JP2011243050A - ポジショニング・マップ生成システムおよびポジショニング・マップ生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】適切と考えられるポジショニング・マップの候補を網羅的に生成することにより、独自位置を占めるポジショニング・マップの検討を可能にする。
【解決手段】ポジショニング・マップ生成システムに、予め保持されている分析する対象と比較する対象とそれら対象に対応してポジショニング・マップの軸となり得る項目とを参照し、軸とすることが可能な項目に対して、分析する対象の有無に依る散布度の差を当該項目の独自度として算出処理すると共に、生成するポジショニング・マップの軸とできる項目の組み合わせに対して、算出した各項目の独自度を使用して、当該項目の組の採用に依るポジショニング・マップの独自性を数値化処理するマップ候補生成手段と、マップ候補生成手段が数値化した各組の値を順に並び替えるソート処理を行って各組の独自性の差の順とするソート手段とを設ける。
【選択図】図１

Description

本発明は、ポジショニング・マップの作成時に用いるポジショニング・マップ生成システム、ポジショニング・マップ生成方法およびポジショニング・マップ生成用プログラムに関する。

マーケティング戦略を立案する上で、自社の製品・サービスの独自性を確保するため、ポジショニング・マップを用いて自社製品・サービスの市場内の位置を確認する手法が古くから用いられてきた。ポジショニング・マップとは、製品・サービスの特性を表す２軸ないしは３軸を持つマップを設定し、（自社のものを含む）市場内の製品・サービスをこの２次元・３次元上のマップに位置づけたものである。

ポジショニング・マップを用いることで、自社の製品・サービスの市場における位置づけや、他社の製品・サービスとの関係などが明瞭に理解できるため、製品・サービス企画やマーケティングの分野では広く使われている。また、市場データ等の様々な分析の結果を、ポジショニング・マップのような2次元・3次元の型式で表示する手法は、様々なツールで利用されている。

例えば特許文献１では、市場データ等から、既定の評価軸に基づくポジショニング・マップを含む様々な形式でデータを可視化するツールを提供している。このような従来技術においては、ポジショニング・マップの軸は既定のものや、あるいはユーザが既定の軸の中から選択するものであった。

特許文献２では、コレスポンデント分析に基づいてポジショニング・マップを作成するステップ（［００１０］）を含む商品評価方法、商品評価装置、及び、商品評価用プログラムを提供している。コレスポンデント分析を用いるため、ポジショニング・マップの軸やその上の位置はコレスポンデント分析によって統計的に与えられるものの、これは自社の製品・サービスが独自の位置を占めるように求めるわけではない。

特許文献３では、取得した商品評価データに対して、コレスポンデンス分析、数量化ＩＩＩ類、及びクラスタ分析などの多変量解析を行うことで、各商品及び各評価項目の位置関係を示すポジショニング・マップを生成する統計処理部１０２を含む、商品設計支援装置及び商品設計支援プログラムを提供している。これも、コレスポンデンス分析に加え、数量化ＩＩＩ類、及びクラスタ分析などの多変量解析を行った結果としてポジショニング・マップを生成するものの、いずれも、ポジショニング・マップの軸やその上の位置は各分析によって統計的に与えられ、自社の製品・サービスが独自の位置を占めるように求めるわけではない。

このため、自社製品・サービスの独自性を見つけそれを顧客にアピールするための戦略を考案するためのポジショニング・マップを得る目的にはいずれも適さない。

特開２００１−３５７１９７号公報 特開２００７−１４８７０７号公報 特開２００９−２７６９７９号公報

自社製品・サービスのマーケティング等でポジショニング・マップを利用する際に生じる第１の問題点は、自社の製品・サービスが独自位置を占めるようなポジショニング・マップを網羅的に作成するのが容易でない点である。これは、ポジショニング・マップを作成する際に、その潜在的な軸の組み合わせが多数になるため、自社製品・サービスが独自位置を占めるような適当なポジショニング・マップの軸の選定方法が利用者の『経験』、『知識』、『想像』に基づいている場合が多いためである。また、作成されたポジショニング・マップは、評価が行われるまでその有効性が確定しないので、多数のマップを作成することが必要となるがその労力が大きな問題となる。

自社製品・サービスのマーケティング等でポジショニング・マップを利用する際に生じる第２の問題点は、自社の製品・サービスの何をどのように変更すれば、ポジショニング・マップ上で独自の位置を占める、即ち、市場の中で独自の位置を占めるようにできるかがわからない点である。その理由は、第１の問題点と同様であり、ポジショニング・マップの作成について、軸の選定方法やその評価に作成者の思い込みが反映され、また、作成されたポジショニング・マップからは、軸とした特性に変化を与えた後の市場での独自位置の判定について、読取り難いからである。

本発明の目的は、自社の製品・サービスを分析対象として、当該対象が独自位置を占めるようなポジショニング・マップの作成を容易に行なえるポジショニング・マップ生成システムを提供することにある。

本発明の他の目的は、分析対象をどのように変化させれば、ポジショニング・マップ上で独自位置を占めることができるかを、判定できるポジショニング・マップ生成システムを提供することにある。

本発明に係るポジショニング・マップ生成システムは、予め保持されている分析する対象と比較する対象とそれら対象に対応してポジショニング・マップの軸となり得る項目とを参照し、軸とすることが可能な項目に対して、分析する対象の有無に依る散布度の差を当該項目の独自度として算出処理すると共に、生成するポジショニング・マップの軸とできる項目の組み合わせに対して、算出した各項目の独自度を使用して、当該項目の組の採用に依るポジショニング・マップの独自性を数値化処理するマップ候補生成手段と、前記マップ候補生成手段が数値化した各組の値を順に並び替えるソート処理を行って、前記各組の独自性の差の順とするソート手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、自社の製品・サービスなどを分析対象として、当該対象が独自位置を占めるようなポジショニング・マップの作成を容易に行なえるポジショニング・マップ生成システムを提供できる。

