(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンジョイント分析による商品の市場調査を支援する市場調査支援装置であって、
入力部を介して入力される商品属性および商品属性の水準によって定めたプロファイルならびに商品属性の水準の好みを質問するレーティングアンケートを記憶部に保存することによって、質問データを定義する質問データ定義手段と、
メディア入出力部、通信制御部、前記入力部または周辺機器インタフェース部を介して、前記プロファイルおよび前記レーティングアンケートに対する回答データを入力し、前記記憶部に保存する回答データ入力手段と、
前記プロファイルに対する評点結果または選択結果を示すパラメータと、提示する前記プロファイルの内容を示すパラメータと、前記レーティングアンケートに対する回答結果を示すパラメータと、部分効用値を示すパラメータとを含む同時確率分布を用いて、前記回答データから前記部分効用値を算出する部分効用値算出手段と、
を具備することを特徴とする市場調査支援装置。
【請求項２】
前記部分効用値算出手段が用いる同時確率分布は、プロファイルに対する評点結果または選択結果を示すパラメータと部分効用値を示すパラメータとの関係付けを表す第１の条件付確率分布、レーティングアンケートに対する回答結果を示すパラメータと部分効用値を示すパラメータとの関係付けを表す第２の条件付確率分布、およびモデル化パラメータの事前確率分布の積であることを特徴とする請求項１に記載の市場調査支援装置。
【請求項３】
コンピュータを請求項１または請求項２に記載の市場調査支援装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンジョイント分析を用いた商品の市場調査を支援する市場調査支援装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、企業が消費者のニーズを把握するため、コンジョイント分析を用いた商品の市場調査が行われている。コンジョイント分析とは、商品が有する様々な商品属性および商品属性の水準に関する質問を定義し、消費者に対して定義した質問によるアンケートを実施し、アンケートの回答結果を分析することによって、効用値（消費者が感じる価値）を算出することである。特に、商品全体ではなく、個々の商品属性に関する効用値を部分効用値という。また、コンジョイント分析におけるアンケートには、プロファイルアンケートと自己申告型アンケートがある。
【０００３】
最初に、プロファイルアンケートについて説明する。
図７は、デジタルカメラに関する商品属性および商品属性の水準の一例を示す図である。図７に示す例では、「価格帯」、「メーカー」、「画素数」、「光学ズーム」が商品属性である。また、例えば、商品属性「価格帯」の水準は、「３万円」、「４万円」、「５万円」、「６万円」である。プロファイルアンケートでは、これらの商品属性および商品属性の水準によって定めた仮想商品を定義する。以下、仮想商品をプロファイルと呼び、仮想商品のデータをプロファイルアンケートデータと呼ぶ。
【０００４】
図８は、プロファイルアンケートデータの一例を示す図である。図８に示す例では、３つのプロファイル６１を定義している。例えば、１つ目のプロファイル６１は、「価格帯」が「３万円」、「メーカー」が「Ｃ社」、「画素数」が「２５０万画素」、「光学ズーム」が「３倍」である。
【０００５】
プロファイルアンケートに対する回答方法は、評点型と選択型がある。評点型は、提示されたプロファイルのそれぞれについて好ましさを評点することで回答する。評点は、例えば、０点から１００点といった点数である。もしくは、評点型は、左右に提示された２つの異なるプロファイルに対し、それらを比較してどちらのプロファイルがどの程度好ましいかを評点することで回答する。この場合の評点は、例えば、左のプロファイルの方が好ましい場合は−５０点、左右のプロファイルに差が無い場合は０点、右のプロファイルの方が好ましい場合は＋５０点といった点数である。また、選択型は、４個〜６個程度の複数のプロファイル（プロファイルセット）を一度に提示し、その中で最も好ましいものを一つ選択することで回答する。通常、異なるプロファイルセットに対して、繰り返し回答する。
【０００６】
そして、コンジョイント分析では、アンケートの回答結果を分析することによって、部分効用値を算出することができる。評点型のプロファイルアンケートに対しては、重回帰モデルなどが用いられる。また、選択型のプロファイルアンケートに対しては、ロジットモデルまたはプロビットモデルなどが用いられる。
【０００７】
