(57)【要約】【課題】  膨大な数の事前調査やプレテスト等をせずに適切な価格水準の刻み幅を決定する。【解決手段】  価格水準決定部２８の算出部３０が、ＤＢ２６から最低価格水準Ｐｍｉｎと最高価格水準Ｐｍａｘと価格水準の刻み幅Δを抽出し、ＰｍｉｎとΔの関係を表わす関数ｆ１と、ＰｍａｘとΔの関係を表わす関数ｆ２を算出する。決定部３２は、調査対象商品分類内の最低価格と関数ｆ１から価格水準の刻み幅Δｋ１を算出し、最高価格と関数ｆ２から価格水準の刻み幅Δｋ２を算出し、Δｋ１とΔｋ２を平均して調査対象商品分類の価格水準の刻み幅Δｋを決定する。決定部３４は、調査対象商品分類内の最低価格と最高価格の間をΔｋで刻んで価格水準群を決定する。評価値算出部３６は、決定された価格水準を利用した価値観調査結果に対してコンジョイント分析を実行し、商品属性に属する水準に対する評価値を算出する。【選択図】  図１
2005189926.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属性に属する水準に対して購入者が認める評価値を計測する装置であり、
過去の計測時に正確な評価値をもたらした、同一商品分類内の最低価格と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ１を記憶している手段と、
過去の計測時に正確な評価値をもたらした、同一商品分類内の最高価格と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ２を記憶している手段と、
これから計測する商品分類内の最低価格と前記関数ｆ１から価格水準の刻み幅Δｋ１を算出する手段と、
これから計測する商品分類内の最高価格と前記関数ｆ２から価格水準の刻み幅Δｋ２を算出する手段と、
前記価格水準の刻み幅Δｋ１とΔｋ２を平均してこれから計測する商品分類のための価格水準の刻み幅Δｋを決定する手段と、
これから計測する商品分類内の最低価格と最高価格の間を価格水準の刻み幅Δｋで刻んで価格水準群を決定する手段と、
決定された価格水準群を利用して得られた購入者の価値観調査結果に対して、コンジョイント分析を実行し、属性に属する水準に対する評価値を算出する評価値算出手段と、
を有する評価値計測装置。
【請求項２】
請求項１の評価値計測装置に、
前記評価値算出手段によって算出された評価値から商品毎の総合評価値を計算し、商品毎の総合評価値から同一商品分類に属する商品毎のシェアを計算する評価値／シェア計算手段と、
当該商品分類に属する商品毎の実績シェアと、評価値／シェア計算手段で計算される商品毎の計算シェアが一致するように、価格水準に対する評価値を修正する手段と、
が付加されている評価値計測装置。
【請求項３】
請求項２の評価値計測装置に、
価格水準に対する評価値の修正係数を、修正後の評価値をもたらす価格水準の刻み幅の修正係数に変換する手段が付加されている評価値計測装置。
【請求項４】
請求項３の評価値計測装置に、
価格水準の刻み幅の修正係数で修正された価格水準の刻み幅と当該商品分類の最低価格のデータを加えて前記関数ｆ１を修正する手段と、
価格水準の刻み幅の修正係数で修正された価格水準の刻み幅と当該商品分類の最高価格のデータを加えて前記関数ｆ２を修正する手段と、
が付加されている評価値計測装置。
【請求項５】
請求項１の評価値計測装置に、
前記Δｋ１とΔｋ２の差が所定値以上のときに警告する手段が付加されている評価値計測装置。
【請求項６】
コンジョイント分析に用いる価格水準の刻み幅の決定方法であり、
正確な計算シェアを導いた評価値が得られた価値観調査で用いた「最低価格水準と最高価格水準と価格水準の刻み幅」の実績値を記憶しているデータベースを整備する工程と、
そのデータベースに記憶されている「最低価格水準と価格水準の刻み幅」から最低価格水準と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ１を算出する工程と、
そのデータベースに記憶されている「最高価格水準と価格水準の刻み幅」から最高価格水準と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ２を算出する工程と、
これから計測する商品分類内の最低価格と前記関数ｆ１から価格水準の刻み幅Δｋ１を算出する工程と、
これから計測する商品分類内の最高価格と前記関数ｆ２から価格水準の刻み幅Δｋ２を算出する工程と、
前記価格水準の刻み幅Δｋ１とΔｋ２を平均してこれから計測する商品分類のための価格水準の刻み幅Δｋを決定する工程
を備えている価格水準の刻み幅の決定方法。
【請求項７】
コンジョイント分析に用いる価格水準の刻み幅を決定するプログラムであり、
正確な計算シェアを導いた評価値が得られた価値観調査で用いた「最低価格水準と最高価格水準と価格水準の刻み幅」の実績値を記憶しているデータベースに記憶されている「最低価格水準と価格水準の刻み幅」から最低価格水準と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ１を算出する処理と、
そのデータベースに記憶されている「最高価格水準と価格水準の刻み幅」から最高価格水準と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ２を算出する処理と、
これから計測する商品分類内の最低価格と前記関数ｆ１から価格水準の刻み幅Δｋ１を算出する処理と、
これから計測する商品分類内の最高価格と前記関数ｆ２から価格水準の刻み幅Δｋ２を算出する処理と、
前記価格水準の刻み幅Δｋ１とΔｋ２を平均してこれから計測する商品分類のための価格水準の刻み幅Δｋを決定する処理
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、購入者が商品選択要因とする商品属性に属する水準に対して購入者が認める評価値を計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。
属性に属する「水準」とは、属性に関する具体的な値を複数の段階に分割した場合に、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。
商品の「分類」とは、一定の購入者層と価格帯で特定されるグループをいい、いわゆる競合商品を含むグループである。例えば商品が自動車の場合は、軽自動車、高級サルーン、ミニバン、スポーツカー等が分類に相当し、商品がカメラの場合は、使い捨てカメラ、コンパクトカメラ、高級一眼レフ等が分類に相当する。
【背景技術】
【０００３】
新規商品の開発を行うためには、それに先立って、新規商品のどの属性に重点をおくのか、属性に属する水準をどのように設定するかを企画する必要がある。商品の企画が適切に行われたか否かによって、商品の売り上げは大きく左右される。このため、新規商品の企画を適切に行うことは、企業にとって非常に重要である。
購入者の商品に対する価値観は多様化し、企業は多くの購入者が求めるであろう商品の属性毎の水準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、多くの購入者が求めるであろう商品の属性毎の水準を的確に把握することが困難である。
多くの購入者が求めるであろう属性毎の水準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る一方、購入者が求める商品を低価格で提供することができる。企業のみならず購入者の側からも、購入者が求める商品の属性毎の水準を事前に正確に把握するための技術が必要とされている。
【０００４】
