JP2006039836A - 商品評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 従来の商品評価装置では自商品が複数の商品の中でどのような商品コンセプト位置にあるかは判るが、次に開発する商品についてどのコンセプトを強調すれば良いかが判らなかったので、商品開発に生かすことが難しかった。
【解決手段】 複数種類の収集データを入力する入力手段１と、入力された収集データに基いて複数の商品の評価を、複数の評価項目について行う評価手段２と、評価手段による評価結果を出力する出力手段３とを備えた商品評価装置であって、評価手段２は、入力された複数種類の収集データの内容に基いて、各商品の各評価項目を、複数のエリアに分類するポジショニング処理手段２１と、各評価項目の収集データを、分類されたエリアに応じた重み付けを行いながら数値化した評価スコアを算出する評価スコア計算処理手段２２と、算出された評価スコアに基いて、各エリアにおける評価項目毎に各商品の順位付けを行う比較処理手段２３とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、複数の収集データに基いて商品評価を行い、次商品のコンセプトの立案に有益な潜在情報の抽出を可能とする商品評価装置に関する。

商品開発を行うにあたって、商品価値を高めるためには、マーケットリサーチを通じて使用者のニーズを汲み上げ、商品品質に反映させることが重要である。
このように、汲み上げた使用者のニーズを商品品質に反映させる方法としては、例えば特許文献１に示されているように、マーケットリサーチにより得られた現状の商品コンセプトと理想の商品コンセプトとに基き、商品の潜在的な価値および顕在的で有効な価値を明確化して、商品開発時に反映させる方法がある。
また、複数の商品について、対立する一対の商品コンセプトに関するイメージを基にして、各商品間での商品コンセプトを比較することも行われている。例えば、各商品が、「静的である」および「動的である」といった一対の商品コンセプトのどの辺りに位置しているかを比較する、といったようなことが行われている。
特開２００２−２６９３３４号公報

前述のように、商品の潜在的な価値および顕在的で有効な価値を明確化する場合、その商品自体の価値を明確化することができるが、複数の商品間における相対的な価値の評価を行うことができないので、自商品の他商品に対する強みや弱みを把握することは困難であった。
また、前述のように、各商品間での商品コンセプトを比較した場合、自商品が複数の商品の中でどのような商品コンセプト位置にあるかは判るが、次に開発する商品について、どのコンセプトを強調すれば良いかが判らなかったので、商品開発に生かすことが難しかった。
そこで、本発明では、自商品の商品コンセプトの強み・弱みを明確化・定量化して、自商品の強調すべき商品コンセプトを明確にすることができる商品評価装置を提供するものである。

上記課題を解決する商品評価装置は、以下の特徴を有する。
即ち、請求項１記載のごとく、商品評価装置は、複数種類の収集データを入力する入力手段と、入力された収集データに基いて複数の商品の評価を、複数の評価項目について行う評価手段と、評価手段による評価結果を出力する出力手段とを備えた商品評価装置であって、評価手段は、入力された複数種類の収集データの内容に基いて、各商品の各評価項目を、複数のエリアに分類するポジショニング処理手段と、各評価項目の収集データを、分類されたエリアに応じた重み付けを行いながら数値化した評価スコアを算出する評価スコア計算処理手段と、算出された評価スコアに基いて、各エリアにおける評価項目毎に各商品の順位付けを行う比較処理手段とを備える。
これにより、自商品の評価項目毎に、即ち商品コンセプト毎に、他の比較商品に対する強み・弱みを評価スコアや順位付けにより定量化することができ、自商品の強調すべき商品コンセプトを明確にすることが可能となる。

