JP2002007659A - 商品分析装置、方法、記憶媒体及び出力物 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 商品と消費者の購入意欲との関係を正確に調
査する。 【解決手段】 ヒット商品を安定的に企画する観点か
ら、従来の定性調査（＝企画側の座談会）や勘といった
企画担当側に立脚した曖昧な決定プロセスとは異なり、
定量調査（＝消費者感覚の数値統計）やその精密な解析
手法という消費者側に立脚した精緻な決定プロセスから
構成される。具体的には本発明は、従来の曖昧な処理に
代えて、オープンデータ（ＳＴ１）と商品化（ＳＴ６）
との間に、作成した試作品（ＳＴ１０）の定量調査（Ｓ
Ｔ１１）と、定量調査の結果から確かな指針を作る複数
の多変量解析の組合せ処理（ＳＴ１２）と、を含んでい
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、商品の複数の要素
に対する定量アンケート結果に基づいて、商品とその購
入意欲との関係を分析するための商品分析装置、方法、
記憶媒体及び出力物に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、企業の活動は、物やサービスと
いった商品を販売し、得られた利益によって成り立って
いる。このような商品は、例えば物の場合、図２５に示
すように、オープンデータの収集（ＳＴ１）、オープン
データの結果に対する定性調査（座談会形式のグループ
インタビュー）の実施（ＳＴ２）、定性調査の結果から
企画担当者のひらめきや勘の働き（ＳＴ３）による仮説
や指針の作成といった企画立上げ段階の後、仮説や指針
に基づく試作品の作成（ＳＴ４）、試作品の定量調査
（ＳＴ５）といった検証段階を経て、商品化（ＳＴ６）
の段階に至る。なお、商品がサービスの場合は、試作品
に代えて試行サービスを用いるものの、ほぼ同様の段階
を経て商品化に至る。

【０００３】ここで、企画立上げ段階（ＳＴ１〜３）
は、商品と購入者の購入意欲との関係について定性調査
が行なわれ、この定性調査の結果から企画担当者のひら
めきや勘に基づき、仮説や指針が作成される段階であ
る。

【０００４】また、検証段階（ＳＴ４〜５）は、作成さ
れた仮説や指針が試作品により定量的に検証される段階
であり、統計的な調査手法により実現されている。

【０００５】商品化（ＳＴ６）の段階は、検証結果の良
好な商品を量産して販売する段階である。このように商
品化された商品は、消費者による購入状況が好調な場
合、ヒット商品と呼ばれて販売され続ける。一方、消費
者による購入状況が低調な場合、製造中止となり、販売
が打ち切られる。

【０００６】なお、ヒット商品と呼ばれる長寿命な商品
は、ごく一部であり、大抵の商品は、長続きしない状況
にある。この種の長続きしない商品は、企画立上げ段階
や検証段階の労力を無駄にして、企業の業績を低下させ
るため、なるべく初期の企画立上げ段階で排除されるこ
とが望ましい。

【０００７】とは言え、消費者の購入意欲を事前に予測
することは困難であり、多少の失敗は吸収できるため、
商品企画は一種のギャンブルと考えられている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら本発明者
は、ヒット商品を生むための商品企画をギャンブルとは
考えず、商品企画自体の確度を向上させることを考え
た。具体的には本発明者は、前述した企画立上げ段階に
注目し、（１）定性調査の結果から（２）企画担当者の
ひらめきや勘に基づき仮説や指針が作成されるので、仮
説や指針の確度が低いと考えた。

【０００９】すなわち、企画立上げ段階は、（１）定性
調査（＝座談会）を基礎とするので、商品と購入意欲と
の関係を正確には調査できず、定性的な仮説や指針を作
るのが限界となっている。なお、定性的な仮説や指針で
は、商品を標準化して絞り込めず、また、これら仮説や
指針に沿った商品が必ずしも購入意欲に結び付かないと
いった欠点がある。なお、このような欠点は、特に、商
品が消費者の感覚（視覚、味覚、嗅覚、聴覚、触覚等）
によって左右される場合に顕著に表れる。

【００１０】また、企画立上げ段階は、（２）企画担当
者のひらめきや勘に左右されるので、より一層、仮説や
指針の確度が低いものとなってしまう。なお、このよう
な企画立上げ段階の確度の低下は、商品と購入意欲との
関係を正確には調査できないことに起因する。このた
め、本発明者は、商品の企画立上げの際に、定性調査や
企画担当者の勘といった曖昧なものに頼らず、商品と購
入意欲との関係を正確に調査可能な技術を確立すること
が重要であり、この技術により、ヒット商品を安定的に
企画し得ると考えた。

【００１１】本発明は上記実情を考慮してなされたもの
で、商品と消費者の購入意欲との関係を正確に調査し得
る商品分析装置、方法、記憶媒体及び出力物を提供する
ことを目的とする。

【００１２】また、本発明の他の目的は、前述した正確
な調査に基づき、購入意欲の高い商品を安定的に企画し
得る商品分析装置、方法、記憶媒体及び出力物を提供す
ることにある。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明は係る課題を解決
するものであり、請求項１に対応する発明は、商品の複
数の要素に対する定量アンケート結果に基づいて、前記
商品の購入意欲を分析する商品分析装置であって、前記
定量アンケート結果に基づいてＣＳポートフォリオ分析
を実行し、前記各要素のうち、購入意欲に影響を与える
複数の影響要素を抽出する影響要素抽出手段と、前記商
品の前記各影響要素のデータを出力する評価出力手段
と、を備えた商品分析装置である。

【００１４】また、請求項２に対応する発明は、請求項
１に対応する商品分析装置において、前記評価出力手段
としては、前記影響要素抽出手段により抽出された各影
響要素に基づいて、重回帰分析を実行し、当該各影響要
素間の好適な方向を示すバランスベクトルを出力する商
品分析装置である。

【００１５】さらに、請求項３に対応する発明は、請求
項２に対応する商品分析装置において、前記影響要素抽
出手段により抽出された各影響要素に基づいて、当該各
影響要素の偏相関分析を実行し、前記各影響要素と相関
関係をもつ要素とを組合せ、出力する相関組合出力手段
と、前記評価出力手段により出力されたバランスベクト
ルと前記相関組合出力手段により出力された相関関係の
組合せとに基づいて、前記商品の各要素を好適なバラン
スにするために示唆を与える示唆提示手段と、を備えた
商品分析装置である。

【００１６】また、請求項４に対応する発明は、商品の
複数の要素に対する定量アンケート結果に基づいて、前
記商品の購入意欲を分析する商品分析方法であって、前
記定量アンケート結果に基づいてＣＳポートフォリオ分
析を実行し、前記各要素のうち、購入意欲に影響を与え
る複数の影響要素を抽出する影響要素抽出工程と、前記
商品の前記各影響要素のデータを出力する評価出力工程
と、を含んでいる商品分析方法である。

【００１７】さらに、請求項５に対応する発明は、請求
項４に対応する商品分析方法において、前記評価出力工
程としては、前記影響要素抽出工程により抽出された各
影響要素に基づいて、重回帰分析を実行し、当該各影響
要素間の好適な方向を示すバランスベクトルを出力する
商品分析方法である。

【００１８】また、請求項６に対応する発明は、請求項
５に対応する商品分析方法において、前記影響要素抽出
工程により抽出された各影響要素に基づいて、当該各影
響要素の偏相関分析を実行し、前記各影響要素と相関関
係をもつ要素とを組合せ、出力する相関組合出力工程
と、前記評価出力工程により出力されたバランスベクト
ルと前記相関組合出力工程により出力された相関関係の
組合せとに基づいて、前記商品の各要素を好適なバラン
スにするために示唆を与える示唆提示工程と、を含んで
いる商品分析方法である。