多くの購入者が優先して選択するであろう商品の属性毎の水準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、購入者の商品に対する選択優先順位のデータを用いて、購入者が商品選択要因とする属性に属する水準に対して購入者が認める評価値（部分効用値ともいう）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。
例えば商品が自動車の場合、購入者は、メーカという属性については、Ｘ社という水準が好ましいのか、あるいはＹ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、１３０万円という水準が好ましいのか、あるいは１５０万円という水準が好ましいかを判断し、排気量という属性については、１．３リットルという水準が好ましいのか、あるいは１．５リットル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。
商品選択時における購入者の同一属性内の水準群に対する選好度は一定でなく、例えば多くの購入者が１．３リットルという水準を好んで商品を選択するために、１．５リットルという水準が好まれない反面、メーカがＸ社であるかＹ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、排気量という属性の１．３リットルという水準は商品選択の際に選好度の高い水準であり、１．５リットルという水準は商品選択の際に選好度の低い水準であり、メーカという属性のＸ社製であるという水準やＹ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。購入者の水準に対する選好度は数値化することができ、例えば選好度の高い水準を正の値、中立な水準をゼロの値、選好度の低い水準を負の値で示すことができる。数値化する基準は任意にとることができ、最も選好度が低い水準をゼロにし、中立な水準から選好度の高い水準を、選好度の高さに従った正の値に決定してもよい。購入者の水準に対する選好度を数値化した値が、評価値ないし部分効用値である。
【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、全概念法（全プロファイル法）が用いられる。全概念法では、属性毎の水準を様々に組合せた仮想的な商品（プロファイル）群を創り出し、各プロファイルの属性毎の水準の組合せを調査対象者に示して、選択したいプロファイルの順序をつけてもらう。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、調査対象者が平均的に認める属性とその属性に属する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。できるだけ少ないプロファイル数で多数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。
コンジョイント分析のためのアンケート項目の設定方法、アンケートの実施方法、評価値の計測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】
コンジョイント分析のためのアンケート調査においては、属性と水準の選択に十分注意を払う必要がある。商品に関わる全ての属性と水準をアンケートに盛り込むわけにはいかないため、商品に関わる属性のうち重要と思われる属性と水準を選択する必要がある。属性と水準の選択によってアンケート調査の結果が左右され、ひいては分析の精度が決定されるため、属性と水準の選択は非常に重要である。
特許文献１には、属性と水準を効率よく的確に選択する技術が記載されている。
【特許文献１】特開２０００−６７１０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
属性の中でも特に価格は、コンジョイント分析にとって非常に重要である。価格は、他の属性に対してトレードオフの関係を持つ。例えば、ナビゲーション装置が「有る商品」と「無い商品」を単純に選択すれば、「有る商品」が選択されることは自明であり、ナビゲーション装置が「有るという水準」あるいは「無いという水準」に対する評価値は判らない。ナビゲーション装置が有るけれども高い商品と、ナビゲーション装置は無いけれども安い商品を比較することによって、始めてナビゲーション装置が「有るという水準」や「無いという水準」に対する評価値を計測することが可能となる。
価格という属性については、価格水準の刻み幅を的確に決定することが極めて肝要である。価格水準の刻み幅が広すぎると価格ばかりが重視されて他の属性とのトレードオフの関係が見えなくなる。価格水準に対して過剰に大きな評価値が計測されてしまう。その逆に、価格水準の刻み幅が狭すぎると価格とのトレードオフの関係が軽視され、価格以外の機能に属する水準に過剰に大きな評価値が計測されてしまう。したがって、コンジョイント分析によって正確な評価値を計測するためには、価格水準の刻み幅を適切に決定する必要がある。このため現状では、事前調査やプレテスト等を行い、結果を十分に考察・検討した上で、経験や勘によって価格水準の刻み幅を決定している。
しかしながら、経験や勘によって価格水準の刻み幅を決定するためには、膨大な数の事前調査やプレテスト等を行う必要があり、その負担は大きいものとなっている。また特に自動車のように、競合商品群内の価格の下限と上限の幅が非常に広い商品については、経験や勘によって価格水準の刻み幅を決定しても、信頼性の低いものとなってしまう虞がある。また自動車等のように、商品分類毎に購入者層が相違し、商品分類毎に価格帯が大きく異なる商品については、例えば軽自動車という低価格帯の商品分類では適切であった価格水準の刻み幅が、高級サルーンという高価格帯の商品分類の価格水準では細か過ぎるといった問題が生じる。
【０００８】
本発明では、膨大な数の事前調査やプレテスト等をしなくても、適切な価格水準の刻み幅を決定することができる技術を提供する。
これにより、コンジョイント分析によって正確な評価値を計測できるようにし、新規商品を的確に企画できるようにする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（課題を解決するための一つの手段）
本発明によって、購入者が商品選択要因とする属性に属する水準に対して購入者が認める評価値を正確に計測する装置が創作された。
この装置は、過去の計測時に正確な評価値をもたらした同一商品分類内の最低価格と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ１を記憶している手段と、過去の計測時に正確な評価値をもたらした同一商品分類内の最高価格と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ２を記憶している手段を備えている。
そして、これから計測する商品分類内の最低価格と前記関数ｆ１から価格水準の刻み幅Δｋ１を算出する手段と、これから計測する商品分類内の最高価格と前記関数ｆ２から価格水準の刻み幅Δｋ２を算出する手段と、これらの価格水準の刻み幅Δｋ１とΔｋ２を平均してこれから計測する商品分類のための価格水準の刻み幅Δｋを決定する手段を備えている。
そして、これから計測する商品分類内の最低価格と最高価格の間を上記によって決定された価格水準の刻み幅Δｋで刻んで価格水準群を決定する手段と、決定された価格水準群を利用して得られた購入者の価値観調査結果に対して、コンジョイント分析を実行し、商品属性に属する水準に対する評価値を算出する評価値算出手段を備えている。
最低価格と最高価格の間を価格水準の刻み幅Δｋで刻んで価格水準群を決定する段階では、近似手法をとることができる。例えば最低価格１００万円と最高価格１５０万円の間を刻み幅８万円で刻む場合には、端数がでないように８．３万円で刻むこともあれば、最低価格水準を１０１万円として最高価格水準を１４９万円とし、その間を８万円で刻んで価格水準群を設定することもある。
