JP2003076829A - 製品企画支援方法および製品企画支援装置 - Google Patents

製品企画支援方法および製品企画支援装置

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JP2003076829A
JP2003076829A JP2001265885A JP2001265885A JP2003076829A JP 2003076829 A JP2003076829 A JP 2003076829A JP 2001265885 A JP2001265885 A JP 2001265885A JP 2001265885 A JP2001265885 A JP 2001265885A JP 2003076829 A JP2003076829 A JP 2003076829A
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JP2001265885A
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Joji Maeda
丞治 前田
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Toshiba Corp
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Toshiba Corp
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    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

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  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ユーザーの対象製品に対する要望を適切に反
映した、製品コンセプトを、容易かつ迅速に決定する。 【解決手段】 対象製品の品質に対するユーザーの要求
を示す要求品質情報を生成し（Ｓ２０）、生成された要
求品質情報と対象製品に必要とされる機能に関する定量
的尺度との間の第１の相関値の入力に基づいて、定量的
尺度のそれぞれについての第１のスコアを算出し（Ｓ３
０）、定量的尺度および対象製品の部品要素との間の第
２の相関値と第１のスコアとに基づいて、部品要素のそ
れぞれについての第２のスコアおよび部品要素のそれぞ
れについてのコストを算出し（Ｓ４０）、解析すべき製
品コンセプトが複数の場合には、さらに、前記部品要素
についての前記第２のスコアの総和および前記コストの
総和を算出する（Ｓ５０）。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、製品企画支援方法
および製品企画支援装置に関する。特に、ユーザーの製
品に対する多様な要望に基づいて、新たな製品仕様を提
案するための製品コンセプトを決定する製品企画および
設計段階において、複数の製品コンセプト案を定量的か
つ視覚的に解析・評価可能として、顧客満足度の高いす
なわち市場競争力の高い製品設計コンセプトの製品また
はサービスを迅速かつ容易に企画・開発し、速やかに市
場に提供するための技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、新たな製品設計コンセプトを
具現化する製品やサービスの企画・開発においては、業
務効率の改善手法としての改善提案活動等が行われてい
たが、近年、より数学的、統計的手法を駆使した６σ
（シックスシグマ）などのＱＣ手法を取り入れて製品企
画を実行するケースが増えつつある。かかる手法におい
ては、業務効率改善提案活動の主導も、従来のボトムア
ップ型ではなく、トップダウンで強いリーダーシップの
下での経営改善、業務改善を進めることができる。
【０００３】かかる手法を進める際にも、統計的な各種
の解析手法をツールとしては用いながら、担当者の経験
と勘と成功例の踏襲とを判断基準としていたものから、
より客観的な統計手法、マトリクス手法などを複合的に
活用し、人間による判断要素を極力排除した要因分析が
指向されている。たとえば、ターゲットとする案件の特
徴に従い、複数の解析手法を使い分けて、対象を分析
し、効率的な改善に繋げる試みがなされている。さらに
は、顧客の満足といった従来は定量的に把握困難であっ
た要素に関しても、新たな手法を駆使して、検討要素に
組み入れられている。
【０００４】従来の改善提案活動のような、製造現場も
しくは営業前線だけではなく、研究、商品企画、製品開
発の各段階でも、こうした流れの中で、種々の施策が試
みされつつある。すなわち、従来の単純に数値的な手
法、例えば正規分布の解析、ｔ−検定、カイ二乗検定、
実験計画法等のようなデータ処理を主にした手法から、
問題点の要素を如何に分析、抽出してそれをどのように
改善していくか、に重点をおく手法、換言すれば過去の
経験、勘などを基礎とする業務改善というよりも、種々
の予断を廃した業務革新と呼ぶべき手法が指向されてい
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
製品企画には、以下の解決すべき問題点があった。
【０００６】すなわち、従来は、対象製品に対するユー
ザーのVOC(Voice of Customer：利用者、消費者、エン
ドユーザーの生の声や要求)を、製品企画（製品設計仕
様）にそのまま取り入れられるべきとされていた。この
ため、 （１）特に部品の提供先のメーカー担当者や現行製品の
ヘビーユーザーなどの場合には、例えば「RISCの性能は
２００MHz以上欲しい」など具体的なインプリメントを
想定して特定の数値で希望を述べるコメントや、「浮動
小数点演算機能とPCI(Peripheral Component Interconn
ect)インターフェース機能が欲しい」などの現行製品の
仕様に拘束されたコメントが多い。このため、これらVO
Cから得られる新たな製品の設計コンセプトは、現行製
品の延長線上の製品コンセプトにとどまるものであっ
て、固定的なインプリメンテーションの製品コンセプ
ト、すなわち現行製品の仕様の枠内の製品コンセプトし
か得ることができなかった。
【０００７】（２）特にエンドユーザーの場合には、例
えば「きれいな印字がよい」など、将来の理想を述べる
極めて抽象的なレベルのVOCに終始するコメントが多
く、これら抽象的なVOCを、特定の製品仕様に結びつく
製品の設計コンセプトのレベルに効率よく取り込むこと
ができなかった。
【０００８】このように、従来の製品企画においては、
聴取したユーザーのVOCの内容をそのまま製品企画案に
反映していた。しかしながら、これでは、ユーザーが真
に満足する仕様の製品を市場に提供するための製品企画
案（製品コンセプト）を得ることができなかった。した
がって、新製品の企画、開発に係るコストは上昇し、さ
らには市場競争力を持つヒット製品を迅速に市場に提供
することが非常に困難であった。
【０００９】また、製品企画においては、ことに多数の
要素もしくは変動要因を有する複数の対象物（例えば、
１つの製品に関する複数の企画案）から１つを選ぶ、あ
るいは相互の優劣をつけなければならないことが多く、
製品企画の各段階において、それぞれ個別のツールを用
いても、これら複数の要素あるいは対象物の選定、評価
を自動的に行うことができなかった。
【００１０】本発明は、上記の技術的課題を解決するた
めになされたものであって、その目的とするところは、
業務効率改善のための手法、たとえば製品企画、製品開
発において、ユーザーの対象製品に対する要望を適切に
反映した、ユーザー満足度の高い最適な製品コンセプト
を、容易かつ迅速に決定することのできる製品企画支援
方法および製品企画支援装置を提供することにある。
【００１１】また、本発明の他の目的は、多数の要素も
しくは多数の変動要因を有する複数の対象物から一つを
選ぶ、或いは相互の優劣を着けなければならない製品企
画において、これら複数の要素あるいは対象物の選定、
評価を定量的かつ視覚的に実行する点にある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明においては、ユー
ザーのVOCに基づいて対象製品についてユーザーが要求
する品質を示す要求品質（Customer Requirement、以下
「ＣＲ」と称する。）を生成し、多数の製品コンセプト
群中の各製品コンセプトを、ユーザーの要望の達成度を
定量的に評価するための尺度（技術機能尺度:Engineeri
ng Metrics、以下「ＥＭ」と称する。）を導入して、こ
の尺度のうちユーザーからの評価により重み付けされた
尺度を用いて、製品コンセプト中の部品構成の中から最
適な部品構成（Parts Characteristics、以下「ＰＣ」
と称する。）を選択することにより、製品コンセプトを
決定する。
【００１３】また、製品企画における解析の対象となる
もの（例えば、ある製品に関する製品コンセプト）が複
数存在する場合に、それぞれの製品コンセプトについ
て、上記ＣＲ、ＥＭおよびＰＣを、二次元平面上に展開
して解析を実施する手法、例えばＱＦＤ（Quality Func
tion Deployment）などの手法によって解析を進め、各
ＰＣの価値と価格を評価／算定した段階で、新たに対象
物に含まれるものの価値の総和と価格の総和を算定す
る。さらに、検討を加えようとする複数の対象物それぞ
れに対して独立に算定した、価値の総和と価格の総和を
解析する。
【００１４】具体的には、例えば、一方の軸には価値の
総和を尺度とし、他方の軸には価格の総和を尺度とした
