(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
調査対象者を選定する調査システムであって、
経過時間に対する予測回収率の推移を示す回収率予測モデル情報を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記回収率予測モデル情報を読み出して、読み出された回収率予測モデル情報に基づいて、初期の調査対象者を決定する初期調査対象者決定部とを備えており、
前記経過時間は、調査を開始する調査開始タイミングから経過する時間を示しており、
前記予測回収率は、前記調査対象者の数に対する調査の回収率を示しており、
前記記憶部は、前記調査対象者として選定されるべき者の属性及び前記調査開始タイミングの条件毎に前記回収率予測モデル情報を記憶しており、
前記初期調査対象者決定部は、前記調査対象者として選定されるべき者の属性及び前記調査開始タイミングの条件に応じて、前記回収率予測モデル情報を読み出す調査システム。
【請求項２】
前記調査開始タイミングから所定時間が経過した時点において、前記調査対象者が実際に回収した調査の数を示す第１の回収数と、前記回収率予測モデル情報において前記調査開始タイミングから前記所定時間が経過した時点と対応付けられた予測回収率から求められる第２の回収数とに基づいて、前記第２の回収数に対する前記第１の回収数の不足数を算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記不足数に対応する追加の調査対象者を決定する追加調査対象者決定部とを備える請求項１に記載の調査システム。
【請求項３】
前記初期調査対象者決定部は、調査に対する目標回収数を得るために必要な調査対象者必要数又は前記調査対象者必要数よりも少ない数の調査対象者を、前記初期の調査対象者として決定しており、
前記調査対象者必要数は、前記回収率予測モデル情報の前記予測回収率に基づいて算出される請求項１又は２に記載の調査システム。
【請求項４】
前記調査開始タイミングから所定時間が経過した時点において、前記調査対象者が実際に回収した調査の数を示す第１の回収数に基づいて、前記回収率予測モデル情報における前記予測回収率を補正する補正部を備える請求項１乃至３の何れかに記載の調査システム。
【請求項５】
経過時間に対する予測回収率の推移を示す回収率予測モデル情報を記憶する記憶部を備える調査システムにおける調査方法であって、
前記記憶部に記憶された前記回収率予測モデル情報を読み出して、読み出された回収率予測モデル情報に基づいて、初期の調査対象者を決定するステップＡを備え、
前記経過時間は、調査を開始する調査開始タイミングから経過する時間を示しており、
前記予測回収率は、前記調査対象者の数に対する調査の回収率を示しており、
前記記憶部は、前記調査対象者として選定されるべき者の属性及び前記調査開始タイミングの条件毎に前記回収率予測モデル情報を記憶しており、
前記ステップＡにおいて、前記調査対象者として選定されるべき者の属性及び前記調査開始タイミングの条件に応じて、前記回収率予測モデル情報を読み出す調査方法。
【請求項６】
前記調査開始タイミングから所定時間が経過した時点において、前記調査対象者が実際に回収した調査の数を示す第１の回収数と、前記回収率予測モデル情報において前記調査開始タイミングから前記所定時間が経過した時点と対応付けられた予測回収率から求められる第２の回収数とに基づいて、前記第２の回収数に対する前記第１の回収数の不足数を算出するステップＢと、
前記ステップＢで算出された前記不足数に対応する追加の調査対象者を決定するステップＣとを備える請求項５に記載の調査方法。
【請求項７】
前記ステップＡにおいて、調査に対する目標回収数を得るために必要な調査対象者必要数又は前記調査対象者必要数よりも少ない数の調査対象者を、前記初期の調査対象者として決定しており、
前記調査対象者必要数は、前記回収率予測モデル情報の前記予測回収率に基づいて算出される請求項５又は６に記載の調査方法。
【請求項８】
