JP2001167203A - マーケティング分析支援システム、及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 精度よい分析／予測が可能になり、また担当
者等の商品開発／需要予測の作業が効率的に行われるよ
うに支援するマーケティング分析支援システムを提供す
る。 【解決手段】 評価因子データベース２には、様々な形
で得られる市場データに基づいて、その商品特性を様々
な視点（特に心理的側面）から要素分解して得られる各
種評価因子が格納され、各評価因子にはユニークな因子
番号を付されている。評価表作成／編集部４は、商品デ
ータベース３に格納される各商品データに上記各種評価
因子を対応付けて成る評価表を作成させ、またこの評価
表が適正な内容であるかをチェックする。解析／表示部
５は、チェック済みの評価表のデータに基づいて、数量
化III類、クラスタ分析等の既知の多変量解析処理を行
って因子マップ／商品マップを作成／表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、マーケティング分
析支援システム、及び記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、一般的に知られているＰＯＳシ
ステムは、各商品の購買データを迅速に収集／分析して
購買状況を把握することができ、ヒット商品／不人気商
品、性別／世代別の購買傾向等を掴むことができ、より
効率的／有効な生産計画／販売戦略をサポートするもの
である。

【０００３】例えば特公平８−１６９５０号の発明で
は、商品それぞれについて商品分類、価格帯分類、対象
年齢分類、売り方分類等の商品関連特性が格納されてい
るテーブル、商品ごとの在庫数量が格納されているテー
ブル、商品ごとの原材料構成、数量等が格納されている
テーブル等を備え、各販売店のＰＯＳ端末から送られて
くる販売量データに即応して、その都度、商品ごとの生
産必要数量、その原材料を求め、「売れるときに売れる
ものを売れる分だけ生産する」ことができる生産システ
ムを提案している。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】例えば上述したＰＯＳ
システムやＰＯＳを利用する生産システムでは、タイム
リーに商品の売上データ等を収集することにより、各商
品の購買状況を迅速に掴むことができ、更にこれに基づ
いて効率的な生産／販売を可能にしているが、商品が売
れる（あるいは逆に売れない）理由／背景等を統計的に
検証し、新商品開発、ＭＤ（マーチャンダイジング）、
需要予測等に役立てることは出来なかった。あるいは、
多少は出来たとしても、その精度は高いとは言い難かっ
た。すなわち、従来では商品をハードとしてのみ捉らえ
ているが、実際には、消費者が、ある商品を選択／購買
する理由には、様々な心理的要因が絡んでくる。その
為、ＰＯＳデータ等を分析しても、何故ユーザがその商
品を選択したのか、選択した商品からどのような心理的
満足を求めているのかまでは分らないので、購買理由と
直結せず、新商品開発、ＭＤ（マーチャンダイジン
グ）、需要予測といったことには、必ずしも結びつか
ず、よって精度（分析精度、予測精度等）が低かった。

【０００５】このようなことは、従来では、アンケート
調査等に基づいて、商品開発担当者／商品企画担当者等
の感性／推定により行われていた。しかしながら、この
ような手作業の経験／勘等に頼る方法では、定量的／定
性的な裏付けがなく、その担当者の裁量次第で結果が左
右される度合いが大きい。よって、例えば需要予測する
際でも、予測精度にばらつきが生じ、（正確に客観的
に）安定して精度良く予測を行うことは期待できなかっ
た。また、上記手作業の経験／勘等に頼る方法では、余
計な手間／時間が掛る可能性が大きい。

【０００６】本発明の課題は、商品と消費者をつなぐ評
価因子（心理的因子）を設定し、また消費行動を説明す
る様々な次元の項目を統合的に分析できるようにしたこ
とにより、より精度良い分析／予測が可能になり、また
担当者等の商品開発／需要予測の作業が効率的に行われ
るように支援するマーケティング分析支援システムを提
供することである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明によるマーケティ
ング分析支援システムは、少なくとも物理的視点から要
素分解されて成る各評価因子と心理的視点から要素分解
されて成る各評価因子とが格納される評価因子格納手段
と、各評価対象のデータを格納する評価対象格納手段
と、前記各評価対象に前記各評価因子を対応付けたデー
タに基づいて、指示に応じた種々の解析処理を実行し、
マーケティング分析を視覚的に捉らえて行い易くさせる
種々の表示を行う解析／表示手段とを有する。

【０００８】上記マーケティング分析支援システムによ
れば、物理的視点から要素分解されて成る各評価因子と
心理的視点から要素分解されて成る各評価因子を用いて
各種解析処理を実行させて例えばマップ表示（因子マッ
プ、商品マップ等）等を行うことにより、例えば評価因
子相互間または商品相互間の相対的な位置関係や商品の
位置付けがどのような評価因子によって決定されている
か等を、視覚的に把握し易くなる。また商品の空白域、
競合度合い、商品分布、商品群構成等を視覚的に把握す
ることができるようになる。これより、より精度良いマ
ーケティング分析／予測が行われることが期待できる。

【０００９】また、例えば、上記マーケティング分析支
援システムは、前記評価因子格納手段と評価対象格納手
段とから選択入力される各評価因子と各評価対象データ
とに基づいて、各評価因子と各評価対象とを対応付けた
評価表を作成させる評価表作成手段と、該評価表作成手
段により作成された評価表が適正か否かをチェックし、
必要に応じて該評価表を修正させる評価表チェック手段
とを更に備え、前記解析／表示手段は、該評価表チェッ
ク手段によりチェック済みの評価表のデータを用いて、
前記種々の解析処理を実行する。

【００１０】このようなチェック機能を備えることによ
り、不適切な評価因子は取り除くことができ、適切な評
価因子を用いて上記解析処理等が実行されるので、解析
結果（表示内容）がより適正なものとなることが期待で
き、これより、更に精度良いマーケティング分析／予測
が行われることが期待できる。

【００１１】例えば、前記解析／表示手段は、少なくと
も数量化III 類解析処理を実行し、評価因子相互の関係
を示す因子マップまたは評価対象相互の関係を示す商品
マップを作成／表示する。

【００１２】また、例えば、前記解析／表示手段は、更
に、実際の販売データまたは該実際の販売データの時系
列的推移を前記因子マップ上または商品マップ上にマッ
ピング表示する。

【００１３】これより、例えば、因子マップ上での上記
時系列的な推移の表示を見れば、次に求められる評価因
子の方向性を視覚的に把握することができ、今後の商品
開発の方向性を推測するのに非常に役立ち、またその精
度（正確さ）も高いものとなることが期待できる。ある
いは、例えば商品マップ上では、市場分布、市場規模等
や、売れ筋エリアや売れ筋エリアの変遷等を視覚的に把
握し易くなる。

【００１４】また、例えば、前記評価因子格納手段に格
納される各評価因子には各々ユニークな因子番号が割り
当てられている。このようにすることにより、上記物理
的視点から要素分解されて成る各評価因子と上記心理的
視点から要素分解されて成る各評価因子とのような、異
なる次元の評価因子を、データ解析上で同様に扱うこと
ができるようになる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施形
態によるマーケティング分析／予測支援システム全体の
構成を概略的に示す図である。

【００１６】同図に示すマーケティング分析／予測支援
システム１は、評価因子データベース（評価因子辞書）
２、商品データベース３、評価表作成／編集部４、解析
／表示部５、解析履歴データベース７等を有し、更に販
売データ格納部８に接続している（あるいは備えてい
る）。

【００１７】上記マーケティング分析／予測支援システ
ム１については、詳細な説明は後に行うものとし、ここ
では図２も参照しながら概略的に説明する。図２は、マ
ーケティング分析／予測支援システム１における処理の
流れの概略イメージ図である。まず、評価因子データベ
ース２には、商品分析／予測等に用いられる各種評価因
子データが分類されて格納される。これは、分析／予測
対象の商品に関して、例えば市場調査により得られるデ
ータや、既存メディア（新聞、雑誌、ＴＶ等）より得ら
れるデータ、何等かの形で公開されたデータ等、それま
でに（過去に）様々な形で得られる市場データ１１に基
づいて、その商品特性を様々な視点から要素分解して得
られる各種評価因子であり、各々にユニークな因子番号
を付したテーブル形式で格納されている。尚、この評価
因子データベース２に格納される評価因子のデータは、
「評価項目」のデータであると言える。

【００１８】上記様々な視点とは、図１に示すように、
主として“プロダクトハードスペック”、“購買行
動”、“コミュニケーション”、“業界トレンド”、
“社会トレンド”の５つの視点である。

