JP2000067109A - 商品企画支援装置 - Google Patents
商品企画支援装置Info
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- JP2000067109A JP2000067109A JP23883998A JP23883998A JP2000067109A JP 2000067109 A JP2000067109 A JP 2000067109A JP 23883998 A JP23883998 A JP 23883998A JP 23883998 A JP23883998 A JP 23883998A JP 2000067109 A JP2000067109 A JP 2000067109A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】商品コンセプトを抽出するのに、その人の経験
や勘だけに頼っていたので、的外れなコンセプトを抽出
する恐れがあった。 【解決手段】商品に対する顧客ニーズおよび商品の品質
特性に基づいてコンセプト候補生成手段３で複数の商品
のコンセプト候補を生成し、この各コンセプト候補をコ
ンセプト評価手段４で評価して、その評価結果に基づい
てコンセプト抽出手段５で商品コンセプトを自動的に抽
出する構成である。
や勘だけに頼っていたので、的外れなコンセプトを抽出
する恐れがあった。 【解決手段】商品に対する顧客ニーズおよび商品の品質
特性に基づいてコンセプト候補生成手段３で複数の商品
のコンセプト候補を生成し、この各コンセプト候補をコ
ンセプト評価手段４で評価して、その評価結果に基づい
てコンセプト抽出手段５で商品コンセプトを自動的に抽
出する構成である。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、新商品コンセプト
を自動的に抽出できる商品企画支援装置に関するもので
ある。
を自動的に抽出できる商品企画支援装置に関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】従来の商品企画装置は、例えば特開平６
−２５９４４１号公報に開示されているように、商品の
内容を表現した複数の知識からなるデータベースをもと
に、新商品を提案するものにおいて、前記データベース
における知識を、推論に適した表現形式に変換する構文
解析手段と、前記内部表現を、所定の基準に基づいて、
複数の領域に分類する領域分割手段と、前記各領域間で
の知識の類推を行い、新知識を構築する新知識構築手段
とを備えていた。
−２５９４４１号公報に開示されているように、商品の
内容を表現した複数の知識からなるデータベースをもと
に、新商品を提案するものにおいて、前記データベース
における知識を、推論に適した表現形式に変換する構文
解析手段と、前記内部表現を、所定の基準に基づいて、
複数の領域に分類する領域分割手段と、前記各領域間で
の知識の類推を行い、新知識を構築する新知識構築手段
とを備えていた。
【０００３】このものは、まず、データベースから商品
の内容を表現した知識を構文解析手段に送る。次に、構
文解析手段で知識が推論に適した表現形式に変換され、
変換された内部表現は領域分割手段に送られる。
の内容を表現した知識を構文解析手段に送る。次に、構
文解析手段で知識が推論に適した表現形式に変換され、
変換された内部表現は領域分割手段に送られる。
【０００４】領域分割手段では、内部表現が所定の基準
に基づいて複数の領域に分類され、分類された内部表現
は新知識構築手段に送られる。そして、新知識構築手段
において各領域間で知識の類推が行われ、新知識によっ
て表現された新商品の提案がなされるのである。
に基づいて複数の領域に分類され、分類された内部表現
は新知識構築手段に送られる。そして、新知識構築手段
において各領域間で知識の類推が行われ、新知識によっ
て表現された新商品の提案がなされるのである。
【０００５】しかし、この商品企画装置では、顧客のニ
ーズや好感度が要因となっていないシステムであり、提
案されたコンセプトが必ずしも新商品コンセプトにつな