前記調査開始タイミングから所定時間が経過した時点において、前記調査対象者が実際に回収した調査の数を示す第１の回収数に基づいて、前記回収率予測モデル情報における前記予測回収率を補正するステップＤを備える請求項５乃至７の何れかに記載の調査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、調査対象者を選定してインターネット等を利用した調査を行う調査システム及び当該調査システムにおける調査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットを利用した調査（ネット調査）が数多く行われるようになっている。インターネットを利用した調査は、調査員が、住民基本台帳や選挙人名簿等から無作為に選ばれた調査対象者を訪問して行う、いわゆる訪問調査と比較すると、人手が少なくて済み、コストが安価であるとともに、調査結果を迅速に取得可能であるという利点を有する（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
調査対象者に対するネット調査が行われる場合、以下の２種類の方式が採用される場合が多い。第１の方式は、期間設定方式と称される。期間設定方式では、調査期間が設定され、調査対象者は、当該調査期間内であれば、確実に回答可能である。第２の方式は、回収数設定方式と称される。回収数設定方式では、目標とする回収数が設定され、実際の回収数が目標回収数に達した場合に、調査が打ち切られる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−２８５６９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した期間設定方式では、回答者の集団と調査対象者の集団の乖離が小さく、更には、調査期間内にもかかわらず、回答不能となることがないため、調査対象者の不満やストレスは小さい。しかしながら、調査対象者の数を適切に設定しないと、調査期間内に目標を超える数の回答が寄せられる場合や、反対に、目標に達しない数の回答しか寄せられない場合がある。特に、回答者に謝礼等が支払われる場合には、調査期間内に目標を超える数の回答が寄せられると、予期しない費用が発生することになる。
【０００６】
一方、上述した回収数設定方式では、回答者に謝礼等が支払われる場合に、予期しない費用が発生することはない。しかしながら、調査対象者に参加意欲があっても、既に回収数が目標数に達している場合には、その調査対象者は、回答することができず、不満やストレスを抱きやすい。また、例えば、平日の昼間の期間が長い場合には、会社員の回答が少なくなる等、調査期間によっては、回答者の集団と調査対象者の集団とに乖離が生じることがある。
【０００７】
このため、調査期間の満了時に目標とする回収数が得られるように、調査対象者を適切に選定することが要求されている。
【０００８】
上記問題点に鑑み、本発明は、調査対象者を適切に選定することが可能な調査システム及び調査方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決するために、本発明は以下のような特徴を有している。まず、本発明の第１の特徴は、調査対象者を選定して調査を行う調査システム（調査システム１０）であって、調査開始からの経過時間と、調査対象者数に対する回収数の比率を示す回収率との対応関係を示す回収率予測モデル情報を記憶する記憶部（記憶部１０３）と、前記記憶部に記憶された前記回収率予測モデル情報に基づいて、初期の調査対象者を決定する初期調査対象者決定部（初期調査対象者決定部１５２）とを備えることを要旨とする。
【００１０】
このような調査システムは、回収率予測モデル情報に基づいて初期の調査対象者を決定する。従って、調査期間と目標とする回収数とが定められる場合には、回収率予測モデル情報に基づいて、調査期間の満了時に目標とする回収数が得られるように、調査対象者を適切に選定することが可能となる。
【００１１】
本発明の第２の特徴は、本発明の第１の特徴において、調査開始から所定時間が経過した時の第１の回収数と、前記回収率予測モデル情報における、前記所定時間に対応する回収率から求められる第２の回収数とに基づいて、前記第２の回収数に対する前記第１の回収数の不足数を算出する算出部（不足数算出部１５４）と、前記算出部により算出された前記不足数に対応する追加の調査対象者を決定する追加調査対象者決定部（追加調査対象者決定部１５６）とを備えることを要旨とする。
