(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが実行する推定データ生成方法であって、
特定の店舗又は前記特定の店舗に関連する他の店舗に関する特定の顧客の購買履歴データに基づいて、該特定の顧客の前記特定の店舗又は前記他の店舗に対するロイヤリティの程度を評価し、
前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートの回答データを解析して、顧客が前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートで所定の項目を選択する確率を算出し、
前記特定の顧客に関する前記ロイヤリティの程度の評価結果と前記確率とに基づいて、前記特定の顧客についての前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートの回答の推定データを生成する
処理を実行することを特徴とする推定データ生成方法。
【請求項２】
前記ロイヤリティの程度を評価する処理は、前記特定の顧客が前記特定の店舗を訪れた回数又は前記他の店舗を訪れた回数に基づいて、前記ロイヤリティの程度を評価することを特徴とする請求項１に記載の推定データ生成方法。
【請求項３】
複数の項目を選択可能なアンケート内容について、１人の顧客が選択した項目数の平均値を算出する処理を更に実行し、前記推定データを生成する処理は、前記特定の顧客に関する前記ロイヤリティの程度の評価結果と前記平均値とを基にして、前記確率を修正し、修正した確率に基づいて、前記推定データを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の推定データ生成方法。
【請求項４】
前記確率を算出する処理は、前記特定の店舗に関するアンケートおよび前記他の店舗に関するアンケートのそれぞれで顧客が所定の項目を選択する確率を示す第１確率と、前記所定の項目を選択した顧客が前記特定の店舗に関して所定の条件である確率を示す第２確率と、前記所定の項目を選択した顧客が前記他の店舗に関して所定の条件である確率を示す第３確率とを算出し、前記第１確率と前記第２確率と前記第３確率とを乗算した値を算出結果として出力することを特徴とする請求項１に記載の推定データ生成方法。
【請求項５】
コンピュータに、
特定の店舗又は前記特定の店舗に関連する他の店舗に関する特定の顧客の購買履歴データに基づいて、該特定の顧客の前記特定の店舗又は前記他の店舗に対するロイヤリティの程度を評価し、
前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートの回答データを解析して、顧客が前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートで所定の項目を選択する確率を算出し、
前記特定の顧客に関する前記ロイヤリティの程度の評価結果と前記確率とに基づいて、前記特定の顧客についての前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートの回答の推定データを生成する
処理を実行させることを特徴とする推定データ生成プログラム。
【請求項６】
端末装置と推定データ生成装置とを有する推定データ生成システムであって、
前記推定データ生成装置は、
前記端末装置から、特定の店舗又は前記特定の店舗に関連する他の店舗に関する特定の顧客の購買履歴データと、前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートの回答データとを取得する取得部と、
前記購買履歴データに基づいて、前記特定の顧客の前記特定の店舗又は前記他の店舗に対するロイヤリティの程度を評価する評価部と、
前記アンケートの回答データを解析して、顧客が前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートで所定の項目を選択する確率を算出し、前記特定の顧客に関する前記ロイヤリティの程度の評価結果と前記確率とに基づいて、前記特定の顧客についての前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートの回答の推定データを生成する推定部と
を有することを特徴とする推定データ生成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定データ生成方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、マーケティング業務においては、店舗に対する顧客のアンケート回答に基づいて、顧客満足度を高める方策を検討することが行われている。例えば、顧客満足度を高めることは、来店頻度や、来店時の購入額を高めることにもつながる。
【０００３】
複数の店舗が入店する集合商業施設において、各店舗で実施されたアンケート結果を用いることで、テナントの管理者は、顧客満足度等を高めるべく、どの店舗を新たな店舗と入れ替えるべきか、どの店舗を継続して入店させておくべきか等を判断する。例えば、管理者は、顧客満足度の低い店舗の代わりに、最近の話題の商品を取り扱う店舗や、定番商品を取り扱う店舗を入店させることがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２９９６８４号公報