【００１９】図１には、評価対象の商品として“腕時
計”を例にして示してあり、この例では、“プロダクト
ハードスペック”は、更に「中分類」として“本体外
形”、“針”、“目盛”に分類され、同様に、「中分
類」として、“購買行動”は“商品イメージ”等、“コ
ミュニケーション”は“企業イメージ”等、“業界トレ
ンド”は“デザイン”等、“社会トレンド”は“社会要
求”等に分類される。そして、図１に示すように、“腕
時計”の例は、例えば“プロダクトハードスペック”の
視点からは、“本体外形”として“円”、“楕円”、
“方形”等、“針”として“２針”、“３針”等、“目
盛”として“アラビア数字”、“ローマ数字”、“ドッ
ト・ライン”、“図形・記号”等といった各種評価因子
に要素分解される。そして、各評価因子には、因子番号
が付加される。例えば、図１に示すように、“円”には
因子番号１、“楕円”には因子番号２、・・・というよ
うに、各評価因子毎に固有の因子番号（例えば通し番
号）が付加される。この因子番号は、後の処理（例え
ば、図２におけるデータ解析（数量化III 類等）１４の
処理を行う際、データ解析（数量化Ｉ類等）１９の処理
を行う際等）に用いられるものであり、この因子番号を
用いることによって、例えばチェック済み評価表１３に
対し数量化III 類の処理を行う際に、“円”、“楕円”
といったプロダクトハードスペックの評価因子と、例え
ば“なごみ”、“エコロジー”といった社会トレンドの
評価因子とのように、これまで同一次元では分析し難か
った異なる次元の評価因子を、データ解析上で同様に扱
うことができるようになり、各評価因子間の関係性を把
握できる点で便利である。

【００２０】同様に、図１に示す例では、“購買行動”
の視点からは“商品イメージ”として“都会的・先進
的”、“硬質感”、“幾何学的”等、“コミュニケーシ
ョン”の視点からは“企業イメージ”として“信頼
性”、“伝統”、“一流”等、“業界トレンド”の視点
からは“デザイン”として“スプーン”、“カラフ
ル”、“スケルトン”等、“社会トレンド”の視点から
は“社会要求”として“なごみ”、“エコロジー”、
“アウトドア”等の各種評価因子に要素分解される。そ
して、各評価因子には、因子番号が付加される。尚、図
１に示す例は、実際の物の一部を開示しているのであ
り、他にも、例えば“プロダクトハードスペック”の中
分類として“文字盤色”、“ガラス”、“バンド”、
“ベゼル”、“付加機能”等があり、“業界トレンド”
の中分類として“機能”等が考えられる。

【００２１】本発明では、評価対象商品の商品特性を要
素分解して各種評価因子を求めるが、その際、主として
上記“プロダクトハードスペック”、“購買行動”、
“コミュニケーション”、“業界トレンド”、“社会ト
レンド”の５つの視点から行うことを特徴の１つとす
る。

【００２２】このように、本発明では、商品を、外形、
色等のハードウェア・スペックの複合体としてのみ捉ら
えるのではなく、心理的因子の複合体としても捉らえる
ことを特徴とし、更に両者をデータ解析上で同様に扱う
ことができるようにしたことを特徴としており、このよ
うな特徴に基づいて後述する各種処理を行ってマップ表
示することにより、後述する様々な効果が得られるよう
になる。

【００２３】また、“プロダクトハードスペック”（ハ
ードウェア・スペック）の視点と、他の４つの心理的な
視点から見た評価因子を用いていることで、例えば後述
する解析結果としてのマップ表示を見て、例えば心理的
因子である“なごみ”が商品の売れる重要なファクター
であると分った場合、例えば“なごみ”に通じる外形は
“方形”よりも“円”、“楕円”のほうがよいとか、
“文字盤色”は原色よりも淡色のほうがよいといったよ
うに、ハードウェア・スペックに反映させる判断を行う
ことができるようになり、より売れる商品の開発に貢献
できるようになる。

【００２４】尚、本発明は、必ずしも上記５つの視点に
限るものではなく、更に他の視点（商品因子Ｎ等）が加
わってもよい。商品データベース３には、自社商品、他
社商品を問わず、様々な商品に関するデータ（少なくと
も商品名）が格納されている。これは「評価対象」のデ
ータとなる。ここでは、自社、及び他社の腕時計に関す
るデータが格納されているものとする。

【００２５】そして、詳しくは後述するが、評価表作成
／編集部４は、上記評価因子データベース２と商品デー
タベース３に格納されているデータに基づいて、評価表
１２を作成し、これを当該マーケティング分析／予測支
援システム１を実現するコンピュータシステム等に備え
られているディスプレイ等の表示部に表示する。

【００２６】ユーザ等は、ディスプレイ等に表示された
評価表上で、キーボード、マウス、タッチパネル等の入
力部を操作して、後述するような評価表の作成作業を行
う（商品への評価因子付け２１）。これより、例えば図
３に示すような評価表が作成される。また、これも詳し
くは後述するが、作成／編集された評価表の内容が適切
なものであるか否かを自動的にチェックして、不適切な
場合にはアラーム等を発するようにしているので（評価
表チェック処理２２）、ユーザ等は不適切な内容につい
て再検討して、場合によっては削除する等の編集を行っ
ていくことより、より適切な（精度の良い結果が期待で
きる）評価表が作成されるようになる。

【００２７】次に、解析／表示部５は、チェック済みの
評価表１３のデータに基づいて、後述する数量化III 類
（または主成分分析・因子分析）等のデータ解析処理１
４を実行し、解析結果の１つであるカテゴリースコア
（因子負荷量）より、評価したい次数軸の組み合せ空間
に、評価因子をマッピング表示し、また商品に関するサ
ンプルスコアをマッピング表示する（前者を因子マップ
１５、後者を商品マップ１６という）。この表示された
因子マップ／商品マップ等をユーザ（商品企画担当者
等）が見れば、評価因子相互間または商品相互間の相対
的な位置関係を視覚的に把握することができる。また、
これら因子マップと商品マップとを相互に参照する（重
ね合わせる）ことによって、あるいは、同じ軸の因子マ
ップと商品マップを重ね合わせ透過表示することによ
り、商品の位置付けがどのような評価因子によって決定
されているのかを、視覚的に把握できるようになる。ま
た、要因分析（マップ上のある商品と評価因子の関係を
分析すること）、ポジショニング分析（商品特性の違い
や複数商品の市場における位置付け、あるいはある商品
がマップ上の座標のどの位置にあるかによって、それが
どういった意味を持つのかを分析すること（例えば、マ
ップの中心にあるならば、市場の中で標準的なものであ
るという意味になる等））等を実施して、商品の空白
域、競合度合い、商品分布、商品群構成等を視覚的に把
握することができるようになる。

【００２８】尚、上記数量化III 類や、後述する数量化
Ｉ類、クラスター分析等の多変量解析手法は、既知の解
析手法であり、例えば“「多変量解析」杉原敏夫・藤田
渉著；牧野書店”、“「多変量解析のはなし」有馬哲・
石村貞夫著；東京図書刊”、“「やさしいマーケティン
グ分析のための多変量解析」清水功次著；産能大学出版
部刊”等に記載されている。

【００２９】また、解析／表示部５は、商品マップ１５
や因子マップ１６と、例えば後に販売データ格納部８に
随時に（または定期的に）入力／更新される売上データ
１７とに基づいて、商品・評価因子・売上の合成データ
１８を作成して、この合成データ１８に基づいてマッピ
ング表示する。すなわち、商品マップ／因子マップと重
ね合わせて、個々の商品の販売データ（ＰＯＳデータ等
の実際の販売実績データ、消費者ニーズ等）のポジショ
ンやその時系列的な推移をマッピング表示する（商品・
評価因子の時系列推移２０）。時系列的な推移とは、例
えばある時点Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３等の売上データをそれぞ
れマップ上に表示すると（売上データに基づいて判断さ
れる各時点での売れ筋商品のマップ上の座標位置（また
は領域）に、それを示す何等かの表示をすると）、その
推移（変化）が見てとれるので、これは様々な予測／推
測等が精度良く行われるようにするのに非常に役立つ。

【００３０】例えば、解析／表示部５は、上記商品マッ
プ１５上に実際の商品の販売データ（一例として、上記
販売データ格納部８に格納されるＰＯＳデータ等）をマ
ッピング表示する。これより、ユーザ等は、市場分布、
市場規模等の検討が行え、またＰＯＳデータが表示され
る位置より売れ筋エリアを視覚的に把握できる。例え
ば、売れ筋エリア内に表示されている商品マップの商品
名が、「有力商品」と評価できる。あるいは逆に所謂
“死に筋”商品が把握できる。更に、“死に筋”商品に
関しては、“死に筋”商品名の表示座標と売れ筋エリア
との相対的な距離や、評価因子の差異等が、その商品の
改廃検討に有効な判断材料となる。また時間を追っての
ＰＯＳデータの変移を表示することで、売れ筋エリアの
変遷が視覚的に把握できる。

【００３１】また、例えば因子マップ１６上での上記時
系列的な推移の表示を見ると、次に求められる評価因子
の方向性を視覚的に把握することができ、今後の商品開
発の方向性を推測するのに非常に役立ち、またその精度
（正確さ）も高いものとなることが期待できる。あるい
は、上記表示を見れば、評価因子のライフサイクル（今
後求められる（あるいは逆に求められなくなる）であろ
う評価因子が何であるか）を把握することが容易に出来
るようになり、より理論的、正確な、製品計画や流通業
のＭＤ（マーチャンダイジング）を考えることが容易に
できるようになる。市場動向を「因子マップ」、「商品
マップ」上で時系列的に捉らえることができるので、今
後の新商品開発、新商品企画、コミュニケーション企
画、プロモーション企画、ＭＤ（マーチャンダイジン
グ）ミックス等を行うのに際し、ユーザ等の意志決定を
支援し、安定して精度良い結果が得られることが期待で
きる。

