(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも演算部と記憶部と出力部を有したコンピュータ装置によって構成され、基本データからなる基本データベースに追加調査データを融合させる汎用的データフュージョンシステムであって、
前記コンピュータ装置の記憶部には、基本データとして全ての調査対象者に調査を行い広告メディアプランニングに有用な情報データとフュージョンキーとなる回答内容データを含んだ基本データベースが格納され、
前記コンピュータ装置は、
前記基本データベースからランダムに追加調査対象者を抽出する追加調査対象者抽出手段と、
該追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者に追加調査を行って回答を得た回答内容データを追加調査データとして追加調査データベースを作成する追加調査データベース作成手段と、
前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者の前記基本データベースに記憶されたフュージョンキーとなる回答内容データと、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データと、から類似度を算出する類似度算出手段と、を有し、
前記コンピュータ装置の演算部は、
前記基本データベースのうち前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者に含まれず追加調査を実施していない対象者データの各々に、前記類似度算出手段によって算出された前記追加調査データベースの回答内容データを仮想追加調査データとし、これを追加調査データとして特定し、追加調査を実施していない対象者データの各々に、追加調査データとして付与し、
前記基本データベースの追加調査対象者抽出手段で抽出した対象者と追加調査対象者抽出手段で抽出されない対象者の全てに特定した追加調査データを付与して基本データベースに追加調査データを融合させることを特徴とする汎用的データフュージョンシステム。
【請求項２】
前記類似度算出手段は、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出されない対象者データ一つに対して、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者データの中からフュージョンキーとする項目の回答内容パターンが最も似ている対象者データの回答内容データを特定することを特徴とする請求項１記載の汎用的データフュージョンシステム。
【請求項３】
少なくとも演算部と記憶部と出力部を有したコンピュータ装置によって構成され、基本データからなる基本データベースに追加調査データを融合させる汎用的データフュージョンシステムであって、
前記コンピュータ装置の記憶部には、基本データとして全ての調査対象者に調査を行い広告メディアプランニングに有用な情報データとフュージョンキーとなる回答内容データを含んだ基本データベースが格納され、
前記コンピュータ装置は、
前記基本データベースからランダムに追加調査対象者を抽出する追加調査対象者抽出手段と、
該追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者に追加調査を行って回答を得た回答内容データを追加調査データとして追加調査データベースを作成する追加調査データベース作成手段と、
前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者の前記基本データベースに記憶されたフュージョンキーとなる回答内容データと、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データをそれぞれパターン化して、前記追加調査データベースの回答内容データごとに、前記フュージョンキーとする項目の回答パターンの関係式を作成する関係式作成手段と、を有し、
前記コンピュータ装置の演算部は、前記基本データベースのうち前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者に含まれず追加調査を実施していない対象者データに、前記関係式作成手段によって作成された関係式に基づいた回答パターンに合わせて、前記追加調査データベースの回答内容データを仮想回答内容データとし、これを追加調査データとして特定し、追加調査を実施していない対象者データに、追加調査データとして付与し、
前記基本データベースの追加調査対象者抽出手段で抽出した対象者と追加調査対象者抽出手段で抽出されない対象者の全てに特定した追加調査データを付与して基本データベースに追加調査データを融合させることを特徴とする汎用的データフュージョンシステム。
【請求項４】
前記関係式作成手段は、追加設問ごと得られた追加調査データに対して、追加対象者のフュージョンキーとする項目に対する回答内容データと、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データをそれぞれパターン化して、関係式を追加設問ごとに作成し、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者の回答内容データのパターンに応じて、該当する前記追加調査データを特定することを特徴とする請求項３記載の汎用的データフュージョンシステム。
【請求項５】
少なくとも演算部と記憶部と出力部を有したコンピュータ装置を用いて、基本データからなる基本データベースに追加調査データを融合させる汎用的データフュージョン方法であって、
前記コンピュータ装置の記憶部に、基本データとして全ての調査対象者に調査を行い広告メディアプランニングに有用な情報データとフュージョンキーとなる回答内容データを含んだ基本データベースを格納する格納工程と、
前記コンピュータ装置の演算部によって、前記基本データベースからランダムに追加調査対象者を抽出する追加調査対象者抽出工程と、
前記コンピュータ装置の演算部によって、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者に追加調査を行って回答を得た回答内容データを追加調査データとして追加調査データベースを作成する追加調査データベース作成工程と、
前記コンピュータ装置の演算部によって、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者の前記基本データベースに記憶されたフュージョンキーとなる回答内容データと、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データと、から類似度を算出する類似度算出工程と、を有し、
前記コンピュータ装置の演算部によって、前記基本データベースのうち前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者に含まれず追加調査を実施していない対象者データに、前記類似度算出工程によって算出された類似度に合わせた前記追加調査データベースの回答内容データを仮想回答内容データとし、これを追加調査データとして特定する追加データ特定工程を行い、
前記基本データベースの追加調査対象者抽出工程で抽出した対象者と前記追加調査対象者抽出工程で抽出されない対象者の全てに、前記追加データ特定工程で特定した追加調査データを付与する追加データ付与工程を行うことで基本データベースに追加調査データを融合させることを特徴とする汎用的データフュージョン方法。
【請求項６】
前記類似度算出工程は、前記演算部の追加調査対象者抽出工程によって抽出されない対象者データ一つに対して、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者データの中からフュージョンキーとする項目の回答内容パターンが最も似ている対象者データの回答内容データを特定する工程であることを特徴とする請求項５記載の汎用的データフュージョン方法。
【請求項７】
少なくとも演算部と記憶部と出力部を有したコンピュータ装置を用いて、基本データからなる基本データベースに追加調査データを融合させる汎用的データフュージョン方法であって、
前記コンピュータ装置の演算部によって、前記基本データとして全ての調査対象者に調査を行い広告メディアプランニングに有用な情報データとフュージョンキーとなる回答内容データを含んだ基本データベースが格納する格納工程と、
前記コンピュータ装置の演算部によって、前記基本データベースからランダムに追加調査対象者を抽出する追加調査対象者抽出工程と、
前記コンピュータ装置の演算部によって、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者に追加調査を行って回答を得た回答内容データを追加調査データとして追加調査データベースを作成する追加調査データベース作成工程と、
前記コンピュータ装置の演算部によって、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者の前記基本データベースに記憶されたフュージョンキーとなる回答内容データと、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データをそれぞれパターン化して、前記追加調査データベースの回答内容データごとに、前記フュージョンキーとする項目の回答パターンの関係式を作成する関係式作成手段と、を有し、
