(57)【要約】【課題】  複数のカテゴリや事業者の商品またはサービスが提供され競合する活動的な市場において、情勢の変化の影響や施策の効果を分析及び評価する。【解決手段】  本発明は、各競合要素のサービスカテゴリと事業者の契約数の時系列データの各時点での各競合要素の市場占有規模の増加ないしは減少の速度を特徴付ける数値からなる情勢ベクトルの時系列を算出し、与えられた時間区間に対して、指定された時間区間内において、情勢ベクトルの時系列が時間軸上区分的に一定となるベクトル時系列とみなしうるか否かという単純性を判定し、単純であると判定された場合において、情勢ベクトルが変化する各区分時点に対して、当該区分時点と、当該区分時点の前後での情勢ベクトルの差分である情勢変化ベクトルの対として、情勢変化構造の基本要素を算出することにより、情勢ベクトルの変化を検出する。【選択図】  図１
2014215715.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品それ自体または同一規格または同様の規格の製品が、同一の個人に繰り返し、または継続的に利用される、消費者向けの製品またはシステムまたはサービスを含む商品市場において、商品、または商品カテゴリ、または、商品を提供する事業者が、顧客の獲得を巡って競合する場合に、それぞれの競合要素の市場占有規模が継続的に増加または減少している活動的な市場の情勢変化を分析する市場情勢変化分析装置であって、
各競合要素のサービスカテゴリと事業者の契約数の時系列データを格納した採用者数データ記憶手段と、
前記時系列データの各時点での各競合要素の市場占有規模の増加ないしは減少の速度を特徴付ける数値からなる情勢ベクトルの時系列を算出する情勢ベクトル算出手段と、
与えられた時間区間に対して、情勢ベクトルの変化を検出する情勢変化検出手段と、を
を有することを特徴とする市場情勢変化分析装置。
【請求項２】
前記情勢変化検出手段は、
指定された時間区間内において、情勢ベクトルの時系列が時間軸上区分的に一定となるベクトル時系列とみなしうるか否かという単純性を判定する単純性判定手段と、
前記単純性判定手段において、前記情勢ベクトルの時系列が指定された時間区間内において単純であると判定された場合において、情勢ベクトルが変化する各区分時点に対して、当該区分時点と、当該区分時点の前後での情勢ベクトルの差分である情勢変化ベクトルの対として、情勢変化構造の基本要素を算出する単純分解構成手段と、
を含む請求項1記載の市場情勢変化分析装置。
【請求項３】
前記単純分解構成手段は、
指定された競合要素と指定された情勢変化構造の基本要素に対して、当該の基本要素に属する情勢変化の区分時点の前後における、当該の競合要素の市場占有規模の増加ないしは減少の速度差を速度変化の要因毎の加速量ないしは減速量の和として分解する基本分解算出手段を含む
請求項２記載の市場情勢変化分析装置。
【請求項４】
前記単純分解構成手段は、
指定された時間区間に対して、情勢ベクトルの時系列が時間区間内において単純であると判定された場合において、指定された競合要素に対して、当該時間区間内に区分時点を持つ各々の情勢変化構造の基本要素による、基本分解の結果を足し合わせることにより、当該競合要素の市場占有規模の増加ないしは減少の速度の当該時間区間の両端における差を各要因の加速量ないしは減速量の和として分解する単純分解構成制御手段を
更に有する請求項３記載の市場情勢変化分析装置。
【請求項５】
指定された顧客母集団の分割に対して、分割された顧客小集団の下で情勢ベクトル量の時系列を算出する手段と、
指定された時間区間に対して、各小集団の下での情勢ベクトル量の時系列が単純であるか否かを検出し、全ての小集団において単純と判定された場合に、当該時間区間において半単純であると判定する情勢変化の半単純性判定手段と、
指定された時間区間と指定された顧客母集団の分割に対して半単純と判定された場合に、分割された顧客小集団の各々に対して、指定された競合要素と当該の時間区間において単純分解を実行し、その結果を顧客小集団の全体に渡って総和することで、当該の競合要素の当該時間区間の両端の市場占有規模の増加ないしは減少の速度差を各要因の加速量ないしは減速量の和として分解し、半単純な情勢変化の構造を抽出する半単純分解構成手段と、
を更に有する
請求項４記載の市場情勢変化分析装置。
【請求項６】
前記単純分解構成手段は、
対数時間軸における単位時間当たりの各競合要素の市場占有規模の増加量ないしは減少量として定まる対数的速度として、各時点での情勢ベクトルの要素を算出する手段を含む
請求項２乃至５のいずれか1項に記載の市場情勢変化分析装置。
【請求項７】
前記単純分解構成手段は、
指定された時間区間と指定された競合要素に対して、当該の競合要素の市場占有規模の増加ないしは減少の速度の当該時間区間の各小区間の両端における差を各要因の加速の和として分解された場合に、指定された評価時間長に対して、指定された時間区間の終了時点から当該終了時点に評価時間長を加えた時期まで対数成長に従うとした時の、指定された時間区間の開始時点から終了時点に評価時間長を加えた時期までの各時点において、当該競合要素の市場占有規模に対する、情勢変化における各要因の影響量を算出する手段を含む
請求項６記載の市場情勢変化分析装置。
【請求項８】
製品それ自体または同一規格または同様の規格の製品が、同一の個人に繰り返し、または継続的に利用される、消費者向けの製品またはシステムまたはサービスを含む商品市場において、商品、または商品カテゴリ、または、商品を提供する事業者が、顧客の獲得を巡って競合する場合に、それぞれの競合要素の市場占有規模が継続的に増加または減少している活動的な市場の情勢変化を分析する市場情勢変化分析方法であって、
