(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め設定されたニーズへの選好度回答欄と自由記述欄とを備えたアンケートの回答結果から潜在的ニーズを導出して、技術開発に利用される潜在的ニーズ導出装置であって、
前記選好度回答欄の回答結果に基づいてニーズ優先度を算出するニーズ優先度算出手段と、
前記ニーズ毎に回答者の選好度のばらつきの四分位数範囲を算出するばらつき算出手段と、
前記アンケートの前記自由記述欄に記載された文章を形態素解析し、抽出された単語に基づいて前記回答結果を複数の分類に分ける分類手段と、
前記ニーズ優先度が所定値以下、かつ、前記選好度の前記ばらつきが所定値以上のニーズについて、前記ばらつきの第１四分位点から最小値の間の回答者を低ニーズ集団とし、第３四分位点から最大値の間の回答者を高ニーズ集団とした際、前記複数の分類のそれぞれに対する低ニーズ集団の該当数と高ニーズ集団の該当数とを比較し、前記該当数の差が大きい分類を抽出する抽出手段と、を有する、
潜在的ニーズ導出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アンケートの回答結果から潜在的ニーズを導出して、技術開発に利用される潜在的ニーズ導出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば特許文献１には、アンケートの回答結果から顧客ニーズと、製品機能と、を対応付けることにより、顧客ニーズに正しく対応した製品開発を行うことのできる解析装置が記載されている。この解析装置は、製品に対するニーズと、当該ニーズを満たすべき価値と、当該価値の選択肢である値と、の間の関係を入力するニーズ関係定義部と、入力されたニーズの組み合わせに対する選好順位の選択と、入力された価値に対して満足と判断する値及び不満足と判断する値の選択と、を受け付けるアンケートを生成し、当該アンケートの集計結果からニーズの強さを算出するニーズ評価部と、を備えている。
【０００３】
そして、ニーズ評価部は、アンケートにおいて入力されたニーズの組み合わせに対する選好順位に関して、回帰分析を行ってニーズの強さを算出している。特許文献１に記載された解析装置によると、アンケート結果に基づいて、製品機能に対応付けられた顧客ニーズの強さを算出し、顧客ニーズに対応する製品開発を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−８０５３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載された解析装置が用いるアンケートは、予め想定された顧客ニーズや製品要素に対して回答者が回答する。そのため、この解析装置によると、例えば、機密情報を含むために公開できない新技術に関するアンケートが実施できず、当該新技術と顧客のニーズとの関係を得ることができない。即ち、この解析装置によると、潜在化した顧客のニーズを評価できないという課題がある。
【０００６】
本発明は、予め設定されているニーズ毎に対するアンケート結果から潜在的ニーズを導出し、新たな開発の着眼点を得ることができる潜在的ニーズ導出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、予め設定されたニーズへの選好度回答欄と自由記述欄とを備えたアンケートの回答結果から潜在的ニーズを導出して、技術開発に利用される潜在的ニーズ導出装置であって、
前記選好度回答欄の回答結果に基づいてニーズ優先度を算出するニーズ優先度算出手段と、
前記ニーズ毎に回答者の選好度のばらつきの四分位数範囲を算出するばらつき算出手段と、
前記アンケートの前記自由記述欄に記載された文章を形態素解析し、抽出された単語に基づいて前記回答結果を複数の分類に分ける分類手段と、
前記ニーズ優先度が所定値以下、かつ、前記選好度の前記ばらつきが所定値以上のニーズについて、前記ばらつきの第１四分位点から最小値の間の回答者を低ニーズ集団とし、第３四分位点から最大値の間の回答者を高ニーズ集団とした際、前記複数の分類のそれぞれに対する低ニーズ集団の該当数と高ニーズ集団の該当数とを比較し、前記該当数の差が大きい分類を抽出する抽出手段と、を有する、
潜在的ニーズ導出装置である。
【０００８】
本発明はこのような構成により、ニーズ優先度が低いと判断された対象であっても、ばらつきが大きい（ニーズが高いと評価している人と低いと評価している人との差が大きい）ものについて、アンケートの自由記述欄の記載をデータ解析することにより、評価のばらつきの原因を特定できる。そのため、本発明によると、新技術開発のためのブレークスルーを起こす着眼点を抽出することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明にかかる潜在的ニーズ導出装置によれば、予め設定されているニーズ毎に対するアンケート結果から潜在的ニーズを導出し、新たな開発の着眼点を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態にかかる、アンケートの例を示した図である。
