(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-06-11
(45)【発行日】2024-06-19
(54)【発明の名称】顧客管理システム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/10 20230101AFI20240612BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/10
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2020055455
(22)【出願日】2020-03-26
(65)【公開番号】P2021157368
(43)【公開日】2021-10-07
【審査請求日】2023-01-11
(73)【特許権者】
【識別番号】591281666
【氏名又は名称】株式会社大塚商会
(74)【代理人】
【識別番号】100088214
【弁理士】
【氏名又は名称】生田 哲郎
(74)【代理人】
【識別番号】100205084
【弁理士】
【氏名又は名称】吉浦 洋一
(72)【発明者】
【氏名】大塚 裕司
(72)【発明者】
【氏名】地主 隆宏
【審査官】阿部 潤
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１４－２６４０５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００２－３２８９４０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－４９３２４（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
顧客データにおける付帯データを管理する顧客管理システムであって，前記付帯データは，顧客の取引における立場を示す情報，及び該顧客との関係性を示す情報のいずれか一以上が含まれた情報であり，
前記顧客管理システムは，
前記付帯データが変更される種類の意図を示す意図ラベルと，その意図ラベルに対するタグ情報とを対応づけて記憶しており，
解析対象とするテキストデータの入力を受け付けるテキストデータ入力受付処理部と，
前記入力を受け付けたテキストデータに基づいて，前記付帯データに変更があったかのテキスト解析処理をテキストデータ解析コンピュータに行わせる解析依頼処理部と，
前記テキストデータ解析コンピュータにおける解析の結果，前記付帯データに変更があったことを判定した場合には通知を行う通知処理部と，を有し，
前記テキストデータ解析コンピュータは，前記解析対象とするテキストデータと，前記意図ラベルとのデータセットを学習データとして学習しており，前記テキスト解析処理では，前記テキスト解析処理によって前記付帯データに変更があったことを解析した場合，その判定結果として前記意図ラベルを出力し，
前記解析依頼処理部は，前記テキストデータ解析コンピュータが出力した前記意図ラベルを判定結果として受け付け，
前記通知処理部は，前記判定結果における前記意図ラベルに応じたタグ情報を通知する，
ことを特徴とする顧客管理システム。
【請求項2】
前記テキストデータ解析コンピュータは，前記付帯データに変更があったことを判定した場合には，前記受け付けたテキストデータから変更があった人物名を特定し，
前記解析依頼処理部は，
前記テキストデータ解析コンピュータから前記特定した変更があった人物名を受け付け，
前記通知処理部は，
前記特定された人物名を通知する，
ことを特徴とする請求項１に記載の顧客管理システム。
【請求項3】
顧客データにおける付帯データを管理する顧客管理システムであって，前記付帯データは，顧客の取引における立場を示す情報,及び該顧客との関係性を示す情報のいずれか一以上が含まれた情報であり，
前記顧客管理システムは，
前記付帯データが変更される種類の意図を示す意図ラベルと，その意図ラベルに対するタグ情報とを対応づけて記憶しており，
解析対象とするテキストデータの入力を受け付けるテキストデータ入力受付処理部と，
前記入力を受け付けたテキストデータに基づいて，前記付帯データに変更があったかのテキスト解析処理を行う解析処理部と，
前記解析の結果，前記付帯データに変更があったことを判定した場合には通知を行う通知処理部と，
を有し，
前記解析処理部は，前記解析対象とするテキストデータと，前記意図ラベルとのデータセットを学習データとして学習しており，前記テキスト解析処理では，前記テキスト解析処理によって前記付帯データに変更があったことを解析した場合，その判定結果として前記意図ラベルを出力し，
前記通知処理部は，前記判定結果における前記意図ラベルに応じたタグ情報を通知する，
ことを特徴とする顧客管理システム。
【請求項4】
前記解析処理部は，前記テキスト解析処理の結果，前記付帯データに変更があったことを判定した場合には，前記受け付けたテキストデータから変更があった人物名を特定し，
前記通知処理部は，
前記特定した人物名を通知する，
ことを特徴とする請求項３に記載の顧客管理システム。
【請求項5】
前記顧客管理システムは，前記判定結果における意図ラベルに応じたタグ情報のみを，前記付帯データの変更入力として受け付ける顧客データ変更処理部，
を有することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の顧客管理システム。