【００１２】
このような調査システムは、調査開始から所定時間経過した時の第１の回収数と、回収率予測モデル情報における所定時間に対応する回収率から求められる第２の回収数とに基づいて、第２の回収数に対する、第１の回収数の不足数を算出し、当該不足数に対応する追加の調査対象者を決定する。
【００１３】
このように、実際の回収数が回収率予測モデル情報によって示される回収数を下回っている場合には、調査対象者が追加されるため、実際の回収数を回収率予測モデル情報に対応する回収数に近づけることが可能となる。換言すれば、調査期間と目標とする回収数とが設定される場合には、回収率予測モデル情報に基づいて、調査期間の満了時に目標とする回収数が得られるように、調査対象者を適切に選定することが可能となる。
【００１４】
本発明の第３の特徴は、本発明の第１又は第２の特徴において、前記初期調査対象者決定部は、前記回収率予測モデル情報に基づいて定まる数、及び、前記回収率予測モデル情報に基づいて定まる数より少ない数の何れかの前記初期の調査対象者を決定することを要旨とする。
【００１５】
本発明の第４の特徴は、本発明の第１乃至第３の特徴の何れかにおいて、前記回収率予測モデル情報は、調査条件毎に設けられることを要旨とする。
【００１６】
本発明の第５の特徴は、本発明の第４の特徴において、前記調査条件は、調査対象者の属性、及び、調査開始時の少なくとも何れかであることを要旨とする。
【００１７】
本発明の第６の特徴は、本発明の第１乃至第５の特徴の何れかにおいて、前記第１の回収数に基づいて、前記回収率予測モデル情報における回収率を補正する補正部（回収率予測モデル情報補正部１５８）を備えることを要旨とする。
【００１８】
本発明の第７の特徴は、調査対象者を選定して調査を行う調査システムにおける調査方法であって、調査開始からの経過時間と、調査対象者数に対する回収数の比率を示す回収率との対応関係を示す回収率予測モデル情報を記憶するステップと、記憶された前記回収率予測モデル情報に基づいて、初期の調査対象者を決定するステップとを備えることを要旨とする。
【００１９】
本発明の第８の特徴は、本発明の第７の特徴において、調査開始から所定時間が経過した時の第１の回収数と、前記回収率予測モデル情報における、前記所定時間に対応する回収率から求められる第２の回収数とに基づいて、前記第２の回収数に対する前記第１の回収数の不足数を算出するステップと、算出された前記不足数に対応する追加の調査対象者を決定するステップとを備えることを要旨とする。
【００２０】
本発明の第９の特徴は、本発明の第７又は第８の特徴において、前記初期の調査対象者を決定するステップは、前記回収率予測モデル情報に基づいて定まる数、及び、前記回収率予測モデル情報に基づいて定まる数より少ない数の何れかの前記初期の調査対象者を決定することを要旨とする。
【００２１】
本発明の第１０の特徴は、本発明の第７乃至第９の特徴の何れかにおいて、前記回収率予測モデル情報は、調査条件毎に設けられることを要旨とする。
【００２２】
本発明の第１１の特徴は、本発明の第１０の特徴において、前記調査条件は、調査対象者の属性、及び、調査開始時の少なくとも何れかであることを要旨とする。
【００２３】
本発明の第１２の特徴は、本発明の第７乃至第１１の特徴の何れかにおいて、前記第１の回収数に基づいて、前記回収率予測モデル情報における回収率を補正するステップを備えることを要旨とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、調査対象者を適切に選定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施形態に係る調査システムの構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る調査システムの処理概要を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る、回収率予測モデル情報の種別を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る、調査対象者の決