(57)【要約】【課題】時間経過に伴う調査対象の事象の変化の要因を特定することができる分析方法及び装置を提供する。【解決手段】複数の事象間の因果関係を示す構造データと、因果関係のある任意の２つの事象間について当該任意の２つの事象間の因果関係の強さを示す情報を含む、時系列な第１の因果モデルと第２の因果モデルを生成し、第１の事象と因果関係のある各事象について、第１及び第２の因果モデル間で、第１の事象との因果関係の強さの変化量及び当該各事象の起こる確率の変化量を算出し、第１の事象と因果関係のある事象のうち因果関係の強さの変化量が予め定められた閾値以上である事象と第１の事象との因果関係の強さの変化、及び第１の事象と因果関係のある事象のうち確率の変化量が予め定められた閾値以上である事象の変化を、第１及び第２の因果モデル間での第１の事象の変化の要因として特定する。【選択図】      図１
2006127059.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の時点における複数の事象に関する第１入力データと、前記第１の時点よりも後の第２の時点における前記複数の事象に関する第２入力データを入力する手段と、
前記複数の事象のうち、調査対象の事象と、これと因果関係があるかを分析する他の各事象との関係を示す構造データを入力する手段と、
前記第１入力データと前記構造データを用いて、前記調査対象の事象と前記各事象との間の因果関係の強度を示す第１強度情報を演算する手段と、
前記第２入力データと前記構造データを用いて、前記調査対象の事象と前記各事象との間の因果関係の強さを示す第２強度情報を演算する手段と、
前記各事象について前記第１及び第２強度情報を用いて、前記第１の時点と前記第２の時点との間で、前記調査対象の事象との因果関係の強度の変化量及び前記各事象の起こる確率の変化量を算出する算出手段と、
前記他の各事象のうち、前記因果関係の強度情報の変化量が第１の閾値以上である事象と前記調査対象の事象との因果関係の強度の変化を、前記第１の時点と前記第２の時点との間での前記調査対象の事象の変化の要因として特定する第１の要因特定手段と、
前記他の各事象のうち、前記事象の起こる確率の変化量が第２の閾値以上である事象の変化を、前記第１の時点と前記第２の時点との間での前記調査対象の事象の変化の要因として特定する第２の要因特定手段と、
を具備したことを特徴とする事象分析装置。
【請求項２】
複数の事象間の因果関係を示す構造データと、因果関係のある任意の２つの事象間について当該任意の２つの事象間の因果関係の強さを示す情報を含む、時系列な第１の因果モデルと第２の因果モデルを生成する生成手段と、
前記第１及び第２の因果モデルを記憶する記憶手段と、
前記複数の事象のうちの１つである第１の事象と因果関係のある各事象について、前記第１及び第２の因果モデル間で、当該第１の事象との因果関係の強さの変化量及び当該各事象の起こる確率の変化量を算出する算出手段と、
前記第１の事象と因果関係のある事象のうち前記因果関係の強さの変化量が予め定められた閾値以上である事象と当該第１の事象との因果関係の強さの変化、及び当該第１の事象と因果関係のある事象のうち前記確率の変化量が予め定められた閾値以上である事象の変化を、前記第１及び第２の因果モデル間での前記第１の事象の変化の要因として特定する要因特定手段と、
を具備したことを特徴とする事象分析装置。
【請求項３】
前記任意の２つの事象間の因果関係の強さを示す情報は、当該任意の２つの事象のうちの一方の事象の中で他方の事象の起こる条件付き確率であり、
前記生成手段は、前記任意の２つの事象間について前記条件付き確率を算出する手段を含む請求項２記載の事象分析装置。
【請求項４】
前記算出手段は、前記第１及び第２の因果モデル間で、前記第１の事象と因果関係のある事象の中で当該第１の事象の起こる条件付き確率の変化量を算出することにより、当該事象と前記第１の事象との因果関係の強さの変化量を求める請求項３記載の事象分析装置。
【請求項５】
複数の事象間の因果関係を示す構造データと、因果関係のある任意の２つの事象間について当該任意の２つの事象間の因果関係の強さを示す情報を含む、時系列な第１の因果モデルと第２の因果モデルを生成する生成ステップと、
前記第１及び第２の因果モデルを記憶手段に記憶するステップと、
前記複数の事象の中から調査対象の事象を１つ選択する選択ステップと、
前記調査対象と因果関係のある各事象について、前記第１及び第２の因果モデル間で、当該調査対象との因果関係の強さの変化量及び当該各事象の起こる確率の変化量を算出する算出ステップと、
前記調査対象と因果関係のある事象のうち前記因果関係の強さの変化量が予め定められた閾値以上である事象と当該調査対象との因果関係の強さの変化、及び前記調査対象と因果関係のある事象のうち前記確率の変化量が予め定められた閾値以上である事象の変化を、前記第１及び第２の因果モデル間での前記調査対象の変化の要因として特定する要因特定ステップと、
を含む事象分析方法。
【請求項６】
前記選択ステップは、前記要因特定ステップで前記調査対象の変化の要因として特定された、前記確率の変化量が予め定められた閾値以上の第１の事象に、当該第１の事象の変化の要因となり得る因果関係のある事象が存在するとき、当該第１の事象を前記調査対象として選択する請求項５記載の事象分析方法。
【請求項７】
前記任意の２つの事象間の因果関係の強さを示す情報は、当該任意の２つの事象のうちの一方の事象の中で他方の事象の起こる条件付き確率であり、
前記生成ステップは、前記任意の２つの事象間について前記条件付き確率を算出するステップを含む請求項５記載の事象分析方法。
【請求項８】
前記算出ステップは、前記第１及び第２の因果モデル間で、前記調査対象と因果関係のある事象の中で当該調査対象の起こる条件付き確率の変化量を算出することにより、当該事象と前記調査対象との因果関係の強さの変化量を求める請求項７記載の事象分析方法。
【請求項９】
コンピュータに、
複数の事象間の因果関係を示す構造データと、因果関係のある任意の２つの事象間について当該任意の２つの事象間の因果関係の強さを示す情報を含む、時系列な第１の因果モデルと第２の因果モデルを生成する生成ステップと、
前記第１及び第２の因果モデルを記憶手段に記憶するステップと、
前記複数の事象の中から調査対象の事象を１つ選択する選択ステップと、
前記調査対象と因果関係のある各事象について、前記第１及び第２の因果モデル間で、当該調査対象との因果関係の強さの変化量及び当該各事象の起こる確率の変化量を算出する算出ステップと、
前記調査対象と因果関係のある事象のうち前記因果関係の強さの変化量が予め定められた閾値以上である事象と当該調査対象との因果関係の強さの変化、及び前記調査対象と因果関係のある事象のうち前記確率の変化量が予め定められた閾値以上である事象の変化を、前記第１及び第２の因果モデル間での前記調査対象の変化の要因として特定する要因特定ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項１０】
前記選択ステップは、前記要因特定ステップで前記調査対象の変化の要因として特定された、前記確率の変化量が予め定められた閾値以上の第１の事象に、当該第１の事象の変化の要因となり得る因果関係のある事象が存在するとき、当該第１の事象を前記調査対象として選択する請求項９記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象の変化やその変化の要因の分析が可能であり、マーケティングにおいて実施されている継続的なアンケート調査(紙、電子媒体など)に対して適用すれば商品のトレンドの分析、商品購買層の変化の分析などへの応用が期待される。
【背景技術】
【０００２】
時系列的な対象の変化の分析には代表的な分析手法が存在する。ひとつには、回答の頻度数、全体に対する割合を計算し比較することによって、時間的な経過に伴う調査対象の変化を観測する方法がある（例えば、非特許文献１参照）。しかし、この非特許文献１に記載されている、回答の頻度数、全体に対する割合を計算し比較することによって、時間的な経過に伴う調査対象の変化を観測する方法は、対象の変化の様子を明らかにするため、すべての事象の組合せを計算しなければならない。従って、データ量が大きい場合には膨大な時間を要するし、データから得られない潜在変数に相当する対象の変化は扱えない。