【００１９】さらに、請求項７に対応する発明は、商品
の複数の要素に対する定量アンケート結果に基づいて、
前記商品の購入意欲を分析する商品分析装置に用いられ
るコンピュータ読取り可能な記憶媒体であって、前記商
品分析装置のコンピュータを、前記定量アンケート結果
に基づいてＣＳポートフォリオ分析を実行し、前記各要
素のうち、購入意欲に影響を与える複数の影響要素を抽
出する影響要素抽出手段、前記商品の前記各影響要素の
データを出力する評価出力手段、として機能させるため
のプログラムが記憶されたコンピュータ読取り可能な記
憶媒体である。

【００２０】また、請求項８に対応する発明は、請求項
７に対応するコンピュータ読取り可能な記憶媒体におい
て、前記評価出力手段としては、前記影響要素抽出手段
により抽出された各影響要素に基づいて、重回帰分析を
実行し、当該各影響要素間の好適な方向を示すバランス
ベクトルを出力するコンピュータ読取り可能な記憶媒体
である。

【００２１】さらに、請求項９に対応する発明は、請求
項８に対応するコンピュータ読取り可能な記憶媒体にお
いて、前記商品分析装置のコンピュータを、前記影響要
素抽出手段により抽出された各影響要素に基づいて、当
該各影響要素の偏相関分析を実行し、前記各影響要素と
相関関係をもつ要素とを組合せ、出力する相関組合出力
手段、前記評価出力手段により出力されたバランスベク
トルと前記相関組合出力手段により出力された相関関係
の組合せとに基づいて、前記商品の各要素を好適なバラ
ンスにするために示唆を与える示唆提示手段、として機
能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ読
取り可能な記憶媒体である。

【００２２】また、請求項１０に対応する発明は、商品
の複数の要素に対する定量アンケート結果に基づいて、
前記商品とその購入意欲との関係を分析した出力物であ
って、前記定量アンケート結果に基づくＣＳポートフォ
リオ分析により、前記商品の複数の要素のうち、購入意
欲に影響を与えるｎ個の影響要素が抽出されたときの当
該ｎ個の影響要素の大きさを示すｎ次元の座標軸と、前
記ｎ次元の座標軸に座標点として示される前記各影響要
素間のデータと、前記抽出された各影響要素に基づく重
回帰分析により得られ、当該各影響要素間の好適な方向
を示すバランスベクトルと、を提示した出力物である。

【００２３】さらに、請求項１１に対応する発明は、商
品の商品名、感覚評価、購入意欲に項分けした定量アン
ケート結果を用いて、前記商品と購入意欲との関係につ
いて任意の分析手法により分析し、しかる後、この分析
に基づいて前記商品のコンサルティングを行なう商品コ
ンサルティング方法である。

【００２４】また、請求項１２に対応する発明は、商品
の商品名、感覚評価、購入意欲に項分けした定量アンケ
ート結果を用いて、前記商品の購入意欲に密接に関係す
る五感評価と購入意欲に密接に関係する五感評価の好適
なバランスベクトルとにより分析し、しかる後、この分
析に基づいて前記商品のコンサルティングを行なう商品
コンサルティング方法である。

【００２５】さらに、請求項１３に対応する発明は、商
品の商品名、感覚評価、購入意欲に項分けした定量アン
ケート結果を用いて、前記商品の購入意欲に密接に関係
する五感評価、購入意欲に密接に関係する五感評価の好
適なバランスベクトル、購入意欲に密接に関係する五感
評価に相関関係のある五感評価、により分析し、しかる
後、この分析に基づいて前記商品のコンサルティングを
行なう商品コンサルティング方法である。

【００２６】また、請求項１４に対応する発明は、商品
の商品名、感覚評価、購入意欲に項分けした定量アンケ
ート結果を用いて、前記商品と購入意欲との関係を分析
し、この分析により得られた前記商品の購入意欲に密接
に関係する五感評価と購入意欲に密接に関係する五感評
価の好適なバランスベクトルとを出力した出力物であ
る。

【００２７】さらに、請求項１５に対応する発明は、商
品の商品名、感覚評価、購入意欲に項分けした定量アン
ケート結果を用いて、前記商品と購入意欲との関係を分
析し、この分析により得られた前記商品の購入意欲に密
接に関係する五感評価、購入意欲に密接に関係する五感
評価の好適なバランスベクトル、購入意欲に密接に関係
する五感評価に相関関係のある五感評価とを出力した出
力物である。

【００２８】（作用）従って、請求項１，４，７に対応
する発明は以上のような手段を講じたことにより、影響
要素抽出手段が、定量アンケート結果に基づいてＣＳポ
ートフォリオ分析を実行し、各要素のうち、購入意欲に
影響を与える複数の影響要素を抽出し、評価出力手段
が、商品の各影響要素のデータを出力するので、商品と
消費者の購入意欲との関係を正確に調査することができ
る。

【００２９】また、請求項２，５，８に対応する発明
は、評価出力手段が、影響要素抽出手段により抽出され
た各影響要素に基づいて、重回帰分析を実行し、当該各
影響要素間の好適な方向を示すバランスベクトルを出力
するので、請求項１，４，７に対応する作用に加え、商
品企画の方向性を明確にすることができる。

【００３０】また、請求項１０，１４に対応する発明
は、請求項２，５，８に対応する作用と同様の作用を奏
する出力物を提供できるので、商品企画に関する会議や
コンサルティングなどを具体的に進めることができる。
また、請求項１１，１２に対応する発明は、請求項１
０，１４の出力物と同様の分析結果を用い、商品企画に
関するコンサルティングを具体的に進めることができ
る。

【００３１】さらに、請求項３，６，９に対応する発明
は、相関組合出力手段が、影響要素抽出手段により抽出
された各影響要素に基づいて、当該各影響要素の偏相関
分析を実行し、前記各影響要素と相関関係をもつ要素と
を組合せ、出力し、示唆提示手段が、評価出力手段によ
り出力されたバランスベクトルと相関組合出力手段によ
り出力された相関関係の組合せとに基づいて、商品の各
要素を好適なバランスにするために示唆を与えるので、
請求項２，５，８に対応する作用に加え、前述した正確
な調査に基づき、購入意欲の高い商品を安定的に企画す
ることができる。

【００３２】また、請求項１５に対応する発明は、請求
項３，６，９に対応する作用と同様の作用を奏する出力
物を提供できるので、商品企画に関する会議やコンサル
ティングなどをより一層具体的に進めることができる。
また、請求項１３に対応する発明は、請求項１５の出力
物と同様の分析結果を用い、商品企画に関するコンサル
ティングをより一層具体的に進めることができる。

【００３３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態につい
て図面を参照して説明する。なお、本明細書中、「商
品」の語は、有体物からなる「物」としての商品と、無
体物のサービスからなる「サービス」としてのサービス
商品（旅行代理店の旅行パック商品や、生命保険並びに
投資信託等の金融商品など）との両者を含んでいる。但
し、以下の実施形態では、説明の簡単のため、商品が消
費者の感覚に影響され易い飲食物の場合を例に挙げて述
べている。

【００３４】また、本発明の一実施形態を述べる前に、
ここで、予め本発明の概要について説明する。図１は本
発明による商品企画の流れを示す模式図であり、図２５
と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明を省略
し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。

【００３５】すなわち、本発明による商品企画は、ヒッ
ト商品を安定的に企画する観点から、従来の定性調査
（＝企画側の座談会）や勘といった企画担当側に立脚し
た曖昧な決定プロセスとは異なり、定量調査（＝消費者
感覚の数値統計）やその精密な解析手法という消費者側
に立脚した精緻な決定プロセスから構成されている。

