"ブランド選択推定装置が実行するブランド選択推定方法であって、ブランド商品の閲覧ログのデータから指定されたブランド商品の価格の最大値並びに標本分散をパラメータとする累積正規分布と当該ブランド商品の価格の最小値並びに標本分散をパラメータとする累積正規分布とに基づき当該ブランド商品の任意の価格が顧客に許容される確率を算出するための選択モデルを当該閲覧ログに含まれるブランド毎に生成する手順と、購買予定価格の指定を受けるとこの購買予定価格を前記選択モデルに供して当該購買予定価格が顧客に許容される確率を前記閲覧ログに含まれるブランド毎に算出しこの算出された確率の値順に当該各ブランドの識別子を出力する手順とを有することを特徴とするブランド選択推定方法。ブランド選択推定装置が実行するブランド選択推定方法であって、ブランド商品の閲覧ログのデータから指定されたブランド商品の価格の最大値並びに標本分散をパラメータとする累積正規分布と当該ブランド商品の価格の最小値並びに標本分散をパラメータとする累積正規分布とに基づき当該ブランド商品の任意の価格が顧客に許容される確率を算出するための選択モデルを当該閲覧ログに含まれるブランド毎に生成する手順と、購買予定価格の指定を受けるとこの購買予定価格を前記選択モデルに供して当該購買予定価格が顧客に許容される確率を前記閲覧ログに含まれるブランド毎に算出し当該購買予定価格が顧客に許容される確率を視覚的に認識できるように任意の価格とこの価格が顧客に許容される確率との関係を当該各ブランドの識別子と共に表示させた画像情報を作成する手順とを有することを特徴とするブランド選択推定方法。コンピュータに請求項1または2に記載のブランド選択推定方法の手順を実行させるためのブランド選択推定プログラム。本発明は上記の事情に鑑みなされたもので購買反応曲線を組み込んだブランド選択モデルの信頼性を向上させることを課題とする。そこで、本発明は顧客のブランド商品の閲覧履歴に基づく購買反応曲線を組み込んだブランド選択モデルによりブランド商品の選択性を推定する。本発明のブランド選択推定方法の態様としては、ブランド選択推定装置が実行するブランド選択推定方法であって、ブランド商品の閲覧ログのデータから指定されたブランド商品の価格の最大値並びに標本分散をパラメータとする累積正規分布と当該ブランド商品の価格の最小値並びに標本分散をパラメータとする累積正規分布とに基づき当該ブランド商品の任意の価格が顧客に許容される確率を算出するための選択モデルを当該閲覧ログに含まれるブランド毎に生成する手順と、購買予定価格の指定を受けるとこの購買予定価格を前記選択モデルに供して当該購買予定価格が顧客に許容される確率を前記閲覧ログに含まれるブランド毎に算出しこの算出された確率の値順に当該各ブランドの識別子を出力する手順とを有する。本発明のブランド選択推定方法の他の態様としては、ブランド選択推定装置が実行するブランド選択推定方法であって、ブランド商品の閲覧ログのデータから指定されたブランド商品の価格の最大値並びに標本分散をパラメータとする累積正規分布と当該ブランド商品の価格の最小値並びに標本分散をパラメータとする累積正規分布とに基づき当該ブランド商品の任意の価格が顧客に許容される確率を算出するための選択モデルを当該閲覧ログに含まれるブランド毎に生成する手順と、購買予定価格の指定を受けるとこの購買予定価格を前記選択モデルに供して当該購買予定価格が顧客に許容される確率を前記閲覧ログに含まれるブランド毎に算出し当該購買予定価格が顧客に許容される確率を視覚的に認識できるように任意の価格とこの価格が顧客に許容される確率との関係を当該各ブランドの識別子と共に表示させた画像情報を作成する手順とを有する。尚、本発明はコンピュータに上記のブランド選択推定方法の手順を実行させるためのブランド選択推定プログラムの態様とすることもできる。以上の発明によれば購買反応曲線を組み込んだブランド選択モデルの信頼性が向上する。以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが本発明は下記の実施形態に限定されるものではない。