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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024116497
(43)【公開日】2024-08-28
(54)【発明の名称】情報処理装置及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 40/08 20120101AFI20240821BHJP
【ＦＩ】
G06Q40/08
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023022153
(22)【出願日】2023-02-16
(71)【出願人】
【識別番号】500562145
【氏名又は名称】東京海上日動あんしん生命保険株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100079108
【弁理士】
【氏名又は名称】稲葉 良幸
(74)【代理人】
【識別番号】100109346
【弁理士】
【氏名又は名称】大貫 敏史
(74)【代理人】
【識別番号】100117189
【弁理士】
【氏名又は名称】江口 昭彦
(74)【代理人】
【識別番号】100134120
【弁理士】
【氏名又は名称】内藤 和彦
(72)【発明者】
【氏名】福田 直記
(72)【発明者】
【氏名】齋藤 瞬
【テーマコード（参考）】
5L040
5L055
【Ｆターム（参考）】
5L040BB61
5L055BB61
(57)【要約】 （修正有）
【課題】保険に関する相談を望む顧客に対し、当該顧客のニーズに合った募集人の候補を提示することが可能な情報処理装置及び情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】複数の顧客端末とマッチングサーバとが、通信ネットワークＮを介して相互接続している保険システムにおいて、マッチングサーバ２００のマッチング実行部２１３は、顧客によって入力される属性情報や事前に登録されている各募集人の属性情報等を利用して、当該顧客と各募集人のマッチング度を算出し、マッチング度の高い募集人を、募集人の候補として選定する。ここで、マッチング度の算出においては、出願人らの鋭意調査・検証の結果、２０代と６０代以上の顧客は、他の世代の顧客と比べて同世代の募集人を好むという傾向が見出されたため、このような傾向がマッチング度に反映されるように、マッチングロジックが組み立てられている。
【選択図】図２
【解決手段】複数の顧客端末とマッチングサーバとが、通信ネットワークＮを介して相互接続している保険システムにおいて、マッチングサーバ２００のマッチング実行部２１３は、顧客によって入力される属性情報や事前に登録されている各募集人の属性情報等を利用して、当該顧客と各募集人のマッチング度を算出し、マッチング度の高い募集人を、募集人の候補として選定する。ここで、マッチング度の算出においては、出願人らの鋭意調査・検証の結果、２０代と６０代以上の顧客は、他の世代の顧客と比べて同世代の募集人を好むという傾向が見出されたため、このような傾向がマッチング度に反映されるように、マッチングロジックが組み立てられている。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
顧客と募集人とのマッチングを行う情報処理装置であって、
前記顧客の関連情報と前記募集人の関連情報とに基づいて、前記顧客と前記募集人とのマッチング度を算出するマッチング実行部を備え、
前記顧客の関連情報には、前記顧客の年齢が含まれ、
前記募集人の関連情報には、前記募集人の年齢が含まれ、
前記マッチング実行部は、
前記顧客と前記募集人との年齢差に基づいて、前記マッチング度を算出するように構成され、前記顧客の年齢に応じて、前記年齢差に基づいて前記マッチング度を算出する際の算出ロジックを決定する、情報処理装置。
前記顧客の関連情報と前記募集人の関連情報とに基づいて、前記顧客と前記募集人とのマッチング度を算出するマッチング実行部を備え、
前記顧客の関連情報には、前記顧客の年齢が含まれ、
前記募集人の関連情報には、前記募集人の年齢が含まれ、
前記マッチング実行部は、
前記顧客と前記募集人との年齢差に基づいて、前記マッチング度を算出するように構成され、前記顧客の年齢に応じて、前記年齢差に基づいて前記マッチング度を算出する際の算出ロジックを決定する、情報処理装置。
【請求項2】
前記マッチング実行部は、
前記顧客の年齢から求まる前記顧客の年代に応じて、前記年齢差に基づいて前記マッチング度を算出する際の算出ロジックを決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
前記顧客の年齢から求まる前記顧客の年代に応じて、前記年齢差に基づいて前記マッチング度を算出する際の算出ロジックを決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
