図面 (/)

技術 リスク判定装置、リスク判定方法およびリスク判定プログラム

出願人 コニカミノルタ株式会社
発明者 冨田公一
出願日 2016年7月15日 (4年7ヶ月経過) 出願番号 2016-140091
公開日 2018年1月18日 (3年1ヶ月経過) 公開番号 2018-010551
状態 特許登録済
技術分野
  • -
主要キーワード 判断期間 関係項目 延べ人数 改善システム 減少期間 センサネットシステム 人物識別情報 顧客会社
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2018年1月18日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (20)

課題

集団に属する人物の活動から集団間のリスクを判断すること。

解決手段

リスク判定装置は、第1の集団と第2の集団との間の相対的な関係を示す第1の関係性を決定する集団間関係性決定部51と、第1の集団に属する人物の第2の集団に対する係わり度合いを示す第2の関係性を決定する人物間関係性決定部53と、第1の関係性と第2の関係性とに基づいて、第1の集団における第2の集団に対するリスクを判断する判断部50と、を備える。

概要

背景

会社が活動を維持するためには、人と人との関係は重要な要素となる。特に、営業においては、顧客との関係を維持することが必要となる。この人間関係可視化する技術として、特開2009−9355号公報には、複数の端末と、前記複数の端末から送信されたデータを処理する処理装置と、を含むセンサネットシステムであって、前記各端末は、物理量を検出するセンサと、前記センサが検出した物理量を示すデータを送信するデータ送信部と、を備え、前記処理装置は、第1の前記端末から送信されたデータに基づいて、前記第1の端末を装着した第1の人物の、他者と持つ関係の強さと関係の多様性二軸とする座標平面上にプロットする組織コミュニケーション可視化システムが記載されている。

しかしながら、複数の人間間の人間関係だけからは、複数の人間が属する会社間の関係を可視化することができないといった問題がある。
特開2009−9355号公報

概要

集団に属する人物の活動から集団間のリスクを判断すること。リスク判定装置は、第1の集団と第2の集団との間の相対的な関係を示す第1の関係性を決定する集団間関係性決定部51と、第1の集団に属する人物の第2の集団に対する係わり度合いを示す第2の関係性を決定する人物間関係性決定部53と、第1の関係性と第2の関係性とに基づいて、第1の集団における第2の集団に対するリスクを判断する判断部50と、を備える。

目的

この発明は上述した問題点を解決するためになされたもので、この発明の目的の1つは、集団に属する人物の活動から集団間のリスクを判断することが可能なリスク判断システムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

該当するデータがありません

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

第1の集団と第2の集団との間の相対的な関係を示す第1の関係性を決定する集団間関係性決定手段と、前記第1の集団に属する人物の前記第2の集団に対する係わり度合いを示す第2の関係性を決定する人物間関係性決定手段と、前記第1の関係性と前記第2の関係性とに基づいて、前記第1の集団における前記第2の集団に対するリスクを判断する判断手段と、を備えたリスク判断システム

請求項2

前記判断手段は、前記第2の関係性を前記第1の関係性に基づき定まる基準と比較する、請求項1に記載のリスク判断システム。

請求項3

前記集団間関係性決定手段は、前記第2の集団を含む複数の集団のうち前記第2の集団以外の1以上の集団それぞれと前記第2の集団との相対的な関係に基づき前記第1の関係性を決定する、請求項1または2に記載のリスク判断システム。

請求項4

前記判断手段は、前記第2の関係性の時間的な変化に基づいてリスクを判断する、請求項1〜3のいずれかに記載のリスク判断システム。

請求項5

前記判断手段は、前記第1の集団に属する人物が複数の場合、前記複数の人物それぞれに対応する第2の関係性の偏りに基づいてリスクを判断する、請求項1〜4のいずれかに記載のリスク判断システム。

請求項6

前記判断手段は、前記第1の集団に属する人物が複数の場合、前記第1の関係性と前記複数の人物それぞれに対応する第2の関係性とに基づいて、前記複数の人物それぞれに対する前記第2の集団に対するリスクを判断する、請求項1〜5のいずれかに記載のリスク判断システム。

請求項7

第1の集団と第2の集団との間の相対的な関係を示す第1の関係性を決定する集団間関係性決定ステップと、前記第1の集団に属する人物の前記第2の集団に対する係わり度合いを示す第2の関係性を決定する人物間関係性決定ステップと、前記第1の関係性と前記第2の関係性とに基づいて、前記第1の集団における前記第2の集団に対するリスクを判断する判断ステップと、を含むリスク判断方法

請求項8

第1の集団と第2の集団との間の相対的な関係を示す第1の関係性を決定する集団間関係性決定ステップと、前記第1の集団に属する人物の前記第2の集団に対する係わり度合いを示す第2の関係性を決定する人物間関係性決定ステップと、前記第1の関係性と前記第2の関係性とに基づいて、前記第1の集団における前記第2の集団に対するリスクを判断する判断ステップと、をコンピューターに実行させるリスク判断プログラム

技術分野

0001

本発明は、リスク判定装置リスク判定方法およびリスク判定プログラムに関し、特に、会社間のリスクを判定するリスク判定装置、そのリスク判定装置で実行されるリスク判定方法およびリスク判定プログラムに関する。

背景技術

0002

会社が活動を維持するためには、人と人との関係は重要な要素となる。特に、営業においては、顧客との関係を維持することが必要となる。この人間関係可視化する技術として、特開2009−9355号公報には、複数の端末と、前記複数の端末から送信されたデータを処理する処理装置と、を含むセンサネットシステムであって、前記各端末は、物理量を検出するセンサと、前記センサが検出した物理量を示すデータを送信するデータ送信部と、を備え、前記処理装置は、第1の前記端末から送信されたデータに基づいて、前記第1の端末を装着した第1の人物の、他者と持つ関係の強さと関係の多様性二軸とする座標平面上にプロットする組織コミュニケーション可視化システムが記載されている。

0003

しかしながら、複数の人間間の人間関係だけからは、複数の人間が属する会社間の関係を可視化することができないといった問題がある。
特開2009−9355号公報

発明が解決しようとする課題

0004

この発明は上述した問題点を解決するためになされたもので、この発明の目的の1つは、集団に属する人物の活動から集団間のリスクを判断することが可能なリスク判断システムを提供することである。

0005

この発明の他の目的は、集団に属する人物の活動から集団間のリスクを判断することが可能なリスク判断方法を提供することである。

0006

この発明のさらに他の目的は、集団に属する人物の活動から集団間のリスクを判断することが可能なリスク判断プログラムを提供することである。

課題を解決するための手段

0007

上述した目的を達成するためにこの発明のある局面によれば、リスク判定装置は、第1の集団と第2の集団との間の相対的な関係を示す第1の関係性を決定する集団間関係性決定手段と、第1の集団に属する人物の第2の集団に対する係わり度合いを示す第2の関係性を決定する人物間関係性決定手段と、第1の関係性と第2の関係性とに基づいて、第1の集団における第2の集団に対するリスクを判断する判断手段と、を備える。

0008

この局面に従えば、第1の集団と第2の集団との相対的な関係と、第1の集団に属する人物の第2の集団に対する係わり度合いとに基づいて、第1の集団における第2の集団に対するリスクを判断する。このため、集団に属する人物の活動から集団間のリスクを判断することが可能なリスク判断システムを提供することができる。

0009

好ましくは、判断手段は、第2の関係性を第1の関係性に基づき定まる基準と比較する。

0010

この局面に従えば、第1の集団に属する個々の人物の第2の集団との係わり度合いを、第1の集団と第2の集団との相対的な関係で定まる基準と比較するので、リスク判断の対象となる2つの集団に適した基準でリスクを判断することができる。その結果、リスク判断の対象となる2つの集団が制限されないようにすることができる。

0011

好ましくは、集団間関係性決定手段は、第2の集団を含む複数の集団のうち第2の集団以外の1以上の集団それぞれと第2の集団との相対的な関係に基づき第1の関係性を決定する。

0012

この局面に従えば、第1の集団と関係する複数の集団それぞれと第2の集団との相対的な関係に基づき第1の関係性が決定されるので、第1の集団と関係する複数の集団に適した第1の関係性を決定することができる。

0013

好ましくは、判断手段は、第2の関係性の時間的な変化に基づいてリスクを判断する。

0014

この局面に従えば、第1の集団に属する人物の第2の集団に対する係わり度合いの時間的な変化を判断するので、係わり度合いの傾向からリスクを予測することができる。

0015

好ましくは、判断手段は、第1の集団に属する人物が複数の場合、複数の人物それぞれに対応する第2の関係性の偏りに基づいてリスクを判断する。

0016

この局面に従えば、第1の集団に属する複数の人物の第2の集団に対する係わり度合いの偏りでリスクを判断するので、人物の係わり度合いの集中をリスクと判断することができる。

0017

好ましくは、第1の集団に属する人物が複数の場合、第1の関係性と複数の人物それぞれに対応する第2の関係性とに基づいて、複数の人物それぞれに対する第2の集団に対するリスクを判断する。

0018

この局面に従えば、第1の集団に属する複数の人物ごとに、第2の集団に対するリスクを判断するので、人物ごとにリスクを判断することができる。

0019

この発明の他の局面によれば、リスク判断方法は、第1の集団と第2の集団との間の相対的な関係を示す第1の関係性を決定する集団間関係性決定ステップと、第1の集団に属する人物の第2の集団に対する係わり度合いを示す第2の関係性を決定する人物間関係性決定ステップと、第1の関係性と第2の関係性とに基づいて、第1の集団における第2
の集団に対するリスクを判断する判断ステップと、を含む。

0020

この局面に従えば、集団に属する人物の活動から集団間のリスクを判断することが可能なリスク判断方法を提供することができる。

0021

この発明の他の局面によれば、リスク判断プログラムは、第1の集団と第2の集団との間の相対的な関係を示す第1の関係性を決定する集団間関係性決定ステップと、第1の集団に属する人物の第2の集団に対する係わり度合いを示す第2の関係性を決定する人物間関係性決定ステップと、第1の関係性と第2の関係性とに基づいて、第1の集団における第2の集団に対するリスクを判断する判断ステップと、をコンピューターに実行させる。

0022

この局面に従えば、集団に属する人物の活動から集団間のリスクを判断することが可能なリスク判断プログラムを提供することができる。

図面の簡単な説明

0023

本実施の形態におけるリスク判定システムの全体概要の一例を示す図である。
リスク判定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
リスク判定装置が備えるCPUが有する機能の一例を示すブロック図である。
顧客会社情報のフォーマットの一例を示す図である。
会社取引情報のフォーマットの一例を示す図である。
個人取引情報のフォーマットの一例を示す図である。
リスク判断処理の流れの一例を示すフローチャートである。
第1関係性決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
取引項目スコア決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
第2関係性決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。
個人別繋がり人数比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。
会社繋がり人数比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。
個人別繋がり強さ比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。
会社繋がり強さ比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。
繋がり人数の減少率比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。
人数減少期間比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。
繋がり強さの減少率比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。
強さ減少期間比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。
繋がり人数偏り比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。
繋がり強さ偏り比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。
取引額に対してスコアを定めるテーブルの一例を示す図である。
重点商材の有無に対して係数を定めるテーブルの一例を示す図である。
会社取引情報の一例を示す図である。
従業員数に対してスコアを定めるテーブルの一例を示す図である。
経常損益に対してスコアを定めるテーブルの一例を示す図である。
社株割合に対してスコアを定めるテーブルの一例を示す図である。
友好度に対して係数を定めるテーブルの一例を示す図である。
顧客会社情報の一例を示す図である。
顧客会社の複数の項目ごとのスコアと係数と会社重要度とを示す図である。
役職に対するスコアを定めるテーブルの一例を示す図である。
連絡手段に対するスコアを定めるテーブルの一例を示す図である。
連絡内容に対する係数を定めるテーブルの一例を示す図である。

実施例

0024

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。以下の説明では同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

0025

図1は、本実施の形態におけるリスク判定システムの全体概要の一例を示す図である。図1を参照して、リスク判定システム1は、リスク判定装置100と、パーソナルコンピューター(以下「PC」という)200,200A,200Bと、を含む。

0026

PC200,200A,200Bそれぞれは、リスク判定装置100からリスク判定サービスの提供を受けるユーザーが使用する。PC200,200A,200Bは、一般的なコンピューターであり、それぞれのハードウェア構成および機能は同じなので、ここでは特に言及しない限りPC200を例に説明する。リスク判定装置100は、一般的なコンピューターであり、サーバー装置等を用いることができる。リスク判定装置100は、PC200,200A,200Bを操作する薬剤師等のユーザーに対して、リスク判定サービスを提供する。