二次元平面を構成して、各対象物の価値の総和と価格の
総和を基に其の平面上にそれぞれ配置して、其の配置の
関係を解析する。これにより、異なったＰＣで構成され
る複数の対象物（例えば、製品コンセプト）相互の優劣
関係を、定量的かつ視覚的に示すことができ、最適な製
品コンセプトを自動的に決定することが可能となる。
【００１５】したがって、多数の製品コンセプトのパタ
ーンのうち、ユーザーの声を正確に取り込み、最初から
ポイント（範囲）を絞り込んで製品の設計コンセプトが
選択できるとともに、現行製品の仕様に拘束されない、
自由度の高い製品コンセプトが迅速かつ容易に得られ
る。
【００１６】本発明のある特徴によれば、対象製品に関
連するユーザーの要望情報を解析して、前記対象製品の
品質に対するユーザーの要求を示す要求品質情報を生成
し、該要求品質情報を記憶手段に記憶する要求品質情報
生成ステップと、生成された前記要求品質情報と、前記
対象製品に必要とされる機能に関する定量的尺度との間
の第１の相関値の入力に基づいて、前記定量的尺度のそ
れぞれについての第１のスコアを算出する第１の評価ス
テップと、前記定量的尺度および前記対象製品の部品要
素との間の第２の相関値と、前記第１のスコアとに基づ
いて、前記部品要素のそれぞれについての第２のスコア
および前記部品要素のそれぞれについてのコストを算出
する第２の評価ステップと、解析すべき製品コンセプト
が複数の場合には、さらに、前記部品要素についての前
記第２のスコアの総和および前記コストの総和を算出す
る総和算出ステップとを含むことを特徴とする製品企画
支援方法が提供される。
【００１７】本発明の他の特徴によれば、前記製品企画
支援方法は、さらに、前記第２のスコアの総和と前記コ
ストの総和に基づいて、前記第２のスコアを一方の軸と
し、前記コストを他方の軸とする二次元平面上に、前記
製品コンセプトのそれぞれの位置を表示する表示ステッ
プを含む。
【００１８】本発明の他の特徴によれば、前記製品企画
支援方法は、さらに、前記第２のスコアの総和と前記コ
ストの総和に基づいて、複数の製品コンセプト群から最
適な製品コンセプトを決定するステップを含む。
【００１９】本発明の他の特徴によれば、前記製品企画
支援方法は、解析すべき製品コンセプトが複数の場合に
は、各製品コンセプトについて、前記第１の評価ステッ
プ、前記第２の評価ステップおよび前記総和算出ステッ
プを繰り返す。
【００２０】本発明の他の特徴によれば、前記製品企画
支援方法は、さらに、前記第２のスコアおよび前記コス
トに基づいて、前記対象製品の前記部品要素の中から、
改善すべき部品要素を選択する選択ステップを含む。
【００２１】本発明の他の特徴によれば、前記第１の評
価ステップにおける第１のスコアは、入力された重みに
従い、重み付けされたスコアである。
【００２２】本発明の他の特徴によれば、前記第１の評
価ステップは、前記要求品質情報を一方の軸とし、前記
定量的尺度を他方の軸とする第１のマトリクス画面を出
力するステップと、前記第１のマトリクス画面のクロス
ポイントに入力された第１の相関値に基づいて、前記定
量的尺度のそれぞれについての第１のスコアを算出する
ステップとを含む。
【００２３】本発明の他の特徴によれば、前記第２の評
価ステップは、前記定量的尺度を一方の軸とし、対象製
品の前記部品要素を他方の軸とする第２のマトリクス画
面を出力するステップと、前記第２のマトリクス画面の
クロスポイントに入力された第２の相関値に基づいて、
前記部品要素のそれぞれについての第２のスコアを算出
するステップとを含む。
【００２４】本発明の他の特徴によれば、対象製品の品
質に対するユーザーの要求を示す要求品質情報を一方の
軸とし、前記対象製品に必要とされる機能に関する定量
的尺度を他方の軸とする第１のマトリクス画面を、表示
手段に表示するステップと、表示された前記第１のマト
リクス画面のクロスポイントに、前記要求品質情報と前
記定量的尺度との相関を示す第１のデータの入力を促す
ステップと、前記第１のマトリクス画面の前記クロスポ
イントに入力された第１のデータを記憶手段に記憶する
ステップと、前記定量的尺度を一方の軸とし、前記対象
製品の部品要素を他方の軸とする第２のマトリクス画面
を、前記表示手段に表示するステップと、表示された前
記第２のマトリクス画面のクロスポイントに、前記定量
的尺度と前記部品要素との相関を示す第１のデータの入
力を促すステップと、前記第２のマトリクス画面の前記
クロスポイントに入力された第２のデータを前記記憶手
段に記憶するステップとを含むことを特徴とする製品企
画支援方法が提供される。
【００２５】本発明の他の特徴によれば、対象製品に関
連するユーザーの要望情報を解析して、前記対象製品の
品質に対するユーザーの要求を示す要求品質情報を生成
し、該要求品質情報を記憶手段に記憶する要求品質情報
生成部と、生成された前記要求品質情報と、前記対象製
品に必要とされる機能に関する定量的尺度との間の第１
の相関値の入力に基づいて、前記定量的尺度のそれぞれ
についての第１のスコアを算出する第１の評価部と、前
記定量的尺度および前記対象製品の部品要素との間の第
２の相関値と、前記第１のスコアとに基づいて、前記部
品要素のそれぞれについての第２のスコアおよび前記部
品要素のそれぞれについてのコストを算出する第２の評
価部と、解析すべき製品コンセプトが複数の場合には、
さらに、前記部品要素についての前記第２のスコアの総
和および前記コストの総和を算出する総和算出部とを具
備することを特徴とする製品企画支援装置が提供され
る。
【００２６】本発明の他の特徴によれば、前記製品企画
支援装置は、さらに、前記第２のスコアの総和と前記コ
ストの総和に基づいて、前記第２のスコアを一方の軸と
し、前記コストを他方の軸とする二次元平面上に、前記
製品コンセプトのそれぞれの位置を表示する表示部を含
む。
【００２７】本発明の他の特徴によれば、前記製品企画
支援装置は、さらに、前記第２のスコアの総和と前記コ
ストの総和に基づいて、複数の製品コンセプト群から最
適な製品コンセプトを決定する製品コンセプト決定部を
具備する。
【００２８】本発明の他の特徴によれば、前記製品企画
支援装置は、さらに、前記第２のスコアおよび前記コス
トに基づいて、前記対象製品の前記部品要素の中から、
改善すべき部品要素を選択する部品要素選択部を具備す
る。
【００２９】本発明の他の特徴によれば、前記第１の評
価部における第１のスコアは、入力された重みに従い、
重み付けされたスコアである。
【００３０】本発明の他の特徴によれば、前記第１の評
価部は、前記要求品質情報を一方の軸とし、前記定量的
尺度を他方の軸とする第１のマトリクス画面を出力する
第１のマトリクス画面出力部と、前記第１のマトリクス
画面のクロスポイントに入力された第１の相関値に基づ
いて、前記定量的尺度のそれぞれについての第１のスコ
アを算出する第１のスコア算出部とを具備する。
【００３１】本発明の他の特徴によれば、前記第２の評
価部は、前記定量的尺度を一方の軸とし、対象製品の前
記部品要素を他方の軸とする第２のマトリクス画面を出
力する第２のマトリクス画面出力部と、前記第２のマト
リクス画面のクロスポイントに入力された第２の相関値
に基づいて、前記部品要素のそれぞれについての第２の
スコアを算出する第２のスコア算出部とを具備する。
【００３２】本発明の他の特徴によれば、対象製品の品
質に対するユーザーの要求を示す要求品質情報を一方の
軸とし、前記対象製品に必要とされる機能に関する定量
的尺度を他方の軸とする第１のマトリクス画面を、表示
手段に表示する第１のマトリクス画面出力部と、表示さ
れた前記第１のマトリクス画面のクロスポイントに、前
記要求品質情報と前記定量的尺度との相関を示す第１の
データの入力を促す第１の入力部と、前記定量的尺度を
一方の軸とし、前記対象製品の部品要素を他方の軸とす
る第２のマトリクス画面を、前記表示手段に表示する第
２のマトリクス画面出力部と、表示された前記第２のマ
トリクス画面のクロスポイントに、前記定量的尺度と前
記部品要素との相関を示す第１のデータの入力を促す第
２の入力部と、前記第１のマトリクス画面の前記クロス
ポイントに入力された第１のデータ、および前記第２の
マトリクス画面の前記クロスポイントに入力された第２
のデータを記憶する記憶手段とを具備することを特徴と
する製品企画支援装置が提供される。
【００３３】本発明の他の特徴によれば、対象製品に関
連するユーザーの要望情報を解析して、前記対象製品の
品質に対するユーザーの要求を示す要求品質情報を生成
し、該要求品質情報を記憶手段に記憶する要求品質情報
生成処理と、生成された前記要求品質情報と、前記対象
製品に必要とされる機能に関する定量的尺度との間の第
１の相関値の入力に基づいて、前記定量的尺度のそれぞ
れについての第１のスコアを算出する第１の評価処理
と、前記定量的尺度および前記対象製品の部品要素との
間の第２の相関値と、前記第１のスコアとに基づいて、
前記部品要素のそれぞれについての第２のスコアおよび
前記部品要素のそれぞれについてのコストを算出する第
２の評価処理と、解析すべき製品コンセプトが複数の場
合には、さらに、前記部品要素についての前記第２のス
コアの総和および前記コストの総和を算出する総和算出
処理とを含み、これらの処理をコンピュータに実行させ
ることを特徴とする製品企画支援プログラムを格納した
コンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。
【００３４】本発明の他の特徴によれば、対象製品に関
連するユーザーの要望情報を解析して、前記対象製品の
品質に対するユーザーの要求を示す要求品質情報を生成
し、該要求品質情報を記憶手段に記憶する要求品質情報
生成処理と、生成された前記要求品質情報と、前記対象