【０００３】
また一方で、相関ルールも広く用いられている。各時間ごとに起こる事象の組合せのうち評価尺度にかなうものを抽出することによって、対象やそれらの相関関係の変化を時系列的に検証することが可能である（例えば、非特許文献２参照）。頻度の高い事象を相関ルールとして抽出する方法を用いれば、相関の高い事象が明らかになる。これは継続的なアンケート調査において、ある時点での対象間の相関の様子や時系列的に相関関係がどのように変化したのかが明らかになる。
【０００４】
例えば、消費者の購買商品データに対して上記相関ルールを用いた手法を適用して、「男性」が「ビール」を購入する確率が高いということがデータから明らかになったとする。同様の手法を継続的なアンケート調査に適用すれば、時系列的に「男性」が「ビール」を購入する確率がどのように変化したのかを分析することができる。しかしこれは相関の高さは明らかになるが、相関の高い事象間の因果関係までは分からないので、継続的なデータに対する対象間の因果間関係がどのように変化したのかを明らかにすることはできない。
【非特許文献１】後藤秀夫: 市場調査ケーススタディ改訂新版(株) 日本マーケティング教育センター, (1996)
【非特許文献２】R.Agrawal, T.Imielinski, and A.Swami: Mining association rules between sets of items in large databases. In Proc. ACM-SIGMOD Int. Conf. Management of Data, p.207-216, (1993).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように、従来は、時間経過に伴う調査対象の事象の変化や、事象間の相関の高さを求めることはできても、調査対象の事象と他の事象との因果関係の時間経過に伴う変化の要因を特定することができないという問題点があった。
【０００６】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑み、時間経過に伴う調査対象の事象の変化の要因を特定することができる事象分析方法及び装置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】
【０００７】
本発明は、（ａ）複数の事象間の因果関係を示す構造データと、因果関係のある任意の２つの事象間について当該任意の２つの事象間の因果関係の強さを示す情報を含む、時系列な第１の因果モデルと第２の因果モデルを生成し、（ｂ）前記第１及び第２の因果モデルを記憶手段に記憶し、（ｃ）前記複数の事象のうちの１つである第１の事象と因果関係のある各事象について、前記第１及び第２の因果モデル間で、当該第１の事象との因果関係の強さの変化量及び当該各事象の起こる確率の変化量を算出し、（ｄ）前記第１の事象と因果関係のある事象のうち前記因果関係の強さの変化量が予め定められた閾値以上である事象と当該第１の事象との因果関係の強さの変化、及び当該第１の事象と因果関係のある事象のうち前記確率の変化量が予め定められた閾値以上である事象の変化を、前記第１及び第２の因果モデル間での前記第１の事象の変化の要因として特定する。
【発明の効果】
【０００８】
時間経過に伴う調査対象の事象の変化の要因を特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１０】
まず、本実施形態に係る分析手法の概略を説明する。
【００１１】
本実施形態に係る分析方法は、調査対象の事象の時間経過に伴う変化の主な要因を探索するためのものである。そのために、まず、各時点において、ベイジアンネットワーク構造を用いて、調査対象の事象とそれをとりまく他の事象との因果関係を示す因果モデルを生成する。そして、この時系列な複数の因果モデルに基づき、時間経過に伴う、調査対象の事象と他の事象との因果関係の強さの変化や当該他の事象そのもの変化を効率よく探索して、調査対象の事象の時間経過に伴う変化の主な要因を特定するものである。
【００１２】
なお、ここでは、消費者の消費行動を例にとり、消費者の購買結果の時間経過に伴う変化の要因となる事象を探索する場合を例により説明する。具体的には、因果モデルとして消費者行動モデルを生成し、消費者動向調査アンケート及びその回答データに基づきこの消費者行動モデルを構築する場合について説明する。
【００１３】
図２は、消費者動向調査アンケートの一例を示したもので、アンケートの設問の例を示したものである。図３は、図２のアンケートの各設問に対する回答データを集計結果の一例を示すテーブルである。なお、図３のテーブルでは、図２の各設問（例えば、設問１〜６）のそれぞれを、Ｑ１〜Ｑ６と表している。
【００１４】
図２に示すアンケートは、どのような特徴を有する消費者がどのような要因で、Ｔ社製ＰＣの購入するか否かを調査するためのものである。
【００１５】
図３からは、例えば「回答者ＩＤ＝１」の回答者は、「ＰＣ購買時に耐久性を重視し（質Ｑ４）、値段が高くても商品を購入し（Ｑ３）、人からかっこよいと思われたい（Ｑ５）、２０歳代（Ｑ２）の女性（Ｑ２）であり、Ｔ社製ＰＣを購入した（Ｑ６）」と回答していることが分かる。
【００１６】
図１は、本実施形態に係る分析装置の構成例を示したもので、モデル構造入力部１、演算部２、変化・要因分析部３、結果生成部４、結果表示部５、構造データ記憶部１０、モデル記憶部１１、アンケート回答データ記憶部１２を有する。
【００１７】
モデル構造入力部１は、例えば、図４に示すような消費者行動モデルの構造データを入力するためのものである。モデル構造入力部１から入力された構造データは、構造データ記憶部１０に記憶される。
【００１８】
図４に示す構造データは、図２のアンケートの各設問から得られる消費者の地位、性別年齢などの各消費者情報に対応するノードＮ１、Ｎ２、デザイン、耐久性、価格などの消費者の各購買要因に対応するノードＮ３、Ｎ４、「Ｔ社製ＰＣを購入」に関する事象に対応するノードＮ５を含む階層構造を有し、この階層構造の最上位は、消費者情報に対応するノードＮ１、Ｎ２であり、最下位はノードＮ５となっている。そして、階層構造で上位層ノードから下位層のノードへのアーク（矢印）により、これらノード間の依存関係、因果関係を示している。
【００１９】
構造データ上の各ノードは、確率変数に対応する。すなわち、図４では、「ｉｎｎｏｖａｔｅｒ（市場リーダ層）」、「ｇｅｎｄｅｒ（性別）」、「ｄｅｓｉｇｎ（デザイン重視）」、「ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ（耐久性を重視）」、「ＢｕｙＴ（Ｔ社性のＰＣ購入）」などの確率変数を、各ノードＮ１〜Ｎ５に割り当てている。
【００２０】
演算部２は、構造データ記憶部１０に記憶された、図４に示した構造データと、図２に示したアンケートに対する回答データの集計結果を示す図３に示したようなテーブルとを基に、上記構造上の各ノードに対応する事象の起こる確率を算出する。また、上記構造データ上のアークにより接続された依存関係・因果関係のある上位層及び下位層の２つのノード間で、上位層のノードに対応する事象が起こるという条件の下で下位層のノードに対応する事象が起こる確率、すなわち、当該２つのノードのそれぞれに対応する事象間の依存関係の強さ（強度）を示す条件付き確率を算出する。
【００２１】
演算部２で、構造データ上の各アークについて、上記のような条件付き確率が算出されると、図５に示すような、確率変数の割り当てられた複数のノードと、各ノードに対応する事象間の依存関係を示すアークと、各アークに対し演算部２で算出された当該確率変数間の依存関係の強度を示す条件付き確率を含む消費者行動モデル（ベイジアンネットワーク）が得られる。図５に示すような消費者行動モデルはモデル記憶部１１に記憶される。
【００２２】
