(57)【要約】【課題】  補正関数で属性毎の効用値の効用感度を補正し、需要者に意識調査をした段階で生じている誤差を補正して投入予定商品のシェアを正確に予測する技術を提供する。【解決手段】  各投入済み商品と各補正係数について計算された補正後計算シェアと各投入済み商品の実績シェアを用いて各投入済み商品と各補正係数について補正後シェア誤差が算出されて「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段２６に記憶されている。「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段３０は、補正後シェア誤差の二乗和を最小とする補正係数を用いた補正関数によって算出された各需要者と各属性と各水準に対する補正後効用値を記憶している。「計算シェア／投入予定商品」記憶手段３４は、補正後効用値を用いて各需要者と各投入済み商品と投入予定商品について計算された補正後総合効用値から投入予定商品について計算されたシェアを記憶している。【選択図】図１
2008040715.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
市場に投入する予定の商品（投入予定商品）のシェアを計算する装置であって、
商品の特性を決定する各属性の各水準に対して需要者が認める価値を示す効用値を各需要者について記憶している「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段と、
市場に投入済みの商品（投入済み商品）と投入予定商品の各属性に設定されている水準を各商品について記憶している「属性／水準／商品」記憶手段と、
「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段と「属性／水準／商品」記憶手段の記憶内容から各需要者と各商品について計算された総合効用値を記憶している「総合効用値／需要者／商品」記憶手段と、
各需要者と各商品について計算された総合効用値から各投入済み商品について計算されたシェアを記憶している「計算シェア／投入済み商品」記憶手段と、
投入済み商品の実績シェアを各投入済み商品について記憶している「実績シェア／投入済み商品」記憶手段と、
計算シェアと実績シェアから計算されたシェア誤差を各投入済み商品について記憶している「シェア誤差／投入済み商品」記憶手段と、
「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段と「属性／水準／商品」記憶手段の記憶内容から、投入済み商品の各属性に設定されている水準に対する効用値を全需要者について平均した平均効用値を各投入済み商品について記憶している「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶手段と、
各属性について、各投入済み商品のシェア誤差と各投入済み商品の平均効用値との間に成立する相関係数を記憶している「相関係数／属性」記憶手段と、
各属性の相関係数と、全属性に共通する補正係数を用いて、各属性の平均効用値を各属性の補正後平均効用値に補正する補正関数を記憶している「補正関数」記憶手段と、
前記補正係数を変化させながら、各投入済み商品の各属性の補正後平均効用値から各投入済み商品について計算された補正後平均総合効用値を補正係数に関連付けて記憶している「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段と、
各投入済み商品の補正後平均総合効用値から各投入済み商品について計算されたシェアを補正係数に関連付けて記憶している「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶手段と、
補正後計算シェアと実績シェアから計算された補正後シェア誤差を各投入済み商品について補正係数に関連付けて記憶している「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段と、
全投入済み商品に対する補正後シェア誤差の二乗和を最小とする補正係数を用いた補正関数によって「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段に記憶されている効用値を補正した補正後効用値を記憶している「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段と、
「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段と「属性／水準／商品」記憶手段の記憶内容から各需要者と各商品について計算された補正後総合効用値を記憶している「補正後総合効用値／需要者／商品」記憶手段と、
各需要者と各投入済み商品と投入予定商品について計算された補正後総合効用値から投入予定商品について計算されたシェアを記憶している「計算シェア／投入予定商品」記憶手段と、
を備えている投入予定商品のシェアを計算する装置。
【請求項２】
前記「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段の記憶内容を「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段の記憶内容に置き換える手段と、
置き換えられた「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段の記憶内容に基づいて、前記二乗和を最小とする補正係数によるときの二乗和が所定値以下となるまで、前記「総合効用値／需要者／商品」記憶手段と「計算シェア／投入済み商品」記憶手段と「シェア誤差／投入済み商品」記憶手段と「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶手段と「相関係数／属性」記憶手段と「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段と「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶手段と「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段と「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段と「補正後総合効用値／需要者／商品」記憶手段と「計算シェア／投入予定商品」記憶手段の記憶内容を更新する手段と、
を備えていることを特徴とする請求項１の投入予定商品のシェアを計算する装置。
【請求項３】
市場に投入する予定の商品（投入予定商品）のシェアを計算する方法であって、コンピュータに利用可能に、
商品の特性を決定する各属性の各水準に対して需要者が認める価値を示す効用値を各需要者について記憶しておく「属性／水準／効用値／需要者」記憶工程と、
市場に投入済みの商品（投入済み商品）と投入予定商品の各属性に設定されている水準を各商品について記憶しておく「属性／水準／商品」記憶工程と、
「属性／水準／効用値／需要者」記憶工程と「属性／水準／商品」記憶工程で記憶しておいた内容から各需要者と各商品について計算された総合効用値を記憶しておく「総合効用値／需要者／商品」記憶工程と、
各需要者と各商品について計算された総合効用値から各投入済み商品について計算されたシェアを記憶しておく「計算シェア／投入済み商品」記憶工程と、
投入済み商品の実績シェアを各投入済み商品について記憶しておく「実績シェア／投入済み商品」記憶工程と、
計算シェアと実績シェアから計算されたシェア誤差を各投入済み商品について記憶しておく「シェア誤差／投入済み商品」記憶工程と、
「属性／水準／効用値／需要者」記憶工程と「属性／水準／商品」記憶工程で記憶しておいた内容から、投入済み商品の各属性に設定されている水準に対する効用値を全需要者について平均した平均効用値を各投入済み商品について記憶しておく「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶工程と、
各属性について、各投入済み商品のシェア誤差と各投入済み商品の平均効用値との間に成立する相関係数を記憶しておく「相関係数／属性」記憶工程と、
各属性の相関係数と、全属性に共通する補正係数を用いて、各属性の平均効用値を各属性の補正後平均効用値に補正する補正関数を記憶しておく「補正関数」記憶工程と、
前記補正係数を変化させながら、各投入済み商品の各属性の補正後平均効用値から各投入済み商品について計算された補正後平均総合効用値を補正係数に関連付けて記憶しておく「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶工程と、
各投入済み商品の補正後平均総合効用値から各投入済み商品について計算されたシェアを補正係数に関連付けて記憶しておく「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶工程と、
補正後計算シェアと実績シェアから計算された補正後シェア誤差を各投入済み商品について補正係数に関連付けて記憶しておく「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶工程と、
全投入済み商品に対する補正後シェア誤差の二乗和を最小とする補正係数を用いた補正関数によって「属性／水準／効用値／需要者」記憶工程に記憶されている効用値を補正した補正後効用値を記憶しておく「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶工程と、
「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶工程と「属性／水準／商品」記憶工程で記憶しておいた内容から各需要者と各商品について計算された補正後総合効用値を記憶しておく「補正後総合効用値／需要者／商品」記憶工程と、
各需要者と各投入済み商品と投入予定商品について計算された補正後総合効用値から投入予定商品について計算されたシェアを記憶しておく「計算シェア／投入予定商品」記憶工程と、
を備えている投入予定商品のシェアを計算する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、市場に投入する予定の商品（投入予定商品）のシェアを予測する技術に関する。特に、既に市場に投入されている商品（投入済み商品）の実績シェアと、計算で算出されるシェアとの間に存在する誤差を求め、その誤差が小さくなるようにシェアの計算に用いるデータを補正し、補正されたデータを用いて投入予定商品のシェアを計算することによって、投入予定商品のシェアを正確に予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンジョイント分析によって、商品の特性を決定する各属性の各水準に対して需要者が認める価値の高さを示す効用値を知ることができる。また、その効用値を用いて、商品のシェアを計算することができる。
