(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
地理的に区画された複数のエリアであって、住居番号または地番より大きい粒度の町丁目単位の複数のエリアのそれぞれと、住民に関する属性が類似するエリアのグループであるエリアクラスタとの対応関係を保持するエリアクラスタ情報保持部と、
前記複数のエリアのうち回答者が居住するエリアを示す情報として町丁目レベルの情報を回答させる設問と、前記複数のエリアに亘り実施された広告の対象商品を回答者が認知しているか否かを回答させる調査項目の設問とを含む一方、回答者個人を特定可能なレベルの個人情報を回答させる設問は排除されたアンケートの結果を取得するアンケート取得部と、
前記アンケートの結果を参照し、前記エリアクラスタを単位として前記調査項目の設問に対する回答を集計することにより、前記エリアクラスタを単位とした前記広告の対象商品に対する認知の度合いを算出する集計処理部と、
前記エリアクラスタごとの住民属性による前記調査項目の設問に対する回答傾向を示す情報であって、前記エリアクラスタを単位とした前記広告の対象商品に対する認知の度合い示す情報を、前記広告の効果を示す情報として所定の装置へ出力する集計結果出力部と、
を備えることを特徴とする情報分析装置。
【請求項２】
前記広告の対象商品に対する認知の度合いが所定の基準未満であるエリアクラスタに属するエリアを、当該商品に関するエリア単位での販売促進イベントをさらに実施すべきエリアとして決定する販促エリア決定部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、データ処理技術に関し、特に、アンケートに対する回答情報を分析するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータに様々な情報を分析させることにより、ビジネスにおける有用な情報を得ようとする試みがなされている。本出願人は、以下の特許文献１において、商品の販売情報を分析して、ユーザの販売活動を支援するための情報を作成する技術を提案している。具体的には、商品の購入者が居住する地域（以下、「エリア」とも呼ぶ）に関し、住民の属性が類似する地域のグループ（以下、「エリアクラスタ」とも呼ぶ）に注目して、購入者が居住するエリアクラスタに基づいて販売情報を分析することにより、商品の販売者にとって有用な情報を作成する技術を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１６９６９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
企業では、消費者の考え方や生活環境を調査するために、消費者へのアンケートが実施される。このアンケートには、調査項目に対する回答傾向を回答者の属性に基づき分析するために、回答者の属性を記入させる項目が含まれることがある。この分析において回答者の詳細な属性が必要な場合、アンケートにおける設問数の増加、また、回答者の負担の増加を招くことがあった。
【０００５】
本発明は、こうした課題に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、アンケート結果の分析においてエリアクラスタの考え方を適用することにより、効率的なアンケートの実施を支援する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の情報分析装置は、地理的に区画された複数のエリアのそれぞれと、住民に関する属性が類似するエリアのグループであるエリアクラスタとの対応関係を保持するエリアクラスタ情報保持部と、複数のエリアのうち回答者が居住するエリアを示す情報と調査項目に対する回答とを含むアンケートの結果を取得するアンケート取得部と、アンケートの結果を参照し、エリアクラスタを単位として調査項目に対する回答を集計する集計処理部と、エリアクラスタごとの住民属性による調査項目に対する回答傾向として、エリアクラスタを単位とした集計の結果を外部装置へ出力する集計結果出力部と、を備える。
【０００７】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を装置、方法、システム、プログラム、プログラムを格納した記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、効率的なアンケートの実施を支援できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態である分析システムの構成を示す図である。