図５に示す消費者行動モデルでは、各ノードに対応する状態について、アークにより結ばれた当該ノードの上位層のノード（親ノード）に対応する状態との間で算出された条件付き確率の値が含まれている。
【００２３】
ここで、図４、図５を参照して、演算部２の演算処理について具体的に説明する。
【００２４】
例えば、図４の消費者構造モデルの「ｇｅｎｄｅｒ」という確率変数の割り当てられたノードＮ２に着目すると、この確率変数には、「男性」に対応する「Ｍ」と、「女性」に対応する「Ｆ」という２つの値をとり、「男性」という事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ」と「女性」という事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ」をもつ。また、ノードＮ２には、アークにより結ばれた親ノードは存在しないが、子ノードとして「ｄｅｓｉｇｎ」ノードと「ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ」ノードがアークにより結ばれている。すなわち、ノードＮ２の事象が起こる要因となり得る依存関係・因果関係のある事象は存在しないので、図３のテーブルから、設問１について、自分は男性であると回答した人数を回答者の総数で除することにより、回答者が男性である確率Ｐ（ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ）を求める。例えば「１／２」であるとする。同様に、消費者が女性である確率Ｐ（ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ）は例えば「１／２」となる。ノードＮ２の場合、この確率変数と依存関係にある親ノードは存在しないから条件付き確率は算出されない。
【００２５】
図４の消費者構造モデルの「ｄｅｓｉｇｎ」という確率変数の割り当てられたノードＮ３に着目すると、この確率変数には、「デザイン重視」に対応する「１」と、「デザインを重視しない」に対応する「０」という２つの値をとり得る。そして、このノードＮ３の親ノードは「ｇｅｎｄｅｒ」ノードＮ２であり、「ＢｕｙＴ」ノードＮ５が子ノードである。図３のテーブルから、回答者が「男性」でありかつ「デザイン重視」であると回答した人数を回答者の総数で除することにより、消費者が「男性」でありしかも「デザイン重視」である確率Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝１、ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ）を求める。そして、「男性」のなかで「デザイン重視」である消費者の確率を示す条件付き確率Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝１｜ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ）＝Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝１、ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ）／Ｐ（ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ）を算出して、例えば「０．３」を得る。
【００２６】
同様に、「男性」のなかで「デザインを重視しない」消費者の確率を示す条件付き確率Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝０｜ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ）、「女性」のなかで「デザイン重視」である消費者の確率を示す条件付き確率Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝１｜ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ）、「女性」のなかで「デザインを重視しない」消費者の確率を示す条件付き確率Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝０｜ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ）をそれぞれ求める。
【００２７】
図４の消費者構造モデルの「ＢｕｙＴ」ノードＮ５に着目すると、この確率変数には、「Ｔ社製ＰＣを購入した」という事象に対応する「１」と、「Ｔ社製ＰＣを購入しない」という事象に対応する「０」という２つの値をとり得る。そして、このノードＮ５の親ノードには、「ｄｅｓｉｇｎ」ノードＮ３、「ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ」ノードＮ４があり、子ノードはない。
【００２８】
親ノード「ｄｅｓｉｇｎ」ノードＮ３の事象及び「ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ」ノードＮ４の事象とノードＮ５との間の因果関係の強さ、すなわち、条件付き確率を算出する。まず、図３のテーブルから、「デザイン重視」かつ「耐久性重視」かつ「Ｔ社製ＰＣを購入しない」と回答した人数を回答者の総数で除することにより、消費者が「デザイン重視」かつ「耐久性重視」かつ「Ｔ社製ＰＣを購入しない」確率Ｐ（ＢｕｙＴ＝０、ｄｅｓｉｇｎ＝１、ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝１）を求める。次に、図３のテーブルから、「デザイン重視」かつ「耐久性重視」であると回答した人数を回答者の総数で除算して、消費者が「デザイン重視」かつ「耐久性重視」である確率Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝１、ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝１）を求める。そして、「デザイン重視」かつ「耐久性重視」の消費者のなかで「Ｔ社製ＰＣを購入しない」消費者の確率を示す条件付き確率（ＢｕｙＴ＝０｜ｄｅｓｉｇｎ＝１，ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝１）＝Ｐ（ＢｕｙＴ＝０、ｄｅｓｉｇｎ＝１、ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝１）／Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝１、ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝１）を算出して、例えば「０．９」を得る。
【００２９】
同様にして、「デザインを重視しない」かつ「耐久性を重視しない」の消費者のなかで「Ｔ社製ＰＣを購入しない」消費者の確率を示す条件付き確率（ＢｕｙＴ＝０｜ｄｅｓｉｇｎ＝０，ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝０）、「デザイン重視」かつ「耐久性を重視しない」の消費者のなかで「Ｔ社製ＰＣを購入しない」消費者の確率を示す条件付き確率（ＢｕｙＴ＝０｜ｄｅｓｉｇｎ＝１，ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝０）、「デザインを重視しない」かつ「耐久性重視」の消費者のなかで「Ｔ社製ＰＣを購入しない」消費者の確率を示す条件付き確率（ＢｕｙＴ＝０｜ｄｅｓｉｇｎ＝０，ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝１）、「デザインを重視しない」かつ「耐久性を重視しない」の消費者のなかで「Ｔ社製ＰＣを購入する」消費者の確率を示す条件付き確率（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝０，ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝０）、「デザイン重視」かつ「耐久性を重視しない」の消費者のなかで「Ｔ社製ＰＣを購入する」消費者の確率を示す条件付き確率（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１，ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝０）、「デザインを重視しない」かつ「耐久性重視」の消費者のなかで「Ｔ社製ＰＣを購入する」消費者の確率を示す条件付き確率（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝０，ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝１）、「デザイン重視」かつ「耐久性重視」の消費者のなかで「Ｔ社製ＰＣを購入する」消費者の確率を示す条件付き確率（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１，ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝１）を算出する。