算出された前記マッチング度が所定値以上の募集人を、募集人の候補として前記顧客に通知する通知部をさらに備える、請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記顧客の関連情報には、前記顧客が閲覧した記事のカテゴリが含まれ、
前記募集人の関連情報には、前記募集人の得意分野が含まれ、
前記マッチング実行部は、
前記顧客が閲覧した記事のカテゴリと、前記募集人の得意分野との比較結果に基づき、前記マッチング度を算出するように構成される、請求項１または２に記載の情報処理装置。
前記募集人の関連情報には、前記募集人の得意分野が含まれ、
前記マッチング実行部は、
前記顧客が閲覧した記事のカテゴリと、前記募集人の得意分野との比較結果に基づき、前記マッチング度を算出するように構成される、請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記顧客の関連情報には、前記顧客の居住地が含まれ、
前記募集人の関連情報には、前記募集人が対応可能なエリアが含まれ、
前記マッチング実行部は、
前記顧客の居住地と、前記募集人が対応可能なエリアの比較結果に基づき、前記マッチング度を算出するように構成される、請求項１または２に記載の情報処理装置。
前記募集人の関連情報には、前記募集人が対応可能なエリアが含まれ、
前記マッチング実行部は、
前記顧客の居住地と、前記募集人が対応可能なエリアの比較結果に基づき、前記マッチング度を算出するように構成される、請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記顧客の関連情報には、前記顧客の関心事項が含まれ、
前記募集人の関連情報には、前記募集人の得意分野が含まれ、
前記マッチング実行部は、
前記顧客の関心事項と、前記募集人の得意分野との比較結果に基づいて、前記マッチング度を算出するように構成される、請求項１または２に記載の情報処理装置。
前記募集人の関連情報には、前記募集人の得意分野が含まれ、
前記マッチング実行部は、
前記顧客の関心事項と、前記募集人の得意分野との比較結果に基づいて、前記マッチング度を算出するように構成される、請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項7】
顧客と募集人とのマッチングを行うコンピュータに、
前記顧客の関連情報と前記募集人の関連情報とに基づいて、前記顧客と前記募集人とのマッチング度を算出するステップを実行させるためのプログラムであって、
前記顧客の関連情報には、前記顧客の年齢が含まれ、
前記募集人の関連情報には、前記募集人の年齢が含まれ、
前記マッチング度を算出するステップにおいては、
前記顧客と前記募集人との年齢差に基づいて、前記マッチング度を算出し、前記顧客の年齢に応じて、前記年齢差に基づいて前記マッチング度を算出する際の算出ロジックを決定する、情報処理プログラム。
前記顧客の関連情報と前記募集人の関連情報とに基づいて、前記顧客と前記募集人とのマッチング度を算出するステップを実行させるためのプログラムであって、
前記顧客の関連情報には、前記顧客の年齢が含まれ、
前記募集人の関連情報には、前記募集人の年齢が含まれ、
前記マッチング度を算出するステップにおいては、
前記顧客と前記募集人との年齢差に基づいて、前記マッチング度を算出し、前記顧客の年齢に応じて、前記年齢差に基づいて前記マッチング度を算出する際の算出ロジックを決定する、情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
生命保険や傷害保険、保険に付随する各種特約など、保険に関する相談を望む顧客は、保険代理店に直接赴き、保険募集人（以下、単に募集人）から保険商品の説明を受けるのが一般的である（例えば、特許文献１の段落番号０００６等参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１２－１０８６６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、保険代理店においては、このような顧客の訪問に対して適切な募集人（すなわち、顧客の所望する保険商品の知識を十分に有し、コミュニケーションを上手に取ることができる募集人）を欠く場合がある。かかる場合、顧客は、募集人から所望する保険商品について満足のいく説明を受けることができず、不満が残るとともに、その後の保険の契約手続などが円滑に進まない、という問題があった。
【0005】
本発明は、以上説明した事情に鑑みてなされたものであり、保険に関する相談を望む顧客に対し、当該顧客のニーズに合った募集人の候補を提示することが可能な情報処理装置等を提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様である情報処理装置は、顧客と募集人とのマッチングを行う情報処理装置であって、顧客の関連情報と募集人の属性情報とに基づいて、顧客と募集人とのマッチング度を算出するマッチング実行部を備え、顧客の関連情報には、顧客の年齢が含まれ、募集人の属性情報には、募集人の年齢が含まれ、マッチング実行部は、顧客の年齢から求まる顧客の年代に応じて、顧客と募集人との年齢差に対するマッチングの重みの設定を変更することを要旨とする。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、保険に関する相談を望む顧客に対し、当該顧客のニーズに合った募集人の候補を提示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本実施形態に係る保険システムの概略構成を示す図である。
