(57)【要約】【課題】  知覚マップ上にプロットした企画商品の座標に対応する因子群についての評価点を計算することが可能な技術を提供する。【解決手段】  演算装置４は、企画商品仮定評価点データを生成し、知覚マップにおける企画商品の仮定される座標（仮定座標）を計算する。知覚マップに指定された企画商品の指定座標に最も近接する企画商品の仮定座標に対応する企画商品に対する因子群についての仮定評価点を企画商品の推定評価点として選択し、目標評価点を指定した所定の因子について、因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する成分についての第２変化量に相当する第２変化量パラメータとを計算し、企画商品に対する推定評価点に、因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連づけられていない固有値に対応する成分に第２変化量パラメータを用いて企画商品評価点を計算し出力する。【選択図】図１
2008282247.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品群に対する因子群についての評価点に基づいた知覚マップ作成法を実施した結果得られた知覚マップにおいて、知覚マップ上で指定した座標に対応する企画商品の前記因子群についての評価点を計算する装置であって、
前記商品群に対する前記因子群についての評価点を記述する原評価点データと、原評価点データに基づいた知覚マップ作成法を実施することによって得られた固有値を記述する固有値データと、前記固有値に対応した前記商品群についての固有ベクトルを記述する商品固有ベクトルデータと、前記固有値に対応した前記因子群についての固有ベクトルを記述する因子固有ベクトルデータと、前記商品群それぞれについての知覚マップにおける座標を記述する商品座標データと、前記因子群それぞれについての知覚マップにおける座標を記述する因子座標データを記憶する手段と、
前記企画商品の知覚マップにおいて指定された座標（指定座標）を記述する企画商品指定座標データを取得する手段と、
前記商品群の中から基準となる商品（基準商品）を選択して、原評価点データから基準商品に対する因子群についての評価点を抽出して、基準商品評価点データとして出力する手段と、
企画商品指定座標データと、基準商品評価点データと、原評価点データと、固有値データと、因子固有ベクトルデータに基づいて、企画商品に対する因子群についての推定される評価点（推定評価点）と、基準商品に対する因子群についての評価点から企画商品に対する因子群についての推定評価点への変化量（第１変化量）を因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられた固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第１変化量パラメータ）を計算して、それぞれ企画商品推定評価点データと、第１変化量パラメータデータとして出力する手段と、
因子群のうちの所定因子について、企画商品に対して目標となる評価点（目標評価点）を記述する企画商品目標評価点データを取得する手段と、
企画商品推定評価点データと、企画商品目標評価点データと、因子固有ベクトルデータに基づいて、前記所定因子について、企画商品に対する推定評価点から企画商品に対する目標評価点への変化量（第２変化量）を因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第２変化量パラメータ）を計算して、第２変化量パラメータデータとして出力する手段と、
因子群のそれぞれの因子について、企画商品に対する推定評価点に、第２変化量パラメータを因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する各成分に乗じた値を加えて、企画商品に対する因子群についての評価点を計算して、企画商品評価点データとして出力する手段を備えている装置。
【請求項２】
前記第２変化量パラメータを計算する手段は、前記所定因子について、企画商品に対する推定評価点に第２変化量パラメータを因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する各成分に乗じた値を加えた評価点と、企画商品に対する目標評価点との差が最小となるように、第２変化量パラメータを計算することを特徴とする、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記企画商品の推定評価点と第１変化量パラメータを計算する手段は、
仮定される第１変化量パラメータ（仮定第１変化量パラメータ）を記述する仮定第１変化量パラメータデータを生成する手段と、
基準商品評価点データと、仮定第１変化量パラメータデータと、因子固有ベクトルデータに基づいて、企画商品に対する因子群について仮定される評価点（仮定評価点）を計算して、企画商品仮定評価点データとして出力する手段と、
原評価点データと企画商品仮定評価点データに基づいて、商品群と企画商品に対する因子群についての評価点から、企画商品に対する因子群についての仮定評価点を標準化した仮定標準化評価点を計算して、企画商品仮定標準化評価点データとして出力する手段と、
固有値データと、因子固有ベクトルデータと、企画商品仮定標準化評価点データに基づいて、知覚マップにおける企画商品の仮定される座標（仮定座標）を計算して、企画商品仮定座標データとして出力する手段と、
仮定第１変化量パラメータデータと、企画商品仮定座標データと、企画商品仮定座標データと、企画商品指定座標データに基づいて、知覚マップにおいて企画商品の指定座標に最も近接する企画商品の仮定座標に対応する、仮定第１変化量パラメータと、企画商品に対する因子群についての仮定評価点を、それぞれ第１変化量パラメータと、企画商品に対する因子群についての推定評価点として選択する手段を備えている、請求項１または２に記載の装置。
【請求項４】
商品群に対する因子群についての評価点に基づいた知覚マップ作成法を実施した結果得られた知覚マップにおいて、知覚マップ上で指定した座標に対応する企画商品の前記因子群についての評価点を計算する方法であって、
前記商品群に対する前記因子群についての評価点を記述する原評価点データと、原評価点データに基づいた知覚マップ作成法を実施することによって得られた固有値を記述する固有値データと、前記固有値に対応した前記商品群についての固有ベクトルを記述する商品固有ベクトルデータと、前記固有値に対応した前記因子群についての固有ベクトルを記述する因子固有ベクトルデータと、前記商品群それぞれについての知覚マップにおける座標を記述する商品座標データと、前記因子群それぞれについての知覚マップにおける座標を記述する因子座標データを記憶する工程と、
前記企画商品の知覚マップにおいて指定された座標（指定座標）を記述する企画商品指定座標データを取得する工程と、
前記商品群の中から基準となる商品（基準商品）を選択して、原評価点データから基準商品に対する因子群についての評価点を抽出して、基準商品評価点データとして出力する工程と、
企画商品指定座標データと、基準商品評価点データと、原評価点データと、固有値データと、因子固有ベクトルデータに基づいて、企画商品に対する因子群についての推定される評価点（推定評価点）と、基準商品に対する因子群についての評価点から企画商品に対する因子群についての推定評価点への変化量（第１変化量）を因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられた固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第１変化量パラメータ）を計算して、それぞれ企画商品推定評価点データと、第１変化量パラメータデータとして出力する工程と、
因子群のうちの所定因子について、企画商品に対して目標となる評価点（目標評価点）を記述する企画商品目標評価点データを取得する工程と、
企画商品推定評価点データと、企画商品目標評価点データと、因子固有ベクトルデータに基づいて、前記所定因子について、企画商品に対する推定評価点から企画商品に対する目標評価点への変化量（第２変化量）を因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第２変化量パラメータ）を計算して、第２変化量パラメータデータとして出力する工程と、
因子群のそれぞれの因子について、企画商品に対する推定評価点に、第２変化量パラメータを因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する各成分に乗じた値を加えて、企画商品に対する因子群についての評価点を計算して、企画商品評価点データとして出力する工程を備えていることを特徴とする方法。
【請求項５】
商品群に対する因子群についての評価点に基づいた知覚マップ作成法を実施した結果得られた知覚マップにおいて、知覚マップ上で指定した座標に対応する企画商品の前記因子群についての評価点を計算するためのプログラムであって、
前記商品群に対する前記因子群についての評価点を記述する原評価点データと、原評価点データに基づいた知覚マップ作成法を実施することによって得られた固有値を記述する固有値データと、前記固有値に対応した前記商品群についての固有ベクトルを記述する商品固有ベクトルデータと、前記固有値に対応した前記因子群についての固有ベクトルを記述する因子固有ベクトルデータと、前記商品群それぞれについての知覚マップにおける座標を記述する商品座標データと、前記因子群それぞれについての知覚マップにおける座標を記述する因子座標データを記憶する処理と、
前記企画商品の知覚マップにおいて指定された座標（指定座標）を記述する企画商品指定座標データを取得する処理と、
前記商品群の中から基準となる商品（基準商品）を選択して、原評価点データから基準商品に対する因子群についての評価点を抽出して、基準商品評価点データとして出力する処理と、
