(57)【要約】【課題】多様な需要が存在するために多種類を必要とする製品群から削減する製品種類を決定する過程を支援する。【課題を解決するための手段】消費者が製品選択要因とする属性と水準に対して消費者が抱く評価値を記憶しているＤＢ７０と、競合する複数種類の製品の属性毎の水準を記憶しているＤＢ７２と、自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群を記憶しているＤＢ７４と、自己が関与する競合製品群の生産販売に要する原価を計算するのに必要なデータを記憶しているＤＢ７６と、製品原価を計算する手段７８と、競合製品群の原価を計算する手段８４と、競合製品毎の販売数を推定計算する手段８０と、自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から自己が関与する競合製品群の原価を減じて自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算する手段８６と、削減する製品種類を指定する手段７９を備えている。【選択図】  図１５
2005018427.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
消費者が製品選択要因とする製品の属性と水準に対して消費者が抱く評価値をコンピュータに利用可能に記憶する工程と、
競合する複数種類の製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶する工程と、
自己が関与する競合製品群から削減する製品種類を指定する工程と、
コンピュータによって、自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群を記憶しているデータベースを検索し、削減する製品種類に専用の部品を抽出する工程と、
その専用部品の廃止に伴って生じる固定費の減少額を計算する工程と、
削減する製品種類の生産販売の終了に伴って生じる変動費の減少額を計算する工程と、
消費者が属性毎の水準に対して抱く評価値と、競合製品の属性毎の水準から、コンピュータによって、製品種類削減後の競合製品毎の販売数を推定計算する工程と、
推定計算された販売数から製品種類削減後の競合製品毎の売上額を計算する工程と、
製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を減じることによって計算された、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を出力する工程
とを備えている製品種類削減計画の立案支援方法。
【請求項２】
消費者が製品選択要因とする製品の属性と水準に対して消費者が抱く評価値をコンピュータに利用可能に記憶している第１データベースと、
競合する複数種類の製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶している第２データベースと、
自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群を記憶している第３データベースと、
自己が関与する競合製品群から削減する製品種類を操作者が入力する手段と、
第３データベースを検索して削減する製品種類に専用の部品を抽出する手段と、
その専用部品の廃止に伴って生じる固定費の減少額を計算する手段と、
削減する製品種類の生産販売の終了に伴って生じる変動費の減少額を計算する手段と、
第１データベースと第２データベースを利用して、製品種類削減後の競合製品毎の販売数を推定計算する手段と、
推定計算された販売数から製品種類削減後の競合製品毎の売上額を計算する手段と、
製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を減じることによって計算された、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を出力する手段
とを備えている製品種類削減計画の立案支援装置。
【請求項３】
消費者が製品選択要因とする製品の属性と水準に対して消費者が抱く評価値をコンピュータに利用可能に記憶している第１データベースと、
競合する複数種類の製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶している第２データベースと、
自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群を記憶している第３データベースを利用してコンピュータに下記の処理、即ち、
操作者が指定した自己が関与する競合製品群から削減する製品種類を記憶する処理と、
第３データベースを検索して削減する製品種類に専用の部品を抽出する処理と、
その専用部品の廃止に伴って生じる固定費の減少額を計算する処理と、
削減する製品種類の生産販売の終了に伴って生じる変動費の減少額を計算する処理と、
第１データベースと第２データベースを利用して、製品種類削減後の競合製品毎の販売数を推定計算する処理と、
推定計算された販売数から製品種類削減後の競合製品毎の売上額を計算する処理と、
製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を減じることによって計算された、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を出力する処理
とを実行させる製品種類削減計画の立案支援用プログラム。
【請求項４】
消費者が製品選択要因とする製品の属性と水準に対して消費者が抱く評価値をコンピュータに利用可能に記憶する工程と、
競合する複数種類の製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶する工程と、
自己が関与する競合製品群の生産販売に要する原価を計算する工程と、
消費者が属性毎の水準に対して抱く評価値と、競合製品の属性毎の水準から、コンピュータによって、競合製品毎の販売数を推定計算する工程と、
推定計算された販売数から競合製品毎の売上額を計算する工程と、
自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、自己が関与する競合製品群の原価を減じて、自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算する工程と、
自己が関与する競合製品群から削減する製品種類を指定する工程と、
コンピュータによって、自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群を記憶しているデータベースを検索し、削減する製品種類に専用の部品を抽出する工程と、
その専用部品の廃止に伴って生じる固定費の減少額を計算する工程と、
削減する製品種類の生産販売の終了に伴って生じる変動費の減少額を計算する工程と、
消費者が属性毎の水準に対して抱く評価値と、競合製品の属性毎の水準から、コンピュータによって、製品種類削減後の競合製品毎の販売数を再度推定計算する工程と、
再度推定計算された販売数から製品種類削減後の競合製品毎の売上額を再度計算する工程と、
固定費の減少額と変動費の減少額から、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を再度計算する工程と、
再度計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、再度計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を減じて、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を再度計算する工程と、
製品種類削減前の自己が関与する競合製品群から得られる利益額と製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を対照して出力する工程
とを備えている製品種類削減計画の立案支援方法。
【請求項５】
消費者が製品選択要因とする製品の属性と水準に対して消費者が抱く評価値をコンピュータに利用可能に記憶している第１データベースと、
競合する複数種類の製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶している第２データベースと、
自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群を記憶している第３データベースと、
自己が関与する競合製品群の生産販売に要する原価を計算する手段と、
第１データベースと第２データベースを利用して、競合製品毎の販売数を推定計算する手段と、
推定計算された販売数から競合製品毎の売上額を計算する手段と、
自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、自己が関与する競合製品群の原価を減じて、自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算する手段と、
操作者が指定した自己が関与する競合製品群から削減する製品種類を入力する手段と、
第３データベースを検索して削減する製品種類に専用の部品を抽出する手段と、
その専用部品の廃止に伴って生じる固定費の減少額を計算する手段と、
