(57)【要約】      （修正有）【課題】競合製品が既に投入されている市場に、限定された種類の製品を新たに投入する際、新たに投入する製品を選択する購入希望者が最大となる投入製品の組み合わせを探査して出力する装置を提供する。【解決手段】購入希望者／属性／水準／評価値ＤＢ２と、競合製品／属性／水準ＤＢ４と、投入製品候補／属性／水準ＤＢ６と、総合評価値演算手段１４と、投入製品候補の種類を仮定したときに総合評価値に基づいて投入製品候補を選択する購入希望者を特定する手段１７と、投入製品の種類数の範囲内で仮定した投入製品候補の種類の組み合わせに対して、その組み合わせに含まれる投入製品候補を選択する購入希望者数を演算する手段１８と、購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを特定する手段２２を備えている。最大の購入者数を獲得することができる投入製品の種類の組み合わせが判明する。【選択図】  図１
2008009468.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
競合製品が既に投入されている市場に限定された種類数の製品を新たに投入する際に、新たに投入する製品を選択する購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを探索して出力する装置であり、
購入希望者毎に、購入する製品種類を選択するときに考慮する製品の属性とその属性の水準に対して購入希望者が認める評価値を記憶している購入希望者／属性／水準／評価値データベースと、
競合製品の種類毎に、属性毎の水準を記憶している競合製品／属性／水準データベースと、
投入製品の水準設定に関する制約条件を記憶している投入製品／水準制約条件データベースと、
投入する製品候補の種類毎に、投入製品／水準制約条件データベースに記憶されている制約条件に従って設定されている属性毎の水準を記憶している投入製品候補／属性／水準データベースと、
購入希望者／属性／水準／評価値データベースと、競合製品／属性／水準データベースと、投入製品候補／属性／水準データベースに基づいて、競合製品と投入製品候補の種類毎に、購入希望者が認める総合評価値を購入希望者毎に演算する手段と、
投入製品候補の種類を仮定したときに、その投入製品候補を選択する購入希望者を特定する手段と、
市場に投入する投入製品の種類数を入力する手段と、
入力された種類数の範囲内で仮定した投入製品候補の種類の組み合わせに対して、その組み合わせに含まれる投入製品候補を選択する購入希望者数を演算する手段と、
入力された種類数の範囲内で、選択する購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを特定する手段と、
その特定結果を出力する手段と、
を備えている投入製品の種類の組み合わせを出力する装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、競合製品が既に投入されている市場に限定された種類数の製品を新たに投入する際に、新たに投入する製品を選択する購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを顕在化して出力する技術に関する。すなわち、いかなる仕様の製品といかなる仕様の製品を組み合わせて投入すれば、投入した製品群を選択する購入希望者数が最大となるかを示す装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の購入を希望している者の多種多様なニーズに対応するために、メーカは多種多様な製品を開発し、開発した製品を市場に投入している。市場には、競合製品が既に投入されている。
市場に投入する製品の種類数を増やせば、多数の購入希望者のニーズに応えることができ、多数の購入者を獲得することができる。しかしながら、製品の種類数を増やすためには多大な開発コストがかかる。また多種類の製品を投入して多数の購入者を獲得する方針では、１種類あたりの生産台数が伸びず、量産効果が期待できない。少ない種類数の製品を投入することによって、多数の購入者を獲得することが期待されている。
【０００３】
１種類の製品を投入する場合、その製品の仕様が、製品を投入することによって獲得できる購入者数に大きく影響する。既に市場に存在する競合製品と類似する仕様の製品を投入しても、多くの購入者を獲得することはできない。競合製品と類似しない仕様の製品であって、競合製品では応えられない多くのニーズに応えられる製品を投入すれば、投入した製品を多くの購入希望者が選択すると期待される。
【０００４】
