【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンピュータネットワークを用いた調査における被験者からの情報入力方法に特徴を有するコンジョイント分析のプロファイル作成法及びコンジョイント分析法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
まず、本明細書で用いる用語について定義する。「属性」とは、商品が持つ特性のカテゴリ、すなわち、商品の価値を決定する要因であり、ＰＣを例にとればＣＰＵ、メモリ、デザイン、価格等が含まれる。「水準」とは、属性がとりえる候補であり、すなわち、属性の条件を具体的に記述した内容であり、メモリであれば１２８ＭＢ，２５６ＭＢ，５１２ＭＢが水準である。「効用値」とは、水準が消費者に与える効用の大きさを定量的に表したものである。
【０００３】
属性や水準を評価する手法として、「期待価値モデル」がある。「期待価値モデル」とは、商品属性についての重要度と属性の各水準の好ましさを直接被験者に尋ねることによって、具体的な商品の選好度を推定する手法である。商品の選好度は各水準に対する消費者の評価点の加重和で表せる、すなわち数１に示すモデルを仮定して、商品の選好度を推定する。
【数１】
この手法は、シンプルで調査を行いやすいが、その反面、被験者が自分の消費行動を正確に把握していない場合には消費行動の表面的な部分しか捉えられない、また、コンピュータのメモリを１２８ＭＢ分増やすことと同じだけの選好度を得るには価格をいくら下げればよいかなど、属性を超えた比較を行いたい場合に向かないなどの欠点がある。
【０００４】
他の手法としては、「コンジョイント分析」が挙げられる。「コンジョイント分析」とは、消費者が商品選択を行う際に商品のどの属性をどの程度重視するのか、また、その属性のそれぞれの水準は消費者にどれほどの効用を与えるのかを定量的に調査・分析する手法である。消費者が商品を選択する際の選好度は、その商品が持つ水準の効用値の加重和で表すことができる、すなわち、商品の選好度＝Σ（水準の効用値）というモデルを仮定し、商品の選好度（全体効用）を被験者に問うことで、商品が持つ水準の効用値（部分効用）を推定する分析法である。
【０００５】
コンジョイント分析における調査の手順について説明する。水準の組み合わせとしての商品の選好を被験者に問うコンジョイント分析では、調査に際して、図１のような商品プロファイル（コンジョイントカードと呼ばれる）を作成し、これを利用する。このコンジョイントカードを全ての水準の組み合わせの数だけ作成すると、数２によって表される数だけの商品プロファイルを作成する必要がある。
【数２】
すると、例えば６属性×４水準の場合には４６＝４０９６枚もの商品プロファイルを作成しなければならず、この数の商品プロファイルの比較を被験者に問うことは不可能である。そこで通常は実験計画法における直交配列を用いて、ある属性と他の属性のそれぞれの水準が、互いに同回数ずつバランスよく現れるようになっているような最小の商品プロファイルの組み合わせを求め、これを被験者に比較させる。そして、被験者のそれぞれの商品プロファイルに対する選好を測定する手法としては順位法（被験者に商品プロファイルを好きな順・買いたい順に並べてもらう）、評価法（各コンジョイント・カードに得点をつけてもらう）、評定尺度法（各コンジョイント・カードについて５段階、７段階などでの評価を行ってもらう）、といったものが一般的である。
【０００６】
以上のような調査から、各商品プロファイルの選好度が算出される。この選好度を目的変数とし、各属性の水準を説明変数として最小２乗法などの統計的推定法を適用することによって、各被験者のそれぞれの水準に対する効用値を算出する。
【０００７】
コンジョイント分析は長所・短所を有している。コンジョイント分析によって水準の効用値を算出するメリットは、まず属性を超えた水準の比較が可能だという点である。例えばメモリを１２８ＭＢ増加することの効用は価格に置いてみればいくら分の効用に値するのかというような比較を行うことができる。このために企業が商品開発の企画立案をする上で最適な水準の組み合わせを求める支援を行うことができる。また、消費者自身が必ずしも自分にとって効用の高い水準が何であるのかを熟知しているとは限らないため、コンジョイント分析によって効用値を推定することによって、被験者に重要属性と水準の効用を申告させる調査では得られなかった消費者の選択行動の潜在心理が明らかになることも多い。
【０００８】
その一方で、コンジョイント分析のデメリットとしては、属性数、水準数が増えるごとに被験者に比較させる商品プロファイルの数が増えるため、被験者への負荷が重くなるだけでなく、被験者が数十に及ぶ商品プロファイルを正確に評価できることは疑わしく、調査結果自体の信頼性が低くなってしまうことが挙げられる。今日のように様々な技術が極めて高度化している中で、商品開発の段階で企業側が想起する属性、水準の数は非常に大きくなっているため、大きな属性数・水準数に耐えることができないことは、コンジョイント分析の致命的な欠点となっている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記のようなコンジョイント分析の欠点を克服し、調査から効用値の推定、商品の全体効用シミュレーションまでをコンピュータネットワークを利用することで自動化するコンジョイント分析システムを提供することを目的とするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
従来のコンジョイント分析では全ての属性・水準を用いて直交表を作成し、これを利用して商品プロファイルを作成するのであるが、属性数、水準数が多い場合に対応するため、本発明に係るいわゆるハイブリッドコンジョイントモデルでは、あらかじめ各属性の重要度、各水準の好ましさについて問い、被験者一人一人に対して使用する属性・水準を決定した上でその中から直交表を作成し、商品プロファイルを作成する。すなわち、被験者個人個人に対して絞り込まれた属性・水準を用いた商品プロファイルを作成するようにした。
【００１１】
使用する属性・水準を選択する基準は次のとおりである。「属性」：重要度の高いもの上位、任意の数でよい。「水準」：好ましさが最も高いものと低いものを１つずつ選択する。使用する２つの水準の間に位置する水準の効用値に関しては、上下２水準が推定された後に、水準の好ましさと効用値の線形な関係を仮定することで推定を行う。このような手順をとることで、全ての属性・水準に関する効用値を推定することができるとともに、被験者に比較させる商品プロファイルの数を最小限に抑えることができる。尚、属性、水準の数は、後述する実施の形態のものに限定されず、好適な例では、属性としては４つから８つ、水準としては２水準から４水準から選択される。
【００１２】
被験者に合わせた属性・水準の絞込みは、好ましくは、スライダー技術を用いる。さらに好ましくは、一つのスケールおよび／あるいはスライダーバーと該スケールおよび／あるいはスライダーバーに沿って移動自在の複数のつまみを備えたスライダーを用いる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について、一つの好ましい例としてノートパソコンを購入する際のコンジョイント分析に基づいて説明する。本発明のシステムは、コンジョイント分析サーバと、クライアント端末とを有しており、両者はインターネットを介して接続されている。クライアント端末においてブラウザを起動して、コンジョイント分析サーバのＷｅｂページのＵＲＬを指定して該ページを要求する。Ｗｅｂページを取得すると、該Ｗｅｂページはクライアント端末の画面に表示され、被験者が該Ｗｅｂページを閲覧することができ、必要な情報入力作業を行なうことができる。クライアント端末及びコンジョイント分析サーバは共にコンピュータとしての基本的構成（演算部、制御部、記憶部、表示部、入力部、出力部等）を備えており、コンピュータが有するこれらの構成要素の機能は周知である。
