(57)【要約】【課題】自動車のように、商品の基本属性に関する水準に加えて、商品の詳細属性に関する水準を考慮して選択する場合、既知のコンジョイント分析では、水準の持つ評価値を正しく計測できない。【解決手段】商品の基本属性と中間属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が基本属性と中間属性の水準に認める評価値を計測する第１手段と、商品の中間属性と詳細属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が中間属性と詳細属性の水準に認める評価値を計測する第２手段と、第１手段で計測された中間属性の水準毎の評価値と第２手段で計測された中間属性の水準毎の評価値が等しくなるように、第１手段で計測された評価値と第２手段で計測された評価値を正規化する手段を備えている。【選択図】  図１
2005031814.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
購入者が商品選択要因とする商品属性とその水準に対して購入者が認める評価値を計測する方法であり、
コンピュータによって、各商品属性が基本属性に属するのか中間属性に属するのか詳細属性に属するのかの別を予め記憶しているデータベースを参照して、商品属性群を基本属性と中間属性と詳細属性に分類する属性分類プログラムを実行する工程と、
基本属性と中間属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果に対して、コンピュータによってコンジョイント分析プログラムを実行して得られた基本属性と中間属性の評価値を基本／中間属性の評価値データベースに記憶する第１工程と、
中間属性と詳細属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果に対して、コンピュータによってコンジョイント分析プログラムを実行して得られた中間属性と詳細属性の評価値を中間／詳細属性の評価値データベースに記憶する第２工程と、
第１工程で基本／中間属性の評価値データベースに記憶された中間属性の水準毎の評価値と、第２工程で中間／詳細属性の評価値データベースに記憶された中間属性の水準毎の評価値とが等しくなるように、基本／中間属性の評価値データベースに記憶されている評価値と中間／詳細属性の評価値データベースに記憶されている評価値を正規化して、基本／中間／詳細属性の評価値を統合して記憶する基本／中間／詳細属性の評価値データベースに記憶する工程
とを備えている階層化された評価値計測方法。
【請求項２】
コンピュータによって、請求項１の方法で基本／中間／詳細属性の評価値データベースに購入者毎に記憶された評価値分布をグループ化するプログラムを実行して、購入者群をグループ化する工程と、
その工程で得られた購入者とグループの関係をグループ情報データベースに記憶する工程
とを備えている購入者のグループ化方法。
【請求項３】
企画商品の属性毎の水準を決定する過程を支援する方法であり、
企画商品の属性とその水準を記憶するデータベースを参照して、請求項２の方法でグループ化されたグループ毎に、コンピュータによって販売量指標計算プログラムを実行して企画商品の販売量指標を求める第３工程と、
第３工程で求めたグループ毎の企画商品の販売量指標を販売量指標データベースに記憶する第４工程と、
販売量指標データベースに記憶されたグループ毎の企画商品の販売量指標を参照して、販売量指標が所定の基準に満たないグループの販売量指標を改善するように企画商品の属性の水準をコンピュータによって修正する第５工程と、
第５工程で修正した水準を、前記の企画商品の属性とその水準を記憶するデータベースに記憶する第６工程
とを備えている企画商品の属性の水準の決定支援方法。
【請求項４】
購入者が商品選択要因とする商品属性とその水準に対して購入者が認める評価値を計測する過程を支援する装置であり、
商品の基本属性と中間属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が基本属性と中間属性の水準に認める評価値を計測する第１手段と、
商品の中間属性と詳細属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が中間属性と詳細属性の水準に認める評価値を計測する第２手段と、
第１手段で計測された中間属性の水準毎の評価値と第２手段で計測された中間属性の水準毎の評価値が等しくなるように、第１手段で計測された評価値と第２手段で計測された評価値を正規化する手段
とを備えている階層化された評価値計測の実施を支援する装置。
【請求項５】
コンピュータに、
商品の基本属性と中間属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が基本属性と中間属性の水準に認める評価値を計測する第１処理と、
商品の中間属性と詳細属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が中間属性と詳細属性の水準に認める評価値を計測する第２処理と、
第１処理で計測された中間属性の水準毎の評価値と第２処理で計測された中間属性の水準毎の評価値が等しくなるように、第１処理で計測された評価値と第２処理で計測された評価値を正規化する処理
とを実行させる階層化された評価値計測のためのプログラム。
【請求項６】
購入者が自動車選択時に考慮する自動車属性とその水準に対して購入者が認める評価値を計測する方法であり、
コンピュータによって、各自動車属性が基本属性に属するのか中間属性に属するのか装備属性に属するのかの別を予め記憶しているデータベースを参照して、自動車属性群を基本属性と中間属性と装備属性に分類する属性分類プログラムを実行する工程と、
基本属性と中間属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果に対して、コンピュータによってコンジョイント分析プログラムを実行して得られた基本属性と中間属性の評価値を基本／中間属性の評価値データベースに記憶する第１工程と、
中間属性と装備属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果に対して、コンピュータによってコンジョイント分析プログラムを実行して得られた中間属性と装備属性の評価値を中間／詳細属性の評価値データベースに記憶する第２工程と、
第１工程で基本／中間属性の評価値データベースに記憶された中間属性の水準毎の評価値と、第２工程で中間／装備属性の評価値データベースに記憶された中間属性の水準毎の評価値とが等しくなるように、基本／中間属性の評価値データベースに記憶されている評価値と中間／装備属性の評価値データベースに記憶されている評価値を正規化して、基本／中間／装備属性の評価値を統合して記憶する基本／中間／装備属性の評価値データベースに記憶する工程
とを備えている自動車の属性と水準の評価値計測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、自動車等の商品の仕様に対して購入者が認める価値の高さを計測する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】企業は、消費者等の購入者が必要とする仕様の商品を提供することによって、購入者の必要を満たして利益を得ている。
購入者の価値観は多様化し、企業は、多くの購入者が必要とする商品の仕様を把握するのに苦労している。例えば自動車のように、実用性と趣味性が混在している商品については、多くの購入者が必要とする商品の仕様を的確に知ることが困難であり、多くの期待を込めて投入した商品の販売が期待はずれに終わることもあれば、多くを期待しなかった商品が期待以上に販売されることもある。
多くの購入者が必要とする仕様を事前に正確に把握することができれば、無駄な商品の開発コスト等を抑えることができ、購入者が必要とする商品を低価格で提供することができる。購入者が必要とする商品の仕様を事前に正確に把握するための技術が、企業のみならず購入者の側からも必要とされている。
【０００３】
多くの購入者が選択するであろう商品仕様を調査する方法が開発されている。その一つにコンジョイント分析が知られている。コンジョイント分析では、購入者が商品選択要因とする商品属性とその水準に対して購入者が認める評価値（部分効用係数ともいう）を計測する。コンジョイント分析の詳細は、例えば「商品企画七つ道具、第９章、編著者：神田範明、株式会社日科技連出版社」に解説されている。
例えば自動車という商品の場合、購入者は、メーカ、排気量、燃費、価格等の要因を考慮して購入車種を選択する。そこで、メーカ、排気量、燃費、価格等が属性となる。
コンジョイント分析でいう水準とは、属性毎にその属性が具体的にどうなっているのかを示すものであり、例えば排気量という属性に対して、１．２〜１．４リットルという水準や、１．４〜１．６リットルという水準が存在する。
購入者は、排気量という属性については、１．２〜１．４リットルという水準が好ましいのか、あるいは１．４〜１．６リットルという水準が好ましいかを判断し、メーカという属性については、Ｉ社という水準が好ましいのか、あるいはＩＩ社という水準が好ましいかを判断し、価格という属性については、例えば９０〜１２０万円という水準が好ましいのか、あるいは１２０〜１４０万円という水準が好ましいかを判断し、それらを総合評価した上で一つの自動車を選択する。
【０００４】
購入者の商品選択過程で果たす水準の持つ強さは一定でなく、多くの需要者が１．４〜１．６リットルという水準を重視して商品を選択するために、１．２〜１．４リットルという水準が好まれない反面、メーカがＩ社であるかＩＩ社であるかについては重視されないこともある。この場合、１．４〜１．６リットルという水準は商品選択に際して強く有利に働く水準であり、１．２〜１．４リットルという水準は商品選択に際して強く不利に働く水準であり、Ｉ社製であるという水準やＩＩ社製であるという水準は、中立的な水準であるということがいえる。水準が商品選択に際して機能する重要度は数値化することができ、例えば有利に働く水準を正の値、中立な水準をゼロの値、不利に働く水準を負の値で示すことができる。この場合、強く働く度合いに応じて大きな絶対値を与える。数値化する基準は任意にとることができ、最も不利に働く水準をゼロにし、中立な水準、有利な水準、強く有利に働く水準の順に正の大きな値を持つようにしてもよい。本明細書では、水準が商品選択に際して果たす重要度を数値化した値を評価値ないし部分効用係数という。属する水準によって評価値ないし部分効用係数が大きく変動する属性、先の例でいえば排気量という属性は、商品選択に際して重要な属性であるということができる。属する水準によって評価値ないし部分効用係数があまり変動しない属性、先の例でいえばメーカという属性は、商品選択に際して重要でない属性であるということができる。商品選択時の属性の重要度もまた数値化することができる。重要度を％で示すこともできる。ここでは、商品選択時の属性の重要度を数値化した値を寄与率という。先の例でいえば、排気量という属性の寄与率は高く、メーカという属性の寄与率は低い。
