(57)【要約】      （修正有）【課題】物件購入者の市場調査結果から需要者の真のニーズを抽出し、妥協された点に対しては真のニーズに対する付加価値として提示することにより需要者に対して新たな物件像を提案する需要分析・提案システムを提供。【解決手段】需要分析・提案システム１を、例えば住宅に関する商品情報（広さ、価格、部屋数、駅距離、立地等）を記憶する物件データベース５と、この商品の購入者情報（経済状況、世帯型、ライフステージ等）を記憶する購入者データベース６と、物件データベース５および購入者データベース６から商品情報および購入者情報を読み出し、商品情報を目的変数とし、商品情報および購入者情報を説明変数として、重回帰分析を行って偏回帰係数を求める真のニーズ分析機能３ａと、購入希望者が理想とする商品情報およびこの購入希望者の購入者情報を入力し、偏回帰係数を用いて目的変数の予測値を求める意志決定機能４ａとから構成する。【選択図】図１
2006318011.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品に関する商品情報を記憶する商品情報記憶手段と、
前記商品を購入した購入者情報を記憶する購入者情報記憶手段と、
前記商品情報記憶手段および前記購入者情報記憶手段から前記商品情報および前記購入者情報を読み出し、前記商品情報を目的変数とし、前記商品情報および前記購入者情報を説明変数として、重回帰分析を行って偏回帰係数を求める真のニーズ分析手段とを有することを特徴とする需要分析・提案システム。
【請求項２】
購入希望者が理想とする前記商品情報および前記購入希望者の前記購入者情報を入力し、前記偏回帰係数を用いて前記目的変数の予測値を求める意志決定手段を有することを特徴とする請求項１に記載の需要分析・提案システム。
【請求項３】
商品を購入した購入者の情報であって少なくとも２以上の選択肢を有する購入者情報を記憶する購入者情報記憶手段と、
前記商品を購入したときに妥協した点である妥協情報を記憶する妥協情報記憶手段と、
前記購入者の嗜好を示す嗜好情報を記憶する嗜好情報記憶手段と、
前記購入者情報の各々の前記選択肢に対し、前記選択肢を選んだ前記購入者の前記妥協情報の選択頻度を算出し、さらに前記妥協情報に対する前記嗜好情報の選択頻度を算出する思考過程分析手段とを有することを特徴とする需要分析・提案システム。
【請求項４】
購入希望者の前記購入者情報を入力し、前記購入者情報に対応する前記妥協情報および前記嗜好情報の前記選択頻度を提示する思考過程提示手段を有することを特徴する請求項３に記載の需要分析・提案システム。
【請求項５】
前記嗜好情報が少なくとも２以上の項目から構成され、
前記購入者情報を構成する各々の前記選択肢に対し、前記選択肢を選んだ前記購入者の前記嗜好情報を前記嗜好情報記憶手段から読み出し、前記嗜好情報の前記項目間の相関係数を算出して、前記相関係数から類似する前記項目を所定の個数のカテゴリに分類するカテゴリ分析手段を有し、
前記思考過程提示手段が、前記嗜好情報を前記カテゴリに分けて提示するように構成されたことを特徴とする請求項４に記載の需要分析・提案システム。
【請求項６】
前記商品に対する付加価値情報を、前記嗜好情報の各々に対応付けて記憶する付加価値情報記憶手段を有し、
前記思考過程提示手段が、前記嗜好情報を提示するときに、前記嗜好情報に対応する前記付加価値情報を前記付加価値情報記憶手段から取り出して提示するように構成されたことを特徴とする請求項４または５に記載の需要分析・提案システム。
【請求項７】
前記商品が、住宅のような高額物件であることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の需要分析・提案システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、市場調査結果に基づいて需要分析および提案を行う需要分析・提案システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般の需要者にとって住宅のような高額物件は購入機会が限定されており、また、通常は購入した物件を継続的に利用することになる。そのため、高額物件を取得する場合は、需要者は決断が必要であり、理想と現実のギャップに悩まされることが多い。