【特許文献２】特開２００８−２９３３１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来技術では、顧客に対してアンケートを実際に実施しないと、アンケート回答を得ることができないという問題がある。
【０００６】
例えば、テナントの管理者が、上記のマーケティング業務を行うためには、集合商業施設に入店する全ての店舗に対するアンケート回答を幅広い年齢層の各顧客から得ることが望ましいが、このようにアンケート回答を得ることは現実的でない。
【０００７】
１つの側面では、本発明は、店舗で商品を購入した顧客について、アンケートを行っていないにもかかわらず、アンケート回答を推定することができる推定データ生成方法、推定データ生成プログラムおよび推定データ生成システム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】
【０００８】
第１の案では、コンピュータが下記の処理を実行する。コンピュータは、特定の店舗又は特定の店舗に関連する他の店舗に関する特定の顧客の購買履歴データに基づいて、該特定の顧客の特定の店舗又は他の店舗に対するロイヤリティの程度を評価する。コンピュータは、特定の店舗又は他の店舗に関するアンケートの回答データを解析して、顧客が特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートで所定の項目を選択する確率を算出する。コンピュータは、特定の顧客に関するロイヤリティの程度の評価結果と確率とに基づいて、特定の顧客についての特定の店舗又は他の店舗に関するアンケートの回答の推定データを生成する。
【発明の効果】
【０００９】
店舗で商品を購入した顧客について、アンケートを行っていないにもかかわらず、アンケート結果を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本実施例にかかるシステムの構成を示す図である。
【図２】図２は、購買履歴データベースのデータ構造の一例を示す図である。
【図３】図３は、購買履歴データのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】図４は、ある店舗αで実施されたアンケートの一例を示す図である。
【図５】図５は、回答集計データのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】図６は、本実施例にかかる推定データ生成装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図７】図７は、推定データのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、本実施例にかかる推定データ生成装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、推定データ生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願の開示する推定データ生成方法、推定データ生成プログラムおよび推定データ生成システムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００１２】
図１は、本実施例にかかるシステムの構成を示す図である。図１に示すように、このシステムは、購買履歴データベース５と、端末装置１０と、推定データ生成装置１００とを有する。購買履歴データベース５は、端末装置１０に接続される。推定データ生成装置１００および端末装置１０は、ネットワーク５０を介して相互に接続される。ここでは、推定データ生成装置１００と、端末装置１０とを接続する例を示すが、推定データ生成装置１００は、他の端末装置や他の装置に接続されていても良い。
【００１３】
購買履歴データベース５は、図示しない集合商業施設等に設置されたＰＯＳ（Point  Of  Sales）システムに接続され、このＰＯＳシステムから送信される顧客の購入履歴の情報を記憶する記憶装置である。
【００１４】
図２は、購買履歴データベースのデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、この購買履歴データベース５は、ユーザ識別情報と、来店日と、店舗と、購入金額とを対応付ける。ユーザ識別情報は、ユーザを一意に識別する情報である。来店日は、ユーザが店舗に来店した日付を示す。店舗は、ユーザが来店した店舗を示す。購入金額は、ユーザが店舗で購入した商品の購入金額を示す。
【００１５】
例えば、図２に示す購買履歴データベースの１行目のレコードについて説明する。１行目のレコードでは、「ユーザＡ」が「店舗α」に「２月２５日」に来店し、店舗αで購入した商品の購入金額が「３０００」円である旨が示される。
【００１６】
