他の報告から、営業の進捗を評価することを目的とする。
請求項１に記載の営業進捗評価システムは、組織において、管理者に対して報告をおこなう営業担当その他の被管理者と、被管理者からの報告をうける管理職その他の管理者と、が使用する、営業の進捗程度を評価する営業進捗評価システムであって、当該組織において営業成績がよい単数もしくは複数の好成績者に対しておこなう、顧客その他の営業先に対する商談に関する質問であって、どのような反応があると、営業先が興味を持っている、商談が進展している、成約の可能性が高い、と感じるかという、受注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からなる質問に対する回答を入力する受注回答入力手段、および／または、どのような反応があると、営業先が興味を失っている、商談が後退している、失注の可能性が高い、と感じるかという、失注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からの質問に対する回答を入力する失注回答入力手段と、受注回答入力手段により入力された回答情報および／または失注回答入力手段により入力された回答情報を教師データとして用い、入力を報告内容、出力を営業の進捗程度に関する評価とする評価モデルを機械学習により生成する評価モデル生成手段と、被管理者からの報告内容を入力する報告内容入力手段と、評価モデル生成手段により生成された評価モデルを用いて、報告内容入力手段により入力された報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなう進捗評価手段と、進捗評価手段によりなされた営業の進捗程度に関する評価を管理者に対して出力する進捗評価出力手段と、を具備したことを特徴とする。
すなわち、請求項１に係る発明は、業種や営業案件に即した信頼性の高い評価モデルを通じて日報その他の報告から、営業の進捗を評価することができる。
組織とは広義であって、会社はもちろんのこと、会社の中の部署であってもよく、プロジェクトを単位として当該プロジェクトに携わっている者等、としてもよい。
営業の進捗程度とは、最も客観的には数値出力であり、たとえば、１００％を受注、０％を失注とするとして現在の到達度を％にて表す例を挙げることができる。また、累積点数として、各段階にてプラス○点、マイナス△点などを順次加算減算する例を挙げることができる。なお、進捗の程度がわかるのであれば、数値以外でも良く、当該組織において営業の進捗とする指標であれば特に限定されない。
受注回答入力手段および／または失注回答入力手段における入力は、文書、音声、ビデオ等による入力態様を挙げることができる。好成績者の回答は重み付けの高いキーワードとして適宜適正に学習され、評価モデルの信頼性が向上する。
評価モデル生成手段における評価は、累積数値評価や確率評価とすると客観的であるが前述のようにこれに限定されず、言語や概念による評価であっても良い。なお、評価モデルは、組織の注力量（人数×営業に費やした時間など）の履歴、経時変化も適宜考慮するようにする。同じ成約であっても、受注数量や受注金額が異なり、注力量も異なるので、コストパフォーマンスも考慮した評価モデルとするのが好ましい。
報告内容入力手段における入力は、文書、音声、ビデオ等による入力態様を挙げることができる。報告内容の代表的なものとして日報を挙げることができる。報告内容は報告情報ということもでき、営業活動に関する情報であれば特に限定されない。なお、報告内容入力手段における入力は、営業案件毎に入力される様にする。被管理者は、営業案件を複数抱えていることが通常であるからである。また、営業案件によっては複数の被管理者によって営業が進められるので、この場合は、営業の進捗程度は複数の被管理者からの報告内容によって評価される。
進捗評価手段は、営業案件毎に評価をおこなうが、当該評価の元となる報告内容は、（複数の）被管理者から経時的に順次入力されるものであるので、その履歴も適宜再判断するなどして評価がおこなわれる。
進捗評価出力手段による出力態様は、ＰＣモニタやタブレット画面上への表示とすることができ、また、その表示態様は、経時的な点数増減を示すグラフとすることができる。適宜グラフを押下することにより、その時の報告内容を表示させる様な、対話的な出力をおこなうようにしても良い。管理者だけでなく被管理者に対しても出力するようにしてもよい。
なお、本発明の営業進捗評価システムは、別途、商談進捗評価システムと称することもできる。
また、好成績者に対する質問は、いわばヒアリングシートであって、システム提供側（請求項３）が当該組織にコンサルティングして作成すれば、（他の組織に対するコンサルティングもおこなっておりノウハウを蓄積した上で個別に作成できるため）より適正な評価モデルの生成、ひいては、営業進捗評価がなされることになる。
営業の進捗程度とは、最も客観的には数値出力であり、たとえば、１００％を受注、０％を失注とするとして現在の到達度を％にて表す例を挙げることができる。また、累積点数として、各段階にてプラス○点、マイナス△点などを順次加算減算する例を挙げることができる。なお、進捗の程度がわかるのであれば、数値以外でも良く、当該組織において営業の進捗とする指標であれば特に限定されない。
受注回答入力手段および／または失注回答入力手段における入力は、文書、音声、ビデオ等による入力態様を挙げることができる。好成績者の回答は重み付けの高いキーワードとして適宜適正に学習され、評価モデルの信頼性が向上する。
評価モデル生成手段における評価は、累積数値評価や確率評価とすると客観的であるが前述のようにこれに限定されず、言語や概念による評価であっても良い。なお、評価モデルは、組織の注力量（人数×営業に費やした時間など）の履歴、経時変化も適宜考慮するようにする。同じ成約であっても、受注数量や受注金額が異なり、注力量も異なるので、コストパフォーマンスも考慮した評価モデルとするのが好ましい。
報告内容入力手段における入力は、文書、音声、ビデオ等による入力態様を挙げることができる。報告内容の代表的なものとして日報を挙げることができる。報告内容は報告情報ということもでき、営業活動に関する情報であれば特に限定されない。なお、報告内容入力手段における入力は、営業案件毎に入力される様にする。被管理者は、営業案件を複数抱えていることが通常であるからである。また、営業案件によっては複数の被管理者によって営業が進められるので、この場合は、営業の進捗程度は複数の被管理者からの報告内容によって評価される。
進捗評価手段は、営業案件毎に評価をおこなうが、当該評価の元となる報告内容は、（複数の）被管理者から経時的に順次入力されるものであるので、その履歴も適宜再判断するなどして評価がおこなわれる。
進捗評価出力手段による出力態様は、ＰＣモニタやタブレット画面上への表示とすることができ、また、その表示態様は、経時的な点数増減を示すグラフとすることができる。適宜グラフを押下することにより、その時の報告内容を表示させる様な、対話的な出力をおこなうようにしても良い。管理者だけでなく被管理者に対しても出力するようにしてもよい。
なお、本発明の営業進捗評価システムは、別途、商談進捗評価システムと称することもできる。
また、好成績者に対する質問は、いわばヒアリングシートであって、システム提供側（請求項３）が当該組織にコンサルティングして作成すれば、（他の組織に対するコンサルティングもおこなっておりノウハウを蓄積した上で個別に作成できるため）より適正な評価モデルの生成、ひいては、営業進捗評価がなされることになる。
請求項２に記載の営業進捗評価システムは、請求項１に記載の営業進捗評価システムにおいて、評価モデル生成手段は、過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容も教師データとして用いて評価モデルを生成することを特徴とする。
すなわち、請求項２に係る発明は、好成績者の回答だけでなく、過去の当該組織における実際の営業案件の報告内容も教師データとして評価モデルを生成するので、より信頼性の高い評価・見通しが可能となる。
なお、一連の報告内容とは、必ずしも総ての報告内容とする必要は無く、内容によって適宜取捨選択されたものでもよい。
請求項３に記載の営業進捗評価システムは、組織において、管理者に対して報告をおこなう営業担当その他の被管理者と、被管理者からの報告をうける管理職その他の管理者と、が使用する、営業の進捗程度を評価する営業進捗評価システムであって、当該組織において、過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容を教師データとして用い、入力を報告内容、出力を営業の進捗程度に関する評価とする評価モデルを機械学習により生成する評価モデル生成手段と、被管理者からの報告内容を入力する報告内容入力手段と、評価モデル生成手段により生成された評価モデルを用いて、報告内容入力手段により入力された報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなう進捗評価手段と、進捗評価手段によりなされた営業の進捗程度に関する評価を管理者に対して出力する進捗評価出力手段と、を具備したことを特徴とする。
すなわち、請求項３に係る発明は、業種や営業案件に即した信頼性の高い評価モデルを通じて日報その他の報告から、営業の進捗を評価することができる。
なお、一連の報告内容とは、必ずしも総ての報告内容とする必要は無く、たとえば、営業成績がよい単数もしくは複数の好成績者に対しておこなう、顧客その他の営業先に対する商談に関する質問であって、どのような反応があると、営業先が興味を持っている、商談が進展している、成約の可能性が高い、と感じるかという、受注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からなる質問に対する回答、および／または、どのような反応があると、営業先が興味を失っている、商談が後退している、失注の可能性が高い、と感じるかという、失注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からの質問に対する回答、に基づいて、取捨選択した報告内容を教師データとすることができる。この取捨選択は、人によって仕分けるようにしてもよい。
請求項４に記載の営業進捗評価システムは、請求項１または３に記載の営業進捗評価システムにおいて、複数の組織に対して営業進捗評価システムを提供するシステム提供側も営業進捗評価システムを利用し、各組織について、当該組織の業種、営業対象分野、規模、財務情報、株価、その他の組織情報をそれぞれ入力する組織情報入力手段と、評価モデル生成手段により生成された組織毎の評価モデルを前記システム提供側にそれぞれ送出する評価モデル送出手段と、所定の組織に対して、組織情報入力手段により入力された組織情報に基づいて評価モデル送出手段により送出された評価モデルのなかから新たな評価モデルを決定する新モデル決定手段と、新モデル決定手段により決定された新たな評価モデルを用いて、当該所定の組織における進捗評価手段が、報告内容入力手段により入力された同組織の報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなうことを特徴とする。