【００３２】また、解析／表示部５は、商品・評価因子
・売上の合成データ１８に基づいて、後述する数量化Ｉ
類（あるいは重回帰分析）、数量化II類（あるいは判別
分析）、クラスター分析、相関分析等の中から、目的に
応じたデータ解析処理１９を実行する。これは、例えば
「商品−評価因子−売上間の関係性２３」を明確にする
のに役立つものであり、これよりユーザ等が、例えば売
れる商品の要因を把握すること等が可能となる。

【００３３】解析履歴データベース７には、例えば後述
する棒グラフ、デンドログラム、因子マップ、商品マッ
プ、因子スコア、商品スコア等のような、解析過程の表
示データまたは解析結果としての各種データが格納され
る。

【００３４】上述したマーケティング分析／予測支援シ
ステム１について、以下、より詳細に説明していく。ま
ず、評価表作成／編集部４について、詳細に説明する。

【００３５】図３は、評価表１２の作成／編集画面の一
例を示す図である。評価表１２の作成／編集は、例えば
ＥＸＣＥＬ（登録商標）を用いる。評価表１２は、上述
してあるように評価因子データベース２と商品データベ
ース３に格納されているデータに基づいて作成されるも
のであり、例えば、特に図示しないが、まずディスプレ
イにメニュー画面が表示されており、ここには例えば
「評価因子選択」、「商品選択」等のボタンが表示され
ている。ユーザ等がマウス等で「評価因子選択」ボタン
をクリックすると、評価因子データベース２より読み出
された各種評価因子名が一覧表示される。ユーザ等は、
一覧表示された各種評価因子名の中から必要な評価因子
名を選択指定する。同様に、ユーザ等がマウス等で「商
品選択」ボタンをクリックすると、商品データベース３
より読み出された各商品名が一覧表示される。ユーザ等
は、一覧表示された各商品名の中から必要な商品名を選
択指定する。

【００３６】尚、本実施形態の説明における“ユーザ
等”とは、主に商品開発担当者／商品企画担当者等のよ
うに、マーケティング分析に関する相応の知識を有する
者のことである。

【００３７】このようにして、ユーザ等が分析／予測等
に必要と考える評価因子名、商品名を選択し、「評価表
作成」のコマンドを入力すると、横軸が評価因子名３
１、縦軸が商品名３２の評価表作成／編集画面３０が表
示される。

【００３８】次に、評価表作成／編集画面３０における
評価表設定領域３３内の各セルに対して、ユーザ等が、
マウス等を操作して、ある商品を評価因子で評価したと
き、あてはまる場合は「○」をセル内に埋める作業を行
う。後のデータ解析時に、この「○」は数値‘１’に、
空白セルは数値‘０’に置換され、計算が進められるこ
とになる（この「○」の設定の仕方によって、後述する
数量化III 類プログラムによる計算結果が変わり、算出
される因子スコア、商品スコアの値が違ってくる）。
尚、ここでは、“あてはまる”・“あてはまらない”を
‘１’と‘０’の２値で表現したが、これに限るもので
はなく、“あてはまる”・“あてはまらない”に、例え
ば５段階の段階を設けたり、長さ・重さ・価格等の量的
なデータを扱うことも可能である。

【００３９】上記“「○」をセル内に埋める作業”と
は、例えば評価表設定領域３３においては、マウスのポ
インタが指しているセルをクリックする毎に「○」と
「空白」が交互に切り換え表示されるようになってお
り、ユーザ等は、各商品に関して、例えばその“本体外
形”が何であるか判断し、対応するセルをクリックして
「○」を表示させる。同図では例えば自社商品−１，−
２，−３，−４等の“本体外形”が何であるかをユーザ
等が評価したとき、あてはまるものは“円”であり、ユ
ーザが上記操作することで、対応するセルに「○」が表
示された例を示してある。

【００４０】そして、全ての商品−全ての評価因子の組
み合わせに関して上記判断及びマウス操作を行って、例
えば図３に示すような評価表を作成すると、次に、作成
した評価表の編集作業を行う。これは、ユーザ等が例え
ば画面上に表示される不図示の「評価表チェック」ボタ
ンをマウス等でクリックして、上記の様に作成した評価
表が適切か否かのチェックを行わせる。

【００４１】このチェック処理は種々あり、以下の
（ａ）〜（ｃ）の全て、あるいは少なくとも１つ以上を
実行する。 （ａ）評価因子の項目数がＭ個（ｉ＝１、２、３、・・
・Ｍ）、商品名の項目数がＮ個（ｊ＝１、２、３、・・
・Ｎ）とすると、１番目からＭ番目までの各評価因子に
ついて、それぞれ、その評価因子に該当する（セルに
「○」が表示された）商品の個数を計算する。これは、
上記の通り「○」が‘１’、「空白」が‘０’としてい
るので、「ｉ番目の評価因子−ｊ番目の商品名」に対応
するセルの値（０／１）をＫijで表すものとすると、各
評価因子毎に、それに該当する商品の個数Ｑi （表の縦
方向の「○」の合計値）を、

【００４２】

【数１】

【００４３】の算出式により計算する。そして、例えば
Ｑi の値が０またはＮとなった評価因子が存在した場
合、その評価因子を削除するように警告するメッセージ
を表示する。Ｑi の値が０またはＮであるということ
は、全ての商品がその評価因子に該当しない、あるいは
全ての商品が該当するということであり、その評価因子
は各商品間の区別を与えるものとはなっていないからで
ある。

【００４４】また、例えばＱi の値が０またはＮに近い
値となった評価因子が存在した場合、その評価因子につ
いて再検討を促すメッセージを表示する。これは、予め
ユーザ等が適切と思う値（０に近い）の閾値α（０≦α
≦１で、例えばα＝０．１）を設定しておき、 （Ｑi ／Ｎ）＜α または（Ｑi ／Ｎ）＞（１−α） ・・・（２） となった評価因子について再検討を促すメッセージを表
示する。 （ｂ）評価因子間で各商品の評価が全く同じもの、全て
の評価が逆転しているもの、或いはこれに近い状況とな
っているものは、評価因子が独立ではないということに
なるので、いずれか一方の評価因子を削除するように警
告する。これは、例えば、各評価因子ｉ’−ｉ”間
（ｉ’、ｉ”は１〜Ｍのどれか）の相関係数Ｒを計算し
（全ての組み合わせについて計算）、Ｒが１または−１
の場合、すなわち完全相関となっている場合、それら評
価因子のいずれか一方を削除するように警告するメッセ
ージを表示する。尚、相関係数Ｒの算出方法について
は、よく知られているので、ここでは特に説明しない
が、例えば一例として、上記「○」「空白」の‘１’
‘０’を、そのまま量データとして見做し、ピアソンの
積率相関係数（よく知られている）を適用する。

【００４５】また、完全相関にはなっていなくても、そ
れに近い場合には、いずれか一方の評価因子を削除する
ことが望ましい旨のメッセージを表示する。これは、予
めユーザ等が、１に近い適切と思う値の閾値β（０≦β
≦１で、例えばβ＝０．８）を設定しておき、 ｜Ｒ｜＞β ・・・（３） となる評価因子ｉ’、ｉ”があった場合には、いずれか
一方を削除することが望ましい旨のメッセージを表示す
る。 （ｃ）各商品名について、その商品が該当する評価因子
の数が０またはＭである場合は、その商品を特徴付ける
評価因子が不十分であると考えられるので、新たな評価
因子を追加するように警告する。これは、評価表の各行
毎に、その行の「○」（‘１’）の合計値Ｐj を計算
し、Ｐj が０またはＭの場合、その商品について上記警
告をメッセージ表示等でユーザに知らせる。

【００４６】また、例えばＰj の値が０またはＭに近い
値となった商品が存在した場合、新たな評価因子を追加
することについて再検討を促すメッセージを表示する。
これは、予めユーザ等が０に近い適切と思う値の閾値γ
（０≦γ≦１で、例えばγ＝０．０２）を設定してお
き、 （Ｐj ／Ｍ）＜γ または（Ｐj ／Ｍ）＞（１−γ） ・・・（４） となる商品がある場合、上記再検討を促すメッセージを
表示する。

【００４７】このように、ユーザ等が最初に評価表作成
の為に選択した評価因子、商品名では不適切である場合
にも、不適切な部分を自動的に検出して、ユーザ等に適
切なアドバイスを与えるので、このアドバイスに従って
評価表を編集（項目の削除、追加等）していけば、比較
的誰でも適切な（精度良い）評価表を作成できるように
なることが期待できる。

【００４８】次に、上記のように作成／編集作業を行う
ことで、ほぼ適切な内容となった評価表（評価済み評価
表）を用いて、商品マップ、因子マップを作成／表示す
る処理について、図４のフローチャートを参照しながら
以下に詳細に説明する。

【００４９】図４は、解析／表示部５による処理の一例
を説明する為のフローチャート図である。尚、以下の説
明では、既存の多変量解析プログラムを利用するものと
し、例えばＳＰＳＳ上の数量化Ｉ類〜III 類プログラム
等を起動して処理を行わせるものとして説明するが、こ
れに限るものではない。

