(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の回答者を選んで異なる実施時期に複数回実施される調査の回答結果を解析するために用いられる調査結果解析用の装置であって、
前記回答者の属性に関する質問、基準対象に対する反応を問う質問、及び、複数の比較対象の各々に対する反応を問う質問を含む前記調査の回答結果を示す回答データを記憶装置から読み出すデータ読み出し部と、
該データ読み出し部が読み出した前記回答データから、前記基準対象に対する反応として予め指定された特定の反応を回答した前記回答者である基準対象反応者を前記調査の実施時期別に特定し、前記基準対象反応者の人数に関する第１パラメータの変動傾向を示す基準対象傾向のデータを生成する基準対象傾向データ生成部と、
前記データ読み出し部が読み出した前記回答データから、前記比較対象に対する反応として予め指定された特定の反応を回答した前記回答者である比較対象反応者を前記実施時期別に特定し、前記比較対象反応者の人数に関する第２パラメータの変動傾向を示す比較対象傾向のデータを前記比較対象別に生成する比較対象傾向データ生成部と、
前記基準対象傾向中、少なくとも２度の前記実施時期を含む指定期間における前記第１パラメータの変動パターンである第１パターンを特定するパターン特定部と、
前記比較対象別の前記比較対象傾向の各々に対して、当該各々中、前記指定期間と同数の前記実施時期を含む対比期間における前記第２パラメータの変動パターンである第２パターンを前記パターン特定部が特定した前記第１パターンと対比して、両パターン間の類似度合いを評価する類似度合い評価部と、
該類似度合い評価部が評価した前記類似度合いが所定条件を満たす前記第２パターンを含んだ前記比較対象傾向を特定する変動傾向特定部と、
前記指定期間におけるそれぞれの前記実施時期での前記基準対象反応者の人数を、前記属性に関する質問への回答と対応するカテゴリ別に集計し、該カテゴリ別の前記基準対象反応者の比率である第１比率を前記実施時期別に算出する第１比率算出部と、
前記変動傾向特定部が特定した前記比較対象傾向のうち、前記類似度合いが前記所定条件を満たす前記第２パターンと対応する前記対比期間におけるそれぞれの前記実施時期での前記比較対象反応者の人数を前記カテゴリ別に集計し、該カテゴリ別の前記比較対象反応者の比率である第２比率を前記実施時期別に算出する第２比率算出部と、
前記第１比率算出部の算出結果と前記第２比率算出部の算出結果とを前記実施時期別に比較して、前記第１比率及び前記第２比率の間の一致度合いを評価する一致度合い評価部と、
該一致度合い評価部が評価した前記一致度合いに応じた情報を表示するための表示用データを生成する表示用データ生成部と、を備えることを特徴とする調査結果解析用の装置。
【請求項２】
前記類似度合い評価部は、前記比較対象別の前記比較対象傾向の各々から前記類似度合いの評価対象とする前記第２パターンを選定する際には、前記各々の中で最も前記第１パターンと類似する前記第２パターンを選定することを特徴とする請求項１に記載の調査結果解析用の装置。
【請求項３】
前記類似度合い評価部は、前記指定期間の始期が属する月日若しくは季節を特定し、前記比較対象別の前記比較対象傾向の各々から前記類似度合いの評価対象とする前記第２パターンを選定する際には、前記指定期間との間で始期の月日若しくは季節が共通する前記対比期間における前記第２パラメータの変動パターンを示す前記第２パターンを選定することを特徴とする請求項２に記載の調査結果解析用の装置。
【請求項４】
前記類似度合い評価部は、前記基準対象及び前記比較対象のそれぞれのジャンルを示すデータを参照して、前記基準対象のジャンルと前記比較対象のジャンルとをそれぞれ特定し、前記比較対象別の前記比較対象傾向の各々から前記類似度合いの評価対象とする前記第２パターンを選定する際には、前記基準対象との間でジャンルが共通する前記比較対象についての前記比較対象傾向の中から前記第２パターンを選定することを特徴とする請求項２に記載の調査結果解析用の装置。
【請求項５】
前記類似度合い評価部は、前記第１パターンにおける前記第１パラメータの変動範囲に関する値を特定し、前記比較対象別の前記比較対象傾向の各々から前記類似度合いの評価対象とする前記第２パターンを選定する際には、前記値に応じて設定された変動範囲内で前記第２パラメータが変動している前記第２パターンを選定することを特徴とする請求項２に記載の調査結果解析用の装置。
【請求項６】
前記類似度合い評価部は、前記第２パターンと前記第１パターンとの間の相関性を示す数値を算出することで前記類似度合いを評価し、
前記一致度合い評価部は、前記第１比率算出部の算出結果と前記第２比率算出部の算出結果との差分を前記実施時期別に算出し、該実施時期別に算出した前記差分に基づいて前記第１比率及び前記第２比率の間の一致度合いを評価することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか一項に記載の調査結果解析用の装置。
【請求項７】
前記第１比率算出部は、前記属性に関する質問への回答内容と前記回答者を購買態度に応じて分類するために複数設定されたタイプとの対応関係に基づき、該タイプ別の前記基準対象反応者の比率を前記第１比率として算出し、
前記第２比率算出部は、前記対応関係に基づき、前記タイプ別の前記比較対象反応者を前記第２比率として算出することを特徴とする請求項２乃至６のいずれか一項に記載の調査結果解析用の装置。
【請求項８】
前記第１比率算出部は、前記属性に関する質問中、前記回答者のサイコグラフィックに関する質問の回答と対応する前記カテゴリ別の前記基準対象反応者の比率を前記第１比率として算出し、
前記第２比率算出部は、前記回答者のサイコグラフィックに関する質問の回答と対応する前記カテゴリ別の前記比較対象反応者を前記第２比率として算出することを特徴とする請求項２乃至６のいずれか一項に記載の調査結果解析用の装置。
【請求項９】
コンピュータを用いて、複数の回答者を選んで異なる実施時期に複数回実施される調査の回答結果を解析する調査結果解析方法であって、
前記コンピュータが、
前記回答者の属性に関する質問、基準対象に対する反応を問う質問、及び、複数の比較対象の各々に対する反応を問う質問を含む前記調査の回答結果を示す回答データを記憶装置から読み出すデータ読み出し工程と、
読み出した前記回答データから、前記基準対象に関する質問への回答として予め指定された特定の反応を回答した前記回答者である基準対象反応者を前記調査の実施時期別に特定し、前記基準対象反応者の人数に関する第１パラメータの変動傾向を示す基準対象傾向のデータを生成する基準対象傾向データ生成工程と、
読み出した前記回答データから、前記比較対象に関する質問への回答として予め指定された特定の反応を回答した前記回答者である比較対象反応者を前記実施時期別に特定し、該比較対象反応者の人数に関する第２パラメータの変動傾向を示す比較対象傾向のデータを前記比較対象別に生成する比較対象データ生成工程と、
前記基準対象傾向中、少なくとも２度の前記実施時期を含む指定期間における前記第１パラメータの変動パターンである第１パターンを特定するパターン特定工程と、
前記比較対象別の前記比較対象傾向の各々に対して、当該各々中、前記指定期間と同数の前記実施時期を含む対比期間における前記第２パラメータの変動パターンである第２パターンを、前記パターン特定工程において特定した前記第１パターンと対比して、両パターン間の類似度合いを評価する類似度合い評価工程と、
評価した前記類似度合いが所定条件を満たす前記第２パターンを含んだ前記比較対象傾向を特定する変動傾向特定工程と、
前記指定期間におけるそれぞれの前記実施時期での前記基準対象反応者の人数を、前記属性に関する質問への回答と対応するカテゴリ別に集計し、該カテゴリ別の前記基準対象反応者の比率である第１比率を前記実施時期別に算出する第１比率算出工程と、
前記変動傾向特定工程で特定した前記比較対象傾向のうち、前記類似度合いが前記所定条件を満たす前記第２パターンと対応する前記対比期間におけるそれぞれの前記実施時期での前記比較対象反応者の人数を前記カテゴリ別に集計し、該カテゴリ別の前記比較対象反応者の比率である第２比率を前記実施時期別に算出する第２比率算出工程と、
前記第１比率算出工程での算出結果と前記第２比率算出工程での算出結果とを前記実施時期別に比較して、前記第１比率及び前記第２比率の間の一致度合いを評価する一致度合い評価工程と、
評価した前記一致度合いに応じた情報を表示するための表示用データを生成する表示用データ生成工程と、を行うことを特徴とする調査結果解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の回答者を選んで異なる実施時期に複数回実施される調査の回答結果を解析するために用いられる調査結果解析用の装置、及び、コンピュータを用いた調査結果解析方法に係り、着目する対象の売行等の動向と類似した動向を示す対象を探索するために用いられる装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
マーケティングの分野において、商品やサービス等を対象として購入者や利用者の人数若しくは当該人数の比率（調査母数に対する比率）などに関する動向、所謂トレンドを把握する一方で、他の商品やサービスの中から過去に同様のトレンドを示したものを探索することは既に知られている（例えば、特許文献１及び２参照）。かかる方法は、自社商品・自社サービスと類似した商品やサービスのトレンドを参考にして将来の動向を予測したり、状況を好転させるための方策を検討したりするために用いられている。
【０００３】
具体的に説明すると、ある商品（以下、基準商品）の売行が図２０の（Ａ）に図示した挙動を示す場合、その挙動のうち、現時点直近あるいは現時点から一定期間遡った期間（同図中、ｔｄにて示す期間）の変動パターンと同様の変動パターンを過去に示した商品がないかどうかを調査する。かかる調査によりヒットした商品（以下、類似商品）に関して言えば、売行が図２０の（Ｂ）に図示した挙動にて変動しており、そのうち、上記期間ｔｄと同一の長さとなる期間（同図中、ｔｘにて示す期間）での変動パターンが上記期間ｔｄにおける基準商品側の変動パターンと類似している。
【０００４】
そして、類似商品の売行変動のうち、上記期間ｔｄ以後の変動パターンを参考にすることで、基準商品の将来の売行が図２０の（Ａ）中、破線で示すパターンにて変動するであろうと予測することが可能となる。なお、図２０は、売行の変動傾向を商品間で対比する際の手順に関する説明図であり、（Ａ）は、基準商品に係る売行の変動傾向を、（Ｂ）は、類似商品に係る売行の変動傾向をそれぞれ示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平６−６８０６５号公報
【特許文献２】特開２００８−１２３３７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、複数の回答者を選定してアンケート等を実施すれば、基準商品、及び、基準商品との間で変動パターンの類似度合いを比較する商品（以下、比較商品）の各々に対する認知度や購入利用の有無等について調査することが可能となる。このような調査が実施時期を変えて複数回実施されれば、基準商品及び比較商品の各々について購入者数や購入希望者の変動パターンを捉えることが可能となり、比較対象に係る変動パターンの中で基準対象の変動パターンと類似したものを探索することにより、上述の予測効果と同様の効果が得られる。
【０００７】
一方、調査の回答結果からは、基準商品及び比較商品の各々に関する内容に加え、回答者に関する内容等、様々な情報が得られる場合がある。かかる調査の回答結果を有効に活用して、複数の比較商品の中から、基準商品の将来の動向を予測する際に参考となる商品を探索すれば、単に変動パターン同士を対比するという探索方法に比して、探索結果の信憑性を向上させることが可能となる。このため、上述した調査の回答結果を有効活用し、着目した対象に関する動向予測や事業戦略の検討を行う上で参考とする比較対象を、より高い信憑性を以て探索することが求められている。
