(57)【要約】【課題】顧客による商品またはサービスの購入行動に対する障壁を定量化することを課題とする。【解決手段】行動バリア分析システム１００において、顧客による商品またはサービスの購入意向または購入見込の程度を示す販売期待値を取得する期待値取得部２２と、商品またはサービスの販売に影響する要素を示す関連値を取得する関連値取得部２３と、商品またはサービスの販売の程度を示す販売数を取得する販売値取得部２４と、商品またはサービスの販売に対する購入意向または購入見込の影響の程度を示す期待値係数を、販売数が、期待値係数によって重み付けされた販売期待値および関連値に従属することを示す式を演算することで算出する、係数算出部２５と、を備えた。【選択図】図２
2011215673.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客による商品またはサービスの購入意向または購入見込の程度を示す期待値を取得する期待値取得手段と、
前記商品またはサービスの販売に影響する１または複数の要素を示す１または複数の関連値を取得する関連値取得手段と、
前記商品またはサービスの販売の程度を示す販売値を取得する販売値取得手段と、
前記商品またはサービスの販売に対する前記購入意向または前記購入見込の影響の程度を示す期待値係数を、前記販売値が、該期待値係数によって重み付けされた前記期待値および前記関連値に従属することを示す式を演算することで算出する、係数算出手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記係数算出手段は、説明変数として少なくとも前記期待値を有し、従属変数として前記販売値を有する回帰式を演算することで、前記期待値係数を算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記係数算出手段は、前記販売に対する、前記購入意向または前記購入見込の影響の程度を示す期待値係数、および前記要素の影響の程度を示す関連値係数を、前記期待値係数によって重み付けされた前記期待値、および前記関連値係数によって重み付けされた前記関連値を一辺に有し、他辺に前記販売値を有する式を演算することで算出する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記係数算出手段は、商品またはサービス毎に取得された、前記期待値、前記関連値および前記販売値を用いて、前記商品またはサービス毎に前記期待値係数を算出し、
前記係数算出手段によって算出された前記商品またはサービス毎の前記期待値係数を、比較可能に出力する出力手段を更に備える、
請求項１から３の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記係数算出手段は、前記商品またはサービスの夫々について、顧客属性毎に取得された、前記期待値、前記関連値および前記販売値を用いて、前記顧客属性毎に前記期待値係数を算出する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記顧客に対して前記商品またはサービスの購入意向または購入見込を回答させるためのアンケートを送信し、顧客による該アンケートの回答結果を受信するアンケート送受信手段を更に備え、
前記期待値取得手段は、前記回答結果に含まれる前記購入意向または購入見込に基づいて、前記期待値を算出する、
請求項１から５の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記関連値取得手段は、前記関連値として、前記商品またはサービスのマーケット規模、前記商品またはサービスの販売に対する施策、および施策のためのコスト、の少なくとも何れかを取得する、
請求項１から６の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記販売値取得手段は、所定の期間における前記商品またはサービスの実際の販売数を、前記販売値として取得する、
請求項１から７の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記係数算出手段によって算出された期待値係数の逆数または該逆数を指標化したもの
を、前記商品またはサービスの販売に対する前記購入意向または前記購入見込と販売の程度との間の乖離または前記顧客による前記商品またはサービスの購入行動に対する障壁を示す指標として出力する指標出力手段を更に備える、
請求項１から８の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
コンピュータが、
顧客による商品またはサービスの購入意向または購入見込の程度を示す期待値を取得する期待値取得ステップと、
前記商品またはサービスの販売に影響する１または複数の要素を示す１または複数の関連値を取得する関連値取得ステップと、
前記商品またはサービスの販売の程度を示す販売値を取得する販売値取得ステップと、
前記商品またはサービスの販売に対する前記購入意向または前記購入見込の影響の程度を示す期待値係数を、前記販売値が、該期待値係数によって重み付けされた前記期待値および前記関連値に従属することを示す式を演算することで算出する、係数算出ステップと、
を実行する情報処理方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
顧客による商品またはサービスの購入意向または購入見込の程度を示す期待値を取得する期待値取得ステップと、
前記商品またはサービスの販売に影響する１または複数の要素を示す１または複数の関連値を取得する関連値取得ステップと、
前記商品またはサービスの販売の程度を示す販売値を取得する販売値取得ステップと、
前記商品またはサービスの販売に対する前記購入意向または前記購入見込の影響の程度を示す期待値係数を、前記販売値が、該期待値係数によって重み付けされた前記期待値および前記関連値に従属することを示す式を演算することで算出する、係数算出ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客による商品またはサービスの購入行動を分析するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、地域ごとの購買ニーズをＷｅｂアンケート経由で把握および集計し、店舗出店の立案に生かすニーズ情報収集システムが提案されている（特許文献１を参照）。
【０００３】
