(57)【要約】【課題】実際の製品が世の中に流通していない段階においても信頼性の高い評価を推定することができる評価調査装置及び評価調査方法を提供する。【解決手段】評価調査装置１は、調査対象者の複数の行動パターンを分類する来場者行動分類部１１と、調査対象物に対する調査対象者の評価との相関を調査する相関調査部１３と、評価対象者の行動を複数の行動パターンに分類する評価者行動分類部１４と、上記相関に基づき、評価対象者の行動パターンから評価対象者の評価対象物に対する評価を推定する購入確率推定部１５とを有する。【選択図】図１
2008191842.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象者の行動に基づき評価対象物の評価を調査する評価調査装置であって、
前記評価対象者の行動を複数の行動パターンに分類する第１の行動分類部と、
調査対象者の複数の行動パターンと、調査対象物に対する当該調査対象者の評価との相関を調査した結果に基づき、前記評価対象者の前記行動パターンから当該評価対象者の前記評価対象物に対する評価を推定する評価推定部とを有する、評価調査装置。
【請求項２】
前記調査対象者の複数の行動パターンと、前記調査対象物に対する当該調査対象者の評価との相関を格納する相関データベースを有し、
前記評価推定部は、前記相関データベースのデータに基づき、前記調査対象者の評価が高い行動パターンと同一の行動パターンの評価が大きくなるよう前記評価対象者の前記評価対象物に対する評価に重み付けをして前記評価対象物の評価を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の評価調査装置。
【請求項３】
前記調査対象物を購入した前記調査対象者の前記行動パターンを格納する相関データベースを有し、
前記評価推定部は、前記相関データベースのデータに基づき、前記評価対象者の前記評価対象物に対する購買確率を算出する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の評価調査装置。
【請求項４】
前記調査対象物を購入した及び購入意思を示した前記調査対象者の前記行動パターンを格納する相関データベースを有し、
前記評価推定部は、前記相関データベースのデータに基づき、前記評価対象者の前記評価対象物に対する購買確率を算出する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の評価調査装置。
【請求項５】
前記評価対象者の中から、前記評価推定部が推定した評価が所定値以上の評価対象者を抽出する評価結果解析部を更に有する
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項記載の評価調査装置。
【請求項６】
前記調査対象者の行動を複数の行動パターンに分類する第２の行動分類部と、
前記調査対象者の購買行動と、前記調査対象者の行動パターンとの相関を調査する相関調査部とを更に有する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項記載の評価調査装置。
【請求項７】
前記評価対象物の周囲を方向及び距離に応じて複数のエリアに区画し、前記評価対象者が当該エリアに留まった時間を格納する行動特性データベースを有し、
前記第１の行動分類部は、前記行動特性データベースのデータに基づき前記評価対象者の行動を分類する
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項記載の評価調査装置。
【請求項８】
前記評価対象物は車両であって、前記評価対象者が前記車両のドアを開閉したか否か及び／又は前記車両に乗車したか否かの調査結果を格納する行動特性データベースを有し、
前記第１の行動分類部は、前記行動特性データベースのデータに基づき前記評価対象者の行動を分類する
ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項記載の評価調査装置。
【請求項９】
前記第２の行動分類部は、前記第１の行動分類部と同一の方法により前記調査対象者の行動を分類する
ことを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項記載の評価調査装置。
【請求項１０】
評価対象者の行動に基づき評価対象物の評価を調査する評価調査方法であって、
前記評価対象者の行動を複数の行動パターンに分類する第１の行動分類工程と、