【０００８】
そこで、本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、基準対象及び比較対象に関する内容を含む調査の回答結果を利用し、基準対象の動向予測や事業戦略の検討を行う上で参考となる比較対象を探索することが可能な調査結果解析用の装置及び調査結果解析方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題は、本発明の調査結果解析用の装置によれば、複数の回答者を選んで異なる実施時期に複数回実施される調査の回答結果を解析するために用いられる調査結果解析用の装置であって、（Ａ）前記回答者の属性に関する質問、基準対象に対する反応を問う質問、及び、複数の比較対象の各々に対する反応を問う質問を含む前記調査の回答結果を示す回答データを記憶装置から読み出すデータ読み出し部と、（Ｂ）該データ読み出し部が読み出した前記回答データから、前記基準対象に対する反応として予め指定された特定の反応を回答した前記回答者である基準対象反応者を前記調査の実施時期別に特定し、前記基準対象反応者の人数に関する第１パラメータの変動傾向を示す基準対象傾向のデータを生成する基準対象傾向データ生成部と、（Ｃ）前記データ読み出し部が読み出した前記回答データから、前記比較対象に対する反応として予め指定された特定の反応を回答した前記回答者である比較対象反応者を前記実施時期別に特定し、前記比較対象反応者の人数に関する第２パラメータの変動傾向を示す比較対象傾向のデータを前記比較対象別に生成する比較対象傾向データ生成部と、（Ｄ）前記基準対象傾向中、少なくとも２度の前記実施時期を含む指定期間における前記第１パラメータの変動パターンである第１パターンを特定するパターン特定部と、（Ｅ）前記比較対象別の前記比較対象傾向の各々に対して、当該各々中、前記指定期間と同数の前記実施時期を含む対比期間における前記第２パラメータの変動パターンである第２パターンを前記パターン特定部が特定した前記第１パターンと対比して、両パターン間の類似度合いを評価する類似度合い評価部と、（Ｆ）該類似度合い評価部が評価した前記類似度合いが所定条件を満たす前記第２パターンを含んだ前記比較対象傾向を特定する変動傾向特定部と、（Ｇ）前記指定期間におけるそれぞれの前記実施時期での前記基準対象反応者の人数を、前記属性に関する質問への回答と対応するカテゴリ別に集計し、該カテゴリ別の前記基準対象反応者の比率である第１比率を前記実施時期別に算出する第１比率算出部と、（Ｈ）前記変動傾向特定部が特定した前記比較対象傾向のうち、前記類似度合いが前記所定条件を満たす前記第２パターンと対応する前記対比期間におけるそれぞれの前記実施時期での前記比較対象反応者の人数を前記カテゴリ別に集計し、該カテゴリ別の前記比較対象反応者の比率である第２比率を前記実施時期別に算出する第２比率算出部と、（Ｉ）前記第１比率算出部の算出結果と前記第２比率算出部の算出結果とを前記実施時期別に比較して、前記第１比率及び前記第２比率の間の一致度合いを評価する一致度合い評価部と、（Ｊ）該一致度合い評価部が評価した前記一致度合いに応じた情報を表示するための表示用データを生成する表示用データ生成部と、を備えることにより解決される。
【００１０】
特に、上記の構成において、前記類似度合い評価部は、前記比較対象別の前記比較対象傾向の各々から前記類似度合いの評価対象とする前記第２パターンを選定する際には、前記各々の中で最も前記第１パターンと類似する前記第２パターンを選定すると好適である。
【００１１】
本発明では、基準対象に対する回答として予め指定された特定の反応を回答した回答者の人数、及び、比較対象に対する回答として予め指定された特定の反応を回答した回答者の人数を調査の回答データから特定し、各回答者数に関するパラメータの変動傾向、すなわち、基準対象傾向、及び、比較対象傾向を示すデータを生成する。その上で、基準対象傾向中の指定期間における変動パターン（第１パターン）と、比較対象傾向中、指定期間と同数の調査実施時期を含む対比期間における変動パターン（第２パターン）とを対比して、両パターン間の類似度合いを評価する。
さらに、本発明では、指定期間中の各調査実施時期における基準対象反応者の人数、及び、第１パターンとの類似度合いが所定条件を満たす第２パターンと対応する対比期間中の各調査実施時期における比較対象反応者の人数を、それぞれ回答者の属性に関するカテゴリ別に集計する。そして、カテゴリ別の基準対象反応者の比率、及び、カテゴリ別の比較対象反応者の比率をそれぞれ調査実施時期別に算出し、その算出結果同士を調査実施時期別に比較することで、カテゴリ別の回答者数比率同士の一致度合いを評価する。
以上のように本発明に係る調査結果解析用の装置では、変動パターン間の類似度合いのみならず、カテゴリ別の回答者数比率同士の一致度合いを評価するので、単に変動パターン同士を対比する場合に比較して、回答者数比率同士の一致度合いを評価した分だけより高い信憑性を以て第１パターンと類似する第２パターンを選定することが可能となる。
【００１２】
また、上記の調査結果解析用の装置において、前記類似度合い評価部は、前記指定期間の始期が属する月日若しくは季節を特定し、前記比較対象別の前記比較対象傾向の各々から前記類似度合いの評価対象とする前記第２パターンを選定する際には、前記指定期間との間で始期の月日若しくは季節が共通する前記対比期間における前記第２パラメータの変動パターンを示す前記第２パターンを選定することとしてもよい。
以上の構成であれば、第１パターンと類似する第２パターンを探索する際に、パターン間で時期又は季節を揃えた状態で第２パターンを探索するので、時期や季節に違いによる影響を排し、基準対象の将来の動向を予測するのに好適な第２パターンを選定することが可能となる。
【００１３】
また、上記の調査結果解析用の装置において、前記類似度合い評価部は、前記基準対象及び前記比較対象のそれぞれのジャンルを示すデータを参照して、前記基準対象のジャンルと前記比較対象のジャンルとをそれぞれ特定し、前記比較対象別の前記比較対象傾向の各々から前記類似度合いの評価対象とする前記第２パターンを選定する際には、前記基準対象との間でジャンルが共通する前記比較対象についての前記比較対象傾向の中から前記第２パターンを選定することとしてもよい。
以上の構成であれば、第１パターンと類似する第２パターンを探索する際に、基準対象と同ジャンルの比較対象に係る第２パターンの中から探索するので、ジャンル間の違いによる影響を排し、基準対象の将来の動向を予測するのに好適な第２パターンを選定することが可能となる。
【００１４】
また、上記の調査結果解析用の装置において、前記類似度合い評価部は、前記第１パターンにおける前記第１パラメータの変動範囲に関する値を特定し、前記比較対象別の前記比較対象傾向の各々から前記類似度合いの評価対象とする前記第２パターンを選定する際には、前記値に応じて設定された変動範囲内で前記第２パラメータが変動している前記第２パターンを選定することとしてもよい。
以上の構成であれば、第１パターンと類似する第２パターンを探索する際に、例えば変動範囲が基準対象と同程度（同レンジ）となった比較対象に係る第２パターンの中から探索するので、例えば、基準対象と同規模の売行を示す比較対象に係る第２パターンを選定することが可能となり、基準対象の将来の動向を予測するのに好適な第２パターンを選定することが可能となる。
【００１５】
また、上記の調査結果解析用の装置において、前記類似度合い評価部は、前記第２パターンと前記第１パターンとの間の相関性を示す数値を算出することで前記類似度合いを評価し、前記一致度合い評価部は、前記第１比率算出部の算出結果と前記第２比率算出部の算出結果との差分を前記実施時期別に算出し、該実施時期別に算出した前記差分に基づいて前記第１比率及び前記第２比率の間の一致度合いを評価することとしてもよい。
以上の構成であれば、変動パターン間の類似度合い、及び、回答者数比率間の一致度合いをそれぞれ定量的に評価し、第１パターンと類似する第２パターンを探索する際には当該評価結果から合理的に選定することが可能となる。
【００１６】
また、上記の調査結果解析用の装置において、前記第１比率算出部は、前記属性に関する質問への回答内容と前記回答者を購買態度に応じて分類するために複数設定されたタイプとの対応関係に基づき、該タイプ別の前記基準対象反応者の比率を前記第１比率として算出し、前記第２比率算出部は、前記対応関係に基づき、前記タイプ別の前記比較対象反応者を前記第２比率として算出することとしてもよい。
以上の構成では、基準対象反応者の人数や比較対象反応者の人数を属性のカテゴリ別に集計するとき、回答者の属性に関する質問の回答から間接的に導き出した購買態度のタイプ別に集計する。このように回答者数を集計する際に用いるカテゴリとしては、回答者の属性に関する質問の回答から直接的に導き出せるカテゴリに限定されず、回答から間接的に導き出せるカテゴリを用いることも可能となるので、回答者数の集計方法のバリエーションが増える。この結果、第１パターンと類似する第２パターンをより多角的な観点で探索することが可能となる。
【００１７】
また、上記の調査結果解析用の装置において、前記第１比率算出部は、前記属性に関する質問中、前記回答者のサイコグラフィックに関する質問の回答と対応する前記カテゴリ別の前記基準対象反応者の比率を前記第１比率として算出し、前記第２比率算出部は、前記回答者のサイコグラフィックに関する質問の回答と対応する前記カテゴリ別の前記比較対象反応者を前記第２比率として算出することとしてもよい。
以上の構成では、基準対象反応者の人数や比較対象反応者の人数を回答者のサイコグラフィックのカテゴリ別に集計する。ここで、回答者のサイコグラフィックとは、回答者の心理学的属性、具体的にはライフスタイルや価値観等に関する分類基準のことである。したがって、基準対象反応者や比較対象反応者の人数をサイコグラフィックのカテゴリ別に集計することで、第１パターンと類似する第２パターンを探索する際、回答者のライフスタイルや価値観等とリンクさせながら探索することが可能となる。
【００１８】
さらに、前述の課題は、本発明の調査結果解析方法によれば、コンピュータを用いて、複数の回答者を選んで異なる実施時期に複数回実施される調査の回答結果を解析する調査結果解析方法であって、前記コンピュータが、（Ａ）前記回答者の属性に関する質問、基準対象に対する反応を問う質問、及び、複数の比較対象の各々に対する反応を問う質問を含む前記調査の回答結果を示す回答データを記憶装置から読み出すデータ読み出し工程と、（Ｂ）読み出した前記回答データから、前記基準対象に対する反応として予め指定された特定の反応を回答した前記回答者である基準対象反応者を前記調査の実施時期別に特定し、前記基準対象反応者の人数に関する第１パラメータの変動傾向を示す基準対象傾向のデータを生成する基準対象傾向データ生成工程と、（Ｃ）読み出した前記回答データから、前記比較対象に対する反応として予め指定された特定の反応を回答した前記回答者である比較対象反応者を前記実施時期別に特定し、該比較対象反応者の人数に関する第２パラメータの変動傾向を示す比較対象傾向のデータを前記比較対象別に生成する比較対象データ生成工程と、（Ｄ）前記基準対象傾向中、少なくとも２度の前記実施時期を含む指定期間における前記第１パラメータの変動パターンである第１パターンを特定するパターン特定工程と、（Ｅ）前記比較対象別の前記比較対象傾向の各々に対して、当該各々中、前記指定期間と同数の前記実施時期を含む対比期間における前記第２パラメータの変動パターンである第２パターンを、前記パターン特定工程において特定した前記第１パターンと対比して、両パターン間の類似度合いを評価する類似度合い評価工程と、（Ｆ）評価した前記類似度合いが所定条件を満たす前記第２パターンを含んだ前記比較対象傾向を特定する変動傾向特定工程と、（Ｇ）前記指定期間におけるそれぞれの前記実施時期での前記基準対象反応者の人数を、前記属性に関する質問への回答と対応するカテゴリ別に集計し、該カテゴリ別の前記基準対象反応者の比率である第１比率を前記実施時期別に算出する第１比率算出工程と、（Ｈ）前記変動傾向特定工程で特定した前記比較対象傾向のうち、前記類似度合いが前記所定条件を満たす前記第２パターンと対応する前記対比期間におけるそれぞれの前記実施時期での前記比較対象反応者の人数を前記カテゴリ別に集計し、該カテゴリ別の前記比較対象反応者の比率である第２比率を前記実施時期別に算出する第２比率算出工程と、（Ｉ）前記第１比率算出工程での算出結果と前記第２比率算出工程での算出結果とを前記実施時期別に比較して、前記第１比率及び前記第２比率の間の一致度合いを評価する一致度合い評価工程と、（Ｊ）評価した前記一致度合いに応じた情報を表示するための表示用データを生成する表示用データ生成工程と、を行うことにより解決される。
