(57)【要約】【課題】  消費者の嗜好動向の経時的な変化を把握することが可能な技術を提供する。【解決手段】  本発明の方法は、基準評価時点と比較評価時点における共通の評価項目についてのアンケート調査結果に基いて、消費者の嗜好動向を分析する方法である。その方法では、基準評価時点におけるアンケート調査結果について、クラスタ分析によって、基準評価時点のサンプルのクラスタへの分類結果を生成する。そして、それらのクラスタについて重心位置と半径を計算する。そして、比較評価時点におけるアンケート調査結果について、クラスタの重心位置までの距離とクラスタの半径に基いて、比較評価時点のサンプルのクラスタへの分類結果を生成する。そして、基準評価時点における分類結果と比較評価時点における分類結果を対比可能に出力する。【選択図】  図１
2008293310.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準評価時点と比較評価時点における共通の評価項目についてのアンケート調査結果に基いて、消費者の嗜好動向を分析する方法であって、
基準評価時点におけるアンケート調査結果を記述する第１サンプル回答データを取得する工程と、
前記第１サンプル回答データに基いて、クラスタ分析によって、前記第１サンプル回答データに含まれるサンプルをクラスタに分類して、第１サンプル分類データを生成する工程と、
前記第１サンプル回答データと前記第１サンプル分類データに基いて、前記クラスタの重心位置を計算する工程と、
前記第１サンプル回答データと前記第１サンプル分類データに基いて、前記クラスタの半径を計算する工程と、
比較評価時点におけるアンケート調査結果を記述する第２サンプル回答データを取得する工程と、
前記クラスタの重心位置と、前記クラスタの半径と、前記第２サンプル回答データに基いて、前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルを前記クラスタに分類して、第２サンプル分類データを生成する工程と、
前記第１サンプル分類データと前記第２サンプル分類データに基いて、前記第１サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類結果と、前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類結果を、対比可能に出力する工程を備えており、
前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類において、判定対象とするサンプルから判定対象とするクラスタの重心位置までの距離がその判定対象とするクラスタの半径を超えない場合に、その判定対象とするサンプルをその判定対象とするクラスタに分類することを特徴とする方法。
【請求項２】
基準評価時点と比較評価時点における共通の評価項目についてのアンケート調査結果に基いて、消費者の嗜好動向を分析するシステムであって、
基準評価時点におけるアンケート調査結果を記述する第１サンプル回答データを取得する手段と、
前記第１サンプル回答データに基いて、クラスタ分析によって、前記第１サンプル回答データに含まれるサンプルをクラスタに分類して、第１サンプル分類データを生成する手段と、
前記第１サンプル回答データと前記第１サンプル分類データに基いて、前記クラスタの重心位置を計算する手段と、
前記第１サンプル回答データと前記第１サンプル分類データに基いて、前記クラスタの半径を計算する手段と、
比較評価時点におけるアンケート調査結果を記述する第２サンプル回答データを取得する手段と、
前記クラスタの重心位置と、前記クラスタの半径と、前記第２サンプル回答データに基いて、前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルを前記クラスタに分類して、第２サンプル分類データを生成する手段と、
前記第１サンプル分類データと前記第２サンプル分類データに基いて、前記第１サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類結果と、前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類結果を、対比可能に出力する手段を備えており、
前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類において、判定対象とするサンプルから判定対象とするクラスタの重心位置までの距離がその判定対象とするクラスタの半径を超えない場合に、その判定対象とするサンプルをその判定対象とするクラスタに分類することを特徴とするシステム。
【請求項３】
基準評価時点と比較評価時点における共通の評価項目についてのアンケート調査結果に基いて、消費者の嗜好動向を分析するプログラムであって、コンピュータに、
基準評価時点におけるアンケート調査結果を記述する第１サンプル回答データを取得する処理と、
前記第１サンプル回答データに基いて、クラスタ分析によって、前記第１サンプル回答データに含まれるサンプルをクラスタに分類して、第１サンプル分類データを生成する処理と、