削減する製品種類の生産販売の終了に伴って生じる変動費の減少額を計算する手段と、
第１データベースと第２データベースを利用して、製品種類削減後の競合製品毎の販売数を再度推定計算する手段と、
再度推定計算された販売数から製品種類削減後の競合製品毎の売上額を再度計算する手段と、
固定費の減少額と変動費の減少額から、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を再度計算する手段と、
再度計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、再度計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を減じて、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を再度計算する手段と、
製品種類削減前の自己が関与する競合製品群から得られる利益額と製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を対照して出力する手段
とを備えている製品種類削減計画の立案支援装置。
【請求項６】
消費者が製品選択要因とする製品の属性と水準に対して消費者が抱く評価値をコンピュータに利用可能に記憶している第１データベースと、
競合する複数種類の製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶している第２データベースと、
自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群を記憶している第３データベースを利用してコンピュータに下記の処理、即ち、
自己が関与する競合製品群の生産販売に要する原価を計算する処理と、
第１データベースと第２データベースを利用して、競合製品毎の販売数を推定計算する処理と、
推定計算された販売数から競合製品毎の売上額を計算する処理と、
自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、自己が関与する競合製品群の原価を減じて、自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算する処理と、
操作者が指定した自己が関与する競合製品群から削減する製品種類を記憶する処理と、
第３データベースを検索して削減する製品種類に専用の部品を抽出する処理と、
その専用部品の廃止に伴って生じる固定費の減少額を計算する処理と、
削減する製品種類の生産販売の終了に伴って生じる変動費の減少額を計算する処理と、
第１データベースと第２データベースを利用して、製品種類削減後の競合製品毎の販売数を再度推定計算する処理と、
再度推定計算された販売数から製品種類削減後の競合製品毎の売上額を再度計算する処理と、
固定費の減少額と変動費の減少額から、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を再度計算する処理と、
再度計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、再度計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を減じて、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を再度計算する処理と、
製品種類削減前の自己が関与する競合製品群から得られる利益額と製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を対照して出力する処理
とを実行させる製品種類削減計画の立案支援用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、製品種類を削減するか否かを検討する過程を支援する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】企業は、消費者の多様な要望に応えられるように、複数の製品種類を用意している。企業が用意する製品種類群が的確であり、いわゆる品揃えが適当であれば、消費者の多様な要望に応えられるが、製品種類群が不適切であって品揃えが偏っていれば、特定の消費者には過大な製品種類数のなかから選択させ、他の消費者には過少な製品種類数のなかから選択させてしまう。製品種類数を増加させれば、要望を満たす製品種類が存在しないという消費者の不満は解消されるであろうが、製品種類数を増大させるためには、開発コストや設備投資が必要とされる。あるいは部品点数や在庫コストが増大する。製品種類数を闇雲に増大させると、製品単価が上昇してしまう。少ない製品種類数で消費者の多様な要望に応えられるように、偏りなく製品種類群を品揃えしておく必要が存在する。
【０００３】
企業は、新規な製品種類を投入して多様な需要に応えようとする。また、市場に供給されている製品種類をバージョンアップすることによって消費者の多様な需要に応えようとする。例えば自動車という製品の場合、自動車生産企業は、新規な車種を投入したり、既存の車種をモデルチェンジしたりすることによって、適切な品揃えを実現しようとしている。
ここで重要なのは、新規な製品種類を投入する一方において、既存の製品種類の生産販売を終了することであり、既存の製品種類を適切に削減しないと、製品種類数がむやみに増大していって製品単価が上昇してしまう。
【０００４】
【従来の技術】既存の製品種類のどれについては生産販売を継続し、どれについては生産販売を終了するべきかを検討することは容易でなく、その検討過程を支援する技術がいまだ開発されていない。多分に関係者の経験と勘に頼っているといわざるを得ない。
本出願人は、新規な製品種類を投入するにあたって、いかなる仕様の製品を投入するべきかを検討する過程を支援する技術を開発し、特許文献１と２でその詳細を説明した。本発明は、新規な製品種類の投入と裏腹の関係にあって、既存の製品種類の生産販売を継続するべきか削減するべきかを検討する過程を支援する技術を提案するものである。
【０００５】
【特許文献１】
特願２００２−３７３４６２号の明細書と図面
【特許文献２】
特願２００２−３７７００３号の明細書と図面
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】既存の製品種類の生産販売を終了したり、バージョンアップ（あるいはモデルチェンジ）しないで生産販売を打ち切れば、その製品種類の売上額がなくなる。しかしながら、よほどに特殊な製品種類でない限り、製品種類の生産販売が終了すれば、それに代わる製品種類が購入されることが多い。購入したい製品種類の生産販売が終了したので別の製品種類を購入するのは日常的に経験していることである。本明細書では、特定の製品種類の生産販売を終了したために、販売数に影響する（通常は増加する）他の製品種類を競合製品という。
現状での問題点は、特定の製品種類の生産販売を終了したときに、競合製品の販売数がどう変化するかを推定する技術がないことであり、不適切に生産販売を終了すると、自己が関与する競合製品の販売数が増加せず、他者が関与する競合製品の販売数のみが増加することがありえる。ここでいう自己が関与する競合製品は、典型的には、自社の競合製品をいう。また、他者が関与する競合製品は、競業他社の競合製品をいう。しかしながら、品揃えの妥当性を検証するように依頼されて顧客の品揃えを検証するような場合には、顧客の競合製品が自己が関与する競合製品となる。この場合、顧客の競業他社の競合製品が他者が関与する競合製品となる。
また、特定の製品種類の生産販売を終了することによって製品種類数が減少するために、競合製品群全体の生産と販売に要する原価が減少するはずであるが、現状の技術では、特定の製品種類の生産販売を終了することによってどれだけの原価を低減できるかを計算することができない。
要するに、現状の技術では、既存の製品種類の生産販売を継続するときと終了するときとで、売上額を比較対照することもできなければ、生産販売に要する原価を比較対照することもできず、継続するべきか終了するべきかの検討を定量的に進めることができない。
【０００７】
本発明は、既存の製品種類の生産販売を継続するときの自己が関与する競合製品群の売上額と生産販売原価、その既存製品種類の生産販売を終了するときの自己が関与する競合製品群の売上額と生産販売原価等を計算する技術を提供し、もって既存の製品種類の生産販売を継続するべきか終了するべきかを定量的に検討できるようにし、合理的な結論が得られるように支援する技術を提供する。
【０００８】
【課題を解決するための手段と作用】既存の製品種類の生産販売を継続するべきか終了するべきかを定量的に検討できるようにするために、請求項１の方法では、消費者が製品選択要因とする製品の属性と水準に対して消費者が抱く評価値をコンピュータに利用可能に記憶する工程と、競合する複数種類の製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶する工程を最初に実行する。
その上で、自己が関与する競合製品群から削減する製品種類を指定する工程を実行する。
その後に、消費者が属性毎の水準に対して抱く評価値と、競合製品の属性毎の水準から、コンピュータによって製品種類削減後の競合製品毎の販売数を推定計算する工程と、推定計算された販売数から製品種類削減後の競合製品毎の売上額を計算する工程を実行する。