企画商品指定座標データと、基準商品評価点データと、原評価点データと、固有値データと、因子固有ベクトルデータに基づいて、企画商品に対する因子群についての推定される評価点（推定評価点）と、基準商品に対する因子群についての評価点から企画商品に対する因子群についての推定評価点への変化量（第１変化量）を因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられた固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第１変化量パラメータ）を計算して、それぞれ企画商品推定評価点データと、第１変化量パラメータデータとして出力する処理と、
因子群のうちの所定因子について、企画商品に対して目標となる評価点（目標評価点）を記述する企画商品目標評価点データを取得する処理と、
企画商品推定評価点データと、企画商品目標評価点データと、因子固有ベクトルデータに基づいて、前記所定因子について、企画商品に対する推定評価点から企画商品に対する目標評価点への変化量（第２変化量）を因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第２変化量パラメータ）を計算して、第２変化量パラメータデータとして出力する処理と、
因子群のそれぞれの因子について、企画商品に対する推定評価点に、第２変化量パラメータを因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する各成分に乗じた値を加えて、企画商品に対する因子群についての評価点を計算して、企画商品評価点データとして出力する処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品群に対する因子群についての評価点に基づいた知覚マップ作成法を実施して得られた知覚マップにおいて、知覚マップ上で指定した座標に対応する企画商品の因子群についての評価点を計算し、商品企画を支援する技術に関する。ここでいう知覚マップ作成法とは、商品群に対する因子群についての評価点に対して特異値分解処理を実施し、評価点が表わす商品と因子の特徴を表わす固有値に対応する成分を尺度として、商品群と因子群を知覚マップに表現することができる次元にまで縮約する手法をいう。マップ作成法には、例えば、数量化ＩＩＩ類、主成分分析、バイプロット分析、コレスポンデンス分析等の手法が存在する。
【背景技術】
【０００２】
商品提供者は、需要者の求める商品のイメージを予測し、予測したイメージに基づいて新規商品を企画する。しかしながら、商品提供者が予測したイメージは、需要者が実際に求める商品のイメージに合致しないことがある。このため、需要者が求める商品イメージを知り、商品の企画を支援するための様々な調査技術と分析技術が開発されている。
【０００３】
複数種類の商品からなる商品群に対して、様々な回答形式で各商品の選好度を調べる調査方法が存在する。例えば、自動車という商品分野に対し、「速い」「高級な」「遠出したくなる」などのイメージを表わす言葉からなる「因子」を対応させた質問表を作成し、回答者にそれぞれの車についてイメージを表わす各因子がどの程度当てはまるかを段階的に評価してもらう調査方法がある。このような調査によって得られる調査結果から、例えば車種１からｎまでのｎ種類の車両（商品）のそれぞれが、どのようなイメージで回答者に認識されているかがわかる。
しかしながら、得られた回答の集計結果だけでは、このような調査から得られる情報のすべてを引き出しているとはいえない。例えば、集計結果に加えて、調査対象となった商品同士がどのような関係性を持っているのか、また、それぞれのイメージを表わす言葉からなる因子同士がどのような関係性を持つと認識されているのか、さらにはそれらの関係性がどの程度の強さであるのかということについて情報を引き出すことができれば、調査結果をより有用に活用することができる。このような分析を可能にする分析法が開発されている。
【０００４】
上記の調査において、「商品種類」や「因子」などの調査の対象となるものを「項目」といい、それらの項目の総称を「カテゴリ」という。例えば、商品群について、因子群に対する評価を調査した場合には、「商品種類」という項目のカテゴリと、「因子」という項目のカテゴリが存在する。カテゴリと、カテゴリに属する各項目に対して付与される評価を、「カテゴリデータ」という。複数組のカテゴリデータの統計的な関連性を利用し、カテゴリを構成する項目そのものに数値を与える方法が開発されている。例えば、数量化ＩＩＩ類、主成分分析、バイプロット分析、コレスポンデンス分析などの、知覚マップを作成する手法が開発されており、項目そのものに数値を与えることができる。
カテゴリを構成する項目そのものに与えられる数値は、その「項目の構造」を表わしている。ここでいう項目の構造は、カテゴリデータに含まれる全ての項目の関係性や類似性を指す。例えば、ｎ通りの項目（商品種類）からなるカテゴリ「車」と、ｍ通りの項目からなるカテゴリ「因子」という２つのカテゴリがあり、これらのカテゴリ項目の組み合わせに対する評価の値がｎ×ｍの行列を構成している場合、上記の知覚マップ作成法によると、項目が包含する複数の関係性や類似性を表わす成分が算出される。項目そのものに与えられる数値は、その成分の表わす特徴における、項目の関係性や類似性の度合いを表わす。全ての項目の関係性や類似性を加味した上で、項目そのものに与えられる数値が計算される。
【０００５】
例えば、コレスポンデンス分析では、「商品種類」と「因子」の２つのカテゴリの相関ができるだけ大きくなるような成分を算出することができる。さらに、算出された成分に基づいて、相関ができるだけ大きくなるような数値を「商品種類」と「因子」のそれぞれのカテゴリを構成する項目に対して与えることができる。成分と、カテゴリを構成する各項目に対して与えられる数値を用いて、それらの項目の関係性を表わす知覚マップを作成することができる。この知覚マップを構成する座標空間では、上述した項目の構造が類似するもの同士が、同一の方向に現れる。
コレスポンデンス分析によって得られる知覚マップ上には、商品種類の項目と因子の項目の両方をプロットすることができる。商品種類がプロットされる知覚マップ（商品マップ）と因子がプロットされる知覚マップ（因子マップ）を個別に作成することができる。あるいは、商品マップと因子マップでは座標軸とする成分を共有しているため、一つの知覚マップに商品種類と因子の両方をプロットして重ね表示した商品／因子マップを作成することもできる。
【０００６】
特許文献１の技術では、上述した方法に基づき、商品毎の各因子に対する評価点に対してコレスポンデンス分析を実施して商品マップと因子マップを作成し、それらのマップに需要量に関する情報を等高線表示する。特許文献１の技術によると、商品と商品を特徴付ける因子と需要量の関係を視覚化し、商品企画に直結する情報を提供することができる。特許文献１の技術を用いることで、潜在的な需要量を視覚可能に表示し、商品企画に直結する情報を提供することができる。
特許文献１の技術によると、新しい商品を企画する場合に、企画商品についても既存の商品種類と同様に各因子に対する評価点を調査し、知覚マップに表示することができる。また、知覚マップ上に潜在的な需要量の情報を表示させることができるので、企画商品のポジションと潜在的な需要量との位置関係から、企画商品のイメージについて検討することができる。例えば、潜在的な需要量が高いことがマップ上で示されるポジションを特定し、企画商品がそのポジションに近づくように（すなわち、需要者が求めるイメージに近づくように）商品のイメージやコンセプトについて検討することができる。
【特許文献１】特願２００６−１１７９８４号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の技術では、知覚マップを作成することで、各商品種類における各因子毎の評価点が本来ならば多次元にわたって持っている情報量を、知覚マップで表現し得る次元（多くの場合では２次元ないしは３次元）にまで縮約する。例えば、商品種類と因子が多数存在しているときに、それらについて２次元の知覚マップを作成しようとする場合、各商品種類がそれらの多数の因子に対して有している評価点と、商品種類同士の関係性と、項目同士の関係性等の情報が、２つの軸で表わされる尺度に縮約される。
このため、縮約された次元（すなわち、知覚マップ）における企画商品のポジションから、企画商品が本来ならば有しているであろう各因子における評価点を算出しようとしても、その一連の評価点を一意に計算することが困難であるという問題が存在する。例えば、企画商品のポジションが知覚マップ上の特定のポジションとなるように商品のイメージやコンセプトについて検討する場合に、商品に対する多数の因子のそれぞれについて、どの程度の評価点を得点するようにすればよいのかを知ることができない。特許文献１の技術では、知覚マップ上に示される潜在的な需要量との位置関係から、企画商品がとるべきポジションについて検討することができても、その企画商品のポジションから、各因子に対する企画商品の評価点がどの程度必要となるのかといった情報を知ることができない。
【０００８】
本発明では、知覚マップ作成法を実施することで得られる知覚マップにおいて、知覚マップ上にプロットした企画商品の座標に対応する因子群についての評価点を計算する。商品企画に直結する情報を提供することが可能な技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の装置は、商品群に対する因子群についての評価点に基づいた知覚マップ作成法を実施した結果得られた知覚マップにおいて、知覚マップ上で指定した座標に対応する企画商品の前記因子群についての評価点を計算する。この装置は、商品群に対する前記因子群についての評価点を記述する原評価点データと、原評価点データに基づいた知覚マップ作成法を実施することによって得られた固有値を記述する固有値データと、固有値に対応した商品群についての固有ベクトルを記述する商品固有ベクトルデータと、固有値に対応した因子群についての固有ベクトルを記述する因子固有ベクトルデータと、商品群それぞれについての知覚マップにおける座標を記述する商品座標データと、因子群それぞれについての知覚マップにおける座標を記述する因子座標データを記憶する手段を備えている。
【００１０】