【請求項6】
前記テキストデータとして，メールデータ，営業日報データ，電話による会話の音声のテキスト化データのいずれか一以上を含む，
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の顧客管理システム。
【請求項7】
コンピュータに，顧客データにおける付帯データを管理する処理を実行させる顧客管理プログラムであって，
前記付帯データは，該顧客の取引における立場を示す情報，及び該顧客との関係性を示す情報のいずれか一以上が含まれた情報であり，
前記コンピュータは，前記付帯データが変更される種類の意図を示す意図ラベルと，その意図ラベルに対するタグ情報とを対応づけて記憶しており，
前記顧客管理プログラムは，コンピュータを，
解析対象とするテキストデータの入力を受け付けるテキストデータ入力受付処理部，
前記入力を受け付けたテキストデータに基づいて，前記付帯データに変更があったかのテキスト解析処理をテキストデータ解析コンピュータに行わせる解析依頼処理部，
前記テキストデータ解析コンピュータにおける解析の結果，前記付帯データに変更があったことを判定した場合には通知を行う通知処理部，として機能させるようになっており，
前記テキストデータ解析コンピュータは，前記解析対象とするテキストデータと，前記意図ラベルとのデータセットを学習データとして学習しており，前記テキスト解析処理によって前記付帯データに変更があったことを解析した場合，前記判定結果として前記意図ラベルを出力するようになっており，
前記解析依頼処理部は，前記テキストデータ解析コンピュータが出力した前記意図ラベルを判定結果として受け付け，
前記通知処理部は，前記判定結果における前記意図ラベルに応じたタグ情報を通知するようになっている，
ことを特徴とする顧客管理プログラム。
【請求項8】
コンピュータに，顧客データにおける付帯データを管理する処理を実行させる顧客管理プログラムであって，
前記付帯データは，該顧客の取引における立場を示す情報，及び該顧客との関係性を示す情報のいずれか一以上が含まれた情報であり，
前記コンピュータは，前記付帯データが変更される種類の意図を示す意図ラベルと，その意図ラベルに対するタグ情報とを対応づけて記憶しており，
前記顧客管理プログラムは，コンピュータを，
解析対象とするテキストデータの入力を受け付けるテキストデータ入力受付処理部，
前記入力を受け付けたテキストデータに基づいて，前記付帯データに変更があったかのテキスト解析処理を行う解析処理部，
前記解析の結果，前記付帯データに変更があったことを判定した場合には通知を行う通知処理部，として機能させるようになっており，
前記解析処理部は，前記解析対象とするテキストデータと，前記意図ラベルとのデータセットを学習データとして学習しており，前記テキスト解析処理によって前記付帯データに変更があったことを解析した場合，前記判定結果として前記意図ラベルを出力し，
前記通知処理部は，前記判定結果における前記意図ラベルに応じたタグ情報を通知する，
ことを特徴とする顧客管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は，顧客データを管理する顧客管理システムに関する。
【背景技術】
【0002】
企業やその従業員は，その顧客に関するデータを管理している。顧客に関するデータは，主に，名刺を中心に入手する。すなわち，取引先である顧客の担当者から名刺を受領し，名刺に記載されている情報を所定のデータベースに入力することで，取引先である顧客の担当者の氏名，所属先企業，部署，住所，電話番号，ＦＡＸ番号，電子メールアドレス，ウェブサイトのＵＲＬなどをデータ化して管理している。
【0003】
しかし，さまざまな事情から取引先である顧客の担当者の役職，住所，電話番号，電子メールアドレスなどの情報，名刺に記載されていない情報が変更されることがある。そこで変更後の情報を適宜，更新することが求められる。このような従来の顧客管理システムの一例を特許文献１に示す。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２００９－１２９２３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
特許文献１に示すように，従来の顧客管理システムでは，すでに登録されている者の情報を変更する場合，異動の連絡を受けた者や異動に気づいた者が，その都度，手入力で対応していた。
【0006】
しかし，異動の連絡を受けた者がすぐにデータベースに変更後の情報を入力してデータ化するとは限らないし，異動に気づくかどうかも不明である。
【0007】
すなわち，顧客に関する情報は，取引先である顧客の担当者の情報に変更があるか否かを常に監視し，メンテナンスをする運用管理が重要であるところ，そのような監視は手作業に頼っているのが現状であり，負担となっている課題がある。
【0008】
また，従来の顧客に関するデータ管理では，名刺に記載されている氏名，会社名，役職，部署名，電話番号，ＦＡＸ番号，電子メールアドレス，ＵＲＬなどの情報（名刺情報）にとどまることが多い。しかし顧客に関するデータは，名刺に記載されている情報に限られず，さまざまな情報，たとえば相手先との取引における立場や当社との関係性などの名刺に記載されていない情報（付帯情報）も多い。相手先との取引における立場として，たとえば発注者，利用者，経理担当者などがあり，当社との関係性として，たとえばクレームあり，感謝あり，セミナー参加などがある。そして，これらの名刺に記載されていない情報（付帯情報）は顧客管理の上からも重要であることもある。
