(57)【要約】      （修正有）【課題】アンケート回答データの集計を行い、どの質問項目が回答者に注目されており、集計結果の傾向がどのように変位する可能性があるのかを分析し図示する。【解決手段】アンケート分析システムは、回答データの選択肢を重み付けに応じて第１の数値データに変換し、アンケートの質問項目の何れか１つまたは複数を総合評価質問項目とし、総合評価質問項目の選択肢に対応する第１の数値データを目的変数とし、総合評価質問項目以外の各質問項目の選択肢に対応する第１の数値データを説明変数とする重回帰式を導出する重回帰分析を行うことで従属変数を算出し重要度値とする。また、第１の数値データ平均値を算出し満足度値とする。さらに、回答データのコメント文字列に含まれるキーワードの数を集計することにより注目度値を算出する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の質問からなるアンケートの質問項目に対する複数の回答者の回答内容を集計して、質問項目に対応する評価項目の回答者の評価を分析するアンケート分析システムであって、
回答者がアンケートの複数の質問項目にそれぞれ回答した選択肢とコメント文字列の回答データ入力を受け付ける回答データ入力受付部と、
前記回答データ入力受付部に入力された選択肢とコメント文字列を記憶する回答データ記憶部と、
前記コメント文字列から抽出する複数のキーワード情報を記憶したキーワード記憶部と、
前記回答データ記憶部に記憶されている選択肢を重み付けに応じて第１の数値データに変換する重み付け補正部と、
前記アンケートの質問項目の何れか１つまたは複数を総合評価質問項目とし、総合評価質問項目の選択肢に対応する第１の数値データを目的変数とし、総合評価質問項目以外の各質問項目の選択肢に対応する第１の数値データを説明変数とする重回帰式を導出する重回帰分析を行うことで、総合評価質問項目以外の各質問項目の従属変数をそれぞれ算出し、算出した従属変数を総合評価質問項目以外の各質問項目に対応する評価項目の第１の重要度値として算出する重要度値算出部と、
前記アンケートの総合評価質問項目以外の各質問項目の選択肢に対応する第１の数値データから第１の平均値を算出する平均値算出部と、
前記回答データ記憶部に記憶されているコメント文字列に含まれる前記キーワード記憶部に記憶されているキーワードの数を集計することにより、キーワードに関連する評価項目の注目度値を算出する注目度値算出部と、
算出した第１の重要度値、第１の平均値、注目度値を、質問項目に対応する評価項目ごとに記憶する分析結果記憶部と
から構成されることを特徴とするアンケート分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載のアンケート分析システムであって、
前記重み付け補正部はさらに、コメント文字列に前記キーワード記憶部に記憶されているキーワードが含まれていた場合、当該キーワードに関連する質問項目に回答された選択肢の第１の数値データを当該コメントの重み付けに応じて第２の数値データに変換し、
前記重要度値算出部はさらに、総合評価質問項目の選択肢に対応する第２の数値データを目的変数とし、総合評価質問項目以外の各質問項目の選択肢に対応する第２の数値データを説明変数とする重回帰式を導出する重回帰分析を行うことで、総合評価質問項目以外の各質問項目の従属変数をそれぞれ算出し、算出した従属変数を総合評価質問項目以外の各質問項目に対応する評価項目の第２の重要度値とし、
前記平均値算出部はさらに、前記アンケートの総合評価質問項目以外の各質問項目の選択肢に対応する第２の数値データから第２の平均値を算出し、
前記分析結果記憶部はさらに、算出した第２の重要度値、第２の平均値を、質問項目に対応する評価項目ごとに記憶する分析結果記憶部である
ことを特徴とするアンケート分析システム。
【請求項３】
請求項２に記載のアンケート分析システムであって、
重要度値と平均値を軸とする４象限グラフ上に各評価項目を前記分析結果記憶部に記憶されている第１の重要度値と第１の平均値に基づいて各評価項目の注目度の比率に応じた大きさでプロットしたグラフ画像データを作成する分析グラフ作成部と
から構成される事を特徴とするアンケート分析システム。
【請求項４】
請求項３に記載のアンケート分析システムであって、
前記分析グラフ作成部はさらに、前記４象限グラフ上に各評価項目を前記分析結果記憶部に記憶されている第２の重要度値と第２の平均値に基づいて、第１の重要度値と第１の平均値に基づいた各評価項目のプロットとの変化を認識できる形状でプロットしたグラフ画像データを作成する
ことを特徴とするアンケート分析システム。
【請求項５】
コンピュータを請求項１ないし４いずれか１項に記載のアンケート分析システムとして動作させることを特徴とするアンケート分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アンケート回答内容の集計および分析を行うアンケート分析システムおよびそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、施設や設備の改善項目を客観的に知るために、実際に施設や設備を利用する複数の利用者に対してアンケートを実施することが行われている。アンケートでは施設や設備を使ってみての満足度や使い心地などについて、施設や設備別に回答してもらうことによって行われる。そして、アンケートの回答結果を集計することにより、総合的に満足度や使い勝手が低い施設や設備を知る事ができる。
【０００３】
このようなアンケートの目的は、施設や設備の改善項目を客観的に知り、施設や設備を改善することによって、利用者の施設や設備に対する満足度を向上させることにある。しかし、大抵の企業においては、施設や設備を改修する予算は限られている。
【０００４】
そのため、アンケートの回答を集計したら、集計データを分析し、利用者の満足度や使い勝手などの評価が総合的に低い施設や設備を優先的に改善し、利用者の施設や設備に対する満足度を向上させ努力が行われる。
【０００５】
したがって、アンケート回答の集計データを的確に分析し、どの施設や設備を優先的に改善していくのかは非常に重要な事項である。アンケートの回答データを集計する方法としては、単純に回答された選択肢の数を集計する方法や、選択肢の回答項目に重み付けを行い平均値を算出する方法や、重回帰分析などの統計的手法により集計する方法などが用いられる。
【０００６】
質問項目のうち、どの質問項目が総合的に重要と考えられるかを集計する方法としては、例えば、特許文献１においてはアンケートの回答を環境構成要素や利用シーン別に集計して、優先的に実施すべき対応策を視覚的に把握できようにする方法が開示されている。
【０００７】
また、集計データの表示方法としては、例えば、特許文献２において、調査対象の正規化された評価値を４象限グラフ上に複数の項目毎に表示することによって項目間での相対的な優劣を比較できるようにし、分析結果を利用者が把握容易な形式で表示する方法が開示されている。
【０００８】
さらには、特許文献３においては、アンケートに文章で回答された内容をテキストマイニングにより解析し、選択回答式質問と文章とを対応付けて、文章から推定された選択肢の傾向のずれを表す情報を作成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００９−１２９１２４号公報
