JP2002197359A - Commodity information presenting method and device - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To present precise information on a commodity when a user acquires the commodity. SOLUTION: An access request is made in a regular site (a house buying support site) for the server side from the user side, and when the user is a user already buying a house (Yes in 100), data for supporting buying of a house is gathered by a questionnaire form (102), a type of a regret of the user is classified (104), the data is analyzed, advice most suited to the user is derived (106), and a regular routine is finished. Thus, when buying the house, the most suited advice can be provided by an analytical result corresponding to the regret into which the user easily falls.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、商品情報提示方法
及び装置にかかり、特に、商品購入時に商品の情報を提
示する商品情報提示方法及び装置に関する。The present invention relates to a method and an apparatus for presenting merchandise information, and more particularly to a method and an apparatus for presenting merchandise information for presenting merchandise information at the time of purchasing the merchandise.

【０００２】[0002]

【従来の技術】商品を購入する場合、ユーザは希望や期
待を以て検討するが、その期待に添うか添わないかは、
その商品を手に取り確認しつつ進めることが最も確実で
ある。ここで、商品購入の一例として、注文してから現
実に獲得するまでに時間を要する商品、例えば大型の商
品を購入する場合、その場で手にとって確認することが
困難である。このため、希望や期待に合致する商品を予
め調べて、設計や施工に対して希望や要求を行って建築
した後に獲得している。2. Description of the Related Art When purchasing a product, a user considers his / her expectations and expectations.
It is most certain that you pick up the product and proceed with it. Here, as an example of product purchase, when purchasing a product that requires time from placing an order to actually acquiring the product, for example, a large product, it is difficult to confirm the product on the spot. For this reason, products that meet the wishes and expectations are checked in advance, and the products are acquired after the construction has been performed by making the wishes and requests for the design and construction.

【０００３】上記のように注文してから獲得するまでに
時間を要する住宅などの商品は、ユーザが希望したり期
待したりした点が実際には現実の物とならず、ユーザが
不満に思うことがある。[0003] As described above, for a product such as a house that requires time from ordering to acquisition, the point that the user has desired or expected is not actually a reality, and the user is dissatisfied. Sometimes.

【０００４】このユーザが不満に思うことを解消するた
め、ユーザの感性やイメージを製品設計の物理的使用に
変換する顧客満足度対応設計装置が提案されている（特
開２０００−２４２６７０号公報参照）。この技術で
は、製品の感性評価を予め行った種々の設計データを格
納しておき、製品を設計する際に設計コンセプトに添っ
た要素や物理特性を検索して形状を決定しつつ詳細な設
計を行うものである。[0004] In order to eliminate the user's dissatisfaction, a customer satisfaction-compatible design apparatus that converts the user's sensibility and image into physical use in product design has been proposed (see Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-242670). ). In this technology, various design data for which the kansei evaluation of a product has been performed is stored in advance, and when designing a product, a detailed design is determined while searching for elements and physical characteristics according to the design concept and determining the shape. Is what you do.

【０００５】[0005]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、住宅な
どの商品では、ユーザの感性を具体化して実現させるこ
とが困難な場合が多く、ユーザが結果的に不満足な状態
に陥ることがあった。これはユーザが有する希望や期待
を、伝達したり理解させたりすることは容易ではないこ
とに起因すると考えられる。すなわち、一般的に、ユー
ザの思いや考えを的確に表現したり第三者へ伝えたりす
ることは困難であり、それを把握しようとする場合に
は、把握する側において経験的にノウハウを蓄積してそ
れを用いることが多い。また、住宅などの商品の場合に
は営業担当者（住宅供給側）と施工業者との間において
も意図の伝達が必要である。すなわち、住宅などの商品
は、ユーザ、営業担当者、そして施工業者というように
伝達系が複雑であり、十分な意志疎通が困難であること
が多い。However, in the case of products such as houses, it is often difficult to materialize and realize the user's sensibility, and as a result, the user may fall into an unsatisfactory state. This is considered to be because it is not easy to convey and understand the wishes and expectations of the user. In other words, in general, it is difficult to accurately express the user's thoughts and ideas or to convey it to a third party, and when attempting to grasp it, the know-how is accumulated empirically on the grasping side. I often use it. Further, in the case of a product such as a house, it is necessary to communicate the intention between the salesperson (house supply side) and the contractor. That is, in a product such as a house, a communication system such as a user, a salesperson, and a contractor is complicated, and sufficient communication is often difficult.

【０００６】本発明は、上記事実を考慮して、ユーザが
商品を獲得するにあたって商品に対する的確な情報を提
示することができる商品情報提示方法及び装置の提供を
目的とする。An object of the present invention is to provide a method and an apparatus for presenting product information that allow a user to present accurate information on a product when the user obtains the product in consideration of the above facts.

【０００７】[0007]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、対象者が商品を購入するときに商品の購
入を支援するために、前記対象者に対して商品購入に関
係する情報を、通信回線を介して提示する商品情報提示
方法であって、前記商品を構成する構成事項の１つに対
して前記対象者の期待、要望、及び現実の各々の官能状
態に該当する質問を複数の構成事項について予め定め、
該複数の質問の各々に対応する回答を前記商品購入に関
するデータとして、前記対象者の操作側端末から通信回
線を介して受け取り、前記対象者の期待、要望、及び現
実の官能状態に基づいて前記対象者の満足状態を複数予
め定め、受け取ったデータを、前記構成事項毎に、何れ
かの前記満足状態に分類し、前記複数の満足状態の各々
について前記商品に対する後悔度を求め、求めた後悔度
に基づいて、予め定めた提案情報を求め、前記通信回線
を介して操作側端末へ向けて出力することにより前記商
品購入に関係する情報を提示することを特徴とする。In order to achieve the above-mentioned object, the present invention relates to a method of purchasing goods for a target person in order to assist the purchase of the goods when the target person purchases the goods. A product information presenting method for presenting information via a communication line, wherein a question corresponding to each of the expectations, demands, and actual sensory states of the subject with respect to one of the constituent items constituting the product Is determined in advance for a plurality of components,
An answer corresponding to each of the plurality of questions is received as data relating to the product purchase from the operation terminal of the target person via a communication line, and based on the expectation, request, and actual sensory state of the target person, A plurality of satisfaction states of the target person are determined in advance, the received data is classified into any one of the satisfaction states for each of the constituent items, a regret degree for the product is obtained for each of the plurality of satisfaction states, and the obtained regret is determined. The present invention is characterized in that predetermined proposal information is obtained based on the degree, and is output to the operation-side terminal via the communication line, thereby presenting information related to the product purchase.

【０００８】本発明者は、獲得するまでに商品に抱くユ
ーザの状態という観点から、ユーザに生じる思いを期
待、要望、現実の３つの官能状態を見いだした。すなわ
ち、獲得する商品に対する期待を有し、その期待を実現
するために必要と思われる事項を要望し、その結果獲得
した商品の現実がある。また、本発明者は、住宅などの
商品を獲得した結果、不満足に至る点をさらに進めて、
後悔という概念を導入した。[0008] The present inventor has found three sensory states of expectation, demand, and reality, which are thoughts generated by the user from the viewpoint of the state of the user who holds the product before the product is acquired. In other words, there is an expectation of a product to be acquired, a request for a matter deemed necessary for realizing the expectation, and there is a reality of the product acquired as a result. In addition, the inventor further promoted points of dissatisfaction as a result of acquiring products such as houses,
The concept of regret was introduced.

【０００９】具体的には、本発明の商品情報提示方法
は、対象者が商品を購入するときに商品の購入を支援す
るために、対象者に対して商品購入に関係する情報を、
通信回線を介して提示するものである。まず、商品を構
成する構成事項の１つに対して対象者の期待、要望、及
び現実の各々の官能状態に該当する質問を複数の構成事
項について予め定めている。この複数の質問の各々に対
応する回答を対象者であるユーザが行い、通信回線に接
続された操作側端末によって送信する。これを商品購入
に関するデータとして受け取る。これによって、商品に
対する対象者の期待、要望、及び現実の各々の官能状態
をデータとして収集できる。[0009] Specifically, the product information presentation method of the present invention provides the subject with information related to the product purchase in order to support the purchase of the product when the subject purchases the product.
It is presented via a communication line. First, a question corresponding to each of the expectations, demands, and actual sensory states of the subject with respect to one of the constituent items constituting the product is predetermined for a plurality of constituent items. The user, who is the target person, makes an answer corresponding to each of the plurality of questions, and transmits the question by the operating terminal connected to the communication line. This is received as data on product purchase. In this way, the expectation, request, and actual sensory state of the target person for the product can be collected as data.

【００１０】ここで、対象者の期待、要望、及び現実の
官能状態に基づいて対象者の満足状態を複数予め定めて
おく。例えば、期待したかしないか、要望したかしない
か、及び現実したかしないかの何れかの組み合わせによ
り構成される８つの満足状態がある。そして、前記受け
取ったデータを、構成事項毎に、何れかの満足状態に分
類する。例えば、前記データは、８つの満足状態の何れ
かに該当するものである。これら複数の満足状態の各々
について商品に対する後悔度を求める。後悔度とは、不
満足について対象者の思い入れが作用したものである。
ここでは、不満足は、期待からのズレ（ギャップ）が対
応する。同じ不満足であっても、対象者の思い入れが少
ないほど後悔は少なく、多いほど後悔が多いと考えられ
る。そこで、満足状態の各々について不満足の度合いを
求めて対象者の思い入れを考慮すれば後悔度を求めるこ
とができる。次に、求めた後悔度に基づいて、予め定め
た提案情報を求め、通信回線を介して操作側端末へ向け
て出力する。対象者の満足状態が分類されているので、
どの官能状態において対象者の後悔度が大きいかを判別
でき、予め官能状態に対応する提案情報を容易しておけ
ば、最適な情報を対象者に対して提示できる。このよう
にして商品購入に関係する情報を提示する。[0010] Here, a plurality of satisfaction states of the subject are determined in advance based on the expectations, desires, and actual sensory states of the subject. For example, there are eight satisfaction states composed of any combination of expected, not desired, not realized, and not realized. Then, the received data is classified into any one of the satisfaction states for each configuration item. For example, the data corresponds to one of eight satisfaction states. The degree of regret for the product is obtained for each of the plurality of satisfaction states. The degree of regret is the result of the subject's feelings about dissatisfaction.
Here, the dissatisfaction corresponds to a deviation (gap) from expectations. Even with the same dissatisfaction, it is considered that the less regret the subject has, the less regret, and the more the subject, the more regret. Therefore, the degree of regret can be obtained by calculating the degree of dissatisfaction with respect to each of the satisfaction states and considering the intention of the target person. Next, based on the obtained degree of regret, predetermined proposal information is obtained and output to the operation terminal via the communication line. Since the satisfaction status of the subject is classified,
It is possible to determine in which sensual state the subject's regret level is high, and if the proposal information corresponding to the sensual state is facilitated in advance, optimal information can be presented to the subject. In this way, information related to the purchase of a product is presented.

【００１１】前記発明に対して、前記後悔度は、前記構
成事項毎に設定された値で重み付けすることができる。
前記対象者の思い入れは、一律かつ標準的に定めること
も可能であるが、個々の対象者によって様々である。こ
のため、構成事項毎に設定された値で重み付けすること
により詳細な対応が可能となる。In the invention, the degree of regret can be weighted by a value set for each of the constituent items.
Though the intention of the subject can be determined uniformly and standardly, it varies depending on the individual subject. For this reason, it is possible to cope in detail by weighting with a value set for each configuration item.

【００１２】前記発明に対して、前記構成事項毎に設定
された値は、前記商品を構成する構成事項に優先度に該
当する質問をさらに加え、前記商品購入に関するデータ
として受け取ったデータに基づいて求めることができ
る。前記のように、対象者の思い入れは、予め定めるこ
とも可能であるが、個々の対象者によって様々のため、
構成事項毎に優先度として対象者に回答を求め、これを
用いることによって、対象者毎の詳細な対応が可能とな
る。According to the present invention, the value set for each of the components is based on the data received as the data on the purchase of the product by further adding a question corresponding to the priority to the components constituting the product. You can ask. As described above, the feelings of the subject can be determined in advance, but since it varies depending on the individual subject,
By asking the target person for an answer as a priority for each configuration item, and using this, it is possible to take detailed measures for each target person.

【００１３】前記発明に対して、前記満足状態及び前記
後悔度に基づいて、前記対象者の後悔要因をさらに求
め、求めた後悔要因に基づいて、予め定めた提案情報を
求めることができる。複数の満足状態の各々に対して
は、後悔に起因する要件が異なる。このため、満足状態
に対して後悔要因を対応させ、後悔要因から予め定めた
提案情報を求めることによって、後悔に起因する要件毎
の詳細な対応が可能となる。According to the present invention, a regret factor of the subject can be further obtained based on the satisfaction state and the degree of regret, and predetermined proposal information can be obtained based on the obtained regret factor. Each of the plurality of satisfaction states has different requirements due to regret. For this reason, by making the regret factor correspond to the satisfaction state and obtaining predetermined proposal information from the regret factor, it is possible to deal with each requirement due to regret in detail.

