(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
現行モデル商品の実績シェアから次期モデル商品のシェアを予測する装置であって、
商品の属性の一部を対象として各水準に対して需要者が認める価値を調査した結果得られた評価点を、調査の対象とした属性（調査済属性）の水準毎に記憶している「調査済属性／水準／評価点」記憶手段と、
現行モデル商品と現行モデル商品と競合関係にある競合商品を含む既存商品群の調査済属性の水準を商品毎に記憶している「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段と、
既存商品群の実績シェアを商品毎に記憶している「実績シェア／既存商品群」記憶手段と、
既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を推定する「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段と、
「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に記憶された調査済属性の各水準の評価点と、「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段に記憶された既存商品群の商品毎の調査済属性の水準と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段で推定された既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点に基づいて、調査済属性の水準の評価点と未調査属性についての評価点を総合した総合評価点を既存商品群の商品毎に算出する「総合評価点／既存商品群」算出手段と、
商品群の商品毎の総合評価点に基づいて、商品群における商品毎の計算シェアを算出する「計算シェア／商品／商品群」算出手段と、
次期モデル商品の調査済属性の水準を記憶している「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段と、
「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に記憶された調査済属性の各水準の評価点と、「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段に記憶された次期モデル商品の調査済属性の水準と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段で推定された現行モデル商品の未調査属性についての評価点に基づいて、次期モデル商品の調査済属性の水準の評価点と現行モデル商品の未調査属性についての評価点を総合して次期モデル商品の総合評価点を算出する「総合評価点／次期モデル商品」算出手段と、
「総合評価点／既存商品群」算出手段で算出された競合商品の総合評価点と、「総合評価点／次期モデル商品」算出手段で算出された次期モデル商品の総合評価点に基づいて、次期モデル商品と競合商品を含む新規商品群における次期モデル商品の計算シェアを、「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算し、次期モデル商品の予測シェアとして出力する「予測シェア／次期モデル商品／新規商品群」出力手段を備えており、
前記「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段が、前記「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算される既存商品群における商品毎の計算シェアが、「実績シェア／既存商品群」記憶手段に記憶されている既存商品群における商品毎の実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定する、シェア予測装置。
【請求項２】
前記「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段は、既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点をそれぞれ仮定しておいて、前記「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算される計算シェアと前記「実績シェア／既存商品群」記憶手段に記憶された実績シェアの差が最も大きい既存商品の未調査属性に対する評価点を修正していくことで、既存商品群における商品毎の計算シェアが実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定することを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
現行モデル商品の実績シェアから次期モデル商品のシェアを予測する方法であって、
「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に、商品の属性の一部を対象として各水準に対して需要者が認める価値を調査した結果得られた評価点を、調査の対象とした属性（調査済属性）の水準毎に記憶する工程と、
「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段に、現行モデル商品と現行モデル商品と競合関係にある競合商品を含む既存商品群の調査済属性の水準を商品毎に記憶する工程と、
「実績シェア／既存商品群」記憶手段に、既存商品群の実績シェアを商品毎に記憶する工程と、
「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段によって、既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を推定する工程と、
「総合評価点／既存商品群」算出手段によって、前記「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に調査済属性の各水準について記憶された評価点と、前記「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段に既存商品群の商品毎に記憶された調査済属性の水準と、前記「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段を用いて既存商品群の商品毎に推定された未調査属性についての評価点に基づいて、調査済属性の水準の評価点と未調査属性についての評価点を総合した総合評価点を既存商品群の商品毎に算出する工程と、
「計算シェア／商品／商品群」算出手段によって、前記「総合評価点／既存商品群」算出手段を用いて既存商品群の商品毎に算出された総合評価点に基づいて、既存商品群における商品毎の計算シェアを算出する工程と、
「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段に、次期モデル商品の調査済属性の水準を記憶する工程と、
「総合評価点／次期モデル商品」算出手段によって、前記「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に調査済属性の各水準について記憶された評価点と、前記「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段に記憶された次期モデル商品の調査済属性の水準と、前記「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段を用いて現行モデル商品の未調査属性について推定された評価点に基づいて、次期モデル商品の調査済属性の水準の評価点と現行モデル商品の未調査属性についての評価点を総合して次期モデル商品の総合評価点を算出する工程と、
前記「計算シェア／商品／商品群」算出手段によって、前記「総合評価点／既存商品群」算出手段を用いて既存商品群の競合商品について算出された総合評価点と、前記「総合評価点／次期モデル商品」算出手段を用いて次期モデル商品について算出された総合評価点に基づいて、次期モデル商品と前記競合商品を含む新規商品群における次期モデル商品の計算シェアを算出する工程と、
「予測シェア／次期モデル商品／新規商品群」出力手段によって、前記「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて算出した次期モデル商品の計算シェアを、次期モデル商品の予測シェアとして出力する工程を備えており、
前記「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段によって既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を推定する工程では、前記「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて既存商品群における商品毎に算出される計算シェアが、前記「実績シェア／既存商品群」記憶手段に既存商品群における商品毎に記憶された実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定することを特徴とするシェア予測方法。
