<論説>多目的決定理論による広告意思決定モデルの作成

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(1)論. 説. 多目的決定理論による広告意思決定モデルの作成笹. 均. 井. ・. 境. 忠、. 宏. を求めるといいかえてもよい。. I. 問. 題. また，個々の活動レベルでも同様な意思決定. 経営における重要な意思決定の一つは，複数の経営目標達成手段に対する，限られた資源の配分というものである。たとえば，企業が新製品の開発，生産性の向上，市場占有率の上昇などによって，収益畦あるいは成長性を高めよう. とするとき，経営は限られた予算を，研究開発投資・設備投資・販売促進投資に最適な " タ一ンで配分しなければならない。. また，それぞれ. の手段は，それ自体の直接的な目標 (下位目標 ) を有しており，このとぎ，最適な意思決定が可能なためにほ，それぞれに配分された予算が，. その下位目標の達成におょばす効果 (予算の効果関数と呼ぼ ) と，それぞれの効果が企業の収益性や成長性におょ。ます効果 ( 効用関数と呼ば ) とが知られていなけれ・ばならない。とくぅ. う. に，効用関数においては，. それぞれの効果の効. 用の測度が統一されている必要があ. る，この場. 問題が発生する。たとえば，販売促進活動は，セールスマンによる顧客との接触や消費者への. 商品展示・見本配布という直接的販売促進だけ. でなく，商品広舌や企業広告などのマスメディァを通した間接的な方法によっても遂行され，これらはそれぞれ固有の直接的な目標をもっている CA 曲 er & M 封 e,s, 1975), 商品見本配布は，試用経験を通した商品の体験的理解の促進をその直接目標としており，商品広告は，商品の認知率や記銘率の向上と，商品に対する消費者の好意的態度の醸成を，その直接目標としている。企業広告はこれらに比べ，消費者のみで. なく，投資者，政府，地域社会，潜在的雇用者などの広い層を対象，とし，企業に対する理解と支持の獲得を直接目標としているが，同時に，企業イメージと商品との連合による製品"0 差刃 lJ. 化や，製品に対する信頼性の強化という販売促. 合にのみ，複数の効果の合成されだ効用関数. 進めバ，クア，プ機能も果たしている. ( 超目的関数 ). 1979)。. を知ることができる。この関係. ほ，図工のように表わすことができる。. 本研究は，. 一般に，このょうな意思決定モデルは，階層. 構造をなした複数の目標が存在する事態標意思決定事態おいて，. ). ( 多日. すべてに共通する。図. 配分意思決定は，. 1. に. 其体的には，配分. 自， ⑥ ，ヱ3 の、決定ということであるが，これは. ( 長妻，. このようなマーケティシグ予算の. 配分意思決定をとりあげ，多目的意思、決定理論. (Keeney あ Raiffa, 1976) を用いて，それぞれの販売促進手段への最適予算配分 " ターンを求. めようとするものである。. われわれが，マーケティンバ予算配分をとり. び (/1( ヱ1),力 (ヱ，), ぷ3(ヱ3)) を最プこヒするように. あげるのは，次のような理由に. 決定され. 0 市場指向はますます強まり，マーケティンク. ばげればならない。あ. るいほ，この間. よ. る。近年，企業. 題は，ひが経営にとって受容可能な水準以上に. 活動が経営の中で占める役割の重要性が高まり. なるような配分の組み合わせ集合. つつあ. Uェ，，白，ヱ，). り. ( 野中，. 1974), 企業は多様な販売促進.

(2) 32 (32). 横浜経営研究く. ( 予算配分 ). 予算帝り糸，リ. @芽. ソ、￥. ( 企業目標 ). 効果). ダハ. レ新製品開発率. 設備投資. ダは. 販売促進. ダは. レ. 生 #産，性上昇・ ;紳. レ. 市場占有率. K, : 効果関数. 配分予算. (1982). 第1 号. (配分された予算の. 研究開発. 円 :. 第m 巻. 図 1. 成長・性 (ex. 投資収益率 ). び : 効用関数. 配分意思決定モデル. 活動を展開してきている。セールス技術や商品広告の方法など，個々の販売促進技術の進歩に. ), そこでは，売り上げの上昇をもたらす個々の過程は考慮さ. も目ざましいものがある。また，広告総投入手. れていない。あるいは，一つの販売促進活動の. 鼻と総売り上げとの関数関係. ( たとえば. u 田 e,. おり. ( たとえば広告反応関数モデル. 最大化のための精細な予算配分モデル. ( たとえ. 1966 や， Rao & M Ⅲ er, 1975 など ) あるいは，. ば媒体計画モデル. 広告予算の最適なメディア配分モデル. の販売活動への最適予算配分モデルは，現在の. ( たとえ. ば Httle を Lodish, 1969 や Aaker, 1975 など). も，発見・開発されている0. の販売促進活動の最大化が，. しかし，個々. ). が構築されているが，複数. ところまったくとり上げられていない @ @キ" A 曲 er, 1975)0 廿. 必ずしも全体と. ( たとえ. Ⅰ. 本研究は，商品の差別化の弱い業種において. ), 企業広告・商品広告・商. して最大の売り上げ高や，市場占有率をもたら. ( たとえば食品業界. すとは限らない。むしろ，一定の予算制約下で. 配見本配布という 3 種の販売促進手段を用いる. は，特定の販売促進活動の最大化は，他の販売. 