各競合要素のサービスカテゴリと事業者の契約数の時系列データを格納した採用者数データ記憶手段と、
情勢ベクトル算出手段、情勢変化検出手段を有する装置において、
前記情勢ベクトル算出手段が、前記採用者数データ記憶手段の前記時系列データの各時点での各競合要素の市場占有規模の増加ないしは減少の速度を特徴付ける数値からなる情勢ベクトルの時系列を算出する情勢ベクトル算出ステップと、
前記情勢変化検出手段が、与えられた時間区間に対して、情勢ベクトルの変化を検出する情勢変化検出ステップと、
を行うことを特徴とする市場情勢変化分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、市場情勢変化分析装置及び方法に係り、特に、製品それ自体または同一規格または同様の規格の製品が、同一の個人に繰り返してまたは継続的に利用される、消費者向けの製品、またはシステム、またはサービスなどの商品の市場において、商品、または商品カテゴリ、または商品を提供する事業者などの競合要素が、顧客の獲得を巡って競合する場合であって、それぞれの競合要素の市場占有規模が、継続的に増加または減少している活動的な市場に対して、あるカテゴリまたは事業者の占有する占有規模の増加または減少が、市場情勢の変化によって加速または減速する場合に、情勢の変化を検出し、加速または減速の要因を抽出し、各要因の加速や減速への寄与量を推計し、さらにこれらの情勢変化要因が、これまでの各競合要素の市場占有規模に影響した量を分析し、さらに、将来影響する量を推定する、市場情勢の分析、または、市場施策の有効性や効果の評価を行うための市場情勢変化分析装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
商品やサービスの市場では、複数のカテゴリや事業者の商品が競合し、それらが市場を占有するシェアを競いあうことが一般的である。このような市場では、あるカテゴリや事業者の市場占有の情勢に変化が生じたとき、これを検知し、各カテゴリや事業者の市場占有の間で、どのような相互作用や影響関係が生じたのかという情勢変化の構造を知り、また、生じた影響関係は、これまでの市場規模の占有状況にどのような変化を齎してきたのか、また今後市場の占有状況にどのような変化を齎しうるのかという情勢変化の影響を分析し評価することができれば、市場施策の実行や変更の判断をより的確かつ迅速にできる。このように、市場の情勢変化の構造とこれまでと将来への影響を定量的に推定する方法があれば、機会の損失や投資の失敗を減らす可能性が高くなり、経済に効率性を齎すため、有用性が大きい。
【０００３】
例えば、事業者は、しばしば自社の提供するカテゴリや自社のシェアの増加を狙って、市場に対するなんらかの施策を実行する。その時、市場の情勢に変化があったのか、また、あったとすれば、各カテゴリや事業者の市場占有にどのような相互作用や影響関係が生じたのか、そして、当該の相互作用や影響関係が、これまでの市場にどのような影響を与えてきたのかを分析し、さらに、今後の市場の占有状況をどのように変化させるのかを推定することで、当該施策の効果を客観的かつ早期に評価できる。その結果、施策の継続可否の判断を早めて投資や機会の損失を減らす、またその後の施策でより効果的なものを策定する、といった効率が齎される。
【０００４】
各カテゴリや事業者の市場占有規模は公開情報や事業者の経営情報等から時系列データとして知り得る、または、推定しうることが多い。しかし、市場占有規模を市場の情勢とみなして、占有規模の増加ないしは減少をもって情勢の変化と見なすことは、一般には正しくない。なぜなら、一般の市場は活動しており、各カテゴリ、事業者、市場外部等との間で顧客が絶えず流動し、各カテゴリや事業者の市場規模は、増加または縮小を続けていることが一般的である。そのため、占有規模の増加や減少をもって、市場の情勢が変化したとは見なし難い。
【０００５】
市場の情勢変化を捉えるには、活動的な市場において一定した情勢とはなにかを正しく把握することが基盤となる。そのためには、一定の情勢の下での市場占有規模の継続的な変化に関する動学を理解することが必要である。しかしながら、情勢に変化が無い場合であっても、活動的な市場において、市場占有規模の動学を捉えることは長い間解決が困難な課題であった。最近になってようやく、基本問題であるところの市場の自然な成長の構造が解明され、予測の困難さを説明する理論が提出された（例えば、非特許文献１参照）。これを基に、市場成長の予測が開始された段階である（非特許文献１、特許文献１，２，３参照）。これらは、ある市場全体の成長について予測する方法（非特許文献１、特許文献１参照）や、カテゴリが競合する市場において、各カテゴリの力関係が一定し、情勢の変化が生じない前提の下で予測の方法を提案するもの（特許文献２参照）である。従って、各カテゴリや事業者の相互の力関係の変化を想定したものではなく、市場情勢の変化を分析する方法を提案したものではない。非特許文献１の理論を基礎に、市場の情勢の概念を数量的に捉え、これを基に情勢の変化の構造を抽出し、その影響を評価する方法を案出することは、現在の検討課題である。従って、情勢変化の構造を抽出する方法や、情勢変化が将来の占有状況に齎す影響を推定するところの、市場の情勢変化や市場施策効果の分析方法は、まだ得られていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４７７７９４１号公報
【特許文献２】特許第５００１３４７号公報