【００１９】
上述した本発明に係る調査結果解析方法では、単に変動パターン同士を対比する場合に比して、カテゴリ別の回答者数比率同士の一致度合いを評価した分だけより高い信憑性を以て第１パターンと類似する第２パターンを選定することが可能となる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、基準対象反応者の人数に関するパラメータの変動傾向中、指定期間における変動パターン（第１パターン）と、比較対象反応者の人数に関するパラメータの変動傾向中、指定期間と同数の調査実施時期を含む対比期間における変動パターン（第２パターン）とを対比して、両パターン間の類似度合いを評価する。これに加えて、指定期間中の各調査実施時期における基準対象反応者の人数、及び、第１パターンとの類似度合いが所定条件を満たす第２パターンと対応する対比期間中の各調査実施時期における比較対象反応者の人数を、それぞれ回答者の属性に関するカテゴリ別に集計する。そして、カテゴリ別の基準対象反応者の比率、及び、カテゴリ別の比較対象反応者の比率をそれぞれ調査実施時期別に算出し、その算出結果同士を調査実施時期別に比較することで、カテゴリ別の回答者数比率同士の一致度合いを評価する。
以上のように本発明では、パターン間の類似度合いのみならず、回答者数比率間の一致度合いを評価するので、単に変動パターン同士を対比する場合に比較して、回答者数比率同士の一致度合いを評価した分だけより高い信憑性を以て第１パターンと類似する第２パターンを選定することが可能となる。そして、選定された第２パターンを含む比較対象傾向を参考にすることで、基準対象の将来の動向を適切に予測することが可能となり、また、選定された第２パターン以後に当該比較対象において採用された施策を利用することで、基準対象の売行き動向等を好転させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】アンケート調査及びそれに付随するサービスについての説明図である。
【図２】本発明のアンケート結果解析用の装置を含む通信システムの概念図である。
【図３】アンケートの質問内容の一例を示した図である（その１）。
【図４】アンケートの質問内容の一例を示した図である（その２）。
【図５】アンケートの回答データを示す図である。
【図６】アンケート結果解析用の装置のハードウェア構成を示した図である。
【図７】アンケート結果解析用の装置の構成を機能面から示した図である。
【図８】基準対象及び指定期間の入力画面の一例を示した図である。
【図９】基準対象傾向の一例を示した図である。
【図１０】複数の比較対象傾向の各々から所定の条件を満たす第２パターンを選定する手順についての説明図である。
【図１１】変動パターン間の類似度合いの評価結果を示した図である。
【図１２】第１比率及び第２比率をアンケート実施時期別に示した図である。
【図１３】第１比率と第２比率とを対比した図である。
【図１４】第１比率と第２比率との間の一致度合いに関する評価結果を示した図である。
【図１５】表示用データが示す情報の一例を示した図である。
【図１６】解析処理の流れを示した図である（その１）。
【図１７】解析処理の流れを示した図である（その２）。
【図１８】アンケート質問の回答と購買先進度のタイプとの対応関係を示した図である。
【図１９】購買先進度タイプ別の基準対象反応モニタの比率を示した図である。
【図２０】売行の変動傾向を対比する際の手順の説明図であり、（Ａ）は、基準商品に係る売行の変動傾向を、（Ｂ）は、類似商品に係る売行の変動傾向をそれぞれ示している。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の一実施形態（以下、本実施形態）について図面を参照しながら説明する。以下では、本実施形態に係る具体的な構成を説明するために、基準対象及びその比較対象に関して、回答者に相当するモニタを複数選定して調査の一例であるアンケート調査を実施する事例を挙げて説明する。ただし、本事例は、あくまで本発明の適用例の一つであり、アンケート形式以外の調査、例えば、テレビ番組に関する視聴率調査やインターネットの視聴ログ収集プログラムのように一度設定すれば自動的に調査データを収集可能な形式での調査に対しても本発明は適用可能である。
【００２３】
なお、以下の説明において、「基準対象」とは、今後の動向を予測したり事業戦略を検討したりすることを目的として世間の反応や売れ行き状況等に関する動向調査を行う際の調査対象となるものであり、主に物（商品）やサービスがその具体例として挙げられるが、それ以外にも人やコンテンツ等、動向調査の対象となり得るすべてを含む概念である。
また、「比較対象」とは、基準対象と同様に動向調査の対象となるものであり、世間の反応、売れ行き状況及び購買層等の観点で基準対象と比較されるものである。
【００２４】
＜＜アンケート調査実施システムについて＞＞
先ず、本発明のアンケート解析方法を実現するために構築されたシステム、すなわちアンケート調査実施システムＳについて図１及び２を参照しながら説明する。図１は、アンケート調査及びそれに付随するサービスについての説明図である。図２は、本発明の調査結果解析用の装置を含む通信システムの概念図である。
【００２５】
アンケート調査実施システムＳは、基準対象及び比較対象の双方について動向調査を行うために構築されたものであり、図１に示すように、本システムＳにはアンケート調査会社ＶＲ、アンケート調査の依頼主Ｐ、アンケートの回答者である複数のモニタＭが関与している。アンケート調査会社ＶＲは、依頼主Ｐからの依頼を受けて、当該依頼主Ｐが販売する商品や提供するサービスに関するアンケートを実施する者である。具体的に説明すると、アンケート調査会社ＶＲは、依頼主Ｐからの依頼に応じた質問をアンケートに盛り込み、そのアンケートを複数のモニタＭに回答させる。「依頼主Ｐからの依頼に応じた質問」とは、当該依頼に係る商品やサービス、すなわち、基準対象に関する質問である。
【００２６】
また、アンケートには、依頼主Ｐからの依頼に応じてなされる基準対象に関する質問に加えて、比較対象に対する反応を問う質問が含まれている。ここで、「比較対象に対する反応を問う質問」とは、基準対象として設定された商品やサービスと比較される商品やサービスに関する質問であり、具体的な質問内容については、基準対象の質問と略共通している。なお、基準対象として設定された商品・サービスと、それと比較される商品・サービスとは、互いに競合関係にあるものであってもよく、あるいは、互いに分野が全く異なる関係にあるものであってもよい。
【００２７】
その後、アンケート調査会社ＶＲは、各モニタＭからアンケート質問に対する回答を回収し、モニタ人数に相当する分の回答を取りまとめた上でアンケートの回答結果を解析する。この解析により、依頼主Ｐの依頼に係る商品やサービスについて世間の反応や売れ行き等に関する動向が明らかとなる。この解析結果については、アンケート調査会社ＶＲから依頼主Ｐに報告される。
【００２８】
なお、アンケートを依頼するモニタＭの人数については自由に設定可能であるが、基準対象に関する十分な情報を収集することが可能な規模でモニタＭを確保するのが望ましい。その他、年齢や居住地等のモニタＭに関する基本属性についても自由に設定可能であるが、基準対象の動向を把握する上で適当なモニタ構成となるように設定されていることが望ましい。
【００２９】
また、本実施形態では、アンケート調査会社ＶＲが行う調査が、依頼者Ｐからの依頼を受け当該依頼に応じて実施する内容のもの（いわゆる受注調査）であることとしたが、これに限定されるものではない。すなわち、以下に説明する構成（本実施形態の構成）は、アンケート調査会社ＶＲが基準対象や比較対象に関して自主的に行うアンケート（いわゆる自主調査）に対しても適用可能であり、以下に説明する効果については当該自主調査においても享受することが可能である。
【００３０】
次に、アンケート調査実施システムＳの概略構成について説明する。
アンケート調査会社ＶＲは、複数のモニタＭの各々からアンケートの回答を収集するが、本実施形態では、回答収集のために、各モニタＭに対してアンケート回答用の端末（以下、モニタ側端末）２を配布することとしている。このモニタ側端末２は、タブレット型の通信端末であり、モニタＭは、同端末に搭載されたタッチパネルを見てアンケート質問を確認し、タッチパネル上でのタッチ操作を通じて当該アンケート質問に回答する。なお、モニタ側端末２については、タブレット型の端末に限定されるものではなく、スマートフォンやノート型ＰＣ等、他の通信端末であってもよい。
【００３１】
そして、モニタ側端末２がモニタＭによる回答操作を受け付けると、その回答内容を示すデータ（以下、個別回答データ）を生成し、生成した個別回答データについては、所定の送信先に向けて送信される。
【００３２】
一方、アンケート調査会社ＶＲは、アンケートの回答結果を解析するために用いられる調査結果解析用の装置に相当するコンピュータ、より具体的にはサーバコンピュータ（以下、本サーバ）１を保有している。本サーバ１は、図２に示すように、インターネットや３Ｇ等のモバイルネットワークからなる外部通信網ＮＴを通じて各モニタ側端末２と通信可能に接続されており、各モニタ側端末２から送信された個別回答データを受信する。
【００３３】
そして、本サーバ１は、規定の問題数に相当する数の個別回答データを各モニタ側端末２から受信すると、各データが示す情報を取りまとめて全モニタ分の回答結果として集約し、その集約したデータ（以下、回答データ）をサーバ内に記憶させておく。
【００３４】
なお、アンケート回答の収集手段としては、モニタ側端末２を各モニタＭに配布して同端末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モニタＭ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モニタＭ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。
【００３５】
ところで、本実施形態では、依頼主Ｐからの依頼に係る商品やサービスを含む幅広い内容（テーマ）に関するアンケート、つまり基準対象についてのアンケートが定期的に行われることとなっており、具体的には、３カ月に一回の頻度で実施することとしている。ゆえに、本サーバ１は、３か月毎の回答データをサーバ内に記憶しデータベースとして蓄積している。
【００３６】
一方で、アンケート調査会社ＶＲは、基準対象とされた商品やサービスとの関係で比較対象となり得る商品やサービスについても定期的にアンケート調査を行うこととしている。特に、本実施形態では、一つの基準対象に対して複数の比較対象が存在しており、それぞれの比較対象について３カ月毎にアンケート調査を実施することになる。この結果、本サーバ１内においてデータベース化されている３か月毎の回答データには、基準対象に関する回答の他、複数の比較対象の各々に関する回答が収録されることになる。
【００３７】
なお、調査頻度については、上記の内容（すなわち、３カ月に一回）に限定されるものではなく、任意の頻度に設定することが可能であり、また、定期的ではなく不定期に実施されることとしてもよい。
【００３８】