【0009】
付帯情報については，名刺を入手したとしても更新することができない課題がある。
【課題を解決するための手段】
【0010】
そこで本発明者は上記課題に鑑み，顧客管理システムを発明した。
【0011】
第１の発明は，顧客データにおける付帯データを管理する顧客管理システムであって，前記顧客管理システムは，解析対象とするテキストデータの入力を受け付けるテキストデータ入力受付処理部と，前記入力を受け付けたテキストデータに基づいて，付帯データに変更があったかのテキスト解析処理をテキストデータ解析コンピュータに行わせる解析依頼処理部と，前記テキストデータ解析コンピュータにおける解析の結果，付帯データに変更があったことを判定した場合には通知を行う通知処理部と，を有する顧客管理システムである。
【0012】
第４の発明は，顧客データにおける付帯データを管理する顧客管理システムであって，前記顧客管理システムは，解析対象とするテキストデータの入力を受け付けるテキストデータ入力受付処理部と，前記入力を受け付けたテキストデータに基づいて，付帯データに変更があったかのテキスト解析処理を行う解析処理部と，前記解析の結果，付帯データに変更があったことを判定した場合には通知を行う通知処理部と，を有する顧客管理システムである。
【0013】
これらの発明のように構成することで，取引先の担当者の情報に変更があるか否かを自動的に監視することができ，顧客データの運用管理の負担軽減を図ることができる。とくに，従来は，顧客データは，名刺に記載されている情報（名刺情報）が中心であったが，これらの発明によって，名刺に記載されていない情報（付帯情報）についても，変更があるか否かを自動的に監視することができる。
【0014】
上述の発明において，前記解析依頼処理部は，前記テキストデータ解析コンピュータにおいて，付帯データに変更があったことを判定した場合には，変更があった人物名を特定させ，前記通知処理部は，前記特定された人物名を通知する，顧客管理システムのように構成することができる。
【0015】
上述の発明において，前記解析処理部は，前記テキスト解析処理の結果，付帯データに変更があったことを判定した場合には，変更があった人物名を特定し，前記通知処理部は，前記特定した人物名を通知する，顧客管理システムのように構成することができる。
【0016】
顧客データに変更がある場合には，どの人物の変更であるかも特定できることが好ましい。そこで，本発明のように構成することができる。
【0017】
上述の発明において，前記解析依頼処理部は，さらに，前記入力を受け付けたテキストデータに基づいて，名刺データに変更があったかのテキスト解析処理をテキストデータ解析コンピュータに行わせ，前記通知処理部は，さらに，前記テキストデータ解析コンピュータにおける解析の結果，名刺データに変更があったことを判定した場合には通知を行う，顧客管理システムのように構成することができる。
【0018】
上述の発明において，前記解析処理部は，さらに，前記入力を受け付けたテキストデータに基づいて，名刺データに変更があったかのテキスト解析処理をテキストデータ解析コンピュータに行い，前記通知処理部は，さらに，前記テキストデータ解析コンピュータにおける解析の結果，名刺データに変更があったことを判定した場合には通知を行う，顧客管理システムのように構成することができる。
【0019】
顧客データは名刺データと付帯データとを有する。そこで，名刺データについては，これらの発明のように構成することで，取引先の担当者の名刺情報に変更があるか否かを自動的に監視することができ，顧客データの運用管理の負担軽減を図ることができる。これによって，顧客データにおける名刺データ，付帯データの双方を自動的に監視し，管理することができる。
【0020】
上述の発明において，前記顧客管理システムは，付帯情報が変更される種類の意図を示す意図ラベルと，その意図ラベルに対するタグ情報とを対応づけて記憶しており，前記テキスト解析処理によって付帯データに変更があったことを解析した場合，前記意図ラベルを判定結果として受け付け，前記通知処理部は，前記判定結果における意図ラベルに応じたタグ情報を通知する，顧客管理システムのように構成することができる。
【0021】
本発明のように，付帯データについて，どのように変更をすればよいのかを通知することで，顧客データの変更を行う担当者の作業負担を軽減することができる。
【0022】
上述の発明において，前記顧客管理システムは，前記判定結果における意図ラベルに応じたタグ情報のみを，前記付帯データの変更入力として受け付ける顧客データ変更処理部，を有する顧客管理システムのように構成することができる。
【0023】
顧客データは企業にとって重要な情報である。しかし悪意ある者や過失などによって，データ内容が変更されてしまう可能性がある。そこで，付帯データのうち意図ラベルに応じたタグ情報のみを入力可能とすることで，悪意ある者による操作や過失による誤操作を防止することができる。
【0024】
上述の発明におけるテキストデータとしては，メールデータ，営業日報データ，電話による会話の音声のテキスト化データのいずれか一以上を含むように構成することができる。
【0025】
