(57)【要約】【課題】  対象商品のどの属性の水準をどう変更すると、その水準変更に起因してシェアがどう変動するかを直接的に示すデータを提供する。【解決手段】  「商品／属性／水準」ＤＢに記憶されている対象商品の各属性内の水準Ｅ２，Ｈ２，Ｊ１，Ｋ１等と、「属性／水準／効用値」ＤＢに記憶されている各属性内の各水準の効用値から、対象商品μの基準シェアμ１％を算出する。対象商品の水準を変更したＥ１，Ｅ３，Ｈ１、Ｈ３，Ｈ４，Ｊ２，Ｋ２と、それらの効用値から、対象商品の水準を変更したときの対象商品のシェアμ２％，μ３％，μ４％，μ５％，μ６％，μ７％，μ８％等を算出する。変更前のシェアμ１％と、変更後のシェアμ２％，μ３％，μ４％，μ５％，μ６％，μ７％，μ８％等から、シェアを変動を示す指標を算出し、変更後の水準に対応付けて記憶しておく。【選択図】  図１１
2006079339.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象商品の各属性内の水準を変更したときに、競合商品群の総販売数に占める対象商品の販売数の比率、即ち、シェアに与える影響を算出する装置であり、
競合商品毎に各属性内の水準を記憶している「商品／属性／水準」データベースと、
各属性内の各水準に購入者が認める効用値を記憶している「属性／水準／効用値」データベースと、
「商品／属性／水準」データベースに記憶されている競合商品毎の各属性内の水準と、「属性／水準／効用値」データベースに記憶されている各属性内の各水準の効用値から、対象商品のシェアを算出するシェア算出手段と、
「商品／属性／水準」データベースに記憶されている対象商品の水準を変更し、対象商品の水準を変更した後の「商品／属性／水準」データベースに記憶されている競合商品毎の各属性内の水準と、「属性／水準／効用値」データベースに記憶されている各属性内の各水準の効用値から、対象商品の水準を変更したときの対象商品のシェアを算出する変更後シェア算出手段と、
対象商品の変更後の水準に対応付けて、シェアの変動を示す指標を記憶する手段と、
を備えている水準変更に起因するシェアへの影響を算出する装置。
【請求項２】
変更後のシェアが増大する変更前の水準を忌避要因に分類し、変更後のシェアが低下する変更前の水準を選択要因に分類する分類手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１の装置。
【請求項３】
シェアの計算に利用する属性の範囲と、競合商品群の水準が分布している水準の範囲内において、属性と水準を網羅的に変更する手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１又は２の装置。
【請求項４】
対象商品の各属性内の水準を変更したときに、競合商品群の総販売数に占める対象商品の販売数の比率、即ち、シェアに与える影響を算出する方法であり、
競合商品毎に各属性内の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「商品／属性／水準」データベースを用意する工程と、
各属性内の各水準に購入者が認める効用値をコンピュータに読取り可能に記憶している「属性／水準／効用値」データベースを用意する工程と、
コンピュータによって、「商品／属性／水準」データベースに記憶されている競合商品毎の各属性内の水準と、「属性／水準／効用値」データベースに記憶されている各属性内の各水準の効用値から、対象商品のシェアを算出するシェア算出工程と、
コンピュータによって、「商品／属性／水準」データベースに記憶されている対象商品の水準を変更する工程と、
コンピュータによって、対象商品の水準を変更した後の「商品／属性／水準」データベースに記憶されている競合商品毎の各属性内の水準と、「属性／水準／効用値」データベースに記憶されている各属性内の各水準の効用値から、対象商品の水準を変更したときの対象商品のシェアを算出する変更後シェア算出工程と、
コンピュータによって、対象商品の変更後の水準に対応付けて、シェアの変動を示す指標を記憶する工程と、
を備えている水準変更に起因するシェアへの影響を算出する方法。
【請求項５】
対象商品の各属性内の水準を変更したときに、競合商品群の総販売数に占める対象商品の販売数の比率、即ち、シェアに与える影響を算出するプログラムであり、コンピュータに以下の処理、即ち、
競合商品毎に各属性内の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「商品／属性／水準」データベースと、各属性内の各水準に購入者が認める効用値をコンピュータに読取り可能に記憶している「属性／水準／効用値」データベースにアクセスし、対象商品のシェアを算出するシェア算出処理と、
「商品／属性／水準」データベースにアクセスし、対象商品の水準を変更する処理と、
対象商品の水準変更処理を行った「商品／属性／水準」データベースと、「属性／水準／効用値」データベースにアクセスし、対象商品の水準を変更したときの対象商品のシェアを算出する変更後シェア算出処理と、
対象商品の変更後の水準に対応付けて、シェアの変動を示す指標を記憶する処理と、
を実行させるプログラム。
【請求項６】
対象商品の各属性内の水準を変更したときに、競合商品群の総販売数に占める対象商品の販売数の比率、即ち、シェアに与える影響を示すデータベースであり、
対象商品の各属性内の各水準に対応付けて、その水準に変更したときのシェアの変動を示す指標を記憶しているデータベース。
【請求項７】
対象商品の第１購入者グループ内におけるシェアを低下させないでの第２購入者グループ内におけるシェアを向上させる各属性内の水準設定を探索するためのプログラムであり、コンピュータに以下の処理、即ち、
競合商品毎に各属性内の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「商品／属性／水準」データベースと、各属性内の各水準に第１グループの購入者が認める効用値をコンピュータに読取り可能に記憶している「属性／水準／効用値」データベースにアクセスし、対象商品の第１購入者グループ内におけるシェアを算出するシェア算出処理と、
「商品／属性／水準」データベースにアクセスし、対象商品の水準を変更する処理と、
対象商品の水準変更処理を行った「商品／属性／水準」データベースと、第１購入者グループの「属性／水準／効用値」データベースにアクセスし、対象商品の水準を変更したときの対象商品の第１購入者グループ内におけるシェアを算出する変更後シェア算出処理と、
当該属性内の変更前の水準に対して、変更後のシェアが増大すれば第１購入者グループに対する忌避要因に分類し、変更後のシェアが低下すれば選択要因に分類する処理と、
競合商品毎に各属性内の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「商品／属性／水準」データベースと、各属性内の各水準に第２グループの購入者が認める効用値をコンピュータに読取り可能に記憶している「属性／水準／効用値」データベースにアクセスし、対象商品の第２購入者グループ内におけるシェアを算出するシェア算出処理と、
「商品／属性／水準」データベースにアクセスし、対象商品の水準を変更する処理と、
対象商品の水準変更処理を行った「商品／属性／水準」データベースと、第２購入者グループの「属性／水準／効用値」データベースにアクセスし、対象商品の水準を変更したときの対象商品の第２購入者グループ内におけるシェアを算出する変更後シェア算出処理と、
当該属性内の変更前の水準に対して、変更後のシェアが増大すれば第２購入者グループに対する忌避要因に分類し、変更後のシェアが低下すれば選択要因に分類する処理と、
第２購入者グループに対する忌避要因であり、第１購入者グループに対する選択要因でない属性と水準を抽出する処理と、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、水準の変更を検討している商品（対象商品）の水準を変更したときに、その水準の変更がシェアに与える影響を算出する技術に関する。
【０００２】
本明細書中で使用する主要な用語等について説明をする。
「シェア」は、競合商品群の総販売数に占める、特定種類の商品の販売数の比率をいう。
「属性」は、商品のサイズ、機能、性能、価格等の、商品の特性を表す項目をいう。例えば自動車という商品であれば、排気量、気筒数、燃費、メーカ、駆動方式、変速機種類、車体サイズ、タイヤサイズ、ホイール種類、車体カラー、内装カラー、装備、内装、価格等の項目をいう。商品が飲料であれば、種類、原材料、内容量等の項目をいう。