次に、自己申告型アンケートについて説明する。自己申告型アンケートとは、プロファイルを使用せずに、商品属性の水準に対する好みを直接質問するアンケートである。自己申告型アンケートには、ＲａｔｉｎｇアンケートとＩｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートがある。Ｒａｔｉｎｇアンケートは、特定の商品属性に対する各水準の好みを質問する。Ｉｍｐｏｒｔｎａｎｃｅアンケートは、各属性の重要度を質問する。
【０００８】
図９は、Ｒａｔｉｎｇアンケート６３の一例を示す図である。図９に示す例では、質問が「デジタルカメラの購入時に、以下の各メーカーはどれくらい魅力的ですか？」である。また、回答対象のメーカーが「Ｐ社」、「Ｓ社」、「Ｃ社」、「Ｎ社」である。また、回答する水準が「全く魅力的でない」、「ほとんど魅力的でない」、「あまり魅力的でない」、「どちらでもない」、「やや魅力的」、「かなり魅力的」、「たいへん魅力的」である。このように、Ｒａｔｉｎｇアンケート６３では、特定の商品属性（図９に示す例ではメーカー）に対する各水準の好み（図９に示す例では魅力度）を質問する。
【０００９】
図１０は、Ｉｍｐｏｒｔｎａｃｅアンケート６５の一例を示す図である。図１０に示す例では、質問が「デジタルカメラの購入時に、以下の各項目はどれくらい重要ですか？」である。また、回答対象の商品属性が「メーカー」、「価格」、「画素数」である。また、回答する重要度が「全く重要でない」、「ほとんど重要でない」、「あまり重要でない」、「どちらでもない」、「やや重要」、「かなり重要」、「たいへん重要」である。このように、Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケート６５では、各属性（図９に示す例では「メーカー」、「価格」、「画素数」）の重要度を質問する。
【００１０】
部分効用値の算出方法の従来技術としては、（１）評点型のプロファイルアンケート、Ｒａｔｉｎｇアンケート、Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートの３つの回答結果を利用する方法（非特許文献１参照）、（２）選択型のプロファイルアンケートのみの回答結果を利用する方法（非特許文献２参照）がある。また、自己申告型アンケートの回答の安定性について調査した研究結果もある（非特許文献３参照）。
【非特許文献１】Ｇｒｅｅｎ，Ｐ．Ｅ．ａｎｄ  Ｋｒｉｅｎｇｅｒ，Ａ．Ｍ．、“Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｉｚｅｄ  Ｈｙｂｒｉｄ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｎｊｏｉｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ” 、Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｖｏｌ．４２，ｐ８５０−８６７、１９９６．
【非特許文献２】Ａｌｌｅｎｂｙ，Ｇ．Ｍ．ａｎｄ  Ｇｉｎｔｅｒ，Ｊ．Ｌ．、“Ｕｓｉｎｇ  Ｅｘｔｒｅｍｅｓ  ｔｏ  Ｄｅｓｉｇｎ  Ｐｒｏｄｕｃｔｓ  ａｎｄ  Ｓｅｇｍｅｎｔ  Ｍａｒｋｅｔｓ” 、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｖｏｌ．３２，ｐ３９２−４０３、１９９５．
【非特許文献３】Ｇｒｅｅｎ，Ｐ．Ｅ．ａｎｄ  Ｋｒｉｅｎｇｅｒ，Ａ．Ｍ．ａｎｄ  Ａｇａｒｗａｌ，Ｍ．Ｋ．、“Ａ  Ｃｒｏｓｓ  Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  Ｔｅｓｔ  ｏｆ  Ｆｏｕｒ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  Ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉａｔｔｒｉｂｕｔｅ  Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ” 、Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ  Ｌｅｔｔｅｒｓ，Ｖｏｌ．４，ｐ３６９−３８０、１９９３．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
以下では、非特許文献１および非特許文献２の問題点、並びに非特許文献３の研究結果から得た知見について説明する。
【００１２】
非特許文献１では、重回帰モデルをベースとした手法であるため、選択型のプロファイルアンケートを利用することができない。前述の通り、評点型のプロファイルアンケートは、提示されたプロファイルのそれぞれについて評点するため、回答者の負荷が高い。すなわち、選択型のプロファイルアンケートを利用することができないことは、コンジョイント分析において大きな問題となる。