企業を想定し，このょうな想定条件のもとでの. 促進活動に対する予算配分を減じることにな. 各販売促進手段への最適な予算配分パターソを求めようとするものである。本研究でとりあげ. り. ，条件次第でぽ，全体としては売り上げ高や. 市場占有率の減少を引き出すことになりかねな. る. い。とくに，企業の用いる販売促進活動が多様. を有していることになる。. 化している現在においては，個々の販売促進活動の最大化よりも，これらの最適な組み合わせ. 本研究では，まず，東京証券取引所第一部上場の食品企業 49 社の昭和 50 年度と，昭和53 年度. というものがまず考慮されねばならない。その. のデータから，効果関数 (力，力，力 ) を推定す. ためにほ，個々の販売促進活動への予算投入が，. る 1) 。また，コンジョイントメジャーメントの. その活動の直接目標の達成度ないかに規定する. つである，" , クステップ法 (Keeney. か. ( 効果関数 ). と，それらの目標の達成度がょ. 配分意思決定問題は，図2 に示すような構造. 一. & Ral はa,. 1976) を用いたマーケティンバ専門家への面接. 上位の目標である売り上げ高や市場占有率の上昇に，いかに貢献するか ( 効用関数 ) を知ら. 調査にょり，それぞれの効果の効用関数を推定. ねばならない. 数を求める。次いで，この効用関数を用いて，. り. 0. このょうな情報があってはじめ. し，. この結果から三つの効果を結合する効用関. て，企業はマーケティンバ目標の効果的な達成. それぞれの予算規模のもとでの，最適な予算配. に向けて，それぞれの販売促進活動を，資源配. 分. 分という側面から統制することが可能になる。一方，従来の研究では，個々の活動を無視した. する。. 総予算と売り上げ高との関係がモデル化されて. a ひを. 最大化する，自，ヱ，，ぬの値 ) を算出. 1) データは，日経広告研究所「上場会社の広告宣伝費」昭和 50 年度，昭和53 年度による。.

(3) 多目的決定理論による広告意思決定モデルの作成 (笹井。各活動への予算配分，. @@, @lJ@ て Ⅰ. 均. (配分された予算の効果レ. 商品認知率. レ. 企業認知。. グれ. ル. ・. 境. (33) 33. 忠宏 ). く. マーケティンバ目標 ). /ド. ダ. ダね. @ 7@1.Ⅰ "十" Ⅹ 曲 @ @. ト商品理解。. ・. ェ : : 意廿決定問題. ん. : 効果関数. び : 合成された効用関数. ・配分予算，図 2. 本研究の意思決定問題の構造. 達成された市場占有率と，当期において投入さ. 11. 効果関数の推定. れる広告予算量に規定されることを示してい. 特定の販売促進活動に対する投入資源量とそ. る。また，種々の仮定のもとに， Co, C,,. の効果との関係については，従来では，次のよ. 一スし -, の推定が行われている。. うな時系列データに基づいた定式化が一般的で. Montgomery. ある。だとえば， Rao. M. &. Ⅲ er. (1975) は，販. Ⅰ. &. ス. ，び，. ( たとえば，. Silk, 1970; Rao &. Miller,. 975)0. 売促進活動を広告にのみ限定し，広告活動への予算投入量と市場占有率との間を，次式のよ. 告予算投入量の効果が，前期までに達成されて. @こ関係づ :ナている。. いる市場占有率規模と独立しているという，重. う. 九%,+Cl2M あ Ⅱ +C バ，丑ヰ， -2. S,=CO+CI. (1). 十 ‥・ + し. S,:㍉期における市場占有率 MK,: t 期における広告予算 Co, C,, スく 1 ( 定数 ) ㍉. :. しかし，このょうな方法には， t 期における広. 大な欠陥が存在する。一般に，規模の大きな企業でほ小さな企業に比べ，同じ効果をあげるの. に，ょり大きな広告投入を必要とする。あるいは，当該期において広告投入をしない場合には，規模の小さな企業ほど，市場占有率の減少度は. 大きい。つまり，市場占有率規模は，占有率水. 確率変動. これほ，冬期における広告投入量が市場占有. 準自体の安定性の規定田となっており，小規模ほど変動性が高く，大規模ほど安定性が高いと相互依存関係が存在する。 Rao らの方法で. 率の拡大をもたらすが，その効果は，時間的に. し. 先行するほど減少することを示している。ここで，前期までの累積広告予算投入量と市場占有率との関係は次式で表わすことができ. は，広告投入量のもつ効果のこのような側面が，. る0. に立脚した効果関数の推定を行うことにする。. St-I=Coa+Cl. ル%-. Ⅰ. 十 C ぷ丑乙 -2+C れ2ヵ石 --3. (2). 十 ‥・千ぴⅡ. ここで，ぢ，一スS,-1 を算出すると，. St 二 CO(1 一の +ClM,. ぅ. とりあげられないことになる。本研究において，われわれば，異なった観点. 今ある企業が，先験的にある広告投入量りに対してその広告効果 A を何らかの手段で知っているものとする。投入量をかりにヱは二め. と. した時に得られるであろう効果との間に，関数. 十スS, Ⅱ 十 r/㌧一スこん Ⅱ. (3) (3)式は， f 期における市場占有率が，前期@, こ. 関係が存在するものとして，き，広告投入量て. これを八めと書. に対する広告効果関数と定義. する (/( ぱ )= の。これは同時点において連続的.

