(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて市場の特性を予測するための客観的指標を提供して、市場の特性の予測を支援する市場特性予測支援方法であって、
評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の標準利用時間を、予め定められた規定値を用いて決定するか、あるいは予め定められた確率的分布関数に従って決定する標準利用時間発生手順と、
評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、
前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、
前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、
前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、
前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日を含む、前記利用活動の継続的な記録データを外部から受け取って記憶し、この記録データに含まれる利用日に利用者が前記標準利用時間だけ利用したものとして商品の利用日における前記標準利用時間を予め指定された第１の期間幅毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、多数の利用者の前記記録データから利用者毎に前記時系列データを求め、
前記パワースペクトル変換手順は、利用者毎に前記パワースペクトルを算出し、
前記ベキ指数算出手順は、利用者毎の前記パワースペクトルから前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を算出し、
前記表示手順は、前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を表示することを特徴とする市場特性予測支援方法。
【請求項２】
ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて市場の特性を予測するための客観的指標を提供して、市場の特性の予測を支援する市場特性予測支援方法であって、
評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の標準利用時間を、予め定められた規定値を用いて決定するか、あるいは予め定められた確率的分布関数に従って決定する標準利用時間発生手順と、
評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、
前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、
前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、
前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、
前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日を含む、前記利用活動の継続的な記録データと利用者の属性情報とを外部から受け取って記憶し、多数の利用者の前記記録データに含まれる利用日に利用者が前記標準利用時間だけ利用したものとして商品の利用日における前記標準利用時間を予め指定された第１の期間幅毎及び利用者の属性毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、
前記パワースペクトル変換手順は、利用者の属性毎に前記パワースペクトルを算出し、
前記ベキ指数算出手順は、利用者の属性毎に前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を算出し、
前記表示手順は、利用者の属性毎の前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を属性間で比較可能な配置にして表示することを特徴とする市場特性予測支援方法。
【請求項３】
ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて市場の特性を予測するための客観的指標を提供して、市場の特性の予測を支援する市場特性予測支援方法であって、
評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の標準利用時間を、予め定められた規定値を用いて決定するか、あるいは予め定められた確率的分布関数に従って決定する標準利用時間発生手順と、
評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、
前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、
前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、
前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、
前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日を含む、前記利用活動の継続的な記録データを外部から受け取って記憶し、この記録データに含まれる利用日に利用者が前記標準利用時間だけ利用したものとして商品の利用日における前記標準利用時間を予め指定された第１の期間幅毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、
前記記録データは、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第１データと、既に市場を形成している既存商品またはこの既存商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第２データとからなり、
前記数値化手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記時系列データを求め、
前記パワースペクトル変換手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記パワースペクトルを算出し、
前記ベキ指数算出手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記低周波べき指数及び前記高周波べき指数を算出し、
前記表示手順は、利用者の属性毎の前記時系列データ、または利用者の属性毎の前記低周波べき指数及び前記高周波べき指数を、前記評価対象商品と前記既存商品との間で比較可能な配置にして表示することを特徴とする市場特性予測支援方法。
【請求項４】
ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて市場の特性を予測するための客観的指標を提供して、市場の特性の予測を支援する市場特性予測支援方法であって、
評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の標準利用時間を、予め定められた規定値を用いて決定するか、あるいは予め定められた確率的分布関数に従って決定する標準利用時間発生手順と、
評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、
前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、
前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、
前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、
前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日を含む、前記利用活動の継続的な記録データを外部から受け取って記憶し、この記録データに含まれる利用日に利用者が前記標準利用時間だけ利用したものとして商品の利用日における前記標準利用時間を予め指定された第１の期間幅毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、
前記記録データは、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する多数の利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第１データと、既に市場を形成している既存商品またはこの既存商品が属する商品カテゴリーに対する多数の利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第２データとからなり、
前記数値化手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記時系列データを求め、
前記パワースペクトル変換手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記パワースペクトルを算出し、
前記ベキ指数算出手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を算出し、
前記表示手順は、利用者の属性毎の前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を、前記評価対象商品と前記既存商品との間及び属性間で比較可能な配置にして表示することを特徴とする市場特性予測支援方法。
【請求項５】
ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて市場の特性を予測するための客観的指標を提供して、市場の特性の予測を支援する市場特性予測支援方法であって、
