(57)【要約】      （修正有）【課題】顧客の要求を満たす商品を企画するためのＱＦＤ生成プログラム及びその方法を提供する。【解決手段】ＱＦＤ生成プログラムの処理手順を示すフローチャートは、技術情報データを取得する（ＳＴＥＰ１）。顧客情報データを取得する（ＳＴＥＰ２）。技術情報データ、及び顧客情報データを合わせた情報データ群について形態素解析処理を実行する（ＳＴＥＰ３）。コーディングルールに基づいて抽出語をコーディングする（ＳＴＥＰ４）。コーディングルールに基づく類似度行列を生成して、ＱＦＤとして出力する（ＳＴＥＰ５）。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
複数の顧客情報データと、複数の技術情報データと、を含むデータ群について形態素解析を行い、複数の抽出語を抽出する処理と、
所定のコーディングルールに基づいて、複数の顧客コードと、複数の品質コードと、複数の技術コードとに、前記複数の抽出語をコーディングする処理と、
前記複数の顧客コードと前記複数の技術コードとを行または列の一方とし、前記複数の品質コードを行または列の他方とする、類似度行列を出力する処理と、
を実行させるＱＦＤ生成プログラム。
【請求項２】
コンピュータに、
複数の顧客情報データを含むデータ群について形態素解析を行い、複数の顧客抽出語を抽出する処理と、
所定の顧客コーディングルールに基づいて、複数の顧客コードと複数の品質コードとに、前記複数の顧客抽出語をコーディングする処理と、
前記複数の顧客コードを行または列の一方とし、前記複数の品質コードを行または列の他方とする、顧客類似度行列を生成する処理と、
複数の技術情報データを含むデータ群について形態素解析を行い、複数の技術抽出語を抽出する処理と、
所定の技術コーディングルールに基づいて、複数の品質コードと複数の技術コードとに、前記複数の技術抽出語をコーディングする処理と、
前記複数の技術コードを行または列の一方とし、前記複数の品質コードを行または列の他方とする、技術類似度行列を生成する処理と、
前記顧客類似度行列と前記技術類似度行列とを、前記複数の品質コードの行または列を共通にして出力する処理と、
を実行させるＱＦＤ生成プログラム。
【請求項３】
複数の顧客情報データと、複数の技術情報データと、を含むデータ群について形態素解析を行い、複数の抽出語を抽出し、
所定のコーディングルールに基づいて、複数の顧客コードと、複数の品質コードと、複数の技術コードとに、前記複数の抽出語をコーディングし、
前記複数の顧客コードと前記複数の技術コードとを行または列の一方とし、前記複数の品質コードを行または列の他方とする、類似度行列を出力する、ＱＦＤ生成方法。
【請求項４】
複数の顧客情報データを含むデータ群について形態素解析を行い、複数の顧客抽出語を抽出し、
所定の顧客コーディングルールに基づいて、複数の顧客コードと複数の品質コードとに、前記複数の顧客抽出語をコーディングし、
前記複数の顧客コードを行または列の一方とし、前記複数の品質コードを行または列の他方とする、顧客類似度行列を生成し、
複数の技術情報データを含むデータ群について形態素解析を行い、複数の技術抽出語を抽出し、
所定の技術コーディングルールに基づいて、複数の品質コードと複数の技術コードとに、前記複数の技術抽出語をコーディングし、
前記複数の技術コードを行または列の一方とし、前記複数の品質コードを行または列の他方とする、技術類似度行列を生成し、
前記顧客類似度行列と前記技術類似度行列とを、前記複数の品質コードの行または列を共通にして出力する、ＱＦＤ生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＱＦＤ生成プログラム及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客の要求を満たす商品を企画し、高品質の商品に仕上げ、市場に提供していくことは、企業の競争力の維持に必須の課題である。そのための手法として1970年代後半にＱＦＤ（Quality Function Deployment：品質機能展開）が考案され、様々な企業で使用されている。
