(57)【要約】【課題】過去の購入履歴に基づく商品の選択または役務の提供に比べ、地域住民に対して新たな価値ある商品や役務の提供に出会える可能性を高め、特定地域の活性化をより高める。【解決手段】本発明の地域産業活性化システムは、特定地域の地域住民の生活者意識をアンケートにより取得する生活者意識取得部１２０と、取得した生活者意識から、特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、地域住民を分類するタイプ分類部１１０と、分類された単位のペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、商品または役務の提供方法とを分析する分析部１００と、を有する。【選択図】図２
2020042523.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定地域の地域住民の基本属性と生活者意識とを取得する取得手段と、
取得した前記生活者意識から、前記特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、当該地域住民を分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された単位の前記ペルソナおよび前記潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、前記特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、当該商品または当該役務の提供方法とに関する情報を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする地域産業活性化システム。
【請求項２】
前記分類手段により分類される前記単位は、特性の違いによって予め定められている複数のタイプのうちの何れかのタイプであることを特徴とする請求項１記載の地域産業活性化システム。
【請求項３】
予め定められたモニタの集団から得られた生活者意識に関する回答をもとに、前記分類手段による分類に用いられるクラス判定ファイルを予め記憶する分類情報記憶手段を更に備えたことを特徴とする請求項１記載の地域産業活性化システム。
【請求項４】
前記モニタの集団を構成する個々の回答者の行動に関する事前情報をもとに設定された前記分類に用いられるクラス毎の前記商品または前記役務の内容を予め記憶する商品情報・役務情報記憶手段を更に備えたことを特徴とする請求項３記載の地域産業活性化システム。
【請求項５】
前記出力手段によって内容が出力される前記商品または前記役務は、前記分類手段によって前記ペルソナおよび前記潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握される前記単位とは直接は関係しないものを含むことを特徴とする請求項１記載の地域産業活性化システム。
【請求項６】
前記商品または前記役務の提供による売り上げ、および当該商品または当該役務の提供による前記地域住民の満足度、の少なくとも何れか一つを把握する把握手段を更に備え、
前記出力手段は、前記把握手段により把握された結果に基づき、前記特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、当該商品または当該役務の提供方法とが、より最適化された情報を出力することを特徴とする請求項１乃至５何れか１項記載の地域産業活性化システム。
【請求項７】
前記取得手段による前記基本属性と前記生活者意識との取得、および前記把握手段による前記満足度の把握、の少なくとも何れか一つに協力した前記地域住民に対して、特典を付与する特典付与手段を更に備えたことを特徴とする請求項６記載の地域産業活性化システム。
【請求項８】
コンピュータに、
特定地域の地域住民の基本属性と生活者意識とを取得する機能と、
取得した前記生活者意識から、前記特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、当該地域住民を分類する機能と、
分類された単位の前記ペルソナおよび前記潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、前記特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、当該商品または当該役務の提供方法とに関する情報を出力する機能と、
を実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定地域の地域産業を活発化させるための地域産業活性化システム、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、消費者それぞれに効果的な広告宣伝を行いたいという要請に応じたシステム開発が幾つかなされている。
例えば特許文献１では、データマネジメント プラットフォーム（ＤＭＰ）を用いたデジタルマーケティングにおいて、人々の意識、価値観、行動をも分析要素に加えたマーケティングシステムを提供するために、データベースにアクセス可能な状態のプラットフォーム、顧客端末、プラットフォームと顧客端末との間で情報伝達する通信手段を有し、データベースには生活者から現実に蒐集した１次データが蓄積され、プラットフォームは、顧客端末から伝達された顧客端末を特定するＩＤと伝達された２次データを紐づけて蓄積する手段と、伝達された２次データを簡易判定ロジックにより判定する手段と、判定結果に基づき生活者をクラスターに分類分けする手段と、を有する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−４５３３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えばコンビニエンスストアに代表される小売店市場や、○○モールなどの巨大ショッピングセンターでは、全国的な、あるいは特定の広範囲の住民における過去の購入履歴にもとづいて、売れ筋商品がセレクトされている。また、例えば、地域であれば、販売店舗の自らの努力で、その地域で売れ行きのよい商品を仕入れて陳列する等が行なわれているが、気付く商品には限界があり、また、提供する商品の範囲は限定的であった。その結果、例えば郊外住宅地では、地域住民の高齢化とともに周辺商店群の売上げも減少し、その地域が寂れている現実がある。また、開発された新規分譲住宅地などでは、既存の商店群との関係性が希薄であり、近隣にお金を落とさない、といった問題が生じていた。
