(57)【要約】【課題】従来、顧客の属性を考慮して顧客行動をモデル化していたので、顧客が持っている社会ネットワークで発生するコミュニケーションの影響を考慮することができなかった。【解決手段】顧客群調査結果記憶部１０に記憶された顧客群のネットワーク特性値および顧客群のコミュニケーションパラメータを用いて、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１が顧客群により構成されている社会ネットワークを算出し、コミュニケーションパラメータ算出手段１２が当該社会ネットワークにおいて商品またはサービスに関するコミュニケーションが発生する回数および当該コミュニケーションが顧客群の購買意欲を変化させる程度を算出し、購買意欲算出手段１３がこれらの算出結果に基づいて顧客群の購買意欲を算出する。更に、当該購買意欲に基づいて需要を算出することができる。【選択図】図１
2008217424.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品またはサービスに関し顧客に対して予め調査した結果に基づき、顧客群が構成している社会ネットワーク構造モデルを算出し、その結果と前記顧客群の顧客間のコミュニケーションを示すコミュニケーションパラメータとに基づいて前記顧客群の商品またはサービスに対する購買意欲を算出し、その結果を出力することを特徴とする購買意欲算出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の購買意欲算出方法において、前記社会ネットワーク構造モデルを算出の際には前記顧客に対する調査結果から前記顧客群のネットワーク特性値を参照し、前記コミュニケーションパラメータを算出の際には前記顧客に対する調査結果から前記顧客群のコミュニケーションパラメータを参照することを特徴とする購買意欲算出方法。
【請求項３】
請求項２に記載の購買意欲算出方法において、更に、少なくとも一つの社会ネットワーク構造モデルのネットワーク特性値を予め記憶し、前記顧客に対する調査結果から前記顧客群のネットワーク特性値を参照する際には、前記顧客群のネットワーク特性値に近いネットワーク特性値を有する前記社会ネットワーク構造モデルを選択して設定することにより前記社会ネットワーク構造モデルを算出することを特徴とする購買意欲算出方法。
【請求項４】
請求項１に記載の購買意欲算出方法において、顧客に対して予め調査した結果が社会ネットワーク特性値であり、前記社会ネットワーク構造モデルを算出の際には前記社会ネットワーク特性値を参照することを特徴とする購買意欲算出方法。
【請求項５】
請求項１から請求項４までのうちの一つに記載の購買意欲算出方法において、前記コミュニケーションパラメータが、コミュニケーション発生回数およびコミュニケーション影響度であることを特徴とする購買意欲算出方法。
【請求項６】
請求項１に記載の購買意欲算出方法において、顧客に対して予め調査して得た結果が商品またはサービスに関するコミュニケーション発生回数およびコミュニケーション影響度それぞれの算出結果であり、前記コミュニケーションパラメータを算出の際には、前記コミュニケーション発生回数の調査結果を参照してコミュニケーション発生回数を、かつ前記コミュニケーション影響度の調査結果を参照してコミュニケーション影響度を、それぞれ算出し、前記購買意欲の算出に提供することを特徴とする購買意欲算出方法。
【請求項７】
請求項１に記載の購買意欲算出方法において、顧客に対して予め調査して得た結果が社会ネットワーク特性値と商品またはサービスに関するコミュニケーション発生回数およびコミュニケーション影響度とのそれぞれの算出結果であり、前記社会ネットワーク構造モデルを算出の際には前記社会ネットワーク特性値を参照して算出し、前記コミュニケーションパラメータを算出の際には、前記コミュニケーション発生回数の調査結果を参照してコミュニケーション発生回数を、かつ前記コミュニケーション影響度の調査結果を参照してコミュニケーション影響度を、それぞれ算出し、前記購買意欲の算出に提供することを特徴とする購買意欲算出方法。
【請求項８】
請求項１から請求項７までのうちの一つに記載の購買意欲算出方法において、更に、商品またはサービスに関し前記顧客群が有する購買意欲および需要の関係を予め記憶し、当該購買意欲および需要の関係と算出された前記購買意欲とに基づいて、前記顧客群の商品またはサービスに対する需要をも算出して出力することを特徴とする購買意欲算出方法。
【請求項９】
請求項１から請求項８までのうちの一つに記載の購買意欲算出方法において、前記社会ネットワーク構造モデルがグラフであることを特徴とする購買意欲算出方法。
【請求項１０】
請求項１から請求項９までのうちの一つに記載の購買意欲算出方法において、前記社会ネットワーク構造モデルがスケールフリー性、スモールワールド性、クラスター性の全てを有するグラフであることを特徴とする購買意欲算出方法。
【請求項１１】
請求項１から請求項１０までのうちの一つに記載の購買意欲算出方法において、前記社会ネットワーク構造モデルが頂点非活性化モデルとスモールワールドモデルとを混合したグラフであることを特徴とする購買意欲算出方法。
【請求項１２】
顧客群のネットワーク特性値と商品またはサービスに対するコミュニケーションパラメータとを記憶する顧客群調査結果記憶部と、当該顧客群調査結果記憶部から前記顧客群のネットワーク特性値を参照して社会ネットワーク構造モデルを算出しその結果を出力する社会ネットワーク構造モデル算出手段と、前記顧客群調査結果記憶部から前記顧客群のコミュニケーションパラメータを参照して前記コミュニケーションパラメータを算出しその結果を出力するコミュニケーションパラメータ算出手段と、前記社会ネットワーク構造モデル算出手段の算出結果と前記コミュニケーションパラメータ算出手段の算出結果とに基づいて前記顧客群の商品またはサービスに対する購買意欲を算出して出力する購買意欲算出手段とを備えることを特徴とする購買意欲算出装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の購買意欲算出装置において、更に、少なくとも一つの社会ネットワーク構造モデルのネットワーク特性値を記憶した構造モデル特性値記憶部を備え、
前記社会ネットワーク構造モデル算出手段は、前記顧客群調査結果記憶部から前記顧客群のネットワーク特性値を参照する一方、前記構造モデル特性値記憶部から、前記顧客群のネットワーク特性値に近いネットワーク特性値が得られる社会ネットワーク構造モデルを選択する社会ネットワーク構造モデル選択手段と、当該社会ネットワーク構造モデル選択手段によって選択された社会ネットワーク構造モデルに基づいて前記社会ネットワーク構造モデルを設定しその算出結果を出力する社会ネットワーク構造モデル設定手段と、を備える
ことを特徴とする購買意欲算出装置。
【請求項１４】
請求項１２に記載の購買意欲算出装置において、前記顧客群調査結果記憶部が社会ネットワーク特性値について予め調査を行う社会ネットワーク特性値調査部を有し、その調査結果を前記社会ネットワーク構造モデル算出手段に提供することを特徴とする購買意欲算出装置。
【請求項１５】
請求項１２に記載の購買意欲算出装置において、前記顧客群調査結果記憶部が、社会ネットワークにおいて商品またはサービスに関するコミュニケーションが発生する回数を調査するコミュニケーション発生回数調査部と、コミュニケーションが顧客群の購買意欲を変化させる程度を調査するコミュニケーション影響度調査部と、を備え、それぞれの調査結果を前記コミュニケーションパラメータ算出手段に提供することを特徴とする購買意欲算出装置。
【請求項１６】
請求項１２に記載の購買意欲算出装置において、
前記顧客群調査結果記憶部が社会ネットワーク特性値について予め調査を行う社会ネットワーク特性値調査部を有してその調査結果を前記社会ネットワーク構造モデル算出手段に提供し、
更に、前記顧客群調査結果記憶部が、社会ネットワークにおいて商品またはサービスに関するコミュニケーションが発生する回数を調査するコミュニケーション発生回数調査部と、コミュニケーションが顧客群の購買意欲を変化させる程度を調査するコミュニケーション影響度調査部と、を備えてそれぞれの調査結果を前記コミュニケーションパラメータ算出手段に提供する
ことを特徴とする購買意欲算出装置。
【請求項１７】
請求項１５または請求項１６に記載の購買意欲算出装置において、前記コミュニケーションパラメータ算出手段が、前記コミュニケーション発生回数調査部の結果を参照してコミュニケーション発生回数を算出するコミュニケーション発生回数算出手段と、前記コミュニケーション影響度調査部の結果を参照してコミュニケーションが顧客群の購買意欲を変化させる程度を算出するコミュニケーション影響度算出手段と、を備えることを特徴とする購買意欲算出装置。
【請求項１８】
請求項１２から請求項１７までのうちの一つに記載の購買意欲算出装置において、
商品またはサービスに関し前記顧客群が有する購買意欲および需要の関係について予め調査して記憶しその結果を提供する購買意欲需要関係調査部と、
当該購買意欲需要関係調査部が提供する購買意欲および需要の関係と前記購買意欲算出手段により算出された購買意欲とに基づいて前記顧客群の商品もしくはサービスに対する需要を算出し出力する需要算出手段と、
を更に備えることを特徴とする購買意欲算出装置。
【請求項１９】
請求項１２から請求項１８までのうちの一つに記載の購買意欲算出装置において、前記社会ネットワーク構造モデルが、グラフであることを特徴とする購買意欲算出装置。
【請求項２０】
請求項１２から請求項１９までのうちの一つに記載の購買意欲算出装置において、前記社会ネットワーク構造モデルが、スケールフリー性、スモールワールド性、クラスター性の全てを有するグラフであることを特徴とする購買意欲算出装置。
【請求項２１】
請求項１２から請求項２０までのうちの一つに記載の購買意欲算出装置において、前記社会ネットワーク構造モデルが、頂点非活性化モデルとスモールワールドモデルとを混合したグラフであることを特徴とする購買意欲算出装置。