【００３６】具体的には本発明は、従来の図２５におけ
る曖昧な処理（ＳＴ２〜ＳＴ３）に代えて、オープンデ
ータ（ＳＴ１）と商品化（ＳＴ６）との間に、作成した
試作品（ＳＴ１０）の定量調査（ＳＴ１１）と、定量調
査の結果から確かな指針を作る複数の多変量解析の組合
せ処理（ＳＴ１２）と、を含むものである。

【００３７】ここで、試作品の作成（ＳＴ１０）は、例
えば過去の商品に対するＳＴ１２の結果に基づいて実行
可能なため、商品企画の上流に配置されている。なお、
ここでいう「試作品」は、「定量調査の対象商品」を意
味しており、発売前の新商品を定量調査する際には文字
通り「試作品」を意味するが、「ヒット商品等の既存商
品」を定量調査する場合には、試作品ではなく当該「ヒ
ット商品等の既存商品」を意味している。また、「ヒッ
ト商品」の語は、通常、「大量の売上げ実績をもつ商
品」を意味する相対的な用語であるが、ここでは、全国
販売商品で千人当りの購入個数が「０．８以上」である
商品として定義している。また、「ヒット商品」の語
は、商品の性質上、種々の定義が考えられるが、例えば
同じ種類の他の商品と比べ、２倍以上の売上げ個数又は
利益をもつもの、あるいは総売上げ個数が１００万個を
越えたもの（メガヒット）などがある。

【００３８】定量調査（ＳＴ１１）は、曖昧さを避けつ
つ消費者の意向を組込む観点から、消費者の購入意欲を
数値的に調査可能な定量アンケート調査となっている。
定量調査用の定量アンケート用紙は、例えば図２〜図３
に示すように、商品に対する感覚的な認識を調査するた
めの評価項目＃１〜＃２１と、そのように認識された商
品に対する購入意欲（＝感覚的な嗜好。例、喫食意向）
を調査するための評価項目＃２２とを備え、その他、過
去の経験の有無を調査する質問項目＃２３やコメントを
調査する質問項目などが適宜設けられている。経験の有
無で使用データ分けも可能である。なお、図２〜図３の
内容は、１枚の定量アンケート用紙に記載されている。
また、調査対象となる商品を明確にするため、商品の写
真等を示した図表を提示する。また、「感覚的な認識」
の語は、通常、五感（視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚）
的な認識を意味する語であるが、ここでは、商品の性質
に応じて五感のうち、少なくとも１つが用いられていれ
ばよい。例えば、図２〜図３の項目では、飲食物という
商品の性質上、聴覚の評価項目が省略されている。ま
た、感覚的な認識は、五感のみに限らず、知覚等の感情
を付加しても良い。例えば図３中、知覚等の感情（気持
ち、雰囲気、〜な感じ、嗜好）を評価するための評価項
目＃１９〜＃２２が設けられている。

【００３９】各評価項目＃１〜＃２２は、数値的な回答
を入手する観点から、数値的な度合を示す５段階の要素
が回答として用意されており、各要素は、一端と他端と
が互いに逆の内容に設定され、且つ中央が「どちらとも
言えない」という内容に設定されている。なお、各要素
は、５段階に限らず、３段階や７段階といった奇数段
階、あるいは１０段階といった偶数段階などの任意の段
階が利用可能となっている。但し、回答の容易さと処理
の確度との釣合いの観点から５段階が好ましいと考えら
れる。

【００４０】複数の多変量解析の組合せ処理（ＳＴ１
２）は、科学的且つ客観的な現状分析とそれを踏まえた
ヒット商品の企画とを行なう観点から、定量調査の数値
的な結果に基づき、購入意欲に影響する複数の影響要素
を抽出する処理と、各影響要素に基づき、商品に対する
感覚的な認識を提示する処理と、購入意欲を増大させる
ために加減する要素を提示する処理とを含んでいる。

【００４１】次に、このような定量調査と、複数の多変
量解析の組合せ処理とを行なう本発明の一実施形態につ
いて詳細に説明する。図４は本発明の一実施形態に係る
商品分析装置の適用されたヒット商品企画システムの構
成を示す模式図である。このヒット商品企画システム
は、商品選定装置１０、定量調査用装置２０及び商品分
析装置３０を備えている。

【００４２】ここで、商品選定装置１０は、定量調査の
対象商品を選定するためのものであり、例えば各店舗毎
に配置された複数のＰＯＳ端末から得られる商品売上げ
の集計結果が入力されたとき、この集計結果と所定の選
定条件とに基づいて、定量調査の対象商品を選定してリ
スト出力し、操作者に選定結果の確認を促す機能と、確
認された選定結果を表示出力及び／又は印字出力する機
能と、当該選定結果を定量調査用装置に入力する機能と
を持っている。

【００４３】所定の選定条件は、任意の内容が設定可能
であるが、例えば、所定の売上げ期間（例、９月〜１０
月の２ヶ月）、売上げ個数、千人当りの購入個数がｎ個
以上（例、ｎ＝０．８）、地域の指定（例、京浜地区。
なお、全国の指定可）などを満たすことに加え、商品種
類（例、スイート菓子、麺類、清涼飲料など）、任意条
件（例、子供向けキャラクター商品は不可、発売後５年
以上のロングラン商品、メーカが上位５社以内）などを
満たすこと等がある。

【００４４】なお、このような商品選定装置１０は、定
量調査の対象商品が別途指定される場合、省略してもよ
く、又はこの指定内容を選定商品に追加する構成として
もよい。定量調査用装置２０は、操作者の操作により、
商品選定装置１０により選定された商品及び／又は別途
指定された商品の商品名と図２〜図３に示した項目＃１
〜＃２３等とを含んだ定量アンケート用紙を作成する機
能と、この商品名入りの定量アンケート用紙を表示出力
及び／又は印字出力させる機能と、定量アンケート調査
が実施された後、消費者により回答の記入された商品名
毎の定量アンケート用紙を光学式文字読取装置ＯＣＲ
（図示せず）等で読込んで集計し、得られた商品名毎の
定量アンケート結果を商品分析装置３０に入力する機能
とをもっている。

【００４５】ここで、商品名毎の定量アンケート結果
は、後段の商品分析装置３０における分析の基礎データ
に相当する数値データであり、ここでは、アンケートの
回答総数、各評価項目＃１〜＃２２の回答の平均値、質
問項目＃２３の経験有の割合などが使用されている。

【００４６】商品分析装置３０は、定量調査用装置２０
から入力された定量アンケート結果に基づいて、商品と
その購入意欲との関係を正確に調査する機能と、この調
査結果に基づいて、購入意欲の高い商品（ヒット商品）
を得るためのバランスベクトルを出力する機能をもって
いる。具体的には商品分析装置３０は、データ記憶部３
１、平均データ処理部３２、コレスポンデンス分析部３
３、ＣＳポートフォリオ分析部３４、重回帰分析部３５
及び偏相関分析部３６を備えている。なお、係る商品分
析装置３０は、ハードウェア及び／又はソフトウェアに
より実現され、ソフトウェアを用いる場合には予め処理
部並びに各分析部の動作を記述したプログラムがインス
トールされて動作可能となったコンピュータで実現さ
れ、このコンピュータが表示出力用の表示装置（図示せ
ず）及び／又は印字出力用のプリンタ（図示せず）に接
続された構成となっている。

【００４７】データ記憶部３１は、定量調査用装置２０
から入力された定量アンケート結果や、処理部３２並び
に各分析部３３〜３６の実行結果などが記憶されるもの
であり、各部３２〜３６から読出／書込可能となってい
る。

