(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の商品のうちの２つの商品からなる組のそれぞれについて、この組に含まれる２つの商品の間の類似度を格納する類似度情報格納部であって、前記類似度は、前記２つの商品が類似する程度を消費者が評価した結果に基づいて求められる値である、類似度情報格納部と、
前記複数の商品のそれぞれと、商品の特性に関する複数の評価項目それぞれに対する当該商品の評価値と、を関連付けて格納する商品評価情報格納部と、
前記類似度情報格納部を参照し、前記複数の商品のそれぞれについて、商品マップにおいて当該商品に対応する点の座標値を算出する商品座標算出部であって、互いに類似する程度のより高い商品に対応する点同士がより近くに配置されるように前記座標値を算出する商品座標算出部と、
前記複数の評価項目のそれぞれについて、前記複数の商品のそれぞれに関連付けられた当該評価項目に対する評価値を前記商品評価情報格納部から取得し、取得した各商品の前記評価値と、前記複数の商品のそれぞれについて前記商品座標算出部が算出した前記座標値と、に基づいて、評価項目に対応する点の座標値と各前記座標値との間の距離が、当該評価項目の対応する商品の前記評価値と相関するように、前記商品マップにおいて当該評価項目に対応する点の座標値を算出する評価項目座標算出部と、
前記複数の商品のそれぞれについて前記商品座標算出部が算出した前記座標値の位置に当該商品に対応する点を配置し、かつ、前記複数の評価項目のそれぞれについて前記評価項目座標算出部が算出した前記座標値の位置に当該評価項目に対応する点を配置した商品マップを表示装置に表示させる処理を行う表示処理部と、
を備えることを特徴とする商品情報分析支援装置。
【請求項２】
前記評価項目座標算出部は、前記複数の評価項目のそれぞれについて、当該評価項目と前記商品との間の関連性がより強い旨を表す評価値と関連付けられた商品ほど、この商品に対応する前記商品マップ上の点と当該評価項目に対応する前記商品マップ上の点との間の距離が小さくなるように、当該評価項目について前記座標値を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の商品情報分析支援装置。
【請求項３】
前記評価項目座標算出部は、前記複数の評価項目のそれぞれについて、当該評価項目に対応する前記商品マップ上の点と前記複数の商品それぞれに対応する前記商品マップ上の点との間の距離と、前記複数の商品それぞれに関連付けられた当該評価項目の評価値と、の間の相関係数に基づいて、当該評価項目について前記座標値を算出する、ことを特徴とする請求項２に記載の商品情報分析支援装置。
【請求項４】
前記商品座標算出部は、前記類似度を用いて多次元尺度法に従った演算を行うことで、前記複数の商品のそれぞれについて前記座標値を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の商品情報分析支援装置。
【請求項５】
前記複数の評価項目は、消費者が前記各商品に対して有する印象に関する項目であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の商品情報分析支援装置。
【請求項６】
前記複数の評価項目は、前記各商品の価格又は仕様に関する項目であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の商品情報分析支援装置。
【請求項７】
複数の商品のうちの２つの商品からなる組のそれぞれについて、この組に含まれる２つの商品の間の類似度を格納する類似度情報格納部であって、前記類似度は、前記２つの商品が類似する程度を消費者が評価した結果に基づいて求められる値である、類似度情報格納部と、
前記複数の商品のそれぞれと、当該商品の特性に関する複数の評価項目それぞれについての評価値と、を関連付けて格納する商品評価情報格納部と、
を参照可能なコンピュータに、
前記類似度情報格納部を参照し、前記複数の商品のそれぞれについて、商品マップにおいて当該商品に対応する点の座標値を算出する商品座標算出ステップであって、互いに類似する程度のより高い商品に対応する点同士がより近くに配置されるように前記座標値を算出する商品座標算出ステップと、