【０００３】
このような需要者に対して、市場調査（アンケート等）に基づいて需要分析を行い、需要者のニーズを適切に把握することにより、新商品の開発や需要予測を行うシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。すなわち、需要者が求めている物件像（図９における購入物件４００）を明確にすることにより、売れ残る物件（図９における売れ残り物件４０３）を極小化することが提案されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３３４３３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、住宅のような物件は、非常に高価であること、および、住宅取得に影響する物件の要因が多次元的であることから、需要者は住宅の理想像を持ちながらも様々な要因に優先順位を付けて、あるものは妥協し、あるものは切り捨て、最終的に一つの物件を選択している（例えば、図９における購入物件４０２）。そのため、市場調査の結果は実際に取得される物件よりも、需要者（購入希望者）の理想像に偏りがちであり（例えば、図９における理想物件４００）、需要者のニーズを適切に把握することができないという課題があり、購入者の一部しか満足していないという現実がある（図９における満足層の物件４０２）。
【０００６】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、物件購入者の市場調査結果から需要者の真のニーズを抽出し、妥協された点に対しては真のニーズに対する付加価値として提示することにより需要者に対して新たな物件像を提案する需要分析・提案システム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】
【０００７】
前記課題を解決するために、第１の本発明に係る需要分析・提案システムは、商品に関する商品情報を記憶する商品情報記憶手段（例えば、実施形態における物件データベース５）と、この商品を購入した購入者情報を記憶する購入者情報記憶手段（例えば、実施形態における購入者データベース６）と、商品情報記憶手段および購入者情報記憶手段から商品情報および購入者情報を読み出し、商品情報を目的変数とし、商品情報および購入者情報を説明変数として、重回帰分析を行って偏回帰係数を求める真のニーズ分析手段（例えば、実施形態における真のニーズ分析機能３ａ）とを有して構成される。
【０００８】
このとき、第１の本発明に係る需要分析・提案システムは、購入希望者が理想とする商品情報およびこの購入希望者の購入者情報を入力し、偏回帰係数を用いて目的変数の予測値を求める意志決定手段（例えば、実施形態における意志決定機能４ａ）を有することが好ましい。
【０００９】
また、第２の本発明に係る需要分析・提案システムは、商品を購入した購入者の情報であって少なくとも２以上の選択肢を有する購入者情報を記憶する購入者情報記憶手段と、商品を購入したとき妥協した点である妥協情報を記憶する妥協情報記憶手段（例えば、実施形態における物件データベース５）と、購入者の嗜好を示す嗜好情報を記憶する嗜好情報記憶手段（例えば、実施形態におけるアンケートデータベース７）と、購入者情報の各々の選択肢に対し、この選択肢を選んだ購入者の妥協情報の選択頻度を算出し、さらに妥協情報に対する嗜好情報の選択頻度を算出する思考過程分析手段（例えば、実施形態における思考過程分析機能３ｃ）を有して構成される。
【００１０】
このとき、第２の本発明に係る需要分析・提案システムは、購入希望者の購入者情報を入力し、この購入者情報に対する妥協情報および嗜好情報の選択頻度を提示する思考過程提示手段（例えば、実施形態における付加価値提案機能４ｂ）を有することが好ましい。
【００１１】
また、第２の本発明に係る需要分析・提案システムは、嗜好情報が少なくとも２以上の項目から構成され、購入者情報を構成する各々の選択肢に対し、この選択肢を選んだ購入者の嗜好情報を嗜好情報記憶手段から読み出し、嗜好情報の項目間の相関係数を算出して、この相関係数から類似する項目を所定の個数のカテゴリに分類するカテゴリ分析手段（例えば、実施形態における個人嗜好カテゴライズ機能３ｂ）を有し、思考過程提示手段が、嗜好情報をカテゴリに分けて提示するように構成されることが好ましい。
