(57)【要約】【課題】自動車のように多様な需要が存在するために多種類を必要とし、既に多種類の製品が市場に提供されている中で、多くの消費者に受入れられる新製品の仕様を決定する過程を支援する。【課題を解決するための手段】消費者の製品選択要因となる製品の属性毎の水準に対して消費者が持つ評価値を記憶する手段１９６と、仮に決定された新製品の属性毎の水準を記憶する手段２００と、競合製品の属性毎の水準を記憶する手段２０４と、新製品の販売数を推定計算する手段２０８と、新製品に対して仮に決定された属性毎の水準に基づいて新製品の原価を計算する手段２２４と、推定計算された新製品の販売数と新製品の販売価格と計算された新製品の原価から新製品の営業利益を推定計算する手段２２８と、推定計算された新製品の営業利益を増大させる側に新製品の属性毎の水準を修正する手段２３２とを備えている。【選択図】  図１９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
消費者の製品選択要因となる製品の属性毎の水準に対して消費者が持つ評価値を算出してコンピュータに利用可能に記憶する工程と、
新製品の属性毎の水準を仮に決定してコンピュータに利用可能に記憶する工程と、
競合製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶する工程と、
コンピュータに利用可能に記憶されている、消費者が水準に対して持つ評価値と、新製品の属性毎の水準と、競合製品の属性毎の水準から、コンピュータによって、新製品の販売数を推定計算する工程と、
コンピュータによって、新製品に対して仮に決定された属性毎の水準に基づいて、新製品の原価を計算する工程と、
コンピュータによって推定計算された新製品の販売数と、新製品の販売価格と、コンピュータによって計算された新製品の原価から、コンピュータによって、新製品の営業利益を推定計算する工程と、
コンピュータによって推定計算された新製品の営業利益が大きくなる側に、コンピュータによって、新製品の属性毎の水準を修正する工程と、
を有する新製品仕様の決定過程を支援する方法。
【請求項２】
過去に投入した製品について推定計算した販売数と実際の販売数が一致するように、コンピュータに利用可能に記憶されている、消費者が水準に対して持つ評価値を修正する工程をさらに有することを特徴とする請求項１の新製品仕様の決定過程支援方法。
【請求項３】
コンピュータに利用可能に属性と水準毎に原価を記憶しておき、それに基づいて製品の原価を計算することを特徴とする請求項１又は２の新製品仕様の決定過程支援方法。
【請求項４】
新製品の属性の一つが販売価格であり、販売価格の水準を変化させることで生じる営業利益の変化を計算し、最大営業利益をもたらす販売価格を探求する工程を備えていることを特徴とする請求項１から３のいずれかの新製品仕様の決定過程支援方法。
【請求項５】
消費者の製品選択要因となる製品の属性毎の水準に対して消費者が持つ評価値をコンピュータに利用可能に記憶する手段と、
仮に決定された新製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶する手段と、
競合製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶する手段と、
コンピュータに利用可能に記憶されている、消費者が水準に対して持つ評価値と、新製品の属性毎の水準と、競合製品の属性毎の水準から、新製品の販売数を推定計算する手段と、
新製品に対して仮に決定された属性毎の水準に基づいて、新製品の原価を計算する手段と、
推定計算された新製品の販売数と、新製品の販売価格と、計算された新製品の原価から、新製品の営業利益を推定計算する手段と、
推定計算された新製品の営業利益を増大させる側に、新製品の属性毎の水準を修正する手段と、
を備えていることを特徴とする新製品仕様の決定過程支援装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、新製品の仕様を決定する過程を支援する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】企業は、消費者が必要とする仕様の製品を消費者に提供することによって、消費者の必要を満たし、利益を得ている。
消費者の価値観は多様化し、企業は消費者が必要としている新製品の仕様を把握するのに苦労している。例えば自動車のように、実用性と趣味性が混在している製品については、消費者が必要とする製品仕様を知ることが困難であり、多くの期待を込めて投入した製品の販売が期待はずれに終わることもあれば、多くを期待しなかった製品が期待以上に販売されることもある。
ここでいう製品仕様は、製品を他の製品から特徴づける各種の特性を含み、製品本体に付加される付加的製品の仕様をも含む。例えば自動車の場合であれば、排気量、燃費、販売価格、ナビゲーション装置の有無等を広く含む。
消費者が必要とする製品の仕様を事前に正確に把握することができれば、無駄な製品の開発コスト等を抑えることができ、消費者が必要とする製品を低価格で提供することができる。消費者が必要とする製品仕様を事前に正確に把握するための技術が、企業のみならず消費者の側からも必要とされている。
【０００３】
消費者が参加して新製品の仕様を決定していく技術が特許文献１等に記載されている。この技術がうまく機能すれば、新製品の企画立案段階に消費者の希望ないし必要性が反映され、消費者が必要とする仕様の製品が開発されるものと期待される。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−９２２９３号公報
【特許文献２】
特開２００１−２６５９９１号公報
【特許文献３】
特開２００２−７３９５１号公報
【特許文献４】
特開２００１−１４２９７２号公報
【特許文献５】