【００１０】
（その作用と効果）
商品属性に属する水準に対する評価値が得られれば、実在する商品に対する総合評価値を計算することができ、同一商品分類内の商品毎のシェアを計算することができる。このようにして計算されたシェアが、実際のシェアによく近似していれば正確な評価値が計測されたことがわかり、実際のシェアから大きく隔たっていれば正確な評価値が計測されなかったことがわかる。
本発明者らは、評価値から計算されるシェアと実際のシェアを比較することによって、正確な評価値が計測されたときの価格水準の刻み幅と、正確な評価値が計測されなかったときの価格水準の刻み幅を解析した。この結果、過去の計測時に正確な評価値をもたらした価格水準の刻み幅と、商品分類内の最低価格との間には、一定の関数が存在していることを発見した。同様に、過去の計測時に正確な評価値をもたらした価格水準の刻み幅と、同一商品分類内の最高価格との間にも、一定の関数が存在していることを発見した。
本装置は、その知見を活用して実現されたものであり、過去の計測時に正確な評価値をもたらした同一商品分類内の最低価格と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ１を記憶している手段と、過去の計測時に正確な評価値をもたらした同一商品分類内の最高価格と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ２を記憶している手段を備えている。
関数ｆ１とｆ２が記憶されていることから、これから計測する商品分類内の最低価格と関数ｆ１から価格水準の刻み幅Δｋ１を算出することが可能となる。同様に、これから計測する商品分類内の最高価格と関数ｆ２から価格水準の刻み幅Δｋ２を算出することが可能となる。本装置では、これらの価格水準の刻み幅Δｋ１とΔｋ２を平均することによってこれから計測する商品分類のための価格水準の刻み幅Δｋを決定する。
上記したようにして決定された価格水準の刻み幅Δｋで、これから計測する商品分類内の最低価格と最高価格の間を刻んで価格水準群を決定してコンジョイント分析を実行すると、商品属性に属する水準に対する評価値を正確に算出することが可能となる。実際に、本装置を利用して計測された評価値からシェアを計算すると、実際のシェアによく近似するシェアが計算されることが確認されている。本装置を利用すると、商品属性に属する水準に対する評価値を正確に計測することができる。
【００１１】
図９は、過去に実施したコンジョイント分析で正確な評価値をもたらした価格水準の刻み幅Δiと、商品分類内の最低価格Ｐmin, iの関係を例示しており、ほぼ直線的であるために１次式で近似できる場合を例示している。図１０は、過去に実施したコンジョイント分析で正確な評価値をもたらした価格水準の刻み幅Δiと、商品分類内の最高価格Ｐmax, iの関係を例示しており、１次式で近似できる場合を例示している。
図９と図１０に例示される場合には、過去の計測時に正確な評価値をもたらした商品分類内の最低価格と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ１と、最高価格と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ２が、１次式で記述できるが、この発明では、関数ｆが２次式や３次式になることを許容する。
図１１のＰmin, kは、これから計測する商品分類内の最低価格であり、関数ｆ１を用いて価格水準の刻み幅Δｋ１を算出することができる。また、Ｐmax, kは、これから計測する商品分類内の最高価格であり、関数ｆ２を用いて価格水準の刻み幅Δｋ２を算出することができる。そこで、これから計測する商品分類に対しては、価格水準の刻み幅Δｋ１と価格水準の刻み幅Δｋ２の平均値を利用すれば、正確な評価値をもたらすコンジョイント分析ができることがわかる。
図１１では、これから計測する商品分類内の最低価格から最高価格までの範囲が矢印３で示されている。矢印３の価格範囲を、価格水準の刻み幅Δｋで分割すれば、調査対象の商品分類に適切な価格水準を決定することができる。この例が図１３に示されており、図１１で矢印３で示されていた価格範囲が、価格水準の刻み幅Δｋで分割され、Ｐｋ１，Ｐｋ２，Ｐｋ３，・・・Ｐｋｎ−１，Ｐｋｎという価格水準群が決定されている。このとき、前記したような端数処理をして近似してもよい。
このように決定された価格水準群を利用して、購入者の価値観調査を実施すると、属性に属する水準に対する正確な評価値を計算することができる。
本装置を利用すると、膨大な数の事前調査やプレテスト等をしないでも、正確な評価値を計測することができる価格水準の刻み幅Δｋを決定することができる。
【００１２】
（課題を解決するための好ましい手段）
本評価値計測装置の場合、評価値算出手段によって算出された評価値から商品毎の総合評価値を計算し、商品毎の総合評価値から同一商品分類に属する商品毎のシェアを計算する評価値／シェア計算手段と、当該商品分類に属する商品毎の実績シェアと評価値／シェア計算手段で計算される商品毎の計算シェアがよく一致するように、価格水準に対する評価値を修正する手段を付加することが好ましい。
（その作用と効果）
商品の総合評価値は、購入者がその商品を選択したいと思う大きさを数値化した値であり、価値観調査から得られた水準に対する評価値を、全属性について合計した値で表される。例えば、商品1の属性Aの水準がA1であり、属性Bの水準がB1であり、属性Ｃの水準がC1であり、購入顧客層が平均的に、属性Aの水準A1に対して評価値α1を持ち、属性Bの水準B1に対して評価値β1を持ち、属性Ｃの水準C1に対して評価値γ1を持っていれば、商品1の総合評価値はα1＋β1＋γ1で計算される。同様に、商品2の属性Aの水準がA2であり、属性Bの水準がB2であり、属性Ｃの水準がC2であり、購入顧客層が平均的に、属性Aの水準A2に対して評価値α2を持ち、属性Bの水準B2に対して評価値β2を持ち、属性Ｃの水準C2に対して評価値γ2を持っていれば、商品2の総合評価値はα2＋β2＋γ2で計算される。
商品の販売数は、総合評価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ため、競合商品が商品1と商品2しかなければ、商品1のシェアは、
exp（α1＋β1＋γ1）／｛exp（α1＋β1＋γ1）＋exp（α2＋β2＋γ2）｝
によって計算することができ、商品2のシェアは、
exp（α2＋β2＋γ2）／｛exp（α1＋β1＋γ1）＋exp（α2＋β2＋γ2）｝
によって計算することができる。
一方、販売実績から、各商品の実際のシェアが判明する。例えば商品1の販売実績数がx1であり、商品2の販売実績がx2であれば、商品1のシェアy1はx1／（x1＋x2）によって算出することができ、商品2のシェアy2はx2／（x1＋x2）によって算出することができる。
前記したように、本装置を利用すると、正確なシェアを導き出す正確な評価値を計測することができる。従って、
y1＝exp（α1＋β1＋γ1）／｛exp（α1＋β1＋γ1）＋exp（α2＋β2＋γ2）｝
y2＝exp（α2＋β2＋γ2）／｛exp（α1＋β1＋γ1）＋exp（α2＋β2＋γ2）｝
が成立しているはずである。実際に、近似的には上式が成立し、評価値からほぼ正確なシェアを計算することができる。しかしながら、厳密には一致しないことが多い。
価格水準の刻み幅Δｋが大きすぎる場合は、購入者が商品を選択する際に価格重視になる傾向があり、価格水準に対して過大な評価値が計測される。価格水準の刻み幅Δｋが小さすぎる場合は、購入者が商品を選択する際に機能重視になる傾向があり、価格水準に対して過少な評価値が計測される。本技術では、価格水準の刻み幅Δｋが適切に決定されることから、過大な計測したり過少に計測しても、正確な評価値から大きくずれることはないが、それでも厳密にいうと正確な評価値から過大に計測したり過少に計測したりすることがある。
