(57)【要約】【課題】  ポジショニング分析を実施して商品と販売系列をプロットした「商品／販売系列マップ」を作成し、商品を販売するのに適している販売系列を特定し、商品の販売系列を決定する過程を支援する技術を提供する。【解決手段】  商品マップ記憶部６は車両毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸として車両群をプロットした商品マップを作成して記憶している。販売系列マップ記憶部８は、販売系列毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸として販売系列群をプロットした販売系列マップを作成して記憶している。「商品／販売系列マップ」記憶部１０は商品マップと販売系列マップの何れかの座標軸を回転して重ね表示した「商品／販売系列マップ」を記憶している。「商品／販売系列距離」記憶部１２は、「商品／販売系列マップ」上の車両と販売系列の距離を計算して記憶している。【選択図】図１
2007287087.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品の販売系列を決定する過程を支援する装置であり、
需要者毎に商品毎の因子別の評価値を記憶している商品評価値記憶手段と、
需要者毎に販売系列毎の因子別の評価値を記憶している販売系列評価値記憶手段と、
ポジショニング分析を用いて前記商品毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に商品群をプロットした商品マップを作成して記憶しておく商品マップ記憶手段と、
ポジショニング分析を用いて前記販売系列毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に販売系列群をプロットした販売系列マップを作成して記憶しておく販売系列マップ記憶手段と、
商品マップと販売系列マップのいずれかの座標軸を回転して重ね表示した「商品／販売系列マップ」を作成して記憶しておく「商品／販売系列マップ」記憶手段と、
「商品／販売系列マップ」上の商品に対する販売系列の距離を計算して記憶しておく「商品／販売系列距離」記憶手段と、
を備えることを特徴とする商品の販売系列を決定する過程を支援する装置。
【請求項２】
商品の販売系列を決定する過程を支援する装置であり、
需要者毎に商品毎の因子別の評価値を記憶している商品評価値記憶手段と、
需要者毎に販売系列毎の因子別の評価値を記憶している販売系列評価値記憶手段と、
ポジショニング分析を用いて前記商品毎の因子別の評価値と販売系列毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に商品群と販売系列群をプロットした「商品／販売系列マップ」を作成して記憶しておく「商品／販売系列マップ」記憶手段と、
「商品／販売系列マップ」上の商品に対する販売系列の距離を計算して記憶しておく「商品／販売系列距離」記憶手段と、
を備えることを特徴とする商品の販売系列を決定する過程を支援する装置。
【請求項３】
商品の販売系列を決定する過程を支援する方法であり、
需要者毎に商品毎の因子別の評価値を調査してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、
需要者毎に販売系列毎の因子別の評価値を調査してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、
コンピュータを利用してポジショニング分析を実行し、前記商品毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に商品群をプロットした商品マップを作成してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、
コンピュータを利用してポジショニング分析を実行し、前記販売系列毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に販売系列群をプロットした販売系列マップを作成してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、
コンピュータを利用して商品マップと販売系列マップのいずれかの座標軸を回転して重ね表示した「商品／販売系列マップ」を作成してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、
コンピュータを利用して「商品／販売系列マップ」上の商品に対する販売系列の距離を計算してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、
を備えることを特徴とする商品の販売系列を決定する過程を支援する方法。
【請求項４】
商品の販売系列を決定する過程を支援する方法であり、
需要者毎に商品毎の因子別の評価値を調査してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、
需要者毎に販売系列毎の因子別の評価値を調査してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、
コンピュータを利用してポジショニング分析を実行し、前記商品毎の因子別の評価値と販売系列毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に商品群と販売系列群をプロットした「商品／販売系列マップ」を作成してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、
コンピュータを利用して「商品／販売系列マップ」上の商品に対する販売系列の距離を計算してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、
を備えることを特徴とする商品の販売系列を決定する過程を支援する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品の性格と販売系列の性格から、商品の販売に適している販売系列を特定することによって、商品の販売系列を決定する過程を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、販売店チェーンＡを中心とする販売系列で販売する商品と、販売店チェーンＢを中心とする販売系列で販売する商品の両者を品揃えしている商品提供者が存在する。あるいは、デパートを中心とする販売系列で販売する商品と、量販店を中心とする販売系列で販売する商品の両者を品揃えしている商品提供者が存在する。多くの自動車メーカーは、複数の販売系列を用意しており、販売系列毎に車種を揃えて販売している。
【０００３】
商品は種類毎に性格を持っており、販売系列も系列毎に性格を備えている。商品の性格によく一致する販売系列で販売すればよく売れる商品であっても、商品の性格に一致しない販売系列で販売するとそれほどには売れないことがある。例えば、小型車を中心として販売する販売系列で大型車を販売しても、大きな販売量は期待できない。一方、軽快なスポーツ車を販売すると需要者がイメージしている販売系列でスポーツ車を販売すれば、そのスポーツ車に関心がある多くの需要者が商品を知り、大きな販売量を期待することが可能となる。性格を異にする複数の販売系列を有する場合には、商品の性格に合わせて商品の販売系列を的確に選択する必要がある。
しかしながら、商品の性格に合わせて商品の販売系列を的確に選択する技術は未発達であり、現状では主として商品提供者の経験と勘に依存して販売系列を決定している。
【０００４】