【００１４】
調査はコンピュータネットワークとして例示されるインターネットを用いて、Ｗｅｂ画面によって行われ、被験者によって入力された情報に基づきサーバ側のプログラムが次に出力する画面を制御する。このシステムにより被験者に合わせた属性・水準の絞込みが可能となる。属性・水準の絞込みに関しては以下のスライダー技術（図３・図４、図５・図６）を用いる。
【００１５】
図３は重要度を聞くスライダーを表示する画面であって、インターネットを介して被験者の端末のディスプレイに表示される。スライダーは、一つのスケールと、該スケールに並設された帯状のスライダーバーと、該スケールおよびスライダーバーに沿って移動可能な複数のつまみとを有する。スライダーバーは、複数のつまみによって、複数の区画に分割されており、各区画は各項目に対応している。各項目はそれぞれ異なる色によって識別されており、該区画は対応する項目の色を有する色帯として構成されている。各区画の長さは対応する項目の重要度を表しており、図３に示す初期画面では、各区画（色帯）の長さは実質的に同じ長さに設定されている。各項目に対応する重要度は、全体を１００％として、比率で表示されており、初期画面では、各項目は実質的に同じ重要度（比率）となっている。被験者がそれぞれの属性に対応する区画（色帯）を画面上部のスライダーバー上でドラッグして左右の幅を変化させることにより属性の重要度を申告できる仕組みとなっている。
【００１６】
図３、図４に基づいて具体的に説明する。クライアント端末の表示部には、「ノートＰＣを購入する際、以下に挙げる各項目をどの程度重視しますか」という質問が表示され、回答したい項目に対応するつまみをドラッグして、該つまみを適当だと思われる場所に動かして色帯の幅を変化させるようになっている。項目は、「メーカー」、「デザイン」、「ＣＰＵ」、「メモリ」、「価格」、「ドライブ」、「重量」、「内蔵ソフト」である。スライダーバーの一端と７つのつまみのうちの一端側の１つのつまみとの間隔、７つのつまみの各隣位のつまみ同士の間隔、スライダーバーの他端と７つのつまみのうちの他端側の１つのつまみとの間隔がそれぞれ各属性の重要度を表しており、初期状態では、これらの間隔が実質的に同じ長さに設定されている。つまみを適宜移動させることによって、比率（％）で表示される項目の重要度が変化するようになっている。各項目は色分けされており（図面上は便宜上白黒であるが）、「メーカー：ダークブルー」、「デザイン：レッド」、「ＣＰＵ：ライトグリーン」、「メモリ：パープル」、「価格：ダークグリーン」、「ドライブ：イエロー」、「重量：ピンク」、「内蔵ソフト：ライトブルー」となっている。スライダーのスケールに沿って各項目を表す色帯が設けてあり、左から、「ダークブルー」、「レッド」、「ライトグリーン」、「パープル」、「ダークグリーン」、「イエロー」、「ピンク」、「ライトブルー」の順に色分けされている。色帯の長さが、色に対応する各項目の重要度に対応している。つまみの操作は被験者の端末に備えられたマウス等の入力手段によって行なわれる。
【００１７】
図４は、スライダーバー上のつまみを移動させることによって、被験者が各項目の重要度を選択した後の画面であって、各項目の重要度に軽重が付けられており、各項目の重要度は、色帯によって視覚化されると共に数値化されている。全く重要としない属性（例では、「ドライブ」と「内蔵ソフト」）に関しては、対応する帯を全く無くしてしまってゼロとすることも可能となっている（図３，４に示すスライダーでは、つまみ同士が画面上で重合することが可能となっている。）。回答内容を確認した上で、「次に進む」のボタンをクリックすると、回答内容（各項目の重要度）は、コンピュータネットワーク（インターネット）を介してコンジョイント分析サーバに送信される。このようにして被験者から申告された重要度はサーバに受信されて、サーバの記憶部に格納される。
【００１８】
図３、図４におけるスライダーの動きを、図１３乃至図１５に示すフローチャートを用いて詳述する。図３における初期状態では、最小値０、最大値１００のスライダーバーの区間を設問項目の数で当分割し、各区間を各設問項目に割り当てる。各区間を一意の色で塗り分け、隣り合う区間の境界値につまみを設置する。各設問項目と色の対応、および各設問項目の値（パーセンテージ）を示す一覧リストを表示する。
【００１９】
次いで、スライダーのつまみの移動について説明する。スライダーバー上の任意のつまみを、移動させたい場所にドラッグして移動する。つまみの移動前の値（前値）、および移動後の値（後値）を求める。後値が前値よりも大きい場合には、後値が右隣のつまみの値を越えたかを判定する。後値が右隣のつまみの値を越えていない場合には、各つまみの間隔から各項目の値を算出し、一覧リストを更新する。後値が右隣のつまみの値を越えている場合には、右隣のつまみを後値と同じ値に移動し、右隣のつまみに対して同様のフローを適用する。後値が前値よりも小さい場合には、後値が左隣のつまみの値を下回ったかを判定する。後値が左隣のつまみの値を下回っていない場合には、各つまみの間隔から各項目の値を算出し、一覧リストを更新する。後値が左隣のつまみの値を下回った場合には、左隣のつまみを後値と同じ値に移動し、左隣のつまみに対して同様のフローを適用する。
【００２０】
スライダーのつまみを移動させて、回答誤りがないか確認した後、「次に進む」のボタンをクリックする。全設問項目の値を設定したかが判定され、設定している場合には、入力情報がインターネットを介してサーバに送信され、各つまみ間の距離から設問の回答値を取得して、設問を終了する。値を設定していない項目がある場合には、該項目をエラー表示して、値の設定を促す。
【００２１】
また、水準の好ましさに関しては図５，６に示すもう一つ別種のスライダー（アニメーションスライダー）を用いる。図５，６に示すスライダーは、一つのスケールと、スケールに沿って延出する線状のスライダーバーと、スライダーバー上を移動可能な複数のつまみを有しており、各つまみが各水準に対応しているが、つまみは、画面左側にあるつまみを選択してクリックすることで、右下のスライダーバー上に表示されるように構成されている。被験者がそれぞれの水準に対応するツマミを右下のスケール上でドラッグして左右に動かすことにより水準の好ましさを申告できる仕組みとなっている。
【００２２】
図５、図６に基づいて具体的に説明する。画面の左側には各項目に対応するつまみが表示されており、各つまみは色分けされている。画面の下方にはスケールおよびスライダーバーが表示されており、スライダーバー（スケール）に沿って、「非常に魅力的である」、「魅力的」、「どちらともいえない」、「魅力的でない」、「全く魅力的でない」の項目が表示されている。それぞれのツマミに対応する水準が明らかになるよう、左上の表中のツマミをクリックするとツマミがスライダーバー（スケール）の中央部位に移動し、つまみをドラッグして左右へと動かすことが可能となる。図５は第２ステップの初期画面であって、各項目（Ａ社からＩ社）の左側には、各項目に対応するつまみが配設してあり、各つまみの右肩部には、「Ｃｌｉｃｋ！！」の表示がある。「Ｃｌｉｃｋ！！」の表示があることは、そのつまみが未だ選択されていないことを意味し、選択されたつまみからは「Ｃｌｉｃｋ！！」の表示が消える。図６では、「Ａ社」、「Ｃ社」、「Ｅ社」、「Ｇ社」が既に選択されたことを示している。また、スライダーバー上において、他の水準に対応するツマミを通り越すことは可能であるが、ツマミ同士が重なり合うことがないように構成されている。回答内容を確認した上で、「次に進む」のボタンをクリックすると、回答内容（各項目の水準）は、コンピュータネットワーク（インターネット）を介してコンジョイント分析サーバに送信される。このようにして、申告された各水準の好ましさはピクセル単位で読み込まれサーバに記憶される。
【００２３】