評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、
前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、
前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、
前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、
前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日と利用日における利用時間とを含む、前記利用活動の継続的な記録データと、利用者の属性情報とを外部から受け取って記憶し、この記録データに含まれる商品の利用日における利用時間を予め指定された第１の期間幅毎及び利用者の属性毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、多数の利用者の前記記録データから利用者毎に前記時系列データを求め、
前記パワースペクトル変換手順は、利用者毎に前記パワースペクトルを算出し、
前記ベキ指数算出手順は、利用者毎の前記パワースペクトルから前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を算出し、
前記表示手順は、利用者の属性毎の前記時系列データを利用者の属性と対にして、前記時系列データを属性間で比較可能に配置した図表として表示すると共に、前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を表示することを特徴とする市場特性予測支援方法。
【請求項６】
ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて市場の特性を予測するための客観的指標を提供して、市場の特性の予測を支援する市場特性予測支援方法であって、
評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、
前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、
前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、
前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、
前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日と利用日における利用時間とを含む、前記利用活動の継続的な記録データと、利用者の属性情報とを外部から受け取って記憶し、多数の利用者の前記記録データに含まれる商品の利用日における利用時間を予め指定された第１の期間幅毎及び利用者の属性毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、
前記パワースペクトル変換手順は、利用者の属性毎に前記パワースペクトルを算出し、
前記ベキ指数算出手順は、利用者の属性毎に前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を算出し、
前記表示手順は、利用者の属性毎の前記時系列データを利用者の属性と対にして、前記時系列データを属性間で比較可能に配置した図表として表示すると共に、利用者の属性毎の前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を属性間で比較可能な配置にして表示することを特徴とする市場特性予測支援方法。
【請求項７】
ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて市場の特性を予測するための客観的指標を提供して、市場の特性の予測を支援する市場特性予測支援方法であって、
評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、
前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、
前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、
前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、
前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日と利用日における利用時間とを含む、前記利用活動の継続的な記録データと、利用者の属性情報とを外部から受け取って記憶し、この記録データに含まれる商品の利用日における利用時間を予め指定された第１の期間幅毎及び利用者の属性毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、
前記記録データは、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第１データと、既に市場を形成している既存商品またはこの既存商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第２データとからなり、
前記数値化手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記時系列データを求め、
前記パワースペクトル変換手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記パワースペクトルを算出し、
前記ベキ指数算出手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記低周波べき指数及び前記高周波べき指数を算出し、
前記表示手順は、利用者の属性毎の前記時系列データ、または利用者の属性毎の前記低周波べき指数及び前記高周波べき指数を、前記評価対象商品と前記既存商品との間で比較可能な配置にして表示することを特徴とする市場特性予測支援方法。
【請求項８】
ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて市場の特性を予測するための客観的指標を提供して、市場の特性の予測を支援する市場特性予測支援方法であって、
評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、
前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、
前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、
前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、
前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日と利用日における利用時間とを含む、前記利用活動の継続的な記録データと、利用者の属性情報とを外部から受け取って記憶し、この記録データに含まれる商品の利用日における利用時間を予め指定された第１の期間幅毎及び利用者の属性毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、
前記記録データは、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する多数の利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第１データと、既に市場を形成している既存商品またはこの既存商品が属する商品カテゴリーに対する多数の利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第２データとからなり、
前記数値化手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記時系列データを求め、
前記パワースペクトル変換手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記パワースペクトルを算出し、
前記ベキ指数算出手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を算出し、
前記表示手順は、利用者の属性毎の前記時系列データを利用者の属性と対にして、前記時系列データを属性間で比較可能に配置した図表として表示すると共に、利用者の属性毎の前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を、前記評価対象商品と前記既存商品との間及び属性間で比較可能な配置にして表示することを特徴とする市場特性予測支援方法。
【請求項９】
請求項１または５記載の市場特性予測支援方法において、
さらに、前記利用者毎の時系列データを予め指定された第２の期間幅毎に積算して、これらの時系列データの積算値を前記第２の期間幅より長期の利用期間にわたって平均した平均利用時間の分布を求める通常時間平均作成手順を備え、
前記表示手順は、前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布と前記平均利用時間の分布とを対にして表示することを特徴とする市場特性予測支援方法。
【請求項１０】
請求項２または６記載の市場特性予測支援方法において、
さらに、前記利用者の属性毎の時系列データを予め指定された第２の期間幅毎に積算して、これらの時系列データの積算値を前記第２の期間幅より長期の利用期間にわたって平均した平均利用時間の分布を求める通常時間平均作成手順を備え、
前記表示手順は、利用者の属性毎の前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布と前記平均利用時間の分布とを対にして、属性間で比較可能な配置にして表示することを特徴とする市場特性予測支援方法。
