(57)【要約】      （修正有）【課題】構築された複数の分類モデルのうち、マーケティング活動にとっていずれが最適な分類モデルであるかどうかを、過度な作業なく簡易に把握する。【解決手段】本マーケティング支援方法は、マーケティング基礎情報を読み出し、潜在的意味解析法を用いて、マーケティング基礎情報を複数の潜在クラスに分類した分類モデルを構築し、構築された分類モデルとは異なる他の分類モデルを少なくとも一つ構築し、分類モデルの各々に関して、情報量規準に基づくマーケティング有用度情報を生成し、生成されたマーケティング有用度情報の各々を比較可能に表示する。【選択図】図７
2019219746.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにおいて実行されるマーケティング支援方法であって、
マーケティング基礎情報を読み出すステップと、
潜在的意味解析法を用いて、前記マーケティング基礎情報を複数の潜在クラスに分類した分類モデルを構築するステップと、
前記構築された分類モデルとは異なる他の分類モデルを少なくとも一つ構築するステップと、
前記分類モデルの各々についてモデルの優良性を示すマーケティング有用度情報を生成するステップと、
生成された前記マーケティング有用度情報の各々を比較可能に表示するステップと、
を実行する、
マーケティング支援方法。
【請求項２】
更に、前記潜在クラスのクラス数を指定するクラス数指定情報を受け取り、
少なくとも、指定されたクラス数の前記潜在クラスを有する分類モデルを構築する、
請求項１に記載のマーケティング支援方法。
【請求項３】
前記クラス数指定情報は、前記クラス数の最小値、最大値、間隔値を含む、
請求項２に記載のマーケティング支援方法。
【請求項４】
指定されたクラス数の潜在クラスを有する分類モデルを構築し、その中からマーケティング有用度情報の優良値を示す分類モデルのクラス数を特定し、特定した前記クラス数近傍のクラス数を有する少なくとも一つ以上の分類モデルを更に構築する、
請求項１から３のいずれか一項に記載のマーケティング支援方法。
【請求項５】
前記マーケティング有用度情報は、情報量規準に基づく情報である、
請求項１から４のいずれか一項に記載のマーケティング支援方法。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか一項に記載のマーケティング支援方法を実行する、
マーケティング支援装置。
【請求項７】
請求項１から５のいずれか一項に記載のマーケティング支援方法をコンピュータに実行させる、
マーケティング支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マーケティング支援方法、マーケティング支援装置、及びマーケティング支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、商品・サービス（以下、「商品等」と言う。）の販売促進を図るため、種々のマーケティング支援ツール（方法）が提供されている。特に、過去一度も商品等を購入していないにも関わらず、将来的に商品等を購入する可能性が高い潜在的顧客を効果的に抽出可能なマーケティング支援方法が、近年注目されている。
【０００３】
この中で、確率的潜在意味解析（Probabilistic Latent Semantic Analysis，以下「ＰＬＳＡ」）などに基づく潜在的意味解析法（Latent Semantic Analysis，以下「ＬＳＡ」）が、潜在的顧客へ効果的にアプローチするためのマーケティング支援ツールに応用されている。
【０００４】
ＰＬＳＡは、膨大な数の行項目及び列項目によって規定されるマトリクス内の情報要素を、当該行項目及び列項目の背後にある共通特徴に対応する潜在クラスに分類し低次元化することが可能である。このことから、所謂ビッグデータの分類処理に適すると考えられている。ＰＬＳＡを用いたマーケティング支援方法は、下記非特許文献などに開示されている。
【０００５】
非特許文献１は、ＩＤ−ＰＯＳデータに対してＰＬＳＡを適用し、顧客と商品とを潜在クラスに分類することで、顧客の購買行動をモデル化する方法を開示する。また、非特許文献２は、ＩＤ−ＰＯＳデータに対してＰＬＳＡを適用し、このＩＤ−ＰＯＳデータから例えば顧客情報及び購入日時を変数として選択し、これらの情報を潜在クラスに分類した上で顧客の来店行動・購買行動をモデル化する方法を開示する。
【０００６】
また、マーケティング支援を主に想定するものではないが、Ｗｅｂサイト等を介して利用者から入力されたクチコミ文章のテキストデータに対してＰＬＳＡを適用し、テキストデータの分析を行なう技術が特許文献１に開示されている。
【０００７】
特許文献１に記載の技術は、テキストデータから抽出した文章から、予め定めた第１品詞及び第２品詞に該当する第１単語群及び第２単語群を抽出し、文章に含まれている第１単語群に属する単語及び第２単語群に属する単語の組み合わせの個数を表す共起行列を作成した上で、作成した共起行列を入力し、ＰＬＳＡを実行するものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】石垣司，竹中毅，本村陽一：百貨店ＩＤ付きＰＯＳデータからのカテゴリ別状況依存的変数間関係の自動抽出法，オペレーションズ・リサーチ:経営の科学，Ｖｏｌ．５６，Ｎｏ．２，ｐｐ．７７−８３，２０１１.
