特許 7513083 住宅営業支援システム、住宅営業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】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-07-01

(45)【発行日】2024-07-09

(54)【発明の名称】住宅営業支援システム、住宅営業支援方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20240702BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2022509459

(86)(22)【出願日】2021-03-02

(86)【国際出願番号】 JP2021007959

(87)【国際公開番号】W WO2021192856

(87)【国際公開日】2021-09-30

【審査請求日】2022-07-01

(31)【優先権主張番号】P 2020053502

(32)【優先日】2020-03-25

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109313

【弁理士】

【氏名又は名称】机 昌彦

(74)【代理人】

【識別番号】100149618

【弁理士】

【氏名又は名称】北嶋 啓至

(72)【発明者】

【氏名】榊原 聡

(72)【発明者】

【氏名】岩崎 悠介

(72)【発明者】

【氏名】川地 章夫

(72)【発明者】

【氏名】榛澤 祐哉

(72)【発明者】

【氏名】石渡 健太郎

(72)【発明者】

【氏名】堀 紋奈

(72)【発明者】

【氏名】河野 亮

(72)【発明者】

【氏名】宋 暁宇

【審査官】加内 慎也

(56)【参考文献】

【文献】特開２００２－３３４２０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－００８６３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００５－２９３０５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００１－３５７１４３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－３１０８５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１９／００８０４２５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１９／０３５４５５７（ＵＳ，Ａ１）

(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】

住宅営業支援装置と前記住宅営業支援装置と通信可能に接続され、顧客と音声またはテキストを介して対話するロボットとを備える住宅営業支援システムであって、
前記住宅営業支援装置は、新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させる選択手段と、
顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段と、
前記統合情報記憶手段から取得する、選択された前記商材に紐づけられる前記顧客候補の抽出に必要な情報を基に前記商材と関連性がある顧客を分析する分析手段と、
前記分析の結果、前記商材との前記関連性において所定の条件を満たす前記顧客候補を出力する出力手段と、
前記ロボットを制御する自動応答制御手段と、を備え、
前記自動応答制御手段は、顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から情報を取得して前記ロボットに前記顧客と対話をさせ、当該対話の結果得た情報を統合情報記憶手段に格納し、
前記ロボットは、住宅販売に関する機械学習済みの人工知能モデルを備え、前記顧客との対話の内容、販売活動の内容および結果をフィードバックして前記人工知能モデルに学習させる、住宅営業支援システム。

【請求項2】

前記自動応答制御手段は、顧客情報および邸情報の各項目に未入力の項目がある場合または各項目の情報が所定期間以前に登録された情報である場合に、当該項目の情報を顧客に質問するように前記ロボットの対話を制御する、請求項１に記載の住宅営業支援システム。

【請求項3】

商材情報は、上位クラス、当該上位クラスを詳細化した中位クラスおよび当該中位クラスを詳細化した下位クラスから成り、
前記選択手段は前記上位クラス、前記中位クラスおよび前記下位クラスのいずれかから前記商材を選択する
請求項１または請求項２に記載の住宅営業支援システム。

【請求項4】

前記商材は、前記商材情報から複数選択される
請求項１または請求項２に記載の住宅営業支援システム。

【請求項5】

前記顧客に関する情報には、顧客が、前記新築、前記リフォームおよび前記アフターケアサービスうちの少なくとも一つの客候補であることを示す顧客フェーズ情報が含まれる請求項１に記載の住宅営業支援システム。

【請求項6】

コンピュータが、
新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させ、
顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から取得する、選択された前記商材に紐づけられる前記顧客候補の抽出に必要な情報を基に前記商材と関連性がある顧客を分析し、
前記分析の結果、前記商材との前記関連性において所定の条件を満たす前記顧客候補を出力し、
顧客と音声またはテキストを介して対話するロボットを制御し、
前記制御において、顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から情報を取得して前記ロボットに前記顧客と対話をさせ、当該対話の結果得た情報を統合情報記憶手段に格納し、
前記ロボットは、住宅販売に関する機械学習済みの人工知能モデルを備え、前記顧客との対話の内容、販売活動の内容および結果をフィードバックして前記人工知能モデルに学習させる、
住宅営業支援方法。

【請求項7】

新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させ、
顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から取得する、選択された前記商材に紐づけられる前記顧客候補の抽出に必要な情報を基に前記商材と関連性がある顧客を分析し、
前記分析の結果、前記商材との前記関連性において所定の条件を満たす前記顧客候補を出力し、
顧客と音声またはテキストを介して対話するロボットを制御し、
前記制御において、顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から情報を取得して前記ロボットに前記顧客と対話をさせ、当該対話の結果得た情報を統合情報記憶手段に格納し、
前記ロボットは、住宅販売に関する機械学習済みの人工知能モデルを備え、前記顧客との対話の内容、販売活動の内容および結果をフィードバックして前記人工知能モデルに学習させる、ことをコンピュータに実現させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、住宅に関する営業活動を支援するための住宅営業支援装置等に関する。

【背景技術】

【0002】

営業活動を支援するシステムとして、特許文献１は、営業ノウハウを蓄積することで営業の場面に応じて最も効果的な営業活動案を提示する技術を開示する。特許文献２は、顧客の商品の契約見込み確率と、商品契約した場合の取引見込み金額や商品契約に伴う他の契約商品の取引増減額への影響を加味し、顧客収益を予測する技術を開示する。

【0003】

この他、特許文献３、特許文献４も上記に関連する技術を開示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開平１０－１２４５８４号公報

