どこでもネットワークに繋がり，インターネットも生活の隅々North Carolina State Universityに浸透するため，それに伴い効果的なプロモーション手段もInternational Affairs，2012.

School of Public And

刻々と変化していくこととなる。そのような将来において，今[13] 平井明代，“t 検定”，筑波大学人文社会科学研究科，2014.

回の研究を通し我々は，当面の間はテレビが効果の高いメディ

http://www.u.tsukuba.ac.jp/~hirai.akiyo.ft/forstudents/

アとして存在するが，2031年前後には，インターネットがテレビ

多属性態度モデルによる茶飲料製品改良分析
Analysis of tea product improvement by the multi-attribute attitude modelhirai6-18.pdfに代わり最も効果的なプロモーション手段になると予測する。

[14] Dr. Joseph L. Bonnici and William B. Fredenberger，

謝辞[15] 株式会社ITスクエア，“マスメディアや広告・購買行動等に“Cohort Analysis: Analyzing Data on Product Use”,1992.

王 興坤，高 弘昇 （京都情報大学院大学 )Xingkun Wang and Hong Seung Ko (The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics)

関する調査”，P15，新潟日報販売株式会社，2009.

本研究を遂行するに当たり，京都情報大学院大学百万遍校事[16] 官房企画課，“民間給与実態統計調査結果”，p16，国税庁，2011.

務室の先生方をはじめとする学校関係の皆様にも合わせて心よ

http://www.nta.go.jp/kohyo/tokei/kokuzeicho/minkan2011/

り厚く御礼申し上げます。

pdf/001.pdf[17] 博報堂生活総合研究所，“消費ショートレポート7月”，株式会社博報堂，2012.
[18] 文化庁，“情報源としてのテレビ，新聞，インターネット，雑【参考文献】

誌”，2008.

[1] 日本経済新聞社，“広告料金早見表 日本経済新聞朝刊全国版料金表” NIKKEI AD Web
http://adweb.nikkei.co.jp/paper/ad/[2] 廣告社株式会社，“メディア価格がわかる『広告ダイレクト』

http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/3961.html[19] コーポレート・コミュニティ局広報室，“2009年日本の広告費”，電通株式会社，2010.

（2014更新）

https://www.kokoku-direct.jp/massmedia/tvcm/

http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/5650.html

ラジオCM”広告ダイレクト
http://www.kokoku-direct.jp/massmedia/radiocm/#medium_list[4] 講談社，“ViVi MEDIA GUIDE 2015” 講談社 AD STATION
http://ad.kodansha.net/mag/010/proﬁle.pdf[5] ヤフー株式会社，“インターネット広告の料金体系” Yahoo !プ
ロモーション広告
http://promotionalads.yahoo.co.jp/netad/price.html?p=675[6] 蔡鴻榕，陳勁，饒宸源，高弘昇，“コホート分析によるプロ

the product improvement for recapturing a market opportunity without weeding-out an existing product.
However，previous approaches on the product improvement are merely logical studies. Thus，we cannot ﬁnd out any speciﬁcways of the product improvement，as a differentiation tool based on consumer needs.
The conventional multi-attribute attitude model is generally utilized to describe a consumers' attitude toward productattribute and to predict a purchasing behavior. Consequently，we apply this model for analyzing the tea product improvementwith checking the application ﬁtness so that the differentiation based on consumer needs can be done.

1. はじめに[21] 文化庁，“「毎日の生活に必要な情報を何から得ているか」に関する調査”，2009.

度モデルによる製品改良分析を詳細に行いながら，その適合性について検証していく。

企業にとって「消費者ニーズに対応する」のは当たり前のこ[22] 電通，“日本の広告費”，2008.（2014更新）ととされており，「消費者ニーズに応えられない」企業は競争

http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/5650.html

から脱落していくといった通念が定着している[1]。しかしな

2. 製品改良の必要性[23] 田尻信行，“日本におけるブロードバンドの普及要因及び政策

がら，市場環境の急速な変化や製品のコモディティ化と共に，製品販売は新発売から時間の経過とともに，導入期，成長期，の役割等に関する研究調査”，早稲田大学大学院国際情報通信

企業は新製品開発・既存製品改良を行う際に，「消費者のニー

成熟期，衰退期の四段階を辿ることは周知である。その中での研究科ズが捉えられるか」や「どのように捉えられるか」などの問題

成長期は，新製品が市場に浸透しつつ，消費者のその製品に対が存在している。

する認知度や理解度が高まるうちに，細やかなニーズが生まれ[24] 電通，“「日本の広告費—受信料収入・媒体別広告品の推移」・
NHK年鑑”，2013.
[25] 箙紘矢，“変わる広告，痩せるメディア”，2011.

また，市場シェアを拡大するため，他社製品を追随し模倣して，製品の改善が求められてくる。そして，競合の参入が相次ているので，製品開発の技術水準が同質化になり，差別的な競ぐことから，市場シェアを獲得するため他社に追随し模倣して，モーション戦略の考察”，キャリア強化プロジェクトレポー

争優位性を築くことがなかなか難しくなっている。その上，「既企業間における技術水準が同質化になり，だんだん差別化がな

ト，京都情報大学院大学，2013.

存の製品カテゴリーでの差別化を築いているか」，「製品の差別くなって価格競争に陥る。したがって，コモディティ化を引き[7] E. Palmore，“When Can Age，Period and Cohort be

化は何を，どのように築いていくべきか」や「消費者のニーズ

起こしながら，成熟期になる。この段階で，製品の競争が最もSeparated? ”Social Forces，Vol.57，pp.282-295，1978.

に合わせることを基に差別化をどのように築くか」といった問激しくなる。因みに，競争優位性が著しくない企業は淘汰され題が存在している。

ることに直面しており，有効的な競争優位性を築かないと衰退[8] 中村隆，“コホート分析における交互作用効果モデル再考”，◆著者紹介

統計数理研究所，2005.
[9] 内閣府，“パソコンとインターネットの普及率の推移”，総務
省，2007.（2014年更新）
http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/6200.html[10] “第10回

栄養教育・指導実習のための統計”，岐阜女子大

これらの問題に対応する解決案を調べると，大部分が論理的

屈径Jing Qu2007年大連翻訳職業学院日本語翻訳学科卒業，な研究であり，具体的な解決策は見当たらない。
本論文は競争が激しくなっている市場環境において，製品淘期を迎える。そこで，企業は既存製品の新規顧客を獲得したり製品の新価値を築いたりして製品改良を行い，製品ライフサイ
ルクを延長しなければ市場から淘汰される[2]。

2015年京都情報大学院大学応用情報技術研究科修了，

汰なしに売上と利益を出していくためには，何より製品改良が

しかし，生産技術の急速な発展により製品のコモディティ化

情報技術修士（専門職）。

必要であると考えられる。特に，消費者ニーズを基にした差別が起き，消費者のライフスタイルの変化と伴ってニーズが多様化の手段として製品改良の解決策を探索していく必要がある。

化・複雑化になるなどの原因によって製品ライフサイクルが短学健康情報処理実習Ⅱ，2007.
http://www.gijodai.ac.jp/user/ayami/2007/kenko2/class10.

竹内 聡

html

2001年大阪経済大学経済学部卒業，

その背景を製品ライフサイクルの視点から検討し，製品改良に

京都情報大学院大学在学中。

関する新しい方法を探求する。次に，消費者ニーズが明らかに済産業省の調査結果（参照社会情報学部，2002.

捉えられるような多属性態度モデルについての先行研究を調査

多様化・複雑化（82.1%）」と「市場ニーズの変化のスピード

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/t-test.html

し，分析することにより，多属性態度モデルの製品改良への応の急速化（69.5%）」との二つの原因に集中している[4]。換言[12] G. David Garson，“CREATING SIMULATED DATASETS ”，

用適合性を検討する。そして，茶飲料製品をもって，多属性態

すれば，企業にとって製品ライフサイクルの短縮化の主な原因[11] 青木繁伸，“二群の平均値の差の検定（t検定）”，群馬大学

40

In the current market situation that products become commoditization and the price competition become severe，there is ahigh possibility that the product without differential advantage in consumer needs is weeded out. The company must carry out[20] 電通，“インターネット広告費が新聞広告費に迫る”，2008.

