(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
潜在的な需要量を視覚可能に表示する装置であり、
商品毎の因子別の評価点を記憶しておく「商品評価」記憶手段と、
コレスポンデンス分析に基づき、因子の種類と商品の種類をそれぞれ行と列の項目にとって表現された評価点の行列に対する複数の固有値と固有ベクトルを算出する固有値算出手段と、
コレスポンデンス分析に基づき、算出された固有値の中から成分を特定してその成分を座標軸とするマップ上に商品群をプロットした商品マップを作成して記憶しておく「商品マップ」記憶手段と、
コレスポンデンス分析に基づき、算出された固有値の中から成分を特定してその成分を座標軸とするマップ上に因子群をプロットした因子マップを作成して記憶しておく「因子マップ」記憶手段と、
因子別に需要量を記憶しておく「需要量」記憶手段と、
前記需要量から需要量偏差値を算出し、前記因子マップに因子別の需要量偏差値に関する等高線表示を重ね表示した需要量／因子マップを作成して記憶しておく「需要量／因子マップ」記憶手段と、
「商品評価」記憶手段に記憶されている商品毎の因子別の評価点から評価点偏差値を算出し、需要量偏差値と評価点偏差値の共分散を算出して記憶しておく「偏差値共分散」記憶手段と、
前記商品マップに商品毎の前記共分散に関する等高線表示を重ね表示した共分散／商品マップを作成して記憶しておく「共分散／商品マップ」記憶手段と、
を備えている潜在的需要量の表示装置。
【請求項２】
商品毎の販売実績を記憶しておく「販売実績」記憶手段と、
前記商品マップに商品毎の販売実績に関する等高線表示を重ね表示した販売実績／商品マップを作成して記憶しておく「販売実績／商品マップ」記憶手段と、
商品毎の前記販売実績を用いて因子に対する定量分析を実行し、因子別の販売要因係数を算出して記憶しておく「販売要因係数」記憶手段と、
前記因子マップに因子別の販売要因係数に関する等高線表示を重ね表示した販売要因／因子マップを作成して記憶しておく「販売要因／因子マップ」記憶手段と、
をさらに備えていることを特徴とする請求項１に記載の潜在的需要量の表示装置。
【請求項３】
前記固有値算出手段は、以下の式：
【数１】
0004697029.tif 000005
ただし、Ｘは商品毎の因子別の評価点の行列、Ｒは行列Ｘの行和の平方根を対角成分に持つ対角行列、Ｓは行列Ｘの列和を対角成分に持つ対角行列、ＸTは行列Ｘの転置行列、ｒ2は左辺の式を満たす固有値、Ｕは固有値ｒ2に対応する固有ベクトルである、
に基づいて複数の固有値ｒ2及び固有値ｒ2毎の固有ベクトルＵを算出し、
前記「因子マップ」記憶手段は、前記成分として特定された固有値ｒ2の固有ベクトルＵに基づいて、以下の式、即ち、
【数２】
0004697029.tif 000006
をベクトル（ｙ）について解き、得られたベクトル（ｙ）の夫々の値を、特定された成分を座標軸としたときの各因子の座標として、特定された成分を座標軸とするマップ上に因子群をプロットした因子マップを作成し、
前記「商品マップ」記憶手段は、固有値ｒ2の固有ベクトルＵに基づいて、以下の式、即ち、
【数３】
0004697029.tif 000007
によって得られたベクトル（ｘ）の各値を、特定された成分を座標軸としたときの各商品の座標として、特定された成分を座標軸とするマップ上に商品群をプロットした商品マップを作成する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の潜在的需要量の表示装置。
【請求項４】
潜在的な需要量を視覚可能に表示するプログラムであり、
調査された商品毎の因子別の評価点及び調査された因子別の需要量が記憶された記憶手段を備えたコンピュータに以下の処理、即ち、
コレスポンデンス分析に基づき、因子の種類と商品の種類をそれぞれ行と列の項目にとって表現された評価点の行列に対する複数の固有値と固有ベクトルを算出する固有値算出工程と、
コレスポンデンス分析に基づき、算出された固有値の中から成分を特定してその成分を座標軸とするマップ上に商品群をプロットした商品マップを作成して記憶しておく工程と、
コレスポンデンス分析に基づき、算出された固有値の中から成分を特定してその成分を座標軸とするマップ上に因子群をプロットした因子マップを作成して記憶しておく工程と、
前記需要量から需要量偏差値を算出し、前記因子マップに因子別の需要量偏差値に関する等高線表示を重ね表示した需要量／因子マップを作成して記憶しておく工程と、
商品毎の因子別の評価点から評価点偏差値を算出し、需要量偏差値と評価点偏差値の共分散を算出して記憶しておく工程と、
前記商品マップに商品毎の前記共分散に関する等高線表示を重ね表示した共分散／商品マップを作成して記憶しておく工程と、
を実行させるための潜在的需要量の表示プログラム。
【請求項５】
コンピュータに、
商品毎の販売実績を調査して記憶しておく工程と、
前記商品マップに商品毎の販売実績に関する等高線表示を重ね表示した販売実績／商品マップを作成して記憶しておく工程と、
商品毎の前記販売実績を用いて因子に対する定量分析を実行し、因子別の販売要因係数を算出して記憶しておく工程と、
前記因子マップに因子別の販売要因係数に関する等高線表示を重ね表示した販売要因／因子マップを作成して記憶しておく工程と、
をさらに実行させるための請求項４に記載の潜在的需要量の表示プログラム。
【請求項６】
前記固値算出工程は、コンピュータが、以下の式：
【数４】
0004697029.tif 000008
ただし、Ｘは商品毎の因子別の評価点の行列、Ｒは行列Ｘの行和の平方根を対角成分に持つ対角行列、Ｓは行列Ｘの列和を対角成分に持つ対角行列、ＸTは行列Ｘの転置行列、ｒ2は左辺の式を満たす固有値、Ｕは固有値ｒ2に対応する固有ベクトルである、
に基づいて複数の固有値ｒ2及び固有値ｒ2毎の固有ベクトルＵを算出する工程であり、
前記「因子マップを作成して記憶しておく工程」は、コンピュータが、
前記成分として特定された固有値ｒ2の固有ベクトルＵに基づいて、以下の式、即ち、
【数５】
0004697029.tif 000009
をベクトル（ｙ）について解き、得られたベクトル（ｙ）の各値を、特定された成分を座標軸としたときの各因子の座標として、特定された成分を座標軸とするマップ上に因子群をプロットした因子マップを作成し、作成された因子マップを記憶する工程であり、
前記「商品マップを作成して記憶しておく工程」は、コンピュータが、固有値ｒ2の固有ベクトルＵに基づいて、以下の式、即ち、
【数６】
0004697029.tif 000010
によって得られたベクトル（ｘ）の各値を、特定された成分を座標軸としたときの各商品の座標として、特定された成分を座標軸とするマップ上に商品群をプロットした商品マップを作成し、作成された商品マップを記憶する工程であることを特徴とする請求項４又は５に記載の潜在的需要量の表示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コレスポンデンス分析を実施して商品マップと因子マップを作成し、それに需要量情報を重ね表示することで、商品と商品を特徴付ける因子と需要量の関係を表わすマップを作成し、潜在的な需要量を視覚可能に表示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
商品提供者は、需要者の求める商品のイメージを予測し、予測したイメージに基づいて新規商品を企画する。しかしながら、商品提供者が予測したイメージは、需要者が実際に求める商品のイメージに合致しないことがある。このため、需要者が求める商品イメージを知り、新規商品の企画を支援するための様々な調査技術と分析技術が開発されている。
【０００３】
複数種類の商品からなる商品群に対して、様々な回答形式で商品の選好度を調べる調査方法が存在する。例えば、自動車という商品に対し、「速い」「高級な」「遠出したくなる」などのイメージを表わす言葉からなる「因子」を対応させた質問表を作成し、回答者にそれぞれの車についてイメージを表わす因子群がどの程度当てはまるかを段階的に評価してもらう調査方法がある。このような調査によって得られる調査結果から、例えば車種Ａ〜からＪまでの１０種類の車両のそれぞれが、どのようなイメージで回答者に認識されているかがわかる。
しかしながら、得られた回答の集計結果だけでは、このような調査から得られる情報のすべてを引き出しているとはいえない。例えば、集計結果に加えて、調査対象となった商品同士がどのような関係性を持っているのか、また、それぞれのイメージを表わす言葉からなる因子同士がどのような関係性をもつと認識されているのか、さらにはそれらの関係性がどの程度の強さであるのかということについて情報を引き出すことができれば、調査結果をより有用に活用することができる。このような分析を可能にする分析法が開発されている。