すなわち、請求項４に係る発明は、システム提供側（システム開発側）に集積される評価モデルを利用して、学習済みのよりよい評価モデルをシステム提供先（システム納入先）に提供可能となる。換言すれば、システム提供側がコンサルティングして、当該納入先にふさわしい評価モデルを提供可能となる。人によるコンサルティングとＡＩ（機械学習）による評価とを融合させた営業進捗の把握を可能とするシステムであるということもできる。
特にスタートアップ企業など、そもそも当該組織自体に営業実績がすくない場合などに効果的である。
特にスタートアップ企業など、そもそも当該組織自体に営業実績がすくない場合などに効果的である。
請求項５に記載の営業進捗評価システムは、請求項１に記載の営業進捗評価システムにおいて、複数の組織に対して営業進捗評価システムを提供するシステム提供側も営業進捗評価システムを利用し、各組織について、当該組織の業種、規模、営業対象分野、財務情報、株価、その他の組織情報を入力する組織情報入力手段と、評価モデル生成手段により生成された組織毎の評価モデルを前記提供側にそれぞれ送出する評価モデル送出手段と、所定の組織に対して、組織情報入力手段により入力された組織情報に基づいて評価モデル送出手段により送出された評価モデルのなかから新たな評価モデルを決定する新モデル決定手段と、進捗評価手段を制御して、新モデル決定手段により決定された新たな評価モデルとそれまで使用していた評価モデルとを用いて、当該所定の組織において過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容に基づいて、営業の進捗程度に関する評価をそれぞれおこない、いずれの評価モデルがより適正な評価をおこなうかを比較する評価モデル比較手段と、評価モデル比較手段により、新たな評価モデルの方が適正な評価をおこなったと判断された場合に、当該所定の組織において進捗評価手段が用いるモデルを当該新たな評価モデルに更新する評価モデル更新手段と、を具備したことを特徴とする。
すなわち、請求項５に係る発明は、システム提供側（システム開発側）に集積される評価モデルを比較考量して、学習済みのよりよい評価モデルをシステム提供先（システム納入先）に提供することができる。
適正か否かは、過去の受注にいたった営業案件の一連の報告内容を入力していった場合に、より早く受注確率の高まりを出力した、または、過去の失注にいたった営業案件の一連の報告内容を入力していった場合に、より早く失注確率の高まり（受注確率の低下）を出力したことにより判断しても良いし、これを複数の過去の営業案件にておこない判断しても良い。
請求項６に記載の営業進捗評価プログラムは、請求項１～５のいずれか一つに記載の営業進捗評価システムを運用するための営業進捗評価プログラムあって、当該システムを構築するコンピュータを、当該請求項に規定する各手段、として機能させることを特徴とする。
すなわち、請求項６に係る発明は、業種や営業案件に即した信頼性の高い評価モデルを通じて日報その他の報告から、営業の進捗を評価することができる。
なお、請求項１に対応したプログラムは次となる。
組織において、管理者に対して報告をおこなう営業担当その他の被管理者と、被管理者からの報告をうける管理職その他の管理者と、が使用する、営業の進捗程度を評価する営業進捗評価システムを運用するための営業進捗評価プログラムであって、
当該システムを構築するコンピュータを、
当該組織において営業成績がよい単数もしくは複数の好成績者に対しておこなう、顧客その他の営業先に対する商談に関する質問であって、どのような反応があると、営業先が興味を持っている、商談が進展している、成約の可能性が高い、と感じるかという、受注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からなる質問に対する回答を入力する受注回答入力手段、および／または、どのような反応があると、営業先が興味を失っている、商談が後退している、失注の可能性が高い、と感じるかという、失注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からの質問に対する回答を入力する失注回答入力手段、
受注回答入力手段により入力された回答情報および／または失注回答入力手段により入力された回答情報を教師データとして用い、入力を報告内容、出力を営業の進捗程度に関する評価とする評価モデルを機械学習により生成する評価モデル生成手段、
被管理者からの報告内容を入力する報告内容入力手段、
評価モデル生成手段により生成された評価モデルを用いて、報告内容入力手段により入力された報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなう進捗評価手段、および、
進捗評価手段によりなされた営業の進捗程度に関する評価を管理者に対して出力する進捗評価出力手段、
として機能させることを特徴とする営業進捗評価プログラム。
なお、ここでいうコンピュータは一台に限定されず、分散していても良い。クラウドも含まれる。
組織において、管理者に対して報告をおこなう営業担当その他の被管理者と、被管理者からの報告をうける管理職その他の管理者と、が使用する、営業の進捗程度を評価する営業進捗評価システムを運用するための営業進捗評価プログラムであって、
当該システムを構築するコンピュータを、
当該組織において営業成績がよい単数もしくは複数の好成績者に対しておこなう、顧客その他の営業先に対する商談に関する質問であって、どのような反応があると、営業先が興味を持っている、商談が進展している、成約の可能性が高い、と感じるかという、受注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からなる質問に対する回答を入力する受注回答入力手段、および／または、どのような反応があると、営業先が興味を失っている、商談が後退している、失注の可能性が高い、と感じるかという、失注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からの質問に対する回答を入力する失注回答入力手段、
受注回答入力手段により入力された回答情報および／または失注回答入力手段により入力された回答情報を教師データとして用い、入力を報告内容、出力を営業の進捗程度に関する評価とする評価モデルを機械学習により生成する評価モデル生成手段、
被管理者からの報告内容を入力する報告内容入力手段、
評価モデル生成手段により生成された評価モデルを用いて、報告内容入力手段により入力された報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなう進捗評価手段、および、
進捗評価手段によりなされた営業の進捗程度に関する評価を管理者に対して出力する進捗評価出力手段、
として機能させることを特徴とする営業進捗評価プログラム。
なお、ここでいうコンピュータは一台に限定されず、分散していても良い。クラウドも含まれる。
また、請求項３に対応したプログラムは次となる。
組織において、管理者に対して報告をおこなう営業担当その他の被管理者と、被管理者からの報告をうける管理職その他の管理者と、が使用する、営業の進捗程度を評価する営業進捗評価システムを運用するための営業進捗評価プログラムであって、
当該システムを構築するコンピュータを、
当該組織において、過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容を教師データとして用い、入力を報告内容、出力を営業の進捗程度に関する評価とする評価モデルを機械学習により生成する評価モデル生成手段、
被管理者からの報告内容を入力する報告内容入力手段、
評価モデル生成手段により生成された評価モデルを用いて、報告内容入力手段により入力された報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなう進捗評価手段、および、
進捗評価手段によりなされた営業の進捗程度に関する評価を管理者に対して出力する進捗評価出力手段、
として機能させることを特徴とする営業進捗評価プログラム。
組織において、管理者に対して報告をおこなう営業担当その他の被管理者と、被管理者からの報告をうける管理職その他の管理者と、が使用する、営業の進捗程度を評価する営業進捗評価システムを運用するための営業進捗評価プログラムであって、
当該システムを構築するコンピュータを、
当該組織において、過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容を教師データとして用い、入力を報告内容、出力を営業の進捗程度に関する評価とする評価モデルを機械学習により生成する評価モデル生成手段、
被管理者からの報告内容を入力する報告内容入力手段、
評価モデル生成手段により生成された評価モデルを用いて、報告内容入力手段により入力された報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなう進捗評価手段、および、
進捗評価手段によりなされた営業の進捗程度に関する評価を管理者に対して出力する進捗評価出力手段、
として機能させることを特徴とする営業進捗評価プログラム。
また、請求項４に対応したプログラムは次となる。
複数の組織に対して営業進捗評価システムを提供するシステム提供側も営業進捗評価システムを利用し、
請求項１または３に対応した上記のプログラムに更に、
コンピュータを、
各組織について、当該組織の業種、営業対象分野、規模、財務情報、株価、その他の組織情報をそれぞれ入力する組織情報入力手段、
評価モデル生成手段により生成された組織毎の評価モデルを前記システム提供側にそれぞれ送出する評価モデル送出手段、および、
所定の組織に対して、組織情報入力手段により入力された組織情報に基づいて評価モデル送出手段により送出された評価モデルのなかから新たな評価モデルを決定する新モデル決定手段、
として機能させ、
新モデル決定手段により決定された新たな評価モデルを用いて、当該所定の組織における進捗評価手段が、報告内容入力手段により入力された同組織の報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなうことを特徴とする営業進捗評価プログラム。
複数の組織に対して営業進捗評価システムを提供するシステム提供側も営業進捗評価システムを利用し、
