(57)【要約】【課題】信頼性が高いアンケート結果を得ることができるアンケート調査装置及びアンケート調査方法を提供すること。【解決手段】アンケート調査装置１は、アンケート回答者の端末に接続されネットワークを介して当該端末とやりとりする通信部１１と、アンケート回答者の端末にアンケート対象となる複数の対象アイテムの少なくとも一の対象アイテムについての説明を、通信部１１を介して端末に送信するアイテム説明部１３と、説明を送信した対象アイテムに対する質問を、通信部１１を介して前記端末に送信する質問送信部１４と、端末から通信部１１を介して質問に対する回答を受信し、受信結果に基づき対象アイテムの理解度を調査する理解度調査部１５と、理解度に応じたアンケートを生成して通信部１１を介して端末に送信するアンケート調査部１７を有する。【選択図】図１
2008204043.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アンケート回答者の端末に接続されネットワークを介して当該端末とやりとりする通信部と、
前記アンケート回答者の端末にアンケート対象となる複数の対象アイテムの少なくとも一の対象アイテムについての説明を、前記通信部を介して前記端末に送信する説明送信部と、
前記説明を送信した対象アイテムに対する質問を、前記通信部を介して前記端末に送信する質問送信部と、
前記端末から前記通信部を介して前記質問に対する回答を受信し、受信結果に基づき前記対象アイテムの理解度を調査する理解度調査部と、
前記理解度に応じたアンケートを生成して前記通信部を介して前記端末に送信するアンケート調査部と、
前記端末から前記通信部を介して前記アンケートに対する回答を受信するアンケート結果集計部とを有するアンケート調査装置。
【請求項２】
前記理解度調査部は、前記理解度の調査結果に基づき合否判定を行う合否判定部を有し、
アンケート調査部は、前記合否判定の結果、合格したアンケート回答者の端末にのみアンケートを送信するアンケート送信部を有する
ことを特徴とする請求項１記載のアンケート調査装置。
【請求項３】
前記アンケート調査部は、前記理解度調査部にて調査した理解度が第１の閾値未満の対象アイテムをアンケート調査対象から除外するアイテム選別部を更に有し、
前記アンケート送信部は、残った対象アイテムについてのアンケートを生成して送信する
ことを特徴とする請求項２記載のアンケート調査装置。
【請求項４】
前記アイテム選別部は、前記理解度が前記第１の閾値以上第２の閾値未満であって、かつ理解度調査における出現頻度が第３の閾値以上である対象アイテムをアンケート対象から除外する
ことを特徴とする請求項３記載のアンケート調査装置。
【請求項５】
前記アイテム選別部は、前記第１の閾値、第２の閾値及び／又は第３の閾値を、アンケート調査対象の端末数に応じて設定する
ことを特徴とする請求項３又は４記載のアンケート調査装置。
【請求項６】
前記アンケート調査部は、対象アイテムに対するコンジョイント分析を行うコンジョイント分析部を有し、
前記アンケート結果集計部は、前記コンジョイント分析結果に基づき対象アイテムの効用値を算出する効用値算出部を有する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項記載のアンケート調査装置。
【請求項７】
前記アンケート回答者の端末にアンケート対象となる複数の対象アイテムの少なくとも一の対象アイテムについての説明を、アンケート回答者の端末に接続されネットワークを介して当該端末とやりとりする通信部を介して前記端末に送信する説明送信工程と、
前記説明を送信した対象アイテムに対する質問を、前記通信部を介して前記端末に送信する質問送信工程と、
前記端末から前記通信部を介して前記質問に対する回答を受信し、受信結果に基づき前記対象アイテムの理解度を調査する理解度調査工程と、
前記理解度に応じたアンケートを生成して前記通信部を介して前記端末に送信するアンケート調査工程と、
前記端末から前記通信部を介して前記アンケートに対する回答を受信するアンケート結果集計工程とを有するアンケート調査方法。
【請求項８】
前記理解度調査工程は、前記理解度の調査結果に基づき合否判定を行う合否判定工程を有し、
アンケート調査工程は、前記合否判定の結果、合格したアンケート回答者の端末にのみアンケートを送信するアンケート送信工程を有する
ことを特徴とする請求項７記載のアンケート調査方法。
【請求項９】
前記アンケート調査工程は、前記理解度調査部にて調査した理解度が第１の閾値未満の対象アイテムをアンケート調査対象から除外するアイテム選別工程を更に有し、
前記アンケート送信工程では、残った対象アイテムについてのアンケートを生成して送信する
ことを特徴とする請求項８記載のアンケート調査方法。
【請求項１０】
前記アイテム選別工程では、前記理解度が前記第１の閾値以上第２の閾値未満であって、かつ理解度調査における出現頻度が第３の閾値以上である対象アイテムをアンケート対象から除外する