解析対象とするテキストデータとしては，取引先の担当者の名刺情報，付帯情報の変更が分かるような情報であればどのようなものであってもよいが，たとえば本発明に記載のようなテキストデータを用いることが好ましい。
【0026】
第１の発明の顧客管理システムは，本発明のプログラムをコンピュータに読み込ませて実行することで実現することができる。すなわち，コンピュータを，解析対象とするテキストデータの入力を受け付けるテキストデータ入力受付処理部，前記入力を受け付けたテキストデータに基づいて，付帯データに変更があったかのテキスト解析処理をテキストデータ解析コンピュータに行わせる解析依頼処理部，前記テキストデータ解析コンピュータにおける解析の結果，付帯データに変更があったことを判定した場合には通知を行う通知処理部，として機能させる顧客管理プログラムのように構成することができる。
【0027】
第４の発明の顧客管理システムは，本発明のプログラムをコンピュータに読み込ませて実行することで実現することができる。すなわち，コンピュータを，解析対象とするテキストデータの入力を受け付けるテキストデータ入力受付処理部，前記入力を受け付けたテキストデータに基づいて，付帯データに変更があったかのテキスト解析処理を行う解析処理部，前記解析の結果，付帯データに変更があったことを判定した場合には通知を行う通知処理部，として機能させる顧客管理プログラムのように構成することができる。
【発明の効果】
【0028】
本発明の顧客管理システムを用いることによって，名刺情報，付帯情報に変更があるか否かを自動的に監視し，また変更がある場合にはその変更箇所を推定して変更させることで，最新の状態で顧客管理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0029】
【図1】本発明の顧客管理システムの全体の構成の一例を模式的に示すブロック図である。
【図2】本発明の顧客管理システムで用いるコンピュータのハードウェア構成の一例を模式的に示すブロック図である。
【図3】本発明の顧客管理システムにおける学習フェーズの処理プロセスの一例を示すフローチャートである。
【図4】本発明の顧客管理システムにおける管理フェーズの処理プロセスの一例を示すフローチャートである。
【図5】意図ラベルと，顧客データの変更箇所の項目の通知との対応づけの一例を模式的に示す図である。
【図6】意図ラベルと自然言語の対応づけの概念を模式的に示す図である。
【図7】名刺情報の場合の学習データとしての営業日報データのデータセットの一例を示す。
【図8】付帯情報の場合の学習データとしての営業日報データのデータセットの一例を示す。
【図9】精度判定処理部の処理の概念の一例を模式的に示す図である。
【図10】名刺情報の場合についての，テキストデータ解析コンピュータにて学習処理を実行し，入力したテストデータに対する判定結果の一例を示す図である。
【図11】付帯情報の場合についての，テキストデータ解析コンピュータにて学習処理を実行し，入力したテストデータに対する判定結果の一例を示す図である。
【図12】名刺情報の場合における管理フェーズの全体の概念の一例を模式的に示す図である。
【図13】付帯情報の場合における管理フェーズの全体の概念の一例を模式的に示す図である。
【図14】テキストデータに含まれる人物名を特定する処理を模式的に示す図である。
【図15】通知の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0030】
【0031】
顧客管理システム１は，学習システム２と管理システム３とテキストデータ解析コンピュータ４とを用いる。これらの各コンピュータは，プログラムの演算処理を実行するＣＰＵなどの演算装置７０と，データを記憶するＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置７１と，ディスプレイなどの表示装置７２と，データの入力を行う入力装置７３と，演算装置７０の処理結果や記憶装置７１に記憶するデータの通信をする通信装置７４とを有している。なお，コンピュータがタッチパネルディスプレイを備えている場合には表示装置７２と入力装置７３とが一体的に構成されていてもよい。タッチパネルディスプレイは，たとえばタブレット型コンピュータやスマートフォンなどの可搬型通信端末などで利用されることが多いが，それに限定するものではない。
【0032】
タッチパネルディスプレイは，そのディスプレイ上で，直接，所定の入力デバイス（タッチパネル用のペンなど）や指などによって入力を行える点で，表示装置７２と入力装置７３の機能が一体化した装置である。
【0033】
顧客管理システム１は一台のコンピュータによって実現されていてもよいが，その機能が複数のコンピュータによって実現されていてもよい。この場合のコンピュータとして，たとえばクラウドサーバであってもよい。図１の顧客管理システム１では，学習システム２と管理システム３とテキストデータ解析コンピュータ４とが別々のコンピュータの場合を示しているが，同一のコンピュータにそれぞれの機能が一体的に構築されていてもよい。本発明の各手段は，その機能が論理的に区別されているのみであって，物理上あるいは事実上は同一の領域を為していても良い。
【0034】