【請求項２２】
商品またはサービスに関し顧客に対して予め調査した結果に基づき、顧客に対する調査結果から記顧客群のネットワーク特性値を参照して顧客群が構成している社会ネットワーク構造モデルを算出する社会ネットワーク構造モデル算出ステップと、
前記顧客に対する調査結果から前記顧客群のコミュニケーションパラメータを参照して顧客群の顧客間のコミュニケーションを示すコミュニケーションパラメータを算出するコミュニケーションパラメータ算出ステップと、
前記社会ネットワーク構造モデル算出ステップによる算出結果と前記コミュニケーションパラメータ算出ステップによる算出結果とに基づいて、顧客群の商品またはサービスに対する購買意欲を算出する購買意欲算出ステップと、
を有することを特徴とする購買意欲算出プログラム。
【請求項２３】
請求項２２に記載の購買意欲算出プログラムにおいて、前記社会ネットワーク構造モデル算出ステップが、前記顧客に対する調査結果から予め記憶された少なくとも一つの社会ネットワーク構造モデルのネットワーク特性値を参照する際に、前記顧客群のネットワーク特性値に近いネットワーク特性値を有する前記社会ネットワーク構造モデルを選択して設定するステップであることを特徴とする購買意欲算出プログラム。
【請求項２４】
請求項２２に記載の購買意欲算出プログラムにおいて、前記コミュニケーションパラメータ算出ステップが、顧客に対して予め調査して得た結果がコミュニケーション発生回数の場合にコミュニケーション発生回数を算出するコミュニケーション発生回数算出ステップと、顧客に対して予め調査して得た結果がコミュニケーション影響度の場合にコミュニケーション影響度を算出するコミュニケーション影響度算出ステップと、の二つであることを特徴とする購買意欲算出プログラム。
【請求項２５】
請求項２２から請求項２４までのうちの一つに記載の購買意欲算出プログラムにおいて、更に、予め記憶された商品もしくはサービスに関し前記顧客群が有する購買意欲および需要の関係と前記購買意欲算出ステップで算出された前記購買意欲とに基づいて前記顧客群の商品もしくはサービスに対する需要をも算出し出力する需要算出ステップを有することを特徴とする購買意欲算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品またはサービスを購入すると予想される顧客群の購買意欲を算出するものであって、更にこの購買意欲に基づいて需要を算出する方法、装置、およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の購買意欲算出およびその結果に基づく需要算出については、例えば、特開２００２−７６７１号公報（特許文献１）に開示されている需要予測方法、装置、およびプログラムがある。これは、商品またはサービスの過去の販売実績に基づいて月次の需要予測値を算出して予算を立てるが、この月次の予算と異なった予測をしていれば、その予算に見合うように演算パラメータを修正し、修正されたパラメータを用いて週次需要予測を算出するものである。
【０００３】
この特許文献１に開示されるものは、過去の需要の実績データが長い期間にわたって蓄積されている商品またはサービスには適用することができる。しかし、これは、過去の需要の実績データがほとんど存在しない商品またはサービスに対しては、適用できない。
【０００４】
特開２００２−１８３４００号公報（特許文献２）には、広告と消費とのシミュレーションにおけるシステム、方法、および媒体が開示されている。それは、消費者の属性およびその属性に基づく動作によって消費者を模擬し、心理的要因をシミュレーションとともに推移させる、試行錯誤的にアルゴリズムを変更してシミュレーションを進めるもので、上記特許文献１の問題を解消できる。
【０００５】
また、特開２００５−３５２７２８号公報（特許文献３）には、顧客行動のモデル化の精度を向上するための需要予測方法および需要予測装置が開示されている。それは、顧客のサービスに対する認知度をサービスの存在認知とサービスの機能認知とを含む認知度として顧客行動をモデル化し、そのモデル化した顧客行動モデルを利用して顧客がどのサービスを選択するかを予測するものである。
【０００６】
これら特許文献２，３に開示されているものは、消費者または顧客の属性およびその属性に基づく動作、サービスに対する認知度を考慮して顧客行動をモデル化する。
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−７６７１号公報
【特許文献２】特開２００２−１８３４００号公報
【特許文献３】特開２００５−３５２７２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、顧客の行動には、顧客同士または顧客集団（以後、顧客群と呼称する。）同士を知り合い関係により構成される人的つながりをもって、商品またはサービスに関する情報を相互に交換するコミュニケーションの影響を無視することができない。すなわち、顧客の需要行動は、顧客個人の属性によってのみ決定されるのではなく、顧客が持っている人的つながりで発生するコミュニケーションによっても影響を受ける。例えば、電話は、たとえ個人の購買意欲が高くても、通話する相手が存在しなければ購買には結びつかない。上述した従来の方法および装置ではこうした社会ネットワークの影響を予測することができない。
【０００９】
さらに、この社会ネットワークの構造を考慮することも重要である。社会ネットワークを含む、現実の世界に存在するネットワークは、「スケールフリー性」（次数分布のべき乗則）、「スモールワールド性」、「クラスター性」という性質を持っている。また、顧客群の特性によって、社会ネットワークの構造は異なるものである。例えば、顧客群の平均年齢が低い場合は、知人の数が極端に多いような顧客の比率は小さい。しかし、顧客群の平均年齢が高い場合は、知人の数が極端に多いような顧客の比率が高い。
【００１０】
解決しようとする課題は、購買意欲算出の際、顧客の商品またはサービスに対する購買意欲に加えて、顧客群の特性による人的つながり構造の違い、および顧客が持っている人的つながりで発生する対象の商品またはサービスに関するコミュニケーションが購買意欲に与える影響を、従来は反映させていないことである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、顧客の商品またはサービスに対する購買意欲に加えて、顧客群の特性による人的つながり構造の違い、および顧客が持っている人的つながりで発生する当該商品またはサービスに関するコミュニケーションが購買意欲に与える影響を反映させて、より精度の高い購買意欲算出の手段を提供することを目的とする。更に、その購買意欲算出結果に基づく需要予測算出の手段を提供することを目的とする。
【００１２】
ここで、本発明の書面で使用する用語について定義する。
【００１３】
「顧客」とは、需要予測の対象となる商品またはサービスを購入すると予想される消費者を意味する。
【００１４】
「顧客群」とは、上記顧客の集団を意味する。
【００１５】
「社会ネットワーク」とは、顧客群同士の知り合い関係によって構成される人的なつながりを意味する。
【００１６】
「社会ネットワーク構造モデル」とは、社会ネットワークをグラフ理論におけるノードとエッジの集合体で表現した図６から図９までに示されるようなグラフを意味する。
【００１７】
「グラフ」とは、グラフ理論におけるグラフを意味する。
【００１８】
「スケールフリー性」とは、一部のノードが他のたくさんのノードとエッジで繋がっており、大きな次数を持っている一方で、大多数のノードはごくわずかなノードとしか繋がっておらず、次数は小さいという性質である。すなわち、ノードが次数ｋを持つ確率Ｐ（ｋ）の確率分布が「Ｐ（ｋ）∝ｋ−γ」のべき乗則になることを意味する。
【００１９】
「スモールワールド性」とは、任意の二つのノードが、中間にわずかな数のノードを介するだけで接続されるという性質である。すなわち、グラフにおいてノード数が増大したときに平均頂点間距離が「ｌｏｇ（ｎ）」に比例して増加することを意味する。
【００２０】
「クラスター性」とは、グラフの「クラスター係数」が「０．１以上」の値を取るという性質である。例えば、グラフにおいて任意のノード１とノード２、同じくノード１とノード３が共にエッジで繋がっているような組み合わせの数をＮ３、ノード１、ノード２、ノード３が三角形で繋がっているような組み合わせの数をＮΔとする。この場合のグラフのクラスター係数は「３×ＮΔ／Ｎ３」と定義される。
【００２１】
「ネットワーク特性値」とは、次数分布、平均頂点間距離、クラスター係数等の数学上の各種パラメータを意味する。
【００２２】
「商品」とは、生産者から消費者に対して提供される有形物を意味する。
【００２３】
「サービス」とは、生産者から消費者に対して提供される無形物を意味する。
【００２４】
「コミュニケーション」とは、顧客群が構成している社会ネットワークにおいて一人ひとりの顧客同士が商品またはサービスに関する情報を相互に交換する行為を意味する。
【００２５】
「コミュニケーション発生回数」とは、顧客同士が商品またはサービスに関する情報を相互に交換した回数を意味する。
【００２６】
「購買意欲」とは、顧客が需要予測の対象となる商品またはサービスを購買しようとする意図の強さの程度を意味する。
【００２７】
「コミュニケーションパラメータ」とは、コミュニケーション発生回数とコミュニケーション影響度とを意味する。
【００２８】
「コミュニケーション発生回数」とは、顧客同士が商品またはサービスに関する情報を相互に交換した回数を意味する。
【００２９】
「コミュニケーション影響度」とは、顧客同士が商品またはサービスに関する情報をお互いに交換することで、顧客の購買意欲が変化する程度を意味する。
【００３０】