複数の商品同士の関係性を明らかにするために、ポジショニング分析法が開発されている。ポジショニング分析法では、商品の持つ特徴や傾向を表わす成分を算出し、その成分を軸とするマップ上に商品をプロットする（位置づける）。この分析法を用いると、需要者が認めている商品のイメージを、マップ上における商品の位置関係に図表化することができる。例えば接近している商品同士は、需要者によって類似する性格を持っていると観念されており、競合関係にあることがわかる。マップ上で空白の範囲には、その性格を有する商品が開発されていないといったことを分析することが可能となっている。ポジショニング分析のために、因子分析、ＭＤＳ（多次元尺度構成法）、主成分分析などの各種の多変量解析法を用いることができる。
【０００５】
例えば、特許文献１には、購入商品の比較優先順序を表わすデータからポジショニング分析の一手法であるＭＤＳ（多次元尺度構成法）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仕様と商品の価格の関係を明らかにし、商品のシェアを計算する技術を開示している。商品マップ上の商品の位置は「消費者の商品購入」という観点で見たときの商品同士の類似度を表わしている。
【特許文献１】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】
【０００６】
特許文献１の技術によると、商品同士の類似度や競合度合いを示すマップを得ることができ、商品企画に直接的に有用な情報を得ることができる。しかしながら、特許文献１の技術で作成される商品マップは、商品の販売系列を決定する過程に直接的に有用な情報を提供するものでない。商品マップが得られても、商品の販売系列を決定するためには、豊富な知識を経験と勘を有する者が、種々のノウハウと洞察量を駆使して商品マップが意味するところを読み取り、そうして得られた洞察結果を利用して販売系列を決定する必要がある。
例えば、特許文献１の技術によると、商品マップにおいて近接して配置されている「車Ａ」と「車Ｂ」に対して需要者が抱くイメージが類似していることはわかる。しかしながら、商品と販売系列の関係はわからない。例えば、「車Ａ」という商品を、「販売系列Ａ」と「販売系列Ｂ」のどちらの系列で販売するのが適切であるかを知ることができない。現状の技術では、商品の販売系列を決定する過程に直接的に有用な情報を提供することができない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明では、ポジショニング分析を実施し、同一マップ上に商品と販売系列をプロットした「商品／販売系列マップ」を作成し、マップ上での商品と販売系列の距離を計算することによって、商品を販売するのに適している販売系列を特定する。マップ上での商品と販売系列の距離は、商品の販売系列を決定する過程に直接的に有用な情報であり、その距離を知ることができれば、商品の販売系列を決定する過程が合理化される。
本発明の支援装置は、需要者毎に商品毎の因子別の評価値を記憶している商品評価値記憶手段と、需要者毎に販売系列毎の因子別の評価値を記憶している販売系列評価値記憶手段と、ポジショニング分析を用いて商品毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に商品群をプロットした商品マップを作成して記憶しておく商品マップ記憶手段と、ポジショニング分析を用いて販売系列毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に販売系列群をプロットした販売系列マップを作成して記憶しておく販売系列マップ記憶手段と、商品マップと販売系列マップのいずれかの座標軸を回転して重ね表示した「商品／販売系列マップ」を作成して記憶しておく「商品／販売系列マップ」記憶手段と、「商品／販売系列マップ」上の商品に対する販売系列の距離を計算して記憶しておく「商品／販売系列距離」記憶手段とを備えている。
【０００８】
商品評価値記憶手段は、商品毎に商品を特徴付ける因子項目に対する評価値を記憶している。商品を特徴付ける因子項目は、例えば商品が自動車の場合であれば「速そうな」「洗練された」などのイメージを表わす言葉からなる因子項目でもよく、「排気量」「駆動方式」などの物性的な属性および属性に属する水準からなる因子項目でもよい。このような因子項目に対し、商品毎につけられる評価値は、得点や数値からなる量的データでもよいし、「セダン」「ワゴン」などの商品を区別するような質的データでもよい。
販売系列評価値記憶手段は、販売系列毎に販売系列を特徴付ける因子項目に対する評価値を記憶している。この販売系列評価値は、「販売系列のイメージ」という調査に対する回答結果であってもよく、「販売系列が扱っていそうな自動車のイメージ」についての調査に対する回答であってもよい。
商品評価値記憶手段が需要者毎に記憶している商品毎の因子別の評価値と、販売系列評価値記憶手段が需要者毎に記憶している販売系列毎の因子別の評価値は、同一の因子を評価尺度に使用している。
【０００９】
商品マップ記憶手段は、商品を特徴付ける因子項目に対する商品毎の因子別の評価値に対してポジショニング分析を実施して得られた成分をマップの座標軸とし、商品に与えられる数値に基づいて商品を座標軸上にプロットした商品マップを記憶している。
販売系列マップ記憶手段は、販売系列を特徴付ける因子項目に対する販売系列毎の因子別の評価値に対してポジショニング分析を実施して得られた成分をマップの座標軸とし、販売系列に与えられる数値に基づいて販売系列を座標軸上にプロットした販売系列マップを記憶している。
商品マップは、それぞれの座標軸が商品のもつ特徴を表しており、マップ上で同一方向に位置する商品同士は類似する特徴を持つことを意味している。販売系列マップは、それぞれの座標軸が販売系列のもつ特徴を表しており、マップ上で同一方向にある販売系列同士は類似する特徴を持つことを意味している。
【００１０】
商品評価値と販売系列評価値は、同一の因子を評価尺度に使用しているが、商品マップと販売系列マップが同一成分を座標軸に持つとは限らない。商品と販売系列を同一マップ上にプロットするためには、いずれかのマップの座標軸にあうように、他方のマップの座標軸を回転して重ね表示する必要がある。「商品／販売系列マップ」記憶手段は、商品マップと販売系列マップのいずれかの座標軸を回転して重ね表示して作成した「商品／販売系列マップ」を記憶している。商品と販売系列を重ねて表示した「商品／販売系列マップ」上で同一方向にある商品と販売系列は、座標軸となる成分が表わす特徴において、共通する特徴ないし性格を持つことを意味する。
「商品／販売系列距離」記憶手段は、「商品／販売系列マップ」上での商品に対する販売系列の距離を計算して記憶している。「商品／販売系列距離」は、例えば、ユークリッド距離などを算出することで求めることができる。
【００１１】
本発明を用いて作成されたマップでは、プロットされた項目同士の距離が、その項目同士の性格の関係性の強さを表わしている。例えば、商品マップ上で同一方向に位置する商品同士は同様の性格を持ち、かつ距離が近い商品同士は、その性格における類似性が高いことがわかる。同じように、商品と販売系列を同一マップ上にプロットした「商品／販売系列マップ」からは、同一方向に位置する商品と販売系列が同様の性格をもっていることがわかる。そして、商品と販売系列の性格の類似性は、その距離が近いほど強いことがわかる。
【００１２】
商品マップと販売系列マップを別々に作成して重ね表示する手法に代えて、「商品／販売系列マップ」を直接的に得るようにしてもよい。
この方式の支援装置は、需要者毎に商品毎の因子別の評価値を記憶している商品評価値記憶手段と、需要者毎に販売系列毎の因子別の評価値を記憶している販売系列評価値記憶手段と、ポジショニング分析を用いて商品毎の因子別の評価値と販売系列毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に商品群と販売系列群をプロットした「商品／販売系列マップ」を作成して記憶しておく「商品／販売系列マップ」記憶手段と、「商品／販売系列マップ」上の商品に対する販売系列の距離を計算して記憶しておく「商品／販売系列距離」記憶手段を備えている。