定処理の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る、回収率予測モデル情報に対応する回収率の時間推移と、実績の回収率の時間推移とを示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る調査システムの第１の動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態に係る調査システムの第２の動作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】
【００２６】
次に、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。具体的には、（１）調査システムの構成、（２）調査システムの動作、（３）作用・効果、（４）その他の実施形態について説明する。以下の実施形態における図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。
【００２７】
（１）調査システムの構成
図１は、本発明の実施形態に係る調査システムの構成図である。
【００２８】
図１に示す調査システム１０は、調査対象者を選定してインターネットを利用した調査を行うものである。調査システム１０は、例えばパーソナルコンピュータである。調査システム１０は、制御部１０２、記憶部１０３、通信部１０６、モニタ１１０及び操作部１１６を含む。
【００２９】
制御部１０２は、例えばＣＰＵによって構成され、調査システム１０が具備する各種機能を制御する。記憶部１０３は、例えばメモリによって構成され、調査システム１０における制御などに用いられる各種情報を記憶する。
【００３０】
通信部１０６は、図示しない他の通信装置との間で、インターネットを介した通信を行う。
【００３１】
モニタ１１０は、制御部１０２を介して受信した画像を表示したり、操作内容を表示したりする。操作部１１６は、テンキーやファンクションキーなどによって構成され、ユーザの操作内容を入力するために用いられるインタフェースである。
【００３２】
制御部１０２は、初期調査対象者決定部１５２、不足数算出部１５４、追加調査対象者決定部１５６及び回収率予測モデル情報補正部１５８を含む。
【００３３】
図２は、本発明の実施形態に係る調査システム１０の制御部１０２による処理概要を示す図である。
【００３４】
制御部１０２は、作業者による操作部１１６の操作に応じた調査対象者条件を入力する。調査対象者条件は、例えば、調査対象者として選定されるべき者の地域や職業等の情報が含まれる。記憶部１０３には、調査対象者として設定される可能性のある全ての調査モニタの情報（調査モニタ情報）が記憶されている。調査モニタ情報には、例えば、対応する調査モニタのＩＤ、住所、氏名、年齢、性別、職業等の属性情報が含まれる。
【００３５】
制御部１０２は、記憶部１０３に記憶されている調査モニタ情報のうち、調査対象者条件に該当する者の情報（調査対象者条件該当者情報）を読み出す。例えば、調査対象者条件が地域である場合、制御部１０２は、記憶部１０３に記憶された調査モニタ情報のうち、住所が調査対象者条件である地域である調査モニタ情報を、調査対象者条件該当者情報として読み出す。
【００３６】
制御部１０２内の初期調査対象者決定部１５２は、作業者による操作部１１６の操作に応じた調査条件を入力する。調査条件は、例えば、調査対象者として選定されるべき者の住所、年齢、性別、職業等の属性の情報と、調査開始時の情報が含まれる。
【００３７】
記憶部１０３には、調査対象者として選定されるべき者の属性毎、且つ、調査開始時毎に用意された回収率予測モデル情報が記憶されている。回収率予測モデル情報は、調査開始からの経過時間と、調査対象者数に対する回収数の比率を示す予測回収率との対応関係を示す情報である。
【００３８】
図３は、回収率予測モデル情報の分類の一例を示す図である。図３に示す回収率予測モデル情報は、調査対象者として選定されるべき者の属性が、２つの性別と、１０代から６０代超の６つの年齢層に分類された年齢とであり、調査開始時が月曜日乃至木曜日の１５時、１８時、２１時、２４時と、金曜日乃至日曜日の１５時、１８時、２１時、２４時の８つの時刻である場合の例であり、２×６×８の合計９６個の回収率予測モデル情報Ｐ１乃至Ｐ９６が含まれている。なお、調査開始時は、図３に示す３時間おきの時刻に限定されるものではなく、３０分おきの時刻、１時間おきの時刻、５時間おきの時刻等、必要に応じて様々な調査開始時が設定可能である。
