(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
販売された商品の商品ＩＤと該商品が新商品か旧商品かを表す新旧商品情報とを含んだ商品データを各商品毎に記憶している商品データ記憶域から、旧商品の商品ＩＤを特定する旧商品特定部と、
購買された商品の商品ＩＤと該商品を購買したパネルのパネルＩＤとを含んだ購買履歴データを多数個記憶している購買履歴データ記憶域から、前記特定された旧商品のうちヒット旧商品の商品ＩＤを検索キーに、該ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを特定するヒット商品購買パネル特定部と、
前記特定されたパネルＩＤに対応したパネルのヒット旧商品の購買実態を前記購買履歴データ記憶域から特定するヒット商品購買実態特定部と、
前記特定された、ヒット旧商品の購買実態及びパネルＩＤに基づいて、予め多数のパネルＩＤが登録されているパネル記憶域における各パネルＩＤ毎に、商品の目利き度を算出する目利き度算出部と、
新商品の商品ＩＤを前記商品データ記憶域から特定する新商品特定部と、
前記算出された目利き度が所定値以上である目利きパネルのパネルＩＤを前記多数のパネルＩＤの中から特定する目利きパネル特定部と、
前記特定された新商品の商品ＩＤと前記特定された目利きパネルのパネルＩＤとを含んだ複数の新商品購買履歴データを前記購買履歴データ記憶域から特定する新商品購買履歴特定部と、
前記特定された複数の新商品購買履歴データを基に、前記特定された新商品のヒットする可能性を表した値であるヒット予測値を算出する新商品ヒット予測部と
を備えるマーケティングリサーチ支援サーバ。
【請求項２】
各前記商品データには、商品の販売開始日時が含まれており、
各前記購買履歴データには、商品の購買日時が含まれており
前記ヒット商品購買実態特定部は、ヒット旧商品の購買実態として、以下の（Ａ）及び（Ｂ）、
（Ａ）前記特定されたヒット旧商品の商品データと、該ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを含んだ購買履歴データとから、該ヒット旧商品が販売開始されてから所定期間内に該パネルが該ヒット旧商品を購買したか否か、
（Ｂ）該ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを含んだ購買履歴データが複数個あるか否かから、該パネルが該ヒット旧商品をリピート購買したか否か、
の両方を特定し、（Ａ）において購買したと特定された場合と、（Ｂ）においてリピート購買したと特定された場合には、（Ａ）において購買していないと特定された場合と、（Ｂ）においてリピート購買されていないと特定された場合とに比して、該パネルＩＤについての目利き度を高くする、
請求項１記載のマーケティングリサーチ支援サーバ。
【請求項３】
アンケート対象の商品の商品ＩＤを記憶したアンケート記憶域から特定の商品ＩＤを取得する実施アンケート特定部と、
前記多数のパネルＩＤのうちの任意のパネルＩＤに対応するパネルに対して、前記特定された商品ＩＤに対応する電子的なアンケート質問群を提供するアンケート提供部と、
前記提供された電子的なアンケート質問群に対する電子的なアンケート回答群に関するデータと該アンケート回答群を入力したパネルＩＤとを含んだアンケート結果データを蓄積しているアンケート結果記憶域から、前記ヒット旧商品についてのアンケート結果データを特定するヒット旧商品アンケート結果特定部と
を更に備え、
前記目利き度算出部は、該特定されたアンケート結果データがヒット旧商品について高い評価を表していれば、該特定されたアンケート結果データがヒット旧商品について低い評価を表している場合に比して、該アンケート結果データに含まれているパネルＩＤについての目利き度を高くする、
請求項１記載のマーケティングリサーチ支援サーバ。
【請求項４】
前記特定された旧商品のうち反ヒット旧商品の商品ＩＤを検索キーに、該反ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを特定する反ヒット商品購買パネル特定部と、
前記特定されたパネルＩＤに対応したパネルの反ヒット旧商品の購買実態を前記購買履歴データ記憶域から特定する反ヒット商品購買実態特定部と
を更に備え、
前記目利き度算出部が、ヒット旧商品の購買実態及びパネルＩＤに加え、前記特定された、反ヒット旧商品の購買実態及びパネルＩＤを基に、前記パネル記憶域における各パネルＩＤ毎に、商品の目利き度を算出する、
請求項１記載のマーケティングリサーチ支援サーバ。
【請求項５】
各前記商品データには、商品の販売開始日時が含まれており、
各前記購買履歴データには、商品の購買日時が含まれており
前記反ヒット商品購買実態特定部は、反ヒット旧商品の購買実態として、以下の（Ｃ）及び（Ｄ）、
（Ｃ）前記特定された反ヒット旧商品の商品データと、該反ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを含んだ購買履歴データとから、該反ヒット旧商品が販売開始されてから所定期間内に該パネルが該反ヒット旧商品を購買したか否か、
（Ｄ）該反ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを含んだ購買履歴データが複数個あるか否かから、該パネルが該反ヒット旧商品をリピート購買したか否か、
の両方を特定し、（Ｃ）において購買したと特定された場合と、（Ｄ）においてリピート購買したと特定された場合には、（Ｃ）において購買していないと特定された場合と、（Ｄ）においてリピート購買されていないと特定された場合に比して、該パネルＩＤについての目利き度を低くする、
請求項５記載のマーケティングリサーチ支援サーバ。
【請求項６】
アンケート対象の商品の商品ＩＤを記憶したアンケート記憶域から特定の商品ＩＤを取得する実施アンケート特定部と、
前記多数のパネルＩＤのうちの任意のパネルＩＤに対応するパネルに対して、前記特定された商品ＩＤに対応する電子的なアンケート質問群を提供するアンケート提供部と、
前記提供された電子的なアンケート質問群に対する電子的なアンケート回答群に関するデータと該アンケート回答群を入力したパネルＩＤとを含んだアンケート結果データを蓄積しているアンケート結果記憶域から、前記反ヒット旧商品についてのアンケート結果データを特定する反ヒット旧商品アンケート結果特定部と
を更に備え、
前記目利き度算出部は、該特定されたアンケート結果データが反ヒット旧商品について高い評価を表していれば、該特定されたアンケート結果データが反ヒット旧商品について低い評価を表している場合に比して、該アンケート結果データに含まれているパネルＩＤについての目利き度を低くする、
請求項５記載のマーケティングリサーチ支援サーバ。
【請求項７】
前記新商品ヒット予測部が、前記複数の新商品購買履歴データに含まれている目利きパネルＩＤの数と、同一の目利きパネルＩＤを含んだ新商品購買履歴データが二以上である該目利きパネルＩＤの数とに基づいて、前記ヒット予測値を算出する、
請求項１記載のマーケティングリサーチ支援サーバ。
【請求項８】
前記目利き度の算出と、前記ヒット予測値の算出とのうちの少なくとも一つにおいて、算出における計算要素がパラメータ値によって重み付けされるようになっており、各ヒット旧商品毎に、複数のヒット予測値を算出し、
前記算出された複数のヒット予測値が全て所定値以上となるように、前記パラメータ値を調節するパラメータ値調整部を更に備える、
請求項１乃至７のいずれか１項に記載のマーケティングリサーチ支援サーバ。
【請求項９】
購買が指定された新商品の商品ＩＤを記憶したアンケート記憶域から該商品ＩＤを取得する実施アンケート特定部と、
前記多数のパネルＩＤのうち前記目利き度が所定値以上である前記目利きパネルであって、購買指定新商品を購買することを指定された購買指定目利きパネルに対して、前記取得された商品ＩＤに対応する電子的なアンケート質問群を提供するアンケート提供部と、