テレビCM”広告ダイレクト[3] 廣告社株式会社，“メディア価格がわかる『広告ダイレクト』

Abstract

Satoshi Takeuchi

ここでは，まず，製品改良がなぜ企業にとって重要であるか，

縮されている[3]。
製品ライフサイクルの短縮化の原因について2007年日本経
図1.1）によると，「市場ニーズの41

は，消費者ニーズが把握できなく，既存製品が市場ニーズに合（Multi-attribute Theory of attitude）は消費者ニーズを基にケートで表現される。評価的側面は「属性が非常に好き_ _ _ _

わないことである。

した差別化の手段として製品改良への応用適合性が高いと判断_非常に嫌い」（両極5段階評価）と表現される。

消費者ニーズが多様化・複雑化になっており，あらゆる市場

された。

くなってくる。その原因に対応するため，企業は色々な方法を多属性態度モデルの「評価的側面」は消費者にとって製品属

つまり，信念は「ブランドの属性の効果程度」となり，評価

で製品の差別化がより困難になり，価格競争が引き起こしやす的側面は「属性への好意程度」となる。

3. 多属性態度モデル

通じて製品開発・製品改良を行い，製品ライフサイクルを延長性に対する好意程度を表す。換言すれば，好意程度は消費者にとって複数の属性の中に一番好きな属性を明確にすることがで

上述のように，フィッシュバインの理論に従って，杉本のア

き，諸属性に対する好意順位をつけることが可能であると考えンケートでの表現を用い，多属性態度モデルの分析方法は以下られる。この効用を用いて製品改良へ応用すれば，消費者のニーの例のようになる。

ズに合わせて属性の優先順位を付けることができる。

していくべきであるが，消費者ニーズを根本的に捉えないと，

本節の前半は多属性態度モデルが消費者のブランド選択に限

競争優位性も築けない。結局はまたコモディティ化に陥り，淘られていた従来の研究を調査し，分析することである。後半は

表3.1）

また，複数のブランドを測定し分析する場合，多属性態度モ

汰率が高まって衰退期になる。

製品改良における多属性態度モデルの応用適合性について検討

では，甘み，香り，価格，デザイン及び苦味などの属性を抽出

デルの「信念」によって同じ属性の効果程度に関する差異が明していく。

し，ある消費者がそれぞれに対する態度を評価し，二つのブラ確にできる。例えば，前例通りに属性「甘み」は，ブランドaンドに対する全体態度を測定していく。

の効果程度が「+2」であり，ブランドbのが「0」となる。こ

表3.1 態度を測定する仮想データの二つのブランドでの差異が存在していることが見られる。製

この状況における企業は，市場ニーズを捉えることを基に，製品開発あるいは製品改良を行って差別的な優位性を築かなければならない。したがって，高コスト・高リスクとする製品開発よりも，製品改良は最も最適であると考えられる。

3.1 多属性態度モデル（フィッシュバインモデル）（*1）

例えば，ある二つのコーヒーブランドの例（参照

多属性態度モデルは過去の態度研究史の中で最も大きな影響

品属性の差異による差別化が進展していくことが言われているを与えた理論であり[5]，マーケティング研究で非常に広く用ので[13]，その差異によって製品の差別的な優位性を築くこといられている[6][8]。

が可能であると考える。

多属性態度モデルは消費者が自らのニーズに合う幾つかの選従って，多属性態度モデルで測定した態度を根拠として，消択代替案に対して形成された態度のうち，最も好意的な態度と費者ニーズを基にした差別化を築いて製品改良をすることが適なる選択代替案が選ばれるとする考え方である[8]。この理論

切であると考えられる。

を詳しく説明すると，次のようになる。

図1.1 製品ライフサイクル短縮化の原因（日本経済産業省調べ（2007））

2.1 適切な製品改良分析方法についての考え方
消費者ニーズに対応することは企業にとって非常に重要になっている。「消費者ニーズがどのように捉え，把握できるか」

従来の多属性態度モデルは，消費者行動研究において，製品

製品を「属性の束」と考え，消費者が製品の諸属性に対する属性に基づいて消費者のブランドに対する態度の記述と購買行態度を評価し，それぞれの態度の総和で製品に対する全体態度

動の予測を主目的としている[6]。特にブランド選択行動の予を得る。そして，幾つかの選択代替案がある場合，全体態度の測の為に用いられることが盛んになっている[6][9]。店舗選択

評価値が一番高い代替案が「合理的な選択」となり，その代替や購買目的地選択などの空間行動に関連した行為の分析にも用案の選択を予測する[9]。

いられる[14]。しかし，多属性態度モデルを用いた製品開発あ属性を評価し，態度を測定する為に，フィッシュバインはこの理論を定式化している。すなわち:

全体態度は信念と評価的側面との積和で表す。例えば，ブラるいは製品改良への研究は見当たらない。本論文では，多属性

ンドaの全体態度を得る場合，

態度モデルは選択行動の予測力が非常に高くないものの，上述についての研究はたくさんあるが，それらの大部分は論理的な(+2)*(+2)+(+2)*(+1)+(-2)*0+(+2)*(-2)+(-1)*(-2)=(+4)となのように消費者ニーズを基にした差別化を築けると考えるの研究であり，具体的な分析方法が見当たらなく，解決効果がなる。すなわち，ブランドの全体態度は諸属性の各自の態度を得で，製品改良へ応用し試みる。

[10]

かなか期待できない。そこで，本論文は社会心理学において「最も独自かつ不可欠の概念」（Allport，1938）であると同時に，消費者行動論でも最も基本的な中心概念の一つである「態度」

ただし，A はブランドに対する全体の態度[5][6]を入り口として消費者ニーズを捉えることについて検討

B i は属性 i に対する信念していく。

E ijはブランドjに関する属性 i に対する評価的側面
m は属性の総数

理由としては，態度という概念は消費者行動のメカニズムをよりはっきりと明らかにすることができると考えられるからでてから，それぞれの態度を総和する。

多属性態度モデルによく似ているのはコンジョイント分析であンド b が「+9」となる。従って，消費者が「合理的な選択」とる。コンジョイント分析は製品の属性の組合せを変化すれば，するブランド b を選択することを予測する。

全体効用も変化され，その変容によって製品開発の戦略立案の支援に適した調査手法である[15]（＊2）。多属性態度モデルは製

3.2 多属性態度モデルの問題点
上述のように多属性態度モデルは消費者の製品属性に対するこの定式により，あるブランドに対する全体態度は対象につ態度を明らかに測定できる。測定された態度は消費者の実際のどのようにそのブランドを購入するのか，といった購買や使用

いて信念（Belief）とそれらの信念の評価的側面（Evaluation）

行動との確実性を検証することにより，多属性態度モデルの行現象を予測・説明するために態度は必要な概念として考えられの積和で表される。

動予測力が極めて高いことを報告している[6][11]。しかし，前める[7]。
つまり，製品に対する態度から消費者のニーズが説明でき，捉えられると考えられる。
しかしながら，態度は「対象に対する一貫した好意的あるいは非好意的な感情的反応や判断的評価」と定義されても，バラ

しかし，信念と評価的側面という概念は到底理解することが述の例においては，例えば消費者が属性「甘み」のみ集中し購

難しく，分析する際にも曖昧すぎる。従って，杉本（1982）[6]

買する場合，この属性に対する態度はブランドaが「+4」となり，はアンケートを通じ，多属性態度モデルの構成概念妥当性を検

ブランドbが「0」となる。結果は全体態度の結果と逆になり，証することを目的として実験を行い，モデルに仮定される尺度

ブランドaを選択する可能性が高くなることが言える。

化を含む乗算法が具体的にどの程度で被験者が適合するかを検討した。

今までの製品属性に関する分析方法・研究の中で，考え方が結果によって，ブランドaの全体態度が「+4」となり，ブラある[5]。消費者がなぜそのブランドを購入するのか，あるいは，る[5]。また，消費者ニーズによって製品を購買する態度を決42

3.3 多属性態度モデルの製品改良へ応用する適合性

つまり，多属性態度モデルが消費者のブランド選択に限られていた従来の研究は非常に適切であるとは言えない[12]。

品改良へ応用するため，コンジョイント分析を参考し，新しく適切な分析方法を探索していく。

3.4 製品改良における多属性態度モデルの応用
アプローチ
本論文は製品の「属性の束」をはじめ，属性を再編成することについて三段階で展開していく。
まず，態度測定段階である。この段階で解決する問題は消費者が既存製品の諸属性に対する態度を測定することである。
属性から考えると，色々な属性に依拠し構造して製品になる。
よって，「属性の束」を再編成することは製品改良である。そンス理論（Balance Theory）や認知的不協和理論（Cognitive

その実験結果により，信念と評価的側面として態度は乗算形

また，属性「甘み」はどの程度の甘さがあるかという疑問がdissonance theory）や自己知覚理論（Self-perception Theory）

式を定式化され，両極五段階を尺度化されることが，被験者に存在している。消費者側はこの属性に対する態度を回答する時成熟化し複雑化が進展している市場で，消費者ニーズの違いなどの態度についての諸理論が散らばっている[5]。それら極めて高い適合性を示すことが確認された[6]。

に明らかに記述できなく，企業側は態度を分析する時にも明確と伴い，製品の属性も雑多になっている。一方に，製品属性のにできない。

差異による差別化が進展していく（田中，2003）[1]。企業はの理論及び相関研究を進めることにより，フィッシュバイ

すなわち，信念は「ブランドについて製品属性の効果が非常ン（Fishbein，1963） に よ っ て 提 唱 さ れ た 多 属 性 態 度 理 論にありそう_ _ _ _ _ 非常になさそう」（両極5段階評価）とアン

こで，属性は製品改良分析を行う対象となる。

競争優位を築くため，他者製品の属性と比較して差別化を行う。

43

は，消費者ニーズが把握できなく，既存製品が市場ニーズに合（Multi-attribute Theory of attitude）は消費者ニーズを基にケートで表現される。評価的側面は「属性が非常に好き_ _ _ _

わないことである。

した差別化の手段として製品改良への応用適合性が高いと判断_非常に嫌い」（両極5段階評価）と表現される。

消費者ニーズが多様化・複雑化になっており，あらゆる市場

された。

くなってくる。その原因に対応するため，企業は色々な方法を多属性態度モデルの「評価的側面」は消費者にとって製品属

つまり，信念は「ブランドの属性の効果程度」となり，評価

で製品の差別化がより困難になり，価格競争が引き起こしやす的側面は「属性への好意程度」となる。

3. 多属性態度モデル

通じて製品開発・製品改良を行い，製品ライフサイクルを延長性に対する好意程度を表す。換言すれば，好意程度は消費者にとって複数の属性の中に一番好きな属性を明確にすることがで