【００１２】
さらに、この第２の本発明に係る需要分析・提案システムが、商品に対する付加価値情報を、嗜好情報の各々に対応付けて記憶する付加価値情報記憶手段（例えば、実施形態における付加価値データベース１２）を有し、思考過程提示手段が、嗜好情報を提示するときに、この嗜好情報に対応する付加価値情報を付加価値情報記憶手段から取り出して提示するように構成されることが好ましい。
【００１３】
なお、第１および第２の本発明に係る需要分析・提案システムは、商品が住宅のような高額物件であることが好ましい。
【発明の効果】
【００１４】
第１の本発明に係る需要分析・提案システムを以上のように構成すると、購入希望者が理想とする商品情報と、過去の購入者が実際に購入した商品情報との差を認識することができるため、購入希望者は妥協すべき点を認識することができる。
【００１５】
また、第２の本発明に係る需要分析・提案システムを以上のように構成すると、購入希望者の購入者情報に基づいて、購入者が妥協するときの思考過程における前後の検討項目間の選択頻度を得ることができるため、選択が容易になる。また、嗜好情報を所定の個数のカテゴリに分けることにより、購入者情報と嗜好情報との対応がより明確になる。さらに、嗜好情報に対して、その嗜好情報に応じた付加価値を提示することにより、妥協した点を購入者の嗜好情報から補うことができ、購入者に対する商品の満足度が向上する。
【００１６】
なお、このような需要分析・提案システムは、物件に対する要因が多次元的である住宅等の高額物件に適用すると好適である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の好ましい実施形態について図面を参照して説明する。まず、本発明に係る需要分析・提案システム１の構成について図１を用いて説明する。なお、以降の説明においては、分析の対象を住宅購入者の需要とし、その結果から新たな住宅像を提案する場合について説明する。
【００１８】
需要分析・提案システム１は、住宅の購入者から収集した市場調査情報２、この市場調査情報２から購入者（アンケート回答者）を分析してその分析結果を分析情報８に格納する分析機能３、分析情報８から新たな物件像を提案する提案機能４、および、この需要分析・提案システム１の利用者に分析機能３および提案機能４のユーザインタフェースを提供するインタフェース機能１３から構成される。また、市場調査情報２は、購入物件の情報が記憶される物件データベース５、購入者の客観的な情報が記憶される購入者データベース６、および、購入者の主観に関するアンケート結果が記憶されるアンケートデータベース７から構成され、分析情報８は、回答者の真のニーズに関する情報が記憶される真のニーズデータベース９、回答者の個人嗜好に関する情報がカテゴライズされるカテゴライズデータベース１０、購入者の思考過程が記憶される思考過程データベース１１、および、物件に対する付加価値情報が記憶される付加価値データベース１２から構成される。
【００１９】
次に、市場調査情報２の構成について説明する。市場調査情報２は、既存の購入者に対して調査（アンケート）を実施し、購入した物件に関する情報、購入者自身の客観的な情報、および、購入者の主観的な情報について数値による回答を得る。以下に、この調査内容とそれぞれの回答結果が格納されるデータベース５〜７の構造について説明する。なお、それぞれの回答結果については、識別番号（以下、「回答ＩＤ」と呼ぶ）が割り当てられ、この回答ＩＤをキーにして一義的にデータベース７〜９で管理される。
【００２０】
購入した物件に関する調査項目は、回答者が購入した物件（住宅）について、その物件の「広さ」、「価格」、「部屋数」、「駅距離」、「立地」と、各々の項目に対する妥協の有無の回答から構成されている。ここで、「広さ」は物件の床面積を「ｍ2」を単位に回答し、「価格」は購入価格を「円（又は万円）」を単位に回答し、「部屋数」は物件の部屋数を回答し、「駅距離」は駅からの距離を例えば徒歩時間に換算したものを回答し、「立地」は「良い」、「普通」、「悪い」を「１」〜「３」の数字に対応して回答される。また、妥協の有無は、「不満がない」か「妥協した」かを「１」または「２」で回答される。そして、以上の回答結果は、図２に示す物件データベース５に、回答ＩＤ５１と対応付けられて実取得情報５２として、それぞれ、広さ５２ａ、価格５２ｂ、部屋数５２ｃ、駅距離５２ｄ、および、立地５２ｅに格納され、妥協情報５３として広さ妥協５３ａ、価格妥協５３ｂ、部屋数妥協５３ｃ、駅距離妥協５３ｄ、および、立地妥協５３ｅに格納される。
