(57)【要約】【課題】消費者の外面的属性ばかりでなく内面的属性を正確に表現することにより、消費者行動をより高精度にモデル化する。【解決手段】比較調査対象として選んだ複数の消費者に対し、当該消費者が意志決定時に考慮する評価基準についての質問情報を送ってその回答データを収集し、この収集された回答データをもとに、上記消費者ごとに各評価基準の重視度を求めてこれを多段階に数値化する。そして、上記各消費者を、その属性情報と上記数値化された評価基準の重視度に基づいて、複数のセグメントのいずれかに分類し、これらのセグメントごとに当該セグメントに属する消費者の行動モデルを作成するようにしたものである。【選択図】    図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
消費者が使用する複数の端末装置と、調査者が使用するコンピュータ装置とを、通信ネットワークを介して接続可能にしたシステムを利用して、消費者の行動モデルを作成する方法であって、
調査対象として選んだ複数の第１の消費者から、当該消費者が商品又はサービスを選択する際に使用する複数の評価基準に関するアンケート回答を収集する過程と、
前記第１の消費者ごとに、前記収集されたアンケート回答をもとに、前記複数の評価基準の各々について無段階又は多段階に数値化された重視度を算出する過程と、
異なる複数のセグメントを想定し、前記第１の消費者を、その属性情報及び前記算出された重視度をもとに前記複数のセグメントのいずれかに分類する過程と、
前記セグメントごとに、セグメントに分類された第１の消費者の行動モデルを作成する過程とを具備することを特徴とする行動モデル作成方法。
【請求項２】
前記重視度を算出する過程は、
二つの評価基準間におけるアンケート回答の比較処理を、複数の評価基準のすべての組み合わせについて行う過程と、
前記すべての組み合わせについて行われた比較処理の結果に基づいて、各評価基準について数値化された重視度を算出することを特徴とする請求項１記載の行動モデル作成方法。
【請求項３】
前記重視度を算出する過程は、
複数の評価基準から支配的な評価基準を選択する過程と、
前記選択された支配的な評価基準と他の評価基準との間でアンケート回答の比較処理を行う過程と、
前記比較処理の結果をもとに、各評価基準について数値化された重視度を算出する過程とを備えることを特徴とする請求項１記載の行動モデル作成方法。
【請求項４】
前記行動モデルを作成する過程は、第１の消費者の属性情報と、前記算出された重視度とに基づいて、行動モデルを作成することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の行動モデル作成方法。
【請求項５】
前記行動モデルを作成する過程は、商品、サービス及び環境の各属性情報の少なくとも一つと、第１の消費者の属性情報と、前記算出された重視度とに基づいて、行動モデルを作成することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の行動モデル作成方法。
【請求項６】
前記第１の消費者の属性情報には、前記アンケート回答により第１の消費者から取得した、仮想サービスに対する選好データを含むことを特徴とする請求項４又は５記載の行動モデル作成方法。
【請求項７】
前記セグメントごとに、セグメントに分類された第１の消費者の属性情報及び前記算出された重視度をもとにセグメントの特徴を抽出する過程と、
調査対象として選ばれなかった第２の消費者を、その属性情報及び前記抽出されたセグメントの特徴をもとに、前記複数のセグメントのいずれかに分類する過程と、
前記第２の消費者が分類されたセグメントに対応する前記行動モデルに基づいて、前記第２の消費者の行動を予測する過程とを、さらに具備することを特徴とする請求項１記載の行動モデル作成方法。
【請求項８】
前記び第２の消費者の行動を予測する過程は、販売又は提供中の第１の商品或いはサービスの仕様を表すデータと、販売又は提供予定の第２の商品或いはサービスの仕様を表すデータとを取り込み、この取り込まれた仕様を表す各データと、前記作成された行動モデルに基づいて、前記第２の消費者が前記商品或いはサービスのうちいずれを選択するかを予測することを特徴とする請求項７記載の行動モデル作成方法。
【請求項９】
前記第２の消費者の行動の予測結果を表すデータをもとに、予め設定された条件に該当する第２の消費者を抽出する過程を、さらに具備することを特徴とする請求項７又は８記載の行動モデル作成方法。
【請求項１０】
前記第２の消費者の行動の予測結果を表すデータをもとに、販売予定の商品又は提供予定のサービスに対する需要を推定する過程を、さらに具備することを特徴とする請求項７乃至９のいずれかに記載の行動モデル作成方法。
【請求項１１】
前記システムが、前記コンピュータ装置に対し通信ネットワークを介して接続可能な調査依頼者の端末装置を備える場合に、
前記第２の消費者の行動の予測結果を表すデータと、前記抽出された第２の消費者を表すリストと、前記需要の推定結果を表すデータとのうち少なくとも一つを前記調査依頼者に通知する過程を、さらに具備することを特徴とする請求項７乃至１０のいずれかに記載の行動モデル作成方法。
【請求項１２】
調査対象として選んだ複数の第１の消費者の端末装置から、当該消費者が商品又はサービスを選択する際に使用する複数の評価基準に関するアンケート回答を、通信ネットワークを介して収集する手段と、
前記第１の消費者ごとに、前記収集されたアンケート回答をもとに、前記複数の評価基準の各々について無段階又は多段階に数値化された重視度を算出する手段と、
