(57)【要約】      （修正有）【課題】バッグ、時計、自動車など、いろいろな高級ブランド商品について、購買者の嗜好を含め、購買時のデータから市場性位置の認識及び生産計画における立案をする上に、これを統計的に処理し、予測判断材料にする。【解決手段】同じ又は類似の商品群の購買の時系列データを読み込む手段、該商品での時系列データから順位付けする手段、これらから上方シフト方式として、 x , y , ｚというブランドの商品群を設定し、 x が最上位に位置するブランド商品、 y がその次に位置するブランド商品、ｚ が最下位ブランド商品である場合を考え、x が現在の購買、ｘｂが以前の購買を示すとすると、これらから上三角行列の遷移行列にし、ブランド品の市場性位置及び生産計画など判定する手段にする。【選択図】図１
2007080059.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同じ又は類似の商品群の購買の時系列データを読み込む手段、該商品での時系列データから順位付けする手段、これらから上方シフト方式として、 x , y , ｚというブランドの商品群を設定し、 x が最上位に位置するブランド商品、y がその次に位置するブランド商品、ｚ が最下位ブランド商品である場合を考え、x が現在の購買、ｘｂが以前の購買を示すとすると、
x = a11xb + a12yｂ＋al3ｚbと表し、同様に y は
y = a22yｂ＋ a23ｚｂとなり、ｚは、
z=a33ｚｂと表され、これを書き直し、
【数１】
2007080059.tif 000066
とし、
【数２】
2007080059.tif 000067
とおくと、
【数３】
2007080059.tif 000068
となり、購買時系列データからの数値をデータとしてインプットし、ベクトルAの推定値は(推定値)A∧（表示は数式以外はA∧と表示する）の次式
【数４】
2007080059.tif 000069
によって、A（ベクトル：太字で示す）は上三角行列となることを求めて判定する手段を設けたことを特徴とする、商品における市場位置の予測方法。
【請求項２】
請求項１において、ベクトルＡの上三角行列とならない場合は、行の入れ替えを行うことを特徴とする、請求項１記載の商品における市場位置の予測方法。
【請求項３】
請求項１において、2つ以上のブランドグループ群がある場合、ブランドグループＸ、Ｙについて、ｐ，ｑ品種の構成として、
【数５】
2007080059.tif 000070
2007080059.tif 000071
の2段シフトとして構成し、将来の購買結果状況を予測することを特徴とする、請求項１記載の商品における市場位置の予測方法。
【請求項４】
請求項３において、S段シフトとして、
【数６】
2007080059.tif 000072
からＳ時点先の購買結果状況を予測することを特徴とする、請求項３記載の商品における市場位置の予測方法。
【請求項５】
同じ又は類似の商品群の購買の時系列データを読み込む記憶部、該商品での時系列データから順位付けする記憶部、これらから上方シフト方式として、 x , y , ｚというブランドの商品群を設定し、 x が最上位に位置するブランド商品、y がその次に位置するブランド商品、ｚ が最下位ブランド商品である場合を考え、x が現在の購買、ｘｂが以前の購買を示すとすると、
x = a11xb + a12yｂ＋al3ｚbと表し、同様に y は
y = a22yｂ＋ a23ｚｂとなり、ｚは、
z=a33ｚｂと表され、これを書き直し、
【数７】
2007080059.tif 000073
とし、
【数８】
2007080059.tif 000074
とおくと、
【数９】
2007080059.tif 000075
となり、購買時系列データからの数値をデータとしてインプットし、ベクトルAの推定値は(推定値)A∧の次式
【数１０】
2007080059.tif 000076
によって計算する期待値の計算装置、A（ベクトル：太字で示す）は上三角行列となることを求めて判定する手段、を設けたことを特徴とする、商品における市場位置の予測装置。
【請求項６】
同じ又は類似の商品群の購買の時系列データを読み込み、該商品での時系列データから順位付けし、これらから上方シフト方式として、 x , y , ｚというブランドの商品群を設定し、 x が最上位に位置するブランド商品、y がその次に位置するブランド商品、ｚ が最下位ブランド商品である場合を考え、x が現在の購買、ｘｂが以前の購買を示すとすると、
