(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一の競合要素に関する採用者の流入数、流出数、純増数のそれぞれに関する時系列データを、時間軸を対数にした時系列データに変換する変換部と、
変換後のそれぞれの時系列データに近似した折れ線モデルを生成する生成部と、
前記純増数に係る折れ線モデルの変化点に該当しない時期における、前記流入数に係る折れ線モデル又は前記流出数に係る折れ線モデルの傾きの変化量を、純増数には影響を与えないが、流入数又は流出数を変化させる成分である還流量として推定する第一の推定部と、
を有することを特徴とする推定装置。
【請求項２】
前記第一の推定部は、前記流入数に係る折れ線モデル又は前記流出数に係る折れ線モデルのうち、それぞれの折れ線モデルに係る変換後の時系列データとの誤差が相対的に小さい折れ線モデルについての、前記純増数に係る折れ線モデルの変化点に該当しない時期における傾きの変化量を、前記還流量として推定する、
ことを特徴とする請求項１記載の推定装置。
【請求項３】
第一の競合要素に関する採用者の流入数、流出数、純増数のそれぞれに関する時系列データを、時間軸を対数にした時系列データに変換する変換部と、
変換後のそれぞれの時系列データに近似した折れ線モデルを生成する生成部と、
前記純増数に係る第一の折れ線モデルの変化点に係る時期において、前記流入数に係る第二の折れ線モデル又は前記流出数に係る第三の折れ線モデルが変化点を有する場合に、当該変化点に係る時期における前記第二の折れ線モデル又は前記第三の折れ線モデルの傾きの変化量を、前記第一の競合要素と競合する１以上の第二の競合要素のいずれかからの、前記流入数又は前記流出数に関する影響量として推定する第二の推定部と、
を有することを特徴とする推定装置。
【請求項４】
前記第二の推定部は、前記第二の折れ線モデル又は前記第三の折れ線モデルのうち、それぞれの折れ線モデルに係る変換後の時系列データとの誤差が相対的に小さい方の折れ線モデルが、前記第一の折れ線モデルの変化点に係る時期において変化点を有さない場合は、当該時期における前記第一の折れ線モデルの傾きの変化量を、前記流入数及び前記流出数のうち前記誤差が相対的に大きい方に関する、いずれかの前記第二の競合要素からの影響量として推定する、
ことを特徴とする請求項３記載の推定装置。
【請求項５】
前記変換部は、更に、それぞれの前記第二の競合要素に関する採用者数の時系列データを、時間軸を対数にした時系列データに変換し、
前記生成部は、更に、前記第二の競合要素のそれぞれの採用者数に係る変換後の時系列データに近似した折れ線モデルを生成し、
前記第二の推定部は、更に、前記第二の競合要素のそれぞれの採用者数に係る折れ線モデルのうち、前記第一の折れ線モデルの変化点に係る時期において変化点を有する折れ線モデルに係る前記第二の競合要素を、前記影響量に係る影響元であると推定する、
ことを特徴とする請求項３又は４記載の推定装置。
【請求項６】
コンピュータが、
第一の競合要素に関する採用者の流入数、流出数、純増数のそれぞれに関する時系列データを、時間軸を対数にした時系列データに変換する変換手順と、
変換後のそれぞれの時系列データに近似した折れ線モデルを生成する生成手順と、
前記純増数に係る折れ線モデルの変化点に該当しない時期における、前記流入数に係る折れ線モデル又は前記流出数に係る折れ線モデルの傾きの変化量を、純増数には影響を与えないが、流入数又は流出数を変化させる成分である還流量として推定する第一の推定手順と、
を実行することを特徴とする推定方法。
【請求項７】
コンピュータが、
第一の競合要素に関する採用者の流入数、流出数、純増数のそれぞれに関する時系列データを、時間軸を対数にした時系列データに変換する変換手順と、
変換後のそれぞれの時系列データに近似した折れ線モデルを生成する生成手順と、
前記純増数に係る第一の折れ線モデルの変化点に係る時期において、前記流入数に係る第二の折れ線モデル又は前記流出数に係る第三の折れ線モデルが変化点を有する場合に、当該変化点に係る時期における前記第二の折れ線モデル又は前記第三の折れ線モデルの傾きの変化量を、前記第一の競合要素と競合する１以上の第二の競合要素のいずれかからの、前記流入数又は前記流出数に関する影響量として推定する第二の推定手順と、