「水準」は、属性に関する具体的な設定をいう。例えば商品が自動車であり属性が排気量であれば、1.3〜1.5リットルという水準、1.5〜1.7リットルという水準、1.7〜2.0リットルといった水準が存在する。属性が駆動方式であれば、ＦＦという水準や、ＦＲという水準が存在する。商品がアルコール飲料であり属性が種類であれば、ビール、日本酒、ワイン、焼酎といった水準が存在し、内容量の属性には、〜100ｍｌ，100〜200ｍｌ，200〜300ｍｌ，300ｍｌ〜といった水準が存在する。
商品の特性は、各属性内の水準がどの水準にあるかによっておおむね決定される。
「競合商品群」は、一定の購入者グループが購入時に比較対照する類似商品群をいう。例えば、商品が自動車の場合は、軽自動車、高級サルーン、ミニバン、スポーツカー等毎に競合商品群が存在する。商品がカメラの場合は、使い捨てカメラ、コンパクトカメラ、高級一眼レフ等毎に競合商品群が存在する。
購入者の「グループ」は、多数の購入者を商品選択傾向によって分類したときの購入者の集団を言う。例えばメーカＡに信頼を寄せる購入者の集団とメーカＢに信頼を寄せる購入者の集団は、それぞれの「グループ」に分類できる。
【背景技術】
【０００３】
新規商品（市場に現存する商品をモデルチェンジする新規商品を含む）を企画する場合には、その新規商品が高いシェアを確保できるように、その新規商品の各属性内の水準を適切に設定する必要がある。新規商品のシェアが低いということは、購入者が必要とする商品を企画できなかったことを意味する。新規商品の各属性内の水準を適切に設定するが非常に重要である。
【０００４】
購入者の商品に対する価値観は多様化し、企業は多くの購入者が求めるであろう商品の各属性内の適切水準を把握するのに苦労している。中でも自動車のように、実用性と趣味性が混在している商品については、多くの購入者が求めるであろう商品の各属性内の適切水準を把握することが極めて困難である。
【０００５】
このために、購入者が各属性内の各水準に認める価値の高さ（これを効用値という）を知る技術が開発されている。その一つにコンジョイント分析が知られている。コンジョイント分析では、購入者が商品選択に際して優先する水準の順位が明らかになるように調整されている質問を繰返すことによって、その購入者が各属性内の各水準に認める効用値（部分効用値ということもある）を計測する。コンジョイント分析の詳細は、例えば非特許文献１に解説されている。
例えば商品が自動車の場合、購入者は、メーカという属性については、Ｘ社という水準が好ましいのか、あるいはＹ社という水準が好ましいかを判断し、価格という属性については、１３０万円という水準が好ましいのか、あるいは１５０万円という水準が好ましいかを判断し、排気量という属性については、１．３リットルという水準が好ましいのか、あるいは１．５リットルという水準が好ましいかを判断し、それらを総合評価した上で一つの自動車を選択する。
商品選択時における購入者の同一属性内の水準群に対する選好度は一定でなく、例えば多くの購入者が１．３リットルという水準を好んで商品を選択するために、１．５リットルという水準が好まれない反面、メーカがＸ社であるかＹ社であるかについては重視されないこともある。この場合、排気量という属性の１．３リットルという水準は商品選択の際に選好度の高い水準であり、１．５リットルという水準は商品選択の際に選好度の低い水準であり、メーカという属性のＸ社製であるという水準やＹ社製であるという水準は中立的な水準であるということがいえる。購入者の水準に対する選好度は数値化することができ、例えば選好度の高い水準を正の値、中立な水準をゼロの値、選好度の低い水準を負の値で示すことができる。数値化する基準は任意にとることができ、最も選好度が低い水準をゼロにし、中立な水準から選好度の高い水準を、選好度の高さに従った正の値に決定してもよい。購入者の水準に対する選好度を数値化した値が、効用値ないし部分効用値である。
【０００６】
コンジョイント分析のためのアンケート調査（購入者の価値観調査）には、様々な手法が開発されている。代表的には、全概念法（全プロファイル法）が用いられる。全概念法では、属性毎の水準を様々に組合せた仮想的な商品（プロファイル）群を創り出し、各プロファイルの属性毎の水準の組合せを調査対象者に示し、選択したいプロファイルの順序をつけてもらう。複数の調査対象者に順位付けを実行してもらい、その結果を入力すると、調査対象者が平均的に認める属性とその属性内の水準に対する効用値を計測するプログラムが市販されている。できるだけ少ないプロファイル数で多数存在する属性と水準に対して購入者が認める効用値が計測されるようにするために、実験計画法等で用いる直交表の手法を採用する。
コンジョイント分析のためのアンケート項目の設定方法、アンケートの実施方法、効用値の計測のための市販プログラムの詳細は、非特許文献１に解説されている。
【非特許文献１】「商品企画七つ道具」編著者：神田範明、株式会社日科技連出版社
【０００７】
コンジョイント分析以外の技術を利用しても、購入者が各属性内の各水準に認める価値の高さ知ることができる。市場の販売実績を重回帰分析することによっても、購入者が各属性内の各水準に認める効用値を知ることができる。
【０００８】
コンジョイント分析や重回帰分析の技術を活用することによって、多くの購入者が優先して選択するであろう商品の各属性内の水準を把握することができる。効用値が高い水準を組合せた商品を企画すれば、多くの購入者に購入されることが予想される。
しかしながら、実際の市場には多くの競合商品が存在している。新規商品が高いシェアを確保するためには、市場に存在している他の競合商品との関係を考える必要がある。新規商品がターゲットとする市場に存在する他の競合商品を考慮しなければ、新規商品が市場でどのくらいのシェアを確保できるかはわからない。
このために各属性内の各水準の効用値から、シェアを計算する技術が開発されている。例えば、質的選択モデルが知られている。質的選択モデルでは、下記の2種類のデータ、（１）競合商品毎に各属性内の水準を示す「商品／属性／水準」データと、
（２）各属性内の各水準に購入者が認める効用値を記憶している「属性／水準／効用値」データを利用する。
質的選択モデルでは、
（３）競合商品毎に、各属性の各水準に対応する効用値を検索し、それを全属性について合計することによって、競合商品毎の総合効用値を計算する。
（４）競合商品毎の販売数は、総合効用値のエクスポーネンシャルに比例するとする。
（５）上記の関係を利用すると、（１）と（２）のデータから、競合商品毎のシェアを計算することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
コンジョイント分析や重回帰分析等の技術を活用することによって、購入者が各属性内の各水準に認める効用値を知ることができる。
質的選択モデル等の技術によって、競合商品毎のシェアを計算することができる。
しかしながら、水準の変更を検討している商品（対象商品）の水準を変更したときに、その水準の変更がシェアに与える影響を直ちに知ることは難しい。対象商品のどの属性を変更すればシェアを増大できるのか、水準をどう変更すればどれだけシェアが変動するかを定量的に把握することは難しい。このために、対象商品のシェアを高めるためには、どの属性に着目する必要があり、どのように水準を変更するべきかを知ることが難しい。
現状では、
（６）対象商品の各属性内の水準を仮に定めてシェアを計算し、
（７）対象商品と競合商品の各属性内の水準に対応する効用値を把握し、
（８）競合商品によりも対象商品が劣っていると思われる属性を見出して水準を変更し、
（９）水準を変更した対象商品に関して、前記（５）の段階に戻す、
というループを繰返し実行している。
そこには、対象商品の水準変更作業に当たる者の考察が必要とされる。このために、得られた結果の信頼性が低いという問題がある。
【００１０】
本発明では、
（１）競合商品毎に各属性内の水準を示す「商品／属性／水準」データと、
（２）各属性内の各水準に購入者が認める効用値を記憶している「属性／水準／効用値」データから、
（５）競合商品毎のシェアを計算することができるという関係を利用し、
対象商品のどの属性の水準をどう変更すると、その水準変更に起因してシェアがどう変動するかを直接的に示すデータを提供する技術を実現する。
