(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
まだ販売が開始されていない新製品の需要量を予測する需要量予測装置において、
守秘義務のない複数の消費者に対して実施され、新製品の機密性の低い仕様情報が開示されたアンケートの回答結果を分析することによって、当該仕様の効用値を消費者毎に算出する消費者特性算出処理手段と、
守秘義務のある複数の評価者に対して実施され、消費者に対して実施されたアンケートに含まれる機密性の低い情報に加えて新製品の機密性の高い仕様情報が開示されたアンケートの回答結果を分析することによって、当該仕様の効用値を評価者毎かつ機密性の高低別に算出する評価者特性算出処理手段と、
前記消費者特性算出処理手段により算出された各消費者に対する効用値毎に、前記評価者特性算出処理手段により算出された各評価者に対する機密性の低い仕様情報に対応した効用値との間で類似度を算出し、各消費者に対してその算出した各評価者との類似度の中から類似度が最も高い評価者を対応付ける対応付け処理手段と、
各消費者に対する機密性の高い仕様情報に対応した効用値として代用する当該消費者に対応付けられた評価者に対する機密性の高い情報に対応した効用値に基づき新製品が販売されたときに当該新製品を購入車として選択するであろう選択確率を消費者毎に算出し、その算出した各消費者の選択確率から当該新製品の販売シェアを算出し、その算出した販売シェアと当該新製品及び当該新製品の競合する製品の予測販売台数を用いて当該新製品が販売されたときの予測需要量を算出する需要量算出処理手段と、
を有することを特徴とする需要量予測装置。
【請求項２】
請求項１記載の需要量予測装置において、
前記対応付け処理手段は、各効用値をベクトルデータで表現し、各消費者に対する効用値のベクトルデータと、各評価者に対する機密性の低い情報に対応した効用値のベクトルデータとの距離を算出し、各消費者に対して、距離が最も近い効用値ベクトルデータに対応した評価者を前記類似度が最も高い評価者として対応付けることを特徴とする需要量予測装置。
【請求項３】
まだ販売が開始されていない新製品の予測需要量を算出するコンピュータにより実施され、
守秘義務のない複数の消費者に対して新製品の機密性の低い仕様情報が開示されたアンケートが実施され、また、守秘義務のある複数の評価者に対して、消費者に対して実施されたアンケートに含まれる機密性の低い情報に加えて新製品の機密性の高い仕様情報が開示されたアンケート実施されたとき、各消費者へのアンケートの回答結果を分析することによって得た各消費者に対する当該仕様の効用値毎に、各評価者へのアンケートの回答結果を分析することによって得た各評価者に対する機密性の低い仕様情報に対応した効用値との間で類似度を算出し、各消費者に対してその算出した各評価者との類似度の中から類似度が最も高い評価者を対応付ける対応付けステップと、
各消費者に対する機密性の高い仕様情報に対応した効用値として代用する当該消費者に対応付けられた評価者に対する機密性の高い情報に対応した効用値に基づき新製品が販売されたときに当該新製品を購入車として選択するであろう選択確率を消費者毎に算出し、その算出した各消費者の選択確率から当該新製品の販売シェアを算出し、その算出した販売シェアと当該新製品及び当該新製品の競合する製品の予測販売台数を用いて当該新製品が販売されたときの予測需要量を算出する需要量算出ステップと、
を含むことを特徴とする需要量予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、市場に新たに投入する製品の需要量を予測する方法、特に高精度に予測需要量を算出する際の機密性の高い新製品の仕様情報の取り扱いに関する。
【背景技術】
【０００２】
メーカーは、製品が消費者に購入されることによって利益を生み出すことができる。従って、消費者に製品が選択され購入されるためには、消費者の嗜好等からニーズを的確に把握し、そのニーズに合致した仕様の製品を開発することが望まれる。例えば、自動車メーカーが新型車両を新たに市場に投入しようとする場合、新型車両の企画段階においては、既存車の販売実績や現在の消費者の嗜好等を分析することによって当該新型車両の仕様を仮決定し、その仕様による新型車両を販売したときの需要量の予測を行う。そして、期待するシェアや需要量（販売台数）が見込めないときには仕様を再検討し、見直しした後の仕様による新型車両の需要量予測を再度行う。このように、予測需要量を参考にしながら新型車両の仕様を決定する。
