(57)【要約】ネットワーク情報取得部は、対象ブランドのブランド知識から抽出された複数のエレメントを含んだネットワーク情報を取得する。ネットワーク情報は、ブランド知識を含むテキストデータに対するテキストマイニングにより生成可能である。項目決定部は、ネットワーク情報の複数のエレメントの各々が、対象ブランドの属性およびベネフィットのどの項目に該当するかを決定する。ベネフィットは、機能ベネフィット、情緒ベネフィットおよび自己表現ベネフィットに分けられる。プロポジションモデル生成部は、項目決定手段での決定に基づいてネットワーク情報を加工し、複数のエレメントの各々が属性およびベネフィットのいずれに該当するかが表されたブランドプロポジションモデルを生成する。
2004066175.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象ブランドのブランド知識から抽出された複数のエレメントを含み、前記複数のエレメント間の接続の情報を含んだネットワーク情報を取得するネットワーク情報取得手段と、
前記ネットワーク情報の複数のエレメントの各々が、対象ブランドの属性および対象ブランドのベネフィットのどの項目に該当するかを決定する項目決定手段と、
前記項目決定手段での決定に基づいて前記ネットワーク情報を加工し、前記複数のエレメントの各々が前記属性および前記ベネフィットのいずれに該当するかが表されたブランドプロポジションモデルを生成するプロポジションモデル生成手段と、
を含むブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載のブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置であって、
前記ベネフィットは、機能ベネフィット、情緒ベネフィットおよび自己表現ベネフィットで構成され、前記ブランドプロポジションモデルでは、前記属性、前記機能ベネフィット、前記情緒ベネフィット、前記自己表現ベネフィットがこの順番で配置され、さらに、前記自己表現ベネフィットの先に前記対象ブランドに対する顧客の期待が配置される、ブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置。
【請求項３】
請求項１に記載のブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置であって、
前記項目決定手段は、辞書データベースを参照し、前記ネットワーク情報の前記複数のエレメントの各々が該当する項目を決定する、ブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置。
【請求項４】
請求項１に記載のブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置であって、
前記項目決定手段は、過去に作成されたブランドプロポジションモデルが蓄積されたプロポジションモデルデータベースを参照して、前記プロポジションモデルデータベース中の過去のブランドプロポジションモデルにて前記ネットワーク情報を構成する前記複数のエレメントの各々がどの項目に該当したかの情報に基づいて、各エレメントが該当する項目を決定する、ブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置。
【請求項５】
請求項１に記載のブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置であって、
前記ネットワーク情報取得手段は、ブランド知識を含んだテキストデータからテキストマイニング処理によって得られるネットワーク情報を取得する、ブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置。
【請求項６】
請求項５に記載のブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置であって、
ブランド知識を含んだテキストデータを取得する手段と、
前記テキストデータに基づき、前記テキストデータに含まれる頻出単語を求めることで、前記テキストデータの頻出コンテクストのデータを生成する手段と、
前記頻出コンテクストのデータに基づいて、前記頻出コンテクストの相関を表すデータを生成する手段と、
前記頻出コンテクストの相関を表すデータの共分散構造解析処理により、コンテクストのエレメントのネットワーク情報を生成する手段と、
を含むブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置。
【請求項７】
請求項１に記載のブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置であって、
顧客のブランド知識と企業のブランド知識に基づいて、前記ブランド知識を結ぶブランドコミュニケーションに含まれるべき複数のエレメントを求める手段を含み、それら複数のエレメントを含むネットワーク情報が前記ブランドプロポジションモデルへと加工される、ブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置。
【請求項８】
ブランドコミュニケーション戦略シナリオの作成を支援するためにブランドコミュニケーション戦略シナリオのモデルを生成するコンピュータの処理方法であって、
対象ブランドのブランド知識から抽出された複数のエレメントを含み、前記複数のエレメント間の接続の情報を含んだネットワーク情報を前記コンピュータに取得させるステップと、