【０００５】
コンジョイント分析のためのアンケート調査（購入者の価値観調査）には、様々な手法が開発されている。代表的には、属性と水準を様々に組合せた仮想的な商品群を創り出し、各商品の属性と水準の組合せをカードに示す。１商品に対して１カードを用意する。その上で調査対象者にカード群をわたし、選択したい商品の順序に従ってカードに順位をつけてもらう。複数の調査対象者に順位付けを実行してもらい、その結果を入力すると、調査対象者が認める属性と水準に対する評価値（単純に水準が持つ評価値ないし部分効用係数ということがある）を計測するプログラムが市販されている。できるだけ少ないカード数で多種類存在する属性と水準に対して購入者が認める評価値が計測されるようにするために、実験計画法等で用いる直交表の手法を採用する。
カード方式に代えて一対比較法が用いられる場合もある。一対比較法では一対の仮想商品を複数組想定する。一対の仮想商品を調査対象者に示し、選択したい要求の強い方の商品を選択してもらう。これを複数の組合せについて繰返し実行する。一対比較法はインターネットを利用して安価に短時間で実行することができる。コンピュータを利用して調査し、その調査結果から調査対象者が認める属性と水準に対する評価値を計測するプログラムが市販されている。アンケート項目の設定方法、アンケートの実施方法、コンジョイント分析のための市販プログラムの詳細は、前記した「商品企画七つ道具、第９章の９．４の項目」に解説されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】購入者が商品選択時に考慮する属性の種類数は多い。例えば自動車の場合、購入者は、メーカ、排気量、燃費、価格、車両サイズ、乗員数、ボディ形式、駆動方式、ナビゲーション装置、エアロ装備、オーディオ装置、内装仕様、シート生地、ドアミラー種類、ランプ種類等を考慮した上で購入車種を決定する。
属性の数が多くなると、コンジョイント分析に用いるカード数や質問数が多くなり、実際的には調査不能となることがある。また調査対象者の負担が過大となってしまう。
また調査対象者は、排気量や車両サイズといった商品の基本的属性に関する水準について考慮したり、ドアミラーやランプ類の仕様といった詳細属性に関する水準について考慮したりすることが求められ、それが不規則にいったりきたりすることから調査に違和感を覚えて正しい選択ができなくなるという問題もある。
現状では、メーカ、排気量、車両サイズといった商品の基本仕様から、ドアミラーやランプ類の仕様といった詳細属性に至るまでの各属性を同位に扱って評価値や寄与率を計測しており、特に、詳細属性の水準に対する評価値の信頼性が低くなっている。「排気量が１．２〜１．４リットルでメーカがＩ社でシート生地がジャガードモケットで価格が１１０万円の車種」と「排気量が１．４〜１．６リットルでメーカがＩＩ社でシート生地がファブリックで価格１００万円の車種」を選択しろといわれた場合、基本属性の相違に埋没してしまい、詳細属性に属するシート生地について「ジャガードモケットである水準の評価値とファブリックである水準の評価値」を反映する選択がなされないことが多い。
【０００７】
現在のコンジョイント分析では、商品の基本的属性や詳細属性を区分して扱うことができず、正確な調査が実施しずらい。また属性によっては調査結果を信頼できないことも生じる。
本発明では、商品の基本仕様と詳細仕様を分けて扱うことができ、最初に基本仕様によってラフに選択し、ついで詳細仕様によってさらに選択していくように調査できる計測技術を実現する。この技術によると、調査対象者は違和感なく回答でき、正確な調査を実施できる。また本発明では、分けて実施した調査から属性群を横断して有効な評価値を得る技術を実現する。商品の基本仕様に属する属性の評価値と詳細仕様に属する属性の評価値を対比観察可能とするために、同一尺度に換算（正規化）する技術を実現する。
【０００８】
【課題を解決するための手段と作用】本発明は、例えば自動車のように、購入者が商品を選択する時に、例えば排気量や車両サイズといった商品の基本属性に関する水準について考慮するとともに、例えばドアミラーやランプ類の仕様といった詳細属性に関する水準についても考慮して選択する商品について、商品属性とその水準に対して購入者が認める評価値を計測する方法に関する。
本発明で創作された計測方法は、属性群を複数階層に分けて分析することを特徴とする。この方法では、コンピュータによって、各商品属性が基本属性に属するのか中間属性に属するのか詳細属性に属するのかの別を予め記憶しているデータベースを参照して、購入者が商品選択要因とする商品属性群を基本属性と中間属性と詳細属性に分類する属性分類処理プログラムを実行する。その上で、第１工程として、基本属性と中間属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果に対して、コンピュータによってコンジョイント分析プログラムを実行して得られた基本属性と中間属性の評価値を基本／中間属性の評価値データベースに記憶する工程を実施する。第２工程として、中間属性と詳細属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果に対して、コンピュータによってコンジョイント分析プログラムを実行して得られた中間属性と詳細属性の評価値を中間／詳細属性の評価値データベースに記憶する工程を実施する。そして、第１工程で基本／中間属性の評価値データベースに記憶された中間属性の水準毎の評価値と、第２工程で中間／詳細属性の評価値データベースに記憶された中間属性の水準毎の評価値とが等しくなるように、基本／中間属性の評価値データベースに記憶されている評価値と中間／詳細属性の評価値データベースに記憶されている評価値を正規化して、基本／中間／詳細属性の評価値を統合して記憶する基本／中間／詳細属性の評価値データベースに記憶する。
ここで正規化するという場合、第２工程で計測された評価値のレベルを第１工程で計測された評価値のレベルに合わせること、第１工程で計測された評価値のレベルを第２工程で計測された評価値のレベルに合わせること、あるいは、第１工程で計測された評価値と第２工程で計測された評価値の両者を基準レベルに合わせることを含む。
【０００９】
上記方法によると、商品の属性が、例えば排気量や車両サイズといった商品の基本仕様に関する属性と、例えばドアミラーやランプ類の仕様といった商品の詳細仕様に関する属性と、例えばナビゲーション装置やエアロ装備の有無やその仕様といった中間仕様に関する属性とに分けられる。基本属性とは、例えば排気量や車両サイズといった商品の骨格に関するものをいい、その水準が相違すると商品価格が大きく変化する性格の属性をいう。詳細属性とは、例えばドアミラーやランプ類の仕様といった商品の詳細に関するものをいい、その水準が相違しても商品価格があまり変化しない性格の属性をいう。中間属性とは、商品の骨格に関するものと詳細に関するものの中間的なものをいい、その水準が相違すると商品価格が若干変化する性格の属性をいう。
【００１０】
上記の方法では、第１工程として、基本属性と中間属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果に対して、コンピュータによってコンジョイント分析プログラムを実行して得られた基本属性と中間属性の評価値を基本／中間属性の評価値データベースに記憶する工程を実施する。自動車という商品の場合であれば、基本属性である排気量がどれだけで車両サイズがどれだけであり、中間属性であるナビゲーション装置の有無（有る場合にはその仕様がどれであるのか）さらにはエアロ装備の有無（有る場合にはその仕様がどれであるのか）を様々に組合わせた商品群を想定する。そして想定された商品群について購入者の価値観調査を実施する。既存のコンジョイント分析技術を用いることによって、購入者が、基本属性と中間属性に属する属性と水準に認める評価値（部分効用係数）を計測することができる。例示の場合であれば、基本属性である排気量が１．２〜１．４リットルという水準が持つ評価値、排気量が１．４〜１．６リットルという水準が持つ評価値、基本属性である車両サイズがＢセグメントであるという水準が持つ評価値、車両サイズがＣセグメントであるという水準が持つ評価値、中間属性であるナビゲーション装置が無いという水準が持つ評価値、中間属性であるナビゲーション装置がＤＶＤボイスナビゲーション装置であるという水準が持つ評価値等を計測することができる。
このとき購入者は、基本属性と中間属性に関する質問に応えればよく、それは商品選択の第１段階で日常的に実施していることであることから、違和感なく、実際の商品選択時と同様に回答することができる。この結果、基本属性と中間属性に属する属性群と各属性に関する水準群について、購入者が属性と水準に認める評価値が相対的に正確に計測される。
【００１１】
本方法では、上記の第１工程とは別に、第２工程として、中間属性と詳細属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果に対して、コンピュータによってコンジョイント分析プログラムを実行して得られた中間属性と詳細属性の評価値を中間／詳細属性の評価値データベースに記憶する工程を実施する。自動車という商品の場合であれば、中間属性であるナビゲーション装置の有無（有る場合にはその仕様がどれであるのか）さらにはエアロ装備の有無（有る場合にはその仕様がどれであるのか）、詳細属性であるヘッドライトの仕様（ディスチャージランプであるのかハロゲンランプであるのかといった仕様）あるいはシート表皮の仕様（ファブリック、モケット、本皮の別等）を様々に組合わせた商品群を想定する。そして想定された商品群について購入者の価値観調査を実施する。この結果、例示の場合であれば、中間属性であるナビゲーション装置が無いという水準が持つ評価値、ナビゲーション装置がＤＶＤボイスナビゲーション装置であるという水準が持つ評価値、詳細属性であるヘッドライトがディスチャージランプであるという水準が持つ評価値、あるいは詳細属性であるシート表皮がモケットであるという水準が持つ評価値等を計測することができる。