上述した原評価点データは、商品群に対して因子群が表すイメージ項目のそれぞれについて、需要者に対して調査を行うことで得ることができる。原評価点データが記述する評価点に対してコレスポンデンス分析等の知覚マップ作成法を実施すると、商品群と因子群の間の関係を特徴付ける固有値が計算され、固有値のぞれそれについて、商品群の固有ベクトルと因子群の固有ベクトルが計算される。商品群の固有ベクトルや因子群の固有ベクトルを同一の知覚マップ上に表現することで、商品同士の関係性や、因子同士の関係性や、商品と因子の間の関係性を直感的に把握することができる。商品群の固有ベクトルと因子群の固有ベクトルの知覚マップでの座標は、それらの固有ベクトルの成分のうち、知覚マップに関連付けられた固有値に対応する成分から決定される。
なお、上述の記憶手段は、知覚マップ作成法によって計算された値を記述するデータを記憶していればよく、実施される知覚マップ作成法は上述のコレスポンデンス分析に限定されない。例えば、数量化ＩＩＩ類、主成分分析、バイプロット分析等の知覚マップ作成法を実施した結果として得られた値を記述するデータを記憶していてもよい。
【００１１】
上述の装置は、企画商品の知覚マップにおいて指定された座標（指定座標）を記述する企画商品指定座標データを取得する手段を備えている。例えば、本発明の装置が知覚マップを表示することが可能な情報処理装置等に搭載されているならば、上述した手段は、表示装置に表示される知覚マップ上でユーザが指定した位置の座標を取得してもよい。あるいは、キーボード等の操作によって入力された数値を指定座標として取得してもよい。
【００１２】
上述の装置は、商品群の中から基準となる商品（基準商品）を選択して、原評価点データから基準商品に対する因子群についての評価点を抽出して、基準商品評価点データとして出力する手段を備えている。基準商品は知覚マップ上に座標値を有する商品群の中から選択されればよく、特に限定されない。例えば、知覚マップ上に指定した企画商品の指定座標から最も近い位置にプロットされている商品を、基準商品として選択してもよい。
【００１３】
上述の装置は、企画商品指定座標データと、基準商品評価点データと、原評価点データと、固有値データと、因子固有ベクトルデータに基づいて、企画商品に対する因子群についての推定される評価点（推定評価点）と、基準商品に対する因子群についての評価点から企画商品に対する因子群についての推定評価点への変化量（第１変化量）を因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられた固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第１変化量パラメータ）を計算して、それぞれ企画商品推定評価点データと、第１変化量パラメータデータとして出力する手段を備えている。
第１変化量は、各因子群についての評価点を尺度として、基準商品の評価点と企画商品の推定評価点の相違を表している。知覚マップ上では、この相違に基いて、基準商品と企画商品の座標位置が異なってくる。
また、第１変化量は、知覚マップ上では基準商品の座標から企画商品の指定座標への移動量で表わされる。知覚マップにおける商品（企画商品も含む）の座標は因子群の各因子についての評価点より計算されるので、第１変化量は、因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられた固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第１変化量パラメータ）として計算することができる。例えば、２次元の知覚マップにおいて企画商品の座標を指定した場合であれば、知覚マップに関連付けられている２つの固有値のそれぞれに対応する成分を尺度として、それぞれの次元に固有の第１変化量パラメータが計算される。企画商品の推定評価点は、知覚マップに関連付けられた各固有値に対応する因子固有ベクトルと第１変化量パラメータをそれぞれ乗じた数値（すなわち、第１変化量）を、基準商品の評価点に加えることで計算することができる。第１変化量パラメータを変化させると、異なる推定評価点の組み合わせを計算することができる。
推定評価点と、商品群の原評価点と、固有値と、因子固有ベクトルを用いると、推定評価点をとるときの知覚マップにおける企画商品の座標を計算することができる。推定評価点について計算される知覚マップ上の座標が企画商品の指定座標となる組み合わせを企画商品推定評価点データとして出力し、その推定評価点をとるときの第１変化量パラメータを、第１変化量パラメータデータとして出力することができる。また、上述の企画商品推定評価点データと第１変化量パラメータデータを出力する手段では、第１変化量を変化させて推定評価点を計算し、推定評価点について計算される知覚マップ上の座標が企画商品の指定座標となる第１変化量に対応する第１変化量パラメータを計算してもよい。
【００１４】
さらに、上述の装置は、因子群のうちの所定因子について、企画商品に対して目標となる評価点（目標評価点）を記述する企画商品目標評価点データを取得する手段を備えている。
一般的に、企画商品のイメージコンセプトを検討する際には、既存の商品が持つイメージとの相対的な関係を考慮することが多い。例えば、既存の商品（現行モデル）の次期モデルを企画する場合に、現行モデルが有する主要なイメージを踏襲しつつ、新たなイメージコンセプトを加えたいことがある。あるいは、「都会的」であるというイメージについては特定の既存の商品と同様の評価が得られるとともに、さらに「豪華」であるというイメージについては、その既存の商品よりも高い評価が得られるように、企画商品のイメージコンセプトを構築したいような場合がある。
上述した手段は、商品企画者の意図する目標評価点を設定することができる。例えば、商品企画者は、企画商品の因子群についての評価点のうち、「都会的」であるというイメージについては特定の既存の商品と同様の評価点「５５」となり、「豪華」であるというイメージについては、その既存の商品の評価点「６０」よりも高い評価点「７０」となるように、目標評価点を設定することができる。このとき、因子「都会的」についての目標評価点「５５」と因子「豪華」についての目標評価点「７０」は、上述の手段によって取得される。企画商品目標評価点データは、１つの因子についての目標評価点（固定値）を設定してもよいし、複数の因子について、それぞれの目標評価点を設定してもよい。
【００１５】
上述の装置は、企画商品推定評価点データと、企画商品目標評価点データと、因子固有ベクトルデータに基づいて、目標評価点が設定されている所定因子について、企画商品に対する推定評価点から企画商品に対する目標評価点への変化量（第２変化量）を因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第２変化量パラメータ）を計算して、第２変化量パラメータデータとして出力する手段を備えている。
例えば、因子「都会的」の目標評価点「５５」と因子「豪華」の目標評価点「７０」が設定された場合であっても、企画商品推定評価点データが記述する企画商品の推定評価点が、その数値であるとは限らない。多くの場合、因子「都会的」と因子「豪華」についての推定評価点と目標評価点の間には、乖離が存在する。所定因子における推定評価点と目標評価点の相違から、第２変化量を計算することができる。
上述した第２変化量は、各因子群についての評価点を尺度として、企画商品の推定評価点と目標評価点の相違を表している。上述の手段では、因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する成分、すなわち、知覚マップを生成する際に縮約して、知覚マップ上には反映されていない成分を尺度として、第２変化量を表現した値（第２変化量パラメータ）を計算する。
因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられている固有値に対応する成分を尺度とした第１変化量パラメータは、第２変化量パラメータを計算する時点では既知である。それらの第１変化量パラメータが変化すると、知覚マップ上で仮定される企画商品の座標が指定座標に最も接近する位置から変化してしまうため、好ましくない。そこで、知覚マップ上での座標に影響を与えない第２変化量パラメータを調整することによって、企画商品の所定の因子に関する推定評価点を目標評価点に接近させることができる。
コレスポンデンス分析等の知覚マップ作成法によると、商品群に対する因子群についての評価点からは複数の固有値が計算される。上述の第２変化量パラメータを計算して第２変化量パラメータデータとして出力する手段においては、知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する全ての成分を尺度として、それぞれについての第２変化量パラメータを計算してもよいし、指定した固有値に対応する成分を尺度として第２変化量パラメータを計算してもよい。
【００１６】
上述した装置は、因子群のそれぞれの因子について、企画商品に対する推定評価点に、第２変化量パラメータを因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する各成分に乗じた値を加えて、企画商品に対する因子群についての評価点を計算して、企画商品評価点データとして出力する手段を備えている。
推定評価点には、すでに、第１変化量パラメータによって表わされる、知覚マップ上での位置の相違に基づく評価点の変化が含まれている。この推定評価点に、因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する成分に第２変化量パラメータを乗じた値を加えることで、知覚マップ上での位置を指定座標に維持しつつ、目標評価点により近づけた評価点を、企画商品評価点データとして得ることができる。
本発明によると、知覚マップにプロットされた企画商品の指定座標に対応し、かつ所定因子についての目標評価点に近接する評価点を計算することができる。
【００１７】
上述した装置において、第２変化量パラメータを計算する手段は、前記所定因子について、企画商品に対する推定評価点に第２変化量パラメータを因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する各成分に乗じた値を加えた評価点と、企画商品に対する目標評価点との差が最小となるように、第２変化量パラメータを計算することが好ましい。