【００３９】
初期調査対象者決定部１５２は、調査条件に含まれる、調査対象者として選定されるべき者の属性と、調査開始時とに対応する回収率予測モデル情報を、初期調査対象者用回収率予測モデル情報として、記憶部１０３から読み出す。例えば、調査条件に含まれる、調査対象者として選定されるべき者の属性が、男性、２０代であり、調査開始時が月曜日の１８時である場合、初期調査対象者決定部１５２は、図３に示す回収率予測モデル情報Ｐ１乃至Ｐ９６の中から回収率予測モデル情報Ｐ１４を読み出す。
【００４０】
再び、図１及び図２に戻って説明する。次に、初期調査対象者決定部１５２は、調査対象者条件該当者情報のうち、調査条件に含まれる、調査対象者として選定されるべき者の属性に対応するものを、調査対象者情報として抽出する。例えば、調査条件に含まれる、調査対象者として選定されるべき者の属性が、男性、２０代である場合、初期調査対象者決定部１５２は、調査対象者条件該当者情報のうち、男性、２０代の属性情報を含むものを、調査対象者情報として抽出する。
【００４１】
次に、初期調査対象者決定部１５２は、調査対象者情報に対応する調査対象者として選定されるべき者の中から初期の調査対象者（初期調査対象者）を決定する（図２の初期抽出）。
【００４２】
具体的には、初期調査対象者決定部１５２は、作業者による操作部１１６の操作に応じた、調査期間（例えば、７２時間）と、目標回収数（例えば、１０００）とを入力する。次に、初期調査対象者決定部１５２は、読み出した初期調査対象者用回収率予測モデル情報に含まれる回収率のうち、入力した調査期間を経過時間とした場合における、当該経過時間に対応する予測回収率（初期調査対象者予測回収率）を取得する。ここで取得される初期調査対象者予測回収率は、調査期間の満了時における予測回収率である。更に、初期調査対象者決定部１５２は、入力した目標回収数に取得した初期調査対象者予測回収率の逆数を乗じて、初期調査対象者数を算出する。例えば、入力した調査期間が７２時間、目標回収数が１０００であり、初期調査対象者用回収率予測モデル情報に含まれる経過時間７２時間に対応する予測回収率が５９．１％である場合、初期調査対象者決定部１５２は、１０００×１００／５９．１により、１６９３を初期調査対象者数として算出する。なお、初期調査対象者決定部１５２は、目標回収数に初期調査対象者予測回収率の逆数を乗じた値よりも少ない値を初期調査対象者数としてもよい。
【００４３】
次に、初期調査対象者決定部１５２は、調査対象者情報から、算出した初期調査対象者数分の調査対象者情報を抽出し、当該抽出した調査対象者情報に対応する者を初期調査対象者として決定する。
【００４４】
制御部１０２は、調査開始時が到来したタイミングで、初期調査対象者に対して、電子メール等により調査依頼を行う。
【００４５】
調査開始後、制御部１０２は、初期調査対象者が所有する通信装置であるパーソナルコンピュータ等から送信される、調査に対する回答の情報（回答情報）を、通信部１０６を介して受信する。
【００４６】
更に、制御部１０２は、所定の時間間隔（例えば６時間おき）で初期調査対象者からの回収数の実績値（初期調査対象者実績回収数）を導出する。回答情報には、回答者である調査対象者のＩＤが含まれている。制御部１０２は、このＩＤに基づいて、同一の初期調査対象者が複数回回答した場合に、回収数を重複してカウントしてしまうことを防止することができる。
【００４７】
次に、不足数算出部１５４は、初期調査対象者用回収率予測モデル情報に基づく予測回収数（初期調査対象者予測回収数）を算出する。具体的には、不足数算出部１５４は、調査開始から初期調査対象者実績回収数を導出したタイミングまでの経過時間を特定する。次に、不足数算出部１５４は、初期調査対象者用回収率予測モデル情報において、特定した経過時間に対応する予測回収率（初期調査対象者予測回収率）を特定する。更に、不足数算出部１５４は、初期調査対象者数に、特定した初期調査対象者予測回収率の逆数を乗算して、初期調査対象者予測回収数を算出する。次に、不足数算出部１５４は、初期調査対象者予測回収数から初期調査対象者実績回収数を減算する。