【０００４】
上記の調査において、「商品種類」や「因子」などの調査の対象となる項目を「カテゴリ」という。カテゴリと、カテゴリに属する各項目に対して付与される評価を、「カテゴリデータ」という。複数組のカテゴリデータの統計的な関連性を利用し、カテゴリを構成する項目そのものに数値を与える方法が開発されている。例えば、数量化III類、双対尺度法、コレスポンデンス分析などの多変量解析法が開発されており、項目そのものに数値を与えることができる。
カテゴリを構成する項目そのものに与えられる数値は、その「項目の構造」を表わしている。ここでいう項目の構造は、カテゴリデータに含まれる全ての項目の関係性や類似性を指す。例えば、ｎ通りの項目からなるカテゴリ「車」と、ｍ通りの項目からなるカテゴリ「因子」という２つのカテゴリがあり、これらのカテゴリ項目の組み合わせに対する評価の値がｎ×ｍの行列を構成している場合、上記の多変量解析法によると、項目が包含する複数の関係性や類似性を表わす成分が算出される。項目そのものに与えられる数値は、その成分の表わす特長における、項目の関係性や類似性の度合いを表わす。全ての項目の関係性や類似性を加味した上で、項目そのものに与えられる数値が計算される。
【０００５】
コレスポンデンス分析では、「商品種類」と「因子」の２つのカテゴリの単相関係数の値ができるだけ大きくなるような成分を算出することができる。さらに、その単相関係数の値ができるだけ大きくなるような値を、「商品種類」と「因子」のそれぞれのカテゴリを構成する項目に対して与えることができる。求められる単相関係数の値と、カテゴリを構成する項目に対して与えられる値を用いて、それらの項目の関係性を表わすマップを作成することができる。このマップを構成する座標空間では、項目の構造が類似するもの同士が、同一の方向に現れる。
コレスポンデンス分析によって得られるマップ上には、商品種類の項目と因子の項目の両方をプロットすることができる。商品種類がプロットされるマップと因子がプロットされるマップは、座標軸とする成分を共有しているため、商品種類をプロットするマップと因子をプロットするマップを個別に作成することもできるし、一つのマップに商品種類と因子の両方をプロットして重ね表示したマップを作成することもできる。
【０００６】
例えば、マップにプロットされている商品種類に対して、商品種類毎の販売実績の数値を与えることで、一つのマップから商品種類と販売実績の関係性を読み取ることが可能となる。特許文献１には、商品毎の因子別の評価に対して数量化III類法を実施して商品マップと因子マップを作成し、それらのマップ上に実際の販売数データあるいは販売数データの時系列的推移を表示する技術を開示している。
【特許文献１】特開２００１−１６７２０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の技術では、マップにプロットされた商品群に対して商品毎の販売実績数を与えることで、商品同士の関係性と商品毎の販売実績数の関係を鳥瞰することを可能とする。しかしながら、特許文献１の技術によって作成されるマップは、新規商品の企画立案
作業を直接的に支援する情報を提供するものでなく、企画担当者はそのマップに対して種々のノウハウを駆使して意味するところを洞察する必要がある。特許文献１の技術によると、例えば商品マップにおいて近接して配置されている商品ＡとＢの販売実績数が高いことはわかる。しかしながら、商品の特性と販売実績数の関係はわからず、どの特性を重視して商品ＡとＢに類似する新規商品を企画すれば、高い販売数が予測できるのかがわからない。現状の技術では、商品企画に直結する情報を提供することができない。
本発明は、新規商品の企画立案に直結する情報を提供する技術を提案する。本発明は、商品マップと因子マップに需要量に関する情報を等高線表示することで、商品と商品を特徴付ける因子と需要量の関係性を視覚化して提供する技術を提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明では、商品マップと因子マップを作成し、それらのマップに需要量に関する情報を等高線表示することで、商品と商品を特徴付ける因子と需要量の関係を視覚化し、商品企画に直結する情報を提供する。本発明は、潜在的な需要量を視覚可能に表示する装置に具現化できる。
この装置は、商品毎の因子別の評価点を記憶しておく「商品評価」記憶手段と、コレスポンデンス分析に基づき、因子の種類と商品の種類をそれぞれ行と列の項目にとって表現された評価点の行列に対する複数の固有値と固有ベクトルを算出する固有値算出手段と、コレスポンデンス分析に基づき、算出された固有値の中から成分を特定してその成分を座標軸とするマップ上に商品群をプロットした商品マップを作成して記憶しておく「商品マップ」記憶手段と、コレスポンデンス分析に基づき、算出された固有値の中から成分を特定してその成分を座標軸とするマップ上に因子群をプロットした因子マップを作成して記憶しておく「因子マップ」記憶手段と、因子別に需要量を記憶しておく「需要量」記憶手段と、需要量より需要量偏差値を算出し、因子マップに因子別の需要量偏差値に関する等高線表示を重ね表示した需要量／因子マップを作成して記憶しておく「需要量／因子マップ」記憶手段と、「商品評価」記憶手段に記憶されている商品毎の因子別の評価点から評価点偏差値を算出し、需要量偏差値と評価点偏差値の共分散を算出して記憶しておく「偏差値共分散」記憶手段と、商品マップに商品毎の前記共分散に関する等高線表示を重ね表示した共分散／商品マップを作成して記憶しておく「共分散／商品マップ」記憶手段とを備えている。
【０００９】
「商品評価」記憶手段は、商品毎に商品を特徴付ける因子項目に対する評価点を記憶している。商品を特徴付ける因子項目は、例えば商品が自動車の場合であれば「速そうな」「洗練された」などのイメージを表わす言葉からなる因子項目でもよく、「排気量」「駆動方式」などの物性的な属性および属性に属する水準からなる因子項目でもよい。このような因子項目に対し、商品毎につけられる評価点は、得点や数値からなる量的データでもよいし、「セダン」「ワゴン」などの商品を区別するような質的データでもよい。「商品マップ」記憶手段は、商品を特徴付ける因子項目に対する商品毎の評価点に対してコレスポンデンス分析を実施して得られた成分をマップの座標軸とし、商品に与えられる数値に基づいて商品を座標軸上にプロットした商品マップを記憶している。「因子マップ」記憶手段は、同じ成分をマップの座標軸とし、因子に与えられる数値に基づいて因子を座標軸上にプロットした因子マップを記憶している。商品マップは、それぞれの座標軸が商品のもつ特徴を表しており、マップ上で同一方向に位置する商品同士は類似する特徴を持つことを意味している。因子マップは、それぞれの座標軸が因子のもつ特徴を表しており、マップ上で同一方向にある因子同士は類似する特徴を持つことを意味している。商品マップと因子マップは、座標軸となる成分を共有するため、重ねて表示することができる。あるいは、商品マップと因子マップを個別に表示してもよい。商品と因子を重ねて表示したマップ上で同一方向にある商品同士あるいは因子同士は、座標軸となる成分が表わす特徴において、共通する特徴を持つことを意味する。
【００１０】
「需要量」記憶手段は因子項目別の需要量を記憶している。この因子項目毎別の需要量は、需要者に対して購入したい商品に対して求めるイメージを調査することで得られる。回答は、自由回答方式で得ることができる。または、各因子項目の重視度を段階的回答方式によって得ることもできる。
「需要量／因子マップ」記憶手段は、因子毎の需要量に対し、因子毎に算出した需要量偏差値を因子マップ上に等高線表示した需要量／因子マップを記憶している。需要量／因子マップは、因子マップが持つ因子同士の関係性に関する情報に加え、因子マップにプロットされているそれぞれの因子がどの程度の需要量を持つかという情報を視認可能に表示する。
「偏差値共分散」記憶手段は、「商品評価」記憶手段に記憶されている商品毎の因子別の評価点より評価点偏差値を算出し、商品毎に需要量偏差値と評価点偏差値の共分散の値を算出して記憶している。例えば、因子別の需要量がその因子を重要視する人数からなるパーセンテージであり、因子別の評価点がそれとは異なる単位によって記憶されている場合がある。このように、需要量と評価点の集計単位が異なっている場合でも、需要量と評価点を偏差値化することにより、同様の基準として扱うことができる。