目標評価点は任意に与えられるため、場合によっては、全ての所定因子について目標評価点に合致するような企画商品に対する因子群についての評価点が計算できない場合がある。このような場合であっても、上記の構成とすることによって、全ての所定因子についての目標評価点に最も近接した企画商品に対する因子群についての評価点を得ることができる。
【００１８】
また、上述した装置において、企画商品の推定評価点と第１変化量パラメータを計算する手段は、仮定される第１変化量パラメータ（仮定第１変化量パラメータ）を記述する仮定第１変化量パラメータデータを生成する手段と、基準商品評価点データと、仮定第１変化量パラメータデータと、因子固有ベクトルデータに基づいて、企画商品に対する因子群について仮定される評価点（仮定評価点）を計算して、企画商品仮定評価点データとして出力する手段と、原評価点データと企画商品仮定評価点データに基づいて、商品群と企画商品に対する因子群についての評価点から、企画商品に対する因子群についての仮定評価点を標準化した仮定標準化評価点を計算して、企画商品仮定標準化評価点データとして出力する手段と、固有値データと、因子固有ベクトルデータと、企画商品仮定標準化評価点データに基づいて、知覚マップにおける企画商品の仮定される座標（仮定座標）を計算して、企画商品仮定座標データとして出力する手段と、仮定第１変化量パラメータデータと、企画商品仮定座標データと、企画商品仮定座標データと、企画商品指定座標データに基づいて、知覚マップにおいて企画商品の指定座標に最も近接する企画商品の仮定座標に対応する、仮定第１変化量パラメータと、企画商品に対する因子群についての仮定評価点を、それぞれ第１変化量パラメータと、企画商品に対する因子群についての推定評価点として選択する手段を備えていることが好ましい。
【００１９】
上述したように、第１変化量は、各因子群についての評価点を尺度として、基準商品の評価点と企画商品の推定評価点の相違を表しており、第１変化量は、因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられた固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第１変化量パラメータ）として計算することができ、第１変化量パラメータを変化させると、異なる推定評価点の組み合わせを計算することができる。このことから、仮定第１変化量パラメータデータを生成する手段では、仮定第１変化量パラメータを様々な値に仮定して生成する。異なる仮定第１変化量パラメータを用いると、第１変化量を様々な値に変化させることができる。
仮定評価点を計算して企画商品仮定評価点データとして出力する手段では、基準商品の評価点に上述した仮定第１変化量パラメータを用いて計算された第１変化量を加えることで、企画商品の仮定評価点を計算することができる。仮定第１変化量パラメータを変化させることで、複数の仮定評価点の組み合わせを計算することができる。
【００２０】
仮定評価点が計算されると、企画商品の仮定評価点と商品群の原評価点から、企画商品に対する因子群についての仮定評価点を標準化した仮定標準化評価点を計算して、企画商品仮定標準化評価点データとして出力することができる。
企画商品仮定標準化評価点データは、商品群の原評価点と企画商品の仮定評価点に対して、例えば、カイ二乗統計値を算出する手法等を用いて、企画商品の仮定評価点と、商品群と企画商品に対する因子群についての評価点の期待値の乖離を計算して出力することができる。仮定評価点を標準化することにより、仮定評価点から商品（行要素）と因子（列要素）にそれぞれ固有な効果を除き、商品と因子の関係性を表す数値に変換することができる。
【００２１】
企画商品の仮定標準化評価点が計算されると、その企画商品の仮定標準化評価点に対応して、知覚マップにおける企画商品の仮定される座標（仮定座標）を計算することができる。企画商品の仮定座標は、例えば、企画商品について仮定される固有ベクトルを、商品群の評価点と企画商品の評価点の総和の平方根で除すことで計算することができる。このとき、企画商品について仮定される固有ベクトルは、記憶手段に記憶されている固有値と因子固有ベクトル（すなわち、企画商品の評価点を加えずに計算された固有値と因子固有ベクトル）と、上述した仮定標準化評価点を用いて計算される。これは、企画商品を新たに商品群に加えても、商品群と因子群との間の関係性が変化しないという前提に基づいている。このことにより、企画商品について仮定した評価点に対応する知覚マップ上での仮定座標を計算することができる。
【００２２】
仮定第１変化量パラメータを変化させることで複数の仮定評価点の組み合わせが計算され、それらの複数の仮定評価点の各組み合わせに対応して仮定座標が計算される。企画商品の知覚マップにおける指定座標は既知であるので、計算された仮定座標のなかから、知覚マップにおいて企画商品の指定座標に最も近接する企画商品の仮定座標に対応する仮定第１変化量パラメータと、企画商品に対する因子群についての仮定評価点を、それぞれ第１変化量パラメータと、企画商品に対する因子群についての推定評価点として選択することができる。選択された第１変化量パラメータと推定評価点は、第１変化量パラメータデータと企画商品推定評価点データとして、それぞれ出力される。
【００２３】
本発明は方法として具現化することもできる。本発明の方法は、商品群に対する因子群についての評価点に基づいた知覚マップ作成法を実施した結果得られた知覚マップにおいて、知覚マップ上で指定した座標に対応する企画商品の前記因子群についての評価点を計算する方法である。この方法は、商品群に対する前記因子群についての評価点を記述する原評価点データと、原評価点データに基づいた知覚マップ作成法を実施することによって得られた固有値を記述する固有値データと、前記固有値に対応した前記商品群についての固有ベクトルを記述する商品固有ベクトルデータと、前記固有値に対応した前記因子群についての固有ベクトルを記述する因子固有ベクトルデータと、前記商品群それぞれについての知覚マップにおける座標を記述する商品座標データと、前記因子群それぞれについての知覚マップにおける座標を記述する因子座標データを記憶する工程と、企画商品の知覚マップにおいて指定された座標（指定座標）を記述する企画商品指定座標データを取得する工程と、商品群の中から基準となる商品（基準商品）を選択して、原評価点データから基準商品に対する因子群についての評価点を抽出して、基準商品評価点データとして出力する工程と、企画商品指定座標データと、基準商品評価点データと、原評価点データと、固有値データと、因子固有ベクトルデータに基づいて、企画商品に対する因子群についての推定される評価点（推定評価点）と、基準商品に対する因子群についての評価点から企画商品に対する因子群についての推定評価点への変化量（第１変化量）を因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられた固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第１変化量パラメータ）を計算して、それぞれ企画商品推定評価点データと、第１変化量パラメータデータとして出力する工程と、因子群のうちの所定因子について、企画商品に対して目標となる評価点（目標評価点）を記述する企画商品目標評価点データを取得する工程と、企画商品推定評価点データと、企画商品目標評価点データと、因子固有ベクトルデータに基づいて、前記所定因子について、企画商品に対する推定評価点から企画商品に対する目標評価点への変化量（第２変化量）を因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第２変化量パラメータ）を計算して、第２変化量パラメータデータとして出力する工程と、因子群のそれぞれの因子について、企画商品に対する推定評価点に、第２変化量パラメータを因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する各成分に乗じた値を加えて、企画商品に対する因子群についての評価点を計算して、企画商品評価点データとして出力する工程を備えていることを特徴とする。
【００２４】
上述の方法によると、知覚マップにプロットされた企画商品の指定座標に対応し、かつ所定因子についての目標評価点に近接する評価点を計算することができる。
【００２５】
さらに本発明はプログラムとして具現化することもできる。本発明のプログラムは、商品群に対する因子群についての評価点に基づいた知覚マップ作成法を実施した結果得られた知覚マップにおいて、知覚マップ上で指定した座標に対応する企画商品の前記因子群についての評価点を計算するためのプログラムである。このプログラムは、商品群に対する前記因子群についての評価点を記述する原評価点データと、原評価点データに基づいた知覚マップ作成法を実施することによって得られた固有値を記述する固有値データと、前記固有値に対応した前記商品群についての固有ベクトルを記述する商品固有ベクトルデータと、前記固有値に対応した前記因子群についての固有ベクトルを記述する因子固有ベクトルデータと、前記商品群それぞれについての知覚マップにおける座標を記述する商品座標データと、前記因子群それぞれについての知覚マップにおける座標を記述する因子座標データを記憶する処理と、企画商品の知覚マップにおいて指定された座標（指定座標）を記述する企画商品指定座標データを取得する処理と、商品群の中から基準となる商品（基準商品）を選択して、原評価点データから基準商品に対する因子群についての評価点を抽出して、基準商品評価点データとして出力する処理と、企画商品指定座標データと、基準商品評価点データと、原評価点データと、固有値データと、因子固有ベクトルデータに基づいて、企画商品に対する因子群についての推定される評価点（推定評価点）と、基準商品に対する因子群についての評価点から企画商品に対する因子群についての推定評価点への変化量（第１変化量）を因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられた固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第１変化量パラメータ）を計算して、それぞれ企画商品推定評価点データと、第１変化量パラメータデータとして出力する処理と、因子群のうちの所定因子について、企画商品に対して目標となる評価点（目標評価点）を記述する企画商品目標評価点データを取得する処理と、企画商品推定評価点データと、企画商品目標評価点データと、因子固有ベクトルデータに基づいて、前記所定因子について、企画商品に対する推定評価点から企画商品に対する目標評価点への変化量（第２変化量）を因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する成分を尺度として表現した値（第２変化量パラメータ）を計算して、第２変化量パラメータデータとして出力する処理と、因子群のそれぞれの因子について、企画商品に対する推定評価点に、第２変化量パラメータを因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する各成分に乗じた値を加えて、企画商品に対する因子群についての評価点を計算して、企画商品評価点データとして出力する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によると、知覚マップ上に指定した企画商品の座標を用いて、企画商品に対する因子群について、多様な成分（固有値）によって表わされる情報を含む評価点を計算することができる。所定の因子についての目標評価点が指定されているので、知覚マップ上の企画商品の指定座標に企画商品の仮定座標が最も接近する場合に、企画商品が因子群についてとり得る推定評価点が一意に決定されないという問題も解消される。
