特開 2024-160426 マッチング支援装置、マッチング支援方法、およびプログラム

(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】P2024160426

(43)【公開日】2024-11-14

(54)【発明の名称】マッチング支援装置、マッチング支援方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/0637 20230101AFI20241107BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20241107BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/0637

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】16

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023075382

(22)【出願日】2023-05-01

(71)【出願人】

【識別番号】523163233

【氏名又は名称】株式会社ＰｒｏｏｆＸ

(74)【代理人】

【識別番号】100115749

【弁理士】

【氏名又は名称】谷川 英和

(72)【発明者】

【氏名】夏目 亮太

【テーマコード（参考）】

5L010

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L010AA01

5L049AA01

5L049CC20

5L050CC20

(57)【要約】      （修正有）

【課題】企業の特定の課題を解決可能な他の企業との組織間の適切なマッチングを支援する装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】マッチング支援装置と１以上のユーザ端末それぞれとが、インターネット等のネットワークにより通信可能な情報システムにおいて、マッチング支援装置１は、第一組織の属性値である１以上の第一属性値を有する第一組織情報と、第二組織の属性値である１以上の第二属性値を有する第二組織情報とを取得する情報取得部１３２と、第一組織情報と第二組織情報とを用いて、第一組織と第二組織とのマッチングに関するスコアであるマッチングスコアを取得するスコア取得部１３３と、マッチングスコアを出力するスコア出力部１４１と、を具備する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第一組織の属性値である１以上の第一属性値を有する第一組織情報と、第二組織の属性値である１以上の第二属性値を有する第二組織情報とを取得する情報取得部と、
前記第一組織情報と前記第二組織情報とを用いて、前記第一組織と前記第二組織とのマッチングに関するスコアであるマッチングスコアを取得するスコア取得部と、
前記マッチングスコアを出力するスコア出力部とを具備するマッチング支援装置。

【請求項2】

前記スコア取得部は、
前記第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、前記第二組織情報が有する１以上の第二属性値のうちの一部または全部の第二属性値とを用いて、前記第一組織の活動と前記第二組織の活動との類似度である活動類似度を取得する活動類似度取得手段と、
前記第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、前記第二組織情報が有する１以上の第二属性値のうちの一部または全部の第二属性値とを用いて、前記第一組織の顧客と前記第二組織の顧客との類似度である顧客類似度を取得する顧客類似度取得手段と、
前記第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、前記第二組織情報が有する１以上の第二属性値のうちの一部または全部の第二属性値とを用いて、前記第一組織の活動と前記第二組織の活動との補完の度合いを特定する補完度を取得する補完度取得手段と、
前記第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、前記第二組織情報が有する１以上の第二属性値のうちの一部または全部の第二属性値とを用いて、前記第一組織の活動と前記第二組織の活動とが競合しない度合いを特定する非競合度を取得する非競合度取得手段と、
前記第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、前記第二組織情報が有する１以上の第二属性コラボレーションする場合の良好な度合いを特定する良好度を取得する良好度取得手段とのうちの２以上の取得手段を具備し、
当該２以上の取得手段が取得した情報を用いて、前記マッチングスコアを取得するスコア取得手段を具備する請求項１記載のマッチング支援装置。

【請求項3】

前記第一組織情報および前記第二組織情報は、組織の活動に関する属性値である２以上の活動属性値を含み、
前記２以上の活動属性値は、活動地域、組織理念、活動規模、販売チャンネル、業種のうちの２以上の属性値を含み、
前記スコア取得部は、前記活動類似度取得手段を含み、
前記活動類似度取得手段は、
前記第一組織情報に含まれる前記２以上の各活動属性値を要素とする第一活動ベクトルと、前記第二組織情報に含まれる前記２以上の各活動属性値を要素とする第二活動ベクトルとを用いて、前記活動類似度を取得する請求項２記載のマッチング支援装置。

【請求項4】

前記第一組織情報および前記第二組織情報は、組織の顧客の属性値である２以上の顧客属性値を含み、
前記２以上の顧客属性値は、顧客のデモグラフィック情報、顧客のジオグラフィック情報、顧客のサイコグラフィック情報、顧客のビヘイビオラル情報のうちの２以上の情報を含み、
前記スコア取得部は、前記顧客類似度取得手段を含み、
前記顧客類似度取得手段は、
前記第一組織情報に含まれる前記２以上の各顧客属性値を要素とする第一顧客ベクトルと、前記第二組織情報に含まれる前記２以上の各顧客属性値を要素とする第二顧客ベクトルとを用いて、前記顧客類似度を取得する請求項２記載のマッチング支援装置。

【請求項5】

前記第一組織情報および前記第二組織情報は、組織の顧客の活動に関する２以上の活動属性値を含み、
前記２以上の活動属性値は、
組織の顧客の商品またはサービスの利用タイミングに関するタイミング情報、組織の顧客の商品またはサービスの利用頻度に関する頻度情報のうちの１以上の情報を含み、
前記スコア取得部は、前記補完度取得手段を含み、
前記補完度取得手段は、
前記第一組織情報に含まれる前記２以上の各活動属性値を要素とする第一活動特性ベクトルと、前記第二組織情報に含まれる前記２以上の各活動属性値を要素とする第二活動特性ベクトルとを用いて、前記補完度を取得する請求項２記載のマッチング支援装置。

【請求項6】

前記第一組織情報および前記第二組織情報は、組織の活動領域または組織の商品またはサービスを特定する提供情報に関する２以上の活動属性値を含み、
前記スコア取得部は、前記非競合度取得手段を含み、
前記非競合度取得手段は、
前記第一組織情報に含まれる前記２以上の各活動属性値を要素とする第一活動特性ベクトルと、前記第二組織情報に含まれる前記２以上の各活動属性値を要素とする第二活動特性ベクトルとを用いて、前記非競合度を取得する請求項２記載のマッチング支援装置。

【請求項7】

前記第一組織情報および前記第二組織情報は、組織の予算、組織の活動の実施時期、提供しているロイヤルティプログラムの種類のうちの２以上の活動属性値を含み、
前記スコア取得部は、前記良好度取得手段を含み、
前記良好度取得手段は、
前記第一組織情報に含まれる前記２以上の各活動属性値を要素とする第一コラボ特性ベクトルと、前記第二組織情報に含まれる前記２以上の各活動属性値を要素とする第二コラボ特性ベクトルとを用いて、前記良好度を取得する請求項２記載のマッチング支援装置。

【請求項8】

ユーザに対応付けて、スコアの取得に関するスコア取得情報が格納されるスコア取得管理部をさらに具備し、
前記スコア取得部は、
ユーザに対応付く前記スコア取得情報に従って、前記２以上の取得手段が取得した情報を用いて、前記マッチングスコアを取得する請求項２記載のマッチング支援装置。

【請求項9】

前記第一組織のユーザからの出力指示を受け付ける指示受付部をさらに具備し、
前記スコア出力部は、
前記出力指示の受け付けに応じて、前記第一組織によって、第二組織とマッチングする場合の効果を示す前記マッチングスコアを出力する請求項１から請求項８いずれか一項に記載のマッチング支援装置。

【請求項10】

前記スコア取得部は、
前記２以上の取得手段が取得した情報と前記第二組織の１以上の第二属性値とを用いて、前記マッチングスコアを取得する請求項９記載のマッチング支援装置。

【請求項11】

前記情報取得部は、
第一組織と第二組織と第三組織を含む３以上の組織情報を取得し、
前記スコア取得部は、
前記第一組織情報と前記第二組織情報と前記第三組織の第三組織情報とを用いて、前記マッチングスコアを取得する請求項１記載のマッチング支援装置。

【請求項12】

前記第一組織情報または前記第二組織情報は、ユーザ端末から入力された入力属性値、およびブロックチェーン上または分散サーバから受信された外部属性値を含む請求項１から請求項１１いずれか一項に記載のマッチング支援装置。

【請求項13】

前記スコア取得部は、
第一組織情報と第二組織情報とマッチングスコアとを含む２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理を行い取得された学習モデルと、前記第一組織情報と前記第二組織情報とを用いて、機械学習の予測処理を行い、前記マッチングスコアを取得する請求項１記載のマッチング支援装置。

【請求項14】

前記２以上の取得手段が取得した情報、前記マッチングスコア、第一属性値と第二属性値との関係に関する関係情報のうちの１または２以上の情報に基づく１以上の各提案条件と提案元情報とが格納される提案管理部を参照し、前記情報取得部が取得した情報と前記スコア取得部が取得したスコアと前記関係情報のうちの１以上の情報に対応する提案元情報に基づく提案情報を取得する提案取得部と、
前記提案情報を出力する提案出力部とをさらに具備する請求項１記載のマッチング支援装置。

【請求項15】

情報取得部と、スコア取得部と、スコア出力部とにより実現されるマッチング支援方法であって、
前記情報取得部が、第一組織の属性値である１以上の第一属性値を有する第一組織情報と、第二組織の属性値である１以上の第二属性値を有する第二組織情報とを取得する情報取得ステップと、
前記スコア取得部が、前記第一組織情報と前記第二組織情報とを用いて、前記第一組織と前記第二組織とのマッチングに関するスコアであるマッチングスコアを取得するスコア取得ステップと、
前記スコア出力部が、前記マッチングスコアを出力するスコア出力ステップとを具備するマッチング支援方法。

【請求項16】

コンピュータを、
第一組織の属性値である１以上の第一属性値を有する第一組織情報と、第二組織の属性値である１以上の第二属性値を有する第二組織情報とを取得する情報取得部と、
前記第一組織情報と前記第二組織情報とを用いて、前記第一組織と前記第二組織とのマッチングに関するスコアであるマッチングスコアを取得するスコア取得部と、
前記マッチングスコアを出力するスコア出力部として機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、組織のマッチングに関するマッチングスコアを取得し、出力するマッチング支援装置等に関するものである。

【背景技術】

【0002】

従来、大局的な課題からの段階的な絞り込み行為を通じて潜在的な課題を顕在化し、その課題を解決可能な企業とのビジネスマッチングを好適に支援するとするマッチングシステムがあった（特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第７０９４５１５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、従来技術においては、企業の特定の課題を解決可能な他の企業とのビジネスマッチングを支援することを目的として、組織間の適切なマッチングを支援することが困難であった。

【0005】

例えば、従来技術においては、課題に紐付かない、コラボレーションを行う場合の組織間のマッチングやＭ＆Ａ等を支援することができなかった。特に、従来技術においては、組織間のマッチングについてのスコアであるマッチングスコアを取得できなかった。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本第一の発明のマッチング支援装置は、第一組織の属性値である１以上の第一属性値を有する第一組織情報と、第二組織の属性値である１以上の第二属性値を有する第二組織情報とを取得する情報取得部と、第一組織情報と第二組織情報とを用いて、第一組織と第二組織とのマッチングに関するスコアであるマッチングスコアを取得するスコア取得部と、マッチングスコアを出力するスコア出力部とを具備するマッチング支援装置である。

【0007】

かかる構成により、組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0008】

また、本第二の発明のマッチング支援装置は、第一の発明に対して、スコア取得部は、第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、第二組織情報が有する１以上の第二属性値のうちの一部または全部の第二属性値とを用いて、第一組織の活動と第二組織の活動との類似度である活動類似度を取得する活動類似度取得手段と、第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、第二組織情報が有する１以上の第二属性値のうちの一部または全部の第二属性値とを用いて、第一組織の顧客と第二組織の顧客との類似度である顧客類似度を取得する顧客類似度取得手段と、第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、第二組織情報が有する１以上の第二属性値のうちの一部または全部の第二属性値とを用いて、第一組織の活動と第二組織の活動との補完の度合いを特定する補完度を取得する補完度取得手段と、第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、第二組織情報が有する１以上の第二属性値のうちの一部または全部の第二属性値とを用いて、第一組織の活動と第二組織の活動とが競合しない度合いを特定する非競合度を取得する非競合度取得手段と、第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、第二組織情報が有する１以上の第二属性コラボレーションする場合の良好な度合いを特定する良好度を取得する良好度取得手段とのうちの２以上の取得手段を具備し、２以上の取得手段が取得した情報を用いて、マッチングスコアを取得するスコア取得手段を具備するマッチング支援装置である。

【0009】

かかる構成により、組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0010】

また、本第三の発明のマッチング支援装置は、第二の発明に対して、第一組織情報および第二組織情報は、組織の活動に関する属性値である２以上の活動属性値を含み、２以上の活動属性値は、活動地域、組織理念、活動規模、販売チャンネル、業種のうちの２以上の属性値を含み、スコア取得部は、活動類似度取得手段を含み、活動類似度取得手段は、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第一活動ベクトルと、第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第二活動ベクトルとを用いて、活動類似度を取得するマッチング支援装置である。

【0011】

かかる構成により、組織の活動の類似度を取得し、当該活動の類似度を用いて組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0012】

