(57)【要約】【課題】  新規製品と競合する製品を把握して、開発目標として重点を置くべき属性や属性の水準を適切に決定することを可能とする。【解決手段】  競合既存製品イメージグループ特定部２２は、ＤＢ９と、ＤＢ１３のデータに基づいて、新規製品と競合する既存製品のイメージグループを特定する。既存製品イメージ−属性関係分析部２３は、ＤＢ７と、ＤＢ１３のデータに基づいて、既存製品のイメージと属性の関係を分析する。新規製品属性目標水準決定部２４は、ＤＢ７に基づいて、属性の水準のトレンドを分析する。そして、競合既存製品イメージグループ特定部２２の処理結果と、ＤＢ９を参照し、ＤＢ７と、ＤＢ１５のデータを利用し、属性の水準のトレンドの分析結果に基づいて、新規製品が呈する最も強いイメージに対する寄与度が高い属性には高い水準を、寄与度が低い属性には低い水準を決定する。【選択図】  図１
2005165736.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
既存製品群から新規製品に競合する競合既存製品グループを抽出する装置であり、
各既存製品に関する文章を記憶している「既存製品／文章」記憶手段と、
製品のイメージを表す表現をカテゴリ別に記憶している「カテゴリ／イメージ表現」記憶手段と、
「既存製品／文章」記憶手段に記憶されている文章を構文解析し、「カテゴリ／イメージ表現」記憶手段に記憶されている製品のイメージを表す表現を既存製品毎に抽出する「既存製品／イメージ表現」抽出手段と、
「既存製品／イメージ表現」抽出手段の抽出結果に基づいて、既存製品のカテゴリ別のイメージの強度を算出する「既存製品／カテゴリ別イメージ強度」算出手段と、
「既存製品／カテゴリ別イメージ強度」算出手段の算出結果に基づいて、既存製品群を、「カテゴリ別イメージ強度」が類似する既存製品グループ毎に分類する手段と、
新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」を記憶している手段と、
グループ分類手段で分類されたグループ毎に、「既存製品／カテゴリ別イメージ強度」算出手段で算出したカテゴリ別イメージ強度と、新規製品のカテゴリ別イメージ強度が近似する度合を算出し、最も近似する製品グループを特定する手段と、
を有する新規製品に競合する既存製品グループの抽出装置。
【請求項２】
新規製品の属性別開発目標水準を決定する過程を支援する装置であり、
請求項１の装置に、
既存製品の属性別の水準を記憶している「既存製品／属性／水準」記憶手段と、
「既存製品／イメージ表現」抽出手段の抽出結果と、「既存製品／属性／水準」記憶手段に記憶された既存製品の属性別の水準に基づいて、既存製品グループ分類手段で分類された既存製品グループのカテゴリに対する属性の寄与度を算出する「属性／寄与度」算出手段と、
「属性／寄与度」算出手段によって算出された寄与度に従って、属性を複数の層に配分する属性層別化手段と、
「既存製品／属性／水準」記憶手段に記憶された既存製品の属性別の水準に基づいて、属性別の水準のトレンドを階層別に算出する「属性／階層／トレンド」算出手段と、
「属性／階層／トレンド」算出手段によって算出された属性別・階層別のトレンドと、新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」のうちの最も重視されるカテゴリに対する属性の層別結果によって、「属性／階層／トレンド」算出手段で算出された「属性／階層／トレンド」の階層を決定し、決定された階層の「属性／階層／トレンド」から、開発時点での当該属性の開発目標水準を算出する属性別の目標水準算出手段と、
が付加されている新規製品の属性別の開発目標水準の決定過程支援装置。
【請求項３】
新規製品の属性別開発目標水準を決定する過程を支援する装置であり、
各新規製品と競合する既存製品（競合既存製品）に関する文章を記憶している「競合既存製品／文章」記憶手段と、
製品のイメージを表す表現をカテゴリ別に記憶している「カテゴリ／イメージ表現」記憶手段と、
競合既存製品の属性別の水準を記憶している「競合既存製品／属性／水準」記憶手段と、
「競合既存製品／文章」記憶手段に記憶されている文章を構文解析し、「カテゴリ／イメージ表現」記憶手段に記憶されている製品のイメージを表す表現を競合既存製品毎に抽出する「競合既存製品／イメージ表現」抽出手段と、
「既存製品／イメージ表現」抽出手段の抽出結果と、「競合既存製品／属性／水準」記憶手段に記憶された既存製品の属性別の水準に基づいて、競合既存製品のカテゴリに対する属性の寄与度を算出する「属性／寄与度」算出手段と、
「属性／寄与度」算出手段によって算出された寄与度に従って、属性を複数の層に配分する属性層別化手段と、
「既存製品／属性／水準」記憶手段に記憶された既存製品の属性別の水準に基づいて、属性別の水準のトレンドを階層別に算出する「属性／階層／トレンド」算出手段と、
新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」を記憶している手段と、
「属性／階層／トレンド」算出手段によって算出された属性別・階層別のトレンドと、新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」のうちの最も重視されるカテゴリに対する属性の層別結果によって、「属性／階層／トレンド」算出手段で算出された「属性／階層／トレンド」の階層を決定し、決定された階層の「属性／階層／トレンド」から、開発時点での当該属性の開発目標水準を算出する属性別の目標水準算出手段と、
を有する新規製品の属性別の開発目標水準の決定過程支援装置。
【請求項４】
新規製品の属性別開発目標水準を決定する過程を支援する方法であり、コンピュータによって下記の工程、即ち、
各既存製品に関する文章を取得する工程と、
カテゴリ別に記憶されている製品のイメージを表す表現を参照する工程と、
既存製品の属性別の水準を取得する工程と、
取得された文章を構文解析し、参照された製品のイメージを表す表現を既存製品毎に抽出する工程と、
当該抽出結果に基づいて、既存製品のカテゴリ別のイメージの強度を算出する工程と、
当該算出結果に基づいて、既存製品群を、「カテゴリ別イメージ強度」が類似する既存製品をグループ毎に分類する工程と、
新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」を取得する工程と、
前記分類されたグループ毎に、前記算出されたカテゴリ別イメージ強度と、新規製品のカテゴリ別イメージ強度が近似する度合を算出し、最も近似する製品グループを特定する工程と、
前記抽出結果と、前記取得された既存製品の属性別の水準に基づいて、前記分類された既存製品グループのカテゴリに対する属性の寄与度を算出する工程と、
前記算出された寄与度に従って、属性を複数の層に配分する工程と、
当該取得された既存製品の属性別の水準に基づいて、属性別の水準のトレンドを階層別に算出する工程と、