特開２０００−１３２６１８号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】一種類の製品仕様を決定する場合には、消費者が参加して製品仕様を決定していく手法が有効である。しかしながら、例えば自動車のように、多様な需要が存在するために多種類を必要とする製品の場合には、消費者が参加して仕様を決定していく手法には種々の限界がある。同一企業が多種類の製品を提供する場合には、多様な需要に応えられるような種類群を用意しておく必要があり、種類群の全体を最適に設定して多様な需要に応えられるようにする必要がある。消費者が参加して製品仕様を決定していく手法では、種類群の全体を最適に設定して多数の消費者の多様な需要に応えられるようにすることができない。
また従来の仕様決定支援方法は、消費者が必要とする仕様を探求するレベルに留まっており、そこから得られる利益を推定計算し、推定計算される利益の面から仕様を評価することができなかった。
【０００６】
本発明は、例えば自動車のように、多様な需要が存在するために多種類を必要とする製品であり、既に多種類の製品が市場に提供されている中で、多くの消費者に受入れられる新製品の仕様を決定する過程を支援する技術を提供するものである。
また本発明の他の一つの目的は、推定計算される利益の面から仕様の妥当性を評価し、より多くの利益が得られる仕様に修正する過程を支援する技術を提供するものである。
本発明によって、消費者が必要とする製品を的確に提供できるようになると、無駄な製品開発コスト等を抑えることが可能となり、消費者に必要とされる製品を低価格で提供することができるようになる。
【０００７】
【課題を解決するための手段と作用】消費者が必要とする製品の仕様を決定する過程を支援するために、請求項１の方法では、図１９に模式的概念的に示されているように、少なくとも、消費者の製品選択要因となる製品の属性毎の水準に対して消費者が持つ評価値を算出して（１９２）コンピュータに利用可能に記憶する工程（１９４）と、新製品の属性毎の水準を仮に決定してコンピュータに利用可能に記憶する工程（１９８）と、競合製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶する工程（２０２）とを実行する。以上の情報入力工程に引き続いて、コンピュータによって下記の工程を実行する。即ち、消費者が水準に対して持つ評価値と、新製品の属性毎の水準と、競合製品の属性毎の水準から、新製品の販売数を推定計算する工程（２０６）と、新製品に対して仮に決定された属性毎の水準に基づいて、新製品の原価を計算する工程（２２２）と、推定計算された新製品の販売数と、新製品の販売価格と、新製品の原価から、新製品の営業利益を推定計算する工程（２２６）と、推定計算された新製品の営業利益が大きくなる側に、新製品の属性毎の水準を修正する工程（２３０）を実行する。
【０００８】
ここでいう属性とは、消費者が製品選択過程で考慮する要因を言い、例えば自動車という製品では、メーカ、排気量、燃費、価格等の要因を考慮して購入車種を決定する。そこで、メーカ、排気量、燃費、価格等が属性となる。
水準とは、属性毎に、その属性が具体的にどうなっているのかを示すものであり、例えば、排気量という属性に対して、１．２〜１．４リットルという水準や１．４〜１．６リットルという水準が存在する。
消費者は、排気量という属性については、１．２〜１．４リットルという水準が好ましいのか、あるいは１．４〜１．６リットルという水準が好ましいかを判断し、メーカという属性については、I社という水準が好ましいのか、あるいはII社という水準が好ましいかを判断し、価格という属性については、９０〜１２０万円という水準が好ましいのか、あるいは１２０〜１４０万円という水準が好ましいかを判断し、それらを総合評価した上で一つの製品を選択する。
消費者の製品選択過程で果たす水準の持つ強さ（重要度）は一定でなく、多くの需要者が、１．４〜１．６リットルという水準を重視して製品を選択するために１．２〜１．４リットルという水準が好まれない反面、メーカがI社であるかII社であるかについては重視されないこともある。この場合、１．４〜１．６リットルという水準は製品選択に際して強く有利に働く水準であり、１．２〜１．４リットルという水準は製品選択に際して強く不利に働く水準であり、I社製であるという水準やII社製であるという水準は、中立的な水準であるということがいえる。水準が製品選択に際して機能する重要度は数値化することができ、例えば、有利に働く水準を正の値、中立な水準をゼロの値、不利に働く水準を負の値で示すことができる。この場合、強く働く度合いに応じて大きな絶対値を与える。数値化する基準は任意にとることができ、最も不利に働く水準をゼロにし、中立な水準、有利な水準、強く有利に働く水準の順に正の大きな値を持つようにしてもよい。本明細書では、水準が製品選択に際して果たす重要度を数値化した値を評価値ないし部分効用係数という。
図１９の評価値データベース１９６に、評価値ないし部分効用係数βが観念的に表示され、属性（アルファべットで示される）と水準（数字で示される）の組合せごとに、評価値βが与えられている。評価値βは、製品の属性毎の水準に対して消費者が持つ評価を数値化した値ということができる。
水準によって評価値βが大きく変動する属性、先の例でいえば排気量という属性は、製品選択に際して重要な属性であるということができる。水準によって評価値βがあまり変動しない属性、先の例でいえばメーカという属性は、製品選択に際して重要でない属性であるということができる。製品選択における属性の重要度もまた数値化することができる。重要度を％で示すこともできる。ここでは、製品選択における属性の重要度を数値化した値を寄与率という。先の例でいえば、排気量という属性の寄与率は高く、メーカという属性の寄与率は低い。
属性、水準、寄与率、部分効用係数の語は、コンジョイント分析の手法で用いられる言葉であり、その詳細は、例えば、「商品企画七つ道具の第９章、編著者：神田範明、株式会社日科技連出版社」に解説されている。
本明細書でいう、属性、水準、寄与率、部分効用係数の用語は、コンジョイント分析によるものに限定されるものでなく、機能ないし質において同質な概念や指標を含むものである。特に評価値の語は最も広く解釈すべきであって、消費者が感じる価値の大小を何らかの手法で数値化した指標を意味している。
【０００９】