この場合、価格水準の刻み幅Δｋが大きすぎて価格水準に対して過大な評価値が計測されていれば、それを小さく修正することによって実際のシェアによく近似する計算シュアを導き出す評価値に修正することができる。逆に、価格水準の刻み幅Δｋが小さすぎて価格水準に対して過少な評価値が計測されていれば、それを大きく修正することによって実際のシェアによく近似する計算シュアを導き出す評価値に修正することができる。
同一商品分類に属する商品毎の実績シェアと、評価値から計算される商品毎の計算シェアがよく一致するように、価格水準に対する評価値を修正する手段が付加されていると、より正確な評価値を計測することが可能となる。
図２０（１）は、評価値から計算される商品毎の計算シェアと実績シェアがよく一致する場合を例示している。
図２０（２）は、評価値から計算される商品毎の計算シェアによると、低価格商品A1のシェアが実績シェアよりも高く計算され、高価格商品A8のシェアが実績シェアよりも低く計算される場合を例示している。図２０（２）は、価格水準の刻み幅Δｋが大きすぎて価格水準に対して過大な評価値が計測されている場合に相当する。この場合には、図２１（１）に例示するように、価格水準に対する評価値を小さく修正することによって（ゼロに近づけることによって）、図２０（１）の関係が得られるように修正することができる。
図２０（３）は、評価値から計算される商品毎の計算シェアによると、低価格商品A1のシェアが実績シェアよりも低く計算され、高価格商品A8のシェアが実績シェアよりも高く計算される場合を例示している。図２０（３）は、価格水準の刻み幅Δｋが小さすぎて価格水準に対して過少な評価値が計測されている場合に相当する。この場合には、図２１（２）に例示するように、価格水準に対する評価値を大きく修正することによって（ゼロから遠ざけることによって）、図２０（１）の関係が得られるように修正することができる。
【００１３】
（課題を解決するためのさらに好ましい手段）
価格水準に対する評価値の修正係数を、修正後の評価値をもたらす価格水準の刻み幅の修正係数に変換する手段が付加されていることが好ましい。
（その作用と効果）
図２１(１)は、価格水準に対する評価値を小さく修正することによって（１未満の修正係数を乗じることによって）、正確な評価値に修正することができることを例示している。これは、価格水準の刻み幅Δｋが大きすぎたために価格水準に対して過大な評価値が計測されている場合に相当する。修正しないでも正確な評価値が計測されるようにするためには、価格水準の刻み幅Δｋを小さく修正すればよいことがわかる。評価値を修正することと価格水準の刻み幅Δｋを修正することは等価である。
図２１(２)は、価格水準に対する評価値を大きく修正することによって（１よりも大きい修正係数を乗じることによって）、正確な評価値に修正することができることを例示している。これは、価格水準の刻み幅Δｋが小さすぎたために価格水準に対して過少な評価値が計測されている場合に相当する。修正しないでも正確な評価値が計測されるようにするためには、価格水準の刻み幅Δｋを大きく修正すればよいことがわかる。評価値を修正することと価格水準の刻み幅Δｋを修正することは等価である。
比較的少ない数のプレテストを実施すると、正確な評価値に修正するための評価値の修正係数と、それと同等な調査結果をもたらす価格水準の刻み幅Δｋの修正係数の関係を調べることができる。
例えば少数の購入者を対象として、価格水準の刻み幅を段階的に変化させた価値観調査を行うと、価格水準の刻み幅をどれだけ変えると評価値がどれだけ変わるかの関係を得ることができる。この関係が判明すると、正確な評価値に修正するための評価値の修正係数を、それと同等な調査結果をもたらす価格水準の刻み幅Δｋの修正係数に変換することが可能となる。
これによって、正確な評価値を計測するのに必要とされた価格水準の刻み幅Δｋの正確な値を知ることが可能となる。
【００１４】
（課題を解決するためのさらに好ましい手段）
上記のようにして、正確な評価値を計測するのに必要とされた価格水準の刻み幅Δｋの正確な値を知ることができるために、正確な価格水準の刻み幅Δｋ、すなわち修正係数で修正された価格水準の刻み幅と商品分類内の最低価格のデータを加えて関数ｆ１を修正する手段を付加しておくことが好ましい。同様に、修正係数で修正された価格水準の刻み幅と商品分類内の最高価格のデータを加えて関数ｆ２を修正する手段を付加しておくことが好ましい。
（その作用と効果）
この場合、価値観調査を繰返して実行するたびに、正確な評価値を計測するのに適切な価格水準の刻み幅Δｋが学習されていく。価値観調査を繰返して実行するたびに、事後的に修正する必要がない評価値を計測することができる価格水準の刻み幅Δｋに学習されていく。価格水準の刻み幅Δｋの修正係数を利用するために、修正前には正確なシェア計算ができなかった評価値を計測したときの価格水準の刻み幅Δｋまで学習に利用される。学習の機会が増え、学習のスピードが向上する。
【００１５】
（課題を解決するための好ましい手段）
商品分類内の最低価格と関数ｆ１から算出された価格水準の刻み幅Δｋ１と、商品分類内の最高価格と関数ｆ２から算出された価格水準の刻み幅Δｋ２の差が所定値以上のときに警告する手段が付加されていることが好ましい。
（その作用と効果）
Δｋ１とΔｋ２が大きく相違している場合は、商品分類内の最低価格と最高価格が相違しすぎており、実際には競合していない商品群を同一商品分類に属すると誤判定している可能性が高い。警告することによって、誤判定したまま価値観調査することを防止することができる。飛びぬけて高価な商品や飛びぬけて安価な商品を考察対象から外すこと等によって、商品分類内の相対的評価値を正確に計測することが可能となる。飛びぬけて高価な商品や飛びぬけて安価な商品は実際には競合商品でないことから、考察対象から外しても問題はないし、外すことによって正確な評価値を計測することが可能となる。
【００１６】
（課題を解決するための一つの手段）
本発明は、コンジョイント分析の価格水準の刻み幅の決定方法を創作したということもできる。この方法では、正確な計算シェアを導いた評価値が得られた価値観調査で用いた「最低価格水準と最高価格水準と価格水準の刻み幅」の実績値を記憶しているデータベースを整備する工程と、そのデータベースに記憶されている「最低価格水準と価格水準の刻み幅」から最低価格水準と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ１を算出する工程と、そのデータベースに記憶されている「最高価格水準と価格水準の刻み幅」から最高価格水準と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ２を算出する工程と、これから計測する商品分類内の最低価格と前記関数ｆ１から価格水準の刻み幅Δｋ１を算出する工程と、これから計測する商品分類内の最高価格と前記関数ｆ２から価格水準の刻み幅Δｋ２を算出する工程と、前記価格水準の刻み幅Δｋ１とΔｋ２を平均してこれから計測する商品分類のための価格水準の刻み幅Δｋを決定する工程を備えている。
（その作用と効果）
本方法によると、正確な計算シェアを導いた評価値が得られた価値観調査で用いた「最低価格と価格水準の刻み幅」の関係と「最低価格と価格水準の刻み幅」の関係に依拠してこれから計測する商品分類の価格水準の刻み幅Δｋを決定するために、このようにして決定された価格水準の刻み幅Δｋを利用してコンジョイント分析を実施すれば正確な評価値が計測される。膨大な数の事前調査やプレテスト等を必要とせずに、正確な評価値を計測することができる価格水準の刻み幅Δｋを決定することができる。
【００１７】