テキストデータ解析コンピュータ４は，公知のテキストデータ解析処理（自然言語解析処理）を実行するコンピュータシステムである。たとえば，あらかじめ学習しているテキストデータとそれに対応づけられたラベルとに基づいて，入力されたテキストデータがどのラベルに対応するかを解析するコンピュータシステムを用いることができる。この際に，入力された一つのテキストデータに対して，一つのラベルのみを結果として返してもよいし，各ラベルの確信度（精度）や表示順位を結果として返してもよい。テキストデータ解析コンピュータ４におけるテキストデータ解析の手法には限定はなく，さまざまな手法が適用できる。テキストデータ解析コンピュータ４として，複数の企業が提供するテキストデータ解析用のコンピュータシステム，とくにテキストデータ解析用のＡＩコンピュータシステムを用いることもできる。すなわち，テキストデータをニューラルネットワークの入力データとして，そのテキストデータに対応するラベル（後述の意図ラベル）を推定するテキストデータ解析用のＡＩコンピュータシステムであってもよい。テキストデータ解析用のＡＩコンピュータシステムの一例としては，ＩＢＭ社が提供する「IBM Watson Assistant」，マイクロソフト社が提供する「Microsoft Azure Language Understanding」（ＬＵＩＳ）などがある。なお，上記は一例であり，どのようなテキストデータ解析用のコンピュータシステムであっても用いることができる。
【0035】
学習システム２は，テキストデータ解析コンピュータ４における自然言語解析処理を学習させるコンピュータシステムであって，学習処理部２０と精度判定処理部２１とを有する。
【0036】
学習処理部２０は，テキストデータ解析コンピュータ４における自然言語解析処理を学習させるための処理を実行する。
【0037】
自然言語解析処理の学習処理は，以下のように実行することができる。
【0038】
まず学習処理部２０は，名刺に記載されている情報（名刺情報）または名刺に記載されていない情報（付帯情報）が変更される種類の意図を示すラベル（意図ラベル）の設定を受け付けるとともに，その意図ラベルに対して，名刺情報がデータ化された名刺データに変更があった場合にどのような処理を実行するかを通知する項目の設定を行い，その入力を受け付ける。なお，付帯情報がデータ化された付帯データに変更があった場合には，基本的には，「付帯情報」のレコードの変更の処理を実行することの通知であるが，それ以外に，名刺データの場合と同様，どのような処理を実行するかを通知する項目の設定を行ってもよい。
【0039】
図５（ａ）に，名刺情報についての意図ラベルと，名刺データの変更箇所の項目の通知との対応づけを示す。図５（ａ）では意図ラベルとして「役職変更」，「異動」，「退職」，「休職」を設定した場合であるが，これらに限定しない。そして意図ラベルが「役職変更」の場合には，後述する顧客データ記憶部３１における顧客データのレコードのうち，「役職」と「部署」のカラム（項目）を変更することを，意図ラベルが「異動」の場合には，後述する顧客データ記憶部３１における顧客データのレコードのうち，「住所」と「電話番号」と「部署」のカラム（項目）を変更することを，意図ラベルが「退職」の場合には，後述する顧客データ記憶部３１における顧客データのレコードを削除することを，意図ラベルが「休職」の場合には，後述する顧客データ記憶部３１における顧客データのレコードを休止することを，それぞれ通知することを示している。
【0040】
図５（ｂ）では，付帯情報についての意図ラベルと，付帯データのレコードに記憶するタグ情報との対応づけを示す。図５（ｂ）では意図ラベルとして「発注者」，「利用者」，「経理担当」，「クレームあり」，「感謝あり」，「セミナー参加」を設定した場合であるが，これらに限定しない。なお，付帯情報においては，タグ情報としてこれらを管理する。そして意図ラベルが「発注者」の場合には，後述する顧客データ記憶部３１における顧客データの付帯情報のレコードに「発注者」であることを示すデータを，意図ラベルが「利用者」の場合には，後述する顧客データ記憶部３１における顧客データの付帯情報のレコードに「利用者」であることを示すデータを，意図ラベルが「経理担当」の場合には，後述する顧客データ記憶部３１における顧客データの付帯情報のレコードに「経理担当」であることを示すデータを，意図ラベルが「クレームあり」の場合には，後述する顧客データ記憶部３１における顧客データの付帯情報のレコードに「お客様ご立腹」であることを示すデータを，意図ラベルが「感謝あり」の場合には，後述する顧客データ記憶部３１における顧客データの付帯情報のレコードに「お客様感謝」であることを示すデータを，意図ラベルが「セミナー参加」の場合には，後述する顧客データ記憶部３１における顧客データの付帯情報のレコードに「セミナー参加」であることを示すデータを，それぞれ登録することを示している。このレコードは一つの最新のタグ情報のみが記憶されてもよいし，複数のタグ情報が記憶されてもよい。なお，付帯データのレコードに追加する際には，タグ情報として追加をすることが好ましいが，タグ情報でなくてもよい。
【0041】
そして学習処理部２０は，名刺情報，付帯情報についての各意図ラベルに対して，複数個，少なくとも１０個以上の自然言語を対応づけて登録を受け付ける（たとえば「役職変更」のラベルでは，「昇格」，「昇進」などの自然言語）。なお，各意図ラベルに対応づける自然言語は連続した単語，文節，文に限られず，複数の単語，文節，文からなる場合でも良い。また複数の単語，文節，文からなる場合，連続しておらず，一定の文字数や単語数，文節数，文数を開けて存在していてもよい。