請求項１または３に対応した上記のプログラムに更に、
コンピュータを、
各組織について、当該組織の業種、営業対象分野、規模、財務情報、株価、その他の組織情報をそれぞれ入力する組織情報入力手段、
評価モデル生成手段により生成された組織毎の評価モデルを前記システム提供側にそれぞれ送出する評価モデル送出手段、および、
所定の組織に対して、組織情報入力手段により入力された組織情報に基づいて評価モデル送出手段により送出された評価モデルのなかから新たな評価モデルを決定する新モデル決定手段、
として機能させ、
新モデル決定手段により決定された新たな評価モデルを用いて、当該所定の組織における進捗評価手段が、報告内容入力手段により入力された同組織の報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなうことを特徴とする営業進捗評価プログラム。
また、請求項５に対応したプログラムは次となる。
複数の組織に対して営業進捗評価システムを提供するシステム提供側も営業進捗評価システムを利用し、
更に、当該コンピュータを、
各組織について、当該組織の業種、規模、営業対象分野、財務情報、株価、その他の組織情報を入力する組織情報入力手段、
評価モデル生成手段により生成された組織毎の評価モデルを前記提供側にそれぞれ送出する評価モデル送出手段、
所定の組織に対して、組織情報入力手段により入力された組織情報に基づいて評価モデル送出手段により送出された評価モデルのなかから新たな評価モデルを決定する新モデル決定手段、
進捗評価手段を制御して、新モデル決定手段により決定された新たな評価モデルとそれまで使用していた評価モデルとを用いて、当該所定の組織において過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容に基づいて、営業の進捗程度に関する評価をそれぞれおこない、いずれの評価モデルがより適正な評価をおこなうかを比較する評価モデル比較手段、および、
評価モデル比較手段により、新たな評価モデルの方が適正な評価をおこなったと判断された場合に、当該所定の組織において進捗評価手段が用いるモデルを当該新たな評価モデルに更新する評価モデル更新手段、
として機能させることを特徴とする上記営業進捗評価プログラム。
複数の組織に対して営業進捗評価システムを提供するシステム提供側も営業進捗評価システムを利用し、
更に、当該コンピュータを、
各組織について、当該組織の業種、規模、営業対象分野、財務情報、株価、その他の組織情報を入力する組織情報入力手段、
評価モデル生成手段により生成された組織毎の評価モデルを前記提供側にそれぞれ送出する評価モデル送出手段、
所定の組織に対して、組織情報入力手段により入力された組織情報に基づいて評価モデル送出手段により送出された評価モデルのなかから新たな評価モデルを決定する新モデル決定手段、
進捗評価手段を制御して、新モデル決定手段により決定された新たな評価モデルとそれまで使用していた評価モデルとを用いて、当該所定の組織において過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容に基づいて、営業の進捗程度に関する評価をそれぞれおこない、いずれの評価モデルがより適正な評価をおこなうかを比較する評価モデル比較手段、および、
評価モデル比較手段により、新たな評価モデルの方が適正な評価をおこなったと判断された場合に、当該所定の組織において進捗評価手段が用いるモデルを当該新たな評価モデルに更新する評価モデル更新手段、
として機能させることを特徴とする上記営業進捗評価プログラム。
請求項７に記載の営業進捗評価用学習済みモデル生成方法は、組織において、管理者に対して報告をおこなう営業担当その他の被管理者の当該報告に基づいて、営業の進捗程度を評価する営業進捗評価用学習済みモデル生成方法であって、当該組織において営業成績がよい単数もしくは複数の好成績者に対しておこなう、顧客その他の営業先に対する商談に関する質問であって、どのような反応があると、営業先が興味を持っている、商談が進展している、成約の可能性が高い、と感じるかという、受注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からなる質問に対する回答情報、および／または、どのような反応があると、営業先が興味を失っている、商談が後退している、失注の可能性が高い、と感じるかという、失注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からの質問に対する回答情報と、を教師データとして機械学習させる手順と、被管理者からの報告内容を入力した場合に、営業の進捗程度に関する評価を出力する学習モデルを生成する手順と、を営業進捗評価システムが行うことを特徴とする。
すなわち、請求項７に係る発明は、日報その他の報告から、業種や営業案件に即して、信頼性高く営業の進捗評価をおこなうことのできる営業進捗評価用学習済みモデルを提供可能となる。
なお、過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容も教師データとして用いて機械学習させてもよい。
また、当該組織において営業成績がよい単数もしくは複数の好成績者に対しておこなう、顧客その他の営業先に対する商談に関する質問であって、どのような反応があると、営業先が興味を持っている、商談が進展している、成約の可能性が高い、と感じるかという、受注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からなる質問に対する回答情報、および／または、どのような反応があると、営業先が興味を失っている、商談が後退している、失注の可能性が高い、と感じるかという、失注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からの質問に対する回答情報と、を教師データ、とすることにかえ、当該組織において、過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容と、を教師データ、とするようにしてもよい。
また、当該組織において営業成績がよい単数もしくは複数の好成績者に対しておこなう、顧客その他の営業先に対する商談に関する質問であって、どのような反応があると、営業先が興味を持っている、商談が進展している、成約の可能性が高い、と感じるかという、受注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からなる質問に対する回答情報、および／または、どのような反応があると、営業先が興味を失っている、商談が後退している、失注の可能性が高い、と感じるかという、失注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からの質問に対する回答情報と、を教師データ、とすることにかえ、当該組織において、過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容と、を教師データ、とするようにしてもよい。
本発明によれば、業種や営業案件に即して、日報その他の報告から、営業の進捗程度を信頼性高く客観的に評価することができる（これに基づき、管理者は、適正かつ客観的な状況把握・判断が可能となり、被管理者へ適正にアドバイス、指示、指導をおこなって、受注可能性を高め失注を回避することが可能となる）。
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。
ここでは、本発明の営業進捗評価プログラムを導入した営業進捗評価システムについて説明する。なお、本実施の形態では、営業の進捗程度の評価は、営業先の反応や営業先が払った労力等に基づき、累積点が経時的に加減していくグラフを出力することによりおこなうものとする。
ここでは、本発明の営業進捗評価プログラムを導入した営業進捗評価システムについて説明する。なお、本実施の形態では、営業の進捗程度の評価は、営業先の反応や営業先が払った労力等に基づき、累積点が経時的に加減していくグラフを出力することによりおこなうものとする。
＜システム構成例＞
図１は、営業進捗評価システムの構成例を示した説明図である。営業進捗評価システム１は、会社Ｃに属する営業担当者Ｊ（Ｊ１、Ｊ２、・・・）がそれぞれ用いる端末装置１００および管理職Ｓ（Ｓ１、Ｓ２、・・・）が用いる端末装置２００、並びに、営業進捗評価システム１の提供元Ａに備わる端末装置３００、により構成される。
なお、以降では営業進捗評価システム１をシステム１と適宜称する。
図１は、営業進捗評価システムの構成例を示した説明図である。営業進捗評価システム１は、会社Ｃに属する営業担当者Ｊ（Ｊ１、Ｊ２、・・・）がそれぞれ用いる端末装置１００および管理職Ｓ（Ｓ１、Ｓ２、・・・）が用いる端末装置２００、並びに、営業進捗評価システム１の提供元Ａに備わる端末装置３００、により構成される。
なお、以降では営業進捗評価システム１をシステム１と適宜称する。
図では、複数の会社Ｃ（Ｃ１、Ｃ２、・・・）と提供元ＡとがネットワークＮを介して接続されている態様を示しているが、以降は、特に断らない限り会社Ｃ１について説明する。また、会社Ｃ１は複数の営業案件Ｐ１、Ｐ２、・・・を抱え、管理職Ｓ１、Ｓ２、・・・はそのうちの幾つかをそれぞれ担当し、また、各営業案件については一人または数名の営業担当者Ｊ１、Ｊ２、Ｊ３、・・・が営業活動をおこなうが、以降では便宜上一つの営業案件Ｐ１について説明する。
すなわち、会社Ｃ１のある部署において管理職Ｓ１が抱える幾つかの営業案件の一つが営業案件Ｐ１であり、この営業案件Ｐ１については二人の営業担当者Ｊ１およびＪ２がその営業活動をおこなっているものとする。なお、営業担当者Ｊ１、Ｊ２、Ｊ３、・・・も複数の営業案件を抱えるのが常であるが、ここでは一つの営業案件Ｐ１について説明する。
また、営業担当者、管理職、会社をそれぞれ個別に区別する必要がない場合には代表して適宜、営業担当者Ｊ、管理職Ｓ、会社Ｃと表記するものとする。
すなわち、会社Ｃ１のある部署において管理職Ｓ１が抱える幾つかの営業案件の一つが営業案件Ｐ１であり、この営業案件Ｐ１については二人の営業担当者Ｊ１およびＪ２がその営業活動をおこなっているものとする。なお、営業担当者Ｊ１、Ｊ２、Ｊ３、・・・も複数の営業案件を抱えるのが常であるが、ここでは一つの営業案件Ｐ１について説明する。
また、営業担当者、管理職、会社をそれぞれ個別に区別する必要がない場合には代表して適宜、営業担当者Ｊ、管理職Ｓ、会社Ｃと表記するものとする。
＜各端末装置の外観構成＞
端末装置１００は、一般的なパーソナルコンピュータやノートパソコン、タブレット端末とすることでき、端末装置２００や端末装置３００は、一般的なパーソナルコンピュータやサーバ装置とすることができるのでその外観構成の説明は省略する。