【請求項４】
前記「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段によって既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を推定する工程では、既存商品群の未調査属性についての評価点をそれぞれ仮定しておいて、前記「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算される計算シェアと前記「実績シェア／既存商品群」記憶手段に記憶された実績シェアの差が最も大きい既存商品の未調査属性に対する評価点を修正していくことで、既存商品群における商品毎の計算シェアが実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
商品の属性の一部を対象として各水準に対して需要者が認める価値を調査した結果得られた評価点を、調査の対象とした属性（調査済属性）の水準毎に記憶している「調査済属性／水準／評価点」記憶手段と、現行モデル商品と現行モデル商品と競合関係にある競合商品を含む既存商品群の調査済属性の水準を商品毎に記憶している「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段と、既存商品群の実績シェアを商品毎に記憶している「実績シェア／既存商品群」記憶手段と、次期モデル商品の調査済属性の水準を記憶している「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段を有するコンピュータを、現行モデル商品の実績シェアから次期モデル商品のシェアを予測する装置として機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、
既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を推定する「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段、
「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に記憶された調査済属性の各水準の評価点と、「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段に記憶された既存商品群の商品毎の調査済属性の水準と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段で推定された既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点に基づいて、調査済属性の水準の評価点と未調査属性についての評価点を総合した総合評価点を既存商品群の商品毎に算出する「総合評価点／既存商品群」算出手段、
商品群の商品毎の総合評価点に基づいて、商品群における商品毎の計算シェアを算出する「計算シェア／商品／商品群」算出手段、
「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に記憶された調査済属性の各水準の評価点と、「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段に記憶された次期モデル商品の調査済属性の水準と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段で推定された現行モデル商品の未調査属性についての評価点に基づいて、次期モデル商品の調査済属性の水準の評価点と現行モデル商品の未調査属性についての評価点を総合して次期モデル商品の総合評価点を算出する「総合評価点／次期モデル商品」算出手段、
「総合評価点／既存商品群」算出手段で算出された競合商品の総合評価点と、「総合評価点／次期モデル商品」算出手段で算出された次期モデル商品の総合評価点に基づいて、次期モデル商品と競合商品を含む新規商品群における次期モデル商品の計算シェアを、「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算し、次期モデル商品の予測シェアとして出力する「予測シェア／次期モデル商品／新規商品群」出力手段、として機能させ、
前記「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段が、「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算される既存商品群における商品毎の計算シェアが、「実績シェア／既存商品群」記憶手段に記憶されている既存商品群における商品毎の実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定することを特徴とする、シェア予測用プログラム。
【請求項６】
前記「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段は、既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点をそれぞれ仮定しておいて、前記「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算される計算シェアと前記「実績シェア／既存商品群」記憶手段に記憶された実績シェアの差が最も大きい既存商品の未調査属性に対する評価点を修正していくことで、既存商品群における商品毎の計算シェアが実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定することを特徴とする請求項５に記載のシェア予測用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、現行モデル商品の実績シェアから次期モデル商品のシェアを予測する技術に関する。ここでいう現行モデル商品とは既に市場に投入されて販売されている既存の商品をいい、次期モデル商品とは、現行モデル商品から一部の仕様がモデルチェンジされている同一種類の商品であって、現行モデル商品の次に市場に投入が予定されている商品をいう。
【背景技術】
【０００２】
商品提供者は、現行モデル商品から仕様の一部をモデルチェンジした新仕様の次期モデル商品を市場に投入することがある。商品提供者は、新仕様の次期モデル商品を市場に投入する前に、新仕様の次期モデル商品に対する需要量、すなわち、シェアを予測することを望む場合がある。新仕様の次期モデル商品のシェアを予測することができれば、需要に対して過不足のない商品供給体制を整えることができる。
しかしながら、モデルチェンジされた新仕様の次期モデル商品のシェアを事前に予測することは困難である。市場に投入するまでは新仕様の次期モデル商品は需要者に知らされず、需要者の反応を知ることができない。そこで、商品の属性の各水準に対して需要者が認める価値を調査し、調査の結果得られた属性と水準に対する評価点を用いて、次期モデル商品のシェアを予測する技術が開発されている。
【０００３】
特許文献１の技術では、商品を構成する各属性の水準の組合せに対する需要者の選好度を調査した結果に対して、コンジョイント分析等の手法を実施する。その結果算出された各属性の各水準に対して需要者が認める評価点を用いて、現行モデル商品と現行モデル商品と競合関係にある既存商品のシェアを算出する。
このとき、特許文献１の技術では、各属性の各水準に対する評価点から算出された各既存商品のシェアが、その販売実績と一致するように、特定の属性の評価点に係数を乗算して修正し、修正後の各属性の各水準に対する評価点を用いて、次期モデル商品のシェアを予測する。
【特許文献１】特開２００４−２０６５６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的に、需要者に商品を構成する各属性の水準の組合せに対する選好度を回答してもらう調査では、調査の対象とすることができる属性および水準の数は限られている。このため、特許文献１の技術では、調査の対象とした属性の中から特定の属性を選択し、その属性の各水準の評価点を所定の係数で修正することによって、次期モデル商品のシェア予測の精度を向上している。
しかしながら、実際には、調査対象とした属性および水準の中に、商品購入に際して需要者の価値判断に大きく影響した項目が含まれていないおそれがある。あるいは、商品イメージや販売店の対応等の、調査の対象として扱うことが困難な要素に対して、需要者が商品価値を認めている場合もある。
調査の対象とした属性の一部を係数で修正し、修正後の評価点を用いて次期モデル商品のシェアを予測する特許文献１の技術では、上述したような調査の対象としなかった要素について需要者が認める価値を、次期モデル商品のシェア予測に正確に反映することができないおそれがある。