【図2】マッチングサーバの機能モジュールを示すブロック図である。
【図3】顧客データベースの登録内容を例示した図である。
【図4】募集人データベースの登録内容を例示した図である。
【図5】マッチングロジックテーブルを模式的に示した図である。
【図6】算出テーブルを例示した図である。
【図7】募集人の候補の表示画面を例示した図である。
【図8】マッチングサーバのメイン動作を示すフローチャートである。
【図9】変形例に係る保険システムの概略構成を示す図である。
【図10】管理サーバの営業支援機能に関わる機能モジュールを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、本発明の実施形態について説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【0010】
（１）実施形態の構成
図１は、本実施形態に係る保険システム１の概略構成を示す図である。
保険システム１は、保険に関する相談（例えば、ライフプランや新規の保険契約など）を望む顧客のニーズ等に応じて、適切な募集人の候補を提示するものであり、顧客端末１００とマッチングサーバ２００とを備えて構成される。
図１は、本実施形態に係る保険システム１の概略構成を示す図である。
保険システム１は、保険に関する相談（例えば、ライフプランや新規の保険契約など）を望む顧客のニーズ等に応じて、適切な募集人の候補を提示するものであり、顧客端末１００とマッチングサーバ２００とを備えて構成される。
【0011】
顧客端末１００とマッチングサーバ２００とは、通信ネットワークＮを介して相互接続されている。なお、顧客端末１００の数は、本システム１を利用する顧客の数などに応じて任意に設定することが可能である。
【0012】
通信ネットワークＮは、顧客端末１００とマッチングサーバ２００との間で相互に情報を送受信可能な通信網を含む。通信ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース（登録商標）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。
【0013】
顧客端末１００は、保険に関する相談を行う顧客が利用する端末であり、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、タブレット端末、ハンドヘルドコンピュータデバイス、ウェアラブル端末、携帯電話、スマートフォンなどによって構成されている。顧客端末１００は、本システム１を利用するために必要なソフトウェアやブラウザ等を備えている。顧客は、ソフトウェアやブラウザ等を動作させることで、本システム１が提供する各種サービスを享受する。ソフトウェアは、顧客端末１００にインストールする構成であってもよいが、マッチングサーバ２００等から通信ネットワークＮを介してソフトウェアの一部または全部の機能が提供される構成（いわゆるＳａａＳ（Software as a Service）など）であってもよい。
【0014】
マッチングサーバ（情報処理装置）２００は、汎用的なコンピュータであり、１台のコンピュータで構成されていてもよいし、通信ネットワークＮ上に分散する複数のコンピュータから構成されてもよい。マッチングサーバ２００は、制御装置２１と記憶装置２２を備えている。制御装置２１は、ハードウェアとして、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、入力インタフェース、出力インタフェース、通信インタフェース及びこれらを結ぶバス等を備えている。
【0015】
制御装置２１は、ＣＰＵがＲＯＭ等に格納されたプログラムを実行することにより、後述する各種の機能を実現する。記憶装置２２は、ハードディスクドライブ等であり、制御装置２１に実行させる各種プログラムや各種データを記憶する。
【0016】
【0017】
記憶部２１１は、顧客データベースＤＢ１、募集人データベースＤＢ２などを記憶する。
図３は、顧客データベースＤＢ１の登録内容を例示した図である。
顧客データベースＤＢ１には、本システム１を利用する各顧客の関連情報、具体的には各顧客の属性情報ＩＦ１及び閲覧履歴情報ＩＦ２が登録されている。
図３は、顧客データベースＤＢ１の登録内容を例示した図である。
顧客データベースＤＢ１には、本システム１を利用する各顧客の関連情報、具体的には各顧客の属性情報ＩＦ１及び閲覧履歴情報ＩＦ２が登録されている。
【0018】
各顧客の属性情報ＩＦ１は、各顧客が自分のニーズにあった募集人を検索するために、本システム１にアクセスしたときに各顧客が入力する情報である。