【０００３】
このように、新型車両の企画段階において活用する予測需要量は、仕様を決定する際に重要なデータであるので、より正確な需要量予測を可能とする技術が望まれる。この需要量予測を行うための技術として、例えば特許文献１がある。
【０００４】
ところで、新型車両の仕様決定の際に需要量の予測精度を向上させることが重要であることは、前述したとおりであるが、いくら需要量算出のための計算方法を改良して予測精度の向上に努めたとしても、新型車両の購入者となる消費者のニーズを的確に捉えることができなければ、新型車両を市場に投入した際には期待はずれに終わるかもしれない。従って、消費者ニーズの認識のずれが、結果として需要量の予測精度の低下につながってしまう。
【０００５】
このような問題を未然に防止するために従来から行われている一手法として、消費者へのアンケートがある。つまり、車両の仕様に関する消費者の評価を把握できる質問項目をアンケートに含めておき、このアンケート結果を分析することで消費者ニーズを的確に把握するようにしている。このように、アンケートの回答結果を分析することで消費者ニーズの認識精度を高め、そして消費者ニーズに合致した新型車両の仕様を決定し、その仕様による新型車両の需要量予測を行えば、結果として需要量予測の精度向上を図ることができる。換言すると、需要量予測の精度向上を図るためには、消費者ニーズの認識精度の向上が重要であり、そのためにはアンケートに盛り込む内容が重要であるといえる。このため、新型車両の仕様に直結した情報を盛り込んでアンケートを実施することが最も有効であると考えられる。
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２０６５６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、新型車両に関する情報には、新型車両の発表前に消費者に公表できる内容ばかりとは限らず、デザインなど消費者に直接問うことのできない機密性の高い情報も当然ながら含まれている。従って、従来においては、新型車両の機密性の高い仕様情報を開示していないアンケートの回答結果に基づき需要予測を行うことしかできなかったので、より一層の予測精度の向上を図ることができなかった。
【０００８】
本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、新製品の機密性の高い仕様情報を消費者に公表することなく需要量の予測精度の向上を図る需要量予測装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
以上のような目的を達成するために、本発明に係る需要量予測装置は、まだ販売が開始されていない新製品の需要量を予測する需要量予測装置において、守秘義務のない複数の消費者に対して実施され、新製品の機密性の低い仕様情報が開示されたアンケートの回答結果を分析することによって、当該仕様の効用値を消費者毎に算出する消費者特性算出処理手段と、守秘義務のある複数の評価者に対して実施され、消費者に対して実施されたアンケートに含まれる機密性の低い情報に加えて新製品の機密性の高い仕様情報が開示されたアンケートの回答結果を分析することによって、当該仕様の効用値を評価者毎かつ機密性の高低別に算出する評価者特性算出処理手段と、前記消費者特性算出処理手段により算出された各消費者に対する効用値毎に、前記評価者特性算出処理手段により算出された各評価者に対する機密性の低い仕様情報に対応した効用値との間で類似度を算出し、各消費者に対してその算出した各評価者との類似度の中から類似度が最も高い評価者を対応付ける対応付け処理手段と、各消費者に対する機密性の高い仕様情報に対応した効用値として代用する当該消費者に対応付けられた評価者に対する機密性の高い情報に対応した効用値に基づき新製品が販売されたときに当該新製品を購入車として選択するであろう選択確率を消費者毎に算出し、その算出した各消費者の選択確率から当該新製品の販売シェアを算出し、その算出した販売シェアと当該新製品及び当該新製品の競合する製品の予測販売台数を用いて当該新製品が販売されたときの予測需要量を算出する需要量算出処理手段とを有することを特徴とする。