本技術によると、対象商品の水準変更作業に当たる者は、シェアに与える影響を定量的に把握した上で、水準変更作業を進めることが可能となる。また水準を変更するとシェアが低下してしまう水準に設定されている属性と、水準を変更するとシェアが増加する水準が設定されている属性の別を知ることができ、強みを生かしながら弱みを改善する水準変更をすすめることが可能となる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（課題を解決するための一つの手段）
本発明は、対象商品の各属性内の水準を変更したときに、シェアに与える影響を算出する装置に具現化することができる。この装置は、下記の構成を備えている。
（１）競合商品毎に各属性内の水準を記憶している「商品／属性／水準」データベース、
（２）各属性内の各水準に購入者が認める効用値を記憶している「属性／水準／効用値」データベース、
（３）「商品／属性／水準」データベースに記憶されている競合商品毎の各属性内の水準と、「属性／水準／効用値」データベースに記憶されている各属性内の各水準の効用値から、対象商品のシェアを算出するシェア算出手段、
（４）「商品／属性／水準」データベースに記憶されている対象商品の水準を変更し、対象商品の水準を変更した後の「商品／属性／水準」データベースに記憶されている競合商品毎の各属性内の水準と、「属性／水準／効用値」データベースに記憶されている各属性内の各水準の効用値から、対象商品の水準を変更したときの対象商品のシェアを算出する変更後シェア算出手段、
（５）対象商品の変更後の水準に対応付けて、シェアの変動を示す指標を記憶する手段。
前記（２）のデータベースは、コンジョイント分析によって整備したものであってもよいし、販売実績を重回帰分析することによって整備したものであってもよいし、その他の手法で整備したものであってもよい。整備する手法に限定されない。
水準は、対象商品の水準変更作業に当たる者が変更してもよい。水準が変更される範囲は、作業者が検討したい属性と検討したい水準の範囲内の場合もあるし、網羅的に属性と水準を変更する場合もある。例えば、対象商品の排気量という属性の水準が1.5〜1.7リットルという水準にあり、駆動方式という属性の水準がＦＦという水準にあれば、最初に排気量という属性について、1.3〜1.5リットルという水準に変更し、次いで1.7〜2.0リットルという水準に変更し、さらに、駆動方式という属性について、ＦＲという水準に変更するといったように、可能な変更範囲を網羅的に変更する場合もある。
【００１２】
（その作用と効果）
本装置によると、
（６）対象商品の各属性内の水準設定と、それによるときのシェアのみならず、
（７）水準を変更したときに生じるシェアの変動を示す指標を得ることができる。
図１２（Ａ）はその一例を示し、対象商品の各属性内の水準が、太枠に示すように設定されている場合を例示している。対象商品のメーカという属性の水準はＥ２であり、排気量という属性の水準はＨ２であり、エンジンという属性の水準はＪ１であり、駆動方式という属性の水準はＫ１であり、対象商品のシェアはμ１％であることを例示している。
図１２（Ａ）は、水準の変更範囲を網羅的に変更した結果を例示しており、例えばメーカという属性の水準がＥ１に変更されればシェアはμ２％に変動し、Ｅ３に変更されればμ３％に変動し、排気量という属性の水準がＨ１に変更されればシェアはμ４％に変動し、Ｈ３に変更されればμ５％に変動し、Ｈ４に変更されればμ６％に変動し、エンジンという属性の水準がＪ２に変更されればシェアはμ７％に変動し、駆動方式という属性の水準がＫ２に変更されればシェアはμ８％に変動することを例示している。
シェアの変動を示す指標は、図１２の（Ａ）に示すように変更前のシェアと変更後のシェアを対比して示すものであってもよいし、（Ｂ）に示すように変更前後のシェアの比率を示すものであってもよいし、（Ｃ）に示すように変更前後のシェアの差を示すものであってもよい。
図１１は、図１２を図示したものであり、例えば排気量の属性について言えば、Ｈ１の水準に変更するとシェアはμ４％に上昇し、Ｈ３の水準に変更するとシェアはμ５％に低下することがわかる。
本装置によると、対象商品のどの属性をどのように水準変更すると、どのようにシェアが変動するかを直接的に知ることができる。対象商品の水準変更過程が視角化され、水準変更作業が著しく客観化される。
【００１３】
（課題を解決するための好ましい手段）
水準変更に起因するシェアの変動が計算できるようになると、変更後のシェアが増大する変更前の水準を忌避要因に分類し、変更後のシェアが低下する変更前の水準を選択要因に分類することが可能となる。この分類手段を前記装置に付加することが好ましい。
例えば図１２において、駆動方式という属性の水準をＫ２に変更するとシェアが増大することがわかる。即ち、変更前の水準Ｋ１は忌避要因となっており、これを解消する必要があるがわかる。一方、エンジンという属性の水準をＪ２に変更するとシェアが低下することがわかる。即ち、変更前の水準Ｊ１は選択要因となっており、これについては水準を変更すべきでないことがわかる。
変更前後のシェアを対比し、忌避要因と選択要因に分類する手段が付加されていると、対象商品の水準変更作業が効果的に支援される。例示の場合には、説明の便宜のために、属性数も水準数も少ないことから、装置が分類して分類結果を表示することの有効性がわかりづらいが、実際には属性数も水準数も膨大であり、装置が分類して分類結果を表示すると、水準変更を要しない属性と水準変更を要する属性の別が直ちに明らかとなり、水準変更作業が著しく容易化される。
【００１４】
（課題を解決するための好ましい手段）
前記装置に、シェアの計算に利用する属性の範囲と、競合商品群の水準が分布している水準の範囲内において、属性と水準を網羅的に変更する変更手段を付加することが好ましい。
この変更手段が付加されていれば、対象商品の水準変更作業を円滑かつ短時間で行うことができる。この変更手段は、対象商品の各属性内の各水準を可能な変更範囲で網羅的に変更するため、水準設定のための検討を漏れなく行うことができる。
【００１５】
（課題を解決するための一つの手段）
本発明は、対象商品の各属性内の水準を変更したときに、シェアに与える影響を算出する方法にも具現化することができる。この方法では、下記の工程を実施する。
（１）競合商品毎に各属性内の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「商品／属性／水準」データベースを用意する工程、
（２）各属性内の各水準に購入者が認める効用値をコンピュータに読取り可能に記憶している「属性／水準／効用値」データベースを用意する工程、
（３）コンピュータによって、「商品／属性／水準」データベースに記憶されている競合商品毎の各属性内の水準と、「属性／水準／効用値」データベースに記憶されている各属性内の各水準の効用値から、対象商品のシェアを算出する工程、
（４）コンピュータによって、「商品／属性／水準」データベースに記憶されている対象商品の水準を変更する工程、
（５）コンピュータによって、対象商品の水準を変更した後の「商品／属性／水準」データベースに記憶されている競合商品毎の各属性内の水準と、「属性／水準／効用値」データベースに記憶されている各属性内の各水準の効用値から、対象商品の当該属性内の水準を変更したときの対象商品のシェアを算出する変更後シェア算出工程、
（６）コンピュータによって、変更後の水準に対応付けて、シェアの変動を示す指標を記憶する工程。
【００１６】
本発明は、対象商品の各属性内の水準を変更したときに、シェアに与える影響を算出するためのプログラムにも具現化することができる。このプログラムは、コンピュータに下記の処理を実行させる。
（１）競合商品毎に各属性内の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「商品／属性／水準」データベースと、各属性内の各水準に購入者が認める効用値をコンピュータに読取り可能に記憶している「属性／水準／効用値」データベースにアクセスし、対象商品のシェアを算出するシェア算出処理、
（２）「商品／属性／水準」データベースにアクセスし、対象商品の水準を変更する処理、
（３）対象商品の水準変更処理を行った「商品／属性／水準」データベースと、「属性／水準／効用値」データベースにアクセスし、対象商品の水準を変更したときの対象商品のシェアを算出する変更後シェア算出処理、
（４）対象商品の変更後の水準に対応付けて、シェアの変動を示す指標を記憶する処理。
【００１７】
本方法やプログラムによると、対象商品のどの属性をどのように水準変更すると、どのようにシェアが変動するかを直接的に示す指標を得ることができる。対象商品の水準変更過程が視角化され、水準変更作業が著しく客観化される。高いシェアを得るために必要な属性別の水準設定を短時間で得ることが可能となる。