【０００３】
一般的に、ＱＦＤは、複数の二元表（品質表や、機能や機構等に関する二元表等）を、各二元表の一つの軸を共通させて組み合わせることで、顧客ニーズ、品質、構成等の関連分析に使用される。
【０００４】
非特許文献１には、特許情報及び顧客の声に基づいて各々二元表を作成し、品質を共通の軸にして、それらを組み合わせてＱＦＤを作成する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】川上成年, 谷津維則, 「ブランドQFDを活用した調査手法の開発」, パテント, Vol.70, 2017.3, pp.82-89 (2017)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１では、特許情報、及び、顧客の声から、各々２元表を作成するために、人間が情報を読み込んで、その意味内容を理解したのち、「ニーズ」、「品質」、「機能」、「構成」等の用語を、特許情報や顧客情報から抽出する作業を行っている。この人手による抽出作業には、以下の２点の課題がある。
【０００７】
人間が情報を読み、用語を抽出する場合には、熟練者でも情報1件当たり、5〜10分程度の時間が必要である。そうすると情報100件処理するには9〜18時間程度の時間が必要となる。これでは、多忙な担当者等が、業務として行うのは難しい。作業時間に制限がある場合には、分析できる情報の件数も少なくせざるを得ない。
【０００８】
本発明は、これらのような従来の問題を解決するためになされたもので、ＱＦＤ生成を容易にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、コンピュータに、複数の顧客情報データと、複数の技術情報データと、を含むデータ群について形態素解析を行い、複数の抽出語を抽出する処理と、複数の要求コードと、複数の品質コードと、複数の構成コードとに、用語を割り当てるコーディングルールに基づいて、複数の抽出語をコーディングする処理と、複数の要求コード及び構成コードとを行または列の一方とし、複数の品質コードを行または列の他方とする、類似度行列を生成する処理と、を実行させるプログラムである。
【００１０】
本発明は、コンピュータに、複数の顧客情報データを含むデータ群について形態素解析を行い、複数の顧客抽出語を抽出する処理と、複数の要求コードと複数の品質コードとに、用語を割り当てるコーディングルールに基づいて、複数の顧客抽出語をコーディングする処理と、複数の要求コードを行または列の一方とし、複数の品質コードを行または列の他方とする、顧客類似度行列を生成する処理と、複数の技術情報データを含むデータ群について形態素解析を行い、複数の技術抽出語を抽出する処理と、複数の品質コードと複数の構成コードとに、用語を割り当てるコーディングルールに基づいて、複数の技術抽出語をコーディングする処理と、複数の構成コードを行または列の一方とし、複数の品質コードを行または列の他方とする、技術類似度行列を生成する処理と、顧客類似度行列と技術類似度行列とを、複数の品質コードの行または列を共通にして組み合わせる処理と、を実行させるプログラムである。
【００１１】
本発明は、複数の顧客情報データと、複数の技術情報データと、を含むデータ群について形態素解析を行い、複数の抽出語を抽出し、複数の要求コードと、複数の品質コードと、複数の構成コードとに、用語を割り当てるコーディングルールに基づいて、複数の抽出語をコーディングし、複数の要求コード及び複数の構成コードとを行または列の一方とし、複数の品質コードを行または列の他方とする、類似度行列を生成する方法である。
【００１２】