【非特許文献２】山下和也，原田奈弥，黄冬陽，吉開朋弘，本村陽一：ＩＤ−ＰＯＳデータによる来店行動・購買行動の潜在的時空間意味構造分析，２０１７年度  人工知能学会全国大会（第３１回）  予稿論文，https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/pdf/930.pdf
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許第６０８５８８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記のように、処理対象の情報にＰＬＳＡを実行することによって、これらを潜在クラスに分類することができる。その結果、上記マーケティング支援方法によれば、容易に潜在的顧客を発見することが可能となる。
【００１１】
しかしながら、上記マーケティング支援方法において、ＰＬＳＡ実行前に分析者自身の操作によって潜在クラスのクラス数を指定しなければならない。クラス数によっては、構築される分類モデルが、マーケティング情報としての有用性の低いものとなる場合がある。すなわち、マーケティング情報として有用性の高い分類モデルを得るために、指定クラス数を何度も変更してＰＬＳＡを実行し、最適な分類モデルを探索しなければならない。
【００１２】
ＰＬＳＡが実行される情報は、大容量データである場合がほとんどであることから、一の分類モデルの構築処理が完了するまで相応の時間が掛かる。これを最適な分類モデルを発見するまで繰り返し行なうことから、分析者に大きな作業負担が生じる。
【００１３】
更には、構築された分類モデルのマーケティング情報としての有用性を測るため、それまでに得られた他の分類モデルとの比較を行わなければならない。しかしながら、その比較を行なうためには、分析者は、例えば表計算ソフトを用いて、これまで構築された全ての分類モデルが持つマーケティング有用度指標を記録し、当該有用度指標に関するグラフを作成する、等の作業を別途行なう必要がある。
【００１４】
すなわち、従来のマーケティング支援方法によると、最適な分類モデルを発見するまでに多くの作業時間を費やさなければならないことに加え、構築された分類モデルの中で、いずれがマーケティング情報として有用であるかを比較分析するために、種々の手間を掛けなければならない。上記の非特許文献及び特許文献に記載の方法は、このような課題を想定しておらず、その解決方法を開示及び示唆していない。
【００１５】
本発明は、上記課題に鑑みてなれさたものであり、構築された複数の分類モデルのうち、マーケティング活動にとっていずれが最適な分類モデルであるかどうかを、過度な作業なく簡易に確認することができるマーケティング支援方法、マーケティング支援装置、及びマーケティング支援プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記課題を解決するため、本発明に係るマーケティング支援方法は、
コンピュータにおいて実行されるものであり、
マーケティング基礎情報を読み出すステップと、
潜在的意味解析法を用いて、前記マーケティング基礎情報を複数の潜在クラスに分類した分類モデルを構築するステップと、
前記構築された分類モデルとは異なる他の分類モデルを少なくとも一つ構築するステップと、
前記分類モデルの各々についてモデルの優良性を示すマーケティング有用度情報を生成するステップと、
生成された前記マーケティング有用度情報の各々を比較可能に表示するステップと、を実行する。
【００１７】
また、本発明に係るマーケティング支援方法は、
更に、前記潜在クラスのクラス数を指定するクラス数指定情報を受け取り、
指定されたクラス数の前記潜在クラスを有する分類モデルを構築することが好ましく、前記クラス数指定情報が、前記クラス数の最小値、最大値、間隔値を含むことがより好ましい。
【００１８】
更に、本発明に係るマーケティング支援方法は、
指定されたクラス数の潜在クラスを有する分類モデルを構築し、その中からマーケティング有用度情報の優良値を示す分類モデルのクラス数を特定し、特定した前記クラス数近傍のクラス数を有する少なくとも一つ以上の分類モデルを更に構築することが好ましい。