前記複数の評価項目のそれぞれについて、前記複数の商品のそれぞれに関連付けられた当該評価項目に対する評価値を前記商品評価情報格納部から取得し、取得した各商品の前記評価値と、前記複数の商品のそれぞれについて前記商品座標算出ステップで算出された前記座標値と、に基づいて、評価項目に対応する点の座標値と各前記座標値との間の距離が、当該評価項目の対応する商品の前記評価値と相関するように、前記商品マップにおいて当該評価項目に対応する点の座標値を算出する評価項目座標算出ステップと、
前記複数の商品のそれぞれについて前記商品座標算出ステップで算出された前記座標値の位置に当該商品に対応する点を配置し、かつ、前記複数の評価項目のそれぞれについて前記評価項目座標算出ステップで算出された前記座標値の位置に当該評価項目に対応する点を配置した商品マップを表示装置に表示させる処理を行う表示処理ステップと、
を実行させることを特徴とする商品情報分析支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品情報分析支援装置及び商品情報分析支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
商品について市場動向や需要の状況などを分析し、あるいは予測して商品の開発計画や販売計画の策定を支援する種々の技術が開発されている。
【０００３】
例えば、商品の特徴や傾向などに関する評価項目ごとの評価結果を用いて多変量解析を行うことで、複数の商品同士の関係性を視覚的に表す商品マップを生成する技術がある。例えば、特許文献１には、特に心理的側面から商品特性を要素分解して得られる各種評価因子について各商品を評価した結果のデータを用いて、数量化ＩＩＩ類やクラスタ分析などの既知の多変量解析を行うことで、各商品間の関係を示す商品マップ又は各評価因子間の関係を示す因子マップを作成して表示する技術が開示されている。
【０００４】
また例えば、特許文献２に開示される商品分析支援装置は、分析対象である複数の注目既存商品のいずれかを所有する個々のユーザから入手した複数項目からなるアンケート回答結果を表すスコア情報を用いて、商品特性を表す情報を算出し、算出した商品特性を表す情報に基づいて、自己組織化マップを生成する。
【０００５】
さらに、例えば、特許文献３には、多変量解析手法の１つである主成分分析を用いて、車両の販売系列を決定する過程を支援する技術が開示されている。特許文献３に記載の技術では、車両毎の因子別の評価値に基づいて主成分分析を行って商品マップを生成し、販売系列毎の因子別の評価値に基づいて主成分分析を行って販売系列マップを生成する。ここで、車両毎の因子別の評価値と販売系列毎の因子別の評価値とは、同一の因子を評価尺度として使用して評価された値である。特許文献３に記載の装置は、さらに、商品マップ及び販売マップのいずれか一方の座標軸を回転した上で、両者を重畳表示する。
【０００６】
また、例えば多次元尺度構成法（ＭＤＳ）のように、各商品に対する評価項目ごとの評価値を用いることなく、商品間の類似性を表す情報を用いて商品マップを作成する技術もある。ＭＤＳでは、商品間の類似性に基づく演算により、互いに類似している商品同士を近くに、互いに類似していない商品同士を遠くに配置した商品マップが得られる。特許文献４には、ＭＤＳを用いて商品マップを作成し、商品マップ上の商品の位置と商品の属性の水準（例えば、商品サイズの値、特定の性能を表す数値、商品の価格帯など）との間の関係を求め、商品のシェアを予測する技術が開示される。
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−１６７２０３号公報
【特許文献２】特開２００３−３３１１０４号公報
【特許文献３】特開２００７−２８７０８７号公報
【特許文献４】特開２００５−２９３５４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
例えば特許文献１から特許文献３に記載の技術のように、商品に対する評価項目ごとの評価値を用いて多変量解析を行う技術では、商品マップにおける各商品の位置関係は、評価項目の選択に依存する。例えば、評価項目を用いて生成された商品マップにおいて互いに近くに配置される商品同士であっても、他の評価項目を用いて生成された商品マップにおいては、互いに離れた位置に配置される可能性がある。また、商品マップ上で近い位置に配置される商品同士について、必ずしも消費者が、それらの商品を互いに類似するものと知覚しているとは限らない。