上述のように，フィッシュバインの理論に従って，杉本のア

き，諸属性に対する好意順位をつけることが可能であると考えンケートでの表現を用い，多属性態度モデルの分析方法は以下られる。この効用を用いて製品改良へ応用すれば，消費者のニーの例のようになる。

ズに合わせて属性の優先順位を付けることができる。

していくべきであるが，消費者ニーズを根本的に捉えないと，

本節の前半は多属性態度モデルが消費者のブランド選択に限

競争優位性も築けない。結局はまたコモディティ化に陥り，淘られていた従来の研究を調査し，分析することである。後半は

表3.1）

また，複数のブランドを測定し分析する場合，多属性態度モ

汰率が高まって衰退期になる。

製品改良における多属性態度モデルの応用適合性について検討

では，甘み，香り，価格，デザイン及び苦味などの属性を抽出

デルの「信念」によって同じ属性の効果程度に関する差異が明していく。

し，ある消費者がそれぞれに対する態度を評価し，二つのブラ確にできる。例えば，前例通りに属性「甘み」は，ブランドaンドに対する全体態度を測定していく。

の効果程度が「+2」であり，ブランドbのが「0」となる。こ

表3.1 態度を測定する仮想データの二つのブランドでの差異が存在していることが見られる。製

この状況における企業は，市場ニーズを捉えることを基に，製品開発あるいは製品改良を行って差別的な優位性を築かなければならない。したがって，高コスト・高リスクとする製品開発よりも，製品改良は最も最適であると考えられる。

3.1 多属性態度モデル（フィッシュバインモデル）（*1）

例えば，ある二つのコーヒーブランドの例（参照

多属性態度モデルは過去の態度研究史の中で最も大きな影響

品属性の差異による差別化が進展していくことが言われているを与えた理論であり[5]，マーケティング研究で非常に広く用ので[13]，その差異によって製品の差別的な優位性を築くこといられている[6][8]。

が可能であると考える。

多属性態度モデルは消費者が自らのニーズに合う幾つかの選従って，多属性態度モデルで測定した態度を根拠として，消択代替案に対して形成された態度のうち，最も好意的な態度と費者ニーズを基にした差別化を築いて製品改良をすることが適なる選択代替案が選ばれるとする考え方である[8]。この理論

切であると考えられる。

を詳しく説明すると，次のようになる。

図1.1 製品ライフサイクル短縮化の原因（日本経済産業省調べ（2007））

2.1 適切な製品改良分析方法についての考え方
消費者ニーズに対応することは企業にとって非常に重要になっている。「消費者ニーズがどのように捉え，把握できるか」

従来の多属性態度モデルは，消費者行動研究において，製品

製品を「属性の束」と考え，消費者が製品の諸属性に対する属性に基づいて消費者のブランドに対する態度の記述と購買行態度を評価し，それぞれの態度の総和で製品に対する全体態度

動の予測を主目的としている[6]。特にブランド選択行動の予を得る。そして，幾つかの選択代替案がある場合，全体態度の測の為に用いられることが盛んになっている[6][9]。店舗選択

評価値が一番高い代替案が「合理的な選択」となり，その代替や購買目的地選択などの空間行動に関連した行為の分析にも用案の選択を予測する[9]。

いられる[14]。しかし，多属性態度モデルを用いた製品開発あ属性を評価し，態度を測定する為に，フィッシュバインはこの理論を定式化している。すなわち:

全体態度は信念と評価的側面との積和で表す。例えば，ブラるいは製品改良への研究は見当たらない。本論文では，多属性

ンドaの全体態度を得る場合，

態度モデルは選択行動の予測力が非常に高くないものの，上述についての研究はたくさんあるが，それらの大部分は論理的な(+2)*(+2)+(+2)*(+1)+(-2)*0+(+2)*(-2)+(-1)*(-2)=(+4)となのように消費者ニーズを基にした差別化を築けると考えるの研究であり，具体的な分析方法が見当たらなく，解決効果がなる。すなわち，ブランドの全体態度は諸属性の各自の態度を得で，製品改良へ応用し試みる。

[10]

かなか期待できない。そこで，本論文は社会心理学において「最も独自かつ不可欠の概念」（Allport，1938）であると同時に，消費者行動論でも最も基本的な中心概念の一つである「態度」

ただし，A はブランドに対する全体の態度[5][6]を入り口として消費者ニーズを捉えることについて検討

B i は属性 i に対する信念していく。

E ijはブランドjに関する属性 i に対する評価的側面
m は属性の総数

理由としては，態度という概念は消費者行動のメカニズムをよりはっきりと明らかにすることができると考えられるからでてから，それぞれの態度を総和する。

多属性態度モデルによく似ているのはコンジョイント分析であンド b が「+9」となる。従って，消費者が「合理的な選択」とる。コンジョイント分析は製品の属性の組合せを変化すれば，するブランド b を選択することを予測する。

全体効用も変化され，その変容によって製品開発の戦略立案の支援に適した調査手法である[15]（＊2）。多属性態度モデルは製

3.2 多属性態度モデルの問題点
上述のように多属性態度モデルは消費者の製品属性に対するこの定式により，あるブランドに対する全体態度は対象につ態度を明らかに測定できる。測定された態度は消費者の実際のどのようにそのブランドを購入するのか，といった購買や使用

いて信念（Belief）とそれらの信念の評価的側面（Evaluation）

行動との確実性を検証することにより，多属性態度モデルの行現象を予測・説明するために態度は必要な概念として考えられの積和で表される。

動予測力が極めて高いことを報告している[6][11]。しかし，前める[7]。
つまり，製品に対する態度から消費者のニーズが説明でき，捉えられると考えられる。
しかしながら，態度は「対象に対する一貫した好意的あるいは非好意的な感情的反応や判断的評価」と定義されても，バラ

しかし，信念と評価的側面という概念は到底理解することが述の例においては，例えば消費者が属性「甘み」のみ集中し購

難しく，分析する際にも曖昧すぎる。従って，杉本（1982）[6]

買する場合，この属性に対する態度はブランドaが「+4」となり，はアンケートを通じ，多属性態度モデルの構成概念妥当性を検

ブランドbが「0」となる。結果は全体態度の結果と逆になり，証することを目的として実験を行い，モデルに仮定される尺度

ブランドaを選択する可能性が高くなることが言える。

化を含む乗算法が具体的にどの程度で被験者が適合するかを検討した。

今までの製品属性に関する分析方法・研究の中で，考え方が結果によって，ブランドaの全体態度が「+4」となり，ブラある[5]。消費者がなぜそのブランドを購入するのか，あるいは，る[5]。また，消費者ニーズによって製品を購買する態度を決42

3.3 多属性態度モデルの製品改良へ応用する適合性

つまり，多属性態度モデルが消費者のブランド選択に限られていた従来の研究は非常に適切であるとは言えない[12]。

品改良へ応用するため，コンジョイント分析を参考し，新しく適切な分析方法を探索していく。

3.4 製品改良における多属性態度モデルの応用
アプローチ
本論文は製品の「属性の束」をはじめ，属性を再編成することについて三段階で展開していく。
まず，態度測定段階である。この段階で解決する問題は消費者が既存製品の諸属性に対する態度を測定することである。
属性から考えると，色々な属性に依拠し構造して製品になる。
よって，「属性の束」を再編成することは製品改良である。そンス理論（Balance Theory）や認知的不協和理論（Cognitive

その実験結果により，信念と評価的側面として態度は乗算形

また，属性「甘み」はどの程度の甘さがあるかという疑問がdissonance theory）や自己知覚理論（Self-perception Theory）

式を定式化され，両極五段階を尺度化されることが，被験者に存在している。消費者側はこの属性に対する態度を回答する時成熟化し複雑化が進展している市場で，消費者ニーズの違いなどの態度についての諸理論が散らばっている[5]。それら極めて高い適合性を示すことが確認された[6]。

に明らかに記述できなく，企業側は態度を分析する時にも明確と伴い，製品の属性も雑多になっている。一方に，製品属性のにできない。

差異による差別化が進展していく（田中，2003）[1]。企業はの理論及び相関研究を進めることにより，フィッシュバイ

すなわち，信念は「ブランドについて製品属性の効果が非常ン（Fishbein，1963） に よ っ て 提 唱 さ れ た 多 属 性 態 度 理 論にありそう_ _ _ _ _ 非常になさそう」（両極5段階評価）とアン

こで，属性は製品改良分析を行う対象となる。

競争優位を築くため，他者製品の属性と比較して差別化を行う。

43

それで，雑多な属性は有用・顕著な属性を抽出しなければならない。
しかしながら，前述のように従来の多属性態度モデルにおける属性抽出では大まかな属性に限られ，その属性を分析する時4. 多属性態度モデルによる茶飲料製品改良分析
良への応用アプローチを用い，茶飲料製品とする例を通じて具体的な方法を説明しながら分析していく。
茶飲料製品とは，現在（2015年）日本市場に販売している