異なる複数のセグメントを設定し、前記第１の消費者を、その属性情報及び前記算出された重視度をもとに前記複数のセグメントのいずれかに分類する手段と、
前記セグメントごとに、セグメントに分類された第１の消費者を対象とする行動モデルを作成する手段とを具備することを特徴とする行動モデル作成装置。
【請求項１３】
前記行動モデルを作成する手段は、
前記第１の消費者の属性情報を格納した第１のデータベースと、
前記第１のデータベースに格納された属性情報と、前記重視度を算出する手段により算出された重視度とに基づいて、前記第１の消費者の行動モデルを作成する手段とを備えることを特徴とする請求項１２記載の行動モデル作成装置。
【請求項１４】
前記行動モデルを作成する手段は、
商品、サービス及び環境の各属性情報のうち少なくとも一つを格納した第２のデータベースをさらに備え、
前記第１及び第２のデータベースに格納された属性情報と、前記重視度を算出する手段により算出された重視度とに基づいて、前記第１の消費者の行動モデルを作成することを特徴とする請求項１３記載の行動モデル作成装置。
【請求項１５】
前記セグメントごとに、セグメントに分類された第１の消費者の属性情報及び前記算出された重視度をもとにセグメントの特徴を抽出する手段と、
調査対象として選ばれなかった第２の消費者の属性情報を、当該第２の消費者の端末装置から前記通信ネットワークを介して取得する手段と、
前記第２の消費者を、前記取得された属性情報及び前記抽出されたセグメントの特徴をもとに、前記複数のセグメントのいずれかに分類する手段と、
前記第２の消費者が分類されたセグメントに対応する前記行動モデルに基づいて、前記第２の消費者の行動を予測する手段と
を、さらに具備することを特徴とする請求項１２記載の行動モデル作成装置。
【請求項１６】
前記第２の消費者の行動を予測する手段は、
販売又は提供中の第１の商品或いはサービスの仕様を表すデータと、販売又は提供予定の第２の商品或いはサービスの仕様を表すデータとをそれぞれ取得する手段と、
前記取得された第１及び第２の商品或いはサービスの仕様を表すデータと、前記作成された行動モデルとに基づいて、前記第２の消費者が前記第１及び第２の商品或いはサービスのうちいずれを選択するかを予測する手段と
を備えることを特徴とする請求項１５記載の行動モデル作成装置。
【請求項１７】
前記第２の消費者の行動を予測する手段により得られた行動予測データをもとに、予め設定された条件に該当する第２の消費者を抽出する手段を
さらに具備することを特徴とする請求項１５又は１６記載の行動モデル作成装置。
【請求項１８】
前記第２の消費者の行動を予測する手段により得られた行動予測データをもとに、販売予定の商品又は提供予定のサービスに対する需要を推定する手段をさらに具備することを特徴とする請求項１５乃至１７のいずれかに記載の行動モデル作成装置。
【請求項１９】
調査依頼者の端末装置から前記通信ネットワークを介して調査依頼を受信する手段と、
前記調査依頼の受信に応じて、前記第２の消費者の行動予測データと、前記抽出された第２の消費者を表すリストと、前記需要の推定データとのうち少なくとも一つを、前記調査依頼者の端末装置へ前記通信ネットワークを介して送信する手段をさらに具備することを特徴とする請求項１５乃至１８のいずれかに記載の行動モデル作成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、マーケティングやシナリオシュミレーション（プランニング）の分野で、例えば商品やサービスについての需要やシェアの変化を評価するために用いる行動モデル作成方法及び作成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の消費者行動をモデル化する技術には、例えば、料金や所得等の量的変数に加え、インターネット利用の有無、パーソナル・コンピュータやファクシミリ装置の所持の有無等をダミー変数で表現する。そして、多項ロジットモデルを利用することで、各通信事業者への加入パターンごとの選択行動モデルを作成するものがある。ダミー変数を用いることで、上記のように所持品のように持っているか否か、男性か女性か等の外面的に判断できる属性を、消費者の行動モデルに取り込むことができる（例えば、非特許文献１を参照。）。
【０００３】
一方、消費者の属性には外面的な属性だけでなく、例えば費用と品質のどちらを重視するかというように消費者の考え方のような内面的属性もある。近年、個人のニーズが多様化し、特にインターネットを使用する種々のサービスでは各消費者のスタイルに合わせたＯｎｅ  ｔｏ  Ｏｎｅサービスが実現可能になっており、消費者行動のモデル化にも高い精度が要求されるようになってきている。この消費者行動モデルの高精度化を実現するには、消費者のサービス選定メカニズム（考え方）を知る必要があり、内面的属性の比重が大きくなっている。
【０００４】
従来、ロジットモデルをはじめとする非集計行動モデル（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｈｏｉｃｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）においては、消費者の属性情報に内面的属性を考慮する場合に、ダミー変数で費用をより重視する＝０、品質をより重視する＝１とすることで、内面的属性を表現することが行われている。しかしこの手法では、重視する程度が非常に重視するのか、或いはやや重視する程度なのかといった、程度の違いを表現することは困難であった。例えば、企業システムのアウトソーシングサービスを提供するＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）の選択では、費用や品質の他に、故障修理や問い合わせに対するサポート体制、会社ブランド名等の、さらに多くの要因を考慮しているのが現状である。このため、これら多数の要因に対する重視度を表現するには限界があり、行動モデルの精度も十分なものとはならなかった。