製品は様々な属性を備えており、市場に存在する競合製品を見比べると属性毎の水準は広く分布している。I社製の１．５リットルで１２０万円という製品もあれば、II社製の１．３リットルで１１０万円という製品も存在する。消費者は、自己の価値観によって、競合製品のなかから一つの製品を選択する。
良く調整された消費者の価値観調査を消費者に実施すると、前記した属性毎の水準に対して消費者が持つ評価値βを知ることができ、属性の寄与率を知ることができる。その詳細は、前記した書籍に記載されており、ここでは繰返さない。既知の手法によって消費者の価値観調査を実施することによって、例えば、１．４〜１．６リットルという水準の評価値β、１．２〜１．４リットルという水準の評価値β、I社製であるという水準の評価値β、II社製であるという水準の評価値βを知ることができ、排気量という属性の寄与率と、メーカという属性の寄与率を知ることができる。以上によって、消費者の製品選択に関する価値観を調査することができる。
消費者が製品選択要因とする属性毎の水準に対して消費者の価値観調査を実施することによって製品の属性毎に水準に対して消費者が持つ評価値βを算出することができる。属性毎の水準が持つ評価値はコンピュータに利用可能に記憶される（１９４）。
【００１０】
市場には競合製品が提供されており、それら製品の属性毎の水準を知ることができる。また、自社は自社がこれから市場に投入する新製品の属性毎の水準を仮に決定することができる。そこで、新製品の属性毎の水準を仮に決定してコンピュータに利用可能に記憶すること（１９８）や、競合製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶する（２０２）ことができる。
以上によって、本方法におけるデータ入力工程が終了する。データ入力工程が完了すると、消費者の価値観がデータベース１９６に記憶され、競合車種の仕様（属性毎の水準の設定）がデータベース２０４に記憶され、仮に決定した新製品の仕様がデータベース２００に記憶される。
【００１１】
消費者の価値観、競合車種の仕様（属性毎の水準の設定）、仮に決定した新製品の仕様がコンピュータに利用可能に記憶されると、コンピュータによって、新製品の販売数を推定計算することができる（２０６）。即ち、属性毎の水準が持つ評価値と、競合製品の属性毎の水準から、仮に決定した仕様（属性毎の水準設定）を持つ新製品を市場に投入したときの販売数を推定計算することができる。
新製品の販売数が推定計算されると、コンピュータは、新製品の販売価格（水準の一つとして設定されている）を加味して、新製品の売上額を推定計算する。また、コンピュータは、新製品の原価を計算する（２２２）。その上で、コンピュータは、推定計算された新製品の売上額から、計算された新製品の原価を減じることによって、新製品の営業利益を推定計算する（２２６）。
営業利益が推定計算されれば、コンピュータは、新製品の仕様と営業利益の関係を分析することが可能となり、営業利益を増大させる側に新製品の仕様を修正することができる（２３０）。これを繰返すことによって、営業利益が増大するように新製品の仕様が修正されていき、最大営業利益を確保することができる仕様を求めることができる。企業は、満足できる営業利益が確保できるであろう新製品の仕様を知ることができ、市場に受入れられない製品の開発等に無駄なコストをかける必要がなくなり、消費者は、必要とする仕様の製品を低価格で入手できるようになる。
【００１２】
価値観調査によって計算した属性毎の水準の評価値βが真値からずれている可能性がある。また、実際には大きな寄与率を持つ属性が考慮対象から欠落している可能性も否定できない。そこで、属性毎の水準の評価値βから推定計算した販売数の精度を保証する必要が存在する。
そのためには、過去に投入した新製品について推定計算した販売数を実際の販売数と比較することが好ましい（２１２）。例えば、３年前に投入した製品について３年前に推定計算した販売数と、それから３年間に得られた実際の販売数を比較するのである。
両者が一致すれば、正しい評価値を利用して正しく推定計算していることが保証される。両者が一致なければ、その原因を探索する。例えば、３年前には判明していなかった他社の競合製品が市場に投入された場合には、その影響を織り込んで再計算する。再計算した結果、実際の販売数に近似する販売数が推定計算されることもある。この場合には、正しい評価値βを利用して正しく推定計算していることが保証される。その一方、属性毎の水準が持つ評価値βを修正しなければ、実際の販売数に近似する販売数を推定計算できないこともある。この場合には、データベース１９６に利用可能に記憶されている水準が持つ評価値βを修正して実際の販売数に近似する販売数を推定計算できるようにする。その修正を施すことによって、正しい評価値βを利用して販売数を正確に推定計算できるようになる（請求項２）。
【００１３】
新製品の原価を計算するために、コンピュータに利用可能に属性と水準毎に原価を記憶しておき（例えばデータベース２２０）、それに基づいて製品の原価を計算することが好ましい（請求項３）。
例えばデータベース２２０の場合、属性Aの水準を１に設定することに要する原価がεA１であり、水準２に設定する場合にはεA２となることを例示している。属性ごとに設定されている水準に対応する原価を属性に対して加算していくことによって、仮に決定した仕様を持つ新製品の原価を計算することができる。
【００１４】
新製品の属性の一つに販売価格を設定しておくと、販売価格の水準を変化させることで生じる営業利益の変化を計算することができ、最大営業利益をもたらす販売価格を探求することができる（請求項４）。
この手法を採用すると、販売価格の決定段階に科学的手法を導入することができ、もっぱら経験則に頼って決定してきた販売価格を合理的に決定することが可能となる。
【００１５】
