(57)【要約】【課題】デザインから売り上げを定量的に予測すること。【解決手段】既存製品に関する既存デザイン画像情報と既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベース１１０に蓄積し、新製品に関する新規デザイン画像情報と既存デザイン情報データベース１１０に蓄積された各既存デザイン画像情報との画像距離（類似度）を計算し、この計算結果において、画像距離が最も近い（類似度が最も高い）既存デザインに対応するマーケティング情報に基づいて、新製品の売り上げを予測する。【選択図】      図１
2004326520.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
既存製品に関する既存デザインと前記既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベースに蓄積する既存デザイン情報蓄積工程と、
新製品に関する新規デザインと前記既存デザイン情報データベースに蓄積された各既存デザインとの類似度を計算する類似度計算工程と、
前記類似度の計算結果において、類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報に基づいて、前記新製品の売り上げを予測する予測工程と、
を含むことを特徴とする売上予測方法。
【請求項２】
コンピュータを、
既存製品に関する既存デザインと前記既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベースに蓄積する既存デザイン情報蓄積手段、
新製品に関する新規デザインと前記既存デザイン情報データベースに蓄積された各既存デザインとの類似度を計算する類似度計算手段、
前記類似度の計算結果において、類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報に基づいて、前記新製品の売り上げを予測する予測手段、
として機能させるための売上予測プログラム。
【請求項３】
既存製品に関する既存デザインと前記既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベースに蓄積する既存デザイン情報蓄積手段と、
新製品に関する新規デザインと前記既存デザイン情報データベースに蓄積された各既存デザインとの類似度を計算する類似度計算手段と、
前記類似度の計算結果において、類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報に基づいて、前記新製品の売り上げを予測する予測手段と、
を備えたことを特徴とする売上予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、製品の売り上げを予測するための売上予測方法、売上予測プログラムおよび売上予測装置に関するものであり、特に、デザインから売り上げを定量的に予測することができる売上予測方法、売上予測プログラムおよび売上予測装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、各種製造メーカでは、最終的に製品を市場に出すために、パッケージのデザインが決定される。ここで、デザインを決定する際の要素としては、インパクト性、訴求性、製品イメージ、ターゲット等が挙げられる。
【０００３】
また、デザインについては、製品の売り上げを左右するため、非常に重要であり、各製造メーカでしのぎを削っている。市場においては、同じ製品で、パッケージのデザインを変更しただけで、売り上げが急増した例が多数存在する。
【０００４】
【特許文献１】
特開平５−８９１８５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、従来においては、製品に関するデザインの決定に際して、デザイナの感性や主観に依存する部分が大きく、過去の売れ筋や失敗例が加味されにくい傾向にある。
【０００６】
従って、従来においては、デザインが製品の売り上げを左右するにもかかわらず、デザインの特性（感性や主観依存）より、デザインから売り上げを定量的に予測することが難しいという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、デザインから売り上げを定量的に予測することができる売上予測方法、売上予測プログラムおよび売上予測装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、既存製品に関する既存デザインと前記既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベースに蓄積する既存デザイン情報蓄積工程と、新製品に関する新規デザインと前記既存デザイン情報データベースに蓄積された各既存デザインとの類似度を計算する類似度計算工程と、前記類似度の計算結果において、類