ことを特徴とする請求項９記載のアンケート調査方法。
【請求項１１】
前記アイテム選別工程では、前記第１の閾値、第２の閾値及び／又は第３の閾値を、アンケート調査対象の端末数に応じて設定する
ことを特徴とする請求項９又は１０記載のアンケート調査方法。
【請求項１２】
前記アンケート調査工程は、対象アイテムに対するコンジョイント分析を行うコンジョイント分析工程を有し、
前記アンケート結果集計工程は、前記コンジョイント分析結果に基づき対象アイテムの効用値を算出する効用値算出工程を有する
ことを特徴とする請求項７乃至１１のいずれか１項記載のアンケート調査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークを介して回答者端末に対してアンケートを実施するアンケート調査装置及びアンケート方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
市場消費者アンケートを実施して商品価値の測定をするのに、コンジョイント分析と呼ばれる手法が多く用いられている。特に商品を構成するアイテムが多い場合はＡＣＡ（Adaptive Conjoint Analysis）と呼ばれる手法を用いることが多い。ＡＣＡにおいては、あらかじめその商品を構成する属性（アイテム）と各属性の水準を設定しておき、それらの属性水準から、いくつかの属性とその中の水準から一対の商品プロファイルを作成し、回答者にその２つの商品プロファイルの相対的な好ましさを回答してもらうという設問を数十問程度繰り返して、各属性水準の効用値というもの（相対的価値）を算出するものである。
【０００３】
図１４は、ＡＣＡを示すフローチャートである。図１５は、自動車を例にとった属性と水準を示す図、図１６は、プロファイル一対比較における設問例を示す図である。
【０００４】
コンジョイント分析においては、先ず好ましさ度の測定（属性内水準比較質問）（ステップＳ１０１）を測定する。この好ましさ度測定においては、属性毎にその水準について好みに差がどのくらいあるかを質問する。例えば、あるシステムについて、その機能（性能・装備）について、全く魅力的でない（レベル１）から非常に魅力的である（レベル５）の５段階で評価させる。
【０００５】
次の重要度測定（水準差異比較質問）（ステップＳ１０２）においては、先の質問において、各属性の最高水準と最低水準の違いがどれほど重要かを質問する。例えば、ある機能の条件１と、それより良い機能の条件２とを比較し、違いは全く重要ではない（レベル１）から違いは非常に重要である（レベル６）の６段階で評価させる。
【０００６】
次のプロファイル比較（一対比較質問）（ステップＳ１０３）では、条件が似たような組み合わせを提示し、どちらをどれくらい好むかを質問することを繰り返す。図１６に示す例では、排気量１８００ｃｃ、ＣＤＭＤステレオ搭載、２００万円の自動車Ａと、排気量２００ｃｃ、ＣＤステレオ搭載、２２０万円の自動車Ｂのどちらを好むかを例えば９段階で評価させる。
【０００７】
その後、適宜較正を行い（ステップＳ１０４）、個人効用値を算出する（ステップＳ１０５）。
【０００８】
ところで、アンケートにおいては、適切な回答を期待できる者を回答者として選び、アンケート結果の信頼性あるいは有用性を向上させる上で回答者の選定が重要である。そこで回答の分析結果の信頼性を高めやすいアンケート調査方法が特許文献１に開示されている。
【０００９】
この特許文献１には、回答者の属性に関する調査を実施し、その後、本調査を実施する。本調査には、回答の信頼性を判別するための信頼性判定用質問が含まれる。そして、信頼性判定用質問において信頼性が基準以下であると判定された回答者については、回答を調査分析の対象から除外する方法が記載されている。
【特許文献１】特開２００２−７６６５号公報
【特許文献２】特開２００５−３１６５３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、特許文献１に記載された信頼性判定用質問では、アンケート対象に対する知識がある程度ある人を対象にしか本調査を行なうことができず、また、所望のサンプル数が確保できないなどの問題点もある。
【００１１】
一般にこのようなアンケートを用いた調査では、調査の統計的信頼性を確保するため、数十人〜数千人に回答をしてもらうことになるが、一回答者の各属性に対する理解の程度にはかなりの幅があり、また、回答者間のそれぞれの属性に対する理解程度の差異もある。しかし、実際のコンジョイントのアンケートにおいては、その理解度の差は"無いもの"とされ、アンケート作成時に設定された各属性・水準は、それに対する理解度の高低いかんに関わらず、基本的には各属性同様に設問に出現することとなる（例えば特許文献２参照）。
【００１２】
その場合、次の問題が発生する。