【００１８】
本発明は、最も端的には、対象商品の各属性内の水準を変更したときに、シェアに与える影響を示すデータベースに具現化される。
このデータベースは、対象商品の各属性内の各水準に対応付けて、その水準に変更したときのシェアの変動を示す指標を記憶している。即ち、図１２に例示した内容を記憶しているデータベースである。図１２（Ａ）では、例えば排気量という属性の水準Ｈ１に対応付けて、水準をＨ１に変更すると、シェアがμ４％に変動することを示している。それに代わって、（μ４／μ１）倍だけ変動することを記憶していてもよし、（μ４−μ１）％だけ変動することを記憶していてもよい。
このデータベースは本発明で初めて得られたデータベースであり、極めて有用である。このデータベースを利用すると、高いシェアを得るために必要な属性別の水準設定を短時間で得ることが可能となる。コンピュータによって処理することによって、高いシェアを得るために必要な属性別の水準設定を自動計算することも可能となる。
【００１９】
（課題を解決するための好ましい手段）
購入者は商品選択傾向によって複数グループに分類することができる。対象商品の水準設定作業を進める場合も、競合商品の中では対象商品を高く評価する傾向にあるグループと、他の競合商品を高く評価する傾向にあるグループに分けて考えることが有効である。前者のグループが対象商品を高く評価する対象商品の水準設定と、後者のグループが対象商品を低く評価する対象商品の水準設定を知ることができれば、前者の水準設定に影響しない範囲で後者の水準設定を変更することによって、前者のグループによる高評価を維持しながら、後者のグループによる低評価を改善することができる。
このためには、下記の処理をコンピュータに実行させるプログラムを利用することが極めて有効である。このプラグラムは、
（１）競合商品毎に各属性内の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「商品／属性／水準」データベースと、各属性内の各水準に第１グループの購入者が認める効用値をコンピュータに読取り可能に記憶している「属性／水準／効用値」データベースにアクセスし、対象商品の第１購入者グループ内におけるシェアを算出するシェア算出処理、
（２）「商品／属性／水準」データベースにアクセスし、対象商品の水準を変更する処理、
（３）対象商品の水準変更処理を行った「商品／属性／水準」データベースと、第１購入者グループの「属性／水準／効用値」データベースにアクセスし、対象商品の水準を変更したときの対象商品の第１購入者グループ内におけるシェアを算出する変更後シェア算出処理、
（４）当該属性内の変更前の水準に対して、変更後のシェアが増大すれば第１購入者グループに対する忌避要因に分類し、変更後のシェアが低下すれば選択要因に分類する処理、
（１ａ）競合商品毎に各属性内の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「商品／属性／水準」データベースと、各属性内の各水準に第２グループの購入者が認める効用値をコンピュータに読取り可能に記憶している「属性／水準／効用値」データベースにアクセスし、対象商品の第２購入者グループ内におけるシェアを算出するシェア算出処理、
（２ａ）「商品／属性／水準」データベースにアクセスし、対象商品の水準を変更する処理、
（３ａ）対象商品の水準変更処理を行った「商品／属性／水準」データベースと、第２購入者グループの「属性／水準／効用値」データベースにアクセスし、対象商品の水準を変更したときの対象商品の第２購入者グループ内におけるシェアを算出する変更後シェア算出処理、
（４ａ）当該属性内の変更前の水準に対して、変更後のシェアが増大すれば第２購入者グループに対する忌避要因に分類し、変更後のシェアが低下すれば選択要因に分類する処理、
（５）第２購入者グループに対する忌避要因であり、第１購入者グループに対する選択要因でない属性と水準を抽出する処理、
をコンピュータに実行させる。
【００２０】
（その作用と効果）
上記のプログラムによると、第２購入者グループには忌避要因となっており、第２購入者グループが高く評価しない属性とその水準設定を知ることができる。その水準設定が、第１購入者グループの選択要因となっている場合には、むやみに水準変更すると、第２購入者グループの評価は向上する反面、第１購入者グループの評価が低下することがわかる。それに対して、第２購入者グループには忌避要因となっている属性のなかに第１購入者グループの選択要因となっていない属性が含まれていることがある。その場合には、水準変更することによって、第２購入者グループの評価を向上させ、しかも、第１購入者グループの評価を低下させないことがわかる。第２購入者グループには忌避要因であり、第１購入者グループには選択要因でない属性と水準を抽出することができれば、第１購入者グループ内のシェアを低下させないで、第２購入者グループ内のシェアを向上させるのに必要な属性と水準を知ることができる。
本発明によると、第１購入者グループ内のシェアを低下させないで、第２購入者グループ内のシェアを向上させるのに必要な属性と水準を知ったうえで、水準変更作業を進めることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下に発明を実施するための最良の形態を列記する。
（形態１）市場に提供されている全ての自動車について、カテゴリ（分類）と属性と水準のデータベースを用意しておく。自動車は、車種／グレード／オプションによって、種類を特定しておく。例えば「車種ＡのクレードＢのオプション形式Ｃ」で特定される種類の自動車について、カテゴリはＤであり、属性Ｅの水準はＥ１であり、属性Ｆの水準はＦ１であるといったことを記憶しておく。
（形態２）購入者が認める効用値（部分効用値）を計測したい市場を、データベースに記憶されているカテゴリで指定する。
カテゴリが指定されると、データベースを利用して、カテゴリ内の自動車の属性毎の水準群を整理する。例えばカテゴリＤ１を指定すると、カテゴリＤ１内の車種Ａ１の属性Ｅの水準はＥ１であり、カテゴリＤ１内の車種Ａ２の属性Ｅの水準はＥ２であることを整理する。このとき同一車種でもクレードとオプション形式によって水準が異なれば、それも加味して水準を整理する。例えば車種Ａ１にクレードＢ１とＢ２が存在し、グレードＢ１の属性Ｆの水準がＦ１であり、グレードＢ２の属性Ｆの水準がＦ２であれば、グレードＢ１の属性Ｆの水準はＦ１であり、グレードＢ２の属性Ｆの水準はＥ２であることを整理する。
（形態３）購入者の価値観調査は、インターネットを利用して実行する。
（形態４）購入者の価値観調査は、全概念法（全プロファイル法）によって実行する。
（形態５）質的選択モデルを利用し、対象商品の各属性の効用値を合計した総合効用値のエクスポーネンシャルが、分類内の全ての商品種類の総合効用値のエクスポーネンシャルの合計に占める割合によって、各商品のシェアを算出する。
（形態６）「属性／水準／効用値」データベースには、各属性内の各水準に購入者が認める効用値を記憶している。この効用値は、購入者の価値観調査を実施し、その調査結果に対してコンジョイント分析を行うことによって得られたものである。
商品の総合効用値は、各属性内の水準に対する効用値を、全属性について合計した値で表される。本装置は、「商品／属性／水準」データベースに、商品毎に、各属性内の水準を記憶している。このため総合効用値算出手段は、「商品／属性／水準」データベースに記憶されている商品毎の各属性内の水準と、「属性／水準／効用値」データベースに記憶されている各属性内の各水準の効用値を読み出して、商品毎に、各属性内の各水準の効用値を全属性で合計して、商品毎の総合効用値を算出する。例えば、商品αについて、属性Aの水準がA1であり、属性Bの水準がB1であり、属性Cの水準がC1であり、購入者層が平均的に、属性Aの水準A1に対して効用値a1を持ち、属性Bの水準B1に対して効用値b1を持ち、属性Ｃの水準C1に対して効用値c1を持っていれば、商品αの総合効用値をa1＋b1＋c1の式で算出する。同様に、商品βの属性Aの水準がA2であり、属性Bの水準がB2であり、属性Ｃの水準がC2であり、購入者層が平均的に、属性Aの水準A2に対して効用値ａ2を持ち、属性Bの水準B2に対して効用値b2を持ち、属性Ｃの水準C2に対して効用値ｃ2を持っていれば、商品βの総合効用値をa2＋b2＋c2の式で算出する。算出された総合効用値は、購入者がその商品を選択したいと思う大きさを数値化した値である。
