(57)【要約】【課題】商品のシェアの予測計算に利用する商品の特性項目を取捨選択し、シェアと販売数を正確に予測計算する。【解決手段】シェア等予測計算装置６の評価値／シェア計算手段１４は、特性項目の選択手段１２が選択した特性項目毎の評価値を利用して、既存商品の予測シェアを再現計算する。特定手段２２は、評価値／シェア計算手段１４が再現計算した既存商品の予測シェアと、実績販売数データベース８の実績販売数から計算される既存商品の実績シェアとの差を最小とする、特性項目の取捨選択結果を特定する。評価値／シェア計算手段１４は、特定手段２２が特定した特性項目の既存商品と新規商品の評価値を利用して、新規商品販売開始後の商品のシェア２４を計算する。販売数計算手段３０は、総販売計算手段２６が計算した予測販売数２８と、商品予測シェア２４とに基づいて、商品の予測販売数３２を計算する。【選択図】  図２
2004272464.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
競合商品の総販売数に占める商品の販売数の比率（シェア）を予測する装置であり、
新規商品に競合する既存商品（競合既存商品）の実績販売数を記憶している実績販売数記憶手段と、
競合既存商品と新規商品の特性項目毎の評価値を記憶している「特性項目／評価値」記憶手段と、
「特性項目／評価値」記憶手段が記憶している特性項目毎の評価値を利用して商品毎の販売数の比率（シェア）を計算する「評価値／シェア」計算手段と、
「評価値／シェア」計算手段で利用する特性項目を取捨選択する選択手段と、
過去に「特性項目／評価値」記憶手段が記憶していた「選択手段が選択した特性項目」の既存商品の評価値を利用して「評価値／シェア」計算手段が計算した「既存商品のシェア」と、実績販売数記憶手段が記憶している実績販売数から計算される「既存商品の実績シェア」との差を最小とする特性項目の取捨選択結果を特定する手段と、
特定手段が特定した「選択した特性項目」の新規商品と競合既存商品の評価値を利用して「評価値／シェア」計算手段によって新規商品販売開始後の商品のシェアを計算する手段と、
を備えることを特徴とする商品のシェア予測装置。
【請求項２】
「特性項目／評価値」記憶手段には、複数種類の競合商品の「特性項目／評価値」が記憶されており、
特性項目を、商品種類によって評価値が分散する程度に従って順位付ける手段が付加されており、
選択手段は、分散の程度の順位に従って、「順位１の特性項目」、「順位１〜順位２の特性項目」、「順位１〜順位３の特性項目」、以下同様に、「順位１〜最終順位の特性項目」を選択することを特徴とする請求項１のシェア予測装置。
【請求項３】
「評価値／シェア」計算手段は、単位となる期間毎のシェアを計算するものであるとともに、その期間に応じて利用する特性項目を変更することを特徴とする請求項１又は２のシェア予測装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれかのシェア予測装置に、
実績販売数記憶手段に記憶された競合既存商品の実績販売数から新規商品販売開始後の競合商品の総販売数を予測計算する手段と、
総販売数予測計算手段が計算した総販売数と、シェア計算手段が計算した商品のシェアとから、商品の販売数を計算する手段と、
が付加されていることを特徴とする商品の販売数予測装置。
【請求項５】
競合商品の総販売数に占める商品の販売数の比率（シェア）を予測する方法であり、
コンピュータに読取り可能に記憶された、新規商品に競合する既存商品の実績販売数を読取る工程と、
コンピュータに読取り可能に記憶された、競合既存商品と新規商品の特性項目毎の評価値を読取る工程と、
コンピュータによって、シェアの計算に利用する特性項目を取捨選択する工程と、
コンピュータによって、「選択された特性項目」の既存商品の評価値を利用して「既存商品のシェア」を再現計算する工程と、
コンピュータによって、再現計算された「既存商品のシェア」と実績販売数から計算される「既存商品の実績シェア」との差を最小とする特性項目の取捨選択結果を特定する工程と、
コンピュータによって、特定された「選択特性項目」の新規商品と競合既存商品の評価値を利用して新規商品販売開始後の商品のシェアを計算する工程と、
を有することを特徴とする商品のシェア予測方法。
【請求項６】
競合商品の総販売数に占める商品の販売数の比率（シェア）を予測するためのプログラムであり、コンピュータに下記処理、即ち、
新規商品に競合する既存商品の実績販売数を読取る処理と、
競合既存商品と新規商品の特性項目毎の評価値を読取る処理と、
シェアの計算に利用する特性項目を取捨選択する処理と、
「選択された特性項目」の既存商品の評価値を利用して「既存商品のシェア」を再現計算する処理と、
再現計算された「既存商品のシェア」と実績販売数から計算される「既存商品の実績シェア」との差を最小とする特性項目の取捨選択結果を特定する処理と、特定された「選択特性項目」の新規商品と競合既存商品の評価値を利用して新規商品販売開始後の商品のシェアを計算する処理と、
を実行させることを特徴とする商品のシェアを予測するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、新規商品が販売開始となった後の商品のシェア（競合商品の総販売数に占める商品の販売数の比率）を予測する技術に関する。さらには、商品の販売数を予測する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】企画した新規商品の仕様等に基づいて新規商品のシェアや販売数を事前に予測することができれば、製造販売するべき新規商品の仕様等を決定しやすくなる。例えば、自動車という商品の場合、排気量、駆動方式、車体サイズ、内装グレード等の特性項目毎に仕様を決定して新規商品を企画する。このときに、企画した仕様の新規商品のシェアや販売数を事前に予測することができれば、高いシェアや販売数が予測できる仕様を決定することができる。また、新規商品のシェアや販売数を予測すれば、新規商品と競合する既存商品のシェアや販売数がどう変化するかを予測することができる。新規商品の販売開始後に既存商品のシェアや販売数がどのように変動するかを予測できれば、既存商品の製造規模の見直し等を容易に行うことが可能となる。
そこで、企画した新規商品の仕様等に基づいて新規商品のシェアや販売数を予測するとともに、競合既存商品のシェアや販売数を予測する技術が開発され、特許文献１や特許文献２に開示されている。
【０００３】
【特許文献１】
特開２０００−２００２６０号公報
【特許文献２】
特開２００２−９９７０６号公報
【０００４】
これらの技術では、商品の特性項目毎の評価値を利用して商品のシェアを計算する技術を用いる。
「特性項目」とは、購入者が商品選択時に考慮する要因をいう。例えば、商品が自動車であれば、購入者は、排気量、駆動方式、加速性、車体サイズ、スタイル、安全性、燃費、内装グレード等の各項目を考慮して商品を選択することから、それぞれが特性項目となる。商品がノートパソコンであれば、インストールされているＯＳやソフト、処理速度、記憶容量、重量、サイズ等の各項目を考慮して商品を選択することから、それぞれが特性項目となる。
「特性項目の評価値」とは、購入者が認める価値の高さをいう。例えば、自動車の購入者が、排気量という特性項目について、１．２リットル〜１．４リットルの排気量を好み、１．４リットル〜１．６リットルの排気量を好まなければ、１．２リットル〜１．４リットルの排気量を持つ自動車が高い評価値を持ち、１．４リットル〜１．６リットルの排気量を持つ自動車は低い評価値を持つ。
