JP2007148707A - 商品評価方法、商品評価装置、及び、商品評価用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】理想商品の概念を取り入れた評価手法とすることで、より多面的な評価・分析を可能とする技術を提案する。
【解決手段】コンピュータにより、複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求め、理想商品の各商品コンセプトについての合致水準を定義し、前記各商品と、前記理想商品との乖離度を求める商品評価方法とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、複数の商品を対象に、選好水準、及び、商品コンセプトとの合致水準について官能評価を行い、その評価結果をもとに、回答者が求める理想の商品を検討するための技術に関連するものである。

従来、或る評価対象についてのアンケートを実施し、その評価対象についての回答者の評価を集計、解析し、その評価対象を客観的、かつ、定量的に分析する技術の研究がなされており、この技術分野に関する文献も多く存在する（例えば、特許文献１参照。）。
特許文献１では、複数の広告媒体の広告効果を同一の基準で比較できるように定量的に把握し、評価することを可能とする、広告効果評価装置、及び、広告効果評価方法について開示がされている。
特開２００３−６３７７号公報

特許文献１にも開示されるように、従来では、その評価対象が既存のものとされており（特許文献１では、既存の広告媒体）、評価対象が複数ある場合では、その評価結果は、各評価対象についての相対的な評価にとどまることになる。
このような評価結果は、「一番高い評価を得た評価対象が最も優れている」等の分析の一つの指標として利用することができる。

しかし、従来の評価手法によれば、他の評価対象との関係における相対的な評価は可能であるが、その評価結果からは、各評価対象が、回答者が考える理想のものと一致するのか否か、或いは、どれだけ乖離しているか、といったことを分析することができないものとなっている。
例えば、従来の評価手法においては、一番高い評価を得た評価対象が、その回答者が考える理想のものであるか否かを分析することは不可能である。
このため、一番高い評価を得た評価対象であっても、実は、回答者の理想、即ち、理想商品とかけ離れているといったことも生じ得ることになる。

この理想商品に関連し、新たに市場に送り出す前の開発時において、新商品を評価するシーンを考える。
例えば、顧客（回答者）にとっての理想商品はどのようなものであり、その理想商品に対し、新商品がどれほど近いものであるか、という評価をする場合について考える。
この評価について、理想商品を定義しつつ、その理想商品と新商品との比較を行い、仮に、その新商品が理想商品と近いと分析できたとすれば、実際に市場に新商品を送り出したときに、その新商品が市場において受け入れられる、即ち、新商品が確実に売れるものであるということが予想できる。

しかし、従来の評価手法では、理想商品の概念はないため、前述の顧客（回答者）の理想を反映した新商品の売れ行き予想は不可能である。
この点に関し、例えば、従来の評価手法において、開発時でのアンケートで或る新商品が、仮に、一番高い評価を得た場合であっても、その或る新商品が、市場において望まれている理想商品とかけ離れるような場合では、販売面で失敗してしまうということが容易に考え得る。

そこで、本発明は、前述の例のような不具合の発生を防止すべく、前述の理想商品の概念を取り入れた評価手法とすることで、より多面的な評価・分析を可能とする技術を提案するものである。

本発明の解決しようとする課題は以上のごとくであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。

即ち、請求項１に記載のごとく、
コンピュータにより、複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求めるステップ、
コンピュータにより、前記各商品コンセプトについての効用値の最大値を示す合致水準を、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準として定義するステップ、
コンピュータにより、複数の前記結果の前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の各値から、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準を求めるステップ、
コンピュータにより、前記各商品について、前記各商品コンセプトについての前記平均水準と、前記理想商品の各商品コンセプトの合致水準の差異値を求めるステップ、
コンピュータにより、前記理想商品の各商品コンセプトについての効用値から、他の商品コンセプトとの関係で、各商品コンセプトの重要度を求めるステップ、
コンピュータにより、前記差異値と、前記重要度から、前記各商品の前記理想商品に対する乖離度を求めるステップ、
を有する商品評価方法とするものである。

また、請求項２に記載のごとく、
コンピュータにより、複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求めるステップ、
コンピュータにより、前記各商品コンセプトについての効用値の最大値を示す合致水準を、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準として定義するステップ、
コンピュータにより、複数の前記結果の前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の各値から、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準を求めるステップ、
コンピュータにより、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準と、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準とから、コレスポンデンス分析により、ポジショニングマップを作成するステップ、
を有する商品評価方法とするものである。

また、請求項３に記載のごとく、
複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果を入力する手段、
前記結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求める手段、
前記各商品コンセプトについての効用値の最大値を示す合致水準を、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準として定義する手段、
複数の前記結果の前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の各値から、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準を求める手段、
前記各商品について、前記各商品コンセプトについての前記平均水準と、前記理想商品の各商品コンセプトの合致水準の差異値を求める手段、
前記理想商品の各商品コンセプトについての効用値から、他の商品コンセプトとの関係で、各商品コンセプトの重要度を求める手段、
前記差異値と、前記重要度から、前記各商品の前記理想商品に対する乖離度を求める手段、
前記各商品の前記理想商品に対する乖離度を出力する手段、
を具備する商品評価装置とするものである。