【００１３】
この装置の「商品／販売系列マップ」記憶手段は、ポジショニング分析を用いて商品毎の因子別の評価値と販売系列毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に商品群と販売系列群をプロットした「商品／販売系列マップ」を作成して記憶している。商品評価値記憶手段が需要者毎に記憶している商品毎の因子別の評価値と、販売系列評価値記憶手段が需要者毎に記憶している販売系列毎の因子別の評価値は、同一の因子を評価尺度に使用している。このことから、商品と販売系列を同一の因子項目に対する評価値をもつ１つのデータ群とみなしてポジショニング分析を行うことが可能となり、「商品／販売系列マップ」を作成することができる。この「商品／販売系列マップ」は、座標軸となる成分が商品と販売系列が共通してもつ性格の特徴を表しており、マップ上で同一方向に位置する商品と販売系列が同様の特徴を持つことを意味している。
【００１４】
上記支援装置を用いると、商品マップと販売系列マップを重ね表示することなく「商品／販売系列マップ」を直接的に作成することができる。上記支援装置により提供される「商品／販売系列マップ」からは、需要者が認めている商品の性格と需要者が認めている販売系列の性格の関係を視覚的に認識することが可能となる。「商品／販売系列マップ」上の商品と販売系列の距離を計算することにより、商品の性格に最も類似する性格をもつ販売系列を知ることができる。
【００１５】
請求項１の装置と請求項２の装置によって作成される「商品／販売系列マップ」は、座標軸となる主成分が異なるため、マップ上にプロットされる商品と販売系列の座標値も異なる。しかしながら、いずれの装置により作成される「商品／販売系列マップ」であっても、需要者が認めている商品の性格と需要者が認めている販売系列の性格に関する同様の情報を提供する。
【００１６】
本発明の商品の販売系列を決定する過程を支援する技術は、コンピュータを用いて実行する方法に具現化することができる。この方法は、需要者毎に商品毎の因子別の評価値を調査してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、需要者毎に販売系列毎の因子別の評価値を調査してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、コンピュータを利用してポジショニング分析を実行して商品毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に商品群をプロットした商品マップを作成してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、コンピュータを利用してポジショニング分析を実行して販売系列毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に販売系列群をプロットした販売系列マップを作成して記憶しておく工程と、コンピュータを利用して商品マップと販売系列マップのいずれかの座標軸を回転して重ね表示した「商品／販売系列マップ」を作成してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、コンピュータを利用して「商品／販売系列マップ」上の商品に対する販売系列の距離を計算してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程とを備えている。
【００１７】
本方法によると、コンピュータを利用して商品マップを得ることができる。商品マップからは、座標軸となる成分が表わす特徴を解釈し、商品同士の性格の類似性や関係性を知ることができる。本方法によると、コンピュータを利用して販売系列マップを得ることもできる。販売系列マップからは、座標軸となる成分が表わす特徴を解釈し、販売系列同士の性格の類似性や関係性を知ることができる。
「商品／販売系列マップ」からは、それぞれの商品と販売系列との性格の類似性や関係性を容易に知ることができる。さらに、商品と販売系列の距離からは、商品と販売系列との性格の類似性や関係性の強さを知ることができる。例えば、「商品／販売系列マップ」上の「車Ａ」という商品のプロット位置と「販売系列Ａ」のプロット位置の距離が最も短い場合、「車Ａ」は「販売系列Ａ」で販売することが適していることがわかる。
【００１８】
あるいは、本発明の商品の販売系列を決定する過程を支援する方法は、需要者毎に商品毎の因子別の評価値を調査してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、需要者毎に販売系列毎の因子別の評価値を調査してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、コンピュータを利用してポジショニング分析を実行して商品毎の因子別の評価値と販売系列毎の因子別の評価値に対する成分を算出し、その成分を座標軸とするマップ上に商品群と販売系列群をプロットした「商品／販売系列マップ」を作成してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程と、コンピュータを利用して「商品／販売系列マップ」上の商品に対する販売系列の距離を計算してコンピュータに利用可能に記憶しておく工程とを備えている。
【００１９】
本発明の方法によると、商品と販売系列を同一因子項目に対する評価値を持つ一つのデータ群とみなしてポジショニング分析を行うことができ、商品と販売系列を同一マップ上にプロットした「商品／販売系列マップ」が提供できる。本方法では、商品マップと販売系列マップを回転して重ね表示する必要がない。
【００２０】
請求項３と請求項４の方法によって提供される「商品／販売系列マップ」は、座標軸となる主成分が異なるため、マップ上にプロットされる商品と販売系列の座標値も異なる。しかしながら、いずれの方法によって提供される「商品／販売系列マップ」であっても、需要者が認めている商品の性格と需要者が認めている販売系列の性格に関する同様の情報を提供する。
【００２１】
商品毎の因子別の評価値の一覧と、販売系列毎の因子別の評価値の一覧を鳥瞰してそれぞれの商品の持つ性格と販売系列の持つ性格の関係性を見出すことは困難である。商品に最も類似する性格を有する販売系列を特定することはさらに難しい。しかしながら、本発明によると、商品と販売系列が持つ性格を反映する成分を座標軸とするマップ上に、商品と販売系列をプロットすることができる。作成されたマップからは、需要者が商品と販売系列に対して認めているイメージ的な特徴を明らかにすることができる。さらに、商品のプロット位置と販売系列のプロット位置の距離は、商品と販売系列が持つ性格の類似性の強さを表わすことから、商品を販売するのに適した販売系列を容易に知ることができる。商品の販売系列を決定する過程を直接的に支援する情報を提供することができる。
【発明の効果】
【００２２】
それぞれの販売系列が形成してきた需要者層は、その販売系列の持つイメージ的特徴を好む需要者層であり、販売系列が持つイメージと同様のイメージをもつ商品を、最も受け入れ易い需要者層と考えられる。本発明によると、需要者が商品に抱いているイメージ的な特徴を明らかにし、その商品のイメージ的な特徴と類似しているイメージ的な特徴を備えている販売系列にその商品を販売させることができる。商品とイメージ的な特徴が類似する販売系列で商品を販売することで、大きい販売量が期待できる。