端末装置１００は、一般的なパーソナルコンピュータやノートパソコン、タブレット端末とすることでき、端末装置２００や端末装置３００は、一般的なパーソナルコンピュータやサーバ装置とすることができるのでその外観構成の説明は省略する。
＜端末装置１００のハードウェア構成＞
営業担当者Ｊ１およびＪ２が使用する端末装置１００のハードウェア構成について説明する。なお端末装置１００はノートパソコンであって、営業担当者Ｊ１とＪ２は個別に所持するが、ハードウェア構成としては同等であり、以降では、営業担当者Ｊ１の端末装置１００として説明する。
図２は、営業担当者Ｊ１が使用する端末装置１００のハードウェア構成の一例について説明した図である。
端末装置１００は、そのハードウェア構成として、ＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、ハードディスク（ＨＤ）１０４と、グラフィックスボード１０５と、液晶モニタ１０６と、キーボード（Ｋ／Ｂ）１０７と、タッチパッド１０８と、ネットワークインターフェース１０９と、を有する。
営業担当者Ｊ１およびＪ２が使用する端末装置１００のハードウェア構成について説明する。なお端末装置１００はノートパソコンであって、営業担当者Ｊ１とＪ２は個別に所持するが、ハードウェア構成としては同等であり、以降では、営業担当者Ｊ１の端末装置１００として説明する。
図２は、営業担当者Ｊ１が使用する端末装置１００のハードウェア構成の一例について説明した図である。
端末装置１００は、そのハードウェア構成として、ＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、ハードディスク（ＨＤ）１０４と、グラフィックスボード１０５と、液晶モニタ１０６と、キーボード（Ｋ／Ｂ）１０７と、タッチパッド１０８と、ネットワークインターフェース１０９と、を有する。
ＣＰＵ１０１は、ＯＳと共に端末装置１００全体を制御し、営業案件Ｐ１を含め、営業担当者Ｊ１が携わっている営業案件についての日報を作成し、管理職Ｓ１へ送信する。具体的には、例えば、ＣＰＵ１０１は、ハードディスク１０４に格納されているプログラムに従って、営業担当者Ｊ１がそれぞれおこなった営業の内容とその日時、当該営業の際の営業先の対応者、人数、役職、こちらへの要望事項、発言、様子、対応時間、等を報告する。
このほかＣＰＵ１０１は、ハードディスク１０４に格納されている作業データをＲＡＭ１０３に一時保存する制御等もおこなう。
このほかＣＰＵ１０１は、ハードディスク１０４に格納されている作業データをＲＡＭ１０３に一時保存する制御等もおこなう。
ＲＯＭ１０２は、ブートプログラム等を記憶する。使用の態様によっては、ＲＯＭ１０２は、端末装置１００の制御プログラムを格納しておいてもよい。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１のワークエリアとして使用する。具体的には、ハードディスク１０４から読み出されたデータの内容やプログラム内容などを一時的に格納する。
グラフィックスボード１０５は、液晶モニタ１０６へ出力すべき画像信号を送出する。グラフィックスボード１０５は、ＧＰＵと画像出力インターフェース（画像出力Ｉ／Ｆ）を備え、ＧＰＵによって処理された画像を液晶モニタ１０６へ出力する。
ネットワークインターフェース１０９は、端末装置１００をＷｉ－Ｆｉや４Ｇ回線を介してネットワークＮに接続する。ネットワークに接続することにより、外出先からでも、営業担当者Ｊ１による日報報告が可能となる。
ハードディスク１０４は、アプリケーション部１１０とデータ格納部１３０とにより構成される。
アプリケーション部１１０は、端末装置１００全体を制御するＯＳ１１１と、日報作成をアシストする日報作成プログラム１１２と、が含まれる。
日報作成プログラム１１２は、営業担当者Ｊ１の日報作成を補助する。日報の内容はキーボード１０７とタッチパッド１０８とを使用してテキスト入力されるが、営業案件名、往訪時間、往訪場所、出席者名などはプルダウンメニューから選択できるようにしている。なお、最後に「保存ボタン」を押下することにより、作成した日報がデータ格納部１３０に保存されると共に、管理職Ｓ１の端末装置２００に送出される。このとき、画面上では対話的に「先方からの詳細資料の請求、見積り請求など、受注に結びつきそうな事項の報告漏れはありませんか？」という注意喚起が表示される様にもしている。
後述する機能的構成は、ＯＳ１１１または日報作成プログラム１１２が単体若しくは複数で、場合によってはデータ格納部１３０と協働して各種実現されるものである。
日報作成プログラム１１２は、営業担当者Ｊ１の日報作成を補助する。日報の内容はキーボード１０７とタッチパッド１０８とを使用してテキスト入力されるが、営業案件名、往訪時間、往訪場所、出席者名などはプルダウンメニューから選択できるようにしている。なお、最後に「保存ボタン」を押下することにより、作成した日報がデータ格納部１３０に保存されると共に、管理職Ｓ１の端末装置２００に送出される。このとき、画面上では対話的に「先方からの詳細資料の請求、見積り請求など、受注に結びつきそうな事項の報告漏れはありませんか？」という注意喚起が表示される様にもしている。
後述する機能的構成は、ＯＳ１１１または日報作成プログラム１１２が単体若しくは複数で、場合によってはデータ格納部１３０と協働して各種実現されるものである。
データ格納部１３０は、基礎データ格納部１３１と日報格納部１３２とが含まれる。
基礎データ格納部１３１は、案件毎の基本データ（案件名、営業先の企業名、商談額、営業開始日、営業先の担当者名および役職、他の営業担当者氏名、報告先上司氏名等）が格納され、日報作成プログラム１１２に呼び出され日報作成の際に利用される。
日報格納部１３２は、営業案件毎に整理され、営業担当者Ｊ１がこれまで報告した日報が作成日時とともに格納される。なお、日報作成プログラム１１２は、過去の日報に基づいて、日報作成時に予測変換、予測候補を表示するようにしている。
基礎データ格納部１３１は、案件毎の基本データ（案件名、営業先の企業名、商談額、営業開始日、営業先の担当者名および役職、他の営業担当者氏名、報告先上司氏名等）が格納され、日報作成プログラム１１２に呼び出され日報作成の際に利用される。
日報格納部１３２は、営業案件毎に整理され、営業担当者Ｊ１がこれまで報告した日報が作成日時とともに格納される。なお、日報作成プログラム１１２は、過去の日報に基づいて、日報作成時に予測変換、予測候補を表示するようにしている。
＜端末装置２００のハードウェア構成＞
次に、管理職Ｓ１が利用する端末装置２００のハードウェア構成について説明する。
図３は、管理職Ｓ１が利用する端末装置２００のハードウェア構成の一例について説明した図である。端末装置２００は、そのハードウェア構成として、ＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、ハードディスク（ＨＤ）２０４と、グラフィックスボード２０５と、モニタ２０６と、キーボード（Ｋ／Ｂ）２０７と、マウス２０８と、ネットワークインターフェースカード２０９と、を有する。
以降では、端末装置１００と同様な構成については説明を省略し、異なるハードウェア構成を主として説明する。
次に、管理職Ｓ１が利用する端末装置２００のハードウェア構成について説明する。
図３は、管理職Ｓ１が利用する端末装置２００のハードウェア構成の一例について説明した図である。端末装置２００は、そのハードウェア構成として、ＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、ハードディスク（ＨＤ）２０４と、グラフィックスボード２０５と、モニタ２０６と、キーボード（Ｋ／Ｂ）２０７と、マウス２０８と、ネットワークインターフェースカード２０９と、を有する。
以降では、端末装置１００と同様な構成については説明を省略し、異なるハードウェア構成を主として説明する。
ＣＰＵ２０１は、ＯＳと共に端末装置２００全体を制御し、営業案件Ｐ１についての日報を受信し、営業案件Ｐ１の過去の日報（経緯）も含めて、学習済みの評価モデルを通じて、当該案件の進捗程度に関する評価を出力する。具体的には、例えば、ＣＰＵ２０１は、ハードディスク２０４に格納されている各種プログラム（プログラムコンポーネント）や評価モデルに従って、営業案件Ｐ１の受注見通しの確度の経時変化等を出力する処理をおこなう。
このほかＣＰＵ２０１は、ハードディスク２０４に格納されている作業データをＲＡＭ２０３に一時保存する制御等もおこなう。
このほかＣＰＵ２０１は、ハードディスク２０４に格納されている作業データをＲＡＭ２０３に一時保存する制御等もおこなう。
次に、ハードディスク２０４について説明する。
ハードディスク２０４は、アプリケーション部２１０とデータ格納部２３０とにより構成される。
アプリケーション部２１０は、端末装置２００全体を制御するＯＳ２１１と、営業の進捗程度を案件に即して評価する評価モデルを作成し、また、営業担当者Ｊ１およびＪ２からの日報を入力して評価モデルを用いて進捗程度に関する評価を表示する評価プログラム群２１２とにより構成される。
データ格納部２３０は、日報格納部２３１と、評価モデル格納部２３２と、ヒアリングシート格納部２３３と、を有する。
ハードディスク２０４は、アプリケーション部２１０とデータ格納部２３０とにより構成される。
アプリケーション部２１０は、端末装置２００全体を制御するＯＳ２１１と、営業の進捗程度を案件に即して評価する評価モデルを作成し、また、営業担当者Ｊ１およびＪ２からの日報を入力して評価モデルを用いて進捗程度に関する評価を表示する評価プログラム群２１２とにより構成される。
データ格納部２３０は、日報格納部２３１と、評価モデル格納部２３２と、ヒアリングシート格納部２３３と、を有する。
評価プログラム群２１２について説明する。
評価プログラム群２１２は、教師データ入力プログラム２２１と、評価モデル生成プログラム２２２と、進捗評価実行プログラム２２３と、評価モデル送受信プログラム２２４と、比較更新プログラム２２５と、を有する。
評価プログラム群２１２は、教師データ入力プログラム２２１と、評価モデル生成プログラム２２２と、進捗評価実行プログラム２２３と、評価モデル送受信プログラム２２４と、比較更新プログラム２２５と、を有する。
教師データ入力プログラム２２１は、評価モデルを機械学習により生成するための教師データを入力する。
入力する教師データは大きく２つに分けられる。