端末装置１０は、購買履歴データおよび回答集計データを推定データ生成装置１００に送信する装置である。購買履歴データは、ユーザが来店した来店回数を、店舗毎に集計した情報である。例えば、端末装置１０は、購買履歴データベース５にアクセスし、ユーザ毎に、店舗毎の来店数を集計することで、購買履歴データを生成する。
【００１７】
図３は、購買履歴データのデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、購買履歴データ１４０ａは、ユーザ識別情報と、各店舗の来客回数とを対応付ける。例えば、購買履歴データ１４０ａの１行目のレコードでは、ユーザＡが店舗αに４回来店し、店舗βに４回来店した旨が示される。
【００１８】
回答集計データは、各店舗で実施されたアンケートの回答を集計した情報である。図４は、例えば、店舗αで実施されたアンケートの一例を示す図である。図４に示すアンケートでは、「店舗αの商品は好きですか？」という質問と、「普段よく買うものは？」という質問を含む。
【００１９】
「店舗αの商品は好きですか？」という質問については、ユーザは、「好き」、「好きではない」のうち、何れかを選択する。「普段よく買うものは？」という質問について、ユーザは、「定番品」、「流行のもの」、「お手頃なもの」から、好きな項目を選択する。ユーザは、好きな項目が複数存在する場合には、複数の項目を選択しても良い。ここで、アンケートの回答者であるユーザは、購買履歴データベース５に購入履歴の情報が記憶されている顧客とは異なる人物であって構わない。
【００２０】
例えば、管理者は、アンケートの回答を端末装置１０に入力し、端末装置１０は、アンケートの回答を集計することで、回答集計データを生成する。図４に示す例では、店舗αに対するアンケートの内容を示したが、他の店舗についても、同様のアンケートが実施され、アンケートの回答が、端末装置１０に入力されるものとする。
【００２１】
図５は、回答集計データのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この回答集計データ１４０ｂは、店舗毎の回答集計結果を有する。ここでは一例として、店舗αの回答集計結果１４１と、店舗βの回答集計結果１４２とを示すが、その他の店舗の回答集計結果を含んでいても良い。
【００２２】
図５に示す店舗αの回答集計結果１４１について説明する。店舗αのアンケートに回答したユーザは全体で「２００人」であり、このうち、店舗αに好意があるユーザは「１００人」である。例えば、図４に示したアンケートにおいて、「好き」を選択したユーザが、店舗αに好意があるユーザとなる。
【００２３】
店舗αのアンケートに回答したユーザ全体について、「普段よく買うものは？」という質問に対して、定番品を選択したユーザは「１００人」、流行のものを選択したユーザは「５０人」、お手軽なものを選択したユーザは「５０人」である。図４に示したアンケートについて、「普段よく買うものは？」という質問については、複数項目選択可能であるため、選択したユーザの合計は、必ずしもユーザ全体の人数と一致しない。
【００２４】
店舗αのアンケートに回答したユーザ全体のうち、店舗αに好意があるユーザについて、「普段よく買うものは？」という質問に対して、定番品を選択したユーザは「６０人」、流行のものを選択したユーザは「３０人」、お手軽なものを選択したユーザは「５０人」である。
【００２５】
図５に示す店舗βの回答集計結果１４２について説明する。店舗βのアンケートに回答したユーザは全体で「５０人」であり、このうち、店舗βに好意があるユーザは「３０人」である。
【００２６】
店舗βのアンケートに回答したユーザ全体について、「普段よく買うものは？」という質問に対して、定番品を選択したユーザは「３０人」、流行のものを選択したユーザは「２０人」、お手軽なものを選択したユーザは「２０人」である。
【００２７】
店舗βのアンケートに回答したユーザ全体のうち、店舗βに好意があるユーザについて、「普段よく買うものは？」という質問に対して、定番品を選択したユーザは「２５人」、流行のものを選択したユーザは「１０人」、お手軽なものを選択したユーザは「１０人」である。
【００２８】
推定データ生成装置１００は、購買履歴データおよび回答集計データを基にして、特定のユーザからアンケートの回答を受け付けていなくても、かかる特定のユーザのアンケートの回答を推定した推定データを生成する装置である。推定データ生成装置１００は、推定データを端末装置１０や他の装置に送信する。
【００２９】
図６は、本実施例にかかる推定データ生成装置の構成を示す機能ブロック図である。図６に示すように、この推定データ生成装置１００は、通信部１１０、入力部１２０、表示部１３０、記憶部１４０、制御部１５０を有する。
【００３０】
通信部１１０は、ネットワーク５０を介して、端末装置１０や他の装置とデータ通信を実行する処理部である。例えば、通信部１１０は、通信装置に対応する。後述する制御部１５０は、通信部１１０を介して、端末装置１０とデータをやり取りする。
【００３１】
入力部１２０は、各種の情報を入力する入力装置である。入力部１２０は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。
【００３２】
表示部１３０は、制御部１５０から出力される情報を表示する表示装置である。表示部１３０は、例えば、液晶ディスプレイに対応する。