がるとは言い難かった。
ーズや好感度が要因となっていないシステムであり、提
案されたコンセプトが必ずしも新商品コンセプトにつな
がるとは言い難かった。
【０００６】そこで、顧客のニーズや好感度を考慮した
商品企画業務を支援する手法として、品質機能展開（Ｑ
ＦＤ）とコンジョイント分析とが従来より使用されてい
る。
商品企画業務を支援する手法として、品質機能展開（Ｑ
ＦＤ）とコンジョイント分析とが従来より使用されてい
る。
【０００７】まず品質機能展開は、顧客のニーズを的確
に商品仕に反映させるための手法であり、マトリックス
を用いて各項目間の関連構造を表現するものである。
に商品仕に反映させるための手法であり、マトリックス
を用いて各項目間の関連構造を表現するものである。
【０００８】またコンジョイント分析は、ある一定水準
を超えた商品コンセプトを組み合わせて構成される仮想
商品に対し、モニターして顧客から得られた前記項目の
好みの優先順序（選好順序）データに基づいて、仮想商
品に対する顧客の好感度を測定分析する手法である。
を超えた商品コンセプトを組み合わせて構成される仮想
商品に対し、モニターして顧客から得られた前記項目の
好みの優先順序（選好順序）データに基づいて、仮想商
品に対する顧客の好感度を測定分析する手法である。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、品質機
能展開では、この作成者の主観に基づいて作成されるた
め、評価結果の客観性が乏しいことが挙げられる。特
に、品質機能展開マトリックスを顧客のニーズに基づい
て作成されるため、偏った評価になる恐れがある。
能展開では、この作成者の主観に基づいて作成されるた
め、評価結果の客観性が乏しいことが挙げられる。特
に、品質機能展開マトリックスを顧客のニーズに基づい
て作成されるため、偏った評価になる恐れがある。
【００１０】またコンジョイント分析では、商品に対す
る顧客の好感度を効用値として数値化し、定量的なモデ
ル化が可能となるものであるが、顧客のニーズ項目がか
なりの数となるため、全ての項目を組み込んだ仮想商品
を評価することは不可能に近いことである。そこで、あ
る基準によってニーズ項目を選別する必要があるが、こ
の基準の決め方によって結果が大きく影響するので、基
準の決め方が難しいものであった。本発明は、斯かる課
題を解決するためのものである。
る顧客の好感度を効用値として数値化し、定量的なモデ
ル化が可能となるものであるが、顧客のニーズ項目がか
なりの数となるため、全ての項目を組み込んだ仮想商品
を評価することは不可能に近いことである。そこで、あ
る基準によってニーズ項目を選別する必要があるが、こ
の基準の決め方によって結果が大きく影響するので、基
準の決め方が難しいものであった。本発明は、斯かる課
題を解決するためのものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】この発明によれば、商品
に対する顧客ニーズおよび商品の品質特性に基づいて複
数の商品のコンセプト候補を生成し、この各コンセプト
候補を評価して商品コンセプトを自動的に抽出すること
を特徴とする。
に対する顧客ニーズおよび商品の品質特性に基づいて複
数の商品のコンセプト候補を生成し、この各コンセプト
候補を評価して商品コンセプトを自動的に抽出すること
を特徴とする。
【００１２】また、商品に対する顧客ニーズおよび商品
の品質特性に基づいて複数の商品のコンセプト候補を生
成するコンセプト候補生成手段と、該コンセプト候補生
成手段で生成したコンセプト候補を評価するコンセプト
評価手段と、該コンセプト評価手段の評価結果に基づい
て前記コンセプト候補の中から商品コンセプトを抽出す
るコンセプト抽出手段と、を備えることを特徴とする。
の品質特性に基づいて複数の商品のコンセプト候補を生
成するコンセプト候補生成手段と、該コンセプト候補生
成手段で生成したコンセプト候補を評価するコンセプト
評価手段と、該コンセプト評価手段の評価結果に基づい
て前記コンセプト候補の中から商品コンセプトを抽出す