前記ネットワーク情報の複数のエレメントの各々が、対象ブランドの属性および対象ブランドのベネフィットのどの項目に該当するかの決定を前記コンピュータの決定処理により行うステップと、
前記決定処理での決定に基づいて前記ネットワーク情報を前記コンピュータにて加工し、前記複数のエレメントの各々が前記属性および前記ベネフィットのいずれに該当するかが表されたブランドプロポジションモデルを生成するステップと、
を含む処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載の処理方法であって、
前記ベネフィットは、機能ベネフィット、情緒ベネフィットおよび自己表現ベネフィットで構成され、前記ブランドプロポジションモデルでは、前記属性、前記機能ベネフィット、前記情緒ベネフィット、前記自己表現ベネフィットがこの順番で配置され、さらに、前記自己表現ベネフィットの先に前記対象ブランドに対する顧客の期待が配置される、処理方法。
【請求項１０】
ブランドコミュニケーション戦略シナリオの作成を支援するためにブランドコミュニケーション戦略シナリオのモデルを生成するコンピュータにて実行されるプログラムであって、
対象ブランドのブランド知識から抽出された複数のエレメントを含み、前記複数のエレメント間の接続の情報を含んだネットワーク情報を前記コンピュータに取得させるステップと、
前記ネットワーク情報の複数のエレメントの各々が、対象ブランドの属性および対象ブランドのベネフィットのどの項目に該当するかの決定を前記コンピュータの決定処理により行うステップと、
前記決定処理での決定に基づいて前記ネットワーク情報を前記コンピュータにて加工し、前記複数のエレメントの各々が前記属性および前記ベネフィットのいずれに該当するかが表されたブランドプロポジションモデルを生成するステップと、
を前記コンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプログラムであって、
前記ベネフィットは、機能ベネフィット、情緒ベネフィットおよび自己表現ベネフィットで構成され、前記ブランドプロポジションモデルでは、前記属性、前記機能ベネフィット、前記情緒ベネフィット、前記自己表現ベネフィットがこの順番で配置され、さらに、前記自己表現ベネフィットの先に前記対象ブランドに対する顧客の期待が配置される、プログラム。
【請求項１２】
請求項１０に記載のプログラムが格納されている、コンピュータにて読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、ブランドコミュニケーションの戦略シナリオ作成を支援する装置に関し、特に、メッセージを図解するモデルを作成する装置に関する。
【背景技術】  周知のように、ブランドが企業戦略において重要視されてきている。顧客のブランドイメージをどのように構築するかが、ブランドコミュニケーション戦略のゴールといえる。そのためのブランドコミュニケーションに着目すると、企業活動全般が、顧客のブランドイメージ構築のためのブランドコミュニケーションの対象となる（ここでは、これを広義のコミュニケーションととらえる）。ブランドコミュニケーションとは、企業のブランドアイデンティティと顧客のブランドイメージを結びつけるものである。
例えば、自動車会社では、製品としての自動車、販売店舗、販売セールスマン、アフターサービス、購入方法、キャンペーン等のすべてがブランドコミュニケーションの対象である。
しかし、上記のコミュニケーションを効果的かつ効率的に実施するのは容易なことではない。その理由は、全体として伝えられるべきメッセージとそれぞれのコミュニケーションの役割が明確にされていないことが多いからである。
オーケストラが美しい音色を奏でるのは、各パートが、全体と自分のパートを一様に理解していることによって可能となる。そのために、音という無形のものが、楽譜という形式知に表され、演奏者により理解され、共有されている。
ブランドコミュニケーションについても同様の考え方が適用可能である。コミュニケーションといういろいろな形態で表出する対象をマネージメントするには、コミュニケーション内容を各パートの担当者が理解共有する仕組みが必要である。
上記背景は、キャンペーン（ここでは、これを狭義のコミュニケーションととらえる）という観点からは、以下のように説明される。
コミュニケーション手法の発達により、各コミュニケーション手法を最適に組み合わせて、コミュニケーション効果の最大化とその効率の最適化を狙う統合コミュニケーションが注目されている。
上記のコミュニケーションの対象としては、企業が行うキャンペーンが挙げられる。キャンペーンの主流は、従来の広告単体によるものから、複数のコミュニケーション（広告、Ｗｅｂページ、セールスプロモーション等）を組み合わせる統合キャンペーンへと変わってきている。
しかし、複数のコミュニケーションを用いるときに、どのように統合化すればよいのかといった手法がなかったことが従来の実務上の問題であった。そのため、コミュニケーションの統合は、実務化の経験則に頼ってきた。
【発明の開示】
本発明は、上記の背景の下でなされたものである。本発明の目的は、ブランドコミュニケーションの効率的かつ効果的実施に寄与するブランドプロポジションモデルを、コンピュータの情報処理を通じて作成する技術を提供することにある。
本発明の一態様は、ブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置であり、この装置は、対象ブランドのブランド知識から抽出された複数のエレメントを含み、前記複数のエレメント間の接続の情報を含んだネットワーク情報を取得するネットワーク情報取得手段と、前記ネットワーク情報の複数のエレメントの各々が、対象ブランドの属性および対象ブランドのベネフィットのどの項目に該当するかを決定する項目決定手段と、前記項目決定手段での決定に基づいて前記ネットワーク情報を加工し、前記複数のエレメントの各々が前記属性および前記ベネフィットのいずれに該当するかが表されたブランドプロポジションモデルを作成するプロポジションモデル生成手段と、を含む。