【0042】
図６（ａ）に，名刺情報についての意図ラベルと自然言語の対応づけの概念を模式的に示す。また，テキストデータとそれに対応する正解となる意図ラベル（正解データ）とのデータセットを，学習データとしてテキストデータ解析コンピュータ４に読み込ませ，テキストデータ解析コンピュータ４に学習をさせる。学習データとしては，メールデータ，営業日報データ，電話による会話の音声テキスト化データなどが一例としてあるが，それらに限定されない。図７に名刺情報の場合の学習データとしての営業日報データのデータセットの一例を示す。
【0043】
また図６（ｂ）に，付帯情報についての意図ラベルと自然言語の対応づけの概念を模式的に示す。また，テキストデータとそれに対応する正解となる意図ラベル（正解データ）とのデータセットを，学習データとしてテキストデータ解析コンピュータ４に読み込ませ，テキストデータ解析コンピュータ４に学習をさせる。学習データとしては，メールデータ，営業日報データ，電話による会話の音声テキスト化データなどが一例としてあるが，それらに限定されない。図８に付帯情報の場合の学習データとしての営業日報データのデータセットの一例を示す。
【0044】
精度判定処理部２１は，学習処理部２０で学習されたモデルに対して，テストデータをテキストデータ解析コンピュータ４に入力し，その確信度（精度）や表示順位を出力させることで，学習の精度を判定する。ここで入力するテストデータは，正解が分かっているデータ（正解として出力されるべき意図ラベル（正解データ）が分かっているデータ）を入力する。この処理の概念を図９（ａ）および図９（ｂ）に示す。図９（ａ）は名刺情報についての処理の概念，図９（ｂ）は付帯情報についての処理の概念を示す。
【0045】
テストデータに対する正解データは分かっているので，入力したテストデータに対する正解データである意図ラベルと，出力結果のうちもっとも確信度が高い意図ラベルおよび／または最上位に表示される意図ラベルとを比較し，それが合致しているかを判定する。
【0046】
図１０および図１１に，テキストデータ解析コンピュータ４として用いた「IBM Watson Assistant」にて学習処理を実行し，テストデータを入力した結果の一例を示す。図１０（ａ）乃至図１０（ｄ）は，名刺情報についての学習処理を実行し，テストデータを入力した結果の一例を示す。図１０（ａ）はテストデータ「藤本様が転勤される」を入力し，意図ラベル「異動」を確信度８２％として出力結果を得た場合であり，図１０（ｂ）はテストデータ「野本様が退職された」を入力し，意図ラベル「退職」を確信度８１％として出力結果を得た場合であり，図１０（ｃ）はテストデータ「佐藤様が課長に昇進された」を入力し，意図ラベル「役職変更」を確信度７９％として出力結果を得た場合であり，図１０（ｄ）はテストデータ「山田様が都合に休職中とのこと」を入力し，意図ラベル「休職」を確信度７８％として出力結果を得た場合である。
【0047】
図１１（ａ）乃至図１１（ｄ）は，付帯情報についての学習処理を実行し，テストデータを入力した結果の一例を示す。図１１（ａ）はテストデータ「クレームとして問題」を入力し，意図ラベル「クレームあり」を最上位として出力結果を得た場合であり，図１１（ｂ）はテストデータ「注文をお願いします。」を入力し，意図ラベル「発注者」を最上位として出力結果を得た場合であり，図１１（ｃ）はテストデータ「請求書について質問」を入力し，意図ラベル「経理担当」を最上位として出力結果を得た場合であり，図１１（ｄ）はテストデータ「セミナー希望します」を入力し，意図ラベル「セミナー参加」を最上位として出力結果を得た場合である。
【0048】
そして精度判定処理部２１は，各意図ラベルについて，入力したテストデータに対する正解データの意図ラベルと合致し，かつ，その確信度があらかじめ定めた閾値（たとえば７５％）以上である場合，あるいは入力したテストデータに対する正解データの意図ラベルと合致し，かつそれが最上位である場合，学習が行えたことを判定する。仮に，入力したテストデータに対する正解データの意図ラベルと合致しない，合致していてもその確信度があらかじめ定めた閾値に達しない場合，最上位ではない場合には，学習が未了であることを判定する。判定結果は，所定の通知をしてもよい。
【0049】
【0050】
管理システム３は，顧客データの管理を行うコンピュータシステムであって，顧客データ入力受付処理部３０と顧客データ記憶部３１とテキストデータ入力受付処理部３２と解析依頼処理部３３と通知処理部３４と顧客データ変更処理部３５とを有する。
【0051】
顧客データ入力受付処理部３０は，名刺交換がされた場合など，顧客の名刺情報の入力を新規に受け付ける。名刺情報としては，氏名，会社名（組織名），役職，郵便番号，住所，電話番号，ＦＡＸ番号，電子メールアドレス，ウェブサイトのＵＲＬなどの項目がある。名刺情報に基づいて入力を受け付けてデータ化された名刺データは，顧客データの一部または全部として，後述する顧客データ記憶部３１に記憶される。名刺データの入力受付は，取引先の担当者の名刺に記載された情報をみた者がそれぞれの項目のデータを手入力することでデータ化して受け付けてもよいし，名刺を撮影した画像情報に対してＯＣＲ認識処理が実行され，その認識結果のテキストデータを受け付けてもよい。
【0052】