【００１３】
非特許文献２では、選択型のプロファイルアンケートを利用することができる。しかしながら、Ｒａｔｉｎｇアンケートを利用することができない。従って、部分効用値の算出精度を上げるためには、数多くのプロファイルセットを定義し、数多くの質問を行う必要があり、回答者の負荷が高い。
【００１４】
一方、非特許文献３では、自己申告型アンケートの回答の安定性を調査している。非特許文献３では、ＲａｔｉｎｇアンケートおよびＩｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートについて、１度アンケートを実施した後、更に４週間の期間を空けて再びアンケートを実施したときの結果が開示されている。Ｒａｔｉｎｇアンケートの１回目の結果と２回目の結果との相関係数の中央値（メディアン）は、０．９２５である。一方、Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートの１回目の結果と２回目の結果との相関係数の中央値は、０．５７４である。この研究結果から、Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートに比べてＲａｔｉｎｇアンケートの方が回答の安定性があることが分かる。ここで、第ｉ属性の第ｊ水準の部分効用値をβｉｊ、第ｉ属性の第ｊ水準に対するＲａｔｉｎｇをＲｉｊ、第ｉ属性に対するＩｍｐｏｒｔａｎｃｅをＷｉと表すと、βｉｊ＝ＲｉｊＷｉという関係が成り立つ。
【００１５】
本発明は、前述した問題点および前述した知見に鑑みてなされたもので、その目的は、評点型または選択型のプロファイルアンケート、およびＲａｔｉｎｇアンケートの回答結果を利用してコンジョイント分析を行い、精度が高い部分効用値を算出して、商品の市場調査を支援する市場調査支援装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
前述した目的を達成するために第１の発明は、コンジョイント分析による商品の市場調査を支援する市場調査支援装置であって、入力部を介して入力される商品属性および商品属性の水準によって定めたプロファイルならびに商品属性の水準の好みを質問するレーティングアンケートを記憶部に保存することによって、質問データを定義する質問データ定義手段と、メディア入出力部、通信制御部、前記入力部または周辺機器インタフェース部を介して、前記プロファイルおよび前記レーティングアンケートに対する回答データを入力し、前記記憶部に保存する回答データ入力手段と、前記プロファイルに対する評点結果または選択結果を示すパラメータと、提示する前記プロファイルの内容を示すパラメータと、前記レーティングアンケートに対する回答結果を示すパラメータと、部分効用値を示すパラメータとを含む同時確率分布を用いて、前記回答データから前記部分効用値を算出する部分効用値算出手段と、を具備することを特徴とする市場調査支援装置である。第１の発明によって、評点型または選択型のプロファイルアンケート、およびＲａｔｉｎｇアンケートの回答結果を利用してコンジョイント分析を行い、精度が高い部分効用値を算出して、商品の市場調査を支援することができる。
【００１８】
また、前記部分効用値算出手段が用いる同時確率分布は、プロファイルに対する評点結果または選択結果を示すパラメータと部分効用値を示すパラメータとの関係付けを表す第１の条件付確率分布、レーティングアンケートに対する回答結果を示すパラメータと部分効用値を示すパラメータとの関係付けを表す第２の条件付確率分布、およびモデル化パラメータの事前確率分布の積である。
【００１９】
第２の発明は、コンピュータを第１の発明に係る市場調査支援装置として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
本発明により、評点型または選択型のプロファイルアンケート、およびＲａｔｉｎｇアンケートの回答結果を利用してコンジョイント分析を行い、精度が高い部分効用値を算出して、商品の市場調査を支援する市場調査支援装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００２２】
図１は、本発明の実施形態に係る市場調査支援装置１を実現するコンピュータのハードウェア構成図である。尚、図１のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
【００２３】
市場調査支援装置１は、制御部３、記憶部５、メディア入出力部７、通信制御部９、入力部１１、表示部１３、周辺機器Ｉ／Ｆ部１５等が、バス１７を介して接続される。
【００２４】
制御部３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。