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報に基づいて、前記新製品の売り上げを予測する予測工程と、を含むことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、コンピュータを、既存製品に関する既存デザインと前記既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベースに蓄積する既存デザイン情報蓄積手段、新製品に関する新規デザインと前記既存デザイン情報データベースに蓄積された各既存デザインとの類似度を計算する類似度計算手段、前記類似度の計算結果において、類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報に基づいて、前記新製品の売り上げを予測する予測手段、として機能させるための売上予測プログラムである。
【００１０】
また、本発明は、既存製品に関する既存デザインと前記既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベースに蓄積する既存デザイン情報蓄積手段と、新製品に関する新規デザインと前記既存デザイン情報データベースに蓄積された各既存デザインとの類似度を計算する類似度計算手段と、前記類似度の計算結果において、類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報に基づいて、前記新製品の売り上げを予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
かかる発明によれば、既存製品に関する既存デザインと既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベースに蓄積し、新製品に関する新規デザインと既存デザイン情報データベースに蓄積された各既存デザインとの類似度を計算した結果において、類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報に基づいて、新製品の売り上げを予測することとしたので、デザインから売り上げを定量的に予測することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明にかかる売上予測方法、売上予測プログラムおよび売上予測装置の実施の形態１および２について詳細に説明する。
【００１３】
（実施の形態１）
図１は、本発明にかかる実施の形態１の構成を示すブロック図である。この図に示した売上予測装置１００は、新製品に関する新規デザイン（新製品のパッケージのデザイン、新製品自体のデザイン等）と、既に市場における販売実績を有する既存製品に関する既存デザイン（パッケージのデザイン、製品自体のデザイン等）とに基づいて、新製品の売り上げをデザインをキーとして予測する装置である。
【００１４】
売上予測装置１００において、入力部１０１は、キーボード、マウス等であり、オペレータにより操作される。表示部１０２は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）やＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）等であり、売り上げ予測に関する結果等を表示する。
【００１５】
新規デザイン画像情報取得部１０３は、リムーバブルディスクやネットワーク（図示略）等から、売り上げ予測対象の新製品に関する新規デザイン（新製品のパッケージのデザイン、新製品自体のデザイン等）に対応する新規デザイン画像情報（ＧＩＦ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ  Ｆｏｒｍａｔ）方式、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  ｃｏｄｉｎｇ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）方式等）を取得する機能を備えている。
【００１６】
通信部１０４は、所定の通信プロトコル（例えば、ＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ））に従って、通信を制御する機能を備えている。制御部１０５は、売上予測装置１００の各部を制御する。この制御部１０５の動作の詳細については、後述する。記憶部１０６は、ハードディスク装置、メモリ等であり、各種情報を格納する機能を備えている。この記憶部１０６には、既存デザイン画像情報が格納されている。
【００１７】
既存デザイン情報データベース１１０は、上述した既存デザイン（既存製品）やマーケティングに関する既存デザイン情報を複数格納するデータベースであり、図２に示した「製品名」、「既存デザイン画像識別子」、「既存デザイン画像情報格納場所」、「発売日」、「売上数」、「月間売上数」、「ターゲット購買層」、「販売購買層」、「ターゲット地域」および「販売地域」というフィールドを備えている。