【０００５】
また、購買履歴より、消費者が重視する購買動機（評価基準）を数値化することで消費者の行動をモデル化し、これにより新商品の需要や消費者が買いそうな商品（消費者のニーズを満たすと予測される商品）を推定する技術が提唱されている（例えば、特許文献１を参照。）。しかしながらこの技術では、商品に対し重視されると想定される動機を与えるために、数値化に専門家の助けが必要である。このため、商品数が多くなると作業が膨大になる。また、購買履歴をもとに評価基準を数値化している。このため、例えば必ずしも消費者は満足していないが、ニーズを完全に満たす製品がないためにやむを得ず現製品を選択しているといったケースが存在する場合、現製品で満たされない評価基準を消費者の行動として考慮することは難しい。
【０００６】
さらに、消費者行動を測定して将来の行動を予測する技術が知られている（例えば、特許文献２を参照。）。この技術は、予め定義しておいた常識的事実に照らし合せて常識支持値を算出することにより行動をモデル化し、この行動モデルをもとに将来の行動を予測するものである。しかし、条件の一部に満足できず、現在は行動に至っていないが、その部分が改善されると行動に結び付くといったケースがある。この場合には、行動には全く表れていない潜在的な意識を事前に知識として抽出し、行動モデルに利用することは難しい。
【０００７】
また、個人の意思決定過程をモデル化して支援する手法として、階層化意思決定法（ＡＨＰ：Ａｎａｌｙｔｉｃ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ  Ｐｒｏｃｅｓｓ）がある。ＡＨＰは、基本的には個人ベースの意思決定支援の利用が主である。複数人で利用する場合には、社内で使うコンピュータ機器の選定やニュータウンでの交通システムの選定等、お互いの価値観が違う中で、一つの合意に導くための手段として利用されている。
【０００８】
しかし、個人のＡＨＰ適用結果を利用して行動をモデル化したり、その結果を利用して集計することで全体の需要を推定する手法については、いまだ提案されるに至っていない。
【０００９】
【特許文献１】
特開２００２−１１７０４８
【特許文献２】
特開２００１−１３４７０６
【非特許文献１】
河村、「電話サービスの支出弾力性と価格弾力性の計測」（郵政研究所ディスカッションペーパー、２００２年５月１３日）。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
以上述べたように従来では、消費者の内面的属性を正確に把握し、これを消費者行動のモデル化に利用するための有効な技術がいまだ提唱されておらず、有効な提案が切望されている。
【００１１】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、消費者の外面的属性ばかりでなく内面的属性を正確に表現することにより、消費者行動をより高精度にモデル化することができる行動モデル作成方法及び作成装置を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するためにこの発明は、調査対象として選んだ複数の第１の消費者から、当該消費者が商品又はサービスを選択する際に使用する複数の評価基準に関するアンケート回答を収集し、この収集されたアンケート回答をもとに、第１の消費者ごとに、上記複数の評価基準の各々について無段階又は多段階に数値化された重視度を算出する。そして、上記第１の消費者を、その属性情報及び上記算出された重視度をもとに異なる複数のセグメントのいずれかに分類し、これらのセグメントごとに、セグメントに分類された第１の消費者の行動モデルを作成するようにしたものである。
【００１３】
したがってこの発明によれば、消費者が商品又はサービスを選択する際の評価基準に対する重視度を精度良く求めることができ、この評価基準の重視度をもとに感度や考え方の異なる消費者をより正確にセグメント化することができる。そして、このセグメントをもとに高精度の消費者行動モデルを作成することができる。
【００１４】
上記重視度を算出する方法には次の各方法が考えられる。
第１の方法は、二つの評価基準間におけるアンケート回答の比較処理を、複数の評価基準のすべての組み合わせについて行い、このすべての組み合わせについて行われた比較処理の結果に基づいて、各評価基準について数値化された重視度を算出するものである。この算出方法は、評価基準の性質に関係なく常に高精度に重視度を算出することが可能である。
【００１５】
第２の方法は、複数の評価基準から支配的な評価基準を選択し、この選択された支配的な評価基準と他の評価基準との間でアンケート回答の比較処理を行い、この比較処理の結果をもとに各評価基準について数値化された重視度を算出するものである。この算出方法は、評価基準間の比較処理の回数を減らして重視度を効率的に算出することができる。
【００１６】
また、上記行動モデルを作成する方法としては次のような各種方法が考えられる。
第１の方法は、第１の消費者の属性情報と、上記セグメント化のために算出された評価基準の重視度とに基づいて、行動モデルを作成するものである。この方法によれば、消費者の外面的属性に加え、感情や意識、主義等の内面的属性も考慮して、より高精度の行動モデルを作成することが可能となる。
【００１７】