また、請求項４に記載のごとく、
複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果を入力する手段、
前記結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求める手段、
前記各商品コンセプトについての効用値の最大値を示す合致水準を、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準として定義する手段、
複数の前記結果の前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の各値から、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準を求める手段、
前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準と、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準とから、コレスポンデンス分析により、ポジショニングマップを作成する手段、
前記ポジショニングマップを出力する手段、
を有する商品評価装置とするものである。

また、請求項５に記載のごとく、
理想商品の概念を取り入れた評価手法とすることで、より多面的な評価・分析を可能とするために、コンピュータを、
複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果を入力する手段、
前記結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求める手段、
前記各商品コンセプトについての効用値の最大値を示す合致水準を、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準として定義する手段、
複数の前記結果の前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の各値から、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準を求める手段、
前記各商品について、前記各商品コンセプトについての前記平均水準と、前記理想商品の各商品コンセプトの合致水準の差異値を求める手段、
前記理想商品の各商品コンセプトについての効用値から、他の商品コンセプトとの関係で、各商品コンセプトの重要度を求める手段、
前記差異値と、前記重要度から、前記各商品の前記理想商品に対する乖離度を求める手段、
前記各商品の前記理想商品に対する乖離度を出力する手段、
として機能させるための商品評価用プログラム、とするものである。

また、請求項６に記載のごとく、
理想商品の概念を取り入れた評価手法とすることで、より多面的な評価・分析を可能とするために、コンピュータを、
複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果を入力する手段、
前記結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求める手段、
前記各商品コンセプトについての効用値の最大値を示す合致水準を、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準として定義する手段、
複数の前記結果の前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の各値から、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準を求める手段、
前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準と、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準とから、コレスポンデンス分析により、ポジショニングマップを作成する手段、
前記ポジショニングマップを出力する手段、
として機能させるための商品評価用プログラム、とするものである。

以上の請求項１、３、５に記載の発明では、
図７の棒グラフＧに示すごとく、各商品Ａ〜Ｙについて、理想商品との乖離度Ｋ（ｙ）（ｙ：Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・）を得ることができ、各商品Ａ〜Ｙの評価において、この乖離度を指標の一つとして利用することができる。

また、請求項２、４、６に記載の発明では、
図８に示すごとく、ポジショニングマップＭ上における各商品Ａ〜Ｙと理想商品Ｌの配置から、各商品Ａ〜Ｙ、及び、理想商品Ｌの位置付けをすることができ、この各商品Ａ〜Ｙ、及び、理想商品Ｌの相対関係を把握することができる。

本発明に係る商品評価方法は、図１乃至図７に示すごとく、
コンピュータにより、複数の商品Ａ〜Ｙを対象とする、選好水準１〜５、及び、複数ある商品コンセプトα・β・γの各商品コンセプトα・β・γについての合致水準１〜５、に対する官能評価の結果Ｒから、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトα・β・γの各合致水準１〜５の効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγを求めるステップＳ１、
コンピュータにより、前記各商品コンセプトα・β・γについての効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγの最大値を示す合致水準（図３の例では、５・４・３）を、前記理想商品の各商品コンセプトα・β・γについての合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図３参照；Ｒ（α）＝５、Ｒ（β）＝４、Ｒ（γ）＝３）として定義するステップＳ２、
コンピュータにより、複数の前記結果Ｒの前記各商品Ａ〜Ｙ別（Ｘ、Ｙは、新商品案である。以下、同じ。）の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の各値から、前記各商品Ａ〜Ｙ別の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図４参照；商品ＡについてＥ（α）＝３．５、Ｅ（β）＝４．３、Ｅ（γ）＝２．１）を求めるステップＳ３、
コンピュータにより、前記各商品Ａ〜Ｙについて、前記各商品コンセプトα・β・γについての前記平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・）と、前記理想商品の各商品コンセプトの合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・）の差異値Ｄ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図５参照：商品ＡについてＤ（α）＝Ｒ（α）−Ｅ（α）＝５−３．５）を求めるステップＳ４、
コンピュータにより、前記理想商品の各商品コンセプトについての効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγから、他の商品コンセプトとの関係で、各商品コンセプトの重要度Ｊ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図６参照：Ｊ（α）＝Ｌα／（Ｌα＋Ｌβ＋Ｌγ））を求めるステップＳ５、
コンピュータにより、前記差異値Ｄ（ｘ）と、前記重要度Ｊ（ｘ）から、前記各商品Ａ〜Ｙの前記理想商品に対する乖離度Ｋ（ｙ）（ｙ：Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・：図５・図７参照）を求めるステップＳ６、
を有する商品評価方法とするものである。