【０００５】
需要者が商品に対して認める価値は、例えば、需要者が各属性の各水準に対して認める価値を調査し、各商品が有する仕様に対応する各属性の水準に対して需要者が認める価値を加算して得ることができる。さらに、各商品について加算した評価点（以下では、総合評価点という）を用いて、各商品のシェア（以下では、計算シェアという）を計算することができる。商品提供者は、上記の総合評価点から算出した計算シェアに基づいて、需要に対して過不足のない商品供給体制を整えることや、実際のシェアを向上させるための販売戦略を立てることが可能となる。しかしながら、商品のシェアの実績に計算シェアがよく一致することは稀であり、計算シェアの精度の低さが問題となっていた。
本発明者らは、この問題について研究を重ね、アンケート調査の対象とする属性と水準が、需要者が実際に商品を購入する際に価値を認める要素を広く網羅することができないために上記の問題が生じていることに着目し、既存商品のシェアの実績と計算シェアから、アンケートの調査対象としなかった属性（未調査属性）についての評価点を推定することで、次期モデル商品のシェアの予測精度を向上させることが可能であることを見出した。
【０００６】
本発明は、現行モデル商品の実績シェアから上記したような未調査属性の評価点を推定し、その未調査属性の評価点を用いて次期モデル商品のシェアを予測する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、現行モデル商品の実績シェアから次期モデル商品のシェアを予測する装置に具現化できる。この装置は、商品の属性の一部を対象として各水準に対して需要者が認める価値を調査した結果得られた評価点を、調査の対象とした属性（調査済属性）の水準毎に記憶している「調査済属性／水準／評価点」記憶手段と、現行モデル商品と現行モデル商品と競合関係にある競合商品を含む既存商品群の調査済属性の水準を商品毎に記憶している「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段と、既存商品群の実績シェアを商品毎に記憶している「実績シェア／既存商品群」記憶手段と、既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を推定する「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段と、「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に記憶された調査済属性の各水準の評価点と、「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段に記憶された既存商品群の商品毎の調査済属性の水準と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段で推定された既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点に基づいて、調査済属性の水準の評価点と未調査属性についての評価点を総合した総合評価点を既存商品群の商品毎に算出する「総合評価点／既存商品群」算出手段と、商品群の商品毎の総合評価点に基づいて、商品群における商品毎の計算シェアを算出する「計算シェア／商品／商品群」算出手段と、次期モデル商品の調査済属性の水準を記憶している「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段と、「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に記憶された調査済属性の各水準の評価点と、「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段に記憶された次期モデル商品の調査済属性の水準と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段で推定された現行モデル商品の未調査属性についての評価点に基づいて、次期モデル商品の調査済属性の水準の評価点と現行モデル商品の未調査属性についての評価点を総合して次期モデル商品の総合評価点を算出する「総合評価点／次期モデル商品」算出手段と、「総合評価点／既存商品群」算出手段で算出された競合商品の総合評価点と、「総合評価点／次期モデル商品」算出手段で算出された次期モデル商品の総合評価点に基づいて、次期モデル商品と競合商品を含む新規商品群における次期モデル商品の計算シェアを、「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算し、次期モデル商品の予測シェアとして出力する「予測シェア／次期モデル商品／新規商品群」出力手段を備えている。上記の装置では、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段が、「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算される既存商品群における商品毎の計算シェアが、「実績シェア／既存商品群」記憶手段に記憶されている既存商品群における商品毎の実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定する。
【０００８】
属性と水準に対して需要者が認める評価点は、例えば、需要者に複数の属性それぞれの水準の組合せを提示し、その選好度を回答してもらう等の手法により実施したアンケート結果に対して、コンジョイント分析等の分析処理を実施して得ることができる。需要者に対してアンケートを実施する場合、有効な回答を得るためには、調査の対象とする属性と水準を絞る必要がある。商品に関するすべての属性と水準について回答してもらうことは実質的に不可能である。このため、「調査済属性／水準／評価点」記憶手段には、調査の対象とした属性（調査済属性）とその水準についての評価点が記憶されている。
【０００９】
「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に水準毎の評価点が記憶されている属性は、例えば、「排気量」、「エアコンディショナー」等の、商品の仕様を表わす属性である。それらの各属性には、複数の水準が設定されている。例えば、属性「排気量」には、「２０００ｃｃ」「２５００ｃｃ」「３０００ｃｃ」といったような水準が設定されている。属性の水準には、数値化されていない仕様も含まれる。例えば、属性「エアコンディショナー」には、エアコンが装備されている「あり」という水準と、エアコンが装備されていない「なし」という属性が存在する。
評価点は、各属性の各水準に対して需要者が認める価値を表わしている。例えば、属性「排気量」の各水準「２０００ｃｃ」「２５００ｃｃ」「３０００ｃｃ」に対する評価点が、それぞれ「５」「２０」「１５」である場合、これは、「排気量」の仕様について、需要者は「２５００ｃｃ」「３０００ｃｃ」「２０００ｃｃ」の順に好ましい（価値がある）と認めていることを意味する。この一方で、属性「エアコンディショナー」の各水準「あり」「なし」に対する評価点が、それぞれ「１０」「０」である場合、これは、需要者が、エアコンディショナーが装備されていない場合よりも、装備されていることが上記した評価点のぶんだけ好ましい（価値がある）と認めていることを意味する。
【００１０】
現行モデル商品と現行モデル商品と競合関係にある競合商品を含む既存商品群の各商品は、上記の属性の水準が異なることで、異なる仕様を有している。「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段は、互いに属性の一部または全部の水準が相違する既存商品群の各商品について、調査済属性の水準を記憶している。
上記した既存商品群の各商品は、既に市場に投入されており、販売されている商品である。「実績シェア／既存商品群」記憶手段には、例えば、各月の既存商品群の商品毎の実績シェアが記憶されている。
【００１１】
「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段は、既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を推定する。例えば、商品１から商品ｎまでの既存商品が存在する場合であれば、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段は、ｎ個の既存商品それぞれについての未調査属性の評価点α１〜αｎを推定する。
【００１２】
「総合評価点／既存商品群」算出手段では、既存商品群の商品毎に、調査済属性の水準の評価点と未調査属性についての評価点を総合した総合評価点を算出する。例えば、現行モデル商品が属性「排気量」については「２０００ｃｃ」、属性「エアコン」については「あり」という水準を有している場合、現行モデル商品の総合評価点は、上記の属性の水準に対して需要者が認める評価点「５」と「１０」に、現行モデルの未調査属性に対する評価点を加算して算出することができる。その他の既存商品群の商品についても同様に、調査済属性の各水準に対応する評価点と、未調査属性の評価点を加算して総合評価点を算出することができる。
