特許 7567965 事業連携支援システム及び事業連携支援方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-10-07

(45)【発行日】2024-10-16

(54)【発明の名称】事業連携支援システム及び事業連携支援方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/26 20240101AFI20241008BHJP

   G06Q 10/06 20230101ALI20241008BHJP

   G06F 16/903 20190101ALI20241008BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/26

G06Q10/06

G06F16/903

【請求項の数】 23

(21)【出願番号】P 2023052795

(22)【出願日】2023-03-29

【審査請求日】2023-03-29

(73)【特許権者】

【識別番号】000006013

【氏名又は名称】三菱電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109612

【弁理士】

【氏名又は名称】倉谷 泰孝

(74)【代理人】

【識別番号】100116643

【弁理士】

【氏名又は名称】伊達 研郎

(74)【代理人】

【識別番号】100184022

【弁理士】

【氏名又は名称】前田 美保

(72)【発明者】

【氏名】権藤 義一

(72)【発明者】

【氏名】中村 真介

(72)【発明者】

【氏名】下川 亮

【審査官】▲高▼瀬 健太郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－２１１８４６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－２２８１５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２２／１１３２８６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２００８／００４５６３（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ０６Ｆ １６／９０３

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

事業連携を希望する探索団体に対して候補団体を探索することを支援する事業連携支援システムにおいて、
前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題を少なくとも含む探索情報を取得する探索情報取得部と、
複数の団体の名称と、前記複数の団体がそれぞれ保有する技術情報とを対応づけた団体情報を取得する団体情報取得部と、
過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき、前記事業連携予実により解決する顧客の課題、及び前記事業連携予実において提供される提供技術を対応づけた事業連携リストを作成するリスト作成部と、
前記探索情報、前記事業連携リスト、及び前記団体情報に基づき、前記候補団体を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出した前記候補団体の名称を出力する出力部と、
を備える事業連携支援システム。

【請求項2】

前記抽出部は、前記探索情報に含まれる前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題と、前記事業連携リストに含まれる前記事業連携予実により解決する顧客の課題との類似度に基づき、前記団体情報を参照して前記候補団体を抽出することを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項3】

前記抽出部は、前記探索情報に含まれる前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題に類似する、前記事業連携リストに含まれる前記事業連携予実により解決する顧客の課題を抽出し、抽出した前記事業連携予実により解決する顧客の課題に対応付けられた前記提供技術を抽出し、抽出した前記提供技術を保有する団体を前記団体情報から前記候補団体として抽出することを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項4】

前記過去の事業連携実績は、官公庁、自治体、及び大学の少なくとも一つのホームページに公開された情報であることを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項5】

前記過去の事業連携実績は、前記ホームページに公開された公募情報であることを特徴とする請求項４に記載の事業連携支援システム。

【請求項6】

前記将来の事業連携予定は、前記団体が保有する前記事業連携予実に関する提案資料、前記団体が保有する前記事業連携予実に関するメール、及び前記団体が営業活動の記録を管理しているデータベースの少なくとも一つから抽出される情報であることを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項7】

前記事業連携予実に関する情報は、前記事業連携予実に関する複数の団体の名称を含み、
前記リスト作成部は、前記提供技術を前記事業連携予実に関する複数の団体の名称、前記事業連携予実により解決する顧客の課題、及び前記団体情報とから推測することを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項8】

前記出力部は、前記抽出部において前記事業連携リストから抽出された前記事業連携予実に関する情報を参考事例として、さらに出力することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の事業連携支援システム。

【請求項9】

前記出力部は、前記候補団体の名称と前記候補団体が保有する前記技術情報とを対応づけて出力することを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項10】

前記抽出部は、前記探索団体が前記事業連携において提供可能な保有技術に基づき、前記候補団体を抽出することを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項11】

前記抽出部は、前記事業連携におけるシナジー目的に基づき、前記候補団体を抽出することを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項12】

前記抽出部は、前記事業連携における各団体の役割に基づき、前記候補団体を抽出することを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項13】

前記抽出部は、前記探索団体の取引情報に基づき、前記候補団体を抽出することを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項14】

前記抽出部は、前記事業連携におけるキーパーソンに関する情報に基づき、前記候補団体を抽出することを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項15】

前記抽出部により抽出した前記候補団体のマッチング度を決定するマッチング度決定部をさらに備え、
前記出力部は、前記候補団体の名称と前記候補団体のマッチング度とを対応付けて出力することを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項16】

前記マッチング度決定部は、前記探索団体が前記事業連携において提供可能な保有技術に基づき、複数の前記候補団体の前記マッチング度を決定することを特徴とする請求項１５に記載の事業連携支援システム。

【請求項17】

前記マッチング度決定部は、前記事業連携におけるシナジー目的に基づき、複数の前記候補団体の前記マッチング度を決定することを特徴とする請求項１５に記載の事業連携支援システム。

【請求項18】

前記マッチング度決定部は、前記事業連携における各団体の役割に基づき、複数の前記候補団体の前記マッチング度を決定することを特徴とする請求項１５に記載の事業連携支援システム。

【請求項19】

前記マッチング度決定部は、前記探索団体の取引情報に基づき、複数の前記候補団体の前記マッチング度を決定することを特徴とする請求項１５に記載の事業連携支援システム。

【請求項20】

前記マッチング度決定部は、前記事業連携におけるキーパーソンに関する情報に基づき、複数の前記候補団体の前記マッチング度を決定することを特徴とする請求項１５に記載の事業連携支援システム。

【請求項21】

前記抽出部は、データ取得部とモデル生成部とを有し、
前記データ取得部は、前記事業連携予実により解決する顧客の課題と、前記事業連携予実において前記顧客の課題を解決するために提供された提供技術と、を含む学習用データを取得し、
前記モデル生成部は、前記学習用データを用いて、前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題から前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題を解決するために適切な技術を推論するための学習モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項22】

前記抽出部は、データ取得部と推論部とを有し、
前記データ取得部は、前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題を取得し、
前記推論部は、前記事業連携予実により解決する顧客の課題から、前記事業連携予実において前記顧客の課題を解決するために提供された提供技術を推論するための学習済みモデルを用いて、前記データ取得部が取得した前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題を解決するために適切な技術を推論する、
ことを特徴とする請求項１に記載の事業連携支援システム。

【請求項23】

事業連携を希望する探索団体に対して候補団体を探索することを支援する事業連携支援方法において、
探索情報取得部が、前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題を少なくとも含む探索情報を取得するステップと、
団体情報取得部が、複数の団体の名称と、前記複数の団体がそれぞれ保有する技術情報とを対応づけた団体情報を取得するステップと、
リスト作成部が、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき、前記事業連携予実により解決する顧客の課題、及び前記事業連携予実において提供される提供技術を対応づけた事業連携リストを作成するステップと、
抽出部が、前記探索情報、前記事業連携リスト、及び前記団体情報に基づき、前記候補団体を抽出するステップと、
出力部が、抽出した前記候補団体の名称を出力するステップと、
を備える事業連携支援方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、事業連携を希望する探索団体に対して候補団体を探索することを支援する事業連携支援システム及び事業連携支援方法に関する。

【背景技術】

【0002】

企業等の団体は、自前の技術だけでは顧客の課題を解決するソリューションを提供することが困難な場合がある。そこで、複数の団体が事業連携し、各団体の技術を共有することで、競争力を強化するケースが増加している。そして、事業連携を希望する団体に対して事業連携先の候補団体を提示するシステムが提案されている。例えば特許文献１には、ユーザが入力したキーワードに基づいて候補団体を検索し、候補団体リストを生成する検索システムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２３－８２８３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

事業連携の成立確率を向上させるためには、事業連携により解決したい顧客の課題と、当該顧客の課題に対して候補団体が提供可能な技術とのマッチング度が重要である。しかしながら、特許文献１に記載の検索システムは、過去の事業連携の実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の情報を考慮して候補団体を検索していない。そのため、事業連携を希望する探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題に対して適切な技術を提供可能な候補団体を効率よく提示することができないという課題がある。

【0005】

本開示は、上述した課題を解決するためになされたものであり、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題に対して適切な技術を提供可能な候補団体を効率よく提示することを目的とするものである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示に係る事業連携を希望する探索団体に対して候補団体を探索することを支援する事業連携支援システムは、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題を少なくとも含む探索情報を取得する探索情報取得部と、複数の団体の名称と、複数の団体がそれぞれ保有する技術情報とを対応づけた団体情報を取得する団体情報取得部と、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき、事業連携予実により解決する顧客の課題、及び事業連携予実において提供される提供技術を対応づけた事業連携リストを作成するリスト作成部と、探索情報、事業連携リスト、及び団体情報に基づき、候補団体を抽出する抽出部と、抽出部により抽出した候補団体の名称を出力する出力部と、を備えたものである。

【0007】

本開示に係る事業連携を希望する探索団体に対して候補団体を探索することを支援する
事業連携支援方法は、探索情報取得部が、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題を少なくとも含む探索情報を取得するステップと、団体情報取得部が、複数の団体の名称と、複数の団体がそれぞれ保有する技術情報とを対応づけた団体情報を取得するステップと、リスト作成部が、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき、事業連携予実により解決する顧客の課題、及び事業連携予実において提供される提供技術を対応づけた事業連携リストを作成するステップと、抽出部が、探索情報、事業連携リスト、及び団体情報に基づき、候補団体を抽出するステップと、出力部が、抽出した候補団体の名称を出力するステップと、を備えたものである。

【発明の効果】

【0008】

本開示によれば、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき候補団体を抽出するため、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題に対して適切な技術を提供可能な候補団体を効率よく探索することを支援できる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は実施の形態１の事業連携支援システムを示す構成図である。

【図2】図２は実施の形態１の探索情報の一例を示す概略図である。

【図3】図３は実施の形態１の事業連携支援装置を示すブロック図である。

【図4】図４は実施の形態１の団体情報記憶部に記憶された団体情報の一例を示す概略図である。

【図5】図５は実施の形態１の事業連携情報取得部が取得した事業連携情報の一例を示す概略図である。

【図6】図６は実施の形態１の事業連携情報取得部が取得した事業連携情報の一例を示す概略図である。

【図7】図７は実施の形態１の事業連携リストの一例を示す概略図である。

【図8】図８は実施の形態１の事業連携リストの一例を示す概略図である。

【図9】図９は実施の形態１の事業連携支援装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図10】図１０は実施の形態１の事業連携支援システムの処理動作を示すフローチャートである。