(4) 34@ (34). 横浜経営研究. 第 Ⅲ巻. 第 1 号 (1982). な投入量ヱ二 a に対する広告効果が測定できた. る」と評定した人の比率を商品理解薬の測度と. 場合に定義可能である理想的な関数であるが，実際には，測定は不可能である。またある意味ではたがいに独立な同質の市場が数多く存在. した。これらの測度を，それぞれ，商品広告効果 (X), 企業広告効果 en), 商品見本配布効果. CZ) の指標とした。. し，ある企業がおのおのの市場において，異な. 加年度において，広告投入水準ヱ，その効果. った広告投入を行った場合の広告効果が測定で. B, (z二 1, 2, 3 に対しておのおの，商品認知率，. きた場合と考えてもよい。われわれの課題は，. 企業認知率，商品理解率を表わすものとする ) であった企業が，れ年度 vこおいては，広告投入. まずこの理想的な効果関数を，限られた利用可能なデータから近似することである。. われわれは，東京証券取引場第一部上場の食品企業 49 社について，昭和50 年度 (t。 ) および昭和 53 年度 (t、 ) の，各社の広告支出と年度間での広告効果水準の上昇値との関係から，効果関数を推定した。なお，広告投入量は，年度間でのメディア単位価格の変動公で支出を修正することで得た (修正値 1.20) 。また，広告投入量は，企業広告・商品広告・商品見本配布対して，各社とも等しい比率で配分しているという仮定ンこ. のもとに，それぞれへの投入量ではなく総投入. 水準. ヱ十カ. 知であるが刀㏄十の一ガ Cr) はムであると解釈する立場をとる. ることに対応し供する 0. gi. ら，. 二く芋 ) 一ガ一 -一 (ヱ十力刀 ) 一/ パヱ ) 与二戸 (ヱ. てて Ⅰ. Ⅰ. (4) Ⅰも. わ. す. を. 表. 数. の. 微. ぶは. 「扱っている製品・サービスまで詳しく知っている」，「扱っている製品・サービスを大体は知っている」，「扱っている製品・サービスのいく. ヵ. この尺度は，企業認知度を. 一. ︶. 0. 五㏄キの. ガ (ヱV 三ムとなり，したがって. ガ. ることで算出した. 刀. 時系列データがその情報を提. かくして上記のことから. しえ. (1975, 1978) の認知度尺度を再合成す. i 二 1, 2, 3) 。これ. に対する効果の変化量の測定が行われたと考え. たのた。 o る. 、ジ調査. ( ただし，. は㎏，ガ Cヱ)) 水準において，微少投入増分. るすなととの. れる。広告効果測度としては，日経企業ィノー. B 。十ムを達成し. たとする幻。ここでわれわれは，刀㏄キのは未. 量を代替的な指標とした。同一業種の場合には，この仮定はそれほど不自然ではないと思わ. に対して効果水準. 。 (ヱ) 二ボ。 (d)十 gi(ヱ) イヱ， Ⅰ｜. (5). ただしガ (め =A 。. 以上がわれわれの考えたモデルであるが，時. ，純粋. つかは知っている」，「社名だけは知っている」，. 系列データは忘却現象を含んでいるため. 「全く知らない」の. 5 段階で評定させているが，. の投入増に対する効果の増分比鱗 Or) を求める. われわれは，「扱っている製品・サービスまで詳しく知っている」，「扱っている製品・サービスを大体は知っている」，「扱っている製品・サービスのいくつかは知っている」，「社名だけは知. ためには，次のような修正が必要となる。この. 修正は，時系列データから，効果関数を求める段階において，時間経過による忘却効果を除去することを意味する。. っている」のどれかに評定した人の比率を企業. 今加年度において広告投入水準ヱであった. 認知率の測度とし，「扱っている製品・サービスまで詳しく知っている」，「扱っている製品・サービスを大体は知っている」，「扱っている製品・サービスのいくつかは知っている」のどれかに. 二つの企業が，九年度においておのおの投入増』，ガに対して効果水準の増分ん，一ム，を達成. 評定した人の比率を商品認知率の測度とし，「扱っている製品・サービスまで詳しく知ってい. 2) 一般に，企業の年度を通した固定的な広告投入量に対し，各年度の増減分は，きわめて小さい。たとえば，日経広告研究所「上場会社の広告宣. 伝費」参照。.