[概要]図1に示された本実施形態のブランド選択推定装置1はEC電子商取引サイトにおける顧客の閲覧行動に基づく購買反応曲線をブランド選択モデルに組み込むことで購買予定金額が与えられたときのブランド商品の選択確率を推定する。これにより単純なブランド選択モデルによる推定に比べて信頼度が高く、また、単純なモデルでは考慮されていなかった予算の上下限を考慮したブランド推定が可能となる。前記推定されたブランド商品の選択確率は正規化されその値の順に前記各ブランド商品の識別子を示したランキング13として出力され、これを分析者例えば、マーケター、商品開発者10がネットワークを介して取得できるようになっている。また、前記ブランド商品の選択確率は前記ブランド商品毎に視覚的に認識できるように任意の価格とこの価格が顧客に許容される確率との関係を当該各ブランド商品の識別子と共に遷移図14にて表示される。遷移図14も分析者10がネットワークを介して取得できるようになっている。[装置の構成]ブランド選択推定装置1は図1に示されたようにモデル生成処理部2、ランキング生成処理部3、可視化処理部4を備える。ブランド選択推定装置1の各機能部2~4はサーバコンピュータのハードウェアリソースによって実現される。すなわち、ブランド選択推定装置1は少なくとも演算装置CPU、記憶装置ハードディスク装置等、通信インタフェース等のコンピュータに係るハードウェアリソースを備える。そして、これらのハードウェアリソースがソフトウェアリソースOS、アプリケーション等と協働することにより各機能部2~4が実装される。モデル生成処理部2は図1に示したように分析者10から商品カテゴリ例えば、靴、鞄、衣服等の物品名または顧客の指定を受ける。前記カテゴリ及び顧客は単数のみならず複数受け付けることができる。次いで、商品カテゴリまたは顧客に対応したブランド商品の価格の最大値、最小値、並びに、標本分散に基づき当該ブランド商品の任意価格が顧客に許容される確率を算出するための選択モデルをブランド毎に生成する。前記ブランド商品の価格はログDBデータベース11に格納されたログデータ12から取得したものである。ログデータ12は顧客がECサイトで閲覧したブランド商品の価格の閲覧履歴を例えばブランド、商品カテゴリ及び顧客毎に格納したものである。尚、前記指定が行われない場合、ログデータ12に含まれる全てのブランドについて前記選択モデルを生成する。前記分析対象の顧客はログDB11に含まれる全てまたは一部の顧客を対象としている。前記一部の顧客について分析する場合は上述のように分析者10によって当該一部の顧客が指定フィルタリングされる。尚、全ての顧客について分析する場合は前記指定が不要である。また、分析対象の商品もログDB11に含まれる全てまたは一部の商品カテゴリの商品を対象としている。前記一部の商品カテゴリについて分析する場合は上述のように分析者10によって当該一部の商品カテゴリが指定される。尚、全てのカテゴリを指定する場合若しくはログDB11に単一カテゴリの商品しかない場合は前記指定が不要である。ランキング生成処理部3は分析者10から指定された購買予定価格を前記選択モデルに供して当該購買予定価格が顧客に許容される確率をログデータ12に含まれるブランド毎に算出する。次いで、この算出した確率の値の順に前記各ブランドの識別子を示したランキング13を作成する。可視化処理部4は分析者10から指定された顧客毎の購買予定価格を前記選択モデルに供して当該購買予定価格が当該顧客に許容される確率をログデータ12に含まれるブランド毎に算出する。次いで、当該購買予定価格が前記顧客に許容される確率を前記ブランド毎に視覚的に認識できるように任意の価格とこの価格が顧客に許容される確率との関係を当該各ブランドの識別子と共に表示させる画像情報として遷移図14を作成する。[処理手順の説明]以下にブランド選択推定装置1によって実行される処理手順について説明する。ランキング生成処理の手順ランキング生成処理の手順は図2に示されたようにモデル生成手順S101~S103とランキング生成手順S201~S203とから成る。手順S101~S103はモデル生成処理部2によって実行される。手順S201~S203はランキング生成処理部3によって実行される。以下、図3,図4を参照しながら手順S101~S103について説明する。