【００２５】
ＣＰＵは、記憶部５、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１７を介して接続された各装置を駆動制御し、市場調査支援装置１が行う後述する処理を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部５、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部３が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００２６】
記憶部５は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部３が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部３により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００２７】
メディア入出力部７（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置を有する。
【００２８】
通信制御部９は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク１９間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク１９を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。
【００２９】
入力部１１は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部１１を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
【００３０】
表示部１３は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
【００３１】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１５は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１５を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１５は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
【００３２】
バス１７は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００３３】
次に、図２を参照しながら、市場調査支援装置１の機能を実現する構成について説明する。図２は、市場調査支援装置１の機能の概要を示すブロック図である。
【００３４】
図２に示すように、市場調査支援装置１は、質問データ定義手段２１、回答データ入力手段２３、プロファイルデータベース２５、レーティングアンケートデータベース２７、部分効用値算出手段２９、部分効用値出力手段３１等を備える。
【００３５】
質問データ定義手段２１は、商品属性および商品属性の水準によって定めたプロファイル、および商品属性の水準の好みを質問するレーティングアンケートを定義する。プロファイルは、図７および図８の説明にて前述したように、商品属性および商品属性の水準によって定めた仮想商品である。プロファイルは、評点型と選択型とのいずれのアンケートを実施するかによって、定義する内容が異なる。また、レーティングアンケートは、図９の説明にて前述したように、特定の商品属性に対する各水準の好みを質問するアンケートである。
【００３６】
質問データ定義手段２１は、入力部１１等を介した入力インタフェースおよび記憶部５への保存機能である。例えば、ユーザが入力部１１を介してプロファイルおよびレーティングアンケートに関する情報を入力すると、市場調査支援装置１は、入力された情報を表示部１３に表示するとともに、記憶部５に保存する。
【００３７】
回答データ入力手段２３は、プロファイル及びレーティングアンケートに対する回答データを入力する。回答データ入力手段２３は、メディア入出力部７、通信制御部９、入力部１１、周辺機器Ｉ／Ｆ部１５等を介した入力インタフェースである。また、プロファイルデータベース２５は、プロファイルの回答データを記憶部５に保存する。また、レーティングアンケートデータベース２７は、レーティングアンケートの回答データを記憶部５に保存する。
【００３８】
