(57)【要約】【課題】本発明は、その商品の販売実績データがない場合でも、容易にその企画あるいは販売しようとする商品のライフサイクルを予測する手段を提供することを課題とする。  【解決手段】ライフサイクルを予測する対象の商品名および記事データベース４中の記事件数を計数する計数単位期間を検索条件として入力する検索条件入力手段２と、記事データベース４から指示された商品名が記載された記事を検索して、得られた記事の件数を前記入力された計数単位期間に分けて７あるいは９に示す記事件数テーブルに記憶する記事件数計数手段５と、前記期間別類似商品記事件数テーブル７に記憶された類似商品の記事件数の時間的変化を前記ライフサイクルフェーズ区間判定テーブル６に基づいて判定してライフサイクルのフェーズ区間を算出してライフサイクルフェーズ区間テーブル１０に記憶させるライフサイクルフェーズ区間算出手段８と、を備えるように構成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ライフサイクルが類似する商品名を対応させた類似商品対応テーブルと、
刊行物に掲載された記事を蓄積した記事データベースと、
商品の活性度の変化に基づき、商品のライフサイクルのフェーズ区間を判定するためのフェーズ区間判定テーブルと、を設け、
商品名と検索範囲期間および計数単位期間を検索条件として入力するステップと、
前記入力された商品名に対応した前期類似商品対応テーブルに記憶された類似商品名と前記入力された検索範囲期間を検索条件として前記記事データベースを検索し、前記入力された計数単位期間毎に計数して類似商品の単位期間毎の記事件数を記憶するステップと、
該記憶された類似商品の単位期間毎の記事件数で示される活性度の変化から、前記フェーズ区間判定テーブルに基づいてライフサイクルのフェーズ区間を算出するステップと、
前記入力された商品名と検索範囲期間を検索条件として前記記事データベースを検索し、前記入力された計数単位期間ごとに計数して商品の単位期間毎の記事件数を記憶するステップと、
該商品の単位期間毎の記事件数を基準として、前記ライフサイクルのフェーズ区間と類似商品の単位期間毎の記事件数から商品のライフサイクルを予測するステップと、
を有することを特徴とするライフサイクル予測方法。
【請求項２】
商品の市場投入時にビジネス用語として慣用されるキーワードを記憶した追加キーワードテーブルを更に備え、
前記記事データベースから商品名または類似商品名を検索するときに、前記追加キーワードテーブルに記憶されたキーワードを検索条件として追加する
ことを特徴とする請求項１記載のライフサイクル予測方法。
【請求項３】
前記類似商品対応テーブルは、商品名に対応して類似商品名が複数あるときには、各類似商品名に重み付け計数を付加し、
前記ライフサイクルのフェーズ区間を算出するときに、複数の類似商晶に対応して算出した各ライフサイクルのフェーズ区間を類似商品毎に前記類似商品対応テーブルに付加された重み付け計数を用いてライフサイクルのフェーズ区間を算出する
ことを特徴とする請求項１あるいは請求項２のいずれかに記載のライフサイクル予測方法。
【請求項４】
ライフサイクルが類似する商品名を対応させた類似商品対応テーブルと、
刊行物に掲載された記事を蓄積した記事データベースと、
商品の活性度の変化に基づき、商品のライフサイクルのフェーズ区間を判定するためのフェーズ区間判定テーブルと、
商品名と検索範囲期間および計数単位期間を検索条件として入力する検索条件入力手段と、
前記入力された商品名に対応した前期類似商品対応テーブルに記憶された類似商品名と前記入力された検索範囲期間を検索条件として前記記事データベースを検索し、前記入力された計数単位期間毎に計数して類似商品の単位期間毎の記事件数を期間別類似商品記事件数テーブルに記憶する手段と、
該記憶された類似商品の単位期間毎の記事件数で示される活性度の変化から、前記フェーズ区間判定テーブルに基づいてライフサイクルのフェーズ区間を算出し、ライフサイクル区間テーブルに記憶する手段と、
前記入力された商品名と検索範囲期間を検索条件として前記記事データベースを検索し、前記入力された計数単位期間ごとに計数して商品の単位期間毎の記事件数を期問別対象商品記事件数テーブルに記憶する手段と、
該商品の単位期間毎の記事件数を基準として、前記ライフサイクルのフェーズ区間と類似商品の単位期間毎の記事件数から商品のライフサイクルを予測する手段と、
を備えることを特徴とするライフサイクル予測装置。
【請求項５】
ライフサイクルが類似する商品名を対応させた類似商品対応テーブルと、
刊行物に掲載された記事を蓄積した記事データベースと、