このとき購入者は、中間属性と詳細属性に関する質問に応えればよく、それは商品選択の第２段階で日常的に実施していることであることから、違和感なく、実際の商品選択時と同様に回答することができる。この結果、中間属性と詳細属性に属する属性群と各属性に関する水準群について、購入者が属性と水準に認める評価値が相対的に正確に計測される。
【００１２】
基本属性と中間属性に属する属性群の各属性に関する水準群について計測された評価値群と、中間属性と詳細属性に属する属性群の各属性に関する水準群について計測された評価値群は、別々のレベルを持っており、そのまま一覧表示しても意味がない。
そこで本方法では、両者の評価値群に含まれている中間属性に関する水準群について計測された評価値群を用いてレベル合わせをする（正規化する）。例えば、基本属性と中間属性に関する評価値群では、ナビゲーション装置が無いという水準が持つ評価値が−２であり、ナビゲーション装置がＤＶＤボイスナビゲーション装置であるという水準が持つ評価値が＋４であり、中間属性と詳細属性に関する評価値群では、ナビゲーション装置が無いという水準が持つ評価値が−２０であり、ナビゲーション装置がＤＶＤボイスナビゲーション装置であるという水準が持つ評価値が＋４０であれば、中間属性と詳細属性に関する評価値群が、基本属性と中間属性に関する評価値群の１０倍の大きさで計測されていることから、次のいずれかで正規化する。
（１）中間属性と詳細属性に関する評価値群を１／１０倍して、基本属性と中間属性に関する評価値群にレベル合わせする。
（２）基本属性と中間属性に関する評価値群を１０倍して、中間属性と詳細属性に関する評価値群にレベル合わせする。
（３）基本属性と中間属性に関する評価値群をｋ（定数）×１０倍し、中間属性と詳細属性に関する評価値群をｋ（定数）倍することによって両者のレベルを合わせる。
上記の正規化処理をすることによって、基本属性と中間属性と詳細属性に関する水準群の持つ評価値群を統一したレベルで表示することができ比較対照することが可能なる。この場合、性格を異にする基本属性と詳細属性の評価値群をそれぞれに正確に把握することができる。
【００１３】
上記の方法を実施するためには、それをやり易くする装置が必要とされる。本発明の装置は、購入者が商品選択要因とする商品属性とその水準に対して購入者が認める評価値を計測する過程を支援するために創作された。この支援装置は、商品の基本属性と中間属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が基本属性と中間属性の水準に認める評価値を計測する第１手段と、商品の中間属性と詳細属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が中間属性と詳細属性の水準に認める評価値を計測する第２手段と、第１手段で計測された中間属性の水準毎の評価値と第２手段で計測された中間属性の水準毎の評価値が等しくなるように、第１手段で計測された評価値と第２手段で計測された評価値を正規化する手段とを備えている。
【００１４】
上記の装置を用いると、一括して調査すると信頼のできる評価値が計測されない基本属性と詳細属性に関する調査を分けて実施した調査結果から、基本属性の水準に関する相対的評価値と、詳細属性の水準に関する相対的評価値を、それぞれについて正確に計測することが可能となる。
その上で、両調査に共通的に含まれている中間属性に関する相対的評価値を利用して、基本属性に関する相対的評価値と詳細属性に関する相対的評価値のレベル合わせを実施して両者を同一尺度にすることができる。
この装置を用いると、例えば自動車のように、購入者が商品を選択する時に、例えば排気量や車両サイズといった商品の基本属性に関する水準について考慮するとともに、例えばドアミラーやランプ類の仕様といった商品の詳細属性に関する水準についても考慮して選択する商品について、基本属性から詳細属性に至るまで、その水準に対して購入者が認める評価値を正確に計測することが可能となる。
なお、複数の属性について属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が属性と水準に認める評価値を計測する手段自体は既存の手段を用いることができる。市販のプログラムをコンピュータにインストールすることによって実現することができる。
【００１５】
本発明はプログラムにも具現化される。このプログラムは、基本属性に関するコンジョイント分析と、詳細属性に関するコンジョイント分析を分けて実施し、その後に統一化処理をする階層化されたコンジョイント分析を実施するために創作された。このプログラムは、コンピュータに、下記の処理を実行させる。即ち；
商品の基本属性と中間属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が基本属性と中間属性の水準に認める評価値を計測する第１処理と、
商品の中間属性と詳細属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が中間属性と詳細属性の水準に認める評価値を計測する第２処理と、
第１処理で計測された中間属性の水準毎の評価値と第２処理で計測された中間属性の水準毎の評価値が等しくなるように、第１処理で計測された評価値と第２処理で計測された評価値を正規化する処理とを実行させる。
【００１６】
上記のプログラムを用いると、一括して調査すると信頼のできる評価値が計測されない基本属性と詳細属性に関する調査を分けて実施した調査結果から、基本属性の水準に関する相対的評価値と詳細属性の水準に関する相対的評価値を、それぞれについて正確に計測することが可能となる。
その上で、両計測結果に共通的に含まれている中間属性に関する相対的評価値を利用して、基本属性に関する相対的評価値と詳細属性に関する相対的評価値のレベル合わせを実施して両者を同一尺度にすることができる。
このプログラムを用いると、購入者が商品を選択するときに、例えば排気量や車両サイズといった商品の基本属性に関する水準について考慮するとともに、例えばドアミラーやランプ類の仕様といった詳細属性に関する水準についても考慮して選択する商品について、基本属性から詳細属性に至るまで、その水準に対して購入者が認める評価値を正確に計測することが可能となる。
【００１７】
本発明で創作された階層化された計測方法は、購入者が自動車選択要因とする自動車属性とその水準に対して購入者が認める評価値を計測するのに好適に用いられる。この方法では、コンピュータによって、各自動車属性が基本属性に属するのか中間属性に属するのか装備属性に属するのかの別を予め記憶しているデータベースを参照して、自動車属性群を基本属性と中間属性と装備属性に分類する属性分類プログラムを実行する。その上で、第１工程として、基本属性と中間属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果に対して、コンピュータによってコンジョイント分析プログラムを実行して得られた基本属性と中間属性の評価値を基本／中間属性の評価値データベースに記憶する工程を実施する。第２工程として、中間属性と装備属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果に対して、コンピュータによってコンジョイント分析プログラムを実行して得られた中間属性と装備属性の評価値を中間／詳細属性の評価値データベースに記憶する工程を実施する。そして、第１工程で基本／中間属性の評価値データベースに記憶された中間属性の水準毎の評価値と、第２工程で中間／装備属性の評価値データベースに記憶された中間属性の水準毎の評価値とが等しくなるように、基本／中間属性の評価値データベースに記憶されている評価値と中間／装備属性の評価値データベースに記憶されている評価値を正規化して、基本／中間／装備属性の評価値を統合して記憶する基本／中間／装備属性の評価値データベースに記憶する。
【００１８】
この方法は、対象商品が自動車に限られており、購入者が自動車の各種仕様に認める評価値を計測する方法である。
ここでは、排気量や車両サイズといった自動車の基本属性と、ドアミラーやランプ類の仕様といった装備属性に分けて計測する。この計測方法によると、一括して計測すると信頼のできる評価値が計測できない基本属性と装備属性に関する計測を分けて実施した計測結果から、基本属性に関する相対的評価値と装備属性に関する相対的評価値をそれぞれ正確に計測することが可能となる。
その上で、両計測結果に共通的に含まれている中間属性に関する相対的評価値を利用して、基本属性に関する相対的評価値と装備属性に関する相対的評価値のレベル合わせを実施して両者を同一尺度にすることができる。
この計測方法を用いると、自動車の基本属性から装備属性に至るまで、その水準に対して購入者が認める評価値を正確に計測することが可能となる。
【００１９】
本発明は、購入者のグループ化方法にも具現化できる。この方法では、コンピュータによって、基本／中間／詳細属性の評価値データベースに購入者毎に記憶された評価値分布をグループ化するプログラムを実行して、購入者群をグループ化する工程と、その工程で得られた購入者とグループの関係をグループ情報データベースに記憶する工程とを備えている。
この方法によると、基本／中間／詳細属性の評価値を参照して購入者群をグループ化するので、購入時に重視する属性と水準が共通するグループ、即ち、嗜好が共通するグループに購入者群を分類することができる。
【００２０】
本発明は、企画商品の属性の水準を決定する過程を支援する方法にも具現化できる。この方法では、企画商品の属性とその水準を記憶するデータベースを参照して、上記したグループ化方法でグループ化されたグループ毎に、コンピュータによって販売量指標計算プログラムを実行して企画商品の販売量指標を求める第３工程と、第３工程で求めたグループ毎の企画商品の販売量指標を販売量指標データベースに記憶する第４工程と、販売量指標データベースに記憶されたグループ毎の企画商品の販売量指標を参照して、販売量指標が所定の基準に満たないグループの販売量指標を改善する（例えば販売量又は販売シェアを増加させる）ように企画商品の属性の水準をコンピュータによって修正する第５工程と、第５工程で修正した水準を、前記の企画商品の属性とその水準を記憶するデータベースに記憶する第６工程とを備えている。