図５に示すスライダーの動きを、図１６乃至図１８に基づいて説明する。画面内にある設問項目一覧から回答したい任意の項目をクリックする。その項目の値をスライダーバー上で設定するための「つまみ」が新設される。図示のものでは、図５の状態で左側のつまみをクリックすると、該クリックが画面上を移動して、スライダーバーの中央に設置される。また、移動するつまみは既存の他のつまみと重ならず、かつスライダーバーの中央に最も近い位置に新しいつまみを設置する。
【００２４】
スライダーバー上の任意のつまみを、移動させたい場所にドラッグする。つまみの現在の値（現在値）、およびドラッグされた位置の値（ドラッグ値）を求める。現在値と現在値＋（ドラッグ値―現在値）×２の間の区間を移動位置探索区間とする。移動位置探索区間内で、つまみを移動することができる値（他のつまみと重なることのない値）を探索する。移動可能な値があるか？を判定し、移動可能がある値がある場合には、移動可能な値のうち、ドラッグ値に最も近い値の位置につまみを移動する。移動可能な値がない場合には、つまみを移動しない。
【００２５】
他のつまみと重ならない場所にのみつまみの移動を許可することによって、各設問項目間に一意な順位付けを与えることを可能にする。
また上記フローに示されるように、つまみの移動位置を移動位置探索区間内の探索によって決定することは、「回答値として妥当な値のうち、回答者の意図に最も近い値につまみを移動する」ことと等しい。このようなつまみの挙動は、一般的なＯＳが提供するスライダーバーコントロールを離散的な値の指定（例：Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）における画面解像度の設定など）に利用する際の挙動とほぼ等しく、それゆえ回答者は直感的な操作による回答が可能となる。
【００２６】
従来のアンケート調査でこのような重要度や好ましさを聞く場合、ＳＤ法（意味微分法）という手法が主に用いられていたが（図７）、このような聞き方では多くて７段階、９段階ほどでしか測定できず、細かい差異を明らかにすることができず、詳細な比較は困難であった。その上、個々に重要度を絶対評価することは非常に難しく、最終的に重要度や好ましさの比率などを算出する場合の信頼性は極めて低いものと言わざるを得なかった。また、重要度などを得点などで表現し、被験者に直接記入してもらう方式では、細かい差異などは認識できるものの、被験者の頭の中にもともと数値として存在しないものを数値に変換するということを強要することとなり、比較する項目が増えるほど回答者にかかる負荷は多くなるため、集められたデータ自体の信頼性が失われてしまう。
【００２７】
図８に例示するようなスライダー技術においては、被験者が自分のイメージに合わせてツマミを配置させるだけで、ピクセル単位のデータを得ることができる。このため、およそ６００段階（スライダーの幅が６００ピクセル）の評価を行っていることに等しい効果が得られるが、被験者がそのような負荷を感じることはない。特に本システムのような回帰分析などの統計手法を用いた分析を行う際には、データが連続数値に近ければ近いほど詳細な差異をとらえることができるため、分析がより精度の高いものとなる。図８に示すスライダーを用いた情報入力を、図１９乃至図２１のフローチャートに示す。
【００２８】
また、スライダーを本発明のように同一軸上に複数のツマミを配置する仕組みとしたことにより、被験者は自然に他の項目（この場合には属性や水準）との比較を行いながら回答していくことができる。従来の方法では重要度や好ましさをそれぞれ独立したかたちで聞いていくことしかできなかったため、「本当はメモリよりもＣＰＵを重視する度合いの方が高いのだが、前の回答と比較して回答することをしなかったために、メモリに対してより高い重要度があると回答してしまう」、という危険性が存在したのであるが、この同一軸上のスライダーを採用することでこのような可能性は排除され、データの信頼性がより高まるのである。
【００２９】
そして、本システムでは、属性・水準の重要度・好ましさを被験者に申告させた後に、商品プロファイルの作成に使用する属性・水準の絞込みを行うため、好ましさが同程度と回答されてしまった場合には使用する水準の絞込みが行えず、調査が不可能となってしまう恐れがあるが、同一軸上でツマミを動かす形式にすることにより被験者は必ず全ての水準に対する好ましさに差をつけて回答しなければならないため、このような可能性は排除される。
【００３０】
以上のような利点を持ったスライダーを用いて被験者に属性の重要度、水準の好ましさを申告させると、この段階である被験者にとって重要度が高い属性の上位と、水準の好ましさが最も高いもの、好ましさが最も低いものがサーバ側のプログラムによって自動的に認識され、直交配列を利用して商品プロファイルが作成される。図２２は８属性２水準で１２枚のプロファイルカードを作成するのに用いる直交表である。直交表では、上側に属性の種類、左側にカード番号、内側に各水準（１あるいは２）が表示される。直交表とは、どの属性についても各水準での実験が同じ回数ずつ実施できるように計画された実験方法である。直交表を用いることで属性プロファイルカードを作成するには、どの列にどの属性を対応させるのかを決める必要があり、この作業を「直交表への割り付け」という。直交表を用いたコンジョイントカードの作成は周知であり、属性および水準を決定した後は、従来よりコンピュータを用いてコンジョイントカードを作成することが行なわれている。したがって、属性および水準が決まれば、従来のコンジョイント分析用のソフトウェアを用いることで、対象物のプロファイルを作成することができる。本発明では、コンジョイント分析サーバで作成した複数のプロファイルを、クライアント端末の表示部に表示させることで被験者に閲覧させて、クライアント端末の入力手段からの入力により、複数のプロファイルを順位付けさせるものである。
【００３１】
そして作成される商品プロファイルの画面は図１、図９乃至１１のようなものであるであり、被験者のクライアント端末の表示部に表示される。被験者への負担を考慮して、１２枚程度を限度としてこのような商品プロファイルが表示される。図示のものでは、６つのプロファイルカードを用いたものが表示されている。このとき被験者には、欲しい・好ましい順番でプロファイルをクリックしていくことが求められる。クリックされた商品プロファイルは順位の表示に切り替わり、被験者は常に、表示されている商品プロファイルの中でどれが一番好ましいかを判断するだけで自動的に順位付けを行うことができる（図９乃至１１参照）。また、「ひとつ戻る」ボタンを押すことで、ひとつ前の状態に戻してやることも可能である。従来の並び替え式や順位の書き込み式であると、順位を付け終わったものが消えないために被験者が正確な判断を行えない危険性があったがその点が排除されている。コンジョイント分析において最もボトルネックとなる、回答者への負荷による信頼性の低下を排除することにこのプロファイル表示画面も貢献している。全てのプロファイルの順位付けが完了すると、画面上には図示しない送信ボタンが表示され、該送信ボタンをクリックすることで、被験者からの入力情報（プロファイルカードの順位付け）は、コンピュータネットワークを介してコンジョイント分析サーバに送信され、コンジョイント分析サーバの記憶部に格納されて、続く効用値を計算するためのコンジョイント分析に用いられる。コンジョイント分析サーバには、取得した情報からコンジョイント分析を行うためのコンピュータプログラムが格納されている。効用値は、従来よりコンピュータを用いて算出されており、効用値を算出するためのコンピュータプログラムとしては公知のプログラムを採用することができる。
【００３２】
［効用値の推定］
水準の好ましさ、商品の選好度に関しては次のようなデータの変換処理が行われる。水準に関しては属性ｋが持つ水準の中で最も好ましいとされた水準の好ましさをｌｋ，ｍａｘ、最も好ましくないとされた水準の好ましさをｌｋ，ｍｉｎとし、それぞれの水準の好ましさｌｋｉ（属性ｋの水準ｉの好ましさ）は数３のように変換される。
【数３】
選好の順位に関しては、Ｃをプロファイルの数として、プロファイルｈの選好順位をＳｈとすると、数４のように変換し、商品プロファイルｈの選好度ｓｈとする。