0027

リスク判定装置100およびPC200,200A,200Bそれぞれは、インターネット5に接続されている。リスク判定装置100は、サーバーとして機能し、PC200,200A,200Bは、クライアントとして機能する。本実施の形態において、リスク判定装置100を、ウェブ(Web)サーバーとして機能させ、PC200,200A,200Bにブラウジングプログラムインストールする例を説明する。PC200,200A,200Bは、ブラウジングプログラムを実行することにより、リスク判定装置100のクライアントとして機能する。PC200,200A,200Bに、一般的に普及しているブラウジングプログラムをインストールすればよいので、リスク判定システムを容易に構築することができる。

0028

本実施の形態においては、PC200,200A,200Bのクライアントとしての動作は同じなので、以下の説明では、ユーザーがPC200を操作して、リスク判定装置100が提供するリスク判定サービスの提供を受ける場合を例に説明する。この場合、例えば、リスク判定装置100は、外部からのアクセス受け付けるために、リスク判定サービスを提供するために予め定められたホームページのURLを公開する。PC200を操作するユーザーが、PC200にブラウジングプログラムを実行させ、ホームページのURLを入力すれば、PC200はリスク判定装置100にホームページの送信を要求するコマンドをリスク判定装置100に送信する。リスク判定装置100は、ホームページの送信を要求するコマンドを受信することに応じて、HDD104に予め記憶されたホームページを、コマンドを送信してきたPC200に返信する。ホームページを受信するPC200は、ホームページを表示するので、ユーザーは、リスク判定装置100が提供するリスク判定サービスの提供を受けることができる。

0029

なお、リスク判定装置100は、予め定められたユーザーのみにリスク判定サービスを提供するようにしてもよい。この場合、リスク判定装置100は、PC200のユーザーのログイン認証に成功することを条件に、リスク判定サービスを提供するようにすればよい。例えば、リスク判定装置100に、リスク判定サービスの提供を受けるユーザーのユーザーIDとパスワードとを予め登録して置き、ユーザーIDおよびパスワードを入力可能な領域を有するログイン画面をPC200に送信する。ログイン画面を受信するPC200のユーザーが、ユーザーIDおよびパスワードを入力すれば、PC200がリスク判定装置100にユーザーにより入力されたユーザーIDおよびパスワードを含むログイン要求を送信する。リスク判定装置100は、PC200からログイン要求を受信することに応じて、ログイン要求に含まれるユーザーIDおよびパスワードが登録されていることを条件に、リスク判定サービスを提供する。これによれば、リスク判定サービスを提供するユーザーを、予め定められたユーザーに制限することができる。また、予め定められたユーザーからリスク判定サービスの提供に対する対価徴収することができる。

0030

図2は、リスク判定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図2を参照して、リスク判定装置100は、リスク判定装置100の全体を制御するためのCPU(Central Processing Unit)101と、CPU101が実行するためのプログラムを記憶するROM(Read Only Memory)102と、CPU101の作業領域として使用されるRAM(Random Access Memory)103と、データを不揮発的に記憶するハードディスドライブ(HDD)104と、CPU101をインターネット5に接続する通信部105と、情報を表示する表示部106と、ユーザーの操作の入力を受け付ける操作部107と、外部記憶装置108と、を含む。

0031

CPU101は、ROM102またはHDD104に記憶されたプログラムをRAM103にロードして実行する。外部記憶装置108は、プログラムを記憶したCD−ROM(Compact Disk ROM)109が装着可能である。CPU101は、外部記憶装置108を介してCD−ROM109にアクセス可能である。CPU101は、CD−ROM109に記録されたプログラムをRAM103にロードして実行することが可能である。

0032

なお、CPU101が実行するプログラムとして、ROM102、HDD104またはCD−ROM109に記録されたプログラムについて説明したが、インターネット5に接続された他のコンピューターが、HDD104に記憶されたプログラムを書換えたプログラム、または、追加して書き込んだ新たなプログラムであってもよい。さらに、リスク判定装置100が、インターネット5に接続された他のコンピューターからダウンロードしたプログラムでもよい。ここでいうプログラムは、CPU101が直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。

0033

なお、CPU101が実行するプログラムを記憶する媒体としては、CD−ROM109に限られず、光ディスク(MO(Magnetic Optical Disc)/MD(Mini Disc)/DVD(Digital Versatile Disc))、ICカード光カードマスクROMEPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically EPROM)などの半導体メモリーであってもよい。

0034

本実施の形態におけるリスク判定装置100は、ある対象会社が複数の顧客会社と事業活動をする状態において、対象会社の複数の顧客会社に対するリスクを判定する。以下の説明では、PC200を操作するユーザーが属する会社Aを対象会社とし、対象会社Aが取引する2つの会社B1,B2を顧客会社とする場合を例に説明する。

0035

図3は、リスク判定装置が備えるCPUが有する機能の一例を示すブロック図である。図3に示す機能は、リスク判定装置100が備えるCPU101が、ROM102、HDD104または、CD−ROM109に記憶されたリスク判定プログラムを実行することにより、CPU101に形成される。図3を参照して、リスク判定装置100が備えるCPU101は、データ設定部41と、集団指数決定部51と、人物指数決定部53と、判断部50と、提案部43と、を含む。

0036

データ設定部41は、顧客会社情報と、取引情報と、をHDD104に記憶する。顧客会社情報は、対象会社ごとに記憶される。顧客会社情報は、基本情報と、会社関連情報と、を含む。基本情報は、顧客会社の規模の大きさを示す情報である。会社関連情報は、対象会社と顧客会社との間の関連性を示す情報である。取引情報は、会社取引情報と、個人取引情報と、を含む。会社取引情報は、対象会社について顧客会社ごとの取引の履歴である。個人取引情報は、対象会社に属する人について顧客会社に属する人との間で接触した履歴である。

0037

図4は、顧客会社情報のフォーマットの一例を示す図である。図4を参照して、顧客会社情報は、基本情報と、会社関連情報と、を含む。基本情報は、従業員数と、経常損益と、自社株割合とを含む。自社株割合は、顧客会社の発行済株式に対する顧客会社が保有する株の割合としている。単位は、パーセントである。会社関連情報は、顧客会社との関係を示す友好度を含む。友好度は、対象会社から見た顧客会社との間の関係を示す。友好度は、提携関係の有無、子会社または親会社等の関係会社であるか否か、競業関係にあるか否か、法律的な事案に関する紛争の有無、利害関係のないニュートラルな状態のいずれかを含む。

0038

図5は、会社取引情報のフォーマットの一例を示す図である。図5を参照して、会社取引情報は、顧客会社の会社識別情報と、案件内容と、取引金額と、取引時期と、重点商材であるか否かを含む。案件内容は、取引のあった案件の商品名および数量を含む。

0039

図6は、個人取引情報のフォーマットの一例を示す図である。図6を参照して、個人取引情報は、対象会社に属する社員人物識別情報と、顧客会社に属する社員の人物識別情報と、顧客会社に属する人の役職と、連絡手段と、連絡内容と、日時と、を含む。人物識別情報は、その人が属する会社を識別するための会社識別情報と、人を識別するための個人識別情報と、を含む。連絡手段は、接触の手段であり、ここでは、電子メール、電話面談とを含む。連絡内容は、接触の目的であり、挨拶商談、顧客への回答契約クレーム受付を含む。

0040

図3に戻って、集団指数決定部51は、HDD104に記憶された顧客会社情報および会社取引情報に基づいて、第1の関係性を決定する。第1の関係性は、第1の集団である対象会社と、第2の集団である顧客会社との間の相対的な関係を示す。顧客会社は、複数あるのが通常である。集団指数決定部51は、相対決定部61を含む。ここでは、対象会社Aに対して顧客会社B1,B2が存在する場合を例に説明する。この場合、相対決定部61は、複数の顧客会社B1、B2それぞれと対象会社Aとの間の相対的な関係性に基づいて顧客会社B1、B2間の相対的な関係を決定する。さらに、顧客会社B1、B2間の相対的な関係に基づいて第1の関係性を決定する。集団指数決定部51は、対象会社Aに対して、顧客会社B1、B2それぞれについて決定された第1の関係性を、判断部50に出力する。

0041

具体的には、集団指数決定部51は、対象会社Aに対して顧客会社B1ついて第1の関係性を決定する場合、対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B1の会社識別情報と、その顧客会社B1について決定された第1の関係性との組を第1関係情報として、判断部50に出力する。集団指数決定部51は、対象会社Aに対して顧客会社B2について第1の関係性を決定する場合、対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B2の会社識別情報と、その顧客会社B2について決定された第1の関係性との組を第1関係情報として、判断部50に出力する。

0042

より具体的には、集団指数決定部51は、対象会社Aに対してHDD104に記憶された顧客会社情報および会社取引情報を用いて、顧客会社B1,B2ごとに第1の関連性を決定する。会社取引情報は、顧客会社ごと、かつ、取引案件ごとにHDD104に記憶され、取引金額の項目、重点商材の項目を含む。集団指数決定部51は、取引金額の項目の値を、複数の項目間の単位を揃えるために予め定められた基準でスコアリングし、スコアリングしたスコアを重点商材である場合に所定の重み付係数で重み付けし、顧客会社ごとに複数の取引案件ごとのスコアの合計を、その顧客企業の取引項目スコアとする。この取引項目スコアは、対象会社Aと複数の顧客会社B1,B2それぞれとの間の取引における相対的関係を示す。

0043

また、集団指数決定部51は、顧客会社情報で定められる複数の項目の値を、複数の項目間の単位を揃えるために予め定められた基準でスコアリングする。顧客会社情報は、固定項目関係項目とを含む。固定項目は、基本情報に含まれる従業員数、経常損益および自社株割合であり、関係項目は、会社関連情報に含まれる友好度である。集団指数決定部51は、顧客会社B1,B2それぞれについて、取引項目スコアと、複数の固定項目ごとに決定されたスコアと、関係項目のスコアと、に基づいて、顧客会社B1,B2それぞれの会社重要度を決定する。会社重要度は、取引項目スコアと、複数の固定項目ごとに決定されたスコアとの和に、関連項目のスコアを乗算した値である。会社重要度は、対象会社Aと複数の顧客会社B1,B2それぞれとの間の総合的な相対的関係を示す。集団指数決定部51は、顧客会社B1の会社重要度と顧客会社B2の会社重要度とに基づいて、顧客会社B1,B2それぞれの第1の関係性を決定する。具体的には、顧客会社B1の会社重要度を、会社重要度の平均で除算した値を顧客会社B1の第1の関係性に決定し、顧客会社B2の会社重要度を、会社重要度の平均で除算した値を顧客会社B2の第1の関係性に決定する。したがって、顧客会社B1,B2それぞれの第1の関係性は、顧客会社B1,B2それぞれの会社重要度の相対的な関係を示す値である。

0044

なお、スコアを用いるのに代えて、相対値を用いるようにしてもよい。例えば、集団指数決定部51は、2つの顧客会社B1,B2それぞれについて求めた取引項目スコアを、顧客会社B1,B2間の相対的な関係を示す値に変換した相対値を用いるようにしてもよい。具体的には、スコアの平均を算出し、相対値を、顧客会社B1,B2それぞれのスコアから平均スコアを減算した値に決定する。また、集団指数決定部51は、2つの顧客会社B1,B2それぞれについて、複数の固定項目ごとにスコアリングしたスコアを、顧客会社B1,B2間の相対的な関係を示す相対値に変換する。具体的には、複数の固定項目ごとに、スコアの平均を算出し、顧客会社B1,B2それぞれのスコアから平均スコアを減算した値を相対値に決定する。

0045

人物指数決定部53は、HDD104に記憶された個人取引情報に基づいて、第2の関係性を決定する。個人取引情報は、対象会社に属する人の人物識別情報と、顧客会社に属する人の人物識別情報と、顧客会社に属する人の役職と、連絡手段と、連絡内容と、日時と、を含む。第2の関係性は、対象会社Aに属する人物の顧客会社B1,B2に対する係わり度合いを示す。例えば、第2の関係性は、繋がり人数と、繋がり強さ、とを含む。

0046

対象会社Aに属する人物の顧客会社B1との繋がり人数は、例えば、対象会社Aに属する人物が、顧客会社B1に属する人物のうち連絡を取り合う人物の人数である。例えば、HDD104に記憶されている個人取引情報のうち日時が所定期間内に含まれる個人取引情報であって、対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社の会社識別情報とを含む個人取引情報を抽出し、抽出された個人取引情報の顧客会社の人物識別情報の数を、繋がり人数に決定する。同一の人物識別情報を含む複数の個人取引情報が抽出される場合、同一の人物識別情報を含む複数の個人取引情報を一人としてカウントする。