【図２】アンケートの回答結果から得られた評価結果を示した図である。
【図３】ニーズ要求度を算出するために用いられる説明変数と目的変数の対象を示した図である。
【図４】ニーズ要求度を算出するための回帰分析方法を示した図である。
【図５】回帰分析の結果より得られるニーズ要求度を示した図である。
【図６】回答者の属性比率補正を行いニーズ分位点を算出するフローチャートである。
【図７】回答者属性比率補正係数の算出例を示した図である。
【図８】各回答者のニーズ要求度およびウェイト値の算出例を示した図である。
【図９】アンケートの自由記述の例を示した図である。
【図１０】自由記述データに機械学習用のイメージ分類を入力する状態を示した図である。
【図１１】出現単語と共起単語が算出された状態を示した図である。
【図１２】イメージ分類をする処理を示したフローチャートである。
【図１３】分類モデルの作成方法を示した図である。
【図１４】未分類データに対して分類モデルを適用して分類した結果を示した図である。
【図１５】分類モデルに修正を加えた状態を示した図である。
【図１６】価格評価結果の例を示した図である。
【図１７】算出された相場感の例を示した図である。
【図１８】ニーズ要求度の算出例を示した図である。
【図１９】算出されたニーズ要求度にばらつきを与えた状態を示した図である。
【図２０】ニーズ要求度にばらつきを与えるための四分位範囲を示した図である。
【図２１】導出されたポートフォリオを示した図である。
【図２２】ニーズ優先度指標および相場感を算出する例を示した図である。
【図２３】ポートフォリオからニーズを選定する状態を示した図である。
【図２４】高ニーズ集団と低ニーズ集団とを抽出する方法を示した図である。
【図２５】集団ごとのイメージ分類の集計結果を示した図である。
【図２６】集団ごとのイメージ分類の集計処理を示した図である。
【図２７】共起単語および共起頻度の例を示した図である。
【図２８】単語ネットワーク図を示した図である。
【図２９】単語ネットワーク図から抽出された新規性のある単語の図である。
【図３０】開発優先順位を示した図である。
【図３１】低ニーズ集団と高ニーズ集団との差異を示した図である。
【図３２】新規性のある単語より得られた着眼点を示した図である。
【図３３】潜在的ニーズ導出装置の処理を示したフローチャートである。
【図３４】潜在的ニーズ導出装置の構成を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１２】
図３４には、潜在的ニーズ導出装置１０の主な構成が示されている。潜在的ニーズ導出装置１０は、ニーズ優先度を算出するニーズ優先度算出手段と、ニーズ毎に回答者の選好度のばらつきの四分位数範囲を算出するばらつき算出手段１３と、回答結果を複数の分類に分ける分類手段１２と、分類のそれぞれに対する低ニーズ集団の該当数と高ニーズ集団の該当数とを比較し、該当数の差が大きい分類を抽出する抽出手段１４と、を有している。
【００１３】
図１に示されるように、潜在的ニーズ導出装置１０は、予め設定された複数のニーズに対して設けられた回答者の好みの指標を記載する選好度回答欄２ａを有するアンケート２を用いている。以下、潜在的ニーズ導出装置１０の処理について説明する。選好度回答欄２ａは、顧客ニーズの評価をするために用いられる。選好度回答欄２ａには、複数のニーズＡ，Ｂ，Ｃ，，が予め設定されている。選好度回答欄２ａの回答欄には、例えば、一対比較法による評価欄が用いられる。一対比較では、例えば、質問１ではニーズＡとニーズＢとが左右に配置され、回答者がニーズＡとニーズＢとの間に配置された複数の回答欄の一つに印を付ける。
【００１４】
この際、回答者がいずれかのニーズに近い位置の回答欄に印を付けるほどいずれかのニーズが好まれているかが把握できる。質問１ではニーズＢよりもニーズＡがより強く好まれていると評価される。そして、選好度回答欄２ａの回答欄は、その位置によって評価値が与えられている。例えば、質問１ではニーズＡに最も近い回答欄に評価値「３」が与えられ、ニーズＢの方向にいくほど評価値が低くなり、ニーズＢに最も近い回答欄では評価値「−３」が与えられている。
【００１５】
図２に示されるように、選好度回答欄２ａの回答結果が集計され、評価結果２ｂが出力される。評価結果２ｂでは、選好度回答欄２ａの各質問の回答欄で各ニーズに対して左側に印が付けられた場合に「１」を、右側に印が付けられた場合は「−１」が記載され、そのときの回答欄の評価値が記載されている。この集計方法によると、例えば、回帰分析により各ニーズに対する顧客の要求の指標となるニーズ要求度ＶＡ，ＶＢ，，が算出される。