【００４８】
減算により得られた値が正の値である場合、換言すれば、初期調査対象者実績回収数が初期調査対象者予測回収数より少なく不足が生じている場合、追加調査対象者決定部１５６は、その不足を補うべく、追加の調査対象者（追加調査対象者）を決定する。
【００４９】
具体的には、追加調査対象者決定部１５６は、調査条件に含まれる、調査対象者として選定されるべき者の属性と、現在時刻である調査開始時とに対応する回収率予測モデル情報を、追加調査対象者用回収率予測モデル情報として、記憶部１０３から読み出す。例えば、調査条件に含まれる、調査対象者として選定されるべき者の属性が、男性、２０代であり、現在時刻が土曜日の１２時である場合、追加調査対象者決定部１５６は、図３に示す回収率予測モデル情報Ｐ１乃至Ｐ９６の中から、土曜日の１２時の直後の調査開始時である土曜日の１８時に対応する回収率予測モデル情報Ｐ５０を読み出す。
【００５０】
次に、追加調査対象者決定部１５６は、調査対象者情報に対応する調査対象者として選定されるべき者の中から追加調査対象者を決定する（図２の２次抽出）。
【００５１】
具体的には、追加調査対象者決定部１５６は、現時点から調査期間の満了までの時間（残りの調査期間）と、初期調査対象者予測回収数から初期調査対象者実績回収数を減算した値（不足数）とを特定する。次に、追加調査対象者決定部１５６は、読み出した追加調査対象者用回収率予測モデル情報に含まれる回収率のうち、残りの調査期間を経過時間とした場合における、当該経過時間に対応する予測回収率（追加調査対象者予測回収率）を取得する。ここで取得される追加調査対象者予測回収率は、調査期間の満了時における予測回収率である。更に、追加調査対象者決定部１５６は、特定した不足数に取得した追加調査対象者予測回収率の逆数を乗じて、追加調査対象者数を算出する。例えば、残りの調査期間が５１時間、不足数が２６であり、追加調査対象者用回収率予測モデル情報に含まれる経過時間である５１時間に対応する予測回収率が５０．１％である場合、初期調査対象者決定部１５２は、２６×１００／５０．１により、２６を追加調査対象者数として算出する。
【００５２】
次に、追加調査対象者決定部１５６は、調査対象者情報から、算出した追加調査対象者数分の調査対象者情報を抽出する。ここで、追加調査対象者決定部１５６は、初期調査対象者に対応する調査対象者情報以外の調査対象者情報を抽出する。更に、追加調査対象者決定部１５６は、抽出した調査対象者情報に対応する者を追加調査対象者として決定する。
【００５３】
その後、制御部１０２は、初期調査対象者及び追加調査対象者が所有する通信装置であるパーソナルコンピュータ等から送信される回答情報を、通信部１０６を介して受信する。
【００５４】
更に、不足数算出部１５４は、初期調査対象者実績回収数の導出とともに、追加調査対象者からの回収数の実績値（追加調査対象者実績回収数）を導出する。次に、不足数算出部１５４は、初期調査対象者用回収率予測モデル情報に基づく初期調査対象者予測回答数を算出するとともに、追加調査対象者用回収率予測モデル情報に基づく予測回収数（追加調査対象者予測回収数）を算出する。具体的には、不足数算出部１５４は、追加調査対象者に対する調査開始から追加調査対象者実績回収数を導出したタイミングまでの経過時間を特定する。次に、不足数算出部１５４は、追加調査対象者用回収率予測モデル情報において、特定した経過時間に対応する予測回収率（追加調査対象者予測回収率）を特定する。更に、不足数算出部１５４は、追加調査対象者数に、特定した追加調査対象者予測回収率の逆数を乗算して、追加調査対象者予測回収数を算出する。次に、不足数算出部１５４は、初期調査対象者予測回収数と追加調査対象者予測回収数との加算値から、初期調査対象者実績回収数と追加調査対象者実績回収数との加算値を減算する。
【００５５】
減算により得られた値が正の値である場合、換言すれば、初期調査対象者実績回収数と追加調査対象者実績回収数との加算値が、初期調査対象者予測回収数と追加調査対象者予測回収数との加算値より少なく不足が生じている場合、追加調査対象者決定部１５６は、その不足を補うべく、更に追加の調査対象者（追加調査対象者）を決定する（図２の３次抽出）。具体的な処理は、上述した追加調査対象者の決定処理と同様である。