【０００５】
本発明は、過去の購入履歴に基づく商品の選択または役務の提供に比べ、地域住民に対して新たな価値ある商品や役務の提供に出会える可能性を高め、特定地域の活性化をより高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載された発明は、特定地域の地域住民の基本属性と生活者意識とを取得する取得手段と、取得した前記生活者意識から、前記特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、当該地域住民を分類する分類手段と、前記分類手段により分類された単位の前記ペルソナおよび前記潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、前記特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、当該商品または当該役務の提供方法とに関する情報を出力する出力手段と、を有することを特徴とする地域産業活性化システムである。
請求項２に記載された発明は、前記分類手段により分類される前記単位は、特性の違いによって予め定められている複数のタイプのうちの何れかのタイプであることを特徴とする請求項１記載の地域産業活性化システムである。
請求項３に記載された発明は、予め定められたモニタの集団から得られた生活者意識に関する回答をもとに、前記分類手段による分類に用いられるクラス判定ファイルを予め記憶する分類情報記憶手段を更に備えたことを特徴とする請求項１記載の地域産業活性化システムである。
請求項４に記載された発明は、前記モニタの集団を構成する個々の回答者の行動に関する事前情報をもとに設定された前記分類に用いられるクラス毎の前記商品または前記役務の内容を予め記憶する商品情報・役務情報記憶手段を更に備えたことを特徴とする請求項３記載の地域産業活性化システムである。
請求項５に記載された発明は、前記出力手段によって内容が出力される前記商品または前記役務は、前記分類手段によって前記ペルソナおよび前記潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握される前記単位とは直接は関係しないものを含むことを特徴とする請求項１記載の地域産業活性化システムである。
請求項６に記載された発明は、前記商品または前記役務の提供による売り上げ、および当該商品または当該役務の提供による前記地域住民の満足度、の少なくとも何れか一つを把握する把握手段を更に備え、前記出力手段は、前記把握手段により把握された結果に基づき、前記特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、当該商品または当該役務の提供方法とが、より最適化された情報を出力することを特徴とする請求項１乃至５何れか１項記載の地域産業活性化システムである。
請求項７に記載された発明は、前記取得手段による前記基本属性と前記生活者意識との取得、および前記把握手段による前記満足度の把握、の少なくとも何れか一つに協力した前記地域住民に対して、特典を付与する特典付与手段を更に備えたことを特徴とする請求項６記載の地域産業活性化システムである。
請求項８に記載された発明は、コンピュータに、特定地域の地域住民の基本属性と生活者意識とを取得する機能と、取得した前記生活者意識から、前記特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、当該地域住民を分類する機能と、分類された単位の前記ペルソナおよび前記潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、前記特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、当該商品または当該役務の提供方法とに関する情報を出力する機能と、を実現させるプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、過去の購入履歴に基づいて商品の選択や役務の提供を行なう場合に比べ、地域住民に対して新たな価値ある商品や役務の提供に出会える可能性を高め、特定地域の活性化をより高めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施の形態が適用される地域産業活性化システムのハードウェア構成を示す図である。
【図２】本実施の形態が適用される地域産業活性化システムの機能構成を示す図である。
【図３】潜在クラス分析を行なうにあたって回答者に対して行なわれる生活者意識に関する情報の聴取方法例を示した図である。
【図４】回答者に対して行なわれる基本属性に関する情報の聴取例を示した図である。
【図５】タイプ分類ＤＢに記憶された分類内容として、美容に対する複数タイプへの分類例を示した図である。
【図６】本実施の形態による「潜在クラス分析」の考え方を説明するための図である。
【図７】タイプ分類ＤＢを構成するにあたり、モニタのアンケート調査に基づく分析結果を示した図である。
【図８】タイプ分類ＤＢに記憶されるクラス判定ファイルの一例を示した図である。
【図９】商品情報ＤＢに記憶されている商品情報の一例を示した図である。
【図１０】役務情報ＤＢに記憶されているサービス情報の一例を示した図である。
【図１１】センタ装置にて実行される商品・役務の推奨処理の流れを説明するための図である。
【図１２】センタ装置にて実行される商品・役務の提供情報の最適化処理の流れを説明するための図である。
【図１３】特定地域における地域住民のタイプの分類例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