【０００５】
特性項目毎の評価値は、既に販売している既存商品については、購入者のアンケート等から得ることができる。これから販売する新規商品については、新規商品を評価する社内関係者や新規商品の販売開始前に評価を委嘱した社外モニターによる評価結果等から得ることができる。
【０００６】
競合する商品、例えば、商品１と商品２の特性項目毎の評価値が得られると、それぞれの商品のシェアを計算することが可能となり、そのための技術が前記した特許文献１に開示されている。
図１では、商品１の特性項目Ａの評価値がａ１、特性項目Ｂの評価値がｂ１、特性項目Ｃの評価値がｃ１、特性項目Ｄの評価値がｄ１であり、商品２の特性項目Ａの評価値がａ２、特性項目Ｂの評価値がｂ２、特性項目Ｃの評価値がｃ２、特性項目Ｄの評価値がｄ２である場合を例示している。この例では、特性項目毎の評価値ａ１、ｂ１、ｃ１、ｄ１から商品１の総合評価値を計算し、特性項目毎の評価値ａ２、ｂ２、ｃ２、ｄ２から商品２の総合評価値を計算する。商品１の販売数と商品２の販売数の比率は、商品１の総合評価値と商品２の総合評価値の比率に等しくなるものとしてシェアを計算する。
特許文献１では、商品を、スタイル、加速性、燃費、内装グレード等の特性項目毎に５段階で評価（５が最高評価で１が最低評価）し、評価結果を競合商品毎に用意する。図１の（１）では、商品１の特性項目毎の評価値が、４，４，３，２の評価値であったことを例示している。図１の（２）では、商品２の特性項目毎の評価値が、３，４，２，５の評価値であったことを例示している。
なお、図１では、特性項目が４項目しかないが、実際には項目数はこれよりも多いことが一般的である。例えば、特性項目が２５項目であれば、商品１の評価値群ａ１〜ｙ１、商品２の評価値群ａ２〜ｙ２、商品３の評価値群ａ３〜ｙ３が用意される。
特許文献１に開示された技術の１つでは、競合商品毎に用意された特性項目毎の５段階評価値に対して主成分分析を実施して、第１因子を決定する。そして特性項目毎の評価値から第１因子の評価値を計算する。このようにして計算された第１因子の評価値が、商品の総合評価値とされる。図１のように、商品１の第１因子の評価値がｚ１、商品２の第１因子の評価値がｚ２、商品３の第１因子の評価値がｚ３、商品４の第１因子の評価値がｚ４であれば、商品１のシェアをｚ１／（ｚ１＋ｚ２＋ｚ３＋ｚ４）の式で求める。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】例えば自動車という商品の場合、商品選択に寄与する特性項目の重み（ないしは影響度）は一様でない。直感的にはスタイルという特性項目の評価値が商品選択に大きく影響することが予想できる。ところが、スタイルさえよければ加速性や燃費や内装グレード等に関係なく順調に販売されるものではない。スタイルとは別に、加速性や燃費や内装グレード等も商品選択時に考慮される。
しかしながら、シェアの計算にあたって、どの特性項目は重要でどの特性項目は重要でないかを見極めることは容易でなく、まして重要度の程度を数値化することは難しい。
【０００８】
特許文献１に開示された技術の１つでは、競合商品毎に用意された特性項目毎の５段階評価値に対して主成分分析を実施して第１因子を決定し、決定された第１因子の評価値を商品の総合評価値とする。しかしながら、このように計算される総合評価値は、商品間の相対的な魅力度を反映したものにならない。これは、特性項目毎の重要度の相違が考慮されていないからである。例えば、図１の（３）に例示するように、スタイルという商品特性の寄与率が５０、加速性の寄与率が２５、燃費の寄与率が３５、内装グレードの寄与率が２５であれば、商品１の真の評価値は、図１の（１）に示すものではなく、図１の（３）に示すように理解しなければならない。商品１のスタイルの評価値は２（＝４×５０／１００）、加速性の評価値は１（＝４×２５／１００）、燃費の評価値は１．０５（＝３×３５／１００）、内装グレードの評価値は０．６（＝２×３０／１００）であるとしなければならない。
図１の（１）に例示した評価値から第１因子の評価値を計算すると、重要な特性項目と重要でない特性項目が存在することを考慮しないで総合評価値を計算してしまう。重要な特性項目の評価値を重視し、重要でない特性項目の評価値を過大評価しない総合評価値を計算するためには、図１の（３）に例示したような寄与率によって修正した評価値を利用しなければならない。
しかしながら、特性項目毎の寄与率が不明であれば、図１の（１）に例示した評価値から（３）に例示した評価値に変換することができない。このような変換を行わないで総合評価値を計算すると、重視される特性項目の評価値を過小評価し、重視されない特性項目の評価値を過大評価した総合評価値によってシェアを予測計算する結果となってしまう。
【０００９】
商品選択時に考慮する特性項目毎の重要度を知ることができる計測技術が開発されており、コンジョイント分析がよく知られている。このコンジョイント分析によって得られる部分効用係数を利用すると、特性項目毎の寄与率を計測することができる。したがって、商品種類毎の相対的魅力度を正確に反映した総合評価値を計算することができる。信頼のできる総合評価値を計算することができれば、信頼のできる商品のシェアを計算することが可能となる。
【００１０】
しかしながら、今までに収集されている商品の特性項目毎の評価値は特性項目毎の５段階評価値である。上記したように商品１の特性項目Ａの評価値は１〜５のうちの４、特性項目Ｂの評価値は４、特性項目Ｃの評価値は３、特性項目Ｄの評価値は２であり、商品２の特性項目Ａの評価値は３、特性項目Ｂの評価値は４、特性項目Ｃの評価値は２、特性項目Ｄの評価値は５と記憶されている。これらはコンジョイント分析に適する方法で収集された評価値ではないため、コンジョイント分析を実施して特性項目毎の寄与率（重要度）の相違まで反映した総合評価値に換算することができない。したがって、特性項目毎の寄与率（重要度）を知るのに必要な情報が欠落している。このまま特性項目毎の寄与率（重要度）の相違を考慮しないで主成分分析をして第１因子を決定すると、重要な特性項目の評価値は過小評価され、重要でない特性項目の評価値は過大評価されてしまう。
【００１１】
なお、商品１の特性項目毎の評価値が５段階評価によらないものも存在する。例えば商品１の特性項目Ａについては１００人のうちａ１人が是とし、特性項目Ｂについてはｂ１人が是とし、商品２の特性項目Ａについてはａ２人が是としたときには、商品１の特性項目Ａの評価値はａ１、特性項目Ｂの評価値はｂ１、商品２の特性項目Ａの評価値はａ２とすることができる。このように、評価値自体には各種の単位が存在する。しかしながら、過去に収集されている評価値は特性項目毎に評価したものであり、特性項目間の相対的重要度の相違を反映したものではない。そのため、過去に収集されている評価値から商品の総合評価値を計算すると、重要な特性項目の評価値は過小評価され、重要でない特性項目の評価値は過大評価されてしまう。これでは、信頼のできる商品のシェアを計算することはできない。
【００１２】
今後は、コンジョイント分析等を駆使することによって、特性項目間の相対的重要度の相違を反映した評価値を得て蓄積していくことが可能であろう。しかしながら、特性項目間の相対的重要度の相違を考慮せずに、特性項目毎に評価する方が遥かに容易である。このため、今後とも、特性項目間の相対的重要度の相違を考慮せずに特性項目毎に評価した評価値を得て蓄積していく可能性が高いと考えられる。
【００１３】