【００１４】前記発明に対して、前記満足状態及び前記
後悔度に基づいて、前記対象者の後悔タイプをさらに求
め、求めた後悔タイプに基づいて、予め定めた提案情報
を求めることができる。対象者は、複数の満足状態を有
する場合がある。この場合、いずれの状態でも、後悔度
を有することになる。そこで、後悔度と満足状態の組み
合わせによる後悔タイプを定めれば、その後悔タイプ毎
に分類した詳細な対応が可能となる。According to the present invention, the regret type of the subject can be further obtained based on the satisfaction state and the degree of regret, and predetermined proposal information can be obtained based on the obtained regret type. The subject may have multiple satisfaction states. In this case, in any state, there is regret. Therefore, if a regret type based on a combination of the regret degree and the satisfaction state is determined, detailed correspondence classified for each regret type is possible.

【００１５】前記発明に対して、前記商品を構成する構
成事項に前記対象者の固有情報に該当する質問をさらに
加え、前記商品購入に関するデータとして受け取り、前
記対象者の固有情報の回答データに基づいて前記対象者
のタイプをさらに求め、求めた対象者タイプと後悔度の
相関関係から予め定めた提案情報を求めることができ
る。対象者は、年齢や生活形態などの固有情報を有して
いる。この固有情報によって対象者タイプを分類でき
る。従って、対象者タイプと後悔タイプとの相関関係を
求めれば、より対象者毎の詳細な対応が可能となる。[0015] In the invention, a question corresponding to the unique information of the target person is further added to the constituent items of the product, received as data on the purchase of the product, and based on the answer data of the unique information of the target person. Thus, the type of the target person can be further obtained, and predetermined proposal information can be obtained from the correlation between the obtained target person type and the degree of regret. The subject has unique information such as age and lifestyle. The target person type can be classified based on this unique information. Therefore, if a correlation between the target person type and the regret type is obtained, more detailed correspondence can be made for each target person.

【００１６】前記商品情報提示方法は、次の商品情報提
示装置によって実現が可能である。詳細には、対象者が
商品を購入するときに商品の購入を支援するために、前
記対象者に対して商品購入に関係する情報を、通信回線
を介して提示する商品情報提示装置において、前記商品
を構成する構成事項の１つに対して前記対象者の期待、
要望、及び現実の各々の官能状態に該当する質問を複数
の構成事項について予め定め、該複数の質問の各々に対
応する回答を前記商品購入に関するデータとして、前記
対象者の操作側端末から通信回線を介して受け取る受取
手段と、前記対象者の期待、要望、及び現実の官能状態
に基づいて前記対象者の満足状態を複数予め定め、受け
取ったデータを、前記構成事項毎に、何れかの前記満足
状態に分類する分類手段と、前記複数の満足状態の各々
について前記商品に対する後悔度を求める後悔度演算手
段と、求めた後悔度に基づいて、予め定めた提案情報を
求める提案情報演算手段と、前記通信回線を介して操作
側端末へ向けて出力することにより前記商品購入に関係
する情報を提示する提示手段と、を備えたことを特徴と
する。The above-mentioned product information presentation method can be realized by the following product information presentation device. Specifically, in order to support the purchase of a product when the target person purchases a product, in the product information presentation device that presents information related to the product purchase to the target person via a communication line, The subject's expectations for one of the components that make up the product,
A request and a question corresponding to each of the actual sensory states are determined in advance for a plurality of constituent items, and an answer corresponding to each of the plurality of questions is used as data relating to the purchase of the product as communication data from the operation side terminal of the target person. Receiving means, and a plurality of predetermined satisfaction states of the target person based on the expectation, request, and actual sensory state of the target person, and receive the data for each of the constituent items. Classifying means for classifying into a satisfactory state, regret degree calculating means for obtaining a degree of regret for the product for each of the plurality of satisfied states, and proposal information calculating means for obtaining predetermined proposal information based on the obtained degree of regret Presentation means for presenting information related to the product purchase by outputting the information to the operation-side terminal via the communication line.

【００１７】[0017]

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態の一例を詳細に説明する。本実施の形態では、
インターネット等の通信回線を介してユーザが商品を購
入するにあたって、ユーザの個人情報、以前の購入状況
や感想等を集計・分析し、その分析結果を知らせたり分
析結果によってこれから購入する商品についてアドバイ
スしたりする支援をする場合に、本発明を適用したもの
である。本実施の形態では、商品として、住宅を例にし
て説明する。また、上記集計には、住宅購入に関する調
査として、アンケートを実施し、その結果や各調査間の
相関を求めることで支援するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the present embodiment,
When a user purchases a product via a communication line such as the Internet, the user collects and analyzes personal information of the user, previous purchase status and impressions, etc., informs the analysis results, and advises on the products to be purchased based on the analysis results. For example, the present invention is applied to the case of providing support. In the present embodiment, a description will be given of a house as an example of a product. In addition, in the above-mentioned totaling, a questionnaire is carried out as a survey on the purchase of a house, and the results and the correlation between the surveys are obtained to support the calculation.

【００１８】〔原理〕ユーザの商品に対する考えを分類
できれば、その分類に従って、ユーザが現在感じている
状態を的確にアドバイスすることができる。また、分類
を把握すれば、ユーザが陥りやすい状態を事前に把握す
ることができ、次回の商品購入時に適切なアドバイスを
行うことができる。[Principle] If the user's thoughts on the product can be classified, the user can be properly advised of the current state according to the classification. Further, if the classification is grasped, it is possible to grasp in advance the state in which the user is likely to fall, and to give appropriate advice at the time of next product purchase.

【００１９】＜分類＞図１には、ユーザが一般的に商品
を購入するまたは購入した後に至るユーザの商品に対す
る状態を示したものである。本発明者は、商品を獲得し
たときの状態として、ユーザが商品に対して満足したか
不満足であったかにより分類できることを勘案した。す
なわち、本発明者は、ユーザの商品に対する状態は、商
品に対する期待、商品に対する要望、及び実際に獲得し
た商品（現実）、の３つの官能状態に分類できるという
知見を得た。この図１の分類の発生過程を図２に示し
た。<Category> FIG. 1 shows a state of a user who purchases or generally purchases a product. The present inventor considered that the state at the time of acquiring a product can be classified according to whether the user was satisfied or unsatisfied with the product. That is, the present inventor has obtained the knowledge that the state of the user for the product can be classified into three functional states of expectation for the product, demand for the product, and the actually obtained product (reality). FIG. 2 shows the generation process of the classification shown in FIG.

【００２０】図２（Ａ）に示すように、ユーザは、様々
な場面で、商品を獲得する動機（発案）Ｉが生じる。こ
の動機Ｉに従って、図２（Ｂ）に示すように、まず、獲
得する商品に対する期待Ｅが生じる。そして、獲得する
商品に対する期待Ｅを実現させるため、商品を提供する
第三者に対してユーザは要望Ｄを伝える。図２（Ｃ）に
示すように、商品を提供する第三者は、ユーザからの要
望Ｄに従って商品を製造したり探したりして、最終的な
商品をユーザに提供することにより、期待した商品が現
実Ｈとなる。As shown in FIG. 2A, a user has a motive (or idea) I for acquiring a product in various situations. In accordance with this motive I, first, as shown in FIG. 2B, an expectation E for the product to be acquired is generated. Then, in order to realize the expectation E for the product to be acquired, the user transmits a request D to a third party who provides the product. As shown in FIG. 2 (C), the third party providing the product manufactures or searches for the product according to the request D from the user, and provides the final product to the user, thereby obtaining the expected product. Becomes reality H.

【００２１】ここで、ユーザは、抱く期待を的確な要望
として全てを伝えることは困難である。すなわち、期待
は、実際の商品を獲得するときの自己が望む状態であ
り、要望は、その期待を達成するために自己の期待を実
現するであろうことを表現したものである。このため、
図２（Ｂ）に示すように、期待Ｅと要望Ｄとの間には、
ズレＧａｐ１が生じることになる。また、ユーザからの
要望Ｄを受け取った第三者は、その要望Ｄが的確であっ
ても、実際の商品を得る過程で、第三者が許容する判断
で、実際の商品に差異が生じることがある。このため、
図２（Ｃ）に示すように、要望Ｄと現実Ｈとの間には、
ズレＧａｐ２が生じることになる。この結果、期待Ｅ、
要望Ｄ、及び現実Ｈのそれぞれが一致しない状態に至
る。Here, it is difficult for the user to convey all expectations as accurate requests. That is, the expectation is a state that one desires when acquiring an actual product, and the desire expresses that one's expectation will be realized in order to achieve the expectation. For this reason,
As shown in FIG. 2B, between the expectation E and the demand D,
A gap Gap1 will occur. In addition, even if the request D is accurate, the third party who receives the request D from the user may make a difference in the actual product due to the judgment permitted by the third party in the process of obtaining the actual product. There is. For this reason,
As shown in FIG. 2 (C), between request D and reality H,
A gap Gap2 will occur. As a result, expected E,
The request D and the reality H do not match each other.

【００２２】上記のズレを考慮すると、商品の獲得に関
するユーザの状態は、その獲得した商品に対して満足し
たか不満足であったかにより分類できる。詳細には、図
１に示すように、商品獲得に関するユーザ状態は、Ｃａ
ｓｅ１〜Ｃａｓｅ８の８つに分類できる。In consideration of the above-mentioned deviation, the state of the user regarding the acquisition of the product can be classified according to whether the user is satisfied or unsatisfied with the obtained product. More specifically, as shown in FIG.
It can be classified into eight from se1 to Case8.

【００２３】ユーザ状態Ｃａｓｅ１は、満足状態であ
り、要望が現実のものとなり、期待通りの結果が得られ
た状態である。ユーザ状態Ｃａｓｅ２は、満足状態であ
り、要望してはいなかったが、現実になった結果、期待
に沿う結果が得られた状態である。なお、このユーザ状
態Ｃａｓｅ２は、期待に沿わないものが提示されていた
場合にはユーザ状態Ｃａｓｅ７に陥っていた可能性を有
している。ユーザ状態Ｃａｓｅ３は、不満足状態であ
り、要望をしていなかったため、現実に商品を獲得でき
ずにユーザの期待に沿う結果が得られなかった状態であ
る。ユーザ状態Ｃａｓｅ４は、不満足状態であり、要望
したにも拘わらず現実に獲得できずにユーザの期待に沿
う結果が得られなかった状態である。ユーザ状態Ｃａｓ
ｅ５は、無関係状態であり、要望したが現実には達成さ
れず、結果として期待した状態以外であって悪影響がな
い状態である。なお、このユーザ状態Ｃａｓｅ５は、実
現されていた場合にはユーザ状態Ｃａｓｅ６に陥ってい
た可能性を有している。ユーザ状態Ｃａｓｅ６は、不満
足状態であり、要望が現実のものとなったがユーザの期
待に沿う結果が得られなかった状態（期待はずれ）であ
る。ユーザ状態Ｃａｓｅ７は、不満足状態であり、要望
していないものが現実となり、ユーザの期待に沿う結果
が得られなかった状態（期待に反する）である。ユーザ
状態Ｃａｓｅ８は、無関係状態であり、期待も要望もせ
ず、現実にもなっていない、基本的に無関係の状態であ
る。The user state Case 1 is a state in which the user is satisfied, the request is actual, and the expected result is obtained. The user state Case2 is a state in which the user is satisfied and has not requested, but a result that has been realized and a result that meets expectations has been obtained. It should be noted that the user state Case2 has a possibility that the user state Case7 has fallen into the user state Case7 when an item not meeting expectations is presented. The user state Case3 is a state in which the user is not satisfied and has not made a request, so that the user cannot actually obtain a product and cannot obtain a result that meets the user's expectations. The user state Case4 is an unsatisfied state, which is a state in which, despite a request, the result is not actually obtained and a result meeting the user's expectation is not obtained. User state Cas
e5 is an irrelevant state, which is a state that has been requested but not actually achieved, and has no adverse effect other than the expected state as a result. Note that this user state Case5 has a possibility of falling into the user state Case6 if it has been realized. The user state Case 6 is an unsatisfied state, in which the request has become a reality but a result meeting the user's expectations has not been obtained (disappointing). The user state Case 7 is an unsatisfied state, a state in which an undesired one has become a reality, and a result that meets the user's expectation has not been obtained (contrary to the expectation). The user state Case8 is an irrelevant state, that is, neither an expectation nor a request, nor a reality, which is basically an irrelevant state.

【００２４】以上のように、期待からのズレが不満足を
誘発していると想定される。この不満足がユーザの後悔
を招く場合がある。従って、ユーザの商品に対する不満
足や後悔を招く状態を把握提示したり、その状態を考慮
して商品を提示したりすれば、ユーザに商品をどのよう
に捉えているかを提示できたり、ユーザの満足の度合い
が高い（すなわち、不満毒の度合いが少なかったり後悔
しなかったりする）商品を提供したりすることが可能と
なる。As described above, it is assumed that the deviation from expectations induces dissatisfaction. This dissatisfaction can lead to user regret. Therefore, by grasping and presenting a state that causes dissatisfaction or regret of the product of the user, or presenting the product in consideration of the state, it is possible to present to the user how the product is perceived or to satisfy the user. It is possible to provide a product with a high degree of dissatisfaction (ie, with a low degree of dissatisfaction or no regret).