【文献】特開２００４－１３９１９６号公報

【文献】特開２００２－２４５２３号公報

【文献】特開２００２－１４９９５８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は、営業ノウハウルールを生成しデータベースに格納する。特許文献２は、顧客の商品別の将来収益と予測した商品契約時の他商品の収益増減額との和をとり、顧客の商品別の純利益を予測する。しかし、いずれも住宅に関する営業について特化したものではなく、数十年にわたり一顧客に営業を行い続ける住宅営業においては、上記の手法が当てはまらない場合がある。すなわち特許文献１および２の手法では、住宅営業活動を行う営業員を適切に支援できないという問題がある。

【0006】

本開示は上記問題点に鑑みてなされたものであり、住宅に関する営業活動を支援するための住宅営業支援装置等を提供することを目的の１つとする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記問題点を鑑みて、本開示の第１の観点である住宅営業支援システムは、
住宅営業支援装置と前記住宅営業支援装置と通信可能に接続され、顧客と音声またはテキストを介して対話するロボットとを備える住宅営業支援システムであって、
前記住宅営業支援装置は、
新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させる選択手段と、
顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段と、
前記統合情報記憶手段から取得する、選択された前記商材に紐づけられる前記顧客候補の抽出に必要な情報を基に前記商材と関連性がある顧客を分析する分析手段と、
前記分析の結果、前記商材との前記関連性において所定の条件を満たす前記顧客候補を出力する出力手段と、
前記ロボットを制御する自動応答制御手段と、を備え、
前記自動応答制御手段は、顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から情報を取得して前記ロボットに前記顧客と対話をさせ、当該対話の結果得た情報を統合情報記憶手段に格納する。

【0009】

本開示の第３の観点である住宅営業支援方法は、
コンピュータが、新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させ、
顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から取得する、選択された前記商材に紐づけられる前記顧客候補の抽出に必要な情報を基に前記商材と関連性がある顧客を分析し、
前記分析の結果、前記商材との前記関連性において所定の条件を満たす前記顧客候補を出力し、
顧客と音声またはテキストを介して対話するロボットを制御し、
前記制御において、顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から情報を取得して前記ロボットに前記顧客と対話をさせ、当該対話の結果得た情報を統合情報記憶手段に格納する。

【0010】

本開示の第４の観点である住宅営業支援プログラムは、
新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させ、
顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から取得する、選択された前記商材に紐づけられる前記顧客候補の抽出に必要な情報を基に前記商材と関連性がある顧客を分析し、
前記分析の結果、前記商材との前記関連性において所定の条件を満たす前記顧客候補を出力し、
顧客と音声またはテキストを介して対話するロボットを制御し、
前記制御において、顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から情報を取得して前記ロボットに前記顧客と対話をさせ、当該対話の結果得た情報を統合情報記憶手段に格納する
ことをコンピュータに実現させる。

【0011】

住宅営業支援プログラムは、コンピュータが読み書き可能な非一時的な記録媒体に格納されていても良い。

【発明の効果】

【0012】

本開示によれば、住宅に関する営業活動を支援するための住宅営業支援装置等を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本開示の第１実施形態に係る住宅営業支援システムの構成例を示すブロック図である。

【図2】本開示の第１実施形態に係る住宅営業支援装置の構成例を示すブロック図である。

【図3】顧客情報のデータ構造の一例を示す図である。

【図4】顧客フェーズの状態遷移の一例を示す図である。

【図5】顧客タイプのデータ構造の一例を示す図である。

【図6】商材情報のデータ構造の一例を示す図である。

【図7】邸情報のデータ構造の一例を示す図である。

【図8】接点情報のデータ構造の一例を示す図である。

【図9】営業情報のデータ構造の一例を示す図である。

【図10】予測モデルの一例を示す図である。

【図11】顧客リストのデータ構造の一例を示す図である。

【図12】住宅営業支援装置の情報入力の動作の一例を示すフローチャートである。

【図13】住宅営業支援装置による顧客リスト出力の動作の一例を示すフローチャートである。

【図14】本開示の第２実施形態に係る住宅営業支援装置の構成例を示すブロック図である。

【図15】各実施形態において適用可能な情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

【図16】一般的な住宅営業システムの構成例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

住宅に関する販売活動の概念図を図１６に示す。住宅に関する販売活動には、例えば、新築、リフォーム、アフターケアサービス（以下、アフターとも記載する）に関するものがある。ここで新築とは主に新築戸建（以下、新築とも記載する）の事業に関するものであり、例えば、注文住宅、建売住宅、住宅の建て替えを指す。リフォームとは、新築販売後の改造、例えば、部屋の増設、ウッドデッキの新設、キッチンやバスユニットなどの水回り商材の交換を指す。商材とは顧客に販売する商品全てを指し、新築住宅そのものや、キッチンシステム（シンクおよびカウンターのセット）もこれに含まれる。アフターとは、新築販売後の対象商材の保証に関するものや、消耗品・サービスの購入等を指す。なお、新築に取り付けられる商材（例えば、ディスポーザー、換気扇）もアフター保証の対象に含めてよい。アフターには新築販売時や商材施工時に保証契約（保証の対象となる故障内容や保証期間）が締結されているため、保証内であれば修理や部品交換は無償または割引価格となり、保証外であれば有償となる。

【0015】

販売活動においては、新築事業の営業員、リフォーム事業の営業員、アフター事業の営業員の各々が、顧客と応対していることが多い。各事業においては、独自のデータベースに顧客情報を保持している。さらに、営業品質は営業員によって異なり、これらは販売実績に差をつける原因となる。