0047

対象会社Aに属する人物の顧客会社B1との繋がり強さは、例えば、対象会社Aに属する人物と、顧客会社B1に属する人物との接触を所定の評価基準に従ってスコアリングした値とすることができる。例えば、取引情報は、対象会社Aに属する人物と、顧客会社B1に属する人物との1つの接触に対して1つが生成される。このため、人物指数決定部53は、1つの取引情報を用いて、接触した相手の役職に対して付されるスコアと、接触した連絡手段に対して付されるスコアとの和に、接触の目的である連絡内容に対して付される係数を乗算した値を、1つの接触に対する繋がり強さを決定する。人物指数決定部53は、対象会社Aに属する人物の人物識別情報と、顧客会社B1の会社識別情報とを含む1以上の取引情報それぞれから決定される1以上の繋がり強さの合計を、対象会社Aに属する人物に対する顧客会社B1の繋がり強さに決定する。

0048

対象会社Aには複数の人物が属する。このため、人物指数決定部53は、対象会社Aに属する複数の人物ごとに、顧客会社B1,B2それぞれの第2の関係性を決定する。例えば、人物指数決定部53は、対象会社Aに属するある人物について顧客会社B1の第2の関係性を決定する場合、対象会社Aに属するその人物を識別するための人物識別情報と、顧客会社B1の会社識別情報と、第2の関係性との組を第2関係情報として、判断部50に出力する。また、人物指数決定部53は、対象会社Aに属するある人物について顧客会社B2の第2の関係性を決定する場合、対象会社Aに属するその人物を識別するための人物識別情報と、顧客会社B2の会社識別情報と、第2の関係性との組を第2関係情報として、判断部50に出力する。

0049

人物指数決定部53は、所定の間隔で第2関係情報を生成する。所定の間隔は任意に定めることができ、例えば、1か月間隔または1週間間隔とすることができる。人物指数決定部53は、履歴記憶部63を含む。、履歴記憶部63は、第2関係情報を、第2の関係性を決定した日時と関連付けた履歴情報をHDD104に記憶する。

0050

判断部50は、集団指数決定部51から第1関係情報が入力され、人物指数決定部53から第2関係情報が入力される。判断部50は、第1の関係性と第2の関係性とに基づいて、対象会社における顧客会社B1,B2それぞれに対するリスクを判断する。第2の関連性は、繋がり人数と、繋がり強さと、を含む。

0051

判断部50は、指数判断部55と、変化判断部57と、偏り判断部59と、を含む。指数判断部55は、繋がり人数または繋がり強さのいずれかを、第1の関係性に基づき定まる基準と比較することによって、リスクを判断する。指数判断部55は、比較部65を含む。比較部65は、第2の関係性を第1の関係性に基づき定まる基準と比較する。比較部65は、繋がり人数または繋がり強さのいずれかを、第1の関係性に基づき定まる基準と比較する。

0052

比較部65は、集団指数決定部51から第1関係情報が入力される。ここでは、対象会社Aに対する顧客会社B1の第1の関係性G1を含む第1関係情報と、対象会社Aに対する顧客会社B2の第1の関係性G2を含む第1関係情報と、が入力される場合を例に説明する。

0053

<繋がり人数による個人ごとのリスク判断>
比較部65は、繋がり人数で個人ごとのリスクを判断する場合、繋がり人数で個人ごとのリスクを判断するために予め定められたしきい値T1を、顧客会社B1と顧客会社B2とのそれぞれにおいて、それぞれの第1の関係性を用いて変更する。具体的には、しきい値T1に顧客会社B1の第1の関係性G1を乗算した値を顧客会社B1のための基準T1B1とし、しきい値T1に顧客会社B2の第1の関係性G2を乗算した値を顧客会社B2のための基準T1B2とする。

0054

比較部65は、対象会社Aに属する複数の人物ごとに、顧客会社B1の繋がり人数を基準T1B1と比較し、顧客会社B2の繋がり人数を基準T1B2と比較する。具体的には、対象会社Aに属する複数の人物のいずれかの人物Pを選択し、人物Pの人物識別情報および顧客会社B1の会社識別情報を含む第2関係情報に含まれる第2の関連性の繋がり人数を、顧客会社B1のための基準T1B1と比較する。指数判断部55は、比較部65によって人物Pの顧客会社B1の繋がり人数が、顧客会社B1のための基準T1B1より小さい場合に、人物Pの顧客会社B1に対するリスク有と判断する。

0055

指数判断部55は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aに属する人物の人物識別情報と、顧客会社B1の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、繋がり人数である。

0056

同様に対象会社Aに属する複数の人物のいずれかの人物Pを選択し、人物Pの人物識別情報および顧客会社B2の会社識別情報を含む第2関係情報に含まれる第2の関連性の繋がり人数を、顧客会社B2のための基準T1B2と比較する。指数判断部55は、比較部65によって人物Pの顧客会社B2のつながり人数が、顧客会社B2のための基準T1B2より小さい場合に、人物Pの顧客会社B2に対するリスク有と判断する。

0057

指数判断部55は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aに属する人物の人物識別情報と、顧客会社B2の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、社外の繋がり人数である。

0058

<対象会社の人数によるリスク判断>
比較部65は、対象会社Aに属する複数の人物の数でリスクを判断する場合、対象会社Aに属する複数の人物の数でリスクを判断するために予め定められたしきい値T2を、顧客会社B1と顧客会社B2とでそれぞれの第1の関係性を用いて変更する。具体的には、しきい値T2に顧客会社B1の第1の関係性G1を乗算した値を顧客会社B1のための基準T2B1とし、しきい値T2に顧客会社B2の第1の関係性G2を乗算した値を顧客会社B2のための基準T2B2とする。

0059

比較部65は、対象会社Aに属する複数の人物のうち顧客会社B1と繋がりのある人物の数を基準T2B1と比較し、対象会社Aに属する複数の人物のうち顧客会社B2と繋がりのある人物の数を基準T2B2と比較する。具体的には、対象会社Aの会社識別情報および顧客会社B1の会社識別情報を含む第2関係情報を抽出し、抽出された第2関係情報に含まれる対象会社Aの人物を特定することにより、対象会社Aに属し、顧客会社B1と繋がりのある人物の数を決定する。比較部65は、対象会社Aに属し、顧客会社B1と繋がりのある人物の数を、顧客会社B1のための基準T2B1と比較する。指数判断部55は、比較部65によって対象会社Aに属し、顧客会社B1と繋がりのある人物の数が、顧客会社B1のための基準T2B1より小さい場合に、対象会社Aに属し、顧客会社B1と繋がりのある人物の数にリスク有と判断する。

0060

指数判断部55は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B1の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、繋がり人数である。

0061

同様に対象会社Aの会社識別情報および顧客会社B2の会社識別情報を含む第2関係情報を抽出し、抽出された第2関係情報に含まれる対象会社Aの人物を特定することにより、対象会社Aに属し、顧客会社B2と繋がりのある人物の数を決定する。比較部65は、対象会社Aに属し、顧客会社B2と繋がりのある人物の数を、顧客会社B2のための基準T2B2と比較する。指数判断部55は、比較部65によって対象会社Aに属し、顧客会社B2と繋がりのある人物の数が、顧客会社B2のための基準T2B2より小さい場合に、対象会社Aに属し、顧客会社B2と繋がりのある人物の数にリスク有と判断する。

0062

指数判断部55は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B2の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、社内の繋がり人数である。

0063

<繋がり強さによる個人ごとのリスク判断>
比較部65は、繋がり強さで個人ごとのリスクを判断する場合、繋がり強さで個人ごとのリスクを判断するために予め定められたしきい値T3を、顧客会社B1と顧客会社B2とでそれぞれの第1の関係性を用いて変更する。具体的には、しきい値T3に顧客会社B1の第1の関係性G1を乗算した値を顧客会社B1のための基準T3B1とし、しきい値T3に顧客会社B2の第1の関係性G2を乗算した値を顧客会社B2のための基準T3B2とする。

0064

比較部65は、対象会社Aに属する複数の人物ごとに、顧客会社B1の繋がり強さを基準T3B1と比較し、顧客会社B2の繋がり強さを基準T3B2と比較する。具体的には、対象会社Aに属する複数の人物のいずれかの人物Pを選択し、人物Pの人物識別情報および顧客会社B1の会社識別情報を含む第2関係情報に含まれる第2の関連性の繋がり強さを、顧客会社B1のための基準T3B1と比較する。指数判断部55は、比較部65によって人物Pの顧客会社B1の繋がり強さが、顧客会社B1のための基準T3B1より小さい場合に、人物Pの顧客会社B1に対するリスク有と判断する。

0065

指数判断部55は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aに属する人物の人物識別情報と、顧客会社B1の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、個人の繋がり強さである。

0066

同様に対象会社Aに属する複数の人物のいずれかの人物Pを選択し、人物Pの人物識別情報および顧客会社B2の会社識別情報を含む第2関係情報に含まれる第2の関連性の繋がり強さを、顧客会社B2のための基準T3B2と比較する。指数判断部55は、比較部65によって人物Pの顧客会社B2の繋がり強さが、顧客会社B2のための基準T3B2より小さい場合に、人物Pの顧客会社B2に対するリスク有と判断する。

0067

指数判断部55は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aに属する人物の人物識別情報と、顧客会社B2の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、個人の繋がり強さである。

0068

<繋がり強さによる対象会社のリスク判断>
比較部65は、繋がり強さで対象会社Aのリスクを判断する場合、繋がり強さで対象会社のリスクを判断するために予め定められたしきい値T4を、顧客会社B1と顧客会社B2とでそれぞれの第1の関係性を用いて変更する。具体的には、しきい値T4に顧客会社B1の第1の関係性G1を乗算した値を顧客会社B1のための基準T4B1とし、しきい値T4に顧客会社B2の第1の関係性G2を乗算した値を顧客会社B2のための基準T4B2とする。

0069

比較部65は、対象会社Aに属する複数の人物それぞれの顧客会社B1の繋がり強さの合計を基準T4B1と比較し、対象会社Aに属する複数の人物それぞれの顧客会社B2の繋がり強さの合計を基準T4B2と比較する。具体的には、対象会社Aに属する複数の人物いずれかの人物識別情報および顧客会社B1の会社識別情報を含む第2関係情報をすべて抽出し、抽出された複数の第2関係情報それぞれに含まれる第2の関連性の繋がり強さの合計を算出する。比較部65は、算出された繋がり強さの合計を、顧客会社B1のための基準T4B1と比較する。指数判断部55は、比較部65によって繋がり強さの合計が基準T4B1より小さい場合に、対象会社Aにおける顧客会社B1に対するリスク有と判断する。

0070

指数判断部55は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B1の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、会社の繋がり強さである。

0071

同様に対象会社Aに属する複数の人物いずれかの人物識別情報および顧客会社B2の会社識別情報を含む第2関係情報をすべて抽出し、抽出された複数の第2関係情報それぞれに含まれる第2の関連性の繋がり強さの合計を算出する。比較部65は、算出された繋がり強さの合計を、顧客会社B2のための基準T4B2と比較する。指数判断部55は、比較部65によって繋がり強さの合計が基準T4B2より小さい場合に、対象会社Aにおける顧客会社B2に対するリスク有と判断する。

0072

指数判断部55は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B2の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、会社の繋がり強さである。

0073

変化判断部57は、集団指数決定部51から第1関係情報が入力され、人物指数決定部53から第2関係情報が入力される。変化判断部57は、第1の関係性と、第2の関係性の時間的な変化に基づいて、対象会社における顧客会社B1,B2それぞれに対するリスクを判断する。変化判断部57は、人物指数決定部53から入力される第2関係情報に含まれる第2の関係性およびHDD104に記憶された履歴情報にそれぞれ含まれる第2の関係性とを用いて第2の関係性の時間的な変化を決定する。第2の関連性は、繋がり人数と、繋がり強さと、を含む。指数判断部55は、繋がり人数または繋がり強さのいずれかの時間的な変化を、第1の関係性に基づき定まる基準と比較することによって、リスクを判断する。

0074

変化判断部57は、変化比較部67を含む。変化比較部67は、第2の関係性の変化を第1の関係性に基づき定まる基準と比較する。変化比較部67は、繋がり人数の変化または繋がり強さの変化のいずれかを、第1の関係性に基づき定まる基準と比較する。