【数４】
ここで、以下のようなモデル式をたて、最小２乗法により各属性の最も好ましくない水準の効用値を０とした場合の最も好ましい水準の効用値を推定する。
【数５】
このようにして推定されたβｋに変換された水準の好ましさｍｋｉをかけることにより、絞り込まれた属性に対する全ての水準の効用値が推定される。絞込みによって外れてしまった属性に関しては、使用された属性の重要度とその属性のβの値との関係を表す回帰式を最小２乗法により求めることでβを推定する。以上のような演算をプログラムが行うことにより各被験者の全ての属性・水準に対する効用値が算出される。
【００３３】
［出力］
以上から各被験者の全ての水準に対する効用値がデータベースに出力されると共に、調査の依頼者向けには以下（図１２）のようなＷｅｂ画面が作成される。この画面では、各属性が持つ水準をプルダウンから選択することにより、プルダウンの右側にその水準の効用値が表示される。更に画面の左上には現在選択されている水準の組み合わせでの効用値の合計、すなわちそのような水準を持つ商品の全体効用が表示される。また、その全体効用値は全ての水準の組み合わせの中ではどれほどの高さに位置するものなのかが、効用度として算出され、表示される。
【００３４】
このような画面を依頼者に提供することにより、依頼者は現行の商品の効用値の位置付けや、新たに開発しようとする商品の効用値の位置付けを瞬時に把握することができ、商品の企画立案に非常に有用なツールとなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】コンジョイントカードの例を示す図である。
【図２】属性・水準絞り込みの流れを示す図である。
【図３】重要度を聞くスライダーを示す図である。
【図４】重要度を聞くスライダーを示す図（動作後）である。
【図５】水準の好ましさを問うスライダーを示す図である。
【図６】水準の好ましさを問うスライダーを示す図（動作後）である。
【図７】従来のＳＤ法を示す図である。
【図８】複数のスライダーを並べた場合を示す図である。
【図９】コンジョイントカード順位付け画面を示す図である。
【図１０】コンジョイントカード順位付け画面を示す図である。
【図１１】コンジョイントカード順位付け画面を示す図である。
【図１２】効用値シミュレーション画面を示す図である。
【図１３】図３，４に示すスライダーの動きを説明するフローチャートである。
【図１４】図３，４に示すスライダーの動きを説明するフローチャートである。
【図１５】図３，４に示すスライダーの動きを説明するフローチャートである。
【図１６】図５，６に示すスライダーの動きを説明するフローチャートである。
【図１７】図５，６に示すスライダーの動きを説明するフローチャートである。
【図１８】図５，６に示すスライダーの動きを説明するフローチャートである。
【図１９】図８に示すスライダーの動きを説明するフローチャートである。
【図２０】図８に示すスライダーの動きを説明するフローチャートである。
【図２１】図８に示すスライダーの動きを説明するフローチャートである。
【図２２】コンジョイント分析のプロファイル作成に用いる直交配列表である。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a conjoint analysis profile creation method and a conjoint analysis method, which are characterized by a method of inputting information from a subject in a survey using a computer network.
[0002]
[Prior art]
First, terms used in this specification are defined. The “attribute” is a category of a characteristic of a product, that is, a factor that determines the value of the product, and includes a CPU, a memory, a design, a price, and the like in the case of a PC. The “level” is a candidate that the attribute can take, that is, a content that specifically describes the condition of the attribute. In the case of a memory, the level is 128 MB, 256 MB, or 512 MB. "Utility value" is a quantitative expression of the level of utility given to consumers by a standard.
[0003]
There is an “expected value model” as a method for evaluating attributes and levels. The “expected value model” is a technique of estimating a specific product preference by directly asking the subject about the importance of the product attribute and the preference of each level of the attribute. The preference of the product can be represented by a weighted sum of the evaluation points of the consumers for each level, that is, the preference of the product is estimated by assuming the model shown in Expression 1.
(Equation 1)
This method is simple and easy to conduct surveys, but on the other hand, if the subject does not accurately grasp his or her consumption behavior, he can only capture the superficial part of the consumption behavior. There are drawbacks such as how much the price should be reduced to obtain the same degree of preference as increasing the number of minutes, such as not being suitable for performing comparisons beyond attributes.
[0004]
Another method is “conjoint analysis”. “Conjoint analysis” is a quantitative analysis of which attributes of a product are valued by the consumer when selecting a product, and how much each level of that attribute has to the consumer. This is a survey and analysis method. A consumer's preference when selecting a product can be expressed as a weighted sum of the utility values of the product level, that is, assuming a model of product preference = Σ (utility value of the level) This is an analysis method that estimates the utility value (partial utility) of the level of the product by asking the subject about the preference of the product (overall utility).
