(57)【要約】【課題】顧客のニーズを適切に把握して、需要分析を支援し、新商品の開発や需要予測をより適切に実行させる。【解決手段】住宅物件に関する所定の項目の値を記憶する物件ＤＢ１２と、物件に関する所定の項目に対する満足および不満のいずれかを示す回答を含むアンケートを、物件購入者から受理し、受理したアンケートを記憶する顧客ＤＢ１８と、受理したアンケートに基づいて、当該商品の項目について、不満とされた項目の値を、それぞれ、所定量だけ変更した新たな値を生成し、不満とされた新たな項目の値を新たな値に置換したような新たな商品を仮想商品として、当該仮想商品の所定の項目に関する値を、元の商品と関連付けた仮想商品を生成する仮想商品生成部１４とを備え、仮想商品の所定の項目の値が物件ＤＢ１２の仮想物件テーブル２６に記憶される。この仮想商品ＤＢ２６中のデータ等に基づいて、種々の分析が実行される。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品に関する所定の項目の値を記憶する商品情報記憶手段と、
商品に関する所定の項目に対する満足および不満のいずれかを示す回答を含むアンケートを、当該商品の購入者から受理し、受理したアンケートを記憶する記憶手段と、
前記受理したアンケートに基づいて、当該商品の項目について、不満とされた項目の値を、それぞれ、所定量だけ変更した新たな値を生成する不満項目値変更手段と、
前記不満とされた新たな項目の値を新たな値に置換したような新たな商品を仮想商品として、当該仮想商品の所定の項目に関する値を、元の商品と関連付けて記憶する仮想商品情報記憶手段と、
前記商品情報記憶手段および／または仮想商品情報記憶手段に記憶された各項目の値を利用した分析を実行する分析手段とを備えたことを特徴とする需要分析支援システム。
【請求項２】
前記不満項目値変更手段が、不満とされた項目の値を、あらかじめ定められた量或いは割合だけ変更することを特徴とする請求項１に記載の需要分析支援システム。
【請求項３】
さらに、商品の購入者に関する種々の情報を、購入した商品の情報と関連付けて記憶する顧客情報記憶手段を備え、
前記分析手段が、前記商品の購入者に関する情報と、前記各項目の値を利用した分析を実行するように構成されたことを特徴とする請求項１または２に記載の需要分析支援システム。
【請求項４】
前記顧客情報記憶手段または商品情報記憶手段に、商品に関する場所の情報が含まれ、
前記分析手段が、前記場所を分析軸とした分析を実行するように構成されたことを特徴とする請求項３に記載の需要分析支援システム。
【請求項５】
前記商品が住宅物件であり、前記商品情報記憶手段に、前記物件の所在地を示す情報が含まれ、
前記分析手段が、前記所在地を含む所定のエリアを分析軸とした分析を実行するように構成されたことを特徴とする請求項４に記載の需要分析支援システム。
【請求項６】
前記商品が住宅物件であり、前記項目が、「価格」、「広さ」、「交通機関へのアクセス性」および／または「部屋数」であることを特徴とする請求項１ないし５の何れか一項に記載の需要分析支援システム。
【請求項７】
前記商品が、一般消費財であり、前記顧客情報記憶手段に、当該商品を購入した購入者の住所を示す情報が含まれ、
前記分析手段が、前記住所を含む所定のエリアを分析軸とした分析を実行するように構成されたことを特徴とする請求項４に記載の需要分析支援システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、商品の需要分析を支援するシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、商品のニーズを分析し、また、その需要を予測するために、過去の販売実績を蓄積しておき、たとえば、ＯＬＡＰ（Ｏｎ−Ｌｉｎｅ
Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）ツールを用いて、所望の分析軸（たとえば、エリア、ユーザ層）ごとの販売数を集計し、或いは、需要予測プロセスにしたがって、当該商品の将来の需要を推定するような手法が知られている。このような分析結果を利用して、ユーザのニーズに合致した商品を開発し、また、既存の商品や新商品の生産計画が立案される。