（課題を解決するための一つの手段）
本発明はまた、コンジョイント分析の価格水準の刻み幅を決定するプログラムを創作した。このプログラムは、コンピュータに下記の処理、即ち、正確な計算シェアを導いた評価値が得られた価値観調査で用いた「最低価格水準と最高価格水準と価格水準の刻み幅」の実績値を記憶しているデータベースに記憶されている「最低価格水準と価格水準の刻み幅」から最低価格水準と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ１を算出する処理と、そのデータベースに記憶されている「最高価格水準と価格水準の刻み幅」から最高価格水準と価格水準の刻み幅の関係を表わす関数ｆ２を算出する処理と、これから計測する商品分類内の最低価格と前記関数ｆ１から価格水準の刻み幅Δｋ１を算出する処理と、これから計測する商品分類内の最高価格と前記関数ｆ２から価格水準の刻み幅Δｋ２を算出する処理と、前記価格水準の刻み幅Δｋ１とΔｋ２を平均してこれから計測する商品分類のための価格水準の刻み幅Δｋを決定する処理を実行させる。
（その作用と効果）
本プログラムによると、正確な計算シェアを導いた評価値が得られた価値観調査で用いた「最低価格と価格水準の刻み幅」の関係と「最低価格と価格水準の刻み幅」の関係に依拠してこれから計測する商品分類の価格水準の刻み幅Δｋを決定するために、このようにして決定された価格水準の刻み幅Δｋを利用してコンジョイント分析を実施すれば正確な評価値が計測される。膨大な数の事前調査やプレテスト等を必要とせずに、正確な評価値を計測することができる価格水準の刻み幅Δｋを決定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
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）市場に提供されている全ての自動車について、属性と水準とカテゴリ（分類）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別しておく。例えば車種ＡのクレードＢのオプション形式Ｃの自動車について、属性Ｄは水準Ｄ１であり属性Ｅは水準Ｅ１であるといったことを記憶しておく。
（形態２）購入者が認める評価値（部分効用値）を計測したい市場を、データベースに記憶されているカテゴリで指定する。
カテゴリが指定されると、データベースを利用して、カテゴリに属する自動車の属性毎の水準群を整理する。例えばカテゴリＤ１を指定すると、カテゴリＤ１に属する車種Ａ１の属性Ｅの水準はＥ１であり、カテゴリＤ１に属する車種Ａ２の属性Ｅの水準はＥ２であることを整理する。このとき同一車種でもクレードとオプション形式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Ｆ１であり、グレードＢ２の属性Ｆの水準がＦ２であれば、グレードＢ１の属性Ｆの水準はＦ１であり、グレードＢ２の属性Ｆの水準はＥ２であることを整理する。
（形態３）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４）購入者の価値観調査は、全概念法（全プロファイル法）によって実行する。
（形態５）質的選択モデルを利用し、調査対象の分類に属する自動車の各属性の評価値を合計した総合評価値のエクスポーネンシャルが、分類に属する全ての商品種類の総合評価値のエクスポーネンシャルの合計に占める割合によって、各自動車のシェアを算出する。
（形態６）総合評価値から計算したシェアが実際のシェアに近似しない場合、価格水準に対する評価値を一律にα倍することによって両シェアが近似する結果を実現する修正係数αを算出し、評価値を修正する。
（形態７）少数の購入者を対象として、価格水準の刻み幅を段階的に変化させた複数のプロファイル群を用いて価値観調査を行い、価格水準の刻み幅がどれだけ変わると価格水準の評価値がどれだけ変わるかの関係を得る。これにより、評価値の修正係数に等価な価格水準の刻み幅の修正係数を知る。
【実施例】
【００１９】
本実施例では、図１及び図２に例示する評価値計測装置を利用して、自動車という商品を選択する要因となる属性とに属する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。
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。
【００２０】
図１及び図２の評価値計測装置は、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に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。
【００２１】
図１の商品種類／分類／属性データベース（以下、ＤＢと略称する）２は、商品（自動車）の種類と分類（属性）と属性と水準を対応付けて記憶している。
図３に、商品種類／分類／属性ＤＢ２のデータ構成例を示す。属性には、メーカ、価格、サイズ、排気量、カラー、ナビゲーション装置、シート表皮、オーディオ装置等のように、購入者が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、価格という属性には価格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という水準等が記憶されている。
【００２２】
水準は、市場に提供されている自動車の種類毎、分類毎に記憶されており、自動車の種類は、車種とグレードとオプション形式で特定されている。図３では、車種Ａ１とグレードＢ１とオプション形式Ｃ１で種類が特定される自動車は、カテゴリがＤ１（例えばミニバンであることをいう、この他にセダンやコンパクトカー等のカテゴリが存在する）であり、メーカがＥ１であり、価格がＦ１円であり、サイズがＧ１（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、排気量がＨ１リットルであり、カラーはＩ１色であり、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全ての自動車について用意されている。
【００２３】
図１の商品種類選択部４では、購入者が認める評価値を調査する市場に存在する商品種類が選択される。
購入者が認める評価値を調査したい者は、最初に調査したい市場を想定する。その上で、商品種類検索条件入力部８から検索条件を入力する。例えば、ミニバン市場を調査したいときは、カテゴリ（分類）がミニバンという検索条件を入力する。
すると商品種類検索部６が、商品種類／分類／属性ＤＢ２から該当する商品種類を検索する。検索された商品種類は、検索商品種類表示部１０で表示される。このとき、検索された車種とグレードとオプション形式を合わせて表示する。
購入者が認める評価値を調査したい者は、検索商品種類表示部１０に表示された車種／グレード／オプション形式を参照しながら、商品種類選択入力部１２を用いて、調査対象に含める商品種類を選択する。具体的には、検索商品種類表示部１０に表示された車種／グレード／オプション形式をクリックして選択する。選択する商品種類数は任意に選ぶことができる。車種で選択すれば、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。グレードで選択すれば、グレードまで限定して選択することができ、オプション形式で選択すれば、オプション形式まで限定して選択することができる。以上によって、購入者層が等しい競合商品群を含むカテゴリに属する商品種類群が検索される。
【００２４】
商品種類が選択されると、選択商品種類／分類／属性分布整理部１４で、選択された商品種類の属性と水準が整理される。