【００４８】平均データ処理部３２は、基礎データの把
握用の機能であり、定量調査用装置２０からデータ記憶
部３１に入力された定量アンケート結果に基づいて、例
えば図５に示すように、縦軸を回答の平均値とし、横軸
を評価項目＃１〜＃２２とした平均折れ線グラフ３２ａ
を表示出力及び／又は印字出力させる機能を持ってい
る。この平均折れ線グラフ３２ａは、商品名毎の複数の
折れ線を同時に出力可能となっている。コレスポンデン
ス分析部３３は、評価項目の適切さや商品選定の適切さ
を確認ができる機能であり、具体的には定量調査用装置
２０からデータ記憶部３１に入力された定量アンケート
結果に基づいてコレスポンデンス分析を実行し、図６及
び図７に示すように、評価項目＃１〜＃２２同士の関係
（親密度）や商品同士の関係（親密度）を算出して各々
多重対応マップ３３ａ，３３ｂにプロットして表示出力
及び／又は印字出力させる機能と、親密度の近い同士を
括って群として捉える機能とをもっている。ここで、コ
レスポンデンス分析は、周知の多重対応分析の別名であ
り、多重対応分析は、例えば文献“大隈昇 他、「記述
的多変量解析法」、日科技連出版社、ｐｐ．１４４−１
６９、１９９４年”に記載されている。

【００４９】一方、ＣＳポートフォリオ分析部３４は、
定量調査用装置２０からデータ記憶部３１に入力された
定量アンケート結果に基づいてＣＳポートフォリオ分析
を実行し、図８に一例を示すように、縦軸を評価項目＃
１〜＃２２の回答の平均値とし、横軸を影響度としたＣ
Ｓ影響マップ３４ａ，３４ｂ上に各要素（回答内容）を
プロットすることにより、各要素のうち、購入意欲に影
響を与える要素（以下、影響要素という）を複数個抽出
する機能と、このＣＳ影響マップ３４ａ，３４ｂを表示
出力及び／又は印字出力させる機能と、各影響要素に関
するデータを重回帰分析部３５に送出する機能と、各影
響要素に関するデータを偏相関分析部３６に送出する機
能とをもっている。

【００５０】ここで、ＣＳ影響マップ３４ａ，３４ｂ上
からの影響要素の抽出方式としては、任意の方式を適用
可能であり、ここでは正の影響度の高い方から上位３個
の要素を抽出する方式としたが、これに限らず、最上位
からの抽出個数を適宜変更してもよく、あるいは、所定
の影響度以上の要素を抽出する方式としてもよい。ま
た、所定の影響度としては、適宜、算出又は入力された
値が適用可能となっている。

【００５１】なお、ＣＳポートフォリオ分析は、ＣＳ
（顧客満足）に関する分析手法であり、例えば文献“納
谷嘉信 他、「創造的魅力商品の開発」、日科技連出版
社、１９９７年”等に記載されている。また、同文献か
ら読取れるが、影響度は、周知の偏相関係数の別名であ
り、偏相関係数は、例えば文献“奥野忠一 他、「多変
量解析法」（改訂版）、日科技連出版社、ｐｐ．６１−
６３、１９８１年”に記載されている。

【００５２】重回帰分析部３５は、ＣＳポートフォリオ
分析部３４から送出されたｎ個の影響要素に基づいて重
回帰分析を実行し、図９にスイート菓子Ｓｗの（出力物
の）一例を示すように、ｎ次元の座標軸からなるｎ次元
座標空間３５ａ上に、座標点として当該各影響要素間の
データＰ１〜Ｐ６（＝Ｓｗ１〜Ｓｗ６）を出力する機能
と、このデータＰ１〜Ｐ６の好適な方向を示すバランス
ベクトルＶを出力する機能と、このバランスベクトルＶ
に任意のデータＰｉを移動させるように、バランスベク
トルＶ及び偏相関分析部３６による分析結果に基づい
て、各影響要素及び／又は各影響要素に相関関係のある
要素（以下、相関要素という）の加減データを出力する
機能とをもっている。なお、重回帰分析部３５でいう
「出力」も前述同様に、表示出力及び／又は印字出力の
意味である。なお、図９に示す分析結果は、印字出力に
より出力物となる。

【００５３】ここで、データＰ１〜Ｐ６は、ＣＳポート
フォリオ分析部３４により抽出されたｎ個の影響要素の
ｎ個の平均値がそれぞれｎ次元座標の各軸の座標を示す
座標点（現状の商品の値）として表示されたものである
（例、ｎ＝３）。

【００５４】バランスベクトルＶは、購入意欲を目的変
数Ｙとし且つ各影響要素を各説明変数Ｘ１，Ｘ２，…と
した場合の重回帰分析の関係式を求める処理において、
得られた関係式を示す直線が、原点から離間する方向の
任意長のベクトルとして表示されたものである。

【００５５】加減データは、バランスベクトルＶに近接
させつつ、データＰｉを原点から離間させる（＝購入意
欲を高める）ように移動させるための、影響要素及び／
又は相関要素の加減指示内容（コメント、メッセージ及
び／又は矢印など）を含むものである。

【００５６】偏相関分析部３６は、ＣＳポートフォリオ
分析部３４により抽出された各影響要素に基づいて、当
該各影響要素の偏相関分析を実行し、図１０に示すよう
に、各影響要素と当該各影響要素に高い相関関係をもつ
相関要素との組合せパターン３６ａを表示出力及び／又
は印字出力する機能をもっている。

【００５７】ここで、組合せパターン３６ａは、図１０
の例の場合、スイート菓子商品における購入意欲とその
影響要素とその相関要素との関係を略同心円状に配置し
て示している。ここで、中央の「今後食べたい」が購入
意欲を示し、その外周側に太線で接続された４つの要素
が購入意欲に対する影響要素を示している。また、各影
響要素の外周側に太線又は細線で接続された残りの要素
が影響要素に対する相関要素を示している。なお、太線
は特に強い相関関係を示し、細線は強い相関関係を示し
ている。

【００５８】次に、以上のように構成されたヒット商品
企画システムの動作を図１１及び図１２のフローチャー
トを用いて説明する。なお、この動作説明は、（１）商
品の選定、（２）定量調査、（３）平均データの確認、
（４）定量調査の妥当性の確認、（５）特徴要素の抽
出、（６）、（７）、（８）、の順に沿って行なう。

【００５９】（１．商品の選定）始めに、商品選定装置
１０は、図１１に示すように、操作者の操作により、各
店舗毎の商品売上げの集計結果が入力されると（ＳＴ１
０−１）、この集計結果と所定の選定条件とに基づい
て、定量調査の対象商品の候補を選定してリスト出力表
示し（ＳＴ１０−２）、操作者に選定結果の確認を促
す。

【００６０】なお、リスト出力の内容は、少なくとも商
品種類と商品名とがあれば良いが、判断の材料を提供す
る観点から、商品の詳細な関連データ（例、ＰＯＳ端末
からの集計結果の場合、商品種類（品目）名、メーカ
名、ＪＡＮコード（バーコードデータ）、商品名、希望
価格、売上げ出現日、容器形態、月別売上げ、シェア、
累積シェアなど）を含むことが好ましい。

【００６１】商品選定装置１０からの促進により、操作
者は、リスト表示中の各商品のうち、定量調査の対象商
品を選定すると共に、所望の商品があれば定量調査の対
象として別途指定し（ＳＴ１０−３）、最終的に定量調
査の対象商品を確認した旨のコマンドを入力する。これ
により、定量調査の対象となる複数の商品が確定される
（ＳＴ１０−４）。

【００６２】（２．定量調査）次に、定量調査用装置２
０は、操作者の操作により、商品選定装置１０により選
定された商品並びに別途指定された商品の商品名と図２
及び図３に示した如き項目＃１〜＃２３等とを含んだ定
量アンケート用紙を作成し（ＳＴ１１−１）、この商品
名入りの定量アンケート用紙を印字出力する（ＳＴ１１
−２）。

【００６３】この定量アンケート用紙は、各消費者に１
通ずつ配布され（ＳＴ１１−３）、回答が記入された
後、回収される（ＳＴ１１−４）。なお、この定量アン
ケート用紙に代えるか又は並行して、インターネット等
のネットワーク上で電子的に定量アンケートを実施して
も良い。