みると，「茶カテキン」という属性では，「200mgの茶カテキ

茶カテキン飲料であり，注目されている花王の「ヘルシア緑茶」

ン量」，「500mgの茶カテキン量」という属性水準を抽出しなと伊藤園の「カテキン緑茶」との二つのブランド製品である。

いと，属性を詳しく明らかに測定できない。これ故，ここでは茶飲料製品改良分析は多属性態度モデルによる製品改良への多属性態度モデルの属性が属性水準という概念を拡張する。

応用適合性及び分析方法を示すことを目的として行うことに限

この上に，アンケートを通じて，消費者が抽出した属性・属
第2段階はターゲティングである。この段階で解決する問題
は顧客層を分けることである。
製品開発の最初には必ずターゲティングを行い，販売対象をるため，回答者10人をアンケート対象として，六つの製品属

そして，抽出した属性水準が適切ではなく，消費者ニーズに合わせるように適切な属性水準へ改良しなければならない。例で両極五段階の尺度化を与えて評価される[6]。すなわち，一えば，「ノンカフェイン」，「100mgカフェイン」などの属性水人の回答者の評価値を記入する範囲は[-2，+2]のようになされ，準をさらに多く抽出すれば，消費者がそれらに対して一番好ま

例示すると次のようになる。

製品改良はターゲティングを再び行う必要があると考えられ非常に良い____

一方に，製品・サービスがすべての消費者のニーズを満たすと，消費者がこの属性に対して良く合わせるニーズを捉え，属性の効用を最大化することが可能である。

あなたはある属性について

評価的側面（属性に対する好意程度）と信念（ブランドについてその属性に対する好意程度）によってアンケートで回答し評一方に，カフェイン量という属性に対する好意程度が高くな

価されることである。違う属性水準に対する態度はどんな差異

いので，花王の方の効果程度が良く評価されても，優位性が著が存在しているかを明確にするため，属性水準を一つずつ分析

しくないと判断される。

___非常に悪いと感じている。

ところで，その属性の効果はブランドについて非常にありそうだ_

しい属性水準が明確にできる。最好意的な属性水準を抽出する__非常になさそうだと思っている。

る。
ことは事実上不可能なので，ターゲティングを再び行い，主要4.1.2 属性・属性水準についての態度測定
二つの属性水準に対して態度の測定は，多属性態度モデルの元のターゲット顧客は自らの欲求や生活環境の変化などの原因
進展しながら，対象顧客が変化される可能性も高い。これ故，

表4.5 属性水準「80mgカフェイン」に対する態度性を抽出した。その態度は杉本（1982）により，アンケート決定し開発していく。しかし，製品が市場に浸透しつつあり，
で製品に対する態度が変わる可能性が高い。また，実際販売が

表4.4 属性水準「30mgカフェイン」に対する態度

前述のように，コンジョイント分析を参考した上に，製品改曖昧すぎて精度がさほど期待できない。茶飲料の例を取上げて性水準に対する態度を多属性態度モデルで測定していく。

表4.1 両ブランド製品の属性及び属性水準

属性「価格」（参照

してから比較する。
したがって，回答者10人の全体評価値は[-20，+20]のような範囲となる。

表4.6，表4.7）では，好意程度の評価

まず，「カテキン量」属性における属性水準の「197mgカテ値により，伊藤園の「160円の価格」が優れているが，消費者

キン量」と「540mgカテキン量」に対して回答者10人の態度は，にとってかなり好ましいと言えずに価格を調整する必要性があ

表4.2と表4.3のような結果になる。

る。

顧客層，副次顧客層及び第三顧客層などに分ける。そうすると，

このように回答者10人は六つの製品属性に対してどんな態

企業は各顧客層の製品属性に対する態度が明確にでき，顧客層度を持っているかを測定する。測定した態度により，属性水準

二つの属性水準の合計値によれば，花王の「ヘルシア緑茶」

効果程度についての評価では両ブランドがほぼ同じである。

のニーズが把握しやすいと判断している。

を選定することと属性の優先順位をつけることをどのように分に対する好意程度は伊藤園の「カテキン緑茶」より高いと表れ逆に考えると，属性の効果程度が同じになるといずれにも優位

析して行うべきかを説明していく。

る。言い換えれば，回答者10人では高濃度茶カテキンのほう性がなくなる。

がさらに好んでいる。

表4.6 属性水準「160円の価格」に対する態度

そして，製品販売は消費者に向け，製品の良し悪しが消費者から判断し評価されることは事実である。言い換えると，属性・属性水準の相対的な重要程度はターゲット顧客が決められる。

4.1 態度測定段階

これで，製品改良における属性水準の選定及び属性の優先順位

態度測定段階は二つの内容を含む。一つ目は測定の対象としをつけることは，ターゲット顧客の態度を評価基準とする。従って属性・属性水準を抽出することである。もう一つは抽出したて，すべての顧客からターゲット顧客を絞り込むことを行わな

属性・属性水準に対する態度を測定することである。

ければならない。
最後は属性再編成段階である。この段階では絞り込んだター
ゲット顧客の態度によって，属性水準を選定することと属性の優先順位をつけることをめぐって属性再編成していく。

く，花王の方は伊藤園より優位性がある。
そこで，伊藤園にとって，改良する時属性「カテキン量」を増加し，カテキンの効果を高めれば消費者ニーズとさらに合わせると判断している。

4.1.1 属性・属性水準の抽出

表4.7 属性水準「180円の価格」に対する態度

表4.2 属性水準「197mgカテキン量」に対する態度

ここでは，伊藤園の「カテキン緑茶」と花王の「ヘルシア緑茶」との属性・属性水準は両ブランドのウェブサイトで提供さ属性水準の選定とは，単一の属性から複数の属性水準に拡張れている資料から参考し抽出した[16][17]。表4.1のように属性してから，ターゲット顧客が各属性水準に対する好意程度にを抽出した上に，両ブランドでの違う属性水準を拡張する。

よって最好意的なものを選定することである。茶飲料の例を取属性「専門性」とは，茶飲料製品が会社にとって中心事業で上げてみると，「200mgの茶カテキン量」，「500mgの茶カテキあるかどうかによって判断する。例えば，花王株式会社は大手ン量」との二つの属性水準にはターゲット顧客がどちらを好む

化学メーカーなので，茶飲料製品が花王株式会社の中心事業でかを明確にする。最好意的な属性水準はターゲット顧客ニーズ

はなく，非専門的なブランドに属される。

に最も合致されると思っている。

製品属性の効果程度についての評価は両ブランドでも低くな

また，「対象」は茶飲料製品が向けている販売対象を指す。

次には，属性「味わい」についての測定である（参照

表4.8，

表4.9）。
表4.3 属性水準「540mgカテキン量」に対する態度
表4.8 属性水準「緑茶本来の味わい」に対する態度

次には，「カフェイン量」属性での30mgと80mgとの属性水

そして，各々の属性水準を選定した後に，製品の諸属性は新

一方に，「コレステロールが高めの消費者」と「体脂肪が気にしい「属性の束」になる。新たな「属性の束」はターゲット顧なる消費者」という対象属性から，「コレステロールの低減力」

結果として，10人の回答者にも好ましくなく，特に花王の客にとってどんな順位になるかを集中して製品改良の優先順位と「体脂肪の燃焼力」という製品本質属性へ転換する。態度に80mgカフェイン量という属性水準が著しい。ある意味で，「カをつける。優先順位を付けることもターゲット顧客のそれらについて測定する際に対象という属性を測定することではなく，フェイン量」属性の二つの属性水準でも消費者ニーズに合わな

対する好意程度によって行う。

製品の本質機能のような属性を測定していく。

いと言える。

準に対する態度についての測定である（参照

表4.4，表4.5）。

表4.9 属性水準「濃いお茶に近く」に対する態度

好意程度の評価値から見ると，両方は大差がなくても，高く評価されないと表す。一方に，効果程度では花王の方の評価値が高くなる。

44

45

それで，雑多な属性は有用・顕著な属性を抽出しなければならない。
しかしながら，前述のように従来の多属性態度モデルにおける属性抽出では大まかな属性に限られ，その属性を分析する時4. 多属性態度モデルによる茶飲料製品改良分析
良への応用アプローチを用い，茶飲料製品とする例を通じて具体的な方法を説明しながら分析していく。
茶飲料製品とは，現在（2015年）日本市場に販売している

みると，「茶カテキン」という属性では，「200mgの茶カテキ

茶カテキン飲料であり，注目されている花王の「ヘルシア緑茶」

ン量」，「500mgの茶カテキン量」という属性水準を抽出しなと伊藤園の「カテキン緑茶」との二つのブランド製品である。

いと，属性を詳しく明らかに測定できない。これ故，ここでは茶飲料製品改良分析は多属性態度モデルによる製品改良への多属性態度モデルの属性が属性水準という概念を拡張する。

応用適合性及び分析方法を示すことを目的として行うことに限

この上に，アンケートを通じて，消費者が抽出した属性・属
第2段階はターゲティングである。この段階で解決する問題
は顧客層を分けることである。
製品開発の最初には必ずターゲティングを行い，販売対象をるため，回答者10人をアンケート対象として，六つの製品属

そして，抽出した属性水準が適切ではなく，消費者ニーズに合わせるように適切な属性水準へ改良しなければならない。例で両極五段階の尺度化を与えて評価される[6]。すなわち，一えば，「ノンカフェイン」，「100mgカフェイン」などの属性水人の回答者の評価値を記入する範囲は[-2，+2]のようになされ，準をさらに多く抽出すれば，消費者がそれらに対して一番好ま