【０００３】
しかしながら、従来のユーザを把握し、或いは、需要を予測することは容易ではなく、最終的には、専門知識を有する者の主観により左右される場合が多い。
【０００４】
このような問題点を解決するために、たとえば、特許文献１には、市場の様相を表現する自己組織化マップを作成し、商品の販売実績に基づいて、商品の自己組織化マップ上の位置と、集客力推定結果とから販売実績が得られるような最適な顧客の分布をバックプロパゲーション法で推定することが提案されている。さらに、新たな商品の自己組織化マップ上の位置を推定することにより、新商品の集客力推定結果を取得するようになっている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−３７３２４２号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特許文献１に記載された技術においては、自己組織化マップの作成やバックプロパゲーション法を用いた顧客分布の取得など、複雑な演算が必要である。また、新たな商品を開発するために、購入者（顧客）のニーズを把握するためには、従来どおり、専門知識を有する者の主観に頼らざるを得ない面がある。
【０００７】
本発明は、顧客のニーズを適切に把握して、需要分析を支援し、新商品の開発や需要予測をより適切に実行させることができるシステム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】
本発明の目的は、商品に関する所定の項目の値を記憶する商品情報記憶手段と、商品に関する所定の項目に対する満足および不満のいずれかを示す回答を含むアンケートを、当該商品の購入者から受理し、受理したアンケートを記憶する記憶手段と、前記受理したアンケートに基づいて、当該商品の項目について、不満とされた項目の値を、それぞれ、所定量だけ変更した新たな値を生成する不満項目値変更手段と、前記不満とされた新たな項目の値を新たな値に置換したような新たな商品を仮想商品として、当該仮想商品の所定の項目に関する値を、元の商品と関連付けて記憶する仮想商品情報記憶手段と、前記商品情報記憶手段および／または仮想商品情報記憶手段に記憶された各項目の値を利用した分析を実行する分析手段とを備えたことを特徴とする需要分析支援システムにより達成される。
【０００９】
本発明によれば、物品および購入者の組ごとに、仮想商品が生成され得る。生成された仮想商品群は、それぞれ、購入者が理想した商品であるため、仮想商品と現存する商品とを比較し、或いは、仮想商品の傾向を分析にて見出すことにより、商品改良の方向性を定量的に知ることがわかる。また、当該仮想商品の需要を予測することにより、当該仮想商品を新商品とした場合の需要を、複雑な手法を用いることなく把握することができる。
【００１０】
好ましい実施態様においては、前記不満項目値変更手段が、不満とされた項目の値を、あらかじめ定められた量或いは割合だけ変更することを特徴とする。ここでは、値を減じることが改善となるとほぼ明らかなもの（たとえば価格）については、あらかじめ値を減じるように設定すればよく、また、値を増大させることが改善となるとほぼ明らかなもの（たとえば住宅物件でいえば広さ）については、あらかじめ値を増大するように設定すればよい。その一方、値の増減の何れが改善となるか購入者の判断にゆだねられるものについては、アンケート中に、増減いずれにすべきかを含ませておき、ユーザに回答を求め、その回答にしたがって、値の増減を決定すればよい。
【００１１】
また、別の好ましい実施態様においては、さらに、商品の購入者に関する種々の情報を、購入した商品の情報と関連付けて記憶する顧客情報記憶手段を備え、前記分析手段が、前記商品の購入者に関する情報と、前記各項目の値を利用した分析を実行するように構成されている。たとえば、所定の属性により仮想商品を分類しても良い。
【００１２】