〔地域産業活性化システム１のハードウェア構成〕
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図１は、本実施の形態が適用される地域産業活性化システム１のハードウェア構成を示す図である。
地域産業活性化システム１は、サーバとして機能するセンタ装置１０と、地域住民が有する住民端末装置３０と、地域店舗が有する店舗端末装置５０とが、装置間を通信可能に接続するネットワーク２０を介して接続されている。また、各種データを記憶するデータベース（ＤＢ）７０がネットワーク２０を介して接続されている。なお、データベース７０は、センタ装置１０に直接、接続される構成を採用することもできる。
【００１０】
本実施の形態が適用される地域産業活性化システム１は、予め定められた特定地域ごとにて適用されるシステムである。この特定地域は、例えば、商店群まで住民が足を運んでくれる住民行動範囲が主たる対象である。例えば、郊外に設けられた１００戸〜２００戸程度の分譲住宅地、特定の駅を使用していればその駅周辺の住宅、などが対象の一例となる。
【００１１】
ネットワーク２０は、各システム及び装置の間のデータ通信に用いられる通信ネットワークであれば特に限定されず、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネットなどを例示することができる。データ通信に用いられる通信回線は、有線か無線かを問わず、これらを併用しても良い。また、ゲートウェイ装置やルータ等の中継装置を用い、複数のネットワークや通信回線を介して各装置を接続するように構成しても良い。
【００１２】
センタ装置１０は、地域産業活性化システム１の根幹をなすコンピュータであり、例えばデスクトップＰＣやノートＰＣなどで構成される。センタ装置１０は、装置全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）である制御部１１と、演算に際して作業エリアとして用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリ１２と、プログラムや各種設定データなどの記憶に用いられるＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体メモリ等の記憶装置である記憶部１３と、を有している。また、ネットワーク２０を介してデータの送受信を行なう通信部１４を有している。更に、ユーザからの入力操作を受け付けるキーボード、ポインティングデバイス、タッチパネルなどの操作部１５と、ユーザに対して画像やテキスト情報などを表示する液晶ディスプレイなどからなる表示部１６と、表示部１６を制御する表示制御部１７とを有している。尚、各ハードウェアは、筐体を一つにするものとは限らない。
【００１３】
住民端末装置３０は、地域産業活性化システム１にて、ユーザとの接点として用いられる装置である。例えば、地域専用アプリケーションがインストールされているスマートフォンなどの端末装置、タブレット端末装置、携帯情報端末（ＰＤＡ）など、各家庭に配布されるものが想定される。勿論、デスクトップＰＣやノートＰＣなどであっても構わない。
住民端末装置３０のハードウェア構成としては、センタ装置１０と同様な、制御部３１、メモリ３２、記憶部３３、通信部３４、操作部３５、表示部３６、および表示制御部３７を有している。
【００１４】
店舗端末装置５０は、地域産業活性化システム１が適用される地域の各店舗に配置される店舗端末である。例えば、スマートフォン、タブレット端末装置、デスクトップＰＣ、ノートＰＣなどが想定される。
店舗端末装置５０のハードウェア構成としては、センタ装置１０や住民端末装置３０と同様な、制御部５１、メモリ５２、記憶部５３、通信部５４、操作部５５、表示部５６、および表示制御部５７を有している。
【００１５】
〔地域産業活性化システム１の機能構成〕
図１および図２を用いて、地域産業活性化システム１の機能構成について説明する。
図２は、本実施の形態が適用される地域産業活性化システム１の機能構成を示す図である。図２に示すセンタ装置１０、住民端末装置３０、および店舗端末装置５０の各機能は、図１に示す各々の記憶部１３，３３，５３に記憶されているプログラムによりメモリ１２，３２，５２を用いた制御部１１，３１，５１によって実行され、処理される。処理後のデータは、各々の通信部１４，３４，５４を介して各装置に対して送信される。
【００１６】
〔地域住民側の機能構成〕
地域住民側に設けられる住民端末装置３０は、センタ装置１０から通信部３４を介して各種入力フォームを取得する入力フォーム取得部３１０を有している。また、表示部３６に表示されたアンケートフォームを用いて操作部３５を介してアンケートを入力するアンケート入力部３２０と、表示部３６に表示された顧客満足度フォームを用いて操作部３５を介して顧客満足度に関する内容を入力する顧客満足度入力部３３０とを有している。また、アンケートに答えたことによりセンタ装置１０から与えられるクーポンやポイントなどのインセンティブを、通信部３４を介して受け付けるインセンティブ受付部３４０を有している。
【００１７】
このアンケート入力部３２０で用いられるアンケートフォームは、入力フォーム取得部３１０により取得した入力フォームのうち、ある特定の内容を調査するために用いられるものであり、例えば、予め定められた複数の項目から幾つかの項目をユーザが選択できるようになっている。例えば、アンケートに答える地域住民の基本属性、アンケートの内容である生活者意識について、地域住民のユーザから入力がなされる。基本属性としては、例えば、年齢、性別、職業、就業時間、世帯年収、同居家族、末子年齢、住居形態などがある。また、生活者意識は、食、入浴、住まい、コミュニケーション、家事、環境省エネ、仕事余暇、生活者の考える暮らし、美容、などがある。生活者意識の入力は、アンケートとして集めたい項目毎に、入力フォームを分けて入力させることもできる。
【００１８】
顧客満足度入力部３３０で用いられる顧客満足度フォームは、入力フォーム取得部３１０により取得した入力フォームのうち、主にアンケート入力が行なわれたものに対応して用いられ、本システムにて提案された内容にて地域店舗で実行された事項に対する評価を記入可能とするものである。