本発明によると、知覚マップ上のポジション（指定座標）を指定した企画商品が、各因子に対してどの程度の評価点に相当するのかを知ることができる。商品企画者は、得られた企画商品に対する因子群についての評価点に基づいて、その評価点が得られるようなイメージコンセプトについて検討することができる。商品企画に直結する情報を得ることができる。
【実施例】
【００２７】
本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の一実施例に係る商品企画支援装置２の概要構成を表わす図である。本実施例の商品企画支援装置２は、需要者に対して商品のイメージを調査した結果として得られた各商品の各因子に対する評価点を用いて、商品とイメージを表わす因子をプロットした知覚マップを作成し、その知覚マップ上の任意の位置に商品企画者がプロットした企画商品の座標値から、企画商品の各因子に対する評価点を計算する。
【００２８】
図１に示すように、商品企画支援装置２は、演算装置４、記憶装置１２、表示装置１０、マウス８、キーボード６によって構成されている。表示装置１０は演算装置４と接続されており、演算装置４から入力される信号にしたがって、画像を表示する。
マウス８は、入力スイッチと、入力ローラを備えた入力装置である。マウス８は、演算装置４と接続されている。入力スイッチが操作され、またはマウス８が机上で移動されて入力ローラが動かされることによって、マウス８から演算装置４に指令値が入力される。キーボード６は、多数の入力スイッチを備えた入力装置である。キーボード６は、演算装置４と接続されており、各入力スイッチが操作されることによって演算装置４に指令値が入力される。
【００２９】
記憶装置１２はハードディスク等によって構成されており、演算装置４と接続されている。図１に示すように、記憶装置１２は、商品群評価点データ１４と、商品群標準化評価点データ１６と、商品群次元縮約データ１８と、知覚マップデータ２０と、企画商品指定座標データ２８と、企画商品推定評価点データ３０と、企画商品目標評価点データ２２と、企画商品評価点データ３２と、コレスポンデンス分析プログラム２４と、評価点計算プログラム２６を記憶している。各種データの内容については、後で詳しく説明する。
また、記憶装置１２は、演算装置４から入力されるデータを記憶する。また、記憶装置１２は、演算装置４から入力される指令値に応じて、記憶しているデータを演算装置４に入力する。
【００３０】
演算装置４は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等によって構成されている。演算装置４は、記憶装置１２、表示装置１０、マウス８、キーボード６と接続されている。演算装置４は、マウス８及びキーボード６から入力される指令値にしたがって、種々の演算を実行し、演算結果を表示装置１０に表示させる。また、演算装置４は、記憶装置１２が記憶しているデータを読み出し、読み出したデータを利用して演算を実行する。また、演算装置４は、データを記憶装置１２に記憶させる。また、演算装置４は、記憶装置１２が記憶しているコレスポンデンス分析プログラム２４を読み出して実行することにより、商品と、商品のイメージを表わす因子がプロットされた知覚マップを作成し、評価点計算プログラム２６を読み出して実行することにより、その知覚マップ上の任意の位置に商品企画者がプロットした企画商品の座標値から、企画商品の各因子に対する評価点を計算する。
【００３１】
次に、記憶装置１２が記憶している商品群評価点データ１４について説明する。図４に、商品群評価点データ１４（原評価点データ）の記述する情報を表わす図を示す。商品群（商品種類）に対する因子群（評価項目）についての評価点は、需要者に対して商品のイメージを調査することで得られる。この調査は、「若々しい」、「高級な」等の、イメージを表わす因子について各商品を採点する方式で実施してもよいし、各商品に対するイメージをスケール形式で評価する方式で実施してもよい。本実施例では、商品Ａ〜ｉの、ｉ種類の商品に対して、ｊ個の因子が設定されている。例えば、商品Ａに対する因子「都会的」の評価点は「１３」であり、商品Ｂに対する因子「個性的」の評価点は「８３」である。以下では、商品ｉに対する因子ｊの評価点を「ｎij」と表現する。この評価点は、上述の調査方式による得点であってもよいし、回答者のパーセンテージ等であってもよい。また、商品群評価点データ１４は、年齢、性別、嗜好等によりグループ分けされた需要者毎に記憶されていてもよい。
【００３２】
次に、記憶装置１２が記憶している商品群標準化評価点データ１６について説明する。商品群標準化評価点データ１６は、カイ二乗検定法等を用いて、商品群評価点データ１４を標準化したものである。商品群評価点データ１４では、商品の種類と因子の種類の関係性を表わす要素だけでなく、商品種類に固有に影響する要素や、因子の種類に固有に影響する要素が含まれている場合がある。例えば、需要者によっては、商品の種類毎に異なる価値基準に基づいて評価していることや、イメージを表わす因子の種類毎にその価値基準が異なるような場合があり、商品群評価点データ１４は、そのような価値基準の差異を含んでいることがある。よって、各商品と各因子の組み合わせに対する評価点から、行要素（商品の種類）と列要素（因子の種類）の固有の効果を除いて、各商品の種類と各因子の要素の関連性を表わす値ａij（商品群標準化評価点データ１６）に標準化する必要がある。各商品の各因子における評価点ｎijを標準化することで、各評価点ｎijが有するばらつきをなくすことができる。標準化に際して演算装置４が実行する処理については、後述するフローチャートを用いて説明する。
【００３３】
次に、商品群次元縮約データ１８について説明する。図５（ａ）と（ｂ）に、商品群次元縮約データ１８が記述する情報を表わす図を示す。商品群次元縮約データ１８は、コレスポンデンス分析等を用いて商品群標準化評価点データ１６から計算された固有値を記述する固有値データと、各商品および各因子の固有値毎の固有ベクトルを記述する商品と因子の固有値ベクトルデータで構成される。例えば、商品群に対する因子群についての標準化評価点ａijは、それらの値を要素とする、ｉ×ｊの行列Ａであるとみなすことができる。この行列Ａを、行列Ａのｔ個の固有値λtと行要素の固有ベクトルｕitと列要素の固有ベクトルｗjtに特異値分解することで、標準化評価点ａijの次元を縮約することができる。商品群次元縮約データ１８は、商品に対する各因子における標準化評価点ａijを、次元単位に縮約したデータを備えている。
商品群評価点データ１４と商品群標準化評価点データ１６が、多様な因子の種類における多様な評価水準による判断を含むのに対し、商品群次元縮約データ１８では、ｔ次元の各々がそれぞれ特徴的な評価水準を表わしている。また、固有値の大きさは、評価点に対する各次元の特徴的な評価水準の関係性の強さを表わしており、その値が大きいほど、その次元における特徴的な評価水準による判断が、評価点に強く影響していることを意味している。例えば、図５の場合であれば、最も大きい固有値を有する１次元の固有値が特徴付ける商品群と因子群の間の関係が、評価点の評価水準に最も強く影響している。よって、商品企画者が分析結果を検討する場合には、それぞれの固有値に対応する成分の尺度において、どのような評価水準を表わしているのかを検討しなければならない。
【００３４】
次に、知覚マップデータ２０について説明する。図５（ｃ）に、知覚マップデータ２０の記述する情報を表わす図を示す。知覚マップデータ２０は、固有値に対応する次元を有する座標空間における、各商品の座標を記述する商品座標データと、各因子の座標を記述する因子座標データから構成される。各商品の座標と各因子の座標は、それぞれ固有値に対応した各商品の固有ベクトルと各因子の固有ベクトルから計算される。知覚マップデータ２０からは、例えば、商品や因子について、最も大きい固有値（図５では１次元）に対応する座標成分と、次に大きい固有値（図５では２次元）に対応する座標成分を用いて、２次元の知覚マップを作成することができる。あるいは、３次元の知覚マップを作成する場合であれば、１次元から３次元までの固有値に対応する座標成分を用いて、知覚マップに商品と因子をプロットすることができる。図６に、図５（ｃ）の知覚マップデータ２０から作成された知覚マップを示す。
【００３５】
上述した商品群標準化評価点データ１６と、商品群次元縮約データ１８と、知覚マップデータ２０は、商品群評価点データ１４に対して、コレスポンデンス分析プログラム２４を演算装置４が実行することで計算される。コレスポンデンス分析プログラム２４の処理動作については、後述のフローチャートで説明する。
なお、記憶装置１２は、コレスポンデンス分析プログラム２４によって作成された知覚マップを記憶していてもよい。
【００３６】