より好ましい実施態様においては、顧客情報記憶手段または商品情報記憶手段に、商品に関する場所の情報が含まれ、前記分析手段が、前記場所を分析軸とした分析を実行するように構成される。
【００１３】
たとえば、前記商品が住宅物件であり、前記商品情報記憶手段に、前記物件の所在地を示す情報が含まれ、前記分析手段が、前記所在地を含む所定のエリアを分析軸とした分析を実行するように構成されても良い。また、商品が住宅物件であり、前記項目が、「価格」、「広さ」、「交通機関へのアクセス性」および／または「部屋数」であっても良い。たとえば、「交通機関へのアクセス性」は、「最寄り駅までの所要時間」や「最寄り駅までの距離」を利用することができる。
【００１４】
或いは、前記商品が、一般消費財であり、前記顧客情報記憶手段に、当該商品を購入した購入者の住所を示す情報が含まれ、前記分析手段が、前記住所を含む所定のエリアを分析軸とした分析を実行するように構成されても良い。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施の形態にかかる需要分析支援システムの概略を示すブロックダイヤグラムである。本実施の形態において、需要分析支援システムは、マンションなどの住宅物件の販売実績から、種々の分析を支援することができる。
【００１６】
図１に示すように、本実施の形態にかかる需要分析支援システムは、物件に関する種々の情報を記憶する物件ＤＢ１２と、実際に販売された物件に基づいて、後述する処理にしたがって、購入者が理想と考えた仮想物件を生成する仮想物件生成部１４と、仮想物件生成のための、購入者に回答を求めるアンケートの雛形を記憶したアンケートＤＢ１６と、購入者に関する種々の情報を記憶した顧客ＤＢ１８と、物件ＤＢ１２に蓄積された情報に基づいて、後述する種々の分析を実行する分析処理部２０と、購入者の端末や、需要分析支援システムの端末とのデータ授受を制御するインタフェース（Ｉ／Ｆ）２２とを備えている。物件ＤＢ１２には、購入者が実際に購入した物件に関する情報を蓄積する販売実績テーブル２４と、購入者が理想と考えた物件に関する情報を蓄積する仮想物件テーブル２６とが設けられる。販売実績テーブルのレコードには、物件の少なくとも「価格」、「広さ」、駅からの距離に相当する時間である「駅距離」、および、「部屋数」の項目の値が含まれる。
【００１７】
本実施の形態において生成される仮想物件について、以下に説明する。本実施の形態においては、供給された物件と、潜在的な需要とを以下のように考える。図２に示すように、実際の供給物件の集合（符号２００参照：符号２０１＋２０２＋２０３で示される領域）においては、購入者がその物件に満足した上で購入したような（満足層の）物件の部分集合（符号２０１参照）、購入者がその物件に満足しないながらも、一定の項目で妥協した上で購入したような（妥協層の）物件の部分集合（符号２０２参照）および売れ残った物件の部分集合（符号２０３参照）が存在する。ここでは、満足層および妥協層の部分集合２０１、２０２の和が、実際に購入された物件を表す。
【００１８】
その一方、購入予定者が求めていた物件像の集合（符号２１０参照：符号２０１＋２０２で示される領域）を考えると、購入者がその物件に満足した上で購入したような満足層の物件の部分集合２０１を除いた部分集合（符号２１１参照）は、妥協層の部分集合２０２に所属する購入者の理想像に対応する物件の集合体に相当すると考えることができる。つまり、妥協層に属する購入者が、理想とする物件の集合体である部分集合２１１と、満足層の購入した物件の集合体である部分集合２０１とにより、すべての購入者が満足しているような潜在的な需要（潜在需要）が表される。
【００１９】
本実施の形態においては、上記潜在需要に相当する物件である仮想物件の情報を取得するため、以下の処理を実行する。なお、物件が販売されるごとに、物件の購入者に関する種々の情報を含むレコードが、顧客ＤＢ１８に記憶される。また、販売された物件に関する情報を含むレコードが、前記顧客ＤＢ１８中のレコードと関連付けられて、販売実績テーブル２４に記憶される。
【００２０】