【0016】

これらの事業の販売ターゲットとなる顧客は、当該応対の時期は異なるものの、同一人物や同一世帯人であることも多い。例えば、ある顧客が新築戸建を購入し、その後アフターケアサービスを購入し、その後当該新築戸建のリフォームを行う場合や、夫が新築購入後に、妻が主導でキッチン（水廻り）や収納のリフォームを行う場合である。しかし、各営業員の保持するデータが一元化されていないため、顧客は新築戸建購入、リフォーム購入、アフターケアサービス購入のたびに、別の担当営業員に、同じ情報を開示し、同じ説明をせねばならず煩雑であった。これは住宅関連事業の特色であり、一顧客によるサービス購入後の次のサービス購入までの期間が長く、そのフェーズ毎に購入されるサービスが異なることが多いためである。例えば、新築戸建を購入後に、再度立て直しで新築戸建を購入するまでには数十年程かかる場合もあり、顧客情報の鮮度の維持、適切なタイミングでのフェーズ横断的な活用が難しい。しかしながら、新築戸建を購入した顧客も、アフターケアサービスやリフォームは数年のスパンで実行する場合が多く、たとえ営業の担当員が変わっても、顧客情報を統合して一元管理しておくことで、全ての営業員が当該顧客の全ての購買履歴（施工履歴）を見ることができ、顧客にとっても個々の営業員に、繰り返し同じことを説明する必要がなく都合がよい。また営業員にとっても、担当する顧客のこれまでの購買履歴（施工履歴）や顧客情報を閲覧していれば、顧客応対がスムーズになり、ある顧客を担当する営業員が転勤等で代わったとしても、営業員間で各担当営業が保持する顧客情報を均一化することができ、ひいては営業品質を均一化させることができる。

【0017】

また、顧客によっては、新築戸建購入後に家のリフォームをする際、検討中のタイミングで適切な商材の情報を営業員が提供してくれた会社に、たとえ新築戸建を購入した会社とは別の会社であっても、リフォームを依頼することがある。これは、リフォームを検討中の顧客にとっては、良いタイミングで好みの商材の情報を提供してくれる会社（営業員）のほうが、ショールーム等まで訪問する手間が省けて好ましいからである。すなわち、新築戸建購入、リフォーム商材購入、アフターケアサービス購入のいずれにおいても、興味のある顧客に適切なタイミングで適切な商材の情報を提供することが販売促進につながる。

【0018】

よって、本開示の各実施形態においては、顧客に関する情報を一元管理し、顧客に適切なタイミングで適切な商材の情報を提供することで営業効率を上げる手法について説明する。

【0019】

尚、以下においては戸建を中心に説明するが、マンションなどの集合住宅に適用することも可能である。

【0020】

以下、各実施形態について図面を参照して詳細に説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は本発明の実施形態における構成を概略的に表している。更に以下に記載される本発明の実施形態は一例であり、その本質を同一とする範囲において適宜変更可能である。

【0021】

＜第１の実施形態＞
（住宅営業支援システム）
以下、本開示の第１の実施形態による住宅営業支援システム１００について図面を参照して説明する。

【0022】

図１は住宅営業支援システム１００の概略構成を示す図である。図１で示すように住宅営業支援システム１００は、自動応答ロボット１、住宅営業支援装置１０を備える。住宅営業支援装置１０は、統合情報記憶部２および予測モデル記憶部３を備える。各事業の営業員は、例えば、顧客情報、邸情報、顧客との接点情報、営業員に関する営業情報、商材情報（以下、顧客等の情報と記載）を取得すると、端末４を介して統合情報記憶部２に格納する。自動応答ロボット１は、住宅販売に関する機械学習済みの人工知能モデルであり、住宅展示場、リフォーム展示場およびインターネットの住宅営業ホームページなどにおいて顧客と対話（会話）し、対話において得た顧客等の情報を統合情報記憶部２に格納する。この他、自動応答ロボット１は、顧客に対し販売活動を行ってもよい。例えば安価な商材や販売頻度の高い商材の販売活動は自動応答ロボット１に行わせ、高価な商材や販売頻度の低い商材の販売活動は営業員に行わせるようにしてもよい。なお、自動応答ロボット１における顧客との対話の内容、販売活動の内容および結果はフィードバックして人工知能モデルに学習させることが好ましい。自動応答ロボットは、ロボットとも称される。

【0023】

予測モデル記憶部３は、予測モデルを格納する。予測モデルは、住宅販売に関するデータを機械学習済みのモデルであり、統合情報記憶部２に格納される顧客等の情報を基に、ある商材の契約予測を実行し、予測結果を顧客リストとして出力する。顧客リストには、所定のタイミングにおいて、所定の商材を購入しそうな顧客に関する情報が記載されている。各営業員は保持する端末４を介して販売担当する商材の顧客リストを取得し、当該顧客リストに提示される顧客に営業活動を行うことで、適切なタイミングで適切な商材を顧客に提供する。これにより販売成約率を向上させる。

【0024】

（住宅営業支援装置）
予測モデル記憶部３は顧客の購買を予測するための予測モデルを格納する。当該予測モデルとしては教師データ学習済みのものを使用する。なお、購買予測の実行結果（予測した顧客リストの客が実際に商材を購買したか等）のデータを予測モデルにフィードバックしてもよい。