0075

変化比較部67は、比較部65と同様に、集団指数決定部51から入力される第1関係情報に含まれる第1の関係性に基づいて、顧客会社B1の第1の関係性G1と、顧客会社B2の第1の関係性G2とを決定する。

0076

<繋がり人数の減少率によるリスク判断>
変化比較部67は、人物指数決定部53から入力される第2関係情報のうちから対象会社Aの会社識別情報および顧客会社B1の会社識別情報を含む第2関係情報を抽出し、抽出された第2関係情報に含まれる対象会社Aの人物を特定することにより、対象会社Aに属し、顧客会社B1と繋がりのある人物の現在の数を決定する。また、変化比較部67は、HDD104に記憶された履歴情報のうちから対象会社Aの会社識別情報および顧客会社B1の会社識別情報を含む第2関係情報を抽出し、抽出された第2関係情報に含まれる対象会社Aの人物を特定することにより、対象会社Aに属し、顧客会社B1と繋がりのある人物の過去の数を決定する。変化比較部67は、対象会社Aに属し、顧客会社B1と繋がりのある人物の過去の数と、対象会社Aに属し、顧客会社B1と繋がりのある人物の現在の数と、から顧客会社B1に対する繋がり人数の減少率を算出する。同様にして、変化比較部67は、顧客会社B2に対する繋がり人数の減少率を算出する。

0077

変化比較部67は、繋がり人数の減少率でリスクを判断する場合、繋がり人数の減少率でリスクを判断するために予め定められたしきい値T5を、顧客会社B1と顧客会社B2とでそれぞれの第1の関係性G1,G2を用いて、次式(1)を用いて基準T5B1,T5B2に変更する。
T5B1=T5−T5(G1−1)、T5B2=T5−T5(G2−1) … (1)
変化比較部67は、顧客会社B1に対する繋がり人数の減少率を基準T5B1と比較する。変化比較部67は、顧客会社B1に対する繋がり人数の減少率が基準T5B1より大きい場合に、顧客会社B1と繋がりのある人物の数にリスク有と判断する。変化判断部57は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B1の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、繋がり人数の減少である。

0078

変化比較部67は、顧客会社B2に対する繋がり人数の減少率を基準T5B2と比較する。変化判断部57は、顧客会社B2に対する繋がり人数の減少率が基準T5B2より大きい場合に、顧客会社B2と繋がりのある人物の数にリスク有と判断する。変化判断部57は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B2の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、繋がり人数の減少である。

0079

<繋がり人数の減少の継続期間によるリスク判断>
変化比較部67は、顧客会社B1に対する繋がり人数の減少率が基準T5B1より大きい場合に、直ちにリスク有と判断することなく、顧客会社B1に対する繋がり人数が増加することなく所定期間経過するとリスクと判断する。顧客会社B2についても同様なので、ここでは、顧客会社B1を例に説明する。

0080

変化比較部67は、顧客会社B1に対する繋がり人数の減少率が基準T5B1より大きい場合に、その時点の日時と、顧客会社B1に対する繋がり人数とをHDD104に記憶する。

0081

変化比較部67は、繋がり人数の減少の継続期間でリスクを判断する場合、繋がり人数の減少の継続期間でリスクを判断するために予め定められたしきい値T6を、顧客会社B1の第1の関係性G1を用いて変更する。具体的には、しきい値T6に顧客会社B1の第1の関係性G1を乗算した値を顧客会社B1のための基準T6B1に決定する。

0082

変化判断部57は、HDD104に記憶された日時からの経過時間が、基準T6B1以上になると、顧客会社B1と繋がりのある人物の数にリスク有と判断する。変化判断部57は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B1の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、繋がり人数の減少期間である。

0083

<繋がり強さの減少率によるリスク判断>
変化比較部67は、対象会社Aに属する複数の人物のいずれかの人物Pを選択し、人物指数決定部53から入力される第2関係情報のうちから人物Pの人物識別情報および顧客会社B1の会社識別情報を含む第2関係情報を抽出し、抽出された第2関連情報に含まれる第2の関連性の繋がり強さを、人物Pの顧客会社B1に対する現在の繋がり強さに決定する。変化比較部67は、対象会社Aに属する複数の人物のいずれかの人物Pを選択し、HDD104に記憶されている履歴情報から人物Pの人物識別情報および顧客会社B1の会社識別情報を含む第2関係情報を抽出し、抽出された第2関連情報に含まれる第2の関連性の繋がり強さを、人物Pの顧客会社B1に対する過去の繋がり強さに決定する。変化比較部67は、人物Pの顧客会社B1に対する過去の繋がり強さと、人物Pの顧客会社B1に対する現在の繋がり強さとから人物Pの顧客会社B1に対する繋がり強さの減少率を算出する。同様にして、変化比較部67は、人物Pの顧客会社B2に対する繋がり強さの減少率を算出する。

0084

変化比較部67は、繋がり強さの減少率でリスクを判断する場合、繋がり強さの減少率でリスクを判断するために予め定められたしきい値T7を、顧客会社B1と顧客会社B2とでそれぞれの第1の関係性G1,G2を用いて、次式(2)を用いて基準T7B1,T7B2に変更する。
T7B1=T7−T7(G1−1)、T7B2=T7−T7(G2−1) … (2)
変化比較部67は、人物Pの顧客会社B1に対する繋がり強さの減少率を基準T7B1と比較する。変化判断部57は、人物Pの顧客会社B1に対する繋がり強さの減少率が基準T7B1より大きい場合に、人物Pの顧客会社B1に対するリスク有と判断する。変化判断部57は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B1の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、繋がり強さの減少である。

0085

変化比較部67は、人物Pの顧客会社B2に対する繋がり強さの減少率を基準T7B2と比較する。変化判断部57は、人物Pの顧客会社B2に対する繋がり強さの減少率が基準T7B2より大きい場合に、人物Pの顧客会社B2に対するリスク有と判断する。変化判断部57は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B2の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、繋がり強さの減少である。

0086

偏り判断部59は、集団指数決定部51から第1関係情報が入力され、人物指数決定部53から第2関係情報が入力される。偏り判断部59は、第1の関係性と第2の関係性の偏りとに基づいて、対象会社における顧客会社B1,B2それぞれに対するリスクを判断する。第2の関連性は、繋がり人数と、繋がり強さと、を含む。偏り判断部59は、繋がり人数の偏りまたは繋がり強さ偏りのいずれかを、第1の関係性に基づき定まる基準と比較することによって、リスクを判断する。

0087

偏り判断部59は、偏り比較部69を含む。偏り比較部69は、第2の関係性の偏りを第1の関係性に基づき定まる基準と比較する。偏り比較部69は、繋がり人数の偏りまたは繋がり強さの偏りのいずれかを、第1の関係性に基づき定まる基準と比較する。

0088

偏り比較部69は、集団指数決定部51から入力される第1関係情報のうちから対象会社Aの会社識別情報と顧客会社B1の会社識別情報を含む第1関係情報を抽出することによって、対象会社Aの顧客会社B1に対する第1の関係性を決定し、対象会社Aの会社識別情報と顧客会社B2の会社識別情報を含む第1関係情報を抽出することによって、対象会社Aの顧客会社B2に対する第1の関係性を決定する。

0089

<繋がり人数の偏りによるリスク判断>
偏り比較部69は、対象会社Aに属する複数の人物間で顧客会社B1の繋がり人数の偏りの有無を判断する。繋がり人数の偏りを、人数偏り率とする。人数偏り率は、複数の人物それぞれの顧客会社B1の繋がり人数が延べ人数に占める割合とする。例えば、対象会社Aに人物P1,P2,P3が属し、人物P1,P2,P3の顧客会社B1の繋がり人数をそれぞれQ11,Q12,Q13とすれば、人物P1の人数偏り率はQ11/(Q11+Q12+Q13)であり、人物P2の人数偏り率はQ12/(Q11+Q12+Q13)であり、人物P3の人数偏り率はQ13/(Q11+Q12+Q13)である。

0090

偏り比較部69は、繋がり人数の偏りによるリスクを判断する場合、繋がり人数の偏りによるリスクを判断するために予め定められたしきい値T8を、顧客会社B1と顧客会社B2とでそれぞれの第1の関係性を用いて変更する。具体的には、しきい値T8に顧客会社B1の第1の関係性G1を乗算した値を顧客会社B1のための基準T8B1とし、しきい値T8に顧客会社B2の第1の関係性G2を乗算した値を顧客会社B2のための基準T8B2とする。

0091

偏り比較部69は、対象会社Aに属する複数の人物それぞれの顧客会社B1の繋がり人数を決定し、複数の人物それぞれの人数偏り率を決定し、人数偏り率の最大値を基準T8B1と比較する。偏り判断部59は、偏り比較部69による比較によって人数偏り率の最大値が顧客会社B1のための基準T8B1より大きい場合に、顧客会社B1に対するリスク有と判断する。偏り判断部59は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B1の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、人数の偏りである。

0092

同様に、偏り比較部69は、対象会社Aに属する複数の人物それぞれの顧客会社B2の繋がり人数を決定し、複数の人物それぞれの人数偏り率を決定し、人数偏り率の最大値を基準T8B2と比較する。偏り判断部59は、偏り比較部69によって人数偏り率の最大値が顧客会社B2のための基準T8B2より大きい場合に、顧客会社B2に対するリスク有と判断する。偏り判断部59は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B2の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、人数の偏りである。

0093

<繋がり強さの偏りによるリスク判断>
偏り比較部69は、対象会社Aに属する複数の人物間で顧客会社B1の繋がり強さの偏りの有無を判断する。繋がり強さの偏りを、強さ偏り率とする。強さ偏り率は、複数の人物それぞれの顧客会社B1の繋がり強さが延べ強さに占める割合とする。例えば、対象会社Aに人物P1,P2,P3が属し、人物P1,P2,P3の顧客会社B2の繋がり強さをそれぞれQ21,Q22,Q23とすれば、人物P1の強さ偏り率はQ21/(Q21+Q22+Q23)であり、人物P2の強さ偏り率はQ22/(Q21+Q22+Q23)であり、人物P3の強さ偏り率はQ23/(Q21+Q22+Q23)である。

0094

偏り比較部69は、繋がり強さの偏りによるリスクを判断する場合、繋がり強さの偏りによるリスクを判断するために予め定められたしきい値T9を、顧客会社B1と顧客会社B2とでそれぞれの第1の関係性を用いて変更する。具体的には、しきい値T9に顧客会社B1の第1の関係性G1を乗算した値を顧客会社B1のための基準T9B1とし、しきい値T9に顧客会社B2の第1の関係性G2を乗算した値を顧客会社B2のための基準T9B2とする。

0095

偏り比較部69は、対象会社Aに属する複数の人物それぞれの顧客会社B1の繋がり強さを決定し、複数の人物それぞれの強さ偏り率を決定し、強さ偏り率の最大値を基準T9B1と比較する。偏り判断部59は、偏り比較部69によって強さ偏り率の最大値が顧客会社B1のための基準T9B1より大きい場合に、顧客会社B1に対するリスク有と判断する。偏り判断部59は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B1の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、繋がり強さの偏りである。

0096

同様に、偏り比較部69は、対象会社Aに属する複数の人物それぞれの顧客会社B2の繋がり強さを決定し、複数の人物それぞれの強さ偏り率を決定し、強さ偏り率の最大値を基準T9B2と比較する。偏り判断部59は、偏り比較部69によって強さ偏り率の最大値が顧客会社B2のための基準T9B2より大きい場合に、顧客会社B2に対するリスク有と判断する。偏り判断部59は、リスク有と判断する場合、提案指示を提案部43に出力する。提案指示は、リスク有と判断された対象会社Aの会社識別情報と、顧客会社B2の会社識別情報と、判断基準と、を含む。判断基準は、ここでは、繋がり強さの偏りである。

0097

提案部43は、指数判断部55、変化判断部57および偏り判断部59のいずれかから提案指示が入力されることに応じて、提案内容を決定し、通知する。提案内容は、提案指示に含まれる判断基準に関連付けて、HDD104に記憶されている。