【0019】
顧客の属性情報ＩＦ１には、顧客ＩＤ、性別、年齢、居住地などの基本情報のほか、顧客の関心事項、募集人との希望の相談方式などの情報が登録されている。
【0020】
本実施形態では、顧客の関心事項として「家計見直し」、「節約」、「資産形成」、「教育資金」、「住宅資金」、「老後資金」、「介護」、「病気・けが」、「相続」の９つが選択可能（複数選択可）となっている。また、募集人との希望の相談方式については、「対面」、「オンライン」、「対面・オンラインのどちらでもよい」のいずれかを選択することが可能となっている。
【0021】
一方、顧客の閲覧履歴情報ＩＦ２には、顧客が本システム１にアクセスしたときに閲覧した記事ページのタイトルや、その記事ページのカテゴリなどが登録されている。
本実施形態では、記事ページのカテゴリとして、上述した顧客の関心事項と同じ項目、すなわち「家計見直し」、「節約」、「資産形成」、「教育資金」、「住宅資金」、「老後資金」、「介護」、「病気・けが」、「相続」が設定されている。なお、閲覧履歴情報ＩＦ２は、例えば直近分だけ、あるいは所定期間分（例えば、過去半年分など）を登録するようにしてもよい。
本実施形態では、記事ページのカテゴリとして、上述した顧客の関心事項と同じ項目、すなわち「家計見直し」、「節約」、「資産形成」、「教育資金」、「住宅資金」、「老後資金」、「介護」、「病気・けが」、「相続」が設定されている。なお、閲覧履歴情報ＩＦ２は、例えば直近分だけ、あるいは所定期間分（例えば、過去半年分など）を登録するようにしてもよい。
【0022】
図４は、募集人データベースＤＢ２の登録内容を例示した図である。
募集人データベースＤＢ２には、本システム１を利用する各募集人の関連情報、具体的には各募集人の属性情報ＩＦ３が登録されている。
募集人の属性情報ＩＦ３は、募集人によって事前登録される情報である。募集人の属性情報ＩＦ３には、募集人ＩＤ、名前、性別、年齢、血液型、家族構成、趣味、顔画像などの基本情報のほか、対応エリア、実績、得意分野、顧客評価などの情報が登録されている。
募集人データベースＤＢ２には、本システム１を利用する各募集人の関連情報、具体的には各募集人の属性情報ＩＦ３が登録されている。
募集人の属性情報ＩＦ３は、募集人によって事前登録される情報である。募集人の属性情報ＩＦ３には、募集人ＩＤ、名前、性別、年齢、血液型、家族構成、趣味、顔画像などの基本情報のほか、対応エリア、実績、得意分野、顧客評価などの情報が登録されている。
【0023】
対応エリアには、募集人が対応可能な地域（都道府県名など）が含まれる。
実績には、例えば保険業界歴（例えば、〇×年）、年間の相談対応件数（例えば、〇△件）、特に依頼の多い顧客の年代層（例えば、×△代）などが含まれる。
実績には、例えば保険業界歴（例えば、〇×年）、年間の相談対応件数（例えば、〇△件）、特に依頼の多い顧客の年代層（例えば、×△代）などが含まれる。
【0024】
得意分野については、上述した顧客の関心事項や記事ページのカテゴリと同じ項目、すなわち、「家計見直し」、「節約」、「資産形成」、「教育資金」、「住宅資金」、「老後資金」、「介護」、「病気・けが」、「相続」が設定可能（複数設定可）となっている。さらに、得意な順番も設定可能となっており、例えば、第１位の得意分野として「家計見直し」、第２位の得意分野として「資産形成」等と設定することが可能となっている。
【0025】
顧客評価については、例えば「１」～「５」の５段階の評価値が設定可能となっている。顧客評価を設定する際には、例えば所定期間（例えば、過去半年分など）で蓄積された顧客評価の平均値を利用することができる。
【0026】
管理部２１２は、顧客データベースＤＢ１及び募集人データベースＤＢ２に登録されている各種情報を管理する。管理部２１２は、例えば顧客や募集人から属性情報の新規登録指示や更新指示などを受け取ると、かかる指示に従い顧客データベースＤＢ１や募集人データベースＤＢ２の登録内容を更新する。
【0027】
マッチング実行部２１３は、顧客データベースＤＢ１及び募集人データベースＤＢ２を参照し、顧客と各募集人とのマッチング度を算出することにより、顧客のニーズにマッチする募集人の候補を選定する。
【0028】
図５は、マッチング実行部２１３が保持するマッチングロジックテーブルＴａ１を模式的に示した図である。
マッチングロジックテーブルＴａ１は、顧客と各募集人とのマッチング度を算出するために用いられる。
マッチングロジックテーブルＴａ１は、顧客と各募集人とのマッチング度を算出するために用いられる。
【0029】
マッチングロジックテーブルＴａ１には、マッチング項目と、マッチング内容と、付与ポイントがそれぞれ対応づけて登録されている。詳細は以下に説明するが、各項目の付与ポイントを合計することで、顧客と各募集人とのマッチング度が算出される。
【0030】
＜（１）居住地＞
居住地については、顧客の属性情報ＩＦ１に含まれる居住地及び顧客の希望の相談方式、募集人の属性情報ＩＦ３に含まれる対応エリアなどに基づいて、付与ポイントが決定される。具体的には、顧客の居住地が、募集人の対応エリア内である場合には、“２０ポイント”が付与される。一方、顧客の居住地が、募集人の対応エリア外である場合には、ポイントが付与されない（すなわち、“０ポイント”）。