本発明は、複数の顧客情報データを含むデータ群について形態素解析を行い、複数の顧客抽出語を抽出し、複数の要求コードと複数の品質コードとに、任意の用語を割り当てるコーディングルールに基づいて、複数の顧客抽出語をコーディングし、複数の要求コードを行または列の一方とし、複数の品質コードを行または列の他方とする、顧客類似度行列を生成し、複数の技術情報データを含むデータ群について形態素解析を行い、複数の技術抽出語を抽出し、複数の品質コードと複数の構成コードとに、用語を割り当てるコーディングルールに基づいて、複数の技術抽出語をコーディングし、複数の構成コードを行または列の一方とし、複数の品質コードを行または列の他方とする、技術類似度行列を生成し、顧客類似度行列と技術類似度行列とを、複数の品質コードの行または列を共通にして組み合わせる方法である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明のＱＦＤ生成プログラム及びその方法によれば、ＱＦＤ生成を容易にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】ＱＦＤ生成プログラムを実行する装置のブロック図
【図２】ＱＦＤ生成プログラムの処理を示すフローチャート
【図３】顧客情報データ及び技術情報データの一部を示す図
【図４】抽出語を示す図
【図５】コードを示す図
【図６】コーディングルールを示す図
【図７】生成されたＱＦＤを示す図
【図８】生成されたＱＦＤを示す図
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、実施形態であるＱＦＤ生成プログラム及びその方法について、図を参照して詳細に説明をする。なお、実施形態では、「顧客」用語と、「品質」用語と、「技術」用語とのＱＦＤを生成することについて説明するが、用語はこれに限られない。例えば、分析目的に応じて、ニーズ、便益、機構、部品、機能、効果、用途等の用語や、出願人・発明者等の氏名・名称や、出願日、登録日等の時期的用語や書誌的事項であってもよい。すなわち、分析目的に応じて、顧客情報及び技術情報から抽出可能な用語を適宜選択すればよい。
【００１６】
図１は、実施形態のＱＦＤ生成プログラムを実行するための情報処理装置のブロック図である。
【００１７】
システムバス１０８を介して、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０５、外部Ｉ／Ｆ（Interface）１０６、及び、入力部１０７が接続される。ＣＰＵ１０１とＲＯＭ１０２とＲＡＭ１０３とで制御部１０４を構成する。
【００１８】
ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１により実行されるプログラムや閾値を予め記憶する。ＲＯＭ１０２は、後述する技術情報データや顧客情報データやコーディングルールを記憶する。
【００１９】
ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムを展開するエリアと、プログラムによるデータ処理の作業領域となるワークエリアなどの様々なメモリエリア等を有する。ＲＡＭ１０３は、後述する技術情報データや顧客情報データやコーディングルールを記憶してもよい。
【００２０】
ＨＤＤ１０５は、入力部１０７から入力された技術情報データや顧客情報データ等のテキストデータ等を記憶する。ＨＤＤ１０５は、後述する複合語とコーディングルールを記憶してもよい。なお、技術情報データや顧客情報データは外部Ｉ／Ｆ１０６を介して、外部装置から取得してもよい。
【００２１】
外部Ｉ／Ｆ１０６は、例えばクライアント端末（ＰＣ）などの外部装置と通信するためのインターフェースである。外部Ｉ／Ｆ１０６は、外部装置とデータ通信を行うインターフェースであれば良く、たとえば、外部装置にローカルに接続する機器（ＵＳＢメモリ等）であってもよいし、有線又は無線ネットワークを介して通信するためのネットワークインターフェースであってもよい。
【００２２】
