テキストマイニングを使用したブランド QFD の作成

テキストマイニングを使用したブランド QFD の作成
会員

川上要

成年

約

ブランドとは，組織から顧客への約束であるといわれる。属性を起点として，機能的便益につながり，自己表現的・情緒的便益に達するコンテクストを形成することが，ブランドを考えた商品戦略の要諦となる。本稿では，テキストマイニングによりブランド QFD を作成し，このブランド QFD から商品のコンテクストを抽出し，ブランドロイヤルティを高めることができる商品戦略の検討を試みる。

1．はじめに目次
1．はじめに（1） ブランドとは（1） ブランドとはブランドとは，組織から顧客への約束である，とい（2） 便益についてわれる。ブランドに必要なのは，ブランドが表すもの（3） コンテクストについて（4） ブランドを考えた商品戦略についてが，機能面だけではなく，情緒面や自己表現，人間関2．本稿の目的係においても役立つという約束を守ることである（1）。

3．ブランド QFD の作成について（1） ブランド QFD（2） 便益について（2） レビュー情報と特許情報を用いたブランド QFD

顧客からの高いロイヤルティを獲得するためには，（3） テキストマイニングを用いたブランド QFD
4．ブランド QFD の作成手順

ブランドが表すものが自己表現的，情緒的，及び，機（1） 使用ツール能的に役立つこと，すなわち，顧客へ自己表現的便（2） 作成手順

益，情緒的便益，及び，機能的便益を提供できること

5．コンテクスト分析の例が必要である。

（1） 分析の方針

図 1 に便益の種類を示す。顧客への訴求力が高いの（2） ブランド QFD（3） コンテクスト

は，自己表現的便益と情緒的便益であるといわれる。

（4） 商品戦略の検討したがって，商品の自己表現的便益と情緒的便益を充6．まとめ足することが，ブランドロイヤルティを高めるための1 つの目標となる。

図1Vol. 73

No. 3

便益の種類

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パテント 2020

テキストマイニングを使用したブランド QFD の作成

図2

コンテクストの模式図（3） コンテクストについて企 業 に つ い て ブ ラ ン ド QFD を 作 成 し， ブ ラ ン ド

図 2 は，コンテクストの模式図である。自己表現

QFD からコンテクストを抽出する。そして，コンテ的・情緒的便益と機能的便益と属性とは独立して存在クストを分析することにより，自社商品戦略の検討をするのではなく，各要素（ブランド知識ともいう）試みる。

が，関係性の強弱をもって構造化される。この関係性

3．ブランド QFD の作成についてをコンテクストという（2）。

（1） ブランド QFD

ブランドの理解には商品の便益の全体像であるコンテクストを知ることが重要となる。

コンテクストを知る手段の一つにブランド QFD がある。QFD とは，Quality Function Deployment（品（4） ブランドを考えた商品戦略について質機能展開）の略である。ブランド QFD は，顧客へ顧客への訴求力が高いのは自己表現的便益と情緒的の便益と属性との接点を可視化する方法論である（3）。

便益であるが，機能的便益や属性が重要ではないといブランド QFD は，顧客の日記情報やインタビューう訳ではない。むしろ，機能的便益や属性はブランド等の結果に基づいて作成される。ブランド QFD では，の土台（基礎）として重要である。

機能的便益を介した，自己表現的便益や情緒的便益とそして，属性を起点として，機能的便益につなが属性との関連の強さを図表化する。このため，高い顧り，自己表現的・情緒的便益に達するコンテクストを客ロイヤルティを獲得できる商品・サービスの開発に形成することが，ブランドを考えた商品戦略の要諦と役立つ。

なる。
（2） レビュー情報と特許情報を用いたブランド

2．本稿の目的

QFD

本稿では，テキストマイニングを使用して，特定の図3

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ブランド QFD は，顧客の観察やインタビュー等にレビュー情報と特許情報を用いたブランド QFD－ 78 －