部分効用値算出手段２９は、回答データから部分効用値を算出する。部分効用値算出手段２９は、プロファイルに対する評点結果または選択結果を示すパラメータと、提示するプロファイルの内容を示すパラメータと、レーティングアンケートに対する回答結果を示すパラメータと、部分効用値を示すパラメータとを含む同時確率分布を用いる。
【００３９】
同時確率分布は、プロファイルに対する評点結果または選択結果を示すパラメータと部分効用値を示すパラメータとの関係付けを表す第１の条件付確率分布、レーティングアンケートに対する回答結果を示すパラメータと部分効用値を示すパラメータとの関係付けを表す第２の条件付確率分布、およびモデル化パラメータの事前確率分布の積で表すことができる。同時確率分布を数式で表わすと、次式となる。
【数１】
0005167887.tif 000002
但し、ｙ：プロファイルに対する評点結果または選択結果、ｘ：提示するプロファイルの内容、ｒ：レーティングアンケートに対する回答結果、β：部分効用値、θ：モデル化パラメータ、である。
【００４０】
部分効用値出力手段３１は、部分効用値算出手段２９によって算出した部分効用値を出力する。例えば、部分効用値出力手段３１は、表示部１３に部分効用値を表示する。また、例えば、部分効用値出力手段３１は、メディア入出力部７を介して部分効用値を各種のメディアに出力する。また、例えば、部分効用値出力手段３１は、通信制御部９を介して部分効用値を他のコンピュータに送信する。また、例えば、部分効用値出力手段３１は、通信制御部９または周辺機器Ｉ／Ｆ部１５等を介して部分効用値をプリンタ等に送信する。
【実施例１】
【００４１】
次に、図３、図４を参照しながら、本発明の実施の形態に係る実施例１について説明する。実施例１では、プロファイルに対する回答方法は評点型とする。すなわち、部分効用値の算出処理では、プロファイルに対する評点結果、およびレーティングアンケートの回答結果を用いる。
【００４２】
ここで、コンジョイント分析を行う目的は、アンケート回答者の商品属性の水準に対する部分効用値を求めることである。しかし、実際のアンケートデータでは、部分効用値の真値が分からず、部分効用値の推定精度（推定誤差の大きさ）を評価することができない。そこで、本実施例において推定精度の評価を行うための前提として、乱数を用いて部分効用値の真値を生成しておく。部分効用値の真値は、仮想回答データとともに生成する。
【００４３】
以下に示す例では、アンケート回答者数を「２００名」、調査する商品属性数および商品属性の水準数を「３個の商品属性に対して３個の水準、および２個の商品属性に対して１２個の水準」と定義し、直交表を利用してプロファイルを作成した。
【００４４】
図３は、評点型コンジョイント分析の仮想回答データ生成手順４１の一例を示す図である。１０１では、真のＲａｔｉｎｇをランダムに生成する。ここで、真のＲａｔｉｎｇの生成は、一様乱数を使用した。また、１０２では、真のＩｍｐｏｒｔａｎｃｅをランダムに生成する。ここで、真のＩｍｐｏｒｔａｎｃｅの生成は、切断正規乱数を使用した。
【００４５】
１０３では、真の部分効用値＝Ｒａｔｉｎｇ×Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅとして、真の部分効用値を生成する。そして、１０４では、１０３の結果に基づいて、プロファイルの真の全体効用を算出する。更に、１０５では、１０４の結果に回答誤差を乗せる（ノイズを加える）ことで、プロファイルに対する評価結果とする。また、１０６では、１０１の結果に回答誤差を乗せる（ノイズを加える）ことで、Ｒａｔｉｎｇアンケートの回答とする。また、１０７では、１０２の結果に回答誤差を乗せる（ノイズを加える）ことで、Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートの回答とする。
【００４６】
尚、Ｒａｔｉｎｇアンケートの回答データおよびＩｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートの回答データの生成では、真のＲａｔｉｎｇとＲａｔｉｎｇアンケートの回答との相関係数が０．９０２、真のＩｍｐｏｒｔａｎｃｅとＩｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートの回答との相関係数が０．５７６とした。これは、非特許文献３（Ｇｒｅｅｎ，Ｐ．Ｅ．ａｎｄ  Ｋｒｉｅｎｇｅｒ，Ａ．Ｍ．ａｎｄ  Ａｇａｒｗａｌ，Ｍ．Ｋ．、“Ａ  Ｃｒｏｓｓ  Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  Ｔｅｓｔ  ｏｆ  Ｆｏｕｒ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  Ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉａｔｔｒｉｂｕｔｅ  Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ” 、Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ  Ｌｅｔｔｅｒｓ，Ｖｏｌ．