【００５０】まず、上述したように作成／編集した評価
表のデータを、ＳＰＳＳデータ形式に変換しておく処理
を実行する。これは例えば上述したように作成／編集し
た評価表から、その商品名と評価値である「○」を
‘１’に、「空白」を‘０’に変換し、ＳＹＬＫファイ
ル名を獲得して、ＳＹＬＫファイルを作成する。また、
評価因子名を使用して、ＳＰＳＳシンタックスファイル
を作成する。そして、例えばメニュー画面上に表示され
る「解析起動」ボタンをクリックして、ＳＰＳＳを起動
してＳＰＳＳのビューア・ウィンドウを表示し、そこに
ＳＹＬＫファイルをインポートして、ＳＰＳＳの入力を
完成する（ＳＰＳＳデータ形式でファイルに保存する）
（ステップＳ１）。尚、ＳＰＳＳ（Statistical Packag
e for the Social Science；統計パッケージ：コンピュ
ータ用ソフトウェア）、ＳＹＬＫ（symboric link；Mul
tiplanと他のソフトウェアとの間でデータ交換するため
のフォーマット）である。

【００５１】続いて、上記ＳＰＳＳデータ形式に変換さ
れた評価表のデータを用いて、数量化III 類を実行し
（ステップＳ２）、商品スコア（サンプルスコア）、因
子スコア（カテゴリースコア）を得て、これをファイル
に保存する（ステップＳ３）。数量化III 類は、多変量
解析の１手法として既によく知られているので（例えば
上記「多変量解析のはなし」等参照）、ここでは特に詳
細には説明しないが、数量化III 類の解析プログラムに
よる解析結果として、商品毎、評価因子別に解析指定次
数毎のサンプルスコア、カテゴリースコアがそれぞれ算
出され、これにより、解析次数空間の相対的な座標値が
求められる。

【００５２】このような解析結果として、図５（ａ）に
示すテキスト形式の因子スコアがビューア・ウィンドウ
内に表示されるので、これを読み込んで図５（ｂ）に示
すような形式の因子スコアファイルを作成し、これを保
存する。また、上記因子スコアファイル作成と同様にし
て、商品スコアとしてのファイルが作成され、保存され
る。

【００５３】尚、図５（ａ）は、実際に数量化III 類解
析プログラムを用いてコンピュータ処理され表示された
ものを示している為、図３との対応関係が分かり難くな
っているので、ここで一応説明しておく。図５（ａ）に
おいて、まず、“VARIABLE”は、図３における“評価因
子”のことである（図５（ｂ）においてAD1に円、AD2に
は楕円が対応付けて示されている）。また、“VARIABL
E”において○、“VALUE”において‘１’となっている
ことの意味は、「○が１に対応する（○＝１）」という
ことである。また、“COUNT”は、図３における各評価
因子の○の数である。これより、例えば楕円（AD2 ）に
ついては○の数は２個であることを示している。

【００５４】上述したようにして、商品スコア、因子ス
コアのファイルを作成／保存すると、例えば図６に示す
ような評価因子解析ウィンドウ４０が表示される。この
評価因子解析ウィンドウ４０上には、例えば同図に示す
ように、「相関係数表示」４１、「棒グラフ表示」４
２、「クラスタ分析」４３、「クラスタ保存」４４、
「因子マップ表示」４５、「再解析実行」４６、「商品
スコア切替」４７等の処理選択ボタンが表示され、ユー
ザ等がいずれかのボタンをマウス等でクリックすると
（ステップＳ４）、そのボタンに割り当てられている機
能の処理実行を開始する。

【００５５】尚、最初は、強制的に以下に説明する順番
で処理実行を行わせるようにし、その後、必要に応じて
上記いずれかのボタンを選択して、その機能の処理を行
わせるようにしてもよい。また、尚、「相関係数表示」
４１、「棒グラフ表示」４２、「クラスタ分析」４３、
「クラスタ保存」４４は、必ず行わなければならないと
いうものではなく、ユーザの判断等により必要に応じて
行うようにしてもよい。後述する商品解析ウィンドウ６
０においても同様である。

【００５６】まず、上記「相関係数表示」ボタン４１が
クリックされると、上記因子スコアファイルを開き、例
えば図７（ａ）に示すようなデータエディタを表示す
る。尚、図７（ａ）におけるcol１〜col5は軸（第１軸
〜第５軸）の事である。

【００５７】また、上記解析結果としての固有値、相関
係数、及び全分散に対する累積比（累積寄与率と同じ意
味；全固有値を合計したもので、各軸番号に対応した固
有値を除し、これらを１軸から順番に足し合わせたも
の）を、別ウィンドウ（図７（ｂ））で表示する（ステ
ップＳ５）。このような表示内容をユーザ等が参照する
ことで、適切か不適切かの評価を行うことができる。そ
して、評価した結果、例えば不適切であると思われる場
合には（ステップＳ９，ＹＥＳ）、上記評価表を修正し
（ステップＳ１０）、再度ステップＳ２の解析処理を行
って評価し直す等の対応ができ、より精度のよい結果が
得られるようになることが期待できる。

【００５８】上記ステップＳ９における、適切か不適切
かの判断は、図７（ｂ）における主に「固有値」を参照
して行う。ここで、「固有値」は、図３の評価表のデー
タの要約度、集約度を意味する指数となる。例えば、図
７（ｃ）に示すように、「固有値」が、１軸において高
い数値を示し且つ軸番号（次元）が大きくなるに従って
急激に低くなるようであれば、「適切な」分析が行われ
たと評価できる。すなわち、ここでいう「適切さ」と
は、分析前の評価データ（図３）を如何に少ない次元の
軸で説明できているか、ということと同義となる。

【００５９】このように、本例では、何度か評価表を修
正して解析処理を行うことで（または最初から複数の評
価表を作成してもよい）、より適切な（すなわち、デー
タの要約度が高い）評価表を得ることができ（または、
複数作成した評価表のうちのどれが一番適切かを知るこ
とができ）、より適切な評価表に基づいて作成される因
子マップ、商品マップを参照して、各種マーケティング
分析／判断を行うことができるようになる。 尚、上記
「固有値」の１軸での値やそこからの低減の度合いが、
どの程度ならば「適切」と判断するのか、という基準は
一般化されてはいないので、実際にはある程度は分析者
の主観に委ねられる。

【００６０】また、棒グラフ表示を行わせる場合、ユー
ザ等がまず図６に示す「棒グラフ表示」ボタン４２の下
に表示される軸の選択／指定領域において第１軸〜第５
軸の中から所望の軸を選択／指定し、「棒グラフ表示」
ボタン４２をクリックすると、因子スコアファイルのデ
ータから選択された軸のデータを読み出し、これを並べ
替えて（例えば、値が小さいものから順に）、例えば図
８に示すような棒グラフを作成／表示する（ステップＳ
６）。

【００６１】尚、上記第１軸〜第５軸の各軸の解釈は、
ユーザ等に委ねられることになる。そして、ビューア・
ウィンドウ上で上記棒グラフの軸に名称を付けることも
可能であり、これは変数のラベルに反映され、後述する
因子マップの軸の名称に反映される。例えば、図８は上
記ステップＳ６において第１軸を選択／指定した場合の
表示例であり、最初は同図に示すように図７（ａ）にお
ける“col１”が表示されるが、これを上記各軸の解釈
結果に応じた名称に変えることにより、棒グラフの意味
が分り易くなり、また因子マップの意味も分り易く表示
されるようになる。

【００６２】このように棒グラフが表示されることによ
り、ユーザ等は、不適切な評価因子がある場合には容易
に見つけることができる。すなわち、例えば他と比べて
極端に大きな値（棒）が表示されれば、一目で不適切な
評価因子であることが分る。そして、不適切な評価因子
があった場合には（ステップＳ９，ＹＥＳ）、その評価
因子を削除してから、「再解析実行」ボタン４６をクリ
ックすることで（ステップＳ１０）、再度上述したステ
ップＳ２の解析を実行させ、新たな（改良版の）因子ス
コア（カテゴリースコア）、商品スコア（サンプルスコ
ア）を作成する等の対応を行うことで、より精度のよい
結果が得られるようになることが期待できる。また、
尚、軸の選択が上記の様に第１軸〜第５軸までとなって
いるのは、単にＳＰＳＳプログラムの制約上の問題であ
り、これに限るものではない。これは「因子マップ表
示」４５、「階層クラスタ分析」４３における軸指定に
おいても、同様である。

【００６３】次に、因子マップ作成／表示について説明
する。上記の通り、ＳＰＳＳの数量化III 類プログラム
では、第１軸〜第５軸までの解析を行うので、図６に示
すように、「因子マップ表示」４５ボタンの下には第１
軸〜第５軸までの全ての軸の組み合わせ（１０通り）が
表示されており、ユーザ等はその中から所望の軸の組み
合わせを選択／指定し、「因子マップ表示」ボタンをク
リックする。これより、因子スコアファイルのデータよ
り、評価因子に関する２次元散布図である因子マップ
（選択／指定された軸のマップ）が、例えば図９の例の
ように表示される（ステップＳ７）。換言すれば、ユー
ザ等は解析次元数を選択／指定するのであり、これに応
じて、上記数量化III 類解析処理により評価因子毎に算
出された解析次元別のカテゴリーマップを次元毎の固有
値を参考に次元軸を組み合わせて「因子マップ」を作成
／表示する。尚、因子マップ（及び商品マップ）は必ず
しも“２次元”に限るものではなく、“３次元”で表示
してもよい。