１．その回答者が「そのアイテムがどんなものか」「どのようなメリットをもたらすのか」を理解しているか否かに関わらず、商品プロファイルの構成アイテムに選ばれるので、分析の信頼性が低下する。
２．理解されていないアイテムは、そのアイテムの価値が、不当に低く、あるいは不当に高く評価された結果がでてくるリスクが高い。
３．理解できないアイテムを含む商品プロファイルが、プロファイル比較のセクションでいくつも出てくると、心理的な回答負担が高くなり、他の理解されているアイテムに関しても、結果の信頼性が低下する。
【００１３】
以上により、調査全体の信頼性が低下する。自動車・電化製品などの商品においては、商品企画から製品化までにかかる期間が長く、その商品が市場に投入されるのは数年先というケースも多い。そこでその商品をどのような装備をつけていくかを検討する際に、その装備品には、一般消費者にはなじみのないものも多く、その内容およびベネフィットが理解されていないことも多い。よって先に記した問題の発生するリスクが高い。
【００１４】
理解している・していないに関わらず、初期設定された属性水準（機能やアイテム）から商品プロファイルを作り出しながら、それらの好ましさを質問しており、回答者は、その機能・アイテムがよくわからなくてもとりあえず、回答しなければならない。その場合、多くの回答者は、「まあ、この機能はおそらくこんなものだろう」という推測の元に回答するか、あるいは、わからないから無意識的にその機能を考慮することなく、回答してしまい、上記１．の問題が発生してしまう。
【００１５】
そのような回答に対し、その回答者が、その機能・アイテムに対して、
・実際以下の機能しかないものと考えて回答する。
・実際以上の機能がついているものと考えて回答する。
・よくわからないから、意識的あるいは無意識的に、自分には関係ないものとして回答する。
などの回答行動をとるので、アイテムの価値が実際以上（あるいは以下）に回答されてしまう。また、分析する際には、回答者が上のどのような状態で回答しているかわからないため、それを補正する方法がないため、上記２．の問題が発生する。
【００１６】
また、理解できない機能・アイテムを含む商品プロファイルが、プロファイル比較のセクションでいくつも出てくると、徐々に比較検討した上で回答することに疲労して、「どちらでもない」に連続してマークするなど、いいかげんに回答するようになってくるため、上記３．の問題が発生する。
【００１７】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、幅広い回答者から信頼性が高いアンケート結果を得ることができるアンケート調査装置及びアンケート方法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】
【００１８】
本発明にかかるアンケート調査装置は、アンケート回答者の端末に接続されネットワークを介して当該端末とやりとりする通信部と、前記アンケート回答者の端末にアンケート対象となる複数の対象アイテムの少なくとも一の対象アイテムについての説明を、前記通信部を介して前記端末に送信する説明送信部と、前記説明を送信した対象アイテムに対する質問を、前記通信部を介して前記端末に送信する質問送信部と、前記端末から前記通信部を介して前記質問に対する回答を受信し、受信結果に基づき前記対象アイテムの理解度を調査する理解度調査部と、前記理解度に応じたアンケートを生成して前記通信部を介して前記端末に送信するアンケート調査部と、前記端末から前記通信部を介して前記アンケートに対する回答を受信するアンケート結果集計部とを有するものである。
【００１９】
本発明においては、通信部を介して対象アイテムについての説明を行い、説明後に対象アイテムについての理解度を判定するための質問を送信する。このことにより、回答者が対象アイテムについて理解しているか否かを確認することができ、信頼性が高いアンケート結果を得ることができる。
【００２０】
また、前記理解度調査部は、前記理解度の調査結果に基づき合否判定を行う合否判定部を有し、アンケート調査部は、前記合否判定の結果、合格したアンケート回答者の端末にのみアンケートを送信するアンケート送信部を有することができる。理解度の調査結果に基づき合否判断を行い、合格者のみにアンケートを実施することで信頼性が高いアンケート結果を収集することができる。
【００２１】
さらに、前記アンケート調査部は、前記理解度調査部にて調査した理解度が第１の閾値未満の対象アイテムをアンケート調査対象から除外するアイテム選別部を更に有し、前記アンケート送信部は、残った対象アイテムについてのアンケートを生成して送信することができる。合格者であっても、理解度が低いアイテムを除外することで更に信頼性が高いアンケート結果を得ることができる。
【００２２】