商品の活性度の変化に基づき、商品のライフサイクルのフェーズ区間を判定するためのフェーズ区間判定テーブルと、を設け、
コンピュータに、
商品名と検索範囲期間および計数単位期間を検索条件として入力する手順、
前記入力された商品名に対応した前期類似商品対応テーブルに記憶された類似商品名と前記入力された検索範囲期間を検索条件として前記記事データベースを検索し、前記入力された計数単位期問毎に計数して類似商品の単位期間毎の記事件数を記憶する手順、
該記憶された類似商品の単位期間毎の記事件数で示される活性度の変化から前記フェーズ区間判定テーブルに基づいてライフサイクルのフェーズ区間を算出する手順、
前記入力された商品名と検索範囲期間を検索条件として前記記事データベースを検索し、前記入力された計数単位期間ごとに計数して商品の単位期間毎の記事件数を記憶する手順、
該商品の単位期間毎の記事件数を基準として、前記ライフサイクルのフェーズ区間と類似商品の単位期間毎の記事件数から商品のライフサイクルを予測する手順、
を実行させるためのライフサイクル予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、販売実績データがない商品のライフサイクルを予測する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
商品の開発を行う際、その商品が売れるかどうか、また、商品の市場投入に関する売れ具合、すなわち商品の活性度を示す、導入期、成長期、成熟期、衰退期に区分されるライフサイクルの各区間を予測、検討するのは非常に大変なことである。
【０００３】
現在行われている方法としては、商品の販売実績のデータをもとにその商品が導入期や衰退期などいずれの状態にあるのかを統計的に見る方法が提案されている（特許文献１参照。）。
【０００４】
これによれば、フランチャイズチェーンの各店舗で販売される商品の販売動向を分析して商品の販売管理を行う場合に用いられるとして、商品の販売実績データに基づいて、対象商品の一店舗当たりの販売数量を算出し、対象商品が取り扱われている店舗の割合を表すカバー率を算出し、前記一店舗当たりの販売数量およびカバー率の推移をグラフ上に矢印で表示し、この矢印の向きによって商品販売成績の推移を表すとともに矢印の向きによってその商品が導入初期、成熟期、衰退期のどの段階にあるかを表すことによりその商品を積極的に取り扱うべきか、取扱いを止めるべきかなどの意思決定を容易に行うことができるようにする発明が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−１０９６４１号公報「販売管理支援システム、販売管理支援方法および記録媒体」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前記特許文献１に示された方法では、既に販売中の商品で販売実績データが存在するものでないと検討することができない。しかしながら、新商品の開発にあたっては、もちろん販売実績データが存在しないため、前記方法では新商品でのライフサイクルを検討することができない。
【０００６】
そこで、本発明は、その商品の販売実績データがない場合でも、容易にその企画あるいは販売しようとする商品のライフサイクルを予測する手段を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
図１は本発明の構成図である。図において実践矢印は制御の流れを示し、２、５、８、１１、１３に示す処理を行う各手段が順次動作することを示す。また、点線矢印は情報の流れを示すようにしている。
【０００８】
ここには刊行物等に掲載された記事を収集して蓄積整理された記事データベースを検索して得られる、これからライフサイクルを予測したい目的とする商品と市場での売れ行きなど商品の性格が似ていると思われる類似商品に関する記事の掲載時期別件数の時間的変化に基づき、目的の商品のライフサイクルを予測する仕組みを示している。
【０００９】
２はライフサイクルを予測する対象の商品名および記事データベース４中の記事件数を計数する計数単位期間を検索条件として入力する検索条件入力手段である。
【００１０】
５は記事データベース４から指示された商品名が記載された記事を検索して、得られた記事の件数を前記入力された計数単位期間に分けて７あるいは９に示す記事件数テーブルに記憶する記事件数計数手段である。
【００１１】