顧客データ記憶部３１は，名刺情報がデータ化された名刺データと，その名刺データに対応づけて，当該顧客の名刺に記載されていない付帯情報がデータ化された付帯データとを顧客データとして記憶する。なお，付帯データについては用いずともよく，この場合には名刺データが顧客データとなる。
【0053】
テキストデータ入力受付処理部３２は，名刺データおよび／または付帯データの変更があったか否かを解析する対象とするテキストデータの入力を受け付ける。たとえばメールデータ，営業日報データ，電話による会話の音声テキスト化データなどが該当するが，これ以外のテキストデータであってもよい。
【0054】
解析依頼処理部３３は，テキストデータ入力受付処理部３２で入力を受け付けたテキストデータを，テキストデータ解析コンピュータ４に送り，自然言語解析処理を行わせ，その判定結果を受け付ける。ここで受け付ける判定結果としては，意図ラベルであってもよいし，意図ラベルとその確信度，または意図ラベルとその順位であってもよい。また変更がなかったことを判定した場合にはそれを受け付ける。
【0055】
通知処理部３４は，解析依頼処理部３３において受け付けた判定結果に基づいて，その意図ラベルに対応づけられた顧客データにおける名刺データの変更箇所の項目とそれに対する処理の通知，および／または意図ラベルに対応づけられた顧客データにおける付帯データのレコードに記憶するタグ情報の変更処理の通知（あるいはタグ情報に対する処理の通知）を，あらかじめ定められた担当者に対して送る。この際に，変更があった人物名を特定する情報も解析依頼処理部３３から受け付けているので，それも合わせて送る。
【0056】
顧客データ変更処理部３５は，通知処理部３４からの通知を受けた担当者が，顧客データ記憶部３１に記憶する顧客データのうち，対応する人物名の変更する箇所の項目または付帯データのレコードに記憶するタグ情報の入力を受け付けて，顧客データ記憶部３１の変更を行う。この際に，顧客データ記憶部３１では，悪意ある変更や変更ミスを防止するため，変更箇所の項目，それに対する処理，付帯データのレコードに記憶するタグ情報以外の変更を受け付けないようにしてもよい。
【0057】
【0058】
まずテキストデータ解析コンピュータ４の学習フェーズの処理プロセスの一例を図３のフローチャートを用いて説明する。
【0059】
テキストデータ解析コンピュータ４の自然言語解析処理を学習させる前処理として，学習を行わせる操作担当者は，意図ラベルの設定を行うとともに，その意図ラベルに対して，顧客データに変更があった場合にどのような処理を実行するかの設定を行い，その入力をテキストデータで受け付ける（Ｓ１００）。ここで受け付けた意図ラベルに対する顧客データに変更があった場合の処理については，管理システム３に記憶させる。
【0060】
意図ラベルの設定を行った後，操作担当者は，テキストデータ解析コンピュータ４の自然言語解析処理の学習処理を実行させる。すなわち，各意図ラベルに対して，少なくとも１０個以上の自然言語を対応づけて学習処理部２０で入力を受け付け，それらの意図ラベルをテキストデータ解析コンピュータ４に登録させる。また，学習処理部２０は，意図ラベルごとに対応するデータセットを学習データとしてテキストデータ解析コンピュータ４に読み込ませることで，学習を実行させる（Ｓ１１０）。
【0061】
一定数のテキストデータをテキストデータ解析コンピュータ４に読み込ませて学習させた後，操作担当者は，テストデータを入力し，それを精度判定処理部２１で受け付ける。精度判定処理部２１は，受け付けたテストデータをテキストデータ解析コンピュータ４に送り，自然言語解析処理を実行させ，回答データとしての意図ラベルとそれに対する確信度または表示順位とをテキストデータ解析コンピュータ４から受け付ける。各意図ラベルについて，テストデータにおける正解データとしての意図ラベルと，回答データとしての意図ラベルとが合致しており，かつ確信度が所定の閾値以上である場合，または，テストデータにおける正解データとしての意図ラベルと，回答データとしての意図ラベルとが合致しており，かつ表示順位が最上位である場合には，学習が終了したと判定し，その通知を行う。
【0062】
また，各意図ラベルについて，テストデータにおける正解データとしての意図ラベルと，回答データとしての意図ラベルとが合致していない，確信度が所定の閾値未満である，最上位ではない場合には，学習が未了であると判定し，その通知を行う。
【0063】
以上のように，学習が終了したと判定されるまで学習を繰り返す。
【0064】
つぎに顧客データ記憶部３１に記憶した顧客データの管理を行う管理フェーズの処理プロセスの一例を図４のフローチャートを用いて説明する。また，図１２および図１３に管理フェーズの全体の概念の一例を模式的に示す。図１２は名刺情報の場合であり，図１３は付帯情報の場合を示している。
【0065】
なお，管理の対象となる顧客データは，あらかじめ名刺交換の際に名刺に基づいて顧客データ入力受付処理部３０で入力を受け付けており，顧客データ記憶部３１に記憶されている。
【0066】
取引先担当者との間，社内従業員同士でのメールデータや電話による会話の音声テキスト化データ，従業員が入力した営業日報データのテキストデータなどの顧客データに変更があったかの解析対象とするテキストデータの入力を，テキストデータ入力受付処理部３２で受け付ける（Ｓ２００）。たとえばメールサーバからメールデータを取得し，メールの本文のテキストデータの入力を受けたり，電話による会話がテキスト化され，そのテキストデータの入力を受け付けたり，営業日報を記憶する営業日報サーバから取引先とのやりとりを示すテキストデータを取得し，そのテキストデータの入力を受け付ける。