[0005]
The procedure of the survey in the conjoint analysis will be described. In the conjoint analysis in which a subject is asked about the preference of a product as a combination of levels, a product profile (referred to as a conjoint card) as shown in FIG. 1 is created and used in a survey. If this conjoint card is created by the number of combinations of all levels, it is necessary to create as many product profiles as the number represented by Expression 2.
(Equation 2)
Then, for example, in the case of 6 attributes × 4 levels, 4 6 = 4096 product profiles must be created, and it is impossible to ask the subject to compare this number of product profiles. Therefore, usually, using an orthogonal array in the experimental design method, a minimum combination of product profiles such that each level of one attribute and another attribute appears in a balanced manner by the same number of times is obtained, and this is determined. Let the subject compare. As a method of measuring a subject's preference for each product profile, a ranking method (subjects are ordered in a desired order / buy order by the subject) and an evaluation method (a score is given to each conjoint card). And a rating scale method (each conjoint card is evaluated on a five-point scale, a seven-level scale, etc.).
[0006]
From the above survey, the preference of each product profile is calculated. The utility value for each level of each subject is calculated by applying a statistical estimation method such as the least squares method using the level of each attribute as an objective variable and the level of each attribute as an explanatory variable.
[0007]
Conjoint analysis has advantages and disadvantages. The advantage of calculating the utility value of a level by conjoint analysis is that it is possible to compare levels that exceed attributes. For example, a comparison can be made as to how much the utility of increasing the memory by 128 MB is worth the price. For this reason, it is possible for a company to provide support for finding an optimal combination of levels when planning product development. In addition, since consumers themselves do not always know what the high level of utility is for themselves, estimating the utility value by conjoint analysis allows the subject to declare the important attribute and the utility of the level to the subject. Surveys often reveal the latent psychology of consumer choice behavior that could not be obtained.
[0008]
On the other hand, the disadvantage of conjoint analysis is that the number of product profiles to be compared with subjects increases as the number of attributes and levels increases, which not only increases the load on subjects but also increases the number of subjects to tens. It is doubtful that product profiles can be accurately evaluated, and the survey results themselves may be less reliable. As various technologies are becoming increasingly sophisticated as of today, the number of attributes and levels that companies recall at the stage of product development is very large, so it is not possible to withstand a large number of attributes and levels This is a fatal drawback of conjoint analysis.