「購買」とは、有料の商品またはサービスを買い入れること、および、無料の商品またはサービスを使用または利用開始することを意味する。
【００３１】
「需要」とは、顧客群が商品またはサービスを購買する量を意味する。
【００３２】
上記目的を達成するため、本発明による第１の実施態様は、顧客群が構成している社会ネットワークを社会ネットワーク構造モデルとして算出し、その結果と前記顧客群の顧客間のコミュニケーションを示すコミュニケーションパラメータとに基づいて、前記顧客群の商品またはサービスに対する購買意欲を算出する手段を備えることを主要な特徴とする。
【００３３】
本発明による購買意欲算出方法は、商品またはサービスに関し顧客に対して予め調査した結果に基づき、顧客群が構成している社会ネットワーク構造モデルを算出し、その結果と前記顧客群の顧客間のコミュニケーションを示すコミュニケーションパラメータとに基づいて前記顧客群の商品またはサービスに対する購買意欲を算出し、その結果を出力することを特徴とする。
【００３４】
前記社会ネットワーク構造モデルを算出の際には前記顧客に対する調査結果から前記顧客群のネットワーク特性値を参照し、前記コミュニケーションパラメータを算出の際には、前記顧客に対する調査結果から前記顧客群のコミュニケーションパラメータを参照することが望ましい。更に、少なくとも一つの社会ネットワーク構造モデルのネットワーク特性値を予め記憶し、前記顧客に対する調査結果から前記顧客群のネットワーク特性値を参照する際には、前記顧客群のネットワーク特性値に近いネットワーク特性値を有する前記社会ネットワーク構造モデルを選択して設定することにより前記社会ネットワーク構造モデルを算出することが望ましい。
【００３５】
また、顧客に対して予め調査の結果が社会ネットワーク特性値であり、前記社会ネットワーク構造モデルを算出の際には前記社会ネットワーク特性値を参照することが望ましい。また、顧客に対して予め調査して得た結果が商品またはサービスに関するコミュニケーション発生回数およびコミュニケーション影響度それぞれの算出結果であり、前記コミュニケーションパラメータを算出の際には、前記コミュニケーション発生回数の調査結果を参照してコミュニケーション発生回数を、かつ前記コミュニケーション影響度の調査結果を参照してコミュニケーション影響度を、それぞれ算出し、前記購買意欲の算出に提供することが望ましい。
【００３６】
更に、商品またはサービスに関し前記顧客群が有する購買意欲および需要の関係を予め記憶し、当該購買意欲および需要の関係と算出された前記購買意欲とに基づいて前記顧客群の商品またはサービスに対する需要をも算出し出力することが望ましい。
【００３７】
上述した社会ネットワーク構造モデルがグラフであること、スケールフリー性・スモールワールド性・クラスター性の全てを有するグラフであること、または、頂点非活性化モデルとスモールワールドモデルとを混合したグラフであることが望ましい。
【００３８】
本発明による購買意欲算出装置は、顧客群のネットワーク特性値と商品またはサービスに対するコミュニケーションパラメータとを記憶する顧客群調査結果記憶部と、当該顧客群調査結果記憶部から前記顧客群のネットワーク特性値を参照して社会ネットワーク構造モデルを算出しその結果を出力する社会ネットワーク構造モデル算出手段と、前記顧客群調査結果記憶部から前記顧客群のコミュニケーションパラメータを参照して前記コミュニケーションパラメータを算出しその結果を出力するコミュニケーションパラメータ算出手段と、前記社会ネットワーク構造モデル算出手段の算出結果と前記コミュニケーションパラメータ算出手段の算出結果とに基づいて前記顧客群の商品またはサービスに対する購買意欲を算出して出力する購買意欲算出手段とを備えることを特徴とする。
【００３９】
更に、少なくとも一つの社会ネットワーク構造モデルのネットワーク特性値を記憶した構造モデル特性値記憶部を備え、前記社会ネットワーク構造モデル算出手段は、前記顧客群調査結果記憶部から前記顧客群のネットワーク特性値を参照する一方、前記構造モデル特性値記憶部から、前記顧客群のネットワーク特性値に近いネットワーク特性値が得られる社会ネットワーク構造モデルを選択する社会ネットワーク構造モデル選択手段と、当該社会ネットワーク構造モデル選択手段によって選択された社会ネットワーク構造モデルに基づいて前記社会ネットワーク構造モデルを設定しそれを算出結果として出力する社会ネットワーク構造モデル設定手段と、を備えることが望ましい。
【００４０】
前記顧客群調査結果記憶部が社会ネットワーク特性値について予め調査を行う社会ネットワーク特性値調査部を有し、その調査結果を前記社会ネットワーク構造モデル算出手段に提供することが望ましい。また、前記顧客群調査結果記憶部が、社会ネットワークにおいて商品またはサービスに関するコミュニケーションが発生する回数を調査するコミュニケーション発生回数調査部と、コミュニケーションが顧客群の購買意欲を変化させる程度を調査するコミュニケーション影響度調査部と、を備え、それぞれの調査結果を前記コミュニケーションパラメータ算出手段に提供することが望ましい。
【００４１】
前記顧客群調査結果記憶部が社会ネットワーク特性値について予め調査を行う社会ネットワーク特性値調査部を有してその調査結果を前記社会ネットワーク構造モデル算出手段に提供し、更に、前記顧客群調査結果記憶部が、社会ネットワークにおいて商品またはサービスに関するコミュニケーションが発生する回数を調査するコミュニケーション発生回数調査部と、コミュニケーションが顧客群の購買意欲を変化させる程度を調査するコミュニケーション影響度調査部と、を備えてそれぞれの調査結果を前記コミュニケーションパラメータ算出手段に提供することが望ましい。
【００４２】
また、前記コミュニケーションパラメータ算出手段が、前記コミュニケーション発生回数調査部の結果を参照してコミュニケーション発生回数を算出するコミュニケーション発生回数算出手段と、前記コミュニケーション影響度調査部の結果を参照してコミュニケーションが顧客群の購買意欲を変化させる程度を算出するコミュニケーション影響度算出手段と、を備えることが望ましい。
【００４３】
商品またはサービスに関し前記顧客群が有する購買意欲および需要の関係について予め調査して記憶しその結果を提供する購買意欲需要関係調査部と、当該購買意欲需要関係調査部が提供する購買意欲および需要の関係と前記購買意欲算出手段により算出された購買意欲とに基づいて前記顧客群の商品もしくはサービスに対する需要を算出し出力する需要算出手段と、を更に備えることが望ましい。
【００４４】
本発明による購買意欲算出プログラムは、商品またはサービスに関し顧客に対して予め調査した結果に基づき、顧客に対する調査結果から記顧客群のネットワーク特性値を参照して顧客群が構成している社会ネットワーク構造モデルを算出する社会ネットワーク構造モデル算出ステップと、前記顧客に対する調査結果から前記顧客群のコミュニケーションパラメータを参照して顧客群の顧客間のコミュニケーションを示すコミュニケーションパラメータを算出するコミュニケーションパラメータ算出ステップと、前記社会ネットワーク構造モデル算出ステップによる算出結果と前記コミュニケーションパラメータ算出ステップによる算出結果とに基づいて、顧客群の商品またはサービスに対する購買意欲を算出する購買意欲算出ステップと、を有することを特徴とする。
【００４５】
前記社会ネットワーク構造モデル算出ステップが、前記顧客に対する調査結果から予め記憶された少なくとも一つの社会ネットワーク構造モデルのネットワーク特性値を参照する際に、前記顧客群のネットワーク特性値に近いネットワーク特性値を有する前記社会ネットワーク構造モデルを選択して設定するステップであることが望ましい。
【００４６】
前記コミュニケーションパラメータ算出ステップが、顧客に対して予め調査して得た結果がコミュニケーション発生回数の場合にコミュニケーション発生回数を算出するコミュニケーション発生回数算出ステップと、顧客に対して予め調査して得た結果がコミュニケーション影響度の場合にコミュニケーション影響度を算出するコミュニケーション影響度算出ステップと、の二つであることが望ましい。
【００４７】
更に、予め記憶された商品またはサービスに関し前記顧客群が有する購買意欲および需要の関係と前記購買意欲算出ステップで算出された購買意欲とに基づいて前記顧客群の商品もしくはサービスに対する需要をも算出し出力する需要算出ステップを有することが望ましい。
【発明の効果】
【００４８】
本発明の購買意欲算出およびその結果に基づく需要算出のための手段によれば、顧客群が構成している社会ネットワークを社会ネットワーク構造モデルとして算出し、その結果と前記顧客群の顧客間のコミュニケーションを示すコミュニケーションパラメータとに基づいて、前記顧客群の商品またはサービスに対する購買意欲を算出するため、顧客が持っている社会ネットワークで発生する当該商品またはサービスに関するコミュニケーションが購買意欲に与える影響を反映させることができるので、より精度の高い購買意欲を算出することができる。
【００４９】
更に、前記社会ネットワーク構造モデルを算出する際に、社会ネットワーク構造モデルの選択する場合、顧客群が対象商品またはサービスに対して構成している社会ネットワークの有するネットワーク特性値と、グラフ理論上のアルゴリズムを使用して生成したネットワークモデルの特性値とを比較することで、顧客群の特性にあった適切な社会ネットワークの構造モデルを設定することが可能となるため、顧客群の特性による社会ネットワーク構造の違いが購買意欲に与える影響を反映させることができるので、より精度の高い購買意欲を算出することができる。
【００５０】
また、上記購買意欲算出の結果に基づき需要を算出することにより、購買意欲と共に需要を、より精度高く算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５１】