【0025】

住宅営業支援装置１０は、図２に示すように、自動応答制御部１１、データ管理部１２、選択部１３、取得部１４、加工部１５、分析部１６、出力部１７、予測モデル記憶部３および統合情報記憶部２を備える。統合情報記憶部２は、顧客情報記憶部２１、商材情報記憶部２２、邸情報記憶部２３、接点情報記憶部２４および営業情報記憶部２５を備える。

【0026】

顧客情報記憶部２１は、顧客情報を格納する。顧客情報は、図３に示すように、キー情報、属性情報、付加情報、ランク情報などの項目から成るデータである。キー情報はデータの主キーとなりえる番号であり、例えば、顧客番号、営業番号、邸番号を備える。

【0027】

顧客番号とは顧客をユニークに識別可能な識別子（ＩＤ：IDentifier）である。営業番号とは営業員をユニークに識別可能なＩＤである。邸番号とは顧客の所有する邸宅をユニークに識別可能なＩＤである。

【0028】

属性情報とは、顧客の属性を表す情報であり、例えば、氏名、性別、年齢、現住所、過去の住所、勤務先、年収、家族構成、所有車などの項目からなるデータである。属性情報には、顧客のメールアドレスおよび電話番号を含めても良い。過去の住所とは、顧客が以前住んでいた所を示す情報であり、具体的な住所でなくてもよい。例えば出身都道府県であってもよい。所有車は所有する車の車種などを示す情報であるが、車を所有しない場合は空欄にしておいてもよい。

【0029】

付加情報とは、上記の属性情報には含まれない顧客の付加的な情報であり、例えば、費用計画、土地所有、竣工希望日、競合他社、紹介者、アンケート回答、購買履歴などの項目からなるデータである。費用計画とは、商材購入にあたる資金調達の計画であり、具体的には所有資産や銀行のローンの借り入れ審査結果などを指す。土地所有は顧客が所有する土地の有無を示す。例えば、所有する土地があれば、その住所、平米数等の詳細を入力し、所有する土地がない場合は空欄にしておいてもよい。競合他社は、競合他社が顧客に営業を行っているか否かを示す。例えば、競合他社が存在すれば、その社名、営業担当名等を入力し、競合他社がいない場合は空欄にしておいてもよい。競合他社は複数存在しても良い。紹介者は、当該顧客を紹介してくれた他の顧客が存在するか否かを示す。例えば、紹介者が存在すれば、その紹介者の氏名などの情報（顧客情報）を入力し、紹介者がいない場合は空欄にしておいてもよい。紹介者は複数存在しても良い。アンケート回答とは、紙媒体または電子媒体を介し、顧客から個人的希望・条件や、興味のある商材などについてヒアリングしたことを入力する項目である。購買履歴とは、自社または他社から商材（新築戸建など）を購入した履歴である。

【0030】

ランク情報とは、顧客をカテゴライズするための情報であり、例えば、顧客ランク、顧客フェーズ、顧客タイプなどの項目からなるデータである。顧客ランクとは、住宅商材購入にあたる顧客の属性のランクを指す。例えば、新築戸建購入においては、費用計画が万全な顧客や土地を所有する顧客はランクが高くなり、逆に費用計画が立たず土地を所有しない顧客はランクが低くなる。

【0031】

顧客フェーズ情報とは、顧客が新築、リフォーム、アフターのうちいずれの商材の客候補（顧客フェーズ）になりえる状態であるのかを示す情報である。例えば、図４に示すように、新築住宅を保有しておらず、検討中の顧客はフェーズＡ、新築住宅を保有しておりアフター検討中の顧客はフェーズＢ、アフター後にリフォームを検討中の顧客はフェーズＣ、リフォーム後に別の個所のリフォームを検討中の顧客はフェーズＤ、リフォーム後に再度新築住宅の立て直しを検討中の顧客はフェーズＥとなる。この他、アフター後に再度新築住宅の立て直しを検討中の顧客はフェーズＦ、リフォーム後にアフターを検討中の顧客はフェーズＧ、新築（立て直し含む）後にリフォームを検討中の顧客はフェーズＨとなる。なお、一人の顧客に複数のフェーズを適用してもよい。例えば、新築住宅を保有しておりアフターを検討中またはリフォーム検討中の顧客はフェーズＢとフェーズＨの両方を適用してよい。

【0032】

顧客タイプとは、主に顧客の属性情報を基に、顧客をカテゴライズしたものであり、例えば、図５に示すように、年齢、性別、年収、家族構成、趣味、所有車の有無、（住宅の）好みに応じて客のタイプを分類する。例えば、５０代男性、年収１０００万円代、家族は妻と子供３人、趣味はドライブ、所有車有り、保守的な住宅やインテリアを好むタイプはαタイプとする。