【請求項１１】
請求項３または７記載の市場特性予測支援方法において、
さらに、前記利用者の属性毎の時系列データを予め指定された第２の期間幅毎に積算して、これらの時系列データの積算値を前記第２の期間幅より長期の利用期間にわたって平均した属性毎の平均利用時間を、前記評価対象商品と既存商品の各々について求める通常時間平均作成手順を備え、
前記表示手順は、利用者の属性毎の前記時系列データまたは利用者の属性毎の前記低周波べき指数及び前記高周波べき指数と、利用者の属性毎の前記平均利用時間とを対にして、前記評価対象商品と前記既存商品との間で比較可能な配置にして表示することを特徴とする市場特性予測支援方法。
【請求項１２】
請求項４または８記載の市場特性予測支援方法において、
さらに、前記利用者の属性毎の時系列データを予め指定された第２の期間幅毎に積算して、これらの時系列データの積算値を前記第２の期間幅より長期の利用期間にわたって平均した平均利用時間の分布を、前記評価対象商品と既存商品の各々について求める通常時間平均作成手順を備え、
前記表示手順は、利用者の属性毎の前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布と前記平均利用時間の分布とを対にして、前記評価対象商品と前記既存商品との間及び属性間で比較可能な配置にして表示することを特徴とする市場特性予測支援方法。
【請求項１３】
ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータからなる市場特性予測支援装置であって、
前記記憶装置に格納されたプログラムに従って前記ＣＰＵは、
請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の手順を実行する手段として機能することを特徴とする市場特性予測支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ある商品の市場が偏った顧客に留まる可能性が高いか、もしくは一般の人々に広く利用されていく可能性が高いかについて、また価格の変化に対して需要の変動が大きいか小さいかについて、現在の市場の性質や市場の変化の兆しを事前にまたは早期に予測、分析、推定するための市場特性予測支援方法および装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の市場分析や市場予測の技術は以下のようなものである。まず、商品の販売記録、任意抽出調査などの調査データ、アンケート調査等から、市場規模などのマクロな市場数値を外挿するマクロ手法がある。次に、購買行動記録、販売記録、アンケート調査などから、購買動機が言語化できるとして商品の属性とし、属性の受容性、購買行動の選択肢の選択確率などを回帰分析などにより推定し、これを顧客属性等のセグメント毎に積算するといったミクロ手法がある。また、これらミクロ手法とマクロ手法を組み合わせる手法がある。さらに、これらの手法に、様々な誤差項、ダミー変数、隠れた顧客属性変数などを添加して、市場の推移の説明や予測精度の改良が進められてきた。
【０００３】
以上の従来の予測手法は、市場の特性が既知の商品や類似の商品などから類推がつく場合、利用者の商品理解を仮定することができ、市場の特性を購買行動記録やアンケート調査から推定しやすい場合、または予測したい購買動機が属性として言語化できかつ属性の受容性や選択性が既存の商品の購買記録などから類推できて、購買行動や選択行動の確率等が推定しやすい場合などには有力な方法である。従来の予測手法としては、例えば特許文献１に開示されたハイブリッド型需要および／または収益予測方法、特許文献２に開示された顧客行動分析に基づくマーケティング戦略策定支援方法、装置及びプログラム、特許文献３に開示された行動モデル作成方法及び作成装置がある。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２５９６７２号公報
【特許文献２】特開２００４−０５４４３９号公報
【特許文献３】特開２００４−２５８７６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一方、近年は人と物の関係が密接になってきて、商品の購買動機が捉えにくくなってきた。このため、言語化された商品の属性という考え方が適用困難になってきた。購買動機や購買動機を生み出す商品の人への作用を言語化できない場合、従来の手法では、隠れた変数を設定し、この変数を当該商品の購買行動記録と既存商品の購買行動記録から推定して、既存商品の市場特性からユーザの購買行動を類推することになる。
【０００６】
しかし、市場投入前や、初期的な段階、先行ユーザーから後発ユーザーへの移行が問題になる段階では、当該商品の人への作用が、既存のものに比べて新しいもの、または変容したものとなりうる。これは、隠れた変数が、当該商品と既存商品では、別の変数となることを意味し、購買行動を記述するために導入した隠れた変数と他の変数の関係自体が変わることを意味する。したがって、隠れた変数の数値によってユーザの購買行動を推定しようとする枠組み自体を困難にする。言い換えれば、購買動機や購買動機を生み出す商品の人への作用が既存の商品やその商品の属性または常識にあるものでなければ、回帰分析などに基づく従来の予測手法は適用困難である。
【０００７】
実際、携帯電話や携帯メールなどのサービスが一般の人々に広く購入される市場を形成したこと、インターネットが初期に驚異的に成長した後にＩＴバブルと呼ばれるような価格弾力性の著しい低下が生じたことなどは、あらかじめ客観的に予測できなかった。また、携帯電話や携帯メールの人への作用（利用動機となる魅力の本質）は、いまだに、捉えられ言語化されているとは言いがたい。このように、従来の予測方法は、購買動磯や購買動機を生み出す商品の人への作用が既存の商品やその商品の属性にあるものでなければ、市場サイズを定量的に高精度で予測する以前に、市場が偏った顧客に留まるのか、それとも一般の人々にあまねく広がろうとするものなのかという定性的な予測の段階において、既に適用が困難である。
【０００８】
一方、このような場合、定性的なものでも、予測や推定の方法があれば、企業、公共団体、政府機関などの、研究マネジメント、開発投資、政策などの判断局面で高い利用価値をもつ。例えば、光ファイバーを一般の家庭に広く普及させるための新しいサービスやシステムの研究開発投資、設備投資、政策変更では、該当するサービスまたはその集合が、未だ偏った人々に留まる類のものか、それとも一般の人々に広がってゆく段階に進歩してきたのかを知ることができれば、経営的、経済的および社会的に大きな利益をもたらす判断が可能になり、産業上の利用価値が高い。
【０００９】
以上から、本発明の目的は、購買動機や購買動機を生み出す商品の人への作用が既存の商品にないような新しいカテゴリーの商品、市場が初期的な段階にある商品、先行ユーザーから後発ユーザーへの移行が問題になる商品、消費者の行動と複雑に絡んで購買動機が掴みにくい商品、または商品メリットの説明が難しい商品や商品カテゴリーについて、市場が偏った人々に留まる可能性が高いか、もしくは一般の人々に広く利用されていく可能性が高いかという定性的傾向について予測、推定をするための客観的指標を提供することができる市場特性予測支援方法および装置を実現することにある。
また、一般の人々に広く利用される可能性が高い商品または商品カテゴリーの市場では、価格の低下に対して大きい市場の拡大があると考えられるため、本発明の目的は、市場の価格弾力性の定性的傾向について予測、推定をするための客観的指標を提供することができる市場特性予測支援方法および装置を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータにおいて市場の特性を予測するための客観的指標を提供して、市場の特性の予測を支援する市場特性予測支援方法（請求項１）であって、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の標準利用時間を、予め定められた規定値を用いて決定するか、あるいは予め定められた確率的分布関数に従って決定する標準利用時間発生手順と、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日を含む、前記利用活動の継続的な記録データを外部から受け取って記憶し、この記録データに含まれる利用日に利用者が前記標準利用時間だけ利用したものとして商品の利用日における前記標準利用時間を予め指定された第１の期間幅毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、多数の利用者の前記記録データから利用者毎に前記時系列データを求め、前記パワースペクトル変換手順は、利用者毎に前記パワースペクトルを算出し、前記ベキ指数算出手順は、利用者毎の前記パワースペクトルから前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を算出し、前記表示手順は、前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を表示することを特徴とするものである。