前記コンピュータ装置の演算部によって、前記基本データベースのうち前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者に含まれず追加調査を実施していない対象者データに、前記関係式作成工程によって作成された関係式に基づいた回答パターンに合わせて、前記追加調査データベースの回答内容データを仮想回答内容データとし、これを追加調査データとして特定する追加データ特定工程を行い、
前記基本データベースの追加調査対象者抽出工程で抽出した対象者と前記追加調査対象者抽出工程で抽出されない対象者の全てに前記追加データ特定工程で特定した追加調査データを付与する追加データ付与工程を行うことで基本データベースに追加調査データを融合させる融合工程を備えることを特徴とする汎用的データフュージョン方法。
【請求項８】
前記関係式作成工程は、追加設問ごと得られた追加調査データに対して、追加対象者のフュージョンキーとする項目に対する回答内容データと、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データをそれぞれパターン化して、関係式を追加設問ごとに作成し、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者の回答内容データのパターンに応じて、該当する前記追加調査データを特定することを特徴とする請求項７記載の汎用的データフュージョン方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、汎用的データフュージョンシステム及び汎用的データフュージョン方法に係り、特にメディアプランニングに有用な情報データであって、多くの顧客の要望に個別に対応することが可能でメディアプランニングに有用な汎用的データフュージョンシステム及び汎用的データフュージョン方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から広告メディアプランニングに有用な情報を含んだ複数のデータベースを融合する技術が知られている。このような技術は、複数種類のメディアを考慮してターゲッティングが行われ、どれくらいのターゲットに広告が到達するかを推測或いは判断し、各種メディアプランニングの提案に有用情報を提供することが行われている。
【０００３】
一般に、データベースを融合する技術は、データフュージョンと称される。このデータフュージョンは、シングルソースパネルデータを取得するには非常にコストがかかるという不都合を、メディアプランニングに必要なシングルソースパネルデータを安価に入手可能な技術であり、独立して取得した２つの調査データを、サンプルの類似度に基づいて融合（ｆｕｓｉｏｎ）することである。このような、融合したデータ（フューズドデータ）はサンプルレベルで紐づいているので、擬似シングルソースパネルデータとして活用することができ、低コストで（擬似）シングルソースパネルデータを提供できるものである。
【０００４】
より具体的には、調査データＡと調査データＢについて、それぞれサンプルを抽出し、それぞれのサンプルについて「類似度が高いサンプル同士を同じサンプルとみなす」ことで、フューズドデータ（融合されたデータ）とし、調査データＡでは未調査であるが、調査データＢでは調査済みの質問の情報が得られるものである。
【０００５】
例としてビデオリサーチ社によるＡＣＲ（Ａｕｄｉｅｎｃｅ  ｃｏｎｓｕｍｅｒ  ｒｅｓｅａｒｃｈ）データを取り上げると、ＡＣＲ調査対象者は、数千人に膨大なアンケートを実施している。ＡＣＲデータは、媒体接触（テレビ、新聞、雑誌、ラジオ、交通、インターネット他）、消費行動、生活意識等の幅広い質問をカバーしている。このＡＣＲデータを利用し、或いはＡＣＲデータと他の調査データを利用してデータフュージョンを行うことが考えられる。
【０００６】
このようにデータフュージョン技術を利用することにより、ＡＣＲにＰＭ（ピープルメータ）による視聴率調査を融合（フュージョン）することが可能になる。例えば、ＡＣＲに特定の新聞閲読者の視聴率を融合（フュージョン）すること、ＡＣＲに特定の週刊まんが雑誌閲読者の視聴率を融合（フュージョン）すること、特定飲料の飲料者の視聴率を融合（フュージョン）することなどである。またＡＣＲの特定のターゲットを基準として、３６５日データであるＰＭデータ（例えばテレビ視聴率）を集計するなどが可能となる。
【０００７】
このようなデータフュージョンを行うときには、「制約なし統計的マッチング」技術、「制約付き統計的マッチング」技術などが考えられる。
上記「制約なし統計的マッチング」技術は、基データの各標本番号について重み付けが考慮されないため、基データが持つ情報がフューズドデータ（融合データ）に引き継がれるとは限らないという問題があった。一方、「制約付き統計的マッチング」技術は、基データが持つ情報がフューズドデータに引き継がれるため、フュージョン技術としては好ましい。この「制約付き統計的マッチング」技術では、基データの平均と分散を保持するよう制約を付けること、メディアプランニング（特にメディア配分）にフューズドデータを用いる場合、率（例えば視聴率など）の保存が不可欠といった点がある。
【０００８】
上記「制約付き統計的マッチング」技術において、フューズドデータは、同一項目が存在する場合、「個人レベル」（調査対象者一人ひとり）で一致していたほうが望ましいが、調査対象となる様々な項目において、「個人レベル」での一致は困難である。そこで、「個人レベル」で一致していなくても、「集計レベル」（例えばフェイス項目レベル）での一致があれば、メディアプランニング（特にメディア配分）において重要な点はカバーできる。
【０００９】
これを、ＰＭを例にすると、知りたいのは、ＡＣＲデータでの商品Ａ（具体的商品）のユーザのＰＭ視聴率であり、ＡＣＲでのサンプルＸのＰＭ視聴分数ではないという点にある。要するに、「集計レベル」は様々（例えば商品Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・）であるので、各商品ごとの「集計レベル」が一致するよう、各商品ごとにフュージョンするのではなく、フェイス項目など、基本的な「集計レベル」が一致するようにフュージョンするものであり、得られたフューズドデータに対して、各商品ごとの「集計レベル」が一致しているかどうかを確認することにより、実際に役立つフューズドデータとなる。
【００１０】
例えば、４９８時点の視聴分数｛（４９８）時点＝（６）局×（８３）時点｝について、１２の基本的「集計レベル」｛（２）男女×（６）１０〜６０代｝が一致するようフュージョンすることである。しかし、上述のような「制約付き」は計算時間がかかるため、計算時間を短くし、「制約付き」とほぼ変わらぬ精度を検証済みである「『距離優先』制約付き統計的マッチング」技術が提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特許第４３３８４８６号公報
【００１２】
特許文献１の技術は、データベース入力部、ドナー側データベース記憶部、レシピエント側データベース記憶部、距離算出部、マッチング部、融合部及び融合データベース記憶部を有し、距離算出部は、各サンプルの類似性を表す距離パラメータを算出する構成であり、距離計算の因子ごとに各サンプルのＨｏｏｋ変数を求め、年齢、職業、未既婚、家庭内役割、家族構成、テレビ視聴状況のＨｏｏｋ変数の合計を、前記各サンプルの類似度を表し、類似度が大きいほど数値が大きくなる距離パラメータとして求め、マッチング部で距離パラメータに基づいて各サンプルの組み合わせを決定し、融合部でマッチング部で決定された各サンプルの組合せに従って融合データベースを作成し、融合データベース記憶部に格納するように構成している。
【００１３】
そして、特許文献１の技術では、「サンプル間類似度」を導き出すために、算出式を用いるもので、各サンプルデータに共通する項目、例えば、性別と年齢をピックアップしている。また「最適」な係数として、「４９８時点×基本的『集計レベル』が一致する」もの、例えば、α×（性別の違い）＋β×（年齢の違い）を探索するもので、より具体的には、４９８時点について、１２ターゲットの集計値がなるべく一致するようフュージョンしている。このようにして得られたフューズドデータは、新聞閲読者、雑誌閲読者、商品利用者での集計値も一致する傾向が見られており、「『距離優先』制約付き」の方が「制約なし」よりも一致する傾向が見られたという検証結果も得られている。
このように、特許文献１の技術は、距離順マッチング処理を採用したことにより、小さい計算負荷で良好な融合結果が得られるデータベース融合技術であった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、上記特許文献１では、「サンプル間類似度」に汎用性がないという不都合があった。例えば、「サンプル間類似度」の算出には、ＡＣＲ（調査データＡ）とＰＭデータ（調査データＢ）に、それぞれ共通する項目（例えば、性別と年齢など、調査対象者のデモグラフィック、サイコグラフィックなどの項目）が予め必要であった。このため、追加調査を行う場合には、必ず共通する項目に該当する質問を行う必要があった。また、「サンプル間類似度」を計算する式は、既述した４９８時点×基本的「集計レベル」に適用したときに最適化が得られるというものであった。
【００１５】
また、基本データに追加調査データを融合する場合、追加調査データの作成は、基本データの作成と同様に、基本データの全ての対象者に追加調査を行って追加調査データを取得しており、基本データの全対象者に対して追加調査データを融合していた。このように追加調査を行うたびに全対象者に調査を実施しなければならないため、安易に追加調査を行うことは、作業面や費用面において困難であった。そして、追加調査を行う場合には、対象サンプルが多いほど利用価値は上がり、追加アンケート希望者には謝礼を多く獲得できるという反面、調査依頼者側にとっては、謝礼が多く発生してしまう、という不都合もある。