【００２１】
購入者自身に関する調査項目は、回答者自身の「経済状況」、「世帯型」、および、「ライフステージ」の回答から構成され、「経済状況」については、「裕福（ローン無し）」、「普通（ローン小）」、「厳しい（ローン大）」に対して「１」〜「３」の３段階で回答するように構成され、「世帯型」については、世帯を構成する人数を「１〜７（７人以上は７とする）」の７段階で回答するように構成され、「ライフステージ」については、「独身期」、「新婚期」、「子供成長期」、「熟年期」に対して「１」〜「４」の４段階で回答するように構成されている。そして、その回答結果は、図３に示す購入者データベース６に、回答ＩＤ６１と対応付けられてそれぞれ、経済状況６２、世帯型６３、および、ライフステージ６４の項目に格納される。
【００２２】
購入者の主観に関する調査項目は、３つの項目から構成され、第１番目の項目はその物件を取得した動機に関するものであり、番号が振られた項目から回答者に当てはまるものを３つ選択するように構成されている。また第２番目の項目はその物件の取得することにより期待していた生活のイメージに関するものであり、番号が振られた項目から回答者に当てはまるものを５つ選択するように構成されている。さらに、第３番目の項目は図４（ａ）に示すように、購入者の個人嗜好に関するものであり、複数の個人嗜好に関する質問項目に対して、「あてはまる」、「ややあてはまる」、「あまりあてはまらない」、「当てはまらない」を「１」〜「４」で回答するように構成されている。これらの回答結果は、図４に示すアンケートデータベース７に、回答ＩＤ７１と対応付けて取得動機７２、期待イメージ７３、および、個人嗜好情報（各項目毎）７４に格納される。
【００２３】
なお、以上の市場調査情報２を構成する項目は、住宅の購入者を対象にするシステムの例であり、本発明に係る需要分析・提案システム１がこれらの項目に制限されることはない。
【００２４】
（分析機能）
それでは以上のように構成された市場調査情報２の分析を行う分析機能３について説明を行う。なお、この分析機能３は、購入者の真のニーズを抽出する真のニーズ分析機能３ａ、購入者の個人嗜好を分類する個人嗜好カテゴライズ機能３ｂ、および、付加価値提案を行うために購入者の思考過程を分析する思考過程分析機能３ｃから構成される。
【００２５】
（真のニーズ分析機能）
真のニーズ分析機能３ａは、回答者が回答した物件の実取得情報（「広さ」、「価格」、「部屋数」、「駅距離」、「立地」）から、真のニーズを抽出するものである。
【００２６】
真のニーズ分析機能３ａは、回答者が最終的に選択した住宅（すなわち、物件データベース５の実取得情報５２が、現実的な絞り込みによって選出された「真のニーズ」であると考え、その意志決定の本質（重要度、優先順位）を把握する機能である。具体的には図５に示すように、物件データベース５の実取得情報５２の項目（広さ５２ａ、価格５２ｂ、部屋数５２ｃ、駅距離５２ｄ、および、立地５２ｅ）を目的変数ｙi（ｉ＝１〜５）とし、上記物件データベース５の実取得情報５２の項目（広さ５２ａ、価格５２ｂ、部屋数５２ｃ、駅距離５２ｄ、および、立地５２ｅ）と購入者データベース６の項目（経済状況６２、世帯型６３、および、ライフステージ６４）を説明変数ｘj（ｊ＝１〜８）として、物件データベース５および購入者データベース６に格納された情報から回答ＩＤ５１，６１をキーに全てのデータ（回答結果）を読み出して式（１）に示す予測式の偏回帰係数ａijを求める処理を行う。なお、上記説明変数ｘjにはライフステージ６４のようにカテゴリカル変数を含んでいるため、偏回帰係数ａijの算出にはカテゴリカル重回帰分析または数量化Ｉ類が用いられる。
【００２７】
（数１）
ｙi  ＝  ａi1ｘ1＋ａi2ｘ2＋・・・＋ａi8ｘ8                  （１）
但し、ｉ＝１〜５
【００２８】