(5) 多目的決定理論による広告意思決定モデルの作成. (笹井. 均. 境. ・. (35)@35. 忠宏 ). ム. 。や-. ・ガン 0 ヰ，イノ0 b, ノ 0 コンガメ. ⅤつにつⅩ. ノ. J@@ 0 Z冊. つ. ⅠⅠ. -. z.Q の東村一. の. Ⅰ% ( 二). 夏は. し・Ⅰ. く g カめ、り。わ照ュは. L0. め. 〒 0.00 100.㏄ 200.㎝ 300.00 400.00 5㎝．00 600.00 700.㎝ 800.00 900.00%㎝刀 n. (広告亘伝費 ). Ⅹ xl0. 図 4 ⅠⅠ. あるいは. 十. 一一. み：力一 Ⅰ. ム刀. コ：ソ /. 功ノ 1. 甜）（. 参す. 3 比. 因め. ゼ工曽 @.十 @ Ⅰ. ユ @ /@. え果. と効る. 。対す. る. すに. と増. た入. し投. 図 3. (6). となる。助㏄ ) は投入増が 0 の場合に下がるであ. ろう効果の水準値を示す。仇 (.r) を求めるこ. とは可能であるが，多大な労力を必要とするだ. め，われわれは，簡略化された計算法を用いることにした。すなわち，Ⅲ与 0 ，ダーグ=0@( が ) と仮定する。この時，仇J. ，刀一止ノ一，力・一刀 f Ⅰ ノ：刀，み. x xI0. が成立するから. (広告宣伝費 ) 図 5. (鈎 : 定数玉. 1) %@@@. 寸二し. 亡つ. ネル. こ. こ @. トヰ・，ふ. る. Ⅳ。，. こ @. ふル. 0 0 1. 限. 値. の. 上. 果. おる奏ど田づ. 7. ︶. ︵. ばち. コ・Ⅰソ，. 十. Ⅰ。 J. ヱ. ︵. g. 防上ヌ0 ま. ，直 @ Ⅰ た@ の. と色. 尹. でナ竪卸正運︶. と置く。したがって，. １. 力z'. 力 = は。芋傍. %=00(8). しテじ. Ⅰ. であるように定めた。ト. X. X. l0. 図. 。と 7% ・. ，与の値をプロ，. 苧して関数の適合を行った結果が，図 4, 図 5, 図 6 に示される。ま. ,吉ぎ /.

(6) 36 (36). 横浜経営研究. 第皿巻. 第1. 号 (1982). は，議論の展開から明らかなように，異なった. 水準にある企業にとっての効果関数は，おのお. の異なってくることになる。. 金. ぞ率. ぷ拮. 又 Ⅱ. 商. 0o日 . ・N ︵︵っ・ゃ 0 ︵ミ 9 ・. き︵・︵宙・。 l. 各企業の効果関数ひいては最適配分戦略が決定できるという利点をもつ。もちろんこのこと. I11. 効用関数の測定まず効果空間上における. つ. 三つの異なった属. 性，商品認知率 (X), 企業認知率 (y), 商品理解率 (2) とその上で定義され以下の性質を. ・. のつ. 商，，理解率つ寸・. もっスカラ一関数を，われわれは (順序 ) 効用. 。. べつ・. ㊧. 関数あるいは題目的関数と呼ぶことにする。. 一ム. 費. 出， L. イ Ⅰ " 日一. 広. ︵. U(X,, ),,Z) 二び Cx,, r,, Zo) H(x, y, Z 乏 (x', r'. Zo). 7. 騰図. 3㏄．㎝ 4㏄．㏄ 5㎝．㏄ 6㏄．㏄ 7㎝．㎝ 800.00 卵0． 001 ㎝0．㎝ Ⅹ. 0・㎝ 1㎝・㏄ 2㎝・㏄. 「. (9). ここで記号乏は， " ょり選好されるあるいは無. 差別であ. る". ことを意味する。基数効用関数を. 含めた多属性効用理論並びに多目的決定理論の詳細については， Keeney&Ra 泄 fa(1976) を参 N、㌻、尺. 照されたい。われわれは，これらの理論に基盤を置く，コンジ，イントスケーリンバ: ロック. ステ，プ法を用いて，関数ひの推定を行. う. 。. すなわちわれわれは，属性x, y, Z の相互選好独立性を仮定し付録に示す質問紙によって，圭 (0.1873593X 10 ，，X. 一 0.8783021X 10 。. ・Ⅹ. ，ド. マーケティンバ専門家への面接調査によりひを. 0 00 1㎝・ 00 2㎝・㎝ 3㎝・㎝ 4㏄．㏄ 5㎝．㎝ 6㏄．㎝ 7㏄．㏄ 8㏄．㏄㏄ 0.㎝ 1㎝ 0・㎝. 串乙. ・. ・. Ⅹ xl0. 02@告宣伝費 ). 寸㎡. ・. 図 8 ま・ミ. た，われわれの想定する新規参入企業のケース. として， 0 ニ 0 ，ぬ二0 として求めたおのおのの. が (xr)および効果関数刀 Cr) が，図7, 図 8 に示してある。. 細めれ. る業して参をっ現数新関よ. ここでは正確さを犠牲こして功㏄の水準・こ. つ. 窩. ョぎつ. おモ. すでに現在ある効果水準を有する企業の効果関数が，簡単に入手可能なデータから算出でき，. ・. ㎡ 00 ．㏄ ln.㏄ 20.00. 宕. 思. 30.00 40.00 50. ㏄ 60. ㏄ 70.m. 率知. ，. Ⅹ 10 つ xZ. 8 てじ Ⅱ ．刃． ⅠⅡ. および几の値さえわかっていれば. 0 ． 4111%9. 。. Ⅹ. 法は， &. ン. g.. （. ㏄．㎝ 90. ㎝ 1㏄．㏄.