顧客の商品またはサービスに対する購買意欲に加えて、顧客群の特性による人的つながり構造の違いと顧客が持っている人的つながりで発生する当該商品またはサービスに関するコミュニケーションとが購買意欲に与える影響を反映させて購買意欲を算出することを目的として、顧客群が構成している社会ネットワークを社会ネットワーク構造モデルとして算出し、その結果と前記顧客群の顧客間のコミュニケーションを示すコミュニケーションパラメータとに基づいて、前記顧客群の商品またはサービスに対する購買意欲を算出することにより実現した。
【００５２】
以下に、図面を参照して実施態様を説明する。図面では、本発明に係る部分を示し、関連する必須の構成要素で図示の省略されたものもある。また、図示されたブロックに機能によりその分割・併合、および手順の前後の入替えなどの変更は、本発明の趣旨、請求項の記載から得られる機能を満たす限り自由であり、下記説明が本発明を限定するものではない。
【実施例１】
【００５３】
本発明の第１の実施の形態について図１を参照して説明する。
【００５４】
図１は本発明による購買意欲算出装置の実施の一形態をブロックで示す説明図である。
【００５５】
図１の購買意欲算出装置は、顧客群の社会ネットワークの構造モデルを算出する社会ネットワーク構造モデル算出手段１１、少なくとも一つの商品またはサービスに関しての前記顧客群のコミュニケーションを示すコミュニケーションパラメータ算出手段１２、前記顧客群の前記商品またはサービスに対する購買意欲を算出する購買意欲算出手段１３、および、顧客群のネットワーク特性値および顧客群のコミュニケーションパラメータを記憶した顧客群調査結果記憶部１０を備えている。
【００５６】
社会ネットワーク構造モデル算出手段１１は、顧客群調査結果記憶部１０を参照して購買意欲算出対象となる商品またはサービスに関しての顧客群の社会ネットワークの構造モデルを算出する。
【００５７】
コミュニケーションパラメータ算出手段１２は、顧客群調査結果記憶部１０を参照して購買意欲算出対象となる商品またはサービスに関しての前記顧客群のコミュニケーションを示すコミュニケーションパラメータを算出する。
【００５８】
購買意欲算出手段１３は、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１による算出結果とコミュニケーションパラメータ算出手段１２による算出結果とに基づいて、前記顧客群の前記商品またはサービスに対する購買意欲を算出する。
【００５９】
顧客群調査結果記憶部１０は、顧客群の中から統計的に抽出された顧客に対して、アンケート等の方法による調査結果を記憶している。前記調査結果は、顧客群が構成している社会ネットワークのネットワーク特性値、および、社会ネットワークを構成する個々の顧客のコミュニケーションのコミュニケーションパラメータのデータである。コミュニケーションパラメータは、商品またはサービスごとの特性値として記憶している。
【００６０】
上述の社会ネットワーク特性値は、顧客群の中から統計的に抽出された顧客に対して、アンケート等の方法により入手することができる。
【００６１】
コミュニケーションパラメータは、コミュニケーション発生回数およびコミュニケーション影響度である。コミュニケーション発生回数は、社会ネットワークを構成する個々の顧客が、需要算出の対象となる商品またはサービスに関するコミュニケーションを行う回数であり、これについても顧客群の中から統計的に抽出された顧客に対して、アンケート等の方法により入手することができる。
【００６２】
また、コミュニケーション影響度は、社会ネットワークを構成する個々の顧客が、需要算出の対象となる商品またはサービスに関するコミュニケーションの発生が、当該商品またはサービスに関する購買意欲を変化させる程度であり、これについても顧客群の中から統計的に抽出された顧客に対して、アンケート等の方法により入手することができる。
【００６３】
ネットワーク特性値およびコミュニケーションパラメータは、顧客群全体の平均値を取ることもできる。また、顧客の年齢、性別、職業等の属性、顧客同士の関係、それぞれの顧客の購買意欲の程度等によって、顧客を細かく区分したデータを用いれば、購買意欲算出の精度が向上する。
【００６４】
さらに、顧客の分類方法としては、顧客の消費者行動属性によって分類する方法もある。消費者行動属性としては、「オピニンオンリーダー性」および「マーケットメイブン性」がある。オピニオンリーダー性とは、商品またはサービスに関して、顧客が自ら進んで意見を発信する性行をいう。マーケットメイブン性とは、商品もしくはサービスに関して、顧客が自ら進んで情報を収集する性行をいう。
【００６５】
さらに、顧客の分類方法としては、イノベータ、アーリーアドプタ等のロジャースの普及理論に基づいた分類などもある。
【００６６】
コミュニケーションパラメータは、商品またはサービスの特性によっても変化する。例えば、携帯電話のような、コミュニケーションの道具として使用される商品またはサービスである場合は、コミュニケーション影響度は高くなる。商品またはサービスの特性の分析方法としては、ロジャースの普及理論に基づいた分析方法などもある。
【００６７】
コミュニケーションパラメータは、スノーボールサンプリングによって調査することもできる。スノーボールサンプリングとは、１人目の調査対象者（以下、「主回答者」と記述する）に知人を紹介してもらうことによって２人目以降の調査対象者（以下、「スノー他者」と記述する）を得る調査手法である。
【００６８】
スノーボールサンプリングを実施する際には、主回答者に対して、本人分の調査票と、スノー他者の紹介依頼を送付する。主回答者には普段よく会話する他者を何人かあげてもらい、この人物をスノー他者とする。そして、スノー他者にも調査票を送付する。
【００６９】
スノーボールサンプリングによって、本人とスノー他者との間で行われるコミュニケーションに関して、より詳細な分析を行うことが可能となる。例えば、本人とスノー他者との夫婦関係、親子関係、友人関係、恋人関係といった関係の違い、商品もしくはサービスに関する互いの認識の違い、または、オピニンオンリーダー性およびマーケットメイブン性といった消費者行動属性の違いが、商品またはサービスに関する意思決定においてどのような影響を及ぼすかといった分析である。このような詳細な分析が可能となることによって、コミュニケーションパラメータのより正確な値を求めることができる。スノーボールサンプリングを用いて消費行動を予測する分析に用いる手法は従来例を見ない。
【００７０】
次に、図２に図１をあわせ参照して、本実施態様に係る購買意欲算出装置の動作を説明する。図２は、本実施の形態の主要動作手順をフローチャートで示す説明図である。
【００７１】
まず、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１が、顧客群調査結果記憶部１０を参照して、購買意欲算出対象となる商品またはサービスに関しての顧客群の社会ネットワークの構造モデルを算出（手順Ｓ１１）する。次に、コミュニケーションパラメータ算出手段１２が、顧客群調査結果記憶部１０を参照して、購買意欲算出対象となる商品またはサービスに関しての前記顧客群のコミュニケーションを示すコミュニケーションパラメータを算出（手順Ｓ１２）する。さらに、購買意欲算出手段１３が、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１による算出結果と、コミュニケーションパラメータ算出手段１２による算出結果とに基づいて、前記顧客群の前記商品またはサービスに対する購買意欲を算出（手順Ｓ１３）する。なお、上記手順Ｓ１１および手順Ｓ１２は、並列に動作してもよく、また手順Ｓ１２が手順Ｓ１１より先に動作してもよい。
【００７２】
次に、図１を参照して社会ネットワーク構造モデル算出手段１１による算出方法について説明する。顧客群調査結果記憶部１０は、顧客群が構成している社会ネットワーク特性値を予め記憶している。
【００７３】
ここで、顧客群が構成している社会ネットワークのネットワーク特性値の調査について例示する。
【００７４】
まず、社会ネットワークの次数分布の調査について例示する。調査の方法としては、例えば、顧客群に対して、それぞれの顧客が所有している知人の数をアンケート調査する。顧客が所有している知人の数を示す具体的な指標としては、携帯電話のアドレス帳に記憶されている相手先電話番号の数、年賀状をやりとりする数などで示されるがこの限りではない。このようにして得られる知人の数の分布が、社会ネットワークの次数分布である。
【００７５】
次に、社会ネットワークの平均頂点間距離を調査する場合について例示する。調査の方法としては、例えば、顧客群のなかから、任意の２人を選び、これを１組の調査対象とする。調査対象のうちの１人から、携帯電話のアドレス帳に記憶されている相手や、年賀状をやりとりする相手をたどって、調査対象のうちのもう１人までに「間に何人を介することでたどりつくか」を調査する方法がある。このようにして得られる値が、社会ネットワークの平均頂点間距離のサンプルデータである。
【００７６】
次に、社会ネットワークのクラスター係数を調査する場合について例示する。調査の方法としては、例えば、顧客群のなかから調査対象を１人選び、その人物の携帯電話のアドレス帳に記憶されているそれぞれの相手や、年賀状をやりとりするそれぞれの相手が、互いに知人関係にあるかどうかを調査する方法がある。このようにして得られる値が、社会ネットワークのクラスター係数のサンプルデータである。
【００７７】
社会ネットワーク構造モデル算出手段１１は、上述のネットワーク特性値から顧客群が構成している社会ネットワーク構造モデルを算出する。ここに、顧客群が構成している社会ネットワーク構造モデルの算出について例示する図３を参照して説明する。
【００７８】
図３は、社会ネットワーク構造モデルを図式化した図面である。このモデルでは、顧客１、顧客２、顧客３をネットワークの頂点とし、顧客１および顧客２の繋がり、顧客２および顧客３の繋がり、それぞれをネットワークの枝としている。調査の方法としては、例えば、顧客群に対して、それぞれの顧客が所有している知人関係をアンケート調査する方法がある。こうして得られる知人関係をグラフとして描いた図が社会ネットワーク構造モデルである。