前記第１サンプル回答データと前記第１サンプル分類データに基いて、前記クラスタの重心位置を計算する処理と、
前記第１サンプル回答データと前記第１サンプル分類データに基いて、前記クラスタの半径を計算する処理と、
比較評価時点におけるアンケート調査結果を記述する第２サンプル回答データを取得する処理と、
前記クラスタの重心位置と、前記クラスタの半径と、前記第２サンプル回答データに基いて、前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルを前記クラスタに分類して、第２サンプル分類データを生成する処理と、
前記第１サンプル分類データと前記第２サンプル分類データに基いて、前記第１サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類結果と、前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類結果を、対比可能に出力する処理を実行させるものであって、
前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類において、判定対象とするサンプルから判定対象とするクラスタの重心位置までの距離がその判定対象とするクラスタの半径を超えない場合に、その判定対象とするサンプルをその判定対象とするクラスタに分類す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、消費者の嗜好動向を分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
新規製品の開発を行うためには、それに先立って、新規製品の仕様を適切に企画する必要がある。製品の企画が適切に行われたか否かによって、製品の売り上げは大きく左右される。このため、新規製品の企画を適切に行うことは、企業にとって非常に重要である。例えば自動車のように複雑な機構を有する製品では、一旦開発が始まってしまうと膨大な費用や人員を投入しなければならない。開発が始まる前に、どのような仕様とするのかを決定する企画を適切に行っていないと、売れない製品を開発することとなってしまう。この結果、多大なコストや労力が無駄となり、企業にとって大きな損失となる。したがって、製品の企画を適切に行うことが強く要望される。
【０００３】
製品の企画を行う際に、消費者の嗜好動向を的確に把握していれば、多くの消費者に受け入れられる製品仕様を設定することができる。そこで、従来より、製品の企画を支援するために、消費者の嗜好動向を分析する技術が開発されている。例えば特許文献１に記載された技術では、消費者を嗜好動向が似通ったグループ（クラスタ）に分類して、それぞれのクラスタの特徴を把握することができる。この技術によれば、新規製品が訴求すべきクラスタを適切に選定して、より適切に製品の企画を行うことができる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−１６７２０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
製品の企画段階から、設計／製作を経て、実際に製品を市場へ投入するまでには、数年程度を要する場合がある。この間に、消費者の嗜好動向が大きく変化していると、企画段階では消費者の嗜好動向に適合していた製品でも、市場投入段階では消費者の嗜好動向に適合しなくなってしまうおそれがある。
【０００６】
製品の企画段階において、消費者の嗜好動向の経時的な変化の傾向を知ることができれば、その後の消費者の嗜好動向についての予測が可能となり、市場投入段階で消費者の嗜好動向に適合するように製品を企画することが可能となる。消費者の嗜好動向の経時的な変化を把握することが可能な技術が待望されている。
【０００７】
本発明は上記課題を解決する。本発明では、消費者の嗜好動向の経時的な変化を把握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】
【０００８】
本発明は方法の発明として具現化される。本発明の方法は、基準評価時点と比較評価時点における共通の評価項目についてのアンケート調査結果に基いて、消費者の嗜好動向を分析する方法である。その方法は、基準評価時点におけるアンケート調査結果を記述する第１サンプル回答データを取得する工程と、前記第１サンプル回答データに基いてクラスタ分析によって前記第１サンプル回答データに含まれるサンプルをクラスタに分類して第１サンプル分類データを生成する工程と、前記第１サンプル回答データと前記第１サンプル分類データに基いて前記クラスタの重心位置を計算する工程と、前記第１サンプル回答データと前記第１サンプル分類データに基いて前記クラスタの半径を計算する工程と、比較評価時点におけるアンケート調査結果を記述する第２サンプル回答データを取得する工程と、前記クラスタの重心位置と前記クラスタの半径と前記第２サンプル回答データに基いて前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルを前記クラスタに分類して第２サンプル分類データを生成する工程と、前記第１サンプル分類データと前記第２サンプル分類データに基いて前記第１サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類結果と前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類結果を対比可能に出力する工程を備えている。