例示すると次のようになる。

製品改良はターゲティングを再び行う必要があると考えられ非常に良い____

一方に，製品・サービスがすべての消費者のニーズを満たすと，消費者がこの属性に対して良く合わせるニーズを捉え，属性の効用を最大化することが可能である。

あなたはある属性について

評価的側面（属性に対する好意程度）と信念（ブランドについてその属性に対する好意程度）によってアンケートで回答し評一方に，カフェイン量という属性に対する好意程度が高くな

価されることである。違う属性水準に対する態度はどんな差異

いので，花王の方の効果程度が良く評価されても，優位性が著が存在しているかを明確にするため，属性水準を一つずつ分析

しくないと判断される。

___非常に悪いと感じている。

ところで，その属性の効果はブランドについて非常にありそうだ_

しい属性水準が明確にできる。最好意的な属性水準を抽出する__非常になさそうだと思っている。

る。
ことは事実上不可能なので，ターゲティングを再び行い，主要4.1.2 属性・属性水準についての態度測定
二つの属性水準に対して態度の測定は，多属性態度モデルの元のターゲット顧客は自らの欲求や生活環境の変化などの原因
進展しながら，対象顧客が変化される可能性も高い。これ故，

表4.5 属性水準「80mgカフェイン」に対する態度性を抽出した。その態度は杉本（1982）により，アンケート決定し開発していく。しかし，製品が市場に浸透しつつあり，
で製品に対する態度が変わる可能性が高い。また，実際販売が

表4.4 属性水準「30mgカフェイン」に対する態度

前述のように，コンジョイント分析を参考した上に，製品改曖昧すぎて精度がさほど期待できない。茶飲料の例を取上げて性水準に対する態度を多属性態度モデルで測定していく。

表4.1 両ブランド製品の属性及び属性水準

属性「価格」（参照

してから比較する。
したがって，回答者10人の全体評価値は[-20，+20]のような範囲となる。

表4.6，表4.7）では，好意程度の評価

まず，「カテキン量」属性における属性水準の「197mgカテ値により，伊藤園の「160円の価格」が優れているが，消費者

キン量」と「540mgカテキン量」に対して回答者10人の態度は，にとってかなり好ましいと言えずに価格を調整する必要性があ

表4.2と表4.3のような結果になる。

る。

顧客層，副次顧客層及び第三顧客層などに分ける。そうすると，

このように回答者10人は六つの製品属性に対してどんな態

企業は各顧客層の製品属性に対する態度が明確にでき，顧客層度を持っているかを測定する。測定した態度により，属性水準

二つの属性水準の合計値によれば，花王の「ヘルシア緑茶」

効果程度についての評価では両ブランドがほぼ同じである。

のニーズが把握しやすいと判断している。

を選定することと属性の優先順位をつけることをどのように分に対する好意程度は伊藤園の「カテキン緑茶」より高いと表れ逆に考えると，属性の効果程度が同じになるといずれにも優位

析して行うべきかを説明していく。

る。言い換えれば，回答者10人では高濃度茶カテキンのほう性がなくなる。

がさらに好んでいる。

表4.6 属性水準「160円の価格」に対する態度

そして，製品販売は消費者に向け，製品の良し悪しが消費者から判断し評価されることは事実である。言い換えると，属性・属性水準の相対的な重要程度はターゲット顧客が決められる。

4.1 態度測定段階

これで，製品改良における属性水準の選定及び属性の優先順位

態度測定段階は二つの内容を含む。一つ目は測定の対象としをつけることは，ターゲット顧客の態度を評価基準とする。従って属性・属性水準を抽出することである。もう一つは抽出したて，すべての顧客からターゲット顧客を絞り込むことを行わな

属性・属性水準に対する態度を測定することである。

ければならない。
最後は属性再編成段階である。この段階では絞り込んだター
ゲット顧客の態度によって，属性水準を選定することと属性の優先順位をつけることをめぐって属性再編成していく。

く，花王の方は伊藤園より優位性がある。
そこで，伊藤園にとって，改良する時属性「カテキン量」を増加し，カテキンの効果を高めれば消費者ニーズとさらに合わせると判断している。

4.1.1 属性・属性水準の抽出

表4.7 属性水準「180円の価格」に対する態度

表4.2 属性水準「197mgカテキン量」に対する態度

ここでは，伊藤園の「カテキン緑茶」と花王の「ヘルシア緑茶」との属性・属性水準は両ブランドのウェブサイトで提供さ属性水準の選定とは，単一の属性から複数の属性水準に拡張れている資料から参考し抽出した[16][17]。表4.1のように属性してから，ターゲット顧客が各属性水準に対する好意程度にを抽出した上に，両ブランドでの違う属性水準を拡張する。

よって最好意的なものを選定することである。茶飲料の例を取属性「専門性」とは，茶飲料製品が会社にとって中心事業で上げてみると，「200mgの茶カテキン量」，「500mgの茶カテキあるかどうかによって判断する。例えば，花王株式会社は大手ン量」との二つの属性水準にはターゲット顧客がどちらを好む

化学メーカーなので，茶飲料製品が花王株式会社の中心事業でかを明確にする。最好意的な属性水準はターゲット顧客ニーズ

はなく，非専門的なブランドに属される。

に最も合致されると思っている。

製品属性の効果程度についての評価は両ブランドでも低くな

また，「対象」は茶飲料製品が向けている販売対象を指す。

次には，属性「味わい」についての測定である（参照

表4.8，

表4.9）。
表4.3 属性水準「540mgカテキン量」に対する態度
表4.8 属性水準「緑茶本来の味わい」に対する態度

次には，「カフェイン量」属性での30mgと80mgとの属性水

そして，各々の属性水準を選定した後に，製品の諸属性は新

一方に，「コレステロールが高めの消費者」と「体脂肪が気にしい「属性の束」になる。新たな「属性の束」はターゲット顧なる消費者」という対象属性から，「コレステロールの低減力」

結果として，10人の回答者にも好ましくなく，特に花王の客にとってどんな順位になるかを集中して製品改良の優先順位と「体脂肪の燃焼力」という製品本質属性へ転換する。態度に80mgカフェイン量という属性水準が著しい。ある意味で，「カをつける。優先順位を付けることもターゲット顧客のそれらについて測定する際に対象という属性を測定することではなく，フェイン量」属性の二つの属性水準でも消費者ニーズに合わな

対する好意程度によって行う。

製品の本質機能のような属性を測定していく。

いと言える。

準に対する態度についての測定である（参照

表4.4，表4.5）。

表4.9 属性水準「濃いお茶に近く」に対する態度

好意程度の評価値から見ると，両方は大差がなくても，高く評価されないと表す。一方に，効果程度では花王の方の評価値が高くなる。

44

45

専門性ブランドの属性について測定した結果により（参照と体脂肪が気になる消費者との二つの販売対象に向けて販売さ

表4.10，表4.11），専門的なブランドの伊藤園は非常に好んでれている。一方に，花王の「ヘルシア緑茶」は体脂肪が気にいる。花王に対して好意程度の態度は反対にかなり低くなって（＊3）この販売対象として同時に，なる消費者だけに向けている。

て合計評価値を得る。顧客層の人数が異なる場合，同質させる

均評価値（参照いる。そこで，専門的なブランドは消費者にとってより注目さ転換された「コレステロールの低減力」と「体脂肪の燃焼力」

ためその合計評価値を平均する。そして，二つの顧客層の平均ような総体評価値に算出される。総体評価値によって二つの顧れ，上位に立ちやすいと考えられる。これ故，伊藤園の優位性という二つの属性はブランドの本質的な機能となる。

評価値を統合に総体評価値を出す。総体評価値は主要顧客層と客層がさらに重視される属性水準の結果は以下のように得られが顕著になっている。

度を明確にする。

副次顧客層との全体好意程度となる。

二つの顧客層が属性水準に与える評価値をそれぞれに総和し本例の総体評価値は伊藤園の主要顧客層と副次顧客層との平表4.14，表4.15）を計算してから，表4.16のしたがって，販売対象は本質的な機能の属性に対する態度によって以下のように顧客層を分けて分析していく。

表4.10 属性水準「専門的なブランド」に対する態度

表4.14 伊藤園の主要顧客層の属性水準に対する評価的側面（好意程度）

本質な機能の属性に対する好意程度が「+2（非常に好き）」と評価した消費者は主要顧客層に属され，「+1（やや好き）」と評価した消費者は副次顧客層に分ける。同じように，評価値が非負の場合は第3顧客層に分ける。

表4.11 属性水準「非専門的なブランド」に対する態度

二つの販売対象が存在する場合，二つの属性の主要顧客層にも属された消費者を全体の主要顧客に絞り込む。全体の副次顧
客は両方の評価値がいずれも「+1」と「+2」と記入した消費者である。
「コレステロールの低減力」という属性は定性的な概念なの

茶飲料製品改良分析のターゲット顧客は，回答者10人の「コで，具体的な程度で表すことが難しく，属性水準を抽出しない。

レステロールの低減力」と「体脂肪の低減力」との属性に対す測定する時共通属性のように行う。

る好意程度によって絞り込む。

結果として（参照

表4.12），消費者の好ましさが高く評価

まず，「コレステロールの低減力」では，この属性に対するされずに，効果程度についての評価も高くなく，特に花王の方好意程度が「+2」と評価したのは回答者b，e，gの三人であり，が著しい。