また、本第四の発明のマッチング支援装置は、第二の発明に対して、第一組織情報および第二組織情報は、組織の顧客の属性値である２以上の顧客属性値を含み、２以上の顧客属性値は、顧客のデモグラフィック情報、顧客のジオグラフィック情報、顧客のサイコグラフィック情報、顧客のビヘイビオラル情報のうちの２以上の情報を含み、スコア取得部は、顧客類似度取得手段を含み、顧客類似度取得手段は、第一組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値を要素とする第一顧客ベクトルと、第二組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値を要素とする第二顧客ベクトルとを用いて、顧客類似度を取得するマッチング支援装置である。

【0013】

かかる構成により、組織の顧客の類似度を取得し、当該顧客の類似度を用いて組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0014】

また、本第五の発明のマッチング支援装置は、第二の発明に対して、第一組織情報および第二組織情報は、組織の顧客の活動に関する２以上の活動属性値を含み、２以上の活動属性値は、組織の顧客の商品またはサービスの利用タイミングに関するタイミング情報、組織の顧客の商品またはサービスの利用頻度に関する頻度情報のうちの１以上の情報を含み、スコア取得部は、補完度取得手段を含み、補完度取得手段は、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第一活動ベクトルと、第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第二活動ベクトルとを用いて、補完度を取得するマッチング支援装置である。

【0015】

かかる構成により、組織間の補完の度合い取得し、当該補完の度合いを用いて組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0016】

また、本第六の発明のマッチング支援装置は、第二の発明に対して、第一組織情報および第二組織情報は、組織の活動領域または組織の商品またはサービスを特定する提供情報に関する２以上の活動属性値を含み、スコア取得部は、非競合度取得手段を含み、非競合度取得手段は、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第一活動ベクトルと、第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第二活動ベクトルとを用いて、非競合度を取得するマッチング支援装置である。

【0017】

かかる構成により、組織間の非競合の度合い取得し、当該非競合の度合いを用いて組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0018】

また、本第七の発明のマッチング支援装置は、第二の発明に対して、第一組織情報および第二組織情報は、組織の予算、組織の活動の実施時期、提供しているロイヤルティプログラムの種類のうちの２以上の活動属性値を含み、スコア取得部は、良好度取得手段を含み、良好度取得手段は、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第一コラボ特性ベクトルと、第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第二コラボ特性ベクトルとを用いて、良好度を取得するマッチング支援装置である。

【0019】

また、本第八の発明のマッチング支援装置は、第二の発明に対して、ユーザに対応付けて、スコアの取得に関するスコア取得情報が格納されるスコア取得管理部をさらに具備し、スコア取得部は、ユーザに対応付くスコア取得情報に従って、２以上の取得手段が取得した情報を用いて、マッチングスコアを取得するマッチング支援装置である。

【0020】

かかる構成により、組織の思惑に従った、組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0021】

また、本第九の発明のマッチング支援装置は、第一から第八いずれか１つの発明に対して、第一組織のユーザのユーザ端末から出力指示を受信する指示受付部をさらに具備し、スコア出力部は、出力指示の受信に応じて、第一組織によって、第二組織とマッチングする場合の効果を示すマッチングスコアをユーザ端末に送信するマッチング支援装置である。

【0022】

かかる構成により、組織間のマッチングをより適切に支援できる。

【0023】

また、本第十の発明のマッチング支援装置は、第九の発明に対して、スコア取得部は、２以上の取得手段が取得した情報と第二組織の１以上の第二属性値とを用いて、マッチングスコアを取得するマッチング支援装置である。

【0024】

かかる構成により、組織間のマッチングをより適切に支援できる。

【0025】

また、本第十一の発明のマッチング支援装置は、第一の発明に対して、情報取得部は、第一組織と第二組織と第三組織を含む３以上の組織情報を取得し、スコア取得部は、第一組織情報と第二組織情報と第三組織の第三組織情報とを用いて、マッチングスコアを取得するマッチング支援装置である。

【0026】

かかる構成により、３以上の組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0027】

また、本第十二の発明のマッチング支援装置は、第一から第十一いずれか１つの発明に対して、第一組織情報または第二組織情報は、ユーザ端末から入力された入力属性値、およびブロックチェーン上または分散サーバから受信された外部属性値を含むマッチング支援装置である。

【0028】

かかる構成により、組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0029】

また、本第十三の発明のマッチング支援装置は、第一の発明に対して、スコア取得部は、第一組織情報と第二組織情報とマッチングスコアとを含む２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理を行い取得された学習モデルと、第一組織情報と第二組織情報とを用いて、機械学習の予測処理を行い、マッチングスコアを取得するマッチング支援装置である。

【0030】

かかる構成により、機械学習の技術を用いて、組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0031】

また、本第十四の発明のマッチング支援装置は、第一の発明に対して、２以上の取得手段が取得した情報、マッチングスコア、第一属性値と第二属性値との関係に関する関係情報のうちの１または２以上の情報に基づく１以上の各提案条件と提案元情報とが格納される提案管理部を参照し、情報取得部が取得した情報とスコア取得部が取得したスコアと関係情報のうちの１以上の情報に対応する提案元情報に基づく提案情報を取得する提案取得部と、提案情報を出力する提案出力部とをさらに具備するマッチング支援装置である。

【0032】

かかる構成により、組織間のマッチングに関する提案ができる。

【発明の効果】

【0033】

本発明によるマッチング支援装置によれば、組織間の適切なマッチングを支援できる。

【図面の簡単な説明】

【0034】

【図1】実施の形態１における情報システムＡの概念図

【図2】同情報システムＡのブロック図

【図3】同マッチング支援装置１の動作例について説明するフローチャート

【図4】同スコア取得処理の例について説明するフローチャート

【図5】同活動類似度取得処理の例について説明するフローチャート

【図6】同顧客類似度取得処理の例について説明するフローチャート

【図7】同補完度取得処理の例について説明するフローチャート

【図8】同非競合度取得処理の例について説明するフローチャート

【図9】同良好度取得処理の例について説明するフローチャート

【図10】同かかる提案取得処理の例について説明するフローチャート

【図11】同組織管理表を示す図

【図12】同組織管理表を示す図

【図13】同スコア取得管理表を示す図

【図14】同提案管理表を示す図

【図15】同利用タイミング一致表を示す図

【図16】同出力例を示す図

【図17】同コンピュータシステムの概観図

【図18】同コンピュータシステムのブロック図

【発明を実施するための形態】

【0035】

以下、マッチング支援装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

【0036】

（実施の形態１）
本実施の形態において、第一組織と第二組織の２つの組織情報を用いて、２つの組織のマッチングに関するマッチングスコアを取得し、出力するマッチング支援装置について説明する。

【0037】

また、本実施の形態において、２つの組織の活動の類似度、顧客の類似度、活動の補完度合い、活動の非競合度、コラボ施策の良好度のうちの２以上の度合いを取得し、当該２以上の度合いを用いてマッチングスコアを取得し、出力するマッチング支援装置について説明する。

【0038】

また、本実施の形態において、ユーザが指定した度合いを用いる、またはユーザが指定した各度合の重みに従って、マッチングスコアを取得し、出力するマッチング支援装置について説明する。

【0039】

また、本実施の形態において、マッチング対象の第二組織の実績情報（例えば、過去の実績や評判等）をも用いて、マッチングスコアを取得し、出力するマッチング支援装置について説明する。

【0040】

また、本実施の形態において、第一組織と第二組織と第三組織を含む３以上の組織情報を用いて、３以上の組織のコラボレーションのスコアを取得し、出力するマッチング支援装置について説明する。

【0041】

また、本実施の形態において、ブロックチェーンまたは分散サーバから取得した組織の属性値と、ユーザ入力された組織の属性値との２種類の属性値を含む組織情報を用いて、マッチングスコアを取得し、出力するマッチング支援装置について説明する。

【0042】

また、本実施の形態において、２つの組織情報と学習モデルとを用いて、機械学習の予測処理を行い、マッチングスコアを取得し、出力するマッチング支援装置について説明する。

【0043】

さらに、本実施の形態において、組織のマッチングに関する提案機能を有するマッチング支援装置について説明する。

【0044】

なお、本明細書において、情報Ｘが情報Ｙに対応付いていることは、情報Ｘから情報Ｙを取得できること、または情報Ｙから情報Ｘを取得できることであり、その対応付けの方法は問わない。情報Ｘと情報Ｙとがリンク付いていても良いし、同じバッファに存在していても良いし、情報Ｘが情報Ｙに含まれていても良いし、情報Ｙが情報Ｘに含まれている等でも良い。

【0045】

図１は、本実施の形態における情報システムＡの概念図である。情報システムＡは、マッチング支援装置１、１または２以上のユーザ端末２を備える。

【0046】

マッチング支援装置１は、２以上の組織のマッチングスコアを取得し、出力する装置である。マッチング支援装置１は、ここでは、通常、サーバであるが、端末でも良い。マッチング支援装置１は、例えば、クラウドサーバ、ＡＳＰサーバであるが、その種類は問わない。マッチング支援装置１が端末である場合、情報システムＡにユーザ端末２は不要である、またはマッチング支援装置１がユーザ端末２を兼ねる、と考えて良い。

【0047】

ユーザ端末２は、ユーザが使用する端末である。ユーザは、例えば、組織の担当者である。ユーザは、例えば、他の組織とのマッチングを考慮する組織の担当者である。ユーザ端末には、マッチングスコアが出力される。ユーザ端末２は、例えば、いわゆるパソコン、スマートフォン、タブレット端末であるが、その種類は問わない。

【0048】

マッチングスコアとは、２または３以上の組織がコラボレーションすること、または合併または買収（Ｍ＆Ａ）すること等に関する良好な度合いを示す情報である。マッチングスコアは、２または３以上の組織のマッチングにおける良好な度合いを示すスコアである。

【0049】

コラボレーションとは、組織間における協業、協力である。なお、ここでのコラボレーションの内容は問わない。

【0050】

組織は、通常、企業であるが、事業主、地方公共団体、町内会等でも良く、その種類は問わない。

【0051】

マッチング支援装置１と１以上の各ユーザ端末２とは、インターネット等のネットワークにより、通信可能である。

【0052】

図２は、本実施の形態における情報システムＡのブロック図である。情報システムＡを構成するマッチング支援装置１は、格納部１１、受付部１２、処理部１３、および出力部１４を備える。

【0053】

格納部１１は、組織管理部１１１、スコア取得管理部１１２、および提案管理部１１３を備える。受付部１２は、指示受付部１２１、および情報受付部１２２を備える。処理部１３は、スコア取得設定部１３１、情報取得部１３２、スコア取得部１３３、および提案取得部１３４を備える。スコア取得部１３３は、活動類似度取得手段１３３１、顧客類似度取得手段１３３２、補完度取得手段１３３３、非競合度取得手段１３３４、良好度取得手段１３３５、およびスコア取得手段１３３６を備える。出力部１４は、スコア出力部１４１、および提案出力部１４２を備える。

【0054】

ユーザ端末２は、端末格納部２１、端末受付部２２、端末処理部２３、端末送信部２４、端末受信部２５、および端末出力部２６を備える。

【0055】

マッチング支援装置１を構成する格納部１１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、後述する組織情報、後述するスコア取得情報、後述する提案元情報である。

【0056】

組織管理部１１１には、２以上の組織情報が格納される。組織情報とは、組織に関する情報である。組織情報は、１または２以上の属性値を有する。組織情報は、組織識別子に対応付く。組織管理部１１１の組織情報は、いかなる経路で蓄積された情報でも良い。組織管理部１１１の組織情報は、例えば、ユーザ端末２から受信された情報、およびブロックチェーン上または分散サーバから取得された情報を含む。組織管理部１１１の組織情報の一部の属性値はユーザ端末２から受信され、他の属性値はブロックチェーン上または分散サーバから取得されても良い。組織管理部１１１の組織情報の一部または全部は、ユーザまたは顧客に対するアンケートの回答に基づく情報でも良い。

【0057】

属性値は、組織の特性を示す情報である、と言っても良い。組織情報が有する属性値は、組織属性値と言っても良い。属性値を内容に応じて分類する場合、属性値は、例えば、静的属性値、活動属性値、顧客属性値、実績属性値である。属性値を取得元に応じて分類する場合、属性値は、例えば、入力属性値、または外部属性値である。

【0058】

静的属性値とは、組織の静的な属性値である。静的属性値は、例えば、住所、所在地、営業年数である。

【0059】

活動属性値とは、組織の活動に関する属性値である。組織の活動は、例えば、企業の事業の活動である。活動属性値は、例えば、活動地域、組織理念、活動規模、販売チャンネル、業種、組織の予算、組織の活動の実施時期、提供しているロイヤルティプログラムの種類、提供情報である。

【0060】

活動地域とは、組織が活動する地域を特定する情報である。活動地域は、例えば、企業が営業する地域を特定する情報である。活動地域は、例えば、「全国」、「世界」、「ヨーロッパ」、「アジア」、「アフリカ」、１以上の国名、都道府県のいずれか１以上、市町村を特定する情報、「関東」「関西」「北海道」「中国地方」等の地方を示す情報である。