その方法は、前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類において、判定対象とするサンプルから判定対象とするクラスタの重心位置までの距離がその判定対象とするクラスタの半径を超えない場合に、その判定対象とするサンプルをその判定対象とするクラスタに分類することを特徴とする。
【０００９】
上記の方法では、第１サンプル回答データに基くクラスタ分析によって、基準評価時点でのサンプルがクラスタに分類されて、第１サンプル分類データが生成される。そして、基準評価時点でのサンプルの分類結果から、クラスタの重心位置と半径がそれぞれ計算される。そして、計算されたクラスタの重心位置と半径を用いて、第２サンプル回答データに含まれるサンプルをクラスタに分類して、第２サンプル分類データが生成される。そして、第１サンプル分類データが表現する基準評価時点でのサンプルの分類結果と、第２サンプル分類データが表現する比較評価時点でのサンプルの分類結果を、対比可能に出力する。
【００１０】
上記の方法によれば、第１サンプル回答データに含まれるサンプルと、第２サンプル回答データに含まれるサンプルを、同じ基準に基いてクラスタに分類することが可能となる。従って、基準評価時点での消費者の嗜好動向と、比較評価時点での消費者の嗜好動向を、同じ基準で比較することが可能となる。基準評価時点から比較評価時点にかけて、消費者の嗜好動向が経時的にどのように変化しているのかを知ることができる。
【００１１】
本発明はシステムとしても具現化される。本発明のシステムは、基準評価時点と比較評価時点における共通の評価項目についてのアンケート調査結果に基いて、消費者の嗜好動向を分析するシステムである。そのシステムは、基準評価時点におけるアンケート調査結果を記述する第１サンプル回答データを取得する手段と、前記第１サンプル回答データに基いてクラスタ分析によって前記第１サンプル回答データに含まれるサンプルをクラスタに分類して第１サンプル分類データを生成する手段と、前記第１サンプル回答データと前記第１サンプル分類データに基いて前記クラスタの重心位置を計算する手段と、前記第１サンプル回答データと前記第１サンプル分類データに基いて前記クラスタの半径を計算する手段と、比較評価時点におけるアンケート調査結果を記述する第２サンプル回答データを取得する手段と、前記クラスタの重心位置と前記クラスタの半径と前記第２サンプル回答データに基いて前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルを前記クラスタに分類して第２サンプル分類データを生成する手段と、前記第１サンプル分類データと前記第２サンプル分類データに基いて前記第１サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類結果と前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類結果を対比可能に出力する手段を備えている。そのシステムは、前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類において、判定対象とするサンプルから判定対象とするクラスタの重心位置までの距離がその判定対象とするクラスタの半径を超えない場合に、その判定対象とするサンプルをその判定対象とするクラスタに分類することを特徴とする。
【００１２】
本発明はプログラムとしても具現化される。本発明のプログラムは、基準評価時点と比較評価時点における共通の評価項目についてのアンケート調査結果に基いて、消費者の嗜好動向を分析するプログラムである。そのプログラムは、コンピュータに、基準評価時点におけるアンケート調査結果を記述する第１サンプル回答データを取得する処理と、前記第１サンプル回答データに基いてクラスタ分析によって前記第１サンプル回答データに含まれるサンプルをクラスタに分類して第１サンプル分類データを生成する処理と、前記第１サンプル回答データと前記第１サンプル分類データに基いて前記クラスタの重心位置を計算する処理と、前記第１サンプル回答データと前記第１サンプル分類データに基いて前記クラスタの半径を計算する処理と、比較評価時点におけるアンケート調査結果を記述する第２サンプル回答データを取得する処理と、前記クラスタの重心位置と前記クラスタの半径と前記第２サンプル回答データに基いて前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルを前記クラスタに分類して第２サンプル分類データを生成する処理と、前記第１サンプル分類データと前記第２サンプル分類データに基いて前記第１サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類結果と前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類結果を対比可能に出力する処理を実行させるものである。