「+1」と評価したのは回答者a，iの二人である（参照表13）。

「体脂肪の燃焼力」では，「+2」と評価した回答者がa，b，d，

表4.12 共通属性「コレステロールの低減力」に対する態度

f，g，i，j の7人であり，「+1」と評価した回答者がc，e，hの三人となる（参照

表14）。

従って，伊藤園の全体のターゲット顧客は以下のように分けられる。
主要顧客は回答者 b と g であり，副次顧客は回答者a，e，iで属性「体脂肪の燃焼力」においては （参照表4.13），10人

表4.15 伊藤園の副次顧客層の属性水準に対する評価的側面（好意程度）

ある。第3顧客は回答者 c ，f，hとなる。

の回答者にとって非常に好んでいる。換言すれば，この属性は花王のターゲット顧客は単一の販売対象なので，前述の共通

かなり重要であり，消費者ニーズに良く合わせる。効果程度のの属性「体脂肪の燃焼力」について絞り込んだ顧客層と同じで評価値により，大差がなくても花王が伊藤園より少し高くなっある。

ている。製品改良する際，この属性の効果程度がさらに高まれ
ば競争優位性が著しくなると考えられる。
表4.13 共通属性「体脂肪の燃焼力」に対する態度

4.3 属性再編成段階絞り込んだ顧客層は前述のように主要顧客層，副次顧客層，第3顧客層などのように分けている。ここでは，伊藤園の主要
顧客層と副次顧客層という二つの顧客層をターゲット顧客としての例を挙げて製品属性の再編成について説明していく。すな
わち，伊藤園の主要顧客層と副次顧客層の立場においてどのよ
うに製品改良すれば彼らのニーズに合わせるのか分析してい以上のように例の抽出した属性・属性水準が一つずつ分析され，10人回答者とする消費者のそれらに対する態度を明らかに測定した上に，二つのブランド製品での優位に立つ属性・く。
この段階で主な内容は属性水準を選定することと，属性の優
先順位をつけることである。

属性水準を明確にした。

4.3.1 属性水準の選定
4.2 ターゲティング段階

度によって違う属性水準の中での最好意的なものを選択するこ

ングとは，一般の消費者が製品の本質的な機能という属性に対とである。言い換えれば，分けた顧客層は違う属性水準に対しする態度によってターゲット顧客を絞り込むことである。

てどちらが彼らのニーズに一番近づくかを明確にする。

伊藤園の「カテキン緑茶」はコレステロールが高めの消費者

46

属性水準の選定とは，絞り込んだターゲット顧客層の好意程多属性態度モデルによる製品改良分析についてのターゲティ

まず，主要顧客層と副次顧客層が各属性水準に対する好意程47

専門性ブランドの属性について測定した結果により（参照と体脂肪が気になる消費者との二つの販売対象に向けて販売さ

表4.10，表4.11），専門的なブランドの伊藤園は非常に好んでれている。一方に，花王の「ヘルシア緑茶」は体脂肪が気にいる。花王に対して好意程度の態度は反対にかなり低くなって（＊3）この販売対象として同時に，なる消費者だけに向けている。

て合計評価値を得る。顧客層の人数が異なる場合，同質させる

均評価値（参照いる。そこで，専門的なブランドは消費者にとってより注目さ転換された「コレステロールの低減力」と「体脂肪の燃焼力」

ためその合計評価値を平均する。そして，二つの顧客層の平均ような総体評価値に算出される。総体評価値によって二つの顧れ，上位に立ちやすいと考えられる。これ故，伊藤園の優位性という二つの属性はブランドの本質的な機能となる。

評価値を統合に総体評価値を出す。総体評価値は主要顧客層と客層がさらに重視される属性水準の結果は以下のように得られが顕著になっている。

度を明確にする。

副次顧客層との全体好意程度となる。

二つの顧客層が属性水準に与える評価値をそれぞれに総和し本例の総体評価値は伊藤園の主要顧客層と副次顧客層との平表4.14，表4.15）を計算してから，表4.16のしたがって，販売対象は本質的な機能の属性に対する態度によって以下のように顧客層を分けて分析していく。

表4.10 属性水準「専門的なブランド」に対する態度

表4.14 伊藤園の主要顧客層の属性水準に対する評価的側面（好意程度）

本質な機能の属性に対する好意程度が「+2（非常に好き）」と評価した消費者は主要顧客層に属され，「+1（やや好き）」と評価した消費者は副次顧客層に分ける。同じように，評価値が非負の場合は第3顧客層に分ける。

表4.11 属性水準「非専門的なブランド」に対する態度

二つの販売対象が存在する場合，二つの属性の主要顧客層にも属された消費者を全体の主要顧客に絞り込む。全体の副次顧
客は両方の評価値がいずれも「+1」と「+2」と記入した消費者である。
「コレステロールの低減力」という属性は定性的な概念なの

茶飲料製品改良分析のターゲット顧客は，回答者10人の「コで，具体的な程度で表すことが難しく，属性水準を抽出しない。

レステロールの低減力」と「体脂肪の低減力」との属性に対す測定する時共通属性のように行う。

る好意程度によって絞り込む。

結果として（参照

表4.12），消費者の好ましさが高く評価

まず，「コレステロールの低減力」では，この属性に対するされずに，効果程度についての評価も高くなく，特に花王の方好意程度が「+2」と評価したのは回答者b，e，gの三人であり，が著しい。

「+1」と評価したのは回答者a，iの二人である（参照表13）。

「体脂肪の燃焼力」では，「+2」と評価した回答者がa，b，d，

表4.12 共通属性「コレステロールの低減力」に対する態度

f，g，i，j の7人であり，「+1」と評価した回答者がc，e，hの三人となる（参照

表14）。

従って，伊藤園の全体のターゲット顧客は以下のように分けられる。
主要顧客は回答者 b と g であり，副次顧客は回答者a，e，iで属性「体脂肪の燃焼力」においては （参照表4.13），10人

表4.15 伊藤園の副次顧客層の属性水準に対する評価的側面（好意程度）

ある。第3顧客は回答者 c ，f，hとなる。

の回答者にとって非常に好んでいる。換言すれば，この属性は花王のターゲット顧客は単一の販売対象なので，前述の共通

かなり重要であり，消費者ニーズに良く合わせる。効果程度のの属性「体脂肪の燃焼力」について絞り込んだ顧客層と同じで評価値により，大差がなくても花王が伊藤園より少し高くなっある。

ている。製品改良する際，この属性の効果程度がさらに高まれ
ば競争優位性が著しくなると考えられる。
表4.13 共通属性「体脂肪の燃焼力」に対する態度

4.3 属性再編成段階絞り込んだ顧客層は前述のように主要顧客層，副次顧客層，第3顧客層などのように分けている。ここでは，伊藤園の主要
顧客層と副次顧客層という二つの顧客層をターゲット顧客としての例を挙げて製品属性の再編成について説明していく。すな
わち，伊藤園の主要顧客層と副次顧客層の立場においてどのよ
うに製品改良すれば彼らのニーズに合わせるのか分析してい以上のように例の抽出した属性・属性水準が一つずつ分析され，10人回答者とする消費者のそれらに対する態度を明らかに測定した上に，二つのブランド製品での優位に立つ属性・く。
この段階で主な内容は属性水準を選定することと，属性の優
先順位をつけることである。

属性水準を明確にした。

4.3.1 属性水準の選定
4.2 ターゲティング段階

度によって違う属性水準の中での最好意的なものを選択するこ

ングとは，一般の消費者が製品の本質的な機能という属性に対とである。言い換えれば，分けた顧客層は違う属性水準に対しする態度によってターゲット顧客を絞り込むことである。

てどちらが彼らのニーズに一番近づくかを明確にする。

伊藤園の「カテキン緑茶」はコレステロールが高めの消費者

46

属性水準の選定とは，絞り込んだターゲット顧客層の好意程多属性態度モデルによる製品改良分析についてのターゲティ

まず，主要顧客層と副次顧客層が各属性水準に対する好意程47

5. 結論表4.16 属性水準の選定② ターゲット顧客の絞り込みに関する問題。
アンケートは正式で大量なデータが収集できる場合，分類した顧客層は彼らの情報によって顧客タイプを明確にする

まず，茶飲料製品改良分析の例について多属性態度モデルのことが可能である。製品改良は顧客タイプのニーズに的確

応用適合性の検討は以下のようになされる。

に対応できる。

① 多属性態度モデルの「信念」はブランドの製品属性に対する効果程度に表される。測定した効果程度を根拠として複③ 捉える消費者のニーズが不十分。

数のブランドにおける属性の差別化が見られる。したがっ多属性態度モデルの態度は信念と評価的側面との成分で構て，Solomon（2001）はこの効用について，属性が他のブ成され，入り口として消費者のニーズを捉える。しかし，ランドより高い評価を得た場合，その優位性をより強調す

消費者のニーズは信念と評価的側面との成分構成に限らなることが有利であると述べている[5]。例えば，例の属性

く，他の表現にも存在している可能性がある。例えば，属「専門的なブランド」では，高い評価を得られた伊藤園は性に対する満足度や，ブランドに対する信頼度などのニー

花王より優位性が顕著であり，その優位性について強調すズの表現が存在している。つまり，消費者ニーズは信念とれば市場競争力が強くなることは可能である。

評価的側面との態度だけ捉えることは不十分であると考えられる。

また，企業は測定した効果程度によって属性の既存効果が十分であるかどうかを確認することができる。例えば，
例の「コレステロールの低減力」は伊藤園が強調されている二つの本質的な属性の中の一つなのに，高い評価を得られない分析結果によって属性の既存効果が不十分であるとる。540mgカテキン量や，30mgカフェイン量，160円の価格，