コンピュータによって、新製品仕様の決定過程を支援する装置を構成することができる。この装置は、図１９に模式的概念的に示されているように、消費者の製品選択要因となる製品の属性毎の水準に対して消費者が持つ評価値をコンピュータに利用可能に記憶する手段１９６と、仮に決定された新製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶する手段２００と、競合製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶する手段２０４と、コンピュータに利用可能に記憶されている前記の情報、即ち、データベース１９６に記憶されている消費者が水準に対して持つ評価値と、データベース２００に記憶されている新製品の属性毎の水準と、データベース２０４に記憶されている競合製品の属性毎の水準から、新製品の販売数を推定計算する手段２０８と、新製品に対して仮に決定された属性毎の水準に基づいて、新製品の原価を計算する手段２２４と、推定計算された新製品の販売数と、新製品の販売価格と、計算された新製品の原価から、新製品の営業利益を推定計算する手段２２８と、推定計算された新製品の営業利益を増大させる側に、新製品の属性毎の水準を修正する手段２３２とを備えている（請求項５）。
【００１６】
この装置によると、消費者の価値観、競合車種の仕様（属性毎の水準設定）、仮に決定した新製品の仕様から、コンピュータが新製品の販売数を推定計算する。コンピュータはさらに新製品の販売価格を加味して、新製品の売上額を推定計算する。またコンピュータは新製品の原価を計算する。その上でコンピュータは新製品の営業利益を推定計算する。さらにコンピュータは推定計算された新製品の営業利益が増大する側に新製品の仕様（属性毎の水準設定）を修正する。
企業は、この装置を用いることで、多くの営業利益をもたらすであろう新製品仕様を知ることができ、市場に受入れられない製品の開発に無駄なコストをかける必要がなくなり、消費者は、必要とする仕様の製品を低価格で入手できるようになる。
【００１７】
仕様の決定段階を支援する装置の場合、実際販売数のデータベース２１０を備え、推定計算された販売数と比較し（２１４）、一致しない場合には評価値を修正する手段２１８を備えていることが好ましい。請求項２の方法を実行することができる。
【００１８】
また、属性と水準の組合せ毎に、製品原価を記憶しているデータベース２２０を備えていることが好ましい。この場合、新製品の仕様を決定することによって新製品の製品原価を容易に計算することができ、請求項３の方法を実行することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】本発明の好ましい実施の形態を列記する。
（形態１）  評価値データベースは消費者毎に評価値を記憶している。全消費者について、また自社の新製品を含む競合製品の全部について、消費者と製品の組合せ毎に、その消費者がその製品に認める価値を数値化した値、即ち、総合評価値を計算する。特定の消費者について全部の競合製品に対して総合評価値を計算し、その消費者は最も高い総合評価値を持つ製品を選択するものとする。それをすべての消費者について実行することによって、競合製品群の製品毎の販売シェアを計算する。
（形態２）  評価値が記憶されている消費者が全消費者を代表していない場合には、それを修正して販売シェアを推定計算する。例えば、評価値が判明している消費者がAとBであり、実際の市場には、消費者Aと類似する価値観を有する消費者が消費者Bと類似する価値観を有する消費者の２倍存在する場合には、消費者Aの選択する製品数を消費者Bが選択する製品数の２倍にして販売シェアを計算する。
【００２０】
【実施例】本実施例の新製品投入計画の立案支援装置のハードウエア構成は、通常のコンピュータ装置であり、図示は省略する。そのコンピュータ装置は、図１に示すデータベース（Ｄ／Ｂ）と演算装置等で構成されている。各種のデータベースは、コンピュータに利用可能に情報を記憶している。種々の演算装置は、プログラムに従ってコンピュータが作動することによって実現される。図１に示す装置は、本発明を自動車という製品に適用した場合を例示している。本発明の適用対象は自動車に限られず、多様な需要が存在するために多種類を必要とする製品に広く適用することができる。
【００２１】
データベース２は、製品（この場合は自動車）の属性と水準を記憶している。図２はデータベース２の記憶内容を例示しており、属性には、メーカ、排気量、燃費、駆動方式等の消費者が製品を選択して購入するときに考慮する要因のリストが記憶されている。各属性に対して水準が記憶されており、メーカという属性には、I社、II社、III社等の水準が記憶されており、排気量という属性には、排気量を区分した水準が記憶されている。
【００２２】
演算装置４では、消費者の価値観を調査するために、属性毎の水準を組合わせた仮想的な製品群を創り出す。ここではできるだけ少ない質問数で多種類存在する水準に対して消費者が認める評価値（単純に水準が持つ評価値ないし部分効用係数ということがある）が算出されるようにするために、実験計画法の直交表の手法を採用する。その詳細は、「商品企画七つ道具の第９章の９．４の項目」に解説されている。
ここでは、インターネットを利用した仮想商談方式の調査になじみやすい一対比較法に用いる２個づつの仮想製品を想定する。図３にその一例が示され、消費者が２者択一で選択する製品４４と４６、製品５０と５２等が創り出される。創り出される製品の水準は、少ない製品数で多種類存在する水準の評価値（部分効用係数）が算出されるように、直交表の手法を用いて選択される。
処理６では、インターネットを利用した仮想商談方式で消費者の価値観を調査する。インターネットを利用してアクセスした消費者に、図３に例示した製品４４と４６を示し、回答欄４８にクリックしてもらって回答を得る。ついで、製品５０と５２を示し、回答欄５４にクリックしてもらって回答を得る。それを予め設定してある製品の組に対して次々に実行してもらう。
【００２３】