４，ｐ３６９−３８０、１９９３．）における調査結果に基づくものである。すなわち、Ｒａｔｉｎｇアンケートは、比較的安定した回答を得られるが、Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートは、安定した回答を得られないという調査結果に基づくものである。調査結果では、１回目のアンケートを実施したときの結果と、更に４週間の期間を空けて再びアンケートを実施したときの結果との相関係数であったが、真値とアンケートの回答結果との間においても同じような相関係数があると想定した。
【００４７】
次に、実施例１における部分効用値の算出手順について説明する。部分効用値の算出に用いる同時確率分布は、次式となる。
【数２】
0005167887.tif 000003
但し、ｙ：プロファイルに対する評点結果、ｘ：提示するプロファイルの内容、ｒ：Ｒａｔｉｎｇアンケートに対する回答結果、β：部分効用値、λ、ｗ、φ、ｂ、α：モデル化パラメータ、である。
【００４８】
プロファイルに対する評点結果と部分効用値との関係付けであるＰ（ｙ｜ｘ、β、λ）は、重回帰分析に基づき、以下のように定義する。
【数３】
0005167887.tif 000004
但し、Ｎ（Ｘ｜ｘ１、ｘ２）：確率変数Ｘ、平均ｘ１、分散ｘ２の正規分布密度関数、ｉ：回答者を示す添字、ｊ：プロファイルを示す添字、ｋ：商品属性を示す添字、ｌ：商品属性の水準を示す添字、である。
【００４９】
Ｒａｔｉｎｇアンケートに対する回答結果と部分効用値との関係付けであるＰ（β｜ｒ、ｗ、φ）は、部分効用値がＲａｔｉｎｇアンケートに対する回答結果とＩｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートに対する回答結果との積で表わせることに基づいて、以下のように定義する。
【数４】
0005167887.tif 000005
【００５０】
パラメータの事前分布であるＰ（λ、ｗ、ｂ、α、φ）は、以下のように定義する。
【数５】
0005167887.tif 000006
但し、Ｇ（Ｙ｜ｙ１、ｙ２）：確率変数Ｙ、パラメータｙ１、ｙ２のガンマ分布、Ｉ（ｚ）：ｚが真のときに１、それ以外に０となる関数、Ｃ１：正規化定数、である。
【００５１】
同時確率分布を定義した後は、パラメータの事後分布を算出し、算出した事後分布の代表値（例えば、平均値など）を計算結果として出力する。具体的には、ベイズの定理によって、アンケートデータであるプロファイルに対する評点結果ｙ、提示するプロファイルの内容ｘ、Ｒａｔｉｎｇアンケートに対する回答結果ｒが与えられたときのパラメータの事後分布は、次式のように表わせる。
【数６】
0005167887.tif 000007
市場調査支援装置１は、例えばマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いて式（９）に従う乱数を生成し、例えばパラメータの事後分布の平均値を計算結果として出力する。
【００５２】
図４は、実施例１に係る本発明と従来技術との推定精度の比較結果を示す図である。図４に示す推定精度の比較結果は、本発明と非特許文献２（Ｇｒｅｅｎ，Ｐ．Ｅ．ａｎｄ  Ｋｒｉｅｎｇｅｒ，Ａ．Ｍ．、“Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｉｚｅｄ  Ｈｙｂｒｉｄ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｎｊｏｉｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ” 、Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｖｏｌ．４２，ｐ８５０−８６７、１９９６．）に記載の従来技術によってそれぞれ部分効用値を算出し、真値との二乗誤差平均を示したものである。
【００５３】
図４に示すように、１人当たりの評点プロファイル数が８個のとき、従来技術よりも本発明の方が部分効用値の推定精度が高い（誤差が小さい）ことが分かる。また、１人当たりの評点プロファイル数が８個のときの本発明における推定精度は、１人当たりの評点プロファイル数が１６個のときの従来技術における推定精度と同等以上であることが分かる。従って、アンケートの実施コストが質問数にほぼ比例すると考えると、本発明では、従来技術と同程度の推定精度を半分以下のコストで達成できると言える。
【実施例２】
【００５４】