製品に必要とされる機能に関する定量的尺度との間の第
１の相関値の入力に基づいて、前記定量的尺度のそれぞ
れについての第１のスコアを算出する第１の評価処理
と、前記定量的尺度および前記対象製品の部品要素との
間の第２の相関値と、前記第１のスコアとに基づいて、
前記部品要素のそれぞれについての第２のスコアおよび
前記部品要素のそれぞれについてのコストを算出する第
２の評価処理と、解析すべき製品コンセプトが複数の場
合には、さらに、前記部品要素についての前記第２のス
コアの総和および前記コストの総和を算出する総和算出
処理とを含み、これらの処理をコンピュータに実行させ
ることを特徴とする製品企画支援プログラムが提供され
る。
【００３５】本発明の他の特徴によれば、対象製品の品
質に対するユーザーの要求を示す要求品質情報を一方の
軸とし、前記対象製品に必要とされる機能に関する定量
的尺度を他方の軸とする第１のマトリクス画面を、表示
手段に表示する処理と、表示された前記第１のマトリク
ス画面のクロスポイントに、前記要求品質情報と前記定
量的尺度との相関を示す第１のデータの入力を促す処理
と、前記第１のマトリクス画面の前記クロスポイントに
入力された第１のデータを記憶手段に記憶する処理と、
前記定量的尺度を一方の軸とし、前記対象製品の部品要
素を他方の軸とする第２のマトリクス画面を、前記表示
手段に表示する処理と、表示された前記第２のマトリク
ス画面のクロスポイントに、前記定量的尺度と前記部品
要素との相関を示す第１のデータの入力を促す処理と、
前記第２のマトリクス画面の前記クロスポイントに入力
された第２のデータを前記記憶手段に記憶する処理とを
含み、これらの処理をコンピュータに実行させることを
特徴とする製品企画支援プログラムが提供される。
【００３６】
【発明の実施の形態】＜本実施例の概要＞製品企画を含
む業務改善手法の作業における各段階は、Define（定
義）、Measure（測定）、Analyze（分析）、Improve
（改善）、Control（管理）の各段階（DMAIC）で示され
る。そして、それぞれの段階でどのような手法を使うか
で問題改善の度合いも自ずと異なってくる。特に、Defi
ne（定義）、Measure（測定）、Analyze（分析）の段階
において、問題点を最も左右する要素を特定できるか否
かで問題改善の程度は著しく変化する。問題点の要因分
析の手法としては、例えばDrill Down Tree（ドリルダ
ウンツリー）、フィッシュボーン線図、CVCA(Customer
Value Chain Analysis)、QFD(Quality Function Deploy
pment)、Cost/Worth Analysis等がある。それぞれのア
イテムの特色や傾向に従って、手法を使い分けて利用す
ることができる。
【００３７】例えば、従来、製品企画という場面におい
ては、改善提案等はあまり馴染みがなく、どちらかとい
うと顧客のキーマンの経験と勘、担当者のひらめき、顧
客とのコネクション、等がものをいう分野であった。か
かる分野においても、例えば上記のQFD、Cost/Worth An
alysis等の手法を用いることにより、定量的に、システ
ムソリューション（システム製品）を構成するどの要素
がそのソリューションの価値や価格に対して、最も大き
な変動要因となるか、価値や価格の改善に最も有効な手
法は何か、といった分析が容易になる。
【００３８】ここで、複数の対象物に単一もしくは２個
程度（すなわちごく少数の）の属性が付属する場合に、
その複数の対象物間の優劣の比較や、単一の対象物を構
成する多種多様な属性の対象物に対する影響度などはそ
れなりに手法が確立しているが、多数の属性を持つそれ
ぞれの対象物同士の優劣の判断に関しては、手法が確立
していない。例えば、前者の例としては２サンプルＴ検
定などが該当するし、後者としてはＱＦＤなどが該当す
る。ところが、４値、５値、…となってくると前者の手
法では対応することができず、複数の候補の中から最も
価値が高いものを選べと言われても後者の手法によって
はそのようなことは不可能である。
【００３９】例えば、製品企画、製品開発などを想定す
ると、属性の定量的な単位が異なっている（それぞれの
要素毎の単位が異なっていると理解しても良いが、「価
格が安い」、「スピードが速い」、「故障しにくい」等
と言った要素を同列に並べていることと理解しても良
い）為に純粋に統計的な手法は適用困難で、もっぱらＱ
ＦＤ手法などに頼ることになる。ＱＦＤでは、ＶＯＣ
（＝Voice of Customer、利用者、消費者、エンドユー
ザーの生の声や要求）を対象物の価値に置き換え、それ
を対象物の構成要素部品に対して展開するという手法を
持っているので、極めて製品企画、製品開発と言ったア
イテムに対しての親和性が高い。最終的にはCost/worth
Analysisの二次元平面表示まで持ち込むと、対象物を
構成する部材要素の中での特異な（或いはそぐわない、
改善の余地のある）要素が目視可能になる。
【００４０】しかし、ＱＦＤ＋Cost/worth Analysisに
よっても、対象物が唯一の場合しか対応が出来ない。し
たがって、構成要素が多種多様な状態で存在する複数の
対象物同士の優劣、もしくはピックアップといった作業
はかなり困難な状態である。
【００４１】図６は、ある製品についての製品企画が複
数ある場合の、それぞれのCost/worth分析結果の一例を
示す。図６から明らかなように、例えば「商品Ａ，Ｂ，
Ｃ，が同一の機能を実現する目標を持っているが、それ
ぞれ部品などの構成が異なっている。どれを選べば良い
か解析したい」といったことは出来ない。
【００４２】本発明においては、上記のＱＦＤ手法を使
用することにより、複数の対象物に対しての分析を実行
して業務改善を図ることができる手法が提供される。
【００４３】本実施形態では、ＱＦＤ手法を一部改変し
て、複数の対象物相互の優劣関係を定量的に明示するよ
うに構成した。よって、作業の中途まではＱＦＤ手法を
そのまま踏襲するし、ＱＦＤ手法としての結果も利用可
能である。
【００４４】具体的には、ＱＦＤ手法でそれぞれの対象
物の解析で部品単品毎の価値と価格を算出し、さらに各
対象物毎に価格の総和と価値の総和を算出する。そし
て、それぞれの対象物の総価格を総価値を２次元平面に
プロットして分析を行う。
【００４５】かかる手順により、それぞれの対象物の位
置付けを定量的に示して、意思決定（例えば、商品企画
案の決定、開発プランの策定など）を容易に行うことが
可能となる。
【００４６】＜本発明の実施形態の具体的構成および機
能＞以下、図１乃至図１８を参照して、本発明の実施形
態に係る製品企画支援方法および製品企画支援装置を詳
細に説明する。
【００４７】本実施形態は、ユーザーの対象製品に対す
る要望を内容とするVOCを分析し、顧客が対象製品によ
り得られる潜在的利益と感じるところの真の要望を抽出
し、この真の要望を示す要求品質情報（ＣＲ）に対して
ユーザーに重み付けさせ、さらにこの重み付けされた真
の要望と相関の高い尺度（ＥＭ）を用いて製品コンセプ
トを決定する機能を提供する。
【００４８】さらに、本実施形態は、多数の要素もしく
は多数の変動要因を有する複数の製品企画案から一つを
選ぶ、或いは相互の優劣を着けなければならない場合
に、これら複数の要素あるいは対象物の選定、評価を定
量的かつ視覚的に実行する機能を提供する。
【００４９】図１は、本発明の第１の実施形態に係る製
品企画支援装置の機能構成を示すブロック図である。
【００５０】尚、本明細書において、製品とは、有体物
である製品とともに、無体であるサービスをも含む概念
である。
【００５１】図１に示すように、第１の実施形態に係る
製品企画支援装置１００は、VOC収集部１０と、ユーザ
ー情報データベース１０ａと、VOCデータベース１０ｂ
と、要求品質生成部２０と、要求品質生成ルール２０ａ
と、要求品質データベース２０ｂと、ＥＭ評価部３０
と、ＥＭデータベース３０ｂと、製品企画情報データベ
ース３０ｂと、部品評価部４０と、製品企画案解析部５
０と、入出力部６０とを具備する。
【００５２】VOC収集部１０は、ユーザーからの対象製
品に対する要望を記述する（生の声を記述する）VOCを
収集して要求品質生成部２０に受け渡すとともに、VOC
データベース１０ｂに蓄積し、さらにVOC収集の際にVOC
を入力したユーザーの識別情報や対象製品を使用する状
況を示す場面情報などを、ユーザー属性情報としてユー
ザー情報データベース１０ａに保存する。尚、このVOC
はユーザーの発話を音声情報として保存するか、あるい
は発話内容を記述した言語情報として保存した情報であ
る。
【００５３】要求品質生成部２０は、VOC収集部１０か
ら受け渡されたVOCを、例えば、要求品質生成ルール２
０ａを適用することにより、要求品質（顧客の要求：Ｃ
Ｒ）に変換して要求品質データベース２０ｂに保存す
る。この要求品質（ＣＲ）とは、単なる数値目標を述べ
たものや所望する機能を述べたものなど、多様な抽象度
で記述されるユーザーのVOCから、後述する所定のルー
ルである要求品質生成ルール２０ａを適用することによ
り、ユーザーが対象製品に対して所望する製品の使用状
態を示す情報であって、真に利益と認識する要望に関す
る情報である。
【００５４】ＥＭ評価部３０は、予め対象製品、あるい
は対象製品群ごとに技術機能尺度（ＥＭ）データベース
３０ａに記憶された評価指標群のそれぞれと、要求品質
生成部２０により生成された要求品質との相互関係の強
弱（相関）に基づく配点を算出して各ＥＭに重み付けを
し、対象製品においてユーザーが最も製品評価の尺度と
して重視するＥＭを決定する。ここにおけるＥＭは、ユ
ーザーの対象製品に対する潜在的利益の達成度を定量的
に測定可能な尺度であって、数値により定量的に評価可