好ましくは、前記ベネフィットは、機能ベネフィット、情緒ベネフィットおよび自己表現ベネフィットで構成され、前記ブランドプロポジションモデルでは、前記属性、前記機能ベネフィット、前記情緒ベネフィット、前記自己表現ベネフィットがこの順番で配置され、さらに、前記自己表現ベネフィットの先に前記対象ブランドに対する顧客の期待が配置される。
好ましくは、前記項目決定手段は、辞書データベースを参照し、前記ネットワーク情報の前記複数のエレメントの各々が該当する項目を決定する。
好ましくは、前記項目決定手段は、過去に作成されたブランドプロポジションモデルが蓄積されたプロポジションモデルデータベースを参照して、前記プロポジションモデルデータベース中の過去のブランドプロポジションモデルにて前記ネットワーク情報を構成する前記複数のエレメントの各々がどの項目に該当したかの情報に基づいて、各エレメントが該当する項目を決定する。
好ましくは、前記ネットワーク情報取得手段は、ブランド知識を含んだテキストデータからテキストマイニング処理によって得られるネットワーク情報を取得する。
好ましくは、本発明の装置は、ブランド知識を含んだテキストデータを取得する手段と、前記テキストデータに基づき、前記テキストデータに含まれる頻出単語を求めることで、前記テキストデータの頻出コンテクストのデータを生成する手段と、前記頻出コンテクストのデータに基づいて、前記頻出コンテクストの相関を表すデータを生成する手段と、前記頻出コンテクストの相関を表すデータの共分散構造解析処理により、コンテクストのエレメントのネットワーク情報を生成する手段と、を含む。
好ましくは、本発明の装置は、顧客のブランド知識と企業のブランド知識に基づいて、前記ブランド知識を結ぶブランドコミュニケーションに含まれるべき複数のエレメントを求める手段を含み、それら複数のエレメントを含むネットワーク情報が前記ブランドプロポジションモデルへと加工される。
上述のように、本発明によれば、ブランド知識から抽出される複数のエレメントを含んだネットワーク情報を加工して、属性およびベネフィットで構成されるブランドコミュニケーション戦略のプロポジションモデルを生成でき、ブランドコミュニケーション戦略シナリオの作成作業を容易にすることができる。
このようなブランドプロポジションモデルは、コミュニケーションメッセージを図解で示すことが可能であり、コミュニケーションの各パートによる戦略の理解を促進し、すなわち、理解の速度と深さを増大し、これによりコミュニケーションの統合に寄与できる。
また、本発明によれば、過去に作成されたブランドプロポジションモデルのデータベースを設け、そのデータベースを利用する構成を設けたことにより、ネットワークの各エレメントが、プロポジションモデルにて、適切な位置へとより確実に配置されるように図ることができる。
また、本発明によれば、プロポジションモデルの元になるエレメントのネットワーク情報を、ブランド知識を含んだテキストデータから生成する構成が、ブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置に設けられる。これにより、ブランド知識からプロポジションモデルを作成する処理を一貫して行うことが可能となり、プロポジションモデルの作成がさらに容易になる。
なお、本発明の範囲内で、本発明の支援装置により生成されるプロポジションモデルは、作業者等によりさらに修正されてよいことはもちろんである。本発明の支援装置がプロポジションモデルを生成すると、そのプロポジションモデルが原案として便利に使われる。プロポジションモデルに更なる各種の加工が施されて、最終的なプロポジションモデルが完成される。このとき、本発明の支援装置は、原案の生成により、プロポジションモデルの作成を容易にできる。好ましくは、修正および更なる加工のための機能も本発明の装置に備えられる。
本発明の別の態様は、ブランドコミュニケーション戦略シナリオの作成を支援するためにブランドコミュニケーション戦略シナリオのモデルを生成するコンピュータの処理方法である。この方法は、対象ブランドのブランド知識から抽出された複数のエレメントを含み、前記複数のエレメント間の接続の情報を含んだネットワーク情報を前記コンピュータに取得させるステップと、前記ネットワーク情報の複数のエレメントの各々が、対象ブランドの属性および対象ブランドのベネフィットのどの項目に該当するかの決定を前記コンピュータの決定処理により行うステップと、前記決定処理での決定に基づいて前記ネットワーク情報を前記コンピュータにて加工し、前記複数のエレメントの各々が前記属性および前記ベネフィットのいずれに該当するかが表されたブランドプロポジションモデルを生成するステップと、を含む。この態様でも、上述の本発明の利点が得られる。
本発明の別の態様は、ブランドコミュニケーション戦略シナリオの作成を支援するためにブランドコミュニケーション戦略シナリオのモデルを生成するコンピュータにて実行されるプログラムである。このプログラムは、対象ブランドのブランド知識から抽出された複数のエレメントを含み、前記複数のエレメント間の接続の情報を含んだネットワーク情報を前記コンピュータに取得させるステップと、前記ネットワーク情報の複数のエレメントの各々が、対象ブランドの属性および対象ブランドのベネフィットのどの項目に該当するかの決定を前記コンピュータの決定処理により行うステップと、前記決定処理での決定に基づいて前記ネットワーク情報を前記コンピュータにて加工し、前記複数のエレメントの各々が前記属性および前記ベネフィットのいずれに該当するかが表されたブランドプロポジションモデルを生成するステップと、を前記コンピュータに実行させる。この態様でも、上述の本発明の利点が得られる。