複数種類の製品を投入する場合、既存の競合製品との関係のみならず、新たに投入する製品同士の関係も重要である。投入する２種類の製品を選択する購入希望者の相当数が重複していれば、２種類の製品を投入する意味が低い。投入する２種類の製品を選択する購入希望者が重複していなければ、２種類の製品を投入する意味が大きい。
【０００５】
特許文献１に、新たに投入する製品の仕様を仮定し、その製品を市場に投入したときに予想される販売数を予想する技術が開示されている。この技術を利用すると、１種類の製品を市場に投入することによって得られるであろう販売数を予想することができる。特許文献１の技術では、投入する製品の仕様を変えてから販売数を予想する処理を繰り返し、最大の利益をもたらす仕様を探索する。
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２０６５６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１によると、１種類の製品を市場に投入することによって得られるであろう販売数を予想することはできる。しかしながら、例えば自動車の場合、同じ車種に属する複数のグレードの自動車を相次いで市場に投入することがある。この場合、グレード毎に種類が相違する。すなわち、複数種類の製品を相次いで市場に投入する。
複数種類の製品を新たに市場に投入する場合、特許文献１の技術では対応できない。特許文献１の技術は、最大の利益をもたらす１種類の仕様を探索する技術であり、複数種類の製品を相次いで市場に投入することを想定していない。
本発明では、複数種類の製品を市場に投入する際に、最大の購入者数を獲得することができる製品種類の組み合わせを探索して出力する技術を提供する。すなわち、競合製品が既に投入されている市場に複数種類の製品を投入する際に、投入した製品種類群の販売数が最大となる製品種類の組み合わせを探索して出力する技術を提供する。本発明では、既存の競合製品との関係では競合製品以上の魅力を備え、新たに投入する製品同士の関係では購入希望者がほとんど重複しない製品種類の組み合わせを明らかにする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、競合製品が既に投入されている市場に限定された種類数の製品を新たに投入する際に、新たに投入する製品を選択する購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを探査して出力する装置を提供する。
その装置（１）は、図１に模式的に示すように、下記の構成を備えている。なおカッコ内の数字は、図1の参照番号を示している。以下では、データベースをＤＢと略す。
・購入希望者／属性／水準／評価値ＤＢ（２）
これは、購入希望者毎に、購入する製品種類を選択するときに考慮する製品の属性とその属性の水準に対して購入希望者が認める評価値を記憶している。
・競合製品／属性／水準ＤＢ（４）
これは、競合製品の種類毎に、属性毎の水準を記憶している。
・投入製品／水準制約条件ＤＢ（６）
これは、投入製品の水準設定に関する制約条件を記憶している。
・投入製品候補／属性／水準ＤＢ（８）
これは、投入する製品候補の種類毎に、属性毎の水準を記憶している。
このＤＢ（８）に記憶されている属性毎の水準は、投入製品／水準制約条件ＤＢ（６）に記憶されている制約条件に従って設定されている。
・総合評価値演算手段（１４）
これは、購入希望者／属性／水準／評価値ＤＢ（２）と、競合製品／属性／水準ＤＢ（４）と、投入製品候補／属性／水準ＤＢ（８）とに基づいて、競合製品と投入製品候補の種類毎に、購入希望者が認める総合評価値を購入希望者毎に演算する。
・購入希望者特定手段（１７）
これは、投入製品候補の種類を仮定したときに、その投入製品候補を選択する購入希望者を特定する。
・投入製品の種類数を入力する手段（１０）
これは、市場に投入する投入製品の種類数を入力する。
・購入希望者数の演算手段（１８）
これは、入力した投入製品の種類数の範囲内で仮定した投入製品候補の種類の組み合わせに対して、その組み合わせに含まれる投入製品候補を選択する購入希望者数を演算する。
・購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを特定する手段（２２）
これは、入力した投入製品の種類数の範囲内で、選択する購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを特定する。
・出力手段（２４）
これは、特定結果を出力する。
【０００９】