さらにまた、前記アイテム選別部は、前記理解度が前記第１の閾値以上第２の閾値未満であって、かつ理解度調査における出現頻度が第３の閾値以上である対象アイテムをアンケート対象から除外することができる。出現頻度が低いものは理解度がある程度低くても削除しないことで、サンプル数を確保することができる。
【００２３】
また、前記アイテム選別部は、前記第１の閾値、第２の閾値及び／又は第３の閾値を、アンケート調査対象の端末数に応じて設定することができる。回答者の数に応じて必要なサンプル数を確保するため、閾値は適宜設定することができる。
【００２４】
さらに、前記アンケート調査部は、対象アイテムに対するコンジョイント分析を行うコンジョイント分析部を有し、前記アンケート結果集計部は、前記コンジョイント分析結果に基づき対象アイテムの効用値を算出する効用値算出部を有することができる。コンジョイント分析により商品やサービスの持つ複数の要素について、顧客（ユーザ）はどの点に重きを置いているのか、また顧客に最も好まれるような要素の組み合わせはどれかを探ることが可能になる。
【００２５】
本実施の形態にかかるアンケート調査方法は、前記アンケート回答者の端末にアンケート対象となる複数の対象アイテムの少なくとも一の対象アイテムについての説明を、アンケート回答者の端末に接続されネットワークを介して当該端末とやりとりする通信部を介して前記端末に送信する説明送信工程と、前記説明を送信した対象アイテムに対する質問を、前記通信部を介して前記端末に送信する質問送信工程と、前記端末から前記通信部を介して前記質問に対する回答を受信し、受信結果に基づき前記対象アイテムの理解度を調査する理解度調査工程と、前記理解度に応じたアンケートを生成して前記通信部を介して前記端末に送信するアンケート調査工程と、前記端末から前記通信部を介して前記アンケートに対する回答を受信するアンケート結果集計工程とを有する。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、信頼性が高いアンケート結果を得ることができるアンケート調査装置及びアンケート調査方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。上述したように、市場消費者アンケートに基づいて商品価値の測定をする場合、コンジョイント分析と呼ばれる手法が多く用いられる。だが、回答者がそのベネフィットを理解できないアイテムを測定対象とすると、分析の信頼性が低下する。本実施の形態においては、各回答者に対して測定対象アイテムごとに先ず解説を行い、その解説に対する理解度を測定し、理解度が低いアイテムについては、それ以降の設問に出現させずに商品価値を測定する。また、蓄積された回答データをもとに、出現アイテムを制御することにより、極端に出現頻度の低いアイテムを発生させないようにして分析の信頼性を確保する。
【００２８】
すなわち、本実施の形態においては、第１に、各回答者に対するアンケートの前段部分で、調査対象アイテムの理解度を測定し、理解度の低いアイテムをアンケートから除去することにより、回答の信頼性を向上させる方法について説明する。
【００２９】
そして、第２に、その回答者の各アイテムに対する理解度に加え、それまでの回答者の回答から算出されたアイテム毎の出現頻度を考慮して設問に出現させるアイテムを選択し、アイテムの出現率を平準化して、回答の偏りを抑える方法について説明する。
【００３０】
実施の形態１．
先ず、本実施の形態にかかるアンケート調査装置について説明する。図１は、本実施の形態にかかるアンケート調査装置を示す機能ブロック図である。本実施の形態にかかるアンケート調査装置１は、回答者となるユーザのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などの端末にアンケートを送信し、アンケート結果を受信することでアンケートを実施する。
【００３１】
図１に示すように、アンケート調査装置１は、例えばＰＣ等から構成され、情報処理部１０と記憶部３０とを有する。情報処理部１０は、通信部１１、回答者スクリーニング部１２、アイテム説明部１３、質問送信部１４、理解度調査部１５、及びアンケート調査部１７を有する。理解度調査部１５は、合否判定部１６を有し、アンケート調査部１７は、オミットアイテム選択部１８、コンジョイント分析部１９及び効用値計算部２０を有する。記憶部３０は、理解度蓄積データベース（ＤＢ）、各アイテムの出現率ＤＢ３２、測定アイテムの効用値ＤＢ３３、及び回答蓄積ＤＢ３４を有する。
【００３２】
ここで、本実施の形態にかかるアンケート調査装置と通信する回答者は、アンケート業者の運営する所定のサイトに会員登録する等することで、メールアドレス等の情報を登録しているものとする。なお、以下の説明においては、アンケートはインターネットを介してウェブ上で行なうものとするが、例えば電話等他の手段であってもよい。また、本実施の形態においては、車に関するアンケートを実施するものとして説明する。
【００３３】