従って、特性項目毎に評価した評価値から特性項目間の相対的重要度の相違を反映した商品の総合評価値に換算し、換算した総合評価値を利用することによって信頼のできる商品のシェアを計算する方法が必要とされている。さらには、信頼のできるシェアから商品の販売数を予測計算する方法が必要とされている。
【００１４】
本発明では、競合既存商品の特性項目毎の評価値と、新規商品の特性項目毎の評価値とから、信頼に足りる商品の予測シェアと予測販売数を計算できる技術を提供する。
本発明では、特性項目毎に相対的重要度が相違するという事実と、その重要度の相違を指標化するための情報が存在しない事実を認め、それでも信頼に足りるシェアや販売数を計算できる技術を提供する。
本発明では、特性項目のなかからシェアや販売数の正確な計算に必要な特性項目を取得し、シェアや販売数の計算精度を低下させる特性項目を除去する技術を創作し、もって、新規商品販売開始後のシェアや販売数を正確に予測計算できるようにする。
【００１５】
【課題を解決するための手段と作用と効果】本発明によって、競合商品の総販売数に占める商品の販売数の比率（シェア）を予測する装置が創作された。
このシェア予測装置は、新規商品に競合する既存商品（競合既存商品）の実績販売数を記憶している実績販売数記憶手段と、競合既存商品と新規商品の特性項目毎の評価値を記憶している「特性項目／評価値」記憶手段と、「特性項目／評価値」記憶手段が記憶している特性項目毎の評価値を利用して商品の販売数の比率（シェア）を計算する「評価値／シェア」計算手段とを備える。
本装置は、「評価値／シェア」計算手段を備えている。このため、過去に遡及した時点で「評価値／シェア」計算手段を作動させることによって、過去に遡及して予測シェアを再現計算することができる。
本装置では、さらに「評価値／シェア」計算手段で利用する特性項目を取捨選択する選択手段を備えている。本発明では、選択した特性項目の評価値を利用してシェアを再現計算する。すなわち、選択手段が選択した特性項目の評価値のみを利用してシェアを予測計算する。過去に遡及して再現計算した予測シェアには、それに対応する実績シェアがすでに判明している。今までの研究によって、「評価値／シェア」計算手段で利用する特性項目をうまく選択すると実績シェアによく一致するシェアの予測計算が再現でき、うまく選択しないと実績シェアから大きく相違するシェアの予測計算が再現されてしまうことがわかっている。商品選択にあたって、重視される特性項目の評価値のみを利用し、重視されない特性項目の評価値を利用しなければ、重視される特性項目の評価値を高く評価できる一方、重視されない特性項目の評価値を過大評価してしまうことがない。したがって、実績シェアによく一致するシェアの予測計算を再現することができる。
本装置は、過去に遡及した時点で「特性項目／評価値」記憶手段が記憶していた評価値であって、「選択手段が選択した特性項目」の「既存商品の評価値」を利用して「評価値／シェア」計算手段が計算した「既存商品のシェア」と、実績販売数記憶手段が記憶している実績販売数から計算される「既存商品の実績シェア」との差を最小とする特性項目の取捨選択結果を特定する手段を備えている。「評価値／シェア」計算手段で利用する特性項目と利用しない特性項目の取捨選択がうまくいくと、実績シェアによく一致するシェアの予測計算が再現できる。特定手段は、そのときに利用した特性項目と、利用しなかった特性項目とを特定する。
本装置は、特定手段が特定した「選択した特性項目」の新規商品と競合既存商品の評価値を利用して「評価値／シェア」計算手段によって新規商品販売開始後の商品のシェアを計算する手段を備えている。
【００１６】
本装置によると、実績シェアによく一致するシェアの予測計算を再現できたときに利用した特性項目と、利用しなかった特性項目とが判明する。商品選択にあたって重視される特性項目の評価値については利用し、重視されない特性項目の評価値については利用しないことが可能となる。重視される特性項目の評価値を高く評価してシェアを計算できる一方、重視されない特性項目の評価値を過大評価してシェアを計算することがない。
本装置によると、実績シェアによく一致するシェアの予測計算に寄与する特性項目の評価値を利用して予測計算することができる一方、予測精度を低下させる特性項目の評価値を利用しないで予測計算することができる。したがって、商品のシェアを精度よく予測計算することが可能となる。
【００１７】
「特性項目／評価値」記憶手段に、複数種類の競合商品の「特性項目／評価値」が記憶されている場合、特性項目を、商品種類によって評価値が分散する程度に従って順位付けることが可能となる。この場合には、順位付ける手段を付加するとともに、選択手段は、分散の程度の順位に従って、「順位１の特性項目」、「順位１〜順位２の特性項目」、「順位１〜順位３の特性項目」、以下同様に、「順位１〜最終順位の特性項目」を選択することが好ましい。
ここでいう「種類」は、種類―仕様―品目といったように、商品が多階層で分類されている場合には、同一範疇の商品に対しては種類が「種類」となり、種類に対しては仕様が「種類」となり、仕様に対しては品目が「種類」となる。すなわち、「特性項目／評価値」記憶手段には、種類毎、仕様毎、品目毎等に「特性項目／評価値」が記憶されている場合もあり得る。この場合、「評価値／シェア」計算手段は、種類毎、仕様毎、品目毎等にシェアを計算することができる。
上記の新規商品販売数予測装置では、特性項目に順位を付与し、この順位に従って、販売数の計算に用いる特性項目の組合せを探索する。特性項目の全ての組合せのなかから探索する場合に比して、計算量及び計算時間を少なくすることが可能となる。
【００１８】
「評価値／シェア」計算手段は、単位となる期間毎のシェアを計算するものであるとともに、その期間に応じて利用する特性項目を変更することが好ましい。
例えば、冬に商品を選択する購入者が重視する特性項目と、夏に商品を選択する購入者が重視する特性項目は相違することがある。あるいは、販売開始後１ヶ月以内に商品を選択する購入者が重視する特性項目と、販売開始後１年以上経ってから商品を選択する購入者が重視する特性項目は相違することがある。
商品の販売数を正確に予測計算するためには、単位となる期間毎にシェアを計算するとともに、その単位期間のシェアの計算に用いる特性項目を期間に応じて変更することが好ましい。冬のシェアの予測計算に用いる特性項目と夏のシェアの予測計算に用いる特性項目は変える方がよく、販売開始後１ヶ月以内のシェアの予測計算に用いる特性項目と販売開始後１年以上経過した後のシェアの予測計算に用いる特性項目は変える方がよい。
【００１９】
信頼のできるシェアが計算できれば、信頼のできる販売数を計算することが可能となる。このためには、シェア予測装置に、実績販売数記憶手段に記憶された競合既存商品の実績販売数から新規商品販売開始後の競合商品の総販売数を予測計算する手段と、総販売数計算手段が予測計算した総販売数とシェア計算手段が計算した商品のシェアとから商品の販売数を計算する手段を付加すればよい。
新規商品販売開始後の競合商品の総販売数を予測計算する手段自体は既知であり、例えば特開２０００−２００２６０号公報の技術を流用できる。この総販売数計算手段は、競合既存商品の過去の総販売数を時系列分析することによって、新規商品販売開始後の競合商品の総販売数を予測計算する。新規商品販売開始後の総販売数に、新規商品販売開始後の商品毎のシェアを乗算することによって、新規商品販売開始後の競合商品毎の販売数を計算することができる。
【００２０】
また、本発明によって、競合商品の総販売数に占める商品の販売数の比率、即ち、シェアを予測する方法を創作した。