(7) 多目的決定理論による. 広告意思決定モデルの作成 (笹井. 均. 境. ・. (37) 37. 忠宏 ). が採用しぅる代替案の策合から，最適な代替案の選択、という活動プロセスを計量化する必要がある。われわれは，採用しぅる代替案の集合としてマーケティンバ制約式にょり規定される可 Ⅱ. 一一. 能な予算配分を考えることにする。これは，一一" -. 般にほ次式であられされる。. ∼ へ @㏄. ‥. 押 (ヱ㍉ヱ2, ヱ3) く C,. L"" "1==0.2737126,/. Ⅱ. 10) 。. ・Ⅰ. f 二 1, 2, 3,. ". ・. Ⅰ・. り一. ただし， 21, 曲，. ..,,. ヱ1, ヱ2,. 73%0. ，. (11). ア Ⅰ. 洩は，おのおの商品広告，企. 美広告・商品見本配布への. 配分予算をあらわし，. C は与えられた定数である。したがって，われ. 2 り. ．り 0 四ヵ. 0. 30 ． @@ 40 刀 0 50 ． 00 60 ． 00 T0 ． 00 ㈹・ U0. (.企 ,. y. 図. Ⅰ. こ. g. …. 00 l00 00 ・. 0．㎝Ⅰ. ㍊ /田 @@. われの意思決定問題は，. び (X, y, Z)=Ull( クの千㍉ (Y) 十こち (Z). O. X=/,( @ つ. U @ ，二 0.2001170X く l0 。 Z 一 0.7103603X. ヱ， ),. Y= ボ， (ヱ，), 2. 二ポ， (ヱ，). (12). を最大化する予算配分を決定する問題に帰着される 0 この問題は，よく知られたⅡ uhn.Tucker 定理あるいはより直接的な方法により解くこと. ・の. ま. (11)式の拘束のもとに. Ⅱ・. が可能であるが，ここではその詳細に立ち入ら. 1O 。 Z2 戸・. ず，マーケティンバ活動における予算制約式の. ・. のの. みをとりあげ，その上での最適予算配分問題を解くことにする。すなわち制約式が単一の線形. ）コ宕 Z ㎡. ・. の寸. 関数ヱ，干て，十ヱ 3一 C. べ・㏄. =. 0. (13). で記述さ，L る場合である。牙. 安. 0.00 10.㎝ 20.㏄㏄．00 40 ．㏄ 50 ．㏄㏄．㏄ 70 ．㏄㏄． 00 ㏄．001 ㏄．㏄. Z. (商品理携杵約図 11. 推定した。相互選好独立性を仮定しだことによ. 一. "". 一. -". 一一 .. 一一. 。. り，ひ (X, y, Z) ほ加法的になり，び ex, y, Z)= ニ mX). 干. し。(y). 干. し㌔. (Z). (10) と表わされる。図 9, 図 10 ，図 u は，測定された各し (2=1, 2, 3) を示すものである。. IV.. 最適予算配分比の決定. 一 """"" Ⅰ @ 一 """ :. 一一一一・一一一・ --@ti@(. マーケティンバ活動における，われわれの意. 思決定問題の定式化を行. う. ためには，決定主体. -l.. Ⅲ. 刀. C X 10. 図 I2.

(8) 38 (38). 横浜経営研究. 第 1 号 (1982). 第 Ⅲ巻表 1. 0.1258062E+04 0. 1114642E+04. 0.9713289@E+03 0.8283057E+03 0.6857886E 十 03 0.5440503E 十 03 0.4034 拓怠 E 十 03 0.2644236F 十 03. この場合は， Lagrange. %. 0. 17 ㎝ 494E 0.lM1943E 0.1505241E 0.1374442E 0.1249528E 0. 1130550E 0.1017462E 0.9102373E 0.8088320E 0.7131704E 0.6 羽 1467E. + 04. + 04 + 04 + 04 + 04 + 04 + 04 + 03 + 03 + 03 + 03. 0.5386707E + 03 0.4596191E. + 03. 0.9713289E + 03 0.3171938E + 03 0.@2535196@E+03 0.1946262E+03 0.1403232@E+03. 0.9036485E+02 0.4436327@E+02. 十 03. の未定乗数法が有効. + 04. 0.51 部 367E. + 04. 0.4962461E 0.4732387E 0.4497145E 0.4256676E 0.4010986E 0.3760037E. + + + + + +. 04 04 04 04 04 04. 0 ． 3 ㏄ 3805E. + 04. 0.3242277E 0.2975440E. + 04 + 04. 0.2703270E + 04 0. 2425739E. + 04. 0.38583 組 E + 03 0. 1854500E + 04 0. 1560692@E+04 0.1261323E+04 0.@9562517@E+03. 0.@6452117E+03 0.3275818E+03. ，模は模のし規率現そ. 0は配のに. るのの小るなもへ最なとの布︵く. が分見大が. 此の面は規. 率配品ど模. の手お山. 約. 店売存規 6. ︶ 4 ヰ上 l ︵. 0. 一一. (14)式. 0.5407148E. であり，商品広告への配分比率がそれに次ぎ，. 金吾に予で. ︶ Z ︵凸性から. %. のもとでも，商品見本配布への配分比率が最大. 菜板佐貫. であり，次式にょり求めることができる。. OPT. リの U 乃の扮鈴 ③りの引リのの③ り U ㈲武 ⑤ ㎝⑤ 鯛鰯 ⑨⑤⑤ 僻 ⑤㊦⑤㈹ゆロ ⑥ 鰯㈹鯛卸 ⑥. 0.1971553E+04 0.1829727E+04 0.1687363E+04 0.1544553@E+04 0.1401313@E+04. UUU の笏の笏 UUU ㈲① の ③① つの㊤んの. 0.2808357E+04 0.267069@IE@4-04 0.2532300E+04 0.