第２の方法は、第１の消費者の属性情報と、上記セグメント化のために算出された評価基準の重視度と、商品、サービス及び環境の各属性情報の少なくとも一つとに基づいて、行動モデルを作成するものである。このようにすると、消費者自身の外面的及び内面的属性情報に止まらず、対象商品などの周辺要因の属性情報を考慮して、特定の商品やサービスに対応した行動モデルを作成できる。
【００１８】
第３の方法は、第１の消費者の属性情報に、アンケート回答により第１の消費者から取得した仮想サービスに対する選好データを含めるものである。このようにすると、例えば今後実施を予定しているか或いは計画しようとするサービスに対応した消費者行動モデルを作成することが可能となる。
【００１９】
またこの発明はさらに、上記セグメントに分類された第１の消費者の属性情報及び上記算出された重視度をもとに各セグメントの特徴を抽出し、調査対象として選ばれなかった第２の消費者を、その属性情報及び上記抽出されたセグメントの特徴をもとに上記複数のセグメントのいずれかに分類する。そして、上記第２の消費者が分類されたセグメントに対応する行動モデルに基づいて、第２の消費者の行動を予測することも特徴とする。
このようにすると、作成された行動モデルをもとに一般消費者の行動を精度良く予測することができる。しかも、行動モデルの作成から一般消費者の行動予測までを一貫処理により行うことができる。
【００２０】
上記第２の消費者の行動を予測する具体的な方法としては、販売又は提供中の第１の商品或いはサービスの仕様を表すデータと、販売又は提供予定の第２の商品或いはサービスの仕様を表すデータとを取り込み、この取り込まれた仕様を表す各データと、上記作成された行動モデルとに基づいて、第２の消費者が第１及び第２の商品或いはサービスのうちいずれを選択するかを予測するものがあげられる。
【００２１】
さらにこの発明は、上記第２の消費者の行動予測データをもとに、予め設定された条件に該当する第２の消費者を抽出することや、上記第２の消費者の行動予測データをもとに、販売予定の商品又は提供予定のサービスに対する需要を推定することも特徴とする。このようにすると、一般消費者の行動予測に止まらず、有望な消費者の抽出や、商品又はサービスに対する需要の推定についても、一貫して行うことが可能となる。
【００２２】
またこの発明は、コンピュータ装置に対し通信ネットワークを介して接続可能な調査依頼者の端末装置が存在する場合に、上記第２の消費者の行動予測データと、上記抽出された第２の消費者を表すリストと、上記需要の推定結果を表すデータとのうち少なくとも一つを上記調査依頼者に通知することも特徴とする。このようにすると、調査依頼者に対する予測データ等の通知処理までを一貫して行うことができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の実施形態を説明する。
この発明の一実施形態は、複数の競合会社が、企業等のＩＴシステムをアウトソーシングするサービスを提供している環境下において、これらのサービスの選定要因となる評価基準として、費用、品質、サポート体制、及び会社ブランドの４つを想定し、これらの評価基準の重視度を考慮して消費者（顧客）の行動モデルを作成する。そして、この行動モデルをもとに各サービスに対する消費者の選定行動を予測し、さらに提供を予定しているサービスに対する有望な消費者の抽出、及び需要を推定するものである。
【００２４】
図１は、この発明の一実施形態を実現するためのシステムの概略構成図である。このシステムは、各々消費者が使用する複数の消費者端末ＴＭ１〜ＴＭｎと、調査会社が行動モデル作成装置として運用するサーバＳＶと、調査依頼者が使用する依頼者端末ＣＭ１〜ＣＭｍとを、通信ネットワークＮＷを介して接続可能に構成したものである。消費者端末ＴＭ１〜ＴＭｎ及び依頼者端末ＣＭ１〜ＣＭｍは、例えばパーソナル・コンピュータにより構成される。
【００２５】
通信ネットワークＮＷは、上記サーバＳＶが接続されるインターネット等のコンピュータ・ネットワークと、このコンピュータ・ネットワークと上記消費者端末ＴＭ１〜ＴＭｎ及び依頼者端末ＣＭ１〜ＣＭｍとの間を接続するための加入者通信網とから構成される。加入者通信網には、ＰＳＴＮ（Ｐｕｂｌｉｃ  Ｓｗｉｔｃｈ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＩＳＤＮ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の有線公衆電話網、携帯電話システムやＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の移動通信網、有線又は無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＴＶ（Ｃａｂｌｅ  Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ）網、構内通信網等が含まれる。
【００２６】
ところで、行動モデル作成装置としてのサーバＳＶは次のように構成される。図２はその機能構成を示すブロック図である。
サーバＳＶは、中央演算処理ユニット（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１を備える。このＣＰＵ１には、バス１０を介してプログラムメモリ２と、データメモリ３と、通信インタフェース４と、入出力インタフェース５がそれぞれ接続される。
【００２７】
このうち通信インタフェース４は、ＣＰＵ１の制御の下、通信ネットワークＮＷにより規定される通信プロトコルに従い、消費者端末ＴＭ１〜ＴＭｎ及び依頼者端末ＣＭ１〜ＣＭｍとの間で通信を行う。
【００２８】
