(57)【要約】【課題】  データ収集の労力や費用を少なくして、しかも、消費者から見た商品の類似度の様相に基づいて精度の良いシェアを算出する。【解決手段】  商品マップ作成手段４が、購入商品比較優先順序ＤＢ２のデータを利用して商品マップを作成する。商品ポジション−仕様・価格関係関数算出手段１８が、「商品マップ上での商品位置と、商品の属性毎の水準」の関係を明らかにする。この関係と、新規商品候補仕様・価格ＤＢ２２のデータを利用して、新規商品候補ポジション決定手段２４が、新規商品候補の商品マップ上での位置を明らかにする。商品シェア算出手段１２は、新規商品とそれに競合する商品群の商品マップ上での位置から商品毎のシェアを計算する。【選択図】  図１
2005293545.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
競合商品群の総販売数に占める商品毎の販売数の比率、即ち、シェアを予測する装置であり、
消費者毎に、購入した既存商品と、その購入既存商品と比較した既存商品とその優先順序を対応付けて記憶している「消費者／購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースと、
「購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶されている「比較既存商品とその優先順序」を「購入既存商品に類似する既存商品とその類似順序」として多次元尺度法を実施し、既存商品毎に、商品マップ上のポジション座標値を算出する商品マップ作成手段と、
既存商品毎に、属性毎の水準を記憶している「既存商品／属性／水準」データベースと、
既存商品毎のポジション座標値と、「既存商品／属性／水準」データベースに記憶されている既存商品毎の属性毎の水準に基づいて、属性毎に、ポジション座標値と水準の関係を示す「ポジション座標値−水準」関数を算出する算出手段と、
商品マップの軸を商品の属性とみなすと共に、その軸に関するポジション座標値をその属性の水準とみなし、「みなし属性」に「みなし水準」を持つ商品プロファイルを作成する商品プロファイル作成手段と、
「購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶されている購入既存商品と比較既存商品とその優先順序を、商品プロファイル群の中から商品プロファイルを選択したときの選択順序としてコンジョイント分析を実施し、消費者毎に、「みなし属性」毎の寄与率を算出する寄与率算出手段と、
新規商品の属性毎の水準を記憶している「新規商品／属性／水準」データベースと、
「ポジション座標値−水準」関数を用いて、「新規商品／属性／水準」データベースに記憶されている新規商品の属性毎の水準に基づいて、新規商品の商品マップ上のポジション座標値を算出する新規商品ポジション座標値算出手段と、
消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率と、商品毎の商品マップ上のポジション座標値に基づいて、消費者毎に、新規商品販売開始後の競合商品群の中から選択する確率を商品毎に計算し、商品毎に計算された選択確率を全消費者について合計して商品毎のシェアを算出する商品シェア算出手段と、
を有するシェア予測装置。
【請求項２】
前記寄与率算出手段は、「消費者／購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに比較既存商品が記憶されていない消費者については、その購入既存商品の商品マップ上のポジション座標値に所定の係数を乗じて、そのポジション座標値ベクトルと同じ方向のベクトルを持つ「みなし属性」毎の寄与率を算出し、
前記商品シェア算出手段は、「消費者／購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに比較既存商品が記憶されていない消費者については、その消費者の「みなし属性」毎の寄与率と、商品毎の商品マップ上のポジション座標値と、商品毎のポジション座標値とその消費者の購入既存商品のポジション座標値との間の距離に反比例する値に基づいて、新規商品販売開始後の競合商品群の中から選択する確率を商品毎に計算する
ことを特徴とする請求項１のシェア予測装置。
【請求項３】
前記商品シェア算出手段は、消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率と、商品毎の商品マップ上のポジション座標値と、商品毎のポジション座標値とその消費者の購入既存商品のポジション座標値との間の距離に反比例する値に基づいて、新規商品販売開始後の競合商品群の中から選択する確率を商品毎に計算する
ことを特徴とする請求項１又は２のシェア予測装置。
【請求項４】
前記商品シェア算出手段が算出するシェアが所望の値となるように、新規商品の商品マップ上のポジション座標値を変更する新規商品ポジション座標値変更手段と、
前記「ポジション座標値−水準」関数を用いて、変更されたポジション座標値を実現する新規商品の属性毎の水準を算出する属性水準算出手段と、
をさらに有する請求項１から３のいずれかのシェア予測装置。
【請求項５】
前記「既存商品／属性／水準」データベースは、さらに、既存商品毎に、自社商品か他社商品かの別を対応付けて記憶しており、
前記新規商品ポジション座標値変更手段は、「既存商品／属性／水準」データベースに記憶されている自社か他社かの別に基づいて、前記商品シェア算出手段が算出する他社既存商品群の合計シェアが最小となるように、新規商品の商品マップ上のポジション座標値を変更する
ことを特徴とする請求項４のシェア予測装置。
【請求項６】
前記「既存商品／属性／水準」データベースは、さらに、既存商品毎に、自社商品か他社商品かの別を対応付けて記憶しており、
前記新規商品ポジション座標値変更手段は、「既存商品／属性／水準」データベースに記憶されている自社か他社かの別に基づいて、前記商品シェア算出手段が算出する自社全商品群の合計シェアが最大となるように、新規商品の商品マップ上の座標値を変更する
ことを特徴とする請求項４のシェア予測装置。
【請求項７】
前記新規商品ポジション座標値変更手段は、複数の新規商品の商品マップ上の座標値のそれぞれを変更することを特徴とする請求項４から６のいずれかのシェア予測装置。
【請求項８】
競合商品群の総販売数に占める商品毎の販売数の比率、即ち、シェアを予測する方法であり、
消費者毎に、購入した既存商品と、その購入既存商品と比較した既存商品とその優先順序を対応付けてコンピュータに読取り可能記憶している「消費者／購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースを整備する工程と、
コンピュータによって、「購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶されている「比較既存商品とその優先順序」を「購入既存商品に類似する既存商品とその類似順序」として多次元尺度法を実施し、既存商品毎に、商品マップ上のポジション座標値を算出して商品マップを作成する工程と、
既存商品毎に、属性毎の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「既存商品／属性／水準」データベースを整備する工程と、
コンピュータによって、既存商品毎のポジション座標値と、「既存商品／属性／水準」データベースに記憶されている既存商品毎の属性毎の水準に基づいて、属性毎に、ポジション座標値と水準の関係を示す「ポジション座標値−水準」関数を算出する工程と、
コンピュータによって、商品マップの軸を商品の属性とみなすと共に、その軸に関するポジション座標値をその属性の水準とみなし、「みなし属性」に「みなし水準」を持つ商品プロファイルを作成する工程と、
コンピュータによって、「購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶されている購入既存商品と比較既存商品とその優先順序を、商品プロファイル群の中から商品プロファイルを選択したときの選択順序としてコンジョイント分析を実施し、消費者毎に、「みなし属性」毎の寄与率を算出する工程と、
新規商品の属性毎の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「新規商品／属性／水準」データベースを整備する工程と、
コンピュータによって、「ポジション座標値−水準」関数を用いて、「新規商品／属性／水準」データベースに記憶されている新規商品の属性毎の水準に基づいて、新規商品の商品マップ上のポジション座標値を算出する工程と、
コンピュータによって、消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率と、商品毎の商品マップ上のポジション座標値に基づいて、消費者毎に、新規商品販売開始後の競合商品群の中から選択する確率を商品毎に計算し、商品毎に計算された選択確率を全消費者について合計して商品毎のシェアを算出する工程と、
を実行するシェア予測方法。
【請求項９】
競合商品群の総販売数に占める商品毎の販売数の比率、即ち、シェアを予測するためのプログラムであり、コンピュータに以下の処理、即ち、
消費者毎に、購入した既存商品と、その購入既存商品と比較した既存商品とその優先順序を対応付けてコンピュータに読取り可能記憶している「消費者／購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースにアクセスする処理と、
「購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶されている「比較既存商品とその優先順序」を「購入既存商品に類似する既存商品とその類似順序」として多次元尺度法を実施し、既存商品毎に、商品マップ上のポジション座標値を算出して商品マップを作成する処理と、
既存商品毎に、属性毎の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「既存商品／属性／水準」データベースにアクセスする処理と、
既存商品毎のポジション座標値と、「既存商品／属性／水準」データベースに記憶されている既存商品毎の属性毎の水準に基づいて、属性毎に、ポジション座標値と水準の関係を示す「ポジション座標値−水準」関数を算出する処理と、
商品マップの軸を商品の属性とみなすと共に、その軸に関するポジション座標値をその属性の水準とみなし、「みなし属性」に「みなし水準」を持つ商品プロファイルを作成する処理と、
「購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶されている購入既存商品と比較既存商品とその優先順序を、商品プロファイル群の中から商品プロファイルを選択したときの選択順序としてコンジョイント分析を実施し、消費者毎に、「みなし属性」毎の寄与率を算出する処理と、
新規商品の属性毎の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「新規商品／属性／水準」データベースにアクセスする処理と、
「ポジション座標値−水準」関数を用いて、「新規商品／属性／水準」データベースに記憶されている新規商品の属性毎の水準に基づいて、新規商品の商品マップ上のポジション座標値を算出する処理と、
消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率と、商品毎の商品マップ上のポジション座標値に基づいて、消費者毎に、新規商品販売開始後の競合商品群の中から選択する確率を商品毎に計算し、商品毎に計算された選択確率を全消費者について合計して商品毎のシェアを算出する処理と、
を実行させるシェア予測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、新規商品販売開始後のシェア（競合商品群の総販売数に占める商品毎の販売数の比率）を予測する技術に関する。
【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。
商品の「属性」とは、商品のサイズ、機能、性能、価格等の、製品の特性を表す項目をいう。例えば商品が自動車であれば、サイズ、排気量、燃費、メーカ、価格等の項目をいう。商品が飲料であれば、種類、原材料、内容量等の項目をいう。
「水準」とは、属性に関する具体的な値をいう。複数の段階に分割した場合には、各段階を代表する値をいう。例えば商品が自動車であり属性が排気量であれば、１．３リットル、１．５リットル、２．０リットル等の値が水準となる。商品が飲料であり属性が内容量であれば、５０ｍｌ，１５０ｍｌ，２５０ｍｌ，３５０ｍｌ等の値が水準となる。
【背景技術】
【０００３】
新規商品を企画するためには、新規商品を生産・販売するのに先立って、どれくらいのシェアが見込めるのかを正確に予測する必要がある。新規商品の販売開始後の新規商品のシェアが正確に予測できれば、新規商品に適切な生産計画や販売計画等を立案することができる。また、新規商品と競合する既存商品のシェアがどう変化するかを予測することもできるため、既存商品の生産計画の見直し等を行うことが可能となる。この結果、新規商品のみならず既存商品についても、実際の需要量に見合っただけの数を生産して販売することができ、在庫や返品あるいは欠品の大量発生を回避することが可能となる。新規商品のシェアを正確に予測することは、企業にとって非常に重要である。
特許文献１や特許文献２には、新規商品のシェアを予測する技術が開示されている。これらの技術では、企画した新規商品がどの既存商品と類似するかを検討する。新規商品が類似する既存商品のシェアに基づいて、新規商品のシェアを予測する。
【特許文献１】特開２００２−９９７０６号公報
【特許文献２】特開平１１−１３４３９０号公報
【０００４】
特許文献１に記載の技術では、企画した新規商品がどの既存商品と類似するかを検討するために、商品群を商品マップ上にプロットする。すなわち、商品の仕様等に基づいて、商品マップ上のポジション座標値を商品毎に計算する。商品マップ上で新規商品に近い位置にプロットされた既存商品群が、新規商品と類似するものとする。
特許文献２に記載の技術では、消費者が商品を購入した際に重視した仕様等からセールスポイントを数値化し、その数値に基づいて商品を座標配置した商品マップを作成する。作成した商品マップ上で新規商品に近い位置に存在する既存商品群が、新規商品と類似するものとする。