次に、図５、図６を参照しながら、本発明の実施の形態に係る実施例２について説明する。実施例２では、プロファイルに対する回答方法は選択型とする。すなわち、部分効用値の算出処理では、プロファイルに対する選択結果、およびレーティングアンケートの回答結果を用いる。
【００５５】
実施例２においても、評価を行う前提として、乱数を用いて部分効用値の真値を生成しておく。部分効用値の真値は、仮想回答データとともに生成する。
【００５６】
以下に示す例では、アンケート回答者数を「１００名」、調査する商品属性数および商品属性の水準数を「４個の商品属性に対して５個の水準」と定義し、直交表を利用してプロファイルを作成した。
【００５７】
図５は、選択型コンジョイント分析の仮想回答データ生成手順４３の一例を示す図である。２０１では、真のＲａｔｉｎｇをランダムに生成する。ここで、真のＲａｔｉｎｇの生成は、一様乱数を使用した。また、２０２では、真のＩｍｐｏｒｔａｎｃｅをランダムに生成する。ここで、真のＩｍｐｏｒｔａｎｃｅの生成は、切断正規乱数を使用した。
【００５８】
２０３では、真の部分効用値＝Ｒａｔｉｎｇ×Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅとして、真の部分効用値を生成する。そして、２０４では、２０３の結果に基づいて、プロファイルの真の全体効用を算出する。更に、２０５では、２０４の結果に回答誤差を乗せる（ノイズを加える）ことで、プロファイルに対する評価結果とする。また、２０６では、１０１の結果に回答誤差を乗せる（ノイズを加える）ことで、Ｒａｔｉｎｇアンケートの回答とする。実施例２では、後述する従来技術においてもＩｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートの回答を使用しないことから、Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートの回答は生成していない。
【００５９】
尚、Ｒａｔｉｎｇアンケートの回答データの生成では、真のＲａｔｉｎｇとＲａｔｉｎｇアンケートの回答との相関係数が０．９２２とした。
【００６０】
次に、実施例２における部分効用値の算出手順について説明する。部分効用値の算出に用いる同時確率分布は、次式となる。
【数７】
0005167887.tif 000008
但し、Ｎ（Ｘ｜ｘ１、ｘ２）：確率変数Ｘ、平均ｘ１、分散ｘ２の正規分布密度関数、Ｉ（ｚ）：ｚが真のときに１、それ以外に０となる関数、ｙ：プロファイルに対する選択結果、ｘ：提示するプロファイルの内容、ｒ：Ｒａｔｉｎｇアンケートに対する回答結果、β：部分効用値、ｚ、ｗ、φ、ｂ、α：モデル化パラメータ、Ｃ２：正規化定数、である。
【００６１】
プロファイルに対する選択結果と部分効用値との関係付けであるＦ（ｙ、ｚ｜ｘ、β）は、プロビットモデルに基づき、以下のように定義する。
【数８】
0005167887.tif 000009
但し、ｉ：回答者を示す添字、ｊ：プロファイル選択集合を示す添字、ｋ：商品属性を示す添字、ｌ：商品属性の水準を示す添字、ｍ：プロファイル選択集合内のプロファイル番号を示す添字、である。
【００６２】
Ｒａｔｉｎｇアンケートに対する回答結果と部分効用値との関係付けであるＰ（β｜ｒ、ｗ、φ）は、部分効用値がＲａｔｉｎｇアンケートに対する回答結果とＩｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケートに対する回答結果との積で表わせることに基づいて、以下のように定義する。
【数９】
0005167887.tif 000010
【００６３】
パラメータの事前分布であるＰ（ｗ、ｂ、α、φ）は、以下のように定義する。
【数１０】
0005167887.tif 000011
但し、Ｇ（Ｙ｜ｙ１、ｙ２）：確率変数Ｙ、パラメータｙ１、ｙ２のガンマ分布、Ｃ１：正規化定数、である。
【００６４】
同時確率分布を定義した後は、パラメータの事後分布を算出し、算出した事後分布の代表値（例えば、平均値など）を計算結果として出力する。具体的には、ベイズの定理によって、アンケートデータであるプロファイルに対する選択結果ｙ、提示するプロファイルの内容ｘ、Ｒａｔｉｎｇアンケートに対する回答結果ｒが与えられたときのパラメータの事後分布は、次式のように表わせる。
【数１１】
0005167887.tif 000012
市場調査支援装置１は、例えばマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いて式（１４）に従う乱数を生成し、例えばパラメータの事後分布の平均値を計算結果として出力する。
【００６５】