また、テレビジョン広告等による認知効果あたりの出稿コストを最小化するための立案支援装置（特許文献２を参照）や、消費者にユーティリティ消費機器の最適な使用法に関する提案を行う生活環境提案システム（特許文献３を参照）等がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２６９４９３号公報
【特許文献２】特開２００８−１１７０７７号公報
【特許文献３】特開２００２−２８８３８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来、主に個人消費者に向けた商品販売やサービス等においては、消費者選好分析という手法が用いられている。これは、性能および価格といった商品またはサービスの属性と、商品またはサービスの販売数と、の相関を分析し、分析結果を商品またはサービスの開発に反映しようというものである。
【０００６】
しかし、商品またはサービスの販売に影響する要因は、限定合理性や新製品への信頼不足による躊躇等、様々である。（以下、このような要因群からなる顧客の購入行動に対する障壁を「行動バリア」とも称する）。そして、これらの様々な要因群は、互いに複合的に相関しているため、従来の分析手法では、これらの要因を分離して顧客の購入行動に対する障壁を、定量分析することは困難であった。
【０００７】
本発明は、上記した問題に鑑み、顧客による商品またはサービスの購入行動に対する障壁、または顧客の購入意向または購入見込と実際の販売量との乖離を定量化することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明では、上記課題を解決するために、以下の手段を採用した。即ち、本発明は、顧客による商品またはサービスの購入意向または購入見込の程度を示す期待値を取得する期待値取得手段と、前記商品またはサービスの販売に影響する１または複数の要素を示す１または複数の関連値を取得する関連値取得手段と、前記商品またはサービスの販売の程度を示す販売値を取得する販売値取得手段と、前記商品またはサービスの販売に対する前記購入意向または前記購入見込の影響の程度を示す期待値係数を、前記販売値が、該期待値係数によって重み付けされた前記期待値および前記関連値に従属することを示す式を演算することで算出する、係数算出手段と、を備える情報処理装置である。
【０００９】
ここで、販売値とは、商品またはサービスの販売の程度を示す値であり、具体的には、所定の期間における前記商品またはサービスの実際の販売数や販売量、売上額等が用いられてよい。また、関連値としては、例えば、前記商品またはサービスのマーケット規模、
前記商品またはサービスの販売に対する施策、および施策のためのコスト、の少なくとも何れかが取得されてよい。
【００１０】
本発明は、販売値が、期待値係数によって重み付けされた、顧客による商品またはサービスの購入意向または購入見込の程度を示す期待値と、商品またはサービスの販売に影響する要素を示す関連値と、に従属することを示す式を演算することで、商品またはサービスの販売に対する購入意向または購入見込の影響の程度を示す期待値係数を算出するものである。
【００１１】
本発明によれば、上記のような手段を備えることで、商品またはサービスの購入行動に関連する様々な要因から上記関連値に係る要因を除き、購入行動に対する障壁を定量化することが可能となる。更に、本発明によれば、マーケット規模の変動影響、行政施策等の外部影響、自社の販売促進施策の影響等の、様々な要因を分離して分析することが可能となる。
【００１２】
また、本発明において、前記係数算出手段は、説明変数として少なくとも前記期待値を有し、従属変数として前記販売値を有する回帰式を演算することで、前記期待値係数を算出してもよい。
【００１３】
また、本発明において、前記係数算出手段は、前記販売に対する、前記購入意向または前記購入見込の影響の程度を示す期待値係数、および前記要素の影響の程度を示す関連値係数を、前記期待値係数によって重み付けされた前記期待値、および前記関連値係数によって重み付けされた前記関連値を一辺に有し、他辺に前記販売値を有する式を演算することで算出してもよい。
【００１４】
本発明によれば、期待値以外の要素の影響の程度を示す関連値係数についても算出するようにすることで、商品またはサービスの販売に複合的に関連する様々な要因を互いに分離して、その影響の程度を定量化し、分析に用いることが可能となる。
【００１５】
また、本発明において、前記係数算出手段は、商品またはサービス毎に取得された、前記期待値、前記関連値および前記販売値を用いて、前記商品またはサービス毎に前記期待値係数を算出し、本発明に係る情報処理装置は、前記係数算出手段によって算出された前記商品またはサービス毎の前記期待値係数を、比較可能に出力する出力手段を更に備えてもよい。
【００１６】
本発明によれば、複数の商品／サービスについて期待値係数および関連値係数を算出し、共通する係数を比較することで、商品分析を行うことが可能となる。即ち、本発明によれば、期待値係数を算出するのみではなく、商品／サービス毎に比較可能とすることで、顧客の消費行動自体を分析することが可能となる。
【００１７】
また、本発明において、前記係数算出手段は、前記商品またはサービスの夫々について、顧客属性毎に取得された、前記期待値、前記関連値および前記販売値を用いて、前記顧客属性毎に前記期待値係数を算出してもよい。
【００１８】
本発明によれば、複数の異なる顧客層が存在する商品またはサービスの市場分析において、顧客層別に購入行動への障壁を算出し、比較することが可能となる。主に個人消費者向けである商品またはサービスと異なり、冷暖房や給湯機器等のエネルギー関連機器や住宅設備機器の場合、例えば個人注文戸建て施主などの個人消費者の顧客層と、賃貸住宅デベロッパーなどの事業者の顧客層とにおいて、商品またはサービスの購入にあたって異なる障壁が存在する。
【００１９】
例えば、賃貸住宅デベロッパーの立場では、光熱費等のランニングコストは入居者負担であることに加え、設備の初期費用を販売価格に反映させることが出来ない場合もあるため、高効率給湯機器のような、ランニングコストが低いが初期費用が高い住宅設備機器に対する購入への障壁が高い。即ち、同一の商品またはサービスであっても、顧客の属性によって、購入への障壁の高さが異なる場合がある。
【００２０】
即ち、複数の異なる顧客層が存在する商品またはサービスについては、商品またはサービスの販売に影響する要因が多様であり、また顧客層ごとに要因の影響が異なるため、従来の画一的な消費者選好分析では市場全体を分析することは困難であったところ、本発明によれば、複数の異なる顧客層が存在する商品またはサービスの市場分析において、顧客層別に購入行動への障壁を算出し、比較することが可能となった。