また、本発明の別の態様は、上記のプログラムが格納されている、コンピュータにて読取可能な記録媒体である。この態様でも、上述の本発明の利点が得られる。
【図面の簡単な説明】  図１は、ブランドコミュニケーションの構造を示す図である。
図２は、ブランドコミュニケーションにおけるメッセージの構造を示す図である。
図３は、本発明の実施の形態におけるブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置の構成を示す図である。
図４は、ブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置にてテキストデータからネットワーク情報を生成する処理を示す図である。
図５は、ブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置にてネットワーク情報からブランドプロポジションモデルを生成する処理を示す図である。
図６は、ブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置により生成されるブランドプロポジションモデルの例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】  以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、ブランドコミュニケーションの構造を示している。本発明者は、図１に示されるようなブランドコミュニケーションの構造の適切な把握の仕方を提案するとともに、後述するように図１のブランドコミュニケーション構造を構成するブランドプロポジションモデルを作成するのに適した技術を提供し、これにより、ブランドコミュニケーションの効果的かつ効率的実施に寄与するブランドプロポジションモデルの作成技術を提供するものである。
まず、図１について説明する。ブランドコミュニケーションにおいてはコンテクストが重要である。しかし、コンテクストに考慮したメッセージをつくりあげたとしても、それだけではコミュニケーションは成り立たない。メッセージを媒介するメディアが必要である。この両者をうまく組み合わせることによってシナジーが生じ、コミュニケーションの効果は高まる。
しかし、メディアには、製品（デザイン、機能等）、サービス、広告、ニュース、ホームページ、口コミ、売場等があり、メディアの形態は多様である。これらを適切にミックスしていくためには、それぞれのメディア担当者がブランドコミュニケーションに対する理解を共有することが不可欠である。それには、その構造を分析的にとらえることが有効である。
図１に示されるように、ブランドコミュニケーションは、メディアとメッセージに分解される。メディアは企業と顧客の間を媒介し、メッセージはメディアを媒介して伝えられる。
さらに、メッセージは、「だれ」（ブランドパーソナリティ）が、「どんな提案（プロポジション）」を、「どの物語（ストーリー）」で伝えるのか、というように分けられる。
さらに、プロポジションは、属性とベネフィットで構成される。属性およびベネフィットは、最終的に顧客の「期待」につなげるコンテクストを完成させるものであるべきである。
なお、従来のブランドイメージ解析では、ラダリング手法が知られている。ラダリング手法は、顧客の価値観に到達するエレメントの構造図を求める。価値観は、顧客の心において、期待よりも更に深層にあるものである。この深層の価値観が、あくまで顧客のイメージの分析のために求められる。これに対して、ブランドコミュニケーションは、ブランドコミュニケーション戦略シナリオとして、顧客の期待へつながるコンテクストを作成するもので、この点がラダリングとは異なっている。
次に、上述の構造の中で常に明確化しておくべき要素としての、ベネフィットと属性、パーソナリティの三つを説明する。ベネフィットは顧客にとってのブランドの価値を具現化したものであり、機能ベネフィット、情緒ベネフィット、自己表現ベネフィットに分けられる。自己表現ベネフィットに注目するのは、それが価値観によって評価されるベネフィットだからである。
属性とは基本的に商品の属性のことで、ブランドのベネフィットを裏付ける事実（ファクト）であり、ブランドと不可分のものである。そしてパーソナリティは、ブランドのメッセージを伝える「顔」である。ブランドに関する情報の価値（意味）は発信者の特性、キャラクターの影響を強く受けるため、パーソナリティはブランドコミュニケーションにおいて大きな役割を果たす。
次に、ベネフィットについてさらに説明すると、ベネフィットは、ブランドおよびブランドが指し示す商品を通じて顧客に提供されるもので、機能ベネフィット、情緒ベネフィットおよび自己表現ベネフィットに分けて考えられる。
機能ベネフィットは、そのブランドを所有したり、利用したりすることにより得られる便利さ、効用等であり、定量化や形式化が比較的容易である。たとえば、自動車であれば、大人五人がらくに乗れる、大きな荷物も積める、故障の心配がない、高速でも安定した走りを保つ、といったことが機能ベネフィットの一例である。
情緒ベネフィットは、そのブランドによって顧客に何らかの感情を与えることのできるベネフィットである。同様に自動車の例で言うと、快適な気持ちにさせる、安心感を与える、爽快感を与える、などである。