【００５６】
図４は、初期調査対象者及び追加調査対象者の決定処理の一例を示す図である。図４は、調査対象者として選定されるべき者の属性が男性、２０代、調査開始時が金曜日の１８時、調査期間が７２時間であり、目標回収数が１０００人である場合の例である。
【００５７】
調査対象者として選定されるべき者の属性が男性、２０代、調査開始時が金曜日１８時であることに対応して、図３に示す回収率予測モデル情報の中から回収率予測モデル情報Ｐ１４が初期回収率予測モデル情報として選択される。更に、初期回収率予測モデル情報Ｐ１４における経過時間７２時間に対応する予測回収率５９．１％と、目標回収数が１０００とに基づいて、初期調査対象者数が１６９３人と決定され、初期調査対象者に対する調査が開始される。
【００５８】
図４では、調査開始から１８時間経過後の土曜日１２時に、初期調査対象者予測回収数から初期調査対象者実績回収数を減算した値（不足数）が２６となる。この場合、調査対象者として選定されるべき者の属性が男性、２０代、現在時刻が土曜日１２時であることに対応して、図３に示す回収率予測モデル情報の中から、土曜日の１２時の直後の調査開始時である土曜日の１８時に対応する回収率予測モデル情報Ｐ５０が追加回収率予測モデル情報として選択される。更に、追加回収率予測モデル情報Ｐ５０における経過時間である５１時間に対応する予測回収率５０．１％と、不足数２６とに基づいて、追加調査対象者数が５２人と決定され、追加調査対象者に対する調査が開始される。
【００５９】
図４に示すように、初期調査対象者及び追加調査対象者の決定されることにより、図５に示すように、実績回収率（点線）を予測回収率（実線）に近づけることが可能となる。
【００６０】
再び、図１及び図２に戻って説明する。制御部１０２内の回収率予測モデル情報補正部１５８は、調査期間の満了後に、実績回収率に基づいて、回収率予測モデル情報内の予測回収率を補正する（図２の回収実績管理）。例えば、回収率予測モデル情報内の予測回収率が過去の複数の実績回収率の平均値である場合、回収率予測モデル情報補正部１５８は、実績回収率と予測回収率との加重平均値を算出して、当該加重平均値を新たな予測回収率とする。
【００６１】
なお、回収率予測モデル情報補正部１５８は、初期調査対象者及び追加調査対象者が決定され、これら初期調査対象者及び追加調査対象者からの回収に基づく実績回収率が算出される毎に、随時、当該実績回収率に基づいて、回収率予測モデル情報内の予測回収率を補正するようにしてもよい。
【００６２】
（２）調査システムの動作
次に、調査システム１０の動作を説明する。図６及び図７は、調査システム１０の動作を示すフローチャートである。なお、以下においては、調査対象者として選定されるべき者の属性が性別及び年齢である場合を例に説明する。
【００６３】
ステップＳ１０１において、制御部１０２は、調査対象者条件を入力する。ステップＳ１０２において、制御部１０２は、制御部１０２は、記憶部１０３に記憶されている調査モニタ情報のうち、調査対象者条件に該当する者の情報（調査対象者条件該当者情報）を読み出す。ステップＳ１０３において、制御部１０２は、調査条件を入力する。
【００６４】
ステップＳ１０４において、制御部１０２は、調査条件に含まれる、性別及び年齢と、調査開始時とに対応する回収率予測モデル情報を、初期調査対象者用回収率予測モデル情報として、記憶部１０３から読み出す。
【００６５】
ステップＳ１０５において、制御部１０２は、調査対象者条件該当者情報のうち、調査条件に含まれる性別及び年齢に対応するものを、調査対象者情報として抽出する。
【００６６】
ステップＳ１０６において、制御部１０２は、入力した調査期間及び目標回収数と、初期調査対象者用回収率予測モデル情報とに基づいて、初期調査対象者を決定する。
【００６７】
その後、調査が開始されると、図７に示す動作に移行し、ステップＳ２０１において、制御部１０２は、初期調査対象者からの回収数の実績値（初期調査対象者実績回収数）を導出する。
【００６８】