外部Ｉ／Ｆ１０６は、液晶ディスプレイ等の表示装置（不図示）と接続する。外部Ｉ／Ｆ１０６は、個人が所有するスマートフォン、タブレット等の携帯端末に接続する。
【００２３】
入力部１０７は、キーボード、マウス、スキャナ（読取装置）等の入力装置である。
【００２４】
図２は、実施形態のＱＦＤ生成プログラムの処理手順を示すフローチャートである。実施形態では、分析対象製品を「おむつ」とした場合のＱＦＤの生成処理について説明する。
【００２５】
まず、技術情報データを取得する（ＳＴＥＰ１）。実施形態では、技術情報データを、J-PlatPatなどの特許情報データベースから取得する。実施形態では、検索対象を「おむつ」とした検索によりヒットした特許出願のうち、40件の特許出願を分析の対象とした。なお、抽出する件数は40件に限られず、解析目的に応じて増減させて良い。
【００２６】
なお、実施形態では、技術情報データを特許情報データベースから取得するが、技術情報の取得源はこれに限られず、公開技報、マニュアル、単行本、国内技術雑誌、非技術雑誌、外国学会論文、国内学会論文、企業技報、団体機関誌、予稿集、及び、J-GLOBAL等の技術情報が集約されたデータベースから適宜取得してもよい。
【００２７】
図３は、特許調査で抽出された40件の要約書（40件をまとめて技術情報データ群１００とする）の内の一部の3件の要約書（1件1件を技術情報データ１００ａ〜ｃとする）のデータを示す。技術情報データは、ＲＯＭ１０２やＲＡＭ１０３やＨＤＤ１０５に記憶される。
【００２８】
次に、顧客情報データを取得する（ＳＴＥＰ２）。顧客情報は、クレーム情報、顧客レビュー、顧客アンケート、顧客インタビュー等により収集できる。実施形態では、ネット上のカスタマーレビューから「要求（ニーズ）」と「品質」の用語を抽出した。ネット上の評判は、他にSNSから抽出することできる。実施形態では、検索対象を「おむつ」とした検索によりヒットしたカスタマーレビューのうち、30件の顧客情報を分析の対象とした。なお、抽出する件数は30件に限られず、解析目的に応じて増減させて良い。
【００２９】
図３は、顧客調査で抽出された30件のカスタマーレビュー（30件をまとめて顧客情報データ群２００とする）の内の一部の3件のカスタマーレビュー（1件1件を顧客情報データ２００ａ〜ｃとする）のデータを示す。顧客情報データは、ＲＯＭ１０２やＲＡＭ１０３やＨＤＤ１０５に記憶される。
【００３０】
制御部１０４は、技術情報データ40件（技術情報データ群１００）、及び、顧客情報データ30件（顧客情報データ群２００）を合わせた、情報データ群３００（図３）について形態素解析処理を実行する（ＳＴＥＰ３）。これにより、技術情報データ40件及び顧客情報データ30件のテキスト全体から分析対象となる抽出語を抽出する処理を実行する。
【００３１】
形態素解析とは、文法的な情報の注記の無い自然言語のテキストデータ（文）から、対象言語の文法や、辞書と呼ばれる単語の品詞等の情報に基づき、形態素（言語で意味を持つ最小単位）の列に分割し、それぞれの形態素の品詞等を判別する処理のことをいう。
【００３２】
図４は、形態素解析処理により得られた抽出語（一部）を示す。図に示すように品詞ごとに抽出語が得られる。各抽出語の右にある数字は、当該抽出語の出現回数である。
【００３３】
次に、制御部１０４は、コーディングルールに基づいて抽出語をコーディングする（ＳＴＥＰ４）。コーディングとは、仮説、テーマに基づいて、抽出語を組み合わせる処理のことをいう。コーディング処理を行う前には、いくつかのカテゴリー（以下、コードという）を設定し、「特定の記述がデータ中にあればそのデータを特定のコードに分類すること」といった基準を設定する。この基準のことをコーディングルールという。
【００３４】
図５は、コーディングに使用したコードを示す。コードは、テキストマイニングにより抽出した用語をKJ法を使用して設定してもよい。社内に自社技術分類がある場合には、それをコードに設定しても良い。
【００３５】