【特許文献３】特開２０１１−２１５９８９号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】S. Shimogawa, M. Shinno, and H. Saito, Structure of S-shaped growth in innovation diffusion, Physical Review E 85, 056121 (2012).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記の従来技術に対する課題を以下に示す。
【０００９】
第１に、競合的な活動的市場において、競合要素の市場占有に関する情勢を数量的変数として記述し、これをデータから抽出し、かつその変化として市場情勢の変化を検出する方法が課題である。以下、当該課題を「第１の課題」と記す。
【００１０】
第２に、情勢変化の構造を取り出すには、上記の情勢変数の変化の中から、競合要素間の相互作用ないしは影響関係を抽出する必要がある。以下、当該課題を「第２の課題」と記す。
【００１１】
第３に、多くの商品やサービスは、国内全体や、幾つかの地域ブロックなどの大規模な数の消費者を対象に提供されることが一般的である。市場の情勢やその変化が、地域や地区などの部分集団の間で様々に異なることが多い。その場合、情勢変化の構造は複雑で、全体で一度に抽出することが困難となる。従って、情勢変化の構造は、部分集団で捉えた構造を全体に統合し得るよう取り出される必要があり、かつこれを用いて、部分から全体に統合する方法が提供される必要がある。以下、当該課題を「第３の課題」と記す。
【００１２】
第４に、取り出された市場の情勢変化の構造が、各競合要素の市場占有状況を将来どのように変化させて行くのかを推定して、情勢変化の影響を見積もる方法が必要である。以下、当該課題を「第４の課題」と記す。
【００１３】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、複数のカテゴリや事業者の商品またはサービスが提供され競合する活動的な市場において、各カテゴリや事業者等の競合要素の市場占有に関する情勢を数量的に捉え、これを基に、情勢の変化の構造を、競合要素間の相互作用または影響関係として抽出し、当該の情勢変化の構造が将来の占有状況に齎す変化を推定するところの、情勢変化や施策効果を分析することが可能な市場情勢変化分析装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、製品それ自体または同一規格または同様の規格の製品が、同一の個人に繰り返し、または継続的に利用される、消費者向けの製品またはシステムまたはサービスを含む商品市場において、商品、または商品カテゴリ、または、商品を提供する事業者が、顧客の獲得を巡って競合する場合に、それぞれの競合要素の市場占有規模が継続的に増加または減少している活動的な市場の情勢変化を分析する市場情勢変化分析装置であって、
各競合要素のサービスカテゴリと事業者の契約数の時系列データを格納した採用者数データ記憶手段と、
前記時系列データの各時点での各競合要素の市場占有規模の増加ないしは減少の速度を特徴付ける数値からなる情勢ベクトルの時系列を算出する情勢ベクトル算出手段と、
与えられた時間区間に対して、情勢ベクトルの変化を検出する情勢変化検出手段と、を
を有する。
【００１５】
また、本発明（請求項２）は、前記情勢変化検出手段において、
指定された時間区間内において、情勢ベクトルの時系列が時間軸上区分的に一定となるベクトル時系列とみなしうるか否かという単純性を判定する単純性判定手段と、
前記単純性判定手段において、前記情勢ベクトルの時系列が指定された時間区間内において単純であると判定された場合において、情勢ベクトルが変化する各区分時点に対して、当該区分時点と、当該区分時点の前後での情勢ベクトルの差分である情勢変化ベクトルの対として、情勢変化構造の基本要素を算出する単純分解構成手段と、を含む。
【００１６】
また、本発明（請求項３）は、前記単純分解構成手段において、
指定された競合要素と指定された情勢変化構造の基本要素に対して、当該の基本要素に属する情勢変化の区分時点の前後における、当該の競合要素の市場占有規模の増加ないしは減少の速度差を速度変化の要因毎の加速量ないしは減速量の和として分解する基本分解算出手段を含む。
【００１７】
また、本発明（請求項４）は、前記単純分解構成手段において、
指定された時間区間に対して、情勢ベクトルの時系列が時間区間内において単純であると判定された場合において、指定された競合要素に対して、当該時間区間内に区分時点を持つ各々の情勢変化構造の基本要素による、基本分解の結果を足し合わせることにより、当該競合要素の市場占有規模の増加ないしは減少の速度の当該時間区間の両端における差を各要因の加速量ないしは減速量の和として分解する単純分解構成制御手段を更に有する。
【００１８】
また、本発明（請求項５）は、指定された顧客母集団の分割に対して、分割された顧客小集団の下で情勢ベクトル量の時系列を算出する手段と、
指定された時間区間に対して、各小集団の下での情勢ベクトル量の時系列が単純であるか否かを検出し、全ての小集団において単純と判定された場合に、当該時間区間において半単純であると判定する情勢変化の半単純性判定手段と、
指定された時間区間と指定された顧客母集団の分割に対して半単純と判定された場合に、分割された顧客小集団の各々に対して、指定された競合要素と当該の時間区間において単純分解を実行し、その結果を顧客小集団の全体に渡って総和することで、当該の競合要素の当該時間区間の両端の市場占有規模の増加ないしは減少の速度差を各要因の加速量ないしは減速量の和として分解し、半単純な情勢変化の構造を抽出する半単純分解構成手段と、