るコンセプト抽出手段と、を備えることを特徴とする。
【００１３】また、前記コンセプト候補生成手段は、予
め設定されている前記顧客ニーズの各項目に対する重要
度から前記商品の品質特性の重要度を算出し、該品質特
性の重要度の高いものから順に抽出することを特徴とす
る。
め設定されている前記顧客ニーズの各項目に対する重要
度から前記商品の品質特性の重要度を算出し、該品質特
性の重要度の高いものから順に抽出することを特徴とす
る。
【００１４】また、前記コンセプト評価手段は、前記コ
ンセプト候補生成手段で生成されたコンセプト候補を仕
様項目として、複数種類の仮想商品仕様を作成する仮想
商品群生成手段と、該仮想商品群生成手段で作成した復
数種類の仮想商品仕様に対するモニター結果を入力する
モニター結果入力手段と、該モニター結果入力手段のモ
ニター結果から所定のルールに基づいて前記仮想商品仕
様の評価を行う仕様評価手段と、を備えることを特徴と
する。
ンセプト候補生成手段で生成されたコンセプト候補を仕
様項目として、複数種類の仮想商品仕様を作成する仮想
商品群生成手段と、該仮想商品群生成手段で作成した復
数種類の仮想商品仕様に対するモニター結果を入力する
モニター結果入力手段と、該モニター結果入力手段のモ
ニター結果から所定のルールに基づいて前記仮想商品仕
様の評価を行う仕様評価手段と、を備えることを特徴と
する。
【００１５】また、前記コンセプト抽出手段は、前記仕
様評価手段の評価結果に基づいて最適仕様を商品コンセ
プトとして抽出することを特徴とする。
様評価手段の評価結果に基づいて最適仕様を商品コンセ
プトとして抽出することを特徴とする。
【００１６】さらに、前記コンセプト評価手段は、さら
に前記仕様評価手段の評価結果に基づいて前記仮想商品
仕様の修正の有無を判定する修正判定手段と、該修正判
定手段の判定結果に基づいて前記仮想商品群生成手段に
前記仮想商品仕様の変更を指示し、再度評価を行うよう
指示する再評価手段と、を備えることを特徴とする。
に前記仕様評価手段の評価結果に基づいて前記仮想商品
仕様の修正の有無を判定する修正判定手段と、該修正判
定手段の判定結果に基づいて前記仮想商品群生成手段に
前記仮想商品仕様の変更を指示し、再度評価を行うよう
指示する再評価手段と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
【発明の実施の形態】本発明により一実施例を、図１に
従って説明する。
従って説明する。
【００１８】第１図は本発明の情報処理システム構成を
示す図である。
示す図である。
【００１９】１は商品企画活動で収集した顧客ニーズの
項目名および項目名に対する数値化された重要度を蓄積
した顧客ニーズデータベース、２は商品を構成する品質
特性と、各品質特性に対する自社および他社の現行値、
および各品質特性と顧客ニーズの関連度を蓄積する商品
品質特性データベースである。
項目名および項目名に対する数値化された重要度を蓄積
した顧客ニーズデータベース、２は商品を構成する品質
特性と、各品質特性に対する自社および他社の現行値、
および各品質特性と顧客ニーズの関連度を蓄積する商品
品質特性データベースである。
【００２０】３は顧客ニーズの重要度と品質特性データ
ベース２の品質特性と顧客ニーズとの関連度から各品質
特性の重要度を算出し、この品質特性の重要度の高いも
のからコンセプト候補を抽出生成するコンセプト候補生
成手段、４はコンセプト候補生成手段３で生成したコン
セプト候補を評価するコンセプト評価手段と、５はコン
セプト評価手段４の評価結果に基づいてコンセプト候補
の中から商品コンセプトを抽出するコンセプト抽出手段
である。前記コンセプト評価手段４は、コンセプト候補
生成手段３で生成したコンセプト候補および品質特性デ
ータベース２の情報に基づいて、仮想商品の仕様を生成
する仮想商品群生成手段６と、該仮想商品群生成手段６
で生成した仮想商品の仕様に対して、モニターを実施し
た結果を入力するモニター結果入力手段７と、該モニタ
ー結果入力手段７で入力されたモニター結果に基づいて
仕様の評価を行う仕様評価手段８と、を備えている。