【０００９】
一方、ＭＤＳなど、商品間の類似性のみを用いて商品マップを生成する技術では、消費者が知覚している商品間の類似性を直接的に表す商品マップが得られるが、得られた商品マップにおいて類似性の要因は表現されない。
【００１０】
特許文献４に記載の技術では、ＭＤＳによって得られる消費者が評価した商品間の類似性を反映した商品マップにおける商品の位置と、商品の仕様項目の水準と、の間の関係が求められる。しかしながら、特許文献４に記載の技術では、例えば、複数の異なる評価項目に関して、どの評価項目が商品間の類似性の要因となっているかを判断するための情報は得られない。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一つの態様の商品情報分析支援装置は、複数の商品のうちの２つの商品からなる組のそれぞれについて、この組に含まれる２つの商品の間の類似度を格納する類似度情報格納部であって、前記類似度は、前記２つの商品が類似する程度を消費者が評価した結果に基づいて求められる値である、類似度情報格納部と、前記複数の商品のそれぞれと、商品の特性に関する複数の評価項目それぞれに対する当該商品の評価値と、を関連付けて格納する商品評価情報格納部と、前記類似度情報格納部を参照し、前記複数の商品のそれぞれについて、商品マップにおいて当該商品に対応する点の座標値を算出する商品座標算出部であって、互いに類似する程度のより高い商品に対応する点同士がより近くに配置されるように前記座標値を算出する商品座標算出部と、前記複数の評価項目のそれぞれについて、前記複数の商品のそれぞれに関連付けられた当該評価項目に対する評価値を前記商品評価情報格納部から取得し、取得した各商品の前記評価値と、前記複数の商品のそれぞれについて前記商品座標算出部が算出した前記座標値と、に基づいて、評価項目に対応する点の座標値と各前記座標値との間の距離が、当該評価項目の対応する商品の前記評価値と相関するように、前記商品マップにおいて当該評価項目に対応する点の座標値を算出する評価項目座標算出部と、前記複数の商品のそれぞれについて前記商品座標算出部が算出した前記座標値の位置に当該商品に対応する点を配置し、かつ、前記複数の評価項目のそれぞれについて前記評価項目座標算出部が算出した前記座標値の位置に当該評価項目に対応する点を配置した商品マップを表示装置に表示させる処理を行う表示処理部と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明の一つの態様の商品情報分析支援装置において、前記評価項目座標算出部は、前記複数の評価項目のそれぞれについて、当該評価項目と前記商品との間の関連性がより強い旨を表す評価値と関連付けられた商品ほど、この商品に対応する前記商品マップ上の点と当該評価項目に対応する前記商品マップ上の点との間の距離が小さくなるように、当該評価項目について前記座標値を算出してよい。
【００１３】
本発明の一つの態様の商品情報分析支援装置において、前記評価項目座標算出部は、前記複数の評価項目のそれぞれについて、当該評価項目に対応する前記商品マップ上の点と前記複数の商品それぞれに対応する前記商品マップ上の点との間の距離と、前記複数の商品それぞれに関連付けられた当該評価項目の評価値と、の間の相関係数に基づいて、当該評価項目について前記座標値を算出してよい。
【００１４】
本発明の一つの態様の商品情報分析支援装置において、前記商品座標算出部は、前記類似度を用いて多次元尺度法に従った演算を行うことで、前記複数の商品のそれぞれについて前記座標値を算出してよい。
【００１５】
本発明の一つの態様の商品情報分析支援装置において、前記複数の評価項目は、消費者が前記各商品に対して有する印象に関する項目であってよい。あるいは、前記複数の評価項目は、前記各商品の価格又は仕様に関する項目であってよい。
【００１６】