居住地については、顧客の属性情報ＩＦ１に含まれる居住地及び顧客の希望の相談方式、募集人の属性情報ＩＦ３に含まれる対応エリアなどに基づいて、付与ポイントが決定される。具体的には、顧客の居住地が、募集人の対応エリア内である場合には、“２０ポイント”が付与される。一方、顧客の居住地が、募集人の対応エリア外である場合には、ポイントが付与されない（すなわち、“０ポイント”）。
【0031】
もっとも、顧客の希望の相談方式が、「オンライン」または「対面・オンラインのどちらでもよい」に設定されている場合には、全ての募集人が対応可能となるため、この場合は全ての募集人に“２０ポイント”が付与される。
【0032】
＜（２）関心事項＞
関心事項については、顧客の属性情報ＩＦ１に含まれる関心事項、募集人の属性情報ＩＦ３に含まれる得意分野などに基づいて、付与ポイントが決定される。
すでに説明したように、顧客が選択可能な関心事項と募集人が設定可能な得意分野の数、内容は一致する。
関心事項については、顧客の属性情報ＩＦ１に含まれる関心事項、募集人の属性情報ＩＦ３に含まれる得意分野などに基づいて、付与ポイントが決定される。
すでに説明したように、顧客が選択可能な関心事項と募集人が設定可能な得意分野の数、内容は一致する。
【0033】
関心事項の付与ポイントの決定方法について、図５に示す算出テーブルＴａ２及びＴａ３を参照しながら説明する。
まず、顧客の関心項目の数に応じて、分母の値を決定する。例えば、顧客の関心事項の数が４つ（＝“４項目”）の場合には、算出テーブルＴａ２に示すように、分母の値は“３０”となる。なお、顧客の関心事項は、最大で９つ、最小で１つであるため、分母の最大値は“４５”、最小値は“９”となる。
まず、顧客の関心項目の数に応じて、分母の値を決定する。例えば、顧客の関心事項の数が４つ（＝“４項目”）の場合には、算出テーブルＴａ２に示すように、分母の値は“３０”となる。なお、顧客の関心事項は、最大で９つ、最小で１つであるため、分母の最大値は“４５”、最小値は“９”となる。
【0034】
次に、顧客の関心事項と募集人の得意分野の合致度合いに応じた点数に基づき、分子の値を決定する。ここで、「合致度合いに応じた点数」は、顧客の関心事項に合致した募集人の得意分野の順位に応じて決定される。具体的には、算出テーブルＴａ３に示すように、顧客の関心事項が、募集人の１位の得意分野と合致した場合には“９ポイント”が付与され、２位の場合には“８ポイント”が付与され、・・・９位の場合には“１ポイント”が付与される。分子の値は、合致度合いに応じた点数を合計したものであるであるから、例えば、募集人の１位と２位の得意分野の２項目が合致した場合には、“１７”（＝９＋８）となる。
【0035】
上記のようにして分母、分子を決定した後、最後に６０を乗ずることで、関心事項の付与ポイントを決定する。
例えば、顧客の関心事項の数が４つ（＝“４項目”）であり、このうち募集人の１位と２位の得意分野の２項目が合致した場合には、分母の値は“３０”となり、分子の値は“１７”となるため、関心事項の付与ポイントは、“３４ポイント”（＝（１７／３０）×６０）となる。
例えば、顧客の関心事項の数が４つ（＝“４項目”）であり、このうち募集人の１位と２位の得意分野の２項目が合致した場合には、分母の値は“３０”となり、分子の値は“１７”となるため、関心事項の付与ポイントは、“３４ポイント”（＝（１７／３０）×６０）となる。
【0036】
＜（３）閲覧履歴＞
閲覧履歴については、顧客の閲覧履歴情報ＩＦ２に含まれる記事ページのカテゴリと、募集人の属性情報ＩＦ３に含まれる得意分野などに基づいて、付与ポイントが決定される。
すでに説明したように、記事ページのカテゴリと募集人が設定可能な得意分野の数、内容は一致する。
閲覧履歴については、顧客の閲覧履歴情報ＩＦ２に含まれる記事ページのカテゴリと、募集人の属性情報ＩＦ３に含まれる得意分野などに基づいて、付与ポイントが決定される。
すでに説明したように、記事ページのカテゴリと募集人が設定可能な得意分野の数、内容は一致する。
【0037】
閲覧履歴の付与ポイントの決定方法について説明すると、閲覧履歴情報ＩＦ２に登録されている記事ページのカテゴリと、募集人の得意分野の上位５項目のいずれかが合致していれば、１項目合致につき、２ポイントを付与される（最大１０ポイント）。
【0038】
例えば、顧客が閲覧した記事ページが２つあり、２つの記事ページのカテゴリが、それぞれ募集人の得意分野の１位と、３位に合致している場合には、２つの記事ページのカテゴリのいずれも、募集人の得意分野の上位５項目に合致していることから、閲覧履歴のポイントは“４ポイント”（＝２×２）となる。
【0039】
＜（４）年齢＞
年齢については、顧客の属性情報ＩＦ１に含まれる年齢と募集人の属性情報に含まれる年齢などに基づいて、付与ポイントが決定される。
年齢については、顧客の属性情報ＩＦ１に含まれる年齢と募集人の属性情報に含まれる年齢などに基づいて、付与ポイントが決定される。