S101:分析者10から分析対象の顧客名と商品カテゴリの指定を受けるとログDB11のログデータ12から当該指定された顧客及び商品カテゴリに対応したブランド毎の閲覧商品価格を引き出す。例えば、図4に示されたようにブランドAについて価格データa1,a2,a3,...が、ブランドBについて価格データb1,b2,b3,...が引き出される。価格データa1はブランドAで1番目に閲覧された商品の価格を示し、同様に価格データb1はブランドBで1番目に閲覧された商品の価格を示す。尚、前記指定がなされない場合、ログデータ12に含まれる全てのブランド毎の閲覧商品価格が引き出される。S102:手順S101で取得されたブランドのうち例えばブランドAを選択し、このブランドAの各価格データを対数化する。そして、このブランドAの価格データを対数化させた値の最大値M1A,最小値M2A並びに標本分散σ2Aを算出する。S103:手順S102で算出した最大値M1A,最小値M2A並びに標本分散σ2Aを以下のBlogx,Aを算出する式1に代入してブランドAの選択モデルを生成する。式1で示された選択モデルBlogx,AはブランドAの商品の価格がxのとき、その価格xが前記顧客に許容される確率を示す。式1は、最大値M1A,標本分散σ2Aをパラメータとする累積正規分布関数から、最小値M2A,標本分散σ2Aをパラメータとする累積正規分布関数を減じた関数となっている。図4に例示された選択モデルBlogx,Aの値の例は、Blogx,A=1/21erflogx-6/2-1/21erflogx-8/2となっている。上記の手順S102,S103は図4に示されたように手順S101で取得された全てのブランドkk=A,B,...について実行される。前記取得されたブランドkについて価格xのときその価格xが前記顧客に許容される確率を算出するための選択モデルkBlogx,kの一般式は以下の式2で示される。M1k、M2k並びにσ2kはブランドkの価格データを対数化させた値の最大値、最小値並びに標本分散を示す。次に、図5,図6を参照しながら手順S201~S203について説明する。S201:分析者10から購買予定価格xの入力を受けると、この価格xの対数値logxを式2の選択モデルに代入することにより、価格xが顧客に許容される確率Blogx,kをログデータ12に含まれるブランド毎k=A,B,...に算出する。例えば図6には価格Xの値として1000が入力される。S202:手順S201で算出した各ブランド商品それぞれk=A,B,...について価格xが顧客に許容される確率Blogx,kを下記の式3によりPlogx,kの総和が1となるように正規化することでPlogx,kを算出する。尚、ブランドkk=A,B,...以外の他のブランドVkの選択確率を考慮した下記の式4で示される確率Blogx,kの正規化によりPlogx,kを算出してもよい。この手法によれば他分析対象以外のブランドの選択確率に依存したPlogx,kが得られる。S203:手順S202で算出したPlogx,kの値の順に各ブランドk=A,B,C,...の識別子を示したランキング13を作成する。分析者10はネットワークを介してランキング13を閲覧できる。図6に例示されたランキング13においては、価格xの値が1000である場合、ブランドAの識別子としてBrand-AがそのPlogx,Aの値30と共に出力表示される。そして、その下段にて、ブランドBの識別子としてBrand-BがそのPlogx,Bの値10と共に出力表示される。可視化処理の手順可視化処理の手順は図2に示したようにモデル生成手順S101~S103と可視化手順S301,S302とから成る。手順S101~S103はモデル生成処理部2によって実行される。手順S301,S302は可視化処理部4によって実行される。以下、手順S301,S302について図7,図8を参照しながら説明する。尚、本可視化処理に係る手順S101~S103は上述のランキング生成処理に係る手順S101~S103と同様の処理が実行されるのでその詳細な説明を省略した。S301:分析者10から購買予定価格xの入力を受ける。