評価値「0」とgの「1」を足し，主要顧客層の合計評価値が「1」緑茶の本来の味わいなどの属性水準を選定する。従って，それとなり，副次顧客として回答者aの「2」とeの「1」とiの「2」らは改良すべき属性水準である。

を加算して「5」となる。そこで，主要顧客層の「1」と副次顧客層の「5」を合計して総体評価値が「6」となる。

4.3.2 属性の順位つけ

全体評価値により，伊藤園の製品属性が改良すべき優先順位

選定した属性水準は新たな「属性の束」になる。つぎに，新たは属性「体脂肪の燃焼力」から，「コレステロールの低減力」，「専

な「属性の束」の優先順位をつけて属性再編成を分析していく。

門的なブランド」，「540mgカテキン量」，「30mgカフェイン量」，

属性の順位つけとは，二つの顧客層が選定した各属性水準に「160円の価格」また「緑茶の本来の味わい」までのようにつ対する好意程度を明確にしてから，総体評価値によって優先順位をつける。
本例の結果は表4.17のようになる。例えば，選定した「540mg
カテキン量」に対する好意程度は，主要顧客として回答者bの表4.17 属性水準の順位の確立

けられることになる。
以上のように，伊藤園の主要顧客層と副次顧客層の立場において製品改良は多属性態度モデルを通じて分析した。

判断される。
つまり，「信念」は製品の差別的優位性を築くことへ応用するのが非常に有用であると考えられる。
②「評価的側面」は消費者のニーズ・ウォンツをもとに製品属

多属性態度モデルによる製品改良分析についての応用適合性と問題点は上述のようになっている。
激しくなっている市場競争において新規競合が参入しながら，いずれの製品カテゴリーでもコモディティ化になっており，
消費者ニーズに合わずに差別的優位性を築けない製品は市場競争から淘汰される可能性が高くなることに伴い，製品改良の必要性が顕著になっている。

性に対する好意程度に表される。好意程度はアンケートでこの背景において，消費者ニーズを把握するため，本論文で記入される評価値によって具体的に明確にでき，消費者のは消費者行動論中で注目されている多属性態度モデルを調査

ニーズが明らかに捉えられる。

し，従来の研究と違って製品に対する態度を捉えた。そして，また，測定した好意程度によってターゲット顧客に重視

製品改良への応用適合性について検討した。多属性態度モデル

されている属性・属性水準が明確できる。そして，重視さは消費者購買行動の予測力が非常に高くないものの，測定されれている属性間での順位を把握することが可能であると考た態度が消費者ニーズを明らかに捉え，製品属性の再編成へ応えられる。

用することが適切である。そして，消費者のニーズに合わせる
ように製品改良することができると考えられている。

しかし，多属性態度モデルによる製品改良分析は不足のとこ

また，多属性態度モデルによる製品改良分析のアプローチをろも存在している。

用い，茶飲料製品としての例を通じて，二つのブランドの製品① 属性に関する二つの問題点。

間での差別化を分析することにより，差別的優位性を築くこと

一つ目は属性の抽出方法である。製品属性の抽出についてができると考えられる。

たくさんの方法や研究論が見られる。例えば，楽天商品

つまり，多属性態度モデルによって消費者ニーズを基にした

データを用いた属性値抽出（宇佐美）[18]，データベース

差別化の手段として製品改良の解決策は適切であると考えられからの重要属性の抽出（小寺・中山）[19]，属性値間の関る。改良した製品は市場競争において優位に立つことが可能で連性を用いた属性抽出の精度向上（谷・石塚）[20]などのあり，成熟市場から淘汰されることを回避し，市場機会を再獲研究である。それらは固定な便益な方法ではなく，複雑な得し，売上の増加といった効果が期待できると考えられる。

手順であり，冗長なデータ量などの原因が存在し，本論文においては多属性態度モデルによる製品改良分析の方法を示すために，それらを採用せず，製品の顕著な属性を直接に抽出した。

48

注:

もう一つは，属性水準は二つのブランドから抽出すること* 1 : 多属性態度モデルはRosenberg（1956）やFishbein（1963）に限らなく，さらに多く詳しく抽出すれば，消費者のニーの態度理論を消費者行動研究に適用したものであり，その過ズに一番合わせる属性水準が測定できると考えられてい程で異なるモデルが提案され，モデルの概念化，測定法，る。逆に考えると，抽出されない属性・属性水準は消費者分析手法などに多くの問題を派生させている[6]。そこで，のそれに対する態度が測定できなく，潜在ニーズになって混乱を回避するため，本論文での「多属性態度モデル」は捉えられない。

「フィッシュバインモデル」を指す。

49

5. 結論表4.16 属性水準の選定② ターゲット顧客の絞り込みに関する問題。
アンケートは正式で大量なデータが収集できる場合，分類した顧客層は彼らの情報によって顧客タイプを明確にする

まず，茶飲料製品改良分析の例について多属性態度モデルのことが可能である。製品改良は顧客タイプのニーズに的確

応用適合性の検討は以下のようになされる。

に対応できる。

① 多属性態度モデルの「信念」はブランドの製品属性に対する効果程度に表される。測定した効果程度を根拠として複③ 捉える消費者のニーズが不十分。

数のブランドにおける属性の差別化が見られる。したがっ多属性態度モデルの態度は信念と評価的側面との成分で構て，Solomon（2001）はこの効用について，属性が他のブ成され，入り口として消費者のニーズを捉える。しかし，ランドより高い評価を得た場合，その優位性をより強調す

消費者のニーズは信念と評価的側面との成分構成に限らなることが有利であると述べている[5]。例えば，例の属性

く，他の表現にも存在している可能性がある。例えば，属「専門的なブランド」では，高い評価を得られた伊藤園は性に対する満足度や，ブランドに対する信頼度などのニー

花王より優位性が顕著であり，その優位性について強調すズの表現が存在している。つまり，消費者ニーズは信念とれば市場競争力が強くなることは可能である。

評価的側面との態度だけ捉えることは不十分であると考えられる。

また，企業は測定した効果程度によって属性の既存効果が十分であるかどうかを確認することができる。例えば，
例の「コレステロールの低減力」は伊藤園が強調されている二つの本質的な属性の中の一つなのに，高い評価を得られない分析結果によって属性の既存効果が不十分であるとる。540mgカテキン量や，30mgカフェイン量，160円の価格，

評価値「0」とgの「1」を足し，主要顧客層の合計評価値が「1」緑茶の本来の味わいなどの属性水準を選定する。従って，それとなり，副次顧客として回答者aの「2」とeの「1」とiの「2」らは改良すべき属性水準である。

を加算して「5」となる。そこで，主要顧客層の「1」と副次顧客層の「5」を合計して総体評価値が「6」となる。

4.3.2 属性の順位つけ

全体評価値により，伊藤園の製品属性が改良すべき優先順位

選定した属性水準は新たな「属性の束」になる。つぎに，新たは属性「体脂肪の燃焼力」から，「コレステロールの低減力」，「専

な「属性の束」の優先順位をつけて属性再編成を分析していく。

門的なブランド」，「540mgカテキン量」，「30mgカフェイン量」，

属性の順位つけとは，二つの顧客層が選定した各属性水準に「160円の価格」また「緑茶の本来の味わい」までのようにつ対する好意程度を明確にしてから，総体評価値によって優先順位をつける。
本例の結果は表4.17のようになる。例えば，選定した「540mg
カテキン量」に対する好意程度は，主要顧客として回答者bの表4.17 属性水準の順位の確立

けられることになる。
以上のように，伊藤園の主要顧客層と副次顧客層の立場において製品改良は多属性態度モデルを通じて分析した。

判断される。
つまり，「信念」は製品の差別的優位性を築くことへ応用するのが非常に有用であると考えられる。
②「評価的側面」は消費者のニーズ・ウォンツをもとに製品属

多属性態度モデルによる製品改良分析についての応用適合性と問題点は上述のようになっている。
激しくなっている市場競争において新規競合が参入しながら，いずれの製品カテゴリーでもコモディティ化になっており，
消費者ニーズに合わずに差別的優位性を築けない製品は市場競争から淘汰される可能性が高くなることに伴い，製品改良の必要性が顕著になっている。

性に対する好意程度に表される。好意程度はアンケートでこの背景において，消費者ニーズを把握するため，本論文で記入される評価値によって具体的に明確にでき，消費者のは消費者行動論中で注目されている多属性態度モデルを調査

ニーズが明らかに捉えられる。

し，従来の研究と違って製品に対する態度を捉えた。そして，また，測定した好意程度によってターゲット顧客に重視

製品改良への応用適合性について検討した。多属性態度モデル

されている属性・属性水準が明確できる。そして，重視さは消費者購買行動の予測力が非常に高くないものの，測定されれている属性間での順位を把握することが可能であると考た態度が消費者ニーズを明らかに捉え，製品属性の再編成へ応えられる。

