(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
新規商品と、当該新規商品と複数の既存商品それぞれとの間の類似度と、が関連付けられて格納されたデータベースであって、前記類似度は、前記複数の既存商品のそれぞれについて、当該新規商品の性質に関する評価項目についての評価値と、前記評価項目についての当該既存商品の評価値と、に基づいて算出されたものである、類似度データベースと、
前記複数の既存商品それぞれと、当該既存商品の生産に関する変数である生産変数と、が関連付けられて格納された生産変数データベースと、
を用いて、新規商品に対する生産変数を算出する生産変数算出部であって、
前記類似度データベースから、前記新規商品に関連付けられた、前記複数の既存商品それぞれとの間の類似度を取得し、
前記生産変数データベースから、前記複数の既存商品それぞれに関連付けられた生産変数を取得し、
前記複数の既存商品それぞれについて、前記取得した類似度と前記取得した生産変数との積を求め、求めた積に基づいて前記新規商品の生産変数を算出する生産変数算出部、
を備えた経営計画支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の経営計画支援装置であって、
前記生産変数は、商品の開発費用または生産人員である経営計画支援装置。
【請求項３】
請求項１に記載の経営計画支援装置であって、
前記生産変数は、商品の生産に必要な費用であり、
新規商品と当該新規商品の販売予測量とを関連付けて格納した需要予測量データベースから、前記生産変数算出部が生産変数を算出した新規商品に関連付けられた販売予測量を取得し、新規商品と当該新規商品の販売価格とを関連付けて格納した販売価格データベースから、前記生産変数算出部が生産変数を算出した新規商品に関連付けられた販売価格を取得し、前記取得した販売予測量と前記取得した販売価格との積から、前記生産変数算出部が算出した前記新規商品の生産変数を減算することで、前記新規商品の収益を算出する収益算出部をさらに備えた経営計画支援装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の経営計画支援装置であって、
前記新規商品及び前記既存商品は車両であり、
前記類似度の算出に用いられる前記評価項目は、車両の仕様、車両の機能、車両の装備、及び車両の部品、のいずれかである、経営計画支援装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の経営計画支援装置であって、
前記生産変数算出部は、前記複数の既存商品それぞれについて求めた、前記取得した類似度と前記取得した生産変数との積、の和を求めることで、前記新規商品の生産変数を算出する、経営計画支援装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、販売予定の新規商品の見込みの販売量、生産変数、収益などを予測するための経営計画支援装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
新規商品の見込みの販売量を予測する手段として、本出願人の出願に係る特開平９−１２０３９５号公報は、現行商品の販売実績から次期商品の販売予測を行う装置および方法を開示している。
【０００３】
この技術では、商品の販売量をその商品の販売に影響を与える要素（ｘij）とその要素の影響度を示す係数（ａij）との線形和で表す販売モデル式を利用し、各係数（ａij）を現実の商品の販売実績情報に基づいて決定し、決定された各係数（ａij）を前記の販売モデル式に代入すると共に、次期販売予定の商品の特徴をその各係数（ａij）が代入された販売モデル式の各要素（ｘij）として与えて、その次期販売予定の商品の販売予測量を算出する。また、商品の販売に影響を与える要素（ｘij）のうち、購入者要素（ｘ1j）を特定することによりその購入者層における仕様ごとの予測販売傾向を算出し、商品要素（ｘij）を特定することによりその仕様の商品の購入者層ごとの販売予測量を算出する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記公報では、購入者要素（ｘ1j）として年齢・性別・服装・髪型・職業などを利用しているが、購入者の経済力や具体的な意向は考慮されておらず、予測精度の向上に一定の限界がある。また、販売予測量が正確に求められないのでは、商品の開発費用や生産人員などの生産変数、さらには収益を正確に求めるのも困難である。
【０００５】