【図11】図１１は実施の形態１の事業連携支援システムの処理動作を示すフローチャートである。

【図12】図１２は実施の形態１の出力部の出力例を示す概略図である。

【図13】図１３は実施の形態１の出力部の出力例を示す概略図である。

【図14】図１４は実施の形態１の出力部の出力例を示す概略図である。

【図15】図１５は実施の形態２の事業連携支援システムを示すブロック図である。

【図16】図１６は実施の形態２の探索情報の一例を示す概略図である。

【図17】図１７は実施の形態２の事業連携リストの一例を示す概略図である。

【図18】図１８は実施の形態２の事業連携リストの一例を示す概略図である。

【図19】図１９は実施の形態２の事業連携支援システムの処理動作を示すフローチャートである。

【図20】図２０は実施の形態２の事業連携支援システムの処理動作を示すフローチャートである。

【図21】図２１は実施の形態２のマッチング度決定部による複数の候補団体のマッチング度を決定する方法を説明する概略図である。

【図22】図２２は実施の形態２の出力部の出力例を示す概略図である。

【図23】図２３は実施の形態２の出力部の出力例を示す概略図である。

【図24】図２４は実施の形態２の事業連携支援システムの処理動作を示すフローチャートである。

【図25】図２５は実施の形態３の抽出部を示すブロック図である。

【図26】図２６は実施の形態３のニューラルネットワークの一例を示す模式図である。

【図27】図２７は実施の形態３の学習装置の学習処理に関するフローチャートである。

【図28】図２８は実施の形態３の事業連携支援システムの処理動作を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

実施の形態１．
実施の形態１における事業連携支援システム１００について図１を用いて説明する。図１は実施の形態１の事業連携支援システム１００を示す構成図である。事業連携支援システム１００は、事業連携支援装置１と１以上のユーザ端末２とで構成され、それぞれインターネット等の有線又は無線のネットワークで通信可能に接続されている。

【0011】

事業連携支援装置１は、事業連携を希望する団体に対して事業連携先の候補となる団体を探索することを支援する装置である。団体とは、例えば企業、自治体、及び大学である。事業連携支援装置１は、事業連携先の候補となる団体の探索を含むサービスを提供する団体により管理される。以下では、事業連携支援装置１を管理する団体を管理団体、事業連携を希望する団体を探索団体、探索団体の事業連携先の候補となる団体を候補団体とそれぞれ称する。いずれの団体もケースによって、探索団体にも候補団体にもなり得る。管理団体は例えばビジネスマッチングを支援する企業、及び金融機関である。

【0012】

ユーザ端末２は、例えば、探索団体又は管理団体の担当者が管理するパーソナルコンピューターである。例えば、管理団体の担当者は探索団体から候補団体の探索依頼を受けた場合に、ユーザ端末２に探索情報を入力する。もしくは、探索団体の担当者がユーザ端末２に探索情報を入力してもよい。探索情報は、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを少なくとも含む情報であり、候補団体を探索するために用いられる情報である。探索情報は、例えば、探索団体の名称、探索団体の基本情報、希望する事業連携に関する情報、及び候補団体に期待する技術等をさらに含んでいてもよい。探索団体の基本情報は、例えば、探索団体のホームページに公開されている団体概要、事業概要及び保有技術等に関する団体情報である。希望する事業連携に関する情報は、例えば、事業連携において実現したいソリューション、事業連携のビジネスモデル、事業連携の収益モデル、探索団体の担当者が入力したアピール文、並びに、探索団体が事業連携において提供可能な技術、ノウハウ、人材、及びネットワーク等の経営リソースである。ユーザ端末２は、入力された探索情報を事業連携支援装置１にネットワークを介して送信する。

【0013】

図２は実施の形態１の探索情報の一例を示す概略図である。図２では、探索団体の名称である「Ｍ社」と、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘである「災害時にはドライバーを迅速に集めることが難しい。また、交通インフラの整備に時間を要する。そのため、救援物資を迅速に配送することが困難である。」と、を含む探索情報を例示している。

【0014】

図３は実施の形態１の事業連携支援装置１を示すブロック図である。事業連携支援装置１は、取得部２０、記憶部３０、リスト作成部４０、抽出部５０、及び出力部６０を備える。取得部２０は、探索情報取得部２１、団体情報取得部２２、及び事業連携情報取得部２３を備える。記憶部３０は、探索情報記憶部３１、団体情報記憶部３２、及び事業連携情報記憶部３３を備える。

【0015】

探索情報取得部２１は、ユーザ端末２から上述した探索情報を取得し、取得した探索情報を探索情報記憶部３１に出力する。探索情報記憶部３１は、探索情報を記憶するデータベースである。

【0016】

団体情報取得部２２は団体情報を取得し、取得した団体情報を団体情報記憶部３２に出力する。図４は実施の形態１の団体情報記憶部３２に記憶された団体情報の一例を示す概略図である。図４に示すように、団体情報は、複数の団体の名称と、複数の団体がそれぞれ保有する技術情報とを少なくとも対応づけた情報である。また、団体情報は、団体の所在地、資本金、売上高、従業員数、主な事業分野、主力製品・サービス、仕入先、及び得意先等の取引先がさらに対応づけられていてもよい。団体情報取得部２２は団体情報を外部のシステムから取得してもよく、例えば、各団体のホームページ、格付機関、シンクタンク、及び信用調査機関等から情報を取得してもよい。団体情報は、候補団体の団体情報を含み、探索団体の団体情報をさらに含んできてもよい。また、探索情報記憶部３１は団体情報記憶部３２から探索団体の団体情報を抽出し、探索情報に対応づけて記憶してもよい。

【0017】

図３に戻り、事業連携情報取得部２３は、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報である事業連携情報を取得し、取得した事業連携情報を後述するリスト作成部４０に出力する。事業連携情報は、事業連携予実に関する複数の団体の名称、及び当該事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙを少なくとも含む。そして、事業連携情報は、当該事業連携予実における顧客の課題Ｙを解決するために複数の団体がそれぞれ提供した提供技術に関する情報をさらに含んでもよい。事業連携情報取得部２３は複数の事業連携情報を取得することが好ましい。

【0018】

事業連携情報取得部２３は過去の事業連携実績を、例えば新聞、ニュース記事、各団体のホームページ等の公開情報から抽出し取得することができる。例えば、事業連携情報取得部２３は「企業間」、「協調」、「提携」、「連携」、「共同開発」、「協力」、「協業」、「コラボ」、「アライアンス」、及び「事例」等のキーワード検索によりインターネットに公開されたページから過去の事業連携実績を取得してもよい。

【0019】

また、例えば、事業連携情報取得部２３は商社又はゼネコンのホームページに公開されたニュースリリース等から過去の事業連携実績を抽出し取得してもよい。これにより、事業連携情報取得部２３は商社又はゼネコンが注力している成長分野の事業連携情報を効率よく取得することができる。さらに、例えば、事業連携情報取得部２３はシンクタンク等の調査レポートから過去の事業連携実績を抽出し取得することにより、社会課題に関する業界動向に沿った過去の事業連携実績を効率よく取得することができる。

【0020】

事業連携情報取得部２３は過去の事業連携実績を、官公庁、自治体、及び大学の少なくとも一つのホームページに公開された情報である例えば公募情報から抽出し取得してもよい。例えば、事業連携情報取得部２３は官公庁又は自治体等のホームページに公開された官公庁又は自治体による補助金の採択結果情報から過去の事業連携実績を抽出し取得する。これにより、事業連携情報取得部２３は各団体のホームページ等から過去の事業連携実績を抽出する場合と比較して、信頼性が高く、フォーマットが似た過去の事業連携実績を容易に取得することができる。また、例えば、事業連携情報取得部２３は経済省、経済団体、又は各種コンソーシアム等のホームページに公開されたスタートアップ企業と大企業との事業連携事例の情報を過去の事業連携実績として抽出し取得してもよい。これにより、事業連携情報取得部２３はスタートアップ企業と大企業との過去の事業連携実績を効率よく取得することができる。

【0021】

将来の事業連携予定は、将来の事業連携予定に関する情報である。事業連携情報取得部２３は将来の事業連携予定を、各団体が保有する事業連携に関する提案資料、各団体が保有する事業連携に関するメール、及び各団体が営業活動等の記録を管理しているデータベースの少なくとも一つから抽出し取得してもよい。これにより、事業連携情報取得部２３は過去の事業連携の実績だけではなく、将来の事業連携予定に関する情報も取得できるため、より多くの事業連携情報を取得できる。

【0022】

なお、事業連携情報取得部２３は上述した過去の事業連携実績の情報源から将来の事業連携予定を取得してもよく、上述した将来の事業連携予定の情報源から過去の事業連携実績を取得してもよい。例えば、官公庁又は経済団体等による協議会又は検討会等の公開情報に、実証実験開始前の情報が含まれている場合がある。また、例えば、官公庁又は自治体の公開情報に、実証実験の計画書が含まれている場合がある。事業連携情報取得部２３は実証実験開始前の情報及び実証実験の計画書を将来の事業連携予定として取得してもよい。さらに、例えば、事業連携情報取得部２３は各団体が営業活動等の記録を管理しているデータベースから、事業連携の成功事例を過去の事業連携実績として取得してもよい。

【0023】

図５及び図６は実施の形態１の事業連携情報取得部２３が取得した事業連携情報の一例を示す概略図である。図５及び図６では、事業連携情報取得部２３は自治体の実証実験の実施報告書を事業連携情報として取得した例を示している。

【0024】

図５に示す実施報告書において、事業連携予実に関する複数の団体の名称は実施体制の欄に記載の「Ａ社」、「Ｂ社」、及び「Ｃ社」に該当し、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙは実施概要の欄に記載の「高齢化」、「ドライバー不足」、及び「新型コロナ」等が該当する。

【0025】

図６に示す実施報告書において、事業連携予実に関する複数の団体の名称は実施体制の欄に記載の「Ｄ社」、「Ｅ社」、及び「Ｆ社」に該当し、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙは実施概要の欄に記載の「過疎化」、「ドライバー不足」、及び「交通利便性」等が該当する。

【0026】

図３に戻り、リスト作成部４０は、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、及び当該事業連携予実において提供される提供技術を対応づけた事業連携リストを作成する。より具体的には、リスト作成部４０は事業連携情報取得部２３により取得した事業連携情報に、事業連携予実において提供される提供技術が含まれる場合は、事業連携情報に基づき事業連携リストを作成すればよい。