前記提供された電子的なアンケート質問群に対する電子的なアンケート回答群に関するデータと該アンケート回答群を入力したパネルＩＤとを含んだアンケート結果データを蓄積しているアンケート結果記憶域から、前記購買指定新商品について前記購買指定目利きパネルにアンケート回答群が入力されたアンケート結果データを特定する新商品アンケート結果特定部と
を更に備え、
前記新商品ヒット予測部は、前記特定されたアンケート結果データが購買指定新商品について高い評価を表していれば、該特定されたアンケート結果データが購買指定新商品について低い評価を表している場合に比して、該購買指定新商品の今後のヒット予測値を高くする、
請求項１記載のマーケティングリサーチ支援サーバ。
【請求項１０】
コンピュータが、購買された商品の商品ＩＤと該商品を購買したパネルのパネルＩＤとを含んだ購買履歴データを購買履歴データ記憶域に格納するステップと、
コンピュータが、販売された商品の商品ＩＤと該商品が新商品か旧商品かを表す新旧商品情報とを含んだ商品データを各商品毎に記憶している商品データ記憶域から、旧商品の商品ＩＤを特定するステップと、
コンピュータが、前記特定された旧商品のうちヒット旧商品の商品ＩＤを検索キーに、前記購買履歴データ記憶域から、該ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを特定するステップと、
コンピュータが、前記特定されたパネルＩＤに対応したパネルのヒット旧商品の購買実態を前記購買履歴データ記憶域から特定するステップと、
コンピュータが、前記特定された、ヒット旧商品の購買実態及びパネルＩＤに基づいて、予め多数のパネルＩＤが登録されているパネル記憶域における各パネルＩＤ毎に、商品の目利き度を算出するステップと、
コンピュータが、新商品の商品ＩＤを前記商品データ記憶域から特定するステップと、
コンピュータが、前記算出された目利き度が所定値以上である目利きパネルのパネルＩＤを前記多数のパネルＩＤの中から特定するステップと、
コンピュータが、前記特定された新商品の商品ＩＤと前記特定された目利きパネルのパネルＩＤとを含んだ複数の新商品購買履歴データを前記購買履歴データ記憶域から特定するステップと、
コンピュータが、前記特定された複数の新商品購買履歴データを基に、前記特定された新商品のヒットする可能性を表した値であるヒット予測値を算出するステップと
を有するマーケティングリサーチ支援方法。
【請求項１１】
販売された商品の商品ＩＤと該商品が新商品か旧商品かを表す新旧商品情報とを含んだ商品データを各商品毎に記憶している商品データ記憶域から、旧商品の商品ＩＤを特定するステップと、
購買された商品の商品ＩＤと該商品を購買したパネルのパネルＩＤとを含んだ購買履歴データを多数個記憶している購買履歴データ記憶域から、前記特定された旧商品のうちヒット旧商品の商品ＩＤを検索キーに、該ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを特定するステップと、
前記特定されたパネルＩＤに対応したパネルのヒット旧商品の購買実態を前記購買履歴データ記憶域から特定するステップと、
前記特定された、ヒット旧商品の購買実態及びパネルＩＤに基づいて、予め多数のパネルＩＤが登録されているパネル記憶域における各パネルＩＤ毎に、商品の目利き度を算出するステップと、
新商品の商品ＩＤを前記商品データ記憶域から特定するステップと、
前記算出された目利き度が所定値以上である目利きパネルのパネルＩＤを前記多数のパネルＩＤの中から特定するステップと、
前記特定された新商品の商品ＩＤと前記特定された目利きパネルのパネルＩＤとを含んだ複数の新商品購買履歴データを前記購買履歴データ記憶域から特定するステップと、
前記特定された複数の新商品購買履歴データを基に、前記特定された新商品のヒットする可能性を表した値であるヒット予測値を算出するステップと
をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マーケティングリサーチを支援するためのコンピュータ技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
マーケティングリサーチの一環として、例えばアンケートがある。本明細書では、「アンケート」とは、或る目的のための調査を意味する。そして、一つのアンケートでの一以上の質問を「アンケート質問群」と言い、一つの質問を「アンケート質問」と言う。また、それら一以上の質問にそれぞれされた一以上の回答を「アンケート回答群」と言い、一つの回答を「アンケート回答」と言う。
【０００３】
コンピュータを利用したアンケートとして、例えば、特許文献１に開示の技術がある。この特許文献１によれば、アンケート質問群に対するアンケートパネル（回答者）からのアンケート回答群の内容に応じて、アンケートパネルに得点を付与することができる。各アンケート質問は、予め用意された複数の選択肢の中からアンケートパネルが所望の選択肢を選択することで回答する形式になっており、正しい選択肢が選択された場合に正答となって、正答されたアンケート質問の難易度に応じて、得点が更新される。
【特許文献１】特開平１１−３４５２２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術では、各アンケート回答が、予め正答と誤答に区別できるようになっていることを前提としている。マーケティングリサーチのためのアンケート質問に対するアンケート回答には、通常、初めから正答や誤答といった区別があるわけでは無い。このため、特許文献１の技術を、マーケティングリサーチに適用することはできない。
【０００５】
アンケートは、一般に、サンプリング理論に基づいて母集団を推計するために行われる。具体的には、例えば、或る商品Ａについてアンケートリサーチを行う場合には、その商品Ａを購買したことがあるか否かのアンケート質問を含んだアンケート質問群を準備し、そのアンケート質問群を不特定多数のパネル（消費者）に配布する。そして、回収されたアンケート回答群の総数と、商品Ａを購買したというアンケート回答を含んだアンケート回答群の数とに基づいて、商品Ａを購買した母集団を推計することができる。
【０００６】
しかし、そのようなアンケートが、必ずしも、サプライヤ（例えばアンケート実施者）にとって、自分が販売した新商品がヒットするか否かを予測するのに有効とは言えない。なぜなら、人によって評価能力にばらつきがあり、上記のようなアンケートの結果に基づく新商品ヒット予測では、アンケートパネルの評価能力に関わらず全てのアンケート回答群を同等に勘案せざるを得ないためである。
【０００７】
このため、新商品のヒット予測に適した新規なマーケティングリサーチ方法を実現するためのコンピュータ技術、具体的には、母集団推計のためのアンケートを利用した方法とは異なるマーケティングリサーチ方法を実現するためのコンピュータ技術が望まれる。
【０００８】
従って、本発明の目的は、新商品のヒット予測に適した新規なマーケティングリサーチ方法を実現するためのコンピュータ技術を提供することにある。
【０００９】
本発明の他の目的は、後の説明から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に従うマーケティングリサーチ支援サーバは、旧商品特定部と、ヒット商品購買パネル特定部と、ヒット商品購買実態特定部と、目利き度算出部と、新商品特定部と、目利きパネル特定部と、新商品購買履歴特定部と、新商品ヒット予測部とを備える。旧商品特定部は、販売された商品の商品ＩＤと該商品が新商品か旧商品かを表す新旧商品情報とを含んだ商品データを各商品毎に記憶している商品データ記憶域から、旧商品の商品ＩＤを特定する。ヒット商品購買パネル特定部は、購買された商品の商品ＩＤと該商品を購買したパネルのパネルＩＤとを含んだ購買履歴データを多数個記憶している購買履歴データ記憶域から、前記特定された旧商品のうちヒット旧商品の商品ＩＤを検索キーに、該ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを特定する。ヒット商品購買実態特定部は、前記特定されたパネルＩＤに対応したパネルのヒット旧商品の購買実態を前記購買履歴データ記憶域から特定する。目利き度算出部は、前記特定された、ヒット旧商品の購買実態及びパネルＩＤに基づいて、予め多数のパネルＩＤが登録されているパネル記憶域における各パネルＩＤ毎に、商品の目利き度を算出する。新商品特定部は、新商品の商品ＩＤを前記商品データ記憶域から特定する。目利きパネル特定部は、前記算出された目利き度が所定値以上である目利きパネルのパネルＩＤを前記多数のパネルＩＤの中から特定する。新商品購買履歴特定部は、前記特定された新商品の商品ＩＤと前記特定された目利きパネルのパネルＩＤとを含んだ複数の新商品購買履歴データを前記購買履歴データ記憶域から特定する。新商品ヒット予測部は、前記特定された複数の新商品購買履歴データを基に、前記特定された新商品のヒットする可能性を表した値であるヒット予測値を算出する。算出されたヒット予測値は、該新商品のサプライヤが使用する端末に提供することができる。