さらに、コンピュータによって自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群を記憶しているデータベースを検索して削減する製品種類に専用の部品を抽出する工程と、その専用部品の廃止に伴って生じる固定費の減少額を計算する工程と、削減する製品種類の生産販売の終了に伴って生じる変動費の減少額を計算する工程を実行する。これによって製品種類を削減することによる原価低減効果が定量的に把握される。
その上で、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を減じることによって計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を出力する工程を実行する。
上記によって、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を知ることができ、それを現状の利益額等と比較して定量的な解析を進めることが可能となる。
【０００９】
さらに進んで、製品種類を削減しない場合に得られる利益と、製品種類を削減する場合に得られる利益を比較対照できるようにすることもできる。
そのためには、消費者が製品選択要因とする製品の属性と水準に対して消費者が抱く評価値をコンピュータに利用可能に記憶する工程と、競合する複数種類の製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶する工程と、自己が関与する競合製品群の生産販売に要する原価を計算する工程を最初に実行する。
その上で、消費者が属性毎の水準に対して抱く評価値と、競合製品の属性毎の水準から、コンピュータによって競合製品毎の販売数を推定計算する工程と、推定計算された販売数から競合製品毎の売上額を計算する工程と、自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から自己が関与する競合製品群の原価を減じて自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算する工程を実行する。これによって、製品種類を削減しない場合に、自己が関与する競合製品群から得られる利益を計算することができる。
この方法では、さらに、自己が関与する競合製品群から削減する製品種類を指定する工程を実行する。
その上で、消費者が属性毎の水準に対して抱く評価値と、競合製品の属性毎の水準から、コンピュータによって製品種類削減後の競合製品毎の販売数を再度推定計算する工程と、再度推定計算された販売数から製品種類削減後の競合製品毎の売上額を再度計算する工程を実施する。
さらに、コンピュータによって自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群を記憶しているデータベースを検索し、削減する製品種類に専用の部品を抽出する工程と、その専用部品の廃止に伴って生じる固定費の減少額を計算する工程と、削減する製品種類の生産販売の終了に伴って生じる変動費の減少額を計算する工程と、固定費の減少額と変動費の減少額から製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を再度計算する工程を実施し、製品種類を削減することによって得られる原価の低減効果を定量的に把握する。
そして、再度計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、再度計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を減じて、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を再度計算する工程を実施する。
以上によって、製品種類削減前の自己が関与する競合製品群から得られる利益額と、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額が計算されるので、この方法では両者を対照して出力する工程を実行する。
【００１０】
ここでいう属性とは、消費者が製品選択過程で考慮する要因を言い、例えば自動車という製品では、メーカ、排気量、燃費、価格等の要因を考慮して購入車種を決定する。そこで、メーカ、排気量、燃費、価格等が属性となる。
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。
消費者は、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、９０〜１２０万円という水準が好ましいのか、あるいは１２０〜１５０万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製品を選択する。
消費者の製品選択過程で果たす水準の持つ強さ（重要度）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製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製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製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。水準が製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、水準が製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。
図１５の評価値データベース７０に、評価値ないし部分効用係数βが観念的に表示され、属性（アルファべットで示される）と水準（数字で示される）の組合せごとに評価値βが与えられている。評価値βは、製品の属性毎の水準に対して消費者が抱く評価を数値化した値ということができる。
水準によって評価値β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、製品選択に際して重要な属性であるということができる。水準によって評価値β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、製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。製品選択における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。ここでは製品選択における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。
属性、水準、寄与率、部分効用係数の語は、コンジョイント分析の手法で用いられる言葉であり、その詳細は、例えば、「商品企画七つ道具の第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。
本明細書でいう、属性、水準、寄与率、部分効用係数の用語は、コンジョイント分析によるものに限定されるものでなく、機能ないし質において同質な概念や指標を含むものである。特に評価値の語は最も広く解釈すべきであって、消費者が感じる価値の大小を何らかの手法で数値化した指標を意味している。
【００１１】
製品は様々な属性を備えており、市場に存在する競合製品を見比べると属性毎の水準は広く分布している。Ｉ社製の１．５リットルで１２０万円という製品もあれば、ＩＩ社製の１．３リットルで１１０万円という製品も存在する。消費者は、自己の価値観によって、競合製品のなかから一つの製品を選択する。
良く調整された消費者の価値観調査を実施すると、前記した属性毎の水準に対して消費者が抱く評価値を知ることができ、属性の寄与率を知ることができる。その詳細は前記した書籍に記載されており、ここでは繰返さない。既知の手法によって消費者の価値観調査を実施することによって、例えば、１．４〜１．６リットルという水準の評価値、１．２〜１．４リットルという水準の評価値、Ｉ社製であるという水準の評価値、ＩＩ社製であるという水準の評価値を知ることができ、排気量という属性の寄与率と、メーカという属性の寄与率を知ることができる。消費者の価値観調査を実施することによって得られる、消費者が製品の属性と水準に対して抱く評価値は、コンピュータに利用可能に記憶される。
【００１２】
市場には複数の競合製品が提供されている。ここでいう競合製品とは、ある製品種類の生産販売が終了したときに販売数が影響を受ける製品群を言う。例えば種類１の生産販売が終了したために種類２の販売数が増加すれば両者は競合しており、種類１の生産販売が終了しても種類３の販売数が増加しなければ両者は競合しない。競合製品には、自己が関与する競合製品と、他者が関与する競合製品が存在する。生産販売を継続するべきか終了するべきかを検討する製品が決まれば、それに対する競合製品群を知ることができる。競合製品群が決まれば、競合製品の属性毎の水準を知ることができる。そこで、競合製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶することができる。生産販売の終了時期が将来であり、終了時期の前後に市場に投入される競合製品が判明していれば、競合する新製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶することもできる。競合新製品についても、自己が関与する製品と他者が関与する製品が存在する。