【００１０】
また、前記対応付け処理手段は、各効用値をベクトルデータで表現し、各消費者に対する効用値のベクトルデータと、各評価者に対する機密性の低い情報に対応した効用値のベクトルデータとの距離を算出し、各消費者に対して、距離が最も近い効用値ベクトルデータに対応した評価者を前記類似度が最も高い評価者として対応付けることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る需要量予測方法は、まだ販売が開始されていない新製品の予測需要量を算出するコンピュータにより実施され、守秘義務のない複数の消費者に対して新製品の機密性の低い仕様情報が開示されたアンケートが実施され、また、守秘義務のある複数の評価者に対して、消費者に対して実施されたアンケートに含まれる機密性の低い情報に加えて新製品の機密性の高い仕様情報が開示されたアンケート実施されたとき、各消費者へのアンケートの回答結果を分析することによって得た各消費者に対する当該仕様の効用値毎に、各評価者へのアンケートの回答結果を分析することによって得た各評価者に対する機密性の低い仕様情報に対応した効用値との間で類似度を算出し、各消費者に対してその算出した各評価者との類似度の中から類似度が最も高い評価者を対応付ける対応付けステップと、各消費者に対する機密性の高い仕様情報に対応した効用値として代用する当該消費者に対応付けられた評価者に対する機密性の高い情報に対応した効用値に基づき新製品が販売されたときに当該新製品を購入車として選択するであろう選択確率を消費者毎に算出し、その算出した各消費者の選択確率から当該新製品の販売シェアを算出し、その算出した販売シェアと当該新製品及び当該新製品の競合する製品の予測販売台数を用いて当該新製品が販売されたときの予測需要量を算出する需要量算出ステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、守秘義務のない消費者及び守秘義務のある評価者それぞれに対して実施されたアンケート結果から各消費者に対して類似した評価傾向にある評価者を対応付け、各消費者に対する機密性の高い仕様情報に対応した効用値として、当該消費者に対応付けした評価者に対する機密性の高い仕様情報に対応した効用値を代用し、その代用した効用値を用いて予測需要量を算出するようにした。このように、各消費者に対する機密性の高い仕様情報を用いて予測需要量を算出することができるので、新製品の需要量の予測精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００１５】
図１は、本発明に係る需要量予測装置の一実施の形態を示したブロック構成図である。本実施の形態では、新製品として自動車メーカーが新たに市場に投入しようとする新型車両を想定し、本発明に係る需要量予測装置をその新型車両の需要量予測に適用した場合を例にして説明する。そして、本実施の形態における需要量予測装置は、事前に実施されたアンケートの回答結果から消費者に対する新型車両の仕様の効用を把握し、その把握した効用を考慮して予測需要量を算出するものである。
【００１６】
図１に示したように、本実施の形態における需要量予測装置は、消費者特性算出処理部２、評価者特性算出処理部４、対応付け処理部６及び需要量算出処理部８を有している。消費者特性算出処理部２は、守秘義務のない複数の消費者に対して実施されたアンケートの回答結果を分析することによって各消費者に対する当該仕様の効用値を消費者毎に算出し、その算出結果を消費者効用値記憶部１０に格納する。評価者特性算出処理部４は、守秘義務のある複数の評価者に対して実施されたアンケートの回答結果を分析することによって当該仕様の効用値を評価者毎かつ機密性の高低別に算出し、その算出結果を評価者効用値記憶部１２，１４にそれぞれ格納する。対応付け処理部６は、各記憶部１０，１２に格納された効用値を比較することによって、消費者それぞれに対して類似した評価傾向にある評価者を対応付ける。需要量算出処理部８は、算出された効用値を用いて新型車両を販売したときの予測需要量を算出する。