ベース２の品質特性と顧客ニーズとの関連度から各品質
特性の重要度を算出し、この品質特性の重要度の高いも
のからコンセプト候補を抽出生成するコンセプト候補生
成手段、４はコンセプト候補生成手段３で生成したコン
セプト候補を評価するコンセプト評価手段と、５はコン
セプト評価手段４の評価結果に基づいてコンセプト候補
の中から商品コンセプトを抽出するコンセプト抽出手段
である。前記コンセプト評価手段４は、コンセプト候補
生成手段３で生成したコンセプト候補および品質特性デ
ータベース２の情報に基づいて、仮想商品の仕様を生成
する仮想商品群生成手段６と、該仮想商品群生成手段６
で生成した仮想商品の仕様に対して、モニターを実施し
た結果を入力するモニター結果入力手段７と、該モニタ
ー結果入力手段７で入力されたモニター結果に基づいて
仕様の評価を行う仕様評価手段８と、を備えている。
【００２１】また前記コンセプト評価手段は、該仕様評
価手段８の評価の結果、満足のいく仕様かどうか、すな
わち修正して再度評価する必要があるかどうかを判定す
る修正判定手段９と、該修正判定手段９の判定結果で修
正して再度評価すると判断した場合、仮想商品群生成手
段６に仕様を変更して再度評価するように指示する再評
価手段１０と、をさらに備えている。
価手段８の評価の結果、満足のいく仕様かどうか、すな
わち修正して再度評価する必要があるかどうかを判定す
る修正判定手段９と、該修正判定手段９の判定結果で修
正して再度評価すると判断した場合、仮想商品群生成手
段６に仕様を変更して再度評価するように指示する再評
価手段１０と、をさらに備えている。
【００２２】かかる構成を利用して、以下に、一例とし
てデジタルスチルカメラを用いた商品企画を挙げて説明
する。
てデジタルスチルカメラを用いた商品企画を挙げて説明
する。
【００２３】顧客データベース１には、デジタルスチル
カメラに関する今まで収集した顧客ニーズを蓄積してあ
る。また品質特性データベース２には、「ＣＣＤの画素
数」や「消費電力」等の特性項目の名称と、各項目に関
する自社と他社との現行値と、各品質特性がどの顧客ニ
ーズとどの程度関連するかを示す関連度とを蓄積してい
る。なお、この関連度は顧客ニーズの変化や技術の進歩
などに合わせて、修正・変更が可能である。
カメラに関する今まで収集した顧客ニーズを蓄積してあ
る。また品質特性データベース２には、「ＣＣＤの画素
数」や「消費電力」等の特性項目の名称と、各項目に関
する自社と他社との現行値と、各品質特性がどの顧客ニ
ーズとどの程度関連するかを示す関連度とを蓄積してい
る。なお、この関連度は顧客ニーズの変化や技術の進歩
などに合わせて、修正・変更が可能である。
【００２４】まずコンセプト候補生成手段３では、顧客
ニーズデータベース１および商品品質特性データベース
２からこれらのデータの対応を示した図２のマトリック
スを自動的に作成する。そして、顧客ニーズの重要度
と、顧客ニーズと各品質特性との関連性等とから各品質
特性の重要度を算出する。この算出した品質特性の重要
度からコンセプト候補生成手段３は、例えば上位５項目
をコンセプト候補として抽出する。
ニーズデータベース１および商品品質特性データベース
２からこれらのデータの対応を示した図２のマトリック
スを自動的に作成する。そして、顧客ニーズの重要度
と、顧客ニーズと各品質特性との関連性等とから各品質
特性の重要度を算出する。この算出した品質特性の重要
度からコンセプト候補生成手段３は、例えば上位５項目
をコンセプト候補として抽出する。
【００２５】今回は、ＣＣＤ画素数、ズーム、液晶モニ
ター、記録メディア、記憶容量が顧客の要求を満足する
コンセプト候補として抽出される。
ター、記録メディア、記憶容量が顧客の要求を満足する
コンセプト候補として抽出される。
【００２６】尚、この抽出する基準は、これに限定され
ず、商品等の条件によりさまざまに変えられるものであ
る。
ず、商品等の条件によりさまざまに変えられるものであ
る。
【００２７】次に、コンセプト評価手段４の仮想商品群
生成手段６では、抽出されたコンセプト候補の自社と他
社との現行値をもとに仮想商品の仕様を生成する。