【００１３】
「計算シェア／商品／商品群」算出手段では、上記の既存商品群の商品毎の総合評価点に基づいて、既存商品群における商品毎の計算シェアを算出することができる。例えば、現行モデル商品の計算シェアは、各商品の総合評価点に基いて、集計的ロジットモデルの手法を用いて算出することができる。
このとき、各商品の未調査属性についての評価点を増減させると、上記の計算シェアの値が変化していく。すなわち、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段で推定される未調査属性の評価点の値によって、計算シェアの値を変化させることができる。
このことから、上記の「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段では、既存商品群における商品毎の計算シェアが、「実績シェア／既存商品群」記憶手段に記憶されている既存商品群における商品毎の実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定する。
【００１４】
「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段は、次期モデル商品の調査済属性の水準を記憶している。次期モデル商品は、未だ販売されていない商品である。次期モデル商品は、現行モデル商品とは一部の仕様が異なっているものの、現行モデル商品と共通する仕様やイメージコンセプトによって構成されている。また、次期モデル商品は、現行モデル商品と共通する販売拠点や販売方法によって市場に投入されることが予想される。これらのことから、次期モデル商品の未調査属性に対する評価点についても、現行モデル商品と共通することが予想される。このような知見に基づき、「総合評価点／次期モデル商品」算出手段では、次期モデル商品の調査済属性の水準の評価点と現行モデル商品の未調査属性についての評価点を総合して、次期モデル商品の総合評価点を算出する。例えば、次期モデル商品が属性「排気量」については「３０００ｃｃ」、属性「エアコン」については「あり」という水準を有している場合、次期モデル商品の総合評価点は、各属性の水準に対して需要者が認める評価点「１５」と「１０」に、現行モデル商品の未調査属性に対する評価点を加算して算出することができる。
【００１５】
また、次期モデル商品は、現行モデル商品と共通する既存商品と競合関係にあることが予想される。以下では、次期モデル商品と次期モデル商品と競合関係にある競合商品を含む商品群を、新規商品群という。なお、次期モデル商品を発売した後も現行モデル商品の販売を継続する場合には、次期モデル商品に対する競合商品として現行モデル商品が新規商品群に含まれていてもよい。
次期モデル商品を含む新規商品群の各商品の計算シェアは、上記した「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算される。次期モデル商品と次期モデル商品と競合関係にある商品を含む新規商品群の商品毎の総合評価点は、修正後の未調査属性評価点を用いて算出されている。「予測シェア／次期モデル商品／新規商品群」出力手段は、算出した次期モデル商品の計算シェアを、次期モデル商品の予測シェアとして出力する。
本発明によると、次期モデル商品の予測シェアを精度よく算出することができる。
【００１６】
上記の「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段は、既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点をそれぞれ仮定しておいて、「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算される計算シェアと「実績シェア／既存商品群」記憶手段に記憶された実績シェアの差が最も大きい既存商品の未調査属性に対する評価点を修正していくことで、既存商品群における商品毎の計算シェアが実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定することが好ましい。
本発明によると、計算シェアと実績シェアの乖離が大きい既存商品の未調査属性についての評価点から順に修正されていく。修正後の未調査属性についての評価点を用いることで、次期モデル商品の予測シェアを精度よく算出することができる。
【００１７】
本発明は、現行モデル商品の実績シェアから次期モデル商品のシェアを予測する方法に具現化することができる。この方法は、「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に、商品の属性の一部を対象として各水準に対して需要者が認める価値を調査した結果得られた評価点を、調査の対象とした属性（調査済属性）の水準毎に記憶する工程と、「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段に、現行モデル商品と現行モデル商品と競合関係にある競合商品を含む既存商品群の調査済属性の水準を商品毎に記憶する工程と、「実績シェア／既存商品群」記憶手段に、既存商品群の実績シェアを商品毎に記憶する工程と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段によって、既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を推定する工程と、「総合評価点／既存商品群」算出手段によって、「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に調査済属性の各水準について記憶された評価点と、「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段に既存商品群の商品毎に記憶された調査済属性の水準と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段を用いて既存商品群の商品毎に推定された未調査属性についての評価点に基づいて、調査済属性の水準の評価点と未調査属性についての評価点を総合した総合評価点を既存商品群の商品毎に算出する工程と、「計算シェア／商品／商品群」算出手段によって、「総合評価点／既存商品群」算出手段を用いて既存商品群の商品毎に算出された総合評価点に基づいて、既存商品群における商品毎の計算シェアを算出する工程と、「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段に、次期モデル商品の調査済属性の水準を記憶する工程と、「総合評価点／次期モデル商品」算出手段によって、「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に調査済属性の各水準について記憶された評価点と、「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段に記憶された次期モデル商品の調査済属性の水準と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段を用いて現行モデル商品の未調査属性について推定された評価点に基づいて、次期モデル商品の調査済属性の水準の評価点と現行モデル商品の未調査属性についての評価点を総合して次期モデル商品の総合評価点を算出する工程と、「計算シェア／商品／商品群」算出手段によって、「総合評価点／既存商品群」算出手段を用いて既存商品群の競合商品について算出された総合評価点と、「総合評価点／次期モデル商品」算出手段を用いて次期モデル商品について算出された総合評価点に基づいて、次期モデル商品と前記競合商品を含む新規商品群における次期モデル商品の計算シェアを算出する工程と、「予測シェア／次期モデル商品／新規商品群」出力手段によって、「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて算出した次期モデル商品の計算シェアを、次期モデル商品の予測シェアとして出力する工程を備えている。上記した方法において、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段によって既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を推定する工程では、「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて既存商品群における商品毎に算出される計算シェアが、「実績シェア／既存商品群」記憶手段に既存商品群における商品毎に記憶された実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定することを特徴とする。
