WO2022054846A1 - 計画作成システム及び計画作成方法 - Google Patents

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WO2022054846A1
WO2022054846A1 PCT/JP2021/033051 JP2021033051W WO2022054846A1 WO 2022054846 A1 WO2022054846 A1 WO 2022054846A1 JP 2021033051 W JP2021033051 W JP 2021033051W WO 2022054846 A1 WO2022054846 A1 WO 2022054846A1
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WO
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patrol
plan
planning system
activity
result
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/033051
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English (en)
French (fr)
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浩一郎 山岡
龍 道本
良治 見並
智映 佐野
惇平 井村
遼真 安永
Original Assignee
株式会社博報堂Ｄｙホールディングス
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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Priority to US18/025,540 priority patent/US20230325732A1/en
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"

Definitions

  • This disclosure relates to a planning system and method.
  • Patent Document 1 Technology for supporting sales activities is being researched (see, for example, Patent Document 1). According to the prior art, the sales results and the history of sales activities related to the sales results are accumulated as actual data. Based on the accumulated data, sales activities that are expected to produce high results are proposed.
  • a planning system for creating a patrol plan includes a prediction unit, a creation unit, and an output unit.
  • the prediction unit is configured to calculate predicted values for a plurality of locations.
  • the creation department is a patrol plan in which the patrol staff patrols two or more places corresponding to at least a part of multiple places as patrol destinations, and the expected result of the patrol satisfies the predetermined conditions. It is configured to create a patrol plan.
  • the result is the result of the activities of the patrol staff at the patrol destination.
  • the preparation unit creates a patrol plan indicating at least one of the patrol order and the patrol time of two or more places.
  • the output unit is configured to output information about the created patrol plan.
  • the planning system it is possible to output information on a patrol plan with a large expected result based on predicted values for a plurality of locations.
  • This planning system can be used to improve the outcome of patrol activities.
  • At least one of the plurality of locations may be a distribution base for goods.
  • the predicted value may include at least one predicted value of a parameter related to the distribution of goods at the distribution base and a parameter related to the distributor.
  • the outcomes considered in creating the patrol plan may be outcomes that change depending on the circumstances of the patrol destination.
  • the predicted value may include a predicted value for each situation at a plurality of time points at each of the plurality of locations. Using the predicted values for the situation, the creator can accurately predict the outcome and create a good patrol plan.
  • the preparation unit may create a patrol plan based on the individual result value for each combination of place and time calculated based on the predicted value.
  • the individual outcome value can be a value that represents the magnitude of the outcome expected by the patrolman's activities at the corresponding location and time point.
  • the forecasting unit may be configured to collect actual values of parameters related to the situation and calculate the predicted values based on the collected actual values. With such a configuration, it is possible to create a good patrol plan based on the predicted value with little deviation from the reality.
  • At least one of the plurality of locations may be the activity base of the business operator.
  • the predicted value may include a predicted value regarding the response environment of the business operator when the patrolman visits the activity base at the corresponding time point at each of the plurality of time points.
  • the predicted values for the response environment relate to the event that the patrolman succeeds in meeting with a specific attribute person who has a specific attribute at the business operator when he / she visits the activity base at the time of responding. Predicted values may be included.
  • the Forecasting Department collects report data indicating the content of reports from patrols regarding the response environment, and based on the report data, the business operator identifies it as a predicted value regarding the response environment at the time of response.
  • a value for example, a probability
  • the high possibility of being in the reception environment may be calculated. Based on the reported data, it is possible to accurately predict the response environment.
  • the predictor collects report data indicating the content of the report from the patrol member regarding the success or failure of the visit with the specific attribute person, and based on the report data, the patrol member uses the predicted value for the above event as the predicted value. You may calculate a value (for example, probability) indicating the high possibility that the visit with the specific attribute person will be successful when the activity base is visited at the corresponding time.
  • the forecasting unit may be configured to calculate the forecast value in consideration of the activities of the company competing with the patrolman.
  • the situation of the patrol destination can change depending on the activities of competitors. Expected outcomes, even with the same patrol plan, can vary depending on the activities of competitors. Therefore, according to the planning system that takes into account competitors, it is possible to create a better patrol plan.
  • the activities of the patrol personnel may include multiple types of activities that can be performed at the locations corresponding to each of the patrol destinations.
  • the patrol plan may further indicate the type of activity the patrolman should perform at the location corresponding to each of the patrol destinations.
  • the creator may create a patrol plan based on the expected outcomes for each combination of location, time point, and type of activity. With such a planning system, it is possible to create a good patrol plan for patrol activities with a wide range of activities.
  • the preparation department predicts the expected results for each combination of location and time point when the patrolman performs one of multiple types of activities at the corresponding place and time point.
  • the preparation department predicts the expected results for each combination of location and time point when the patrolman performs one of multiple types of activities at the corresponding place and time point.
  • One or more patrol plans whose overall result value is equal to or higher than the standard may be created as a patrol plan to be output by the output unit.
  • the overall outcome value will be toured each of two or more locations according to the patrol plan, and at each location, for each location expected by the patrol when performing the type of activity according to the patrol plan. It can be calculated by integrating the individual achievement values corresponding to the achievements of.
  • the activities of the patrolman may include activities related to at least one of the sale of goods and the provision of services.
  • Patrol activities may include activities related to multiple types of goods and / or services.
  • the patrol plan may further indicate the type of goods and / or services that the patrol member should be active in at the location corresponding to each of the patrol destinations.
  • outcomes may be represented by performance indicator values for at least one of the sale of goods and the provision of services.
  • the activities of the patrol staff may include the arrangement of display shelves for displaying products.
  • the situation may include the condition of the display shelves at the corresponding location.
  • the prediction unit may calculate the predicted value regarding the state of the display shelf at the corresponding time point based on the past state of the display shelf as the predicted value regarding the situation at each of the plurality of time points.
  • Arrangement of display shelves is related to the sales of products, but it is inefficient to visit the corresponding place when it is not necessary to organize. According to the planning system according to one aspect of the present disclosure, such inefficient patrols can be suppressed.
  • At least one of the plurality of locations may include a location where at least one of the sale of goods and the provision of services is made to the customer.
  • the situation may include the amount of customer visits to the corresponding location.
  • the preparation department may prepare a patrol plan based on the predicted value regarding the amount of visits. Creating a patrol plan that takes into account the increase or decrease in the amount of visits will help improve results.
  • the preparation department may create a patrol plan that complies with predetermined constraints on the behavior of patrol personnel.
  • Constraints include constraints on at least one of the patrol start and end times of the patrol, constraints on at least one of the patrol time and distance of the patrol, constraints on the means of movement of the patrol, and multiple locations. It may include at least one of the constraints on at least one of the number and timing of patrols to one or more locations.
  • the computer may be provided with a computer program for at least partially realizing the above-mentioned function as a planning system.
  • a computer program for realizing the functions of the prediction unit, the creation unit, and the output unit in the above-mentioned planning creation system may be provided.
  • a computer-executed planning method may be provided.
  • the planning method is to calculate predicted values for multiple locations, and based on the predicted values, a patrol plan in which patrol members patrol at two or more locations corresponding to at least a part of multiple locations. It may include creating a patrol plan in which the expected outcome of the patrol satisfies certain conditions, and outputting information about the created patrol plan.
  • Creating a patrol plan may include, as a patrol plan, creating a patrol plan indicating at least one of the patrol order and the patrol time of two or more places.
  • outcomes may include outcomes that change depending on the circumstances of the destination.
  • Patrol personnel activities may include multiple types of activities that can be performed at the location corresponding to each of the patrol destinations.
  • the patrol plan can be a patrol plan showing the patrol order and patrol time of two or more places. Predictions can include predictions for each situation at multiple time points at each of multiple locations. At least one of the plurality of places can be the activity base of the business operator.
  • Calculating the predicted value is to collect the report data on the response environment of the business operator, and based on the report data, as the predicted value on the situation of the activity base, when the patrol staff visits the activity base at the time when it responds, the business It may include calculating a value that represents the likelihood that a person is in a particular response environment.
  • the expected result when the patrol member performs one of multiple types of activities at the corresponding place and time point is calculated as an individual result value based on the predicted value.
  • the patrol plan or the overall result value that has the maximum overall result value calculated from the individual result value corresponding to each patrol time and activity type of the two or more places corresponding to the patrol destination is equal to or higher than the standard. It may include creating one or more patrol plans as a patrol plan to be output.
  • the overall performance value is the individual performance value corresponding to the performance expected by the patrol when each of the two or more places is toured according to the patrol plan and each place performs the type of activity according to the patrol plan. It can be calculated comprehensively.
  • a computer program may be provided that includes instructions for causing the computer to execute the above-mentioned planning method.
  • the computer program may be recorded and provided on a computer-readable, non-temporary recording medium.
  • Support system 10 ... Planning system, 11 ... Processor, 12 ... Memory, 13 ... Storage, 19 ... Communication interface, 30 ... Mobile terminal, 60 ... External server, DR ... Report data.
  • the support system 1 of the present embodiment shown in FIG. 1 is a system for supporting the patrol activity of a salesperson who patrols a plurality of commercial facilities for displaying and selling products.
  • the patrol activity of the sales staff is carried out, for example, to promote or support the sales of the products of the company to which the sales staff belongs or the products displayed at the commercial facilities.
  • the commercial facility referred to here is not limited to a large or small scale, and includes, for example, a small retail store operated in a limited space in a building.
  • Commercial facilities relate to distribution from retailers to consumers and correspond to an example of a distribution base.
  • the commercial facility corresponds to an example of a retailer's activity base.
  • commercial facilities are simply referred to as facilities. For example, in a cosmetics manufacturer, it is important for sales staff to visit facilities.
  • the plan creation system 10 provides each sales staff with information on the patrol plan based on the data collected from the mobile terminals 30 of the plurality of sales staff and the data collected from the external server 60 through the mobile terminal 30. offer.
  • the patrol plan provided to the sales staff corresponds to a visit schedule to two or more facilities corresponding to at least a part of the facilities in charge of the sales staff, and explains the order and timing of visits to each facility. ..
  • the patrol plan provided further includes information on the means and routes of transportation to each facility. Each sales staff can patrol two or more facilities according to the patrol plan provided by the planning system 10.
  • the planning system 10 includes a processor 11, a memory 12, a storage 13, and a communication interface 19.
  • the processor 11 is configured to execute a process according to a computer program recorded in the storage 13.
  • the memory 12 is used as a work area when the processor 11 executes a process according to a computer program.
  • the communication interface 19 is configured to be able to communicate with the mobile terminal 30 and the external server 60 via a wide area network.
  • the storage 13 is composed of, for example, a hard disk drive.
  • the storage 13 stores data necessary for searching for a good patrol plan.
  • the storage 13 stores data for each facility.
  • the data for each facility is referred to as facility data.
  • One facility data for one facility shown in FIG. 3 has basic data, activity record data, and external survey data.
  • the basic data describes the position coordinates indicating the location of the facility, the business hours, and the products handled by the facility.
  • the basic data further describes the identification information of the sales staff in charge of this facility and the frequency and timing of the sales staff's visit to the facility as information on the patrol activity.
  • Activity performance data consists of a group of performance data related to patrol activities to the corresponding facility.
  • the activity performance data includes, for example, visitation performance data and shelf arrangement performance data as performance data for explaining the activity content at the corresponding facility.
  • the visit record data describes the date and time of the visit to the facility and information indicating whether or not the visit with the key person was successful for each visit by the sales staff to the facility.
  • the visit record data may further include information that specifically explains the content of the negotiation.
  • the key person corresponds to the person who operates the facility and has the authority to purchase the product.
  • the key person corresponds to a person who is in a position where the sales activity by the sales staff's visit may increase the order volume of the products to be sold from the facility, and is a person who has a specific attribute in the business. handle.