【００２１】
また、本発明に係る情報処理装置は、前記顧客に対して前記商品またはサービスの購入意向または購入見込を回答させるためのアンケートを送信し、顧客による該アンケートの回答結果を受信するアンケート送受信手段を更に備え、前記期待値取得手段は、前記回答結果に含まれる前記購入意向または購入見込に基づいて、前記期待値を算出してもよい。
【００２２】
本発明によれば、アンケート回答結果に含まれる購入意向または購入見込に基づいて期待値が算出されることで、アンケートにおける顧客の購入意向または購入見込と実際の購入行動との間の乖離（ギャップ）または顧客による商品またはサービスの購入行動に対する障壁（バリア）の程度を把握することが可能となる。
【００２３】
また、本発明に係る情報処理装置は、前記係数算出手段によって算出された期待値係数の逆数または該逆数を指標化したものを、前記商品またはサービスの販売に対する前記購入意向または前記購入見込と販売の程度との間の乖離または前記顧客による前記商品またはサービスの購入行動に対する障壁を示す指標として出力する指標出力手段を更に備えてもよい。
【００２４】
期待値係数の逆数または逆数が指標化されたものが出力されることで、ユーザに対して、商品またはサービスの販売に対する購入意向または購入見込と販売の程度との間の乖離の大きさまたは顧客による商品またはサービスの購入行動に対する障壁の大きさを、直感的にまたは容易に把握させることが可能となる。
【００２５】
また、本発明は、コンピュータによって実行される方法の発明、プログラムの発明、またはこのようなプログラムが記録されたコンピュータ読取可能な記録媒体の発明として把握されてもよい。例えば、本発明は、コンピュータが、顧客による商品またはサービスの購入意向または購入見込の程度を示す期待値を取得する期待値取得ステップと、前記商品またはサービスの販売に影響する１または複数の要素を示す１または複数の関連値を取得する関連値取得ステップと、前記商品またはサービスの販売の程度を示す販売値を取得する販売値取得ステップと、前記商品またはサービスの販売に対する前記購入意向または前記購入見込の影響の程度を示す期待値係数を、前記販売値が、該期待値係数によって重み付けされた前記期待値および前記関連値に従属することを示す式を演算することで算出する、係数算出ステップと、を実行する情報処理方法である。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、顧客による商品またはサービスの購入行動に対する障壁、または顧客の購入意向または購入見込と実際の販売量との乖離を定量化することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】実施形態に係る行動バリア分析システム全体の構成を示す図である。
【図２】実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示す図である。
【図３】実施形態に係るアンケート結果テーブルの構成を示す図である。
【図４】実施形態に係る販売実績テーブルの構成を示す図である。
【図５】実施形態に係るマーケット規模テーブルの構成を示す図である。
【図６】実施形態に係る外的施策テーブルの構成を示す図である。
【図７】実施形態に係る行動バリア分析処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】実施形態に係る景気動向情報テーブルの構成を示す図である。
【図９】実施形態における、行動バリア分析処理の処理結果出力内容を示す図である。
【図１０Ａ】実施形態に係る行動バリア分析処理のバリエーションの流れを示すフローチャートの前半部分である。
【図１０Ｂ】実施形態に係る行動バリア分析処理のバリエーションの流れを示すフローチャートの後半部分である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明に係る情報処理装置、方法およびプログラムを用いた行動バリア分析システム１００の実施の形態について、図面に基づいて説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明を実施する一例を示すものであって、本発明を以下に説明する具体的構成に限定するものではない。本発明を実施するにあたっては、実施の形態に応じた具体的構成が適宜採用されることが好ましい。
【００２９】
＜システムおよび装置の構成＞
図１は、本実施形態に係る行動バリア分析システム１００全体の構成を示す図である。本実施形態に係る行動バリア分析システム１００は、情報処理装置１、ユーザ端末２および顧客端末３がネットワーク９を介して接続されたシステムである。また、情報処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、補助記憶装置１９と、ディスプレイやマウス、キーボード等の入出力装置１４と、ネットワークインターフェース１６と、が電気的に接続されたコンピュータである。補助記憶装置１９としては、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ
Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）やＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等を用いることが出来る。
【００３０】
ＣＰＵ１１は、中央処理装置であり、ＲＡＭ１２等に展開された命令及びデータを処理することで、ＲＡＭ１２、補助記憶装置１９、入出力装置１４等を制御する。ＲＡＭ１２は、主記憶装置であり、ＣＰＵ１１によって制御され、各種命令やデータが書き込まれ、読み出される。補助記憶装置１９は、不揮発性の記憶装置であり、主に情報処理装置１の電源を落としても保持したい情報が書き込まれ、読み出される。入力装置から入力された内容はＲＡＭ１２に記録され、ＣＰＵ１１によって処理される。
【００３１】
補助記憶装置１９には、ＲＡＭ１２にロードされる情報処理装置１のＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や、図７以降のフローチャートに示された処理を実行するための行動バリア分析用プログラムの他、情報処理装置１によって使用される各種データが記憶される。
【００３２】