また、請求項２記載のごとく、前記商品評価装置は、各評価項目内において前記比較処理手段により順位付けされた各商品の評価スコアを偏差値化する偏差値化部と、各評価項目の偏差値化された評価スコアが、予め定められた閾値条件を満足するか否かの判定を行い、閾値条件を満足する評価項目を抽出する評価項目抽出部とからなる、判定処理手段を、さらに備える。
これにより、自商品を他の比較・競合商品と比べた場合の、自商品の強み・弱みを明らかにすることができ、自商品の強調すべき商品コンセプトおよび改善すべきコンセプトを明確にすることができる。
特に、通常アンケート等の収集データの集計にて算出される平均や度数集計だけでは分からない、競合商品との比較を反映した潜在的な項目を発見し、定量的に把握することが可能となる。

また、請求項３記載のごとく、前記入力手段から入力される複数種類の収集データは、商品購入者の商品購入前における商品評価データ、および商品購入後における商品評価データであり、ポジショニング処理手段によるポジショニング処理は、商品購入前における商品評価データの値を一方の軸に、商品購入後における商品評価データの値を一方の軸と直交する他方の軸にとって、各評価項目の座標を得ることで行われ、評価スコア計算処理手段による評価スコアの算出は、評価項目の座標の原点からの距離に対して、エリア毎に設定され、複数種類の収集データの内容により決定される評価関数を用いて行われる重み付け処理を施して行われる。
これにより、自商品を他の比較・競合商品と比べた場合の、自商品の強み・弱みを明らかにすることができ、自商品の強調すべき商品コンセプトおよび改善すべきコンセプトを明確にすることができる。
特に、通常アンケート等の収集データの集計にて算出される平均や度数集計だけでは分からない、競合商品との比較を反映した潜在的な項目を発見し、定量的に把握することが可能となる。

また、請求項４記載のごとく、前記複数のエリアは、商品における評価項目の強み・弱みの度合いに応じて分類される。
これにより、自商品における各評価項目の強み度合い・弱み度合いを把握することができる。

本発明によれば、自商品の評価項目毎に、即ち商品コンセプト毎に、他の比較商品に対する強み・弱みを評価スコアや順位付けにより定量化することができ、自商品の強調すべき商品コンセプトを明確にすることが可能となる。

次に、本発明を実施するための形態を、添付の図面を用いて説明する。
図１に示す商品評価装置は、収集データであるアンケート調査等のマーケットリサーチ結果を入力するための入力手段１と、入力された収集データに基いて、複数の商品の評価を、複数の評価項目について行う評価手段２と、評価手段２による評価結果を出力する出力手段３と、入力した収集データが格納されるデータベース４とを備えている。

評価手段２は、入力された複数種類の収集データに基いて、各商品の各評価項目を、複数のエリアに分類するポジショニング処理手段２１と、複数種類の収集データによりエリア毎に決定される評価関数に基いて、各評価項目の評価スコアを算出する評価スコア計算処理手段２２と、各エリアにおける評価項目毎に各商品の順位付けを行う比較処理手段２３と、評価スコア計算処理手段２２により算出された各商品の評価スコアを、評価項目別に偏差値化する偏差値化部２４ａと、各評価項目の偏差値化された評価スコアが、予め定められた閾値条件を満足するか否かの判定を行い、閾値条件を満足する評価項目を抽出する評価項目抽出部２４ｂとからなる判定処理手段２４とを備えている。

このように構成される商品評価装置においては、以下のようにして商品評価が行われる。
まず、商品評価装置には、複数の商品についてのアンケート結果が、前記入力手段１により入力され、データベース４に格納されている（例えば図２に示すように、自商品についてのアンケート結果５１ａ、他の競合商品についてのアンケート結果５１ｂ・５１ｃ・５１ｄ・・・が格納されている）。

各商品についてのアンケート結果は、複数種類のアンケートからなっており、各アンケートは複数の評価項目を有している。
例えば、図３に示すように、商品Ａについてのアンケート結果は、「購入重視点」および「購入後評価」といった２種類のアンケートからなり、各アンケートはそれぞれ複数の評価項目を備えている。