例えば自動車という製品の場合、購入希望者が購入する製品種類を選択するときには、車両サイズ、エンジン排気量、燃費、価格等を考慮する。本明細書では、これらの項目であって、購入希望者が購入製品を選択するときに考慮する項目を属性という。
例えばエンジン排気量という属性についてみると、１．６リットルもあれば、２．５リットルもあれば、４．０リットルもある。具体的な設定状態を水準という。属性毎の水準の組み合わせによって、製品の仕様が決められる。本明細書では、種類と仕様は対応する概念であり、仕様が同じ製品は同じ種類であり、仕様が異なる製品は種類が異なる。
購入希望者の価値観は様々であり、車両サイズを重視する購入希望者もいれば、エンジン排気量を重視する購入希望者もいる。コンパクトな車両サイズに高評価を与える購入希望者もいれば、ゆったりした車両サイズに高評価を与える購入希望者もいる。購入希望者は、属性と水準毎に評価点を与えている。本明細書では、購入希望者が属性と水準に認める価値を計測した値を評価値という。コンジョイント分析技術が発達しており、評価値を正確に計測することが可能となっている。
【００１０】
上記装置（１）によると、投入製品／水準制約条件ＤＢ（６）に記憶されている制約条件を活用することによって、投入製品候補の種類と仕様を網羅的に設定することが可能となる。実際に投入するか否か別とし、投入するか否かを検討するべき製品種類と仕様を網羅的に設定することが可能となる。
【００１１】
上記装置（１）は、総合評価値を演算する手段（１４）を備えている。総合評価値は、製品の属性毎の水準の設定状態（製品の仕様）と、購入希望者が属性毎の水準の設定状態に認める価値の高さから求められる。総合評価値は、製品種類と購入希望者別に演算される。
購入希望者毎に、競合製品と投入製品候補の各々の総合評価値が演算されると、競合製品を高く評価して競合製品を選択する購入希望者と、投入製品候補を高く評価して投入製品候補を選択する購入希望者を特定することができる。上記装置は、購入希望者特定手段（１７）を備えており、その手段（１７）が、投入製品候補の種類を仮定したときに、仮定した投入製品候補を選択する購入希望者を特定する。
【００１２】
上記装置（１）は、投入製品の種類数を入力する手段（１０）を備えており、これによって、市場に投入する投入製品の種類数を限定することができる。
例えば、投入を検討している製品種類群には、属性毎に設定可能な水準の組み合わせによってｘ１〜ｘ８に示す8種類の投入製品候補がありえるとする。
このうち、水準制約条件によって、ｘ１、ｘ２、ｘ６、ｘ８の４種類の投入製品候補については実現不能であるとする。この場合、４種類の投入製品候補ｘ３、ｘ４、ｘ５、ｘ7が残る。
投入する製品の種類数が多いほど、多くの購入者が投入製品を選択することになる。しかしながら、製品の種類数が多いほど開発コスト等は増大する。そこで、本装置では、投入製品の種類数を限定することができる。例えば、４種類の投入製品候補ｘ３、ｘ４、ｘ５、ｘ7のうち、たとえば２種類の製品を投入するという制約のなかで、検討を進めることができる。
【００１３】
本発明の装置では、例えば４種類の投入製品候補ｘ３、ｘ４、ｘ５、ｘ7のうちの２種類を投入する場合には、（ｘ３、ｘ４）、（ｘ３、ｘ５）、（ｘ３、ｘ７）、（ｘ４、ｘ５）、（ｘ４、ｘ７）、（ｘ５、ｘ７）という６通りの種類の組み合わせがあることに着目し、それぞれの組み合わせ毎に購入希望者数を演算する。そのために、投入製品候補の種類の組み合わせに対して、その組み合わせに含まれる投入製品候補を選択する購入希望者数を演算する手段（１８）が用意されている。
本発明の装置（１）では、購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを特定する手段（２２）が用意されており、これによって購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを特定する。前記の場合であれば、（ｘ３、ｘ４）、（ｘ３、ｘ５）、（ｘ３、ｘ７）、（ｘ４、ｘ５）、（ｘ４、ｘ７）、（ｘ５、ｘ７）という６通りの種類の組み合わせのなかで、購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを特定する。例えば、同じ２種類であっても、（ｘ３、ｘ４）という２種類を投入するとさほど多くの購入希望者を獲得できないのに、（ｘ５、ｘ７）という２種類を投入すると多くの購入希望者を獲得できる場合には、（ｘ５、ｘ７）という種類の組み合わせを特定する。
【００１４】