【００６４】なお、定量調査用装置２０は、定量アンケ
ート調査が実施された後、回収された定量アンケート用
紙を読込んで集計し（ＳＴ１１−５）、得られた商品名
毎の定量アンケート結果を商品分析装置３０に入力する
（ＳＴ１１−６）。

【００６５】（３．平均データの確認）商品分析装置３
０は、図１２に示すように、定量調査用装置２０からデ
ータ記憶部３１に入力された定量アンケート結果に基づ
いて、図５に示したように、平均データ処理部３２によ
り、消費者感覚による商品の認識を示す平均折れ線グラ
フ３２ａを出力する（ＳＴ１２−１）。

【００６６】ここでは、例えば図１３に楕円で括ったよ
うに、デザート商品Ｄｓ１〜Ｄｓ３の場合、特定の評価
項目＃２，＃８，＃１１，＃１３，＃１７〜＃１８にお
いて商品間の差異が大きく表出することが確認される。
また、図１４に示すように、飲料商品Ｄｋの場合、評価
項目＃１〜＃２２の平均値が各商品によってかなりバラ
ツキがあることが操作者に確認される。

【００６７】また、図１５に同種商品間（例、スイート
菓子商品Ｓｗ間）の定量調査結果を示すように、ある商
品Ｓｗ６の場合、評価項目＃７，＃１１，＃１３では他
の商品よりも平均値が高く、逆に評価項目＃８，＃１２
では平均値が低いと消費者に認識されている。なお、評
価項目＃７（味が××）では商品Ｓｗ間の差異が大き
く、評価項目＃９（味が△△）ではどの商品Ｓｗも平均
値が高いというように、差異のない共通認識要素も存在
することが分かる。

【００６８】さらに例えば、図１６に異種商品間（デザ
ート商品Ｄｓ−スイート菓子商品Ｓｗ間）の定量調査結
果を示すように、アイスクリームであるデザート商品Ｄ
ｓ１と、スイート菓子商品Ｓｗ６とのように異なる種類
の商品間であっても、消費者の認識がかなり類似する場
合がある。

【００６９】すなわち、図１５〜図１６によれば、同種
商品間でも消費者の認識がかなり異なる要素をもつ商品
Ｓｗ６もある一方、異種商品間でも消費者の認識がかな
り近い商品Ｓｗ６，Ｄｓ１もあることが分かる。

【００７０】商品分析装置３０は、以上のように各商品
の認識のされ方が操作者により確認され、把握された
後、例えば評価項目＃２２（今後も食べたい）が平均値
３以上（＝定量アンケートの中央値以上）である旨が確
認されると（ＳＴ１２−２）、操作者の操作により、コ
レスポンデンス分析部３３を起動させる。

【００７１】（４．定量調査の妥当性の確認）コレスポ
ンデンス分析部３３は、定量アンケート結果に基づい
て、図６及び図７に示したように、コレスポンデンス分
析を実行して定量調査の妥当性の判断材料となる多重対
応マップ３３ａ，３３ｂを出力表示する（ＳＴ１２−
３）。

【００７２】この多重対応マップ３３ａ，３３ｂの表示
により、評価項目＃１〜＃２２同士の親密度や、商品同
士の親密度が操作者により各々確認される（ＳＴ１２−
４）。この確認により、調査目的に照らして評価項目や
商品の選定の妥当性を判断することができる。

【００７３】例えば図６に示すように、評価項目同士の
多重対応マップ３３ａにおいて、要素ワードの「甘い」
と「塩辛い」は、対極に位置することが確認される。な
お、各要素ワードは、「甘い」群又は「塩辛い」群のう
ち、それぞれ要素ワードと関連の強い群に分類されてい
る。

【００７４】一方、図７に示すように、各商品同士の多
重対応マップ３３ｂにおいて、同種商品は概ね近くに位
置することが確認される。但し、同種の商品でも多少離
れた位置にプロットされる場合もある。また、逆に異種
商品間であっても、互いに近くにプロットされる場合も
ある。商品分析装置３０は、以上のように定量調査の妥
当性が操作者により確認されると、操作者の操作によ
り、ＣＳポートフォリオ分析部３４を起動させる。

【００７５】（５．影響要素の抽出）ＣＳポートフォリ
オ分析部３４は、定量調査用装置２０からデータ記憶部
３１に入力された定量アンケート結果に基づいて例えば
スイート菓子商品のＣＳポートフォリオ分析を実行し、
図８に示したように、各要素（回答内容）をＣＳ影響マ
ップ３４ａ，３４ｂ上にプロットすることにより、各要
素のうち、購入意欲に影響を与える影響度０．１１以上
の４個の影響要素（味が△△、＞＜な感じ、食感が＃
＃、食感が固い）を抽出し（ＳＴ１２−５）、このう
ち、第４位の要素（食感が＃＃）を除く上位３個の影響
要素に関するデータを重回帰分析部に送出する。なお、
所定影響度以上のｍ個の影響要素のうち、上位ｎ個の影
響要素を抽出する処理（但し、ｎ≦ｍ）は、ＣＳポート
フォリオ分析部３４に限らず、重回帰分析部３５で行な
ってもよい。

【００７６】ところで、ＣＳポートフォリオ分析による
影響要素の抽出は、１種類の商品に限らず、各商品の種
類毎に実行可能である。例えば、デザート商品から影響
度０．１８以上の２個の影響要素を抽出し、清涼飲料商
品から影響度０．９以上の５個の影響要素を抽出し、セ
イボリー菓子商品から影響度０．３以上の２個の影響要
素を抽出し、カップ麺から影響度０．９以上の３個の影
響要素を抽出したとする。この結果の一例を図１７に示
す。図示するように、影響要素は、ある特定種類の商品
のみに存在する場合と、複数種類の商品に共通して存在
する場合（例、味が△△、＞＜な感じ、味が濃い等）が
ある。

【００７７】なお、このようなＣＳポートフォリオ分析
は、各商品の同一種類の範囲を広げ、甘い系商品全般と
塩辛い系商品全般に亘って実行してもよい。この場合、
図１８に一例を示すように、「甘い」と「塩辛い」とい
う相反する種類の商品間において、共通の影響要素（味
が△△、＞＜な感じ、食感が固い、□□と食べたい）が
抽出されている。

【００７８】（６．影響要素バランスの確認）一方、重
回帰分析部３５は、ＣＳポートフォリオ分析部３４から
送出された各影響要素に基づいて例えばスイート菓子商
品Ｓｗ１〜Ｓｗ６の重回帰分析を実行し、図９に示した
ように、当該各影響要素間のデータＰ１〜Ｐ６、その最
適な位置を示唆するバランスベクトルＶ及び図示しない
重回帰分析の関係式を出力する（ＳＴ１２−６）。な
お、商品Ｓｗ１とその現状データＰ１、商品Ｓｗ２とそ
の現状データＰ２、…といった対応関係がある。

【００７９】このとき、データＰ１〜Ｐ６及びバランス
ベクトルＶに基づいて、現状の商品Ｓｗ１〜Ｓｗ６とそ
の購入意欲との関係及び今後の改良指針が視覚的に提示
される（ＳＴ１２−７）。

【００８０】例えば、商品の購入意欲に関しては、図９
に示した三次元座標の原点Ｏと、データＰｉとの距離に
比例しているので、当該距離により、商品とその購入意
欲との関係を視覚的に知ることができる。

【００８１】また、今後の改良指針に関しては、２通り
を視覚的に知ることができる。第１の改良指針は、３個
の影響要素のバランスを取ることである。具体的には、
任意の商品ＳｗｉのデータＰｉと、バランスベクトルＶ
との間の最短経路において、最も距離の大きい座標軸の
影響要素（味が△△）を求め、データＰｉ内の当該影響
要素をバランスベクトルＶに近づけることにより、デー
タＰｉをバランスベクトルＶに近づけて３個の影響要素
のバランスを取ることである。