【００１９】
図３は、潜在クラス分析を行なうにあたって回答者に対して行なわれる生活者意識に関する情報の聴取方法例、すなわち本実施の形態におけるアンケートの一例を示した図である。例えば、後述するアンケートＤＢ７２０に記憶されているが、予め住民端末装置３０の記憶部３３に記憶されていてもよい。ここでは、「スキンケアをおこなう時間や空間に関して、あなたのお考えに近いものを５つ選んでください。」との質問のもと、２８の生活者意識の項目から５つをユーザに選択させるようになっている。すなわち、異なる２８個の中から異なる５個をとる組み合わせであり、２８Ｃ５で９８２８０通りの組み合わせが存在することとなる。なお、この図３に例示する生活者意識に関する情報の聴取方法では、個人を特定するための個人情報に関する内容は含まれていない。
【００２０】
図４は、回答者に対して行なわれる基本属性に関する情報の聴取例、すなわち本実施の形態におけるアンケートの一例を示した図である。例えば、後述するアンケートＤＢ７２０に記憶されているが、予め住民端末装置３０の記憶部３３に記憶されていてもよい。この図４に示す例では、年代（年齢）に対する質問、同居家族と末子年齢に関する質問、労働時間（就業時間）に関する質問が、把握される基本属性として例示されている。その他、例えば、性別、職業、世帯年収、住居形態、などがあってもよい。なお、個人を特定するための個人情報を含ませる必要がない。
【００２１】
〔システム側の機能構成〕
図２に示すように、地域産業活性化システム１のセンタ装置１０は、地域住民のペルソナ（例えば、サービス・商品を提供するための典型的な人物像）や潜在ニーズ（例えば、顧客からの要望）を分析する分析部１００を備えている。また、アンケートにより取得した地域住民の生活者意識をもとに地域住民を分類し、その結果を分析部１００へ出力するタイプ分類部１１０を備えている。このタイプ分類部１１０およびデータベース（ＤＢ）７０は、本件発明における「取得した生活者意識から、特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位で、地域住民を分類する分類手段」の一例として機能する。
【００２２】
また、センタ装置１０は、住民端末装置３０のアンケート入力部３２０にて入力され、ネットワーク２０を介して通信部１４にて取得したアンケートの内容から、生活者意識を取得する生活者意識取得部１２０と、基本属性を取得する基本属性取得部１３０と、を備えている。この生活者意識取得部１２０にて取得した生活者意識の情報は、タイプ分類部１１０へ出力される。この生活者意識取得部１２０と基本属性取得部１３０、および住民端末装置３０のアンケート入力部３２０は、本件発明における「特定地域の地域住民の基本属性と生活者意識とを取得する取得手段」の一例として機能する。
【００２３】
さらに、センタ装置１０は、分析部１００による分析結果を受けて、仕入れ・出店情報を店舗端末装置５０に向けて出力する仕入れ・出店情報出力部１４０と、サービスである役務を提供するための各種情報を店舗端末装置５０に向けて出力する役務提供情報出力部１５０とを備えている。この仕入れ・出店情報出力部１４０にて出力される仕入れ・出店情報としては、地域店舗にて仕入れるべき商品の種類や数などの商品情報、出店場所や巡回ルートなどの販売情報、など、地域店舗へ提供すべき各種の推薦情報が含まれる。
また、センタ装置１０は、地域店舗における売上のデータを、店舗端末装置５０を介して取得する売上データ取得部１６０を備えている。この分析部１００、仕入れ・出店情報出力部１４０、役務提供情報出力部１５０、およびデータベース（ＤＢ）７０は、本件発明における「分類手段により分類された単位のペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、商品または役務の提供方法とに関する情報を出力する出力手段」の一例として機能する。
【００２４】
またさらに、センタ装置１０は、住民端末装置３０の顧客満足度入力部３３０にて入力され、ネットワーク２０を介して通信部１４にて取得した顧客満足度アンケートの結果を取得する満足度取得部１７０を有している。また、通信部１４を介して住民端末装置３０に各種入力フォームを出力する入力フォーム出力部１８０を有する。さらに、地域住民に対してアンケートに答えたことによるポイントなどの各種インセンティブを与えるインセンティブ付与情報を住民端末装置３０へ出力するインセンティブ付与部１９０を備えている。この満足度取得部１７０、前述した売上データ取得部１６０、分析部１００、住民端末装置３０の顧客満足度入力部３３０、および後述する店舗端末装置５０の売上データ出力部５３０は、本件発明における「商品または役務の提供による売り上げ、および商品または役務の提供による地域住民の満足度、の少なくとも何れか一つを把握する把握手段」の一例として機能する。
【００２５】
〔地域店舗側の機能構成〕
地域産業活性化システム１の店舗端末装置５０は、センタ装置１０からネットワーク２０を介して通信部５４にて取得した、仕入れ・出店情報を取得する仕入れ・出店情報取得部５１０と、役務を提供するための各種情報である役務提供情報を取得する役務提供情報取得部５２０を有している。また、例えば、店舗端末装置５０の操作部５５等にて入力された地域店舗での売上データを、通信部５４を介してセンタ装置１０へ出力する売上データ出力部５３０を有している。
【００２６】
〔データベース（ＤＢ）７０の機能構成〕
データベース（ＤＢ）７０の機能構成としては、アンケートに答えた地域住民を分類するために用いるデータベースであるタイプ分類ＤＢ７１０と、各種入力フォームやアンケート関連情報を記憶したアンケートＤＢ７２０とがある。また、地域店舗の店舗端末装置５０へ提供するための情報として、仕入れるべき商品の情報など各種商品情報を記憶した商品情報ＤＢ７３０と、提供すべき役務に関する情報を記憶した役務情報ＤＢ７４０と、地域の地図情報や各種店舗情報などを含め、商品や役務の出店に関する各種情報が記憶された出店情報ＤＢ７５０とがある。また、センタ装置１０の売上データ取得部１６０にて取得した売上データや、他の地域での実績に伴う売上情報など、売上に関する各種情報が記憶された売上情報ＤＢ７６０がある。本実施の形態におけるタイプ分類ＤＢ７１０は、本件発明の分類手段の一例として機能している。