例えば、自動車という商品の場合、自動車という商品の特性は、エンジン排気量、車体サイズ、トランスミッションの型式、価格等の種々の属性によって決定される。例えば、エンジン排気量が１５００ｃｃに設定されている商品と３０００ｃｃに設定されている商品では特性が大きく変化し、車体サイズが４メートルに設定されている商品と５メートルに設定されている商品では特性が大きく変化する。
需要者の持つ価値観は様々であり、エンジン排気量が１５００ｃｃであることを高く評価する反面、エンジン排気量が３０００ｃｃであることを評価しない需要者もいれば、エンジン排気量が３０００ｃｃであることを高く評価する反面、エンジン排気量が１５００ｃｃであることを評価しない需要者もいる。同様に、全長が４メートルであることを高く評価する反面、全長が５メートルであることを評価しない需要者もいれば、全長が５メートルであることを高く評価する反面、全長が４メートルであることを評価しない需要者もいる。
【０００３】
商品の特性を決定する項目、例えば自動車という商品であれば、エンジン排気量、車体サイズ、トランスミッションの方式、価格等の各々を属性という。缶入りジュースという商品であれば、原料とした果物の種類、容量、炭酸の有無、果汁の使用比率等の各々が属性となる。
各属性の現実の設定状態を水準という。３０００ｃｃの自動車は、エンジン排気量という属性の水準が３０００ｃｃに設定されていることになる。オレンジジュースは、果物の種類という属性がオレンジに設定されていることになる。
需要者は、各属性の各水準に対して価値を認める。エンジン排気量が１５００ｃｃであることを高く評価する反面、エンジン排気量が３０００ｃｃであることを評価しない需要者は、エンジン排気量という属性の１５００ｃｃの水準に高い価値を認め、３０００ｃｃの水準に低い価値しか認めない。コンジョイント分析が開発され、商品の特性を決定する各属性の各水準に対して需要者が認める価値を示す効用値を各需要者について計測することが可能となっている。
図７は、コンジョイント分析によって計測された「属性／水準／効用値／需要者」の一例を示しており、例えば、需要者１はエンジン排気量という属性が２０００ｃｃの水準に設定されていることに対し「１０」の価値を認めることを例示している。需要者１は２５００ｃｃの水準に最も高い価値「４２」を認めることを例示している。
【０００４】
個々の商品は、各属性について具体的な水準が設定されている。図６は、「属性／水準／商品」の一例を示しており、車１という種類の商品は、排気量の属性では２５００ｃｃの水準に設定されており、エンジン種類の属性では４気筒の水準に設定されており、室内高の属性では１３０ｃｍの水準に設定されていることがわかる。
【０００５】
図７に例示した「属性／水準／効用値／需要者」の情報と、図６に例示した「属性／水準／商品」の情報が判明すると、個々の商品種類に対して各需要者が認める価値の高さが判明する。
例えば、需要者１は、車１に対して、２５００ｃｃであることから「４２」の価値を認め、４気筒であることから「１２」の価値を認め、室内高が１３０ｃｍであることから「２４」の価値を認める。各属性の各水準の効用値を総合することによって（例えば合計することによって）、需要者１が車１に対して認める総合効用値を計算することができる。同様の計算によって、「総合効用値／需要者／商品」の関係が判明する。
【０００６】
「総合効用値／需要者／商品」が判明すれば、需要者が選択するであろう商品を特定することができる。例えば、需要者１の「総合効用値／商品」の関係から、総合効用値が最も高い商品を検索すれば、それが需要者１が選択するであろう商品であることがわかる。同様に、需要者２の「総合効用値／商品」の関係から、総合効用値が最も高い商品を検索すれば、それが需要者２が選択するであろう商品であることがわかる。
上記のすべての需要者に実施すれば、どの需要者がどの商品を選択するかがわかり、各商品種類のシェアを計算することが可能となる。
【０００７】
上記のアルゴリズムでシェアを計算する場合、その計算結果が信頼性を持つためには、「属性／水準／需要者」の組合せ毎に計測されている効用値が正しいものである必要がある。しかしながら、コンジョイント分析によって計測される効用値には、誤差が含まれていることが避けられない。これには各種の理由が存在する。
理由の一つには、全属性に対する需要者の意識調査を網羅的に実施するのが困難なことが挙げられる。例えばエンジン排気量と内装グレードの属性に対して意識調査を実施した場合、一方の属性に対しては正確な効用値が計測できるのに対し、他方の属性に対しては正確な効用値が計測されない場合が生じる。全ての属性について事細かな意識調査ができれば、全属性に対して正確な効用値を計測することができるが、実際的には需要者に回答してもらうことができる質問数が限られており、効用値を正確に計測できる属性と、信頼性が低い効用値を計測してしまう属性が混在することが避けられない。
需要者の意識調査結果をコンジョイント分析して得られる効用値は、必ずしも需要者が各属性と各水準に認める価値観を正確に反映しているとは限らず、属性によっては信頼性が低い効用値を算出していることがある。
【０００８】
計測された効用値の精度を高める技術も開発されている。例えば特許文献１には、需要者が商品に抱く価値観が時間の経過と共に劣化することを考慮し、効用値を価値劣化係数で補正する技術が提案されている。特許文献１の技術では、価値劣化係数で補正した効用値を用いて、販売予測日時における商品価値を計算する技術が開示されている。
【０００９】
【特許文献１】特開２００３−２９６５４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１の技術によれば、時間の経過によって需要者が商品に抱く価値観が劣化する影響を加味することができるが、需要者に意識調査をした段階で生じている誤差を補正することができない。
本発明では、需要者に意識調査をした段階で生じている誤差を補正してシェアを正確に予測する技術を提供する。
本発明では、投入済み商品について、計算して算出されるシェアと実際のシェアを比較し、計算して算出されるシェアが実際のシェアに接近するように、シェアの計算に用いる効用値を補正する。
本発明では、正確に効用値を計測できている属性と、信頼性が低い効用値を計測してしまっている属性が混在している事実に立脚し、属性毎に異なる補正関数を用いて効用値を補正する。
本発明によると、実際のシェアによく近似するシェアを計算する補正後効用値を用いて投入予定商品のシェアを計算することから、投入予定商品のシェアを正確に計算することが可能となる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、投入予定商品のシェアを予測する装置に具現化することができる。この装置は、商品の特性を決定する各属性の各水準に対して需要者が認める価値を示す効用値を各需要者について記憶している「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段と、市場に投入済みの商品（投入済み商品）と投入予定商品の各属性に設定されている水準を各商品について記憶している「属性／水準／商品」記憶手段と、「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段と「属性／水準／商品」記憶手段の記憶内容から各需要者と各商品について計算された総合効用値を記憶している「総合効用値／需要者／商品」記憶手段と、各需要者と各商品について計算された総合効用値から各投入済み商品について計算されたシェアを記憶している「計算シェア／投入済み商品」記憶手段と、投入済み商品の実績シェアを各投入済み商品について記憶している「実績シェア／投入済み商品」記憶手段と、計算シェアと実績シェアから計算されたシェア誤差を各投入済み商品について記憶している「シェア誤差／投入済み商品」記憶手段と、「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段と「属性／水準／商品」記憶手段の記憶内容から、投入済み商品の各属性に設定されている水準に対する効用値を全需要者について平均した平均効用値を各投入済み商品について記憶している「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶手段と、各属性について、各投入済み商品のシェア誤差と各投入済み商品の平均効用値との間に成立する相関係数を記憶している「相関係数／属性」記憶手段と、各属性の相関係数と、全属性に共通する補正係数を用いて、各属性の平均効用値を各属性の補正後平均効用値に補正する補正関数を記憶している「補正関数」記憶手段と、前記補正係数を変化させながら、各投入済み商品の各属性の補正後平均効用値から各投入済み商品について計算された補正後平均総合効用値を補正係数に関連付けて記憶している「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段と、各投入済み商品の補正後平均総合効用値から各投入済み商品について計算されたシェアを補正係数に関連付けて記憶している「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶手段と、補正後計算シェアと実績シェアから計算された補正後シェア誤差を各投入済み商品について補正係数に関連付けて記憶している「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段と、全投入済み商品に対する補正後シェア誤差の二乗和を最小とする補正係数を用いた補正関数によって「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段に記憶されている効用値を補正した補正後効用値を記憶している「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段と、「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段と「属性／水準／商品」記憶手段の記憶内容から各需要者と各商品について計算された補正後総合効用値を記憶している「補正後総合効用値／需要者／商品」記憶手段と、各需要者と各投入済み商品と投入予定商品について計算された補正後総合効用値から投入予定商品について計算されたシェアを記憶している「計算シェア／投入予定商品」記憶手段を備えている。