一方、モニタＭの構成については、定点調査を行う上で毎回のアンケートにおいてモニタＭがすべて共通していることが望ましいが、アンケート毎にモニタＭの一部又は全部を入れ替えることとしてもよい。さらに、モニタ人数については、各回のアンケート間で統一していることが望ましいが、モニタ人数がアンケート間で異なっていることとしてもよい。
【００３９】
以上のように、本実施形態において、アンケート調査会社ＶＲは、基準対象及び比較対象の各々に関する質問を含むアンケートを３カ月毎に実施し、各回のアンケートでは、本サーバ１を用いて各モニタＭからアンケート回答を回収し、その回答結果を取りまとめたデータ（回答データ）をサーバ内に記憶する。
【００４０】
そして、アンケート調査会社ＶＲは、本サーバ１を用いて各回のアンケート結果を解析することで、基準対象に関して世間の反応や売れ行きの動向（トレンド）を把握し、更に、基準対象に係るトレンドと比較対象に係るトレンドとを対比し両トレンドの類似度合いを評価する。上記の解析結果については、上述したようにアンケート調査の依頼主Ｐに報告され、依頼主Ｐは、報告内容から自社の商品やサービス、換言すると、依頼主Ｐが依頼したアンケート調査に係る対象について今後の動向を予測することが可能となる。
【００４１】
具体的に説明すると、過去に自社商品・自社サービスと類似した挙動を示す比較対象のトレンドを参考にすることで、自社商品・自社サービスの今後の動向を予測することが可能となる。さらに、過去に自社商品・自社サービスと類似した挙動を示す比較対象を自社商品・自社サービスの参考とし、かかる比較対象で採用された広告・促販方法を取り入れる等して状況を好転させることも可能となる。
【００４２】
＜＜アンケートについて＞＞
次に、アンケート調査会社ＶＲが実施するアンケートの質問内容について図３乃至５を参照しながら説明する。図３及び４は、アンケートの質問内容の一例を示した図である。図５は、アンケートの回答データを示す図である。
なお、以降では、商品Ａを基準対象としてアンケート調査を行う事例（本事例）を取り挙げて説明することとする。
【００４３】
アンケート調査会社ＶＲが実施するアンケートには、図３及び４に示すように、モニタＭの属性に関する質問、基準対象である商品Ａに関する質問、比較対象に関する質問が含まれている。ここで、「モニタＭの属性に関する質問」は、モニタのデモグラフィック（人口統計学的属性）に関する質問、及び、サイコグラフィック（心理学的属性）に関する質問から構成されている。前者は、モニタ個人の社会経済的特質を示すものであり、その例としては、図３の（Ａ）や（Ｂ）に示すように年齢、性別が挙げられるが、この他に、居住地域、職業、婚歴を含めることとしてもよい。後者は、モニタのライフスタイルや行動、欲求等を示すものであり、その例としては、図３の（Ｃ）や（Ｄ）に示すように買い物の頻度や買い物１回あたりの使用額が挙げられるが、この他に、モニタＭの価値観に関する質問の回答が含まれていることとしてもよい。
【００４４】
商品Ａに関する質問は、商品Ａに対する反応を問う質問である。ここで、「商品Ａに対する反応」とは、商品Ａを知っているかどうか（認知）、商品Ａを購入したことが有るか（購入）、商品Ａを欲しいと感じているかどうか（欲求）を表す概念である。なお、本事例では、商品Ａに対する反応を問う質問として、図４の（Ｅ）に示すように、商品Ａの購入の有無を問う質問がアンケートに含まれていることとする。
【００４５】
比較対象に関する質問は、比較対象に対する反応を問う質問であり、具体的には、比較対象の購入の有無を問う質問がアンケート質問として組み込まれている。ここで、比較対象については、前述したように複数設定されており、本事例では、複数の商品Ｂ、Ｃ、Ｄが商品Ａとの関係において比較対象に相当する。そして、図４の（Ｆ）、（Ｇ）、（Ｈ）に示すように、アンケートの中には商品Ｂ、Ｃ、Ｄの各々について購入の有無を問う質問が含まれている。なお、本事例では、商品Ｂ、Ｃ、Ｄは、いずれも商品Ａとジャンルが共通する商品である。
【００４６】
以上までに説明したアンケート質問に対してモニタＭがモニタ側端末２を通じて回答し、その回答内容を示す個別回答データが同端末２から送信されると、本サーバ１が当該データを受信してサーバ内部に記憶する。そして、全モニタＭからアンケートの全質問分の個別回答データを受信した時点で、本サーバ１内で、図５に図示のアンケートの回答データが完成する。
【００４７】
回答データについて説明すると、同データは、モニタＭ別且つ質問別の個別回答データを集約したものであり、図５に示すように各質問に対する回答内容をモニタＭ別にまとめたテーブルデータである。より詳しく説明すると、本サーバ１は、個別回答データを受信すると、当該データを解析して、当該データの送信元であるモニタＭのＩＤ番号（モニタＩＤ）、質問事項及びその回答内容を特定し、上記のテーブルデータ中、特定したモニタＩＤ及び質問事項と対応するデータを更新し、個別回答データが示す回答内容を反映させる。
【００４８】
すなわち、回答データは、複数のモニタＭを対象とし、各モニタＭ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収録したデータ、いわゆるシングルソースデータに相当する。
【００４９】
さらに、本実施形態では前述したように、定期的（具体的には３カ月毎）にアンケートが実施され、各実施時期別のアンケートの回答データが本サーバ１に記憶されるようになっている。ちなみに、図５に図示した回答データは、同図に示すように、２０１２年４月〜６月の間に実施されたアンケートの回答データである。
【００５０】
ここで、各アンケートでは、基準対象である商品Ａ、及び、比較対象である商品Ｂ、Ｃ、Ｄの各々について反応を問う質問、具体的には購入の有無を問う質問が含まれているが、その具体的な内容（表現等の形式を含む）についてはアンケートの実施時期毎に変更することとしてもよい。なお、アンケートの質問内容については、図３及び４に示した内容に限定されるものではなく、図３及び４に示した内容以外の質問が含まれていることとしてもよい。
【００５１】
＜＜本サーバの構成について＞＞
次に、本サーバ１の構成について説明する。本サーバ１は、図６に示すように、ＣＰＵ１ａ、ＲＯＭ１ｂ、ＲＡＭ１ｃ、通信用インタフェース（図６中、通信用Ｉ／Ｆと表記）１ｄ、ハードディスクドライブ（図６中、ＨＤＤと表記）１ｅ、マウスやキーボード等の入力装置１ｆ、及びディスプレイやプリンタ等の出力装置１ｇを構成要素として有する。また、本サーバ１には、その機能を発揮させるためのプログラムが予めインストールされている。
【００５２】
また、本実施形態において、上述した各アンケートの回答データは、本サーバ１に搭載された記憶装置、具体的にはハードディスクドライブ１ｅに記憶されている。ただし、これに限定されるものではなく、回答データを記憶する記憶装置については、本サーバ１とは別装置となっていることとしてもよく、例えば、本サーバ１と通信可能なデータベースサーバを回答データの記憶装置として用いることとしてもよい。
【００５３】
また、本実施形態において、本サーバ１の機能は、インストールされたプログラムがＣＰＵ１ａに読み取られて実行されることで発揮される。ここで、本サーバ１の機能は、そのユーザによって享受されることになるが、当該機能のユーザへの提供方式としては、例えば、クラウドサービスやＡＳＰサービス等の方式が利用可能である。
【００５４】
本サーバ１のハードウェア構成については上述の通りであるが、以下、図７を参照しながら本サーバ１の構成を機能面から改めて説明する。図７は、本サーバ１の構成を機能面から示した図である。
【００５５】
本サーバ１は、図７に示すように、操作受付部１０、通信部１１、データ集約部１２、データ記憶部１３、データ読み出し部１４、基準対象傾向データ生成部１５、比較対象傾向データ生成部１６、パターン特定部１７、類似度合い評価部１８、変動傾向特定部１９、第１比率算出部２０、第２比率算出部２１、一致度合い評価部２２及び表示用データ生成部２３を有する。これらは、本サーバ１が実行する各種データ処理を担うものであり、本サーバ１を構成する上述のハードウェア構成機器とインストールされたプログラムとが協働することによって構成されている。
【００５６】
操作受付部１０は、主に本サーバ１の入力装置１ｆにより構成され、本サーバ１がアンケート結果を解析するにあたり、本サーバ１のユーザが行う入力操作を受け付ける。この操作受付部１０が受け付ける入力操作には、基準対象及び後述する指定期間の指定操作が含まれる。
【００５７】
より具体的に説明すると、本サーバ１がアンケート結果を解析するにあたり、本サーバ１の出力装置１ｇであるディスプレイには、図８に示す入力画面が描画される。図８は、基準対象及び指定期間の入力画面の一例を示した図である。
ユーザは、上記の入力画面を通じて基準対象とする商品・サービス、並びに、指定期間の始期及び終期を指定する。このとき、操作受付部は、基準対象及び指定期間の指定に係るユーザの入力操作を受け付け、その入力内容を示すデータを生成してデータ記憶部１３に引き渡す。
【００５８】
なお、本事例では、基準対象を商品Ａとすることとしているが、当然ながら、基準対象については商品Ａに限定されるものではない。つまり、アンケートでモニタＭの反応を問うこととしている対象の中から自由に選択することが可能であり、例えば、商品Ｂ、Ｃ、Ｄのなかのいずれかを基準対象として設定することも可能である。
【００５９】
また、指定期間については、任意の期間に設定することが可能である。
なお、以下では、数回前のアンケート実施時期から直近のアンケート実施時期までの期間を指定期間として指定するケースを想定して説明することとする。
【００６０】
通信部１１は、本サーバ１と通信可能な機器データの送受信を行う。具体的に説明すると、通信部１１は、モニタ側端末２と通信して同端末２から個別回答データを受信する。また、通信部１１は、表示用データ生成部２３により生成される表示用データを依頼主Ｐの端末（不図示）に向けて送信する。かかる端末が上記のデータを受信すると、当該データが示す情報が依頼主Ｐの端末に接続されたディスプレイ（不図示）に表示されるようになる。
【００６１】
データ集約部１２は、通信部１１がモニタ側端末２から個別回答データを受信すると、当該個別回答データを解析して同データが示す回答内容を特定し、更にその回答内容を図５に図示したテーブル形式で取りまとめる。すなわち、データ集約部１２は、各アンケートに含まれている質問すべてについて、各モニタ側端末２から送信された個別回答データをモニタ人数分だけ取りまとめ、回答データとして集約するものである。
【００６２】
また、本実施形態ではアンケートが定期的に実施されるため、データ集約部１２は、アンケートの実施時期別に個別回答データを取りまとめ、厳密には、互いに同一の実施時期に属する個別回答データを当該実施時期の回答データとして集約する。この結果、回答データは、アンケートの実施時期と同数だけ存在することになる。
【００６３】
データ記憶部１３は、各種データを記憶しておくものであり、主に本サーバ１に搭載されたハードディスクドライブ１ｅにより構成されている。このデータ記憶部１３に記憶されているデータの中には、アンケートの実施時期別の回答データが含まれている。それ以外には、ユーザが基準対象や指定期間を指定するために行った入力操作を操作受付部１０が受け付けて生成したデータ、及びその他の参照データが含まれている。ここで、参照データとは、本サーバ１各部がアンケート結果を解析するにあたって参照するデータであり、一例を挙げると、指定された基準対象との関係で比較対象となる商品やサービスを特定するためのファイルが該当する。
【００６４】
データ読み出し部１４は、回答データを含む各種データをデータ記憶部１３から読み出し、基準対象傾向データ生成部１５、比較対象傾向データ生成部１６、第１比率算出部２０及び第２比率算出部２１に引き渡す。
【００６５】
基準対象傾向データ生成部１５は、データ読み出し部１４が読み出した回答データから、複数のモニタＭ中、商品Ａに対する反応として予め指定された特定の反応を回答したモニタＭを特定する。ここで、「予め指定された特定の反応」とは、集計対象のモニタＭを特定するにあたりアンケート調査会社ＶＲが指定した反応のことである。