この商品評価方法によれば、図７の棒グラフＧに示すごとく、各商品Ａ〜Ｙについて、理想商品との乖離度Ｋ（ｙ）（ｙ：Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・）を得ることができ、各商品Ａ〜Ｙの評価において、この乖離度を指標の一つとして利用することができる。
例えば、新商品を評価するシーンにおいて、新商品案Ｙの乖離度が小さければ、この新商品案Ｙは、顧客（回答者）の理想商品に近いものであり、この新商品案Ｙに基づく商品は、市場に受け入れられるものと予測することが可能となる。

また、本発明に係る商品評価方法は、図１乃至図６、及び、図８に示すごとく、
コンピュータにより、複数の商品Ａ〜Ｙを対象とする、選好水準１〜５、及び、複数ある商品コンセプトα・β・γの各商品コンセプトα・β・γについての合致水準１〜５、に対する官能評価の結果Ｒから、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトα・β・γの各合致水準１〜５の効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγを求めるステップＳ１、
コンピュータにより、前記各商品コンセプトα・β・γについての効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγの最大値を示す合致水準（図３の例では、５・４・３）を、前記理想商品の各商品コンセプトα・β・γについての合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図３参照；Ｒ（α）＝５、Ｒ（β）＝４、Ｒ（γ）＝３）として定義するステップＳ２、
コンピュータにより、複数の前記結果Ｒの前記各商品Ａ〜Ｙ別の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の各値から、前記各商品Ａ〜Ｙ別の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図４参照；商品ＡについてＥ（α）＝３．５、Ｅ（β）＝４．３、Ｅ（γ）＝２．１）を求めるステップＳ３、
コンピュータにより、前記理想商品の各商品コンセプトα・β・γについての合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図３参照；Ｒ（α）＝５、Ｒ（β）＝４、Ｒ（γ）＝３）と、前記各商品Ａ〜Ｙ別の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図４参照；商品ＡについてＥ（α）＝３．５、Ｅ（β）＝４．３、Ｅ（γ）＝２．１）とから、コレスポンデンス分析により、ポジショニングマップＭ（図８参照）を作成するステップＳ７、
を有する商品評価方法とするものである。

この商品評価方法によれば、図８に示すごとく、ポジショニングマップＭ上における各商品Ａ〜Ｙと理想商品Ｌの配置から、各商品Ａ〜Ｙ、及び、理想商品Ｌの位置付けをすることができ、この各商品Ａ〜Ｙ、及び、理想商品Ｌの相対関係を把握することができる。
例えば、新商品を評価するシーンにおいて、前記ポジショニングマップ上において、新商品案Ｙが理想商品Ｌと近い位置に配置されることになれば、前記新商品案Ｙは、理想商品Ｌと近い関係となり、この新商品案Ｙに基づく商品は、市場に受け入れられるものと予測することが可能となる。

以下、本発明の内容の詳細について、既存の自動車の商品Ａ・Ｂ・・・と、新商品（新商品案Ｘ・Ｙ）のそれぞれについての評価を行い、顧客（回答者）にとっての理想商品の定義、また、どの商品（自動車）が顧客の理想商品と最も近いかを検討する例を用いて順を追って説明する。

まず、図２に示すごとくの評価シート１０を用いて、アンケートを実施する。このアンケートの際には、回答者に、商品Ａ・Ｂ・・・、新商品案Ｘ・Ｙを見てもらい、各商品コンセプトα・β・γに対する合致水準、及び、選好水準についての回答を記入してもらう。

ここで、前記商品コンセプトα・β・γは、例えば、
α＝斬新である
β＝堂々としている
γ＝かわいらしい
といったキーワードである。

そして、これらの各キーワードについての合致水準の評価が行われる。
この合致水準は、各キーワードに対して、どれだけ合致していると感じるかの度合を表すものである。
本実施例では、５段階評価としており、
５：非常にそう思う
４：思う
３：どちらとも言えない
２：思わない
１：まったくそう思わない
の中から、最も該当するものが選択されることとしている。

また、前記選好水準は、回答者の好みの度合いを表すものである。
本実施例では、５段階評価としており、数値１〜数値５を用い、高い好みを感じるほど、大きい数値が選択されることとしている。

そして、複数の回答者に対してアンケートを実施し、このアンケート結果の集計を行う。
このアンケート結果の集計は、コンピュータに入力・記憶され、以降の分析の元になるデータとして用いられる。図１の例では、選好水準、コンセプトの合致水準に対するアンケート結果が、それぞれ、回答者別にデータベース化されて利用される形態について表現している。
尚、アンケートの実施形態については、図２のような評価シート１０を用いた形態による他、マークシートによる形態や、コンピュータを利用して回答者に回答を入力してもらう形態としてもよく、特別な実施形態に限定されるものではない。

また、以上に述べたように、コンセプトの合致水準については、「その商品が各キーワードに対してどれだけ合致しているか？」、選好水準については、「その商品をどれだけ好むか」を間隔尺度（本実施例では５段階評価）にて官能評価するものである。
尚、ここでいう官能評価は、一般的な意味での官能評価であり、回答者にとっての感じ方が表現されるものである。