【００３３】
記憶部１４０は、購買履歴データ１４０ａおよび回答集計データ１４０ｂを有する。記憶部１４０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。
【００３４】
購買履歴データ１４０ａは、ユーザが来店した来店回数を、店舗毎に集計した情報である。購買履歴データ１４０ａのデータ構造は、図３で説明したデータ構造に対応する。
【００３５】
回答集計データ１４０ｂは、各店舗で実施されたアンケートの回答を集計した情報である。回答集計データ１４０ｂのデータ構造は、図５で説明したデータ構造に対応する。
【００３６】
制御部１５０は、取得部１５０ａと、評価部１５０ｂと、推定部１５０ｃとを有する。制御部１５０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積装置に対応する。また、制御部１５０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路に対応する。
【００３７】
取得部１５０ａは、端末装置１０から購買履歴データ１４０ａおよび回答集計データ１４０ｂを取得する処理部である。取得部１５０ａは、購買履歴データ１４０ａおよび回答集計データ１４０ｂを、記憶部１４０に格納する。
【００３８】
評価部１５０ｂは、購買履歴データ１４０ａに基づいて、特定のユーザの各店舗に対するロイヤリティ（loyalty）の程度を評価する処理部である。例えば、評価部１５０ｂは、特定のユーザのある店舗ｋに対するロイヤリティｌｋを、ある店舗ｋの来店回数に応じて設定する。一般に、好きな店ほど頻繁に来店する傾向があるといえるので、ある人の店舗ｋに対する来店回数の多さは、該ある人の店舗ｋに対する好意の強さの度合いと比例するとみなせよう。特定のユーザの店舗ｋへのロイヤリティｌｋの値の範囲を式（１）で定義する。下記では説明を省略するが、特定のユーザは、ユーザＡやユーザＢ等に対応するものである。
【００３９】
０≦ｌｋ≦１・・・（１）
【００４０】
評価部１５０ｂは、特定のユーザが店舗ｋに来店した来店回数が大きいほど、ロイヤリティｌｋの値を１に近づける。また、評価部１５０ｂは、特定のユーザが店舗ｋに来店した来店回数が小さいほど、ロイヤリティｌｋの値を０に近づける。
【００４１】
評価部１５０ｂが、来店回数の大小に応じて、ロイヤリティｌｋの値をどの程度１や０に近づけるのかは、各ユーザの来店回数の最大回数、最小回数、平均回数等を用いて、適宜、管理者が調整しておくものとする。
【００４２】
例えば、特定のユーザを「ユーザＡ」とした場合には、評価部１５０ｂは、購買履歴データ１４０ａを基にして、上記処理を実行し、ユーザＡの店舗αに対するロイヤリティｌα、店舗βに対するロイヤリティｌβを評価する。評価部１５０ｂは、特定のユーザの各店舗に対するロイヤリティの評価結果を、推定部１５０ｃに出力する。
【００４３】
推定部１５０ｃは、特定のユーザのロイヤリティの評価結果および回答集計データ１４０ｂを基にして、特定のユーザのアンケートの回答を推定した推定データを生成する処理部である。以下において、推定部１５０ｃの処理について説明する。
【００４４】
推定部１５０ｃは、ベイズの定理（ナイーブベイズの仮定）を修正した式を用いて、アンケートに回答していない特定のユーザがアンケートのある項目を選択する相対確率を算出する。例えば、推定部１５０ｃは、アンケートに回答したユーザがある項目を選択する確率を特定のユーザのロイヤリティで補正した値を用いて、特定のユーザがある項目を選択する相対確率を算出する。
【００４５】
ベイズの定理を修正した式は、後述するように、式（２）に含まれる確率値Ｐ（Ｘｋ｜Ａｉｊ）を、式（４）の確率値Ｐ’（Ｘｋ｜Ａｉｊ）に置き換えたものとなる。
【００４６】
まず、ベイズの定理について説明する。ベイズの定理は、式（２）に示すものとなる。
【００４７】
【数１】
0006493026.tif 000002
【００４８】
ここで、式（２）のＰは確率を示し、Ｐに隣接する括弧内において確率Ｐの条件を定義する。また、式（２）に含まれる記号および添え字の意味は、下記に示すものとなる。
Ａｉｊ：アンケートｉの回答がｊ
Ｘｋ：店舗ｋへ好意有り
Ｘ：好意のある店舗の集合
【００４９】
ベイズの定理に基づく計算例について説明する。ここでは、店舗αおよび店舗βの両店舗に好意的なユーザを対象として、「普段よく買うものは？」という質問に対して「定番品」と回答する確率Ｐｓ１の推定例を説明する。例えば、式（２）のベイズの定理に従うと、確率Ｐｓ１は、式（３）に示す関係となる。
【００５０】
確率Ｐｓ１∝（定番品をよく買う確率）×（定番品をよく買う人が店舗αを好きな確率）×（定番品をよく買う人が店舗βを好きな確率）・・・（３）
【００５１】
式（３）の（定番品をよく買う確率）を、図５を用いて説明する。例えば、店舗αの回答集計結果１４１では全体の回答人数が「２００人」で、この２００人のうち、定番品をよく買うと回答した人数が「１００人」である。また、店舗βの回答集計結果１４２では全体の回答人数が「５０人」で、この５０人のうち、定番品をよく買うと回答した人数が「３０人」である。このため、定番品をよく買う確率は、（１００＋３０）／（２００＋５０）＝０．５２となる。