【００１８】
本発明の方法によると、次期モデル商品を含む新規商品群の各商品の計算シェアは、修正後の未調査属性評価点を用いて算出される。次期モデル商品の予測シェアを精度よく算出することができる。
【００１９】
上記した「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段によって既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を推定する工程では、既存商品群の未調査属性についての評価点をそれぞれ仮定しておいて、「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算される計算シェアと「実績シェア／既存商品群」記憶手段に記憶された実績シェアの差が最も大きい既存商品の未調査属性に対する評価点を修正していくことで、既存商品群における商品毎の計算シェアが実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定することが好ましい。
本発明によると、計算シェアと実績シェアの乖離が大きい既存商品の未調査属性についての評価点から順に修正されていく。修正後の未調査属性についての評価点を用いることで、次期モデル商品の予測シェアを精度よく算出することができる。
【００２０】
本発明はさらに、商品の属性の一部を対象として各水準に対して需要者が認める価値を調査した結果得られた評価点を、調査の対象とした属性（調査済属性）の水準毎に記憶している「調査済属性／水準／評価点」記憶手段と、現行モデル商品と現行モデル商品と競合関係にある競合商品を含む既存商品群の調査済属性の水準を商品毎に記憶している「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段と、既存商品群の実績シェアを商品毎に記憶している「実績シェア／既存商品群」記憶手段と、次期モデル商品の調査済属性の水準を記憶している「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段を有するコンピュータを、現行モデル商品の実績シェアから次期モデル商品のシェアを予測する装置として機能させるプログラムに具現化することもできる。このプログラムは、上記したコンピュータを、既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を推定する「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段、「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に記憶された調査済属性の各水準の評価点と、「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段に記憶された既存商品群の商品毎の調査済属性の水準と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段で推定された既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点に基づいて、調査済属性の水準の評価点と未調査属性についての評価点を総合した総合評価点を既存商品群の商品毎に算出する「総合評価点／既存商品群」算出手段、商品群の商品毎の総合評価点に基づいて、商品群における商品毎の計算シェアを算出する「計算シェア／商品／商品群」算出手段、「調査済属性／水準／評価点」記憶手段に記憶された調査済属性の各水準の評価点と、「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段に記憶された次期モデル商品の調査済属性の水準と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段で推定された現行モデル商品の未調査属性についての評価点に基づいて、次期モデル商品の調査済属性の水準の評価点と現行モデル商品の未調査属性についての評価点を総合して次期モデル商品の総合評価点を算出する「総合評価点／次期モデル商品」算出手段、「総合評価点／既存商品群」算出手段で算出された競合商品の総合評価点と、「総合評価点／次期モデル商品」算出手段で算出された次期モデル商品の総合評価点に基づいて、次期モデル商品と競合商品を含む新規商品群における次期モデル商品の計算シェアを、「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算し、次期モデル商品の予測シェアとして出力する「予測シェア／次期モデル商品／新規商品群」出力手段、として機能させる。さらに、本発明のプログラムでは、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段が、「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算される既存商品群における商品毎の計算シェアが、「実績シェア／既存商品群」記憶手段に記憶されている既存商品群における商品毎の実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定することを特徴とする。
【００２１】
さらに、上記した「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段は、既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点をそれぞれ仮定しておいて、前記「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算される計算シェアと前記「実績シェア／既存商品群」記憶手段に記憶された実績シェアの差が最も大きい既存商品の未調査属性に対する評価点を修正していくことで、既存商品群における商品毎の計算シェアが実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定することが好ましい。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によると、実際の商品購入に際して需要者の価値判断に大きく影響した要素が調査済属性に含まれていないような場合であっても、現行モデル商品の実績シェアを用いることで、上記した要素について需要者が認める価値を未調査属性についての評価点として数値化することができる。未調査属性についての評価点で修正された総合評価値を用いて、次期モデル商品の予測シェアを算出することができる。調査の対象としなかった要素について需要者が認める価値を、次期モデル商品のシェア予測に精度よく反映することができる。
【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）  シェア予測装置は、既存商品群の計算シェアと実績シェアが乖離する程度を表わす乖離指標を算出する手段を備えている。
（特徴２）  既存商品群の商品毎の未調査属性評価点は、計算シェアと実績シェアの乖離が最小となるように推定される。
（特徴３）  「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段で推定された既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を記憶する「未調査属性仮定評価点／既存商品群」記憶手段を備えている。
（特徴４）  「未調査属性仮定評価点／既存商品群」記憶手段に記憶されている既存商品群の未調査属性評価点のうち、「計算シェア／商品／商品群」算出手段を用いて計算される既存商品群における商品毎の計算シェアが、「実績シェア／既存商品群」記憶手段に記憶されている既存商品群における商品毎の実績シェアに最も近似するときの既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を特定する。
【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。図１は、本発明の一実施例に係るシェア予測装置２の概要構成を表わす図である。
図１に示すように、シェア予測装置２は、「調査済属性／水準／評価点／需要者」記憶手段１６と、「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段１８と、「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段２０と、「実績シェア／既存商品群」記憶手段２２と、「未調査属性仮定評価点／既存商品群」記憶手段２３と、「未調査属性評価点／既存商品群」記憶手段２４と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段４と、「総合評価点／既存商品群」算出手段６と、「計算シェア／商品／商品群」算出手段８と、「総合評価点／次期モデル商品」算出手段１０と、「予測シェア／次期モデル商品／新規商品群」出力手段１２と、シェア予測用プログラム２６と、表示手段１４と、入力手段２８を備えている。