を実行することを特徴とする推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置及び推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
商品やサービスの市場では、複数の事業者の商品又はサービスが競合し、それらが市場のシェアを競い合うことが一般的である。このような市場では、事業者の市場占有の情勢に変化が生じたとき、これを検知し、事業者の市場占有の間で、どのような相互作用や影響関係が生じたのかという情勢変化の構造を知ることができれば、また、生じた影響関係が、今後の市場の占有状況にどのような変化をもたらし得るのかという情勢変化の影響を分析し、評価することができれば、市場施策の実行や変更の判断をより的確に、かつ、迅速に行うことができる。このように、市場の情勢変化の構造と、これまでの影響と将来への影響とを定量的に推定する方法があれば、機会の損失や投資の失敗が減少する可能性が高くなり、経済に効率性をもたらすため、有用性が大きいと考えられる。
【０００３】
近年、上記目的を達成するために、市場成長の予測が開始されている（例えば、非特許文献１、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４７７７９４１号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】S. Shimogawa, M. Shinno, and H. Saito, Structure of S-shaped growth in innovation diffusion, Physical Review E 85, 056121 (2012).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
これまでの技術では情勢変化の構造を分析することはできたが、情勢が変化した際に、現在自社サービスを契約中の顧客が解約し他社に移行したのか（流出への影響）、本来、自社に加入する予定であった顧客があるきっかけ（例えばキャンペーンによるコストメリット）により他社と契約（流入への影響）したのかという、流入及び流出を含めたサービス間の顧客の動きを求める方法は確立されていない。また、事業主から見ると顧客数の純増に影響を与えないが、流入数及び流出数を変化させる成分（以下、「還流」という。）を求める方法についても確立されていない。
【０００７】
なお、還流は、競争が激しいサービスにおいて発生する状況であり、具体的には各社の顧客獲得施策等により、顧客はサービスを定期的に変えた方がメリットが発生する際に（例えば、携帯電話市場において、提供会社を変更することによるキャッシュバックを目当てとして、継続的に提供会社を変更する場合など）、定常的に流入又は流出する顧客が吊り合って存在する状況である。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、市場における顧客の動きを把握可能とすること目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
そこで上記課題を解決するため、推定装置は、第一の競合要素に関する採用者の流入数、流出数、純増数のそれぞれに関する時系列データを、時間軸を対数にした時系列データに変換する変換部と、変換後のそれぞれの時系列データに近似した折れ線モデルを生成する生成部と、前記純増数に係る折れ線モデルの変化点に該当しない時期における、前記流入数に係る折れ線モデル又は前記流出数に係る折れ線モデルの傾きの変化量を、純増数には影響を与えないが、流入数又は流出数を変化させる成分である還流量として推定する第一の推定部と、を有する。
【発明の効果】
【００１０】
市場における顧客の動きを把握可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態における推定装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における推定装置の機能構成例を示す図である。
【図３】契約者数記憶部の構成例を示す図である。
【図４】流入出数記憶部の構成例を示す図である。