次に、企画商品指定座標データ２８について説明する。図７に、企画商品指定座標データ２８が記述する企画商品の指定座標の例を示す。企画商品の知覚マップ上の指定座標は、商品企画者が決めることができる。企画商品の指定座標は、キーボード６あるいはマウス８の操作によって演算装置４に入力されると、企画商品指定座標データ２８として記憶装置１２に記憶される。
【００３７】
次に、企画商品推定評価点データ３０について説明する。企画商品推定評価点データ３０は、上述の企画商品指定座標データ２８が記述する指定座標に企画商品がプロットされるときの、企画商品の各因子について推定される評価点（推定評価点）を記述するデータである。推定評価点は、商品群評価点データ１４と、商品群次元縮約データ１８と、企画商品指定座標データ２８に基づいて計算される。推定評価点の計算に際して演算装置４が実行する処理については、後述するフローチャートで説明する。
【００３８】
次に、企画商品目標評価点データ２２について説明する。企画商品目標評価点データ２２は、企画商品が各因子に対して取りうる評価点に対して、少なくとも１つの所定の因子において目標とする評価点（目標評価点）を記述する。目標評価点は、所定の因子について固定値を設定する。例えば、現行モデルの商品Ａの次期モデルを企画しようとする場合であれば、商品Ａの主要なイメージ（例えば、図４の場合であれば「高級」であるというイメージ）を維持するように因子「高級」についての目標評価点を設定することができる。あるいは、商品Ａとは対照的なイメージの商品を企画しようとする場合であれば、因子「都会的」についての評価点を、商品Ａとは反対に高く設定することもできる。企画商品の目標評価点は、キーボード６あるいはマウス８の操作によって演算装置４に入力されると、企画商品目標評価点データ２２として記憶装置１２に記憶される。
【００３９】
次に、企画商品評価点データ３２について説明する。企画商品評価点データ３２は、知覚マップにおいて企画商品指定座標データ２８で指定される位置に企画商品がプロットされるときの、企画商品の因子群について計算された評価点を記述する。企画商品の評価点は、企画商品推定評価点データ３０と、企画商品目標評価点データ２２と、商品群次元縮約データ１８に基づいて計算される。企画商品の評価点の計算に際して演算装置４が実行する処理については、後述するフローチャートを用いて説明する。
【００４０】
記憶装置１２は、さらに、評価点計算プログラム２６を記憶している。演算装置４が評価点計算プログラム２６を実行することで、知覚マップ上にプロットした企画商品が、指定される指定座標にプロットされるために必要となる各因子に対する評価点を計算する処理を実行する。評価点計算プログラム２６の処理動作については、後述のフローチャートで説明する。
【００４１】
次に、演算装置４が実行する処理について、図２と図３のフローチャートを参照しながら説明する。
操作者（商品企画者）がマウス８及びキーボード６で所定の操作を実行することによって、演算装置４は記憶装置１２からコレスポンデンス分析プログラム２４を読み出し、実行する。これによって、演算装置４は図２のフローチャートに示す処理を開始する。なお、演算装置４が以下の処理を開始する際には、商品群評価点データ１４はすでに記憶装置１２に記憶されているものとする。
【００４２】
演算装置４は、まず、記憶装置１２から商品群評価点データ１４を読み出す（ステップＳ２）。次いで、ステップＳ４では、各商品の各因子における評価点ｎｉｊを標準化評価点ａｉｊに変換する。このステップでは、カイ二乗統計式等を用いた処理を実行して、評価点ｎｉｊを標準化する。例えば、以下に示す式を処理することで、標準化評価点ａｉｊを計算する。以下の式において、ｎｉ．は商品毎の評価点（行要素）の総和であり、ｎ．ｊは因子毎の評価点（列要素）の総和であり、ｎ．．は商品と因子の評価点の総和である。
【００４３】
【数１】
2008282247.tif 000003
【００４４】
上述の処理により、例えば、図４の評価点ｎ11（商品Ａの項目「都会的」についての評価点「１３」に相当）からｎijまでの評価点を、標準化評価点ａ11〜ａijに換算することができる。このようにして表わした値ａ11〜ａijは、それらの値を要素とする、ｉ×ｊの行列Ａであるとみなすことができる。計算された値は、商品群標準化評価点データ１６として記憶手段１２に記憶される（ステップＳ６）。
ステップＳ８では、上述の行列Ａを、行列Ａのｔ個の固有値と行要素の固有ベクトルｕと列要素の固有ベクトルｗに特異値分解する。この処理により、標準化された各値ａijの次元を縮約する。例えば、次に示す式を処理することで、特異値分解処理を実行することができる。
【００４５】
【数２】
2008282247.tif 000004
【００４６】
Ｕは行要素、すなわちｔ次元の固有値に対応する商品種類についての固有ベクトルｕitを要素とする正規固有ベクトルであり、Λはｔ次元の固有値λtの平方根を対角要素とする対角行列であり、Ｗは正規固有ベクトルＵと直交し、列要素、すなわち因子についてのｔ次元の固有値に対応する固有ベクトルｗjtを要素とする正規固有ベクトルである。
上述の処理により、行列Ａの要素ａijは特異値分解され、ｔ次元の固有値λt（図５（ａ）を参照）と、ｔ次元の固有値に対応する商品についての商品固有ベクトルｕitと因子についての因子固有ベクトルｗjt（ともに図５（ｂ）を参照）が計算される。このステップでは、演算装置４が上述の式を処理することで、ｔ個の固有値と、各固有値に対応する固有ベクトルが計算される。それぞれの固有値は、商品とイメージ（因子）の間の関係について、異なる特徴を表している。計算された固有値と、商品固有ベクトルと、因子固有ベクトルは、商品群次元縮約データ１８として記憶装置１２に記憶される（ステップＳ１０）。
図５（ａ）では、値の大きい固有値から順に、１次元から４次元までの固有値を例示している。ステップＳ４で算出される固有値の数は、行列Ａの要素数に応じて異なってくる。例えば、行列Ａが４×４の要素からなる行列である場合には、４つの固有値が算出される。商品種類ｉと因子ｊの数に応じて、算出される固有値の数は異なっており、知覚マップを構成することが可能な次元数も異なってくる。
【００４７】
ステップＳ１１では、知覚マップを作成する尺度に対応する固有値を特定する。本実施例では、もっとも大きい固有値から順に、知覚マップの尺度として特定する。図６に示すような２次元の知覚マップを作成する場合であれば、このステップでは最も大きい固有値（図５（ａ）では１次元の固有値）が第１の成分として特定され、次に大きい固有値（図５（ａ）では２次元の固有値）が第２の成分として特定される。
ステップＳ１２では、特定された固有値ｔと、それぞれの固有値に対応する商品固有ベクトルｕitと因子固有ベクトルｗjtから、ｔ次元の固有値に対応する成分を尺度とする各商品の座標ｙit（行列Ａの行項目に対応する値）と各因子の座標ｘjt（行列Ａの列項目に対応する値）をそれぞれ計算する。商品と因子の座標は、例えば、下記の式を処理することで計算される。
【００４８】
【数３】
2008282247.tif 000005
【００４９】
上記のステップＳ１１で特定された固有値とステップＳ１２で計算された座標は、知覚マップデータ２０として記憶装置１２に記憶される（ステップＳ１４）。
なお、商品と因子のそれぞれについて算出される固有ベクトルを座標としてもよいが、各固有ベクトルの要素の分散が１、平均が０となるように、商品同士と因子のそれぞれの要素を標準化して、座標を算出することが好ましい。
【００５０】
ステップＳ１８では、ステップＳ１１で特定した固有値に対応する成分を尺度として、各成分における座標に対応する位置に商品と因子をプロットして、知覚マップを作成する。例えば、最も大きい固有値に対応する第１の成分（１次元）を横軸とし、次に大きい固有値に対応する第２の成分（２次元）を縦軸として、商品と因子をプロットすることができる。作成された知覚マップは、表示装置１０に出力され、表示される（ステップＳ１８）。図６の知覚マップにおける商品と因子のプロット位置は、間隔尺度により行っている。商品群と因子群の位置と距離は、各商品と各因子の関係性とその強さを、空間上の位置関係として表わしている。
【００５１】
上述の一連の処理によって作成された知覚マップでは、成分（次元）を尺度とする軸に対する商品同士の位置がそれら商品の関係性を表わしており、商品同士の距離がその関係性の強弱を表わしている。例えば、図６の商品Ａと商品Ｄは、１次元および２次元の表わす特徴において同様の評価を受けている。例えば、商品を企画し、そのイメージについて調査した場合に、企画商品が商品Ａ，Ｄと共通するイメージを持っていると評価されれば、企画商品は商品マップ上で商品Ａと商品Ｄに近い位置にプロットされ、企画商品が商品Ａ，Ｄとは対照的なイメージを持つと評価されれば、企画商品は図６のグラフの第１〜第３事象のいずれかの領域にプロットされる。
【００５２】
上述の知覚マップは、因子をプロットすることもできる。この場合においても、商品の場合と同様に、因子座標は間隔尺度により表わされており、因子同士の位置と距離が、因子同士の関係性と関係性の強さを表わしている。
例えば、類似する関係性をもつ因子同士（例えば、図６の「シンプルな」と「個性的な」）の場合であれば、その距離が近いほど、より強い類似性を持つと評価されているといえ、対照的な関係性をもつ因子同士（例えば、図６の「都会的な」と「かわいい」）の場合であれば、その距離が遠いほど、より強い対象性を持った関係であると評価されていることを意味する。
【００５３】
知覚マップを用いると、商品と因子の関係についても、上述の商品同士、あるいは因子同士と同様の関係性を見て取ることができる。その座標位置が近い商品と因子は、軸の表わす次元において類似した評価をされている。この一方で、対照的な位置にプロットされている商品と因子については、対照的な価値評価がなされていることが理解される。この場合、商品同士あるいは因子同士の位置と距離だけでなく、軸に対して同方向（あるいは反対方向）にプロットされている商品と因子に対する価値評価を知ることができる。商品と因子の双方を考慮した解釈が可能になる。
例えば、図６からは、商品Ａが「高級」であるというイメージと強く関係して評価されていることがわかる一方で、商品Ａ〜Ｅの中には「都会的な」、「若々しい」、「実用的な」というイメージと関連して評価されている商品が存在しないことがわかる。