同時あるいは相前後して複数種類を投入する製品は、複数のグレードを有する自動車に限られない。複数の車種を投入することもあり、その場合には、車種の組み合わせが重要となる。複数種類の電子機器(たとえば携帯電話やノートパソコン)を投入して品揃えを整えることが重要な製品等に対して本発明を利用することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によると、限られた種類数の中で市場に投入する製品の種類を選択する必要がある場合に、既存の競合製品に比して魅力度が高く、多くの購入希望者を獲得できるとともに、投入する製品の間では購入希望者が重複せず、複数種類の投入製品の全体を評価したときに最も多くの購入希望者が獲得できる（最も多くの販売数が見込める）投入製品種類の組み合わせが判明する。限られた種類数の中で最大の販売数が見込める投入製品種類の組み合わせが判明することから、開発資源等を合理的に投入することができ、購入希望者の多種多様なニーズに安価な製品で対応することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
下記に説明する実施例の主要な特徴を列記する。
（第１特長）投入を検討する複数種類の製品は、同一車種に属する複数のグレードの自動車である。
（第２特長）購入希望者１は、既存の競合製品の中の最大総合評価値よりも高い総合評価値をこれから投入する製品種類の１と２に認めるとする。この場合、製品種類１を投入したときに購入希望者１は製品種類１を選択するということができる。同様に、製品種類２を投入したときに購入希望者１は製品種類２を選択するということができる。この場合、製品種類１と製品種類２の両者を投入したときに、購入希望者１は製品種類１と製品種類２の両者を購入することはないので、購入希望者数を演算するためには、重複したカウントをキャンセルしなければならない。そのために上記の場合、下記の式で計算する。
製品種類１と製品種類２を投入したときにいずれか一方を選択する購入希望者数
＝製品種類１を投入したときに製品種類１を選択する購入希望者数
＋製品種類２を投入したときに製品種類２を選択する購入希望者数
―製品種類１も製品種類２も選択する購入希望者数
（第３特長）本発明は、最大利益をもたらす投入製品の種類の組み合わせを探索して出力する装置に具現化することもできる。その装置は、限定された種類数の製品を新たに投入する際に、新たに投入する製品によって得られる利益が最大となる投入製品の種類の組み合わせを探索して出力する。その装置は、下記を備えている。
購入希望者毎に、購入する製品種類を選択するときに考慮する製品の属性とその属性の水準に対して購入希望者が認める評価値を記憶している購入希望者／属性／水準／評価値データベース。
競合製品の種類毎に属性毎の水準を記憶している競合製品／属性／水準データベース。
投入製品の水準設定に関する制約条件を記憶している投入製品／水準制約条件データベース。
投入する製品候補の種類毎に、投入製品／水準制約条件データベースに記憶されている制約条件に従って設定されている属性毎の水準を記憶している投入製品候補／属性／水準データベース。
投入する製品候補の種類毎に原価を記憶している投入製品候補／原価データベース。
購入希望者／属性／水準／評価値データベースと、競合製品／属性／水準データベースと、投入製品候補／属性／水準データベースに基づいて、競合製品と投入製品候補の種類毎に、購入希望者が認める総合評価値を購入希望者毎に演算する手段。
投入製品候補の種類の組み合わせを仮定したときに、その組み合わせに含まれる投入製品候補の種類毎に、その投入製品候補の種類を選択する購入希望者を特定する手段。
購入希望者数に製品１台あたりの利益を乗じた額を投入製品の種類の組み合わせについて合計した額が最大となる投入製品の種類の組み合わせを特定する手段。
その特定結果を出力する手段。
【実施例】
【００１７】
図１は、実施例に係わる「購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを探索して出力する装置１」のシステム構成を示す。
システムのハードウエア構成は、通常のコンピュータ装置で構成されており、その説明は諸略する。
【００１８】
装置1は、下記のデータベース(ＤＢ)を備えている。
・購入希望者／属性／水準／評価値ＤＢ２
ＤＢ２は、購入希望者毎に、購入する製品種類を選択するときに考慮する製品の属性とその属性の水準に対して購入希望者が認める評価値を記憶している。図２は記憶内容の一例を示しており、購入を希望している者は、属性Ａ（例えば車両サイズ）と、属性Ｂ（例えばエンジン排気量）と、属性Ｃ（例えば車両価格）を考慮し、購入する製品種類を選択する。図示は、属性の一部のみを例示しており、そのほかにも燃費、内装、タイヤ種類等の多数の属性が存在している。