そこで本発明の目的は、新規商品に関する経営計画をより精度よく立案できる手段を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る経営計画支援装置は、新規商品と、当該新規商品と複数の既存商品それぞれとの間の類似度と、が関連付けられて格納されたデータベースであって、前記類似度は、前記複数の既存商品のそれぞれについて、当該新規商品の性質に関する評価項目についての評価値と、前記評価項目についての当該既存商品の評価値と、に基づいて算出されたものである、類似度データベースと、前記複数の既存商品それぞれと、当該既存商品の生産に関する変数である生産変数と、が関連付けられて格納された生産変数データベースと、を用いて、新規商品に対する生産変数を算出する生産変数算出部であって、前記類似度データベースから、前記新規商品に関連付けられた、前記複数の既存商品それぞれとの間の類似度を取得し、前記生産変数データベースから、前記複数の既存商品それぞれに関連付けられた生産変数を取得し、前記複数の既存商品それぞれについて、前記取得した類似度と前記取得した生産変数との積を求め、求めた積に基づいて前記新規商品の生産変数を算出する生産変数算出部、を備えた経営計画支援装置である。
【０００７】
本発明における生産変数は、商品の開発費用または生産人員のいずれかとするのが好適である。なお生産変数は、開発費用と生産人員の両者であってもよい。
【０００８】
また、本発明に係る経営計画支援装置において、前記生産変数は、商品の生産に必要な費用であり、新規商品と当該新規商品の販売予測量とを関連付けて格納した需要予測量データベースから、前記生産変数算出部が生産変数を算出した新規商品に関連付けられた販売予測量を取得し、新規商品と当該新規商品の販売価格とを関連付けて格納した販売価格データベースから、前記生産変数算出部が生産変数を算出した新規商品に関連付けられた販売価格を取得し、前記取得した販売予測量と前記取得した販売価格との積から、前記生産変数算出部が算出した前記新規商品の生産変数を減算することで、前記新規商品の収益を算出する収益算出部をさらに備えることが好ましい。
【０００９】
本発明に係る経営計画支援装置において、前記新規商品及び前記既存商品は車両であり、前記類似度の算出に用いられる前記評価項目は、車両の仕様、車両の機能、車両の装備、及び車両の部品、のいずれかであることが好ましい。
【００１０】
本発明に係る経営計画支援装置において、前記生産変数算出部は、前記複数の既存商品それぞれについて求めた、前記取得した類似度と前記取得した生産変数との積、の和を求めることで、前記新規商品の生産変数を算出することが好ましい。
【００１１】
本発明の１つの態様の経営計画支援装置は、過去の購入者の所得に対する商品価格の割合に応じた過去の購入確率、および現在の購入候補者の所得に対する商品価格の割合に基づいて、現在の購入確率を算出する購入確率算出手段と、算出された購入確率に基づいて商品の販売予測量を算出する販売予測手段と、を備えた経営計画支援装置である。本発明のこの態様においては、過去の購入者の所得に対する商品価格の割合に応じた過去の購入確率、および現在の購入候補者の所得に対する商品価格の割合に基づいて、購入確率算出手段が現在の購入確率を算出する。販売予測手段は、算出された購入確率に基づいて商品の販売予測量を算出する。
【００１２】
現実に購入が行われるためには、販売価格に応じた購入候補者の所得がなければならないが、単に所得が大きければ大きいほど購入確率が高まるというわけではなく、普及品の場合には所得が一定領域を超えると逆に購入確率が下がるなど、所得と購入確率との関係は線形でない。ここで本発明の発明者は、購入確率が、所得に対する商品価格の割合に応じて変動することを発見し、現在の購入候補者の所得に対する商品価格の割合を、購入確率の算出に用いることとしたので、これにより本発明では新規商品の購入確率の算出精度を向上でき、販売予測量ひいては経営計画全体の精度を向上できる。
【００１３】
本発明の１つの態様の経営計画支援装置において、前記過去の購入確率が用途別に格納された用途別購入確率格納手段を更に備え、前記購入確率算出手段が、用途別購入確率格納手段に格納された過去の購入確率のうち、現在の購入候補者の用途に対応するものに基づいて、現在の購入確率を算出してもよい。この態様において、購入確率算出手段は、用途別購入確率格納手段に格納された用途別の過去の購入確率のうち、現在の購入候補者の用途に対応するものに基づいて、現在の購入確率を算出する。
【００１４】
本発明の発明者は、購入確率が購入者の意図する用途（例えば、家庭用であるか業務用であるか等）に応じても異なることを発見し、用途別の過去の購入確率に基づいて、現在の購入候補者の用途に応じた現在の購入確率を算出することとしたので、これにより本発明では新規商品の購入確率の算出精度を更に向上できる。
【００１５】
本発明の１つの態様の経営計画支援装置において、過去の購入者が同種商品を複数回購入した場合の購入間隔、および現在の購入候補者の前回購入後の経過年数に基づいて、現在の購入確率を示す代替え係数を算出する代替え係数算出手段を更に備え、前記販売予測手段が、前記購入確率に前記代替え係数を乗じて販売予測量を算出してもよい。