【００１８】
「製品名」は、既存製品の名称に関する情報である。「既存デザイン画像識別子」は、既存デザイン画像を識別するための識別子である。「既存デザイン画像情報格納場所」は、記憶部１０６において既存デザイン画像情報が格納されている場所（パス）に関する情報である。
【００１９】
「発売日」は、既存製品の発売日に関する情報である。「売上数」は、既存製品の売上総数に関する情報である。「月間売上数」は、既存製品の月間における売上数に関する情報である。なお、実施の形態１においては、売り上げを表す指標として、売上金額（月間売上金額）を用いてもよい。
【００２０】
「ターゲット購買層」は、既存製品の購買層（予測ベースのターゲット）に関する情報であり、「性別」、「年齢層」、「収入レベル」、「購入目的」および「購入頻度」というフィールドから構成されている。
【００２１】
「性別」は、男性、女性に関する情報である。「年齢層」は、乳児、幼児、小学生、学生、社会人、主婦、高齢者等に関する情報である。「収入レベル」は、無収入、一般収入、高収入等に関する情報である。「購入目的」は、個人用、法人用、贈答用、冠婚葬祭用等に関する情報である。「購入頻度」は、毎日、週１回、月１回、年１回、１回のみ等に関する情報である。
【００２２】
「販売購買層」は、既存製品の購買層（販売実績ベース）に関する情報であり、「ターゲット購買層」と同様にして、「性別」、「年齢層」、「収入レベル」、「購入目的」および「購入頻度」というフィールドから構成されている。
【００２３】
「ターゲット地域」は、既存製品の販売地域等（予測ベース）に関する情報であり、「国」、「地域」および「販売チャネル」というフィールドから構成されている。「国」は、既存製品の販売国に関する情報である。「地域」は、上記販売国における販売地域に関する情報である。「販売チャネル」は、通信販売、量販店等の情報である。
【００２４】
「販売地域」は、既存製品の販売地域等（販売実績ベース）に関する情報であり、「ターゲット地域」と同様にして、「国」、「地域」および「販売チャネル」というフィールドから構成されている。
【００２５】
つぎに、上述した実施の形態１の動作原理について、図３を参照しつつ説明する。同図においては、既存デザイン情報データベース１１０には、既存デザイン画像情報Ｄ１、Ｄ２、・・・にそれぞれ対応する既存デザイン情報が格納されているものとする。
【００２６】
この状態で、新製品に関する新規デザイン画像情報ＤＮが取得されると、新規デザイン画像情報ＤＮと、既存デザイン画像情報Ｄ１、Ｄ２、・・・との間の画像距離がボクセル技術を応用してそれぞれ計算される。ボクセル技術は、１９８０年代に研究が始められ、１９９０年代に実用化がされた構造解析技術であり、任意の形状を数百万個の微細な６面体のサイコロ（ボクセル）に分割して表現する技術である。
【００２７】
また、画像距離は、両画像（新規デザイン画像情報ＤＮと既存デザイン画像情報）の類似度を表し、近いほど、類似度が高いことを意味している。そして、各画像距離が計算されると、表示部１０２には、結果として、画像距離が近い順に、売上数に対応づけて、既存デザイン画像情報Ｄ２、Ｄ１、・・・が表示される。
【００２８】
つぎに、これらの結果から、新規デザイン画像情報ＤＮに対応する新製品の売り上げが予測される。例えば、新規デザイン画像情報ＤＮとの画像距離が最も近い既存デザイン画像情報Ｄ２が売り上げ予測モデルとして採用され、新製品の売り上げが１万個と予測される。
【００２９】
つぎに、実施の形態１の動作について、図４に示したフローチャートを参照しつつ説明する。同図に示したステップＳＡ１では、制御部１０５は、新規デザイン画像情報取得部１０３により新規デザイン画像情報ＤＮ（図３参照）が取得されたか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」として、同判断を繰り返す。そして、新規デザイン画像情報取得部１０３により新規デザイン画像情報ＤＮが取得されると、制御部１０５は、ステップＳＡ１の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。
【００３０】
ステップＳＡ２では、制御部１０５は、内部変数ｉに０を代入する。この内部変数ｉは、画像距離が計算された既存デザイン画像情報の数を表す。ステップＳＡ３では、制御部１０５は、既存デザイン情報データベース１１０（図２参照）の「既存デザイン画像情報格納場所」を参照して、一つ目の既存デザイン画像情報Ｄ１（図３参照）を記憶部１０６から取得する。
【００３１】
ステップＳＡ４では、制御部１０５は、新規デザイン画像情報ＤＮおよび既存デザイン画像情報Ｄ１における画像距離を計算する。具体的には、図３に示したように、▲１▼では、制御部１０５は、両画像（新規デザイン画像情報ＤＮおよび既存デザイン画像情報Ｄ１）についてピクセル単位で色を正規化（ＲＧＢ→正規化数値）する。