属性Ａ（車両サイズ）には、様々な水準１，２，３・・が存在する。ここでは水準１はコンパクトサイズ、水準２はミディアムサイズ、水準3はフルサイズであるとする。
製品の購入を検討ないし希望している者は、独自の価値観を備えており、コンパクトサイズを高く評価する人もいれば、フルサイズを高く評価する人もいる。例えば、購入希望者１は、属性Ａの水準１に、αＡ１１の評価点を認めていることを例示している。ここで評価点は、値が大きいほど、高い評価を与えていることを示している。
コンジョイント分析の手法が発達しており、インターネット等を利用するアンケート調査によって、購入希望者が属性の水準に認めている評価点を計測することが可能なっている。購入希望者／属性／水準／評価値ＤＢ２は、過去に購入希望者に実施したアンケート調査に基づいて用意されている。
【００１９】
・競合製品／属性／水準ＤＢ４
ＤＢ４は、競合製品の種類毎に、属性毎の水準を記憶している。図３は記憶内容の一例を示しており、市場には競合製品ａ，ｂ，ｃ・・が存在していることを例示している。図３の場合、競合製品ａの属性Ａ（車体サイズ）は水準１（コンパクト）であり、属性Ｂ（エンジン排気量）は水準３（たとえば１．８リットル）であるといったことを例示している。ＤＢ４は、競合する自社と他社の製品のカタログ調査に基づいて用意されている。現時点では市場に投入されていなくても、投入を検討している製品を実際に投入する時点では市場に投入されているであろうと予測される競合製品が存在する場合には、その予測される競合製品についても、ＤＢ４に含めておくことが好ましい。予測される競合製品の属性毎の水準設定を予測することによって、予測される競合製品の属性毎の水準をＤＢ４に用意しておくことができる。
【００２０】
・投入製品／水準制約条件ＤＢ６
ＤＢ６は、新たに市場に投入する製品の水準設定に関する制約条件を記憶している。図４は記憶内容の一例を示しており、例えば属性Ａ（車体サイズ）については水準１（コンパクトサイズ）は選択できず、水準２（ミディアムサイズ）または水準３（フルサイズ）に限られていることを例示している。
図５は水準設定に関する他の制約条件を例示しており、例えば属性Ａ（車体サイズ）について水準２（ミディアムサイズ）を設定すると、属性Ｂ（エンジン排気量）については水準２を設定することができず、属性Ａ（車体サイズ）について水準３（フルサイズ）を設定すると、属性Ｃ（価格）については水準３を設定することができないことを例示している。価格以外の属性と価格の属性は密接に連動しており、仕様を充実させれば価格という属性の水準を低額な水準に設定することはできない。
【００２１】
・投入製品候補／属性／水準ＤＢ８
ＤＢ８は、投入する製品候補の種類毎に、属性毎の水準を記憶している。ＤＢ８に記憶されている属性毎の水準は、投入製品／水準制約条件ＤＢ６に記憶されている制約条件に従っている。
図４に例示した制約条件が存在する場合、属性Ａについて設定可能な水準と、属性Ｂについて設定可能な水準と、属性Ｃについて設定可能な水準を組み合わせることによって、多種類の製品仕様（製品種類）を設定することができる。図６がそれを例示しており、ｘ１〜ｘ８に示す8種類の製品を投入することがありえる。
このうち、図５に示した水準制約条件によって、ｘ１、ｘ２、ｘ６、ｘ８の４種類の投入製品候補については実現不能である。従って、４種類の投入製品候補ｘ３、ｘ４、ｘ５、ｘ7が残る。ＤＢ８は、図４と図５に例示した水準制約条件の下で可能なすべての製品種類を網羅しており、可能なすべての製品種類について、属性毎の水準を記憶している。ＤＢ８は、図４と図５に例示したＤＢ６の制約条件を処理することで調整することができる。
【００２２】
・総合評価値演算手段１４
手段１４は、ＤＢ２と、ＤＢ４と、ＤＢ８に基づいて、競合製品と投入製品候補の種類毎に、購入希望者が認める総合評価値を購入希望者毎に演算する。
・競合製品＆投入製品／購入希望者／総合評価値ＤＢ１６
ＤＢ１６は、手段１４で演算された総合評価値（製品種類と購入希望者毎に総合評価値は演算される）を、製品種類と購入希望者に対応付けて記憶している。
図７は、ＤＢ１６の記憶内容を例示している。例えば、競合製品ａは、属性Ａの水準が１であり、図２からわかるように、購入希望者1は属性Ａの水準が１であることにαＡ１１の評価点を認めている。同様に、競合製品ａは、属性Ｂの水準が３であり、図２からわかるように、購入希望者１は属性Ｂの水準が３であることにαＢ３１の評価点を認めている。同様に、競合製品ａは、属性Ｃの水準が２であり、図２からわかるように、購入希望者1は属性Ｃの水準が２であることにαＣ２１の評価点を認めている。そこで、購入希望者１は、競合製品ａに、αＡ１１＋αＢ３１＋αＣ２１で計算される総合評価点βａ１を認めていることがわかる。総合評価点βは、属性ごとの評価点αを加算することで演算することができる。なお、図７では、属性がＡ〜Ｃの３項目であるものとして例示しているが、実際にはもっと多数の属性が存在している。全属性について、属性ごとの評価点αを加算すれば、その製品種類の総合評価値βを演算することができる。