【0061】

組織理念とは、組織の理念を示す情報である。組織理念は、例えば、「誠実」「顧客の利益が一番」等である。組織理念は、通常、文字列である。

【0062】

活動規模とは、組織の規模を特定する情報である。活動規模は、例えば、組織の人数、企業の売上額、企業の資本金である。

【0063】

販売チャンネルとは、商品やサービスを販売するための経路、方法、または場所を特定する情報である。販売チャンネルは、例えば、「店舗」「ＥＣサイト」「マスメディア」「ＳＮＳ」である。

【0064】

業種とは、組織の業種を特定する情報である。業種は、例えば、「商社」「銀行」「自動車販売」「小売業」「市役所」である。

【0065】

組織の予算とは、組織の予算額を特定する情報である。組織の予算は、通常、１年間の予算額であるが、その期間は問わない。組織の予算は、例えば、「１」から「５」の５段階、「大」「中」「小」の３段階等でも良い。

【0066】

組織の活動の実施時期とは、組織が活動する時期を特定する情報である。組織の活動の実施時期は、例えば、「１年中」、「１２月～３月」、「２０２３／０４／０１－２０２３／０６／０１」等の特定の期間である。

【0067】

提供しているロイヤルティプログラムとは、顧客に対し、企業が特典を与えるマーケティング上の施策である。提供しているロイヤルティプログラムは、例えば、サービスを何度も利用したり、商品を頻繁に購入してくれたりする「顧客」に対し、企業が特典を与えるマーケティング上の施策である。ロイヤルティプログラムの種類は、例えば、「ポイント付与」「先行予約」「会員限定イベント」「会員限定プレゼント」である。なお、特典は、権利でも良く、その内容は問わない。

【0068】

提供情報とは、組織が提供する商品またはサービスを特定する情報である。提供情報は、例えば、「自動車」「二輪車」「菓子」「飲料」「イベント」である。

【0069】

顧客属性値とは、組織の顧客に関する属性値である。顧客は、利用者と考えても良い。顧客属性値は、例えば、顧客のデモグラフィック情報、顧客のジオグラフィック情報、顧客のサイコグラフィック情報、顧客のビヘイビオラル情報である。

【0070】

顧客のデモグラフィック情報とは、人口統計学的な情報である。デモグラフィック情報は、例えば、年代、性別、所得、家族構成である。年代とは、組織の顧客の年齢に関する情報である。年代は、例えば、組織の顧客の平均年齢、最も多い年代（例えば、２０歳代）である。所得とは、組織の顧客の所得に関する情報である。所得は、例えば、組織の顧客の平均所得、最も多い所得の幅（例えば、６００万円から７００万円）である。家族構成とは、組織の顧客の家族構成に関する情報である。家族構成は、組織の顧客の平均的な家族の人数、「独身世帯」「核家族世帯」「三世代世帯」である。

【0071】

顧客のジオグラフィック情報とは、顧客の地域に関する情報である。ジオグラフィック情報は、例えば、職場、出生地、居住地である。職場は、顧客の職場の住所または地域等である。出生地は、顧客の出生地住所または地域等である。居地住は、顧客の居地住の住所または地域等である。

【0072】

顧客のサイコグラフィック情報とは、顧客の心理学的な情報である。サイコグラフィック情報は、例えば、性格、価値観、趣味、趣向である。

【0073】

性格は、例えば、「外向性」に関する情報、「誠実性」に関する情報、「開放性」に関する情報、「神経症傾向」に関する情報、「協調性」に関する情報である。「外向性」に関する情報は、例えば、友達が多いか否かを特定する情報、友達の数の幅（例えば、「１０人まで」「１００人以上」）、よくイベントに参加するか否かを特定する情報、イベントに参加する頻度（例えば、「月に１回」「年に１回」）である。「誠実性」に関する情報は、例えば、契約や約束を守るかを特定する情報、支払いを遅れさせることがあるかを特定する情報である。「開放性」に関する情報は、例えば、新しい経験やアイデアに対して好奇心があるかを特定する情報である。「神経症傾向」に関する情報は、例えば、ストレスに弱いか否かを特定する情報、ストレスに対する耐性の度合い、リラックスして物事に対処できるか否かを特定する情報である。「協調性」に関する情報は、例えば、他人と協力してタスクを達成するか否かを特定する情報、競争的な状況を好むか否かを特定する情報、協調性のある度合いである。

【0074】

価値観は、例えば、「環境保護」に関する情報、「地域性」に関する情報、「家族重視」に関する情報、「質よりも安さを重視する」、「安さよりも質を重視する」である。

【0075】

「環境保護」に関する情報は、例えば、エコフレンドリーな製品やサービスを重視するか否かを特定する情報、エコフレンドリーな製品やサービスを重視する度合いである。

【0076】

「地域性」に関する情報は、例えば、地元のビジネスや商品を支援するか否かを特定する情報、地元のビジネスや商品を支援する度合いである。

【0077】

「家族重視」に関する情報は、例えば、家族向けの製品やサービスを好むか否かを特定する情報、家族向けの製品やサービスを好む度合いである。

【0078】

趣味または趣向は、例えば、「好みのカラー」「好みのスポーツ」「スポーツ、映画、音楽、旅行に興味があるか否か」「スポーツ、映画、音楽、旅行に興味がある度合い」「ブランド志向」「ファッションスタイル」である。「ブランド志向」は、例えば、高級ブランドを好むか否かを特定する情報、プライベートブランドを好むか否かを特定する情報、高級ブランドを好む度合い、プライベートブランドを好む度合いである。「ファッションスタイル」は、例えば、「カジュアル」「ビジネス」「スポーツウェア」である。

【0079】

顧客のビヘイビオラル情報とは、顧客のふるまい、行動に関する情報である。ビヘイビオラル情報は、例えば、使用状況、価格感度、スマホ利用状況である。

【0080】

使用状況とは、顧客が組織を利用する頻度に関する情報である。使用状況は、例えば、購入回数、購入頻度、購入金額、ＥＣサイトの訪問回数、ＥＣサイトの閲覧ページ数である。

【0081】

価格感度とは、顧客の価格に関する考え方に関する情報である。価格感度は、例えば、「割引やセールに対する反応」「価格帯の好み」である。「割引やセールに対する反応」は、例えば、セール時に購入することが多いか否かを特定する情報、セール時に購入する頻度、セール時に購入した回数である。「価格帯の好み」は、例えば、高価な製品を選ぶか否かを特定する情報、手頃な価格帯のものを好むか否かを特定する情報、主要な顧客が好み価格帯、顧客の平均購入価格帯である。

【0082】

スマホ利用状況とは、顧客のスマホの利用に関する状況である。スマホ利用状況は、例えば、スマホを使用する時間に関する情報（例えば、１日の使用時間）、スマホで使用するアプリの種類を特定する情報（例えば、ゲーム、ＳＮＳ、ニュース、ショッピング等のアプリを使用しているか否かを特定する情報）である。

【0083】

実績属性値とは、他組織とのコラボレーションの実績に関する属性値である。実績属性値は、他組織とのコラボレーションの数、他組織とのコラボレーションを行った際の評判に関する評判情報である。評判情報は、例えば、評価値、クチコミ、クチコミの解析結果（例えば、ポジティブかネガティブかを示す情報）である。評価値は、コラボ時にコラボ相手から与えられた評価のスコアである。

【0084】

入力属性値とは、ユーザ端末２から入力された属性値である。外部属性値は、ブロックチェーン上または分散サーバから受信された属性値である。外部属性値は、ブロックチェーン上または分散サーバから受信された情報に基づく属性値である。外部属性値は、例えば、組織の住所、組織の所在地、顧客の年代、所得、家族構成、職場、出生地、住居地、性格、価値観、趣味、趣向、使用状況、価格感度、スマホ利用状況、トランザクションデータ、ブロックデータ、スマートコントラクトに紐づくデータ、FTやNFTなどのトークン情報、トークンに紐づくメタデータである。なお、外部属性値は、システムが外部から取得したデータ、顧客（組織ではなく、組織の顧客）から直接取得したデータを含んでも良い。

【0085】

スコア取得管理部１１２は、１または２以上のスコア取得情報が格納される。スコア取得情報は、ユーザに対応付く。ユーザに対応付くことは、当該ユーザの組織の組織識別子に対応付くことでも良い。

【0086】

スコア取得情報とは、マッチングスコアを取得する際に使用される情報である。スコア取得情報は、例えば、使用する１以上のサブスコアを特定する情報、または１以上の各サブスコアの重みを特定する情報である。

【0087】

サブスコアとは、マッチングスコアを取得する際に使用されるスコアであり、マッチングスコアの元になるスコアである。サブスコアは、例えば、後述する活動類似度取得手段１３３１が取得する活動類似度、後述する顧客類似度取得手段１３３２が取得する顧客類似度、後述する補完度取得手段１３３３が取得する補完度、後述する非競合度取得手段１３３４が取得する非競合度、または後述する良好度取得手段１３３５が取得する良好度である。

【0088】

スコア取得情報は、例えば、（活動類似度を使用するか否か，顧客類似度を使用するか否か，補完度を使用するか否か，非競合度を使用するか否か，良好度を使用するか否か）である。スコア取得情報は、例えば、（活動類似度の重み，顧客類似度の重み，補完度の重み，非競合度の重み，良好度の重み）である。重みは、通常、正の数値である。重みは、「０」でも良い。重みは、例えば、０以上の実数である。

【0089】

提案管理部１１３には、１または２以上の提案管理情報が格納される。提案管理情報とは、出力する提案情報を取得するために使用される情報である。提案管理情報は、提案条件と提案元情報とを有する。

【0090】

提案条件とは、提案情報を取得するための条件である。提案条件は、２以上の取得手段が取得した情報、マッチングスコア、または１または２以上の関係情報のうちの１または２以上の情報に基づく条件である。

【0091】

提案元情報とは、提案情報の元になる情報である。提案元情報は、提案情報でも良い。提案元情報は、例えば、変数を有し、変数に情報が代入されることにより、提案情報となる情報である。

【0092】

取得手段とは、サブスコアを取得する手段である。取得手段は、活動類似度取得手段１３３１、顧客類似度取得手段１３３２、補完度取得手段１３３３、非競合度取得手段１３３４、または良好度取得手段１３３５のいずれかである。

【0093】

関係情報とは、第一組織の第一属性値と第二組織の第二属性値との関係に関する情報である。関係情報は、例えば、第一組織の第一属性値と第二組織の第二属性値との差、第一組織の第一属性値と第二組織の第二属性値との割合い、第一組織の第一属性値と第二組織の第二属性値とが同じであるか否かを示す情報、第一組織の第一属性値と第二組織の第二属性値との類似度である。なお、関係情報を取得するための第一属性値と第二属性値とは、同じ種類の情報（例えば、活動地域）である。

【0094】

受付部１２は、各種の指示や情報を受け付ける。各種の指示や情報は、例えば、後述する出力指示、組織情報、組織情報を構成する１以上の属性値、スコア取得情報である。受付部１２は、例えば、ユーザ端末２から各種の指示や情報を受信する。

【0095】

ここで受け付けとは、例えば、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信であるが、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念であっても良い。

【0096】

各種の指示や情報の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。

【0097】

指示受付部１２１は、第一組織のユーザからの出力指示を受け付ける。指示受付部１２１は、例えば、第一組織のユーザのユーザ端末２から出力指示を受信する。

【0098】

情報受付部１２２は、第一組織のユーザが入力した情報を受け付ける。かかる情報は、例えば、組織情報、組織情報を構成する１以上の属性値、スコア取得情報である。情報受付部１２２は、例えば、第一組織のユーザのユーザ端末２から情報を受信する。情報受付部１２２は、例えば、ブロックチェーン上または分散サーバから情報を受信する。情報受付部１２２が受け付ける情報は、例えば、組織識別子に対応付いている。

【0099】

処理部１３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、スコア取得設定部１３１、情報取得部１３２、スコア取得部１３３、提案取得部１３４が行う処理である。

【0100】

処理部１３は、情報受付部１２２が受け付けた組織情報または組織情報を構成する１以上の属性値を、組織識別子に対応付けて組織管理部１１１に蓄積する。

【0101】

処理部１３は、例えば、ブロックチェーン上または図示しない分散サーバから、組織識別子に対応付けて、組織情報または組織情報を構成する１以上の属性値を取得し、当該組織情報または組織情報を構成する１以上の属性値を、組織識別子に対応付けて組織管理部１１１に蓄積する。

【0102】

スコア取得設定部１３１は、情報受付部１２２が受け付けたスコア取得情報を、組織識別子に対応付けて、スコア取得管理部１１２に蓄積する。

【0103】

情報取得部１３２は、第一組織の属性値である１以上の第一属性値を有する第一組織情報と、第二組織の属性値である１以上の第二属性値を有する第二組織情報とを取得する。情報取得部１３２は、第一組織と第二組織と第三組織を含む３以上の組織情報を取得しても良い。情報取得部１３２は、例えば、組織管理部１１１から２以上の組織情報を取得する。