  • the shelf arrangement record data describes the date and time of the visit to the facility and the information indicating the status of the display shelves at the time of the visit for each visit to the facility by the sales staff.
  • the information representing the status of the display shelves may include, for example, information on the display amount before the display shelf arrangement and the display amount after the product replenishment by the shelf arrangement for each product.
  • Shelving arrangement corresponds to the act of organizing the display of products on the shelves for the purpose of replenishing the products, and optionally by an exhibition method that promotes the purchase of consumers.
  • the external survey data is recorded in the storage 13 based on the data collected from the external server 60.
  • the external survey data includes visit record data showing the number of consumer visits to the corresponding facility by date and time.
  • the processor 11 repeatedly executes the data recording process shown in FIG. 4 according to the computer program, and updates the activity record data in the storage 13 based on the report data DR shown in FIG. 5 received from the mobile terminal 30.
  • the processor 11 waits until the report data DR from any of the plurality of mobile terminals 30 is received through the communication interface 19 (S110).
  • the report data DR has the content of the report regarding the patrol activity of the sales staff.
  • Each of the mobile terminals 30 is configured to create a report data DR based on the operation of the sales staff and send it to the plan creation system 10.
  • the report data DR is created for each visit to the facility visited by the patrol activity and is transmitted to the planning system 10.
  • the report data DR exemplified in FIG. 5 includes sales staff identification information, visit destination identification information, visit date / time information, and activity content information.
  • the activity content information includes information indicating the success or failure of the visit with the key person by explaining the activity content performed by the sales staff at the visited place.
  • the processor 11 When the processor 11 receives the report data DR (Yes in S110), the processor 11 analyzes the received report data DR (S120) and updates the corresponding activity record data based on the report data DR (S130).
  • the processor 11 further periodically accesses the external server 60 through the communication interface 19.
  • the processor 11 analyzes the collected data from the external server 60 obtained by the access, and updates the external investigation data in the storage 13. In this way, the plan creation system 10 records and updates the activity record data and the external survey data necessary for searching for a good patrol plan.
  • the processor 11 receives the output request of the patrol plan from any of the plurality of mobile terminals 30 through the communication interface 19, the processor 11 executes the plan creation process shown in FIG.
  • the output request is transmitted from the mobile terminal 30 to the planning system 10 due to, for example, the sales staff operating the mobile terminal 30.
  • the processor 11 determines the patrol destination candidate group (S210).
  • the patrol destination candidate group is a set of facilities that can be selected as a patrol destination, in other words, a visit destination when creating a patrol plan.
  • the processor 11 can determine the sales staff who requested the output, and can discriminate the facility group in charge of the sales staff as the patrol destination candidate group.
  • the processor 11 further sets a patrol period (S220).
  • the patrol period corresponds to the execution period of the patrol plan.
  • the period may be, for example, a predetermined number of days from the next day.
  • the index i represents a time point
  • the index j represents a facility.
  • the index k represents a product.
  • One product k is defined as one product group or a group of similar products.
  • Examples of the predicted value of the state parameter z h include the response predicted value z 1 [i, j], the visit predicted value z 2 [i, j], and the display predicted value z 3 [i, j, k].
  • the response predicted value z 1 [i, j] is a predicted value regarding the response environment of the business operator when the sales staff visits the facility j at the time point i.
  • the predicted visit value z 2 [i, j] is a predicted value of the number of consumer visits to the facility j at the time point i.
  • the display predicted value z 3 [i, j, k] is a predicted value of the display amount of the product k at the time point i at the facility j.
  • the processor 11 can execute the prediction process shown in FIG. 7.
  • the processor 11 selects one facility to be predicted from the patrol destination facility group (S310).
  • the processor 11 reads out the visit record data from the facility data of the selected facility (S320). Based on the read visit record data, the processor 11 calculates the visit probability at each time point i regarding the selected facility j as the response predicted value z 1 [i, j] at each time point i in the patrol period (S330). ..
  • the probability of visiting the facility j at the time point i is the probability that the sales staff will succeed in meeting the key person on the business side when the facility j is visited at the time point i.
  • the visit record data includes records of successful or unsuccessful visits at each date and time.
  • the visit probability z 1 [i, j] can be calculated by a Bayesian estimation method, for example, from the conditional probabilities regarding the possibility of success and the possibility of failure of the visit determined from the visit record data.
  • the processor 11 further reads out the visit record data from the facility data of the selected facility (S340). Based on the read visit record data, the processor 11 sets the predicted visit value z 2 [i, j] at each time point i of the patrol period as the predicted value of the number of visits of the consumer who visits the above-selected facility j at the time point i. Is calculated (S350).
  • the processor 11 can construct a regression equation for calculating the visit prediction value z 2 [i, j] from the actual value of the number of visits in the past predetermined period by self-regression analysis on the visit actual data.
  • the predicted visit value z 2 [i, j] can be calculated from the regression equation.
  • the processor 11 further reads the shelf arrangement record data from the facility data of the selected facility (S360).
  • the processor 11 calculates the display predicted value z 3 [i, j, k] of each product k at each time point i in the patrol period based on the read out shelf arrangement record data (S370).
  • the processor 11 can obtain a decrease curve from the display shelf of each product by analyzing the shelf arrangement record data.
  • the processor 11 has a display predicted value z 3 regarding the display amount of each product k at each time point i from the display amount at the time when the display shelves are finally arranged, the decrease curve, and the elapsed time from the time when the display shelves are arranged. [I, j, k] can be calculated.
  • the processor returns the process to S310, switches the facility to be predicted, and executes the process after S320.
  • the processor 11 finishes calculating the predicted value for all the facilities corresponding to the patrol destination candidate group Yes in S390
  • the processor 11 ends the prediction process shown in FIG. 7.
  • the predicted value can be given by the sales staff through the report data DR.
  • the forecast value may be based on the experience of the sales staff.
  • the predicted value may be a value input from the manager of the sales staff or the manager of the planning system 10, or may be a past observed value itself.
  • the state parameter z h will be further described.
  • various parameters that contribute to the creation of a good patrol plan can be adopted.
  • examples of the state parameter z h include:
  • the example of the state parameter zh may include a parameter indicating the degree of interest of the consumer in the facility for the product, in addition to the number of visits of the consumer as a customer.
  • the degree of interest can be calculated by calculating statistics on whether or not the consumer has seen the web advertisement of the corresponding product from the external survey data.
  • Information about web advertising browsing behavior can be collected from consumer-owned mobile devices.
  • the degree of interest may be calculated using statistics on advertising through other media such as television commercials. For example, the probability that each visitor has watched a television commercial is calculated from the audience rating by attribute, particularly by gender and age, and the degree of interest may be calculated based on the calculated probability. For example, if the audience rating of a man in his thirties is 30% during the time when a TV commercial is broadcast, the probability that a visitor of a man in his thirties has seen the TV commercial is estimated to be 30%, and the degree of interest is calculated. be able to.
  • Examples of the state parameter zh may include parameters indicating the sales capacity or sales volume of each product of the facility, the delivery volume of each product to the facility, and the installation status of promotional materials in the facility. .. Further, parameters related to the relationship between the facility and the sales staff may be included.
  • the status parameter zh is the presence or absence or sales volume of new products that are of high interest to consumers, and the presence or absence or distribution volume of promotional materials. May include parameters that represent.
  • the status parameter zh are the activity volume of the competitor, the presence or absence or sales volume of new products of the competitor, and the promotional materials of the competitor. It may include a parameter indicating the presence or absence of the product or the distribution amount. This parameter helps to predict the outcome of patrol activities by sales staff, taking into account the activities of competitors.
  • the size can be evaluated, for example, by the sales or sales volume of the corresponding product.
  • Examples of the state parameter zh with respect to size may include parameters that explain the market share of the company to which the sales staff belongs and the market share of the competitors.
  • the state parameter z h may include a parameter that takes a constant value rather than a time-varying value.
  • the processor 11 uses the predicted value calculated in S230 to calculate the result predicted value ⁇ [i, j, k, m] for each type of time, facility, product, and activity (S240).
  • the index m indicates the type of activity.
  • Multiple types of activities include activities that promote or support product sales at facilities. Furthermore, multiple types of activities include types of activities that are unrelated to the product. Therefore, a value for explaining an activity unrelated to the product can be assigned to the index k representing the product.
  • the result can be a numerical expression of the profit of the company to which the sales staff belongs, which is brought about by the visit and the activity, as a score.
  • Benefits here include non-monetary gains and should be construed in a broad sense.
  • the outcome can be a numerical representation of the increase in the amount of orders from the facility due to visits and activities, in other words, the increase in sales to the facility.
  • the result prediction value ⁇ [i, j, k, m] is the response prediction value z 1 [i, j] and the visit prediction value z 2 [i, j] as the value Z in the function G km (Z).
  • Examples of activities related to product k include sales activities of product k by meeting with a key person, arrangement of display shelves related to product k, installation of promotional items related to product k, and the like. Furthermore, the results of organizing the display shelves at time i will change due to the number of consumer visits after time i.
  • the function G km (Z) for calculating the result predicted value ⁇ [i, j, k, m] at the time point i may include the predicted value Z before and after the time point i in some cases. Can be substituted.
  • the function G km (Z) can be defined by the designer of the planning system 10.
  • the relationship between facilities, the relationship between products, and the relationship between activities may be taken into consideration. For example, facilities that are geographically close to each other tend to scramble for visitors, products with similar attributes tend to affect each other's results, and shelving arrangement activities tend to facilitate successful visitation negotiations. May be considered. In consideration of these tendencies, the expected result ⁇ [i, j, k, m] may be calculated, and a function G km (Z) for that purpose may be defined.
  • the internal parameters of the function G km (Z) may be adjusted according to a command from a user such as the sales staff or the manager of the sales staff. For example, when the result predicted value ⁇ [i, j, k, m] is calculated by the weighted sum of the predicted values of each state parameter z h , the weighting coefficient corresponds to an example of the internal parameter.
  • the processor 11 sets the constraint condition (S250).
  • the constraints set include the constraints on the patrol start time and end time of the day corresponding to the working hours of the sales staff. Due to the setting of this constraint condition, the storage 13 may store data explaining the working hours for each sales employee.
  • the constraints may further include constraints on travel time and distance per day.
  • the travel distance can be a travel distance that follows a travel route connecting a plurality of patrol points from the point where the daily patrol activity starts to the point where the daily patrol activity according to the patrol plan ends.
  • the travel time is the total daily travel time of the sales staff associated with the patrol activity, excluding the staying time at the visited place.
  • the constraint may include a constraint on working time, which is the travel time plus the activity time (eg, staying time at the destination).
  • the constraint condition may further include a constraint condition that restricts the means of transportation of the sales staff.
  • the means of transportation referred to here are automobiles, public transportation, and the like.
  • the constraints include a constraint that limits the means of transportation to walking and public transportation (including taxis), and a constraint that restricts the means of transportation to walking and automobiles (company car or private car). Due to the setting of this constraint condition, the storage 13 may store data explaining whether or not patrol by a car (company car or private car) is possible for each sales staff.
  • Constraints further include constraints that limit the frequency and timing of visits to each facility. For example, the days of the week that can be visited by the facility operator may be limited. In addition, in the search for a patrol plan considering the results executed in S260, some facilities may have an excessively low visit frequency. In order to suppress such inappropriate searches, constraints may be set that limit the frequency and timing of visits to each facility.
  • the processor 11 searches for a patrol plan that maximizes the overall result prediction value y by using the result prediction value ⁇ [i, j, k, m] calculated in S240, while considering the set constraints (. S260).
  • the overall result prediction value y which is a search index, is the result prediction value ⁇ [i, j, k, m] for each facility obtained by visiting each facility and the activity when the sales staff conducts the patrol activity according to the patrol plan. Corresponds to the total of.
  • the overall result predicted value y is the predicted value ⁇ [i] of the result obtained when the sales staff patrols each facility j in order and executes the activity m related to the product k according to the patrol plan on a schedule according to the patrol plan. , J, k, m].