【００２５】上記ユーザの商品に対する状態を、要望し
たり現実のものと（建築）したりする第三者の行為を考
慮すると、ユーザの後悔要因を把握することが可能とな
る。すなわち、図１に示すように、処理（ベクトル）を
軸として考えることができる。期待と要望のズレは、要
望の引き出しに関するベクトルと考えることができ、ま
た、要望の修正に関するベクトルと考えることができ
る。図３（Ａ）に示すように、期待Ｅと要望Ｄとの間に
ズレＧａｐ１が生じたとき、要望Ｄに反映されていない
期待Ｅは、第三者が引き出し損ねた部分である。また、
期待Ｅが含まれない要望Ｄは、第三者が例えば誤解して
いる部分であり、修正すべき部分である。Taking into account the third party's action of requesting or realizing (building) the state of the user with respect to the product, it is possible to grasp the regret factor of the user. That is, as shown in FIG. 1, processing (vector) can be considered as an axis. The difference between the expectation and the request can be considered as a vector related to the extraction of the request, and can be considered as a vector related to the correction of the request. As shown in FIG. 3A, when a gap Gap1 occurs between the expectation E and the desire D, the expectation E that is not reflected in the desire D is a part that the third party failed to withdraw. Also,
The request D that does not include the expectation E is a part that the third party misunderstands, for example, and is a part that should be corrected.

【００２６】そして、要望と現実のズレは、要望の実現
に関するベクトルと考えることができ、また、要望の確
認に関するベクトルと考えることができる。すなわち、
図３（Ｂ）に示すように、要望Ｄと現実Ｈとの間にズレ
Ｇａｐ２が生じたとき、現実Ｈに反映されていない要望
Ｄは、実現し損ねた部分である。また、要望Ｄが含まれ
ない現実Ｈは、第三者が意図しない部分であり、確認す
べき部分である。The difference between the request and the actual situation can be considered as a vector related to the realization of the request, and can be considered as a vector related to the confirmation of the request. That is,
As shown in FIG. 3B, when a gap Gap2 occurs between the request D and the reality H, the request D not reflected in the reality H is a part that has not been realized. The reality H, which does not include the request D, is a part that is not intended by a third party and is a part that should be confirmed.

【００２７】従って、これらを合成すると、図３（Ｃ）
に示すように、上記分類したユーザ状態は、要望の引き
出し、修正、実現、確認の４つの形態または組み合わせ
た状態に対応することになる。このように、ユーザの状
態を分類することで、商品に対するユーザ状態の把握を
可能とすると共に、ユーザの後悔要因を把握しいてはそ
れを実現する第三者の対処を把握することも可能とな
る。次の表１には、上記の点を一覧として示した。な
お、ユーザ意見の欄は、住宅購入時（施工時）に聴取し
た一例である。Therefore, when these are synthesized, FIG.
As shown in (1), the classified user states correspond to four modes of request extraction, correction, realization, and confirmation, or a combined state. In this way, by classifying the state of the user, it is possible to grasp the state of the user with respect to the product, and it is also possible to grasp the regret factor of the user and to understand the action of a third party who realizes the regret factor. Become. Table 1 below lists the above points. In addition, the column of the user opinion is an example of hearing at the time of purchasing a house (at the time of construction).

【００２８】[0028]

【表１】 [Table 1]

【００２９】＜後悔度＞ところで、満足な商品を獲得し
た場合には、ユーザは後悔はしないが、商品を獲得して
も不満足であった場合には、ユーザは後悔することがあ
る。しかし、不満足と後悔は等価ではない。本発明者
は、不満足は期待と現実とのギャップ（ズレ）から生じ
るが、後悔は商品に対するユーザの思い入れが大きく作
用するという知見を得た。すなわち、後悔は、不満足の
度合いもさることながら、その期待の重要性が大きく作
用することが想定される。<Degree of Regret> By the way, when a satisfactory product is obtained, the user does not regret, but when the product is not satisfactory even after obtaining the product, the user may regret. But dissatisfaction and regret are not equivalent. The present inventor has found that while dissatisfaction arises from the gap (deviation) between expectations and reality, regret greatly affects a user's desire for a product. In other words, regret is expected to have a significant effect on expectations, not to mention the degree of dissatisfaction.

【００３０】そこで、本発明者は、次のようにして、商
品に対する不満足及び後悔を把握することを勘案した。
まず、不満足の度合いを不満足度とし、期待と現実との
ギャップ（ズレ）と定義する。また、不満足の指標を不
満足指標ＵＩ（unsatisfactory Index）とし、次の
（１）式に示すように、商品の各構成要素に対する不満
足度を平均化したものと定義する。また、後悔の度合い
を後悔度とし、期待と現実とのギャップ（ズレ）を重要
度を考慮して補正したものと定義する。また、後悔度の
指標を後悔指標ＲＩ（Regret Index）とし、次の（２）
式に示すように、商品の各構成要素に対する不満足度を
重要度を考慮して補正して平均化したものと定義する。
図４に示すように、期待と現実の間にギャップがある
と、それはユーザとしては不満足となる。その期待につ
いてユーザが重要性を有しないときは、不満足度と後悔
度は一致するが、重要度が小さいと後悔度が小さくな
り、重要度が大きいと後悔度が大きくなる。Therefore, the present inventor considered taking into account dissatisfaction and regret for the product as follows.
First, the degree of dissatisfaction is defined as the degree of dissatisfaction, and is defined as the gap between the expectation and the reality. Further, the dissatisfaction index is defined as a dissatisfaction index UI (unsatisfactory Index), and is defined as an average of the dissatisfaction degree with respect to each component of the product as shown in the following equation (1). The degree of regret is defined as the degree of regret, and the gap (deviation) between the expectation and the reality is corrected in consideration of the importance. In addition, the index of the degree of regret is defined as the regret index RI (Regret Index), and the following (2)
As shown in the equation, the dissatisfaction degree with respect to each component of the product is defined as being corrected and averaged in consideration of importance.
As shown in FIG. 4, if there is a gap between expectations and reality, it becomes unsatisfactory for the user. When the user has no significance for the expectation, the degree of dissatisfaction and the degree of regret match, but if the degree of importance is low, the degree of regret decreases, and if the degree of importance is high, the degree of regret increases.

【００３１】 ＵＩ＝Σ（期待値Ｅｉと現実値Ｈｉのギャップ） ＝Σ（Ｅｉ−Ｈｉ） ・・・（１） ただし、ｉは構成要素を表す数であり、上記式のΣは全
ての構成要素について計算するものとする。Ｅｉは期待
を表す値（期待値）であり、Ｈｉは現実を表す値（現実
値）である。なお、ｉは商品価値を構成するその構成要
素を用いることができる。UI = Σ (gap between expected value Ei and actual value Hi) = Σ (Ei−Hi) (1) where i is a number representing a component, and Σ in the above formula is all components. It shall be calculated for the element. Ei is a value representing the expectation (expected value), and Hi is a value representing the reality (real value). In addition, i can use the component which comprises commercial value.

【００３２】 ＲＩ＝Σ（重要度）×（期待値Ｅｉと現実値Ｈｉのギャップ） ＝Σ｛ｐｉ×（Ｅｉ−Ｈｉ）｝ ・・・（２） ただし、ｐｉは重要度である。RI = {(importance) × (gap between expected value Ei and actual value Hi) = {pi × (Ei−Hi)} (2) where pi is the importance.

【００３３】このようにして、ユーザの後悔を指標で表
すことによって、その商品に対するユーザの期待に対す
る状態を把握することができる。次に、後悔指標ＲＩ
（Regret Index）の具体例を説明する。In this way, by expressing the user's regret with an index, it is possible to grasp the state of the product with respect to the user's expectation. Next, the regret index RI
A specific example of (Regret Index) will be described.

【００３４】ユーザの状態は、図１に示した８つのユー
ザ状態Ｃａｓｅ１〜８で分類できるので、上記の期待と
現実のギャップ（Ｅｉ−Ｈｉ）は、満足状態及び無関係
状態であるＣａｓｅ１，２，５，８以外の状態で生じる
ことになる。そこで、ユーザが不満足である状態Ｃａｓ
ｅ３，４，６，７について予め定めた値を設定し（例え
ば「１」）、Ｃａｓｅ１，２，５，８についても予め定
めた値を設定する（例えば「０」）。ここでは、設定値
として「１」、または「０」を設定する場合を説明する
が、本発明はこれに限定されるものではなく、それぞれ
に異なる値を設定してもよい。The user's state can be classified into eight user states Case 1 to 8 shown in FIG. 1. Therefore, the above-mentioned gap between the expectation and the actual state (Ei-Hi) is a satisfied state and an unrelated state, Case 1, 2, and 2. This will occur in states other than 5 and 8. Then, the state Cas where the user is dissatisfied
A predetermined value is set for e3, 4, 6, and 7 (for example, "1"), and a predetermined value is also set for Cases 1, 2, 5, and 8 (for example, "0"). Here, a case where “1” or “0” is set as the set value will be described, but the present invention is not limited to this, and different values may be set for each.

【００３５】構成要素を表す数ｉは、商品価値の構成要
素を一例とすると、次の関係から導出できる。すなわ
ち、商品価値は、「心地よさ」、「使い易さ」、「安
心」、「美しさ」の各要素から導かれたり複数要素の複
合的なものから導き出されたりする。すなわち、（商品
価値）は、（心地よさ）×（使い易さ）×（安心）×
（美しさ）に比例すると考えられる。従って、構成要素
を表す数ｉは、「心地よさ」、「使い易さ」、「安
心」、「美しさ」の各要素を構成するもの、または複数
要素の複合的なものから形成されたものを特定するもの
である。The number i representing the component can be derived from the following relationship, taking the component of the commercial value as an example. That is, the merchandise value is derived from each element of "comfort", "ease of use", "security", and "beauty" or derived from a composite of a plurality of elements. That is, (commodity value) is (comfort) x (ease of use) x (safety) x
It is considered to be proportional to (beauty). Therefore, the number i representing a component is a component that constitutes each element of “comfort”, “ease of use”, “security”, and “beauty”, or a number formed from a composite of a plurality of elements. Is specified.

【００３６】重要度ｐｉは、ユーザが決定するものであ
り、構成要素毎に設定する。例えば、重要であるとき、
ｐｉ＝２、重要でないとき、ｐｉ＝１と設定する。The importance pi is determined by the user and is set for each component. For example, when important
pi = 2, when not important, pi = 1.

【００３７】以上の設定によって、商品に対する後悔指
標ＲＩは、（２）式に従って、構成要素ｉ毎に求めた重
要度と期待値−現実値のギャップとの積の総和を求める
ことで達成される。これによって、ユーザの商品に対す
る状態を分類し、後悔指標を求めれば、ユーザが現在感
じている状態を的確にアドバイスしたり、ユーザが陥り
やすい状態を事前に把握して次回の商品購入時に適切な
アドバイスを行うことができる。With the above setting, the regret index RI for the product is achieved by calculating the sum of the product of the importance calculated for each component i and the gap between the expected value and the actual value according to the equation (2). . By classifying the state of the user with respect to the product and obtaining the regret index, the user can be properly advised of the current state of the product, or the user is likely to fall into a state in which the user is likely to fall in advance, and the appropriate state can be obtained at the next product purchase. Can give advice.

【００３８】〔構成〕図５には、本発明が適用可能なネ
ットワークシステムの概略構成が示されている。図５に
示したように、ネットワークシステム８０は、処理側の
複数のコンピュータ８２、及び要望側の複数のコンピュ
ータ８４が、それぞれモデム、ルータ、ＴＡ（ターミナ
ル・アダプタ：Terminal Adapter）等の接続装置８６を
介して、ネットワーク（例えば、インターネット）８８
に接続されて構成されている。複数のコンピュータ８
２、８４は、ネットワーク８８を介して、相互通信によ
り情報授受が可能である。[Configuration] FIG. 5 shows a schematic configuration of a network system to which the present invention can be applied. As shown in FIG. 5, in the network system 80, a plurality of computers 82 on a processing side and a plurality of computers 84 on a request side are connected to a connection device 86 such as a modem, a router, a TA (Terminal Adapter), and the like. Via a network (eg, the Internet) 88
It is configured to be connected to. Multiple computers 8
2 and 84 can exchange information by mutual communication via a network 88.

【００３９】また、以下の説明では、図５に示したよう
に、複数のコンピュータ８２のうち少なくとも１つのコ
ンピュータ８２がユーザの状態を調査したり分析したり
するコンピュータ（以下、「サーバ・コンピュータ８
３」という）であり、また、コンピュータ８４は、ユー
ザ側でその調査をするときのアンケートなどに応答した
り商品購入の支援のためのデータを受け取ったりするユ
ーザ側のコンピュータ（以下、「ユーザ・コンピュー
タ」という）８５として機能する構成を一例として説明
する。サーバ・コンピュータ８３は、１台のサーバで機
能させてもよく、機能毎に複数台で分散処理してもよ
い。In the following description, as shown in FIG. 5, at least one of the plurality of computers 82 investigates or analyzes the state of the user (hereinafter, referred to as “server computer 8”).
3 "), and the computer 84 is a user-side computer (hereinafter, referred to as" user / user ") that responds to a questionnaire or the like when conducting the survey on the user side or receives data for supporting product purchase. A configuration that functions as the computer 85 will be described as an example. The server computer 83 may be operated by one server, or a plurality of servers may perform distributed processing for each function.

【００４０】なお、ユーザ・コンピュータ８５が本発明
の操作側端末に相当する。また、ネットワーク８８は本
発明の通信回線に相当する。The user computer 85 corresponds to the operation terminal of the present invention. Further, the network 88 corresponds to a communication line of the present invention.

【００４１】本実施の形態では、ネットワークとしてイ
ンターネットを適用した場合を説明する。この場合、少
なくとも１つのコンピュータは、ＷＷＷ（World Wide W
eb）サーバとして機能させることができ、また他のマシ
ンはＷＷＷクライアントとして機能させることもでき
る。In this embodiment, the case where the Internet is applied as a network will be described. In this case, at least one computer is a World Wide Web (WWW).
eb) It can function as a server, and other machines can also function as WWW clients.