能な指標であることが望ましい。重み付けされたＥＭは
要求品質（ＣＲ）と対応づけられて製品企画情報データ
ベース３０ｂに出力される。
【００５５】尚、評価指標（ＥＭ）のそれぞれと相関を
配点されるべき要求品質（ＣＲ）は、あらかじめユーザ
ーにアンケート等により評価させることにより重み付け
してからスコア算出に用いられてもよい。
【００５６】部品評価部４０は、ＥＭと、対象物を構成
する部品特性（Parts Characteristics：ＰＣ）との相
互関係の強弱（相関）に基づく配点を算出して各ＰＣに
重み付けをし、対象製品において、各ＰＣごとの価値
（Worth）およびコスト(Cost)の総和を算出する。
【００５７】製品企画案解析部５０は、ある対象製品に
ついての複数の製品企画案（製品コンセプト）について
の、二次元平面上における価値（Worth）およびコスト
(Cost)の解析を実行して、総価値（Worth）と総コスト
(Cost)のバランスがとれている製品企画案（コンセプ
ト）を最適な製品企画案として選択して、二次元平面上
に入力されたデータとともに製品企画情報データベース
３０ｂに出力する。
【００５８】入出力部６０は、各種の入出力デバイスを
介して、製品企画支援装置１００にローカルに、あるい
はネットワークを介してリモートに設けられる。入出力
部６０は、各種の相互関係の強弱（相関）、例えば、
（１）要求品質群とＥＭ群との間の相互関係の強弱（相
関）、（２）ＥＭ群とＰＣ群との間の相互関係の強弱
（相関）、（３）各製品企画案の総価値および総コスト
とのバランスを評価する際に、設計者に対して入出力画
面を提供し、入力された情報を、ＥＭ評価部３０、部品
評価部４０および製品企画案解析部５０のいずれかに受
け渡す。
【００５９】次に、本発明の第１の実施形態に係る製品
設計方法の処理手順について説明する。
【００６０】図２は、本発明の第１の実施形態に係る製
品企画支援方法の概略の処理アルゴリズムを示すフロー
チャートである。
【００６１】まず、VOC収集部１０において、VOC収集に
最も適したユーザーは誰であるかが決定され、顧客ある
いはエンドユーザーなどの決定された範囲のユーザーか
らVOCを収集する（ステップＳ１０）。
【００６２】要求品質生成部２０において、この収集さ
れたVOCを分析し、VOCに内包されるユーザーの真の要求
は何か、最終的にユーザーが対象製品で利益と感じるも
のは何か、をユーザーの要望が反映された要望情報、す
なわち要求品質（ＣＲ）として抽出する（ステップＳ２
０）。
【００６３】ＥＭ評価部３０において、要求品質（Ｃ
Ｒ）と、要求品質を実現するために必要となる機能であ
るＥＭとの間の相互関係の強弱が、二次元平面のマトリ
クス上で評価され、各ＥＭに重み付けがされる（ステッ
プＳ３０）。
【００６４】部品評価部４０において、重み付けされた
各ＥＭと各ＰＣとの間の相互関係の強弱が、二次元平面
のマトリクス上で評価され、各ＰＣに重み付けがされる
（ステップＳ４０）。
【００６５】製品企画案解析部５０において、製品企画
案ごとに、重み付けされたＥＭに基づく価値についての
スコアの総和と、重み付けされたＰＣに基づく価格（コ
スト）についてのスコアの総和とが、二次元平面のマト
リクス上で評価され、最適な価値・コストバランスを有
する製品企画案が選択される（ステップＳ５０）。ここ
で生成された製品コンセプトは、例えば価格、技術水
準、開発期間その他の要素により分析され、製品化され
る設計仕様が決定される。
【００６６】入出力部６０において、上記解析結果がマ
トリクスとともに随時表示出力される（ステップＳ６
０）。
【００６７】具体的な設計は、ここで選択された製品企
画案（製品コンセプト）に基づいて進められる。上記ス
テップＳ１０〜Ｓ６０のプロセスにより製品設計、開発
をすることにより、必ずしもユーザーの述べたVOCのと
おりの製品設計仕様でなくとも、ユーザーのVOCに内包
されるユーザーの真の要望を反映した、より少ないコス
トで自由度の高い、かつユーザーの満足度の高い製品コ
ンセプトが、定量的評価により生成できる。
【００６８】次に、本実施形態における製品企画支援処
理の詳細を、「ＦＡＸ製品に搭載する新しいシステムＬ
ＳＩの商品企画を行う」という題材を例題として、以下
に説明する。本実施形態においては、例えば一般に知ら
れるＱＦＤ（Quality Function Deployment）手法を、
要素間の相関を評価するためのインターフェースとして
利用することができる。なお、本来のＱＦＤ手法ではこ
れよりも多岐に渡っての操作が行われている事を、あら
かじめ指摘しておく。たとえば、「Ｆａｘの商品企画」
に必要な要素も実際には複雑多岐にわたるのであるが、
本実施形態においては、説明に差し支えのない範囲を省
略する。また、以下の説明は、必ずしも実際の製品など
に一致するものではないことをあらかじめ示唆してお
く。
【００６９】図３は、ＥＭ評価部３０が行うＥＭ評価処
理（ステップＳ３０）の詳細処理手順を示すフローチャ
ートである。
【００７０】図３に示すように、ＥＭ評価ステップＳ３
０では、まず、検討対象となる部品構成が選択される
（ステップＳ３０１）。たとえば、ＦＡＸの部品構成で
あれば、Ａ案、Ｂ案およびＣ案・・・から１つの案が選
択される。
【００７１】検討対象となる部品構成（この例ではＦＡ
Ｘ製品に搭載する新しいシステムＬＳＩの商品企画）に
対しての、要求品質（ＣＲ）を、要求品質データベース
２０ｂから読み込む（ステップＳ３０３）。例えば、新
しいＦＡＸの製品企画の場合、 ・従来製品のソフトウェアが流用しやすい ・システムの故障検出がしやすい ・ユーザーの設置作業が簡単 ・通信時間が短い ・表示用ＬＣＤが大きい などが要求品質（ＣＲ）として考えられる。尚、このそ
れぞれの項目は市場調査、担当者へのヒアリング、ブレ
ーンストーミングなどで得られたＶＯＣから抽出する。
【００７２】図７は、これらの要求品質（ＣＲ）をＱＦ
Ｄのマトリクス（ＱＦＤ１マトリクスとする。）上の縦
軸に記入した一例を示す。
【００７３】図３に戻り、記入された要求品質（ＣＲ）
のそれぞれの項目が、どの程度の重要性を持つかを、例
えば１０段階の絶対評価による重みの入力をユーザーに
促す（ステップＳ３０５）。例えば、上記のＣＲの項目
それぞれに対して ・従来製品のソフトウェアが流用しやすい → ９点 ・システムの故障検出がしやすい → ２点 ・ユーザーの設置作業が簡単 → ４点 ・通信時間が速い → ３点 と点数化していく。尚、これをCustomer Weights（Ｃ
Ｗ：利用者による各項目の重み付け）と称する。
【００７４】図８は、これらのＣＷが、ＱＦＤ１マトリ
クスに入力された一例を示す。
【００７５】図３に戻り、ＱＦＤ１の横軸に、検討対象
となる事項を実現するために必要となる機能であるEngi
neering Metrics（技術機能尺度：ＥＭ）を、ＥＭデー
タベース３０ａから読み込む（ステップＳ３０７）。例
えば、新しいＦＡＸの製品企画の場合、 ・回線への接続プロトコル手順 ・システムセットアップ手順 ・ＦＡＸモデムの通信スピード ・ＬＣＤの表示能力 ・プリンタの解像度 …etc などがＥＭとして挙げられる。
【００７６】図９は、これらのＥＭが、ＱＦＤ１マトリ
クスに入力された一例を示す。
【００７７】入力されたＣＲとＥＭが、図７ないし図９
に示すように、２次元平面状でマトリクス状に配置さ
れ、入出力部６０により表示出力される。表示出力され
たＱＦＤ１マトリクスに対して、ＣＳとＥＭの相互関係
の強弱を示すデータの入力を促し、入力されたデータを
ＱＦＤ１マトリクスのクロスポイントに点数化して落と
しこむ（ステップＳ３０９）。点数入力では任意の重み
付け点数が入力されてよいが、一例として、強い相互関
係があれば９点、中程度の相互関係なら３点、相互関係
がある程度なら１点、相互関係が無ければ空欄のままと
してもよい。例えば、ＣＲの「従来製品のソフトウェア
が流用しやすい」という項目に対して、ＥＭの側では、
例えば、 ・回線への接続プロトコル手順 → ９点 ・システムセットアップ手順 → ３点 ・ＦＡＸモデムの通信スピード → ９点 ・ＬＣＤの表示能力 → ３点 ・プリンタのサーマルヘッド制御手順 → ３点 ・ＣＰＵの処理ＭＩＰＳ値 → ３点 ・ＲＯＭの容量 → ３点 などと入力されたものとする。尚、解析を容易にするた
めには、点数は相対評価として一つの行（もしくは列）
での最高の評価は１クロスポイントに限定する事が望ま
しい。尚、この作業を行うマトリクス平面をＱＦＤ１と
仮称する（ステップＳ３１１）。
【００７８】クロスポイントに入力された点数につき、
ＱＦＤ１のマトリクス平面でＥＭの列の加重計算が実行
される（ステップＳ３１３）。例えば、「回線への接続
プロトコル手順」というＥＭの項目を例にとって示すと
次の手順となる。まずステップＳ３１１までの処理で、
該当の列でどのクロスポイントに得点が入っているかが
チェックされる。すると、例えば ・従来製品のソフトウェアが流用しやすい とのクロスポイントに ９点 ・通信速度が速い とのクロスポイントに ３点 ・開発人員が少なくて済む とのクロスポイントに ３点 ・通話の音が良い とのクロスポイントに １点 そして他のクロスポイントには点数が入っていないと解
る。
【００７９】次に、各クロスポイントに対応するＣＳの
Customer Weightsの値がチェックされる。それが例え
ば、 ・従来製品のソフトウェアが流用しやすい Customer Weights ９点 ・通信速度が速い Customer Weights ３点 ・開発人員が少なくて済む Customer Weights ７点 ・通話の音が良い Customer Weights ２点 と入力されているならば、 「回線への接続プロトコル手順」の加重計算値＝９×９