【００２１】
「販売量指標」とは、販売量を何らかの形態で示す指標をいい、販売量そのものも含む。また、「企画商品の販売量指標」には、企画商品の販売量とそれ以外の商品の販売量の合計値のうち、企画商品の販売量が占める割合（企画商品の販売シェア）も含む。
この方法によると、全グループ合計の販売量指標だけを参照して企画商品の属性の水準を決定する場合に比べて、企画商品の属性の水準をより適切に決定することができる。
【００２２】
【発明の実施の形態】本発明の好ましい実施の形態を列記する。
（形態１）  判明している自動車について、属性と水準のデータベースを用意しておく。自動車は、車種／グレード／オプションによって区分しておく。例えば車種ＡのクレードＢのオプションＣの自動車の属性Ｄは水準Ｅであり属性Ｆは水準Ｇであるといったことを記憶しておく。
購入者が認める評価値（部分効用係数）を計測したい車種市場を、データベースに記憶されている車種名で指定する。複数の車種を指定することができる。
複数の車種名を指定すると、データベースを利用して属性毎に水準群を整理する。例えば車種Ａ１とＡ２を指定すると、属性Ｄに対して水準Ｅ１（車種Ａ１）と水準Ｅ２（車種Ａ２）が存在することを整理する。このとき同一車種名でもクレードとオプションによって水準が異なれば、それも加味して水準を整理する。例えば車種Ａ１にクレードＢ１とＢ２が存在し、グレードＢ１の属性Ｆの水準がＧ１でありグレードＢ２の属性Ｆの水準がＧ２であれば、属性Ｆに対して水準Ｇ１（グレードＢ１）と水準Ｇ２（グレードＢ２）が存在することを整理する。
以上によって、コンジョイント分析に用いるカードを用意するための、属性と水準の分布表を整理する。そのためのプログラムが用意されている。
（形態２）  形態１で用意された属性と水準の分布表を、基本属性と中間属性に関する水準の分布表と、中間属性と詳細属性に関する水準の分布表に区分する。そのためのプログラムが用意されている。
（形態３）  計測者は、形態２で整理された属性と水準の分布表を修正することができる。例えば実在しない水準を設定したり、不要と思われる属性や水準を削除することができる。そのためのプログラムが用意されている。
（形態４）  形態２または３の２種類の分類表のそれぞれを用いて、コンジョイント分析を実施する。
（形態５）  各調査対象者に対して、最初に基本属性と中間属性に関する水準分布に基づいて価値観調査を実施し、ついで中間属性と詳細属性に関する水準分布に基づいて価値観調査を実施する。
（形態６）  購入者の価値観調査は、インターネットを利用して実行する。
（形態７）  購入者の価値観調査は、一対比較法による。ここでいう一対比較法とは、「商品企画七つ道具の第９章の９．４の項目、編著者：神田範明、株式会社日科技連出版社」に解説されているものをいう。
（形態８）  購入者の価値観調査は、仮想的な商談方式で実行する。
（形態９）  購入者の価値観調査は、インターネットを利用し、一対比較法によって、仮想的な商談方式で実行する。
【００２３】
（形態１０）  前記の企画商品の属性の水準の決定支援方法において、前記第３工程では、企画商品の属性とその水準に加えてそれ以外の商品の属性とその水準を記憶するデータベースを参照して、販売量指標として販売シェアを求める。
（形態１１）  前記の企画商品の属性の水準の決定支援方法において、前記第３工程〜前記第６工程をその順序で繰返し行うとともに、
前記第３工程では、その直前の前記第６工程で記憶した商品属性の水準に基づいて、企画商品の販売量指標を求める。
これによると、より適切な商品属性の水準を求めやすい。
（形態１２）  形態１１の方法において、前記第６工程を繰返し行う毎に記憶した企画商品の属性の水準のうち、その水準に基づいて前記第３工程で求めた販売量指標が最良（例えば販売量又は販売シェアが最大）となる企画商品の属性の水準をコンピュータの出力装置に出力する工程をさらに備えている。
（形態１３）  前記購入者グループ化方法と、前記の企画商品の属性の水準の決定支援方法は、装置やプログラムの発明として把握することもできる。
【００２４】
【実施例】本発明の第１実施例について説明する。本実施例では、図１に示す評価値（部分効用係数）計測支援装置が使用される。この装置は、購入者が商品選択要因とする商品属性とその水準に対して購入者が認める評価値を計測する過程を支援する装置である。この装置は、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。この装置には、本実施例の処理を実行するプログラムがインストールされている。この装置は、分類手段６２と、第１手段６６と、第２手段７０と、正規化手段７４と、データベース６４，６８，７２，７６を備えている。
【００２５】
分類手段６２は、購入者が商品選択要因とする商品属性群を、各商品属性が基本属性に属するのか中間属性に属するのか詳細属性に属するのかの別を予め記憶しているデータベース６４を参照して、基本属性と中間属性と詳細属性に分類する。分類手段６２は、コンピュータ装置で属性分類処理プログラムを実行することで実現される。
【００２６】
第１手段６６は、商品の基本属性と中間属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が基本属性と中間属性の水準に認める評価値を計測する。計測した基本属性と中間属性の評価値は、基本／中間属性の評価値データベース６８に記憶する。
第２手段７０は、商品の中間属性と詳細属性に属する属性群に対して属性毎に水準群を設定して購入者の価値観調査を実施して得られた調査結果から、購入者が中間属性と詳細属性の水準に認める評価値を計測する。計測した中間属性と詳細属性の評価値は、中間／詳細属性の評価値データベース７２に記憶する。
第１手段６６と第２手段７０は、コンピュータ装置でコンジョイント分析プログラムを実行することで実現される。
【００２７】
正規化手段７４は、第１手段６６で計測された中間属性の水準毎の評価値と第２手段７０で計測された中間属性の水準毎の評価値が等しくなるように、第１手段６６で計測された評価値と第２手段７０で計測された評価値を正規化する。正規化した評価値は、基本／中間／詳細属性の評価値を統合して記憶する基本／中間／詳細属性の評価値データベース７６に記憶する。
正規化手段７４は、コンピュータ装置で正規化処理プログラムを実行することで実現される。
【００２８】
本発明の第２実施例について説明する。本実施例では、図２に示す評価値計測支援装置が使用される。この装置は、第１実施例と同様にコンピュータ装置によって構成されており、処理装置、記憶装置、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に情報を記憶している。種々の処理装置は、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。図２と図３に示す装置は、本発明を自動車という商品に適用した場合を例示している。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】
データベース２は、商品（この場合は自動車）の属性と水準を記憶している。図４はデータベース２の記憶内容を例示しており、属性には、カテゴリー、メーカ、サイズ、エンジン、価格、排気量、燃費、使用燃料、駆動方式、トランスミッション、ナビゲーション装置、シート表皮、オーディオ装置、エアロ装備、ホイール、エアコン、ヘッドライト、サンルーフ等のように、購入者が購入商品を選択するときに考慮する要因のリストが記憶されている。各属性に対して水準が記憶されており、例えばメーカという属性にはＥ１社、Ｅ２社等の水準が記憶されており、排気量という属性には排気量の水準が記憶されており、ナビゲーション装置の属性にはナビゲーション装置が無いという水準やＤＶＤナビゲーションを持つ水準やＤＶＤボイスナビゲーションを持つ水準が記憶されており、ホイールの属性には１５インチアルミホイールや１５インチスチールホイールといった水準が記憶されており、サンルーフという属性にはサンルーフが無いという水準や電動サンルーフを持つ水準等が記憶されている。
【００３０】
水準は、市場に提供されている自動車毎に記憶されており、自動車は車種名とグレードとオプション形式で特定されている。図４では、車種名がＡ１でグレードがＢ１でオプションがＣ１形式の自動車は、カテゴリーがＤ１（例えばセダンであることをいう、この他にミニバンやコンパクトカー等のカテゴリーが存在する）であり、メーカがＥ１であり、サイズがＦ１（例えばＢセグメントの大きさであることをいう、この他にＣセグメントやＤセグメント等のサイズが存在する）であり、エンジンがＧ１（例えば直列６気筒ＤＯＨＣであることをいう、その他に直列４気筒ＤＯＨＣや、Ｖ型の６気筒ＤＯＨＣ等が存在する）であり、価格がＨ１円であり、排気量がＩ１リットルであり、ナビゲーション装置はＪ１（ＤＶＤナビゲーション装置を備えていることをいう、この他に、ナビゲーション装置を有しない仕様等が存在する）であること等を示している。
このデータベースは、市場に提供されているすべての自動車について用意されている。
【００３１】
購入者が認める価値観を調査したい者は、最初に調査したい車種市場を想定する。その上で、検索条件入力部６（図２）から検索条件を入力する。例えば、カテゴリーがセダンで価格がＨｃ〜Ｈｄといった検索条件を入力する。
すると車種検索処理部４（図２）がデータベース２を検索して該当する商品を検索し、検索された商品を持つ車種名を、選択車種／グレード／オプション表示部８（図２）に表示する。このとき、検索された車種名に含まれるグレードとオプションも合わせて表示する。ここでは価格も合わせて表示される。
購入者が認める価値観を調査したい者は、表示部８に表示された車種名／グレード／オプション形式／価格を参照しながら、選択車種／グレード／オプション入力部１０を用いて、調査対象に含める商品群を選択する。具体的には、表示部８に表示された車種名／グレード／オプションをクリックすることによって選択する。選択する商品数は任意に選ぶことができる。車種名で選択すれば、その車種に属するすべてのグレードとオプション形式が選択される。オプションで選択すれば、オプション形式まで限定して選択することができる。
【００３２】
商品が選択されると、選択車種／グレード／オプション／属性／水準一覧作成処理部１２が作動し、選択された商品の属性／水準の一覧作成を作成する。この段階で、図４の表から選択された商品群のみが抽出された一覧が作成される。