【００１６】
図３に示されるように、回答者ごとの各ニーズに対する「０」、「１」、「−１」で表された評価値は説明変数となる。そして、各質問で与えられた評価値は目的変数となる。図４に示されるように、説明変数は行列式Ｑで表すことができ、ニーズ要求度ＶＡ，ＶＢ，，を計数行列として乗算すると目的変数が得られる関係がある。図５に示されるように、行列式Ｑを逆算すると、回答者ごとのニーズ要求度ＶＡ，ＶＢ，，を得ることができる。
【００１７】
回答者は年代や性別等の属性が異なる。回答者別のニーズ要求度ＶＡ，ＶＢ，，を算出する際にこれらの属性の比率による補正が必要となる。図６に示されるように、潜在的ニーズ導出装置１０において、属性の比率による補正計数（ウェイト値）が統計データから算出される（Ｓ１００）。そして、潜在的ニーズ導出装置１０において、回答者の属性比率による補正の後、ニーズの分布のばらつきを見るための四分位数におけるニーズ分位点が算出される（Ｓ１０１）。
【００１８】
図７に示されるように、例えば、回答者の年代や性別等の属性に対して回収実績ＲＡおよび市場比率ＲＢが与えられている。そして、属性比率補正係数（ウェイト値：Ｗ）は、式（１）で算出される。
Ｗ＝ＲＢ／ＲＡ    式（１）
ここで、回答者属性比率補正済みのニーズ分位点の算出例を説明する。標本数Ｎ＝１０００の場合のＶＡの第１四分位点（小さい方から２５０．７５番目の値）は、式（２）で計算される。
（３＋Ｎ）／４＝２５０．７５    式（２）
【００１９】
図８に示されるように、回答者のＶＡを昇順に配列し、ウェイト値：Ｗの累計により、２５０．６０と２５１．２０の間に第１四分位点（２５０．７５）がある。従って、第１四分位点におけるＶＡは、２５０．６０と２５１．２０の間を線形補間して計算すると、ＶＡ＝−１．１７５と推定される。
【００２０】
図９に示されるように、潜在的ニーズ導出装置１０のアンケート２は、各ニーズに対する回答者の意見を自由に記載することができる自由記述欄２ｃを有している。潜在的ニーズ導出装置１０は、例えば「事故を防ぎたい」というニーズに対する実現イメージとして自由記述欄２ｃのような自由記述データを収集することができる。
【００２１】
図１０に示されるように、収集された自由記述データの一部は、潜在的ニーズ導出装置１０の機械学習用イメージ分類のために人間の判断により分類が設定される。１００件の自由記述にイメージ分類が行われ、例えば、「絶対に事故を起こさない自動運転を実現してほしい。」という記述に対して、（ａ）自動運転というイメージ分類がされる。そして、上記１００件位外の自由記述データは「未分類」として分類される。
【００２２】
図１１に示されるように、自由記述データは更に自然言語処理のための形態素解析が実施される。そして、自由記述データは、出現単語および共起単語が算出される。この処理により、未分類データに対するイメージ分類が機械的に実行される。この処理は、後述する後述する潜在的ニーズ導出装置１０が有する分類手段１２によって実行される。
【００２３】
これらの一連の処理は図１２に示されるフローにより行われる。分類手段１２により、自由記述データから出現単語および共起単語が算出される（Ｓ２００）。同時に機械学習用イメージ分類が入力される（Ｓ２０１）。分類手段１２により、回答者ごとの自由記述データに対するイメージ分類と出現単語と共起単語とから分類モデルが作成される（Ｓ２０２）。分類手段１２により、未分類データに対して分類結果が算出される（Ｓ２０３）。即ち、分類手段１２は、アンケートの自由記述欄２ｃに記載された文章を形態素解析し、抽出された単語に基づいて回答結果を複数の分類に分ける。
【００２４】
図１３に示されるように、未分類データに対して、決定木分析により分類モデルを作成してもよい。これにより未分類データの出現単語および共起単語が機械的に算出される。図１４に示されるように、潜在的ニーズ導出装置１０において、この分類モデルにより未分類データにもイメージ分類が割り当てられる。分類モデルで「（ｚ）該当なし」と分類された自由記述データに対しては、図１５に示されるように人間の判断により修正分類を与える。これにより、潜在的ニーズ導出装置１０において、修正分類と前回人間が分類した１００件のデータを用いて分類モデルの再作成および再分類が行われる。そして、修正箇所がなくなるまでこの処理を繰り返すことにより、分類精度が向上する。自由記述欄２ｃの自由記述データに対して、回答者による価格評価が行われる。
【００２５】