また、本発明の市場特性予測支援方法（請求項２）は、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の標準利用時間を、予め定められた規定値を用いて決定するか、あるいは予め定められた確率的分布関数に従って決定する標準利用時間発生手順と、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日を含む、前記利用活動の継続的な記録データと利用者の属性情報とを外部から受け取って記憶し、多数の利用者の前記記録データに含まれる利用日に利用者が前記標準利用時間だけ利用したものとして商品の利用日における前記標準利用時間を予め指定された第１の期間幅毎及び利用者の属性毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、前記パワースペクトル変換手順は、利用者の属性毎に前記パワースペクトルを算出し、前記ベキ指数算出手順は、利用者の属性毎に前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を算出し、前記表示手順は、利用者の属性毎の前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を属性間で比較可能な配置にして表示することを特徴とするものである。
また、本発明の市場特性予測支援方法（請求項３）は、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の標準利用時間を、予め定められた規定値を用いて決定するか、あるいは予め定められた確率的分布関数に従って決定する標準利用時間発生手順と、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日を含む、前記利用活動の継続的な記録データを外部から受け取って記憶し、この記録データに含まれる利用日に利用者が前記標準利用時間だけ利用したものとして商品の利用日における前記標準利用時間を予め指定された第１の期間幅毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、前記記録データは、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第１データと、既に市場を形成している既存商品またはこの既存商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第２データとからなり、前記数値化手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記時系列データを求め、前記パワースペクトル変換手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記パワースペクトルを算出し、前記ベキ指数算出手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記低周波べき指数及び前記高周波べき指数を算出し、前記表示手順は、利用者の属性毎の前記時系列データ、または利用者の属性毎の前記低周波べき指数及び前記高周波べき指数を、前記評価対象商品と前記既存商品との間で比較可能な配置にして表示することを特徴とするものである。
また、本発明の市場特性予測支援方法（請求項４）は、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の標準利用時間を、予め定められた規定値を用いて決定するか、あるいは予め定められた確率的分布関数に従って決定する標準利用時間発生手順と、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日を含む、前記利用活動の継続的な記録データを外部から受け取って記憶し、この記録データに含まれる利用日に利用者が前記標準利用時間だけ利用したものとして商品の利用日における前記標準利用時間を予め指定された第１の期間幅毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、前記記録データは、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する多数の利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第１データと、既に市場を形成している既存商品またはこの既存商品が属する商品カテゴリーに対する多数の利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第２データとからなり、前記数値化手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記時系列データを求め、前記パワースペクトル変換手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記パワースペクトルを算出し、前記ベキ指数算出手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を算出し、前記表示手順は、利用者の属性毎の前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を、前記評価対象商品と前記既存商品との間及び属性間で比較可能な配置にして表示することを特徴とするものである。
【００１２】
また、本発明の市場特性予測支援方法（請求項５）は、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日と利用日における利用時間とを含む、前記利用活動の継続的な記録データと、利用者の属性情報とを外部から受け取って記憶し、この記録データに含まれる商品の利用日における利用時間を予め指定された第１の期間幅毎及び利用者の属性毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、多数の利用者の前記記録データから利用者毎に前記時系列データを求め、前記パワースペクトル変換手順は、利用者毎に前記パワースペクトルを算出し、前記ベキ指数算出手順は、利用者毎の前記パワースペクトルから前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を算出し、前記表示手順は、利用者の属性毎の前記時系列データを利用者の属性と対にして、前記時系列データを属性間で比較可能に配置した図表として表示すると共に、前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を表示することを特徴とするものである。
また、本発明の市場特性予測支援方法（請求項６）は、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日と利用日における利用時間とを含む、前記利用活動の継続的な記録データと、利用者の属性情報とを外部から受け取って記憶し、多数の利用者の前記記録データに含まれる商品の利用日における利用時間を予め指定された第１の期間幅毎及び利用者の属性毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、前記パワースペクトル変換手順は、利用者の属性毎に前記パワースペクトルを算出し、前記ベキ指数算出手順は、利用者の属性毎に前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を算出し、前記表示手順は、利用者の属性毎の前記時系列データを利用者の属性と対にして、前記時系列データを属性間で比較可能に配置した図表として表示すると共に、利用者の属性毎の前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を属性間で比較可能な配置にして表示することを特徴とするものである。
また、本発明の市場特性予測支援方法（請求項７）は、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日と利用日における利用時間とを含む、前記利用活動の継続的な記録データと、利用者の属性情報とを外部から受け取って記憶し、この記録データに含まれる商品の利用日における利用時間を予め指定された第１の期間幅毎及び利用者の属性毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、前記記録データは、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第１データと、既に市場を形成している既存商品またはこの既存商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第２データとからなり、前記数値化手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記時系列データを求め、前記パワースペクトル変換手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記パワースペクトルを算出し、前記ベキ指数算出手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記低周波べき指数及び前記高周波べき指数を算出し、前記表示手順は、利用者の属性毎の前記時系列データ、または利用者の属性毎の前記低周波べき指数及び前記高周波べき指数を、前記評価対象商品と前記既存商品との間で比較可能な配置にして表示することを特徴とするものである。