【００８２】第２の改良指針は、購入意欲（原点Ｏとの
距離）を増やしつつ、３個の影響要素のバランスを取る
ことである。まず具体的には、バランスベクトルＶの元
となる図示しない重回帰分析の関係式（Ｙ＝0.258Ｘ１
＋0.116Ｘ２＋0.187Ｘ３＋2.459）に注目する。

【００８３】これにより、偏回帰係数の一番大きい影響
要素Ｘ１（＝味が△△）を大きくして効率良くデータＰ
ｉを原点Ｏから離しつつ（購入意欲を増やしつつ）、残
り２個の影響要素（Ｘ２，Ｘ３）を調整して、データＰ
ｉをバランスベクトルＶに近づけることができる。

【００８４】なお、以上の例は、いずれも最大の偏回帰
係数（0.258）をもつ影響要素（味が△△）を改良する
場合を説明したが、事例はこれに限定されない。理由
は、第１の改良指針（バランスを取る）の場合、バラン
スベクトルＶとの距離の最も大きい座標軸の影響要素
が、最大の偏回帰係数をもつ影響要素Ｘ１（味が△△）
であるとは限らないからである。

【００８５】さてこのように、ある影響要素（例、Ｘ
１）を移動させたい場合、移動させたい影響要素Ｘ１の
みを直接加減する方式が考えられる。一方、その方式と
は別に、移動させたい影響要素Ｘ１に相関する相関要素
を調べ、その相関要素を加減することにより、結果的に
影響要素Ｘ１を移動させる方式も考えられる。次に、こ
れについて述べる。 （７．影響要素とその相関構造の把握）偏相関分析部３
６は、図１９に示すように、例えば、購入意欲を示す評
価項目＃２２（今後も利用したい）の回答が肯定的
（例、平均値３以上）な商品に関し、ＣＳポートフォリ
オ分析部３４により抽出された影響要素に強い関係（相
関）をもつ相関要素を抽出し、購入意欲、影響要素及び
相関要素の関係構造をグラフィカルモデル化し、組合せ
パターンとして出力する（ＳＴ１２−８）。

【００８６】具体的には、偏相関分析部３６ａは、ＣＳ
ポートフォリオ分析部３４により抽出された各影響要素
に基づいて、当該各影響要素の偏相関分析を実行し、図
１０に示したように、各影響要素と当該各影響要素に高
い相関関係をもつ相関要素との組合せパターン３６ａを
出力する。

【００８７】このような組合せパターン３６ａにより、
操作者は、購入意欲とその影響要素とその相関要素との
構造関係を理解することができ、ヒット商品の開発指針
を考えることが可能となる。

【００８８】なお、このような偏相関分析は、各商品の
同一種類の範囲を広げ、甘い系商品全般と塩辛い系商品
全般に亘って実行してもよい。この場合、図２０に一例
を示すように、「甘い」と「塩辛い」という相反する種
類の商品間において、共通の影響要素に対し、異なる相
関要素が抽出されている。すなわち、共通の影響要素を
高める場合であっても、商品の種類によって加減する相
関要素が異なっている（但し、共通の相関要素もあ
る。）。

【００８９】さて、商品分析装置３０においては、この
ような組合せパターン３６ａに基づき、影響要素を移動
させるための相関要素の加減データを作成可能となる。
次に、これについて述べる。

【００９０】（８．ヒット商品の企画）図２１に示すよ
うに、スイート菓子商品の場合、購入意欲に影響を与え
る影響要素のうち、上位３つの影響要素が「味が△△」
「食感が固い」「＞＜な感じ」となっている。このスイ
ート菓子商品の改良指針としては、第２の改良指針とし
て前述した通り、最も偏回帰係数の高い影響要素「味が
△△」を高めつつ、３つの影響要素のバランスを取れば
よい。

【００９１】ここで、具体的に影響要素を移動させる際
に、偏相関分析部３６で得た組合せパターン３６ａを用
いる。すなわち、影響要素「味が△△」を増加する場
合、組合せパターン３６ａに基づいて、当該影響要素
「味が△△」の相関要素「＞＜な感じ」「食感が＃＃」
「香りが☆☆」「香りがしない」を増加させる。

【００９２】次に、残りの影響要素「食感が固い」「＞
＜な感じ」に各々相関する相関要素を加減することによ
り、残りの影響要素「食感が固い」「＞＜な感じ」を加
減し、全ての影響要素「味が△△」「食感が固い」「＞
＜な感じ」のバランスを取る。

【００９３】なお、この改良指針は、３個の影響要素に
限らず、任意個数の影響要素について適用できる。すな
わち、上位ｎ個の影響要素のうち、最上位の影響要素を
その相関要素の増加により高め、残り（n-1）個の影響
要素をその相関要素の加減により加減し、全ｎ個の影響
要素のバランスを取ればよい。

【００９４】さて、以上のような相関要素の加減を含む
改良指針は、具体的には重回帰分析部３５により示され
る。すなわち、重回帰分析部３５は、ＣＳポートフォリ
オ分析部３４から送出された各影響要素に基づいて重回
帰分析を実行し、図２２に示すように、当該各影響要素
間のデータＰ１〜Ｐ６と、このデータＰ１〜Ｐ６の好適
な方向を示すバランスベクトルＶとを出力する。

【００９５】また、重回帰分析部３５は、バランスベク
トルＶ及び相関要素の組合せパターン３６ａに基づき、
図２２の移動方向Ｍに沿ってデータＰ１をバランスベク
トルＶに近づけるための示唆であるコメントＣを出力す
る（ＳＴ１２−９）。なお同図中、コメントＣとして
は、各影響要素に関する内容のみを例示したが、各影響
要素の相関要素に関する内容を示してもよいことは前述
した図２１の説明から言うまでもない。

【００９６】操作者は、このコメントＣを確認してヒッ
ト商品を企画するための改良指針を得る。上述したよう
に本実施形態によれば、ＣＳポートフォリオ分析部３４
が、定量アンケート結果に基づいてＣＳポートフォリオ
分析を実行し、各要素のうち、購入意欲に影響を与える
複数の影響要素を抽出し、重回帰分析部３５が、各影響
要素に基づいて重回帰分析を実行し、当該各影響要素間
のデータＰｉを出力するので、商品と消費者の購入意欲
との関係を正確に調査することができる。

【００９７】また、重回帰分析部３５が、重回帰分析に
基づいて、データＰｉの好適な方向を示すバランスベク
トルＶを出力するので、商品企画の方向性を明確にする
ことができる。

【００９８】また、データＰｉとその好適な方向を示す
バランスベクトルＶを含むｎ次元座標軸による座標空間
を表示する出力物を必要により、印字出力により提供で
きるので、商品企画に関する会議やコンサルティングな
どを具体的に進めることができる。

【００９９】さらに、偏相関分析部３６が、各影響要素
に基づいて、当該各影響要素の偏相関分析を実行し、各
影響要素と当該各影響要素に高い相関関係をもつ相関要
素との組合せパターン３６ａを出力し、重回帰分析部３
５が、バランスベクトルＶ及び組合せパターン３６ａに
基づいて、バランスベクトルＶにより示された方向及び
／又は位置にデータＰｉを移動させるための影響要素及
び／又は相関要素のコメントＣを出力するので、前述し
た正確な調査に基づき、購入意欲の高い商品を安定的に
企画することができる。