一つは、ヒアリングシートに対する回答である。これは、営業案件Ｐ１と同種同系統の過去の案件について営業成績がよかった営業担当者Ｊ（一人に限定されない。また営業担当者Ｊ１およびＪ２とは限らない）に対しておこない、営業活動について「どのような反応があった場合に営業先が興味を持っていると感じるか」、「どのような反応があった場合に商談が進展していると感じるか」、「どのような反応があった場合に成約の可能性が高いと感じるか」、・・・、という、受注ないし成約に結びつくと考える、複数の観点ないし切り口にてなされる質問項目に対して得られる回答である。
また、「どのような反応があった場合に営業先が興味を失っていると感じるか」、「どのような反応があった場合に商談が後退していると感じるか」、「どのような反応があった場合に失注の可能性が高いと感じるか」、・・・、という、失注に結びつくと考える、複数の観点ないし切り口にてなされる質問項目に対して得られる回答も教師データとすることができる。
複数の観点・切り口からの質問に基づく営業成績の良い者からの回答を教師データとするので、取りこぼしが少なく、また、より当該組織または部署または案件種類に即した回答が得られるので、評価モデルの信頼性が向上する。
入力する教師データは大きく２つに分けられる。
一つは、ヒアリングシートに対する回答である。これは、営業案件Ｐ１と同種同系統の過去の案件について営業成績がよかった営業担当者Ｊ（一人に限定されない。また営業担当者Ｊ１およびＪ２とは限らない）に対しておこない、営業活動について「どのような反応があった場合に営業先が興味を持っていると感じるか」、「どのような反応があった場合に商談が進展していると感じるか」、「どのような反応があった場合に成約の可能性が高いと感じるか」、・・・、という、受注ないし成約に結びつくと考える、複数の観点ないし切り口にてなされる質問項目に対して得られる回答である。
また、「どのような反応があった場合に営業先が興味を失っていると感じるか」、「どのような反応があった場合に商談が後退していると感じるか」、「どのような反応があった場合に失注の可能性が高いと感じるか」、・・・、という、失注に結びつくと考える、複数の観点ないし切り口にてなされる質問項目に対して得られる回答も教師データとすることができる。
複数の観点・切り口からの質問に基づく営業成績の良い者からの回答を教師データとするので、取りこぼしが少なく、また、より当該組織または部署または案件種類に即した回答が得られるので、評価モデルの信頼性が向上する。
もう一つは、営業案件Ｐ１と同種同系統の、過去に受注にいたった案件にかかる一連の日報である。また、過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の日報も教師データとすることができる。
実際の過去の案件を用いることで、当該組織または部署または案件種類に即して評価モデルが生成されるので、営業担当者Ｊ１およびＪ２からの日報ないし日報群に基づき、営業進捗に対する評価の信頼性が向上する。
実際の過去の案件を用いることで、当該組織または部署または案件種類に即して評価モデルが生成されるので、営業担当者Ｊ１およびＪ２からの日報ないし日報群に基づき、営業進捗に対する評価の信頼性が向上する。
評価モデル生成プログラム２２２は、ヒアリングシートに対する回答、そして、過去の受注、失注にいたった一連の日報を教師データとして用い、入力を営業担当者Ｊ１およびＪ２からの日報、出力を営業の進捗程度に関する評価とする評価モデルを機械学習により生成する。
モデルの生成アルゴリズムは、ニューラルネットワークとする他、順次開発されるより信頼性の高いアルゴリズムを採用できる。
具体的には、例えば、ヒアリングシートに対する回答から単語を抽出し、類義語や対義語といった関連用語を決定すると共にこれらの単語や用語に対する重み付け、点数評価を機械学習におこなう。このとき、過去の一連の日報から、語句のつながりや親和性についても学習をおこない、受注や失注の原因・要因・遠因となった事象を学習により抽出決定し、時系列も考慮して評価モデルを生成する。機械学習により点数が決められていくので人的負担が少なくシステム導入が促進されることにもつながる。
次に説明するように、この評価モデルは、営業の進捗程度に関する評価を、累積点の増減の経時変化に、受注確率または失注確率の帯、が重なったグラフとして出力する。
モデルの生成アルゴリズムは、ニューラルネットワークとする他、順次開発されるより信頼性の高いアルゴリズムを採用できる。
具体的には、例えば、ヒアリングシートに対する回答から単語を抽出し、類義語や対義語といった関連用語を決定すると共にこれらの単語や用語に対する重み付け、点数評価を機械学習におこなう。このとき、過去の一連の日報から、語句のつながりや親和性についても学習をおこない、受注や失注の原因・要因・遠因となった事象を学習により抽出決定し、時系列も考慮して評価モデルを生成する。機械学習により点数が決められていくので人的負担が少なくシステム導入が促進されることにもつながる。
次に説明するように、この評価モデルは、営業の進捗程度に関する評価を、累積点の増減の経時変化に、受注確率または失注確率の帯、が重なったグラフとして出力する。
進捗評価実行プログラム２２３は、営業担当者Ｊ１およびＪ２からの日報を受信し、学習済みの評価モデルを用いて、進捗程度を可視化したグラフを出力する。
具体的には、日報が営業担当者Ｊ（Ｊ１とＪ２に限定されない）から送信されると、それを随時受信し、当該日報内に記録されているプロジェクト名にしたがって、当該プロジェクトに適用する評価モデルを選定し、当該評価モデルを用いて当該日報の点数を算出し、また確度帯（後述）も計算され、最終的に営業の進捗程度の評価を確認できるグラフを描画する。生成された評価モデルによっては、過去の総てもしくは直近の当該プロジェクトに係る日報を必要とする場合があるが、適宜データ格納部２３０と共働して自動的に入力されるようにすれば良い。
なお、日報の点数は、営業先が割いた労力、接触の質、営業担当者Ｊ１への見積書の要求その他要望事項の内容にしたがって、学習済み評価モデルにより算出される（文献２、文献３）。点数は学習により決定されるが、概念的には、例えば、打合せの際の先方の出席者が１人であれば３点、二人であれば３点×２＋加算点１＝７点、そのうち一人が係長であった場合には３点＋４点＋加算点１＝８点、見積提出後の打合せで係長と課長の出席であった場合には４点＋６点＋加算点３＝１３点、反対に見積直後の打合せで平社員一人であった場合には３点＋加算点（－８点）＝－５点といった点数である。
図４は、進捗程度を可視化するグラフの表示例である。図示したように、日報に基づく点数の増減と、受注確率および失注確率を示す帯である確度帯が表示される（いずれも５０％を上限とし、最大値の差を１００％としている）。ここでは、確度帯は、受注確率４０％以上、２５％以上、１０％以上、失注確率１０％以上、２５％以上の３＋２ゾーン（と中間のゾーン）が表示されるようにしている。なお図では表示の便宜上矢印で帯を示している。
受注確率は、一般的には累積点が大きいほど高くなるが、累積点は大きくても時間が経ちすぎている場合には、失注確率も上昇する。すなわち、受注確率、失注確率を示す確度帯の位置ないし幅も日報にしたがって変動する。本システムの評価モデルは、日報に基づく数値増減だけでなく確度帯も示すことにより、営業の進捗程度を信頼性高く評価可能となる。なお、確度帯は営業当初からは誤差が大きく意味をなさない場合があり、図４では中途から描画されている。
具体的には、日報が営業担当者Ｊ（Ｊ１とＪ２に限定されない）から送信されると、それを随時受信し、当該日報内に記録されているプロジェクト名にしたがって、当該プロジェクトに適用する評価モデルを選定し、当該評価モデルを用いて当該日報の点数を算出し、また確度帯（後述）も計算され、最終的に営業の進捗程度の評価を確認できるグラフを描画する。生成された評価モデルによっては、過去の総てもしくは直近の当該プロジェクトに係る日報を必要とする場合があるが、適宜データ格納部２３０と共働して自動的に入力されるようにすれば良い。
なお、日報の点数は、営業先が割いた労力、接触の質、営業担当者Ｊ１への見積書の要求その他要望事項の内容にしたがって、学習済み評価モデルにより算出される（文献２、文献３）。点数は学習により決定されるが、概念的には、例えば、打合せの際の先方の出席者が１人であれば３点、二人であれば３点×２＋加算点１＝７点、そのうち一人が係長であった場合には３点＋４点＋加算点１＝８点、見積提出後の打合せで係長と課長の出席であった場合には４点＋６点＋加算点３＝１３点、反対に見積直後の打合せで平社員一人であった場合には３点＋加算点（－８点）＝－５点といった点数である。
図４は、進捗程度を可視化するグラフの表示例である。図示したように、日報に基づく点数の増減と、受注確率および失注確率を示す帯である確度帯が表示される（いずれも５０％を上限とし、最大値の差を１００％としている）。ここでは、確度帯は、受注確率４０％以上、２５％以上、１０％以上、失注確率１０％以上、２５％以上の３＋２ゾーン（と中間のゾーン）が表示されるようにしている。なお図では表示の便宜上矢印で帯を示している。
受注確率は、一般的には累積点が大きいほど高くなるが、累積点は大きくても時間が経ちすぎている場合には、失注確率も上昇する。すなわち、受注確率、失注確率を示す確度帯の位置ないし幅も日報にしたがって変動する。本システムの評価モデルは、日報に基づく数値増減だけでなく確度帯も示すことにより、営業の進捗程度を信頼性高く評価可能となる。なお、確度帯は営業当初からは誤差が大きく意味をなさない場合があり、図４では中途から描画されている。
営業案件Ｐ１については、具体的には、管理職Ｓ１がモニタ２０６に表示される画面からプルダウンメニューを用いて対話的に操作し、営業案件Ｐ１を選択する。これにより、営業案件Ｐ１の日報に基づいて最新のグラフがモニタ２０６に表示される。
なお、グラフの各点は日報の送信（受信）があった日であり、評価モデルを用いて即時に当該日報に基づく点数および累積点、確度が算出される。グラフの各点はクリックにより、当該日報が表示されるようにしており、管理職Ｓ１は、グラフの落ち込みがあった場合などには、その日報内容を容易に確認できるようにしている。
なお、グラフの各点は日報の送信（受信）があった日であり、評価モデルを用いて即時に当該日報に基づく点数および累積点、確度が算出される。グラフの各点はクリックにより、当該日報が表示されるようにしており、管理職Ｓ１は、グラフの落ち込みがあった場合などには、その日報内容を容易に確認できるようにしている。
評価モデル送受信プログラム２２４は、学習済みの評価モデルを端末装置３００に送出し、また、端末装置３００から送られる評価モデルを受信する。なお、送信に際しては、会社名や当該評価モデルが使用される営業案件の種類等の情報もあわせて送出する。