「購入重視点」は、商品Ａを購入するにあたってこの評価項目を重視するかというものであり、例えば１〜５までの５段階評価で評価結果が表わされ、「１」に近い程その項目を重視しない、「５」に近い程その項目を重視するといった評価となる。
「購入後評価」は、商品Ａを購入した後の各評価項目に対する評価であり、例えば１〜５までの５段階評価で評価結果が表わされ、「１」に近い程その項目の評価が低い、「５」に近い程その項目の評価が高いといった結果となる。
図３に示す評価結果では、例えば、「購入重視点」における評価項目「ａａａａ」の評価結果は「３」となっており、「購入後評価」における評価項目「ｄｄｄｄ」の評価結果は「５」となっている。

図２に示すように、商品評価装置においては、上述の各商品についてのアンケート結果の各評価項目が予め設定された４つのポジションのうち、何れのポジションに該当するかを振り分けるポジショニング処理を行った後（Ｓ０１）、各評価項目の評価スコアを算出する評価スコア計算処理が行われる（Ｓ０２）。この評価スコア計算処理を行うにあたっては、ポジション別に設定された重み付け関数が考慮される。
次に、評価項目毎に、各商品の評価スコアを比較する評価スコアの比較処理が行われ（Ｓ０３）、さらに評価スコアの比較結果に基いて、自商品における各評価項目が「重点維持項目」、「重点改善項目」、「維持項目」、および「要観察項目」に該当するか否かの判定を行う判定処理が行われる（Ｓ０４）。
最後に、判定処理が行われた評価結果が出力手段３から出力される。

次に、これらの各処理（Ｓ０１〜Ｓ０５）について詳しく説明する。
〔ポジショニング処理（Ｓ０１）〕
ポジショニング処理は評価手段２のポジショニング処理部２１にて行われ、図４に示すように、図３に示したアンケート結果における各項目の評価点数を偏差値化するとともに、４つのエリアが構成されたエリアマップに割り当て（Ｓ１１）、ポジショニング結果を得る（Ｓ１２）。

ステップＳ１１における偏差値化は、評価項目毎に各商品Ａ・Ｂ・・・の評価点を集計して平均値を算出し、各商品Ａ・Ｂ・・・の評価点の平均値に対する偏差値を求め、図５に示すようなテーブルを作成する。
例えば、商品Ａにおける「購入重視点」の評価項目「ａａａａ」の評価点は「３」であるが、これを偏差値に換算すると、図５に示すように「４５」となる（図５における「偏差値化購入重視点」の評価項目「ａａａａ」の欄を参照）。同様に、商品Ａにおける「購入後評価」の評価項目「ａａａａ」の評価点は「４」であるが、これを偏差値に換算すると、図５に示すように「６０」となる（図５における「偏差値化購入後評価」の評価項目「ａａａａ」の欄を参照）。

この偏差値化された「偏差値化購入重視点」および「偏差値化購入後評価」に基いて、各評価項目を図６に示すエリアマップの各エリアに割り当てる。
エリアマップは、横軸に「偏差値化購入重視点」をとり、縦軸に「偏差値化購入後評価」をとって、「偏差値化購入重視点」の値が５０以上で且つ「偏差値化購入後評価」の値が５０以上となるエリア（第１象現に相当するエリア）を第１エリアに設定し、「偏差値化購入重視点」の値が５０未満で且つ「偏差値化購入後評価」の値が５０以上となるエリア（第２象現に相当するエリア）を第２エリアに設定し、「偏差値化購入重視点」の値が５０未満で且つ「偏差値化購入後評価」の値が５０未満となるエリア（第３象現に相当するエリア）を第３エリアに設定し、「偏差値化購入重視点」の値が５０以上で且つ「偏差値化購入後評価」の値が５０未満となるエリア（第４象現に相当するエリア）を第４エリアに設定している。