また、ユーザ端末２および顧客端末３は、情報処理装置１と同様、ＣＰＵと、ＲＡＭと、ＲＯＭと、補助記憶装置と、ディスプレイやマウス、キーボード等の入出力装置と、ネットワークインターフェースと、が電気的に接続されたコンピュータである。ユーザは、
ユーザ端末２を介して、または情報処理装置１の入出力装置１４を介して、情報処理装置１における処理のためのユーザ操作を行い、また情報処理装置１からの出力を受けることが出来る。また、顧客は、パーソナルコンピュータやＷｅｂ閲覧機能を備える携帯電話、スマートフォン等の顧客端末３を介して、情報処理装置１から送信されるアンケートを受信し、アンケートに対する回答を送信することが出来る。
【００３３】
図２は、本実施形態に係る情報処理装置１の機能構成を示す図である。本実施形態に係る情報処理装置１は、ＣＰＵ１１が、ＲＡＭ１２に展開された行動バリア分析用プログラムを解釈および実行することで、アンケート送受信部２１と、期待値取得部２２と、関連値取得部２３と、販売値取得部２４と、係数算出部２５と、出力部２６と、を備える情報処理装置１として機能する。これらの各機能部は、本発明に係る情報処理装置１が備える各手段に相当する機能を実行する。また、本実施形態では、これらの機能がいずれも汎用のＣＰＵ１１を用いて実行される例について説明しているが、これらの機能は、その一部または全部が、１または複数の専用のプロセッサを用いて実現されてもよい。
【００３４】
＜データ構成＞
本実施形態に係る行動バリア分析システム１００では、情報処理装置１上に、以下に説明する各種テーブルを含むデータベースが構築される。以下、本実施形態に係る処理において用いられる各種テーブルについて、図面を参照して説明する。但し、本発明を実施するにあたって必要なテーブルは、以下に説明するものに限定されない。
【００３５】
図３は、本実施形態に係るアンケート結果テーブルの構成を示す図である。アンケート結果テーブルには、アンケート結果情報として、アンケートの対象となった期と、回答に係る顧客のＩＤと、回答に係る顧客の属性と、回答に係る顧客による商品またはサービス（以下、「商品／サービス」と記載する）毎の購入意向または購入見込と、が記録される。ここで、アンケートの対象となった期とは、具体的には、年度および上下半期を区別可能な情報であり、回答に係る顧客のＩＤとは、具体的には、顧客データベースに蓄積された顧客を識別可能な識別子である。また、顧客の属性とは、顧客データベースから取得される、例えば個人消費者であるか事業者であるか等の属性を示す情報であり、購入意向とは、該当期中に購入する意向の「あり」または「なし」を示す情報である。
【００３６】
図４は、本実施形態に係る販売実績テーブルの構成を示す図である。販売実績テーブルには、販売実績情報として、販売実績情報の対象となる期と、対象となる期における商品／サービスおよび顧客属性毎の販売数と、が記録される。
【００３７】
図５は、本実施形態に係るマーケット規模テーブルの構成を示す図である。マーケット規模テーブルには、マーケット規模情報として、マーケット規模情報の対象となる期と、対象となる期における商品／サービスおよび顧客属性毎のマーケット規模と、が記録される。例えば、商品が住宅に設置されるエネルギー関連機器である場合、個人消費者を示す顧客属性については建売戸建て着工数が、事業者を示す顧客属性については賃貸集合住宅着工数が、マーケット規模として用いられる。
【００３８】
図６は、本実施形態に係る外的施策テーブルの構成を示す図である。外的施策テーブルには、外的施策情報として、外的施策情報の対象となる期と、対象となる期における外的施策の規模と、が記録される。なお、外的施策とは、商品またはサービスの販売に影響する要素のうち、販売者側によって為される内的施策（自社施策）を除く施策であり、例えば、商品の購入に対して付与されるエコポイントの量や、商品の購入に対して出される補助金の額等が、外的施策の規模として用いられる。
【００３９】
＜処理の詳細＞
以下、本実施形態における処理の流れについて説明する。図７、図１０Ａおよび図１０Ｂに示すフローチャート等を用いて説明する処理に先立って、顧客に対する半期毎のアンケート結果の蓄積が行われ、また、商品／サービスの半期毎の販売実績（販売数）等の入力が行われる。
【００４０】
はじめに、顧客に対する半期毎のアンケートについて説明する。アンケート送受信部２１は、顧客に対して商品／サービスの購入意向または購入見込を回答させるためのアンケートを送信し、顧客によるアンケートの回答結果を受信する。より詳細には、アンケート送受信部２１は、予め顧客データベースに登録された顧客の電子メールアドレス宛に、アンケート回答用ＷｅｂページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）が含まれる電子メールを送信する等の方法で、顧客に対してアンケート回答要求を行う。顧客は、自身の情報処理端末（顧客端末）を用いてＵＲＬに示されたアンケート回答用Ｗｅｂページを情報処理装置１から受信して閲覧し、アンケートに対する回答を送信する。
【００４１】
アンケート回答用Ｗｅｂページには、少なくとも、アンケート対象の期における、アンケート対象の商品／サービスの購入意向または購入見込の有無を問う項目（「あり」または「なし」の何れかを選択することで回答出来る）が含まれている。アンケート送受信部２１は、顧客端末から送信されたアンケートに対する回答を受信すると、受信された回答の内容を、顧客ＩＤ、顧客属性、およびアンケート回答に係る期、に関連付けて、アンケート結果テーブル（図３を参照）に蓄積する。
【００４２】
なお、本実施形態では、アンケート要求電子メール送信に用いられるメールサーバ、およびアンケート回答用Ｗｅｂサイトを管理するＷｅｂサーバを本発明に係る情報処理装置１に構築し、情報処理装置１がアンケートの送信や回答用Ｗｅｂページの配信を行う例について説明しているが、アンケートの要求や配信、回答の受信は、その他のシステムに属するコンピュータを用いて行われ、情報処理装置１はその結果を取得することとしてもよいし、口頭や書面によって行われたアンケートの結果をコンピュータ処理可能な形式に変換し、情報処理装置１はその結果を取得することとしてもよい。
【００４３】