まず選択商品種類／分類／属性一覧作成部１６が作動し、選択された商品種類の属性／水準の一覧作成を作成する。この段階で、図３から同一分類（カテゴリ）に属する選択された商品種類のみを抽出した一覧が作成される。
選択商品種類／分類／属性一覧が作成されると、属性／水準分布一覧作成部１８が作動し、選択された商品種類の属性毎の水準分布が整理される。図４がその一例を示し、選択された商品種類のカテゴリ（分類）はＤ１（ミニバン）であり、メーカにはＥ１〜Ｅ４が存在し、価格はＦ１〜Ｆ４であり、サイズはＧ１〜Ｇ４であり、排気量はＨ１〜Ｈ４であり、カラーはＩ１〜Ｉ４であり、ナビゲーション装置はＪ１〜Ｊ４であり、シート表皮はＫ１〜Ｋ４であり、オーディオ装置はＬ１〜Ｌ４であることがわかる。
【００２５】
選択された商品種類の属性と水準が整理されると、図１の属性／水準抽出部２０で、調査に利用する属性と水準が抽出される。
購入者が認める評価値を調査したい者は、属性／水準分布一覧表示部２２で表示される属性／水準分布一覧を参照しながら、属性／水準選択・価格入力部２４を用いて、調査に利用する属性と水準を選択する。属性を選択したら、購入者に対する質問数が過大とならないようにその属性に属する水準を選択する必要がある。属性／水準選択・価格入力部２４は、水準の選択による影響を表示しながら調査担当者をアシストする。例えば、排気量の属性からＨ１の水準を削除するように選択すると車種Ａ１が調査対象から外れることになるといった表示をして、水準の選択をアシストする。調査担当者は水準を追加して実際には存在しない商品種類を仮想的に創り出すこともできる。
またこのときは、必ず価格という属性を選択しなければならない。他の属性とトレードオフの関係を持たせるために、調査で必ず利用するためである。但し、価格の水準は下記に説明する価格水準決定部２８が決定するため、この段階では選択しない。
図５に、選択された属性と各属性の水準が例示されている。ここではＥ，Ｇ，Ｈ，・・・の属性と価格の属性が選択されており、例えば属性Ｅの水準としてＥｋ１，Ｅｋ２，Ｅｋ３，・・・Ｅｋｎが選択されていることを示している。なお価格の属性の水準は、この段階では選択されていない。
【００２６】
価格の属性が選択されると、価格水準決定部２８が作動して、価格水準を決定する。
価格水準決定部２８が実行する価格水準決定処理の手順を、図６のフローチャートを参照して説明する。
最初にステップＳ２において、価格水準範囲−刻み幅決定線算出部３０（図１）が、価格水準設定実績ＤＢ２６から、最低価格水準Ｐｍｉｎと最高価格水準Ｐｍａｘと、価格水準の刻み幅Δを抽出する。図７に価格水準設定実績ＤＢ２６のデータ構成例が示されており、過去に調査した価格水準と、価格水準の刻み幅がカテゴリ（分類）毎に示されている。ここで示される価格水準は、過去に正確な評価値が計測されたときのものである。商品属性に属する水準に対する評価値を得て、実在する商品に対する総合評価値を計算し、同一カテゴリ内の商品毎のシェアを計算した。このようにして計算したシェアが、実際のシェアによく近似しており正確な評価値が計測されたときの価格水準である。例えばカテゴリＤ１に設定された価格水準はＦ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４，・・・であり、各水準の刻み幅（Ｆ１とＦ２の差、Ｆ２とＦ３の差、Ｆ３とＦ４の差、・・・）はΔ１である。ここから最低価格水準Ｐｍｉｎと最高価格水準Ｐｍａｘと、価格水準の刻み幅Δｉを抽出した例が図８に示されており、例えばカテゴリＤ１について抽出された最低価格水準はＰｍｉｎ，１であり最高価格水準はＰｍａｘ，１であり、価格水準の刻み幅はΔ１であることが示されている。
【００２７】
次に図６のステップＳ４において、価格水準範囲−刻み幅決定線算出部３０（図１）が、抽出された全てのＰｍｉｎとΔから直線ｆ１を算出し、抽出された全てのＰｍａｘとΔから直線ｆ２を算出する。例えば図９に例示するように、価格を横軸とし刻み幅を縦軸とした座標に、各ＰｍｉｎとΔが交わる点をプロットする。これらのプロット点から回帰直線ｆ１が得られる。同様に図１０に例示するように、価格を横軸とし刻み幅を縦軸とした座標に、各ＰｍａｘとΔが交わる点をプロットする。これらのプロット点から回帰直線ｆ２が得られる。ｆ１とｆ２は、以下の式で表される。
ｆ１：Δ＝ａ１・ｐ＋ｂ１
ｆ２：Δ＝ａ２・ｐ＋ｂ２
これらの式の定数ａ１，ｂ１，ａ２，ｂ２が求まれば、最低価格と最高価格がわかっている市場について、調査に必要な適正な価格水準の刻み幅Δを決定することができる。
【００２８】
続いて図６のステップＳ６において、価格水準範囲−刻み幅決定部３２（図１）が、上記の商品種類選択入力部１２を用いて選択した商品種類の最低価格水準Ｐｍｉｎ，ｋと最高価格水準Ｐｍａｘ，ｋを抽出する。図４の属性／水準分布一覧から、Ｐｍｉｎ，ｋとＰｍａｘ，ｋが抽出される。
そしてステップＳ４で得られた直線ｆ１上にＰｍｉｎ，ｋをプロットして最低価格水準に基づく刻み幅Δｋ１を求めると共に、ステップＳ４で得られた直線ｆ２上にＰｍａｘ，ｋをプロットして最高価格水準に基づく刻み幅Δｋ２を求める（ステップＳ８）。例えば図１１に示すように、Ｐｍｉｎ，ｋのプロット点ｐ１からΔｋ１を求め、Ｐｍａｘ，ｋのプロット点ｐ２からΔｋ２を求める。
【００２９】
例えば図１１に示すように、Δｋ１とΔｋ２の差が大きくないときは、調査対象カテゴリの価格刻み幅Δｋ（以下に説明する式によって計算される）から決定される価格範囲（矢印３）と、選択した商品種類の価格範囲（矢印５）は大きく相違しておらず、商品種類の選択が適切であったといえる。一方、図１２に示すように、Δｋ１とΔｋ２の差が大きいときは、Δｋから決定される価格範囲（矢印９）と、選択した商品種類の価格範囲（矢印１１）は大きく相違しており、商品種類の選択が適切であったとはいえない。
したがって、図６のステップＳ１０では、商品種類の選択が適切であったか否かを判定するために、価格水準範囲−刻み幅決定部３２（図１）が、最高価格から計算した刻み幅Δｋ２と、最低価格から計算した刻み幅Δｋ１が大きく相違するか否かを判定する。
大きく相違する場合には、図６のステップＳ１６に移行し、大きく相違する旨を警告して商品種類を選択しなおすように促す。最高価格から計算した刻み幅Δｋ２と最低価格から計算した刻み幅Δｋ１が大きく相違している場合は、選択した商品群の最低価格と最高価格が相違しすぎており、実際には競合していない商品群を同一商品分類に属すると誤判定している可能性が高い。警告することによって、誤判定したまま価値観調査することを防止する。さらに、商品を選択しなおすよう促すことによって、飛びぬけて高価な商品や飛びぬけて安価な商品を考察対象から外すように促す。飛びぬけて高価な商品や飛びぬけて安価な商品は実際には競合商品でないことから、考察対象から外しても問題はないし、外すことによって正確な評価値を計測することが可能となる。
【００３０】
最高価格から計算した刻み幅Δｋ２と、最低価格から計算した刻み幅Δｋ１が大きくは相違しない場合には、ステップＳ１２で、Δｋ１とΔｋ２を平均し調査対象のカテゴリ（分類）に適切な刻み幅Δｋを求める。分類（カテゴリ）に適切な刻み幅Δｋは下記の式で計算できる。
Δｋ＝１／２（Δｋ１＋Δｋ２）
最後に図６のステップＳ１６において、価格水準範囲−刻み幅決定部３２（図１）が、Ｐｍｉｎ，ｋとＰｍａｘ，ｋとΔｋより、調査対象のカテゴリに適切な価格水準群を求める。まず、次の式から価格範囲に含まれる価格水準の数を求める。
（Ｐｍａｘ，ｋ−Ｐｍｉｎ，ｋ）／Δｋ＝Ｎ
この式で求められたＮに最も近い整数ｎを、価格範囲に含まれる価格水準の数とする。そして次の式から価格水準を決定する。
価格水準Ｐｎ，ｋ＝Ｐ１，ｋ＋（ｎ−１）Δｋ
ここで、Ｐ１，ｋ＝Ｐｍｉｎ，ｋとしてもよいし、Ｐ１，ｋ＝（Δｋと関数ｆ１から計算される最低価格）としてもよい。両者はほぼ等しいからである。