本発明の一つの態様の商品情報分析支援プログラムは、複数の商品のうちの２つの商品からなる組のそれぞれについて、この組に含まれる２つの商品の間の類似度を格納する類似度情報格納部であって、前記類似度は、前記２つの商品が類似する程度を消費者が評価した結果に基づいて求められる値である、類似度情報格納部と、前記複数の商品のそれぞれと、当該商品の特性に関する複数の評価項目それぞれについての評価値と、を関連付けて格納する商品評価情報格納部と、を参照可能なコンピュータに、前記類似度情報格納部を参照し、前記複数の商品のそれぞれについて、商品マップにおいて当該商品に対応する点の座標値を算出する商品座標算出ステップであって、互いに類似する程度のより高い商品に対応する点同士がより近くに配置されるように前記座標値を算出する商品座標算出ステップと、前記複数の評価項目のそれぞれについて、前記複数の商品のそれぞれに関連付けられた当該評価項目に対する評価値を前記商品評価情報格納部から取得し、取得した各商品の前記評価値と、前記複数の商品のそれぞれについて前記商品座標算出ステップで算出された前記座標値と、に基づいて、評価項目に対応する点の座標値と各前記座標値との間の距離が、当該評価項目の対応する商品の前記評価値と相関するように、前記商品マップにおいて当該評価項目に対応する点の座標値を算出する評価項目座標算出ステップと、前記複数の商品のそれぞれについて前記商品座標算出ステップで算出された前記座標値の位置に当該商品に対応する点を配置し、かつ、前記複数の評価項目のそれぞれについて前記評価項目座標算出ステップで算出された前記座標値の位置に当該評価項目に対応する点を配置した商品マップを表示装置に表示させる処理を行う表示処理ステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によると、消費者の知覚に基づく商品間の類似性を表すとともに、商品の特性を表す情報をユーザに提示することで、商品情報の分析を適切に支援することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１は、本発明の１つの実施形態の商品情報分析支援装置の構成の例を示すブロック図である。商品情報分析支援装置１０は、類似度データ格納部１００、商品座標算出部１０２、商品座標データ格納部１０４、評価データ格納部１０６、項目座標算出部１０８、項目座標データ格納部１１０、及び表示処理部１１２を備える。
【００１９】
類似度データ格納部１００は、複数の商品について、商品間の類似度を表す情報を格納する。類似度データ格納部１００は、例えば、分析対象である複数の商品のうちの２つの商品からなる組のそれぞれについて、当該組に含まれる商品同士の類似度を表す数値を格納する。この類似度は、消費者が当該組に含まれる商品同士の類似性を評価した結果に基づいて求められる。例えば、消費者に対し、分析対象である複数の商品のうちの２つの商品からなる各組について、その２つの商品同士がどの程度類似していると思うかを質問するアンケートを行った結果に基づいて求める。また例えば、分析対象である複数の商品のいずれかを購入した顧客に対し、自己の購入商品の他の（分析対象の）複数の商品について、自己の購入商品に類似すると思う順序を質問するアンケートを行った結果に基づいて、商品間の類似度を求めることもできる。
【００２０】
図２に、類似度データ格納部１００に格納されるデータ内容の一例を示す。図２を参照すると、５つの商品Ａ〜Ｅについて、各商品間の類似度が表される。図２の例では、商品Ａ〜Ｅは、それぞれ、異なる車両Ａ〜Ｅであるとする。図２の例の表において、各行及び各列は、各車両Ａ〜Ｅに対応し、各行と各列とが交差する欄の数値は、対応する行の車両と対応する列の車両との間の類似度を表す。例えば、車両Ａと車両Ｂとの間の類似度は「５」であり、車両Ａと車両Ｅとの間の類似度は「１」である。図２の例では、類似度の数値が小さい程、車両同士が互いに類似していることを表す。したがって、図２の例の表によると、例えば、車両Ａは、車両Ｂよりも車両Ｅに類似していることがわかる。なお、図２の例では、同一の車両同士の類似度の値を「０」としている。図２の例の表中の値は、対称行列を構成する。類似度データ格納部１００を実現するデータベースの具体的なデータ構造は、図２に例示する形式に限定されない。分析対象の複数の商品のうちの２つずつの組について、類似度が格納されていればよい。
【００２１】
再び図１を参照し、商品座標算出部１０２は、類似度データ格納部１００に格納された商品間の類似度を用いて、商品マップにおいて各商品に対応する点の座標を算出する。例えば、商品座標算出部１０２は、各商品間の類似度を用いてＭＤＳによる計算を行うことで、各商品の商品マップ上の座標を算出する。商品座標算出部１０２は、各商品について算出した座標値を商品座標データ格納部１０４に格納する。
【００２２】