次に、半期毎の販売実績（販売数）の入力について説明する。販売値取得部２４は、ユーザ操作による入力を受け付けるか、または他のシステムからネットワークを介した通信や可搬記録媒体を介したデータ移動等によって、商品／サービス毎の、半期毎の販売実績（販売数）を取得する。販売値取得部２４は、取得された販売実績（販売数）を、商品／サービス、年度および上半期または下半期の区別に関連付けて、販売実績テーブル（図４を参照）に蓄積する。また、マーケット規模や外的施策等、行動バリア分析処理に用いられるその他の情報についても、販売実績と同様の方法で予め取得されて、上記説明したマーケット規模テーブルや外的施策テーブル等の各種テーブルに蓄積されている。
【００４４】
図７は、本実施形態に係る行動バリア分析処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートに示された処理は、ユーザ操作またはスケジューリングに応じて、行動バリア分析処理の開始指示がなされたことを契機として開始される。なお、本フローチャートに示された処理の具体的な内容および順序は一例であり、処理内容および順序には、実施の形態に適したものが適宜採用されることが好ましい。
【００４５】
ステップＳ１０１では、販売期待値が算出される。期待値取得部２２は、アンケート回答結果に含まれる購入意向または購入見込に基づいて、顧客による商品／サービスの購入意向または購入見込の程度を示す販売期待値を算出して取得する。詳細には、期待値取得部２２は、対象商品／サービス、アンケートに回答した顧客の属性（個人消費者であるか事業者であるか等の属性）、販売期待値の算出対象となっている期（本実施形態では、何
れかの年度の上半期または下半期）毎に、以下に示す式１を計算することによって、対象商品／サービスの販売期待値を算出する。なお、期待値取得部２２は、式１において用いられるアンケート回答（商品／サービス、顧客属性、期）における購入意向「あり」の数および「なし」の数を、アンケート結果テーブルを参照し、集計することで取得する。即ち、本フローチャートに占めされた処理において、販売期待値は、アンケート対象となった顧客に占める、アンケート対象の期において対象の商品／サービスを購入する意向のある顧客の割合を示す値である。販売期待値が算出されると、処理はステップＳ１０２へ進む。
【００４６】
販売期待値（商品／サービス、顧客属性、期）＝
アンケート回答（商品／サービス、顧客属性、期）における購入意向「あり」の数
／（アンケート回答（商品／サービス、顧客属性、期）における購入意向「あり」の数＋アンケート回答（商品／サービス、顧客属性、期）における購入意向「なし」の数）    
・・・式１
【００４７】
ステップＳ１０２では、全ての商品／サービス、顧客の属性、および期について、販売期待値が算出されたか否かが判定される。算出が完了していない場合、算出対象の商品／サービス、顧客の属性、または期が変更され、処理はステップＳ１０１へ進む。即ち、本フローチャートに示された処理によれば、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２に示された処理が繰り返されることで、全ての商品／サービス、顧客の属性、および期について、販売期待値が算出される。全ての商品／サービス、顧客の属性、および期について販売期待値の算出が完了した場合、処理はステップＳ１０３へ進む。
【００４８】
ステップＳ１０３およびＳ１０４では、関連値および販売実績が取得される。関連値取得部２３は、後述するステップＳ１０５の係数算出において対象となる商品／サービス、顧客の属性、および期についてのマーケット規模および外的施策を、マーケット規模テーブルおよび外的施策テーブルから読み出す（ステップＳ１０３）。
【００４９】
また、販売値取得部２４は、後述するステップＳ１０５の係数算出において対象となる商品／サービス、顧客の属性、および期についての販売実績（本発明に係る販売値に相当する）を、販売実績テーブルから読み出す（ステップＳ１０４）。その後、処理はステップＳ１０５へ進む。
【００５０】
ステップＳ１０５では、アンケートにおいて得られた購入意向または購入見込の、実際の販売実績に対する影響の程度を示す係数（以下、「期待値係数」と称する）が算出される。係数算出部２５は、商品／サービスの販売に対する、購入意向または購入見込の影響の程度を示す期待値係数、および要素の影響の程度を示す関連値係数を、期待値係数によって重み付けされた販売期待値、および関連値係数によって重み付けされた関連値を一辺に有し、他辺に販売数を有する式を演算することで算出する。
【００５１】
詳細には、係数算出部２５は、対象商品／サービスおよび顧客の属性、毎に、以下に示す式２を計算することによって、アンケートにおいて得られた購入意向の、実際の販売実績に対する影響の程度を示す期待値係数ｋと、商品／サービスの販売に影響するその他の要素（関連値）の、実際の販売実績に対する影響の程度を示す関連値係数ｉ、ｊと、定数項０と、を導出する。ここで、式２において用いられる販売実績、マーケット規模、および外的施策には、上記ステップＳ１０３およびＳ１０４において読み出されたものが用いられる。また、販売期待値は、ステップＳ１０１およびＳ１０２に示した処理において算出されたものが用いられる。
【００５２】
販売実績（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）＝
ｉ（商品／サービス、顧客属性）×マーケット規模（商品／サービス、顧客属性、期ｔ）＋ｊ（商品／サービス、顧客属性）×外的施策α（期ｔ）
＋ｋ（商品／サービス、顧客属性）×販売期待値（商品／サービス、顧客属性、期ｔ）
＋定数項０        ・・・式２
【００５３】
このような期待値係数ｋが導出されることで、アンケートにおける顧客の購入意向と実際の購入行動との間の乖離（ギャップ）または顧客による商品またはサービスの購入行動に対する障壁（バリア）の程度を知ることが出来る。なお、上記式２に示された例では、算出対象が３つの説明変数（販売期待値、外的施策αおよびマーケット規模）に係る３つの係数ｉ、ｊ、ｋと、定数項０と、であるため、過去の４期分以上で且つ有効な精度が期待できる期数分に亘るデータを用いて上記した式２を用いた回帰分析を行い、係数ｉ、ｊ、ｋおよび定数項０を導出する。式において用いられる「期ｔ」および「期ｔ＋１」は、互いに前後する期に係る情報を示す。例えば、「期ｔ」が前期分のデータを示す場合、「期ｔ＋１」は当期分のデータを示す。期待値係数をはじめとする各種係数が導出されると、導出された各種係数はデータベースへ記録され、処理はステップＳ１０６へ進む。
【００５４】
なお、期待値係数を導出するための回帰式には、上記説明した式２の他、その他の回帰式が用いられてよい。例えば、係数算出部２５は、対象商品／サービスおよび顧客の属性、毎に、以下に示す式３を計算することによって、期待値係数ｊ、およびその他の要素の販売実績に対する影響の程度を示す関連値係数ｉを導出してもよい。