「偏差値化購入重視点」の値および「偏差値化購入後評価」の値に基いて、各商品における各評価項目をエリアマップ上に布置し、第１エリアから第４エリアまでの何れかのエリアを割り当てて、図７に示すようなポジショニング結果を得る。
例えば、商品Ａの評価項目「ａａａａ」は「偏差値化購入重視点」の値と「偏差値化購入後評価」の値とが、それぞれ「４５」と「６０」であるので第２エリアに属し、商品Ａの評価項目「ｂｂｂｂ」は「偏差値化購入重視点」の値と「偏差値化購入後評価」の値とが、それぞれ「４０」と「４５」であるので第３エリアに属し、商品Ａの評価項目「ｃｃｃｃ」は「偏差値化購入重視点」の値と「偏差値化購入後評価」の値とが、それぞれ「６５」と「４５」であるので第４エリアに属し、商品Ａの評価項目「ｄｄｄｄ」は「偏差値化購入重視点」の値と「偏差値化購入後評価」の値とが、それぞれ「６０」と「５９」であるので第１エリアに属する。
このポジショニング処理は、各商品の評価項目毎に行われる。

ここで、第１エリアは、「偏差値化購入重視点」および「偏差値化購入後評価」の両方の値が高いエリアであり、需要者はその評価項目に関して、商品購入に際して重要視しており、商品購入後も満足しているということが伺える。従って、第１エリアにポジショニングされた評価項目については、そのコンセプトを維持していくことが重要であり、「重点維持項目」とする。

また、第２エリアは、「偏差値化購入重視点」の値は低いが「偏差値化購入後評価」の値が高いエリアであり、需要者はその評価項目に関して、商品購入時にはあまり重要視していなかったが、商品購入後に高い評価を下したことが伺える。従って、第２エリアにポジショニングされた評価項目については、第１エリアの評価項目程ではないが、そのコンセプトを維持するべきである「維持項目」とする。

また、第３エリアは、「偏差値化購入重視点」および「偏差値化購入後評価」の両方の値が低いエリアであり、需要者はその評価項目に関して、商品購入の際には重要視しておらず、商品購入後も満足していないことが伺える。従って、第３エリアにポジショニングされた評価項目については、そのコンセプトの見直しを図ることが重要であり、「重点改善項目」とする。
また、第４エリアは、「偏差値化購入重視点」の値は高いが「偏差値化購入後評価」の値が低いエリアであり、需要者はその評価項目に関して、商品購入時には重要視していたが、商品購入後の実際の評価は低かったことが伺える。従って、第４エリアにポジショニングされた評価項目については、そのコンセプトの是非を見極めるべく「要観察項目」とする。

〔評価スコア計算処理（Ｓ０２）〕
評価スコア計算処理では、まず図６に示すエリアマップに布置された評価項目の座標を極座標変換し、原点からの距離ｒとエリア毎に設定された重み関数Ｆ（θ）とを用いて、次式（１）から各評価項目の評価スコアを算出する。
（評価スコア）＝ｒ×Ｆ（θ） ・・・（１）
ここで、重み関数Ｆ（θ）は、図８に示すように、０〜１の範囲の値で表わされ、その値は評価項目の座標の横軸からの角度θの大きさに応じて変化する。

第１エリアの関数Ｆ（θ）の値は、例えば、前記角度θが０〜π／４の範囲では角度θが増加するにつれて０から１まで一次関数的に増加していき、角度θがπ／４〜π／２の範囲では常に１となっている。
また、第２エリアの関数Ｆ（θ）の値は、例えば、前記角度θが０〜π／２の範囲で角度θが増加するにつれて０から１まで一次関数的に増加していく。
また、第３エリアの関数Ｆ（θ）の値は、例えば、前記角度θが０〜π／２の範囲で角度θが増加するにつれて０から−１まで一次関数的に減少していく。
また、第４エリアの関数Ｆ（θ）の値は、例えば、前記角度θが０〜π／４の範囲では角度θが増加するにつれて０から−１まで一次関数的に減少していき、角度θがπ／４〜π／２の範囲では常に−１となっている。