（形態７）質的選択モデルによって、商品の販売数は商品の総合効用値のエクスポーネンシャルに比例することがわかっている。商品毎の総合効用値のエクスポーネンシャルから得られた販売数を合計すれば、競合商品の総販売数を算出することができる。本装置では、上記を利用し、シェアを計算する。例えば、競合商品が商品αと商品βしかなければ、商品αのシェアは、
exp（a1＋b1＋c1）／｛exp（a1＋b1＋c1）＋exp（a2＋b2＋c2）｝
で算出することができ、商品βのシェアは、
exp（a2＋b2＋c2）／｛exp（a1＋b1＋c1）＋exp（a2＋b2＋c2）｝
で算出することができる。
(形態８)このようにして算出されるシェアは、属性内の水準を変更することによって変動する。始めに算出されたシェアと、変更された水準によって再度算出したシェアを比較することによって、変更された水準がシェアに与える影響度を算出することができる。
(形態９)水準変更手段によって、「商品／属性／水準」データベースに記憶されている対象商品の所定の属性内の水準を変更する。例えば、対象商品がαであり、所定の属性がAである場合は、商品αの属性Aの水準をA1からA2に変更する。そして、変更後の総合効用値算出手段は、水準変更手段によって変更された属性内の水準と、その他の属性内の水準毎の効用値を全属性で合計して、対象商品の変更後の総合効用値を算出する。商品αの場合、属性Aについて変更された水準A2の効用値a2と、属性Bについて最初の水準B1の効用値ｂ1と、属性Cについて最初の水準C1の効用値ｃ1を合計して、変更後の総合効用値a2＋b1＋c1を算出する。すると、変更シェア算出手段が、対象商品の変更後のシェアを算出することができる。例えば、競合商品が商品αと商品βしかなければ、商品αの変更後のシェアは、
exp（a2＋b1＋c1）／｛exp（a2＋b1＋c1）＋exp（a2＋b2＋c2）｝
で算出することができる。
この場合、商品βのシェアは、
exp（a2＋b2＋c2）／｛exp（a2＋b1＋c1）＋exp（a2＋b2＋c2）｝
となる。
(形態１０)以上のように、最初のシェアと、変更後のシェアが算出されたら、影響度算出手段が、最初のシェアに対する、変更後のシェアの比率によって、最初のシェアに対して、変更された属性内の水準が与える影響度を算出することができる。商品αの属性Aの変更された水準A2が最初のシェアに与える影響度は、
[ exp（a2＋b1＋c1）／｛exp（a2＋b1＋c1）＋exp（a2＋b2＋c2）} ]÷
[ exp（a1＋b1＋c1）／｛exp（a1＋b1＋c1）＋exp（a2＋b2＋c2）｝]
で算出することができる。
(形態１１)このように算出された影響度から、最初に設定されていた水準が、購入者がその商品を選択する要因（選択要因）となるのか、商品を選択する要因とならない（忌避要因）のかを知ることができる。例えば、「影響度＜１」であれば、最初に設定されていた水準が選択要因となり、「影響度≧１」であれば、最初に設定されていた水準が忌避要因となることがわかる。
【実施例】
【００２２】
本実施例では、図１及び図２に例示する属性／水準影響度算出装置を利用して、自動車という商品について、高いシェアを確保するためにはどの属性内の水準をどのように設定すればよいのかを検討する過程において参照される影響度（変動指標）を算出する。
本発明の適用対象は自動車に限られず、多様な需要が存在するために多種類が提供される商品に広く適用することができる。
【００２３】
図１及び図２の属性／水準影響度算出装置は、コンピュータ装置によって構成されており、そのハードウェア構成は通常のものと同様である。この装置は、処理装置（ＣＰＵ）、記憶装置（光学記憶媒体、磁気記憶媒体、あるいはＲＡＭやＲＯＭといった半導体メモリ等）、入力装置、出力装置等を有する。各種のデータベースは、コンピュータに利用可能に情報を記憶している。種々の処理装置は、インストールされているプログラムに従ってコンピュータが作動することによって実現される。
【００２４】
図１の商品種類／分類／属性／水準データベース（以下、ＤＢと略称する）２は、商品（自動車）の種類と分類と属性と水準を対応付けて記憶している。
図３に、商品種類／分類／属性／水準ＤＢ２のデータ構成例を示す。自動車の種類は、車種とグレードとオプション形式で特定され、分類はカテゴリで特定される。属性には、メーカ、価格、サイズ、排気量、カラー、ナビゲーション装置、シート表皮、オーディオ装置等のように、購入者が商品を選択するときに考慮する要因のリストが記憶されている。各属性に対して水準が記憶されており、例えばメーカという属性にはＥ１社、Ｅ２社等の水準が記憶されており、価格という属性には価格の水準が記憶されており、ナビゲーション装置の属性にはナビゲーション装置が無いという水準やＤＶＤナビゲーションを持つという水準やＤＶＤボイスナビゲーションを持つという水準等が記憶されている。
【００２５】
属性内の水準は、市場に提供されている自動車の種類毎、分類毎に記憶されている。図３では、種類αの自動車は、車種がＡ１であり、グレードがＢ１であり、オプション形式がＣ１であり、分類がカテゴリＤ１（例えばミニバンであることをいう、この他にセダンやコンパクトカー等のカテゴリが存在する）である。また、メーカがＥ１であり、価格がＦ１円であり、サイズがＧ１（例えばＢセグメントの大きさであることをいう。この他にＣセグメントやＤセグメント等のサイズが存在する）であり、排気量がＨ１リットルであり、カラーはＩ１色であり、ナビゲーション装置はＬ１（ＤＶＤナビゲーション装置を備えていることをいう。この他に、ナビゲーション装置を有しない仕様等が存在する）であること等を示している。ここに示した他にも、エンジン（４気筒や６気筒）や、駆動方式（ＦＲやＦＦ）等の様々な属性内の水準も記憶されている。
このデータベースは、市場に提供されている全ての自動車について用意されている。
【００２６】
図１の商品種類選択部４では、購入者が認める効用値を調査する市場に存在する商品種類が選択される。
購入者が認める効用値を調査したい者は、最初に調査したい市場を想定する。その上で、商品種類検索条件入力部８から検索条件を入力する。例えば、ミニバン市場を調査したいときは、カテゴリ（分類）がミニバンという検索条件を入力する。
すると商品種類検索部６が、商品種類／分類／属性／水準ＤＢ２から該当する商品種類を検索する。検索された商品種類は、検索商品種類表示部１０で表示される。このとき、検索された車種とグレードとオプション形式を合わせて表示する。
購入者が認める効用値を調査したい者は、検索商品種類表示部１０に表示された車種／グレード／オプション形式を参照しながら、商品種類選択入力部１２を用いて、調査対象に含める商品種類群を選択する。具体的には、検索商品種類表示部１０に表示された車種／グレード／オプション形式をクリックして選択する。選択する商品種類数は任意に選ぶことができる。車種で選択すれば、その車種内のすべてのグレードとオプション形式が選択される。グレードで選択すれば、グレードまで限定して選択することができ、オプション形式で選択すれば、オプション形式まで限定して選択することができる。以上によって、購入者層が等しい競合商品群を含む同一カテゴリ内の商品種類群が検索される。
【００２７】
商品種類が選択されると、選択商品種類／分類／属性分布整理部１４で、選択された商品種類の属性と水準が整理される。
まず選択商品種類／分類／属性／水準一覧作成部１６が作動し、選択された商品種類の属性／水準の一覧作成を作成する。この段階で、図３から同一分類（カテゴリ）内の選択された商品種類群のみを抽出した一覧が作成される。
選択商品種類／分類／属性／水準一覧が作成されると、属性／水準分布一覧作成部１８が作動し、選択された商品種類の属性毎の水準分布が整理される。図４に、商品種類のカテゴリ（分類）がＤ１（ミニバン）について整理された例が示されている。この分類Ｄ１については、メーカの水準はＥ１〜Ｅ３であり、価格の水準はＦ１〜Ｆ４等であり、サイズの水準はＧ１〜Ｇ４等であり、排気量の水準はＨ１〜Ｈ４等であり、カラーの水準はＩ１〜Ｉ４等であり、ナビゲーション装置の水準はＬ１〜Ｌ４等であり、シート表皮の水準はＭ１〜Ｍ４等であり、オーディオ装置の水準はＮ１〜Ｎ４等であることが整理されている。
【００２８】
選択された商品種類の属性と水準の分布範囲が整理されると、図１の属性／水準抽出部２０で、購入者が認める効用値の調査に利用する属性と水準が抽出される。