【００５４】
商品企画者は、上述の処理によって作成された図６の知覚マップ（商品／因子マップ）にプロットされた商品と因子の関係性を検討しながら、商品企画のイメージについて検討することができる。例えば、商品Ｂの次期モデルを企画するときに、商品Ｂとほぼ同じイメージ路線で企画する場合であれば、商品Ｂのイメージ（すなわち、「シンプルな」、「個性的な」、「若々しい」等に特に関係して評価されるイメージ）に近い位置にプロットされるような商品を企画すればよいことがわかる。あるいは、今までの商品にはなかったコンセプトで新商品を企画する場合であれば、「都会的な」、「若々しい」、「実用的な」等に特に関連して評価されるイメージを持つ商品を企画することが好ましい等、企画商品のイメージコンセプトを他の商品や因子について検討しながら立案することができる。
【００５５】
本実施例の商品企画支援装置２によると、図６の知覚マップ上での企画商品のイメージ的な方向性が立案された時点で、実際に企画商品を知覚マップ上にプロットし、その座標位置から企画商品に対する因子群についての評価点を計算することができる。
操作者（商品企画者）がマウス８及びキーボード６で所定の操作を実行することによって、演算装置４が記憶装置１２から評価点計算プログラム２６を読み出し、実行する。これによって、演算装置４は図３のフローチャートに示す処理を開始する。なお、演算装置４が以下の処理を開始する際には、図２に示した処理は終了しており、表示装置１０に知覚マップが表示されているものとする。
【００５６】
ステップＳ２０では、演算装置４は、まず、知覚マップにおける企画商品の指定座標を取得する。企画商品の指定座標は、商品企画者（操作者）がキーボード６を用いて数値を入力してもよいし、マウス８を用いて知覚マップ上に企画商品をプロットすることで入力してもよい。演算装置４は、取得した指定座標を、企画商品指定座標データ２８として記憶装置１２に記憶する。図８に、指定座標に従って企画商品がプロットされた知覚マップを示す。
【００５７】
次いで、ステップＳ２２では、商品群の中から基準商品を選択する。基準商品が選択されると、演算装置４は記憶装置１２の商品群評価点データ１４から基準商品に対する因子群についての評価点（基準商品評価点データ）を読み出す。企画商品の基準となる基準商品は、知覚マップにプロットされている商品群のなかから選択される。このとき、基準商品は、例えば、知覚マップ上で企画商品に最も近い位置にプロットされている商品であってもよいし、商品企画者（操作者）が任意に指定してもよい。
企画商品と基準商品の知覚マップにおける位置と距離は、企画商品と企画商品のイメージ的な特徴における関係性と、その関係性の強さをそれぞれ表している。基準商品が知覚マップ上で企画商品に最も近い位置にプロットされている商品である場合（例えば、図８の場合であれば商品Ｃ）は、その基準商品が各因子に対して有する評価点が企画商品に求める評価点に最も近いことを意味する。そのような商品を基準商品として選択することで、基準商品からの変化量（固有値が対応する成分を尺度としたときの、因子固有ベクトルの変化量）を、企画商品評価点データに精度よく反映することができる。
所定の因子についてはある特定の商品と同等の評価を維持しながら、企画商品を指定座標にプロットしたい場合には、操作者が任意に基準商品を指定することが好ましい。例えば、図９の商品Ｅとほぼ同等の若々しさのイメージを保ちつつ、商品Ｅよりもさらに「都会的な」イメージを持つ商品を企画しようとする場合であれば、このステップで基準商品を商品Ｅに指定することができる。
【００５８】
基準商品が選択されると、基準商品と企画商品には、次式に表わされる関係が成立する。以下の式において、ｎcjは企画商品の因子ｊにおける推定評価点であり、ｎbjは基準商品の因子ｊにおける評価点であり、Σβtｘjtは、基準商品に対する因子群についての推定評価点への変化量（第１変化量）を表わしている。
【００５９】
【数４】
2008282247.tif 000006
【００６０】
上述したように、企画商品の推定評価点は基準商品が有する評価点ｎbjと固有値ｔに対応する成分ｔを尺度としたときの基準商品からの第１変化量によって表わすことができる。上述した形式で企画商品の推定評価点を表現すると、企画商品の推定評価点ｎcjは、基準商品の評価点ｎbjと第１変化量の分だけ相違するという関係が成り立つ。第１変化量は、基準商品と企画商品の評価点が類似するほどに（すなわち、知覚マップ上において基準商品と企画商品がプロットされる位置が近いほどに）小さくなる。
また、第１変化量は、知覚マップに関連付けられた固有値に対応する因子座標を尺度とする第１変化量パラメータとして表わすことができる。基準商品の評価点と因子座標値は記憶装置１２に記憶されているので、仮定第１変化量パラメータを仮定し（ステップＳ２４）、仮定された仮定第１変化量パラメータを用いて上述のモデル式を処理し、因子群のそれぞれの因子について第１変化量を計算することができる（ステップＳ２６）。第１変化量が計算されると、その変化量における企画商品の因子群についての仮定評価点が計算される（ステップＳ２８）。
例えば、図８の知覚マップに関連付けられている固有値に対応する成分（因子座標）を尺度とする場合であれば、上述したステップＳ２４からステップＳ２８の処理によって、１次元の仮定第１変化量パラメータβ1と２次元の仮定第１変化量パラメータβ2が仮定され、それらの仮定第１変化量パラメータを用いた場合の第１変化量と企画商品の仮定評価点が計算される。例えば、因子ｊにおける仮定評価点を記述する場合には、企画商品の因子ｊについての仮定評価点は、ｎcj＝ｎbj＋β1ｘj1＋β2ｘj2で表現される。
上述したように、仮定第１変化量パラメータは、知覚マップに関連付けられた固有値に対応する成分を尺度として仮定される。このことから、知覚マップに２つ以上の成分が関連付けられていれば、上述したβ1，β2以外にも仮定第１変化量パラメータが仮定され、それらの仮定第１変化量パラメータから、第１変化量と企画商品の仮定評価点が計算される。
【００６１】
仮定評価点が計算されると、ステップＳ３０では、企画商品の仮定標準化評価点を計算する。企画商品の仮定標準化評価点ａｃｊは、商品群評価点データ１４が記述する商品群の原評価点と、ステップＳ２８で計算された企画商品の仮定評価点から計算される。例えば、カイ二乗検定法等の手法を用いて、企画商品の標準化仮定評価点を計算することができる。
このステップでは、例えば、次式を処理することで、企画商品の仮定標準化評価点を計算することができる。以下の式において、ｎｃｊは因子ｊにおける企画商品の仮定評価点であり、ｎｃ．は商品群の評価点と企画商品の仮定評価点の総和であり、ｎ．ｊは因子毎の評価点の総和であり、ｎ．．は、商品群と企画商品と因子項目の評価点の総和である。
【００６２】
【数５】
2008282247.tif 000007
【００６３】
上記の処理を実行することで、企画商品の仮定標準化評価点ａcjは、仮定評価点ｎcjから商品（行要素）と因子（列要素）にそれぞれ固有な効果を除き、企画商品と因子の関係性を表す数値に変換されている。
【００６４】
ステップＳ３２では、知覚マップ上での企画商品の仮定座標ｙctを計算する。企画商品仮定座標ｙctは、ステップＳ３０で計算した企画商品の仮定標準化評価点と、商品群次元縮約データ１８として記憶されており、知覚マップに関連付けられている固有値と、その固有値に対応する成分を尺度とする因子固有ベクトルから計算することができる。
企画商品仮定座標ｙctは、例えば、次式を処理することで計算する。以下の式において、ｙctはｔ次元の固有値に対応する成分を尺度とする企画商品の仮定座標であり、ｕctはｔ次元の固有値に対応する成分を尺度とする企画商品の固有ベクトルであり、λtはｔ次元の固有値であり、ｗjtは、ｔ次元の固有値に対応する成分を尺度とする因子ｊの固有ベクトルであり、ａcjは因子ｊおける企画商品の仮定標準化評価点である。
【００６５】
【数６】
2008282247.tif 000008
【００６６】
上述の式では、企画商品と商品群が共通する固有値と因子固有ベクトル（商品群次元縮約データ１８）を用いている。このことにより、企画商品について仮定した評価点に対応する知覚マップ上での仮定座標を得ることができる。
ステップＳ３４では、計算された仮定座標が、ステップＳ２０で取得した指定座標に最も接近する仮定座標であるか否かを判断する。このステップでは、例えば、指定座標と仮定座標の距離について閾値を設定しておき、仮定座標と指定座標の間に計算される距離が閾値以下であるか否かによって判断することができる。指定座標に最も接近する仮定座標であると判断された場合には（ステップＳ３４でＹＥＳ）、その仮定座標をとるときの企画商品の仮定評価点を企画商品の推定評価点として選択し、企画商品推定評価点データ３０として記憶装置１２に記憶させる（ステップＳ３６）。この一方で、指定座標に最も接近する仮定座標でないと判断された場合には（ステップＳ３４でＮＯ）、異なる仮定第１変化量パラメータを仮定して、ステップＳ２４からステップＳ３４までの処理を繰り返す。
【００６７】
ステップＳ２４において、知覚マップに関連付けられている固有値に対応する成分を尺度として、それぞれに仮定される仮定第１変化量パラメータを変化させると、企画商品の仮定座標を知覚マップ上の各成分について、独立して変化させることができる。例えば、１次元の固有値に対応する成分（第１の成分）についての仮定第１変化量パラメータβ1を変化させれば、企画商品の仮定座標を第１の成分の表す尺度方向に移動させることができる。あるいは、２次元の固有値に対応する成分（第２の成分）についての仮定第１変化量パラメータβ2を変化させれば、企画商品の仮定座標を第２の成分の表す尺度方向に移動させることができる。このことから、計算された仮定座標が指定座標に最も接近する仮定座標でないと判断された場合（ステップＳ３４でＮＯ）に、次に仮定される仮定第１変化量パラメータは、指定座標と仮定座標の位置関係を考慮して決定されてもよい。
【００６８】