この方法は、コンピュータに読取り可能に記憶されている新規商品に競合する既存商品の実績販売数を読取る工程と、コンピュータに読取り可能に記憶されている競合既存商品と新規商品の特性項目毎の評価値を読取る工程と、コンピュータによってシェアの計算に利用する特性項目を取捨選択する工程と、コンピュータによって、「選択された特性項目」の既存商品の評価値を利用して「既存商品のシェア」を再現計算する工程と、コンピュータによって、再現計算された「既存商品のシェア」と実績販売数から計算される「既存商品の実績シェア」との差を最小とする特性項目の取捨選択結果を特定する工程と、コンピュータによって、特定された「選択特性項目」の新規商品と競合既存商品の評価値を利用して新規商品販売開始後の商品のシェアを計算する工程とを有する。
【００２１】
この方法では、既存商品の特性項目毎の評価値から既存商品のシェアの予測計算を再現し、再現された予測シェアと実績シェアとの差が最も小さくなる特性項目を選択する。このため、シェアの正確な計算に必要な特性項目が取得され、シェアの計算精度を低下させる特性項目が除去される。シェアの正確な計算に必要なことが検証されている特性項目に関する評価値からシェアが計算されるために商品のシェアを正確に予測計算することができる。
【００２２】
さらに、本発明によって、競合商品の総販売数に占める商品の販売数の比率、即ち、シェアを予測するためのプログラムが得られる。
このプログラムは、コンピュータに下記処理、即ち、新規商品に競合する既存商品の実績販売数を読取る処理と、競合既存商品と新規商品の特性項目毎の評価値を読取る処理を実行させる。その他に、シェアの計算に利用する特性項目を取捨選択する処理と、「選択された特性項目」の既存商品の評価値を利用して「既存商品のシェア」を再現計算する処理と、再現計算された「既存商品のシェア」と実績販売数から計算される「既存商品の実績シェア」との差を最小とする特性項目の取捨選択結果を特定する処理と、特定された「選択特性項目」の新規商品と競合既存商品の評価値を利用して新規商品販売開始後の商品のシェアを計算する処理とを実行させる。
【００２３】
このプログラムによると、シェアの正確な計算に必要な特性項目が取得され、シェアの計算精度を低下させる特性項目が除去される。シェアの正確な計算に必要なことが検証されている特性項目に関する評価値からシェアが計算されるために、商品のシェアを正確に予測計算することができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】まず、本発明が好適に適用される実施の形態について説明をする。
（形態１）特性項目の評価値は、その特性項目の具体的水準を５段階評価した点数である。
（形態２）特性項目の評価値は、その特性項目の具体的水準に評価者が付与した評価点を全評価者について合計した点数である。
（形態３）特性項目の評価値は、その特性項目の具体的水準を是とした者が全評価者のうちで占める比率である。
（形態４）既存商品の販売開始時点から所定期間だけ遡及した時点に遡及して、既存商品のシェアの予測計算を再現する。
（形態５）新規商品のシェアを単位期間毎に予測する。その単位期間は任意に設定することができる。例えば、１年単位、３ヶ月単位、１月単位、１週単位、１日単位等でシェアを予測計算することができる。
（形態６）同じ特性項目が同じ影響度を持つと予想される期間毎に、シェアを計算する。
【００２５】
【実施例】
（第１実施例）  最初に図２を参照して、本発明を具現化した第１実施例のシェアと販売数予測計算装置６（以下ではシェア等予測計算装置６という）のシステム構成について説明する。
シェア等予測計算装置６は、演算、入出力、記憶、制御の機能を有するコンピュータで構成されており、ネットワーク４を介して、新規商品の生産会社の管理コンピュータ２に接続されている。シェア等予測計算装置６は、生産会社の管理コンピュータ２からネットワーク４を介して予め送られてきた各種の情報を記憶している各種のデータベース（ＤＢ）を備えている。
【００２６】
図２のシェア等予測計算装置６は、商品種類毎に実績販売数を記憶している実績販売数データベース８を備えている。実績販売数データベース８のデータ構成例を図５に示す。ここでは、既存商品である商品１〜商品４（実際の商品種類は、これよりはるかに多い）の実績販売数を、商品種類毎に、単位期間毎（この場合は、４半期毎）に区分して、２０００年の３／４期から２００３年の１／４期までを経時的に例示している。斜線は、その単位期間に商品が販売されていないために実績販売数が存在しないことを示している。２００３年１／４期の欄に付された？マークは、その期間については実績販売数が未定であることを示している。なお、単位期間は４半期に限られず、毎日、毎週、毎月、あるいは１年という単位の期間であってもよい。
【００２７】
図２のシェア予測装置６は、商品種類と商品特性毎に評価値を記憶している特性項目／評価値データベース１０を備えている。特性項目／評価値データベース１０のデータ構成例を図４に示す。例えば、商品１（例えば、車種１の自動車）の特性項目Ａ（例えば、排気量という特性項目）については、右側の欄でａ１という評価値であることを例示している。評価値は、消費者の価値観調査に応じた調査対象者のうちで、その特性項目を是と評価した者の比率で示されている。１００人に調査したところ、車種１の自動車の特性項目Ａ（排気量）について２０人が高い評価をしていれば、ａ１には２０という評価値が記憶されている。
既存商品である商品１〜商品４の評価値は、商品を購入する可能性のある者の価値観調査結果から算出されている。一方、これから販売する予定の商品（新規商品であり、この場合、商品５）については、一般消費者の価値観調査を実施することができない。そこで、新規商品５を評価する社内関係者や新規商品の販売開始前に評価を委嘱した社外モニター（一般消費者）によるプレ評価結果から算出されている。例えば、新規商品５の特性項目Ａについては左側の欄で、市場に提供されたときにａ５’％の人に高い評価がされるであろうと事前評価されたことを例示している。
既存商品である商品１〜商品４についても販売開始前には社内評価者等によって事前に評価されており、図４の中では左側の欄にダッシュ付の記号で示されている。
【００２８】
なお、評価値は、上記のような全評価者のうちで是と評価した人数が占める比率での評価値の他に、各評価者が特性項目毎に５段階で評価点を付与したり、１００点満点で評価点を付与する場合には、評価点の平均点または合計点を評価値としてもよい。
【００２９】
図２のシェア等予測計算装置６は、商品の特性項目毎の評価値からシェアを計算する評価値／シェア計算手段１４を備えている。
評価値からシェアを計算するためには各種の方式を採用することができるが、例えば、図１に例示した従来の技術を用いることもできる。この従来の技術では、前記したように、特性項目毎の評価値ａ１、ｂ１、ｃ１、ｄ１から商品１の総合評価値を計算し、特性項目毎の評価値ａ２、ｂ２、ｃ２、ｄ２から商品２の総合評価値を計算する。そして、商品１の総合評価値と商品２の総合評価値の比率によって商品１の販売数と商品２の販売数の比率を計算する。
このように、商品１の総合評価値と商品２の総合評価値の比率によって商品１の販売数と商品２の販売数の比率を計算するプロセスは正しいので、本技術でもそれを用いる。ただし、従来の技術では、評価値ａ１、ｂ１、ｃ１、ｄ１等を一律に扱って総合評価値に換算するために、商品選択に際して重視される特性項目の評価値は過小評価され、商品選択に際して重視されない特性項目の評価値は過大評価されて総合評価値が計算されてしまう。これが問題であることは先に説明したとおりである。
【００３０】