  • the mathematical expression of the overall result prediction value y is as follows.
  • x [i, j, k, m] takes a value of 1 when the patrol plan X is a patrol plan in which the activity m related to the product k is performed at the facility j at the time point i, and the value is 0 when the patrol plan X is not. Is a variable that takes.
  • the predicted result ⁇ [i, j, k, m] corresponds to the increase in sales of the company to which the sales staff belongs
  • the predicted result y also corresponds to the increase in sales.
  • the patrol plan X that maximizes the overall result prediction value y can be searched within the range that satisfies the constraint condition.
  • the correction amount C can be the output of a function whose input variable is the degree of deviation from the constraint condition.
  • the processor 11 searches in advance for a patrol route and a schedule that satisfy the constraints on the travel time, the travel distance, and the means of travel, and within the range of the patrol route and the schedule, the patrol that maximizes the predicted value of the overall result. It may operate to search for the plan X.
  • the processor 11 can cooperate with the external server 60 in order to create the patrol plan X in consideration of the travel time, the travel distance, and the travel means.
  • the external server 60 may have road map data and public transportation operation data, and may have a function of searching for a route passing through a designated point.
  • the processor 11 When the search in S260 is completed, the processor 11 outputs the patrol plan X that maximizes the overall result prediction value y found by the search (S270). For example, the processor 11 transmits screen data explaining the corresponding patrol plan X to the mobile terminal 30 that is the output request source of the patrol plan X through the communication interface 19, and explains the patrol plan X to the mobile terminal 30. Display the screen (S270). After that, the processor 11 ends the planning process.
  • the mobile terminal 30 is used as an explanation screen for explaining the patrol plan X based on the data received from the plan creation system 10, every day from the starting point of the sales staff to passing through the facilities of each visited destination and returning to the starting point. It is possible to display a screen displaying the patrol schedule and the movement route of.
  • This explanation screen explains, for example, as shown in FIG. 8, the patrol destination facility which is a facility to be visited, the order of visit of each facility, the visit time of each facility, and the type of activity to be performed at each facility. This screen also specifies the product to be performed in relation to the activity to be performed.
  • the explanation screen also explains the means of transportation to each facility. Therefore, the sales staff who received the patrol plan provided through the explanation screen can carry out efficient patrol activities that produce high results by visiting each facility according to the provided patrol plan.
  • the patrol plan X may be output as explained to the sales staff by voice, or may be output to the sales staff using virtual reality (VR) or augmented reality (AR) display technology. May be good.
  • VR virtual reality
  • AR augmented reality
  • the above-mentioned patrol period and time point i may include time points past the present. That is, the processor 11 searches for a patrol plan X that maximizes the overall result predicted value y while taking into consideration the actual results of the period up to one day before and the predetermined period from the present to the past such as the past week.
  • the planning process shown in 7 may be executed.
  • the expected result ⁇ [i, j, k, m] and the variable x [i, j, k, m] for the time point i past the present are not predicted values but actually observed values or. Actual values can be used.
  • a good patrol plan X is searched for as a patrol plan X for the sales staff from the present to the future according to the constraints while taking into consideration the patrol activities of the sales staff from the present to the past. Can be provided to sales staff.
  • the processor 11 may execute a plan creation process periodically, for example, daily, and output the latest patrol plan to the mobile terminal 30 without an output request from the mobile terminal 30.
  • the latest patrol plan may be output to the mobile terminal 30 by executing the plan creation process based on the order from the manager of the sales staff or another sales staff.
  • the patrol plan shown to the sales staff by the output can be a period longer than the execution cycle of the planning process, such as one week instead of one day.
  • the sales staff will be shown a patrol plan including plans for the same day in the future every day.
  • the patrol plan may be searched so that the plan in the future closer to the execution date of the patrol activity will inflict a greater penalty on the change from the previous plan.
  • a negative correction amount C may be added to the overall result prediction value y as a penalty for change during the search.
  • the support system 1 of the second embodiment described below is configured such that the processor 11 of the planning system 10 executes the patrol planning process shown in FIG. 9 instead of the patrol planning process shown in FIG. 7.
  • the support system 1 of the second embodiment is configured in the same manner as the first embodiment except that the content of the patrol plan process executed by the processor 11 is different from that of the first embodiment. Therefore, in the following, the description of the portion having the same configuration as that of the first embodiment of the support system 1 of the second embodiment will be appropriately omitted with the same reference numerals.
  • the processor 11 when the processor 11 receives the output request of the patrol plan from the mobile terminal 30, the processor 11 starts the patrol plan process shown in FIG.
  • the processor 11 determines the patrol destination candidate group as in the process in S210 (S410).
  • the processor 11 further sets the patrol period as in the process in S220 (S420).
  • the processor 11 calculates the market size ⁇ [j, k] of each product for each facility corresponding to the patrol destination candidate group (S430).
  • the market size ⁇ [j, k] numerically represents the market size of the product k in the facility j.
  • the market size ⁇ [j, k] corresponds to the sales volume or sales of the product k at the facility j in the past predetermined period.
  • the market size ⁇ [j, k] can be specified based on the data provided from the external server 60.
  • the market size ⁇ [j, k] may be predicted based on past actual data, for example, according to an autoregressive model.
  • the processor 11 further calculates the basic result a [j, k] of the product in the corresponding facility for each facility (S440).
  • the basic result a [j, k] represents the basic result of the product k in the facility j.
  • the basic result a [j, k] corresponds to the profit obtained by the company to which the sales staff belongs with respect to the product k of the facility j even without the activity at the facility j due to the patrol of the sales staff.
  • This basic result a [j, k] corresponds to the brand power of the product k of the company to which the sales staff belongs at the facility j.
  • the processor 11 can analyze the past activity record data for each facility and calculate the basic result a [j, k].
  • the basic result a [j, k] can be calculated from the relationship between the patrol frequency and the amount delivered to the facility.
  • the processor 11 further executes a process of calculating the result prediction value b [i, j, k, m] for each time point, facility, product, and activity type (S450).
  • the result prediction value b [i, j, k, m] corresponds to the result prediction value ⁇ [i, j, k, m] of the first embodiment.
  • the processor 11 further calculates the attractiveness ⁇ [j, k] of the competitor for each facility and each product (S460).
  • the attractiveness ⁇ [j, k] corresponds to the attractiveness of the competitors regarding the product k from the viewpoint of the facility j.
  • the details of the attractiveness ⁇ [j, k] will be described later. Competitors here mean the whole, not each of one or more companies.
  • the processor 11 After finishing the processing in S460, the processor 11 sets the constraint condition in the same manner as the processing in S250 (S470). After that, the processor 11 searches for a patrol plan that maximizes the overall result prediction value y by using the calculated values in S430-S460 while considering the set constraints (S480).
  • the overall result prediction value y is defined by the following equation.
  • the variables x [i, j, k, m] in the above equation are the same as those in the first embodiment.
  • the attractiveness ⁇ [j, k] of the competitors will be described.
  • the attractiveness A [j, k] of the company to which the sales staff belongs is defined by the following equation.
  • the attractiveness ⁇ [j, k] of the competing company is the attractiveness A [j] of each company when the attractiveness A [j, k] of each competing company is evaluated by the above formula, as in the case of the company to which the sales staff belongs.
  • K] corresponds to the sum.
  • the attractiveness ⁇ [j, k] of the entire competitor can be calculated by statistically estimating the activity of the entire competitor.
  • the attractiveness ⁇ [j, k] can be estimated in advance by analysis of activity data of competitors and stored in the storage 13.
  • the processor 11 After completing the search in S480, the processor 11 outputs the patrol plan X that maximizes the overall result prediction value y found by the search (S490). Specifically, the processor 11 transmits screen data explaining the patrol plan X to the mobile terminal 30 that is the output request source of the patrol plan X, and sends the patrol plan X to the mobile terminal 30 as in the process in S270. Display a screen explaining. After that, the processor 11 ends the planning process.
  • the search for the patrol plan X it is possible to search for a good patrol plan X and provide it to the sales staff while considering the activities and attractiveness of the competitors.
  • the above-mentioned market size ⁇ [j, k], basic result a [j, k], and attractiveness ⁇ [j, k] do not include the index at time point i, but each time the planning process is executed or periodically. In addition, it can be updated according to the latest situation. With the update, it is possible to search for a more appropriate patrol plan. Alternatively, the parameters may be updated in response to the adjustment operation by the sales staff or the sales staff's manager.
  • the present disclosure is not limited to the above embodiment, and various aspects can be adopted.
  • the technology disclosed is applied to a system for supporting the patrol activities of medical representatives (so-called MRs) of pharmaceutical companies who patrol multiple medical facilities, not sales staff who patrol multiple facilities. May be good.
  • the medical information staff can visit a plurality of medical facilities and provide information on medicines to each medical facility according to the patrol plan provided by the planning system 10.
  • the support system 1 may be used for patrol activities for a plurality of facilities that provide one or more services.
  • the planning system 10 can provide the sales staff with a patrol plan indicating the order and timing of visits to each facility and the types of activities to be performed at each facility through the mobile terminal 30. Activities to be performed at each facility include one or more activities to promote or support the provision of one or more services at the facility.
  • the sales staff can carry out patrol activities for promoting or supporting the provision of services at the facility according to the patrol plan indicated by the planning system 10.
  • the first type of activity may be an activity whose content is completely different from the second type of activity, or an activity whose content is partially common to the second type of activity. May be.
  • Two activities, including at least partially different activities, are different types of activities.
  • an activity that includes shelving and meeting with a key person may be understood as a different type of activity than an activity that includes shelving but does not include a meeting with a key person.
  • the performance prediction values ⁇ and b and the overall performance prediction value y may be performance evaluation indexes (so-called KPIs) other than sales.
  • the planning system 10 may be configured to search the patrol plan X by using a performance evaluation index other than sales. Examples of performance indicators other than sales may include the amount of merchandise delivered to the facility and customer satisfaction.
  • the plan creation system 10 may create a plurality of patrol plans having an overall result predicted value y equal to or higher than the standard instead of the patrol plan having the maximum overall result predicted value y, and provide the plurality of patrol plans to the sales staff. ..
  • the sales staff can select one of the plurality of patrol plans provided and carry out the patrol activity according to the selected patrol plan.
  • the processor 11 determines the expected result when the sales staff performs one of a plurality of types of activities at the facility and the time point corresponding to the combination for each combination of the facility and the time point, with the predicted value of the state parameter zh . It can be calculated as individual result prediction values ⁇ and b based on.
  • the planning system 10 is a patrol plan or the whole in which the overall result prediction value y calculated from the result prediction values ⁇ and b corresponding to the patrol time and the activity type of each of the two or more facilities corresponding to the patrol destination is the maximum.
  • One or more patrol plans whose expected result y is equal to or higher than the standard can be created as the patrol plan to be output.
  • the overall result prediction value y is a result prediction corresponding to the expected result of each facility when the patrol plan is used to patrol each of the two or more facilities, and each facility performs the type of activity according to the patrol plan. It can be calculated by integrating the values ⁇ and b.
  • An example of calculating the overall result prediction value y by integrating a plurality of result prediction values ⁇ and b corresponding to a plurality of facilities is to sum up a plurality of result prediction values ⁇ and b and to calculate a plurality of result prediction values. It includes calculating the weighted sum of ⁇ and b, and calculating the value obtained by adding a correction to the weighted sum.
  • examples of patrol destinations include places where products and / or services are handled and where machines that sell products such as vending machines and / or machines that provide services are installed.
  • the technology of the present disclosure can be used for patrol activities of patrol personnel for purposes other than business purposes. The techniques of the present disclosure may be used to manage patrol personnel.
  • the functions of one component in the above embodiment may be distributed and provided in a plurality of components.
  • the functions of a plurality of components may be integrated into one component.