【００１３】
消費者の価値観（属性と水準に抱く評価値）と、競合製品の仕様（属性毎の水準の設定）がコンピュータに利用可能に記憶されると、コンピュータによって、競合製品の販売数を製品種類毎に推定計算することができる。消費者の価値観（属性と水準に抱く評価値）と、競合製品の仕様（属性毎の水準の設定）から、競合製品の販売数を製品種類毎に推定計算する技術の詳細が、前記した「商品企画七つ道具」に解説されている。
【００１４】
製品は、部品を組合せて生産することから、部品をベースに展開することによって製品の生産原価を計算することができる。この方法では、自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群が記憶しているデータベースを利用する。生産販売を継続するべきか終了するべきかを検討する製品を特定すれば、その製品種類に必要な部品が抽出でき、抽出された部品をキーとしてデータベースを検索すれば、その部品がその製品種類にのみ必要とされている専用の部品か、他の製品種類でも必要とされている兼用部品かを判別することができる。専用部品であれば、その種類の製品の生産販売を終了することによって専用部品を廃止することができることが判明する。
部品の生産原価は、固定費と変動費による。ここでは、生産数量によらないで必要とされる原価を固定費といい、部品を生産するために必要な生産設備や金型を用意するのに必要な費用やその他の生産準備に必要な費用をいう。専用部品を廃止すれば、固定費を節約することができる。一方、生産数量に比例的に増加する原価を変動費という。製品種類の生産販売が終了しても、他の製品種類でも使用する兼用部品については固定費を節約することができず、変動費のみが節約できる。
部品ベースで原価内訳を分析すると、部品毎に固定費と変動費が計算できる。製品を生産するには、部品を輸送して組付けなければならない。その輸送と組付けに要する費用もデータベース化することができる。製品を構成する部品について、固定費と変動費と輸送費と組付費等を合計していくと、製品の生産に要する固定費と変動費を計算することができる。本方法では、部品ベースで、自己が関与する競合製品群の生産販売に要する原価を計算する。図１４は、部品ベースで展開した固定費と単価（変動費の単価）の一例を示し、固定費は専用設備費と型費と生産準備費から計算される。変動費は単価から計算され、その単価は、材料費、消耗品費、光熱費、加工費等の部品生産単価（これに代わって部品購入価格が記憶されていることもある）、部品輸送費、部品を製品に組付ける費用等から計算されている。単価に部品数を乗じることによって変動費が計算される。
【００１５】
データ入力工程が完了すると、消費者の価値観（評価値）がデータベースに記憶され、競合製品の仕様（属性毎の水準の設定）がデータベースに記憶され、製品を構成する部品がデータベースに記憶され、部品を生産（あるいは購入）して組付けるのに必要な原価（固定費と変動費）がデータベースに記憶される。
【００１６】
本方法では、消費者の価値観（属性と水準に抱く評価値）と、競合製品の仕様（属性毎の水準の設定）に基づいて、コンピュータが、競合製品の販売数を製品種類毎に推定計算する。製品種類を削減するときと削減しないときを比較対照する場合には、製品種類を削減する場合と削減しない場合のそれぞれについて、競合製品の製品種類毎の販売数を推定計算する。
競合製品の製品種類毎の販売数が推定計算されると、コンピュータは、製品の販売価格（水準の一つとして設定されている）を加味して、競合製品の製品種類毎の売上額を計算する。
また、コンピュータは、部品レベルで展開されている原価のデータを利用して自己が関与する競合製品群の生産販売に要する原価を計算する。製品種類を削減しないときには廃止する部品が存在せず、固定費は節約されない。変動費については、競合製品の製品種類毎の販売数から計算することができる。製品種類を削減するときには廃止する部品が存在することから固定費が節約される。変動費については、競合製品の製品種類毎の販売数から計算することができる。
以上によって、競合製品の製品種類毎の販売数、自己が関与する競合製品の製品種類毎の売上額、自己が関与する競合製品群の原価が計算されるので、自己が関与する競合製品群の合計売上額から自己が関与する競合製品群の原価を減じることによって、自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算することが可能となる。上記の金額は、製品種類を削減するときと削減しないときのそれぞれについて計算することができる。
製品種類を削減するときと削減しないときの、製品種類毎の販売数、製品種類毎の売上額、自己が関与する競合製品群から得られる利益額が対照可能となると、製品種類の削減することによって他者が関与する競合製品の販売が促進されて自己が関与する原価を低減しても自己が関与する利益が減少するケースであるのか、製品種類の削減しても自己が関与する競合製品の販売が促進されて自己が関与する原価を低減することによって自己が関与する利益が増加するケースであるのか等を知ることが可能となり、合理的な検討を進めることが可能となる。
製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益を知ることができればよく、製品種類を削減しない場合と比較対照しないでもよいことがある。この場合には、製品種類を削減しない場合の計算を省略することができる。
【００１７】
本発明は、製品種類削減計画の立案支援装置に具現化することもできる。この装置は、消費者が製品選択要因とする製品の属性と水準に対して消費者が抱く評価値をコンピュータに利用可能に記憶している第１データベースと、競合する複数種類の製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶している第２データベースと、自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群を記憶している第３データベースを備えている。
製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を知ることができればよく、製品種類を削減しない場合と比較対照しないでもよい場合には、操作者が指定した自己が関与する競合製品群から削減する製品種類を入力する手段と、第３データベースを検索して削減する製品種類に専用の部品を抽出する手段と、その専用部品の廃止に伴って生じる固定費の減少額を計算する手段と、削減する製品種類の生産販売の終了に伴って生じる変動費の減少額を計算する手段と、第１データベースと第２データベースを利用して製品種類削減後の競合製品毎の販売数を推定計算する手段と、推定計算された販売数から製品種類削減後の競合製品毎の売上額を計算する手段と、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を減じることによって計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を出力する手段を用意しておく。
この装置によると、削減する製品種類を入力することによって、削減する製品種類に専用の部品が抽出され、その専用部品が廃止されることによって得られる原価低減額を計算することができる。一方、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の売上額を計算することができ、製品種類削減後に自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算することができる。製品種類削減後に自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算することができるために、生産販売を継続するべきか終了すべきかの検討に必要なデータを提供することができる。
【００１８】
製品種類を削減しない場合の自己が関与する競合製品群から得られる利益と、製品種類を削減する場合の利益を比較対照したい場合には、上記のほかに、自己が関与する競合製品群の生産販売に要する原価を計算する手段と、第１データベースと第２データベースを利用して競合製品毎の販売数を推定計算する手段と、推定計算された販売数から競合製品毎の売上額を計算する手段と、自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から自己が関与する競合製品群の原価を減じて自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算する手段を用意しておく。
上記手段が用意されていれば、製品種類を削減しない場合に自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算することができるために、製品種類を削減する場合と削減しない場合を比較対照しながら検討するのに必要なデータを提供することができる。
【００１９】
本発明はまた、製品種類を削減するべきか削減するべきでないかを検討するのに必要なデータを提供するプログラムを提供する。