図３は、本実施の形態にかかる仮想物件取得の際に実行させる処理を示すフローチャートである。仮想物件生成部１４は、新たに追加された販売実績テーブル２４のレコードを参照し、当該レコードに関連付けられた購入者の情報を、顧客ＤＢ１８から取得する（ステップ３０１）。もちろん、顧客ＤＢ１８中から新たに追加されたレコードを見出しても良い。
【００２１】
次いで、アンケートＤＢ１６からアンケート雛形を読み出し、これを、購入者宛てに、Ｉ／Ｆ２２を介して伝達する（ステップ３０２）。購入者の端末に対して、メールにてアンケート雛型を送信しても良いし、購入者の端末に、アンケート雛形を表示するためのリンクを含むメールを送信し、購入者が端末を操作して、当該リンクにアクセスすることを促しても良い。
【００２２】
本実施の形態において、アンケートには、少なくとも「価格」、「広さ」、「駅距離」、「部屋数」という項目について不満があるか否か、不満がある場合の本来はどのような希望があったのかを回答させるための質問が含まれる。また、購入者の購入動機、購入者の志向（たとえば、どういった要素を重要視するか）などを回答させる質問も含まれているのが望ましい。
【００２３】
アンケートの回答を受理すると、これを顧客ＤＢに記憶する（ステップ３０３）。また、仮想物件生成部１４は、当該購入者の購入した物件に関するレコードを販売実績テーブルから読み出す（ステップ３０４）。次いで、アンケートの回答中の、項目「価格」、「広さ」、「駅距離」および「部屋数」をそれぞれ参照して（ステップ３０５）、それぞれの項目について満足であったか不満であったかを特定し、不満であった項目について、その項目の値を所定量だけ改善した改善値を算出する（ステップ３０６）。
【００２４】
本実施の形態においては、図４（ａ）に示すように、項目「価格」に不満があれば、物件の価格から「￥２００万」を減じた価格を改善値とする。項目「広さ」に不満があれば、物件の実際の面積に「５ｍ２」を加えた面積を改善値とする。さらに、項目「駅距離」に不満があれば、実際の物件から最寄り駅までかかる時間を「３分」減じたものを改善値とする。さらに、部屋数については、部屋数が多い場合の不満であれば、部屋数を１だけ減じたものを改善値とし、その一方、部屋数が少ない場合の不満であれば、部屋数に１を加えたものを改善値とする。なお、満足している項目については、値は変更されない。つまり、物件の実際の値が改善値と一致する。
【００２５】
たとえば、図４（ｂ）に示すように、「価格」、「広さ」、「駅距離」および「部屋数」が、それぞれ、「￥４０００万」、「７５ｍ２」、「１０分」および「５（部屋）」であるような物件について、購入者がアンケート回答において、項目「価格」および「駅距離」に不満があれば、これら項目については改善値が算出され、上記各項目が、それぞれ、「￥３８００万」、「７５ｍ２」、「７分」および「５（部屋）」がそれぞれの改善値となる。このような改善値を有する、購入者の物件を理想化したものが仮想物件となる。なお、購入者が上記４つの項目の全てに満足していれば、購入した実際の物件が仮想物件と一致する。
【００２６】
したがって、上記項目の改善値と、もとの物件の他の項目（たとえば、物件の住所など）の値からなるレコードが、もとの物件と関連付けられた上で、仮想物件テーブル２６に格納される（ステップ３０７）。
【００２７】
このようにして、もとの物件ごとに、購入者の理想像を具現化した形態をなす仮想物件が作られ、当該仮想物件に関する所定項目の値を含むレコードが仮想物件テーブル２６に蓄積される。
【００２８】
先に述べたように、すべての項目に満足した購入者の物件群は、満足層の物件群の部分集合（図２の符号２０１）に対応する。その一方、仮想物件群のうち、１以上の項目に改善値が与えられたものは、妥協層の物件を理想化したもの、つまり、図２における符号２１１に対応する。したがって、仮想物件群により、先に述べた潜在需要を定量化して表すことができる。
【００２９】
この潜在需要を定量化した仮想物件群を利用することにより、以下に述べるような種々の分析が可能となる。
【００３０】
以下、本実施の形態にかかる分析処理の例について説明する。本実施の形態においては、エリア、ユーザ志向などを分析軸として、ユーザの求める物件像を知ることができる。