@2393174@E+04 0.2253329E+04 0.@2112772@E+04. 0 ． 1280550E. OPT. の的の⑳㈲ U 武の⑤㈹㊤の㊤③① りのん㈹院. %. ②②②②②②㈱②②② ② ②. OPT. C. は十分条件でもある。 C の値をいろいろと変化. 比率は減少するという傾向が見られる ( 最大の予算規模で約 54%) 。他方，企業広告への配分. させた場合，このょうにして求まった最適配分. 比率は予算規模が小さいほど小さく. 比が，表 1 および図 12 に示してある。. 算規模で約 9%), 予算規模が大きくなるにつれ. 各関数の滑らかであることと，. V.. まとめと討論. 一定の予算制約千において，商品広告・企業広告，商品見本配布という三種の販売促進手段を用いて，新規に市場に参入しょうとしている. ( 最小の予. その比率は増大するという傾向が見られる ( 最大の予算規模で約 18%) 。これらに比べ，商品. 広告の配分比率は，予算規模にかかわらずほぼ一定した水準を示している. ( 最小の予算規模で. マーケティンバ予算の最適配分比率は，表1,. 約 26%, 最大の予算規模で約 28%)0 このように，全般的に商品見本配布という直接的販売促進手段のウェイトが大きく，それに. 図 12 に示される通りである。いずれの予算規模. 商品広告，企業広告が次ぐというパターソ，お. 企業というわれわれの想定した条件のもとでの.

(9) 多目的決定理論による広告意思決定モデルの作成. (笹井. 均. ・. 境. 忠宏 ). (39)@39. よび商品広告への配分比率が予算規模にかかわらず比較的一定しており (30% 弱 ), 予算規模の増大につれ，商品見本配布という直接的販売. 効果水準が高ければ，それ以上の上昇はき. 促進手段のウ，イ。が減じ，企業広告のウ，イ. く，. トが増大するという傾向は，販売促進効果につ. ほ大きくなる。他方，達成されている広告わめて困難であるとともに下降もしにく刀B". は小さくなる。したがって，. 達. 成されている広告効果水準がす刊こ十分高. いての実務家の体験的理解とも一致するもので. い企業においては，. ある。われわれの結果は，実務家のこのょうな. ができ， Dm. 直観的洞察に対して合理的基盤を与えるものと. 他方，達成されている広告効果水準の低い企業では，前期よりも大きな広告予算を投入したとしても，その増分ひ B) がイ B" よ. 七言える。また，各販売促進手段への予算の最適配分比. 二 Bt-,,. 力. Bm 与 0 と考えること. B 。 =R Ⅰ B,- 、となる。. 率の算出においては，各販売促進手段の効果関. りも小さげれば広告効果水準は下降するこ. 数形および効用関数形が，重要な影響をおよぼ. とになる ( これは， B" が負の場合と考える. すことになる。本研究では効用関数の推定にお. こともできる. いては，マーケティンバ専門家への面接調査に. )。. われわれの効果関数の推定モデルでは，. とどまろざるをえなかったため，効用関数は，. ような特徴が，図 4,. 当然ながら直観的理解と合致したものになる。. 告予算増分 1 単位あたりの効果水準の変動外に. 効用関数のより厳密な測定の必要性についてほ. おいて見られる。上記の論旨から，予算規模は. 後述するとして，. 達成されている広告効果水準にほぼ対応してい. ここでは実際の広告投入予算. 図 5,. この. 図 6 に示される広. と広告効果についてのデータから推定したわれわれの効果関数形と，実務家の経験的了解との関係を検討しておくことにしょう。一般に，広告業務担当者の体験的了解事項として，次のような広告効果の特徴があげられ. 小さいほど，予算投入増分1 単位あたりの効果. る 3). れわれの効果関数の推定においてほ，達成され. l) t 期において投入される広告予算 (B,) は，前期までに達成されている広告効果水準を維持するにめの部分 (Bm) とそこから広告効果水準を上昇させるための部分 mB 。 ) とからなる. (B 二 B" 十 B 。) 。. 2) 前期までに達成されている広告効果水準. ると考えることができるが，図4, 図 5, 図 6. では，予算規模の小さな場合には，予算規模の水準の上昇分が大きいとともⅤ. こ. ，効果水準の下. 降もありえることが見出される。ここから，わ. ている広告効果水準自体に依存した広告効果水準の変動性と予算の増加にもかかわらず，広告. 効果水準の下降する可能性という実務家の経験的了解が，十分に反映されているといえる。. われわれは，本研究において，比較的強い想定条件のもとに広告予算配分意思決定問題のひ. を維押するためには，前期と同じかそれ以上の広告予算投入を必要とする (B" 二 y?閂十力B", 力 B" 茎 0)0 3) イ B" の大きさは，達成されている広告効果水準自体の安定性に依存する。 - 般に，. 討する試みでもあったためである。このょうな. 達成されている広告効果水準が低いほど，. のような課題に応えつつモデルの展開を計る必. 広告効果水準自体の変動性は強く. ，上昇が. 容易。であると同時に下降もしやすく. ノB7". 3) 広告関係の実務家への面接調査の結果を，われわれが定式化した。. とつの解法を示したが，これはわれわれのモデルがどれだけ現実的な問題の解決に有効かを検方法を具体的なマーケティンバ意思決定に現実的に適用可能なものとするためには. ，. さらに次. 要があろう。まず，方法論的には次の二点が重要である。 ①. 個々の企業の具体的なマーケティソバ. 目. 標の様相と，目標達成のために可能な手段.