しかしながら、例えば自動車のように趣味性や実用性が混在している商品では、商品マップを作成するために使用した項目が適切であったのか否かがわからない。例えば自動車の商品マップを作成するために、「ボンネットの長さ」や「バックミラーの形状」という項目が選択されていた場合、これらの項目が消費者の商品選択に際してどれほど影響しているのかを知ることは難しい。また、商品マップを作成するために使用した項目（属性）内の水準数が、消費者が商品を選択する際に検討する細かさに近似しており、必要十分であるか否かを知ることも難しい。このように、趣味性や実用性が混在している商品では、商品マップを作成するために、どのような項目（属性）を選択し、どれだけの水準数に分類すればよいかを決定すること自体が非常に困難である。
したがって、適切に選択されたのか否かが不明な項目（属性）と水準数に基づいて商品マップを作成しても、その商品マップが消費者から見た商品の類似度の様相を的確に表しているのか否かが不明となる。延いてはその商品マップを利用して予測したシェアが正確であるのかということにも疑義が生じることとなる。
【０００５】
このため非特許文献１に、多次元尺度法によって作成した商品マップを利用して、商品毎のシェアを算出する技術が記載されている。多次元尺度法では、マップの次元数や次元の内容が判然としない対象を、対象間の類似度データに基づいて、次元数及び空間構造が特定された多次元マップに座標配置する。配置された位置間の距離が近いほど対象間の類似度が高く、位置間の距離が遠いほど対象間の類似度が低い、といった関係に最も良く一致するように配置が行われる。多次元尺度法では、属性や水準数を特定しなくても、消費者から見た商品の類似度を的確に表す商品マップを作成することができる。非特許文献１に記載の技術では、多次元尺度法によって作成した商品マップに、消費者の商品選好の分析結果を重ね合わせることで、商品毎のシェアを算出する。
【非特許文献１】「新しい消費者分析−ＬＯＧＭＡＰの理論と応用−」片平秀貴著、東京大学出版会
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１に記載の技術では、多次元尺度法によって消費者から見た商品の類似度の様相を的確に表す商品マップが作成され、その商品マップに基づいてシェアが計算されるため、シェアの予測精度が高い。しかしながら、商品マップの次元の内容（次元あるいはマップ上の軸が意味するもの）が判然としないため、商品マップ上の商品位置と商品の属性毎の水準の関係が判然としない。商品の属性毎の水準から商品マップ上の商品位置を計算することができず、従って新規商品については商品マップ上の商品位置を知ることができない。この結果、新規商品のシェアを計算することができず、新規商品販売開始後の既存商品のシェアを予測計算することができない。
非特許文献1は、消費者が類似すると考える実績を分析する技術であり、いまだ消費者に提供されていない新規商品を解析対象とする技術ではない。
【０００７】
本発明では、非特許文献１に記載の技術を活用し、消費者が類似すると考える実績、すなわち、消費者が商品に対して感じる類似度を表すデータを利用して商品マップを作成する。その上で、「商品マップ上での商品位置と、商品の属性毎の水準」の関係を明らかにする。そして、この関係を利用して、属性毎の水準はわかっているものの、商品マップ上での位置が判明していない新規商品の商品マップ上での位置を明らかにする。
以上によって、新規商品とそれに競合する商品群の商品マップ上での位置が明らかになり、その位置から商品毎のシェアを計算することが可能となる。
本発明では、消費者が感じる類似度を表すデータを利用するため、データ収集の労力や費用が少なくてすむ。しかも、消費者から見た商品の類似度の様相に基づいてシェアが計算されるために、シェアを精度良く算出することができる。
【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）
本発明は、競合商品群の総販売数に占める商品毎の販売数の比率、即ち、シェアを予測する装置に具現化することができる。この装置は、下記のデータベースや解析手段等を備えている。
「消費者／購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベース：消費者毎に、購入した既存商品と、その購入既存商品と比較した既存商品とその優先順序を対応付けて記憶している。
「商品マップ作成手段」：「購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶されている「比較既存商品とその優先順序」を「購入既存商品に類似する既存商品とその類似順序」として多次元尺度法を実施し、既存商品毎に、商品マップ上のポジション座標値を算出する。
「既存商品／属性／水準」データベース：既存商品毎に、属性毎の水準を記憶している。
「ポジション座標値−水準」関数を算出する算出手段：既存商品毎のポジション座標値と、「既存商品／属性／水準」データベースに記憶されている既存商品毎の属性毎の水準に基づいて、属性毎に、ポジション座標値と水準の関係を示す「ポジション座標値−水準」関数を算出する。
「商品プロファイル作成手段」：商品マップの軸を商品の属性とみなすと共に、その軸に関するポジション座標値をその属性の水準とみなし、「みなし属性」に「みなし水準」を持つ商品プロファイルを作成する。
「寄与率算出手段」：「購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶されている購入既存商品と比較既存商品とその優先順序を、商品プロファイル群の中から商品プロファイルを選択したときの選択順序としてコンジョイント分析を実施し、消費者毎に、「みなし属性」毎の寄与率を算出する。
「新規商品／属性／水準」データベース：新規商品の属性毎の水準を記憶している。
「新規商品ポジション座標値算出手段」：「ポジション座標値−水準」関数を用いて、「新規商品／属性／水準」データベースに記憶されている新規商品の属性毎の水準に基づいて、新規商品の商品マップ上のポジション座標値を算出する。
「商品シェア算出手段」：消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率と、商品毎の商品マップ上のポジション座標値に基づいて、消費者毎に、新規商品販売開始後の競合商品群の中から選択する確率を商品毎に計算し、商品毎に計算された選択確率を全消費者について合計して商品毎のシェアを算出する。
【０００９】
（その作用と効果）
本装置は、商品を購入した消費者にアンケート調査を実施して収集したデータを、「消費者／購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶している。商品選択に際しては他の商品と比較し、商品間の比較を繰返すことによって最終的に選択した商品を購入しているはずである。従って、商品選択の過程で比較の対象とした商品は、その消費者にとっては実際に購入した商品に類似していると感じる商品である。「消費者／購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースには、選択の過程で最後まで検討対象に残った比較商品ほど高い優先順序が記憶されている。
商品マップ作成手段は、このデータベースに記憶されている比較既存商品の優先順序を購入既存商品に類似する順序として多次元元尺度法を実施し、図３に例示するような商品マップを作成する。多次元尺度法による商品マップの作成には、非特許文献１に記載されたＬＯＧＭＡＰ−Ｍモデルを好適に用いることができる。
多次元尺度法によって商品マップを作成すると、商品マップを作成するための属性や水準数を特定する必要がなく、消費者から見た商品の類似度を的確に表す商品マップを作成することができる。商品マップ上に近接して配置されている商品群は消費者が類似すると感じる商品群であり、消費者が類似しないと考える商品同士は商品マップ上の離れた位置にプロットされる。商品マップは、商品同士の類似関係を表す相対的な位置関係のみを再現するものであるため、軸の方向性に意味はなく、任意の方向に回転させることができる。したがって図３に例示するように、軸で区分される全ての域に商品が分布するように軸を回転させれば、以下に説明するシェアの算出を実行しやすくなる。多次元尺度法によって商品マップを作成すると、商品マップに用いる次元ないしは軸の選択が不適当であるという事態の発生が防止される。しかしながら多次元尺度法による商品マップでは、軸の意味するところが判然としない。
消費者は、商品選択に際して、属性毎の水準を評価しながら（あるいは評価しないで）商品間の比較をしているはずである。従って、多次元尺度法によって作成された商品マップ上のポジション座標値と、属性毎の水準との間には、一定の関係が存在すると推測できる。図１３はこの関係を例示しており、商品（ここでは自動車）Ａ〜Ｈのポジション座標値と、「全長」という属性の水準「4100mm,4200mm,4300mm,・・・」との間には、楕円で表される回帰の関係が存在している。本発明では、商品マップ上のポジション座標値と属性毎の水準の関係を示す関数を算出する手法を創作した。
本装置の「ポジション座標値−水準」関数算出手段は、既存商品毎の商品マップ上のポジション座標値と、既存商品毎の属性毎の水準に基づいて、属性毎に、ポジション座標値と水準の関係を示す関数を算出する。図１２に例示する関数は、図１３の回帰関係を表す関数であり、この関数を利用することで、図１３に例示する商品マップにおいて第１軸の座標値Ｚ１と第２軸の座標値Ｚ２のポジションにプロットされる自動車という商品の「全長」という属性の水準Ｙを算出することができる。あるいはその逆に、「全長」という属性の水準がＹである商品の商品マップ上のポジション座標値（Ｚ１，Ｚ２）を計算することができる。
この「ポジション座標値−水準」関数を用いることで、「新規商品／属性／水準」データベースに記憶されている新規商品の属性毎の水準に基づいて、商品マップ上の新規商品のポジション座標値を算出することができる。新規商品のポジション座標値が得られるために、新規商品販売後の商品毎のシェアを算出することが可能となる。
【００１０】
商品シェア算出手段が新規商品販売後の商品毎のシェアを算出するために、消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率が必要となる。
「みなし属性」とは、商品マップの各軸を商品の何らかの属性とみなしたものである。多次元尺度法による商品マップでは、各軸が何を意味するのかを解釈することが困難である。本発明では、各軸が商品の何らかの属性を表しているとみなす。またそれと共に、各軸に関するポジション座標値がその属性の水準を表しているとみなす。商品プロファイル作成手段は、商品マップ上の既存商品毎のポジション座標値に基づいて、「みなし属性」に「みなし水準」を持つ商品プロファイルを作成する。
寄与率算出手段は、消費者が購入した既存商品と、それと比較した既存商品と、その優先順序を、商品プロファイル群の中から商品プロファイルを選択したときの選択順序としてコンジョイント分析を実施し、消費者毎に、「みなし属性」毎の寄与率を算出する。寄与率とは、消費者が商品を選択する際にそれぞれの「みなし属性」が寄与する度合、言い換えれば、消費者が商品を選択する際にそれぞれの「みなし属性」を重視する度合のことをいう。
コンジョイント分析では、非特許文献１に記載されたＬＯＧＭＡＰ−Ｄモデルを好適に用いることができる。例えば商品Ａ〜Ｈというプロファイルがあるとき、消費者αの購入商品がＡ、第１位比較商品がＢ、第２位比較商品がＤ、第３位比較商品がＥ等であれば、選択順位は｛Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｅ，・・・｝となる。ＬＯＧＭＡＰ−Ｄモデルでは、この選択順位が得られる確率を計算し、商品マップ上でこの確率が最も大きい値となるベクトルを得る。図９のベクトルｖ４がこの例示であり、ベクトルｖ４の方向は、商品Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｅ，・・・のポジション座標値のベクトル（ベクトルｖ３等）の方向と近い方向となるように算出されており、ベクトルｖ４は消費者αの好みを表しているといえる。各軸を「みなし属性」とすると、ベクトルｖ４の第１軸の座標値や第２軸の座標値等が、消費者αについて算出された「みなし属性」毎の寄与率となる。
以上は、「みなし属性」の寄与率を計算する方法の一例にすぎない。プロファイルの順から解析的に属性と水準毎に効用値を計算した上で「みなし属性」の寄与率を計算することもできる。
【００１１】
商品シェア算出手段は、このように算出された消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率と、商品毎の商品マップ上のポジション座標値に基づいて、新規商品販売開始後の商品毎のシェアを算出することができる。
商品毎のシェアを算出するにはまず、消費者毎に、新規商品販売開始後に商品群の中から一つの商品を選択する確率を商品毎に計算する。この確率は、それぞれの「みなし属性」に対する商品ポジション座標値と、それぞれの「みなし属性」の寄与率を乗じた値を、全「みなし属性」で合計した値のエクスポーネンシャルを計算する。それを商品毎に求める。商品毎のシェアは、商品毎のエクスポーネンシャルに比例することが知られている。
商品毎のポジション座標値は、「みなし属性」が持つ何らかの意味を、その商品がどの程度具備しているのかの度合を示しているといえる。また「みなし属性」毎の寄与率は、その消費者が商品選択の際にどの「みなし属性」をどの程度重視したかの度合を示しているといえる。したがって、商品ポジション座標値と寄与率を乗ずれば、その消費者がその「みなし属性」に対してどの程度評価しているのかを推定することができる。
【００１２】
以上のように本装置では、消費者が商品に対して感じる類似度を表す購入商品と比較商品とその優先順序を利用して商品マップを作成する。その上で、商品マップ上でのポジション座標値と、商品の属性毎の水準の関係を示す関数を算出する。そして、この関数を利用して、予め属性毎の水準がわかっている新規商品を販売開始した後に商品毎のシェアがどのくらいになるのかを精度良く予測することができる。
本装置では、消費者が商品に対して感じる類似度を表すデータを利用するため、データ収集の労力や費用が少なくてすむ。しかも、消費者から見た商品の類似度の様相によく一致したシェアを精度良く算出することができる。
【００１３】
（課題を解決するための好ましい手段）
前記寄与率算出手段は、「消費者／購入既存商品／比較既存商品順序」データベースに比較既存商品が記憶されていない消費者については、その購入既存商品の商品マップ上のポジション座標値に所定の係数を乗じて、そのポジション座標値ベクトルと同じ方向のベクトルを持つ寄与率を算出し、