なお、以上の分析により求められた偏回帰係数ａij（この実施例では５×８の行列）は真のニーズデータベース９に記憶される。このように物件データベース５および購入者データベース６に格納された情報を説明変数ｘjとして目的変数ｙiである物件情報（広さ、価格、部屋数、駅距離、立地）との関係を分析することにより、実際に物件を購入した回答者が有する真のニーズを式（１）に定式化できる。
【００２９】
（個人嗜好カテゴライズ機能）
個人嗜好カテゴライズ機能３ｂは、回答者の客観的な情報である購入者データベース６の内容と、アンケートデータベース７の個人嗜好情報７４との結びつきを解析してカテゴライズする機能である。すなわち、この個人嗜好カテゴライズ機能３ｂにおいては、回答者の情報を、経済状況６２を優先して考え、経済状況６２と世帯型６３の組み合わせ、および、経済状況６２とライフステージ６４の組み合わせ（この組み合わせを「客観情報」と呼ぶ）、客観情報のそれぞれについてアンケートデータベース７の個人嗜好情報７４を抽出して項目間の相関係数を求める処理を行う。なお、上述の通り、経済状況６２は３段階の回答から構成され、世帯型６３は７段階の回答から構成され、ライフステージ６４は４段階の回答から構成されるため、経済状況６２と世帯型６３の回答の組み合わせは２１通りとなり、経済状況６２とライフステージ６４の回答の組み合わせは１２通りとなり、回答者の客観情報は全体で３３通りの組み合わせとなる。
【００３０】
それでは、客観情報の組（購入者データベース６の項目）に対して個人嗜好情報７４を分類する処理について図６を用いて説明する。個人嗜好カテゴライズ機能３ｂは、まず、客観情報の組の一つ（例えば、経済状況が「１」で世帯型が「１」）を選択し、この値を有するデータの回答ＩＤ６１を購入者データベース６から抽出する（ステップＳ１００）。そして、抽出された回答ＩＤ６１とアンケートデータベース７の回答ＩＤ７１とを比較し、一致する個人嗜好情報７４を抽出する（ステップＳ１０１）。次に、このようにして抽出された個人嗜好情報７４を用いて全ての項目（項目１〜項目ｎ）間の相関係数を算出する（ステップステップＳ１０２）。この相関係数は、その絶対値が大きいほど項目間の繋がりが強いこと（類似度）を示しており、この相関係数（類似度）を用いて個人嗜好情報７４のクラスタ分析を行う（ステップＳ１０３）。
【００３１】
クラスタ分析においては、相関係数の絶対値の大きい項目を集めて所定の数の組にし、その組の中で相関係数の絶対値の最も高い項目を代表項目とする。なお、このクラスタ分析の結果は、カテゴライズデータベース１０に客観情報の組と対応付けて記憶される。そして、この個人嗜好カテゴライズ機能３ｂは、客観情報の組の全てに対して上述のステップＳ１００〜Ｓ１０３を実行し分析を行う（ステップＳ１０４）。
【００３２】
（思考過程分析機能）
思考過程分析機能３ｃは、回答者が物件の検討を行ったときの思考過程における項目間の繋がりを分析する機能である。つまり、回答者が物件を購入したときに、自己の客観情報（購入者データベース６の項目）に基づいて、物件条件（物件データベース５の項目）のうちどれを妥協するかを検討し、次に、取得動機、期待する生活、個人嗜好（いずれもアンケートデータベース７の項目）の順で絞り込んで行くと想定し、それぞれの思考過程における前後の項目間の繋がりを市場調査情報２から分析するものである。なお、この思考過程分析機能３ｃにおいても回答者の客観情報の組を上述の個人嗜好カテゴライズ機能３ｂと同様の組として分析を行う。
【００３３】
具体的な処理の流れについて図７を用いて説明する。まず、客観情報の組の一つ（例えば、経済状況が「１」で世帯型が「１」）に対する回答ＩＤ６１を購入者データベース６から抽出する（ステップＳ１００）。そして、抽出された回答ＩＤ６１と物件データベース５の回答ＩＤ５１とを比較し、一致する妥協情報５３を物件データベース５から抽出し、それぞれの妥協情報５３ａ〜５３ｅの選択頻度（例えば、選択された数を回答者数で割ったものの％表示）を算出し、客観情報の組と対応付けて思考過程データベース１１に記憶する（ステップＳ２０１）。
【００３４】