購入者が認める効用値を調査したい者は、属性／水準分布一覧表示部２２で表示される属性／水準分布一覧を参照しながら、抽出属性／水準入力部２４を用いて、調査に利用する属性と水準を抽出する。ここで「価格」は、購入者が商品を選択する際に必ず考慮する属性であるため、必ず抽出する。属性を抽出したら、購入者に対する質問数が過大とならないようにその属性内の水準を抽出する必要がある。抽出属性／水準入力部２４は、水準の選択による影響を表示しながら調査担当者をアシストする。例えば、排気量の属性からＨ１の水準を削除するように抽出すると車種Ａ１が調査対象から外れることになるといった表示をして、水準の抽出をアシストする。調査担当者は水準を追加して実際には存在しない商品種類を仮想的に創り出すこともできる。
図５に、抽出された属性と各属性の水準が例示されている。ここではＥ（メーカ）、Ｆ（価格）、Ｇ（サイズ）、・・・の属性と価格の属性が抽出されており、例えば属性Ｅ（メーカ）の水準としてＥｋ１，Ｅｋ２，Ｅｋ３，・・・Ｅｋｎが抽出されていることを示している。
【００２９】
次に、図１の効用値算出部２６が作動して、属性内の水準毎に購入者が認める効用値が算出される。
ここでは図５に例示した属性と各属性の水準を利用して、既存のコンジョイント分析手法を用いて、属性と水準毎の効用値（効用値）を調査して算出する。
まず、調査用プロファイル作成部２８が、水準を様々に組合せた仮想的な商品（プロファイル）を創り出す。ここではできるだけ少ないプロファイル数で多数存在する水準に対して効用値が算出されるようにするために、実験計画法の直交表の手法を採用してプロファイルを創り出す。その詳細は、「商品企画七つ道具の第９章の９．４の項目」に解説されている。
ここでは、プロファイル数を少なくすることができ予測精度も高いとされる全概念法（全プロファイル法）に用いるプロファイルを創り出す。図６にその一例が示され、例えばプロファイルIは、属性Ｅの水準がＥｋ１であり、属性Ｆの水準がＦｋ１であり、属性Ｇの水準がＧｋ２であり、価格の水準がＰｋ２等である仮想的な商品とされている。
【００３０】
次に、図１の価値観調査実施部３０が、購入者に対して価値観調査を実施する。具体的には、インターネットを利用してアクセスした購入者に、図６に例示したプロファイル群を示す。購入者はこれらのプロファイルI，II，III，IV，V，・・・を、購入したいと思う順序で順位をつけて回答する。
なお、アクセスした購入者には、普段購入している商品のメーカの調査も行われており、購入者はそのメーカによってグループに区別される。本実施例では、購入者が「グループＸ」と「グループＹ」の２つのグループに区別されるものとする。
購入者毎に、各購入者が属するグループと、その者が回答したプロファイルの順位が、購入者／グループ／回答順位ＤＢ３２に記憶される。
【００３１】
相当数の購入者から回答が得られると、図１の効用値算出部３４が、収集された調査結果を利用して、購入者毎に、各属性の各水準の効用値を算出する。算出結果は、図１の効用値ＤＢ３６に記憶される。図７に効用値ＤＢのデータ構成例を示す。図内のアルファベットの小文字が効用値を示し、購入者Ｎｏ．１は、例えばメーカがＥ１であることにｅ１の価値を認め、メーカがＥ２であることにｅ２の価値を認めていることがわかる。価格Ｆ１〜Ｆｎに対しては、購入に値するか否かの効用値が得られ、例えば、Ｆ１円という価格に対して購入に値するという評価がｆ１の割合で得られ、Ｆ２円という価格に対して購入に値するという評価がｆ２の割合で得られていることがわかる。効用値は、購入者の商品選択時に有利に働く水準については正の値であり、有利に強く働くほど大きな値を持ち、購入者の商品選択時に有利にも不利にも働かない水準についてはゼロであり、購入者の商品選択時に不利に働く水準については負であり、不利に強く働くほど小さな値（絶対値は大きい）となっている。最大に不利に働く水準の効用値をゼロにとって、他の効用値の全部をゼロ以上にとってもよい。なお、図内の丸印については後に説明する。
【００３２】
効用値が得られると、図２の属性／水準影響度算出部３８で、属性内の水準がシェアに及ぼす影響度（変動指標）を算出する。
最初に、この属性／水準影響度算出処理の対象とする対象商品を特定する。モデルチェンジを予定しているモデルチェンジ前の商品を対象商品としてもよい。あるいは、全くの新規商品の水準設定を検討する場合には、その時点で想定している水準設定を有するプロファイルを対象商品としてもよい。
新規商品のために新たにプロファイルを作成する場合は、対象プロファイル作成部４０が作動する。対象プロファイル作成部４０は、上記した調査用プロファイル作成部２８と同様の処理を行い、水準を様々に組合せた仮想的な商品（プロファイル）を１つ創り出す。ここでは、図８に示す対象商品種類μをプロファイルとして作成する。
【００３３】
次に図２の総合効用値によるシェア算出部４２が、効用値ＤＢ３６に記憶された各属性の各水準の総合効用値に基づいて、既存の質的選択モデルを用いて、商品種類選択部４で選択した商品種類（対象プロファイルを含む）毎のシェアを算出する。質的選択モデルとは、ある特定の商品の需要量を予測する方法であり、購入者が複数の商品から一つを選択する確率（すなわちシェア）を予測する。商品の販売数は、各属性の各水準の評価値を全属性について合計した総合効用値のエクスポーネンシャルに比例することがわかっている。分類内の全ての商品種類の総合効用値のエクスポーネンシャルから得られる販売数を合計すれば、各商品種類が分類に占めるシェアを算出することができる。
具体的には、以下のように行われる。
まず商品種類毎に、購入者毎の総合効用値を求める。図４に示す属性／水準分布一覧を参照して、図７に示す効用値ＤＢ３６から各商品種類の属性毎の水準に対応する効用値を抽出し、抽出した効用値を加算することによって総合効用値を求める。例えば図７で丸印を付したように、商品種類εのメーカがＥ１であり、価格がＦ３であり、サイズがＧ２であり、排気量がＨ４であり、カラーがＩ２であり、ナビゲーションの仕様がＬ１であり、シート表皮がＭ２であり、オーディオがＮ４の水準であれば、購入者Ｎｏ．１のそれぞれの効用値を加えて、購入者Ｎｏ．１のその商品種類の総合効用値を求める。商品種類εの総合効用値Ｕεは、ｅ１＋ｆ３＋ｇ２＋ｈ４＋ｉ２＋ｌ１＋ｍ２＋ｎ４で計算することができる。
商品種類ｊの総合効用値をＵｊすると、Ｕｊは、その購入者が商品種類ｊを選択したいと思う大きさを数値化した値である。その購入者の商品種類ｊに対する選好度といえる。
この総合効用値Ｕｊを同一分類の全ての商品種類について求めると、次の式によって、一人の購入者が同一分類の全ての商品種類（競合商品群）の中から商品種類ｊを選択する確率Ｒｊを算出することができる。
【００３４】
【数１】
2006079339.tif 000003
【００３５】
また、次の式によって、同一分類の商品種類中での商品種類ｊのシェアＳｊを算出することができる。
【数２】
2006079339.tif 000004
【００３６】
ここで、Ｎは、購入者数である。
【００３７】
図９に、算出された総合効用値によるシェアが例示されている。ここではカテゴリＤ１内の種類毎のシェアが示されており、種類αのシェアはα１％、種類βのシェアはβ１％、対象商品種類μのシェアはμ１％等と算出されている。なお、この段階で算出されたシェアを「基準シェア」とする。
図１１に、基準シェアをグラフｒ１で示す。対象商品種類μのシェアμ１％が最も高く、次いで種類βのシェアβ１％が高く、種類αのシェアα１％が最も低いことがわかる。
【００３８】
続いて図２の総合効用値によるシェア算出部４２と、属性／水準変更部４４と、シェア影響度算出部４６が、商品種類の属性内の水準の変更がシェアに及ぼす効果を算出する。図１０のフローチャートを参照して、属性／水準変更部４４と、シェア影響度算出部４６が実行する処理の手順を説明する。
最初にステップＳ１０２において、属性／水準変更部４４が、対象商品種類μの属性の一つを選択する。例えばメーカという属性を選択する。
続くステップＳ１０４において、属性／水準変更部４４は、その属性内の水準を変更する。図８に示すように対象商品種類μのメーカの水準はＥ２であるため、図４に示す属性／水準分布一覧を参照して、例えばＥ１に変更する。
ステップＳ１０６では、総合効用値でのシェア算出部４２が、上記で変更した水準に基づいて、シェアを再算出する。再算出結果を、図１１に例示する。図１１では、グラフｒ２が、対象商品種類μのメーカをＥ１に変更した場合のシェアを示している。この場合のシェアは、商品種類αがα２％であり、商品種類βがβ２％であり、対象商品種類μがμ２％であることが示されている。