【００１７】
本実施の形態における需要量予測装置は、ハードウェアとして汎用的なコンピュータで実現可能であり、各構成要素４〜８は、各構成要素の処理機能を実現するプログラムと、コンピュータというハードウェア資源との協調動作により実願される。また、各記憶部１０〜１４は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の外部記憶装置により実現される。
【００１８】
本実施の形態では、前述したように入力されるアンケートの回答結果に基づき新型車両の予測需要量を算出するが、ここで、実施されるアンケートの内容について説明する。本実施の形態では、消費者向けと評価者向けにそれぞれ実施されたアンケートの回答結果を用いるので、消費者向けと評価者向けとに分けて説明する。なお、本実施の形態では、車両のデザイン等を視認できるウェブアンケートを想定しているが、もちろん、このアンケート形式に限定する必要はない。
【００１９】
まず、本実施の形態でいう「消費者」とは、市場に投入した車両の購買者となりうる者であり、自動車メーカーが開示した情報の守秘義務のない者である。このような消費者に対して実施するアンケートは、前述したように消費者の新型車両の仕様に対する評価を把握して、消費者ニーズの認識精度を高めることを目的としており、そのために新型車両の仕様に関連した質問項目等をアンケートに含める。但し、消費者には、守秘義務がないため、新型車両のデザインなどの機密性の高い仕様情報等をアンケートに含めることができず、よって機密性の低い仕様情報のみがアンケートに開示されることになる。この消費者向けアンケートの内容例を図２に示す。
【００２０】
なお、ここでいう新型車両の仕様情報というのは、新型車両を他の車両から特徴付ける各種の特性情報をいい、例えば、排気量、燃費等の諸元情報のみならずカーナビゲーション等の装備や販売価格など新型車両を販売する際に決定すべき項目等を広く含むものである。
【００２１】
一方、守秘義務のない消費者に対して本実施の形態でいう「評価者」とは、守秘義務のある限定された者であり、新型車両の仕様等を評価しうる立場にある者をいう。基本的には、当該自動車メーカーの従業員等が本実施の形態の評価者になりうる。このような評価者に対して実施するアンケートには、消費者向けとは異なり、機密性の低い仕様情報に加えて機密性の高い仕様情報を含めることができる。後述する動作の説明により理由は明らかになるが、評価者向けのアンケートに含まれる機密性の低い仕様情報に関連する質問項目は、消費者向けアンケートの質問項目と同じ内容とすることが望ましい。この評価者向けアンケートの内容例を図３に示す。この評価者向けアンケートでは、３種類の車両デザインＡ〜Ｃの画像データを画面表示することによって開示し、各デザインの評価を入力させるようにしている。このように、評価者向けアンケートでは、車両のデザイン等機密性の高い仕様情報が開示されることになる。
【００２２】
各アンケートとも図２，３に示したような５段階評価で選択させる質問項目や、好みの方を選択させるような図示していない２者択一的な質問項目等で構成される。また、各アンケートの回答結果は数量化されており、需要量予測装置においてデータ処理が可能なように電子データ化されているものとする。
【００２３】
次に、本実施の形態における動作について図４に示したフローチャートを用いて説明する。まず、消費者及び評価者に対して前述したアンケートが事前に実施され、回答結果が得られているものとする。ここでは、消費者向けアンケートは１０００人規模という多数から有効回答が得られ、評価者向けアンケートは相対的に少ない５０〜１００人程度から有効回答が得られたことを想定している。
【００２４】