0098

図7は、リスク判断処理の流れの一例を示すフローチャートである。リスク判定処理は、リスク判定装置100が備えるCPU101が、ROM102、HDD104または、CD−ROM109に記憶されたリスク判定プログラムを実行することにより、CPU101により実行される処理である。図7を参照して、リスク判定装置100が備えるCPU101は、対象会社を決定する(ステップS01)。例えば、予め登録された複数の会社を順に選択することにより、選択した会社を対象会社に決定する。また、リスク判定装置100を操作するユーザーにより指定された会社を対象会社に決定するようにしてもよい。例えば、PC200からホームページの送信を要求するコマンドを受信する場合、HDD104に予め記憶されたホームページを、コマンドを送信してきたPC200に返信する。PC200は、受信されたホームページに従って操作を入力することができ、リスク判定装置100を操作することが可能となる。リスク判定装置100が送信するホームページまたはその後に送信するWebページによって、PC200を操作するユーザーは、対象会社を指定することが可能である。また、リスク判定装置100が提供するリスク判定サービスを利用可能なユーザーと、そのユーザーに関連する会社と、を予め記憶しておくようにし、リスク判定装置100がPC200を操作するユーザーを認証するようにし、ユーザーを認証した時点で、そのユーザーに関連付けられた会社を対象会社に決定するようにしてもよい。以下、PC200を操作するユーザーが属する会社Aを対象会社とし、対象会社Aが取引する2つの会社B1,B2を顧客会社とする場合を例に説明する。

0099

次のステップS02においては、リスク判定タイミングか否かを判断する。リスク判定タイミングは、リスクを判定する時であり、対象会社ごとに予め定められている。例えば、ユーザーによりリスク判定の実行を指示された時をリスク判定タイミングとすればよい。現在日時がリスク判定タイミングになるまで待機状態となり、現在日時がリスク判定タイミングならば処理をステップS01に進める。

0100

なお、対象会社に対してリスク判定するタイミングが予め定められている場合、例えば、毎週曜日の午前9時にリスク判定タイミングが定められている場合、現在日時がそのタイミングになると、対象会社を決定し(ステップS01)、ステップS03以降の処理を実行するようにしてもよい。

0101

ステップS03においては、顧客会社を決定する。ステップS01において決定された対象会社に対応してHDD104に記憶された顧客会社情報を参照して、対象会社に対応する顧客会社を決定する。顧客会社が複数の場合には、複数の顧客会社を決定する。

0102

次のステップS04においては第1関係性決定処理を実行し、処理をステップS05に進める。第1関係性決定処理の詳細は後述するが、対象会社と、複数の顧客会社それぞれとの相対的な関係を示す第1の関係性を決定する処理である。

0103

ステップS05においては、リスク判断の対象となる顧客会社を選択し、処理をステップS06に進める。ステップS06においては、第2関係性決定処理を実行し、処理をステップS07に進める。第2関係性決定処理の詳細は後述するが、対象会社に属する1以上の人物ごとに、リスク判断の対象となる顧客会社に対する第2の関係性を決定する処理である。第2の関係性は、繋がり人数と、繋がり強さと、を含む。

0104

ステップS07においては、ステップS03において決定された顧客会社のうちに、ステップS05においてリスク判断の対象として選択されていない顧客会社が存在するか否かを判断する。リスク判断の対象として選択されていない顧客会社が存在すれば処理をステップS05に戻すが、そうでなければ処理をステップS08に進める。

0105

ステップS08においては、比較処理を実行し、処理をステップS09に進める。ステップS09においては、比較処理を実行した結果がリスク有を示すか否かを判断する。リスク有と判断されたならば処理をステップS10に進めるが、そうでなければステップS10をスキップして処理を終了する。ステップS10においては、提案内容を出力し、処理を終了する。提案内容は、リスク有と判断された比較処理の結果に対して、予め定められた対策等である。

0106

図8は、第1関係性決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。第1関係性決定処理は、リスク判断処理のステップS04において実行される処理である。第1関係性決定処理が実行される前の段階で、対象会社と、その対象会社に対応する1以上の顧客会社が決定されている。第1関係性決定処理は、対象会社に対応してHDD104に記憶された顧客会社情報および会社取引情報を用いて、顧客会社ごとに第1の関係性を決定する。図8を参照して、CPU101は、取引項目スコア決定処理を実行する。

0107

図9は、取引項目スコア決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。図9を参照して、CPU101は、取引項目スコアの算出の対象となる顧客会社を選択する(ステップS31)。リスク判断処理のステップS03において決定された1以上の顧客会社のうちから1つを選択する。次のステップS32においては、対象会社に対応し、顧客会社の会社識別情報を含む会社取引情報をHDD104から読み出す。そして、取引金額に対応するスコアを付与する(ステップS33)。取引金額に応じて予め定められたスコアを決定する。さらに、スコアを、重点商材の有無に応じて重み付する(ステップS34)。重点商材の取引ならば重み付けするが、重点商材の取引でなければ重み付しない。重み付けする場合には、予め定められた係数をスコアに乗算する。次のステップS35においては、ステップS33において決定されたスコア、または、ステップS34において重み付される場合には重み付後のスコアを、取引スコア加算し、処理をステップS36に進める。ステップS36においては、対象会社に対応し、顧客会社の会社識別情報を含む会社取引情報であって、ステップS32においてHDD104から読み出されていない会社取引情報が存在するか否かを判断する。そのような会社取引情報が存在すれば処理をステップS32に戻すが、そうでなければ処理をステップS37に進める。ステップS37においては、ステップS31において、取引項目スコアの算出の対象に選択されていない顧客会社が存在するか否かを判断する。未選択の顧客会社が存在するならば処理をステップS31に戻すが、そうでなければ処理を第1関係性決定処理に戻す。

0108

図8に戻って、取引項目スコア決定処理を実行することにより、1以上の顧客会社ごとの取引スコアが算出される。ステップS12においては、取引スコアの平均値を算出し、処理をステップS13に進める。

0109

ステップS13においては、顧客会社情報を読み出す。対象会社Aに対応し、1以上の顧客会社の会社識別情報を含む顧客会社情報の全てをHDD104から読み出す。次のステップS14においては、顧客会社情報に含まれる複数の固定項目のうちから1つを処理対象に選択する。そして、顧客会社ごとに、選択された固定項目に対してスコアリングする。固定項目に設定された値を、その値に対して予め定められたスコアに変換する。次のステップS16においては、固定項目に対して付されたスコアの平均値を算出し、処理をステップS17に進める。

0110

ステップS17においては、顧客会社を選択する。リスク判断処理のステップS03において決定された1以上の顧客会社のうちから1つを選択する。次のステップS18においては、相対値を決定する。ステップS17において選択された顧客会社について、ステップS15においてステップS14において選択された固定項目に対して、ステップS15においてスコアリングされたスコアからステップS16において算出された平均値を減算した値を相対値に決定する。次のステップS19においては、ステップS17において選択されていない顧客会社が存在するか否かを判断する。未選択の顧客会社が存在するならば処理をステップS17に戻すが、存在しなければ処理をステップS20に進める。ステップS20においては、ステップS14において選択されていない固定項目が存在するか否かを判断する。未選択の固定項目が存在すれば処理をステップS14に戻すが、存在しなければ処理をステップS21に進める。

0111

ステップS21においては、顧客会社を選択する。リスク判断処理のステップS03において決定された1以上の顧客会社のうちから1つを選択する。次のステップS22においては、取引項目の相対値を決定し、処理をステップS23に進める。選択された顧客会社の取引項目のスコアが、ステップS11において決定されており、取引項目の平均値がステップS12において決定されている。顧客会社の取引項目のスコアから平均値を減算した値を取引項目の相対値に決定する。ステップS23においては、取引項目の相対値と複数の固定項目それぞれの相対値との合計を算出する。そして、会社重要度を算出し(ステップS24)、処理をステップS25に進める。ステップS23において算出された相対値の合計に、関係項目のスコアを乗算した値を会社重要度に決定する。ステップS25においては、ステップS21において選択されていない顧客会社が存在するか否かを判断する。未選択の顧客会社が存在するならば処理をステップS21に戻すが、存在しなければ処理をステップS26に進める。

0112

ステップS26においては、会社重要度の平均値を算出する。1以上の顧客会社それぞれに対してステップS24において会社重要度が算出されている。次のステップS27においては、顧客会社を選択し、処理をステップS28に進める。リスク判断処理のステップS03において決定された1以上の顧客会社のうちから1つを選択する。ステップS28においては、第1関係情報を生成し、処理をステップS29に進める。処理対象に選択された顧客会社に対してステップS24において算出された会社重要度を、ステップS26において算出された平均値で除算した値を第1の関係性に決定する。そして、対象会社の会社識別情報と顧客会社の会社識別情報と第1の関係性とを含む第1関係情報を生成する。ステップS29においては、ステップS27において選択されていない顧客会社が存在するか否かを判断する。未選択の顧客会社が存在するならば処理をステップS27に戻すが、存在しなければ処理をリスク判断処理に戻す。

0113

図10は、第2関係性決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。第2関係性決定処理は、リスク判断処理のステップS06において実行される処理である。図10を参照して、CPU101は、リスク判断期間を決定し(ステップS41)、処理をステップS42に進める。リスク判断の対象となる期間を決定する。リスク判断期間は、例えば、現在の日時から所定期間前までの期間とするなど、予め定めておけばよい。また、1月単位の期間を予め定めておくようにしてもよい。また、PC200を操作するユーザーが、リスク判断期間を指定するようにしてもよい。

0114

ステップS42においては、対象会社の個人取引情報を読み出す。対象会社に属する人物に対応し、リスク判断期間内に生成された個人取引情報の全てをHDD104から読み出す。個人取引情報は、対象会社に属する人の人物識別情報と、顧客会社に属する人の人物識別情報と、顧客会社に属する人の役職と、連絡手段と、連絡内容と、日時と、を含む。人物識別情報は、その人物が属する会社の会社識別情報と、その人物を識別するための個人識別情報とを含む。このため、対象会社の会社識別情報と、リスク判断期間内の日時とを含む個人取引情報をHDD104から読み出す。

0115

次のステップS43においては、対象会社の人物を選択する。ステップS42において読み出された複数の個人取引情報の人物識別情報を用いて、対象会社に属する1以上の人物の全てを特定し、特定された1以上の人物のうちから一人を選択する。

0116

次のステップS44においては、顧客会社を選択する。リスク判断処理のステップS03において決定された1以上の顧客会社のうちから1つを選択する。そして、繋がり人数を決定する(ステップS45)。ステップS42において読み出された個人取引情報のうちから、ステップS43において選択された人物識別情報と、ステップS44において選択された顧客会社の会社識別情報とを含む個人取引情報を抽出する。そして、抽出された個人取引情報の対象会社に属する人の人物識別情報の数を繋がり人数に決定する。

0117

次のステップS46においては、繋がり強さを決定する。ステップS43において選択された人物識別情報と、ステップS44において選択された顧客会社の会社識別情報とを含む個人取引情報ごとに、繋がり強さを算出し、算出された繋がり強さの合計を、ステップS43において選択された人物の顧客会社に対する繋がり強さに決定する。具体的には、個人取引情報の役職および連絡手段それぞれを、それに対して予め定められたスコアに変換し、連絡内容を、それに対して予め定められた係数に変換する。例えば、役職のスコアと、連絡手段のスコアとの合計に連絡内容の係数を乗算した値を、1つの取引案件に対する繋がり強さに決定する。全ての個人取引情報ごとに決定された繋がり強さを合計した値を、顧客会社に対する繋がり強さに決定する。

0118

次のステップS47においては、第2の関係情報を生成し、処理をステップS48に進める。第2の関係情報は、ステップS43において選択された人物の人物識別情報と、ステップS44において選択された顧客会社の会社識別情報と、ステップS45において決定された繋がり人数と、ステップS46において決定された繋がり強さと、を含む。そして、生成された第2関係情報に現在の日時とを関連付けた履歴情報をHDD104に記憶し、処理をステップS49に進める。

0119

ステップS49においては、ステップS44において処理対象に選択されていない顧客会社が存在するか否かを判断する。処理対象に選択されていない顧客会社が存在するならば処理をステップS44に戻すが、存在しなければ処理をステップS50に進める。ステップS50においては、ステップS43において処理対象に選択されていない人物が存在するかいか否かを判断する。処理対象に選択されていない人物が存在するならば処理をステップS43に戻すが、存在しなければ処理をリスク判断処理に戻す。

0120

図11は、比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。比較処理は、リスク判断処理のステップS08において実行される処理である。比較処理が実行される前の段階で、第1関係性決定処理が実行されており(ステップS04)、対象会社と取引のある1以上の顧客会社それぞれの第1の関係性が決定されている。図11を参照して、CPU101は、顧客会社を選択する(ステップS61)。リスク判断処理のステップS03において決定された1以上の顧客会社のうちから1つを選択する。そして、選択された顧客会社に対応して決定されている第1の関係性を決定する(ステップS62)。