前記商品シェア算出手段は、「消費者／購入既存商品／比較既存商品順序」データベースに比較既存商品が記憶されていない消費者については、その消費者の「みなし属性」に対する寄与率と、商品マップ上の商品毎のポジション座標値と、商品毎のポジション座標値とその消費者の購入既存商品のポジション座標値との間の距離に反比例する値に基づいて、新規商品販売開始後に商品群の中から一つの商品を選択する確率を商品毎に計算することが好ましい。
【００１４】
（その作用と効果）
消費者の中には、他の商品と比較することなく商品を購入する者もいる。このような消費者については、比較商品の優先順序が存在せず、前記のようなコンジョイント分析を実施することができない。予測精度を高めるためには、このような消費者についても寄与率を得る必要がある。
したがって本装置では、寄与率算出手段は、このような消費者の購入既存商品の商品マップ上のポジション座標値を利用して、寄与率を算出する。他の消費者が同じ既存商品を購入し、かつ、比較した既存商品があれば、ポジション座標値が得られているはずである。前記したように、購入既存商品のポジション座標値ベクトルの方向と、その消費者の寄与率ベクトルの方向は近いと考えられる。このため、購入既存商品のポジション座標値を利用すれば、コンジョイント分析で算出される寄与率と比較的近似する寄与率が得られる。前記のコンジョイント分析によって算出された寄与率ベクトルには、大さを揃えるスケーリングを行っており、寄与率にスケーリングのための所定係数を乗じている。商品ポジション座標値にこの所定係数を乗じて、ポジション座標値ベクトルと同じ方向のベクトルを持つ寄与率を算出する。
また、商品シェア算出手段は、消費者毎に、新規商品販売開始後に商品群の中から一つの商品を選択する確率を商品毎に計算する際に、商品毎のポジション座標値とその消費者の購入既存商品のポジション座標値との間の距離に反比例する値を利用する。この値を利用するのは、比較商品を持たない消費者の寄与率から生じる誤差を補正するためである。比較商品を持たない消費者の寄与率は、コンジョイント分析では算出していない。このためこの寄与率を用いてシェアを計算すると誤差が生じ易い。誤差を補正するために、商品毎のポジション座標値と購入既存商品のポジション座標値との間の距離に反比例する値を利用する。この値では、商品のポジションが購入既存商品のポジションと距離が近いほどその商品を選択する確率が大きくなり、購入既存商品のポジションと距離が遠いほどその商品を選択する確率が小さくなるため、誤差を適切に補正することができる。
以上のように本装置では、比較商品を持たない消費者についても寄与率を算出し、また、そのように算出した寄与率から生じ得る誤差を補正する値を利用する。これにより、比較商品を持たない消費者が存在する場合も、商品毎のシェアの予測精度を維持することができる。
【００１５】
（課題を解決するための好ましい手段）
前記商品シェア算出手段は、消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率と、商品マップ上の商品毎のポジション座標値と、商品毎のポジション座標値とその消費者の購入既存商品のポジション座標値との間の距離に反比例する値に基づいて、新規商品販売開始後に商品群の中から一つの商品を選択する確率を商品毎に計算することが好ましい。
【００１６】
（その作用と効果）
例えば図１９のように、ある消費者の購入商品がＣであり、第1位比較商品がＧである場合、その消費者の寄与率ベクトルがｖ５となることがある。ｖ５は、商品Ｈのポジション座標値ベクトルと近い方向を持っている。このため、消費者の「みなし属性」毎の寄与率と、商品マップ上の商品毎のポジション座標値のみに基づいて商品シェアを計算すると、その消費者が商品Ｈを選択する確率が、商品Ｃ（又は商品Ｇ）を選択する確率よりも大きくなってしまう。このような現象を防ぐために、購入商品のポジション座標と商品毎のポジション座標の間の距離を考慮し、距離が近いほど選択する確率が大きくなり、距離が遠いほど選択する確率が小さくなる値を使用する。
以上のように本装置では、消費者の「みなし属性」毎の寄与率と、商品マップ上の商品毎のポジション座標値のみに基づいて商品シェアを算出した場合に生じ得る誤差を、適切に補正することで、予測精度を一層向上させる。
【００１７】
（課題を解決するための好ましい手段）
前記商品シェア算出手段が算出するシェアが所望の値となるように、新規商品の商品マップ上のポジション座標値を変更する新規商品ポジション座標値変更手段と、
前記「ポジション座標値−水準」関数を用いて、変更されたポジション座標値を実現する新規商品の属性毎の水準を算出する属性水準算出手段と、をさらに有することが好ましい。
【００１８】
（その作用と効果）
新規商品のシェアを最大とする新規商品の属性に属する水準を知りたいという要望がある。あるいは、自社の既存商品のシェアを落とさない新規商品の属性に属する水準を知りたいという要望がある。シェア予測装置を活用して、望まれるシェアを実現する新規商品の属性に属する水準を算出することもできる。ここでいう望まれるシェアとは、新規商品のシェアを望ましいものとすることに限定されず、新商品投入後の競合商品毎のシェアの全体を考察したときに望ましいシェアを含む。
シェア予測装置の商品シェア算出手段は、消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率と、商品マップ上の商品毎のポジション座標値に基づいて、商品のシェアを算出する。したがって逆に、予め新規商品の投入後に望まれるシェアを決定しておけば、新規商品ポジション座標値変更手段は、そのシェアになるように、「みなし属性」毎の寄与率に基づいて、商品マップ上のポジション座標値を変更することができる。
また、新規商品ポジション座標値算出手段は、「商品ポジション座標値−水準」関係関数を用いて、新規商品の属性に属する水準に基づいて、商品マップ上の新規商品のポジション座標値を算出する。属性水準算出手段は、逆に、変更された新規商品のポジション座標値に基づいて、「商品ポジション座標値−水準」関係関数を用いて、新規商品の属性に属する水準を算出することができる。
以上のように本装置では、新商品投入後のシェアを望ましいものとする、例えば、新規商品のシェアを最大とする、あるいは、自社の既存商品のシェアを落とさないという結果を実現する新規商品の属性に属する水準を算出することができる。
【００１９】
（課題を解決するための好ましい手段）
前記「既存商品／属性／水準」データベースは、さらに、既存商品毎に、自社商品か他社商品かの別を対応付けて記憶しており、
前記新規商品ポジション座標値変更手段は、「既存商品／属性／水準」データベースに記憶されている自社か他社かの別に基づいて、前記商品シェア算出手段が算出する他社既存商品群の合計シェアが最小となるように、新規商品の商品マップ上のポジション座標値を変更することが好ましい。
【００２０】
（その作用と効果）
競合商品群の中で、他社の既存商品群のシェアを最小とし、自社の全商品群のシェアを有利とする新規商品の属性の属する水準を知りたいという要望がある。この場合にも、シェア予測装置を活用して、他社の既存商品群のシェアを最小とする新規商品の属性に属する水準を算出することができる。
「既存商品／属性／水準」データベースに自社商品か他社商品かの別が記憶されていれば、商品シェア算出手段は、他社の既存商品群の合計シェアを算出することができる。そして、新規商品ポジション座標値変更手段は、他社既存商品群の合計シェアが最小となるように、「みなし属性」毎の寄与率に基づいて、商品マップ上のポジション座標値を変更することができる。さらに、属性水準算出手段は、変更されたポジション座標値から、他社既存商品群の合計シェアを最小とする新規商品の属性に属する水準を算出することができる。
【００２１】
（課題を解決するための好ましい手段）
前記「既存商品／属性／水準」データベースは、さらに、既存商品毎に、自社商品か他社商品かの別を対応付けて記憶しており、
前記新規商品ポジション座標値変更手段は、「既存商品／属性／水準」データベースに記憶されている自社か他社かの別に基づいて、前記商品シェア算出手段が算出する自社全商品群の合計シェアが最大となるように、新規商品の商品マップ上の座標値を変更することが好ましい。
【００２２】
（その作用と効果）
競合商品群の中で、自社の全商品群の合計シェアを最大とする新規商品の属性の属する水準を知りたいという要望がある。この場合にも、シェア予測装置を活用して、自社の全商品群の合計シェアを最大とする新規商品の属性に属する水準を算出することができる。
「既存商品／属性／水準」データベースに自社商品か他社商品かの別が記憶されていれば、商品シェア算出手段は、自社の全商品群の合計シェアを算出することができる。そして、新規商品ポジション座標値変更手段は、自社の全商品群の合計シェアが最大となるように、「みなし属性」毎の寄与率に基づいて、商品マップ上のポジション座標値を変更することができる。さらに、属性水準算出手段は、変更されたポジション座標値から、自社の全商品群の合計シェアを最大とする新規商品の属性に属する水準を算出することができる。
【００２３】
（課題を解決するための好ましい手段）
例えば、既存商品をモデルチェンジして新規商品を企画すると共に、既存商品とは全く異なる新規商品を企画する場合がある。あるいは、既存商品をモデルチェンジする新規商品を複数企画する場合がある。さらには、既存商品とは全く異なる新規商品を複数企画する場合がある。このように複数の新規商品を企画する場合、同時に複数の新規商品を考察する必要がある。
この場合には、新規商品ポジション座標値変更手段が、複数の新規商品の商品マップ上の座標値のそれぞれを変更することが好ましい。
【００２４】
（その作用と効果）
新規商品ポジション座標値変更手段が、複数の新規商品の商品マップ上のそれぞれのポジション座標値を変更することができれば、複数の新規商品を投入した後のシェアを計算することができ、投入する新規商品群を同時に検討することが可能となる。
【００２５】
（課題を解決するための一つの手段）
本発明は、また、競合商品群の総販売数に占める商品毎の販売数の比率、即ち、シェアを予測する方法に具現化することができる。この方法は、下記の工程、即ち、
・消費者毎に、購入した既存商品と、その購入既存商品と比較した既存商品とその優先順序を対応付けてコンピュータに読取り可能記憶している「消費者／購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースを整備する工程と、
・コンピュータによって、「購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶されている「比較既存商品とその優先順序」を「購入既存商品に類似する既存商品とその類似順序」として多次元尺度法を実施し、既存商品毎に、商品マップ上のポジション座標値を算出して商品マップを作成する工程と、
・既存商品毎に、属性毎の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「既存商品／属性／水準」データベースを整備する工程と、
・コンピュータによって、既存商品毎のポジション座標値と、「既存商品／属性／水準」データベースに記憶されている既存商品毎の属性毎の水準に基づいて、属性毎に、ポジション座標値と水準の関係を示す「ポジション座標値−水準」関数を算出する工程と、
・コンピュータによって、商品マップの軸を商品の属性とみなすと共に、その軸に関するポジション座標値をその属性の水準とみなし、「みなし属性」に「みなし水準」を持つ商品プロファイルを作成する工程と、
・コンピュータによって、「購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶されている購入既存商品と比較既存商品とその優先順序を、商品プロファイル群の中から商品プロファイルを選択したときの選択順序としてコンジョイント分析を実施し、消費者毎に、「みなし属性」毎の寄与率を算出する工程と、
・新規商品の属性毎の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「新規商品／属性／水準」データベースを整備する工程と、
・コンピュータによって、「ポジション座標値−水準」関数を用いて、「新規商品／属性／水準」データベースに記憶されている新規商品の属性毎の水準に基づいて、新規商品の商品マップ上のポジション座標値を算出する工程と、
・コンピュータによって、消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率と、商品毎の商品マップ上のポジション座標値に基づいて、消費者毎に、新規商品販売開始後の競合商品群の中から選択する確率を商品毎に計算し、商品毎に計算された選択確率を全消費者について合計して商品毎のシェアを算出する工程と、
を実行する。
（その作用と効果）
本方法では、消費者が商品に対して感じる類似度を表す購入商品と比較商品とその優先順序を利用して、予め属性に属する水準がわかっている新規商品を販売開始した後に商品毎のシェアがどのくらいになるのかを精度良く予測することができる。
【００２６】
（課題を解決するための一つの手段）
本発明は、さらに、競合商品群の総販売数に占める商品毎の販売数の比率、即ち、シェアを予測するためのプログラムに具現化することができる。このプログラムは、コンピュータに以下の処理、即ち、
・消費者毎に、購入した既存商品と、その購入既存商品と比較した既存商品とその優先順序を対応付けてコンピュータに読取り可能記憶している「消費者／購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースにアクセスする処理と、
・「購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶されている「比較既存商品とその優先順序」を「購入既存商品に類似する既存商品とその類似順序」として多次元尺度法を実施し、既存商品毎に、商品マップ上のポジション座標値を算出して商品マップを作成する処理と、
・既存商品毎に、属性毎の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「既存商品／属性／水準」データベースにアクセスする処理と、
・既存商品毎のポジション座標値と、「既存商品／属性／水準」データベースに記憶されている既存商品毎の属性毎の水準に基づいて、属性毎に、ポジション座標値と水準の関係を示す「ポジション座標値−水準」関数を算出する処理と、
・商品マップの軸を商品の属性とみなすと共に、その軸に関するポジション座標値をその属性の水準とみなし、「みなし属性」に「みなし水準」を持つ商品プロファイルを作成する処理と、