また、本発明によれば、分析対象をどのように変化させれば、ポジショニング・マップ上で独自位置を占めることができるかを、判定できるポジショニング・マップ生成システムを提供できる。

本発明の実施の形態１の構成を示すブロック図である。 属性保持部１０１が保持するデータ形式の説明図である。 ポジショニング・マップの図示例を表す模式図である。 本発明の実施の形態１の処理動作の具体例を示す流れ図である。 軸の独自度を求める処理動作の具体例を示す流れ図ある。 軸の散布度を求める処理動作の具体例を示す流れ図ある。 本発明の実施の形態１の具体的処理動作に使用する属性２１０の具体例を示す説明図である。 本発明の実施の形態１の具体的処理動作に基づくポジショニング・マップの図示例の模式図である。 本発明の実施の形態２の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態２の処理動作の具体例を示す流れ図である。 本発明の実施の形態３の構成を示すブロック図である。 属性値域保持部１０８が保持するデータの説明図である。 本発明の実施の形態３の処理動作の具体例を示す流れ図である。 本発明の実施の形態３の、分析対象の属性の値を、独自度が高まるように変更する処理動作の具体例を示す流れ図ある。 本発明の実施の形態３の、分析対象の属性の値を、散布度が高まるように変更する処理動作の具体例を示す流れ図ある。 本発明の実施の形態３の具体的処理動作に使用する値域情報４１０の具体例を示す説明図である。

（発明の実施の形態１）
［構成の説明］
次に、本発明の第１の発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。

図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、属性保持部１０１と、マップ候補生成部として動作するマップ軸選定部１０２および独自性判定部１０３と、結果ソート部１０４と、マップ表示部１０５とを含む、ポジショニング・マップ生成システム１００であり、これらの手段はそれぞれ概略つぎのように動作する。

属性保持部１０１は、比較の対象となる製品・サービス毎にその特性に関する情報を保持する。この情報は、一般的に２次元の表形式で保持される。属性保持部１０１では、表形式と同義の情報であればいかなる形式でもよい。例えば、ＣＳＶ形式であれ、ＳＱＬ形式のデータベースであれ、当業者であれば容易に実現可能である。
２次元のうちの一方の１次元は、製品・サービスの種類を表す。本発明では、比較の対象とする製品・サービスを事前に列挙しておく。
２次元のうちのもう一方の１次元は、対象毎の特徴・性質に関する情報を表す。この特徴・性質は、それぞれ、数量（実数・整数）から二値（「ハイ・イイエ」あるいは「ある・なし」など）まで、様々な表現方法が考えられるが、本発明では後述する通常の尺度水準（名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比尺度）に分類されるデータであれば、どのようなデータでもよい。
いずれにせよ、属性保持部１０１が保持する２次元の表形式の対象毎の特徴・性質に関する情報は、その値を事前に定義しておく。以降では簡便のため、この対象毎の特徴・性質を、「属性」と表記する。

なお、属性保持部１０１の情報からポジショニング・マップを生成する場合、ポジショニング・マップにおける、ポジショニング・マップの軸（一般に２軸もしくは３軸）は属性保持部１０１の属性に、ポジショニング・マップ上の位置は選択された属性の値に、それぞれ相当する。つまり、ポジショニング・マップ上の製品やサービスを表す点は、対象毎に、属性保持部１０１から選択された軸数と同数の属性とその値によって決まることになる。なお、選択する属性を3つに増やすことで、３軸のポジショニング・マップを生成することも可能である。

マップ軸選定部１０２は、属性保持部１０１が保持する製品・サービスごとの属性から、順次調査する属性を一つ選定する。また、マップ軸選定部１０２は、独自性判定部１０３の行う評価結果に基づき、ポジショニング・マップの軸として適当だと思われる複数の属性を軸の組みの候補として選択する。この際、軸の選択に際しては、属性保持部１０１が保持する属性をそのまま選択する。例えば、属性が「重さ」や「サイズ」といったものの場合、属性を選択すれば「重さ」、「サイズ」が軸としてそのまま利用されることになる。

独自性判定部１０３は、ある評価軸について、自社の製品・サービスなどを分析対象として、当該対象がどの程度、他の製品・サービスから離れているかの程度を計算する、すなわち、ある評価軸をポジショニング・マップの軸としたときに、当該対象がポジショニング・マップ上で独自の位置を占めるかどうかの判定を行う。また、評価軸の組み合わせに対しても、その分析対象がどの程度、他の比較対象から離れているかの程度を計算する。

マップ候補生成部における独自性の判定は、次のように行う。
まず、属性保持部１０１の属性には様々な種類のデータが存在するため、その尺度水準によって場合わけを行う。一般に尺度水準は次の四つの基準で分類される。
1. 名義尺度
2. 順序尺度
3. 間隔尺度
4. 比尺度（比率尺度または比例尺度）
名義尺度は、その値に単なる名前としての意味しかないもので、順序関係を持たないようなものである。順序尺度は、その値に順序（等しい、ないしは、大きい・小さい）を持つようなものである。間隔尺度は、順序尺度に加えて値の差が意味を持つようなものである。比尺度は間隔尺度に加えて値の比に意味があるようなものである。
属性保持部１０１の属性がどのような尺度水準を持つかは属性ごとに異なるため、その尺度水準の種類ごとに、散布度を定義して用いる。
独自性判定部１０３は、属性保持部１０１の属性が名義尺度の場合には、散布度として、情報量（Piを要素iの相対頻度として、Ｈ＝−ΣPi log(Pi) ）を用いる。
独自性判定部１０３は、属性保持部１０１の属性が順序尺度の場合には、その値を、１，２，３…という実数値として間隔尺度とみなした上で、その散布度として、後述する変動率ＶＲを用いる。
独自性判定部１０３は、属性保持部１０１の属性が間隔尺度又は比尺度の場合には、散布度として、変動率ＶＲを用いる。
ここで、変動率ＶＲとは、値域の大きさ、すなわち、最大値と最小値の差で、標準偏差を割った値（ＶＲ（Ｘ）＝Ｓ（Ｘ）／（ＭＡＸ（Ｘ）−ＭＩＮ（Ｘ））、ＭＡＸ（Ｘ）＝ＭＩＮ（Ｘ）のときは０）である。