本発明によると、既存商品と販売系列に対してポジショニング分析を実施して既存商品と販売系列をプロットした「商品／販売系列マップ」を提供できる。これにより、既存商品の販売系列の変更や販売系列のイメージ修正など、既存商品の販売戦略の見直しに有用な情報を提供することができる。さらに、新商品と販売系列をプロットした「商品／販売系列マップ」を作成し、新商品を投入する販売系列を決定するのに有用な情報を提供することもできる。本発明により、商品の販売系列を決定する過程を効果的に支援することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
最初に、以下に説明する実施例の主要な特徴を列記する。
（特徴１）  本実施例の装置は、ＣＰＵに処理動作を実行させる各種プログラムと、それらのプログラムによって処理動作を実行するＣＰＵを備えている。
（特徴２）  商品と販売系列に対するポジショニング分析を、主成分分析により実行する。
（特徴３）  「商品／販売系列距離」記憶部に記憶されている商品と販売系列の距離から、条件を満たす商品の販売系列を特定する販売系列特定部を備えている。
（特徴４）  主成分分析の結果に対し、算出される固有値に対する寄与率（相関比）の大きさにより、主成分分析の精度を検証する検証機能を備えている。
（特徴５）  「商品／販売系列距離」記憶部に記憶されている車両と販売系列の距離に基づいて、車両毎に販売系列の順序付けを行い、車両毎に販売系列との距離を並べ替えて表示することができる。
【実施例】
【００２４】
本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。それぞれの実施例のブロック図について、共通部位に関しては同一の番号を付し、重複説明は省略する。
【００２５】
（第１実施例）
図１に、本実施例の商品の販売系列を決定する過程を支援する装置３０の概略構成を表わすブロック図を示す。商品評価値記憶部２は、車両毎の因子別の評価値を需要者毎に記憶している。図７に、車両毎の因子別の評価値を示す。車１から車ｋまでのｋ種の車両に対し、ｎ種の因子についての因子別の評価値が与えられている。この評価値は、因子が表わすイメージが車種について「あてはまらない」という評価を１とし、「よくあてはまる」という評価を５とする段階的評価を表わしている。
図１に示す商品マップ記憶部６は、図７に例示した車両毎の因子別の評価値に対して主成分分析を実施することで作成される商品マップを記憶している。ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００に主成分分析を実行させる主成分分析プログラム２０が、図７に例示した評価値表を行列とみなして統計分析演算を実行することによって、複数の主成分および各主成分に対応する複数の固有ベクトルを得ることができる。商品マップは、それらの主成分の中から座標軸とする主成分を特定してマップを作成し、マップ上に車両をプロットしたものである。車両の座標は、主成分毎にそれぞれの車両に与えられる主成分得点である。例として、図１１に主成分分析を実行して得られる商品マップを示す。商品マップ中の車両の位置と方向性が、需要者が車両に対して抱く性格の関係性を表わしている。商品マップは、需要者毎に作成してもよいし、需要者を性別や年代、購入を希望する車種、あるいは回答の傾向性の類似度などによりグループわけをし、グループ毎に作成してもよい。
【００２６】
図１に示す販売系列評価値記憶部４は、販売系列毎の因子別の評価値を需要者毎に記憶している。図８に、販売系列毎の因子別の評価値を示す。販売系列１から販売系列ｍまでのｍ種の販売系列に対し、ｎ種の因子についての因子別の評価値が与えられている。この評価値は、因子が表わすイメージが販売系列について「あてはまらない」という評価を１とし、「よくあてはまる」という評価を５とする段階的評価を表わしている。図７に示した車両毎の因子別の評価値と、図８に示した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にもつ評価値である。本実施例では、車両と販売系列の評価値の単位も同一である。
図１に示す販売系列マップ記憶部８は、図８に例示した販売系列毎の因子別の評価値に対して主成分分析を実施することで作成される販売系列マップを記憶している。ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００に主成分分析を実行させる主成分分析プログラム２０が、図８に例示した評価値表を行列とみなして統計分析演算を実行することによって、複数の主成分および各主成分に対応する複数の固有ベクトルを得ることができる。販売系列マップは、それらの主成分の中から座標軸とする主成分を特定してマップを作成し、マップ上に販売系列をプロットしたものである。販売系列の座標は、主成分毎にそれぞれの販売系列に与えられる主成分得点である。例として、図１２に、主成分分析を実行して得られる販売系列マップを示す。販売系列マップ中の販売系列の位置と方向性が、需要者が販売系列に対して抱く性格の関係性を表わしている。販売系列マップは、需要者毎に作成してもよいし、需要者を性別や年代、購入を希望する車種、あるいは回答の傾向性の類似度などによりグループわけをし、グループ毎に作成してもよい。
【００２７】
図１の「商品／販売系列マップ」記憶部１０は、商品マップと販売系列マップのいずれかの座標軸を回転して重ね表示することで作成された「商品／販売系列マップ」を記憶している。本実施例では、商品マップの座標軸を回転し、販売系列マップに重ね表示している。図１３に示すように、商品マップをα°回転させ、マップの中心点Ｏ１をＯ１´に移動させて販売系列マップと重ね表示する。座標軸の回転量αと商品マップの中心点の移動量Ｍは、商品マップと販売系列マップの座標軸の主成分のもつ値から算出することができる。あるいは、車両に対する評価値をサンプルデータとして販売系列に対する評価値に加えて販売系列マップを作成し、商品マップと販売系列マップにおけるサンプルデータの位置の移動量より算出することもできる。図１４に作成された「商品／販売系列マップ」を例示する。実線で表わす座標軸は図１２の販売系列マップと同一であり、破線で表わす座標軸は図１１の商品マップと同一である。商品マップと販売系列マップを重ね表示することで、需要者が車両と販売系列に対して抱く性格の関係性や類似度を容易に知ることができる。
【００２８】
図１の「商品／販売系列距離」記憶部１２は、「商品／販売系列マップ」上にプロットされている車両毎に、販売系列との距離を計算して記憶している。主成分分析のようなポジショニング分析によって作成されるマップでは、項目のプロットされている位置と方向がその項目の関連性や類似性などの特徴を表わし、項目同士の距離がその関連性や類似性などの特徴の強さを表わしている。「商品／販売系列マップ」では、車両のプロット位置と販売系列のプロット位置が、その車両と販売系列の性格の類似性を表わしており、両者の距離が、その類似性の強さを表わしている。図１５に、車２と各販売系列との距離ｄを例示する。車２は販売系列１との距離が最も小さく、次いで販売系列４との距離が小さい。このことから、車２は販売系列１および４とのイメージ的な類似性が強いことがわかる。
【００２９】
車両の種類と販売系列の種類が多い場合、「商品／販売系列距離」記憶部１２に記憶される車両と販売系列の距離のデータ数も膨大なものとなる。膨大な量のデータ群から操作者が求める情報を効率よく抽出するために、装置３０は、図１に示す販売系列特定部１４を備えていている。