当該算出された属性別・階層別のトレンドと、新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」のうちの最も重視されるカテゴリに対する属性の層別結果によって、前記算出された「属性・階層別の水準のトレンド」の階層を決定し、決定された階層の「属性・階層別の水準のトレンド」から、開発時点での当該属性の開発目標水準を算出する工程と、
を実行する新規製品の属性別の開発目標水準の決定過程支援方法。
【請求項５】
新規製品の属性別開発目標水準を決定する過程を支援するためのプログラムであり、コンピュータに下記の処理、即ち、
各既存製品に関する文章を取得する処理と、
カテゴリ別に記憶されている製品のイメージを表す表現を参照する処理と、
既存製品の属性別の水準を取得する処理と、
取得された文章を構文解析し、参照された製品のイメージを表す表現を既存製品毎に抽出する処理と、
当該抽出結果に基づいて、既存製品のカテゴリ別のイメージの強度を算出する処理と、
当該算出結果に基づいて、既存製品群を、「カテゴリ別イメージ強度」が類似する既存製品をグループ毎に分類する処理と、
新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」を取得する処理と、
前記分類されたグループ毎に、前記算出されたカテゴリ別イメージ強度と、新規製品のカテゴリ別イメージ強度が近似する度合を算出し、最も近似する製品グループを特定する処理と、
前記抽出結果と、前記取得された既存製品の属性別の水準に基づいて、前記分類された既存製品グループのカテゴリに対する属性の寄与度を算出する処理と、
前記算出された寄与度に従って、属性を複数の層に配分する処理と、
当該取得された既存製品の属性別の水準に基づいて、属性別の水準のトレンドを階層別に算出する処理と、
当該算出された属性別・階層別のトレンドと、新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」のうちの最も重視されるカテゴリに対する属性の層別結果によって、前記算出された「属性・階層別の水準のトレンド」の階層を決定し、決定された階層の「属性・階層別の水準のトレンド」から、開発時点での当該属性の開発目標水準を算出する処理と、
を実行させる新規製品の属性別の開発目標水準の決定過程支援のためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、新規製品に競合する既存製品のグループを抽出する技術と新規製品の属性別の開発目標水準の決定過程支援の技術に関する。
【０００２】
本明細書中で使用する主要な用語等について説明をする。
「製品」は、最終需要者から見た製品に限られない。例えば、部品が独立して取引される場合には、部品が「製品」となる。
「新規製品」とは、これから開発しようとしており、企画段階にある製品をいう。「既存製品」とは、現在時点までに販売されており、現在時点において需要者間で話題が取り上げられている製品をいう。現在時点において存在している製品に限られず、現在時点においては存在していない過去の製品であっても、いまだ需要者間で情報が交換されているような製品も含む。
「競合製品」とは、特定製品に対して、その特定製品の売り上げや評判や製品価値に影響を与える他の製品をいう。
製品の「イメージ」とは、需要者が製品に対して抱くイメージをいう。例えば、製品が自動車であれば、スポーティ、スタイリッシュ、高級感等のイメージが該当する。製品が飲料であれば、さわやか、健康的、クリーミィ等のイメージが該当する。また、製品が自動車のエンジンであれば、経済性、走行性、静粛性等のイメージが該当する。
製品の「属性」とは、製品のサイズ、機能、性能、規格等の、製品の外形や内容を表す項目をいう。例えば、製品が自動車であれば、仕様、諸元等の各項目が該当する。製品が飲料であれば、種類、原材料、内容量等の項目が該当する。また、製品が自動車のエンジンであれば、排気量、出力、トルク等の項目が該当する。
属性の「水準」とは、属性に関する具体的な値を複数の段階に分類した場合に、各段階を代表する値をいう。例えば製品が飲料であり属性が内容量であれば、５０ｍｌ，１５０ｍｌ，２５０ｍｌ，３５０ｍｌ，５００ｍｌ等の値が水準となる。自動車のエンジンであり属性が排気量であれば、１．３Ｌ，１．５Ｌ，２．０Ｌ等の値が水準となる。
【背景技術】
【０００３】
新規製品の開発を行うためには、それに先立って、新規製品のどの属性に重点をおくのか、属性の水準をどのように設定するのかの企画を行う必要がある。製品の企画が適切に行われたか否かによって、製品の売り上げは大きく左右される。このため、新規製品の企画を適切に行うことは、企業にとって非常に重要である。例えば自動車のエンジン等のように複雑な機構を有する製品では、一旦開発が始まってしまうと膨大な費用や人員を投入しなければならない。開発が始まる前に、どの属性に重点をおくのか、属性の水準をどのように設定するのかを決定する企画を適切に行っていないと、売れない製品を開発することとなってしまう。この結果、多大なコストや労力が無駄となり、企業にとって大きな損失となる。したがって、製品の企画を適切に行うことが強く要望される。
【０００４】
従来、製品の企画を行う技術がある。例えば特許文献１に記載された技術では、既存製品の内容を表現した文章を構文解析して文節に分割し、分割した文節を、他の既存製品についての文章から分割した文節と置き換える。これにより、新たな製品の内容を表現する文章を構築して、新規製品を企画する。また特許文献２にも、製品の企画を行う技術が開示されている。
【特許文献１】特開平６−２５９４４１号公報
【特許文献２】特開平１１−１６１４９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
製品の企画を適切に行うためには、新規製品がターゲットとする市場を的確に特定し、その市場に存在する競合製品を把握することが重要となる。競合製品を把握できれば、競合製品との関係からその市場に受け入れられる製品の特徴を知ることができる。したがって、どの属性に重点を置いてどのような水準を開発目標として決定して企画を行えばよいのかがわかる。適切に製品の企画が行われる結果、開発コストや労力に見合う製品売り上げを期待することができる。
【０００６】
このように製品がターゲットとする市場において少しでも有利な立場で企業活動を展開するためには、競合製品を把握して製品がターゲットとする市場を的確に特定することが重要である。
上記特許文献１又は特許文献２に記載された技術では、製品の企画を行う際に、競合製品との関係を考慮していない。したがってこれらの技術では、新規製品がターゲットとする市場に適合するような属性やその水準を決定できるとは限らない。
【０００７】
本発明は、新規製品と競合する製品を把握して、新規製品がターゲットとする市場を的確に特定する。これにより、開発目標として重点を置くべき属性や属性の水準を適切に決定することを可能とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（課題を解決するための一つの手段）
本発明では、既存製品群から新規製品に競合する競合既存製品グループを抽出する装置を創作した。
この装置は、各既存製品に関する文章を記憶している「既存製品／文章」記憶手段と、製品のイメージを表す表現をカテゴリ別に記憶している「カテゴリ／イメージ表現」記憶手段とを有する。