【0104】

情報取得部１３２は、例えば、第一組織識別子と対になる出力指示に含まれる第二組織識別子を取得し、当該第二組織識別子と対になる第二組織情報を組織管理部１１１から取得する。また、情報取得部１３２は、例えば、受け付けられた出力指示と対になる第一組織識別子と対になる第一組織情報を組織管理部１１１から取得する。

【0105】

情報取得部１３２は、例えば、一部または全部の第一組織情報、または／および一部または全部の第二組織情報を、ブロックチェーン上または図示しない分散サーバから取得しても良い。

【0106】

スコア取得部１３３は、第一組織情報と第二組織情報とを用いて、第一組織と第二組織とのマッチングに関するスコアであるマッチングスコアを取得する。なお、かかる第一組織情報と第二組織情報とは、情報取得部１３２が取得した情報である。

【0107】

スコア取得部１３３は、１または２以上のサブスコアを用いてマッチングスコアを取得することは好適である。つまり、スコア取得部１３３は、１または２以上の取得手段が取得した情報を用いてマッチングスコアを取得することは好適である。なお、取得手段が取得した情報は、通常、サブスコアである。

【0108】

スコア取得部１３３は、通常、後述する活動類似度取得手段１３３１が取得する活動類似度が大きいほど、大きな値のマッチングスコアを取得する。スコア取得部１３３は、通常、後述する顧客類似度取得手段１３３２が取得する顧客類似度が大きいほど、大きな値のマッチングスコアを取得する。スコア取得部１３３は、通常、後述する補完度取得手段１３３３が取得する補完度が大きいほど、大きな値のマッチングスコアを取得する。スコア取得部１３３は、通常、後述する非競合度取得手段１３３４が取得する非競合度が大きいほど、大きな値のマッチングスコアを取得する。スコア取得部１３３は、通常、後述する良好度取得手段１３３５が取得する良好度が大きいほど、大きな値のマッチングスコアを取得する。

【0109】

スコア取得部１３３は、例えば、ユーザに対応付くスコア取得情報に従って、２以上の取得手段が取得した情報を用いて、マッチングスコアを取得する。さらに具体的には、スコア取得部１３３は、例えば、出力指示に対応付く組織識別子と対になるスコア取得情報をスコア取得管理部１１２から取得する。次に、スコア取得部１３３は、例えば、当該スコア取得情報が示す１または２以上のサブスコアを用いて、マッチングスコアを取得する。なお、スコア取得部１３３は、例えば、当該スコア取得情報が示す１または２以上の各サブスコアの重みをも用いて、マッチングスコアを取得する。

【0110】

スコア取得部１３３は、２以上の取得手段が取得した情報と第二組織の１以上の第二属性値とを用いて、マッチングスコアを取得する。スコア取得部１３３は、通常、第二属性値が良好な値であるほど、大きな値のマッチングスコアを取得する。第二属性値が良好な値について、第二属性値が売上額である場合は、売上額が大きいほど良好な値である。第二属性値が規模（例えば、資本金）である場合は、規模が大きいほど良好な値である。スコア取得部１３３は、例えば、第二属性値と第一属性値の類似度が大きいほど、大きな値のマッチングスコアを取得する。

【0111】

スコア取得部１３３は、例えば、演算式、対応表、または機械学習の予測処理により、マッチングスコアを取得する。以下、３つの場合について説明する。
（１）演算式による場合

【0112】

スコア取得部１３３は、例えば、１または２以上の各サブスコアをパラメータとする増加関数により、マッチングスコアを算出する。ここで、スコア取得部１３３は、例えば、１または２以上の各サブスコアと１以上の第二属性値とを演算式に代入し、当該演算式を実行し、マッチングスコアを算出しても良い。なお、スコア取得部１３３は、例えば、サブスコアを用いて場合分けをした上で、各場合について、サブスコアをパラメータとする演算式により、マッチングスコアを算出しても良い。つまり、演算式の用いられ方は問わない。
（２）対応表による場合

【0113】

スコア取得部１３３は、例えば、２以上の各サブスコアを要素とするベクトルと最も近似するベクトルを対応表から決定し、当該ベクトルと対になるマッチングスコアを対応表から取得する。なお、対応表とは、２以上の各サブスコアを要素とするベクトルとマッチングスコアとの対応を示す２以上の対応情報を有する情報である。なお、ここで、ベクトルは、１以上の第二属性値を含んでも良い。

【0114】

スコア取得部１３３は、例えば、２以上の各サブスコアを要素とするベクトルと近似関係を満たす１以上のベクトルを対応表から決定し、当該１以上の各ベクトルと対になる１以上のマッチングスコアを対応表から取得し、当該１以上のマッチングスコアの代表値を、出力するマッチングスコアとして取得する。なお、代表値は、例えば、平均値、中央値である。近似関係は、例えば、類似度が閾値以上または類似度が閾値より大きいことである。
（３）機械学習による場合

【0115】

スコア取得部１３３は、例えば、２以上の各サブスコアを要素として含むベクトルと学習モデルとを用いて、機械学習の予測処理を行い、予測結果であるマッチングスコアを取得する。なお、ここで、ベクトルは、１以上の第二属性値を含んでも良い。ベクトルは、１以上の第一属性値を含んでも良い。

【0116】

ここで、学習モデルとは、機械学習の学習処理により構成された情報であり、機械学習の予測処理に使用される情報である。ここでの学習モデルは、２以上の各サブスコアを要素として含むベクトルとマッチングスコアとを有する２以上の教師データを機械学習の学習モジュールに与え、当該学習モジュールを実行し、取得された情報である。なお、学習モデルは、学習器、分類器、分類モデル等と言っても良い。機械学習のアルゴリズムは、深層学習、ランダムフォレスト、決定木、ＳＶＲ等、問わない。また、機械学習には、例えば、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ（登録商標）のライブラリ、Ｒ言語のｒａｎｄｏｍ ｆｏｒｅｓｔのモジュール、ｆａｓｔＴｅｘｔ、ＴｉｎｙＳＶＭ等の各種の機械学習の関数や、種々の既存のライブラリを用いることができる。

【0117】

スコア取得部１３３は、例えば、第一組織情報と第二組織情報と第三組織情報とを用いて、３つの組織のマッチングスコアを取得する。スコア取得部１３３は、３または４以上の組織のマッチングスコアを取得しても良い。なお、第三組織情報は、第三組織の組織情報である。

【0118】

スコア取得部１３３が、例えば、３つの組織のマッチングスコアを取得する場合、２つの組織間の３通りのマッチングスコアを取得し、当該３通りのマッチングスコアの代表値（例えば、平均値、中央値、最大値、最小値）を、３つの組織のマッチングスコアとして取得しても良い。

【0119】

スコア取得部１３３が、例えば、３つの組織のマッチングスコアを取得する場合、３つの組織情報を、一挙に用いて、３つの組織のマッチングスコアとして取得しても良い。

【0120】

また、スコア取得部１３３は学習モデルと、第一組織情報と第二組織情報とを用いて、機械学習の予測処理を行い、マッチングスコアを取得しても良い。かかる場合、マッチングスコアを取得するためにサブスコアを用いない。なお、ここでの学習モデルは、第一組織情報と第二組織情報とマッチングスコアとを含む２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理を行い取得された情報である。

【0121】

以下、スコア取得部１３３が有する５つの取得手段の動作例について説明する。なお、５つの各取得手段がサブスコアを取得するアルゴリズムは、下記のアルゴリズムに限られない。
（Ａ）活動類似度取得手段１３３１

【0122】

活動類似度取得手段１３３１は、第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、第二組織情報が有する１以上の第二属性値のうちの一部または全部の第二属性値とを用いて、活動類似度を取得する。なお、活動類似度とは、第一組織の活動と第二組織の活動との類似度である。

【0123】

活動類似度取得手段１３３１が活動類似度を取得する方法は、例えば、ベクトルの類似度を用いる場合、対応表を用いる場合、または機械学習を用いる場合がある。以下、３つの場合を説明する。
（１）ベクトルの類似度を用いる場合

【0124】

活動類似度取得手段１３３１は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第一活動ベクトルと、第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第二活動ベクトルとを用いて、活動類似度を取得する。また、ここでの活動類似度は、例えば、第一活動ベクトルと第二活動ベクトルとの類似度であるが、当該類似度に基づいて取得された値、または相関係数等でも良い。なお、２以上の活動属性値は、活動地域、組織理念、活動規模、販売チャンネル、業種のうちの２以上の属性値を含むことは好適である。
（２）対応表を用いる場合

【0125】

活動類似度取得手段１３３１は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値とを要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルと最も近似するベクトルを対応表から決定し、当該ベクトルと対になる活動類似度を対応表から取得する。なお、ここでの対応表とは、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値とを要素とするベクトルと活動類似度の対応を示す２以上の対応情報を有する情報である。

【0126】

活動類似度取得手段１３３１は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値とを要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルと近似関係を満たす１以上のベクトルを対応表から決定し、当該１以上の各ベクトルと対になる１以上の活動類似度を対応表から取得し、当該１以上の活動類似度の代表値を、最終的な活動類似度として取得する。なお、近似関係は、例えば、類似度が閾値以上または閾値より大きいこと、または類似度の順位が上位Ｎ（Ｎは１以上の自然数）以内であることである。
（３）機械学習を用いる場合

【0127】

活動類似度取得手段１３３１は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と、第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と、学習モデルとを用いて、機械学習の予測処理を行い、活動類似度を取得する。ここでの学習モデルは、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と活動類似度とを有する２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理を行い取得された情報である。
（Ｂ）顧客類似度取得手段１３３２

【0128】

顧客類似度取得手段１３３２は、第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、第二組織情報が有する１以上の第二属性値のうちの一部または全部の第二属性値とを用いて、顧客類似度を取得する。顧客類似度とは、２以上の組織の顧客の類似度である。ここで使用される属性値は、顧客属性値であることは好適である。

【0129】

顧客類似度取得手段１３３２が顧客類似度を取得する方法は、例えば、ベクトルの類似度を用いる場合、対応表を用いる場合、または機械学習を用いる場合がある。以下、３つの場合を説明する。
（１）ベクトルの類似度を用いる場合

【0130】

顧客類似度取得手段１３３２は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値を要素とする第一顧客ベクトルと、第二組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値を要素とする第二顧客ベクトルとを用いて、顧客類似度を取得する。また、ここでの顧客類似度は、例えば、第一顧客ベクトルと第二顧客ベクトルとの類似度であるが、当該類似度に基づいて取得された値、または相関係数等でも良い。なお、２以上の顧客属性値は、顧客のデモグラフィック情報、顧客のジオグラフィック情報、顧客のサイコグラフィック情報、顧客のビヘイビオラル情報のうちの２種類以上の属性値を含むことは好適である。
（２）対応表を用いる場合

【0131】

顧客類似度取得手段１３３２は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値とを要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルと最も近似するベクトルを対応表から決定し、当該ベクトルと対になる顧客類似度を対応表から取得する。なお、ここでの対応表とは、第一組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値とを要素とするベクトルと顧客類似度の対応を示す２以上の対応情報を有する情報である。

【0132】

顧客類似度取得手段１３３２は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値とを要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルと近似関係を満たす１以上のベクトルを対応表から決定し、当該１以上の各ベクトルと対になる１以上の顧客類似度を対応表から取得し、当該１以上の顧客類似度の代表値を、最終的な顧客類似度として取得する。
（３）機械学習を用いる場合

【0133】

顧客類似度取得手段１３３２は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値と、第二組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値と、学習モデルとを用いて、機械学習の予測処理を行い、顧客類似度を取得する。ここでの学習モデルは、第一組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値と顧客類似度とを有する２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理を行い取得された情報である。

【0134】

顧客類似度取得手段１３３２は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値とを要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルと学習モデルとを用いて、機械学習の予測処理を行い、顧客類似度を取得する。ここでの学習モデルは、第一組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各顧客属性値とを要素とするベクトルと顧客類似度とを含む２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理を行い取得された情報である。
（４）アソシエーション分析を用いる場合

【0135】

顧客類似度取得手段１３３２は、例えば、組織情報が有する２以上の顧客属性値を用いて、組織ごとにアソシエーション分析を行い、１以上の分析結果を取得する。かかる１以上の各分析結果をも、顧客属性値として使用しても良い。また、顧客類似度取得手段１３３２は、例えば、１以上の各分析結果をも、上述したベクトルの要素として、ベクトルを構成しても良い。なお、１以上の顧客属性値は、例えば、顧客が保有しているＦＴ（Ｆｕｎｇｉｂｌｅ Ｔｏｋｅｎ）、顧客が保有しているＮＦＴ、ＳＢＴ（ｓｂｔ ｓｏｕｌｂｏｕｎｄ ｔｏｋｅｎ）、ＮＴＴ（ｎｏｎ ｔｒａｎｓｆｅｒａｂｌｅ ｔｏｋｅｎ）、トランザクション履歴の情報に基づいて取得された情報である。また、顧客が保有しているＦＴ、顧客が保有しているＮＦＴ、顧客に紐付くトランザクション履歴の情報は、ブロックチェーン上の装置または分散サーバに存在している情報である。また、アソシエーション分析は公知技術であるので、詳細な説明は省略する。なお、顧客類似度取得手段１３３２は、例えば、クラスアソシエーション分析や時系列アソシエーション分析等のデータマイニング手法を利用しても良い。