【００２３】
同様の演算を投入を検討している製品種類（投入製品候補）についても実行することができる。例えば、投入を検討している製品ｘ３は、属性Ａの水準が２であり、図２からわかるように、購入希望者1は属性Ａの水準が２であることにαＡ２１の評価点を認めている。同様に、投入製品候補ｘ３は、属性Ｂの水準が３であり、図２からわかるように、購入希望者１は属性Ｂの水準が３であることにαＢ３１の評価点を認めている。同様に、投入製品候補ｘ３は、属性Ｃの水準が２であり、図２からわかるように、購入希望者1は属性Ｃの水準が２であることにαＣ２１の評価点を認めている。そこで、購入希望者１は、投入製品候補ｘ３に、αＡ２１＋αＢ３１＋αＣ２１で計算される総合評価点βｘ３１を認めていることがわかる。
【００２４】
図７に例示するように、製品種類と購入希望者に対応付けて総合評価値が判明すると、購入希望者毎にその購入希望者が選択する製品種類を特定することが可能となる。
例えば図７において、βｘ３１＞ｍａｘ（βａ１、βｂ１、βｃ１）であるとする。ここで、ｍａｘは、それに続くカッコ内の最大値を示すものとする。この場合、投入製品候補ｘ３の総合評価値βｘ３１が、既存の競合製品ａ，ｂ，ｃの総合評価値のいずれよりも高いことがわかる。このために、投入製品候補ｘ３を投入すれば、購入希望者1は製品ｘ３を選択することがわかる。
【００２５】
図８は、以上の処理結果を例示しており、購入希望者１は、投入製品候補ｘ３を投入すれば投入された製品ｘ３を選択し、投入製品候補ｘ４を投入すれば既存の競合製品から選択し、投入製品候補ｘ５を投入すれば投入された製品ｘ５を選択し、投入製品候補ｘ７を投入すれば既存の競合製品から選択することがわかる。
同様の処理が購入希望者毎に可能であり、図８の場合、購入希望者２は、投入製品候補ｘ３を投入すれば投入された製品ｘ３を選択し、投入製品候補ｘ４を投入すれば既存の競合製品から選択し、投入製品候補ｘ５を投入すれば既存の競合製品から選択し、投入製品候補ｘ７を投入すれば投入された製品ｘ７を選択することがわかる。
【００２６】
・購入希望者特定手段１７
例えば図８のデータが得られている場合、投入製品候補ｘ３を投入すれば購入希望者１，２が投入された製品ｘ３を選択し、投入製品候補ｘ４を投入すれば購入希望者３が投入された製品ｘ４を選択し、投入製品候補ｘ５を投入すれば購入希望者１，３が投入された製品ｘ５を選択し、投入製品候補ｘ７を投入すれば購入希望者２が投入された製品ｘ７を選択することがわかる。購入希望者特定手段１７は、投入製品候補の種類を仮定したときに、その投入製品候補を選択する購入希望者を特定する。
【００２７】
・投入製品の種類数を入力する手段（１０）
投入する製品の種類を決定しようとしている者が、手段１０を利用して、市場に投入する投入製品の種類数を入力する。投入する種類数は、生産あるいは販売の事情から、種類数が確定的であることもある。あるいは、種類数に自由度が存在する場合もある。
【００２８】
・投入製品種類群の仮設定手段１２
図８の場合、４種類の製品を投入しようと思えば投入できることがわかる。仮設定手段１２は、投入できる製品種類から、投入する種類数を抽出して組み合わせを作成する。図９の左の欄は、入力された種類数を示している。種類数が１であれば、投入する種類は、ｘ３、ｘ４、ｘ5、ｘ７のうちの一種であり、４通りある。種類数が２であれば、投入する種類の組み合わせには、（ｘ３、ｘ４）、（ｘ３、ｘ５）、（ｘ３、ｘ７）、（ｘ４、ｘ５）、（ｘ４、ｘ７）、（ｘ５、ｘ７）という６通りがある。種類数が３であれば、投入する種類の組み合わせには、（ｘ３、ｘ４、ｘ５）、（ｘ３、ｘ4、ｘ７）、（ｘ３、ｘ５、ｘ７）、（ｘ４、ｘ５、ｘ７）という４通りがある。種類数が４であれば、投入する種類の組み合わせには、（ｘ３、ｘ４、ｘ５、ｘ７）の１通りしかない。
投入製品種類群の仮設定手段１２は、投入しようと思えば投入できる種類から、投入する種類数の製品種類を抽出し、その組み合わせを作成する。
【００２９】
・購入希望者数の演算手段（１８）
これは、入力した投入製品の種類数の範囲内で仮定した投入製品候補の種類の組み合わせに対して、その組み合わせに含まれる投入製品候補を選択する購入希望者数を演算する。