自己表現ベネフィットは、ブランドを通して顧客が何らかの自己表現をできるようなベネフィットである。スマートな自分を演出できる、活動的な自分を表現できる、といったことである。自己表現ベネフィットはしばしば情緒ベネフィットと混同されるが、情緒ベネフィットが顧客の感情に訴えるものであるのに対し、自己表現ベネフィットは、より深く、顧客の精神性や価値観に訴えるベネフィットであるところに違いがある。
また、属性についてさらに説明すると、属性は、主に商品が備えている特性であり、客観的、定量的に示すことができる事実である。たとえば、あるプラスチック製品のベネフィットとして「環境にやさしい」というメッセージを出すとする。このメッセージだけでは、顧客はなぜ環境に優しいのかがわからないし、信用もしない。そこに「素材に生分解性プラスチックを使用」という客観的な事実を加えれば、顧客は納得し、安心する。
次に、図１のブランドコミュニケーションの観点でブランドコミュニケーション戦略シナリオを作成する過程を説明する。
ブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成のためには、顧客のブランド知識が探索される。ブランド知識の探索には、これまで開発されたマーケティング調査の手法が活用される。特に暗黙的な知識を探り出すためには、比喩的表現を用いた対話調査やラダリング法などを使った構造化されたインタビュー調査が有効である。
また、メッセージを発信する側である企業（社員および経営者）が持っている商品に関する知識が集められる。さらに、取引先、株主、メディア、専門家などの関係者が持つ知識が集められる。
ブランド知識が得られると、意味や連想のネットワークが形成され、コンテクストを持つ構造が求められる。ここでは、情報処理（ＩＴ）ツールが有効に用いられる。知識が電子化された文書に落とし込まれて、テキストマイニングツールを利用して機械的にネットワークが構築される。ワープロやウェブでやりとりされる電子化された文書の中からキーワードが拾い出され、リストアップされる。キーワード間の関係性が、構文関係や文章中の距離、共想起関係などで特定される。情報処理により、「知識の構造化が図れ（概念間の関係性が数値化され）」、また、「大量のデータが高速で処理される」。そして、連想や意味の関係性に従い、キーワードを接点（エレメント）とする連想ネットワークが自動的に描き出される。
次に、メッセージの構造化のために、顧客の期待が設定される。顧客は期待をもとにブランドへの態度を決定するので、期待を明確に設定することが重要である。
到達点である顧客の期待が設定されると、そこに向けて提案する内容が作成される。メッセージの構成要素は、上述したように、「パーソナリティ」「プロポジション」および「ストーリー」である。
プロポジションは、既に説明したように、属性とベネフィットで構成される。ベネフィットは、機能ベネフィット、情緒ベネフィットおよび自己表現ベネフィットに分かれる。機能ベネフィットは、商品を所有したり、利用したりすることで得られる便利さ、効用等である。情緒ベネフィットは、商品によって生活者に何らかの感情を与える。自己表現ベネフィットは、商品を通しての生活者の何らかの自己表現を可能にする。
属性、機能ベネフィット、情緒ベネフィットおよび自己表現ベネフィットが順に描かれ、最終的に「期待」につながるコンテクストが完成される。属性、機能ベネフィット、情緒ベネフィットおよび自己表現ベネフィットの部分が、企業からのプロポジションに相当する。
図２を参照すると、プロポジションが作成されたら、パーソナリティが組み込まれる。パーソナリティは、人間の特徴を表現する用語を用いて適切に表現することができる。そして、最終的にメッセージを発信するためのストーリーがメディアと共に考えられる。適切なパーソナリティの処理は、日本特許出願である出願番号：特願２００２−２９５２４１、出願日：平成１３年９月２７日に開示されており、その出願は参照により本明細書に組み込まれる。
以上に、ブランドコミュニケーションによるブランディングを説明した。次に、本実施の形態のブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置を説明する。この装置は、上述の戦略シナリオの作成過程において、ブランドプロポジションの作成を支援し、作成を容易にすることができる。
図３は、本実施の形態のブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置（以下、戦略シナリオ作成支援装置という）の構成を示す機能ブロック図である。戦略シナリオ作成支援装置１０は、コンピュータシステムで構成されている。このコンピュータシステムは、図示されないが、ＣＰＵ、メモリー、外部記憶装置、入力装置、出力装置および通信装置等のコンピュータの基本的構成を備える。またコンピュータシステムは、データベースを含んでいる。このコンピュータシステムは、本発明のブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成の支援機能を実現するためのプログラムを実行する。このプログラムは、コンピュータシステムにインストールされている。
本実施の形態において、入力装置は、例えばキーボードおよびポインティングデバイスである。また、出力装置は、例えばディスプレイおよびプリンタである。しかし、本発明の入出力装置は、これらに限定されない。
図３の戦略シナリオ作成支援装置１０の機能は、複数のコンピュータに分散配置されてもよい。また、図３の戦略シナリオ作成支援装置１０は、ＬＡＮ等の通信で別のコンピュータからアクセスされて、そのような別のコンピュータにより利用されてもよい。この場合、通信機能を、支援装置１０にとっての入出力装置として見ることができる。さらに、支援装置１０は、インターネットを介してアクセスされてもよい。この場合、ＷＷＷサーバが入出力機能を提供すると見ることができる。