【００３２】
つぎに、▲２▼では、制御部１０５は、新規デザイン画像情報ＤＮと既存デザイン画像情報Ｄ１とにおいて位置関係が同一のピクセル同士の正規化数値の差を、全ピクセルに亘って求める。▲３▼では、制御部１０５は、つぎの（１）式からデザイン値を求める。すなわち、▲２▼で求められた各ピクセルに対応する各正規化数値の差の二乗を合計しルート計算したものがデザイン値とされる。
【００３３】
√Σ（ピクセルの差）２    ・・・・（１）
【００３４】
▲４▼では、制御部１０５は、上記デザイン値を画像距離（新規デザイン画像情報ＤＮと既存デザイン画像情報Ｄ１との間の画像距離）とする。
【００３５】
図４に戻り、ステップＳＡ５では、制御部１０５は、ステップＳＡ４で計算された画像距離と既存デザイン画像情報Ｄ１とを対応づけて図５に示した画像距離情報として、記憶部１０６に格納する。ステップＳＡ６では、制御部１０５は、内部変数ｉを１インクリメントする。
【００３６】
ステップＳＡ７では、制御部１０５は、内部変数ｉが全既存デザイン画像情報数（例えば、１０）であるか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。ステップＳＡ３では、制御部１０５は、既存デザイン情報データベース１１０（図２参照）の「既存デザイン画像情報格納場所」を参照して、二つ目の既存デザイン画像情報Ｄ２（図３参照）を記憶部１０６から取得する。
【００３７】
以後、制御部１０５は、ステップＳＡ７の判断結果が「Ｙｅｓ」になるまで、既存デザイン画像情報Ｄ２以降について新規デザイン画像情報ＤＮとの画像距離を計算する処理等を繰り返す。
【００３８】
そして、ステップＳＡ７の判断結果が「Ｙｅｓ」になると、ステップＳＡ８では、制御部１０５は、記憶部１０６に格納された画像距離情報（図５参照）を参照して、画像距離が近い順にソートをかける。
【００３９】
ステップＳＡ９では、制御部１０５は、オペレータによりフィルタ条件が設定されているか否かを判断する。このフィルタ条件は、ステップＳＡ８におけるソート結果に対してフィルタリング（絞り込み）を実行するための条件であり、図２に示した性別、年齢層、国、地域等である。
【００４０】
ステップＳＡ９の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、ステップＳＡ１０では、制御部１０５は、フィルタ条件に従って、ステップＳＡ８におけるソート結果に対してフィルタリングを実行する。例えば、フィルタ条件として、性別（女性）が設定されている場合には、ソート結果のうち、性別に女性が設定されている結果のみが採用され、男性が設定されている結果が除外される。
【００４１】
一方、ステップＳＡ９の判断結果が「Ｎｏ」である場合には、フィルタリングが実行されない。ステップＳＡ１１では、制御部１０５は、図３に示したように、結果を表示部１０２に表示させる。ステップＳＡ１０でフィルタリングが実行されている場合には、フィルタリング後のソート結果が表示部１０２に表示される。
【００４２】
同図に示した例では、表示部１０２には、結果として、画像距離が近い順に、売上数に対応づけて、既存デザイン画像情報Ｄ２、Ｄ１、・・・が表示される。つぎに、これらの結果から、制御部１０５は、新規デザイン画像情報ＤＮとの画像距離が最も近い既存デザイン画像情報Ｄ２を売り上げ予測モデルとして採用し、新製品の売り上げを１万個と予測する。
【００４３】
なお、実施の形態１においては、表示部１０２にグラフや時系列等で結果を表示する構成例としてもよい。また、実施の形態１においては、ボクセル技術を応用して新規デザイン画像情報ＤＮと既存デザイン画像情報との類似度（画像距離）を計算する例について説明したが、他の技術（ウェブレット変換技術等）を用いて類似度を計算する構成例としてもよい。
【００４４】
また、上述では、特に言及しなかったが、制御部１０５は、蓄積可能な既存デザイン情報および既存デザイン画像情報が出現する度に、既存デザイン情報データベース１１０へ既存デザイン情報を順次蓄積するとともに、既存デザイン画像情報を記憶部１０６に順次蓄積するという蓄積処理を実行する。
【００４５】
以上説明したように、実施の形態１によれば、既存製品に関する既存デザイン画像情報と既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて、既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベース１１０（図２参照）に蓄積し、新製品に関する新規デザイン画像情報ＤＮ（図３参照）と既存デザイン情報データベース１１０に蓄積された各既存デザイン画像情報との画像距離（類似度）を計算した結果において、画像距離が最も近い（類似度が最も高い）既存デザイン画像情報に対応するマーケティング情報に基づいて、新製品の売り上げを予測することとしたので、デザインから売り上げを定量的に予測することができる。