・「購入既存商品／比較既存商品／優先順序」データベースに記憶されている購入既存商品と比較既存商品とその優先順序を、商品プロファイル群の中から商品プロファイルを選択したときの選択順序としてコンジョイント分析を実施し、消費者毎に、「みなし属性」毎の寄与率を算出する処理と、
・新規商品の属性毎の水準をコンピュータに読取り可能に記憶している「新規商品／属性／水準」データベースにアクセスする処理と、
・「ポジション座標値−水準」関数を用いて、「新規商品／属性／水準」データベースに記憶されている新規商品の属性毎の水準に基づいて、新規商品の商品マップ上のポジション座標値を算出する処理と、
・消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率と、商品毎の商品マップ上のポジション座標値に基づいて、消費者毎に、新規商品販売開始後の競合商品群の中から選択する確率を商品毎に計算し、商品毎に計算された選択確率を全消費者について合計して商品毎のシェアを算出する処理と、
を実行させる。
（その作用と効果）
本プログラムでは、消費者が商品に対して感じる類似度を表す購入商品と比較商品とその優先順序を利用して、予め属性に属する水準がわかっている新規商品を販売開始した後に商品毎のシェアがどのくらいになるのかを精度良く予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下に発明を実施するための最良の形態を列記する。
（形態１）消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率は、比較商品を持つ消費者と、比較商品を持たない消費者では、異なる手法で算出する。比較商品を持つ消費者については、購入商品比較優先順序を利用して、コンジョイント分析と同様の原理を持つＬＯＧＭＡＰ−Ｄモデルによって、寄与率を算出する。比較商品を持たない消費者については、購入既存商品と同じ既存商品のポジション座標値に所定の係数を乗じて、そのポジション座標値ベクトルと同じ方向のベクトルを持つ寄与率を算出する。
【実施例】
【００２８】
本実施例では、図１に例示するシェア予測装置を利用して、新規に企画した自動車のシェアを予測する。本発明の適用対象は自動車に限られず、多様な需要が存在するために多種類が提供される商品に広く適用することができる。
【００２９】
（第１実施例）
図１のシェア予測装置は、コンピュータ装置によって構成されており、そのハードウェア構成は通常のものと同様である。この装置は、処理装置（ＣＰＵ）、記憶装置（光学記憶媒体、磁気記憶媒体、あるいはＲＡＭやＲＯＭといった半導体メモリ等）、入力装置、出力装置等を有する。各種のデータベースは、コンピュータに利用可能な情報を記憶している。種々の処理装置は、インストールされているプログラムに従ってコンピュータが作動することによって実現される。
【００３０】
図１の購入商品比較優先順序データベース（以下、ＤＢと略称する）２は、消費者が購入した商品と、購入の際にその商品と比較した商品を比較優先順序に対応付けて記憶している。これらの情報は、消費者に対してアンケート調査を実施した結果から収集されている。
図２に、購入商品比較優先順序ＤＢ２のデータ構成例を示す。例えば消費者αは、商品Ａを購入しており、第１位に比較した商品はＢ、第２位に比較した商品はＤ、第３位に比較した商品はＥ等であることが示されている。消費者によっては比較した商品を持たない者もおり、例えば消費者γは商品Ｆを購入しているが、他の商品とは比較しなかったことが示されている。
【００３１】
図１の商品マップ作成手段４は、購入商品比較優先順序ＤＢ２から、商品購入の際に比較した商品を持つ消費者のデータを抽出して利用する。ここでは、商品購入の際に比較した商品を持たない消費者のデータは利用しない。例えば図２では、消費者α，β，δ等は比較商品を持つのに対し、消費者γ等は比較商品を持たないため、消費者α，β，δ等のデータのみを利用して、商品マップを作成する。
【００３２】
商品マップ作成手段４は、多次元尺度法によって商品マップを作成する。本実施例では、多次元尺度法のＬＯＧＭＡＰ−Ｍモデルを利用する。このモデルでは、伝統的な多次元尺度法に比して少ないデータを用いて精度の高い商品マップを作成することができる。
例えば図２では、消費者αが商品Ａを購入した際に比較した商品は、第１位が商品Ｂ、第２位が商品Ｄ、第３位が商品Ｅ等であることが示されている。比較した商品の順位を、商品Ａとの類似度を表す順序とみなすと、消費者αのデータに含まれる全ての商品から成るペアの類似度の順序は、
｛ＡＢ，ＡＣ，ＡＥ，・・・｝
となる。このデータでは、全てのペアのうち、ＡＢが最も類似度が高いペアということになる。ＬＯＧＭＡＰ−Ｍモデルではこれを、「全てのペアの集合の中から類似度という基準に従ってＡＢを選択した」と解釈する。そして、全てのペアｐｎの集合からあるペアｐｉが選択される確率Ｐ（ｐｉ／ｐｎ）は、ペアｐｉがウェイトδｉであるクジを引くものと考え、次の式によって求める。
【００３３】
【数１】
2005293545.tif 000003
【００３４】
ここで、例えばペアＡＢのδｉの値は、商品マップ上の商品Ａのポジション座標及び商品Ｂのポジション座標に依存し、座標間の距離が近いほど大きくなる。すなわち、座標間の距離が近いほどそのペアが選択される確率Ｐ（ｐｉ／ｐｎ）が大きくなる。ＬＯＧＭＡＰ−Ｍモデルでは、この確率Ｐ（ｐｉ／ｐｎ）を最大とするような座標値を、商品Ａのポジション座標及び商品Ｂのポジション座標の推定値とする。同様にして全てのペアについて、前記式を用いて確率Ｐ（ｐｉ／ｐｎ）を求め、確率Ｐ（ｐｉ／ｐｎ）を最大とするような座標値を各商品のポジション座標の推定値とする。このようにして、各商品ポジションに商品を座標配置した商品マップを作成することができる。
【００３５】
図３に、作成された商品マップを例示する。ここでは理解の便宜のために次元数を省略した２次元の商品マップを示しているが、実際にはＮ次元の商品マップとなっている。
前記したように、各商品のポジションの座標間の距離は、その商品のペアが選択される確率の大きさを表している。ペアが選択される確率は、すなわちそのペアの類似度を表している。本実施例における類似度とは、「消費者の商品購入」という観点からの類似度であるため、距離が小さければ類似度が高く商品同士の競合度合が高いことを表し、距離が大きければ類似度が低く商品同士の競合度合が低いことを表す。例えば商品Ａのポジション座標と商品Ｂのポジション座標の距離は、商品Ａのポジション座標と商品Ｆのポジション座標の距離よりも小さいため、商品Ａは、商品Ｆよりも商品Ｂと類似する（競合する）ことがわかる。
なお多次元尺法によって作成された商品マップでは、軸の意味の解釈を行うのは困難である。したがって、それぞれの軸が何を意味するのかを特定することはできず、ここでは不明となっている。
【００３６】
図３に例示した商品マップ上の各商品のポジションの座標値は、図４に示す通りである。例えば商品Ａのポジションは、第１軸の座標値が−０．５２、第２軸の座標値が０．４６、第３軸の座標値が０．８１、・・・となっている。
これら商品毎のポジションの各軸に対する座標値が、図１の商品ポジション座標値ＤＢ６に記憶される。
【００３７】
図１に戻る。図１の寄与率算出手段８は、消費者毎に、「みなし属性」毎の寄与率を算出する。ここでは、商品購入の際に比較した商品を持つ消費者と、商品購入の際に比較した商品を持たない消費者に区別して、両者では異なる処理によって寄与率を算出する。この処理の詳細な手順を、図５のフローチャートを参照して説明する。
【００３８】
最初にステップＳ１０２において、商品購入の際に比較した商品を持つ消費者と、商品購入の際に比較した商品を持たない消費者に区別する。以下ではステップＳ１０２でＹＥＳと判定されたとして、比較商品を持つ消費者についての処理を説明する。
ステップＳ１０４では、商品ポジション座標値ＤＢ６から、購入商品と比較商品の商品ポジション座標値を読込む。商品ポジション座標値ＤＢ６には、比較商品を持つ消費者の購入商品と比較商品のポジション座標値が記憶されているため、図４に示す商品ポジション座標値が読込まれる。
続くステップＳ１０６では、商品マップの軸を商品の「みなし属性」として決定する。具体的には図３の商品マップの軸を、商品のある属性とみなす。前記したように軸の意味は不明であるため、各軸が実際のどの属性に相当するのかを特定することはできない。したがってここでは、各軸が何らかの属性に相当するとみなす。以下では、第１軸を第１属性、第２軸を第２属性、第３軸を第３属性、・・・というものとする。
またステップＳ１０８では、購入商品と比較商品のポジション座標値を「みなし水準」の値として決定する。ポジション座標値は、軸が持つ何らかの意味を、その商品がどの程度表しているのかの表現の度合を示しているといえる。このようなポジション座標値を、ここでは「みなし属性」に設定された水準の値とみなす。例えば図４に示す商品Ａについては、第１軸の座標値−０．５２を第１属性に設定された水準の値とみなし、第２軸の座標値０．４６を第２属性に設定された水準の値とみなし、第３軸の座標値０．８１を第３属性に設定された水準の値とみなす。これらの「みなし水準」を、以下のコンジョイント分析において、例えば自動車の「全長」という属性について設定される水準の値「4100ｍｍ，4200ｍｍ，4300ｍｍ，・・・」と同様に扱う。
ステップＳ１１０では、以上のように「みなし属性」と「みなし水準」を決定した商品群を、コンジョイント分析で創り出されるプロファイル（仮想的な商品）群として扱う。通常のコンジョイント分析では、例えば「全長という属性の水準が4200ｍｍ、エンジンという属性の水準がＦＦ、カラーという属性の水準がシルバー等である自動車Ａ」というプロファイルを創り出す。ここでは、例えば商品Ａを、「第１属性の水準が−０．５２、第２属性の水準が０．４６、第３属性の水準が０．８１等」というプロファイルとして扱う。
【００３９】
ステップＳ１１２では、購入商品比較優先順序ＤＢ２から、購入商品と比較商品の優先順序を読込む。
次いでステップＳ１１４では、購入商品と比較商品の優先順序を、プロファイル群から選択した順序とみなし、コンジョイント分析によって、消費者毎に、「みなし属性」毎の寄与率を算出する。
通常のコンジョイント分析では、消費者に対して価値観調査を実施し、その結果を利用して、属性毎の寄与率を算出する。具体的には、消費者にプロファイル群を示し、消費者は示されたプロファイル群を購入したいと思う順序で順位をつけて回答する。収集した回答結果を利用して、属性毎の寄与率を算出する。
本実施例では、消費者は既に商品を購入しており、その際に比較した商品の優先順序が得られている。したがって、ステップＳ１１４では、この購入商品比較優先順序を利用してコンジョイント分析を実施して、「みなし属性」毎の寄与率を算出する。購入商品比較優先順序での購入商品を第１位選択商品、第1位比較商品を第２位選択商品、第２位比較商品を第３位選択商品、・・・と扱い、選好順位を特定する。
例えば図２では消費者αは、購入商品がＡ、第１位比較商品がＢ、第２位比較商品がＤ、第３位比較商品がＥ等であり、選好順位は｛Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｅ，・・・｝となる。ここではコンジョイント分析と同様の原理を持つＬＯＧＭＡＰ−Ｄモデルを利用して、この選好順位が得られる確率を計算する。例えば、３つの商品の選好順位が（１＞２＞３）のとき、この選好順位となる確率Ｐは、
Ｐ１２３＝ｅｘｐ（Ｖ１）／｛ｅｘｐ（Ｖ１）＋ｅｘｐ（Ｖ２）＋ｅｘｐ（Ｖ３）｝・
ｅｘｐ（Ｖ２）／｛ｅｘｐ（Ｖ２）＋ｅｘｐ（Ｖ３）｝
と計算される。
消費者αの選好順位｛Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｅ，・・・｝に基づいて計算した確率Ｐが最も大きい値となるベクトルを得る。図９に、得られたベクトルｖ４が例示されている。ベクトルｖ４の方向は、商品Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｅ，・・・のポジション座標値ベクトルの方向と近くなっていることがわかり、ベクトルｖ４は消費者αの好みを表しているといえる。すなわち、ベクトルｖ４の第１属性等の座標値は、消費者αに対する第１属性等の寄与率ということができる。なおここでは、各消費者の寄与率のベクトルの大きさを揃えるスケーリングを行い、寄与率に所定係数を乗じている。
このようにして各消費者について算出した寄与率が、図７に例示されている。例えば消費者αの「みなし属性」毎の寄与率は、第１属性が０．２７、第２属性が１．１９、第３属性が３．３１等と算出されている。これらの寄与率は、消費者が商品を購入する際にどの「みなし属性」をどの程度重視したかの度合を示しているといえる。
【００４０】
次に、比較商品を持たない消費者の寄与率の算出処理について説明する。例えば図２に示す消費者γ等である。まず図５のステップＳ１０２でＮＯと判定されると、ステップＳ１１８に移行する。
ステップＳ１１８では、商品ポジション座標値ＤＢ６から、比較商品を持たない消費者が購入した購入商品の商品ポジション座標値を読込む。例えば図２に示す消費者γが購入した商品Ｆについても、他の消費者が購入しており、かつ、購入の際に比較した商品があれば、商品ポジションが得られているはずである。したがって、商品Ｆのポジション座標値を読込むことができる。
ステップＳ１２０では、前記のコンジョイント分析において「みなし属性」毎の寄与率ベクトルのスケーリングに使用された所定係数を呼出す。ステップＳ１１４で使用された所定係数が呼出される。
そしてステップＳ１２２では、消費者毎に、購入商品と同じ商品のポジション座標値と、コンジョイント分析のスケーリングに使用された所定係数に基づいて、「みなし属性」毎の寄与率を算出する。比較商品を持たない消費者には、購入商品比較優先順序のデータが存在しない。したがって、比較商品を持つ消費者のようにコンジョイント分析を利用できないため、異なる手法によって寄与率を算出する。
具体的には、図６に例示するように購入商品がＦであれば、商品Ｆのポジション座標値ベクトルｖ１と同じ方向のベクトルｖ２を、その消費者の寄与率ベクトルとする。前記したように、商品ポジションの座標値は、「みなし属性」が持つ何らかの意味を、その商品がどの程度表しているのかの表現の度合を示しているといえる。また消費者の寄与率は、消費者が購入の際にどの「みなし属性」をどの程度重視したかの度合を示しているといえる。「みなし属性」は、商品が表現する度合が大きければ消費者に重視され、商品が表現する度合が小さければ消費者に重視されない傾向があると考えられる。したがって、消費者ｉが商品ｊを購入した場合、商品ｊのポジション座標値ベクトルと、消費者ｉの寄与率ベクトルは類似する傾向にあるといえる。ここでは、ポジション座標値ベクトルｖ１と寄与率ベクトルｖ２が極めて類似すると仮定して、同じ方向とする。