販売系列特定部１４は、「商品／販売系列距離」記憶部１２に記憶されている車両と販売系列の距離から、条件を満たす商品の販売系列を特定する。販売系列特定部１４は、ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００に条件を満たす商品の販売系列の特定処理を実行させるプログラムにより構成される。商品の販売系列を特定する条件は、予めプログラムにより設定されていてもよいし、特定処理毎に操作者が入力部１６から入力指定してもよい。例えば、商品／販売系列マップ上において車両と販売系列が同一象限に属することを条件として指定すれば、車両の性格に類似する性格をもつ販売系列との距離が特定される。さらに、車両と販売系列の距離の上限を条件として指定すれば、一定値以上の類似性をもつ販売系列だけを特定することができる。また、車両の種類や製造年式などを条件として、販売系列を特定する処理の対象となる車両を指定することができる。販売系列特定部１４を備えることにより、膨大なデータ群の中から操作者が求める情報を絞り込んで抽出することができる。
【００３０】
図２に、商品マップを作成する処理動作の概略を表わすフローチャートを示す。ステップＳ１０では、商品評価値記憶部２から、車両毎の因子別の評価値をＣＰＵ１００に入力する。ステップＳ１２では、主成分分析プログラム２０を実行し、ステップＳ１０で入力した車両毎の因子別の評価値の表より主成分を算出する。主成分は、評価項目である因子１〜ｎの持つ特徴を総合的に最もよく代表する合成変量である。例えば、下記のような式の主成分ｚと、数１に示す主成分ｚの分散Ｖｚを最大にするような因子１〜ｎの重み係数ａｎを算出する。
主成分  ｚ＝ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋ … ＋ａｎｘｎ
【００３１】
【数１】
2007287087.tif 000003
【００３２】
ａｊは因子ｊの重み係数、ａｌは因子ｌの重み係数、ｓｊｌは因子ｊと因子ｌの共分散である。上記のような式の因子の重み係数ａｎは、その主成分における固有ベクトルを表している。固有ベクトルは、ａ１２＋ａ２２＋…＋ａｎ２＝１という制約のもとで算出される。この制約つきの最大化問題は、例えばラグランジュの未定乗数法を用いることで次のような式で表わすことができ、式を満たす固有ベクトルａｎおよびλの値を算出する。λは、その主成分の固有値を表わしている。
【００３３】
【数２】
2007287087.tif 000004
【００３４】
図９（ａ）に、図７の車毎の因子別の評価値に対して主成分分析を実施した結果を示す。図９（ａ）にあるように、上記の式を満たす固有値λは、複数算出される。値が最も大きい固有値を第１主成分とし、固有値の値の大きいものから順次算出される。
【００３５】
図２のステップＳ１４では、主成分毎の寄与率を算出する。寄与率は、因子と車両の全ての関係性のうち、その主成分がどの程度の関係性を表わしているかを示す値である。例えば、第ｉ主成分の寄与率は、次の式より算出する。
第ｉ主成分の寄与率  Ｃｉ＝  λｉ／（λ１＋λ２＋…＋λｎ）
主成分毎に算出された寄与率の累積寄与率は、Ｃ１＋Ｃ２＋…＋Ｃｎ＝１という関係をもつ。例えば、図９（ａ）に示す第１主成分と第２主成分の累積寄与率は０．８７であり、大きい増加幅を持つが、第３主成分を含めたときの累積寄与率の増加幅は大幅に減少する。このことより、車両に対する因子別の評価値が表わす関係性は第１主成分と第２主成分によってほぼ代表されており、第３主成分以降の主成分の有する情報量が少ないことがわかる。
【００３６】
図２のステップＳ１６では、主成分毎に因子別の因子負荷量を算出する。因子負荷量は、主成分と各因子の相関と、主成分の寄与度を表わす。因子負荷量ｒは、例えば次の式より算出する。
【００３７】
【数３】
2007287087.tif 000005
【００３８】
図９（ａ）に、主成分毎の因子別の因子負荷量を示す。因子負荷量は主成分と因子の相関に加えて、主成分の寄与度に関する情報を有している。さらに、因子負荷量からは、商品マップの座標軸である主成分が表わす特徴を解釈することができる。主成分毎に、主成分の表わす特徴は、正の因子負荷量をもつ因子が表わすイメージを最もよく反映しており、負の因子負荷量をもつ因子が表わすイメージは主成分の表わす特徴に反映されないイメージであることを示している。例えば、ある主成分において「可愛い」「スタイルのいい」「都会の」という３つの因子に対する因子負荷量が、それぞれ「−０．６」「０．８」「０．４」であった場合、その主成分は「スタイルの種類」に関する特徴を表わしていると解釈できる。この主成分を座標軸とした場合、負の座標値をもつ車両ほど「かわいい」と評価されており、正の座標値をもつ車両ほど「都会的である」と評価されていることがわかる。
【００３９】
ステップＳ１８では、条件を満たす主成分を商品マップの座標軸として特定する。主成分を商品マップの座標軸として特定する条件は、プログラムにより予め設定されていてもよいし、操作者が入力部１６から指定してもよい。主成分を商品マップの座標軸として特定する条件を座標軸の数で指定する場合、例えば、図１１に示すような商品マップを作成する場合は、座標軸となる主成分を２種特定する必要がある。立体的なマップを作成したい場合は、ステップＳ１８の処理を３回以上繰返す。あるいは、座標軸となる主成分の特定方法は、固有値の値を指定してもよい。例えば、固有値が１以上の主成分を座標軸として特定することを条件として指定すれば、図９（ａ）に示す分析の結果からは、第１主成分と第２主成分が座標軸として特定されることになる。あるいは、累積寄与率の値を指定してもよい。例えば、累積寄与率が９０％に達することを座標軸を特定する条件に指定すれば、図９（ａ）の分析結果からは、第１主成分から第３主成分までの主成分が、座標軸として特定される。
【００４０】
図２のステップＳ２０では、ステップＳ１８において座標軸として特定された主成分毎の車１〜ｋの主成分得点を算出する。図９（ｂ）に、第１主成分と第２主成分における車両の主成分得点を示す。主成分得点は、主成分ｚを表わす式にそれぞれの主成分における固有ベクトルの値と評価値を代入して算出する。例えば、図９（ａ）に示す第１主成分における、車１の主成分得点Ｘ１は、下記の式より算出される。
Ｘ１＝ −０．０３８×２＋０．６９×４＋…＋（−０．１４）×２＝２．３１
図２のステップＳ２２では、主成分を座標軸とし、主成分得点を座標値として車１〜ｋをプロットし、商品マップを作成する。図１１に、商品マップを示す。ステップＳ２４では、作成した商品マップを商品マップ記憶部６に記憶する。
【００４１】
図１１に示すように、図９（ａ）の第１主成分を横軸とし、第２主成分を縦軸とした商品マップからは、需要者が意識する車両の性格の類似性を知ることができる。例えば、車２と車４のプロットされている座標位置は、第１主成分および第２主成分の表わす特徴の両方において車２と車４が類似していることを表わしている。また、車１は、第１主成分の表わす特徴と第２主成分の表わす特徴の両方において、車２と車４とは対照的な特徴を有していることを容易に見ることができる。
【００４２】
図３に、販売系列マップを作成する処理動作の概略を表わすフローチャートを示す。ステップＳ３０では、販売系列評価値記憶部４から、販売系列毎の因子別の評価値をＣＰＵ１００に入力する。ステップＳ３２では、主成分分析プログラム２０を実行し、ステップＳ３０で入力した販売系列毎の因子別の評価値の表より主成分を算出する。販売系列マップの主成分は、ステップＳ１２で車両毎の因子別の評価値に対して行った処理と同様の処理を、図８に示す販売系列毎の因子別の評価値の表に対して実行することにより算出される。図１０（ａ）に、図８の販売系列毎の因子別の評価値に対して主成分分析を実施した結果を示す。値が最も大きい固有値を第１主成分とし、固有値の値の大きいものから順次算出される。
【００４３】