比較更新プログラム２２５は、端末装置３００から評価モデル（以降比較モデルと適宜称する）が送信されてきた場合に、それまで用いていた評価モデル（以降既存モデルと適宜称する）と比較モデルとで、どちらがより適正な進捗評価をおこなうかを比較する。具体的には、既存モデルを生成する際に用いた一連の日報に基づいて、受注案件であればより早い時期に受注確率が４０％以上を示し、失注案件であればより早い時期に失注確率が４０％以上を示したか、によって決定する。複数案件で検証し、成績の良いモデルを「適正」と判定してもよい。なお、比較モデルの方が適正と判定された場合には、比較更新プログラム２２５は、営業案件Ｐ１に対して用いる評価モデルを比較評価モデルに置換する。
データ格納部２３０について説明する。
日報格納部２３１は、営業担当者Ｊ１、Ｊ２、Ｊ３、・・・から随時送られてくる日報を、プロジェクト毎に順次格納する。仕様の態様により、部署毎に格納するようにしても良い。
評価モデル格納部２３２は、学習済みの評価モデルを格納する。会社Ｃ１で一つとしても良いが、複数部署に分かれている場合には、部署毎で扱う案件分野が異なり、各部署内ではおおよそ似た案件を扱うため、部署毎に用いる評価モデルを異ならせるようにしても良い。
ヒアリングシート格納部２３３は、ヒアリングシートを格納する。ヒアリングシートは会社Ｃ１で同一としてもよいが、評価モデルと同様に、部署毎に異なるものを用いてもよい。なお、このヒアリングシートは、各社をコンサルティングしていく営業進捗評価システム１の提供元Ａから提供される。各社で内製するより、好成績者からキーワードを引き出すノウハウを蓄積している提供元Ａにより作成されたヒアリングシートの方が、より信頼性の高い評価モデルを生成できるからである。
日報格納部２３１は、営業担当者Ｊ１、Ｊ２、Ｊ３、・・・から随時送られてくる日報を、プロジェクト毎に順次格納する。仕様の態様により、部署毎に格納するようにしても良い。
評価モデル格納部２３２は、学習済みの評価モデルを格納する。会社Ｃ１で一つとしても良いが、複数部署に分かれている場合には、部署毎で扱う案件分野が異なり、各部署内ではおおよそ似た案件を扱うため、部署毎に用いる評価モデルを異ならせるようにしても良い。
ヒアリングシート格納部２３３は、ヒアリングシートを格納する。ヒアリングシートは会社Ｃ１で同一としてもよいが、評価モデルと同様に、部署毎に異なるものを用いてもよい。なお、このヒアリングシートは、各社をコンサルティングしていく営業進捗評価システム１の提供元Ａから提供される。各社で内製するより、好成績者からキーワードを引き出すノウハウを蓄積している提供元Ａにより作成されたヒアリングシートの方が、より信頼性の高い評価モデルを生成できるからである。
＜端末装置３００のハードウェア構成＞
次に、営業進捗評価システム１の提供元Ａに備わる端末装置３００のハードウェア構成について説明する。
図５は、端末装置３００のハードウェア構成の一例について説明した図である。端末装置３００は、そのハードウェア構成として、ＣＰＵ３０１と、ＲＯＭ３０２と、ＲＡＭ３０３と、ハードディスク（ＨＤ）３０４と、グラフィックスボード３０５と、モニタ３０６と、キーボード（Ｋ／Ｂ）３０７と、マウス３０８と、ネットワークインターフェースカード３０９と、を有する。
以降では、端末装置１００、端末装置２００と同様な構成については説明を省略し、異なるハードウェア構成を主として説明する。
次に、営業進捗評価システム１の提供元Ａに備わる端末装置３００のハードウェア構成について説明する。
図５は、端末装置３００のハードウェア構成の一例について説明した図である。端末装置３００は、そのハードウェア構成として、ＣＰＵ３０１と、ＲＯＭ３０２と、ＲＡＭ３０３と、ハードディスク（ＨＤ）３０４と、グラフィックスボード３０５と、モニタ３０６と、キーボード（Ｋ／Ｂ）３０７と、マウス３０８と、ネットワークインターフェースカード３０９と、を有する。
以降では、端末装置１００、端末装置２００と同様な構成については説明を省略し、異なるハードウェア構成を主として説明する。
ＣＰＵ３０１は、ＯＳと共に端末装置３００全体を制御し、また、各会社Ｃ（Ｃ１、Ｃ２、・・・）から送られてくる評価モデルを参照して、会社Ｃそれぞれの会社情報を加味して、必要に応じてより適正と思われる評価モデルを決定し、会社Ｃのうち提供元Ａがコンサルティングをしようと考えるシステム提供先に送出（提案）する。
このほかＣＰＵ２０１は、ハードディスク２０４に格納されている作業データをＲＡＭ２０３に一時保存する制御等もおこなう。
このほかＣＰＵ２０１は、ハードディスク２０４に格納されている作業データをＲＡＭ２０３に一時保存する制御等もおこなう。
次に、ハードディスク３０４について説明する。
ハードディスク３０４は、アプリケーション部３１０とデータ格納部３３０とにより構成される。
アプリケーション部３１０は、端末装置３００全体を制御するＯＳ３１１と、新たな評価モデルを入出力するモデル提案プログラム群３１２とにより構成される。
データ格納部３３０は、組織情報格納部３３１と、評価モデル格納部３３２と、デモ日報格納部３３３と、を有する。
ハードディスク３０４は、アプリケーション部３１０とデータ格納部３３０とにより構成される。
アプリケーション部３１０は、端末装置３００全体を制御するＯＳ３１１と、新たな評価モデルを入出力するモデル提案プログラム群３１２とにより構成される。
データ格納部３３０は、組織情報格納部３３１と、評価モデル格納部３３２と、デモ日報格納部３３３と、を有する。
モデル提案プログラム群３１２について説明する。
モデル提案プログラム群３１２は、評価モデル入出力プログラム３２１と、組織情報入力プログラム３２２と、進捗評価実行プログラム３２３と、新モデル決定プログラム３２４と、を有する。
モデル提案プログラム群３１２は、評価モデル入出力プログラム３２１と、組織情報入力プログラム３２２と、進捗評価実行プログラム３２３と、新モデル決定プログラム３２４と、を有する。
評価モデル入出力プログラム３２１は、システム１を納入した各会社Ｃから送られてくる評価モデルを送出元の情報（会社名や営業案件の種類等の情報）とともに、評価モデル格納部３３２に格納し、また、新モデル決定プログラム３２４により決定された評価モデル（比較モデル）を、コンサルティング先の会社Ｃに送出する。
組織情報入力プログラム３２２は、各会社Ｃの組織情報、すなわち、その会社の業種、社名・事業内容・本社住所・仕入先・販売先、業績記事・材料記事、業績、配当、株主、役員・連結会社、財務、資本異動・株価推移・格付、株価指標などの情報を入力する。生成ＡＩを介して自動的に入力されるようにしても良い。
進捗評価実行プログラム３２３は、デモ日報を入力し、評価モデルにしたがって進捗程度を可視化したグラフを出力する。
新モデル決定プログラム３２４は、提供元Ａがコンサルティングをしようとしている会社Ｃについて、当該Ｃの組織情報に基づいて、他社の評価モデルを比較モデルとして決定する。決定に際しては、基礎的情報である業種や資本金、社員数等を加味する。また、デモ日報格納部３３３に格納されている一連のデモ日報を入力し、既存モデルより適正に進捗評価を出力するのであれば、その他者のモデルを比較モデルとして決定するようにする。
データ格納部２３０について説明する。
組織情報格納部３３１は、組織情報入力プログラム３２２により入力された各会社Ｃ（Ｃ１、Ｃ２、・・・）の組織情報を格納する。格納に際しては、企業規模（資本金、社員数）や業種等に応じて適宜カテゴリ分けしておく。これにより、比較モデルの候補を決定しやすくなる。
評価モデル格納部３３２は、各会社Ｃから送られてくる評価モデルを格納する。組織情報格納部３３１での格納態様と同様、企業規模や業種、営業案件の種類に応じて分けて格納するようにしておく。なお、評価モデルは、一社で一つに限定されないので、プロジェクトの内容に応じて適宜分別して格納されるようにしておく。
デモ日報格納部３３３は、各社の評価モデルを試行する、一連の日報群（デモ日報）を格納する。この日報群は、企業規模や業種に応じて複数用意しておく。受注案件もしくは失注案件の標準的な受注／失注の経緯が記録されている仮想的な日報群であり、このデモ日報を用いることにより、評価モデルの一定の評価をおこなうことができ、これに基づき、提供元Ａでは、コンサルティング先に新たな評価モデルを提案可能となる。
組織情報格納部３３１は、組織情報入力プログラム３２２により入力された各会社Ｃ（Ｃ１、Ｃ２、・・・）の組織情報を格納する。格納に際しては、企業規模（資本金、社員数）や業種等に応じて適宜カテゴリ分けしておく。これにより、比較モデルの候補を決定しやすくなる。
評価モデル格納部３３２は、各会社Ｃから送られてくる評価モデルを格納する。組織情報格納部３３１での格納態様と同様、企業規模や業種、営業案件の種類に応じて分けて格納するようにしておく。なお、評価モデルは、一社で一つに限定されないので、プロジェクトの内容に応じて適宜分別して格納されるようにしておく。
デモ日報格納部３３３は、各社の評価モデルを試行する、一連の日報群（デモ日報）を格納する。この日報群は、企業規模や業種に応じて複数用意しておく。受注案件もしくは失注案件の標準的な受注／失注の経緯が記録されている仮想的な日報群であり、このデモ日報を用いることにより、評価モデルの一定の評価をおこなうことができ、これに基づき、提供元Ａでは、コンサルティング先に新たな評価モデルを提案可能となる。
＜機能的構成＞
次に、営業進捗評価システム１の機能的構成について説明する。なお、ここでは、コンサルティング先である各会社Ｃ（Ｃ１、Ｃ２、・・・）へシステムを提供する提供元Ａも含むので、営業案件Ｐ１に限定しないものとして説明をおこなう。
図６は、営業進捗評価システム１の機能的構成を示した説明図である。
営業進捗評価システム１は、その機能的構成として、受注回答入力部６０１と、失注回答入力部６０２と、評価モデル生成部６０３と、評価モデル送出部６０４と、報告内容入力部６０５と、進捗評価部６０６と、進捗評価出力部６０７と、組織情報入力部６０８と、新モデル決定部６０９と、評価モデル比較部６１０と、評価モデル更新部６１１と、を有する。
次に、営業進捗評価システム１の機能的構成について説明する。なお、ここでは、コンサルティング先である各会社Ｃ（Ｃ１、Ｃ２、・・・）へシステムを提供する提供元Ａも含むので、営業案件Ｐ１に限定しないものとして説明をおこなう。
図６は、営業進捗評価システム１の機能的構成を示した説明図である。
営業進捗評価システム１は、その機能的構成として、受注回答入力部６０１と、失注回答入力部６０２と、評価モデル生成部６０３と、評価モデル送出部６０４と、報告内容入力部６０５と、進捗評価部６０６と、進捗評価出力部６０７と、組織情報入力部６０８と、新モデル決定部６０９と、評価モデル比較部６１０と、評価モデル更新部６１１と、を有する。