【００２７】
図５は、タイプ分類ＤＢ７１０に記憶された分類内容として、美容に対する複数タイプへの分類例を示した図である。図５に示す例では、美容タイプとして、「プリンセス美容」、「ヘルシー美容」、「エレガント美容」、「メリハリ美容」、「時短美容」、「ながら美容」、「フラストレーション美容」、および「美容無関心」の、タイプ１〜タイプ８が示されている。出願人等は、マーケティング調査として、例えば２０〜５０代の全体集団（例えば、約３０００名など）の女性を対象として、美容意識や行動に関する調査を行なった。このような複数タイプへの分類は、これらの回答結果をもとに、いわゆる「潜在クラス分析」を行なった結果として、分類されたものである。この図５に示す分類は、本件発明における「分類手段により分類される単位は、特性の違いによって予め定められている複数のタイプのうちの何れかのタイプ」の一例である。
【００２８】
この、「潜在クラス分析」は、社会学における統計手法の展開のひとつであり、個人間の差異は異なるグループへの所属（確率）によって定義される。すなわち、個人ごとにセグメント（クラス、グループ）への所属確率を求め、例えば最も所属確率の高いグループに分類されて定義される。観測が可能な変数を用いて潜在変数を導き出す手法という点では、因子分析も用いることが可能であるが、例えば、潜在変数が、順序関係のない変数である質的変数を想定している場合には、因子分析に比べて潜在クラス分析が好ましい。
【００２９】
図６は、本実施の形態による「潜在クラス分析」の考え方を説明するための図である。ここでは、図３に示す異なる２８個の中から異なる５個を選択するアンケート形式にて、その中の、スキンケア空間の理想とスキンケア満足度との関係性を一例としている。すなわち、「スキンケア空間への理想の有無」として「Ｑｘ.スキンケア空間はお姫様気分で過ごせる場所が理想」か否かについての回答例と、「スキンケア満足度」として「Ｑｙ.現状スキンケアに満足している」か否かについての回答例と、を集計している。記載されている数値は「人」であり、説明のために、ある定められた人数を母集団としている。
【００３０】
図６の左側では、その全体像として、両質問ＹＥＳ、両質問Ｎｏの人数が多く、スキンケア空間に理想がある人（Ｑｘ.でＹｅｓ）はスキンケアに満足しており（Ｑｙ.でＹｅｓ）、スキンケア空間に理想がない人（Ｑｘ.でＮｏ）はスキンケアに満足していない（Ｑｙ.でＮｏ）といった傾向がある、と把握される。すなわち、「スキンケア空間への理想の有無」と「スキンケア満足度」との間には相関関係があると見える。
【００３１】
その一方で、図６の右側では、２つの分類である「美容無関心」と「プリンセス美容」との各々の集団にて、「スキンケア空間への理想の有無」と「スキンケア満足度」との関係が示されている。例えば「美容無関心」に分類される集団では、スキンケア空間に理想がない人（Ｑｘ.でＮｏ）はスキンケアに満足していない（Ｑｙ.でＮｏ）といった傾向があることは理解できるが、スキンケア空間に理想がある人（Ｑｘ.でＹｅｓ）はスキンケアに満足している（Ｑｙ.でＹｅｓ）という傾向はないことが理解できる。同様に、例えば「プリンセス美容」に分類される集団では、スキンケア空間に理想がある人（Ｑｘ.でＹｅｓ）はスキンケアに満足している（Ｑｙ.でＹｅｓ）といった傾向があることは理解できるが、スキンケア空間に理想がない人（Ｑｘ.でＮｏ）はスキンケアに満足していない（Ｑｙ.でＮｏ）といった傾向はないことが理解できる。
【００３２】
このように、実際には、２つの集団が重なって相関があるように見えていただけで、「スキンケア空間への理想の有無」と「スキンケア満足度」との変数間には相関関係が殆どないことが理解できる。正しくは、分類されたセグメント（Ｓｅｇ：集団の特徴）と、「スキンケア空間への理想の有無」または「スキンケア満足度」とに相関があることとなる。本実施の形態では、このような集団を導きだし、図５に示した８つの分類を導き出している。
【００３３】
図７は、タイプ分類ＤＢ７１０を構成するにあたり、モニタのアンケート調査に基づく分析結果を示した図である。ここでは、予め定められたモニタとして２８８４名の回答者について２８の変数をもとに分類し、その結果としての回答者の属する各クラスターの確率を示している。潜在クラス分析では、最も確率の高いグループに回答者を分類する。例えば、回答者１（管理番号０００１）は、ヘルシー美容に属する確率が２３％として最も高く、「ヘルシー美容」に属する、と判断する。
【００３４】
図８は、タイプ分類ＤＢ７１０に記憶されるクラス判定ファイルの一例を示した図である。ここでは、８つの分類の中の「プリンセス美容」について、クラス判定の一部分が示されている。このようなクラス判定ファイルは、予め定められたモニタの集団である全体集団（ここでは２８８４名）のアンケート結果の分析を受け、「プリンセス美容に属する」とされた回答者を集計し、その回答者の選択した変数をもとに形成されている。図８に示す例では、異なる２８個の中から異なる５個をとる組み合わせである９８２８０通りの全てが、８つのクラス（８つの美容タイプ）の何れかに分類されるように、判定ファイルが形成されている。このクラス判定ファイルと照合することで、実際の調査対象者である地域住民を何れかのクラスに一意に分類させることが可能となる。このように、このタイプ分類ＤＢ７１０は、本件発明における「予め定められたモニタの集団から得られた生活者意識に関する回答をもとに、分類手段による分類に用いられるクラス判定ファイルを予め記憶する分類情報記憶手段」の一例として機能する。
【００３５】
以上のようにして、分類分けの情報について、タイプ分類ＤＢ７１０に記憶されるが、記憶される内容は、上述の一例として挙げた「美容」だけに限るものではない。例えば、食、入浴、住まい、コミュニケーション、家事、環境省エネルギー、仕事余暇、生活者の考える暮らし、などについて、同様なアンケートと、その結果による分類へ導く情報の一つである「クラス判定ファイル」が、タイプ分類ＤＢ７１０に記憶される。