【特許文献２】特開２００４−１２７３０８号公報
【特許文献３】特開２００５−４４１９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
先行技術文献で開示されているような技術を利用することにより、アンケートの回答を目的に応じて集計を行い、集計結果にどのような傾向があるのかを知ることは可能である。例えば、特許文献１ないし３で開示されている技術を組み合わせて活用することにより、アンケートの回答項目を項目別に集計し、集計結果をグラフ等に表示することによって、質問項目別の集計データを総合的に比較し、どの項目を優先的に対応すべきかといった判断を行うことは可能である。
【００１１】
しかし、従来技術はアンケートの質問項目に対して選択肢形式で回答されたデータを集計するものである。そのため、アンケートの自由コメント欄に、選択肢で選択した回答と矛盾するような内容が記載されていたとしても、自由コメントの内容は集計データには反映されない。
【００１２】
例えば、ある質問項目に対して、全体的に満足しているが一部に不満があると回答したいような場合に、選択肢としては「満足」を選択し、自由コメントには、一部の不満内容を文章で回答するような場合である。
【００１３】
このような場合、選択肢に「満足」と回答されている割合が大きい場合、当該質問項目に対しては最終的な総合評価として満足であるとの評価がされると考えられる。最終的な総合評価として「満足」であるとなってしまうと、仮に自由コメントに当該質問項目に対する不満的な文章が記載されていたとしても、文書での回答は総合評価には反映されず、回答の実態と合わない集計結果となる可能性がある。
【００１４】
また、そのような自由コメントの中に重要な意見があったとしても全体の集計の中に埋もれてしまい、検討から外れてしまう可能性があり、どの質問項目を回答者が注目しており対策を望んでいるのかを正確に把握することが出来ない。このような場合、たとえ集計結果の総合評価が「満足」であるとの結果になっていたとしても、同じアンケートを再度行った場合、集計結果の総合評価が悪化してしまう可能性がある。
【００１５】
自由コメントの文章を解析し、選択回答式質問と対応付けて、選択肢の傾向のずれを表す情報を作成する方法としては特許文献３のような方法が開示されている。しかし、特許文献３による方法は、個別の質問項目の選択肢と自由コメントとの回答との間の傾向のずれを把握することを目的とするものである。
【００１６】
そのため、同一の質問に対する選択式の回答と記述式の回答との傾向のずれを認識することは可能となるが、自由コメントからどの質問項目が注目されており、優先的に対応すべき事項であるのかを把握することに活用する事が難しい。
【００１７】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、アンケートの回答データの集計データの傾向をグラフ表示する場合に、どの質問項目が回答者に注目されており、集計結果の傾向がどのように変位する可能性があるのかを図示することにより、的確なアンケート回答データの集計および分析を可能とする、アンケート分析システムおよびそのプログラムを提供する事を目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上述した課題を解決するための本発明におけるアンケート分析装置は、複数の質問からなるアンケートの質問項目に対する複数の回答者の回答内容を集計して、質問項目に対応する評価項目の回答者の評価を分析するアンケート分析システムであって、回答者がアンケートの複数の質問項目にそれぞれ回答した選択肢とコメント文字列の回答データ入力を受け付ける回答データ入力受付部と、前記回答データ入力受付部に入力された選択肢とコメント文字列を記憶する回答データ記憶部と、前記コメント文字列から抽出する複数のキーワード情報を記憶したキーワード記憶部と、前記回答データ記憶部に記憶されている選択肢を重み付けに応じて第１の数値データに変換する重み付け補正部と、前記アンケートの質問項目の何れか１つまたは複数を総合評価質問項目とし、総合評価質問項目の選択肢に対応する第１の数値データを目的変数とし、総合評価質問項目以外の各質問項目の選択肢に対応する第１の数値データを説明変数とする重回帰式を導出する重回帰分析を行うことで、総合評価質問項目以外の各質問項目の従属変数をそれぞれ算出し、算出した従属変数を総合評価質問項目以外の各質問項目に対応する評価項目の第１の重要度値として算出する重要度値算出部と、前記アンケートの総合評価質問項目以外の各質問項目の選択肢に対応する第１の数値データから第１の平均値を算出する平均値算出部と、前記回答データ記憶部に記憶されているコメント文字列に含まれる前記キーワード記憶部に記憶されているキーワードの数を集計することにより、キーワードに関連する評価項目の注目度値を算出する注目度値算出部と、算出した第１の重要度値、第１の平均値、注目度値を、質問項目に対応する評価項目ごとに記憶する分析結果記憶部とから構成されることを特徴とする。
【００１９】
このような構成をとることによって、アンケートの回答データを選択肢の重み付けに応じて数値化することによる選択肢の平均値が算出できる。また、重回帰分析の手法による集計をすることによって、どのアンケートの質問項目が相対的にアンケートの回答者から重要視されているかといった重要度値も算出できる。さらには、コメント文字列のキーワードとアンケート項目とを関連付けて集計することにより、どのアンケート項目が注目されているかといった注目度値も集計することができる。これら、平均値、重要度値、注目度値をあわせて集計することにより、平均値からアンケートの質問項目が平均的にどの程度、満足されれているかといった指標や、重要度値からどのアンケート項目が重要とされているのかといった指標や、注目度値からどのアンケート項目が注目されているのかといった指標を、同時に得ることができるようになる。これによって、いずれのアンケート項目に対応する評価項目を優先的に対応すべきかをより確実に判断できるようになる。
【００２０】
また、本発明の一態様におけるアンケート分析装置は、前記アンケート分析システムであって、前記重み付け補正部はさらに、コメント文字列に前記キーワード記憶部に記憶されているキーワードが含まれていた場合、当該キーワードに関連する質問項目に回答された選択肢の第１の数値データを当該コメントの重み付けに応じて第２の数値データに変換し、前記重要度値算出部はさらに、総合評価質問項目の選択肢に対応する第２の数値データを目的変数とし、総合評価質問項目以外の各質問項目の選択肢に対応する第２の数値データを説明変数とする重回帰式を導出する重回帰分析を行うことで、総合評価質問項目以外の各質問項目の従属変数をそれぞれ算出し、算出した従属変数を総合評価質問項目以外の各質問項目に対応する評価項目の第２の重要度値とし、前記平均値算出部はさらに、前記アンケートの総合評価質問項目以外の各質問項目の選択肢に対応する第２の数値データから第２の平均値を算出し、前記分析結果記憶部はさらに、算出した第２の重要度値、第２の平均値を、質問項目に対応する評価項目ごとに記憶する分析結果記憶部であることを特徴とする。
【００２１】