すなわち、類似商品対応テーブル１は前記したライフサイクルを予測したい目的の商品の名称と市場での売れ行きなど商品の性格が似ていると思われる類似商品の名称とを対応して記憶したテーブルであり、類似商品対応テーブル１に前記検索条件入力手段２で入力された商品名に対応して記憶された類似商品名を指示して検索して計数したときには前記記事件数テーブルは期間別類似商品記事件数テーブル７を用い、前記入力されたライフサイクルを予測したい目的の商品名を指示して検索して計数したときには前記記事件数テーブルは期間別対象商品記事件数テーブル９を用いて記憶するようにしている。
【００１２】
また、３は記事件数計数手段５が商品ライフサイクルにより強く関係する記事のみを検索するために追加して検索条件とするキーワードとして製品発表に伴い記事に記載される用語など商品の市場投入時にビジネス用語として慣用されるキーワードを記憶した追加キーワードテーブルである。
【００１３】
６はライフサイクルフェーズ区間判定テーブルであり、ライフサイクルのフェーズ区間すなわち製品の導入期、成長期、成熟期、衰退期をその製品の活性度を示す記事件数の時間的変化で判定して区分するための各フェーズ区間の変化のパターンを記憶するようにしたものである。
【００１４】
８は前記期間別類似商品記事件数テーブル７に記憶された類似商品の記事件数の時間的変化を前記ライフサイクルフェーズ区間判定テーブル６に基づいて判定してライフサイクルのフェーズ区間を算出してライフサイクルフェーズ区間テーブル１０に記憶させるライフサイクルフェーズ区間算出手段である。ここで複数の類似商品があったときには前記類似商品対応テーブル１に記憶された類似商品毎に付加された重み付け係数を用いて加重平均をとるようにしてフェーズ区間の期間を算出するようにしている。
【００１５】
ライフサイクル活性度算出手段１１は前記期間別類似商品記事件数テーブル７に記憶された記事件数を前記ライフサイクルフェーズ区間テーブル１０に記憶されたライフサイクルフェーズ区間毎に配分して類似商品のライフサイクル活性度をライフサイクル活性度テーブル１２に記憶させるものである。
【００１６】
ライフサイクル活性度表示手段１３は前記ライフサイクル活性度テーブル１２に記憶した予測されたライフサイクル活性度をライフサイクルフェーズ区間とともに時間軸に対応して表示し、かつ、期間別対象商品記事件数テーブル９に記憶された現在までに掲載された対象商品の記事件数の推移を合わせて表示するようにしている。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、現在、対象とする商品、サービス等の事業が導入期、成長期、成熟期、衰退期のどのフェーズに当たるのかを示す客観的判定結果を利用者に示すことができる。
【００１８】
また、類似商品の活性度の実績を反映した記事件数から算出した対象商品のライフサイクルの各区間毎の活性度の推移を予測して合わせて表示することにより、現在までの対象商品の記事数すなわち対象商品の活性度を表示するとともに延長して将来を予測して表示することができる。
【００１９】
したがって、利用者はこの判定結果を参照することによって、企画しようとしている事業の動向を容易に把握することができる。そして、その企画の採否にかかる意思決定を容易に行うことができる。これにより、明確で客観的な基準をもって迅速な事業企画の意思決定、審査等を行うことができるようになる。
【００２０】
また、一方、商用データベースの提供者にとっては、商用データベースサービスに付加価値を付けることになり、商用データベースの利用を促進することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明を実施する最良の形態として、開発競争が激しい市場で、既に市場に投入され始めた商品やサービスと同様な用途、同様な機能を持つ類似の商品、サービスを企画して新規参入を企てようとするとき、開発、販売の意思決定に必要な、新規商品のライフサイクルを予測するシステムを対象とした。
【実施例】
【００２２】
本実施例においては、パーソナルコンピュータ、ワークステーション等の汎用的な目的で使用される計算機上で実行するコンピュータプログラムにより実現する形態を示す。
【００２３】
本発明の商品のライフサイクル予測装置は、処理装置、主記憶装置、入出力装置などから構成される計算機上で、コンピュータプログラムとして実行するようにして実現される。また、コンピュータプログラムは、フロッピィディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型媒体やネットワーク接続された他の計算機の主記憶装置や補助記憶装置等に格納されて提供される。
【００２４】