【００３０】
図５に示す消費者構造モデルには、以上のような演算部２での算出結果が含まれている。なお、図５では省略されているが、各確率変数の各値に対応する事象の生起確率も、消費者行動モデルに含まれていてもよい。
【００３１】
モデル記憶部１１には、年度別に、図２に示したアンケートの回答データを基に生成された図５に示すような消費者行動モデルが記憶されている。なお、消費者行動モデルの各数値は、上記のようなアンケートに基づく計算方法によらず、任意の値を設定するなど、他の方法を用いてもよい。
【００３２】
図１の説明にもどり、変化・要因分析部３は、モデル記憶部１１に記憶された年度別の消費者行動モデルを基に、調査対象の事象の時間経過に伴う変化の主な要因を探索し、その結果を示すデータを結果生成部４で生成して、結果表示部５に表示する。
【００３３】
次に、図６に示すフローチャートを参照して、図１の分析装置の処理動作について説明する。
【００３４】
まず、モデル構造入力部１から、例えば、図４に示すような消費者行動モデルの構造データを入力する。モデル構造入力部１から入力された構造データは、構造データ記憶部１０に記憶される（ステップＳ１）。
【００３５】
なお、ここでは、各確率変数（各ノード）と確率変数間の依存関係を含む図４に示すような構造データをユーザが入力する場合を説明するが、この場合に限らず、例えば、アンケート回答データ記憶部１２に記憶されている回答データの集計結果から、例えば、ＭＤＬ（Minimum Description length Principle）基準などの評価尺度を用いて、各確率変数や確率変数間の依存関係を算出して、図４に示すような構造データを生成するようにしてもよい。
【００３６】
次に、演算部２は、構造データ記憶部１０に記憶された、図４に示した構造データと、図２に示したアンケートに対する年度別の回答データの集計結果を示す図３に示したようなテーブルとを基に、上記構造上の各ノードに対応する各事象について、当該ノードと依存関係・因果関係のあるノードの各事象との間で条件付き確率を算出して、年度別に、図５の消費者行動モデルを生成する（ステップＳ２）。生成された各年度の消費者行動モデルは、モデル記憶部１１に記憶される。
【００３７】
次に、変化・要因分析部３は、年度別の消費者行動モデルを基に、図７に示す処理を行って、調査対象の事象の変化に関係の深い要因を探索する（ステップＳ３）。変化・要因分析部３では、消費者行動モデル上の確率変数間の因果関係に従い確率推論を実施することにより、調査対象の事象の変化に関係の深い要因を探索する。この時、消費者行動モデルに適用する確率推論手法は何であってもかまわない。例えば、Message-Passingアルゴリズム（Pearl, J.: Fusion, Propagation, and Structuring in Belief Networks, Artificial Intelligence, Vol.29, (1986)）や、logic sampling法（Henrion, M.: Propagation of uncertainty by probabilistic logic sampling in Bayes’ networks, In J. F. Lemmer & L. N. Kanal (Eds.), Uncertainty in Artificial Intelligence, (1988)）など様々な手法が存在する。
【００３８】
変化・要因分析部３での得られた分析結果を示すデータを結果生成部４で生成して、結果表示部５に表示する（ステップＳ４）。
【００３９】
次に、図７に示すフローチャートを参照して、変化・要因分析部３の処理動作について説明する。
【００４０】
調査対象の事象は、確率変数ＢｕｙＴの値が「１」であるときの事象、すなわち「Ｔ社製ＰＣを購入した」という事象である場合を例にとり説明する。
【００４１】
また、モデル記憶部１１に記憶された、２０００年と２００２年度における消費者行動モデルを処理対象とする場合を例により説明する。すなわち、ここでは、Ｔ社製のＰＣの購入状況が２０００年と２００２年ではどの程度変化したのかを調べるものとする。
【００４２】
変化・要因分析部３は、まず、モデル記憶部１１に記憶された消費者行動モデルのなかから、調査対象の事象を選択する。最初の調査対象の事象は、予めユーザにより指定された事象「ＢｕｙＴ＝１」であるとする。
【００４３】
まず、２０００年の消費者行動モデルから、確率変数「ＢｕｙＴ」の値が「１」である事象（事象「ＢｕｙＴ＝１」）の生起確率Ｐ（ＢｕｙＴ＝１）を求め、２００２年の消費者行動モデルから、事象「ＢｕｙＴ＝１」の生起確率Ｐ´（ＢｕｙＴ＝１）を求める。そして、両者の差分ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１）を次式（１）から算出する（ステップＳ１１）。
【００４４】
ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１）＝Ｐ´（ＢｕｙＴ＝１）−Ｐ（ＢｕｙＴ＝１）      …（１）
差分ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１）が、２０００年から２００２年までの事象「ＢｕｙＴ＝１」の変化量を示している。
【００４５】
そして、差分ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１）を「増加」と判定するための予め定められた第１の閾値と、「減少」と判定するための第２の閾値とを比較して、調査対象の事象が変化したか否か（増加／減少）を判定する（ステップＳ１２）。すなわち、当該差分が第１の閾値以上あるいは当該第１の閾値を超えるときには「増加」と判定し、当該差分が第２の閾値以下あるいは当該第２の閾値未満であるときには「減少」と判定する。なお、「増加」／「減少」の判定方法は、上記方法に限らず、例えば、対数尤度を利用してもよい。
【００４６】
差分ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１）が「増加」あるいは「減少」と判定された場合、すなわち、事象「ＢｕｙＴ＝１」に変化があると判定された場合には、この変化の要因を探索すべく、ステップＳ１３へ進む。一方、差分ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１）に変化がない場合には、ここで当該調査対象の事象に対する探索を終了する。
【００４７】
事象「ＢｕｙＴ＝１」は、ノードＮ５の事象であり、ノードＮ５の親ノードは、ノードＮ３、ノードＮ４などである。そこで、次に、このノードＮ５の親ノードのうちの１つを選択する（ステップＳ１３）。図４に示すように、ノードＮ３には確率変数「ｄｅｓｉｇｎ」が割り当てられ、ｄｅｓｉｇｎ＝１の「デザイン重視」という事象と、ｄｅｓｉｇｎ＝０の「デザインを重視しない」という事象がある。また、ノードＮ４には確率変数「ｄｕｒａｂｉｌｉｙ」が割り当てられ、ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝１の「耐久性重視」という事象と、ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝０の「耐久性を重視しない」という事象がある。そこで、まず、ノードＮ３、すなわち、確率変数「ｄｅｓｉｇｎ」が選択されたとする。