図３のステップＳ３４では、主成分毎の寄与率を算出する。寄与率は、因子と販売系列の全ての関係性のうち、その主成分がどの程度の関係性を表わしているかを示す値であり、第１主成分から第ｎ主成分までの累計寄与率は１になる。販売系列の評価値に対する主成分の寄与率は、ステップＳ１４と同様の処理を販売系列の主成分の値に対して行うことで算出される。例えば、図１０（ａ）に示す第１主成分と第２主成分の累積寄与率は０．８６であり、大きい増加幅を持つが、第３主成分を含めたときの累積寄与率の増加幅は大幅に減少する。このことより、車両に対する因子別の評価値が表わす関係性は第１主成分と第２主成分によってほぼ代表されており、第３主成分以降の主成分の有する情報量が少ないことがわかる。
【００４４】
図３のステップＳ３６では、主成分毎に因子別の因子負荷量を算出する。販売系列の主成分に対する因子負荷量は、ステップＳ１６と同様の処理を販売系列の主成分の値に対して行うことで算出される。図１０（ａ）に、主成分毎の因子別の因子負荷量を示す。因子負荷量は主成分と因子の相関に加えて、主成分の寄与度に関する情報を有している。ここで算出される因子負荷量からは、販売系列マップの座標軸である主成分が表わす特徴を解釈することができる。
【００４５】
ステップＳ３８では、条件を満たす主成分を販売系列マップの座標軸として特定する。販売系列マップの座標軸は、ステップＳ１８と同様の処理を販売系列の主成分に対して行うことで特定される。主成分を販売系列マップの座標軸として特定する条件は、プログラムにより予め設定されていてもよいし、操作者が入力部１６から指定してもよい。主成分を販売系列マップの座標軸として特定する条件を座標軸の数で指定する場合、例えば、図１２に示すような販売系列マップを作成する場合は、座標軸となる主成分を２種特定する必要がある。立体的なマップを作成したい場合は、ステップＳ３８の処理を３回以上繰返す。あるいは、座標軸となる主成分の特定方法は、固有値の値を指定してもよい。例えば、固有値が１以上の主成分を座標軸として特定することを条件として指定すれば、図１０（ａ）に示す分析の結果からは、第１主成分と第２主成分が座標軸として特定されることになる。あるいは、累積寄与率の値を指定してもよい。例えば、累積寄与率が９０％に達することを座標軸を特定する条件に指定すれば、図１０（ａ）の分析結果からは、第１主成分から第３主成分までの主成分が、座標軸として特定される。
【００４６】
図３のステップＳ４０では、ステップＳ３８において座標軸として特定された主成分毎の販売系列１〜ｍの主成分得点を算出する。主成分得点は、ステップＳ２０と同様の処理を販売系列の主成分に対して実行することにより算出する。図１０（ｂ）に、主成分毎の販売系列別の主成分得点を示す。
ステップＳ４２では、主成分を座標軸とし、主成分得点を座標値として販売系列１〜ｍをプロットし、販売系列マップを作成する。販売系列マップは、ステップＳ２２と同様の処理を販売系列の主成分に対して実行することにより算出する。図１２に、販売系列マップを示す。ステップＳ４４では、作成した販売系列マップを販売系列マップ記憶部８に記憶する。
【００４７】
図１２に示すように、図１０（ａ）の第１主成分を横軸とし、第２主成分を縦軸とした販売系列マップからは、需要者が意識する販売系列の性格の類似性を知ることができる。例えば、販売系列２と販売系列３のプロットされている座標位置は、第１主成分および第２主成分の表わす特徴の両方において販売系列２と販売系列３が類似していることを表わしている。また、販売系列２と販売系列３は、第１主成分の表わす特徴ほど第２主成分の表わす特徴を表わさないことがわかる。反対に、販売系列５は、第１主成分の表わす特徴よりも、第２主成分の表わす特徴を強く表わすことがわかる。
【００４８】
図４に、「商品／販売系列マップ」を作成する処理動作の概略を表わすフローチャートを示す。ステップＳ５０では、販売系列マップに対する商品マップの回転量αを算出する。図１３に、図１１の商品マップを図１２の販売系列マップの座標軸を基準として回転させたときの回転量αを示す。座標軸の回転量αは、商品マップと販売系列マップの座標軸の主成分の値から算出することができる。例えば、座標軸となる主成分は、ｎ次元のユークリッド空間において因子別の評価値のデータのばらつきが最も大きい方向であることから、次のような式で表わすことができる。
主成分  ｚ＝ｘ１ｃｏｓθ１＋ｘ２ｃｏｓθ２＋… ＋ｘｎｃｏｓθｎ
主成分の固有ベクトルａｎ＝ｃｏｓθｎであることから、商品マップと販売系列マップのそれぞれの第１主成分軸のθｎを計算し、商品マップの回転量αを算出する。
ステップＳ５２では、商品マップの中心点の移動量Ｍを算出する。ステップＳ５０で算出した回転量αと同様に、商品マップの中心点の移動量Ｍについても、主成分の固有値と固有ベクトルの移動量より計算される。図１３に、図１１の商品マップを図１２の販売系列マップの座標軸を基準として回転させたときの、中心点の移動量Ｍを示す。
あるいは、回転量αと移動量Ｍは車両に対する評価値をサンプルデータとして販売系列に対する評価値に加えて販売系列マップを作成し、商品マップと販売系列マップにおけるサンプルデータの位置の移動量より算出してもよい。
【００４９】
ステップＳ５４では、商品マップをα°回転し、移動量Ｍだけ中心点を移動して、販売系列マップに重ね表示して「商品／販売系列マップ」を作成する。図１４に、作成された「商品／販売系列マップ」を示す。実線で表わす座標軸は図１２の販売系列マップと同一であり、破線で表わす座標軸は図１１の商品マップと同一である。ステップＳ５６では、作成された「商品／販売系列マップ」を「商品／販売系列マップ」記憶部１０に記憶する。
【００５０】
図１１の商品マップにおける回転前の座標軸に対する商品の座標位置は、図１４に示す回転後の座標軸に対する商品の座標位置と変わらない。このように商品マップと販売系列マップを重ね表示することで得られる「商品／販売系列マップ」上の商品と販売系列の位置関係は、商品と販売系列の性格の類似度や関係性を表わすことができる。
【００５１】
図５に、「商品／販売系列距離」を算出する処理動作の概略を表わすフローチャートを示す。ステップＳ６０では、販売系列との距離を計算する車を設定する。ステップＳ６２では、ステップＳ６０で設定した車と販売系列１〜ｍとの距離を算出する。例えば、車と販売系列との距離は、ユークリッド距離により算出することができる。車（ｘｉ，ｙｉ）と販売系列（ｘｊ，ｙｊ）との距離ｄｉｊは、次のような式に車と販売系列の座標値を代入して算出することができる。図１６は、下記のような式を演算した車２と販売系列との距離の表示例である。
【００５２】
【数４】
2007287087.tif 000006
【００５３】
図５のステップＳ６４では、車との距離に基づいて販売系列を順序付けする。順序付けは、距離の小さいものから順に序列を与えることができる。例えば、図１６に示す車２と販売系列との距離の場合、系列１が最も距離が小さく、系列３が最も距離が大きい。この距離の大きさに基づいて、系列に対して順序付けを行う。
ステップＳ６６では、ステップＳ６４で販売系列に与えた序列に従って、販売系列を並べ替える。図１７は、図１６の距離を順序付けして並べ替えた図である。
ステップＳ６９では、距離を計算した車が最後の車であるかを判断する。最後の車でない場合（判断がＮＯの場合）は、ステップＳ６０からステップＳ６８の処理を繰返す。最後の車である場合（判断がＹＥＳの場合）は、商品／販売系列距離を算出する処理動作を終了する。商品／販売系列距離を算出する処理は、ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００にステップＳ６０からステップＳ６９の処理を実行させるプログラムにより動作する。
【００５４】