【００１２】
コンジョイント分析の対象となる調査結果は、複数の異なる属性に属する水準の組合せを需要者に２つずつ提示し、好みに合う方の組合せを選択してもらい、これを繰り返すことで得ることができる。需要者の水準の組合せに対する総合的な選好度の評価に対してコンジョイント分析を実施すると、需要者が各属性の各水準に対して認める個別の効用値を知ることができる。例えば、「エンジン排気量」という属性の「１６００ｃｃ」という水準に対する効用値がｘ１であり、「３５００ｃｃ」という水準に対する効用値がｘ２であるといったことを知ることができる。「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段に記憶されている効用値は、提示された複数の水準の組合せに対して各需要者が認めた総合的な選好度の評価を分析し、各属性の各水準がどの程度に影響しているかを表わす値である。「総合効用値／需要者／商品」記憶手段に記憶されている各商品の総合効用値は、商品を構成する各属性の各水準に対し、コンジョイント分析によって算出される各属性の各水準の効用値を各需要者について加算することにより算出された、各需要者と各商品についての総合効用値である。
【００１３】
「計算シェア／投入済み商品」記憶手段は、既に市場に投入されている投入済み商品の総合効用値を用いて、投入済み商品の計算シェアを算出して記憶している。投入済み商品の計算シェアは、例えば、Share of Preference方式や、First Choice方式や、Randomized First Choice方式などを用いて算出することができる。例えば、Share of Preference方式であれば、投入済み商品と投入済み商品と競合関係にある商品の総合効用値を算出し、それらの総合効用値から需要者の投入済み商品の選択確率を算出し、需要者毎の投入済み商品の選択確率の総和を需要者の人数で除す関数を用いて計算シェアを算出できる。このとき、投入済み商品の選択確率は、例えば、総合効用値から投入済み商品の選択確率を算出するための関数を用いてもよいし、投入済み商品の総合効用値を、投入済み商品と投入済み商品と競合関係にある商品の総合効用値の総和で序して算出してもよい。
投入済み商品の計算シェアは、全需要者を対象として算出してもよいし、年齢や性別、嗜好する商品などによりグループ分けした需要者を対象として算出してもよい。また、計算シェアを算出する対象となる投入済み商品は、シェアを予測したい投入予定商品が属する分野の商品全てを含んでいてもよいし、投入予定商品と競合関係になる商品に限定してもよい。
【００１４】
上記の計算シェアは、需要者に対する意識調査の結果をコンジョイント分析して得られた効用値の表す価値が、需要者が商品を購入する際に認める価値と同一であれば得られると推定されるシェアを表わしている。しかしながら、この計算シェアは実際に得られるであろうシェアとの誤差を含んでいる。例えば、需要者が車内のインテリア性や色を重視している一方で、価格属性と他属性がトレードオフの関係にあるために実際の購入時には価格を重視して他機能については妥協することや、需要者の希望はスピードとエンジン馬力である一方で、実際の購入時には家族のために室内の広さを優先することがある。意識調査の結果から得られた効用値を用いた計算シェアは、実際に商品提供者が立案すべき生産計画の指標としての精度を未だ有していない。
【００１５】
「実績シェア／投入済み商品」記憶手段は、投入済み商品の市場投入後の実績シェアを記憶している。この実績シェアは、１週間、１ヶ月、半年等の所定の単位期間毎の実績シェアであってもよいし、投入済み商品が市場に投入されてからの実績シェアの平均値であってもよい。
「シェア誤差／投入済み商品」記憶手段は、投入済み商品の実績シェアと計算シェアの誤差を記憶している。シェア誤差は、例えば、実績シェアから計算シェアを引くことで算出できる。このとき、シェア誤差が正の値になる商品は計算シェアが商品価値を過小評価している傾向にあることがわかり、シェア誤差が負の値になる商品は計算シェアが商品価値を過大評価している傾向にあることがわかる。
【００１６】
「相関係数／属性」記憶手段は、各属性について、各投入済み商品のシェア誤差と各投入済み商品の平均効用値との間に成立する相関係数を算出して記憶している。この相関係数は、実績シェアと計算シェアの誤差（シェア誤差）の商品毎の分布と、各属性の平均効用値の商品毎の分布がどの程度の関連性をもつかを表わしている。シェア誤差の分布に対して平均効用値の分布が近い属性ほど相関が高く、シェア誤差の分布に対して平均効用値の分布が関連性がない属性ほど相関が低い。相関係数がゼロに近い属性は実績シェアと計算シェアの誤差に対する影響度が小さく、実績シェアに対しても、計算シェアに対しても効用値が適切に反映されていると考えられる。正の方向に大きい相関係数をとる属性は、実績シェアと計算シェアの誤差に対する影響度が大きいことから、その属性の効用値の効用感度を大きくする補正が必要であることがわかる。負の方向に大きい相関係数をとる属性は、実績シェアと計算シェアの誤差に対して影響が大きく、その属性の効用値の効用感度を小さくする補正が必要であることがわかる。
【００１７】
「補正関数」記憶手段は、各属性の平均効用値を各属性の補正後平均効用値に補正する補正関数を記憶している。この補正関数は、各属性の相関係数と全ての属性に共通する補正係数を用いたエクスポネンシャル関数等からなる補正関数である。この補正関数を用いると、各属性の平均効用値の補正倍率を計算することができる。平均効用値の値に補正関数から算出された補正倍率を乗じることで、効用感度を補正することができる。図１６に、補正倍率と補正係数の関係を表わす図を示す。（１）と（２）は、異なる属性の補正関数を表わしている。これらの補正関数は、補正係数を変化させる毎に、異なる補正倍率を算出することができる。さらに、補正関数に用いる相関係数が属性毎に異なるために、共通の補正係数をとっていても属性毎に異なった補正倍率を得ることができる。
補正係数は、例えば１を初期値として、昇順又は降順に所定の値ずつ（例えば０．１ずつ）変化させることができる。
【００１８】
「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段は、補正係数を変化させながら、各投入済み商品の各属性の補正後平均効用値から各投入済み商品について計算された補正後平均総合効用値を補正係数に関連付けて記憶している。例えば、補正係数を１、０．９、０．８、…と変化させると、補正係数が１のときと、０．９のときと、０．８のときとでは異なる補正後平均効用値が算出される。このため、補正後平均総合効用値もまた、補正係数毎に各投入済み商品について算出され、「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段に記憶されている。
【００１９】
「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶手段は、前記の各投入済み商品の補正後平均総合効用値から算出された投入済み商品の補正後計算シェアを補正係数に関連付けて記憶している。補正後計算シェアは、計算シェアと同様に、Share of Preference方式等から算出することができる。さらに、補正後計算シェアは、補正係数を変化させる毎に算出される。補正係数を変化させることで全ての属性に対する平均効用値を補正し、補正後計算シェアを算出することができる。
「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段は、補正後計算シェアと実績シェアから計算された補正後シェア誤差を各投入済み商品について補正係数に関連付けて記憶している。補正後シェア誤差は、例えば、実績シェアから補正後計算シェアを引くことで算出できる。計算シェアと同様に、補正後シェア誤差が正の値になる商品は補正後計算シェアが商品価値を過小評価している傾向にあることがわかる一方で、補正後シェア誤差が負の値になる商品は補正後計算シェアが商品価値を過大評価している傾向にあることがわかる。補正係数が変化すると、補正関数を用いて算出される各属性の平均効用値の補正倍率が変化する。すなはち、補正倍率の変化とともに補正後シェア誤差も変化していく。
【００２０】
「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段は、全投入済み商品に対する補正後シェア誤差の二乗和を最小とする補正係数を用いた補正関数によって「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段に記憶されている効用値を補正した補正後効用値を記憶している。補正係数を変化させながら算出された補正後シェア誤差の二乗和は、図１７に示すような曲線を描く。この二乗和は、実績シェアに対する補正後計算シェアの値の精度を表わす指標の１つであり、二乗和の値が小さいほど補正後計算シェアが実績シェアに近似している。二乗和が最小となるときに、計算シェアが実績シェアに最も近似する。このことから、二乗和が最小となるときの補正係数を全ての属性の補正関数に共通する補正係数に最適な値として特定することができる。二乗和が最小になるときの補正係数と、属性毎に算出されている相関係数を用いた属性毎の補正関数の各々を計算すると、属性毎の最適な補正倍率が算出される。
例えば、補正後シェア誤差の二乗和は、平均二乗誤差（Mean Squared Error, MSE、平均平方誤差、誤差分散ともいう）を用いてもよい。平均二乗誤差は、各投入済み商品の補正後シェア誤差の二乗和を、商品数で除して算出することができる。
【００２１】
「補正後総合効用値／需要者／商品」記憶手段は、「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段と「属性／水準／商品」記憶手段の記憶内容から各需要者と各商品について計算された補正後総合効用値を記憶している。各需要者の補正後効用値を用いて算出された補正後効用値は、「総合効用値／需要者／商品」記憶手段に記憶されている総合効用値よりも正確に各需要者が各商品に対して認める価値を表わしていることが期待される。
【００２２】
「計算シェア／投入予定商品」記憶手段には、補正後総合効用値を用いて算出された未だ市場に投入されていないの投入予定商品の計算シェアが記憶されている。投入予定商品の計算シェアは、投入済み商品の計算シェアと同様に、Share of Preference方式等から算出することができる。
本発明を用いると、投入済み商品の実績シェアと、平均効用値から算出された補正後シェア誤差と属性毎の平均効用値の分布との間に成立する相関を用いて、各需要者の各属性と各水準に対する効用値の補正を行うことができる。補正前の効用値を用いて投入予定商品の計算シェアを予測する場合に比べて、実際値により近似した計算シェアを算出することができる。