【0136】

そして、顧客類似度取得手段１３３２は、例えば、上述した（１）ベクトルの類似度を用いる場合（２）対応表を用いる場合（３）機械学習を用いる場合、（４）アソシエーション分析習を用いる場合のいずれかのアルゴリズムにより、顧客類似度を取得しても良い。
（Ｃ）補完度取得手段１３３３

【0137】

補完度取得手段１３３３は、第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、第二組織情報が有する１以上の第二属性値のうちの一部または全部の第二属性値とを用いて、補完度を取得する。補完度とは、２または３以上の組織の活動との補完の度合いを特定する情報である。補完度は、例えば、第一組織の活動と第二組織の活動との補完の度合いを特定する情報である。

【0138】

補完度取得手段１３３３は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第一活動ベクトルと、第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第二活動ベクトルとを用いて、補完度を取得する。

【0139】

補完度取得手段１３３３は、例えば、第一組織の特定の活動属性値と第二組織の特定の活動属性値との組が、利用タイミング一致表に存在する場合に、補完度を加算する。なお、利用タイミング一致表とは、顧客が同じタイミングで利用する業種（事業）を管理する表である。利用タイミング一致表は、例えば、レコード（宿泊，航空）（旅行，レンタカー）を有する。なお、（宿泊，航空）は旅行で利用される、（旅行，レンタカー）も旅行で利用される。
（Ｄ）非競合度取得手段１３３４

【0140】

非競合度取得手段１３３４は、第一組織情報が有する１以上の第一属性値のうちの一部または全部の第一属性値と、第二組織情報が有する１以上の第二属性値のうちの一部または全部の第二属性値とを用いて、第一組織の活動と第二組織の活動とが競合しない度合いを特定する非競合度を取得する。

【0141】

非競合度取得手段１３３４は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第一活動ベクトルと、第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第二活動ベクトルとを用いて、非競合度を取得する。

【0142】

非競合度取得手段１３３４が非競合度を取得する方法は、例えば、ベクトルの類似度を用いる場合、対応表を用いる場合、または機械学習を用いる場合がある。以下、３つの場合を説明する。
（１）ベクトルの類似度を用いる場合

【0143】

非競合度取得手段１３３４は、例えば、第一活動ベクトルと第二活動ベクトルとの類似度を取得する。次に、非競合度取得手段１３３４は、当該類似度が大きいほど、小さい非競合度を取得する。非競合度取得手段１３３４は、例えば、当該類似度をパラメータとする減少関数により、非競合度を取得する。ここで使用する活動属性値は、例えば、活動地域、提供情報である。
（２）対応表を用いる場合

【0144】

非競合度取得手段１３３４は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値とを要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルと最も近似するベクトルを対応表から決定し、当該ベクトルと対になる非競合度を対応表から取得する。なお、ここでの対応表は、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値とを要素とするベクトルと非競合度の対応を示す２以上の対応情報を有する情報である。

【0145】

非競合度取得手段１３３４は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値とを要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルと近似関係を満たす１以上のベクトルを対応表から決定し、当該１以上の各ベクトルと対になる１以上の非競合度を対応表から取得し、当該１以上の非競合度の代表値を、最終的な非競合度として取得する。
（３）機械学習を用いる場合

【0146】

非競合度取得手段１３３４は、例えば、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と、学習モデルとを用いて、機械学習の予測処理を行い、非競合度を取得する。ここでの学習モデルは、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値と非競合度とを有する２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理を行い取得された情報である。
（Ｅ）良好度取得手段１３３５

【0147】

良好度取得手段１３３５は、第一組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第一コラボ特性ベクトルと、第二組織情報に含まれる２以上の各活動属性値を要素とする第二コラボ特性ベクトルとを用いて、良好度を取得する。ここで使用する活動属性値は、例えば、組織の予算、組織の活動の実施時期、提供しているロイヤルティプログラムの種類である。

【0148】

良好度取得手段１３３５は、例えば、第一コラボ特性ベクトルと第二コラボ特性ベクトルとの各要素の中で同一の要素の数が多いほど、大きな良好度を取得する。良好度取得手段１３３５は、例えば、第一コラボ特性ベクトルと第二コラボ特性ベクトルとの各要素の中で同一の要素の数をパラメータとする増加関数により、良好度を算出する。

【0149】

良好度取得手段１３３５は、例えば、第一コラボ特性ベクトルと第二コラボ特性ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度を良好度として取得する。

【0150】

スコア取得手段１３３６は、１または２以上の取得手段が取得した情報を用いて、マッチングスコアを取得する。なお、取得手段が取得した情報は、サブスコアである。

【0151】

スコア取得手段１３３６は、１または２以上の各取得手段が取得したサブスコアが大きいほど、大きなマッチングスコアを取得する。

【0152】

スコア取得手段１３３６は、例えば、出力指示に対応する組織識別子と対になるスコア取得情報をスコア取得管理部１１２から取得する。次に、スコア取得手段１３３６は、例えば、当該スコア取得情報が使用することを示すサブスコアのみを用いて、マッチングスコアを取得する。スコア取得手段１３３６は、例えば、当該スコア取得情報が示す各サブスコアの重みに従って、マッチングスコアを取得する。スコア取得手段１３３６は、例えば、当該スコア取得情報が示す各サブスコアの重みを用いて、２以上のサブスコアの加重平均値を、マッチングスコアとして算出する。

【0153】

スコア取得手段１３３６は、例えば、第二組織の第二属性値（例えば、評判情報）をも用いて、マッチングスコアを取得することは好適である。スコア取得手段１３３６は、例えば、第二組織の評判情報と、１または２以上のサブスコアとを用いてマッチングスコアを取得する。ここで、評判情報は、例えば、評価値である。

【0154】

スコア取得手段１３３６がマッチングスコアを取得する方法は、例えば、演算式を用いる場合、対応表を用いる場合、または機械学習を用いる場合がある。以下、３つの場合を説明する。
（１）演算式を用いる場合

【0155】

スコア取得手段１３３６は、例えば、１または２以上の各取得手段が取得したサブスコアをパラメータとする増加関数により、マッチングスコアを算出する。ここで、スコア取得手段１３３６は、例えば、１以上の第二属性値をもパラメータとする演算式により、マッチングスコアを算出する。また、スコア取得手段１３３６は、例えば、サブスコアまたは第一属性値または第二属性値のうちの１種類以上の情報を用いて場合分けをした上で、各場合について、サブスコアまたは第一属性値または第二属性値のうちの１種類以上の情報をパラメータとする演算式により、マッチングスコアを算出する。つまり、演算式の用いられ方は問わない。
（２）対応表を用いる場合

【0156】

スコア取得手段１３３６は、例えば、１または２以上の各取得手段が取得したサブスコアを要素とするベクトルと最も近似するベクトルを対応表から決定し、当該ベクトルと対になるマッチングスコアを対応表から取得する。なお、ここでの対応表とは、１または２以上の各取得手段が取得したサブスコアを要素とするベクトルとマッチングスコアの対応を示す２以上の対応情報を有する情報である。なお、ここでベクトルは、１以上の第二属性値をも要素とすることは好適である。

【0157】

スコア取得手段１３３６は、例えば、１または２以上の各取得手段が取得したサブスコアを要素とするベクトルを構成し、当該ベクトルと近似関係を満たす１以上のベクトルを対応表から決定し、当該１以上の各ベクトルと対になる１以上のマッチングスコアを対応表から取得し、当該１以上のマッチングスコアの代表値を、最終的なマッチングスコアとして取得する。なお、近似関係は、例えば、類似度が閾値以上または閾値より大きいこと、または類似度の順位が上位Ｎ（Ｎは１以上の自然数）以内であることである。なお、ここでベクトルは、１以上の第二属性値をも要素とすることは好適である。
（３）機械学習を用いる場合

【0158】

スコア取得手段１３３６は、例えば、１または２以上の各取得手段が取得したサブスコアを要素とするベクトルと、学習モデルとを用いて、機械学習の予測処理を行い、マッチングスコアを取得する。ここでの学習モデルは、１または２以上の各取得手段が取得したサブスコアを要素とするベクトルとマッチングスコアとを有する２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理を行い取得された情報である。なお、ここでベクトルは、１以上の第二属性値をも要素とすることは好適である。

【0159】

提案取得部１３４は、提案管理部１１３を参照し、情報取得部１３２が取得した情報とスコア取得部１３３が取得したスコアと関係情報のうちの１以上の情報に対応する提案元情報に基づく提案情報を取得する。

【0160】

提案取得部１３４は、例えば、１または２以上の判断元情報を取得する。次に、提案取得部１３４は、例えば、提案管理部１１３の１以上の各提案条件を取得する。次に、提案取得部１３４は、１以上の各提案条件ごとに、１以上の判断元情報を取得する。次に、提案取得部１３４は、各提案条件ごとに、１以上の判断元情報が提案条件に合致するか否かを判断する。次に、提案取得部１３４は、合致した１以上の各提案条件と対になる提案元情報を取得する。次に、提案取得部１３４は、提案元情報を用いて、提案情報を取得する。

【0161】

なお、判断元情報とは、提案条件の判断のために使用される情報である。判断元情報は、通常、情報取得部１３２が取得した情報、サブスコア、マッチングスコア、または関係情報である。

【0162】

提案元情報が提案情報である場合、提案取得部１３４は、例えば、情報取得部１３２が取得した情報とスコア取得部１３３が取得したスコアと関係情報のうちの１以上の情報に対応する１または２以上の提案情報を提案管理部１１３から取得する。

【0163】

出力部１４は、各種の情報を出力する。各種の情報は、例えば、サブスコア、マッチングスコア、提案情報である。

【0164】

ここで出力とは、通常、ユーザ端末２への送信であるが、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念であっても良い。

【0165】

スコア出力部１４１は、スコア取得部１３３が取得したマッチングスコアを出力する。スコア出力部１４１は、例えば、１または２以上の各取得手段が取得したサブスコアを出力しても良い。

【0166】

スコア出力部１４１は、ユーザ端末２からの出力指示の受信に応じて、第一組織によって、第二組織とマッチングする場合の効果を示すマッチングスコアをユーザ端末２に送信することは好適である。

【0167】

提案出力部１４２は、提案取得部１３４が取得した１または２以上の提案情報を出力する。

【0168】

ユーザ端末２を構成する端末格納部２１には、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、ユーザ識別子である。なお、端末格納部２１のユーザ識別子は、ユーザにより入力され、一時的に格納されている情報でも良い。

【0169】

ユーザ識別子とは、ユーザを識別する情報である。ユーザ識別子は、ユーザが属する組織の組織識別子でも良い。ユーザ識別子は、ユーザ端末２を識別する情報でも良い。ユーザ識別子は、例えば、組織名、ユーザのＩＤ、メールアドレス、電話番号、ユーザ端末２のＩＰアドレス、ウォレットアドレスであるが、問わない。

【0170】

端末受付部２２は、各種の情報や指示等を受け付ける。各種の情報や指示等とは、例えば、組織情報、１以上の組織属性値、出力指示である。

【0171】

ここで、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。

【0172】

各種の情報や指示等の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。

【0173】

端末処理部２３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、受け付けられた情報や指示等を、送信する構造の情報や指示等にする処理である。各種の処理は、例えば、受信された情報を出力する構造の情報にする処理である。

【0174】

端末送信部２４は、各種の情報や指示等をマッチング支援装置１に送信する。各種の情報や指示等は、例えば、組織情報、１以上の組織属性値、出力指示である。

【0175】

端末受信部２５は、各種の情報をマッチング支援装置１から受信する。各種の情報は、例えば、マッチングスコア、サブスコア、提案情報である。

【0176】

端末出力部２６は、各種の情報を出力する。各種の情報は、例えば、マッチングスコア、サブスコア、提案情報である。

【0177】

格納部１１、組織管理部１１１、スコア取得管理部１１２、提案管理部１１３、および端末格納部２１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

【0178】

格納部１１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよい。

【0179】

受付部１２、指示受付部１２１、および情報受付部１２２は、無線または有線の通信手段で実現されることが好適であるが、放送を受信する手段、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現されても良い。

