弊社のwebコンジョイントは、主要各国の言語表示に対応しております。
英語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語、中国語等々
Confirmit等の各種ウェブアプリケーションと弊社のコンジョイント・サーバーの接続、およびコネクション・バックも問題なく行えます。
コンジョイント調査の属性と水準を決定していく際に以下を参考にして頂ければと思います。
●選好の際に重要なもの・理解できるものであること
（CBCの場合は特に重要でACAの場合は、魅力度・重視度質問を前段で行えるため、重要かどうか判断に迷うものを含めることができ自由度が高い。）
●属性間にトレードオフの関係があること
（属性は生活実態に根ざしたもの（メインバンク、メインキャリア等）や、変更が難しいものなどは向かない。企業努力等で単純に改善や変更できないような属性も不向きと言える。また否定的な水準、例：悪いなど全体を否定してしまうような水準を含む属性もNG）
●各属性が独立していること
（別属性の要件に他の属性が影響を受けないことが望ましい。例えば、入り数や容量と価格などは一般的に相関が強い。無論、多くて安い、少なくて高いなどの組み合わせが可能であれば問題ない。同様に属性水準と関係のない項目をあたかも属性水準かのように含めて提示することはできない）
●水準間（特に価格属性）に大きな落差がないこと
（あまりにも大きな落差があると重視度が高くなりすぎる。100円のガムと1万円のガムでは一般的に「味」についての話はく議論俎上にあがらない。
金額は市場で流通している価格の最大最小値の両端からそれぞれ１．２倍した程度で提示すると良いかも知れない。ただしこれも商品によるので注意が必要）
●水準は客観的な基準に基づいていること。（×きれい、×良い、×すぐ、×さらに）
（誰にとっても明白に同じ基準での判断ができることが望ましい。「×良い」→「○○人が良いと評価」のように数値化できるとなお良い。）
△販売チャネルや流通に関わる属性（外部要因的なもの）は含めない方がよい
（基本的にコンジョイント属性水準で望ましいものは機能・性能である。商品の本質機能と直接関係のない「店員の態度」や「在庫が多い」などは店舗評価でない限りは入れるべきでない）
△品揃え、バラエティなども店舗評価やイメージ評価以外では入れない方がよい
（3つのサイズから選べる、4色から選べる等々は、一つの商品ではないので商品コンセプトと組み合わせるのは避けるべきである）
属性水準決定チェックリスト（pdf）
その他に購入に影響のある要素はないか？再度確認してみましょう。単に網羅するだけでなく、消費者の購入に影響のある属性をできるだけ見つけましょう。
影響のないと分かっている属性を調査に入れても意味がありません。
バルク（入り数と価格の関係）のシミュレーションを行う場合、キーはなんと言っても商品ラインアップと消費者タイプのセグメント化です。
とにかく入り数と価格に禁則をかけないようにするのがコツです。
とは、言うものの、やはり入り数（サイズ）と金額を一度に調査したいという要望は常に発生しています。
そこで、入り数と価格をコンジョイントで調査する上での解決方法のひとつとして条件付き価格提示という設定方法があります(CBCのみ)。英語では Conditiona Pricing Display と呼ばれています。
例えば以下のようなケースを想定することにより、入り数と価格の関係の調査を禁則設定をかけずに実施することが可能になります。
このように各入り数ごとに、ある程度リーズナブルな価格範囲をそれぞれ設定してやることにより、30個入りで1480円など、ちょっとあり得ないような提示を回避できます。
それぞれの入り数での価格弾性を考えて範囲を持たせ、調査が可能となります。
金額をLOW、MID、 HIGHのようにして、変数代入方法により提示することで所望の提示を行うことができるようになります。
※但しこの場合、異なる価格帯域同士を含むシミュレーションで金額と金額の間にある仮想設定水準（例えば1680円）のような水準の間の値を指定することができなくなります。（刻みの間を取るようなシミュレーションを行わない場合は問題ありません。）
またシミュレーション結果として効用値などの全体平均を算出する上では、表記はLOW、MID、 HIGHのように出力されます。
シェア・シミュレーションを行う際、「選ばない」も含めたシミュレーションをしたい場合が出てきます。
このとき、注意しなければいけないのは、実際に対象者に提示したコンセプト数（提示製品数）／1問の数とシミュレーションシナリオ時のコンセプト（製品）数を合わせないと不正確になってしまうということです。
None Weight 1.0という設定を行います。
ACAでは、ソフトウェア仕様上は３０属性ｘ１５水準まで扱うことが可能です。
実際上は20属性程度（水準については最大が１０）が過去弊社が扱った設定では最多となっております。
ACAはどの属性が重要か今ひとつよくわからない状態でも、とりあえず入れておくか的にスタートが可能な調査方法です。
しかしながら、それでも弊社の経験則で申し上げれば多くとも15～20程度の属性数に押さえた方が良いと思われます。
提示すべき一対比較質問は属性と水準数から目安が決められています。あまりに多くすると目安を大きく超えてしまうことが多々あります。以下がその目安です。
ACAはCBCに比べ、パーシャルプロファイル（２～３属性のみの比較を繰り返す）のため一問ごとの回答負荷は低いのですが、質問数が多くなります。
通常、「魅力度」と「重視度」と呼ばれる２つの質問ブロックを提示し、その後回答内容に応じて動的にその後の一対比較質問を提示していきます。この一対比較質問数ですが、以下の式により目安質問数を求めています。
一対比較質問提示数: np値 を求める公式は、
N=各要素中のすべての項目数の合計
n=全要素数
となります。
np値を求めると一対比較質問数が相当な数になってしまうことがあります。
しかしながら、ソフトウェアの仕様としての制約としては最大50問です。50を超えるnp値の場合でも51以上を設定することはできません。
np値は論理的な推奨値であって、目安です。通常は30～40問程度に収めるべきでしょう。
あまりたくさんにしても回答者の負荷が増し、回答精度が落ちる可能性が高まります。
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