図２のシェア等予測計算装置６は、この問題を解決するために、特性項目の選択手段１２を備えている。商品選択に際してどの特性項目が重視され、どの特性項目が重視されないかが不明であるために、特性項目を種々に選択する手段１２を採用している。
【００３１】
図４に例示したように、特性項目Ａについての評価値は、商品種類によって、ａ１〜ａ５のように分散している。特性項目Ｂについての評価値は、商品種類によって、ｂ１〜ｂ５のように分散している。このように、特性項目の評価値は、商品種類によって、分散する程度が相違している。
図２のシェア等予測計算装置６に備えられた特性項目の選択手段１２には、商品種類によって評価値が分散する程度に従って特性項目を順位付ける手段が内蔵されている。
具体的には、特性項目Ａについての評価値群ａ１〜ａ５から標準偏差を求め、特性項目Ｂについての評価値群ｂ１〜ｂ５から標準偏差を求める。以下同様に、すべての特性項目について、その評価値群から標準偏差を求める。図６がその一例を示し、標準偏差が大きい順に、特性項目Ｄの評価値群の標準偏差値は４１．９、特性項目Ａの評価値群の標準偏差値は２６．３、・・・特性項目Ｂの評価値群の標準偏差値は１５．４、特性項目Ｇの評価値群の標準偏差値は３．６であったことを例示している。標準偏差が大きい順に、特性項目に順位を付与することができる。
特性項目の選択手段１２は、分散の程度の順位に従って、「順位１の特性項目」、「順位１〜順位２の特性項目」、「順位１〜順位３の特性項目」、以下同様に、「順位１〜最終順位の特性項目」を選択する。
【００３２】
特性項目の選択手段１２で順位１の特性項目（この場合、特性項目Ｄ）を選択した場合には、評価値／シェア計算手段１４は、選択された特性項目Ｄの評価値ｄ１〜ｄ５のみを利用してシェアを計算する。商品の総合評価値は特性項目Ｄのみによって決定され、その他の特性項目の評価値は商品の総合評価に影響しない場合を想定するのに相当する。順位１〜順位２の特性項目（この場合、特性項目Ｄと特性項目Ａ）を選択した場合には、評価値／シェア計算手段１４は、選択された特性項目Ｄと特性項目Ａの評価値ｄ１〜ｄ５、ａ１〜ａ５のみを利用してシェアを計算する。商品の総合評価値は特性項目Ｄと特性項目Ａのみによって決定され、その他の特性項目の評価値は商品の総合評価に影響しない場合を想定するのに相当する。以下同様に、特性項目数を増やしながら選択する。順位１〜順位ｎの特性項目（この場合、全部の特性項目）を選択した場合には、評価値／シェア計算手段１４は、全部の特性項目の評価値を利用してシェアを計算する。商品の総合評価値は全部の特性項目によって決定され、いずれの特性項目も軽視できない場合を想定するのに相当する。
【００３３】
評価値／シェア計算手段１４は、選択された特性項目の評価値からシェアを計算する。特開２０００−２００２６０号公報に記載された技術の１つのように、選択された特性項目の評価値に対して主成分分析を実施して第１因子を見出し、その第１因子の商品毎の評価値から、商品毎のシェアを計算することができる。
【００３４】
図４に例示した特性項目／評価点データベース１０は、過去の既存商品の評価値を蓄積して記憶している。そこで、過去に遡及した時点で競合していた商品の評価値を利用して、評価値／シェア計算手段１４によって、シェアの予測計算を再現することができる。例えば、今から１年前の時点に遡って、１年前に販売開始された当時の新規商品のシェアの予測計算を再現することができる。図５の例示の場合、２００１年の４／４期に販売開始された商品３のシェアを、２００１年の４／４期の開始時点で再現して予測計算することができる。
【００３５】
評価値／シェア計算手段１４で、過去に遡及した時点での予測シェアを再現する場合には、特性項目の選択手段１２が選択した特性項目の評価値のみを利用してシェアを予測計算する。例えば、特性項目の選択手段１２が、分散が最も大きい特性項目Ｄのみを選択している場合には、特性項目Ｄの評価値ｄ１〜ｄ５のみを利用してシェアを予測計算する。
図２の参照番号１６は、このようにして再現計算された予測シェアを示している。例えば、図５に例示する商品３について、販売開始時点（Ｔ２）で計算したときに得た予測シェアを再現計算する。販売開始時点（Ｔ２）では、商品３は新規商品であり、競合既存商品は商品１、商品２であった。これらの商品の予測シェアを、図４に例示される特性項目Ｄの評価値ｄ１〜ｄ５によって再現計算する。商品１、商品２は既存商品であるため、市場の意識調査で得られた評価値（ダッシュなし）を利用して、予測シェアを再現計算する。商品３は新規商品であり、市場の意識調査は実行されていなかったことから、事前評価から得られた評価値（ダッシュ付）を利用して、予測シェアを再現計算する。
【００３６】
過去に遡及した時点（この場合、図５の時点Ｔ２）で再現計算した予測シェアには、対応する実績シェアが存在する。図５の場合、２００１年４／４期以降には、商品１、商品２、商品３の実績販売数が記憶されていることから、競合商品であるこれらの商品１〜商品３の実績シェアを計算することができる。図２の参照番号１８は、このようにして得られた実績シェアを示している。
【００３７】
再現計算した予測シェア１６と、実績シェア１８とを比較することによって、それらの差を算出することができる。図２の参照番号２０は、このようにして得られた差を示している。
【００３８】
前記したように、特性項目の選択手段１２は、順に、
（１）順位１の特性項目を選択し、
（２）順位１〜順位２の特性項目を選択し、
（３）順位１〜順位３の特性項目を選択し、以下同様に続け、最終的には、
順位１〜最終順位の特性項目を選択する。
選択する特性項目が変わる度に、評価値から計算される予測シェアは変化する。順位１の特性項目を選択してシェアを計算すれば順位１の特性項目のみでシェアが決定されるものとして計算することになる。順位１〜順位２の特性項目を選択してシェアを計算すれば順位１〜順位２の特性項目のみでシェアが決定されるものとして計算することになる。順位１〜順位３の特性項目を選択してシェアを計算すれば順位１〜順位３の特性項目のみでシェアが決定されるものとして計算することになる。商品選択に際してどの特性項目が重視されてどの特性項目が重視されないのかが不明なために、どの予測計算結果の精度が高いかがわからない。
【００３９】
特性項目の選択手段１２は、前記した順で、次々に利用する特性項目群を選択し、評価値／シェア計算手段１４は予測シェアを再現計算し、再現計算された予測シェア１６と実績シェア１８の差２０を算出する。
【００４０】
上記のようにして算出した差２０を利用することによって、その差を最小とした特性項目の選択結果、すなわち、実績シェア１８に最もよく近似した予測シェア１６を再現計算した特性項目の選択結果を特定することができる。図２のシェア等予測計算装置６に備えられた、差を最小とした特性項目の取捨選択結果特定手段２２は、実績シェア１８との差が最小となった予測シェア１６の再現計算に利用された特性項目の取捨選択結果を特定する。即ち、選択したことによって正確なシェアの予測につながった特性項目と、選択しなかったために正確なシェアの予測につながった特性項目を特定する。
【００４１】
差を最小とした特性項目の取捨選択結果特定手段２２で特定された特性項目の評価値のみを利用して、評価値／シェア計算手段１４が新規商品販売開始後のシェアを予測計算する。例えば、差を最小とした特性項目の取捨選択結果特定手段２２が、特性項目Ｄと特性項目Ａのみを選択している場合には、特性項目Ｄの評価値ｄ１〜ｄ５と特性項目Ａの評価値ａ１〜ａ５のみを利用してシェアを予測計算する。