【００４８】
ここで、調査対象の事象の確率値を、選択されたノードＮ３の事象についての条件付確率を用いて表現し直してみる。上記例において、２０００年において、「Ｔ社製ＰＣを購入した」という事象の確率Ｐ（ＢｕｙＴ＝１｜）と２００２年において、「Ｔ社製ＰＣを購入した」という事象の確率Ｐ´（ＢｕｙＴ＝１｜）を、「デザイン重視」の消費者のなかで「Ｔ社製ＰＣを購入した」消費者の確率を表す条件付き確率と、「デザインを重視しない」消費者のなかで「Ｔ社製ＰＣを購入した」消費者の確率を表す条件付き確率とを用いて表現すると、次式（２）（３）に示すようになる。
【数１】
2006127059.tif 000003
【００４９】
変化・要因分析部３では、上記（２）式と（３）式で表される確率の間の変化量に寄与する要因を調査する。
【００５０】
上記（２）式及び（３）式のうち、「デザイン重視」の消費者のなかで「Ｔ社製ＰＣを購入した」消費者の確率を表す条件付き確率を表す項をそれぞれｆ、ｆ´とする。
【数２】
2006127059.tif 000004
【００５１】
これらの変化量Δｆは、
【数３】
2006127059.tif 000005
【００５２】
となる。  
変化量を考慮すると、２００２年における、「デザイン重視」の消費者のなかで「Ｔ社製ＰＣを購入した」消費者の確率を表す条件付き確率Ｐ´（ＢｕｙＴ｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の生起確率Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）は、
【数４】
2006127059.tif 000006
【００５３】
なので、これらを代入して、次式（４）が得られる。  
【数５】
2006127059.tif 000007
【００５４】
式（４）より、式（２）と式（３）の変化量を求めるには、
Ｐ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）、
ΔＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）、
ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）、
Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）
を計算する必要があることが分かる。同様にして、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝０」の場合に関してもΔｆを導くことができるので、Ｔ社製ＰＣの購入事象変化、すなわちＰ´（ＢｕｙＴ＝１｜）−Ｐ（ＢｕｙＴ＝１｜）を定義できる。
【００５５】
より一般的に表すと、ｋ個の事象Ａ１、…、Ａｊ…Ａｋを持つ確率変数ＡとＡに対して依存関係を持つ確率変数Ｂがあり、Ｂがｍ個の事象Ｂ１、…、Ｂｉ、…Ｂｍを持つとする。例えば、これを上記例に当てはめると、Ａは確率変数「ＢｕｙＴ」に対応し、Ａ１は「ＢｕｙＴ＝１」という事象、Ａ２は「ＢｕｙＴ＝０」という事象に対応する。また、Ｂは、確率変数「ｄｅｓｉｇｎ」に対応し、Ｂ１は、「ｄｅｓｉｇｎ＝１」という事象、Ｂ２は「ｄｅｓｉｇｎ＝０」という事象に対応する。
【００５６】
この場合、例えば、ある年度における事象Ａｊ（＝Ａ１）の生起確率Ｐ（Ａｊ｜）、第１の年度（例えば２０００年）において、事象Ｂｉ（＝Ｂ１、Ｂ２）が生起するという条件の下での事象Ａｊが生起する確率を示す条件付き確率と、第２の年度（例えば２００２年）において、事象Ｂｉ（＝Ｂ１、Ｂ２）が生起するという条件の下での事象Ａｊが生起する確率を示す条件付き確率との差分Δｆｉ（ｉ＝１，２）、第１の年度と第２の年度との間の事象Ａｊの変化ΔＰ（Ａｊ｜）は、次式のように表すことができる。
【数６】
2006127059.tif 000008
【００５７】
式（７）は、第１の年度と第２の年度との間で事象Ａｊが生起する確率の変化ΔＰ（Ａｊ｜）は、事象Ａｊと因果関係のある各事象Ｂｉとの間で、事象Ａｊと事象Ｂｉとの因果関係の強さを示すＰ（Ａｊ｜Ｂｉ）、第１の年度と第２の年度との間での事象Ｂｉの生起する確率の変化を示すΔＰ（Ｂｊ）、第１の年度と第２の年度との間での事象Ａｊと事象Ｂｉとの因果関係の強さの変化を示すΔＰ（Ａｊ｜Ｂｉ）、事象Ｂｉの生起する確率Ｐ（Ｂｉ）のうちのいずれかが変化することに起因することを示している。
【００５８】
変化・要因分析部３では、事象Ａｊの生起する確率の変化が、事象Ｂｉと事象Ａｊとの因果関係の強さの変化によるものであるのか、事象Ｂｉの生起する確率の変化によるものであるのかを探索する。
【００５９】
まず、ステップＳ１３で選択されたノードＮ３の事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」及び「ｄｅｓｉｇｎ＝０」について、式（５）を用いて、その生起確率を計算する。例えば、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の生起確率Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）の場合を例にとり説明する。式（５）の事象Ａｊを事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」、式（５）の事象ＢｉをノードＮ３の各親ノードの事象とする。図５に示す消費者行動モデルから、ノードＮ３の各親ノードの生起確率（ここではＰ（Ｂｉ）に対応する）を算出する。次に、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」とノードＮ３の各親ノードの事象との間の条件付き確率（ここではＰ（Ａｊ｜Ｂｉ）に対応する）を図５に示す消費者行動モデルから得て、式（５）から、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の生起する確率（ここではＰ（Ａｊ））を算出する。
【００６０】
なお、ノードＮ３の各親ノードの生起確率（ここではＰ（Ｂｉ）に対応する）も、上述同様（事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の生起する確率（ここではＰ（Ａｊ））の算出方法と同様）に式（５）を用いて算出すればよい。
【００６１】
このようにして、生起確率Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）及び生起確率Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝０）を算出する。これらは式（７）のＰ（Ｂｉ）に対応する。
【００６２】
次にステップＳ１５へ進み、まず、変化・要因分析部３は、算出されたＰ（Ｂｉ）を基に、親ノードの複数の事象のなかから要因の候補を選択するための予め定められた第３の閾値を用いて、親ノードの複数の事象のなかから、Ｐ（Ｂｉ）の値が予め定められた第３の閾値以上である事象を選択する。そのような事象が複数ある場合には、当該複数の事象を選択する。ここでは、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」と事象「ｄｅｓｉｇｎ＝０」が選択されたとする。
【００６３】
この選択された各事象Ｂｉ（事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝０」）と事象「ＢｕｙＴ＝１」との因果関係の強さの変化、すなわち、ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）、ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝０）を算出する。これらは、式（７）のΔＰ（Ａｊ｜Ｂｉ）に対応する。