【００１６】
一方、追加アンケートを希望しない者には、多頻度の調査（アンケート）は、回答態度の低下や調査対象者（調査対象者）からの離脱など協力態度の低下を招くため、対象者ごとに、追加調査の切り分けが可能な汎用的データフュージョンシステムが望まれている。
【００１７】
本発明の目的は、基本データに追加調査データを融合するときに、基本データの全ての対象者に対して、追加調査することなく、基本データ中の一部の対象者に対して追加調査を行うことで、基本データの全ての対象者に対して追加調査を行ったのと同じ追加調査データを融合できる汎用的データフュージョンシステム及び汎用的データフュージョン方法を提供することにある。
【００１８】
本発明の他の目的は、追加調査（追加アンケート）を実施するときに、追加対象者の切り分けが可能で、追加対象者への負荷軽減、及び依頼社（依頼企業）が負担する対象者への謝礼額を軽減することができる汎用的データフュージョンシステム及び汎用的データフュージョン方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
前記課題は、本発明の汎用的データフュージョンシステムによれば、少なくとも演算部と記憶部と出力部を有したコンピュータ装置によって構成され、基本データからなる基本データベースに追加調査データを融合させる汎用的データフュージョンシステムであって、前記コンピュータ装置の記憶部には、基本データとして全ての調査対象者に調査を行い広告メディアプランニングに有用な情報データとフュージョンキーとなる回答内容データを含んだ基本データベースが格納され、前記コンピュータ装置は、前記基本データベースからランダムに追加調査対象者を抽出する追加調査対象者抽出手段と、該追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者に追加調査を行って回答を得た回答内容データを追加調査データとして追加調査データベースを作成する追加調査データベース作成手段と、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者の前記基本データベースに記憶されたフュージョンキーとなる回答内容データと、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データと、から類似度を算出する類似度算出手段と、を有し、前記コンピュータ装置の演算部は、前記基本データベースのうち前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者に含まれず追加調査を実施していない対象者データの各々に、前記類似度算出手段によって算出された前記追加調査データベースの回答内容データを仮想追加調査データとし、これを追加調査データとして特定し、追加調査を実施していない対象者データの各々に、追加調査データとして付与し、前記基本データベースの追加調査対象者抽出手段で抽出した対象者と追加調査対象者抽出手段で抽出されない対象者の全てに特定した追加調査データを付与して基本データベースに追加調査データを融合させる、ことにより解決される。
【００２０】
このように、基本データベースのうち前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者に含まれず追加調査を実施していない対象者データの各々に、前記類似度算出手段によって算出された前記追加調査データベースの回答内容データを仮想追加調査データとし、これを追加調査データとして特定し、追加調査を実施していない対象者データの各々に、追加調査データとして付与して構成しているので、基本データ中の一部の対象者に対して追加調査を行うことで、基本データの全ての対象者に対して追加調査を行ったのと同じ追加調査データを融合できる。
【００２１】
また、基本データベースに記憶されたフュージョンキーとなる回答内容データをパネルサンプルとして用いているので、パネルサンプルにおける「サンプル間類似度」の算出に用いる項目が自由で、制約が少ない。
【００２２】
そして、多くの追加アンケートを実施しつつ、対象者への負荷軽減、及び依頼社が負担する対象者、依頼社のコスト低減を実現、謝礼額を軽減することができる。例えば１０，０００人に追加調査を実施する場合に比して、抽出した１，０００人に追加調査を行うことにより、実際の調査に係る工程数を減らすことができ、対象者へ少なくして謝礼の軽減ができる。このように、全対象者に１００問の回答内容データを得る場合に比して、１０系列化して、各系列を１０問とした場合には、１００問分の謝礼ではなく、１０問分の謝礼で済むことになり、実際の追加調査対象者の全員に謝礼が生じるが、コストは１０分の１になる。
【００２３】
前記類似度算出手段は、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出されない対象者データ一つに対して、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者データの中からフュージョンキーとする項目の回答内容パターンが最も似ている対象者データの回答内容データを特定するように構成すると好適である。
【００２４】
このように、類似度算出手段として、追加調査対象者抽出手段によって抽出されない対象者データ一つに対して、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者データの中から予め得ていたフュージョンキーとする項目の回答内容パターンが最も似ている対象者データの回答内容データを特定するので、対象者データ一つに対して最適な「サンプル間類似度」を個別に付与することができる。また複雑な計算が不要であり、予め得ていたフュージョンキーとする項目は多岐にわたるものを、自由に用いることが可能であり、「サンプル間類似度」に汎用性を持たせることが可能となる。なお、基本データベースにあるフュージョンキーとなる回答内容データのなかで、「サンプル間類似度」の算出に用いる項目は、自由に設定することが可能となる。
【００２５】
また前記課題は、本発明の汎用的データフュージョンシステムによれば、少なくとも演算部と記憶部と出力部を有したコンピュータ装置によって構成され、基本データからなる基本データベースに追加調査データを融合させる汎用的データフュージョンシステムであって、前記コンピュータ装置の記憶部には、基本データとして全ての調査対象者に調査を行い広告メディアプランニングに有用な情報データとフュージョンキーとなる回答内容データを含んだ基本データベースが格納され、前記コンピュータ装置は、前記基本データベースからランダムに追加調査対象者を抽出する追加調査対象者抽出手段と、該追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者に追加調査を行って回答を得た回答内容データを追加調査データとして追加調査データベースを作成する追加調査データベース作成手段と、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者の前記基本データベースに記憶されたフュージョンキーとなる回答内容データと、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データをそれぞれパターン化して、前記追加調査データベースの回答内容データごとに、前記フュージョンキーとする項目の回答パターンの関係式を作成する関係式作成手段と、を有し、前記コンピュータ装置の演算部は、前記基本データベースのうち前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者に含まれず追加調査を実施していない対象者データに、前記関係式作成手段によって作成された関係式に基づいた回答パターンに合わせて、前記追加調査データベースの回答内容データを仮想追加調査データとし、これを追加調査データとして特定し、追加調査を実施していない対象者データに、追加調査データとして付与し、前記基本データベースの追加調査対象者抽出手段で抽出した対象者と追加調査対象者抽出手段で抽出されない対象者の全てに特定した追加調査データを付与して基本データベースに追加調査データを融合させる、ことにより解決される。
【００２６】
以上のように構成されているので、前記した作用効果に加えて、基本データベースに記憶されたフュージョンキーとなる回答内容データをパネルサンプルとして用いて、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出された対象者の前記基本データベースに記憶されたフュージョンキーとなる回答内容データと、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データをそれぞれパターン化して、前記追加調査データベースの回答内容データごとに、前記フュージョンキーとする項目の回答パターンの関係式を作成するので、「サンプル間類似度」を得る関係式は、様々な項目に、様々な「基本的」集計レベルに最適化するよう、その都度システム内で生成することが可能となる。
【００２７】
前記関係式作成手段は、追加設問ごと得られた追加調査データに対して、追加対象者のフュージョンキーとする項目に対する回答内容データと、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データをそれぞれパターン化して、関係式を追加設問ごとに作成し、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者の回答内容データのパターンに応じて、該当する前記追加調査データを特定するように構成すると好適である。