評価データ格納部１０６は、各商品について、商品の特性に関する評価項目についての評価値を格納する。評価項目は、例えば、商品に対して消費者が抱くイメージに関する項目であってよい。あるいは、商品の価格又は仕様に関する項目を評価項目としてもよい。商品が車両である場合、商品の仕様に関する項目は、例えば、車両の全長、排気量、燃費などである。
【００２３】
図３は、評価データ格納部１０６に格納されるデータ内容の例を示す図である。図３の例の表では、商品に対する消費者のイメージを表す評価項目が用いられている。図３を参照し、各商品に対応づけて、「ワイルド」、「スポーティ」、「親しみ」、「高級」の各評価項目に対する評価値が格納されている。図３の例の表の各商品Ａ〜Ｅは、図２の例の表の各車両Ａ〜Ｅに対応する。各評価項目の評価値は、例えば、消費者に対して、各車両Ａ〜Ｅについて、各評価項目のイメージに適合すると思う程度を表す数値の回答を求めるアンケートを行い、そのアンケート結果を集計して得られる値を用いる。図３の例の表では、評価値が大きい程その評価項目のイメージに適合する程度が高いことを意味する。なお、図３に示す評価項目は単なる例示であり、車両のイメージに関する他の評価項目を設定してもよいし、あるいは、車両のイメージに関する項目を用いる代わりに、上述のように、車両の価格や仕様に関する項目を設定してもよい。車両の価格や仕様に関する評価項目を設定する場合、その評価項目の特性を表す値（価格、仕様などを表す数値）を用いることができる。例えば、商品の価格を評価項目とする場合、その金額の値を評価値としてよいし、車両の燃費を評価項目とする場合、その燃費の数値（ｋｍ／ｌ）を評価値としてよい。あるいは、例えば、評価項目の特性を表す値そのものを評価値として用いる代わりに、特性値を複数の数値範囲の段階に分割し、各数値範囲を代表する値を評価値として用いてもよい。
【００２４】
図１の説明に戻り、項目座標算出部１０８は、評価データ格納部１０６において各商品に対応づけられる各評価項目について、商品座標算出部１０２が算出した商品座標によって表される商品マップにおいて対応する点の座標値を算出する。項目座標算出部１０８は、評価データ格納部１０６及び商品座標データ格納部１０４を参照し、各評価項目について、当該評価項目に適合する程度の高い商品ほど、商品マップ上で当該評価項目に近い位置に配置されるように、当該評価項目に対応する点の座標値を算出する。項目座標算出部１０８は、各評価項目について算出した座標値を項目座標データ格納部１１０に格納する。
【００２５】
表示処理部１１２は、商品座標データ格納部１０４及び項目座標データ格納部１１０を参照し、各商品に対応する点と各評価項目に対応する点とを１つの商品マップ上にプロット（配置）した商品マップを表す表示情報を生成し、表示装置２０に対して出力する処理を行う。
【００２６】
表示装置２０は、表示処理部１１２が生成した表示情報に従って商品マップを表示する。表示装置２０は、商品情報分析支援装置１０が備えていてもよいし、インターネット及びＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワークを介して商品情報分析支援装置１０に接続されるコンピュータなどの装置が備えていてもよい。例えば、商品情報分析支援装置１０をサーバコンピュータで実現する場合、表示装置２０は、商品情報分析支援装置１０にネットワーク接続されるクライアントコンピュータの表示装置であってよい。
【００２７】
なお、以上で説明した商品情報分析支援装置１０が備える各部の機能は、１つのコンピュータなどの情報処理装置において実現されてもよいし、互いに接続された複数の情報処理装置に分散して実現されてもよい。
【００２８】
以下、商品情報分析支援装置１０が行う処理について説明する。
【００２９】
図４は、商品情報分析支援装置１０が行う処理の手順の例を示すフローチャートである。
【００３０】
商品情報分析支援装置１０は、例えば、図示しない入力装置によりユーザからの指示を受け付けた場合に、図４に例示する手順の処理を開始する。
【００３１】