【００５５】
販売実績（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）＝
定数項１×（外的施策α（期ｔ））  ＾（ｉ（商品／サービス、顧客属性））
×（販売期待値（商品／サービス、顧客属性、期ｔ））  ＾（ｊ（商品／サービス、顧客属性））        ・・・式３
【００５６】
また、係数算出部２５は、公知の手法である例えばトランスログ関数を使用し、対象商品／サービスおよび顧客の属性、毎に、以下に示す式４を計算することによって、期待値係数δ２およびδ５、およびその他の要素の販売実績に対する影響の程度を示す関連値係数δ０、δ１、δ３、δ４を導出してもよい。式４において、ｙは販売実績（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）、ｐは外的施策α（期ｔ）、ｑは販売期待値（商品／サービス、顧客属性、期ｔ）である。
【００５７】
Ｌｏｇ（ｙ）＝δ０＋δ１×Ｌｏｇ（ｐ）＋δ２×Ｌｏｇ（ｑ）＋δ３×（Ｌｏｇ（ｐ））  ＾２＋δ４×（Ｌｏｇ（ｐ））（Ｌｏｇ（ｑ））＋δ５×（Ｌｏｇ（ｑ））  ＾２
・・・式４
【００５８】
また、本発明に係る情報処理装置１は、上記の式２から式４を用いて説明した回帰分析のための手段や、その他の回帰分析のための手段を複数備え、ユーザに所望の分析手法を選択させることとしてもよいし、同一の分析対象について複数の異なる種類の回帰分析を行い、これらの回帰分析の結果を回帰分析の手法ごとに比較可能に出力することとしてもよい。また、分析手法として、回帰モデル以外に、ベイズ統計モデル等の別の手法が用いられてもよい。
【００５９】
また、回帰分析において用いられる説明変数は、上記の式２から式４の説明において例示したものに限られず、商品／サービスの販売に影響する様々な要素を、説明変数（本発明に係る関連値）およびその係数（本発明に係る関連値係数）として回帰分析において用いることが出来る。例えば、回帰分析に、景気動向に関わる項（説明変数およびその係数）を加え、データベースに蓄積された景気動向情報テーブル（図８を参照）から景気動向に関する説明変数に用いるための景気動向情報を取得して、期待値係数を含む各係数を導
出してもよい。景気動向情報としては、具体的には、期ごとの景気動向指数を用いることが出来る。また、期ごとの大口電力需要を景気動向情報として用いてもよい。但し、追加される項が景気動向のみに限られないことは当然である。
【００６０】
例えば、回帰式に、販売期待値、外的施策α、およびマーケット規模に係る説明変数に加えて、自社施策（内的施策）に係る説明変数を追加することとしてもよい。係数算出部２５は、対象商品／サービスおよび顧客の属性毎に、以下に示す式５を計算することによって、期待値係数ｋ、およびその他の要素の販売実績に対する影響の程度を示す関連値係数ｉ、ｊ、ｌ、ｍを導出してもよい。ここで、自社施策（内的施策）を示す説明変数は、関連値取得部２３によって取得される施策コストβ、γであり、係数ｌ、ｍは、施策コストβ、γが商品／サービスの販売に対して与える影響の程度を示す。式５に示された例では、算出対象が５つの説明変数（販売期待値、外的施策α、マーケット規模および施策コストβ、γ）に係る５つの係数ｉ、ｊ、ｋ、ｌ、ｍと、定数項２と、であるため、過去の６期分以上で且つ有効な精度が期待できる期数分に亘るデータが用いられる。
【００６１】
販売実績（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）＝
ｉ（商品／サービス、顧客属性）×マーケット規模（商品／サービス、顧客属性、期ｔ）＋ｊ（商品／サービス、顧客属性）×外的施策α
＋ｋ（商品／サービス、顧客属性）×販売期待値（商品／サービス、顧客属性、期ｔ）
＋ｌ（商品／サービス、顧客属性）×施策コストβ（商品／サービス、顧客属性、期ｔ）＋ｍ（商品／サービス、顧客属性）×施策コストγ（商品／サービス、顧客属性、期ｔ）＋定数項２        ・・・式５
【００６２】
また、説明変数の選択方法については、変数増加法を用いて良い。例えば、販売期待値の項のみを含む回帰式に、複数の追加候補の説明変数（関連値）のなかから、説明変数を１つ選択して追加し、説明変数が追加された回帰式の精度を算出し、追加によって最も精度が向上する説明変数を回帰式へ実際に追加する説明変数として決定する処理を、精度が向上しなくなるまで繰り返す方法を用いてよい。
【００６３】
勿論、回帰式において、候補の説明変数が全て含まれた状態から説明変数を減らしつつ最適ケースを選択する変数減少法が用いられてもよいし、説明変数を増加減少させつつ最適ケースを選択するステップワイズ法が用いられてもよい。
【００６４】
ステップＳ１０６では、全ての商品／サービスおよび顧客の属性について、期待値係数および関連値係数が算出されたか否かが判定される。全ての商品／サービスおよび顧客の属性について期待値係数および関連値係数の導出が完了していない場合、算出対象のサービスおよび顧客の属性が変更され、処理はステップＳ１０３へ進む。即ち、本フローチャートに示された処理によれば、ステップＳ１０３からステップＳ１０６に示された処理が繰り返されることで、全てのサービスおよび顧客の属性について、期待値係数および関連値係数が導出される。全てのサービスおよび顧客の属性について期待値係数および関連値係数の導出が完了した場合、処理はステップＳ１０７へ進む。
【００６５】
ステップＳ１０７では、処理結果の出力が行われる。出力部２６は、ステップＳ１０６までに導出された、複数の商品／サービスおよび複数の顧客の属性に係る各種係数を、商品／サービス、および顧客の属性毎に比較可能に出力する。出力部２６は、ディスプレイへの出力、印刷出力、電子メール等の送信出力、補助記憶装置１９等の記憶装置への出力等、実施の形態に応じた出力方法を用いて、行動バリア分析処理の結果を出力する。行動バリア分析処理の結果得られた各種係数が、商品またはサービス、顧客属性毎に比較可能に出力されることで、商品またはサービスの販売に関連する様々な要素が、顧客の実際の購入行動に貢献する程度を知ることが出来る。処理結果の出力が完了すると、本フローチ
ャートに示された処理は終了する。
【００６６】