ステップ１１０において、消費者特性算出処理部２は、消費者に対して実施されたアンケートの回答結果を分析することによって、新型車両の仕様の効用値を消費者毎に算出し、その算出結果を消費者効用値記憶部１０に格納する。新型車両の仕様の効用値というのは、消費者が新型車両の購入を決定する要因として当該仕様がどれだけ効果的であるかを示す値である。換言すると、消費者が当該仕様をどれだけ評価しているかという評価値とも言うことができる。図２に示した例に従うと、効用値は、排気量、カーナビゲーション等の仕様項目毎に算出され、この効用値によって消費者の各仕様に対する評価度合いが把握できる。例えば、新型車両の排気量を２０００ｃｃと設定していた場合、アンケートで２０００ｃｃの排気量の価値を高く評価していた消費者に対する効用値は大きい値になり、他方、アンケートで１０００ｃｃの排気量の価値を高く評価していた消費者に対する効用値は小さい値になる。
【００２５】
ステップ１２０において、評価者特性算出処理部４は、評価者に対して実施されたアンケートの回答結果を分析することによって、新型車両の仕様の効用値を評価者毎に算出する。基本的には消費者特性算出処理部２と同様の処理を行うが、効用値を評価者毎にかつ、機密性の高い情報と低い情報とに分けて算出し、各効用値をそれぞれ低機密性評価者効用値記憶部１２又は高機密性評価者効用値記憶部１４に格納する。なお、以降の説明では、効用値のうち機密性の低い仕様情報に対応する質問項目に対する回答結果から得られた効用値を「低機密性情報の効用値」と、機密性の高い仕様情報に対応する質問項目に対する回答結果から得られた効用値を「高機密性情報の効用値」と、それぞれ称することにする。前述した消費者特性算出処理部２は、「低機密性情報の効用値」を算出していることになる。
【００２６】
なお、本実施の形態では、後述する対応付け処理部６における効用値の比較処理の容易性、データ管理等の便宜のために、低機密性評価者効用値記憶部１２及び高機密性評価者効用値記憶部１４を設けて機密性の高低別に効用値を保持管理するようにしたが、必ずしも分別して格納する必要はない。また、図４では、消費者特性算出処理部２の後に評価者特性算出処理部４が処理するように図示したが、この順序は逆でもよいし、同時並行して実施してもよい。
【００２７】
対応付け処理部６は、各記憶部１０，１２から消費者及び評価者それぞれの低機密性情報の効用値を取り出し、消費者毎に以下の処理を行う。ある消費者αの効用値をベクトル化した値をＸα、ある評価者βの効用値をベクトル化した値をＸβとすると、消費者αと評価者βとの嗜好類似度Ｘａは、各ベクトルの距離、すなわち、
Ｘａ＝｜Ｘα−Ｘβ｜
と定義できる。この計算式に全ての効用値のベクトルデータＸα，Ｘβを順番に当てはめて嗜好類似度Ｘａを算出し、嗜好類似度の総計を求める。この総計が消費者の当該評価者との嗜好類似度となる。１人の消費者につきこの計算を全ての評価者に対して行う。なお、嗜好類似度の計算に用いる消費者のベクトルデータＸαと評価者のベクトルデータＸβとの対応付けが簡単にできるように、アンケートに含める機密性の低い仕様情報に対応する質問項目は、消費者向けと評価者向けを同じ内容にすることが望ましい。
【００２８】
全ての評価者との距離を算出すると、対応付け処理部６は、嗜好類似度が最小値の評価者を１人選出し、当該消費者にこの選出した評価者を対応付ける。この選出された評価者は、当該消費者に対して車両仕様に対し最も類似した評価傾向にある者であると言える。対応付け処理部６は、以上の処理を全ての消費者に対して実施する。
【００２９】
この消費者と評価者との対応付けは、次のような目的で行っている。すなわち、後段の処理で予測需要量を算出する際に、低機密性情報の効用値よりも、デザインなどの新型車両の仕様に直結した機密性の高い仕様情報に基づくアンケートの回答結果により得られた高機密性情報の効用値を用いた方が予測精度を向上させることができると考えられる。しかしながら、守秘義務のない消費者には機密性の高い仕様情報を開示することはできない。
【００３０】
そこで、本実施の形態においては、消費者に対しては従前通り機密性の低い仕様情報のみを開示してアンケートを実施し、一方、評価者に対しては消費者と同様の機密性の低い仕様情報に加えて機密性の高い仕様情報を開示してアンケートを実施する。そして、各アンケートの回答結果から消費者の低機密性情報の効用値、評価者の低機密性情報の効用値及び高機密性情報の効用値をそれぞれ算出する。そして、消費者の高機密性情報の効用値として、上記対応付け処理にて対応付けした評価者の高機密性情報の効用値を代用する。この代用により消費者の高機密性情報の効用値を得る。これは、消費者と評価者の各低機密性情報の効用値が近い値を示すのであれば、高機密性情報の効用値も近い値を示すと考えられるからである。従って、本実施の形態では、上記説明したように、各消費者に対して仕様に対し最も類似した評価傾向にある評価者を選出し、対応付けるようにした。