このように、独自性判定部１０３は、属性保持部１０１の属性毎に異なる尺度水準に応じて異なる散布度の計算を用いる。

独自性判定部１０３は、自社の製品・サービスのデータを含まない場合の散布度Ｘと自社の製品・サービスのデータを含む場合の散布度Ｙの差Ｚ＝｜Ｙ−Ｘ｜を求める。

この値が大きいほど、自社の製品・サービスを含めた場合の散布度が含めない場合に比べて大きい、すなわち、自社の製品・サービスが全体の中で独自の位置を占めているものと考えることができる。そこで、属性Ａの散布度の差ＺＡ（＝｜「属性Ａについて自社の製品・サービスのデータを含む場合の散布度Ｙ」−「属性Ａについて自社の製品・サービスのデータを含まない場合の散布度Ｘ」｜）のほうが、属性Ｂの散布度の差ＺＢ（＝｜「属性Ｂについて自社の製品・サービスのデータを含む場合の散布度Ｙ」−「属性Ｂについて自社の製品・サービスのデータを含まない場合の散布度Ｘ」｜）より大きい場合、属性Ａのほうが属性Ｂよりもより、自社の製品・サービスが全体の中で独自の位置を占めている度合いが高いと考えることができる。

結果ソート部１０４は、マップ軸選定部１０２が選択した軸を基に作成されるポジショニング・マップに用いられる軸の組について、独自性判定部１０３が評価した独自性の度合いの高いもの、すなわち、散布度の差Ｚの大きい順にソートする。尚、散布度の差Ｚが小さい順にソートすることで、独自性の薄い軸の組について、ポジショニング・マップを生成させることが可能となる。

マップ表示部１０５は、結果ソート部１０４によりソートされた軸の組みの列を受け取り、この軸の組みを用いて、順次、ポジショニング・マップを生成して表示する。ポジションニング・マップの表示例を図３に示す。

［動作の説明］
次に、図４のフローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。

マップ候補生成部は、マップ軸選定部１０２と独自性判定部１０３を用い、属性保持部１０１から、属性1つをポジショニング・マップの軸として選定する（ステップＳ１０１）。そして、この軸における独自度Ｄ（Ａ）を、後述する方法で、求める（ステップＳ１０２）。軸に対する独自度の算出をすべての軸に対して行うまで繰り返す（ステップＳ１０３）。

次に、マップ候補生成部は、ポジショニング・マップを構成する２軸の候補を抽出する。これをＡ１、Ａ２と呼ぶ（ステップＳ１０４）。そして選んだ軸Ａ１と軸Ａ２について、ステップＳ１０２〜ステップＳ１０３で計算した独自度Ｄを用いて、ポジショニング・マップの良さを表すＧ（Ａ１，Ａ２）＝Ｄ（Ａ１）×Ｄ（Ａ２）を計算する（ステップＳ１０５）。そして、この良さの計算をすべての軸の組み合わせについて繰り返し（ステップＳ１０６）、その結果を大きい順にソートする（ステップＳ１０７）。マップ表示部１０５は、この順にポジショニング・マップを生成して表示する（ステップＳ１０８）。

次に、図５のフローチャートを参照して本実施の形態の軸の独自度を求める動作について詳細に説明する。まず、マップ候補生成部は、独自性判定部１０３を用いて、選択されている項目について、自社製品を含まない場合の軸Ａの散布度Ｘを求める（ステップＳ１２１）。次に、自社製品を含む場合の軸Ａの散布度Ｙを求める（ステップＳ１２２）。次に、独自度（Ｄ＝｜Ｙ−Ｘ｜）を求める（ステップＳ１２３）。

次に、図６のフローチャートを参照して独自性判定部１０３における本実施の形態の軸の散布度を求める動作について詳細に説明する。独自性判定部１０３において、判定すべき軸Ｘの尺度水準が名義尺度の場合は（ステップＳ１３１）、情報量Ｈ（Ｘ）＝−ΣPi log(Pi)を散布度とする（ステップＳ１３６）。
判定すべき軸Ｘの尺度水準が順序尺度の場合は（ステップＳ１３２）、順序尺度の値に対して小さい順に１、２、３…の整数値に置き換えた上で（ステップＳ１３４）、変動率ＶＲを散布度とする（ステップＳ１３５）。
判定すべき軸が名義尺度でも順序尺度でもなければ、軸の尺度水準は、間隔尺度か比尺度なる（ステップＳ１３３）。この場合、変動率ＶＲ（Ｘ）を散布度とする（ステップＳ１３５）。

尚、このように、独自性判定部１０３が散布度を項目の属性の有する尺度水準に基づき定めた算出式を用いて数値化する処理を行うので、異なる尺度水準相互も比較できるようになる。

このようにポジショニング・マップ生成装置１００を動作させることによって、利用者が事前に登録したデータに対して、自社の製品やサービスが独自の位置を占めるようなポジショニング・マップの候補群を随時表示することが可能となる。

利用者は、網羅的にポジショニング・マップの作成が容易にでき、自社製品やサービスが独自位置に来るような複数のポジショニング・マップの候補の生成、抽出および提示を容易とできる。即ち、利用者は、確認したポジショニング・マップを採用するかどうかを判断するだけでよくなる。

また、利用者は、自社製品やサービスが独自位置を示す複数のポジショニング・マップを同時的（連続的）に参照することで、その軸とした項目に対して判定した独自性の有効性について容易に判定でき、自社の製品・サービスの何を変更すれば、ポジショニング・マップ上、すなわち、市場の中で独自の位置を占めるようにできるかが容易に推定できる。