【図２】本実施の形態におけるネットアンケートのイメージを示す図である。
【図３】情報分析装置の機能構成を示すブロック図である。
【図４】エリアクラスタ情報のデータ構造を示す図である。
【図５】事前認知率、事後認知率、および広告効果の関係を示す図である。
【図６】情報分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】事前認知率、事後認知率、および広告効果の関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の実施の形態を説明する前に、まず概要を説明する。
様々な企業がマス媒体を用いて広告を実施している中、その広告による効果を定量的に把握することの重要性が高まってきている。そのため、広告対象商品に対する広告実施前の消費者の認知度（以下、「事前認知度」とも呼ぶ）と、広告実施後の消費者の認知度（以下、「事後認知度」ともよぶ）とを比較して、その増加分が広告の効果であると考えられることがある。この事前認知度および事後認知度を求めるために、広告対象商品の認知の有無を確認するためのアンケートが消費者に対して実施されることがある。
【００１１】
ところで広告対象商品には、購入が見込まれる主な顧客層（以下、「ターゲット顧客層」とも呼ぶ）が予め定められていることが多い。この顧客層は、広告等、販売促進イベントの主なターゲットであるともいえる。したがって、広告の効果を考える際には、ターゲット顧客層における商品認知度の向上度合いを把握することが重要である。
【００１２】
ターゲット顧客層の属性には、年齢・所得水準・居住環境・家族構成等、様々な要素が含まれる。したがって従来は、アンケートの回答者がターゲット顧客層か否かを判別するために、回答者の属性に関する多数の設問がアンケートに設定される必要があった。アンケートの設問数が増加する結果、回答者の負担を増大させ、また、アンケート結果の分析に要するコストを増大させることがあった。さらに、自身の詳細な属性を回答することに抵抗を感じる回答者もおり、十分な数の回答が集まらないこともあった。
【００１３】
そこで本実施の形態では、アンケート結果の分析においてエリアクラスタの考え方を適用した分析システムを提案する。この分析システムによれば、アンケートの回答者は、自身の属性として居住するエリアを町丁目レベルで回答すればよい。言い換えれば、住所や年収等、詳細な個人情報を回答する必要がない。それでありながら、アンケートの回答の分析においては、回答者の居住エリアが属するエリアクラスタと予め対応づけられた住民属性に基づき、ターゲット顧客層における商品認知度の向上度合いを把握できる。これにより、アンケートの設問数を増大させることなく、かつ、回答者の心理的な抵抗感を招くことなく、ターゲット顧客層に対する広告の効果を確認できる。
【００１４】
図１は、本発明の実施の形態である分析システム１００の構成を示す。分析システム１００では、ＬＡＮ・ＷＡＮ・インターネット等、公知の通信手段を含む通信網１６を介して、情報分析装置１０とアンケート実行装置１２とが接続される。また、分析システム１００は、通信網１６を介して、回答者端末１４で総称される第１の回答者端末１４ａ、第２の回答者端末１４ｂ、第３の回答者端末１４ｃと接続される。
【００１５】
アンケート実行装置１２は、ウェブサーバの機能を有し、アンケートのための設問が記載されたウェブページ（以下、「ネットアンケート」とも呼ぶ）を回答者端末１４のそれぞれへ送信する。そして、回答者によるネットアンケートへの回答情報を回答者端末１４から受信する。回答者端末１４は、ウェブブラウザを搭載した一般的なＰＣ端末である。
【００１６】
図２は、本実施の形態におけるネットアンケートのイメージを示す。同図の設問５０は、回答者の属性として、回答者が居住するエリアを「町丁目」のレベルで回答させるものである。この「町丁目」とは、○○１丁目、○○２丁目、字等、地理的に区画された地域単位である。このネットアンケートにおいて回答者の属性に関する設問は、回答者が居住する町丁目を回答させる設問のみである。すなわち、回答者の住居まで特定可能な設問や、年収や家族構成等の詳細な個人情報を回答させる設問は含まれない。設問５２は、アンケートにおける調査項目を回答させるものであり、ここではマス媒体を用いた広告の対象商品「△△△」（以下、「広告対象商品」とも呼ぶ）を回答者が認知しているか否かをラジオボタンにより選択させるものである。なお、マス媒体を用いた広告とは、エリアを限定せずに行われる広告であり、例えばテレビコマーシャル・ラジオコマーシャル・新聞広告・雑誌広告等である。