選択された商品群の属性／水準一覧が作成されると、属性／水準分布一覧作成処理部１４が作動し、選択された商品群の属性毎の水準分布が整理される。図５がその一例を示し、選択された商品群のカテゴリーはＤ１〜Ｄ４であり、メーカにはＥ１〜Ｅ４が存在し、サイズはＦ１〜Ｆ４であり、エンジンはＧ１〜Ｇ４であり、価格はＨ１〜Ｈ４であり、排気量はＩ１〜Ｉ４であり、ナビゲーション仕様はＪ１〜Ｊ４であり、シート表皮はＫ１〜Ｋ４であり、オーディオ仕様はＬ１〜Ｌ４であることがわかる。
【００３３】
データベース１６には、データベース２に含まれる属性毎に、それが基本属性なのか中間属性なのか詳細（装備）属性なのかを示す情報が記憶されている。例えば排気量や車両サイズといった商品の基本仕様に関する属性は基本属性であることが記憶されており、例えばドアミラーやランプ類の仕様といった商品の詳細仕様に関する属性は詳細（装備）属性であることが記憶されており、例えばナビゲーション装置やエアロ装備の仕様といった中間的性格の属性には中間属性であることが記憶されている。基本属性は、例えば排気量や車両サイズといった商品の骨格に関するものをいい、その水準が相違すると商品価格が大きく変化する性格の属性をいう。詳細属性は、例えばドアミラーやランプ類の仕様といった商品の詳細に関するものをいい、その水準が相違しても商品価格があまり変化しない性格の属性をいう。中間属性は、商品の骨格に関するものと詳細に関するものの中間的なものをいい、その水準が相違すると商品価格が若干変化する性格の属性をいう。基本属性と中間属性と詳細（装備）属性の分類は予め人が判断してデータベース１６に記憶しておく。
【００３４】
基本属性＆中間属性／水準分布一覧作成処理部１８（図２）は、データベース１６に基本属性または中間属性として記憶されている属性に関する水準分布を作成する。図６の左側は、図５の水準分布一覧から、基本属性と中間属性に関する水準分布を抽出した例を示している。詳細属性に関する水準分布は消去されている。図６の左側に示す基本属性と中間属性に関する水準分布一覧は、画面表示部２０に表示される。
同様に、中間属性＆詳細属性／水準分布一覧作成処理部２６は、データベース１６に中間属性または詳細属性として記憶されている属性に関する水準分布を作成する。図６の右側は、図５の水準分布一覧から、中間属性と詳細属性に関する水準分布を抽出した例を示している。基本属性に関する水準分布は消去されている。中間属性（この場合ナビゲーションに関する属性）の水準分布は、両方の一覧に共通的に含まれている。図６の右側に示す中間属性と詳細属性に関する水準分布一覧は、画面表示部２８に表示される。
なお、検索車種／グレード／オプション表示部８と、基本属性と中間属性に関する水準分布の一覧表示部２０と、中間属性と詳細属性に関する水準分布の一覧表示部２８は、物理的には同一の表示部で構成され、時系列的に表示画面が切換わることによって、検索車種／グレード／オプション表示部８となったり、基本属性と中間属性に関する水準分布の一覧表示部２０となったり、中間属性と詳細属性に関する水準分布の一覧表示部２８となったりする。
【００３５】
コンジョイント分析では水準分布の一覧から消去された属性についてはすべて同じとして扱う必要がある。図６の左側の基本属性と中間属性に関する水準分布一覧では、消去された詳細属性の水準が同一であるとする必要がある。そこで実際には図６の右側の詳細属性について図示されているように分布しているものを標準的水準で揃っているものとする。詳細属性であるシート表皮が、実際にはファブリックでも本皮でも、図６の左側の水準分布を用いる場合には一様にファブリック（これが標準である場合）であるとする。その結果、図６の左側に示す価格に関する水準分布では、図５の実際価格から修正する必要がある。実際には本皮仕様の商品をファブリック仕様に揃えれば本皮仕様の商品の価格が低減されるからである。図６の左側の価格に関する水準分布で示される価格Ｈ１ａ〜Ｈ４ａは、詳細属性の水準を標準水準に揃えた商品の価格を示している。
同様に、図６の右側の中間属性と詳細属性に関する水準分布一覧では、消去された基本属性の水準が同一であるとする必要がある。そこで実際には図６の左側の基本属性については図示されているように分布しているものを標準的水準で揃っているものとする。実際にはエンジン仕様がＧ１でもＧ２でも、図６の右側の水準分布を用いる場合には一様にＧ１（これが標準である場合）であるとする。その結果、図６の右側に示す価格に関する水準分布では、図５の実際価格から修正する必要がある。実際にはＧ２のエンジンを持つ商品をＧ１のエンジンを持つ商品に置きかえれば商品の価格が変化するからである。図６の右側の価格に関する水準分布で示される価格Ｈ１ｂ〜Ｈ４ｂは、基本属性の水準を標準水準に揃えた商品の価格を示している。
【００３６】
調査にあたる者は、一覧表示部２０に表示される基本属性と中間属性に関する水準分布（図６の左側に示される）を見ながら、水準を追加したり削除したり修正することができる（図２の手段２２）。調査にあたる者は、購入者に対する質問数が過大となる場合には、いくつかの水準を削除する。この場合、削除することによる影響を表示して調査担当者をアシストする。例えば、排気量の属性からＩ１を削除すると車種Ｄ１が調査対象から外れることになるといった表示をして水準の調整作業をアシストする。調査担当者は水準を追加して実際には存在しない商品を仮想的に創り出すこともできる。
同様に、調査にあたる者は、一覧表示部２８に表示される中間属性と詳細属性に関する水準分布（図６の右側に示される）を見ながら、水準を追加したり削除したり修正することができる（図２の手段３０）。ここでも、水準の追加／削除／修正をアシストする表示がなされる。
【００３７】
図６の左側に例示される属性群のリストと、各属性の水準群が設定されると、既知のコンジョイント分析手法を用いて属性と水準毎の部分効用係数（評価値）を調査して計測することが可能となる。
通常は、コンピュータによって、水準を様々に組合わせた仮想的な商品群を創り出す。ここではできるだけ少ない質問数で多種類存在する水準に対して購入者が認める評価値（単純に水準が持つ評価値ないし部分効用係数ということがある）が計測されるようにするために、実験計画法の直交表の手法を採用する。その詳細は、「商品企画七つ道具の第９章の９．４の項目」に解説されている。
ここでは、インターネットを利用した仮想商談方式の調査になじみやすい一対比較法に用いる２個づつの仮想商品を想定する。図７にその一例が示され、購入者が２者択一で選択する商品４４と４６、商品５０と５２等が創り出される。創り出される商品の水準は、少ない商品数で多種類存在する水準の評価値（部分効用係数）が計測されるように、直交表の手法を用いて選択される。
【００３８】
基本属性＆中間属性の調査プログラム作成処理部２４では、図６の左側の一覧と、直交表の手法を用いて、次々に質問する商品の対（商品４４と４６、商品５０と５２等）を創り出す。
同様に、中間属性＆詳細属性の調査プログラム作成処理部３２では、図６の右側の一覧と、直交表の手法を用いて、次々に質問する商品の対を創り出す。
インターネットを利用して基本属性＆中間属性に関する価値観調査を実施する手段３４（図３）では、調査プログラム作成処理部２４で作成された商品の対（商品４４と４６、商品５０と５２等）を利用して仮想商談方式で購入者の価値観を調査する。インターネットを利用してアクセスした購入者に、図７に例示した商品４４と４６を示し、回答欄４８にクリックしてもらって回答を得る。ついで、商品５０と５２を示し、回答欄５４にクリックしてもらって回答を得る。それを予め設定してある商品の対に対して次々に実行してもらう。
【００３９】
基本属性＆中間属性に関する価値観調査の実施が終了すると、それに続けて同一の調査対象者に対して、中間属性＆詳細属性に関する価値観調査を実施する（図３の手段３８）。ここでも同一の調査手法が活用され、インターネットを利用してアクセスした購入者に、図７に例示した商品４４と４６を示し、回答欄４８にクリックしてもらって回答を得る。ついで、商品５０と５２を示し、回答欄５４にクリックしてもらって回答を得る。それを予め設定してある商品の対に対して次々に実行してもらう。この場合、中間属性＆詳細属性の調査プログラム作成処理部３２で創り出された商品の対に従って質問が繰返される。
相当数の購入者から回答が得られると、基本属性＆中間属性の水準毎の部分効用係数計測部３６（図３）が、基本属性＆中間属性に関する価値観調査実施手段３４で収集された調査結果を利用して、基本属性＆中間属性の水準毎の評価値（部分効用係数）を計測する。計測結果の一例が図８の左側に例示されている。図中のアルファベットの小文字が評価値（部分効用係数）を示し、購入者は、例えばエンジンがＧ１であることにｇ１の価値を認め、エンジンがＧ２であることにｇ２の価値を認めることがわかる。価格Ｈ１ａ〜Ｈ４ａに対しては、支出に値するか否かの評価値が得られ、例えば、Ｈ１ａ円という価格に値するという評価がｈ１ａの割合で得られ、Ｈ２ａ円という価格に値するという評価がｈ２ａの割合で得られることがわかる。ここで、添え字ａは、基本属性と中間属性の調査と、中間属性と詳細属性の調査の両方で得られる評価値であって、そのうちの基本属性と中間属性の調査で得られた評価値であることを示している。評価値ないし部分効用係数は、購入者の商品選択時に有利に働く水準については正の値であり、有利に強く働くほど大きな値を持ち、購入者の商品選択時に有利にも不利にも働かない水準についてはゼロであり、購入者の商品選択時に不利に働く水準については負であり、不利に強く働くほど小さな（絶対値は大きい）値となっている。最大に不利に働く水準の部分効用係数をゼロにとって、他の部分効用係数の全部をゼロ以上にとってもよい。
【００４０】
水準によって部分効用係数が広く分布している属性もあれば、分布範囲が狭い属性も存在する。水準によって部分効用係数が広く分布している属性は、購入者の商品選択に際して大きく影響する重要な属性であることがわかる。この属性には大きな寄与率が与えられている。水準によって部分効用係数があまり変化しない属性は、購入者の商品選択に際してあまり影響しない重要でない属性であることがわかる。この属性には小さな寄与率が与えられている。図８の左側の最下段には、寄与率（Ｄａ〜Ｊａ）が示されている。
図６に示した属性と水準のリストから、図８に示した一対比較法に用いる商品の対を創り出し、得られた回答から、属性と水準毎の評価値を計算し、属性の寄与率を計算するまでの処理を実行するソフトウエアが市販されており、そのソフトウエアを利用することができる。例えば、Ｓａｗｔｏｏｔｈ社から適応的コンジョイント分析のプログラムを入手することができる。