【００２５】
「調査済属性／水準／評価点／需要者」記憶手段１６と、「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段１８と、「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段２０と、「実績シェア／既存商品群」記憶手段２２と、「未調査属性仮定評価点／既存商品群」記憶手段２３と、「未調査属性評価点／既存商品群」記憶手段２４は、ハードディスク等（不図示）によって構成される一般的な記憶手段である。上記した各種記憶手段は、それぞれが別体の記憶媒体で構成されていてもよいし、一個の記憶媒体の記憶領域を適切に分割することによって構成されていてもよい。
【００２６】
「調査済属性／水準／評価点／需要者」記憶手段１６は、商品の属性の一部を対象として各水準に対して需要者が認める価値を調査した結果得られた評価点を、需要者毎に記憶している。各属性と各水準に対して需要者が認める評価点は、例えば、需要者に複数の属性と水準の組合せを提示し、その選好度を回答してもらう等の手法により実施したアンケート結果に対して、コンジョイント分析等の分析処理を実施して得ることができる。図４に、「調査済属性／水準／評価点／需要者」記憶手段１６が記憶する情報を例示する。「調査済属性／水準／評価点／需要者」記憶手段１６には、「排気量」、「燃費」、「盗難防止装置」等の、商品を構成する属性の一部であって、アンケート調査の対象とした属性（調査済属性）とその水準についての評価点が、需要者毎に記憶されている。評価点は、各水準に対して需要者が認める相対的な価値を表わす。例えば、需要者１の場合であれば、「燃費」という属性の水準「１６ｋｍ／ｌ」と水準「８ｋｍ／ｌ」との間に大きな差があるのに対して、「排気量」という属性の水準間にはそれほど大きな差がない。これは、需要者１の自動車という商品に対する評価において、燃費のよさが重視されていることを意味している。この一方で、需要者２は自動車という商品に対する評価において、「排気量」を重視しており、「燃費」や「盗難防止装置」といったような、その他の属性についてはそれほど重視していないことが理解される。
【００２７】
「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段１８は、現行モデル商品と、現行モデル商品と競合関係にある競合商品を含む既存商品群の調査済属性の水準を、商品毎に記憶している。図５に、「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段１８が記憶する情報を例示する。
既存商品群の各商品は、既に市場に投入されており、販売されている商品である。「実績シェア／既存商品群」記憶手段２２は、既存商品群の実績シェアを商品と販売月毎に記憶している。図７に、「実績シェア／既存商品群」記憶手段２２が記憶する情報を例示する。なお図７では実績シェアとして各商品の販売数量を記憶している場合を示しているが、各商品の販売数量を全商品の総販売数量で除して、算出された各商品のシェアを実績シェアとして記憶しておいてもよい。
「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段２０は、次期モデル商品の調査済属性の水準を記憶している。次期モデル商品は、現行モデル商品から一部の仕様がモデルチェンジされている同一種類の商品であって、現行モデル商品の次に市場に投入が予定されている商品である。図６に、「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段２０が記憶する情報を例示する。次期モデル商品Ｘ´は、図５に示した現行モデル商品Ｘと「排気量」「燃費」「盗難防止装置」という属性における仕様が異なっているものの、現行モデル商品Ｘと共通する仕様やイメージコンセプトによって構成されている。
【００２８】
「未調査属性仮定評価点／既存商品群」記憶手段２３は、既存商品群の商品毎に推定された未調査属性についての評価点（以下では、未調査属性評価点という）を記憶する。未調査属性評価点は、調査済属性としてアンケート調査の対象としなかった要素について、需要者が既存商品群の各商品に認める価値を表わす。
「未調査属性評価点／既存商品群」記憶手段２４は、既存商品群の商品毎に推定された未調査属性評価点であって、後述する「計算シェア／商品／商品群」算出手段８を用いて計算される既存商品群における商品毎の計算シェアが、「実績シェア／既存商品群」記憶手段２２に記憶されている既存商品群における商品毎の実績シェアに最も近似するときの既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を記憶する。未調査属性評価点の推定処理については、後述のフローチャートで説明する。
【００２９】
「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段４は、既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を推定する。推定された既存商品群の商品毎の未調査属性評価点は、「未調査属性仮定評価点／既存商品群」記憶手段２３に記憶される。さらに、未調査属性評価点／既存商品群」推定手段４は、後述する「計算シェア／商品／商品群」算出手段８を用いて計算される既存商品群における商品毎の計算シェアが、「実績シェア／商品」記憶手段２２に記憶されている既存商品群における商品毎の実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定する。前記した既存商品群における商品毎の計算シェアが、それらの商品毎の実績シェアに最も近似するときの既存商品群の商品毎の未調査属性評価点については、「未調査属性評価点／既存商品群」記憶手段２４に記憶される。
【００３０】
「総合評価点／既存商品群」算出手段６は、「調査済属性／水準／評価点／需要者」記憶手段１６に記憶された需要者毎の調査済属性の各水準の評価点と、「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段１８に記憶された既存商品群の商品毎の調査済属性の水準と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段４で推定された既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点に基づいて、既存商品群の商品毎に、調査済属性の水準の評価点と未調査属性についての評価点を総合した総合評価点を算出する。
【００３１】
「総合評価点／次期モデル商品」算出手段１０は、「調査済属性／水準／評価点／需要者」記憶手段１６に記憶された需要者毎の調査済属性の各水準の評価点と、「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段２０に記憶された次期モデル商品の調査済属性の水準と、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段４で推定された現行モデル商品の未調査属性についての評価点に基づいて、次期モデル商品の調査済属性の水準の評価点と現行モデル商品の未調査属性についての評価点を総合して次期モデル商品の総合評価点を算出する。
上記したように、次期モデル商品は、現行モデル商品と一部の属性における仕様が異なっているものの、現行モデル商品と共通する仕様やイメージコンセプトによって構成されている。また、次期モデル商品は、現行モデル商品と共通する販売拠点や販売方法によって市場に投入されることが予想される。これらのことから、次期モデル商品の未調査属性に対する評価点についても、現行モデル商品と共通することが予想される。このような知見に基づき、「総合評価点／次期モデル商品」算出手段１０では、次期モデル商品の調査済属性の水準の評価点と現行モデル商品の未調査属性についての評価点を総合して、次期モデル商品の総合評価点を算出する。
【００３２】
「計算シェア／商品／商品群」算出手段８は、商品群の商品毎の総合評価点に基づいて、商品群における商品毎の計算シェアを算出する。商品群の計算シェアは、例えば、集計的ロジットモデル等の手法を用いて算出することができる。例えば、「計算シェア／商品／商品群」算出手段８は、既存商品群の商品毎の総合評価点に基づいて、既存商品群における商品毎の計算シェアを算出することができる。上記した「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段４は、「計算シェア／商品／商品群」算出手段８で算出される既存商品群の各商品の計算シェアが、「実績シェア／既存商品群」記憶手段２２に記憶された既存商品群の各商品の実績シェアに最も近似するように、既存商品群の商品毎の未調査属性評価点を推定する。
【００３３】