そして、商品Ａの評価項目「ａａａａ」の評価スコアは第２エリアの関数Ｆ（θ）を用いて次式（２）により算出される。
（評価スコア）＝ｒ２×Ｆ（θ２） ・・・（２）
また、商品Ａの評価項目「ｂｂｂｂ」の評価スコアは第３エリアの関数Ｆ（θ）を用いて次式（３）により算出される。
（評価スコア）＝ｒ３×Ｆ（θ３） ・・・（３）
また、商品Ａの評価項目「ｃｃｃｃ」の評価スコアは第４エリアの関数Ｆ（θ）を用いて次式（４）により算出される。
（評価スコア）＝ｒ４×Ｆ（θ４） ・・・（４）
また、商品Ａの評価項目「ｄｄｄｄ」の評価スコアは第１エリアの関数Ｆ（θ）を用いて次式（５）により算出される。
（評価スコア）＝ｒ１×Ｆ（θ１） ・・・（５）

このように評価スコア計算処理工程では、図９に示すように、図３に示した商品別のアンケート結果、このアンケート結果からポジショニング処理工程を経て得られたポジショニング結果、およびポジショニング毎（エリア毎）に設定されたに重み関数Ｆ（θ）を用いて、各評価項目の座標を極座標変換するとともに重み付け処理を行って（Ｓ２１）、商品別の評価スコアを算出する（Ｓ２２）。 この商品別評価スコアは全ての商品における全ての評価項目について算出され、算出された評価スコアは、図１０に示すようなテーブルに表わされる。

図１０には、自商品、および商品Ａ〜Ｄの各評価項目についての商品別評価スコアを示している。
ここで、「自商品」とは、商品コンセプトの強み・弱みを明確化・定量化して、強調すべき商品コンセプトを明確にしたい商品であり、「商品Ａ・Ｂ・Ｃ・・・」は、自商品と競合する商品、または自商品の比較対象となる商品である。

〔評価スコアの比較処理（Ｓ０３）〕
次に、図１１に示すように、算出された評価スコアを、評価項目毎、およびポジショニングしたエリア毎に比較・集計して（Ｓ３１）、各評価項目について各商品のランキング付けを行う（Ｓ３２）。
商品のランキングは、図１２に示すように、エリア毎に作成されたテーブルに、評価項目毎に表わされている。
図１２に示すテーブルでは、第１エリアに布置された評価項目についての商品ランキングが表わされている。

例えば、図１２に示すテーブルの評価項目「ａａａａ」の欄には、評価項目「ａａａａ」が第１エリアにポジショニングされた商品の商品名がランキング順に並んでおり、評価項目「ａａａａ」については、自商品の評価スコア値が２番目に大きかったことが判る。また、評価項目「ｂｂｂｂ」についても、自商品の評価スコア値が４番目に大きかったことが判る。評価項目「ｃｃｃｃ」以降についても同様である。

〔判定処理（Ｓ０４）〕
図１３に示す判定処理工程では、図１０に示す評価スコアのテーブルと図１２に示す商品ランキングのテーブルとを用いて、ランキング化された評価スコアを評価項目毎に偏差値化して、自商品の偏差値化評価スコアが予め定められた閾値条件を満足するか否かの判定を行う（Ｓ４１）。
図１４には、第１エリアにおける各評価項目の偏差値化評価スコアおよび自商品についての判定結果を表わすテーブルを示している。
この場合、判定の基礎となる閾値条件は、「偏差値化評価スコアの値が５０を超えているか否か」に設定されており、自商品の偏差値化評価スコアが閾値を超えている評価項目のみを、閾値条件を満足しているとして抽出する（図１４のテーブルでは、偏差値化評価スコアが閾値を超えていて抽出された評価項目の欄には「○」が表示され、偏差値化評価スコアが閾値以下となって抽出されなかった評価項目の欄には「×」が表示されている）。