  • Some of the configurations of the above embodiments may be omitted. At least a portion of the configuration of the embodiment may be added or replaced with the configuration of the other embodiments. Any aspect of the technical concept identified from the wording of the claims is an embodiment of the present disclosure.

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Abstract

本開示の一側面に係るシステムでは、複数の場所に関する予測値が算出される。予測値に基づき、複数の場所の少なくとも一部に対応する二以上の場所を巡回先として巡回員が巡回する巡回計画であって、巡回によって期待される成果が所定条件を満足する巡回計画が作成される。成果は、巡回先での巡回員の活動による成果である。上記巡回計画としては、二以上の場所の巡回順序及び巡回時期の少なくとも一方を示す巡回計画が作成され得る。作成された巡回計画に関する情報は、出力される。

Description

計画作成システム及び計画作成方法 関連出願の相互参照
　本国際出願は、２０２０年９月９日に日本国特許庁に出願された日本国特許出願第２０２０－１５１６４１号に基づく優先権を主張するものであり、日本国特許出願第２０２０－１５１６４１号の全内容を本国際出願に参照により援用する。
　本開示は、計画作成システム及び方法に関する。
　営業活動を支援するための技術が研究されている（例えば、特許文献１参照）。従来技術によれば、営業成果と、その成果に関連する営業活動の履歴とが、実績データとして蓄積される。蓄積データに基づいて、高い成果が見込まれる営業活動が提案される。
特開平１０－１２４５８４号公報
　しかしながら、営業活動と成果との関係は、単純なものではない。成果は、営業活動が行われる環境などの種々の要因によって変化する。
　そこで、本開示の一側面によれば、複数の場所を巡回する巡回活動に関して、巡回活動による成果を向上可能な計画作成システム及び方法を提供できることが望ましい。
　本開示の一側面によれば、巡回計画を作成する計画作成システムが提供される。計画作成システムは、予測部と、作成部と、出力部とを備える。予測部は、複数の場所に関する予測値を算出するように構成される。
　作成部は、予測値に基づき、複数の場所の少なくとも一部に対応する二以上の場所を巡回先として巡回員が巡回する巡回計画であって、巡回によって期待される成果が所定条件を満足する巡回計画を作成するように構成される。
　成果は、巡回先での巡回員の活動による成果である。作成部は、巡回計画として、二以上の場所の巡回順序及び巡回時期の少なくとも一方を示す巡回計画を作成する。出力部は、作成された巡回計画に関する情報を出力するように構成される。
　本開示の一側面に係る計画作成システムによれば、複数の場所に関する予測値に基づいて、期待される成果が大きい巡回計画に関する情報を出力することができる。この計画作成システムを用いれば、巡回活動に関する成果を向上させることができる。
　本開示の一側面によれば、複数の場所の少なくとも一つは、商品の流通拠点であってもよい。この場合、予測値には、流通拠点における商品の流通に関するパラメータ及び流通事業者に関するパラメータの少なくとも一方の予測値が含まれ得る。
　営業活動では、流通拠点を巡回することがある。本開示に一側面に係る計画作成システムによれば、こうした営業活動を目的とした巡回活動に関する成果を向上させることができる。
　本開示の一側面によれば、巡回計画の作成に考慮される成果は、巡回先の状況に応じて変化する成果であり得る。この場合、予測値には、複数の場所のそれぞれにおける複数の時点のそれぞれの状況に関する予測値が含まれ得る。状況に関する予測値を用いれば、作成部は、成果を精度よく予測することができ、良好な巡回計画を作成することができる。
　本開示の一側面によれば、作成部は、予測値に基づいて算出される場所及び時点の組合せ毎の個別成果値に基づき、巡回計画を作成してもよい。個別成果値は、対応する場所及び時点での巡回員の活動によって期待される成果の大きさを表す値であり得る。こうした個別成果値を用いれば、二以上の場所を巡回先として含む巡回計画全体の成果を予測しやすい。
　本開示の一側面によれば、予測部は、状況に関するパラメータの実績値を収集し、収集した実績値に基づき、予測値を算出するように構成されてもよい。こうした構成によれば、現実との乖離の少ない予測値に基づいて、良好な巡回計画を作成することができる。
　本開示の一側面によれば、複数の場所の少なくとも一つは、事業者の活動拠点であってもよい。予測値には、複数の時点のそれぞれについて、巡回員が対応する時点で活動拠点を訪問したときの事業者の応対環境に関する予測値が含まれてもよい。
　本開示の一側面によれば、応対環境に関する予測値には、巡回員が対応する時点で活動拠点を訪問したときに事業者における特定の属性を有する特定属性者との面会に成功する事象に関する予測値が含まれてもよい。
　営業活動等では、事業者に対する働きかけがなされる。こうした活動では、事業者の応対環境によって、期待される成果が増減する。従って、事業者の応対環境に関する予測値を用いる計画作成システムによれば、良好な巡回計画を作成することができる。
　本開示の一側面によれば、予測部は、応対環境に関する巡回員からの報告内容を示す報告データを収集し、報告データに基づき、応対環境に関する予測値として、対応する時点で事業者が特定の応対環境にある可能性の高さを表す値（例えば確率）を算出してもよい。報告データに基づけば、精度よく応対環境を予測することができる。
　本開示の一側面によれば、予測部は、特定属性者との面会成否に関する巡回員からの報告内容を示す報告データを収集し、報告データに基づき、上記事象に関する予測値として、巡回員が対応する時点で活動拠点を訪問したときに特定属性者との面会に成功する可能性の高さを表す値（例えば確率）を算出してもよい。
　本開示の一側面によれば、予測部は、巡回員とは競合する企業の活動を加味して、予測値を算出するように構成されてもよい。巡回先の状況は、競合企業の活動によって変化し得る。同じ巡回計画であっても、期待される成果は、競合企業の活動によって変化し得る。従って、競合企業を加味する計画作成システムによれば、より良好な巡回計画を作成可能である。
　本開示の一側面によれば、巡回員の活動には、巡回先のそれぞれに対応する場所で実行可能な複数種類の活動が含まれ得る。巡回計画は、巡回先のそれぞれに対応する場所で巡回員が実行すべき活動の種類を更に示してもよい。作成部は、場所、時点、及び活動の種類の組合せ毎に期待される成果に基づいて、巡回計画を作成してもよい。こうした計画作成システムによれば、活動の幅がある巡回活動に関して、良好な巡回計画を作成することができる。
　本開示の一側面によれば、作成部は、場所及び時点の組合せ毎に、対応する場所及び時点で複数種類の活動の一つを巡回員が行った場合に期待される成果を、予測値に基づいて個別成果値として算出した場合に、巡回先に対応する二以上の場所のそれぞれの巡回時期及び活動の種類に対応する個別成果値から算出される全体成果値が最大である巡回計画又は全体成果値が基準以上である一つ以上の巡回計画を、出力部により出力させる巡回計画として作成してもよい。
　本開示の一側面によれば、全体成果値は、巡回計画に従って二以上の場所のそれぞれを巡回し、各場所では、巡回計画に従う種類の活動を実行したときに、巡回によって期待される場所毎の成果に対応する個別成果値を総合して算出され得る。
　本開示の一側面によれば、巡回員の活動には、商品の販売及び役務の提供の少なくとも一方に関する活動が含まれ得る。巡回員の活動には、複数種類の商品及び／又は役務に関する活動が含まれ得る。巡回計画は、巡回先のそれぞれに対応する場所で巡回員が活動の対象とすべき商品及び／又は役務の種類を更に示してもよい。
　本開示の一側面によれば、成果は、商品の販売及び役務の提供の少なくとも一方に関する業績評価指標値で表されてもよい。
　本開示の一側面によれば、巡回員の活動には、商品を陳列する陳列棚の整理が含まれてもよい。状況には、対応する場所の陳列棚の状態が含まれてもよい。予測部は、複数の時点のそれぞれの状況に関する予測値として、陳列棚の過去の状態に基づき、対応する時点での陳列棚の状態に関する予測値を算出してもよい。
　陳列棚の整理は、商品の売れ行きに関係するが、整理が不要な時期に、対応する場所を訪問することは非効率である。本開示の一側面に係る計画作成システムによれば、こうした非効率な巡回を抑制可能である。
　本開示の一側面によれば、複数の場所の少なくとも一つには、商品の販売及び役務の提供の少なくとも一方が顧客に対して行われる場所が含まれてもよい。状況には、対応する場所への顧客の来訪量が含まれてもよい。作成部は、来訪量に関する予測値に基づき、巡回計画を作成してもよい。来訪量の増減を考慮した巡回計画の作成は、成果向上に役立つ。
　本開示の一側面によれば、作成部は、巡回員の行動に関する予め定められた制約条件に従う巡回計画を作成してもよい。制約条件は、巡回員の巡回開始時刻及び終了時刻の少なくとも一方に関する制約条件、巡回員の移動時間及び距離の少なくとも一方に関する制約条件、巡回員の移動手段に関する制約条件、及び、複数の場所の内の一以上の場所への巡回回数及び時期の少なくとも一方に関する制約条件の少なくとも一つを含み得る。
　こうした計画作成システムによれば、巡回員にとって採用しやすい巡回計画に関する情報を出力可能である。あるいは、巡回回数及び時期に関して、場所毎に望まない偏りが生じるのを抑制することができる。
　本開示の一側面によれば、コンピュータに、上述した計画作成システムとしての機能を少なくとも部分的に実現させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。本開示の一側面によれば、上述した計画作成システムにおける予測部、作成部、及び出力部としての機能をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムが提供されてもよい。
　本開示の一側面によれば、コンピュータにより実行される計画作成方法が提供されてもよい。計画作成方法は、複数の場所に関する予測値を算出することと、予測値に基づき、複数の場所の少なくとも一部に対応する二以上の場所を巡回先として巡回員が巡回する巡回計画であって、巡回によって期待される成果が所定条件を満足する巡回計画を作成することと、作成された巡回計画に関する情報を出力することと、を含み得る。
　成果は、巡回先での巡回員の活動による成果であり得る。作成することは、巡回計画として、二以上の場所の巡回順序及び巡回時期の少なくとも一方を示す巡回計画を作成することを含み得る。
　本開示の一側面によれば、成果は、巡回先の状況に応じて変化する成果を含み得る。巡回員の活動には、巡回先のそれぞれに対応する場所で実行可能な複数種類の活動が含まれ得る。
　巡回計画は、二以上の場所の巡回順序及び巡回時期を示す巡回計画であり得る。予測値には、複数の場所のそれぞれにおける複数の時点のそれぞれの状況に関する予測値が含まれ得る。複数の場所の少なくとも一つは、事業者の活動拠点であり得る。
　予測値を算出することは、事業者の応対環境に関する報告データを収集し、報告データに基づき、活動拠点の状況に関する予測値として、巡回員が対応する時点で活動拠点を訪問したときに、事業者が特定の応対環境にある可能性の高さを表す値を算出することを含み得る。
　作成することは、場所及び時点の組合せ毎に、対応する場所及び時点で複数種類の活動の一つを巡回員が行った場合に期待される成果を、予測値に基づいて個別成果値として算出した場合に、巡回先に対応する二以上の場所のそれぞれの巡回時期及び活動の種類に対応する個別成果値から算出される全体成果値が最大である巡回計画又は全体成果値が基準以上である一つ以上の巡回計画を、出力する対象の巡回計画として作成することを含み得る。