x = a11xb + a12yｂ＋al3ｚbと表し、同様に y は
y = a22yｂ＋ a23ｚｂとなり、ｚは、
z=a33ｚｂと表され、これを書き直し、
【数１１】
2007080059.tif 000077
とし、
【数１２】
2007080059.tif 000078
とおくと、
【数１３】
2007080059.tif 000079
となり、購買時系列データからの数値をデータとしてインプットし、ベクトルAの推定値は(推定値)A∧の次式
【数１４】
2007080059.tif 000080
によって期待値を計算し、A（ベクトル：太字で示す）は上三角行列となることを求めて判定することからなる、商品における市場位置の予測コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、統計的手法を設定して、これらの判定に基づき、商品、特にブランド商品における市場位置の予測方法、同予測装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ブランド品を購入する際、初めは手頃な価格の商品を購入するものの、情報を得たりするうちに、その次に購入するものはより良い、名前の通った高価なものであるということが予想される。従来、ブランド変遷に関する計量的把握の試みは、「広告とブランド遷移に関する計量的研究」（非特許文献１ ）、「マーケティングサイエンス」（非特許文献２）に掲載されている。非特許文献１は広告支出等を入力としてマルコフ遷移確率によって消費者の購買過程を捉えようとするものである。また、非特許文献２は、ロジスティック分布を用いたブランド選択確率モデルで分析を行っている。本発明では、プランド選択が上方シフトする場合の行列構造を明らかにし、各種応用に展開しようするもので、このような取り組みは確認しうる限り過去に例がないものである。
また、販売予測を統計処理可能な諸要因で算出しようとする方法（特許文献１）もある。
【０００３】
【非特許文献１】「広告とブランド遷移に関する計量的研究」（「マーケティングサイエンス」山中均之著、千倉書房(1982)）
【非特許文献２】「ロイヤルティを考慮した消費者のブランド選択モデルの構築」（高橋弓子・高橋武則著、日本経営工学会論文誌、Vol.53,No.5,      pp342-347(2002)）
【特許文献１】特開平１０−１３４０２７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
初めは手頃なブランド品を購入していた者も、次に購入する時はよりよいもの、多少値が張っても名前の通ったより高級なブランド品を購入したくなるのが常であり、バッグ、時計、自動車など、いろいろなブランド商品がある。これらの購買者の時系列データを取得し、これを統計的に処理し、判断材料にする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の解決手段は、
同じ又は類似の商品群の購買の時系列データを読み込む手段、該商品での時系列データから順位付けする手段、これらから上方シフト方式として、 x , y , ｚというブランドの商品群を設定し、 x が最上位に位置するブランド商品、 y がその次に位置するブランド商品、ｚ が最下位ブランド商品である場合を考え、x が現在の購買、ｘｂが以前の購買を示すとすると、
x = a11xb + a12yｂ＋al3ｚbと表し、同様に y は
y = a22yｂ＋ a23ｚｂとなり、ｚは、
z=a33ｚｂと表され、これを書き直し、
【数１】
2007080059.tif 000003
とし、
【数２】
2007080059.tif 000004
とおくと、
【数３】
2007080059.tif 000005
となり、購買時系列データからの数値をデータとしてインプットし、ベクトルAの推定値は(推定値)A∧（表示は数式以外はA∧と表示する）の次式
【数４】
2007080059.tif 000006
によって、A（ベクトル：数式では太字で示す）は上三角行列となることを求めて判定する手段を設けたことを特徴とする、商品における市場位置の予測方法を提供する。
【０００６】
本発明の第２の解決手段は、