図３において、第１ネットワーク情報取得部１２および第２ネットワーク情報取得部１４は、ブランド知識に基づくネットワーク情報を取得する。本実施の形態が、ある対象ブランドの戦略を作成するとする。ネットワーク情報は、対象ブランドのブランド知識から抽出された複数のエレメントを含み、かつ、複数のエレメント間の接続の情報を含んでいる。エレメントは、典型的にはキーワードである。
第１ネットワーク情報取得部１２は、ブランド知識を含んだテキストデータにテキストマイニングを施すことで、ネットワーク情報を取得する。第１ネットワーク情報取得部１２は、テキストデータ取得部１６、形態素解析部１８、頻出コンテクスト集計部２０、相関データ生成部２２および共分散構造解析処理部２４を含む。
図４を参照すると、テキストデータ取得部１６は、ブランド知識を含んだテキストデータを取得する。テキストデータは、例えば、インタビューでの自由回答文、インターネット上の文書等の自然言語文である。テキストデータは、例えば、記録媒体から読み込まれて、テキストデータ取得部１６に取得される。多数のテキストデータ、例えば、１０，０００個のテキストデータが取得される。
形態素解析部１８および頻出コンテクスト集計部２０は、テキストデータに基づき、テキストデータに含まれる頻出コンテクストを表すデータを生成する。形態素解析部１８は、テキストデータに対して形態素解析を施し、テキストデータに出現する単語を求める。頻出コンテクスト集計部２０は、形態素解析で得られる単語の出現頻度を求める。これにより、頻出単語の出現頻度の集計データが得られる。この集計データが、頻出コンテクストのデータとして利用される。
相関データ生成部２２は、頻出コンテクストの集計データに基づいて、頻出コンテクストの相関を表すデータを生成する。この処理では、頻出単語の出現頻度に基づいて、単語間の相関が求められる。相関は、周知の統計手法に従う処理により求められる。
共分散構造解析処理部２４は、相関データ生成部２２により得られた頻出コンテクストの相関データに対して、共分散構造解析を行う。共分散構造解析は、変数間の因果関係を解析する手法の一つとして、統計の分野で知られている。共分散構造解析は、確認因子分析とパス解析を融合した分析手法であり、相関の強さと構造を解明することができる。
本実施の形態において、共分散構造解析処理部２４は、共分散解析を実行するエンジンである。このエンジンは、数値データから構造データへの自動変換を行う。共分散構造解析エンジンを本実施の形態のシステムに適用することにより、コンテクストの因果関係を示す構造データが導出される。
図４に示されるように、この構造データおいては、複数の単語が因果関係で接続される。この因果関係は、共分散構造解析では、有向度係数または重みといわれる。因果関係の強さは、図４では、数値および線の太さで表されている。また、構造データの単語がエレメントに相当する。そして、構造データは、エレメントを連結したネットワーク情報に相当する。
以上のようにして、第１ネットワーク情報取得部１２は、テキストデータの解析処理を行って、複数のエレメントのネットワーク情報を取得する。
なお、第１ネットワーク情報取得部１２は、テキストデータの解析処理にて、辞書データベース２６を参照する。辞書データベース２６は、シソーラスとコーパスのデータを有し、これらがカスタマイズされている。解析過程で得られる頻度および相関のデータが辞書データベース２６に記録され、データベースが更新される。
一方、第２ネットワーク情報取得部１４は、既に作成されたネットワーク情報を取得する。ネットワーク情報は、例えば、別のシステムで作成された情報である。ネットワーク情報は、入力装置から入力されてもよく、記録媒体等の記憶装置から読み出されてもよく、通信で入手されてもよい。
次に、モデル作成部２８について説明する。モデル作成部２８は、エレメントのネットワーク情報から、プロポジションモデルを作成する。プロポジションモデルは、第１ネットワーク情報取得部１２が取得したネットワーク情報から作成されてもよく、第２ネットワーク情報取得部１４が取得したネットワーク情報から作成されてもよい。プロポジションモデルは、両方の取得部１２、１４が取得したネットワーク情報から作成されてもよい。
プロポジションモデルは、属性およびベネフィットで構成され、ベネフィットは、機能ベネフィット、情緒ベネフィットおよび自己表現ベネフィットに分けられる。以下、属性、機能ベネフィット、情緒ベネフィットおよび自己表現ベネフィットを、項目と呼ぶ。
モデル作成部２８において、項目決定部３４は、ネットワーク情報の複数のエレメントの各々がどの項目に該当するかを決定する。この処理において、モデル作成部２８は、辞書データベース２６およびプロポジションモデルデータベース３０を参照する。
辞書データベース２６は、既に説明したように、シソーラスとコーパスのデータを持っている。そして、辞書データベース２６は、多様な単語の各々概念に着目して、各単語が属性およびベネフィットのどの項目に該当するかを表す情報を含むようにカスタマイズされている。この情報を参照して、各エレメントがどの項目に該当するかが判断される。
また、プロポジションモデルデータベース３０は、過去に作成されたプロポジションモデルのデータを蓄積している。データベース３０は、本実施の形態の装置を用いて作成されたモデルを記憶していてよい。また、データベース３０は、手作業で作成されたモデルを記憶していてもよい。