さらに、次期モデル商品は、現行モデル商品と同一種類の商品であることから、現行モデル商品と共通する既存商品と競合関係にあることが予想される。このことから、「計算シェア／商品／商品群」算出手段８は、次期モデル商品と既存商品群の商品を含む新規商品群の商品毎の総合評価点に基づいて、新規商品群における商品毎の計算シェアを算出することができる。
「予測シェア／次期モデル商品／新規商品群」出力手段１２は、「総合評価点／既存商品群」算出手段６で算出された既存商品群の総合評価点と、「総合評価点／次期モデル商品」算出手段１０で算出された次期モデル商品の総合評価点に基づいて、「計算シェア／商品／商品群」算出手段８を用いて計算した次期モデル商品と競合商品を含む新規商品群における次期モデル商品の計算シェアを、次期モデル商品の予測シェアとして出力する。図１０に、出力された予測シェアを例示する。
【００３４】
上述した「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段４と、「総合評価点／既存商品群」算出手段６と、「計算シェア／商品／商品群」算出手段８と、「総合評価点／次期モデル商品」算出手段１０と、「予測シェア／次期モデル商品／新規商品群」出力手段１２は、上記した各種記憶手段が記憶しているデータを読み出し、読み出したデータを利用して各種処理を実行する。換言すれば、上記した各種手段は、ＣＰＵ（不図示）が、ハードディスク等に記憶されているシェア予測用プログラム２６を実行することで具現化される。
「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段４と、「総合評価点／既存商品群」算出手段６と、「計算シェア／商品／商品群」算出手段８と、「総合評価点／次期モデル商品」算出手段１０と、「予測シェア／次期モデル商品／新規商品群」出力手段１２が実行する処理については、後述するフローチャートで詳細に説明する。
【００３５】
次に、シェア予測用プログラム２６の実行する処理について、図２と図３のフローチャートを参照しながら説明する。
操作者（商品企画者）が入力手段２８で所定の操作を実行することによって、図示しないＣＰＵはシェア予測用プログラム２６を読み出し、実行する。これによって、ＣＰＵは図２のフローチャートに示す処理を開始する。なお、以下の処理が開始される際には、「調査済属性／水準／評価点／需要者」記憶手段１６と、「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段１８と、「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段２０と、「実績シェア／既存商品群」記憶手段２２には、上記した所定のデータがすでに記憶されているものとする。
【００３６】
ステップＳ２では、既存商品群の商品毎の未調査属性についての評価点を初期値に設定する。例えば、既存商品群が現行モデル商品Ｘを含むＮ個の商品によって構成されている場合には、このステップでは、商品ｎの未調査属性評価点αｎが初期値に設定される。本実施例では、各商品の未調査属性評価点α１，…，αＮの初期値はすべて「０」に設定される。
次いで、ステップＳ４では、未調査属性評価点の刻み幅Δαを設定する。本実施例では、全ての未調査属性評価点に共通の刻み幅Δαを用いている。未調査属性評価点の刻み幅Δαの値は、操作者が任意に設定してもよいし、例えば、０．５あるいは１．０等の、所定の刻み幅がシェア予測用プログラム２６にデフォルトでプログラムされていてもよい。本実施例では、刻み幅Δαは１．０に設定されている。刻み幅Δαの値は、ＣＰＵが処理を行っている間、図示されない記憶手段によって保持されている。
ステップＳ６では、既存商品群の各商品の計算シェアと実績シェアとの乖離の度合を表現する乖離度合記憶変数ＲＭＳＥｍｉｎを初期値に設定する。図９に、乖離度合記憶変数ＲＭＳＥｍｉｎのとる値を例示する。図９に示すように、乖離度合記憶変数ＲＭＳＥｍｉｎは繰返演算によって最小値に収束していくため、乖離度合記憶変数ＲＭＳＥｍｉｎの初期値は適度に大きな数値に設定される。初期値は、操作者が任意に設定してもよいし、シェア予測用プログラム２６にデフォルトで設定されていてもよい。乖離度合記憶変数ＲＭＳＥｍｉｎの値は、ＣＰＵが処理を行っている間、図示されない記憶手段によって保持されている。
【００３７】
ステップＳ８では、既存商品群の各商品の総合評価点Ｕｎを算出する。既存商品群の各商品の総合評価点Ｕｎは、「調査済属性／水準／評価点／需要者」記憶手段１６に記憶された調査済み属性の水準と需要者毎の評価点と、「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段１８に記憶された既存商品群の商品毎の調査済属性の水準と、設定された既存商品群の商品毎の未調査属性評価点に基づいて算出される。本実施例では、各商品の総合評価点を各需要者について算出し、各商品の総合評価点の需要者平均を算出することで、既存商品群の各商品の総合評価点を算出する。
このステップでは、まず、以下の式より、需要者ｉの商品ｎの総合評価点Ｕｉｎを算出する。
【００３８】
【数１】
0004860570.tif 000002
【００３９】
上記の式において、Ｊは調査済属性の総数であり、ｌ（ｎ，ｊ）は商品ｎの調査済属性ｊにおける水準であり、βｉｌ（ｎ，ｊ）は商品ｎの調査済属性ｊにおける水準ｌについての需要者ｉの評価点であり、αｎは商品ｎについての未調査属性評価点である。上記の式を処理することで、現行モデル商品を含む既存商品群の各商品の需要者毎の総合評価点Ｕｉｎが算出される。例えば、図５の現行モデル商品Ｘについての需要者１の総合評価点であれば、図４に示す属性「排気量」の水準「２０００ｃｃ」の評価点「−２」と、属性「燃費」の水準「１２ｋｍ／ｌ」の評価点「３」と、属性「盗難防止装置」の水準「なし」の評価点「２」等の調査済属性の水準についての評価点と、現行モデル商品Ｘの未調査属性評価点αを加算することで算出される。なお、未調査属性評価点αｎが初期値の値のままである場合（すなわち、１回目にステップＳ８の処理を実行する場合）ならば、すべての未調査属性評価点は０であるので、このステップでは調査済属性の評価点に基づいた需要者毎の総合評価点が算出される。
各需要者について上記の総合評価点Ｕｉｎが算出されると、以下の式より既存商品群の各商品の総合評価点Ｕｎを算出する。
【００４０】
【数２】
0004860570.tif 000003
【００４１】
上記の式において、Ｕｉｎは需要者毎の商品ｎの総合評価点であり、Ｉは需要者の総数である。上記の式を処理することで、現行モデル商品を含む既存商品群の各商品の総合評価点Ｕｎが算出される。例えば、現行モデル商品Ｘであれば、上記の式を処理することで、需要者１の総合評価点、需要者２の総合評価点、…、需要者Ｉの総合評価点が加算され、その平均が計算される。
【００４２】
次いで、ステップＳ１０では、既存商品群の計算シェアＳ´ｎを算出する。既存商品群の各商品の計算シェアＳ´ｎは、既存商品群における商品毎の総合評価点Ｕｎに基づいて算出する。各商品の計算シェアＳ´ｎは、例えば、以下に示す式から算出できる。
【００４３】
【数３】
0004860570.tif 000004
【００４４】
上記の式において、Ｎは既存商品群における商品の総数である。既存商品群の商品ｎの計算シェアＳ´ｎは、上記した集計的ロジットモデルを用いて、商品ｎの総合評価点Ｕｎの指数変換後の値ｅｘｐ（Ｕｎ）を既存商品群における各商品の総合評価点Ｕｎの指数変換後の値ｅｘｐ（Ｕｎ）の総和で除して算出することができる。
【００４５】
次いで、ステップＳ１２では、既存商品群の各商品の計算シェアＳ´ｎと実績シェアＳｎの乖離度合を算出する。乖離度合は、ＲＭＳＥ（Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ）等の手法を用いて計算できる。例えば、以下の式を処理することで、既存商品群の各商品の計算シェアＳ´ｎと実績シェアＳｎの乖離度合ＲＭＳＥを算出する。
【００４６】
【数４】
0004860570.tif 000005
【００４７】
上記の式において、Ｓ´ｎは商品ｎの計算シェアであり、Ｓｎは商品ｎの実績シェアであり、Ｎは既存商品群における商品の総数である。
ステップＳ１４では、上記の式を処理して算出されたＲＭＳＥとステップＳ６で設定された乖離度合記憶変数ＲＭＳＥｍｉｎを比較する。ＲＭＳＥ＜ＲＭＳＥｍｉｎである場合（ステップＳ１４でＹＥＳ）には、ＲＭＳＥｍｉｎの値を最小のＲＭＳＥ、すなわちステップＳ１２で算出されたＲＭＳＥの値に更新して記憶する（ステップＳ１６）。
ＲＭＳＥｍｉｎの値を更新すると、次いで、設定されている既存商品群の未調査属性評価点αｎを「未調査属性仮定評価点／既存商品群」記憶手段２３に記憶する（ステップＳ１７）。ステップＳ２からの処理を開始した直後（すなわち、１回目にステップＳ１７の処理を実行する場合）ならば、このステップでは既存商品群の未調査属性評価点αｎの初期値を「未調査属性仮定評価点／既存商品群」記憶手段２３に記憶する。