【図５】折れ線モデル生成部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図６】還流量推定部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図７】影響量推定部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本実施の形態では、消費者向けのサービス又は商品等（以下、「サービス」で統一する。）の市場において、サービスを提供する事業者等の競合要素が、顧客の獲得を巡って競合する場合において、競合サービス間の顧客の変動数と、事業主から見ると顧客数の純増に影響を与えないが、流入数及び流出数を変化させる成分（以下、「還流」という。）と等について推定を行う推定装置１０について説明する。
【００１３】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における推定装置のハードウェア構成例を示す図である。図１の推定装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００１４】
推定装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００１５】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って推定装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００１６】
図２は、本発明の実施の形態における推定装置の機能構成例を示す図である。図２において、推定装置１０は、対数原点設定部１１、対数時間変換部１２、折れ線モデル生成部１３、還流量推定部１４、及び影響量推定部１５等を有する。これら各部は、推定装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。推定装置１０は、また、流入出数記憶部１２１及び契約者数記憶部１２２等を利用する。流入出数記憶部１２１及び契約者数記憶部１２２は、補助記憶装置１０２、又は推定装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
【００１７】
契約者数記憶部１２２は、或るサービスの契約者数（採用者数）の時系列データを記憶する。例えば、契約者数記憶部１２２には、相互に競合する各サービス（例えば、フレッツ光（登録商標）やａｕひかり（登録商標）等）の契約者数Ｎｊ，ｊ＝１，２，・・・Ａについての、現在又は過去の或る時期までの時間区間［Ｔ０，Ｔ１］の時系列データＤｊ＝｛（ｔｋ，Ｎｊ（ｔｋ），ｋ＝１，２，・・・，Ａ）｝が記憶されている。ここで、ｊは、サービスを区別するための添え字であり、ｋは、時期（例えば、月別であれば月）を区別するための添え字である。
【００１８】
図３は、契約者数記憶部の構成例を示す図である。図３において、契約者数記憶部１２２には、サービスごとに、時期別の契約者数が記憶されている。
【００１９】
なお、相互に競合する各サービス（自社・他社全て含む）に関する契約者数の時系列データについては、固定ブロードバンドサービスを例にとれば、総務省が提供している"電気通信サービスの契約数及びシェアに関するデータ"が利用されてもよい。
【００２０】
流入出数記憶部１２１は、自社のサービスに関する新規契約者数（流入数）、新規解約者数（流出数）、純増者数の時系列データを記憶する。純増者数は、契約者数の時系列データの一定期間ごとの差分から算出することができる。或る時間区間［ｔ０，ｔ１］の純増者数をＩ［ｔ０，ｔ１］は、Ｉ［ｔ０，ｔ１］＝Ｄｊ（ｔ１）−Ｄｊ（ｔ０）により算出される。
【００２１】
図４は、流入出数記憶部の構成例を示す図である。図４において、流入出数記憶部１２１には、自社のサービスについて、月別の流入数、流出数、及び純増数が記憶されている。
【００２２】
なお、自社サービスの流入数の時系列データ及び流出数の時系列データに関しては、自社システムで管理されている値が利用されてもよい。また、本実施の形態において、「自社」とは、推定装置１０を利用している事業者をいう。「他社」とは、自社が提供するサービスと競合するサービスを提供する事業者をいう。
【００２３】
対数原点設定部１１は、契約者数記憶部１２２又は流入出数記憶部１２１に記憶されている各時系列データから対数時間の原点を設定する。対数時間の原点の設定は、例えば、特許文献１の段落００３５等が参考とされてもよい。
【００２４】