図２の参照番号２４は、このようにして計算された予測シェアを示している。例えば、図５に例示する商品１〜商品５について、新規商品５の販売開始後の予測シェアを現在時点（Ｔ１）で計算する。現在時点（Ｔ１）では、商品１〜商品４は既存商品であり、商品５は未だ販売されていない。これらの商品の予測シェアを、図４に例示される特性項目Ｄの評価値ｄ１〜ｄ５と特性項目Ａの評価値ａ１〜ａ５によって計算する。商品１〜商品４は既存商品であるため、市場の意識調査で得られた評価値（ダッシュなし）を利用して、予測シェアを計算する。商品５は新規商品であり、市場の意識調査は実行されていないことから、事前評価から得られた評価値（ダッシュ付）を利用して、予測シェアを計算する。
【００４２】
図２のシェア予測装置６は、総販売数計算手段２６を備えている。この総販売数計算手段は、例えば、特開２０００−２００２６０号公報に記載の技術を利用することができる。競合既存商品が属するカテゴリーの過去の総販売数を時系列分析することによって、新規商品販売開始後の競合商品の総販売数を予測計算する。
図２の参照番号２８は、このようにして計算された予測総販売数を示している。図５に例示する商品１〜商品５は競合商品であり、同じカテゴリーに属する。現在時点（Ｔ１）までに得られている商品１〜商品４の総販売数、すなわち、カテゴリーの総販売数を時系列分析することによって、新規商品５の販売開始後の商品１〜商品５の総販売数を予測計算する。
【００４３】
図２のシェア予測装置６は、販売数計算手段３０を備えている。この販売数計算手段３０は、総販売数計算手段２６が計算した予測総販売数２８に、評価値／シェア計算手段１４が計算した商品予測シェア２４を乗算して、新規商品販売開始後の競合商品毎の販売数を計算する。
図２の参照番号３２は、このようにして計算された商品予測販売数を示している。例えば、図５に例示する既存商品１〜商品４と、新規商品５のそれぞれについて、新規商品５の販売開始後の予測販売数を現在時点（Ｔ１）で計算することができる。
【００４４】
図３のフローチャートは、図５に示す現在の時点（Ｔ１）では販売が開始されていない新規商品５の販売開始後の商品のシェアと販売数を予測するための処理手順を示している。
なお、以下に示す実施例では、現在時点（Ｔ１）は、新規商品５の販売開始予定時点よりも１年前であるとする。即ち、新規商品５の販売開始予定時点よりも１年前の時点でシェアと販売数の予測計算をする。販売開始予定よりも１年前の時点でシェアと販売数の予測計算をすると、新規商品の仕様を見直したり、新規商品の生産のための設備投資計画を見直したりすることが可能となる。
【００４５】
新規商品５の販売開始予定時点よりも１年前の時点（現在時点（Ｔ１））で、新規商品５の販売開始予定時点の後において市場で競合する商品の種類を知ることができる。図５では、競合既存商品１〜４が存在する環境の中で、新規商品５の販売が開始される予定であることがわかる。
競合商品のすべてについて、図４の特性項目毎の評価値を得て、特性項目／評価値データベース１０に記憶しておく。競合既存商品１〜４については、販売開始後に市場の意識調査を実施して計測された評価値が判明している。新規商品５については、社内の評価者等による事前評価から得られた評価値が判明している。競合既存商品１〜４については、さらに、販売開始前に実施した社内評価者等による事前評価から得られた評価値も判明している。
しかしながら、どの特性項目が重視されるべきであり、どの特性項目が過大評価されるべきでないかは、判明していない。
【００４６】
図３のステップＳ２以降では、重視すべき特性項目と過大評価すべきでない特性項目の取捨選択を実施する。取捨選択にあたっては、予測シェア計算値と実績シェア値を比較し、実績シェア値によく近似する予測シェア計算値をもたらす特性項目を取得する方式を採用する。そのために、実績シェアが判明している既存商品についての予測計算を過去に遡及して再現する処理を実行する。
図３に示した処理では、現在時点（Ｔ１）までに１年以上にわたる実績シェアが判明している既存商品１〜３について、シェアの予測計算を再現する（図５の場合、商品４は販売開始後から１年未満であるため、予測シェアの再現計算の対象にしない）。以下では説明の便宜のために、既存商品３を予測シェアの再現計算の対象にした場合を説明する。
【００４７】
図３のステップＳ２では、既存商品３の予測シェアの再現計算をするために、商品３の販売開始時点（Ｔ２）よりも１年前の時点（Ｔ３）に遡及する。新規商品の販売開始時点よりも１年前の時点で新規商品販売開始後の予測シェアの計算をするのに合わせるものである。
時点Ｔ３において、新規商品３に競合する既存商品として、商品１、商品２が存在することが判明している。また、ここでは新規商品３の販売開始後１年間のシェアを予測計算するのに対し、予測対象期間のうちに商品４の販売が開始されることが判明している。従って、時点Ｔ３において予測シェアの再現計算をする商品には、商品３の競合商品である商品１と商品２、時点Ｔ２より後の２００２年の３／４期以降で競合する商品４、新規商品である商品３の４種類が存在することが判明する。
【００４８】
時点Ｔ３において、図４の特性項目／評価値記憶データベース１０には、競合既存商品１と商品２については、販売開始後に市場の意識調査を実施して計測された評価値（ダッシュなし）が記憶されており、当時の新規商品３と商品４については、社内の評価者等による事前評価から得られた評価値（ダッシュ付）が記憶されている。
【００４９】
図３のステップＳ４では、予測シェアの再現計算に利用する特性項目を選択する。ここでは無秩序に選択するのではなく、商品種類によって評価値が分散する程度に従って選択する。具体的には、特性項目Ａについての評価値群ａ１、ａ２、ａ３’、ａ４’から標準偏差を求める。特性項目Ｂについての評価値群ｂ１、ｂ２、ｂ３’、ｂ４’から標準偏差を求める。以下同様に、すべての特性項目についての評価値群から標準偏差を求める。図６がその一例を示し、標準偏差が大きい順に、特性項目Ｄの評価値群の標準偏差値は４１．９、特性項目Ａの評価値群の標準偏差値は２６．３・・・特性項目Ｂの評価値群の標準偏差値は１５．４、特性項目Ｇの評価値群の標準偏差値は３．６であったことを例示している。標準偏差値が大きい順に、特性項目に順位を付与する。
【００５０】
図３のステップＳ４は、複数度繰り返して実行する（すなわち、後のステップＳ１４でＮＯとなると、繰り返して実行する）。ステップＳ４を１度目に実行する場合には、順位１の特性項目を選択する。２度目に実行する場合には、順位１〜２の特性項目を選択する。３度目に実行する場合には、順位１〜３の特性項目を選択する。以下同様に実行が繰り返され、最終的には、順位１〜最終順位の特性項目を選択する。分散度順位に従って特性項目の組合せを取捨選択すれば、全ての特性項目を無秩序に組合せて選択する場合に比して、計算量及び計算時間を少なくすることができる。
【００５１】
図３のステップＳ６では、ステップＳ４で選択された特性項目の評価値を利用して、ステップＳ２で予測シェアの再現計算の対象とした商品（この場合、商品３）に競合する商品の総合評価値を計算する。
ステップＳ６を１度目に実行するときには、商品１〜商品４について、最も大きく評価値が分散する特性項目Ｄの評価値に従って総合評価値を計算する。ここでは、特性項目の評価値が１種類しかないので、特性項目Ｄの評価値がそのまま総合評価値となる。商品の総合評価値は特性項目Ｄの評価値のみによって決定され、その他の特性項目の評価値は商品の総合評価に影響しない場合に相当する。ステップＳ６を２度目に実行するときには、商品１〜商品４について、大きく評価値が分散する特性項目Ｄと特性項目Ａの評価値に従って総合評価値を計算する。ここでは２種類の特性項目の評価値から総合評価値を計算する。商品の総合評価値は特性項目Ｄの評価値と特性項目Ａの評価値のみによって決定され、その他の特性項目の評価値は商品の総合評価に影響しない場合に相当する。