本発明のライフサイクル予測プログラムは、可搬型媒体から直接計算機の主記憶装置にロードされ、または、補助記憶装置を備えた計算機においては可搬型媒体から一旦補助記憶装置にコピーまたはインストール後に、主記憶装置にロードされて実行する。また、ネットワーク接続された他の装置に格納されて提供された場合も、他の装置からネットワークを経由して受信後に、主記憶装置にロードされ、あるいは補助記憶装置を備える計算機においては補助記憶装置にコピー後に、主記憶装置にロードされて実行するものである。
【００２５】
図２は本発明のライフサイクル予測装置を実現する実施例を示すシステム構成図である。
【００２６】
本実施例においては利用者が操作してライフサイクルを予測する商品名を入力したり、予測するための条件を入力する端末２１とＬＡＮ２２で接続されたコンピュータ２３、そして新聞、雑誌などの記事をあらかじめ付与された検索キーや記事本文の文字列で検索可能に蓄積した記事データベース２４とから構成されたシステムによりライフサイクルの予測を行うようにしている。コンピュータ２３には図に示す記事データベースを接続して備える他、本発明のライフサイクル予測プログラムが動作するために必要な資源が備えられているものである。
【００２７】
また、端末２１は予測されたライフサイクルなどの結果の表示を行ったり利用者との必要な会話を行うことができるようになっており、端末２１とコンピュータ２３との接続はＬＡＮ接続に限らず他のネットワーク接続形態であってもよい。以下に本実施例の構成と動作の詳細を図を用いて説明する。
【００２８】
図３には検索条件入力画面を示す。この画面は端末２１に表示される入力操作画面であり、ここから記事データベースを検索して記事件数を数える条件を与える。
【００２９】
まず、キーワード入力域にはライフサイクルを予測したいと思う商品名を入力する。画面に例示してあるように例えば「ビデオＤ」のようにこれから参入したい商品を示す一般に用いられている名称を入力する。ここで例示するビデオＤという商品名は特定の企業の独特の商標、商品名ではなく、もっと具体的な例としては「ミニＤＶ」のように業界の規格が決まり各企業がそれぞれ企画して製品化し市場に投入していくような段階においてこの新しい種類の製品について市場におけるライフサイクルを予測しようとするものである。
【００３０】
次の入力域、計数単位期間には記事データベースを検索して記事の数を数える単位期間を入力する。例えば例示してあるように１２カ月、１年を単位期間とする。ライフサイクルの長い商品であると予想するときにはこのように長い単位期間を指定する。短期決戦の商品ではもっときめ細かく半年とか３カ月とかを指定する。
【００３１】
検索範囲期間は検索を行う対象とする記事情報の範囲を開始年月、終了年月などで指定するものである。また、検索対象紙はあらかじめ記事データベースに蓄積してある新聞や雑誌などの名前を示しチェックして選択するようにしている。
【００３２】
以上のように、検索条件を入力後検索ボタンを押下することによりライフサイクル予測が開始される。
【００３３】
図４には類似商品対応テーブルの構成を示す。本実施例では開発、企画が始まって間もない商品名を指定してそのライフサイクルを予測するので、前記検索入力条件で入力された商品名そのもので記事情報を検索しても初期段階の話題としての記事が見つかる程度であり、長期にわたるライフサイクルは、類似した商品の実績を記事情報から検索することで予測するようにしている。
【００３４】
そこでこの類似商品対応テーブルには、前記検索条件入力画面で指定されるような新しい商品についてあらかじめその新商品に類似した過去にライフサイクルの実績を残したような商品を対応させてこのテーブルに記憶させておくようにしている。
【００３５】
例示してあるようにライフサイクルを予測しようとする対象商品、ビデオＤとかレーザＨに対応して、ビデオＢ、ビデオＣ、あるいはレーザＦ、レーザＧ、・・・のように類似商品名を記憶させている。
【００３６】
ここで類似商品とは、例えば前記例示した新商品「ミニＤＶ」に対しては「８ｍｍビデオ」や「ＶＨＳ−Ｃ」のように、用途、価格、購買層、・・・など新発売から機種交代に至るライフサイクルの期間や売れ行きが似ていると思われるものを指し、あらかじめ設定してテーブルに記憶させておくものである。
【００３７】
次に、図５には追加キーワードテーブルの構成を示す。この追加キーワードとは、記事データベースを前記入力されたキーワード、例えば「ビデオＤ」で検索したときに、文学作品の話題に単に一般利用者の会話として登場するような場合などその商品の企画や開発に関係の少ない記事が混在して見つかる場合があり、このような記事を検索されないように排除したいときにプレスリリースや製品紹介などにともない使用されるビジネス用語が含まれていることを検索条件に加えるようにするキーワードである。