この結果、図１３に示すように、ｎの数の価格水準Ｐｋ１，Ｐｋ２，Ｐｋ３，・・・Ｐｋｎ−１ｋ，Ｐｋｎが決定される。このとき、前記した端数処理をしてもよい。
ここで決定された価格水準群は、図１４において、上記で選択された属性と各属性の水準と併せて例示されている。
【００３１】
以上のようにして価格水準が決定されると、図１の評価値算出部３６が作動して、属性に属する水準毎に購入者が認める評価値が算出される。
ここでは図１４に例示した属性と各属性の水準を利用して、既存のコンジョイント分析手法を用いて属性と水準毎の評価値（効用値）を調査して算出する。
まず、調査用プロファイル作成部３８が、水準を様々に組合せた仮想的な商品（プロファイル）を創り出す。ここではできるだけ少ないプロファイル数で多数存在する水準に対して評価値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してプロファイルを創り出す。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、プロファイル数を少なくすることができ予測精度も高いとされる全概念法（全プロファイル法）に用いるプロファイルを創り出す。図１５にその一例が示され、例えばプロファイルIは、属性Ｅの水準がＥｋ１であり、属性Ｇの水準がＧｋ２であり、属性Ｈｋ１の水準がＨｋ１であり、価格の水準がＰｋ２等である仮想的な商品とされている。
【００３２】
次に図１の価値観調査実施部４０が、購入者に対して価値観調査を実施する。具体的には、インターネットを利用してアクセスした購入者に、図１５に例示したプロファイル群を示す。購入者はこれらのプロファイルI，II，III，IV，V，・・・を、購入したいと思う順序で順位をつけて回答する。
【００３３】
相当数の購入者から回答が得られると、図１の評価値算出部４２が、収集された調査結果を利用して、各属性の水準毎の評価値を算出する。図１６に算出結果を例示する。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、例えばメーカがＥ１であることにｅ１の価値を認め、メーカがＥ２であることにｅ２の価値を認めていることがわかる。価格Ｆ１〜Ｆｎに対しては、購入に値するか否かの評価値が得られ、例えば、Ｆ１円という価格に対して購入に値するという評価がｆ１の割合で得られ、Ｆ２円という価格に対して購入に値するという評価がｆ２の割合で得られていることがわかる。評価値は、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値（絶対値は大きい）となっている。最大に不利に働く水準の評価値をゼロにとって、他の評価値の全部をゼロ以上にとってもよい。
【００３４】
各属性の水準毎の評価値が算出されると、図２の評価値修正部４４が、実際の販売実績により適合するように、評価値を修正する。
最初に総合評価値でのシェア算出部４８が、上記で算出された各属性の水準毎の総合評価値に基づいて、既存の質的選択モデルを用いて上記で選択された商品種類毎のシェアを算出する。質的選択モデルとは、ある特定の商品の需要量を予測する方法であり、購入者が複数の商品から一つを選択する確率（すなわちシェア）を予測する。商品の販売数は、各属性の水準毎の総合評価値のエクスポーネンシャルに比例することがわかっている。分類に属する全ての商品種類の総合評価値のエクスポーネンシャルによって販売数を合計すれば、各商品種類が分類に占めるシェアを算出することができる。
具体的には、以下のように行われる。
まず商品毎に総合評価値を求める。図１６の評価値テーブルから、商品の属性毎の水準に対応する評価値を抽出して加算することによって総合評価値を求める。例えば図１６の評価値テーブルに丸印を付したように、商品１のメーカがＥ１であり、価格がＦ３であり、サイズがＧ２であり、排気量がＨ４であり、カラーがＩ２であり、ナビゲーションの仕様がＪ１であり、シート表皮がＫ２であり、オーディオがＬ４の水準であれば、それぞれの評価値を加えてその商品の総合評価値を求める。商品１の総合評価値Ｕ１は、ｅ１＋ｆ３＋ｇ２＋ｈ４＋ｉ２＋ｊ１＋ｋ２＋ｌ４で計算することができる。
商品ｊの総合評価値をＵｊすると、Ｕｊは、購入者が商品ｊを選択したいと思う大きさを数値化した値である。購入者の商品ｊに対する選好度といえる。
この総合評価値Ｕｊを同一分類の全ての商品種類について求めると、次の式によって商品種類毎のシェアＳｊを算出することができる。
【００３５】
【数１】
2005189926.tif 000003
【００３６】
なお以下で実行される計算の便宜のために、商品種類毎に算出されたシェアを車種毎に合計し、求められた車種毎のシェアを利用することとする。
図１７に、算出された総合評価値でのシェアが例示されている。ここではカテゴリＤ１に属する車種毎のシェアが示されており、車種Ａ１のシェアはｘ１％、車種Ａ５のシェアはｘ５％、車種Ａ８のシェアはｘ８％等であることがわかる。
【００３７】
次に図２の販売実績でのシェア算出部５０が、販売実績ＤＢ４６に記憶されている過去の販売実績に基づいて、商品種類毎のシェアを算出する。図１８に販売実績ＤＢ４６のデータ構成例が示されており、例えば車種Ａ１、グレードＢ１、オプション形式Ｃ１で特定される種類（カテゴリＤ１に属する）は、Ｘ年の１期ではｒ１台、Ｘ年の２期ではｒ２台、Ｘ年の３期ではｒ３台、Ｘ年の４期ではｒ４台であったことがわかる。したがって当該種類のＸ年の販売実績はｒ１＋ｒ２＋ｒ３＋ｒ４となる。このように商品種類毎にＸ年の販売実績を求めて、各商品種類が分類に占めるシェアを算出する。ここでも計算の便宜のために、商品種類毎に算出されたシェアを車種毎に合計し、求められた車種毎のシェアを利用する。
図１９に、算出された販売実績でのシェアが例示されている。ここではカテゴリＤ１に属する車種毎のシェアが示されており、車種Ａ１のシェアはｙ１％、車種Ａ５のシェアはｙ５％、車種Ａ８のシェアはｙ８％等であることがわかる。
【００３８】
以上のように総合評価値でのシェアと販売実績でのシェアが算出されると、図２のシェア比較部５２が、両者のシェアを比較する。
例えば図２０（１）のように、総合評価値から計算したシェアが販売実績でのシェアに一致する場合と、（２）と（３）のように、販売実績では大きいシェアのものが総合評価値から計算したシェアでは小さく、販売実績では小さいシェアのものが総合評価値から計算したシェアでは大きい場合がある。（１）は上記で決定された価格水準の刻み幅Δｋが適切な場合であり、（２）は上記で決定された価格水準の刻み幅Δｋが大きすぎる場合であり、（３）は上記で決定された価格水準の刻み幅Δｋが小さすぎる場合である。
【００３９】
価格水準の刻み幅Δｋが適切な場合は、その刻み幅による価格水準が図１の価格水準設定実績ＤＢ２６に記憶されると共に、その刻み幅による各属性の水準毎の評価値が図２の評価値表示部７０で表示される。
【００４０】
一方、価格水準の刻み幅Δｋが大きすぎたり小さすぎたりする場合は、図２の評価値修正部５４が作動して、総合評価値でのシェアが販売実績でのシェアに近似するように、評価値を修正する。
例えば図２０（２）のように価格水準の刻み幅Δｋが大きすぎる場合は、購入者がプロファイルの順位を決定するときに価格重視になった傾向があり、実際よりも低廉な商品種類にシェアが偏ってしまう（図２０（２）では車種Ａ１にシェアが偏ってしまっている）。この場合は価格の感度が高すぎるため、価格の感度を下げるように評価値を修正する。一方図２０（３）のように価格水準の刻み幅Δｋが小さすぎる場合は、購入者がプロファイルの順位を決定するときに機能重視になった傾向があり、実際よりも高価な商品種類にシェアが偏ってしまう（図２０（３）では車種Ａ８にシェアが偏ってしまっている）。この場合は価格の感度が低すぎるため、価格の感度を上げるように評価値を修正する。