調査対象者の複数の行動パターンと、調査対象物に対する当該調査対象者の評価との相関を調査した結果に基づき、前記評価対象者の前記行動パターンから当該評価対象者の前記評価対象物に対する評価を推定する評価推定工程とを有する、評価調査方法。
【請求項１１】
前記評価推定部は、前記調査対象者の複数の行動パターンと、前記調査対象物に対する当該調査対象者の評価との相関を格納する相関データベースのデータに基づき、前記調査対象者の評価が高い行動パターンと同一の行動パターンの評価が大きくなるよう前記評価対象者の前記評価対象物に対する評価に重み付けをして前記評価対象物の評価が算出される
ことを特徴とする請求項１０記載の評価調査方法。
【請求項１２】
前記評価推定工程では、前記調査対象物を購入した前記調査対象者の前記行動パターンを格納する相関データベースのデータに基づき、前記評価対象者の前記評価対象物に対する購買確率が算出される
ことを特徴とする請求項１０又は１１記載の評価調査方法。
【請求項１３】
前記評価推定工程では、前記調査対象物を購入した及び購入意思を示した前記調査対象者の前記行動パターンを格納する相関データベースのデータに基づき、前記評価対象者の前記評価対象物に対する購買確率が算出される
ことを特徴とする請求項１０又は１１記載の評価調査方法。
【請求項１４】
前記評価対象者の中から、前記評価推定部が推定した評価が所定値以上の評価対象者を抽出する評価結果解析工程を更に有する
ことを特徴とする請求項１０乃至１３のいずれか１項記載の評価調査方法。
【請求項１５】
前記調査対象者の行動を複数の行動パターンに分類する第２の行動分類工程と、
前記調査対象者の購買行動と、前記調査対象者の行動パターンとの相関を調査する相関調査工程とを更に有する
ことを特徴とする請求項１０乃至１４のいずれか１項記載の評価調査方法。
【請求項１６】
前記第１の行動分類工程では、前記評価対象物の周囲を方向及び距離に応じて複数のエリアに区画し、前記評価対象者が当該エリアに留まった時間を格納する行動特性データベースのデータに基づき前記評価対象者の行動が分類される
ことを特徴とする請求項１０乃至１５のいずれか１項記載の評価調査方法。
【請求項１７】
前記第１の行動分類工程では、前記評価対象者が前記車両のドアを開閉したか否か及び／又は前記車両に乗車したか否かの調査結果を格納する行動特性データベースのデータに基づき前記評価対象者の行動が分類される
ことを特徴とする請求項１０乃至１６のいずれか１項記載の評価調査方法。
【請求項１８】
前記第２の行動分類工程では、前記第１の行動分類部と同一の方法により前記調査対象者の行動が分類される
ことを特徴とする請求項１５乃至１７のいずれか１項記載の評価調査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価対象者の行動に基づき評価対象物の評価を調査する評価調査装置及び評価調査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、製品の嗜好を調査するシステムとして、その製品に対するアプローチをカウントして、消費者の無意識な嗜好を評価するシステムが知られている。例えば、特許文献１には、顧客が自身の好みに合うスクリーンセーバを得るために、自ら意匠を含む商品の詳細を選択する行動によりアンケートに回答しているという意識を持たせず顧客の嗜好情報を得る嗜好同行調査システムが開示されている。
【０００３】
また、特許文献２には、ブティック等においてハンガーに無線機を設置し、顧客が手に取った商品を特定することにより、顧客の商品選定過程から無意識の顧客嗜好を分析する、
顧客の嗜好を調査するシステムが開示されている。
【特許文献１】特開２００３−７６８３０号公報
【特許文献２】特開２００４−２９５２０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、選択肢の中から自身が好ましいと思うものを選択しているだけであって、各操作者が潜在顧客となりうるかという判断材料は取得することができない。また、操作者は、スクリーンセーバを得たいという動機を情報取得に活用しているため、各操作者が実際の商品購入の際の選択眼ではなく、画面上の見た目の満足感を判断基準に各選択肢を選択する可能性があり、実際の消費者の商品選択行動や潜在需要との乖離が発生する可能性があるという問題点がある。
【０００５】