また、「既存製品／文章」記憶手段に記憶されている文章を構文解析し、「カテゴリ／イメージ表現」記憶手段に記憶されている製品のイメージを表す表現を既存製品毎に抽出する「既存製品／イメージ表現」抽出手段と、「既存製品／イメージ表現」抽出手段の抽出結果に基づいて、既存製品のカテゴリ別のイメージの強度を算出する「既存製品／カテゴリ別イメージ強度」算出手段と、「既存製品／カテゴリ別イメージ強度」算出手段の算出結果に基づいて、既存製品群を、「カテゴリ別イメージ強度」が類似する既存製品グループ毎に分類する手段とを有する。
さらに、新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」を記憶している手段を有する。
その上で、グループ分類手段で分類されたグループ毎に、「既存製品／カテゴリ別イメージ強度」算出手段で算出したカテゴリ別イメージ強度と、新規製品のカテゴリ別イメージ強度が近似する度合を算出し、最も近似する製品グループを特定する手段を有する。
【０００９】
（その作用と効果）
「既存製品／文章」記憶手段は、例えば図２に示す「紹介テキスト」のような、インターネット上のサイトや電子掲示板等、あるいは、雑誌や新聞等から収集された既存製品に関する文章を記憶している。
「既存製品／イメージ表現」抽出手段は、「既存製品／文章」記憶手段に記憶された文章を構文解析する。構文解析については、例えば特開平１１−１６１４９６号公報に記載された方法を好適に利用することができる。構文解析によって、例えば図３に示す「イメージワード」のような、既存製品のイメージを表す表現を抽出することができる。
また、「既存製品／カテゴリ別イメージ強度」算出手段は、「既存製品／イメージ表現」抽出手段の抽出結果に基づいて、既存製品のカテゴリ別のイメージの強度を算出する。例えば、図４に例示するカテゴリ別にカウントされたイメージ表現の使用回数を点数に変換したり、図５に示すように、全カテゴリの合計使用回数に対する各カテゴリの使用回数が占める比率を計算したりして、イメージ強度として算出することができる。なお、イメージ強度は、下記に説明する新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」を記憶している手段に記憶されているイメージ強度と同じ単位で算出されることが好ましい。
そして、既存製品グループ分類手段は、「既存製品／カテゴリ別イメージ強度」算出手段の算出結果に基づいて、既存製品群を、「カテゴリ別イメージ強度」が類似する既存製品グループ毎に分類する。算出結果に基づいて、例えばクラスタ分析の手法を用いることによって、既存製品を類似するグループに分類することができる。
「新規製品／カテゴリ別イメージ強度」を記憶している手段には、新規製品のイメージの強度が、点数や各カテゴリのイメージの強度の比率等によって、カテゴリ別に記憶されている。この強度は、例えば、新規製品の製品企画者によって事前に決定された製品コンセプトから導き出される。
そして、製品グループ特定手段は、グループ分類手段で分類されたグループ毎に、「既存製品／カテゴリ別イメージ強度」算出手段で算出したカテゴリ別イメージ強度と、新規製品のカテゴリ別イメージ強度が近似する度合を算出し、最も近似する製品グループを特定する。例えば、各カテゴリの既存製品のイメージの強度と、各カテゴリの新規製品のイメージの強度の偏差二乗を、全カテゴリで合計した値の平均値（すなわち、分散）を求め、平均値（分散）が最小となったグループを最も近似するグループとる。そして、最も近似するグループを、新規製品に競合する競合既存製品グループとして特定する。
【００１０】
本装置は、新規製品と競合する既存製品のグループを把握する。これにより、新規製品がターゲットとする市場を的確に特定することができ、開発目標として重点を置くべき属性や属性の水準を適切に決定することが可能となる。
【００１１】
（課題を解決するための一つの手段）
本発明では、新規製品の属性別開発目標水準を決定する過程を支援する装置を創作した。
この装置は、上記の競合既存製品グループを抽出する装置に、既存製品の属性別の水準を記憶している「既存製品／属性／水準」記憶手段が付加されている。
また、「既存製品／イメージ表現」抽出手段の抽出結果と、「既存製品／属性／水準」記憶手段に記憶された既存製品の属性別の水準に基づいて、既存製品グループ分類手段で分類された既存製品グループのカテゴリに対する属性の寄与度を算出する「属性／寄与度」算出手段と、「属性／寄与度」算出手段によって算出された寄与度に従って、属性を複数の層に配分する属性層別化手段と、「既存製品／属性／水準」記憶手段に記憶された既存製品の属性別の水準に基づいて、属性別の水準のトレンドを階層別に算出する「属性／階層／トレンド」算出手段とが付加されている。
さらに、「属性／階層／トレンド」算出手段によって算出された属性別・階層別のトレンドと、新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」のうちの最も重視されるカテゴリに対する属性の層別結果によって、「属性／階層／トレンド」算出手段で算出された「属性／階層／トレンド」の階層を決定し、決定された階層の「属性／階層／トレンド」から、開発時点での当該属性の開発目標水準を算出する属性別の目標水準算出手段が付加されている。
【００１２】
（その作用と効果）
「属性／寄与度」算出手段は、既存製品グループ分類手段で分類された既存製品グループのカテゴリに対する属性の寄与度を算出する。
製品のイメージは、属性に大きく依存する。したがって、カテゴリに対する属性の寄与度を算出すれば、どのカテゴリのイメージにどの属性が大きく寄与しているのか、どの属性がそれほど寄与していないのかが明確となる。例えば製品が自動車の場合、高級というイメージには、「内装」という属性が大きく寄与しているのに対し、「タイヤ径」という属性はあまり寄与していないといったことが明確となる。
ここで、寄与度の算出は、「既存製品／イメージ表現」抽出手段の抽出結果と、「既存製品／属性／水準」記憶手段に記憶された既存製品の属性の水準に基づいて、例えば重回帰分析の手法を用いることによって行われる。例えば、Ｙ＝ｂ０＋ｂ１・ｘ１＋ｂ２・ｘ２＋ｂ３・ｘ３＋・・・＋ｂｎ・ｘｎ＋ｅで表される重回帰式において、「既存製品／イメージ表現」抽出手段の抽出結果（カテゴリ別のイメージ表現の使用回数や、使用比率等）を求めたい目的変数Ｙとし、各属性の水準を説明変数ｘ１〜ｘｎとする。すると、各説明変数に係る係数ｂ１〜ｂｎを各属性の寄与度をみなすことができる（なお、ｂ０は切片であり、ｅは、ｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｎだけでは説明しきれない部分の予測誤差である）。このようにして、寄与度を算出することができる。
【００１３】
属性層別化手段は、「属性／寄与度」算出手段によって算出された寄与度に従って、属性を複数の層に配分する。例えば、寄与度が高い属性をＴｏｐ層に、寄与度が中間の属性をＭｉｄｄｌｅ層に、寄与度が低い属性をＬｏｗ層に配分する。