以下同様に、ステップＳ６を繰返し、最後に実行するときには、商品１〜商品４について、全部の特性項目の評価値に従って総合評価値を計算する。商品の総合評価値は全部の特性項目の評価値によって決定される場合に相当する。
例えば商品１の評価値ａ１、ａ２、ａ３、・・・から商品１の総合評価値を計算する場合には、特開２０００−２００２６０号公報に記載されているように、主成分分析を実施して第１因子を抽出し、その第１因子の評価値を計算する方法を採用することができる。
利用する特性項目の評価値が変化すれば、計算される総合評価値も変化する。
【００５２】
商品毎の総合評価値が計算されると、競合商品のシェアを計算することが可能となる。商品１〜商品３が競合する２００１年４／４期〜２００２年２／４期については、「商品１のシェア：商品２のシェア：商品３のシェア＝商品１の総合評価値：商品２の総合評価値：商品３の総合評価値」の式で各商品のシェアを予測計算する。商品１〜商品４が競合する２００２年３／４期については、「商品１のシェア：商品２のシェア：商品３のシェア：商品４のシェア＝商品１の総合評価値：商品２の総合評価値：商品３の総合評価値：商品４の総合評価値」の式で各商品のシェアを予測計算する。
【００５３】
予測シェアの再現計算の対象である当時の新規商品３については、予測対象期間の実績シェアが判明している。そこで、図３のステップＳ１２において、再現計算された予測シェアと実績シェアとの差を計算することができる。
１度目にステップＳ１２を実行するときには、最も大きく評価値が分散する特性項目Ｄの評価値を利用して予測したシェアと、実績シェアとの差が計算される。２度目に実行するときには、大きく評価値が分散する特性項目Ｄの評価値と特性項目Ａの評価値を利用して予測したシェアと、実績シェアとの差が計算される。以下同様に、ステップＳ１２の実行を繰り返していき、最後に実行するときには、全部の特性項目の評価値を利用して予測したシェアと、実績シェアとの差が計算される。
続くステップＳ１４によって、上記した差の計算過程が繰返し実行される。
【００５４】
図３のステップＳ１６では、ステップＳ１２で計算された差を最小とした予測シェアの計算に利用した特性項目を特定する。
差を最小としたときの商品の総合評価値が特性項目Ｄの評価値のみによって決定され、その他の特性項目の評価値は商品の総合評価に影響しないのであれば、特性項目Ｄの評価値のみを利用して予測計算したシェアが実績シェアに最も近似する。差を最小としたときの商品の総合評価値が特性項目Ｄの評価値と特性項目Ａの評価値のみによって決定され、その他の特性項目の評価値は商品の総合評価に影響しないのであれば、特性項目Ｄの評価値と特性項目Ａの評価値を利用して予測計算したシェアが実績シェアに最も近似する。差を最小とした商品の総合評価値が特性項目Ｄの評価値と特性項目Ａの評価値と特性項目Ｃの評価値のみによって決定され、その他の特性項目の評価値は商品の総合評価に影響しないのであれば、特性項目Ｄの評価値と特性項目Ａの評価値と特性項目Ｃの評価値を利用して予測計算したシェアが実績シェアに最も近似する。差を最小とした商品の総合評価値が全部の特性項目の評価値によって決定されたのであれば、全部の特性項目の評価値を利用して予測計算したシェアが実績シェアに最も近似する。
実績シェアに最もよく近似する予測シェアの再現計算結果をもたらした特性項目を特定することによって、重視されるべき特性項目と過大評価すべきでない特性項目の選別が明らかとなる。
【００５５】
図３のステップＳ１８からステップＳ２０は、現在の時点で新規な商品である商品５の販売開始後の商品のシェアを予測計算する処理である。
図５に示す現在の時点（Ｔ１）では、競合既存商品である商品１〜商品４が存在し、それに新規商品５が追加投入されることがわかる。新規商品投入後に競合する商品１〜商品５の特性項目毎の評価値は判明している（図４を参照）。既存である商品１〜商品４の評価値は消費者調査から計測されたもの（ダッシュなし）であり、新規商品５の評価値は社内の事前評価から計測されたもの（ダッシュ付）である。
ステップＳ１８では、競合商品の特性項目毎の評価値から商品毎の総合評価値を計算する。このときに、ステップＳ１６で特定した特性項目の評価値のみを利用する。重視すべきことが実証されている特性項目の評価値を利用し、重視すべきでないことが実証されている特性項目の評価値を利用しないため、正確な総合評価値を計算することができる。重視すべきでない特性項目を除去することによって、重視すべきでない特性項目の評価値を過大評価することがない。
競合商品の正確な総合評価値が計算されると、新規商品５の販売開始後の商品毎のシェアを正確に計算することができる（ステップＳ２０）。
【００５６】
図５に示した例においては、時点Ｔ３に遡及して商品３の予測シェアを再現計算した。このように、商品２の販売開始前に遡及すれば商品２の予測シェアを再現計算することができ、商品１の販売開始前に遡及すれば商品２の予測シェアを再現計算することができる。
【００５７】
再現計算した予測シェアと実績シェアとの差を最小とした特性項目の選択結果が、相違する可能性がある。
例えば、商品１については評価値の分散が大きい上位１０項目の特性項目を選択したときに前記の差が最小となり、商品２については上位１１項目の特性項目を選択したときに前記の差が最小となり、商品３については上位１２項目の特性項目を選択したときに前記の差が最小となる場合がある。この場合は、選択項目数の平均値（この例では、１１）に相当する順位の特性項目の評価値を利用して、商品のシェアを予測計算する。あるいは、差が最も小さかった種類の商品についての特性項目の評価値によって、商品のシェアを予測計算することも可能である。
【００５８】
図３のステップＳ２２とステップＳ２４は、現在の時点で新規な商品である商品５の販売開始後の商品の販売数を予測計算する処理である。
ステップＳ２２では、競合商品の総販売数を予測計算する。競合商品の総販売数については、それを予測する技術が開発されており、特開２０００−２００２６０号公報等に記されている。競合商品の種類のカテゴリー（例えば、商品が自動車であれば、競合車種のカテゴリーであるミニバン、ミディアムセダン等）毎の過去の総販売数を時系列分析することによって将来の総販売数を予測計算する。
最後にステップＳ２４では、ステップＳ２０で計算された商品毎のシェアを、上記の競合商品の総販売数に乗算することによって、商品毎の販売数を予測する。
【００５９】
（第２実施例）第１実施例では、４半期毎に実績シェアが得られている場合を例示した。この場合、期間によって競合商品が変化することは加味したが（２００１年４／４〜２００２年２／４期では商品１〜商品３が競合し、２００２年３／４期以降では商品１〜商品４が競合することを利用して、商品３の予測シェアの再現計算を実施した）、期間によって選択すべき特性項目が変化するかもしれない可能性を考慮していない。
しかしながら、冬に商品を選択する購入者が重視する特性項目と、夏に商品を選択する購入者が重視する特性項目は相違することがある。あるいは、販売開始後１ヶ月以内に商品を選択する購入者が重視する特性項目と、販売開始後１年以上経ってから商品を選択する購入者が重視する特性項目は相違することがある。期間によって、選択するべき特性項目が変化する可能性が存在する。