図１６に示されるように、回答者は自由記述欄２ｃの自由記述データに対して価格評価を与える。価格評価には、例えば、ＰＳＭ（Ｐｒｉｃｅ  Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）法による評価方法が用いられる。回答者は、自由記述した事項について、安いと感じる価格、あるいは高いと感じる価格の具体的な数値を記載する。図１７に示されるように、潜在的ニーズ導出装置１０は、これらの価格データからＰＳＭ法分析を行い、分類ラベルが同じ回答者についてそれぞれ集計し、下限価格と上限価格を算出する。
【００２６】
次に、潜在的ニーズ導出装置１０により、上記で導出した第１四分位点により、回答者の全体の７５％の支持を保証するという意味を持ったニーズ優先度が算出される。ニーズ優先度は、潜在的ニーズ導出装置１０が有するニーズ優先度算出手段１１によって算出される。図１８には、ニーズ優先度の算出結果例が示されている。このニーズ優先度に、ばらつきの情報が加えられることで象限毎に開発の方向性が示唆される。図１９に示されるように、ばらつき算出手段１３は、四分位点より図２０に示されるような箱ひげ図を作成し、四分位範囲（第１・第３四分位点の差）をばらつきと定義して全ニーズの平均値等により区分することによりポートフォリオを作成する。
【００２７】
図２１に示されるように、潜在的ニーズ導出装置１０は、ばらつきの種類によってポートフォリオを導出する。ポートフォリオの第１象限に位置するニーズは優先度が高く、かつ、ばらつきが小さい。これは、回答者に共通する高いニーズがあると判断される。このニーズは、例えば車種の開発において全車種の全グレードで標準搭載されるべき仕様のニーズであるとして開発の方向性が示唆される。第２象限に位置するニーズは、優先度が高く、かつ、ばらつきが大きい。これは、ニーズはあるが、価格の評価にばらつきがあるため、上位車種の上位グレードに搭載されるべき仕様のニーズであるとして開発の方向性が示唆される。
【００２８】
第３象限に位置するニーズは、優先度が低く、かつ、ばらつきが大きい。これは、ニーズも価格評価もばらつきがあるため、第３象限内の優先度が高いと評価した集団と、優先度が低いと評価した集団との差を考察することで、車種開発の方向性のブレークスルーが示唆される。第４象限に位置するニーズは、優先度が低く、ばらつきも小さい。これは、回答者に共通する低いニーズであると判断される。従って、第４象限に位置するニーズについては車種開発が見直されるべきであることが示唆される。
【００２９】
図２２に示されるように、イメージ分類別にニーズ優先度指標と相場感との関連性が算出される。例えば、この導出には、上記で導出された下限価格と上限価格およびイメージ分類毎のニーズ優先度の第１四分位点が用いられる。さらに、導出されたニーズ優先度に原価情報を加えると、ニーズに対する収益性を評価することができる。上限価格以下に原価が収まっていれば収益性があると判断される。これにより、潜在的ニーズ導出装置１０において、収益性が不成立となったニーズについては除外され、実現イメージの開発優先順位が算出される。
【００３０】
また、主にニーズがある回答者属性情報を付与することで、ターゲットを絞り込んだ場合の実現イメージを検討することができる。例えば、「（ａ）自動運転＜６０歳以上＞」のイメージ分類でニーズ優先度の高さからニーズが高いことが評価されるが、価格評価において原価が上限価格を超えているので、収益性が無いと判断することができる。
【００３１】
図２３に示されるように、潜在的ニーズ導出装置１０が有する抽出手段１４において、上述した第３象限に所属するニーズが選定される。抽出手段１４により、第３象限における低ニーズ集団と高ニーズ集団とのイメージ分類の差異が抽出される。図２４に示されるように、抽出手段１４は、ニーズの最小値と第１四分位点の範囲の回答者を低ニーズ集団とし、第３四分位点と最大値の範囲の回答者を高ニーズ集団と判断して抽出する。
【００３２】
図２５に示されるように、抽出手段１４は、集団ごとに分類ラベルを集計し、イメージ分類該当数を算出する。この結果を用いると、有意差のあるイメージ分類を導出し、自由記述データの原文も活用してニーズが低い理由または高い理由の知見を得ることができる。これにより、ブレークスルーを起こす新技術開発の着眼点を得ることができる。
【００３３】
図２６に示されるように、上記処理は以下のフローで行われる。抽出手段１４は、ポートフォリオの第３象限に所属するニーズを選定する（Ｓ３００）。抽出手段１４は、低ニーズ集団および高ニーズ集団を抽出する（Ｓ３０１）。抽出手段１４は、集団毎のイメージ分類のそれぞれに対する低ニーズ集団の該当数と高ニーズ集団の該当数とを比較し、該当数の差が大きいイメージ分類を抽出する（Ｓ３０２）。
【００３４】