このような構成をとることによって、平均値に基づく満足度値や重要度値がコメント文字列に記載された内容に基づいて、どのように変化する可能性があるのかといった指標を得ることができるようになる。これよって、それぞれの値が大きく変化する可能性が高いアンケート項目に対応する評価項目を優先的に対応するなど、どの評価項目を優先的に対応すべきかといった判断をより実態に沿った形で判断できるようになる。
【００２２】
また、本発明の一態様におけるアンケート分析装置は、前記アンケート分析システムであって、重要度値と平均値を軸とする４象限グラフ上に各評価項目を前記分析結果記憶部に記憶されている第１の重要度値と第１の平均値に基づいて各評価項目の注目度の比率に応じた大きさでプロットしたグラフ画像データを作成する分析グラフ作成部とから構成される事を特徴とする。
【００２３】
このような構成をとることによって、複数のアンケート項目の平均値に基づく満足度値、重要度値、注目度値といった値を視覚的にグラフ上に表現することにより、より適切に比較検討を行うことができるようになる。
【００２４】
また、本発明の一態様におけるアンケート分析装置は、前記アンケート分析システムであって、前記分析グラフ作成部はさらに、前記４象限グラフ上に各評価項目を前記分析結果記憶部に記憶されている第２の重要度値と第２の平均値に基づいて、第１の重要度値と第１の平均値に基づいた各評価項目のプロットとの変化を認識できる形状でプロットしたグラフ画像データを作成することを特徴とする。
【００２５】
このような構成をとることによって、複数のアンケート項目の平均値に基づく満足度値、重要度値、注目度値といった値を視覚的にグラフ上に表現するだけでなく、その変化予測までもグラフ上に表現することにより、より確実な比較検討を行うことができるようになる。
【００２６】
また、本発明のアンケート分析プログラムは、コンピュータを前記アンケート分析システムとして動作させることを特徴とするアンケート分析プログラムである。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、アンケートの回答データから平均値に基づく満足度値、重要度値、注目度値といった３つの指標を算出することにより、アンケートの質問項目に対応する評価項目のどの評価項目が相対的に他の評価項目よりも満足されているか、重要とされてるか、注目されているかといった比較を行うことができる。さらには４象限グラフ上に当該指標を表示することによって視覚的な判断が可能となる。
【００２８】
また、満足度値、重要度値をあわせて４象限グラフに表示することによって、例えば、重要度値が高いにも係らず、満足度が低い評価項目といったような、満足度値と重要度値とを組み合わせての評価項目の比較を行うことができるようになる。
【００２９】
また、注目度値を別途算出することによって、重要ではないが注目されているといった評価項目を見つけ出すことができるようになる。さらには、コメントに基づいて回答データの選択肢の重み付け数値を変更し、満足度値、重要度値を第１の数値データと第２の数値データとに基づいて算出することによって、満足度や重要度の変化予測を行うことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】アンケート実施形態の概念図である。
【図２】アンケートの質問と回答の実施形式の例を表した図である。
【図３】アンケート分析システムの構成図である。
【図４】アンケートデータのデータ構造の例である。
【図５】アンケートの回答データのデータ構造の例である。
【図６】アンケートの回答データを第１の数値化データとして記憶するデータ構造の例である。
【図７】アンケートの回答データを第２の数値化データとして記憶するデータ構造の例である。
【図８】キーワード情報のデータ構造の例である。
【図９】回答データの件数を集計したデータ構造の例である。
【図１０】属性別に回答データの件数を集計したデータ構造の例である。
【図１１】回答データ分析部の構成図である。
【図１２】分析結果を記憶するデータ構造の例である。
【図１３】分析結果を記憶するデータ構造の例である。
【図１４】属性別の回答者数を表データとして表した図の例である。
【図１５】属性別の回答者数の割合を円グラフとして表した図の例である。
【図１６】分析結果を表示した４象限グラフの例である。
【図１７】分析結果を表示した４象限グラフの例である。
【図１８】分析結果を表示した４象限グラフの例である。
【図１９】分析レポートの例である。
【図２０】アンケート分析システムの全体処理フローチャートである。
【図２１】第２の数値化データを算出する処理フローチャートである。
【図２２】注目度を算出する処理フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、本願の開示するアンケート分析システムおよびそのプログラムの実施例について、図面に基づいて説明する。以下に示す実施例では、オフィス環境の改善を行うために、オフィスで働く従業員を対象にしたアンケートを行い、従業員が改善して欲しいと思っているオフィス環境の設備等が何であるのかを調査するためのアンケートの回答分析を例として説明する。しかし、本発明のアンケート分析システムはオフィス環境の改善のためのアンケートの回答分析だけでなく、あらゆるアンケートの回答分析にも同様に適用することが可能である。
【００３２】
図１は本実施例において、アンケートがどのように実施され、アンケート分析システムがどのようにアンケートの回答を収集して分析結果を出力するのかを表した概念図である。本実施例におけるアンケート形式は、図２で表されるように、質問項目に対して選択肢を選択してアンケートに回答するような質問と、自由に記入のコメント回答とから構成されているアンケート形式を想定している。
【００３３】
また、アンケートの実施形態としては、（１）紙にアンケート質問項目を記入し、紙に回答に回答を記入してもらってアンケートを収集する。（２）ＷＥＢサーバー上でアンケート実施システムを稼動させ、ブラウザ等からアンケートの回答を入力してもらう。（３）紙等のアンケートの質問項目を見て、回答を電子データとして作成してもらい収集する。といったアンケート実施形態が考えられる。
【００３４】
例えば、（１）紙にアンケート質問項目を記入し、紙に回答を記入してもらってアンケートを収集する方法としては、紙データのアンケート回答シート４００に印字されたアンケート質問項目に対する回答をマークシート形式で記入してもらったり、アンケート回答の番号を記入してもらって、複数のアンケート回答シート４００を収集する。収集されアンケート回答シート４００はマークシート形式での回答記入であれば機械的に回答を読みとったり、回答データとしてアンケート分析システム１００に取り込む。また、回答の番号の記入であれば、アンケート収集担当者が回答の番号を読み取って回答番号や回答内容を電子データに変換入力して、アンケート分析システム１００に取り込む。
【００３５】
また、（２）ＷＥＢサーバー上でアンケート実施システムを稼動させ、ブラウザ等からアンケートの回答を入力してもらう方法としては、アンケート実施サーバー２００でアンケート実施システムを稼動させ、アンケート回答者はアンケート入力端末３００のＷＥＢブラウザ等からアンケート実施サーバー２００に接続し、アンケートをＷＥＢブラウザ上に表示する。そして、ＷＥＢブラウザ上でアンケートの回答を入力しアンケート実施サーバー２００に回答を送信する。アンケート実施サーバー２００は入力されたアンケートの回答データを集約してアンケート分析システム１００に送信する。