【００３１】
たとえば、エリアを分析軸にした場合、当該エリアにて販売された物件と仮想物件とを比較して、ユーザが理想としていた物件がどのようなものであったかを知ることができる。図５に示すように、分析処理部２０が、あるエリア（たとえば、東京都港区）で販売された物件の情報を販売実績テーブル２４から読み出す（ステップ５０１）とともに、対応する仮想物件の情報を仮想物件テーブル２６から読み出す（ステップ５０２）。
【００３２】
図５に示す例では、実際に販売された物件の「価格」、「広さ」、「駅距離」および「部屋数」に関するそれぞれの平均値、並びに、仮想物件の「価格」、「広さ」、「駅距離」および「部屋数」に関するそれぞれの平均値が算出される（ステップ５０３、５０４）。実際に販売された物件の各項目の平均値、および、仮想物件の各項目の平均値を並べて表示する（ステップ５０５）ことで、本来、そのエリアでユーザが求めていた物件と実際の物件の乖離などを知ることができる。たとえば、「価格」および「広さ」について、販売された物件の平均価格が「￥３８００万」、平均面積が「７０ｍ２」であり、仮想物件の平均価格が「￥３７００万」、平均面積が「７５ｍ２」であることを知ることができる。なお、平均値のかわりに、最頻値などを代表値として利用しても良い。
【００３３】
また、価格や面積を軸に、価格帯や面積の範囲ごとの販売された物件数、および、対応する仮想物件の数をグラフ化してもよい（ステップ５０６）。たとえば、図６において、実際に購入された物件のグラフ（符号６０１参照）と、仮想物件のグラフ（符号６０２参照）とで確定される領域（符号６０３）のような価格に購入者のニーズが存在すると考えることができる。また、そのニーズがどれだけあるかを把握することも可能となる。
【００３４】
無論、他の項目を軸にして分析を実行しても良い。たとえば、実際に販売された物件のうち、アンケート回答に基づいて、あるエリアにおいて「教育環境を重視する」という志向を有する購入者に販売された物件の情報と、それら物件に対応する仮想物件との情報が、販売実績テーブル２４および仮想物件テーブル２６から読み出され（ステップ５１１、５１２）、実際に販売された物件の項目「部屋数」の平均値および仮想物件の項目「部屋数」の平均値を算出して、これらを並べて表示しても良い（ステップ５１３）。たとえば、販売された物件の平均部屋数が「３．２」であり、仮想物件の平均部屋数が「３．５」であれば、そのエリアにおいて、教育環境を重視するという購入者予定者向けに、どの程度の部屋数の物件を提供すべきかを知ることができる。このように、エリア、ユーザ志向および物件の項目（「価格」、「広さ」、「駅距離」および／または「部屋数」）を組み合わせて、実際に販売された物件と仮想物件とを比較することにより、購入予定者のニーズをより適切に把握することが可能となる。
【００３５】
上記例では、「教育環境を重視する」という志向を有する購入者に着目したが、これに限定されること無く、アンケート回答基づき取得される他の志向や属性、たとえば、「退職後の生活」、「住宅の一次取得」、「購入動機（結婚、子供の誕生）」などを分析の軸として利用できることも言うまでも無い。さらに、改善値を算出する際に参照する値（減算値、加算値など）はあくまでも例示であり、適宜変更することができる。例えば相場環境の変化に合わせて（改善値の妥当性に合わせて）、任意のタイミングで変更することができる。同様に、上述の分析軸や物件の属性（存在エリア、該当する価格帯等）に応じて参照する値を複数用意し、改善値を算出する際に対応する値を選択して改善値を算出することもできる。
【００３６】
さらに、本実施の形態においては、販売実績テーブルに蓄積された情報を利用した需要予測だけではなく、仮想物件テーブルに蓄積された情報を利用した需要予測を実現できる。つまり、現実には存在しないが購入者の理想とした物件の需要予測を得ることもできる。本実施の形態では、実際に販売された物件と仮想物件とが一致する場合もあるが、販売された物件の数だけ仮想物件が存在する。
【００３７】