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No. 3

テキストマイニングを使用したブランド QFD の作成基づいて作成されるが，他に，特許情報及びレビュー情報に基づいてブランド QFD を作成する方法がある（4）。
図 3 に示すように，自己表現的・情緒的便益と機能的便益の各要素は，顧客の声として，EC サイトのレビュー情報から抽出可能である。また，機能的便益と属性の各要素は，発明として，特許情報から抽出可能である。
そこで，レビュー情報から，自己表現的・情緒的便益と機能的便益の各要素の関係性を示す 2 元表を作成
し，特許情報から機能的便益と属性の各要素の関係性を示す 2 元表を作成し，これら 2 元表を組み合わせることにより，ブランド QFD を作成する。
（3） テキストマイニングを用いたブランド QFD
テキストマイニングとは，文書形式のデータを定量的な方法で分析することをいう。テキストマイニング
では，コンピュータの処理によってデータの中から自動的に言葉を取り出し，さまざまな統計手法を用いた
図4

探索的な分析を行う。
レビュー情報や特許情報からブランド QFD を作成

ブランド QFD 作成に使用したツールてそれぞれ検索した。

する場合には，キーワード抽出やコーディングの処理

なお，A 社と B 社は実在する企業である。本稿はを人間が行うため，その作成には多大な労力が必要と特定企業の分析結果を提示することを目的としないたなる。

め，実名を明示しないが，B 社は日本におけるおむつ

これらキーワード抽出やコーディングの処理をテキ（5）ストマイニングにより処理する方法がある 。のシェア上位の企業であり，A 社はそれ以下のシェアの企業である。
A 社と B 社の各 100 件の特許出願を分析の対象と本稿では，テキストマイニングの技術を使用してブした。特許情報としては，課題及び解決手段の内容がランド QFD の作成を行う。

短くまとめられている要約書の情報を取得した。図 5

4．ブランド QFD の作成手順に要約書の例を示す。要約書のデータを J-PlatPat か（1） 使用ツール

ら csv ファイルで一括ダウンロードした。

図 4 にブランド QFD の作成手順を示す。特許情報取得（STEP 1 ）については，J-PlatPat を使用する。
レビュー情報取得（STEP 2 ）については，Web スクレイピングソフトを使用する。
形 態 素 解 析， コ ー デ ィ ン グ， 類 似 度 行 列 出 力（STEP 3 ～ 5 ）については KH Coder を使用する（6）。
ブランド QFD 作成（STEP 6 ）については Excel を使用する。
（2） 作成手順
Step 1 特許情報取得
特許情報を J-PlatPat から取得する。本稿では，検索対象製品をおむつとし，出願人を A 社と B 社としVol. 73

No. 3－ 79 －

図5

要約書の例

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テキストマイニングを使用したブランド QFD の作成

図6

レビュー情報の例

図7

抽出語の例

Step 2 レビュー情報取得

こ れ に よ り，A 社 と B 社 の 各 々 の 特 許 情 報 と レ

レビュー情報を EC サイトのカスタマーレビューかビュー情報を合わせた 200 件を母集団とする情報から取得する。図 6 は，レビュー情報の例である。本稿

ら，分析対象となる抽出語を抽出する。図 7 に，形態では，検索対象をおむつとし，メーカーを A 社と B

素解析により抽出された抽出語の例を示す。

社として検索した。A 社と B 社の各 100 件のレビュー
Step 4 コーディング

情報を分析の対象とした。
レビュー情報のデータを Web スクレイピングソフトにより csv ファイルで一括ダウンロードした。

コーディングとは，仮説やテーマに基づいて，抽出語を組み合わせる処理のことをいう。
コーディング処理を行う前には，コードを設定し，Step 3 形態素解析

特定の記述がデータ中にあればそのデータを特定のA 社と B 社の各々について，特許情報 100 件とレビュー情報 100 件を合体させた計 200 件のデータ（csvコードに分類すること，といった基準を設定する。この基準のことをコーディングルールという。

ファイル）を生成し，この情報に対して形態素解析を行う。
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図 8 に，抽出したコードの例を示す。本稿では，A社と B 社の商品のホームページの記載から，自己表－ 80 －Vol. 73