【００３８】
このようなキーワードを検索を行う利用者が意識することなく自動的に付け加えることでより正確に商品のライフサイクルにおける活性度を示す情報が得られるという効果を奏する。
【００３９】
図６には記事データベースの構成を例示してある。本発明の実施例で記事データベースから検索して取得したい情報は検索対象の商品、すなわち類似商品、ライフサイクルを予測したい対象の新商品などの商品名が記載された記事の掲載日付と記事を識別する記事ＩＤである。
【００４０】
ここにはＡ新聞に関する記事本文の所在を示す記事アドレスと対応してこれらの情報が記憶されていることを示している。データベースの構成として、予め抽出されたキーワードや記事の属性や分類情報が付帯していてもよい。
【００４１】
したがって、検索した結果の記事一覧の情報も図６の形式で得られるので、日付の順に並べて所定の計数単位期間毎に件数を数えることができ、図８にあるように記事件数の推移を集計することができる。
【００４２】
図７にはライフサイクルフェーズ区間判定テーブルの構成例を示してある。本発明の実施例では記事件数の時間的変化のパターンからライフサイクルのフェーズ区間、すなわち、商品の市場投入以降の導入期、成長期、成熟期、衰退期を区分した期間を検出するようにしている。この時間的変化のパターンの判定条件を各フェーズ区間毎に定義して記憶したものがライフサイクルフェーズ区間判定テーブルであり、増減傾向図に示すような件数の時間的変化のパターンを単位期間毎に集計したテーブルの記事件数と比較して判定するものである。
【００４３】
ここにはフェーズ判定条件として各区間毎に文章で示してあるが、実際にはプログラムのロジック部分と判定する数値を示すテーブル部分で構成している。
【００４４】
具体的には、導入期は、単位区間の件数が前区間の２倍以上に増加したかを調べ、その条件を検出するまでの単位期間を導入期であると判定する。ただし、初期の件数が一定件数より少ない場合には変化の割合が多くても導入期であると判定する。
【００４５】
成長期についてはその期間の記事件数が前期より増加している間は成長期とし、一旦減少に転じた期間までとするように判定する。
【００４６】
成熟期は単位期間中の記事件数が成長期と判定された単位期間の中でのピーク件数と比較して件数が半分以下になったことを検出した期間までというように判定する。
【００４７】
そして、最後の区間となる衰退期は以降一定の件数以下となるまでの期間としている。
【００４８】
図８には期間別類似商品記事件数テーブルとライフサイクルフェーズ区間テーブルを例示している。
【００４９】
図８（ａ）は期間別類似商品記事件数テーブルであり、図４でフェーズ区間を予測する対象がビデオＤに対応して記憶されている２つの類似商品、ビデオＢ、ビデオＣに関する記事データベースの検索を行った結果の件数を一覧にして示している。
【００５０】
そしてフェーズ判定の欄には前期一覧の件数の変化を図７のライフサイクルフェーズ区間判定テーブルに基づき判定した結果として１期目から順次各期ごとにフェーズ区間名を記している。例えば、ビデオＢの場合には導入期は１期目および２期目の２期間、成長期は３期目から５期目の３期間、同様に成熟期は６期目の１期間、衰退期は７期目と８期目の２期間と判定されていることを示している。
【００５１】
図８（ｂ）はライフサイクルフェーズ区間テーブルである。これは前記フェーズ判定された期間数を各フェーズ区間毎に期数として類似商品、ビデオＢ、ビデオＣについて表としている。
【００５２】
ビデオＢについては導入期、成長期、成熟期、衰退期はそれぞれ２期、３期、１期、２期であったことがわかる。同様に、ビデオＣについては２期、１期、２期、１期である。先にも説明したように複数の類似商品が設定されたときには、記事件数の計数した結果を設定された重み係数で加重平均をとるようにしているので、ここでは図示していない重み係数がそれぞれ１であるとして加重平均をとっている。その結果推測されるライフサイクルのフェーズ区間は導入期が２期、成長期が２期、成熟期が１．５期、衰退期も１．５期であるという結果が示されたことになる。
【００５３】
以上のように記事データベースについて過去の実績のある類似商品についてその商品名で検索した記事件数の変化を判定して得られた目的の商品のライフサイクルのフェーズ区間に区切り線を入れてグラフ枠を描画することができる。
【００５４】