【0067】
そして解析依頼処理部３３は，テキストデータ入力受付処理部３２で受け付けたテキストデータをテキストデータ解析コンピュータ４に送り，自然言語解析処理を実行し，顧客データにおける名刺データおよび／または付帯データに変更があるかの判定をさせる（Ｓ２１０）。
【0068】
たとえばテキストデータ解析コンピュータ４において，テキストデータに対する自然言語解析処理を実行させ，名刺データおよび／または付帯データに変更があったか否か，変更があった場合にはどの意図ラベルかの判定結果を受け付ける。この場合，テキストデータ解析コンピュータ４では意図ラベルごとの確信度または表示順位が出力されるので，そのうち，もっとも高い確信度であってその確信度が所定の閾値を越えている場合，あるいは最上位である場合には，当該意図ラベルに対応する変更があったことを判定する。もっとも高い確信度が所定の閾値未満である場合には，変更がなかったことを判定する。
【0069】
またテキストデータ解析コンピュータ４は，名刺データおよび／または付帯データに変更があったことを判定すると，誰の顧客データに変更があったかを解析する。すなわち，管理システム３から受け付けたテキストデータに含まれるテキストデータに基づいて，変更があった人物名を特定する。たとえばテキストデータ解析コンピュータ４として，ＩＢＭ社の「IBM Watson Natural Language Understanding（NLU)」を用いた場合，当該テキストデータを解析させて，そのテキストデータに含まれる人物名を特定する。これを模式的に示すのが図１４である。
【0070】
解析依頼処理部３３において，変更があった意図ラベルと，人物名の判定結果をテキストデータ解析コンピュータ４から受け付けると（Ｓ２２０），通知処理部３４は，意図ラベルに基づいて，意図ラベルとそれに対応する名刺データの変更箇所に対してどのような処理を実行するかの対応づけを参照して，変更箇所とそれに対する処理とを特定し，それらの情報と人物名とを，あらかじめ定められた担当者に通知をする（Ｓ２３０）。また，通知処理部３４は，意図ラベルに基づいて，意図ラベルとそれに対応する付帯データのタグ情報を参照して，付帯データを変更することを特定し，それらの情報と人物名とを，あらかじめ定められた担当者に通知をする（Ｓ２３０）。この場合の通知の一例を図１５に示す。図１５（ａ）は名刺データの項目の変更箇所に対する通知であり，図１５（ｂ）は付帯データのタグ情報を変更することの通知である。なお，名刺データ，付帯データの双方に変更があることを受け付けた場合には，まとめて通知をしてもよいし，別々に通知をしてもよい。
【0071】
この通知をみた担当者は，それに基づいて，顧客データにおける名刺データおよび／または付帯データの変更を行う（Ｓ２４０）。すなわち，通知処理部３４からの通知を受けた担当者が所定の操作を行うことで変更のあった情報の入力を行い，その入力を顧客データ変更処理部３５を受け付けて，顧客データ記憶部３１に記憶する。顧客データ変更処理部３５は，悪意ある変更や変更ミスを防止するため，変更があったと通知を受けた人物名の変更箇所の項目や対応する処理操作以外の入力ができないように設定するとよい。
【0072】
一方，解析依頼処理部３３において，変更がなかった判定結果を受け付けた場合には（Ｓ２２０），特に処理は行わない。
【0073】
以上のような処理を実行することで，名刺情報および／または付帯情報に変更があった場合には，それが担当者に自動的に通知されるので，顧客データにおける，名刺情報がデータ化された名刺データ，付帯情報がデータ化された付帯データを最新の状態で管理することができる。
【0074】
なお，解析依頼処理部３３がテキストデータ解析コンピュータ４にテキストデータの解析の依頼を行うのではなく，管理システム３がテキストデータ解析コンピュータ４と同様の処理機能を実現してもよい。この場合，解析依頼処理部３３の代わりに，テキストデータの解析処理を実行する解析処理部（図示せず）を備えることとなる。
【産業上の利用可能性】
【0075】
本発明の顧客管理システム１を用いることによって，顧客データにおける，名刺に関する情報，名刺に記載されていない情報に変更があるか否かの自動的に監視し，また変更がある場合にはその変更箇所を推定して変更させることで，最新の状態で名刺管理を行うことができる。
【符号の説明】
【0076】
１：顧客管理システム
２：学習システム
３：管理システム
４：テキストデータ解析コンピュータ
２０：学習処理部
２１：精度判定処理部
３０：顧客データ入力受付処理部
３１：顧客データ記憶部
３２：テキストデータ入力受付処理部
３３：解析依頼処理部
３４：通知処理部
３５：顧客データ変更処理部
７０：演算装置
７１：記憶装置
７２：表示装置
７３：入力装置
７４：通信装置
２：学習システム
３：管理システム
４：テキストデータ解析コンピュータ
２０：学習処理部
２１：精度判定処理部
３０：顧客データ入力受付処理部
３１：顧客データ記憶部
３２：テキストデータ入力受付処理部
３３：解析依頼処理部
３４：通知処理部
３５：顧客データ変更処理部
７０：演算装置
７１：記憶装置
７２：表示装置
７３：入力装置
７４：通信装置
【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】