プロセスマイニング手法を活用した営業活動意思決定支援
Decision-Making Support Using Process Mining
営業活動における意思決定は，様々な業務システムのデータを参照・比較した上で，過去の経験などを加味した人の判断によるところが多く，通常の業務プロセスに比べてケアレスミスや属人性が問題になっている．本研究ではプロセスマイニング手法を応用し，営業活動における意思決定のプロセスを可視化した上で，適切な選択肢をリコメンドする営業活動意思決定支援プロセスの開発を進めている．定型的な業務プロセスを比較対象とした従来のプロセスマイニング手法と比較すると，メール文章などの非構造化データからプロセスを抽出する必要がある点，および，理由も含めた選択肢のリコメンドを必要とする点が課題となる．これらの課題に対し，トピック分析を適用したプロセス発見と隠れマルコフモデルを用いたリコメンドシステムとを用いて，営業活動意思決定支援システムを開発した．現在，構築した検証システムを一般企業に導入し，性能評価を進めている．
As for the decision-making in the sales activity, the careless mistake and the dependence on personal skills become the problems, because the human judgment according to past experience plays a main role. In this study, we are developing a sales activity decision support system that can properly recommend the suitable actions by applying the technique of “process mining”. The main challenges of this system are to extract processes from unstructured data such as mail texts and to recommend options including reasons in comparison with a conventional technique of process mining. Toward this, our developed sales activity decision support system adopts process discovery technique that applies topic analysis and recommendation system that uses Hidden Markov Model. Currently, we are introducing the verification system to common enterprises to evaluate the developed decision support system.