【００５２】
式（３）の（定番品をよく買う人が店舗αを好きな確率）を、図５を用いて説明する。例えば、店舗αの回答集計結果１４１では、全体の回答人数が２００人のうち、定番品をよく買うと回答した人数が「１００人」である。また、店舗αに好意がある１００人のうち、定番品をよく買うと回答した人数が「６０人」である。このため、定番品をよく買う人が店舗αを好きな確率は、６０／１００＝０．６となる。
【００５３】
式（３）の（定番品をよく買う人が店舗βを好きな確率）を、図５を用いて説明する。例えば、店舗βの回答集計結果１４２では、全体の回答人数が５０人のうち、定番品をよく買うと回答した人数が「３０人」である。また、店舗βに好意がある３０人のうち、定番品をよく買うと回答した人数が「２５人」である。このため、定番品をよく買う人が店舗αを好きな確率は、２５／３０＝０．８３となる。
【００５４】
このため、式（２）（式（３））のベイズの定理に従うと、確率Ｐｓ１は０．５２×０．６×０．８３＝０．２５８９６と比例関係にあることが算出される。
【００５５】
確率Ｐｓ１と同様にベイズの定理に従うと、店舗αおよび店舗βの両店舗に好意的なユーザを対象として、「普段よく買うものは？」という質問に対して「流行のもの」と回答する確率Ｐｓ２は、「０．８４」と比例関係にあることが算出される。また、店舗αおよび店舗βの両店舗に好意的なユーザを対象として、「普段よく買うものは？」という質問に対して「お手頃なもの」と回答する確率Ｐｓ３は、「０．１４」と比例関係にあることが算出される。
【００５６】
ここで、本実施例では、式（２）に示すベイズの定理に含まれる確率値Ｐ（Ｘｋ｜Ａｉｊ）を、式（４）の確率値Ｐ’（Ｘｋ｜Ａｉｊ）によって置き換えることで、ベイズの定理を修正する。式（４）は、特定のユーザについて、店舗ｋに対するロイヤリティｌｋが高ければ、確率値Ｐ’（Ｘｋ｜Ａｉｊ）が、Ｐ（Ｘｋ｜Ａｉｊ）により依存する値となることを示す。一方、特定のユーザの店舗ｋに対するロイヤリティｌｋが低ければ、確率値Ｐ’（Ｘｋ｜Ａｉｊ）が、確率値Ｐ（Ａｉｊ）により依存する値となることを示す。
【００５７】
【数２】
0006493026.tif 000003
【００５８】
式（４）によって、ベイズの定理を修正することで、例えば、式（３）に含まれる（定番品をよく買う人が店舗αを好きな確率）および（定番品をよく買う人が店舗βを好きな確率）が、特定のユーザのロイヤリティにより修正される。すなわち、特定のユーザが、「普段よく買うものは？」という質問に対して「定番品」と回答する確率Ｐｓ１’が、下記の式（５）によって算出されることを意味する。
【００５９】
確率Ｐｓ１’∝（定番品をよく買う確率）×（定番品をよく買う人が店舗αを好きな確率を、特定のユーザのロイヤリティで修正した確率）×（定番品をよく買う人が店舗βを好きな確率を、特定のユーザのロイヤリティで修正した確率）・・・（５）
【００６０】
以下の説明では、定番品をよく買う確率を「確率ｐｇ」、定番品をよく買う人が店舗αを好きな確率を「確率ｐｒ」、定番品をよく買う人が店舗βを好きな確率を「確率ｐｂ」とする。また、確率ｐｒを特定のユーザのロイヤリティで修正した確率を「確率ｐｒ’」とする。また、確率ｐｂを特定のユーザのロイヤリティで修正した確率を「確率ｐｂ’」とする。
【００６１】
確率ｐｒ’について説明する。推定部１５０ｃは、（１−ｌα）×確率ｐｇ＋ｌα×確率ｐｒを算出することで、確率ｐｒ’を算出する。すなわち、ロイヤリティｌαが大きい場合には、確率ｐｒ’は、確率ｐｒに近づく。一方、ロイヤリティｌαが小さい場合には、確率ｐｒ’を確率ｐｇに近づく。
【００６２】
確率ｐｂ’について説明する。例えば、推定部１５０ｃは、（１−ｌβ）×確率ｐｇ＋ｌβ×確率ｐｂを算出することで、確率ｐｂ’を算出する。すなわち、ロイヤリティｌβが大きい場合には、確率ｐｂ’は、確率ｐｂに近づく。一方、ロイヤリティｌβが小さい場合には、確率ｐｂ’は、確率ｐｂに近づく。
【００６３】
推定部１５０ｃは、上記のように、ベイズの定理を修正した式を用いることで、確率値ｐｒ’、ｐｂ’を算出し、特定のユーザの確率値Ｐｓ１’を算出する。推定部１５０ｃは、同様にして、特定のユーザが、「普段よく買うものは？」という質問に対して「流行のもの」と回答する確率Ｐｓ２’を算出する。推定部１５０ｃは、特定のユーザが、「普段よく買うものは？」という質問に対して「お手頃なもの」と回答する確率Ｐｓ３’を算出する。
【００６４】
推定部１５０ｃは、特定のユーザの確率値Ｐｓ１’、Ｐｓ２’、Ｐｓ３’を算出した後に、確率値Ｐｓ１’、Ｐｓ２’、Ｐｓ３’の合計値が１となるように規格化を行う。規格化を行った確率値Ｐｓ１’、Ｐｓ２’、Ｐｓ３’を、規格化後の確率値Ｐｔ１、Ｐｔ２、Ｐｔ３とする。なお、規格化を一般的な式で表すと、式（６）に示すものとなる。
【００６５】
【数３】
0006493026.tif 000004
【００６６】