【００１７】
図１に戻り情報分析装置１０は、ネットアンケートに対する回答者による回答結果を分析する情報処理装置である。図３は、情報分析装置１０の機能構成を示すブロック図である。情報分析装置１０は、通信処理部２０と、表示制御部２２と、データ保持部２４と、データ処理部３０とを備える。
【００１８】
本明細書のブロック図において示される各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。例えば、図２の各機能ブロックは、ソフトウェアとして記録媒体に格納され、情報分析装置１０のハードディスクにインストールされ、情報分析装置１０のメインメモリに適宜読み出されてプロセッサにて実行されてもよい。
【００１９】
通信処理部２０は、通信網１６を介してアンケート実行装置１２との通信処理を実行する。表示制御部２２は、データ処理部３０から出力された表示用データをディスプレイへ送出して表示させる。以下において重複する記載は省略するが、データ処理部３０は、表示制御部２２を介して各種画像をディスプレイに表示させる。
【００２０】
データ保持部２４は、各種データを記憶するための記憶領域であり、エリアクラスタ情報保持部２６と集計結果保持部２８とを含む。集計結果保持部２８は、ネットアンケートがエリアクラスタ単位で集計された結果を保持する。エリアクラスタ情報保持部２６は、複数のエリアクラスタのそれぞれと、各エリアクラスタに属するエリアと、各エリアクラスタの住民属性とが対応づけられたエリアクラスタ情報を保持する。
【００２１】
図４は、エリアクラスタ情報のデータ構造を示す。同図の「エリアクラスタ」欄には、エリアクラスタの識別情報が設定される。「エリア」欄には、エリアクラスタに属する１以上のエリアが設定される。例えば、日本全国約１８万個の町丁目のそれぞれがエリアとして設定され、５０個程度のエリアクラスタのいずれかに分類されてもよい。「人口」欄には、エリアの人口が設定される。
【００２２】
「住民属性」欄には、エリアクラスタの住民属性が設定され、同一のエリアクラスタに属するエリアに共通して当てはまる住民属性が設定される。この住民属性には、各エリアクラスタについての人口統計学的な属性データを示すデモグラフィック属性と、各エリアクラスタの住人が有する価値観やライフスタイルといった人間心理にかかわる属性データを示すサイコグラフィック属性が含まれる。
【００２３】
デモグラフィック属性の例としては、「３０〜４０代の比較的小さな子供がいる核家族」、「収入が平均よりもやや高く、大学卒以上の人が多い」などがある。一方で、サイコグラフィック属性の例としては、「女性２０代について、ブランド・安全性・経済性を非常に重視するが、環境指向はほとんどない」、「女性３０代について、ブランドをやや重視し、環境指向である」などがある。つまり、エリアクラスタの住民属性は、エリアクラスタに居住する消費者像を示す情報であり、消費者の年齢、所得水準、職業、学歴、家族構成、生活環境、趣向、考え方等が含まれる。
【００２４】
「住民指標値」欄には、エリアクラスタの住民属性を指標化した住民指標値が設定される。住民指標値は、エリアクラスタの住民属性が複数種類の評価基準のそれぞれと適合する度合いを所定の評価関数により指標化した複数種類の指標値である。住民指標値の具体例としては、平均年収、平均世帯人数、世帯あたりの平均子供数、３０歳代割合、４０歳代割合等である。言い換えれば、住民指標値は、コンピュータによる計算処理のために、住民属性を複数種類の数値に変換したものであるといえる。
【００２５】
エリアクラスタ情報の作成方法の一例を説明する。エリアクラスタ情報の作成には、各エリアについての属性情報であって、公開された各種の統計情報と、独自の推計情報と、アンケートの結果情報を用いる。統計情報には、年代の比率、性別の比率、職業の比率、学歴比率等が含まれる。推計情報には、平均所得、平均資産、平均地価等が含まれる。アンケートの結果情報には、ライフスタイル、価値観、消費趣向等の回答結果が含まれる。定性的な情報は、所定の評価関数により指標値化する。図示しないエリアクラスタ情報作成部は、各エリアについて指標値化された各種属性情報を変量とするクラスタ分析により、各エリアをグループ分けする。なお、クラスタ分析に使用された各種指標値を住民指標値欄の値としてもよく、住民指標値欄の値に基づいて住民属性欄に設定すべきデータを人間の判断により設定してもよい。また、各エリアにおける各種商品の販売実績についてもクラスタ分析の変量としてもよい。