[0009]
[Problems to be solved by the invention]
An object of the present invention is to provide a conjoint analysis system that overcomes the above-described drawbacks of conjoint analysis and that automates from research to estimation of utility values and simulation of the overall utility of a product by using a computer network. It is assumed that.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
In the conventional conjoint analysis, an orthogonal table is created using all attributes and levels, and a product profile is created using this.However, in order to cope with the case where the number of attributes and levels is large, the present invention In such a so-called hybrid conjoint model, the importance of each attribute and the preference of each level are asked in advance, the attributes and levels to be used for each subject are determined, and an orthogonal table is created from among them. Create a profile. That is, a product profile using attributes and levels narrowed down to individual test subjects is created.
[0011]
The criteria for selecting the attributes and levels to be used are as follows. "Attribute": higher importance, higher number, arbitrary number. "Level": One with the highest preference and one with the lowest preference are selected one by one. With respect to the utility value of the level located between the two levels to be used, the estimation is performed by assuming a linear relationship between the preference of the level and the utility value after the upper and lower two levels are estimated. By taking such a procedure, it is possible to estimate utility values for all attributes and levels, and to minimize the number of product profiles to be compared with the subject. The number of attributes and levels is not limited to those in the embodiment described later. In a preferred example, four to eight attributes are selected and two to four levels are selected as levels.
[0012]
To narrow down attributes and levels according to the subject, preferably, a slider technique is used. More preferably, a slider having one scale and / or slider bar and a plurality of knobs movable along the scale and / or slider bar is used.
[0013]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
An embodiment of the present invention will be described based on a conjoint analysis when purchasing a notebook computer as one preferable example. The system of the present invention has a conjoint analysis server and a client terminal, both of which are connected via the Internet. A browser is started in the client terminal, and the URL of the Web page of the conjoint analysis server is designated to request the page. When the Web page is obtained, the Web page is displayed on the screen of the client terminal, the subject can browse the Web page, and can perform necessary information input work. Both the client terminal and the conjoint analysis server have the basic configuration as a computer (arithmetic unit, control unit, storage unit, display unit, input unit, output unit, etc.), and the functions of these components of the computer are It is well known.
[0014]
The survey is performed on a Web screen using the Internet exemplified as a computer network, and the server-side program controls a screen to be output next based on information input by the subject. This system makes it possible to narrow down attributes and levels according to the subject. The following slider technology (FIGS. 3 and 4, FIGS. 5 and 6) is used for narrowing down attributes and levels.
[0015]
FIG. 3 shows a screen displaying a slider for asking the importance, which is displayed on the display of the terminal of the subject via the Internet. The slider has one scale, a strip-shaped slider bar juxtaposed to the scale, and a plurality of knobs movable along the scale and the slider bar. The slider bar is divided into a plurality of sections by a plurality of knobs, and each section corresponds to each item. Each item is identified by a different color, and the section is configured as a color band having the color of the corresponding item. The length of each section indicates the importance of the corresponding item, and in the initial screen shown in FIG. 3, the length of each section (color band) is set to substantially the same length. The importance corresponding to each item is displayed as a percentage with the whole being 100%. On the initial screen, each item has substantially the same importance (ratio). The subject can declare the importance of the attribute by dragging the section (color band) corresponding to each attribute on the slider bar at the top of the screen to change the width between the left and right.
[0016]
A specific description will be given based on FIGS. On the display of the client terminal, the question "How much do you value each of the following items when purchasing a notebook PC?" Is displayed. Drag the knob corresponding to the item you want to answer, and drag the knob. It is designed to change the width of the color band by moving it to a suitable place. The items are “manufacturer”, “design”, “CPU”, “memory”, “price”, “drive”, “weight”, and “built-in software”. The distance between one end of the slider bar and one of the seven knobs, the distance between the adjacent knobs of the seven knobs, the other end of the slider bar and the other end of the seven knobs The distance from one knob indicates the importance of each attribute, and in the initial state, these distances are set to substantially the same length. By appropriately moving the knob, the importance of the item displayed in the ratio (%) is changed. Each item is color-coded (although the drawing is black and white for convenience), "Maker: Dark Blue", "Design: Red", "CPU: Light Green", "Memory: Purple", "Price: Dark Green" , "Drive: Yellow", "Weight: Pink", and "Built-in Software: Light Blue". A color band representing each item is provided along the slider scale. From the left, "dark blue", "red", "light green", "purple", "dark green", "yellow", "pink" , “Light blue”. The length of the color band corresponds to the importance of each item corresponding to the color. The operation of the knob is performed by input means such as a mouse provided in the terminal of the subject.
[0017]
FIG. 4 shows a screen after the subject has selected the importance of each item by moving the knob on the slider bar, and the importance of each item is given a light weight. Are visualized by color bands and quantified. For attributes that are not important at all (in the example, “drive” and “built-in software”), it is also possible to eliminate the corresponding band at all and set it to zero (in the slider shown in FIGS. 3 and 4, The knobs can be superimposed on the screen.) When the user clicks the “Next” button after confirming the answer content, the answer content (the importance of each item) is transmitted to the conjoint analysis server via a computer network (Internet). The importance reported by the subject in this way is received by the server and stored in the storage unit of the server.
[0018]
The movement of the slider in FIGS. 3 and 4 will be described in detail with reference to the flowcharts shown in FIGS. In the initial state in FIG. 3, the section of the slider bar having the minimum value of 0 and the maximum value of 100 is divided by the number of question items, and each section is assigned to each question item. Each section is painted with a unique color, and a knob is set at a boundary value between adjacent sections. A list showing the correspondence between each question item and the color and the value (percentage) of each question item is displayed.