入出力インタフェース５には、キー入力部６、表示部７、及び外部記憶ドライバ８が接続される。入出力インタフェース５は、ＣＰＵ１の制御の下、これらの入出力デバイスとの間でデータの入出力を行う。
【００２９】
データメモリ３には、変換テーブル３１と、消費者データベース３２と、セグメントデータベース３３と、商品・サービスデータベース３４と、環境データベース３５が設けられている。
【００３０】
変換テーブル３１には、後述する重視度算出機能２２において、各評価基準の評価結果を数値に変換するための変換データが格納されている。
【００３１】
消費者データベース３２には、顧客として登録されている消費者の属性情報と、後述する重視度算出機能２２において算出される評価基準の重視度情報と、後述するセグメント構成機能２３及びマッチング機能２６において求められるセグメント番号がそれぞれ格納される。消費者の属性情報には、例えば性別、年齢、居住地、所持品、購買履歴（選好データ）、アンケートにより得られた仮想的なサービスに対する選好データが含まれる。
【００３２】
セグメントデータベース３３には、後述する特徴抽出機能２５により抽出された各セグメントの特徴データがセグメント属性情報として格納される。また、後述するマッチング機能２６が、消費者の属性情報を上記セグメント属性情報とマッチング処理する際の優先順位を規定する情報も格納される。さらに、セグメントの特徴を判定するためのルール情報も格納される。
【００３３】
商品・サービスデータベース３４には、調査対象となる各商品・サービスの仕様を表す属性情報が格納される。この商品・サービスの仕様を表す属性情報は、例えば調査依頼者の端末ＣＭ１〜ＣＭｍから通信ネットワークＮＷを介して提供される。なお、記憶メディア９から読み込むことにより格納することも可能である。
【００３４】
環境データベース３５には、商品の販売対象或いはサービスの提供対象となる地域の世帯数や事業所数、年齢別人口分布等の、各地域に関する属性情報が格納される。この環境属性情報については、例えばキー入力部６からオペレータが入力するか、又は記憶メディア９から読み込むことにより格納される。
【００３５】
プログラムメモリ２には、比較調査機能２１、重視度算出機能２２、セグメント構成機能２３、行動モデル作成機能２４、特徴抽出機能２５、マッチング機能２６、予測機能２７、消費者抽出機能２８、集計機能２９、及び調査依頼受付回答機能３０をそれぞれ実現するためのプログラムが格納されている。
【００３６】
このうち先ず比較調査機能２１は、比較調査対象として選定された複数の消費者（顧客）Ｕｋの端末ＴＭｋに対しそれぞれアンケート形式の質問情報を送信し、送信先の端末ＴＭｋからその回答データを収集して記憶する機能を有する。質問情報は、消費者が意志決定時に考慮すべき評価基準Ｆｉ（ｉ＝１…ｎ）（ｎは評価基準の数）に対し、一対比較を全ての組み合わせで実施するための内容となっている。
【００３７】
重視度算出機能２２は、上記比較調査機能２１により収集された各消費者アンケート回答データをもとに評価基準Ｆｉごとの重視度Ｗｉを求め、この重視度Ｗｉを変換テーブル３１の変換データをもとに数値データに変換する。そして、この数値化された重視度情報Ｗｉを消費者データベース３２に格納する機能を有する。
【００３８】
セグメント構成機能２３は、消費者データベース３２から、消費者属性情報と、上記重視度算出機能２２で求められた評価基準Ｆｉの重視度情報Ｗｉとを読み出す。そして、この読み出された情報をもとに、上記比較調査対象として選定した各消費者を、属性及び評価基準Ｆｉに対する重視度Ｗｉが類似しているもの同士でグルーピングし、複数のセグメントに分ける機能を有する。グルーピングの結果はセグメントデータベース３３に格納する。
【００３９】
行動モデル作成機能２４は、消費者データベース３２に格納されている消費者の属性情報（選好データを含む）及び評価基準Ｆｉの重視度情報Ｗｉと、商品・サービスデータベース３４に格納されている商品・サービス属性情報と、環境データベース３５に格納されている環境属性情報とをもとに、上記セグメント単位に消費者行動のモデル化を行う機能を有する。
【００４０】
特徴抽出機能２５は、上記セグメントごとに、セグメントに属する消費者の属性情報をもとに共通する属性を抽出する。そして、この抽出された消費者の共通属性をセグメントの特徴を表すセグメント属性情報としてセグメントデータベース３３に格納する機能を有する。
【００４１】
マッチング機能２６は、評価基準の比較調査対象として選定されなかった一般消費者について、消費者データベース３２に格納されている当該一般消費者の属性情報と、上記特徴抽出機能２５により抽出されたセグメント属性情報とのマッチング処理を行う。そして、このマッチング処理の結果をもとに、上記一般消費者がどのセグメントに属するかを判定する機能を有する。
【００４２】
予測機能２７は、上記一般消費者について、消費者データベース３２に格納されている属性情報と、上記マッチング機能２６により当該消費者が属すると判定されたセグメントの行動モデルと、現在提供されているサービスの仕様及び今後提供予定のサービスの仕様とをもとに、一般消費者がどちらのサービスを選択するかを予測する。そして、この選択予測の結果を表す予測データを作成する機能を有する。
【００４３】
消費者抽出機能２８は、上記予測機能２７により得られた予測データに基づいて、予め調査依頼者から指定された条件に該当する消費者を抽出し、この抽出された消費者のリストを作成する機能を有する。
【００４４】
集計機能２９は、上記予測機能２７により得られた予測データに基づいて、今後提供予定のサービスについての需要を推定し、その推定データを作成する機能を有する。
【００４５】