【００１１】
第一の実施態様では、各前記商品データには、商品の販売開始日時が含まれている。また、各前記購買履歴データには、商品の購買日時が含まれている。前記ヒット商品購買実態特定部は、ヒット旧商品の購買実態として、以下の（Ａ）及び（Ｂ）、
（Ａ）前記特定されたヒット旧商品の商品データと、該ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを含んだ購買履歴データとから、該ヒット旧商品が販売開始されてから所定期間内に該パネルが該ヒット旧商品を購買したか否か、
（Ｂ）該ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを含んだ購買履歴データが複数個あるか否かから、該パネルが該ヒット旧商品をリピート購買したか否か、
の両方を特定する。（Ａ）において購買したと特定された場合と、（Ｂ）においてリピート購買したと特定された場合には、（Ａ）において購買していないと特定された場合と、（Ｂ）においてリピート購買されていないと特定された場合とに比して、該パネルＩＤについての目利き度を高くする。
【００１２】
第二の実施態様では、マーケティングリサーチ支援サーバは、実施アンケート特定部と、アンケート提供部と、ヒット旧商品アンケート結果特定部とを更に備える。実施アンケート特定部は、アンケート対象の商品の商品ＩＤを記憶したアンケート記憶域から特定の商品ＩＤを取得する。アンケート提供部は、前記多数のパネルＩＤのうちの任意のパネルＩＤに対応するパネルに対して、前記特定された商品ＩＤに対応する電子的なアンケート質問群を提供する。ヒット旧商品アンケート結果特定部は、前記提供された電子的なアンケート質問群に対する電子的なアンケート回答群に関するデータと該アンケート回答群を入力したパネルＩＤとを含んだアンケート結果データを蓄積しているアンケート結果記憶域から、前記ヒット旧商品についてのアンケート結果データを特定する。この場合、前記目利き度算出部は、該特定されたアンケート結果データがヒット旧商品について高い評価を表していれば、該特定されたアンケート結果データがヒット旧商品について低い評価を表している場合に比して、該アンケート結果データに含まれているパネルＩＤについての目利き度を高くする。
【００１３】
第三の実施態様では、前記特定された旧商品のうち反ヒット旧商品の商品ＩＤを検索キーに、該反ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを特定する反ヒット商品購買パネル特定部と、前記特定されたパネルＩＤに対応したパネルの反ヒット旧商品の購買実態を前記購買履歴データ記憶域から特定する反ヒット商品購買実態特定部とが更に備えられる。前記目利き度算出部が、ヒット旧商品の購買実態及びパネルＩＤに加え、前記特定された、反ヒット旧商品の購買実態及びパネルＩＤを基に、前記パネル記憶域における各パネルＩＤ毎に、商品の目利き度を算出する。
【００１４】
第四の実施態様では、前記第三の実施態様において、各前記商品データには、商品の販売開始日時が含まれている。各前記購買履歴データには、商品の購買日時が含まれている。前記反ヒット商品購買実態特定部は、反ヒット旧商品の購買実態として、以下の（Ｃ）及び（Ｄ）、
（Ｃ）前記特定された反ヒット旧商品の商品データと、該反ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを含んだ購買履歴データとから、該反ヒット旧商品が販売開始されてから所定期間内に該パネルが該反ヒット旧商品を購買したか否か、
（Ｄ）該反ヒット旧商品を購買したパネルのパネルＩＤを含んだ購買履歴データが複数個あるか否かから、該パネルが該反ヒット旧商品をリピート購買したか否か、
の両方を特定する。（Ｃ）において購買したと特定された場合と、（Ｄ）においてリピート購買したと特定された場合には、（Ｃ）において購買していないと特定された場合と、（Ｄ）においてリピート購買されていないと特定された場合に比して、該パネルＩＤについての目利き度を低くする。
【００１５】
第五の実施態様では、前記第三の実施態様において、実施アンケート特定部と、アンケート提供部と、反ヒット旧商品アンケート結果特定部とが更に備えられる。実施アンケート特定部は、アンケート対象の商品の商品ＩＤを記憶したアンケート記憶域から特定の商品ＩＤを取得する。アンケート提供部は、前記多数のパネルＩＤのうちの任意のパネルＩＤに対応するパネルに対して、前記特定された商品ＩＤに対応する電子的なアンケート質問群を提供する。反ヒット旧商品アンケート結果特定部は、前記提供された電子的なアンケート質問群に対する電子的なアンケート回答群に関するデータと該アンケート回答群を入力したパネルＩＤとを含んだアンケート結果データを蓄積しているアンケート結果記憶域から、前記反ヒット旧商品についてのアンケート結果データを特定する。この場合、前記目利き度算出部は、該特定されたアンケート結果データが反ヒット旧商品について高い評価を表していれば、該特定されたアンケート結果データが反ヒット旧商品について低い評価を表している場合に比して、該アンケート結果データに含まれているパネルＩＤについての目利き度を低くする。
【００１６】
第六の実施態様では、前記新商品ヒット予測部が、前記複数の新商品購買履歴データに含まれている目利きパネルＩＤの数（Ｅ）と、同一の目利きパネルＩＤを含んだ新商品購買履歴データが二以上である該目利きパネルＩＤの数（Ｆ）とに基づいて、前記ヒット予測値を算出する。
【００１７】
第七の実施態様では、マーケティングリサーチ支援サーバが、前記目利き度の算出と、前記ヒット予測値の算出とのうちの少なくとも一つにおいて、算出における計算要素がパラメータ値によって重み付けされるようになっており、各ヒット旧商品毎に、複数のヒット予測値を算出する。そのサーバには、前記算出された複数のヒット予測値が全て所定値以上となるように、前記パラメータ値を調節するパラメータ値調整部が更に備えられる。なお、上記計算要素とは、例えば、上記（Ａ）乃至（Ｆ）のうちの少なくとも一つとすることができる。
【００１８】
第八の実施態様では、実施アンケート特定部と、アンケート提供部と、新商品アンケート結果特定部とが更に備えられる。実施アンケート特定部は、購買が指定された新商品の商品ＩＤを記憶したアンケート記憶域から該商品ＩＤを取得する。アンケート提供部は、前記多数のパネルＩＤのうち前記目利き度が所定値以上である前記目利きパネルであって、購買指定新商品を購買することが指定された購買指定目利きパネルに対して、前記取得された商品ＩＤに対応する電子的なアンケート質問群を提供する。新商品アンケート結果特定部は、前記提供された電子的なアンケート質問群に対する電子的なアンケート回答群に関するデータと該アンケート回答群を入力したパネルＩＤとを含んだアンケート結果データを蓄積しているアンケート結果記憶域から、前記購買指定新商品について前記購買指定目利きパネルにアンケート回答群が入力されたアンケート結果データを特定する。この場合、前記新商品ヒット予測部は、前記特定されたアンケート結果データが購買指定新商品について高い評価を表していれば、該特定されたアンケート結果データが購買指定新商品について低い評価を表している場合に比して、該購買指定新商品の今後のヒット予測値を高くする。