対数時間変換部１２は、契約者数記憶部１２２又は流入出数記憶部１２１に記憶されている各時系列データの時間軸を対数に変換する処理を実行する。例えば、契約者数記憶部１２２の契約者数の時系列データが、
Ｄ＝｛Ｎ（ｔｉ），ｔｉ，ｉ＝１，２，・・・，ｎ｝
であるとすると、対数時間変換部１２は、これに対して、時間を対数化させたデータ
ＤＬ＝｛Ｎ（ｔｉ），ｌｏｇ（ｔｉ），ｉ＝１，２，・・・，ｎ｝
を算出する。
【００２５】
なお、時系列データの時間軸を対数に変換する処理は、例えば、特許文献１が参考とされてもよい。
【００２６】
折れ線モデル生成部１３は、対数時間変換部１２による時間軸の変換後の、累積の契約者数、累積の流入数、累積の流出数、及び累積の純増数のそれぞれの時系列データを近似した折れ線モデルを生成する。
【００２７】
還流量推定部１４は、流入数の折れ線モデル又は流出数の折れ線モデルの変化点（折れ点）における傾きの変化量に基づいて、各年の還流量の増減量を推定し、更に、各年の還流量の増減量に基づいて、各年の或る時期における還流量を推定する。
【００２８】
影響量推定部１５は、自社サービスに関する純増数の時系列データの折れ線モデルと、流入数の折れ線モデル又は流出数の折れ線モデルと、他社サービスに関する契約者数の時系列データの折れ線モデルとに基づいて、自社サービスに関する流入数又は流出数に影響を与えた他社サービスと、当該影響の影響量とを推定する。
【００２９】
以下、推定装置１０が実行する処理手順について説明する。図５は、折れ線モデル生成部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図５の処理手順は、対数時間変換部１２によって時間が対数化された後の、自社及び他社のそれぞれの契約者数の時系列データ、自社に関する流入数の時系列データ、自社に関する流出数の時系列データ、及び自社に関する純増数の時系列データのそれぞれについて実行される。
【００３０】
ステップＳ１０１において、折れ線モデル生成部１３は、処理対象の時系列データについて、ユーザによって予め指定された折れ位置候補で指定区間を分割したそれぞれの区間に対して直線による近似手順を実行する。なお、指定区間とは、時間区間［Ｔ０，Ｔ１］内のいずれかの区間であって、ユーザによって予め指定された区間である。
【００３１】
続いて、折れ線モデル生成部１３は、折れ位置候補で必ずしも折れるわけではないため、それぞれの折れ位置候補について、前後数点で傾きの差が所定の傾きの閾値以上に変化しているかを評価し、閾値以上であればその折れ位置候補を折れ点とする（Ｓ１０２）。したがって、閾値未満である折れ位置候補は、折れ点とはされない。
【００３２】
続いて、折れ線モデル生成部１３は、ステップＳ１０２において得られた各折れ点を初期の折れ点とし、各折れ点の区間に関して、公知の線形回帰の方法を用いて回帰直線を生成する（Ｓ１０３）。その結果、処理対象の時系列データに関して、折れ線モデルが得られる。
【００３３】
続いて、折れ線モデル生成部１３では、得られた折れ線モデルと、処理対象の時系列データとの平均二乗誤差を算出し、当該平均二乗差の和を誤差とする（Ｓ１０４）。当該誤差が予め設定された閾値１（Ｔｈ１）を上回る場合（Ｓ１０５でＹＥＳ）、折れ線モデル生成部１３は、区間毎の平均二乗誤差が最大の区間（以下、「最大区間」という。）について、新区分点を導入する。具体的には、折れ線モデル生成部１３は、ユーザによって予め指定された刻み値δの幅で、新区分点の候補を最大区間の開始点の隣から最大区間の終了点まで移動させつつ（Ｓ１０６）、最大区間が新区分点によって分割された２区間のそれぞれについて回帰直線を生成し（Ｓ１０７）、平均二乗誤差の和が最小となる新区分点を、折れ点に追加する（Ｓ１０８）。すなわち、ステップＳ１０６及びＳ１０７は、新区分点が移動されつつ繰り返し実行される。
【００３４】
折れ点の追加の結果、折れ線モデルの各線分区間のうちの最小区間の幅が、所定の閾値２（Ｔｈ２）未満であれば（Ｓ１０９でＹＥＳ）、折れ線モデル生成部１３は、折れ線モデルの生成に失敗したと判定し（Ｓ１１０）、図５の処理を終了する。当該最小区間の幅が、所定の閾値２（Ｔｈ２）以上であれば（Ｓ１０９でＮＯ）、折れ線モデル生成部１３は、ステップＳ１０３以降を繰り返す。
【００３５】
Ｓ１０４において算出された誤差が閾値１（Ｔｈ１）以下である場合（Ｓ１０５でＮＯ）、折れ線モデル生成部１３は、生成された折れ線モデルを特定するための情報として、例えば、各折れ点の座標値と各区間の傾きとを出力する（Ｓ１１１）。出力された値は、例えば、メモリ装置１０３又は補助記憶装置１０２に記憶される。