そして、コンピュータにより、各回答者の各商品についての選好水準の結果と、コンセプトの合致水準の結果を元に、コンジョイント分析によって、各商品コンセプトについての平均の効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγが、コンピュータにより算出される（図１；ステップＳ１）。この各効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγは、回答者別に前記各合致水準の部分効用値を算出し、その値から全回答者の平均値を求めることで得られる効用値である（平均効用値）。

そして、これらの各効用値Ｌａ・Ｌβ・Ｌγの意味するところは二つある。
まず、一つ目として、各効用値Ｌａ・Ｌβ・Ｌγにおいて、その値が大きいほど、回答者に好まれているということがある。図３の例では、商品コンセプトα、β、γの順に、それぞれ、合致水準５、４、３における効用値が最大となっている。例えば、商品コンセプトαについては、合致水準５の場合が回答者にとって最も好まれており、商品コンセプトαにおいては、合致水準が高いほど、理想商品に近づくものと判断することができるものである。同様に、商品コンセプトβについては、合致水準４の場合が回答者にとって最も好まれ、商品コンセプトγについては、合致水準３の場合が回答者によって最も好まれるということを意味している。

そして、このことから、回答者にとっては、
商品コンセプトαについての合致水準は「５」、
商品コンセプトβについての合致水準は「４」、
商品コンセプトγについての合致水準は「３」、
となる合致水準の組合せ（バランス）が、理想的な合致水準の組合せであるということがいえる。

また、以上の結果は、各商品コンセプトα、β、γについて、上記の合致水準の組合せが、全ての回答者にとって、理想的な合致水準の組合せであることを意味するものであり、この合致水準の組合せを実現する商品が、理想商品となることを意味するものである。

また、このことから解るように、必ずしも、全てのコンセプトにおいて最大の合致水準（本実施例では、「５」「５」「５」となる場合）を組み合わせたものが理想商品となるものではなく、前述のような「５」「４」「３」の組合せが理想商品となるものである。
そして、このことから、理想商品は「５」「４」「３」の合致水準の組合せを有するものであり、この合致水準の組合せを実現するような設計、即ち、各コンセプト間で理想的なバランスを実現する設計を行えばよいということも解る。

以上のことから、コンピュータにより、前記各商品コンセプトα・β・γについての効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγの最大値を示す合致水準（図３の例では、５・４・３）を、前記理想商品の各商品コンセプトα・β・γについての合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図３参照；Ｒ（α）＝５、Ｒ（β）＝４、Ｒ（γ）＝３）として定義する（図１；ステップＳ２）。

また、これらの各効用値Ｌａ・Ｌβ・Ｌγの意味するところの二つ目に、各効用値Ｌａ・Ｌβ・Ｌγにおいて、その最大値と最小値の幅（図における上下幅）が大きいほど、回答者にとって重要度が高い、つまりは、関心が強いコンセプトであるということがある。図３の例では、商品コンセプトα、β、γの順に、その効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγの幅が小さいものであるため、回答者にとっては商品コンセプトαが最も重要度が高い、つまりは、最も関心が強いものとなる。
そこで、この効用値の幅の概念を利用し、コンピュータにより、各コンセプトの重要度を求める（図１；ステップＳ５）。

本実施例では、図６に示すごとく、前記理想商品の各商品コンセプトについての効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγから、他の商品コンセプトとの関係で、各商品コンセプトの重要度Ｊ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・）を定義することとしている。
例えば、商品コンセプトαについては、重要度Ｊ（α）＝Ｌα／（Ｌα＋Ｌβ＋Ｌγ）にて求められるものであり、各商品コンセプトについての効用値を、全商品コンセプトの効用値の和で除した値を、重要度とするものである。
そして、この重要度の値が大きい商品コンセプトは、回答者にとって重要度が高い、つまりは、関心が強いコンセプトであるということになる。

また、コンピュータにより、図２に示される複数の前記結果Ｒ（複数の評価シート１０）の前記各商品Ａ〜Ｙ別の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の各値から、前記各商品Ａ〜Ｙ別の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・）が求められ、図４に示す平均水準表示シート２０が作成される（図１：ステップＳ３）。
より具体的には、図２に示される評価シート１０の、商品とコンセプトの組合せで特定される欄の値につき、全ての評価シート１０の合計値を求め、その合計値を、評価シート１０の枚数で除した値を、平均水準Ｅとするものである。

図４に示す平均水準表示シート２０の例において、商品Ａの商品コンセプトαについては平均水準Ｅ（α）＝３．５、同じく商品コンセプトβについては平均水準Ｅ（β）＝４．３、同じく商品コンセプトγについては平均水準Ｅ（γ）＝２．１とされている。
また、図４の平均水準表示シート２０の最下行においては、前述の理想商品の各商品コンセプトα・β・γについての合致水準Ｒ（ｘ）（図４の例では、５・４・３）を示している。