【００１６】
また、本発明の１つの態様の経営計画支援装置においては、代替え係数算出手段が、過去の購入者が同種商品を複数回購入した場合の購入間隔、および現在の購入候補者の前回購入後の経過年数に基づいて、現在の購入確率を示す代替え係数を算出する。また販売予測手段が、購入確率に代替え係数を乗じて販売予測量を算出する。本発明のこの態様においては、過去の購入者が同種商品を複数回購入した場合の購入間隔、および現在の購入候補者の前回購入後の経過年数に基づいて、販売予測量を算出することとしたので、これにより新規商品の購入確率の算出精度を更に向上できる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について説明する。図２０は、本発明の実施形態に係る経営計画支援装置の概略構成図である。図中、経営計画支援装置はコンピュータシステムとして構成されており、ＣＲＴなどの表示部とキーボード・マウスなどの入力部とを備えたコンソール２０１と、ＣＰＵなどからなりユーザの入力などに基づいて各種入力に対する演算処理および出力を行う演算部２０２と、各種処理プログラムやデータを一時的に保持するメモリ２０３と、ハードディスク装置からなる記憶部２０４と、各インターフェースおよび動作制御を行うユーザインタフェースコントローラ２０５並びにディスクコントローラ２０６とを含んで構成されている。記憶部２０４は、後述する各種のデータベースと、後述する各種の処理をコンピュータに行わせるための各種のコンピュータプログラムとを格納している。
【００２３】
図１は、図２０に示した経営計画支援装置のシステムブロック図である。この経営計画支援装置は、基本的には消費者情報データベース１と、消費者情報分類部２と、新規購入消費者情報データベース３と、代替購入消費者情報データベース４と、商品情報データベース５と、新規購入確率算出部６と、代替購入確率算出部７と、仕様別需要予測量データベース８と、売上げ算出部９と、売上げデータベース１０と、発売済／未発売判定部１１と、未発売需要予測量データベース１２と、開発費用算出部１３と、開発人員算出部１４と、発売済需要予測量データベース１５と、生産費用算出部１６と、生産人員算出部１７と、原価算出部１８と、人員算出部１９と、原価データベース２０と、新規採用人員データベース２１と、アウトソーシング人員データベース２２と、収益算出部２３と、収益データベース２４と、購入確率分布データベース２５と、開発変数／生産変数データベース２６と、販売価格データベース２７と、類似度データベース２８とから構成されている。
【００２４】
消費者情報分類部２、新規購入確率算出部６、代替購入確率算出部７、売上げ算出部９、発売済／未発売判定部１１、開発費用算出部１３、開発人員算出部１４、生産費用算出部１６、生産人員算出部１７、原価算出部１８、人員算出部１９、および収益算出部２３は、いずれも後述する各種の演算をコンピュータに行わせるためのコンピュータプログラムであり、記憶部２０４にインストールされている。
【００２５】
また、消費者情報データベース１、新規購入消費者情報データベース３、代替購入消費者情報データベース４、商品情報データベース５、仕様別需要予測量データベース８、売上げデータベース１０、未発売需要予測量データベース１２、発売済需要予測量データベース１５、原価データベース２０、新規採用人員データベース２１、アウトソーシング人員データベース２２、収益データベース２４、購入確率分布データベース２５、開発変数／生産変数データベース２６、販売価格データベース２７、および類似度データベース２８は、いずれも図２０における記憶部２０４およびこれに記憶されたデータベースソフトウェア並びにテーブル形式のデータファイルから構成されている。
【００２６】
消費者情報データベース１は、図２のデータメンバを備えている。図示の例では、消費者ＩＤ「１」で特定される消費者が、「運転免許を持ち、車両Ａを現在保有し、これを通勤とレジャーとに使用しており、次に買うとすればスポーツユーティリティ車両を希望しており、現在保有している車両の保有経過年数は５．５年であり、所得は２，５００万円／年である」ことを示す。このような消費者情報は、販売店における販売記録や、販売員の聞き取り・アンケート等の市場調査に基づいて取得され、集積して記憶される。
【００２７】
消費者情報分類部２では、消費者情報データベース１に格納された消費者情報のデータインスタンスを、新規購入消費者のものと代替購入消費者のものとに分類して保存する一連の処理が、図３に示すとおりに実行される。まず、消費者情報データベース１から消費者情報が読み込まれ（Ｓ３１）、運転免許の有無が判定（Ｓ３２）されて運転免許のない消費者が除外される。次に、所得情報に基づいて、その消費者が所得範囲別にランク付けされ（Ｓ３３）、また「購入希望車種」のデータに基づいて、車両嗜好を示す評価点が算出される（Ｓ３４）。次に、保有車両の有無が判定され（Ｓ３５）、保有車両がある場合には「保有車両経過年数」のデータに基づいて経過年数がランク付けされ（Ｓ３６）、当該データインスタンスが代替購入消費者情報データベース４に書き込まれる（Ｓ３７）。保有車両がない場合には、当該データインスタンスが新規購入消費者情報データベース３に書き込まれる（Ｓ３８）。