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テキストマイニングを使用したブランド QFD の作成

図8

図9コード

コーディングルール

現的便益，情緒的便益，機能的便益，及び，属性の起関係ある（すなわち，同じ文書中に共に出現するこコードを抽出した。とが多い）といえる。

図 9 に，設定したコーディングルールの例を示す。
コーディングルールは，形態素解析により抽出された

Step 6 ブランド QFD 作成

多数の抽出語を，コードに割り当てて設定した。

類似度行列を表計算ソフトにより加工して，図 11に示すブランド QFD を作成する。類似度行列内の要

Step 5 類似度行列出力

素は， 0 ～ 1 の数値で表されるため，見やすさ等の図 10 に，生成された類似度行列を示す。自己表現的・情緒的ベネフィットと属性とを行とし，機能的ベ関係上，所定の類似度以上の場合に対応関係あり（図中の〇）としてもよい。

ネフィットを列とした類似度行列を生成する。類似度行列は，Jaccard 係数を計算して生成される。類似度は 0 ～ 1 の数値となる。類似度が大きいほど高い共Vol. 73

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テキストマイニングを使用したブランド QFD の作成

図 10

図 11

図 12

類似度行列

ブランド QFD

A 社商品のブランド QFD

5．コンテクスト分析の例

ブランド QFD から抽出し，B 社商品のコンテクスト（1） 分析の方針

を，B 社商品のブランド QFD から抽出する。

前述したように，B 社は日本におけるおむつのシェ

A 社商品のコンテクストと B 社商品のコンテクスア上位の企業であり，A 社はそれ以下のシェアの企トとを比較し，A 社の立場からブランドロイヤルティ業である。したがって，B 社のおむつの方が A 社のを高めるためにとりうる商品戦略を検討する。

おむつよりブランドロイヤルティが高いと推測さ（2） ブランド QFDれる。
ここでは，A 社商品のコンテクストを A 社商品のパテント 2020－ 82 －図 12 は，A 社商品のブランド QFD である。図 13
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テキストマイニングを使用したブランド QFD の作成

図 13

B 社商品のブランド QFD

図 14

A 社のコンテクスト

図 15

B 社のコンテクスト

は，B 社商品のブランド QFD である。図中のグレーンテクストに表した（図 14）。

部分は，コード間の類似度が 0.2 以上の要素である「吸収構造」，「通気構造」，「肌触り構造」，「固定構（図では類似度を 10 倍して四捨五入した整数値として造」，「意匠構造」という 5 つの属性を起点として，いる）。

「蒸れない」，「動きやすい」，「肌に優しい」，「取扱しやすい」，といった 4 つの機能的便益につながり，「赤（3） コンテクストちゃんが快適」という 1 つの情緒的便益に達するコン（ 3 － 1 ）A 社商品のコンテクストテクストが形成されている。

図 12 のブランド QFD において，類似度が 0.2 以上のものを自己表現的・情緒的便益と機能的便益と属性（ 3 － 2 ）B 社商品のコンテクストのコード間に関連性ありとし，各コードの関連性をコ

図 13 のブランド QFD において，類似度が 0.2 以上Vol. 73

No. 3－ 83 －パテント 2020

テキストマイニングを使用したブランド QFD の作成のものを自己表現的・情緒的便益と機能的便益と属性（4） 商品戦略の検討のコード間に関連性ありとし，各コードの関連性をコ

B 社のおむつの方が，ブランドロイヤルティの高いンテクストに表した（図 15）。

商品となっていると考えられるため，A 社は，自社「吸収構造」，「通気構造」，「肌触り構造」，「固定構

商品のコンテクストのさらなる広がりを目指して，よ造」という 4 つの属性を起点として，「漏れない」，り豊かなブランド連想を構築し，ブランドロイヤル「蒸れない」，「動きやすい」，「肌に優しい」，「取扱しティを高めることが必要となる。
A 社がとりうる商品戦略として，以下が考えられる。

やすい」といった 5 つの機能的便益につながり，「赤ちゃんが快適」，「お母さんが安心」という 2 つの情緒（ 4 － 1 ）既存のコンテクストの刺激的便益に達するコンテクストが形成されている。