そのプログラムは、前記第２サンプル回答データに含まれるサンプルの前記クラスタへの分類において、判定対象とするサンプルから判定対象とするクラスタの重心位置までの距離がその判定対象とするクラスタの半径を超えない場合に、その判定対象とするサンプルをその判定対象とするクラスタに分類することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の装置によれば、消費者の嗜好動向の経時的な変化を把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に発明を実施するための最良の形態を列記する。
（形態１）第１サンプル分類データを生成する工程では、クラスタ間の最大相関値が最小となるような最適クラスタ数を決定して、その最適クラスタ数でのクラスタ分析によって、第１サンプル回答データに含まれるサンプルをクラスタに分類する。
【実施例】
【００１５】
図１は嗜好動向分析システム１００の構成を模式的に示している。嗜好動向分析システム１００は、入力装置１０２と、出力装置１０４と、データ処理装置１０６を備えている。データ処理装置１０６は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等を備える汎用のコンピュータである。データ処理装置１０６は、ハードディスクに記憶されたプログラムに従って、クラスタ分析装置１０８と、クラスタ分類装置１１０と、対比表作成装置１１２と、サンプル回答記憶装置１１４と、クラスタ情報記憶装置１１６と、サンプル分類記憶装置１１８としての機能を実現する。
【００１６】
入力装置１０２はデータ処理装置１０６に接続されたキーボード等のデータ入力手段である。本実施例の嗜好動向分析システム１００では、一般消費者に対して実施したアンケート調査の結果が入力装置１０２から入力される。アンケート調査は、製品を購入する際に各評価項目をどの程度重視するか、回答者に各評価項目ごとに評価点を設定してもらう方式で行われている。アンケート調査は、同じ評価項目に関して複数の時点において実施されている。本実施例では、２００４年に実施したアンケート調査の結果と、２００５年に実施したアンケート調査の結果が入力される。入力装置１０２から入力されたアンケート調査の結果は、サンプル回答データとしてサンプル回答記憶装置１１４に記憶される。
【００１７】
図５と図６は、サンプル回答記憶装置１１４に記憶されるサンプル回答データの構造を例示している。サンプル回答データには、その調査を実施した年度と、回答者を識別するサンプルＩＤと、そのサンプルの評価項目ごとの評価点が関連付けられている。例えば図５に示す例では、サンプルＩＤ「Ｓ００００１」の回答者について、調査年度である「２００４年」と、評価項目「高級な」の評価点「５」と、評価項目「かっこいい」の評価点「３」と、・・・、評価項目「高性能な」の評価点「２」が関連付けられている。サンプルＩＤ「Ｓ００００２」の回答者からサンプルＩＤ「Ｓ２０３３０」の回答者についても、同様に、調査年度と各評価項目の評価点が関連付けられている。
【００１８】
図５のサンプル回答データは２００４年に実施した調査結果に対応しており、図６のサンプル回答データは２００５年に実施した調査結果に対応している。２００４年に実施した調査と２００５年に実施した調査においては、評価項目は同じであるが、回答者は別々に抽出されており、全体のサンプル数も異なっている。本実施例のデータ処理装置１０６は、２００４年を基準評価時点として、２００５年を比較評価時点として、基準評価時点から比較評価時点にかけての消費者の嗜好動向の経時的な変化を示す対比表を作成して出力装置１０４に出力する。出力装置１０４はディスプレイと印刷装置を備えており、作成された対比表をディスプレイに表示することもできるし、印刷装置によって印刷することもできる。
【００１９】
以下ではデータ処理装置１０６が行う処理の詳細について説明する。データ処理装置１０６は、サンプル回答記憶装置１１４に基準評価時点でのサンプル回答データが記憶されると、クラスタ分析装置１０８によって基準評価時点でのサンプルについてクラスタへの分類を行う。
【００２０】
本実施例のクラスタ分析装置１０８は、サンプルを分類するクラスタ数を予め与えておくことなく、基準評価時点でのサンプル回答データの内容に基いて最適なクラスタ数を決定し、その最適なクラスタ数でサンプルの分類を行う。以下では図２のフローチャートを参照しながら、クラスタ分析装置１０８が行う処理の詳細について説明する。
【００２１】
ステップＳ２０２では、基準評価時点でのサンプル回答データをサンプル回答記憶装置１１４から読み出して取得する。
【００２２】
ステップＳ２０４では、クラスタ数Ｋとして２を設定する。
【００２３】