「共分散／商品マップ」記憶手段は、商品マップに商品毎の共分散に関する等高線表示を重ね表示した共分散／商品マップを記憶している。共分散／商品マップは、商品マップが持つ商品同士の関係性に関する情報に加え、商品マップにプロットされているそれぞれの商品について、需要量と評価点で示される商品の特徴がどの程度の相関性を持つかという情報を視認可能に表示する。
【００１１】
上記装置によると、需要量／因子マップが提供され、需要量が高い因子群を視覚的に認識することが可能となる。また、共分散／商品マップが提供され、前記した因子群と同じ位置にプロットされている商品群の共分散の高さを知ることができる。この結果、需要量が高い因子と、高い需要量を有する因子を有する商品と実際の商品との合致度合いを知ることができる。例えば、共分散／商品マップにおいて、需要量／因子マップの「高級車」という因子がプロットされているのとほぼ同じ位置に「車種Ｂ」という商品がプロットされているときに、需要量／因子マップにおける「高級車」の需要量が高いにもかかわらず、共分散／商品マップにおける「車種Ｂ」の共分散の値が低い場合、需要者の求める「高級車」というイメージに「車種Ｂ」が合致していないことがわかる。このことから、需要者の求める「高級感」を満たす既存の商品は存在せず、「車種Ｂ」とは異なる「高級感」をもつ車種に対して潜在的な需要量が存在するということがわかる。このような情報は新しい商品を企画するにあたってのイメージやコンセプトの決定に有用な情報である。新規商品の企画立案に直結する情報を提供することができる。
【００１２】
本発明の装置は、商品毎の販売実績を記憶しておく「販売実績」記憶手段と、商品マップに商品毎の販売実績に関する等高線表示を重ね表示した販売実績／商品マップを作成して記憶しておく「販売実績／商品マップ」記憶手段と、商品毎の販売実績を用いて因子に対する定量分析を実行し、因子毎の販売要因係数を算出して記憶しておく「販売要因係数」記憶手段と、因子マップに因子別の販売要因係数に関する等高線表示を重ね表示した販売要因／因子マップを作成して記憶しておく「販売要因／因子マップ」記憶手段をさらに備えていてもよい。
【００１３】
「販売実績」記憶手段に記憶されている販売実績は、商品毎の販売数などの実績数値である。「販売実績／商品マップ」記憶手段は、商品マップに商品毎の販売実績に関する等高線表示を重ね表示した販売実績／商品マップを作成して記憶している。「販売要因係数」記憶手段は、この実績数値に対してそれぞれの因子がどの程度の影響を持つのかを表わす販売要因係数を記憶している。販売要因係数は、例えば総合評価を重回帰分析し、個々の因子の重視度を算出する逆推論を用いた解析を実施することで得ることができる。「販売要因／因子マップ」記憶手段は、販売要因係数を因子マップに重ね表示することで作成される販売要因／因子マップを記憶している。なお、固有値算出手段、「因子マップ」記憶手段、及び、「商品マップ」記憶手段が実行する処理の好適な具体例は、実施例（段落００３２−００３６）にて説明する。
【００１４】
需要量／因子マップにおいて需要量が高い因子群と、販売要因／因子マップにおいて前記の因子群と同じ位置にプロットされている因子群の販売要因係数の高さから、需要者のニーズの変化を知ることができる。例えば、２年前の販売実績と現在の需要量からは、需要量の時間的な推移を知ることができる。近況の販売実績と需要量からは、需要者が求める理想のイメージと、実際に購買行動に移った場合に重視するイメージの相違について知ることができる。
共分散／商品マップにおいて共分散の値が高い商品群と、販売実績／商品マップにおいてその商品群と同じ位置にプロットされている商品群の販売実績の値からは、需要者が購入したいと思う商品と、実際に購入する商品との相違を知ることができる。例えば、共分散／商品マップでは「車種Ｂ」の偏差値共分散の値が高い一方で、販売実績／商品マップでは「車種Ａ」の販売実績の値が高い場合、販売実績は価格や駐車スペースなどの様々な制約を考慮した結果であることがわかる。このように、商品としての魅力はあるが、その魅力が販売実績に反映されていない車両の特定が可能になる。
【００１５】
本発明は、潜在的な需要量を視覚可能に表示するためのプログラムに具現化することもできる。このプログラムは、調査された商品毎の因子別の評価点及び調査された因子別の需要量が記憶された記憶手段を備えたコンピュータに以下の処理、即ち、コレスポンデンス分析に基づき、因子の種類と商品の種類をそれぞれ行と列の項目にとって表現された評価点の行列に対する複数の固有値と固有ベクトルを算出する固有値算出工程と、コレスポンデンス分析に基づき、算出された固有値の中から成分を特定してその成分を座標軸とするマップ上に商品群をプロットした商品マップを作成して記憶しておく工程と、コレスポンデンス分析に基づき、算出された固有値の中から成分を特定してその成分を座標軸とするマップ上に因子群をプロットした因子マップを作成して記憶しておく工程と、因子別に需要量を調査して記憶しておく工程と、需要量から需要量偏差値を算出し、因子マップに因子別の需要量偏差値に関する等高線表示を重ね表示した需要量／因子マップを作成して記憶しておく工程と、商品毎の因子別の評価点から評価点偏差値を算出し、需要量偏差値と評価点偏差値の共分散を算出して記憶しておく工程と、商品マップに商品毎の前記共分散に関する等高線表示を重ね表示した共分散／商品マップを作成して記憶しておく工程を実行させるための潜在的需要量の表示プログラムである。
【００１６】
本プログラムによると、商品マップを得ることができる。商品マップからは、座標軸となる成分が表わす特徴を解釈し、商品同士の類似性や関係性を知ることができる。本プログラムによると、因子マップを得ることもできる。因子マップからは、座標軸となる成分が表わす特徴を解釈し、因子同士の類似性や関係性を知ることができる。例えば、商品マップの同一軸上で「車種Ａ」と「車種Ｂ」が対照的な位置にプロットされており、商品マップと座標軸を共有する因子マップ上の「車種Ａ」とほぼ同じ位置に「大衆車」という因子がプロットされ、「車種Ｂ」とほぼ同じ位置に「高級車」という因子がプロットされているならば、その座標軸は「車両の高級感」という特徴を表わしており、「車種Ａ」と「車種Ｂ」は高級感というイメージにおいて、両極的な存在であると認識されていることがわかる。
需要量／因子マップからは、それぞれの因子が持つ需要量を容易に知ることができる。例えば、需要量／因子マップの等高線表示から、「高級車」という因子に対する需要量が高く、「大衆車」という因子に対する需要量が低いことが見て取れる場合、需要者は購入対象となる車に高級感やグレードの高さを求めていることがわかる。需要量を調査した需要者を年代や性別、あるいは需要量の回答傾向によってグループ分けすることで、それぞれのグループが求める商品のイメージを知ることもできる。
共分散／商品マップは、共分散の等高線表示から、商品毎に因子別の需要量と、商品の因子別の評価点がどの程度の相関性があるかを容易に知ることができる。共分散値の高低から、需要者の需要量動向との合致度合いが強い商品と、需要者の需要量動向との合致度合いが弱い商品を知ることができる。例えば、「高級車」という因子に対して需要量が高い需要者に対しては、高級車という因子での評価点が高い「車種Ｂ」のもつ共分散の値が高いことを容易に見てとることができる。
さらに、「高級車」という因子に対して需要量が高いにも係らず、共分散／商品マップ上において「高級車」という因子とほぼ同様の位置にプロットされている「車種Ｂ」のもつ共分散の値が低い場合がある。このように、共分散／商品マップにおいて、需要量／因子マップで高い需要量を示している因子とほぼ同様の位置にある車種がそれほどに高い共分散を示していない場合がある。これは、需要者の需要量の高い因子の表わすイメージを表現する商品が存在していないことを示している。本発明によると、このような潜在的な需要が容易に視覚可能に表示される。
【００１７】
本発明のプログラムは、コンピュータに、商品の販売実績を調査して記憶しておく工程と、商品マップに商品毎の販売実績に関する等高線表示を重ね表示した販売実績／商品マップを作成して記憶しておく工程と、商品毎の前記販売実績を用いて因子に対する定量分析を実行し、因子別の販売要因係数を算出して記憶しておく工程と、因子マップに因子別の販売要因係数に関する等高線表示を重ね表示した販売要因／因子マップを作成して記憶しておく工程をさらに実行させてもよい。固有値算出工程、因子マップを作成して記憶しておく工程、及び、商品マップを作成して記憶しておく工程、の好適な具体例は実施例にて説明する。
【００１８】
販売実績／商品マップからは、それぞれの商品の売れ行きを見て取ることができる。販売要因／因子マップからは、それぞれの商品の販売実績に対してそれぞれの因子がどの程度の影響を与えたかを容易に知ることができる。
【発明の効果】
【００１９】