次に、これまでの抽出結果から、妥協情報５３の項目５３ａ〜５３ｅを一つずつ選定し、その項目を選択した回答者が取得動機７２のどの項目を選択したかをアンケートデータベース７から抽出し、その選択頻度を算出する（ステップＳ２０２）。同様に、取得動機７２の各々の項目を選択した回答者が期待イメージ７３のどの項目を選択したかを取得動機７２の項目毎に抽出して選択頻度を算出し（ステップＳ２０３）、さらにその期待イメージ７３の項目毎に選択された個人嗜好情報７４の項目を抽出して選択頻度を算出する（ステップＳ２０４）。いずれの選択頻度も思考過程データベース１１に格納される。
【００３５】
なお、個人嗜好情報７４は、「当てはまる」〜「当てはまらない」の４段階であるため、上記ステップＳ２０４においては、「当てはまる」を選択した人の数から選択頻度を算出するように構成することもできるし、「当てはまる」〜「当てはまらない」に対して重み付けをして選択頻度を算出するように構成することもできる。また、個人嗜好情報７４は、全ての項目に対して上述の分析を行うことも可能であるし、個人嗜好カテゴライズ機能３ｂでカテゴライズされた項目に対して上述の分析を行うように構成することも可能である。
【００３６】
そして、このようにして一つの客観情報の組に対する分析が終了すると次の客観情報の組に対してステップＳ２００〜Ｓ２０４を実行し、全ての組に対して分析を行う（ステップＳ２０５）。
【００３７】
（提案機能）
提案機能４は、上述の市場調査情報２の分析結果から、物件の購入希望者が新たな物件の提案を受ける、若しくは、物件の販売業者（ディベロッパー）が新たな物件を企画するものであり、購入者が物件の条件（広さ、価格、部屋数、駅距離、立地）を決定する意志決定機能４ａと購入者が物件の付加価値を提案を受ける付加価値提案機能４ｂとから構成される。以下、それぞれの機能について説明する。なお、以降の説明においては、個人嗜好情報７４の項目の各々に対して提案される付加価値が付加価値データベース１２に記憶されているものとする（例えば、「勉強をするのが好きである」という項目に対しては「書斎コーナーを検討（提案）する」という項目が管理されており、住宅内の住まい方、バルコニーや庭等住宅個々に関するもの、マンション共用部分や地域の施設・通信・サービスなどコミュニティーに関する物、田園地域や都市居住等の住まいの地域に関するもの等がリストアップされている）。
【００３８】
（意志決定機能）
意志決定機能４ａは、購入希望者若しくは販売業者が設定した物件情報および購入者の客観情報（上述の説明変数ｘjであって、広さ、価格、部屋数、駅距離、立地、経済状況、世帯型、ライフスタイル）から式（１）で示した目的変数ｙiの値（広さ、価格、部屋数、駅距離、立地）を求めてその差を提示するとともに、物件の条件を決定するものである。具体的には、購入希望者の客観情報と理想とする物件の物件情報（これを「理想のニーズ値」と呼ぶ）を入力し、その値から、式（１）により目的変数ｙi（これを「真のニーズ値」と呼ぶ）を求めて提示する。式（１）により真のニーズ値を算出する場合は、上述の真のニーズデータベース９から偏回帰係数ａijを読み出して利用する。なお、販売業者がこの意志決定機能４ａを用いる場合には、販売対象とする需要者の客観情報と、企画している物件の物件情報とが入力される。
【００３９】
このように、「理想のニーズ値」と「真のニーズ値」とを比較して提示することにより、購入希望者は、極端に差がある項目に対しては妥協することを検討でき、物件購入の意志決定ができる。また、妥協をした点については、後述の付加価値提案機能４ｂを用いて新たな付加価値を見出すことができる。
【００４０】
（付加価値提案機能）
付加価値提案機能４ｂは、上述の思考過程分析機能３ｃで述べたように、購入希望者又は販売業者が客観情報（経済状況、世帯型、および、ライフステージ）を入力し、物件条件のうちどれを妥協するかを検討し、次に、取得動機、期待する生活から個人嗜好に関する情報と順に絞り込んで行く思考過程において、市場調査情報２の分析結果を提示して選択を容易にするとともに、その選択結果に対して付加価値データベース１２に記憶された提案を提示するものである。
【００４１】