【0027】

事業連携情報取得部２３が取得した事業連携情報に、事業連携予実において提供される提供技術が含まれない場合は、リスト作成部４０は事業連携情報に含まれる事業連携予実に関する複数の団体の名称、及び事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙに基づき、例えば各団体のホームページに公開されたニュースリリース等の情報を参照して、事業連携予実において複数の団体がそれぞれ提供した提供技術に関する情報を取得することができる。また、リスト作成部４０は事業連携情報に含まれる事業連携予実に関する複数の団体の名称、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、及び団体情報を参照して事業連携予実において複数の団体がそれぞれ提供した提供技術に関する情報を推測することができる。これにより、リスト作成部４０は事業連携情報に事業連携予実において提供される提供技術に関する情報が含まれない場合でも、事業連携リストを作成することができる。

【0028】

リスト作成部４０は作成した事業連携リストを事業連携情報記憶部３３に出力する。事業連携情報記憶部３３は、事業連携リストを記憶するデータベースであり、事業連携情報をさらに記憶してもよい。

【0029】

図７及び図８は実施の形態１の事業連携リストの一例を示す概略図である。
まず、図７について説明する。図７は図５に示す事業連携情報を用いて、リスト作成部４０が作成した事業連携リストの例を示している。リスト作成部４０は、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙとして、図５に示す実施概要の欄から「高齢化」、「ドライバー不足」、及び「新型コロナ」等のキーワードを推測又は抽出する。そして、リスト作成部４０は、事業連携予実において提供される提供技術を、Ａ社は「ロボット」、Ｂ社は「３Ｄマップ」、及びＣ社は「配送管理システム」と推測する。より具体的には、リスト作成部４０は、図５に示す事業連携情報に含まれる事業連携予実に関する複数の団体の名称である「Ａ社」、「Ｂ社」、及び「Ｃ社」、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙである「高齢化」、「ドライバー不足」、及び「新型コロナ」、並びに、図４に示す団体情報を参照して、事業連携予実において提供される提供技術を推測することができる。また、リスト作成部４０は、事業連携予実において提供される提供技術を、例えばＡ社、Ｂ社、及びＣ社のホームページに公開されたニュースリリース等から取得してもよい。もしくは、リスト作成部４０は、例えば図５に示す技術実証の欄に記載の「自動運転技術」、「自動運転用のマップ技術」、及び「ルート最適化技術」を事業連携予実において提供される提供技術として取得してもよい。

【0030】

次に、図８について説明する。図８では、図６に示す事業連携情報を用いて、リスト作成部４０が作成した事業連携リストの例を示している。リスト作成部４０は、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙとして、図６に示す実施概要の欄から「過疎化」、「ドライバー不足」、及び「交通利便性」等のキーワードを推測又は抽出する。そして、リスト作成部４０は、事業連携予実において提供される提供技術を、Ｄ社は「運行管制システム」、Ｅ社は「自動運転ＯＳ」、及びＦ社は「３Ｄマップ」と推測する。より具体的には、リスト作成部４０は、図６に示す事業連携情報に含まれる事業連携予実に関する複数の団体の名称である「Ｄ社」、「Ｅ社」、及び「Ｆ社」と、図４に示す団体情報を参照して、事業連携予実において提供される提供技術を推測することができる。また、リスト作成部４０は、事業連携予実において提供される提供技術を、例えばＤ社、Ｅ社、及びＦ社のホームページに公開されたニュースリリース等から取得してもよい。もしくは、リスト作成部４０は、例えば図６に示す技術実証の欄に記載の「配車効率化」、「ＡＩ」、「ＭａａＳ」、及び「オンデマンド車両」を事業連携予実において提供される提供技術として取得してもよい。事業連携リストの一例として、図７及び図８を用いて説明したが、別のリストであっても、一つのリストに含まれていても良い。

【0031】

図３に戻り、抽出部５０は、探索情報、事業連携リスト、及び団体情報に基づき、候補団体を抽出する。候補企業を抽出する具体的な手法は後述の事業連携支援方法において説明する。

【0032】

出力部６０は、抽出部５０が抽出した候補団体の名称を少なくとも含む情報をユーザ端末２に出力する。そして、ユーザ端末２に設けられた表示部は事業連携支援装置１から取得した情報を表示する。

【0033】

次に、事業連携支援装置１のハードウェア構成例を説明する。図９は実施の形態１の事業連携支援装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。事業連携支援装置１の各構成は、図９Ａに示すように専用のハードウェアである処理回路３であってもよいし、図９Ｂに示すようにメモリ５に格納されているプログラムを実行するプロセッサ４であってもよい。

【0034】

図９Ａに示すように、事業連携支援装置１の各構成が専用のハードウェアである場合、処理回路３は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はこれらを組み合わせたものが該当する。事業連携支援装置１の各構成の機能それぞれを処理回路で実現してもよいし、各部の機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。

【0035】

図９Ｂに示すように、事業連携支援装置１の各構成がプロセッサ４である場合、各部の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア又はファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ５に格納される。プロセッサ４は、メモリ５に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、事業連携支援装置１の各構成の各機能を実現する。すなわち、事業連携支援装置１の各構成は、プロセッサ４により実行されるときに、後述する図１０、１１、１９、２０、２４、２７及び２８に示す各ステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ５を備える。また、これらのプログラムは、事業連携支援装置１の各構成の手順又は方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。

【0036】

ここで、プロセッサ４とは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、処理装置、演算装置、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のことである。メモリ５は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ）等の不揮発性又は揮発性の半導体メモリであってもよいし、ハードディスク、フレキシブルディスク等の磁気ディスクであってもよいし、ミニディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の光ディスクであってもよい。

【0037】

なお、事業連携支援装置１の各構成の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェア又はファームウェアで実現するようにしてもよい。このように、事業連携支援装置１における処理回路３は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。

【0038】

次に、事業連携支援システム１００による事業連携支援方法について説明する。図１０及び図１１は実施の形態１の事業連携支援システム１００の処理動作を示すフローチャートである。図１０は事業連携支援装置１が団体情報及び事業連携情報を取得し、事業連携リストを作成する処理動作を示している。図１１は事業連携支援装置１が探索情報を取得してから候補団体を出力するまでの処理動作を示している。図１０の処理動作と図１１の処理動作はマルチプロセス処理やマルチタスク処理により並行に動作してもよい。また、図１０の処理動作を開始するタイミングは特に限定されず、例えば管理団体の担当者が設定した周期で開始してもよい。図１１の処理動作は例えばユーザ端末２から探索情報が送信されたタイミングで開始する。

【0039】

まず、図１０に示す事業連携支援システム１００の処理動作を説明する。
ステップＳ１０１では、団体情報取得部２２は団体情報を取得する。団体情報取得部２２は取得した団体情報を団体情報記憶部３２に出力し、団体情報記憶部３２は団体情報を記憶する。

【0040】

ステップＳ１０２では、事業連携情報取得部２３は、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報である事業連携情報を取得する。事業連携情報取得部２３は取得した事業連携情報をリスト作成部４０に出力する。

【0041】

ステップＳ１０３では、リスト作成部４０は、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、及び当該事業連携予実において提供される提供技術を対応づけた事業連携リストを作成する。

【0042】

上述したとおり、リスト作成部４０はステップＳ１０２において取得した事業連携情報に、当該事業連携予実において提供される提供技術が含まれる場合は、取得した事業連携情報に基づき事業連携リストを作成すればよい。そして、リスト作成部４０はステップＳ１０２において取得した事業連携情報に、事業連携予実において提供される提供技術が含まれない場合は、リスト作成部４０は事業連携情報に含まれる事業連携予実に関する複数の団体の名称、及び当該事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙに基づき、例えば団体情報を参照して当該事業連携予実において複数の団体がそれぞれ提供した提供技術に関する情報を推測することで、事業連携リストを作成すればよい。

【0043】

リスト作成部４０は作成した事業連携リストを事業連携情報記憶部３３に出力し、事業連携情報記憶部３３は、事業連携リストを記憶する。また、事業連携情報記憶部３３はステップＳ１０２において取得した事業連携情報をさらに記憶してもよい。

【0044】

以上で、図１０に示す事業連携支援システム１００の処理動作を終了する。なお、図１０に示すステップＳ１０１～ステップＳ１０３の処理動作の順番は一例であり、これに限られない。

【0045】

次に、図１１に示す事業連携支援システム１００の処理動作を説明する。
ステップＳ１０４では、探索情報取得部２１はユーザ端末２から探索情報を取得する。探索情報取得部２１は取得した探索情報を探索情報記憶部３１に出力し、探索情報記憶部３１は探索情報を記憶する。

【0046】

ステップＳ１０５～ステップＳ１０７では、抽出部５０は、探索情報、事業連携リスト、及び団体情報に基づき、候補団体を抽出する。

【0047】

まず、ステップＳ１０５では、抽出部５０は、探索情報に含まれる探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに類似する事業連携リストに含まれる事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙを抽出する。

【0048】

ステップＳ１０５について、具体例を用いて説明する。
例えば、ステップＳ１０４において取得された探索情報は図２に示す探索情報であるとする。図２に示す探索情報に含まれる探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘは「災害時にはドライバーを迅速に集めることが難しい。また、交通インフラの整備に時間を要する。そのため、救援物資を迅速に配送することが困難である。」である。抽出部５０は、上述した顧客の課題Ｘに類似する、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙとして、例えば図７及び図８に示す事業連携リストを抽出する。具体的に、抽出部５０は、図２に示す探索情報に含まれる探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘの「ドライバー」に、図７に示す事業連携リストに含まれる事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙの「ドライバー不足」が類似すると判断する。また、抽出部５０は、図２に示す探索情報に含まれる探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘの「ドライバー」及び「交通インフラの整備」に、図８に示す事業連携リストに含まれる事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙの「ドライバー不足」及び「交通利便性」が類似すると判断する。

【0049】

抽出部５０は、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘと、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙとの類似度を公知の技術を用いて判断すればよい。例えば、一致する文字または単語数、編集距離、自然言語処理を用いたマシンランニング又はディープランニングモデルをベースに学習された結果、埋め込みベクトル等の手法を用いるとよい。

【0050】

また、抽出部５０は、探索情報に含まれる探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに類似する事業連携リストに含まれる事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙを１つ以上抽出すればよく、例えば類似度が予め設定された値以上であるものや、類似度が高いものから順に予め設定された個数抽出するとよい。

【0051】

図１１に戻り、ステップＳ１０６では、抽出部５０は、ステップＳ１０５において抽出した事業連携リストに含まれる事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙに対応付けられた提供技術を抽出する。上述の具体例では、図７に示す事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙに対応付けられた提供技術は、「ロボット」、「３Ｄマップ」、及び「配送管理システム」である。そして、図８に示す事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙに対応付けられた提供技術は、「運行管制システム」、「自動運転ＯＳ」、及び「３Ｄマップ」である。