以上から、商品ｊのポジション座標値が（Ｌ１ｊ，Ｌ２ｊ）であるとき、消費者ｉの寄与率（Ｕ１ｊ，Ｕ２ｊ）は、以下の式によって求められる。
Ｕ１＝ａ×Ｌ１、
Ｕ２＝ａ×Ｌ２
ここで、ａは、ステップＳ１１８で呼出された所定係数である。
【００４１】
図５のステップＳ１２４では、以上のように算出された寄与率を、図１の寄与率ＤＢ１０に記憶する。寄与率ＤＢ１０のデータ構成例は、図７に示されている。
通常のコンジョイント分析において寄与率は、属性に対して消費者が重視する度合を示す値である。例えば消費者αは、第１属性、第２属性、第３属性の３つの「みなし属性」のうち、商品を購入する際には第３属性を最も重視する傾向があるということがわかる。
【００４２】
ここまでの処理で、各商品の商品マップ上のポジションの座標値が得られ、消費者毎に寄与率が得られた。図１の商品シェア算出手段１２は、これらの座標値と寄与率を利用して商品毎のシェアを算出する。
第１実施例では、商品シェア算出手段１２の中のＡ欄に示された式を使用する。商品シェア算出手段１２が実行する第１実施例のシェア算出処理の手順を、図８のフローチャートを参照して説明する。
最初にステップＳ２０２において、商品ポジション座標値ＤＢ６から、商品毎の商品ポジション座標値を読込み、ステップＳ２０４において、寄与率ＤＢ１０から、消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率を読込む。
【００４３】
ステップＳ２０６では、一人の消費者を選択して消費者ｉとし、ステップＳ２０８では、一つの商品を選択して商品ｊとする。
ステップＳ２１０では、消費者ｉが、全ての商品群の中から商品ｊを選択する確率を計算する。ここでは、商品購入の際に比較した商品を持つ消費者と、商品購入の際に比較した商品を持たない消費者では、異なる計算方法を用いる。すなわち、図１の商品シェア算出手段１２中のＡ欄に示すように、比較商品を持つ消費者については式（１）によってシェアを計算し、比較商品を持たない消費者については式（２）によってシェアを計算する。
まず、消費者ｉが比較商品を持つ消費者である場合について説明する。この場合は、次の式（１）によってシェアを計算することができる。
【００４４】
【数２】
2005293545.tif 000004
【００４５】
ここで、
Ｌ１ｊ：商品ｊのポジションの第１軸の座標値、
Ｌ２ｊ：商品ｊのポジションの第２軸の座標値、
・・・、
Ｌ１ｎ：商品ｎのポジションの第１軸の座標値、
Ｌ２ｎ：商品ｎのポジションの第２軸の座標値、
・・・、
Ｕ１ｉ：消費者ｉの第1属性の寄与率、
Ｕ２ｉ：消費者ｉの第２属性の寄与率、
・・・、
である。
【００４６】
前記したように、商品ポジションの座標値は、「みなし属性」が持つ何らかの意味を、その商品がどの程度表しているのかの表現の度合を示しているといえる。また寄与率は、消費者が購入の際にどの「みなし属性」をどの程度重視したかの度合を示しているといえる。したがって、商品ｊの第1軸のポジション座標値に、消費者ｉの第1属性の寄与率を乗ずれば、消費者ｉが商品ｊの第1属性に対してどの程度評価するのかを推定することができる。すなわち、前記の式の中で、例えば（Ｌ１ｊ×Ｕ１ｉ＋Ｌ２ｊ×Ｕ２ｉ＋・・・）は、消費者ｉが商品ｊに対してどの程度評価するのかの総合評価を表す値といえる。
このことから、消費者ｉの商品ｊに対する総合評価値を求め、そのエクスポネンシャルの比率を求めれば、消費者ｉが全ての商品群の中からある商品ｊを選択する確率を知ることができる。
【００４７】
なお前記の式の中で、例えば（Ｌ１ｊ×Ｕ１ｉ＋Ｌ２ｊ×Ｕ２ｉ＋・・・）は、（Ｌ１ｊ，Ｌ２ｊ，・・・）・（Ｕ１ｉ，Ｕ２ｉ，・・・）と変形することができる。これは、図９に示すように、商品ポジションの座標値ベクトルｖ３と、消費者の購入商品の寄与率ベクトルｖ４との内積を計算することに相当する。内積を計算することで、座標値ベクトルｖ３と寄与率ベクトルｖ４との類似度がわかる。
前記したように、「みなし属性」は、商品が表現する度合が大きければ消費者に重視され、商品が表現する度合が小さければ消費者に重視されない傾向があると考えられる。したがって、消費者ｉが商品ｊを購入した場合、商品ｊが表現する度合と消費者ｉが重視する度合は近似すると考えられ、商品ｊの座標値ベクトルと、消費者ｉの購入商品ｊの寄与率ベクトルは類似する傾向にあるといえる。
このことから、内積を計算して、商品ｊの座標値ベクトルと、消費者ｉの購入商品の寄与率ベクトルの類似度を求め、そのエクスポネンシャルの比率を求めれば、消費者ｉが全ての商品群の中からある商品ｊを選択する確率を知ることができる。
【００４８】
次に、消費者ｉが比較商品を持たない消費者である場合について説明する。この場合は、次の式（２）によってシェアを計算することができる。
【数３】
2005293545.tif 000005
【００４９】
ここで、
ｄ：商品ｊのポジション座標と消費者ｉの購入商品のポジション座標の間の距離に反比例する値
である。
【００５０】
ｄは、商品ｊのポジション座標と消費者ｉの購入商品のポジション座標の間の距離が遠ければ遠いほど、商品ｊを選択する確率を小さくする値である。ｄとして、例えば次の値を用いることができる。
例１：（商品ｊのポジション座標と消費者ｉの購入商品のポジション座標の間の距離）のｔ乗の逆数。ｔは、例えば１，２等、適宜選択可能である。
例２：ｔの−（商品ｊのポジション座標と消費者ｉの購入商品のポジション座標の間の距離）乗。ｔは、例えばｅｘｐ，２等、適宜選択可能である。
ｄを乗ずるのは、比較商品を持たない消費者の寄与率から生じる誤差を補正するためである。比較商品を持たない消費者の寄与率は、コンジョイント分析では算出していなかった。購入商品と同じ商品のポジション座標値に所定係数を乗じた値を寄与率としていたため、この寄与率を用いてシェアを計算すると誤差が生じ易い。したがって、ｄを乗ずることによって、誤差を補正することができる。
【００５１】
このように計算が実行されたら、続く図８のステップＳ２１２では、全ての商品（本実施例では商品Ａ〜Ｈ）を商品ｊとして選択したか否かを判定する。ＮＯと判定されると、ステップＳ２１４で次の商品を商品ｊとして選択し、その商品ｊについてステップＳ２１０の計算を行う。全ての商品についてステップＳ２１０の計算が終了すると、ステップＳ２１２でＹＥＳと判定されて、ステップＳ２１６に移行する。
ステップＳ２１６では、全ての消費者を消費者ｉとして選択したか否かを判定する。ＮＯと判定されると、ステップＳ２１８で次の消費者を消費者ｉとして選択し、ステップＳ２１０からステップＳ２１４までの処理を実行する。全ての消費者について処理が実行されると、ステップＳ２１６でＹＥＳと判定される。
図１０に、ここまでの処理の結果を示す。例えば消費者αが商品Ａを選択する確率は０．５、商品Ｂを選択する確率は０．１４、商品Ｃを選択する確率は０．０５等と計算されている。商品毎に、消費者全員の確率の合計が計算されており、商品Ａについては１５．４、商品Ｂについては７．６、商品Ｃについては１１．７等となっている。
【００５２】
最後に図８のステップＳ２２０では、消費者毎の各商品を選択する確率に基づいて、商品毎に、シェアを計算する。商品毎のシェアは、以下の式によって計算することができる。
【００５３】
【数４】
2005293545.tif 000006
【００５４】
前記式から、例えば商品Ａのシェアは、１５．４÷（１５．４＋７．６＋１１．７＋８．６＋９．２＋２３．５＋１３．３＋１０．７）＝１５．４％と計算される。
以上のように計算された商品毎のシェアは、図１の商品シェアＤＢ１４に記憶される。
【００５５】
図１に戻る。図１の既存商品仕様・価格ＤＢ１６は、既存商品の仕様及び価格の詳細を記憶している。
図１１に、既存商品仕様・価格ＤＢ１６のデータ構成例を示す。例えば商品Ａの仕様ａ（排気量）は１．８Ｌであり、仕様ｂ（駆動方式）はＦＦであり、仕様ｃ（全長）は4190mmであり、自社商品であり、価格は１８０万円であること等が示されている。なお、以下の計算のために、仕様ｂのように数値では表されないものについては、例えばＦＦを１、ＦＲを２、４ＷＤを３というように、予め数値に置換えておくことが好ましい。
【００５６】
図１の商品ポジション−仕様・価格関係算出手段１８は、商品ポジション座標値ＤＢ６と、既存商品仕様・価格ＤＢ１６のデータを利用して、商品マップ上の商品ポジションと仕様・価格の関係を表す関数を算出する。すなわち、商品マップ上のどのポジションに位置すれば、どのような仕様や価格となるのかという関係を表す関数を算出する。
具体的には、商品マップ上のポジションの座標値を説明変数とし、仕様・価格を目的変数とした回帰分析を行い、その分析の結果から関数を算出する。直線回帰による分析だけでなく、図１３及び図１４に示すような曲線回帰による分析によって、より精度良く商品マップ上の商品ポジションの分布を表すことができる。
曲線回帰の説明変数は一般的に、Ｚ１ｎＺ２ｍと表すことができる。また、Ｚ１，Ｚ２によらない定数項Ｃも同時に用いる。ここで、Ｚ１は商品ポジションの第１軸に対する座標値であり、Ｚ２は商品ポジションの第２軸に対する座標値である。（ｎ＋ｍ）を何乗までとするかを決定すれば、０＜ｎ＋ｍ≦ｎｍを条件とする説明変数を決定することができる。例えば２乗までとすると決定した場合、０＜ｎ＋ｍ≦２を満たす０又は正の整数のｎとｍの組合せは（２，０）、（０，２）、（１，１）、（１，０）、（０，１）となり、説明変数はＺ１２、Ｚ２２、Ｚ１Ｚ２、Ｚ１、Ｚ２となる。このように決定された説明変数の具体的な例が、図１２に示されている。図１２では、目的変数が「Ｙ全長」となっており、「Ｙ全長」を求める回帰式は、
Ｙ全長＝α１×Ｚ１２＋α２×Ｚ２２＋α３×Ｚ１Ｚ２＋α４×Ｚ１＋α５×Ｚ２＋Ｃ全長
と算出されている。α１〜α５は、目的変数が「Ｙ全長」のときの説明変数に対する係数であり、Ｃ全長は、目的変数が「Ｙ全長」のときの定数項である。
図１３は、この回帰式から描かれる回帰線を商品マップ上に示している。例えば商品Ａ，Ｂ，Ｄは全長が4100mmのカテゴリに属し、商品Ｃ，Ｇは全長が4300mmのカテゴリに属する等の分布がわかる。
また図１４は、目的変数を「Ｙ最低地上高」として、次の回帰式から描かれる回帰線を商品マップ上に示したものである。
Ｙ最低地上高＝β１×Ｚ１２＋β２×Ｚ２２＋β３×Ｚ１Ｚ２＋β４×Ｚ１＋β５×Ｚ２＋Ｃ最低地上高
β１〜β５は、目的変数が「Ｙ最低地上高」のときの説明変数に対する係数であり、Ｃ最低地上高は、目的変数が「Ｙ最低地上高」のときの定数項である。
このようにして、既存商品仕様・価格ＤＢ１６に記憶されている全ての仕様・価格について、商品マップ上のポジションとの関係を表す回帰式（関数）が算出される。
【００５７】
なお、前記の回帰式について、（ｎ＋ｍ）を何乗までとするかの決定は、次のようにも行うことができる。まず、０＜ｎ＋ｍ≦ＮＭ（Ｎ，Ｍは整数）のＮ，Ｍの値を増加させながら、各値において回帰分析を行う。そして、各値における決定係数又は相関係数が、Ｎ，Ｍを増加させる前の値に対してある値以上は増加しないときに、そのときのＮ，Ｍの値をｎ，ｍの値として決定する。決定係数や相関係数は、回帰が分布と適合する度合を示すため、この方法で決定すれば、分布とよく適合する回帰式を得ることができる。
【００５８】
求められた回帰式は、商品ポジション−仕様・価格関係関数として、図１の商品ポジション−仕様・価格関係関数ＤＢ２０に記憶される。
【００５９】
以上のように、商品シェアを算出する手法と、商品ポジション−仕様・価格の関係を表す関数が得られたら、企画した新規商品の候補のシェアを算出する処理を実行することが可能となる。
この処理は、図１の新規商品候補ポジション決定手段２４と、商品シェア算出手段１２によって実行される。新規商品候補ポジション決定手段２４は、新規商品候補仕様・価格ＤＢ２２に記憶されている新規商品候補の仕様・価格に基づき、商品ポジション−仕様・価格関係関数ＤＢ２０に記憶されている商品ポジション−仕様・価格関係関数を用いて、新規商品候補の商品マップ上のポジションを決定する。決定された新規商品候補のポジションは、一旦商品ポジション座標値ＤＢ６に記憶された上で、商品シェア算出手段１２に入力される。商品シェア算出手段１２は、新規商品候補のポジション座標を利用して、新規商品候補のシェアを算出する。
この処理が実行されるときまでに、企画した新規商品候補の仕様・価格が仮決定されており、新規商品候補仕様・価格ＤＢ２２に記憶されている。
【００６０】
まず、新規商品候補ポジション決定手段２４が実行する処理について説明する。この処理の詳細な手順が、図１５のフローチャートに示されている。
最初にステップＳ３０２において、商品ポジション−仕様・価格関係関数ＤＢ２０から、全ての仕様・価格についての商品ポジション−仕様・価格関係関数を読込む。
次にステップＳ３０４では、商品マップ上に初期値としての新規商品候補のポジション座標を設定する。初期値は予め決定しておいてもよく、乱数発生方法によって設定してもよい。また、新規商品候補がモデルチェンジの場合は、モデルチェンジ前の商品のポジション座標を設定してもよい。例えば図１６及び図１７では、初期値として星印で示される座標が設定されている。
【００６１】
図１５のステップＳ３０６では、商品ポジション−仕様・価格関係関数を用いて、設定した座標に基づいて、仕様・価格を算出する。例えば図１６では、設定した座標が「全長4370mm」と算出され、図１７では、設定した座標が「最低地上高155mm」と算出されている。
続く図１５のステップＳ３０８において、新規商品候補仕様・価格ＤＢ２２から、新規商品候補の仕様・価格を読込むと、ステップＳ３１０において、設定した座標から算出した仕様・価格「Ｙｉ」と、新規商品候補の仕様・価格「Ｙ新ｉ」の差ΔＹｉを、それぞれの仕様・価格毎に算出する。ΔＹｉは、以下の式によって算出することができる。
ΔＹｉ＝γ２ｉ×｜Ｙ新ｉ−Ｙｉ｜×αｉ
ここで、γ２ｉは仕様ｉに対する決定係数又は相関係数である。γ２ｉを乗じることによって、ポジション座標と相関の高い仕様又は価格ほど、新規商品候補のポジションを算出するための寄与度を大きくすることができる。