0121

次のステップS63においては、個人別繋がり人数比較処理を実行し、処理をステップS64に進める。ステップS64においては、会社繋がり人数比較処理を実行し、処理をステップS65に進める。ステップS65においては、個人別繋がり強さ比較処理を実行し、処理をステップS66に進める。ステップS66においては、会社繋がり強さ比較処理を実行し、処理をステップS67に進める。

0122

ステップS67においては、繋がり人数減少率比較処理を実行し、処理をステップS68に進める。ステップS68においては、即時判断設定が有効か否かを判断する。即時判断設定は、繋がり人数の減少率または繋がり強さの減少率によってリスク有と判断された場合に直ちにリスク有と判断する場合に、有効に設定されるフラグであり、有効または無効のいずれかに設定される。即時判断設定は、予め有効または無効のいずれかに設定されてもよいし、PC200を操作するユーザーが設定するようにしてもよい。即時判断設定が有効に設定されていれば処理をステップS69に進めるが、そうでなければステップS69をスキップして処理をステップS70に進める。ステップS69においては、人数減少期間比較処理を実行し、処理をステップS70に進める。

0123

ステップS70においては、繋がり強さの減少率比較処理を実行し、処理をステップS71に進める。ステップS71においては、即時判断設定が有効か否かを判断する。即時判断設定が有効に設定されていれば処理をステップS72に進めるが、そうでなければステップS72をスキップして処理をステップS73に進める。ステップS72においては、強さ減少期間比較処理を実行し、処理をステップS73に進める。

0124

ステップS73においては、繋がり人数の偏り比較処理を実行し、処理をステップS74に進める。ステップS74においては、繋がり強さの偏り比較処理を実行し、処理をステップS75に進める。ステップS75においては、ステップS61において処理対象に選択されていない顧客会社が存在するか否かを判断する。処理対象に選択されていない顧客会社が存在するならば処理をステップS61に戻すが、存在しなければ処理をリスク判断処理に戻す。

0125

図12は、個人別繋がり人数比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。個人別繋がり人数比較処理は、比較処理のステップS63において実行される処理である。個人別繋がり人数比較処理が実行される前の段階で、対象会社に対する顧客会社が選択されており、その顧客会社に対する第1の関係性が決定されており、さらに、第2関係情報が生成されている。

0126

図12を参照して、CPU101は、対象会社に属する人物を処理対象に選択する(ステップS101)。次のステップS102においては、基準を、しきい値T1に顧客会社に対する第1の関係性を乗算した値に設定する。しきい値T1は、個人別繋がり人数のしきい値として予め定められた値である。次のステップS103においては、ステップS101において選択された人物において、処理対象として選択されている顧客会社に対する繋がり人数を基準と比較する。具体的には、ステップS101において選択された人物の人物識別情報と、処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報とを含む第1関連情報に含まれる繋がり人数を、ステップS102において設定された基準と比較する。繋がり人数が基準よりも小さいならば処理をステップS104に進めるが、そうでなければ処理をステップS105に進める。ステップS104においては、個人別繋がり人数をリスク有に設定し、処理をステップS106に進める。具体的には、ステップS101において選択された人物の人物識別情報と、処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報と、個人別繋がり人数とを含むリスク情報をHDD104に記憶する。ステップS105においては、個人別繋がり人数にリスク無しに設定し、処理をステップS106に進める。ステップS106においては、ステップS101において処理対象に選択されていない人物が存在するか否かを判断する。処理対象に選択されていない人物が存在するならば処理をステップS101に戻すが、存在しなければ処理を比較処理に戻す。

0127

図13は、会社繋がり人数比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。会社繋がり人数比較処理は、比較処理のステップS64において実行される処理である。個人別繋がり人数比較処理が実行される前の段階で、対象会社に対する顧客会社が選択されており、その顧客会社に対する第1の関係性が決定されており、さらに、第2関係情報が生成されている。

0128

図13を参照して、CPU101は、処理対象として選択されている顧客会社に対する繋がり人数を決定する(ステップS111)。具体的には、対象会社の会社識別情報と処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報とを含む1以上の第2関連情報にそれぞれ含まれる繋がり人数の合計を、顧客会社に対する繋がり人数に決定する。次のステップS112においては、基準を、しきい値T2に第1の関係性を乗算した値に設定する。しきい値T2は、会社繋がり人数のしきい値として予め定められた値である。次のステップS113においては、ステップS111において決定された繋がり人数を基準と比較する。繋がり人数が基準よりも小さいならば処理をステップS114に進めるが、そうでなければ処理をステップS115に進める。ステップS114においては、会社繋がり人数をリスク有に設定し、処理を比較処理に戻す。具体的には、処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報と、会社繋がり人数とを含むリスク情報をHDD104に記憶する。ステップS115においては、会社繋がり人数をリスク無しに設定し、処理を比較処理に戻す。

0129

図14は、個人別繋がり強さ比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。個人別繋がり強さ比較処理は、比較処理のステップS65において実行される処理である。個人別繋がり強さ比較処理が実行される前の段階で、対象会社に対する顧客会社が選択されており、その顧客会社に対する第1の関係性が決定されており、さらに、第2関係情報が生成されている。図14を参照して、図12に示した個人別繋がり人数比較処理と異なる点は、ステップS102〜ステップS104が、ステップS102A〜ステップS104Aにそれぞれ変更された点である。その他の処理は図12に示した処理と同じなのでここでは説明を繰り返さない。

0130

図14を参照して、ステップS102Aにおいては、基準を、しきい値T3に第1の関係性を乗算した値に設定する。しきい値T3は、個人別繋がり強さのしきい値として予め定められた値である。次のステップS103Aにおいては、ステップS101において選択された人物において、処理対象として選択されている顧客会社に対する繋がり強さを基準と比較する。具体的には、ステップS101において選択された人物の人物識別情報と、処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報とを含む第2関連情報に含まれる繋がり強さを、ステップS102Aにおいて設定された基準と比較する。繋がり強さが基準よりも小さいならば処理をステップS104Aに進めるが、そうでなければ処理をステップS105に進める。ステップS104Aにおいては、個人別繋がり強さをリスク有に設定し、処理をステップS106に進める。具体的には、ステップS101において選択された人物の人物識別情報と、処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報と、個人別繋がり強さとを含むリスク情報をHDD104に記憶する。

0131

図15は、会社繋がり強さ比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。会社繋がり強さ比較処理は、比較処理のステップS66において実行される処理である。会社繋がり強さ比較処理が実行される前の段階で、対象会社に対する顧客会社が選択されており、その顧客会社に対する第1の関係性が決定されており、さらに、第2関係情報が生成されている。図15を参照して、図13に示した会社繋がり人数比較処理と異なる点は、ステップS111〜ステップS114が、ステップS111A〜ステップS114Aにそれぞれ変更された点である。その他の処理は図13に示した処理と同じなのでここでは説明を繰り返さない。

0132

図15を参照して、CPU101は、処理対象として選択されている顧客会社に対する繋がり強さを決定する(ステップS111A)。具体的には、対象会社の会社識別情報と処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報とを含む1以上の第2関連情報にそれぞれ含まれる繋がり強さの合計を、顧客会社に対する繋がり強さに決定する。次のステップS112Aにおいては、基準を、しきい値T4に第1の関係性を乗算した値に設定する。しきい値T4は、会社繋がり強さのしきい値として予め定められた値である。次のステップS113Aにおいては、ステップS111Aにおいて決定された繋がり強さを基準と比較する。繋がり強さが基準よりも小さいならば処理をステップS114Aに進めるが、そうでなければ処理をステップS115に進める。ステップS114Aにおいては、会社繋がり強さをリスク有に設定し、処理を比較処理に戻す。具体的には、処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報と、会社繋がり強さとを含むリスク情報をHDD104に記憶する。

0133

図16は、繋がり人数の減少率比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。繋がり人数の減少率比較処理は、比較処理のステップS67において実行される処理である。繋がり人数の減少率比較処理が実行される前の段階で、対象会社に対する顧客会社が選択されており、その顧客会社に対する第1の関係性が決定されており、さらに、第2関係情報が生成されている。

0134

図16を参照して、CPU101は、対象会社の現在の人物数を決定する(ステップS121)。対象会社に属する人物であって、処理対象に選択されている顧客会社の人物とリスク判定期間に接触している人物の数を決定する。HDD104に記憶されている第2関係情報のうちで、リスク判断期間に生成された第2関係情報であって、対象会社の会社識別情報と処理対象に選択されている顧客会社の会社識別情報とを含む第2関係情報をすべて抽出し、抽出された第2関係情報に含まれる対象会社の人物の個人識別情報をカウントし、カウント値を対象会社の現在の人物数に決定する。

0135

次のステップS122においては、対象会社の過去の人物数を決定する。対象会社に属する人物であって、処理対象に選択されている顧客会社の人物とリスク判定期間より前の期間に接触している人物の数を決定する。HDD104に記憶されている履歴情報のうちで、リスク判断期間より前の期間の日時を含む履歴情報に含まれる第2関係情報であって、対象会社の会社識別情報と処理対象に選択されている顧客会社の会社識別情報とを含む第2関係情報をすべて抽出し、抽出された第2関係情報に含まれる対象会社の人物の個人識別情報をカウントし、カウント値を対象会社の過去の人物数に決定する。

0136

次のステップS123においては、減少率を算出する。ステップS121において決定された現在の人物数を、ステップS122において決定された過去の人物数で除算した値を減少率に決定する。次のステップS124においては、基準を、しきい値T5に第1の関係性を乗算した値に設定する。しきい値T5は、繋がり人数の減少率のしきい値として予め定められた値である。次のステップS125においては、ステップS123において算出された減少率を基準と比較する。減少率が基準よりも小さいならば処理をステップS126に進めるが、そうでなければ処理をステップS128に進める。ステップS126においては、即時判断設定が有効に設定されているか否かを判断する。即時判断設定が有効に設定されていれば処理をステップS127に進めるが、そうでなければ処理をステップS128に進める。ステップS127においては、繋がり人数の減少率をリスク有に設定し、処理を比較処理に戻す。具体的には、処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報と、繋がり人数の減少率とを含むリスク情報をHDD104に記憶する。ステップS128においては、ステップS121において決定された現在の人物数と現在の日時とをHDD104に記憶し、処理を比較処理に戻す。ステップS129においては、繋がり人数の減少率をリスク無しに設定し、処理を比較処理に戻す。

0137

図17は、人数減少期間比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。人数減少期間比較処理は、比較処理のステップS69において実行される処理である。人数減少期間比較処理が実行される前の段階で、対象会社に対する顧客会社が選択されており、その顧客会社に対する第1の関係性が決定されており、さらに、第2関係情報が生成されている。また、繋がり人数の減少率比較処理において、HDD104に、人物数と日時とが記憶されている場合がある。

0138

図17を参照して、CPU101は、HDD104に人物数と日時とが記憶されているか否かを判断する。人物数と日時とが記憶されているならば、その人物数と日時とを特定し、処理をステップS132に進めるが、そうでなければ処理を比較処理に戻す。ステップS132においては、対象会社の現在の人物数を決定する。対象会社に属する人物であって、処理対象に選択されている顧客会社の人物とリスク判定期間に接触している人物の数を決定する。

0139

次のステップS133においては、人物数が増加しているか否かを判断する。ステップS131において特定された過去の人物数よりも、ステップS132において決定された現在の人物数が大きければ、増加していると判断する。人物数が増加しているならば処理をステップS134に進めるが、そうでなければ処理をステップS135に進める。ステップS134においては、人数減少期間のリスク無しに設定し、処理を比較処理に戻す。

0140

ステップS135においては、基準を、しきい値T6に第1の関係性を乗算した値に設定する。しきい値T6は、人数減少期間のしきい値として予め定められた値である。次のステップS136においては、ステップS131において特定された過去の日時からの経過時間を基準と比較する。経過時間が基準以上ならば処理をステップS137に進めるが、そうでなければ処理を比較処理に戻す。ステップS137においては、人数減少期間をリスク有に設定し、処理を比較処理に戻す。具体的には、処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報と、現在の繋がり人数と、経過期間とを含むリスク情報をHDD104に記憶する。

0141

図18は、繋がり強さの減少率比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。繋がり強さの減少率比較処理は、比較処理のステップS70において実行される処理である。繋がり強さの減少率比較処理が実行される前の段階で、対象会社に対する顧客会社が選択されており、その顧客会社に対する第1の関係性が決定されており、さらに、第2関係情報が生成されている。