図８の結果から、例えば（ｘ３、ｘ４）という種類の組み合わせを投入する場合、ｘ３を選択する購入希望者は１，２であり、ｘ４を選択する購入希望者は３であり、（ｘ３、ｘ４）という種類の組み合わせを投入すれば、購入希望者１，２，３の全員が投入した製品を選択することがわかる。例えば（ｘ３、ｘ５）という種類の組み合わせを投入する場合、ｘ３を選択する購入希望者は１，２であり、ｘ５を選択する購入希望者は１，３であり、（ｘ３、ｘ５）という種類の組み合わせを投入すれば、延べ人数でいえば４人が選択することになるが、購入希望者１は重複しており、購入希望者１，２，３の３人が投入した製品を選択することがわかる。例えば（ｘ３、ｘ７）という種類の組み合わせを投入する場合、ｘ３を選択する購入希望者は１，２であり、ｘ７を選択する購入希望者は２であり、（ｘ３、ｘ７）という種類の組み合わせを投入すれば、購入希望者２が重複しているために、購入希望者１，２の２人が投入した製品を選択することがわかる。
一般的に説明すると、製品種類１と製品種類２を投入したときにいずれか一方を選択する購入希望者数は、製品種類１を投入したときに製品種類１を選択する購入希望者数に、製品種類２を投入したときに製品種類２を選択する購入希望者数を加え、それから製品種類１も製品種類２も選択する購入希望者数を減じた数に等しい。
購入希望者数の演算手段（１８）は、仮設定手段１２で仮設定した種類の組み合わせ毎に、その組み合わせ含まれる投入製品候補を選択する購入希望者数を演算する。
図９は、仮設定手段１２で仮設定した種類の組み合わせ毎に、その組み合わせ含まれる投入製品候補を選択する購入希望者数を例示している。
【００３０】
・購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを特定する手段（２２）
購入希望者数の演算手段（１８）によって、図９に例示するように、投入することが可能な種類の組み合わせ毎に、その種類の組み合わせで獲得できる購入希望者数（販売数）が計算されている。図９の場合、例えば投入する種類数が２であれば、（ｘ３、ｘ４）、（ｘ３、ｘ５）、（ｘ３、ｘ７）、（ｘ４、ｘ５）、（ｘ４、ｘ７）、（ｘ５、ｘ７）という６通りの組み合わせが可能であり、（ｘ３、ｘ４）を選べば３人の購入希望者が得られ、（ｘ３、ｘ５）を選べば３人の購入希望者が得られ、（ｘ３、ｘ７）を選べば２人の購入希望者が得られ、（ｘ４、ｘ５）を選べば２人の購入希望者が得られ、（ｘ４、ｘ７）を選べば２人の購入希望者が得られ、（ｘ５、ｘ７）を選べば３人の購入希望者が得られることがわかっている。特定する手段（２２）は、購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを特定する。図９の場合、投入する種類数が２であれば、種類の組み合わせのうちの（ｘ３、ｘ４）、（ｘ３、ｘ５）、（ｘ５、ｘ７）を選べば、購入希望者数が最大となることがわかる。
同様に、投入する種類数が３であれば、３種類の組み合わせのうちで購入希望者数が最大となる組み合わせがわかる。図９の場合、３種類を投入すれば、どの組み合わせであっても購入希望者１〜３の全部を獲得できることがわかる。４種類を投入しても、意味がないことがわかる。
図９は、説明の便宜のために購入希望者数が極めて少ない場合を例示しており、購入希望者数が最大となる種類の組み合わせが複数存在する。実際には、数千人以上の購入希望者に対して分析するために、計算される購入希望者数も大きな数値となり、購入希望者数が最大となる種類の組み合わせが一つに絞り込まれることが多い。
【００３１】
・出力手段（２４）
これは、特定結果を出力する。すなわち、購入希望者数が最大となる種類の組み合わせをオペレータが認識可能に表示する。
これによって、投入する種類数が限定されている場合に、どの種類の組み合わせで投入すれば、最大の販売数が得られるのかをオペレータが知ることができる。
【００３２】
図１０は、分析結果の他の一例を示しており、投入可能な製品種類が、ｘ３、ｘ４、ｘ５、ｘ７、ｘ９、ｘ１０、ｘ１１の７種類であり、購入希望者が１４人いる場合を例示している。実線は、競合製品よりも投入製品を選択する関係にある製品種類と購入希望者の関係を示している。製品種類ｘ３を投入すれば、購入希望者１〜４は投入された製品種類ｘ３を選択するが、購入希望者５〜１４は競合製品を選択することを例示している。
２種類の製品種類を投入する場合、重複する購入希望者がいるために、投入製品を選択する購入希望者数を単純に足し合わせることができない。例えば購入希望者２は、製品種類ｘ３が投入されればその製品を選択し、製品種類ｘ４が投入されればその製品を選択する。しかしながら、製品種類ｘ３、ｘ４を投入すれば、両者を選択するわけでなく、一方しか選択しない。そこで、製品種類ｘ３、ｘ４を投入した場合の購入希望者数を計算するためには、（製品種類ｘ３を選択する購入希望者数）＋（製品種類ｘ４を選択する購入希望者数）―（製品種類ｘ３、ｘ４の両方を選択する購入希望者数）を計算しなければならない。この場合、４＋５−３＝６となり、製品種類ｘ３、ｘ４のいずれかを選択する購入希望者１〜６の数を計算することができる。