【００３６】
また、（３）紙等のアンケートの質問項目を見て、回答を電子データとして作成してもらい収集する方法としては、アンケート回答者はアンケートの回答データのみをアンケート回答シート５００として電子データとして作成し、例えば、電子メールでアンケート分析システム１００にアンケート回答シート５００の回答電子データを送信することによってアンケートの回答データを収集する。
【００３７】
アンケート分析システム１００は、上述のような方法でアンケート回答データを収集し、集計や分析を行ったのちに、集計や分析の結果をアンケート分析報告書６００として紙に印字したり、画面上に表示したりといった事を行う。
【００３８】
アンケートの実施者はアンケート分析報告書６００を確認して、アンケート実施結果に応じて行うべき対策を講ずる。例えば、オフィス環境の改善のためのアンケートであれば、オフィス環境のどの設備を優先的に改修すべきかといった判断材料にアンケート分析報告書６００は用いられる。
【００３９】
以上がアンケートの実施方法とアンケートデータの収集方法、アンケート分析報告書６００の出力についての簡単な説明となる。次に、アンケート分析システム１００が具体的にどのようなアンケート回答データを収集し、どのように分析するかについて詳述する。
【００４０】
図３はアンケート分析システムの構成を図示したものである。アンケート分析システムは、アンケート記憶部１１０、回答データ入力受付部１０１、回答データ記憶部１１１、回答データ集計部１０２、回答データ分析部１０３、キーワード記憶部１１２、集計データ記憶部１１３、回答データ集計部１０４、分析結果記憶部１１４、分析結果出力部１０５、分析グラフ作成部１０６、とから構成される。以下、各構成要素について説明する。
【００４１】
まず、アンケート記憶部１１０について説明する。アンケート記憶部１１０は分析を行うアンケートの質問項目および回答選択肢のアンケートデータを記憶する記憶部である。アンケート記憶部１１０にはアンケートの質問項目と選択肢および選択肢の他の選択肢と比較した重み数値が記憶される。図４はアンケート記憶部１１０に記憶される、オフィス環境の調査を行うためのアンケートデータのデータ構造の例を示したものである。図２で表されるようなアンケートがアンケートデータとして図４のようなデータ構造として記憶される。
【００４２】
アンケートデータは「識別子」「質問種別」「質問項目」「回答選択項目（重み）」の情報が記憶される。「識別子」には質問項目が回答者の属性に関する質問であるのか通常の質問あるのかの情報および質問番号を記憶する。属性とは性別や勤務形態に関する質問など、回答者がどのような立場や趣向の人物であるのかを確認するための質問のことである。これに対して、通常の質問とはアンケートの目的となる必要な情報を得るために必要な質問のことである。「質問種別」には質問が何についての質問であるのかといった質問種別が記憶される。質問種別は質問項目の評価項目としても取り扱われる。「質問項目」には質問の問いとなる質問文字列が記憶され、「回答選択項目（重み）」には質問項目に対する選択肢の一覧とそれぞれの選択肢の重み数値とが記録される。例えば、図４においては、選択肢の満足度が高い内容の回答であるほど、大きい数値の重み付けを行う場合の重み付けとなっている。
【００４３】
アンケート記憶部１１０の情報は、回答データ集計部１０２や回答データ分析部１０３で回答データの集計や分析を行う際に属性別の集計を行ったり、選択肢の重み数値を利用した分析を行ったりといった情報として利用される。
【００４４】
次に、回答データ入力受付部１０１は分析を行うアンケート回答データ７００の入力受付を行う処理部である。回答データ入力受付部１０１では、アンケート回答データ７００として、例えば、回答データをＣＳＶ形式のテキストデータ化したものを入力データとして受け付ける。図１で説明したとおり、アンケートの実施形態は幾つかの方法があるため、アンケート回答データの入力は、必ずしもＣＳＶ形式のテキストデータとして受け付ける必要はなく、直接アンケート実施サーバーから回答データを受信するようにしてもよいし、入力インタフェースを経由して回答データを直接入力して受け付けるようにしてもよい。
【００４５】
回答データ入力受付部１０１は回答データの入力を受け付けると、入力された回答データを回答データ記憶部に記録する。図５は回答データ記憶部１１１に記憶される回答データのデータ構造の例を表したものである。図５においては回答データとして「回答日時」「回答者ＩＤ」「識別子別の選択肢の回答内容」「コメント」の情報を記憶する。
【００４６】
これらの項目は回答データ入力受付部１０１で入力された回答データの項目そのままが記憶される。「回答日時」には回答者がアンケートの回答を入力した回答日時が、「回答者ＩＤ」はアンケートに回答した回答者の識別子が、「識別子別の選択肢の回答内容」には識別子ごとの質問に対する回答者の選択肢の回答内容が、「コメント」にはアンケートの自由記入のコメント回答の内容がそれぞれ記憶される。基本的には「識別子別の回答内容」にはアンケート記憶部１１０の「識別子」で区別されるそれぞれの識別子の質問項目に対する回答データが識別子の数だけ記憶されることになる。
【００４７】
次に、重み付け補正部１０２について説明する。重み付け補正部１０２は回答データ記憶部１１１に記憶されている回答データの選択肢の回答データをアンケート記憶部１１０に記憶されている各選択肢の重み付けに対応して数値化を行う。選択肢を重み付けに応じて数値化したデータは第１の数値データとして、集計データ記憶部１１３に記憶される。さらに、重み付け補正部１０２では、キーワード記憶部１１２に記憶されているキーワード情報に基づいて、回答データの各選択肢が数値化されたデータの補正を行う。キーワード情報に基づいて、数値化されたデータが補正された数値化データは第２の数値データとして、集計データ記憶部１１３に記憶される。キーワード情報に基づいて各選択肢の数値の重み付けをどのように補正するかについては後述する。
【００４８】
図６は、集計データ記憶部１１３に記憶される選択肢が数値化された回答データのデータ構造の一例を表したものである。基本的に、集計データ記憶部１１３記憶される回答データのデータ構造の項目は、回答データ記憶部１１１に記憶される回答データのデータ構造の例と同じであるが、選択肢別の回答内容の項目には各選択肢に対応する数値化された値がそれぞれ記憶される。これらの数値が第１の数値データとして取り扱われる。
【００４９】
また、図７は、集計データ記憶部１１３に記憶される選択肢が数値化された回答データの数値を、キーワード記憶部１１２に記憶されているキーワード情報に基づいて補正した数値で記憶するデータ構造の一例を表したものである。このデータ構造も基本的には回答データ記憶部１１１に記憶される回答データのデータ構造の例と記憶される項目は同じであり、選択肢別の回答内容の項目には、各選択肢に対応する数値化された値が、キーワード情報に基づいて補正された値がそれぞれ記憶される。これらの数値は第２の数値データとして取り扱われる。
【００５０】