【0033】

商材情報記憶部２２は商材情報を格納する。商材情報は、上位クラス、当該上位クラスを詳細化した中位クラスおよび当該中位クラスを詳細化した下位クラスから成る。尚、クラス数はこれに限られず、３階層以上のクラスに分けられてもよい。図６に示すように、商材情報は、例えば、上位クラスとして、新築商材、リフォーム商材、アフター商材とに分類される。中位クラスとして、例えば新築商材は注文住宅、建売住宅などを備え、例えばリフォーム商材はバスユニット、ウッドデッキなどを備え、例えばアフター商材は屋根、外壁などを備える。下位クラスとして、中位クラスの下に各商材の商材ＩＤ、商材名、商材特徴、フラグを備える。各商材とは個々の販売可能な単位の製品である。例えば、「リフォーム」商材で「ドア」部品の中の商材だとすると、特定のドア（例えば、商材ＩＤ：１２３、商材名：楽ちんドアＤＸ、商材特徴：軽い力でドアが開閉できる）がこれに該当する。なお、上位クラス、中位クラス、下位クラスのいずれのクラスからでも顧客リスト生成の商材として選択部１３が選択できるようにしてもよい。例えば、図６において、上位クラス「新築」を選択部１３にて選択し、出力部１７が新築の購入予測顧客の顧客リストを出力しても良い。中位クラス「キッチンセット」を選択部１３にて選択し、出力部１７がキッチンセットの購入予測顧客の顧客リストを出力してもよい。下位クラス「楽ちんドア」を選択部１３にて選択し、出力部１７が楽ちんドアの購入予測顧客の顧客リストを出力してもよい。なお、商材を複数選択可能にし、複数の商材に対する購入予測顧客の顧客リストを生成できるようにしてもよい。リフォーム商材およびアフター商材は、中位クラスの同じアイテムを備えてもよい。例えば、バスユニットの場合、リフォームする場合もあれば水漏れでアフターサービスを受ける場合もあるため、いずれの中位クラスに含めてもよい。フラグとは、営業員の担当する商材と、自動応答ロボット１の担当する商材とを区別するための情報である。例えば、高価な商材や複雑な説明を要する商材については営業員の担当に、廉価で説明が不要の商材については顧客が簡単に購入できるように自動応答ロボット１の担当にしておき、商材ＩＤに付してフラグ（例えば担当するのが、営業員なら「０」、自動応答ロボットなら「１」、営業員および自動応答ロボットなら「２」）を立てる。

【0034】

邸情報記憶部２３は、邸情報を格納する。邸情報は、図７に示すように、キー情報、土地情報、建物情報、設備情報を項目として備えるデータである。土地情報とは、建築用土地の詳細な情報であり、例えば、建築地、建蔽率、容積率、用途地域、地盤情報、坪数などを項目として備えるデータである。建物情報とは、邸宅（建物）に関する情報であり、例えば、建物構造、延べ床面積、建築面積、間取り、方位、販売価格、原価率、住宅性能情報、工事日程、完成日、リフォーム履歴、築年数などを項目として備えるデータである。設備情報とは、邸宅に備えられる設備（商材など）に関する情報であり、例えば、設備商材、商材ＩＤ、商材の特徴、（設備の）工事履歴などを項目として備えるデータである。商材ＩＤは図６に示す商材情報のＩＤと同じである。

【0035】

接点情報記憶部２４は、接点情報を格納する。接点情報とは顧客と営業員とがコンタクトをとったときの情報であり、図８に示すように、キー情報、営業接点情報、ロボット対応情報、アクセス情報などを項目として備えるデータである。
営業接点情報とは、コンタクト日時、コンタクト方法（面談、電話、Ｅメールなど）、コンタクト場所（展示場、客宅など）、コンタクト元（関連会社からの紹介など）、コンタクト先（同社の他部へ紹介など）、活動内容（商材の説明をした、など）を項目として備えるデータである。ロボット対応情報とは、自動応答ロボット１が顧客と音声やチャットを介してコンタクトを取ったときの情報であり、例えば、対応日時、対応方法（音声、チャットなど）、対応場所（展示場、インターネットホームページなど）の項目を備えるデータである。アクセス情報は顧客が住宅会社のインターネットホームページなどを閲覧した時のアクセスの履歴である。

【0036】

営業情報記憶部２５は、営業情報を格納する。営業情報は、住宅会社の営業員に関する情報であり、図９に示すように、キー情報、営業員情報、対応新築情報、対応リフォーム情報、対応アフター情報などを項目として備えるデータである。

【0037】

営業員情報とは、営業員名、（以下、営業員の）性別、年齢、所属、役職、勤続年数、現住所、過去の住所、家族構成、保有資格、営業タイプなどを項目として備えるデータである。過去の住所とは、営業員が以前住んでいた所を示す情報であり、具体的な住所でなくてもよい。例えば出身都道府県であってもよい。なお、過去の住所は顧客情報にも含まれている。これにより、顧客と営業員が同じ出身地であることや、顧客の現住所が営業員の以前住んでいた場所で土地勘があることなどが予め分かるため、営業の担当者を決定するときや、営業員が顧客との対話のきっかけを作る際に役立てることができる。

【0038】

対応新築情報とは、特定の営業員がこれまでに担当した新築販売の情報であり、例えば、商談件数、成約件数、設計件数、対応内容、竣工件数、売上実績、顧客件数などを項目とするデータである。なお、対応リフォーム情報は特定の営業員がこれまでに担当したリフォーム販売の情報であり、対応アフター情報においても特定の営業員がこれまでに担当したアフター販売の情報である。対応リフォーム情報および対応アフター情報は、対応新築情報と同様の項目を備えるデータである。