また、αｉは、各Ｙｉの単位が違うことによって生じるΔＹｉの大きさの違いを基準化するための係数である。例えば｜Ｙ新ｉ−Ｙｉ｜において、全長が100ｍｍ違うことと排気量が100ｃｃ違うことは、数値上では同じ値の違いであるが、全長と排気量の単位が異なっているため、全長の｜Ｙ新ｉ−Ｙｉ｜と排気量の｜Ｙ新ｉ−Ｙｉ｜が同じだけ相違するとは必ずしも言えない。そこで、αｉを乗じることによって、ΔＹｉの大きさの違いを基準化する。αｉは予め定めておくことができる。あるいは、各仕様・価格について最低水準と最高水準を設定しておき、最低水準と最高水準の差がαｉを乗じたときに１になるようにαｉを定めることもできる。例えば全長の最低水準を1500ｍｍ、最高水準を1800ｍｍと設定しておき、300ｍｍの差がα全長を乗じたときに１になるようにα全長を定め、排気量の最低水準を1000ｃｃ、最高水準を2000ｃｃと設定しておき、100ｍｍの違いがα排気量を乗じたときに１になるようにα排気量を定めておくこともできる。
例えば、図１６において設定された座標から「全長4370mm」と算出されており、新規商品候補が「全長4430mm」であれば、｜Ｙ新ｉ−Ｙｉ｜は60となり、これに決定係数又は相関係数γ２ｉと、αｉを乗じれば、ΔＹｉを求めることができる。
続いて図１５のステップＳ３１２では、仕様・価格毎に計算されたΔＹｉを、全仕様・価格で合計して、ΔＹを算出する。
そしてステップＳ３１４では、ΔＹが規定値以下であるか否かを判定する。ここではΔＹが最小値となったか否かを判定してもよい。ＹＥＳと判定された場合は、設定した座標のポジションから、新規商品候補の仕様・価格に近似する仕様・価格を導き出せている。一方、ＮＯと判定された場合は、新規商品候補の仕様・価格に近似する仕様・価格を導き出せていないため、ステップＳ３１６に移行して座標を設定し直す。この様子を、図１６及び図１７の矢印ｍ１が示している。
図１５のステップＳ３０６に戻ってステップＳ３１４までの一連の処理を繰り返し、ステップＳ３１６において図１６及び図１７の複数の矢印のように座標を様々に設定し直し、最終的にステップＳ３１４でＹＥＳと判定されると、新規商品候補のポジション座標が決定される。
この場合はステップＳ３１８に移行して、このとき設定されている座標を、図４に示す商品ポジション座標ＤＢに追加する。
【００６２】
以上のように新規商品候補のポジション座標が決定されると、図１の商品シェア算出手段１２が、新規商品候補を投入した後の商品シェアを算出する。商品シェア算出処理は、図８のフローチャートで示す手順で実行される。
新規商品候補を投入した後の商品シェアは、図１の商品シェアＤＢ１４に記憶される。この場合、新規商品候補を投入する前の商品シェアに上書きしてもよいし、併存させてもよい。
【００６３】
以上のように、本実施例では、購入商品比較優先順序を利用して、多次元尺度法によって商品マップを作成する。商品の仕様等によらずに、消費者が商品に対して感じる類似度を表すデータを直接的に利用して商品マップを作成するため、消費者から見た商品の類似度の様相を的確に表す商品マップを作成することができる。
本実施例では、このように作成した商品マップを活用して、商品ポジション−仕様・価格関係関数を算出することで、新規商品候補のポジションを決定し、新規商品候補を販売開始した後の商品毎のシェアを予測する。
消費者が感じる商品の類似度を表す購入商品比較優先順序のみに基づいてシェアを予測するため、データ収集の労力や費用が少なくてすみ、しかも、消費者から見た商品の類似度の様相によく一致したシェアを精度良く算出することができる。
【００６４】
（第２実施例）
第２実施例では、図１の商品シェア算出手段１２が、Ｂ欄に記載された式を使用する。すなわち、比較商品を持たない消費者だけでなく、比較商品を持つ消費者についても、式（２）によってシェアを計算する。
これは、以下の理由による。例えば図１９のように、消費者ｉの購入商品がＣであり、第1位比較商品がＧである場合、消費者ｉの寄与率ベクトルがｖ５となることがある。ｖ５は、商品Ｈのポジション座標値ベクトルと近い方向を持っている。このため式（１）で計算すると、消費者ｉが商品Ｈを選択する確率が、商品Ｃ（又は商品Ｇ）を選択する確率よりも大きくなってしまう。このような現象を防ぐために、購入商品のポジション座標（又は比較商品のポジション座標）と対象商品ｊのポジション座標の間の距離を考慮し、距離が遠いほど選択する確率を小さくする式（２）を使用する。
【００６５】
【数５】
2005293545.tif 000007
【００６６】
ここで、
ｄは、商品ｊのポジション座標と消費者ｉの購入商品のポジション座標（又は比較商品のポジション座標）の間の距離に反比例する値
である。
なお複数の比較商品がある場合は、それぞれの比較商品のポジション座標との間の距離を求め、最大となった距離を用いる。
【００６７】
以上のように、本実施例によれば、式（１）を利用して商品シェアを算出する際に生じ得る誤差を補正することができ、より一層予測精度を向上させることが可能となる。
【００６８】
（第３実施例）  第１実施例と第２実施例では、新規商品候補のシェアを算出することができた。
第３実施例では、新規商品候補のシェアを算出するための商品シェア算出手段１２と、商品ポジション−仕様・価格関係関数を、他の処理のために活用する。例えば、（１）新規商品のシェアを最大にするという条件で、新規商品の仕様・価格を決定する処理のために活用する。また、（２）特定の既存商品のシェアを落とさず新規商品を望むシェアにするという条件で、新規商品の仕様・価格を決定する処理のために活用する。あるいは、（３）他社の既存商品群のシェアを最小にするという条件で、新規商品の仕様・価格を決定する処理のために活用する。また、（４）自社商品全体の合計シェア最大にするという条件で、新規商品の仕様・価格を決定する処理のために活用する。さらに、（５）既存商品をモデルチェンジする新規商品を含めて複数の新規商品を企画する場合に、自社商品全体の合計シェアを最大にし、かつ、モデルチェンジする新規商品のシェアを既存商品から落とさずに、しかも他の新規商品のシェアを最大にすることを条件で、複数の新規商品のそれぞれの仕様・価格を決定する処理のために活用する。
これらの処理のため、図１の新規商品ポジション決定手段２６は、商品シェア算出手段１２を活用して、（１）新規商品のシェアを最大にするという条件で、新規商品の商品マップ上のポジションを決定する。また、（２）特定の既存商品のシェアを落とさず新規商品を望むシェアにするという条件で、新規商品の商品マップ上のポジションを決定する。あるいは、（３）他社の既存商品群の合計シェアを最小にするという条件で、新規商品の商品マップ上のポジションを決定する。また、（４）自社商品全体の合計シェア最大にするという条件で、新規商品の商品マップ上のポジションを決定する。さらに、（５）既存商品をモデルチェンジする新規商品を含めて複数の新規商品を企画する場合に、自社商品全体の合計シェアを最大にし、かつ、モデルチェンジする新規商品のシェアを既存商品から落とさずに、しかも他の新規商品のシェアを最大にすることを条件で、それぞれの新規商品の商品マップ上のポジションを決定する。
また新規商品仕様・価格決定手段２８は、決定された商品マップ上の新規商品のポジションに基づいて、商品ポジション−仕様・価格関係関数を活用して、新規商品の仕様・価格を決定する。
【００６９】
（１）最初に、図１８のフローチャートを参照して、新規商品のシェアを最大にするという条件で、商品ポジション決定手段２６と、新規商品仕様・価格決定手段２８が実行する処理の手順を説明する。
最初にステップＳ４０２では、商品ポジション決定手段２６が、商品マップ上に初期値としての新規商品の座標を設定する。初期値は予め決定しておくか、乱数発生方法によって設定してもよい。また、新規商品がモデルチェンジ商品の場合はモデルチェンジ前の商品のポジション座標を設定したり、新規商品が全くの新しい商品の場合は想定する競合既存商品のポジション座標を設定したりしてもよい。設定された座標は一旦、商品ポジション座標値ＤＢ６に一時的に記憶される。設定された座標がモデルチェンジ前の座標であったり、競合既存商品の座標である場合は、その情報も共に記憶される。
次にステップＳ４０４では、商品シェア算出手段１２を活用して、新規商品のシェアを算出する。具体的には、前記で設定したポジション座標を、図８のステップＳ２０２の商品ポジション座標として、ステップＳ２０４からステップＳ２２０までの一連の処理を実行して、新規商品のシェアを算出する（なおここでは、ステップＳ２１２とステップＳ２１４の処理は実行されない）。
そして図１８のステップＳ４０６では、商品シェア算出手段１２が算出したシェアが最大か否かを、商品ポジション決定手段２６が判定する。ＹＥＳと判定された場合は、設定した座標から、最大のシェアを導き出せている。一方、ＮＯと判定された場合は、最大のシェアを導き出せていないため、ステップＳ４０８に移行して座標を設定し直す。これは、図１６及び図１７の矢印ｍ１と同様に実行される。
図１８のステップＳ４０４に戻ってステップＳ４０６を経て、ステップＳ４０８で図１６及び図１７の複数の矢印のように座標を様々に設定し直し、最終的にステップＳ４０６でＹＥＳと判定されると、シェアが最大となる新規商品のポジション座標が決定される。
この場合はステップＳ４１０に移行して、このとき設定されている座標を、最終的に決定された新規商品の座標として、商品ポジション座標ＤＢ６に記憶する。
【００７０】
次に図１８のＳ４１２において、新規商品仕様・価格決定手段２８が、商品ポジション−仕様・価格関係関数ＤＢ２０から、全ての仕様・価格についての商品ポジション−仕様・価格関係関数を読込む。
ステップＳ４１４では、新規商品仕様・価格決定手段２８が、商品ポジション−仕様・価格関係関数を用いて、前記で設定した座標に基づいて、新規商品の仕様・価格を算出する。
最後にステップＳ４１６では、算出した新規商品の仕様・価格を、新規商品仕様・価格ＤＢ３０に記憶する。
以上によって、シェアが最大となる新規商品の仕様・価格を決定することができる。
【００７１】
（２）また、特定の既存商品のシェアを落とさずに新規商品を望むシェアにするという条件で、新規商品の仕様・価格を決定する場合は、図１８のステップＳ４０６での処理が異なる。
この条件においては、ステップＳ４０６では、ステップＳ４０４で算出されたシェアと望むシェアの差が最小か否かを判定する。ＹＥＳと判定された場合は、設定した座標から、望むシェアと近似するシェアを導き出せている。一方、ＮＯと判定された場合は、望むシェアと近似するシェアを導き出せていないため、ステップＳ４０８に移行して座標を設定し直す処理を実行する。座標を様々に設定し直し、最終的にステップＳ４０６でＹＥＳと判定されると、望むシェアと最も近似する新規商品のポジション座標が決定される。
以上によって、特定の既存商品のシェアを落としたくないときに、望むシェアとなる新規商品の仕様・価格を決定することができる。
【００７２】
（３）また、他社の既存商品群の合計シェアを最小にするという条件で、新規商品の仕様・価格を決定する場合は、図２０のフローチャートに示す手順によって処理を実行する。以下、この処理について説明する。
最初に図２０のステップＳ５０２で、商品ポジション決定手段２６が、商品マップ上に初期値としての新規商品の座標を設定する。設定された座標は一旦、商品ポジション座標値ＤＢ６に一時的に記憶される。設定された座標がモデルチェンジ前の座標であったり、競合既存商品の座標である場合は、その情報も共に記憶される。
次にステップＳ５０４で、商品シェア算出手段１２を活用して、商品毎のシェアを算出する。ステップＳ５０６では、商品毎のシェアに基づいて、新規商品のシェアと、自社の既存商品群の合計シェアと、他社の既存商品群の合計シェアを算出することができる。既存商品には、既存商品仕様・価格ＤＢ１６で自社／他社の情報が記憶されており、この情報を活用することで、それぞれのシェアを算出することができる。ここで算出したそれぞれのシェアを、「1回目」のシェアとする。
続くステップＳ５０８は１回目の処理では実行されず、ステップＳ５１０に移行する。ステップＳ５１０では、図１６及び図１７の矢印ｍ１と同様に、新規商品の座標を設定し直す。
【００７３】
図２０のステップＳ５０４に戻って、商品毎のシェアを算出し、ステップＳ５０６において、「２回目」の新規商品のシェアと、自社の既存商品群の合計シェアと、他社の既存商品群の合計シェアを算出する。そしてステップＳ５０８に移行して、新規ポジション決定手段２６が、次のように、２回目で計算されたシェアと、１回目で計算されたシェアの差Δを計算する。
Δ（新規商品のシェア）
＝２回目の新規商品のシェア−１回目の新規商品のシェア
Δ（自社の既存商品群の合計シェア）
＝２回目の自社の既存商品群の合計シェア−１回目の自社の既存商品群の合計シェア
Δ（他社の既存商品群の合計シェア）
＝２回目の他社の既存商品群の合計シェア−１回目の他社の既存商品群の合計シェア
さらに、次の計算を行う。
Δ（自社の全商品の合計シェア）
＝Δ（新規商品のシェア）＋Δ（自社の既存商品群の合計シェア）
このステップでは、「Δ（他社の既存商品群の合計シェア）＜０、かつ、他社の既存商品群の合計シェアが最小」であるか否かを判定する。ここで、もし「Δ（他社の既存商品群の合計シェア）＞０」となれば、たとえ「Δ（新規商品のシェア）＞０」であっても（すなわち、２回目の新規商品のシェアが1回目の新規商品のシェアよりも増大していても）、２回目の新規商品の座標設定によって自社の全商品のシェアは減少していることとなる。このような場合は、新規商品のシェアを増大させることが、自社の商品全体にとっては有利に働かないことになる。したがって、判定基準として、「Δ（他社の既存商品群の合計シェア）＜０、かつ、他社の既存商品群の合計シェアが最小」を設定する。
なお、「２回目−１回目」の処理の段階では、「最小」となるか否かを比較する他の「他社の既存商品群の合計シェア」が得られていないため、ステップＳ５１０に移行する。ステップＳ５１０で図１６及び図１７の複数の矢印のように座標を様々に設定し直しつつ、ステップＳ５０４からステップＳ５１０までの一連の処理を所定回数以上繰返す。この中でステップＳ５０８では、各回で計算されたシェアと直前回で計算されたシェアの差Δを計算する。
ステップＳ５０８でＹＥＳと判定された場合は、他社の既存商品群の合計シェアを最小とするような新規商品の座標が設定されている。一方、ＮＯと判定された場合は、他社の既存商品群の合計シェアを最小とするような座標が設定されていないため、ステップＳ５１０に移行して、図１６及び図１７の矢印ｍ１のように座標を設定し直し、ステップＳ５０４からステップＳ５１０までの一連の処理を繰返す。
最終的にステップＳ５０８でＹＥＳと判定されると、他社の既存商品群の合計シェアを最小にする新規商品の座標が決定される。
この場合はステップＳ５１２に移行して、このとき設定されている新規商品の座標を、図４に示す商品ポジション座標ＤＢ６に記憶する。
【００７４】