【００２３】
本発明によると、実際に商品を購入する際に需要者が商品に認めた価値を表わす実績シェアと意識調査から得られた需要者が商品に認める価値を表わす計算シェアの誤差を最小にする補正倍率で需要者毎の効用値を補正することができる。需要者に対する意識調査をコンジョイント分析して得られた効用値の効用感度を変化させ、補正後効用値を算出することができる。各属性に属する各水準に対する補正後効用値は、需要者の商品購入の動機となる価値観により近い価値観を表している。未だ市場に未投入の投入予定商品について、実際に市場に投入した場合に得られるであろうシェアの値に近い計算シェアを得ることができる。
【００２４】
本発明の投入予定商品のシェアを計算する装置は、「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段の記憶内容を「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段の記憶内容に置き換える手段と、置き換えられた「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段の記憶内容に基づいて、前記二乗和を最小とする補正係数によるときの二乗和が所定値以下となるまで、前記「総合効用値／需要者／商品」記憶手段と「計算シェア／投入済み商品」記憶手段と「シェア誤差／投入済み商品」記憶手段と「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶手段と「相関係数／属性」記憶手段と「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段と「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶手段と「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段と「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段と「補正後総合効用値／需要者／商品」記憶手段と「計算シェア／投入予定商品」記憶手段の記憶内容を更新する手段をさらに備えていることが好ましい。
【００２５】
本発明の装置によると、請求項１に係る装置を用いて各属性の各水準に対して補正後効用値を各需要者について得たのと同様の処理動作により、補正後効用値の値に置き換えられた「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段に記憶されている効用値をさらに補正し、新たに補正後効用値を得ることができる。
本発明の装置を用いて各需要者の各属性の各水準に対する効用値の補正処理動作を繰返すと、補正後シェア誤差の二乗和を最小とする補正係数によるときの二乗和の値は小さくなっていく。前記の所定値は、例えば０．００１等の、投入予定商品のシェアの予測に必要な精度を設定することができる。図２１に、補正後シェア誤差の二乗和を最小とする補正係数によるときの二乗和の変化を表わす図を示す。補正後効用値は、需要者が意識調査の時点で商品に対して認めている価値に加えて、需要者が実際に商品を購入する際に認める価値を加味した効用感度を有している。この補正された効用値を用いて、精度の高い投入予定商品の計算シェアを得ることができる。
【００２６】
前記「総合効用値／需要者／商品」記憶手段と「計算シェア／投入済み商品」記憶手段と「シェア誤差／投入済み商品」記憶手段と「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶手段と「相関係数／属性」記憶手段と「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段と「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶手段と「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段と「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段と「補正後総合効用値／需要者／商品」記憶手段と「計算シェア／投入予定商品」記憶手段の記憶内容を更新する手段が、補正後効用値に基づいて一連の動作処理を実行して各記憶手段の記憶内容を更新するか否かの判断基準となる所定値は、上記したように所定の閾値であってもよいし、更新前（補正前）の二乗和を最小とする補正係数によるときの二乗和と更新後（補正後）の二乗和を最小とする補正係数によるときの二乗和の差分値が収束する所定の数値範囲であってもよい。本発明の装置を用いて各需要者の各属性の各水準に対する効用値の補正処理動作を繰返すと、実績シェアと計算シェアの誤差も収束していく。このことから、更新前と更新後の二乗和を最小とする補正係数によるときの二乗和の差分も、図２１に示すように小さくなっていく。
「計算シェア／投入予定商品」記憶手段に記憶されている投入予定商品の計算シェアは、上記の更新後の補正後効用値を用いることで、さらに精度の高い結果を得ることができる。
【００２７】
本発明は、投入予定商品のシェアを予測する方法に具現化することができる。この方法は、コンピュータに利用可能に、商品の特性を決定する各属性の各水準に対して需要者が認める価値を示す効用値を各需要者について記憶しておく「属性／水準／効用値／需要者」記憶工程と、市場に投入済みの商品（投入済み商品）と投入予定商品の各属性に設定されている水準を各商品について記憶しておく「属性／水準／商品」記憶工程と、「属性／水準／効用値／需要者」記憶工程と「属性／水準／商品」記憶工程で記憶しておいた内容から各需要者と各商品について計算された総合効用値を記憶しておく「総合効用値／需要者／商品」記憶工程と、各需要者と各商品について計算された総合効用値から各投入済み商品について計算されたシェアを記憶しておく「計算シェア／投入済み商品」記憶工程と、投入済み商品の実績シェアを各投入済み商品について記憶しておく「実績シェア／投入済み商品」記憶工程と、計算シェアと実績シェアから計算されたシェア誤差を各投入済み商品について記憶しておく「シェア誤差／投入済み商品」記憶工程と、「属性／水準／効用値／需要者」記憶工程と「属性／水準／商品」記憶工程で記憶しておいた内容から、投入済み商品の各属性に設定されている水準に対する効用値を全需要者について平均した平均効用値を各投入済み商品について記憶しておく「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶工程と、各属性について、各投入済み商品のシェア誤差と各投入済み商品の平均効用値との間に成立する相関係数を記憶しておく「相関係数／属性」記憶工程と、各属性の相関係数と、全属性に共通する補正係数を用いて、各属性の平均効用値を各属性の補正後平均効用値に補正する補正関数を記憶しておく「補正関数」記憶工程と、前記補正係数を変化させながら、各投入済み商品の各属性の補正後平均効用値から各投入済み商品について計算された補正後平均総合効用値を補正係数に関連付けて記憶しておく「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶工程と、各投入済み商品の補正後平均総合効用値から各投入済み商品について計算されたシェアを補正係数に関連付けて記憶しておく「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶工程と、補正後計算シェアと実績シェアから計算された補正後シェア誤差を各投入済み商品について補正係数に関連付けて記憶しておく「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶工程と、全投入済み商品に対する補正後シェア誤差の二乗和を最小とする補正係数を用いた補正関数によって「属性／水準／効用値／需要者」記憶工程に記憶されている効用値を補正した補正後効用値を記憶しておく「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶工程と、「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶工程と「属性／水準／商品」記憶工程で記憶しておいた内容から各需要者と各商品について計算された補正後総合効用値を記憶しておく「補正後総合効用値／需要者／商品」記憶工程と、各需要者と各投入済み商品と投入予定商品について計算された補正後総合効用値から投入予定商品について計算されたシェアを記憶しておく「計算シェア／投入予定商品」記憶工程とを備えている。
【００２８】
補正前の各属性と各水準に対する効用値の相対的な評価は、補正後においても変わらない。本発明によると、効用値を補正関数で補正することにより、各水準に付与されている効用値の効用感度を修正することができる。具体的には、需要者に対する意識調査において過小評価されている属性の効用感度を大きく補正し、過大評価されている属性の効用感度を小さく補正することができる。各属性と各水準に対する効用値が表わしている、各需要者が商品に対して認める価値の精度が向上することで、投入予定商品について精度の高い計算シェアを算出することができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によると、投入済み商品の実際のシェアによく近似するシェアを得ることができる補正後効用値を用いて投入予定商品のシェアを計算することから、投入予定商品のシェアを正確に計算することが可能となる。
精度の高いシェアの予測が可能となることから、設備投資計画や販売施策が立案しやすくなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
最初に、以下に説明する実施例の主要な特徴を列記する。
（特徴１）  各投入済み商品と各需要者の組み合わせ毎に総合効用値を算出し、需要者が商品を選択する確率を総合効用値に基づいて算出して記憶しておく「商品選択確率／投入済み商品／需要者」記憶手段を備えている。
（特徴２）  計算シェアが所定値より大きい投入済み商品のみを選択して、効用値を補正する。
（特徴３）  計算シェアと実績シェアから計算されるシェア誤差が所定の閾値より小さい投入済み商品のみを選択して、各属性の平均効用値とシェア誤差の相関係数を計算する。
（特徴４）  ＣＰＵと、ＣＰＵに分析演算を実行させる各種プログラムを備えている。