【0052】

ステップＳ１０６において、抽出部５０は、ステップＳ１０５において抽出した事業連携リストに含まれる事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙに対応付けられた提供技術を全て抽出してもよく、類似する提供技術をグルーピングし、頻度が予め設定された閾値以上高い提供技術を抽出してもよい。上述の具体例の場合、抽出部５０は、「配送管理システム」及び「運行管制システム」は類似する提供技術として「運送管理システム」にグルーピングし、それぞれ２回抽出される「３Ｄマップ」と「運送管理システム」とを抽出してもよい。以下の具体例では、ステップＳ１０６において抽出部５０は「３Ｄマップ」及び「運送管理システム」を抽出したとして説明する。技術間の類似度を判断する技術は、公知の技術を採用すればよく、例えば一致する文字または単語数、編集距離、自然言語処理を用いたマシンランニング又はディープランニングモデルをベースに学習された結果、埋め込みベクトル等の技術を用いるとよい。

【0053】

そして、ステップＳ１０７では、抽出部５０は、ステップＳ１０６において抽出した提供技術を保有する団体を団体情報から候補団体として抽出する。抽出部５０は、ステップＳ１０６において抽出した提供技術と完全一致する技術を保有する団体を抽出してもよく、ステップＳ１０６において抽出した提供技術の類似技術を保有する団体を抽出してもよい。

【0054】

具体例の場合、抽出部５０は、ステップＳ１０６において抽出した提供技術である「３Ｄマップ」を保有する団体を、例えば図４に示す団体情報を参照し、「Ｂ社」、「Ｆ社」、及び「Ｉ社」を候補団体として抽出する。また、抽出部５０は、ステップＳ１０６において抽出した提供技術である「運送管理システム」を保有する団体を、例えば図４に示す団体情報を参照し、「Ｃ社」、「Ｄ社」、「Ｇ社」、及び「Ｈ社」を候補団体として抽出する。ここでは、抽出部５０は、ステップＳ１０６において抽出した「運送管理システム」と、「配送管理システム」「運行管制システム」「配送管理システム」及び「運航管制システム」とは、それぞれ類似技術として判断している。

【0055】

図１１に戻り、ステップＳ１０８では、出力部６０は、ステップＳ１０７において抽出した候補団体の名称をユーザ端末２に出力する。図１２～１４は、実施の形態１の出力部６０の出力例を示す概略図であり、ユーザ端末２の表示部に表示されるデータでもある。

【0056】

図１２に示すように、出力部６０は、ステップＳ１０７において抽出した候補団体の名称である、例えば「Ｂ社」、「Ｃ社」、「Ｄ社」、「Ｆ社」、「Ｇ社」、「Ｈ社」及び「Ｉ社」を示す情報を出力する。これにより、探索団体又は管理団体の担当者は、事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対して適切な技術を提供可能な候補団体を把握することができる。

【0057】

また、ステップＳ１０８において、出力部６０は、ステップＳ１０７において抽出した候補団体の名称と、ステップＳ１０６において抽出した候補団体が保有する技術情報とを対応づけて出力してもよい。また、ステップＳ１０６において抽出した提供技術に限らず、ステップＳ１０７において抽出した候補団体が保有する技術情報を出力してもよい。図１３では、出力部６０は、ステップＳ１０６において抽出した「３Ｄマップ」と「Ｂ社」、「Ｆ社」、及び「Ｉ社」とを対応付け、ステップＳ１０６において抽出した「運送管理システム」と「Ｃ社」、「Ｄ社」、「Ｇ社」、及び「Ｈ社」とを対応付けた情報を出力した例である。これにより、探索団体又は管理団体の担当者は、事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対して適切な技術と、当該技術をそれぞれ提供可能な候補団体とを把握することができる。

【0058】

また、ステップＳ１０８において、出力部６０は、ステップＳ１０５及びステップＳ１０６において抽出部５０が候補団体を抽出するために用いた事業連携リストに関する情報を、参考事例としてさらに出力してもよい。図１４では、図１３と同様に、出力部６０は、ステップＳ１０６において抽出した「３Ｄマップ」と「Ｂ社」、「Ｆ社」、及び「Ｉ社」とを対応付け、ステップＳ１０６において抽出した「運送管理システム」と「Ｃ社」、「Ｄ社」、「Ｇ社」、及び「Ｈ社」とを対応付けた情報を出力した例である。そして、図１４では、ステップＳ１０５及びステップＳ１０６において抽出部５０が候補団体を抽出するために用いた事業連携リストに関する情報として、図７及び図８に示す事業連携リストの作成に用いられた図５及び図６に示す事業連携情報取得部２３が取得した事業連携情報を出力する例を示している。もしくは、出力部６０はステップＳ１０５及びステップＳ１０６において抽出部５０が候補団体を抽出するために用いた事業連携リストに関する情報として、図７及び図８に示す事業連携リストを出力してもよい。これにより、探索団体又は管理団体の担当者は、事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対して、類似する課題を解決した過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方に関する情報を把握することができる。
以上で、図１１に示す事業連携支援システム１００の処理動作を終了する。

【0059】

次に、事業連携支援システム１００の効果を説明する。
本実施の形態の事業連携支援システム１００は、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを少なくとも含む探索情報、及び、複数の団体の名称と、複数の団体がそれぞれ保有する技術情報とを対応づけた団体情報を取得する。そして、事業連携支援システム１００は、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、及び事業連携予実において提供される提供技術を対応づけた事業連携リストを作成し、探索情報、事業連携リスト、及び団体情報に基づき、候補団体を抽出する。これにより、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対して適切な技術を提供可能な候補団体を効率よく探索することを支援できる。

【0060】

また、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘのソリューションを検討し、当該ソリューションを解決するために必要な技術を保有する団体を検索するシステムと比較して、本実施の形態の事業連携支援システム１００を利用することにより、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき候補団体を抽出するため、探索団体単体では想定できなかった技術の組み合わせによるソリューションを事業連携により提供できる可能性が高まる。

【0061】

また、抽出部５０は、探索情報に含まれる探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘと、事業連携リストに含まれる事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙとの類似度に基づき、団体情報を参照して候補団体を抽出する。これにより、事業連携支援システム１００は、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対して、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実において類似する課題を解決する際に用いられた技術を提供可能な候補団体を効率よく探索することを支援できる。

【0062】

また、抽出部５０は、探索情報に含まれる探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに類似する、事業連携リストに含まれる事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙを抽出し、抽出した事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙに対応付けられた提供技術を抽出し、抽出した提供技術を保有する団体を団体情報から候補団体として抽出する。これにより、事業連携支援システム１００は、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対して、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実において類似する課題を解決する際に用いられた技術を提供可能な候補団体を効率よく探索することを支援できる。また、事業連携支援システム１００は、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実において事業連携した団体に限らず、団体情報に含まれる団体から候補団体を抽出することができる。

【0063】

また、過去の事業連携実績は、官公庁、自治体、及び大学の少なくとも一つの例えばホームページに公開された情報であり、例えば公募情報でもよい。これにより、事業連携支援システム１００は、事業連携情報取得部２３が各団体のホームページ等から抽出する場合と比較して、信頼性が高く、フォーマットが似た情報を容易に取得することができる。事業連携情報取得部２３が事業連携に関する情報を新たに取得する場合に、過去に取得した情報と新たに取得する情報のフォーマットの類似性に基づいて新たに取得する情報のフォーマットを推定してもよい。これにより事業連携情報取得部２３は、フォーマットの異なる情報が入力された場合でも、過去に取得した情報のフォーマットとの類似性から推定したフォーマットに基づいて、効率的に情報を取得することができる。

【0064】

また、将来の事業連携予定は、団体が保有する事業連携予実に関する提案資料、団体が保有する事業連携予実に関するメール、及び団体が営業活動の記録を管理しているデータベースの少なくとも一つから抽出される情報であってもよい。これにより、事業連携支援システム１００は、過去の事業連携の実績だけではなく、将来の事業連携予定に関する情報も取得できるため、より多くの事業連携情報を取得できる。

【0065】

また、事業連携予実に関する情報は、事業連携予実に関する複数の団体の名称を含む。そして、リスト作成部４０は、提供技術を事業連携予実に関する複数の団体の名称、事業連携予実により解決する顧客の課題、及び団体情報とから推測してもよい。これにより、リスト作成部４０は事業連携情報に事業連携予実において提供される提供技術に関する情報が含まれない場合でも、事業連携リストを作成することができる。

【0066】

また、出力部６０は、抽出部５０において事業連携リストから抽出された事業連携予実に関する情報を参考事例として、さらに出力してもよい。これにより、探索団体又は管理団体の担当者は、事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対して、類似する課題を解決した過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方に関する情報を把握することができる。

【0067】

また、出力部６０は、候補団体の名称と候補団体が保有する技術情報とを対応づけて出力してもよい。これにより、探索団体又は管理団体の担当者は、事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対して適切な技術と、当該技術を提供可能な候補団体とを把握することができる。

【0068】

実施の形態２．
実施の形態２の事業連携支援システム１００について説明する。図１５は実施の形態２の事業連携支援システム１００を示すブロック図である。実施の形態２の事業連携支援システム１００は、抽出部５０により抽出した複数の候補団体のマッチング度を決定するマッチング度決定部７０を備えることを特徴とする。実施の形態１と同様の構成については、同一符号が付されている。

【0069】

探索情報取得部２１は探索情報を取得する。本実施の形態の探索情報は、探索団体が事業連携において期待するシナジー目的、探索団体が当該事業連携において提供可能な保有技術、探索団体の当該事業連携における役割、探索団体の取引関係、及び当該事業連携におけるキーパーソンに関する情報の少なくともいずれか一つを、探索団体が当該事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに加えて含む。例えば探索団体又は管理団体の担当者がユーザ端末２に探索情報を入力し、探索情報取得部２１はユーザ端末２から探索情報を取得する。

【0070】

探索団体が事業連携において期待するシナジー目的とは、探索団体が他の団体と事業連携することにより期待する効果であり、例えば開発委託、品質確保、販売拡大、共同開発、コスト削減、スケールメリットの増大、人材の獲得、ノウハウの統合、及び生産性の向上である。

【0071】

探索団体が事業連携において提供可能な保有技術とは、探索団体が保有する全ての技術のうち、当該事業連携において探索団体が提供可能な技術である。

【0072】

探索団体の事業連携における役割とは、探索団体が事業連携においてどのような役割を希望するかを示す情報であり、例えば技術開発、製造販売、取りまとめ、及びＳＩｅｒである。