また、図４の平均水準表示シート２０の例のように、理想商品の合致水準Ｒ（ｘ）と、各商品Ａ〜Ｙの平均水準Ｅ（ｘ）は一致しないものであるが、仮に、各商品コンセプトα、β、γの各平均水準Ｅ（ｘ）について、理想商品の各商品コンセプトα、β、γの各合致水準Ｒ（ｘ）が一致する商品が存在するとすれば、その商品は、理想商品となり得るものである。つまり、その商品は、各コンセプト間で理想的なバランスを実現する設計がなされているということを意味することになる。

また、このことから、理想商品における各コンセプトの合致水準Ｒ（ｘ）のバランスと、各商品Ａ〜Ｙにおける各コンセプトの平均水準Ｅ（ｘ）との差異の大小、即ち、乖離度Ｋ（ｙ）（図５参照）によって、理想商品に近い商品、又は、理想商品とかけ離れた商品を定義することができることになる。
そこで、コンピュータにより、前記各商品Ａ〜Ｙについて、前記各商品コンセプトα・β・γについての前記平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・）と、前記理想商品の各商品コンセプトの合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・）の差異値Ｄ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・）を求める（図１；ステップＳ４）。
図４に示す平均水準表示シート２０の例の商品Ａについては、それぞれ、
差異値Ｄ（α）＝Ｒ（α）−Ｅ（α）＝５−３．５＝２．５
差異値Ｄ（β）＝Ｒ（β）−Ｅ（β）＝４−４．３＝−０．３
差異値Ｄ（γ）＝Ｒ（γ）−Ｅ（γ）＝３−２．１＝０．９
となる。

さらに、前記差異値Ｄ（ｘ）に加え、前記重要度Ｊ（ｘ）を用いることにより、回答者にとっての各コンセプトの重要度を加味した上での乖離度Ｋ（ｙ）（ｙ：Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・）を求める（図１：ステップＳ６）。
即ち、図５に示すごとく、コンピュータにより、前記差異値Ｄ（ｘ）と、前記重要度Ｊ（ｘ）から、前記各商品Ａ〜Ｙの前記理想商品に対する乖離度Ｋ（ｙ）（ｙ：Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・）を求めることとするものである。
そして、本実施例では、図５に示すごとく、差異値Ｄ（ｘ）については、その二乗した値を用いることとしている。これは、差異値Ｄ（ｘ）がマイナスの値を示す場合があり、その絶対値をもって評価しようとするものである。

また、本実施例では、図５に示すごとく、各商品コンセプトについて、前記重要度Ｊ（ｘ）に差異値Ｄ（ｘ）の二乗を掛けたものを求め、それを、全商品コンセプトについて実施するとともに、その求めた結果を乖離度Ｋ（ｙ）として表現するものとしている。
例えば、図４の平均水準表示シート２０が作成された場合、商品Ａについての乖離度Ｋ（Ａ）は、図５の下部に示される計算式で求められることになる。

また、この結果においては、前記重要度が反映されるため、各商品コンセプトα・β・γの重要度（回答者の関心）の違いが考慮された、理想商品との各商品Ａ〜Ｙの乖離度合を得ることができることとなっている。
これにより、回答者の嗜好をより的確に反映した上での、理想商品との比較検討（乖離度Ｋ（ｙ）の大小の分析；定量的な分析）が可能となる。

そして、図７に示すごとく、前記乖離度Ｋ（ｙ）を、各商品Ａ〜Ｙについて求めることで、いずれの商品が理想商品に最も近いものであるかを知ることができる。
この例でいえば、新商品案Ｙの乖離度Ｋ（Ｙ）が最小であるため、新商品案Ｙが理想商品に最も近いものであるとの分析を定量的に行うことができる。
また、既存の商品Ａ・Ｂ・Ｃのみを対象とした分析においては、商品Ａが理想商品に最も近いものであるとの分析を定量的に行うことができる。
また、前記商品Ａと、新商品案Ｘ・Ｙとの比較においては、新商品案Ｘ・Ｙのいずれもが、既存の商品Ａの乖離度Ｋ（Ａ）よりも、小さい乖離度Ｋ（Ｘ）、乖離度Ｋ（Ｙ）を呈することから、新たに市場に投入した場合には、市場において有利な立場となる、即ち、販売面において、良好な成績を得ることができるものと予想することができる。
さらに、新商品案Ｘ・Ｙの間の比較においては、新商品案Ｙを採用することがベストの選択であるという分析を定量的に行うことができる。

また、上記の乖離度Ｋ（ｙ）による分析のほか、図４に示す平均水準表示シート２０を用いることにより、図８に示すポジショニングマップＭを用いた分析を行うことができる。
即ち、コンピュータにより、前記理想商品の各商品コンセプトα・β・γについての合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図４参照；Ｒ（α）＝５、Ｒ（β）＝４、Ｒ（γ）＝３）と、前記各商品Ａ〜Ｙ別の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図４参照；商品ＡについてＥ（α）＝３．５、Ｅ（β）＝４．３、Ｅ（γ）＝２．１）とから、コレスポンデンス分析により、ポジショニングマップＭ（図８参照）を作成するものである（図１：ステップＳ７）。