それではこの付加価値提案機能４ｂの具体的な処理について図８を用いて説明する。まず、購入希望者若しくは販売業者は客観情報（経済状況、世帯型、および、ライフステージ）を入力する。すると、入力された客観情報の組に応じて物件の妥協項目（広さ、価格、部屋数、駅距離、立地）に対する選択頻度が思考過程データベース１１から読み出され（ステップＳ３００）、妥協項目が表示されるとともに、客観情報の組との選択頻度が線の太さに表されたリンク２０として表示される（ステップＳ３０１）。ここで、リンク２０は、例えば、選択頻度が８０％以上であるものを太線で示し、５０％以上を細線で示し、２０％以上を破線で示し、それ以下を示さないように構成される。なお、経済状況とライフステージの組および経済状況と世帯型の組のそれぞれに対してリンク２０を表示しても良いし、図８に示すように、ライフステージか世帯型のいずれかを利用者に選択させ、選択された客観情報の組に対してリンク２０を表示するように構成しても良い。
【００４２】
同様に、妥協項目のうちのいずれかを選択すると、取得動機７２の項目が表示されるとともに、妥協項目における取得動機７２の選択頻度が思考過程データベース１１から読み出されリンク表示され（ステップＳ３０２）、さらに、取得動機、期待イメージの項目を選択すると右隣の項目が表示されるとともに選択頻度が思考過程データベース１１から読み出されてリンク表示される（ステップＳ３０３）。最後に個人嗜好情報に対応する付加価値情報が付加価値データベース１２から読み出されて表示される（ステップＳ３０４）。
【００４３】
このように物件を選択する際の思考過程を予め提示するとともに、利用者の選択に応じて市場調査情報２の分析結果（選択頻度）を提示することにより、利用者（購入希望者、または、販売業者）は容易にこれらの選択が可能になるとともに、それに応じた付加価値の提案も容易にうけることができる。上述のように、この付加価値提案機能４ｂは、利用者の客観情報から、過去の情報に照らして物件の項目のうち妥協された頻度の高いものを明示しているため、その妥協項目をカバーするための提案（付加価値データベース１２の内容）は、その物件を購入した需要者の満足度を高くするものと考えられるからである。
【００４４】
以上のよう構成の需要分析・提案システム１によると、住宅購入者の客観情報から所定の条件を妥協しても満足度を得られる物件を見つけることができるとともに、その妥協点を補う付加価値を提案することができるので、真のニーズを逸脱していることによる売れ残り物件群（図９に示す物件群４０４）を減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明に係る需要分析・提案システムの構成を示すブロック図である。
【図２】物件データベースの構成を示すデータ構造図である。
【図３】購入者データベースの構成を示すデータ構造図である。
【図４】主観情報を示すものであり、（ａ）は個人嗜好情報のアンケート項目を示す説明図であり、（ｂ）はアンケートデータベースの構成を示すデータ構造図である。
【図５】真のニーズ分析機能の分析方法を示す説明図である。
【図６】個人嗜好カテゴライズ機能の処理を示すフローチャートである。
【図７】思考過程分析機能の処理を示すフローチャートである。
【図８】付加価値提案機能の処理を示す説明図である。
【図９】真の理想と購入物件との関係を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４６】
１  需要分析・提案システム
３  分析機能
３ａ  真のニーズ分析機能（真のニーズ分析手段）
３ｂ  個人嗜好カテゴライズ機能（カテゴリ分析手段）
３ｃ  思考過程分析機能（思考過程分析手段）
４  提案機能
４ａ  意志決定機能（意志決定手段）
４ｂ  付加価値提案機能（思考過程提示手段）
５  物件データベース（商品情報記憶手段、妥協情報記憶手段）
６  購入者データベース（購入者情報記憶手段）
７  アンケートデータベース（嗜好情報記憶手段）
１２  付加価値データベース（付加価値情報記憶手段）
【図１】
2006318011.tif 000003
【図２】
2006318011.tif 000004
【図３】
2006318011.tif 000005
【図４】
2006318011.tif 000006
【図５】
2006318011.tif 000007
【図６】
2006318011.tif 000008
【図７】
2006318011.tif 000009
【図８】
2006318011.tif 000010
【図９】
2006318011.tif 000011