【００３６】
なお、自社サービスの流入数の時系列データの折れ線モデル、及び自社サービスの流出数の時系列データの折れ線モデルのそれぞれの傾きの変化（速度変化）は、自社サービスの市場占有規模の増加又は減少の速度を特徴付ける数値である。
【００３７】
続いて、還流量推定部１４が実行する処理手順について説明する。図６は、還流量推定部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図６の処理は、例えば、ユーザによる指示に応じて開始されてもよいし、図５の処理に続いて実行されてもよい。
【００３８】
ステップＳ２０１において、還流量推定部１４は、還流時期及び還流初期年の入力を、ユーザから受け付ける。還流時期とは、還流の影響を顕著に観測出来るとユーザが判断した時期である。本実施の形態において、各時系列データは、月別であるため、還流時期としては、特定の月（例えば、年度初めの４月等）が入力される。また、還流初期年は、還流量の算出を開始する年の前年にあたる年であり、例えば、競争が激化していないとユーザが判断した年（還流量が０であるとみなせる年）が入力される。
【００３９】
続いて、還流量推定部１４は、流入数の時系列データと流出数の時系列データとのうち、還流量の算出の際に分析対象とするデータを選択する（Ｓ２０２）。具体的には、流入数の時系列データと流出数の時系列データとのうち、折れ線モデル生成部１３で生成された折れ線モデルが、時系列的に安定している方が選択される。時系列的に安定している折れ線モデルとは、時系列データに対して誤差（例えば、平均二乗誤差の和）が、相対的に小さい折れ線モデルをいう。時系列的に安定している方が選択されるのは、現実に近い状態を示す折れ線モデルを選択して、現実の状況に対して相対的に誤差が小さい分析結果を得るためである。
【００４０】
例えば、折れ線モデル生成部１３で生成された折れ線モデルのフィッティング誤差が、閾値以内であり、相対的にフィッティング誤差が小さい方のデータが選択されてもよい。具体的には、折れ線モデル生成部１３が、流入数の時系列データの折れ線モデル及び流出数の時系列データの折れ線モデルを生成する際に実行する回帰分析において生成される決定係数（Ｒ２）を用いて、以下の式（１）のように、決定係数が閾値ε以上であり、決定係数が相対的に大きい方が選択されてもよい。
【００４１】
【数１】
0006328539.tif 000002
但し、他の方法によって、分析対象とするデータが選択されてもよい。以下、選択された方のデータを、「選択データ」という。
【００４２】
選択条件に該当するデータ無い場合、例えば、決定係数が閾値ε以上であるデータが無い場合（Ｓ２０３でＮＯ）、還流量推定部１４は、影響量の算出はできないと判定して、図６の処理を終了する。
【００４３】
流入数の時系列データと流出数の時系列データとのうちのいずれかが選択データとして選択された場合（Ｓ２０３でＹＥＳ）、還流量推定部１４は、分析対象の年（以下、「分析対象年」という。）を、還流初期年の翌年に設定する（Ｓ２０４）。
【００４４】
続いて、還流量推定部１４は、分析対象年の還流時期に該当する月において、純増数の時系列データの折れ線モデルに変化点（折れ点）が有るか（傾きの変化が有るか）、すなわち、純増の速度が変化しているか否かを判定する（Ｓ２０５）。分析対象年の還流時期において、純増数の時系列データの折れ線モデルに変化点が有る場合（Ｓ２０５でＹＥＳ）、還流量推定部１４は、分析対象年の還流量の増減量に、既定値として、分析対象年の前年に関して設定された還流量の増減量（人数／年）を設定する（Ｓ２０６）。なお、純増数の速度の変化は、例えば、競合サービスの攻勢（例えば、割引施策等）により発生しうる。また、還流初期年の還流量の増減量は、０である。
【００４５】
一方、分析対象年の還流時期において、純増数の時系列データの折れ線モデルに変化点が無い場合（Ｓ２０５でＮＯ）、還流量推定部１４は、選択データの折れ線モデルに関して、還流時期における速度（傾き）の変化量を算出し、当該変化量を、分析対象年に対する還流量の増減量として設定する（Ｓ２０７）。当該変化量は、当該変化点直後の速度（傾き）−当該変化点直前の速度（傾き）によって算出される。
【００４６】