ステップＳ２０６では、従来より用いられているクラスタ分析法によって、基準評価時点でのサンプル回答データからＫ個のクラスタを作成する。ステップＳ２０６で用いるクラスタ分析法としては、例えば樹形図の切断によってサンプルをクラスタに分類する階層クラスタ分析法によって行ってもよいし、Ｋ平均法のような非階層クラスタ分析法によって行ってもよい。階層クラスタ分析法や非階層クラスタ分析法は、当業者にとって既知の手法であるから、本願では詳細な説明を省略する。ステップＳ２０６の処理によって、基準評価時点でのサンプル回答データに含まれる全てのサンプルが、Ｋ個のクラスタのうちの何れかに分類される。サンプルのクラスタへの分類結果は、図１１に示すようなサンプル分類データによって表現される。サンプル分類データには、調査年度と、サンプルＩＤと、そのサンプルが属するクラスタを識別するクラスタＩＤが関連付けられている。
【００２４】
ステップＳ２０８では、ステップＳ２０６でサンプルが分類された各クラスタについて、そのクラスタの重心位置を求める。クラスタの重心位置は、各評価項目についての評価点として与えられる。クラスタの重心位置は、各評価項目に関して、そのクラスタに属するサンプルの評価点の平均値を計算することによって求められる。
【００２５】
ステップＳ２１０では、ステップＳ２０６でサンプルが分類された各クラスタについて、クラスタ間の相関係数を計算する。本実施例では、２のクラスタの間で、クラスタの重心位置が表現する各評価項目に対する評価点の相関係数を計算する。相関係数が高いクラスタ同士では、同じ評価項目に対して同じような評価点を有するものとなっており、それらのクラスタが似通っていると考えることができる。逆に、相関係数が低いクラスタ同士では、同じ評価項目に対して正反対の評価点を有するものとなっており、それらのクラスタが似通っていないと考えることができる。すなわち、ステップＳ２１０で計算されるクラスタ間の相関係数は、それぞれのクラスタがどの程度似通っているのかを示す指標として扱うことができる。図７にクラスタ数Ｋ＝８の場合のクラスタ間の相関係数の計算結果を例示する。
【００２６】
ステップＳ２１２では、ステップＳ２１０で計算されたクラスタ間の相関係数のうちで最大のものを、そのクラスタ数Ｋでサンプルをクラスタに分類したときの最大相関値として決定する。図７に示す例では、クラスタＩＤ「Ｃ０１」のクラスタと、クラスタＩＤ「Ｃ０７」のクラスタの間の相関係数「０．４０７」が最大のものであるから、最大相関値は「０．４０７」となる。この最大相関値は、クラスタ数Ｋに応じて変化する。例えば、クラスタ数Ｋが極端に小さい場合には、各クラスタの傾向がサンプル全体の平均的な傾向と大きく相違しないため、クラスタ同士が似通ったものとなって、最大相関値は高い値となる。逆に、クラスタ数Ｋが極端に大きい場合には、クラスタが細分化され過ぎてしまい、似たようなクラスタが数多く生成されて、やはり最大相関値は高い値となる。後述するように、本実施例では、上記の最大相関値が最も小さくなるようなクラスタ数Ｋを、サンプル回答データに対して最適なクラスタ数（最適クラスタ数）ＫＯとして決定する。
【００２７】
ステップＳ２１４では、クラスタ数Ｋが規定値に達しているか否かを判断する。この規定値は、最適クラスタ数ＫＯを探索する範囲の上限値を意味する。本実施例では、クラスタ数Ｋの規定値は２０である。すなわち、本実施例では、クラスタ数Ｋを２から２０の範囲で変化させて、それぞれのクラスタ数Ｋでサンプルの分類を行い、クラスタ間の最大相関値が最小となるクラスタ数Ｋを決定する。ステップＳ２１４でクラスタ数Ｋが未だ規定値に達していない場合（ＮＯの場合）には、処理はステップＳ２１６へ進む。ステップＳ２１４でクラスタ数Ｋが規定値に達した場合（ＹＥＳの場合）には、処理はステップＳ２１８へ進む。
【００２８】
ステップＳ２１６では、クラスタ数Ｋを１増加させてステップＳ２０６へ戻り、上述した処理を繰り返す。
【００２９】
ステップＳ２０６からステップＳ２１６の処理を繰り返すことによって、クラスタ数Ｋを所定の範囲で変化させた場合の、それぞれのクラスタ数Ｋにおける最大相関値が得られる。図８にクラスタ数Ｋと、そのクラスタ数Ｋにおける最大相関値との関係を例示する。
【００３０】
ステップＳ２１８では、最大相関値が最小となるようなクラスタ数Ｋを、基準評価時点のサンプル回答データに対する最適クラスタ数ＫＯに設定する。図８に示す例では、クラスタ数Ｋ＝１２で最大相関値が最小となっている。この場合、基準評価時点のサンプル回答データに対して、最適クラスタ数ＫＯは１２に設定される。
【００３１】
ステップＳ２２０では、最適クラスタ数ＫＯでサンプルをクラスタに分類したときの、各クラスタの半径を計算する。最適クラスタ数ＫＯでのサンプルのクラスタへの分類は、ステップＳ２０６からステップＳ２１６までの繰り返し処理において既に行われており、新たな演算処理を行わなくとも、最適クラスタ数ＫＯでのクラスタへの分類結果は得られている。クラスタの半径は、サンプル回答データとサンプル分類データに基いて、そのクラスタに属する各サンプルについてクラスタの重心位置からの距離を計算して、計算される距離のうち最大のものとして定義される。なお本明細書で言う距離とは、各評価項目についての評価点の差の二乗を全ての評価項目にわたって累算した結果の平方根で定義される。