(10) 40@ (40). 横浜経営研究. 0 集合の抽出。特。こ，. 第 Ⅲ巻. 第 1 号 (1982). 目標 - 手段連合の階. 層構造の定性的分析が重要となろようなステップを経てはじめて，. う. もっとも望ましい効果を達成することがで. 。この. きるかという問題である。この問題を解く. マーケテ. ためにはそれぞれの目標達成手段の直接的. ィング意思決定問題が構造化されることに. 効果. なり，数理的モデルの適用可能性が生じる。 ② 効用関数のより客観的測定方法の開発。より主観的な. の時系列目り変動の測 $ が. これには，印東 (1979). 必要となるが，. 思われる。今後は，特に方法論的な精激化を中心にしっ. 方法に頼らざるを得なかった。ロックステ. っ，. ップ法による面接調査は，当人の持つ自分. モデルの現実適用性を高めていきだい。. 自身によっては自覚されていない選好構造を構造化し，その関数形を明らかにするのにきわめて有効な方法である。また，実際の関係者多数の調査結果は，それほど客観的な構造とかけ離れていないであろうことは想定できる。しかし効果関数と同様に，実際のデータから効用関数形を測定することも必要である。そのためには，効果関数の場合とは異なり，きわめて水準数の多い二要因配置実験. の. ワイブル分布を用いる方法が有効なように. 本研究においては，効果関数の測定に比べ効用関数の測定については，. ( 下位目標 ). これらの課題に応えることで，. く付記ノ. 1). われわれの. 本研究において，データ収集. では日経広告研究所，八巻俊雄氏に御協力いただいた。また，効果関数の推定方法については，電通研究開発部，仁科貞文民より，貴重な御助言をいただいた。ここに記して感謝の意を表. する。. 2) 本研究は，吉田秀雄記俳事業財団の援助のもとに行なわれた。. たとえば，商品認知事. ( 筆者はともに. 横浜国立大学経営学部助教授. コ. 10 水準 X 企業認知率 10 水準という要因配置のもとでの売り上げ高の測定. を反復す. る必要がある。本研究ではそれだけの余裕分析かがなかったが，今後，既存のデータ. らこのょうな実験と同様な結果を得る方法を開発していきたい。また，モデルの適用領域の拡大方向としては. ，. 次の二つが重要であろう。 ①. 特定の目標水準を提示された場合の，. 引用文献 Aaker, D . A. 1975 ADMOD : An AdVertising Decision Model, JoMm ㎡ oアルル桟が肋ま R か㏄撰あ， voI. 12, Feb., 37-45. Aaker, D. A. & Myers, J.G. 1975 A はuc れゐ肪9 M 囲啄e れ囲 t, Prentice Hall Inc. (野中他訳 : 『アドバクィジング・マネジメント J, 東洋経済新. 報社 ) 目. 標達成に必要な最少予算額と各目標達成手段への予算の最適配分比率の推定。これは本研究でとりあげた問題の逆問題であり，われわれのモデルで十分応えることができ. 印東太郎 1979 「ワイブル分布を用いた広告効果の計量化」，『季刊マーケティンバ研究 J, N0 ． 3, 57 ヰ 6. Keeny, R. L. & Ra 下a,H. 1976 D んionJ Wif ん M 磁 ziタZeo め",f5,Erc ガ。r, れ㏄囲メ I.bZMeTrodg Q かs., John W Ⅲy & Sons Inc. (高原位記 : 多目標問題解決の理論と実例』，構造計画研究所) Little, J.D.C . 1966 ModeIs and Manager: The 0 群別㎝亡 Concept of a Decisi0n Calculus, 八仙，，ぶcie れ ce, Vol. 16, N0. 8, 466 ㍉ 85. LittIe, J.D.C. & Lodish, L. ㍉Ⅰ． 196g A Medja Selection Model and Its Optimization by Dy. Ⅰ れメぴタ 1 八九りれⅠ S8 行 ze れ namic Programmjng, R Ⅰ リア 6%, 8, Fall, 5-23. y, D. B. & Silk, A. J. 1970 Distn ㌔ Montgome ピど. 『. るものと思われる。. ②. 長期的戦略設定へ向けての広告予算配分の最適な時系列的 " ターンの推測方法の開. 発。これは，多段階意思決定問題と呼ばれるものであり，各年度ごとにどのような配. 分パターンでどの程度の予算を投入した場合に，長期的に一定の予算制約千において，. ⅠⅠ ずク. Ⅰ. て. Ⅰ.