同じ又は類似の商品群の購買の時系列データを読み込む記憶部、該商品での時系列データから順位付けする記憶部、これらから上方シフト方式として、 x , y , ｚというブランドの商品群を設定し、 x が最上位に位置するブランド商品、 y がその次に位置するブランド商品、ｚ が最下位ブランド商品である場合を考え、x が現在の購買、ｘｂが以前の購買を示すとすると、
x = a11xb + a12yｂ＋al3ｚbと表し、同様に y は
y = a22yｂ＋ a23ｚｂとなり、ｚは、
z=a33ｚｂと表され、これを書き直し、
【数５】
2007080059.tif 000007
とし、
【数６】
2007080059.tif 000008
とおくと、
【数７】
2007080059.tif 000009
となり、購買時系列データからの数値をデータとしてインプットし、ベクトルAの推定値は(推定値)A∧の次式
【数８】
2007080059.tif 000010
によって計算する期待値の計算装置、A（ベクトル：太字で示す）は上三角行列となることを求めて判定する手段、を設けたことを特徴とする、商品における市場位置の予測装置を提供する。
【０００７】
本発明の第３の解決手段は、
同じ又は類似の商品群の購買の時系列データを読み込み、該商品での時系列データから順位付けし、これらから上方シフト方式として、 x , y , ｚというブランドの商品群を設定し、 x が最上位に位置するブランド商品、y がその次に位置するブランド商品、ｚ が最下位ブランド商品である場合を考え、x が現在の購買、ｘｂが以前の購買を示すとすると、
x = a11xb + a12yｂ＋al3ｚbと表し、同様に y は
y = a22yｂ＋ a23ｚｂとなり、ｚは、
z=a33ｚｂと表され、これを書き直し、
【数９】
2007080059.tif 000011
とし、
【数１０】
2007080059.tif 000012
とおくと、
【数１１】
2007080059.tif 000013
となり、購買時系列データからの数値をデータとしてインプットし、ベクトルAの推定値は(推定値)A∧の次式
【数１２】
2007080059.tif 000014
によって期待値を計算し、A（ベクトル：太字で示す）は上三角行列となることを求めて判定することからなる、商品における市場位置の予測コンピュータプログラムを提供する。
【発明の効果】
【０００８】
上位ブランドをベクトルの上位から並べ、前回購入を入力、今回購入を出力としたとき、ブランド遷移行列は上三角行列となることが想定する。ブランド購入時の消費者行動を行列構造として明らかにし法則化することができれば、それを予測等に用いることができる。また、一定範囲内でブランドの選択を繰り返すと選択が収束してしまうので、新たなブランド品の市場投入のタイミングを考えることも可能となる。そして、供給者側がブランドのポジショニングを強く意識して市場投入していなかった場合においても、上記行列構造を解析することによって、消費者が評価し、位置づけたポジションを明確に浮かび上がらせることも可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
（１）ブランド選択の情報シフトについて
今、ｘ，ｙ，ｚというブランドがあるとして、ｘが最上位に位置するブランド、ｙがその次に位置するブランド、ｚが最下位ブランドである場合を考える。一般的な消費者行動はｚ→ｙ，ｙ→ｘ，ｚ→ｘ等である。ｘ→ｙはあまり見受けられないであろう。
ｘが現在の購買、ｘｂが以前の購買を示すとする。ｘへはｘｂかｙｂもしくはｚｂからシフトしていっているので、
x = a11xb + a12yｂ＋al3ｚbと表し、同様に y は
y = a22yｂ＋ a23ｚｂとなり、ｚは、
z=a33ｚｂと表され、これを書き直し、
【数１３】
2007080059.tif 000015
となる。
【数１４】
2007080059.tif 000016
とおくと、
【数１５】
2007080059.tif 000017
となる。ここで、
【数１６】
2007080059.tif 000018
である。
ベクトルＡは上三角行列となる。これを検証するには、
【数１７】
2007080059.tif 000019
といったデータを生成し（全て上位へのブランドシフトをするデータ群）、最小二乗法でパラメータ推定をすればよい。