たとえば、「部屋数」、「広さ」、「駅距離」および「部屋数」が、それぞれ、「￥４０００万」、「７５ｍ２」、「１０分」および「５（部屋）」であるような物件であっても、購入者の項目ごとの満足／不満により、２４＝１６種類の仮想物件が生成され得る（図７参照）。さらに、部屋数については、少なくて不満である場合と多くて不満である場合も考えられるため、この回答をアンケートに含めておけば、２３×３＝２４種類の仮想物件を生成することもできる（図７参照）。たとえば、デベロッパー等が、「部屋数」、「広さ」、「駅距離」および「部屋数」が、それぞれ、「￥３８００万」、「８０ｍ２」、「１０分」および「５（部屋）」であるような物件の販売を考えている場合、そのような仮想物件が存在し、その情報が、物件ＤＢ１２の仮想物件テーブル２６に格納されていれば、その需要予測を取得することも可能である。従来、このように存在しない物件の需要予測のためには、種々の複雑な処理や分析を必要としたが、本実施の形態では、そのような処理や分析は不要となる。
【００３８】
また、同じ物件に対しても、購入者が異なれば、その項目に対する満足／不満の相違により、別個の仮想物件が生成され得る。つまり、仮想物件は、物件および購入者の組ごとに生成され得る。
【００３９】
本実施の形態によれば、潜在需要を定量化し、つまり、購入者が理想とする物件の集合体である仮想物件を生成し、この仮想物件にかかる種々の情報を分析に利用する。これにより、複雑な処理を経ることなく、購入予定者のニーズを分析し、或いは、物件の需要を予測することが可能となる。
【００４０】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【００４１】
たとえば、前記実施の形態においては、住宅物件について、仮想物件を生成しているが、一般的な商品について、本発明を適用することも可能である。たとえば、ビールのように、比較的画一化された大量に販売される商品についても、潜在需要を定量化することができる。この場合にも、ある商品に関して、ユーザアンケートを実行する。
【００４２】
アンケート中、着目する項目として、「価格」、「内容量」、「味（たとえば、「コク」、「キレ」）」などについて、満足／不満という回答を得ればよい。この回答にしたがって、当該項目の値を所定量だけ変更した商品を仮想商品として、その情報を、仮想商品テーブルに記憶すればよい。これにより、現在販売されている商品と、消費者が理想とする商品とを比較して、どのような商品がユーザのニーズに合致するかを知ることができる。この場合でも、エリア、ユーザ志向などを分析軸に設定できることは言うまでもない。
【００４３】
【発明の効果】
本発明によれば、顧客のニーズを適切に把握して、需要分析を支援し、新商品の開発や需要予測をより適切に実行させることができるシステムを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の実施の形態にかかる需要分析支援システムの概略を示すブロックダイヤグラムである。
【図２】図２は、本発明の実施の形態にかかる仮想物件群を含む潜在需要の概念を説明するための図である。
【図３】図３は、本実施の形態にかかる仮想物件取得の際に実行させる処理を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本実施の形態にかかる仮想商品の生成を説明するための図である。
【図５】図５は、本実施の形態にかかる分析の例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本実施の形態にかかる分析処理の結果の例を示す図である。
【図７】図７は、本実施の形態にかかる仮想物件の態様を示す図である。
【符号の説明】
１４    仮想物件生成部
１６    アンケートＤＢ
１８    顧客ＤＢ
２０    分析処理部
２４    販売実績テーブル
２６    仮想物件テーブル
【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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