上記した発明によると、商品マップと、因子マップと、需要量／因子マップと、共分散／商品マップの、４種のマップを得ることができる。それらのマップを比較することで、商品と因子と需要量に関する情報が得られ、需要者のもつ潜在的な需要量を資格可能に表示することができる。商品企画に有用な情報を得ることができる。このことから、新商品の企画立案段階や、既存商品の販売戦略の修正などの企画立案作業に直接有用な情報、すなわち、商品と因子と需要量に関する分析結果情報を提供することができる。
【００２０】
商品毎の因子別の評価については、商品提供者あるいは商品の属する分野の専門家等が評価した値を用いることができる。需要量については、商品の購入を希望する者のみのデータを用いることができる。その結果を本発明によって分析すれば、商品を企画・製造する商品提供者の需要量の見込みと、実際の需要量の動向を対比して表示することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
最初に、以下に説明する実施例の主要な特徴を列記する。
（特徴１）  本実施例の装置は、ＣＰＵに処理動作を実行させる各種プログラムと、処理動作を実行するＣＰＵを備えている。
（特徴２）  需要量偏差値と評価点偏差値は、需要量偏差値／評価点偏差値換算部８において算出される。
（特徴３）  コレスポンデンス分析の結果に対し、算出される固有値に対する累計寄与率あるいはそれぞれの固有値の単相関係数の大きさにより、コレスポンデンス分析の精度を検証する検証機能を備えている。
（特徴４）  重回帰分析の結果に対し、販売要因係数の寄与率あるいは重相関係数の大きさにより、重回帰分析の精度を検証する検証機能を備えている。
【実施例】
【００２２】
本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。それぞれの実施例のブロック図について、共通部位に関しては同一の番号を付している。
【００２３】
（第１実施例）
図１に、本実施例の表示装置３０の概略構成を表わすブロック図を示す。「商品評価」記憶部２は、商品を特徴付ける因子項目に対する評価点を商品毎に記憶している。図６に、商品毎の因子別の評価点を例示する。車１から車ｎまでのｎ種類の車種に対し、因子１から因子ｍまでのｍ個の因子項目が設定されている。例えば、車１に対する因子１の評価点は４５．２であり、車ｎに対する因子ｍの評価点はｘｎｍである。この評価点は、段階的評価による得点でもよいし、商品評価調査の回答者のパーセンテージなどでもよい。車毎の因子別の評価点は、批評家、マーケティング担当者、設計者などの、車両の製造に関連する分野に業として携わる人員によって評価された評価点である。あるいは、一般需要者による評価点であってもよい。
【００２４】
図１に示す「商品マップ」記憶部４は、図６に例示した商品毎の因子別の評価点に対してコレスポンデンス分析を実施することで作成される商品マップを記憶している。ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００にコレスポンデンス分析を実行させるコレスポンデンスプログラム６０が、図６に例示した評価点表を行列とみなして統計分析演算を実行することによって、複数の固有値および複数の固有ベクトルを得ることができる。商品マップは、それらの固有値の中から成分を特定し、成分を座標軸としてマップを作成し、マップ上に車両をプロットしたものである。車両の座標は、成分となる固有値を取るときにそれぞれの車両に与えられる値である。例として、図８に、コレスポンデンス分析を実行して得られる商品マップを示す。商品マップ中の商品の位置と方向性が、商品同士の関係性を表わしている。
【００２５】
図１に示す「因子マップ」記憶部５は、図６に例示した商品毎の因子別の評価点に対してコレスポンデンス分析を実施することで作成される因子マップを記憶している。ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００にコレスポンデンス分析を実行させるコレスポンデンスプログラム６０が、図６に例示した評価点表を行列とみなして統計分析演算を実行することによって、複数の固有値および複数の固有ベクトルを得ることができる。因子マップは、それらの固有値の中から成分を特定し、成分を座標軸としてマップを作成し、マップ上に因子をプロットしたものである。因子の座標は、成分となる固有値を取るときにそれぞれの因子に与えられる値である。例として、図７に、コレスポンデンス分析を実行して得られる因子マップを示す。因子マップ中の商品の位置と方向性が、因子同士の関係性を表わしている。
【００２６】
本実施例では、商品マップと因子マップを個別に作成するが、商品マップと因子マップの座標軸軸は共通であるために、商品マップと因子マップを同一マップ上に重ね表示するすることも可能である。
【００２７】
図１の「需要量」記憶部６は、因子毎の需要量を記憶している。ここでいう需要量は、需要者が購入したい車のイメージを表わす因子について評価した値を指す。図９に、因子毎の需要量の一部を表示した例を示す。因子の需要量は、個々の因子について「当てはまる」と回答した需要者の割合で示している。図９の場合、「高級な」という因子に対し、グループ１の需要者の間に９．７３の需要量があるといったことを例示している。ｉ個にグループ分けされたグループ毎に需要量が記憶されているが、「需要量」記憶部６は、全需要者の需要量を一括して記憶していてもよいし、需要者毎に記憶していてもよい。後者の場合、全需要者について合計すれば全需要者の需要量を計算することができ、条件をつけて検索された需要者について合計すれば特定の需要者グレープの需要量を計算することができる。検索条件には、年代、性別のほかに、購入を希望する車種、あるいは需要量の回答傾向の類似性を採用することができる。
【００２８】
図１の需要量偏差値／評価点偏差値換算部８は、需要量を需要量偏差値に換算し、評価点を評価点偏差値に換算する。需要量偏差値／評価点偏差値換算部８は、ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００に偏差値換算の演算処理を実行させるプログラムにより構成される。
「需要量」記憶部６に記憶されている因子毎の需要量から、それぞれの因子の需要量偏差値をグループ毎に算出する。図１２に、グループ１の需要量偏差値の算出結果の一例を示す。需要量偏差値は、因子別に計算される需要量偏差値の因子による分布として認識される。この実施例では、需要者グループ毎に計算される。
「商品評価」記憶部２に記憶さている商品毎の因子別の評価点から、それぞれの因子に対する評価点偏差値を商品毎に算出する。図１３に、それぞれの因子に対する評価点偏差値（図１３の「偏差」欄を参照）を車種毎に算出した例を示す。商品毎に算出される評価点偏差値は、商品毎に計算される因子別評価点偏差値の因子による分布として認識される。
【００２９】
「偏差値共分散」算出部１０は、需要量偏差値／評価点偏差値換算部８が偏差値に換算した需要量偏差値と評価点偏差値から、商品毎の偏差値共分散を算出する。本実施例では、需要者グループ別に、商品毎の偏差値共分散を算出する。「偏差値共分散」算出部１０は、ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００に偏差値共分散を算出する演算処理を実行させるプログラムにより構成される。図１４に、需要者グループ１の車１から車５に対する偏差値の共分散の値を例示する。需要者グループの因子別の需要量偏差値の分布パターンと、それぞれの車が有する因子別の評価点偏差値の分布パターンとの間に強い相関があるほど、それぞれの車毎（商品毎）に計算される共分散値は大きくなる。商品と需要者グループ毎に算出された偏差値共分散は、商品と需要者グループ毎に「偏差値共分散」記憶部１２に記憶される。
【００３０】
図１の「需要量／因子マップ」記憶部１４は、需要量を回答したグループ毎に作成された需要量／因子マップを記憶している。需要量／因子マップは、「需要量」記憶部６に記憶されている因子毎の需要量を偏差値に換算した需要量偏差値を因子マップにプロットされている因子に付与し、需要量偏差値に応じた等高線を作成して因子マップに重ね表示することで作成される。需要量偏差値は、需要量偏差値／評価点偏差値換算部８で算出されている。図１０に、需要者グループ１の需要量／因子マップを例示する。本装置で作成する需要量／因子マップでは、需要量偏差値の階級区分が色分け表示されている。階級区分を色分け表示することで、因子同士の関係性と、因子に対する需要量の関係が容易に視認可能となっている。図１０では実際には存在する色分け表示が無視されている。
【００３１】