例えば、現行モデルが存在する商品の次期モデル（企画商品）を企画する際に、現行モデルのイメージを継承するイメージコンセプトを立案したい場合や、特定の既存商品が持つイメージを基準として、企画商品のイメージを企画したい場合のように、知覚マップ上に企画商品の座標位置を指定するとともに、所定の因子が表わすイメージについて、所定の値をとるように指定したい場合がある。このような場合に、上述した一連の処理によって計算された所定の因子についての推定評価点が、所望の評価点を得点しているとは限らない。このため、以下の処理では、推定評価点に商品企画者の意図を反映させて、企画商品の評価点を計算する処理を実行する。
【００６９】
ステップＳ３８では、所定因子について、企画商品目標評価点を取得する。目標評価点は、キーボード６やマウス８の操作によって演算装置４に入力される。目標評価点は、因子群のうちの所定の因子について、企画商品に対して目標となる評価点をいう。企画商品目標評価点は、例えば、次式に示すような形式で表すことができる。
【００７０】
【数７】
2008282247.tif 000009
【００７１】
このステップでは、企画商品の目標評価点として、所定の因子について評価点として指定された固定値を取得してもよいし、複数の因子について指定された、それぞれの評価点（固定値）を取得してもよい。取得された目標評価点は、企画商品目標評価点データ２２として記憶装置１２に記憶される。
例えば、商品について、図４の商品Ｅと同等の若々しいイメージを維持することを所望するのであれば、このステップにおいて、商品企画者は因子「若々しい」に対する企画商品の目標評価点を、図４の商品Ｅと同じ評価点「６４」に指定することができる。目標評価点を指定することで、商品企画者は自身の意図を評価点に反映させることができる。
【００７２】
多くの場合、所定因子における企画商品推定評価点データ３０が記述する推定評価点と企画商品目標評価点データ２２が記述する目標評価点の間には、乖離が存在する。そこで、固有値に対応する成分を尺度とするパラメータを変化させて、推定評価点を目標評価点に近似させる処理を実行する必要がある。しかしながら、知覚マップに関連付けられている固有値に対応する成分を尺度とする第１変化量パラメータを変化させると、知覚マップ上での企画商品の座標が指定座標から変化してしまうため、好ましくない。そこで、因子固有ベクトルの成分のうちで知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する成分、すなわち、知覚マップを生成する際に縮約して、知覚マップ上には反映されていない成分を尺度として、第２変化量を表現した値（第２変化量パラメータ）を用いて、企画商品の所定の因子に関する推定評価点を目標評価点に接近させる。第２変化量パラメータを変化させても、知覚マップ上で企画商品がプロットされる座標位置には影響を与えない。
例えば、次式を処理することによって、推定評価点を目標評価点に接近させることができる。以下の式において、ｎbj´は目標評価点が指定された因子ｊ´における推定評価点であり、Σβtｘj´tは推定評価点から目標評価点への変化量（第２変化量）であり、ｎfixは、因子ｊ´について設定されている目標評価点である。
【００７３】
【数８】
2008282247.tif 000010
【００７４】
上述のモデル式を用いると、第２変化量は、知覚マップに関連付けられていない固有値ｔに対応する成分を尺度とする第２変化量パラメータを用いて表わすことができる。このため、ステップＳ４０では、仮定第２変化量パラメータを仮定する。このステップでは、知覚マップに関連付けられていない全ての固有値ｔについての仮定第２変化量パラメータを仮定してもよいし、仮定第２変化量パラメータを仮定する固有値を指定してもよい。例えば、図５（ａ）に示される固有値であれば、知覚マップに関連付けられていない固有値、すなわち、３次元の固有値と４次元の固有値について、仮定第２変化量パラメータβ3，β4をそれぞれ仮定することができる。なお、図５（ｃ）に示すように、知覚マップに関連付けられていない固有値ｔに対応する成分についても、各商品と各因子の座標を計算することができる。上述の式に示したように、本実施例では、知覚マップに関連付けられていない固有値ｔに対応する成分を尺度とする場合にも、因子座標を用いて第２変化量を計算する。
【００７５】
仮定第２変化量パラメータが仮定されると、ステップＳ４２では、因子毎の推定評価点から目標評価点への変化量（第２変化量）を計算する。第２変化量は、各因子群についての評価点を尺度として、企画商品の推定評価点と目標評価点の相違を表している。
第２変化量が計算されると、演算装置４は、上述したモデル式を用いて、推定評価点と目標評価点の差を計算し（ステップＳ４４）、計算された推定評価点と目標評価点の差が最小であるか否かを判断する（ステップＳ４６）。
推定評価点と目標評価点の差が最小でないと判断された場合には（ステップＳ４６でＮＯ）、異なる仮定第２変化量パラメータを仮定して、ステップＳ４０からステップＳ４６までの処理を繰り返す。この一方で、推定評価点と目標評価点の差が最小であると判断された場合には（ステップＳ４６でＹＥＳ）、推定評価点と目標評価点の差がその数値になるときの第２変化量（すなわち、第２変化量パラメータを３次元と４次元の固有値に対応する各因子座標に乗じた値）を推定評価点に加えて、企画商品の評価点を計算する（ステップＳ４８）。例えば、企画商品の評価点ｎCjは、ｎCj＝ｎcj＋β3ｘj3＋β4ｘj4で表現される。推定評価点ｎcjには、すでに、第１変化量パラメータβ1，β2によって表わされる、知覚マップ上での位置の相違に基づく評価点の変化が含まれている。この推定評価点に、第２変化量パラメータβ3，β4を用いて計算された第２変化量を加えることで、知覚マップ上での企画商品の位置を指定座標に維持しつつ、目標評価点により近づけた評価点を計算することができる。計算された評価点は、企画商品評価点データ３２として、記憶装置１２に記憶される。
図１０に、計算された企画商品の評価点を表わす図を示す。因子「若々しい」について、目標評価点を商品Ｅと同じ評価点「６４」に設定した場合に知覚マップで指定した位置に企画商品がプロットされるためには、企画商品は、「都会的」「実用的」という２つの因子に対して特に高い評価を受ける必要があるのと同時に、「シンプル」という因子に対するイメージについてもやや高めの評価を得られるようなデザインにする必要があることが理解される。商品企画者は、得られた企画商品評価点に基づいて、企画商品のイメージコンセプトを検討することができる。
【００７６】
上述の一連の処理によって計算される企画商品評価点データ３２は、知覚マップに関連付けられていない（知覚マップに反映されていない）固有値に対応する成分が備える特徴についての情報を含んでいる。商品企画支援装置２によると、演算装置４は知覚マップにプロットされた企画商品の指定座標から、企画商品に対する因子群についての評価点を計算し、記憶装置１２、表示装置１０等に出力することができる。
【００７７】
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。
例えば、本実施例では第１変化量パラメータと第２変化量パラメータをそれぞれ仮定して第１変化量と第２変化量を計算しているが、第１変化量を計算して知覚マップに関連付けられた固有値に対応する成分を尺度とする第１変化量パラメータを計算し、第２変化量を計算して知覚マップに関連付けられていない固有値に対応する成分を尺度とする第２変化量パラメータを計算してもよい。
企画商品目標評価点データ２２が記述する目標評価点は、企画商品の所定の因子項目を拘束する制約条件としてもよい。例えば、（１）企画商品の所定の因子についての評価点を、任意の固定値（実数）に固定するという制約条件と、（２）企画商品の所定の因子についての評価点を、商品群にふくまれる所定の商品の評価点と同じ値に固定するという制約条件を規定して、記憶装置１２に記憶させてもよい。
図３のステップＳ２２では、知覚マップにプロットされている商品群から基準商品を選択しているが、このステップにおいて、知覚マップの原点を基準として選択してもよい。
また、商品企画支援装置２は、図３のステップＳ４８で計算された企画商品の評価点から企画商品の座標を計算し、指定座標と比較して評価点の精度を検証する処理を実行してもよい。
【００７８】
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み合わ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み合わ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】
【００７９】
【図１】商品企画支援装置の概要構成を表わす図である。
【図２】知覚マップを作成する処理を表わすフローチャートである。
【図３】知覚マップに座標を指定した企画商品に対する因子群についての評価点の計算処理を表わすフローチャートである。
【図４】商品群評価点データの記述する情報を表わす図である。
【図５】商品群次元縮約データと知覚マップデータの記述する情報を表わす図である。
【図６】知覚マップデータから作成された知覚マップを表わす図である。
【図７】企画商品指定座標データが記述する企画商品の指定座標を示す図である。
【図８】指定座標に従って企画商品がプロットされた知覚マップを表わす図である。
【図９】企画商品評価点データが記述する企画商品の評価点を表わす図である。
【符号の説明】
【００８０】
２：商品企画支援装置
４：演算装置
６：キーボード
８：マウス
１０：表示装置
１２：記憶装置
１４：商品群評価点データ
１６：商品群標準化評価点データ
１８：商品群次元縮約データ
２０：知覚マップデータ
２２：企画商品目標評価点データ
２４：コレスポンデンス分析プログラム
２６：評価点計算プログラム
２８：企画商品指定座標データ
３０：企画商品推定評価点データ
３２：企画商品評価点データ
【図１】
2008282247.tif 000011
【図２】
2008282247.tif 000012
【図３】
2008282247.tif 000013
【図４】
2008282247.tif 000014
【図５】
2008282247.tif 000015
【図６】
2008282247.tif 000016
【図７】
2008282247.tif 000017
【図８】
2008282247.tif 000018
【図９】
2008282247.tif 000019