を更に有する。
【００１９】
また、本発明（請求項６）は、前記単純分解構成手段において、対数時間軸における単位時間当たりの各競合要素の市場占有規模の増加量ないしは減少量として定まる対数的速度として、各時点での情勢ベクトルの要素を算出する手段を含む。
【００２０】
また、本発明（請求項７）は、前記単純分解構成手段において、指定された時間区間と指定された競合要素に対して、当該の競合要素の市場占有規模の増加ないしは減少の速度の当該時間区間の各小区間の両端における差を各要因の加速の和として分解された場合に、指定された評価時間長に対して、指定された時間区間の終了時点から当該終了時点に評価時間長を加えた時期まで対数成長に従うとした時の、指定された時間区間の開始時点から終了時点に評価時間長を加えた時期までの各時点において、当該競合要素の市場占有規模に対する、情勢変化における各要因の影響量を算出する手段を含む。
【発明の効果】
【００２１】
商品やサービスの市場では、複数のカテゴリや事業者の商品が競合し、それらが市場を占有するシェアを競い合うことが一般的である。このような市場では、あるカテゴリや事業者の市場占有の情勢に変化が生じたとき、これを検知し、各カテゴリや事業者の市場占有の間で、どのような相互作用や影響関係が生じたのかという情勢変化の構造を知り、また、生じた影響関係は、今後市場の占有状況にどのような変化を齎しうるのかという情勢変化の影響を知ることができれば、市場施策の実行や変更の判断をより的確かつ迅速にできる。
【００２２】
本発明によれば、情勢変化が半単純の性質を持つ場合、各カテゴリや事業者等の競合要素の市場占有に関する情勢を数量的に捉え、情勢の変化の構造を、競合要素間の相互作用または影響関係または着目競合要素の対数的速度変化の加速要因分解として抽出し、これによって施策の有効性を評価し、また、これまでと将来の占有状況に齎す変化を情勢変化の構造に沿って分析および推定することにより、機会の損失や投資の失敗を減らす可能性が高くなり、経済に効率性を齎す。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施の形態における市場情勢変化分析装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態における市場情勢変化分析装置の動作のフローチャートである。
【図３】本発明の一実施の形態における折れ線モデル集合作成部のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施の形態における単純分解構成制御ユニットの動作のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２５】
以下、課題解決の概要を述べておく。まず、最近になって進展したイノベーションの普及におけるＳ字成長の新しい理論を応用する。 市場の自然な成長はイノベーションの普及として捉えられると考えられ、そのＳ字型の成長を捉えて説明する研究は、過去膨大になされてきた。それらは、Ｓ字の成長データを適切に説明できず、悉く失敗に終わって来たが、近年、ようやくこれに成功する理論が提出され（非特許文献１）。予測などに利用されてきた（非特許文献１、特許文献１，２，３）。そこで、これらの技術を応用して、活動的市場における市場占有の情勢に数量的表現を与える。
【００２６】
当該の理論によれば、市場を形成するイノベーションの情報伝搬流が社会に構成され、採用予定者の学習チャネルの情報の流入速度分布の構造が，指数の異なる２つのベキ乗則に従う。個人の採用行動は、学習情報量の累積が定数閾値を超過するモデルで記述できる。この理論に従えば、競合する市場であっても、各競合要素が顧客の採用行動に影響を齎す情報伝搬の基礎構造が共有され、一定している可能性がある。この場合、一定の情勢にあれば、各競合要素の顧客占有規模の成長や減衰の主要部が、ある原点を共有する時間の対数関数で記述できる可能性が高い。そこで、対数的時間軸を導入することによって、複数の非線形の自然な増加・減少の曲線を、同時に線形化することができる可能性がある。
【００２７】
この場合、同時線形化によって、情勢が一定している状態での各競合要素の顧客占有規模の成長または減衰が、時間の対数関数の係数で特徴づけられることになる。この係数を「顧客占有規模の対数時間成長速度」、または、単に「速度」と呼ぶ。市場の情勢は、この速度を各々の競合要素に対して取ることで構成されるベクトルで表現されることになる。これが情勢ベクトルであり、これによって第１の課題１の解決が図られる。即ち、情勢の変化は、速度からなる情勢ベクトルの変化として検出される。なお、新しい要因の成長は、Ｓ字型の曲線に従うため、対数成長に落ち着くまでに、Ｓ字型の小さな前半部分が出現し、しばらく時間を要することがある。このため、対数軸上の折れ線による市場占有規模時系列のモデルや、区分的な定数関数を要素とする情勢ベクトルのモデルは、局所的にはデータと一致しない所を伴う。
【００２８】
次に、第２の課題２については、対数的速度ベクトルによる市場情勢の表現を用いて、情勢変化の構造を取り出す。市場情勢の個々の変化は、通常、一定の施策の変更や外部要因の波及によるため、情勢変化は、例えばある地域では同時に働き、その前後で情勢が一定していると考えられる。この時、情勢変化は、ある時点での速度ベクトルの変化の対で表される。これを「加速時点付きの加速ベクトル」と呼ぶ。加速時点付きの加速ベクトルが、情勢変化を構成している基本要素である。なお、一般には、一つの対数成長から次の対数成長に落ち着くのに少しの時間を要するため、対数時間軸上の折れ線グラフを再現するために、加速時点付きの加速ベクトルの加速時点は、折れ線の交叉時点をとる。このため、当該時点は、一般には加速開始時点や次の対数成長の開始時点と異なる。