【００７９】
次に、コミュニケーションパラメータ算出手段１２によるコミュニケーションパラメータ算出方法について説明する。
【００８０】
顧客群調査結果記憶部１０には、購買意欲算出の対象となる商品またはサービスに関するコミュニケーション特性に関する値も記憶されている。具体的には、コミュニケーションを行う回数、コミュニケーションの発生が当該商品またはサービスに関する購買意欲を変化させる程度、などの値である。
【００８１】
コミュニケーション発生回数は、顧客群の中から統計的に抽出された顧客に対して、アンケート等の方法により、購買意欲算出の対象となる商品またはサービスに関して、当該顧客の知人のうちの任意の１人と、どの程度の頻度で会話するかを尋ねることにより調査される。
【００８２】
コミュニケーション影響度は、顧客群の中から統計的に抽出された顧客に対して、アンケート等の方法により、購買意欲算出の対象となる商品またはサービスに関するコミュニケーションによって、当該商品またはサービスに関する購買意欲がどの程度変化したかを尋ねることにより調査される。
【００８３】
コミュニケーションパラメータ算出手段１２は、顧客群調査結果記憶部１０に記憶される上記調査結果を参照してコミュニケーション発生回数およびコミュニケーション影響度を算出する。
【００８４】
以下に、コミュニケーション発生回数の算出について例示する。
【００８５】
購買意欲算出の対象となる商品またはサービスに関して、任意の顧客が、当該顧客の知人のうちの任意の１人と、どの程度の頻度で会話するかというデータを用いて、顧客群全体の平均的なコミュニケーション発生回数とすることもできる。または、顧客の年齢、性別、職業等の属性、会話相手の年齢、性別、職業等の属性、顧客と会話相手との夫婦関係、親子関係、友人関係、恋人関係といった関係の違いで区分して、それぞれの場合におけるコミュニケーション発生回数を求めることもできる。さらに、会話時点での顧客の商品またはサービスに関する購買意欲を、「ぜひ購入したい」・「どちらかといえば購入したい」・「どちらでもない」・「どちらかといえば購入したくない」・「購入したくない」といった段階で区分して、それらの段階別にコミュニケーション発生回数を求めることもできる。
【００８６】
以下に、コミュニケーション影響度の算出について例示する。
【００８７】
購買意欲算出の対象となる商品またはサービスに関して、「とても関心がある」・「どちらかといえば関心がある」・「どちらでもない」・「どちらかといえば関心がない」・「関心がない」といった段階で区分した設問、「商品またはサービスに対していくらなら払ってもよいか」といった設問などを、顧客に対して調査することによって、顧客群の購買意欲のサンプルデータを得ることができる。
【００８８】
コミュニケーション影響度は、当該購買意欲が、当該顧客が当該商品またはサービスに関してこれまでにコミュニケーションを行った回数が０回のときにどの程度であり、これまでにコミュニケーションを行った回数が１回のときにどの程度であったかを尋ねることによって、顧客群のコミュニケーション影響度のサンプルデータを得ることができる。
【００８９】
コミュニケーション影響度の定量化の方法としては、例えば、調査対象の顧客が「とても関心がある」と回答した場合は１．００点、「どちらかといえば関心がある」と回答した場合は０．７５点、「どちらでもない」と回答した場合は０．５０点、「どちらかといえば関心がない」と回答した場合は０．２５点、「関心がない」と回答した場合は０．００点といった点数を割り当てる。
【００９０】
サンプルデータ全体の平均値が、累積のコミュニケーション回数が０回のときに０．３０点、累積のコミュニケーション回数が１回のときに０．５０点であれば、差の０．２０点が、累積のコミュニケーション回数が０回から１回に増加したときの顧客群全体の平均的なコミュニケーション影響度である。
【００９１】
また、顧客の購買意欲を「商品もしくはサービスに対していくらなら払ってもよいか」という設問で調査した場合は、累積のコミュニケーション回数が増加することによって当該支払可能金額がどれだけ変化したかという値が、コミュニケーション影響度である。
【００９２】
同様にして、累積のコミュニケーションの回数が１回から２回に増加したときのコミュニケーション影響度、累積のコミュニケーションの回数が２回から３回に増加したときのコミュニケーション影響度などの、累積コミュニケーション回数別のコミュニケーション影響度をそれぞれ別に求めることもできる。
【００９３】
また、コミュニケーション影響度は、顧客の年齢、性別、職業等の属性、会話相手の年齢、性別、職業等の属性、顧客と会話相手との夫婦関係、親子関係、友人関係、恋人関係といった関係の違いで区分して、それぞれの場合における値を求めることもできる。
【００９４】
さらに、購買意欲算出手段１３が、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１による算出結果とコミュニケーションパラメータ算出手段１２による算出結果とに基づいて、前記顧客群の前記商品またはサービスに対する購買意欲を算出する。
【００９５】
購買意欲は、顧客Ｘの購買意欲を「Ｕｘ」とすると下記式で表される。
【００９６】
Ｕｘ＝Ｆ（Ｃｘ，Ｉｘ）
ここで「Ｃｘ」は、顧客Ｘがコミュニケーションの発生とかかわりなく持っている購買意欲を表す。また「Ｉｘ」は、顧客Ｘが、コミュニケーションの発生によって持つようになる購買意欲を表す。また「Ｆ（Ｃｘ，Ｉｘ）」は、より具体的には、「ａ・Ｃｘ＋ｂ・Ｉｘ」のような線形和の形をとる場合もあるし、また「ａ・Ｃｘα・Ｉｘβ」のような積の形をとる場合もある。または、他の関数形をとる場合もある。
【００９７】
以下に、購買意欲の算出について例示する。
【００９８】
まず、例えば、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１において、図３に示される顧客１、顧客２、顧客３をネットワークの頂点とし、顧客１および顧客２の繋がり、顧客２および顧客３の繋がりをネットワークの枝とする社会ネットワーク構造モデルが得られたとする。
【００９９】
コミュニケーションパラメータ算出手段１２において、顧客１および顧客２の間で１か月あたり１回、顧客２および顧客３の間で１か月あたり０．５回というコミュニケーション発生回数が得られている。さらに、累積のコミュニケーションの回数が０回から１回に増加したときの顧客群全体の平均的なコミュニケーション影響度として０．５０点、累積のコミュニケーションの回数が１回から２回に増加したときのコミュニケーション影響度として０．２５点、累積のコミュニケーションの回数が２回から３回に増加したときのコミュニケーション影響度として０．２５点、累積のコミュニケーションの回数が３回以上に増加したときのコミュニケーション影響度として０．００点という値が得られている。また、顧客１、顧客２、顧客３それぞれが、コミュニケーションの発生とかかわりなく持っている購買意欲が全て０．００点であったとする。
【０１００】
最初の１か月間に顧客１と顧客２との間でコミュニケーションが１回発生したとする。計算開始時点から１か月後の顧客１の購買意欲は０．５０点、顧客２の購買意欲は０．５０点、顧客３の購買意欲は０．００点となる。次の１か月間に顧客１および顧客２の間でコミュニケーションが１回、顧客２および顧客３の間でコミュニケーションが１回発生したとする。計算開始時点から２か月後の顧客１の購買意欲は０．７５点、顧客２の購買意欲は１．００点、また、顧客３の購買意欲は０．５０点となる。次の１か月間に顧客１および顧客２の間でコミュニケーションが１回発生したとする。計算開始時点から３か月後の顧客１の購買意欲は１．００点、顧客２の購買意欲は１．００点、顧客３の購買意欲は０．５０点となる。
【０１０１】
また、顧客群の購買意欲を変化させる要因としては、コミュニケーション以外にも、例えば、宣伝広告の効果を考えることもできる。購買意欲算出の対象となる商品またはサービスに関して、任意の顧客の、「とても関心がある」・「どちらかといえば関心がある」・「どちらでもない」・「どちらかといえば関心がない」・「関心がない」といった段階で区分した購買意欲が、一定規模の宣伝広告を行う前にどの程度であり、一定規模の宣伝広告を行った後にどの程度であったかというデータを用いて、一定規模の宣伝広告の効果による購買意欲の変化とすることもできる。さらに、例えば特定地域に居住する顧客群を対象として行った宣伝広告によって得られた宣伝広告の効果に関するサンプルデータを用いて、顧客群全体を対象とする宣伝広告の効果の予測値とすることもできる。
【０１０２】
このように、社会ネットワーク特性値およびコミュニケーションパラメータから顧客の購買意欲を算出するような形態を採用したので、顧客群の特性による人的つながり構造の違いと顧客が持っている人的つながりで発生する当該商品またはサービスに関するコミュニケーションとが購買意欲に与える影響を反映させることが可能となり、購買意欲算出の精度を向上させることができる。
【実施例２】
【０１０３】
本発明の第２の実施の形態について図４から図１３までを参照して説明する。
【０１０４】
図４は本発明による購買意欲算出装置の実施の一形態をブロックで示す説明図である。
【０１０５】
図４の購買意欲算出装置には、図１の実施の形態と比較して、構造モデル特性値記憶部１０Ａが更に追加して備えられ、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１Ａの構成が相違する。すなわち、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１Ａは、社会ネットワーク構造モデル選択手段１１１および社会ネットワーク構造モデル設定手段１１２を備えている。従って、購買意欲算出手段１３Ａは、社会ネットワーク構造モデル設定手段１１２とコミュニケーションパラメータ算出手段１２とからその算出結果を受け取る。