【００１９】
なお、アンケート質問群が提供される実施態様では、購買パネル特定部と、アンケートパネル抽出部と、パネル評価部とが備えられてもよい。前記実施アンケート特定部により取得された商品ＩＤを含んだ複数の購買履歴データを購買履歴データ記憶域から特定し、特定された複数の購買履歴データの各々からパネルＩＤを取得する。アンケートパネル抽出部は、パネルＩＤとアンケートパネル評価値とを含んだパネル評価データを記憶しているパネル評価記憶域から、前記取得された二以上のパネルＩＤの各々に対応するアンケートパネル評価値を特定し、前記取得された二以上のパネルＩＤから、該特定されたアンケートパネル評価値が所定値以上のパネルＩＤを抽出する。アンケート提供部は、前記抽出されたパネルＩＤに対応するパネルに対して、前記特定の商品ＩＤに対応する電子的なアンケート質問群を提供する（アンケート質問群それ自体の提供であっても良いし、アンケート質問群の在り処を案内するのであっても良い）。パネル評価部は、前記提供された電子的なアンケート質問群に対する電子的なアンケート回答群に関するデータと該アンケート回答群を入力したパネルＩＤとを含んだアンケート結果データを蓄積しているアンケート結果記憶域を参照し、ターゲットのパネルＩＤについて、アンケート質問群に対する回答状況及び回答内容のうちの少なくとも一つに基づいてアンケートパネル評価値を算出し、前記パネル評価記憶域内の前記ターゲットのパネルＩＤに対応するアンケートパネル評価値を、前記算出されたアンケートパネル評価値に更新する。
【００２０】
前記アンケート質問群に対する回答状況とは、以下の（Ａ）及び（Ｂ）、
（Ａ）ターゲットのパネルに対して提供された電子的なアンケート質問群のうち電子的なアンケート回答群が入力される確率、
（Ｂ）ターゲットのパネルに対して電子的なアンケート質問群が提供されてから該パネルによって電子的なアンケート回答群が入力されるまでの時間長、
の少なくとも一方であってもよい。
【００２１】
また、前記アンケート質問群に対する回答内容とは、以下の（ａ）及び（ｂ）、
（ａ）自由回答形式の複数のアンケート質問に対してそれぞれ入力された複数のアンケート回答の平均文字数、
（ｂ）自由回答形式のアンケート質問に対して入力されたアンケート回答中からテキストマイニング技術により抽出された語彙数、
の少なくとも一方であってもよい。
【００２２】
マーケティングリサーチ支援サーバの各部は、ハードウェア（例えば回路）、コンピュータプログラム、或いはそれらの組み合わせ（例えば、コンピュータプログラムを読み込んで実行する一又は複数のＣＰＵ）によって実現することもできる。各コンピュータプログラムは、コンピュータマシンに備えられる記憶資源（例えばメモリ）から読み込むことができる。その記憶資源には、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の記録媒体を介してインストールすることもできるし、インターネットやＬＡＮ等の通信ネットワークを介してダウンロードすることもできる。
【００２３】
また、前述した種々の記憶域は、一つの記憶装置内に設けられても良いし、複数の記憶装置に分散して設けられても良い。また、前述した種々の記憶域は、マーケティングリサーチ支援サーバに備えられても良いし、マーケティングリサーチ支援サーバとは別の場所（例えば、マーケティングリサーチ支援サーバと通信可能な記憶装置）に備えられても良い。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、新商品のヒット予測に適した新規なマーケティングリサーチ方法を実現するためのコンピュータ技術を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。本実施形態では、以下の４点、
（１）アンケートパネルの抽出、
（２）アンケートパネルの評価、
（３）新商品のヒット予測、
（４）潜在的な商品の評価、
を行うことができるようなコンピュータシステムが構築されている。そのコンピュータシステムは、マーケティングリサーチを支援するためのシステムである。以下の説明では、そのコンピュータシステムを、「マーケティングリサーチ支援システム」と言う。また、消費者、具体的には、継続的にデータ（例えば購買履歴）をとる被験者たる消費者を「パネル」と言い、パネルのうち、特に、アンケート対象としてのパネルを「アンケートパネル」と言い、商品を購買するパネルを「購買パネル」と言う。
【００２６】
図１は、本発明の一実施形態に係るマーケティングリサーチ支援システムの構成例を示す。
【００２７】
通信ネットワーク１５７に、商品データベース（以下、データベースを「ＤＢ」と略記）１７１、パネルＤＢ１５５、購買履歴ＤＢ１５３、ＰＯＳ（Point Of Sales）システム１５１、アンケート実施部１６１、及びアンケート支援サーバ１０１が接続されている。
【００２８】
商品ＤＢ１７１は、記憶装置に格納されており、商品に関するデータで構成されている。具体的には、例えば、図３Ｃに例示するように、商品ＤＢ１７１では、商品カテゴリ毎に、カテゴリＩＤがあり、そのカテゴリＩＤに、その商品カテゴリに属する各商品のＩＤ（本実施形態ではＪＡＮコード）や商品情報が紐付けられている。商品情報とは、商品に関する情報であり、具体的には、例えば、販売中か否か、陳列期間、購買指定フラグ及び購買パネルＩＤなどがある。販売中か否かとは、商品が店舗（例えばコンビニエンスストア）に陳列されているか否かを意味する（否であれば販売終了を意味する）。陳列期間とは、商品が店舗に陳列されている期間を意味する。具体的には、例えば、陳列開始日時と陳列終了日時とで構成することができる。陳列終了日時が無い場合には、未だ陳列中（つまり販売中）であることを意味する。購買指定フラグとは、購買することが指定されている（例えば義務付けられている）商品であるか否かを表す情報であり、例えば、購買が指定されている商品の場合には、１という値がセットされる。購買パネルＩＤとは、購買が指定されている商品の場合に、その商品を購買することになっているパネル（消費者）のＩＤのことである。購買指定フラグ及び購買パネルＩＤは、潜在的な商品の評価のために設定されたデータである。本実施形態において、「潜在的な商品」とは、売れ行きが悪い商品であって、その理由が、パネルに知られていないだけなのか、パネルに存在は知られているが購買されていないのかが不明な商品のことを意味する。
【００２９】
パネルＤＢ１５５は、記憶装置に格納されており、パネルに関するデータで構成されている。具体的には、例えば、図４Ａに例示するように、パネルＤＢ１５５では、各パネル毎に、パネルのＩＤがあり、パネルＩＤに、そのパネルのパネル属性、メールアドレス及び決済装置ＩＤといったデータが紐付けられている。パネル属性は、例えば、パネルの個人情報であり、具体的には、例えば、パネルの氏名、住所、電話番号などの属性要素で構成されている。決済装置は、決済の際に使用される装置であり、例えば、金額データを記憶した装置（例えばＩＣカード、携帯電話機等）や、クレジットカードなど、種々の装置を採用し得る。パネルが複数の決済装置のうちのいずれかを使用して決済するような場合には、そのパネルのＩＤに対して複数の決済装置ＩＤを紐付けることができる。本実施形態では、電子マネー（例えばＥｄｙ（エディ））を利用した決済が行われるものとする。また、本実施形態では、アンケート支援サーバ１０１とは別の場所で、パネルの個人情報が格納されたパネルＤＢ１５５が管理される。これにより、アンケート支援サーバ１０１の運営会社からパネルの個人情報が漏洩してしまうといったおそれをなくすことができる。
【００３０】
ＰＯＳシステム１５１は、店舗で商品を販売するごとに商品の販売情報を記録することができるコンピュータシステムである。ＰＯＳシステム１５１は、電子マネーによる決済が行われた場合に、その決済に使用された決済装置のＩＤと、購買された商品のＪＡＮコードと、購買日時と、その店舗の情報（例えば店舗名）とを含んだ購買履歴データを、購買履歴ＤＢ１５３を備える記憶装置に送信することができる。購買履歴データは、一商品につき一つ用意される。