【００４１】
同様に、中間属性＆詳細属性の水準毎の部分効用係数計測部４０（図３）が、中間属性＆詳細属性に関する価値観調査実施手段３８で収集された調査結果を利用して、中間属性＆詳細属性の水準毎の評価値を計測する。計測結果の一例が図８の右側に例示されている。図中のアルファベットの小文字が評価値を示し、購入者は、例えばシート表皮がＫ１であることにｋ１ｂの価値を認め、シート表皮がＫ２であることにｋ２ｂの価値を認めることがわかる。添え字ｂは、中間属性と詳細属性の調査で得られた評価値であることを示している。評価値ないし部分効用係数は、購入者の商品選択時に有利に働く水準については正の値であり、有利に強く働くほど大きな値を持ち、購入者の商品選択時に有利にも不利にも働かない水準についてはゼロであり、購入者の商品選択時に不利に働く水準については負であり、不利に強く働くほど小さな（絶対値は大きい）値となっている。図８の右側の最下段には、中間属性と詳細属性の属性毎の寄与率（Ｊｂ〜Ｈｂ）が示されている。
【００４２】
図８の左側に示す評価値は、左側に示す属性と水準の範囲内での相対的価値を示す意味を持ち、図８の右側に示す評価値は、右側に示す属性と水準の範囲内での相対的価値を示す意味を持つが、左側の評価値と右側の評価値を直接に比較しても何の意味もない。左側の相対評価は左側で完結しており、右側の相対評価は右側で完結しており、両者は本来的に関係しないからである。
【００４３】
しかるに本ケースでは、図８の左側に示す基本属性＆中間属性の評価値一覧と、右側に示す中間属性＆詳細属性の評価値一覧に対して、中間属性の評価値が共通的に含まれている。その共通的に含まれた中間属性の評価値を利用して、正規化手段４１（図３）で正規化処理を行う。これにより、本来的には関係のない図８の左側に示す評価値一覧と右側に示す評価値一覧とを同一尺度で統合した一覧を得ることができる。このように正規化された基本属性と中間属性と詳細属性の各水準の評価値と寄与率は、図３に示すデータベース４２に記憶されるとともに、一覧表示部４３によって一覧表示可能である。
【００４４】
図９は、図８の左右に共通に含まれる中間属性Ｊ（ナビゲーションの属性）の水準Ｊ１（ナビゲーションが設定されていない）、水準Ｊ２（ＣＤナビゲーションが装備されている）、水準Ｊ３（ＤＶＤナビゲーションが装備されている）、水準Ｊ４（ＤＶＤボイスナビゲーションが装備されている）の評価値を図式表示した例を示す。
各水準の評価値には、図８の左側に示した基本属性＆中間属性の世界で調査した評価値（添え字ａ）と、図８の右側に示した中間属性＆詳細属性の世界で調査した評価値（添え字ｂ）が存在している。前者を黒丸と実線で示し、後者はｘ印と破線で示している。両者は一致しない。
【００４５】
図１０は、一方の軸に基本属性＆中間属性の世界で調査した評価値（添え字ａ）をプロットし、それに直交する軸に中間属性＆詳細属性の世界で調査した評価値（添え字ｂ）をプロットした例を示している。両者は一致はしないが、良く相関する。最小２乗法を適用することで相関式を得ることができる。相関式が得られると、中間属性＆詳細属性の世界で調査した評価値を基本属性＆中間属性の世界で調査した評価値に変換することが可能となり、逆に、基本属性＆中間属性の世界で調査した評価値を中間属性＆詳細属性の世界で調査した評価値に変換することも可能となる。
【００４６】
図１１は、図８の右側に示されている中間属性＆詳細属性の世界で調査した評価値（添え字ｂ）を、基本属性＆中間属性の世界で調査した評価値（添え字ｃ）に変換し、図８の左側に示されている基本属性＆詳細属性の世界で調査した評価値と統一して表示した一覧を示している。寄与率についても、中間属性＆詳細属性の世界で調査した評価値から計測される寄与率（添え字ｂ）を、基本属性＆中間属性の世界で調査した評価値から計測される寄与率（添え字ｃ）に変換している。
このようにして統一された、基本属性と中間属性と詳細属性の寄与率と、各水準の評価値は精度が高いことが検証されている。
【００４７】
なお図１１の表に示される価格に関する水準には、図６の左側に示した詳細水準が標準であるとしたときの価格Ｈ１ａ〜Ｈ４ａと、図６の右側に示した基本水準が標準であるとしたときの価格Ｈ１ｂ〜Ｈ４ｂが設定されている。この場合、都合８水準（Ｈ１〜Ｈ８）が設定されている。価格Ｈ１ａ〜Ｈ４ａに対する評価値は、基本属性と中間属性に関する調査から得られた評価値（添え字ａ）がそのまま採用されているが、価格Ｈ１ｂ〜Ｈ４ｂに対する評価値は、中間属性と詳細属性に関する調査から得られた評価値（添え字ｂ）を、図１０に図示した相関式に従って、基本属性と中間属性に関する調査から得られる評価値（添え字ａ）のレベルに規格化した（変換した）評価値（添え字ｃ）が採用されている。寄与率についても、基本属性と中間属性に関する調査から得られる評価値（添え字ａ）のレベルに正規化した（変換した）評価値（添え字ｃ）から計算される寄与率（添え字ｃ）に修正されている。
【００４８】
価値観を調査した購入者は必ずしも全購入者を代表しているとは限られない。特にインターネットを利用して価値観調査すると、迅速安価に調査できる反面、調査対象者がインターネットになじみのある購入者に偏ってしまう。調査で得られた価値観を全購入者の平均的価値観とすることができない。
図１２では、インターネットを利用した価値観調査によって、メーカがＩ社製であるという水準に対して男性は０．７の部分効用係数を認めるのに対し、女性は０．４の部分効用係数を認め、ＩＩ社製であるという水準に対して男性は０．３の部分効用係数しか認めないのに対し、女性は０．６の部分効用係数を認めた場合を例示している。
当該地域での男女の構成比が６０％と４０％であれば、重み平均した部分効用係数は図１２で示す式で計算され、当該地域の平均的購入者は、Ｉ社製であるという水準に対して０．５８の部分効用係数を認め、ＩＩ社製であるという水準に対して０．４２の部分効用係数を認めることになる。
【００４９】
図１１に示すような属性／水準／部分効用係数（評価値）が整理されると、データベース２に記憶されている実際の商品の属性／水準のデータを併用することによって、競合商品群に占める商品別のシェアを計算することができる。図１３に示すように、属性ｉの水準ｊの部分効用係数がβｉ，ｊであり、ある商品の水準が図中丸印が付されている水準であるとすれば、当該商品の販売数は、丸印の付されている部分効用係数を合計した値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。すべての競合商品の販売数を計算すれば、競合商品群に占める商品別のシェアを計算することができる。
【００５０】
販売数の推定計算は、上記以外にも各種の方策がとりえる。属性別水準毎の部分効用係数を記憶するにあたって、購入者毎に属性別水準毎の部分効用係数を記憶することができる。図１４に示すように、購入者１の属性別水準毎の部分効用係数βが記憶され、購入者２の属性別水準毎の部分効用係数χが記憶され、購入者３の属性別水準毎の部分効用係数λが記憶されていれば、特定商品の属性と水準設定を入力することで、その購入者がその特定商品に認める価値を数値化したものを計算することができる。例えば、購入者１が商品１に認める総合評価値、購入者１が商品２に認める総合評価値等を知ることができる。総合評価値は、図１４の式によって計算することができる。
一人の購入者に対して競合商品のそれぞれの価値数値を算出すると、その購入者が最も高い価値を認める商品が明らかになり、その購入者が商品選択に際して選択するであろう商品を知ることができる。全部の調査対象者に対して実行することによって、全調査対象者のなかでの商品別シェアを計算することができる。
購入者と商品の組合せ毎に、購入者がその商品に認める価値が数値化されれば、その数値を購入者の商品選択確率として処理することによって、商品別のシェアを推定計算することもできる。
【００５１】
評価値（部分効用係数）から計算されたシェアと実際のシェアを比較することによって、評価値の精度を評価することができる。図１１に例示される統一化された評価値一覧を利用して商品別シェアを計算すると、実際シェアとよく一致する結果が得られる。本技術によって、基本属性から詳細属性に至るまで、水準毎の評価値を精度よく計測できることがわかる。
【００５２】
本技術は多段階で実施することができる。基本属性―中間属性―詳細属性の分析統一技術を、以前には詳細属性としたものを基本属性として適用することによって、基本属性―中間属性―詳細属性―中間属性―更なる詳細属性の連鎖を得ることができる。この場合、大きな寄与率を有する基本属性から小さな寄与率となる更なる詳細属性に至るまで、属性が持つ寄与率と水準が持つ評価値を正確に計測することが可能となる。
【００５３】
なお、中間属性には、ナビゲーション装置に関する仕様の他、エアロ装備に関する仕様等を採用することができる。また、例えば排気量が１．３、１．４、１．５リットルと細かく狭い範囲内で分布しているような場合には、排気量を中間属性とすることもできる。中間属性にする属性の数は１に限定されず、２以上であってもよい。
【００５４】
本発明の第３実施例について説明する。本実施例では、図１５に示す商品属性の水準の決定を支援する装置が使用される。この装置は、第１実施例等と同様にコンピュータ装置によって構成されており、処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置等を有する。この装置では、本実施例の処理を行うためのプログラムを実行させることで、主に処理装置によって、購入者グループ化手段１０２と、販売シェア計算手段１０６と、商品属性の水準の修正判別手段１１０と、商品属性の水準の修正手段１１２と、商品属性の水準の初期設定手段１１６と、商品属性の水準の決定手段１１８が実現される。記憶装置によって、グループ情報データベース（ＤＢ）１０４と、販売シェアデータベース１０８と、商品の属性と水準のデータベース１１４が実現される。各データベース１０４，１０８，１１４に記憶されている情報は、必要に応じて出力装置（表示装置等）１２０に出力できる。本実施例も第２実施例と同様に、本発明を自動車という商品に適用した場合を例示している。
【００５５】
次に、図１５に示す商品属性の水準の決定支援装置の処理内容について、図１６のフローチャートを参照しながら説明する。また、具体例（図１７参照）を挙げつつ説明する。この具体例は、内容の理解をし易くするため、簡単化した例としている。
【００５６】