（特徴５）  各種記憶手段に記憶されているデータは、各種プログラムの指令に応じて、あるいは入力部から入力する指令に応じて表示部に表示することができる。
（特徴６）  投入済み商品の市場規模の季節変動から算出された季節変動調整係数を記憶している記憶手段と、投入済み商品の属する市場規模の単位期間毎の実績の変動を平滑化した市場規模推移適合関数を記憶している記憶手段と、「計算シェア／投入予定商品」記憶手段に記憶されている投入予定商品の計算シェアと、季節変動調整係数と、市場規模推移適合関数を乗じることによって算出された投入予定商品の単位期間毎の需要量を記憶している「需要量／投入予定商品／単位期間」記憶手段を備えている。
【実施例】
【００３１】
本発明の実施例を図面を参照しながら説明する。それぞれの実施例のブロック図において、共通部位に関しては同一の番号を付し、重複説明を省略する。
【００３２】
（第１実施例）
図１に、第１実施例の投入予定商品のシェアを計算する装置２の概略構成をブロック図で示す。第１実施例のシェア計算装置２は、「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４と、「属性／水準／商品」記憶手段６と、「総合効用値／需要者／商品」記憶手段８と、「計算シェア／投入済み商品」記憶手段１０と、「実績シェア／投入済み商品」記憶手段１２と、「シェア誤差／投入済み商品」記憶手段１４と、「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶手段１６と、「相関係数／属性」記憶手段１８と、「補正関数」記憶手段２０と、「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段２２と、「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶手段２４と、「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段２６と、「二乗和／補正係数」記憶手段２８と、「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段３０と、「補正後総合効用値／需要者／商品」記憶手段３２と、「計算シェア／投入予定商品」記憶手段３４と、「コンジョイント分析プログラム」記憶手段３６と、「シェア計算プログラム」記憶手段３８と、「相関係数計算プログラム」記憶手段４０と、「二乗和を最小とする補正係数計算プログラム」記憶手段４２と、「効用値補正プログラム」記憶手段４４と、ＣＰＵ４６と、表示部４８と、入力手段５０を備えている。
【００３３】
「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４は、図７に例示するように、各属性の各水準に対して需要者が認める価値の高さを示す効用値を各需要者について記憶している。図７は、商品が自動車の場合を例示しており、自動車という商品の特性は、排気量、エンジン種類、室内高などの種々の項目（属性）によって決定される。各属性には様々な水準が設定可能であり、エンジン排気量であれば、例えば２０００ｃｃ、２５００ｃｃ、３０００ｃｃでありえる。
需要者の中には、排気量が２０００ｃｃであることを高く評価する一方において、排気量が２５００ｃｃであることを評価しない需要者もいれば、排気量が２５００ｃｃであることを高く評価する一方において、排気量が２０００ｃｃであることを評価しない需要者もいる。
需要者が認める価値の高さは数値化することができる。これが効用値であり、図７の場合、効用値が大きいほど需要者が認める価値が高いことを示している。効用値は、需要者の意識調査結果をコンジョイント分析することによって計測することができる。図７の場合、需要者１〜Ｎの意識調査結果をコンジョイント分析することによって、例えば、需要者１は排気量という属性が２０００ｃｃの水準に設定されていることに対し「１０」の価値を認め、２５００ｃｃの水準に最も高い価値「４２」を認め、３０００ｃｃの水準に認める価値は「３４」であることを例示している。
「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４に記憶しておく効用値を算出するために、コンジョイント分析プログラム３６が用意されている。予め計算しておいた効用値を入力手段５０から入力して「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４に記憶してもよい。
【００３４】
「属性／水準／商品」記憶手段６は、図６に例示するように、投入済み商品の各属性に設定されている水準と、投入予定商品の各属性に設定されている水準を各商品について記憶している。投入済み商品には複数種類が存在する。
図６では、投入済み商品が車１〜車Ｍ−１であり、投入予定商品が車Ｍである。投入予定商品である車Ｍは、排気量が３５００ｃｃであり、エンジン種類が６気筒であり、室内高が１４０ｃｍに設定されていることを例示している。
投入済み商品には、投入予定商品と競合関係にある商品群が選択されている。自社製・他社製を問わず、投入予定商品と同様の需要者群を購買層としてもつ商品のすべてを含んでいる。
【００３５】
「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４と「属性／水準／商品」記憶手段６の記憶内容を総合すると、各商品の総合効用値を各需要者について計算することが可能となる。例えば、需要者１は排気量の属性が２５００ｃｃの水準にあることに４２の価値を認め、エンジン種類の属性が４気筒の水準にあることに１２の価値を認め、室内高の属性が１３０ｃｍの水準にあることに２４の価値を認め、車１の排気量は２５００ｃｃに水準であり、エンジン種類は４気筒の水準にあり、室内高は１３０ｃｍの水準にあることから、需要者１は車１に対して、「４２＋１２＋２４＋・・・」の総合効用値を認めることを計算することができる。
図８は、各投入済み商品（車１〜車Ｍ−１）と各需要者の組合せ毎に計算した総合効用値ｕの一例を示しており、これが「総合効用値／需要者／商品」記憶手段８に記憶されている。投入済み商品の総合効用値は、需要者が商品に対して認める価値を示している。
【００３６】
需要者の各商品に対する総合効用値が判明すると、その需要者は総合効用値が最も高い商品を最も高い確率で選択するであろうし、総合効用値が低い商品を選択する確率は低いであろうことから、その需要者の選択する確率を各商品について計算することが可能となる。例えば、下記の式１を用いて、各商品の総合効用値を商品群の総合効用値の総和で除して算出できる。下記式において、ｉは需要者を示し、ｊは商品を示している。需要者ｉが商品ｊを選択する確率ｐｉｊは、式１で計算することができる。図９は、その計算結果の一例を示し、需要者１が車１を選択する確率は６．２３１％であり、需要者１が車２を選択する確率は７．７５７％であるといったことがわかる。
【００３７】
【数１】
2008040715.tif 000003
【００３８】
需要者ｉが商品ｊを選択する確率ｐｉｊが判明すると、各投入済み商品の計算シェアを計算して求めることができる。例えば、各投入済み商品の計算シェアを、Share of Preference方式により算出することができる。この方法では、例えば下記の式２を用いて、各投入済み商品のシェアＳｊを計算する。すなわち、各商品ｊについて、需要者１から需要者Ｎまでの投入済み商品選択確率ｐｊの総和を需要者の人数で除することによって各商品ｊのシェアを計算することができる。図１０に、各投入済み商品について計算された計算シェアの一例を示す。各投入済み商品について計算されたシェアが、「計算シェア／投入済み商品」記憶手段１０に記憶されている。
各需要者と各商品について計算された総合効用値から各商品のシェアを計算するために、シェア計算プログラムが用意されている。
【００３９】
【数２】
2008040715.tif 000004
【００４０】
「実績シェア／投入済み商品」記憶手段１２は、各投入済み商品の実績シェアを記憶している。図１１に、各投入済み商品の実績シェアを例示する。
「シェア誤差／投入済み商品」記憶手段１４は、各投入済み商品について計算された計算シェアと各投入済み商品の実績シェアの差を各投入済み商品について記憶している。シェア誤差は、実績シェアの値から計算シェアの値を引くことで算出することができる。図１２に、各投入済み商品のシェア誤差を例示する。例えば、図１２の車２のシェア誤差から、計算シェアは車２の価値を過小評価していることがわかる。その一方で、車Ｍ−１のシェア誤差から、計算シェアは車Ｍ−１の価値を過大評価していることがわかる。
【００４１】
実績シェアと計算シェアの誤差（シェア誤差）は、図７に例示した効用値が正しく計測されていないことに起因している。
投入予定商品のシェア計算装置２では、図７に例示した効用値を補正し、実績シェアに近い計算シェアが計算される効用値に補正してから、投入予定商品のシェアを計算する。効用値の補正のために、次の記憶手段を備えている。
図１の「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶手段１６は、投入済み商品の各属性に設定されている水準に対する効用値を全需要者について平均した平均効用値を各投入済み商品について記憶している。「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶手段１６の記憶内容は、「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４と「属性／水準／商品」記憶手段６の記憶内容に対応している。
例えば、図６に例示したように、車１の排気量の属性では２５００ｃｃの水準に設定されており、その水準に対して、図７に例示したように、需要者１は１０の効用値を認め、需要者２は１８の効用値を認め、全需要者について平均すると１８．２８の効用値を認めることが例示されている。全需要者の効用値を平均すると、車１の排気量の属性に対して、１８．２８の効用値を認めることが判る。平均効用値は、各商品の各属性について計算することができる。図１３は、各商品の各属性について計算された平均効用値を例示している。
【００４２】
「相関係数／属性」記憶手段１８は、各属性について、各投入済み商品のシェア誤差と各投入済み商品の平均効用値との間に成立する相関係数を記憶している。すなわち図１４に例示するように、各投入済み商品のシェア誤差と各投入済み商品の平均効用値の組のデータを相関係数計算プログラム４０で処理して得られた相関係数Ｒを各属性について記憶している。各投入済み商品のシェア誤差ｇｊと各属性の平均効用値ｕａｖｅの間に成立する相関係数Ｒは、例えば、次の式で計算することができる。ここでｊは、投入済み商品の番号を示している。