【００３１】
購買履歴ＤＢ１５３は、記憶装置に格納されており、購買履歴データで構成されている。具体的には、例えば、図３Ｂに例示するように、購買履歴ＤＢ１５３では、各商品毎に、ＪＡＮコードがあり、そのＪＡＮコードに、決済装置ＩＤ、購買日時、購買店舗情報及びパネルＩＤが紐付けられている。なお、このパネルＩＤは、ＰＯＳシステム１５１から入力された決済装置ＩＤに対応するパネルＩＤであり、パネルＤＢ１５５から特定されたパネルＩＤである。このパネルＩＤは、ＰＯＳシステム１５１から購買履歴ＤＢ１５３にデータが入力されたとき等の特定のタイミングで追加することが可能である。
【００３２】
アンケート実施部１６１は、ＷＥＢアンケートを実施するためのモジュール（例えばサーバ）である。アンケート実施部１６１は、アンケート質問群が書かれたＷＥＢページを、アンケートパネルの端末に表示し、アンケート回答群を受け付ける。アンケート回答群を受けた場合、アンケート実施部１６１は、後述のアンケート結果ＤＢ１３３に、アンケート回答群に関するデータを格納する。アンケート実施部１６１は、アンケート支援サーバ１０１に備えられても良い。
【００３３】
アンケート支援サーバ１０１は、ＣＰＵ１０３や記憶資源１０５を備えた一種の計算機である。記憶資源１０５は、メモリやハードディスク等の種々の記憶装置により構成することができる。記憶資源１０５には、例えば、種々のデータ群や、ＣＰＵ１０３に読み込まれて実行される種々のコンピュータプログラムが記憶される。具体的には、例えば、記憶資源１０５には、データ群として、例えば、アンケートＤＢ１３１、アンケート結果ＤＢ１３３、パネル評価ＤＢ１３５及び目利きインデックスＤＢ１３７が記憶される。また、コンピュータプログラムとして、例えば、アンケート配布部１０７、アンケートパネル評価部１２１、目利きインデックス作成部１２３及び閲覧結果反映部１２５が記憶される。
【００３４】
アンケートＤＢ１３１は、アンケート質問群に関するデータで構成されている。具体的には、例えば、図３Ａに例示するように、一つのアンケート質問群について、一つのアンケートＩＤがあり、そのアンケートＩＤに、ＪＡＮコード、アンケート開始日、アンケート終了日、アンケート配布数、パネル抽出条件、ＷＥＢアンケートＵＲＬ及び配布先アンケートパネルＩＤが紐付けられている。ここでのＪＡＮコードは、アンケートの対象である商品のＪＡＮコードである。アンケート開始日とは、アンケート質問群の配布期間の開始日である。アンケート終了日とは、アンケート質問群の配布期間の終了日である。アンケート配布数とは、アンケート質問群を配布する数の上限及び下限のうちの少なくとも一方である。本実施形態では上限とする。パネル抽出条件とは、アンケートパネルの抽出のための条件である。パネル抽出条件としては、例えば、リピートした（同じ商品を繰り返し購買した）パネル、ブランドスイッチした（購買する商品のブランドを他のブランドに変えた）パネル、同じカテゴリの商品を重点的に購買したパネル（いわゆるヘビーユーザ）など、種々の条件を採用することができる。ＷＥＢアンケートＵＲＬとは、アンケート質問群が書かれたアンケート票（以下、ＷＥＢアンケート）のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）である。配布先アンケートパネルＩＤとは、アンケート質問群の配布先となったアンケートパネル（つまり、アンケートパネルとして抽出されたパネル）のＩＤである。一つのアンケートＩＤに対して、配布先アンケートパネルと同数の配布先アンケートパネルＩＤを紐付けることができる。
【００３５】
アンケート結果ＤＢ１３３は、アンケート結果に関するデータ、換言すれば、アンケート回答群に関するデータで構成されている。具体的には、例えば、図４Ｂに例示するように、一つのアンケート回答群について、そのアンケート回答群に対応するアンケート質問群のアンケートＩＤと同じアンケートＩＤがあり、そのアンケートＩＤに、アンケートパネルＩＤ、アンケート回答群データ及びアンケート実施者評価値が紐付けられている。アンケート回答群データとは、アンケート回答群それ自体であっても良いし、そのアンケート回答群が所定の方法により加工されたものであっても良い。アンケート実施者評価値とは、アンケート回答群を閲覧したアンケート実施者からの評価を表す値である。
【００３６】
パネル評価ＤＢ１３５は、パネルの評価に関するデータで構成されている。具体的には、例えば、図５Ａに例示するように、一人のパネルについて、一つのパネルＩＤがあり、そのパネルＩＤに、購買パネルとしての評価に関するデータ群と、アンケートパネルとしての評価に関するデータ（具体的にはアンケートパネル評価値）とが紐付けられている。前者のデータ群として、パネルＩＤに紐付けられた複数のカテゴリＩＤがあり、各カテゴリＩＤに、第一種の評価に関するデータ群と、第二種の評価に関するデータとが紐付けられている。第一種の評価とは、商品の陳列期間内の異なる各サブ期間でのその商品の購買状況に基づいて求められた評価、具体的には、例えば、ベイズ統計の理論に基づいてされた評価である。本実施形態では、第一種の評価について、一つのカテゴリＩＤに、複数のサブ期間が紐付けられ、各サブ期間に、目利き度が紐付けられる。商品の陳列期間が１３週の場合、各サブ期間は、各週とすることができる。また、目利き度とは、商品に対する目利きの良さを表した値である。一方、第二種の評価とは、商品の陳列期間内の特定のサブ期間でのその商品の購買状況に基づいて求められた評価、具体的には、例えば、ベイズ統計の理論とは別の理論に基づいてされた評価である。本実施形態では、第二種の評価について、一つのカテゴリＩＤに、一つの目利き度が紐付けられる。つまり、一人のパネルについて、第一種の評価における目利き度の数は、（カテゴリＩＤの数）×（サブ期間の数）であるが、第二種の評価における目利き度の数は、カテゴリＩＤの数と同数である。以上の購買パネル評価は、新商品の目利きインデックス化、換言すれば、新商品のヒット予測に利用される（アンケートパネル評価値に反映されても良い）。一方、アンケートパネル評価（具体的にはアンケートパネル評価値）は、アンケートパネル抽出に利用される。アンケートパネルの抽出や新商品の目利きインデックス化については、後に詳細に説明する。
【００３７】
目利きインデックスＤＢ１３７では、例えば図５Ｂに例示するように、各新商品毎にＪＡＮコードがあり、一つのＪＡＮコードに一つの目利きインデックス（換言すればヒット予測値）が紐付けられている。
【００３８】
アンケート配布部１０７は、多数のパネルの中からアンケートパネルを抽出し、抽出したアンケートパネルに対してＷＥＢアンケートを案内する。具体的には、例えば、アンケート配布部１０７は、実施対象のアンケートを特定する実施アンケート特定部１０９と、アンケート対象の商品を購買したパネル（購買パネル）を特定する購買パネル特定部１１１と、特定された購買パネルの中からアンケートパネルを抽出するアンケートパネル抽出部１１３と、抽出したアンケートパネルに対してＷＥＢアンケートを案内するアンケート案内部１１５とを備える。
【００３９】
アンケートパネル評価部１２１は、各アンケートパネルの評価を実行し、その結果を、パネル評価ＤＢ１３５に格納する。
【００４０】
目利きインデックス作成部１２３は、各購買パネルの目利き度を算出してパネル評価ＤＢ１３５に蓄積する。また、目利きインデックス作成部１２３は、そのパネル評価ＤＢ１３５内の、購買パネル評価に関するデータ群を用いて、各新商品の目利きインデックスを算出し、その算出結果を、目利きインデックスＤＢ１３７に格納する。
【００４１】
閲覧結果反映部１２５は、アンケート回答群の閲覧者からの評価を受け付け、その評価の結果をアンケート結果ＤＢ１３３に格納する。
【００４２】
以上が、本実施形態に係るマーケティングリサーチ支援システムの構成についての説明である。以下、図２を参照して、図１のマーケティングリサーチ支援システムで行われる処理の流れを説明する。なお、パネルに関するデータが、予めパネルＤＢ１５５に登録されているものとする。また、以下の説明では、アンケート対象の商品を「商品Ｔ」と表記する。
【００４３】