図１５の購入者グループ化手段１０２は、基本属性と中間属性と詳細属性の水準毎の正規化された評価値（部分効用係数）を利用してグループ化処理を行い、購入者をグループ化（分類）する（図１６のＳ１０）。属性と水準に対する評価値は、購入者毎に記憶されており、購入者毎に評価値の分布が異なっている。購入者毎の評価値分布をグループ化処理するために、クラスタ分析手法を利用することができる。クラスタ分析とは、複数の個体（本実施例では購入者）を類似の性質を持つグループに分類するための解析手法一般を広く意味する。クラスタ分析は、多変量解析手法の一種であり、マーケティングリサーチ等の分野で利用されている。
上記評価値は、第１実施例で説明した評価値データベース７６（図１参照）、又は第２実施例で説明した評価値データベース４２（図３参照）から得ることができる。また、そのデータベース７６，４２からは、購入者が各属性の水準毎に与える評価値を、購入者毎に得ることができる。この評価値データを利用してクラスタ分析を行う。具体的には、例えば、この評価値データから各属性の寄与率を購入者毎に求め、その寄与率の分布を利用することでクラスタ分析を行うことができる。正規化された評価値データから寄与率を求めることで、結果として寄与率も各属性間で正規化されたものになる。
先に述べたように、属する水準によって評価値が大きく変動する属性は、寄与率が高い。属する水準によって評価値があまり変動しない属性は、寄与率が低い。即ち、寄与率の大きさは、水準を変化させたときの評価値の変動幅に依存する。なお、第２実施例では、寄与率は既に求められ、データベース４２（図３参照）に記憶されているので、その寄与率を利用できる。
【００５７】
クラスタ分析の例について説明する。例えば、図１８に示すように、商品属性の寄与率のうち、価格の寄与率を横軸に、排気量の寄与率を縦軸にとった座標空間を用意する。次に、その座標空間の該当箇所に各購入者をプロットする。例えば、購入者Ｐ１は価格の寄与率がＸ１で、排気量の寄与率がＹ１であるため、（Ｘ１、Ｙ１）の位置にプロットする。図１８の場合、購入者Ｐ１とＰ２のユークリッド距離（（Ｘ１−Ｘ２）２＋（Ｙ１−Ｙ２）２）１／２は、例えば購入者Ｐ１とＰ３のユークリッド距離（（Ｘ１−Ｘ３）２＋（Ｙ１−Ｙ３）２）１／２に比べて短い。このため、購入者Ｐ１とＰ２をグループ化する。また、購入者Ｐ３とＰ４のユークリッド距離は、例えば購入者Ｐ１とＰ３のユークリッド距離に比べて短い。このため、購入者Ｐ３とＰ４をグループ化する。この例の場合、購入者Ｐ１とＰ２を含むグループは、価格の寄与率が大きく、排気量の寄与率は小さいという性質を持つ。即ち、このグループは、価格重視のグループといえる。同様に考えると、購入者Ｐ３とＰ４を含むグループは、排気量重視のグループといえる。このようにして、購入者をグループ化する。
但し、上記では説明の簡単化のため、価格と排気量という２つの属性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クラスタ分析を行う。
【００５８】
上記したグループ化処理によると、購入者を、性別や年齢といった区分ではなく、いずれの商品属性を重視するかという区分でグループ化することができる。商品属性を重視するかという要素は、性別や年齢といった要素よりもダイレクトに商品の販売量に影響を与えるものである。よって、このグループ化によって得られた情報を利用することで、従来に比べて、販売量の多い商品が企画し易くなる。
【００５９】
クラスタ分析の結果、基本属性を重視するグループだけでなく、中間属性や、詳細属性を重視するグループも形成されることがあり得る。例えば、オーディオは詳細属性であるが、音楽の好きな者はオーディオの性能を重視する可能性が高い。この結果、オーディオを重視するグループが形成される場合があり得る。
【００６０】
具体例として、クラスタ分析を行った結果、購入者が４つのグループＱ１〜Ｑ４に分類されたとする（図１７（ａ）参照）。グループＱ１は価格を重視し、グループＱ２は排気量を重視し、グループＱ３はサイズを重視し、グループＱ４はオーディオを重視するグループであるとする。価格、排気量、サイズは基本属性であるが、オーディオは詳細属性である。グループＱ１〜Ｑ４に属する全購入者数を１としたときに、グループＱ１に属する購入者の割合は、０．４であるとする。同様に、グループＱ２、Ｑ３、Ｑ４に属する購入者の割合はそれぞれ、０．３、０．２、０．１であるとする。
【００６１】
購入者グループ化手段１０２は、グループに関するその他の情報を必要に応じて生成する（Ｓ１２）。例えば、ある商品属性の水準の評価値のグループ単位の平均値を生成したり、ある商品属性が持つ寄与率のグループ単位の平均値を生成したりする。
【００６２】
グループ化手段１０２の処理で得られたグループに関する情報は、グループ情報データベース１０４のグループ別データベース１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃ，…や、全グループ対象のデータベース１０４ｘに記憶する。グループに関する情報には、そのグループにどの購入者が属するかといった情報の他、そのグループに所属する購入者に関する情報（所属する購入者個々の情報のみならず、所属する購入者全体の統計情報も含む）等が含まれる。
【００６３】
図１９と図２０は、グループ情報データベース１０４に記憶されたデータの一部をグラフ形式で示したものである。図１９の縦軸は評価値を示す。図１９の横軸は、縦軸の評価値に対応する商品属性の水準（Ｈ１、Ｉ１等）を、属性（価格、排気量等）毎に示している。図１９には、全てのグループの平均の評価値と、価格重視グループの平均の評価値が示されている。図２０は、図１９に対応するものであり、縦軸を寄与率、横軸を商品属性としたものである。
図１９には、価格重視グループでは、価格の水準をＨ１、Ｈ２…と変化させた場合の評価値の変動幅が全グループの平均に比べて大きいことが示されている。これは、図２０に示すように、価格重視グループでは、価格の寄与率が全グループの平均に比べて大きいのと同じことを意味している。
【００６４】
また、図１９と図２０に示すように、価格重視グループでは、燃費の評価値の変動幅ないしは寄与率が全体に比べて大きい。このため、価格重視グループは、燃費を重視するグループであるともいえる。このように、１つのグループが、２つ以上の商品属性を重視することがあり得る。
【００６５】
初期設定手段１１６は、商品属性の水準の初期設定を行う（Ｓ１４）。初期設定された商品属性の水準は、データベース１１４の自社商品の属性と水準のデータベース１１４ａに記憶する。なお、初期設定データは、オペレータが入力装置によって入力するようにしてもよい。
具体例として、商品の価格：２００万円、排気量：２．０Ｌ、サイズ：Ｃセグメント、オーディオ：ＭＤ付きに初期設定したとする（図１７（ｂ）参照）。
【００６６】
販売シェア計算手段１０６のグループ別販売シェア計算部１０６ａは、設定された商品属性の水準に基づいて、グループ毎の販売シェアを計算して求める（Ｓ１６）。求めたグループ毎の販売シェアは、販売シェアデータベース１０８のデータベース１０８ａ，１０８ｂ，１０８ｃ，…に、グループ毎に記憶する。
グループ別販売シェア計算部１０６ａは、例えば第２実施例で図１３又は図１４を参照して説明した方法に従って、グループ別の自社の新商品の販売シェアを計算して求めればよい。これらの方法を利用するために必要なデータとして、グループ情報データベース１０４から、各グループの属性の寄与率と、水準の評価値を得ることができる。自社商品の属性と水準のデータベース１１４ａから、自社商品の属性と水準のデータを得ることができる。他社商品の属性と水準のデータベース１１４ｂから、他社商品の属性と水準のデータを得ることができる。
【００６７】
具体例として、グループＱ１での自社商品と他社商品の販売数の合計値を１としたときに、グループＱ１での自社商品の販売数の割合（販売シェア）が０．１と求められたとする。同様に、グループＱ２、Ｑ３、Ｑ４の販売シェアがそれぞれ、０．２、０．４、０．４と求められたとする（図１７（ｃ）参照）。
【００６８】
総合販売シェア計算部１０６ｂは、各グループに属する購入者の割合と、グループ別の自社商品の販売シェアに基づいて、全グループを総合した自社商品の総合販売シェアを計算して求める。求めた総合販売シェアは、販売シェアデータベース１０８のデータベース１０８ｘに記憶する（Ｓ１８）。
【００６９】
上記具体例の場合、グループＱｉに属する購入者の割合とグループＱｉの自社商品の販売シェアの積を、ｉを１〜４まで変化させた場合について計算し、これらを合計すると、総合販売シェアとなる。つまり、
０．４×０．１＋０．３×０．２＋０．２×０．４＋０．１×０．４＝０．２２
が総合販売シェアとなる（図１７（ｄ）参照）。
【００７０】
商品属性の水準の修正判別手段１１０は、総合販売シェアデータをデータベース１０８から得る。この修正判別手段１１０は、所定の判別方法によって、商品属性の水準の修正を行うか否かを判別する（Ｓ２０）。判別方法の一例として、商品属性の水準の修正が所定回数行われていない場合は、修正を行うと判別し（Ｓ２０でＹＥＳ）、商品属性の水準の修正手段１１２に処理指令を行う（Ｓ２２参照）。一方、商品属性の水準の修正が既に前記所定回数行われている場合は、修正は行わないと判別し（Ｓ２０でＮＯ）、商品属性の水準の決定手段１１８に処理指令を行う（Ｓ２６参照）。修正が所定回数行われているか否かは、修正判別手段１１０が総合販売シェアのデータをデータベース１０８から得た回数によって判別すればよい。
【００７１】
具体例では、以下に示すＳ２２とＳ２４の修正処理を３回行った場合にＳ２０でＮＯとし、Ｓ２６に進むこととする。
【００７２】
商品属性の水準の修正手段１１２の判別及び修正部１１２ａは、販売シェアデータベース１０８から入力されたグループ別の販売シェアに基づいて、水準の修正が必要な商品属性を判別し、その属性の水準を修正する（Ｓ２２）。修正した水準は、自社商品の属性と水準のデータベース１１４ａに記憶する。
具体的には、次の処理を行う。（１）グループの販売シェアが総合販売シェアより小さなグループを探索する。（２）次に、（１）で探索されたグループのうち、所属する購入者が一番多いグループをさらに探索する。上記具体例では、グループＱ１が該当する。（３）次に、そのグループが重視する属性が、水準の修正の必要な属性と判別する。上記具体例では、グループＱ１は価格を重視するグループであり、価格の水準の修正が必要、即ち、価格を下げることが必要と判別する。（４）次に、その属性の水準を修正する。上記具体例では、価格の水準を１段階下げて、２００万円から１８０万円に下げたとする（図１８（ｅ）参照）。