第２の数値データの算出処理について説明する。図８はキーワード記憶部１１２に記憶されているキーワード情報のデータ構造の例を表したものである。キーワード情報としては「質問種別」「キーワード」「キーワード補正値」の項目のデータが複数項目記憶される。「質問種別」は対応するキーワードがどの質問種別に関連するキーワードであるのかに関する情報を記憶し、「キーワード」は記入されたコメントから抽出するキーワード文字列を表し、「キーワード補正値」は対応するキーワードがどのネガティブなイメージを意味するキーワードなのか他のキーワードとの相対値を表す。特別な感情イメージを想起させないキーワードの補正値を０とすると、数値がプラスに大きな値ほど相対的にポジティブな意味を持つキーワードであることを表し、数値がマイナスに大きな値ほど相対的にネガティブな意味を持つキーワードであることを表す。
【００５１】
重み付け補正部１０２ではアンケート回答のコメント記入欄にキーワード記憶部１１２に記憶されているキーワード情報のキーワードに一致する文字が含まれていないかを判断し、コメント記入欄にキーワードが含まれていたら、当該キーワードに対応する質問種別の質問の回答データの数値化された選択肢の値をキーワード補正値の値を加算することによって回答データの数値化された選択肢の値を補正し、第２の数値データを算出する。
【００５２】
次に、回答データ集計部１０４について説明する。回答データ集計部１０４は、集計データ記憶部１１３に記憶されている回答データの集計を行い集計データ記憶部１１３に記憶する。集計項目は、全体の回答件数、質問種別ごとにどの選択肢が回答されたかの件数を集計する。回答データの集計は第１の数値データについて行われる。
【００５３】
回答データの集計は、全体回答データの集計と識別子の属性別との集計が行われる。集計は、識別子の問いの質問に対する回答が、回答選択項目の何れであったかの件数を、それぞれの問いに対応する質問種別ごとに行う。回答選択項目はアンケート記憶部１１０に記憶されているそれぞれの問いに対応する選択肢ごとに集計される。
【００５４】
図９は全体の回答データの件数を集計したデータのデータ構造の例を表したものである。図９では集計項目として「回答数」「回答項目」「重み」「質問種別」の項目を有する。「質問種別」にはアンケート記憶部１１０の質問種別に対応して複数の質問種別の項目が存在する。「回答数」は全体の回答データの回答件数の数値が回答データ集計部１０４によって集計されて記録される。「回答項目」と「重み」には、アンケート記憶部１１０に記憶されているそれぞれの問いに対応する選択肢が項目として記憶されており、「質問種別」にはアンケート記憶部１１０に記憶されているそれぞれの問いに対応する質問種別の項目が記憶されている。
【００５５】
回答データ集計部１０４では、それぞれの問いに対する選択肢の回答件数が、選択肢ごとに何件であったかを集計し、質問種別ごとに、その件数を記録する。問いと質問種別の対応は１対１の関係である場合は、質問種別に集計されているそれぞれの選択肢の回答件数は、その問いに対する回答件数の集計値である。１つの質問種別に対して複数の問いが対応付けされている場合は、質問種別に集計されているそれぞれの選択肢の回答件数は、対応付けされている問いに対する回答件数をそれぞれの問いごとに集計した値を合計した値である。
【００５６】
回答データ集計部１０４による回答データの集計は全体の回答データについてだけでなく、識別子の属性別によっても行われる。図１０は識別子の属性別に回答データを集計したデータ構造の例を表したものである。図１０においては属性別に全体の回答データの件数の集計と同様の集計が行われた結果のデータ構造の例を表したものである。「属性」には、アンケート記憶部１１０に記憶されている識別子が属性の質問項目に対する回答選択肢の項目である。属性に関する質問に対して回答された選択項目ごとに識別子が問いの質問に対する回答データの件数を集計する。したがって、「件数」には、属性に関する質問の選択肢が回答された件数が記憶される。
【００５７】
以上が回答データ集計部１０４および回答データ集計部１０４によって集計された集計データがどのように集計データ記憶部１１３に記憶されるかの説明となる。
【００５８】
次に回答データ分析部１０３について説明する。回答データ分析部１０３は、図１１で表されるように、さらに重要度値算出部１０３１、平均値算出部１０３２、注目度値算出部１０３３とから構成される。回答データ分析部１０３の各処理部は集計データ記憶部１１３から各集計データを読み込んで回答データの分析や計算を行うことによって各種指標値を算出する。
【００５９】
まず重要度値算出部１０３１について説明する。重要度値１０３１は図６および図７の各質問項目に対する選択肢の数値データを利用して重回帰分析を行うことによって、各質問項目に対応する質問種別の回答が、アンケート全体の回答データの総合的な評価にどの程度の影響を及ぼしているかといった係数を算出することによって、各質問種別の重要度値を算出する。
【００６０】
ここで、アンケートの質問のうちいずれか１つまたは複数の質問の回答データの選択肢に対応する数値化データを目的変数とし、他の質問の回答データの選択肢に対応する数値化データを質問に対応する質問種別の説明変数として、複数の回答者の回答データに基づいて重回帰分析式を立て、重回帰分析を行うことによって各質問種別の係数を算出することができる。この係数を重要度値として分析結果記憶部１１４に記録する。
【００６１】
より具体的には、アンケート記憶部１１０に記憶されている質問データのうち、質問種別が“総合評価”となっている質問の回答データの選択肢の数値化データを目的変数とし、他の質問種別の質問の回答データの選択肢の数値化データを従属変数とする。図４に表される質問データにおいては、質問種別が総合評価となっているのは、識別子が問１の質問データである。したがって、識別子が問１の回答データの選択肢を数値化したデータが目的変数であり、識別子が問２〜問１０の質問の回答データの選択肢を数値化したデータが従属変数となる。
【００６２】
ここで、一般的な重回帰分析式は、「目的変数＝従属変数１×係数１＋従属変数２×係数２＋従属変数３×係数３＋・・・」の重回帰分析式として表される。重要度値算出部１０３１ではこの式と、各質問種別の質問の回答データの選択肢の数値化データより、「総合評価の数値＝騒音の数値×騒音の重要度値＋空気環境の数値×空気環境の重要度値＋配線と動線の数値×配線と動線の重要度値・・・」として重回帰分析式を立て、この重回帰分析式に、例えば図６に表されているような各回答者の第１の数値化データを当てはめることによって、それぞれの質問種別に対応する、第１の各重要度値を算出する。算出された第１の各重要度値は分析結果記憶部１１４に記録される。同様に、図７に表されているような第２の数値化データを当てはめることによって、それぞれの質問種別に対応する、第２の重要度値の算出も行う。算出した各重要度値は、図１２および図１３に表されているようなデータ構造で分析結果記憶部１１４に記録される。
【００６３】
次に平均値算出部１０３２について説明する。平均値算出部１０３２は、図４の質問種別ごとに、対応する質問項目の回答データの選択肢の重み数値を平均した値を算出する。平均値の算出は、単純に質問ごとに回答データの選択肢を重みで数値データした値（第１の数値データ）をすべて足し合わせ、回答データ数で割ることによって、その質問の回答データの選択肢の数値データの平均値を算出する。質問種別に対応する質問が複数ある場合は、それぞれの質問の平均値を算出し、算出した平均値をすべて足し合わせ、質問数で割ることによって質問種別の平均値を算出する。