【００４２】詳細には、各ユーザ・コンピュータ８５に
は、ＷＷＷブラウザがインストールされており、このＷ
ＷＷブラウザを起動することにより、ネットワーク８８
を介してサーバ・コンピュータ８３に任意にアクセス可
能となる。このとき、アクセス位置（アクセス先のサー
バ・コンピュータ８３の位置、及びサーバ・コンピュー
タ８３内の情報の位置で構成されるデータ）は、ＵＲＬ
（Uniform Resource Locator）で指定される。More specifically, a WWW browser is installed in each user computer 85, and this W
By starting the WW browser, the network 88
Arbitrarily can access the server computer 83 via the. At this time, the access position (the data composed of the position of the access destination server computer 83 and the position of the information in the server computer 83) is a URL.
(Uniform Resource Locator).

【００４３】サーバ・コンピュータ８３は、ユーザ・コ
ンピュータ８５からアクセス要求があった場合、ＵＲＬ
で指定された位置にあるデータを、ネットワーク８８を
介して、アクセス元のユーザ・コンピュータ８５へ送信
する。このとき、データは、一般に、ＨＴＴＰ（Hyper
Text Transfer Protocol）に従って転送される。When there is an access request from the user computer 85, the server computer 83 sends the URL
Is transmitted to the access source user computer 85 via the network 88. At this time, data is generally stored in an HTTP (Hyper
Text Transfer Protocol).

【００４４】なお、ユーザ・コンピュータ８５の識別に
は、ＩＰ（Internet Protocol）アドレスが用いられる
が、ＵＲＬ等の他の位置指定のコードを用いてもよい。
また、ユーザ・コンピュータ８５を操作するユーザの識
別には、ユーザ自信の入力や、予め定められているコー
ド等のユーザＩＤを用いることができる。Although the IP (Internet Protocol) address is used to identify the user computer 85, another location designation code such as a URL may be used.
In addition, the user operating the user computer 85 can be identified using a user's own input or a user ID such as a predetermined code.

【００４５】上記コンピュータには、当該コンピュータ
で指示入力をするために、各々キーボード、マウス等の
入力装置が設けられており、コンピュータによる処理結
果等を表示するためにディスプレイが設けられている。
なお、コンピュータは、汎用的かつ一般的なハードウェ
ア構成であるため、詳細な説明を省略する。The computer is provided with input devices such as a keyboard and a mouse for inputting instructions with the computer, and a display for displaying the results of processing by the computer.
Note that the computer has a general and general hardware configuration, and a detailed description thereof will be omitted.

【００４６】図６には、上記構成によるコンピュータに
よる情報の授受について、機能的なブロック図で示し
た。本システムは、サーバ・コンピュータ８３、及びユ
ーザ・コンピュータ８５に分類して構成することができ
る。なお、これらのコンピュータは、１台のコンピュー
タに限定されるものではなく、複数台のコンピュータが
ネットワークで接続されてシステムとして機能するよう
に構成してもよい。FIG. 6 is a functional block diagram showing transmission and reception of information by the computer having the above configuration. The present system can be configured by being classified into a server computer 83 and a user computer 85. Note that these computers are not limited to one computer, and a plurality of computers may be connected to each other via a network to function as a system.

【００４７】サーバ・コンピュータ８３は、アプリケー
ション部１２、アンケート基本情報記憶部１４、データ
ベース部１６、及びプログラムメモリ１８で構成されて
いる。これらの各部は、コンピュータで構成し、情報授
受可能に接続してもよい。アプリケーション部１２は、
主に、他のコンピュータとの情報授受やアンケート基本
情報記憶部１４からアンケート情報を取り出してユーザ
・コンピュータ８５へ送信したり結果を受信したりする
処理を含む各種処理を実施する機能部である。アンケー
ト基本情報記憶部１４は、ユーザの状態を把握するため
の調査データを集計したり分析したりするときに必要な
予め設定されたデータ（アンケート用の問い）を記憶し
た記憶部である。データベース部１６は、対象者により
返答されたアンケートの結果を調査データとして蓄積す
る機能部である。プログラムメモリ１８は、詳細を後述
する後悔指標の演算等の処理を実行するための診断プロ
グラムを記憶した記憶部である。この診断プログラムに
従ってアプリケーション部１２において実行される処理
によって、ユーザから収集したアンケートに対する診断
が実行される。The server computer 83 comprises an application section 12, a basic questionnaire information storage section 14, a database section 16, and a program memory 18. These units may be configured by a computer and connected so that information can be exchanged. The application unit 12
This is a functional unit that mainly performs various processes including a process of exchanging information with another computer, extracting questionnaire information from the questionnaire basic information storage unit 14, transmitting the questionnaire information to the user computer 85, and receiving a result. The questionnaire basic information storage unit 14 is a storage unit that stores preset data (questionnaire questions) necessary for totalizing and analyzing survey data for grasping the state of the user. The database unit 16 is a functional unit that accumulates the results of the questionnaire returned by the subject as survey data. The program memory 18 is a storage unit that stores a diagnostic program for executing processing such as calculation of a regret index, which will be described in detail later. According to the processing executed in the application unit 12 according to the diagnostic program, the diagnosis for the questionnaire collected from the user is performed.

【００４８】〔実施形態の作用〕次に、本実施形態の作
用を説明する。なお、本実施の形態では、サーバ・コン
ピュータ８３がＷＷＷ（World Wide Web）サーバとして
機能し、ユーザ・コンピュータ８５がＷＷＷクライアン
トとして機能する場合を説明する。この場合、ユーザ・
コンピュータ８５には、ネットワークアクセス可能なプ
ログラム（所謂ＷＷＷブラウザ）がインストールされて
おり、このＷＷＷブラウザを起動することにより、ネッ
トワーク８８を介してサーバ・コンピュータ８３にアク
セス可能となる。アクセス位置（アクセス先のサーバ・
コンピュータ８３の位置、及びサーバ・コンピュータ８
３内の情報の位置で構成されるデータ）は、所謂ＵＲＬ
（Uniform Resource Locator）で指定される。[Operation of Embodiment] Next, the operation of this embodiment will be described. In the present embodiment, a case will be described where the server computer 83 functions as a WWW (World Wide Web) server and the user computer 85 functions as a WWW client. In this case, the user
A computer (a so-called WWW browser) that can access the network is installed in the computer 85. By starting up the WWW browser, the server computer 83 can be accessed via the network 88. Access location (access destination server /
The location of the computer 83 and the server computer 8
3) is a so-called URL
(Uniform Resource Locator).

【００４９】＜診断プログラム＞まず、ユーザ・コンピ
ュータ８５からサーバ・コンピュータ８３に対して、本
サイト（住宅購入支援サイト）にアクセス要求がなされ
た場合、サーバ・コンピュータ８３では、図７に示す処
理ルーチンが実行される。具体的には、図７のステップ
１００では、アクセス要求されたユーザ・コンピュータ
８５に属するユーザが住宅を既に購入したユーザかこれ
から新規に購入予定のユーザかを判断する。これは、以
下のように住宅購入を支援するにあたって、ユーザが以
前に住宅を購入したときの経験を反映させた支援をする
か、ユーザが住宅を新規に購入するときの支援をするか
の判断するためである。なお、この判断は、ユーザ・コ
ンピュータ８５へ住宅を既購入であるか否かのデータを
送信し、ユーザ・コンピュータ８５からその対応データ
を受け取って判断することができる。<Diagnosis Program> First, when the user computer 85 requests the server computer 83 to access this site (home purchase support site), the server computer 83 executes a processing routine shown in FIG. Is executed. Specifically, in step 100 of FIG. 7, it is determined whether the user belonging to the user computer 85 requested to access is a user who has already purchased a house or a user who is planning to newly purchase a house. In order to support the purchase of a house as described below, it is determined whether to provide support that reflects the experience of the user previously purchasing a house or to provide support when the user purchases a new house. To do that. This determination can be made by transmitting data as to whether or not the house has already been purchased to the user computer 85 and receiving the corresponding data from the user computer 85.

【００５０】ステップ１００で肯定されると、ステップ
１０２へ進み、アンケート形式によって住宅購入支援の
ためのデータを収集する（詳細は後述）。次のステップ
１０４では、収集したデータを用いてユーザの後悔のタ
イプを分類する。この分類結果を用いて、次のステップ
１０６では、データ分析を行うと共にユーザに最も合致
したアドバイスを導出し、本ルーチンを終了する。If the determination in step 100 is affirmative, the process proceeds to step 102, where data for housing purchase support is collected in a questionnaire format (details will be described later). In the next step 104, the type of regret of the user is classified using the collected data. In the next step 106 using this classification result, data analysis is performed and the advice that best matches the user is derived, and this routine ends.

【００５１】一方、ステップ１００で否定されると、ス
テップ１０８へ進む。この場合、住宅を新規に購入する
ときの支援をするユーザであるため、ステップ１０８で
はユーザからの要望などのアンケートを集計してデータ
分析を行うと共にユーザに最も合致したアドバイスを導
出し、本ルーチンを終了する。On the other hand, if the result in step 100 is NO, the routine proceeds to step 108. In this case, since the user assists in purchasing a new house, in step 108, a questionnaire such as a request from the user is totaled, data is analyzed, and advice most suitable for the user is derived. To end.

【００５２】＜情報収集＞次に、ステップ１０２の詳細
を説明する。図７のステップ１０２では、図８に示す処
理ルーチンが実行される。ステップ１１０では、ユーザ
が回答すべきアンケートについての注意事項や同意に関
する初期データをフォーマット情報として生成し、ネッ
トワーク８８を介してユーザ・コンピュータ８５へ送信
する。これにより、ユーザ・コンピュータ８５にはアン
ケートについての注意事項や同意に関する初期データが
提示される。ユーザは初期データを参照して、ユーザ・
コンピュータ８５の入力装置によって、承諾または拒否
に対応する操作を行うことによって、ユーザ・コンピュ
ータ８５から対応データが送信される。サーバ・コンピ
ュータ８３ではステップ１１２において上記対応データ
を受け取り、対応データが承諾または拒否を表している
かを判別することによって、確認ＯＫであるか否かを判
断する。<Information Collection> Next, the details of step 102 will be described. At step 102 in FIG. 7, the processing routine shown in FIG. 8 is executed. In step 110, initial data on notes and consent for the questionnaire to be answered by the user is generated as format information and transmitted to the user computer 85 via the network 88. Thereby, the user computer 85 is presented with notes on the questionnaire and initial data on the consent. The user refers to the initial data and
By performing an operation corresponding to acceptance or rejection by the input device of the computer 85, the corresponding data is transmitted from the user computer 85. The server computer 83 receives the correspondence data in step 112, and determines whether or not the confirmation is OK by determining whether the correspondence data indicates acceptance or rejection.

【００５３】対応データが拒否を表しているときは、ス
テップ１１２で否定され、そのまま本ルーチンを終了す
る。一方、対応データが承諾を表しているときは、ステ
ップ１１２で肯定され、ステップ１１４へ進む。ステッ
プ１１４では、複数の後悔事項からなる後悔度調査情報
を、ユーザが回答すべきアンケートの項目データとして
生成し、ネットワーク８８を介してユーザ・コンピュー
タ８５へ送信し、ユーザ・コンピュータ８５から応答が
あるまで待機する（ステップ１１６で否定を繰り返
す）。これにより、ユーザ・コンピュータ８５には後悔
度アンケートが提示される。If the corresponding data indicates rejection, the determination in step 112 is negative, and the routine ends. On the other hand, when the correspondence data indicates consent, the result of step 112 is affirmative, and the process proceeds to step 114. In step 114, regret degree survey information including a plurality of regret items is generated as item data of a questionnaire to be answered by the user, transmitted to the user computer 85 via the network 88, and there is a response from the user computer 85. (No at Step 116). As a result, the regret degree questionnaire is presented to the user computer 85.

【００５４】ユーザは、ユーザ・コンピュータ８５に提
示されたアンケートを参照しながら、図示しない入力装
置によって、該当する項目を記入したり、選択したりし
て、アンケートに対する回答を入力する。この入力が終
了すると、入力されたデータ（後悔事項情報）がユーザ
・コンピュータ８５からサーバ・コンピュータ８３へ向
けて送信され、サーバ・コンピュータ８３では、ステッ
プ１１６において応答の判断が肯定され、ステップ１１
８へ進む。なお、ステップ１１６では、上記データ（後
悔事項情報）を受け取り、メモリに記憶する。The user inputs and answers the questionnaire by referring to the questionnaire presented to the user computer 85 by using a not-shown input device to enter or select a corresponding item. When this input is completed, the input data (regret information) is transmitted from the user computer 85 to the server computer 83. In the server computer 83, the determination of the response is affirmed in step 116, and the step 11 is performed.
Proceed to 8. In step 116, the data (regret information) is received and stored in the memory.