また、特許文献２に記載の技術は、顧客が実際に商品を見定める行動から顧客の嗜好を分析することで、上記問題点を解決することができる。しかしながら、既に発売されている商品を顧客が手に取るという行動に基づくものであるため、その商品が有する、色や素材等の属性の顧客嗜好は評価することができるが、まだ発売されていない商品そのものの評価をすることができない。顧客が実際に品定めをする中から無意識の調査を行なうという状態が再現できないためである。
【０００６】
意匠を含む商品の評価を行なうのは、開発する商品の方向性、意匠の場合はデザインの方向性等を検討するための先行調査であったり、開発中の商品の市場競争力を計測する、あるいは複数の案から製品化するものを選択する等の場合であり、いずれの場合も評価を行う時点で世の中に商品として流通しているものが評価対象でないことが多い。
【０００７】
したがって、評価会では評価者は実際に対象商品を購入しようと評価を行なうのではない。また、評価者は評価対象となる商品を購入検討しようと評価会に集まったわけではないため、その商品が発売になった後、その商品の実際の購入検討者が商品購入検討を行なう際と同様の評価をしてくれるとは限らない。
【０００８】
対象となる商品の購入検討の可能性がない評価者の評価結果、該当商品を購入対象又は購入対象と仮定して評価していない評価者の評価結果、又は該当商品を真剣に評価していない評価者の評価結果を用いて商品評価の結果を分析、判断すれば商品開発や製品化のプロセスに重大な問題を引き起こす可能性がある。
【０００９】
そこで、実際の製品が世の中にまだ流通していない場合に、その製品の真の評価を取得することができれば、商品開発や製品化の大きなプラスとなる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明にかかる評価調査装置は、評価対象者の行動に基づき評価対象物の評価を調査する評価調査装置であって、前記評価対象者の行動を複数の行動パターンに分類する第１の行動分類部と、調査対象者の複数の行動パターンと、調査対象物に対する当該調査対象者の評価との相関を調査した結果に基づき、前記評価対象者の前記行動パターンから当該評価対象者の前記評価対象物に対する評価を推定する評価推定部とを有するものである。
【００１１】
本発明においては、予め調査しておいた調査対象者の行動パターンとその評価の相関から評価対象者の評価を推定することができる。すなわち、調査対象者の中で高い評価をした者の行動パターンと同じ行動パターンをとった評価対象者の評価を重要視して他より重く評価するなどすることができ、商談や購入に繋がった人のショウルーム等での評価行動と同様の評価行動を取る人の評価を重視することが可能となる。
【００１２】
また、前記調査対象者の複数の行動パターンと、前記調査対象物に対する当該調査対象者の評価との相関を格納する相関データベースを有し、前記評価推定部は、前記相関データベースのデータに基づき、前記調査対象者の評価が高い行動パターンと同一の行動パターンの評価が大きくなるよう前記評価対象者の前記評価対象物に対する評価に重み付けをして前記評価対象物の評価を算出することができる。これにより、相関に応じて、適切な評価を下す蓋然性が高い評価対象者の評価の重みを高くしたりすることができる。
【００１３】
さらに、前記調査対象物を購入した、又は、前記調査対象物を購入した及び購入意思を示した前記調査対象者の前記行動パターンを格納する相関データベースを有し、前記評価推定部は、前記相関データベースのデータに基づき、前記評価対象者の前記評価対象物に対する購買確率を算出することができる。これにより、評価対象者の行動パターンから購買確率を推定することができる。
【００１４】
さらにまた、前記評価対象者の中から、前記評価推定部が推定した評価が所定値以上の評価対象者を抽出する評価結果解析部を更に有することができる。特定の評価対象者を抽出することで、その評価結果のみを使用して評価解析することができ、より信頼性が高い解析結果を得ることができる。
【００１５】
また、前記調査対象者の行動を複数の行動パターンに分類する第２の行動分類部と、前記調査対象者の購買行動と、前記調査対象者の行動パターンとの相関を調査する相関調査部とを更に有することができる。
【００１６】
さらに、前記評価対象物の周囲を方向及び距離に応じて複数のエリアに区画し、前記評価対象者が当該エリアに留まった時間を格納する行動特性データベースを有し、前記第１の行動分類部は、前記行動特性データベースのデータに基づき前記評価対象者の行動を分類することができる。これにより、例えば製品の前側、側面、後側のいずれの位置に評価対象者が長く留まったかなどを把握することができる。