項目決定部３４は、データベース３０を参照して、各エレメントが、過去のプロポジションモデルでどの項目に該当したかの傾向を得る。項目決定部３４は、この傾向に基づいて、各エレメントが該当する項目を決定する。例えば、あるエレメントが９０％の確率で情緒ベネフィットに該当したとき、項目決定部３４は、そのエレメントが情緒ベネフィットの一つであると判定する。
項目決定部３４は、辞書データベース２６とプロポジションモデルデータベース３０の両方の情報を利用する。例えば、原則的にプロポジションモデルデータベース３０の情報が利用される。そして、プロポジションモデルデータベース３０の情報で判断が不能なときに、辞書データベース２６の情報が利用される。
また、例えば、項目決定部３４は、両データベース２６、３０の各々を参照して、各エレメントの項目を判断する。両判断の結果が同じ項目を示せば、その項目が採用される。両判断の結果が異なるときは、プロポジションモデルデータベース３０に基づく判断が優先される。
プロポジションモデル生成部３６は、項目決定部３４での決定に基づいてネットワーク情報を加工し、プロポジションモデルを生成する。プロポジションモデルは、複数のエレメントの各々がどの項目に該当するかを表すように生成される。
プロポジションモデル生成部３６は、フォーマット記憶部３２の情報を利用してモデルを生成する。フォーマット記憶部３２は、プロポジションモデルのフォーマットを記憶している。フォーマットは、属性、機能ベネフィット、情緒ベネフィット、自己表現ベネフィットおよび期待の領域を、この順番で有している。ネットワーク情報の各エレメントは、項目決定結果に従って、該当する項目の領域に貼り付けられる。このとき、エレメントの接続関係は維持される。また、期待は、予め入力され、図示しない記憶部に記憶されている。この期待が読み出され、期待の領域に貼り付けられる。
こうして生成されたプロポジションモデルは、データベース３０に格納されると共に、出力処理部４０により出力される。出力処理部４０は、例えば、ディスプレイにプロポジションモデルを表示する。また、出力処理部４０は、プロポジションモデルの変換機能をもってもよい。この変換機能は、例えば、プロポジションモデルのデータを、プレゼンテーションのための汎用のソフトウエアで利用可能なデータに変換する。
また、修正加工部３８は、プロポジションモデル生成部３６が生成したプロポジションモデルを修正する。例えば、プロポジションモデルが出力処理部４０によりディスプレイに表示される。ユーザは、入力装置を操作して、ディスプレイ上でプロポジションモデルを修正する。エレメントの位置が、別の項目へと移動されてもよい。また、不要なエレメントまたはコンテクストが削除されてもよい。さらに、別のエレメントまたはコンテクストが追加されてもよい。入力操作が受け付けられ、入力操作を反映するようにモデルが修正される。
なお、本実施の形態のシステムは、すべてのモデルを手作業で作成可能にも構成されてもよい。エレメントの発生、配置および接続等が、手作業でのコンピュータ操作により指示される。指示に従ってモデルが作成され、モデルの描画も行われる。このような機能の少なくとも一部が修正加工部３８により実現されてもよい。
また、プロポジションモデル生成部３６により生成されるプロポジションモデルは、原案として扱われてよい。この原案に上述のような更なる各種の加工が施されて、最終的なプロポジションモデルが完成されてよい。このとき、本実施の形態の戦略シナリオ作成支援装置１０は、原案の作成により、プロポジションモデルの作成を容易にしている。
以上、図３を参照して戦略シナリオ作成支援装置１０の構成を説明した。次に、図５に示される例を図３と共に参照して、戦略シナリオ作成支援装置１０の動作を説明する。
図５に示されるように、まず、ブランド知識を含んだテキストデータが、第１ネットワーク情報取得部１２のテキストデータ取得部１６により取得される。なお、テキストデータ取得部１６は、顧客のブランド知識のテキストデータと企業のブランド知識のテキストデータとを取得してもよい。これらのテキストデータは、一緒に処理されてもよい。また、これらのテキストデータは、モデル作成過程で個別に処理されてもよい。両テキストデータからそれぞれモデルが生成され、それから２つのモデルが融合されてもよい。
テキストデータ取得部１６がテキストデータを取得すると、形態素解析部１８、頻出コンテクスト集計部２０、相関データ生成部２２および共分散構造解析処理部２４は、テキストデータに対して、前出したように、形態素解析、頻出単語相関分析および共分散構造解析を施す。これにより、図５に示されるように、複数のエレメントを含むネットワーク情報が得られる。
モデル作成部２８の項目決定部３４は、ネットワーク情報の各エレメントが、属性、機能ベネフィット、情緒ベネフィットおよび自己表現ベネフィットのいずれに属するかを決定する。ここでは、辞書データベース２６およびプロポジションモデルデータベース３０が参照される。
そして、プロポジションモデル生成部３６が、項目決定部３４の決定に従い、各エレメントをモデルフォーマットに貼り付ける。これによりブランドプロポジションモデルが生成される。
モデル生成処理では、ネットワーク情報の各エレメントは、各エレメントに対応する項目の領域内に入るように配置される。これにより複数のエレメントが、属性およびベネフィットに振り分けられる。このとき、複数のエレメントの位置が変更されることになる。
また、モデル生成処理では、エレメントを接続する線は維持される。すなわち、ネットワーク情報で接続されたエレメントは、プロポジションモデル上でも接続される。また、フォーマットには、予め設定されている期待が貼り付けられる。そして、期待は、プロポジションモデルのエレメントと、ユーザの入力操作に従って連結される。