＋３×３＋３×７＋１×２＝１１３点 と算出できる。これをRaw Score（ＱＦＤ１）と称す
る。すなわち、 加重計算値（Raw Score(QFD1)）=Σ（CR各項目のWeigh
t）×対応クロスポイントの得点 となる。これと同様の操作を、各ＥＭ列について実行し
て、其の値をそれぞれのRaw Scoreのフィールドに表示
する。
【００８０】図１０は、これらのRaw ScoreがＱＦＤ１
マトリクスに表示された一例を示す。
【００８１】すべてのＥＭ列で加重計算値を算出したな
らば、各Raw Scoreの値を、その総和に対するパーセン
テージ表示に変換する（ステップＳ３１５）。これをRe
lative Weight(QFD1）と称する。すなわち、 Relative Weights(QFD1)=Raw Score(QFD1)/ΣRaw Score
(QFD1)×100 となる。これにより、要求品質（ＣＲ）が、対象物の持
つ個々の機能要素に対してどの程度の相対的な影響度を
持つかを判断することができる。例えば、先に計算した
「回線への接続プロトコル手順」のRelative Weight(QF
D1）＝０．１２となっている。
【００８２】図１０には、これらのRelative Weight
が、Raw ScoreとともにＱＦＤ１マトリクスに表示され
た一例を示す。
【００８３】上記のＥＭ評価ステップ（ステップＳ３
０）により、製品企画案に対する各ＥＭの相対的な影響
の程度を示す数値がRelative Weightの値として算出さ
れる。
【００８４】図４は、部品評価部４０が行う部品評価処
理（ステップＳ４０）の詳細処理手順を示すフローチャ
ートである。
【００８５】図４に示すように、部品評価ステップＳ４
０では、まず、第２のＱＦＤマトリクスが入出力部６０
を介して表示出力される。この第２のＱＦＤマトリクス
は、ＥＭ、すなわち技術機能尺度（本実施形態では、新
しいＦＡＸがどのような機能を持つべきかを最小単位レ
ベルに分解して示している）と、対象物を構成する部品
特性（本実施形態では、新しい商品企画で提案する予定
のＦａｘがどんな半導体部品で構成されるかを示すこと
になる）の相互関係を示す２次元マトリクスを構成す
る。この作業を行うマトリクスをＱＦＤ２と仮称する
（ステップＳ４０１）。
【００８６】図１１は、これらのＥＭおよびそれぞれの
Relative WeightをＱＦＤ２マトリクス上の縦軸に記入
した一例を示す。
【００８７】各ＥＭについて、先のＱＦＤ１で算出した
加重計算値のパーセンテージ値（Relative Weight(QFD
1））が継承されて行側に配置される。一方、対象物を
構成する部品特性（Parts Characteristics：ＰＣ）が
ＱＦＤ２マトリクスの行側に配置される。本実施形態で
は、例えばＦＡＸを構成する半導体部品として ・ＣＰＵ ・Ｆａｘモデム ・Analog Front End IC ・画像処理回路 ・データ圧縮／伸張回路 ・音声コーデック回路 …etc 等を挙げることができる。
【００８８】ＱＦＤ２マトリクスに入力されたＣＲとＥ
Ｍが、図１１に示すように、２次元平面状でマトリクス
状に配置され、入出力部６０により表示出力される。図
４に戻り、表示出力されたＱＦＤ２マトリクスに対し
て、上記のステップＳ３０９と同様の手順で、ＥＭとＰ
Ｃの相互関係の強弱を示すデータの入力を促し、入力さ
れたデータをＱＦＤ２マトリクスのクロスポイントに点
数化して落としこむ（ステップＳ４０３）。例えばＥＭ
の「回線への接続プロトコル手順」に対して、ＰＣ側の
関与の度合いを ・ＣＰＵ とのクロスポイントに ３点 ・Ｆａｘモデム とのクロスポイントに １点 ・Analog Front End IC とのクロスポイントに １点 ・Speech Network回路 とのクロスポイントに ３点 ・ＲＯＭ とのクロスポイント １点 その他のクロスポイントは０点、等と入力されたものと
する。
【００８９】図１２は、各ＥＭについて、ＰＣとのクロ
スポイントに数値が入力されたＱＦＤ２マトリクスの一
例を示す。尚、ＱＦＤ１マトリクスの場合と同様に、Ｑ
ＦＤ２マトリクスにおいても、解析を容易にするために
は、点数は相対評価として一つの行（もしくは列）での
最高の評価は１つのクロスポイントに限定することが望
ましい。
【００９０】ＱＦＤ２のマトリクス平面で、ＰＣの列の
加重計算を実行する（ステップＳ４０５）。例えば「Ｆ
ａｘモデム」というＰＣの項目を例にとって説明すると
次のとおりとなる。まず、ステップＳ４０３までの処理
で、該当のＰＣ列のどのクロスポイントに得点が入って
いるかチェックする。すると、例えば、図１２に示すよ
うに、 ・回線への接続プロトコル手順 とのクロスポイントに １点 ・ＦＡＸモデムの制御手段 とのクロスポイントに ３点 ・ＦＡＸモデムの通信スピード とのクロスポイントに ９点 ・ＦＡＸモデムのＳ／Ｎ とのクロスポイントに ９点 そして他のクロスポイントには点数が入っていないもの
とする。
【００９１】次に、各クロスポイントに対応するＥＭの
Phase1 Relative Weight(QFD1のマトリクスで生成し
た、各ＥＭの重み付け)の値がチェックされる。これらP
hase1Relative Weightが例えば、 ・回線への接続プロトコル手順 のPh.1 Relative Weightに ０．１２ ・ＦＡＸモデムの制御手段 のPh.1 Relative Weightに ０．１１ ・ＦＡＸモデムの通信スピード のPh.1 Relative Weightに ０．０３ ・ＦＡＸモデムのＳ／Ｎ のPh.1 Relative Weightに ０．０１ と算出されていたならば、 ＰＣ「Ｆａｘモデム」の加重計算値＝１×0.12＋３×0.
11＋９×0.03＋９×0.01＝0.88 と算出される。
【００９２】尚、この加重計算値は、本実施形態におい
て、Raw Scoreと称しており、この値は、「対象物を構
成する個々の部品がどのような価値を含んでいるかを、
消費者の要求／実現すべき機能から演鐸的に算出したも
の」となる。
【００９３】すべてのＰＣ列についてRaw Scoreを算出
した後、各ＰＣ列についての加重計算値を、これの総和
に対するパーセンテージ表示に変換する（ステップＳ４
０７）。この各ＰＣ列についての加重計算値のパーセン
テージ表示により、個々の部品が顧客要求に由来する対
象物の持つ価値に対しての相対的な割合が判断できる。
これをRelative Worthと称する（図１２参照）。
【００９４】一方、ＰＣは基本的に部品であるので、部
品としての価値情報を持っている。そこでこの部品とし
ての価値情報の入力を、ＱＦＤ２のRaw Costの欄に促す
（ステップＳ４０９）。尚、このコストには、単純な部
品費だけでなく、ソフトウェアの費用、部品の開発費そ
の他の要素を加味する事も可能であるが、個々の検討の
場合により異なる。例えば、図１２に示すように、Ｆａ
ｘモデムが３００円、ＣＰＵが１５０円とこの例ではな
っているが、何か特別なソフトウェアを開発しそれを個
々のデバイスに頭数で割って負担させなければならない
とすると、ソフトウェア代：５０円／device等と項目が
加わることになる。
【００９５】すべてのＰＣ列でRaw Costを算出した後、
各ＰＣ列のRaw Costの値を、これらの総和に対するパー
センテージ表示に変換する（ステップＳ４１１）。これ
により、個々の部品が対象物の総コスト（もしくは検討
に加えている部材群）の中での相対的な位置付けが判明
する。これをRelative Costと称する。
【００９６】すなわち、Relative Cost= Raw Cost/ΣRa
w Cost×100となる。
【００９７】ここで、ステップＳ３０１からステップＳ
４１１までの処理によって算出された各部品のRelative
WorthとRelative Costを、二次元平面Ｘ−Ｙプロット
することができる。
【００９８】図１３は、Ｘ軸をRelative Worth、Ｙ軸に
Relative Costを配置した二次元平面の表示例を示す。
尚、この図１３で明示される解析結果を、Cost/Worth A
nalysisと称する。
【００９９】図１３に示す最終的に算出されたCost/Wor
th Analysisでは以下のような分析が可能となる。対象
物を構成する個々の部品はその属性に従い、二次元平面
上にプロットされるが、その平面状での位置によって、
価値（Worth）と価格（Cost）のバランスが適切か否か
が容易に判断することができる。例えば、以下のような
分析ができる。
【０１００】・価値と価格のバランスがとれている場合
は、図面上で原点から延びている４５度の線の近傍に位
置する。（図１３においては、ROM、EEPROM等） ・４５度線よりも上方に位置する場合は、価値と比較し
て価格が割高である事を示す。よって価格を下げるか、
価値を上げるかの改善が必要と判る。（図１３において
は、SRAM、Ｆａｘモデム等） ・４５度線よりも下方に位置する場合は、価格と比較し
て必要以上に高い価値がある、顧客にとって「お買い
得」である事を示す。（図１３においては、ＣＰＵ、画
像処理回路等） ・原点から離れている部品ほど、対象物に対して強い支
配力を持つ。故に、価格にせよ、価値にせよ、この原点
から最も隔離している部品を見直したり、修正したりす
る場合の方が、改善の効果は相対的に大きいことにな
る。（図１３においては、ＣＰＵ） 上記のステップＳ３０１ないしステップＳ４１１の処理
により、最終的には顧客の要求（Customer Requiremen
ts）を出発点として、対象物の構成要素部品のチューニ
ングの優先順位付けや現状の位置付けが可能となり、製
品企画案の価値向上および製品コスト削減のための有力
なツールが提供される。図１３に示すとおり、価格もし