実施形態では、顧客コード、品質コード、及び、技術コードを使用する。顧客コードは、顧客の要求（ニーズ）や顧客への便益（ベネフィット）等、の顧客の声から注目すべき事項であり、品質コードは、製品やサービスの品質であり、技術コードは、機構や部品や機能や効果や用途や書誌的事項（出願人等）や時期的事項（出願日等）等である。
【００３６】
実施形態では、図５に示す「顧客」の用語と「品質」の用語と「技術」の用語をコードに使用する。「顧客コード」としては、「おしっこ・うんちが漏れない」、「お母さんがおつむ替えをしやすい」、「赤ちゃんへのいたわり」、及び、「赤ちゃんの肌にやさしい」を設定する。
【００３７】
実施形態では、「顧客コード」を要求（ニーズ）としたが、分析の目的に応じて、「顧客コード」を顧客への便益等、顧客の声から分析な必要な事項としてもよい。
【００３８】
「品質コード」として、「柔軟性」、「フィット性」、「通気性」、「取扱性」、「吸収性」、及び、「感触性」を設定する。
【００３９】
「技術コード」として、「脚回部」、「吸収体部」、「胴回部」、「シート部」、「股下部」、及び、「デザイン部」を設定する。
【００４０】
実施形態では、「技術コード」を「構成」としたが、分析の目的に応じて、「技術コード」を「機能」や「用途」等、技術的に分析が必要な事項としてもよい。
【００４１】
図６は、コーディングルールを示す。コーディングルールは、図４に示す形態素解析により抽出された多数の抽出語を、図５に示すコードに割り当ててあらかじめ設定される。設定されたコーディングルールは、ＲＯＭ１０２やＲＡＭ１０３やＨＤＤ１０５に記憶される。
【００４２】
図６に示すコーディングルールは、単純に抽出語の「or」を取っている。なお、他の算術演算子や論理演算子を使用して、より複雑なコーディングルールを設定しても良い。
【００４３】
制御部１０４は、コーディングルールに基づく類似度行列を生成して、ＱＦＤとして出力する（ＳＴＥＰ５）。図７は、生成された顧客コードと、品質コードと、技術コードの類似度行列を示す。類似度行列は、図６のコーディングルールに基づいて、顧客コード及び技術コードと、品質コードのJaccard係数を計算して生成されたものである。類似度行列は、複数の顧客コード及び複数の技術コードからなる列と、複数の品質コードからなる行と、からなる行列である。この類似度行列がＱＦＤとなる。なお、見やすさ等の関係上、行と列を適宜入れ替えても良い。図７に示すように、制御部１０４は、ＱＦＤを、「顧客-品質行列Ａ」と「技術-品質行列Ｂ」とが上下に重なる形態で出力する。
【００４４】
類似度が高いほど、高い共起関係あるといえる。共起性の尺度は、２つのコード（例えば、「脚回部」と「柔軟性」）の共起頻度を規準化した尺度である。共起性が弱いほど0に近づき（すなわち同じ文書（要約書等）中に出現することが少ない）、強いほど1に近づく（すなわち同じ文書（要約書等）中に出現することが多い）。図７に示すように、「脚回部」と「柔軟性」との共起性の尺度であるJaccard係数0.2となっている。共起性の尺度は、Jaccard係数に限られない。例えば、Dice係数やSimpson係数や共起頻度やコサイン距離やユークリッド距離でもよい。
【００４５】
類似度行列は、0〜1の数値で表されるため、見やすさ等の関係上、適当な数を乗じて、四捨五入等して、整数値としてもよい（図８）。
【００４６】
非特許文献１の手法によれば、「顧客-品質行列」と「技術-品質行列」を個別に作成し、品質を共有の軸として両者を重ね合わせてＱＦＤを作成しているが、実施形態のプログラム及び方法によれば、顧客情報及び技術情報から「顧客-品質行列Ａ」と「技術-品質行列Ｂ」を一度に生成してＱＦＤを生成できる。
【００４７】
上記実施形態では、「顧客-品質行列Ａ」と「技術-品質行列Ｂ」を一体的に生成したが、顧客情報から「顧客-品質行列（いわゆる品質表）Ａ」のみを作成することもできるし、技術情報から「技術-品質行列Ｂ」のみを作成することも可能である。
【００４８】