【００３１】
ステップ１４０において、需要量算出処理部８は、次のようにして新型車両の予測需要量を算出する。
【００３２】
まず、需要量算出処理部８は、新型車両の販売が開始されたときに消費者が当該新型車両を購入車として選択するであろう選択確率を消費者毎に算出する。ここで、選択確率の算出対象とする車両台数をｉ、選択確率の算出対象とする車両をｋ（ｋ＝１〜ｉ）、アンケートに回答した消費者数をｊ、また消費者ｍ（ｍ＝１〜ｊ）における車両ｋの効用値をｕｋｍとすると、ある車両ｋの選択確率ｐｋｍは、
【数１】
0004631559.tif 000002
と表すことができる。ここで、車両としては、新型車両の他に、新型車両の競合車となりうる他社の既販車両を指定する。既販車両の効用値は、当該既販車両の仕様等を参照にステップ１１０で説明した手順で求めることができる。また、消費者に対する新型車両の仕様の効用値には、ステップ１３０において対応付けた評価者の高機密性情報の効用値を用いる。
【００３３】
各消費者の選択確率を求めると、次に、新型車両のシェアを次の計算式にて算出する。
【数２】
0004631559.tif 000003
【００３４】
この計算式では、各消費者の選択確率の平均を算出することでシェアを求めている。既販車両に対するシェアは、この計算式を用いてもよいし、実績値（実際のシェア）を利用してもよい。
【００３５】
以上のように新型車両のシェアを算出すると、新型車両及び競合車合計の予測販売台数に新型車両のシェアを乗算することで新型車両の予測需要量を算出する。なお、本実施の形態では、既存技術を利用して求めた予測販売台数を利用する。
【００３６】
本実施の形態によれば、以上の処理手順にて新型車両の予測需要量を求めることができるが、本実施の形態においては、機密性の高い仕様情報を開示したアンケートの回答結果に基づき予測需要量を算出するようにしたので、需要量の予測精度を向上させることができる。特に、消費者の高機密性情報の効用値に、車両仕様に対し最も類似した評価傾向にある評価者の高機密性情報の効用値を代用するようにしたので、機密性の高い情報を消費者に公表することなく需要量の予測精度の向上を図ることができる。
【００３７】
以上の処理により、市場に新たに投入したときの新型車両並びに競合車の各予測需要量が一目瞭然に把握することができる。ここで得られる新型車両の予測需要量は、仮決定した仕様に基づくものであるため、もし、予測需要量が競合車より小さいなど期待した需要量が得られないとき、あるいはより消費者ニーズに合致した仕様を見いだすためにも、新型車両に設定する仕様を変更した後、図４に示した需要量算出処理を改めて実行すればよい。そして、最適な結果を得られた仕様が当該新型車両の仕様として最有力候補となる。
【００３８】
以上、本実施の形態においては、新製品として自動車メーカーの新型車両を例にして説明したが、その他の製品にも適用することは可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明に係る需要量予測装置の一実施の形態を示したブロック構成図である。
【図２】消費者向けアンケートの内容例を示した図である。
【図３】評価者向けアンケートの内容例を示した図である。
【図４】本実施の形態における需要量算出処理を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００４０】
２  消費者特性算出処理部、４  評価者特性算出処理部、６  対応付け処理部、８  需要量算出処理部、１０  消費者効用値記憶部、１２  低機密性評価者効用値記憶部、１４  高機密性評価者効用値記憶部。
【図１】
0004631559.tif 000004
【図２】
0004631559.tif 000005
【図３】
0004631559.tif 000006
【図４】
0004631559.tif 000007