ここで、図４等で示したアンケートでは、複数回答可能な項目があるため、かかる項目に関する確率値の合計値が１となるように規格化すると、特定のユーザが該当項目を選択する確率を過小評価することになる。このため、推定部１５０ｃは、後述する平均回答項目数を用いて、規格化後の確率値Ｐｔ１、Ｐｔ２、Ｐｔ３を修正する。例えば、推定部１５０ｃは、式（７）に基づいて、規格化後の確率値を修正した確率値を算出する。なお、推定部１５０ｃは、「Ｙｅｓ」、「Ｎｏ」のうち何れかを選択させるような項目（複数回答不可能な項目）に関する確率については、後述する修正を行わない。
【００６７】
【数４】
0006493026.tif 000005
【００６８】
式（７）においてＲｉｋは、店舗ｋに好意的なユーザのアンケートｉの平均回答項目数を示す。ｎは、好意のある店舗数を示す。図５を用いて、店舗αに好意的なユーザを対象とした、平均回答項目数Ｒαについて説明する。アンケートに回答したユーザ全体のうち、店舗αに好意のあるユーザは「１００人」である。そして、「普段よく買うものは？」について、定番品を選択した、店舗αに好意のあるユーザの数は「６０人」である。流行のものを選択した、店舗αに好意のあるユーザの数は「３０人」である。お手頃なものを選択した、店舗αに好意のあるユーザの数は「３０人」である。この場合には、平均回答項目数Ｒαは、（６０＋３０＋５０）／１００＝１．４となる。
【００６９】
図５を用いて、店舗βに好意的なユーザを対象とした、平均回答項目数Ｒβについて説明する。アンケートに回答したユーザ全体のうち、店舗βに好意のあるユーザは「３０人」である。そして、「普段よく買うものは？」について、定番品を選択した、店舗βに好意のあるユーザの数は「２５人」である。流行のものを選択した、店舗βに好意のあるユーザの数は「１０人」である。お手頃なものを選択した、店舗βに好意のあるユーザの数は「１０人」である。この場合には、平均回答項目数Ｒβは、（２５＋１０＋１０）／３０＝１．５となる。
【００７０】
例えば、規格化された確率値Ｐｔ１を、平均回答項目数ＲαとＲβとを用いて補正すると、補正した確率値Ｐｔ１’は、式（８）によって表すことができる。規格化された確率値Ｐｔ２を、平均回答項目数ＲαとＲβとを用いて補正すると、補正した確率値Ｐｔ２’は、式（９）によって表すことができる。規格化された確率値Ｐｔ３を、平均回答項目数ＲαとＲβとを用いて補正すると、補正した確率値Ｐｔ３’は、式（１０）によって表すことができる。
【００７１】
Ｐｔ１’＝Ｐｔ１×（Ｒα＋Ｒβ）／２・・・（８）
Ｐｔ２’＝Ｐｔ２×（Ｒα＋Ｒβ）／２・・・（９）
Ｐｔ３’＝Ｐｔ３×（Ｒα＋Ｒβ）／２・・・（１０）
【００７２】
推定部１５０ｃは、式（８）〜式（１０）を基にして、確率値Ｐｔ１’〜Ｐｔ３’を算出する。ここで、例えば、確率値Ｐｔ１’は、特定のユーザが、「普段よく買うものは？」について、「定番品」を選択する確率を示す。確率値Ｐｔ２’は、特定のユーザが、「普段よく買うものは？」について、「流行のもの」を選択する確率を示す。確率値Ｐｔ３’は、特定のユーザが、「普段よく買うものは？」について、「お手頃なもの」を選択する確率を示す。
【００７３】
推定部１５０ｃは、特定のユーザを変更しながら、上記処理を繰り返し実行することで、推定データを生成する。図７は、推定データのデータ構造の一例を示す図である。ユーザ識別情報は、特定のユーザを一意に識別する情報である。「普段よく買うものは？  Ａ定番品」は、アンケートの選択項目を示すものである。なお、アンケートの他の選択項目については図示を省略する。図７に示す例では、特定のユーザ「ユーザＡ」が、アンケートで、「普段よく買うものは？」という質問について、「定番品」を選択する確率が「０．７８」である旨が示される。
【００７４】
次に、本実施例にかかる推定データ生成装置１００の処理手順について説明する。図８は、本実施例にかかる推定データ生成装置の処理手順を示すフローチャートである。図８に示すように、推定データ生成装置１００の取得部１５０ａは、購買履歴データ１４０ａおよび回答集計データ１４０ｂを取得する（ステップＳ１０１）。推定データ生成装置１００の評価部１５０ｂは、購買履歴データを基にして、特定のユーザの各店舗に対するロイヤリティを評価する（ステップＳ１０２）。
【００７５】
推定データ生成装置１００の推定部１５０ｃは、ベイズの定理に基づき、各店舗について実施されたアンケート結果により得られる確率を重ね合わせる（ステップＳ１０３）。推定部１５０ｃは、特定のユーザのロイヤリティに応じて確率を修正し、相対確率を算出する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４において、アンケートの項目毎に、特定のユーザの相対確率を算出する。上記の実施例では、推定部１５０ｃは、確率Ｐｓ１’、Ｐｓ２’、Ｐｓ３’を算出する。
【００７６】
推定部１５０ｃは、各相対確率の和が１になるように、各相対確率を規格化する（ステップＳ１０５）。推定部１５０ｃは、複数回答可能な項目に関する相対確率であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。複数回答可能な項目に関する相対確率である場合には（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、推定部１５０ｃは、平均回答項目数を店舗毎に算出する（ステップＳ１０７）。推定部１５０ｃは、確率値を補正し（ステップＳ１０８）、特定のユーザの推定データを出力する（ステップＳ１０９）。