【００２８】
新規購入消費者情報データベース３および代替購入消費者情報データベース４は、それぞれ図４・図５のデータメンバを備えている。
【００２９】
商品情報データベース５は、図６のデータメンバを備えている。図示の例では、車名「Ａ」で特定される車両が、「商品仕様が３ボックス型であり、販売価格が３００万円である」ことを示す。なお図示の例では、車名Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅの車両は自社製品であるが、車名Ｂ，Ｆ，Ｇの車両は他社製品とする。また、商品情報データベース５は、自社および他社の現在発売されている車両のほか、新規開発の候補となっている未発売の車両のデータを含んでいる。
【００３０】
購入確率分布データベース２５には、過去の購入実績として、（商品価格）／（所得）を確率変数として購入事例数を配列してなる確率分布である価格所得比分布が、「通勤」「レジャー」「法人」の用途別のデータファイルとして予め作成され記憶されている。例えば、ある車両の用途「通勤」についての価格所得比分布データファイル２５ａの内容は、図１８に示すとおりである。なお、用途「レジャー」「法人」についての価格所得比分布データファイル２５ｂ，２５ｃの内容は図示していない。
【００３１】
また購入確率分布データベース２５には、過去に複数回の購入（すなわち、代替え購入）が行われた場合の過去の購入実績として、個々の購入者の保有経過年数（すなわち、代替え購入時における前回の購入時からの経過年数）を確率変数として購入時例数を配列してなる確率分布である保有経過年数分布が、データファイルとして予め作成され記憶されている。例えば、ある車両についての保有経過年数分布データファイル２５ｄの内容は、図１９に示すとおりである。
【００３２】
新規購入確率算出部６では、新規購入がどの程度見込めるかの確率を求める一連の処理が、図７に示すとおり実行される。まず、新規購入消費者情報データベース３から消費者のデータが読み込まれ（Ｓ７１）、また商品情報データベース５から商品のデータが読み込まれる（Ｓ７２）。
【００３３】
そして、前者に含まれる商品嗜好と、後者に含まれる商品仕様とが比較され（Ｓ７３）、商品嗜好に合致する車両が抽出される。例えば、消費者ＩＤ「３」で特定される消費者の場合には、この消費者がミニバンを希望しているため、ここではミニバンという商品仕様をもつ車両として車名Ｃ，Ｅ，Ｆ，Ｇが抽出される。
【００３４】
次に、抽出された各車両の販売価格と、その消費者の所得ランクとが比較され（Ｓ７４）、所得に対して販売価格のなす割合（すなわち、価格所得比）が、数１のようにして車両ごとに算出される。
【数１】
車両Ｃ：  ２００（万円）／１５００（万円）＝０．１３３
車両Ｅ：  ３００（万円）／１５００（万円）＝０．２
車両Ｆ：  ２５０（万円）／１５００（万円）＝０．１６７
車両Ｇ：  １５０（万円）／１５００（万円）＝０．１
【００３５】
次に、個々の消費者ＩＤに対応する用途の情報に基づいて、用途係数が算出される（Ｓ７５）。この用途係数の算出は、例えば用途名と数値とを１対１で対応させた所定のデータテーブルを利用して行われる。
【００３６】
次に、算出された用途係数に応じて、新規購入確率が算出される（Ｓ７６）。この新規購入確率の算出にあたっては、購入確率分布データベース２５に格納されている価格所得比分布のデータが利用される。すなわち、まず用途係数が所定の閾値と比較され、比較の結果に応じて、用途別に格納された複数組の過去の価格所得比分布から、用途係数に対応する価格所得比分布が選択され、選択された価格所得比分布を利用して、用途に応じた新規購入確率が算出される。
【００３７】
例えば、購入候補者としてのある消費者が、用途として「通勤」を挙げている場合には、用途「通勤」に対応する用途係数が選択され、この用途係数が所定の閾値と比較され、比較の結果に応じて、購入確率分布データベース２５から、図１８に示される３種類の価格所得比分布データファイル２５ａ，２５ｂ，２５ｃのうちから、用途係数に応じた用途「通勤」の価格所得比分布データファイル２５ａが選択される。この選択された価格所得比分布データファイル２５ａは、通勤を用途として購入した過去の事例数を、（商品価格）／（所得）を確率変数として配列・格納したものである。そして、その価格所得比分布から、当該車両についての価格所得比の値に対応する確率（度数）が、その車両の現在の購入確率として読み出される。数１の例については、購入確率は次の数２のとおりとなる。
【数２】
車両Ｃ：  ０．０００９０