更に、マーケティング有用度情報は、情報量規準に基づくことが好ましい。
【００１９】
また、本発明に係るマーケティング支援装置は、前記したマーケティング支援方法を実行する。
また、本発明に係るマーケティング支援プログラムは、前記したマーケティング支援方法をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明は、潜在的意味解析法を用いて構築された複数の分類モデルの各々に関して、情報量規準に基づくマーケティング有用度情報を生成し、生成された前記マーケティング有用度情報の各々を比較可能に表示するステップを備える。そのため、本発明によれば、構築された複数の分類モデルのうち、マーケティング活動にとっていずれが最適な分類モデルであるかどうかを、過度な作業を要することなく簡易に確認することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明に係るマーケティング支援装置の構成を示すブロック図。
【図２】マーケティング支援装置に取り込まれるマーケティング基礎情報の一例を示す図。
【図３】潜在クラスへの分類概念の一例を示す図。
【図４】潜在クラスへの分類結果の概念図。
【図５】ＰＬＳＡ実行時の設定操作画面の一例を示す図。
【図６】各分類モデルの情報量規準値の表示態様例を示す図。
【図７】本発明のマーケティング支援方法を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、本発明は多くの異なる態様で実施することが可能であり、以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。
【００２３】
本実施形態に係るマーケティング支援装置１は、データを演算および処理する処理手段、および、データを記憶する記憶手段を備えるものであり、当該記憶手段には、本発明を実施するためのプログラムや所定のデータがそれぞれ記憶されており、処理手段は、当該プログラム等による所定の命令に従ってデータの処理を行うものである。マーケティング支援装置１は、一般的なコンピュータであってよく、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ハードディスク、入出力装置、通信手段等を備えるものである。
【００２４】
図１は、本発明の一実施形態に係るマーケティング支援装置１の構成を示すブロック図である。マーケティング支援装置１は、インストールされたマーケティングプログラムによって、マーケティング基礎情報読出手段１１、分類モデル構築手段１２、マーケティング有用度情報生成手段１３、比較表示情報提供手段１４として機能する。ただし、マーケティング支援装置１の機能は、これに限定されるものではない。
【００２５】
マーケティング基礎情報読出手段１１は、マーケティング支援装置１に記憶されたマーケティング基礎情報を読み出すための手段である。本実施形態におけるマーケティング基礎情報は、未分類の情報であるが、これに限られるものではない。また、本実施形態において、マーケティング基礎情報は、図２に示されるような共起行列データである。ただし、データ形式に関しても、これに限られるものではない。
【００２６】
図２に示されるように、本実施形態のマーケティング基礎情報は、行項目として顧客ＩＤを規定し、列項目として購入商品名を規定する。また、行及び列によって区分されるマトリクスのセル内に、行で特定される顧客が、列で特定される商品名の商品を何回購入したかを示す購入回数の数値が配置される。
【００２７】
図２に示されるマーケティング基礎情報は、顧客ＩＤ、購入商品名、購入回数を含む情報である。ただし、マーケティング基礎情報は、これ以外の情報を含んでもよい。顧客ＩＤ、購入商品名、購入回数以外の情報として、購入チャネル（店舗の形態、店舗名等）、商品購入年月日、購入金額、購入数量などが例示される。
【００２８】