加えて、自社製品等の独自性が無い複数のポジショニング・マップも同時的に参照することで、自社製品等の各属性に関する独自性が有るとの思い込みの解消や、製品全体としての客観的判断にも利用できる。

（発明の実施の形態２）
次に、本発明の第２の発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。

［構成の説明］
図９を参照すると、本発明の第２の実施の形態は、図１に示された第１の実施の形態におけるポジショニング・マップ生成装置１００の構成にマップ軸合成部１０６と属性合成情報保持部１０７を有する点で異なる。

マップ軸合成部１０６は、必要に応じて属性合成情報保持部１０７を参照しながら、属性保持部１０１の保持する複数の属性からより少数の属性を生成し、もともと属性保持部１０１で保持している属性に合成した属性を追加する。これにより、マップ軸選定部１０２が選択する軸の種類は、属性保持部１０１が最初から保持していた属性と共に、マップ軸合成部１０６が追加した属性も対象とできることになる。

属性合成情報保持部１０７は、複数の属性を追加や変換、置換して新たな属性を定義する合成のための規則を事前定義し、その規則を保持する。
合成規則としては、予め登録されている項目から自明である属性や、予測（推定）に基づく属性、仮定（仮説）に基づく属性などを、文言の語彙や概念などをビジネス上の意義を勘案した式が登録される。また、予め登録されている項目に不明点（データの欠損や異常値）がある場合、利用者にＧＵＩ等で問い合わせるようにしてもよい。また、後述する属性変更部１０９と共に使用するときは、属性値域を合成する規則も保存するとよい。

［動作の説明］
次に、本実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。
図１０のステップＳ１０１からステップＳ１０８は、図４と同一であり、ステップＳ１１１が追加されている点が異なる。
マップ軸合成部１０６は、属性保持部１０１に保持されるデータに対して、属性合成情報保持部１０７の合成規則を適用し、新たな属性が生成できる場合にはその属性の生成の後、その合成属性を追加する。 例えば、属性合成情報保持部１０７に、「大きさ＝高さ×幅×奥行き」という規則が事前に定義されていて、属性保持部１０１の属性に「高さ」「幅」「奥行き」という属性がそれぞれ定義されていれば、この三つの属性から「大きさ」という属性を新たに生成、その値は高さ、幅、奥行きの積として、属性保持部１０１に追加登録する（ステップＳ１１１）。

これにより以降の動作は、属性保持部１０１に新たな属性（この場合、自明な属性である「大きさ」）が追加された上で行われる。つまり、ポジショニング・マップの軸の候補として「大きさ」が採用され得ることになる。

このように動作させることによって、実施の形態１のポジショニング・マップ生成システム１００の有する効果を更に高める。加えて、利用者が事前に登録した項目データに加えて、規則に則って合成された属性や利用者に要求したデータを、ポジショニング・マップ群の生成に使用できる。

（発明の実施の形態３）
次に、本発明の第３の発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。

［構成の説明］
図１１を参照すると、本発明の第３の実施の形態は、図１に示された第１の実施の形態におけるポジショニング・マップ生成装置１００の構成に、属性値域保持部１０８と属性変更部１０９を有する点で異なる。

属性値域保持部１０８は、図１２に例示するように、属性保持部１０１が保持する属性それぞれに対して取りうる値として事前に指定した値を保持する。尚、取りうる値の指定方法は、上下限の数値の指定（定義域）や、他の項目の属性を参照して得た値を使用するような数式に依る指定などでもよい。

属性変更部１０９は、属性値域保持部１０８を参照しながら、属性保持部１０１の保持する分析対象とする自社製品などの属性の値を、属性それぞれの値域の中から、独自度Ｄが最も大きくなるような変化をする値に変更する。具体的な処理を説明すれば、独自度Ｄの判定を順次行いその結果を参照するようにしてもよいし、独自度Ｄの算出式に基づき、値域内の最良値を判定してもよい。

［動作の説明］
次に、本実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。図１３のステップＳ１０１、ステップＳ１０３からステップＳ１０８は、図１と同一であり、ステップＳ１０２がステップＳ１１２に変わる点のみが異なる。

属性変更部１０９は、属性保持部１０１に保持されるデータに対して、属性値域保持部１０８の値を参照しながら、分析対象の属性を独自度が大きくなるように属性の値を変更する（ステップＳ１１２）。このように分析対象とする自社の製品やサービスの独自性が高くなるように属性を意図的に変更することで、自社の製品・サービスの属性をどのように変更すると、市場の中でどのようなポジションを占め得るのかを容易且つ明確に把握することができる。

そこで、図１４を参照して、ステップＳ１１２の動作例を詳細に説明する。図１４のステップＳ１２１〜ステップＳ１２３は、図５と同一であり、ステップＳ１３０が追加されている点が異なる。
属性変更部１０９は、ステップＳ１２２で自社製品・サービスを含む場合の散布度を求める前に、自社製品・サービスの値を散布度が高まるように変更する（ステップＳ１３０）。ステップ１３０の詳細を、図１５を用いて詳細に説明する。
変更すべき属性の尺度水準が名義尺度の場合は（ステップＳ１４１）、属性値域保持部１０８を参照し情報量Ｈ（Ｘ）が最大となるような任意の値を１つ選択する（ステップＳ１４６）。変更すべき属性の尺度水準が順序尺度の場合は（ステップＳ１４２）、順序尺度の値に対して小さい順に１、２、３…の整数値に置き換えた上で（ステップＳ１４４）、自社製品・サービスの属性の値を、値域の最小値もしくは最大値のいずれか、散布度の大きくなるほうにする（ステップＳ１４５）。判定すべき軸が名義尺度でも順序尺度でもなければ、軸の尺度水準は、間隔尺度か比尺度と扱う（ステップＳ１４３）。この場合、自社製品・サービスの属性の値を、値域の最小値か最大値のいずれか、散布度の大きくなるほうにする（ステップＳ１４５）。