「属性／階層／トレンド」算出手段は、属性別の水準のトレンドを階層別に算出する。属性別の水準のトレンドの算出は、「既存製品／属性／水準」記憶手段に記憶された既存製品の属性別の水準に基づいて行われる。「既存製品／属性／水準」記憶手段は、例えば図９の例示のように、既存製品の属性の水準を記憶しており、この水準に基づいて、例えば時系列分析の手法を用いることによって、属性別の水準のトレンドを算出することができる。この場合、複数の階層（例えば、Ｔｏｐ階層、Ｍｉｄｄｌｅ階層、Ｌｏｗ階層）別に算出する。具体的には、例えば「属性ａのＴｏｐ階層では、現在時点において値ｘｂが水準であり、この階層の水準は最近ｃ年間では年率ｄ％で伸びている」といったような階層別のトレンドが算出される。
そして、属性別の目標水準算出手段は、「属性／階層／トレンド」算出手段によって算出された属性別・階層別のトレンドと、新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」のうちの最も重視されるカテゴリに対する属性の層別結果によって、「属性／階層／トレンド」算出手段で算出された「属性／階層／トレンド」の階層を決定する。最も重視されるカテゴリとは、すなわち新規製品のイメージを最も良く表すカテゴリである。このカテゴリにおいて、Ｔｏｐ層に配分された属性は、新規製品のイメージに大きく寄与する属性といえるため、トレンドのＴｏｐ階層に決定し、Ｌｏｗ層に配分された属性は、新規製品のイメージにそれほど寄与しない属性といえるため、トレンドのＬｏｗ階層に決定する。そして、決定した階層のトレンドに基づいて、開発時点での当該属性の開発目標水準を算出する。
【００１４】
本装置では、新規製品と競合する既存製品のグループとの関係から、新規製品が呈する最も強いイメージに対する寄与度が高い属性には高い水準を、寄与度が低い属性には低い水準を開発目標として決定する。この結果、重点的に開発を行う属性とそうでない属性とを明確に区別することができ、全ての属性に重点を置く開発方法に比して、コストや労力を適正な規模に抑えることができる。
【００１５】
（課題を解決するための一つの手段）
本発明では、新規製品の属性別開発目標水準を決定する過程を支援する他の装置を創作した。
この装置は、各新規製品と競合する既存製品（競合既存製品）に関する文章を記憶している「競合既存製品／文章」記憶手段と、製品のイメージを表す表現をカテゴリ別に記憶している「カテゴリ／イメージ表現」記憶手段と、競合既存製品の属性別の水準を記憶している「競合既存製品／属性／水準」記憶手段とを有する。
また、「競合既存製品／文章」記憶手段に記憶されている文章を構文解析し、「カテゴリ／イメージ表現」記憶手段に記憶されている製品のイメージを表す表現を競合既存製品毎に抽出する「競合既存製品／イメージ表現」抽出手段と、「既存製品／イメージ表現」抽出手段の抽出結果と、「競合既存製品／属性／水準」記憶手段に記憶された既存製品の属性別の水準に基づいて、競合既存製品のカテゴリに対する属性の寄与度を算出する「属性／寄与度」算出手段と、「属性／寄与度」算出手段によって算出された寄与度に従って、属性を複数の層に配分する属性層別化手段と、「競合既存製品／属性／水準」記憶手段に記憶された競合既存製品の属性別の水準に基づいて、属性別の水準のトレンドを階層別に算出する「属性／階層／トレンド」算出手段とを有する。
さらに、新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」を記憶している手段を有する。
その上で、「属性／階層／トレンド」算出手段によって算出された属性別・階層別のトレンドと、新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」のうちの最も重視されるカテゴリに対する属性の層別結果によって、「属性／階層／トレンド」算出手段で算出された「属性／階層／トレンド」の階層を決定し、決定された階層の「属性／階層／トレンド」から、開発時点での当該属性の開発目標水準を算出する属性別の目標水準算出手段を有する。
【００１６】
（その作用と効果）
本装置では、新規製品と競合する既存製品との関係から、新規製品が呈する最も強いイメージに対する寄与度が高い属性には高い水準を、寄与度が低い属性には低い水準を開発目標として決定する。この結果、重点的に開発を行う属性とそうでない属性とを明確に区別することができ、全ての属性に重点を置く開発方法に比して、コストや労力を適正な規模に抑えることができる。
【００１７】
（課題を解決するための一つの手段）
本発明では、新規製品の属性別開発目標水準を決定する過程を支援する方法を創作した、この方法は、コンピュータによって下記の工程、即ち、
・各既存製品に関する文章を取得する工程と、
・カテゴリ別に記憶されている製品のイメージを表す表現を参照する工程と、
・既存製品の属性別の水準を取得する工程と、
・取得された文章を構文解析し、参照された製品のイメージを表す表現を既存製品毎に抽出する工程と、
・当該抽出結果に基づいて、既存製品のカテゴリ別のイメージの強度を算出する工程と、
・当該算出結果に基づいて、既存製品群を、「カテゴリ別イメージ強度」が類似する既存製品をグループ毎に分類する工程と、
・新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」を取得する工程と、
・前記分類されたグループ毎に、前記算出されたカテゴリ別イメージ強度と、新規製品のカテゴリ別イメージ強度が近似する度合を算出し、最も近似する製品グループを特定する工程と、
・前記抽出結果と、前記取得された既存製品の属性別の水準に基づいて、前記分類された既存製品グループのカテゴリに対する属性の寄与度を算出する工程と、
・前記算出された寄与度に従って、属性を複数の層に配分する工程と、
・当該取得された既存製品の属性別の水準に基づいて、属性別の水準のトレンドを階層別に算出する工程と、
・当該算出された属性別・階層別のトレンドと、新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」のうちの最も重視されるカテゴリに対する属性の層別結果によって、前記算出された「属性・階層別の水準のトレンド」の階層を決定し、決定された階層の「属性・階層別の水準のトレンド」から、開発時点での当該属性の開発目標水準を算出する工程と、
を実行する。
（その作用と効果）
本方法は、新規製品と競合する既存製品のグループを把握した上で、既存製品のグループとの関係から、新規製品が呈する最も強いイメージに対する寄与度が高い属性には高い水準を、寄与度が低い属性には低い水準を開発目標として決定する。この結果、重点的に開発を行う属性とそうでない属性とを明確に区別することができ、全ての属性に重点を置く開発方法に比して、コストや労力を適正な規模に抑えることができる。
【００１８】
（課題を解決するための一つの手段）
本発明では、新規製品の属性別開発目標水準を決定する過程を支援するためのプログラムを創作した。このプログラムは、コンピュータに下記の処理、即ち、
・各既存製品に関する文章を取得する処理と、
・カテゴリ別に記憶されている製品のイメージを表す表現を参照する処理と、