①

技術開発の強化

機能的便益と属性との関連性は，技術開発により強（ 3 － 3 ）コンテクストの比較
図 14 と図 15 に示す。A 社商品と B 社商品のコン化できる。

テクストを比較した場合には，ブランド連想の広がり

例えば，図 16 に示すように，B 社は「意匠構造」に差があり，B 社商品の方が豊かなブランド連想が構に関するコンテクストが弱いため，A 社は，機能的築されていることがわかる。

便益「取扱しやすい」を提供できる「意匠構造」の開

また，コンテクストに現れる自己表現的・情緒的便発を強化することにより，コンテクストの刺激を図る。

益及び機能的便益の総数が，B 社商品は 7 つであるの

これにより，B 社とは異なるコンテクストを持つことに対し，A 社商品は 5 つであることから，B 社のおむとなり，コンテクストの差別化を図ることができる。

つの方が，ブランドロイヤルティの高い商品となって

ただし，技術開発の強化により，機能的便益と属性間の関係性は強化できるが，自己表現・情緒的便益にいると考えられる。

図 16

図 17

パテント 2020

技術開発の強化

コミュニケーションの強化－ 84 －

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テキストマイニングを使用したブランド QFD の作成「お母さんが楽しい」）を，新たなコンテクストの起点達するまでのコンテクストの強化は難しい。
②とする。

コミュニケーションの強化

顧客とのコミュニケーションは，テレビ CM や雑

新たな便益については，テキストマイニングにより誌広告（マス広告），ユーザーとのコミュニティづく抽出されたキーワードから発見することもできる。まり，など顧客との様々な接点で行われる。

た，ユーザーの観察から新たな便益を見出すこともで

例えば，図 17 に示すように，A 社は，おむつのきる。

「デザイン」により，「取扱がしやすく」，それにより，②「赤ちゃんの快適性に寄与する」というコンテクスト

図 19 に示すように，A 社は，ブランド知識の関係を，顧客とのコミュニケーションを通じて訴えかけ性を明らかにしながら，自分なりに意味づけを行い，て，コンテクストの刺激を図る。

自己表現的・情緒的便益「お母さんが楽しい」から，新たなコンテクストの構造化

これにより，A 社は，「赤ちゃんが快適」から「取機能的便益「取扱しやすい」を介し，属性「固定構り扱いしやすい」を介して「意匠構造」へつながるコ造」へと続く，意味や連想のネットワークをつなげ構ンテクストを強化できる。

造化してゆく。
これにより，A 社商品は，B 社商品とは異なるコン（ 4 － 2 ）新たなコンテクストの構造化テクストを有することとなり，ブランドの差別化を図①ることができる。

新たなブランド知識の発見

図 18 に示すように，A 社は，B 社商品にはない自己表現的・情緒的便益（例えば，図 18 に示すような

図 18

図 19Vol. 73

No. 3

新しい便益の発見

コンテクストの構造化－ 85 －

パテント 2020

テキストマイニングを使用したブランド QFD の作成

6．まとめ（参考文献）

本稿では，特許情報とレビュー情報からブランドQFD を作成し，このブランド QFD からコンテクストを抽出した。このコンテクストに基づいて自社商品のブランドロイヤルティを高めるための戦略を検討で（1） デ ー ビ ッ ド・ ア ー カ ー， ブ ラ ン ド 論， ダ イ ヤ モ ン ド 社（2014）（2）阿久津聡，石田茂，ブランド戦略シナリオ，ダイヤモンド社（2002）（3）加藤雄一郎，ブランドクオリティ開発のためのブランド

きる。

QFD，フレグランスジャーナル，33（1），27-34，（2005）

本稿では，ブランド QFD の作成にテキストマイニングの技術を使用した。これにより，特許情報及びレビュー情報を区別なく一括して処理することができ，ブランド QFD の作成作業を省力化できる。

（4）川上成年，谷津維則，ブランド QFD を活用した調査手法の開発，パテント，Vol.70，2017.3，pp.82-89（2017）（5）川上成年，テキストマイニングを使用した特許マップ作成
手法の開発，パテント，Vol.72，2019.5，pp.78-85（2019）（6）樋口耕一，社会調査のための計量テキスト分析

内容分析の継承と発展を目指して，株式会社ナカニシヤ出版（2014）（原稿受領 2019.12.19）

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