【0073】

探索団体の取引関係とは、事業連携とは関係なく探索団体の得意先及び仕入先などの取引先に関する情報及び資本提携の情報を含む情報である。また、探索団体の取引関係は、取引が成立したか失注したかの情報等を含んでいてもよい。

【0074】

事業連携におけるキーパーソンに関する情報とは、当該事業連携の成否に影響を与える可能性があるキーパーソンに関する情報であり、例えば探索団体が再開発等の大規模事業に公募するために事業連携を希望している場合、当該大規模事業の選定委員及び審査委員等の有識者に関する情報である。

【0075】

図１６は実施の形態２の探索情報の一例を示す概略図である。図１６では、探索団体の名称である「Ｍ社」と、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘである「災害時にはドライバーを迅速に集めることが難しい。また、交通インフラの整備に時間を要する。そのため、救援物資を迅速に配送することが困難である。」と、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術である「ロボット」及び「自動運転ＯＳ」と、探索団体が事業連携において期待するシナジー目的である「共同開発」と、探索団体の事業連携における役割である「取りまとめ」及び「製造販売」と、探索団体の取引関係である「Ａ社、Ｄ社：取引関係有」及び「Ｆ社、Ｈ社：失注案件有」と、事業連携におけるキーパーソンに関する情報である「Ｘ県の〇〇プロジェクトに応募予定（選定委員のＡ教授：Ｉ社と共同研究）」と、を含む探索情報を例示している。

【0076】

図１５に戻り、リスト作成部４０は、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、及び事業連携予実において提供される提供技術に加えて、事業連携予実におけるシナジー目的、及び事業連携予実における各団体の役割の少なくとも一方をさらに対応付けた事業連携リストを作成する。事業連携予実におけるシナジー目的、及び事業連携予実における各団体の役割は、事業連携情報取得部２３が取得する事業連携情報に含まれていてもよく、各団体のホームページに公開されたニュースリリース等から情報を取得してもよい。

【0077】

図１７及び図１８は実施の形態２の事業連携リストの一例を示す概略図である。図１７は、図７と事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、事業連携予実に関する複数の団体の名称、及び事業連携予実において提供される提供技術は同様であるため説明を省略する。図１７では、リスト作成部４０は事業連携予実におけるシナジー目的である「共同研究」と、事業連携予実における各団体の役割である「Ａ社：製造販売」、「Ｂ社：技術開発」、及び「Ｃ社：取りまとめ」と、を含む事業連携リストを作成する例を示している。

【0078】

図１８は、図８と事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、事業連携予実に関する複数の団体の名称、及び事業連携予実において提供される提供技術は同様であるため説明を省略する。図１８では、リスト作成部４０は事業連携予実におけるシナジー目的である「開発委託」と、事業連携予実における各団体の役割である「Ｄ社：ＳＩｅｒ」、「Ｅ社：取りまとめ」、及び「Ｆ社：技術開発」と、を含む事業連携リストを作成する例を示している。

【0079】

図１５に戻り、抽出部５０は、探索情報、事業連携リスト、及び団体情報に基づき、複数の候補団体を抽出する。

【0080】

マッチング度決定部７０は、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術、事業連携におけるシナジー目的、事業連携における団体の役割、探索団体の取引情報、及び事業連携におけるキーパーソンに関する情報の少なくともいずれか一つに基づき、抽出部５０により抽出した複数の候補団体のマッチング度を決定する。ここで、事業連携におけるシナジー目的は、探索情報に含まれる探索団体が事業連携において期待するシナジー目的と、事業連携リストに含まれる事業連携予実におけるシナジー目的とを包含する。また、事業連携における団体の役割は、探索情報に含まれる探索団体の事業連携における役割と、事業連携リストに含まれる事業連携予実における各団体の役割とを包含する。

【0081】

次に、事業連携支援システム１００による事業連携支援方法について説明する。図１９及び図２０は実施の形態２の事業連携支援システム１００の処理動作を示すフローチャートである。図１９は事業連携支援装置１が団体情報及び事業連携情報を取得し、事業連携リストを作成する処理動作を示している。図２０は事業連携支援装置１が探索情報を取得してから候補団体を出力するまでの処理動作を示している。図１９の処理動作と図２０の処理動作はマルチプロセス処理やマルチタスク処理により並行に動作してもよい。また、図１９の処理動作を開始するタイミングは特に限定されず、例えば管理団体の担当者が設定した周期で開始してもよい。図２０の処理動作は例えばユーザ端末２から探索情報が送信されたタイミングで開始する。

【0082】

まず、図１９に示す事業連携支援システム１００の処理動作を説明する。
ステップＳ２０１は実施の形態１のステップＳ１０１と同様であり、団体情報取得部２２は団体情報を取得する。団体情報取得部２２は取得した団体情報を団体情報記憶部３２に出力し、団体情報記憶部３２は団体情報を記憶する。

【0083】

ステップＳ２０２では、事業連携情報取得部２３は、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報である事業連携情報を取得する。事業連携情報には、事業連携予実におけるシナジー目的、及び事業連携予実における各団体の役割の少なくとも一方が含まれている。事業連携情報取得部２３は取得した事業連携情報をリスト作成部４０に出力する。

【0084】

ステップＳ２０３では、リスト作成部４０は、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、及び事業連携予実において提供される提供技術に加えて、事業連携予実におけるシナジー目的、及び事業連携予実における各団体の役割の少なくとも一方をさらに対応付けた事業連携リストを作成する。
リスト作成部４０は作成した事業連携リストを事業連携情報記憶部３３に出力し、事業連携情報記憶部３３は、事業連携リストを記憶する。また、リスト作成部４０はステップＳ２０２において取得された事業連携情報をさらに記憶してもよい。

【0085】

以上で、図１９に示す事業連携支援システム１００の処理動作を終了する。なお、図１９に示すステップＳ２０１～ステップＳ２０３の処理動作の順番は一例であり、これに限られない。

【0086】

次に、図２０に示す事業連携支援システム１００の処理動作を説明する。
ステップＳ２０４では、探索情報取得部２１はユーザ端末２から探索情報を取得する。探索情報は、探索団体が事業連携において期待するシナジー目的、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術、探索団体の事業連携における役割、探索団体の取引関係、及び事業連携におけるキーパーソンに関する情報の少なくともいずれか一つを、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに加えて含む。探索情報取得部２１は取得した探索情報を探索情報記憶部３１に出力し、探索情報記憶部３１は探索情報を記憶する。

【0087】

ステップＳ２０５～ステップＳ２０７において、抽出部５０は、探索情報、事業連携リスト、及び団体情報に基づき、複数の候補団体を抽出する。以下では、抽出部５０は、図１６に示す探索情報、図１７及び図１８に示す事業連携リスト、及び図４に示す団体情報に基づき複数の候補団体を抽出する具体例を説明する。

【0088】

まず、ステップＳ２０５は実施の形態１のステップＳ１０５と同様であり、抽出部５０は、探索情報に含まれる探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに類似する事業連携リストに含まれる事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙを抽出する。

【0089】

具体例では、抽出部５０は、図１６に示す探索情報に含まれる探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに類似する、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙとして、例え図１７及び図１８に示す事業連携リストを抽出する。詳細は、実施の形態１のステップS１０５において説明した具体例と同様である。

【0090】

ステップＳ２０６は実施の形態１のステップＳ１０６と同様であり、抽出部５０は、ステップＳ２０５において抽出した事業連携リストに含まれる事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙに対応付けられた提供技術を抽出する。

【0091】

具体例では、図１７に示す事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙに対応付けられた提供技術は、「ロボット」、「３Ｄマップ」、及び「配送管理システム」である。そして、図１８に示す事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙに対応付けられた提供技術は、「運行管制システム」、「自動運転ＯＳ」、及び「３Ｄマップ」である。
抽出部５０は、例えば「配送管理システム」及び「運行管制システム」は類似する提供技術である「運送管理システム」にグルーピングし、「３Ｄマップ」、「運送管理システム」、「ロボット」、及び「自動運転ＯＳ」を抽出する。

【0092】

図２０に戻り、ステップＳ２０７は実施の形態１のステップＳ１０７と同様であり、抽出部５０は、ステップＳ２０６において抽出した提供技術を保有する団体を団体情報から候補団体として抽出する。抽出部５０は、ステップＳ２０６において抽出した提供技術と完全一致する技術を保有する団体を抽出してもよく、ステップＳ２０６において抽出した提供技術の類似技術を保有する団体を抽出してもよい。

【0093】

具体例の場合、抽出部５０は、ステップＳ２０６において抽出した提供技術である「３Ｄマップ」を保有する団体を、図４に示す団体情報を参照し、「Ｂ社」、「Ｆ社」、及び「Ｉ社」を候補団体として抽出する。また、抽出部５０は、ステップＳ２０６において抽出した提供技術である「運送管理システム」を保有する団体を、図４に示す団体情報を参照し、「Ｃ社」、「Ｄ社」、「Ｇ社」、及び「Ｈ社」を候補団体として抽出する。ここでは、抽出部５０は、ステップＳ１０６において抽出した「運送管理システム」と、「配送管理システム」「運行管制システム」「配送管理システム」及び「運航管制システム」とは、それぞれ類似技術として判断している。また、抽出部５０は、ステップＳ２０６において抽出した提供技術である「ロボット」を保有する団体を、図４に示す団体情報を参照し、「Ａ社」を候補団体として抽出する。また、抽出部５０は、ステップＳ２０６において抽出した提供技術である「自動運転ＯＳ」を保有する団体を、図４に示す団体情報を参照し、「Ｅ社」を候補団体として抽出する。

【0094】

図２０に戻り、ステップＳ２０８では、マッチング度決定部７０はステップＳ２０７において抽出部５０が抽出した複数の候補団体のマッチング度を決定する。詳細には、マッチング度決定部７０は探索団体が事業連携において提供可能な保有技術、事業連携におけるシナジー目的、事業連携における団体の役割、探索団体の取引情報、及び事業連携におけるキーパーソンに関する情報の少なくともいずれか一つに基づき、抽出部５０により抽出した複数の候補団体のマッチング度を決定する。

【0095】

図２１は実施の形態２のマッチング度決定部７０による複数の候補団体のマッチング度を決定する方法を説明する概略図である。図２１において、マッチング度決定部７０は探索団体が事業連携において提供可能な保有技術、事業連携におけるシナジー目的、事業連携における団体の役割、探索団体の取引情報、及び事業連携におけるキーパーソンに関する情報に基づき、各候補団体のマッチング度を決定した例である。図２１において数値が高いほどマッチング度が高いことを示している。なお、以下に示すマッチング度の数値は一例であり、適宜ユーザが設定すればよい。