図９は、本実施形態における、行動バリア分析処理の処理結果出力内容を示す図である。図９に示すインターフェースでは、開始年度、終了年度および対象商品／サービスの選択が受け付けられ、年度ごとに外的施策影響、期待値係数、およびコストあたり外的施策影響（＝外的施策影響／外的施策α）が、顧客の属性別にグラフィカルに出力される。このようにして、処理結果がグラフィカルに出力されることにより、商品／サービスおよび顧客属性ごとに、期待値係数の年度推移や外的施策による影響金額の年度推移等が把握出来、自社が実施する施策の策定上の助けとなる。
【００６７】
ここで出力される外的施策影響は、例えば、対象商品がエネルギー関連機器である場合、以下に示す式６を計算することによって算出することが出来る。なお、式中の原単位は期、顧客属性別の当該機器の消費電力量である。このようにして外的施策影響が算出されることにより、商品／サービスおよび顧客属性によって定義される各セグメントへの、外的施策αによる影響（円）を算出することが出来る。
【００６８】
外的施策影響（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）＝
料金単価（期ｔ＋１）×原単位（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）×（
販売実績（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）−
販売実績（但し、外的施策α＝０）（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）
）        ・・・式６
【００６９】
また、図９に示した例に代えて、開始年度、終了年度および対象商品／サービスの選択が受け付けられ、年度ごとに自社施策影響並びに期待値係数、およびコストあたり自社施策影響（自社施策影響／（施策コストβ＋施策コストγ））を顧客の属性別にグラフィカルに出力することとしてもよい。このようにして、処理結果がグラフィカルに出力されることにより、商品／サービスおよび顧客属性ごとに、自社施策と期待値係数（期待値と実際の販売との間の乖離または顧客による購入行動に対する障壁）の関係、更に顧客属性および商品／サービスごとに期待値係数の年度推移や自社施策による影響金額の年度推移が把握出来、自社が実施する施策を評価し、策定する上での助けとなる。
【００７０】
ここで出力される内的施策影響は、例えば、対象商品がエネルギー関連機器である場合、以下に示す式７を計算することによって算出することが出来る。なお、式中の原単位は期、顧客属性別の当該機器の消費電力量である。このようにして内的施策影響が算出されることにより、自社施策による各セグメント（商品／サービス、顧客属性）への影響（円）が算出できる。
【００７１】
自社施策影響（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）＝
料金単価（期ｔ＋１）×原単位（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）×マーケット規模（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）×（
販売実績（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）−
販売実績´（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）
）        ・・・式７
（ただし、販売実績´は、施策コストβ＝０、施策コストγ＝０）
【００７２】
なお、本実施形態では、半期ごとのデータに基づいて処理を行い、半期ごとの各種係数を算出する場合について説明したが、より短い期間（例えば、四半期）かまたは長い期間（例えば、１年）ごとのデータに基づいて処理を行い、係数を導出することとしてもよい。なお、この場合、アンケート結果テーブルをはじめとする各種テーブルには、処理したい期間の単位に合わせて情報を蓄積する必要がある。また、本実施形態では、説明変数と
定数項分のデータセットにて回帰係数を導出する構成としたが、精度を高めるために最低限必要な期数分のデータに加えて、前後の期のデータを追加利用して回帰式の係数を導出してもよい。
【００７３】
また、本実施形態では、一つの商品／サービスにおいて、複数の顧客属性に属する顧客に対してアンケートを行い、この結果を用いて顧客属性毎に期待値係数を導出する例について説明したが、これに代えて、一つの属性に対してのみのアンケートを実施し、その結果を用いて上記ステップＳ１０１およびＳ１０２に示された処理を行うことで算出された購入意向を基準購入意向として、その他の商品／サービス、および顧客属性についての期待値係数の導出に用いてもよい。
【００７４】
また、導出された期待値係数は、逆数にして出力されてもよいし、逆数を指標化して出力されてもよい。行動バリア分析処理において導出された期待値係数は、商品／サービスの販売に対する購入意向または購入見込（期待値）の影響の程度を示すものであるため、期待値係数の逆数は、商品／サービスの販売に対する購入意向または購入見込（期待値）と販売の程度との間の乖離（ギャップ）の大きさまたは顧客による商品／サービスの購入行動に対する障壁（バリア）の高さを示す指標となる。
【００７５】
＜販売期待値算出処理のバリエーション＞
上記図７を用いて説明した例では、販売期待値の算出手段として、アンケート調査の結果に基づいて算出する手段を採用したが、販売期待値は価格等の商品属性値に依存することが想定できるため、アンケート調査に基づく販売期待値の算出手段の代わりに、消費者選好分析等で用いられる、価格下落率や性能値等の商品属性値を利用した販売期待値の算出手段が採用されてもよい。以下、図１０Ａおよび図１０Ｂを用いて商品属性値を利用した販売期待値の算出方法について説明する。なお、以下に説明する実施形態では、対象となる顧客属性の夫々について販売期待値を算出し、算出された顧客属性毎の販売期待値を用いて顧客属性毎の各種係数を導出する場合について説明している。但し、このような実施形態に代えて、例えば、個人消費者の顧客属性についてのみ販売期待値を算出し、算出された販売期待値を基準販売期待値として個人消費者以外の顧客属性や商品／サービスについても適用して、顧客属性毎の各種係数を導出することとしてもよい。
【００７６】
図１０Ａおよび図１０Ｂは、本実施形態に係る行動バリア分析処理のバリエーションの流れを示すフローチャートである。本フローチャートに示された処理は、ユーザ操作またはスケジューリングに応じて、行動バリア分析処理の開始指示がなされたことを契機として開始される。なお、本フローチャートに示された処理の具体的な内容および順序は一例であり、処理内容および順序には、実施の形態に適したものが適宜採用されることが好ましい。