【００３６】
なお、タイプ分類ＤＢ７１０に記憶された分類情報は、取得した生活者意識から、特定地域の個々の地域住民の、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握できる単位となっている。
ここで「ペルソナ」とは、架空の顧客像を想定し、そのプロフィールとして、価値観、ライフスタイル、行動様式など、人物像を深く詳細に設定していくマーケティング手法である。個々の住民についてペルソナを設定することで、商品やサービスのターゲット像を明確な形でイメージでき、商品やサービスの提供の方向性に対するブレを軽減できる。
また、「潜在ニーズ」とは、顧客自身が「これが欲しい」として顕在化されているニーズに対し、顧客自身が自覚していない隠れた課題や願望に該当する。潜在ニーズを把握することができれば、これに先手を取って課題を言い当て、商品やサービスを提案できることで、顧客満足度の向上が期待される。
【００３７】
次に、商品情報ＤＢ７３０、役務情報ＤＢ７４０、および出店情報ＤＢ７５０について説明する。これらのデータベースには、分類された単位ごとのペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つに応じたものとして、特定地域にて提供すべき商品または役務の内容と、この商品またはこの役務の提供方法とに関する情報が記憶されている。
【００３８】
図９は、商品情報ＤＢ７３０に記憶されている商品情報の一例を示した図である。ここでは、分類されペルソナ設定された人物像としての一例である「ヘルシー美容タイプ」の人物が望んでいる商品について、商品情報ＤＢ７３０に記憶されている情報の一部が示されている。より具体的には、「ヘルシー美容タイプ」の人物は、「オーガニック」がキーワードであり、食品、日用品、化粧品などについて、それぞれオーガニック商品が選定されている。また、食品については「栄養価の高い食事」を好む、との傾向が把握され、それに関連した商品情報が記憶されている。また、電化製品についても、欧米メーカ品や、美顔や保湿に対する製品が好まれる、としている。また、「靴」などの商品についても、欧米有名メーカ品への好みが示されている。
【００３９】
図１０は、役務情報ＤＢ７４０に記憶されているサービス情報の一例を示した図である。ここでは、分類されペルソナ設定された人物像としての一例である「ヘルシー美容タイプ」の人物が望んでいるサービスについて、役務情報ＤＢ７４０に記憶されている情報の一部が示されている。より具体的には、「ヘルシー美容タイプ」の人物は、「健康」、「オーガニック」がキーワードであり、また、「視力回復」に興味がある、とされている。健康サービスに関する各種役務と、美容サービス、宅配サービス、飲食サービスに関する内容が示されている。宅配サービスや飲食サービスは、オーガニックに関するものが選ばれている。
【００４０】
ここで、図９に示す商品情報ＤＢ７３０や図１０に示す役務情報ＤＢ７４０に記憶されている商品や役務は、前述したタイプ分類ＤＢ７１０のデータベースを構築する際に、モニタとなった個々の回答者の行動に関する事前情報をもとに決定されている。すなわち、マーケティング調査の回答者は、本実施の形態のマーケティング調査に先駆けて、例えばインターネットや携帯電話を活用した市場調査などの情報、例えばモニタのオンライン上の行動履歴（ログ）から得られる情報などを、例えばマーケティング専門会社に提供している。従って、本実施の形態に示すようなデータベース構築にご協力いただいた、例えば、約３０００名のモニタの行動様式を予め記憶しておくことで、例えば図５に示すような８つのタイプに分類された際、この約３０００名のモニタの個々に有する行動様式が抽出でき、商品情報ＤＢ７３０や役務情報ＤＢ７４０の構築が可能となる。
【００４１】
このように、商品情報ＤＢ７３０や役務情報ＤＢ７４０の構築には、図３や図４に示すようなアンケートの情報とは別個に行なわれた情報が用いられている。したがって、タイプ分類ＤＢ７１０の構築に用いられた、ペルソナおよび潜在ニーズの少なくとも何れか一つが把握される分類の単位とは直接は関係しない商品や役務を、商品情報ＤＢ７３０や役務情報ＤＢ７４０の構築に際して利用することが可能となる。例えば、「ヘルシー美容タイプ」とは直接は関係しない各種ブランド、大手電機メーカ名や欧米有名メーカ名などが選定される。また、キーワードとしての、オーガニック、サイクロン式掃除機、グリル調理器、欧米有名メーカシューズ、などを商品や役務の情報として利用可能である。
なお、本実施の形態における商品情報ＤＢ７３０や役務情報ＤＢ７４０では、例えば、年齢、性別、職業、就業時間、世帯年収、同居家族、末子年齢、住居形態などの「基本属性」を考慮して、商品や役務が選定されるように構成することができる。より具体的には、商品情報ＤＢ７３０や役務情報ＤＢ７４０の構造として、例えば特定地域の特徴としての年齢層や、例えば若年の子供が多いなどの特定地域の特徴としての世帯状況などに合わせるなど、これらの基本属性ごとに異なる商品情報や役務情報を記憶させることができる。
なお、商品情報ＤＢ７３０や役務情報ＤＢ７４０は、本件発明のおける「モニタの集団を構成する個々の回答者の行動に関する事前情報をもとに設定された、分類に用いられるクラス毎の商品または役務の内容を、予め記憶する商品情報・役務情報記憶手段」の一例として機能する。
【００４２】
出店情報ＤＢ７５０には、この商品情報ＤＢ７３０に記憶されている商品を販売するのに好ましい店舗の形態や、役務情報ＤＢ７４０に記憶されている役務を提供するのに適した店舗の形態に関する情報が記憶されている。また、本実施の形態の地域産業活性化システム１が適用される特定地域の各種情報も記憶されている。例えば、特定地域の地図情報や、この特定地域に現存する店舗の位置情報等である。また、店舗を巡回型にする場合に、その店舗を移動させるために必要な道路情報・経路情報なども記憶されている。また、現存する店舗の構造情報、この店舗の規模の情報、店舗を運営する人の情報、および、この特定地域における曜日毎や時間帯毎の人の流れ、曜日毎や時間帯毎のお金の流れに関する情報なども記憶されている。更には、この特定地域の住民の構成、行動様式に関する情報などが含まれていてもよい。
