新年度が始まりました。
新たに官能評価の担当になる方もいらっしゃると思います。
何かお手伝いできることがあるかもしれません。
お困りの際にはお声がけください。
先日、「食品と開発2017年4月号」に「プリファレンスマップを活用した新商品開発」を寄稿いたしました。
プリファレンスマップの入門から商品開発の活用例までご紹介しております。
また、同号に弊社MagicSenseユーザーの明治大学中村教授、アルファモス社吉田様も寄稿されております。ぜひ、お読み下さい。
分析型官能評価と嗜好型官能評価の融合
分析型官能評価の各手法は商品の品質特性を測定し、品質管理や品質向上を目的として使われてきました。
嗜好型官能評価は、好まれる程度（＝嗜好度）を測定する手法として利用されてきました。
この両者を多変量解析を通じて融合したのがプリファレンスマップ（下記、2Dと3D。SensoMineRで推定、作図）です。
現在、プリファレンスマップは官能評価とマーケティングを融合するツールとして活躍の場を広げております。
売上げに直結しないプリファレンスマップ
プリファレンスマップで扱う指標が売り上げに直結しません。
食品メーカーでは「おいしさ（嗜好度）」という指標を、食品以外のメーカーでは「快適性」「ユーザビリティ」など総合的な商品性という指標を使うことが多いです。
これも官能評価を主導する部署が研究開発部門であることを考えれば不思議ではありません。
一方で、多くの研究開発部門が「良い商品を作ること」から「売れる商品を作ること」に方針を変えてきております。
「コストを度外視した、美味しい商品、良い商品」ではなく、
「価格に見合った、売れる商品を作ること」が目的になってきております。
プリファレンスマップの基本的な使い方は、商品の嗜好度を推定することです。
しかし、そこには経済的な変数や概念が含まれておりません。
「嗜好度」の向上を最終目的とした「嗜好度至上主義」では、嗜好度は高まったが売り上げを落としたということが起こりえます。
古い話ですが、コカ・コーラ社のニューコークの失敗は、単なる嗜好度の向上は売り上げにはつながらない事例といえるでしょう。
【ニューコークの失敗】コカ・コーラ社が、ブラインド調査で美味しいと判断されたレシピでコカ・コーラをリニューアルしたら（商品は買ってもらえないが）大ヒンシュクを買って、元に戻したという話です。(こちらにペプシチャレンジからの一連の流れが掲載されています)
研究開発部門でも売り上げを意識した活動が求めらるようになっております。
そして、嗜好度だけに焦点を当てていたのでは売り上げにはつながらないということです。
プリファレンスマップを扱うときも、売り上げを意識した使い方が必要になってきます。
そのアプローチが、
拡張プリファレンスマップ(Extended preference mapping:E-PREF)
です。
拡張プリファレンスマップ(E-PREF)の特徴
E-PREFでは、下記の3つの要因を組み合わせて商品開発に役立つ情報を引き出していきます。
- プロダクトマップ
- 目的変数
- 推定モデル
プロダクトマップの作成では、TDSやTimeIntensityといった時系列データを使うこともあります。TDL（Temporal Driver of Liking）の新しいデータ活用法としてもご提案中です。
目的変数には、売り上げの代替変数を用いることが多いです。
推定モデルではプリファレンスマップ手法にとらわれることなく、目的に合わせてPLSやニューラルネットなど最適な手法を活用します。
更に、大きなデータが得られる場合は人工知能で有名なディープラーニング（多層ニューラルネット）の利用も視野に入れてご提案しております。
上記の3要因をお客様の要望、目的に合わせて最適な手法を組み合わせ、商品開発に役立つ情報を引き出していきます。
今回のまとめ
プリファレンスマップは、分析型官能評価と嗜好型官能評価の融合した手法です。
しかし、プリファレンスマップは売り上げに直結しないので、売り上げに直結する拡張プリファレンスマップ（E-PREF）をご紹介しました。
現在、プリファレンスマップのテキストを執筆中です。今回はSensoMineR以外のソフトウェアにも対応いたします。