この購買予定価格xの対数値logxを手順S101~S103で作成された式2の選択モデルに供して価格xが顧客に許容される確率Blogx,kをログデータ12に含まれるブランド毎k=A,B,...に算出する。例えば図8に示したように価格xの値として1000が入力される。S302:手順S301で算出した購買予定価格xが前記顧客に許容される確率Blogx,kを前記ブランド毎k=A,B,...に視覚的に認識できるように任意の価格とこの価格が顧客に許容される確率との関係を当該各ブランドの識別子と共に表示させた遷移図14を作成する。分析者10はネットワークを介して遷移図14を閲覧できる。遷移図14は例えば図9に示されたように任意の対数価格の値を横軸、確率Blogx,kの値を縦軸とするグラフから成る。このグラフにおいてはブランド毎の任意の価格が顧客に許容される確率Blogx,kの値が視覚的に認識できるようになっている。すなわち、手順S301で指定された購買予定価格xに相当する対数価格の値を通る点線からなる予測線15が前記縦軸と平行に表示されている。この予測線15によって分析者10は各ブランドの識別子BR35BR5085BR546ELLE0009について購買予定価格xが顧客に許容される確率Blogx,kを一見で視覚的に認識できるようになっている。尚、購買予定金額xを省略することも可能だが、その場合、予測線15は表示されない。[本実施形態の効果]以上のブランド選択推定装置1によれば、ECサイトにおける閲覧行動を利用して、購買反応曲線のパラメータを推定し、これをブランド選択モデルに組み込んでいるので、顧客が各ブランドに支払いうる価格帯上限価格、下限価格を考慮することができる。特に、顧客の閲覧データに基づき購買反応曲線のパラメータを推定しているので、ブランド選択モデルの信頼性が高まる。したがって、例えば自社ブランドが強い価格帯と顧客の購買予定金額がフィットした価格設定、商品入荷を行うことができる。従来特許文献2等の方法では図10aに示したように先に参照価格を決定し、当該価格の高い方,低い方の分散から確率Lp,Hpのパラメータを決定するようにしている。したがって、上限価格と下限価格が近い場合すなわち分布が重複している場合、購買反応曲線Bpパラメータの推定精度が下がる。これに対してブランド選択推定装置1では確率Lp,Hpの分散が等しいという仮定に基づき図10bに示したように全体の価格の分散から直接に購買反応曲線Bpのパラメータを推定している。したがって、上限価格と下限価格が近い価格の分布が重複している場合も前記パラメータの推定が可能となる。そして、上述のランキング生成手順S201~S203を介することで任意の購入予定価格での各ブランドの選択性を正規化された値の順で取得できるので分析者10は個々のブランドの選択性についての客観的な評価を得ることができる。特に、上記の式4のように前記購買反応曲線Bpの正規化にあたり分析対象外のブランドの選択率を考慮すれば当該選択率に依存した購買反応曲線が得られる。また、上述の可視化処理手順S301,S302を介することで分析者10は個々のブランドについて任意の購買予定価格が顧客に許容される確率を一見で視覚的に把握できる。[本発明のプログラムとしての態様]本発明はブランド選択推定装置1が実行する上記の方法の手順S101~S103,S201~S203,S301,S302の一部若しくは全てをコンピュータに実行させるプログラムで構成しこれを当該コンピュータに実行させることで実現できる。また、前記プログラムをそのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、FDFloppy登録商標Diskや、MOMagneto-Opticaldisk、ROMReadOnlyMemory、メモリカード、CDCompactDisk-ROM、DVDDigitalVersatileDisk-ROM、CD-R、CD-RW、HDD、SSD、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。さらに、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを介して提供することも可能である。"