【００６４】
すなわち、モデル記憶部１１に記憶されている２０００年及び２００２年の各消費者行動モデルから、事象Ｂｉ（事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝０」）と事象「ＢｕｙＴ＝１」との因果関係の強さを示す条件付き確率を読み出す。
【００６５】
例えば、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」と事象「ＢｕｙＴ＝１」と間の条件付き確率の場合、２０００年の上記条件付き確率をＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）、２００２年の上記条件付き確率をＰ´（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）と表すと、ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）は、Ｐ´（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）−Ｐ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）から算出することができる。
【００６６】
事象「ｄｅｓｉｇｎ＝０」と事象「ＢｕｙＴ＝１」と間の条件付き確率の場合も上記同様にして、ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝０）は、Ｐ´（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝０）−Ｐ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝０）から算出することができる。
【００６７】
以上のようにして、各事象Ｂｉについて、ΔＰ（Ａｊ｜Ｂｉ）が算出されると、ステップＳ１６へ進み、要因を特定するための予め定められた第４の閾値とΔＰ（Ａｊ｜Ｂｉ）とを比較する。そして、上記第４の閾値以上あるいは当該第４の閾値を超えるΔＰ（Ａｊ｜Ｂｉ）があれば、当該事象Ｂｉとの因果関係の強さの変化が、事象Ａｊの変化の要因であると特定する。
【００６８】
例えば、ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）が上記閾値を超え、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」との因果関係の強さの変化が事象Ａｊ（すなわち、事象「ＢｕｙＴ＝１」）の変化の要因であると特定されたとする。
【００６９】
このようにして、事象Ａｊの変化の要因が特定されたときには、この要因に関する情報、例えば、上記例の場合、事象「ＢｕｙＴ＝１」の変化は、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」との因果関係の変化が要因であること、この変化量を示すΔＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）の値などが、変化・要因分析部３から結果生成部４へ出力される。
【００７０】
次に、ステップＳ１７へ進み、事象「ＢｕｙＴ＝１」とステップＳ１３で選択されたノードの各事象Ｂｉ（事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝０」）との因果関係の強さを示す条件付き確率Ｐ（Ａｊ｜Ｂｉ）を計算する。なお、この条件付き確率は、モデル記憶部１１に記憶されている２０００年及び２００２年の各消費者行動モデルに含まれているので、モデル記憶部１１に記憶されている２０００年及び２００２年の各消費者行動モデルから、事象Ｂｉ（事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝０」）と事象「ＢｕｙＴ＝１」との因果関係の強さを示す条件付き確率を読み出す。
【００７１】
さらに、ステップＳ１８へ進み、要因の候補を選択するための予め定められた第５の閾値を用いて、事象Ｂｉのうち、読み出された条件付き確率の値が第５の閾値以上あるいは第５の閾値を超える事象を選択し（そのような事象が複数あるときは、当該複数の事象を選択する）、この選択された事象Ｂｉについて、２０００年と２００２年との間で、当該事象が生起する確率の変化ΔＰ（Ｂｉ）を計算する。
【００７２】
例えば、読み出された条件付き確率の値が第５の閾値を超える事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」が選択され、この選択された事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」について、２０００年と２００２年との間で、当該事象が生起する確率の変化ΔＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）を計算する。２０００年及び２００２年のそれぞれについて、上記ステップＳ１５の説明と同様に、式（５）を用いて、事象Ｂｉ、すなわち、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の生起する確率を算出する。２０００年の事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の生起する確率をＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）、２００２年の事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の生起する確率をＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）とすると、当該事象が生起する確率の変化ΔＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）は、Ｐ´（ｄｅｓｉｇｎ＝１）−Ｐ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）から算出することができる。これが、式（７）のΔＰ（Ｂｉ）に対応する。
【００７３】
次にステップＳ１９へ進み、変化・要因分析部３は、算出されたΔＰ（Ｂｉ）と、要因を特定するための予め定められた第６の閾値とを比較する。そして、第６の閾値以上あるいは当該第６の閾値を超えるΔＰ（Ｂｉ）があれば、当該事象Ｂｉの変化が、事象Ａｊの変化の要因であると特定する。例えば、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」が事象「ＢｕｙＴ＝１」の変化の要因であると特定されたとする。
【００７４】
このようにして、事象Ａｊの変化の要因が特定されたときには、この要因に関する情報、例えば、上記例の場合、事象「ＢｕｙＴ＝１」の変化は、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の変化が要因であること、この変化量を示すΔＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）の値などが、変化・要因分析部３から結果生成部４へ出力される。
【００７５】
ステップＳ１９において、当該第６の閾値を超えるΔＰ（Ｂｉ）がある場合には（ステップＳ２０）、さらに、当該事象Ｂｉを新たな調査対象として、当該事象Ｂｉの変化の要因を探索すべく、ステップＳ２１へ進む。例えば、変化量ΔＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）が当該閾値を超える事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」はノードＮ３の事象であり、ノードＮ３はノードＮ２を親ノードとしてもつ。そこで、ステップＳ２１からステップＳ２２へ進み、ノードＮ３の親ノードを１つ選択して、再びステップＳ１４へ戻り、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」を次の調査対象の事象（すなわち、上記説明における事象Ａｊ）として、その上流ノードへと、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の変化の要因を探索すべく、上記ステップＳ１４〜ステップＳ２２を繰り返す。