通信部１１は、回答者の通信端末と通信するためのもので、例えばインターネットを介して回答者の通信端末との間で情報の送受信を行なう。
【００３４】
回答者スクリーニング部１２は、登録されている回答者候補から今回のアンケートに適した回答者を選別する。例えば、「現在仕事以外で自分が主に使用できる車（軽自動車は除く）の保有者」を対象者とする、などである。この場合、
年齢が２０代から５０代
主使用車の購入が半年〜７年以内
時期購入者の想定購入時期が半年〜５年以内
想定価格が１５０万円〜５００万円
仮定における意思決定権保有者
などの条件を追加し、回答者を選別する。
【００３５】
アイテム説明部１３は、アンケートに含まれる各アイテムについての説明を回答者端末に送信し、表示させる。ここでは、車に搭載される新技術の例えば１５アイテムについての説明を行なう。本実施の形態においては、先ず、このように、アイテムの説明を行い、全く知らないアイテムが含まれている場合であっても、アイテム説明を理解することにより、アンケート回答者になり得る。
【００３６】
質問送信部１４は、上述のようにしてアイテムの説明を終了したら、その説明したアイテムについて回答者が正しく理解しているか否かを確認するため質問を回答者端末に送信する。この質問に対する回答に応じて、アイテム説明の理解度を測定することができる。
【００３７】
理解度調査部１５は、このような理解度に対する質問の回答を回答者端末から受け取り、各回答者の理解度を集計して理解度蓄積ＤＢ３１に格納する。理解度調査部１５は、各アイテムの理解度を例えば○△×の３段階で判断し、合否判定部１６は、全アイテム（ここでは１５アイテムとする）中、所定の割合以上、例えば５割以上×がある場合は不合格としてアンケートを終了させるなどの合否判定を行なう。ここで、合格した回答者にのみアンケート調査部１７によりアンケートを実施する。
【００３８】
アンケート調査部１７のオミットアイテム選別部１８は、理解度調査部１５にて調査した結果に基づき、アンケート対象アイテムを選別する。各アイテムについては、複数の質問を行なって、その正答率が例えば５割以下であればそのアイテムについては、オミットする、などの決定を行なう。なお、ここで後述するように、各アイテムの出現率を考慮してオミットするか否かを決定してもよい。このため、各アイテムの出現率は出現率ＤＢ３２に保存されている。
【００３９】
コンジョイント分析部１９は、オミットアイテム選別部１８がオミットした残りのアイテムのみで通常のコンジョイント分析を行なう。このとき、測定アイテムの効用値を求める。効用値計算部２０は、個人効用値を算出し、回答蓄積ＤＢ３４に蓄積し、回答蓄積ＤＢを参照して全体効用値を算出する。なお、オミットされた効用値は０とすればよい、
【００４０】
図２は、本実施の形態にかかるアンケート調査装置のハードウェア構成の一例を示している。図２に示すように、アンケート調査装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２及びＲＡＭ（Random Access Memory）１０３を有し、これらがバス１０４を介して相互に接続されたコンピュータからなる。このバス１０４にはまた、入出力インターフェイス１０５も接続されている。
【００４１】
入出力インターフェイス１０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部１０６、ＣＲＴ、ＬＣＤなどよりなるディスプレイ、並びにヘッドフォンやスピーカなどよりなる出力部１０７、ハードディスクなどより構成される記憶部１０８、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部１０９などが接続されている。入力部１０６より質問事項、アンケート項目を入力し、出力部１０７より価値の集計値、すなわち全属性の効用値等を出力させる。
【００４２】
ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記憶されているソフトウェアモジュールを構成する各種プログラム、又は記憶部１０８からＲＡＭ１０３にロードされたソフトウェアモジュールを構成する各種プログラムに従って各種の処理を実行する。例えば、本実施の形態にかかるアンケート調査におけるアイテムの説明を送信したり、アイテムに対する質問を送信したり、理解度を算出したり合否判定をしたりなどの各処理を実施する。ＲＡＭ１０３にはまた、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。例えば、理解度蓄積ＤＢ３１、各アイテムの出現率ＤＢ３２、測定アイテムの効用値ＤＢ３３、回答蓄積ＤＢ３４の各データが格納される。
【００４３】