【００４３】
【数３】
2008040715.tif 000005
【００４４】
図１５に、各投入済み商品のシェア誤差と各投入済み商品の平均効用値との間に成立する相関係数を各属性について計算した一例を示す。図１５の場合、例えば、「エンジン種類」という属性には、平均効用値とシェア誤差の間に強い負の相関があり、正しいシェアを計算するためにはシェアの計算に用いるエンジン種類に関する効用値を図７に示した効用値よりも小さくする補正が必要であることがわかる。その一方で、「室内高」という属性については、平均効用値とシェア誤差の間に強い正の相関があり、正しいシェアを計算するためにはシェアの計算に用いる室内高に関する効用値を図７に示した効用値よりも大きくする補正が必要であることがわかる
【００４５】
「補正関数」記憶手段２０は、各属性について計算された相関係数と、全属性に共通する補正係数を用いて、各属性の平均効用値を各属性の補正後平均効用値に補正する補正関数を記憶している。「補正関数」記憶手段２０には、例えば、次の式が記憶されている。
ここでｍは属性を示し、Ｒｍは属性ｍの相関係数を示し、ｋは全属性に共通する補正係数を示している。
【００４６】
【数４】
2008040715.tif 000006
【００４７】
補正係数ｋは、変化させることができる。補正係数ｋは、例えばｋ＝１を基準として、昇順または降順に、所定の値ずつ（例えば０．１ずつ）変化させることができる。
共通する補正係数を採用しても、補正後効用値／補正前効用値の比（補正倍率）は属性毎に相違する。例えば、図１６に示す図において、補正係数がｋ＝１のとき、図１５に示した相関係数から、「排気量」の属性の補正倍率はｅｘｐ（０．２６）＝１．０３であり、「室内高」属性の補正倍率はｅｘｐ（０．６４）＝１．４６である。
図１６は、横軸に補正係数ｋをとり、縦軸に補正倍率をとった場合を示しており、（１）は「排気量」の属性の場合を示し、（２）は「室内高」の属性の場合を示している。
【００４８】
補正係数ｋを仮定すると、各属性の補正関数が決定され、図１３に例示した平均効用値を補正することができる。
各商品と各属性の補正後平均効用値が計算されると、各商品について各属性の補正後平均効用値を加算することによって、各商品の補正後平均総合効用値を計算することができる。補正後平均総合効用値は、各商品と各補正係数について計算され、これが「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段２２に記憶される。
各投入済み商品について補正後平均総合効用値が計算されると、補正後平均総合効用値によって各投入済み商品のシェアを計算することが可能となる。各投入済み商品のシェアは各補正係数について計算される。これが、「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶手段２４に記憶される。補正後計算シェアの算出方法は、補正前の計算シェアと同様の方法で計算することができる。補正後計算シェアは、各属性の修正感度が相違する補正関数によって補正された効用値を用いて算出されていることから、実績に近づいているとすることができる。
各投入済み商品と各補正係数について計算された補正後計算シェアは、各投入済み商品の実績シェアと比較され、各投入済み商品と各補正係数について補正後シェア誤差が算出される。この結果が、「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段２６に記憶されている。補正後シェア誤差は補正前のシェア誤差と同様に、実績シェアから補正後計算シェアを引くことで算出することができる。
【００４９】
各投入済み商品について補正後シェア誤差が算出されると、補正後シェア誤差を二乗した値を全部の投入済み商品について加算することによって、二乗和が計算される。二乗和は、例えば、次の式から算出することができる。
【００５０】
【数５】
2008040715.tif 000007
【００５１】
二乗和は、補正係数ｋによって変化する。二乗和は、例えば、図１７に示すような曲線を描く。この曲線から、二乗和を最小とする補正係数ｋ１を特定することができる。
【００５２】
「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段３０は、二乗和を最小とする補正係数ｋ１を用いた補正関数によって、各需要者と各属性と各水準に対して算出されている効用値（図７参照）を補正した補正後効用値を記憶している。例えば、図１７に示した場合、補正係数ｋ＝０．９のときに二乗和が最小となる。よって、「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段３０には、ｋ＝０．９という補正係数と各属性の相関係数（図１５参照）から計算される補正倍率で補正された補正後効用値が、各需要者と各属性と各水準に対して記憶されている。
補正倍率は、各属性について算出される。図１８に、属性毎の補正倍率を例示する。例えば、属性「エンジン種類」は補正倍率が１であることから、「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４に記憶されている効用値が適切であったことがわかる。「価格」および「室内高」などの補正倍率が高い属性は、「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４に記憶されている効用値が過小評価傾向にあったために、高い補正倍率が得られたことがわかる。反対に、「排気量」および「タイヤホイール」などの補正倍率が低い属性は、「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４に記憶されている効用値が過大評価傾向にあったために低い補正倍率が得られたことがわかる。図１９に、補正前の効用値と補正後の効用値の関係を例示する。（１）は補正前の効用値を表わしており、（２）は補正後の効用値を表わしている。
【００５３】
「補正後総合効用値／需要者／商品」記憶手段３２は、補正後の効用値を用いて各商品と各需要者について計算した補正後総合効用値を記憶している。
「計算シェア／投入予定商品」記憶手段３４と、各需要者と各投入済み商品と投入予定商品について計算された補正後総合効用値から投入予定商品について計算されたシェアを記憶している。計算シェア投入予定商品投入予定商品計算シェア投入予定商品計算シェア投入予定商品投入予定商品各需要者と各商品について計算された補正後総合効用値と、Share of Preference方式を用いて投入予定商品のシェアを計算することができる。
【００５４】
図２に、投入済み商品の計算シェアを算出するまでの動作処理を表わすフローチャートを示す。ステップＳ２では、投入済み商品の総合効用値を各需要者について算出する。例えば、図８に示す総合効用値は、図６の商品を構成する各属性の水準の仕様に図７の各属性に属する各水準に対する効用値を当てはめて算出することができる。
ステップＳ４では、投入済み商品の商品選択確率を各需要者について算出する。図９に示した投入済み商品の需要者毎の商品選択確率は、各商品の総合効用値を商品群の総合効用値の総和で除すことで算出できる。
ステップＳ６では、ステップＳ４で算出した投入済み商品の商品選択確率が最後の需要者の効用値から算出された商品選択確率であったか否かが判断される。最後の需要者であった場合（判断がＹＥＳの場合）は、ステップＳ８へ進み、最後の需要者でなかった場合（判断がＮＯの場合）は、次の需要者の効用値を用いてステップＳ２からステップＳ４の動作処理を繰返す。
ステップＳ８では、各投入済み商品の各需要者の商品選択確率から、投入済み商品の計算シェアを商品毎に計算する。本実施例ではShare of Preference方式により計算シェアを算出している。図１０に示した投入済み商品の計算シェアは、商品毎に、需要者１から需要者Ｎの投入済み商品選択確率の総和を、需要者の人数で除することで算出している。
ステップＳ１０では、ステップＳ８で算出した投入済み商品の計算シェアを、「計算シェア／投入済み商品」記憶手段８に商品毎に記憶する。
ステップＳ２からステップＳ１０までの動作処理は、ＣＰＵ４６と、ＣＰＵ４６に計算シェアを計算させるシェア計算プログラムによって実行される。
【００５５】
図３に、投入済み商品のシェア誤差から属性毎の相関係数を算出するまでの動作処理を表わすフローチャートを示す。ステップＳ１２を開始する時点において、本実施例の装置２は、少なくともステップＳ２からステップＳ１０の処理を実行している。
ステップＳ１２では、「計算シェア／投入済み商品」記憶手段１０に記憶されている投入済み商品から、計算シェアが１％以上の投入済み商品を抽出する。計算シェアの小さい投入済み商品を以下の演算処理対象から外すことで、効用値の補正の精度を上げることができる。
ステップＳ１４では、抽出した投入済み商品のシェア誤差を算出する。図１２の投入済み商品のシェア誤差は、図１１の実績シェアから図１０の計算シェアを引くことで算出している。
ステップＳ１６では、算出したシェア誤差を「シェア誤差／投入済み商品」記憶手段１４に記憶する。
ステップＳ１８では、需要者毎の各属性の各水準に対する効用値から、各投入済み商品の各属性の全需要者に対する平均効用値を算出する。図７に示した平均効用値は、水準毎の全需要者の効用値の総和を需要者数で除すことで算出している。
ステップＳ２０では、ステップＳ１８で算出した平均効用値を「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶手段１６に記憶する。例えば、図７の属性「室内高」の水準「１３０ｃｍ」の平均効用値は２９．４８であることから、同一の水準を持つ図１３の「車１」と「車２」は、属性「室内高」に対して同じ平均効用値が当てはめられている。
ステップＳ２２では、各投入済み商品のシェア誤差と、各投入済み商品の平均効用値との間に成立する相関係数を属性毎に算出する。例えば、図１４に示した属性「排気量」の相関係数０．２６は、図１２の「車１」〜「車Ｍ−１」のシェア誤差と、図１３の「車１」〜「車Ｍ−１」の「排気量」の効用値との相関係数である。
ステップＳ２４では、ステップＳ２２で算出した相関係数を「相関係数／属性」記憶手段１８に属性毎に記憶する。
ステップＳ１２からステップＳ２４までの動作処理は、ＣＰＵ４６と、ＣＰＵ４６にステップＳ１２からステップＳ２４までの動作処理を実行させる相関係数計算プログラムと、効用値補正プログラムによって実行される。
【００５６】