すなわち、純増数が変化していない時期において、流入数又は流出数が変化した場合、その変化の要因は、純増数には影響を与えないが、流入数又は流出数を変化させる成分である還流であると推定できる。したがって、当該流入数又は流出数の速度の変化量は、還流量であると推定することができる。
【００４７】
続いて、還流量推定部１４は、ステップＳ２０６又はＳ２０７において設定された、分析対象年の還流量の増減量を、分析対象年の前年の還流量に加算して、分析対象年の還流量を求める（Ｓ２０８）。求められた還流量は、分析対象年を示す値に対応付けられて、例えば、補助記憶装置１０２又はメモリ装置１０３に記憶される。なお、還流初期年の還流量は、０である。
【００４８】
続いて、還流量推定部１４は、分析対象年を１年進める（Ｓ２０９）。続いて、還流量推定部１４は、分析対象年が、所持データの最新年より大きいか否かを判定する（Ｓ２１０）。所持データの最新年とは、流入出数記憶部１２１に記憶されている時系列データの中で、最新の時系列データの時間が示す年である。分析対象年が、所持データの最新年以下である場合（Ｓ２１０でＮＯ）、ステップＳ２０５以降が繰り返される。分析対象年が、所持データの最新年より大きい場合（Ｓ２１０でＹＥＳ）、図６の処理は終了する。
【００４９】
なお、ステップＳ２１０における判定は、所持データの最新年が、折れ線モデルの生成に関して指定される指定期間の最後の年に置き換えられて行われてもよい。
【００５０】
続いて、影響量推定部１５が実行する処理手順について説明する。図７は、影響量推定部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００５１】
ステップＳ３０１において、影響量推定部１５は、自社サービスの純増数の時系列データの折れ線モデルを取得する。続いて、影響量推定部１５は、当該折れ線モデルの変化点を抽出する（Ｓ３０２）。例えば、折れ線モデル生成部１３によって、変化点の座標値が記憶されている場合、当該座標値が取得される。なお、当該折れ線モデルに複数の変化点が有る場合、ステップＳ３０３以降は、変化点ごとに実行される。以下、処理対象とされている変化点を、「対象変化点」という。
【００５２】
続いて、影響量推定部１５は、ステップＳ２０２において還流量推定部１４によって選択された選択データの折れ線モデルに関して、対象変化点と同時期（同月）において、変化点が有るか否かを判定する（Ｓ３０３）。
【００５３】
選択データの折れ線モデルに関して該当する変化点が有る場合（Ｓ３０３でＹＥＳ）、影響量推定部１５は、当該選択データ（流入数又は流出数）が、他社の競合サービスの影響を受けたと判定し（Ｓ３０４）、当該選択データの折れ線モデルの当該変化点における傾きの変化量（人数／年）（当該変化点直後の傾き−当該変化点直前の傾き）を、選択データに関する影響量として算出する（Ｓ３０５）。
【００５４】
すなわち、純増数が変化した時期において、流入数又は流出数が変化している場合、当該変化は、還流に基づくものではなく、他社サービスからの影響（他社サービスに関する流出又は流入）が原因であると推定することができる。したがって、当該変化の変化量は、他社サービスの影響量であると推定することができる。
【００５５】
一方、選択データの折れ線モデルに関して該当する変化点が無い場合（Ｓ３０３でＮＯ）、影響量推定部１５は、流入数の時系列データと流出数の時系列データとのうち、選択データとして選択されなかった方の時系列データ（以下、「非選択データ」という。）が、他社の競合サービスの影響を受けたと判定する（Ｓ３０６）。例えば、選択データが流出数に関する時系列データであれば、流入数に関する時系列データが、非選択データである。
【００５６】
続いて、影響量推定部１５は、"純増＝流入―流出"の関係式に基づき、純増数の速度変化と、選択データの速度変化とから、非選択データに関する影響量を算出する（Ｓ３０７）。具体的には、流出数側が選択データである場合、流入数に関する影響量は、上記関係式に基づいて、以下のように求めることができる。
【００５７】
流入数に関する影響量＝流出数の速度変化＋純増数の速度変化
ここで、流出数の速度変化及び純増数の速度変化は、それぞれ、対象変化点に係る月の前後の速度変化（傾きの変化）であり、その値は正又は負である。
【００５８】
また、仮に、流入数側が選択データである場合、流出数に関する影響量は、以下のように求めることができる。
【００５９】