【００２９】
加速ベクトルは、情勢変化における、競合要素間の相互作用ないしは影響関係を表す。一つの情勢変化は、通常ある一つの競合要素の原因で生じると考えられる。この原因は、各顧客と競合要素の関係において、一般に吸収的(他の競合要素から顧客を奪い取る)または流出的(他の競合要素へ顧客が奪い取られる)な効果を齎す。そのため加速ベクトルは、当該の競合要素と他の競合要素の関係において、同一競合要素からの星型の流出的または吸収的な関係が重畳される形式を取ることになる。この星の中心を作用源と呼ぶことにする。また、市場の構造を変えて行くような大きな変化の場合、この作用の方向は、顧客の違いに寄らず同一の方向と考えられる。この場合、加速ベクトルの関係グラフ表現は、流出的または吸収的な関係の重畳という2元的複合ではなく、吸収的ないしは流出的のどちらかの単元的な作用を齎すことが多いと考えられる。このような情勢変化要因が同時に働かない場合、加速ベクトルの非零要素を吟味することで、要因数が３以上あれば、個々の情勢変化のデータから作用源となる競合要素が特定されうる。加速ベクトルの零でない要素が２つの時、星型は形成されないが、着目する競合要素、例えば、自社サービス等がある場合、着目する競合要素に速度変化を生じた相手として、競合要素は自明に特定される。情勢変化構造の基本要素が与えられれば、着目する競合要素の情勢変化時点における速度差が、競合の要因を添え字とする加速の和として分解される。これを、基本要素による「基本分解」と呼ぶ。なお、ここで加速は負の符号をとるものとし、減速を含むものとする。
【００３０】
なお、加速ベクトルの要素が、着目する競合要素のみの場合、加速要因は、計測されている競合要素の集合にはなく、計測の外部にあることになる。逆に、加速ベクトルの総和が消滅すれば、加速ベクトルの要素として非零である競合要素の範囲に限定して、情勢変化が生じていることになる。こうして、相互作用の影響範囲を取り出すことができる。
【００３１】
ここである時間区間を考え、この時間区間内で幾つかの情勢変化によって、着目する競合要素に対して速度変化が生じてきたとする。この速度変化は、要因が特定されているので、競合要素を添え字とする加速の和として分解できる。この要因分解を「速度変化」ないしは「加速の単純分解」と呼ぶ。単純分解と呼ぶ理由は次で述べる。以上が第２の課題の解決アプローチである。
【００３２】
次に第３の課題について述べる。通常、市場の情勢やその変化は、地域や地区などの顧客の部分集合の間で様々に異なる状況にある。そのため上記の対数時間を取っても、競合要素の市場占有規模の時系列は、折れ線化されず、曲線となることがある。逆に折れ線モデルが当てはまる情勢変化を「単純」という。単純な情勢変化では、上記のように単純分解によって、着目競合要素の速度変化に対する加速要因分解が得られる。
【００３３】
情勢変化が単純ではない場合、加速時点付き加速ベクトル、即ち、情勢変化構造の基本要素によって、情勢変化の構造を直接取り出すことはできず、単純分解によって速度変化を加速要因に分解することができない。この時、元の顧客集合を分割して部分集合に限定した際には、情勢変化が単純となっている場合がある。即ち、対数時間によって、各競合要素の市場占有規模の時系列が折れ線化される場合である。この場合には、まず、部分集合で単純分解により、着目する競合要素の速度変化を加速要因に分解する。ここで各競合要素の市場規模成長の時系列に対して、対数時間成長速度を対応させる関数が、線形な関数であることから、部分集合毎に構成した、速度変化の加速要因分解の等式を、各部分集合で横断して加えることで、元の集合での速度変化の加速要因分解が得られ情勢変化の構造を解析することができる。ある顧客集団の分割に対して単純となる情勢変化を「半単純」と呼ぶ。上述のように、半単純な情勢変化の構造解析は、対数速度関数の線形性により、単純な情勢変化の構造解析に帰着することができる。この過程を「情勢変化構造の半単純分解」とよぶ。
【００３４】
次に第４の課題について述べる。「単純分解」や「半単純分解」によって取り出した速度変化の要因分解は、市場占有規模の成長速度が、どのような要因によってどれだけ変化したのかを示す。これは、現在生じている情勢変化に数量的理解を与える。例えば、着目する競合要素の市場占有規模向上のための施策の有効性や、成長速度減速に対する対抗施策の優先度等を教える。一方、競合市場において情勢が変化すれば、その影響により、競合要素の市場占有規模に従前と異なる変化が生じうる。このように、情勢の変化が市場占有規模に齎す影響を知ることが、情勢変化分析の主たる目標である。
【００３５】
市場の情勢は、データが取られた範囲だけでなく、その後も変化し得るが、不連続な速度変化からなる情勢変化を推定する方法は現在知られていない。そこで、今後は情勢に新たな変化が生じないという前提を置けば、情勢を表す速度ベクトルを利用することで、市場占有規模がどのように変化するかの時系列変化を構成することができる。実際の市場成長では、不連続な最終需要限界が生じうるが、この限界も予測が困難である。従って、最終需要限界に到達しないという前提で、対数成長による時系列変化を構成する。
【００３６】