【００７７】
一方、推定部１５０ｃは、複数回答可能な項目に関する相対確率でない場合には（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、ステップＳ１０９に移行する。
【００７８】
推定データ生成装置１００は、特定のユーザの購買実績に基づいて各店舗に対するロイヤリティを評価する。また、推定データ生成装置１００は、アンケート結果から得られる一般ユーザが各店舗で実施されるアンケートである項目を選択する確率を、特定ユーザのロイヤリティに基づき修正することで、特定のユーザのアンケート結果を推定する。これによって、アンケートに実際回答していない特定のユーザのアンケート回答を推定することができる。
【００７９】
推定データ生成装置１００は、特定のユーザが実際に店舗を訪れた来店回数に基づいて、ロイヤリティを評価するので、特定のユーザの店舗に対するロイヤリティを適切に評価でき、これによって、特定のユーザに関するアンケート回答の推定精度を向上させることができる。
【００８０】
推定データ生成装置１００は、１人の顧客が選択した項目数の平均回答項目数を算出し、平均回答項目数によって、特定のユーザに関する規格化した確率値を修正する。例えば、複数回答可能な項目に関する特定のユーザの相対確率を規格化すると、特定のユーザが該当項目を選択する確率を過小評価してしまうが、上記処理により、過小評価することを回避することができる。
【００８１】
次に、上記実施例に示した推定データ生成装置１００と同様の機能を実現する推定データ生成プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図９は、推定データ生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【００８２】
図９に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７とを有する。そして、各装置２０１〜２０７は、バス２０８に接続される。
【００８３】
ハードディスク装置２０７は、取得プログラム２０７ａ、評価プログラム２０７ｂ、推定プログラム２０７ｃを有する。ＣＰＵ２０１は、取得プログラム２０７ａ、評価プログラム２０７ｂ、推定プログラム２０７ｃを読み出してＲＡＭ２０６に展開する。取得プログラム２０７ａは、取得プロセス２０６ａとして機能する。評価プログラム２０７ｂは、評価プロセス２０６ｂとして機能する。推定プログラム２０７ｃは、推定プロセス２０６ｃとして機能する。取得プロセス２０６ａの処理は、取得部１５０ａの処理に対応する。評価プロセス２０６ｂの処理は、評価部１５０ｂの処理に対応する。推定プロセス２０６ｃの処理は、推定部１５０ｃの処理に対応する。
【００８４】
なお、取得プログラム２０７ａ、評価プログラム２０７ｂ、推定プログラム２０７ｃについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００が取得プログラム２０７ａ、評価プログラム２０７ｂ、推定プログラム２０７ｃを読み出して実行するようにしてもよい。
【００８５】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００８６】
（付記１）コンピュータが実行する推定データ生成方法であって、
特定の店舗又は前記特定の店舗に関連する他の店舗に関する特定の顧客の購買履歴データに基づいて、該特定の顧客の前記特定の店舗又は前記他の店舗に対するロイヤリティの程度を評価し、
前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートの回答データを解析して、顧客が前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートで所定の項目を選択する確率を算出し、
前記特定の顧客に関する前記ロイヤリティの程度の評価結果と前記確率とに基づいて、前記特定の顧客についての前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートの回答の推定データを生成する
処理を実行することを特徴とする推定データ生成方法。
【００８７】
（付記２）前記ロイヤリティの程度を評価する処理は、前記特定の顧客が前記特定の店舗を訪れた回数又は前記他の店舗を訪れた回数に基づいて、前記ロイヤリティの程度を評価することを特徴とする付記１に記載の推定データ生成方法。
【００８８】
（付記３）複数の項目を選択可能なアンケート内容について、１人の顧客が選択した項目数の平均値を算出する処理を更に実行し、前記推定データを生成する処理は、前記特定の顧客に関する前記ロイヤリティの程度の評価結果と前記平均値とを基にして、前記確率を修正し、修正した確率に基づいて、前記推定データを生成することを特徴とする付記１又は２に記載の推定データ生成方法。
【００８９】