【数１８】
2007080059.tif 000020
とおく。
ここで、
【数１９】
2007080059.tif 000021
である。
【数２０】
2007080059.tif 000022
とするベクトルＡの推定値Ａ∧は
【数２１】
2007080059.tif 000023
によって求めることができる。
全て上位へとブランドシフトするデータ群では、数２４で推定されたＡ∧は上三角行列となる。
数１７であえて
【数２２】
2007080059.tif 000024
といった上位ブランドから下位ブランドへシフトするデータ群がごく少量混入すると、  Ａ∧は下三角部分に微小項を含む行列として推定されることが考えられる。
【００１０】
（２）行列の並べ替えによるブランド優先順位へのソートについて、
一般のデータを取り扱うと、変数が必ずしも上述のｘ，ｙ，ｚのように並んではおらず、ｚ，ｘ，ｙのように並んでいることも考えられる。この場合、Ａ∧上三角に大きな値が並ぶ形とならず、かなりバラバラに大きい値と小さい値が入り混じることが考えられる。ただ、これは行の入れ替え操作を繰り返すことにより、より上位と考えられるブランドから下位ブランドへと並べなおすことができる。それによって行列も大きな値が上三角部分に、微小項が下三角部分に集まることが考えられる。  
【数２３】
2007080059.tif 000025
（３）ブランド選択が逐次的に上位シフトせずジャンプする場合について、
一度何かを買って、しばらくして周りの情報から、あのブランドが一番良いと聞かされると、途中段階のブランドはスキップしていきなり最上級ブランドを購入するケースもよくみかけられる。
ブランドをｖ，ｗ，ｘ，ｙ，ｚとし、左側にいくほど上位ブランドと仮定すると、
ｖ←ｚ
ｖ←ｙ
といったシフトとなる。ｚからｙ，ｘ，ｗには行かない、またｙからｘ、ｗには行かない、ｘからｗには行かない、とすると、
【数２４】
2007080059.tif 000026
のような行列となることが予想される。
これらについては、後述で数値例を元に検証する。
【実施例１】
【００１１】
ブランドグループで見た場合のBlock  Matrix構造とS step 先の予測について、
・  ブランドグループへのシフトとして、２グループの場合
例えば乗用車であると、A社のβクラスから上位機種のαクラスへ移るとする。移動先がＡ社内であるか、Ｂ社系にいくかは問わない。各社とも相当格の商品を出しているからである。従って、ブランドグループのかたまりで上位シフトが考えられる。ｎ時点でのＸ，Ｙのブランドグループを下記のように設定する。
Ｘ，Ｙは各々ｐ、ｑ品種で構成されているとする。
【数２５】
2007080059.tif 000027
【数２６】
2007080059.tif 000028
ここで
【数２７】
2007080059.tif 000029
数２６をもう１段シフトすると、
【数２８】
2007080059.tif 000030
更にもう１段シフトすると
【数２９】
2007080059.tif 000031
以下同様にして
【数３０】
2007080059.tif 000032
を得る。Ｓ段シフトした一般式は
【数３１】
2007080059.tif 000033
と表される。
数３１でｎ−ｓ→ｎ，ｎ→ｎ＋ｓとシフトさせれば、同一構造の購買行動が起きるとき、Ｓ時点先の購買結果状況を予測することができる。
【実施例２】
【００１２】
・  ブランドのグループへのシフト―３グループの場合、
【数３２】
2007080059.tif 000034
ブランドの選択は同一グループか、より上位グループとする。ブランドはｚ、ｙ、ｘの順でより上位であるとする。ブランド選択遷移行列は下記のようなものとなる。
【数３３】
2007080059.tif 000035
ここで
【数３４】
2007080059.tif 000036
である。これを
【数３５】
2007080059.tif 000037
で表すことにする。ここで
【数３６】
2007080059.tif 000038
2007080059.tif 000039
である。以下、前節と同様にしてステップをシフトしてゆく。
【００１３】
一般的に、
【数３７】
2007080059.tif 000040
と表記することにする。ここで
【数３８】
2007080059.tif 000041
である。したがって