相当数の消費者から回答が得られると、図４の５６に示す表が作成される。表５６のβは、属性毎の水準が持つ評価値ないし部分効用係数を示し、消費者の製品選択時に有利に働く水準の部分効用係数は正の値であり、有利に強く働くほど大きな部分効用係数となっており、消費者の製品選択時に有利にも不利にも働かない水準の部分効用係数はゼロであり、消費者の製品選択時に不利に働く水準の部分効用係数は負であり、不利に強く働くほど小さな（絶対値は大きい）部分効用係数となっている。最大に不利に働く水準の部分効用係数をゼロにとって、他の部分効用係数の全部をゼロ以上にとってもよい。水準によって部分効用係数が広く分布している属性もあれば、分布範囲が狭い属性も存在する。水準によって部分効用係数が広く分布している属性は、消費者の製品選択に際して大きく影響する重要な属性であることがわかる。この属性には大きな寄与率αが与えられている。水準によって部分効用係数があまり変化しない属性は、消費者の製品選択に際してあまり影響しない重要でない属性であることがわかる。この属性には小さな寄与率が与えられている。
図２に示した属性と水準のリストから、図３に示した一対比較法に用いる製品の組を創り出し、得られた回答から、属性と水準毎の部分効用係数を計算し、属性の寄与率を計算するまでの処理を実行するソフトウエアが市販されており、そのソフトウエアを利用することができる。例えば、Sawtooth社から適応的コンジョイント分析のプログラムを入手することができる。図１の演算工程８では、処理６の調査から得られた回答に基づいて、図４の票５６に例示した、属性と水準毎の部分効用係数βと、属性の寄与率αを計算してデータベースに記憶する。
【００２４】
図４は、消費者の価値観を調査する別の方式を示し、消費者に順位つけてもらう複数種類の製品を仮想する。ここでも直交表を用いて仮想する製品の水準の組合せを算出する。仮想された製品は、水準の組合せを示すカードによって示される。このカードは、通常属性プロファイルカードと呼ばれる。消費者は、複数枚の属性プロファイルカードを、自己の価値観に応じて順位つけする。この調査手法によっても、図４の表５６に示す、属性と水準毎の部分効用係数と、属性毎の寄与率を計算することができる。属性プロファイルカードを用いた価値観調査と、それから属性と水準毎の部分効用係数と属性毎の寄与率を計算する過程は、「商品企画七つ道具の第９章」に詳しく説明されている。
【００２５】
図１のデータベース１０には、図５に例示するように、地域ないし国別の消費者の数に関するデータが記憶されている。そのデータベース１０も、消費者の属性（年齢、家族人数、世帯収入）と各属性の水準（年齢であれば１５〜２０歳、家族人数であれば１人又は２人といった水準）別に人口が記憶されている。図５の場合、検討している地域ないし地域には、１５〜２０歳の人口がγ12人存在し、世帯年収８０００〜１２０００ドルの人口がγ33だけ存在していることを例示している。このデータベース１０は、地域ないし国別に用意されており、製品を供給する全地域をカバーしている。
【００２６】
価値観を調査した消費者は必ずしも全消費者を代表しているとは限られない。特にインターネットを利用して価値観調査すると、迅速安価に調査できる反面、調査対象者がインターネットになじみのある消費者に偏ってしまう。調査で得られた価値観を全消費者の平均的価値観とすることができない。
図１の演算装置２２では、調査対象者の偏りを考慮して、属性の寄与率と水準の部分効用係数を修正する。その修正処理の一例が図６に示される。
図６では、インターネットを利用した価値観調査に応じた消費者の８０％が男性であり２０％が女性であったとする。この場合、I社製であるという水準に対して男性は０．７の部分効用係数を認めるのに対し、女性は０．４の部分効用係数を認め、II社製であるという水準に対して男性は０．3の部分効用係数しか認めないのに対し、女性は０．６の部分効用係数を認めた場合を例示している。
当該地域での男女の構成比が６０％と４０％であれば、重み平均した部分効用係数は図６で示す式で計算され、当該地域の平均的消費者は、I社製であるという水準に対して０．５８の部分効用係数を認め、II社製であるという水準に対して０．４２の部分効用係数を認めることになる。
図１の演算装置２２では、調査対象者の偏りを考慮し、属性の寄与率と水準の部分効用係数を修正し、平均的消費者のそれに修正する。
【００２７】
図１のデータベース１２には、自社と他社の全製品の属性別水準が記憶されている。その一例が図７に示され、製品Ｘは、II社製であり、排気量は１．２〜１．４の水準であり、燃費は１６〜１９ｋｍ／リットルの水準であることが記憶されている。このデータベースには、製品の実績販売数の経年的変化が合わせて記憶されている。このデータベースは自社他社製品を問わず、すべての製品について記憶されている。
【００２８】
自動車の場合、どの車種とどの車種が競合し、どの車種とどの車種は競合しないかを判断することが困難である。
図１の演算処理部１４では、製品別にポジショニングする。ポジショニングは種々の観点で実行する。一つのポジショニング方法では、図４の表５６に示す寄与率αが最も高い上位２つの属性によって、２次元のマップに製品をポジショニングする。
図８がその一例を示し、最も高い寄与率（４５．６％）を示した製品特性１（乗り心地と操作性と安定性と内装とサイズの属性を総合した特性）を横軸にとり、次に高い寄与率（１６．１％）を示した製品特性２（価格と燃費と保険代と、価格を機能で除して得られる値ごろ感の属性を総合した特性）を縦軸にとった２次元のマップに製品をポジショニングした例を示す。コンジョイント分析では、属性の寄与率のみならず、属性を組合わせた結合属性の寄与率を計算することができる。最も高い寄与率が一つの属性で得られることはまれであり、結合属性が高い寄与率をもたらすことが多い。
図８に例示する場合、製品群は範囲８４に広がっており、投入計画を検討している自社の新製品がポイント８０にポジショニングされた例を示している。この場合、ポイント８０に近接している範囲８２内にポジショニングされている製品を抽出すると、自社の新製品に競合する製品群が明らかになってくる。
【００２９】
製品の所有者の水準分布から、競合製品を抽出することもできる。図９に示すように、製品（例えば製品Ｘ）の所有者の内の１５歳以下はδ１１であり、それが１５歳以下の人口の何％にあたるのかということを整理することができる。その人口比が属性別水準別に算出されれば、人口比が水準によって最も大きく変化する属性が明らかになる。例えば、年齢の水準別の人口比は大きく変わらないのに家族人数の水準別人口比は大きく変わるといったことが明らかになる。