車両Ｅ：  ０．０００８０
車両Ｆ：  ０．０００８５
車両Ｇ：  ０．０００８０
【００３８】
そして、算出したその車両の現在の購入確率を、標本数（ここでは、例えば「日本国内」などの単位市場における総人口のうち、運転免許を保有し、かつ保有車両のない消費者の人口）に乗ずることにより、需要予測量が算出され、仕様別需要予測量データベース８に、仕様別（車名別）に書き込まれる（Ｓ７７）。例えば標本数が１０，０００人の場合には、各車両の需要予測量は次の数３のとおりとなる。
【数３】
車両Ｃ：  ９人
車両Ｅ：  ８人
車両Ｆ：  ８．５人
車両Ｇ：  ８人
【００３９】
以上の処理は、新規購入消費者情報データベース３に格納された全ての消費者ＩＤのサンプルについて繰り返し実行され（Ｓ７８）、全員についての処理の終了を条件に、本ルーチンを終了する。
【００４０】
代替購入確率算出部７では、代替購入がどの程度見込めるかの確率を求める一連の処理が、図８に示すとおり実行される。ここでの処理の内容は、上記図７に示される各ステップと略同様であるが、新規購入消費者情報データベース３に代えて代替購入消費者情報データベース４のデータを用いる点、および、保有経過係数を算出・使用（Ｓ８６）する点で異なる。
【００４１】
ステップＳ８６の処理では、購入確率分布データベース２５に格納されている保有経過年数分布のデータが利用される。すなわち、保有経過年数分布から、個々の代替購入消費者の保有経過年数（前回の購入時から現在までの経過年数）に対応する確率が、保有経過係数として読み出される。
【００４２】
例えば、購入候補者である代替購入消費者が現在保有している車両が、その購入時から５年経過している場合には、図１９の確率分布における「５年」に対応する確率（度数）が、その購入候補者の保有経過係数として読み出される。
【００４３】
このようにして算出された保有経過係数は、各車両の（商品価格）／（所得）の値に対応する確率分布に基づいて求められた購入確率に乗算され、これによって代替購入確率が算出される（Ｓ８７）。以下の処理は上記図７のルーチンにおけるものと同様である。
【００４４】
以上の図７および図８の処理により、仕様別需要予測量データベース８には、図９に示されるデータメンバをもつインスタンスが格納される。
【００４５】
売上げ算出部９では、仕様別需要予測量データベース８に格納されたデータなどに基づいて、売上げを求める一連の処理が、図１０に示すとおり実行される。まず、仕様別需要予測量データベース８からのデータが読み込まれ（Ｓ１０１）、次に、所定の最適化演算により算出され販売価格データベース２７に格納されている新規商品の販売価格が読み込まれると共に、この販売価格、新規購入需要予測量と代替購入需要予測量の合計、および所定のデータテーブルから読み込まれた市場シェアとを掛け合わせることで、売上げが算出される（Ｓ１０２）。なお、この市場シェアは、その車両を販売する会社の過去の実績および経営計画に基づく新規商品の予定販売期間における販売力と、新規商品の予定販売期間における競合他社製品の存在度とに基づいて、別途に予め算出し上記所定のデータテーブルに格納しておくものとする。
【００４６】
算出された売上げは、売上げデータベース１０に書き込まれる（Ｓ１０３）。売上げデータベース１０は、車名と売上げをデータメンバとするテーブル形式のデータファイルを、記憶部２０４に格納したものである。これらの処理は、全車両についての処理が終了するまで繰り返し実行され（Ｓ１０４）、全車両についての処理の終了を条件に本ルーチンを終了する。
【００４７】
発売済／未発売判定部１１では、仕様別需要予測量データベース８に格納されたデータのうち、発売済の車両と未発売の車両とを判別する一連の処理が、図１１に示すとおり実行される。まず、仕様別需要予測量データベース８からのデータが読み込まれ（Ｓ１１１）、次に、データ中の車名（例えば「Ａ」）より、その車両を自社で生産しているか否かが判定され、自社の場合にはその車名のレコードに発売済フラグが付けられ、発売済需要予測量データベース１５に書き込まれる（Ｓ１１４）。
【００４８】
また、その車両を他社で生産している場合であって、かつ、その需要予測量が自社の商品仕様の同一のものよりも多い場合に、新規開発要と判断され（Ｓ１１３）、その車名のレコードに未発売フラグが付けられ、未発売需要予測量データベース１２に書き込まれる（Ｓ１１５）。未発売の車両に関しては、新たにその車両を開発するために、開発費用の算出と開発人員の算出とが更に行われる。
【００４９】
開発費用と開発人員の算出には、開発変数／生産変数データベース２６のデータが利用される。開発変数／生産変数データベース２６は、発売済の車両に関する過去の実績値のデータを含んでなり、図１２に示すデータメンバを有する。ここに格納されているデータのうち他社に係るものは、当該他社の年次報告書などの財務データや、各年に発売された車両の種類・車種数・販売価格、購入部品比率などに基づいて予め算出し、開発変数／生産変数データベース２６に格納しておくものとする。