例えば、上記のステップＳ１２では、計算シェアが１％以上の投入済み商品を抽出しているが、抽出判断の基準となる値は、本装置を用いた分析対象によって変化させることが適当である。例えば、競合商品が少なく、シェア数値が高い商品であれば、抽出する基準を１０％以上にすることが適当な場合がある一方で、本実施例で扱う商品（自動車）のように、競合商品が多く、シェアが分散している商品であれば、抽出基準を１％程度に据えることが妥当な場合がある。
上記の動作処理は、実績シェアが所定の値よりも大きい投入済み商品に絞り込んで実行してもよいし、実績シェアと計算シェアのシェア誤差が所定の値よりも小さい投入済み商品に絞り込んで行ってもよい。投入予定商品の計算シェアの精度を向上させることができる。
【００５７】
図４に、二乗和が最小になる補正係数を特定するまでの動作処理を表わすフローチャートを示す。ステップＳ２６を開始する時点において、本実施例の装置１は、少なくともステップＳ１４からステップＳ２４の処理を実行している。
ステップＳ２６では、「相関係数／属性」記憶手段１８の属性毎の相関係数を用いた補正関数を、「効用値／属性」補正関数記憶手段２０に属性毎に記憶する。例えば、図１５の相関係数を用いる場合、属性「排気量」であれば、Ｆ（ｋ）＝ｅｘｐ（０．２６ｋ）という関数が「効用値／属性」補正関数記憶手段２０に記憶される。ｋは、補正係数を表わす。
ステップＳ２８では、属性毎の補正関数の補正係数を初期値に設定する。補正係数はすべての属性の補正関数に共通する値を表わしている。例えば、補正係数の初期値をこのステップで１．０に設定しておいて、ステップＳ４６で補正係数の値をこの初期値から順に増加あるいは減少させることができる。
ステップＳ３０では、設定されている補正係数を用いた補正関数で補正された各属性に属する各水準に対する平均効用値を算出する。例えば、初期値ｋ＝１の場合であれば属性「排気量」の平均効用値に対する補正倍率はＦ（１）＝ｅｘｐ（０．２６）であり、図７に示した属性「排気量」の水準「２０００ｃｃ」であれば、ｅｘｐ（０．２６）×１８．２８を計算して補正された平均効用値が算出される。算出された補正後平均効用値からは各投入済み商品の補正後平均総合効用値を算出することができる。
ステップＳ３２では、補正された平均効用値から算出され、「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段２２に記憶されている各投入済み商品の補正後平均総合効用値を用いて、各投入済み商品の補正後計算シェアを算出する。この補正後計算シェアも、Share of Preference方式を用いて算出することができる。
ステップＳ３４では、ステップＳ３２で算出した補正後計算シェアを商品毎に「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶手段２４に記憶する。この補正後計算シェアは、平均効用値を用いて算出されており、最適な補正係数ｋを特定するために試算されている補正後計算シェアである。
ステップＳ３６では、ステップＳ３２で算出した各投入済み商品の補正後計算シェアと各投入済み商品の実績シェアの誤差を算出する。この補正後シェア誤差は、投入済み商品の実績シェアから補正後計算シェアを引くことで算出できる。
ステップＳ３８では、算出した補正後シェア誤差を「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段２６に記憶する。
ステップＳ４０では、投入済み商品毎に算出されている補正後シェア誤差の二乗和を算出する。例えば、数５の式を用いて算出することができる。
ステップＳ４２では、ステップＳ４０で算出した二乗和を「二乗和／補正係数」記憶手段２８に記憶する。
ステップＳ４４では、補正係数を変化させる。例えば、補正係数の初期値がｋ＝１．０に設定されていたときに、補正係数を昇順に変化させるならばこのステップにおいてｋ＝１．１に変化させる。
ステップＳ３０からステップＳ４２の動作処理は、補正係数を変化させながら、二乗和が最小となる補正係数が特定されるまで繰返される。補正係数を変化させる毎に、「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段２２と「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶手段２４と「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段２６と「二乗和／補正係数」記憶手段２８には変化させた補正係数に関連付けた記憶内容が追加されていく。
【００５８】
ステップＳ４６では、二乗和が最小となるときの補正係数ｋを特定する。補正後シェア誤差の二乗和は、図１７に示したような曲線を描くことから、この曲線を表わす関数を計算し、その関数が最小値をとるときの補正係数ｋの値を特定してもよいし、二乗和の値が減少から増加へ切換わったときの補正係数ｋを特定してもよい。
ステップＳ２６からステップＳ４６までの動作処理は、ＣＰＵ４６と、ＣＰＵ４６にステップＳ２６からステップＳ４６までの動作処理を実行させるシェア計算プログラムと、二乗和を最小とする補正係数計算プログラムと、効用値補正プログラムによって実行される。
【００５９】
図５に、投入予定商品の計算シェアを算出するまでの動作処理を表わすフローチャートを示す。ステップＳ４８を開始する時点において、本実施例の装置１は、少なくともステップＳ２６からステップＳ４６の処理を実行している。
ステップＳ４８では、ステップＳ４６で特定された補正係数を用いた補正関数で各需要者の各属性の各水準に対する効用値を補正して、各需要者の補正後効用値を算出する。ステップＳ４６で特定された補正係数を用いた各属性の補正関数は、各属性の効用値の補正倍率を算出する。各需要者の補正後効用値は、「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４に記憶されている各属性の効用値を対応する補正倍率で乗じて算出することができる。
補正後効用値は、例えば、図１８に示した属性「排気量」の補正倍率は０．４１であることから、これを図７に示した需要者毎の属性「排気量」の効用値に乗じることで算出することができる。
ステップＳ５０では、算出した補正後効用値を「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段３０に記憶する。
ステップＳ５２では、ステップＳ４８で算出した補正後効用値が最後の需要者の効用値から算出された補正後効用値であったか否かが判断される。最後の需要者であった場合（判断がＹＥＳの場合）は、ステップＳ５４へ進み、最後の需要者でなかった場合（判断がＮＯの場合）は、次の需要者の効用値を用いてステップ４８からステップＳ５０の動作処理を繰返す。
ステップＳ５４では、補正後効用値を用いて、各商品（投入予定商品と投入予定商品と競合関係にある商品）の補正後総合効用値を算出する。投入予定商品と競合関係にある商品には、投入済み商品の他に、未だ市場未投入の競合関係にある商品も含んでいてもよい。各商品の補正後総合効用値は、商品を構成する各属性の水準の仕様に補正後効用値を当てはめて算出することができる。算出された補正後総合効用値は、「補正後総合効用値／需要者／商品」記憶手段３２に記憶する。
ステップＳ５６では、各商品の商品選択確率を算出する。投入予定商品の需要者毎の商品選択確率は、投入予定商品の総合効用値を、投入予定商品と投入予定商品と競合関係にある商品群の総合効用値の総和で除すことで算出できる。
ステップＳ５８では、ステップＳ５６で算出された投入予定商品の商品選択確率が最後の需要者の補正後効用値から算出された商品選択確率であったか否かが判断される。最後の需要者であった場合（判断がＹＥＳの場合）は、ステップＳ６０へ進み、最後の需要者でなかった場合（判断がＮＯの場合）は、次の需要者の効用値を用いてステップＳ５４からステップＳ５６の動作処理を繰返す。
ステップＳ６０では、各需要者の投入予定商品の商品選択確率から、投入予定商品の計算シェアを算出する。本実施例ではShare of Preference方式により計算シェアを算出している。投入済み商品と同様、計算シェアは需要者１から需要者Ｎの投入予定商品の商品選択確率の総和を、需要者の人数で除することで算出することができる。
ステップＳ６２では、ステップＳ６０で算出した投入予定商品の計算シェアを、「計算シェア／投入予定商品」記憶手段３４に記憶する。
ステップＳ４８からステップＳ６２までの動作処理は、ＣＰＵ４６と、ＣＰＵ４６にステップＳ４８からステップＳ６２までの動作処理を実行させるシェア計算プログラムと、効用値補正プログラムによって実行される。
【００６０】
本装置２によると、図１９の（１）に示す需要者に対する意識調査の結果をコンジョイント分析して得られた効用値を、図１９の（２）に示す補正後効用値へと補正することができる。例えば、図１９の属性「排気量」のように、補正前に過大評価されていた属性の効用値の効用感度を小さく補正し、属性「室内高」のように、補正前に過小評価されていた属性の効用値の高揚感度を大きく補正することができる。補正後効用値を用いて投入予定商品の計算シェアを計算することで、精度の高い計算シェアを算出することができる。
【００６１】
（第２実施例）
投入予定商品のシェアを計算する装置２は、さらに、「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４の記憶内容を「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段３０の記憶内容に置き換える手段と、置き換えられた「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４の記憶内容に基づいて、前記二乗和を最小とする補正係数によるときの二乗和が所定値以下となるまで、前記「総合効用値／需要者／商品」記憶手段８と「計算シェア／投入済み商品」記憶手段１０と「シェア誤差／投入済み商品」記憶手段１４と「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶手段１６と「相関係数／属性」記憶手段１８と「補正後平均総合効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段２２と「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶手段２４と「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段２６と「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段３０と「補正後総合効用値／需要者／商品」記憶手段３２と「計算シェア／投入予定商品」記憶手段３４の記憶内容を更新する手段を有していてもよい。これらの手段はハードウェアによって具現化されていてもよいが、本実施例においてはＣＰＵ４６と各種プログラムによって具現化されている。