【００６４】
例えば、図６に表されているような各質問に対する回答データの第１の数値化データを利用することによって第１の各平均値を算出する。算出された第１の各平均値は分析結果記憶部１１４に記録される。同様に、図７に表されているような第２の数値化データを利用することによって、第２の平均値の算出も行う。算出した各平均値は、図１２および図１３に表されているようなデータ構造で分析結果記憶部１１４に記録される。
【００６５】
上記の平均値の算出はすべての回答データを対象として算出を行っているが、第１の数値化データを利用して平均値を算出する場合は、全体の回答データの平均値だけでなく、図１０に集計されているような属性別の回答データの選択肢の集計値を利用して、各属性別の各質問種別ごとの平均値を算出することもできる。
【００６６】
平均値は、選択肢の重みが質問項目に対して肯定的な回答ほど大きな値で重みが付けられているとすると、平均値は満足度値として取り扱うことが可能であり、平均値が高いほど、満足度値が高いと考えることができる。
【００６７】
次に注目度値算出部１０３３について説明する。注目度値算出部１０３３は、集計データ記憶部１１３に記憶されている図６のような回答データのコメントにキーワード記憶部１１２に記憶されているキーワードがどれだけ含まれているかによって注目度値を算出する。具体的には、キーワード記憶部１１２に記憶されているキーワードそれぞれについて、集計データ記憶部１１３に記憶されている回答データのコメントに、当該キーワードが含まれているかどうかを判断する。キーワードが含まれていたら、当該キーワードに対応する質問種別の注目度値を含まれているキーワード数分だけ加算する。例えば、キーワード“うるさい”が回答データのコメントに３回出現したとすると、キーワード“うるさい”に対応する質問種別“騒音”の注目度値が３加算される。
【００６８】
同様に、キーワード記憶部１１２に記憶されているキーワードすべてについて回答データのコメントに出現する回数を集計し、質問種別それぞれについて注目度値を算出する。算出した注目度値は、図１２に表されているようなデータ構造で分析結果記憶部１１４に記録される。
【００６９】
以上が回答データ分析部１０３の各処理部の説明となる。次に、分析結果出力部１０５および分析グラフ作成部１０６について説明する。分析結果出力部１０５および分析グラフ作成部１０６では分析結果記憶部１１４に記憶されている分析データや集計データ記憶部１１３に記憶されている集計データを整形してアンケート分析報告書６００として出力を行う。
【００７０】
アンケート分析報告書６００はアンケートの分析結果を表やグラフとして表したデータを、例えばディスプレイモニタ上に表示するものであってもよいし、帳票レポートとして紙媒体の報告書として印字されたものであってもよい。例えば、分析結果出力部１０５では、集計データ記憶部１１３に記憶されている属性別の回答者数を表形式で出力を行う。図１４は属性別の回答者数を表形式データとして出力した例を表したものである。分析結果出力部１０５では、属性別の回答者数だけでなく、集計データ記憶部１１３や分析結果記憶部１１４に記憶されている集計データや分析データを表形式データとして出力を行う。例えば、図１０や図１２で表されている様な集計データを表形式で出力することも可能である。
【００７１】
次に、分析グラフ作成部１０６では集計データ記憶部１１３や分析結果記憶部１１４に記憶されている集計データや分析データのグラフデータ作成を行う。例えば、図１５は集計データ記憶部１１３に記憶されている属性別の回答者数の割合を円グラフとして作成したものである。
【００７２】
また、分析グラフ作成部１０６では、分析結果記憶部１１４に記憶されている分析データのうち、重要度値、満足度値、注目度値に基づいて４象限グラフの作成を行う。
【００７３】
例えば、分析結果記憶部１１４に記憶されている第１の数値データを用いて分析された重要度値、満足度値の値を利用して４象限グラフの作成を行う。４象限グラフの横軸を重要度値、縦軸を満足度値として、各集計項目がグラフ上のどの位置に該当するかとプロットする。
【００７４】
たとえば、図１２において分析項目「騒音」は重要度値が−０．２０７３８で満足度値が２．５であるので、４象限グラフでは、図１６に表されているグラフのＡの位置に分析項目「騒音」がプロットされる。同じように他の分析項目についても重要度値と満足度値に応じて４象限グラフ上にプロットされる。
【００７５】
このように４上限グラフ上に各評価項目の重要度値と平均度値をプロットすることによって、各評価項目のどの項目が想定的に重要度であるのか、満足されているのかを分析することができる。例えば、重要であるにも係らず平均的に満足されていない評価項目などを一目で知る事ができるようになる。
【００７６】
また、図１６においては、グラフ上にプロットされるポイントの大きさは何れの評価項目についても、同じ形状、同じ大きさでのプロットとなっている。ここで、プロットポイントの大きさを各評価項目の注目度値の比率に応じて大きさを変えるようにしてもよい。
【００７７】
例えば、図１７は分析結果記憶部１１４に記憶されている図１２の分析データの注目度値に応じて各評価項目のプロットされる大きさを変化させた場合のグラフの表示例である。このように注目度値に応じてプロットされる大きさを変化させることによって、その評価項目が相対的にどの程度注目されているのかを分析することができるようになる。例えば、相対的に重要度が低いにも係らず、注目度が高い評価項目を一目で知る事ができるようになる。
【００７８】
さらには、図１６は第１の満足度値、重要度値に基づいて４象限グラフの作成を行っているが、同じグラフ上に第２の満足度値、重要度値に基づいた位置を表示し、同じ評価項目の第１の満足度値および重要度値のポイント位置から第２の満足度値および重要度値のポイント位置がどの程度ずれがあるのかを判るように表示した形状で４象限グラフを作成することも出来る。
【００７９】
例えば、図１８は第１の満足度値および重要度値のポイント位置から第２の満足度値および重要度値のポイント位置への変位が分かる用にプロット位置の変化を矢印で表現した場合の例である。このように矢印で変位を表すことによって、例えば、矢印が満足度の低い方向を向いている場合は、当該評価項目の満足度値が低下する危険性があることを表していることになる。
【００８０】
以上のように、分析結果出力部１０５および分析グラフ１０６では、分析表の作成や分析グラフの作成を行い、アンケート分析報告書６００上に表示を行う。図１９はアンケート分析報告書６００の例を表したものである。このような分析表をアンケートの実施者が確認することによって、どの評価項目を重点的に改善していくべきかといった判断を容易に行えるようになる。
【００８１】
以上アンケート分析システムの各構成要素について説明を行った。次にフローチャートを用いてアンケート分析装置の処理についてさらに具体的に詳述する。
【００８２】