このプログラムは、消費者が製品選択要因とする製品の属性と水準に対して消費者が抱く評価値をコンピュータに利用可能に記憶している第１データベースと、競合する複数種類の製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶している第２データベースと、自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群を記憶している第３データベースを利用してコンピュータに下記の処理を実行させる。
このプログラムは、操作者が指定した自己が関与する競合製品群から削減する製品種類を記憶する処理と、第３データベースを検索して削減する製品種類に専用の部品を抽出する処理と、その専用部品の廃止に伴って生じる固定費の減少額を計算する処理と、削減する製品種類の生産販売の終了に伴って生じる変動費の減少額を計算する処理と、第１データベースと第２データベースを利用して製品種類削減後の競合製品毎の販売数を推定計算する処理と、推定計算された販売数から製品種類削減後の競合製品毎の売上額を計算する処理と、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を減じて計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を出力する処理とを実行させる。
このプログラムを利用すると、生産販売を継続するべきか終了すべきかを検討するのに必要なデータを得ることができる。
【００２０】
製品種類を削減しない場合の自己が関与する競合製品群から得られる利益と、製品種類を削減する場合の利益を比較対照したい場合には、上記のほかに、自己が関与する競合製品群の生産販売に要する原価を計算する処理と、第１データベースと第２データベースを利用して競合製品毎の販売数を推定計算する処理と、推定計算された販売数から競合製品毎の売上額を計算する処理と、自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から自己が関与する競合製品群の原価を減じて自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算する処理を実行させる。
このプログラムを利用すると、製品種類を削減する場合と削減しない場合を比較対照しながら検討するのに必要なデータを提供することができる。
【００２１】
【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）  評価値データベースは消費者毎に評価値を記憶している。消費者と競合製品の組合せ毎に、その消費者がその製品に認める価値を数値化した値、即ち、総合評価値を計算する。特定の消費者について全部の競合製品に対して総合評価値を計算し、その消費者は最も高い総合評価値を持つ製品を選択するものとする。それをすべての消費者について実行することによって、競合製品群の製品種類毎の販売シェアを計算する。
（形態２）  評価値が記憶されている消費者が全消費者を代表していない場合には、それを修正して販売シェアを推定計算する。例えば、評価値が判明している消費者がＡとＢであり、実際の市場には、消費者Ａと類似する価値観を有する消費者が消費者Ｂと類似する価値観を有する消費者の２倍存在する場合には、消費者Ａの選択する製品数を消費者Ｂが選択する製品数の２倍にして販売シェアを計算する。
（形態３）  製品の売上額と原価をモデルライフ毎に計算する。モデルチェンジしてバージョンアップするときに、新たな投資を必要とすることから、新たな投資をしてバージョンアップして生産販売を継続するか、新たな投資をしないで生産販売を終了するのかを検討する。
（形態４）  部品の原価を固定費と変動費で計算する。固定費は、部品の生産設備の費用、金型の費用、生産準備費で計算する。変動費には、部品一個あたりの生産に要する人件費、材料費、光熱費、輸送費等を含める。部品を製品に組付ける作業に要する費用も含めて、製品生産原価（変動費）を、部品単位で積み上げて計算する。
【００２２】
【実施例】本実施例の立案支援装置のハードウエア構成は、通常のコンピュータ装置であり、図示は省略する。そのコンピュータ装置は、図１に示す各種のデータベース（ＤＢ）と演算装置等で構成されている。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。種々の演算装置は、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１に示す装置は、本発明を自動車という製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を必要とする製品に広く適用することができる。
【００２３】
データベース２は、製品（この場合は自動車）の属性と水準を記憶している。図２はデータベース２の記憶内容を例示しており、属性には、メーカ、排気量、燃費、駆動方式等の消費者が製品を選択して購入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、メーカという属性には、Ｉ社、ＩＩ社、ＩＩＩ社等の水準が記憶されており、排気量という属性には、排気量を区分した水準が記憶されている。
【００２４】
演算装置４では、消費者の価値観を調査するために、属性毎の水準を組合せた仮想的な製品群を創り出す。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消費者が認める評価値（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）が算出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個づつの仮想製品を想定する。図３にその一例が示され、消費者が２者択一で選択する製品４４と４６、製品５０と５２等が創り出される。創り出される製品の水準は、少ない製品数で多種類存在する水準の評価値（部分効用係数）が算出されるように、直交表の手法を用いて選択される。
図１の処理６では、インターネットを利用した仮想商談方式で消費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消費者に、図３に例示した製品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。ついで製品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製品の組に対して次々に実行してもらう。
【００２５】
相当数の消費者から回答が得られると、図４の５６に示す表が作成される。表５６のβは、属性毎の水準に対して消費者が抱く評価値ないし部分効用係数を示し、消費者の製品選択時に有利に働く水準の部分効用係数は正の値であり、有利に強く働くほど大きな部分効用係数となっており、消費者の製品選択時に有利にも不利にも働かない水準の部分効用係数はゼロであり、消費者の製品選択時に不利に働く水準の部分効用係数は負であり、不利に強く働くほど小さな（絶対値は大きい）部分効用係数となっている。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。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、消費者の製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α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、消費者の製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２に示した属性と水準のリストから、図３に示した一対比較法に用いる製品の組を創り出し、得られた回答から、属性と水準毎の部分効用係数を計算し、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。図１の演算工程８では、処理６の調査から得られた回答に基づいて、図４の表５６に例示した、属性と水準毎の部分効用係数βと、属性の寄与率αを計算して第１データベースに記憶する。
【００２６】
図４は、消費者の価値観を調査する別の方式を示し、消費者に順位つけてもらう複数種類の製品を仮想する。ここでも直交表を用いて仮想する製品の水準の組合せを算出する。仮想された製品は、水準の組合せを示すカードによって示される。このカードは、通常属性プロファイルカードと呼ばれる。消費者は、複数枚の属性プロファイルカードを、自己の価値観に応じて順位つけする。この調査手法によっても、図４の表５６に示す、属性と水準毎の部分効用係数と、属性毎の寄与率を計算することができる。属性プロファイルカードを用いた価値観調査と、それから属性と水準毎の部分効用係数と属性毎の寄与率を計算する過程は、「商品企画七つ道具の第９章」に詳しく説明されている。
【００２７】
図１のデータベース１０には、図５に例示するように、地域ないし国別の消費者の数に関するデータが記憶されている。そのデータベース１０も、消費者の属性（年齢、家族人数、世帯収入）と各属性の水準（年齢であれば１５〜２０歳、家族人数であれば１人又は２人といった水準）別に人口が記憶されている。図５の場合、検討している地域ないし地域には、１５〜２０歳の人口がγ１２人存在し、世帯年収８０００〜１２０００ドルの人口がγ３３だけ存在していることを例示している。このデータベース１０は、地域ないし国別に用意されており、製品を供給する全地域をカバーしている。