【００１７】
また、前記評価対象物は車両であって、前記評価対象者が前記車両のドアを開閉したか否か及び／又は前記車両に乗車したか否かの調査結果を格納する行動特性データベースを有し、前記第１の行動分類部は、前記行動特性データベースのデータに基づき前記評価対象者の行動を分類することができる。これにより、ドアを開閉したり乗車したりして評価対象物に対して積極的な行動をとった場合の行動とその場合の評価の相関を調べることができる。また、車内の各操作装置への接触や操作の履歴情報も同様に評価の相関を調べるために用いることができる。
【００１８】
さらに、前記第２の行動分類部は、前記第１の行動分類部と同一の方法により前記調査対象者の行動を分類することができる。評価対象者の行動パターンと同様に、調査対象者の行動パターンを分類することで、調査対象者の行動パターンと評価対象者の評価の相関を調査することができる。
【００１９】
本発明にかかる評価調査方法は、評価対象者の行動に基づき評価対象物の評価を調査する評価調査方法であって、前記評価対象者の行動を複数の行動パターンに分類する第１の行動分類工程と、調査対象者の複数の行動パターンと、調査対象物に対する当該調査対象者の評価との相関を調査した結果に基づき、前記評価対象者の前記行動パターンから当該評価対象者の前記評価対象物に対する評価を推定する評価推定工程とを有するものである。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、実際の製品が世の中に流通していない段階においても信頼性が高い評価を推定することができる評価調査装置及び評価調査方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。この実施の形態は、本発明を、評価対象者の行動に基づき製品の評価を調査する評価調査装置及び方法に適用したものである。
【００２２】
本実施の形態においては、製品（評価対象物）を載置した特定の領域内において、調査対象者の行動パターンを予め複数記憶しておき、それぞれの行動パターンを数値化する。また、領域外での行動、たとえば商品の商談時にその商品を購入したか否かなどの行動を数値化し、領域内での行動と領域外での行動との相関を求めておく。すなわち、領域内でどのような行動パターンをとった者がその商品を購入する確率が高いか等を調べておく。そして、評価対象者の領域内の行動パターンを調べ、その行動パターンに、上記で求めた相関に基づき重み付けを行なうことで、製品に対する評価対象者の製品に対する評価、例えば購買確率、製品に対する満足度、製品に装備されている各種装備の満足度などを算出する。
【００２３】
この方法により、例えば、購買確率が高い評価対象者を抽出することができ、新型車の意匠評価において、その評価精度を向上させるために、対象車両を購入する人に近い視点で意匠評価をする人を選び出し、その評価結果を製品に反映させることができる。
【００２４】
以下の実施の形態においては、評価対象物を発売前の車両、評価対象者を意匠評価会場に来場した来場者、調査対象者を販売店や展示ショウルームに来場した来場者として説明するが、評価対象物、評価対象者、調査対象者はこれに限るものではない。
【００２５】
図１は、本実施の形態にかかる評価調査装置を示す図である。評価調査装置１は、演算部１０と演算結果が格納される記憶部２０からなる。演算部１０は、調査対象者の行動を複数の行動パターンに分類する第２の行動分類部としての来場者行動分類部１１、調査対象者の購買行動を分類する購買行動分類部１２、調査対象者の購買行動と、調査対象者の行動パターンとの相関を調査する相関調査部１３、評価対象者の行動を複数の行動パターンに分類する第１の行動分類部としての評価者行動分類部１４、調査対象者の複数の行動パターンと、評価対象物に対する当該調査対象者の評価との相関を調査した結果に基づき、評価対象者の行動パターンから当該評価対象者の評価対象物に対する評価を推定する評価推定部としての購入確率推定部１５、及び購入確率推定部が推定した購入確率に基づき、複数の評価対象者から特定の評価対象者を抽出する評価結果解析部１６を有する。また、記憶部２０は、来場者行動特性ＤＢ２１、来場者購買行動ＤＢ２２、相関値ＤＢ２３及び評価者行動特性ＤＢ２４を有する。
【００２６】