アンケート実施者（例えば、商品のサプライヤ）により操作された計算機が、商品Ｔについてのアンケート質問群が記載されたＷＥＢアンケート（以下、「ＷＥＢアンケートＴ」と表記する）を生成する（ステップＳ１）。生成されたＷＥＢアンケートＴは、通信ネットワーク１５７上の任意のサイトに登録される。
【００４４】
また、アンケート実施者により操作された計算機が、アンケート支援サーバ１０１に、アンケート情報（アンケート質問群に関するデータ）、具体的には、ＷＥＢアンケートＴのアンケートＩＤと、商品ＴのＪＡＮコードと、ＷＥＢアンケートＴのアンケート開始日、アンケート終了日及びアンケート配布数と、ＷＥＢアンケートＴのアンケートパネルとするためのパネル抽出条件と、ＷＥＢアンケートＴのＵＲＬとを入力する。入力されたアンケート情報は、アンケートＤＢ１３１に格納される。
【００４５】
一方、パネルにより決済装置を用いて商品Ｔが購買される都度に（Ｓ３）、店舗のＰＯＳシステム１５１により、商品ＴのＪＡＮコードと、その決済装置のＩＤと、その購買日時と、購買店舗情報とが、購買履歴ＤＢ１５３に格納される（Ｓ４）。これにより、商品Ｔの購買履歴データが、購買履歴ＤＢ１５３に蓄積されていく。
【００４６】
現在の日時がアンケート開始日となった場合、アンケート配布が行われる（Ｓ５）。具体的には、例えば、アンケート支援サーバ１０１の実施アンケート特定部１０７が、アンケート開始日が現在日時であるＷＥＢアンケートに関するデータ群をアンケートＤＢ１３１から特定する（Ｓ５Ａ）。そして、購買パネル特定部１１１が、そのデータ群中のＪＡＮコードを検索キーに、そのＪＡＮコードに対応するパネルＩＤを購買履歴ＤＢ１５３から取得する（Ｓ５Ｂ）。また、アンケートパネル抽出部１１３が、Ｓ５Ａで特定されたデータ群中のパネル抽出条件に合致するパネルのＩＤを抽出する（Ｓ５Ｃ）。最後に、アンケート案内部１１５が、抽出されたアンケートパネルＩＤを検索キーに、そのアンケートパネルＩＤに対応するメールアドレスをパネルＤＢ１５５から取得し、Ｓ５Ａで取得されたデータ群中のＷＥＢアンケートＵＲＬを記載した電子メールを準備して、その電子メールを、上記取得したメールアドレスを送信先アドレスとして送信する（Ｓ５Ｄ）。
【００４７】
以上のアンケート配布により、アンケート質問群に回答することの依頼として電子メールがアンケートパネルに届く（Ｓ６）。なお、アンケート案内部１１５は、アンケートパネルに電子メールを送信する都度に、そのアンケートパネルのＩＤを、ＷＥＢアンケートＴのアンケートＩＤにアンケートＤＢ１３１において紐付ける。アンケート案内部１１５は、現在日時がＷＥＢアンケートＴのアンケート終了日になった場合、若しくは、ＷＥＢアンケートＴのアンケートＩＤに紐付けたアンケートパネルＩＤの数がアンケート発送数になった場合に、ＷＥＢアンケートＴについての電子メールでの案内を終了する。
【００４８】
アンケートパネルにより操作された計算機（例えば、パーソナルコンピュータ或いは携帯電話機など）が、受信した電子メールに記載のＷＥＢアンケートＵＲＬにアクセスすることにより、アンケート実施部１６１により、ＷＥＢアンケートＴを、その計算機の表示装置に表示する。アンケートパネルは、その計算機の入力装置を操作して、そのＷＥＢアンケートＴに記載されている各アンケート質問に対する回答を入力する（Ｓ７）。入力されたアンケート回答群に関するデータ（ＷＥＢアンケートＴのアンケートＩＤ、アンケート回答群を入力したアンケートパネルのＩＤ、アンケート回答群データ）が、アンケート実施部１６１により、アンケート結果ＤＢ１３３に格納される（Ｓ８）。
【００４９】
アンケート支援サーバ１０１は、アンケート実施者により操作された計算機から、ＷＥＢアンケートＴのアンケート回答群の閲覧要求とＷＥＢアンケートＴのアンケートＩＤとを受け、そのアンケートＩＤに対応する各アンケート回答群データをアンケート結果ＤＢ１３３から取得し、取得したアンケート回答群データを、その計算機に提供する。これにより、アンケート回答群データが、アンケート実施者に閲覧される。アンケート支援サーバ１０１は、各アンケート回答群データについて、その内容のアンケート実施者（本実施形態ではサプライヤ）にとっての役立ち度合いを受付ける（例えば、役に立ったか否かのボタンをＷＥＢページ上に展開する）。役立ち度合いの入力を受けた場合に、閲覧結果反映部１２５が、その役立ち度合い（例えば、役に立ったか否か）を表したアンケート実施者評価値を、アンケート結果ＤＢ１３３内で、そのアンケート回答群データに対応したアンケートＩＤに紐付け、且つ、そのアンケート実施者評価値を、パネル評価ＤＢ１３５内のアンケートパネル評価値に反映する（Ｓ１０）。例えば、アンケート実施者評価値を、アンケートパネル評価値に加算する。
【００５０】
以上が、本実施形態に係るマーケティングリサーチ支援システムで行われる処理の流れである。
【００５１】
以上の処理流れの実現にあたって、本実施形態では、初めに説明したような４点を行うことができる。以下、各点について説明する。なお、以下の説明では、適宜、商品Ｔ及びＷＥＢアンケートＴを採用する。
【００５２】
＜（１）アンケートパネルの抽出＞
【００５３】
図２のＳ５Ｃで、アンケートパネルが抽出されるが、そのＳ５Ｃで行われる処理は、以下の２つに大別することができる。
【００５４】
（１−１）アンケートパネル候補の抽出
【００５５】
アンケートパネル抽出部１１３は、パネル評価ＤＢ１３５を参照し、Ｓ５Ｂで取得された複数のパネルＩＤの各々のアンケートパネル評価値を特定する。アンケートパネル抽出部１１３は、それら複数のパネルＩＤの中から、アンケートパネル評価値が所定の閾値以上であるパネルＩＤを抽出する。ここで抽出されたパネルＩＤが、アンケートパネル候補のＩＤである。そのため、以下の説明では、そのパネルＩＤを、便宜上、「候補パネルＩＤ」と表記する。
【００５６】
（１−２）アンケートパネル候補の絞込み
【００５７】
抽出された候補パネルＩＤが、パネル抽出条件に合致するパネルＩＤに絞り込まれる。この絞り込まれたパネルＩＤが、アンケートパネル候補から抽出されたアンケートパネルのＩＤである。
【００５８】
なお、パネル抽出条件としては種々の条件を採用することができ、その条件に応じて種々のＤＢが参照される。例えば、パネル抽出条件として、"商品ＴをＮ（Ｎは２以上の整数）回購買したパネル"が採用された場合、アンケートパネル抽出部１１３は、購買履歴ＤＢ１５３を参照し、候補パネルＩＤに商品ＴのＪＡＮコードが紐付いている購買履歴データを探す。その結果、探し出された購買履歴データの数がＮ以上である候補パネルは、アンケートパネルとされる。また、例えば、パネル抽出条件として、"ブランドスイッチにより商品Ｔを購買したパネル"が採用された場合、アンケートパネル抽出部１１３は、購買履歴ＤＢ１５３を参照し、候補パネルＩＤに商品ＴのＪＡＮコードが紐付いている購買履歴データを探し、そのような購買履歴データがあれば、その購買履歴データ中の購買日時よりも前に、商品Ｔと同一カテゴリ且つ別のブランドの購買履歴データがあるか否かを探す。その結果、そのような購買履歴データがあれば、ブランドスイッチにより商品Ｔが購買されたことを意味するので、そのような購買履歴データに関わる候補パネルが、アンケートパネルとされる（なお、商品Ｔと同一カテゴリか否かは、商品ＤＢ１７１を参照することにより判別することができる）。
【００５９】
以上のようにして、Ｓ５Ｃでは、パネル抽出条件に従ってアンケートパネル候補からアンケートパネルが決定される。アンケートＤＢ１３１では、一つのアンケートＩＤに複数のパネル抽出条件が紐付けられていてもよく、その場合には、それら複数のパネル抽出条件の全て又は少なくとも一つを満たすパネルＩＤが抽出される。
【００６０】
＜（２）アンケートパネルの評価＞
【００６１】
アンケートパネル評価部１２１が、アンケート質問群に対する回答の状況と、アンケート回答群の内容との両方に基づいて、各アンケートパネル毎のアンケートパネル評価値を算出する（以下、評価対象をアンケートパネルＰとする）。
【００６２】
アンケート質問群に対する回答の状況としては、例えば、回答率と回答リードタイムのうちの少なくとも一方を採用することができる。