【００２８】
このように、関係式を追加設問ごとに作成し、前記追加調査対象者抽出手段によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者の回答内容データのパターンに応じて、該当する前記追加調査データを特定するので、より関連度が高くなり、信頼性の高いものとなる。
【００２９】
前記課題は、本発明の汎用的データフュージョン方法によれば、少なくとも演算部と記憶部と出力部を有したコンピュータ装置を用いて、基本データからなる基本データベースに追加調査データを融合させる汎用的データフュージョン方法であって、前記コンピュータ装置の記憶部に、基本データとして全ての調査対象者に調査を行い広告メディアプランニングに有用な情報データとフュージョンキーとなる回答内容データを含んだ基本データベースを格納する格納工程と、前記コンピュータ装置の演算部によって、前記基本データベースからランダムに追加調査対象者を抽出する追加調査対象者抽出工程と、前記コンピュータ装置の演算部によって、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者に追加調査を行って回答を得た回答内容データを追加調査データとして追加調査データベースを作成する追加調査データベース作成工程と、前記コンピュータ装置の演算部によって、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者の前記基本データベースに記憶されたフュージョンキーとなる回答内容データと、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データと、から類似度を算出する類似度算出工程と、を有し、前記コンピュータ装置の演算部によって、前記基本データベースのうち前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者に含まれず追加調査を実施していない対象者データに、前記類似度算出工程によって算出された類似度に合わせた前記追加調査データベースの回答内容データを仮想回答内容データとし、これを追加調査データとして特定する追加データ特定工程を行い、前記基本データベースの追加調査対象者抽出工程で抽出した対象者と前記追加調査対象者抽出工程で抽出されない対象者の全てに、前記追加データ特定工程で特定した追加調査データを付与する追加データ付与工程を行うことで基本データベースに追加調査データを融合させる融合工程を備える、ことにより解決される。
【００３０】
前記類似度算出工程は、前記演算部の追加調査対象者抽出工程によって抽出されない対象者データ一つに対して、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者データの中からフュージョンキーとする項目の回答内容パターンが最も似ている対象者データの回答内容データを特定する工程であると好適である。
【００３１】
前記課題は、本発明の汎用的データフュージョン方法によれば、少なくとも演算部と記憶部と出力部を有したコンピュータ装置を用いて、基本データからなる基本データベースに追加調査データを融合させる汎用的データフュージョン方法であって、前記コンピュータ装置の演算部によって、前記基本データとして全ての調査対象者に調査を行い広告メディアプランニングに有用な情報データとフュージョンキーとなる回答内容データを含んだ基本データベースが格納する格納工程と、前記コンピュータ装置の演算部によって、前記基本データベースからランダムに追加調査対象者を抽出する追加調査対象者抽出工程と、前記コンピュータ装置の演算部によって、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者に追加調査を行って回答を得た回答内容データを追加調査データとして追加調査データベースを作成する追加調査データベース作成工程と、前記コンピュータ装置の演算部によって、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者の前記基本データベースに記憶されたフュージョンキーとなる回答内容データと、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データをそれぞれパターン化して、前記追加調査データベースの回答内容データごとに、前記フュージョンキーとする項目の回答パターンの関係式を作成する関係式作成手段と、を有し、前記コンピュータ装置の演算部によって、前記基本データベースのうち前記追加調査対象者抽出工程によって抽出された対象者に含まれず追加調査を実施していない対象者データに、前記関係式作成工程によって作成された関係式に基づいた回答パターンに合わせて、前記追加調査データベースの回答内容データを仮想回答内容データとし、これを追加調査データとして特定する追加データ特定工程を行い、前記基本データベースの追加調査対象者抽出工程で抽出した対象者と前記追加調査対象者抽出工程で抽出されない対象者の全てに前記追加データ特定工程で特定した追加調査データを付与する追加データ付与工程を行うことで基本データベースに追加調査データを融合させる融合工程を備える、ことにより解決される。
【００３２】
このとき関係式作成工程は、追加設問ごと得られた追加調査データに対して、追加対象者のフュージョンキーとする項目に対する回答内容データと、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者のフュージョンキーとなる回答内容データをそれぞれパターン化して、関係式を追加設問ごとに作成し、前記追加調査対象者抽出工程によって抽出されなかった前記基本データベースに記憶された対象者の回答内容データのパターンに応じて、該当する前記追加調査データを特定と好適である。
【００３３】
以上のように本発明の汎用的データフュージョン方法によれば、前述した本発明の汎用的データフュージョンシステムを有効に利用でき、汎用的データフュージョンシステムで得られるのと同じ作用効果を奏する方法を提供することが可能である。
【発明の効果】
【００３４】
本発明の汎用的データフュージョンシステム及び汎用的データフュージョン方法によれば、基本データ中の一部の対象者に対して追加調査を行うことで、基本データの全ての対象者に対して追加調査を行ったのと同じ追加調査データを融合できる。
また、追加調査（追加アンケート）を実施するときに追加対象者の切り分けが可能で、追加対象者への負荷軽減、及び依頼社（依頼企業）が負担する対象者への謝礼額を軽減することができる。
【００３５】
このように、本発明に係る汎用的データフュージョンシステム及び汎用的データフュージョン方法によれば、一部の対象者のみにアンケートを実施、統計学的な手法で非対象者にその内容を付加し、パネルサンプル全体で集計・分析できるシステムを構築することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明が利用される一例を示すシステムの概念図である。
【図２】システムのハードウェア構成及び機能構成を示した図である。
【図３】本発明を示す概念図である。
【図４】本発明を示す概念図である。
【図５】本発明の工程を示す説明図である。
【図６】処理を示すフローチャートである。
【図７】アンケートの質問内容の一例を示した回答画面の一例を示す図である（その１）。
【図８】アンケートの質問内容の一例を示した回答画面の一例を示す図である（その２）。
【図９】アンケートの質問内容の一例を示した回答画面の一例を示す図である（その３）。
【図１０】複数の調査対象者の回答内容データのデータベースをデータテーブルで表示した構築例を示す図である。
【図１１】回答パターンに基づく処理を示すフローチャートである。
【図１２】関係式に基づく処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
本実施形態の汎用的データフュージョンシステムＳは、基本データからなる基本データベースＤＢ１に追加調査データＡＤを融合させ、或いは追加調査データＡＤからなる追加調査データベースＤＢ２を融合させる汎用的データフュージョンシステムであり、このシステムは、コンピュータ装置Ｃによって構成されている。
【００３８】
コンピュータ装置Ｃは、図２で示すように、少なくとも演算部１０としてのＣＰＵと、記憶部２０（ＲＯＭ２１，ＲＡＭ２２，ＨＤＤ２３，リムーバブルメディア装置２４など）と、出力部３０（出力装置３１，表示装置３２，通信用インターフェース３３など）と、入力装置４０（不図示のキーボード、マウス，デジタイザを含めたポインティングデバイス、スキャナ，バーコードリーダー，デジタルカメラ，ＯＣＲ，ＯＭＲを含めた画像入力装置、タッチパネル、ジョイスティック、磁気カードスキャナ、赤外線、音声など）と、を有している。
【００３９】
コンピュータ装置Ｃには、図２及び図３で示すように、基本データベースＤＢ１、追加調査データＡＤ、追加調査データＡＤからなる追加調査データベースＤＢ２などのデータ類、基本データベース作成用のアプリケーション（基本データベース作成手段５）、追加調査データベース作成用のアプリケーション（追加調査データベース作成手段７）など市販の公知のデータベース構築用アプリケーション、その他のアプリケーション、追加調査の追加調査対象者抽出手段６、類似度算出手段８、関係式作成手段９、などが備えられており、これらによって、各データベースＤＢ１，ＤＢ２などが構築されるようになっている。なお、上記のアプリケーションは独自に開発したものであってもよい。
【００４０】