【００４８】
次いで、ステップＳ１８では、既存商品群から、計算シェアＳ´ｋと実績シェアＳｋの差の絶対値が最大の商品ｋを特定する。このステップで特定される商品ｋは、実績シェアで示される需要者の実際の評価から、計算シェアで示される評価が最も乖離していることを意味している。このため、商品ｋの未調査属性評価点を修正して、商品ｋについての計算上の評価を、実際の評価に近づける必要がある。
そこで、ステップＳ２０では、ステップＳ１８で特定された商品ｋの未調査属性評価点αｋの値を更新する。例えば、商品ｋの計算シェアＳ´ｋの値が実績シェアＳｋの値よりも大きい場合、これは、商品ｋが計算上の評価において過大に評価されていることを意味している。この一方で、計算シェアＳ´ｋの値が実績シェアＳｋの値よりも小さい場合、これは、商品ｋが計算上の評価において過小に評価されていることを意味している。このことから、このステップでは、計算シェアＳ´ｋの値が実績シェアＳｋの値よりも大きいか否かによって、以下の式を用いて商品ｋの未調査属性評価点αｋを修正する。
【００４９】
【数５】
0004860570.tif 000006
【００５０】
例えば、商品ｋの未調査属性評価点αｋが初期値（すなわち、「０」）であり、商品ｋの計算シェアＳ´ｋの値が実績シェアＳｋの値よりも大きい場合には、商品ｋの未調査属性評価点αｋをΔα＝１．０だけ低減させる。この一方で、商品ｋの計算シェアＳ´ｋの値が実績シェアＳｋの値よりも小さい場合には、商品ｋの未調査属性評価点αｋをΔα＝１．０だけ増加させる。なお、１回目にステップＳ２０の処理を実行する場合には、更新後の商品ｋ以外の既存商品の未調査属性評価点には初期値が設定されている。
【００５１】
商品ｋの未調査属性評価点αｋの値を更新すると、更新後の既存商品群の未調査属性評価点を用いて、ステップＳ８からステップＳ１４までの処理が繰り返される。記憶されているＲＭＳＥｍｉｎよりも小さい値がステップＳ１２で算出されると（ステップＳ１４でＹＥＳ）、ステップＳ１６からステップＳ２０までの処理が繰り返し実行される。すなわち、１回目のステップＳ２０の処理によって更新された既存商品群の未調査属性評価点が「未調査属性仮定評価点／既存商品群」記憶手段２３に記憶され、計算シェアと実績シェアの差がそのときに最も大きい既存商品についての更新後の未調査属性評価点の値がさらに修正される。
上記の処理を繰り返すことで、乖離度合記憶変数ＲＭＳＥｍｉｎは次第に小さい値へと更新されていく。図９に、処理回数に対する乖離度合記憶変数ＲＭＳＥｍｉｎの変化を示す。ステップＳ８からステップＳ２０までの処理を繰り返し実行すると、一定の処理回数を経た時点でＲＭＳＥｍｉｎは最小となる。このことから、算出したＲＭＳＥの値が記憶されているＲＭＳＥｍｉｎの値以上となった場合（ステップＳ１４でＮＯ）には、ステップＳ２１へ移行する。
【００５２】
ステップＳ２１では、「未調査属性仮定評価点／既存商品群」記憶手段２３に記憶されている既存商品群の未調査属性評価点αｎを「未調査属性評価点／既存商品群」記憶手段２４に記憶する。以下の処理では、「未調査属性評価点／既存商品群」記憶手段２４に記憶された既存商品群の未調査属性評価点を用いて、次期モデル商品のシェアを算出する処理を実行する。
ステップＳ２２では、次期モデル商品の総合評価点Ｕｎを算出する。次期モデル商品の総合評価点Ｕｎは、「調査済属性／水準／評価点／需要者」記憶手段１６に記憶された調査済属性の水準についての需要者毎の評価点と、「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段２０に記憶された次期モデル商品の調査済属性の水準と、「未調査属性／評価点／既存商品群」手段２４に記憶されている現行モデル商品の未調査属性評価点に基づいて算出される。次期モデル商品の総合評価点は、上記した既存商品群の各商品の総合評価点を算出する場合と同様に、各需要者について次期モデル商品の総合評価点を算出し、需要者平均を算出することで得ることができる。
【００５３】
次いで、ステップＳ２４では、新規商品群の計算シェアＳ´ｎを算出する。上記したように、本実施例における新規商品群は、次期モデル商品と既存商品群を含む商品群をいう。新規商品群の各商品の計算シェアＳ´ｎは、既存商品群における各商品の計算シェアを算出したときと同様に、「計算シェア／商品／商品群」算出手段８において、集計的ロジットモデル等を用いて、新規商品群における商品毎の総合評価点Ｕｎに基づいて算出する。なお、現行モデル商品を含む既存商品群の総合評価点については、ステップＳ８の処理によって既に算出されている。
算出された新規商品群の計算シェアは、次期モデル商品の予測シェアとして、表示手段１４に出力されて、表示される（図１０を参照）。
【００５４】
上記した一連の処理において、次期モデル商品と次期モデル商品と競合関係にある商品を含む新規商品群の商品毎の総合評価点は、修正後の未調査属性評価点αを用いて算出されている。次期モデル商品の予測シェアには、上記した修正後の未調査属性評価点αによって表わされる、アンケート調査の対象としなかった要素について需要者が認める価値が反映されている。シェア予測装置２を用いることで、次期モデル商品の予測シェアを精度よく算出することができる。
【００５５】
なお、「実績シェア／既存商品群」記憶手段２２には、既存商品群の実績シェアが商品と販売月毎に記憶されている。このため、「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段４は、「計算シェア／商品／商品群」算出手段８が算出した計算シェアが各月の実績シェアに近似するように、各月について既存商品群の各商品の未調査属性評価点を推定することができる。このように推定した未調査属性評価点を用いることで、年間を通じた各月ごとの次期モデル商品の予測シェアを得ることができる。あるいは、計算シェアが所定の月数の平均実績シェアに近似するように未調査属性評価点を推定してもよい。
【００５６】
また、上記した実施例では、既存商品群の各商品の計算シェアと実績シェアの乖離度合は、ＲＭＳＥを用いて計算しているが、計算シェアと実績シェアの乖離度合を計算する手法はこれに限定されるものではない。例えば、ＭＡＰＥ（Ｍｅａｎ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ  Ｅｒｒｏｒ）等の手法を用いて計算してもよい。
【００５７】
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。
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合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合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】
【００５８】
【図１】シェア予測装置の概要構成を表わす図である。
【図２】シェア予測用プログラムの実行する処理を表わすフローチャートである。
【図３】シェア予測用プログラムの実行する処理を表わすフローチャートである。
【図４】「調査済属性／水準／評価点／需要者」記憶手段が記憶する情報を表わす図である。
【図５】「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段が記憶する情報を表わす図である。
【図６】「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段が記憶する情報を表わす図である。
【図７】「実績シェア／既存商品群」記憶手段が記憶する情報を示す図である。
【図８】算出された既存商品群の未調査属性評価点を表わす図である。
【図９】乖離度合記憶変数の変化を表わす図である。
【図１０】算出された次期モデル商品の予測シェアを表わす図である。
【符号の説明】
【００５９】
２：シェア予測装置
４：「未調査属性評価点／既存商品群」推定手段
６：「総合評価点／既存商品群」算出手段
８：「計算シェア／商品／商品群」算出手段
１０：「総合評価点／次期モデル商品」算出手段
１２：「予測シェア／次期モデル商品／新規商品群」出力手段
１４：表示手段
１６：「調査済属性／水準／評価点／需要者」記憶手段
１８：「調査済属性／水準／既存商品群」記憶手段
２０：「調査済属性／水準／次期モデル商品」記憶手段
２２：「実績シェア／既存商品群」記憶手段
２３：「未調査属性仮定評価点／既存商品群」記憶手段
２４：「未調査属性評価点／既存商品群」記憶手段
２６：シェア予測用プログラム
２８：入力手段
【図１】
0004860570.tif 000007
【図２】
0004860570.tif 000008
【図３】
0004860570.tif 000009
【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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