そこで、人口比が水準によって最も大きく変化する２つの属性を利用した２次元のマップに製品をポジショニングすることが可能である。図１０は、その一例を示し、この場合、寄与率が最大（４８．９％）である年齢と世帯年収を結合した属性（横軸）と、寄与率が次位（３４．６％）である家族人数と世帯年収を組合せた属性（縦軸）の２次元のマップに製品をポジショニングした例を示す。図１０に例示する場合、製品群は２次元マップ上に広く広がっており、マップの右上には高収入の大家族に好まれる車種が位置し、右下には高収入の小家族に好まれる車種が位置し、左下には低収入の小家族に好まれる車種が位置し、左上には低収入の大家族に好まれる車種が位置している。投入計画を検討している自社の新製品がポイント１００にポジショニングされており、この場合、近接している範囲１０２内にポジショニングされている製品を抽出すると、自社の新製品に競合する製品群が明らかになってくる。
【００３０】
図１のデータベース１６には、演算部１４のポジショニング結果から抽出される競合製品の属性と水準のデータが記憶される。データベース１６は、データベース１２の部分データベースに相当する。
【００３１】
図１のデータベース１６に競合製品の属性と水準のデータが記憶されていると、そのデータベース１６とデータベース８から、競合製品群に占める製品別のシェアを計算することができる。今、図１１に示すように、属性ｉの水準ｊの部分効用係数がβi,jであり、ある製品の水準が図中丸印が付されている水準であるとすれば、当該製品の販売数は、丸印の付されている部分効用係数を合計した値のエクスポーネンシャルに比例することが知られている。すべての競合製品の販売数を計算すれば、競合製品群に占める製品別のシェアを計算することができる。図１の演算部２４では、上記の演算を実行して競合製品群に占める製品別のシェアを計算する。
【００３２】
販売数の推定計算は、上記以外にも各種の方策がとりえる。データベース８に属性別水準毎の部分効用係数を記憶するにあたって、消費者毎に属性別水準毎の部分効用係数を記憶することができる。図２０に示すように、消費者１の属性別水準毎の部分効用係数βが記憶され、消費者２の属性別水準毎の部分効用係数χが記憶され、消費者３の属性別水準毎の部分効用係数λが記憶されていれば、特定製品の属性と水準設定を入力することで、その消費者がその特定製品に認める価値を数値化したものを計算することができる。例えば、消費者１が製品１に認める総合評価値、消費者１が製品２に認める総合評価値等を知ることができる。総合評価値は、図２０の式によって計算することができる。図２の場合、一部の消費者と一部の製品しか図示されていないが、実際には多くの消費者と製品に関する情報が記憶されている。
一人の消費者に対して競合製品のそれぞれの価値数値を算出すると、その消費者が最も高い価値を認める製品が明らかになり、その消費者が製品選択に際して選択するであろう製品を知ることができる。これをデータベース８に記憶されている全部の消費者に対して実行することによって、データベース８に記憶されている全消費者のなかでの製品別シェアを計算することができる。
【００３３】
データベース８に記憶されている消費者群が地域の全消費者を代表するものであれば、それを製品別のシェアとすることができる。データベース８に記憶されている消費者が地域の全消費者からは偏ったものであれば、その偏りを補正することによって製品別のシェアを推定計算することができる。例えば、評価値が判明している消費者が１と２であり、実際の市場には、消費者１と類似する価値観を有する消費者が消費者２と類似する価値観を有する消費者の２倍存在する場合には、消費者１が選択する製品数を消費者２が選択する製品数の２倍にして販売シェアを計算する。
消費者と製品の組合せ毎に、消費者がその製品に認める価値が数値化されれば、その数値を消費者の製品選択確率として処理することによって、製品別のシェアを推定計算することもできる。
【００３４】
図１の比較演算部２８では、部分効用係数から計算されたシェアと実際のシェアを比較し、一致しなければ、属性の寄与率と水準の部分効用係数を修正して（処理部２６）シェアの推定計算（演算部２４）をやり直す。部分効用係数から計算されたシェアと実際のシェアが良く一致するまで、属性の寄与率と水準の部分効用係数の修正処理を繰返す。
修正の方法には、各種の数学的な方法をとることができる。例えば、特定の属性に関する寄与率がｋ倍となるように、その属性に属する水準の評価値をｋ倍する。そのｋ倍した評価値によって推定計算した販売数が実際販売数に良く一致するｋの値をとく。あるいは、属性Ａに属する水準の評価値をｋＡ倍し、属性Ｂに属する水準の評価値をｋＢ倍し、属性Ｃに属する水準の評価値をｋＣ倍し、そのｋＡ，ｋＢ，ｋＣ倍した評価値によって推定計算した販売数が実際販売数に良く一致するｋＡ，ｋＢ，ｋＣを求めるようにしてもよい。
評価値の修正処理は、全消費者に対して一律に施してもよいが、特定の集団に大きなずれが存在しそうな場合には、その特定の集団に属する消費者に対して修正することで実際販売数に良く一致する販売数が計算されるようになることがある。この場合には、特定の集団に属する消費者に対してのみ修正処理を実行すればよい。
上記の比較と修正処理によって、価値観調査と実際の製品購入時の製品選択との間に生じる誤差が修正される。
【００３５】
図１のデータベース１８には、判明している他社の新製品投入計画が記憶されている。投入が予定されている製品の仕様（水準の設定であり、図７に例示したものに同じ）と、投入時期等が記憶されている。他社の新製品投入情報は種々の情報源から合法的に入手可能である。
【００３６】
図１のデータベース２０には、投入計画を検討したい自社の新製品投入計画が記憶されている。投入を予定している製品の仕様と投入時期等を仮に決定しておいて計画の妥当性を評価し、計画の妥当性が検証されれば投入計画として決定する一方、計画の問題点が顕在化されれば計画を修正する。
【００３７】