本実施形態におけるコンピュータ装置Ｃは、図１に示すように、アンケート調査会社がアンケートを依頼した複数の調査対象者の各々に配布されるアンケート回答用端末２と通信し、アンケートの質問内容を示すアンケート質問データを送信する一方で、各質問に対する調査対象者の回答を示す個別回答内容データＡＮを受信する。なお、本実施形態においてアンケート回答用端末２は、通信機能を有するタブレットであるが、スマートフォンやＰＣ等、他の通信端末であってもよい。
【００４１】
そして、コンピュータ装置Ｃは、例えば次のような態様で使用されることもできる。コンピュータ装置Ｃは、広告主、具体的には商品Ａの販売会社が管理する広告主端末３と通信し、広告主からの出稿先選定要求を受信する。コンピュータ装置Ｃは、出稿先選定要求を受信すると、それまでに調査対象者から収集したアンケートの回答内容データＡＮを参考にして候補媒体である雑誌Ｘ、Ｙ、Ｚの中から商品Ａの広告の出稿先として最も適切なものを選定し、その選定結果を広告主端末３に向けて送信するものである。
【００４２】
前述のように、記憶部２０のＨＤＤ２３には、「ＡＣＲ」と称される基本データベースＤＢ１と、追加調査データベースＤＢ２とが格納されている。
ここで示す「ＡＣＲ」とは、１人の人に多くの質問をしてシングルソースパネルデータを構築し、初期取得情報に「フュージョンする際にキーとなるフュージョンキーＦＫとするための設問」（近しい人を近しいと判断するための項目）を設置して全員から取得基本データ（初期取得情報や質問に対する回答内容データ）を含んで基本データベースＤＢ１としたもので、予め１０，０００人に対して初期取得情報を得て、この初期取得情報をデータベース化したものである。具体的には、本実施形態では、１０，０００人（代表性あり）について、初期取得情報を得たものであり、複数の地域で、生活行動及び商品についての総合調査（生活行動・意識についてのアンケート、商品についてのアンケート）で、地域、街の情報、性別、年齢、職業、家族構成、通勤・通学、消費、旅行、ファッション、テレビ・新聞・ラジオ・インターネット・交通機関の利用、その他の日常生活などに関する多くのアンケートや利用記録について、初期取得情報を格納したものである。
【００４３】
換言すると、基本データは、デモグラフィック（人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成などその人のもつ社会経済的な特質データ）による分析やサイコグラフィック（心理学的特性で価値観、ライフスタイル、趣味など、心理的な部分）による分析に好適な質問内容及び回答内容が得られるようにアンケートや利用記録などを初期取得情報としたもので、この基本データを基本データベースＤＢ１としたものである。
そして、本実施形態では、各種商品に関する調査（例えば利用有無・利用頻度など）、雑誌についての調査、テレビ・新聞・インターネット及び交通機関の利用の記録、ラジオ聴取の記録なども取得して、初期データとしている。
【００４４】
本実施形態の記憶部２０に格納された基本データベースＤＢ１は、基本データとして全ての調査対象者に調査を行い広告メディアプランニングに有用な情報データとフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮを含んでいる。また本実施形態における「フュージョンキーＦＫ」は、基本データには含まれていない追加調査を行って得られた加調査データＡＤを、基本データに追加するときに利用するためのものである。
【００４５】
本実施形態では、基本データを取得する際のフュージョンキーＦＫとする設問は、予め所定のルールに基づいてアンケートによって回答内容が得られるものと、デモグラフィックやサイコグラフィック、メディア関与、商品関与などに関する次述するアンケートなどによって得られる任意のものをそれぞれ選択することが可能である。このとき、上述の各種商品に関する調査（例えば利用有無・利用頻度など）、雑誌についての調査、テレビ・新聞・インターネット及び交通機関の利用の記録、ラジオ聴取の記録などもフュージョンキーＦＫとすることが可能であり、近しい人を近しいと判断するための項目は、フュージョンキーＦＫとする項目を直接利用（例えば性別、年齢など）できるが、本発明においては、既に取得した回答内容データＡＮを用いたデータを利用した項目など多岐にわたって、自由に用いることが可能であり、「サンプル間類似度」として、さまざまな内容を利用ができるように汎用性を持たせることが可能となる。
【００４６】
（基本データを得るためのアンケート）
上記基本データベースＤＢ１を構築するための基本データを得るためのアンケートについて説明する。本実施形態では、アンケートは調査会社が実施するように構成しているが、独自に行うことも可能である。
図１で示すように、コンピュータ装置Ｃは、アンケート回答用端末２と通信状態になると、同端末２に向けてアンケート質問データを送信する。アンケート回答用端末２がアンケート質問データを受信すると同端末２のタッチパネル画面にアンケートの質問内容が表示され、操作者である調査対象者は、画面上で所定の操作（タッチ操作）を行うことによって当該質問内容に対する回答を入力する。回答入力完了後、調査対象者が画面上で入力完了操作（具体的には、画面上に表示された終了ボタンをタッチする操作）を行うと、入力された回答内容を示す個別回答内容データＡＮがコンピュータ装置Ｃに向けて送信される。以上の手順は、アンケート質問毎に繰り返し実行され、所定の問題数を回答した時点でアンケートが終了する。なお、アンケート回答の収集手段としては、アンケート回答用端末２を各調査対象者に配布してアンケート回答用端末２とのデータ通信による手段に限定されるものではなく、アンケート用紙を各調査対象者に配布して回答記入後にアンケート用紙を回収する手段、若しくは、ホームページにアンケート質問を掲載して調査対象者の回答をインターネット経由で受け付ける手段を採用することとしてもよい。
【００４７】
ここで、アンケートの質問内容について図７乃至図９を参照しながら説明する。図７乃至図９は、アンケートの質問内容の一例を示した回答画面の一例を示す図である。
本実施形態におけるアンケートの質問は、調査対象者属性に関する質問、広告対象（具体的は商品Ａ）に関する質問、候補媒体（具体的には雑誌Ｘ、Ｙ、Ｚ）に関する質問がある。
【００４８】
調査対象者属性に関する質問は、属性関連質問に該当し、本実施形態では複数設定されている。具体的に説明すると、調査対象者属性に関する質問として、調査対象者のデモグラフィック（人口統計学的属性）に関する質問、サイコグラフィック（心理学的属性）に関する質問などが複数設定されている（図８の（Ａ）〜（Ｄ）参照）。
【００４９】
広告対象に関する質問は、図８に示すように、広告対象に対する反応を問う質問、広告対象への接触頻度を問う質問、広告対象に対する印象を問う質問などである。ここで、「広告対象に対する反応」とは、広告対象を知っているかどうか（認知）、広告対象を購入又は利用したことが有るか（購入利用）、広告対象を欲しいと感じているかどうか（欲求）を表す概念である。広告対象に関する質問について付言しておくと、上記の内容に限定されず、上記以外の内容が含まれていることとしてもよい。また、各質問の回答内容を示す選択肢についても、図８に図示された内容に限定されるものではなく、自由に設定することが可能である。
【００５０】
候補媒体に関する質問は、図９に示すように、候補媒体への接触の有無を問う質問、候補媒体への接触頻度を問う質問、候補媒体に対する印象を問う質問などである。ここで、「候補媒体への接触」とは、候補媒体を見聞きしたことを意味している。なお、回答については、最も適切なものを選択する形式に限らず、該当するものを複数選択する形式であってもよい。
【００５１】
上記のようなアンケート質問に対して調査対象者がアンケート回答用端末２を通じて回答し、その回答内容を示す個別回答内容データＡＮが同端末２から送信されると、コンピュータ装置Ｃが当該データを受信して記憶部２０に記憶する。そして、全調査対象者からアンケートの全質問分の個別回答内容データＡＮを受信した時点で、コンピュータ装置Ｃには図１０に示す回答内容データＡＮが生成されるようになる。図１０は、回答内容データＡＮのデータベースを表形式で表示した構築例を示す図である。
【００５２】
（基本データベースＤＢ１）
次に、回答内容データＡＮからなる基本データベースＤＢ１について説明すると、基本データベースＤＢ１は、調査対象者別且つ質問別の個別回答内容データＡＮを集約したものであり、図１０に示すように各質問に対する回答を調査対象者別に取りまとめたテーブルデータである。より詳しく説明すると、コンピュータ装置Ｃは、個別回答内容データＡＮを受信すると、このデータを解析して、個別回答内容データＡＮの送信元である調査対象者のＩＤ番号（調査対象者ＩＤ）、質問事項及びその回答結果を特定し、上記のテーブルデータ中、特定した調査対象者ＩＤ及び質問事項と対応するデータを更新し、基本データベースＤＢ１に個別回答内容データＡＮが示す回答結果を反映させる。
【００５３】
すなわち、回答内容データＡＮを含んだ基本データベースＤＢ１は、複数の調査対象者を対象とし、各調査対象者から個人属性、購買、広告接触、ライフスタイル等の多面的情報を採取したデータ、いわゆるシングルソースパネルデータとなっている。なお、本実施形態において、回答内容データＡＮは、コンピュータ装置Ｃに搭載された記憶装置２０（ＨＤＤ２３）に記憶されているが、これに限定されるものではない。つまり、回答内容データＡＮを含む基本データベースＤＢ１を記憶する記憶装置については、コンピュータ装置Ｃとは別に設けられていることとしてもよく、例えば、コンピュータ装置Ｃと通信可能なデータベースサーバに回答内容データＡＮを含む基本データベースＤＢ１の記憶装置として用いることとしてもよい。