【００４６】
また、実施の形態１によれば、予め設定されたフィルタ条件（ステップＳＡ１０：図４参照）に基づいて、画像距離（類似度）の計算結果に対してフィルタリングをかけ、フィルタリング後において、画像距離が最も近い（類似度が最も高い）既存デザイン画像情報に対応するマーケティング情報から新製品の売り上げを予測することとしたので、特定の条件での売上を定量的に予測することができる。
【００４７】
（実施の形態２）
さて、前述した実施の形態１では、スタンドアロン型で売上予測装置１００（図１参照）を用いた構成例について説明したが、図６に示したように、売上予測装置１００をネットワーク２００に接続し、ＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）型でユーザ端末３００１  〜３００ｎ  へ売上予測機能を提供する構成例としてもよい。
【００４８】
同図に示した構成例では、ユーザ端末３００１  〜３００ｎ  は、ネットワーク２００を介して、売上予測装置１００へアクセス可能なコンピュータ端末であり、新規デザイン画像情報ＤＮとともに売上予測要求を売上予測装置１００へ出す。
【００４９】
これにより、売上予測装置１００は、実施の形態１の場合と同様にして、新規デザイン画像情報ＤＮを取得し、売上予測の結果等を要求元のユーザ端末へ通知する。
【００５０】
以上説明したように、実施の形態２によれば、ネットワーク２００を介して接続されたユーザ端末３００１ 〜３００ｎ  のうちいずれかのユーザ端末から新規デザイン画像情報を受け付け、新製品の売上の予測結果を当該ユーザ端末へ通知することとしたので、ＡＳＰ型で、デザインから売り上げを定量的に予測することができる。
【００５１】
以上本発明にかかる実施の形態１および２について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成例はこれらの実施の形態１および２に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
【００５２】
例えば、前述した実施の形態１および２においては、売上予測装置１００（図１、図６参照）の機能を実現するためのプログラムを図７に示したコンピュータ読み取り可能な記録媒体５００に記録して、この記録媒体５００に記録されたプログラムを同図に示したコンピュータ４００に読み込ませ、実行することにより各機能を実現してもよい。
【００５３】
同図に示したコンピュータ４００は、上記プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４１０と、キーボード、マウス等の入力装置４２０と、各種データを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）４３０と、演算パラメータ等を記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）４４０と、記録媒体５００からプログラムを読み取る読取装置４５０と、ディスプレイ、プリンタ等の出力装置４６０とから構成されている。
【００５４】
ＣＰＵ４１０は、読取装置４５０を経由して記録媒体５００に記録されているプログラムを読み込んだ後、プログラムを実行することにより、前述した機能を実現する。なお、記録媒体５００としては、光ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク等が挙げられる。
【００５５】
（付記１）既存製品に関する既存デザインと前記既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベースに蓄積する既存デザイン情報蓄積工程と、
新製品に関する新規デザインと前記既存デザイン情報データベースに蓄積された各既存デザインとの類似度を計算する類似度計算工程と、
前記類似度の計算結果において、類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報に基づいて、前記新製品の売り上げを予測する予測工程と、
を含むことを特徴とする売上予測方法。
【００５６】
（付記２）予め設定されたフィルタ条件に基づいて、前記類似度の計算結果に対してフィルタリングをかけるフィルタリング工程を含み、前記予測工程では、フィルタリング後において、前記類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報から前記新製品の売り上げを予測することを特徴とする付記１に記載の売上予測方法。
【００５７】
（付記３）ネットワークを介して接続されたユーザ端末から前記新規デザインを受け付け、前記新製品の売上の予測結果を前記ユーザ端末へ通知するユーザ端末対応工程を含むことを特徴とする付記１または２に記載の売上予測方法。
【００５８】
（付記４）コンピュータを、