【0040】
出願人らは、鋭意調査・検証の結果、特に２０代と６０代以上の顧客は、他の世代の顧客と比べて同世代の募集人を好む傾向が強いことを見出した。本実施形態では、このような傾向を年齢の付与ポイントに反映する。
【0041】
年齢の付与ポイントの決定方法について、図６に示す算出テーブルＴａ４を参照しながら説明する。
【0042】
募集人の年齢が、顧客の年齢の±５歳以内の場合には、年齢差ポイント（すなわち、年齢差に起因するマッチング度）として“５ポイント”が付与される一方、募集人の年齢が、顧客の年齢の±１０歳以内の場合には、年齢差ポイントとして“３ポイント”が付与される。
ただし、上述したように、顧客の年齢が２０代もしくは６０代以上である場合には、他の世代の顧客と比べて同世代の募集人を好む傾向が強いことから、年齢差ポイントが他の世代よりも高くなるように、算出テーブルＴａ４の値を設定している（算出テーブルＴａ４のハッチング行を参照）。具体的には、顧客の年齢が２０代もしくは６０代以上であり、かつ、募集人の年齢が顧客の年齢の±５歳または±１０歳の場合には、年齢差ポイントとして、他の世代の２倍の“１０ポイント”または“６ポイント”が付与される。なお、他の世代の２倍に設定する構成は、あくまで一例にすぎず、常に２倍とならないような適切な値（非線形関係）を設定してもよい。
ただし、上述したように、顧客の年齢が２０代もしくは６０代以上である場合には、他の世代の顧客と比べて同世代の募集人を好む傾向が強いことから、年齢差ポイントが他の世代よりも高くなるように、算出テーブルＴａ４の値を設定している（算出テーブルＴａ４のハッチング行を参照）。具体的には、顧客の年齢が２０代もしくは６０代以上であり、かつ、募集人の年齢が顧客の年齢の±５歳または±１０歳の場合には、年齢差ポイントとして、他の世代の２倍の“１０ポイント”または“６ポイント”が付与される。なお、他の世代の２倍に設定する構成は、あくまで一例にすぎず、常に２倍とならないような適切な値（非線形関係）を設定してもよい。
【0043】
このように、図６に示す算出テーブルＴａ４を利用して年齢の付与ポイント決定する方法では、まず、顧客の年齢に応じて該当する行を選択（算出ロジックを決定）し、選択した行を参照することで年齢差ポイント（年齢差に起因するマッチング度）を決定する。なお、顧客と募集人の年齢差の区分の仕方や、年齢差ポイントの設定などは、システム設計などに応じて任意に変更可能である。
【0044】
また、算出テーブルＴａ４を利用する代わりに、以下に示す顧客と募集人の年齢差と付与ポイントの基本関係式（Ａ）を利用して年齢差ポイントを決定してもよい。
（±５以内，±６～±１０，±１０超え）＝ａ＊（５，３，０） ・・・（Ａ）
ａ：重み
（±５以内，±６～±１０，±１０超え）＝ａ＊（５，３，０） ・・・（Ａ）
ａ：重み
【0045】
例えば、算出テーブルＴａ４の例にあわせて重みを決定（すなわち、算出ロジックを決定）する場合であれば、顧客の年齢が２０代もしくは６０代以上である場合にはａ＝２、顧客の年齢がその他の年代である場合にはａ＝１に決定すればよい。
上記基本関係式（Ａ）と各重みをマッチング実行部２１３に保持しておくことで、図６に示すような算出テーブルＴａ４は不要となる。なお、基本関係式（Ａ）では、顧客と募集人の年齢差が増大すると、年齢差ポイントが減少する単調減少の関係を示しているが、これに限る趣旨ではなく、単調増加、非減少、非増加、凹凸のある非線形な関係であってもよい。
上記基本関係式（Ａ）と各重みをマッチング実行部２１３に保持しておくことで、図６に示すような算出テーブルＴａ４は不要となる。なお、基本関係式（Ａ）では、顧客と募集人の年齢差が増大すると、年齢差ポイントが減少する単調減少の関係を示しているが、これに限る趣旨ではなく、単調増加、非減少、非増加、凹凸のある非線形な関係であってもよい。
【0046】
図２に戻り、マッチング実行部２１３は、各項目の付与ポイントを決定すると、これら各項目の付与ポイントを加算し、合計付与ポイント（すなわち、マッチング度）を算出して顧客のニーズにマッチする募集人の候補を選定する。一例として、マッチング実行部２１３は、マッチング度が設定された閾値以上（例えば、６０ポイント以上）の募集人を、募集人の候補として選定する、あるいはマッチング度が最も高い募集人のみを、募集人の候補として選定することができる。なお、募集人の選定基準や、募集人の候補数は、任意に設定可能である。マッチング実行部２１３は、募集人の候補を選定すると、選定した募集人の候補とともにマッチング度を通知部２１４に送る。
【0047】
通知部２１４は、マッチング実行部２１３から募集人の候補及びマッチング度を受けと取ると、受け取った募集人の候補を検索キーとして募集人データベースＤＢ２を検索し、対応する募集人の属性情報ＩＦ３を抽出する。通知部２１４は、抽出した属性情報ＩＦ３にマッチング度を付加し、顧客のニーズにあった募集人の候補として、顧客端末１００に通知（提示）する。
【0048】
図７は、顧客端末１００に表示される募集人の候補の表示画面Ｐ１を例示した図である。