図２０はアンケート分析システムの全体処理フローを示したものである。まず始めに、アンケート分析システム１００は回答データ入力受付部１０１で回答データの入力を受け付ける（Ｓ２００１）。回答データ入力受付部１０１ではアンケート回答データ７００として、例えば、回答データをＣＳＶ形式のテキストデータ化したものを入力データとして受け付ける。受け付けた回答データは回答データ記憶部１１１に記憶される。
【００８３】
回答データの入力を受け付け、入力を受け付けた回答データを回答データ記憶部１１１に記憶したら、次に、重み付け補正部１０２によって回答データの選択肢の回答の重み付けを行い、選択肢の数値化を行う（Ｓ２００２）。選択肢の数値化は、アンケート記憶部１１０に記憶されているアンケートの回答選択肢の重みに対応して数値化を行い、さらに、キーワード記憶部１１２に記憶されているキーワードに基づいてさらに重み付けに応じて数値の重み付けの変更を行う。重み付け補正部１０２による選択肢の数値化および重み付けに方法については重み付け補正部１０２の説明において前述した通りである。
【００８４】
重み付け補正部１０２では、第１の数値データと第２の数値データとが算出される。第１の数値データとは、選択肢をアンケート記憶部１１０に記憶されているアンケートの回答選択肢の重みに対応して数値化を行った数値データである。第２の数値データとは、第１の数値データをキーワード記憶部１１２に記録されているキーワードに基づいてさらに重み付けを変更して数値化した数値データである。図２１は第１の数値データをキーワード記憶部１１２に記録されているキーワードに基づいてさらに重み付けを変更して数値化を行い、第２の数値データを算出する処理フローである。第２の数値データを算出する処理フローについては、図２１に基づいて後述する。
【００８５】
回答データの選択肢の重み付けを行い、第１の数値データと第２の数値データが算出できたら、次に、集計データ記憶部１１３に記憶されている回答データの集計処理を行う（Ｓ２００３）。回答データの集計処理は、回答データ集計部１０４で行われる。回答データ集計部１０４による回答データの集計手法については前述したとおりである。回答データの集計は、全体の回答データの集計と識別子の属性別との集計が行われる。集計は、識別子の問いの質問に対する回答が、回答選択項目の何れであったかの件数を、それぞれの問いに対応する質問種別ごとに行う。回答選択項目はアンケート記憶部１１０に記憶されているそれぞれの問いに対応する選択肢ごとに集計される。
【００８６】
回答データの集計を行ったら、次に重要度値の算出を行う（Ｓ２００４）。重要度値の算出は重要度値算出部１０３１によって行われる。重要度値算出部１０３１による重要度値の算出方法については前述した通りである。集計データ記憶部１１３に記憶されている回答データについて、質問種別が“総合評価”となっている質問の回答データの選択肢の数値化データを目的変数とし、他の質問種別の質問の回答データの選択肢の数値化データを従属変数とすることによって重回帰分析を行い、各質問種別ごとの従属変数を算出する。ここで算出された従属変数をそれぞれの質問種別の重要度値とする。このような重要度値の算出を、集計データ記憶部１１３に記憶されている、第１の数値データ、第２の数値データそれぞれに基づいて行い、第１の重要度値および第２の重要度値を算出する。
【００８７】
重要度値の算出を行ったら、次に平均値の算出を行う（Ｓ２００５）。平均値の算出は平均値算出部１０３２によって行われる。平均値算出部１０３２による平均値の算出処理については前述したとおりである。平均値は、質問種別ごとに第１の数値データおよび第２の数値データに基づいて算出される。平均値は属性別に平均値を算出するようにしてもよい。選択肢の重み付け数値が高いほど、満足度が高い回答であることを表す場合、平均値が高い質問種別の内容については、回答者は平均的に満足度が高いこととなる。
【００８８】
平均値の算出を行ったら、次に注目度値の算出を行う（Ｓ２００６）。注目度値の算出は注目度値算出部１０３３によって行われる。注目度値算出部１０３３による注目度値の算出処理については前述したとおりであるが、さらに詳細な注目度値の算出処理フローについては図２２のフローに基づいて後述する。
【００８９】
重要度値の算出、平均値の算出、注目度値の算出が行われたら、次に分析結果の出力および分析グラフの作成処理が行われる（Ｓ２００７）。分析結果の出力は分析結果出力部１０５で、分析グラフの作成は分析グラフ作成部１０６でそれぞれ行われる。分析結果出力部１０５における分析結果の出力処理および分析グラフ作成部１０６による分析グラフの作成処理については前述した通りである。
【００９０】
例えば、分析結果出力部１０５では、集計データ記憶部１１３に記憶されているデータに基づいて、属性別の回答者数などの表形式データを作成する。また、分析グラフ作成部１０６では集計データ記憶部１１３や分析結果記憶部１１４に記憶されている集計データや分析データに基づいて、属性別の回答者数の割合円グラフや、重要度値、満足度値、注目度値を４象限グラフの作成などを行う。４象限グラフは、例えば、横軸を重要度値、縦軸を満足度値として、各集計項目がグラフ上のどの位置に該当するかとプロットしたグラフである。前述した通り、第１の満足度値、重要度値に基づいて４象限グラフを作成するだけでなく、第２の満足度値、重要度値に基づいて４象限グラフを重ねて作成することにより、満足度値、重要度値の変化予測を矢印等でグラフ上に表現したり、注目度値に応じてプロットするポイントの大きさを変更したりするようにしてもよい。
【００９１】
分析結果出力部１０５や分析グラフ作成部１０６で分析表や分析グラフの作成を行ったら、分析表や分析グラフはアンケート分析報告書６００上に出力され、アンケート分析報告書６００が作成される（Ｓ２００８）。アンケート分析報告書６００は前述した通り、ディスプレイモニタ上に表示するものであってもよいし、帳票レポートとして紙媒体の報告書として印字されたものであってもよい。図１９は分析レポートとして紙帳票に出力された分析レポートの一例を示したものである。
【００９２】
以上が、アンケート分析システムの全体処理の説明となる。次に、アンケート分析システムが行う処理のうち、アンケート記憶部１１０に記憶されているアンケートの回答選択肢の重みに対応して数値化を行った数値データである第１の数値データを、キーワード記憶部１１２に記録されているキーワードに基づいてさらに重み付けを変更して第２の数値データとして重み付けを変更する処理について詳述する。
【００９３】
図２１は、第１の数値データを第２の数値データに重み付けを変更する処理フローである。第２の数値データへの重み付けの補正処理では、まず、集計データ記憶部１１３から、第１の数値データへの重み付け変更がされた各回答者の回答データの一覧を取得する（Ｓ２１０１）。回答データの一覧を取得したら、各回答データごとにそれぞれ順番に処理を繰り返す（Ｓ２１０２）。処理対象とする回答データを特定したら、次に、アンケート記憶部１１０より質問種別の一覧を取得する。例えば、質問種別として“騒音”“空気環境”“オフィス家具”・・・といった質問種別の一覧が取得できる。
【００９４】
質問種別の一覧が取得できたら各質問種別ごとに繰り返し処理を行う（Ｓ２１０４）。質問種別ごとの処理では、まず始めに、処理対象となる質問種別に対応するキーワードの一覧をキーワード記憶部１１２から取得する（Ｓ２１０５）。例えば、処理対象となる質問種別が“騒音”である場合は、キーワード記憶部１１２から、質問種別が“騒音”に対応するキーワードである、“うるさい”“集中できない”“話し声”・・・といったキーワードが取得され、取得されたキーワードが処理対象となる回答データのコメントに含まれているかどうかをチェックする（Ｓ２１０６）。