既存製品に関する既存デザインと前記既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベースに蓄積する既存デザイン情報蓄積手段、
新製品に関する新規デザインと前記既存デザイン情報データベースに蓄積された各既存デザインとの類似度を計算する類似度計算手段、
前記類似度の計算結果において、類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報に基づいて、前記新製品の売り上げを予測する予測手段、
として機能させるための売上予測プログラム。
【００５９】
（付記５）前記コンピュータを、予め設定されたフィルタ条件に基づいて、前記類似度の計算結果に対してフィルタリングをかけるフィルタリング手段として機能させ、前記予測手段は、フィルタリング後において、前記類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報から前記新製品の売り上げを予測することを特徴とする付記４に記載の売上予測プログラム。
【００６０】
（付記６）前記コンピュータを、ネットワークを介して接続されたユーザ端末から前記新規デザインを受け付け、前記新製品の売上の予測結果を前記ユーザ端末へ通知するユーザ端末対応手段として機能させることを特徴とする付記４または５に記載の売上予測プログラム。
【００６１】
（付記７）既存製品に関する既存デザインと前記既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベースに蓄積する既存デザイン情報蓄積手段と、
新製品に関する新規デザインと前記既存デザイン情報データベースに蓄積された各既存デザインとの類似度を計算する類似度計算手段と、
前記類似度の計算結果において、類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報に基づいて、前記新製品の売り上げを予測する予測手段と、
を備えたことを特徴とする売上予測装置。
【００６２】
（付記８）予め設定されたフィルタ条件に基づいて、前記類似度の計算結果に対してフィルタリングをかけるフィルタリング手段を備え、前記予測手段は、フィルタリング後において、前記類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報から前記新製品の売り上げを予測することを特徴とする付記７に記載の売上予測装置。
【００６３】
（付記９）ネットワークを介して接続されたユーザ端末から前記新規デザインを受け付け、前記新製品の売上の予測結果を前記ユーザ端末へ通知するユーザ端末対応手段を備えたことを特徴とする付記７または８に記載の売上予測装置。
【００６４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、既存製品に関する既存デザインと既存製品に対応するマーケティング情報とを対応づけて既存デザイン情報として、既存デザイン情報データベースに蓄積し、新製品に関する新規デザインと既存デザイン情報データベースに蓄積された各既存デザインとの類似度を計算した結果において、類似度が最も高い既存デザインに対応するマーケティング情報に基づいて、新製品の売り上げを予測することとしたので、デザインから売り上げを定量的に予測することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる実施の形態１の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した既存デザイン情報データベース１１０のテーブル構造を示す図である。
【図３】同実施の形態１の動作原理を説明する図である。
【図４】同実施の形態１の動作を説明するフローチャートである。
【図５】同実施の形態１における画像距離情報を示す図である。
【図６】本発明にかかる実施の形態２の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明にかかる実施の形態１および２の変形例の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００  売上予測装置
１０１  入力部
１０２  表示部
１０３  新規デザイン画像情報取得部
１０４  通信部
１０５  制御部
１０６  記憶部
１１０  既存デザイン情報データベース
２００  ネットワーク
３００１  〜３００ｎ  ユーザ端末
５００  コンピュータ
【図１】
2004326520.tif 000003
【図２】
2004326520.tif 000004
【図３】
2004326520.tif 000005
【図４】
2004326520.tif 000006
【図５】
2004326520.tif 000007
【図６】
2004326520.tif 000008
【図７】
2004326520.tif 000009