表示画面Ｐ１には、最もマッチング度が高い募集人の候補の詳細が表示されている。具体的には、当該募集人の顔画像とともに、名前、年齢、家族構成、年間の相談対応件数、顧客の評価、得意分野などが表示されている。なお、顧客は、表示画面Ｐ１の並べ替えボタンＢ１をクリック等することで、表示される募集人の候補を切り替えことが可能となっている。その後、顧客は、気に入った募集人の候補を決定すると、相談予約に必要な事項（例えば、名前、住所、連絡先、相談日時、相談概要など）を入力し、相談申込の手続きを完了する。
表示画面Ｐ１には、最もマッチング度が高い募集人の候補の詳細が表示されている。具体的には、当該募集人の顔画像とともに、名前、年齢、家族構成、年間の相談対応件数、顧客の評価、得意分野などが表示されている。なお、顧客は、表示画面Ｐ１の並べ替えボタンＢ１をクリック等することで、表示される募集人の候補を切り替えことが可能となっている。その後、顧客は、気に入った募集人の候補を決定すると、相談予約に必要な事項（例えば、名前、住所、連絡先、相談日時、相談概要など）を入力し、相談申込の手続きを完了する。
【0049】
以上説明したように、上記構成によれば、顧客によって入力される属性情報や事前に登録されている各募集人の属性情報等を利用して、当該顧客と各募集人のマッチング度を算出し、マッチング度の高い募集人を、募集人の候補として顧客に提示する。ここで、マッチング度の算出においては、出願人らの鋭意調査・検証の結果、２０代と６０代以上の顧客は、他の世代の顧客と比べて同世代の募集人を好むという傾向が見出されたため、このような傾向がマッチング度に反映されるように、マッチングロジックが組み立てられている。このため、顧客は、煩雑な操作を強いられることなく、自身のニーズにマッチした募集人の候補の提示を受けることが可能となる。
以下、マッチングサーバ２００の処理動作について図面を参照しながら説明する。
以下、マッチングサーバ２００の処理動作について図面を参照しながら説明する。
【0050】
（２）実施形態の動作
図８は、マッチングサーバ２００のメイン動作を示すフローチャートである。
以下では、顧客が自分のニーズにあった募集人を検索するために、顧客端末１００を利用して本システム１にアクセスし、自身の属性情報ＩＦ１や募集人の検索指示（すなわち、マッチングの実行指示）などを入力している場合を想定する。
図８は、マッチングサーバ２００のメイン動作を示すフローチャートである。
以下では、顧客が自分のニーズにあった募集人を検索するために、顧客端末１００を利用して本システム１にアクセスし、自身の属性情報ＩＦ１や募集人の検索指示（すなわち、マッチングの実行指示）などを入力している場合を想定する。
【0051】
ステップＳ１において、マッチングサーバ２００の管理部２１２は、顧客端末１００から属性情報ＩＦ１を受信すると、顧客データベースＤＢ１に登録する。
ステップＳ２において、マッチング実行部２１３は、マッチングの実行指示に従い、各募集人のマッチング度を求め、顧客のニーズにマッチする募集人の候補を選定する。なお、募集人の候補の選定方法については、すでに詳細を明らかにしたため、ここでは割愛する。
ステップＳ２において、マッチング実行部２１３は、マッチングの実行指示に従い、各募集人のマッチング度を求め、顧客のニーズにマッチする募集人の候補を選定する。なお、募集人の候補の選定方法については、すでに詳細を明らかにしたため、ここでは割愛する。
【0052】
ステップＳ３において、通知部２１４は、選定された募集人の候補の属性情報ＩＦ３を、募集人データベースＤＢ２から抽出する。
【0053】
ステップＳ４において、通知部２１４は、抽出した募集人の候補の属性情報ＩＦ３にマッチング度を付加し、顧客のニーズにあった募集人の候補として顧客端末１００に通知し、処理を終了する。
【0054】
Ｂ．変形例
図９は、変形例に保険システム１ａの構成を例示した図である。
保険システム１ａは、各募集人による営業活動（例えば、顧客との会話の進め方など）の支援を可能とするものであり、管理サーバ３００及び募集人端末４００を備える。その他の構成は、前掲図１に示す保険システム１と同様であるため、対応する部分には同一符号を付し、詳細な説明は割愛する。
図９は、変形例に保険システム１ａの構成を例示した図である。
保険システム１ａは、各募集人による営業活動（例えば、顧客との会話の進め方など）の支援を可能とするものであり、管理サーバ３００及び募集人端末４００を備える。その他の構成は、前掲図１に示す保険システム１と同様であるため、対応する部分には同一符号を付し、詳細な説明は割愛する。
【0055】
管理サーバ３００は、例えば汎用的なコンピュータであり、ハードウェアとして、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、入力インタフェース、出力インタフェース、通信インタフェース及びこれらを結ぶバス等を備えている。管理サーバ３００は、ＣＰＵがＲＯＭ当に格納されたプログラムを実行することにより、顧客と募集人との間で行われる保険に関する相談や契約などを管理する機能、募集人の営業活動を支援する機能（営業支援機能）などを実現する。なお、管理サーバ３００とマッチングサーバ２００は、それぞれ別に設けてもよいが、例えば管理サーバ３００にマッチングサーバ２００を搭載するなどして一体構成としてもよい。