0142

図18を参照して、CPU101は、対象会社に属する人物を処理対象に選択する(ステップS141)。次のステップS142においては、現在の繋がり強さを決定する(ステップS142)。ステップS141において選択された人物とリスク判定期間に接触している人物との繋がり強さを決定する。HDD104に記憶されている第2関係情報のうちで、リスク判断期間に生成された第2関係情報であって、ステップS141において選択された人物の人物識別情報と処理対象に選択されている顧客会社の会社識別情報とを含む第2関係情報をすべて抽出し、抽出された第2関係情報に含まれる繋がり強さの合計を現在の繋がり強さに決定する。

0143

次のステップS143においては、過去の繋がり強さを決定する。ステップS141において選択された人物とリスク判定期間より前の期間に接触している人物との繋がり強さを決定する。HDD104に記憶されている履歴情報のうちリスク判断期間より前の期間の日時を含む履歴情報に含まれる第2関係情報のうちで、ステップS141において選択された人物の人物識別情報と処理対象に選択されている顧客会社の会社識別情報とを含む第2関係情報をすべて抽出し、抽出された第2関係情報に含まれる繋がり強さの合計を過去の繋がり強さに決定する。

0144

次のステップS146においては、減少率を算出する。ステップS142において決定された現在の繋がり強さを、ステップS142において決定された過去の繋がり強さで除算した値を減少率に決定する。次のステップS145においては、基準を、しきい値T7に第1の関係性を乗算した値に設定する。しきい値T7は、繋がり強さの減少率のしきい値として予め定められた値である。次のステップS146においては、ステップS144において算出された減少率を基準と比較する。減少率が基準よりも小さいならば処理をステップS147に進めるが、そうでなければ処理をステップS150に進める。ステップS147においては、即時判断設定が有効に設定されているか否かを判断する。即時判断設定が有効に設定されていれば処理をステップS148に進めるが、そうでなければ処理をステップS149に進める。ステップS148においては、繋がり強さの減少率をリスク有に設定し、処理をステップS151に進める。具体的には、処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報と、繋がり強さの減少率とを含むリスク情報をHDD104に記憶する。ステップS149においては、ステップS142において決定された現在の繋がり強さと現在の日時と、ステップS141において選択された人物の人物識別情報とをHDD104に記憶し、処理をステップS149に進める。ステップS150においては、繋がり強さの減少率をリスク無しに設定し、処理を比較処理に戻す。

0145

図19は、強さ減少期間比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。強さ減少期間比較処理は、比較処理のステップS72において実行される処理である。強さ減少期間比較処理が実行される前の段階で、対象会社に対する顧客会社が選択されており、その顧客会社に対する第1の関係性が決定されており、さらに、第2関係情報が生成されている。また、繋がり強さの減少率比較処理において、HDD104に、繋がり強さと日時と人物識別情報が記憶されている場合がある。

0146

図19を参照して、図17と異なる点は、ステップS131〜S133およびステップS137が、ステップS131A〜S133AおよびステップS137Aにそれぞれ変更された点である。その他の処理は、図17に示した処理と同じなので、ここでは説明を繰り返さない。

0147

図19を参照して、CPU101は、HDD104に繋がり強さと日時とが記憶されているか否かを判断する(ステップS131A)。繋がり強さと日時とが記憶されているならば、その繋がり強さと日時と人物識別情報とを特定し、処理をステップS132Aに進めるが、そうでなければ処理を比較処理に戻す。ステップS132Aにおいては、ステップS131Aにおいて特定された人物の顧客会社に対する繋がり強さを決定する。HDD104に記憶されている第2関係情報のうちで、リスク判断期間に生成された第2関係情報であって、ステップS131Aにおいて特定された人物識別情報と処理対象に選択されている顧客会社の会社識別情報とを含む第2関係情報をすべて抽出し、抽出された第2関係情報に含まれる繋がり強さの合計を現在の繋がり強さに決定する。

0148

次のステップS133Aにおいては、繋がり強さが増加しているか否かを判断する。ステップS131Aにおいて特定された過去の繋がり強さよりも、ステップS132Aにおいて決定された現在の繋がり強さが大きければ、増加していると判断する。繋がり強さが増加しているならば処理をステップS134に進めるが、そうでなければ処理をステップS135Aに進める。ステップS134においては、人数減少期間をリスク無しに設定し、処理を比較処理に戻す。なお、ステップS135Aにおいて用いるしきい値T6は、強さ減少期間のしきい値として予め定められた値である。ステップS137Aにおいては、強さ減少期間をリスク有に設定し、処理を比較処理に戻す。具体的には、ステップS131Aにおいて特定された人物識別情報と、処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報と、現在の繋がり強さと、経過期間とを含むリスク情報をHDD104に記憶する。

0149

図20は、繋がり人数偏り比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。繋がり人数偏り比較処理は、比較処理のステップS73において実行される処理である。繋がり人数偏り比較処理が実行される前の段階で、対象会社に対する顧客会社が選択されており、その顧客会社に対する第1の関係性が決定されており、さらに、第2関係情報が生成されている。

0150

図20を参照して、CPU101は、人数偏り率の最大値を決定する(ステップS171)。対象会社に属する複数の人物それぞれについて、その人物とリスク判定期間に接触している顧客企業に属する人物数を決定する。対象会社に属する複数の人物ごとに、HDD104に記憶されている第2関係情報のうちで、リスク判断期間に生成された第2関係情報であって、その人物の人物識別情報と処理対象に選択されている顧客会社の会社識別情報とを含む第2関係情報に含まれる繋がり人数を決定する。対象会社に属する複数の人物それぞれについて決定された繋がり人数の合計を算出し、対象会社に属する複数の人物それぞれについて決定された繋がり人数を合計で除算することにより人数偏り率を決定する。そして、対象会社に属する複数の人物それぞれについて決定された人数偏り率の最大値を決定する。

0151

次のステップS172においては、基準を、しきい値T8に第1の関係性を乗算した値に設定する。しきい値T8は、繋がり人数の偏り比較のしきい値として予め定められた値である。次のステップS173においては、ステップS171において決定された最大値を基準と比較する。最大値が基準よりも大きいならば処理をステップS174に進めるが、そうでなければ処理をステップS175に進める。ステップS174においては、繋がり人数の偏りをリスク有に設定し、処理を比較処理に戻す。具体的には、人数偏り率が最大の人物の人物識別情報と、処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報と、人数偏り率とを含むリスク情報をHDD104に記憶する。ステップS175においては、繋がり人数の偏りをリスク無しに設定し、処理を比較処理に戻す。

0152

図21は、繋がり強さ偏り比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。繋がり強さ偏り比較処理は、比較処理のステップS74において実行される処理である。繋がり強さ偏り比較処理が実行される前の段階で、対象会社に対する顧客会社が選択されており、その顧客会社に対する第1の関係性が決定されており、さらに、第2関係情報が生成されている。

0153

図21を参照して、CPU101は、強さ偏り率の最大値を決定する(ステップS171A)。対象会社に属する複数の人物それぞれについて、その人物とリスク判定期間に接触している顧客企業に属する人物との繋がり強さを決定する。対象会社に属する複数の人物ごとに、HDD104に記憶されている第2関係情報のうちで、リスク判断期間に生成された第2関係情報であって、その人物の人物識別情報と処理対象に選択されている顧客会社の会社識別情報とを含む第2関係情報に含まれる繋がり強さを決定する。対象会社に属する複数の人物それぞれについて決定された繋がり強さの合計を算出し、対象会社に属する複数の人物それぞれについて決定された繋がり強さを合計で除算することにより強さ偏り率を決定する。そして、対象会社に属する複数の人物それぞれについて決定された強さ偏り率の最大値を決定する。

0154

次のステップS172Aにおいては、基準を、しきい値T9に第1の関係性を乗算した値に設定する。しきい値T9は、繋がり強さの偏り比較のしきい値として予め定められた値である。次のステップS173Aにおいては、ステップS171Aにおいて決定された最大値を基準と比較する。最大値が基準よりも大きいならば処理をステップS174Aに進めるが、そうでなければ処理をステップS175Aに進める。ステップS174Aにおいては、繋がり強さ偏りをリスク有に設定し、処理を比較処理に戻す。具体的には、強さの偏り率が最大の人物の人物識別情報と、処理対象として選択されている顧客会社の会社識別情報と、強さ偏り率とを含むリスク情報をHDD104に記憶する。ステップS175Aにおいては、繋がり強さの偏りにリスク無しに設定し、処理を比較処理に戻す。

0155

<実施例>
次に、対象会社Aが、2つの顧客会社B1,B2との間で取引がある場合において、対象会社Aにおける顧客会社B1,B2それぞれに対するリスクを判断する場合の具体例を説明する。

0156

まず、対象会社Aに対する顧客会社B1の第1の関係性と、顧客会社B2の第1の関係性を求める。図22は、取引額に対してスコアを定めるテーブルの一例を示す図である。図23は、重点商材の有無に対して係数を定めるテーブルの一例を示す図である。図24は、会社取引情報の一例を示す図である。図24を参照して、会社取引情報として、3つの取引案件を示す。第1の取引案件は、顧客会社B1に、2013年4月1日に重点商材でない製品MFPを10台、10,000千円で販売したことを示す。第2の取引案件は、顧客会社B1に、2015年10月1日に重点商材である業務改善システムを3,000千円で販売したことを示す。第3の取引案件は、顧客会社B2に、2016年1月31日に重点商材でない製品MFPを60台610,000千円で販売したことを示す。

0157

顧客会社B1の取引項目スコアを、第1の取引案件および第2の取引案件に基づいて算出する。第1の取引案件の取引額10,000(千円)をスコア「30」に変換し、重点商材でないので係数「1.0」を決定する。第2の取引案件の取引額3,000(千円)をスコア「10」に変換し、重点商材なので係数「2.0」を決定する。したがって、顧客会社B1の取引項目スコアは、第1の案件のスコア「30」に係数「1.0」を乗算した値「30」と、第1の案件のスコア「10」に係数「2.0」を乗算した値「20」との和「50」となる。

0158

顧客会社B2の取引項目スコアを、第3の取引案件に基づいて算出する。第3の取引案件の取引額60,000(千円)をスコア「50」に変換し、重点商材でないので係数「1.0」を決定する。したがって、顧客会社B2の取引項目スコアは、第3の案件のスコア「50」に係数「1.0」を乗算した値「50」となる。

0159

図25は、従業員数に対してスコアを定めるテーブルの一例を示す図である。図26は、経常損益に対してスコアを定めるテーブルの一例を示す図である。図27は、自社株割合に対してスコアを定めるテーブルの一例を示す図である。図28は、友好度に対して係数を定めるテーブルの一例を示す図である。図29は、顧客会社情報の一例を示す図である。図29を参照して、顧客会社B1は、自社株割合が3%、従業員数が3000人、経常利益マイナス10百万円で、対象会社Aと提携関係にあることが示される。また、顧客会社B2は、自社株割合が0%、従業員数が400人、経常利益が500百万円で、対象会社Aとニュートラルな関係にあることが示される。

0160

図30は、顧客会社の複数の項目ごとのスコアと係数と会社重要度とを示す図である。図30を参照して、取引項目スコアは、上述したように、顧客会社B1,B2それぞれで「50」となる。

0161

顧客会社B1の自社株割合「3%」をスコア「10」に変換し、顧客会社B2の自社株割合「0%」をスコア「0」に変換する。顧客会社B1の従業員数「3000人」をスコア「20」に変換し、顧客会社B2の従業員数「400人」をスコア「10」に変換する。顧客会社B1の経常損益「−10百万円」をスコア「0」に変換し、顧客会社B2の経常損益「500百万円」をスコア「10」に変換する。顧客会社B1の友好度「提携関係」を係数「1.2」に変換し、顧客会社B2の友好度「ニュートラル」を計数「1.0」に変換する。

0162

顧客会社B1の会社重要度は、複数の項目のスコア(50,10,20,0)の和に友好度の係数(1.2)を乗算した値(96)となる。顧客会社B2の会社重要度は、複数の項目のスコア(50,0,10,10)の和に友好度の係数(1.0)を乗算した値(70)となる。

0163

顧客会社B1の第1の関係性は、顧客会社B1の会社重要度(96)を会社重要度の平均(83)で除算した値(1.2)となる。顧客会社B2の第1の関係性は、顧客会社B2の会社重要度(70)を会社重要度の平均(83)で除算した値(0.8)となる。

0164

図31は、役職に対するスコアを定めるテーブルの一例を示す図である。図32は、連絡手段に対するスコアを定めるテーブルの一例を示す図である。図33は、連絡内容に対する係数を定めるテーブルの一例を示す図である。