【００７３】
上記具体例では、グループＱ１に属する購入者の割合が０．４と一番大きいにもかかわらず、グループＱ１の販売シェアが０．１と一番小さい。従って、グループＱ１の販売シェアを高めるように商品属性の水準を修正することで、総合販売シェアを高められる可能性が高い。グループＱ１は価格を重視するグループであるから、グループＱ１の販売シェアを高めるには、価格を下げることが有効である。
【００７４】
修正手段１１２の水準再設定部１１２ｂは、判別及び修正部１１２ａでの修正に応じて、商品の他の属性の水準を再設定する（Ｓ２４）。再設定した水準は、自社商品の属性と水準のデータベース１１４ａに記憶する。
例えば商品の価格（販売価格）を下げると、これに応じて生産原価も下げる必要がある。これに伴って、他の属性の水準も再設定する必要がある。図１５に示すコンピュータ装置には、原価データも記憶されている（図示省略）。この原価データには、属性の水準毎に対応付けた形で記憶されているものが含まれる。例えば、ＭＤ付きのオーディオの原価はいくらで、ＭＤなしのオーディオの原価はいくらというデータも記憶されている。再設定部１１２ｂは、この原価データを参照することで、商品全体の生産原価が、許容される生産原価以下となるように、各属性の水準を再設定する。
【００７５】
上記具体例では、価格を２００万円から１８０万円に下げたことに伴って、排気量を２．０Ｌから１．８Ｌに、サイズをＣセグメントからそれよりも小型のＢセグメントに、オーディオをＭＤ付きからＭＤなしに再設定したとする（図１７（ｆ）参照）。
【００７６】
グループ別販売シェア計算部１０６ａは、再設定した商品属性の水準に基づいて、グループ毎の自社商品の販売シェアを計算して求める（Ｓ１６）。
上記具体例では、計算の結果、グループＱ１、Ｑ２、Ｑ３、Ｑ４の自社商品の販売シェアがそれぞれ、０．２５、０．１５、０．３、０．３になったとする（図１７（ｇ）参照）。
【００７７】
総合販売シェア計算部１０６ｂは、全グループを総合した自社商品の総合販売シェアを計算して求める（Ｓ１８）。
上記具体例では、
０．４×０．２５＋０．３×０．１５＋０．２×０．３＋０．１×０．３＝０．２３５
が総合販売シェアとなる（図１７（ｈ）参照）。
【００７８】
このように、Ｓ２２とＳ２４の修正処理を行う前に計算した総合販売シェア（０．２２、図１７（ｄ）参照））に比べて、１回目の修正処理を行った後に総合販売シェア（０．２３５、図１７（ｈ）参照）の方が高くなっている。
【００７９】
先に述べたように、具体例では、Ｓ２２とＳ２４の修正処理を３回行うものとしている。２回目の修正処理を行った結果、その後のＳ１８の処理で、０．２３２という総合販売シェアが得られたとする。３回目の修正処理を行った結果、その後のＳ１８の処理で、０．２２７という総合販売シェアが得られたとする。即ち、修正処理を行う前に計算した総合販売シェアを含めると、０．２２、０．２３５、０．２３２、０．２２７という４つの総合販売シェア値が得られたことになる。
【００８０】
商品属性の水準の決定手段１１８は、総合販売シェアが最大となる商品の属性の水準を決定し、出力する（Ｓ２６）。決定手段１１８には、データベース１０８ｘから総合販売シェアのデータ群が入力される。決定手段１１８は、これらのデータ群の中から、最大値を探索する。そして、決定手段１１８は、その最大値の総合販売シェアに対応する商品属性の水準をデータベース１１４ａから取得し、これを新商品の属性の水準として出力装置１２０に出力する。
【００８１】
上記具体例では、総合販売シェア値は１回目の修正処理後のＳ１８の計算で得られた０．２３５が最大である。この総合販売シェア値を実現する商品属性の水準（先に述べたように、価格：１８０万円、排気量：１．８Ｌ、サイズ：Ｂセグメント、オーディオ：ＭＤなし、図１７（ｆ）参照）をデータベース１１４ａから取得し、出力装置１２０に出力する。
【００８２】
なお、上記具体例では、説明を簡単化するために、修正処理を３回しか行わない場合について説明したが、数百回、数千回、あるいはそれ以上の修正処理を行うようにしてもよいのは勿論である。
【００８３】
また、上記具体例では、Ｓ２０で修正を行うか否かの判別基準として、修正処理の回数を基準としたが、これに限られない。例えば、修正判別手段１１０に入力された総合販売シェアの値が所定値より小さい場合には、修正を行う（Ｓ２０でＹＥＳ）とし、所定値以上の場合には、修正を行わない（Ｓ２０でＮＯ）とする判別基準を採用してもよい。上記具体例で、例えば計算で得られた総合販売シェア値が０．２３より小さい場合はＳ２０でＹＥＳとし、０．２３以上の場合は、Ｓ２０でＮＯとするようにしてもよい。この場合、２回目以降の修正処理は行われない。
【００８４】
また、修正を複数回行った結果、得られた総合販売シェアの値が徐々に増加し、その後、その総合販売シェアの値が徐々に減少した場合は、その時点でさらなる修正を行わない（Ｓ２０でＮＯ）とする判別基準を採用してもよい。上記具体例でいうと、１回目の修正処理の後に計算した総合販売シェア値がピーク（０．２３５）であり、２回目、３回目の修正処理の後に計算した総合販売シェア値がそれぞれ０．２３２、０．２２７となり、徐々に減少している。この場合は、３回目の修正処理（Ｓ２２とＳ２４の処理）の後のＳ２０において、さらなる修正を行わないと判別してもよい。
【００８５】
また、Ｓ２２での処理は、上記した処理に限られない。Ｓ２２では、例えばグループ群の中で販売シェアが所定値以下のグループや、販売シェアが一番小さなグループが重視する属性の水準を修正するようにしてもよい。また、複数のグループの水準を修正するようにしてもよい。また、販売シェア値に応じて、水準の修正量を変化させてもよい。
【００８６】
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。
本明細書又は図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合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合せに限定されるものではない。また、本明細書又は図面に例示した技術は複数目的を同時に達成し得るものであり、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】
【図１】第１実施例で使用される評価値計測支援装置の構成を示す図。
【図２】第２実施例で使用される評価値計測支援装置の構成を示す図（その１）。
【図３】第２実施例で使用される評価値計測支援装置の構成を示す図（その２）。
【図４】商品と属性と水準を記憶するデータベースの一例を示す図。
【図５】選択された商品群の水準の分布の一例を示す図。
【図６】基本属性と中間属性の水準の分布の一例と、中間属性と詳細属性の水準の分布の一例を同時に示す図。
【図７】インターネットを利用して一対比較法によって価値観調査を実施する際の表示画面の一例を示す図。
【図８】計測された基本属性と中間属性に属する水準の評価値の一例と、中間属性と詳細属性に属する水準の評価値の一例を同時に示す図。
【図９】中間属性に属する水準について計測された評価値を、基本属性と中間属性の調査から計測された値と、中間属性と詳細属性の調査から計測された値とを対比して示す図。
【図１０】基本属性と中間属性の調査から計測された中間属性に属する水準についての評価値と、中間属性と詳細属性の調査から計測された中間属性に属する水準についての評価値の間に成立する相関関係を例示する図。
【図１１】相関式によって変換した部分効用係数を用いて、基本属性と中間属性と詳細属性に属する水準の評価値を統一化した一例を示す図。
【図１２】調査対象者の偏りを補償して平均的購入者に評価値に変換する一例を示す図。
【図１３】水準の部分効用係数から、商品販売数を計算する過程を示す図。
【図１４】個々の購入者の評価値から販売シェアを推定する過程の一例を示す図
【図１５】第３実施例で使用される商品属性の水準の決定支援装置の構成を示す図。
【図１６】第３実施例で使用される商品属性の水準の決定支援装置の処理内容を示すフローチャート。
【図１７】具体例の説明図。
【図１８】クラスタ分析の説明図。
【図１９】全グループ平均の評価値と、価格重視グループ平均の評価値を示す図。
【図２０】全グループ平均の寄与率と、価格重視グループ平均の寄与率を示す図。
【符号の説明】
２：車種／グレード／オプション／商品属性／水準データベース
１４：属性／水準分布一覧作成処理部
１６：基本属性／中間属性／詳細（装備）属性データベース
１８：基本＆中間属性／水準分布一覧作成処理部
２４：基本＆中間属性の価値観調査プログラム作成処理部
２６：中間＆詳細属性／水準分布一覧作成処理部
３２：中間＆詳細属性の価値観調査プログラム作成処理部
３４：インターネットを利用した基本＆中間属性に関する価値観調査実施部
３６：基本＆中間属性の水準毎の部分効用係数算出部
３８：インターネットを利用した中間＆詳細属性に関する価値観調査実施部
４０：中間＆詳細属性の水準毎の部分効用係数算出部
４１：正規化処理部
４２：正規化されて統一化された基本＆中間＆詳細属性の水準毎の部分効用係数と寄与率のＤＢ
【図１】
2005031814.tif 000003
【図２】
2005031814.tif 000004
【図３】
2005031814.tif 000005
【図４】
2005031814.tif 000006
【図５】
2005031814.tif 000007
【図６】
2005031814.tif 000008
【図７】
2005031814.tif 000009
【図８】
2005031814.tif 000010
【図９】
2005031814.tif 000011
【図１０】
2005031814.tif 000012
【図１１】
2005031814.tif 000013
【図１２】
2005031814.tif 000014
【図１３】
2005031814.tif 000015
【図１４】
2005031814.tif 000016
【図１５】
2005031814.tif 000017
【図１６】
2005031814.tif 000018
【図１７】
2005031814.tif 000019
【図１８】
2005031814.tif 000020
【図１９】
2005031814.tif 000021
【図２０】
2005031814.tif 000022