【００４３】
売上情報ＤＢ７６０には、各店舗毎の売上情報が、例えば時系列や、商品・サービス別に記憶されている。本実施の形態が適用された後と、適用される前との売上情報が比較できる形で記憶されていてもよい。この売上情報ＤＢ７６０には、地域住民から得られた顧客満足度に関する情報を記憶させることができる。例えば、今後、置いて欲しい商品や売りに来て欲しい場所、時間帯などの情報等である。更には、アンケートに協力した地域住民に対し、この特定地域にて利用可能なクーポンまたはポイントなどのインセンティブの付与に関する各種情報も記憶されている。
【００４４】
〔地域産業活性化システム１の処理〕
次に、本実施の形態が適用される地域産業活性化システム１にて行なわれる郊外商店街の活性化処理について説明する。
図１１は、センタ装置１０にて実行される商品・役務の推奨処理の流れを説明するための図である。この処理は、図１に示すセンタ装置１０の制御部１１が記憶部１３に記憶されたプログラムを読み出し、作業エリアとしてメモリ１２を用いて制御部１１により実行されるものである。また、制御部１１は、通信部１４を介して住民端末装置３０からアンケートの情報を取得し、通信部１４を介して店舗端末装置５０に仕入れ・出店情報や役務提供情報を出力する。
【００４５】
まず、センタ装置１０の分析部１００は、アンケートの情報取得に先立ち、データベース（ＤＢ）７０のアンケートＤＢ７２０から図３および図４に示すようなアンケート入力フォームを読み出す。その後、この読み出したアンケート入力フォームを入力フォーム出力部１８０を介して住民端末装置３０へ出力する（ステップ１０１）。住民端末装置３０の入力フォーム取得部３１０にてアンケート入力フォームが取得され、住民端末装置３０の記憶部３３に記憶される。
【００４６】
その後、住民端末装置３０では、制御部３１の制御のもと、表示制御部３７による制御によってアンケート入力フォームが表示部３６に表示され、操作部３５を介して地域住民によるアンケート入力フォームに対する入力作業が行なわれる。そして、その入力情報であるアンケートの情報は、住民端末装置３０の通信部３４を介してセンタ装置１０に送信される。すなわち、センタ装置１０は、ネットワーク２０を介して住民端末装置３０からアンケートの情報を取得する（ステップ１０２）。センタ装置１０は、このアンケートの情報から生活者意識に関する情報を取得する（ステップ１０３）。
【００４７】
その後、センタ装置１０のタイプ分類部１１０では、タイプ分類ＤＢ７１０に記憶されているタイプ分類情報を用いて、取得した生活者意識に関する情報から、アンケート対象の地域住民を、個々に、所定のタイプに分類する（ステップ１０４）。すなわち、図３に示すようなアンケートによる回答（アンケート結果）を、図８に示すようなクラス判定ファイルに照合させ、アンケート対象の地域住民を何れかのタイプに分類する。
【００４８】
タイプ分類部１１０または分析部１００では、サービスを提供すべき特定地域の地域住民の全員の分析が終了したか否かが判断され（ステップ１０５）、終了していない場合には（ステップ１０５でＮＯ）、ステップ１０２へ戻り、ステップ１０２、１０３，１０４の処理を繰り返す。特定地域の地域住民の全員の分析が終了した場合には（ステップ１０５でＹＥＳ）、個々の地域住民に対する分類調査の結果を統合して、特定地域のタイプを決定する（ステップ１０６）。この決定は、必ずしも一つである必要はなく、生活者意識のアンケートの個別項目について複数のタイプが選定されていてもよい。
【００４９】
図１３は、特定地域における地域住民のタイプの分類例を示した図である。ここでは、３つの特定地域において、それぞれの地域住民からのアンケート結果をもとにした分類結果の一例が示されている。例えば東京都○○市○○地区では、最も確率の高い「時短美容」タイプが選定される。また、他の特定地域の例であるが、例えば神奈川県横浜市○○区では、確率の高い「プリンセス美容」と「時短美容」が共に選定される。更に他の特定地域の例であるが、埼玉県さいたま市○○区では、最も確率の高い「メリハリ美容」が選定される。
【００５０】
その後、分析部１００は、住民端末装置３０から取得したアンケートから基本属性に関する情報を取得し（ステップ１０７）、この基本属性を加味しながら、決定されたタイプ別に、商品・役務を分析する（ステップ１０８）。すなわち、図９および図１０に示したような、商品情報ＤＢ７３０や役務情報ＤＢ７４０に記憶されているタイプ別の商品情報やタイプ別の役務情報を読み出す。そして、分析部１００は、住民端末装置３０から取得した基本属性に関する情報や出店情報ＤＢ７５０に記憶されている出店に関する情報も加味して、仕入れ・出店情報、役務提供情報を分析する（ステップ１０９）。分析部１００は、この分析結果である仕入れ・出店情報および役務提供情報を、仕入れ・出店情報出力部１４０および/または役務提供情報出力部１５０を介して店舗端末装置５０へ出力する（ステップ１１０）。
【００５１】
店舗端末装置５０では、仕入れ・出店情報取得部５１０および役務提供情報取得部５２０にて仕入れ・出店情報および役務提供情報が取得され、店舗端末装置５０の記憶部５３に記憶される。そして、店舗端末装置５０の制御部５１は、取得した仕入れ・出店情報や役務提供情報を、表示制御部５７による制御によって表示部５６に表示することで、地域店舗の担当者（オーナー等）に情報を提供している。このようにして、地域住民のニーズや特性に基づき、仕入れるべき商品の種類や数、役務の内容、出店場所や巡回ルートなどが、地域店舗に与えられることとなる。
【００５２】
次に、提供情報の最適化処理について説明する。
図１２は、センタ装置１０にて実行される商品・役務の提供情報の最適化処理の流れを説明するための図である。この処理は、図１に示すセンタ装置１０の制御部１１が記憶部１３に記憶されたプログラムを読み出し、作業エリアとしてメモリ１２を用いて制御部１１により実行されるものである。また、制御部１１は、通信部１４を介して店舗端末装置５０から売上データを取得し、住民端末装置３０から顧客満足度アンケートの情報を取得する。そして、通信部１４を介して店舗端末装置５０に最適化された仕入れ・出店情報や役務提供情報を出力する。