図１のデータベース１６に競合製品の属性と水準のデータが記憶され、データベース１８に他社が投入する競合製品の属性と水準のデータが記憶され、データベース２０に自社が投入する製品の属性と水準のデータが記憶され、データベース８に修正された属性の寄与率と水準の部分効用係数が記憶されているために、演算部３０では、これらのデータを利用して自社製品の販売数を推定計算する。ここでは、図１１で説明した計算式または図２０で説明した推定方法に従って自社の新製品のシェアを算出し、それと競合製品群の合計販売見通しから、自社製品の販売数を推定計算する。シェアの推定計算に用いる部分効用係数は、実際のシェアと良く一致するシェアをもたらす係数に修正されているために、推定計算の信頼性が高い。
なお、販売数は新製品の投入時期から経時的に算出され、販売数の時間的推移まで推定計算される。
【００３８】
コンピュータは、演算部３２によって、自社製品の生産原価を推定計算する。ここで、製品１台あたりの生産原価は、図１２に示すように、試験研究費と設備投資額を生産台数で除し、それに１台あたりの運用費用（直接生産経費）を加えたものであり、販売数が推定計算されていることから計算することができる。
ここで、新製品の自動車が既開発のプラットホームを利用するものであれば、安価な原価が計算される。また、他の製品と共有するユニットを多く用いるほど安価な原価が計算される。さらには、連結決算の対象となるグループ会社間での資源の利用比率を用いて原価を計算する。
新製品の原価を計算するために、図１９に例示するデータベース２２０のように、属性と水準の組合せ毎に原価を記憶しておけば、それに基づいて製品原価を計算することができる、
例えばデータベース２２０の場合、属性Aの水準を１に設定することに要する原価がεA１であり、水準２に設定する場合にはεA２となることを例示している。属性ごとに設定されている水準に対応する原価を属性に対して加算していくことによって、仮に決定した仕様を持つ新製品の原価を計算することができる。
また、データベース２２０を用意しておくと、仕様変更に伴う原価の変動が容易に計算できる。属性Aの水準を１から２に変更すると、原価がεA１−εA２だけ変化することが直ちにわかる。
【００３９】
演算部３４では、新製品によって得られる自社の営業利益を推定計算する。即ち、演算部３０で推定計算された販売数と、販売価格（水準の一種として設定されている）と、演算部３２で推定計算された製品原価から、新製品によって得られる自社の営業利益を推定計算する。
【００４０】
コンピュータは、推定計算された営業利益と、新製品の水準設定の関係を様々に分析する。属性ごとに水準を変更したときに生じる営業利益の変化を分析し、営業利益を増大させる側に水準を修正する。
水準を修正することで営業利益が増大する余地があるうちはステップ３６がＮＯとなり、ステップ４０で新製品の水準設定を修正する。水準設定を修正することによって最大営業利益が得られると、ステップ３６がＹＥＳとなって新製品の仕様が確定する。
最大営業利益が得られる仕様を探求する際には、販売価格の水準を変化させることで生じる営業利益の変化を計算し、最大営業利益をもたらす販売価格を探求する。これによって、最適販売価格も探索される。
最大営業利益が得られる仕様に修正していく処理の他に、推定計算される営業利益を視覚化して表示するようにしてもよい。このとき、種々の評価用指標が合わせて表示される。例えば、自社の同種製品の過去の営業利益実績を示すグラフ、他社の競合製品の営業利益額を示すグラフを対比観察可能に表示する。また、期待される営業利益との対比結果を合わせて表示してもよい。これによって、新製品の投入計画の決定にあたる者は営業利益の額自体を評価しやすくなる。
あるいは、推定計算された営業利益の時間的推移、とくに需要変動時の営業利益の推移が詳しく表示される。図１４の実線１５０は、変動する需要の一例を示しており、破線１５２は営業利益の推移を示している。二つのグラフが離れるほど、新製品投入計画が需要変動に即応できないことを示している。需要変動と営業利益変動を示すグラフが対比観測に出力されるために、新製品の投入計画の決定にあたる者は変化する需要に追従できる程度が評価しやすくなる。
予想される制御不能な変化、例えば為替レートの急変や、法規制の変化に対する営業利益の時間的推移もグラフ表示される。図１５の実線１５４は、予想される為替レートの一例を示しており、破線１５６は営業利益の推移を示している。レートの変動時に営業利益が落ち込むほど、外乱に敏感なことが理解される。制御不能な外乱に対しては鈍感な計画であることが好ましい。為替レートや法規制の変化等のような制御不能な外乱が発生したときの営業利益変動を示すグラフが対比観測に出力されるために、新製品の投入計画の決定にあたる者は制御不能な外乱に対する計画の強さの程度が評価しやすくなる。
営業利益の時間的推移を見ると、図１６に示すように、波を繰返す。繁忙期と閑散期が繰返される。このとき在庫調整等によって、生産現場では大きな波が生じないで対応できる場合もあれば、需要変動が減衰されずに生産現場に直結してしまうこともある。コンピュータは、営業利益の波、さらには、生産現場で対応しなければならない波をグラフ表示する。新製品の投入計画の決定にあたる者は繁忙期と閑散期に差の程度を評価しやすくなる。
コンピュータはさらに、自社の全製品について営業利益を合計した合計営業利益を計算する。新製品自体の営業利益は好調であっても他の自社製品の営業利益が減じるために、合計営業利益が落ち込むことがありえる。コンピュータは、新製品の営業利益と合計営業利益の双方を視覚的に表示して、計画の妥当性を人が評価しやすく支援する。
【００４１】
演算装置３４で推定計算される営業利益が高く評価できれば、処理３８に示すように、自社の新製品の仕様を決定する。それに対して、演算装置３４で推定される営業利益が高く評価できるものでなければ、処理４０によって、自社の新製品の仕様を修正する。ここでは、営業利益の問題点を分析してそれが解消されるように計画を修正する。この仕様修正処理は、コンピュータによって実行するが、人間が実行できるようにしてもよい。