このように動作させることによって、実施の形態１のポジショニング・マップ生成システム１００の有する効果を更に高める。利用者が事前に登録した項目データを、独自性が発揮されるように変更するので、分析対象をどのように変えれば、ポジショニング・マップ上で独自位置を占めることができるかを、自動的に判別してくれる。これらの属性を変更されたポジショニング・マップと、当所のポジショニング・マップとを比較することで、製品開発などの方向性の判断が行える。

尚、ポジショニング・マップ生成システムは、マップ軸合成手段と属性変更手段の両方を備える構成としてもよい。この場合は、属性保持部１０１に予め保持されている項目（属性）と共にマップ軸合成手段で追加生成した項目の両方に対して、属性変更手段によって変更された項目の属性に基づき、各項目の組の独自性を数値化処理することとすれば、より有効な効果を奏する。

（発明の実施の形態１）
次に、図１、図４、図５、図６、図７および図８を参照して、本発明の実施の形態１を具体的な実施例を用いて説明する。
属性保持部１０１は、図７に示すような表形式の属性２１０を持つものとする。属性２１０は、分析対象である自社製品Ｘ２１４と共に３つの製品Ａ２１１，製品Ｂ２１２，製品Ｃ２１３の情報を保持している。さらに、各々の製品について、重さ２１５、高級感２１６、性別２１７、価格２１８といった属性を保持しているものとする。なお、重さ２１５は比尺度、高級感２１６は「低・中・高」の順序尺度、性別２１７は「男性向け」，「女性向け」，「両方向け」の名義尺度、価格２１８は比尺度となる。

ポジショニング・マップ生成システムは、マップ候補生成部を用いて、属性２００から軸を１つ取り出し（ステップＳ１０１）、その独自度Ｄ（Ａ）を求める（ステップＳ１０２）。例えば、属性２１５の「重さ」を求める場合は以下のようになる。まず、自社製品を含まない場合の軸「重さ」２１５の散布度を求める（図５ステップＳ１２１）。軸「重さ」２１５は名義尺度でもなく（図６ステップＳ１３１）、順序尺度でもなく（図６ステップＳ１３２）、比尺度である（図６ステップＳ１３３）から、変動率ＶＲ（Ｘ）が散布度となり（図６ステップＳ１３５）、この値は０．０３５４０４１である。次に自社製品を含む場合の軸「重さ」２１５の散布度を求める（図５ステップ１２２）と、同様の手順で、その値は０．３５２７６６８となる。これから独自度Ｄは、｜０．０３５４０４１−０．３５２７６６８｜＝０．００１２３７２２３となる（図５ステップ１２３）。同様に、残りのすべての軸について独自度を求めると、軸「高級感」２１６の独自度は０．０２５７０１８３２、軸「性別」２１７の独自度は２．２４９３４０５７８、軸「価格」２１８の独自度は０．０７８７１３９６２となる（図４、ステップＳ１０３）。

次に、すべての軸に対して求めた独自度を元に、軸の組に対してポジショニング・マップの軸としての良さを求める。まず、ポジショニング・マップを構成する１つの軸の組を取り出す（図４、ステップＳ１０４）。ここでは、軸「重さ」２１５と軸「高級感」２１６の二つを組みとして取り出したものとする。次に、この軸の組に対してポジショニング・マップの軸としての良さを、それらの軸の独自度の積として計算する（ステップＳ１０５）。軸「重さ」２１５と軸「高級感」２１６の独自度はそれぞれ０．００１２３７２２３と０．０２５７０１８３２であったから、この二つの軸をポジショニング・マップの「良さ」は、その独自度の積、３．１７９８８９ｅ―０５となる。このように、軸の組の組み合わせに対するポジションニング・マップの「良さ」を、すべてのポジショニング・マップの組み合わせに対して求める（ステップＳ１０６）。
この例で実際に計算してみると以下の様に数値化される。

軸「重さ」２１５と軸「高級感」２１６で、良さは３．１７９８８９ｅ−０５
軸「重さ」２１５と軸「性別」２１７で、良さは２．７８２９３６ｅ−０３
軸「重さ」２１５と軸「価格」２１８で、良さは９．７３８６７１ｅ−０５
軸「高級感」２１６と軸「性別」２１７で、良さは５．７８１２１７ｅ−０２
軸「高級感」２１６と軸「価格」２１８で、良さは２．０２３０９３ｅ−０３
軸「性別」２１７と軸「価格」２１８で、良さは１．７７０５４５ｅ−０１
すべての軸の組み合わせについて、ポジショニング・マップの「良さ」を数値化したら、これを大きい順にソートする（ステップＳ１０７）。この結果は、以下の順にソートされる。
１）軸「性別」２１７と軸「価格」２１８の組
２）軸「高級感」２１６と軸「性別」２１７の組
３）軸「重さ」２１５と軸「性別」２１７の組
４）軸「高級感」２１６と軸「価格」２１８の組
５）軸「重さ」２１５と軸「価格」２１８の組
６）軸「重さ」２１５と軸「高級感」２１６の組
これによって、ポジショニング・マップの「良さ」順にソートができたので、マップ表示部１０５は、これを順次表示していく（ステップＳ１０８）。つまり、まず、軸「性別」２１７と軸「価格」２１８のポジショニング・マップを表示する（表示形態の一例は図８参照）。次に、軸「高級感」２１６と軸「性別」２１７の組を、と順次表示していく。

（発明の実施の形態３）
次に、図１１、図１３、図１４、図１５、図１６を参照して、本発明の実施の形態３を具体的な実施例を用いて、説明する。
属性保持部１０１は、図１６（ａ）に示すような表形式の属性２１０を持つものとする。この例では、先の例と図７と同一の値になっている。また、属性値域保持部１０８は、図１６（ｂ）に示すような値域情報４１０を持つものとする。
この時、属性変更部１０９において、自社製品Ｘの属性の値を、各軸の独自度が大きくなるように変更処理を行う点が、図５に示す本発明の実施の形態１での処理と異なる（図１３、ステップＳ１１２および図１４）。