(11) 多目的決定理論による広告意思決定モデルの作成 (笹井 buted Lag. ModeIs. ofResponseto. a. Communl-. ・. cation Mjx,Working Paper,Marketing Science Institute, Cambrjdge. 長妻隆夫 1979 「商品広告と企業イメージ広告の効果とねらい」，『事務と経営』， 6 月号， 26 つ 9.. 均. ・. 境. 忠宏 ). (41) 41. 野中郁次郎 1974 「組織と市場一市場志向 D 経営組織論一』，千倉書房。 Rao, A. G. あ Mjller, P. B. 1975 Advertising/ Sales Response Functions, JOoufrn,aloⅠ AAdv,er. ftsm刀ど R"Sfarmh, VoI. 15. Arp., 7-15..

(12) 42@ (42). 横浜経営研究. 第m 巻. 第 1 号 (1982). く付録ノ. 質問票の例 (企業広告と商品広告の場合 ). これから，市場への新規参入企業による新製品の. (9) 商品の認知率が箆 % で，企業の認知率が㌍% の場合と同じ売り上げを実現するためには，商品の. 販売活動についてうかがいます。. 認知率が. 1) まず，この企業が企業広告と商品広告の二つだけ用いて，販売促進活動を展開する場合を考えてください。当然ながら，当初は企業の認知率・商品の認知. いでなければならないと思いますか。 (ノ3). 率・商品の試用率は 0 ということになります。. の. 場合と同じ売り上げを実現するためには，商品の認知率 0% がのとき，企業の認知率はどれくらい. 上げを実現するためには，商品の. なければならないと思いますか。け 2) (3) 商品の認知率が 10% で，企業の認知率が凹のの場合と同じ売り上げを実現するためには，企業の認知率が 0% のとき，商品の認知率はどれくらいでなければならないと思いますか 0 (洩 ) 場合と同じ売り. 自. % で，企業の認知率が簗のの. 上げを実現するためには，商品の. ．でなければならないと思いますか。 y3) ヱ、 %. 場合と同じ売り. の. 由 % で，企業の認知率が㎝% の. 上げを実現するためには，企業の. 認知率が笘 % のとき，商品の認知率はどれくらいでなければならないと居、いますか 0 ㏄ 2) ㈹商品の認知率が. 姥%. で，企業の認知率が凹 % の. 場合と同じ売り上げを実現するためには，商品の認知率が 0% のとき，企業の認知率はどれくらいでなければならないと思いますか。け。). (8) 商品の認知率が. 筏%. で，企業の認知率が. ㈹商品の認知率が筏 % で，企業の認知率が. 磯%. の. 場合と同じ売り上げを実現するためには，商品の認知率がヱ1% のとき，企業の認知率はどれくらいでなければならないと思いますか。け。) ヱ2%. で，企業の認知率が. 雙%. の. 場合と同じ売り上げを実現するためには，企業の認知率がのとき，商品の認知率はどれくらいでなければならないと. 思いますか。仕力班%. め. 場合と同じ売り上げを実現するためには，商品の認知率が 0% のとき，企業の認知率はどれくらいでなければならないと思いますか o (ye) ㈹商品の認知率がヱ3% で，企業の認知率が雙 % の場合と同じ売り上げを実現するためには，企業の認知率が 0% のとき，商品の認知率はどれくらい・. でなければならないと居、いますか。し 6) ェ3% で，企業の認知率が㏄% の場合と同じ売り上げを実現するためには，商品の. ㈹商品の認知率が認知率が. ヱ、 %. のとき，企業の認知率はどれくら. いでなければならないとは、いますか。 (v5) ㈹商品の認知率が笘 % で，企業の認知率が凹 % の. 坤%. の. 場合と同じ売り上げを実現するためには，企業の認知率が 0% のとき，商品の認知率はどれくらい. でなければならないと思いますか。し 4). 場合と同じ売り上げを実現するためには，企業の認知率が 0% のとき，商品の認知率はどれくらいでなければならないと思いますか。し 5). ㈹商品の認知率が均 % で，企業の認知率が. で，企業の認知率が %%. 場合と同じ売り上げを実現するためには，企業の認知率が 0% のとき，商品の認知率はどれくらいでなければならないと思いますか。㏄ 3). (6) 商品の認知率が. 場合と同じ売り上げを実現するためには，商品の認知率が 0% のとき，企業の認知率はどれくらいでなければならないと居、いますか 0 (yy5). ㈹商品の認知率が. 認知率が 0% のとき，企業の認知率はどれくらい㈹商品の認知率が. 場合と同じ売り上げを実現するためには，企業の. ㏄商品の認知率が筏 % で，企業の認知率が盤のの笑めの. 認知率が 0% のとき企業の認知率はどのくらいで. ㈲商品の認知率が. で，企業の認知率が凹 % め. ・. 場合と同じ売り. ヱ， %. ㈹商品の認知率が筏 % で，企業の認知率が撰 % の. で，企業の認知率が 0%. でなければならないと思いますか。 (Vl) (2) 商品の認知率が 10% で，企業の認知率が. 00 商品の認知率が. いでなければならないとは、いますか 0 W3). 必づ企業認知率）. Ⅲ商品の認知率が 10%. のとき，企業の認知率はどれくら. 認知率が加 % のとき，商品の認知率はどれくら. 目づ商品認知率（. ヱ、 %. 場合と同じ売り上げを実現するためには，企業の認知率が. ソ、 %. のとき，商品の認知率はどれくら. いでなければならないと思いますか。 (,cs).

(13)