【００５５】ステップ１１８では、複数の優先対象事項
からなる優先度調査情報を、ユーザが回答すべきアンケ
ートの項目データとして生成し、上記同様に送信して応
答があるまで待機する（ステップ１２０で否定を繰り返
す）。これにより、ユーザ・コンピュータ８５には優先
度アンケートが提示される。ユーザは、ユーザ・コンピ
ュータ８５に提示されたアンケートを参照しながら、該
当する項目の記入や選択によりアンケートに対する回答
を入力する。この入力が終了すると、データ（優先事項
情報）がユーザ・コンピュータ８５からサーバ・コンピ
ュータ８３へ向けて送信され、サーバ・コンピュータ８
３では、ステップ１２０において応答の判断が肯定され
てステップ１２２へ進む。なお、ステップ１２０では、
上記データ（優先事項情報）を受け取り、メモリに記憶
する。In step 118, priority survey information including a plurality of priority items is generated as item data of a questionnaire to be answered by the user, transmitted in the same manner as described above, and waits for a response (No in step 120). repeat). Thereby, the priority questionnaire is presented to the user computer 85. The user inputs an answer to the questionnaire by entering or selecting a corresponding item while referring to the questionnaire presented to the user computer 85. When this input is completed, the data (priority information) is transmitted from the user computer 85 to the server computer 83, and the server computer 8
In step 3, the determination of the response is affirmed in step 120, and the process proceeds to step 122. In Step 120,
The data (priority information) is received and stored in a memory.

【００５６】ステップ１２２では、ユーザのタイプを判
断するために、複数のタイプ判別事項からなるタイプ判
断調査情報を、ユーザが回答すべきアンケートの項目デ
ータとして生成し、上記同様に送信して応答があるまで
待機する（ステップ１２４で否定を繰り返す）。これに
より、ユーザ・コンピュータ８５にはユーザタイプ・ア
ンケートが提示される。ユーザは、ユーザ・コンピュー
タ８５に提示されたアンケートを参照しながら、該当す
る項目の記入や選択によりアンケートに対する回答を入
力する。この入力が終了すると、データ（ユーザタイプ
情報）がユーザ・コンピュータ８５からサーバ・コンピ
ュータ８３へ向けて送信され、サーバ・コンピュータ８
３では、ステップ１２４において応答の判断が肯定さ
れ、ステップ１２６へ進む。なお、ステップ１２４で
は、上記データ（ユーザタイプ情報）を受け取り、メモ
リに記憶する。In step 122, in order to determine the type of the user, type determination survey information including a plurality of type determination items is generated as item data of a questionnaire to be answered by the user, and transmitted in the same manner as described above, and a response is generated. It waits until there is (the negative is repeated in step 124). Thereby, the user type questionnaire is presented to the user computer 85. The user inputs an answer to the questionnaire by entering or selecting a corresponding item while referring to the questionnaire presented to the user computer 85. When this input is completed, the data (user type information) is transmitted from the user computer 85 to the server computer 83, and the server computer 8
In 3, the determination of the response is affirmative in step 124, and the process proceeds to step 126. In step 124, the data (user type information) is received and stored in the memory.

【００５７】ステップ１２６では、ユーザが購入した商
品を判断するために、複数の商品対象事項からなる購入
品調査情報を、ユーザが回答すべきアンケートの項目デ
ータとして生成し、上記同様に送信して応答があるまで
待機する（ステップ１２４で否定を繰り返す）。これに
より、ユーザ・コンピュータ８５には購入品・アンケー
トが提示される。ユーザは、ユーザ・コンピュータ８５
に提示されたアンケートを参照しながら、該当する項目
の記入や選択によりアンケートに対する回答を入力す
る。この入力が終了すると、データ（購入商品情報）が
ユーザ・コンピュータ８５からサーバ・コンピュータ８
３へ向けて送信され、サーバ・コンピュータ８３では、
ステップ１２８において応答の判断が肯定され、ステッ
プ１３０へ進む。なお、ステップ１２８では、上記デー
タ（購入商品情報）を受け取り、メモリに記憶する。In step 126, in order to determine the product purchased by the user, purchase product survey information including a plurality of product target items is generated as item data of a questionnaire to be answered by the user, and transmitted as described above. It waits until there is a response (No is repeated in step 124). Thereby, the purchased item / questionnaire is presented to the user computer 85. The user operates the user computer 85
The user inputs a response to the questionnaire by referring to the questionnaire presented in (1) and entering or selecting a corresponding item. When this input is completed, the data (purchased product information) is transferred from the user computer 85 to the server computer 8.
3 and transmitted to the server computer 83.
In step 128, the determination of the response is affirmative, and the process proceeds to step 130. In step 128, the data (purchased product information) is received and stored in the memory.

【００５８】次のステップ１３０では、上記メモリに記
憶されているデータ（後悔事項情報、優先事項情報、ユ
ーザタイプ情報、購入商品情報）を、ユーザと対応させ
て、データベース部に蓄積して、本ルーチンを終了す
る。この蓄積時は、ユーザが入力したデータとそのアン
ケート項目が対応されている。In the next step 130, the data (regret information, priority information, user type information, and purchased merchandise information) stored in the memory are stored in the database section in association with the user, and End the routine. At the time of this accumulation, the data input by the user and the questionnaire items thereof correspond to each other.

【００５９】（アンケート）上記ユーザからデータ（後
悔事項情報、優先事項情報、ユーザタイプ情報、購入商
品情報）を収集するときに提示するアンケートの項目デ
ータの具体例について説明する。(Questionnaire) A specific example of questionnaire item data presented when collecting data (regret information, priority information, user type information, and purchased product information) from the user will be described.

【００６０】・後悔度調査（後悔事項情報） 後悔事項情報を得るために、複数の後悔事項からなる後
悔度調査情報がアンケートとしてユーザへ提示される。
複数の後悔事項としては、基本質問事項があり、その基
本質問事項について、現在の状況、建築時に出した要
望、現在の思いの３種類の項目について回答事項を用意
する。Remorse level investigation (regret matters information) In order to obtain regret matters information, regret degree research information including a plurality of regret matters is presented to the user as a questionnaire.
There are basic regret items as basic regret items, and for the basic question items, answer items are prepared for three types of items: the current situation, requests made during construction, and current thoughts.

【００６１】[0061]

【表２】 [Table 2]

【００６２】表２には、一例を示したが、基本質問事項
について、現在の状況、建築時に出した要望、現在の思
いの３種類の項目について回答事項があり、その回答事
項こうの各々には、ユーザがチェックするためのクリッ
ク領域が設けられている。このクリック領域をマウスな
どの入力装置によって、指示することで、ユーザ・コン
ピュータ８５から対応するデータ（後悔事項情報）が送
信される。Table 2 shows an example, but there are three basic items, the current situation, the requests made during construction, and the current thoughts. Is provided with a click area for the user to check. By pointing this click area with an input device such as a mouse, the corresponding data (regret information) is transmitted from the user computer 85.

【００６３】上記基本質問事項について、現在の状況、
建築時に出した要望、現在の思いの３種類の項目につい
て回答事項の回答結果によって、図１に示したユーザの
商品に対する状態の何れかに分類できる。すなわち、基
本質問事項に対する現在の状況の回答結果が「現実：
Ｈ」に対応し、建築時に出した要望の回答結果が「要
望：Ｄ」に対応し、現在の思いの回答結果が「期待：
Ｅ」に対応する。このように、基本質問事項の各々は、
商品獲得に関するユーザ状態Ｃａｓｅ１〜Ｃａｓｅ８の
８つに分類を可能とする項目である。Regarding the above basic questions, the current situation,
The three types of items, the request made at the time of construction and the current thoughts, can be classified into any of the user's product states shown in FIG. In other words, the answer to the basic questionnaire for the current situation is "Reality:
H), the result of the request issued at the time of construction corresponds to "Request: D", and the result of the current thought is "Expected:
E ". Thus, each of the basic questions is:
This is an item that can be classified into eight user states Case1 to Case8 related to product acquisition.

【００６４】ところで、複数の後悔事項としては、上記
原理の欄でも説明したが、構成要素として、「心地よ
さ」、「使い易さ」、「安心」、「美しさ」にユーザの
感性を大別できる。すなわち、上記基本質問事項は、構
成要素に分類できる。これらの各項目は、その成り立ち
や機能によってさらに小分類できる。By the way, as for a plurality of regret items, which have been described in the section of the above-mentioned principle, the user's sensibility is greatly enhanced by "comfort", "ease of use", "safety", and "beauty". Can be different. That is, the basic questionnaire can be classified into constituent elements. Each of these items can be further subdivided according to its origin and function.

【００６５】例えば、構成要素「心地よさ」は、ユーザ
の感覚的なものに依存性が高いので、第１小分類として
視覚や聴覚などの五感とそれらの複合体を分類事項とす
ることができる。また、第２小分類としては、構成要素
「心地よさ」が起因する空間や温度などの対象を分類事
項とすることができる。さらに、第３小分類としては、
構成要素「心地よさ」が起因する対象の場所などの具体
性を分類事項とすることができる。また、第４小分類と
しては、構成要素「心地よさ」が上記の小分類がユーザ
にとってどのように機能するかを表す機能性を分類事項
とすることができる。For example, since the component "comfort" is highly dependent on the user's sensation, the first sub-classification can include the five senses such as visual and auditory senses and their complex as classification items. . Further, as the second sub-classification, objects such as space and temperature caused by the component “comfort” can be classified. Further, as a third subclass,
Specificity, such as the location of the object attributable to the component “comfort”, can be a classification item. In addition, as the fourth sub-classification, the functionality of the component “comfort” representing how the above-described sub-classification functions for the user can be a classification item.

【００６６】上記表２の事項を例にすると、事項１＆事
項２が構成要素「心地よさ」に分類され、事項１の第１
小分類は総合、第２小分類は空間構成、第３小分類は今
での団欒、第４小分類は居心地の良さである。また、事
項２の第１小分類は視覚、第２小分類は視線、第３小分
類は特に定めず、第４小分類はプライバシーへの配慮で
ある。Taking the items in Table 2 as an example, item 1 and item 2 are classified into the component “comfort” and the first item of item 1
The sub-classification is comprehensive, the second sub-classification is spatial composition, the third sub-classification is the present harmony, and the fourth sub-classification is coziness. In item 2, the first sub-category is visual, the second sub-class is line of sight, the third sub-class is not particularly defined, and the fourth sub-class is privacy consideration.

【００６７】また、構成要素「使い易さ」は、ユーザの
場所的感覚なものに依存性が高いので、第１小分類とし
て住居内の部分名称を分類事項とすることができる。ま
た、第２小分類としては、構成要素「使い易さ」の対象
を分類事項とすることができる。さらに、第３小分類と
しては、構成要素「使い易さ」が起因する対象の機能性
を分類事項とすることができる。また、第４小分類とし
ては、第１分類と同様であるが、構成要素「使い易さ」
が上記の小分類がユーザにとってどこで機能するかを表
す存在性を分類事項とすることができる。Since the component "ease of use" is highly dependent on the user's sense of place, a partial name in a house can be used as the first sub-classification. In addition, as the second sub-classification, an object of the component “ease of use” can be a classification item. Further, as the third sub-classification, the functionalities of the objects due to the component “ease of use” can be classified. The fourth sub-class is the same as the first sub-class, but the component “ease of use”
Can be used as a classification item to indicate where the above-described sub-classification functions for the user.

【００６８】上記表２の事項を例にすると、事項３＆事
項４が構成要素「使い易さ」に分類され、事項３の第１
小分類は台所、第２小分類は配置、第３小分類は特にな
く、第４小分類は台所である。また、事項４の第１小分
類は物干し、第２小分類は及び第３小分類は特になく、
第４小分類は物干しである。Taking the items in Table 2 as an example, item 3 & item 4 are classified into the constituent elements “easy to use”, and the first of item 3
The sub-classification is kitchen, the second sub-classification is arrangement, the third sub-classification is not particularly specified, and the fourth sub-classification is kitchen. In addition, the first sub-category of item 4 is laundry, the second sub-class and the third sub-class are not particularly specified,
The fourth subclass is clothes drying.

【００６９】また、構成要素「安心」は、ユーザの形態
的や場所的感覚なものに依存性が高いので、第１小分類
として安心を感じるそのものの名称を分類事項とするこ
とができる。また、第２小分類としては、構成要素「安
心」の対象を分類事項とすることができる。さらに、第
３小分類としては、構成要素「安心」が起因する他の要
素を分類事項とすることができる。また、第４小分類と
しては、第１分類と同様であるが、構成要素「安心」が
上記の小分類がユーザにとってどのように表現するかを
表す表現性を分類事項とすることができる。Since the component "security" is highly dependent on the user's form and sense of place, the name of the user who feels safe as the first sub-classification can be the classification item. In addition, as the second sub-classification, a target of the component “relief” can be a classification item. Further, as the third sub-classification, another element resulting from the component “relief” can be a classification item. The fourth sub-classification is the same as the first sub-classification, but the expression item representing how the above-mentioned sub-classification is expressed to the user with the component "safety" can be a classification item.

【００７０】上記表２の事項を例にすると、事項５＆事
項６が構成要素「安心」に分類され、事項５の第１小分
類はつまづく、第２小分類はバリアフリー、第３小分類
は特になく、第４小分類はバリアフリー対応である。ま
た、事項６の第１小分類は結露、第２小分類は及び第３
小分類は特になく、第４小分類は結露の防止である。Taking the items in Table 2 as an example, item 5 and item 6 are classified into the constituent element “safety”, the first sub-class of item 5 is stumbled, the second sub-class is barrier-free, and the third sub-class is Are not particularly specified, and the fourth subclass is barrier-free. In item 6, the first subclass is dew condensation, the second subclass is
There is no particular sub-classification, and the fourth sub-classification is to prevent condensation.