・既存製品の属性別の水準を取得する処理と、
・取得された文章を構文解析し、参照された製品のイメージを表す表現を既存製品毎に抽出する処理と、
・当該抽出結果に基づいて、既存製品のカテゴリ別のイメージの強度を算出する処理と、
・当該算出結果に基づいて、既存製品群を、「カテゴリ別イメージ強度」が類似する既存製品をグループ毎に分類する処理と、
・新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」を取得する処理と、
・前記分類されたグループ毎に、前記算出されたカテゴリ別イメージ強度と、新規製品のカテゴリ別イメージ強度が近似する度合を算出し、最も近似する製品グループを特定する処理と、
・前記抽出結果と、前記取得された既存製品の属性別の水準に基づいて、前記分類された既存製品グループのカテゴリに対する属性の寄与度を算出する処理と、
・前記算出された寄与度に従って、属性を複数の層に配分する処理と、
・当該取得された既存製品の属性別の水準に基づいて、属性別の水準のトレンドを階層別に算出する処理と、
・当該算出された属性別・階層別のトレンドと、新規製品の「カテゴリ別イメージ強度」のうちの最も重視されるカテゴリに対する属性の層別結果によって、前記算出された「属性・階層別の水準のトレンド」の階層を決定し、決定された階層の「属性・階層別の水準のトレンド」から、開発時点での当該属性の開発目標水準を算出する処理と、
を実行させる。
（その作用と効果）
本プログラムは、新規製品と競合する既存製品のグループを把握した上で、既存製品のグループとの関係から、新規製品が呈する最も強いイメージに対する寄与度が高い属性には高い水準を、寄与度が低い属性には低い水準を開発目標として決定させる。この結果、重点的に開発を行う属性とそうでない属性とを明確に区別することができ、全ての属性に重点を置く開発方法に比して、コストや労力を適正な規模に抑えることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下に説明する実施例の主要な特徴を最初に列記する。
（形態１）「既存製品／文章」記憶手段は、インターネットから収集された文章を記憶している。
（形態２）「既存製品／属性／水準」記憶手段には、既存製品の開発開始時点が対応付けて記憶されている。
【実施例】
【００２０】
本実施例では、製品を自動車のエンジンとし、これから開発しようとするエンジンがターゲットとする市場を特定した上で、その市場に適した属性の目標水準を決定する。本発明が自動車のエンジン以外の製品にも適用できることは自明である。
【００２１】
最初に、図１を参照して、本発明を具現化した開発目標水準決定過程支援装置のシステム構成について説明する。
開発目標水準決定過程支援装置１（以下、「支援装置１」という）は、データを入力し、記憶し、演算し、演算結果を出力し、演算結果に基づいて周辺装置を機能させるコンピュータであり、純然たるハードウエアの説明は省略する。
【００２２】
支援装置１は、複数のデータベース（以下、「ＤＢ」と略称する）を備えている。
既存製品紹介テキストＤＢ３には、既存製品を紹介している数多くの文章（テキスト）が記憶されている。これらのテキストは、例えば、インターネット上のサイトや電子掲示板等、あるいは、雑誌や新聞等から収集されている。図２に、既存製品紹介テキストＤＢ３のデータ構成例を示す。例えば、エンジンＥ１については、“超低燃費を実現し、・・・”、“世界トップ水準の経済性・・・”といった紹介テキストが記憶されている。同様に、各既存エンジンについての紹介テキストが記憶されている。
【００２３】
図１の支援装置１は、イメージワードＤＢ５を備えている。イメージワードＤＢ５には、製品のイメージを表すイメージワードが、カテゴリ別に整理されて記憶されている。図３に、イメージワードＤＢ５のデータ構成例を示す。例えば、エンジンのイメージワードのカテゴリとして、「経済性」、「走行性」、「静粛性」、「安定性」等が記憶されている。また、各カテゴリに属するイメージワード、例えば「経済性」というカテゴリに属するイメージワードとして、「低燃費」、「経済的」等が記憶されており、同様に各カテゴリに属するイメージワードが記憶されている。
【００２４】
図１の支援装置１は、既存製品属性水準ＤＢ７を備えている。既存製品属性水準ＤＢ７には、既存製品のうち、紹介テキストが収集された製品の属性に関する水準が、製品の開発開始時点と対応付けて記憶されている。図９に既存製品属性水準ＤＢ７のデータ構成例を示す。例えば、エンジンＥ１は、「排気量」の水準が１．３Ｌ、「出力」の水準が６０ｋｗ／r.p.m、「トルク」の水準が１１０Ｎ・ｍ／r.p.m、「燃費」の水準が２３ｋｍ/ｌ、「振動」の水準が８０ｄＢ、・・・開発開始時点が○年○月といったデータが記憶されている。同様に、各既存エンジンの属性の水準と開発開始時点に関するデータが記憶されている。
【００２５】
図１の支援装置１は、新規製品イメージＤＢ９を備えている。新規製品イメージＤＢ９には、新規製品のイメージの強度を、カテゴリ別にパーセンテージで表した値が記憶されている。図７に、新規製品イメージＤＢ９のデータ構成例を示す。これらの値は、製品企画者によって事前に決定された製品コンセプトから導き出されている。ここでは、全カテゴリが「経済性」、「走行性」、「静粛性」、「安定性」の４つであるとして、新規エンジンＥＸの「経済性」のイメージ強度が７０％、「走行性」のイメージ強度が５％、「静粛性」のイメージ強度が２０％、「安定性」のイメージ強度が５％と評価されて記憶されている。
【００２６】
図１の支援装置１は、既存製品イメージグルーピング部２１を備えている。既存製品イメージグルーピング部２１は、既存製品紹介テキストＤＢ３と、イメージワードＤＢ５のデータに基づいて構文解析を行い、その解析結果に基づいて、例えばクラスタ分析の手法を用いて、類似するイメージを有する既存製品群をグルーピングする。既存製品は多種多様であり、製品イメージが異なればターゲットとする市場が異なってくる。このグルーピングによって、適切に市場をセグメント化することができる。
既存製品イメージグルーピング部１３の処理結果は、既存製品イメージＤＢ１３に記憶される。
【００２７】
図１の支援装置１は、競合既存製品イメージグループ特定部２２を備えている。競合既存製品イメージグループ特定部２２は、新規製品イメージＤＢ９と、既存製品イメージＤＢ１３のデータに基づいて、新規製品と競合する既存製品のイメージグループを特定する。競合既存製品のイメージグループを把握し、新規製品がターゲットとする市場を特定することによって、新規製品の属性の目標水準を決定することが容易となる。
【００２８】
図１の支援装置１は、既存製品イメージ−属性関係分析部２３を備えている。既存製品イメージ−属性関係分析部２３は、既存製品属性水準ＤＢ７と、既存製品イメージＤＢ１３のデータに基づいて、例えば重回帰分析の手法を用いて、既存製品のイメージと属性の関係を分析する。製品のイメージは、属性に大きく依存するのが一般的である。この分析によって、各イメージに対してどの属性の寄与度が高いのか低いのかが明確となる。
既存製品イメージ−属性関係分析部１５の処理結果は、寄与度ＤＢ１５に記憶される。