【０１０６】
構造モデル特性値記憶部１０Ａは、グラフ理論上のアルゴリズムを使用して生成した社会ネットワーク構造モデルのネットワーク特性値を記憶する。それは、一つの社会ネットワーク構造モデルの特性値を記憶していてもよいし、また、複数のアルゴリズムによって生成された複数のモデルの特性値を記憶していても構わない。
【０１０７】
社会ネットワーク構造モデル選択手段１１１は、顧客群調査結果記憶部１０が記憶している顧客群が構成している社会ネットワーク特性値と構造モデル特性値記憶部１０Ａが記憶しているネットワークモデル特性値とを比較する。さらにネットワークモデル特性値が、顧客群が構成している社会ネットワーク特性値に最も近いネットワークモデルを、顧客群が構成している社会ネットワークの構造モデルとして選択する。なお、選択するモデルは必ずしも一つではなく、顧客群が構成している社会ネットワークのネットワーク特性値に近いネットワーク特性値を有するモデルを、複数選択しても構わない。
【０１０８】
社会ネットワーク構造モデル設定手段１１２は、社会ネットワーク構造モデル選択手段１１１によって選択されたモデルのアルゴリズムに従って、顧客群の社会ネットワークの社会ネットワーク構造モデルを算出する。
【０１０９】
次に、図５に図４を併せ参照して、本実施の形態にかかる購買意欲算出装置の動作を説明する。図５は、本実施の形態の主要動作手順を示すフローチャートである。
【０１１０】
社会ネットワーク構造モデル選択手段１１１は、顧客群調査結果記憶部１０が記憶している顧客群が構成している社会ネットワーク特性値と構造モデル特性値記憶部１０Ａが記憶しているネットワークモデルの特性値とを比較して、顧客群が構成している社会ネットワーク特性値に最も近いネットワークモデルを、顧客群が構成している社会ネットワークの構造のモデルとして選択（手順Ｓ２１）する。さらに、社会ネットワーク構造モデル設定手段１１２が、社会ネットワーク構造モデル選択手段１１１によって選択されたモデルのアルゴリズムに従って、顧客群の社会ネットワークの構造のモデルを設定（手順Ｓ２２）することにより算出する。
【０１１１】
次に、コミュニケーションパラメータ算出手段１２が、顧客群調査結果記憶部１０を参照して、購買意欲算出対象となる商品またはサービスに関しての前記顧客群のコミュニケーションを示すコミュニケーションパラメータを算出（手順Ｓ２３）する。さらに、購買意欲算出手段１３が、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１による算出結果とコミュニケーションパラメータ算出手段１２による算出結果とに基づいて、前記顧客群の前記商品またはサービスに対する購買意欲を算出（手順Ｓ２４）する。なお、上記手順Ｓ２２および手順Ｓ２３は、並列に動作してもよく、また手順Ｓ２３が手順Ｓ２１、Ｓ２２より先に動作してもよい。
【０１１２】
次に、追加される構造モデル特性値記憶部１０Ａに記憶される社会ネットワーク構造モデルおよびそのネットワーク特性値について説明する。
【０１１３】
社会ネットワーク構造モデルを表現されるためのグラフ理論上のモデルとしては、「スモールワールドモデル」、「バラバシ・アルバートモデル」、「頂点非活性化モデル」などが用いられ、その一形態は図６から図９までにそれぞれ例示される。自然界や人間社会などの現実の世界に存在するネットワークは、多様で複雑な構造を有しているように見えるが、一定の共通する性質を備えているという自然法則に従っている。それらの性質は「スケールフリー性」（次数分布のべき乗則）、「スモールワールド性」、「クラスター性」と呼ばれている。
【０１１４】
現実世界のネットワークが有する第１の性質は「スケールフリー性」（次数分布のべき乗則）である。これは、一部のノードが他のたくさんのノードとエッジで繋がっており、大きな次数を持っている一方で、大多数のノードはごくわずかなノードとしか繋がっておらず、次数は小さいという性質である。数学的により厳密には、スケールフリー性はノードが次数ｋを持つ確率Ｐ（ｋ）の確率分布が「Ｐ（ｋ）∝ｋ−γ」のべき乗則になることを意味する。次数の大きなノードは「ハブ」とも呼ばれる。
【０１１５】
第２の性質は「スモールワールド性」である。これは、任意の二つのノードが、中間にわずかな数のノードを介するだけで接続されるという性質である。数学的に、より厳密には、スモールワールド性はグラフの平均頂点間距離がノード数の大きさに比べて小さい値となることで表現される。無方向・重み無しのグラフにおいて、任意のノードＶｉからノードＶｊへ行くまでに通過しなければならないエッジの最小の本数をパス長、パス長の中で最短のものを「ｉ・ｊ」間の最短距離ｄｉｊと呼ぶが、「ｄｉｊ」の平均値がそのグラフの平均頂点間距離である。グラフにおいてノード数が増大したときに平均頂点間距離が高々「ｌｏｇ（ｎ）」に比例する程度でゆるやかに増加するとき、そのグラフはスモールワールド性を満たすと定義される。
【０１１６】
第３の性質は「クラスター性」である。これは、グラフの「クラスター係数」が十分大きな値を取ることで表現される。グラフにおいて任意のノード１およびノード２、同じくノード１およびノード３が共にエッジで繋がっているような組み合わせの数を「Ｎ３」、ノード１、ノード２、ノード３が三角形で繋がっているような組み合わせの数を「ＮΔ」とする。このグラフのクラスター係数Ｃは「Ｃ＝３×ＮΔ／Ｎ３」と定義される。クラスター係数は現実世界の各種のネットワークにおいて計測されており、それらの値は「０．１」から「０．７」程度と報告されている。エッジをランダムに生成するグラフでは、三角形が形成される確率はきわめて低く、クラスター係数はほぼ「０」となるのでクラスター性を満たさない。
【０１１７】
ここで、図６に例示されるグラフを参照して「スモールワールドモデル」について説明する。
【０１１８】
「スモールワールドモデル」は、次のようなアルゴリズムでグラフ３０Ａを生成するものである。
【０１１９】
１．全てのノード３１を、近隣のａ個のノード３１と格子（１次元格子）状にエッジ３２で繋ぐ。
【０１２０】
２．それらのエッジ３２を確率Ｐでランダムに張り替える。パラメータｐを「０」とおけば格子、また「１」とおけばランダムグラフとなる。
【０１２１】
パラメータｐを「０．１」前後とすると、格子とランダムグラフを併せもったような性質のグラフが生成される。スモールワールドモデルでは、ショートカットが形成される効果によって平均頂点間距離は小さな値となりスモールワールド性を満たす。同時に格子の構造を残していることで、クラスター係数は格子に近い値となりクラスター性をも満たす。
【０１２２】
図７は「バラバシ・アルバートモデル」を使って描かれたグラフの一形態を示す説明図である。
【０１２３】
「バラバシ・アルバートモデル」では次のようなアルゴリズムでグラフ３０Ｂを生成する。
【０１２４】
１．ｍ個のノード３１からなる完全グラフＫｍをスタートとする。
【０１２５】
２．新たなノード３１を１個追加する。そのノード３１から、すでに存在しているｍ個のノード３１に対してエッジ３２を張る。このとき、エッジ３２が張られる確率は、それぞれのノード３１のその時点での次数ｋに比例するものとする。
【０１２６】
３．上記２項を、ノード３１が所定の数になるまで繰り返す。バラバシ・アルバートモデルでは、既存の次数の大きなノード３１に対して新しいエッジ３２が高い確率で加わってゆき、そのノード３１がハブへと成長してゆく。このモデルではノード３１の次数分布はスケールフリー性を満たす。モデルはランダムグラフと似たところもあるので、平均頂点間距離は小さい値となりスモールワールド性をも満たす。
【０１２７】
図８は「頂点非活性化モデル」を使って描かれたグラフの一形態を示す説明図である。
【０１２８】
「頂点非活性化モデル」では次のようなアルゴリズムでグラフ３０Ｃを生成する。
【０１２９】
１．ｍ個のノード３１からなる完全グラフＫｍをスタートとする。
【０１３０】
２．ノード３１のうち１個を非活性化する。非活性化される確率は次数によって決まる。次数のより大きなノード３１ほど、非活性化されずに生き残りやすいとする。頂点ｉが非活性化される確率Ｐｉを下記式のように定める。
【０１３１】
Ｐ（ｉ）＝（１／ｋｉ）／Σ（１／ｋｊ＋ａ）
ここで、「ｋｉ」は「ｉ」の次数を、また「ａ」はパラメータを表す。
【０１３２】
３．新たなノード３１を1個追加する。そこから、非活性化されずに生き残っている全てのノード３１にエッジ３２を張る。
【０１３３】
４．上記２および３項を、ノード３１が所定の数になるまで繰り返す。頂点非活性化モデルも、次数の大きなノード３１に対して新しいエッジ３２が高い確率で加わってゆき、そのノードがハブへと成長してゆくというバラバシ・アルバートモデルと同様の性質を有し、次数分布はベキ則となる。モデルは格子と似たところがあるので、クラスター係数も大きな値となる。
【０１３４】
さらに、頂点非活性化モデルでは、パラメータａを操作することによって、次数分布の傾きを操作し、アンケート等で得られた社会ネットワーク特性値により適合したモデルを得ることができる。例えば、顧客群の平均年齢が低い場合は、知人の数が極端に多いような顧客の比率は小さいため、社会ネットワーク構造モデルにおいては次数の大きなノードの比率は小さい。一方、顧客群の平均年齢が高い場合は、知人の数が極端に多いような顧客の比率が高くなるため、社会ネットワーク構造モデルにおいても、次数の大きなノードの比率を高めなければならない。パラメータの操作によって、このような適合化操作を行うことができる。
【０１３５】
さらに、上述のような「スモールワールドモデル」、「バラバシ・アルバートモデル」または「頂点非活性化モデル」などのネットワークモデルを混合したモデルを用いることで、現実世界のデータに、より適合した社会ネットワーク構造モデルを得ることができる。
【０１３６】