【００５０】
また開発費用と開発人員の算出には、類似度データベース２８のデータも利用される。類似度データベース２８には、未発売の車両と既存車両との全ての組合せについて、全く同じ場合を「１」、全く異なる場合を「０」とした場合の類似の度合いを示す類似度が、予め算出され格納されている。
【００５１】
ここで類似度は、車種を単位として算出されているが、この車種ごとの類似度は、各車両の仕様（３ボックス、２ボックス、スポーツユーティリティ、ステーションワゴン、キャブワゴン、ミニバンなど）、機能（操舵方式、懸架方式など）、性能（排気量、最高速度、燃費、加速性能、最小回転半径など）、装備（フォグランプ、ナビゲーションシステム、オーディオシステムなど）などの評価項目についての部分類似度を総合することによって算出され、この部分類似度の総合としての類似度は、例えば評価項目が３５項目ある場合、３５次元空間における未発売車両と既存車両の得点間の距離の算出により、数４に従って求められる。
【数４】
車両Ａについての得点：Ｐa＝（ｘa1，ｘa2，・・・，ｘa35）
車両Ｂについての得点：Ｐb＝（ｘb1，ｘb2，・・・，ｘb35）
車両Ａ，Ｂの類似度：Ｓab＝√｛（ｘa1−ｘb1）^2＋（ｘa2−ｘb2）^2＋・・・＋（ｘa35−ｘb35）^2｝
【００５２】
開発費用算出部１３および開発人員算出部１４では、既存車両の事例に基づく既知の開発費用および開発人員に、その既存車両と未発売の車両との類似度を乗じることにより、未発売の車両の開発費用と開発人員とを算出する一連の処理が、図１３に示すとおり実行される。
【００５３】
図１３において、まず、未発売需要予測量データベース１２から未発売の車両についての需要予測量のデータが読み込まれ（Ｓ１３１）、また、開発変数／生産変数データベース２６から、既存車両の開発費用と開発人員のデータが読み込まれる（Ｓ１３２）。
【００５４】
次に、未発売の車両について、その開発費用、社内開発人員、および車外開発人員が、それぞれ推定値として算出される（Ｓ１３３）。
【００５５】
未発売車両（ｉ）の開発費用は、既存車両（ｊ）の開発費用と、類似度データベース２８から読み込まれる未発売車両（ｉ）と既存車両（ｊ）の類似度との積を、開発費用が既知である全ての既存車両（ｊ）について足し合わせることで算出される。
【００５６】
未発売車両（ｉ）の社内開発人員は、既存車両（ｊ）の社内開発人員と、類似度データベース２８から読み込まれる未発売車両（ｉ）と既存車両（ｊ）の類似度との積を、社内開発人員が既知である全ての既存車両（ｊ）について足し合わせることで算出される。
【００５７】
未発売車両（ｉ）の社外開発人員は、既存車両（ｊ）の社外開発人員と、類似度データベース２８から読み込まれる未発売車両（ｉ）と既存車両（ｊ）の類似度との積を、社外開発人員が既知である全ての既存車両（ｊ）について足し合わせることで算出される。
【００５８】
なお、このステップＳ１３３の処理においては、ある未発売車両について類似度が０でない全ての既存車両についての類似度が、そのような既存車両の類似度の総和が１になるように正規化されて用いられる。
【００５９】
以上の処理が全ての車両について実行されたことを条件に（Ｓ１３４）、算出された未発売車両の開発費用、社内開発人員及び社外開発人員が、開発変数／生産変数データベース２６に書き込まれて（Ｓ１３５）、本ルーチンを終了する。
【００６０】
生産費用算出部１６および生産人員算出部１７では、未発売需要予測量データベース１２および発売済需要予測量データベース１５に格納された需要予測量と、過去の実績とに基づいて、未発売または発売済の車両についての今回の生産費用・生産人員を算出する一連の処理が、図１４に示すとおり実行される。まず、未発売需要予測量データベース１２または発売済需要予測量データベース１５から、各車両についての需要予測量のデータが読み込まれ（Ｓ１４１）、また、開発変数／生産変数データベース２６から、既存車両の生産費用と生産人員のデータが読み込まれる（Ｓ１４２）。
【００６１】
次に、今回発売しようとする車両について、その生産費用、および生産人員が、それぞれ推定値として算出される（Ｓ１４３）。
【００６２】
今回発売しようとする車両（ｉ）の生産費用は、今回の需要予測量と、同じ車両の前回の需要量との比に、同じ車両（ｊ）の生産費用を乗じることで算出される。
【００６３】
また、今回発売しようとする車両（ｉ）の生産人員は、今回の需要予測量と、同じ車両の前回の需要量との比に、同じ車両（ｊ）の生産人員を乗じることで算出される。
【００６４】