次に、分類モデル構築手段１２は、読み出されたマーケティング基礎情報を複数の潜在クラスに分類する分類モデルを構築するための手段である。より詳しくは、上記マーケティング基礎情報に対して、潜在的意味解析法に基づく処理を実行し、マーケティング基礎情報に含まれる情報を潜在クラスに分類する。
【００２９】
潜在的意味解析法として、特に限定されるものではないが、前述のＰＬＳＡの他、ＬＳＩ（Latent Semantic Indexing）、ＬＤＡ（Latent Dirichlet Allocation）が例示される。
【００３０】
以下、分類モデル構築手段１２で実行される潜在的意味解析法として、前述のＰＬＳＡを用いる例を説明する。ＰＬＳＡは、自然言語処理の技法の一つであり、二つの変数ｘ、ｙが潜在変数（潜在クラス）ｚを介して生成されると仮定する。図２に示されるマーケティング基礎情報（共起行列データ）の例の場合、変数ｘが顧客ＩＤに属する情報であり、変数ｙが購入商品名に属する情報である（その逆に、変数ｘが購入商品名に属する情報、変数ｙが顧客ＩＤに属する情報としてもよい。）。
【００３１】
このマーケティング基礎情報に対してＰＬＳＡを実行することで、変数ｘ及び変数ｙに属する情報を潜在クラスｚに分類する。この場合、潜在クラスｚに分類される変数ｘ、ｙの同時確率は、下式（１）で表される。
【００３２】
【数１】
2019219746.tif 000003
【００３３】
上式（１）の右辺に記載される条件付き確率Ｐ（ｘ｜ｚｋ）、Ｐ（ｙ｜ｚｋ）、Ｐ（ｚｋ）をパラメータとし、下式（２）で算出される対数尤度関数Ｌを最大にするパラメータを、ＥＭアルゴリズムを利用して求める。
【００３４】
【数２】
2019219746.tif 000004
【００３５】
この結果に基づいて、全ての変数ｘ、ｙの各潜在クラスｚへの所属確率［Ｐ（ｘ｜ｚ）×Ｐ（ｚ）／Ｐ（ｘ）］、［Ｐ（ｙ｜ｚ）×Ｐ（ｚ）／Ｐ（ｙ）］が求められる。なお、潜在的意味解析法による具体的な計算は、例えば、「Hofmann, T.:Probabilisticlatent semantic analysis, Proc. Of Uncertainty in Artificial Intelligence, pp.289-296, 1999.」などに記載されている手法を用いることができる。
【００３６】
マーケティング基礎情報の分類にＰＬＳＡを用いることで、例えば図３のように、顧客Ａは、潜在クラスｚ１（例：ペットボトル入り飲料や市販のお菓子をよく買うお手軽おやつ派に対応するクラス）に１００％の確率で所属する、顧客Ｂは、上記潜在クラスｚ１に７０％の確率で所属すると共に、潜在クラスｚ２（例：紅茶やお菓子用材料をよく買う手作りティータイム派に対応するクラス）に３０％の確率で所属する、というようなソフトクラスタリングが可能となる。なお、所属確率の値が高い情報要素ほど、その潜在クラスに強く帰属することを意味する。
【００３７】
分類モデル構築手段１２によって、マーケティング基礎情報が分類された結果の概念図を図４に示す。図４に示されるように、行項目に属する｛Ｎｏ．１、Ｎｏ．４、Ｎｏ．７｝で識別される顧客情報と、列項目に属する｛紳士服、スポーツ用品｝で識別される商品名情報とが、潜在クラス１に所属する。また、行項目に属する｛Ｎｏ．３、Ｎｏ．５｝で識別される顧客情報と、列項目に属する｛婦人雑貨、子供用品｝で識別される商品名情報とが、潜在クラス２に所属する。更に、行項目に属する｛Ｎｏ．２、Ｎｏ．６｝で識別される顧客情報と、列項目に属する｛婦人服、日用雑貨、食料品｝で識別される商品名情報とが、潜在クラス３に所属する。
【００３８】
なお、個々の情報要素は、確率によって潜在クラスに所属するため、情報要素と潜在クラスとが１対１で対応する場合に限られず、一の情報要素が、複数の潜在クラスに所属する場合もあり得ることはもちろんである。
【００３９】
図４に示されるように、潜在クラス１に属するＮｏ．７の顧客は、紳士服をこれまで一度も購入していない顧客である。これまでのような、過去の購買履歴等を参照し、顧客のセグメンテーションを行なう従来型のマーケティング支援方法であれば、Ｎｏ．７の顧客が重要視されることはない。
【００４０】