評価値の修正は、価格の水準に対する購入者の評価値を一律でα倍することによって行われる。機能を重視して価格の感度を下げたい場合は、図２１（１）の右側のように評価値をα（α＜１）倍し、価格を重視して価格の感度を上げたい場合は、図２１（２）の右側のように評価値をα（α＞１）倍する。
【００４１】
評価値の修正が完了したら、再度図２の総合評価値でのシェア算出部４８によってシェアを算出し、シェア比較部５２によって総合評価値でのシェアと販売実績でのシェアを比較する。この結果、未だ総合評価値でのシェアが販売実績でのシェアに一致しない場合は、再度評価値修正部５４で評価値を修正した後、総合評価値でのシェア算出部４８によってシェアを算出し、シェア比較部５２によって総合評価値でのシェアと販売実績でのシェアを比較する処理を繰り返す。最終的に総合評価値でのシェアが販売実績でのシェアに一致するまでこれらの処理を繰り返すことによって、適切な評価値に修正される。
適切に修正された評価値は、図２の評価値表示部７０で表示される。
【００４２】
上記では、価格水準の刻み幅Δｋが大きすぎる場合は、評価値をα（α＜１）倍することによって、機能を重視するように価格の感度を下げた。また、価格水準の刻み幅Δｋが小さすぎる場合は、評価値をα（α＞１）倍することによって、価格を重視するように価格の感度を上げた。評価値を適切に修正するということは、価格水準の刻み幅Δｋを適切に変更することに相当する。図２の価格水準修正部５６は、評価値をα倍することが価格水準の刻み幅Δｋを何倍したことに相当するかを決定してΔｋを修正し、修正されたΔｋに基づいて価格水準を修正する。
このために価格水準範囲−刻み幅修正部５８が、評価値をα倍することが価格水準の刻み幅Δｋを何倍したことに相当するかを決定してΔｋを修正する。価格水準の刻み幅Δｋを修正した値をΔｋ’とすると、Δｋ’がΔｋを何倍したものに相当するのかは、
Δｋ’／Δｋ＝ｋα
で表現することができる。すなわち、評価値をα倍することが、Δｋをｋα倍してΔｋ’に修正することに相当することを表現しているため、定数ｋを決定する必要がある。
【００４３】
ここで上記定数ｋを決定するために、図２のプレ調査の評価値算出部６２が作動している。プレ調査の評価値算出部６２は、価格水準決定部２８が作動する前から作動しており、価格水準の刻み幅をΔ１，Δ２，Δ３，・・・と段階的に変化させたそれぞれの刻み幅に基づいてプロファイル群を作成し、数名の購入者に対してそれぞれの刻み幅に基づくプロファイル群を利用して価値観調査を実施し、それぞれの評価値を算出しておく。
このためプレ調査用プロファイル作成部６４は、価格水準の刻み幅Δ１に基づいてプロファイル群を作成し、価格水準の刻み幅Δ２に基づいてプロファイル群を作成し、価格水準の刻み幅Δ３に基づいてプロファイル群を作成しておく。ここでは調査用プロファイル作成部３８と同一の作成手法が活用される。したがって、上記で選択された属性／水準と、価格水準の刻み幅Δ１等から決定される価格水準を利用して、Δ１，Δ２，Δ３，・・・の刻み幅毎にプロファイル群を作成しておく。
そしてプレ価値観調査実施部６６が、数名の同じ購入者に対してそれぞれの刻み幅に基づくプロファイル群を利用して価値観調査を実施しておく。ここでも価値観調査実施部４０と同一の調査手法が活用される。したがって購入者は、Δ１，Δ２，Δ３，・・・の刻み幅毎のプロファイル群に対して、それぞれ購入したいと思う順序で順位をつける。
最後にプレ調査の評価値算出部６８が、プレ価値観調査を利用して、刻み幅毎に評価値を算出しておく。ここでも評価値算出部４２と同一の算出手法が活用される。したがって、Δ１，Δ２，Δ３，・・・の刻み幅毎に、各属性の水準毎の評価値を算出しておく。
なお価値観調査は、同じ購入者に対して複数回実施することが好ましい。数多くのデータから評価値を算出した方が正確な評価値を得られるためである。
【００４４】
以上のプレ調査の評価値算出結果により、以下に例示する関係が得られる。
Δ１／Δ２＝ｋα＝ｋ・（Δ１による評価値／Δ２による評価値）
よって、ｋは以下のように求められる。
ｋ＝１／（Δ１による評価値／Δ２による評価値）・Δ１／Δ２
このようにしてｋが求められると、図２の価格水準範囲−刻み幅修正部５８は、Δｋをｋα倍してΔｋ’に修正することができる。なおここではΔ１／Δ２によってｋを求めたが、Δ２／Δ３、Δ３／Δ４、・・・によってｋを求めることも可能である。
そして価格水準修正部６０は、修正されたΔｋ’に基づいて、価格水準を修正する。ここでは価格水準範囲−刻み幅決定部３２と同一の修正手法が活用される。
修正された価格水準は、図１の価格水準設定実績ＤＢ２６に記憶される。
このようにして、価値観調査を繰返して実行するたびに、正確な評価値を計測するのに適切な価格水準の刻み幅Δｋ’が蓄積されていく。価値観調査を繰返して実行するたびに、事後的に修正する必要がない評価値を計測することができる価格水準の刻み幅Δｋに学習されていく。修正された価格水準の刻み幅Δｋ’が蓄積されることによって、修正前には正確なシェア計算ができなかった評価値を計測したときの価格水準の刻み幅Δｋまで学習に利用することができる。学習の機会が増え、学習のスピードが向上する。
【００４５】
以上のように、本実施例では、既存の自動車のカテゴリ毎に設定された価格水準の実績に基づいて、調査対象カテゴリの自動車に適切な価格水準の範囲（最低価格水準から最高価格水準までの範囲）と価格水準の刻み幅Δｋを算出して、価格水準群Ｐｋ１〜Ｐｋｎを決定する。
本実施例では、価格水準の設定実績に基づいて、効率的に、しかも適切な価格水準群を決定することができる。従来のように膨大な数の事前調査やプレテスト等を必要とせず、信頼性の高い価格水準の刻み幅を決定することができる。
【００４６】
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】
【００４７】
【図１】評価値計測装置を例示する図。
【図２】評価値計測装置を例示する図。
【図３】商品種類／分類／属性ＤＢ２のデータ構成例を示す図。
【図４】選択商品種類／分類／属性一覧を例示す図。
【図５】選択された属性と各属性の水準を例示する図。
【図６】価格水準決定処理の手順を例示するフローチャート。
【図７】価格水準設定実績ＤＢ２６のデータ構成例を示す図。
【図８】ＰｍｉｎとＰｍａｘとΔｉを抽出した例を示す図。
【図９】ΔiとＰmin, iの関係を例示する図。
【図１０】ΔiとＰmax, iの関係を例示する図。
【図１１】Δｋ１とΔｋ２とΔｋの関係を例示する図。
【図１２】Δｋ１とΔｋ２とΔｋの関係を例示する図。
【図１３】価格範囲を価格水準の刻み幅Δｋで分割した例を示す図。
【図１４】決定された価格水準群を選択された属性と各属性の水準と例示する図。
【図１５】プロファイル群を例示する図。
【図１６】各属性の水準毎の評価値の算出結果を例示する図。
【図１７】算出された総合評価値でのシェアを例示する図。
【図１８】販売実績ＤＢ４６のデータ構成例を示す図。
【図１９】算出された販売実績でのシェアを例示する図。
【図２０】評価値から計算される商品毎の計算シェアと実績シェアの比較例を示す図。
【図２１】価格水準に対する評価値の修正例を示す図。
【符号の説明】
【００４８】
２  ：商品種類／分類／属性／水準ＤＢ、
４  ：商品種類選択部、
１４：選択商品種類／分類／属性／水準分布整理部、
２０：属性／水準抽出部、
２６：価格水準設定実績ＤＢ、
２８：価格水準決定部、
３６：評価値算出部、
４４：評価値修正部、
４６：販売実績ＤＢ、
５６：価格水準修正部、
６２：評価値算出部、
７０：評価値表示部
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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