【００６３】
回答率とは、アンケート回答群数÷アンケート依頼数により算出される値である。アンケート配布数とは、アンケートパネルＰに案内したアンケート質問群の数であり、具体的には、例えば、アンケートＤＢ１３１において、アンケートパネルＰのパネルＩＤが配布先アンケートパネルＩＤとして紐付けられているアンケートＩＤの数とすることができる。アンケート回答群数は、アンケートパネルＰから入力されたアンケート回答群の数であり、具体的には、例えば、アンケート結果ＤＢ１５３において、アンケートパネルＰのパネルＩＤが配布先アンケートパネルＩＤとして紐付けられているアンケートＩＤの数とすることができる。
【００６４】
回答リードタイムとは、アンケート質問群の案内がされてから（つまり図２のＳ５Ｄが行われてから）、そのアンケート質問群に対するアンケート回答群が入力されるまでの時間長である。回答リードタイムを算出するための方法としては、例えば、以下の方法を採用することができる。すなわち、アンケート案内部１１５が、ＷＥＢアンケートＴの案内のための電子メールを送信した日時を、アンケートＤＢ１３１において、ＷＥＢアンケートＴのアンケートＩＤに紐付ける。また、アンケート実施部１６１が、ＷＥＢアンケートＴのアンケート回答群に関するデータをアンケート結果ＤＢ１３３に格納した場合に、それを格納した日時を、アンケート結果ＤＢ１３３において、ＷＥＢアンケートＴのアンケートＩＤに紐付ける。そして、アンケートパネル評価部１２１が、アンケートパネルＰのパネルＩＤが紐付けられているアンケートＩＤに対応したＷＥＢアンケートＴの回答リードタイムを算出する場合に、そのアンケートＩＤに紐付けられている送信日時及び格納日時をアンケートＤＢ１３１及びアンケート結果ＤＢ１３３からそれぞれ特定し、格納日時と送信日時との差分を算出することで、回答リードタイムを算出することができる。
【００６５】
アンケート回答群の内容としては、自由回答形式のアンケート質問に対する回答（以下、自由回答）の内容である。具体的には、例えば、アンケート回答群の内容として、アンケートパネル評価部１２１は、自由回答を構成する文字数の平均（例えば、アンケートパネルＰによる全ての自由回答／自由回答形式のアンケート質問数により得られる値）と、テキストマイニングの手法により自由回答から抽出された語彙の数（例えば、全自由回答から抽出された語彙の数）とを算出する。
【００６６】
以上の、アンケート質問群に対する回答の状況と、アンケート回答群の内容との両方を基に、アンケートパネル評価部１２１が、アンケートパネルＰのアンケートパネル評価値を算出する。具体的には、例えば、ａ１・回答率＋ａ２・回答リードタイム＋ａ３・文字数平均＋ａ４・抽出語彙数により、アンケートパネル評価値が算出される。なお、ａ１、ａ２、ａ３及びａ４の各値は、所定のパラメータであり、任意の値に設定可能である。
【００６７】
＜（３）新商品のヒット予測＞
【００６８】
以下、詳述する。なお、本実施形態において、「新商品」とは、販売中であって陳列期間が一定期間を経過していない商品のことを言う。新商品に対して旧商品がある。「旧商品」とは、販売中か販売終了かを問わず、陳列期間が一定期間を経過した商品を言う。本明細書において、単に「商品」と言う場合には、少なくとも旧商品が含まれているものとする。
【００６９】
（３−１）ヒット商品と反ヒット商品の特定
【００７０】
目利きインデックス作成部１２３が、カテゴリＣに属する各旧商品（ブランド）が、ヒット商品か反ヒット商品かを特定する。具体的には、例えば、目利きインデックス作成部１２３は、商品ＤＢ１７１を参照し、カテゴリＣのカテゴリＩＤに属する複数のＪＡＮコードのうち、旧商品のＪＡＮコード（商品ＤＢ１７１の商品情報から旧商品であると特定されたＪＡＮコード）の中から、陳列期間が一定期間（例えば１３週）以上のＪＡＮコードを、ヒット商品のＪＡＮコードとして特定し、陳列期間が一定期間未満のＪＡＮコードを、反ヒット商品のＪＡＮコードとして特定する。なお、ヒット商品及び反ヒット商品の少なくとも一方は、別法により特定されても良い。例えば、前述の方法に代えて又は加えて、カテゴリＣの購買数閾値を準備しておき、購買履歴ＤＢ１５３を参照し、ターゲットの旧商品に対応した購買数が、カテゴリＣの購買数閾値以上であれば、その旧商品をヒット商品とし、購買数閾値未満であれば、その旧商品を反ヒット商品としても良い。
【００７１】
（３−２）購買パネルとしての評価（目利き度の算出）
【００７２】
目利きインデックス作成部１２３が、旧商品の購買履歴データやアンケート回答群データなどを基に、旧商品の初回購買時期と、旧商品をリピート購買しているか否かとの２つの観点を基に、購買パネル評価を行う。具体的には、例えば、目利きインデックス作成部１２３が、購買履歴ＤＢ１５３における各パネルＰに、第一種の評価に従う目利き度と、第二種の評価に従う目利き度とを算出する。
【００７３】
第一種の評価では、例えば、目利きインデックス作成部１２３は、ヒット商品をリピート購買したか否か、どのサブ期間でそのヒット商品をリピート購買したか、反ヒット商品をリピート購買したか否か、どのサブ期間でその反ヒット商品をリピート購買したかを基に、各カテゴリＣについて、各サブ期間毎の目利き度を算出し、パネル評価ＤＢ１３５に格納する。ヒット商品をリピート購買したか否かは、ヒット商品のＪＡＮコードとパネルＰのパネルＩＤとの両方を含んだ購買履歴データが複数個あるか否かにより特定することができる。どのサブ期間でそのヒット商品をリピート購買したかは、購買日時が２番目以降の購買履歴データのその購買日時と、そのヒット商品のＪＡＮコードに対応した商品情報中の陳列期間とから特定することができる。反ヒット商品をリピート購買したか否かや、どのサブ期間でその反ヒット商品をリピート購買したかについても、それぞれ同様の方法で特定することができる。ヒット商品の購買である場合には、所定値を加算などの方法により、目利き度が増やされ、一方、反ヒット商品の購買である場合には、所定値を減算などの方法により、目利き度が減らされる。
【００７４】
第二種の評価では、例えば、目利きインデックス作成部１２３は、ヒット商品を所定のサブ期間までに初回購買したか、反ヒット商品を一度でも購買したか否かを基に、各カテゴリＣについての目利き度を算出し、パネル評価ＤＢ１３５に格納する。ヒット商品を所定のサブ期間までに初回購買したか否かは、ヒット商品のＪＡＮコードとパネルＰのパネルＩＤとの両方を含んだ購買履歴データのうち購買日時が最も過去である購買履歴データのその購買日時と、そのＪＡＮコードに対応した商品情報中の陳列期間とから特定することができる。反ヒット商品を一度でも購買したか否かは、その反ヒット商品のＪＡＮコードとパネルＰのパネルＩＤとの両方を含んだ購買履歴データが一つでも存在するか否かにより、特定することができる。ヒット商品の購買である場合には、所定値を加算などの方法により、目利き度が増やされ、一方、反ヒット商品の購買である場合には、所定値を減算などの方法により、目利き度が減らされる。
【００７５】
また、目利きインデックス作成部１２３は、第一種及び第二種の少なくとも一種類の評価の際に、パネルＰのアンケート回答群データも基にすることができる。具体的には、例えば、目利きインデックス作成部１２３は、ヒット商品のＪＡＮコードとパネルＰのパネルＩＤとに紐付けられているアンケートＩＤに対応するアンケート回答群データを参照し、高い評価を表すアンケート回答群が入力されていれば、目利き度を増やし、一方、そのヒット商品について低い評価を表すアンケート回答群が入力されていれば、目利き度を減らす。同様に、例えば、目利きインデックス作成部１２３は、反ヒット商品のＪＡＮコードとパネルＰのパネルＩＤとに紐付けられているアンケートＩＤに対応するアンケート回答群データを参照し、高い評価を表すアンケート回答群が入力されていれば、目利き度を減らし、一方、その反ヒット商品について低い評価を表すアンケート回答群が入力されていれば、目利き度を増やす。
【００７６】