【００２９】
図１の支援装置１は、新規製品属性目標水準決定部２４を備えている。新規製品属性目標水準決定部２４は、既存製品属性水準ＤＢ７に基づいて、例えば時系列分析の手法を用いて、属性の水準のトレンドを分析する。そして、競合既存製品イメージグループ特定部２２の処理結果と、新規製品イメージＤＢ９を参照し、既存製品属性水準ＤＢ７と、寄与度ＤＢ１５のデータを利用し、属性の水準のトレンドの分析結果に基づいて、新規製品が呈する最も強いイメージに対する寄与度が高い属性には高い水準を、寄与度が低い属性には低い水準を決定する。これによって新規製品の属性の目標水準を適切に決定することができる。
新規製品属性目標水準決定部２４の処理結果は、新規製品属性目標水準ＤＢ１７に記憶される。
新規製品属性目標水準ＤＢ１７に記憶された新規製品の属性の目標水準は、図示しない表示装置で表示される等して、新規製品の開発に利用される。
【００３０】
次に、支援装置１が実行する開発目標水準決定過程支援処理の詳細な手順について説明する。最初に、既存製品イメージグルーピング部２１が、既存製品をイメージによってグルーピングする処理を実行する。この処理の詳細な手順を、図１５のフローチャートを参照して説明する。
まずステップＳ１０２では、各既存製品の紹介テキストを、既存製品紹介テキストＤＢ３から取得する。ここでは図２に例示するテキストが取得される。
次に、図１５のステップＳ１０４において、製品のイメージワードを、イメージワードＤＢ５から取得する。ここでは図３に例示するイメージワードが取得される。
【００３１】
続く図１５のステップＳ１０６では、構文解析によって、既存製品の紹介テキストの中で使用されているイメージワードの回数を、カテゴリ別にカウントする。例えば、図２に示されたエンジンＥ１の紹介テキスト中で使用されている「低燃費」や「経済性」というワードは、図３では「経済性」というカテゴリに属するイメージワードであり、構文解析を行うことによって、それぞれ使用回数として１回がカウントされる。構文解析については、例えば特開平１１−１６１４９６号公報に記載された方法を好適に利用することができる。
このようにカウントした結果が図４に例示されており、エンジンＥ１については、「経済性」のカテゴリに属するイメージワードが１０回使用され、「走行性」のカテゴリに属するイメージワードが０回使用され、「静粛性」のカテゴリに属するイメージワードが３回使用され、「安定性」のカテゴリに属するイメージワードが２回使用され・・・とカウントされており、同様に他の製品についてもイメージワードの使用回数がカウントされている。
【００３２】
図１５のステップＳ１０８では、各カテゴリのイメージワードの使用回数が、全カテゴリで合計した合計使用回数に占める比率を計算する。この計算は、下記に説明する図１６のステップＳ２０４で取得する新規製品のイメージ強度の単位（パーセンテージ）に合わせるために行われる。
例えば、図４の例示では、全カテゴリが「経済性」、「走行性」、「静粛性」、「安定性」の４つであるとする。するとエンジンＥ１について、「経済性」のカテゴリに属するイメージワードの使用回数が合計使用回数に占める比率は、１０／（１０＋０＋３＋２）≒０．６７となり、「走行性」のカテゴリに属するイメージワードの使用回数が合計使用回数に占める比率は、０／（１０＋０＋３＋２）＝０となり、「静粛性」のカテゴリに属するイメージワードの使用回数が合計使用回数に占める比率は、３／（１０＋０＋３＋２）＝０．２となり、「安定性」のカテゴリに属するイメージワードの使用回数が合計使用回数に占める比率は、２／（１０＋０＋３＋２）≒０．１３となる。このように各既存エンジンについて、それぞれのカテゴリの比率を計算した結果が、図５に示されている。
【００３３】
次に、図１５のステップＳ１１０では、カテゴリ別のイメージワードの使用比率に基づいて、既存製品をイメージでグルーピングする。ここでは、クラスタ分析を行うことによってグルーピングする。
クラスタ分析の例について説明する。例えば、図６に示すように、カテゴリのうち、「経済性」をｘ軸に、「走行性」をｙ軸に、「静粛性」をｚ軸にとった座標空間を用意する。次に、この座標空間の該当箇所に、各既存製品のイメージワードの使用比率をプロットする。例えば、図５に示すように、エンジンＥ１は「経済性」のカテゴリに属するイメージワードの使用比率は６７％、「走行性」のカテゴリに属するイメージワードの使用比率は０％、「静粛性」のカテゴリに属するイメージワードの使用比率は２０％であるため、図６の座標空間の（ｘ６７，ｙ０，ｚ２０）の位置にプロットする。この場合、例えばエンジンＥ１とエンジンＥ２のユークリッド距離（（ｘ６７−ｘＥ２）２＋（ｙ０−ｙＥ２）２＋（ｚ２０３−ｚＥ２）２）１／２に比べ、エンジンＥ１とエンジンＥ６のユークリッド距離（（ｘ６７−ｘＥ６）２＋（ｙ０−ｙＥ６）２＋（ｚ２０−ｚＥ６）２）１／２の方が短い。このため、エンジンＥ１とエンジンＥ６を同じイメージグループαにグルーピングする。また、エンジンＥ１とエンジンＥ３のユークリッド距離に比べ、エンジンＥ３とエンジンＥ４のユークリッド距離の方が短い。このため、エンジンＥ３とエンジンＥ４を同じイメージグループγにグルーピングする。この例の場合、エンジンＥ１とエンジンＥ６を含むイメージグループαは、「経済性」のカテゴリに属するイメージワードの使用比率が高く、「走行性」のカテゴリに属するイメージワードの使用比率が低く、「静粛性」のカテゴリに属するイメージワードの使用比率はその中間であるという性質を持つ。即ち、イメージグループαは、「経済性」のイメージが強いグループといえる。同様に考えると、エンジンＥ３とエンジンＥ４を含むイメージグループγは、「静粛性」のイメージが強いグループといえる。このようにして、各エンジンをグルーピングする。
但し、上記では説明の簡単化のため、「経済性」と「走行性」と「静粛性」という３つのカテゴリの場合を例にして説明したが、実際にはより多くのカテゴリが存在する状況でクラスタ分析を行い、グルーピングする。また、図では省略されているが、より多くのエンジンがグルーピングされている。
【００３４】
最後に図１５のステップＳ１１２では、カテゴリ別のイメージワードの使用比率とイメージのグループを統合して、既存製品イメージＤＢ１３に記憶する。
図５が、既存製品イメージＤＢ１３のデータ構成例を示している。例えば、エンジンＥ１については、イメージグループαとカテゴリ別のイメージワードの使用比率が統合されて記憶されている。
【００３５】
このように、既存製品をイメージによってグルーピングする処理が終了すると、次に、競合既存製品イメージグループ特定部２２が、新規製品と競合する既存製品のイメージグループを特定する処理を実行する。この処理の詳細な手順を、図１６のフローチャートを参照して説明する。
まずステップＳ２０２では、既存製品のカテゴリ別のイメージワードの使用比率を、既存製品イメージＤＢ１３から取得する。ここでは図５に例示する使用比率が取得される。
次に図１６のステップＳ２０４では、新規製品のカテゴリ別のイメージ強度を、新規製品イメージＤＢ９から取得する。ここでは図７に例示するイメージ強度が取得される。
【００３６】