【００５３】
まず、店舗端末装置５０では、地域店舗の担当者（オーナー等）により操作部５５を介して売上データの入力がなされる。店舗端末装置５０では、入力された売上データを、売上データ出力部５３０を介してセンタ装置１０へ送信する。センタ装置１０の売上データ取得部１６０は、店舗端末装置５０からこの売上データを取得する（ステップ２０１）。
【００５４】
一方、住民端末装置３０では、地域産業活性化システム１にて行なわれた郊外商店街の活性化処理について、その結果としてなされた商品展開や役務提供状況についての地域住民の意見が吸い上げられる。すなわち、住民端末装置３０の顧客満足度入力部３３０は、入力フォーム取得部３１０にて取得した顧客満足度アンケートの入力フォームを表示部３６を介して地域住民に展開し、地域住民から操作部３５を介して顧客満足度アンケートの情報の入力を受ける。センタ装置１０の満足度取得部１７０は、住民端末装置３０から、この顧客満足度アンケートの情報を取得する（ステップ２０２）。この顧客満足度アンケートの情報としては、提供商品・役務の最適化に役立つ情報として、例えば、今後、店舗に置いて欲しい商品や、今後展開して欲しいサービス、商品を売りに来て欲しい場所や時間帯、サービスの提供を受けたい場所やその時間帯、などの情報が含まれる。
【００５５】
センタ装置１０のインセンティブ付与部１９０は、顧客満足度アンケートに答えた地域住民にインセンティブを付与する（ステップ２０３）。住民端末装置３０のインセンティブ受付部３４０は、センタ装置１０から、インセンティブ付与に関する情報を取得する。なお、ここで付与されるインセンティブは、地域商店街で使えるポイントやクーポンなど、各種の付加価値が付与される仕組みを含めるものである。
【００５６】
センタ装置１０の分析部１００は、売上データ取得部１６０にて取得した地域店舗の売上データ、満足度取得部１７０にて取得した地域住民の満足度を分析し、仕入れ・出店情報および役務提供情報をより最適化する（ステップ２０４）。すなわち、このシステムが適用される特定地域において、より好ましい、より最適化された商品・役務の情報が生成される。センタ装置１０の分析部１００は、仕入れ・出店情報出力部１４０および役務提供情報出力部１５０を介して、より最適化した情報を店舗端末装置５０へ出力する（ステップ２０５）。そして、店舗端末装置５０の制御部５１は、より最適化された仕入れ・出店情報や役務提供情報を、表示制御部５７による制御によって表示部５６に表示することで、地域店舗により最適化された情報を提供している。
【００５７】
以上、詳述したように、本実施の形態では、過去の購入履歴ではなく、生活実態や生活意識からみえる潜在ニーズに基づき、商品やサービスを選択するため、買い手である地域住民は、新たな価値ある商品やサービスに出会える機会を増すことができる。その副次的効果として、買い手が購入予定でなかったものまで購入してしまう可能性が高まり、地域店舗にとっては売上の向上につながる。
更に、本実施の形態によれば、買い手である地域住民が、個人情報を提供せずとも、自らが欲する商品やサービスを欲する場所でいち早く得ることができる仕組みになっているため、ネット販売に比較してセキュリティコストの低減も期待できる。
【００５８】
なお、本実施の形態では、特定地域の地域住民の基本属性と生活者意識との取得について、アンケートにより取得する例を挙げて説明したが、アンケート以外の手段によってこれらの情報を取得することも可能である。例えば、住民の声を、お客様担当の巡回者や営業担当などの第三者が集め、予め定められたフォームに基づいて、この第三者が入力する等である。かかる場合には、住民端末装置３０は、第三者が所有する端末装置として把握できる。また、他の変形例として、生活者意識は上述したアンケートにより取得するが、特に基本属性についてはアンケート以外で取得する、等も考えられる。例えば、過去のセンタ装置１０へのアクセス情報に基づき、識別情報により管理され既に記憶装置に記憶されている個人情報を読み出して、属性情報を取得する、等である。
【００５９】
また、インセンティブ付与部１９０による地域住民に対するインセンティブの付与は、顧客満足度アンケートに答えた地域住民だけではなく、最初に生活者意識に関する情報を提供した地域住民に対しても与えるように構成することもできる。更に、最初に生活者意識に関する情報を提供した地域住民に対してのみ、インセンティブの付与を与えるように構成することも可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１０…センタ装置、２０…ネットワーク、３０…住民端末装置、５０…店舗端末装置、７０…データベース（ＤＢ）、１００…分析部、１１０…タイプ分類部、１２０…生活者意識取得部、１３０…基本属性取得部、１４０…仕入れ・出店情報出力部、１５０…役務提供情報出力部、１６０…売上データ取得部、１７０…満足度取得部、１９０…インセンティブ付与部、７１０…タイプ分類ＤＢ、７２０…アンケートＤＢ、７３０…商品情報ＤＢ、７４０…役務情報ＤＢ、７５０…出店情報ＤＢ、７６０…売上情報ＤＢ
【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】
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【図７】
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【図８】
2020042523.tif 000010
【図９】
2020042523.tif 000011
【図１０】
2020042523.tif 000012
【図１１】
2020042523.tif 000013
【図１２】
2020042523.tif 000014
【図１３】
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