続いて図１０のステップＳ１０８では、シェア影響度算出部４６が、上記で変更した水準のシェアに及ぼす影響度（変動指標）を算出する。例えば図１２（Ａ）に示すように、対象商品種類μのメーカをＥ２からＥ１に変更して再算出した対象商品種類μのシェアを、その基準シェアと対比して示すものが影響度である。あるいは、（Ｂ）に示すように、再算出したシェアが、その基準シェアに対して占める比率μ２／μ１を影響度としてもよい。さらに（Ｃ）に示すように、再算出したシェアと、基準シェアの差μ２−μ１を影響度としてもよい。
ステップＳ１１０では、図２の属性／水準影響度ＤＢ５０に、変更した属性内の水準と対応付けて、算出した影響度（変動指標）を記憶する。図１２が、属性／水準影響度ＤＢ５０のデータ構成例を示す。（Ａ）のように、再算出したシェアをその基準シェアと対比して示す影響度を記憶してもよいし、（Ｂ）のように、再算出したシェアがその基準シェアに対して占める比率を示す影響度を記憶してもよいし、（Ｃ）のように、再算出したシェアと基準シェアの差を示す影響度を記憶してもよい。
【００３９】
次のステップＳ１１２では、属性／水準変更部４４が、図４に示す属性／水準分布一覧を参照して、ここまでに処理対象となっている属性内の全ての水準に変更したか否かを判定する。メーカという属性については、他にも水準Ｅ３があるため、ＮＯと判定する。この場合はステップＳ１０４に戻って、メーカの他の水準Ｅ３に変更する。
ステップＳ１１２でＹＥＳと判定されるまで、ステップＳ１０６からステップＳ１１０の一連の処理を繰返すと、メーカの水準をＥ３に変更したときのシェア（図１１のグラフｒ３で示されるシェア）が算出される。また、その水準の影響度が算出され、属性／水準影響度ＤＢ５０に記憶される。図１２（Ａ）に、対象商品種類μのメーカをＥ３に変更したときの影響度μ３が示されている。影響度は、（Ｂ）に示すμ３／μ１であっても、（Ｃ）に示すμ３−μ１であってもよい。
【００４０】
図１０のステップＳ１１２でＹＥＳと判定された場合は、ステップＳ１１４に移行する。
ステップＳ１１４では、属性／水準変更部４４が、図８に示すプロファイルを参照して、対象商品種類μの全ての属性を選択したか否かを判定する。対象商品種類μについては、他にも属性があるため、ＮＯと判定する。この場合はステップＳ１０２に戻って、他の属性を１つ選択する。例えば排気量という属性を選択する。
排気量について、ステップＳ１０４からステップＳ１１２までの一連の処理を繰返し、対象商品種類μの排気量の水準Ｈ２を、Ｈ２からＨ１、Ｈ３、Ｈ４に変更する。その結果、図１１のグラフｒ４で示されるシェアと、グラフｒ５で示されるシェアと、グラフｒ６で示されるシェアが算出される。また、それぞれの水準の影響度が算出され、属性／水準影響度ＤＢ５０に記憶される。図１２に、対象商品種類μの排気量をＨ１に変更したときの影響度がμ４であり、Ｈ３に変更したときの影響度がμ５であり、Ｈ４に変更したときの影響度がμ６であることが示されている。ここでも影響度は、変更前後のシェアの比率であってもよいし、変更前後のシェアの差であってもよい。
【００４１】
図１０のステップＳ１１２でＹＥＳと判定され、ステップＳ１１４でＮＯと判定された場合は、ステップＳ１０２に戻り、ステップＳ１１４までの一連の処理を繰返す。例えばエンジンという属性について、対象商品種類μの水準Ｊ１をＪ２に変更し、図１１のグラフｒ７で示されるシェアを算出する。また、その水準の影響度を算出し、属性／水準影響度ＤＢ５０に記憶する。図１２（Ａ）に、対象商品種類μのエンジンをＪ２に変更したときの影響度がμ７であることが示されている。
さらに、ステップＳ１０２に戻って、例えば駆動方式という属性を選択し、対象商品種類μの水準Ｋ１をＫ２に変更して、ステップＳ１１４までの一連の処理を繰り返す。図１１のグラフｒ８で示されるシェアを算出した上で、その水準の影響度を算出し、属性／水準影響度ＤＢ５０に記憶する。図１２（Ａ）に、対象商品種類μの駆動方式をＫ２に変更したときの影響度がμ８であることが示されている。
【００４２】
このようにして、対象商品種類μの全ての属性について、全ての水準（競合商品が分布している範囲）に変更する。これにより、属性と水準の双方について、あり得る範囲を網羅的に変更する。そして、全ての属性の全ての水準について影響度を算出・記憶したら、図１０のステップＳ１１４でＹＥＳと判定して、ステップＳ１１６に移行する。
【００４３】
ステップＳ１１６では、算出された影響度に基づいて、変更前の水準を選択要因か忌避要因かに分類する。例えば、図１２（Ａ）に示す変更後のシェア（影響度）が基準シェアよりも小さければ、最初に設定されていた属性内の水準はその商品種類を選択する要因（選択要因）に分類され、変更後のシェア（影響度）が基準シェアよりも大きければ、最初に設定されていた属性内の水準はその商品種類の選択要因には分類されない（忌避要因に分類される）ことになる。あるいは、（Ｂ）に示す影響度が「影響度＜１」であれば、最初に設定されていた属性内の水準は選択要因に分類され、「影響度≧１」であれば、最初に設定されていた属性内の水準はその商品種類の忌避要因に分類されることになる。さらに、（Ｃ）に示す影響度が「影響度＜０」であれば、最初に設定されていた属性内の水準は選択要因に分類され、「影響度≧０」であれば、最初に設定されていた属性内の水準はその商品種類の忌避要因に分類されることになる。
また、影響度の値が小さいほど、最初に設定されていた属性内の水準は重視されており、影響度の値が大きいほど、最初に設定されていた属性内の水準は軽視されていることがわかる。
そして図１０のステップＳ１１８では、図２の属性／水準影響度ＤＢ５０に、最初に設定されていた属性内の水準と対応付けて、その水準が選択要因か忌避要因かの別を記憶する。
【００４４】
属性／水準影響度ＤＢ５０に記憶された属性／水準影響度と、選択要因か忌避要因かの別は、属性／水準影響度表示部５２で表示される。表示される影響度と、選択要因か忌避要因かの別から、対象商品種類μのシェアに対して、水準の変更がどのような効果を有しているかを知ることができる。
例えば図１１に示すように、対象商品種類μについては、メーカがＥ２のときの基準シェアμ１％（グラフｒ１を参照）よりも、Ｅ１に変更したときのシェアμ２％（グラフｒ２を参照）の方が少なくなっている。また、メーカがＥ２のときの基準シェアμ１％（グラフｒ１を参照）よりも、Ｅ３に変更したときのシェアμ３％（グラフｒ３を参照）の方がさらに少なくなっている。したがって、対象商品種類μについては、メーカがＥ２であるときに最も高いシェアを確保できるため、対象商品種類μを選択する購入者にとって、メーカがＥ２であることが選択要因となっていることがわかる。
同様に、エンジンがＪ１のときの基準シェアμ１％（グラフｒ１を参照）よりも、Ｊ２に変更したときのシェアμ７％（グラフｒ７を参照）の方が少なくなっている。したがって、対象商品種類μを選択する購入者にとって、エンジンがＪ１であることが選択要因となっており、水準をＪ１のままにしておいた方がシェアが低くならないことがわかる。一方、駆動方式がＫ１のときの基準シェアμ１％（グラフｒ１を参照）よりも、Ｋ２に変更したときのシェアμ８％（グラフｒ８を参照）の方が多くなっている。したがって、対象商品種類μを選択する購入者にとって、駆動方式がＫ１であることが忌避要因となっており、水準をＫ２に変更した方がシェアが高くなることがわかる。
このようにして、全ての属性内の水準の影響度と、選択要因か忌避要因かの別から、対象商品種類μのシェアに対して、水準の変更がどのような効果を有しているかを知ることができる。
【００４５】
以上のように、本属性／水準影響度算出装置によれば、多くの購入者が優先して選択するであろう商品の属性毎の水準のみならず、市場に存在する他の複数の競合商品との関係も考慮して、対象商品が市場で高いシェアを確保するためには、どの属性のどの水準をどのようにすれば設定すればよいのかを具体的に把握することが容易となる。
【００４６】
さて、図１の購入者／グループ／回答順位ＤＢ３２には、アンケートに回答した購入者の回答順位だけでなく、その購入者が普段購入している商品のメーカによって分類されるグループ（グループＸ、グループＹ）も記憶されていた。以下では、購入者のグループ毎に、各商品種類のシェアを算出し、その算出結果を活用して、あるグループで特定の商品種類のシェアを向上させるためには、どの属性をどういった水準にすればよいのかを検討する処理を行う。
【００４７】
この処理でも、図２の属性／水準影響度算出部３８が作動する。
最初に、この処理の対象とする対象商品種類を特定する。モデルチェンジする商品種類を対象とするか、対象プロファイル作成部４０が作成したプロファイルを対象とする。ここでもプロファイルとして作成された対象商品種類μを対象とするものとする。