【0096】

例えば、マッチング度決定部７０は、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術と同じステップＳ２０６で抽出した提供技術を保有する候補団体のマッチング度を、その他の候補団体よりも低く設定する。図２１では、マッチング度決定部７０は、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術である「ロボット」及び「自動運転ＯＳ」を保有する候補団体で「Ａ社」及び「Ｅ社」のマッチング度を－１０とする例を示している。これにより、マッチング度決定部７０は、探索団体が事業連携において提供できない技術を保有する候補団体のマッチング度を高くすることができる。

【0097】

例えば、マッチング度決定部７０は、探索団体が事業連携において期待するシナジー目的と事業連携予実におけるシナジー目的が同じ候補団体は他の候補団体よりもマッチング度を高く設定する。図２１では、マッチング度決定部７０は、探索団体が事業連携において期待するシナジー目的である「共同開発」と事業連携予実におけるシナジー目的が同じ候補団体である「Ａ社」、「Ｂ社」、及び「Ｃ社」はそれぞれ＋２とし、探索団体が事業連携において期待するシナジー目的である「共同開発」と事業連携予実におけるシナジー目的が異なる候補団体である「Ｄ社」、「Ｅ社」、「Ｆ社」は－１とする例を示している。これにより、探索団体が事業連携において期待するシナジー目的と同じシナジー目的の事業連携実績又は事業連携予定がある候補団体のマッチング度を高くすることができる。

【0098】

例えば、マッチング度決定部７０は、探索団体の事業連携における役割と事業連携予実における各団体の役割が同じ候補団体は他の候補団体よりもマッチング度を低く設定する。図２１では、マッチング度決定部７０は、探索団体の事業連携における役割である「取りまとめ」及び「製造販売」と事業連携予実における各団体の役割が同じ候補団体である「Ａ社」及び「Ｃ社」はそれぞれ－１とする例を示している。これにより、探索団体の事業連携における役割と異なる役割での事業連携実績又は事業連携予定がある候補団体のマッチング度を高くすることができる。

【0099】

例えば、マッチング度決定部７０は、探索団体と取引関係がある候補団体は他の候補団体よりもマッチング度を高く設定する。また、例えば、マッチング度決定部７０は、探索団体と失注案件がある候補団体は他の候補団体よりもマッチング度を低く設定する。図２１では、マッチング度決定部７０は、探索団体と取引関係がある「Ａ社」及び「Ｄ社」はそれぞれ＋３とし、探索団体と失注案件がある「Ｆ社」及び「Ｈ社」はそれぞれ－１とする例を示している。これにより、探索団体と取引関係がある候補団体は他の候補団体よりもマッチング度を高くし、探索団体と失注案件がある候補団体は他の候補団体よりもマッチング度を低くすることができる。

【0100】

例えば、マッチング度決定部７０は、事業連携におけるキーパーソンに関する情報に基づき候補団体のマッチング度を決定する。図２１では、マッチング度決定部７０は、図１６に示す探索情報に含まれる事業連携におけるキーパーソンに関する情報である「Ｘ県の〇〇プロジェクトに応募予定（選定委員のＡ教授：Ｉ社と共同研究）」に基づき、「Ｉ社」を＋１とする例を示している。これにより、当該事業連携の成否に影響を与える可能性を考慮して候補団体のマッチング度を決定することができる。

【0101】

図２１において、マッチング度決定部７０は、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術、事業連携におけるシナジー目的、事業連携における団体の役割、探索団体の取引情報、及び事業連携におけるキーパーソンに関する情報に基づき、Ａ社は－６、Ｂ社は＋２、Ｃ社は＋１、Ｄ社は＋２、Ｅ社は－１１、Ｆ社は－２、Ｇ社は０、Ｈ社は－１、Ｉ社は＋１とマッチング度を決定する。すなわち、図２１における各候補団体のマッチング度はＢ社＝Ｄ社＞Ｃ社＝Ｉ社＞Ｇ社＞Ｈ社＞Ｆ社＞Ａ社＞Ｅ社である。

【0102】

図２０に戻り、次にステップＳ２０９では、出力部６０は、候補団体の名称と、各候補団体のマッチング度とを対応付けた情報をユーザ端末２に出力する。

【0103】

図２２及び図２３は、実施の形態２の出力部６０の出力例を示す概略図であり、ユーザ端末２の表示部に表示されるデータでもある。

【0104】

図２２に示すように、出力部６０は、候補団体の名称と、各候補団体のマッチング度とを対応付けた情報である「Ｂ社＝Ｄ社＞Ｃ社＝Ｉ社＞Ｇ社＞Ｈ社＞Ｆ社＞Ａ社＞Ｅ社」を出力する。

【0105】

また、出力部６０は、ステップＳ２０６において抽出した提供技術に分けて、各候補団体のマッチング度を出力してもよい。例えば、図２３では、ステップＳ２０６において抽出した「３Ｄマップ」を保有する候補団体のマッチング度は「Ｂ社＞Ｉ社＞Ｆ社」であり、ステップＳ２０６において抽出した「運送管理システム」を保有する候補団体のマッチング度は「Ｄ社＞Ｃ社＞Ｇ社＞Ｈ社」である。これにより、探索団体又は管理団体の担当者は、事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対して適切な技術と、当該技術を提供可能な候補団体とを把握することができる。そして、当該技術を提供可能な候補団体が複数存在する場合に、マッチング度を把握することができる。また、出力部６０は、ステップＳ２０５及びステップＳ２０６において抽出部５０が候補団体を抽出するために用いた事業連携リストに関する情報を、参考事例としてさらに出力してもよい。
以上で、図２０に示す事業連携支援システム１００の処理動作を終了する。

【0106】

次に、事業連携支援システム１００の効果を説明する。
実施の形態１と同様に、本実施の形態の事業連携支援システム１００は、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを少なくとも含む探索情報、及び、複数の団体の名称と、複数の団体がそれぞれ保有する技術情報とを対応づけた団体情報を取得する。そして、事業連携支援システム１００は、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、及び事業連携予実において提供される提供技術を対応づけた事業連携リストを作成し、探索情報、事業連携リスト、及び団体情報に基づき、候補団体を抽出する。これにより、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対して適切な技術を提供可能な候補団体を効率よく探索することを支援できる。

【0107】

また、マッチング度決定部７０は抽出部５０により抽出した候補団体のマッチング度を決定する。これにより、事業連携支援システム１００は、候補団体のマッチング度を決定することができる。特に、事業連携支援システム１００は、抽出部５０により複数の候補団体が抽出された場合に、各候補団体のマッチング度を決定することにより、探索団体は適合度が高い候補団体をより容易に把握することができる。

【0108】

また、マッチング度決定部７０は、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術、事業連携におけるシナジー目的、事業連携における各団体の役割、探索団体の取引情報、及び事業連携におけるキーパーソンに関する情報の少なくともいずれか一つに基づき、複数の候補団体のマッチング度を決定する。

【0109】

例えば、マッチング度決定部７０は、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術と同じ提供技術を保有する候補団体のマッチング度を、その他の候補団体よりも低く設定することにより、探索団体が事業連携において提供できない技術を保有する候補団体のマッチング度を高くすることができる。

【0110】

例えば、マッチング度決定部７０は、探索団体が事業連携において期待するシナジー目的と事業連携予実におけるシナジー目的が同じ候補団体は他の候補団体よりもマッチング度を高く設定することにより、探索団体が事業連携において期待するシナジー目的と同じシナジー目的の事業連携実績又は事業連携予定がある候補団体のマッチング度を高くすることができる。

【0111】

例えば、マッチング度決定部７０は、探索団体の事業連携における役割と事業連携予実における各団体の役割が同じ候補団体は他の候補団体よりもマッチング度を低く設定することにより、探索団体の事業連携における役割と異なる役割での事業連携実績又は事業連携予定がある候補団体のマッチング度を高くすることができる。

【0112】

例えば、マッチング度決定部７０は、探索団体と取引関係がある候補団体は他の候補団体よりもマッチング度を高く設定することにより、探索団体と取引関係がある候補団体は他の候補団体よりもマッチング度を高くし、探索団体と失注案件がある候補団体は他の候補団体よりもマッチング度を低くすることができる。

【0113】

例えば、マッチング度決定部７０は、事業連携におけるキーパーソンに関する情報に基づき候補団体のマッチング度を決定することにより、当該事業連携の成否に影響を与える可能性を考慮して候補団体のマッチング度を決定することができる。

【0114】

なお、本実施の形態では、抽出部５０は複数の候補団体を抽出し、マッチング度決定部７０は探索団体が事業連携において提供可能な保有技術、事業連携におけるシナジー目的、事業連携における各団体の役割、探索団体の取引情報、及び事業連携におけるキーパーソンに関する情報の少なくともいずれか一つに基づき、複数の候補団体のマッチング度を決定する例を説明したがこれに限らない。

【0115】

例えば、マッチング度決定部７０における処理の一部又は全部を抽出部５０が実施してもよい。すなわち、抽出部５０は、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術、事業連携におけるシナジー目的、事業連携における各団体の役割、探索団体の取引情報、及び事業連携におけるキーパーソンに関する情報の少なくともいずれか一つに基づき、候補団体を抽出してもよい。抽出部５０が、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術、事業連携におけるシナジー目的、事業連携における各団体の役割に基づき、候補団体を抽出する場合、探索情報取得部２１は、探索情報として、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術、探索企業が事業連携において求めるシナジー目的、探索企業の事業連携における役割を含む探索情報を取得する。

【0116】

抽出部５０は、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術に基づき、候補団体を抽出し、マッチング度決定部７０は事業連携におけるシナジー目的、事業連携における各団体の役割、探索団体の取引情報、及び事業連携におけるキーパーソンに関する情報に基づき、抽出部５０により抽出した複数の候補団体のマッチング度を決定する例を説明する。

【0117】

図２４は実施の形態２の事業連携支援システム１００の処理動作を示すフローチャートである。ステップＳ２０１～ステップＳ２０３は図１９に示す処理動作と同様であるため、説明を省略する。

【0118】

上述したとおり、ステップＳ２０４では、探索情報取得部２１はユーザ端末２から探索情報を取得する。探索情報は、探索団体が事業連携において期待するシナジー目的、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術、探索団体の事業連携における役割、探索団体の取引関係、及び事業連携におけるキーパーソンに関する情報の少なくともいずれか一つを、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに加えて含む。探索情報取得部２１は取得した探索情報を探索情報記憶部３１に出力し、探索情報記憶部３１は探索情報を記憶する。