【0039】

再び図２において、自動応答制御部１１は、自動応答ロボット１と通信可能に接続され、自動応答ロボット１の制御を行う。通信は無線でも有線でもこれらの組み合わせであってもよい。具体的に、自動応答ロボット１と顧客とが、音声、テキスト、画像および映像などを介して対話する際に必要な情報があれば、自動応答制御部１１は、統合情報記憶部２に格納される顧客情報、商材情報、邸情報、営業情報および接点情報から当該対話に必要な情報を取得して、自動応答ロボット１に引き渡す。当該対話に必要な情報は学習済みの機械学習モデルを基に判断することができる。さらに自動応答制御部１１は、顧客と対話して得た情報を解析する。解析において、自動応答制御部１１は、対話による情報が、顧客情報、商材情報、邸情報、営業情報および接点情報のいずれの情報かを識別し、当該識別された情報を統合情報記憶部２の各記憶部に振り分けて格納する。自動応答制御部１１は、顧客情報および邸情報の各項目に未入力の項目がある場合や各項目の情報が古くなった場合に、当該項目の情報を顧客に質問するように自動応答ロボット１の対話を制御してもよい。自動応答制御部１１は、例えば顧客情報のうち家族構成の項目の情報が不足する場合、自動応答ロボット１に「ところで〇〇さんは、何人家族ですか？」などと質問させてもよい。自動応答制御部１１は、趣味趣向や家族構成など変動する項目について、所定期間毎に、自動応答ロボット１に「〇〇さんの最近の趣味は何ですか？」などと質問させてもよい。

【0040】

自動応答ロボット１が顧客に商材の販売を行なってもよいが、その場、合自動応答制御部１１は、商材情報記憶部２２に格納される商材情報のフラグを参照し、自動応答ロボット１の担当する商材である場合（例えば、自動応答ロボットなら「１」）に、当該商材を顧客に勧めるものとする。顧客が当該商材を購入すると回答した場合、自動応答制御部１１は、外部の電子決済サーバ（不図示）に電子マネーまたはクレジットカード決済を依頼したり、決済後に外部の商品発送事業サーバ（不図示）に購入された商材の発送を依頼してもよい。

【0041】

データ管理部１２は、統合情報記憶部２のデータ管理を行う。データ管理部１２は、営業員の端末４および自動応答制御部１１から情報の検索、更新などの依頼を受け、統合情報記憶部２内の情報を検索して、端末４および自動応答制御部１１に引き渡したり、更新したりする。データ管理部１２は、取得部１４から情報の検索依頼を受け、検索した情報を取得部１４に引き渡す。

【0042】

選択部１３は、新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補（顧客リスト）を抽出する商材を選択させる。選択部１３は、住宅営業支援装置１０の表示部（不図示）や、営業員の備える端末４の表示部４ａなどに、どの商材に関する顧客リストが必要かを提示し、営業員やオペレータに、顧客リストが必要な商材を選択させる。選択部１３は、選択された商材を取得すると、取得部１４に引き渡す。

【0043】

取得部１４は、選択された商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報を、データ管理部１２を経由して、統合情報記憶部２から取得する。ある商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報は予め設計者等によって設定されているものとする。なお、異なる商材ＡおよびＢがある場合、商材Ａの顧客リストの生成に必要な情報と、商材Ｂの顧客リストの生成に必要な情報は別のものであって良い。取得部１４は、取得した商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報を、加工部１５に引き渡す。

【0044】

加工部１５は、取得部１４より取得する、商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報の加工処理（前処理）を行う。例えば、ある顧客リストの生成に必要な情報に現住所が含まれている場合、東京・神奈川・埼玉・千葉などの関東圏を数値「０．８」に加工し、大阪・京都・神戸・奈良などの関西圏を数値「－０．１」に加工する。加工処理に必要な情報は予め設計者等によって設定されているものとする。加工された情報は分析部１６に引き渡される。

【0045】

分析部１６は、統合情報記憶部２から取得する、選択された商材に紐づけられる顧客候補の抽出に必要な情報を基に商材と関連性がある顧客を分析する。具体的に分析部１６は、加工部１５から取得する加工された情報（顧客リストの生成に必要な情報）を基に、商材と関連性がある顧客を分析する。分析部１６は、予測モデル記憶部３から予測モデルを取得し、加工された情報をパラメタとして予測モデルに入力し、出力値を得る。分析部１６は、当該出力値を分析し、商材と関連性がある顧客を抽出する。分析部１６は、顧客の抽出時に、当該顧客が抽出された理由、すなわち、当該顧客を高スコアにした原因であるパラメタを一緒に抽出することが好ましい。

【0046】

予測モデルによる予測を簡略化した一例について図１０を参照して説明する。例えば、商材が新築戸建で、顧客情報に含まれる顧客の「年齢」および「家族構成」からスコアを算出する場合に、加工部１５から取得する情報が、以下のものであるとする。

【0047】

・パラメタ「年齢」は年齢が４８歳以上の場合は変数「１」、係数「５．７」、それ以下は変数「０」
・パラメタ「家族構成」は、世帯数３人未満の場合は変数「２」、係数「７．２」、世帯数３人以上の場合は変数「３」、係数「８．５」
とする。なお、変数は各パラメタに与えられた数値であり、係数はパラメタへの寄与度として付された数値である。いずれの数値も設計者が予め設計するものとする。また一例として、スコア算出式を
スコア＝変数１×係数１＋変数２×係数２＋変数３×係数３ …（式１）
とする。図１０に示すパターンｎ（ｎは自然数：ｎ＝１、２、３…）は、式１の変数ｎおよび係数ｎに対応する。この場合、パターン１では年齢が４８歳以下の顧客のスコアは０、パターン２では年齢が４８歳以上で世帯人数が３人未満の顧客のスコアは５．７＋２×７．２＝２０．１、パターン３では年齢が４８歳以上で世帯人数が３人以上の顧客のスコアは５．７＋３×８．５＝３１．２となる。