【００７７】
ステップＳ２０１では、消費者選好分析等で用いられる商品属性値の、実際の販売実績に対する影響の程度を示す係数が導出される。期待値取得部２２は、対象商品／サービスおよび顧客の属性（例えば、個人消費者等）、毎に、以下に示す式８を計算することによって、消費者選好分析等で用いられる商品属性値の、実際の販売実績に対する影響の程度を示す係数ｎおよび定数項３を導出する。ここで、式８において用いられる販売実績、および価格下落率には、販売実績テーブルから読み出された過去の販売実績（例えば、顧客の属性が個人消費者である場合には、個人注文戸建て施主への販売数）、およびデータベースから読み出された過去の価格下落率が用いられる。なお、式８には、商品属性値として価格下落率を用いる例が示されているが、商品属性値としては性能値等その他の値が用いられてもよいし、複数の商品属性値が用いられてもよい。
【００７８】
販売実績（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）＝ｎ（商品／サービス、顧客属性）
×価格下落率（商品／サービス、顧客属性、期ｔ）＋定数項３        ・・・式８
【００７９】
ステップＳ２０２では、全ての商品／サービス、および顧客の属性について、係数ｎおよび定数項３が導出されたか否かが判定される。導出が完了していない場合、算出対象の商品／サービスまたは顧客の属性が変更され、処理はステップＳ２０１へ進む。全ての商品／サービスおよび顧客の属性について係数ｎおよび定数項３の導出が完了した場合、処理はステップＳ２０３へ進む。
【００８０】
ステップＳ２０３では、販売期待値が算出される。期待値取得部２２は、対象商品／サービス、顧客の属性、販売期待値の算出対象となっている期、毎に、以下に示す式９を計算することによって、対象商品／サービスの販売期待値を算出する。ここで、商品／サービスおよび顧客属性ごとの係数ｎおよび定数項３には、ステップＳ２０１で算出されたものが用いられる。また、期待値取得部２２は、式１において用いられる期ごとの価格下落率を、データベースを参照することで取得する。販売期待値が算出されると、処理はステップＳ２０４へ進む。
【００８１】
販売期待値（商品／サービス、顧客属性、期ｔ＋１）＝ｎ（商品／サービス、顧客属性）×価格下落率（商品／サービス、顧客属性、期ｔ）＋定数項３        ・・・式９
【００８２】
ステップＳ２０４では、全ての商品／サービス、顧客の属性、および期について、販売期待値が算出されたか否かが判定される。算出が完了していない場合、算出対象の商品／サービス、顧客の属性、または期が変更され、処理はステップＳ２０３へ進む。全ての商品／サービス、顧客の属性、および期について販売期待値の算出が完了した場合、処理はステップＳ２０５へ進む。
【００８３】
ステップＳ２０５からＳ２０９の処理については、図７を用いて説明したステップＳ１０３からＳ１０７の処理と概略同様であるため、説明を省略する。各種係数の導出および処理結果の出力が完了すると、本フローチャートに示された処理は終了する。
【００８４】
また、本発明に係る情報処理装置１は、複数の販売期待値の算出手段（例えば、式１を用いて説明した販売期待値の算出手段や、式８および式９を用いて説明した販売期待値の算出手段等）を備え、ユーザに所望の算出手段を選択させることとしてもよい。また、例えば、販売期待値の算出手段として、アンケートによるコンジョイント分析手法が用いられてもよい。
【００８５】
＜効果＞
本実施形態に係る行動バリア分析システム１００によれば、商品／サービスごと、また顧客属性ごとに、商品／サービスの購入行動に対する障壁（バリア）の大きさまたは購入意向と実際の購入行動との間の乖離（ギャップ）の大きさを把握することが可能となる。
【００８６】
また、本実施形態に係る行動バリア分析システム１００によれば、他社の商品／サービスを含む複数の商品／サービスについて期待値係数および関連値係数を導出し、共通する係数を比較することで、商品分析を行うことが可能となる。即ち、期待値係数を導出するのみではなく、商品／サービス毎に比較可能とすることで、顧客の消費行動自体を分析することが可能となる。例えば、好調な商品／サービスを比較対象として期待値係数を導出して、好調の要因を分析したりベストモデルを抽出したりすることや、マーケットが拡大しているにもかかわらず販売が伸びない商品／サービスについて比較対象として期待値係数を導出して、販売が伸びない要因を分析する等することが出来る。
【００８７】
また、本発明を用いて分析可能な対象商品／サービスは限定されない。例えば、給湯器
、燃料電池、プラグインハイブリッド車等の電力に関わる商品を対象としてもよいし、例えばガス機器を対象としてガス機器の普及に関わる障壁（バリア）を分析することも出来る。特に、エネルギー関連機器市場分析等では、個人消費者や事業主等の顧客層毎に、購入行動への障壁（バリア）が異なるため、例えば過大にバリアが大きい顧客層を発見し、重点的に企業施策を実施するといった対策を定めることが難しかったが、本実施形態に係る行動バリア分析システム１００によれば、様々な障壁（バリア）を単一の説明項で表現するモデル構成としたため、複数の顧客層間の比較が容易となった。
【００８８】
また、本実施形態に係る行動バリア分析システム１００は、エネルギー関連機器の市場分析以外にも、例えば住宅サッシのように商品選択者がリフォーム実施を決定する家主であったり、建売戸建販売者であったりと顧客属性が様々である商品の市場を分析する場合に、高い分析効果を期待できる。
【符号の説明】
【００８９】
１  情報処理装置
２０  行動バリア分析システム
２１  アンケート送受信部
２２  期待値取得部
２３  関連値取得部
２４  販売値取得部
２５  係数算出部
２６  出力部
【図１】
2011215673.tif 000003
【図２】
2011215673.tif 000004
【図３】
2011215673.tif 000005
【図４】
2011215673.tif 000006
【図５】
2011215673.tif 000007
【図６】
2011215673.tif 000008
【図７】
2011215673.tif 000009
【図８】
2011215673.tif 000010
【図９】
2011215673.tif 000011
【図１０Ａ】
2011215673.tif 000012
【図１０Ｂ】
2011215673.tif 000013