来場者行動分類部１１は、例えばショウルームへ来場した来場者の行動を特定して数値化する。例えば、来場者の歩行総数、ショウルームの平均滞在時間、調査対象物である車両のドアの開閉の有無又は接触の有無、乗車の有無、車内の各操作装置への接触、操作の履歴情報等の行動パターンを調査し、各動作パターンを識別できるよう数値化する。また、図２に示すように、例えば製品１００の載置してある周囲をその方向及び距離に応じて複数のエリアＡ０１〜Ａ１６に区画し、どのエリアにどれくらいの時間とどまったかなどの行動パターンを調べる。本例においては、例えばエリアＡ０１、Ａ０２、Ａ０８、Ａ０９、Ａ１０、Ａ１６に長く留まれば、製品１００のフロント部分に興味があることが推測できる。
【００２７】
ここで、例えばクリップボードやペンにＩＤタグをつけたり、会場フロアにセンサを取り付けたり、ビデオカメラにより撮影し、それらの画像処理に、来場者の行動パターンを調査・認識することができる。または、会場に例えばタッチパネル式のアンケート装置を設置し、来場者毎にＩＤを付し、ＩＤを入力してアンケートに答える等してもよい。そして、これらの行動パターンを数値化し、来場者ＩＤ毎に集計して来場者行動特性ＤＢ２１に記録する。
【００２８】
購買行動分類部１２は、商談を行なったか否か、スタッフに質問したり、評価表やカタログを請求するといった購買意欲を示す行動をとったか否か、商談が成立したか否か（成約したか否か）等の来場者の購買行動を識別番号を付すなどして数値化する。そして、来場者購買行動ＤＢ２２に格納する。
【００２９】
相関調査部１３は、来場者行動特性ＤＢ２１に格納されている来場者の行動パターンと、来場者購買行動ＤＢ２２に格納されている購買行動との相関を求め、各行動特性の購買行動への寄与度（重み）を算出する。すなわち、この相関は、どのような行動パターンを有する来場者が商品購入を前提にした評価を行なっているかを示すものとなる。また、興味の対象領域にある商品として、真剣に品定めをした結果、購入を破棄することもあるため、購買の結果のみならず、商談の履歴情報を利用することも必要である。
【００３０】
評価者行動分類部１４は、商品評価会場での各評価者の行動を特定して数値化する。来場者行動分類部１１と同様に、商品評価会場における、来場者の歩行総数、滞在時間、調査対象物である車両のドアの開閉の有無又は接触の有無、乗車の有無、車内の各操作装置への接触、操作の履歴情報、商品を載置してある周囲を方向及び距離に応じて区画した複数の各エリアにどのくらいとどまったか等の行動パターンを調査する。調査は、例えば、上述の同様に、ＩＤタグの情報を使用したり、来場者の行動を撮影して画像処理を行なうなどする。そして、これらの行動パターンを数値化して評価者行動特性ＤＢ２４に記録する。
【００３１】
購入確率推定部１５は、相関調査部１３が算出した寄与度に応じて、数値化した評価者の行動パターンに重み付けして、各評価者の購買確率等を算出する。この購買確率は、商品を真剣に購入する意志があるか否かの真剣度を示すものとなる。
【００３２】
評価結果解析部１６は、算出した購入確率により適切な評価者を抽出して評価結果の分析を行なう。例えば、購買確率が所定の閾値以上の評価者のみを抽出し、その評価者における商品の評価を集計する。これにより、商品評価会場の各評価者のうち、実際に商品を購入する蓋然性が高い顧客の視点に近い人を選択し、その来場者達の製品に対する評価を製品に反映させる等することができ、より評価結果の精度を向上させることができる。
【００３３】
図３は、本実施の形態にかかる評価調査装置のハードウェア構成の一例を示している。図３に示すように、評価調査装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２及びＲＡＭ（Random Access Memory）１０３を有し、これらがバス１０４を介して相互に接続されたコンピュータからなる。このバス１０４にはまた、入出力インターフェイス１０５も接続されている。
【００３４】
入出力インターフェイス１０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部１０６、ＣＲＴ、ＬＣＤなどよりなるディスプレイ、並びにヘッドフォンやスピーカなどよりなる出力部１０７、ハードディスクなどより構成される記憶部１０８、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部１０９などが接続されている。入力部１０６より来場者又は評価者の歩行総数、ショウルームの平均滞在時間、調査対象物である車両のドアの開閉の有無又は接触の有無、乗車の有無、車内の各操作装置への接触、操作の履歴情報、エリアＡ０１〜Ａ１６にとどまった時間や、購買行動などを入力し、出力部１０７より各来場者ごとの購買率等の評価結果を出力させる。