潜在的ニーズ導出装置１０では、実現イメージに関するそれぞれの単語の関連性を示す単語ネットワークを算出することができる。潜在的ニーズ導出装置１０により、図２７に示されるような共起単語および共起頻度の関連性と、分類モデルの判定に用いた単語より図２８に示されるような単語ネットワーク図が作成される。単語ネットワーク図において、線の有無は共起の有無を表している。線の太さは共起の頻度を表している。単語の色塗りは分類モデルの判定に使用される。ここで、図２９に示されるように、単語ネットワーク図で色が塗られていない単語および線の細い繋がりは、少数意見であることを表している。
【００３５】
この少数意見に着目し、新規性のある単語を選定し、該当する単語の出現する自由記述の原文を確認することにより、膨大な自由記述データを一つ一つ調査することに比して効率よく新たな着眼点を探すことができる。この例では、元の自由記述は「人に自車の存在を気づかせてほしい。」である（ただし、この自由記述は一例であるため、新たな着眼点ではない）。
【００３６】
図３０に示されるように、上記の導出結果から、潜在的ニーズ導出装置１０は、開発優先順位が表示される。開発優先順位では、ニーズがポートフォリオ毎に分類されて順位付けされ、かつ、実現イメージで価格評価が表示される。図３１に示されるように、潜在的ニーズ導出装置１０では、低ニーズ集団と高ニーズ集団との差異を抽出することで開発の着眼点が表示される。さらに、潜在的ニーズ導出装置１０では、図３２に示されるように、新規性のある単語から得られた着眼点を表示することができる。上述した潜在的ニーズ導出装置１０の各処理をまとめると、図３３に示されるフローとなる。
【００３７】
上述したように、潜在的ニーズ導出装置１０によると、アンケートの回答結果から潜在的なニーズを導出することができる。即ち、潜在的ニーズ導出装置１０によると、機密情報があるためにアンケートができない場合でも需要者の潜在的ニーズを導出し、開発の方向性を示す新たな着眼点を得ることができる。
【符号の説明】
【００３８】
２            アンケート
２ａ            選好度回答欄
２ｂ            評価結果
２ｃ            自由記述欄
１０            潜在的ニーズ導出装置
１１            ニーズ優先度算出手段
１２            分類手段
１３            算出手段
１４            抽出手段
Ａ，Ｂ，Ｃ        ニーズ
Ｎ            標本数
Ｑ            行列式
ＲＡ            回収実績
ＲＢ            市場比率
ＶＡ，ＶＢ        ニーズ要求度
【図１】
0006344217.tif 000002
【図２】
0006344217.tif 000003
【図３】
0006344217.tif 000004
【図４】
0006344217.tif 000005
【図５】
0006344217.tif 000006
【図６】
0006344217.tif 000007
【図７】
0006344217.tif 000008
【図８】
0006344217.tif 000009
【図９】
0006344217.tif 000010
【図１０】
0006344217.tif 000011
【図１１】
0006344217.tif 000012
【図１２】
0006344217.tif 000013
【図１３】
0006344217.tif 000014
【図１４】
0006344217.tif 000015
【図１５】
0006344217.tif 000016
【図１６】
0006344217.tif 000017
【図１７】
0006344217.tif 000018
【図１８】
0006344217.tif 000019
【図１９】
0006344217.tif 000020
【図２０】
0006344217.tif 000021
【図２１】
0006344217.tif 000022
【図２２】
0006344217.tif 000023
【図２３】
0006344217.tif 000024
【図２４】
0006344217.tif 000025
【図２５】
0006344217.tif 000026
【図２６】
0006344217.tif 000027
【図２７】
0006344217.tif 000028
【図２８】
0006344217.tif 000029
【図２９】
0006344217.tif 000030
【図３０】
0006344217.tif 000031
【図３１】
0006344217.tif 000032
【図３２】
0006344217.tif 000033
【図３３】
0006344217.tif 000034
【図３４】
0006344217.tif 000035