通信部１０９は、図示せぬインターネットを介しての回答者の端末に対してアイテム説明を送信したり、質問を送信したり、アンケートを送信したり、または回答者端末からの回答を受信したりなどの通信処理を行う。この通信部１０９は、ＣＰＵ１０１から提供されたデータを送信したり、通信相手から受信したデータをＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０３、記憶部１０８に出力したりする。記憶部１０８はＣＰＵ１０１との間でやり取りし、情報の保存・消去を行う。通信部１０９はまた、他の装置との間で、アナログ信号又はディジタル信号の通信処理を行う。
【００４４】
入出力インターフェイス１０５にはまた、必要に応じてドライブ１１０が接続され、磁気ディスク１１１、光ディスク１１２、フレキシビルディスク１１３、又は半導体メモリ１１４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータ・プログラムが必要に応じて記憶部１０８にインストールされる。
【００４５】
次に、本実施の形態にかかるアンケート方法について説明する。図３は、本実施の形態にかかるアンケート方法を示すフローチャートである。先ず、回答者をスクリーニングする（ステップＳ１）。上述したように、例えば、本実施の形態においては、現在、車の保有者であって、主使用車の購入暦が半年〜７年、時期車の想定購入時期は半年〜５年、想定価格が１５０〜５００万円等の情報を基に回答者を選別する。
【００４６】
次に、関連質問を送信する（ステップＳ２）。この関連質問はしなくてもよいが、関連質問をすることで、より回答者の分析を細かくすることができる。関連質問としては、年齢・性別、家族構成、居住地域、保有車、時期購入車希望、購入重視点、車利用状況などの質問を送信することができる。
【００４７】
次いでアイテム説明部１３が機能説明を送信する（ステップＳ３）。図４や図５に示すように、エコドライブ支援機能、ナイトビューなど全アイテムの機能説明を送信し回答者端末に表示させる。
【００４８】
例えば図４には、エコドライブ支援機能についての説明を示す。エコドライブ支援機能とは、図４に示すように、「エコドライブ機能とは、あなたの運転の特徴を分析し、燃費を上げる運転の仕方またはその運転によってどれくらい効果があるかをアドバイスしてくれる機能です。なお、自動的にアクセルを操作するものではありません。」という説明が表示されている。このエコドライブ支援機能により、運転手は、走行中に、「あなたの運転には、○○○の特徴があります。△△△の容量でアクセル、ブレーキの操作を行なうと燃費が×××％向上します。」などの指示が回答者端末に表示される。
【００４９】
また、図５には、ナイトビューについての説明を示す。回答者端末の画面には、「ナイトビューは、夜間、ヘッドランプで照らしている範囲外でも、人間の目では確認できないような遠方の障害物を自動で検知し、ドライバーに危険を知らせてくれる機能です。なお、この機能には、
ａ．インパネ表示：インパネ上（メータがある辺り）に障害物、歩行者を表示します。
ｂ．フロントガラス上＋重畳表示付き：フロントガラスに障害物、歩行者を投影表示し、歩行者を強調表示します。
の２つのタイプがあります。ｂ．フロントガラス＋重畳表示付きでは、ａ．インパネ表示に比べ運転中視線を動かさずに危険を察知できるという利点があります。」などの説明が回答者端末に表示される。
【００５０】
ここで、解説文をより読んでもらえるように意向度質問などを合わせて表示してもよい。例えば、「あなたはこの機能をどの程度ほしいと思いますか？」
○是非ほしい。
○あるといいかと思う。
○必要ない。
○無い方がよい（あると困る）
などの質問を一緒に載せたり、「時期購入者にこの機能を装着できるとしたらいくらまでなら支払ってもよいと思いますか？」
「×××万円なら支払ってもよい」、などに金額を入力させたり、または「０円でも装着したいと思わない（お金を払うくらいならこの機能はなしでよい）」などの選択肢を選択させたりすることで、解説文をより読んでもらえるよう工夫してもよい。
【００５１】
機能説明が終了したら、理解度を確認するため、各アイテムについての質問を送信する。図６、図７は、それぞれエコドライブ支援機能及びナイトビューに関する質問画面を示す模式図である。質問送信部１４は、各アイテムに関する質問を送信し、回答者端末に表示させる。
【００５２】
図６に示すように、例えばエコドライブ支援機能については、「エコドライブ支援機能についての説明内容についてお聞きします。以下の各々の設問について、正しいと思われれば「正」を、誤りであると思われれば「誤」を選択してください。」などの表示の下に下記の選択肢が表示される。
燃費を良くするように、アクセスの踏み込み量を自動調整する：正ｏｒ誤
運転者のアクセス操作の特徴を分析する：正ｏｒ誤
燃費を良くする走行ルートを教えてくれる：正ｏｒ誤
【００５３】
また、ナイトビューについては、図７に示すように、