「共分散／商品マップ」記憶部１６は、需要量を回答したグループ毎に作成された共分散／商品マップを記憶している。共分散／商品マップは、偏差値共分散の価を商品マップにプロットされている商品に付与し、偏差値共分散の値に応じた等高線を作成して商品マップに重ね表示することで作成される。図１１に、需要者グループ１の共分散／商品マップを例示する。本装置で作成する共分散／商品マップでは、偏差値共分散の階級区分が色分け表示されている。階級区分を色分け表示することで、商品同士の関係性と、商品に対する偏差値共分散の関係が容易に視認可能となっている。図１１では実際には存在する色分け表示が無視されている。
【００３２】
図２に、商品マップと因子マップを作成する処理動作の概略を表わすフローチャートを示す。ステップＳ２では、「商品評価」記憶部２に記憶されている商品毎の因子別の評価点の表より、固有値を算出する。例えば、図６に示す車毎の因子別の評価点の表をｍ×ｎの行列Ｘとして、次のようなモデル式を処理することで、固有値を求める。
Ｒ−１ＸＳ−１ＸＴＲ−１Ｕ＝（２λ）２Ｕ＝ｒ２Ｕ
行列Ｒは行列Ｘの行和の平方根を対角成分に持つ対角行列である。行列Ｓは行列Ｘの列和を対角成分に持つ対角行列である。ＸＴは行列Ｘの転置行列である。ｒ２は、左辺の式を満たす固有値である。Ｕは固有値ｒ２に対応する固有ベクトルである。
ステップＳ４では、ステップＳ２で算出された固有値ｒ２に対応する固有ベクトルＵを算出する。例えば、上記のモデル式に固有値ｒ２を代入し、モデル式を満たす固有ベクトルを算出することができる。
ステップＳ６では、固有値より単相関係数を算出する。単相関係数は、因子項目（行列Ｘの行項目）と商品項目（行列Ｘの列項目）の値の関連性の強さを表わす。単相関係数は１から−１までの値をとり、相関が強いほど±１に近い値をとる。例えば、固有値と単相関係数は、次式のような関係を持つ。
単相関係数＝固有値の平方根＝ｒ
ステップＳ８では、ステップＳ６で算出した単相関係数ｒが１より小さいかを判断する。単相関係数ｒが１以上であるとき（判断がＮＯの場合）は、ステップＳ１０に進み、その単相関係数をとる固有値を成分の特定対象から除外する。単相関係数が１より小さいとき（判断がＹＥＳの場合）は、ステップＳ１２へ進む。
ステップＳ１２では、単相関係数同士の大きさを比較し、最も大きい値の単相関係数をとる固有値を選択し、それをマップ作成に使用する座標軸の成分として特定する。ステップＳ１４では、マップ作成に必要な数の成分が特定されたかを判断する。必要な数の成分が特定されていない場合（判断がＮＯの場合）は、ステップＳ１２からステップＳ１４の処理を繰返す。必要な数の成分が特定されている場合（判断がＹＥＳの場合）は、ステップＳ１６へと進む。例えば、図７や図８に示すように、２つの軸からなる商品マップ／因子マップを作成する場合は、２種類の成分を特定する必要がある。そのため、ステップＳ１２において最も大きい値の単相関係数をとる固有値を第１成分として特定し、次に大きい値の単相関係数をとる固有値を第２成分として特定する。３次元の商品マップ／因子マップを作成する場合は３種類の成分を特定する必要がある。必要な成分の種類数は、図１の入力部３２から入力してもよいし、予めコレスポンデンス分析プログラム６０に設定されていてもよい。
【００３３】
ステップＳ１６では、成分と特定された固有値と、その固有値に対応する固有ベクトルから、成分の値をとるときの行列Ｘの行項目に対応する値（因子１〜ｍ似対応する値）を算出する。例えば、成分の値をとるときの因子１〜ｍに対応する値は、下記の式で計算できる。下記の式において、行列Ｒは行列Ｘの行和の平方根を対角成分に持つ対角行列であり、Ｕは成分となる固有値の固有ベクトルである。行列ＲはステップＳ２において既知であり、固有ベクトルＵはステップＳ４において既知である。算出される因子１〜ｍに対応する値は、その成分を座標軸としたときの各因子の座標値である。
【００３４】
【数１】
0004697029.tif 000002
【００３５】
ステップＳ１８では、成分の値をとるときの行列Ｘの列項目に対応する値（車１〜ｎ似対応する値）を算出する。行列Ｘの列項目（車１〜ｎ）と行列Ｘの行項目（因子１〜ｍ）の間には、下記の式が成り立っている。下記式の右辺は、すでに既知であることから、車１〜ｎに対応する値についてとくことができる。算出された車１〜ｎに対応する値は、その成分を座標軸としたときの各車（各商品）の座標値である。
【００３６】
【数２】
0004697029.tif 000003
【００３７】
ステップＳ２０では、ステップＳ１６からステップＳ１８の処理を実施した成分が、ステップＳ１２で特定された成分のうちの最後の成分であるかを判断する。最後の成分でない場合（判断がＮＯの場合）は次の成分についてステップＳ１６からステップＳ１８の演算処理を繰返し、因子と車（商品）それぞれに対する座標値を算出する。最後の成分である場合（判断がＹＥＳの場合）はステップＳ２２へと進む。
例えば、本実施例では、図７および図８に示すような２つの軸からなるマップを作成するために、第１成分１と第２成分の２種類の成分が特定される。さらに、成分毎に因子と車（商品）の座標が算出される。つまり、ステップＳ１６からステップＳ１８の処理を２回繰返すことになる。
【００３８】
ステップＳ２２では、成分を座標軸とする因子マップを作成し、成分を座標軸にとるときの因子に対応する値を座標値とする位置に因子をプロットする。例えば、最も大きい単相関係数の値をとる第１成分を横軸とし、次に大きい値の単相関係数をとる第２成分を縦軸として因子をプロットすることができる。図７は、因子１から因子１８までがプロットされている因子マップの一例である。因子マップにおける因子のプロット位置は、間隔尺度により行っている。このことから、プロットされた因子同士の位置と距離が、因子同士の関係性や関係性の強さを表わしている。
【００３９】
ステップＳ２４では、ステップＳ２２で採用した成分と同じ成分を座標軸として商品マップを作成し、その成分を座標軸にとるときの商品に対応する値を座標値とする位置に商品をプロットする。最も大きい単相関係数の値をとる第１成分を横軸とし、次に大きい値の単相関係数をとる第２成分を縦軸として商品（車）をプロットする。図８は、車１から車１５までがプロットされている商品マップの一例である。商品マップにおける商品のプロット位置は、因子マップと同様に間隔尺度により行っている。このことから、プロットされた商品同士の位置と距離が、商品同士の関係性や関係性の強さを表わしている。
ステップＳ２６では、作成された商品マップを「商品マップ」記憶部４に記憶し、作成された因子マップを「因子マップ」記憶部５に記憶する。記憶された商品マップと因子マップは、図１に示す表示部３４に表示することができる。
ステップＳ２からステップＳ２６までの処理は、ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００にコレスポンデンス分析を実行させるコレスポンデンスプログラム６０により行われる。
【００４０】
因子マップは、自動車という商品を企画して製造する商品提供者の評価において、それぞれの因子がどのような関係性を持って評価されているかを表わすマップである。例えば、図７において、因子１３と因子１７は、第１成分および第２成分が表わす特徴において、対照的な評価を受けていることがわかる。一方で、因子１と因子２は類似していると評価されていることがわかる。
商品マップは、自動車という商品を企画して製造する商品提供者の評価において、それぞれの商品がどのような関係性を持って評価されているかを表わすマップである。例えば、図８において、車６と車７は、第１成分および第２成分が表わす特徴において、対照的な評価を受けていることがわかる。一方で、車２と車１１は類似していると評価されていることがわかる。
【００４１】
商品マップと因子マップは共通座標軸を用いていることから、商品マップ上でのプロット位置と因子マップ上でのプロット位置が等しい商品（この例の場合は車）と因子は、同様に価値評価をされていることから、商品と因子の双方を考慮した解釈が可能になる。例えば、図７の商品マップ上の車１のプロット位置は、因子マップ上で因子５がプロットされている位置に近接している。このことから、例えば、車１の持つイメージは、因子５の「可愛い」に最も近く、次いで因子４の「運転しやすそうな」に近いイメージであると評価されていることがわかる。反対に、車１と第２成分軸上の対象位置にある車５は、因子マップ上の因子１および因子２と位置が類似している。このことから、車５は「高級な」「豪華な」というイメージを持つと評価されており、車１と車５のイメージの相違が商品マップ上に現れている。
【００４２】