【００５４】
（追加調査データベースＤＢ２）
次に、追加調査データベースＤＢ２について説明する。
追加調査データベースＤＢ２は、基本データベースＤＢ１に格納されていないもので、顧客の要望や基本データベースＤＢ１をより広範なものにする必要性などによって、追加質問によって得られた回答内容を基本データベースＤＢ１の対象者全員に対して追加調査を行なったものと同等になるようにして、データベース化したものである。なお本発明において追加調査データベースＤＢ２とは、追加調査データＡＤのそれぞれを記憶した集合だけのものも含まれるものとする。
この追加調査データＡＤの取得は、前述のアンケートで説明したのと同様に追加質問に対する回答内容データＡＮを得ることによって行うものであるが、後述するように、基本データベースＤＢ１の全ての対象者に対して行うものではなく、追加調査対象者抽出手段６によって抽出された対象者によって行うものである。
【００５５】
（コンピュータ装置Ｃの構成）
本実施形態のコンピュータ装置Ｃには、前記図２（Ａ）で説明した構成の他に、図２（Ｂ）で示すように、基本データベース作成手段５と、追加調査対象者抽出手段６と、追加調査データベース作成手段７と、類似度算出手段８と、関係式作成手段９を備えている。
追加調査対象者抽出手段６は、基本データベースＤＢ１から追加調査対象者をランダム関数やその他の公知手段を用いてランダムサンプリング（無作為標本抽出）するものである。例えば、ランダム関数は各種公知の技術を用いることができる。
【００５６】
本実施形態では、演算部１０が記憶部２０（例えばＨＤＤ２３）に格納されている基本データベースＤＢ１を読み出し、特に条件を付さずに、ＲＯＭ２１に格納されたランダム関数に基づいて、任意に対象者を抽出し、この抽出したデータ（追加調査対象者）を記憶部２０（ＲＡＭ２２或いはＨＤＤ２３）に一時的に格納している。このように、本実施形態では、追加調査対象者について、特に制限を設けずに、ランダムに対象者を抽出し、この抽出データをＲＡＭ２２に一時保存している。
【００５７】
このとき、全年齢範囲、男女別が略均等になるように、予めいくつかの群（全年齢範囲、男女別）で抽出して複数の一次抽出データとし、この抽出した各一次抽出データにランダム関数で抽出するように構成してもよい。このように構成することによって、一次抽出データには、一定の条件が付されるが、この条件の中でランダムに抽出することが可能となる。
【００５８】
本実施形態の追加調査データベース作成手段７は、演算部１０によって、追加調査対象者抽出手段６を用いて抽出され、記憶部２０（ＲＡＭ２２或いはＨＤＤ２３など）に記憶された対象者に対して、前述のアンケートで説明したのと同様に、必要とされる追加調査（新たな質問）を行うものである。そして回答を得た回答内容データＡＮを、記憶部２０（ＲＡＭ２２或いはＨＤＤ２３など）に記憶して、これらの回答を追加調査データＡＤとし、追加調査データベース作成手段７としてのデータベース作成用アプリケーションによって、追加調査データベースＤＢ２を作成するものである。
【００５９】
例えば、基本データベースＤＢ１が１０，０００人分のシングルソースパネルデータの場合、１／１０の１，０００人の追加調査対象者を追加調査対象者抽出手段６によって、ランダムに抽出し、ＲＡＭ（或いはＨＤＤ）に記憶する。そして、抽出された追加調査対象者に対して前述のアンケートと同様に、追加調査（追加質問）をアンケート回答用端末２を使って追加調査を行う。得られた追加調査に対する回答内容データＡＮは追加調査データＡＤとして記憶部２０（ＲＡＭ２２或いはＨＤＤ２３など）に一時的に格納するが、これらの追加調査データＡＤ（回答内容データＡＮ）を追加調査対象者の基本データベースＤＢ１と紐付けて、追加調査データベースＤＢ２として作成する。この作成は、前述の基本データベースＤＢ１と同様に行うものである。
【００６０】
（類似度算出手段及び関係式作成手段）
本実施形態の類似度算出手段８は、前述した追加調査対象者抽出手段６によって抽出された対象者の基本データベースＤＢ１に記憶されたフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮと、追加調査対象者抽出手段６によって抽出されなかった基本データベースＤＢ１に記憶された対象者のフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮと、から類似度を算出するものである。この例ではデモグラフィックやサイコグラフィックに関するものを単体、或いは複数を用いて類似度を算出するように構成している。
このように、回答内容データＡＮとの類似度は、「サンプル間類似度」を計算する式で特定するが、「様々な項目」×「様々な『基本的』集計レベル」で最適化するよう、その都度システム内で生成する。また、類似度の計算において、一定の部分まで達していない場合は「ヌル」として計算対象外とするなど、一定のルールが決められている。
【００６１】
つまり、演算部１０は、類似度算出手段８によって、追加調査対象者抽出手段６で抽出された追加調査対象者の基本データベースＤＢ１に記憶されたフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮを読み出し、記憶部２０（ＲＡＭ２２或いはＨＤＤ２３など）に記憶する。
同時に、類似度算出手段８によって、追加調査対象者抽出手段６で抽出されなかった基本データベースＤＢ１に記憶された対象者のフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮを読み出し（抽出し）て、記憶部２０（ＲＡＭ２２或いはＨＤＤ２３など）に記憶する。
次に、演算部１０は、類似度算出手段８によって、追加調査対象者と、追加調査対象者となっていない対象者（以下「非追加調査対象者」と称する。）のそれぞれ記憶された記憶部２０（ＲＡＭ２２或いはＨＤＤ２３など）からフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮを、読み出し、それぞれフュージョンキーＦＫとする項目の各データを対比して、回答内容パターンが最も似ている対象者データの回答内容データＡＮを取得する。
【００６２】
そして、追加調査対象者と非追加調査対象者で、フュージョンキーＦＫとする項目の各データから回答内容パターンが最も似ている対象者の追加調査データＡＤを追加調査データベースＤＢ２から抽出し、この最も似ている非追加調査対象者に、最も似ている追加調査対象者の追加調査データＡＤを仮想追加調査（追加調査データＡＤ）として融合させる。
非追加調査対象者の一人に対して、追加調査対象者１〜１，０００人の中からフュージョンキーＦＫとする項目の回答パターンが最も似ている人の回答を付与する（９，０００人分実施）、つまり、非回答者が回答者と似ている人の回答を付与するものである。このとき、フュージョンキーＦＫとして、複数項目を相対的に、距離として数値化し、これらの関係から重み付けをするように構成することもできる。
このように、追加調査対象者の全体と、非追加調査対象者の全体とを、フュージョンキーＦＫとする項目の各データから回答内容パターンが最も似ている対象者を一定の群とし、これら群を全体としてマッチングさせて、それぞれ恰も追加調査を行ったように追加調査データＡＤ（仮想追加調査）として特定する。
【００６３】
上記実施形態では、追加調査対象者と非追加調査対象者で、フュージョンキーＦＫとする項目の各データから回答内容パターンが最も似ている対象者を特定して、追加調査データＡＤを仮想追加調査（追加調査データＡＤ）として融合させている。しかし、これに限らず、類似度算出手段８としては、追加調査対象者抽出手段６によって抽出されない対象者データの一つ一つに対して、追加調査対象者抽出手段６によって抽出された対象者データの中からフュージョンキーＦＫとする項目の回答内容パターンが最も似ている追加調査対象者の追加調査データＡＤを特定して、追加調査対象者と非追加調査対象者のそれぞれ一つ一つに対して、最も似ている追加調査対象者の追加調査データＡＤを仮想追加調査（追加調査データＡＤ）として融合させることで、より追加調査データＡＤを非追加調査対象者のデータに融合させることが可能となる。
【００６４】
また上記類似度算出手段８の代わりに、関係式作成手段９を用いる例では、追加調査対象者抽出手段６によって抽出された対象者の基本データベースＤＢ１に記憶されたフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮと、追加調査対象者抽出手段６によって抽出されなかった基本データベースＤＢ１に記憶された対象者のフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮをそれぞれパターン化して、追加調査データベースＤＢ２の回答内容データＡＮごとに、フュージョンキーＦＫとする項目の回答パターンの関係式を作成するように構成すものである。
つまり、追加設問（追加調査）の追Ｑ１、追Ｑ２・・・ごとに、フュージョンキーＦＫとする項目の回答内容データＡＮからの関係式を質問ごとに作成し、非追加調査対象者の回答パターンに応じて該当する回答内容データＡＮを仮想の追加調査データＡＤとして付与するものである。
【００６５】
類似度算出手段８及び関係式作成手段９について、さらに説明すると、
まず、「サンプル間類似度」算出に用いるフュージョンキーＦＫとする項目（共通項目）を設定する。そして一致させたい項目と基本的「集計レベル」を設定する。例えば、データＡとデータＢの標本番号とウエイト（重み付け）を次のようにした場合（なおアプリケーションを用いて、基本データと紐付けしフューズドデータを作り、集計は重み付きで行うように構成することもできる。）、マッチングテーブル（ｃｓｖ）は次のようになる。