【００７６】
なお、ステップＳ２１において、当該閾値を超えるΔＰ（Ｂｉ）が存在しない場合には、ステップＳ２３へ進む。
【００７７】
ステップＳ２２において、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」のノードＮ３の親ノードであるノードＮ２が選択されたとする。ノードＮ２には確率変数「ｇｅｎｄｅｒ」が割り当てられ、事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ」と事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ」がある。
【００７８】
事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」と、その親ノードの事象（事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ」及び事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ」）を用いたステップＳ１４〜ステップＳ２２の処理動作の説明は、ステップＳ１４〜ステップＳ２２における事象「ＢｕｙＴ＝１」と、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」及び事象「ｄｅｓｉｇｎ＝０」とを用いた上記処理動作の説明において、事象Ｂ１を「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ」、事象Ｂ２を事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ」と置き換えた場合と同様である。
【００７９】
このように、事象「ＢｕｙＴ＝１」を調査対象の事象として、ステップＳ１４〜ステップＳ１９において、当該事象の親ノードのなかから、当該事象の変化の要因となる事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」が探索されると、次に、この事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」について、当該事象の親ノードから当該事象の変化の要因が探索される。
【００８０】
例えば、ステップＳ１６において、事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ」と事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」との因果関係の強さの変化ΔＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１｜ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ）から、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の変化の要因として、事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ」との因果関係の変化が特定されたとする。また、ステップＳ１９において、事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ」の変化が、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の変化が要因として特定されたとする。
【００８１】
この場合、さらに、事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ」の変化の要因を探索すべく、この事象の親ノードを１つ選択して（ステップＳ２０〜ステップＳ２２）、上記ステップＳ１４〜ステップＳ２２を繰り返す。なお、この場合、事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ」には親ノードは存在しないのでステップＳ２３へ進む。
【００８２】
このように、ステップＳ１４〜ステップＳ２３の処理を繰り返し、ステップＳ２０で、変化の大きい事象（すなわち、次の調査対象の事象）が得られなくなるまで、あるいは、ステップＳ２０で得られた次の調査対象の事象のノードに親ノードがなくなるまで、上流ノードへ要因の探索を行う（ステップＳ２１）。
【００８３】
ステップＳ１３で選択された、最初の調査対象の事象「ＢｕｙＴ＝１」の親ノードのうちの１つについての探索が終了した後、次に、事象「ＢｕｙＴ＝１」の親ノードにまだ未探索（未選択）のノードが在れば（ステップＳ２３）、この未探索の親ノードの事象と事象「ＢｕｙＴ＝１」との因果関係ついて探索すべく、ステップＳ１３へ戻り、当該未探索の親ノードを選択する。
【００８４】
この選択された親ノードを起点としてその上流ノードへ向かう探索経路についても、上述同様にステップＳ１３〜ステップＳ２２を繰り返し、事象「ＢｕｙＴ＝１」の変化の要因を探索する。そして、ステップＳ２０で、変化の大きい事象（すなわち、次の調査対象の事象）が得られなくなるまで、あるいは、ステップＳ２０で得られた次の調査対象の事象のノードに親ノードがなくなるまで、上流ノードへ要因の探索を行う（ステップＳ２１）。
【００８５】
このようにして、最初の調査対象の事象である「ＢｕｙＴ＝１」の各親ノードを起点とする探索経路についての探索が全て終了した場合に（ステップＳ２３）、最初の調査対象の事象である「ＢｕｙＴ＝１」の変化についての要因の探索処理が終了する。
【００８６】
以上説明したように、変化・要因分析部３では、モデル記憶部１１に記憶されている時系列の各消費者行動モデルの構造に従って、調査対象の事象（Ａｊ）のノードからノード間の因果関係を示すアークを辿りながら上流ノードへと探索し、当該調査対象の事象と因果関係のある事象（Ｂｉ）との間の因果関係の強さの変化量ΔＰ（Ａｊ｜Ｂｉ）や、当該因果関係のある事象の変化量ΔＰ（Ｂｉ）を算出して、調査対象の事象の変化の要因が、どの事象との因果関係の強さの変化によるものなのか（図７のステップＳ１６）、どの事象の変化によるものなのか（図７のステップＳ１９）を探索する。さらに、調査対象の事象の変化が、当該事象と因果関係のある、ある事象の変化が要因となっている場合には（図７のステップＳ２０）、当該要因の事象についても、その変化の要因、すなわち、どの事象との因果関係の強さの変化によるものなのか（図７のステップＳ１６）、どの事象の変化によるものなのか（図７のステップＳ１９）を探索する。また、調査対象の事象（Ａｊ）のノードの各親ノードを起点する各探索経路についても上記同様に、調査対象の事象（Ａｊ）のノードから上流へと、当該事象Ａｊの変化の要因を探索する。
【００８７】