【数３９】
2007080059.tif 000042
である。
まず
2007080059.tif 000043
の場合からみてゆくことにする。
【数４０】
2007080059.tif 000044
となる。
Ｓ＝３の場合
【数４１】
2007080059.tif 000045
を得る。
Ｓ＝４の場合、行列内の式が長くなるのでBlock Matrix別に表記すると
【数４２】
2007080059.tif 000046
となる。
Ｓ＝５の場合、同様にして
【数４３】
2007080059.tif 000047
を得る。
Ｓ＝６の場合
【数４４】
2007080059.tif 000048
となる。
【００１４】
これらをＳステップシフトした場合の一般式は次のようになる。
【数４５】
2007080059.tif 000049
これを行列表現に戻して表記すると
【数４６】
2007080059.tif 000050
となる。
先述したことにより一般化してｍグループに拡張してみると、
【数４７】
2007080059.tif 000051
となる。
【実施計算例】
【００１５】
・  下位にシフトしない場合
ブランド選択が同じ層が上位へシフトする場合を考える。既にみたように、係数行列は三角形行列となるはずである。
【表１】
2007080059.tif 000052
2007080059.tif 000053
表１のように発生したとする。このときのベクトルＸ，Ｙｂは次のように表される。
【数４８】
2007080059.tif 000054
これを数２１に代入すると
【数４９】
2007080059.tif 000055
となり、上三角行列となっている。
【００１６】
（２）下位にシフトする場合
１ケだけ下方シフトするデータを混入させてみる。この場合、下三角部分に微小項が発生する筈である。先程と同様にして
【表２】
2007080059.tif 000056
【数５０】
2007080059.tif 000057
を追加する。このとき
【数５１】
2007080059.tif 000058
となり、下三角部分にも微小項が発生する。
【００１７】
・  ブランド選択がジャンプする場合
次にブランド選択が常に最上位にジャンプするケースをみてみる。
１ケ上のブランドにシフトするだけでは行列要素上、値が埋まった形となるので１つ以上とばして上位にジャンプする例を作成して結果を確認する。
５つのブランドで各位１位ブランド、２位ブランド、・・、５位ブランドと格付けすることにする。既にみたように上三角行列でジャンプされた該当項目の値が０となるはずである。下記表ケースを想定する。
【表３】
2007080059.tif 000059
このときのベクトルＸ，Ｘｂは次のようになる。
【数５２】
2007080059.tif 000060
2007080059.tif 000061
2007080059.tif 000062
2007080059.tif 000063
2007080059.tif 000064
これを数２１に代入すると
【数５３】
2007080059.tif 000065
となり、ジャンプ該当部が０となっていることが確認できる。
【００１８】
以下本発明を実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。図 1 は、本発明の商品における市場位置の予測推定装置の構成を示すプロック図である。予測装置 1 は、本発明の予測推定方法の機能を兼ね備えており、例えばパーソナルコンピュータを用いて構成されている。以下では、位置予測装置をパーソナルコンピュータ 1 であるものとして説明する。
【００１９】
パーソナルコンピュータ 1 は、バス１７ を介して演算部としての CPU (  Ｃｅｎｔｒａ１  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Uｎｉｔ  )１１ 、キーボード、マウス等からなる入力部 １３ , 液晶ディスプレイ等の表示部１４ 、ハードディスク等の記憶部１５、演算に伴って発生する一時的な情報を記憶する RAM (  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ )１２ , モデム等の通信部１６, ＣＤ−ＲＯＭ  ドライブ等の外部記憶装置１８等が接続されているＣＰＵ１１ は、バス１７ を介して上述したハードウエア各部と接続されており、 CPU １１ はそれらを制御すると共に、記憶部１５ に格納された制御プログラム１５P に従って、種々のソフトウエア的機能を実行する。制御プログラム１５P は、以下に述べるソフトウエア処理を C 言語等のプログラミング言語で記述されている。