　全体成果値は、巡回計画に従って二以上の場所のそれぞれを巡回し、各場所では、巡回計画に従う種類の活動を実行したときに、巡回によって期待される場所毎の成果に対応する個別成果値を総合して算出され得る。
　本開示の一側面によれば、上述した計画作成方法をコンピュータに実行させるための命令を含むコンピュータプログラムが提供されてもよい。コンピュータプログラムは、コンピュータ読取可能な一時的ではない記録媒体に記録されて、提供されてもよい。
支援システムの概略構成を表すブロック図である。 計画作成システムの概略構成を表すブロック図である。 施設データの構成を表すブロック図である。 プロセッサが実行するデータ記録処理を表すフローチャートである。 営業員から提供される報告データの概略構成を表す図である。 プロセッサが実行する第一実施形態の計画作成処理を表すフローチャートである。 プロセッサが実行する予測処理を表すフローチャートである。 巡回計画の例示的な表示画面を説明する図である。 プロセッサが実行する第二実施形態の計画作成処理を表すフローチャートである。
　１…支援システム、１０…計画作成システム、１１…プロセッサ、１２…メモリ、１３…ストレージ、１９…通信インタフェース、３０…モバイル端末、６０…外部サーバ、ＤＲ…報告データ。
　以下に本開示の例示的実施形態を、図面を参照しながら説明する。
　［第一実施形態］
　図１に示す本実施形態の支援システム１は、商品を展示及び販売する複数の商業施設を巡回する営業員の巡回活動を支援するためのシステムである。営業員の巡回活動は、例えば、営業員が所属する企業の商品、又は商業施設で展示される商品の販売を、促進又は支援するために行われる。
　ここでいう商業施設は、規模の大小を限定するものではなく、例えば建物内の限られたスペースで運営される小規模な小売店舗を含む。商業施設は、小売業者から消費者への流通に関係し、流通拠点の一例に対応する。更には、商業施設は、小売業者の活動拠点の一例に対応する。以下では、商業施設のことを単に施設と表現する。例えば化粧品メーカでは、営業員による施設への巡回活動が重要である。
　支援システム１では、計画作成システム１０が、複数の営業員のモバイル端末３０から収集したデータ、及び、外部サーバ６０から収集したデータに基づき、巡回計画に関する情報を、各営業員にモバイル端末３０を通じて提供する。
　営業員に提供される巡回計画は、その営業員が担当する複数の施設の少なくとも一部に対応する二以上の施設への訪問スケジュールに相当し、各施設への訪問順序及び訪問時期を説明する。提供される巡回計画は、各施設への移動手段や移動経路の情報を更に含む。各営業員は、計画作成システム１０から提供された巡回計画に従って、二以上の施設を巡回することができる。
　計画作成システム１０は、図２に示すように、プロセッサ１１、メモリ１２、ストレージ１３、及び通信インタフェース１９を備える。プロセッサ１１は、ストレージ１３に記録されたコンピュータプログラムに従う処理を実行するように構成される。
　メモリ１２は、プロセッサ１１によるコンピュータプログラムに従う処理実行時に、作業領域として使用される。通信インタフェース１９は、広域ネットワークを介して、モバイル端末３０及び外部サーバ６０と通信可能に構成される。
　ストレージ１３は、例えばハードディスクドライブにより構成される。ストレージ１３には、良好な巡回計画を探索するために必要なデータが格納される。例えば、ストレージ１３には、施設毎のデータが格納される。以下、施設毎のデータのことを施設データという。
　図３に示す一つの施設に関する一つの施設データは、基本データ、活動実績データ、及び外部調査データを有する。基本データは、施設所在地を示す位置座標、営業時間帯、及び施設が取り扱う商材等を記述する。基本データは更に、巡回活動に関する情報として、この施設を担当する営業員の識別情報、及び、営業員が施設を訪問すべき頻度及び時期に関する情報を記述する。
　活動実績データは、対応する施設への巡回活動に関する実績データの一群から構成される。活動実績データは、対応する施設での活動内容を説明する実績データとして、例えば面会実績データ、及び棚整理実績データを有する。
　面会実績データは、施設への訪問日時と、キーパーソンとの面会に成功したか否かを表す情報とを、営業員による施設への訪問毎に記述する。面会実績データは更に、商談内容を具体的に説明する情報を含んでいてもよい。
　キーパーソンは、施設を運営する事業者側の人物であって商品の仕入れに関する権限を有する人物に対応する。換言すれば、キーパーソンは、営業員の面会による営業活動によって施設からの営業対象商品の発注量が増加する可能性がある地位にある人物に対応し、事業者における特定の属性を有する人物に対応する。
　棚整理実績データは、営業員による施設への訪問毎に、施設への訪問日時と、訪問時の陳列棚の状況を表す情報とを記述する。陳列棚の状況を表す情報は、例えば、商材毎の、陳列棚整理前の陳列量、及び、棚整理による商材補充後の陳列量の情報を含み得る。棚整理は、棚における商材の陳列を、商材を補充する目的で、更には、任意には消費者の購買を促進する展示方式で整理する行為に対応する。
　外部調査データは、外部サーバ６０からの収集データに基づいてストレージ１３に記録される。外部調査データは、対応する施設への消費者の来訪数を、日時毎に表す来訪実績データを含む。
　プロセッサ１１は、コンピュータプログラムに従って図４に示すデータ記録処理を繰返し実行することにより、モバイル端末３０から受信した図５に示す報告データＤＲに基づいて、ストレージ１３内の活動実績データを更新する。
　図４に示すデータ記録処理を開始すると、プロセッサ１１は、複数のモバイル端末３０のいずれかからの報告データＤＲを、通信インタフェース１９を通じて受信するまで待機する（Ｓ１１０）。報告データＤＲは、営業員の巡回活動に関する報告内容を有する。
　モバイル端末３０のそれぞれは、営業員の操作に基づき報告データＤＲを作成し、計画作成システム１０に送信するように構成される。報告データＤＲは、巡回活動により訪問した施設への訪問毎に作成され、計画作成システム１０に送信される。
　図５に例示される報告データＤＲは、営業員識別情報と、訪問先識別情報と、訪問日時情報と、活動内容情報とを含む。活動内容情報は、営業員が訪問先で行った活動内容を説明し、キーパーソンとの面会成否を示す情報を含む。
　プロセッサ１１は、報告データＤＲを受信すると（Ｓ１１０でＹｅｓ）、受信した報告データＤＲを解析し（Ｓ１２０）、この報告データＤＲに基づいて、対応する活動実績データを更新する（Ｓ１３０）。
　プロセッサ１１は更に、通信インタフェース１９を通じて定期的に外部サーバ６０にアクセスする。プロセッサ１１は、アクセスにより得られた外部サーバ６０からの収集データを解析し、ストレージ１３内の外部調査データを更新する。このようにして、計画作成システム１０では、良好な巡回計画の探索のために必要な活動実績データ及び外部調査データが記録及び更新される。
　プロセッサ１１は更に、複数のモバイル端末３０のいずれかから巡回計画の出力要求を、通信インタフェース１９を通じて受信すると、図６に示す計画作成処理を実行する。出力要求は、例えば営業員がモバイル端末３０を操作することに起因して、モバイル端末３０から計画作成システム１０に送信される。
　計画作成処理を開始すると、プロセッサ１１は、巡回先候補群を判別する（Ｓ２１０）。巡回先候補群は、巡回計画の作成に際し、巡回先として、換言すれば訪問先として選択可能な施設の集合のことをいう。プロセッサ１１は、出力要求元の営業員を判別し、営業員が担当する施設群を、巡回先候補群として判別することができる。
　プロセッサ１１は更に、巡回期間を設定する（Ｓ２２０）。巡回期間は、巡回計画の実行期間に対応する。期間は、例えば、翌日からの所定日数であり得る。
　その後、プロセッサ１１は、巡回期間における時点毎、及び、巡回先候補群に該当する施設毎に、対応する施設ｊにおける、対応する時点ｉでの各状態パラメータｚｈ（ｈ＝１，２，３，…）の予測値ｚｈ［ｉ，ｊ］を算出する（Ｓ２３０）。インデックスｉは、時点を表し、インデックスｊは、施設を表す。
　状態パラメータｚｈ（ｈ＝１、２、３、…）は、施設の状態、特には時間変化する状況を表すパラメータである。状態パラメータｚｈ（ｈ＝１、２、３、…）の種類によっては、時点、施設、及び商材の組合せ毎の予測値ｚｈ［ｉ，ｊ，ｋ］が算出される。インデックスｋは、商材を表す。一つの商材ｋは、一つの商品又は類似する複数の商品をまとめた一つの商品群として定義される。
　状態パラメータｚｈの予測値の例には、応対予測値ｚ１［ｉ，ｊ］、来訪予測値ｚ２［ｉ，ｊ］、陳列予測値ｚ３［ｉ，ｊ，ｋ］が含まれる。応対予測値ｚ１［ｉ，ｊ］は、営業員が時点ｉにおいて施設ｊに訪問したときの事業者の応答環境に関する予測値である。来訪予測値ｚ２［ｉ，ｊ］は、時点ｉにおける施設ｊへの消費者の来訪数の予測値である。陳列予測値ｚ３［ｉ，ｊ，ｋ］は、施設ｊにおける時点ｉでの商材ｋの陳列量の予測値である。
　Ｓ２３０において、プロセッサ１１は、図７に示す予測処理を実行することができる。予測処理を開始すると、プロセッサ１１は、予測対象の施設を、巡回先施設群から一つ選択する（Ｓ３１０）。
　プロセッサ１１は、選択した施設の施設データから面会実績データを読み出す（Ｓ３２０）。プロセッサ１１は、読み出した面会実績データに基づき、巡回期間の各時点ｉでの応対予測値ｚ１［ｉ，ｊ］として、上記選択した施設ｊに関する各時点ｉの面会確率を算出する（Ｓ３３０）。施設ｊに関する時点ｉの面会確率は、時点ｉに施設ｊを訪問したときに営業員が事業者側のキーパーソンとの面会に成功する確率である。
　上述したように、面会実績データには、日時毎に、面会に成功又は失敗した記録が含まれる。面会確率ｚ１［ｉ，ｊ］は、例えば、面会実績データから判別される面会に成功する可能性及び面会に失敗する可能性に関する条件付き確率から、ベイズ推定の手法により算出され得る。
　プロセッサ１１は更に、上記選択した施設の施設データから来訪実績データを読み出す（Ｓ３４０）。プロセッサ１１は、読み出した来訪実績データに基づき、巡回期間の各時点ｉでの来訪予測値ｚ２［ｉ，ｊ］として、時点ｉに上記選択した施設ｊを訪れる消費者の来訪数の予測値を算出する（Ｓ３５０）。
　例えば、プロセッサ１１は、来訪実績データに対する自己回帰分析により、過去所定期間の来訪数の実績値から来訪予測値ｚ２［ｉ，ｊ］を算出するための回帰式を構築することができる。来訪予測値ｚ２［ｉ，ｊ］は、回帰式から算出され得る。
　プロセッサ１１は更に、上記選択した施設の施設データから棚整理実績データを読み出す（Ｓ３６０）。プロセッサ１１は、読み出した棚整理実績データに基づき、巡回期間の各時点ｉでの各商材ｋの陳列予測値ｚ３［ｉ，ｊ，ｋ］を算出する（Ｓ３７０）。
　プロセッサ１１は、棚整理実績データに対する分析により、各商材の陳列棚からの減少曲線を求めることができる。プロセッサ１１は、最後に陳列棚を整理した時点の陳列量と、減少曲線と、当該整理した時点からの経過時間とから、各商材ｋの各時点ｉでの陳列量に関する陳列予測値ｚ３［ｉ，ｊ，ｋ］を算出することができる。
　プロセッサ１１は、このように状態パラメータｚｈ（ｈ＝１，２，３，…）毎の予測値を算出する。プロセッサ１１は、全ての状態パラメータｚｈ（ｈ＝１，２，３，…）の予測値を算出すると、Ｓ３１０に処理を戻し、予測対象の施設を切り替えて、Ｓ３２０以降の処理を実行する。プロセッサ１１は、巡回先候補群に該当する全施設について予測値を算出し終えると（Ｓ３９０でＹｅｓ）、図７に示す予測処理を終了する。
　付言すると、状態パラメータｚｈ（ｈ＝１，２，３，…）の一部の予測値は、外部から与えられる値であってもよい。一部の予測値は、プロセッサ１１によって算出される値ではなく、プロセッサ１１によってストレージ１３などから読み出される値であってもよい。
　例えば、予測値は、報告データＤＲを通じて営業員から与えられ得る。この場合、予測値は、営業員の経験に基づくものであり得る。予測値は、営業員の管理者又は計画作成システム１０の管理者から入力される値であってもよいし、過去の観測値そのものであってもよい。
　状態パラメータｚｈについて更に説明する。状態パラメータｚｈには、良好な巡回計画の作成に貢献する種々のパラメータが採用され得る。例えば、状態パラメータｚｈの例には、次のものが含まれる。
　・顧客に関するパラメータ