次に図２０のＳ５１４において、新規商品仕様・価格決定手段２８が、商品ポジション−仕様・価格関係関数ＤＢ２０から、全ての仕様・価格についての商品ポジション−仕様・価格関係関数を読込む。
ステップＳ５１６では、新規商品仕様・価格決定手段２８が、商品ポジション−仕様・価格関係関数を用いて、前記で設定した新規商品の座標に基づいて、新規商品の仕様・価格を算出する。
最後にステップＳ５１８では、算出した新規商品の仕様・価格を、新規商品仕様・価格ＤＢ３０に記憶する。
以上によって、他社の既存商品群のシェアを最小にする新規商品の仕様・価格を決定することができる。
【００７５】
（４）また、自社商品全体の合計シェア最大にするという条件で、新規商品の仕様・価格を決定する場合は、図２１のフローチャートに示す手順によって処理を実行する。以下、この処理について説明する。
最初に図２１のステップＳ６０２で、商品ポジション決定手段２６が、商品マップ上に初期値としての新規商品の座標を設定する。
次にステップＳ６０４で、商品シェア算出手段１２を活用して、商品毎のシェアを算出する。ステップＳ６０６では、商品毎のシェアに基づいて、新規商品のシェアと、自社の既存商品群の合計シェアと、他社の既存商品群の合計シェアを算出することができる。ここで算出したそれぞれのシェアを、「1回目」のシェアとする。
続くステップＳ６０８は１回目の処理では実行されず、ステップＳ６１０に移行する。ステップＳ６１０では、図１６及び図１７の矢印ｍ１と同様に、新規商品の座標を設定し直す。
【００７６】
図２１のステップＳ６０４に戻って、商品毎のシェアを算出し、ステップＳ６０６において、「２回目」の新規商品のシェアと、自社の既存商品群の合計シェアと、他社の既存商品群の合計シェアを算出する。そしてステップＳ６０８に移行して、新規ポジション決定手段２６が、次のように、２回目で計算されたシェアと、１回目で計算されたシェアの差Δを計算する。
Δ（新規商品のシェア）
＝２回目の新規商品のシェア−１回目の新規商品のシェア
Δ（自社の既存商品群の合計シェア）
＝２回目の自社の既存商品群の合計シェア−１回目の自社の既存商品群の合計シェア
Δ（他社の既存商品群の合計シェア）
＝２回目の他社の既存商品群の合計シェア−１回目の他社の既存商品群の合計シェア
さらに、次の計算を行う。
Δ（自社の全商品の合計シェア）
＝Δ（新規商品のシェア）＋Δ（自社の既存商品群の合計シェア）
このステップでは、「Δ（自社の全商品の合計シェア）≧０、かつ、自社の全商品の合計シェアが最大」であるか否かを判定する。
なお、「２回目−１回目」の処理の段階では、「最大」となるか否かを比較する他の「自社の全商品の合計シェア」が得られていないため、ステップＳ６１０に移行する。ステップＳ６１０で図１６及び図１７の複数の矢印のように座標を様々に設定し直しつつ、ステップＳ６０４からステップＳ６１０までの一連の処理を所定回数以上繰返す。この中でステップＳ６０８では、各回で計算されたシェアと直前回で計算されたシェアの差Δを計算する。
ステップＳ６０８でＹＥＳと判定された場合は、自社の全商品の合計シェアを最大とするような新規商品の座標が設定されている。一方、ＮＯと判定された場合は、自社の全商品の合計シェアを最大とするような座標が設定されていないため、ステップＳ６１０に移行して、図１６及び図１７の矢印ｍ１のように座標を設定し直し、ステップＳ６０４からステップＳ６１０までの一連の処理を繰返す。
最終的にステップＳ６０８でＹＥＳと判定されると、自社の全商品の合計シェアを最大にする新規商品の座標が決定される。
この場合はステップＳ６１２に移行して、このとき設定されている新規商品の座標を、図４に示す商品ポジション座標ＤＢ６に記憶する。
【００７７】
次に図２１のＳ６１４において、新規商品仕様・価格決定手段２８が、商品ポジション−仕様・価格関係関数ＤＢ２０から、全ての仕様・価格についての商品ポジション−仕様・価格関係関数を読込む。
ステップＳ６１６では、新規商品仕様・価格決定手段２８が、商品ポジション−仕様・価格関係関数を用いて、前記で設定した新規商品の座標に基づいて、新規商品の仕様・価格を算出する。
最後にステップＳ６１８では、算出した新規商品の仕様・価格を、新規商品仕様・価格ＤＢ３０に記憶する。
以上によって、自社の全商品のシェアを最大にする新規商品の仕様・価格を決定することができる。
【００７８】
（５）さらに、既存商品をモデルチェンジする新規商品を含めて複数の新規商品を企画する場合に、自社商品全体の合計シェアを最大にし、かつ、モデルチェンジする新規商品のシェアを既存商品から落とさずに、しかも他の新規商品のシェアを最大にすることを条件で、それぞれの新規商品の仕様・価格を決定する場合は、図２２から図２５のフローチャートに示す手順によって処理を実行する。ここでは企画される新規商品が２つあり、１つは全くの新しい商品（以下、「真新規商品」という）であり、他の１つはモデルチェンジを検討している既存商品（以下、「変更商品」という）である場合について説明する。
【００７９】
まずこの処理の概略を説明する。
最初に図２２の処理では、真新規商品の初期値としての座標ｍを変更しながら、自社の全商品の合計シェアを落とさず、しかも、真新規商品のシェアを最大とする、真新規商品の仮決定座標ｐを探索する。
続いて図２３の処理では、変更商品ｎの座標を変更しながら、自社の全商品の合計シェアを最大とし、しかも、ｐから得られた真新規商品の最大シェアを落とさず、ｐから得られた変更商品のシェアを落とさない、変更商品の仮決定座標ｒを探索する。
次に図２４の処理では、図２３の処理で変更商品の仮決定座標ｒを探索できなかった場合に、真新規商品の仮決定座標ｐを設定し直しながら、自社の全商品の合計シェアを最大とし、しかも、ｐから得られた真新規商品の最大シェアを落とさず、ｐから得られた変更商品のシェアを落とさない、真新規商品の仮決定座標ｕを再び探索する。その後に、図２２か図２３に戻ることで、変更商品の仮決定座標ｒを探索する。
最終的に、「自社商品全体の合計シェアを最大にし、かつ、真新規商品のシェアを最大にし、変更商品のモデルチェンジ前のシェアを落とさない」真新規商品の座標と、変更商品の座標を探索するまで、図２２から図２４の処理を繰り返し実行する。
以上の処理によって、真新規商品の座標と、変更商品の座標が探索できたら、図２５の処理に移行して、真新規商品の仕様・価格と、変更商品のモデルチェンジ後の仕様・価格をそれぞれ決定する。
【００８０】
次にこの処理の詳細を説明する。
まず図２２の処理では、真新規商品の初期値としての座標ｍを変更しながら、自社の全商品の合計シェアを落とさず、しかも、真新規商品のシェアを最大とする、真新規商品の仮決定座標ｐを探索する。
最初にステップＳ７０２で、商品ポジション決定手段２６が、商品マップ上に初期値としての真新規商品の座標ｍと、変更商品の座標ｎを設定する。変更商品の座標ｎは、商品ポジション座標値ＤＢ６に記憶されている。設定された座標ｍ，ｎは一旦、商品ポジション座標値ＤＢ６に一時的に記憶される。
次にステップＳ７０４で、商品シェア算出手段１２を活用して、商品毎のシェアを算出する。ステップＳ７０６では、商品毎のシェアに基づいて、真新規商品のシェアと、自社の既存商品群（変更商品を含む）の合計シェアと、他社の既存商品群の合計シェアを算出する。ここで算出したそれぞれのシェアを、「1回目」のシェアとする。
続くステップＳ７０８は1回目の処理では実行できないため、ステップＳ７１０に移行する。ステップＳ７１０では、図１６及び図１７の矢印ｍ１と同様に、真新規商品の座標を設定し直す。
【００８１】
図２２のステップＳ７０４に戻って、商品毎のシェアを算出し、ステップＳ７０６において、「２回目」の真新規商品のシェアと、自社の既存商品群の合計シェアと、他社の既存商品群の合計シェアを算出する。そしてステップＳ７０８に移行して、新規ポジション決定手段２６が、次のように、２回目で計算されたシェアと、１回目で計算されたシェアの差Δを計算する。
Δ（真新規商品のシェア）
＝２回目の真新規商品のシェア−１回目の真新規商品のシェア
Δ（自社の既存商品群の合計シェア）
＝２回目の自社の既存商品群の合計シェア−１回目の自社の既存商品群の合計シェア
Δ（他社の既存商品群の合計シェア）
＝２回目の他社の既存商品群の合計シェア−１回目の他社の既存商品群の合計シェア
さらに、次の計算を行う。
Δ（自社の全商品のシェア）
＝Δ（真新規商品のシェア）＋Δ（自社の既存商品群の合計シェア）
このステップでは、「Δ（自社の全商品の合計シェア）≧０、かつ、Δ（真新規商品のシェア）＞０、かつ、真新規商品のシェアが最大」であるか否かを判定する。すなわち、２回目の自社商品のシェアが１回目の自社の全商品のシェア以上であり、かつ、２回目の真新規商品のシェアが１回目の真新規商品のシェアよりも大きく、しかも、そのシェアが最大であることを判断基準とする。
なお、「２回目−１回目」の処理の段階では、シェアが最大であるか否かを比較する他の「真新規商品のシェア」が得られていないため、ステップＳ７１０に移行する。ステップＳ７１０で図１６及び図１７の複数の矢印のように座標を様々に設定し直しつつ、ステップＳ７０４からステップＳ７１０までの一連の処理を所定回数以上繰返す。この中でステップＳ７０８では、各回で計算されたシェアと直前回で計算されたシェアの差Δを計算する。
最終的にステップＳ７０８でＹＥＳと判定された場合は、１回目の自社の全商品のシェア以上で、かつ、１回目の真新規商品のシェアよりも大きく、しかも、そのシェアを最大とする真新規商品の座標が探索されている（この段階でステップＳ７０６で算出したそれぞれのシェアを、「ｐ回目」のシェアとする）。そしてステップＳ７１１で、探索された真新規商品の座標を、仮決定座標ｐとして設定する。
ここまでの処理で、真新規商品の仮決定座標ｐが探索されたため、商品ポジション座標値ＤＢ６に記憶した座標ｍと置換する。
【００８２】
続いて図２３の処理では、変更商品の座標ｎを変更しながら、自社の全商品の合計シェアを最大とし、しかも、ｐから得られた真新規商品のシェアを落とさず、ｐから得られた変更商品のシェアを落とさない、変更商品の仮決定座標ｒを探索する。
最初にステップＳ７１２では、変更商品の座標ｎを任意の座標ｑに変更する。変更した座標ｑを、一旦商品ポジション座標値ＤＢ６に一時的に記憶する。
ステップＳ７１４では、商品シェア算出手段１２を活用して、商品毎のシェアを算出する。ステップＳ７１６では、商品毎のシェアに基づいて、真新規商品のシェアと、自社の既存商品群（変更商品を含む）の合計シェアと、他社の既存商品群の合計シェアを算出する。ここで算出したそれぞれのシェアを、「ｑ回目」のシェアとする。
【００８３】
続いて、図２３のステップＳ７１８に移行する。ここでは、新規ポジション決定手段２６が、ｐ回目のシェアとｑ回目のシェアの差Δを求め、以下の３つの場合に区別する。
(a)Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０、かつ、Δ（真新規商品のシェア）≧０、
かつ、Δ（変更商品のシェア）≧０
(b)Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０、かつ、Δ（真新規商品のシェア）＜０、
かつ、Δ（変更商品のシェア）≧０
(c)Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０、かつ、Δ（変更商品のシェア）＜０、
又は、Δ（自社商品の合計シェア）≦０
(a)は、変更商品の仮決定座標ｒを探索する処理に導入するための判定基準である。(a)で「Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０」としているのは、ｑ回目の自社の全商品の合計シェアが、図２２のステップＳ７０６で算出したｐ回目の自社の全商品の合計シェアよりも大きいことを要求するためである。(a)ではさらに、ｑ回目の真新規商品のシェアが、ｐ回目の真新規商品のシェア以上であり、かつ、ｑ回目の変更商品のシェアが、ｐ回目の変更商品のシェア以上であることを要求する。これらの基準をクリアした場合に、ステップＳ７２０に移行して、変更商品の仮決定座標ｒを探索する処理に入っていく。
(b)は、「Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０」と「Δ（変更商品のシェア）≧０」の基準はクリアしているが、真新規商品のシェアが落ちてしまった場合である。この場合は、ステップＳ７２６を経て、図２４の真新規商品の仮決定座標ｕを再探索する処理（後述する）に移行する。
(c)は、「Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０」の基準はクリアしているが、変更商品のシェアが落ちてしまった場合か、又は「Δ（自社の全商品の合計シェア）≦０」となって「Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０」の基準をクリアしなかった場合である。この場合は、ステップＳ７２８とステップＳ７３０を経て、ステップＳ７１８に戻り、一連の処理を繰返す。
以上のように図２３では、ステップＳ７２２で変更商品の仮決定座標ｒを探索し、最終的にはステップＳ７２４でＹＥＳと判定されるまで、(a)、(b)又は(c)の処理を繰返す。
【００８４】
ステップＳ７１８で(a)と判定された場合は、ステップＳ７２０に移行し、変更商品の仮決定座標ｒを探索する処理に入っていく。ステップＳ７２０とステップＳ７２２において、(a)の条件を維持している中で、自社の全商品の合計シェアが最大となるまで、変更商品の座標を変更することを繰返す。ステップＳ７２２でＹＥＳと判定された場合は、ステップＳ７２３において、このときの変更商品の座標を仮決定した座標ｒとする。
ここまでの処理で、変更商品の仮決定座標ｒが探索されたため、商品ポジション座標値ＤＢ６に記憶した座標ｑと置換する。
【００８５】
続いてステップＳ７２４では、図２２のステップＳ７０８で真新規商品の仮決定座標ｐから算出された「ｐ回目」の自社の全商品の合計シェアと、変更商品の仮決定座標ｒから算出される「ｒ回目」の自社の全商品の合計シェアを比較して、「ｒ回目」の自社の全商品の合計シェアが最大か否かを判定する。ＹＥＳと判定した場合は、「自社の全商品の合計シェアが最大」という結果に加え、「ｐ回目で得られた真新規商品のシェア以上」かつ「ｐ回目で得られた変更商品のシェア以上」とする、真新規商品の仮決定座標ｐと、変更商品の仮決定座標ｒが得られている。すなわち、「自社商品全体の合計シェアを最大にし、かつ、真新規商品のシェアを最大にし、変更商品のモデルチェンジ前のシェアを落とさない」真新規商品の仮決定座標ｐと、変更商品の仮決定座標ｒが得られている。この場合は、後述する図２５の処理に入っていく。一方、ＮＯと判定された場合は、「自社の全商品の合計シェアが最大」という結果が得られるまで、図２２のステップＳ７１０に戻って真新規商品の座標ｐを設定し直した上で、ステップＳ７０４からの一連の処理を繰返す。