まず、商品座標算出部１０２は、類似度データ格納部１００を参照し、商品マップにおける各商品に対応する点の座標値を算出し、算出した座標値を商品座標データ格納部１０４に格納する（ステップＳ１０）。商品座標算出部１０２は、例えばＭＤＳ法を用いて、互いに類似する商品同士ほど商品マップ上でより近い位置に配置されるように、各商品の座標値を算出する。例えば、類似度データ格納部１００に図２の例のデータが格納されている場合、商品間の類似度の値が小さい程、その商品同士が類似していることを表す。よって、商品座標算出部１０２は、より小さな値の類似度を有する商品の組が商品マップ上でより近くに配置されるように、各商品の座標を算出する。類似度データ格納部１００が図２の例の表のデータ内容を備える場合に、商品座標算出部１０２が算出する各商品の座標の例を図５に示す。図５の例では、各商品について２次元の座標値が算出されている。また、図５は、商品座標データ格納部１０４のデータ内容の例を示すものでもある。
【００３２】
ステップＳ１０の後、項目座標算出部１０８は、評価データ格納部１０６における各評価項目について、商品マップ上の対応する点の座標値を算出し、算出した座標値を項目座標データ格納部１１０に格納する（ステップＳ２０）。項目座標算出部１０８は、評価データ格納部１０６及び商品座標データ格納部１０４を参照し、各評価項目について、当該評価項目に適合する程度がより高い（当該評価項目との関連性がより強い）ことを表す評価値を有する商品ほど、商品マップにおいて当該評価項目の近くに配置されるように、当該評価項目に対応する点の座標値を算出する。
【００３３】
項目座標算出部１０８は、例えば、以下の手順により各評価項目の座標値を算出する。
【００３４】
まず、各評価項目ｊ（ｊ＝１，２，…，ｍ）の商品マップ上の仮座標を次のように設定する。
（Ｘ11，Ｘ12），…，（Ｘj1，Ｘj2），…，（Ｘm1，Ｘm2）
【００３５】
次に、商品座標データ格納部１０４に格納された各商品ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）の座標値：
（Ｇ11，Ｇ12），…，（Ｇi1，Ｇi2），…，（Ｇn1，Ｇn2）
を用いて、各商品ｉ（ｉ＝１，…，ｎ）と各評価項目ｊ（ｊ＝１，…，ｍ）との間のユークリッド平方距離Ｄij＝（Ｘj1―Ｇi1）2＋（Ｘj2−Ｇi2）2を求める。例えば、商品座標データ格納部１０４に図５の例のデータ内容が格納され、評価データ格納部１０６に図３の例のデータ内容が格納されている場合に、車両Ａ（ｉ＝１とする）と評価項目「ワイルド」（ｊ＝１とする）との間のユークリッド平方距離Ｄ11は、
Ｄ11＝（Ｘ11―Ｇ11）2＋（Ｘ12−Ｇ12）2
＝（Ｘ11―（−０．５３０６９））2＋（Ｘ12−（−０．１６３６２））2
である。
【００３６】
そして、評価項目ｊに対する各商品ｉのユークリッド平方距離Ｄijの系列（Ｄ1j，…，Ｄij，…，Ｄnj）と、評価データ格納部１０６から取得される評価項目ｊについての各商品ｉの評価値Ｖijの系列（Ｖ1j，…,Ｖij，…，Ｖnj）と、の間の相関係数Ｒを最小又は最大とする座標値（Ｘj1，Ｘj2）を求める。
【００３７】
相関係数Ｒは、例えば、次の式で表される。
【数１】
0005266868.tif 000002
また、上記の式において、
【数２】
0005266868.tif 000003
である。
【００３８】
相関係数Ｒを最小とする座標値（Ｘj1，Ｘj2）を求めるか、あるいは最大とする座標値（Ｘj1，Ｘj2）を求めるかは、評価項目ｊに対する評価値Ｖijの与え方によって決定される。例えば、評価データ格納部１０６において、図３を参照して説明した例のように、商品ｉに対して、評価項目ｊに適合する程度が高い程、大きな評価値Ｖijを与える場合、相関係数Ｒを最小とする座標値（Ｘj1，Ｘj2）を求めることで、評価項目ｊに適合する程度が高い商品程、商品マップ上で評価項目ｊの近くに配置されるような座標値（Ｘj1，Ｘj2）を求めることができる。一方、例えば、商品ｉに対して、評価項目ｊに適合する程度が高い程、小さな評価値Ｖijを与える場合、相関係数Ｒを最大とする座標値（Ｘj1，Ｘj2）を求めることで、評価項目ｊに適合する程度が高い商品程、商品マップ上で評価項目ｊの近くに配置されるような座標値（Ｘj1，Ｘj2）を求めることができる。
【００３９】
相関係数Ｒを最小又は最大とする座標値（Ｘj1，Ｘj2）を求める演算においては、既知のパラメータ推定手法（例えば、線形計画法、最小自乗法など）を用いることができる。例えば、ソルバなどの最適化演算を行うソフトウェアを用いて座標値（Ｘj1，Ｘj2）を求めてもよい。
【００４０】
類似度データ格納部１００及び評価データ格納部１０６において、それぞれ、図２及び図３に例示する内容のデータが格納されている場合に、ステップＳ２０で項目座標算出部１０８が算出する各項目の座標値の例を図６に示す。