受注回答入力部６０１は、会社Ｃにおいて営業成績がよい単数もしくは複数の好成績者に対しておこなう、当該会社Ｃの顧客その他の営業先に対する商談に関する質問であって、どのような反応があると、営業先が興味を持っている、商談が進展している、成約の可能性が高い、と感じるかという、受注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からなる質問、すなわち、ヒアリングシートに対しての回答を入力する。適宜オンライン回答させるようにしても良い。また、ヒアリングシートは、会社Ｃの規模や業種等によって最適と思われるものが提供元Ａから提供される。
失注回答入力部６０２は、反対の観点からのヒアリングシートに対しての回答を入力する。すなわち、会社Ｃにおいて営業成績がよい単数もしくは複数の好成績者に対しておこなう、当該会社Ｃの顧客その他の営業先に対する商談に関する質問であって、どのような反応があると、営業先が興味を失っている、商談が後退している、失注の可能性が高い、と感じるかという、失注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からの質問に対する回答を入力する。適宜オンライン回答させるようにしても良い。また、ヒアリングシートも、会社Ｃの規模や業種によって最適と思われるものが提供元Ａから提供される。
受注回答入力部６０１および失注回答入力部６０２は、たとえば、教師データ入力プログラム２２１、ヒアリングシート格納部２３３、ＯＳ２１１、ＯＳ１１１、キーボード１０７、キーボード２０７、液晶モニタ１０６、モニタ２０６などによりその機能を実現することができる。
受注回答入力部６０１および失注回答入力部６０２は、たとえば、教師データ入力プログラム２２１、ヒアリングシート格納部２３３、ＯＳ２１１、ＯＳ１１１、キーボード１０７、キーボード２０７、液晶モニタ１０６、モニタ２０６などによりその機能を実現することができる。
評価モデル生成部６０３は、受注回答入力部６０１により入力された回答情報および失注回答入力部６０２により入力された回答情報を教師データとして用い、入力を報告内容、出力を営業の進捗程度に関する評価とする評価モデルを機械学習により生成する。また、評価モデル生成部６０３は、過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容も教師データとして用いて評価モデルを生成する。
モデルを生成されるアルゴリズムは特に限定されず、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）、決定木、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ）等を挙げることができる。会社Ｃの規模や業種によってアルゴリズムをかえるようにしても良い。
評価モデル生成部６０３は、たとえば、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、評価モデル生成プログラム２２２、評価モデル格納部２３２などによりその機能を実現することができる。
モデルを生成されるアルゴリズムは特に限定されず、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）、決定木、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ）等を挙げることができる。会社Ｃの規模や業種によってアルゴリズムをかえるようにしても良い。
評価モデル生成部６０３は、たとえば、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、評価モデル生成プログラム２２２、評価モデル格納部２３２などによりその機能を実現することができる。
評価モデル送出部６０４は、評価モデル生成部６０４により生成された、各会社Ｃ（Ｃ１、Ｃ２、・・・）の評価モデルをシステム提供元Ａ（端末装置３００）にそれぞれ送出する。なお、各会社では部署毎等に複数の評価モデルが生成される場合があるので、生成される毎に評価モデルを送出する。このとき、適宜、会社名、当該生成モデルが処理する営業案件の種別等に関する情報も紐付けて送出するようにする。
評価モデル送出部６０４は、評価モデル送受信プログラム２２４、ＯＳ２１１、ネットワークインターフェースカード２０９などによりその機能を実現することができる。
評価モデル送出部６０４は、評価モデル送受信プログラム２２４、ＯＳ２１１、ネットワークインターフェースカード２０９などによりその機能を実現することができる。
報告内容入力部６０５は、営業担当者Ｊからの報告内容を入力する。
報告内容入力部６０５は、たとえば、日報作成プログラム１１２、日報格納部１３２、ＯＳ１１１などによりその機能を実現することができる。
報告内容入力部６０５は、たとえば、日報作成プログラム１１２、日報格納部１３２、ＯＳ１１１などによりその機能を実現することができる。
進捗評価部６０６は、評価モデル生成部６０３により生成された評価モデルを用いて、報告内容入力部６０５により入力された報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなう。また、評価モデル更新部６１１により比較モデルがより適正であると判断された場合には、当該比較モデルを、使用すべき評価モデルとして置換して、報告内容入力部６０５により入力された報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなう。
具体的には、本実施の形態では、前述のように、グラフ化の基礎データである当該日報の点数と確度帯の数値を算出する。
進捗評価部６０６は、たとえば、進捗評価実行プログラム２２３、ＲＡＭ２０２、ＣＰＵ２０１などによりその機能を実現することができる。
具体的には、本実施の形態では、前述のように、グラフ化の基礎データである当該日報の点数と確度帯の数値を算出する。
進捗評価部６０６は、たとえば、進捗評価実行プログラム２２３、ＲＡＭ２０２、ＣＰＵ２０１などによりその機能を実現することができる。
進捗評価出力部６０７は、進捗評価部６０６によりなされた営業の進捗程度に関する評価結果を管理職Ｓに対してグラフ化して出力する（図４）。
進捗評価出力部６０７は、たとえば、進捗評価実行プログラム２２３と、グラフィックスボード２０５と、モニタ２０６などによりその機能を実現することができる。
進捗評価出力部６０７は、たとえば、進捗評価実行プログラム２２３と、グラフィックスボード２０５と、モニタ２０６などによりその機能を実現することができる。
組織情報入力部６０８は、各会社Ｃに関しての組織情報をそれぞれ入力する。これは前述したように企業規模や業種等の基礎的情報であって、比較モデルを決定する際に参酌される。
組織情報入力部６０８は、たとえば、組織情報入力プログラム３２２と、組織情報格納部３３１、キーボード３０７と、マウス２０８などによりその機能を実現することができる。
組織情報入力部６０８は、たとえば、組織情報入力プログラム３２２と、組織情報格納部３３１、キーボード３０７と、マウス２０８などによりその機能を実現することができる。
新モデル決定部６０９は、提供元Ａにてコンサルティングをおこなおうと考える会社Ｃに対して、組織情報入力部６０８により入力された組織情報に基づいて評価モデル送出部６０４により送出された評価モデルのなかから新たな評価モデルを決定する。スタートアップ企業やベンチャー企業などは、当該企業自体にノウハウがないため、既存の評価モデルを用いた方がよい場合がある。同様な業種、社員数、資本金などに基づいて評価モデルを決定する。
新モデル決定部６０９は、たとえば、新モデル決定プログラム３２４と、組織情報格納部３３１と、評価モデル格納部３３２と、評価モデル入出力プログラム３２１と、評価モデル送受信プログラム２２４などによりその機能を実現することができる。
新モデル決定部６０９は、たとえば、新モデル決定プログラム３２４と、組織情報格納部３３１と、評価モデル格納部３３２と、評価モデル入出力プログラム３２１と、評価モデル送受信プログラム２２４などによりその機能を実現することができる。
評価モデル比較部６１０は、進捗評価部６０６を制御して、新モデル決定部６０９により決定された比較モデルと既存モデルとを用いて、その会社Ｃにおいて過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容に基づいて、営業の進捗程度に関する評価（ここではグラフ化）をそれぞれおこない、いずれの評価モデルがより適正な評価をおこなうかを比較する。
仕様の態様によっては、そのコンサルティングをおこなう会社Ｃに比較モデルを送る前に、デモ日報を用いて提供元Ａにて評価モデルを比較評価するようにしても良い。
評価モデル比較部６１０は、たとえば、比較更新プログラム２２５と、日報格納部２３１と、評価モデル格納部２３２、進捗評価実行プログラム３２３と、デモ日報格納部３３３などによりその機能を実現することができる。
仕様の態様によっては、そのコンサルティングをおこなう会社Ｃに比較モデルを送る前に、デモ日報を用いて提供元Ａにて評価モデルを比較評価するようにしても良い。
評価モデル比較部６１０は、たとえば、比較更新プログラム２２５と、日報格納部２３１と、評価モデル格納部２３２、進捗評価実行プログラム３２３と、デモ日報格納部３３３などによりその機能を実現することができる。
評価モデル更新部６１１は、評価モデル比較部６１０により、比較モデルの方が適正な評価をおこなったと判断された場合に、その会社Ｃ（またはその会社Ｃの所定プロジェクトＰ）において進捗評価部６０６が用いるモデルを当該評価モデルに更新する。これにより、より信頼性の高く、進捗程度に関する評価をおこなうことができる。
評価モデル更新部６１１は、例えば、比較更新プログラム２２５と評価モデル格納部２３２などによりその機能を実現することができる。
評価モデル更新部６１１は、例えば、比較更新プログラム２２５と評価モデル格納部２３２などによりその機能を実現することができる。
機能的構成は以上であるが、ハードウェアとして営業担当者Ｊ、管理職Ｓ、提供元Ａに残しておく必要がある部分以外は、クラウドコンピューティングにより処理されるように構築しても良い。
以上説明したように、営業進捗評価システム１は、業種や営業案件に即して、日報その他の報告から、営業の進捗程度を信頼性高く客観的に評価することができる。これにより管理職Ｓは、適正かつ客観的な状況把握・判断が可能となり、営業担当者Ｊへ適正にアドバイス、指示、指導をおこない、受注可能性を高めることが可能となる（失注を回避することが可能となる）。
また、システム提供元Ａにも集合知としてのノウハウが蓄積してくるので、より適正な評価モデルを提供できる。分野毎に分け、コンサルティング先（システム納入先）である組織に適したヒアリングシートを完成度・熟成度高く提供することができるので、生成される評価モデルの信頼性・客観性が向上し、結果として納入先の営業について受注可能性を一層高めることができる。