図３に、需要量／因子マップを作成する処理動作の概略を表わすフローチャートを示す。ステップＳ３０では、需要量偏差値／評価点偏差値換算部８が、「需要量」記憶部６に記憶されている因子別の需要量を需要量偏差値に換算する。図１２に、回答者グループ１の因子別の需要量を需要量偏差値に換算した例を示す。「需要量」記憶部６に記憶されている需要量は、人数自体や人数の割合であってもよいし、評価に対する点数によって記憶されていてもよい。ステップＳ３１では、「因子マップ」記憶部５から、因子マップをＣＰＵ１００に入力する。
ステップＳ３２では、ステップＳ３０で算出された因子毎の需要量偏差値を因子マップ上にプロットされている因子に付与し、因子の重み付けを行う。このことにより、因子マップ上の因子は、因子がプロットされている位置と、因子同士の距離が表わす情報に加えて、需要者がそれぞれの因子を重視する度合いについての情報を兼備することができる。
ステップＳ３４では、需要量偏差値の階級区分に基づいて、因子マップ上の因子の階級を特定する。図１０に、因子の需要量偏差値の階級区分を示す。図１０では、因子マップの各因子に重み付けされた需要量偏差値が、１０階級に分けられている。最も高い需要量偏差値域の階級を第１階級とし、最も低い需要量偏差値域の階級を第１０階級とする。階級区分の数と階級毎の偏差値の幅は、需要量偏差値の分散（ばらつき）に応じてＣＰＵ１００と等高線表示マップ作成プログラム７０が算出してもよいし、予め設定しておいてもよい。
ステップＳ３６では、同じ階級区分にある因子を一つの集合とみなして、等高線を作成する。例えば、図１２に示した回答者グループ１の場合は、需要量偏差値が第６階級に属する因子が最も多く、第１階級に属する需要量偏差値を有する因子は存在しない。よって、図７に示した因子マップ上に、図１０に示すように第２階級から第８階級までの階級区分を表わす等高線が作成され、需要量／因子マップが作成される。
ステップＳ３８では、作成した需要量／因子マップを「需要量／因子マップ」記憶部１４に記憶する。記憶された需要量／因子マップは、表示部３４に出力表示することができる。
ステップＳ３２からステップＳ３８までの処理は、ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００に需要量／因子マップを作成する処理を実行させる等高線表示マップ作成プログラム７０によって実行される。
【００４３】
需要量／因子マップは、商品提供者のそれぞれの因子に対する評価を表わすマップ上にプロットされた因子が、需要者にどの程度重視されているのかを等高線表示するマップである。例えば、図１０は、回答者グループ１の需要量から作成した需要量／因子マップを例示している。需要量偏差値は１０階級に区分され、それぞれの階級毎に色分け表示されている。この需要量／因子マップは、因子６を中心とした高偏差値域（図中の（ａ）の等高線）と、因子５および１２を中心とした高偏差値域をもち（図中の（ｂ）の等高線）、因子１１を中心とした低偏差値域（図中の（ｃ）の等高線）と、因子１４を中心とした低偏差値域をもつ（図中の（ｄ）の等高線）。このことから、グループ１の需要者は、車に対して「可愛い」「都会の」「カジュアルな」という因子に表わされるイメージを求めており、逆に「安全な」「遠出」、「ドライブ」というような因子に表わされるイメージを低く評価していることが視認可能となる。
【００４４】
図４に、偏差値共分散を算出する処理動作の概略を表わすフローチャートを示す。ステップＳ４０では、需要量偏差値／評価点偏差値換算部８が、「商品評価」記憶部２に記憶されている商品毎の因子別の評価点を評価点偏差値に換算する。図１３に、車１から車５までの因子別の評価点を評価点偏差値に換算した例を示す。「商品評価」記憶部２に記憶されている評価点は、評価に対する点数であってもよいし、人数自体や人数の割合によって記憶されていてもよい。ステップＳ４２では、「偏差値共分散」算出部１０に、ステップＳ３０で算出した需要量偏差値とステップＳ４０で算出した評価点偏差値を入力する。ステップＳ４４では、「偏差値共分散」算出部１０が、需要量偏差値と評価点偏差値の共分散を計算する。例えば、車ｎの因子ｉ別の評価点偏差値ｘｉと、需要者グループの因子ｉ別の需要量偏差値ｙｉの共分散は、下記の式で計算できる。
【００４５】
【数３】
0004697029.tif 000004
ｘ＊は評価点偏差値の全因子（ｉ＝１〜ｍ）の算術平均であり、ｙ＊は需要量偏差値の全因子（ｉ＝１〜ｍ）の算術平均である。図１４に、需要者グループ１の車毎の偏差値共分散の値を示す。偏差値共分散は、因子別の需要量偏差値の分布パターンと因子別の評価点偏差値の分布パターンの相関性が強いほど、大きい値をとる。図４のステップＳ４６では、算出された偏差値共分散の値が「偏差値共分散」記憶部１２に記憶される。本実施例では、需要者グループと車種毎に、「偏差値共分散」が記憶される。
ステップＳ４０からステップＳ４６までの処理は、ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００に偏差値共分散を算出する処理を実行させるプログラムによって実行される。
【００４６】
図５に、共分散／商品マップを作成する処理動作の概略を示すフローチャートを示す。ステップＳ５０では、「偏差値共分散」記憶部１２に需要者グループと車種毎に記憶されている偏差値共分散の値を、ＣＰＵ１００に入力する。ステップＳ５１では、「商品マップ」記憶部４から、商品マップをＣＰＵ１００に入力する。
ステップＳ５２では、車別の偏差値共分散の値を商品マップ上にプロットされている車に付与し、車の重み付けを行う。このことにより、商品マップ上の車は、車のプロットされている位置と、車同士の距離が表わす情報に加えて、需要者がそれぞれの因子を重視する価値の度合いと、商品提供者が車毎にそれぞれの因子に対して認める価値の度合いがどの程度相関性を持つかという情報を兼備することができる。
ステップＳ５４では、偏差値共分散の階級区分に基づいて、商品マップ上の車の階級を特定する。図１１に、偏差値共分散の階級区分を示す。図１１の商品マップの車に重み付された偏差値共分散は、９階級に分けられている。最も高い偏差値共分散域の階級を第１階級とし、最も低い偏差値共分散域の階級を第９階級とする。階級区分の数と階級毎の偏差値共分散の幅は、偏差値共分散のばらつきに応じてＣＰＵ１００と等高線表示マップ作成プログラム７０が算出してもよいし、予め設定しておいてもよい。
ステップＳ５６では、同じ階級区分にある車を一つの集合とみなして等高線が作成され、共分散／商品マップが作成される。
ステップＳ５８では、作成した共分散／商品マップを「共分散／商品マップ」記憶部１６に記憶する。記憶された共分散／商品マップは、表示部３４に出力表示することができる。
ステップＳ５０からステップＳ５８までの処理は、ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００に需要量／因子マップを作成する処理を実行させる等高線表示マップ作成プログラム７０によって実行される。
【００４７】
このようにして作成された共分散／商品マップは、商品に対する商品提供者の評価を表わすマップ上にプロットされている商品について、商品提供者の車に対する評価と需要者のもとめる商品イメージの合致度合いを表わしたマップである。例えば、図１１は需要者グループ１の需要量と図８の商品マップから作成した共分散／商品マップの例示である。商品毎に算出された偏差値共分散は９階級に区分され、それぞれの階級毎に色分け表示されている。この共分散／商品マップは、車１２を中心とした高共分散域をもち（図中の（ａ）の等高線）、車７を中心とした低共分散域をもつ（図中の（ｂ）の等高線）。このことから、車１２をはじめ、第３階級に属する車８や車９などの車種はグループ１の需要者の求めるイメージに合致しており、逆に第７階級に属する車６や第８階級に属する車７は、グループ１の需要者の求めるイメージに適合しないことが視認可能となる。
【００４８】
共分散／商品マップにおいて高い階級区分に属している車は、その需要者グループの求めるイメージを最もよく表わしていると認められていることを意味している。このことから、図１０に示す需要量／因子マップの等高線表示と、図１１に示す共分散／商品マップの等高線表示は、最も高い階級区分の等高線が現れる位置が異なっている。
【００４９】
共分散／商品マップからは、需要者グループの需要量により、既存商品の持つイメージと需要者の求めるイメージの合致の度合いを知るだけでなく、新商品のコンセプト決定の支援が可能となる。例えば、商品提供者が評価する商品群に、これから開発する新商品を含めて共分散／商品マップを作成することで、それぞれの需要者グループの求めるイメージの動向との合致度合いを比較検討することができる。例えば、図１１に示す共分散／商品マップにおいては、第１階級に属する車が存在しない。これは、既存車種の中に需要者グループ１の求めるイメージに最も適合する車種が存在しないことを意味している。それに対し、図１０に示す需要量／因子マップからは、需要者グループ１が重視するイメージを表わす因子が視認可能となっている。これらの車種および因子に関する情報から、需要者の需要量により適合する商品のコンセプトが起案可能となる。例えば、車１２に類似しており、かつ「可愛い」「都会の」「シンプルな」などのイメージをより強調した商品を企画すれば、需要者グループ１の求めるイメージにさらに近づいた商品を提供することができる。