【００４８】
次に図２の総合効用値でのシェア算出部４２が、購入者／グループ／回答順位ＤＢ３２に記憶された購入者の所属するグループを参照し、グループ毎に、効用値ＤＢ３６に記憶された各属性の水準毎の総合効用値に基づいて、商品種類選択部４で選択した商品種類（対象プロファイルを含む）毎のシェアを算出する。
具体的には、上記の（式１）を活用して、一人の購入者が同一分類の全ての商品種類の中から商品種類ｊを選択する確率Ｒｊを算出する。購入者毎の選択確率Ｒｊが算出されたら、購入者が所属するグループ（グループＸ、グループＹ）毎に、上記の（式２）を活用して、同一分類の商品種類中での商品種類ｊのシェアＳｊを算出する。この段階で、グループ毎の「基準シェア」が算出される。
【００４９】
図１３に、グループ毎に算出された基準シェアを示す。グループＸの基準シェアをグラフＸ１で示し、グループＹの基準シェアをグラフＹ１で示している。なお、ここではカテゴリＤ１内の種類毎の基準シェアを示している。グループＸの基準シェアでは、対象商品種類μのシェアμｘ１％が最も高く、次いで種類βのシェアβｘ１％が高く、種類αのシェアαｘ１％が最も低いことがわかる。一方、グループＹの基準シェアでは、種類βのシェアβｙ１％が最も高く、次いで対象商品種類μのシェアμｙ１％が高く、種類αのシェアαｙ１％が最も低いことがわかる。
【００５０】
続いて図１の総合効用値によるシェア算出部４２と、属性／水準変更部４４と、シェア影響度算出部４６が、グループ（グループＸ、グループＹ）毎に、対象商品種類の属性内の水準の変更がシェアに及ぼす影響度を算出する。
ここでは、グループ毎に、図１０のフローチャートに手順を示す処理を行い、対象商品種類μについて、各属性内の水準のシェア影響度を算出し、最初に設定されていた水準を選択要因か忌避要因かに分類する。
【００５１】
図１４のように、グループ毎に、対象商品種類μについての選択要因と忌避要因が分類される。グループＸでは、対象商品種類μの選択要因として、最も重視されるのが１．「メーカ」がＥ２であること、次いで２．「エンジン」がＪ１であること、３．「価格」がＦ３以下（Ｆ２）であることが続く。一方、対象商品種類μの忌避要因として、最も軽視されるのが１．「駆動方式」がＫ１であること、次いで２．「ナビゲーション」がＬ１であること、３．「シート表皮」がＭ１であることが続く。また、グループＹでは、対象商品種類μの選択要因として、最も重視されるのが１．「価格」Ｆ３以下（Ｆ２）であること、次いで２．「駆動方式」がＫ１であること、３．「カラー」がＩ３であることが続く。一方、対象商品種類μの忌避要因として、最も軽視されるのが１．「排気量」がＨ３以下（Ｈ２）であること、次いで２．「エンジン」がＪ１であること、３．「メーカ」がＥ２であることが続く。
【００５２】
グループ毎の対象商品種類μについての選択要因と忌避要因と、各属性内の水準の影響度がわかっていれば、対象商品種類μのシェアを上げるには、どの属性のどの水準をどのように変更すればよいのかがわかる。
各グループでの対象商品種類μのシェアを上げるには、図１４に示した忌避要因を、影響度が高い水準に変更すればよい。例えばグループＸの忌避要因については、１．「駆動方式」のＫ１をＫ２に変更したときの影響度が高く、２．「ナビゲーション」のＬ１をＬ３に変更したときの影響度が高く、３．「シート表皮」のＭ１をＭ３に変更したときの影響度が高く、対象商品種類μのシェアを上げることができることがわかっているとする。また、グループＹの忌避要因については、１．「排気量」のＨ３をＨ４以上に変更したときの影響度が高く、２．「エンジン」Ｊ１をＪ２に変更したときの影響度が高く、３．「メーカ」Ｅ２をＥ１に変更したときの影響度が高く、対象商品種類μのシェアを上げることができることがわかっているとする（ただし、対象商品種類の「メーカ」を変更することは現実的には不可能である）。
しかしながら、グループＸの忌避要因である１．「駆動方式」がＫ１であることは、グループＹの選択要因となっている。したがって、「駆動方式」をＫ２に変更することは、グループＸでの対象商品種類μのシェアを上げることにはなるが、逆にグループＹでの対象商品種類μのシェアを下げることになる。同じように、グループＹの忌避要因である２．「エンジン」がＪ１であることは、グループＸの選択要因となっている。したがって、「エンジン」をＪ２に変更することは、グループＹでの対象商品種類μのシェアを上げることにはなるが、逆にグループＸでの対象商品種類μのシェアを下げることになる。
以上より、例えば、グループＸでの対象商品種類μのシェアμｘ１％を確保しつつ、さらにグループＹでの対象商品種類μのシェアμｙ１％を上げようとする場合は、グループＹの忌避要因のうち、グループＸの選択要因になっていないものを変更すればよいことがわかる。すなわち、グループＹの忌避要因の１．「排気量」のＨ２をＨ４以上に変更すれば、Ｅ２以外のメーカの商品を購入するグループＹに属する購入者を、Ｅ２の商品を購入するグループＸに取り込むことができることがわかる。
【００５３】
上記から、以下のように整理することができる。本実施例では、図２のシェア影響度算出部４６が、以下の変更すべき水準を拾い出し、これを属性／水準影響度表示部５２で表示する。
(1)グループＸでの対象商品種類μのシェアμｘ１％を確保しつつ、さらにグループＹでの対象商品種類μのシェアμｙ１％を上げようとする場合：
グループＹの忌避要因のうち、グループＸの選択要因になっていないものを、影響度の高い水準に変更する。
(2)グループＸでの対象商品種類μのシェアμｘ１％が下がるのを許容しつつ、グループＹでの対象商品種類μのシェアμｙ１％を上げようとする場合：
グループＹの忌避要因を全て、影響度の高い水準に変更する。
(3)グループＹでの対象商品種類μのシェアμｙ１％が下がるのを許容しつつ、グループＸでの対象商品種類μｘ１％を上げようとする場合：
グループＸの忌避要因を全て、影響度の高い水準に変更する。
【００５４】
以上のように、本属性／水準影響度算出装置によれば、あるグループでの対象商品のシェアを下げることなく、他のグループでの対象商品のシェアを上げるためには、どの属性内のどの水準をどのように変更すればよいのかを具体的に把握することができる。
【００５５】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。
また、本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組み合わせによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組み合わせに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成するものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】属性／水準影響度算出装置を例示する図。
【図２】属性／水準影響度算出装置を例示する図。
【図３】商品種類／分類／属性／水準ＤＢ２のデータ構成例を示す図。
【図４】選択商品種類／分類／属性一覧を例示す図。
【図５】選択された属性と各属性の水準を例示する図。
【図６】調査用プロファイル群を例示する図。
【図７】各属性の水準毎の効用値の算出結果を例示する図。
【図８】対象プロファイルを例示する図。
【図９】算出された総合効用値でのシェアを例示する図。
【図１０】属性／水準変更部４４と、シェア影響度算出部４６が実行する処理の手順を説明するフローチャート。
【図１１】水準を変更したときに生じるシェアの変動を示すグラフ。
【図１２】水準を変更したときに生じるシェアの変動を示す指標（影響度）を示す図。
【図１３】グループ毎に算出された基準シェアを示す図。
【図１４】グループ毎の選択要因と忌避要因を示す図。
【符号の説明】
【００５７】
２  ：商品種類／分類／属性／水準ＤＢ、
４  ：商品種類選択部、
１４：選択商品種類／分類／属性／水準分布整理部、
２０：属性／水準抽出部、
２６：価格水準設定実績ＤＢ、
２６：効用値算出部、
３２：購入者／グループ／回答順位ＤＢ、
３６：効用値ＤＢ、
３８：効用値修正部、
５０：属性／水準影響度ＤＢ、
５２：属性／水準影響度表示部
【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】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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