TECの方法では、各必要機能に重要度を設定するため、正確性の高い分析ができます。また、グラフを使って明確に結果表示するため、複雑な評価選定プロセスを短縮することができます。TECの意思決定サポートシステムでは、加重平均だけでなく、 WACI（Weighted Average Composite Index ）を使っています。WACIは、全機能項目にユーザーが割り当てた重要度の分布パターンが製品の全機能に対する対応度の分布パターンと似ているか、そして、対応度の分布パターンが、重要度の分布パターンより低い位置にきていないかを知ることができるため、加重平均値が似た製品を比べるのに役立ちます。

加重平均は、計算が簡単なのでよく使用される計算法ですが、1数字しか使わないため、製品の真の能力を見分けるには不十分な方法です。

たとえば、あるユーザー企業が以下のように重要度を設定したとします：

重要度

保守： ５０％
機能性： ２５％
使いやすさ： ２５％

ベンダー２社が回答した各製品の対応度は以下のようなものでした。

ベンダーA社

保守： ５０
機能性： １００
使いやすさ： １００

ベンダーB社

保守： １００
機能性： ５０
使いやすさ： ５０

ベンダーA社の加重平均値

50% × 50 + 25% × 100 + 25% × 100 = 75

ベンダーB社の加重平均値

50% × 100 + 25% × 50 + 25% × 50 = 75

加重平均だと、どちらの点数も７５点で、ニーズへの対応度は両製品同じ、という結果になります。しかし、この点数では、どちらの製品がユーザー企業のニーズにふさわしいのかを知ることはできませんし、リスクの可能性があるかどうかを知る手がかりにもなりません。

加重平均を補うため、TECの意思決定サポートシステムは、よりよくデータを理解するためにWACI（Weighted Average Composite Index ）を使っています。そして、WACIと加重平均を掛けることによって、パターンと総合点の両方で製品を評価できるようにしたものが、当社の計算方法のひとつであるBestMatchFactor™ (BMF)です。

ベンダーA社のWACI値は、０．５、加重平均値は７５でした。

• ＢＭＦの値： ０．５ × ７５ = ３７．５

ベンダーB社のWACI値は、1、加重平均値は７５でした。

• ＢＭＦの値： １× ７５ ＝７５

この結果から、ＢＭＦが高かった方のベンダーB社が、A社よりユーザーの要求に対する対応度が高いということが分かります。

製品を比較するのに、このような計算を何千項目にわたって行い、数も多く比較することができます。結果は、はっきりした形で見ることのできる標準グラフやレポートによって表示されます。また、カスタマイズすることもできるようになっています。

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