事象「ＢｕｙＴ＝１」の変化の要因を探索する上記例の場合、ステップＳ１１〜ステップＳ１２において、事象「Ｂｕｙ＝１」、すなわち、Ｔ社製ＰＣの購入状況が２０００年から２００２年にかけて増加していると判定された場合、この増加の要因を探るべく探索を実施する。まず、変化量ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）、変化量ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝０）を算出することにより、デザイン重視／軽視している人がＴ社製ＰＣを購入する確率が上昇したことが増加の要因なのか調べた後、ΔＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）、ΔＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝０）を算出して、そもそもデザイン重視／軽視の消費者の増加がその要因なのかどうかを調べる。そして、ΔＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）の値、すなわち、デザイン重視の消費者の増加がその要因であったと特定された場合には、調査対象を事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」のノードに移行して、今度は、その親ノードの事象（事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ」、事象「ｇｅｎｄｅｒ＝ｆ」）について、変化量ΔＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１｜ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ）、変化量ΔＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１｜ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ）を算出することにより、女性/男性でデザインを重視する人の増加がその要因なのか調べた後、ΔＰ（ｇｅｎｄｅｒ＝Ｍ）、ΔＰ（ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ）を算出し、そもそも女性/男性の増加が要因なのかどうかを調べる。確率変数「ｇｅｎｄｅｒ」の割り当てられているノードには親ノードが存在しないので、次に、探索経路を変えて、事象「ＢｕｙＴ＝１」の変化の要因を探索する。
【００８８】
すなわち、事象「ＢｕｙＴ＝１」のノードの別の親ノードの事象（事象「ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝１」、事象「ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝０」）について、変化量ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝１）、変化量ΔＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝０）を算出することにより、耐久性の重視／軽視している人がＴ社製ＰＣを購入する確率が上昇したことが増加の要因なのか調べた後、ΔＰ（ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝１）、ΔＰ（ｄｕｒａｂｉｌｉｔｙ＝０）を算出して、そもそも耐久性重視／軽視の消費者の増加がその要因なのかどうかを調べる。
【００８９】
このようにして、消費者行動モデル上で事象「ＢｕｙＴ＝１」に対して因果関係・依存関係のあるすべての事象（ノード）が探索の対象になったらば、探索を終了する。
【００９０】
その結果、事象「ＢｕｙＴ＝１」の変化の要因を探索する上記例の場合には、（１）事象「ＢｕｙＴ＝１」と事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」との因果関係の強さの変化が、事象「ＢｕｙＴ＝１」の変化の要因であると特定され、（２）事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の変化が事象「ＢｕｙＴ＝１」の変化の要因であると特定され、さらに、（３）事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」の変化の要因は、事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」と事象「ｇｅｎｄｅｒ＝Ｆ」との因果関係の強さの変化であると特定される。
【００９１】
これは、（１）デザイン重視している人がＴ社製ＰＣを購入する確率が上昇し、しかも（２）デザイン重視の消費者そのものが増加してきており、特に（３）女性でデザインを重視する人が増加している、ということを意味している。
【００９２】
結果生成部４では、変化・要因分析部３から出力された情報を基に、（１）事象「ＢｕｙＴ＝１」と事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」との因果関係の強さの変化が、事象「ＢｕｙＴ＝１」の変化の要因であること、その変化量を示すΔＰ（ＢｕｙＴ＝１｜ｄｅｓｉｇｎ＝１）、（２）事象「ｄｅｓｉｇｎ＝１」が事象「ＢｕｙＴ＝１」の変化の要因であること、その変化量を示すΔＰ（ｄｅｓｉｇｎ＝１）などを含む分析結果を示す結果データを生成する。この生成された結果データは、結果表示部５により、所定のディスプレイに表示され、また、プリンタなどの出力装置からも出力される。
【００９３】
このように、上記実施形態によれば、時間的な経過に伴い調査対象の事象がどの程度どのように変化したのか、変化の要因は何かを詳細に効率よく分析することができるので、消費者の購買意識調査などの大規模なマーケティング調査に応用すれば、トレンドの分析、調査対象者の意識変化の分析を通じてマーケッタの業務を支援し新たな知見の発見を助けることができる。
【００９４】
また、時間軸上の各時点における因果モデルをベイジアンネットワーク構造で定義しているため、確率推論を実施することにより、時間経過に伴い、調査対象の事象とそれに関連する事象との因果関係がどのように変化したのか、変化の主な要因は何か、を分析することができる。その際、ベイジアンネットワーク構造上の因果関係に従い変化に寄与している可能性の大きい事象から探索するため、変化の要因を効率よく発見できる。
【００９５】
上記実施形態に記載した本発明の手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することもできる。
【００９６】
例えば、コンピュータの記憶装置に、図１の構造データ記憶部１０、モデル記憶部１１，アンケート回答データ記憶部１２に記憶される各種データを記憶させ、コンピュータの演算手段（例えばＣＰＵなど）に、図１のモデル構造入力部１、演算部２、変化・要因分析部３、結果生成部４、結果表示部５の各機能を実現するためのプログラムを実行させることにより、コンピュータを上記分析装置として機能させることができる。
【００９７】
上記実施形態では、消費者行動モデルを例にとり説明したが、この場合に限らず、例えば、最上位層の各ノードに、患者の性別、年齢などの個人情報に関する確率変数を割り当て、最下位層のノードに「病名」などの診断結果に関する確率変数を割り当て、中間層の各ノードに、患者の病歴や症状などの確率変数を割り当て、これら各ノード間の因果関係を示した因果モデルについても、上記消費者行動モデルと同様に、各事象の時間経過に伴う変化の要因を特定することができる。
【００９８】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】本発明の実施形態に係る分析装置の構成例を示した図。
【図２】消費者動向調査アンケートの一例を示した図。
【図３】図２のアンケートの各設問に対する回答データを集計結果の一例を示した図。
【図４】消費者行動モデルの構造データの一例を示した図。
【図５】消費者行動モデルの一例を示した図。
【図６】図１の分析装置の処理動作について説明するためのフローチャート。
【図７】変換・要因分析部３の処理動作について説明するためのフローチャート。
【符号の説明】
【０１００】
１…モデル構造入力部、
２…演算部
３…変化・要因分析部
４…結果生成部
５…結果表示部
１０…構造データ記憶部
１１…モデル記憶部
１２…アンケート回答データ記憶部
【図１】
2006127059.tif 000009
【図２】
2006127059.tif 000010
【図３】
2006127059.tif 000011
【図４】
2006127059.tif 000012
【図５】
2006127059.tif 000013
【図６】
2006127059.tif 000014
【図７】
2006127059.tif 000015