そこで、各軸の独自度が大きくなるように変更する手順を、図１４を参照して説明する。
自社製品・サービスを含まない場合の散布度をＸ、自社製品・サービスを含む場合の散布度をＹとしたとき、独自度Ｄ＝｜Ｙ−Ｘ｜であるから、自社製品の属性の値を変更して散布度Ｄを大きくするには、自社製品・サービスの属性の値を、自社製品・サービスを含む場合の散布度Ｙが高くなるように変更することである（ステップＳ１３０）。

そこで、自社製品・サービスを含む場合の散布度Ｙが高まるように、自社製品・サービスの属性の値を変更する手順を、図１５を用いて説明する。例えば、属性「重さ」２１５の場合には、以下のようになる。軸「重さ」２１５は、名義尺度でもなく（図１５ステップＳ１４１）、順序尺度でもなく（図１５ステップＳ１４２）、比尺度である（図１５ステップＳ１４３）から、自社製品Ｘ２１４の値、８０（ｇ）を、対応する属性値域保持部１０８が保持する値域情報４１０の行４１２の値の最小値５０と最大値２００、それぞれに対して散布度を求める。最小値５０の場合の散布度は０．３４０９５４５、最大値２００の場合の散布度は０．３０８４７４１となり、より散布度の大きいのは最小値５０の場合であるので、属性変更部１０９は、自社製品Ｘの「重さ」を５０（ｇ）に変更する（図１５ステップＳ１４５）。

同様に、残りのすべての軸は、高級感２１６は最小値である「低」に、性別２１７は変更しないほうが散布度は高いので「女性向け」のままで、価格２１８は最大値である「５００００（円）」に変更されることになる。

以下、本発明の実施の形態１と同様に、軸の組み合わせに対するポジションニング・マップの「良さ」を、すべてのポジショニング・マップの組み合わせに対して求める（図１３、ステップＳ１０４〜ステップＳ１０６）と以下の様になる。

軸「重さ」２０５と軸「高級感」２０６の二つの軸をポジショニング・マップの「良さ」は０．０００３０３５９７７
軸「重さ」２０５と軸「性別」２０７で、良さは０．０５７８１２１７３８
軸「重さ」２０５と軸「価格」２０８で、良さは０．０００３７０２７７６
軸「高級感」２０６と軸「性別」２０７で、良さは０．０５７８１２１７３８
軸「高級感」２０６と軸「価格」２０８で、良さは０．０５７８１２１７３８
軸「性別」２０７と軸「価格」２０８で、良さは０．０７０５０９６０４２
この例で実際に計算してみると以下の様に数値化される。

次に、すべての軸の組み合わせについて、ポジショニング・マップの「良さ」を数値化したら、これを大きい順にソートする（図１３、ステップＳ１０７）。この結果は、以下の順にソートされる。
１）軸「性別」２０７と軸「価格」２０８の組
２）軸「高級感」２０６と軸「性別」２０７の組
３）軸「重さ」２０５と軸「性別」２０７の組
４）軸「高級感」２０６と軸「価格」２０８の組
５）軸「重さ」２０５と軸「価格」２０８の組
６）軸「重さ」２０５と軸「高級感」２０６の組
となるので、この順にポジショニング・マップを表示すれば良い（図１３、ステップＳ１０８）。

尚、上記ポジショニング・マップ生成システムの各部は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実現すればよい。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＡＭにポジショニング・マップ生成プログラムが展開され、プログラムに基づいて制御部（ＣＰＵ）等のハードウェアを動作させることによって、各部を各種手段として動作させる。また、補助記憶装置やネットワークドライブなどを、各種保持部として使用すればよい。

また、前記プログラムは、記憶媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。

上記実施の形態を別の表現で説明すれば、ポジショニング・マップ生成システムとして動作させる情報処理装置を、ＲＡＭに展開されたポジショニング・マップ生成プログラムに基づき、制御部を、マップ候補生成手段、結果ソート手段、マップ表示手段として動作させることで実現することが可能である。

以上説明したように、本発明を適用したポジショニング・マップ生成システムは、分析対象が独自位置に来るようなポジショニング・マップの候補を容易かつ網羅的に多数作成できる。

また、本発明によれば、分析対象とした製品やサービスの何を変更すれば、ポジショニング・マップ上、すなわち、市場の中で、独自の位置を占めるようにできるかが容易に判別できることである。これは、分析対象の属性を変更したと仮定した場合のポジショニング・マップを、複数作成して、利用者に提示できるためである。

尚、本発明の具体的な構成は前述の実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の変更があってもこの発明に含まれる。

また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載されうる。尚、以下の付記は本発明をなんら限定するものではない。
［付記１］
予め保持されている分析する対象と比較する対象とそれら対象に対応してポジショニング・マップの軸となり得る項目とを参照し、軸とすることが可能な項目に対して、分析する対象の有無に依る散布度の差を当該項目の独自度として算出処理すると共に、生成するポジショニング・マップの軸とできる項目の組み合わせに対して、算出した各項目の独自度を使用して、当該項目の組の採用に依るポジショニング・マップの独自性を数値化処理するマップ候補生成手段と、前記マップ候補生成手段が数値化した各組の値を順に並び替えるソート処理を行って、前記各組の独自性の差の順とするソート手段とを備えることを特徴とするポジショニング・マップ生成システム。

［付記２］
前記マップ候補生成手段は、保持されている前記軸となり得る項目を参照して、予め定義されている前記項目属性の合成のための規則に基づき、前記軸となり得る項目を追加生成するマップ軸合成手段を含み、予め保持されている項目と共に追加生成した項目を使用することを特徴とする上記付記記載のポジショニング・マップ生成システム。

［付記３］
前記マップ候補生成手段は、前記軸となり得る項目に対して取り得る範囲が保持された情報を参照し、当該項目が取り得る範囲内で、前記分析する対象を含む項目の独自度が最大になるように当該項目の属性を変化させる属性変更手段を含み、変更された項目の属性に基づき、各項目の組の独自性を数値化処理することを特徴とする上記付記記載のポジショニング・マップ生成システム。