「ナイトビューについての説明内容についてお聞きします。以下の各々の設問について、正しいと思われれば「正」を、誤りであると思われれば「誤」を選択してください。」などの表示の下に、下記の選択肢が表示される。
夜間、歩行者への衝突の危険性が高いときに、自動でブレーキをかけてくれる：正ｏｒ誤
ヘッドランプが照らす範囲外の歩行者も検知できる：正ｏｒ誤
フロントガラス上表示のタイプはインパネ表示タイプに比べ、運転者の視点移動が少ない：正ｏｒ誤
【００５４】
次に、回答を受け取った理解度調査部１５が理解度を調査する。そして、所定の理解度未満の回答者を不合格とし、アンケートを終了する。所定以上の理解度があれば、アンケートを実施する。本実施の形態においては、このように、アンケート実施前に、全アイテムについて説明・解説し、その理解度を問うことで、信頼性が高いアンケート結果を得ることができる。
【００５５】
アンケート調査部１７は、先ず、オミットアイテムを選別する。図８は、アンケート回答者の合否を説明する図である。図８に示すように、例えばＮ０２とＮ０１４の理解度が低い回答者の場合、このＮ０２、Ｎ１４のアイテムを削除してアンケートを作成する。Ｎ０２は例えばナイトビューであり、Ｎ１４は例えばエコドライブ支援機能である。オミットアイテム選別部１８は、アンケート項目からこれらのアイテムが登場する項目を削除したアンケートを回答者端末に送信する。すなわち、エコドライブ支援機能及びナイトビューに関するアンケートは除いたアンケートを生成して送信する。このように、予めアイテムについて説明し、その理解度を問い、その理解度に応じて回答者の合否を判定し、また合格者であっても理解度が低いアンケート項目はアンケートから削除することで、回答者は、本当に理解しているアイテムについてアンケートを答えることができる。
【００５６】
次に、ステップＳ８乃至Ｓ１２のコンジョイント分析のアンケートを実施する。先ず、好ましさ度測定（属性内水準比較質問）を行なう（ステップＳ８）。好ましさ度の測定は、属性毎にその中の水準について好みに差がどれくらいあるかを質問するものである。図９は、属性と水準を示す図である。また、図１０は、好ましさ度測定画面を示す図である。例えば図１０に示すように、ナイトビューがない状態が、「全く魅力的でない」（レベル１）、「どちらともいえない」（レベル３）、「非常に魅力的」（レベル５）などの５段階で好ましさ度を回答してもらう。回答者端末には、図１０に示すような画面が表示され、回答を入力するように構成される。
【００５７】
次に、重要度測定（水準差異比較質問）を行なう（ステップＳ９）。重要度測定は先の質問において、各属性の最高水準と最低水準の違いがどれほど重要かを質問するものである。図１１は、重要度測定画面を示す模試図である。図１１に示すように、条件１と条件２を提示し、どちらが重要であるかを、その「違いは全く重要でない」（レベル１）から「違いは非常に重要である」（レベル６）の６段階で回答させる。例えば条件１「燃費：現状並み（１５ｋｍ／Ｌ）」と、条件２「燃費：現状より４０％向上（２１ｋｍ／Ｌ）」や、条件１「エンジンタイプ：２リットル＋ターボ（直列４気筒）」と条件２「エンジンタイプ：２リットル（直列４気筒）」や、条件１「自動変速機：６速ＡＴ（オートマチック）」と条件２「自動変速機：５速ＡＴ（オートマチック）」などである。このような質問を数十問繰り返す。
【００５８】
次に、プロファイル比較（一対比較質問）を行なう（ステップＳ１０）。プロファイル比較は、似たような組み合せを２つ用意して提示し、どちらがどのくらい好むかを繰り返すものである。図１２は、プロファイル比較の画面を示す図である。例えば、自動車Ａは、プリクラッシュ・セーフティ（先行車や障害物、歩行者などとの衝突の被害を軽減するシステム）：なし、一時停止等見落とし防止システム：プリクラッシュ・セーフティあり、車内空気改善機能：加湿機能あり、であり、自動車Ｂは、プリクラッシュ・セーフティ：前方・後方対応あり、一時停止等見落とし防止システム：なし、車内空気改善機能：なし、のいずれが好ましいかを８段階で回答させる。このような質問を数十問繰り返す。
【００５９】
そして、得られた回答を適宜較正し（ステップＳ１１）、個人効用値を算出する（ステップＳ１２）。得られた個人効用値は回答蓄積ＤＢ３４に格納され、全ての回答者の効用値が求まったら、全体効用値を算出する（ステップＳ１２）。
【００６０】
本実施の形態においては、先ず、各アイテムについての解説を行い、各回答者に対するアンケートの前段部分で、調査対象アイテムの理解度を測定し、理解度の低い回答者はアンケート回答者としない。また、アンケート回答者とした場合であっても、理解度が低いアイテム（属性）をアンケートから除去することにより、回答の信頼性を向上させることができる。
【００６１】
また、理解度によって各回答者に対する出願アイテム数を抑制することができるので、設問数が減り、回答者の負担が軽減される。それにより、調査の信頼性も向上する。
【００６２】
実施の形態２.