生成手段６では、抽出されたコンセプト候補の自社と他
社との現行値をもとに仮想商品の仕様を生成する。
【００２８】具体的には、図３のルールに従い、自社お
よび他社の現行値の内最低の仕様を列記した水準１と、
最大値を列記した水準２と、最小値と最大値との差を最
大値に加えた上限値を列記した水準３と、の３つの仕様
を生成する。図３のルールに従って、本デジタルカメラ
について生成された仕様は図４の通りである。
よび他社の現行値の内最低の仕様を列記した水準１と、
最大値を列記した水準２と、最小値と最大値との差を最
大値に加えた上限値を列記した水準３と、の３つの仕様
を生成する。図３のルールに従って、本デジタルカメラ
について生成された仕様は図４の通りである。
【００２９】この生成した仮想製品の仕様をアンケート
調査などでモニターし、その結果をモニター結果入力手
段７で入力する。この入力されたモニター結果をもとに
仕様評価手段８では、まずモニター結果を演算して各仕
様、項目毎に、効用値を算出する。そして、算出した効
用値を各水準毎に比較する。その比較結果を図５に示
す。
調査などでモニターし、その結果をモニター結果入力手
段７で入力する。この入力されたモニター結果をもとに
仕様評価手段８では、まずモニター結果を演算して各仕
様、項目毎に、効用値を算出する。そして、算出した効
用値を各水準毎に比較する。その比較結果を図５に示
す。
【００３０】次に修正判定手段９は、仕様評価手段８で
の評価により後段で商品コンセプトが生成できるかどう
か、すなわち商品コンセプトが生成できないので仕様を
修正し再度評価する必要があるかどうか判定する。
の評価により後段で商品コンセプトが生成できるかどう
か、すなわち商品コンセプトが生成できないので仕様を
修正し再度評価する必要があるかどうか判定する。
【００３１】具体的には、修正判定手段９は、仕様評価
手段８の評価結果が、図６（ａ）のパターン、すなわち
各水準間でのデータ差がなく、評価できないパターンが
多く現れてるかどうか判定している。この図６（ａ）の
パターンは、各水準間で設定した仕様の範囲が狭く、顧
客にとってどれを選択しても同じと判断されたパターン
を意味している。
手段８の評価結果が、図６（ａ）のパターン、すなわち
各水準間でのデータ差がなく、評価できないパターンが
多く現れてるかどうか判定している。この図６（ａ）の
パターンは、各水準間で設定した仕様の範囲が狭く、顧
客にとってどれを選択しても同じと判断されたパターン
を意味している。
【００３２】もし、修正判定手段９で修正の必要ありと
判断した場合は、再評価手段１０が、仮想商品群生成手
段６に対し、仮想商品の仕様を変更して、すなわちコン
セプト候補抽出の基準を変更して再度仮想商品の仕様を
生成し、評価を行うよう指示する。仮想商品群生成手段
６は、再評価手段１０からの指示を受けて前述の動作を
再度繰り返すことになる。
判断した場合は、再評価手段１０が、仮想商品群生成手
段６に対し、仮想商品の仕様を変更して、すなわちコン
セプト候補抽出の基準を変更して再度仮想商品の仕様を
生成し、評価を行うよう指示する。仮想商品群生成手段
６は、再評価手段１０からの指示を受けて前述の動作を
再度繰り返すことになる。
【００３３】また、修正判定手段９で修正の必要なしと
判断した場合、コンセプト抽出手段５は、仕様評価手段
８で評価した結果と、例えば図６（ｂ）、（ｃ）等のパ
ターンを比較し、顧客がどの水準の仕様まで変えると興
味を示すかを判定し、効用値が大きく変化した水準、す
なわち顧客が興味を示した水準を商品のコンセプトとし
て、抽出する。この操作を、各品質特性毎に行い、商品
コンセプトを抽出し、生成するのである。例えば、図６
中の液晶モニターに関しては、モニターなしの効用値は
０、小型モニターの効用値は２．８、大型モニターの効
用値は３．１であり、水準１から水準２への効用値が一
番大きく変化しているのがわかる。
判断した場合、コンセプト抽出手段５は、仕様評価手段
８で評価した結果と、例えば図６（ｂ）、（ｃ）等のパ
ターンを比較し、顧客がどの水準の仕様まで変えると興
味を示すかを判定し、効用値が大きく変化した水準、す