図１６のステップＳ２０６では、ステップＳ２０４で取得した比率と、ステップＳ２０６で取得したイメージ強度の偏差二乗和を計算する。
例えば、図５に示すように、エンジンＥ１について計算した比率は、「経済性」が約６７％、「走行性」が０％、「静粛性」が２０％、「安定性」が約１３％である。一方、図７に示すように、エンジンＸＥのイメージ強度は、「経済性」が７０％、「走行性」が０％、「静粛性」が１０％、「安定性」が１０％である。したがって、図８に示すように、偏差二乗和は、（６７−７０）２＋（０−０）２＋（２０−１０）２＋（１３−１０）２＝１１８となる。このように各既存製品について、比率とイメージ強度の偏差二乗和が計算されている。
【００３７】
そしてステップＳ２０８では、イメージグループ別に、偏差二乗和の平均値（分散）を計算する。例えば、図８に示すように、イメージグループαに属するエンジンはＥ１，Ｅ６，Ｅ７，Ｅ８，Ｅ９，・・・，Ｅｎのｎ個あり、各製品の偏差二乗和の平均は１１８＋３２４＋２５０＋７６＋２７５＋・・・／ｎ＝２０５．６となるとする。このように各イメージグループについて偏差二乗和の平均値（分散）が計算されている。
【００３８】
最後に図１６のステップＳ２１０では、平均値が最小（分散が最小）のイメージグループを、競合既存製品のイメージグループとして特定する。分散が最小であれば、新規製品のイメージと最も良く適合し、競合するといえるからである。例えば、イメージグループαの平均値が２０５．６、イメージグループβの平均値が５０４．３、イメージグループγの平均値が４０２．５、イメージグループδの平均値が９０７．２と計算されていれば、イメージグループαが特定される。
【００３９】
このように、競合既存製品のイメージグループを特定する処理が終了すると、次に、既存製品イメージ−属性関係分析部２３が、既存製品のイメージと属性の関係を分析する処理を実行する。この処理の詳細な手順を、図１７のフローチャートを参照して説明する。
まずステップＳ３０２では、既存製品のカテゴリ別のイメージワードの使用比率を、既存製品イメージＤＢ１３から取得する。ここでは図５に例示する使用比率が取得される。
次に、ステップＳ３０４において、既存製品の属性の水準を、既存製品属性水準ＤＢ７から取得する。ここでは図９に例示する属性の水準が取得される。
【００４０】
次に図１７のステップＳ３０６では、イメージグループ別に、各カテゴリに対する属性の寄与度を算出する。ここでは、重回帰分析を行うことによって寄与度を算出する。
ここで、エンジンは「排気量」の水準によって他の属性の水準は一定の範囲内に制限される。例えば、「排気量」の水準が１．３Ｌであれば、「出力」の水準は６０±αｋｗ／r.p.mに制限され、これを越えて例えば１６０ｋｗ／r.p.mの水準となるとは考えにくい。したがってここでは、新規エンジンＸＥの「排気量」の水準が１．３Ｌであるとして、新規エンジンＸＥと同じ「排気量」の水準のエンジンを抽出して、重回帰分析を行う。
重回帰分析の例について説明する。例えば、図１０に示すように、商品属性の「燃費」をｘ軸に、商品属性の「出力」をｙ軸に、カテゴリの「経済性」をｚ軸にとった座標空間を用意する。次に、この座標空間の該当箇所に、同一イメージグループに含まれる各既存製品のイメージワードの使用比率と、属性の水準をプロットする。例えば、イメージグループαに含まれるエンジンのうち、「排気量」が１．３ＬのエンジンＥ１は、図５に示すように、「経済性」のカテゴリに属するイメージワードの使用比率は６７％であり、図９に示すように、「燃費」の水準が２３ｋｍ／ｌであり、「出力」の水準が６０ｋｗ／r.p.mであるため、図１０の座標空間の（ｘ２３，ｙ６０，ｚ６７）の位置にプロットする。イメージグループαに含まれる「排気量」が１．３ＬのエンジンＥ１０，Ｅ１１，Ｅ１２，Ｅ１３についてもプロットすると、全てのプロット位置が載る近似平面Ｈが考えられる。この平面Ｈは、次の重回帰式（１）によって表すことができる。
【００４１】
使用比率Ｙｃ＝ｂ０＋ｂ１・属性水準ｘ１＋ｂ２・属性水準ｘ２＋ｂ３・属性水準ｘ３＋・・・＋ｂｎ・属性水準ｘｎ＋ｅ  −（１）
【００４２】
ここで、「使用比率Ｙｃ」は、イメージワードのカテゴリ別の使用比率であり、属性水準ｘ１，属性水準ｘ２，属性水準ｘ３，・・・，属性水準ｘｎは、「出力」、「トルク」、「燃費」等の各属性の水準であり、ｂ０は切片であり、ｂ１，ｂ２，ｂ３，・・・，ｂｎは、平面の傾きを表す係数である。この係数は、各属性がイメージに対して寄与する度合（寄与度）の値を示す。また、ｅは、属性水準ｘ１，属性水準ｘ２，属性水準ｘ３，・・・，属性水準ｘｎだけでは説明しきれない部分の予測誤差である。
図１０の例示から、次の重回帰式（２）が得られたとする。
【００４３】
Ｙ「経済性」＝ｂ０＋０．６７・「燃費」水準ｘ１＋０．１・「出力」水準ｘ２＋ｅ  −（２）
【００４４】
この例の場合、イメージグループα（の「排気量」１．３Ｌ）は、「経済性」というイメージに対して「燃費」という属性が寄与する度合は大きく、「出力」という属性が寄与する度合は小さいという関係が分析される。このようにして、各イメージグループについて、各カテゴリに対する属性の寄与度を算出する。
但し、上記では説明の簡単化のため、「燃費」と「出力」の寄与度の場合を例にして説明したが、実際にはより多くの属性が存在する状況で重回帰分析を行い、寄与度を算出する。また、図では省略されているが、より多くのエンジンがプロットされている。
【００４５】
最後に図１７のステップＳ３０８では、算出した寄与度を、寄与度ＤＢ１５に記憶する。
図１１に、寄与度ＤＢ１５のデータ構成例を示す。例えば、イメージグループα（の「排気量」１．３Ｌ）では、「経済性」のカテゴリに対しては、「出力」の寄与度は０．１、「トルク」の寄与度は０．３１、「燃費」の寄与度は０．７１、「振動」の寄与度は０．４５、・・・と記憶されている。このようにして、各カテゴリに対する各属性の寄与度が、イメージグループ別に記憶されている。
【００４６】
このように、既存製品のイメージと属性の関係を分析する処理が終了すると、次に、新規製品属性目標水準決定部２４が、新規製品の属性の目標水準を決定する処理を実行する。この処理の詳細な手順を、図１８のフローチャートを参照して説明する。
まずステップＳ４０２では、新規製品の属するイメージグループの属性の寄与度を、寄与度ＤＢ１５から取得する。ここでは図１１に例示するイメージグループα（の「排気量」１．３Ｌ）の属性の寄与度が取得される。
次に、ステップＳ４０４において、新規製品イメージＤＢ９を参照して、新規製品のイメージ強度が最大のカテゴリに対する寄与度を抽出する。図７に例示するように、新規商品Ｘのイメージ強度が最大のカテゴリは「経済性」である。したがって、図１１に例示するイメージグループα（の「排気量」１．３Ｌ）の属性のうち「経済性」に対する寄与度（「出力」については０．１、「トルク」については０．１３、「燃費」については０．７１、「振動」については０．４５等）が抽出される。
【００４７】