【００２８】
価値観を調査した消費者は必ずしも全消費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消費者に偏ってしまう。調査で得られた価値観を全消費者の平均的価値観とすることができない。
図１の演算装置２２では、調査対象者の偏りを考慮して、属性の寄与率と水準の部分効用係数を修正する。その修正処理の一例が図６に示される。
図６では、インターネットを利用した価値観調査に応じた消費者の８０％が男性であり２０％が女性であったとする。この場合、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６で示す式で計算され、当該地域の平均的消費者は、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。
図１の演算装置２２では、調査対象者の偏りを考慮し、属性の寄与率と水準の部分効用係数を修正し、平均的消費者のそれに修正する。
【００２９】
図１のデータベース１２には、自己が関与する競合製品と他者が関与する競合製品の全製品について属性別水準が記憶されている。図１では、自己が関与する競合製品を簡単に自社製品と標記し、他者が関与する競合製品を簡単に他社製品と標記している。その一例が図７に示され、製品Ｘは、ＩＩ社製であり、排気量は１．２〜１．４リットルの水準であり、燃費は１６〜１９ｋｍ／リットルの水準であることが記憶されている。このデータベースには、製品の実績販売数の経年的変化が合わせて記憶されている。このデータベースは自社製品と他社製品を区別することなく、すべての製品について記憶されている。
【００３０】
自動車の場合、どの車種とどの車種が競合し、どの車種とどの車種は競合しないかを判断することが困難である。
図１の演算処理部１４では、製品別にポジショニングする。ポジショニングは種々の観点で実行する。一つのポジショニング方法では、図４の表５６に示す寄与率αが最も高い上位２つの属性によって、２次元のマップに製品をポジショニングする。
図８がその一例を示し、最も高い寄与率（４５．６％）を示した製品特性１（乗り心地と操作性と安定性と内装とサイズの属性を総合した特性）を横軸にとり、次に高い寄与率（１６．１％）を示した製品特性２（価格と燃費と保険代と、価格を機能で除して得られる値ごろ感の属性を総合した特性）を縦軸にとった２次元のマップに製品をポジショニングした例を示す。コンジョイント分析では、属性の寄与率のみならず、属性を組合せた結合属性の寄与率を計算することができる。最も高い寄与率が一つの属性で得られることはまれであり、結合属性が高い寄与率をもたらすことが多い。
図８に例示する場合、製品群は範囲６４に広がっており、生産販売の終了計画を検討している自己が関与する製品がポイント６０にポジショニングされた場合を例示している。この場合、ポイント６０に近接している範囲６２内にポジショニングされている製品を抽出すると、生産販売を終了する自己が関与する製品に競合する製品群が明らかになってくる。即ち、生産販売を終了することによって販売数が変動する製品群が明らかになってくる。競合製品は、自己が関与するから提供されていることもあれば、他者が関与するから提供されていることもある。
【００３１】
製品の所有者の水準分布から、競合製品を抽出することもできる。図９に示すように、製品（例えば製品Ｘ）の所有者の内の１５歳以下はδ１１であり、それが１５歳以下の人口の何％にあたるのかということを整理することができる。その人口比が属性別水準別に算出されれば、人口比が水準によって最も大きく変化する属性が明らかになる。例えば、年齢の水準別の人口比は大きく変わらないのに家族人数の水準別人口比は大きく変わるといったことが明らかになる。
そこで、人口比が水準によって最も大きく変化する２つの属性を利用した２次元のマップに製品をポジショニングすることが可能である。図１０は、その一例を示し、この場合、寄与率が最大（４８．９％）である年齢と世帯年収を結合した属性（横軸）と、寄与率が次位（３４．６％）である家族人数と世帯年収を組合せた属性（縦軸）の２次元のマップに製品をポジショニングした例を示す。図１０に例示する場合、製品群は２次元マップ上に広く広がっており、マップの右上には高収入の大家族に好まれる車種が位置し、右下には高収入の小家族に好まれる車種が位置し、左下には低収入の小家族に好まれる車種が位置し、左上には低収入の大家族に好まれる車種が位置している。生産販売の終了を検討している自己が関与する製品がポイント６６にポジショニングされており、この場合、近接している範囲６８内にポジショニングされている製品を抽出すると、生産販売を終了する製品に競合する製品群が明らかになってくる。
【００３２】
図１の第２データベース１６には、演算部１４のポジショニング結果から抽出される競合製品の属性と水準のデータが記憶される。第２データベース１６は、データベース１２の部分データベースに相当する。
【００３３】
図１の第２データベース１６に競合製品の属性と水準のデータが記憶されていると、その第２データベース１６と第１データベース８から、競合製品群に占める製品別のシェアを計算することができる。今、図１１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、ある製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、当該製品の販売数は、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。すべての競合製品の販売数を計算すれば、競合製品群に占める製品別のシェアを計算することができる。図１の演算部２４では、上記の演算を実行して競合製品群に占める製品別のシェアを計算する。
【００３４】
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。データベース８に属性別水準毎の部分効用係数を記憶するにあたって、消費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１２に示すように、消費者１の属性別水準毎の部分効用係数βが記憶され、消費者２の属性別水準毎の部分効用係数χが記憶され、消費者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、特定製品の属性と水準設定を入力することで、その消費者がその特定製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、消費者１が製品１に認める総合評価値、消費者１が製品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１２の式によって計算することができる。図１２の場合、一部の消費者と一部の製品しか図示されていないが、実際には多くの消費者と多くの製品に関する情報が記憶されている。
一人の消費者に対して競合製品のそれぞれの価値数値を算出すると、その消費者が最も高い価値を認める製品が明らかになり、その消費者が製品選択に際して選択するであろう製品を知ることができる。これをデータベース８に記憶されている全部の消費者に対して実行することによって、データベース８に記憶されている全消費者のなかでの製品別シェアを計算することができる。
【００３５】
データベース８に記憶されている消費者群が地域の全消費者を代表するものであれば、それを製品別のシェアとすることができる。データベース８に記憶されている消費者が地域の全消費者からは偏ったものであれば、その偏りを補正することによって製品別のシェアを推定計算することができる。例えば、評価値が判明している消費者が１と２であり、実際の市場には、消費者１と類似する価値観を有する消費者が消費者２と類似する価値観を有する消費者の２倍存在する場合には、消費者１が選択する製品数を消費者２が選択する製品数の２倍にして販売シェアを計算する。
消費者と製品の組合せ毎に、消費者がその製品に認める価値が数値化されれば、その数値を消費者の製品選択確率として処理することによって、製品別のシェアを推定計算することもできる。
【００３６】
図１の比較演算部２８では、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し、一致しなければ、属性の寄与率と水準の部分効用係数を修正して（処理部２６）シェアの推定計算（演算部２４）をやり直す。部分効用係数から計算されたシェアと実際のシェアが良く一致するまで、属性の寄与率と水準の部分効用係数の修正処理を繰返す。
修正の方法には、各種の数学的な方法をとることができる。例えば、特定の属性に関する寄与率がｋ倍となるように、その属性に属する水準の評価値をｋ倍する。そのｋ倍した評価値によって推定計算した販売数が実際販売数に良く一致するｋの値をとく。あるいは、属性Ａに属する水準の評価値をｋＡ倍し、属性Ｂに属する水準の評価値をｋＢ倍し、属性Ｃに属する水準の評価値をｋＣ倍し、そのｋＡ，ｋＢ，ｋＣ倍した評価値によって推定計算した販売数が実際販売数に良く一致するｋＡ，ｋＢ，ｋＣを求めるようにしてもよい。