また、システム提供元Ａにも集合知としてのノウハウが蓄積してくるので、より適正な評価モデルを提供できる。分野毎に分け、コンサルティング先（システム納入先）である組織に適したヒアリングシートを完成度・熟成度高く提供することができるので、生成される評価モデルの信頼性・客観性が向上し、結果として納入先の営業について受注可能性を一層高めることができる。
本システムを利用して、ヒアリングシートを総ての営業担当者Ｊに回答させ、結果としてよい評価モデルの構築につながった営業担当者Ｊを評価（人事評価）するなどすれば、営業担当者Ｊが皆、日報をより適正に記載するようになることも期待でき、この点からも会社Ｃの業績向上を期待することができる。
１ 営業進捗評価システム
１００ 端末装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ ハードディスク
１０６ 液晶モニタ
１１０ アプリケーション部
１１１ ＯＳ
１１２ 日報作成プログラム
１３０ データ格納部
１３１ 基礎データ格納部
１３２ 日報格納部
２００ 端末装置
２０１ ＣＰＵ
２０４ ハードディスク
２０６ モニタ
２１０ アプリケーション部
２１１ ＯＳ
２１２ 評価プログラム群
２２１ 教師データ入力プログラム
２２２ 評価モデル生成プログラム
２２３ 進捗評価実行プログラム
２２４ 評価モデル送受信プログラム
２２５ 比較更新プログラム
２３０ データ格納部
２３１ 日報格納部
２３２ 評価モデル格納部
２３３ ヒアリングシート格納部
３００ 端末装置
３０１ ＣＰＵ
３０４ ハードディスク
３１０ アプリケーション部
３１１ ＯＳ
３１２ モデル提案プログラム群
３２１ 評価モデル入出力プログラム
３２２ 組織情報入力プログラム
３２３ 進捗評価実行プログラム
３２４ モデル決定プログラム
３３０ データ格納部
３３１ 組織情報格納部
３３２ 評価モデル格納部
３３３ デモ日報格納部
６０１ 受注回答入力部
６０２ 回答入力部
６０３ 評価モデル生成部
６０４ 評価モデル送出部
６０５ 報告内容入力部
６０６ 進捗評価部
６０７ 進捗評価出力部
６０８ 組織情報入力部
６０９ モデル決定部
６１０ 評価モデル比較部
６１１ 評価モデル更新部
Ｎ ネットワーク
Ｃ 会社
Ｓ 管理職
Ｊ 営業担当者
Ｐ プロジェクト（営業案件）
Ａ システム提供元
１００ 端末装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ ハードディスク
１０６ 液晶モニタ
１１０ アプリケーション部
１１１ ＯＳ
１１２ 日報作成プログラム
１３０ データ格納部
１３１ 基礎データ格納部
１３２ 日報格納部
２００ 端末装置
２０１ ＣＰＵ
２０４ ハードディスク
２０６ モニタ
２１０ アプリケーション部
２１１ ＯＳ
２１２ 評価プログラム群
２２１ 教師データ入力プログラム
２２２ 評価モデル生成プログラム
２２３ 進捗評価実行プログラム
２２４ 評価モデル送受信プログラム
２２５ 比較更新プログラム
２３０ データ格納部
２３１ 日報格納部
２３２ 評価モデル格納部
２３３ ヒアリングシート格納部
３００ 端末装置
３０１ ＣＰＵ
３０４ ハードディスク
３１０ アプリケーション部
３１１ ＯＳ
３１２ モデル提案プログラム群
３２１ 評価モデル入出力プログラム
３２２ 組織情報入力プログラム
３２３ 進捗評価実行プログラム
３２４ モデル決定プログラム
３３０ データ格納部
３３１ 組織情報格納部
３３２ 評価モデル格納部
３３３ デモ日報格納部
６０１ 受注回答入力部
６０２ 回答入力部
６０３ 評価モデル生成部
６０４ 評価モデル送出部
６０５ 報告内容入力部
６０６ 進捗評価部
６０７ 進捗評価出力部
６０８ 組織情報入力部
６０９ モデル決定部
６１０ 評価モデル比較部
６１１ 評価モデル更新部
Ｎ ネットワーク
Ｃ 会社
Ｓ 管理職
Ｊ 営業担当者
Ｐ プロジェクト（営業案件）
Ａ システム提供元
Claims (7)
- 組織において、管理者に対して報告をおこなう営業担当その他の被管理者と、被管理者からの報告をうける管理職その他の管理者と、が使用する、営業の進捗程度を評価する営業進捗評価システムであって、
当該組織において営業成績がよい単数もしくは複数の好成績者に対しておこなう、顧客その他の営業先に対する商談に関する質問であって、どのような反応があると、営業先が興味を持っている、商談が進展している、成約の可能性が高い、と感じるかという、受注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からなる質問に対する回答を入力する受注回答入力手段、および／または、どのような反応があると、営業先が興味を失っている、商談が後退している、失注の可能性が高い、と感じるかという、失注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からの質問に対する回答を入力する失注回答入力手段と、
受注回答入力手段により入力された回答情報および／または失注回答入力手段により入力された回答情報を教師データとして用い、入力を報告内容、出力を営業の進捗程度に関する評価とする評価モデルを機械学習により生成する評価モデル生成手段と、
被管理者からの報告内容を入力する報告内容入力手段と、
評価モデル生成手段により生成された評価モデルを用いて、報告内容入力手段により入力された報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなう進捗評価手段と、
進捗評価手段によりなされた営業の進捗程度に関する評価を管理者に対して出力する進捗評価出力手段と、
を具備したことを特徴とする営業進捗評価システム。 - 評価モデル生成手段は、過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容も教師データとして用いて評価モデルを生成することを特徴とする請求項１に記載の営業進捗評価システム。
- 組織において、管理者に対して報告をおこなう営業担当その他の被管理者と、被管理者からの報告をうける管理職その他の管理者と、が使用する、営業の進捗程度を評価する営業進捗評価システムであって、
当該組織において、過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容を教師データとして用い、入力を報告内容、出力を営業の進捗程度に関する評価とする評価モデルを機械学習により生成する評価モデル生成手段と、
被管理者からの報告内容を入力する報告内容入力手段と、
評価モデル生成手段により生成された評価モデルを用いて、報告内容入力手段により入力された報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなう進捗評価手段と、
進捗評価手段によりなされた営業の進捗程度に関する評価を管理者に対して出力する進捗評価出力手段と、
を具備したことを特徴とする営業進捗評価システム。 - 複数の組織に対して営業進捗評価システムを提供するシステム提供側も営業進捗評価システムを利用し、
各組織について、当該組織の業種、営業対象分野、規模、財務情報、株価、その他の組織情報をそれぞれ入力する組織情報入力手段と、
評価モデル生成手段により生成された組織毎の評価モデルを前記システム提供側にそれぞれ送出する評価モデル送出手段と、
所定の組織に対して、組織情報入力手段により入力された組織情報に基づいて評価モデル送出手段により送出された評価モデルのなかから新たな評価モデルを決定する新モデル決定手段と、
新モデル決定手段により決定された新たな評価モデルを用いて、当該所定の組織における進捗評価手段が、報告内容入力手段により入力された同組織の報告内容に基づいて営業の進捗程度に関する評価をおこなうことを特徴とする請求項１または３に記載の営業進捗評価システム。 - 複数の組織に対して営業進捗評価システムを提供するシステム提供側も営業進捗評価システムを利用し、
各組織について、当該組織の業種、規模、営業対象分野、財務情報、株価、その他の組織情報を入力する組織情報入力手段と、
評価モデル生成手段により生成された組織毎の評価モデルを前記提供側にそれぞれ送出する評価モデル送出手段と、
所定の組織に対して、組織情報入力手段により入力された組織情報に基づいて評価モデル送出手段により送出された評価モデルのなかから新たな評価モデルを決定する新モデル決定手段と、
進捗評価手段を制御して、新モデル決定手段により決定された新たな評価モデルとそれまで使用していた評価モデルとを用いて、当該所定の組織において過去に受注にいたった当該受注案件にかかる一連の報告内容および／または過去に失注となった当該失注案件にかかる一連の報告内容に基づいて、営業の進捗程度に関する評価をそれぞれおこない、いずれの評価モデルがより適正な評価をおこなうかを比較する評価モデル比較手段と、
評価モデル比較手段により、新たな評価モデルの方が適正な評価をおこなったと判断された場合に、当該所定の組織において進捗評価手段が用いるモデルを当該新たな評価モデルに更新する評価モデル更新手段と、
を具備したことを特徴とする請求項１に記載の営業進捗評価システム。 - 請求項１、２、３または５に記載の営業進捗評価システムを運用するための営業進捗評価プログラムあって、
当該システムを構築するコンピュータを、当該請求項に規定する各手段、
として機能させることを特徴とする営業進捗評価プログラム。 - 組織において、管理者に対して報告をおこなう営業担当その他の被管理者の当該報告に基づいて、営業の進捗程度を評価する営業進捗評価用学習済みモデル生成方法であって、
当該組織において営業成績がよい単数もしくは複数の好成績者に対しておこなう、顧客その他の営業先に対する商談に関する質問であって、どのような反応があると、営業先が興味を持っている、商談が進展している、成約の可能性が高い、と感じるかという、受注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からなる質問に対する回答情報、および／または、どのような反応があると、営業先が興味を失っている、商談が後退している、失注の可能性が高い、と感じるかという、失注に結びつくまたは結びついたと考える複数の観点からの質問に対する回答情報と、を教師データとして機械学習させる手順と、
被管理者からの報告内容を入力した場合に、営業の進捗程度に関する評価を出力する学習モデルを生成する手順と、
を営業進捗評価システムが行うことを特徴とする営業進捗評価用学習済みモデル生成方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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