例えば、図９は頂点非活性化モデルおよびスモールワールドモデルを混合したモデルの一形態を説明する図である。すなわち、頂点非活性化モデルおよびスモールワールドモデルを混合して、リンクの一部をランダムに張り替えるステップを導入すれば、平均頂点間距離を小さくできる。これにより、次数分布のベキ則、小さな平均頂点間距離、大きなクラスター係数、の三つが同時に達成できるモデルが得られる。
【０１３７】
次に、図１０は、パラメータの操作による社会ネットワーク構造モデルの適合化操作を説明する一形態をグラフで示す図である。図示されるように、頂点非活性化モデルなどのネットワークモデルが混合されたモデルにおいては、パラメータを操作することによって、アンケート等で得られた社会ネットワーク特性値に、より適合したモデルを得ることができる。
【０１３８】
また、図１１は、社会ネットワーク構造モデル選択手段１１１でバラバシ・アルバートモデルおよびスモールワールドモデルの二つのモデルを選択した場合の、購買意欲の算出結果をグラフで表示した説明図である。この結果は、社会ネットワーク構造モデルが変化することによって、購買意欲の算出結果が変化することを示している。
【０１３９】
また、図１２および図１３は何れも、社会ネットワーク構造モデル選択手段１１１でバラバシ・アルバートモデルおよび頂点非活性化モデルの二つのモデルを選択し、さらに、コミュニケーションパラメータとして異なる値が得られている場合の、購買意欲算出結果の表示例である。
【０１４０】
図１２は、顧客のコミュニケーションの発信が、コミュニケーションを受信したことによっても変化しない場合を示している。一方、図１３は、顧客のコミュニケーションの発信が、コミュニケーションを受信したことによって増加する場合を示している。
【０１４１】
図１２および図１３の結果は、コミュニケーションパラメータが変化することによって、購買意欲の算出結果が変化することを示している。
【０１４２】
上述のような「スモールワールドモデル」、「バラバシ・アルバートモデル」または「頂点非活性化モデル」などのネットワークモデルを用いることにより、パラメータの操作による社会ネットワーク構造モデルの適合化操作を可能とし、現実世界のデータに、より適合した社会ネットワーク構造モデルを得ることができる。
【０１４３】
本実施の形態では、上述したように、顧客群が構成している社会ネットワークのネットワーク特性値に最も近いネットワーク特性値を有する社会ネットワーク構造モデルを選択することにより、商品や顧客群の属性による社会ネットワーク構造の違いが購買意欲に与える影響を反映させることができるため、購買意欲の算出精度を高めることができる。
【実施例３】
【０１４４】
本発明の第３の実施の形態について図１４から図１７までを参照して説明する。
【０１４５】
図１４は、本発明の実施の一形態における構成をブロックで示す説明図である。本実施の形態は、図１に示される第１の実施の形態と比較して、購買意欲需要関係記憶部１０Ｂおよび需要算出手段１４Ｂか追加され、購買意欲算出手段１３Ｂはその出力を需要算出手段１４Ｂに送っている。社会ネットワーク構造モデル算出手段１１、コミュニケーションパラメータ算出手段１２、および顧客群調査結果記憶部１０については、第１の実施例と同様であるため、その説明は省略する。
【０１４６】
すなわち、購買意欲需要関係記憶部１０Ｂは、商品またはサービスに関する前記顧客群の購買意欲および需要の関係を記憶する。需要算出手段１４Ｂは、購買意欲需要関係記憶部１０Ｂから参照した商品またはサービスに関する顧客群の購買意欲および需要の関係と購買意欲算出手段１３Ｂから算出された顧客群の購買意欲とに基づいて、前記顧客群の該商品またはサービスに対する需要を算出する。
【０１４７】
次に、図１５に図１４を併せ参照して、本実施の形態にかかる購買意欲算出装置の主要動作手順について説明する。図１５は、本実施の形態の主要動作手順を示すフローチャートで示す説明図である。
【０１４８】
図示される手順Ｓ３１、Ｓ３２、Ｓ３３のそれぞれは、実施例１の図２におけるＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１３の動作と同様である。
【０１４９】
すなわち、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１が、顧客群調査結果記憶部１０を参照して、購買意欲算出対象となる商品またはサービスに関しての顧客群の社会ネットワークの構造のモデルを算出（手順Ｓ３１）する。次に、コミュニケーションパラメータ算出手段１２が、顧客群調査結果記憶部１０を参照して、購買意欲算出対象となる商品またはサービスに関しての前記顧客群のコミュニケーションを示すコミュニケーションパラメータを算出（手順Ｓ３２）する。さらに、購買意欲算出手段１３が、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１による算出結果とコミュニケーションパラメータ算出手段１２による算出結果とに基づいて、前記顧客群の前記商品またはサービスに対する購買意欲を算出（手順Ｓ３３）し出力する。
【０１５０】
需要算出手段１４Ｂは、購買意欲需要関係記憶部１０Ｂから参照した商品またはサービスに関する顧客群の購買意欲および需要の関係と購買意欲算出手段１３Ｂから出力された前記顧客群の購買意欲とに基づいて、前記顧客群の商品またはサービスに対する需要を算出（手順Ｓ３４）し出力する。
【０１５１】
次に、需要算出手段１４Ｂが、購買意欲需要関係記憶部１０Ｂの記憶データと購買意欲算出手段１３Ｂが出力する購買意欲とにより需要を算出する方法について説明する。
【０１５２】
購買意欲需要関係記憶部１０Ｂの記憶内容は、顧客群の中から統計的に抽出された顧客に対して実施するアンケート等の方法により、需要算出の対象となる商品またはサービスに関する購買意欲がどの程度であったかを調査し、また、市場における需要のデータを用いることにより、顧客群の購買意欲がどの程度であったときに需要がどの程度であったかを調査し、その調査結果から得られる購買意欲および需要との関係をまとめたデータである。
【０１５３】
購買意欲需要関係記憶部１０Ｂは、これまでの販売実績から、顧客の購買意欲が０．８０点を越えたときに商品またはサービスを購買するに至るというデータを保有する。
【０１５４】
需要算出手段１４Ｂは、購買意欲需要関係記憶部１０Ｂから参照した前記商品またはサービスに関する前記顧客群の購買意欲および需要の関係と前記購買意欲算出手段から算出された前記顧客群の購買意欲とに基づいて、前記顧客群の商品またはサービスに対する需要を算出する。
【０１５５】
上記実施例１で説明した、計算開始時点での顧客１、顧客２、顧客３の購買意欲は全て０．００点の場合には、需要は「０」である。
【０１５６】
以下に、需要の算出について例示する。
【０１５７】
上述の実施例１と同様の購買意欲の場合、計算開始時点から１か月後、顧客１の購買意欲は０．５０点、顧客２の購買意欲は０．５０点、顧客３の購買意欲は０．００点となるから、需要は「０」である。計算開始時点から２か月後、顧客１の購買意欲は０．７５点、顧客２の購買意欲は１．００点、顧客３の購買意欲は０．５０点となるから、需要は「１」となる。計算開始時点から３か月後、顧客１の購買意欲は１．００点、顧客２の購買意欲は１．００点、顧客３の購買意欲は０．５０点となるから、需要は「２」となる。
【０１５８】
需要の算出では価格の変化を考慮することもできる。例えばこれまでの販売実績から、価格を１０パーセント引き下げれば、顧客の購買意欲が「０．７５」を越えたときに商品またはサービスを購買するに至るというデータを保有する。上述した実施例１における購買意欲では、計算開始時点から１か月後、顧客１の購買意欲は０．５０点、顧客２の購買意欲は０．５０点、顧客３の購買意欲は０．００点となるから、需要は「０」である。計算開始時点から２か月後、顧客１の購買意欲は０．７５点、顧客２の購買意欲は１．００点、顧客３の購買意欲は０．５０点となるから、需要は「２」に上昇する。計算開始時点から３か月後、顧客１の購買意欲は１．００点、顧客２の購買意欲は１．００点、顧客３の購買意欲は０．５０点となるから、需要は「２」である。
【０１５９】
図１６および図１７は、宣伝広告の効果を考慮した購買意欲の算出結果を、普及率および時間でグラフ表示した説明図である。
【０１６０】
図１６は、製品１と比べて市場投入の遅れた製品２が、市場投入時に一定規模の宣伝広告を行った結果を表示している。この場合、市場投入の遅れが影響して、製品１に対して普及率で差をあけられる結果となっている。
【０１６１】
一方、図１７では、製品１と比べて市場投入の遅れた製品２が、市場投入時に図１６の場合と同規模の宣伝広告を、影響力の高い特定の顧客に対して集中的に行った結果を表示している。影響力の高い顧客を一定量獲得できたことによって、市場投入の遅れを挽回できる結果となっている。
【０１６２】
本実施の形態における効果は、該商品またはサービスに対する前記顧客群の購買意欲のみでなく需要そのものを算出できるため、マーケティング等により有益な情報を算出できる点である。
【０１６３】
本実施の形態は、上述した実施例２の形態と組み合わせることもできる。
【実施例４】
【０１６４】
本発明の第４の実施の形態について図１８を用いて説明する。図１８は、本実施例の需要予測装置の実施の一形態をブロックで示す説明図である。
【０１６５】
本実施の形態による需要予測する購買意欲算出装置は、その構成が図１４の実施例３とほぼ同様であり、図１４における顧客群調査結果記憶部１０に社会ネットワーク特性値調査部１０１、コミュニケーション発生回数調査部１０２、およびコミュニケーション影響度調査部１０３、また、コミュニケーションパラメータ算出手段１２にコミュニケーション発生回数算出手段１２１およびコミュニケーション影響度算出手段１２２を備える構成を有する。また、上記実施例３と同様に、購買意欲需要関係調査部１０Ｃ、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１Ｃ、購買意欲算出手段１３Ｃ、および需要算出手段１４Ｃが備えられる。