なお、フォーマット記憶部３２は、複数種類のモデルフォーマットを記憶している。あるフォーマットは、機能、情緒および自己表現の３つのベネフィットの領域を有する。別のフォーマットは、機能および情緒の２つベネフィットの領域を有する。図５の例では、後者のフォーマットがユーザ操作により選択され、プロポジションモデル生成部３６により使用されている。
図６は、生成されたプロポジションモデルの例を示している。生成されたプロポジションモデルは、出力処理部４０によりディスプレイに表示される。図では、各エレメントの内容が省略されているが、実際のプロポジションモデルでは、ブランドに関する語などが表示される。例えば、図４で示されるキーワードが円の中に表示される。
図６に示されるように、プロポジションモデルでは、各種のエレメントが、属性およびベネフィットに振り分けられ、それらが互いに連結される。さらに、図６では、各種エレメントが、互いに連結されると共に、期待へ連結され、全体としてもコンテクストが形成されている
生成されたプロポジションモデルは、修正加工部３８により修正される。ユーザは、入力装置を操作して、各エレメントの位置を移動してもよい。また、ユーザは、入力装置を操作して、不要なエレメントおよびコンテクストを削除してもよい。また、ユーザは、エレメントおよびコンテクストを追加してもよい。このような操作が、修正加工部３８により受け付けられる。修正加工部３８は、修正内容が反映されるようにプロポジションモデルを修正する。
修正加工では、エレメント間の接続方向を示す矢印が外され、エレメント間の接続が線のみに変更されてもよい。逆に、線で示される接続に、方向を示す矢印が追加されてもよい。図６は、矢印を外した状態を示している。
また、本実施の形態では、チャンクが付けられてもよい。チャンクは、大まかな概念であり、例えば複数のエレメントの集合である。チャンクは、複数のエレメントを含むかたちで表示される。例えば、複数のエレメントを囲む大きな枠（円等）がチャンクを表す。モデル上では、チャンク同士またはチャンクとエレメントが線で接続されてよい。このとき、任意のエレメントが所属するチャンクが定義可能である。あるエレメントＸがチャンクＹに所属すると登録されていれば、チャンクＹとつながるエレメントおよびチャンクは、エレメントＺとともつながると解釈される。
また、図５に戻ると、ユーザ操作に応じて、第２ネットワーク情報取得部１４により別のネットワーク情報が取得されてもよい。図５の例では、ネットワーク情報の一部が切り出され、この部分が、プロポジションモデルに追加される。このとき、項目決定部３４が、追加部分のネットワークの各エレメントに対応する項目を決定する。この決定に従い、追加部分がプロポジションモデルに加えられる。すなわち、追加部分の各エレメントは、フォーマット上の該当項目の領域に追加される。追加部分のエレメントは、例えばユーザ操作に応じて、他のエレメントと連結される。
上記の追加処理において、ネットワーク情報は、過去に作成されたプロポジションモデルから得られてもよい。このとき、第２ネットワーク情報取得部１４は、フォーマット記憶部３０からネットワーク情報を読み出してよい。また、図示のように、追加部分に期待が含まれているとき、その期待は、期待の領域に貼り付けられる。
以上のようにして、修正を経て最終的なプロポジションモデルが完成する。このプロポジションモデルは、プロポジションモデルデータベース３０に格納される。また、プロポジションモデルは、出力処理部４０により出力される。既に述べたように、プレゼンテーション用の汎用ソフトウエアに適合するようにデータが変換されてもよい。
以上に説明したように、本発明によれば、ブランド知識から抽出される複数のエレメントを含んだネットワーク情報を加工して、属性およびベネフィットで構成されるブランドコミュニケーション戦略のプロポジションモデルを作成でき、ブランドコミュニケーション戦略シナリオの作成作業を容易にすることができる。
このようなブランドプロポジションモデルは、コミュニケーションメッセージを図解で示すことが可能であり、コミュニケーションの各パートによる戦略の理解を促進し、すなわち、理解の速度と深さを増大し、こえによりコミュニケーションの統合に寄与できる。
また、本発明によれば、過去に作成されたブランドプロポジションモデルのデータベースを設け、そのデータベースを利用する構成を設けたことにより、ネットワークの各エレメントが、プロポジションモデルにて、適切な位置へとより確実に配置されるように図ることができる。
また、本発明によれば、プロポジションモデルの元になるエレメントのネットワーク情報を、ブランド知識を含んだテキストデータから生成する構成が、ブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置に設けられる。これにより、ブランド知識からプロポジションモデルの作成までを一貫して行うことが可能となり、プロポジションモデルの作成がさらに容易になる。
上述の実施の形態は、本発明の範囲内で当業者が変形可能なことはもちろんである。
産業上の利用性
本発明のブランドコミュニケーション戦略シナリオ作成支援装置は、コンピュータで構成されており、ブランドコミュニケーション戦略シナリオモデルを生成し、出力する情報処理を行って、戦略作成作業を支援する。
【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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【国際調査報告】
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