【００２６】
図３に戻りデータ処理部３０は、マス媒体を用いた広告の効果を可視化するために、アンケート実行装置１２において実行されたネットアンケートの分析処理を実行する。データ処理部３０は、アンケート取得部３２と、集計処理部３４と、集計結果出力部３６と、広告効果算出部３８と、エリア情報出力部４０とを含む。
【００２７】
アンケート取得部３２は、所定の入力装置を介してネットアンケートの集計要求をユーザから受け付けた際、ネットアンケートの実施日とその結果データとをアンケート実行装置１２から取得する。例えば、図２で示すネットアンケートが実施された場合、ネットアンケートの回答者ごとの結果データとして、設問５０への回答であるエリア回答情報と、設問５２への回答である商品認知回答情報とが対応づけられたデータを取得する。
【００２８】
集計処理部３４は、エリアクラスタ情報を参照して、ネットアンケートの結果データを、エリアクラスタを単位として集計する。本実施の形態の集計処理部３４は、この集計処理として、エリア回答情報に基づきそれぞれの結果データをエリアクラスタごとに分別し、商品認知回答情報に基づきエリアクラスタごとに広告対象商品を回答者が認知している割合（以下、「認知率」とも呼ぶ。）を算出する。具体的には、各エリアクラスタにおける結果データの総数に占める、商品を認知する旨の商品認知回答情報を含む結果データの割合を認知率として算出する。
【００２９】
集計結果出力部３６は、集計処理部３４におけるネットアンケートの集計結果、すなわちエリアクラスタごとの広告対象商品の認知率を、ネットアンケートの実施日と対応づけて集計結果保持部２８へ格納する。なお、集計結果出力部３６は、ネットアンケートの集計結果をディスプレイへ表示させてもよく、プリンタ等その他の出力装置へ出力してもよい。
【００３０】
広告効果算出部３８は、所定の入力装置を介して広告効果の算出要求をユーザから受け付けた際、集計結果保持部２８を参照して広告の効果を算出する。この算出要求では、事前認知率に適用すべきアンケートの実施日と、事後認知率に適用すべきアンケートの実施日とが指定される。広告効果算出部３８は、アンケートの実施日に応じて、各エリアクラスタにおける事前認知率および事後認知率を判別する。そして、事前認知率に対する事後認知率の増分を広告効果の指標値として算出する。広告効果算出部３８は、事前認知率、事後認知率、および広告効果の指標値とを対応づけてディスプレイに表示させる。
【００３１】
図５は、事前認知率、事後認知率、および広告効果の関係を示す。同図に示すように広告効果の指標値には、事前認知率（単位％、以下同様）に対する事後認知率（単位％、以下同様）の増分が設定される。広告効果算出部３８は、広告効果の算出要求に応じて図５の態様の画面を表示させてもよい。図５の広告効果を確認したユーザは、広告のターゲット顧客層がクラスタＤである場合、すなわちターゲット顧客層の住民属性とクラスタＤの住民属性が合致する場合、クラスタＤに対する広告効果が高いため、広告対象商品の認知度向上の観点から効果的な広告であったと判断できる。
【００３２】
図３に戻りエリア情報出力部４０は、所定の入力装置を介してエリア情報の提示要求をユーザから受け付けた際、その提示要求で指定されたエリアクラスタに属するエリアの情報をディスプレイに表示させる。例えば、指定されたエリアクラスタに属するエリアについて、その町丁目の一覧を表示させてもよい。また、所定の縮尺にて地図画像を表示させるとともに、その地図画像においてエリアに該当する箇所をハイライトして強調表示させる等、ユーザから視認されやすい態様で表示させてもよい。
【００３３】
以上の構成による動作を以下説明する。
図６は、情報分析装置１０の動作を示すフローチャートである。ネットアンケートの集計要求が受け付けられると（Ｓ１０のＹ）、アンケート取得部３２は、ネットアンケートの結果データをアンケート実行装置１２から取得する（Ｓ１２）。集計処理部３４は、エリアクラスタ情報を参照して、ネットアンケートの結果データをもとにエリアクラスタ単位で広告対象商品の認知率を算出する（Ｓ１４）。そして集計結果出力部３６は、エリアクラスタ単位で算出された広告対象商品の認知率を示すデータを集計結果保持部２８へ格納する。ネットアンケートの集計要求がなければ（Ｓ１０のＮ）、Ｓ１２およびＳ１４はスキップされる。