次に、本発明の実施の形態２にかかるアンケート調査装置について説明する。本実施の形態においては、回答させない属性を全体の出現頻度をみながら調整し選択する。すなわち、なじみがない属性が多いと、その属性に関しては、除去される可能性が高くなる。よって極端に測定対象となる率が低くなることも考えられる。これを防止するため、出現頻度に応じて削除するか否かを調整する。
【００６３】
すなわち、実施の形態１とは同様の装置及びステップでアンケートを実施することができるが、ステップＳ７のアンケート選別工程が異なる。図１３は、本実施の形態にかかるアンケート選別工程を示す図である。図１３の左上に示すように理解度蓄積ＤＢ３１には、各属性に対する理解度判定結果が保存されている。また、右上に示すように、各アイテムの出現率ＤＢ３２には、各アイテムの出現率が保存されている。
【００６４】
ここで、Ｎ０１の理解度判定は×であるので測定対象からオミットされる。一方、Ｎ１４は、理解度△で本来ならばオミット対象となるが、出現率が２３％と低いのでオミットせずに測定対象として残すこととする。
【００６５】
すなわち、理解度が閾値ｔｈ１未満のアイテムは、出現率いかんにかかわらずオミットする。そして、理解度が閾値ｔｈ２〜ｔｈ１のアイテムは、出現率が閾値ＴＨ１以下であればオミットせずに測定対象とする。理解度がｔｈ２以上のアイテムは出現率いかんにかかわらず、全て測定対象とする、というような選別を行なう。
【００６６】
このように、なじみが少ないアイテムが多いと、オミットされる確率が高くなり、極端に測定対象率が低くなることも考えられるが、出現頻度を見ながら調整してアイテムを選択することで、必要なサンプル数を確保することができる。
【００６７】
なお、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。例えば、上述の実施の形態では、ハードウェアの構成として説明したが、これに限定されるものではなく、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータ・プログラムを実行させることにより実現することも可能である。この場合、コンピュータ・プログラムは、記録媒体に記録して提供することも可能であり、また、インターネットその他の伝送媒体を介して伝送することにより提供することも可能である。
【００６８】
また、実施の形態２においては、出現率に応じてオミットするか否かを決定するものとして説明したが、例えば出現頻度が多いアイテムについては解説時間を長くしたり、オミット率が高いものについては、解説時間を長くしたりすることで必要なサンプル数を確保することができる。また、閾値ｔｈ１、ｔｈ２、ＴＨ１は、数百人、数千人のアンケートの途中でサンプル数に応じて適応的に変化させることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の実施の形態１にかかるアンケート調査装置を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１にかかるアンケート調査装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態１にかかるアンケート方法を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態１におけるエコドライブ支援機能についての説明を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態１におけるナイトビューについての説明を示す図である。
【図６】エコドライブ支援機能に関する質問画面を示す模式図である。
【図７】ナイトビューに関する質問画面を示す模式図である。
【図８】アンケート回答者の合否を説明する図である。
【図９】属性と水準を示す図である。
【図１０】コンジョイント分析における好ましさ度測定画面を示す図である。
【図１１】コンジョイント分析における重要度測定画面を示す模試図である。
【図１２】コンジョイント分析におけるプロファイル比較の画面を示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態２にかかるアンケート選別工程を示す図である。
【図１４】従来のＡＣＡを示すフローチャートである。
【図１５】自動車を例にとった属性と水準を示す図である。
【図１６】プロファイル一対比較における設問例を示す図である。
【符号の説明】
【００７０】
１  アンケート調査装置
１０  情報処理部
１１  通信部
１２  回答者スクリーニング部
１３  アイテム説明部
１４  質問送信部
１５  理解度調査部
１６  合否判定部
１７  アンケート調査部
１８  オミットアイテム選択部
１９  コンジョイント分析部
２０  効用値計算部
３０  記憶部
３１  理解度蓄積ＤＢ
３２  各アイテムの出現率ＤＢ
３３  測定アイテムの効用値ＤＢ
３４  回答蓄積ＤＢ
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  バス
１０５  入出力インターフェイス
１０６  入力部
１０７  出力部
１０８  記憶部
１０９  通信部
１０６  入力部
１０７  出力部
１０８  記憶部
１０９  通信部
１１０  ドライブ
１１１  磁気ディスク
１１２  光ディスク
１１３  フレキシビルディスク
１１４  半導体メモリ
【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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