【００３２】
ステップＳ２２２では、最適クラスタ数ＫＯと最適クラスタ数ＫＯでサンプルをクラスタに分類したときの各クラスタの重心位置および半径を含むクラスタ情報データを、クラスタ情報記憶装置１１６に記憶する。
【００３３】
ステップＳ２２４では、最適クラスタ数ＫＯでサンプルをクラスタに分類したときの基準評価時点でのサンプル分類データを、サンプル分類記憶装置１１８に記憶する。
【００３４】
以上の処理によって、基準評価時点のサンプル回答データに基づいて、最適クラスタ数ＫＯでサンプルをクラスタに分類したときの各クラスタの重心位置および半径と、基準評価時点における各サンプルの分類結果が取得される。嗜好動向分析システム１００の利用者は、これらの結果を利用することによって、基準評価時点における消費者の嗜好動向を知ることができる。
【００３５】
図９はクラスタ分析装置１０８の処理によって、基準評価時点でのサンプル回答データに含まれるサンプルをクラスタに分類した結果を概念的に示した図である。図中の○は個々のサンプルを示しており、○の位置はそのサンプルの各評価項目についての評価点を示している。図９に示すように、基準評価時点のサンプル回答データに含まれる全てのサンプルは、クラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・の何れかに分類されている。クラスタ分析装置１０８の処理によって、各クラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・に属するサンプルの各評価項目についての評価点に基いて、各クラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・の重心位置Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、・・・および半径Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、・・・が計算される。クラスタの半径Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、・・・は、各クラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・に属するサンプルのうち、重心位置Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、・・・から最も離れたサンプルＳ１、Ｓ２、Ｓ３、・・・と、そのクラスタの重心位置Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、・・・との間の距離として計算される。
【００３６】
データ処理装置１０６は、クラスタ情報記憶装置１１６にクラスタ情報データが記憶され、かつサンプル回答記憶装置１１４に比較評価時点でのサンプル回答データが記憶されると、クラスタ分類装置１１０によって比較評価時点でのサンプルについてクラスタへの分類を行う。以下では図３のフローチャートを参照しながら、クラスタ分類装置１１０が行う処理の詳細について説明する。
【００３７】
ステップＳ３０２では、比較評価時点でのサンプル回答データをサンプル回答記憶装置１１４から読み出して取得する。
【００３８】
ステップＳ３０４では、基準評価時点でのサンプルを分類した際のクラスタに関するクラスタ情報データを、クラスタ情報記憶装置１１６から読み出して取得する。このクラスタ情報データには、基準評価時点での最適クラスタ数ＫＯと、最適クラスタ数ＫＯで基準評価時点でのサンプルをクラスタに分類したときの各クラスタの重心位置および半径についての情報が含まれている。
【００３９】
ステップＳ３０６では、比較評価時点でのサンプル回答データの中から、クラスタ分類の判定対象とするサンプル（判定対象サンプル）を設定する。
【００４０】
ステップＳ３０８では、判定対象サンプルについての各評価項目ごとの評価点と、各クラスタの重心位置が示す各評価項目ごとの評価点に基いて、判定対象サンプルから各クラスタの重心位置までの距離を計算する。
【００４１】
ステップＳ３１０では、判定対象サンプルから重心位置までの距離が最も近いクラスタを、判定対象クラスタに設定する。
【００４２】
ステップＳ３１２では、判定対象サンプルが判定対象クラスタに属するか否かを判断する。ステップＳ３１２では、サンプルがクラスタに属するか否かの判断は、そのサンプルからそのクラスタの重心位置までの距離を、そのクラスタの半径と比較することによって行う。判定対象サンプルから判定対象クラスタの重心までの距離が、判定対象クラスタの半径以下の場合（ステップＳ３１２でＹＥＳの場合）には、判定対象サンプルは判定対象クラスタに属するものと判断されて、処理はステップＳ３１４へ進む。判定対象サンプルから判定対象クラスタの重心までの距離が、判定対象クラスタの半径を超えている場合（ステップＳ３１２でＮＯの場合）には、判定対象サンプルは判定対象クラスタに属さないものと判断されて、処理はステップＳ３１６へ進む。
