ワーキングペーパーの方、無事に公開されました。
https://www.j-mac.or.jp/wp/dtl.php?wp_id=89
無査読論文ですのでレベルは低いですが、参考いただければと思います。
これを公開した理由としましては、最近テキストマイニングでQFDをつくるということをやっているのですが、QFDを完成したあたりで力尽き、それではどうやって分析するのかをあまり説明できていないためでした。
今後は、QFDの分析についてはこのワーキングペーパーを見てください、と言い訳がましくいえるので、よいかと思います。
前回の反省を踏まえ、今回は図をカラーとしてみました。しかし、図がかすれたり、字の間隔がおかしいところがあるなど、見苦しいところがあり、完成度はまだまだです。
この論文は2013年のものですが、ここで一旦QFDの研究はやめております。その理由は、特許情報から顧客ニーズを引き出すことに無理があると考えたためです。
特許情報から技術情報を引き出すことは可能ですが、ニーズに関する記載は特許性に貢献しないことから、明細書にニーズの記載は基本的にはありませんので、ニーズを引き出すことは無理となります
（これは、BtoCの場合です。BtoBの場合には技術的課題がそのままニーズとなりますので、QFDを特許情報のみで作ることは可能と思います）。
ニーズ情報を集めるためには、アンケート調査を行う必要がありますが、大規模なアンケート調査は時間とコストがかかりますので、私のように貧乏弁理士には不可能ということで困り、研究ストップとなりました。
それで、2016年に共同研究者の方が、SNSとかレビューとかなら、大量かつローコストで顧客ニーズを集められるのではないかと提案されて、それ以降、顧客ニーズはアマゾンから抽出して、BtoC商品でもQFDが作れるようになりました。
それで、2017年に共同研究者の方が、テキストマイニングを使用したら、もっと楽にQFDを作成できるのではないかと提案されて、それ以降、テキストマイニングを使用してQFDを作るようになりました。
それで今に至るということになります。
今年のテーマはテキストマイニングで多空間デザインモデルをつくるということになりますが、さて、どうなるでしょうか。