0165

例えば、対象会社Aの人物P1が、顧客会社B1の役員である人物P2と、面談で商談に関する打ち合わせした場合、役員に対するポイント(3)と面談に対するポイント(5)との和(8)に、商談に対する係数(1.2)を乗算した値(9.6)が、人物P1の顧客会社B1に対する繋がり強さの一部である。人物P1が顧客会社B1の人物と、複数回接触した場合には、接触ごとに付されるポイントの合計が繋がり強さとなる。

0166

また、対象会社Aの人物P1が、顧客会社B1の管理職である人物P3に、メールで挨拶した場合、管理職に対するポイント(2)とメールに対するポイント(1)との和(3)に、挨拶に対する係数(1)を乗算した値(3)が、人物P1の顧客会社B1に対する繋がり強さの一部である。

0167

また、対象会社Aの人物P1が、顧客会社B1の一般職である人物P4から、メールでクレームを受けた場合、一般職に対するポイント(1)とメールに対するポイント(1)との和(2)に、クレーム受付に対する係数(−10)を乗算した値(−20)が、人物P1の顧客会社B1に対する繋がり強さの一部である。なお、クレーム受付の場合は、連絡手段を考慮しないようにしてもよい。さらに、顧客会社B1の一般職からのメールに対して返信が遅れた場合に、遅れた日数に応じて小さくなるマイナスのポイントを繋がり強さに追加するようにしてもよい。

0168

<繋がり人数による個人ごとのリスク判断>
繋がり人数で個人ごとのリスクを判断するために予め定められたしきい値T1を10人とする。この場合、顧客会社B1のための基準T1B1は、しきい値T1(10人)に顧客会社B1の第1の関係性G1(1.2)を乗算した値(12人)となり、顧客会社B2のための基準T1B2は、しきい値T1(10人)に顧客会社B2の第1の関係性G1(0.8)を乗算した値(8人)となる。したがって、対象会社の人物P1が、リスク判断期間に顧客会社B1に属する人物と接する人物の数が12人を下回るとリスクと判断し、対象会社の人物P1が、リスク判断期間に顧客会社B2に属する人物と接する人物の数が8人を下回るとリスクと判断する。

0169

<対象会社の人数によるリスク判断>
対象会社の人数によるリスクを判断するために予め定められたしきい値T2を10人とする。この場合、顧客会社B1のための基準T2B1は、しきい値T2(10人)に顧客会社B1の第1の関係性G1(1.2)を乗算した値(12人)となり、顧客会社B2のための基準T2B2は、しきい値T2(10人)に顧客会社B2の第1の関係性G1(0.8)を乗算した値(8人)となる。したがって、顧客会社B1とリスク判断期間に接する対象会社の人物の数が12人を下回るとリスクと判断し、顧客会社B2とリスク判断期間に接する対象会社の人物の数が8人を下回るとリスクと判断する。

0170

<繋がり強さによる個人ごとのリスク判断>
繋がり強さによる個人ごとのリスクを判断するためのしきい値T3を50ポイントとする。この場合、顧客会社B1のための基準T3B1は、しきい値T3(50ポイント)に顧客会社B1の第1の関係性G1(1.2)を乗算した値(60ポイント)となり、顧客会社B2のための基準T3B2は、しきい値T3(60ポイント)に顧客会社B2の第1の関係性G1(0.8)を乗算した値(48ポイント)となる。したがって、対象会社の人物P1が、リスク判断期間に顧客会社B1に属する人物と接する繋がり強さの合計が60ポイントを下回るとリスクと判断し、対象会社の人物P1が、リスク判断期間に顧客会社B2に属する人物と接する繋がり強さの合計が48ポイントを下回るとリスクと判断する。

0171

<繋がり強さによる対象会社のリスク判断>
繋がり強さによる対象会社のリスクを判断するためのしきい値T4を200ポイントとする。この場合、顧客会社B1のための基準T4B1は、しきい値T4(200ポイント)に顧客会社B1の第1の関係性G1(1.2)を乗算した値(240ポイント)となり、顧客会社B2のための基準T4B2は、しきい値T4(200ポイント)に顧客会社B2の第1の関係性G1(0.8)を乗算した値(160ポイント)となる。したがって、対象会社の複数の人物それぞれが、リスク判断期間に顧客会社B1に属する人物と接する繋がり強さの合計が240ポイントを下回るとリスクと判断し、対象会社の複数の人物それぞれが、リスク判断期間に顧客会社B2に属する人物と接する繋がり強さの合計が160ポイントを下回るとリスクと判断する。

0172

<繋がり人数の減少率によるリスク判断>
繋がり人数の減少率でリスクを判断するためのしきい値T5を30%とする。この場合、顧客会社B1のための基準T5B1は、(1)式に従って、しきい値T5(30%)からしきい値T5(30%)に顧客会社B1の第1の関係性G1(1.2)から1を減算した値を乗算した値(24%)となり、顧客会社B2のための基準T4B2は、(1)式に従って、しきい値T5(30%)からしきい値T5(30%)に顧客会社B2の第1の関係性G1(0.8)から1を減算した値を乗算した値(36%)となる。したがって、顧客会社B1とリスク判断期間に接する対象会社の人物の数の減少率が24%を超えるとリスクと判断し、顧客会社B2とリスク判断期間に接する対象会社の人物の数の減少率が36%を超えるとリスクと判断する。

0173

<繋がり人数の減少の継続期間によるリスク判断>
繋がり人数の減少の継続期間でリスクを判断するためのしきい値T6を90日とする。この場合、顧客会社B1のための基準T6B1は、(1)式に従って、しきい値T6(90日)からしきい値T6(90日)に顧客会社B1の第1の関係性G1(1.2)から1を減算した値を乗算した値(72日)となり、顧客会社B2のための基準T6B2は、(1)式に従って、しきい値T6(90日)からしきい値T6(90日)に顧客会社B2の第1の関係性G1(0.8)から1を減算した値を乗算した値(108日)となる。したがって、顧客会社B1とリスク判断期間に接する対象会社の人物の数の減少率が24%を超えてから90日経過しても人物の数が増加しない場合にリスクと判断し、顧客会社B2とリスク判断期間に接する対象会社の人物の数の減少率が36%を超えてから108日を経過するとリスクと判断する。

0174

<繋がり強さの減少率によるリスク判断>
繋がり強さの減少率でリスクを判断するためのしきい値T7を30%とする。この場合、顧客会社B1のための基準T7B1は、(1)式に従って、しきい値T7(30%)からしきい値T7(30%)に顧客会社B1の第1の関係性G1(1.2)から1を減算した値を乗算した値(24%)となり、顧客会社B2のための基準T7B2は、(1)式に従って、しきい値T7(30%)からしきい値T7(30%)に顧客会社B2の第1の関係性G1(0.8)から1を減算した値を乗算した値(36%)となる。したがって、顧客会社B1とリスク判断期間に接する対象会社の繋がり強さの減少率が24%を超えるとリスクと判断し、顧客会社B2とリスク判断期間に接する対象会社の人物の繋がり強さの減少率が36%を超えるとリスクと判断する。

0175

<繋がり人数の偏りによるリスク判断>
繋がり人数の偏りによるリスクを判断するためのしきい値T8を50%とする。この場合、顧客会社B1のための基準T8B1は、(1)式に従って、しきい値T8(50%)からしきい値T8(50%)に顧客会社B1の第1の関係性G1(1.2)から1を減算した値を乗算した値(40%)となり、顧客会社B2のための基準T8B2は、(1)式に従って、しきい値T8(50%)からしきい値T8(50%)に顧客会社B2の第1の関係性G1(0.8)から1を減算した値を乗算した値(60%)となる。したがって、対象会社における顧客会社B1に対するリスク判断期間における人数偏り率が40%を超えるとリスクと判断し、顧客会社B2とリスク判断期間における人数偏り率が60%を超えるとリスクと判断する。

0176

<繋がり強さの偏りによるリスク判断>
繋がり強さの偏りによるリスクを判断するためのしきい値T9を50%とする。この場合、顧客会社B1のための基準T9B1は、(1)式に従って、しきい値T9(50%)からしきい値T9(50%)に顧客会社B1の第1の関係性G1(1.2)から1を減算した値を乗算した値(40%)となり、顧客会社B2のための基準T8B2は、(1)式に従って、しきい値T9(50%)からしきい値T9(50%)に顧客会社B2の第1の関係性G1(0.8)から1を減算した値を乗算した値(60%)となる。したがって、対象会社における顧客会社B1に対するリスク判断期間における強さ偏り率が40%を超えるとリスクと判断し、顧客会社B2とリスク判断期間における強さ偏り率が60%を超えるとリスクと判断する。

0177

以上説明したように、本実施の形態におけるリスク判定装置100は、対象会社Aと顧客会社B1,B2それぞれとの間の相対的な関係を示す第1の関係性を決定し、対象会社Aに属する人物の顧客会社B1,B2それぞに対する係わり度合いを示す第2の関係性を決定し、第1の関係性と第2の関係性とに基づいて、対象会社Aにおける顧客会社B1,B2それぞれに対するリスクを判断する。このため、対象会社Aに属する人物の活動から対象会社Aと顧客会社B1,B2それぞれとの間のリスクを判断することができる。

0178

また、リスク判断装置100は、対象会社Aに属する個々の人物の顧客会社B1との係わり度合いを、対象会社Aと顧客会社B1との相対的な関係で定まる基準と比較し、対象会社Aに属する個々の人物の顧客会社B2との係わり度合いを、対象会社Aと顧客会社B2との相対的な関係で定まる基準と比較する。このため、対象会社Aにおいて、顧客会社B1と顧客会社B2とで基準が異なるので、顧客会社B1および顧客会社B2それぞれに適した基準でリスクを判断することができる。したがって、リスク判断の対象となる会社の規模が制限されず、いかなる会社のリスク判断に対応することができる。

0179

また、リスク判断装置100は、顧客会社B1と顧客会社B2との相対的な関係に基づき第1の関係性を決定するので、対象会社Aと関係する顧客会社B1および顧客会社B2に適した第1の関係性を決定することができる。

0180

また、リスク判断装置100は、第2の関係性の時間的な変化に基づいてリスクを判断するので、係わり度合いの傾向からリスクを予測することができる。

0181

さらに、リスク判断装置100は、対象会社Aに属する複数の人物の顧客会社B1に対する係わり度合いの偏りでリスクを判断するので、人物の係わり度合いの集中をリスクと判断することができる。

0182

さらに、リスク判断装置100は、対象会社Aに属する複数の人物ごとに、顧客会社B1に対するリスクを判断するので、人物ごとにリスクを判断することができる。

0183

なお、本実施の形態においては、リスク判定装置100を例に説明したが、図7図21に示したリスク判定処理を実行するリスク判定方法および、そのリスク判定方法を、リスク判定装置100が備えるCPU101に実行させるリスク判定プログラムとして、発明を捉えることがでいるのは言うまでもない。

0184

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

0185

<付記>
(1)前記集団間関係性決定手段は、前記複数の集団にそれぞれ対応する前記第1の集団との間の相対的な関係を示す相対値を決定し、前記決定された複数の相対値における前記第2の集団に対する相対値の位置を示す値として前記第1の関連性を決定する、請求項3に記載のリスク判断システム。
(2) 前記集団間関係性決定手段は、前記第2の集団を含む複数の集団それぞれに対する第1の関係性を決定し、
前記第2の集団に対して決定される前記第1の関係性は、前記複数の集団のうち前記第2の集団以外の1以上の集団それぞれと前記第2の集団との相対的な関係を示す、請求項1または2に記載のリスク判断システム。

0186

1リスク判定システム、5インターネット、100リスク判定装置、200,200A,200B PC、101 CPU、102 ROM、103 RAM、104 HDD、105通信部、106 表示部、107 操作部、108外部記憶装置、109CD−ROM、41データ設定部、43 提案部、51集団指数決定部、53人物指数決定部、55 判断部、57変化判断部、59 判断部、61 相対決定部、63履歴記憶部、65比較部、67 変化比較部、69 比較部。

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

該当するデータがありません

関連する公募課題

該当するデータがありません

ページトップへ

技術視点だけで見ていませんか?

この技術の活用可能性がある分野

分野別動向を把握したい方- 事業化視点で見る -

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

該当するデータがありません

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

この 技術と関連性が強い技術

該当するデータがありません

この 技術と関連性が強い法人

該当するデータがありません

この 技術と関連性が強い人物

該当するデータがありません

この 技術と関連する社会課題

該当するデータがありません

この 技術と関連する公募課題

該当するデータがありません

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