なお、今回発売しようとする車両が自社の既存車両と異なる仕様の場合（未発売の場合）には、その生産費用は、類似度データベース２８から読み込まれる既存車両との類似度、今回の需要予測量と同じ車両の前回の需要量との比、およびその既存車両の生産費用を乗じ、この値を、その未発売車両との類似度が０でない全ての既存車両（ｊ）について足し合わせることで算出される。また、未発売車両の生産人員は、類似度データベース２８から読み込まれる既存車両との類似度、今回の需要予測量と同じ車両の前回の需要量との比、およびその既存車両の生産人員を乗じ、この値を、その未発売車両との類似度が０でない全ての既存車両（ｊ）について足し合わせることで算出される。これらの場合には、ある未発売車両について類似度が０でない全ての既存車両についての類似度が、そのような既存車両についての類似度の総和が１になるように正規化されて用いられる。
【００６５】
以上の処理が全ての車両について実行されたことを条件に（Ｓ１４４）、算出された各車両の生産費用および生産人員が、開発変数／生産変数データベース２６に書き込まれて（Ｓ１４５）、本ルーチンを終了する。
【００６６】
原価算出部１８では、以上のようにして求めた開発費用および生産費用から原価を算出する一連の処理が、図１５に示すとおり実行される。まず、開発変数／生産変数データベース２６から、開発費用と生産費用のデータが読み込まれる（Ｓ１５１）。次に、開発費用に生産費用を加算することにより、原価が算出される（Ｓ１５２）。そして算出された原価が、原価データベース２０に書き込まれる（Ｓ１５３）。
【００６７】
収益算出部２３では、原価算出部１８において求めた原価から、収益を算出する一連の処理が、図１６に示すとおり実行される。まず、売上げデータベース１０から、売上げのデータが車両別に読み込まれる（Ｓ１６１）。次に、原価データベース２０から、原価のデータが車両別に読み込まれる（Ｓ１６２）。そして、売上げから原価を減算することにより、その車両についての収益が算出される（Ｓ１６３）。算出された収益は、収益データベース２４に車両別に書き込まれる（Ｓ１６４）。
【００６８】
人員算出部１９では、上記のようにして求めた生産人員から、新規採用人員およびアウトソーシング人員を算出する一連の処理が、図１７に示すとおり実行される。まず、開発変数／生産変数データベース２６から生産人員のデータが車両別に読み込まれる（Ｓ１７１）。次に、所定の人員データベースから、今回生産しようとする車両の生産に割り当てることのできる生産人員数が読み込まれ（Ｓ１７２）、アウトソーシングの場合の生産人員数と時間単価、および新規採用の場合の生産人員数と時間単価とに基づく所定の最適化演算が行われ、生産に必要な新規採用人数およびアウトソーシング人数が算出される（Ｓ１７３）。算出した新規採用人数およびアウトソーシング人数は、それぞれ新規採用人員データベース２１およびアウトソーシング人員データベース２２に書き込まれる（Ｓ１７４）。
【００６９】
以上のとおり、本実施形態では、過去の購入者の所得に対する車両の販売価格の割合に応じた過去の購入確率（価格所得比分布、図１８）、および現在の購入候補者の所得に対する販売価格の割合（価格所得比）に基づいて、新規購入確率算出部６および代替購入確率算出部７（購入確率算出手段）が現在の購入確率を算出し（Ｓ７６）、算出された購入確率に基づいて車両の販売予測量を算出する（Ｓ７７）。
【００７０】
現実に購入が行われるためには、販売価格に応じた購入候補者の所得がなければならないが、単に所得が大きければ大きいほど購入確率が高まるというわけではなく、普及品の場合には所得が一定領域を超えると逆に購入確率が下がるなど、所得と購入確率との関係は線形でない。ここで本発明の発明者は、購入確率が、所得に対する商品価格の割合（価格所得比）に応じて変動することを発見し、現在の購入候補者の価格所得比を、購入確率の算出に用いることとしたので、これにより本実施形態では新規車両の購入確率の算出精度を向上でき、販売予測量ひいては経営計画全体の精度を向上できる。
【００７１】
また本実施形態では、新規購入確率算出部６および代替購入確率算出部７（購入確率算出手段）が、購入確率分布データベース２５（用途別購入確率格納手段）に格納された用途別の複数種類の過去の購入確率のうち、現在の購入候補者の用途に対応するものに基づいて、現在の購入確率を算出する（Ｓ７５，Ｓ７６）。
【００７２】
本発明の発明者は、購入確率が購入者の意図する用途（例えば、家庭用であるか業務用であるか等）に応じても異なることを発見し、用途別の過去の購入確率に基づいて、現在の購入候補者の用途に応じた現在の購入確率を算出することとしたので、これにより本実施形態では、新規車両の購入確率の算出精度を更に向上できる。
【００７３】
また本実施形態では、代替購入確率算出部７（代替え係数算出手段）が、過去の購入者が同種商品を複数回購入した場合の購入間隔、および現在の購入候補者の前回購入後の経過年数に基づいて、現在の購入確率を示す代替え係数を算出し（Ｓ８７）、購入確率に代替え係数を乗じて販売予測量を算出する（Ｓ８８）。このように本実施形態では、過去の購入者が車両を複数回購入した場合の購入間隔、および現在の購入候補者の前回購入後の経過年数に基づいて、販売予測量を算出することとしたので、これにより新規車両の購入確率の算出精度を更に向上できる。