【0048】

スコア算出手法は上記に限られない。例えば、パラメタを２段階に分けてスコアを算出してもよい。まず１段目として、パラメタ「年齢」、「世帯人数」を用いて顧客をパターン１、２、３のいずれかに分類する（図１０参照）。２段目として、分類された各パターンにおいて、当該顧客の他のパラメタを用いて顧客のスコアを算出する。例えば、他のパラメタが、年収、敷地面積、子供有無である場合、各パラメタの値を正規化処理(平均が0、分散が1になるように値を加工する)にて算出し、算出された値を合算して顧客のスコアとする。このとき、算出されたパラメタの値に重みをかけ、重み付き値を合算して顧客のスコアとしてもよい。

【0049】

なお、上記の算出手法は一例であり、より多くのパラメタを使用してスコアを算出してもよい。

【0050】

分析部１６は、スコアの高い顧客ほど新築戸建購入の可能性が高いと捉え、スコアの高い顧客から降順に並べて、顧客リストを生成する。生成された顧客リストは出力部１７に引き渡される。

【0051】

出力部１７は、分析部１６による分析の結果、商材との関連性において所定の条件を満たす顧客候補を出力する。ここで商材と関連性のある顧客とは、例えば、商材に興味がありそうな顧客、商材が好みに合致する顧客、または商材を購入する確率が高い顧客を指す。所定の条件を満たす顧客とは、例えば、分析部１６が算出するスコアが所定の値以上であることを指す。出力部１７は、分析部１６が生成した顧客の候補がリスト化された顧客リストを受け取ると、住宅営業支援装置１０の表示部（不図示）や、営業員の端末４の表示部４ａに表示する。出力部１７は、例えば図１１に示す顧客リストを出力する。図１１の顧客リストは、商材情報のリフォーム商材のうち「バスユニット」または「キッチンセット」の購入またはこれらを同時に購入しそうな顧客の情報をリスト化したものである。顧客リストには、顧客順位、顧客番号、顧客名、バスユニットのリフォーム期待度、キッチンセットのリフォーム期待度、バスユニットおよびキッチンセットの同時リフォームの期待度、根拠および商材についての情報を項目とするデータである。顧客順位は顧客をスコアの高い順に並べた順位である。リフォーム期待度は、各商材のスコアを５つにランク分けし、星印として表したものである。例えば、スコア０－２０は星１、スコア２１－４０は星２、スコア４１－６０は星３、スコア６１－８０は星４、スコア８１－１００は星５とする。同時リフォーム期待度はバスユニットおよびキッチンセットのリフォーム期待度を何らかの計算処理を行い合算した値である。または根拠や商材を数値化し、当該数値を上記合算した値に重みづけした値でもよい。同時リフォーム期待度の値も、上記のリフォーム期待度と同様に、スコア毎にランク分けされて星マークとして表示される。根拠は、スコアの算出にあたり、より大きな影響を与えたパラメタである。例えばバスユニットおよびキッチンセットのリフォームのスコア算出式においては、邸情報の築年数、坪数、間取り、さらに、顧客情報の年齢、家族構成などが大きな影響を与えたパラメタであり、これらが各々の顧客番号に紐づけられる根拠（根拠１、根拠２、根拠３）として表示される。商材としてはＢ‐ＩＤ（バスユニットの商材ＩＤ）およびＫ‐ＩＤ（キッチンセットの商材ＩＤ）とともに、これらの商材の特徴（例えば、シンプル、機能的、モダン）が表示される。

【0052】

（住宅営業支援装置の動作）
住宅営業支援装置１０の動作について説明する。住宅営業支援装置１０の動作には大きく分けて、統合情報記憶部２の情報を入力、更新する動作と、統合情報記憶部２の情報を基に顧客の購買を予測した顧客リストを出力する動作とがある。以下、これらについて図面を参照して説明する。

【0053】

（情報入力の動作）
住宅営業支援装置１０が、統合情報記憶部２の情報を入力、更新する動作について図１２のフローチャートを参照して説明する。

【0054】

ステップＳ１０１において、住宅営業支援装置１０のデータ管理部１２は自動応答制御部１１または端末４から統合情報記憶部２へのデータの読込みや書込みのリクエストを受け付ける。

【0055】

ステップＳ１０２において、データ管理部１２は自動応答ロボット１からの自動応答制御部１１を介したリクエストまたは端末４からのリクエストが、統合情報記憶部２へのデータの読込みであるか書込みであるかを判断する。データの読込みであれば処理はステップＳ１０３へ進められる。データの書込みであれば処理はステップＳ１０４へ進められる。

【0056】

ステップＳ１０３において、データ管理部１２は自動応答制御部１１を介し自動応答ロボット１からリクエストされた読込み処理または端末４からリクエストされた読込み処理を実行する。具体的に、データ管理部１２は自動応答制御部１１または端末４からリクエストされた情報を統合情報記憶部２から取得し、取得した情報をデータ管理部１２は端末４および自動応答制御部１１に送信する。自動応答制御部１１は取得した情報を自動応答ロボット１に送信する。

【0057】

ステップＳ１０４において、データ管理部１２は、自動応答制御部１１を介し自動応答ロボット１からリクエストされた書込み処理または端末４からリクエストされた書込み処理を実行する。具体的に、データ管理部１２は自動応答ロボット１または端末４からリクエストされた情報を統合情報記憶部２に書込み（新規入力または更新）する。データ管理部１２は書込み完了の通知を端末４および自動応答ロボット１に送信してもよい。