ここで、過去しばらくの期間をかけて情勢が変化してきた場合、時間区間の両端の速度変化を加速要因に分解した情報では、その間に生じてきた市場規模の変化への影響が示されないので、過去については、時系列で影響規模を評価する。小さい時間区間において速度変化量が分解されていれば、要因毎の速度変化の時系列が得られるので、これを累積すれば、過去の時点については、市場占有規模への影響量を分析できる。また、予測においては、情勢変化の各要因が、その後の時系列変化の推定において、各競合要素の市場占有規模を増加または減少させる量を逐次に算出できる。これから、情勢変化の影響を構造的に分析し評価することができる。
【００３７】
以下に具体的に説明する。
【００３８】
以下では、固定系や無線系のブロードバンドサービスやスマートフォンによるインターネット利用などは今後も成長が見込まれる。これらの競合性のある各サービスカテゴリや着目事業者の契約者数の継続的な記録が、例えば幾つかの県からなるある地域ブロックで県別に収集されている場合に、これを用いて市場の情勢変化や施策効果を分析するシステムの例を示す。
【００３９】
図１は、本発明の一実施の形態における市場情勢変化分析装置の構成を示す。
【００４０】
同図に示す市場情勢変化分析装置１００は、ユーザインタフェース２００、採用者数データ記憶部３００、出力保存部４００に接続されている。
【００４１】
市場情勢変化分析装置１００は、ユーザインタフェース処理部１０１、表示制御部１０２、中央制御部１０３、主記憶１０４、基本設定実行部１１０、対数時間原点設定部１２０、対数時間変換部１３０、折れ線モデル集合作成部１４０、単純分解構成部１５０、半単純分解構成部１６０、情勢変化影響分析評価部１７０を有する。
【００４２】
ユーザインタフェース処理部１０１は、本システムの利用者がシステムを制御して目標の解析を実行するための命令を受理し、中央制御部１０３に転送し、中央制御部からの表示命令を実行する。
【００４３】
表示制御部１０２は、中央制御部１０３で処理された表示命令に基づいてデータを表示する。
【００４４】
中央制御部１０３は、各部からの命令、メッセージ、データの流れを制御する。
【００４５】
採用者数データ記憶部３００は、外部から対象とするサービスカテゴリと事業者の各小地区（例えば、県）での契約数の時系列でデータを入力し、格納するとともに、呼び出しに応じてデータを転送する。採用者数データ記憶部３００に格納されるデータは、幾つかの小地区Fi ,i=1,2,…,G,に分割され得るある地域において、市場が競合する、耐久的もしくは契約的な商品カテゴリ（例えば、フレッツ光（登録商標）、au光（登録商標）、ケーブルテレビ、WiMAX等）分割の下での各商品カテゴリCi, i=1,2,…,A,の地域毎の採用者数NFiCj i=1,2,…,G, j=1,2,…,A, についての、現在または過去のある時期までの時間区間[T0,T1]の時系列データDFiCj={(tk,NFiCj(tk))，k=1,2,…,n}，i=1,2,…,G， j=1,2,…,Aを格納する。また、各商品カテゴリのいずれかに属する商品または事業者Ej, j=1,2,…,B,の地域毎の採用者数 NFiEj, i=1,2,…,G, j=1,2,…,Bについての時間区間[T0,T1]の時系列データDFiEj={(tk,NFiEj (tk)), k=1,2,…,n}, i=1,2,…,G, j=1,2,…,Ｂ,を格納する。
【００４６】
例えば、幾つかの県からなるある地方おいて、ある契約ベースのサービスの複数のカテゴリについて、その何れかを契約している県別のユーザ数の４半期毎の時系列データ、および、これらのサービスカテゴリの何れかに属するサービスを提供する上記事業者について、当該のサービスを契約している県別のユーザ数の４半期毎の時系列データが格納される。
【００４７】
以下に、市場情勢変化分析装置１００の要部の処理を説明する。
【００４８】
図２は、本発明の一実施の形態における市場情勢変化分析装置の動作のフローチャートである。
【００４９】
基本設定実行部１１０は、各部の様々なパラメータや指定要求に対するデフォルトや着目対象を設定する機能を提供し、デフォルトや基本設定の設定要求表を表示、入力、ファイル保存の機能を実行する。４半期やひと月などの最小時間単位、対数時間の原点、データ時間区間[T0,T1]、誤差の判定に利用する閾値１や区間分割限界の判定に利用する閾値２の設定、折れ線モデル作成における区分点候補作成時の刻み値δの設定、着目サービスカテゴリまたは着目事業者の設定、情勢変化を抽出する時間区間「T2,T3」の設定、情勢変化の影響を評価する最終評価時点T4の設定等を行う(ステップ１１０)。
【００５０】
対数時間原点設定部１２０は、特許文献１の発明を用いてデータから対数時間の原点を設定する(ステップ１２０)。
【００５１】
対数時間変換部１３０は、採用者数データ記憶部３００の各契約者数時系列データの時間軸を対数に変換する処理を実行する(ステップ１３０)。具体的には、ユーザインタフェース２００を介して指定された小地区の指定された商品カテゴリまたは指定された事業者の採用者数の時系列を時間区間[T0,T1]に含まれる指定された時間区間において、対数時間に変更する。例えば、採用者数データ記憶部３００の採用者数の時系列データを、
D={(N(t ii),t i, i=1,2,…n}
とすると、これに対して、時間を対数化させたデータ
DL={(N(t i),log(t i)), i=1,2,…,n}
を算出する。
【００５２】
折れ線モデル集合作成部１４０は、対数時間変換部１３０で対数化された県別の各契約者数の対数時間時系列データを指定の時間区間においてそれぞれを折れ線モデルで近似する処理を実行する。対数時間変換部１３０により対数時間に変換された時系列データについて、折れ線による近似手順を実行する(ステップ１４０)。