くは価値が突出したものは一目瞭然でわかるので、この
プロットを基に部材毎の調整を実行することができる。
さらに、調整後にまた新たにこのルーチンを施して改善
の結果を確認する事ができる。このルーチンを何サイク
ルか繰り返すうちに対象物のクオリティや価格が改善さ
れてゆくことになる。
【０１０１】尚、上記のステップＳ３０１ないしステッ
プＳ４１１の各処理は、パーソナルコンピュータ上で稼
働するソフトウェア、例えばMicrosoft社のExcelなどで
マクロ処理を含めたテンプレート、等で簡便な形で実現
することができる。したがって、本実施形態の上記手法
を利用するユーザーは、各種パラメータを入力するだけ
で自動的に解析結果を得ることができる。
【０１０２】なお、上記のステップＳ３０１ないしステ
ップＳ４１１の処理は、ある特定の対象物の価値や価格
の改善度合いを定量的／客観的に判断する為に有効であ
る。特に、半導体、ＬＳＩなどの能動的な機能部品で主
に構成される対象物（製品）でどの部品に問題点があ
り、それをどの様に修正すれば改善可能であるかをユー
ザーが視覚的かつ定量的に判断することができる。
【０１０３】次に、本実施形態において、さらに評価す
べき対象物（製品コンセプト）が複数となった場合に付
加される処理を以下に説明する。
【０１０４】上記のステップＳ３０１ないしステップＳ
４１１の処理のみの場合、唯一の対象物に対してその構
成要素の振舞いを規定できるが、対象物が複数となった
途端に有効な手法と言えなくなる。なぜならば、ステッ
プＳ３０１ないしステップＳ４１１の処理のみでは、対
象物の内部に対する解析の手法に止まるからである。
【０１０５】具体的な例として、あらためてＦａｘの商
品企画を行う場合を想定してみる。現在、Ｆａｘのよう
な機器はＬＳＩ及びその他の部品で主要な機能は構成さ
れている。このため、どのようなＬＳＩ構成とするかの
選択が製品企画の大きなポイントとなる。
【０１０６】例えば、ＣＰＵであれば、8bit CISC, 16b
it CISC，32bit RISC等、Faxモデムであれば、モデムCh
ip、DSPモデム、CPU sofutwareモデム等、さらにメモリ
ーチップであれば、各種の種別や容量等という具合に、
考えられる部品のバリエーションの中から、最も適切な
ものを選択するという手順が不可欠となる。
【０１０７】以下、複数の製品企画案（部品のバリエー
ション）から最適な製品企画案を選択する場合の処理手
順を詳細に説明する。
【０１０８】まず、図３および図４に示すステップＳ３
０１ないしステップＳ４１１を実行し、図１２に示すと
おり、各ＰＣ列についてのRaw Score（価値）、Raw Cos
t（価格）を算出する。製品企画や開発ターゲットの選
択などの場合には、想定した対象物毎にこの処理を行
う。例えば、新しいＦａｘの商品企画を行う場合、先に
例示した様にＣＰＵやＦａｘモデムの選択の仕方で３個
の候補があがったとするならば、そのそれぞれに対し
て、ステップＳ３０１ないしステップＳ４１１までの処
理を繰り返す。
【０１０９】各ＰＣ列についてRaw Score（価値）およ
びRaw Cost（価格）が算出されると、以下の値が算出さ
れる（図４のステップＳ４１３）。
【０１１０】 Σ Raw Worth ＝ 各ＰＣ毎のRaw Scoreの総和 Σ Raw Cost ＝ 各ＰＣ毎のRaw Costの総和 ここで、それぞれの算出値の意味を示すと、 Σ Raw Worth ＝ その対象物（例えば商品企画）の総
付加価値 Σ Raw Cost ＝ 其の対象物の総コスト（例えば製品
のＴＯＶ（工場出荷価格）の一部） となる。
【０１１１】図１４（ａ）は、ある製品企画案につい
て、Σ Raw WorthおよびΣ Raw Costが算出された状態
のＱＦＤ２マトリクスの一例を示す。
【０１１２】なお、本実施形態では、例えばマイクロソ
フトの表計算ソフトウェアExcelを利用することがで
き、この場合には各セルに計算式を埋め込む事で自動的
にΣ Raw WorthおよびΣ Raw Costを算出することがで
きる。
【０１１３】例えば ΣWorth ＝ SUM（Xn:Yn)、ΣCost
＝ SUM(Xm:Ym)という計算式をセルに埋め込んでおけば
よい。
【０１１４】図１４（ａ）に示されたＱＦＤ２マトリク
スへの入力および計算を、それぞれの対象物（製品企画
案）毎に実行する（図４のステップＳ４１５）。例え
ば、新しいＦａｘ用ＩＣシステムソリューションである
場合、企画Ａ＝8bit CISCを核としたもの、企画Ｂ＝16b
it CISCを核としたもの、企画Ｃ＝32bit RISCを核とし
たもの、等とする。そして、例えば、図１５に示すとお
り、企画Ａ について、ΣWorth＝12points，Σcost＝15
00￥，企画Ｂについて、ΣWorth＝11points，Σcost＝1
800￥，企画Ｃについて、ΣWorth＝15points，Σcost＝
2300￥という算出結果が得られたものとする。
【０１１５】図５は、製品企画案解析部５０による製品
企画案解析処理（ステップＳ５０）の詳細を説明するフ
ローチャートである。
【０１１６】それぞれの対象物（製品企画案）毎の、Σ
Raw Worth、Σ Raw Costが算出できたならば、Ｘ軸を
ΣRaw Cost、Ｙ軸をΣ Raw Worthとする二次元平面を生
成する（ステップＳ５０１）。この二次元平面をΣCost
/Worth面という。
【０１１７】それぞれの対象物（製品企画案）毎の、Σ
Raw Worth、Σ Raw Costを、Ｘ軸をΣ Raw Cost、Ｙ軸
をΣ Raw Worthとして、各対象物ごとにΣCost/Worth面
にプロットする（ステップＳ５０３）。
【０１１８】尚、このΣCost/Worth面を用いた解析を、
Σ Cost/worht Analysisと称する。この解析処理も、上
記と同様、作業ソフトウェアにマクロを埋め込んで半自
動的に実施することが容易であることは言うまでもな
い。
【０１１９】図１６に示すように、ΣCost/Worth面上の
各対象物がプロットされた位置によって、対象物の相互
の位置付けに関して判断することができる（ステップＳ
５０５）。例えば、図１６のとおりに対象物がプロット
されているものとする。
【０１２０】・総付加価値と総コストのバランスがとれ
ている場合は、図面上で原点から延びている４５度の線
の近傍に位置する。（図１６においてはＢ，Ｃの対象物
が相当する） ・４５度線よりも上方に位置する場合は、総付加位置と
比較して総コストが割高である事を示す。よって、価格
を下げるか、価値を上げるかの改善が必要と判る。（図
１６においてはＡの対象物が相当する） ・さらにＹ軸方向である値以上の対象物は排除するとい
う手法を採用してもよい。これは例えば、商品企画にお
いて総コストがある値を超えてしまえば提案としての魅
力が無くなることが自明であるようなケースに相当す
る。（図１６においては対象物Ａが線分αより上方に存
在しているが、この線分より下に位置させないと提案と
して排除されるという手法である） ・４５度線よりも下方に位置する場合は、総コストと比
較して必要以上に高い総付加価値がある、顧客にとって
「お買い得」である事を示す。（図１６においてはＤの
対象物が相当する） ・Ｘ軸方向である値以下の対象物は排除するという手法
を採用してもよい。これは例えば、商品企画などにおい
て総付加価値＝商品としての“魅力”があるレベルより
下回るのであれば提案として無意味となる場合に相当す
る。（図１６においては線分βより原点に近い側にある
提案を排除するという手法である。本実施形態では、提
案Ａは選択されず、Ｂ，Ｃ，Ｄは容認できると見ること
ができる） 以上のような指針を基に考えれば、不適当な対象物をこ
の手法で定量的、客観的かつ容易に行えるようになるこ
とは明らかである。図１６を例にとって考えるならば、
提案Ｃが最も有力な選択肢であることを、視覚的に容易
に判断することができる。
【０１２１】なお、ステップＳ５０５においては、図１
６のようなΣCost/Worth面を入出力部６０を介してユー
ザーに対して表示させ、ユーザーが最終的に最適な製品
企画案を選択してもよく、あるいは上記の指針に基づく
ルールを予め記憶手段に記憶しておくことにより、自動
的に最適な１つまたは複数の製品企画案を出力結果とし
て出力するよう構成してもよい。
【０１２２】図１７は、本発明の各実施形態に係る製品
企画支援装置および製品企画支援システムのハードウエ
ア構成を示すブロック図である。
【０１２３】本発明の各実施形態に係る製品設計装置１
００は、例えば、図２０に示される構成を有する。すな
わち、本発明の各実施形態に係る製品設計装置１００は
１つまたは複数のコンピュータシステム内に製品企画支
援処理の各要素を内蔵することにより構成される。
【０１２４】図２０に示すように、コンピュータシステ
ムは、マイクロプロセッサのような中央演算処理装置１
１０およびシステムバス１１２を介して相互に接続され
る他の多くのユニットからなる。このコンピュータシス
テム１００は、ランダムアクセスメモリ１１４と、リー
ドオンリーメモリ１１６と、ハードディスク装置１２０
などのような周辺装置をシステムバス１１２に接続する
Ｉ／Ｏアダプタ１１８と、キーボード１２４，マウス１
２６，スピーカ１２８、マイク１３２あるいはタッチス
クリーン（図示せず）等のユーザーインターフェース装
置をシステムバス１１２に接続するユーザーインターフ
ェースアダプタ１２２と、通信ネットワークへこのコン
ピュータシステムを接続する通信アダプタ１３４と、表
示装置１３８をシステムバス１１２に接続するディスプ
レーアダプタ１３６と、フロッピー（登録商標）ディス
ク１１４，光ディスク１４６および各種メモリカード１
４８をそれぞれ駆動する外部ディスクドライバー１４２