【0056】
募集人端末４００は、募集人が利用する端末であり、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、タブレット端末、ハンドヘルドコンピュータデバイス、ウェアラブル端末、携帯電話、スマートフォンなどによって構成されている。募集人端末４００も、顧客端末１００と同様、本システム１ａを利用するために必要なソフトウェアやブラウザ等を備えている。
【0057】
【0058】
記憶部３１０には、各募集人の営業を支援するための営業支援情報ＩＦ４が格納されている。営業支援情報ＩＦ４は、これまでに高い営業実績を上げている模範的な募集人（以下、模範募集人）の行動を分析し、分析結果をもとに作成した情報であり、模範募集人が実践している行動パターンなどが含まれる。より具体的には、例えば模範募集人が顧客との面談の際に実践している質問の仕方や応酬話法、顧客に提供するデータなどが、営業支援情報として記憶部３１０に記憶されている。
【0059】
提案部３２０は、各募集人の要求に応じて、適切な営業支援情報を各募集人の募集人端末４００に提供（リコメンド）する。
【0060】
以下、募集人が顧客とオンライン面談を行う場合を例に説明する。
例えば、募集人は、事前に登録された属性情報ＩＦ１などから、顧客の関心事項が「子供の誕生」であることを把握すると、募集人端末４００を操作して、この関心事項から話を展開するために必要な情報を管理サーバ３００に要求する。管理サーバ３００の提案部３２０は、かかる要求を受け取ると、「子供の誕生」に関わる営業支援情報（例えば、顧客から引き出したい事項として“将来の子供の教育プラン”など）を記憶部３１０から抽出する。提案部３２０は、抽出した営業支援情報を、要求のあった募集人端末４００に提供する。
例えば、募集人は、事前に登録された属性情報ＩＦ１などから、顧客の関心事項が「子供の誕生」であることを把握すると、募集人端末４００を操作して、この関心事項から話を展開するために必要な情報を管理サーバ３００に要求する。管理サーバ３００の提案部３２０は、かかる要求を受け取ると、「子供の誕生」に関わる営業支援情報（例えば、顧客から引き出したい事項として“将来の子供の教育プラン”など）を記憶部３１０から抽出する。提案部３２０は、抽出した営業支援情報を、要求のあった募集人端末４００に提供する。
【0061】
なお、営業支援情報の抽出方法としては、例えば関心事項と営業支援情報とを予め対応づけた支援テーブルなどを記憶部３１０に記憶し、これを利用する方法が考えられる。提案部３２０は、関心事項を検索キーとして支援テーブルを参照し、この関心事項に適した営業支援情報を抽出する。支援テーブルは、模範募集人の対応事例に基づいて作成すればよい。もしくは、営業成績の良い模範募集人、営業成績の良くない募集人のそれぞれの対応事例を学習データとして用いて機械学習により学習済みモデルを作成し、かかる学習済みモデルを用いて営業支援情報を取得するようにしてもよい。
【0062】
募集人端末４００は、受け取った営業支援情報を表示装置などに表示する。募集人は、表示装置の表示内容を確認することで、顧客との面談において次にとるべき最適な行動（ネクストベストアクション）を把握することができ、顧客との面談を効率的かつ円滑に進めることが可能となる。
【0063】
Ｃ．その他
本発明は、上述した実施形態及び変形例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態及び変形例はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。また、本発明は、保険システムに限る趣旨ではなく、顧客との契約が存するあらゆるシステムに適用可能である。
本発明は、上述した実施形態及び変形例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態及び変形例はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。また、本発明は、保険システムに限る趣旨ではなく、顧客との契約が存するあらゆるシステムに適用可能である。
【符号の説明】
【0064】
１，１ａ…保険システム、１００…顧客端末、２００…マッチングサーバ、２１…制御装置、２２…記憶装置、２１１…記憶部、ＤＢ１…顧客データベース、ＤＢ２…募集人データベース、２１２…管理部、２１３…マッチング実行部、２１４…通知部、ＩＦ１…顧客の属性情報、ＩＦ２…閲覧履歴情報、ＩＦ３…募集人の属性情報、Ｔａ１…マッチングロジックテーブル、Ｔａ２，Ｔａ３，Ｔａ４…算出テーブル、Ｐ１…表示画面、Ｂ１…並べ替えボタン、３００…管理サーバ、３１０…記憶部、ＩＦ４…営業支援情報、３２０…提案部、４００…募集人端末
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】