以上が、購買パネルとしての評価である。なお、この評価は、新商品のヒット予測をするタイミングとは別のタイミングで予め行われていても良い。そうすることにより、新商品のヒット予測をより短時間で行うことが期待できる。また、新商品のヒット予測の際に上記各種目利き度を算出するようになっている場合、必ずしも各種目利き度がパネル評価ＤＢ１３５に格納されなくても良い。
【００７７】
（３−３）新商品の目利きインデックスの算出
目利きインデックス作成部１２３は、新商品のＪＡＮコードを含んだ全ての購買履歴データ中の各パネルＩＤと、各パネルＩＤに紐付けられている各種目利き度とに基づいて、その新商品についての目利きインデックス（ヒット予測値）を算出する。具体的には、例えば、新商品のＪＡＮコードを含んだ全ての購買履歴データのうち、目利き度の高いパネル（目利き度が所定値以上であるパネル）のＩＤの数が幾つであるかと、その目利き度の高いパネルのうちリピート購買しているパネルのＩＤの数とに基づいて、目利きインデックスが算出される。その際、その計算は、目利き度の種類別に算出されても良いし、上記２種の目利き度を基に一つの目利きインデックスが算出されても良い。算出された各新商品の目利きインデックスは、サプライヤ（例えばアンケート実施者）が操作する計算機からの要求（例えば、その新商品のＪＡＮコードを検索キーとした要求）に応答して提供されても良い。また、その新商品についてのアンケート回答群データが既にアンケート結果ＤＢ１３３に格納されている場合には、アンケート回答群の内容が、目利きインデックスに反映されても良い。例えば、目利き度の高いパネルに高い評価がされている場合、及び／又は、目利き度の低いパネルに低い評価がされている場合には、目利きインデックスがより高い値とされてもよい。一方、目利き度の低いパネルに高い評価がされている場合、及び／又は、目利き度の高いパネルに低い評価がされている場合には、目利きインデックスがより低い値とされても良い。
【００７８】
（３−４）パラメータ調整
（３−２）の目利き度の算出及び（３−３）の目利きインデックスの算出の際、その算出の基になる各要素は、所定種類のパラメータによる重み付けがされても良い。具体的には、例えば、目利きインデックスは、パラメータｂ１×（目利き度の高いパネルのＩＤの数）＋パラメータｂ２×（目利き度の高いパネルのうちリピート購買したパネルのＩＤの数）により算出されても良い。このようなパラメータ（例えば上記ｂ１及びｂ２）は、定期的に、例えば目利きインデックス作成部１２３により調整される。具体的には、各ヒット商品のＪＡＮコードを含んだ購買履歴データを基に、（３−３）の算出方法と同様の方法で、各ヒット商品毎に目利きインデックスを算出し、どのヒット商品についても所定値以上の目利きインデックスとなるように（換言すれば、ヒット商品であることの事実と、各ヒット商品についての目利きインデックスとの乖離が最小になるように）、種々のパラメータが調整される。
【００７９】
＜（４）潜在的な商品の評価＞
【００８０】
商品の売れ行きが悪いことの原因として、商品それ自体に問題（例えば、商品が食品であれば、多くの消費者の嗜好に合わないなど）がある場合があり得るが、他の原因として、商品がパネルに単に知られていないだけといった場合もあり得る。後者の場合、商品がパネルに知られさえすれば、ヒット商品となる可能性がある。
【００８１】
そのような、潜在的な商品を評価するために、本実施形態では、以下の処理が行われる。
【００８２】
具体的には、アンケート配布部１０７が、目利き度及びアンケート評価値のうちの少なくとも一方が所定値以上であるパネルのパネルＩＤをパネル評価ＤＢ１３５から特定する。また、アンケート配布部１０７が、購買履歴ＤＢ１５３を参照することにより、売れ行きの悪い商品（例えば、同じＪＡＮコードを含んだ購買履歴データの数が所定数以下のそのＪＡＮコードに対応した商品）を特定する。特定されたＪＡＮコードに対応した商品が、購買が指定された商品（以下、購買指定商品）とされる。また、特定されたパネルＩＤに対応したパネル（以下、購買指定パネル）に、その商品を購買することが指定される。購買指定商品のＪＡＮコードに対応した商品情報（商品ＤＢ１７１内の商品情報）に、購買指定商品であることを意味する購買指定フラグが立てられ、且つ、購買指定パネルのパネルＩＤが設定される。アンケート配布部１０７は、商品ＤＢ１７１内の各商品の商品情報から、どの商品が購買指定商品であるか否かや、その購買指定商品の購買指定パネルのパネルＩＤを特定することができる。アンケート配布部１０７は、購買指定商品のＪＡＮコードに紐付けられているアンケートＩＤに対応のＷＥＢアンケートＵＲＬをアンケートＤＢ１３１から特定し、且つ、購買指定パネルＩＤに対応したメールアドレスをパネルＤＢ１５５から取得し、そのメールアドレス宛てに、そのＷＥＢアンケートＵＲＬが記録された電子メールを送信する。その後、アンケート配布部１０７は、購買指定商品のＪＡＮコードと購買指定パネルのパネルＩＤとを含んだ購買履歴データが購買履歴ＤＢ１５３に格納されたか否か（或いは、それに加えて、購買指定商品のアンケートＩＤと購買指定パネルのパネルＩＤとに紐付けられたアンケート回答群データがアンケート結果ＤＢ１３３に格納されたか否か）を監視し、上記電子メールの送信後、一定期間経っても格納されないようであれば、電子メールを再送するなどして、購買指定商品の購買を購買指定パネルに再通知する。
【００８３】
以上により、潜在的な商品を評価させることができ、それは、サプライヤにとって有効な情報となり得る。
【００８４】
なお、例えば、パネル評価ＤＢ１３５からパネルＩＤを特定する場合、目利き度及びアンケート評価値のうちの少なくとも一方が所定値以上であるという条件に加えて、他種の条件にも合致するパネルのパネルＩＤを特定することができる。他種の条件としては、例えば、年齢、購買指定新商品と他のブランドの商品を購買している、購買指定商品が属するカテゴリの商品を一切購買していない、などを採用することができる。これにより、購買指定新商品が意図通りの商品となっているか否かをより正確に判断できるようになることが期待できる。
【００８５】
また、潜在的な商品（つまり購買指定新商品）の評価は、アンケート回答群の内容と、購買指定新商品が購買された後に更に購買されたか（つまりリピート購買されたか）否かとのうちの少なくとも一方を基に評価することができる。
【００８６】
以上、本発明の一実施形態を説明したが、これは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。例えば、アンケートＤＢ１３１とアンケート結果ＤＢ１３３は一体になっていても良い（つまり、アンケートＤＢ１３１内で、アンケートＩＤに、アンケート回答群データなどが紐付けられても良い）。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の一実施形態に係るマーケティングリサーチ支援システムの構成例を示す。
【図２】図１のマーケティングリサーチ支援システムで行われる処理の流れを示す。
【図３】図３Ａは、アンケートＤＢの構成例を示す。図３Ｂは、購買履歴ＤＢの構成例を示す。図３Ｃは、商品ＤＢの構成例を示す。
【図４】図４Ａは、パネルＤＢの構成例を示す。図４Ｂは、アンケート結果ＤＢの構成例を示す。
【図５】図５Ａは、パネル評価ＤＢの構成例を示す。図５Ｂは、目利きインデックスＤＢの構成例を示す。
【符号の説明】
【００８８】
１０１…アンケート支援サーバ  １０３…ＣＰＵ  １０５…記憶資源  １０７…アンケート配布部  １０９…実施アンケート特定部  １１１…購買パネル特定部  １１３…アンケートパネル抽出部  １１５…アンケート案内部  １２１…パネル評価部  １２３…目利きインデックス作成部  １２５…閲覧結果反映部  １３１…アンケートＤＢ  １３３…アンケート結果ＤＢ  １３５…パネル評価ＤＢ  １３７…目利きインデックスＤＢ  １５１…ＰＯＳシステム  １５３…購買履歴ＤＢ  １５５…パネルＤＢ  １６１…アンケート実施部  １７１…商品ＤＢ
【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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