【００４１】
ステップＳ２０の後、表示処理部１１２は、商品座標データ格納部１０４及び項目座標データ格納部１１０を参照し、商品マップを表す表示情報を生成する処理を行う（ステップＳ３０）。表示処理部１１２は、商品座標データ格納部１０４に格納された各商品の座標値と項目座標データ格納部１１０に格納された各項目の座標値とに従って各商品及び各項目に対応する点を配置した商品マップを生成する。
【００４２】
図７は、商品座標データ格納部１０４に図５の例のデータが格納され、かつ、項目座標データ格納部１１０に図６の例のデータが格納されている場合に、表示処理部１１２が生成する商品マップの例を示す。
【００４３】
商品マップを表す表示情報を生成すると、表示処理部１１２は、生成した表示情報を表示装置２０に対して出力し、表示装置２０は、表示処理部１１２から受け取った表示情報に従って商品マップを表示する（ステップＳ４０）。ステップＳ４０の後、処理は終了する。
【００４４】
なお、商品情報分析支援装置１０は、類似度データ格納部１００及び評価データ格納部１０６に格納されたデータの一部を用いて図４の例の手順の処理を行ってもよい。例えば、商品情報分析支援装置１０は、図示しない入力装置などによって商品及び評価項目についてユーザの選択を受け付け、ユーザの選択に係る商品及び評価項目を処理対象として、図４に例示する手順の処理を行ってもよい。
【００４５】
また、上述の処理の例では、項目座標算出部１０８は、各商品ｉと各評価項目ｊとの間のユークリッド平方距離を求め、このユークリッド平方距離を用いて、各評価項目ｊの座標値（Ｘj1，Ｘj2）を求める。しかしながら、他の処理の例では、ユークリッド平方距離の他の距離尺度（例えば、マハラノビス距離など）を用いて各商品ｉと各評価項目ｊとの間の距離Ｄijを求めてもよい。
【００４６】
以上で説明した本実施形態の処理の例によると、消費者の知覚に基づく商品間の類似性と、各評価項目についての各商品の評価値と、の双方を反映する商品マップが生成される。
【００４７】
例えば、図７の例の商品マップを参照し、各車両Ａ〜Ｅに対応する点は、図２の例の類似度データ格納部１００において車両間の類似度が小さい（つまり、より類似している）程、互いに近くに配置される。例えば、図２の例の表において最小の類似度「１」を有する車両Ａと車両Ｅとの間の距離は、他の車両間の距離と比較して最小であり、最大の類似度「６」を有する車両Ｂと車両Ｅとの間の距離は、他の車両間の距離と比較して最大である。さらに、図３の例の表の各評価項目に対応する点は、図７の例の商品マップにおいて、その評価値がより高い商品に対応する点のより近くに配置される。例えば、図３の例の評価項目「ワイルド」に関し、図７の例の商品マップにおいて、評価値が最大である車両Ｄが評価項目「ワイルド」から最も近い位置に配置され、評価値が最小である車両Ｂが評価項目「ワイルド」から最も遠い位置に配置されている。
【００４８】
上述の実施形態の処理の例で生成される図７の例のような商品マップによると、分析対象の複数の商品のうち、いずれの商品同士がどの程度類似しているか（あるいは、類似していないか）を表すとともに、各商品と各評価項目との間の関連性を表す情報をユーザに提示できる。また、図７の例のような商品マップによると、商品間の類似性（又は非類似性）の要因の判断を容易にする情報をユーザに提示することができる。
【００４９】
例えば、図７の例において、車両Ｄは、「スポーティ」、「ワイルド」、及び「親しみ」の３つの評価項目と比較的近い位置にあることから、これら３項目について評価が高いことがわかる。さらに、車両Ｃは、「スポーティ」の評価項目から最も離れた位置にあることから、車両Ａ〜Ｅのうち、「スポーティ」の評価が最も低いことがわかる。また、「親しみ」の評価項目については、車両Ｅが最も離れた位置にあり、車両Ａ〜Ｅのうち、「親しみ」の評価値が最も低いことがわかる。
【００５０】
また例えば、図７の例では、車両Ａ及びＥが互いに近くに配置されていることから、消費者によって車両Ａ及びＥは互いに類似していると知覚されていることがわかる。さらに、車両Ａ及びＥの両方と比較的近い位置に評価項目「高級」が配置されていることから、車両Ａ及びＥに共通して「高級」というイメージを消費者が抱いていることがわかる。以上より、図７の例の商品マップを提示されたユーザは、車両Ａ及びＥが互いに類似すると消費者に知覚されていること、及び、その要因として「高級」というイメージがあることを認識することができる。