ステップＳ２０２において、制御部１０２は、初期調査対象者用回収率予測モデル情報に基づく予測回収数（初期調査対象者予測回収数）を算出する。ステップＳ２０３において、制御部１０２は、初期調査対象者予測回収数から初期調査対象者実績回収数を減算する。ステップＳ２０４において、制御部１０２は、初期調査対象者実績回収数が初期調査対象者予測回収数より少なく不足が生じているか否かを判定する。不足が生じていない場合には、ステップＳ２０１における実績回収数以降の動作が繰り返される。
【００６９】
一方、不足が生じている場合、ステップＳ２０５において、制御部１０２は、調査条件に含まれる性別及び年齢と、現在時刻である調査開始時とに対応する回収率予測モデル情報を、追加調査対象者用回収率予測モデル情報として、記憶部１０３から読み出す。
【００７０】
ステップＳ２０６において、制御部１０２は、残りの調査期間と、不足数と、追加調査対象者用回収率予測モデル情報とに基づいて、追加調査対象者を決定する。その後は、ステップＳ２０１における実績回収数以降の動作が繰り返される。
【００７１】
（３）作用・効果
本発明の実施形態に係る調査システム１０は、回収率予測モデル情報に基づいて初期の調査対象者を決定する。従って、調査期間と目標回収数とが定められる場合には、回収率予測モデル情報に基づいて、調査期間の満了時に目標回収数が得られるように、調査対象者を適切に選定することが可能となる。
【００７２】
また、本実施形態に係る調査システム１０は、調査開始から所定時間経過した時の実績回収数と、回収率予測モデル情報における所定時間に対応する予測回収数とに基づいて、予測回収数から実績回収数を減算することによって、不足数を算出し、当該不足数に対応する追加の調査対象者を決定する。従って、実績回収数が回収率予測モデル情報によって示される予測回収数を下回っている場合には、調査対象者が追加されるため、その後の実績回収数を予測回収数に近づけることが可能となる。換言すれば、調査期間と目標回収数とが設定される場合には、回収率予測モデル情報に基づいて、調査期間の満了時に目標回収数が得られるように、調査対象者を適切に選定することが可能となる。
【００７３】
また、本実施形態に係る調査システム１０では、回収率予測モデル情報は、調査対象者として選定されるべき者の属性毎、且つ、調査開始時毎に用意されている。回収率の時間経過は、調査対象者の属性（例えば、性別、年齢）や、調査開始時（平日、休日、時間帯）によって異なることが一般的であるため、このような相違に応じて、回収率予測モデル情報が用意されることで、より適切な予測回収率を得ることが可能となる。
【００７４】
また、本実施形態に係る調査システム１０は、実績回収率に基づいて、回収率予測モデル情報内の予測回収率を補正する。従って、実績を加味した、より適切な回収率予測モデル情報を得ることが可能となる。
【００７５】
（４）その他の実施形態
上記のように、本発明は実施形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなる。
【００７６】
上述した実施形態では、インターネット調査を例に説明したが、調査期間と目標回収数が設定される他の調査においても、同様に本発明を適用することができる。
【００７７】
このように本発明は、ここでは記載していない様々な実施形態等を包含するということを理解すべきである。したがって、本発明はこの開示から妥当な特許請求の範囲の発明特定事項によってのみ限定されるものである。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
本発明の調査システム及び調査方法は、調査対象者を適切に選定することが可能であり、調査システム及び調査方法として有用である。
【符号の説明】
【００７９】
１０…調査システム、１０２…制御部、１０３…記憶部、１０６…通信部、１１０…モニタ、１１６…操作部、１５２…初期調査対象者決定部、１５４…不足数算出部、１５６…追加調査対象者決定部、１５８…回収率予測モデル情報補正部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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