【００６４】本発明では、上述してある通り、外形、色
等のハードウェア・スペックの評価因子だけではなく、
購買行動、コミュニケーション等の心理的な評価因子を
も用い、両者をデータ解析上で同様に扱うことができる
ようにしており、これより、例えば図９に示すようなハ
ードウェア・スペックの評価因子（例えば、針／三針、
目盛／ローマ等）と心理的な評価因子（例えば都会的、
色っぽい等）とが混在する因子マップが作成／表示され
る。

【００６５】尚、上記棒グラフ作成において軸に名称を
付けている場合には、図９に示すcol1、col2の代わり
に、付けられた名称が表示されることになり、因子マッ
プの解釈がし易くなる。

【００６６】このような因子マップが表示されることに
より、ユーザ等は、不適切な評価因子がある場合には容
易に見つけることができる。そして、不適切な評価因子
があった場合には（ステップＳ９，ＹＥＳ）、その評価
因子を削除してから、「再解析実行」ボタン４６をクリ
ックすることで（ステップＳ１０）、再度上述したステ
ップＳ２の解析を実行させ、新たな（改良版の）因子ス
コア、商品スコアを作成する等の対応を行うことで、よ
り精度のよい結果が得られるようになることが期待でき
る。

【００６７】続いて、クラスタ分析について説明する。
クラスタ分析は、多変量解析の１手法として知られてい
る分析手法であり、例えば属性値による類似性（相関係
数、ユークリッド距離等）をもとに対象をグルーピング
する方法である。尚、属性とは、各対象が共通して持つ
特性である。クラスタ分析には、階層型と非階層型とが
あり、ここでは階層型のクラスタ分析手法を用いるもの
とし、デンドログラム（樹状図）によって階層状態を表
示する。

【００６８】図６において、ユーザ等が、第１軸〜第３
軸、第１軸〜第４軸、または第１軸から第５軸のいずれ
かを選択して、「クラスタ分析」ボタン４３をクリック
すると、因子スコアのデータを使用して、上記選択され
た第１軸から第３、第４、または第５軸までのクラスタ
分析処理を実行し、デンドログラムを求め、これをビュ
ーア・ウィンドウに表示する（ステップＳ８）。軸数を
変えたクラスタ分析を行いたい場合には、再度、上記軸
の選択をして「クラスタ分析」ボタン４３をクリックす
る。

【００６９】クラスタ分析を行う上で、各因子間の類似
性は、各軸の因子スコアを座標とする多次元空間のユー
クリッド距離またはマハラノビスの汎距離により定義す
る。距離の定義に用いる軸（次元）は、図６において選
択された第１軸から第３、第４、または第５軸（３次元
から５次元）までである。何軸まで指定するかは、図７
（ｂ）の「固有値」の大きさにより判断する。尚、第５
軸までというのは、一例に過ぎない。何軸（次元）であ
っても、距離を定義し、分析することは可能である。但
し、一般的には、６軸以上は「固有値」が低いので、距
離計算には加えないほうが良い、ということが知られて
いる。

【００７０】分類の方法としては、最短距離法、最長距
離法、群平均法、ウォード法等、種々の方法が知られて
おり、いずれを用いても構わないが、多くの場合に妥当
な分類結果を与えることから、ウォード法が標準の分類
法とされている。

【００７１】続いて、図６の「クラスタ保存」ボタン４
４をクリックすると、図１０に示すようなクラスタの分
割位置の操作用ウィンドウ５０が表示される。このウィ
ンドウ５０内には、上記デンドログラムとクラスタ平均
表が表示される。このようなクラスタ分析やデンドログ
ラムについては、例えば上記「やさしいマーケティング
分析のための多変量解析」に記載のように、よく知られ
ているものであるので、具体的な処理内容については特
に説明しない。

【００７２】ユーザ等は、このクラスタ分割位置操作用
ウィンドウ５０内のデンドログラム上で、クラスタ分割
位置を入力する。例えば、図１０に示す分割位置設定用
バー５１は、図上の左右に移動可能であり、ユーザ等は
この分割位置設定用バー５１を適切と思われる位置に動
かして、分割位置を決定する。このとき、分割位置はク
ラスタの分割数に一意に対応する。分割した各クラスタ
のうち、クラスタを構成する因子数が他のクラスタと比
較して多い等の理由で、そのクラスタだけ更に２つのク
ラスタに分けたい場合がある。そのような処理をする為
の分割可能部に、例えば図１０右側に示すような「○」
（評価表の「○」と区別する為、分割可能部表示用
「○」５２と呼ぶ）を表示する。

【００７３】分割可能部は、次のような処理により自動
的に求める。バー５１とデンドログラム横線との交点を
求め、その交点より左にあるデンドログラムの分岐点を
分岐候補点とする。これより、例えば図１０のデンドロ
グラムにおいて上側に示すように分岐候補点となった分
岐点に分割可能部表示用「○」５２が表示される。

【００７４】また、例えば図１０のデンドログラムの左
側に表示されるクラスタ平均表においては、デンドログ
ラムによって区分されたクラスタ毎にその平均値を計算
して表示する。この平均値とは、例えば商品毎にあるク
ラスタを指定したときに、各々のクラスタ内における因
子の○（１）の値（図３で設定した○の数）を合計し、
この合計値をそのクラスタ内における全因子の数で割っ
た値である。

【００７５】これにより、ユーザ等がクラスタの特徴を
把握し易くなる。すなわち、上記平均値は、各商品が因
子を分割した各クラスタにどれだけ適合しているかの割
合を示すものであり、‘１’に近いほど、その商品がそ
のクラスタの特徴を代表する商品であることを示す。

【００７６】このようにして、最終的なクラスタ分割位
置が決定されると、各評価因子をそれが属するクラスタ
（以下、所属クラスタという）毎に分類し、例えば図１
１に示すように、因子スコアデータ中に上記クラスタの
分類データを追加作成する（ステップＳ８）。図１１に
示す例では、例えば、方形、２針、及び硬質感が同一ク
ラスタ（クラスタ番号；３）に属することになる。

【００７７】次に、このようにクラスタ分類データが追
加された因子スコアデータを用いて、因子マップを作成
する（ステップＳ７）。この因子マップの表示の形態
は、図６の「因子マップ表示」ボタンの右側に示すよう
に、「標準」、「クラスタ重心」、「クラスタ別シンボ
ル」、「クラスタ別色分」等、様々な表示の形態を選択
でき、ユーザ等の希望に応じたより分り易い表示が行え
る。

【００７８】例えば、「クラスタ重心」を選択すると、
例えば図１２に示すように、各クラスタの重心点（同じ
クラスタ番号に属する因子のcol.1,col.2,col.3,col.4,
col.5の各々のスコアの平均値を求め、これを重心とす
る：クラスタ毎の重心をcol.1-col.2平面に投影プロッ
トしたものが図１２である）を円の中心点とし、そのク
ラスタに属する評価因子数に応じた半径を持つ円が表示
される。このように表示されることにより、１目でクラ
スタの位置やその規模が分るようになる。すなわち、単
に各評価因子名をマップ上（各々が位置付けられる座標
点）に表示させた場合、同じクラスタに属する各評価因
子名の座標点が広範囲に拡散する場合には、そのクラス
タの中心や規模が視覚的に捉ら難い（分りにくい）が、
上記のように表示することで、非常に分り易くなる。

【００７９】また、「クラスタ別シンボル」を選択した
場合は、各評価因子のマーカのクラスタ別シンボル（形
状；○、△、◇等）が、その所属クラスタ毎に決められ
て表示され、「クラスタ別色分」を選択した場合は、上
記マーカが所属クラスタ毎に色分けされて表示される。

【００８０】あるいは、例えば図９に示す因子マップに
おいて、各評価因子名の表示を、その所属クラスタ毎に
色分けして表示するようにしてもよい。例えば、仮に、
図９の因子マップの右上あたりに表示される「メタルバ
ンド／一列、幾何学的、目盛／その他・図形記号、派
手、文字盤／シルバー・シャイニー、及び先進的」が全
て同じクラスタに属するものとした場合、これらは評価
因子名は全て同じ色で表示され、これよりユーザ等は同
じクラスタに属する評価因子のグループのエリアが視覚
的に把握でき、またそのエリアの重心も推測し易く、こ
れを以て例えば図１３に示すように、上記評価因子のグ
ループの方向性（矢印）やその評価（例えば同図ではア
グレッシブ）を視覚的に行い易くなる。尚、図１３で
は、他の評価因子のグループについても同様にして“ゴ
ージャス”、“エレガンス”、“アクティブ”、“シッ
ク”等の評価を行っている様子を示してある。

【００８１】上記のように作成／更新された因子マップ
データ、因子スコアデータは、所定の形式（ＳＰＳＳの
出力ファイル形式等）で保存しておく。尚、ユーザ等が
上記の様に表示された因子マップを参照して、不適切な
評価因子を見つけた場合には、その評価因子を削除する
等してから、再度、上記再解析を実行させる。