また、本発明の市場特性予測支援方法（請求項８）は、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、前記利用活動の経時的変化を図表で表示する表示手順と、前記数値化手順で求めた時系列データから定まる時間軸上の非負測度のパワースペクトルを算出するパワースペクトル変換手順と、前記パワースペクトルの低周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる低周波べき指数により算出すると共に、前記パワースペクトルの高周波領域の漸近的な挙動を両対数空間における線形近似によって得られる高周波べき指数により算出するベキ指数算出手順とを、前記記憶装置に記憶されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、前記数値化手順は、少なくとも商品の利用日と利用日における利用時間とを含む、前記利用活動の継続的な記録データと、利用者の属性情報とを外部から受け取って記憶し、この記録データに含まれる商品の利用日における利用時間を予め指定された第１の期間幅毎及び利用者の属性毎に積算して、利用時間の積算値の前記時系列データを求めることにより、前記利用活動の経時的変化の数値化を行う手順であり、前記記録データは、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する多数の利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第１データと、既に市場を形成している既存商品またはこの既存商品が属する商品カテゴリーに対する多数の利用者の利用活動の継続的なデータと利用者の属性情報とが対になった第２データとからなり、前記数値化手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記時系列データを求め、前記パワースペクトル変換手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記パワースペクトルを算出し、前記ベキ指数算出手順は、前記評価対象商品と既存商品の各々について利用者の属性毎に前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を算出し、前記表示手順は、利用者の属性毎の前記時系列データを利用者の属性と対にして、前記時系列データを属性間で比較可能に配置した図表として表示すると共に、利用者の属性毎の前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布を、前記評価対象商品と前記既存商品との間及び属性間で比較可能な配置にして表示することを特徴とするものである。
【００１４】
また、本発明の市場特性予測支援方法の１構成例（請求項９）は、さらに、前記利用者毎の時系列データを予め指定された第２の期間幅毎に積算して、これらの時系列データの積算値を前記第２の期間幅より長期の利用期間にわたって平均した平均利用時間の分布を求める通常時間平均作成手順を備え、前記表示手順は、前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布と前記平均利用時間の分布とを対にして表示するようにしたものである。
また、本発明の市場特性予測支援方法の１構成例（請求項１０）は、さらに、前記利用者の属性毎の時系列データを予め指定された第２の期間幅毎に積算して、これらの時系列データの積算値を前記第２の期間幅より長期の利用期間にわたって平均した平均利用時間の分布を求める通常時間平均作成手順を備え、前記表示手順は、利用者の属性毎の前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布と前記平均利用時間の分布とを対にして、属性間で比較可能な配置にして表示するようにしたものである。
また、本発明の市場特性予測支援方法の１構成例（請求項１１）は、さらに、前記利用者の属性毎の時系列データを予め指定された第２の期間幅毎に積算して、これらの時系列データの積算値を前記第２の期間幅より長期の利用期間にわたって平均した属性毎の平均利用時間を、前記評価対象商品と既存商品の各々について求める通常時間平均作成手順を備え、前記表示手順は、利用者の属性毎の前記時系列データまたは利用者の属性毎の前記低周波べき指数及び前記高周波べき指数と、利用者の属性毎の前記平均利用時間とを対にして、前記評価対象商品と前記既存商品との間で比較可能な配置にして表示するようにしたものである。
また、本発明の市場特性予測支援方法の１構成例（請求項１２）は、さらに、前記利用者の属性毎の時系列データを予め指定された第２の期間幅毎に積算して、これらの時系列データの積算値を前記第２の期間幅より長期の利用期間にわたって平均した平均利用時間の分布を、前記評価対象商品と既存商品の各々について求める通常時間平均作成手順を備え、前記表示手順は、利用者の属性毎の前記低周波べき指数の分布及び前記高周波べき指数の分布と前記平均利用時間の分布とを対にして、前記評価対象商品と前記既存商品との間及び属性間で比較可能な配置にして表示するようにしたものである。
また、本発明は、ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータからなる市場特性予測支援装置であって、前記記憶装置に格納されたプログラムに従って前記ＣＰＵは、請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の手順を実行する手段として機能することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手順と、利用活動の経時的変化を表示する表示手順とを設けることにより、市場の性質や将来の価格弾力性定性的傾向（価格変動が大きいか小さいか）を予測、推定をするための客観的指標を提供することができる。これにより、本発明では、企業、公共団体、政府機関などの研究マネジメント、開発投資、政策判断などの意思決定者が、購買動機や購買動機を生み出す商品の人への作用が既存の商品にないような新しいカテゴリーの商品、市場が初期的な段階にある商品、先行ユーザーから後発ユーザーへの移行が問題になる商品、消費者の行動と複雑に絡んで購買動機が掴みにくい商品、または商品メリットの説明が難しい商品に対して、当該商品の市場が偏った人々にとどまる可能性が高いか、もしくは一般の人々に広く利用されていく可能性が高いかという定性的傾向について客観的指標に基づいて予測、推定することが可能となる。したがって、本発明によれば、投資リスクを抑えて大きい市場や価格弾力性の高い市場に向けて設備や研究開発投資を進めて、高い利益や経営基盤の安定化を図ったり、人々に広く利用されて公共の福祉を増進させる商品が利用される政策を早期に進めたりするなどといった、経営的、経済的及び社会的に大きな利益をもたらす判断が可能になり、産業上の利用価値が高い。また、サービスやシステムの設計やデザインの担当者が、本発明を利用することで、広範囲の人々に受け入れられてゆくように設計やデザインを改良する方向性を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
［発明の原理］
本発明は、商品または商品カテゴリーの個人の利用活動（商品の購入やサービスの利用）を利用時間によって数値化し、利用活動の経時的変化を、サンプルの属性（商品名、個人の年齢、性別、職業など）と共に表示する手段を有する。
例えば、商品を利用した時間を一週間分積算し、一週間毎の積算結果を一年にわたって時系列として表示する。このような表示をいくつかの年齢や性別に対して行い、また関連する分野の商品について同一画面上で同様の表示を行う。
【００１７】
利用活動の経時的変化が、初期やいくつかの時期に集中し、他の時期で散発的な傾向にあれば、利用者の利用活動に偏りが強い。そのようなサンプルの割合が少なくない場合、このような商品または商品カテゴリーの市場は、偏った顧客に限られる可能性が高い。なぜなら、利用者の利用活動が時間軸上で強い偏りを示すことは、利用活動が発生するための条件が厳しい、または狭い傾向にあることを示唆している。この利用活動の発生条件には、利用主体の属性、性格、経験などの内部要因が当然含まれる。
【００１８】
したがって、当該の商品または商品カテゴリーに対する一般の利用者の行動は、高い活動性を示すケースと低い活動性を示すケースが生じることが十分に予測され、市場という観点からは狭い傾向にあると推定される。また、利用活動の強さや偏りの大きさは、利用者の年齢や性差に依存しやすいことが経験的に知られているため、サンプルの属性情報を同時に表示することで、その影響を織り込んだ判断支援が可能となる。
【００１９】
また、本発明は、一つのサンプルに関する利用活動の時間軸上の偏りを少数の数値（特性値）の組で特徴付ける手段を有する。
利用活動の経時変化図から時間的偏りを読み取ることは、熟練者でなければ難しい場合がある。また、図（グラフ）から利用活動の偏りを読み取る手順は客観的とは言えない。また、多数のサンプルデータを通して、利用活動の時間的偏りを読み取ることはさらに難しく、サンプルを増やして信用性を向上させることや、多数の利用者について鳥瞰的に把握することができない。そこで、利用活動の時間軸上の偏りを単純な数値（特性値）の組で表す手段を設ける。特性値の例としては、例えばあらかじめ決められた期間（１年など）の間の、一日あたりの平均と分散を組み合わせることなどがある。
【００２０】
また、本発明は、利用活動の時間平均量が不安定な場合に有効な他の特性値で、利用活動の時間軸上の偏りを特徴付ける手段を有する。
上記の特性値として、例えば、一日あたりの利用活動時間の平均や分散など、時間平均によって求まる数値を導入することはわかり易いが、適用範囲が小さい。実際、再三利用する商品であっても、個人が毎日のように利用することはまれであり、一日あたりの利用活動の平均時間が安定的な数値とはならず、時間平均を特性値として利用できないことが多いと考えられる。時間平均を特性値として利用できないという事実は、利用活動の時間軸上の偏りが強い場合に特に顕著となり、市場の偏りを予測評価する目的では大きな間題となる。
【００２１】
そこで、通常の時間平均より適用範囲が広い、式（１）に示す非負測度ｍ（ｄｔ）のパワースペクトルｍ*（ｆ） の低周波べき指数Ｈlow および高周波べき指数Ｈhighを利用者の利用活動の時間軸上の偏りの特性値として採用する。
【００２２】
【数１】
0004589182.tif 000002
【００２３】
ここで、非負測度ｍ（ｄｔ）は、以下の式（２）が時点ａから時点ｂまでの間の利用時間の和として定まるものとする。
【００２４】
【数２】
0004589182.tif 000003
【００２５】