評価値の修正処理は、全消費者に対して一律に施してもよいが、特定の集団に大きなずれが存在しそうな場合には、その特定の集団に属する消費者に対して修正することで実際販売数に良く一致する販売数が計算されるようになることがある。この場合には、特定の集団に属する消費者に対してのみ修正処理を実行すればよい。
上記の比較と修正処理によって、価値観調査と実際の製品購入時の製品選択との間に生じる誤差が修正される。
【００３７】
図１のデータベース１８には、判明している他者が関与する新製品投入計画が記憶されている。投入が予定されている製品の仕様（水準の設定であり、図７に例示したものに同じ）と、投入時期等が記憶されている。他者が関与する新製品投入情報は種々の情報源から合法的に入手可能である。
【００３８】
図１のデータベース２０には、投入計画を検討したい自己が関与する新製品投入計画が記憶されている。投入を予定している製品の仕様と投入時期等を仮に決定しておいて計画の妥当性を評価し、計画の妥当性が検証されれば投入計画として決定する一方、計画の問題点が顕在化されれば計画を修正する。
【００３９】
図１の手段２１は、生産販売を中止するべきか否かを検討する製品種類を入力する。その製品種類は、操作者が指定する。
図１の第２データベース１６に競合製品の属性と水準のデータが記憶され、データベース１８に他社が投入する競合製品の属性と水準のデータが記憶され、データベース２０に自社が投入する競合製品の属性と水準のデータが記憶され、第１データベース８に修正された属性の寄与率と水準の部分効用係数が記憶されているために、演算部３０では、これらのデータを利用して競合製品の製品種類毎の販売数を推定計算する。ここでは、図１１で説明した計算式、または図１２で説明した推定方法に従って製品種類毎のシェアを算出し、それと競合製品群の合計販売見通しから、自己が関与する製品の販売数を推定計算する。シェアの推定計算に用いる部分効用係数は、実際のシェアと良く一致するシェアをもたらす係数に修正されているために、推定計算の信頼性が高い。
なお、販売数は既存製品種類の削減時期から経時的に算出され、販売数の時間的推移まで推定計算される。
販売数推定計算部３０は、製品種類を削減しない場合の製品種類別の販売数と、製品種類を削減する場合の製品種類別の販売数をそれぞれ比較する。両者を比較すると、製品種類を削減することによって競合製品群の合計販売数が減少するのかしないのか、製品種類を削減することによって自己が関与する競合製品の販売数が増加するのかあるいは他者が関与する競合製品の販売数が増加するのか等を知ることができるようになる。
【００４０】
図１の第３データベース４２には、自己が関与する競合製品毎に、その種類の製品に利用されている部品リストが記憶されている。自動車の場合、製品種類は車種によって大分類され、車種内の詳細種類によってさらに詳細に分類されている。第３データベース４２には、詳細分類された製品種類毎に、部品リストが記憶されている。
製品種類を特定すると、その種類の製品に利用されている部品リストを知ることができる。そのリストに含まれている部品を指定して第３データベース４２を検索すると、その部品が他の製品種類でも利用されている兼用部品か、他の製品種類では利用されていない専用部品かが判明する。
図１３には、第３データベース４２の一例が例示されており、兼用部品と専用部品に分類されて記憶されている。例えば、大分類された車種１の場合、フロントドアは車種１に専用の部品であり、他の車種には兼用されていないことがわかる。シリンダブロックについては、車種１と車種２で兼用されていることがわかる。兼用部品については、どの車種と兼用しているのかまで記憶されている。同様のことは詳細種類単位でも記憶されており、バンパは種類１−１に専用部品であり、種類１−２から１−４には利用されていないことがわかり、シートについては、種類１−１と１−２で兼用していることがわかる。
【００４１】
図１のデータベース４３には、部品単位で、原価構成が記憶されている。部品の生産原価は、固定費と変動費に分類されている。生産数量によらないで必要とされる原価を固定費といい、部品を生産するために必要な生産設備や金型を用意するのに必要な費用やその他の生産準備に必要な費用をいう。専用部品を廃止すれば、固定費を節約することができる。兼用部品については、製品種類の生産販売を終了しても固定費を節約することができない。生産数量に比例的に増加する原価を変動費という。部品を生産するには、人件費、材料費、光熱費等が必要とされる。部品を購入するためには、購入費が必要とされる。製品を生産するには部品を輸送して組付けなければならない。その輸送と組付けに要する費用もデータベース化されている。部品毎に、部品を生産（あるいは購入）して製品に組付けるのに必要な単価が記憶されている。生産数に応じて変動する変動費を計算できるように、データベースには変動費の部品あたりの単価が記憶されている。
製品を構成する部品について、固定費と変動費を合計していくと、製品の生産に要する固定費と変動費を計算することができる。本方法では、部品ベースで展開されている原価構成を積み上げていって、自己が関与する競合製品群の生産販売に要する原価を計算する。
【００４２】
コンピュータは、演算部３２によって、自己が関与する製品の生産原価を推定計算する。製品種類を削減しない場合には、全部品の固定費を合計する。また、変動費を計算するための単価に、製品種類毎に推定計算されている販売数を乗じて、その部品の変動費を計算する。全部品について変動費を合計する。これによって、全競合製品の生産に要する原価が計算される。この計算結果は、現状の原価に対応するものであり、信頼性が高い。
製品種類を削減する場合には、その製品種類の専用部品のための固定費を除外する。専用部品が廃止されるので固定費が不要となる。変動費については、廃止する製品種類の部品の分が減額される。その一方において、生産販売を中止することによって生産販売数が増大する製品種類については、変動費の増大分を計算する。
現状をベースにして、生産販売を中止する製品種類の専用部品のための固定費を除外する方式を採用すると、製品種類削減後の固定費を正確に計算することができる。また、現状をベースにして、生産販売を中止する製品種類の部品のための変動費を除外し、生産販売を中止することによって生産販売数が増大する製品種類については、その増大数に応じて変動費を増額する方式を採用すると、製品種類削減後の変動費を正確に計算することができる。
【００４３】
演算部３４では、自己が関与する競合製品群から得られる利益を推定計算する。即ち、演算部３０で推定計算された販売数と、販売価格（水準の一種として設定されている）から自己が関与する製品種類毎の売上額を推定計算する。それを自己が関与する競合製品群について合計することによって、自己が関与する競合製品群の売上額を推定計算する。自己が関与する競合製品群の合計売上額から、演算部３２で推定計算された自己が関与する競合製品群の製品原価を減じることによって、自己が関与する競合製品群から得られる利益を推定計算する。
演算部３４は、製品種類を削減しないときに自己が関与する競合製品群から得られる利益と、製品種類を削減したときに自己が関与する競合製品群から得られる利益を計算する。
【００４４】
コンピュータは、自己が関与する競合製品群から得られる利益を、製品種類を削減しないときと削減したときを比較対照して出力する。この対照結果を参照することによって、計画決定者は正しい決定を下せるようになる。
コンピュータは、図１の手段３６で、自己が関与する競合製品群から得られる利益を最大にする品揃えを探索する。例えば、製品種類１を削減することによって得られる利益と、製品種類２を削減することによって得られる利益を比較する。全ての製品を削減対象として計算を進めることによって（図１の手段４０）、自己が関与する競合製品群から得られる利益を最大にする削減種類を特定することができる。
現状から削減しないことによって最大の利益が得られることもある。この場合には、現状の品揃えが最善であるとして削減しない。例えば、製品種類１を削減することによって最大利益を得られるのなら、製品種類１を削減する削減計画を得ることができる。あるいは、製品種類１−１を削減することによって最大利益を得られるのなら、製品種類１−１を削減する削減計画を得ることができる。
【００４５】
図１５は、製品種類削減計画立案支援装置の要部を説明する図であり、消費者が製品選択要因とする製品の属性と水準に対して消費者が抱く評価値をコンピュータに利用可能に記憶している第１データベース７０と、競合する複数種類の製品の属性毎の水準をコンピュータに利用可能に記憶している第２のデータベース７２と、自己が関与する製品種類毎にその種類の製品に必要な部品群を記憶している第３データベース７４と、自己が関与する競合製品群の生産販売に要する原価を計算するのに必要なデータを記憶しているデータベース７６と、そのデータベース７６のデータから製品の原価（固定費と変動費）を計算する手段７８と、競合製品群の原価を計算する手段８４と、第１データベース７０と第２データベース７２を利用して競合製品毎の販売数を推定計算する手段８０と、推定計算された販売数から競合製品毎の売上額を計算する手段８２と、自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、自己が関与する競合製品群の原価を減じて、自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算する手段８６を備えている。