用することが適切である。そして，消費者のニーズに合わせる
ように製品改良することができると考えられている。

しかし，多属性態度モデルによる製品改良分析は不足のとこ

また，多属性態度モデルによる製品改良分析のアプローチをろも存在している。

用い，茶飲料製品としての例を通じて，二つのブランドの製品① 属性に関する二つの問題点。

間での差別化を分析することにより，差別的優位性を築くこと

一つ目は属性の抽出方法である。製品属性の抽出についてができると考えられる。

たくさんの方法や研究論が見られる。例えば，楽天商品

つまり，多属性態度モデルによって消費者ニーズを基にした

データを用いた属性値抽出（宇佐美）[18]，データベース

差別化の手段として製品改良の解決策は適切であると考えられからの重要属性の抽出（小寺・中山）[19]，属性値間の関る。改良した製品は市場競争において優位に立つことが可能で連性を用いた属性抽出の精度向上（谷・石塚）[20]などのあり，成熟市場から淘汰されることを回避し，市場機会を再獲研究である。それらは固定な便益な方法ではなく，複雑な得し，売上の増加といった効果が期待できると考えられる。

手順であり，冗長なデータ量などの原因が存在し，本論文においては多属性態度モデルによる製品改良分析の方法を示すために，それらを採用せず，製品の顕著な属性を直接に抽出した。

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注:

もう一つは，属性水準は二つのブランドから抽出すること* 1 : 多属性態度モデルはRosenberg（1956）やFishbein（1963）に限らなく，さらに多く詳しく抽出すれば，消費者のニーの態度理論を消費者行動研究に適用したものであり，その過ズに一番合わせる属性水準が測定できると考えられてい程で異なるモデルが提案され，モデルの概念化，測定法，る。逆に考えると，抽出されない属性・属性水準は消費者分析手法などに多くの問題を派生させている[6]。そこで，のそれに対する態度が測定できなく，潜在ニーズになって混乱を回避するため，本論文での「多属性態度モデル」は捉えられない。

「フィッシュバインモデル」を指す。

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* 2 : コンジョイント分析と多属性態度モデルとの違いは，前者は分解的アプローチ（分析する時諸属性の全体を記述された対象物（例えばカード）ごとに反応を示し，それらの順位付けを要求すること）であり，後者は合成的アプローチ（諸属日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会，
2002.

RFM分析における評価要素の重要度分析[20] 谷直紀，石塚滿，「属性値間の関連性を用いた属性抽出の精度

Weight value analysis of evaluation factors in RFM analysis

向上」，人工知能学会論文誌27巻4号， 2012.

性を一つずつ記述してから，各々の属性の態度を加算するこ王 于佳，高 弘昇 （京都情報大学院大学 ）と）である。その意味で全く正反対となる。[12]* 3 : 販売対象は両ブランドのウェブサイトで提供されている資料から作成。

Yujia Wang and Hong Seung Ko (The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics)◆著者紹介【参考文献】王 興坤

[1] 田中洋，「新商品開発過程における「消費者ニーズ」概念の再検

2012年福建師範大学ネットワークシステム管理学科卒業，

討」，1998.

京都情報大学院大学在学中。

[2] 株式会社東報エージェンシー，「製品ライフサイクル」，
http://www.toho-ag.com/marketing/marketingmix/product/

高 弘昇

product_lifecycle.html.

（韓国）東国大学工学士，京都大学大学院博士課程修了（数理工学専[3] 中小企業庁，「経済構造変化と中小企業の経営革新等」（「製品ライフサイクルの短期化」），『中小企業白書』，2005.

Hong Seung Ko攻），工学博士。
（韓国）元三星電子株式会社戦略企画室情報戦略部長（CIO），[4] 日本経済産業省，『2007年度版ものづくり白書』，2007.

元Harmony Navigation社代表取締役，前韓国情報保護振興院[5] 田中洋，『消費者行動論序説』，経営志林，第43巻3号，2006.

（KISA）諮問教授。

[6] 杉本徹雄，「多属性態度モデルの妥当性研究」，The Japanese

韓国CALS/EC協会専門委員，元済州特別自治道諮問官，済州知識産業

Journal of Experimental Social Psychology, Vol.22，No.1，

Abstract

Xingkun Wang

The company must carry out an analysis of customer value for increasing sales and proﬁts by picking up and retaining avaluable customer.
In customer value analyses，RFM analysis with multiple evaluation factors is generally utilized as a suitable technique thana technique which evaluation a customer value by only purchase performance.
RFM analysis is the technique for analyzing the customer value by three evaluation factors such as recency，frequency，monetary. However，it is not clear about the signiﬁcant relation between these three evaluation factors. Therefore，we judge
the importance of three evaluation factors qualitatively according to its attributes by setting up the evaluation base for making
the importance of these evaluation factors clear. Consequently，we analyze the importance of evaluation factors quantitatively
through AHP analysis based on the qualitative importance judgment.

振興院諮問委員，韓国電子取引学会終身会員第一号。

pp37-48， 1982.
[7] 高橋勝浩，『ソリューション営業の基本戦略』，ダイヤモンド
社，2005.
[8] 阿部周造，「銘柄評価における相互依存性」，横浜経営研究，
第Ⅶ巻第1号，1986.

により定性分析を行って，定性的に重要度を判断する。最後，

規顧客を開拓する余地が乏しくなって，顧客を獲得することも

AHP分析で三つの評価要素の重要度を定性的な重要度判断を非常に難しい環境におかれている。そのため，新規顧客獲得よ

基に定量的に検討していく。

りも既存顧客との長期継続的な関係に関心が向けられて重要視のニューフロンティア』中西正雄（編著），誠文堂新光社，

されている。特に，顧客価値の分析を通じて，既存顧客から優1984.

良顧客を選択し，維持することで売上・利益を増加させること

http://wiki.mbalib.com/wiki/菲什宾模型.

て考察する。次は，RFM分析における三つの評価要素の性質

市場の成熟化に従って，需要が大きく伸びている反面，新[9] 小島健司，“多属性態度と行動意図モデル”『消費者行動分析[10] Western Michigan University，“Consumer Behavior”，

が非常に重要な関心事項になっている。

RFM分析
RFM分析は1930年代に米国の大手通信販売会社がカタログの発送先を選別する為に導入したのが始まりである[3]。現在

現在の多数の企業は売上・利益を増加させるために，購買金は主に顧客の実際の購買行動・購買履歴から優良顧客を選択し，[11] McFadden， D. “Conditional legit analysis of qualitative

額実績のみの顧客価値評価手法（デシル分析，ABC分析など）維持して売上・利益を増加させるための一般的な顧客価値分析

choice behavior”. In Zarembka， P. (Ed.)， Frontiers in

で顧客価値の分析に注目しているが，購買実績の期間性等を完手法の一つとして用いられている。

Econometrics，New York: Academic Press， pp.105-142，

全に考慮していないため，優良ではない顧客を優良顧客として1974 ([8]).

認識する危険性が高くなり，利益増加は期待できなくなると考RFM分析の定義[12] [清水聡，『新しい消費者行動』，千倉書房，1999.

えられている。ところが，RFM分析は購買金額（M）のみな

RFM分析とは購買最近性（Recency），購買頻度（Frequency），[13] 竹村和久，「ファジィ多属性態度モデルによる購買目的地選択

らず購買最近性（R）と購買頻度（F）を用いて顧客価値を評

購買金額（Monetary）の3つの評価要素で顧客をいくつかのの分析について――エリア・マーケティングの為の消費者心価するので，購買実績の期間性も考慮している。従って，ある層に分類し，その分布を表してそれぞれの層の性質を知り，購理測定の提案」，日本地域学会第28回年次大会，1991.

程度正しく優良顧客が認識できる可能性が高くなるので，購買買動向を探して，マーケティング戦略を行うための手法である[14] 田口光弘，「製品属性と市場シュア」，農業経済研究第74巻第金額実績のみの顧客価値評価手法より優れている[1][2]と考え[4]。簡単に言えば，購買最近性，購買頻度，購買金額の三つられる。その上に，優良顧客を更に効果的に選択できるようの評価要素それぞれについてランクを付け，それらの結果を用[15] 上田隆穂，「ヤング世代の重視する製品属性の検討」，1987.

に，三つの評価要素である購買最近性，購買頻度，購買金額のいて，顧客価値の算出を行うものである。ドライフィールズの[16] 花王株式会社，「ヘルシア緑茶」，

重要度を明確にすることは非常に重要なことであると考えられ

ウェブサイト[5]によれば各評価要素の意味は以下の通りである。しかし，この三つの評価要素の重要度について適切な方法

る。

4号，pp.147， 2003.

http://www.kao.co.jp/healthya/ryokutya/.
[17] 株式会社伊藤園，「カテキン緑茶」，

によって，明らかにされていない。そこで，この三つの評価要

https://www.itoen.co.jp/catechin/.

素の重要度を明確に決めるため，評価要素の性質によりその重[18] 宇佐美佑，「楽天商品データを用いた属性値抽出」，東京大学
大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻.
[19] 小寺崇弘，中山弘隆，「データベースからの重要属性の抽出」，

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はじめに

要度を定性的に判断して，それを基にAHP分析を通じて定量的に三つの評価要素に関する重要度分析を行う。
従って，本レポートにおいて，まず，RFM分析手法につい

購買最近性「R」
分析対象とする期間内で，顧客が最も直近で購買した日付である。最近購入した顧客のほうが何年前に購入した顧客より良い顧客である。

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