とを具備する。
【０１２５】これらフロッピーディスク１１４，光ディ
スク１４６および各種メモリカード１４８などに代表さ
れるコンピュータ読み取り可能な各種の記憶媒体に、本
発明の製品企画支援処理の各機能を実行するための製品
設計プログラムを格納し、外部ディスクドライバーを介
してこれらの記憶媒体からの所定の読み出し操作を行う
ことにより、これらの記憶媒体に格納された本発明の製
品企画支援処理の各機能を実行するための製品企画支援
プログラムをコンピュータシステム内にインストールす
ることができる。これらのプログラムをランダムアクセ
スメモリ１１４にロードし、中央演算処理装置１１０で
実行することにより、本発明の製品企画支援処理が実現
される。なお、上記製品企画支援プログラムは、１つの
コンピュータ上で実行されてもよく、複数のネットワー
ク接続されたコンピュータ上で実行されてもよい。複数
のコンピュータ上で実行される場合には、それぞれのコ
ンピュータ上で稼働するモジュールが、これを記憶する
記憶媒体によりそれぞれのコンピュータにロードされ
る。
【０１２６】図１８は、インターネットのようなネット
ワークに実装された本発明の実施形態の一例を示す。本
発明に係る製品企画支援システムは、ネットワーク２０
０を介してサーバー２０４に接続される複数のクライア
ントマシン２０２を含む。サーバー２０４に製品企画支
援装置１００を配置し、入出力部６０をクライアント２
０２に配置して、本実施形態に係る製品企画支援システ
ムをネットワークに実装すれば、本実施形態を大規模に
実施することができる。
【０１２７】本実施形態によれば、以下の効果が得られ
る。
【０１２８】すなわち、本実施形態によれば、ユーザー
の対象製品に対する要望を内容とするVOCを分析し、顧
客が対象製品により得られる潜在的利益と感じるところ
の真の要望を抽出し、この真の要望を示す要求品質情報
（ＣＲ）に対してユーザーに重み付けさせ、さらにこの
重み付けされた真の要望と相関の高い尺度（ＥＭ）を用
いて製品コンセプトを決定する機能が提供される。
【０１２９】さらに、本実施形態によれば、多数の要素
もしくは多数の変動要因を有する複数の製品コンセプト
から一つを選ぶ、或いは相互の優劣を着けなければなら
ない場合に、これら複数の要素あるいは製品コンセプト
群からの最適な製品コンセプトの選定、評価を定量的か
つ視覚的に実行する機能が提供される。
【０１３０】これにより、業務効率の改善のための手法
において、特に製品開発などのように、多数の要素もし
くは多数の変動要因を有する複数の対象物から一つを選
ぶ、或いは相互の優劣を着けなければならない場合に、
有用な手法が提供される。尚、本実施形態に係る手法は
従来の手法とも親和性があるＱＦＤ手法の形式を取るこ
とで作業が簡便となり、データを流用することができる
という利点も持つ。
【０１３１】
【発明の効果】本発明の手法を利用する事で、これまで
適切な手法が無く対応困難であった、複数の対象物を相
手とした商品企画や開発検討段階などで、より精度が高
い検討を行う事ができる。また、本発明の手法は従来か
らの検討手法とも親和性が良いので、併用なども簡単と
なる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る製品設計装置の
機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る製品設計方法の概略処
理手順を示すフローチャート図である。
【図３】図２のＥＭ評価ステップＳ３０におけるＥＭ評
価処理の詳細を示すフローチャート図である。
【図４】図２の部品特性評価ステップＳ４０における部
品特性評価処理の詳細を示すフローチャート図である。
【図５】図２の製品企画案解析ステップＳ５０における
製品企画案解析処理の詳細を示すフローチャートであ
る。
【図６】製品企画ごとのCost/Worth分析結果の出力イメ
ージを示す概念図である。
【図７】ＥＭ評価部３０が入出力部６０を介して出力す
る、要求品質とＥＭとのＱＦＤ１マトリクスを表示する
入出力画面イメージの一例を示す図である。
【図８】図７のＱＦＤ１マトリクスにおいて、ユーザー
による各要求品質の項目への重み付け数値が入力された
様子を示す図である。
【図９】図７のＱＦＤ１マトリクスにおいて、横軸にＥ
Ｍが配列された様子を示す図である。
【図１０】図７のＱＦＤ１マトリクスにおいて、各要求
品質項目と各ＥＭ項目のクロスポイントに、相関を示す
数値が入力された様子を示す図である。
【図１１】図７のＱＦＤ１マトリクスから承継されたＥ
Ｍおよび相対重みと部品特性とのＱＦＤ２マトリクスを
表示する入出力画面イメージの一例を示す図である。
【図１２】図１１のＱＦＤ２マトリクスにおいて、各Ｅ
Ｍ項目と各部品特性項目のクロスポイントへの配点に基
づいて、各部品特性項目列の価値およびコストを示す値
が算出された様子を示す図である。
【図１３】製品企画案解析部５０が入出力部６０を介し
て出力する、ある１つの製品企画案についての各部品特
性を二次元平面上にプロットしたCost/Worth分析結果画
面イメージの一例を示す図である。
【図１４】図１１のＱＦＤ２マトリクスにおいて、ある
１つの製品企画案についての、価値およびコストの総和
を示す値が算出された様子を示す図である。
【図１５】製品企画ごとのCost/Worth分析結果が二次元
平面上にプロットされた様子を示す概念図である。
【図１６】製品企画案解析部５０が入出力部６０を介し
て出力する、複数の製品企画案を、価値の総和およびコ
ストの総和に基づいて二次元平面上にプロットしたΣCo
st/Worth分析結果画面イメージの一例を示す図である。
【図１７】本発明の各実施形態に係る製品設計装置およ
び製品設計システムのハードウエア構成の一例を示すブ
ロック図である。
【図１８】本発明の各実施形態に係る製品設計装置およ
び製品設計システムのネットワーク構成の一例を示す図
である。
【符号の説明】
１０ ＶＯＣ収集部 １０ａ ユーザー情報データベース １０ｂ ＶＯＣデータベース ２０ 要求品質生成部 ２０ａ 要求品質生成ルール ２０ｂ 要求品質データベース ３０ ＥＭ評価部 ３０ａ ＥＭデータベース ３０ｂ 製品企画情報データベース ４０ 部品評価部 ５０ 製品企画案解析部 ６０ 入出力部 １００ 製品企画支援装置

Claims (20)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 対象製品に関連するユーザーの要望情報
    を解析して、前記対象製品の品質に対するユーザーの要
    求を示す要求品質情報を生成し、該要求品質情報を記憶
    手段に記憶する要求品質情報生成ステップと、 生成された前記要求品質情報と、前記対象製品に必要と
    される機能に関する定量的尺度との間の第１の相関値の
    入力に基づいて、前記定量的尺度のそれぞれについての
    第１のスコアを算出する第１の評価ステップと、 前記定量的尺度および前記対象製品の部品要素との間の
    第２の相関値と、前記第１のスコアとに基づいて、前記
    部品要素のそれぞれについての第２のスコアおよび前記
    部品要素のそれぞれについてのコストを算出する第２の
    評価ステップと、 解析すべき製品コンセプトが複数の場合には、さらに、
    前記部品要素についての前記第２のスコアの総和および
    前記コストの総和を算出する総和算出ステップとを含む
    ことを特徴とする製品企画支援方法。
  2. 【請求項２】 前記製品企画支援方法は、さらに、 前記第２のスコアの総和と前記コストの総和に基づい
    て、前記第２のスコアを一方の軸とし、前記コストを他
    方の軸とする二次元平面上に、前記製品コンセプトのそ
    れぞれの位置を表示する表示ステップを含むことを特徴
    とする請求項１に記載の製品企画支援方法。
  3. 【請求項３】 前記製品企画支援方法は、さらに、 前記第２のスコアの総和と前記コストの総和に基づい
    て、複数の製品コンセプト群から最適な製品コンセプト
    を決定するステップを含むことを特徴とする請求項１ま
    たは２に記載の製品企画支援方法。
  4. 【請求項４】 前記製品企画支援方法は、 解析すべき製品コンセプトが複数の場合には、各製品コ
    ンセプトについて、前記第１の評価ステップ、前記第２
    の評価ステップおよび前記総和算出ステップを繰り返す
    ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか記載の製
    品企画支援方法。
  5. 【請求項５】 前記製品企画支援方法は、さらに、 前記第２のスコアおよび前記コストに基づいて、前記対
    象製品の前記部品要素の中から、改善すべき部品要素を
    選択する選択ステップを含むことを特徴とする請求項１
    ないし４のいずれか記載の製品企画支援方法。
  6. 【請求項６】 前記第１の評価ステップにおける第１の
    スコアは、入力された重みに従い、重み付けされたスコ
    アであることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか
    記載の製品企画支援方法。
  7. 【請求項７】 前記第１の評価ステップは、 前記要求品質情報を一方の軸とし、前記定量的尺度を他
    方の軸とする第１のマトリクス画面を出力するステップ
    と、 前記第１のマトリクス画面のクロスポイントに入力され
    た第１の相関値に基づいて、前記定量的尺度のそれぞれ
    についての第１のスコアを算出するステップとを含むこ
    とを特徴とする請求項１ないし６のいずれか記載の製品
    企画支援方法。