【００６６】
より具体的に説明すると、本実施形態において基準対象傾向データ生成部１５は、商品Ａに対して肯定的な反応を回答したモニタＭを特定する。「肯定的な反応」とは、商品Ａへの認知の有無、購入の有無、欲求の有無を問う質問に対する肯定的な反応のことである。より詳しくは、「商品Ａを知っている」、「商品Ａを購入したことが有る」、「商品Ａを欲しいと感じている」という反応が該当し、本事例では、商品Ａを購入したことが有るという反応（回答）が該当する。すなわち、本事例において、基準対象傾向データ生成部１５は、商品Ａを購入したことが有るモニタＭを特定することになる。以上のようにして特定されたモニタＭは、基準対象反応者に該当し、以下では基準対象反応モニタと呼ぶ。
なお、基準対象反応モニタとしては、上述のように商品Ａに対して肯定的な反応を回答したモニタＭを設定することとしてもよく、反対に、否定的な反応を回答したモニタＭを設定することとしてもよい。
【００６７】
基準対象反応モニタの特定について説明すると、基準対象傾向データ生成部１５は、先ず、操作受付部１０が生成したデータを解析し、当該データからユーザが指定した基準対象を特定する。本事例では、前述した通り、商品Ａが基準対象として特定される。
【００６８】
その後、基準対象傾向データ生成部１５は、データ読み出し部１４から回答データを引き渡されると、同データが示す情報の中から、商品Ａに対する反応を問う質問への回答、具体的には商品Ａの購入の有無についての回答（図５中、太線で囲まれた回答）を抽出する。このとき、商品Ａに対する反応を問う質問への回答を抽出するにあたり、基準対象傾向データ生成部１５は、データ記憶部１３に記憶された参照データが示す商品・サービスとアンケート中の各質問との対応関係を参照し、当該対応関係に従って、商品Ａに対する反応を問う質問への回答を抽出する。
【００６９】
そして、基準対象傾向データ生成部１５は、商品Ａを購入したことが有るという回答（図５中では、値「１」が入力された回答）を特定し、当該回答を送信したユーザのＩＤ（ユーザＩＤ）を特定する。これにより、商品Ａを購入したことが有ると回答したモニタ、すなわち基準対象反応モニタが特定される。
【００７０】
本実施形態では、前述したように、アンケートの実施時期別に回答データが存在する。このため、基準対象傾向データ生成部１５は、上記の手順により回答データから基準対象反応モニタを特定する処理をアンケートの実施時期毎に繰り返し実行する。この結果、アンケートの実施時期別に基準対象反応モニタが特定されることとなる。
【００７１】
さらに、基準対象傾向データ生成部１５は、アンケート実施時期別の基準対象反応モニタを特定した後、その特定結果を反映した基準対象傾向のデータを生成する。基準対象傾向について図９を参照しながら説明すると、初回のアンケート実施時期、厳密には、基準対象である商品Ａに関するアンケート調査を開始した時期から直近のアンケート実施時期までの基準対象反応モニタの比率の変動傾向を示したものである。ここで、基準対象反応モニタの比率は、第１パラメータに相当し、各アンケートの実施時期におけるモニタ総数に対する基準対象反応モニタの割合である。なお、図９は、基準対象傾向の一例を示す図である。
【００７２】
また、本実施形態では、基準対象反応モニタの比率を第１パラメータとし、その変動傾向を示す基準対象傾向のデータを生成することとしているが、これに限定されるものではなく、例えば、基準対象反応モニタの人数そのものを第１パラメータとして基準対象傾向のデータを生成することとしてもよい。
【００７３】
比較対象傾向データ生成部１６は、データ読み出し部１４が読み出した回答データから、複数のモニタＭ中、比較対象に対する反応として予め指定された特定の反応を回答したモニタＭを特定する。具体的に説明すると、本実施形態に係る比較対象傾向データ生成部１６は、比較対象に対して肯定的な反応を回答したモニタＭ、より詳しくは商品Ｂ、Ｃ、Ｄの各々について購入したことが有ると回答したモニタＭを商品別に特定する。以上のようにして特定されたモニタＭは、比較対象反応者に該当し、以下では、比較対象反応モニタと呼ぶ。なお、比較対象反応モニタとしては、上述のように比較対象となる商品に対して肯定的な反応を回答したモニタＭを設定することとしてもよく、反対に、否定的な反応を回答したモニタＭを設定することとしてもよい。
比較対象反応モニタの特定方法については、上述した基準対象反応モニタの特定方法と略同様であるため、説明を省略する。
【００７４】
また、本実施形態ではアンケートの実施時期別に回答データが存在するので、比較対象傾向データ生成部１６は、基準対象傾向データ生成部１５と同様、回答データから比較対象反応モニタを特定する工程をアンケートの実施時期毎に繰り返し実行する。この結果、アンケートの実施時期別に比較対象反応モニタが特定されることとなる。
【００７５】
その後、比較対象傾向データ生成部１６は、アンケート実施時期別の比較対象反応モニタの特定結果を反映した比較対象傾向のデータを生成する。この比較対象傾向は、初回のアンケート実施時期から直近のアンケート実施時期までの比較対象反応モニタの比率の変動傾向を示したものである（例えば、図１０参照）。ここで、比較対象反応モニタの比率は、第２パラメータに相当し、各アンケートの実施時期におけるモニタ総数に対する比較対象反応モニタの割合である。なお、本実施形態では、比較対象反応モニタの比率を第２パラメータとしてその変動傾向を示す比較対象傾向のデータを生成することとしたが、これに限定されるものではなく、例えば、比較対象反応モニタの人数そのものを第２パラメータとして比較対象傾向のデータを生成することとしてもよい。
【００７６】
さらに、比較対象傾向データ生成部１６は、上述した比較対象傾向のデータを比較対象別に生成する。すなわち、本実施形態において、比較対象傾向データ生成部１６は、比較対象である商品Ｂ、Ｃ、Ｄの各々に対して、比較対象反応モニタの特定から比較対象傾向のデータ生成までの一連の工程を実行する。
【００７７】
パターン特定部１７は、基準対象傾向データ生成部１５が生成したデータを受け取り、同データが示す基準対象傾向中、ユーザが指定した指定期間における基準対象反応モニタの人数比率（すなわち、第１パラメータ）の変動パターンを特定する。
具体的に説明すると、パターン特定部１７は、操作受付部１０が生成したデータを解析し、ユーザが指定した指定期間を特定する。なお、本実施形態において、指定期間は、その期間中にアンケートの実施時期が少なくとも２度以上含まれるように指定されることになっている。
【００７８】
指定期間の特定後、パターン特定部１７は、基準対象傾向データ生成部１５が生成したデータが示す基準対象傾向の中から上記指定期間における変動パターンを特定する。図９を参照しながら説明すると、指定期間ｔｄの始期を２０１１年１〜３月に、終期を２０１３年１〜３月に設定した場合、パターン特定部１７は、図中の基準対象傾向のうち、破線にて囲まれた変動パターンを特定する。なお、パターン特定部１７により特定される変動パターンについては、以下、第１パターンと呼ぶこととする。
【００７９】
類似度合い評価部１８は、比較対象傾向データ生成部１６が生成した比較対象別のデータが示す比較対象傾向の各々に対して類似度合い評価処理を実施するものである。類似度合い評価処理とは、比較対象である商品Ｂ、Ｃ、Ｄの各々の比較対象傾向中の第２パターンと、パターン特定部１７が特定した第１パターンとを対比して、両パターン間の類似度合いを評価する処理である。ここで、第２パターンとは、各比較対象傾向中、指定期間と同数のアンケート実施時期を含む対比期間における比較対象反応モニタの人数比率（すなわち、第２パラメータ）の変動パターンのことである。
【００８０】
類似度合い評価処理について詳しく説明すると、当該処理において類似度合い評価部１８は、先ず、ユーザにより指定された指定期間ｔｄが含むアンケートの実施時期の数を割り出す。その後、類似度合い評価部１８は、割り出した数と同数のアンケートの実施時期を含む期間を対比期間ｔｘとした上で、商品Ｂ、Ｃ、Ｄの各々の比較対象傾向の中から、第１パターンとの間の類似度合いについて評価される対象となる第２パターンを選定する。かかる第２パターンの選定方法について図１０を参照しながら詳しく説明する。図１０は、商品Ｂ、Ｃ、Ｄの比較対象傾向の各々から所定の条件を満たす第２パターンを選定する手順についての説明図である。
【００８１】
図１０に示すケースでは、指定期間ｔｄの始期が２０１１年１〜３月に、終期が２０１３年１〜３月にそれぞれ指定されており、換言すると、９回のアンケートの実施時期を含む指定期間が指定されている。類似度合い評価部１８は、同数の実施時期（すなわち、９回の実施時期）を含む対比期間ｔｘを設定し、商品Ｂ、Ｃ、Ｄの各々の比較対象傾向の中から、設定した対比期間ｔｘにおける第２パターンとして最も第１パターンと類似するパターンを探索する。
【００８２】
より具体的に説明すると、類似度合い評価部１８は、商品Ｂの比較対象傾向中、連続する９回のアンケートの実施時期に亘る変動パターンとして最も第１パターンと類似する変動パターンを探索する。この結果、図１０に図示された商品Ｂの比較対象傾向中、破線にて囲まれた第２パターンが特定される。同様にして、類似度合い評価部１８は、商品Ｃ及び商品Ｄの各々の比較対象傾向中、最も第１パターンと類似する第２パターンを特定する。
【００８３】
なお、各比較対象傾向の中から最も第１パターンと類似する第２パターンを探索する方法については公知の方法が利用可能であり、例えば、各比較対象傾向において対比期間ｔｘをずらしながら第２パターンを順次抽出し、当該第２パターンと第１パターンとの間の相関係数を求める演算を繰り返し相関係数が最も高くなる第２パターンを割り出す方法を利用することとしてもよい。
【００８４】
以上のようにして各比較対象傾向の第２パターンを特定した後、類似度合い評価部１８は、各第２パターンと第１パターンとの間の類似度合いを評価し、具体的には、第２パターンと第１パターンとの間の相関性を示す数値を算出することで類似度合いを評価する。特に、本実施形態では上記数値として相関係数を算出することとしている。相関係数は、一般にグラフ間の類似度合いの指標値として算出されるものであり、比較する２つのグラフの波形が似ているほど＋１に近付き、真逆の波形（山谷が互いに反転した波形）になると−１に近付く。
【００８５】
そして、類似度合い評価部１８は、各比較対象別に上記の相関係数を算出する。この結果、図１１に図示したような相関係数の算出結果を比較対象別に示すデータが類似度合い評価部１８によって生成され、当該データが一時的にデータ記憶部１３に記憶されるようになる。ここで、相関係数が高くなるほど、第１パターンに類似していることを意味し、図１１に示すケースでは、商品Ｂの比較対象傾向の中から特定した第２パターンが最も第１パターンに類似していることになる。なお、図１１は、第１パターン及び第２パターン間の類似度合いの評価結果、厳密には両パターン間の相関係数の算出結果を示す図である。
【００８６】
変動傾向特定部１９は、類似度合い評価部１８が比較対象別に評価した類似度合いの各々について所定条件を満たすか否かを判定し、当該条件を満たす第２パターンを含んだ比較対象傾向を特定する。図１１を参照しながら詳しく説明すると、変動傾向特定部１９は、類似度合い評価部１８による算出結果を示すデータを参照し、当該データから各比較対象別の相関係数を特定する。一方で、変動傾向特定部１９は、データ読み出し部１４がデータ記憶部１３から読み出した参照データを参照し、当該データが示す閾値の大きさを特定する。図１１に示すケースでは、上記の閾値が０．７５となっている。なお、閾値については任意に設定可能であり、当然ながら図１１に図示の値に限定されるものではない。
【００８７】
そして、変動傾向特定部１９は、相関係数が０．７５以上となった第２パターンを含む比較対象傾向を特定し、図１１に示すケースでは、商品Ｂの比較対象傾向及び商品Ｃの比較対象傾向を特定する。特定された比較対象傾向については、以降に実行される処理の対象として採用される。その一方で、特定されなかった比較対象傾向（図１１に示すケースでは商品Ｄの比較対象傾向）については、以降の処理の対象として採用されず除外されることとなる。