【0058】

以上によって、住宅営業支援装置１０は情報入力の動作を完了する。

【0059】

（顧客リスト出力の動作）
住宅営業支援装置１０が、統合情報記憶部２の情報を基に顧客の購買を予測した顧客リストを出力する動作について図１３のフローチャートを参照して説明する。

【0060】

ステップＳ２０１において、住宅営業支援装置１０の選択部１３は、新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補（顧客リスト）を抽出する商材を選択させる。選択部１３は、営業員の端末４の表示部４ａなどにおいて、営業員に、顧客リストが必要な商材を選択させる。選択部１３は、選択された商材を取得すると、取得部１４に引き渡す。

【0061】

ステップＳ２０２において、取得部１４は、選択された商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報を統合情報記憶部２から取得する。取得部１４は、取得した商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報を、加工部１５に引き渡す。

【0062】

ステップＳ２０３において、加工部１５は、取得部１４より取得する、商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報の加工処理（前処理）を行う。加工部１５は、加工された情報を分析部１６に引き渡す。

【0063】

ステップＳ２０４において、分析部１６は、加工部１５から取得する加工された情報（顧客リストの生成に必要な情報）を基に、商材と関連性がある顧客を分析する。商材と関連性がある顧客とは、当該商材を購入すると予測される顧客である。分析部１６は、分析の結果得られた顧客の候補を顧客リストとして出力部１７に引き渡す。

【0064】

ステップＳ２０５において、出力部１７は、取得した顧客リストを営業員の端末４に送信する。

【0065】

以上で、住宅営業支援装置１０が顧客リストを出力する動作を終了する。

【0066】

（第１の実施形態の効果）
本開示の第１の実施形態によると、住宅に関する営業活動を支援することができる。その理由は、選択部１３が、新築、リフォームおよびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから顧客候補（顧客リスト）を抽出する商材を選択させ、分析部１６が顧客候補の抽出に必要な情報を基に商材と関連性がある顧客を分析し、出力部１７が分析結果を基に顧客候補を出力するからである。

【0067】

＜第２の実施形態＞
本開示の第２の実施形態に係る住宅営業支援装置３０は、図１４に示すように、統合情報記憶部３１、選択部３２、分析部３３および出力部３４を備える。住宅営業支援装置３０は第１の実施形態における住宅営業支援装置１０の最小構成例である。

【0068】

統合情報記憶部３１は、顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する。

【0069】

選択部３２は、新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させる。

【0070】

分析部３３は、統合情報記憶部３１から取得する、選択された商材に紐づけられる顧客候補の抽出に必要な情報を基に商材と関連性がある顧客を分析する。

【0071】

出力部３４は、分析の結果、商材との関連性において所定の条件を満たす顧客を顧客の候補として出力する。

【0072】

本開示の第２の実施形態によると、住宅に関する営業活動を支援することができる。その理由は、選択部３２が、新築、リフォームおよびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから顧客候補（顧客リスト）を抽出する商材を選択させ、分析部３３が、統合情報記憶部３１から取得する顧客候補の抽出に必要な情報を基に商材と関連性がある顧客を分析し、出力部３４が分析結果を基に顧客候補を出力するからである。

【0073】

（情報処理装置）
上述した本開示の各実施形態において、図２、１４等に示す住宅営業支援装置における各構成要素の一部又は全部は、例えば図１５に示すような情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせを用いて実現することも可能である。情報処理装置５００は、一例として、以下のような構成を含む。

【0074】

・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）５０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）５０３
・プログラム５０４および他のデータを格納する記憶装置５０５
・記録媒体５０６の読み書きを行うドライブ装置５０７
・通信ネットワーク５０９と接続する通信インターフェース５０８
・データの入出力を行う入出力インターフェース５１０
・各構成要素を接続するバス５１１
本願の各実施形態における住宅営業支援装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム５０４をＣＰＵ５０１が取得して実行することで実現される。住宅営業支援装置の各構成要素の機能を実現するプログラム５０４は、例えば、予め記憶装置５０５やＲＡＭ５０３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ５０１が読み出す。なお、プログラム５０４は、通信ネットワーク５０９を介してＣＰＵ５０１に供給されてもよいし、予め記録媒体５０６に格納されており、ドライブ装置５０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ５０１に供給してもよい。

【0075】

各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、住宅営業支援装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、住宅営業支援装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

【0076】

また、住宅営業支援装置の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。

【0077】

住宅営業支援装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。

【0078】

住宅営業支援装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。

【0079】

以上、本実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

【0080】

この出願は、２０２０年３月２５日に出願された日本出願特願２０２０－０５３５０２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

【符号の説明】

【0081】

１ 自動応答ロボット
２ 統合情報記憶部
３ 予測モデル記憶部
４ 端末
１０ 住宅営業支援装置
１１ 自動応答制御部
１２ データ管理部
１３ 選択部
１４ 取得部
１５ 加工部
１６ 分析部
１７ 出力部
２１ 顧客情報記憶部
２２ 商材情報記憶部
２３ 邸情報記憶部
２４ 接点情報記憶部
２５ 営業情報記憶部
３０ 住宅営業支援装置
３１ 統合情報記憶部
３２ 選択部
３３ 分析部
３４ 出力部
１００ 住宅営業支援システム
５００ 情報処理装置
５０４ プログラム
５０５ 記憶装置
５０６ 記録媒体
５０７ ドライブ装置
５０８ 通信インターフェース
５０９ 通信ネットワーク
５１０ 入出力インターフェース
５１１ バス

【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】