さらに、共分散／商品マップ上の方向位置関係からすると、車１２と車７は同様の傾向性を有していることがわかる。しかしながら、車１２よりも車７の階級区分は６階級も低い。このような商品同士の相違を表わす階級区分情報を表示することで、コンセプト設定について再考すべき問題点をもつ商品が容易に視認可能になる。
あるいは、特定の需要者グループを購入層と想定する新商品のコンセプトを決定するためには、因子毎の需要量を踏まえ、特定の需要者グループの需要量偏差値との偏差値共分散が最大になるような評価点および評価点偏差値を割り出し、需要者の潜在的な需要量を満たす商品の開発を支援することもできる。
【００５０】
このように、装置３０は４種類のマップを作成表示することが可能である。これらのマップを個別に、あるいは統合して用いることで、商品の潜在的需要量を明らかにし、潜在的な需要量を考慮した商品の企画立案を支援することができる。
【００５１】
（第２実施例）
図１５に、本実施例の表示装置４０の概略構成を表わすブロック図を示す。表示装置４０は、第１実施例の表示装置３０の構成に加え、「販売実績」記憶部２０と、「販売実績／商品マップ」記憶部２２と、「販売要因係数」計算部２４と、「販売要因係数」記憶部２６と、「販売要因／因子マップ」記憶部２８を備えている。
図１５に示す「販売実績」記憶部２０は、商品毎の販売実績を記憶している。図１９に、商品毎の販売実績を例示する。販売実績は、販売実績の時系列的な推移情報を有していてもよく、販売台数のほかに売上額により記憶されていてもよい。
図１の「販売実績／商品マップ」記憶部２２は、商品マップにプロットされている車に対し、「販売実績」記憶部２０に記憶されている販売実績を重み付けし、等高線表示して作成した販売実績／商品マップを記憶している。図２０に、販売実績／商品マップの表示例を示す。本装置で作成する販売実績／商品マップでは、販売実績の階級区分が色分け表示されている。階級区分を色分け表示することで、商品同士の関係性と、商品に対する販売量の関係が容易に視認可能となっている。図２０では実際には存在する色分け表示が無視されている。
【００５２】
「販売要因係数」計算部２４は、「販売実績」記憶部２０に記憶されている販売実績の値に対して重回帰分析を実行し、車の特徴を表わす因子が、販売実績の値にどの程度影響しているかを表わす販売要因係数を算出する。車の販売台数を目的変数、車毎の因子別の評価点を説明変数として重回帰分析を実施することで、因子毎の販売要因係数を得ることができる。「販売要因係数」記憶部２６は、「販売要因係数」計算部２４が算出した因子毎の販売要因係数を記憶している。
【００５３】
「販売要因／因子マップ」記憶部２８は、因子マップにプロットされている因子に対して「販売要因係数」記憶部２６に記憶されている因子別の販売要因係数を付与し、その値に応じて等高線表示して作成した販売要因／因子マップを記憶している。図２２に、販売要因／因子マップの表示例を示す。本装置で作成する販売要因／因子マップでは、販売要因係数の階級区分が色分け表示されている。階級区分を色分け表示することで、因子同士の関係性と、因子に対する販売要因係数の関係性が容易に視認可能となっている。図２２では実際には存在する色分け表示が無視されている。
【００５４】
図１６に、販売実績／商品マップを作成する処理動作の概略を表わすフローチャートを示す。この処理動作を開始する時点で、表示装置４０は少なくとも図２のステップＳ２からステップＳ２６までの処理をすでに実行している。
ステップＳ６０では、「販売実績」記憶部２０に記憶されている車毎の販売台数の値をＣＰＵ１００に入力する。ステップＳ６１では、「商品マップ」記憶部４から、商品マップをＣＰＵ１００に入力する。
ステップＳ６２では、車別の販売台数の値を商品マップ上にプロットされている車に付与し、車の重み付けを行う。このことにより、商品マップ上の車は、車のプロットされている位置と車同士の距離が表わす情報に加えて、どれだけの台数が販売されたかという販売実績に関する情報を兼備することができる。
ステップＳ６４では、販売台数の階級区分に基づいて、商品マップ上の車の階級を特定する。図２０に、販売台数の階級区分を示す。図２０では、商品マップの各車に重み付けされた販売実績が、７階級に分けられている。最も高い販売実績域の階級を第１階級とし、最も低い販売実績域の階級を第７階級とする。階級区分の数と階級毎の販売実績の幅は、車毎の販売実績のばらつきに応じてＣＰＵ１００と等高線表示マップ作成プログラム７０が算出してもよいし、予め設定しておいてもよい。
ステップＳ６６では、同じ階級区分にある車を一つの集合とみなして等高線が作成され、販売実績／商品マップが作成される。
ステップＳ６８では、作成した販売実績／商品マップを「販売実績／商品マップ」記憶部２２に記憶する。記憶された販売実績／商品マップは、表示部３４に出力表示することができる。
ステップＳ６０からステップＳ６８までの処理は、ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００に販売実績／商品マップを作成する処理を実行させる等高線表示マップ作成プログラム７０によって実行される。
【００５５】
販売実績／商品マップは、商品提供者の商品に対する評価を表わすマップ上に、商品の販売実績を等高線表示したマップである。例えば、図２０は、図１９に示す車毎の販売台数と図８の商品マップから作成した販売実績／商品マップの例示である。商品毎の販売台数は７階級に区分され、それぞれの階級毎に色分け表示されている。この販売実績／商品マップは、車１を中心とした高販売実績域をもち（図中の（ａ）の等高線）、車７を中心とする低販売実績域をもつ（図中の（ｂ）の等高線）。
【００５６】
例えば、需要者グループ１を対象として図１１に示すような共分散／商品マップを作成し、需要者グループ１の販売実績より販売実績／商品マップを作成した場合、販売実績／商品マップの等高線表示と共分散／商品マップの等高線表示では、等高線に現れる階級区分や、等高線の現れる位置が異なることがある。販売実績／商品マップと共分散／商品マップを比較した際に現れる相違は、需要者が購入したいと思う車と、実際に購入した車との相違である。例えば、車１２の偏差値共分散は図１１に示す共分散／商品マップにおいて第２階級に属しており、第４階級に属する車１よりも需要者の求めるイメージに近い。しかしながら、図２０に示す販売実績／商品マップにおいて、車１２よりも車１のほうが販売実績の階級が上であることがわかる。このことからは、需要者にとって車の購入の際に何らかの制約が存在しており、より魅力のある車である車１２よりも、車１のほうがその制約条件に適していると需要者が判断したことが推察される。車１２は、需要者グループ１の潜在的な需要を表わしている。車１２の購入に際して存在すると思われる制約条件を取り除けば、需要者グループ１に対して魅力のある商品を提供することができる。
本発明によると、このような相違から得られる情報を商品の開発過程に反映することで、より需要量の高い新商品の開発や、既存商品の改善に活用することができる。
【００５７】
図１７に、「販売要因係数」計算部２４の処理動作概要を表わすフローチャートを示す。ステップＳ７０では、「商品評価」記憶部２から、商品毎の因子別の評価点を「販売要因係数」計算部２４に入力する。商品毎の因子別の評価点は、図６に示すとおりである。ステップＳ７２では、「販売要因係数」計算部２４に、「販売実績」記憶部２０から車毎の販売実績を入力する。販売実績は、図１９に示す販売台数である。
ステップＳ７４では、販売実績の値を目的変数ｙとし、商品毎の因子別の評価点を説明変数ｘとして重回帰分析を実施する。例えば、販売要因係数ａiについて下記のような式を車毎に連立させ、重回帰分析を実施することで、販売実績に対して因子が持つ影響度を表わす販売要因係数を得ることができる。
ｙ＝ａ０+ａ１ｘ１+ａ２ｘ２+ａ３ｘ３+ … +ａiｘi
ステップＳ７６では、算出された因子毎の販売要因係数を「販売要因係数」記憶部２６に記憶する。記憶された販売要因係数は、表示部３４に出力表示することができる。図２１に、重回帰分析の結果の一例を示す。販売要因係数は非標準化係数でもよいし、標準化係数でもよい。ステップＳ７０からステップＳ７６までの処理は、ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００にそれらのステップを実行させる重回帰分析プログラム８０が実行する。