【００６２】
上記の手段によると、「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４の記憶内容を「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段３０の記憶内容に置き換えて、各需要者の効用値を各需要者の補正後効用値に補正したときと同様の手段を用いて、補正後シェア誤差の二乗和が所定値以下となるまで、各需要者の補正後効用値をさらに補正することができる。補正後シェア誤差の二乗和に対して所定の閾値を設けることで、補正後効用値が投入予定商品のシェアの計算に必要とされる精度を満たしているかを判断することができる。補正を繰返すと、補正された補正後効用値を用いて算出される補正後シェア誤差の二乗和は図２１に示すように変化していく。図２１に示す補正後効用値の場合、３度目の補正実行後に二乗和が所定値以下となり、３度目の補正を行った補正後効用値を用いて投入予定商品の計算シェアを計算することで、精度の高い投入予定商品のシェアの予測をすることができる。
【００６３】
図２０に、上記手段を用いたときの投入予定商品のシェアを計算する動作処理を表わすフローチャートを示す。ステップＳ６４では、図２に示したステップＳ２から図５に示したステップＳ５２までの動作処理を実行する。投入予定商品のシェアを計算する装置２が実行する各需要者の各属性の各水準に対する効用値の補正に関する処理は、第１実施例と同様の動作処理によって実行される。ステップＳ５２までの動作処理を実行すると、各需要者の効用値を補正関数で補正した各需要者の補正後効用値が算出されて「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段３０に記憶される。
ステップＳ６６では、ステップＳ４６（図４を参照）で特定された補正係数ｋによるときの二乗和を特定する。この二乗和は、ステップＳ６４を実行しているので既に算出され、「二乗和／補正係数」記憶手段２８に記憶されている。
ステップＳ６８では、ステップＳ６６で特定された二乗和の値が、所定値以下であるか否かが判断される。二乗和の値が所定値以下の場合（判断がＹＥＳの場合）は投入予定商品のシェアの計算に必要とされる精度を満たしているとみなされて、ステップＳ７２へ進む。二乗和の値が所定値より大きい場合（判断がＮＯの場合）は未だ投入予定商品のシェアの計算に必要とされる精度を満たさないとみなされて、ステップＳ７０へ進む。
ステップＳ７０では、各需要者の補正後効用値をさらに補正するために、「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４の記憶内容を「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段３０の記憶内容に置き換える。例えば、図７に示した需要者１の属性「排気量」の水準「２０００ｃｃ」に対する効用値の値１０は、このステップにおいて第１実施例で算出された補正後効用値の値１０（効用値）×０．４１（補正倍率）＝４．１に置き換えられる。置き換えられた「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段４の記憶内容に基づいて、ステップＳ６４からステップＳ６８までの処理を繰返す。
ステップＳ７２では、投入予定商品のシェアの計算に必要とされる精度を満たしているとみなされているので、図５のステップＳ５４移行の処理を実行する。図５のステップＳ５４からステップＳ６２までの処理を実行すると、さらに補正された補正後効用値による投入予定商品の計算シェアが算出され、計算シェア／投入予定商品」記憶手段３４に記憶される。
【００６４】
例えば、各属性の効用値に対して１度目の補正で算出される補正倍率が図１８に示す補正倍率であるのに対し、上記の動作処理によって新たに算出される属性毎の相関係数Ｒ´を用いた補正関数から新たに補正係数ｋ´が特定されると、２度目の補正で算出される各属性の補正後効用値に対する補正倍率ｅｘｐ（Ｒ´×ｋ´）が算出される。このことにより、２度目の動作処理によってステップＳ２からステップＳ５２が実行されると、「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段３０に記憶されている補正後効用値は、１度目の補正後の補正後効用値が過大評価傾向にあった場合はさらに効用感度が小さく補正され、１度目の補正後の補正後効用値が過小評価傾向にあった場合はさらに効用感度が大きく補正されている。図２２に、補正前の効用値と補正後の効用値の関係を例示する。（１）は補正前の効用値を表わしており、（２）は１度目の補正後の効用値を表わしており、（３）は２度目の補正後の効用値を表わしている。例えば、属性「排気量」の１度目の補正で算出される補正倍率が０．４１であり（図１８を参照）、２度目の補正で算出される補正倍率がｅｘｐ（Ｒ´×ｋ´）とすると、２度目の補正後の需要者１の水準「２０００ｃｃ」に対する補正後効用値は、１０×０．４１×ｅｘｐ（Ｒ´×ｋ´）が計算されて「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段３０に記憶される。
【００６５】
本実施例の装置２によると、全ての属性の効用値を、全ての属性に共通する補正係数を用いて補正することができる。需要者に対する意識調査の結果をコンジョイント分析して得られる効用値と、需要者が商品の購入に際して商品に認める価値との間に存在する誤差を補正することができる。本実施例の装置２によって算出される補正後効用値を用いて投入予定商品の計算シェアを算出することで、精度の高い投入予定商品のシェアの予測を行うことができる。
【００６６】
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。
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合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時の請求項に記載の組合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】
【００６７】
【図１】第１実施例の投入予定商品のシェアを計算する装置２の概略構成を表わすブロック図である。
【図２】投入済み商品の計算シェアを算出するまでの動作処理を表わすフローチャートである。
【図３】投入済み商品のシェア誤差から属性毎の相関係数を算出するまでの動作処理を表わすフローチャートである。
【図４】補正後シェア誤差の二乗和が最小になる補正係数を特定するまでの動作処理を表わすフローチャートである。
【図５】投入予定商品の計算シェアを算出するまでの動作処理を表わすフローチャートである。
【図６】投入済み商品を構成する各属性の各水準を表わす図である。
【図７】需要者毎の各属性の各水準に対する効用値を表わす図である。
【図８】投入済み商品の総合効用値を表わす図である。
【図９】投入済み商品の需要者毎の商品選択確率を表わす図である。
【図１０】投入済み商品の計算シェアを表わす図である。
【図１１】投入済み商品の実績シェアを表わす図である。
【図１２】投入済み商品のシェア誤差を表わす図である。
【図１３】投入済み商品の各属性の各水準に対する平均効用値を表わす図である。
【図１４】各投入済み商品のシェア誤差と各投入済み商品の平均効用値の相関係数を表わす図である。
【図１５】各属性の相関係数を表わす図である。
【図１６】補正倍率と補正係数の関係を表わす図である。
【図１７】補正係数と補正後シェア誤差の二乗和の関係を表わす図である。
【図１８】各属性の効用値の補正倍率を表わす図である。
【図１９】補正前と補正後の効用値の効用感度の変化を表わす図である。
【図２０】第２実施例の投入予定商品のシェアを計算する装置２の動作処理を表わすフローチャートである。
【図２１】補正後シェア誤差の二乗和の変化を表わす図である。
【図２２】補正前と補正後の効用値の効用感度の変化を表わす図である。
【符号の説明】
【００６８】
２：投入予定商品のシェアを予測する装置
４：「属性／水準／効用値／需要者」記憶手段
６：「属性／水準／商品」記憶手段
８：「総合効用値／需要者／商品」記憶手段
１０：「計算シェア／投入済み商品」記憶手段
１２：「実績シェア／投入済み商品」記憶手段
１４：「シェア誤差／投入済み商品」記憶手段
１６：「属性／平均効用値／投入済み商品」記憶手段
１８：「相関係数／属性」記憶手段
２０：「補正関数」記憶手段
２２：「補正後平均効用値／投入済み商品／補正係数」記憶手段
２４：「補正後計算シェア／投入済み商品／補正係数」記憶手段
２６：「補正後シェア誤差／投入済み商品／補正係数」記憶手段
２８：「二乗和／補正係数」記憶手段
３０：「属性／水準／補正後効用値／需要者」記憶手段
３４：「計算シェア／投入予定商品」記憶手段
３６：「コンジョイント分析プログラム」記憶手段
３８：「シェア計算プログラム」記憶手段
４０：「相関係数計算プログラム」記憶手段
４２：「二乗和を最小とする補正係数計算プログラム」記憶手段
４４：「効用値補正プログラム」記憶手段
４６：ＣＰＵ
４８：表示部
５０：入力手段
【図１】
2008040715.tif 000008
【図２】
2008040715.tif 000009
【図３】
2008040715.tif 000010
【図４】
2008040715.tif 000011
【図５】
2008040715.tif 000012
【図６】
2008040715.tif 000013
【図７】
2008040715.tif 000014
【図８】
2008040715.tif 000015
【図９】
2008040715.tif 000016
【図１０】
2008040715.tif 000017
【図１１】
2008040715.tif 000018
【図１２】
2008040715.tif 000019
【図１３】
2008040715.tif 000020
【図１４】
2008040715.tif 000021
【図１５】
2008040715.tif 000022
【図１６】
2008040715.tif 000023
【図１７】
2008040715.tif 000024
【図１８】
2008040715.tif 000025
【図１９】
2008040715.tif 000026
【図２０】
2008040715.tif 000027
【図２１】
2008040715.tif 000028
【図２２】
2008040715.tif 000029