【0180】

処理部１３、スコア取得設定部１３１、情報取得部１３２、スコア取得部１３３、提案取得部１３４、活動類似度取得手段１３３１、顧客類似度取得手段１３３２、補完度取得手段１３３３、非競合度取得手段１３３４、良好度取得手段１３３５、スコア取得手段１３３６、および端末処理部２３は、通常、プロセッサやメモリ等から実現され得る。処理部１３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、プロセッサは、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等であり、その種類は問わない。

【0181】

出力部１４、スコア出力部１４１、および提案出力部１４２は、例えば、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。出力部１４、スコア出力部１４１、および提案出力部１４２は、例えば、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

【0182】

端末受付部２２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

【0183】

端末送信部２４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。

【0184】

端末受信部２５は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。

【0185】

端末出力部２６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部２６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

【0186】

次に、マッチング支援装置１の動作例について、図３のフローチャートを用いて説明する。

【0187】

（ステップＳ３０１）情報受付部１２２は、１以上の属性値を受け付けたか否かを判断する。１以上の属性値を受け付けた場合はステップＳ３０２に行き、１以上の属性値を受け付けなかった場合はステップＳ３０６に行く。

【0188】

なお、ここでの１以上の属性値は、通常、組織識別子に対応付いている。また、情報受付部１２２は、例えば、ユーザ端末２から１以上の属性値を受信する。

【0189】

（ステップＳ３０２）処理部１３は、ステップＳ３０１で受け付けられた１以上の属性値に対応付く組織識別子を取得する。

【0190】

（ステップＳ３０３）処理部１３は、ステップＳ３０２で取得した組織識別子と対になる属性値を、分散サーバまたはブロックチェーン上の装置から取得する。

【0191】

（ステップＳ３０４）処理部１３は、ステップＳ３０１で受け付けられた１以上の属性値、およびステップＳ３０３で取得した１以上の属性値を用いて、組織情報を構成する。

【0192】

（ステップＳ３０５）処理部１３は、ステップＳ３０４で構成した組織情報を、組織識別子に対応付けて組織管理部１１１に蓄積する。ステップＳ３０１に戻る。

【0193】

（ステップＳ３０６）指示受付部１２１は、出力指示を受け付けたか否かを判断する。出力指示を受け付けた場合はステップＳ３０７に行き、出力指示を受け付けなかった場合はステップＳ３１６に行く。

【0194】

ここで、指示受付部１２１は、例えば、ユーザ端末２から出力指示を受信したか否かを判断する。

【0195】

（ステップＳ３０７）情報取得部１３２は、ステップＳ３０６で受け付けられた出力指示に対応する第一組織識別子を取得する。情報取得部１３２は、ステップＳ３０６で受け付けられた出力指示に対応する１以上の第二組織識別子を取得する。情報取得部１３２は、例えば、ステップＳ３０６で受け付けられた出力指示に含まれる１以上の第二組織識別子を取得する。出力指示に第二組織識別子が含まれない場合、情報取得部１３２は、例えば、組織管理部１１１の第一組織識別子以外の組織識別子を取得する。

【0196】

（ステップＳ３０８）情報取得部１３２は、ステップＳ３０７で取得した２以上の各組織識別子に対応する組織情報を組織管理部１１１から取得する。

【0197】

（ステップＳ３０９）スコア取得部１３３は、第一組織識別子と対になるスコア取得情報がスコア取得管理部１１２に存在するか否かを判断する。スコア取得情報が存在する場合はステップＳ３１０に行き、スコア取得情報が存在しない場合はステップＳ３１１に行く。

【0198】

（ステップＳ３１０）スコア取得部１３３は、第一組織識別子と対になるスコア取得情報をスコア取得管理部１１２から取得する。

【0199】

（ステップＳ３１１）スコア取得部１３３は、デフォルトのスコア取得情報をスコア取得管理部１１２から取得する。

【0200】

（ステップＳ３１２）スコア取得部１３３は、スコア取得情報に応じたマッチングスコアを取得する。かかるスコアの取得処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。

【0201】

（ステップＳ３１３）提案取得部１３４は、提案情報を取得する。かかる提案取得処理の例について、図１０のフローチャートを用いて説明する。

【0202】

（ステップＳ３１４）処理部１３は、ステップＳ３１２で取得されたマッチングスコア、１または２以上のサブスコア、およびステップＳ３１３で取得された１以上の提案情報を用いて、出力情報を構成する。出力情報とは、ユーザ端末２に出力される情報である。なお、出力情報は、マッチングスコアのみでも良いし、１以上のサブスコアのみでも良いし、１以上の提案情報のみでも良い。ただし、出力情報は、通常、マッチングスコアを含む。出力情報は、１以上のサブスコアおよび１以上の提案情報を含むことは好適である。

【0203】

（ステップＳ３１５）出力部１４は、ステップＳ３１４で構成された出力情報を出力する。ステップＳ３０１に戻る。

【0204】

（ステップＳ３１６）情報受付部１２２は、スコア取得情報を受け付けたか否かを判断する。スコア取得情報を受け付けた場合はステップＳ３１７に行き、スコア取得情報を受け付けなかった場合はステップＳ３０１に戻る。

【0205】

ここで、情報受付部１２２は、例えば、ユーザ端末２からスコア取得情報を受信したか否かを判断する。また、ここでのスコア取得情報は、通常、組織識別子に対応付いている。

【0206】

（ステップＳ３１７）処理部１３は、ステップＳ３１６で受け付けられたスコア取得情報を組織識別子に対応付けて、スコア取得管理部１１２に蓄積する。ステップＳ３０１に戻る。

【0207】

なお、図３のフローチャートにおいて、出力指示は、第二組織識別子を含まなくても良い。かかる場合、スコア取得部１３３等は、第一組織以外の１以上の組織の組織情報と、第一組織の組織情報とを用いて、サブスコア、マッチングスコアを取得しても良い。そして、出力部１４は、第一組織以外の１以上の組織に対するサブスコア、マッチングスコアを出力しても良い。また、処理部１３は、２以上の組織のサブスコア、マッチングスコアを取得した場合、選択条件に合致する１以上の組織のサブスコア、マッチングスコアのみを選択して、出力情報を構成しても良い。選択条件とは、例えば、マッチングスコアが閾値以上または閾値より大きいこと、マッチングスコアが上位Ｎ位以内（Ｎは自然数）であることである。

【0208】

また、図３のフローチャートにおいて、マッチングスコアの取得および出力のトリガーは問わない。情報受付部１２２が、第一組織の１以上の属性値を受け付けたことをトリガーとして、マッチング支援装置１は、マッチングスコアを取得および出力しても良い。

【0209】

さらに、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

【0210】

次に、ステップＳ３１２のスコアの取得処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。

【0211】

（ステップＳ４０１）活動類似度取得手段１３３１は、取得されているスコア取得情報を参照し、活動類似度を取得するか否かを判断する。活動類似度を取得する場合はステップＳ４０２に行き、活動類似度を取得しない場合はステップＳ４０３に行く。

【0212】

（ステップＳ４０２）活動類似度取得手段１３３１は、活動類似度取得処理を行う。活動類似度取得処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。

【0213】

（ステップＳ４０３）顧客類似度取得手段１３３２は、取得されているスコア取得情報を参照し、顧客類似度を取得するか否かを判断する。顧客類似度を取得する場合はステップＳ４０４に行き、顧客類似度を取得しない場合はステップＳ４０５に行く。

【0214】

（ステップＳ４０４）顧客類似度取得手段１３３２は、顧客類似度取得処理を行う。顧客類似度取得処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。

【0215】

（ステップＳ４０５）補完度取得手段１３３３は、取得されているスコア取得情報を参照し、補完度を取得するか否かを判断する。補完度を取得する場合はステップＳ４０６に行き、補完度取得しない場合はステップＳ４０７に行く。

【0216】

（ステップＳ４０６）補完度取得手段１３３３は、補完度取得処理を行う。補完度取得処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。

【0217】

（ステップＳ４０７）非競合度取得手段１３３４は、取得されているスコア取得情報を参照し、非競合度取得するか否かを判断する。非競合度を取得する場合はステップＳ４０８に行き、非競合度を取得しない場合はステップＳ４０９に行く。

【0218】

（ステップＳ４０８）非競合度取得手段１３３４は、非競合度取得処理を行う。非競合度取得処理の例について、図８のフローチャートを用いて説明する。

【0219】

（ステップＳ４０９）良好度取得手段１３３５は、取得されているスコア取得情報を参照し、良好度を取得するか否かを判断する。良好度を取得する場合はステップＳ４１０に行き、良好度を取得しない場合はステップＳ４１１に行く。

【0220】

（ステップＳ４１０）良好度取得手段１３３５は、良好度取得処理を行う。良好度取得処理の例について、図９のフローチャートを用いて説明する。

【0221】

（ステップＳ４１１）スコア取得手段１３３６は、取得されているスコア取得情報から、各サブスコアの重みを取得する。

【0222】

（ステップＳ４１２）スコア取得手段１３３６は、ステップＳ４０１からステップＳ４１０の処理により取得された１または２以上のサブスコアと、ステップＳ４１１で取得された各サブスコアの重みとを用いて、マッチングスコアを取得する。上位処理にリターンする。

【0223】

次に、ステップＳ４０２の活動類似度取得処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。

【0224】

（ステップＳ５０１）活動類似度取得手段１３３１は、カウンタｉに１を代入する。

【0225】

（ステップＳ５０２）活動類似度取得手段１３３１は、活動類似度を取得する場合に使用するｉ番目の組の組織情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の組の組織情報が存在する場合はステップＳ５０３に行き、ｉ番目の組の組織情報が存在しない場合はステップＳ５１０に行く。

【0226】

なお、マッチングスコアの算出の対象が２つの組織のみである場合、組は一つである。マッチングスコアの算出の対象が３つの組織のみである場合、組は２つまたは３つである。組が２つの場合は、第一組織と第二組織の組、および第一組織と第三組織の組の２組である。組が３つの場合は、第一組織と第二組織の組、第一組織と第三組織の組、および第二組織と第三組織の組の３組である。なお、３つの組織のマッチングスコアを算出する場合に、２組の情報を用いて活動類似度を取得するか、３組の情報を用いて活動類似度を取得するかは、通常、予め決まっている。

【0227】

（ステップＳ５０３）活動類似度取得手段１３３１は、カウンタｊに１を代入する。

【0228】

（ステップＳ５０４）活動類似度取得手段１３３１は、活動類似度を取得する場合に使用するｊ番目の属性値が存在するか否かを判断する。ｊ番目の属性値が存在する場合はステップＳ５０５に行き、存在しない場合はステップＳ５０７に行く。

【0229】

なお、ここで取得される属性値は予め決められている。ここで取得される属性値は、例えば、活動地域情報、組織理念情報、活動規模情報、販売チャンネル情報、業種情報であるが、問わない。組織の活動に関する情報であれば良い。

【0230】

（ステップＳ５０５）活動類似度取得手段１３３１は、ｉ番目の組の２つの各組織情報からｊ番目の属性値を取得する。

【0231】

（ステップＳ５０６）活動類似度取得手段１３３１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ５０４に戻る。

【0232】

（ステップＳ５０７）活動類似度取得手段１３３１は、ｉ番目の組の２つの各組織ごとに、ステップＳ５０５で取得した１以上の各属性値を要素とするベクトルである活動ベクトルを構成する。

【0233】

（ステップＳ５０８）活動類似度取得手段１３３１は、ステップＳ５０７で構成した２つの活動ベクトルの類似度を取得する。

【0234】

（ステップＳ５０９）活動類似度取得手段１３３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。

【0235】

（ステップＳ５１０）活動類似度取得手段１３３１は、ステップＳ５０８で取得した１または２以上の類似度を用いて、活動類似度を取得する。上位処理にリターンする。

【0236】

なお、ステップＳ５０８で１つの類似度のみを取得した場合、活動類似度は、当該類似度でも良い。ステップＳ５０８で２つ以上の類似度のみを取得した場合、活動類似度は、当該２以上の類似度の代表値（例えば、平均値、中央値、最大値）でも良い。

【0237】

また、図５のフローチャートにおいて、活動類似度取得手段１３３１は、属性値を取得する場合に、（１）ＮＦＴの保有者のリストをブロックチェーンから取得する（２）ＮＦＴの保有者が保有しているＮＦＴ、ＦＴ、またはトランザクションデータを取得する（３）得られたＮＦＴ 、ＦＴ、またはトランザクションデータを、アソシエーション分析することにより、顧客の類似度を取得する、といった手順で顧客の類似度を取得しても良い。

【0238】

次に、ステップＳ４０４の顧客類似度取得処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。

【0239】

（ステップＳ６０１）顧客類似度取得手段１３３２は、カウンタｉに１を代入する。

【0240】

（ステップＳ６０２）顧客類似度取得手段１３３２は、顧客類似度を取得する場合に使用するｉ番目の組の組織情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の組の組織情報が存在する場合はステップＳ６０３に行き、ｉ番目の組の組織情報が存在しない場合はステップＳ６１０に行く。