［付記４］
前記マップ候補生成手段は、前記軸となり得る予め保持されている項目と追加生成された項目の取り得る範囲が保持された情報を参照し、前記各項目が取り得る範囲内で、前記分析する対象を含む項目の独自度が最大になるように前記各項目の属性を変化させる属性変更手段をさらに含み、予め保持されている項目と共に追加生成した項目の両方に対して、変更された項目の属性に基づき、各項目の組の独自性を数値化処理することを特徴とする上記付記記載のポジショニング・マップ生成システム。

［付記５］
前記散布度は、項目の属性の有する尺度水準に基づき定め、名義尺度の場合には、情報量を、順序尺度の場合には、その順序を数値化して、値域の大きさで標準偏差を割った値である変動率を、間隔尺度又は比尺度の場合には、値域の大きさで標準偏差を割った値である変動率を用いて算出処理されることを特徴とする上記付記記載のポジショニング・マップ生成システム。

［付記６］
情報処理装置の制御部を、予め保持されている分析する対象と比較する対象とそれら対象に対応してポジショニング・マップの軸となり得る項目とを参照し、軸とすることが可能な項目に対して、分析する対象の有無に依る散布度の差を当該項目の独自度として算出処理するすると共に、生成するポジショニング・マップの軸とできる項目の組み合わせに対して、算出した各項目の独自度を使用して、当該項目の組の採用に依るポジショニング・マップの独自性を数値化処理するマップ候補生成手段と、前記マップ候補生成手段が数値化した各組の値を順に並び替えるソート処理して、前記各組の独自性の差の順とするソート手段ととして機能させることを特徴とするポジショニング・マップ生成プログラム。

［付記７］
前記マップ候補生成手段は、保持されている前記軸となり得る項目を参照して、予め定義されている前記項目属性の合成のための規則に基づき、前記軸となり得る項目を追加生成するマップ軸合成手段として機能し、予め保持されている項目と共に追加生成した項目を使用させることを特徴とする上記付記記載のポジショニング・マップ生成プログラム。

［付記８］
前記マップ候補生成手段は、前記軸となり得る項目に対して取り得る範囲が保持された情報を参照し、当該項目が取り得る範囲内で、前記分析する対象を含む項目の独自度が最大になるように当該項目の属性を変化させる属性変更手段として機能し、変更された項目の属性に基づき、各項目の組の独自性を数値化処理させることを特徴とする上記付記記載のポジショニング・マップ生成プログラム。

［付記９］
前記散布度を、項目の属性の有する尺度水準に基づき定め、名義尺度の場合には、情報量を、順序尺度の場合には、その順序を数値化して、値域の大きさで標準偏差を割った値である変動率を、間隔尺度又は比尺度の場合には、値域の大きさで標準偏差を割った値である変動率を用いて算出させることを特徴とする上記付記記載のポジショニング・マップ生成プログラム。

［付記１０］
予め保持されている分析する対象と比較する対象とそれら対象に対応してポジショニング・マップの軸となり得る項目とを参照し、軸とすることが可能な項目に対して、分析する対象の有無に依る散布度の差を当該項目の独自度として算出処理し、生成するポジショニング・マップの軸とできる項目の組み合わせに対して、先に求めた各項目の独自度を使用して、当該項目の組の採用に依るポジショニング・マップの独自性を数値化処理し、数値化した各組の値を参照して、前記各組の独自性の差の順とする順にソート処理し、各組の項目を軸としてポジショニング・マップを生成すると共に、ソート処理結果を反映させて利用者に連続的に提示することを特徴とする情報処理装置におけるポジショニング・マップ生成方法。

［付記１１］
前記数値化処理は、保持されている前記軸となり得る項目を参照して、予め定義されている前記項目属性の合成のための規則に基づき、前記軸となり得る項目を追加生成し、予め保持されている項目と共に追加生成した項目を使用させることを特徴とする上記付記記載のポジショニング・マップ生成方法。

［付記１２］
前記数値化処理は、前記軸となり得る項目に対して取り得る範囲が保持された情報を参照し、当該項目が取り得る範囲内で、前記分析する対象を含む項目の独自度が最大になるように当該項目の属性を変化させ、変更された項目の属性に基づき、各項目の組の独自性を数値化処理させることを特徴とする上記付記記載のポジショニング・マップ生成方法。

［付記１３］
前記数値化処理で求める散布度は、項目の属性の有する尺度水準に基づき定め、名義尺度の場合には、情報量を、順序尺度の場合には、その順序を数値化して、値域の大きさで標準偏差を割った値である変動率を、間隔尺度又は比尺度の場合には、値域の大きさで標準偏差を割った値である変動率を用いて算出することを特徴とする上記付記記載のポジショニング・マップ生成方法。

本発明によれば、主に、マーケティングや製品・サービスの企画を行う際にその活動を支援する装置やコンピュータ上に実現するためのプログラムに適用できる。

１００ ポジショニング・マップ生成システム
１０１ 属性保持部
１０２ マップ軸選定部
１０３ 独自性判定部
１０４ 結果ソート部
１０５ マップ表示部
１０６ マップ軸合成部
１０７ 属性合成情報保持部
１０８ 属性値域保持部
１０９ 属性変更部
２００ 属性
２０１ 製品aの属性を表す表形式の列
２０２ 製品bの属性を表す表形式の列
２０３ 性質１を表す表形式の行
２０４ 性質２を表す表形式の行
２１０ 属性
２１１ 製品Aの属性を表す表形式の列
２１２ 製品Bの属性を表す表形式の列
２１３ 製品Cの属性を表す表形式の列
２１４ 自社製品Xの属性を表す表形式の列
２１５ 「重さ」を表す表形式の行
２１６ 「高級感」を表す表形式の行
２１７ 「性別」を表す表形式の行
２１８ 「価格」を表す表形式の行
３００ ポジショニング・マップ
３１０ ポジショニング・マップ
４００ 属性値域保持部が保持する表形式の値域情報
４０１ 値域を表す列
４０２ 性質１を表す表形式の行
４０３ 性質２を表す表形式の行
４１０ 属性値域保持部が保持する表形式の値域情報の具体例
４１１ 属性値域保持部が保持する表形式の値域情報の具体例の値域
４１２ 属性値域保持部が保持する表形式の値域情報の具体例の「重さ」の行
４１３ 属性値域保持部が保持する表形式の値域情報の具体例の「高級感」の行
４１４ 属性値域保持部が保持する表形式の値域情報の具体例の「性別」の行
４１５ 属性値域保持部が保持する表形式の値域情報の具体例の「価格」の行