【００３５】
ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記憶されているソフトウェアモジュールを構成する各種プログラム、又は記憶部１０８からＲＡＭ１０３にロードされたソフトウェアモジュールを構成する各種プログラムに従って各種の処理を実行する。例えば、本実施の形態にかかる評価調査における来場者行動分類部１１、購買行動分類部１２、相関調査部１３、評価者行動分類部１４、購買確率推定部１５及び評価結果解析部１６の各処理、例えば来場者の行動パターンを数値化したり、来場者の購買行動を数値化したり、行動パターンと購買行動との相関を求めたり、評価者の行動パターンを数値化したり、評価者の行動パターンから購入確率を推定したりなどの各処理を実施する。ＲＡＭ１０３にはまた、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。例えば、来場者行動特性ＤＢ２１、来場者購買行動ＤＢ２２、相関ＤＢ２３、評価者行動特性ＤＢ２４の各データが格納される。
【００３６】
通信部１０９は、図示せぬインターネットを介しての通信処理を行ったり、ＣＰＵ１０１から提供されたデータを送信したり、通信相手から受信したデータをＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０３、記憶部１０８に出力したりする。記憶部１０８はＣＰＵ１０１との間でやり取りし、情報の保存・消去を行う。通信部１０９はまた、他の装置との間で、アナログ信号又はディジタル信号の通信処理を行う。
【００３７】
入出力インターフェイス１０５にはまた、必要に応じてドライブ１１０が接続され、磁気ディスク１１１、光ディスク１１２、フレキシビルディスク１１３、又は半導体メモリ１１４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータ・プログラムが必要に応じて記憶部１０８にインストールされる。
【００３８】
次に、ショウルーム来場者の商品観察行動に基づき評価調査を行なう方法について詳細に説明する。図４は、本実施の形態にかかる評価調査方法を示すフローチャートである。図４に示すように、先ず、来場者の行動パターンが、クリップボードやペン取り付けたＩＤタグや、フロアに取り付けたセンサなどから来場者行動分類部１１に入力される。この入力に基づき、来場者行動分類部１１は、来場者の行動パターンを数値化する。または、来場会場を撮影したビデオカメラによる映像を入力し、これを画像処理して、来場者の位置や行動を特定する。（ステップＳ１）。このとき、各来場者の行動パターンは、図５に示すように、来場者毎に付された評価者ＩＤに対応づけられ、ＲＡＭやＨＤＤなどの記憶部に設けられた来場者行動特性ＤＢ２１に記録される。
【００３９】
次に、各来場者の購買行動を分類する（ステップＳ２）。購買行動とは、例えば商談の開始、成約などである。購買行動分類部１２は、例えば商談を行なったか否か、スタッフに質問したか否か、価格表やカタログを請求するといった購買意欲を示す行動を取ったか否か、商談が成立したか否か等を数値化し、来場者ＩＤ毎に、ＲＡＭやＨＤＤなどの記憶部に設けられた来場者購買行動ＤＢ２２に記録する。
【００４０】
そして、相関調査部１３は、来場者の商品観察行動（行動パターン）と、その後の購買行動の相関を分析し、各行動特性の、その後の購買行動（商談開始や成約等）への寄与の大きさを数値化し、重みとして求める（ステップＳ３、図５参照）。すなわち、各行動パターンから調査対象物に対する関心度又は購買確率の関係を求める。ここで、例えば製品に乗車した来場者の方が乗車しなかった来場者のＮ倍、成約が成立する確率が高いであるとか、製品に近いエリアの滞在時間が何分以上であると成約確率が５割以上になる等、行動パターンと購買行動との相関から各行動パターンについて購買行動に対する重みを求める。この場合、購買確率が高くなる行動パターンほど重みを大きく設定する。この重みはＲＡＭやＨＤＤなどの記憶部に設けられた相関値ＤＢ２３に記録する。
【００４１】
以上の分析結果を元に、商品評価会場に来場した来場者の行動パターンに基づき、商品の評価の調査を実施する。なお、相関値ＤＢ２３に記録しておくデータを取得するためのショウルームに展示してある商品と、商品評価会場で展示する商品とはある程度関連性があることが好ましい。例えば、車両であれば、若者女性向き、若者男性向き、スポーツタイプ、ファミリータイプなどの関連性があることが好ましい。