データＡ標本番号  ａ１  ａ２  ａ２  ａ３
データＢ標本番号  ｂ１  ｂ１  ｂ２  ｂ２
ウェイト            ２    １    １    ２
【００６６】
より具体的には、例としてデータＡをＡＣＲとして、特定期間（例えば２０１３／０５／１５〜２８）に関東地区、男女１２〜６９才、２，６０９サンプルとし、データＢをＰＭとして、特定期間（２０１３／０５／０１〜２８に関東地区、男女１２〜６９才、１，１６３サンプル（完全有効サンプル）とする。
このとき、設定項目として、「サンプル間類似度」算出に用いる共通項目は、デモグラフィック属性とテレビ視聴状況とし、一致させたい項目と基本的「集計レベル」は、視聴分数（６局×８３時点）、性別及び年齢構成は、Ｍ１２〜１９才，Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｆ１２〜１９才，Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３とする。
【００６７】
上記条件でフューズドデータが基本データの情報を維持しているかどうか、フューズドデータの平均と分散が、基本データの平均と分散と同じかどうか、視聴分数（６局×８３時点）はどうか、という観点で、設定した「一致させたい項目と基本的『集計レベル』」が、フューズドデータに反映されているかどうかを確認した（つまり「男女ごとの局別視聴分数」が一致するように設定した場合に、得られたフューズドデータがその旨を反映しているかどうかの確認）。相関係数は、
【００６８】
Ｍ〜１９  ０．８１５
Ｍ１      ０．９０９
Ｍ２      ０．８９４
Ｍ３      ０．８９５
Ｆ〜１９  ０．７９６
Ｆ１      ０．９２５
Ｆ２      ０．９１７
Ｆ３      ０．９
【００６９】
であった。このように、設定した基本的「集計レベル」における相関係数は高いもので、類似度算出手段及び関係式作成手段における相関関数として、有効なものであった。
【００７０】
次に、設定した「基本的『集計レベル』」以外の「集計レベル」における一致度合いについても、上記と同様に確認できる。
例えば「男女ごとの局別視聴分数」が一致するように設定した場合の、「商品Ａ（Ｂ，Ｃ，・・・）利用者の局別視聴分数」の一致度合をもとにフュージョンキーＦＫとした場合について説明すると、集計レベルを新聞閲読、雑誌閲読、商品利用などを含めて５３項目とし、５３項目の集計レベルで一致度合いを確認した場合、相関係数の平均は０．７３６、標準偏差０．１６１、最小０．２４１、最大０．９０１である。
このように、異なるデータを融合するときには、上記類似度算出手段８及び関係式作成手段９を用いることが有効である。
【００７１】
ここで、追加調査対象者と非追加調査対象者に関するフュージョンキーＦＫとする項目の例として、上記デモグラフィックやサイコグラフィックに関するもの以外に、マッチングに対する回答内容（回答内容パターン）が最も似ている対象者データの回答内容データＡＮを用いる場合と、関係式を用いる場合とを説明する。
【００７２】
例として、非対象者１に対して、追加調査対象者１〜１，０００の中からフュージョンキーＦＫとする項目の回答パターンが最も似ている人の回答を付与する（９，０００人分実施）場合について説明する。
【００７３】
例えば、「ビールの新ブランド利用有無」について追加調査を行う場合、先ず、ステップＳ４−１１で、非追加調査対象者と追加調査対象者とで、類似度を計算するにあたり、基本データベースＤＢ１においてどの項目を用いるかを検討する。
【００７４】
本例では、「ビールの新ブランド利用有無」であるので、ステップＳ４−１２で、基本データベースＤＢ１においてビールに関する設問（利用有無、利用頻度など）の項目を決める。
【００７５】
ステップＳ４−１３で、ビールに関する設問の回答が類似しているサンプル同士を同じサンプルとする。
【００７６】
ステップＳ４−１４で、非追加調査対象者１と上記した追加調査対象者１〜１，０００のそれぞれとで、上記項目における類似度を算出する。この類似度は、ユークリッド距離や相関係数などを用いる。
【００７７】
ステップＳ４−１５で、上記追加調査対象者１〜１，０００のうち、最も類似している追加調査対象者の「追加調査の回答」データを、非追加調査対象者１の「追加調査の回答」データとして付与する。
次に、ステップＳ４−１６で、非追加調査対象者がいるかどうか判断する。非追加調査対象者がいる場合（ステップＳ４−１６：Ｙｅｓ）、ステップＳ４−１５へ戻り、上記処理を繰り返し、非追加調査対象者がいなくなるまで行い、非追加調査対象者１〜９，０００について処理を行う。
【００７８】
このようにして、追加調査対象者１〜１，０００の調査結果データを非追加調査対象者１〜９，０００に「追加調査の回答」データとして付与して、結果的に追加調査対象者と非追加調査対象者の合計である１〜１０，０００に対する追加調査を得ることができる。
【００７９】
また、関係式の例として、追加設問の追Ｑ１、追Ｑ２・・・ごと、フュージョンキーＦＫとする項目の回答からの関係式を作成、非対象者の回答パターンに応じて該当する回答を付与する場合について説明する。
【００８０】
例えば、「ビールの新ブランド利用有無」についての回答を推計する場合、ステップＳ４−２１で追加設問の回答を推計するにあたり、基本データベースＤＢ１のどの項目群を用いると精度が高くなるかを検討する。
【００８１】
本例では、「ビールの新ブランド利用有無」であるので、ステップＳ４−２２で、基本データベースＤＢ１においてビールに関する設問（利用有無、利用頻度など）を用いると推計精度が高くなることを推測し項目を決定する。
【００８２】
次に、ステップＳ４−２３で、上記で決定した基本データベースＤＢ１の項目群を説明変数、追加設問を目的変数として、重回帰分析などの手法を用いて予測式を作成する。このとき、追加調査を実施した追加調査対象者１，０００人分のデータを用いて作成する。
なお、予測する方法は重回帰分析だけとは限らない。
【００８３】
次に、ステップＳ４−２４では、予測の精度に満足できるか否かを判断し、予測の精度に満足できない場合（ステップＳ４−２４：Ｎｏ）は、上記ステップＳ４−２１に戻り、どの項目群を説明変数にするか変更し、その後、ステップＳ４−２２以降を実行する。
【００８４】
ステップＳ４−２５では、予測式に、非追加対象者の基本データベースＤＢ１の回答を代入する。ステップＳ４−２６では、ステップＳ４−２５の処理の後で追加調査の回答を推計する。このようにしてステップＳ４−２１からステップＳ４−２６を実行した後、ステップＳ４−２７で追加設問があるかどうか判断する。追加設問がある場合（ステップＳ４−２７：Ｙｅｓ）、ステップＳ４−２５に戻り、追加設問個数分繰り返す。
【００８５】
そして、ステップＳ４−１からステップＳ４−２７の処理は、追加設問ごとに予測式を作成して行うもので、例えば追加設問が１０あれば、１０の予測式を作成して行うものである。
【００８６】
コンピュータ装置Ｃの演算部１０は、基本データベースＤＢ１のうち追加調査対象者抽出手段６によって抽出された対象者に含まれず追加調査を実施していない対象者（非追加調査対象者）のデータの各々に、類似度算出手段８によって算出された追加調査データベースＤＢ２の回答内容データＡＮを仮想追加調査データとし、これを追加調査データＡＤとして特定し、追加調査を実施していない対象者データの各々に、追加調査データＡＤとして付与し、基本データベースＤＢ１の追加調査対象者抽出手段６で抽出した対象者と追加調査対象者抽出手段で抽出されない対象者（非追加調査対象者）の全てに特定した追加調査データＡＤを付与して基本データベースＤＢ１に追加調査データＡＤを融合させる。
【００８７】
このように、本発明によれば、基本データベースＤＢ１に追加調査を行える仕組みを構築することが可能となる。これにより、顧客ごとに異なる課題に対応することが可能になる。
【００８８】
次に図３乃至図６を参照して、基本データベースＤＢ１に追加調査データＡＤ（或いは追加調査データベースＤＢ２）を融合させる汎用的データフュージョン方法について説明する。
本実施形態の方法は、基本ＤＢ格納工程Ｓ１と、追加調査対象者抽出工程Ｓ２と、追加調査データベース作成工程Ｓ３と、類似度算出工程（関係式作成工程）Ｓ４と、追加データ特定工程Ｓ５と、追加データ付与工程Ｓ６と、融合工程Ｓ７と、を備えてなるものである。
【００８９】
基本ＤＢ格納工程Ｓ１は、コンピュータ装置Ｃの記憶部２０に、基本データとして全ての調査対象者に調査を行い広告メディアプランニングに有用な情報データとフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮを含んだ基本データベースＤＢ１を作成し（予め作成されているものであってもよい）、この基本データベースＤＢ１を格納するものである。
【００９０】
追加調査対象者抽出工程Ｓ２は、コンピュータ装置Ｃの演算部１０によって、記憶部２０から基本データベースＤＢ１のうち所定の数の追加調査対象者をランダムに抽出し、記憶部２０（例えばＲＡＭ２２）に記憶するものである。これにより、抽出された追加調査対象者と、非追加調査担当者とを切り分けすることができる。本実施形態では、１０，０００人をランダムに抜粋した１，０００人への追加調査対象者と、追加調査を実施していない９，０００人の非追加調査対象者に切り分けしている。
【００９１】