図６に、販売系列特定部１４の処理動作の概略を表わすフローチャートを示す。販売系列特定部１４は、「商品／販売系列距離」記憶部１２に記憶されている車両と販売系列の距離から、条件を満たす商品の販売系列を特定する。ステップＳ７０では、車種に関する条件を指定する。車両に関する条件は、例えば、車両の種類や製造年式などである。例えば、図７に示す車両のうち、例えばワゴン車のみを対象として販売系列との関係性を知りたいような場合に、このような条件を指定することが有用である。この条件を指定することで販売系列を特定する処理の対象となる車両を限定することができ、操作者が所望する情報をよりわかりやすい表として表示することができる。
ステップＳ７２では、指定した車種の販売系列との距離に関する条件を指定する。車両と販売系列との距離に関する条件は、例えば、車両と販売系列の距離の上限などである。例えば、操作者が図１５に示す「商品／販売系列マップ」上の車２と性格の類似性が高い販売系列について知りたい場合、販売系列２と販売系列３と販売系列５と車２の距離は大きく、これらの販売系列と車２との距離情報は有用な意味を持ち得ない。さらに、膨大な量の距離情報を表示すると、操作者は所望の情報を容易に得ることができない。車両と販売系列との距離に関する条件を指定することで、車両と類似する性格をもち、さらに一定の値以上の類似性をもつ販売系列だけを特定することができる。
ステップＳ７４では、「商品／販売系列距離」記憶部１２から、ステップＳ７０で指定した条件とステップＳ７２で指定した条件を満たす車両と販売系列との距離を抽出する。
ステップＳ７６では、その結果を表示部１６に出力する。例えば、図１７の車２の販売系列との距離に対して「距離が１．５以下」という条件を指定すれば、結果として販売系列１と販売系列４との距離を得ることができる。
【００５５】
車両の種類と販売系列の種類が多い場合、販売系列特定部１４によって膨大なデータ群の中から所望の情報を絞り込んで抽出することができる。商品の販売系列を特定する条件は、予めプログラムにより設定されていてもよいし、特定処理毎に操作者が入力部１６より入力指定してもよい。
【００５６】
図１４の「商品／販売系列マップ」にプロットされている車両と販売系列の位置からは、車両と販売系列の持つ類似性や関係性を見ることができる。車両と販売系列の距離からは、車両を販売するのに適している販売系列を知ることができる。例えば、車２と車４は、販売系列１と販売系列４の両方において販売することが適しており、車５は販売系列１において販売することが適していると判断できる。また、系列５に類似する特徴をもつ車両がないことから、系列５のイメージ路線を変更するか、扱う商品を見直す必要があると判断できる。本装置を用いることで、商品の販売系列を決定する過程を効果的に支援する情報を提供することができる。
【００５７】
（第２実施例）
さらに、本発明は、商品マップと販売系列マップを作成し、回転させて重ね表示する工程を経ずに「商品／販売系列マップ」を作成することができる。車両同士の性格の関係性と販売系列同士の性格の関係性を個別に分析し、商品マップと販売系列マップを作成する必要がない場合は、本実施例の装置により「商品／販売系列マップ」を作成することが有効である。
【００５８】
図１８に、本実施例の商品の販売系列を決定する過程を支援する装置４０の概略構成を表わすブロック図を示す。この装置は、商品評価値記憶部２に記憶されている車両毎の因子別の評価値と、販売系列評価値記憶部４に記憶されている販売系列毎の因子別の評価値を一つのデータ群とみなし、主成分分析を実行する。図７に示した車両毎の因子別の評価値と図８に示した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にもつ評価値である。車両と販売系列の評価値の単位も同一であることから、一つのデータ群とみなすことで、「商品／販売系列マップ」を作成することができる。
図１８に示す「商品／販売系列マップ」記憶部１０は、車両と販売系列がプロットされている「商品／販売系列マップ」を作成して記憶している。ＣＰＵ１００と、ＣＰＵ１００に主成分分析を実行させる主成分分析プログラム２０が、図７に例示した評価値表と図８に例示した評価値表を行列とみなして統計分析演算を実行することによって、車両と販売系列の類似性や関係性を表わす主成分を複数得ることができる。「商品／販売系列マップ」は、それらの主成分の中から座標軸とする主成分を特定してマップを作成し、マップ上に車両と販売系列をプロットしたものである。車両と販売系列の座標は、主成分毎にそれぞれの車両と販売系列に与えられる主成分得点である。例として、図２１に、主成分分析を実行して得られる「商品／販売系列マップ」を示す。「商品／販売系列マップ」中の車両と販売系列の位置と方向性が、需要者が車両と販売系列に対して抱く性格の関係性を表わしている。「商品／販売系列マップ」は、需要者毎に作成してもよいし、需要者を性別や年代、購入を希望する車種、あるいは回答の傾向性の類似度などによりグループわけをし、グループ毎に作成してもよい。
【００５９】
「商品／販売系列距離」記憶部１２は、「商品／販売系列マップ」上にプロットされている車両毎の販売系列との距離を計算して記憶している。主成分分析のようなポジショニング分析によって作成される「商品／販売系列マップに」おいては、車両と販売系列のプロットされる位置がその車両と販売系列の類似性などの特徴を表わし、商品と販売系列の距離がその類似性の強さを表わしている。商品と販売系列の距離が小さいほど、その類似性が強いといえる。図２２に、例として車２と各販売系列との距離ｄ*を「商品／販売系列マップ」上に示す。距離ｄ*の値は、図２３に示すとおりである。図２４は、図２３の距離を順序付けして並べ替えた図である。
【００６０】
図１５に示す「商品／販売系列マップ」と図２２に示す「商品／販売系列マップ」は、座標軸となる主成分が異なることから、それぞれの車両と販売系列の座標位置が異なるため、車両毎の販売系列との距離も異なる。しかしながら、図１７の「商品／販売系列距離」ｄと図２４の「商品／販売系列距離」ｄ*を比較すると、車両と販売系列の関係性は同様であることがわかる。
【００６１】
図１９に、「商品／販売系列マップ」を作成する処理動作の概略を表わすフローチャートを示す。ステップＳ８０では、商品評価値記憶部２から、車両毎の因子別の評価値をＣＰＵ１００に入力する。ステップＳ８２では、販売系列評価値記憶部４から、販売系列毎の因子別の評価値をＣＰＵ１００に入力する。ステップＳ８４では、主成分分析プログラム２０を実行し、ステップＳ８０およびステップＳ８２で入力した因子別の評価値の表より主成分を算出する。主成分は、ステップＳ１２で車両毎の因子別の評価値に対して行った処理と同様の処理を実行することにより算出される。図２０（ａ）に、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に対して主成分分析を実施した結果を示す。
【００６２】
図１９に示すステップＳ８６では、主成分毎の寄与率を算出する。寄与率は、ステップＳ１４で実行した処理と同様の処理を実行することにより算出される。寄与率は、因子と車両および販売系列の全ての関係性のうち、その主成分がどの程度の関係性を表わしているかを示す値であり、第１主成分から第ｎ主成分までの累計寄与率は１になる。例えば、図２０（ａ）に示す第１主成分と第２主成分の累積寄与率の増加幅と、第３主成分を含めたときの累積寄与率の増加幅は、緩やかに減少している。このことより、因子別の評価値が表わす関係性を解釈しようとするときは、第１主成分と第２主成分だけでなく、第３主成分の有する情報量も考慮すべきであることがわかる。
【００６３】
図１９のステップＳ８８では、主成分毎に因子別の因子負荷量を算出する。因子負荷量は、ステップＳ１６で主成分に対して行った処理と同様の処理を実行することにより算出される。因子負荷量は、主成分と各因子の相関と、主成分の寄与度を表わす。図２０（ａ）に、主成分毎の因子別の因子負荷量を示す。因子負荷量は主成分と因子の相関に加えて、主成分の寄与度に関する情報を有している。さらに、因子負荷量からは、「商品／販売系列マップ」の座標軸である主成分が表わす特徴を解釈することができる。