なわち顧客が興味を示した水準を商品のコンセプトとし
て、抽出する。この操作を、各品質特性毎に行い、商品
コンセプトを抽出し、生成するのである。例えば、図６
中の液晶モニターに関しては、モニターなしの効用値は
０、小型モニターの効用値は２．８、大型モニターの効
用値は３．１であり、水準１から水準２への効用値が一
番大きく変化しているのがわかる。
【００３４】これにより、顧客は、水準２の仕様、すな
わち液晶モニターがあるかないかに関心があり、その大
きさにはあまり興味を示さなく、また企業にとっては、
必要以上にコストをかけてモニターを大型化する必要性
が少ない、ということが読み取れる。よって液晶モニタ
ーの仕様、すなわち新商品のコンセプトは小型の液晶モ
ニターであることが抽出生成される。他の項目について
も同様に評価し、生成される。
わち液晶モニターがあるかないかに関心があり、その大
きさにはあまり興味を示さなく、また企業にとっては、
必要以上にコストをかけてモニターを大型化する必要性
が少ない、ということが読み取れる。よって液晶モニタ
ーの仕様、すなわち新商品のコンセプトは小型の液晶モ
ニターであることが抽出生成される。他の項目について
も同様に評価し、生成される。
【００３５】以上のことより、デジタルカメラの新商品
コンセプトとしては、ＣＣＤ画素数が１２０万画素、液
晶モニターは小型モニター、２倍ズーム、が自動的に抽
出生成できる。
コンセプトとしては、ＣＣＤ画素数が１２０万画素、液
晶モニターは小型モニター、２倍ズーム、が自動的に抽
出生成できる。
【００３６】
【発明の効果】本発明によれば、商品コンセプトを抽出
する手間を少なくし、人の経験や勘だけに頼らず、普遍
的定型的な商品企画業務の支援が可能となる。
する手間を少なくし、人の経験や勘だけに頼らず、普遍
的定型的な商品企画業務の支援が可能となる。
【図１】本発明の位置実施例の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図２】本発明の一実施例であるデジタルカメラの品質
機能展開マトリックスを示す図である。
機能展開マトリックスを示す図である。
【図３】仮想商品の仕様を決定するルールを示す図であ
る。
る。
【図４】本発明により生成された仮想商品の仕様を示す
図である。
図である。
【図５】仕様評価手段で算出された各品質特性毎の効用
値を各水準間で比較するための図である。
値を各水準間で比較するための図である。
【図６】修正判定手段およびコンセプト抽出手段で使用
される商品コンセプト抽出用ルールを示す図である。
される商品コンセプト抽出用ルールを示す図である。
１ 顧客ニーズデータベース ２ 商品品質特性データベース ３ コンセプト候補生成手段 ４ コンセプト評価手段 ５ コンセプト抽出手段 ６ 仮想商品群生成手段 ７ モニター結果入力手段 ８ 仕様評価手段 ９ 修正判定手段 １０ 再評価手段
Claims (6)
- 【請求項１】 商品に対する顧客ニーズおよび商品の品
質特性に基づいて複数の商品のコンセプト候補を生成
し、この各コンセプト候補を評価して商品コンセプトを
自動的に抽出することを特徴とする商品企画支援装置。 - 【請求項２】 商品に対する顧客ニーズおよび商品の品
質特性に基づいて複数の商品のコンセプト候補を生成す
るコンセプト候補生成手段と、該コンセプト候補生成手
段で生成したコンセプト候補を評価するコンセプト評価
手段と、該コンセプト評価手段の評価結果に基づいて前
記コンセプト候補の中から商品コンセプトを抽出するコ
ンセプト抽出手段と、を備えることを特徴とした商品企
画支援装置。 - 【請求項３】 前記コンセプト候補生成手段は、予め設
定されている前記顧客ニーズの各項目に対する重要度か
ら前記商品の品質特性の重要度を算出し、該品質特性の
重要度の高いものから順に抽出することを特徴とする請
求項２に記載の商品企画支援装置。 - 【請求項４】 前記コンセプト評価手段は、前記コンセ
プト候補生成手段で生成されたコンセプト候補に基づい
て、複数種類の仮想商品仕様を作成する仮想商品群生成
手段と、該仮想商品群生成手段で作成した復数種類の仮