追加調査データベース作成工程Ｓ３は、コンピュータ装置Ｃの演算部１０によって、追加調査対象者抽出工程Ｓ２によって抽出された対象者に追加調査を行って回答を得た回答内容データＡＮを追加調査データＡＤとして、追加調査データベースＤＢ２を作成するものであり、追加調査データベース作成手段７によって作成するものである。ランダムに抜粋した１，０００人への追加調査を行い、この追加調査によって得た回答内容データＡＮを、追加調査データベース作成手段７によって、所定の形式の追加調査データベースＤＢ２を作成し、これを記憶部２０に格納するものである。なお、追加調査データベース作成工程Ｓ３は、上述のように、追加調査データベース作成手段７によって、追加調査データベースＤＢ２を作成するものであるが、追加調査データＡＤをフュージョンキーＦＫで紐付けるだけのものとすることも可能である。
【００９２】
類似度算出工程（関係式作成工程）Ｓ４は、コンピュータ装置Ｃの演算部１０によって、記憶部２０に記憶された基本データベースＤＢ１から追加調査対象者抽出工程Ｓ２によって抽出された追加対象者のフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮを読み出し記憶部２０に記憶させ、追加調査対象者抽出工程Ｓ２によって抽出されなかった基本データベースＤＢ１に記憶された対象者（非追加調査対象者）からフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮを読み出し記憶部２０に記憶させ、これら記憶部２０に記憶されたフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮでそれぞれ対比させて、類似度を算出するものである。類似度の算出は関係式によってもよく、これらの内容は、前述したとおりである。
【００９３】
この実施形態では、追加調査対象者の全体と、非追加調査対象者の全体とを、フュージョンキーＦＫとする項目の各データから回答内容パターンが最も似ている対象者を一定の群とし、これら群を全体としてマッチングさせて、それぞれ恰も追加調査を行ったように追加調査データＡＤ（仮想追加調査）として特定している。
【００９４】
上記実施形態では、追加調査対象者の全体と、非追加調査対象者の全体とを、フュージョンキーＦＫとする項目の各データから回答内容パターンが最も似ている対象者を一定の群とし、これら群を全体としてマッチングさせて、それぞれ恰も追加調査を行ったように追加調査データＡＤ（仮想追加調査）として特定しているが、本実施形態では、回答内容データＡＮ（追加調査データＡＤ）ごと（質問ごと）に、類似度を算出する例を示すもので、図６はフローチャートである。
【００９５】
具体的には、前述のように、予め基本ＤＢ作成工程Ｓ１によって基本データベースＤＢ１が作成される。そして、追加調査対象者抽出工程Ｓ２で追加調査対象者を抽出した後、追加調査データベース作成工程Ｓ３によって追加調査データＡＤ（或いは追加調査データベースＤＢ２）を記憶する。そして、回答内容データごとに類似度算出を行うには、図６で示すように、先ず抽出した追加調査対象者があるかどうかを判断する（Ｓ４−１）。追加調査対象者が無い場合（Ｓ４−１：Ｎｏ）、追加質問があるか判断する（Ｓ４−５）。追加質問がある場合（Ｓ４−５：Ｙｅｓ）、ステップＳ４−１からステップＳ４−５を繰り返し、追加質問が無い場合（Ｓ４−５）、終了する。
【００９６】
一方、追加調査対象者がある場合（Ｓ４−１：Ｙｅｓ）、基本ＤＢ作成工程Ｓ１によって作成された基本データベースＤＢ１からフュージョンキーＦＫとして使用する項目を確定する（Ｓ４−２）。フュージョンキーＦＫ（Ｓ４−２で確定した項目）が確定した後で確定項目から、追加調査対象者と非追加調査対象者との関係を特定する（Ｓ４−３）。この関係の特定は、追加調査対象者と非追加調査対象者のフュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮでそれぞれ対比させて、類似度を算出するものである。
【００９７】
そして、フュージョンキーＦＫとなる回答内容データＡＮでそれぞれ対比させて、類似度を算出した後で、最も類似する追加調査対象者の回答内容データＡＮ（追加調査データＡＤでもある）を回答類似として、非追加調査対象者に仮想回答内容データ（追加調査データＡＤ）として付与する（Ｓ４−４）。次に、追加質問があるか判断する（Ｓ４−５）。このようにして、回答内容データＡＮ（追加調査データＡＤ）ごと（質問ごと）に、類似度を算出するものである。
【００９８】
追加データ特定工程Ｓ５は、コンピュータ装置Ｃの演算部１０によって、記憶部２０に記憶されている基本データベースＤＢ１のうち追加調査対象者抽出工程Ｓ２によって抽出された対象者に含まれず追加調査を実施していない対象者データを読み出し記憶部２０に記憶させ、この読み出した追加調査を実施していない対象者データに、上述した類似度算出工程（関係式作成工程）Ｓ４によって算出された類似度に合わせた追加調査データベースＤＢ２の回答内容データＡＮを仮想回答内容データとし、これを追加調査データＡＤとして特定して記憶部２０に記憶するものである。
【００９９】
追加データ付与工程Ｓ６は、記憶部２０に記憶された基本データベースＤＢ１から追加調査対象者抽出工程Ｓ２で抽出した対象者と追加調査対象者抽出工程Ｓ２で抽出されない対象者（非追加調査対象者）の全てに、追加データ特定工程Ｓ５で特定した追加調査データＡＤを付与し、追加調査データＡＤが付与されたデータベースＤＢを作成するものである。これらは類似度算出工程（関係式作成工程）Ｓ４で、非追加調査対象者の基本データと追加調査データＡＤとが紐付けられることになる。
なお、この工程では、追加調査データベースＤＢ２を作成しているが、追加調査データベースＤＢ２を作成せずに、直接基本データベースＤＢ１に追加調査データＡＤを紐付けるなどしてデータの連結をしてもよい。
【０１００】
融合工程Ｓ７は、記憶部２０に記憶された基本データベースＤＢ１に追加調査データベースＤＢ２を融合させるものである。この融合は、追加調査対象者抽出工程Ｓ２で抽出した対象者には、そのまま追加調査データＡＤを融合（或いは連結）し、追加調査対象者抽出工程Ｓ２で抽出されない対象者（非追加調査対象者）の全てに、追加データ特定工程Ｓ５で特定した追加調査データＡＤを付与するもので、これにより基本データベースＤＢ１の全てに追加調査データＡＤ（仮想追加調査を含む）が融合（或いは連結）することになる。
【０１０１】
このように、フュージョンキーＦＫとした項目の回答類似もしくは関係式から回答内容を付与することで、追加調査を実施していない９，０００人にも追加調査に対する回答内容を付与することがきる。つまり、シングルソースパネルデータからランダムにサンプルを抽出できる仕組みを構築し、抜粋追加調査対象者を抽出（左記例では、１，０００人抽出）し、追加調査対象者に追加調査を実施（追Ｑ１、追Ｑ２・・・追Ｑｎとする）し、非追加調査対象者（この例では９，０００人）に仮想回答を付与し、追加調査項目も含めた１０，０００人の集計・分析ができるものである。
なお、直接基本データベースＤＢ１に追加調査データＡＤを紐付けるなどしてデータの連結する場合には、上記追加データ付与工程Ｓ６と融合工程Ｓ７は一つの工程となるものである。
【符号の説明】
【０１０２】
２  アンケート回答用端末
３  広告主端末
５  基本データベース作成手段
６  追加調査対象者抽出手段
７  追加調査データベース作成手段
８  類似度算出手段
９  関係式作成手段
１０  演算部（ＣＰＵ）
２０  記憶部
２１  ＲＯＭ
２２  ＲＡＭ
２３  ＨＤＤ
２４  リムーバブルメディア装置
３０  出力部
３１  出力装置
３２  表示装置
３３  通信用インターフェース
４０  入力装置
Ｓ  汎用的データフュージョンシステム
Ｃ  コンピュータ装置
ＤＢ１  基本データベース
ＤＢ２  追加調査データベース
ＡＤ  追加調査データ
ＡＮ  回答内容データ
ＦＫ  フュージョンキー
Ｓ１  基本ＤＢ格納工程
Ｓ２  追加調査対象者抽出工程
Ｓ３  追加調査データベース作成工程
Ｓ４  類似度算出工程（関係式作成工程）
Ｓ５  追加データ特定工程
Ｓ６  追加データ付与工程
Ｓ７  融合工程
【要約】      （修正有）【課題】基本データ中の一部の対象者に対して追加調査を行うことで、基本データの全ての対象者に対して追加調査を行ったのと同じ追加調査データを融合できる汎用的データフュージョンシステムの提供。【解決手段】コンピュータ装置Ｃには追加調査対象者抽出手段６と追加調査データベース作成手段７と類似度算出手段８とを有している。コンピュータ装置Ｃの演算部は、追加調査対象者抽出手段６によって抽出された対象者に含まれず追加調査を実施していない対象者データの各々に、類似度算出手段８によって算出された追加調査データベースの回答内容データを仮想追加調査データとし、これを追加調査データとして特定し、追加調査データとして付与し、基本データベースの追加調査対象者抽出手段で抽出した対象者と追加調査対象者抽出手段で抽出されない対象者の全てに特定した追加調査データを付与して基本データベースに追加調査データを融合させる。【選択図】図２【図１】
0005638675.tif 000002
【図２】
0005638675.tif 000003
【図３】
0005638675.tif 000004
【図４】
0005638675.tif 000005
【図５】
0005638675.tif 000006
【図６】
0005638675.tif 000007
【図７】
0005638675.tif 000008
【図８】
0005638675.tif 000009
【図９】
0005638675.tif 000010
【図１０】
0005638675.tif 000011
【図１１】
0005638675.tif 000012
【図１２】
0005638675.tif 000013