修正処理の段階では各種の制約条件を加味しながら修正する。図１７のステップ１７０に示すように、規制等の法的規範に違反する計画に修正することはできない。法的規範に違反する計画に修正されれば、修正をさらに修正して法的規範に違反しない計画に修正する（ステップ１８２）。ステップ１７２に示すように、投入可能な製品開発資源では対応できない計画に修正することはできない。ステップ１７４に示すように、投入可能な製品生産資源では対応できない計画に修正することはできない。ステップ１７６に示すように、投入可能な販売資源では対応できない計画に修正することはできない。但し、投入資源の制約から許されない計画については、ステップ１７８に示すように、開発拠点、生産拠点、販売拠点の変更等で対応可能か否を検討する（ステップ１７８）。拠点を変更することで対応可能な計画であれば、営業利益の計算処理を実行して（ステップ１８０）、計画の妥当性を評価する。
【００４２】
以上の処理を繰返しているうちに、仕様を修正することに得られる営業利益の変化が理解できるようになり、満足できる営業利益を生み出す仕様に修正する方向が判明してくる。
例えば、製品の色という属性に対して３色を設定する場合に比して４色を設定すると、原価が増大する以上に売上額が増大する一方、４色を５色に増やすと、原価が増大するほどには売上額が増大しない傾向にあること等が判明してくる。修正と評価を繰返すことによって、安価に製造できて多様な需要に対応できる種類群が計画されていく。図１３の左側は従来の計画立案方法よるときの、多様性とプラットホーム（あるいはユニット）の種類数の関係を示し、多様な需要に応えるためにはプラットホーム（あるいはユニット）の種類数が増大する。右側は、本発明の立案支援技術を利用して新製品計画を立案していったときに得られる多様性とプラットホーム（あるいはユニット）の種類数の関係を示し、多様な需要に対して少ない種類数で応えることができる。
多様な需要を持つ多くの消費者にその消費者が必要とする仕様の製品を安価に提供することが可能となる。
最大営業利益をもたらす仕様と、最大売上をもたらす仕様を探求すると、両者が一致しないことがある。これは、最大売上をもたらす仕様で生産すると生産原価が上昇することに相当する。この場合、最大営業利益をもたらす生産原価で最大売上をもたらす製品を製造することができれば、営業利益がさらに増大することを意味している。最大営業利益をもたらす原価を目標として原価低減活動を実行すると、最大売上を確保しながら原価を低減することができ、より多くの利益を確保できるようになる。
【００４３】
図１８は、新製品投入計画の立案支援装置が出力する内容を例示しており、高く評価される営業利益をもたらす新製品の属性毎の水準設定、新製品の地域別の投入時期、新製品が利用するプラットホームとユニット、新製品の開発拠点と開発スケジュール、新製品の生産拠点と、生産数量の時間的推移、生産拠点のための部品のサプライチェーン、あるいは、生産された製品の販売拠点までのサプライチェーン等が出力される。
以上によって、新製品の開発と生産と販売にあたる者は、何をいつどうすべきかが明らかになり、無駄な開発費用が削減され、消費者は安価に必要とする製品を入手することが可能となる。
【００４４】
【発明の効果】本発明によると、大きな営業利益が確保できるであろう新製品の仕様が得られるために、市場に受入れられない製品の開発等に無駄なコストをかける必要がなくなり、消費者は必要とする仕様の製品を低価格で入手できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例の新製品投入計画の立案支援装置のシステム構成を示す図。
【図２】自動車という製品の属性と水準を例示する図。
【図３】属性の寄与率と水準の部分効用係数を算出する方法を例示する図。
【図４】属性の寄与率と水準の部分効用係数を算出する他の方法を示す図。
【図５】消費者の属性／水準別の構成数データベースの一例を示す図。
【図６】調査結果から平均的消費者の価値観に修正する過程を示す図。
【図７】自社／他社製品の属性／水準別データベースの一例を示す図。
【図８】製品の特性（結合特性）によって製品をポジショニングしたマップ。
【図９】製品所有者の属性／水準別データベースの一例を示す図。
【図１０】製品所有者の特性（結合特性）によって製品をポジショニングしたマップ。
【図１１】水準の部分効用係数から、製品販売数を計算する過程を示す図。
【図１２】製品原価を計算する過程を示す図。
【図１３】消費者から見た多様性と必要なプラットホーム数の関係を示す図。
【図１４】需要変動と営業利益変動の追従性を示す図。
【図１５】為替レート変動と営業利益変動の追従性を示す図。
【図１６】営業利益の波を例示する図。
【図１７】制約条件のもので新製品投入計画を修正する手順図。
【図１８】実施例の新製品投入計画の立案支援装置が出力する内容を例示する図。
【図１９】本発明の支援方法と支援装置の概略を模式的に示す図。
【図２０】個々の消費者の価値観から販売シェアを推定する過程の一例を示す図。
【符号の説明】
２：消費者の製品購入要因となる製品の属性／水準データベース
６：インターネットによる仮想商談（価値観調査）
８：属性の寄与率と水準の部分効用係数の算出部とそのデータベース
１０：消費者の属性／水準データベース
１６：競合製品の属性／水準データベース
１８：他社の新製品投入計画データベース
２０：自社の新製品投入計画データベース
２２：属性の寄与率と水準の部分効用係数の修正部
３０：自社新製品の販売数推定計算部
３４：自社製品の営業利益計算部
３６：営業利益の評価指標計算部
４０：自社の新製品投入計画修正部
【図１】
2004206569.tif 000003
【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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【図１４】
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【図１５】
2004206569.tif 000017
【図１６】
2004206569.tif 000018
【図１７】
2004206569.tif 000019
【図１８】
2004206569.tif 000020
【図１９】
2004206569.tif 000021
【図２０】
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