【００３４】
広告効果の出力要求が受け付けられると（Ｓ１６のＹ）、広告効果算出部３８は、集計結果保持部２８を参照し、エリアクラスタのそれぞれについて、事前認知率および事後認知率にしたがって広告効果の指標値を算出してディスプレイに表示させる（Ｓ１８）。広告効果の出力要求がなければ（Ｓ１６のＮ）、Ｓ１８はスキップされる。エリア情報の出力要求が受け付けられると（Ｓ２０のＹ）、エリア情報出力部４０は、その出力要求で指定されたエリアクラスタに属するエリアの情報をディスプレイに表示させる（Ｓ２２）。エリア情報の出力要求がなければ（Ｓ２０のＮ）、Ｓ２２はスキップされる。
【００３５】
本実施の形態の情報分析装置１０によれば、アンケートにおいて回答者の属性に関する設問数を低減させつつも、エリアクラスタに基づき回答を集計することにより、エリアクラスタに対応づけられた住民属性（すなわち回答者の属性）による回答傾向を可視化できる。言い換えれば、回答者の属性に関する設問は、回答者が居住する町丁目を回答させるものだけであっても、その町丁目に対応するエリアクラスタの住民属性によって、回答者に自身の詳細な属性を回答させた場合と同等の分析を実現する。これにより、回答者の負担が軽減されるとともに、詳細な個人情報を回答する必要がないため、その回答に対して回答者が抱く抵抗感も低減できる。さらに、回答者は自身が特定されてしまう詳細な個人情報を開示する必要がないため、調査項目に対して正直な回答がなされることも期待できる。さらにまた、回答者の居住エリアに応じてエリアクラスタが直接特定されるため、複数の設問に亘って段階的に回答者をグループ分けする場合よりも処理が簡略化され、アンケートの分析処理に要するコストも低減される。
【００３６】
また情報分析装置１０によれば、マス媒体を用いた広告の効果がエリアクラスタごとに定量的に提示される。これにより、ターゲット顧客層に対して効果的な広告であったか否かをユーザが直観的に把握しやすくなり、広告の見直し等、広告戦略のブラッシュアップを行いやすくなる。
【００３７】
さらに情報分析装置１０によれば、ユーザが指定するエリアクラスタに属するエリアの情報がユーザに提示される。これにより、ユーザは、ターゲット顧客層が居住するエリアを把握でき、そのエリアにおいてイベントや展示会を行う等、エリアローカル（エリア限定）での販売促進施策を立案しやすくなる。すなわち、情報分析装置１０によれば、ターゲット顧客層に対するマス媒体を用いた販売促進イベントと、エリア単位での販売促進イベントとを適切に組み合わせた広告戦略の立案を支援できる。
【００３８】
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以下変形例を示す。
【００３９】
第１の変形例を説明する。ネットアンケートの集計要求においてユーザから集計条件が指定されてもよく、集計処理部３４は、その集計条件にしたがってエリアクラスタごとの集計処理を実行してもよい。例えば、関東地方と関東以外の地方を別に集計するという条件であった場合、集計処理部３４は、関東地方のエリアがエリア回答情報で指定された結果データをエリアクラスタごとに集計して関東地方における認知率を算出する。それとともに、関東以外の地方におけるエリアがエリア回答情報で指定された結果データをエリアクラスタごとに集計して関東以外の地方における認知率を算出する。
【００４０】
同様に広告効果の算出要求においてユーザから算出条件が指定されてもよく、広告効果算出部３８は、その算出条件にしたがってエリアクラスタごとの広告効果を算出してもよい。例えば、関東地方と関東以外の地方とのそれぞれにおける広告効果を別に算出するという条件であった場合、広告効果算出部３８は、関東地方における事前認知率と事後認知率とに基づき、関東地方におけるエリアクラスタごとの広告効果を算出する。それとともに、関東以外の地方における事前認知率と事後認知率とに基づき、関東以外の地方におけるエリアクラスタごとの広告効果を算出する。広告効果算出部３８は、それぞれの地方における広告効果を表示させる。
【００４１】