　状態パラメータｚｈの例には、顧客としての消費者の来訪数以外に、施設内の消費者の商品に対する関心度を表すパラメータが含まれ得る。関心度の算出は、消費者が対応する商品のウェブ広告を見たかどうかに関する統計量を外部調査データから算出することにより実現することができる。ウェブ広告の閲覧行動に関する情報は、消費者が所持するモバイルデバイスから収集可能である。
　ウェブ広告に加えて又は代えて、テレビコマーシャルなどの他の媒体を通じた広告に関する統計量を用いて、関心度が算出されてもよい。例えば、属性別、特には性年齢別の視聴率から、各来訪者がテレビコマーシャルを見た確率が算出され、算出された確率に基づいて、関心度が算出されてもよい。例えば、テレビコマーシャルが放送された時間帯の３０代男性の視聴率が３０％であれば、３０代男性の来訪者がテレビコマーシャルを見た確率を３０％と推定して、関心度を算出することができる。
　・施設に関するパラメータ
　状態パラメータｚｈの例には、施設の商材毎の販売能力又は販売量、商材毎の施設への納入量、及び施設における販促物の設置状況を表すパラメータが含まれ得る。更には、施設と営業員との関係に関するパラメータが含まれてもよい。
　・巡回目的に対応する営業員が所属する企業の商品に関するパラメータ
　状態パラメータｚｈの例には、消費者からの関心度が高い新商品の有無又は販売量、及び、販促物の有無又は配布量を表すパラメータが含まれ得る。
　・営業員が所属する企業とは別の競合企業の活動に関するパラメータ
　状態パラメータｚｈの例には、競合企業の活動量、競合企業の新商品の有無又は販売量、及び、競合企業の販促物の有無又は配布量を表すパラメータが含まれ得る。このパラメータは、競合企業の活動を加味して、営業員による巡回活動の成果を予測するのに役立つ。
　・競合企業を含む市場全体の規模に関するパラメータ
　規模は、例えば、対応する商材の売上や販売量で評価され得る。規模に関する状態パラメータｚｈの例には、営業員が所属する企業の市場全体におけるシェア、及び、競合企業の市場全体におけるシェアを説明するパラメータが含まれ得る。
　状態パラメータｚｈには、時間変動する値ではなく一定値を採るパラメータが含まれ得る。
　プロセッサ１１は、Ｓ２３０で算出した予測値を用いて、時点、施設、商材、及び活動の種類毎の成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］を算出する（Ｓ２４０）。インデックスｍは、活動の種類を示す。
　成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］は、状態パラメータｚｈ（ｈ＝１，２，３，…）の予測値によって説明される状況の中で、営業員が対応する施設ｊを対応する時点ｊに訪問し、複数種類の活動のうちの商材ｋに関する活動ｍを行ったときの成果の予測値である。
　複数種類の活動には、施設における商品販売を促進又は支援する活動が含まれる。更に、複数種類の活動には、商材とは無関係な種類の活動も含まれる。従って、商材を表すインデックスｋには、商材とは無関係な活動を説明するための値が、割り当てられ得る。
　一例によれば、成果は、訪問及び活動によってもたらされる、営業員が所属する企業の利益を、スコアとして数値表現したものであり得る。ここでいう利益は、非金銭的な利益を含み、広義に解釈されるべきである。簡単な例によれば、成果は、訪問及び活動による施設からの発注額の増分、換言すれば施設に対する売上の増分を、スコアとして数値表現したものであり得る。
　成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］は、商材及び活動の種類毎の関数Ｇｋｍ（Ｚ）に、時点ｊ、施設ｊ、及び商材ｋに関する状態パラメータｚｈ（ｈ＝１，２，３，…）の予測値の一群Ｚを代入して算出され得る。
　例えば、成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］は、関数Ｇｋｍ（Ｚ）に、値Ｚとして、応対予測値ｚ１［ｉ，ｊ］、来訪予測値ｚ２［ｉ，ｊ］、及び、陳列予測値ｚ３［ｉ，ｊ，ｋ］等を代入して算出され得る（θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］＝Ｇｋｍ（ｚ１［ｉ，ｊ］，ｚ２［ｉ，ｊ］，ｚ３［ｉ，ｊ，ｋ］，…））。
　商材ｋに関する活動の例には、キーパーソンとの面会による商材ｋの営業活動、商材ｋに関する陳列棚の整理、商材ｋに関する販促品の設置などが含まれる。更に言えば、時点ｉにおける陳列棚の整理による成果は、時点ｉ以降の消費者の来訪数に起因して変化する。
　このことから理解できるように、時点ｉの成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］を算出するための関数Ｇｋｍ（Ｚ）には、場合によって、その時点ｉ前後の予測値Ｚが代入され得る。関数Ｇｋｍ（Ｚ）は、計画作成システム１０の設計者により定められ得る。
　成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］の算出に際しては、施設間の関係、商材間の関係、活動間の関係が考慮されてもよい。例えば、地理的に近接する施設は互いに来訪者を奪い合うという傾向、属性が似た商材は互いの成果に影響を与えるという傾向、及び、棚整理の活動によって面会による商談が成功しやすくなる傾向が考慮されてもよい。これらの傾向を考慮して、成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］は算出されてもよく、そのための関数Ｇｋｍ（Ｚ）が定義されてもよい。
　関数Ｇｋｍ（Ｚ）の内部パラメータは、営業員又は営業員の管理者等のユーザからの命令に従って調整されてもよい。例えば、各状態パラメータｚｈの予測値の重み付け和によって成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］が算出される場合、重み係数が、内部パラメータの一例に対応する。
　Ｓ２４０での処理を終えると、プロセッサ１１は、制約条件を設定する（Ｓ２５０）。設定される制約条件は、営業員の就業時間に対応する一日の巡回開始時刻及び終了時刻に関する制約条件を含む。この制約条件の設定のために、ストレージ１３には、営業員毎の就業時間を説明するデータが記憶され得る。
　制約条件は更に、一日当たりの移動時間及び移動距離に関する制約条件を含んでいてもよい。例えば、移動距離は、一日の巡回活動が始まる地点から、巡回計画に従う一日の巡回活動が終了する地点までの、複数の巡回地点を結んだ移動経路に従う移動距離であり得る。移動時間は、訪問先での滞在時間を除く、巡回活動に伴う営業員の一日当たりの移動時間の総和である。制約条件は、移動時間に活動時間（例えば訪問先での滞在時間）を加えた稼働時間に関する制約条件を含んでいてもよい。
　制約条件は更に、営業員の移動手段を制限する制約条件を含んでいてもよい。ここでいう移動手段は、自動車及び公共交通機関などである。例えば、制約条件は、移動手段を徒歩及び公共交通機関（タクシーを含む）に制限する制約条件、移動手段を、徒歩及び自動車（社用車又は私用車）に制限する制約条件を含む。この制約条件の設定のために、ストレージ１３には、営業員毎に、自動車（社用車又は私用車）による巡回が可能であるか否かを説明するデータが記憶され得る。
　制約条件は更に、各施設への訪問頻度及び時期を制限する制約条件を含む。例えば、施設の事業者側から訪問可能な曜日を限定される場合がある。また、Ｓ２６０で実行される成果を考慮した巡回計画の探索では、訪問頻度が過度に小さくなる施設が発生し得る。こうした不適切な探索を抑制するために、各施設への訪問頻度及び時期を制限する制約条件が設定され得る。
　プロセッサ１１は、設定された制約条件を考慮しながら、全体成果予測値ｙを最大にする巡回計画を、Ｓ２４０で算出した成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］を用いて探索する（Ｓ２６０）。
　探索指標となる全体成果予測値ｙは、仮に営業員が巡回計画に従って巡回活動を行ったときの各施設に対する訪問及び活動により得られる施設毎の成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］の合計に対応する。
　すなわち、全体成果予測値ｙは、仮に営業員が巡回計画に従うスケジュールで、各施設ｊを順に巡回し、巡回計画に従う商材ｋに関する活動ｍを実行したときに得られる成果の予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］の合計に対応する。全体成果予測値ｙの数式表現は、次の通りである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ここで、ｘ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］は、巡回計画Ｘが時点ｉにおいて施設ｊで商材ｋに関する活動ｍをする巡回計画であるとき、値１を採り、そうではないとき値０を採る変数である。成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］が、営業員が属する企業の売上の増分に対応する場合、全体成果予測値ｙもまた、売上の増分に対応する。
　Ｓ２６０では、制約条件を満足する範囲内で、全体成果予測値ｙが最大となる巡回計画Ｘが探索され得る。あるいは、制約条件を満足する範囲から外れるほど、全体成果予測値ｙに、ペナルティとして、大きな負の補正量Ｃが加算される環境で、補正後の全体成果予測値ｙが最大となる巡回計画Ｘが探索され得る。補正量Ｃは、制約条件からの乖離度を入力変数とする関数の出力であり得る。
　プロセッサ１１は、移動時間、移動距離、及び移動手段に関する制約条件を満足する、巡回経路及びスケジュールを予め探索しておき、その巡回経路及びスケジュールの範囲内で、全体成果予測値が最大となる巡回計画Ｘを探索するように動作してもよい。
　移動時間、移動距離、及び移動手段を考慮した巡回計画Ｘを作成するために、プロセッサ１１は、外部サーバ６０と連携することができる。外部サーバ６０は、道路地図データ及び公共交通機関の運行データを有し得て、指定地点を通るルートを探索する機能を有し得る。
　Ｓ２６０での探索を終えると、プロセッサ１１は、探索により見つかった全体成果予測値ｙが最大となる巡回計画Ｘを出力する（Ｓ２７０）。例えば、プロセッサ１１は、対応する巡回計画Ｘを説明する画面データを、通信インタフェース１９を通じて、巡回計画Ｘの出力要求元のモバイル端末３０に送信して、モバイル端末３０に、巡回計画Ｘを説明する画面を表示させる（Ｓ２７０）。その後、プロセッサ１１は、計画作成処理を終了する。
　モバイル端末３０は例えば、計画作成システム１０からの受信データに基づき、巡回計画Ｘを説明する説明画面として、営業員の出発地点から、各訪問先の施設を通って、出発地点に戻るまでの日毎の巡回スケジュール及び移動経路を表示する画面を表示することができる。
　この説明画面は、例えば図８に示すように、訪問すべき施設である巡回先施設、各施設の訪問順序、各施設の訪問時期、各施設で実行すべき活動の種類を説明する。この画面は、実行すべき活動に関連して、活動対象の商材も指定する。
　更に説明画面は、各施設への移動手段も説明する。従って、説明画面を通じて巡回計画の提供を受けた営業員は、提供された巡回計画に従って、各施設への訪問を行うことで、高い成果を生む効率のよい巡回活動を行うことができる。
　Ｓ２７０において、巡回計画Ｘは、音声によって営業員に説明されるように出力されてもよいし、仮想現実（ＶＲ）又は拡張現実（ＡＲ）表示技術を用いて、営業員に向けて出力されてもよい。
　以上に、第一実施形態の支援システム１について説明したが、上述の巡回期間及び時点ｉは、現在より過去の時点を含んでいてもよい。すなわち、プロセッサ１１は、一日前までの期間や過去一週間などの現在より過去の所定期間の実績を考慮にいれながら、全体成果予測値ｙを最大化する巡回計画Ｘを探索するように、図７に示す計画作成処理を実行してもよい。
　この場合、現在より過去の時点ｉに関する成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］及び変数ｘ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］の値として、予測値ではなく実際に観測された値又は実績値を用いることができる。