また、操作者が指定した自己が関与する競合製品群から削減する製品種類を入力する手段７９と、第３データベースを検索して削減する製品種類に専用の部品を抽出する手段９６を備えている。製品の原価（固定費と変動費）を計算する手段７８は、専用部品の廃止に伴って生じる固定費の減少額を計算し、削減する製品種類の生産販売の終了に伴って生じる変動費の減少額を計算する。手段８０は、第１データベースと第２データベースを利用して、製品種類削減後の競合製品毎の販売数を再度推定計算する。手段８２は、再度推定計算された販売数から製品種類削減後の競合製品毎の売上額を再度計算する。手段８４は、固定費の減少額と変動費の減少額から、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を再度計算する。手段８６は、再度計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の売上額の合計額から、再度計算された製品種類削減後の自己が関与する競合製品群の原価を減じて、製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を再度計算する。出力手段８８は、製品種類削減前の自己が関与する競合製品群から得られる利益額と製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を対照して出力する。評価手段９０は、製品種類削減前の自己が関与する競合製品群から得られる利益額と製品種類削減後の自己が関与する競合製品群から得られる利益額を比較対照して、満足できる利益額をもたらす削減製品種類を探索する。満足できる利益額をもたらす品揃えが探索されないうちは、手段９４が検討対象とする製品種類を切換えていく。満足できる利益額をもたらす品揃えが探索されたときに、手段９２が削減種類を確定する。
【００４６】
図１６は、製品種類削減計画立案支援方法の要部を説明する図であり、消費者が製品選択要因とする製品の属性と水準に対して消費者が抱く評価値を記憶している第１データベース７０を整備する（ステップＳ２）。次に、競合する複数種類の製品の属性毎の水準を記憶している第２データベース７２を整備する（ステップＳ４）。次に、第１データベースと第２データベースを利用して全部の競合製品の生産販売を継続するときの製品種類毎の販売数を推定計算する（ステップＳ６）。ここでは、車種単位のみならず、車種内の詳細種類単位で販売数を推定計算する。次に、自己が関与する競合製品毎の売上額を計算する（ステップＳ８）。ここでも、車種単位のみならず、車種内の詳細種類単位で売上額を推定計算する。次に、現状の自己が関与する競合製品群を生産販売するのに要している原価構成を分析し、固定費と変動費に分析する（ステップＳ１０）。図１４のデータベースは、原価構成の分析結果によって整備される。次に、全部の競合製品の生産販売を継続するときの自己が関与する競合製品群の原価を計算する（ステップＳ１２）。部品毎に、固定費と変動費に分析されており、製品種類毎の販売数が推定計算されていることから、全部の競合製品の生産販売を継続するときの自己が関与する競合製品群の原価を計算することができる。次に、自己が関与する競合製品群の合計売上額から合計原価を減じて合計利益を計算する（ステップＳ１４）。これによって、全部の競合製品の生産販売を継続するときに自己が関与する競合製品群から得られる利益額を計算することができる。
次に、自己が関与する競合製品群から削減する製品種類を入力する（ステップＳ１６）。削除する種類は、車種単位で指定することもできるし、詳細単位まで指定することができる。
次に、製品種類削減後の製品種類毎の販売数を推定計算する（ステップＳ１８）。ここでは、車種単位のみならず、車種内の詳細種類単位で販売数を推定計算する。次に、自己が関与する競合製品毎の売上額を計算する（ステップＳ２０）。ここでも、車種単位のみならず、車種内の詳細種類単位で売上額を推定計算する。
次に、生産販売の終了に伴って不要となる部品を抽出する（ステップＳ２２）。次に、部品が廃止されることによって得られる固定費の減額分を計算する（ステップＳ２４）。さらに、生産販売の終了に伴って得られる変動費の減額分を計算する（ステップＳ２６）。ステップＳ１２で計算した製品種類を削減しないときの自己が関与する競合製品群の原価をベースにして、ステップＳ２４で計算された固定費の減額分と、ステップＳ２６で計算された変動費の減額分を加味することによって、製品種類を削減したときの自己が関与する競合製品群の原価を計算する（ステップＳ２８）。ステップＳ１２で計算した現状の原価をベースにして計算すると、原価を精度よく計算することができる。
次に、製品種類を削減したときの自己が関与する競合製品群から得られる合計利益を計算する（ステップＳ３０）。次に、ステップＳ１４で計算された製品種類を削減しないときの自己が関与する競合製品群から得られる合計利益額と、ステップＳ３０で計算された製品種類を削減したときの自己が関与する競合製品群から得られる合計利益額を対照して表示する（ステップＳ３２）。これによって、製品種類削減計画立案担当者は、削減に伴う変化を定量的に把握することができる。
製品種類削減計画立案担当者が、予想される利益を受入れられれば、製品種類削減計が確定される。製品種類削減計画立案担当者が、予想される利益を受入れられなければ、削減種類を変更して処理をやり直す（ステップＳ３６）。
【００４７】
【発明の効果】本発明によると、図１７に例示するように、製品種類を削減することによる売上額の減少と原価の減少が明らかになり、自己が関与する利益がどう変化するかを知ることが可能となる。図１７では、横軸に製品販売数が取られ、縦軸に金額が取られている。直線ｅは、販売数と売上額の関係を示している。Ａ１は、製品種類を削減しない場合に推定される販売数であり、Ｅ１の売上額が得られる。Ａ２は、製品種類を削減する場合に推定される販売数であり、Ｅ２の売上額が得られる。製品種類を削減すれば、販売数はＡ１からＡ２に減少し、売上額はＥ１からＥ２に減少する。
直線ｄ１は、製品種類を削減しない場合の原価を示し、固定費Ｄ１に変動費を加えたものである。製品種類を削減しなければ、Ｅ１の売上額を得るのに、Ｂ１の原価が必要なことがわかる。直線ｄ２は、製品種類を削減した場合の原価を示し、固定費Ｄ２に変動費を加えたものである。固定費Ｄ２は固定費Ｄ１よりも節約されている。製品種類を削減すると、Ｅ２の売上額を得るのにＢ２の原価が必要なことがわかる。
以上から、製品種類を削減しないときの利益Ｃ１と、製品種類を削減するときの利益Ｃ２が計算される。この場合、売上額が減少する以上に原価が圧縮され、製品種類を削減することによって自己が関与する利益が増加することを例示している。
本発明によると、製品種類を削減するべきか否か、削減する場合には、どの種類を削減するのが有効であるのか等を定量的に検討するのに必要なデータが得られ、計画の検討過程が有力に支援される。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例の製品種類削減計画の立案支援装置のシステム構成を示す図。
【図２】自動車という製品の属性と水準を例示する図。
【図３】属性の寄与率と水準の部分効用係数を算出する方法を例示する図。
【図４】属性の寄与率と水準の部分効用係数を算出する他の方法を示す図。
【図５】消費者の属性／水準別の構成数データベースの一例を示す図。
【図６】調査結果から平均的消費者の価値観に修正する過程を示す図。
【図７】製品の属性／水準別データベースの一例を示す図。
【図８】製品の特性（結合特性）によって製品をポジショニングしたマップ。
【図９】製品所有者の属性／水準別データベースの一例を示す図。
【図１０】製品所有者の特性（結合特性）によって製品をポジショニングしたマップ。
【図１１】水準の部分効用係数から、製品販売数を計算する過程を示す図。
【図１２】水準の部分効用係数から、製品販売数を計算する他の過程を示す図。
【図１３】製品と部品のデータベースの一例を示す図。
【図１４】部品ベースでの原価構成を例示する図。
【図１５】実施例の製品種類削減計画立案支援装置の要部を示す図。
【図１６】実施例の製品種類削減計画立案支援方法の要部を示す図。
【図１７】実施例で得られるデータの意味を説明する図。
【符号の説明】
２：消費者の製品選択要因となる製品の属性／水準データベース
６：インターネットによる仮想商談（価値観調査）
８：属性の寄与率と水準の部分効用係数の算出部とそのデータベース
１０：消費者の属性／水準データベース
１６：競合製品の属性／水準データベース
１８：他者が関与する新製品投入計画データベース
２０：自己が関与する新製品投入計画データベース
２２：属性の寄与率と水準の部分効用係数の修正部
２１：削減製品種類指定手段
３０：製品種類毎の販売数推定計算部
３２：自己が関与する競合製品群の原価計算部
３４：自己が関与する競合製品群から得られる利益計算部
４０：削減製品種類修正部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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