【００８２】上述したようにして、因子スコアの解析が
終了すると、続いて、「商品スコア切替」ボタン４７を
クリックして、商品スコアの解析を行う。まず、例えば
図１４に示すような商品解析ウィンドウ６０が表示され
る。

【００８３】この商品解析ウィンドウ６０上には、例え
ば同図に示すように、「相関係数表示」６１、「棒グラ
フ表示」６２、「クラスタ分析」６３、「商品マップ表
示」６５、「因子スコア切替」６６等のボタンが表示さ
れ、ユーザ等がいずれかのボタンをマウス等でクリック
すると（ステップＳ１１）、そのボタンに割り当てられ
ている機能を実現する処理を実行する。

【００８４】「相関係数表示」６１、「棒グラフ表示」
６２、「クラスタ分析」６３、「商品マップ表示」６５
については、上記因子スコアの場合とほぼ同じであり、
入力するデータが因子スコアデータではなく、商品スコ
アデータであるという違いがあるだけなので、ここでは
特に詳細には説明しない。

【００８５】概略的には、まず、上記「相関係数表示」
６１がクリックされると、上記商品スコアファイルを開
き、図７（ａ）の場合と同様に、データエディタを表示
する。また、上記因子スコアの場合と同様に、解析結果
としての固有値、相関係数及び全分散に対する累積比
を、別ウィンドウで表示する（ステップＳ１２）。ここ
で、図７（ｂ）の解析結果は、因子スコアと同じ（共
通）である。

【００８６】「棒グラフ表示」６２に関しても、因子ス
コアの場合と同様に、ユーザ等により選択された軸のデ
ータを（例えば最小値から最大値まで順に）並べ変えて
から、これを棒グラフとして表示する（ステップＳ１
３）。

【００８７】同様に、「クラスタ分析」６３に関して
も、因子スコアの場合と同様に、商品スコアのデータを
使用してクラスタ分析を行ってデンドログラム等を求
め、求めたデンドログラムにおいてクラスタ分割位置を
決定させ、これより各商品名の所属クラスタを求め、こ
れを商品スコア中に新変数として追加する（ステップＳ
１５）。

【００８８】「商品マップ表示」６５に関しても、上記
ステップＳ３で求めた商品スコアデータを用いて、また
は上記のようにクラスタ分析結果を追加して成る商品ス
コアデータを用いて、商品マップを作成／表示する（ス
テップＳ１４）。

【００８９】そして、これらステップＳ１２〜Ｓ１５の
処理を少なくとも１つ以上行わせてその表示内容を参照
して、ユーザは、評価表を修正すべきか否かを判断し
（ステップＳ１６）、修正必要と判断した場合には（ス
テップＳ１６，ＹＥＳ）、評価表を修正した後、上述し
たステップＳ２の処理に戻り、再び同様にして解析処理
を実行させる（ステップＳ１７）。

【００９０】ユーザは、適正な評価表となったと納得い
くまで、上述した処理を繰り返し行ってもよい。尚、上
記因子スコアの解析と商品スコアの解析の順番は、どち
らが先でもよいし、途中で変えてもよい。すなわち、商
品スコアの解析を先に行い、その後、因子スコアの解析
を行うようにしてもよいし、因子スコアの解析の途中で
商品スコアの解析に移り、また因子スコアの解析に移る
といったように、ユーザの自由に行ってよい。

【００９１】上述した処理によって作成される商品スコ
ア、棒グラフ、クラスタ分割位置操作用ウィンドウ、商
品スコア中にクラスタ番号を追加した例、クラスタ分類
結果を反映させた商品マップの表示例を、それぞれ、図
１５、図１６、図１７、図１８、図１９に示す。すなわ
ち、図１５は、商品スコアの例である。図１６は、所望
の軸に関する棒グラフ表示例である。図１７は、クラス
タ分割位置操作用ウィンドウの表示例である。図１８
は、商品スコアデータ中にクラスタ分類データを追加作
成した例である。図１９は、クラスタ分類結果を反映さ
せた商品マップの表示方法の一例である。これら図１５
〜図１９の各図面については、評価因子に関して同様の
図面があり、説明しているので、この説明の中の「評価
因子」を「商品（名）」に置き換えて考えればよいの
で、特に説明はしない。

【００９２】上述したようにして、本発明によれば、評
価表作成／編集部４において、選択された評価項目（評
価因子）／評価対象（上記実施例では商品名；その他、
サービス、コミュニケーション、チャネル、顧客、競合
等）の適正／不適正の自動チェック処理が行われ不適切
なものは削除され、更にその後、解析／表示部５におい
て、棒グラフ／因子マップ、商品マップを表示する等し
て視認により評価項目／評価対象の適正／不適正を確認
して、必要に応じて不適切な評価項目／評価対象を削除
することができ、その結果、精度の良い（信頼性の高
い）因子マップ／商品マップが完成されることが充分に
期待できる。そして、このような因子マップ、商品マッ
プが表示されると、これをユーザ等が参照することによ
り、商品のポジショニング、商品と評価因子の関係性等
を、非常に分り易く判断できるようになる。

【００９３】ここで、“商品のポジショニングが分る”
とは、例えば各商品の商品分布や商品群構成（各クラス
タ毎に属する商品が何であるか）、あるいは多変量の特
性から見たときの商品の類似性や対になる商品の関係等
が分ることを意味する。例えば、図２０の右側に示す商
品マップを参照すると、以下のような事が分かる。

【００９４】例えば、クラスタＨの右上の商品とクラ
スタＡの最も下に位置する商品とは、商品特性上異なる
点が多い。 互いの距離が小さいクラスタ同士（そのクラスタに属
する商品同士）は、商品特性が似ている。

【００９５】尚、同図において、各クラスタＡ〜Ｈを、
複数の商品を円で囲って示しているが、このような表示
がされるわけではなく、この表示画面を参照したユーザ
の判断で分類したイメージを示している。実際には、例
えば上述した因子マップの場合と同様に、同じクラスタ
に属する商品は同じ色で表示する等して、ユーザが容易
に各クラスタを分類できるようにしている。

【００９６】また、“商品と評価因子の関係性が分る”
とは、例えば同じ軸を選択して作成される商品マップと
因子マップを表示させることにより、例えば商品マップ
上の商品の位置関係や商品分布の意味を、因子マップを
参考にして解釈することができるという意味である。例
えば、図２０に示すように商品マップと因子マップを並
べて表示すると（重ね合わせて透過表示してもよい）、
上述した商品間の特性の違いが把握できる。この２枚の
マップは対になっており、商品のポジショニングを決め
ている因子を見つけ出すことができる。例えば、同図に
おいて、商品マップ上で右上にあるクラスタＨは、因子
マップ上で右上に位置する評価項目（“メタルバンド一
列”“幾何学的”“目盛／その他図形”等）といった商
品特性を持つものが多いことを示す。

【００９７】尚、因子マップ上での各評価項目の並びに
分析者が意味付けを行い、「アグレッシブ」、「ゴージ
ャス」、「エレガンス」、「シック」、「アクティブ」
といった抽象概念で商品のポジショニングを説明する、
といった方法を採ることも可能である。

【００９８】更に図２１に示すように、商品マップをメ
ーカ毎に分けて、これらを並べて表示することで、例え
ばＡ社はクラスタＡ、Ｄに商品を投入していないが、ク
ラスタＨに商品を多く投入しており、しかもこのクラス
タＨには他社が力を入れていない（言い換えれば、Ａ社
にとって、クラスタＨの領域は、“他社の弱いエリア”
である）、といった各社の商品戦略や競合度合いを、非
常に分かり易く且つ的確に読取ることが可能になる。

【００９９】尚、図２０、図２１、及び後述する図２４
では、商品マップは、因子マップのようにその名称（自
社商品−１、Ａ社商品−５等）を表示せずに、実際の商
品画像（腕時計を例にしている）を表示しているが、こ
れは分かり易いようにする為のイメージであり、実際に
は因子マップと同様に、評価表３０で使われていた商品
名を表示する。尚、予め各商品名に対応付けて商品の画
像データを格納しておけば、このように表示させること
も可能である。あるいは、商品マップ上に表示させる各
商品名の中の任意の商品名の表示位置をマウス等でクリ
ックすると、その商品の属性情報（商品紹介（文字）、
静止画像、動画、音声）を呼び出して表示または音声出
力させることも可能である。

【０１００】また、上記因子マップ、商品マップを参照
することで、商品の競合度合い、市場動向、市場規模が
明らかになる。次に、上述したように精度良く作成した
因子マップ、商品マップと、販売データとに基づく各種
処理について説明する。

【０１０１】尚、本実施形態においては、販売データと
して、例えばＰＯＳデータを用いるものとして説明する
が、これに限るものではない。まず、図２における「商
品・評価因子の時系列的推移」２０の具体例について説
明する。

【０１０２】まず、図２２（ａ）に示すような「ＰＯＳ
データ選択」ウィンドウを表示する。「ＰＯＳデータ選
択」ウィンドウ内には、“地域”、“項目”、“時期”
の選択／入力領域が表示され、ユーザ等は所望の設定／
入力を行う。“項目”としては、例えば図２２（ｂ）に
示すように、販売データ格納部８に格納されるＰＯＳデ
ータには各商品毎に“商品名”、“売上”、“客数”、
“客単価”、“単品販売数”等の項目がある。この中か
ら必要なデータを指定して入手する。例えば、図１６に
示すようなグラフを作成／表示させたい場合には、項目
として“売上”を選択すると、商品マップに使われてい
る全ての商品名をキーにして販売データ格納部８を検索
して、商品名が一致する“売上”データを入手する。そ
の際、更に検索条件を加えて（例えば“地域”、“期
間”を絞って）、検索するようにしてもよい。