　こうした巡回計画Ｘの探索によれば、現在より過去の営業員の巡回活動を考慮にいれながら、制約条件に従う、現在より未来の営業員の巡回計画Ｘとして良好な巡回計画Ｘを探索して、営業員に提供することができる。
　この他、プロセッサ１１は、モバイル端末３０からの出力要求なしに、定期的に、例えば日毎に、計画作成処理を実行して、モバイル端末３０に、最新の巡回計画を出力してもよい。あるいは、営業員の管理者や別の営業員からの命令に基づき、計画作成処理を実行して、モバイル端末３０に、最新の巡回計画を出力してもよい。出力により営業員に示される巡回計画は、一日分ではなく、一週間分などの、計画作成処理の実行周期よりも長い期間であり得る。
　この場合には、営業員に対して、未来の同じ日の計画を含む巡回計画が毎日示されることになる。しかしながら、示される計画が毎日変わるのは、ユーザにとって都合が悪い。従って、Ｓ２６０では、巡回活動の実行日に近い未来の計画ほど、前回の計画からの変更に対して大きなペナルティを加えるように、巡回計画を探索してもよい。この場合、探索に際し、全体成果予測値ｙに、変更に関するペナルティとして、負の補正量Ｃが加算され得る。こうした探索によれば、直近の計画が大きく変更されない。直近数日間の計画を変更せず、それより未来の計画のみが探索及び更新されてもよい。
　［第二実施形態］
　以下に説明する第二実施形態の支援システム１は、計画作成システム１０のプロセッサ１１が、図７に示す巡回計画処理に代えて、図９に示す巡回計画処理を実行するように構成される。
　第二実施形態の支援システム１は、プロセッサ１１が実行する巡回計画処理の内容が第一実施形態と異なる点を除いて、第一実施形態と同様に構成される。従って、以下では、第二実施形態の支援システム１の第一実施形態と同一構成に係る部分の説明を、同一符号を付して適宜省略する。
　本実施形態において、プロセッサ１１は、モバイル端末３０から巡回計画の出力要求を受けると、図９に示す巡回計画処理を開始する。巡回計画処理を開始すると、プロセッサ１１は、Ｓ２１０での処理と同様に、巡回先候補群を判別する（Ｓ４１０）。プロセッサ１１は更に、Ｓ２２０での処理と同様に、巡回期間を設定する（Ｓ４２０）。
　その後、プロセッサ１１は、巡回先候補群に対応する施設毎に、各商材の市場規模π［ｊ，ｋ］を算出する（Ｓ４３０）。市場規模π［ｊ，ｋ］は、施設ｊにおける商材ｋの市場規模を数値で表す。
　例えば、市場規模π［ｊ，ｋ］は、過去所定期間における施設ｊでの商材ｋの販売量又は売上高に対応する。市場規模π［ｊ，ｋ］は、外部サーバ６０から提供されるデータに基づいて特定可能である。市場規模π［ｊ，ｋ］は、過去の実績データに基づき、例えば自己回帰モデルに従って予測されてもよい。
　プロセッサ１１は更に、施設毎に、対応する施設における商材の基本成果ａ［ｊ，ｋ］を算出する（Ｓ４４０）。基本成果ａ［ｊ，ｋ］は、施設ｊにおける商材ｋの基本成果を表す。
　具体的には、基本成果ａ［ｊ，ｋ］は、営業員の巡回による施設ｊでの活動なしでも、施設ｊの商材ｋに関して、営業員が所属する企業が得られる利益に対応する。この基本成果ａ［ｊ，ｋ］は、施設ｊにおいて営業員が属する企業がもつ商材ｋに関するブランド力に対応する。
　プロセッサ１１は、施設毎に、過去の活動実績データを分析して、基本成果ａ［ｊ，ｋ］を算出することができる。例えば、巡回頻度と施設への納入量との関係から、基本成果ａ［ｊ，ｋ］を算出することができる。
　プロセッサ１１は更に、時点、施設、商材、及び活動の種類毎の成果予測値ｂ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］を算出する処理を実行する（Ｓ４５０）。成果予測値ｂ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］は、第一実施形態の成果予測値θ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］に対応する。
　すなわち、成果予測値ｂ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］は、状態パラメータｚｈ（ｈ＝１，２，３，…）の予測値によって説明される状況の中で、営業員が対応する施設ｊを対応する時点ｊに訪問し、商材ｋに関する活動ｍを行ったときの成果の予測値である。
　プロセッサ１１は更に、施設毎及び商材毎に、競合企業の魅力φ［ｊ，ｋ］を算出する（Ｓ４６０）。魅力φ［ｊ，ｋ］は、施設ｊからみた商材ｋに関する競合企業の魅力に対応する。魅力φ［ｊ，ｋ］の詳細については、後述する。ここでいう競合企業は、一以上の企業のそれぞれではなく、全体を意味する。
　Ｓ４６０での処理を終えると、プロセッサ１１は、Ｓ２５０での処理と同様に、制約条件を設定する（Ｓ４７０）。その後、プロセッサ１１は、設定された制約条件を考慮しながら、Ｓ４３０－Ｓ４６０での算出値を用いて、全体成果予測値ｙを最大にする巡回計画を探索する（Ｓ４８０）。但し、本実施形態において、全体成果予測値ｙは、次式により定義される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　上式における変数ｘ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］は、第一実施形態と同様である。ここで、競合企業の魅力φ［ｊ，ｋ］について説明する。営業員が属する企業の魅力Ａ［ｊ，ｋ］は、次式により定義される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　競業企業の魅力φ［ｊ，ｋ］は、営業員が属する企業と同様に、上式で競業企業の各社の魅力Ａ［ｊ，ｋ］を評価したときの、各社の魅力Ａ［ｊ，ｋ］の総和に対応する。但し、競業企業各社の活動を詳細に把握することは難しく、競合企業各社についての変数ｘ［ｉ，ｊ，ｋ，ｍ］の値を正確に知ることができない。
　そこで、Ｓ４６０では、競合企業全体の魅力φ［ｊ，ｋ］を、競合企業全体の活動を統計的に推定して算出することができる。魅力φ［ｊ，ｋ］は、予め、競合企業の活動データの分析により推定され、ストレージ１３に記憶され得る。
　Ｓ４８０での探索を終えると、プロセッサ１１は、探索により見つかった全体成果予測値ｙが最大となる巡回計画Ｘを出力する（Ｓ４９０）。具体的には、プロセッサ１１は、Ｓ２７０での処理と同様、巡回計画Ｘを説明する画面データを、巡回計画Ｘの出力要求元のモバイル端末３０に送信して、モバイル端末３０に、巡回計画Ｘを説明する画面を表示させる。その後、プロセッサ１１は、計画作成処理を終了する。
　こうした巡回計画Ｘの探索によれば、競合企業の活動や魅力を考慮しながら、良好な巡回計画Ｘを探索して、営業員に提供することができる。
　上述の市場規模π［ｊ，ｋ］、基本成果ａ［ｊ，ｋ］、及び魅力φ［ｊ，ｋ］は、時点ｉのインデックスを含まないが、計画作成処理の実行毎に、あるいは定期的に、最新の実態に合わせて更新され得る。更新によれば、より適切な巡回計画を探索することができる。あるいは、パラメータは、営業員又は営業員の管理者による調整操作に応じて更新されてもよい。
　［その他］
　本開示が、上記実施形態に限定されるものではなく、種々の態様を採ることができることは言うまでもない。例えば、本開示の技術は、複数の施設を巡回する営業員ではなく、複数の医療施設を巡回する製薬会社の医療情報担当者（所謂ＭＲ）の巡回活動を支援するためのシステムに適用されてもよい。医療情報担当者は、計画作成システム１０から提供された巡回計画に従って、複数の医療施設を巡回して、各医療施設に、医薬に関する情報を提供することができる。
　支援システム１は、一以上の役務を提供する複数の施設に対する巡回活動に利用されてもよい。この場合にも、計画作成システム１０は、各施設への訪問順序及び時期、並びに、各施設において実行すべき活動の種類を示す巡回計画を、モバイル端末３０を通じて営業員に提供することができる。各施設において実行すべき活動には、施設での一以上の役務の提供を促進又は支援するための一以上の活動が含まれる。営業員は、施設での役務の提供を促進又は支援するための巡回活動を、計画作成システム１０から示された巡回計画に従って、行うことができる。
　活動の種類に関して、第一の種類の活動は、その内容が第二の種類の活動と完全に異なる活動であってもよいし、その内容が第二の種類の活動と部分的に共通する活動であってもよい。少なくとも部分的に異なる活動内容を含む二つの活動は、異なる種類の活動である。例えば、棚整理及びキーパーソンとの面会を含む活動は、棚整理を含むがキーパーソンとの面会を含まない活動とは異なる種類の活動と理解されてよい。
　成果予測値θ，ｂ及び全体成果予測値ｙは、売上以外の業績評価指標（所謂ＫＰＩ）であってもよい。計画作成システム１０は、売上以外の業績評価指標を用いて、巡回計画Ｘを探索するように構成されてもよい。売上以外の業績評価指標の例には、施設への商材の納入量や顧客満足度が含まれ得る。
　計画作成システム１０は、全体成果予測値ｙが最大の巡回計画ではなく、全体成果予測値ｙが基準以上の巡回計画を複数作成し、これら複数の巡回計画を、営業員に提供してもよい。この場合、営業員は、提供された複数の巡回計画の一つを選択し、選択した巡回計画に従って、巡回活動を行うことができる。
　プロセッサ１１は、施設及び時点の組合せ毎に、その組合せに対応する施設及び時点で、複数種類の活動の一つを営業員が行った場合に期待される成果を、状態パラメータｚｈの予測値に基づいて個別の成果予測値θ，ｂとして算出することができる。
　計画作成システム１０は、巡回先に対応する二以上の施設のそれぞれの巡回時期及び活動の種類に対応する成果予測値θ，ｂから算出される全体成果予測値ｙが最大である巡回計画又は全体成果予測値ｙが基準以上である一つ以上の巡回計画を、出力対象の巡回計画として作成することができる。
　全体成果予測値ｙは、巡回計画に従って二以上の施設のそれぞれを巡回し、各施設では、巡回計画に従う種類の活動を実行したときに、巡回によって期待される施設毎の成果に対応する成果予測値θ，ｂを総合して算出され得る。
　複数の施設に対応する複数の成果予測値θ，ｂを総合して全体成果予測値ｙを算出することの例には、複数の成果予測値θ，ｂを合計すること、複数の成果予測値θ，ｂの重み付け和を算出すること、及び、重み付け和に補正を加えた値を算出することが含まれる。
　また、巡回先の例には、商材及び／又は役務を取り扱う場所であって、自動販売機などの商材を販売する機械及び／又は役務を提供する機械が設置された場所が含まれる。この他、本開示の技術は、営業目的以外の巡回員の巡回活動に用いることができる。本開示の技術は、巡回員を管理するために使用されてもよい。
　上記実施形態における１つの構成要素が有する機能は、複数の構成要素に分散して設けられてもよい。複数の構成要素が有する機能は、１つの構成要素に統合されてもよい。上記実施形態の構成の一部は、省略されてもよい。上記実施形態の構成の少なくとも一部は、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換されてもよい。請求の範囲に記載の文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

Claims (21)

  1. 　複数の場所に関する予測値を算出するように構成される予測部と、
    　前記予測値に基づき、前記複数の場所の少なくとも一部に対応する二以上の場所を巡回先として巡回員が巡回する巡回計画であって、巡回によって期待される成果が所定条件を満足する巡回計画を作成するように構成される作成部と、
    　作成された前記巡回計画に関する情報を出力するように構成される出力部と、
    　を備え、
    　前記成果は、前記巡回先での前記巡回員の活動による成果であり、
    　前記作成部は、前記巡回計画として、前記二以上の場所の巡回順序及び巡回時期の少なくとも一方を示す巡回計画を作成する計画作成システム。
  2. 　請求項１記載の計画作成システムであって、
    　前記複数の場所の少なくとも一つは、商品の流通拠点であり、