  8. 【請求項８】 前記第２の評価ステップは、 前記定量的尺度を一方の軸とし、対象製品の前記部品要
    素を他方の軸とする第２のマトリクス画面を出力するス
    テップと、 前記第２のマトリクス画面のクロスポイントに入力され
    た第２の相関値に基づいて、前記部品要素のそれぞれに
    ついての第２のスコアを算出するステップとを含むこと
    を特徴とする請求項１ないし７のいずれか記載の製品企
    画支援方法。
  9. 【請求項９】 対象製品の品質に対するユーザーの要求
    を示す要求品質情報を一方の軸とし、前記対象製品に必
    要とされる機能に関する定量的尺度を他方の軸とする第
    １のマトリクス画面を、表示手段に表示するステップ
    と、 表示された前記第１のマトリクス画面のクロスポイント
    に、前記要求品質情報と前記定量的尺度との相関を示す
    第１のデータの入力を促すステップと、 前記第１のマトリクス画面の前記クロスポイントに入力
    された第１のデータを記憶手段に記憶するステップと、 前記定量的尺度を一方の軸とし、前記対象製品の部品要
    素を他方の軸とする第２のマトリクス画面を、前記表示
    手段に表示するステップと、 表示された前記第２のマトリクス画面のクロスポイント
    に、前記定量的尺度と前記部品要素との相関を示す第１
    のデータの入力を促すステップと、 前記第２のマトリクス画面の前記クロスポイントに入力
    された第２のデータを前記記憶手段に記憶するステップ
    とを含むことを特徴とする製品企画支援方法。
  10. 【請求項１０】 対象製品に関連するユーザーの要望情
    報を解析して、前記対象製品の品質に対するユーザーの
    要求を示す要求品質情報を生成し、該要求品質情報を記
    憶手段に記憶する要求品質情報生成部と、 生成された前記要求品質情報と、前記対象製品に必要と
    される機能に関する定量的尺度との間の第１の相関値の
    入力に基づいて、前記定量的尺度のそれぞれについての
    第１のスコアを算出する第１の評価部と、 前記定量的尺度および前記対象製品の部品要素との間の
    第２の相関値と、前記第１のスコアとに基づいて、前記
    部品要素のそれぞれについての第２のスコアおよび前記
    部品要素のそれぞれについてのコストを算出する第２の
    評価部と、 解析すべき製品コンセプトが複数の場合には、さらに、
    前記部品要素についての前記第２のスコアの総和および
    前記コストの総和を算出する総和算出部とを具備するこ
    とを特徴とする製品企画支援装置。
  11. 【請求項１１】 前記製品企画支援装置は、さらに、 前記第２のスコアの総和と前記コストの総和に基づい
    て、前記第２のスコアを一方の軸とし、前記コストを他
    方の軸とする二次元平面上に、前記製品コンセプトのそ
    れぞれの位置を表示する表示部を含むことを特徴とする
    請求項１０に記載の製品企画支援装置。
  12. 【請求項１２】 前記製品企画支援装置は、さらに、 前記第２のスコアの総和と前記コストの総和に基づい
    て、複数の製品コンセプト群から最適な製品コンセプト
    を決定する製品コンセプト決定部を具備することを特徴
    とする請求項１０または１１に記載の製品企画支援装
    置。
  13. 【請求項１３】 前記製品企画支援装置は、さらに、 前記第２のスコアおよび前記コストに基づいて、前記対
    象製品の前記部品要素の中から、改善すべき部品要素を
    選択する部品要素選択部を具備することを特徴とする請
    求項１０ないし１２のいずれか記載の製品企画支援装
    置。
  14. 【請求項１４】 前記第１の評価部における第１のスコ
    アは、入力された重みに従い、重み付けされたスコアで
    あることを特徴とする請求項１０ないし１３のいずれか
    記載の製品企画支援装置。
  15. 【請求項１５】 前記第１の評価部は、 前記要求品質情報を一方の軸とし、前記定量的尺度を他
    方の軸とする第１のマトリクス画面を出力する第１のマ
    トリクス画面出力部と、 前記第１のマトリクス画面のクロスポイントに入力され
    た第１の相関値に基づいて、前記定量的尺度のそれぞれ
    についての第１のスコアを算出する第１のスコア算出部
    とを具備することを特徴とする請求項１０ないし１４の
    いずれか記載の製品企画支援装置。
  16. 【請求項１６】 前記第２の評価部は、 前記定量的尺度を一方の軸とし、対象製品の前記部品要
    素を他方の軸とする第２のマトリクス画面を出力する第
    ２のマトリクス画面出力部と、 前記第２のマトリクス画面のクロスポイントに入力され
    た第２の相関値に基づいて、前記部品要素のそれぞれに
    ついての第２のスコアを算出する第２のスコア算出部と
    を具備することを特徴とする請求項１０ないし１５のい
    ずれか記載の製品企画支援装置。
  17. 【請求項１７】 対象製品の品質に対するユーザーの要
    求を示す要求品質情報を一方の軸とし、前記対象製品に
    必要とされる機能に関する定量的尺度を他方の軸とする
    第１のマトリクス画面を、表示手段に表示する第１のマ
    トリクス画面出力部と、 表示された前記第１のマトリクス画面のクロスポイント
    に、前記要求品質情報と前記定量的尺度との相関を示す
    第１のデータの入力を促す第１の入力部と、 前記定量的尺度を一方の軸とし、前記対象製品の部品要
    素を他方の軸とする第２のマトリクス画面を、前記表示
    手段に表示する第２のマトリクス画面出力部と、 表示された前記第２のマトリクス画面のクロスポイント
    に、前記定量的尺度と前記部品要素との相関を示す第１
    のデータの入力を促す第２の入力部と、 前記第１のマトリクス画面の前記クロスポイントに入力
    された第１のデータ、および前記第２のマトリクス画面
    の前記クロスポイントに入力された第２のデータを記憶
    する記憶手段とを具備することを特徴とする製品企画支
    援装置。
  18. 【請求項１８】 対象製品に関連するユーザーの要望情
    報を解析して、前記対象製品の品質に対するユーザーの
    要求を示す要求品質情報を生成し、該要求品質情報を記
    憶手段に記憶する要求品質情報生成処理と、 生成された前記要求品質情報と、前記対象製品に必要と
    される機能に関する定量的尺度との間の第１の相関値の
    入力に基づいて、前記定量的尺度のそれぞれについての
    第１のスコアを算出する第１の評価処理と、 前記定量的尺度および前記対象製品の部品要素との間の
    第２の相関値と、前記第１のスコアとに基づいて、前記
    部品要素のそれぞれについての第２のスコアおよび前記
    部品要素のそれぞれについてのコストを算出する第２の
    評価処理と、 解析すべき製品コンセプトが複数の場合には、さらに、
    前記部品要素についての前記第２のスコアの総和および
    前記コストの総和を算出する総和算出処理とを含み、こ
    れらの処理をコンピュータに実行させることを特徴とす
    る製品企画支援プログラムを格納したコンピュータ読み
    取り可能な記憶媒体。
  19. 【請求項１９】 対象製品に関連するユーザーの要望情
    報を解析して、前記対象製品の品質に対するユーザーの
    要求を示す要求品質情報を生成し、該要求品質情報を記
    憶手段に記憶する要求品質情報生成処理と、 生成された前記要求品質情報と、前記対象製品に必要と
    される機能に関する定量的尺度との間の第１の相関値の
    入力に基づいて、前記定量的尺度のそれぞれについての
    第１のスコアを算出する第１の評価処理と、 前記定量的尺度および前記対象製品の部品要素との間の
    第２の相関値と、前記第１のスコアとに基づいて、前記
    部品要素のそれぞれについての第２のスコアおよび前記
    部品要素のそれぞれについてのコストを算出する第２の
    評価処理と、 解析すべき製品コンセプトが複数の場合には、さらに、
    前記部品要素についての前記第２のスコアの総和および
    前記コストの総和を算出する総和算出処理とを含み、こ
    れらの処理をコンピュータに実行させることを特徴とす
    る製品企画支援プログラム。
  20. 【請求項２０】 対象製品の品質に対するユーザーの要
    求を示す要求品質情報を一方の軸とし、前記対象製品に
    必要とされる機能に関する定量的尺度を他方の軸とする
    第１のマトリクス画面を、表示手段に表示する処理と、 表示された前記第１のマトリクス画面のクロスポイント
    に、前記要求品質情報と前記定量的尺度との相関を示す
    第１のデータの入力を促す処理と、 前記第１のマトリクス画面の前記クロスポイントに入力
    された第１のデータを記憶手段に記憶する処理と、 前記定量的尺度を一方の軸とし、前記対象製品の部品要
    素を他方の軸とする第２のマトリクス画面を、前記表示
    手段に表示する処理と、 表示された前記第２のマトリクス画面のクロスポイント
    に、前記定量的尺度と前記部品要素との相関を示す第１
    のデータの入力を促す処理と、 前記第２のマトリクス画面の前記クロスポイントに入力
    された第２のデータを前記記憶手段に記憶する処理とを
    含み、これらの処理をコンピュータに実行させることを
    特徴とする製品企画支援プログラム。
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