しかしながら、潜在的意味解析法によって分類モデルを構築する本実施形態によれば、Ｎｏ．７の顧客が、潜在クラス１に所属するとの結果を得ることができる。その結果に基づけば、今後、紳士服を購入する可能性が高い顧客であると判断される。
【００４１】
前述のように、情報要素は、確率によって潜在クラスに所属すると規定されるため、確率の値が高いか否かによって、当該情報要素に係る顧客が、潜在的顧客であるか否かの指標を得ることもできる。従って、マーケティング支援装置１によれば、確率の値に応じて、当該顧客へのアプローチ手法を変化させるなどの対応を取ることができる。
【００４２】
同様に、潜在クラス２に属するＮｏ．５の顧客は、これまで婦人雑貨を一度も購入していない顧客であるが、潜在クラス２に属するとの結果に基づけば、今後、婦人雑貨を購入する可能性が高い顧客であると判断される。
【００４３】
次に、図５を用いて、マーケティング支援装置１の初期操作について説明する。前述のマーケティング基礎情報読出手段１１によって読み出されたマーケティング基礎情報のうち、分析対象として選択される情報カテゴリを２つの変数（ｘ、ｙ）の欄で指定する。図５に示される例の場合、変数ｘとして顧客ＩＤに属する情報が選択され、変数ｙとして商品名に属する情報が選択される。
【００４４】
また、変数（ｘ、ｙ）の指定の他に、マーケティング基礎情報に含まれる情報カテゴリのうち、上記変数（ｘ、ｙ）で指定されたもの以外の情報カテゴリを重み付け変数の欄で指定する。図５に示される例の場合、購入回数に属する情報が選択される。
【００４５】
ここで、一の分類モデルにおける潜在クラスの数は、分析者によって入力される情報に基づき指定される。すなわち、マーケティング支援装置１が、入力情報から指定クラス数として例えば「５」の情報を受け取る場合、前述の分類モデル構築手段１２によって、５つの潜在クラスを有する分類モデルが構築される。
【００４６】
また、図５に示されるように、分析者は、潜在クラス数の範囲を指定することができる。図５の例の場合、分類する最小の潜在クラス数と最大の潜在クラス数とを指定することができる（図５において、指定された最小の潜在クラス数は「５」であり、最大の潜在クラス数は「２０」である。）。
【００４７】
更に、分類する最小の潜在クラス数と最大の潜在クラス数の指定に加えて、前記最小値と最大値の間の間隔値を指定することができる。図５の例の場合、上記間隔値として「５」が指定されている。すなわち、この指定に基づけば、潜在クラス数が、５個、１０個、１５個、２０個の分類モデルが、各々一つずつ構築されることとなる。
【００４８】
分析者が、一の実行操作を行なうと、指定された潜在クラス数を有する複数の分類モデルが、自動的に順次構築される。図５の例の場合、まず、潜在クラス数が５個の分類モデルが構築され、それが完了すると次に潜在クラス数が１０個の分類モデルが構築され、更にそれが完了すると次に潜在クラス数が１５個の分類モデルが構築され、・・・のように、指定された潜在クラス数を有する分類モデルが構築される。
【００４９】
このように、一度の操作で、分類モデルが自動的に順次構築されるため、分析者は、一の分類モデルの構築の度に上記のような変数設定などの作業をやり直す必要がない。そのため、マーケティング支援装置１での処理中、分析者は、特段の作業を行なう必要がなくなる。これにより、分析者は、離席して自由時間を確保する、又は同じコンピュータ上で他の作業を行なうことができる。すなわち、本実施形態に係るマーケティング支援装置１によれば、分析者をこの分析作業のみに拘束することがなく、分析者の作業負担を大幅に軽減することができる。
【００５０】
次に、マーケティング有用度情報生成手段１３は、構築された各分類モデルに関するマーケティング有用度情報を生成するための手段である。マーケティング有用度情報は、各分類モデルのマーケティング情報としての有用度を示すものであり、例えば、情報量規準に基づき算出される値が例示される。
【００５１】
用いられる情報量規準の種類は、特に限定されるものではないが、赤池情報量規準（Akaike’s Information Criterion, 以下「ＡＩＣ」）、ベイズ情報量規準（Bayesian Information Criterion, 以下「ＢＩＣ」）、ＭＤＬ（Minimum Description Length）規準が例示される。