【０１０３】図２３は、上記“売上”データを用いて商
品マップ上に棒グラフで表示した例である。すなわち、
商品マップ平面上の各商品名の表示位置（座標位置）
に、上記ＰＯＳデータより得た各商品の“売上”高に応
じた高さの棒グラフを、三次元座標にて表示したもので
ある。更に、この図上に因子マップを重ね合わせること
によって、商品の売上に関係する評価因子（売上データ
の表示位置の近辺に表示されている評価因子名）が視覚
的に把握できる。

【０１０４】また、更に、定期的に（または随時に、あ
るいはＰＯＳデータが更新されたときに）、上記販売デ
ータ格納部８からデータを読み出して利用することで、
例えば図２４に示すような“売れ筋商品”の時系列的推
移を表示できる。図２４は、ある時点（例えばｔ１、ｔ
２、ｔ３、ｔ４とし、時間経過はｔ１からｔ４へと流れ
ているものとする）の売れ筋商品の存在する位置を表示
したものである。これは、まず、ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ
４の各時点において、上記販売データ格納部８から、商
品マップ上に表示される各商品名の商品の“売上”デー
タを読み出して、最も“売上”が高い商品を“売れ筋商
品”と見做し、商品マップ上でこの商品の商品名が表示
されている座標に、何等かのマーク等（例えば図示のよ
うに、ｔ１〜ｔ４のどの時点の“売れ筋商品”であるの
かが分かるようなマーク）を表示する。また、これを、
図示のように、因子マップ上の対応する座標にも表示さ
せる。尚、因子マップ上においてｔ１→ｔ２→ｔ３→ｔ
４となっている矢印は、単に、時系列的な流れを矢印で
表示しているだけである。尚、ここでは、最も“売上”
が高い商品を“売れ筋商品”と見做すものとしたが、こ
れに限るものではなく、例えば“単品販売数”が多いも
のを“売れ筋商品”と見做すようにしてもよい。

【０１０５】このような表示をユーザ等が参照して、時
系列的推移の先を視覚的に推測することにより、次に売
れそうな商品の位置を推測して、その位置に表示されて
いる評価因子名を、次商品開発に有力なファクターと見
做す等の分析が、容易に行えるようになる。また、ユー
ザ等は、例えば同図に示すように「商品売れ筋エリアを
視覚的に把握し易くなる。また、例えば同図に示すよう
に「他社の弱いエリア」等も視覚的に把握し易くなる。

【０１０６】図２４では、１商品（“売上”、“単品販
売数”が最も大きい商品のみ）のみを対象として時系列
的推移を表示させたが、例えば“売れ筋商品”として複
数の商品を対象としたり、あるいは商品マップ上の全商
品を対象として、全体的な“売上”、“単品販売数”の
時系列的推移を表示するようにしてもよい。例えば図２
５（ａ）、（ｂ）に示すように表示させてもよい。

【０１０７】図２５（ａ）は、商品マップ上に、ある時
点での全ての商品の売上高を３次元表示した例であり
（この点では図２３と同じものを少しなだらかな表現に
しているもの）、実際には、予め任意に設定される売上
高の領域毎（ある売上高以上で、ある売上高未満の領域
毎）に、色分けされて表示されるが、図では、色の境界
を示す等高線で表現している。また、図２５（ｂ）はこ
れを３次元ではなく２次元で表示した例である。同図
も、実際には色分けされて表示され、例えば、売上が高
い場合は赤色系、売上が低い場合は青色系で表示し、更
に売上がより高い領域ほど赤色がより濃く表示されるも
のとする。このようにすると、最も赤色が濃い領域が売
れ筋商品が多く存在する領域と見做せる（但し、同図で
は、色と色との境界線のみ示してある）。よって、この
領域が時間の経過と共にどのように変化するかを表示さ
せて見れば、売れ筋エリアの推移を観察できる。すなわ
ち、図２５（ａ）または図２５（ｂ）のような図形を、
ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４の各時点においてそれぞれ作成
し、これを並べて表示したり、あるいはコマ送りのよう
に順次表示させていくことにより、売上の高い領域の時
系列的推移が把握できるようになる。

【０１０８】上記のように、因子マップ上でＰＯＳデー
タから得られた商品の“売上”データ等の時系列的変化
を表示させることにより、求められる評価因子の方向性
を推測することができ、従来より高い確率で売れる商品
を開発できることが充分に期待できる。更に、ＰＯＳデ
ータとして、自社商品のデータと他社商品のデータをそ
れぞれ用いて表示させることで、自社商品と他社商品と
を比較して、自社商品、他社商品の強み／弱みを視覚的
に把握することが容易にできるようになる。例えば、他
社商品の弱いエリア（マップ上の領域）に新商品を開発
／投入すれば、シェアを拡大することが期待できる等、
様々なマーケティング活動に役立つ。

【０１０９】尚、因子分析は例えば直交回転バリマック
ス法、クラスタ分析は例えばウォード法、ユークリッド
平方距離等の手法を用いるが、これに限るものではな
い。具体的な分析手法はユーザ等が適宜選択できる。

【０１１０】尚、上述した表示例等は、既存のプログラ
ムやソフトウェア技術を利用すれば実現できるので、こ
れら表示を行う処理の内容については特に説明していな
い。上述したマーケティング分析支援システムは、基本
的には、パーソナルコンピュータ、ワークステーション
等の情報処理装置によって、上述した処理を実現する為
のプログラム及びデータが記憶されたＨＤＤ等の記憶装
置やＦＤＤ等の可搬記憶媒体等（まとめて、記録媒体と
いう）から、当該プログラム及びデータを読み出して実
行することにより実現される。

【０１１１】図２６、図２７は、これら情報処理装置、
記録媒体のハードウェア構成の一例を示す図である。図
２６は、上記情報処理装置の構成の一例を示す図であ
る。

【０１１２】同図において、情報処理装置７０は、ＣＰ
Ｕ７１、記憶部７２（可搬記憶媒体７２ａを含む）、メ
モリ７３、入出力インタフェース部７４等より構成され
る。ＣＰＵ７１は、情報処理装置７０全体を制御する中
央処理装置である。

【０１１３】記憶部７２は、少なくとも、上述したマー
ケティング分析支援システムの各種処理機能を実現する
ためのプログラム及び各種データが記憶されているＨＤ
Ｄ等の記憶装置である。また記憶部７２には可搬記憶媒
体７２ａ（ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード、ＤＶ
Ｄ、ＭＯ）等が含まれる。

【０１１４】メモリ７３は、各種処理実行の際に、記憶
部７２に格納されているプログラム、データ等を読み出
して一時的に記憶して当該プログラムをＣＰＵ７１に実
行させる為のＲＡＭ等である。

【０１１５】入出力インタフェース部７４は、上述した
販売データ格納部８等の外部のデータベースに接続する
為のインタフェースであり、ＣＰＵ７１は上述した各種
処理を実行する際、必要に応じて入出力インタフェース
部７４を介してデータベースに格納されている各種デー
タを読み出し、または書込む。尚、上述した評価因子デ
ータ、商品データ、解析履歴データは、外部のデータベ
ースに格納してもよいし、記憶部７２に格納してもよ
い。

【０１１６】本発明は、マーケティング分析支援システ
ム及びその方法に限らず、コンピュータにより使用され
たときに、上述した本発明の各実施形態の機能を実現さ
せる為のプログラムが格納されたコンピュータ読出し可
能な記録媒体として構成することもできる。更に、本発
明は、上記マーケティング分析支援システムに特有の効
果を奏するのに役立つ上記各種評価因子データが格納さ
れたコンピュータ読出し可能な記録媒体として構成する
こともできる。

【０１１７】この場合、「記録媒体」とは、例えば図２
７に示されるように、例えばＣＤ−ＲＯＭ８１、フロッ
ピィーディスク８２（あるいはＭＯ、ＤＶＤ、リムーバ
ブルハードディスク等であってもよい）等の可搬記憶媒
体や、上記情報処理装置７０内の記憶装置（ＲＡＭ／Ｒ
ＯＭ又はハードディスク等）等である。あるいは外部の
装置８３（サーバ等）内の記憶手段（不図示）に格納さ
れているプログラムを、公衆回線、インターネット、何
等かの専用回線等の回線８４を介してダウンロードする
場合も含まれる。

【０１１８】尚、上述した実施形態の説明では、評価対
象を「商品」として説明したが、これに限るものではな
い。例えば、旅行等のサービスであってもよく、マーケ
ティング分析の対象となっているほとんど全てに適用可
能である。尚、例えば旅行等に場合、上記販売データ
は、旅行者の人数ということになる。このように、“販
売データ”の内容は、商品の販売数に限らず、評価対象
に応じて様々に変わるものであり、“販売データ”はそ
れら全てを含む概念とする。