このポジショニングマップＭにおいては、理想商品Ｌがマップ上に配置される、即ち、理想商品Ｌの定義付けが行われることになる。
また、各商品Ａ〜Ｙ、さらに、商品コンセプトα・β・γも同様にマップ上に配置されることになる。
そして、このポジショニングマップＭでは、各商品Ａ〜Ｙや商品コンセプトα・β・γの間の互いの乖離度の大小を互いの距離で表現することとしている。即ち、乖離度が大きければ、その距離が大きく、乖離度が小さければ、その距離が小さくなり、その距離を反映した上で、各商品Ａ〜ＹがポジショニングマップＭ上に配置されることとなっている。

例えば、図８に示すポジショニングマップＭでは、全ての商品Ａ〜Ｙにおいて、新商品案Ｙが理想商品Ｌに最も近い位置に配置されており、これにより、他の商品と比較して、新商品案Ｙの理想商品Ｌに対する乖離度は小さく、新商品案Ｙが理想商品Ｌに最も近いものであるという分析を定量的に行うことができる。
また、商品コンセプトについては、商品コンセプトαが理想商品Ｌと近い位置に配置されており、理想商品Ｌは、商品コンセプトαとの乖離度が小さい、即ち、「α＝斬新である」といったキーワード（イメージ）が、他の商品コンセプトと比較して、最も合致するものであるという分析を定量的に行うことができる。

また、仮に、このポジショニングマップの作成において、理想商品の定義付けを行わない、つまりは、図４に示す理想商品の合致水準Ｒ（ｘ）を参照しないこととすると、対象とする商品が異なることとなり、コレスポンデンス分析の性質上、各商品Ａ〜Ｙの位置関係は異なった様相となる。
この点、本発明によれば、理想商品の定義付けを行うため、この理想商品、即ち、顧客の理想に合致し、将来的に大ヒット商品となり得る商品が出現した場合における、既存の商品Ａ・Ｂ・・・や、新商品案Ｘ・Ｙのポジションをシュミレーションするといった観点からの利用も可能であり、長期的な商品開発の戦略を立てる上で、非常に有効な評価手法となり得る。
このように、本発明に係る評価手法では、理想商品との関係で多面的な評価・分析を可能とする点が、既存の商品の相対的な評価にとどまる従来の評価手法と比べて大きな違いであり、また、優れた点でもある。

また、理想商品の各商品コンセプトの合致水準は、必ずしも、最高の水準（本実施例では、合致水準＝５）とは一致しないという、人間の感覚を的確に表現することができ、また、理想商品を実現する合致水準の理想的なバランスを知ることができる。
また、評価対象の商品コンセプトの合致水準と、理想商品の合致水準との差異について、従来手法でありがちな、「どちらの水準値が大きいか否か」という観点で判断するといったことだけではなく、「大きすぎる（どれだけ大きいか）」、つまり、「どれだけ理想商品と離れているか」という観点から判断することも可能となる。

尚、以上に述べたコンジョイント分析、及び、コレスポンデンス分析については、周知の手法を適用することにより実施することが可能であり、前述した本発明に係る新規な概念を用いた分析を除いては、特に、その手法は限定されるものではない。
また、図５に示す乖離度Ｋ（ｙ）の計算式、及び、図６に示す重要度Ｊ（α）の定義の形態は、あくまでも一例であり、これらの例で述べたものに限定されず、その意図するところが表現できるものであれば、他の計算式、定義の形態によって表現されるものであってもよい。

また、本発明は、次の装置構成によっても実現できる。
即ち、図１乃至図７に示すごとく、
複数の商品Ａ〜Ｙを対象とする、選好水準１〜５、及び、複数ある商品コンセプトα・β・γの各商品コンセプトα・β・γについての合致水準１〜５、に対する官能評価の結果Ｒを入力する手段Ｍ１、
前記結果Ｒから、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトα・β・γの各合致水準１〜５の効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγを求める手段Ｍ２、
前記各商品コンセプトα・β・γについての効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγの最大値を示す合致水準（図３の例では、５・４・３）を、前記理想商品の各商品コンセプトα・β・γについての合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図３参照；Ｒ（α）＝５、Ｒ（β）＝４、Ｒ（γ）＝３）として定義する手段Ｍ３、
複数の前記結果Ｒの前記各商品Ａ〜Ｙ別（Ｘ、Ｙは、新商品案である。以下、同じ。）の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の各値から、前記各商品Ａ〜Ｙ別の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図４参照；商品ＡについてＥ（α）＝３．５、Ｅ（β）＝４．３、Ｅ（γ）＝２．１）を求める手段Ｍ４、
前記各商品Ａ〜Ｙについて、前記各商品コンセプトα・β・γについての前記平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・）と、前記理想商品の各商品コンセプトの合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・）の差異値Ｄ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図５参照：商品ＡについてＤ（α）＝Ｒ（α）−Ｅ（α）＝５−３．５）を求める手段Ｍ５、
前記理想商品の各商品コンセプトについての効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγから、他の商品コンセプトとの関係で、各商品コンセプトの重要度Ｊ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図６参照：Ｊ（α）＝Ｌα／（Ｌα＋Ｌβ＋Ｌγ））を求める手段Ｍ６、
前記差異値Ｄ（ｘ）と、前記重要度Ｊ（ｘ）から、前記各商品Ａ〜Ｙの前記理想商品に対する乖離度Ｋ（ｙ）（ｙ：Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・：図５・図７参照）を求める手段Ｍ７、
前記各商品Ａ〜Ｙの前記理想商品に対する乖離度Ｋ（ｙ）を出力する手段Ｍ８（（図７の棒グラフＧ参照）、
を具備する商品評価装置とするものである。