【００５２】
以下、本実施形態のマーケティング有用度情報生成手段１３において、ＡＩＣを用いる場合を例に説明する。ＡＩＣは、下式（３）によって算出される。
【００５３】
【数３】
2019219746.tif 000005
【００５４】
ここで、式（３）における対数尤度関数Ｌは、前述の式（２）で算出された値を代入する。また、式（３）におけるＫは、前述のＥＭアルゴリズムによって定められるパラメータ数である。算出される情報量規準の値が小さいほど、適切な分類であるとされている。情報量規準の具体的な計算は、例えば、「小西貞則，北川源四郎：情報量規準，朝倉書店，２００４」などに記載の方法を用いることができる。
【００５５】
情報量規準に基づき、構築された分類モデルを評価することで、指定されたクラス数を有する分類モデルが、マーケティング情報として適切（優良）であるか否かの指標を得ることができる。
【００５６】
このとき、マーケティング有用度情報生成手段１３は、一の分類モデル構築後、その分類モデルに関する情報量規準値を算出するものであってもよいし、全ての分類モデルの構築が終了した後、改めて、例えば最初に構築された分類モデルから順次、情報量規準値を算出するものであってもよい。
【００５７】
すなわち、分析者による前述のクラス数指定操作が完了し、実行処理の指令がなされた後、指定クラス数に関する全ての分類モデルに対する分類モデル構築手段１２とマーケティング有用度情報生成手段１３とが、自動的に順次行われることが好ましい。これによって、マーケティング支援装置１は、分析者の作業負担を軽減させることができる。
【００５８】
更に、本実施形態に係るマーケティング支援装置１は、指定クラス数を有する分類モデルのうち、優良なマーケティング有用度情報を示す分類モデル（例えば、情報量規準値が極小値を示す分類モデル）のクラス数を特定し、特定したクラス数近傍のクラス数を有する少なくとも一つ以上の分類モデルを更に構築するものであってもよい。
【００５９】
図６の例の場合、指定クラス数が１５個の分類モデルが、最も情報量規準値が低いことから、マーケティング支援装置１は、これが優良の分類モデルであると特定する。そして、マーケティング支援装置１は、分類モデル構築手段１２を用いて、１３個、１４個、１６個、１７個の非指定クラス数を有する分類モデルを自動的に構築する。
【００６０】
更に、マーケティング支援装置１は、マーケティング有用度情報生成手段１３を用い、構築された非指定クラス数を有する各分類モデルの情報量規準値を算出する。
【００６１】
このように、本実施形態に係るマーケティング支援装置１は、指定クラス数以外の非指定クラス数を有する分類モデルを自動的に構築することが可能である。そのため、マーケティング情報として有用性のある分類モデルをより高精度に得ることができる。
【００６２】
次に、比較表示情報提供手段１４は、マーケティング有用度情報生成手段１３によって生成された各分類モデルに関する有用度情報（例えば、情報量規準値）をそれぞれ比較可能に表示するための手段である。例えば、比較表示情報提供手段１４は、マーケティング有用度情報生成手段１３によって算出された各分類モデルの情報量規準値をディスプレー等に表示可能な情報として出力する。比較表示情報提供手段１４によって出力されるマーケティング有用度情報の表示態様例（ディスプレーに表示される態様）を図６に示す。
【００６３】
図６において、各分類モデルにおける潜在クラス数と、その分類モデルの情報量規準値が、ディスプレー左下に表示される。また、横軸を分類モデルの潜在クラス数とし、縦軸を算出された情報量規準値とするグラフが、ディスプレー右下に表示される。
【００６４】
図６の例の場合、潜在クラスが１５個である分類モデルの情報量規準値が最も低く、マーケティング支援情報としての有用性が最も高い。なお、図６の例のように、指定クラス数を有する分類モデルと、非指定クラス数を有する分類モデルとを一括して表示することが好ましい。
【００６５】