【００５３】
折れ線モデル集合作成部１４０の処理のフローチャートを図３に示す。
【００５４】
折れ線モデル集合作成部１４０は、対象とする区間を全区間とする（ステップ１００）。まずは、対象区間のそれぞれについて回帰直線を算出し(ステップ１０１)、区分毎の回帰直線とデータのグラフDLの平均二乗誤差の和を誤差とする(ステップ１０２)。当該誤差が予め設定された閾値１を上回る場合は(ステップ１０３、Yes)、指定された刻み値δを使って、新区分点の候補を当該区間の開始点の隣から当該区間の終了点まで移動させつつ(ステップ１０４)、分割した２区間でそれぞれ回帰直線の作成を実行し(ステップ１０５)、二乗誤差の和が最小となる点を新区分点として分割し、分割されたそれぞれの区間を新たな区間とする(ステップ１０６)。誤差が閾値１以下の場合は（ステップ１０３、No）、ステップ１０７に移行する。折れ線の線分区間の最小幅が閾値２より小さい場合は（ステップ１０７,Yes）、折れ線モデルの作成に失敗したと判定する(ステップ１０８)。そうでない場合は（ステップ１０７,No）ステップ１０１に移行する。
【００５５】
上記の動作を行う折れ線モデル集合作成部１４０は、回帰直線算出ユニット１４１、新区分点作成ユニット１４２、単一折れ線モデル作成制御ユニット１４３を有する。
【００５６】
回帰直線算出ユニット１４１は、折れ線の一区間となる指定時間区間と指定の対数時間契約者数時系列データに対して、回帰直線と、その二乗誤差値を算出し（ステップ１０２）、平均二乗誤差値の計算に利用するためのデータポイント数と共に、出力する。
【００５７】
新区分点作成ユニット１４２は、指定時間区間と指定の対数時間契約数時系列データに対して、指定時間区間内に刻み値δを利用して区分点候補群を作成し、回帰直線算出ユニット１４１を繰り返し利用して、各区分点候補で生じる２区間での各回帰直線の二乗誤差和が最小となる新区分点を導入する（ステップ１０６）。
【００５８】
単一折れ線モデル作成制御ユニット１４３は、指定時間区間と指定の対数時間契約数時系列データ全体を初期区間とし、平均二乗誤差を評価して、誤差閾値１を下回るまで、二乗誤差の大きい回帰結果の区間に対して新区分点作成ユニット１４２を呼び出して、新区分点を作成する操作を繰り返す。誤差閾値１が区分点による分割限界に至っても、閾値１を下回らなければ、折れ線モデル作成の失敗を通知し、下回れば、区分点と区間順に並べた回帰直線群を出力する（ステップ１０７）。
【００５９】
単純分解構成部１５０は、指定された県について、着目競合要素、即ち指定されたサービスカテゴリまたは事業者の、採用者数の増加速度に関する単純分解ベクトル、および、加速時点付加速要因分解ベクトル系列を算出する（ステップ１５０)。
【００６０】
当該単純分解構成部１５０の詳細については後述する。
【００６１】
半単純分解構成部１６０は、各県で構成された単純分解の出力を地区全体にわたってベクトル和をとり、情勢変化分析の指定区間「T2,T3」両端での着目競合要素の速度変化の半単純分解と、［T2,T3］内の与えられた任意の小区間[s,s+ds]に対しての着目競合要素の速度変化の半単純分解を算出する。本処理において、本処理において、各県で単純分解構成部１５０を呼び出し、その結果、当該の県における情勢変化が単純ではないという判定結果が出力された場合は、情勢変化が半単純ではないという判定結果を出力する（ステップ１６０）。
【００６２】
情勢変化影響分析評価部１７０は、各県に対して、単純分解構成部１５０を繰り返し呼び出し、単純性の判定結果を出力し、単純の判定であった県については、最小時間区間単位毎に、着目競合要素の速度変化の単純分解の出力β(ds)を算出し、情勢変化の影響の構造的分析として、評価時間区間[T2,T4]の時系列
【００６３】
【数１】
2014215715.tif 000003
を出力する。また地区全体に対しては、半単純分解構成部１６０を呼び出し、半単純性の判定結果を出力し、半単純の判定であった場合に、最小時間区間単位毎に、着目競合要素の速度変化の単純分解の出力β(ds)を算出し、情勢変化の影響の構造的分析として評価時間区間[T2,T4]の時系列
【００６４】
【数２】
2014215715.tif 000004
を出力する（ステップ１７０）。
【００６５】
以下に、単純分解構成部１５０について説明する。
【００６６】
単純分解構成部１５０は、時点付加速ベクトル抽出ユニット１５１、基本分解算出ユニット１５２、単純分解構成制御ユニット１５３を有する。
【００６７】
時点付加速ベクトル抽出ユニット１５１は、各商品カテゴリと各事業者の指定された小地区での採用者数の対数時間軸による折れ線モデルから、時間区間[T0,T1]に含まれる指定された時間区間に対して折れ線モデル集合作成部１４０を呼び出し、折れ線モデル集合を入力として、折れ点を利用して、指定時間区間内の各折れ点tiにおける加速度ベクトルαiを全て算出し、系列{(ti,αi)，i=1,2,…,h0}として出力する。
【００６８】
例えば、上記の折れ線モデル集合作成部１４０を実行することで得られた、各商品カテゴリと各事業者の折れ線モデルの集合から、与えられた時点に対して、折れ線の傾きを取り出して、ベクトルの要素とすることで、情勢ベクトルの時系列を算出する。また、各折れ線の各折れの時点と、当該時点前後での情勢ベクトルの差の算出により、情勢変換の基本要素である、加速時点と加速ベクトルの対が得られる。
【００６９】