Ｔは利用活動の継続的な記録の長さであって、例えば１年である。通常の時間平均が長期的に消滅してゆく等の不安定な場合に、０＜Ｈlow ＜１、０＜Ｈhigh＜１となる例が多く知られている。それぞれのべき指数は０に近いほど、利用活動の時間的な偏りが強く、低周波べき指数Ｈlow が小さいと、利用活動の低い期間がより長期に続く傾向を表し、高周波べき指数Ｈhighが小さいと、利用活動がより短期間に集中する傾向を表す。
【００２６】
さらに、本発明は、利用活動の継続的な記録のサンプル多数から特性値の分布を作成する手段を有する。
例えば、各サンプルに短時間のベキ指数および長時間のべき指数という２次元ベクトルを対応させて、平面上の分布を算出し、各利用者属性毎に分布状況を図示することで、評価対象商品の多数の利用者に関する時間軸上の偏りの状況を、一つの図にまとまって表示することができる。これによって、評価対象商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに関して、利用活動の時間軸上の偏りを多数の利用者について対して鳥瞰的に知ることができる。
【００２７】
本発明では、長期間にわたる利用者の利用活動の経時的変化を表示することができ、また利用活動の時間軸上の偏りを、通常の時間平均量が不安定な利用活動も含めて、多数のサンプルに関して鳥瞰的に表示することができる。これにより、本発明では、関係性作用が捉えにくい新しいカテゴリーの商品、市場が初期的な段階にある商品、先行ユーザーから後発ユーザーへの移行が問題になる商品、消費者の行動と複雑に絡んで採用理由が掴みにくい商品、または商品メリットの説明が難しい商品や商品カテゴリーに関して、市場が偏った人々にとどまる可能性が高いか、一般の人々に広く利用されていく可能性が高いかを予測することが可能となり、さらには市場の価格弾力性の高低について定性的な予測や推定を行うことが可能となり、また予測のための客観的な数量や図表を作成することが可能となる。
【００２８】
［実施の形態］
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。現在ブロードバンドサービスは、固定系と移動系の双方で利用者が限られている。一般の人々に広く利用されてゆくための、新しいサービスやシステムとの連携が模索され、テレビやビデオと融合したホームサーバーや、ホームカメラ、無線ＬＡＮによる無線ＩＰ電話、無線タグなどと連携した様々な利用シーンが提案されている。どのような利用シーンまたはその組み合わせによって一般の人々に広く普及していくのかを客観的に評価することが、投資リスクを抑え、早期に当該分野での競争力を確保することにつながる。
【００２９】
そこで、このような新しいサービスやシステムに対して、利用実験等を通して得た利用者の利用活動の継続的な記録が収集された場合に、この記録を用いて将来的市場特性を評価する装置の例を以下に記す。なお、本実施の形態では、市場特性がおよそ既知である関連する既存サービス、例えば、パソコン電子メール、携帯電話電子メール、メッセンジャー、ブログ、固定電話、携帯電話、パソコンでのウェブ閲覧、インターネットゲーム、チャット、テレビ、ビデオ、音楽プレーヤー、デジタルカメラ、据え置き型ゲーム機、携帯型ゲーム機などのいずれか、もしくは、いくつかについて継続的な利用記録が収集されているものとする。
【００３０】
図１は、本発明の実施の形態に係る市場特性予測支援装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態の市場特性予測支援装置は、入力装置１と、ディスプレイ装置２と、ユーザーインタフェース処理部３と、中央制御部４と、デフォルト設定部５と、対象サービス利用活動データ記憶部６と、既知サービス利用活動データベース部７と、標準利用時間発生部８と、カットオフ処理部９と、経時変化図作成部１０と、データ補間部１１と、特性値算出部１２と、特性値分布作成部１３と、比較スキーム処理部１４と、表示制御部１５と、出力保存部１６と、主記憶部１７とを有する。
【００３１】
カットオフ処理部９は、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリー、及び既に市場を形成している既存商品またはこの既存商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の経時的変化を数値化する数値化手段を構成し、経時変化図作成部１０とデータ補間部１１と表示制御部１５とディスプレイ装置２とは、利用者の利用活動の経時的変化を表示する表示手段を構成している。
【００３２】
ユーザーインタフェース処理部３は、本装置のユーザーがシステムを制御して目標の解析を実行するための命令をキーボードやマウス等の入力装置１から受理して、この命令を後述する中央制御部４に転送し、また中央制御部４からの表示命令に応じてディスプレイ装置２に表示を行わせる。
中央制御部４は、市場特性予測支援装置全体を制御し、各部からの命令、メッセージ、データの流れを制御する。
【００３３】
デフォルト設定部５は、市場特性予測支援装置の各部の様々なパラメータや指定要求に対するデフォルト値を設定する機能を有し、市場特性予測支援装置のユーザーに対してデフォルト値の入力を要求し、入力されたデフォルト値を保存する機能を有する。
対象サービス利用活動データ記憶部６は、評価対象の商品またはこの商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の継続的な記録データを外部から受け取って、このデータを記憶すると共に、記憶しているデータを呼び出しに応じて転送する。
既知サービス利用活動データベース部７は、市場特性が既知の既存商品またはこの既存商品が属する商品カテゴリーに対する利用者の利用活動の継続的なデータを予め記憶しており、記憶しているデータを呼び出しに応じて転送する。
【００３４】
なお、対象サービス利用活動データ記憶部６と既知サービス利用活動データベース部７に記憶されるデータには、商品の利用日を含むもの、商品の利用日と利用日における利用回数とを含むもの、商品の利用日と利用日における利用回数と利用日における利用時間（利用中の経過時間）とを含むもの、商品の利用日と利用日における利用時刻と利用時刻における利用時間とを含むものなど様々な種類がある。また、これらのデータは、利用者の属性情報（年齢、性別、職業など）と共に記憶されている。
【００３５】
標準利用時間発生部８は、いくつかの確率的分布関数を備え、中央制御部４からの標準利用時間の発生要求を受けて、格納している分布関数のタイプリストを中央制御部４に渡し、中央制御部４が選択した分布関数に従って利用時間を発生する。あるいは、標準利用時間発生部８は、中央制御部４からの標準利用時間の発生要求を受けて、予め定められた既定値を標準利用時間として発生する。
【００３６】
カットオフ処理部９は、対象サービス利用活動データ記憶部６と既知サービス利用活動データベース部７に記憶された利用者の利用活動の継続的な記録データを予め指定された第１の短期間幅Ｔ１毎にミクロに積算して、利用者の利用活動の時系列データを求める。また、カットオフ処理部９は、記録データが利用日や利用回数などの部分的な情報からなる場合、この記録データと共に標準利用時間発生部８が発生する標準利用時間を用いて、利用者の利用活動の時系列データを求める。
【００３７】
経時変化図作成部１０は、後述するデータ補間部１１で補間処理された時系列データを基に経時変化図を作成する。
データ補間部１１は、中央制御部４からのデータ補間要求を受理すると、利用活動の時系列データの補間処理を行い、補間結果を出力する。
【００３８】
特性値算出部１２は、通常時間平均作成手段１２０、パワースペクトル変換手段１２１、べき指数算出手段１２２からなる。通常時間平均作成手段１２０は、利用者の利用活動の時系列データを予め指定された第２の短期間幅Ｔ２毎に積算して、これらの時系列データの積算値を平均した平均利用時間を算出する。また、通常時間平均作成手段１２０は、収束状況グラフの要求を受理したときは、時間平均の収束状況グラフを作成する。
【００３９】
パワースペクトル変換手段１２１は、周波数軸のデフォルトの間隔の設定を読み込み、各周波数に対して、利用活動の時系列データから定まる非負測度ｍ（ｄｔ）のパワースペクトルを算出し、要求に応じてパワースペクトルのグラフを両対数軸に対して作図し表示する。
べき指数算出手段１２２は、パワースペクトル変換手段１２１から出力される周波数−パワー点列を両対数軸に変換し、高周波領域及び低周波領域に対して、最小２乗法等による線形近似により高周波領域と低周波領域のべき関数近似を行い、高周波べき指数及び低周波べき指数を算出する。
【００４０】
特性値分布作成部１３は、特性値分布を作成する場合、市場特性予測支援装置の各部に対してサンプル毎に処理を繰り返すよう要求する。また、特性値分布作成部１３は、特性値分布を作成する場合、データ補間部１１と経時変化図作成部１０に対して分布図の作成を要求する。
比較スキーム処理部１４は、比較機能の呼び出しに応じて、独立変数、従属変数及び結果出力種別を中央制御部４に対して指定する。
【００４１】
表示制御部１５は、中央制御部４からの表示要求を受けてユーザーに対する問い合わせの内容や処理結果を表示する。
出力保存部１６は、市場特性予測支援装置の処理結果を保存する。主記憶部１７は、市場特性予測支援装置で処理中のデータを一時的に保存する。
【００４２】
次に、本実施の形態の市場特性予測支援装置の動作を説明する。図２は、市場特性予測支援装置の動作を示すフローチャートである。
まず、デフォルト設定部５は、市場特性予測支援装置の各部の様々なパラメータや指定要求に対するデフォルト値を設定するために、市場特性予測支援装置のユーザーに対してデフォルト値の入力を要求するデフォルト設定要求表を表示制御部１５を通じてディスプレイ装置２に表示させる（図２ステップＳ１）。ユーザーは、入力装置１を操作してデフォルト値を入力し、デフォルト設定部５は、ユーザーから入力されたデフォルト値を保存する。