【００４３】
ステップＳ３１４では、判定対象サンプルを判定対象クラスタに分類する。判定対象サンプルが属するクラスタが決定されたので、他のサンプルについて処理するために処理はステップＳ３２２へ進む。
【００４４】
ステップＳ３１６では、他のクラスタを判定対象とするか否かを判断する。まだ判定対象とすべきクラスタが残っている場合（ステップＳ３１６でＹＥＳの場合）には、処理はステップＳ３１８へ進む。全てのクラスタがすでに判定対象とされた場合（ステップＳ３１６でＮＯの場合）には、処理はステップＳ３２０へ進む。
【００４５】
ステップＳ３１８では、ステップＳ３０８で計算された判定対象サンプルから各クラスタの重心位置までの距離に基いて、判定対象サンプルから重心位置までの距離が次に近いクラスタに判定対象クラスタを変更して、ステップＳ３１２へ戻る。
【００４６】
ステップＳ３２０では、判定対象サンプルを新クラスタに分類する。ステップＳ３２０が実施されるのは、判定対象サンプルが、基準評価時点でのどのクラスタにも属さないと判断された場合である。この場合、どのクラスタにも属さない判定対象サンプルは、便宜上新クラスタに属するものとして扱う。この新クラスタは、単に他のクラスタの何れにも属さないサンプルを分類しておくために作成された便宜的なクラスタであり、他のクラスタのように、そこに属するサンプル同士の嗜好動向が似通っているわけではないことに留意されたい。
【００４７】
ステップＳ３２２では、他のサンプルを判定対象とするか否かを判断する。まだ判定対象とするサンプルが残っている場合（ステップＳ３２２でＹＥＳの場合）には、処理はステップＳ３２４へ進む。全てのサンプルが既に判定対象とされた場合（ステップＳ３２２でＮＯの場合）には、処理はステップＳ３２６へ進む。
【００４８】
ステップＳ３２４では、未だクラスタに分類されていない他のサンプルに判定対象サンプルを変更して、ステップＳ３０８に戻る。
【００４９】
ステップＳ３０８からステップＳ３２４までの処理を繰り返すことによって、比較評価時点での全てのサンプルを、何れかのクラスタに分類することができる。
【００５０】
ステップＳ３２６では、比較評価時点でのサンプルのクラスタへの分類結果を、サンプル分類データとしてサンプル分類記憶装置１１８に記憶する。図１２に、比較評価時点におけるサンプル分類データを例示する。図１２において、クラスタＩＤ「Ｃ０４」や「Ｃ０５」は基準評価時点でのサンプルの分類にも用いているクラスタを示しており、クラスタＩＤ「Ｃ９９」は新クラスタを示している。
【００５１】
上記の処理によって、比較評価時点における各サンプルのクラスタへの分類結果が取得される。嗜好動向分析システム１００の利用者、この結果を利用することによって、比較評価時点における消費者の嗜好動向を知ることができる。
【００５２】
図１０はクラスタ分類装置１１０の処理によって、比較評価時点でのサンプル回答データに含まれるサンプルをクラスタに分類した結果を概念的に示した図である。図中の○は個々のサンプルを示しており、○の位置はそのサンプルの各評価項目についての評価点を示している。図１０のクラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３・・・の重心位置Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、・・・と半径Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、・・・は、図９の基準評価時点でのクラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３・・・の重心位置Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、・・・と半径Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、・・・と同じものである。比較評価時点での各サンプルは、クラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３・・・の重心位置Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、・・・との位置関係と、クラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３・・・の半径Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、・・・に基いて、各クラスタへの分類が行われる。クラスタＣ１、Ｃ２、Ｃ３・・・の何れにも属さないと判断されたサンプルＳ１０、Ｓ１１、Ｓ１２、・・・は、新クラスタに分類される。
【００５３】