また、コレスポンデンス分析によるポジショニングマップＭを利用する装置構成については、次の構成で実現できる。
即ち、前記手段Ｍ１〜手段Ｍ４に加え、
前記理想商品の各商品コンセプトα・β・γについての合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図３参照；Ｒ（α）＝５、Ｒ（β）＝４、Ｒ（γ）＝３）と、前記各商品Ａ〜Ｙ別の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図４参照；商品ＡについてＥ（α）＝３．５、Ｅ（β）＝４．３、Ｅ（γ）＝２．１）とから、コレスポンデンス分析により、ポジショニングマップＭ（図８参照）を作成する手段Ｍ９、
前記ポジショニングマップＭを出力する手段Ｍ１０、
を有する商品評価装置とするものである。

尚、以上の手段Ｍ１〜Ｍ１０は、周知のハードウェアにソフトウェアを組み込んでなる一般的なコンピュータ、キーボード、及び、モニター（入出力機器）により実現可能であり、その構成については、説明を省略する。

また、本発明はプログラムとして実施することも可能である。
即ち、図１乃至図７に示すごとく、
理想商品の概念を取り入れた評価手法とすることで、より多面的な評価・分析を可能とするために、コンピュータを、
複数の商品Ａ〜Ｙを対象とする、選好水準１〜５、及び、複数ある商品コンセプトα・β・γの各商品コンセプトα・β・γについての合致水準１〜５、に対する官能評価の結果Ｒを入力する手段Ｍ１、
前記結果Ｒから、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトα・β・γの各合致水準１〜５の効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγを求める手段Ｍ２、
前記各商品コンセプトα・β・γについての効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγの最大値を示す合致水準（図３の例では、５・４・３）を、前記理想商品の各商品コンセプトα・β・γについての合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図３参照；Ｒ（α）＝５、Ｒ（β）＝４、Ｒ（γ）＝３）として定義する手段Ｍ３、
複数の前記結果Ｒの前記各商品Ａ〜Ｙ別（Ｘ、Ｙは、新商品案である。以下、同じ。）の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の各値から、前記各商品Ａ〜Ｙ別の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図４参照；商品ＡについてＥ（α）＝３．５、Ｅ（β）＝４．３、Ｅ（γ）＝２．１）を求める手段Ｍ４、
前記各商品Ａ〜Ｙについて、前記各商品コンセプトα・β・γについての前記平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・）と、前記理想商品の各商品コンセプトの合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・）の差異値Ｄ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図５参照：商品ＡについてＤ（α）＝Ｒ（α）−Ｅ（α）＝５−３．５）を求める手段Ｍ５、
前記理想商品の各商品コンセプトについての効用値Ｌα・Ｌβ・Ｌγから、他の商品コンセプトとの関係で、各商品コンセプトの重要度Ｊ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図６参照：Ｊ（α）＝Ｌα／（Ｌα＋Ｌβ＋Ｌγ））を求める手段Ｍ６、
前記差異値Ｄ（ｘ）と、前記重要度Ｊ（ｘ）から、前記各商品Ａ〜Ｙの前記理想商品に対する乖離度Ｋ（ｙ）（ｙ：Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・：図５・図７参照）を求める手段Ｍ７、
前記各商品Ａ〜Ｙの前記理想商品に対する乖離度Ｋ（ｙ）を出力する手段Ｍ８（（図７の棒グラフＧ参照）、
として機能させるための商品評価用プログラム、とするものである。

また、コレスポンデンス分析によるポジショニングマップＭを利用するために、
即ち、前記手段Ｍ１〜手段Ｍ４に加え、
コンピュータを、
前記理想商品の各商品コンセプトα・β・γについての合致水準Ｒ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図３参照；Ｒ（α）＝５、Ｒ（β）＝４、Ｒ（γ）＝３）と、前記各商品Ａ〜Ｙ別の前記各商品コンセプトα・β・γについての合致水準の平均水準Ｅ（ｘ）（ｘ：α、β、γ、・・・：図４参照；商品ＡについてＥ（α）＝３．５、Ｅ（β）＝４．３、Ｅ（γ）＝２．１）とから、コレスポンデンス分析により、ポジショニングマップＭ（図８参照）を作成する手段Ｍ９、
前記ポジショニングマップＭを出力する手段Ｍ１０、
として機能させるための商品評価用プログラム、とするものである。