【００７４】
また本実施形態では、開発費用算出部１３・開発人員算出部１４・生産費用算出部１６・生産人員算出部１７（生産変数算出手段）が、複数の既存車両の生産変数と、これら複数の既存車両と新規車両との類似度とに基づいて、新規車両の生産変数を算出する（Ｓ１３３，Ｓ１４３）。新規車両の生産変数は、これに類似する既存車両の生産変数と似た値になることが予想されるため、本実施形態では生産変数を精度よく算出でき、ひいては経営計画全体の精度を向上できる。
【００７５】
また本実施形態では、新規車両の要素別に類似度を算出するので（数４）、新規車両全体の生産変数の算出精度を向上できる。なお、類似度の算出に用いられる部分類似度のパラメータとしては、生産変数に影響を与えうる車両（ないし商品）の特性であれば、どのようなものを用いてもよく、上記実施形態で列挙したものは例示にすぎない。例えば、アンダーボディ、アッパーボディ、エンジンユニット、トランスミッションユニット、駆動ユニット、シャシーなどの部品別ないし生産単位となるモジュール別のパラメータを用いてもよく、この場合にも生産変数を精度よく算出できる。
【００７６】
また本実施形態では、生産変数を開発費用および生産人員としたので、本発明による効果を好適に実現できる。なお、本発明における生産変数は、開発費用と生産人員のいずれか一方であってもよい。
【００７７】
また本実施形態では、収益算出部２３（収益算出手段）が、商品の販売予測量と販売価格との積から、生産変数としての開発費用と生産費用との和である原価を減算するので、これら販売予測量または生産変数の算出精度の向上により、経営計画全体の精度を向上できる。なお上記実施形態の構成に加えて、人員算出部１９により算出された生産所要人員と人件費時間単価との積（すなわち、費用に換算された所要人員）や、輸送費・工場の賃料などを更に減算することとしてもよい。
【００７８】
なお、本実施形態では、本発明を車両の需要予測に基づく経営計画について適用したが、本発明は車両に限らず、日用品などの動産、建物などの不動産等、需要予測を必要とするあらゆる商品に係る経営計画に適用することが可能であり、そのような適用はいずれも本発明の範疇に属するものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施形態としての経営計画支援装置のシステムブロック図である。
【図２】  消費者情報データベースの一例を示す説明図である。
【図３】  消費者情報の分類に係る処理を示すフロー図である。
【図４】  新規購入消費者情報データベースの一例を示す説明図である。
【図５】  代替購入消費者情報データベースの一例を示す説明図である。
【図６】  商品情報データベースの一例を示す説明図である。
【図７】  新規購入確率の算出に係る処理を示すフロー図である。
【図８】  代替購入確率の算出に係る処理を示すフロー図である。
【図９】  仕様別需要予測量データベースの一例を示す説明図である。
【図１０】  売上げの算出に係る処理を示すフロー図である。
【図１１】  発売済／未発売の判定に係る処理を示すフロー図である。
【図１２】  生産変数データベースの一例を示す説明図である。
【図１３】  開発費用と開発人員の算出に係る処理を示すフロー図である。
【図１４】  生産費用と生産人員の算出に係る処理を示すフロー図である。
【図１５】  原価の算出に係る処理を示すフロー図である。
【図１６】  収益の算出に係る処理を示すフロー図である。
【図１７】  人員の算出に係る処理を示すフロー図である。
【図１８】  購入確率分布データベースにおける用途別の価格所得比分布データファイルの内容を示す説明図である。
【図１９】  購入確率分布データベースにおける保有経過年数分布データファイルの内容を示す説明図である。
【図２０】  経営計画支援装置の概略構成図である。
【符号の説明】
１  消費者情報データベース、２  消費者情報分類部、３  新規購入消費者情報データベース、４  代替購入消費者情報データベース、５  商品情報データベース、６  新規購入確率算出部、７  代替購入確率算出部、８  仕様別需要予測量データベース、１２  未発売需要予測量データベース、１３  開発費用算出部、１４  開発人員算出部、１５  発売済需要予測量データベース、１６  生産費用算出部、１７  生産人員算出部、１８  原価算出部、２３  収益算出部、２５購入確率分布データベース、２８  類似度データベース。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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