続く図１８のステップＳ４０６では、抽出した寄与度に基づいて、属性を層別化する。図１２に示すように、層別化の条件は、寄与度をｄｎとしたときに、Ｔｏｐ層は０．７＜ｄｎ、Ｍｉｄｄｌｅ層は０．３≦ｄｎ≦０．７、Ｌｏｗ層はｄｎ＜０．３である。この条件に従って、抽出した寄与度に基づいて、属性を層別化すると、Ｔｏｐ層には「燃費」（寄与度０．７１）等、Ｍｉｄｄｌｅ層には「振動」（寄与度０．４５）等、Ｌｏｗ層には「出力」（寄与度０．１）や「トルク」（寄与度０．１３）等が配分される。
【００４８】
次に図１８のステップＳ４０８では、新規製品のイメージグループ含まれる製品の属性の水準と、各製品の販売開始時点を、既存製品属性水準ＤＢ７から取得する。ここでは図９に例示するイメージグループαに含まれる「排気量」が１．３Ｌの既存エンジンの属性の水準と、そのエンジンの開発開始時点が取得される。
【００４９】
図１８のステップＳ４１０では、属性の水準のトレンドを階層別に分析する。ここではトレンド分析として、時系列分析を行う。
階層別の時系列分析について説明する。例えば、図１３（１）では、時間（ｔ）をｘ軸に、「燃費」（ｋｍ／ｌ）をｙ軸にとった座標空間中に、イメージグループαに含まれる「排気量」１．３Ｌの既存エンジンの「燃費」の水準が、開発開始時点の位置にプロットされている。そして、これらのプロット点群を３階層に配分して、最も高い値の階層をＴｏｐ階層の水準、中間の値の階層をＭｉｄｄｌｅ階層の水準、最も低い値の階層をＬｏｗ階層の水準とし、各階層の水準について時系列分析を行う。時系列分析を行うことによって、例えば時間単位の伸び率が計算され、時系列線を引くことができる。図１３（１）の３つの直線は、各階層の水準の時系列線を表している。これらの時系列線から、階層別に属性の水準のトレンドを分析することができる。
続く図１８のステップＳ４１２では、層別のトレンドに基づいて、ステップＳ４０６の層別化の結果から、新規製品の属性の目標水準を算出する。例えば、図１２に例示するように、「燃費」という属性はＴｏｐ層に層別化された。したがって、図１３（１）では、Ｔｏｐ階層の水準の時系列線に基づいて、将来の開発開始時点での「燃費」の値ｐ１を予測し、新規エンジンＥＸの目標水準として算出する。同様に、「振動」については、図１３（２）のＭｉｄｄｌｅ階層の時系列線に基づいて、将来の開発開始時点での「振動」の値ｐ２を予測し、「出力」については、図１３（３）のＬｏｗ階層の時系列線に基づいて、将来の開発開始時点での「出力」の値ｐ３を予測し、新規エンジンＥＸの目標水準として算出する。
このように属性を層別化し、該当する階層の水準の時系列線を利用することで、新規製品が呈する最も強いイメージに対して寄与度が高い属性には高い目標水準が算出され、寄与度が低い属性には低い目標水準が算出される。
【００５０】
最後に図１８のステップＳ４１４では、新規製品の属性の目標水準を、新規製品属性目標水準ＤＢ１７に記憶する。
図１４に、新規製品属性目標水準ＤＢ１７のデータ構成例を示す。例えば、「出力」は６０ｋｗ／r.p.m、「トルク」は１１０Ｎ・ｍ／r.p.ｍであり、既存製品の水準とそれほど変わらない水準が算出されている一方、「燃費」は２７．０ｋｍ／ｌであり、既存製品の水準に比して高い水準が算出されている。すなわち、「経済性」というイメージに大きく寄与する「燃費」については高い目標水準が算出されている一方、あまり寄与しない「出力」や「トルク」については従来と変わらない水準が算出されていることがわかる。
【００５１】
以上のようにして、開発目標水準決定過程支援処理が終了する。新規製品属性目標水準ＤＢ１７に記憶されたデータは、表示装置で表示される等して、新規製品の開発に利用される。
【００５２】
本実施例では、新規製品がターゲットとする市場を的確に特定する。そして、その市場に存在する競合製品との関係を考慮して、製品企画を適切に行うことが可能となる。
すなわち、新規製品が呈する最も強いイメージに対する寄与度が高い属性には高い目標水準を、寄与度が低い属性には低い目標水準を決定して、新規製品がターゲットとする市場に適した属性とその水準を決定することができる。この結果、開発を重点的に行う属性とそうでない属性とを明確に区別することができ、全ての属性に重点を置く開発方法に比して、コストや労力を適正な規模に抑えることができる。
【００５３】
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。
また、本明細書または図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、出願時請求項記載の組み合わせに限定されるものではない。また、本明細書または図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】
【００５４】
【図１】開発目標水準決定過程支援装置のシステム構成を示す図である。
【図２】既存製品紹介テキストＤＢ３のデータ構成例を示す図である。
【図３】イメージワードＤＢ５のデータ構成例を示す図である。
【図４】イメージワードの回数をカテゴリ別にカウントした結果を示す図である。
【図５】カテゴリ別にイメージワードの使用比率を計算した結果を示す図である。
【図６】クラスタ分析の例を説明する図である。
【図７】新規製品イメージＤＢ９のデータ構成例を示す図である。
【図８】イメージワードの使用比率とイメージ強度の偏差二乗和を計算した結果を示す図である。
【図９】既存製品属性水準ＤＢ７のデータ構成例を示す図である。
【図１０】重回帰分析の例を説明する図である。
【図１１】寄与度ＤＢ１５のデータ構成例を示す図である。
【図１２】属性を層別化した例を示す図である。
【図１３】階層別の時系列分析の例を説明する図である。
【図１４】新規製品属性目標水準ＤＢ１７のデータ構成例を示す図である。
【図１５】既存製品をイメージによってグルーピングする処理のフローチャートである。
【図１６】競合既存製品のイメージグループを特定する処理のフローチャートである。
【図１７】既存製品のイメージと属性の関係を分析する処理のフローチャートである。
【図１８】新規製品の属性の目標水準を決定する処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００５５】
１  ：開発目標水準決定過程支援装置、
３  ：既存製品紹介テキストＤＢ、
５  ：イメージワードＤＢ、
７  ：既存製品属性水準ＤＢ、
９  ：新規製品イメージＤＢ、
１３：既存製品イメージＤＢ、
１５：寄与度ＤＢ、
１７：新規製品属性目標水準ＤＢ、
２１：既存製品イメージグルーピング部、
２２：競合既存製品イメージグループ特定部、
２３：既存製品イメージ−属性関係分析部、
２４：新規製品属性目標水準決定部
【図１】
2005165736.tif 000003
【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】
2005165736.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2005165736.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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