【0119】

ステップＳ２０５、Ｓ２０６、Ｓ２１０、及びＳ２１１では、抽出部５０は、探索情報、事業連携リスト、及び団体情報に基づき、複数の候補団体を抽出する。以下では、抽出部５０は、図１６に示す探索情報、図１７及び図１８に示す事業連携リスト、及び図４に示す団体情報に基づき複数の候補団体を抽出する具体例を説明する。

【0120】

上述したとおり、ステップＳ２０５では、抽出部５０は、探索情報に含まれる探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに類似する事業連携リストに含まれる事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙを抽出する。

【0121】

上述したとおり、ステップＳ２０６では、抽出部５０は、ステップＳ２０５において抽出した事業連携リストに含まれる事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙに対応付けられた提供技術を抽出する。以下では、抽出部５０は「配送管理システム」及び「運行管制システム」は類似する提供技術である「運送管理システム」にグルーピングし、「３Ｄマップ」、「運送管理システム」、「ロボット」、及び「自動運転ＯＳ」を抽出する場合を想定して説明する。

【0122】

ステップＳ２１０では、抽出部５０は、ステップＳ２０６において抽出した提供技術から、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術を除く。具体例では、抽出部５０は、ステップＳ２０６において抽出した提供技術である「ロボット」、「３Ｄマップ」、「運送管理システム」、及び「自動運転ＯＳ」から、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術である「ロボット」及び「自動運転ＯＳ」を除く。すなわち、「３Ｄマップ」、「運送管理システム」が除外されずに残った提供技術である。

【0123】

ステップＳ２１１では、抽出部５０は、ステップＳ２１０で除外されなかった提供技術を保有する団体を団体情報から候補団体として抽出する。ステップＳ２１１における候補団体の抽出方法は、実施の形態１のステップＳ１０７と同様であるため、詳細は省略する。

【0124】

具体例の場合、抽出部５０は、ステップＳ２１０において除外されなかった提供技術である「３Ｄマップ」を保有する団体を、例えば図４に示す団体情報を参照し、「Ｂ社」、「Ｆ社」、及び「Ｉ社」を候補団体として抽出する。また、抽出部５０は、ステップＳ２１１において除外されなかった提供技術である「運送管理システム」を保有する団体を、例えば図４に示す団体情報を参照し、「Ｃ社」、「Ｄ社」、「Ｇ社」、及び「Ｈ社」を候補団体として抽出する。ここでは、抽出部５０は、「運送管理システム」、「配送管理システム」「運行管制システム」「配送管理システム」及び「運航管制システム」とは、それぞれ類似技術として判断している。

【0125】

ステップＳ２１２では、マッチング度決定部７０はステップＳ２１１において抽出部５０が抽出した複数の候補団体のマッチング度を決定する。詳細には、マッチング度決定部７０は事業連携におけるシナジー目的、事業連携における団体の役割、探索団体の取引情報、及び事業連携におけるキーパーソンに関する情報の少なくともいずれか一つに基づき、抽出部５０により抽出した複数の候補団体のマッチング度を決定する。具体的な方法は、上述したステップＳ２０８の処理動作の説明と同様であるため省略する。

【0126】

ステップＳ２１３ではステップＳ２０９と同様に、出力部６０は、候補団体の名称と、各候補団体のマッチング度とを対応付けた情報をユーザ端末２に出力する。
以上で、図２４に示す事業連携支援システム１００の処理動作を終了する。

【0127】

このように、抽出部５０は、探索団体が事業連携において提供可能な保有技術、事業連携におけるシナジー目的、事業連携における各団体の役割、探索団体の取引情報、及び事業連携におけるキーパーソンに関する情報の少なくともいずれか一つに基づき、候補団体を抽出してもよい。これにより、探索団体が事業連携において提供できない技術を保有する候補団体を抽出することができる、探索団体が事業連携において期待するシナジー目的と同じシナジー目的の事業連携実績又は事業連携予定がある候補団体を抽出することができる、探索団体の事業連携における役割と異なる役割での事業連携実績又は事業連携予定がある候補団体を抽出することができる、探索団体と取引関係がある候補団体を抽出することができる、探索団体と失注案件がある団体は候補団体として抽出しないことができる、及び当該事業連携の成否に影響を与える可能性を考慮して候補団体を抽出することができる等の効果を奏する。

【0128】

実施の形態３．
実施の形態１および実施の形態２では、ステップＳ１０５、Ｓ１０６、Ｓ２０５、及びＳ２０６において説明したとおり、抽出部５０は、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対するソリューションを提供するための適切な技術を、ルールベースで抽出する例を説明した。実施の形態３では、抽出部５０は過去の事業連携の実績及び将来の事業連携の予定の少なくとも一方である事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙから、当該事業連携予実において顧客の課題Ｙを解決するために提供された提供技術を推論するための学習済みモデルを用いて、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を推論する場合について説明する。実施の形態１と同様の機能を有する構成要素は実施の形態１と同一の符号を付して重複する説明を省略する。以下、実施の形態１と異なる点を主に説明する。

【0129】

図２５は実施の形態３の抽出部５０を示すブロック図である。抽出部５０は、学習装置５１と推論装置５５とを有する。まず、学習装置５１について説明する。学習装置５１は、データ取得部５２、モデル生成部５３、および学習済モデル記憶部５４を備える。

【0130】

データ取得部５２は、過去の事業連携の実績及び将来の事業連携の予定の少なくとも一方である事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、及び当該事業連携予実において顧客の課題Ｙを解決するために提供された提供技術を学習用データとして取得する。

【0131】

モデル生成部５３は、データ取得部５２から出力される事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、及び当該事業連携予実において顧客の課題Ｙを解決するために提供された提供技術の組合せに基づいて作成される学習用データに基づいて、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を学習する。すなわち、事業連携支援装置１の事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、当該事業連携予実において顧客の課題Ｙを解決するために提供された提供技術から、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を推論する学習済モデルを生成する。ここで、学習用データは、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ及び当該事業連携予実において顧客の課題Ｙを解決するために提供された提供技術を互いに関連付けたデータである。

【0132】

なお、学習装置５１及び推論装置５５は、事業連携支援装置１の探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を学習するために使用されるが、例えば、ネットワークを介して事業連携支援装置１に接続され、この事業連携支援装置１とは別個の装置であってもよい。また、学習装置５１及び推論装置５５は、事業連携支援装置１に内蔵されていてもよい。さらに、学習装置５１及び推論装置５５は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。

【0133】

モデル生成部５３が用いる学習アルゴリズムは教師あり学習、教師なし学習、強化学習等の公知のアルゴリズムを用いることができる。一例として、ニューラルネットワークを適用した場合について説明する。
モデル生成部５３は、例えば、ニューラルネットワークモデルに従って、いわゆる教師あり学習により、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を学習する。ここで、教師あり学習とは、入力と結果（ラベル）のデータの組を学習装置５１に与えることで、それらの学習用データにある特徴を学習し、入力から結果を推論する手法をいう。

【0134】

ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる中間層（隠れ層）、及び複数のニューロンからなる出力層で構成される。中間層は、１層、又は２層以上でもよい。

【0135】

図２６は実施の形態３のニューラルネットワークの一例を示す模式図である。例えば、図２６に示すような３層のニューラルネットワークであれば、複数の入力が入力層（Ｘ１‐Ｘ３）に入力されると、その値に重みＷ１（ｗ１１‐ｗ１６）を掛けて中間層（Ｙ１‐Ｙ２）に入力され、その結果にさらに重みＷ２（ｗ２１‐ｗ２６）を掛けて出力層（Ｚ１‐Ｚ３）から出力される。この出力結果は、重みＷ１とＷ２の値によって変わる。

【0136】

ニューラルネットワークは、データ取得部５２によって取得される事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、当該事業連携予実において顧客の課題Ｙを解決するために提供された提供技術の組合せに基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を学習する。

【0137】

すなわち、ニューラルネットワークは、入力層に事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙを入力して出力層から出力された結果が、事業連携予実において顧客の課題Ｙを解決するために提供された提供技術に近づくように重みＷ１とＷ２を調整することで学習する。

【0138】

図２５に戻り、モデル生成部５３は、以上のような学習を実行することで学習済モデルを生成し出力する。
学習済モデル記憶部５４は、モデル生成部５３から出力された学習済モデルを記憶する。

【0139】

推論装置５５は、データ取得部５６及び推論部５７を備える。
データ取得部５６は、例えば探索情報取得部２１から探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに関する情報を取得する。

【0140】

推論部５７は、学習済モデルを利用して得られる探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を推論する。すなわち、この学習済モデルにデータ取得部５６で取得した探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを入力することで、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙから推論される事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を出力することができる。

【0141】

なお、本実施の形態では、事業連携支援装置１のモデル生成部５３で学習した学習済モデルを用いて探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を出力するものとして説明したが、他の事業連携支援装置１等の外部から学習済モデルを取得し、この学習済モデルに基づいて探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を出力するようにしてもよい。

【0142】

次に、事業連携支援システム１００による事業連携支援方法について説明する。本実施の事業連携支援方法は、実施の形態１の事業連携支援方法とステップＳ１０１～Ｓ１０４は同様である。以下、実施の形態１と異なる点を主に説明する。

【0143】

まず、図２７を用いて、学習装置５１が学習する処理について説明する。図２７は実施の形態３の学習装置５１の学習処理に関するフローチャートである。

【0144】

ステップＳ３０１では、データ取得部５２は事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、及び当該事業連携予実において顧客の課題Ｙを解決するために提供された提供技術に関する情報を取得する。

【0145】

ステップＳ３０２では、モデル生成部５３は、データ取得部５２によって取得される事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、当該事業連携予実において顧客の課題Ｙを解決するために提供された提供技術の組合せに基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を学習し、学習済モデルを生成する。

【0146】

ステップＳ３０３では、学習済モデル記憶部５４は、モデル生成部５３が生成した学習済モデルを記憶する。
以上で、図２７に示す学習装置５１の処理動作を終了する。

【0147】

次に、推論装置５５を使って事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を得るための処理から候補団体を出力するまでの処理動作を説明する。図２８は、実施の形態３の事業連携支援システム１００の処理動作を示すフローチャートである。

【0148】

ステップＳ３０４では、データ取得部５６は探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに関する情報を取得する。

【0149】

ステップＳ３０５では、推論部５７は学習済モデル記憶部５４に記憶された学習済モデルに探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを入力し、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を得る。

【0150】

ステップＳ３０６では、推論部５７は、学習済モデルにより得られた探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を出力する。

【0151】

ステップＳ３０７では、抽出部５０は、ステップＳ３０６において出力された探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を保有する団体を候補団体として抽出する。具体的な処理動作は実施の形態のステップＳ１０７と同様である。