    　前記予測値には、前記流通拠点における前記商品の流通に関するパラメータ及び流通事業者に関するパラメータの少なくとも一方の予測値が含まれる計画作成システム。
  3. 　請求項１記載の計画作成システムであって、
    　前記成果は、前記巡回先の状況に応じて変化する成果であり、
    　前記予測値には、複数の場所のそれぞれにおける複数の時点のそれぞれの前記状況に関する予測値が含まれる計画作成システム。
  4. 　請求項３記載の計画作成システムであって、
    　前記作成部は、前記予測値に基づいて算出される場所及び時点の組合せ毎の個別成果値に基づき、前記巡回計画を作成し、
    　前記個別成果値は、対応する場所及び時点での前記巡回員の活動によって期待される成果の大きさを表す計画作成システム。
  5. 　請求項３又は請求項４記載の計画作成システムであって、
    　前記予測部は、前記状況に関するパラメータの実績値を収集し、収集した前記実績値に基づき、前記予測値を算出するように構成される計画作成システム。
  6. 　請求項３～請求項５のいずれか一項記載の計画作成システムであって、
    　前記複数の場所の少なくとも一つは、事業者の活動拠点であり、
    　前記予測値には、前記複数の時点のそれぞれについて、前記巡回員が対応する時点で前記活動拠点を訪問したときの前記事業者の応対環境に関する予測値が含まれる計画作成システム。
  7. 　請求項６記載の計画作成システムであって、
    　前記応対環境に関する予測値には、前記巡回員が前記対応する時点で前記活動拠点を訪問したときに前記事業者における特定の属性を有する特定属性者との面会に成功する事象に関する予測値が含まれる計画作成システム。
  8. 　請求項６記載の計画作成システムであって、
    　前記予測部は、前記応対環境に関する前記巡回員からの報告内容を示す報告データを収集し、前記報告データに基づき、前記応対環境に関する予測値として、前記対応する時点で前記事業者が特定の応対環境にある可能性の高さを表す値を算出する計画作成システム。
  9. 　請求項７記載の計画作成システムであって、
    　前記予測部は、前記特定属性者との面会成否に関する前記巡回員からの報告内容を示す報告データを収集し、収集した前記報告データに基づき、前記事象に関する予測値として、前記巡回員が前記対応する時点で前記活動拠点を訪問したときに前記特定属性者との面会に成功する可能性の高さを表す値を算出する計画作成システム。
  10. 　請求項３～請求項９のいずれか一項記載の計画作成システムであって、
    　前記巡回員の活動には、前記巡回先のそれぞれに対応する場所で実行可能な複数種類の活動が含まれ、
    　前記巡回計画は、前記巡回先のそれぞれに対応する場所で前記巡回員が実行すべき活動の種類を更に示し、
    　前記作成部は、場所、時点、及び活動の種類の組合せ毎に期待される成果に基づいて、前記巡回計画を作成する計画作成システム。
  11. 　請求項１記載の計画作成システムであって、
    　前記成果は、前記巡回先での前記巡回員の活動による成果であって前記巡回先の状況に応じて変化する成果であり、前記巡回員の活動には、前記巡回先のそれぞれに対応する場所で実行可能な複数種類の活動が含まれ、
    　前記巡回計画は、前記二以上の場所の巡回順序及び巡回時期を示す巡回計画であり、
    　前記予測値には、前記複数の場所のそれぞれにおける複数の時点のそれぞれの前記状況に関する予測値が含まれ、
    　前記複数の場所の少なくとも一つは、事業者の活動拠点であり、
    　前記予測部は、前記事業者の応対環境に関する報告データを収集し、前記報告データに基づき、前記活動拠点の前記状況に関する予測値として、前記巡回員が対応する時点で前記活動拠点を訪問したときに、前記事業者が特定の応対環境にある可能性の高さを表す値を算出し、
    　前記作成部は、場所及び時点の組合せ毎に、対応する場所及び時点で前記複数種類の活動の一つを前記巡回員が行った場合に期待される成果を、前記予測値に基づいて個別成果値として算出した場合に、前記巡回先に対応する前記二以上の場所のそれぞれの巡回時期及び活動の種類に対応する個別成果値から算出される全体成果値が最大である巡回計画又は前記全体成果値が基準以上である一つ以上の巡回計画を、前記出力部により出力させる前記巡回計画として作成し、
    　前記全体成果値は、前記巡回計画に従って前記二以上の場所のそれぞれを巡回し、各場所では、前記巡回計画に従う種類の活動を実行したときに、巡回によって期待される場所毎の成果に対応する個別成果値を総合して算出される計画作成システム。
  12. 　請求項３～請求項１１のいずれか一項記載の計画作成システムであって、
    　前記巡回員の活動には、商品の販売及び役務の提供の少なくとも一方に関する活動が含まれる計画作成システム。
  13. 　請求項１２記載の計画作成システムであって、
    　前記巡回員の活動には、前記商品の販売及び役務の提供の少なくとも一方に関する活動として、複数種類の商品及び／又は役務に関する活動が含まれ、
    　前記巡回計画は、前記巡回先のそれぞれに対応する場所で前記巡回員が活動の対象とすべき商品及び／又は役務の種類を更に示す計画作成システム。
  14. 　請求項１２又は請求項１３記載の計画作成システムであって、
    　前記成果は、前記商品の販売及び前記役務の提供の少なくとも一方に関する業績評価指標値で表される計画作成システム。
  15. 　請求項１２～請求項１４のいずれか一項記載の計画作成システムであって、
    　前記巡回員の活動には、前記商品を陳列する陳列棚の整理が含まれ、
    　前記状況には、対応する場所の陳列棚の状態が含まれ、
    　前記予測部は、前記複数の時点のそれぞれの前記状況に関する予測値として、前記陳列棚の過去の状態に基づき、対応する時点での陳列棚の状態に関する予測値を算出する計画作成システム。
  16. 　請求項１２～請求項１５のいずれか一項記載の計画作成システムであって、
    　前記複数の場所の少なくとも一つには、前記商品の販売及び前記役務の提供の少なくとも一方が顧客に対して行われる場所が含まれ、
    　前記状況には、対応する場所への前記顧客の来訪量が含まれ、
    　前記予測部は、前記対応する場所への前記来訪量に関する予測値を算出し、
    　前記作成部は、前記来訪量に関する予測値に基づき、前記巡回計画を作成する計画作成システム。
  17. 　請求項１～請求項１６のいずれか一項記載の計画作成システムであって、
    　前記作成部は、前記巡回員の行動に関する予め定められた制約条件に従う前記巡回計画を作成し、
    　前記制約条件は、
    　前記巡回員の巡回開始時刻及び終了時刻の少なくとも一方に関する制約条件、
    　前記巡回員の移動時間及び距離の少なくとも一方に関する制約条件、
    　前記巡回員の移動手段に関する制約条件、及び、
    　前記複数の場所の内の一以上の場所への巡回回数及び時期の少なくとも一方に関する制約条件
    　の少なくとも一つを含む計画作成システム。
  18. 　コンピュータにより実行される計画作成方法であって、
    　複数の場所に関する予測値を算出することと、
    　前記予測値に基づき、前記複数の場所の少なくとも一部に対応する二以上の場所を巡回先として巡回員が巡回する巡回計画であって、巡回によって期待される成果が所定条件を満足する巡回計画を作成することと、
    　作成された前記巡回計画に関する情報を出力することと、
    　を含み、
    　前記成果は、前記巡回先での前記巡回員の活動による成果であり、
    　前記作成することは、前記巡回計画として、前記二以上の場所の巡回順序及び巡回時期の少なくとも一方を示す巡回計画を作成することを含む計画作成方法。
  19. 　コンピュータにより実行される計画作成方法であって、
    　複数の場所に関する予測値を算出することと、
    　前記複数の場所の少なくとも一部に対応する二以上の場所を巡回先として巡回員が巡回する巡回計画を、巡回によって期待される成果に基づき作成することと、
    　作成された前記巡回計画に関する情報を出力することと、
    　を含み、
    　前記成果は、前記巡回先での前記巡回員の活動による成果であって前記巡回先の状況に応じて変化する成果であり、前記巡回員の活動には、前記巡回先のそれぞれに対応する場所で実行可能な複数種類の活動が含まれ、
    　前記巡回計画は、前記二以上の場所の巡回順序及び巡回時期を示す巡回計画であり、
    　前記予測値には、前記複数の場所のそれぞれにおける複数の時点のそれぞれの前記状況に関する予測値が含まれ、
    　前記複数の場所の少なくとも一つは、事業者の活動拠点であり、
    　前記予測値を算出することは、前記事業者の応対環境に関する報告データを収集し、前記報告データに基づき、前記活動拠点の前記状況に関する予測値として、前記巡回員が対応する時点で前記活動拠点を訪問したときに、前記事業者が特定の応対環境にある可能性の高さを表す値を算出することを含み、
    　前記作成することは、場所及び時点の組合せ毎に、対応する場所及び時点で前記複数種類の活動の一つを前記巡回員が行った場合に期待される成果を、前記予測値に基づいて個別成果値として算出した場合に、前記巡回先に対応する前記二以上の場所のそれぞれの巡回時期及び活動の種類に対応する個別成果値から算出される全体成果値が最大である巡回計画又は前記全体成果値が基準以上である一つ以上の巡回計画を、出力する対象の前記巡回計画として作成することを含み、
    　前記全体成果値は、前記巡回計画に従って前記二以上の場所のそれぞれを巡回し、各場所では、前記巡回計画に従う種類の活動を実行したときに、巡回によって期待される場所毎の成果に対応する個別成果値を総合して算出される計画作成方法。
  20. 　請求項１９記載の計画作成方法であって、
    　前記報告データは、前記事業者における特定の属性を有する特定属性者との面会成否に関する報告データを含み、
    　前記予測値を算出することは、前記報告データに基づき、前記事業者が特定の応対環境にある可能性の高さを表す値として、前記巡回員が対応する時点で前記活動拠点を訪問したときに前記特定属性者との面会に成功する可能性の高さを表す値を算出することを含む計画作成方法。
  21. 　請求項１８～請求項２０のいずれか一項記載の計画作成方法を、コンピュータに実行させるための命令を含むコンピュータプログラム。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117787527B (zh) * 2024-02-26 2024-04-26 东莞市城建规划设计院 基于大数据分析技术的旅游路线智能规划方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002279034A (ja) * 2001-03-15 2002-09-27 Shikoku Coca Cola Bottling Kk 巡回計画作成方法及び巡回計画作成システム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003288442A (ja) * 2002-03-27 2003-10-10 Fujitsu Ltd 滞納者訪問スケジュール算定方法
JP2004021656A (ja) * 2002-06-17 2004-01-22 Alpine Electronics Inc 顧客訪問用支援システム
JP6158865B2 (ja) * 2015-06-30 2017-07-05 株式会社リクルートホールディングス 顧客情報提供システム及びその制御方法並びにコンピュータプログラム
JP2020052921A (ja) * 2018-09-28 2020-04-02 フジキンソフト株式会社 訪問計画作成システム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002279034A (ja) * 2001-03-15 2002-09-27 Shikoku Coca Cola Bottling Kk 巡回計画作成方法及び巡回計画作成システム

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