Claims (10)

1. 予め保持されている分析する対象と比較する対象とそれら対象に対応してポジショニング・マップの軸となり得る項目とを参照し、軸とすることが可能な項目に対して、分析する対象の有無に依る散布度の差を当該項目の独自度として算出処理すると共に、生成するポジショニング・マップの軸とできる項目の組み合わせに対して、算出した各項目の独自度を使用して、当該項目の組の採用に依るポジショニング・マップの独自性を数値化処理するマップ候補生成手段と、
   前記マップ候補生成手段が数値化した各組の値を順に並び替えるソート処理を行って、前記各組の独自性の差の順とするソート手段と
   を備えることを特徴とするポジショニング・マップ生成システム。
2. 前記マップ候補生成手段は、
   保持されている前記軸となり得る項目を参照して、予め定義されている前記項目属性の合成のための規則に基づき、前記軸となり得る項目を追加生成するマップ軸合成手段を含み、
   予め保持されている項目と共に追加生成した項目を使用する
   ことを特徴とする請求項１記載のポジショニング・マップ生成システム。
3. 前記マップ候補生成手段は、
   前記軸となり得る項目に対して取り得る範囲が保持された情報を参照し、当該項目が取り得る範囲内で、前記分析する対象を含む項目の独自度が最大になるように当該項目の属性を変化させる属性変更手段を含み、
   変更された項目の属性に基づき、各項目の組の独自性を数値化処理することを特徴とする請求項１記載のポジショニング・マップ生成システム。
4. 前記マップ候補生成手段は、
   前記軸となり得る予め保持されている項目と追加生成された項目の取り得る範囲が保持された情報を参照し、前記各項目が取り得る範囲内で、前記分析する対象を含む項目の独自度が最大になるように前記各項目の属性を変化させる属性変更手段をさらに含み、
   予め保持されている項目と共に追加生成した項目の両方に対して、変更された項目の属性に基づき、各項目の組の独自性を数値化処理する
   ことを特徴とする請求項２記載のポジショニング・マップ生成システム。
5. 前記散布度は、
   項目の属性の有する尺度水準に基づき定め、
   名義尺度の場合には、情報量を、
   順序尺度の場合には、その順序を数値化して、値域の大きさで標準偏差を割った値である変動率を、
   間隔尺度又は比尺度の場合には、値域の大きさで標準偏差を割った値である変動率を、
   用いて算出処理される
   ことを特徴とする請求項１ないし４の何れか一項に記載のポジショニング・マップ生成システム。
6. 情報処理装置の制御部を、
   予め保持されている分析する対象と比較する対象とそれら対象に対応してポジショニング・マップの軸となり得る項目とを参照し、軸とすることが可能な項目に対して、分析する対象の有無に依る散布度の差を当該項目の独自度として算出処理するすると共に、生成するポジショニング・マップの軸とできる項目の組み合わせに対して、算出した各項目の独自度を使用して、当該項目の組の採用に依るポジショニング・マップの独自性を数値化処理するマップ候補生成手段と、
   前記マップ候補生成手段が数値化した各組の値を順に並び替えるソート処理して、前記各組の独自性の差の順とするソート手段と
   として機能させることを特徴とするポジショニング・マップ生成プログラム。
7. 前記マップ候補生成手段は、
   保持されている前記軸となり得る項目を参照して、予め定義されている前記項目属性の合成のための規則に基づき、前記軸となり得る項目を追加生成するマップ軸合成手段として機能し、
   予め保持されている項目と共に追加生成した項目を使用させる
   ことを特徴とする請求項６記載のポジショニング・マップ生成プログラム。
8. 前記マップ候補生成手段は、
   前記軸となり得る項目に対して取り得る範囲が保持された情報を参照し、当該項目が取り得る範囲内で、前記分析する対象を含む項目の独自度が最大になるように当該項目の属性を変化させる属性変更手段として機能し、
   変更された項目の属性に基づき、各項目の組の独自性を数値化処理させる
   ことを特徴とする請求項６記載のポジショニング・マップ生成プログラム。
9. 前記散布度を、
   項目の属性の有する尺度水準に基づき定め、
   名義尺度の場合には、情報量を、
   順序尺度の場合には、その順序を数値化して、値域の大きさで標準偏差を割った値である変動率を、
   間隔尺度又は比尺度の場合には、値域の大きさで標準偏差を割った値である変動率を、
   用いて算出させる
   ことを特徴とする請求項８記載のポジショニング・マップ生成プログラム。
10. 予め保持されている分析する対象と比較する対象とそれら対象に対応してポジショニング・マップの軸となり得る項目とを参照し、軸とすることが可能な項目に対して、分析する対象の有無に依る散布度の差を当該項目の独自度として算出処理し、
    生成するポジショニング・マップの軸とできる項目の組み合わせに対して、先に求めた各項目の独自度を使用して、当該項目の組の採用に依るポジショニング・マップの独自性を数値化処理し、
    数値化した各組の値を参照して、前記各組の独自性の差の順とする順にソート処理し、
    各組の項目を軸としてポジショニング・マップを生成すると共に、ソート処理結果を反映させて利用者に連続的に提示する
    ことを特徴とする情報処理装置におけるポジショニング・マップ生成方法。

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