【０１６６】
社会ネットワーク特性値調査部１０１は、顧客群の中から統計的に抽出された顧客に対して実施されるアンケート等の方法により調査を行って、顧客群が構成している社会ネットワーク特性値を算出する。社会ネットワーク特性値調査部１０１で算出された社会ネットワーク特性値は、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１Ｃで使用することもできる。
【０１６７】
社会ネットワーク構造モデル算出手段１１Ｃは、顧客群が構成している社会ネットワークの次数分布、平均頂点間距離、クラスター係数等の特性値に関するデータとグラフ理論上のアルゴリズムとを使用して生成したネットワークモデルの特性値とを比較して、顧客群の社会ネットワークの構造モデルを算出する。
【０１６８】
社会ネットワーク構造モデルの算出に際しては、社会ネットワーク構造モデルを表現されるためのグラフ理論上のモデルとして「スモールワールドモデル」、「バラバシ＝アルバートモデル」、および「頂点非活性化モデル」などが用いられる。
【０１６９】
これらのモデルについては、上記実施例２で、図６から図１３までを参照して説明されているので、ここではその説明を省略する。
【０１７０】
コミュニケーション発生回数調査部１０２は、顧客群の中から統計的に抽出された顧客に対して実施されるアンケート等の方法により、需要予測の対象となる商品またはサービスに関して、当該顧客の知人のうちの任意の１人と、どの程度の頻度で会話するかを尋ねる。例えば、携帯電話に関して過去１か月間に何回会話したかを尋ねる。こうして得られたコミュニケーション発生回数のデータを、コミュニケーション発生回数算出手段１２１において使用することもできる。
【０１７１】
コミュニケーション発生回数算出手段１２１は、社会ネットワークを構成する個々の顧客が、需要予測の対象となる商品またはサービスに関するコミュニケーションを行う回数を算出する。コミュニケーション発生回数は、顧客群全体の平均値を取ることもできる。また、顧客の年齢、性別、職業等の属性、顧客同士の関係、それぞれの顧客の購買意欲の程度等によって細かく区分されたコミュニケーション発生回数の値を用いれば、需要予測の精度が向上する。
【０１７２】
コミュニケーション発生回数の算出については、上記実施例２ですでに説明されているので、ここでの説明は省略する。
【０１７３】
コミュニケーション影響度調査部１０３は、顧客群の中から統計的に抽出された顧客に対して実施されるアンケート等の方法により、需要予測の対象となる商品またはサービスに関するコミュニケーションによって、当該商品またはサービスに関する購買意欲がどの程度変化したかを尋ねる。こうして得られたコミュニケーション影響度のデータを、コミュニケーション影響度算出手段１２２において使用することもできる。
【０１７４】
コミュニケーション影響度算出手段１２２は、需要予測の対象となる商品またはサービスに関するコミュニケーションの発生が、当該商品またはサービスに関する購買意欲を変化させる程度を算出する。購買意欲の変化の程度は、顧客群全体の平均的な値をとることもできる。また、顧客の年齢、性別、職業等の属性、顧客同士の関係、それぞれの顧客の購買意欲の程度等によって細かく区分された値を用いれば、需要予測の精度が向上する。
【０１７５】
コミュニケーション影響度の算出についても、上記実施例２で説明されているので、ここでの説明は省略する。
【０１７６】
購買意欲算出手段１３Ｃは、社会ネットワーク構造モデル算出手段１１Ｃでの算出結果とコミュニケーション発生回数算出手段１２１での算出結果とコミュニケーション影響度算出手段１２２での算出結果とに基づいて顧客群の購買意欲を算出する。
【０１７７】
購買意欲の算出については、上記実施例１にすでに説明されているので、ここでの説明は省略する。
【０１７８】
購買意欲需要関係調査部１０Ｃは、顧客群の中から統計的に抽出された顧客に対して実施されるアンケート等の方法により、需要予測の対象となる商品またはサービスに関して、購買意欲がどの程度であったかを調査し、また、市場における需要のデータを用いることにより、顧客群の購買意欲がどの程度であったときに需要がどの程度であったかを調査し、その調査結果から購買意欲および需要との関係を表すデータを得る。こうして得られた購買意欲需要関係のデータは、需要算出手段１４Ｃで使用することもできる。
【０１７９】
需要算出手段１４Ｃは購買意欲算出手段１３Ｃでの算出結果に基づいて需要を算出する。
【０１８０】
需要の算出については、上記実施例３で、すでに説明されているので、ここでの説明は省略する。
【０１８１】
このような構成を採用したので、過去の販売実績がある商品またはサービスと、過去の販売実績がほとんどない商品またはサービスとの双方において、顧客の商品またはサービスに対する購買意欲に加えて、顧客が持っている社会ネットワークで発生する当該商品またはサービスに関するコミュニケーションが購買意欲に与える影響を反映させて、より精度の高い需要予測装置および需要予測方法を提供することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１８２】
本発明は、顧客に関する社会ネットワーク構造モデルおよび人的コミュニケーションを算出して容易に購買意欲を算出でき、更にその購買意欲および需要の関係からその商品またはサービスの需要を算出できるので、商品またはサービスを企画し、生成し、かつ営業するというあらゆる面で有効に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１８３】
【図１】本発明による購買意欲算出装置の実施の一形態をブロックで示した説明図である。（実施例１）
【図２】図１の購買意欲算出装置の主要動作手順の実施の一形態をフローチャートで示した説明図である。（実施例１）
【図３】本発明で用いられる社会ネットワーク構造モデルの一形態を図式化した説明図である。（実施例１，２，３，４）
【図４】本発明による購買意欲算出装置の実施の一形態をブロックで示した説明図である。（実施例２）
【図５】図４の購買意欲算出装置の主要動作手順の実施の一形態をフローチャートで示した説明図である。（実施例２）
【図６】本発明で用いられる社会ネットワーク構造モデルに「スモールワールドモデル」を使って描かれたグラフの一形態を示す説明図である。（実施例２，３，４）
【図７】本発明で用いられる社会ネットワーク構造モデルに「バラバシ・アルバートモデル」を使って描かれたグラフの一形態を示す説明図である。（実施例２，３，４）
【図８】本発明で用いられる社会ネットワーク構造モデルに「頂点非活性化モデル」を使って描かれたグラフの一形態を示す説明図である。（実施例２，３，４）
【図９】本発明で用いられる社会ネットワーク構造モデルに「頂点非活性化モデル」および「スモールワールドモデル」を混合して使って描かれたグラフの一形態を示す説明図である。（実施例２，３，４）
【図１０】ノードの出現比率と次数との関係の調査結果の一形態をグラフに示し、パラメータの操作による社会ネットワーク構造モデルの適合化操作を説明する図である。（実施例２，３，４）
【図１１】本発明で用いられる二つの社会ネットワーク構造モデルを選択した場合における購買意欲の算出結果の一形態をグラフに表示して説明する図である。（実施例２，３，４）
【図１２】本発明で用いられる二つの社会ネットワーク構造モデルを選択し、コミュニケーションパラメータが異なる値となった場合における購買意欲の算出結果の一形態をグラフに表示して説明する図である。（実施例２，３，４）
【図１３】本発明で用いられる二つの社会ネットワーク構造モデルを選択し、コミュニケーションパラメータが異なる値となった場合における、図１２と異なる購買意欲の算出結果の一形態をグラフに表示して説明する図である。（実施例２，３，４）
【図１４】本発明による購買意欲算出装置の実施の一形態をブロックで示した説明図である。（実施例３）
【図１５】図１４の購買意欲算出装置の主要動作手順の実施の一形態をフローチャートで示した説明図である。（実施例３）
【図１６】本発明による宣伝広告の効果を考慮した場合における購買意欲の算出結果の一形態をグラフに表示して説明する図である。（実施例２，３，４）
【図１７】本発明による宣伝広告の効果を考慮した場合における、図１６と異なる購買意欲の算出結果の一形態をグラフに表示して説明する図である。（実施例２，３，４）
【図１８】本発明による購買意欲算出装置の実施の一形態をブロックで示した説明図である。（実施例４）
【符号の説明】
【０１８４】
１、２、３    顧客
１０    顧客群調査結果記憶部
１０Ａ    構造モデル特性値記憶部
１０Ｂ    購買意欲需要関係記憶部
１０Ｃ    購買意欲需要関係調査部
１１、１１Ａ、１１Ｃ    社会ネットワーク構造モデル算出手段
１２    コミュニケーションパラメータ算出手段
１３、１３Ａ、１３Ｂ、１３Ｃ    購買意欲算出手段
１４Ｂ、１４Ｃ    需要算出手段
１０１    社会ネットワーク特性値調査部
１０２    コミュニケーション発生回数調査部
１０３    コミュニケーション影響度調査部
１１１    モデル選択手段
１１２    モデル設定手段
１２１    コミュニケーション発生回数算出手段
１２２    コミュニケーション影響度算出手段
【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】
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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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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