【0152】

ステップＳ３０８では実施の形態１のステップＳ１０８と同様に、出力部６０は、ステップＳ１０７において抽出した候補団体の名称をユーザ端末２に出力する。
以上で、図２８に示す事業連携支援システム１００の処理動作を終了する。

【0153】

なお、本実施の形態では、モデル生成部５３が用いる学習アルゴリズムに教師あり学習を適用した場合について説明したが、これに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、教師あり学習以外にも、強化学習、教師なし学習、又は半教師あり学習等を適用することも可能である。

【0154】

また、モデル生成部５３は、複数の事業連携支援装置１に対して作成される学習用データに従って、事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を学習するようにしてもよい。なお、モデル生成部５３は、同一のエリアで使用される複数の事業連携支援装置１から学習用データを取得してもよいし、異なるエリアで独立して動作する複数の事業連携支援装置１から収集される学習用データを利用して事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を学習してもよい。また、学習用データを収集する事業連携支援装置１を途中で対象に追加してもよく、対象から除去することも可能である。さらに、ある事業連携支援装置１に関して事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を学習した学習装置５１を、これとは別の事業連携支援装置１に適用し、当該別の事業連携支援装置１に関して事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を再学習して更新するようにしてもよい。

【0155】

また、モデル生成部５３に用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を用いることもでき、他の公知の方法、例えば遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。

【0156】

次に、事業連携支援システム１００の効果を説明する。
実施の形態１と同様に、本実施の形態の事業連携支援システム１００は、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを少なくとも含む探索情報、及び、複数の団体の名称と、複数の団体がそれぞれ保有する技術情報とを対応づけた団体情報を取得する。そして、事業連携支援システム１００は、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき、事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙ、及び事業連携予実において提供される提供技術を対応づけた事業連携リストを作成し、探索情報、事業連携リスト、及び団体情報に基づき、候補団体を抽出する。これにより、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対して適切な技術を提供可能な候補団体を効率よく探索することを支援できる。

【0157】

また、本実施の形態の事業連携支援システム１００は、過去の事業連携の実績及び将来の事業連携の予定の少なくとも一方である事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙと、当該事業連携予実において顧客の課題Ｙを解決するために提供された提供技術と、を含む学習用データを取得するデータ取得部５２と、学習用データを用いて、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘから探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために有効な技術を推論するための学習モデルを生成するモデル生成部５３と、を備える。そして、本実施の形態の事業連携支援システム１００は、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを取得するデータ取得部５２と、過去の事業連携の実績及び将来の事業連携の予定の少なくとも一方である事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙから、事業連携予実において顧客の課題Ｙを解決するために提供された提供技術を推論するための学習済みモデルを用いて、データ取得部５２が取得した探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘを解決するために適切な技術を推論する推論部５７と、を備える。

【0158】

過去の事業連携の実績及び将来の事業連携の予定の少なくとも一方である事業連携予実により解決する顧客の課題Ｙと、当該事業連携予実において顧客の課題Ｙを解決するために提供された提供技術とには有意な相関がある。よって、本実施の形態の事業連携支援システム１００は、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題Ｘに対して適切な技術を提供可能な候補団体を探索する精度を向上させることができる。

【0159】

以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

【0160】

以上、好ましい実施の形態等について詳説したが、上述した実施の形態等に制限されることはなく、特許請求の範囲に記載された範囲を逸脱することなく、上述した実施の形態等に種々の変形および置換を加えることができる。

【0161】

以下、本開示の諸態様を付記としてまとめて記載する。

【0162】

（付記１）
事業連携を希望する探索団体に対して候補団体を探索することを支援する事業連携支援システムにおいて、
前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題を少なくとも含む探索情報を取得する探索情報取得部と、
複数の団体の名称と、前記複数の団体がそれぞれ保有する技術情報とを対応づけた団体情報を取得する団体情報取得部と、
過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき、前記事業連携予実により解決する顧客の課題、及び前記事業連携予実において提供される提供技術を対応づけた事業連携リストを作成するリスト作成部と、
前記探索情報、前記事業連携リスト、及び前記団体情報に基づき、前記候補団体を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出した前記候補団体の名称を出力する出力部と、
を備える事業連携支援システム。
（付記２）
前記抽出部は、前記探索情報に含まれる前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題と、前記事業連携リストに含まれる前記事業連携予実により解決する顧客の課題との類似度に基づき、前記団体情報を参照して前記候補団体を抽出することを特徴とする付記１に記載の事業連携支援システム。
（付記３）
前記抽出部は、前記探索情報に含まれる前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題に類似する、前記事業連携リストに含まれる前記事業連携予実により解決する顧客の課題を抽出し、抽出した前記事業連携予実により解決する顧客の課題に対応付けられた前記提供技術を抽出し、抽出した前記提供技術を保有する団体を前記団体情報から前記候補団体として抽出することを特徴とする付記１または２に記載の事業連携支援システム。
（付記４）
前記過去の事業連携実績は、官公庁、自治体、及び大学の少なくとも一つのホームページに公開された情報であることを特徴とする付記１から３のいずれか１つ記載の事業連携支援システム。
（付記５）
前記過去の事業連携実績は、前記ホームページに公開された公募情報であることを特徴とする付記１から４のいずれか１つに記載の事業連携支援システム。
（付記６）
前記将来の事業連携予定は、前記団体が保有する前記事業連携予実に関する提案資料、前記団体が保有する前記事業連携予実に関するメール、及び前記団体が営業活動の記録を管理しているデータベースの少なくとも一つから抽出される情報であることを特徴とする付記１から５のいずれか１つに記載の事業連携支援システム。
（付記７）
前記事業連携予実に関する情報は、前記事業連携予実に関する複数の団体の名称を含み、
前記リスト作成部は、前記提供技術を前記事業連携予実に関する複数の団体の名称、前記事業連携予実により解決する顧客の課題、及び前記団体情報とから推測することを特徴とする付記１から６のいずれか１つに記載の事業連携支援システム。
（付記８）
前記出力部は、前記抽出部において前記事業連携リストから抽出された前記事業連携予実に関する情報を参考事例として、さらに出力することを特徴とする付記２から７のいずれか１つに記載の事業連携支援システム。
（付記９）
前記出力部は、前記候補団体の名称と前記候補団体が保有する前記技術情報とを対応づけて出力することを特徴とする付記１から８のいずれか１つに記載の事業連携支援システム。
（付記１０）
前記抽出部は、前記探索団体が前記事業連携において提供可能な保有技術、前記事業連携におけるシナジー目的、前記事業連携における各団体の役割、前記探索団体の取引情報、及び前記事業連携におけるキーパーソンに関する情報の少なくともいずれか一つに基づき、前記候補団体を抽出することを特徴とする付記１から９のいずれか１つに記載の事業連携支援システム。
（付記１１）
前記抽出部は複数の前記候補団体を抽出し、
前記抽出部により抽出した複数の前記候補団体のマッチング度を決定するマッチング度決定部をさらに備え、
前記出力部は、前記候補団体の名称と前記候補団体のマッチング度とを対応付けて出力することを特徴とする付記１から１０のいずれか１つに記載の事業連携支援システム。
（付記１２）
前記マッチング度決定部は、前記探索団体が前記事業連携において提供可能な保有技術、前記事業連携におけるシナジー目的、前記事業連携における各団体の役割、前記探索団体の取引情報、及び前記事業連携におけるキーパーソンに関する情報の少なくともいずれか一つに基づき、複数の前記候補団体の前記マッチング度を決定することを特徴とする付記１１に記載の事業連携支援システム。
（付記１３）
前記抽出部は、データ取得部とモデル生成部とを有し、
前記データ取得部は、前記事業連携予実により解決する顧客の課題と、前記事業連携予実において前記顧客の課題を解決するために提供された提供技術と、を含む学習用データを取得し、
前記モデル生成部は、前記学習用データを用いて、前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題から前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題を解決するために適切な技術を推論するための学習モデルを生成する、
ことを特徴とする付記１から１２のいずれか１つに記載の事業連携支援システム。
（付記１４）
前記抽出部は、データ取得部と推論部とを有し、
前記データ取得部は、前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題を取得し、
前記推論部は、前記事業連携予実により解決する顧客の課題から、前記事業連携予実において前記顧客の課題を解決するために提供された提供技術を推論するための学習済みモデルを用いて、前記データ取得部が取得した前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題を解決するために適切な技術を推論する、
ことを特徴とする付記１から１３のいずれか１つに記載の事業連携支援システム。
（付記１５）
事業連携を希望する探索団体に対して候補団体を探索することを支援する事業連携支援方法において、
前記探索団体が前記事業連携により解決したい顧客の課題を少なくとも含む探索情報を取得するステップと、
複数の団体の名称と、前記複数の団体がそれぞれ保有する技術情報とを対応づけた団体情報を取得するステップと、
過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき、前記事業連携予実により解決する顧客の課題、及び前記事業連携予実において提供される提供技術を対応づけた事業連携リストを作成するステップと、
前記探索情報、前記事業連携リスト、及び前記団体情報に基づき、前記候補団体を抽出するステップと、
抽出した前記候補団体の名称を出力するステップと、
を備える事業連携支援方法。

【符号の説明】

【0163】

１ 事業連携支援装置、２ ユーザ端末、３ 処理回路、４ プロセッサ、５ メモリ
２０ 取得部、２１ 探索情報取得部、２２ 団体情報取得部、２３ 事業連携情報取得部、３０ 記憶部、３１ 探索情報記憶部、３２ 団体情報記憶部、３３ 事業連携情報記憶部、４０ リスト作成部、５０ 抽出部、５１ 学習装置、５２ データ取得部、５３ モデル生成部、５４ 学習済モデル記憶部、５５ 推論装置、５６ データ取得部、５７ 推論部、６０ 出力部、７０ マッチング度決定部、１００ 事業連携支援システム。

【要約】

【課題】 探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題に対して適切な技術を提供可能な候補団体を効率よく探索することを支援できる。
【解決手段】 事業連携支援システムは、探索団体が事業連携により解決したい顧客の課題を少なくとも含む探索情報、及び、複数の団体の名称と、複数の団体がそれぞれ保有する技術情報とを対応づけた団体情報を取得する。また、事業連携支援システムは、過去の事業連携実績及び将来の事業連携予定の少なくとも一方の事業連携予実に関する情報に基づき、事業連携予実により解決する顧客の課題、及び事業連携予実において提供される提供技術を対応づけた事業連携リストを作成する。そして、事業連携支援システムは、探索情報、事業連携リスト、及び団体情報に基づき、候補団体を抽出する。
【選択図】 図１１

【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】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】