【００２０】
また、 CD 一 ROM 等の本発明に係る記録媒体２から本発明に係るコンピュータプログラム２０ を外部記憶装置１８ にて読み取り、読み取ったコンピュータブログラム２０ を記憶部１５にインストールする形態であっても良い。この場合、記憶部１５にインストールされた制御プログラムは、 CPU１１ の指示により  ＲＡＭ１２ にロードされ、  ＣＰＵｌｌはロードしたコンピュータプログラム２０ に基づいて必要な処理を実行する。通信部１６ には通信網 N （以下、インターネット N という）を介して、本発明に係るコンピュータプログラム２０ を格納した WWW (  Ｗｏｒｌｄ  Ｗｌｄｅ  Ｗｅｂ ）サーバS が接続されている。本発明にあっては、 CD 一 ROM 等の記録媒体 2 によりインストールするほか、W WW サーバS からコンピュータプログラム２０をダウンロードし、記憶部１５ にインストールする形態であってもよい。
【００２１】
ＷＷＷサーバＳにはデータの予測の基礎となる時系列データが記憶されており、パーソナルコンピュータ１はＷＷＷサーバＳから配信される時系列データを利用して将来的なデータを予測する。以下では取り扱うデータとしてブランド商品購入時のデータに適用した場合について説明するが、これに限られるものではなく、売上高の他、購入者のアンケートなどの嗜好性データなども入力し、また、データは、入力部１３からオペレータにより入力されるデータ又は図示しないセンサから出力される機器の各種データ等であってもよい。
【００２２】
図２は、本発明の１実施例の商品市場予測を行う場合のフロー図を示し、先ず、ある特定の商品について、入力済みの購買のbefore  data を読み込むステップ（Ｓ１）、更に今回調査する場合、購買のafter data  の読み込むステップ（Ｓ２）、数４の式により演算する、遷移行列Ａ∧を計算するステップ（Ｓ３）、 Ａ∧が上三角行列の大きい項目が入るように行の入れ替え操作するステップ（Ｓ４）、これらの入れ替えに基づく変数の入れ替え操作するステップ（Ｓ５）、を実施し、上三角行列にならなかった場合は、気づかなかったブランド順位についての把握を実施するステップ（Ｓ６）を設け、これに対応するマーケティング戦略の立案・実行するステップ（Ｓ７）とする。他方、ブランドにおける市場性から、当該ブランド品の将来の販売予測を行い（ステップＳ８）、生産量を立案計画する（ステップＳ９）ことができる。更に、市場性の位置が安定から減じてくると、新ブランド投入タイミングなどの検討する（Ｓ１０）。
【産業上の利用可能性】
【００２３】
本発明の手法を利用して予測を繰り返すと、消費者行動が収束し、ブランド全体の販売が縮小されることも予想される。それにより、新たなブランド投入の時期や、必要性が明確になり、市場拡大に資するという活用等も考えられる。
また、販売者や生産者もブランドの相対的優先順位を認識していなかったが、消費者行動を分析すると、ブランドの優先順位がわかったということもあり得る。その場合、より明確なブランド選択を誘導するマーケティング戦略をとることが可能である。なんとなくバラバラに提供していたものを、順位付けを明確にすることにより、より販売拡大に資することができる。消費者に夢を持たせる高位ブランドを設定することにより、購買に“目標”を持たせることができ、消費拡大につなげることができるのである。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の１実施例予測推定装置の構成を示すプロック図である。
【図２】本発明の１実施例の商品市場予測を行う場合のフロー図である。
【符号の説明】
【００２５】
１        予測装置
２        記録媒体
１１      ＣＰＵ
１２      ＲＡＭ
１３      入力部
１４      表示部
１５      記憶部
１６      出力部
２０      コンピュータプログラム
【図１】
2007080059.tif 000081
【図２】
2007080059.tif 000082