[0019]
Next, the movement of the slider knob will be described. Drag any knob on the slider bar to the location you want to move. The value before the knob is moved (previous value) and the value after the knob is moved (after value) are obtained. If the subsequent value is greater than the previous value, it is determined whether the subsequent value has exceeded the value of the knob on the right. If the subsequent value does not exceed the value of the knob on the right, the value of each item is calculated from the interval of each knob, and the list is updated. If the subsequent value exceeds the value of the right knob, the right knob is moved to the same value as the subsequent value, and the same flow is applied to the right knob. If the subsequent value is smaller than the previous value, it is determined whether the subsequent value has fallen below the value of the knob on the left. If the subsequent value is not smaller than the value of the knob on the left, the value of each item is calculated from the interval of each knob, and the list is updated. When the subsequent value is lower than the value of the left knob, the left knob is moved to the same value as the subsequent value, and the same flow is applied to the left knob.
[0020]
Move the slider knob to check for an incorrect answer, then click the "Next" button. It is determined whether the values of all the question items have been set, and if so, the input information is sent to the server via the Internet, the answer value of the question is obtained from the distance between the knobs, and the finish. If there is an item for which a value is not set, the item is displayed as an error and the setting of the value is prompted.
[0021]
As for the level of preference, another type of slider (animation slider) shown in FIGS. 5 and 6 is used. The slider shown in FIGS. 5 and 6 has one scale, a linear slider bar extending along the scale, and a plurality of knobs that can move on the slider bar. Although supported, the knob is configured to be displayed on a slider bar at the lower right by selecting and clicking the knob on the left side of the screen. The subject can declare the preference of the level by dragging the knob corresponding to each level on the lower right scale and moving it to the left or right.
[0022]
This will be specifically described with reference to FIGS. On the left side of the screen, knobs corresponding to each item are displayed, and each knob is color-coded. At the bottom of the screen is a scale and a slider bar, and along the slider bar (scale), "very attractive", "attractive", "neither", "unattractive" , "Not at all attractive" are displayed. Click on the knob in the upper left table to move the knob to the center of the slider bar (scale) so that the level corresponding to each knob can be clarified, and drag the knob to move it to the left or right . FIG. 5 shows an initial screen of the second step. On the left side of each item (Company A to Company I), knobs corresponding to each item are provided, and on the right shoulder of each knob, " Click !! " The display of “Click !!” means that the knob has not been selected yet, and the display of “Click !!” disappears from the selected knob. FIG. 6 shows that “Company A”, “Company C”, “Company E”, and “Company G” have already been selected. Further, on the slider bar, it is possible to pass through knobs corresponding to other levels, but the knobs are configured so as not to overlap each other. When the user clicks the “Next” button after checking the answer content, the answer content (level of each item) is transmitted to the conjoint analysis server via a computer network (Internet). In this way, the preference of each declared level is read in pixels and stored in the server.
[0023]
The movement of the slider shown in FIG. 5 will be described with reference to FIGS. Click any item you want to answer from the question item list in the screen. A "knob" for setting the value of the item on the slider bar is newly provided. In the illustrated example, when the left knob is clicked in the state of FIG. 5, the click moves on the screen and is set at the center of the slider bar. The moving knob does not overlap with other existing knobs, and a new knob is installed at a position closest to the center of the slider bar.
[0024]
Drag any knob on the slider bar to where you want to move it. The current value of the knob (current value) and the value of the dragged position (drag value) are obtained. A section between the current value and the current value + (drag value−current value) × 2 is set as a movement position search section. In the movement position search section, a value that can be moved by the knob (a value that does not overlap with other knobs) is searched. Is there a movable value? Is determined, and if there is a value that can be moved, the knob is moved to the position closest to the drag value among the movable values. If there is no moveable value, do not move the knob.
[0025]
By allowing the knob to move only where it does not overlap with other knobs, it is possible to give a unique ranking between each question item.
In addition, as shown in the above flow, determining the movement position of the knob by searching within the movement position search section is described as “moving the knob to the value closest to the intention of the respondent among the valid values as the answer value. It is equal to that. The behavior of such a knob is almost the same as the behavior when using a slider bar control provided by a general OS to specify a discrete value (eg, setting the screen resolution in Windows (registered trademark)). Therefore, the respondent can respond by intuitive operation.
[0026]
In the conventional questionnaire survey, the method called the SD method (semantic differentiation method) was mainly used when asking such importance and preference (Fig. 7), but in such a way of listening, there are at most seven stages. , Could be measured only in about 9 steps, and it was not possible to clarify small differences, and it was difficult to make a detailed comparison. In addition, it is extremely difficult to absolutely evaluate the importance individually, and it has to be said that the reliability when finally calculating the importance and the ratio of preference is extremely low. Also, in the method of expressing importance etc. by scores etc. and having the subject write directly, it is possible to recognize small differences etc., but convert those that do not originally exist as numerical values in the subject's head to numerical values. Since the load on the respondent increases as the number of items to be compared increases, the reliability of the collected data itself is lost.
[0027]
In the slider technique as illustrated in FIG. 8, data can be obtained in pixel units only by the subject placing the knob in accordance with his or her image. For this reason, an effect equivalent to performing the evaluation in about 600 steps (the slider width is 600 pixels) is obtained, but the subject does not feel such a load. Especially when performing analysis using statistical methods such as regression analysis such as this system, the closer the data is to continuous numerical values, the more detailed differences can be captured, so the analysis will be more accurate . Information input using the slider shown in FIG. 8 is shown in the flowcharts of FIGS.
[0028]
Also, by using a mechanism in which a plurality of knobs are arranged on the same axis as the slider as in the present invention, the subject naturally responds while comparing with other items (in this case, attributes and levels). I can go. With the conventional method, it was only possible to hear the importance and preference in an independent form, so "The truth is that the CPU is more important than the memory, but compared to the previous answer Would have said that there was a higher importance to the memory because they did not do this), but by adopting this coaxial slider, this is possible. Reliability is eliminated and the data is more reliable.
[0029]
Then, in this system, after the subjects declare the importance / preference of the attributes / levels, the attributes / levels used for creating the product profile are narrowed down. If this happens, it may not be possible to narrow down the level to be used, making it impossible to investigate.However, by moving the knob on the same axis, the subject must always be able to enjoy the preference for all levels. Such a possibility is excluded because the answer must be given with a difference.