【００８８】
なお、本実施形態では、比較対象別に評価した相関係数の各々を閾値と対比し、相関係数が閾値以上となった第２パターンを含む比較対象傾向を採用することとしたが、これに限定されるものではない。例えば、相関係数の大きさにて比較対象傾向を順位付けしたときに上位２位以内にある比較対象傾向のみを採用することとしてもよい。
【００８９】
第１比率算出部２０は、ユーザが指定した指定期間におけるそれぞれのアンケート実施時期での基準対象反応モニタの人数を、モニタＭの属性に関する質問への回答と対応するカテゴリ別に集計する。ここで、「モニタＭの属性に関する質問への回答と対応するカテゴリ」とは、モニタＭの属性に関する質問の回答結果に応じてモニタを分類するために設定されたものである。具体的に説明すると、本事例では、性別に対して「男性・女性」というカテゴリが、年齢に対して「１０代・２０代・３０代・４０代・５０代」というカテゴリが設定されている。なお、以下では、「モニタＭの属性に関する質問への回答と対応するカテゴリ」を単にカテゴリと呼ぶこととする。
【００９０】
そして、第１比率算出部２０は、基準対象反応モニタの人数の集計結果から基準対象プロフィールのデータを生成する。基準対象プロフィールについて図１２を参照しながら説明すると、同図中、商品Ａのプロフィールが基準対象プロフィールに相当し、所定の質問（本事例では、性別及び年齢）について基準対象反応モニタの人数をカテゴリ別の比率で示し、さらに、当該比率をアンケートの実施時期順に並べたものである。ここで、カテゴリ別の基準対象反応モニタの人数比率を第１比率と定義すると、第１比率算出部２０は、指定期間に含まれる各アンケートの実施時期別に第１比率を算出するものであると言える。また、第１比率をアンケートの実施時期別に示す基準対象プロフィールは、基準対象である商品Ａの支持層を構成するモニタ比率をアンケートの実施時期別に示したものであると言える。
なお、図１２は、第１比率及び第２比率をアンケートの実施時期別に示す図であり、具体的には、基準対象プロフィール及び後述する比較対象プロフィールを示している。
【００９１】
第２比率算出部２１は、変動傾向特定部１９が特定した比較対象傾向のうち、前述した第１パターンとの類似度合いが所定条件を満たす第２パターン、具体的には、相関係数が閾値以上となった第２パターンを抽出する。本事例の場合、第２比率算出部２１は、商品Ｂ及びＣの各比較対象傾向のうち、図１０において破線で囲まれた第２パターンを抽出する。
【００９２】
第２パターンの抽出後、第２比率算出部２１は、当該第２パターンと対応する対比期間ｔｘにおける各アンケート実施時期での比較対象反応モニタの人数を上述のカテゴリ別に集計する。そして、第２比率算出部２１は、比較対象反応モニタの人数の集計結果から比較対象プロフィールのデータを生成する。比較対象プロフィールについて図１２を参照しながら説明すると、同図中、商品Ｂのプロフィールが比較対象プロフィールに相当する。なお、比較対象プロフィールのデータについては、変動傾向特定部１９が特定した比較対象傾向毎、換言すると比較対象毎に生成される。すなわち、本事例では、商品Ｂのプロフィールの他、商品Ｃのプロフィール（図１２では不図示）のデータについても生成されることとなる。
【００９３】
比較対象プロフィールは、図１２に示すように、基準対象プロフィールと共通する質問（本事例では、性別及び年齢）について比較対象反応モニタの人数を上述したカテゴリ別の比率で示し、さらに、当該比率をアンケートの実施時期順に並べたものである。ここで、カテゴリ別の比較対象反応モニタの人数比率を第２比率と定義すると、第２比率算出部２１は、抽出した第２パターンに対応する対比期間ｔｘに含まれる各アンケート実施時期別に第２比率を算出し、かかる処理を変動傾向特定部１９が特定した比較対象傾向の各々に対して実行するものと言える。また、第２比率をアンケートの実施時期別に示す比較対象プロフィールは、比較対象である商品Ｂ及び商品Ｃの各々の支持層を構成するモニタ比率をアンケート実施時期別に示したものであると言える。
【００９４】
一致度合い評価部２２は、第１比率算出部２０が生成したデータ及び第２比率算出部２１が生成したデータに基づいて、各比較対象プロフィールと基準対象プロフィールとの間の一致度合いを評価するものである。ここで、比較対象プロフィールと基準対象プロフィールとの間の一致度合いに関する評価は、第１比率算出部２０の算出結果と第２比率算出部２１の算出結果とをアンケートの実施時期別に比較し、第１比率及び第２比率の間の一致度合いを評価することによって実現される。なお、本実施形態では、第１比率算出部２０の算出結果と第２比率算出部２１の算出結果との差分をアンケートの実施時期別に算出し、当該実施時期別に算出した差分に基づいて第１比率及び第２比率の間の一致度合いを評価することとしている。
【００９５】
以下、プロフィール間の一致度合いを評価する方法について、既出の図１２とともに図１３を参照しながら具体的に説明する。図１３は、プロフィール間の一致度合いを評価する手順についての説明図であり、第１比率と第２比率とを対比した図である。
なお、以下では、商品Ａのプロフィールと商品Ｂのプロフィールとの間を例に挙げて説明する。
【００９６】
商品Ａのプロフィールは、図１２に示すように、始期を２０１１年１〜３月とし終期を２０１３年１〜３月とする指定期間ｔｄに対応したものとなっており、当該期間は、９回のアンケート実施時期を含んでいる。一方、商品Ｂのプロフィールは、図１２に示すように、始期を２００８年７〜９月とし終期を２０１０年７〜９月とする対比期間ｔｘに対応したものとなっており、当該期間は、９回のアンケート実施時期を含んでいる。
【００９７】
一致度合い評価部２２は、先ず、指定期間ｔｄのうち、第１回目のアンケート実施時期（すなわち、２０１１年１〜３月）における第１比率を商品Ａのプロフィールの中から抽出する。同様に、一致度合い評価部２２は、対比期間ｔｘのうち、第１回目のアンケート実施時期（すなわち、２００８年７〜９月）における第２比率を商品Ｂのプロフィールの中から抽出する。
【００９８】
その後、一致度合い評価部２２は、抽出した比率同士を対比し、図１３に示すように、基準対象反応モニタの人数比率と比較対象反応モニタの人数比率との差分をカテゴリ別に算出する。特に、本実施形態において、一致度合い評価部２２は、各カテゴリについて、モニタ人数比率間の差分を距離（厳密には、ユークリッド距離）という形で算出する。かかる距離の算出結果の一例として、図１３の右端欄には、第１回目のアンケート実施時期における第１比率と第２比率とを対比したときの各カテゴリ別の距離が記載されている。
【００９９】
そして、一致度合い評価部２２は、各カテゴリ別の距離を合算する。以上までに説明してきた一連の処理は、指定期間ｔｄ及び対比期間ｔｘの各々に含まれるアンケートの実施時期の回数だけ（本事例では、９回）繰り返し実行される。これにより、距離合計値がアンケート実施時期の回数と同数だけ得られ、一致度合い評価部２２は、この距離の合計値について平均値（算術平均値）を算出する。この平均値（以下、総距離の平均値という）こそが、商品Ａのプロフィールと商品Ｂのプロフィールとの間の一致度合いを示す指標値であり、総距離の平均値が小さいほどプロフィール間の一致度合いが高くなる。
【０１００】
なお、上述した総距離の平均値は、比較対象プロフィール毎に、換言すると比較対象傾向毎（厳密には、変動傾向特定部１９によって特定された比較対象傾向毎）に算出される。ここで、本事例では、比較対象毎に比較対象傾向が存在する。したがって、比較対象傾向毎に総距離の平均値が算出される結果、図１４に示すように比較対象傾向別に総距離の平均値を示すデータが生成され、かかるデータがデータ記憶部１３に一時的に記憶されるようになる。図１４は、第１比率と第２比率との間の一致度合いに関する評価結果を示した図であり、より具体的には、総距離の平均値を比較対象別に示した図である。
【０１０１】
表示用データ生成部２３は、一致度合い評価部２２が評価したプロフィール間の一致度合いに応じた情報を表示するための表示用データを生成する。表示用データについて説明すると、同データが展開されることにより図１５に図示した情報がディスプレイ等に表示されるようになる。図１５は、表示用データが示す情報の一例を示した図である。
【０１０２】
図１５に図示した情報について説明すると、ユーザが指定した基準対象に関して、同じくユーザが指定した指定期間における基準対象反応モニタ数の変動パターン（第１パターン）と最も類似した変動パターン（第２パターン）を示す比較対象と、当該第２パターンに対応する対比期間が表示され、さらに、上記第２パターンを含む変動傾向を示すグラフが表示される。なお、図１５に図示の内容は、表示用データが示す情報の一例であり、図１５に図示された内容以外の内容、例えば、図１４のようにプロフィール間の一致度合いの指標値（より厳密には、総距離の平均値）を比較対象毎に示すものであってもよい。
【０１０３】
また、本実施形態では、表示用データ生成部２３によって生成された表示用データにつが通信部１１に引き渡され、通信部１１によってアンケート調査の依頼主Ｐが保有する端末に向けて送信される。依頼主Ｐ側で表示用データが受信されると、同データが示す情報が依頼主Ｐの端末のディスプレイ画面に表示され、依頼主Ｐが表示された情報を確認するようになる。
【０１０４】
以上のように、本実施形態では、ユーザが指定した基準対象の、指定期間における基準対象反応モニタ数の変動パターン（第１パターン）と最も類似した変動パターン（第２パターン）を示す比較対象を探索する際、パターン同士間の類似度合い、具体的には相関係数を算出し、その算出結果が所定値以上となる第２パターンを選定する。その後、指定期間中の各アンケート実施時期における基準対象反応モニタの人数比率をカテゴリ別に示す基準対象プロフィールと、特定した第２パターンと対応する対比期間中の各アンケート実施時期における比較対象反応モニタの人数比率をカテゴリ別に示す比較対象プロフィールと、を対比し、プロフィール間の一致度合いを評価する。具体的には、カテゴリ別の基準対象反応モニタの人数比率及び比較対象反応モニタの人数比率の間の差分（具体的には、距離）を合計した値をアンケート実施時期別に算出し、その算出結果についての平均値（総距離の平均値）を以てプロフィール間の一致度合いを評価する。
【０１０５】
以上のような手順により、本実施形態では、変動パターン同士の類似度合いのみならず、プロフィール間の一致度合い（換言すると、カテゴリ別のモニタ比率同士の一致度合い）を評価して、第１パターンと最も類似した第２パターンを探索する。この結果、単に変動パターン同士を対比する場合に比較して、プロフィール間の一致度合いを評価した分だけより高い信憑性を以て第１パターンと類似する第２パターンを選定することが可能となる。
【０１０６】
＜＜本実施形態に係るアンケート結果解析方法＞＞
次に、本実施形態に係るアンケート結果解析方法について説明する。本実施形態に係るアンケート結果解析方法（調査結果解析方法に相当）は、コンピュータとしての本サーバ１を用いることで実現され、換言すると、本サーバ１が実行する解析処理では、本実施形態に係るアンケート結果解析方法が適用されている。以下では、本実施形態に係るアンケート結果解析方法の説明として、本サーバ１による解析処理の流れと当該処理中の各工程について説明することとする。
【０１０７】
本サーバ１による解析処理は、図１６及び１７に示す流れに従って進行する。図１６及び１７は、解析処理の流れを示した図である。
解析処理は、先ず、基準対象及び指定期間ｔｄを指定するために行われるユーザ操作を本サーバ１の操作受付部１０が受け付けるところから始まる（Ｓ００１）。具体的に説明すると、ユーザは、図８に図示した入力画面を通じて基準対象及び指定期間ｔｄを指定するための入力操作を行い、操作受付部１０は、当該操作を受け付けると、その操作内容を示すデータを生成してデータ記憶部１３に記憶させる。