本実施例では、予測計算されたシェアと実績シェアとの差を最小とする特性項目の選択を、期間毎に検討していく。
【００６０】
第２実施例では、図３のステップＳ４以降の処理を４半期毎に実施する。
ステップＳ４からステップＳ１６において、例えば、図５に示した過去に遡及した時点（Ｔ３）で商品３の２００１年４／４期の予測シェアを再現計算し、実績シェアにもっともよく近似する予測シェアの再現計算結果をもたらした特性項目を特定する。その４／４期の予測に利用した特性項目の評価値を利用して、ステップＳ１８、ステップＳ２０において、新規商品５の４／４期のシェアを予測する。同様に、２００２年１／４期の実績シェアにもっともよく近似する予測シェアの再現計算結果をもたらした特性項目を特定し、１／４期の予測に利用した特性項目の評価値を利用して、新規商品５の１／４期のシェアを予測する。２００２年２／４期の実績シェアにもっともよく近似する予測シェアの再現計算結果をもたらした特性項目を特定し、２／４期の予測に利用した特性項目の評価値を利用して、新規商品５の２／４期のシェアを予測する。
このようにして、１／４期のシェアは、１／４期のシェアを正確に予測した特性項目の評価値を利用して予測する。２／４期のシェアは、２／４期のシェアを正確に予測した特性項目の評価値を利用して予測する。３／４期のシェアは、３／４期のシェアを正確に予測した特性項目の評価値を利用して予測する。４／４期のシェアは、４／４期のシェアを正確に予測した特性項目の評価値を利用して予測する。
【００６１】
なお、４半期毎に計算する場合でも、例えば、１／４期の商品１については、評価値の分散が大きい上位１０項目の特性項目を選択したときに前記の差が最小となり、商品２については上位１１項目の特性項目を選択したときに前記の差が最小となり、商品３については上位１２項目の特性項目を選択したときに前記の差が最小となる場合がある。この場合は、選択項目数の平均値（この例では、１１）に相当する順位の特性項目の評価値を利用して、新規商品５の１／４期のシェアを予測計算する。あるいは、差が最も小さかった種類の商品についての特性項目の評価値を利用して、新規商品５のシェアを予測計算することも可能である。２／４期から４／４期までも、同様である。
【００６２】
上記のシェア予測計算方法は、商品選択時に考慮する特性項目が季節によって変化する場合に特に有用である。１／４期（冬）のシェアを予測するために、冬に商品を選択するときに重視される特性項目を重視するため、正確な予測が可能となる。
【００６３】
期間の共通性を、販売開始からの経過期間で区分してもよい。図５の例では、商品３の販売開始時点（Ｔ２）から３ヶ月間の２００１年４／４期の実績シェアに最も近似する予測シェアの再現計算結果をもたらした特性項目を特定し、その特性項目の評価値を利用して、商品５の販売開始予定時点から３ヶ月間のシェアを予測計算する。同様に、商品３の販売開始時点（Ｔ２）から３ヶ月〜６ヶ月間の２００２年１／４期の実績シェアに最も近似する予測シェアの再現計算結果をもたらした特性項目を特定し、その特性項目の評価値を利用して、商品５の販売開始予定時点から３ヶ月〜６ヶ月間のシェアを予測計算する。商品３の販売開始時点（Ｔ２）から６ヶ月〜９ヶ月間の２００２年２／４期の実績シェアに最も近似する予測シェアの再現計算結果をもたらした特性項目を特定し、その特性項目の評価値を利用して、商品５の販売開始予定時点から６ヶ月〜９ヶ月間のシェアを予測計算する。
このシェア予測計算方法は、商品選択時に考慮する特性項目が、販売開始からの経過期間によって変化する場合に特に有用である。販売開始直後のシェアを予測するに際して、販売開始直後に商品を選択するときに重視される特性項目を重視してシェアを予測するため、正確な予測が可能となる。
【００６４】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、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。
・本実施例では、単年に属する単位期間毎の実績シェアを採用していたが、これに限るものではない。過去数年分の同じ単位期間の実績シェアの合計を平均した数を採用することもできる。例えば、過去３年分の１／４期の実績シェアを合計し、それを平均した数を１／４期についての実績シェアとして採用することができる。
・本実施例では、特性項目の組合せの順位付けを、分散の程度（標準偏差）によって行っていたが、これに限るものではない。他の順位付けの方法を採用することも可能である。
・本実施例では、予測シェアを計算するための予測対象期間を１２ヶ月以上としていた。また、特性項目の組合せを、１２ヶ月の再現予測シェアと１２ヶ月の実績シェアとの差に基づいて選択していた。しかしながら、これに限るものではなく、予測を行うのに十分な期間であれば、任意の長さの期間を採用することができる。
・本実施例では、単位期間として４半期毎に区分した期間を設定していた。しかしながら、これに限るものではなく、単位期間は任意に設定することができる。例えば、週毎にシェアを予測する場合は週を単位期間として設定することができ、半年毎にシェアを予測する場合は半年を単位期間として設定することができ、３年毎にシェアを予測する場合は３年を単位期間として設定することができる。
・本実施例では、シェアの予測を行う時点を、商品の販売開始時点の１年前としていた。しかしながら、これに限るものではなく、任意の時点に設定することができる。
・本実施例では、予測したシェアを利用して、商品の販売数を算出していた。しかしながら、これに限るものではなく、例えば、商品を生産する生産ラインの割当ての決定等、他の目的のために予測シェアを利用することも可能である。
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み合わ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み合わ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するものであり、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】
【図１】商品特性項目の例を模式的に示す図である。
【図２】シェア予測装置のシステム構成を示す図である。
【図３】新規商品の販売開始後の商品のシェアを予測するための処理手順を示すフローチャートである。
【図４】特性項目／評価値のデータ構成例を示す図である。
【図５】実績販売数データベースのデータ構成例を示す図である。
【図６】特性項目を分散の度合によって順位を付与した結果を示す図である。
【符号の説明】
２  ：生産会社の管理コンピュータ、
４  ：ネットワーク、
６  ：シェア等予測装置、
８  ：実績販売数データベース、
１０：特性項目／評価値データベース、
１２：特性項目の選択手段、
１４：評価値／シェア計算手段、
１６：再現計算した予測シェア、
１８：実績シェア、
２０：再現計算した予測シェアと実績シェアとの差、
２２：差を最小とした特性項目の取捨選択結果特定手段
２４：商品予測シェア
２６：総販売数計算手段、
２８：予測総販売数、
３０：販売数計算手段、
３２：商品予測販売数
【図１】
2004272464.tif 000003
【図２】
2004272464.tif 000004
【図３】
2004272464.tif 000005
【図４】
2004272464.tif 000006
【図５】
2004272464.tif 000007
【図６】
2004272464.tif 000008