[0030]
When a subject declares the importance of an attribute and the preference of a level using a slider that has the advantages described above, at this stage, the top of the attribute with high importance for the subject and the preference of the level are The highest one and the one with the lowest preference are automatically recognized by a server-side program, and a product profile is created using the orthogonal arrangement. FIG. 22 is an orthogonal table used to create 12 profile cards with 8 attributes and 2 levels. In the orthogonal table, the type of attribute is displayed on the upper side, the card number is displayed on the left side, and each level (1 or 2) is displayed on the inner side. The orthogonal table is an experiment method designed so that the experiment at each level can be performed the same number of times for any attribute. In order to create an attribute profile card by using an orthogonal table, it is necessary to determine which attribute corresponds to which column, and this operation is called "assignment to an orthogonal table". The creation of a conjoint card using an orthogonal table is well known, and after determining an attribute and a level, a conjoint card is conventionally created using a computer. Therefore, once the attributes and levels are determined, the profile of the object can be created by using conventional software for conjoint analysis. According to the present invention, a plurality of profiles created by the conjoint analysis server are displayed on the display unit of the client terminal so as to be viewed by the subject, and the plurality of profiles are ranked by input from the input unit of the client terminal. It is.
[0031]
The screen of the product profile to be created is as shown in FIG. 1 and FIGS. 9 to 11 and is displayed on the display unit of the client terminal of the subject. In consideration of the burden on the subject, such a product profile is displayed up to about 12 sheets. In the illustrated example, one using six profile cards is displayed. At this time, the subject is required to click the profile in a desired / preferred order. The clicked product profile is switched to the display of the ranking, and the subject can automatically perform the ranking simply by determining which of the displayed product profiles is most preferable (FIGS. 9 to 9). 11). It is also possible to return to the previous state by pressing the "return one" button. In the case of the conventional rearrangement formula and ranking writing formula, there is a danger that the subject cannot make an accurate judgment because the finished ranking is not erased, but this point is eliminated. This profile display screen also contributes to eliminating the most bottleneck in conjoint analysis, which is to reduce the reliability due to the load on the respondents. When ranking of all profiles is completed, a transmission button (not shown) is displayed on the screen, and when the transmission button is clicked, input information from the subject (ranking of profile cards) is transmitted via the computer network. It is transmitted to the conjoint analysis server, stored in the storage unit of the conjoint analysis server, and used for subsequent conjoint analysis for calculating a utility value. The conjoint analysis server stores a computer program for performing conjoint analysis from the acquired information. The utility value has been conventionally calculated using a computer, and a known program can be adopted as a computer program for calculating the utility value.
[0032]
[Estimation of utility value]
The following data conversion processing is performed for the level of preference and the preference of the product. Regarding the level, the preference of the most preferred level among the levels of the attribute k is l k, max The least preferred level of preference k, min And the preference l of each level ki (Preference of the level i of the attribute k) is converted as in Expression 3.
[Equation 3]
Regarding the order of preference, C is the number of profiles, and the order of preference of profile h is S. h Then, the conversion is performed as in Expression 4, and the preference degree s of the product profile h is h And
(Equation 4)
Here, the following formula is established, and the utility value of the most preferable level when the utility value of the least desirable level of each attribute is set to 0 by the least square method.
(Equation 5)
Β estimated in this way k Of the level converted to m ki , Utility values at all levels for the narrowed attributes are estimated. With respect to the attribute that has been deviated by the narrowing down, β is estimated by obtaining a regression equation representing the relationship between the importance of the used attribute and the value of β of the attribute by the least square method. By performing the above-described calculation by the program, utility values for all attributes and levels of each subject are calculated.
[0033]
[output]
From the above, utility values for all levels of each subject are output to the database, and a Web screen as shown below (FIG. 12) is created for the client of the survey. In this screen, by selecting the level of each attribute from the pull-down, the utility value of the level is displayed on the right side of the pull-down. Further, at the upper left of the screen, the sum of the utility values in the currently selected combination of levels, that is, the overall utility of the product having such a level is displayed. Also, the height of the overall utility value in all combinations of levels is calculated as utility and displayed.
[0034]
By providing such a screen to the client, the client can instantly grasp the positioning of the utility value of the current product and the positioning of the utility value of the product to be newly developed, and plan the product. It is a very useful tool for planning.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an example of a conjoint card.
FIG. 2 is a diagram showing a flow of attribute / level narrowing down.
FIG. 3 is a diagram showing a slider for asking the importance.
FIG. 4 is a diagram showing a slider for asking the importance (after operation).
FIG. 5 is a diagram showing a slider for asking the level of preference.
FIG. 6 is a diagram (after operation) showing a slider for asking the level preference.
FIG. 7 is a diagram showing a conventional SD method.
FIG. 8 is a diagram showing a case where a plurality of sliders are arranged.
FIG. 9 is a diagram showing a conjoint card ranking screen.
FIG. 10 is a diagram showing a conjoint card ranking screen.
FIG. 11 is a diagram showing a conjoint card ranking screen.
FIG. 12 is a diagram showing a utility value simulation screen.
FIG. 13 is a flowchart illustrating the movement of the slider shown in FIGS.
FIG. 14 is a flowchart illustrating the movement of the slider shown in FIGS.
FIG. 15 is a flowchart illustrating the movement of the slider shown in FIGS.
FIG. 16 is a flowchart illustrating the movement of the slider shown in FIGS.
FIG. 17 is a flowchart illustrating the movement of the slider shown in FIGS.
FIG. 18 is a flowchart illustrating the movement of the slider shown in FIGS.
FIG. 19 is a flowchart illustrating the movement of the slider shown in FIG.
FIG. 20 is a flowchart illustrating the movement of the slider shown in FIG.
FIG. 21 is a flowchart illustrating the movement of the slider shown in FIG.
FIG. 22 is an orthogonal array table used for creating a profile of conjoint analysis.