本実施例の嗜好動向分析システム１００では、基準評価時点でのサンプルのクラスタへの分類と、比較評価時点でのサンプルのクラスタへの分類を、共通の基準に基いて行うことができる。従って、嗜好動向分析システム１００の利用者は、基準評価時点での消費者の嗜好動向と、比較評価時点での消費者の嗜好動向を、同じ基準で比較することが可能となる。基準評価時点から比較評価時点にかけて、消費者の嗜好動向が経時的にどのように変化しているのかを知ることができる。本実施例の嗜好動向分析システム１００は、対比表作成装置１１２によって基準評価時点での消費者の嗜好動向と比較評価時点での消費者の嗜好動向との対比表を作成して、出力装置１０４に出力する。以下では図４のフローチャートを参照しながら、対比表作成装置１１２が行う処理の詳細について説明する。
【００５４】
ステップＳ４０２では、基準評価時点でのサンプル分類データを、サンプル分類記憶装置１１８から読み出す。
【００５５】
ステップＳ４０４では、基準評価時点でのサンプル分類データに基いて、クラスタごとに、そのクラスタの基準評価時点での人口を集計する。ここでいうクラスタの人口とは、そのクラスタに属するサンプルの総数のことを意味する。
【００５６】
ステップＳ４０６では、比較評価時点でのサンプル分類データを、サンプル分類記憶装置１１８から読み出す。
【００５７】
ステップＳ４０８では、比較評価時点でのサンプル分類データに基いて、クラスタごとに、そのクラスタの比較評価時点での人口を集計する。
【００５８】
ステップＳ４１０では、クラスタごとに、基準評価時点から比較評価時点までの人口の増減割合を計算する。
【００５９】
ステップＳ４１２では、クラスタごとの基準評価時点での人口と、比較評価時点での人口と、基準評価時点から比較評価時点までの人口の増減割合を含む対比表を作成し、出力装置１０４に出力する。図１３は出力装置１０４に出力される対比表を例示している。図１３の対比表では、各クラスタごとに、基準評価時点（２００４年）での人口と、比較評価時点（２００５年）での人口と、基準評価時点から比較評価時点にかけての人口の増減割合が示されている。図１３に示す例では、クラスタＩＤ「Ｃ０１」に関しては、２００４年の時点では７４７人であったものが、２００５年の時点では８５７人となっており、１４．７３％増加していることがわかる。またクラスタＩＤ「Ｃ０２」に関しては、２００４年の時点では５８４人であったものが、２００５年の時点では８８４人となっており、５１．３７％増加していることがわかる。
【００６０】
図１３に示すように、この対比表には、基準評価時点での合計サンプル数、比較評価時点での合計サンプル数、および基準評価時点から比較評価時点までの合計サンプル数の増減割合を含ませてもよい。また、図１３に示すように、この対比表には、各クラスタごとに、嗜好動向分析システム１００の利用者が任意に定めるクラスタ名称を付加してもよい。
【００６１】
嗜好動向分析システム１００の利用者は、この対比表に基いて、基準評価時点から比較評価時点にかけての、それぞれのクラスタの人口の増減傾向を知ることができる。この知見に基いて、嗜好動向分析システム１００の利用者は、新製品の企画を行う際に、訴求すべきクラスタを適切に選定することが可能となる。
【００６２】
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。
また、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、出願時請求項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】
【００６３】
【図１】図１は嗜好動向分析システム１００の構成を示す図である。
【図２】図２は基準評価時点でのサンプルのクラスタへの分類処理のフローチャートである。
【図３】図３は比較評価時点でのサンプルのクラスタへの分類処理のフローチャートである。
【図４】図４は対比表作成処理のフローチャートである。
【図５】図５は基準評価時点についてのサンプル回答データの構造を示す図である。
【図６】図６は比較評価時点についてのサンプル回答データの構造を示す図である。
【図７】図７はクラスタ間の相関係数の計算結果を例示する図である。
【図８】図８はクラスタ数Ｋと最大相関値の関係を例示する図である。
【図９】図９は基準評価時点でのサンプルのクラスタへの分類結果を概念的に示す図である。
【図１０】図１０は比較評価時点でのサンプルのクラスタへの分類結果を概念的に示す図である。
【図１１】図１１は基準評価時点でのサンプル分類データの構造を示す図である。
【図１２】図１２は比較評価時点でのサンプル分類データの構造を示す図である。
【図１３】図１３は対比表を例示する図である。
【符号の説明】
【００６４】
１００：嗜好動向分析システム
１０２：入力装置
１０４：出力装置
１０６：データ処理装置
１０８：クラスタ分析装置
１１０：クラスタ分類装置
１１２：対比表作成装置
１１４：サンプル回答記憶装置
１１６：クラスタ情報記憶装置
１１８：サンプル分類記憶装置
【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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