上記実施形態では、「顧客-品質行列Ａ」と「技術-品質行列Ｂ」を一体的に生成したが、両者を個別に生成してＱＦＤを生成することもできる。ＱＦＤ生成におけるコンピュータ処理において、顧客情報データと技術情報データとを混在して処理したくない事情がある場合には、個別に生成する処理を行うことでもよい。以下に処理を簡単に説明する。上記実施形態と共通する内容については説明を省略する。
【００４９】
技術情報データを取得する（ＳＴＥＰ１´）。取得した技術情報データは、ＲＯＭ１０２やＲＡＭ１０３やＨＤＤ１０５に記憶される。
【００５０】
顧客情報データを取得する（ＳＴＥＰ２´）。取得した顧客情報データは、ＲＯＭ１０２やＲＡＭ１０３やＨＤＤ１０５に記憶される。
【００５１】
制御部１０４は、技術情報データ40件（技術情報データ群１００）について形態素解析処理を実行する（ＳＴＥＰ３´）。これにより、技術情報データ40件から分析対象となる抽出語を抽出する処理を実行する。
【００５２】
制御部１０４は、コーディングルールＢに基づいて抽出語をコーディングする（ＳＴＥＰ４´）。実施形態では「品質」の用語と「技術」の用語をコードに使用する。コーディングルールＢは、技術情報データの形態素解析により抽出された多数の抽出語を、各コードに割り当ててあらかじめ設定される。設定されたコーディングルールＢは、ＲＯＭ１０２やＲＡＭ１０３やＨＤＤ１０５に記憶される。
【００５３】
制御部１０４は、コーディングルールＢに基づく類似度行列Ｂを生成する（ＳＴＥＰ５´）。類似度行列Ｂは、技術情報データに関し設定されたコーディングルールＢに基づいて、品質コードと技術コードとのJaccard係数を計算して生成されたものである。類似度行列Ｂは、複数の品質コードと技術コードと、からなる行列である。行と列を適宜入れ替えてもよい。
【００５４】
制御部１０４は、顧客情報データ30件（顧客情報データ群２００）について形態素解析処理を実行する（ＳＴＥＰ６´）。これにより、顧客情報データ30件のテキスト全体から分析対象となる抽出語を抽出する処理を実行する。
【００５５】
制御部１０４は、コーディングルールＡに基づいて抽出語をコーディングする（ＳＴＥＰ７´）。実施形態では、「顧客」の用語と「品質」の用語をコードに使用する。コーディングルールＡは、顧客情報データの形態素解析により抽出された多数の抽出語を、各コードに割り当ててあらかじめ設定される。設定されたコーディングルールＡは、ＲＯＭ１０２やＲＡＭ１０３やＨＤＤ１０５に記憶される。
【００５６】
制御部１０４は、コーディングルールＡに基づく類似度行列Ａを生成する（ＳＴＥＰ８´）。類似度行列Ａは、顧客情報データに関し設定されたコーディングルールＡに基づいて、顧客コードと品質コードとのJaccard係数を計算して生成されたものである。類似度行列Ａは、複数の顧客コードからなる列と、複数の品質コードと、からなる行列である。なお、見やすさ等の関係上、行と列を適宜入れ替えてもよい。
【００５７】
制御部１０４は、顧客情報データの類似度行列Ａ（顧客類似度行列）と技術情報データの類似度行列Ｂ（技術類似度行列）とを、品質コード（行又は列コード）を共通の行又は列として、上下（または左右）に重ね合わせる処理を行うことにより、ＱＦＤを生成して出力する（ＳＴＥＰ９´）。
【００５８】
以上、実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００５９】
１０１  ＣＰＵ、１０２  ＲＯＭ、１０３  ＲＡＭ、１０４  制御部、１０５  ＨＤＤ、１０６  外部Ｉ／Ｆ、１０７  入力部、１０８  システムバス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2020184238.tif 000008
【図７】
2020184238.tif 000009
【図８】
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