（付記４）前記確率を算出する処理は、前記特定の店舗に関するアンケートおよび前記他の店舗に関するアンケートのそれぞれで顧客が所定の項目を選択する確率を示す第１確率と、前記所定の項目を選択した顧客が前記特定の店舗に関して所定の条件である確率を示す第２確率と、前記所定の項目を選択した顧客が前記他の店舗に関して所定の条件である確率を示す第３確率とを算出し、前記第１確率と前記第２確率と前記第３確率とを乗算した値を算出結果として出力することを特徴とする付記１に記載の推定データ生成方法。
【００９０】
（付記５）コンピュータに、
特定の店舗又は前記特定の店舗に関連する他の店舗に関する特定の顧客の購買履歴データに基づいて、該特定の顧客の前記特定の店舗又は前記他の店舗に対するロイヤリティの程度を評価し、
前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートの回答データを解析して、顧客が前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートで所定の項目を選択する確率を算出し、
前記特定の顧客に関する前記ロイヤリティの程度の評価結果と前記確率とに基づいて、前記特定の顧客についての前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートの回答の推定データを生成する
処理を実行させることを特徴とする推定データ生成プログラム。
【００９１】
（付記６）前記ロイヤリティの程度を評価する処理は、前記特定の顧客が前記特定の店舗を訪れた回数又は前記他の店舗を訪れた回数に基づいて、前記ロイヤリティの程度を評価することを特徴とする付記５に記載の推定データ生成プログラム。
【００９２】
（付記７）複数の項目を選択可能なアンケート内容について、１人の顧客が選択した項目数の平均値を算出する処理を更に実行し、前記推定データを生成する処理は、前記特定の顧客に関する前記ロイヤリティの程度の評価結果と前記平均値とを基にして、前記確率を修正し、修正した確率に基づいて、前記推定データを生成することを特徴とする付記５又は６に記載の推定データ生成プログラム。
【００９３】
（付記８）前記確率を算出する処理は、前記特定の店舗に関するアンケートおよび前記他の店舗に関するアンケートのそれぞれで顧客が所定の項目を選択する確率を示す第１確率と、前記所定の項目を選択した顧客が前記特定の店舗に関して所定の条件である確率を示す第２確率と、前記所定の項目を選択した顧客が前記他の店舗に関して所定の条件である確率を示す第３確率とを算出し、前記第１確率と前記第２確率と前記第３確率とを乗算した値を算出結果として出力することを特徴とする付記５に記載の推定データ生成プログラム。
【００９４】
（付記９）端末装置と推定データ生成装置とを有する推定データ生成システムであって、
前記推定データ生成装置は、
前記端末装置から、特定の店舗又は前記特定の店舗に関連する他の店舗に関する特定の顧客の購買履歴データと、前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートの回答データとを取得する取得部と、
前記購買履歴データに基づいて、前記特定の顧客の前記特定の店舗又は前記他の店舗に対するロイヤリティの程度を評価する評価部と、
前記アンケートの回答データを解析して、顧客が前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートで所定の項目を選択する確率を算出し、前記特定の顧客に関する前記ロイヤリティの程度の評価結果と前記確率とに基づいて、前記特定の顧客についての前記特定の店舗又は前記他の店舗に関するアンケートの回答の推定データを生成する推定部と
を有することを特徴とする推定データ生成システム。
【００９５】
（付記１０）前記評価部は、前記特定の顧客が前記特定の店舗を訪れた回数又は前記他の店舗を訪れた回数に基づいて、前記ロイヤリティの程度を評価することを特徴とする付記９に記載の推定データ生成システム。
【００９６】
（付記１１）前記推定部は、複数の項目を選択可能なアンケート内容について、１人の顧客が選択した項目数の平均値を算出し、前記特定の顧客に関する前記ロイヤリティの程度の評価結果と前記平均値とを基にして、前記確率を修正し、修正した確率に基づいて、前記推定データを生成することを特徴とする付記９又は１０に記載の推定データ生成システム。
【００９７】
（付記１２）前記推定部は、前記特定の店舗に関するアンケートおよび前記他の店舗に関するアンケートのそれぞれで顧客が所定の項目を選択する確率を示す第１確率と、前記所定の項目を選択した顧客が前記特定の店舗に関して所定の条件である確率を示す第２確率と、前記所定の項目を選択した顧客が前記他の店舗に関して所定の条件である確率を示す第３確率とを算出し、前記第１確率と前記第２確率と前記第３確率とを乗算した値を算出結果として出力することを特徴とする付記９に記載の推定データ生成システム。
【符号の説明】
【００９８】
１００  推定データ生成装置
１５０ａ  取得部
１５０ｂ  評価部
１５０ｃ  推定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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