【０１００】すなわち、購入意欲（消費者嗜好）をデー
タ的、数値的に把握するだけでなく、商品開発の今後の
方向性までも提言することができる。

【０１０１】また、企画中の商品Ｓｗ７，Ｓｗ８を同シ
ステムにかけ直し、図２３に示すように、企画中の商品
Ｓｗ７，Ｓｗ８に対応する影響バランスデータＰ７，Ｐ
８の追加により、方向性の確認及び開発指針の再提示を
行なうことができる。

【０１０２】さらに、得意先指定商品（新開発商品又は
リニューアル開発商品）を図２３に示したように追加す
ることにより、開発の方向性を得意先に提示することが
できる。

【０１０３】また、ヒット商品群を味覚要素でシステム
にかけることにより、味覚トレンドとして提示すること
ができる。

【０１０４】同様に、指定商品群（新開発商品、リニュ
ーアル開発商品又はその他商品群）をシステムにかける
ことにより開発の方向性を提案することができる。

【０１０５】また同様に、ヒット商品群と指定商品群を
合わせてシステムにかけることにより、開発の方向性を
提案することができる。また、図２４に示すように、ヒ
ット商品のリニューアルと、新商品の開発とは、重視す
る影響要素及びその相関要素が異なってくる。すなわ
ち、ヒット商品は、ロングセラーの良さ・イメージ（各
影響要素のバランス）を生かしつつ、新しい市場の要素
を取り入れることが考えられる。また、新商品開発は、
従来のヒット商品にとらわれず、新しい影響要素のバラ
ンスに沿って購入意欲を伸ばすことが考えられる。

【０１０６】さらに、同システムにより抽出された結果
（特に、重回帰分析部３５による分析結果や偏相関分析
部３５による分析結果）を出力物（データを印刷出力し
た印刷物あるいは出力されたデータを記憶した記憶媒体
等）として販売することができる。

【０１０７】また、同システムにより抽出された結果を
もとにした商品開発提案から派生する生産物を受注する
ビジネスを展開してもよい。

【０１０８】さらに、同システムを活用した、得意先指
定商品の味覚開発方向性の提示及びコンサルティングを
ビジネスとして行なうこともできる。

【０１０９】例えば、商品の商品名、感覚評価、購入意
欲に項分けした定量アンケート結果を用いて、商品と購
入意欲との関係について任意の分析手法により分析し、
しかる後、この分析に基づいて商品のコンサルティング
業務を行なってもよい。

【０１１０】具体的には、商品の商品名、感覚評価、購
入意欲に項分けした定量アンケート結果を用いて、商品
の購入意欲に密接に関係する五感評価と購入意欲に密接
に関係する五感評価の好適なバランスベクトルとにより
分析し、しかる後、この分析に基づいて商品のコンサル
ティングを行なうことが考えられる。

【０１１１】また、より確かなコンサルティングを行な
う観点から、前述した購入意欲に密接な五感評価やその
好適なバランスベクトルに加え、購入意欲に密接に関係
する五感評価に相関関係のある五感評価、により分析を
行ない、しかる後、この分析に基づいて商品のコンサル
ティングを行なってもよい。

【０１１２】なお、これらのコンサルティングには、同
システムにより抽出された結果（特に、重回帰分析部３
５による分析結果や偏相関分析部３５による分析結果）
を出力物（データを印刷出力した印刷物あるいは出力さ
れたデータを記憶した記憶媒体など）として提示しても
よい。

【０１１３】なお、本願発明は、上記各実施形態に限定
されるものでなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない
範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施
形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、そ
の場合、組み合わされた効果が得られる。さらに、上記
各実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示
される複数の構成用件における適宜な組み合わせにより
種々の発明が抽出され得る。例えば実施形態に示される
全構成要件から幾つかの構成要件が省略されることで発
明が抽出された場合には、その抽出された発明を実施す
る場合には省略部分が周知慣用技術で適宜補われるもの
である。

【０１１４】その他、本発明はその要旨を逸脱しない範
囲で種々変形して実施できる。

【０１１５】

【発明の効果】以上説明したように請求項１，４，７の
発明によれば、影響要素抽出手段が、定量アンケート結
果に基づいてＣＳポートフォリオ分析を実行し、各要素
のうち、購入意欲に影響を与える複数の影響要素を抽出
し、評価出力手段が、商品の各影響要素のデータを出力
するので、商品と消費者の購入意欲との関係を正確に把
握することができる。また、消費者の感覚を数値化し、
商品を開発する者の感覚を標準化することができる。

【０１１６】また、請求項２，５，８の発明によれば、
評価出力手段が、影響要素抽出手段により抽出された各
影響要素に基づいて、重回帰分析を実行し、当該各影響
要素間の好適な方向を示すバランスベクトルを出力する
ので、請求項１，４，７の効果に加え、商品企画の方向
性を明確にし、今後の方向性を提言することができる。

【０１１７】また、請求項１０の発明によれば、請求項
２，５，８の効果と同様の効果を奏する出力物を提供で
きるので、商品企画に関する会議やコンサルティングな
どを具体的に進めることができる。また、請求項１１，
１２の発明によれば、請求項１０，１４の出力物と同様
の分析結果を用い、商品企画に関するコンサルティング
を具体的に進めることができる。

【０１１８】さらに、請求項３，６，９の発明によれ
ば、相関組合出力手段が、影響要素抽出手段により抽出
された各影響要素に基づいて、当該各影響要素の偏相関
分析を実行し、前記各影響要素と相関関係をもつ要素と
を組合せ、出力し、示唆提示手段が、評価出力手段によ
り出力されたバランスベクトルと相関組合出力手段によ
り出力された相関関係の組合せとに基づいて、商品の各
要素を好適なバランスにするために示唆を与えるので、
請求項２，５，８の効果に加え、前述した正確な把握に
基づき、購入意欲の高い商品を生み出すための確度を高
めることができる。

【０１１９】また、請求項１５の発明によれば、請求項
３，６，９の効果と同様の効果を奏する出力物を提供で
きるので、商品企画に関する会議やコンサルティングな
どをより一層具体的に進めることができる。また、請求
項１３の発明によれば、請求項１５の出力物と同様の分
析結果を用い、商品企画に関するコンサルティングをよ
り一層具体的に進めることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による商品企画の流れを示す模式図

【図２】本発明における定量アンケート用紙の一例を示
す模式図

【図３】本発明における定量アンケート用紙の一例を示
す模式図

【図４】本発明の一実施形態に係る商品分析装置の適用
されたヒット商品企画システムの構成を示す模式図

【図５】同実施形態における平均折れ線グラフの一例を
示す模式図

【図６】同実施形態における多重対応マップの一例を示
す模式図

【図７】同実施形態における多重対応マップの一例を示
す模式図

【図８】同実施形態におけるＣＳ影響マップの一例を示
す模式図

【図９】同実施形態における重回帰分析結果の一例を示
す模式図

【図１０】同実施形態における組合せパターンの一例を
示す模式図

【図１１】同実施形態における動作を説明するためのフ
ローチャート

【図１２】同実施形態における動作を説明するためのフ
ローチャート

【図１３】同実施形態における平均折れ線グラフの一例
を示す模式図

【図１４】同実施形態における平均折れ線グラフの一例
を示す模式図

【図１５】同実施形態における平均折れ線グラフの一例
を示す模式図

【図１６】同実施形態における平均折れ線グラフの一例
を示す模式図

【図１７】同実施形態におけるＣＳポートフォリオ分析
結果の一例を表形式で示す図

【図１８】同実施形態におけるＣＳポートフォリオ分析
結果の一例を表形式で示す図

【図１９】同実施形態における相関要素を説明するため
の模式図

【図２０】同実施形態における偏相関分析結果の一例を
表形式で示す図

【図２１】同実施形態における改良指針を説明するため
の模式図

【図２２】同実施形態における重回帰分析結果の一例を
示す模式図

【図２３】同実施形態における変形例を説明するための
模式図

【図２４】同実施形態の効果における商品の違いを説明
するための図

【図２５】従来の商品企画の流れを説明するための模式
図

【符号の説明】

１０…商品選定装置 ２０…定量調査用装置 ３０…商品分析装置 ３１…データ記憶部 ３２…平均データ処理部 ３３…コレスポンデンス分析部 ３４…ＣＳポートフォリオ分析部 ３５…重回帰分析部 ３６…偏相関分析部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 秋山 浩 東京都台東区台東１丁目５番１号 凸版印 刷株式会社内 (72)発明者 矢澤 英孝 東京都台東区台東１丁目５番１号 凸版印 刷株式会社内 (72)発明者 倉田 力 東京都台東区台東１丁目５番１号 凸版印 刷株式会社内 Ｆターム(参考） 5B049 AA02 CC00 EE00 FF03 GG09