図６は、実施例２に係る本発明と従来技術との推定精度の比較結果を示す図である。図６に示す推定精度の比較結果は、本発明と非特許文献１（Ａｌｌｅｎｂｙ，Ｇ．Ｍ．ａｎｄ  Ｇｉｎｔｅｒ，Ｊ．Ｌ．、“Ｕｓｉｎｇ  Ｅｘｔｒｅｍｅｓ  ｔｏ  Ｄｅｓｉｇｎ  Ｐｒｏｄｕｃｔｓ  ａｎｄ  Ｓｅｇｍｅｎｔ  Ｍａｒｋｅｔｓ” 、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｖｏｌ．３２，ｐ３９２−４０３、１９９５．）に記載の従来技術によってそれぞれ部分効用値を算出し、真値との二乗誤差平均を示したものである。
【００６６】
図６に示すように、１人当たりの選択型設問数が１６問のとき、従来技術よりも本発明の方が部分効用値の推定精度が高い（誤差が小さい）ことが分かる。また、１人当たりの選択型設問数が１６問のときの本発明における推定精度は、１人当たりの選択型設問数が３２問のときの従来技術における推定精度と同等であることが分かる。本発明では、選択型設問とＲａｔｉｎｇアンケートのデータが必要なため、Ｒａｔｉｎｇアンケートが５問（商品属性の水準数）必要となり、１人当たりの選択型設問数が１６問のとき、合計で設問数は２１問となる。従って、アンケートの実施コストが質問数にほぼ比例すると考えると、本発明では、従来技術と同程度の推定精度を２１／３２（約６６％）のコストで達成できると言える。
【００６７】
以上説明したように、本発明の実施の形態によれば、市場調査支援装置１は、プロファイルデータベース２５およびレーティングアンケートデータベース２７から部分効用値を算出する部分効用値算出手段２９を具備する。部分効用値算出手段２９は、プロファイルに対する評点結果または選択結果を示すパラメータと、提示するプロファイルの内容を示すパラメータと、レーティングアンケートに対する回答結果を示すパラメータと、部分効用値を示すパラメータとを含む同時確率分布を用いて、部分効用値を算出する。
【００６８】
本発明の実施の形態によって、評点型または選択型のプロファイルアンケート、およびＲａｔｉｎｇアンケートの回答結果を利用してコンジョイント分析を行い、精度が高い部分効用値を算出して、商品の市場調査を支援することができる。特に、安定した回答が得られるＲａｔｉｎｇアンケートの回答結果を利用することから、算出された部分効用値は精度が高い。従来技術では、評点型または選択型のプロファイルアンケート、およびＲａｔｉｎｇアンケートの回答結果を利用して実際に部分効用値を算出することが困難であった。しかし、本発明の実施の形態に係る市場調査支援装置１は、前述の式（５）から式（１４）を用いることで、数値解析によって実際に部分効用値を推定することが可能となった。
【００６９】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る市場調査支援装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】市場調査支援装置１を実現するコンピュータのハードウェア構成図
【図２】市場調査支援装置１の機能の概要を示すブロック図
【図３】評点型コンジョイント分析の仮想回答データ生成手順４１の一例を示す図
【図４】実施例１に係る本発明と従来技術との推定精度の比較結果を示す図
【図５】選択型コンジョイント分析の仮想回答データ生成手順４３の一例を示す図
【図６】実施例２に係る本発明と従来技術との推定精度の比較結果を示す図
【図７】デジタルカメラに関する商品属性および商品属性の水準の一例を示す図
【図８】プロファイルアンケートデータの一例を示す図
【図９】Ｒａｔｉｎｇアンケート６３の一例を示す図
【図１０】Ｉｍｐｏｒｔｎａｃｅアンケート６５の一例を示す図
【符号の説明】
【００７１】
１………市場調査支援装置
３………制御部
５………記憶部
７………メディア入出力部
９………通信制御部
１１………入力部
１３………表示部
１５………周辺機器Ｉ／Ｆ部
１７………バス
１９………ネットワーク
２１………質問データ定義手段
２３………回答データ入力手段
２５………プロファイルデータベース
２７………レーティングアンケートデータベース
２９………部分効用値算出手段
３１………部分効用値出力手段
４１………評点型コンジョイント分析の仮想回答データ生成手順
４３………選択型コンジョイント分析の仮想回答データ生成手順
６１………プロファイル
６３………Ｒａｔｉｎｇアンケート
６５………Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅアンケート
【図１】
0005167887.tif 000013
【図２】
0005167887.tif 000014
【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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