【０１０８】
その後、本サーバ１のデータ読み出し部１４が同サーバ１内（換言すると、データ記憶部１３）に記憶されたアンケート実施時期毎の回答データを読み出す（Ｓ００２）。本工程Ｓ００２は、データ読み出し工程に相当し、本構成Ｓ００２において読み出された各回答データは、基準対象傾向データ生成部１５、比較対象傾向データ生成部１６、第１比率算出部２０及び第２比率算出部２１に引き渡される。
【０１０９】
回答データの受け取り後、基準対象傾向データ生成部１５は、操作受付部１０が生成したデータから基準対象を特定した上で、各アンケート実施時期別に基準対象反応モニタを特定し、同モニタの人数比率の変動傾向（基準対象傾向）を示すデータを生成する（Ｓ００３）。本工程Ｓ００３は、基準対象傾向データ生成工程に相当し、同工程において生成されたデータは、データ記憶部１３に一時的に記憶される。
【０１１０】
その一方で、比較対象傾向データ生成部１６が、データ記憶部１３に記憶された参照ファイルに基づいて基準対象との関係で比較対象となる商品・サービスを特定する。その上で、比較対象傾向データ生成部１６は、受け取った各回答データから比較対象反応モニタを各アンケート実施時期別に特定し、同モニタの人数比率の変動傾向（比較対象傾向）を示すデータを生成する（Ｓ００４）。この比較対象傾向データの生成に係る一連の工程は、比較対象毎に繰り返される（Ｓ００５）。以上のように比較対象毎に比較対象傾向データを生成するための一連のステップＳ００４、Ｓ００５が、比較対象データ生成工程に相当し、同工程にて比較対象毎に生成されたデータは、データ記憶部１３に一時的に記憶される。
【０１１１】
その後、本サーバ１のパターン特定部１７が、操作受付部１０が生成したデータから指定期間ｔｄを特定した上で、基準対象傾向データ生成部１５によって生成されたデータが示す基準対象傾向の中から上記指定期間ｔｄにおける変動パターン、すなわち第１パターンを特定する（Ｓ００６）。本工程Ｓ００６は、パターン特定工程に相当し、同工程での特定結果は、類似度合い評価部１８に引き渡される。
【０１１２】
第１パターンの特定結果を受け取った後、類似度合い評価部１８は、各比較対象傾向の中から、第１パターンとの類似度合いを評価する対象となる第２パターンを選定する（Ｓ００７）。そして、類似度合い評価部１８は、選定した第２パターンと第１パターンとを対比し、両パターン間の相関係数を算出する（Ｓ００８）。第２パターンを選定するところからパターン間の相関係数を算出するまでの一連のステップは、比較対象傾向の各々に対して実施される（Ｓ００９）。以上のように比較対象傾向の各々に対して評価対象となる第２パターンを選定し、選定した第２パターンと第１パターンとの間の相関係数を算出するまでの一連の工程Ｓ００７、Ｓ００８、Ｓ００９は、類似度合い評価工程に相当する。
【０１１３】
なお、本実施形態では、類似度合いの評価対象とする第２パターンとして、第１パターンに最も類似した第２パターン、より詳しくは、第１パターンとの間の相関係数が最も高い第２パターンを選定する。したがって、本実施形態では、類似度合いを評価する対象となる第２パターンを選定する段階で、第１パターンと第２パターンとの間の相関係数、すなわち類似度合いを算出することになる。
【０１１４】
比較対象傾向毎に第２パターンが選定され、各第２パターンと第１パターンとの間の相関係数が算出された後には、本サーバ１の変動傾向特定部１９が、データ記憶部１３に記憶された参照データから閾値を特定した上で、比較対象傾向のうち、相関係数が上記の閾値を超えた第２パターンを含む比較対象傾向を特定する（Ｓ０１０）。本工程Ｓ０１０は、変動傾向特定工程に相当し、同工程での特定結果は、第２比率算出部２１に引き渡される。
【０１１５】
その後、本サーバ１の第１比率算出部２０が、指定期間ｔｄにおける各アンケート実施時期での基準対象反応モニタの人数をカテゴリ別に集計し、カテゴリ別の基準対象反応モニタの比率（第１比率）をアンケート実施時期別に算出する（Ｓ０１１）。本工程Ｓ０１１は、第１比率算出工程に相当する。さらに、第１比率算出部２０は、第１比率の算出結果に基づいて、第１比率をアンケート実施時期別に示す基準対象プロフィールのデータを生成する。
【０１１６】
その一方で、本サーバ１の第２比率算出部２１が、変動傾向特定部１９から比較対象傾向の特定結果を受け取り、特定された比較対象傾向の中から、第１パターンとの相関係数が閾値以上となった第２パターンを抽出する。第２パターンの抽出後、第２比率算出部２１は、当該第２パターンと対応する対比期間ｔｘにおける各アンケートの実施時期での比較対象反応モニタの人数をカテゴリ別に集計し、カテゴリ別の比較対象反応モニタの比率（第２比率）をアンケート実施時期別に算出する（Ｓ０１２）。本工程Ｓ０１２は、第２比率算出工程に相当する。さらに、第２比率算出部２１は、第２比率の算出結果に基づいて、第２比率をアンケート実施時期別に示す比較対象プロフィールのデータを生成する。
【０１１７】
その後、本サーバ１の一致度合い評価部２２が、第１比率算出部２０及び第２比率算出部２１の各々が生成したデータに基づいて、比較対象プロフィールと基準対象プロフィールとの間の一致度合いを評価する（Ｓ０１３）。本工程Ｓ０１３についてより具体的に説明すると、本工程Ｓ０１３において、一致度合い評価部２２は、指定期間ｔｄ中の各アンケート実施期間における第１比率と、第２比率算出部２１により抽出された第２パターンに対応する対比期間ｔｘ中の各アンケート実施期間における第２比率との差分、すなわち距離を各カテゴリ別に算出する。そして、一致度合い評価部２２は、各カテゴリ別の距離を合算して距離の合計値を算出し、かかる処理を指定期間ｔｄ及び対比期間ｔｘの各々に含まれるアンケート実施時期の回数だけ繰り返す。
【０１１８】
さらに、一致度合い評価部２２は、アンケート実施時期別に算出された距離の合計値について平均値を算出する。この平均値（総距離の平均値）が、比較対象プロフィールと基準対象プロフィールとの間の一致度合いに相当し、換言すると、第１比率及び第２比率との間の一致度合いに相当する。かかる意味で、比較対象プロフィールと基準対象プロフィールとの間の一致度合いとして総距離の平均値を算出する本工程Ｓ０１３は、一致度合い評価工程に相当する。
【０１１９】
なお、第２比率を算出してからプロフィール間の一致度合いを評価するまでの一連のステップＳ０１２、Ｓ０１３については、変動傾向特定部１９が特定した比較対象傾向の各々に対して実行される（Ｓ０１４）。これにより、プロフィール間の一致度合いとしての総距離の平均値が比較対象傾向別に算出され、当該比較対象傾向別の算出結果を示すデータ（分かり易くは、図１４に示すデータ）がデータ記憶部１３に一時的に記憶される。
【０１２０】
その後、本サーバ１の表示用データ生成部２３が、比較対象傾向別に算出された総距離の平均値を示すデータに基づいて、一致度合い評価部２２が評価したプロフィール間の一致度合いに応じた情報を示す表示用データ、より具体的には、図１５に図示した内容の表示用データを生成する（Ｓ０１６）。生成された表示用データは、通信部１１に引き渡され、通信部１１がアンケート調査の依頼主Ｐの保有端末に向けて上記表示用データを送信する（Ｓ０１７）。
【０１２１】
以上までの工程がすべて完了した時点で解析処理が終了する。そして、依頼主Ｐ側では、本サーバ１から送信された表示用データを受信し、同データが示す情報が上記端末のディスプレイに表示されるようになる。依頼主Ｐは、当該情報から基準対象（例えば、依頼主Ｐが販売する商品や提供するサービス）に関して、指定期間ｔｄに相当する期間における基準対象反応モニタ数の変動パターン（第１パターン）と最も類似した変動パターン（第２パターン）を示す比較対象、当該比較対象の変動傾向、及び、上記第２パターンに対応する対比期間ｔｘを把握できるようになる。
【０１２２】
なお、解析処理については、上述した手順で解析処理に係る一連の工程を連続して実施することは勿論のこと、例えば、第１パターンと第２パターンとの間の相関係数を算出する工程が完了した時点（Ｓ００９でＹｅｓとなった時点）で処理を一旦終了することとしてもよい。このように上記の解析処理については、パターン間の類似度合いを算出するための工程群Ｓ００１〜Ｓ００９、及び、第１比率と第２比率との間の一致度合いを評価して表示用データを生成・送信するための工程群Ｓ０１０〜Ｓ０１６の２段階構成となっているため、前段の工程群Ｓ００１〜Ｓ００９のみを個別に実施することとしてもよい。
【０１２３】
＜＜その他の実施形態＞＞
上記の実施形態には、主として本発明の調査結果解析用の装置及び調査結果解析方法について説明した。しかし、上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることはもちろんである。
また、上記の実施形態に関しては応用例が考えられる。以下では、上記の実施形態に関する応用例について説明する。
【０１２４】
（第１の応用例について）
上記の実施形態では、類似度合い評価部１８が各比較対象傾向の中から類似度合いの評価対象とする第２パターンを選定する際、第１パターンと最も類似する第２パターンを選定することとした。このとき、第１パターンと第２パターンとの類似性のみを考慮し、指定期間ｔｄと対比期間ｔｘとの異同については問わないこととした。
【０１２５】
一方で、指定期間ｔｄと対比期間ｔｘとが同時期あるいは同季節となるような条件の下で、類似度合いの評価対象とする第２パターンを選定するケースが第１の応用例として考えられる。かかる応用例について説明すると、類似度合い評価部１８は、類似度合いの評価対象とする第２パターンを選定するにあたり、指定期間ｔｄの始期が属する月日若しくは季節を特定する。
【０１２６】
そして、第１の応用例では、各比較対象傾向から類似度合いの評価対象とする第２パターンを選定する際、その選定候補を、指定期間ｔｄとの間で始期の月日若しくは季節が共通する対比期間ｔｘにおける比較対象反応モニタの人数比率の変動を示す第２パターンに限定する。以上のような制限の下で、類似度合い評価部１８は、第１パターンと類似している第２パターンを探索する。このような構成により、第１の応用例では、第１パターンと第２パターンとの間の類似度合いを評価するにあたり、時期や季節の違いによる影響を排し、基準対象について動向予測をするのに最適な第２パターンを選定することが可能となる。
【０１２７】
（第２の応用例について）
上記の実施形態では、比較対象が基準対象とジャンルが共通するものに限定されていることとした。ただし、これに限定されるものではなく、基準対象とジャンルが異なるものが比較対象として含まれているケースが第２の応用例として考えられる。
【０１２８】
一方で、比較対象中に基準対象との間でジャンルが共通するものとジャンルが相違するものとが混在する場合であっても、類似度合い評価部１８が各比較対象傾向の中から類似度合いの評価対象とする第２パターンを選定する際に、その選定候補を、基準対象との間でジャンルが共通する比較対象に係る第２パターンに限定することとしてもよい。
【０１２９】
そこで、第２の応用例では、類似度合いの評価対象とする第２パターンを選定するにあたり、類似度合い評価部１８が基準対象のジャンルと比較対象のジャンルとをそれぞれ特定することしている。具体的に説明すると、データ記憶部１３に記憶されている参照ファイルとして、基準対象と比較対象の各々のジャンルを示すファイルが存在しており、類似度合い評価部１８は、上記ファイルを参照することにより各対象のジャンルを特定する。その後、類似度合い評価部１８は、類似度合いの評価対象とする第２パターンを、基準対象との間でジャンルが共通する比較対象についての比較対象傾向の中から選定する。このような構成により、第１パターンと類似する第２パターンを探索する際に、基準対象と同ジャンルの比較対象に係る変動傾向の中から探索するので、ジャンル間の違いによる影響を排し、基準対象の将来の動向を予測するのに最適な第２パターンを選定することが可能となる。
【０１３０】