第１エリアに位置する評価項目は「重点維持項目」として位置付けられているが、偏差値化評価スコアが閾値を超えている自商品の評価項目は、他の商品Ａ・Ｂ・Ｃ・・・と比べても評価が高く強みをもっている項目と考えられるため、判定により抽出して「重点維持項目」として採用する。逆に、偏差値化評価スコアが閾値以下である自商品の評価項目は、他の商品Ａ・Ｂ・Ｃ・・・と比べるとさほど強みを持っているとは言えないため、「重点維持項目」として採用しないこととしている。
また、第２エリアに位置する評価項目は「維持項目」として位置付けられているが、第１エリアの評価項目の場合と同様に、閾値条件が「偏差値化評価スコアの値が５０を超えているか否か」に設定されている。そして、偏差値化評価スコアが閾値を超えている自商品の評価項目は、他の商品Ａ・Ｂ・Ｃ・・・と比べても評価が高く強みをもっている項目と考えられるため「維持項目」として抽出し、偏差値化評価スコアが閾値以下である自商品の評価項目は、他の商品Ａ・Ｂ・Ｃ・・・と比べるとさほど強みを持っているとは言えないため、「維持項目」として抽出しないこととしている。

一方、第３エリアおよび第４エリアに位置する評価項目については、評価スコアの値がマイナスの値になるため、閾値条件が「偏差値化評価スコアの値が５０よりも小さいか否か」に設定されており、自商品の偏差値化評価スコアが閾値よりも小さい評価項目のみを、閾値条件を満足しているとして抽出する。
これは、第３エリアおよび第４エリアに位置する評価項目は「重点改善項目」および「要観察項目」として位置付けられているが、偏差値化評価スコアが閾値よりも小さい自商品の評価項目は、他の商品Ａ・Ｂ・Ｃ・・・に比べても評価が悪く弱みをもっている項目と考えられるため、判定により抽出して「重点改善項目」および「要観察項目」として採用する。逆に、逆に、偏差値化評価スコアが閾値を以上である自商品の評価項目は、他の商品Ａ・Ｂ・Ｃ・・・と比べるとさほど大きな弱みではないと言えるため、「重点改善項目」および「要観察項目」として採用しないこととしている。

このようにして、閾値条件を満足する評価項目を抽出し、抽出された「重点維持項目」、「維持項目」、「重点改善項目」、および「要観察項目」を、判定結果として出力手段３により出力する（図１３のＳ４２）。
判定結果を出力する出力手段３は、例えば、判定結果を画面上に表示するディスプレイ装置や、判定結果を紙媒体にプリントアウトするプリンタ等である。

このように、商品評価装置は、「購入重視点」や「購入後評価」といった複数種類の収集データを入力する入力手段１と、入力された収集データに基いて複数の商品の評価を、複数の評価項目について行う評価手段２と、評価手段２による評価結果を出力する出力手段３とを備えた商品評価装置であり、
評価手段２は、入力された「購入重視点」および「購入後評価」の内容に基いて、各商品の各評価項目を、第１エリア〜第４エリアまでの複数のエリアに分類するポジショニング処理部２１と、各評価項目の収集データを、分類されたエリアに応じた重み付けを行いながら数値化した評価スコアを算出する評価スコア計算処理部２２と、算出された評価スコアに基いて、各エリアにおける評価項目毎に各商品の順位付けを行う比較処理部２３とを備える。
従って、自商品の評価項目毎に、即ち商品コンセプト毎に、他の比較商品に対する強み・弱みを評価スコアや順位付けにより定量化することができ、自商品の強調すべき商品コンセプトを明確にすることが可能となる。

特に、前記エリアは、商品における評価項目の強み・弱みの度合いに応じて「重点維持項目」、「維持項目」、「要観察項目」、および「重点改善項目」の４つのエリアに分類されているので、自商品における各評価項目の強み度合い・弱み度合いを把握することができる。