【００８６】
一方、ステップＳ７１８で(b)と判定された場合は、ステップＳ７２６に移行して、ステップＳ７１２で変更した変更商品の座標ｑを最初の座標ｎに戻す。戻した座標ｎは一旦、商品ポジション座標値ＤＢ６に一時的に記憶される。
【００８７】
続く図２４の処理では、真新規商品の仮決定座標ｐを設定し直しながら、自社の全商品の合計シェアを最大とし、しかも、ｐから得られた真新規商品のシェアを落とさず、ｐから得られた変更商品のシェアを落とさない、真新規商品の仮決定座標ｕを再び探索する。
最初のステップＳ７３２では、真新規商品の仮決定座標ｐをｔに設定し直す。設定し直した座標ｔを、一旦商品ポジション座標値ＤＢ６に一時的に記憶する。
ステップＳ７３４では、商品シェア算出手段１２を活用して、商品毎のシェアを算出する。ステップＳ７３６では、商品毎のシェアに基づいて、真新規商品のシェアと、自社の既存商品群（変更商品を含む）の合計シェアと、他社の既存商品群の合計シェアを算出する。ここで算出したそれぞれのシェアを、「ｔ回目」のシェアとする。
【００８８】
続いて、ステップＳ７３８に移行する。ここでは、新規ポジション決定手段２６が、ｐ回目のシェアとｔ回目のシェアの差Δを求め、以下の３つの場合に区別する。
(d)Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０、かつ、Δ（真新規商品のシェア）≧０、
かつ、Δ（変更商品のシェア）≧０
(e)Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０、かつ、Δ（真新規商品のシェア）＜０、
かつ、Δ（変更商品のシェア）≧０
(f)Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０、かつ、Δ（変更商品のシェア）＜０、
又は、Δ（自社商品の合計シェア）≦０
(d)は、真新規商品の仮決定座標ｕを再探索する処理に導入するための判定基準である。(d)で「Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０」としているのは、ｔ回目の自社の全商品の合計シェアが、図２２のステップＳ７０６で算出したｐ回目の自社の全商品の合計シェアよりも大きいことを要求するためである。(a)ではさらに、ｔ回目の真新規商品のシェアが、ｐ回目の真新規商品のシェア以上であり、かつ、ｔ回目の変更商品のシェアが、ｐ回目の変更商品のシェア以上であることを要求する。これらの基準をクリアした場合に、ステップＳ７４０に移行して、真新規商品の仮決定座標ｕを再探索する処理に入っていく。
(e)は、「Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０」と「Δ（変更商品のシェア）≧０」の基準はクリアしているが、真新規商品のシェアが落ちてしまった場合である。この場合は、ステップＳ７４６を経て、図２３のステップＳ７３０に戻り、変更商品の仮決定座標ｒを探索する一連の処理を繰返す。
(f)は、「Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０」の基準はクリアしているが、変更商品のシェアが落ちてしまった場合か、又は「Δ（自社の全商品の合計シェア）＞０」の基準をクリアしなかった（「Δ（自社の全商品の合計シェア）≦０」）場合である。この場合は、ステップＳ７４８とステップＳ７５０を経て、ステップＳ７３８に戻り、一連の処理を繰返す。
以上のように図２４では、ステップＳ７４２で真新規商品の仮決定座標ｕを探索し、最終的にはステップＳ７４２でＹＥＳと判定されるまで、(d)、(e)又は(f)の処理を繰返す。
【００８９】
ステップＳ７３８で(d)と判定された場合は、ステップＳ７４０に移行し、真新規商品の仮決定座標ｕを再探索する処理に入っていく。ステップＳ７４０とステップＳ７４２において、(d)の条件を維持している中で、自社の全商品の合計シェアが最大となるまで、真新規商品の座標を設定し直すことを繰返す。ステップＳ７４２でＹＥＳと判定された場合は、「自社の全商品の合計シェアが最大」という結果に加え、「ｒ回目で得られた真新規商品のシェア以上」かつ「ｒ回目で得られた変更商品のシェア以上」とする、真新規商品の仮決定座標と、変更商品の仮決定座標ｒが得られている。この場合は、ステップＳ７４３において、このときの真新規商品の座標を仮決定した座標ｕとする。
ここまでの処理で、真新規商品の仮決定座標ｕが得られたため、商品ポジション座標値ＤＢ６に記憶した座標ｔと置換する。
【００９０】
続いてステップＳ７４４では、図２３のステップＳ７２４で変更商品の仮決定座標ｒから算出された「ｒ回目」の自社の全商品の合計シェアと、真新規商品の仮決定座標ｕから算出される「ｕ回目」の自社の全商品の合計シェアを比較して、「ｕ回目」の自社の全商品の合計シェアが最大か否かを判定する。
しかしながらこの段階では、図２３のステップＳ７２４の「ｒ回目」の自社の全商品の合計シェアが得られていない。「ｒ回目」の自社の全商品の合計シェアが得られるのは、図２３のステップＳ７１８で(a)と判定された後に、ステップＳ７２０〜Ｓ６２４を実行して、図２２のステップＳ７１０に戻った後、ステップＳ７０４から一連の処理を行った上で、ステップＳ７１８で(b)と判定されて図２４の処理に入った場合である。したがって、この段階ではＮＯと判定されて、図２３のステップＳ７１２に戻り、変更商品の仮決定座標ｒを探索する一連の処理を繰返す。
このような一連の処理が行われた後で、ステップＳ７４４でＹＥＳと判定できる場合は、「自社の全商品の合計シェアが最大」という結果に加え、「ｒ回目で得られた真新規商品のシェア以上」かつ「ｒ回目で得られた変更商品のシェア以上」とする、真新規商品の仮決定座標ｕと、変更商品の仮決定座標ｒが得られている。すなわち、「自社商品全体の合計シェアを最大にし、かつ、真新規商品のシェアを最大にし、変更商品のモデルチェンジ前のシェアを落とさない」真新規商品の仮決定座標ｕと、変更商品の仮決定座標ｒが得られている。この場合は、後述する図２５の処理に入っていく。
【００９１】
一方、ステップＳ７３８で(e)と判定された場合は、ステップＳ７４６に移行して、ステップＳ７３２で設定し直した真新規商品の仮決定座標ｔを一旦ｐに戻す。戻した仮決定座標ｐは、商品ポジション座標値ＤＢ６に一時的に記憶される。
続いて図２３のステップＳ７３０に戻り、変更商品の座標をｓに変更した上で、ステップＳ７１８から変更商品の仮決定座標ｒを探索する一連の処理を繰返す。
【００９２】
以上のようにして、図２３のステップＳ７２４でＹＥＳと判定されるか、あるいは、図２４のステップＳ７４２でＹＥＳと判定されるまで、図２２から図２４の一連の処理を繰返す。
図２３のステップＳ７２４でＹＥＳと判定された場合は、「自社の全商品の合計シェアが最大」という結果に加え、「ｐ回目（図２２のステップＳ７０８）で得られた真新規商品の最大シェア以上」かつ「ｐ回目で得られた変更商品のシェア以上」とする、真新規商品の仮決定座標ｐと、変更商品の仮決定座標ｒが得られている。
あるいは、図２４のステップＳ７４４でＹＥＳと判定された場合は、「自社の全商品の合計シェアが最大」という結果に加え、「ｒ回目（図２３のステップＳ７２４）で得られた真新規商品の最大シェア以上」かつ「ｒ回目で得られた変更商品のシェア以上」とする、真新規商品の仮決定座標ｕと、変更商品の仮決定座標ｒが得られている。
すなわち、いずれの場合も、「自社商品全体の合計シェアを最大にし、かつ、真新規商品のシェアを最大にし、変更商品のモデルチェンジ前のシェアを落とさない」新規商品の仮決定座標と、変更商品の仮決定座標が得られている。
このように、真新規商品の仮決定座標ｐと変更商品の仮決定座標ｒ、あるいは、真新規商品の仮決定座標ｕと変更商品の仮決定座標ｒが得られたら、図２５に移行する。
【００９３】
図２５の処理では、真新規商品の仕様・価格と、変更商品のモデルチェンジ後の仕様・価格を決定する。
最初にステップＳ７５２では、真新規商品の仮決定座標ｐと変更商品の仮決定座標ｒを、それぞれ新規商品の決定座標と変更商品の決定座標として、商品ポジション座標ＤＢ６に記憶する。あるいは、真新規商品の仮決定座標ｕと変更商品の仮決定座標ｒを、それぞれ新規商品の決定座標と変更商品の決定座標として、商品ポジション座標ＤＢ６に記憶する。
次にステップＳ７５４において、新規商品仕様・価格決定手段２８が、商品ポジション−仕様・価格関係関数ＤＢ２０から、全ての仕様・価格についての商品ポジション−仕様・価格関係関数を読込む。
ステップＳ７５６では、新規商品仕様・価格決定手段２８が、商品ポジション−仕様・価格関係関数を用いて、ステップＳ７５２で記憶した座標に基づいて、新規商品の仕様・価格と、変更商品のモデルチェンジ後の仕様・価格を算出する。
最後にステップＳ７５８では、算出した新規商品の仕様・価格と、変更商品のモデルチェンジ後の仕様・価格を、新規商品仕様・価格ＤＢ３０に記憶する。
以上によって、自社商品全体の合計シェアを最大にし、かつ、真新規商品のシェアを最大にし、変更商品のモデルチェンジ前のシェアを落とさない、新規商品の仕様・価格を決定することができる。これにより、自社商品全体として有利となる商品をラインナップすることができる。
【００９４】
以上のように、本実施例によれば、新規商品候補のシェアを算出するための商品シェア算出手段と、商品ポジション−仕様・価格関係関数を活用することによって、望むシェアとなる新規商品の仕様・価格を決定することができる。
【００９５】
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】
【００９６】
【図１】シェア予測装置を例示する図。
【図２】購入商品比較優先順序ＤＢ２のデータ構成例を示す図。
【図３】多次元尺度法による商品マップを示す図。
【図４】商品マップ上の各商品のポジションの座標値を示す図。
【図５】消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率算出処理の手順を示すフローチャート。
【図６】比較商品を持たない消費者の「みなし属性」毎の寄与率の算出手法を説明する図。
【図７】消費者毎の「みなし属性」毎の寄与率を示す図。
【図８】シェア算出処理の手順を示すフローチャート。
【図９】商品ポジション座標値ベクトルと寄与率ベクトルの関係を説明する図。
【図１０】消費者が商品を選択する確率を示す図。
【図１１】既存商品仕様・価格ＤＢ１６のデータ構成例を示す図。
【図１２】ポジション座標値と水準の関係を示す関数を例示する図。
【図１３】ポジション座標値と水準の関係を例示する図。
【図１４】ポジション座標値と水準の関係を例示する図。
【図１５】新規商品候補ポジション決定処理の手順を示すフローチャート。
【図１６】新規商品候補ポジション決定処理を説明する図。
【図１７】新規商品候補ポジション決定処理を説明する図。
【図１８】望むシェアを実現する新規商品の新規商品の仕様・価格決定処理の手順を示すフローチャート。
【図１９】比較商品を持つ消費者の「みなし属性」毎の寄与率ベクトルの問題点を説明する図。
【図２０】他社の既存商品群の合計シェアを最小にする新規商品の新規商品の仕様・価格決定処理の手順を示すフローチャート。
【図２１】他社の既存商品群の合計シェアを最小にする新規商品の新規商品の仕様・価格決定処理の手順を示すフローチャート。
【図２２】自社商品全体の合計シェアを最大にし、かつ、変更商品のシェアを既存商品から落とさずに、しかも真新規商品のシェアを最大にする変更商品・真新規商品の仕様・価格決定処理の手順を示すフローチャート。
【図２３】自社商品全体の合計シェアを最大にし、かつ、変更商品のシェアを既存商品から落とさずに、しかも真新規商品のシェアを最大にする変更商品・真新規商品の仕様・価格決定処理の手順を示すフローチャート。
【図２４】自社商品全体の合計シェアを最大にし、かつ、変更商品のシェアを既存商品から落とさずに、しかも真新規商品のシェアを最大にする変更商品・真新規商品の仕様・価格決定処理の手順を示すフローチャート。
【図２５】自社商品全体の合計シェアを最大にし、かつ、変更商品のシェアを既存商品から落とさずに、しかも真新規商品のシェアを最大にする変更商品・真新規商品の仕様・価格決定処理の手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００９７】
２  ：購入商品比較優先順序ＤＢ、
４  ：商品マップ作成手段、
６  ：商品ポジション座標値ＤＢ、
８  ：寄与率算出手段、
１０：寄与率ＤＢ、
１２：商品シェア算出手段、
１４：商品シェアＤＢ、
１６：既存商品仕様・価格ＤＢ、
１８：商品ポジション−仕様・価格関係関数算出手段、
２０：商品ポジション−仕様・価格関係関数ＤＢ、
２２：新規商品候補仕様・価格ＤＢ、
２４：新規商品候補ポジション決定手段、
２６：新規商品ポジション決定手段、
２８：新規商品仕様・価格決定手段、
３０：新規商品仕様・価格ＤＢ
【図１】
2005293545.tif 000008
【図２】
2005293545.tif 000009
【図３】
2005293545.tif 000010
【図４】
2005293545.tif 000011
【図５】
2005293545.tif 000012
【図６】
2005293545.tif 000013
【図７】
2005293545.tif 000014
【図８】
2005293545.tif 000015
【図９】
2005293545.tif 000016
【図１０】
2005293545.tif 000017
【図１１】
2005293545.tif 000018
【図１２】
2005293545.tif 000019
【図１３】
2005293545.tif 000020
【図１４】
2005293545.tif 000021
【図１５】
2005293545.tif 000022
【図１６】
2005293545.tif 000023
【図１７】
2005293545.tif 000024
【図１８】
2005293545.tif 000025
【図１９】
2005293545.tif 000026
【図２０】
2005293545.tif 000027
【図２１】
2005293545.tif 000028
【図２２】
2005293545.tif 000029
【図２３】
2005293545.tif 000030
【図２４】
2005293545.tif 000031
【図２５】
2005293545.tif 000032