図１０の場合、投入製品種類数が１であれば、製品ｘ７を投入すると最大の販売数となり、投入製品種類数が２であれば、製品ｘ４、ｘ１０を投入すると最大の販売数となり、投入製品種類数が３であれば、製品ｘ３、ｘ５、ｘ９を投入すると最大の販売数となることがわかる。
本実施例の装置１によると、制約された種類数の中で最大の販売数が予測される製品種類の組み合わせを計算してオペレータに表示するために、製品の企画等に携われる者の作業が合理化され、開発資源等を合理的に投入することができ、需要者のニーズに応える製品を安価に提供することが可能となる。
【００３３】
以上では、最大販売数が得られる種類の組み合わせを探索して出力する実施例を説明した。これに対して、最大利益が得られる種類の組み合わせを探索して出力する実施例も可能である。
この場合、図７の結果を得るまでの構成は同じである。
利益を計算する場合には、投入製品候補の種類の組み合わせを仮定したときに、全体の購入希望者を知るだけでは足りず、仮定した種類の組み合わせに含まれる投入製品候補の種類毎に、投入製品候補の種類を選択する購入希望者を特定する手段が必要とされる。
例えば、製品（ｘ３、ｘ４）の組み合わせで投入すると仮定した場合、βｘ３１＞ｍａｘ（βａ１、βｂ１、βｃ１）であり、βｘ４１＞ｍａｘ（βａ１、βｂ１、βｃ１）であり、βｘ３１＞βｘ４１であれば、購入希望者１は投入製品ｘ３を選択すると特定できる。
そこで、購入希望者数に製品１台あたりの利益を乗じて種類毎に得られる利益を求め、種類ごとの利益を投入製品の種類の組み合わせについて合計した額が最大となる投入製品の種類の組み合わせを特定する手段を設ければよい。
その特定結果を出力すれば、最大利益が得られる種類の組み合わせを知ることが可能となる。
最大利益が得られる種類の組み合わせを知る場合、種類数を限定する必要はなく、最大利益が得られる種類数も同時に探索される。
【００３４】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示に過ぎず、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、出願時請求項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し得るものであり、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】
【００３５】
【図１】実施例の出力装置１のシステム構成を概念的に示す図。
【図２】購入希望者／属性／水準／評価値ＤＢ（２）の記憶内容を概念的に示す図。
【図３】競合製品／属性／水準ＤＢ（４）の記憶内容を概念的に示す図。
【図４】投入製品／水準制約条件ＤＢ（６）の記憶内容を概念的に示す図。
【図５】投入製品／水準制約条件ＤＢ（６）の他の記憶内容を概念的に示す図。
【図６】投入製品候補／属性／水準ＤＢ（８）の記憶内容を概念的に示す図。
【図７】競合製品＆投入製品候補／購入希望者／総合評価値ＤＢ（１６）の記憶内容を概念的に示す図。
【図８】投入製品種類と購入者の関係を概念的に示す図。
【図９】投入する製品種類と、投入製品を選択する購入希望者数と、出力される種類の組み合わせを例示する図。
【図１０】投入製品種類と購入者の関係を概念的に示す図。
【符号の説明】
【００３６】
１：    購入希望者数が最大となる投入製品の種類の組み合わせを探索して出力する装置
２：    購入希望者／属性／水準／評価値ＤＢ
４：    競合製品／属性／水準ＤＢ
６：    投入製品／水準制約条件ＤＢ
８：    投入製品候補／属性／水準ＤＢ
１０：  投入種類数の入力手段
１２：  投入種類群の仮設定手段
１４：  競合製品＆投入製品候補／購入希望者／総合評価値演算手段
１６：  競合製品＆投入製品候補／購入希望者／総合評価値DB
１７：  購入希望者特定手段
１８：  購入希望者数演算手段
２０：  投入種類群の組み合わせの更新手段
２２：  最大購入希望者数となる投入製品種類の組み合わせを特定する手段
２４：  出力手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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