【００７１】また、構成要素「美しさ」は、ユーザの形
態的や場所的感覚なものに依存性が高いので、第１小分
類として美しさを感じる対象そのものの名称を分類事項
とすることができる。また、第２小分類及び第３小分類
としては、構成要素「美しさ」が起因する他の要素を分
類事項とすることができる。また、第４小分類として
は、第１分類と同様であるが、構成要素「美しさ」が上
記の小分類がユーザにとってどのように作用するかを表
す作用性を分類事項とすることができる。Since the component “beauty” is highly dependent on the user's morphological and spatial senses, the name of the object whose beauty is perceived as the first sub-classification may be used as the classification item. it can. Further, as the second sub-classification and the third sub-classification, other elements resulting from the component “beauty” can be classified. The fourth sub-classification is the same as the first sub-classification, but the component “beauty” indicates how the above-mentioned sub-classification works for the user as the classification item. .

【００７２】上記表２の事項を例にすると、事項７＆事
項８が構成要素「美しさ」に分類され、事項７の第１小
分類は外観、第２小分類は及び第３小分類は特になく、
第４小分類は外観へのこだわりである。また、事項８の
第１小分類は室内、第２小分類は及び第３小分類は特に
なく、第４小分類は内装・インテリアのこだわりであ
る。Taking the items in Table 2 as an example, item 7 and item 8 are classified into the constituent element “beauty”, the first sub-class of item 7 is appearance, the second sub-class and the third sub-class are particularly Not
The fourth subclass is attention to appearance. The first sub-category of item 8 is indoor, the second sub-class and the third sub-class are not particularly specified, and the fourth sub-class is attention to interior / interior.

【００７３】・優先度調査（優先事項情報） 優先事項情報を得るために、複数の優先対象事項からな
る優先度調査情報がアンケートとしてユーザへ提示され
る。複数の優先対象事項としては、優先対象となるべき
項目が列挙された回答事項を用意する。Priority Survey (Priority Information) In order to obtain priority information, priority survey information including a plurality of priority target items is presented to the user as a questionnaire. As a plurality of priority items, answer items listing items to be priority items are prepared.

【００７４】[0074]

【表３】 [Table 3]

【００７５】表３には、優先対象事項の一例を示した。
これらの各事項については、ユーザがチェックするため
のクリック領域が設けられている。このクリック領域を
マウスなどの入力装置によって、指示することで、ユー
ザ・コンピュータ８５から対応するデータ（優先事項情
報）が送信される。なお、これらの優先対象事項は、上
述の後悔事項を分類した、構成要素の小分類のうち、第
４小分類の内容に対応する。Table 3 shows an example of priority items.
For each of these items, a click area for the user to check is provided. By pointing this click area with an input device such as a mouse, the corresponding data (priority information) is transmitted from the user computer 85. Note that these priority target items correspond to the contents of the fourth sub-class among the sub-classes of the constituent elements, which classify the above-mentioned regret items.

【００７６】・タイプ判断調査（ユーザタイプ情報） ユーザタイプ情報を得るために、複数のタイプ判別事項
からなるタイプ判断調査情報がアンケートとしてユーザ
へ提示される。複数のタイプ判別事項は、建築前の住環
境、現在のライフスタイル、ライフスタイルの変化、建
築時の条件の４種類の判断群に分類できる。Type Determination Survey (User Type Information) In order to obtain user type information, type determination survey information including a plurality of type determination items is presented to the user as a questionnaire. The plurality of type determination items can be classified into four types of determination groups: a living environment before construction, a current lifestyle, a change in lifestyle, and a condition at the time of construction.

【００７７】第１の判断群として分類する建築前の住環
境は、戸建てやマンションなどの住居の形態を問う事
項、その住居の建築工法を問う事項、ユーザの建築の動
機を問う事項などから構成できる。第２の判断群として
分類する現在のライフスタイルは、同居の人数を問う事
項、住人の帰宅時間を問う事項、住人の仕事を問う事
項、住人の住居内でも過ごし方を問う事項、住人の健康
を問う事項、来客の頻度数を問う事項、来客の宿泊を問
う事項、住人の食事形態を問う事項、住人の団欒を問う
事項、住人の趣味を問う事項などから構成できる。第３
の判断群として分類するライフスタイルの変化は、建築
後に変化した生活の仕方を問う事項、その変化の該当個
所を挙げる事項などから構成できる。第４の判断群とし
て分類する建築時の条件は、建築時の工期に関して制限
を受けた事項、土地に関して法的規制を受けた事項、周
辺環境から制約を受けた事項、予算について制約を受け
た事項などから構成できる。The pre-construction living environment classified as the first judgment group is composed of items inquiring about the form of the house such as a detached house or an apartment, items inquiring about the construction method of the house, items inquiring about the motivation of the user's building, and the like. it can. The current lifestyle, which is classified as the second judgment group, is as follows: questions about the number of people living together, questions about the resident's return time, questions about the resident's work, questions about how to spend the resident's house, health of the resident. , Questions about the frequency of visitors, questions about the guests 'accommodation, questions about the resident's meal style, questions about the residents' harmony, and questions about the resident's hobbies. Third
Changes in lifestyle that are classified as a group of judgments can be made up of items that ask about the way of life that has changed after construction, and items that indicate the relevant places of the change. Construction conditions classified as the fourth judgment group were restricted in terms of construction period, restricted land, regulated by surrounding environment, and restricted in budget. It can be composed of items.

【００７８】・購入品調査（購入商品情報） 購入商品情報を得るために、複数の商品対象事項からな
る購入品調査情報がアンケートとしてユーザへ提示され
る。複数の商品対象事項は、購入時期、購入先のメーカ
ー名、建築工法、営業担当者名、設計担当者名、インテ
リアコーディネーター、施工担当者名、営業に進められ
たポイント、建築プランなどを含むことができる。Purchased Product Survey (Purchased Product Information) In order to obtain purchased product information, purchased product survey information including a plurality of product target items is presented to the user as a questionnaire. Multiple product items should include the time of purchase, the name of the manufacturer, the construction method, the name of the sales person, the name of the design person, the interior coordinator, the name of the person in charge of the construction, the points advanced to the sales, the building plan, etc. Can be.

【００７９】以上のフォーマット情報はサーバ・コンピ
ュータ８３のアンケート基本情報記憶部１４に格納され
ており、ユーザからの回答はデータベース部１６に蓄積
される。The above format information is stored in the questionnaire basic information storage unit 14 of the server computer 83, and the answer from the user is stored in the database unit 16.

【００８０】＜後悔タイプ分類＞次に、ステップ１０４
の詳細を説明する。図７のステップ１０４では、図９に
示す処理ルーチンが実行される。ステップ１３２では、
上記原理に従って後悔度を演算する。すなわち、図１１
に示すように、ユーザが回答したアンケートの後悔事項
の各々は、構成要素に対応されかつ、優先項目（第４分
類）が設定されている。従って、ユーザの回答により、
後悔事項毎に、該当するユーザ状態（Ｃａｓｅ１〜Ｃａ
ｓｅ８の何れか）を導出でき、さらに優先度調査の結果
を優先項目（第４分類）に対応させることで後悔事項毎
に優先度を導出できる。<Regret Type Classification> Next, step 104
Will be described in detail. In step 104 of FIG. 7, the processing routine shown in FIG. 9 is executed. In step 132,
The degree of regret is calculated according to the above principle. That is, FIG.
As shown in (1), each regret item of the questionnaire answered by the user is associated with a component, and a priority item (fourth category) is set. Therefore, according to the user's answer,
For each regret matter, the corresponding user state (Case1 to Ca
Any one of se8) can be derived, and the priority can be derived for each regret by associating the result of the priority investigation with the priority item (the fourth category).

【００８１】これは、上記原理の欄で説明したように、
ユーザ状態に対応する期待値Ｅｉと現実値Ｈｉのギャッ
プ（Ｅｉ−Ｈｉ）を予め設定しているので、これに重み
である重要度ｐｉを乗算することで、後悔事項毎の値、
すなわち上記（２）式の１つの構成要素の値を求めるこ
とができる。従って、ユーザが回答したアンケートの全
ての後悔事項についてこれを求めて合計することで、上
記（２）式の計算結果である後悔指標ＲＩを求めること
ができる。This is, as described in the principle section,
Since a gap (Ei-Hi) between the expected value Ei and the actual value Hi corresponding to the user state is set in advance, the value for each regret item can be obtained by multiplying this by the importance pi which is the weight.
That is, the value of one component of the above equation (2) can be obtained. Therefore, the regret index RI, which is the calculation result of the above equation (2), can be obtained by obtaining and summing up all the regret items of the questionnaire answered by the user.

【００８２】次のステップ１３４では、ユーザの後悔要
因を特定する。上記原理の欄でも説明したように、上記
分類したユーザ状態は、要望の引き出し、修正、実現、
確認の４つの形態または組み合わせた状態に対応する後
悔要因に分類できる（図３（Ｃ）参照）。従って、ユー
ザの回答により、後悔事項毎に、該当するユーザ状態
（Ｃａｓｅ１〜Ｃａｓｅ８の何れか）を導出でき、対応
する後悔要因を導出できる。In the next step 134, the regret factor of the user is specified. As described in the section of the above-mentioned principle, the categorized user state is used for extracting, correcting, realizing,
It can be classified as a regret factor corresponding to the four forms of confirmation or the combined state (see FIG. 3C). Therefore, the corresponding user state (one of Case 1 to Case 8) can be derived for each regret item based on the user's answer, and the corresponding regret factor can be derived.

【００８３】次のステップ１３６では、ユーザの後悔要
因についてタイプ分類する。上記ステップ１３４では、
後悔事項毎に、該当する後悔要因を特定した。これらの
全ての後悔事項を集計することで、ユーザがどの後悔要
因にどの程度依存しているかを把握できる。In the next step 136, the type of the regret factor of the user is classified. In the above step 134,
For each regret item, the relevant regret factors were identified. By summing up all these regret items, it is possible to grasp how much the user depends on which regret factor.

【００８４】上記原理の欄では、ユーザ状態が８つに分
類できることを説明した。従って、ユーザの後悔要因
は、８つのユーザ状態の組み合わせから定まる。すなわ
ち、ユーザ状態は、満足、不満足、及び無関係の３つに
分類された中の何れかである。ユーザ状態が満足である
状態は、Ｃａｓｅ１とＣａｓｅ２であり、双方が大きい
場合、何れかが大きい場合、双方が小さい場合の４個の
タイプが想定される。In the section of the above-mentioned principle, it has been explained that the user status can be classified into eight. Therefore, the user's regret factor is determined from the combination of the eight user states. In other words, the user status is one of three categories: satisfied, unsatisfied, and unrelated. The states in which the user state is satisfactory are Case1 and Case2, and four types are assumed: when both are large, when either is large, and when both are small.

【００８５】また、ユーザ状態が不満足である状態は、
Ｃａｓｅ３，４，６，７であり、何れか１つのみが大き
い場合、何れか２つが共に大きい場合、何れか３つが共
に大きい場合、全てが大きい場合、全てが小さい場合の
１６個のタイプが想定される。Also, the state where the user state is unsatisfactory is
Cases 3, 4, 6, and 7, when only one is large, when any two are both large, when any three are both large, when all are large, and when all are small, there are 16 types. is assumed.

【００８６】また、ユーザ状態が無関係である状態は、
Ｃａｓｅ５とＣａｓｅ８であり、双方が大きい場合、何
れかが大きい場合、双方が小さい場合の４個のタイプが
想定される。従って、ユーザの後悔要因は、これらの何
れかに該当するものであり、本実施の形態では２５６
（＝４×１６×４）タイプが総タイプの個数となる。The state where the user state is irrelevant is as follows.
Case 5 and Case 8, four types are assumed when both are large, when either is large, and when both are small. Therefore, the user's regret factor corresponds to any of these factors.
(= 4 × 16 × 4) type is the total number of types.

【００８７】従って、２５６タイプの中にユーザの後悔
要因のタイプが存在することになり、全ての後悔事項を
集計することで、分類することができる。Accordingly, there are 256 types of regret factors of the user, and all regret items can be classified by totalizing them.