なお、本応用例とは異なり、基準対象との間でジャンルが共通する比較対象とジャンルが相違する比較対象の双方が混在するケースにおいて、類似度合いの評価対象とする第２パターンを選定する際の選定候補を、ジャンルが相違する比較対象に係る第２パターン若しくは双方の比較対象に係る第２パターンとすることとしてもよい。
【０１３１】
（第３の応用例）
上記の実施形態では、前述したように、類似度合い評価部１８が各比較対象傾向の中から類似度合いの評価対象とする第２パターンを選定する際、第１パターンと第２パターンとの類似性のみを考慮することとした。その反面、上記の実施形態では、第１パターンの変動範囲と第２パターンの変動範囲との異同については問わないこととした。ここで、第１パターンの変動範囲とは、同パターンにおける基準対象反応モニタの人数比率の変動範囲のことであり、第２パターンの変動範囲とは、同パターンにおける比較対象反応モニタの人数比率の変動範囲のことである。
【０１３２】
一方で、第１パターンの変動範囲と第２パターンの変動範囲とが極力揃うような条件の下で、類似度合いの評価対象とする第２パターンを選定するケースが第３の応用例として考えられる。かかる応用例について説明すると、類似度合い評価部１８は、類似度合いの評価対象とする第２パターンを選定するにあたり、第１パターンの変動範囲に関する指標値を特定する。ここで、第１パターンの変動範囲に関する指標値とは、例えば、当該変動範囲の上限値及び下限値、若しくは中央値等である。
【０１３３】
そして、第３の応用例では、各比較対象傾向の中から類似度合いの評価対象とする第２パターンを選定する際、その選定候補を、上記指標値に応じて設定された変動範囲内で比較対象反応モニタの人数比率が変動している第２パターンに限定する。ここで、「指標値に応じて設定された変動範囲」とは、第１パターンの変動範囲に関して特定した指標値を基準として設定された範囲であり、例えば、第１パターンの変動範囲に±ｎ％の分だけより広く（若しくは、より狭く）設定された範囲である。
【０１３４】
そして、上記の制限の下、類似度合い評価部１８は、第１パターンと類似している第２パターンを探索する。以上の構成により、第１パターンと類似する第２パターンを探索する際に、例えば、基準対象と同規模の売行を示す比較対象に係る第２パターンを選定するようになるので、基準対象の将来の動向を予測するのに好適な第２パターンを選定することが可能となる。
【０１３５】
（第４の応用例）
上記の実施形態では、第１比率算出部２０及び第２比率算出部２１がモニタ人数を集計する際に用いるカテゴリが、「男性・女性」、「１０代・２０代・３０代・４０代・５０代」等のように、モニタＭの属性に関する質問のうち、性別や年齢等に関するデモグラフィックに関する質問の回答内容に対応するものであることとした。
ただし、これに限定されるものではなく、モニタＭの属性に関する質問のうち、モニタＭのサイコグラフィックに関する質問の回答に対応するカテゴリ（以下、サイコグラフィックのカテゴリと呼ぶ）を採用したケースが第４の応用例として考えられる。ここで、「サイコグラフィックのカテゴリ」とは、ライフスタイルや価値観等の心理学的属性に関する質問の回答に応じてモニタＭを分類する際の基準のことであり、例えば、買い物の頻度に関する質問については「週５回以上・週に２〜４回・週１回以下」というカテゴリが設定される。
【０１３６】
そして、第１比率算出部２０は、基準対象反応モニタの人数をカテゴリ別に集計する際、上述したサイコグラフィックのカテゴリ別に集計する。これにより、サイコグラフィックのカテゴリ別の基準対象反応モニタの比率が第１比率として算出されることになる。同様に、第２比率算出部２１は、比較対象反応モニタの人数をカテゴリ別に集計する際、サイコグラフィックのカテゴリ別に集計する。これにより、サイコグラフィックのカテゴリ別の比較対象反応モニタの比率が第２比率として算出されることになる。
【０１３７】
以上のように第４の応用例では、モニタ人数の集計時に用いるカテゴリとして、サイコグラフィックのカテゴリが採用されている。つまり、第４の応用例では、基準対象反応モニタや比較対象反応モニタの人数をサイコグラフィックのカテゴリ別に集計する。これにより、第１パターンと類似する第２パターンを探索する際、モニタＭのライフスタイルや価値観等とリンクさせながら探索することが可能となる。すなわち、第１パターンと類似する第２パターンを探索する際にサイコグラフィックのカテゴリ別のモニタ比率同士の一致度合いを考慮し、この結果、例えば、基準対象の支持層とサイコグラフィックの面で類似する支持層によって支えられた比較対象の変動パターンを見つけ出すことが可能となる。
【０１３８】
（第５の応用例）
上記の実施形態（第４の応用例を含む）では、第１比率算出部２０及び第２比率算出部２１がモニタ人数を集計する際に用いるカテゴリが、モニタＭの属性に関する質問の回答内容から直接導き出せる内容、分かり易くは回答内容そのものであることとした。
【０１３９】
一方で、カテゴリについては複数の質問に対する回答内容から間接的に導き出されるものを採用するケースが第５の応用例として考えられる。かかる応用例について説明すると、第５の応用例では、購買先進度に関する５つのタイプがカテゴリとして設定されている。ここで、「購買先進度のタイプ」とは、モニタＭを購買態度に応じて分類するために設定されたタイプのことであり、具体的なタイプとしては、「イノベータ・アーリーアダプター・アーリーマジョリティ・レイトマジョリティ・ラガード」が挙げられる。かかるタイプは、イノベータ理論に基づいて商品購入の態度を新商品購入の早い順に五つに分類したものであり、アンケートの質問中、モニタＭの属性に関する質問への回答内容に応じて決定される。
【０１４０】
より具体的に説明すると、データ記憶部１３に記憶されている参照ファイルの中には、図１８に示すような、モニタＭの属性に関する質問への回答内容と購買先進度に関するタイプとの対応関係Ｔｓを示すファイルが存在する。図１８は、アンケート質問の回答と購買先進度のタイプとの対応関係Ｔｓを示した図である。
なお、本事例では、図１８に示すように、モニタＭの属性に関する質問中、買物頻度を問う質問、及び買物１回あたりの使用金額を問う質問の各々の回答内容に従って購買先進度のタイプが決まることとしている。ただし、これに限定されるものではなく、他の質問（例えば、性別や年齢等を問う質問）の回答内容に基づいて、購買先進度のタイプを決めることとしてもよい。
【０１４１】
そして、第１比率算出部２０は、基準対象反応モニタの人数をカテゴリ別に集計する際、上記の参照ファイルが示す対応関係Ｔｓを参照して各基準対象反応モニタの購買先進度のタイプを特定し、その上で、基準対象反応モニタの人数をタイプ別に集計する。これにより、当該タイプ別の基準対象反応モニタの比率が第１比率として算出されることになり、結果として、図１９に示すようなタイプ別の基準対象反応モニタの人数比率をアンケート実施時期順に示した基準対象プロフィールのデータが生成されるようになる。図１９は、購買先進度タイプ別の基準対象反応モニタの比率を示した図である。
【０１４２】
同様に、第２比率算出部２１は、比較対象反応モニタの人数をカテゴリ別に集計する際、上記の対応関係Ｔｓを参照して各比較対象反応モニタの購買先進度のタイプを特定した上で、比較対象反応モニタの人数をタイプ別に集計する。これにより、タイプ別の比較対象反応モニタの比率が第２比率として算出され、結果として、タイプ別の比較対象反応モニタの人数比率をアンケート実施時期順に示す比較対象プロフィールのデータが生成されるようになる。
【０１４３】
以上のように第５の応用例では、モニタ人数の集計時に採用するカテゴリとして、モニタＭの属性に関する質問への回答内容を基に決定される「購買先進度のタイプ」が用いられている。このようにカテゴリにしては、モニタＭの属性に関する質問の回答内容から直接的に導き出せるものに限定されず、回答内容から間接的に導き出せるカテゴリを用いることとしてもよい。これにより、モニタ人数の集計方法のバリエーションが増え、結果として、第１パターンと類似する第２パターンをより多角的な観点で探索することが可能となる。
【０１４４】
（第６の応用例）
上記の実施形態では、各比較対象傾向の中から類似度合いの評価対象となる第２パターンを選定する際に、第１パターンと最も類似する第２パターンを一つのみ選定することとした。ただし、これに限定されるものではなく、ある比較対象傾向の中から、評価対象となる第２パターンを複数選定するケースが第６の応用例として考えられる。つまり、第６の応用例では、類似度合い評価部１８が、ある比較対象傾向の中から評価対象となる第２パターンを選定する際に複数の第２パターンを選定する。例えば、複数の比較対象傾向において、第１パターンと同様の挙動を示す第２パターンを複数含む比較対象傾向が存在する場合、類似度合い評価部１８は、当該比較対象傾向の中から上記複数の第２パターンを選定することとする。
【０１４５】
以上のように比較対象傾向の中から評価対象となる第２パターンを選定する際に位置の比較対象傾向の中から複数の第２パターンを選定すれば、選定の候補数が増えることになり、その結果、第１パターンと類似する第２パターンを網羅的に探索することが可能となる。
【符号の説明】
【０１４６】
１  本サーバ（調査結果解析用の装置）
１ａ  ＣＰＵ、１ｂ  ＲＯＭ、１ｃ  ＲＡＭ
１ｄ  通信用インタフェース
１ｅ  ハードディスクドライブ（記憶装置）
１ｆ  入力装置、１ｇ  出力装置
２  モニタ側端末
１０  操作受付部、１１  通信部、１２  データ集約部
１３  データ記憶部、１４  データ読み出し部
１５  基準対象傾向データ生成部
１６  比較対象傾向データ生成部
１７  パターン特定部、１８  類似度合い評価部
１９  変動傾向特定部、２０  第１比率算出部
２１  第２比率算出部、２２  一致度合い評価部
２３  表示用データ生成部
Ｓ  アンケート調査実施システム
Ｍ  モニタ、Ｐ  依頼主、ＶＲ  アンケート調査会社
ＮＴ  外部通信網
ｔｄ  指定期間、ｔｘ  対比期間
Ｔｓ  対応関係
【要約】
【課題】基準対象の動向を把握するための参考として相応しい比較対象をアンケートの回答結果に基づいて探索する。
【解決手段】アンケート結果解析用のコンピュータ１が、基準対象に対して肯定的な反応を回答した基準対象反応モニタの比率の変動傾向を示す基準対象傾向中、指定期間における第１変動パターンを特定、比較対象に対して肯定的な反応を回答した比較対象反応モニタの比率の変動傾向を示す比較対象傾向中、指定期間と同数のアンケート実施時期を含む対比期間における第２パターンを第１パターンと対比して両パターン間の類似度合いを評価、モニタ属性関連の質問に対する回答カテゴリ別の基準対象反応モニタ比率と類似度合いが所定条件を満たす第２パターンにおけるカテゴリ別の比較対象反応モニタ比率とをアンケート実施時期別に比較して両モニタ比率間の一致度合いを評価、一致度合いに応じた情報の表示用データを生成する。
【選択図】図７【図１】
0005600782.tif 000002
【図２】
0005600782.tif 000003
【図３】
0005600782.tif 000004
【図４】
0005600782.tif 000005
【図５】
0005600782.tif 000006
【図６】
0005600782.tif 000007
【図７】
0005600782.tif 000008
【図８】
0005600782.tif 000009
【図９】
0005600782.tif 000010
【図１０】
0005600782.tif 000011
【図１１】
0005600782.tif 000012
【図１２】
0005600782.tif 000013
【図１３】
0005600782.tif 000014
【図１４】
0005600782.tif 000015
【図１５】
0005600782.tif 000016
【図１６】
0005600782.tif 000017
【図１７】
0005600782.tif 000018
【図１８】
0005600782.tif 000019
【図１９】
0005600782.tif 000020
【図２０】
0005600782.tif 000021