【００４２】
なお、本実施の形態においては、来場者行動分類部１１、購買行動分類部１２、相関調査部１３を設けるものとして説明したが、予め、別途来場者の行動パターンと購買行動との相関を求めておき、そのデータを使用して以下の購買確率を推定してもよい。また、来場者行動分類部１１と評価者行動分類部１４は、同様の処理を行なうため、１つのモジュールで構成することも可能である。
【００４３】
次に、今度は商品評価会場での評価者の評価行動（位置や行動）を特定し、数値化する（ステップＳ４）。ここでの行動パターンの収集方法は、ステップＳ１と同様とすることができる。求めた行動パターンは、ＲＡＭやＨＤＤからなる記憶部に設けられた評価者行動特性ＤＢ２４に記録される。
【００４４】
次に、ステップＳ３で求めた重みに基づき、各評価者の行動パターンから、図６に示すように、その評価者の対象商品に対する真剣度（顧客への近さ）を数値化する（ステップＳ５）。この真剣度は、例えば商品に対する購入確率を示す。具体的には、購買確率推定部１５は、記憶部の評価者行動特性ＤＢ２４に格納された行動パターンを読み出し、相関ＤＢ２３を参照してその行動パターンの購買確率を算出する。そして、評価結果解析部１６は、得られた購入確率（真剣度データ）に基づき、より適切な評価者を抽出し、評価結果の分析を行なう（ステップＳ６）。例えば、購入確率が５割以上の来場者の商品に対する評価を使用して評価の分析を行なえば、より商品購入者に近い視点の評価を得ることができる。
【００４５】
このように、意匠評価に参加した人のうち、販売店やショウルームへの来場者で購入や購入検討に繋がった人に近い行動をとった評価者を選定し、評価結果を集計することで、精度の向上を図ることができる。
【００４６】
本実施の形態においては、販売店や展示場等のショウルームでの来場者の行動を本人に意識させることなく計測し、各来場者のその後の行動（商談開始や成立）との相関を分析することにより、顧客となりうる人の観察行動を特定、数値化する。新製品の意匠評価において、同様のしくみにより計測した評価者の観察行動を、これらのデータを用いて数値化し、顧客の視点に近い人を特定して、採用する評価者を選定したり、評価結果に重み付けを行なうこと等により、評価結果の精度を高めることができる。
【００４７】
なお、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。
【００４８】
例えば、上述の実施の形態では、ハードウェアの構成として説明したが、これに限定されるものではなく、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータ・プログラムを実行させることにより実現することも可能である。この場合、コンピュータ・プログラムは、記録媒体に記録して提供することも可能であり、また、インターネットその他の伝送媒体を介して伝送することにより提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の実施の形態にかかる評価調査装置を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態にかかる評価調査装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態にかかる商品が載置された周囲エリアを示す図である。
【図４】本発明の実施の形態にかかる評価調査方法を示すフローチャートである。
【図５】行動パターン、購買行動、およびそれらから求めた相関（寄与度）を示す図である。
【図６】評価者の対象商品に対する真剣度（顧客への近さ）を数値化した図である。
【符号の説明】
【００５０】
１０  演算部
１１  来場者行動分類部
１２  購買行動分類部
１３  相関調査部
１４  評価者行動分類部
１５  購入確率推定部
１６  評価結果解析部
２０  記憶部
２１  来場者行動特性ＤＢ
２２  来場者購買行動ＤＢ
２３  相関値ＤＢ
２４  評価者行動特性ＤＢ
１００  製品
【図１】
2008191842.tif 000003
【図２】
2008191842.tif 000004
【図３】
2008191842.tif 000005
【図４】
2008191842.tif 000006
【図５】
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【図６】
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