流出数に関する影響量＝流入数の速度変化−純増数の速度変化
なお、ステップＳ３０７は、対象変化点に係る時期において選択データの折れ線モデルが変化点を有さない場合に実行される。すなわち、ステップＳ３０７は、対象変化点に係る時期における選択データの折れ線モデルの速度変化が０である場合には、非選択データ側が、正又は負の純増数の速度変化分が影響を受けたものと推定し、当該速度変化分を、非選択データ側に関する影響量とする趣旨である。したがって、上記の通り、流入数側が選択データである場合には、流出数に関する影響量が算出されているのである。仮に、流出数側が選択データである場合には、ステップＳ３０７では、流入数に関する影響量が算出される。
【００６０】
なお、ステップＳ３０５又はＳ３０７において算出される、自社サービスの流入数又は流出数に関する影響量は、他社サービスからの流出数又は他社サービスへの流入数の速度変化であると推定することができる。すなわち、自社サービスの流入数に関する影響量は、他社サービスから流出数の速度変化であり、自社サービスの流出数に関する影響量は、他社サービスへの流入数の速度変化であると推定することができる。
【００６１】
ステップＳ３０５又はＳ３０７に続いて、影響量推定部１５は、各他社サービスのそれぞれの契約数者数の時系列データの折れ線モデルを取得する（Ｓ３０８）。続いて、影響量推定部１５は、他社サービスの契約者数の時系列データの折れ線モデルの中から、対象変化点に係る時期（月）に変化点を有する折れ線モデルに係る他社サービスが、ステップＳ３０５又はＳ３０７における影響量に係る影響を与えた他社サービスであると判定する（Ｓ３０９）。例えば、自社サービスの流出速度が増加しており、他社サービスの純増速度が増加している場合、自社サービスから流出した顧客がその他社サービスを契約（採用）したと判定できる。この場合に算出される影響量は、流出数の速度変化である。なお、該当する折れ線モデルが複数有る場合、当該折れ線モデルに係る複数の他社サービスが、影響を与えた他社サービスであるとして判定されてもよい。なお、自社サービスの流入数に関して影響を与えた他社サービスは、例えば、自社サービスへの直接的又は間接的な流出元の他社サービスであると推定できる。間接的とは、当該他社サービスから自社サービスへの契約者の流れにおいて、当該他社サービスと自社サービスとの間に更に別の他社サービスが介在している状態をいう。また、自社サービスの流出数に関して影響を与えた他社サービスは、例えば、自社サービスからの直接的又は間接的な流出先の他社サービスであると推定できる。
【００６２】
上述したように、本実施の形態によれば、市場における顧客の動きを把握可能とすることができる。例えば、事業主から見ると顧客数の純増に影響を与えないが、流入数及び流出数を変化させる成分である還流量を推定することができる。また、純増に影響を与える流入数又は流出数に基づいて、他社のサービスによって自社のサービスが受けた影響量や、当該影響量に係る影響元の他社サービスを推定することができる。
【００６３】
なお、本実施の形態では、サービスを提供する事業者が競合要素である例について説明したが、商品を販売する事業者等、市場において他の事業者と競合しうる他の競合要素に関して、本実施の形態が適用されてもよい。
【００６４】
なお、本実施の形態において、対数時間変換部１２は、変換部の一例である。折れ線モデル生成部１３は、生成部の一例である。還流量推定部１４は、第一の推定部の一例である。影響量推定部１５は、第二の推定部の一例である。
【００６５】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００６６】
１０          推定装置
１１          対数原点設定部
１２          対数時間変換部
１３          折れ線モデル生成部
１４          還流量推定部
１５          影響量推定部
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
１２１        流入出数記憶部
１２２        契約者数記憶部
Ｂ            バス
【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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