【００６４】
図１９のステップＳ９０では、条件を満たす主成分を「商品／販売系列マップ」の座標軸として特定する。座標軸は、ステップＳ１８で行った処理と同様の処理を実行することにより特定される。主成分を「商品／販売系列マップ」の座標軸として特定する条件は、プログラムにより予め設定されていてもよいし、操作者が入力部１６から指定してもよい。主成分を「商品／販売系列マップ」の座標軸として特定する条件を座標軸の数で指定するならば、例えば、図２１に示すような「商品／販売系列マップ」を作成する場合は、座標軸となる主成分を２種特定する必要がある。立体的なマップを作成したい場合は、ステップＳ９０の処理を３回以上繰返す。あるいは、座標軸となる主成分の特定方法は、固有値の値を指定してもよい。例えば、固有値が１以上の主成分を座標軸として特定することを条件として指定すれば、図２０（ａ）に示す分析の結果からは、第１主成分と第２主成分が座標軸として特定されることになる。あるいは、累積寄与率の値を指定してもよい。例えば、累積寄与率が９０％に達することを主成分を座標軸として特定する条件に指定すれば、図２０（ａ）の分析結果からは、第１主成分から第３主成分までの主成分が、座標軸として特定される。
【００６５】
図１９のステップＳ９２では、ステップＳ９０において座標軸として特定された主成分毎の車両毎の主成分得点を算出する。ステップＳ９４では、ステップＳ９０において座標軸として特定された主成分毎の販売系列毎の主成分得点を算出する。車両と販売系列の主成分得点は、ステップＳ２０で行った処理と同様の処理を実行することにより算出される。図２０（ｂ）に、主成分毎の車両と販売系列別の主成分得点を示す。
図１９のステップＳ９６では、主成分を座標軸とし、主成分得点を座標値として車１〜ｋをプロットする。ステップＳ９８では、主成分を座標軸とし、主成分得点を座標値として販売系列１〜ｍをプロットする。「商品／販売系列マップ」は、ステップＳ９６とステップＳ９８でステップＳ２２で行ったマップの作成処理と同様の処理を実行することにより算出される。ステップＳ１００では、作成した「商品／販売系列マップ」を「商品／販売系列マップ」記憶部１０に記憶する。図２１に、本実施例の方法により作成された「商品／販売系列マップ」を示す。
【００６６】
本実施例で作成される「商品／販売系列マップ」は、車両と販売系列の関係において、第１実施例で作成された商品／販売系列マップと同様の情報を有している。例えば、図１４に示す「商品／販売系列マップ」と、図２１に示す「商品／販売系列マップ」は、座標軸となる主成分の違いから、車両と販売系列の座標値そのものは異なるが、車両と販売系列のもつ相対的な位置関係は変わらない。このことから、本実施例で作成される「商品／販売系列マップ」についても、車両毎の販売系列との距離を計算することで、車両の特徴に近い特徴をもつ販売系列を知ることができる。本装置を用いることで、第１実施例に示す装置と同様に、商品の販売系列を決定する過程を効果的に支援する情報を提供することができる。
【００６７】
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。
実施例においては分散共分散行列を用いて主成分を導出したが、例えば、車両と販売系列の因子別の評価値の評価単位が異なる場合、評価値を標準化してから主成分を求めることができる。このとき、車両と販売系列の因子との相関係数の二乗和の最大化によって主成分を導出することもできる。
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、出願時の請求項に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】
【００６８】
【図１】商品の販売系列を決定する過程を支援する装置３０の概略構成を表わすブロック図である。
【図２】商品マップを作成する処理動作の概略を表わすフローチャートである。
【図３】販売系列マップを作成する処理動作の概略を表わすフローチャートである。
【図４】商品／販売系列マップを作成する処理動作の概略を表わすフローチャートである。
【図５】商品／販売系列距離を算出する処理動作の概略を表わすフローチャートである。
【図６】販売系列特定部１４の処理動作の概略を表わすフローチャートである。
【図７】商品毎の因子別の評価値を示す図である。
【図８】販売系列毎の因子別の評価値を示す図である。
【図９】車毎の因子別の評価値に対して主成分分析を実施した結果を示す図である。
【図１０】販売系列毎の因子別の評価値に対して主成分分析を実施した結果を示す図である。
【図１１】商品マップを示す図である。
【図１２】販売系列マップを示す図である。
【図１３】商品マップを販売系列マップの座標軸を基準として回転させたときの回転量αと、中心点の移動量Ｍを商品／販売系列マップ上に示す図である。
【図１４】商品／販売系列マップを示す図である。
【図１５】車と各販売系列との距離ｄを商品／販売系列マップ上に示す図である。
【図１６】車と販売系列との距離ｄを示す図である。
【図１７】車と販売系列との距離ｄを並べ替えた状態で示す図である。
【図１８】商品の販売系列を決定する過程を支援する装置４０の概略構成を表わすブロック図である。
【図１９】商品／販売系列マップを作成する処理動作の概略を表わすフローチャートである。
【図２０】商品毎の因子別の評価値と販売系列毎の因子別の評価値に対して主成分分析を実施した結果を示す図である。
【図２１】商品／販売系列マップを示す図である。
【図２２】車と各販売系列との距離ｄ*を商品／販売系列マップ上に示す図である。
【図２３】車と販売系列との距離ｄ*を示す図である。
【図２４】車と販売系列との距離ｄ*を並べ替えた状態で示す図である。
【符号の説明】
【００６９】
２：商品評価値記憶部
４：販売系列評価値記憶部
６：商品マップ記憶部
８：販売系列マップ記憶部
１０：「商品／販売系列マップ」記憶部
１２：「商品／販売系列距離」記憶部
１４：販売系列特定部
１６：入力部
１８：表示部
２０：主成分分析プログラム
３０：商品の販売系列を決定する過程を支援する装置
４０：商品の販売系列を決定する過程を支援する装置
１００：ＣＰＵ
【図１】
2007287087.tif 000007
【図２】
2007287087.tif 000008
【図３】
2007287087.tif 000009
【図４】
2007287087.tif 000010
【図５】
2007287087.tif 000011
【図６】
2007287087.tif 000012
【図７】
2007287087.tif 000013
【図８】
2007287087.tif 000014
【図９】
2007287087.tif 000015
【図１０】
2007287087.tif 000016
【図１１】
2007287087.tif 000017
【図１２】
2007287087.tif 000018
【図１３】
2007287087.tif 000019
【図１４】
2007287087.tif 000020
【図１５】
2007287087.tif 000021
【図１６】
2007287087.tif 000022
【図１７】
2007287087.tif 000023
【図１８】
2007287087.tif 000024
【図１９】
2007287087.tif 000025
【図２０】
2007287087.tif 000026
【図２１】
2007287087.tif 000027
【図２２】
2007287087.tif 000028
【図２３】
2007287087.tif 000029
【図２４】
2007287087.tif 000030