【００８８】なお、この時点でユーザに対して分析結果
としてアドバイスを提供することもできる。例えば、不
満足であるユーザ状態Ｃａｓｅ４が大きいユーザは、多
くの不満足な状態が期待と要望のズレに起因している。
そこで、アンケートの問いを反映させて例えば「想いを
要望として具体的に表現していますが、施工段階で抜け
や漏れ、ミス等が発生し、要望通りの住宅が完成せずに
後悔が発生しています」などのメッセージを提供するこ
とができる。また、無関係であるユーザ状態Ｃａｓｅ５
が大きいユーザも、多くの無関係な状態が期待と要望の
ズレに起因している。この場合、アンケートの問いを反
映させて例えば「建築時に期待と反する要望をした傾向
にありますが、施工段階で抜けや漏れ、ミス等が発生し
たおかげで、現実化せずに後悔を免れる幸運な結果とな
りました。しかし、１つ間違えば大きな効果を招く危険
な状態（パターン）です」などのメッセージを提供する
ことができる。At this point, advice can be provided to the user as an analysis result. For example, for a user having a large unsatisfied user state Case 4, many unsatisfied states are caused by a gap between expectations and requests.
Therefore, reflecting the questionnaire questionnaire, for example, "I express my thoughts specifically as requests, but omissions, omissions, mistakes, etc. occurred at the construction stage, and regrets occurred as the house was not completed as requested Message. In addition, an unrelated user state Case5
Even for users with large, many unrelated conditions are caused by gaps between expectations and requests. In this case, reflecting the questionnaire questionnaire, for example, `` I tend to make requests contrary to expectations at the time of construction, but thanks to omissions, omissions, mistakes etc. at the construction stage, I am lucky to escape regret without realizing The result is a dangerous situation (a pattern) that could make a big difference if you make a mistake. "

【００８９】＜提案情報処理＞次に、ステップ１０６の
詳細を説明する。図７のステップ１０６では、図１０に
示す処理ルーチンが実行される。ステップ１４０では、
ユーザのタイプを分類する。ユーザは、住宅に関連して
様々な条件の元にある。ステップ１４０では、この条件
の組み合わせによってタイプとして分類する。本実施の
形態では、住宅に関連して様々な条件を、過去の環境、
スタイル・嗜好性、及び制約条件の３つの条件に大別す
る。上記タイプ判断調査（ユーザタイプ情報）で説明し
たアンケートでは、４種類の判断群に分類した。複数の
タイプ判別事項のうち、建築前の住環境は、第１条件で
ある過去の環境に対応する。また、現在のライフスタイ
ル、及びライフスタイルの変化は、第２条件であるスタ
イル・嗜好性に対応する。また、建築時の条件は、第３
条件である制約条件に対応する。<Proposed Information Processing> Next, the details of step 106 will be described. In step 106 of FIG. 7, the processing routine shown in FIG. 10 is executed. In step 140,
Categorize user types. Users are subject to various conditions in connection with the home. In step 140, the type is classified according to the combination of the conditions. In the present embodiment, various conditions related to the house are set in the past environment,
It is broadly divided into three conditions: style, preference, and constraint conditions. In the questionnaire described in the above type determination survey (user type information), it was classified into four types of determination groups. Among the plurality of type determination items, the living environment before building corresponds to the past environment which is the first condition. Further, the current lifestyle and the change in the lifestyle correspond to the style / preference which is the second condition. The conditions at the time of construction are the third
It corresponds to the constraint condition which is a condition.

【００９０】第１条件である過去の環境は、上記でも説
明したが、第１の判断群に相当し、具体例には、住居形
態、間取り、広さ（坪数）、工法、性能、及び不満に思
ったこと等の事項を含めることができる。第２条件であ
るスタイル・嗜好性は、現在のスタイル・嗜好性と、ス
タイル・嗜好性の過去と現在のギャップ（変化）とに大
別できる。現在のスタイル・嗜好性は、上記第２の判断
群に相当し、家族構成、職業、趣味、健康状態などを項
目とすることができる。スタイル・嗜好性の過去と現在
のギャップ（変化）は、上記第３の判断群に相当する。
第３条件である制約条件は、上記第４の判断群に相当
し、購入時期、購入場所、購入周辺環境、予算などを項
目とすることができる。The past environment, which is the first condition, which has been described above, corresponds to the first judgment group, and specific examples include a house form, a floor plan, a size (number of tsubo), a construction method, performance, and dissatisfaction. You can include matters such as what you thought. The style / preference of the second condition can be broadly classified into a current style / preference and a gap (change) between the past and present of style / preference. The current style / preference corresponds to the above-described second determination group, and may include items such as family structure, occupation, hobbies, and health status. The gap (change) between the past and present style / preference is equivalent to the third determination group.
The constraint condition, which is the third condition, corresponds to the above-described fourth determination group, and may include items such as a purchase time, a purchase place, a purchase surrounding environment, and a budget.

【００９１】これらの条件の組み合わせによって、ユー
ザのタイプを分類し設定することができる。A user type can be classified and set according to a combination of these conditions.

【００９２】次のステップ１４２では、相関分析を行
う。この相関分析は、ユーザのタイプと、後悔度との間
の関係を求めるものである。すなわち、任意のタイプの
ユーザが、どの商品（住宅）を購入したときに後悔度が
最小となるか、どのような後悔をする傾向にあるかの相
関関係を求めるものである。本実施の形態では、後悔が
少ない商品ほど相関が高いという観点から、相関の大小
を後悔指標の大小に対応させている。In the next step 142, a correlation analysis is performed. This correlation analysis seeks the relationship between the type of user and the degree of regret. That is, a correlation is obtained for which type of product (house) a user of an arbitrary type purchases and the degree of regret is minimized when he / she purchases the product. In the present embodiment, the magnitude of the correlation is made to correspond to the magnitude of the regret index, from the viewpoint that a product with less regret has a higher correlation.

【００９３】図１２には、相関分析のための一例として
マッチング・マトリクスを示した。このマッチング・マ
トリクスは、ステップ１４２で分類したユーザのタイプ
毎に、今までの商品の相関と、後悔要因のタイプの相関
との各々を示したものである。図中、マトリクス内の数
値は、提案指数を表すものであり、「無表示」が後悔指
標ＲＩが非常に大で相関が無を表し、「１」が後悔指標
ＲＩがかなり大で相関が小を表し、「２」が後悔指標Ｒ
Ｉが大で相関がやや小を表し、「３」が後悔指標ＲＩが
中で相関が中を表し、「４」が後悔指標ＲＩがやや小で
相関がかなり大を表し、「５」が後悔指標ＲＩが小で相
関が大を表している。FIG. 12 shows a matching matrix as an example for correlation analysis. This matching matrix shows, for each type of user classified in step 142, the correlation of the product so far and the correlation of the type of the regret factor. In the figure, the numerical values in the matrix represent the proposed indices. “No display” indicates that the regret index RI is very large and the correlation is negligible, and “1” indicates that the regret index RI is fairly large and the correlation is small. And "2" is the regret index R
I is large and the correlation is slightly small, "3" is regret index RI and the correlation is medium, "4" is regret index RI is small and the correlation is quite large, and "5" is regret. The index RI is small and the correlation is large.

【００９４】図１２のマッチング・マトリクスから、ユ
ーザタイプαのユーザは、Ｂ社のｂ１型式の商品を購入
したときの後悔度が低く（図では「５」）、後悔タイプ
がタイプ１になる相関が大きいことが予測できる。これ
を例えば住宅の具体的な言葉に言い換えると、ＲＣ分譲
マンションに以前住んでおり、外観・庭を重視している
が、土地が狭く庭を持てないというユーザは、Ｂ社のｂ
１型式の商品を購入したときの後悔度が低い傾向にあ
る、となる。From the matching matrix shown in FIG. 12, the correlation of the user of the user type α having a low regret when purchasing the product of the type b1 of the company B (“5” in the figure) and the regret type being type 1 Can be expected to be large. In other words, for example, in concrete terms of a house, a user who has lived in an RC condominium in the past and attaches importance to the appearance and the yard, but has a small land and cannot have a yard, has the b of company B.
The degree of regret when purchasing one type of product tends to be low.

【００９５】従って、ステップ１４２相関分析を行った
後には、マッチング・マトリクスが形成され、次のステ
ップ１４４において、ユーザのタイプ毎に、今までの商
品の相関と、後悔要因のタイプの相関とによる提案情報
を生成（構築）する。Therefore, after performing the correlation analysis in step 142, a matching matrix is formed, and in the next step 144, the correlation between the product and the regret factor type is determined for each user type. Generate (construct) proposal information.

【００９６】次のステップ１４６では、上記本サイトに
アクセスしたユーザがアドバイス（提案情報）の配信を
要求しているか否かを判断し、肯定された場合には、ス
テップ１４８へ進んで、ユーザ・コンピュータ８５へ向
けて、該当する提案情報を配信する。一方、ステップ１
４６で否定されたときにはステップ１５０へ進み、他処
理を行って本ルーチンを終了する。なお、他処理の一例
としては、配信の時期を定めて一定時期に配信する処理
や提案情報を郵送にて送付する処理等がある。In the next step 146, it is determined whether or not the user who has accessed the site requests distribution of advice (suggestion information). If affirmative, the process proceeds to step 148, where the user The corresponding proposal information is distributed to the computer 85. Step 1
If the result in 46 is negative, the routine proceeds to step 150, where other processing is performed and the present routine is terminated. Note that examples of the other processes include a process of setting distribution timing and distributing at a fixed time, a process of sending proposal information by mail, and the like.

【００９７】なお、上記の分析には、後悔指標ＲＩの分
析結果のみを扱ったり、後悔度の感性分析結果を扱った
りすることができる。これらの分析結果の一例を図１
３、図１４，図１５に示した。In the above analysis, only the analysis result of the regret index RI can be used, or the result of sensitivity analysis of the regret degree can be used. Fig. 1 shows an example of these analysis results.
3, and shown in FIGS.

【００９８】図１３には、あるユーザのユーザ状態Ｃａ
ｓｅ１〜Ｃａｓｅ８の各々について、後悔指標ＲＩを集
計し、打点することによって、不満、満足の傾向を示し
たものである。なお、図では、優先度ｐｉを付与する前
後の各々について後悔指標ＲＩを求めている（優先度ｐ
ｉ付与前：細線、優先度ｐｉ付与後：太線）。図１３
（Ａ）には不満、満足の傾向の詳細を示し、図１３
（Ｂ）には簡易的に傾向を示した。図１３（Ａ）から
は、不満及び満足にはその種類に傾向を有することが理
解され、図１３（Ｂ）からは、不満、満足、そして無関
係と徐々に低下する傾向にあることが理解される。図１
４は、図１３の値を比率（％）で求め直したものであ
る。FIG. 13 shows the user status Ca of a certain user.
For each of the cases se1 to Case8, the regret index RI is totaled and the points are scored, thereby indicating the tendency of dissatisfaction and satisfaction. In the figure, the regret index RI is obtained before and after the priority pi is assigned (priority p
(Before i: thin line, after priority pi: thick line). FIG.
FIG. 13A shows details of the tendency of dissatisfaction and satisfaction.
(B) simply shows the tendency. From FIG. 13 (A), it is understood that dissatisfaction and satisfaction have a tendency in the type, and from FIG. 13 (B), dissatisfaction, satisfaction, and irrelevant tend to decrease gradually. You. FIG.
4 is obtained by recalculating the value of FIG. 13 by the ratio (%).

【００９９】図１５には、後悔度の感性分析結果を表示
したものである。すなわち、上記説明した構成要素とし
て、「心地よさ」、「使い易さ」、「安心」、「美し
さ」の各要素毎に後悔度を分類し、全ての後悔度に対す
る比率を、その要素で表示したものである。この図か
ら、このユーザは「使い易さ」に対する後悔度が際だっ
て大きいことが理解される。FIG. 15 shows the result of the sentiment analysis of the degree of regret. That is, as the components described above, the degree of regret is classified for each element of "comfort", "ease of use", "safety", and "beauty", and the ratio to the degree of regret is expressed by the element. It is displayed. From this figure, it is understood that this user has a remarkable degree of regret for “ease of use”.

【０１００】＜他の提案情報処理＞次に、ステップ１０
８の詳細を説明する。サーバ・コンピュータ８３にアク
セス要求されたユーザ・コンピュータ８５に属するユー
ザが住宅をまだ購入していないときには、図７のステッ
プ１０２で否定され、ステップ１０８へ進む。ステップ
１０８は、住宅をまだ購入していないユーザに対して最
適と考えられる受託の提案を行う処理である。なお、ス
テップ１０８の処理が行われるユーザは住宅をまだ購入
していないため、後悔は生じていない。このため、図１
０に示す処理に類似するが、後悔度による相関をとるこ
とが困難である。そこで、図１０に示す処理と同様の処
理を行い、ユーザの想定に近い後悔タイプを求めて、提
案情報を構築する。そして、アドバイス（提案情報）の
配信を要求している場合には、ユーザ・コンピュータ８
５へ向けて、該当する提案情報を配信する。<Other Proposed Information Processing> Next, step 10
8 will be described in detail. If the user belonging to the user computer 85 who has been requested to access the server computer 83 has not purchased a house yet, the result in step 102 of FIG. Step 108 is a process for making a proposal of a consignment that is considered optimal for a user who has not yet purchased a house. It should be noted that no regret has occurred since the user for whom the process of step 108 is performed has not purchased a house yet. Therefore, FIG.
Although it is similar to the process indicated by 0, it is difficult to take a correlation based on the degree of regret. Therefore, the same processing as the processing shown in FIG. 10 is performed to obtain a regret type close to the user's assumption, and construct proposal information. When requesting the delivery of advice (suggestion information), the user computer 8
The corresponding proposal information is distributed toward 5.

【０１０１】このようにして、ユーザから収集し蓄積し
たデータを用いて調査および分析をした結果を格納して
おき、ユーザに提示することによって、ユーザに対して
商品購入に対する適切なアドバイスを提案することがで
きる。As described above, the results of the survey and analysis using the data collected and accumulated from the user are stored, and presented to the user, thereby proposing appropriate advice to the user to purchase the product to the user. be able to.

【０１０２】なお、上記では、ユーザに対して後悔度に
基づく提案を行う場合を説明したが、商品のメーカや型
式で集計して、多数ユーザの分析結果として他のユーザ
に助往訪提供することもできる。In the above description, a case has been described in which a proposal is made based on the degree of regret to the user. However, it is necessary to summarize by product maker or model and provide an extra visit to another user as an analysis result of a large number of users. Can also.