調査依頼受付回答機能３０は、調査依頼者の端末ＣＭ１〜ＣＭｍから調査依頼を受信する。また、この調査依頼に応じて上記予測機能２７により得られた予測データ、上記消費者抽出機能２８により抽出された有望消費者のリスト、上記集計機能２９により得られた需要の推定データを、報告データにまとめて上記依頼元の端末ＣＭ１〜ＣＭｍへ送信する。
【００４６】
次に、以上のように構成された行動モデル作成装置（サーバ）ＳＶの動作を、行動モデル作成処理手順に従い説明する。図３及び図４は、その処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００４７】
調査依頼者は、自身の端末ＣＭ１〜ＣＭｍにおいて、例えば今後提供を予定しているサービスについての仮想的なシナリオを入力し、さらに調査の諸条件を入力する。そして、この入力されたデータを調査依頼情報としてサーバＳＶへ送信する。
【００４８】
サーバＳＶは、ステップ３ａにおいて調査依頼情報の到来を監視している。この状態で、例えば調査依頼者の端末ＣＭ１から、今後提供を予定しているサービスについての調査依頼情報が到来したとする。そうするとサーバＳＶは、ステップ３ｂに移行し、ここで先ず比較調査対象となる複数の消費者Ｕｋを消費者データベース３２の中から選定する。そして、この選定された複数の消費者Ｕｋの端末ＴＭｋに対し、ステップ３ｃによりアンケート形式の質問情報をそれぞれ送信する。
【００４９】
質問情報は、先に述べたように、消費者Ｕｋが意志決定時に考慮すべき評価基準Ｆｉ（ｉ＝１…ｎ）（ｎは評価基準の数）に対し、一対比較を全ての組み合わせで実施するための内容に構成される。例えば、評価基準Ｆｉ及びＦｊ（ｉ≠ｊ）に対し、「Ｆｉを非常に重視する」、「Ｆｉをやや重視する」、「同等に重視する」、「Ｆｉをやや重視する」、「Ｆｊを非常に重視する」のいずれかを問う形式に構成される。一対比較される評価基準（Ｆｉ，Ｆｊ）の組み合わせは、例えば（費用，品質）、（費用，サポート体制）、（費用，セキュリティ）、（品質，サポート体制）、（品質，セキュリティ）、及び（サポート体制，セキュリティ）の６組になる。すなわち、この場合には４つの評価基準についての一対比較をすべての組み合わせで行う。
【００５０】
上記質問情報に対し消費者が回答を記入すると、その回答データは端末ＴＭｋから通信ネットワークＮＷを介してサーバＳＶに返送される。サーバＳＶは、上記各端末ＴＭｋからの回答データをステップ３ｄでそれぞれ受信し、データメモリ２内の回答データ記憶エリアに一旦格納する。
【００５１】
さて、上記回答データが得られると、サーバＳＶはステップ３ｅに移行し、重視度算出機能２２により評価基準Ｆｉの重視度を求めてこれを数値化する。数値化の手順は、先ず２次元の比較行列Ａ（Ａの要素はｉ行ｊ列をａｉｊ（ｉ，ｊ＝１…ｎ）と表記）を利用し、ｉ＜ｊに対し，Ｆｊに対するＦｉの評価をａｉｊに格納する。そして、その結果からａｊｉを計算して格納する。ｉ＝ｊのところにはａｉｊ＝１を与える。次に、上記評価結果を、変換テーブル３１をもとに点数に変換する。例えば、変換テーブル３１には、「非常に重視する＝７」、「やや重視する＝３」、「同等に重視する＝１」のように、評価結果を点数に変換するための変換データが予め記憶されており、この変換データを参照して、ａｉｊを対応する点数に変換する。なお、ａｊｉ＝１／ａｉｊとして与える。
【００５２】
評価基準Ｆｉがサービスの選択に与える重要度Ｗｉ（０≦Ｗｉ≦１、ΣＷｉ＝１）は、行列Ａの主固有ベクトル（最大固有値に対する固有ベクトル）を計算することで求めることができる。かくして、多段階に数値化された評価基準の重視度が求められる。なお、数値化する際のステップを増やせば増やすほど重視度の精度を高めることができる。
【００５３】
そうして各評価基準Ｆｉの重視度Ｗｉが算出されると、続いてサーバＳＶはステップ３ｆに移行する。そしてセグメント構成機能２３により、上記比較調査対象に選定された各消費者を異なる複数のセグメントに分類する。この分類処理は、分類対象の消費者の属性情報と、上記算出された評価基準Ｆｉの重視度Ｗｉとを利用して、クラスタ分析を行うことで実現できる。
【００５４】
クラスタ分析にも様々な距離の定義があるが、ここでは消費者間の距離をユークリッド距離で、またセグメント間の距離をウォード法で求める場合を採用する。クラスタ分析の結果から、セグメント数を決定するルールに従いセグメンテーションを実施する。セグメントの構成方法としては、予め決められたセグメント数となる位置でセグメントを構成する方法から、モデルの精度が良くなることを最大の目的にモデル構築を繰返してセグメント数を決定する方法まで、多岐に考えられる。ここでは、セグメント数を予め５セグメントに設定し、この５セグメントにセグメンテーションを行うことにする。セグメント化された消費者に対しては、比較調査対象外の消費者のマッチング処理を可能にするために、セグメント番号を割り振り、消費者データベース３２に格納する。
【００５５】
続いて、サーバＳＶはステップ３ｇに移行する。そして、行動モデル作成機能２４により、消費者データベース３２に格納されている消費者の属性情報（購買履歴に対応する選好データ及びアンケートにより得られた仮想的なサービスに対する選好データを含む）と、評価基準Ｆｉの重視度情報Ｗｉと、商品・サービスデータベース３４に格納されている商品・サービス属性情報と、環境データベース３５に格納されている環境属性情報とをもとに、上記セグメントごとにそれに属する消費者行動をモデル化する。
【００５６】
ここでは、非集計行動モデルによるモデル化を行う場合について例示する。すなわち、消費者の性別、居住地、収入等、外見的に得られる外面的属性の他に、内面的属性として上記重視度算出機能２２において計算された重視度の数値を説明変数に利用する。そして、予めアンケート調査により現在提供されている競合他社のサービスと提供予定のサービスに関する意識調査を行った消費者を対象にセグメント単位にモデル化を行う。
【００５７】
次にサーバＳＶは、図４に示すステップ４ａに移行し、特徴抽出機能２５によりセグメントごとの特徴を抽出する。この特徴の抽出処理は、セグメントに属する複数の消費者の属性情報を相互に比較し、共通する属性を抜き出すことにより行われる。例えば、しきい値を８０％に設定しておき、ある属性を持つ消費者の割合がセグメント内で上記しきい値（＝８０％）以上となれば、当該属性をセグメントの共通する特徴として抜き出す。抜き出された特徴は、セグメントの属性情報として、セグメントデータベース３３に格納される。
【００５８】
続いてサーバＳＶは、ステップ４ｂに移行し、ここで消費者データベース３２に登録されている消費者（顧客）の中から、前記モデル化に採用しなかった比較調査対象外の一般消費者を複数選択する。そして、この選択された複数の一般消費者がどのセグメントに属するかを、ステップ４ｃによるマッチング処理によって判定する。
【００５９】
例えば、ここでは消費者データベース３２に格納されている一般消費者の属性情報と、上記特徴抽出機能２５により抽出されたセグメント属性情報とのマッチング処理を行う。そして、このマッチング処理の結果をもとに、属性のマッチング数が多いセグメントがその消費者が属するセグメントとする。マッチング数が同数のセグメントが複数存在した場合には、セグメントデータベース３３に予め記憶されているルールに基づき属性に優先順位をつける。そして、共通している特徴を除き、優先順位が次に高い特徴にマッチングしているセグメントを該当セグメントとする。
【００６０】
次に、サーバＳＶはステップ４ｄに移行し、予測機能２７により、上記選択された一般消費者について、消費者データベース３２に格納されている属性情報と、上記マッチング機能２６により当該消費者が属すると判定されたセグメントの行動モデルと、現在提供されているサービスの仕様及び今後提供予定のサービスの仕様とをもとに、一般消費者がどちらのサービスを選択するかを予測する。そして、この予測結果を選択確率と共に予測データとして保存する。
【００６１】
また、サーバＳＶはステップ４ｅに移行し、消費者抽出機能２８において、上記予測機能２７により得られた予測データに基づいて、予め調査依頼者から指定された条件に該当する消費者を抽出する。例えば、今後提供予定のサービスに対する選択確率が０．８以上の消費者が存在すれば、この消費者を有望顧客として抽出し、リスト化する。
【００６２】
さらにサーバＳＶは、ステップ４ｆに移行し、集計機能２９において、上記予測機能２７により得られた予測データに基づいて、今後提供予定のサービスについての需要を推定する。例えば、今後提供予定のサービスに対し、選択確率が０．５以上の消費者を抽出して集計することで全体の需要を求める。
【００６３】
以上のように、ステップ４ｂで選択したある消費者群を調査範囲とする調査結果が得られると、サーバＳＶはステップ４ｇで調査依頼者から指定されたすべての調査範囲について調査結果が得られたか否かを判定する。そして、未調査の調査範囲が残っている場合には、ステップ４ｂに戻って他の消費者群を選択し、以後同様にステップ４ｃ〜ステップ４ｆによる処理を実行する。
【００６４】
一方、すべての調査対象に対する調査結果が得られると、サーバＳＶはステップ４ｇからステップ４ｈに移行し、ここで上記予測機能２７により得られた予測データ、上記消費者抽出機能２８により抽出された有望消費者のリスト、上記集計機能２９により得られた需要の推定データを、報告データにまとめて上記依頼元の端末ＣＭ１へ送信する。そして、送信の終了をステップ４ｉで確認すると、一連の処理を終了して待ち受け状態に戻る。
【００６５】
以上述べたようにこの実施形態では、比較調査対象として選んだ複数の消費者に対し、当該消費者が意志決定時に考慮する評価基準についての質問情報を送ってその回答データを収集し、この収集された回答データをもとに、上記消費者ごとに各評価基準の重視度を求めてこれを多段階に数値化する。そして、上記各消費者を、その属性情報と上記数値化された評価基準の重視度に基づいて、複数のセグメントのいずれかに分類し、これらのセグメントごとに当該セグメントに属する消費者の行動モデルを作成するようにしている。
【００６６】
したがって、消費者が商品又はサービスを選択する際の評価基準に対する重視度を精度良く求めることができ、この評価基準の重視度をもとに感度や考え方の異なる消費者をより正確にセグメント化することができる。そして、このセグメントをもとに高精度の消費者行動モデルを作成することができる。
【００６７】
またこの実施形態では、上記セグメントごとに、セグメントに属する消費者の属性情報をもとにセグメントの特徴を抽出し、比較調査対象として選定されなかった一般消費者について、当該消費者の属性情報と上記セグメントの特徴とのマッチング処理を行って、上記一般消費者がどのセグメントに属するかを判定する。そして、上記一般消費者について、その属性情報とセグメントの行動モデルと、現在提供されているサービスの仕様及び今後提供予定のサービスの仕様とをもとに、一般消費者がどちらのサービスを選択するかを予測する。また、この予測データに基づいて、予め指定された条件に該当する消費者を抽出してこの抽出された消費者のリストを作成すると共に、今後提供予定のサービスについての需要を推定し、その推定データを作成するようにしている。
【００６８】
したがって、行動モデルの作成から一般消費者の行動予測、有望な消費者の抽出や、商品又はサービスに対する需要の推定までの処理を、一貫して行うことが可能となる。
【００６９】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態では、比較調査機能２１において４つの評価基準について一対比較をすべての組み合わせで行うようにした。しかし、それに限らず、各評価基準の中から支配的な評価基準を一つ選択し、この選択された支配的な評価基準と他の評価基準との一対比較を行うようにしてもよい。このようにすると、例えば４つの評価基準については３通りの比較を行うだけで済むことになり、これにより比較調査を簡素化することができる。
【００７０】
また、前記実施形態では比較対象外の一般消費者を対象に求めた選択予測データ、有望消費者の抽出リスト、及び商品又はサービスの需要推定データを、調査依頼者へ報告する場合を例にとって説明した。しかしそれに限らず、比較調査対象の消費者を対象に、選択予測データ、有望消費者の抽出リスト、及び商品又はサービスの需要推定データを求め、この求められた各データを調査依頼者へ報告するようにしてもよい。
【００７１】
さらに、前記実施形態では、調査依頼者の調査依頼情報を依頼者端末ＣＭ１〜ＣＭｍから通信ネットワークＮＷを介してサーバＳＶに伝送する場合を例にとって説明した。しかし、調査依頼情報を記憶メディア９に記憶し、この記憶メディア９からサーバＳＶ内に取り込むようにしてもよい。また、同様に予測機能２７により得られた予測データ、上記消費者抽出機能２８により抽出された有望消費者のリスト、上記集計機能２９により得られた需要の推定データを、報告データにまとめて記憶メディア９に格納し、この記憶メディア９を調査依頼者に納品するようにしてもよい。さらに、上記報告データはプリンタによりプリントアウトして納品するようにしてもよい。
【００７２】
さらに、作成された行動モデルを使用することにより、有望でない消費者に対して、サービス仕様の一部を変更した場合に、需要（シェア）がどのように変化するかを推定するようにしてもよく、また現在提供しているサービスに対し競合他社が参入した場合に、離反する消費者の発生数を推定し、さらにその顧客リストを作成するようにしてもよい。要するに、作成された行動モデルを使用した予測処理、抽出処理、推定処理の内容等については、種々の変形が可能である。
【００７３】
さらに、前記実施形態では行動モデル作成装置としてのサーバＳＶを一つの調査会社が運用する場合を例にとって説明したが、複数の調査会社が共同で運用するようにしてもよく、また複数の調査会社の業務を委託された会社がサーバＳＶを運用するようにしてもよい。この場合、サーバＳＶと複数の調査会社の端末との間を通信ネットワークＮＷを介して接続し、各調査会社は自社の端末から上記サーバＳＶに対し調査業務を委託するためのデータを伝送するように構成するとよい。また、行動モデルの作成処理機能及びこの作成された行動モデルを使用した予測処理や推定処理の機能は、サーバＳＶ以外に特定の依頼者端末或いは調査会社の端末等に持たせてもよい。
【００７４】
その他、システムの構成、行動モデル作成装置の構成、行動モデル作成処理の手順と内容、消費者の選択対象となる商品又はサービスの種類等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
【００７５】
【発明の効果】
以上詳述したようにこの発明では、調査対象として選んだ複数の第１の消費者から、当該消費者が商品又はサービスを選択する際に使用する複数の評価基準に関するアンケート回答を収集し、この収集されたアンケート回答をもとに、第１の消費者ごとに、上記複数の評価基準の各々について無段階又は多段階に数値化された重視度を算出する。そして、上記第１の消費者を、その属性情報及び上記算出された重視度をもとに異なる複数のセグメントのいずれかに分類し、これらのセグメントごとに、セグメントに分類された第１の消費者の行動モデルを作成するようにしている。
【００７６】
したがってこの発明によれば、消費者の外面的属性ばかりでなく内面的属性を正確に表現することにより、消費者行動をより高精度にモデル化することができる行動モデル作成方法及び作成装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明に係わる行動モデル作成方法の一実施形態を実施するためのシステム構成図。
【図２】この発明に係わる行動モデル作成装置の一実施形態を示す機能ブロック図。
【図３】図２に示した行動モデル作成装置における行動モデル作成処理手順とその内容の前半部分を示すフローチャート。
【図４】図２に示した行動モデル作成装置における行動モデル作成処理手順とその内容の後半部分を示すフローチャート。
【符号の説明】
ＳＶ…サーバ、ＴＭ１〜ＴＭｎ…消費者の端末、ＣＭ１〜ＣＭｍ…調査依頼者の端末、ＮＷ…通信ネットワーク、１…ＣＰＵ、２…プログラムメモリ、３…データメモリ、４…通信インタフェース、５…入出力インタフェース、６…キー入力部、７…表示部、８…外部記憶ドライバ、９…記憶メディア、２１…比較調査機能、２２…重視度算出機能、２３…セグメント構成機能、２４…行動モデル作成機能、２５…特徴抽出機能、２６…マッチング機能、２７…予測機能、２８…消費者抽出機能、２９…集計機能、３０…調査依頼受付回答機能、３１…変換テーブル、３２…消費者データベース、３３…セグメントデータベース、３４…商品・サービスデータベース、３５…環境データベース。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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