基本分解算出ユニット１５２は、与えられた加速ベクトルαから、着目競合要素の当該時点での速度変化の加速要因分解ベクトルβを算出する。
【００７０】
当該基本分解算出ユニット１５２は、指定された指定された商品カテゴリまたはこれに属する事業者と与えられた情勢変化の基本要素に対して、採用者数の増加速度における速度変化の基本分解を算出する。
【００７１】
例えば、指定された情勢変化の基本要素が加速時点t、加速ベクトルαの対であるとする。簡単のため、着目しているのは、商品カテゴリC1に属する事業者E1とし、他の事業者は考えず、全て排他的な関係にある商品カテゴリによって、市場が分割されているとする。商品カテゴリC1に対応するベクトルαの成分を＜α,C1＞当該事業者の成分を＜α,E1＞と記載する。なおベクトルαは、成分を並べて定義される数空間のベクトルとする。
【００７２】
まず、加速ベクトルαにおいて、成分＜α,C1＞を＜α,C1＞−＜α,E1＞で置き換えたベクトルをα'とする。＜α,C1＞−＜α,E1＞は、当該事業者の属する商品カテゴリ内での競争他事業の総和の加速量を表すため、カテゴリ内競争成分と呼ぶ。
【００７３】
次に、ベクトルα'の成分の総和＜α'＞を取り、その符合を反転させて−＜α'＞としたものを、新たな成分として、ベクトルα'を拡張したベクトルをα"とする。α"の成分の並びの数、すわなち、属する数空間の次元は、ベクトルα'の成分の並びの数よりも一つだけ大きい。−＜α'＞は、市場外部の加速量を表す。まず、＜α,E 1＞が零と見做されれば、E 1の速度変化の基本分解、即ち加速要因分解を表すベクトルβは、零ベクトルにとることとする。次に、成分＜α,E1＞が非零であるとする。α"の非零な成分の数は２つ以上であることに注意する。α"零な要素の数がちょうど２であれば、βとして、α"からE 1の成分を零としたベクトルとして定める。この時βの非零の成分の数は一つである。次に、α"の非零の成分の数が３以上であったとする。その符合構成が星型ではない、即ち、正または負の符号の成分の数が一つということではないとする。この時は、相互作用が分離できていないと見なし、当該の基本要素が相互作用の同時出現からなる特異性を持つとして、警告を出し、α"において＜α,E 1＞と逆の符合となる成分以外を零とし、さらにその総和が−＜α,E 1＞となるように定数倍したベクトルを、E1の加速要因分解を表すベクトルβとする。
【００７４】
次にα"の符合構成が星型であるとき、その中心、即ち、正または負の符号の成分が一つであり、当該の成分となるものがE1であれば、βをα"からE1の成分を零と置いたベクトルとして定める。その中心がE1でなければ、βを、当該中心の成分以外は零となるベクトルで、その成分の値が−＜α,E 1＞となるものとして算出する。
【００７５】
単純分解構成制御ユニット１５３の動作を説明する。
【００７６】
図４は、本発明の一実施の形態における単純分解構成制御ユニットの動作のフローチャートである。
【００７７】
単純分解構成制御ユニット１５３は、時点付加速ベクトル抽出ユニット１５１を呼び出して系列{(ti,αi)，i=1,2,…,h0}を出力させ（ステップ１５１）、本系列の各要素を取り出し（ステップ１５２）、基本分解算出ユニット１５２を繰り返し呼び出して（ステップ１５３）、時間区間[T0，T1]に加速時点を持つ情勢変化の基本要素を取り出し、新系列{(ti,βi)，i=1,2,…,h}を作成する（ステップ１５４）。ここで、加速要因ベクトルβiが零となる要素は、系列から取り除かれている。
【００７８】
次に、情勢変化分析の指定区間[T2,T3]両端での着目競合要素の速度変化の分解として、{(ti,βi)，i=1,2,…,h}の各加速要因ベクトルβiを総和したベクトルを算出する（ステップ１５５）。また、[T2,T3]内の与えられた任意の小区間[s,s+ds]に対して、当該区間[s,s+ds]内に加速時点tiをもつ基本分解要素(t,βi)の加速要因ベクトルβiの和としてβ(ds)を出力する（ステップ１５６）。本処理において、折れ線モデル集合作成部１４０を呼び出し、その結果折れ線モデルの作成が失敗していた場合は、当該の県における情勢変化が単純ではないという判定結果を出力する。
【００７９】
また、本発明は、図1に示す市場情勢変化分析装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、市場情勢変化分析装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００８０】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００８１】
１００  市場情勢変化分析装置
１０１  ユーザインタフェース処理部
１０２  表示制御部
１０３  中央制御部
１０４  主記憶
１１０  基本設定実行部
１２０  対数時間原点設定部
１３０  対数時間変換部
１４０  折れ線モデル集合作成部
１４１  回帰直線算出ユニット
１４２  新区分点作成ユニット
１４３  単一折れ線モデル作成制御ユニット
１５０  単純分解構成部
１５１  時点付加速ベクトル抽出ユニット
１５２  基本分解算出ユニット
１５３  単純分解構成制御ユニット
１６０  半単純分解構成部
１７０  情勢変化影響分析評価部
２００  ユーザインタフェース
３００  採用者数データ記憶部
４００  出力保存部
【図１】
2014215715.tif 000005
【図２】
2014215715.tif 000006
【図３】
2014215715.tif 000007
【図４】
2014215715.tif 000008