また、本明細書中に述べた方法、装置、プログラムによる本発明の表現のほか、本発明は、システム、記憶媒体として表現することも可能であり、その本質は、上記明細書中に記載したごとくである。
また、実施形態については、ネットワークを介したクライアント−サーバシステムによる実施、一台のコンピュータでの実施の形態であってもよく、上述した評価手法を実施できるものであれば、その形態については、特に限定されるものではない。

本発明に係る商品評価方法を実施する場合の手順について示す図。 アンケート時に使用される評価シートについて示す図。 効用値と、理想商品の合致水準の定義の概念について示す図。 アンケートの結果を集計した平均水準表示シートについて示す図。 乖離度Ｋ（ｙ）を求める計算式について示す図。 重要度Ｊ（ｘ）の概念について示す図。 各商品の理想商品に対する乖離度Ｋ（ｙ）を表現した図。 ポジショニングマップについて示す図。

符号の説明

Ｒ（ｘ） 合致水準
Ｄ（ｘ） 差異値
Ｊ（ｘ） 重要度
Ｅ（ｘ） 平均水準
Ｋ（ｙ） 乖離度

Claims (6)

1. コンピュータにより、複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求めるステップ、
   コンピュータにより、前記各商品コンセプトについての効用値の最大値を示す合致水準を、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準として定義するステップ、
   コンピュータにより、複数の前記結果の前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の各値から、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準を求めるステップ、
   コンピュータにより、前記各商品について、前記各商品コンセプトについての前記平均水準と、前記理想商品の各商品コンセプトの合致水準の差異値を求めるステップ、
   コンピュータにより、前記理想商品の各商品コンセプトについての効用値から、他の商品コンセプトとの関係で、各商品コンセプトの重要度を求めるステップ、
   コンピュータにより、前記差異値と、前記重要度から、前記各商品の前記理想商品に対する乖離度を求めるステップ、を有する商品評価方法。
2. コンピュータにより、複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求めるステップ、
   コンピュータにより、前記各商品コンセプトについての効用値の最大値を示す合致水準を、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準として定義するステップ、
   コンピュータにより、複数の前記結果の前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の各値から、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準を求めるステップ、
   コンピュータにより、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準と、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準とから、コレスポンデンス分析により、ポジショニングマップを作成するステップ、を有する商品評価方法。
3. 複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果を入力する手段、
   前記結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求める手段、
   前記各商品コンセプトについての効用値の最大値を示す合致水準を、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準として定義する手段、
   複数の前記結果の前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の各値から、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準を求める手段、
   前記各商品について、前記各商品コンセプトについての前記平均水準と、前記理想商品の各商品コンセプトの合致水準の差異値を求める手段、
   前記理想商品の各商品コンセプトについての効用値から、他の商品コンセプトとの関係で、各商品コンセプトの重要度を求める手段、
   前記差異値と、前記重要度から、前記各商品の前記理想商品に対する乖離度を求める手段、
   前記各商品の前記理想商品に対する乖離度を出力する手段、を具備する商品評価装置。
4. 複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果を入力する手段、
   前記結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求める手段、
   前記各商品コンセプトについての効用値の最大値を示す合致水準を、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準として定義する手段、
   複数の前記結果の前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の各値から、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準を求める手段、
   前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準と、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準とから、コレスポンデンス分析により、ポジショニングマップを作成する手段、
   前記ポジショニングマップを出力する手段、を有する商品評価装置。
5. 理想商品の概念を取り入れた評価手法とすることで、より多面的な評価・分析を可能とするために、コンピュータを、
   複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果を入力する手段、
   前記結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求める手段、
   前記各商品コンセプトについての効用値の最大値を示す合致水準を、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準として定義する手段、
   複数の前記結果の前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の各値から、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準を求める手段、
   前記各商品について、前記各商品コンセプトについての前記平均水準と、前記理想商品の各商品コンセプトの合致水準の差異値を求める手段、
   前記理想商品の各商品コンセプトについての効用値から、他の商品コンセプトとの関係で、各商品コンセプトの重要度を求める手段、
   前記差異値と、前記重要度から、前記各商品の前記理想商品に対する乖離度を求める手段、
   前記各商品の前記理想商品に対する乖離度を出力する手段、
   として機能させるための商品評価用プログラム。
6. 理想商品の概念を取り入れた評価手法とすることで、より多面的な評価・分析を可能とするために、コンピュータを、
   複数の商品を対象とする、選好水準、及び、複数ある商品コンセプトの各商品コンセプトについての合致水準、に対する官能評価の結果を入力する手段、
   前記結果から、コンジョイント分析により、前記各商品コンセプトの各合致水準の効用値を求める手段、
   前記各商品コンセプトについての効用値の最大値を示す合致水準を、前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準として定義する手段、
   複数の前記結果の前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の各値から、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準を求める手段、
   前記理想商品の各商品コンセプトについての合致水準と、前記各商品別の前記各商品コンセプトについての合致水準の平均水準とから、コレスポンデンス分析により、ポジショニングマップを作成する手段、
   前記ポジショニングマップを出力する手段、
   として機能させるための商品評価用プログラム。

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