本変形例は、地方ごとに異なる種類の広告が行われた際に、各種類の広告による効果を把握する際に好適である。ここでは、ある広告対象商品に関して、関東地方ではＴＶコマーシャルと新聞広告との両方が行われ、関東以外の地方ではＴＶコマーシャルだけが行われたこととする。図７は、事前認知率、事後認知率、および広告効果の関係を示す。同図において、関東以外の地方における広告効果、すなわち関東以外の地方における認知率の増分は、ＴＶコマーシャル単独の効果である。その一方で、関東地方における広告効果、すなわち関東地方における認知率の増分は、ＴＶコマーシャルの効果と新聞広告の効果との合計である。したがって、関東以外の地方における広告効果に対する、関東地方における広告効果の増分が新聞広告の効果であると考えることができる。
【００４２】
ユーザは図７に示す広告効果を確認することによって、ＴＶコマーシャルはターゲット顧客層であるクラスタＤに対して効果的なものであったと判断できる。その一方で、新聞広告は、ターゲット顧客層への訴求が弱く、むしろクラスタＣに対して効果的なものであったと判断できる。したがって、ＴＶコマーシャルは継続させつつ、新聞広告は見直しを行う等、ユーザによる広告戦略のブラッシュアップを支援できる。なお、広告効果算出部３８は、図７の「広告効果（広告種類別）」についても、上記アルゴリズムにしたがって自動的に算出・表示してもよいことはもちろんである。
【００４３】
第２の変形例を説明する。エリア情報出力部４０は、販売促進イベントを行うべきエリアの提示要求を受け付けた際、マス媒体を用いた広告の対象商品に関する認知率、および／または、その広告効果が所定の状態であるエリアクラスタを判別してもよい。そして、そのエリアクラスタに属するエリアを、その広告対象商品に関するエリア単位（すなわちエリアローカル、エリア限定）での販売促進イベント、例えば展示会等を行うべき推奨エリアとして決定し、ユーザに提示してもよい。
【００４４】
例えば、認知率や広告効果が所定の閾値未満、または、相対的に低いエリアクラスタに属するエリアを販売促進イベントの実行エリアとして推奨する場合を考える。この場合、マス媒体を用いた広告では効果が薄い消費者が居住するエリアクラスタについて、そこでの商品認知度合いをエリアローカルでの販売促進イベントにより補完することができる。
【００４５】
また、認知率や広告効果が所定の閾値以上、または、相対的に高いエリアクラスタに属するエリアを販売促進イベントの実行エリアとして推奨する場合を考える。この場合、マス媒体を用いた広告により商品の認知度が向上しているエリアを推奨することになるため、エリアローカルでの販売促進イベントにより、その商品の販売可能性をさらに高めることができる。なお、本変形例での閾値は、企業の知見や、分析システム１００を用いた実験に基づき適切な値が決定されてよい。
【００４６】
第３の変形例を説明する。上述の実施の形態におけるアンケートは、広告対象商品に関する認知の有無を調査項目とするネットアンケートであったが、その態様に制限されるものではない。変形例として、様々な商品に対する好感度、消費者の趣向や考え方等を調査項目とするアンケートであってもよい。ただし、その分析において、回答者の属性にしたがって回答を分類すべきアンケートであることが好ましい。また、ネットアンケートに限らず、紙媒体によるアンケートでもよいのはもちろんである。その場合、情報分析装置１０は、スキャナやＯＣＲ装置等を介して、アンケート用紙からその回答情報を電子的なデータとして取得してもよい。
【００４７】
上述した実施の形態および変形例の任意の組み合わせもまた本発明の実施の形態として有用である。組み合わせによって生じる新たな実施の形態は、組み合わされる実施の形態および変形例それぞれの効果をあわせもつ。
【００４８】
請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、実施の形態および変形例において示された各構成要素の単体もしくはそれらの連携によって実現されることも当業者には理解されるところである。
【符号の説明】
【００４９】
１０  情報分析装置、  １２  アンケート実行装置、  １４  回答者端末、  ２６  エリアクラスタ情報保持部、  ２８  集計結果保持部、  ３２  アンケート取得部、  ３４  集計処理部、  ３６  集計結果出力部、  ３８  広告効果算出部、  ４０  エリア情報出力部、  １００  分析システム。
【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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