このように、各分類モデルにおける情報量規準値を数値とグラフで表すことで、分析者は、いずれの分類モデルが、マーケティング支援情報として有用であるかを一画面上で即座に確認することができる。従って、分析者は、マーケティング情報に適する分類モデルを過度な作業を要することなく簡易に確認することができる。
【００６６】
次に、マーケティング支援装置１で実行されるマーケティング支援方法のフローチャートを図７に示す。本実施形態に係るマーケティング支援方法は、マーケティング支援装置１にインストールされたマーケティング支援プログラムを用いて実行される。
【００６７】
まず、上記マーケティング情報読出手段１１を用いて、図２に示されるようなマーケティング基礎情報を読み出す（Ｓ１０１）。このとき、マーケティング支援装置１は、分析者の操作によって入力された潜在クラスのクラス数指定情報を受け取るようにしてもよい。
【００６８】
次に、分類モデル構築手段１２を用いて、潜在的意味解析法を実行し、指定クラス数に対応する数の潜在クラスにマーケティング基礎情報を分類する（Ｓ１０２）。指定クラス数の範囲が指定される場合（図５の例の場合、最小値５、最大値２０、間隔値５が指定された場合）、それに応じた個数の分類モデルが構築される。このとき、全ての分類モデルの構築は、実行開始に関する一の操作の後、自動的に順次実行されることが好ましい。
【００６９】
次に、マーケティング支援装置１は、マーケティング有用度情報生成手段１３を用い、Ｓ１０２にて構築された複数の分類モデルの各々に関するマーケティング有用度情報を生成する（Ｓ１０３）。本実施形態において、マーケティング支援装置１は、構築された各分類モデルに関する情報量規準値を算出する。
【００７０】
全ての分類モデルに関する情報量規準値を算出した後、マーケティング支援装置１は、その中で優良な情報量規準値を示す分類モデルを特定する。更に、マーケティング支援装置１は、特定した分類モデルの指定クラス数近傍のクラス数の潜在クラスを有する分類モデルを別途構築する（Ｓ１０４）。
【００７１】
例えば、優良な情報量規準値を示す分類モデルの指定クラス数が１５個であった場合、マーケティング支援装置１は、非指定クラス数として、１３個、１４個、１６個、１７個の潜在クラスを有する分類モデルを構築してもよい。ただし、非指定クラス数の選定方法は、これに限られない。
【００７２】
また、マーケティング支援装置１は、前記した非指定クラス数の潜在クラスを有する分類モデルに関しても、マーケティング有用度情報生成手段１３を用いて情報量規準値を算出する。
【００７３】
次に、マーケティング支援装置１は、比較表示情報提供手段１４を用いて、生成された前記マーケティング有用度情報の各々を、例えばディスプレーに出力する（Ｓ１０５）。ディスプレーは、提供された情報に基づき、分析者が一画面上で即座に確認することが可能な態様で、マーケティング有用度情報を表示する。図６の例の場合、横軸を分類モデルの潜在クラス数とし、縦軸を算出された情報量規準値とするグラフ情報などが、比較表示情報提供手段１４によってディスプレー等に出力表示される。ただし、比較情報の表示態様は、これに限られるものではない。
【００７４】
上記において、本発明の一実施形態について説明した。ただし、上記説明は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定する趣旨で記載されたものではない。本発明には、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るものを含み得る。また、本発明にはその等価物が含まれる。
【符号の説明】
【００７５】
１・・・・・・マーケティング支援装置
１１・・・・・マーケティング基礎情報読出手段
１２・・・・・分類モデル構築手段
１３・・・・・マーケティング有用度情報生成手段
１４・・・・・比較表示情報提供手段
【図１】
2019219746.tif 000006
【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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