【００５８】
図１８に、販売要因／因子マップを作成する処理動作概要を表わすフローチャートを示す。この処理動作を開始する時点で、装置４０は、少なくとも図２のステップＳ２からステップＳ２６までの処理をすでに実行している。
ステップＳ８０では、「販売要因係数」記憶部２６から、記憶されている因子毎の販売要因係数をＣＰＵ１００に入力する。ステップＳ８１では、「因子マップ」記憶部５に記憶されている因子マップをＣＰＵ１００に入力する。
ステップＳ８２では、販売要因係数の値を因子マップ上にプロットされている因子に付与し、因子の重み付けを行う。このことにより、因子マップ上の因子は、因子のプロットされている位置と因子同士の距離が表わす情報に加えて、因子の販売実績に対する影響度を表わす販売要因としての情報を兼備することができる。
ステップＳ８４では、販売要因係数の階級区分に基づいて、マップ上の因子の階級を特定する。図２２に、因子の販売要因係数の階級区分を示す。図２２の販売要因／因子マップの因子に重み付けされた販売要因係数は、６階級に分けられている。最も高い販売要因係数域の階級を第１階級とし、最も低い販売要因係数域の階級を第６階級とする。階級区分の数と階級毎の販売要因係数の幅は、販売要因係数の分散（ばらつき）に応じてＣＰＵ１００と等高線表示マップ作成プログラム７０が算出してもよいし、予め設定しておいてもよい。
ステップＳ８６では、同じ階級区分にある因子を一つの集合とみなして、等高線を作成し、販売要因／因子マップを作成する。例えば、図２２の販売要因／因子マップに図示している因子のうち、第１階級に属する販売要因係数を有する因子は因子１２のみである（図中の（ａ）の等高線）。反対に、第６階級に属する販売要因係数を有する因子は、因子１７のみである（図中の（ｂ）の等高線）。
ステップＳ８８では、作成した販売要因／因子マップを「販売要因／因子マップ」記憶部２８に記憶する。記憶された販売要因／因子マップは、表示部３４に出力表示することができる。ステップＳ８０からステップＳ８８までの処理は、ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００に販売要因／因子マップを作成する処理を実行させる等高線表示マップ作成プログラム７０によって実行される。
【００５９】
販売要因／因子マップは、商品提供者の因子に対する評価を表わすマップ上に、因子が販売実績にどの程度影響しているのかを等高線表示するマップである。例えば、図２２の販売要因／因子マップからは、販売実績に対して因子１２「カジュアルな」をはじめとする、高い販売要因係数域に属する因子の影響度が大きく、反対に因子１７「家庭的な」をはじめとする低い販売要因係数域に属する因子の影響度が小さいことが容易に視認可能となる。
【００６０】
例えば、需要者グループ１を対象として図１０に示すような需要量／因子マップを作成し、需要者グループ１の販売実績より販売要因／因子マップを作成した場合、販売要因／因子マップの等高線表示と需要量／因子マップの等高線表示では、等高線に現れる階級区分や、等高線の現れる位置が異なることがある。販売要因／因子マップと需要量／因子マップを比較した際に現れる相違は、需要者が実際に購入した車に対して影響したイメージと、購入したい車に対して重視したいイメージとの相違である。例えば、因子マップ上の因子４「運転しやすそうな」は、需要量／因子マップに見られるように、求める車のイメージとしては低評価だが、販売要因／因子マップに見られるように、実際に車を購入する際には重視される因子であることがわかる。反対に、因子６の「都会的な」は、求める車のイメージとしては高評価だが、実際に購入する際の影響度は低いことがわかる。因子４や因子６の例のように、需要量／因子マップと販売要因／因子マップとの相違を特定し、解釈を試みることで、さらに商品開発に反映すべき需要者の需要量の動向をうかがい知ることが可能となる。このような情報は、需要者の需要量動向と商品購入の際の心理を反映した商品企画には非常に有用であり、新商品のコンセプト立案や既存商品の販売戦略の修正などの作業の際に商品と因子の需要量に関する分析結果を提供し、商品企画の支援をすることができる。
【００６１】
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。
例えば、需要量と評価点の関係性を表わす方法として、需要量偏差値と評価点偏差値の偏差値相関係数を算出し、商品マップにプロットされている商品に対して偏差値相関係数の値を付与して偏差値相関／商品マップを作成してもよい。
あるいは、商品マップ／因子マップの作成処理において、成分と特定された固有値と、その固有値に対応する固有ベクトルから、成分の値をとるときの行列Ｘの行項目（因子１〜ｍ）に対応する値を算出するときに、固有ベクトルと全データの長さの平方根を乗算することで、因子と商品の座標の強調をおこなってもよい。
また、商品毎の因子別の評価点を求めた因子群と、需要量を求めた因子群が同一でない場合、対応因子抽出手段を備えていてもよい。対応因子抽出手段は対応する因子を抽出し、「偏差値共分散」算出手段は、抽出した対応因子の需要量偏差値と評価点偏差値を求めてもよい。
【００６２】
本明細書または共分散／商品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、出願時の請求項に記載の組み合わせに限定されるものではない。また、本明細書または共分散／商品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】
【００６３】
【図１】装置３０の概略構成を示すブロック図である。
【図２】商品マップ／因子マップを作成する処理動作の概略を表わすフローチャートである。
【図３】需要量／因子マップを作成する処理動作の概略を表わすフローチャートである。
【図４】偏差値共分散を算出する処理動作の概略を表わすフローチャートである。
【図５】共分散／商品マップを作成する処理動作の概略を表わすフローチャートである。
【図６】車毎の因子別の評価点の表示例を示す図である。
【図７】因子１から因子１８までをプロットした因子マップの表示例である。
【図８】車１から車１５までをプロットした商品マップの表示例である。
【図９】因子毎の需要量を表示した例である。
【図１０】需要量／因子マップの表示例である。
【図１１】共分散／商品マップの表示例である。
【図１２】需要者グループ１の因子毎の需要量と需要量偏差値の表示例である。
【図１３】車毎の因子別の評価点と評価点偏差値の表示例である。
【図１４】需要者グループ１の車毎の偏差値共分散の表示例である。
【図１５】装置４０の概略構成を表わすブロック図である。
【図１６】販売実績／商品マップを作成する処理動作の概要を表わすフローチャートである。
【図１７】「販売要因」定量計算部２４の動作概要を表わすフローチャートである。
【図１８】販売要因／因子マップを作成する処理動作の概要を表わすフローチャートである。
【図１９】販売実績の表示例である。
【図２０】販売実績／商品マップの表示例である。
【図２１】重回帰分析の結果の表示例である。
【図２２】販売要因／因子マップの表示例である。
【符号の説明】
【００６４】
２：「商品評価」記憶部
４：「商品マップ」記憶部
５：「因子マップ」記憶部
６：「需要量」記憶部
８：需要量偏差値／評価点偏差値換算部
１０：「偏差値共分散」算出部
１２：「偏差値共分散」記憶部
１４：「需要量／因子マップ」記憶部
１６：「共分散／商品マップ」記憶部
２０：「販売実績」記憶部
２２：「販売実績／商品マップ」記憶部
２４：「販売要因係数」計算部
２６：「販売要因係数」記憶部
２８：「販売要因／因子マップ」記憶部
３０：表示装置
３２：入力部
３４：表示部
４０：表示装置
６０：コレスポンデンス分析プログラム
７０：等高線表示マップ作成プログラム
８０：重回帰分析プログラム
１００：ＣＰＵ
【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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【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】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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