【００５１】
また、図７の例の商品マップにおいて、車両Ｂと車両Ｃとは比較的近い位置にあることから、消費者は車両Ｂと車両Ｃとは互いに類似すると知覚していると認められる。しかしながら、車両Ｂ及び車両Ｃに共通して近い位置にある評価項目は認められない。したがって、図７の例の商品マップを提示されたユーザは、「高級」、「ワイルド」、「スポーティ」、及び「親しみ」以外の要因から、消費者が車両Ｂと車両Ｃとの間に類似性を見出していることを推測できる。
【００５２】
なお、商品情報分析支援装置１０は、商品座標算出部１０２が算出した各商品の座標値が商品座標データ格納部１０４にすでに格納されている場合、商品座標算出処理（図４のステップＳ１０）を行わずに、商品座標データ格納部１０４に格納された各商品の座標値を用いて、評価項目の座標値の算出（図４のステップＳ２０）及び商品マップ表示情報の生成・出力（図４のステップＳ３０，Ｓ４０）を行ってもよい。例えば、図７の例の商品マップを生成する上述の例の処理を行った後、商品座標データ格納部１０４にすでに格納されている各車両Ａ〜Ｅの座標値（図５）を用いて、図３の例の評価項目以外の評価項目について項目座標算出部１０８の処理により座標値を算出し、その評価項目に対応する点と共に各車両Ａ〜Ｅに対応する点をプロットした商品マップを生成して表示させることができる。ここで、新たに座標値を算出する評価項目についての各商品の評価値は、アンケート調査又は設計仕様などに基づいて予め求めて評価データ格納部１０６に格納しておけばよい。
【００５３】
以上で説明した商品情報分析支援装置１０は、典型的には、汎用のコンピュータにて上述の商品情報分析支援装置１０の各部の機能又は処理内容を記述したプログラムを実行することにより実現される。コンピュータは、例えば、ハードウェアとして、図８に示すように、ＣＰＵ（中央演算装置）８０、メモリ（一次記憶）８２、各種Ｉ／Ｏ（入出力）インタフェース８４等がバス８６を介して接続された回路構成を有する。また、そのバス８６に対し、例えばＩ／Ｏインタフェース８４経由で、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）８８やＣＤやＤＶＤ、フラッシュメモリなどの各種規格の可搬型の不揮発性記録媒体を読み取るためのディスクドライブ９０が接続される。このようなドライブ８８又は８０は、メモリに対する外部記憶装置として機能する。実施形態の処理内容が記述されたプログラムがＣＤやＤＶＤ等の記録媒体を経由して、又はネットワーク経由で、ハードディスクドライブ８８などの固定記憶装置に保存され、コンピュータにインストールされる。固定記憶装置に記憶されたプログラムがメモリに読み出されＣＰＵにより実行されることにより、実施形態の処理が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】商品情報分析支援装置の構成の例を示すブロック図である。
【図２】類似度データ格納部のデータ内容の一例を示す図である。
【図３】評価データ格納部のデータ内容の一例を示す図である。
【図４】商品情報分析支援装置が行う処理の手順の例を示すフローチャートである。
【図５】商品座標算出部が算出する各商品の座標値の一例を示す図である。
【図６】項目座標算出部が算出する各評価項目の座標値の一例を示す図である。
【図７】表示処理部が表示装置に表示させる商品マップの一例を示す図である。
【図８】コンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。
【符号の説明】
【００５５】
１０  商品情報分析支援装置、２０  表示装置、８０  ＣＰＵ、８２  メモリ、８４  Ｉ／Ｏインタフェース、８６  バス、８８  ＨＤＤ、９０  ディスクドライブ、１００  類似度データ格納部、１０２  商品座標算出部、１０４  商品座標データ格納部、１０６  評価データ格納部、１０８  項目座標算出部、１１０  項目座標データ格納部、１１２  表示処理部。
【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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