【００４３】
続いて、比較スキーム処理部１４は、デフォルト設定部５により設定されたデフォルト値に従って、ユーザーがどのようなデータ比較をしたいかを示す独立変数、利用者の利用活動の時間軸上の偏りを特徴付ける方法を示す従属変数、及び市場特性予測支援装置の処理結果をどのような形で表示するかを示す結果出力種別を指定して、中央制御部４に渡す（ステップＳ２）。
【００４４】
独立変数で指定するデータ比較の種類としては、例えば評価対象商品と既存商品との間の比較、利用者の属性間の比較、個別サンプル間の比較などがある。
従属変数で指定する特徴付けの方法としては、利用者の利用活動の時系列データを用いる方法、この時系列データの時間平均を、利用者の利用活動の時間軸上の偏りを特徴付ける特性値として用いる方法、非負測度のパワースペクトルの低周波べき指数及び高周波べき指数を特性値として用いる方法、時系列データの時間平均の分布を、多数の利用者の利用活動の時間軸上の偏りを特徴付ける特性値分布として用いる方法、低周波べき指数の分布及び高周波べき指数の分布を特性値分布として用いる方法などがある。
【００４５】
結果出力種別で指定する表示の種類としては、処理結果を表を使って表示する数表比較、複数の処理結果を重ね合わせて表示する同一画面重ね合わせ、複数の処理結果を同一画面上に並べて配置する同一平面比較、複数の処理結果を３次元的に配置する空間配置比較などがある。
【００４６】
次に、中央制御部４は、比較スキーム処理部１４の独立変数によって評価対象商品と既存商品との間の比較が指定されている場合、対象サービス利用活動データ記憶部６と既知サービス利用活動データベース部７に記憶されているデータに利用時間が含まれているかどうかを調べ（ステップＳ３）、利用時間が含まれている場合には、カットオフ処理部９に対して時系列データの導出処理を要求する。
【００４７】
中央制御部４からの要求を受けたカットオフ処理部９は、利用者の利用活動の時系列データを求める（ステップＳ４）。カットオフ処理部９は、比較スキーム処理部１４の独立変数によって評価対象商品と既存商品との間の比較が指定されている場合、対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データにおける利用時間を第１の短期間幅Ｔ１（デフォルト設定部５により設定された値）毎に積算して、利用時間の積算値の時系列データを求めると共に、既知サービス利用活動データベース部７の記録データにおける利用時間を第１の短期間幅Ｔ１毎に積算して、利用時間の積算値の時系列データを求める。時系列データは主記憶部１７に一時的に格納される。
【００４８】
このとき、カットオフ処理部９は、対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データと既知サービス利用活動データベース部７の記録データが期間Ｔ（デフォルト設定部５により設定された値で、Ｔ＞Ｔ１）を超える長期にわたって継続的に記録されたデータである場合には、期間Ｔを超える部分のデータを除外し、期間Ｔの記録データとした上で時系列データを求める。
【００４９】
一方、中央制御部４は、ステップＳ３において対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データと既知サービス利用活動データベース部７の記録データに利用時間が含まれていないと判断した場合、標準利用時間発生部８に対して標準利用時間を発生するよう要求する。
【００５０】
中央制御部４からの要求を受けた標準利用時間発生部８は、標準利用時間を発生する（ステップＳ５）。このとき、標準利用時間発生部８は、予め定められた既定値（利用者の一回当たりの平均的な利用時間）を用いるようデフォルト設定部５から指定されている場合、対象サービス利用活動データ記憶部６と既知サービス利用活動データベース部７に記憶されている商品の各利用日における利用時間を既定値とする。また、標準利用時間発生部８は、デフォルト設定部５から利用時間の分布関数を用いるように指定されている場合、対象サービス利用活動データ記憶部６と既知サービス利用活動データベース部７に記憶されている各利用日における利用時間を分布関数に従って決定する。
【００５１】
ステップＳ５の処理により、対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データと既知サービス利用活動データベース部７の記録データに、利用時間を付加することができ、カットオフ処理部９で時系列データを求めることが可能になる。すなわち、カットオフ処理部９は、対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データと標準利用時間発生部８が発生した標準利用時間に基づいて、標準利用時間を第１の短期間幅Ｔ１毎に積算して、利用時間の積算値の時系列データを求めると共に、既知サービス利用活動データベース部７の記録データと標準利用時間発生部８が発生した標準利用時間に基づいて、標準利用時間を第１の短期間幅Ｔ１毎に積算して、利用時間の積算値の時系列データを求める（ステップＳ４）。
【００５２】
次に、中央制御部４は、比較スキーム処理部１４の結果出力種別において経時変化図の作成が指定されているかどうか判定し（ステップＳ６）、経時変化図の作成が指定されている場合、データ補間部１１に対してデータ補間を要求する。
中央制御部４からのデータ補間要求を受けたデータ補間部１１は、主記憶部１７に格納されている時系列データの点列をデフォルト設定部５から指定された補間方法に従って補間処理する（ステップＳ７）。このときの補間方法としては、関数値補間、分布形成などがある。
【００５３】
経時変化図作成部１０は、データ補間部１１で補間処理された時系列データを基に、経時変化図の画像データを作成し、この画像データを主記憶部１７に一時的に格納する（ステップＳ８）。なお、ここでは、比較スキーム処理部１４により評価対象商品と既存商品との間の比較が指定されているので、対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データから求められた時系列データと既知サービス利用活動データベース部７の記録データから求められた時系列データの各々についてステップＳ７，Ｓ８の処理が行われる。
【００５４】
また、後述のように特性値分布を作成する場合、データ補間部１１は、平均利用時間の分布を補間処理し、経時変化図作成部１０は、平均利用時間の分布図の画像データを作成する。あるいは、データ補間部１１は、低周波べき指数の分布及び高周波べき指数の分布を補間処理し、経時変化図作成部１０は、低周波べき指数の分布図及び高周波べき指数の分布図の画像データを作成する。
【００５５】
ステップＳ８の処理が終了した場合、またはステップＳ６において判定ＮＯとなった場合、中央制御部４は、時系列データの時間平均を特性値として用いるかどうか判定し（ステップＳ９）、時間平均又は時間平均の分布を特性値として用いるように比較スキーム処理部１４の従属変数によって指定されている場合、特性値算出部１２の通常時間平均作成手段１２０に対して処理を要求する。
【００５６】
中央制御部４からの処理要求を受けた通常時間平均作成手段１２０は、主記憶部１７に格納されている時系列データを予め指定された第２の短期間幅Ｔ２（デフォルト設定部５により設定された値で、Ｔ１＜Ｔ２＜Ｔ）毎に積算して、これらの時系列データの積算値を期間Ｔにわたって平均した平均利用時間を求める（ステップＳ１０）。この平均利用時間は、主記憶部１７に一時的に格納される。
【００５７】
一方、中央制御部４は、低周波べき指数及び高周波べき指数（又は低周波べき指数の分布及び高周波べき指数の分布）を特性値として用いるように比較スキーム処理部１４の従属変数によって指定されている場合（ステップＳ９においてＮＯ）、特性値算出部１２のパワースペクトル変換手段１２１に対してパワースペクトルの算出処理を要求する。
中央制御部４からの要求を受けたパワースペクトル変換手段１２１は、主記憶部１７に格納されている時系列データから定まる時間軸上の非負測度ｍ（ｄｔ）のパワースペクトルを算出する（ステップＳ１１）。
【００５８】
そして、べき指数算出手段１２２は、パワースペクトル変換手段１２１から出力される周波数−パワー点列を両対数軸に変換し、高周波領域と低周波領域のべき関数近似を行い、高周波べき指数及び低周波べき指数を算出する（ステップＳ１２）。高周波べき指数と低周波べき指数は、主記憶部１７に一時的に格納される。なお、ここでは、比較スキーム処理部１４により評価対象商品と既存商品との間の比較が指定されているので、対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データから求められた時系列データと既知サービス利用活動データベース部７の記録データから求められた時系列データの各々についてステップＳ１０〜Ｓ１２の処理が行われる。
【００５９】
次に、中央制御部４は、特性値分布（時系列データの時間平均の分布、又は低周波べき指数の分布及び高周波べき指数の分布）を作成するかどうか、すなわち多数の利用者の記録データを用いるかどうか判定し（ステップＳ１３）、特性値分布を作成するように比較スキーム処理部１４の従属変数によって指定されている場合、特性値分布作成部１３に対して特性値分布の作成を要求する（ステップＳ１４）。
【００６０】
中央制御部４からの処理要求を受けた特性値分布作成部１３は、未処理の記録データが対象サービス利用活動データ記憶部６と既知サービス利用活動データベース部７に残っているかどうか判定し（ステップＳ１５）、未処理の記録データが存在する場合には、ステップＳ３〜Ｓ１３の処理を行うように中央制御部４に対して要求する。
【００６１】