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 商品の複数の要素に対する定量アンケー
   ト結果に基づいて、前記商品の購入意欲を分析する商品
   分析装置であって、 前記定量アンケート結果に基づいてＣＳポートフォリオ
   分析を実行し、前記各要素のうち、購入意欲に影響を与
   える複数の影響要素を抽出する影響要素抽出手段と、 前記商品の前記各影響要素のデータを出力する評価出力
   手段と、 を備えたことを特徴とする商品分析装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の商品分析装置におい
   て、 前記評価出力手段は、前記影響要素抽出手段により抽出
   された各影響要素に基づいて、重回帰分析を実行し、当
   該各影響要素間の好適な方向を示すバランスベクトルを
   出力することを特徴とする商品分析装置。
3. 【請求項３】 請求項２に記載の商品分析装置におい
   て、 前記影響要素抽出手段により抽出された各影響要素に基
   づいて、当該各影響要素の偏相関分析を実行し、前記各
   影響要素と相関関係をもつ要素とを組合せ、出力する相
   関組合出力手段と、 前記評価出力手段により出力されたバランスベクトルと
   前記相関組合出力手段により出力された相関関係の組合
   せとに基づいて、前記商品の各要素を好適なバランスに
   するために示唆を与える示唆提示手段と、 を備えたことを特徴とする商品分析装置。
4. 【請求項４】 商品の複数の要素に対する定量アンケー
   ト結果に基づいて、前記商品の購入意欲を分析する商品
   分析方法であって、 前記定量アンケート結果に基づいてＣＳポートフォリオ
   分析を実行し、前記各要素のうち、購入意欲に影響を与
   える複数の影響要素を抽出する影響要素抽出工程と、 前記商品の前記各影響要素のデータを出力する評価出力
   工程と、 を含んでいることを特徴とする商品分析方法。
5. 【請求項５】 請求項４に記載の商品分析方法におい
   て、 前記評価出力工程は、前記影響要素抽出工程により抽出
   された各影響要素に基づいて、重回帰分析を実行し、当
   該各影響要素間の好適な方向を示すバランスベクトルを
   出力することを特徴とする商品分析方法。
6. 【請求項６】 請求項５に記載の商品分析方法におい
   て、 前記影響要素抽出工程により抽出された各影響要素に基
   づいて、当該各影響要素の偏相関分析を実行し、前記各
   影響要素と相関関係をもつ要素とを組合せ、出力する相
   関組合出力工程と、 前記評価出力工程により出力されたバランスベクトルと
   前記相関組合出力工程により出力された相関関係の組合
   せとに基づいて、前記商品の各要素を好適なバランスに
   するために示唆を与える示唆提示工程と、 を含んでいることを特徴とする商品分析方法。
7. 【請求項７】 商品の複数の要素に対する定量アンケー
   ト結果に基づいて、前記商品の購入意欲を分析する商品
   分析装置に用いられるコンピュータ読取り可能な記憶媒
   体であって、 前記商品分析装置のコンピュータを、 前記定量アンケート結果に基づいてＣＳポートフォリオ
   分析を実行し、前記各要素のうち、購入意欲に影響を与
   える複数の影響要素を抽出する影響要素抽出手段、 前記商品の前記各影響要素のデータを出力する評価出力
   手段、 として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピ
   ュータ読取り可能な記憶媒体。
8. 【請求項８】 請求項７に記載のコンピュータ読取り可
   能な記憶媒体において、 前記評価出力手段は、前記影響要素抽出手段により抽出
   された各影響要素に基づいて、重回帰分析を実行し、当
   該各影響要素間の好適な方向を示すバランスベクトルを
   出力することを特徴とするコンピュータ読取り可能な記
   憶媒体。
9. 【請求項９】 請求項８に記載のコンピュータ読取り可
   能な記憶媒体において、 前記商品分析装置のコンピュータを、 前記影響要素抽出手段により抽出された各影響要素に基
   づいて、当該各影響要素の偏相関分析を実行し、前記各
   影響要素と相関関係をもつ要素とを組合せ、出力する相
   関組合出力手段、 前記評価出力手段により出力されたバランスベクトルと
   前記相関組合出力手段により出力された相関関係の組合
   せとに基づいて、前記商品の各要素を好適なバランスに
   するために示唆を与える示唆提示手段、 として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピ
   ュータ読取り可能な記憶媒体。
10. 【請求項１０】 商品の複数の要素に対する定量アンケ
    ート結果に基づいて、前記商品とその購入意欲との関係
    を分析した出力物であって、 前記定量アンケート結果に基づくＣＳポートフォリオ分
    析により、前記商品の複数の要素のうち、購入意欲に影
    響を与えるｎ個の影響要素が抽出されたときの当該ｎ個
    の影響要素の大きさを示すｎ次元の座標軸と、 前記ｎ次元の座標軸に座標点として示される前記各影響
    要素間のデータと、 前記抽出された各影響要素に基づく重回帰分析により得
    られ、当該各影響要素間の好適な方向を示すバランスベ
    クトルと、 を提示したことを特徴とする出力物。
11. 【請求項１１】 商品の商品名、感覚評価、購入意欲に
    項分けした定量アンケート結果を用いて、 前記商品と購入意欲との関係について任意の分析手法に
    より分析し、しかる後、この分析に基づいて前記商品の
    コンサルティングを行なうことを特徴とする商品コンサ
    ルティング方法。
12. 【請求項１２】 商品の商品名、感覚評価、購入意欲に
    項分けした定量アンケート結果を用いて、 前記商品の購入意欲に密接に関係する五感評価と購入意
    欲に密接に関係する五感評価の好適なバランスベクトル
    とにより分析し、しかる後、この分析に基づいて前記商
    品のコンサルティングを行なうことを特徴とする商品コ
    ンサルティング方法。
13. 【請求項１３】 商品の商品名、感覚評価、購入意欲に
    項分けした定量アンケート結果を用いて、 前記商品の購入意欲に密接に関係する五感評価、購入意
    欲に密接に関係する五感評価の好適なバランスベクト
    ル、購入意欲に密接に関係する五感評価に相関関係のあ
    る五感評価、により分析し、しかる後、この分析に基づ
    いて前記商品のコンサルティングを行なうことを特徴と
    する商品コンサルティング方法。
14. 【請求項１４】 商品の商品名、感覚評価、購入意欲に
    項分けした定量アンケート結果を用いて、前記商品と購
    入意欲との関係を分析し、この分析により得られた前記
    商品の購入意欲に密接に関係する五感評価と購入意欲に
    密接に関係する五感評価の好適なバランスベクトルとを
    出力した出力物。
15. 【請求項１５】 商品の商品名、感覚評価、購入意欲に
    項分けした定量アンケート結果を用いて、前記商品と購
    入意欲との関係を分析し、この分析により得られた前記
    商品の購入意欲に密接に関係する五感評価、購入意欲に
    密接に関係する五感評価の好適なバランスベクトル、購
    入意欲に密接に関係する五感評価に相関関係のある五感
    評価とを出力した出力物。