また、商品評価装置は、各評価項目内において前記比較処理部２３により順位付けされた各商品の評価スコアを偏差値化する偏差値化部２４ａと、各評価項目の偏差値化された評価スコアが、予め定められた閾値条件を満足するか否かの判定を行い、閾値条件を満足する評価項目を抽出する評価項目抽出部２４ｂとからなる判定処理部２４を備えている。
従って、自商品を他の比較・競合商品と比べた場合の、自商品の強み・弱みを明らかにすることができ、自商品の強調すべき商品コンセプトおよび改善すべきコンセプトを明確にすることができる。
特に、通常アンケート等の収集データの集計にて算出される平均や度数集計だけでは分からない、競合商品との比較を反映した潜在的な項目を発見・抽出し、定量的に把握することが可能となって、商品コンセプトの立案に役立てることができる。

また、アンケート等の収集データを、ある一定期間にわたって収集して、時系列で比較しながら上記評価と同等の評価を行うことで、商品購入者の嗜好の推移を定量的に把握することも可能である。

本発明にかかる商品評価装置の概要構成を示すブロック図である。 商品評価装置による商品評価フローを示す図である。 「購入重視点」および「購入後評価」についてのアンケート結果を示す図である。 図２におけるポジショニング処理工程のフローを示す図である。 偏差値化した「購入重視点」および「購入後評価」を示す図である。 ポジショニング処理が行われるエリアマップを示す図である。 ポジショニング処理結果を示す図である。 重み関数を示す図である。 評価スコア計算処理工程のフローを示す図である。 各商品の評価項目毎に算出された評価スコアを示す図である。 図評価スコアの比較処理工程のフローを示す図である。 評価項目毎にランキング処理された各商品を示す図である。 判定処理工程を示す図である。 判定処理結果を示す図である。

符号の説明

１ 入力手段
２ 評価手段
３ 出力手段
４ データベース
２１ ポジショニング処理部
２２ スコア算出部
２３ 比較処理部
２４判定処理部

Claims (4)

1. 複数種類の収集データを入力する入力手段と、入力された収集データに基いて複数の商品の評価を、複数の評価項目について行う評価手段と、評価手段による評価結果を出力する出力手段とを備えた商品評価装置であって、
   評価手段は、
   入力された複数種類の収集データの内容に基いて、各商品の各評価項目を、複数のエリアに分類するポジショニング処理手段と、
   各評価項目の収集データを、分類されたエリアに応じた重み付けを行いながら数値化した評価スコアを算出する評価スコア計算処理手段と、
   算出された評価スコアに基いて、各エリアにおける評価項目毎に各商品の順位付けを行う比較処理手段とを備える、
   ことを特徴とする商品評価装置。
2. 前記商品評価装置は、
   各評価項目内において前記比較処理手段により順位付けされた各商品の評価スコアを偏差値化する偏差値化部と、
   各評価項目の偏差値化された評価スコアが、予め定められた閾値条件を満足するか否かの判定を行い、閾値条件を満足する評価項目を抽出する評価項目抽出部とからなる、判定処理手段を、
   さらに備えることを特徴とする請求項１に記載の商品評価装置。
3. 前記入力手段から入力される複数種類の収集データは、商品購入者の商品購入前における商品評価データ、および商品購入後における商品評価データであり、
   ポジショニング処理手段によるポジショニング処理は、商品購入前における商品評価データの値を一方の軸に、商品購入後における商品評価データの値を一方の軸と直交する他方の軸にとって、各評価項目の座標を得ることで行われ、
   評価スコア計算処理手段による評価スコアの算出は、評価項目の座標の原点からの距離に対して、エリア毎に設定され、複数種類の収集データの内容により決定される評価関数を用いて行われる重み付け処理を施して行われる、
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の商品評価装置。
4. 前記複数のエリアは、商品における評価項目の強み・弱みの度合いに応じて分類されることを特徴とされる請求項１〜請求項３の何れかに記載の商品評価装置。
   

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