【0241】

なお、マッチングスコアの算出の対象が２つの組織のみである場合、組は一つである。マッチングスコアの算出の対象が３つの組織のみである場合、組は２つまたは３つである。組が２つの場合は、第一組織と第二組織の組、および第一組織と第三組織の組の２組である。組が３つの場合は、第一組織と第二組織の組、第一組織と第三組織の組、および第二組織と第三組織の組の３組である。なお、３つの組織のマッチングスコアを算出する場合に、２組の情報を用いて顧客類似度を取得するか、３組の情報を用いて顧客類似度を取得するかは、通常、予め決まっている。

【0242】

（ステップＳ６０３）顧客類似度取得手段１３３２は、カウンタｊに１を代入する。

【0243】

（ステップＳ６０４）顧客類似度取得手段１３３２は、顧客類似度を取得する場合に使用するｊ番目の属性値が存在するか否かを判断する。ｊ番目の属性値が存在する場合はステップＳ６０５に行き、存在しない場合はステップＳ６０７に行く。

【0244】

なお、ここで取得される属性値は予め決められている。ここで取得される属性値は、例えば、顧客のデモグラフィック情報、顧客のジオグラフィック情報、顧客のサイコグラフィック情報、顧客のビヘイビオラル情報であるが、問わない。組織の活動に関する情報であれば良い。

【0245】

（ステップＳ６０５）顧客類似度取得手段１３３２は、ｉ番目の組の２つの各組織情報からｊ番目の属性値を取得する。

【0246】

（ステップＳ６０６）顧客類似度取得手段１３３２は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ６０４に戻る。

【0247】

（ステップＳ６０７）顧客類似度取得手段１３３２は、ｉ番目の組の２つの各組織ごとに、ステップＳ６０５で取得した１以上の各属性値を要素とするベクトルである顧客ベクトルを構成する。

【0248】

（ステップＳ６０８）顧客類似度取得手段１３３２は、ステップＳ６０７で構成した２つの顧客ベクトルの類似度を取得する。

【0249】

（ステップＳ６０９）顧客類似度取得手段１３３２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０２に戻る。

【0250】

（ステップＳ６１０）顧客類似度取得手段１３３２は、ステップＳ６０８で取得した１または２以上の類似度を用いて、顧客類似度を取得する。上位処理にリターンする。

【0251】

なお、ステップＳ６０８で１つの類似度のみを取得した場合、顧客類似度は、当該類似度でも良い。ステップＳ６０８で２つ以上の類似度のみを取得した場合、顧客類似度は、当該２以上の類似度の代表値（例えば、平均値、中央値、最大値）でも良い。

【0252】

次に、ステップＳ４０６の補完度取得処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。

【0253】

（ステップＳ７０１）補完度取得手段１３３３は、２以上の各組織の１以上の事業情報を取得する。

【0254】

（ステップＳ７０２）補完度取得手段１３３３は、ステップＳ７０１で取得した各組織の１以上の事業情報が、利用タイミング一致表の中に存在するか否かを判断する。利用タイミング一致表の中に存在する場合はステップＳ７０３に行き、存在しない場合はステップＳ７０４に行く。

【0255】

（ステップＳ７０３）補完度取得手段１３３３は、利用タイミング一致表の中に存在する事業情報の数を取得する。補完度取得手段１３３３は、当該数に応じた第一補完度を取得する。補完度取得手段１３３３は、当該数が大きいほど、大きな第一補完度を取得する。

【0256】

なお、補完度取得手段１３３３は、例えば、当該数をパラメータとする増加関数により第一補完度を算出する。補完度取得手段１３３３は、例えば、当該数に対応する第一補完度を、当該数の範囲と第一補完度とを有する２以上の対応情報を有する対応表から取得する。

【0257】

（ステップＳ７０４）補完度取得手段１３３３は、第一補完度「０」を取得する。

【0258】

（ステップＳ７０５）補完度取得手段１３３３は、第一組織の利用頻度情報を取得する。

【0259】

（ステップＳ７０６）補完度取得手段１３３３は、第二組織を含む１以上の他の組織の利用頻度情報を取得する。

【0260】

（ステップＳ７０７）補完度取得手段１３３３は、ステップＳ７０５およびステップＳ７０６で取得した２以上の利用頻度情報に対応する第二補完度を利用頻度対応表から取得する。

【0261】

なお、利用頻度対応表とは、利用頻度情報に対応する第二補完度を取得するための表である。利用頻度対応表は、２以上の利用頻度情報の集合と第二補完度とを有する２以上の対応情報を有する表である。補完度取得手段１３３３は、例えば、「第二組織の利用頻度情報－第一組織の利用頻度情報」が大きな数であるほど、大きな第二補完度を取得する。

【0262】

（ステップＳ７０８）補完度取得手段１３３３は、第一補完度と第二補完度とを用いて、補完度を取得する。上位処理にリターンする。

【0263】

なお、補完度取得手段１３３３は、第一補完度および第二補完度が大きな値ほど、大きな補完度を取得する。補完度取得手段１３３３は、例えば、第一補完度および第二補完度をパラメータとする増加関数により補完度を算出する。

【0264】

次に、ステップＳ４０８の非競合度取得処理の例について、図８のフローチャートを用いて説明する。

【0265】

（ステップＳ８０１）非競合度取得手段１３３４は、カウンタｉに１を代入する。

【0266】

（ステップＳ８０２）非競合度取得手段１３３４は、非競合度を取得する場合に使用するｉ番目の組の組織情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の組の組織情報が存在する場合はステップＳ８０３に行き、ｉ番目の組の組織情報が存在しない場合はステップＳ８１０に行く。

【0267】

なお、マッチングスコアの算出の対象が２つの組織のみである場合、組は一つである。マッチングスコアの算出の対象が３つの組織のみである場合、組は２つまたは３つである。組が２つの場合は、第一組織と第二組織の組、および第一組織と第三組織の組の２組である。組が３つの場合は、第一組織と第二組織の組、第一組織と第三組織の組、および第二組織と第三組織の組の３組である。なお、３つの組織のマッチングスコアを算出する場合に、２組の情報を用いて非競合度を取得するか、３組の情報を用いて非競合度を取得するかは、通常、予め決まっている。

【0268】

（ステップＳ８０３）非競合度取得手段１３３４は、カウンタｊに１を代入する。

【0269】

（ステップＳ８０４）非競合度取得手段１３３４は、非競合度を取得する場合に使用するｊ番目の属性値が存在するか否かを判断する。ｊ番目の属性値が存在する場合はステップＳ８０５に行き、存在しない場合はステップＳ８０７に行く。

【0270】

なお、ここで取得される属性値は予め決められている。ここで取得される属性値は、例えば、活動地域、提供情報であるが、問わない。

【0271】

（ステップＳ８０５）非競合度取得手段１３３４は、ｉ番目の組の２つの各組織情報からｊ番目の属性値を取得する。

【0272】

（ステップＳ８０６）非競合度取得手段１３３４は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ８０４に戻る。

【0273】

（ステップＳ８０７）非競合度取得手段１３３４は、ｉ番目の組の２つの各組織ごとに、ステップＳ８０５で取得した１以上の各属性値を要素とするベクトルである事業ベクトルを構成する。

【0274】

（ステップＳ８０８）非競合度取得手段１３３４は、ステップＳ８０７で構成した２つの事業ベクトルの類似度を取得する。

【0275】

（ステップＳ８０９）非競合度取得手段１３３４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ８０２に戻る。

【0276】

（ステップＳ８１０）非競合度取得手段１３３４は、ステップＳ８０８で取得した１または２以上の類似度を用いて、非競合度を取得する。上位処理にリターンする。

【0277】

なお、非競合度取得手段１３３４は、取得した類似度が大きいほど、小さな非競合度を取得する。非競合度取得手段１３３４は、例えば、取得した１または２以上の類似度をパラメータとする減少関数により、非競合度を算出する。

【0278】

また、ステップＳ８０８で２つ以上の類似度のみを取得した場合、非競合度は、当該２以上の類似度の代表値（例えば、平均値、中央値、最大値）を取得し、当該代表値に対応する非競合度を取得する。

【0279】

次に、ステップＳ４１０の良好度取得処理の例について、図９のフローチャートを用いて説明する。

【0280】

（ステップＳ９０１）良好度取得手段１３３５は、カウンタｉに１を代入する。

【0281】

（ステップＳ９０２）良好度取得手段１３３５は、良好度を取得する場合に使用するｉ番目の組の組織情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の組の組織情報が存在する場合はステップＳ９０３に行き、ｉ番目の組の組織情報が存在しない場合はステップＳ９１０に行く。

【0282】

なお、マッチングスコアの算出の対象が２つの組織のみである場合、組は一つである。マッチングスコアの算出の対象が３つの組織のみである場合、組は２つまたは３つである。組が２つの場合は、第一組織と第二組織の組、および第一組織と第三組織の組の２組である。組が３つの場合は、第一組織と第二組織の組、第一組織と第三組織の組、および第二組織と第三組織の組の３組である。なお、３つの組織のマッチングスコアを算出する場合に、２組の情報を用いて良好度を取得するか、３組の情報を用いて良好度を取得するかは、通常、予め決まっている。

【0283】

（ステップＳ９０３）良好度取得手段１３３５は、カウンタｊに１を代入する。

【0284】

（ステップＳ９０４）良好度取得手段１３３５は、良好度を取得する場合に使用するｊ番目の属性値が存在するか否かを判断する。ｊ番目の属性値が存在する場合はステップＳ９０５に行き、存在しない場合はステップＳ９０７に行く。

【0285】

なお、ここで取得される属性値は予め決められている。ここで取得される属性値は、例えば、組織の予算情報、組織の活動の実施時期情報、提供しているロイヤルティプログラムの種類情報であるが、問わない。

【0286】

（ステップＳ９０５）良好度取得手段１３３５は、ｉ番目の組の２つの各組織情報からｊ番目の属性値を取得する。

【0287】

（ステップＳ９０６）良好度取得手段１３３５は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ９０４に戻る。

【0288】

（ステップＳ９０７）良好度取得手段１３３５は、ｉ番目の組の２つの各組織ごとに、ステップＳ９０５で取得した１以上の各属性値を要素とするベクトルであるコラボ特性ベクトルを構成する。

【0289】

（ステップＳ９０８）良好度取得手段１３３５は、ステップＳ９０７で構成した２つのコラボ特性ベクトルの関係度を取得する。関係度は、例えば、２つのコラボ特性ベクトルの中の要素で一致する要素の数、または２つのコラボ特性ベクトルの類似度である。

【0290】

（ステップＳ９０９）良好度取得手段１３３５は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ９０２に戻る。

【0291】

（ステップＳ９１０）良好度取得手段１３３５は、ステップＳ９０８で取得した１または２以上の関係度を用いて、良好度を取得する。上位処理にリターンする。

【0292】

なお、良好度取得手段１３３５は、１以上の各関係度が大きな値であるほど、大きな良好度を取得する。

【0293】

また、ステップＳ９０８で１つの関係度のみを取得した場合、良好度は、当該関係度でも良い。ステップＳ９０８で２つ以上の関係度を取得した場合、良好度は、当該２以上の関係度の代表値（例えば、平均値、中央値、最大値）でも良い。

【0294】

次に、ステップＳ３１３の提案情報取得処理の例について、図１０のフローチャートを用いて説明する。

【0295】

（ステップＳ１００１）提案取得部１３４は、カウンタｉに１を代入する。

【0296】

（ステップＳ１００２）提案取得部１３４は、提案管理部１１３にｉ番目の提案条件が存在するか否かを判断する。ｉ番目の提案条件が存在する場合はステップＳ１００３に行き、ｉ番目の提案条件が存在する存在しない場合はステップＳ１００８に行く。

【0297】

（ステップＳ１００３）提案取得部１３４は、ｉ番目の提案条件を提案管理部１１３から取得する。

【0298】

（ステップＳ１００４）提案取得部１３４は、ｉ番目の提案条件の判断のために使用する１以上の判断元情報を取得する。

【0299】

（ステップＳ１００５）提案取得部１３４は、ステップＳ１００４で取得した１以上の判断元情報を用いて、ｉ番目の提案条件を満たすか否かを判断する。ｉ番目の提案条件を満たす場合はステップＳ１００６に行き、ｉ番目の提案条件を満たさない場合はステップＳ１００７に行く。

【0300】

（ステップＳ１００６）提案取得部１３４は、ｉ番目の提案条件と対になる提案元情報を取得する。

【0301】

（ステップＳ１００７）提案取得部１３４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１００２に戻る。

【0302】

（ステップＳ１００８）提案取得部１３４は、ステップＳ１００６で１以上の提案元情報を取得したか否かを判断する。提案元情報を取得した場合はステップＳ１００９に行き、提案元情報を取得しなかった場合は上位処理にリターンする。