図９には期間別類似商品記事件数（ａ）、予測フェーズ区間（ｂ）、予測した新商品のライフサイクル（ｃ）、および期間別対象商品記事件数（ｄ）を示す。期間別類似商品記事件数（ａ）は図８で説明した通りであり、予測フェーズ区分は図８（ｂ）で算出されたフェーズ区間の各期間に横時間軸を調整したものである。
【００５５】
図９（ｃ）の予測ライフサイクルのグラフは前記予測されたフェーズ区間毎に時間軸を圧縮あるいは伸長させて検索された類似商品の一つのビデオＢの記事件数を折れ線グラフで描いてある。そして実線の棒グラフでは別途前記類似商品と同様にして得られた新商品についてのこれまでの記事件数を示している（図９（ｄ）参照）。
【００５６】
さらに、点線の棒グラフは前記類似商品から予測した記事件数の予測折れ線グラフに合わせた数値で今後の新商品の記事件数の推移を描いている。また、縦の点線は図８（ｂ）に合わせて導入期、成長期、成熟期、衰退期の各区間をあらわす区分線である。
【００５７】
図１０にはライフサイクル予測フローチャートを示す。これは前記各図について説明してきた処理を流れとしてまとめたものであり、各ステップについて流れを説明する。
【００５８】
ステップＳ１ではまず、記事データベースを検索する検索条件（ライフサイクルを予測したい対象商品名、検索する記事掲載年月日の範囲、記事の計数単位期間）を入力する。
【００５９】
ステップＳ２では類似商品対応テーブルから前記入力された対象商品名に対応して記憶されている類似商品名を取り出す。類似商品名は複数の場合もある。
【００６０】
ステップＳ３では、各類似商品名について記事データベースを検索して記事の件数を上記設定された計数単位期間毎にカウントし、類似商品期間別記事件数テーブルに記憶する。
【００６１】
ステップＳ４では、類似商品毎に期間別記事件数の変化を判定し、導入期、成長期、成熟期、衰退期の各ライフサイクルフェーズ区間を算出する。
【００６２】
ステップＳ５では、複数の類似商品があれば加重平均をとり対象商品のライフサイクルフェーズ区間を予測する。
【００６３】
ステップＳ６では、対象商品名について記事データベースを検索し記事件数をカウントして対象商品期間別記事件数テーブルに記憶する。
【００６４】
ステップＳ７では、対象商品期間別記事件数を活性度として、推測されたライフサイクルフェーズ区間とともにグラフ表示する。
【００６５】
最後にステップＳ８で、類似商品期間別記事件数を推測されたライフサイクルフェーズ区間に配分して対象商品の活性度を予測して表示する。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本発明の商品ライフサイクル予測装置は、実施例に示したように商品としての性格が似ている類似商品があるときには、過去の類似商品の記事に掲載された件数を実測する方法により、新商品の企画段階あるいは市場投入の初期段階においてもその後の商品の売れ行きを示すライフサイクルを推測することが可能であり、販売戦略を検討するための支援ツールとなるものである。
【００６７】
また、市場投入から時間が経過した後においては、新商品自身の記事への掲載の実績を重畳して評価したり、より確実な将来を予測する手段として利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明の構成図
【図２】本発明の実施例の構成図
【図３】検索条件入力画面
【図４】類似商品対応テーブル
【図５】追加キーワードテーブル
【図６】記事データベース
【図７】ライフサイクルフェーズ区間判定テーブル
【図８】期間別類似商品記事件数テーブル(a)とライフサイクルフェーズ区間テーブル(b)
【図９】期間別類似商品記事件数(a)、予測フェーズ区間(b)、予測ライフサイクル(c)、および期間別対象商品記事件数(ｄ)
【図１０】ライフサイクル予測フローチャート
【符号の説明】
【００６９】
１  類似商品対応テーブル
２  検索条件入力手段
３  追加キーワードテーブル
４  記事データベース
５  記事件数計数手段
６  ライフサイクルフェーズ区間判定テーブル
７  期間別類似商品記事件数テーブル
８  ライフサイクルフェーズ区間算出手段
９  期間別対象商品記事件数テーブル
１０  ライフサイクルフェーズ区間テーブル
１１  ライフサイクル活性度算出手段
１２  ライフサイクル活性度テーブル
１３  ライフサイクル活性度表示手段
【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】
2006031105.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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