【００９５】
処理対象とする回答データのコメントにキーワードが含まれていたら（Ｓ２１０６：ＹＥＳ）、キーワードの重みに基づいて対象としている質問種別の選択肢の重み付け数値化データの値を補正して第２の数値化データを算出する。例えば、図５の１行目の回答データではコメントに“机は広いが、椅子がきしんでうるさい”と記録されている。コメントにキーワードである“うるさい”が含まれているため、処理対象の質問種別である“騒音”に対応する質問の回答データの数値を補正する。キーワード“うるさい”の補正値が、図８で表されているように、“−０．３”と登録されている場合、この補正値に従って、質問種別が“騒音”に対応する質問である問Ｘの回答データの数値を“４”から“３．７”に補正する。
【００９６】
選択肢の数値化の重み付けの数値が高いほど肯定的な回答であり、数値低いほど否定的な回答であるとされている場合は、前述のように、ネガティブなキーワードには数値をマイナスするような重み付け数値が補正値として設定され、ポジティブなキーワードには数値をプラスするような重み付け数値が補正値として設定される。
【００９７】
処理対象とする回答データのコメントにキーワードが含まれていなかった場合や（Ｓ２１０６：ＮＯ）、第２の数値データの算出処理が完了した場合は、Ｓ２１０３で取得したすべての質問種別について処理を行ったかの確認が行われる（Ｓ２１０８）。未処理の質問種別がある場合は（Ｓ２１０８：ＮＯ）、Ｓ２１０４に戻り、次の質問種別で処理が行われる。
【００９８】
すべての質問種別が処理されている場合は（Ｓ２１０８：ＹＥＳ）、Ｓ２１０１で取得したすべての回答データについて処理を行ったかの確認が行われる（Ｓ２１０９）。未処理の回答データがある場合は（Ｓ２１０９：ＮＯ）、Ｓ２１０２に戻り、次の回答データについて処理が行われる。すべての回答データについて処理が行われていたら（Ｓ２１０９：ＹＥＳ）、第２の数値データに重み付けを変更する処理を終了する。ここで、第２の数値データの算出が行われなかった数値データは第１の数値データの値が第２の数値データとして適用される。
【００９９】
以上が、第１の数値データを第２の数値データに重み付けを変更する処理フローの説明となる。このような重み付けを変更する処理では、キーワード記憶部に記憶しておくキーワードと重み付け数値を適時、変更することによって、より回答者の心象に近い回答データを算出するとこができるようになる。
【０１００】
次に、注目度値算出部１０３３で行われる注目度値の算出方法についての詳細を説明する。図２２は注目度値算出部１０３３で行われる注目度値の算出処理の処理フロー図である。注目度値は質問種別ごとに算出される。注目度値の算出処理では、まず、アンケート記憶部１１０より質問種別の一覧を取得する（Ｓ２２０１）。例えば、質問種別として“騒音”“空気環境”“オフィス家具”・・・といった質問種別の一覧が取得できる。
【０１０１】
質問種別の一覧が取得できたら、各質問種別ごとに繰り返し処理を行う（Ｓ２２０２）。質問種別ごとの処理では、まず始めに、処理対象となる質問種別に対応するキーワードの一覧をキーワード記憶部１１２から取得する（Ｓ２２０３）。例えば、処理対象となる質問種別が“空気環境”である場合は、キーワード記憶部１１２から、質問種別が“空気環境”に対応するキーワードである、“暑い”“寒い”“温度差”・・・といったキーワードが取得される。
【０１０２】
キーワード一覧の取得を行ったら、回答データ記憶部１１１からすべての回答データのコメントを取得する（Ｓ２２０４）。そして、取得したコメント中にＳ２２０３で取得したキーワードが含まれていないかを確認し、含まれていたキーワードの数をカウントする（Ｓ２２０５）。例えば、図４に示されているような回答データを例にすると、コメント中に質問種別“空気環境”で取得されたキーワード“暑い”“寒い”“温度差”と３つのキーワードが含まれるので、キーワード数として“３”をカウントする。
【０１０３】
そして、カウントしたキーワード数を質問種別に対応する注目度値として分析結果記憶部１１４に記録する（Ｓ２２０６）。処理対象の質問種別の注目度値の記録が完了したら、Ｓ２２０１で取得したすべての質問種別について処理を行ったかの確認を行う（Ｓ２２０７）。未処理の質問種別がある場合は（Ｓ２２０７：ＮＯ）、Ｓ２２０２に戻り、次の質問種別で処理が行われる。すべての質問種別が処理されている場合は（Ｓ２２０７：ＹＥＳ）、注目度値の算出を完了する。
【０１０４】
以上が、注目度値算出部１０３３で行われる注目度値の算出処理の詳細となる。このように注目度値を算出する処理では、キーワード記憶部に記憶しておくキーワードをアンケートの質問種別ごとにアンケートを実施する時期に注目されているであろうキーワードを中心に登録しておくことで、アンケート回答者がどのような内容に注目しているのかを効果的に測定することができるようになる。
【０１０５】
尚、上述した処理フローにおいては、重み付け補正部１０２および注目度値算出部１０３３で参照するキーワード記憶部１１２は同じデータ構造を用いて説明したが、重み付け補正部１０２と注目度値算出部１０３３で参照するキーワード記憶部１１２のデータは別々のデータとして記録しておく事によって、よりそれぞれの数値の算出の実態にあったキーワードの設定を行うことができる。
【０１０６】
以上、図を用いて、本発明におけるアンケート分析システムの構成および処理について説明を行ったが、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示された構成要素と同一であることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１０７】
また、上記実施例においては、アンケート分析システムに基づいて説明を行ったが、上記実施例はハードウェアロジックやプログラムによって各種の処理を実行することが実現されているコンピュータに処理を実行させる方法であってもよいし、上記実施例を行う予め用意されたプログラムをコンピュータに読み込ませて実行するようなプログラムであってもよい。
【符号の説明】
【０１０８】
１００  アンケート分析システム
１０１  回答データ入力受付部
１０２  重み付け補正部
１０３  回答データ分析部
１０３１  重要度値算出部
１０３２  平均値算出部
１０３３  注目度値算出部
１０４  回答データ集計部
１０５  分析結果出力部
１０６  分析グラフ作成部
１１０  アンケート記憶部
１１１  回答データ記憶部
１１２  キーワード記憶部
１１３  集計データ記憶部
１１４  分析結果記憶部
２００  アンケート実施サーバー
３００  アンケート入力端末
４００  アンケート回答シート（紙データ）
５００  アンケート回答シート（電子データ）
６００  アンケート分析報告書
７００  アンケート回答データ
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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