想商品仕様に対するモニター結果を入力するモニター結
果入力手段と、該モニター結果入力手段のモニター結果
から所定のルールに基づいて前記仮想商品仕様の評価を
行う仕様評価手段と、を備えることを特徴とした請求項
２又は請求項３のいずれか１つに記載の商品企画支援装
置。 - 【請求項５】 前記コンセプト抽出手段は、前記仕様評
価手段の評価結果に基づいて最適仕様を商品コンセプト
として抽出することを特徴とする請求項４に記載の商品
企画装置。 - 【請求項６】 前記コンセプト評価手段は、さらに前記
仕様評価手段の評価結果に基づいて前記仮想商品仕様の
修正の有無を判定する修正判定手段と、該修正判定手段
の判定結果に基づいて前記仮想商品群生成手段に前記仮
想商品仕様の変更を指示し、再度評価を行うよう指示す
る再評価手段と、を備えることを特徴とした請求項４又
は請求項５のいずれかに記載の商品企画支援装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23883998A JP2000067109A (ja) | 1998-08-25 | 1998-08-25 | 商品企画支援装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23883998A JP2000067109A (ja) | 1998-08-25 | 1998-08-25 | 商品企画支援装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000067109A true JP2000067109A (ja) | 2000-03-03 |
Family
ID=17036049
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23883998A Pending JP2000067109A (ja) | 1998-08-25 | 1998-08-25 | 商品企画支援装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000067109A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2063456A2 (en) | 2003-02-20 | 2009-05-27 | Hitachi High-Technologies Corporation | Semiconductor manufacturing management system |
| JP2012155422A (ja) * | 2011-01-24 | 2012-08-16 | Chiba Univ | デザイン支援プログラム |
| JP2015028800A (ja) * | 2014-09-18 | 2015-02-12 | 国立大学法人 千葉大学 | デザイン支援プログラム |
| KR20220081838A (ko) * | 2020-12-09 | 2022-06-16 | 남부대학교산학협력단 | 빅데이터를 이용한 개발제품의 방향성 선정시스템 및 이를 이용한 개발제품의 방향성 선정방법 |
-
1998
- 1998-08-25 JP JP23883998A patent/JP2000067109A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2063456A2 (en) | 2003-02-20 | 2009-05-27 | Hitachi High-Technologies Corporation | Semiconductor manufacturing management system |
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| JP2015028800A (ja) * | 2014-09-18 | 2015-02-12 | 国立大学法人 千葉大学 | デザイン支援プログラム |
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