【0303】

（ステップＳ１００９）提案取得部１３４は、出力する提案情報を取得する。

【0304】

（ステップＳ１０１０）ステップＳ１００６で取得した１以上の提案元情報を用いて、出力する提案情報を取得する。上位処理にリターンする。

【0305】

以下、本実施の形態における情報システムＡの具体的な動作例について説明する。

【0306】

今、マッチング支援装置１の組織管理部１１１には、図１１および図１２に示す組織管理表が格納されている、とする。組織管理表とは、１以上の組織情報を管理する表である。組織管理表の組織情報は、ユーザ端末２、ブロックチェーン上の装置、または分散サーバのうちの１または２種類以上の経路から取得された情報に基づく１以上の属性値を有する。なお、ここでの組織は、企業である。

【0307】

組織管理表は、「ＩＤ」「組織識別子」「属性値」を有する。「属性値」は、ここでは、「活動属性値」「顧客属性値」を有する。「活動属性値」は、「活動地域」「組織理念」「活動規模」「販売チャンネル」「業種」「提供情報」「予算」「実施時期」「ロイヤルティプログラム」「利用頻度」を有する。「顧客属性値」は、「デモグラフィック情報」「ジオグラフィック情報」「サイコグラフィック情報」「ビヘイビオラル情報」を有する。「デモグラフィック情報」は「年代」「所得」「家族構成」を有する。「ジオグラフィック情報」は「職場」「出生地」「居住地」を有する。「サイコグラフィック情報」は「性格」「価値観」「趣味」を有する。「ビヘイビオラル情報」は「使用状況」「価格感度」「スマホ利用状況」を有する。

【0308】

「年代」は、企業の顧客の年代の幅である。「所得」は、企業の顧客の所得の平均値である。「家族構成」は、企業の顧客の同居の家族の数の平均値である。「職場」は、企業の顧客の職場の場所の最も多い場所である。「出生地」は、企業の顧客の出生地の特徴を示す情報である。「居住地」は、企業の顧客の居住地の最も多い居住地である。「性格」は、企業の顧客の代表的な性格を特定する情報である。「価値観」は、企業の顧客の代表的な価値観を特定する情報である。「趣味」は、企業の顧客の代表的な趣味を特定する情報である。「使用状況」は、顧客が組織を利用する頻度の平均値である。「価格感度」は、顧客の好みの価格帯の中で最も多い価格帯である。「スマホ利用状況」は、企業の顧客がスマートフォンを利用する、１日における平均的な時間を特定する情報である。

【0309】

スコア取得管理部１１２には、図１３に示すスコア取得管理表が格納されている。スコア取得管理表とは、組織ごとのスコア取得情報が管理される表である。スコア取得情報が管理されていない第一組織に対してはデフォルトのスコア取得情報が使用されて、マッチングスコアが取得される。なお、デフォルトのスコア取得情報は、（１，１，１，１，１）である。

【0310】

スコア取得管理は、「ＩＤ」「組織識別子」「（活動類似度，顧客類似度，補完度，非競合度，良好度）」を有する。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報である。「（活動類似度，顧客類似度，補完度，非競合度，良好度）」は、サブスコアの重みベクトルである。

【0311】

提案管理部１１３には、図１４に示す提案管理表が格納されている。提案管理表は、１以上の提案管理情報を管理する表である。提案管理情報は、「ＩＤ」「提案条件」「提案元情報」を有する。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報である。

【0312】

「ＩＤ＝１」の提案条件は、マッチングスコアの算出の対象となる２以上の全組織のロイヤルティプログラムが「ポイント」を含むことである。「ＩＤ＝１」の提案元情報は、「ポイントを統合するシステムを開発し、顧客に提供するべきです。」であり、出力される提案情報と同じである。

【0313】

「ＩＤ＝２」の提案条件は、マッチングスコアの算出の対象となる２以上の全組織の業種に一致する業種が含まれ、かつ活動地域が重ならないことである。「ＩＤ＝２」の提案元情報に含まれる「＄非活動地域」には、重ならない活動地域が代入される変数である。

【0314】

「ＩＤ＝３」の提案条件は、マッチングスコアが第一閾値以上であり、かつ「第一組織の活動規模－第二組織の活動規模＞＝３」であることである。「ＩＤ＝３」の提案元情報は、そのまま提案情報となる。

【0315】

また、格納部１１には、図１５に示す利用タイミング一致表が格納されている。利用タイミング一致表は、「ＩＤ」「利用タイミング一致業種」を有する１以上のレコードを有する。「利用タイミング一致業種」は、利用タイミングが一致する２以上の業種が格納されている。

【0316】

かかる状況において、以下の情報システムＡの具体的な動作例を説明する。

【0317】

（具体例）
組織識別子「Ｃ００１」で識別される組織のユーザは、ユーザ端末２に、出力指示を入力した。次に、ユーザ端末２は、出力指示を受け付け、組織識別子「Ｃ００１」と対になる出力指示をマッチング支援装置１に送信する。

【0318】

マッチング支援装置１の指示受付部１２１は、組織識別子「Ｃ００１」と対になる出力指示を受信する。

【0319】

次に、処理部１３は、第一組織の組織識別子「Ｃ００１」に対して、組織識別子「Ｃ００２」「Ｃ００３」等の各組織とのマッチングスコアを以下のように算出する。

【0320】

つまり、処理部１３は、まず、組織識別子「Ｃ００１」の第一組織と組織識別子「Ｃ００２」の第二組織とのマッチングスコアを以下のように取得する。

【0321】

情報取得部１３２は、出力指示と対になる組織識別子「Ｃ００１」を取得する。また、情報取得部１３２は、当該組織識別子「Ｃ００１」と対になる組織情報を組織管理表（図１１、図１２）から取得する。また、情報取得部１３２は、組織管理表から組織識別子「Ｃ００２」および当該組織の組織情報を取得する。

【0322】

次に、スコア取得部１３３は、第一組織識別子「Ｃ００１」と対になるスコア取得情報（２，２，１，２，１）をスコア取得管理表（図１３）から取得する。

【0323】

次に、活動類似度取得手段１３３１は、活動類似度を取得する際に使用する属性値を要素とする活動ベクトルであり、第一組織識別子「Ｃ００１」の活動ベクトル（全国，“誠実さを・・・・”，５，“ＥＣサイト”，“宿泊，旅行”）を取得する。また、活動類似度取得手段１３３１は、第二組織識別子「Ｃ００２」の活動ベクトル（全国，“顧客第一に・・・・”，５，“ＥＣサイト，店舗，マスメディア”，“航空” ，・・・）を取得する。なお、活動ベクトルは、（活動地域情報，組織理念情報，活動規模情報，販売チャンネル情報，業種情報，・・・）である、とする。

【0324】

次に、活動類似度取得手段１３３１は、活動ベクトルの各要素の類似度合いから構成されるベクトル（１，０．５，１，０．３３，０，・・・）を取得する。次に、活動類似度取得手段１３３１は、当該ベクトルの各要素の平均値である活動類似度「０．７３」を取得した、とする。なお、ここでの活動類似度の算出方法は、一例である。また、２つの組織理念情報の類似度は文の間の類似度であり、かかる類似度の算出方法は公知技術である。

【0325】

次に、顧客類似度取得手段１３３２は、顧客類似度を取得する際に使用する属性値を要素とする顧客ベクトルであり、第一組織識別子「Ｃ００１」の顧客ベクトルを取得する。また、活動類似度取得手段１３３１は、第二組織識別子「Ｃ００２」の顧客ベクトルを取得する。なお、顧客ベクトルは、（年代，所得，家族構成，・・・，職場，・・・，性格，使用状況，・・・）である、とする。

【0326】

次に、顧客類似度取得手段１３３２は、顧客ベクトルの各要素の類似度合いから構成されるベクトルを取得する。次に、顧客類似度取得手段１３３２は、当該ベクトルの各要素の平均値である顧客類似度「０．４７」を取得した、とする。

【0327】

補完度取得手段１３３３は、図７のフローチャートを用いて説明した処理により、利用タイミング一致表（図１５）を参照し、第一補完度「０．６」、第二補完度「０．５」を取得した、とする。また、補完度取得手段１３３３は、第一補完度「０．６」、第二補完度「０．５」の平均値である補完度「０．５５」を取得した、とする。

【0328】

次に、非競合度取得手段１３３４は、図８のフローチャートを用いて説明した処理により、第一組織と第二組織との非競合度「０．７」を取得した、とする。

【0329】

次に、良好度取得手段１３３５は、図９のフローチャートを用いて説明した処理により、第一組織と第二組織との良好度「０．８」を取得した、とする。

【0330】

次に、スコア取得手段１３３６は、取得されているスコア取得情報から、各サブスコアの重み（２，２，１，２，１）を取得する。

【0331】

次に、スコア取得手段１３３６は、「（２×０．７３＋２×０．４７＋１×０．５５＋２×０．７＋１×０．８）／８＝０．６４」を算出する。

【0332】

次に、提案取得部１３４は、提案管理表（図１４）を参照し、第一組織と第二組織の属性値を用いて、提案情報を取得する。ここでは、提案取得部１３４は、第一組織の属性値「ロイヤルティプログラム＝“ポイント”」と第二組織の属性値「ロイヤルティプログラム＝“ポイント”」とが、「ＩＤ＝１」の提案条件を満たすと判断する。次に、「ＩＤ＝１」の提案元情報を提案管理表（図１４）から取得する。また、提案取得部１３４は、「ＩＤ＝２」以降の提案条件は満たさない、と判断した、とする。

【0333】

同様に、スコア取得部１３３は、第一組織の組織識別子「Ｃ００１」に対して、組織識別子「Ｃ００３」以降の各組織とのマッチングスコアを出する。また、提案取得部１３４は、提案情報を取得する。

【0334】

次に、処理部１３は、取得されたマッチングスコア、１または２以上のサブスコア、および取得された１以上の提案情報を用いて、出力情報を構成する。ここで、処理部１３は、マッチングスコアをキーとして降順にソートし、かつ上位３つのマッチングスコア等を有する出力情報を構成する、とする。

【0335】

次に、出力部１４は、構成された出力情報をユーザ端末２に送信する。

【0336】

次に、ユーザ端末２は、出力情報を受信し、出力する。かかる出力例は、図１６である。図１６において、マッチングスコアが高い順に、第一組織識別子「Ｃ００１」の第一組織とマッチングに適した他の組織（第二組織）が表示されている。また、図１６において、第二組織ごとに、マッチングスコア、サブスコア、提案情報等が表示されている。

【0337】

以上、本実施の形態によれば、組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0338】

また、本実施の形態によれば、組織の活動の類似度を取得し、当該活動の類似度を用いて組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0339】

また、本実施の形態によれば、組織の顧客の類似度を取得し、当該顧客の類似度を用いて組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0340】

また、本実施の形態によれば、組織間の補完の度合いを取得し、当該補完の度合いを用いて組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0341】

また、本実施の形態によれば、組織間の非競合の度合いを取得し、当該非競合の度合いを用いて組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0342】

また、本実施の形態によれば、組織間のコラボ施策の良好度を取得し、当該良好度を用いて組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0343】

さらに、本実施の形態によれば、組織の思惑に従った、組織間の適切なマッチングを支援できる。

【0344】

なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態におけるマッチング支援装置１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、第一組織の属性値である１以上の第一属性値を有する第一組織情報と、第二組織の属性値である１以上の第二属性値を有する第二組織情報とを取得する情報取得部と、前記第一組織情報と前記第二組織情報とを用いて、前記第一組織と前記第二組織とのマッチングに関するスコアであるマッチングスコアを取得するスコア取得部と、前記マッチングスコアを出力するスコア出力部として機能させるためのプログラムである。

【0345】

また、図１７は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態のマッチング支援装置１等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１７は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１８は、システム３００のブロック図である。

【0346】

図１７において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ－ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。

【0347】

図１８において、コンピュータ３０１は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。

【0348】

コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態のマッチング支援装置１等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。

【0349】

プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態のマッチング支援装置１等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。

【0350】

なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。

【0351】

また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。

【0352】

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。

【0353】

また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

【0354】

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

【産業上の利用可能性】

【0355】

以上のように、本発明にかかるマッチング支援装置１は、組織間の適切なマッチングを支援できるという効果を有し、マッチングを支援するサーバ等として有用である。

【符号の説明】

【0356】

Ａ 情報システム
１ マッチング支援装置
２ ユーザ端末
１１ 格納部
１２ 受付部
１３ 処理部
１４ 出力部
２１ 端末格納部
２２ 端末受付部
２３ 端末処理部
２４ 端末送信部
２５ 端末受信部
２６ 端末出力部
１１１ 組織管理部
１１２ スコア取得管理部
１１３ 提案管理部
１２１ 指示受付部
１２２ 情報受付部
１３１ スコア取得設定部
１３２ 情報取得部
１３３ スコア取得部
１３４ 提案取得部
１４１ スコア出力部
１４２ 提案出力部
１３３１ 活動類似度取得手段
１３３２ 顧客類似度取得手段
１３３３ 補完度取得手段
１３３４ 非競合度取得手段
１３３５ 良好度取得手段
１３３６ スコア取得手段

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】