こうして、多数の利用者の利用活動の記録データ毎にステップＳ３〜Ｓ１５の処理が繰り返されるので、カットオフ処理部９は、利用活動の時系列データを利用者毎に求め、通常時間平均作成手段１２０は、この利用者毎の時系列データから平均利用時間の分布を求め、パワースペクトル変換手段１２１は、利用者毎の時系列データからパワースペクトルを利用者毎に算出し、べき指数算出手段１２２は、利用者毎のパワースペクトルから低周波べき指数の分布及び高周波べき指数の分布を算出し、データ補間部１１と経時変化図作成部１０は、平均利用時間の分布図、又は低周波べき指数の分布図及び高周波べき指数の分布図を作成する。
【００６２】
最後に、中央制御部４は、最終的な処理結果（利用者の利用活動の時系列データ、平均利用時間又は平均利用時間の分布、低周波べき指数と高周波べき指数又は低周波べき指数の分布と高周波べき指数の分布、時系列データの経時変化図の画像データ、平均利用時間の分布図の画像データ、低周波べき指数の分布図と高周波べき指数の分布図の画像データ）を出力保存部１６に保存し、また表示制御部１５を通じてディスプレイ装置２に処理結果を表示させる（ステップＳ１６）。
【００６３】
表示制御部１５は、比較スキーム処理部１４の結果出力種別に従って処理結果を表示する。表示制御部１５は、結果出力種別で数表比較が指定されている場合、処理結果の数値を表を使って表示する。表示制御部１５は、結果出力種別で同一画面重ね合わせが指定されている場合、評価対象商品に関する処理結果の図と既存商品に関する処理結果の図とを重ね合わせて表示する。表示制御部１５は、結果出力種別で同一平面比較が指定されている場合、評価対象商品に関する処理結果の図と既存商品に関する処理結果の図とを並べて表示する。また、表示制御部１５は、結果出力種別で空間配置比較が指定されている場合、評価対象商品に関する処理結果の図と既存商品に関する処理結果の図とを３次元的に配置して表示する。
【００６４】
次に、比較スキーム処理部１４の独立変数によって利用者の属性間の比較が指定されている場合について説明する。ステップＳ１，Ｓ２の処理は前述のとおりである。
中央制御部４は、利用者の属性間の比較が指定されている場合、対象サービス利用活動データ記憶部６に記憶されているデータに利用時間が含まれているかどうかを調べ（ステップＳ３）、利用時間が含まれている場合には、カットオフ処理部９に対して処理を要求する。このときの処理は前述とほぼ同様であるが、カットオフ処理部９は、対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データについてのみ利用者の属性毎に時系列データを求める（ステップＳ４）。
【００６５】
一方、中央制御部４は、ステップＳ３において対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データに利用時間が含まれていないと判断した場合、標準利用時間発生部８に対して標準利用時間を発生するよう要求する。このときの処理は前述とほぼ同様であるが、標準利用時間発生部８は、対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データについてのみ標準利用時間を発生させ（ステップＳ５）、カットオフ処理部９は、対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データについてのみ利用者の属性毎に時系列データを求める（ステップＳ４）。
【００６６】
次に、中央制御部４は、ステップＳ６において経時変化図の作成が指定されている場合、データ補間部１１に対してデータ補間を要求する。このときのデータ補間部１１と経時変化図作成部１０の処理は前述とほぼ同様であるが、対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データから求められた時系列データについてのみ補間処理を行い、経時変化図の画像データを作成する（ステップＳ７，Ｓ８）。
【００６７】
ステップＳ８の処理が終了した場合、またはステップＳ６において判定ＮＯとなった場合、中央制御部４は、時系列データの時間平均を特性値として用いるかどうか判定し（ステップＳ９）、時間平均又は時間平均の分布を特性値として用いるように指定されている場合、特性値算出部１２の通常時間平均作成手段１２０に対して処理を要求する。このときの処理は前述とほぼ同様であるが、通常時間平均作成手段１２０は、対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データから求められた時系列データについてのみ平均利用時間を求める（ステップＳ１０）。
【００６８】
一方、中央制御部４は、ステップＳ９において低周波べき指数及び高周波べき指数（又は低周波べき指数の分布及び高周波べき指数の分布）を特性値として用いるように指定されている場合、特性値算出部１２のパワースペクトル変換手段１２１に対してパワースペクトルの算出処理を要求する。このときの処理は前述とほぼ同様であるが、パワースペクトル変換手段１２１は、対象サービス利用活動データ記憶部６の記録データから求められた時系列データについてのみ利用者の属性毎にパワースペクトルを算出し（ステップＳ１１）、べき指数算出手段１２２は、このパワースペクトルから利用者の属性毎に高周波べき指数及び低周波べき指数を算出する（ステップＳ１２）。
【００６９】
次に、中央制御部４は、特性値分布を作成するかどうか判定し（ステップＳ１３）、特性値分布を用いるように比較スキーム処理部１４の従属変数によって指定されている場合、特性値分布作成部１３に対して特性値分布の作成を要求する（ステップＳ１４）。このときの処理は前述と同様である（ステップＳ１５）。
【００７０】
これにより、多数の利用者の利用活動の記録データ毎にステップＳ３〜Ｓ１５の処理が繰り返されるので、カットオフ処理部９は、利用活動の時系列データを利用者の属性毎に求め、通常時間平均作成手段１２０は、この属性毎の時系列データから平均利用時間の分布を求め、パワースペクトル変換手段１２１は、属性毎の時系列データからパワースペクトルを属性毎に算出し、べき指数算出手段１２２は、属性毎のパワースペクトルから低周波べき指数の分布及び高周波べき指数の分布を属性毎に算出し、データ補間部１１と経時変化図作成部１０は、平均利用時間の分布図、又は低周波べき指数の分布図及び高周波べき指数の分布図を作成する。
【００７１】
最後に、中央制御部４は、処理結果を出力保存部１６に保存し、また表示制御部１５を通じてディスプレイ装置２に処理結果を表示させる（ステップＳ１６）。表示制御部１５は、結果出力種別で数表比較が指定されている場合、処理結果の数値を表を使って表示する。表示制御部１５は、結果出力種別で同一画面重ね合わせが指定されている場合、属性毎の処理結果の図を重ね合わせて表示する。表示制御部１５は、結果出力種別で同一平面比較が指定されている場合、属性毎の処理結果の図を並べて表示する。また、表示制御部１５は、結果出力種別で空間配置比較が指定されている場合、属性毎の処理結果の図を３次元的に配置して表示する。
なお、本実施の形態の動作は、これに限るものではなく、評価対象商品と既存商品との間の比較と、属性間の比較とを組み合わせてもよい。
【００７２】
本実施の形態において、市場特性予測支援装置のユーザーは、評価対象の商品やサービスの利用記録を実験、実態調査、行動モデルを設定したシミュレーションの何れかの手段を利用して収集し、本装置により、利用者の利用活動の時間的な偏りの強さを多数のサンプルについて鳥瞰的に知ることができる。これにより、ユーザーは、評価対象の商品やサービスに対する利用活動が、限定的な市場に限られるものか、一般の人々に広く利用されてゆく可能性が高いかを、データに照らしながら客観的に判断することが可能となる。さらに、関連が認められる既存の様々な商品やサービスの利用活動データを収集できれば、本装置の比較機能により、評価対象の商品やサービスの市場特性を更に高信頼・高精度で知ることができる。
【００７３】
また、本実施の形態以外にも、現行や研究開発中のサービスやシステムの仕様の変更に対する特性値分布等の変化を知ることができる。これにより、サービスやシステムがより広範囲の人々に受け入れられてゆくように改良する方向性が得られる。そのため、投資や計画遂行の判断に限らず、設計やデザインにも利用できる。
【００７４】
なお、本実施の形態の市場特性予測支援装置は、ＣＰＵ、記憶装置およびインタフェースを備えたコンピュータとこれらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このようなコンピュータにおいて、本発明の市場特性予測支援方法を実現させるためのプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録された状態で提供される。ＣＰＵは、読み込んだプログラムを記憶装置に書き込み、このプログラムに従って本実施の形態で説明した処理を実行する。
【産業上の利用可能性】
【００７５】
本発明は、現在の市場の性質や市場の変化の兆しを予測する技術に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明の実施の形態に係る市場特性予測支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の市場特性予測支援装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７７】
１…入力装置、２…ディスプレイ装置、３…ユーザーインタフェース処理部、４…中央制御部、５…デフォルト設定部、６…対象サービス利用活動データ記憶部、７…既知サービス利用活動データベース部、８…標準利用時間発生部、９…カットオフ処理部、１０…経時変化図作成部、１１…データ補間部、１２…特性値算出部、１３…特性値分布作成部、１４…比較スキーム処理部、１５…表示制御部、１６…出力保存部、１７…主記憶部、１２０…通常時間平均作成手段、１２１…パワースペクトル変換手段、１２２…べき指数算出手段。
【図１】
0004589182.tif 000004
【図２】
0004589182.tif 000005