【０１１９】また、尚、上述したマーケティング分析支
援システムを応用した変形例として、例えばマーケティ
ング分析等を行うことを依頼した顧客等のデータベース
から、ネットワーク等を介して、その顧客の販売デー
タ、商品データ等を受取り、上述した各種解析処理を実
行して、その処理結果（表示）、あるいはこの処理結果
（表示）に基づくマーケティング分析結果（新商品企画
等）を顧客に提供すること等ができるネットワークシス
テムを構築することも考えられる。

【０１２０】

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明の
マーケティング分析支援システムによれば、商品と消費
者をつなぐ評価因子（心理的因子）を設定し、また消費
行動を説明する様々な次元の項目を統合的に解析／処理
できるようにしたことにより、ユーザ等が解析／処理結
果の表示（マップ表示等）を参照すれば、様々なマーケ
ティング分析／予測等を安定して精度良く行えるように
なる。

【０１２１】また、適切な評価因子が用いられているか
を自動的に（または解析途中の表示内容を見ることによ
り）チェックし、不適切なものは削除できるので、上記
様々なマーケティング分析／予測等の精度は更に向上す
る。また、評価表等の作成／編集作業やマップ表示／判
断等は、ユーザ等が視覚的に捉らえ易く作業し易いよう
になっており、以てユーザ等の商品開発／需要予測の作
業が効率的に行われるように支援できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】マーケティング分析／予測支援システム全体の
構成を概略的に示す図である。

【図２】マーケティング分析／予測支援システムにおけ
る処理の流れの概略イメージ図である。

【図３】評価表の作成／編集画面の一例を示す図であ
る。

【図４】解析／表示部による処理の一例を説明する為の
フローチャート図である。

【図５】（ａ）、（ｂ）は各形式の因子スコアの一例を
示す図である。

【図６】評価因子解析ウィンドウの一例を示す図であ
る。

【図７】（ａ）、（ｂ）は「相関係数表示」に係わる表
示例であり、（ａ）は因子スコア、（ｂ）は固有値、相
関係数及び全分散に対する累積比である。（ｃ）は固有
値が適切な例と不適切な例を示す。

【図８】所望の軸に関する棒グラフ表示例である。

【図９】評価因子に関する２次元散布図である因子マッ
プの表示例である。

【図１０】クラスタ分割位置操作用ウィンドウの表示例
である。

【図１１】因子スコアデータ中にクラスタ番号を追加作
成した例である。

【図１２】クラスタ分類結果を反映させた因子マップの
表示方法の一例である。

【図１３】クラスタ分類結果を反映させた因子マップの
表示の一例（具体例）である。

【図１４】商品解析ウィンドウの表示例である。

【図１５】商品スコアの一例を示す図である。

【図１６】所望の軸に関する棒グラフ表示例である。

【図１７】クラスタ分割位置操作用ウィンドウの表示例
である。

【図１８】商品スコアデータ中にクラスタ番号を追加作
成した例である。

【図１９】クラスタ分類結果を反映させた商品マップの
表示方法の一例である。

【図２０】因子マップ、商品マップを用いた分析／推測
の仕方の一例を説明する為の図（その１）である。

【図２１】因子マップ、商品マップを用いた分析／推測
の仕方の一例を説明する為の図（その２）である。

【図２２】（ａ）は「ＰＯＳデータ選択」ウィンドウの
表示例、（ｂ）は販売データ格納部８に格納されるＰＯ
Ｓデータの一例を示す図である。

【図２３】売上高を商品マップ上に棒グラフで表示した
例である。

【図２４】因子マップ／商品マップ上にＰＯＳデータを
反映させた表示例（その１）である。

【図２５】（因子マップ／商品マップ上にＰＯＳデータ
を反映させた表示例（その２）であり、（ａ）は３次
元、（ｂ）は２次元で表現／表示させた例である。

【図２６】情報処理装置の構成の一例を示す図である。

【図２７】「記録媒体」の形態の一例を示す図である。

【符号の説明】

１ マーケティング分析／予測支援システム ２ 評価因子データベース ３ 商品データベース ４ 評価表作成／編集部 ５ 解析／表示部 ７ 解析履歴データベース ８ 販売データ格納部 １１ 市場データ １２ 評価表 １３ チェック済み評価表 １４ データ解析（数量化III 類等） １５ 商品マップ １６ 因子マップ １７ 売上データ １８ 商品・評価因子・売上合成データ １９ データ解析（数量化Ｉ類等） ２０ 商品・評価因子の時系列推移 ２１ 商品への評価因子付け ２２ 評価表チェック処理 ３０ 評価表作成／編集画面 ３１ 評価因子名 ３２ 商品名 ３３ 評価表設定領域 ４０ 評価因子解析ウィンドウ ４１ 「相関係数表示」ボタン ４２ 「棒グラフ表示」ボタン ４３ 「クラスタ分析」ボタン ４４ 「クラスタ保存」ボタン ４５ 「因子マップ表示」ボタン ４６ 「再解析実行」ボタン ４７ 「商品スコア切替」ボタン ５０ クラスタ分割位置操作用ウィンドウ ５１ 分割位置設定用バー ５２ 分割可能部表示用「○」 ６０ 商品解析ウィンドウ ６１ 「相関係数表示」ボタン ６２ 「棒グラフ表示」ボタン ６３ 「クラスタ分析」ボタン ６５ 「商品マップ表示」ボタン ６６ 「因子スコア切替」ボタン ７０ 情報処理装置 ７１ ＣＰＵ ７２ 記憶部 ７２ａ 可搬記憶媒体 ７３ メモリ ７４ 入出力インタフェース部 ８１ ＣＤ−ＲＯＭ ８２ フロッピィーディスク ８３ 外部の装置 ８４ 回線

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 高橋 美克 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内 (72)発明者 黒谷 憲一 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内 (72)発明者 藤井 昌樹 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内 (72)発明者 竹野 輝之 東京都台東区寿３丁目15番15号 株式会社 シタシオンジャパン内 (72)発明者 福島 勉 東京都台東区寿３丁目15番15号 株式会社 シタシオンジャパン内 (72)発明者 菅原 勝寿 東京都台東区寿３丁目15番15号 株式会社 シタシオンジャパン内 (72)発明者 松原 元成 東京都台東区寿３丁目15番15号 株式会社 シタシオンジャパン内 (72)発明者 金塚 厚樹 東京都新宿区揚場町１番18号 朝日アーサ ーアンダーセン株式会社内 (72)発明者 高橋 正太 東京都新宿区揚場町１番18号 朝日アーサ ーアンダーセン株式会社内 (72)発明者 大須賀 賢二 東京都新宿区揚場町１番18号 朝日アーサ ーアンダーセン株式会社内 Ｆターム(参考） 5B049 CC00 EE00 FF03

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 少なくとも物理的視点から要素分解され
   て成る各評価因子と心理的視点から要素分解されて成る
   各評価因子とが格納される評価因子格納手段と、 各評価対象のデータを格納する評価対象格納手段と、 前記各評価対象に前記各評価因子を対応付けたデータに
   基づいて、指示に応じた種々の解析処理を実行し、マー
   ケティング分析を視覚的に捉らえて行い易くさせる種々
   の表示を行う解析／表示手段と、 を有することを特徴とするマーケティング分析支援シス
   テム。
2. 【請求項２】 前記評価因子格納手段と評価対象格納手
   段とから選択入力される各評価因子と各評価対象データ
   とに基づいて、各評価因子と各評価対象とを対応付けた
   評価表を作成させる評価表作成手段と、 該評価表作成手段により作成された評価表が適正か否か
   をチェックし、必要に応じて該評価表を修正させる評価
   表チェック手段とを更に備え、 前記解析／表示手段は、該評価表チェック手段によりチ
   ェック済みの評価表のデータを用いて、前記種々の解析
   処理を実行することを特徴とする請求項１記載のマーケ
   ティング分析支援システム。
3. 【請求項３】 前記解析／表示手段は、少なくとも数量
   化III 類解析処理を実行し、評価因子相互の関係を示す
   因子マップまたは評価対象相互の関係を示す商品マップ
   を作成／表示することを特徴とする請求項１または２記
   載のマーケティング分析支援システム。
4. 【請求項４】 前記解析／表示手段は、更に、実際の販
   売データまたは該実際の販売データの時系列的推移を前
   記因子マップ上または商品マップ上にマッピング表示す
   ることを特徴とする請求項３記載のマーケティング分析
   支援システム。
5. 【請求項５】 前記評価因子格納手段に格納される各評
   価因子には各々ユニークな因子番号が割り当てられてい
   ることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載のマ
   ーケティング分析支援システム。
6. 【請求項６】 市場データに基づいて、 評価対象を物理的視点から要素分解して成る各評価因子
   データと、 評価対象を心理的視点から要素分解して成る各評価因子
   データと、 を記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
7. 【請求項７】 市場データに基づいて、 評価対象をプロダクトハードスペックの視点から要素分
   解して成る各評価因子データと、 評価対象を購買行動の視点から要素分解して成る各評価
   因子データと、 評価対象をコミュニケーションの視点から要素分解して
   成る各評価因子データと、 評価対象を業界トレンドの視点から要素分解して成る各
   評価因子データと、 評価対象を社会トレンドの視点から要素分解して成る各
   評価因子データと、 を記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。