【０１０３】本実施の形態の処理ルーチン及び各種機能
は、記録媒体としてのフロッピー（登録商標）ディスク
に格納して流通させることが可能である。この場合、図
示しないフロッピーディスクユニット（ＦＤＵ）を備え
ることによって、処理ルーチン等は、ＦＤＵを用いてフ
ロッピーディスクに対して読み書き可能である。従っ
て、予めフロッピーディスクに処理ルーチン等を記録し
ておき、ＦＤＵを介してフロッピーディスクに記録され
た処理プログラムを実行してもよい。また、コンピュー
タにハードディスク装置等の大容量記憶装置（図示省
略）を接続し、フロッピーディスクに記録された処理プ
ログラムを大容量記憶装置（図示省略）へ格納（インス
トール）して実行するようにしてもよい。また、記録媒
体としては、ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＤ，ＭＯ，ＤＶＤ等のデ
ィスクやＤＡＴ等の磁気テープがあり、これらを用いる
ときには、上記ＦＤＵに代えてまたはさらにＣＤ−ＲＯ
Ｍ装置、ＭＤ装置、ＭＯ装置、ＤＶＤ装置、ＤＡＴ装置
等を用いればよい。The processing routine and various functions of this embodiment can be stored in a floppy (registered trademark) disk as a recording medium and distributed. In this case, by providing a floppy disk unit (FDU) (not shown), the processing routine and the like can be read from and written to the floppy disk using the FDU. Therefore, a processing routine or the like may be recorded on a floppy disk in advance, and the processing program recorded on the floppy disk may be executed via the FDU. Further, a large-capacity storage device (not shown) such as a hard disk device may be connected to the computer, and the processing program recorded on the floppy disk may be stored (installed) in the large-capacity storage device (not shown) and executed. Good. As recording media, there are disks such as CD-ROMs, MDs, MOs, DVDs, and magnetic tapes such as DATs.
An M device, an MD device, an MO device, a DVD device, a DAT device, or the like may be used.

【０１０４】[0104]

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、商
品を構成する構成事項の質問に対応する回答を通信回線
に接続された操作側端末から商品購入に関するデータと
して受け取って、商品に対する対象者の期待、要望、及
び現実の各々の官能状態をデータとして収集して満足状
態で分類して商品に対する後悔度を求め、対応する提案
情報を提示するので、対象者の官能状態に対応する最適
な提案情報を提示できる、という効果がある。As described above, according to the present invention, an answer corresponding to a question about a configuration item constituting a product is received as data on product purchase from an operating terminal connected to a communication line, and an object for the product is received. It collects the sensory state of the user's expectation, request, and reality as data, classifies it as a satisfactory state, obtains the degree of regret for the product, and presents the corresponding proposal information, so it is optimal for the target person's sensory state It is possible to present effective proposal information.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】 商品購入に関連してユーザの商品に対する状
態（思い）を示したイメージ図である。FIG. 1 is an image diagram showing a state (mind) of a user regarding a product in connection with product purchase.

【図２】 ユーザの商品に対する状態（思い）が発生す
る過程を説明するためのイメージ図である。FIG. 2 is an image diagram for explaining a process in which a state (thought) for a product of a user occurs.

【図３】 ユーザの商品に対する状態（思い）が発生す
る過程を、第三者の行為を考慮して把握することを説明
するためのイメージ図である。FIG. 3 is an image diagram for explaining that a process in which a state (thought) for a product of a user occurs is grasped in consideration of an action of a third party.

【図４】 後悔度を、期待と現実の間のギャップにユー
ザが重要性を付加した点を含めて説明するためのイメー
ジ図である。FIG. 4 is an image diagram for explaining a degree of regret including a point where a user adds importance to a gap between expectations and reality.

【図５】 本発明の実施の形態にかかるネットワークシ
ステムの概念を示す構成図である。FIG. 5 is a configuration diagram illustrating a concept of a network system according to the embodiment of the present invention.

【図６】 本発明の実施の形態にかかるネットワークシ
ステムにおけるコンピュータによる情報の授受について
機能的に示したブロック図である。FIG. 6 is a block diagram functionally showing transmission and reception of information by a computer in the network system according to the embodiment of the present invention.

【図７】 診断プログラムによる処理の流れを示すフロ
ーチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing a flow of processing by a diagnostic program.

【図８】 情報収集処理の流れを示すフローチャートで
ある。FIG. 8 is a flowchart illustrating a flow of an information collection process.

【図９】 後悔タイプ分類処理の流れを示すフローチャ
ートである。FIG. 9 is a flowchart showing the flow of a regret type classification process.

【図１０】 提案情報処理の流れを示すフローチャート
である。FIG. 10 is a flowchart showing a flow of proposed information processing.

【図１１】 後悔度演算を説明するための、アンケート
の集計を説明するためのイメージ図である。FIG. 11 is an image diagram for explaining the counting of questionnaires for explaining the regret degree calculation.

【図１２】 相関分析のためのマッチング・マトリクス
を示すイメージ図である。FIG. 12 is an image diagram showing a matching matrix for correlation analysis.

【図１３】 診断プログラムによる分析結果を示し、ユ
ーザ状態の後悔指標を集計して不満、満足の傾向を示し
たイメージ図である。FIG. 13 is an image diagram showing an analysis result by a diagnostic program, and showing a tendency of dissatisfaction and satisfaction by summarizing a regret index of a user state.

【図１４】 診断プログラムによる分析結果を示し、ユ
ーザ状態の後悔指標を集計して不満、満足の傾向を比率
で示したイメージ図である。FIG. 14 is an image diagram showing a result of analysis by a diagnostic program, summing up regret indices of a user state, and showing a tendency of dissatisfaction and satisfaction in a ratio.

【図１５】 後悔度の感性分析結果を示したイメージ図
である。FIG. 15 is an image diagram showing a result of a sentiment analysis of the degree of regret.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１２ アプリケーション部 １４ アンケート基本情報記憶部 １６ データベース部 １８ プログラムメモリ ８０ ネットワークシステム ８３ サーバ・コンピュータ ８５ ユーザ・コンピュータ ８８ ネットワーク Ｅ 期待 Ｄ 要望 Ｈ 現実 Ｇａｐ１ ズレ Ｇａｐ２ ズレ ＲＩ 後悔指標 ＵＩ 不満足指標 ｉ 構成要素 ｐｉ 重要度 12 application section 14 questionnaire basic information storage section 16 database section 18 program memory 80 network system 83 server computer 85 user computer 88 network E expectation D demand H reality Gap1 gap Gap2 gap RI regret index UI dissatisfaction index i component pi importance

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 濱村 聖一 京都府京都市中京区烏丸通四条上ル笋町 691番地 あさひ銀京都ビル 株式会社日 本エル・シー・エー内 (72)発明者 岡田 一孝 京都府京都市中京区烏丸通四条上ル笋町 691番地 あさひ銀京都ビル 株式会社日 本エル・シー・エー内 (72)発明者 田辺 喜久 東京都台東区東上野５−１−５ 株式会社 日本エル・シー・エー内 (72)発明者 中山 匡 東京都台東区東上野５−１−５ 株式会社 日本エル・シー・エー内 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuing on the front page (72) Inventor Seichi Hamamura 691 Asagin Gin Kyoto Building Asahi Gin Kyoto Building, Inc. Nihon LCA, Inc. (72) Inventor Kazutaka Okada 691 Asahi Gin Kyoto Building, Japan LCA, Inc. 691 Karasuma-dori Shijo-Kamiru, Nakagyo-ku, Kyoto-shi, Kyoto (72) Inventor Yoshihisa Tanabe 5-1-5 Higashi-Ueno, Taito-ku, Tokyo Nippon-El Corporation・ C.A. (72) Inventor Tadashi Nakayama 5-1-5, Higashi-Ueno, Taito-ku, Tokyo

Claims (7)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 対象者が商品を購入するときに商品の購
入を支援するために、前記対象者に対して商品購入に関
係する情報を、通信回線を介して提示する商品情報提示
方法であって、 前記商品を構成する構成事項の１つに対して前記対象者
の期待、要望、及び現実の各々の官能状態に該当する質
問を複数の構成事項について予め定め、該複数の質問の
各々に対応する回答を前記商品購入に関するデータとし
て、前記対象者の操作側端末から通信回線を介して受け
取り、 前記対象者の期待、要望、及び現実の官能状態に基づい
て前記対象者の満足状態を複数予め定め、受け取ったデ
ータを、前記構成事項毎に、何れかの前記満足状態に分
類し、 前記複数の満足状態の各々について前記商品に対する後
悔度を求め、 求めた後悔度に基づいて、予め定めた提案情報を求め、 前記通信回線を介して操作側端末へ向けて出力すること
により前記商品購入に関係する情報を提示することを特
徴とする商品情報提示方法。1. A product information presentation method for presenting information related to product purchase to a target person via a communication line to assist the purchase of the product when the target person purchases the product. A question corresponding to each of the expectations, desires, and actual sensory states of the subject with respect to one of the constituent items constituting the product is determined in advance for a plurality of constituent items, and for each of the plurality of questions, A corresponding answer is received as data relating to the product purchase from the operation side terminal of the target person via a communication line, and a plurality of satisfaction states of the target person are determined based on the expectation, demand, and actual sensory state of the target person. Predetermined and received data is classified into any one of the satisfaction states for each of the constituent items, and a regret degree for the product is obtained for each of the plurality of satisfaction states. Product information presenting method characterized by presenting information relating to the purchases by seeking suggestion information that defines, toward via the communication line to the operation terminal output. 【請求項２】 前記後悔度は、前記構成事項毎に設定さ
れた値で重み付けすることを特徴とする請求項１に記載
の商品情報提示方法。2. The method according to claim 1, wherein the degree of regret is weighted by a value set for each of the constituent items. 【請求項３】 前記構成事項毎に設定された値は、前記
商品を構成する構成事項に優先度に該当する質問をさら
に加え、前記商品購入に関するデータとして受け取った
データに基づいて求めることを特徴とする請求項２に記
載の商品情報提示方法。3. The value set for each of the components is obtained based on data received as data on the purchase of the product by further adding a question corresponding to a priority to the components of the product. The method for presenting product information according to claim 2, wherein 【請求項４】 前記満足状態及び前記後悔度に基づい
て、前記対象者の後悔要因をさらに求め、求めた後悔要
因に基づいて、予め定めた提案情報を求めることを特徴
とする請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の商品
情報提示方法。4. The regret factor of the subject is further determined based on the satisfaction state and the degree of regret, and predetermined proposal information is determined based on the determined regret factor. The method for presenting product information according to claim 3. 【請求項５】 前記満足状態及び前記後悔度に基づい
て、前記対象者の後悔タイプをさらに求め、求めた後悔
タイプに基づいて、予め定めた提案情報を求めることを
特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか１項に記載の
商品情報提示方法。5. The regret type of the subject is further determined based on the satisfaction state and the degree of regret, and predetermined proposal information is determined based on the determined regret type. The product information presentation method according to claim 4. 【請求項６】 前記商品を構成する構成事項に前記対象
者の固有情報に該当する質問をさらに加え、前記商品購
入に関するデータとして受け取り、前記対象者の固有情
報の回答データに基づいて前記対象者のタイプをさらに
求め、求めた対象者タイプと後悔度の相関関係から予め
定めた提案情報を求めることを特徴とする請求項１乃至
請求項５の何れか１項に記載の商品情報提示方法。6. A question corresponding to the unique information of the target person is further added to the constituent items of the product, the question is received as data relating to the purchase of the product, and the target person is determined based on answer data of the unique information of the target person. The product information presentation method according to any one of claims 1 to 5, further comprising: obtaining a type of the target person; and obtaining predetermined proposal information from a correlation between the obtained target person type and the degree of regret. 【請求項７】 対象者が商品を購入するときに商品の購
入を支援するために、前記対象者に対して商品購入に関
係する情報を、通信回線を介して提示する商品情報提示
装置において、 前記商品を構成する構成事項の１つに対して前記対象者
の期待、要望、及び現実の各々の官能状態に該当する質
問を複数の構成事項について予め定め、該複数の質問の
各々に対応する回答を前記商品購入に関するデータとし
て、前記対象者の操作側端末から通信回線を介して受け
取る受取手段と、 前記対象者の期待、要望、及び現実の官能状態に基づい
て前記対象者の満足状態を複数予め定め、受け取ったデ
ータを、前記構成事項毎に、何れかの前記満足状態に分
類する分類手段と、 前記複数の満足状態の各々について前記商品に対する後
悔度を求める後悔度演算手段と、 求めた後悔度に基づいて、予め定めた提案情報を求める
提案情報演算手段と、 前記通信回線を介して操作側端末へ向けて出力すること
により前記商品購入に関係する情報を提示する提示手段
と、 を備えたことを特徴とする商品情報提示装置。7. A product information presentation device that presents information related to product purchase to a target person via a communication line, in order to support purchase of the product when the target person purchases the product. A question corresponding to each of the expectations, desires, and actual sensory states of the subject with respect to one of the constituent items constituting the product is determined in advance for a plurality of constituent items, and the questions corresponding to each of the plurality of questions are determined. Receiving means for receiving an answer as data relating to the product purchase from the operation terminal of the target person via a communication line; and a satisfaction state of the target person based on the expectation, demand, and actual sensory state of the target person. Classification means for classifying a plurality of predetermined and received data into any one of the satisfaction states for each of the constituent items, and a regret degree for obtaining a regret degree for the product for each of the plurality of satisfaction states Calculating means; suggestion information calculating means for obtaining predetermined proposal information based on the obtained degree of regret; and presenting information related to the product purchase by outputting to the operating terminal via the communication line. A product information presentation device comprising: