(57)【要約】【課題】従来のラフ集合理論を複数のメッセージ要素から構成される訴求活動に適用しようとすると、訴求活動が人間の感性に関するものであるため、離散的に区分をする操作があいまいになり、得られる縮約が信頼性に欠けてしまう。【解決手段】データ入力部２０１には、訴求活動を構成するメッセージ要素とその訴求の度合いを示す数値データとを関連付けた訴求グレードデータ１０６と、訴求活動の評価情報を入力し、識別行列算出部２０２にて、数値データをそのまま使用した本発明における識別行列を算出し、その本発明における識別行列に基づいて、縮約算出部２０３にて、本発明における縮約を算出して、メッセージ要素の条件を求める。【選択図】  図１
2004164374.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のメッセージ要素からなる訴求活動の前記各メッセージ要素の条件を求め、その条件に基づいて最適化を図るためのデータ処理装置であって、
前記訴求活動ごとに、
前記メッセージ要素と、前記メッセージ要素ごとの訴求の度合いを示す数値によって表現された指標であるグレードと、を関連付けたデータである訴求グレードデータと、
前記訴求活動の評価を示す情報である評価情報と、
を入力するデータ入力部と、
前記データ入力部に入力されたデータに基づいて、識別行列を算出する識別行列算出部と、
前記識別行列算出部により算出された識別行列より、縮約を求める縮約算出部と、
を備えたデータ処理装置。
【請求項２】
前記識別行列算出部は、
前記データ入力部に入力された前記グレードの対数に基づいた数値を計算する対数度合い計算手段を備え、
前記対数度合い計算手段により計算された数値に基づいて識別行列を算出することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記メッセージ要素は、意味により区分であるカテゴリに属する単語であり、
前記訴求活動は、前記単語を含む文字情報を提示することにより行なわれ、
前記グレードは、前記文字情報に含まれる前記単語を、その意味により区分されるカテゴリ内での単語の種類の数または／およびカテゴリに分類した場合のカテゴリごとの単語の頻度であるカテゴリグレードであり、
文字情報からカテゴリグレードを求めるグレード測定部を備え、
前記データ入力部が入力する訴求グレードデータは、前記グレード測定部により求められたカテゴリグレードに基づいて生成されたものであることを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記評価情報は、訴求活動が行なわれた人の感性に基づく離散的な評価結果であることを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記評価情報は、訴求の対象となる商品の売上高に基づく離散的評価であることを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記評価情報は、前記訴求活動により訴求される商品のマーケットシェアを離散的評価により表わしたものであることを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記メッセージ要素は、商品に関する画像であり、
前記訴求活動は、画像を需要者へ提示することにより前記商品を需要者へ訴求する活動であり、
前記グレードは、前記画像の種類または／および露出頻度であり、
前記評価情報は、前記商品の需要者による認知状況または／および購買状況であることを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記メッセージ要素は商品の説明語または／および画像であり、前記訴求活動は媒体を通じて前記メッセージ要素を需要者へ伝達することにより前記商品を需要者へ訴求する活動であり、
前記グレードは、前記メッセージ要素が伝達された媒体の種類または／および露出頻度であり、
前記評価情報は、前記商品の需要者による認知状況または／および購買状況であることを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記訴求活動は、商品の宣伝のための活動であることを特徴とする請求項３ないし５のいずかに記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記メッセージ要素は、商品のデザインまたは／および機能に関する商品属性であり、
前記訴求活動は、前記商品の見本または／および銘柄間での商品の差異を提示する活動であり、
前記評価情報は、前記商品の需要者による認知状況、購買状況または銘柄イメージのいずれか一を含むことを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
前記メッセージ要素は、商品の商品属性の解説文または／および画像であり、
前記訴求活動は、カタログを需要者に提示する活動であり、
前記評価情報は、前記商品の需要者による認知状況または／および購買状況であることを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
前記メッセージ要素は、商品のモデルチェンジにおける属性の変更を示すものであり、
前記訴求活動は、商品のモデルチェンジによる改良点の訴求を行なう活動であり、
前記評価情報は、前記商品の需要者による認知状況または／および購買状況であることを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項１３】
前記メッセージ要素は、企業の経営方針を示す文章であり、
前記訴求活動は、媒体を通じて企業イメージを醸成または／および競合企業間での企業のイメージ差異を訴求する活動であり、
前記評価情報は、前記企業のイメージに関する需要者の評価状況であることを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項１４】
前記訴求活動は、企業の商業的活動であり、前記評価情報は、前記企業の株価に基づく離散的評価であることを特徴とする請求項１または２に記載のデータ処理装置。
【請求項１５】
前記訴求活動は、候補者に対して票を投票させ、あるいは、投票させないことを目的に行なわれる活動であり、前記評価表情報は、投票の結果に基づく離散的評価であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項１６】
複数のメッセージ要素からなる訴求活動の前記各メッセージ要素の条件を求め、その条件に基づいて最適化を図るためのデータ処理プログラムであって、
前記訴求活動ごとに、
前記メッセージ要素と、前記メッセージ要素ごとの訴求の度合いを示す数値によって表現された指標であるグレードと、を関連付けたデータである訴求グレードデータと、
前記訴求活動の評価を示す情報である評価情報と、
を入力するデータ入力ステップと、
前記データ入力ステップにて入力されたデータに基づいて、識別行列を算出する識別行列算出ステップと、
前記識別行列算出ステップにて算出された識別行列より、縮約を求める縮約算出ステップと、
を計算機に実行させるためのデータ処理プログラム。
【請求項１７】
複数のメッセージ要素からなる訴求活動の前記各メッセージ要素の条件を求め、その条件に基づいて最適化を図るためのデータ処理方法であって、
前記訴求活動ごとに、
前記メッセージ要素と、前記メッセージ要素ごとの訴求の度合いを示す数値によって表現された指標であるグレードと、を関連付けたデータである訴求グレードデータと、
前記訴求活動の評価を示す情報である評価情報と、
を入力するデータ入力ステップと、
前記データ入力ステップにて入力されたデータに基づいて、識別行列を算出する識別行列算出ステップと、
前記識別行列算出ステップにて算出された識別行列より、縮約を求める縮約算出ステップと、
を含むデータ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、メッセージ要素からなる訴求活動の前記メッセージ要素の条件を求め、その条件に基づいて最適化を図るデータ処理装置、データ処理プログラムおよびデータ処理方法に関する。特に、ラフ集合理論あるいはそれを拡張した理論に基づいてメッセージ要素の条件を求めることを特徴とする前記装置、プログラムおよび方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、データの集合から規則あるいは知識を発見するための理論として、ラフ集合理論が用いられて来た（例えば、非特許文献１参照。）。特に、因果関係に関する複雑な離散データの中から知識獲得の手段として用いられてきた。
【０００３】
ラフ集合理論とは、データの集合について成立する「ＡならばＢ」という論理式で表現される規則あるいは知識を発見するための理論である。特に、Ｂとして特定の事象を設定した場合に、ＡならばＢが成立するＡのうち、最も広く適用可能な条件、あるいは最も広い概念を示す条件、を発見するための理論であるとも言える。以下、具体例を用いて、従来のラフ集合理論について説明する。
【０００４】
図２５は、データの集合を表わした表２５０１を例示している。表２５０１において、データは行によって示されている。データには、番号として１、２、３、４という番号が付されている。またデータは、１、２、３、４、５という属性に対する値を持っている。また、データは、「評価」という特別な属性を持っているとする。
【０００５】
なお、説明を簡単にするために、異なる属性の間には、その値の共通部分が存在しないと仮定する。これにより、ある属性の値を示すことにより、どの属性の値であるかを知ることができる。例えば、表２５０１においては、「Ａ」という値は、属性１の値でしか出現していないので、Ａを示すことにより、属性１の値であることを知ることができる。また、属性の値を示すことにより、その属性の値がその値であることを示すことができる。例えば、「Ａである。」という文は、「属性１の値がＡである。」を省略した文とみなすことができる。さらに、「Ａである。」という文を単に「Ａ」と記す。これにより、値を原子論理式とみなすことが可能となる。すなわち、そのような原子論理式は、「属性の値が、その値」であるという命題ことを意味する。
【０００６】
表２５０１において、評価の属性の値が「甲」なるのは、１の番号が付されたデータのみである。このことから、甲という評価を得るには、「ＡかつＣかつＥかつＧかつＩ」という論理式が成り立てばよい。しかし、これでは、「かつ」により結ばれた項目が多いので、成立する場合がそれだけ少なくなる。甲という評価を得るためには、「ＡかつＣかつＥ」という論理式が成り立ってもよい。こちらの方が、「かつ」により結ばれた項目が少なく、（ＡかつＣかつＥかつＧかつＩ）ならば（ＡかつＣかつＥ）が成り立つという意味で、成立する場合が多くなる（あるいは、概念として広くなる。）。
【０００７】
（縮約の定義）
このように、ある評価を得るための論理式（ただし、「かつ」により原始論論理式を結ぶもの）のうち、成立する場合が最も多くなるもの（言い換えれば、「かつ」により結ばれる原子論理式が最も少なくなるもの）を、「縮約」と呼ぶ。なお、ある条件に対して、縮約は、一つだけ存在するとは限らず、複数存在する場合がある（むしろ、複数存在する場合の方が多い）。
【０００８】
縮約を求める方法としては、Ｓｈａｎ／Ｚｉａｒｋｏによる識別行列を用いる方法がある（例えば、非特許文献２参照。）。この方法は、ある評価が得られるデータの属性の値に、その評価が得られないデータの対応する属性の値を対比させ、値が異なる場合の属性の値からなる行列である識別行列を求めるものである。
【０００９】
（識別行列の例）
図２６は、図２５に示されたデータのうち、評価として甲を得るための縮約を求める識別行列である。評価が甲となるデータは、１の番号が付されたデータであるので、このデータの属性の値を、評価が甲にならないデータの属性の値と比較する。
【００１０】
例えば、２の番号が付されたデータの評価は乙であるので、１の番号が付されたデータの属性の値に、２の番号が付された値を対比させる。すると、属性１と属性４との値が異なっているので、１の番号が付されたデータの属性の値を列２６０１に格納する。
【００１１】
同様に、１の番号が付されたデータの属性の値に、３の番号が付されたデータの属性の値を対比させることにより、列２６０２に格納される値が得られる。また、１の番号が付されたデータの属性の値に、４の番号が付されたデータの属性の値を対比させることにより、列２６０３に格納される値が得られる。
【００１２】
（識別行列の一般的な作り方）
図２７は、識別行列を作成するための一般的な処理のフローチャートを例示する。
【００１３】
ステップＳ２７０１において、対比の対象となるデータが残っているかどうかを判断する。ここに、「対比するデータ」とは、特定の評価が得られないデータを意味する。図２６を作る際には、２、３、４の番号が付されたデータが、対比の対象となるデータとなる。また、「対比されるデータ」とは、特定の評価が得られるデータを意味する。図２６を作る際には、１の番号が付されたデータが、対比されるデータとなる。
【００１４】
もし、対比するデータが残っていなければ、識別行列が完成したことになるので、処理を終了する。そうでなければ、ステップＳ２０２へ移行し、対比するデータを得る。例えば、表２５０１から、２の番号が付されたデータを得る。
【００１５】
ステップＳ２７０３において、変数Ｉに１を代入する。変数Ｉは属性を指定するための変数である。
【００１６】
ステップＳ２７０４からステップＳ２７０８は、一つの属性に対する処理である。
【００１７】
ステップＳ２７０４において、Ｉ≦属性の数、が成立するかどうかを判断する。すなわち、全ての属性について処理が終わったかどうかを判断する。もし、Ｉ≦属性の数、が成立しなければ、全ての属性について処理が終わったので、次のデータを得るために、ステップＳ２７０１へ戻る。
【００１８】
Ｉ≦属性の数、であれば、ステップＳ２７０５へ移行し、属性Ｉの値を比較する。すなわち、対比されるデータと対比するデータについて、Ｉ番目の属性の値が等しいかどうかを比較する。例えば、１の番号が付されたデータと２の番号が付されたデータの１番目の属性の値を比較する。
【００１９】
ステップＳ２７０６において、ステップＳ２７０５の比較結果を判定し、属性の値が異なっているのであれば、ステップＳ２７０７へ移行し、そうでなければ、ステップＳ２７０７をスキップする。
【００２０】
ステップＳ２７０７においては、識別行列の列に、対比されるデータの属性Ｉの値を追加する。例えば、Ｉ＝１の場合、１の番号が付されたデータと２の番号が付されたデータの１番目の属性の値は異なるので、１の番号が付されたデータの１番目の属性の値であるＡを識別行列に追加する。
【００２１】
ステップＳ２７０８においては、次の属性についての処理を行なうために、変数Ｉの値を１だけ大きくし、ステップＳ２７０４へ戻る。
【００２２】
（識別行列から縮約を求める方法）
識別行列から縮約を求めるには、識別行列の列方向に論理和を作り、行方向に、その論理和の論理積を作り、選言標準形を求める。このとき、各連言が縮約となる。
【００２３】
論理和を「＋」で標記し、論理積を「・」で標記すると、図２６の識別行列からは、次の式１を作ることになる。
【式１】
（Ａ＋Ｇ）・（Ｅ＋Ｇ＋Ｉ）・（Ｃ＋Ｅ＋Ｉ）
【００２４】
これを選言標準形にすると、次の式２が得られる。
【式２】
Ａ・Ｅ＋Ａ・Ｉ＋Ｇ・Ｃ＋Ｇ・Ｅ＋Ｇ・Ｉ
【００２５】
式２として示された選言標準形に表れる連言であるＡ・Ｅ、Ａ・Ｉ、Ｇ・Ｃ、Ｇ・Ｅ、Ｇ・Ｉが縮約として得られる。
【００２６】
なお、選言標準形を求める際には、図３０に示す規則が使われることを、ここで注意しておく。
【００２７】
（識別行列（その２）の例）
上記では、ある評価を得るための縮約を求めるための識別行列について説明したが、これに対応して、ある評価が得られないための縮約を求めるための識別行列を求めることも可能である（このような識別行列を「識別行列（その２）」と呼ぶ）。
【００２８】
そのような識別行列は、対比するデータの属性の値のうち、対比されるデータの属性の値と異なるものを選ぶことにより、作ることができる。例えば、対比するデータを図２５の２の番号が付されたデータとすると、属性１と属性４の値が対比されるデータである１の番号が付されたデータと異なるので、ＢとＨが選ばれる。同様に、対比するデータを３の番号が付されたデータとすることにより、Ｆ、Ｈ、Ｊが選ばれる。４の番号が付されたデータからは、Ｄ、Ｆ、Ｊが得られる。
【００２９】
識別行列（その２）は、このように選ばれた属性の値を一列に並べたものとなる。
【００３０】
図２８は、図２５のデータから得られた識別行列（その２）を例示している。
【００３１】
（識別行列（その２）の作り方）
識別行列（その２）を作成するための一般的な処理のフローチャートを例示する。
【００３２】
ステップＳ２９０１において、対比するデータが残っているかどうかを判断する。もし、対比するデータが残っていなければ、識別行列（その２）が完成したので、処理を終了する。そうでなければ、ステップＳ２９０２へ移行し、対比するデータを得る。
【００３３】
ステップＳ２９０３において、変数Ｉに１を代入する。変数Ｉは属性を指定するための変数である。
【００３４】
ステップＳ２９０４において、Ｉ≦属性の数、であるかどうかを判断する。もし、Ｉ＞属性の数、であれば、全ての属性について処理が終わったので、次の、対比するデータを得るためにステップＳ２９０１へ戻る。
【００３５】
ステップＳ２９０５において、属性Ｉの値が等しいかどうかを判断する。すなわち、対比されるデータと対比するデータのＩ番目の属性の値を比較する。
【００３６】
ステップＳ２９０６において、属性の値の比較の結果を判断し、もし異なっていれば、ステップＳ２９０７へ移行し、そうでなければ、ステップＳ２９０７をスキップする。
【００３７】
ステップＳ２９０７において、識別行列（その２）に、対比するデータの属性Ｉの値を追加する。
【００３８】
ステップＳ２９０８においては、次の属性について処理を行なうために、変数Ｉの値を１だけ増やす。その後、ステップＳ２９０４へ戻る。
【００３９】
（識別行列（その２）から縮約を求める方法）
識別行列（その２）から縮約を求めるには、識別行列（その２）の列の値の論理和を求めればよい。図２８の場合は、次の式３が得られる。
【式３】
Ｂ＋Ｄ＋Ｆ＋Ｈ＋Ｊ
【００４０】
式３より、Ｂ、Ｄ、Ｆ、Ｈ、Ｊが縮約となる。
【００４１】
【非特許文献１】
横森貴、小林聡、“ラフ集合−その理論と応用３  ラフ集合と意思決定”、数理科学、日本国、サイエンス社、１９９４年９月、３７５号、ｐ．７６−８３
【非特許文献２】
森典彦、“ラフ集合と感性工学”、日本ファジィ学会誌、日本国、日本ファジィ学会、２００１年１２月、第１３巻、６号、ｐ．６００−６０７
【発明が解決しようとする課題】
ラフ集合理論においては、データの属性の値は、等しいか等しくないかが判断できなければならない。すなわち、データは離散な区分に基づくものでなくてはならない。例えば、１００以上、１００未満５０以上、５０未満という区分に基づくものでなければならない。
【００４２】
しかし、現実の社会で発生する現象にラフ集合理論を適用しようとすると、次のような課題が発生する。
【００４３】
例えば、データが人間の感性に関する場合、離散的な区分への帰属はあいまいである。このため、縮約も信頼性に欠けてしまうことになる。
【００４４】
また、例えば、「市場のシェアが上位３位以内」であるという条件が成り立つためのテレビコマーシャルの条件の縮約、言い換えれば、どのようなテレビコマーシャルを最低限行なえば、市場のシェアが上位３位以内になるか、という問題をラフ集合理論によって解こうとすると、テレビコマーシャルを何回放送したか、視聴率からテレビコマーシャルが何人に見られたか、という数値データを求め、これらの数値データを適宜区分化して、ラフ集合理論を適用することになる。すなわち、テレビコマーシャルを放送した回数が１００回以上であれば、「多い」、９９回未満５０回以上の値を「中くらい」、４９回未満の値を「少ない」と設定し、識別行列を求める際には、「多い」、「中くらい」、「少ない」を属性の値として、扱うことになる。しかしながら、このような区分では、例えば、５１は「中くらい」に分類され、４８は、「少ない」分類される。しかし、たった、３回しか違わないのに、全く異なる属性としてラフ集合理論上扱われることになる。また、「中くらい」と「少ない」とが隣合う属性の値であることも考慮されない。このため、縮約が正しく求められないことになる。
【００４５】
また、現実の社会の現象は、人間の認識を通した結果であり、従来のラフ集合理論においては、この人間の認識が考慮されていない。
【００４６】
本発明は、以上の課題を解決するために考えられたものであり、数値データがそのまま扱えるようにし、また、人間の認識を考慮することにより、現実の社会で発生する現象に対して縮約を求められるようにすることを目的とする。
【００４７】
【課題を解決するための手段】
本発明においては、訴求活動におけるメッセージ要素の度合いを示す数値によって表現された指標と、訴求活動の評価を示す情報とを入力し、その入力された指標と情報とから、本発明における識別行列を算出し、その識別行列から本発明における縮約を求めるデータ処理装置、データ処理プログラムおよびデータ処理方法が提供される。
【００４８】
ここに、訴求活動とは、社会に対する働きかけである。例えば、宣伝広告活動、選挙運動、企業の経営情報の開示行為、などが挙げられる。また、メッセージ要素とは、訴求活動によって、人により認識されるものを意味し、例えば、広告宣伝活動に用いられた文章や画像などを挙げることができる。また、メッセージ要素の度合いとは、メッセージ要素の提示などが何回行なわれたか、何人に対して行なわれたかなどを意味する。また、訴求活動の評価とは、訴求活動の目的をどの程度達成したかを示すものであり、例えば、商品の売れ行きやマーケットシェア、認知度、好感度などである。また、選挙の得票数や、株価の上昇率などであってもよい。
【００４９】
このようなデータ処理装置、データ処理プログラムおよびデータ処理方法により、数値データが直接扱われ、求められた本発明における縮約は信頼できるものとなる。
【００５０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。なお、本発明は、これら実施形態に何ら限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施し得る。
【００５１】
なお、以下の実施形態と請求項との関係を説明すると、実施形態１が主に請求項１と請求項１６と請求項１７とに関する。実施形態２は主に請求項２に関し、実施形態３は主に請求項３に関する。また、その他の実施形態は、主に請求項４から請求項１５までに関する。
【００５２】
（本発明の概念）
図１は、本発明の概念を例示する。図１において、データ処理装置１００が本発明により提供される装置である。この装置は、複数のメッセージ要素からなる訴求活動の前記各メッセージ要素の条件を求め、その条件に基づいて最適化を図るための装置である。
【００５３】
すなわち、訴求活動１０１が、複数のメッセージ要素１、メッセージ要素２、…、メッセージ要素Ｎを含むとする。この訴求活動に基づいて、社会１０５に対して働きかけが行なわれると、訴求活動の働きかけの結果として、評価情報１０７が得られる。データ処理装置１００は、訴求活動１０１のメッセージ要素の度合いを示す訴求グレードデータ１０６と、評価情報１０７と、を入力する。このとき、一つの訴求活動に対する訴求グレードデータと、評価情報と、だけが入力されるのではなく、同種の目的を持った複数の訴求活動についての訴求グレードデータと評価情報とが入力される。すると、データ処理装置１００は、各メッセージ要素の条件１０８、１０９、…、１１０を求め、これをフィードバックとして、再び訴求活動１０１が行なわれる。これにより、再び評価情報が再び得られ、データ処理装置に入力され、条件が求められることが繰り返される。
【００５４】
このような繰り返しにより、データ処理装置１００により、訴求活動１０１の最適化が図られるようになる。
【００５５】
（実施形態１：データ処理装置（主に請求項１に関する））
図２は、本発明の実施形態１に関するデータ処理装置の機能ブロック図を例示する。データ処理装置１００は、データ入力部２０１と、識別行列算出部２０２と、縮約算出部２０３と、を備えている。
【００５６】
（実施形態１：データ入力部）
「データ入力部」２０１は、訴求活動ごとに、訴求グレードデータと、評価情報と、を入力する。「訴求活動」とは、広告・宣伝・販売などによって大衆の関心や欲求に働きかける活動である。「メッセージ要素」とは、訴求活動によって大衆に認識される事項、あるいは、大衆により認識されるための活動の項目である。「訴求グレードデータ」とは、メッセージ要素と、そのメッセージ要素のグレードと、を関連付けたデータである。
【００５７】
ここに「グレード」とは、メッセージ要素ごとに訴求の度合いを示す数値によって表現された指標である。訴求の度合いを示す数値は、０以上かつ１以下の数値であってもよい。後で説明するようにグレードから確信度が得られるので、このようにしておくと、自然な解釈ができる。グレードの例としては、訴求活動が広告宣伝活動であれば、何回広告を出したか、何種類の広告を出したか、などを示す数値を０以上かつ１以下の数値に比例変換したものを挙げることができる。
【００５８】
例えば、ある期間における全ての広告枠の数を総数として、そのうちどれだけの割合で広告を出したかにより、０以上かつ１以下の数値に比例変換する。また、広告を出すことが可能な媒体の数を総数として、そのうちのどれだけの割合の媒体に広告を出したかにより、０以上かつ１以下の数値に比例変換する。
【００５９】
なお、訴求の度合いを示す数値は、０以上かつ１以下の数値に限定されるものではない。例えば、何回広告を出したか、あるいは、何種類の広告を出したか、などの数値をそのまま使用してもよい。この場合、本発明における縮約を求めた後に、０以上かつ１以上の数になるように変換を行なうようにしてもよい。また、本発明における識別行列を求める際に、０以上かつ１以上の数になるように変換を行なうようにしてもよい。
【００６０】
また、訴求の度合いを示す数値は、実数に限られるものではなく、大小関係と差の演算が定義されているものであれば、本発明を適用することが可能である。
【００６１】
「評価情報」とは、訴求活動の評価を示す情報である。例えば、訴求活動が広告宣伝活動であれば、広告宣伝の目的である商品の売上などを挙げることができる。
【００６２】
（実施形態１：訴求グレードデータと評価情報との模式的な表現）
図３は、訴求グレードデータと、評価情報と、を模式的に表現している。訴求グレードデータ３０１は、訴求活動１の各メッセージ要素と、メッセージ要素のグレードを例示している。また、評価情報３０２は、訴求活動１の評価情報である評価１を例示している。訴求活動は一つとは限らないので、他の訴求活動、例えば、訴求活動２、訴求活動３、…、について、同様の訴求グレードデータと評価情報とが得られ、これらが、データ入力部２０１により入力される。
【００６３】
データ処理装置１００が計算機により実現される場合には、キーボードやマウスなどの操作により、訴求活動ごとに、訴求グレードデータと評価情報とが入力される。また、他の計算機などの装置に入力された訴求グレードデータと評価情報とが受信されるようになっていてもよい。
【００６４】
（実施形態１：識別行列算出部）
「識別行列算出部」２０２は、データ入力部２０１に入力されたデータに基づいて、本発明における識別行列を算出する。なお、本発明における識別行列とは、従来のラフ集合理論の識別行列とは異なり、以下に説明する処理により求められる。
【００６５】
訴求活動ごとに入力された訴求グレードデータと評価情報は、図４に示す表４０１に格納されたデータのように、一つの訴求活動に一行を対応させて、メッセージ要素と評価とを属性として表に格納することができる。以下、グレードと評価との具体例を用いて説明する。
【００６６】
（実施形態１：図４の表の具体例）
図５は、グレードと評価とを具体化した表５０１を例示している。図５において、訴求活動には、１、２、３、４のデータ番号を付し、メッセージ要素をＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅとして、これらを属性としている。また、二つの属性が同じ値を共有しないようにして、説明を簡単にするために、グレードは、数値に属性の名前を連接したものになっている。評価は、「優」と「可」の二つにしてあるが、一般には、三つ以上存在してもよい。
【００６７】
なお、数値に属性の名前を連接するのは、本質ではない。例えば、プログラムによって、本実施形態のデータ処理装置を実現するためには、例えば、０．７Ａを、
【式４】
（０．７  Ａ）
のようなＬＩＳＰ言語などで扱うことができるリスト表現によって表現するようにしてもよい。
【００６８】
（実施形態１：本発明における識別行列の例と求め方）
図６は、図５から得られる、本発明における識別行列６０１を例示している。本発明における識別行列６０１は、評価が「優」となるための縮約を求めるための識別行列である。この識別行列の求め方は、データ番号が１のデータを対比されるデータとし、データ番号が２、３、４を対比するデータとして、図２７の処理を行なうことである。
【００６９】
（実施形態１：図２７の読み替え）
ただし、ステップＳ２７０５において、「属性Ｉの値を比較する」は、「属性Ｉの差を求める」と読み替える。ここに、「属性Ｉの差」とは、対比されるデータの属性の値から対比するデータの属性の値を引いて得られる値である。例えば、データ番号１とデータ番号２について、属性Ａについては、
【式５】
０．７Ａ−０．３Ａ＝０．４Ａ
とする。また、属性Ｃについては、
【式６】
０．  ６Ｃ−０．７Ｃ＝−０．１Ｃ
となるが、負の値になる場合には、例えば、属性の名前を小文字に変更し、０．１ｃとする。
【００７０】
なお、属性の名前を小文字に変更することは本質ではなく、負の値になっていることがわかるようになっていれば、よい。リスト表現では、０．１ｃを、例えば、以下のように表現してもよい。
【式７】
（０．１  （Ｃ  −））
【００７１】
また、ステップＳ２７０７は、「本発明における識別行列の列に、ステップＳ２７０５で求めた属性Ｉの差を追加する」と読み替える。
【００７２】
このような読み替えを行ない、図５を処理すると、本発明における識別行列６０１が得られる。列６０１は、データ番号が２の行を対比する行とすることにより得られ、同様に、列６０２と、６０３とは、それぞれ、データ番号が３、４の行を対比する行とすることにより得られる。
【００７３】
（実施形態１：識別行列（その２）の例と求め方）
従来の技術の項で説明したように、評価が優とならないための縮約を求めるための本発明における識別行列を求めることができる。その例を図７に示す。図７に示された識別行列７０１は、図２９のフローチャートによる処理を行なうことにより得られる。ただし、図２７を読み替えたように、ステップＳ２８０５において、「属性Ｉの値を比較する」は、「属性Ｉの差を求める」と読み替える。ただし、ここの「属性Ｉの差」とは、対比するデータの属性の値から対比されるデータの属性の値を引いて得られる値である。なお、負の値になる場合には、属性の名前を小文字にする点は、図６の本発明における識別行列を求める際と同じである。
【００７４】
また、ステップＳ２９０７は、「本発明における識別行列の列に、ステップＳ２９０５で求めた属性Ｉの差を追加する」とする。
【００７５】
このような読み替えにより、図５を処理すると、本発明における識別行列７０１が得られる。列７０１は、データ番号が２の行を対比する行とすることにより得られ、同様に、列７０２と、７０３とは、それぞれ、データ番号が３、４の行を対比する行とすることにより得られる。
【００７６】
（実施形態１：縮約算出部）
「縮約算出部」２０３は、識別行列算出部２０２により算出された本発明における識別行列より、本発明における縮約を求める。
【００７７】
本発明における縮約は、従来のラフ集合理論におけるように、表６０１に示された本発明における識別行列については、列方向に和を取り、それらの積を求め、論理式の選言標準形を求めるように計算を行なう。また、表７０１に示された本発明における識別行列については、列方向に和を取る。
【００７８】
（実施形態１：縮約の計算）
したがって、表６０１に示された本発明における識別行列からは、次に示す式を計算して本発明における縮約を求めることになる。
【式８】
（０．４Ａ＋０．１ｃ＋０．７Ｄ）・（０．１Ａ＋０．４Ｃ＋０．７Ｄ＋１．０Ｅ）・（０．４Ｂ＋０．４Ｃ＋０．２Ｄ＋１．０Ｅ）
【００７９】
このとき、普通の論理和と論理積と同じように、分配法則などを用い、式を簡約化するために、図８に示した規則を用いる。なお、（ｓ∨ｔ）とは、ｓとｔとの小さくない方を表わす。また、（ｓ∧ｔ）とは、ｓとｔとの大きくない方を表わす。具体的な数を用いた例を示すと、次の通りである。
【式９】
０．１Ａ＋０．２Ａ＝０．２Ａ
０．１Ａ・０．２Ｂ＝０．１Ａ・Ｂ
【００８０】
なお、次に示す式
【式１０】
ｓＡ＋ｔＡ・Ｂ＝ｓＡ（ただし、ｓ≧ｔ）
が成立することは直感的には理解しにくいかもしれない。この式の成立について説明すると、もし、ｓ≧ｔならば、
【式１１】
ｓＡ＋ｔＡ＝ｓＡ
が成立する。そこで、ブール代数について成立する式である
【式１２】
Ａ＋Ａ・Ｂ＝Ａ
を拡張した
【式１３】
ｔＡ＋ｔＡ・Ｂ＝ｔＡ
を用いることにより、
【式１４】
ｓＡ＋ｔＡ・Ｂ＝ｓＡ＋ｔＡ＋ｔＡ・Ｂ＝ｓＡ＋ｔＡ＝ｓＡ
となる。
【００８１】
（実施形態１：縮約の計算の実際例）
図９は、
【式１５】
（０．４Ａ＋０．１ｃ＋０．７Ｄ）・（０．１Ａ＋０．４Ｃ＋０．７Ｄ＋１．０Ｅ）
を計算するための過程を示すための表であり、行成分として
【式１６】
（０．４Ａ＋０．１ｃ＋０．７Ｄ）
の０．４Ａ、０．１ｃ、０．７Ｄをとり、列成分に
【式１７】
（０．１Ａ＋０．４Ｃ＋０．７Ｄ＋１．０Ｅ）
の０．１Ａ、０．４Ｃ、０．７Ｄ、１．０Ｅをとり、行の成分と列の成分の積の項を示したものである（なお、積の演算子・は省略する場合があり、例えば、Ａ・ＢをＡＢと記す場合がある。）。
【００８２】
【式１８】
（０．４Ａ＋０．１ｃ＋０．７Ｄ）・（０．１Ａ＋０．４Ｃ＋０．７Ｄ＋１．０Ｅ）
に図８の規則を適用すると、簡約化することができる。
【００８３】
この簡約化の過程を示すために、図９の表の行にａ、ｂ、ｃと符号を振り、また、列に１、２、３、４の符号を振り、例えば、０．４Ａ・０．４Ｃで得られる０．４ＡＣが第１行第２列目に現れていることを示すために、０．４ＡＣという項に添字として（ａ２）を付する。
【００８４】
図１０は、図９の積の項の和を簡略化の過程を示す。（ａ）は、（ａ１）の０．１Ａと（ｂ１）の０．１Ａｃの和が０．１Ａになることを示す。（ｂ）は、（ａ３）の０．４ＡＤと（ｃ１）の０．１ＡＤの和が０．４ＡＤとなり、また、（ｂ３）の０．１ｃＤと（ｃ３）の０．７Ｄの和が０．７Ｄとなり、以下、この０．７Ｄが残る過程を示す。
【００８５】
結果として、
【式１９】
（０．４Ａ＋０．１ｃ＋０．７Ｄ）・（０．１Ａ＋０．４Ｃ＋０．７Ｄ＋１．０Ｅ）
は、次の式に変形される。
【式２０】
０．４ＡＣ＋０．４ＡＥ＋０．１Ｃｃ＋０．１ｃＥ＋０．１Ａ＋０．７Ｄ
【００８６】
図１１は、上記の式２０と、下記の式２１
【式２１】
０．４Ｂ＋０．４Ｃ＋０．２Ｄ＋１．０Ｅ
と、の積を計算するための表であり、図１２に示す簡約化の操作を経て、最終的には、図１３（ａ）に示す式である
【式２２】
０．１ＡＢ＋０．４ＢＤ＋０．４ＡＣ＋０．４ＣＤ＋０．２Ｄ＋０．４ＡＥ＋０．７ＤＥ＋０．１ｃＥ＋０．１Ｃｃ
が得られることになる。結果として、０．１ＡＢ、０．４ＢＤ、０．４ＡＣ、０．４ＣＤ、０．２Ｄ、０．４ＡＥ、０．７ＤＥ、０．１ｃＥ、０．１Ｃｃが本発明における縮約となる。
【００８７】
（実施形態１：縮約の解釈）
なお、図１３（ａ）に現れる属性の名前は、対比される行の属性の値を示していると考えられる。例えば、０．１ＡＢのＡは、図５の番号１のデータの属性Ａの値である０．７Ａに由来するので、０．７Ａを示し、Ｂは、番号１のデータの属性Ｂの値である０．８Ｂに由来するので、０．８Ｂを示す。そこで、このことを明確化にするために、０．１ＡＢを０．１／０．７Ａ・０．８Ｂと書き換える。このような書き換えを図１３（ａ）の式全体に施した結果を図１３（ｂ）に示す。
【００８８】
このように書き換えることにより、０．１ＡＢという本発明における縮約は、「Ａが０．７以上かつＢが０．８以上であれば、評価が優であるデータを他のデータから０．１の度合いで識別できる」ということを表わしていると解釈することができる。同様に、０．２／０．９Ｄは、「Ｄが０．９以上であれば、評価が優であるデータを他のデータから０．２の度合いで識別できる」ということを表わしていると解釈できる。また、小文字の属性名が含まれる場合は、「以下」と解釈し、例えば、０．１／０．６ｃ・１．０Ｅは、「Ｃが０．６以下で、Ｅが１．０以上であれば、評価が優であるデータを他のデータから０．１の度合いで識別できる」とする。
【００８９】
なお、／の左の数字のことを「確信度」と呼ぶことにする。例えば、０．１／０．６ｃ・１．０Ｅの確信度は、０．１となる。
【００９０】
このように本発明における縮約を解釈することにより、例えば、属性として、広告の回数、広告を出した媒体の種類の数などを取り、評価として、広告された商品の売れ行きを採用して、本発明における縮約を計算することにより、「識別する」を「実現する」と読み替えることにより、例えば、「広告の回数が０．７以上かつ広告を出した媒体の数が０．８以上であれば、広告された商品の売れ行きが高くなることを０．２の確信度で実現できる」という結果が得られることになる。
【００９１】
（実施形態１：縮約を更に簡約化できる場合）
なお、０．１／０．７Ａ・０．８Ｂなどという標記を使用することにより、本発明における縮約の和を更に簡約化できる場合がある。ｓ／ｐＡは、Ａがｐ以上であればｓの度合いで識別できることを意味するので、例えば、ｐ≧ｑかつｓ≦ｔである場合、Ａがｐ以上であれば、Ａはｑ以上であり、ｔの度合いということは、ｓの度合いである場合を含むので、図１５に示すように次の式が成立する。
【式２３】
ｓ／ｐＡ＋ｔ／ｑＡ＝ｔ／ｑＡ
【００９２】
同様に、属性の名前が小文字である場合には、図１６に示すような規則が成立する。
【００９３】
（実施形態１：処理の流れ）
図１７は、本実施形態におけるデータ処理装置１００の処理の流れを説明するフローチャートである。
【００９４】
ステップＳ１７０１において、訴求グレードデータを、データ入力部２０１にて、入力する。ステップＳ１７０２において、評価情報を、データ入力部２０１にて、入力する。なお、訴求グレードデータと評価情報とを、同時にデータ入力部２０１にて、入力するようにしてもよい。
【００９５】
ステップＳ１７０３において、本発明における識別行列を、識別行列算出部２０２にて、算出する。
【００９６】
ステップＳ１７０４において、ステップＳ１７０３で算出された識別行列から、本発明における縮約を、縮約算出部２０３にて、求める。
【００９７】
ステップＳ１７０４において求められた縮約は、例えば、データ処理装置１００から出力されるようになっていてもよい。
【００９８】
（実施形態１：計算機による実現（主に請求項１６に関する））
データ処理装置１００は、計算機によって実現することができる。その場合、データ入力ステップと、識別行列算出ステップと、縮約算出ステップと、を計算機を実行させるためのデータ処理プログラムが用いられる。データ入力部２０１を実現するのが、データ入力ステップであり、識別行列算出部２０２を実現するのが、識別行列算出ステップであり、縮約算出部２０３を実現するのが、縮約算出ステップである。
【００９９】
すなわち、データ入力ステップは、メッセージ要素と、メッセージ要素ごとの訴求の度合いを示す数値によって表現された指標であるグレードと、を関連付けたデータである訴求グレードデータと、前記訴求活動の評価を示す情報である評価情報と、を入力するステップである。
【０１００】
例えば、計算機のキーボードやマウスを用いて入力された訴求グレードデータと評価情報とを計算機に読み取らせることを行なうステップである。あるいは、他の計算機に入力された訴求グレードデータと評価情報とを受信して、計算機に取り込むことを行なうステップであってもよい。
【０１０１】
識別行列算出ステップは、データ入力ステップにて入力されたデータに基づいて、本発明における識別行列を算出するステップである。
【０１０２】
縮約算出ステップは、識別行列算出ステップにより算出された識別行列より、本発明における縮約を求めるステップである。
【０１０３】
例えば、訴求グレードデータと評価情報とが、図５の表に格納されている場合には、二次元の配列を用いることにより、プログラムが扱うことができるデータとすることができる。また、行ごとに、
【式２４】
（（０．７  Ａ）（０．８  Ｂ）（０．６  Ｃ）（０．９  Ｄ）（１．０  Ｅ）（評価  優））
のようなリスト表現を行ない、こられのリストからなるリストによっても、図５の表をプログラムが扱うことができるデータとすることができる。また、図６の本発明における識別行列も、列方向に、
【式２５】
（（０．４  Ａ）（０．１  ｃ）（０．７  Ｄ））
というリストを作り、これらのリストを作ることによりプログラムが扱うことができるデータとすることができる。図７の本発明における識別行列についても同様である。本発明における縮約を求める際の計算は、例えば、数式処理の手法を用いたり、図８の規則を使用した項書き換えシステム（Ｔｅｒｍ  Ｒｅｗｒｉｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を用いたりすることにより実現することが可能である。また、図１３（ａ）の式から図１３（ｂ）の式への書き換えは、機械的に行なうことができる。
【０１０４】
（実施形態１：データ処理方法（主に請求項１７に関する））
また、データ処理装置１００、あるいは、上記のデータ処理プログラムは、データ入力ステップと、識別行列算出ステップと、縮約算出ステップと、を含むデータ処理方法を用いるとみなすこともできる。
【０１０５】
すなわち、データ入力ステップは、訴求活動ごとに、訴求グレードデータと、評価情報を入力するステップである。識別行列算出ステップは、入力ステップで入力されたデータに基づいて本発明における識別行列を算出するステップである。縮約算出ステップは、識別行列算出ステップにより算出された識別行列より、本発明における縮約を求めるステップである。
【０１０６】
（実施形態１：主な効果）
上で述べたように、本実施形態により、例えば、属性として、広告の回数、広告を出した媒体の種類の数などを取り、評価として、広告された商品の売れ行きを採用して、本発明における縮約を計算することにより、「識別する」を「実現する」と読み替えることにより、例えば、「広告の回数が０．７以上かつ広告を出した媒体の数が０．８以上であれば、広告された商品の売れ行きが高くなることを０．２の度合いで実現できる」という結果が得られることになる。この結果を満たされるべき条件として訴求活動に適用し、評価を示す情報を得て、再び結果を得る、ということを繰り返すことにより、訴求活動の最適化を図ることができる。
【０１０７】
（実施形態２（主に請求項２に関する））
本発明の実施形態２においては、実施形態１において本発明における識別行列を算出する際に、グレードの対数に基づいた数値を用いるようにしている。これは、グレードが社会の人間に働きかける度合いである場合には、フェヒナーの法則により、物理的刺激値そのものでなく、その対数値を感受する点に配慮するためである。
【０１０８】
（実施形態２：構成）
図１８は、本実施形態におけるデータ処理装置の機能ブロック図を例示する。実施形態１のデータ処理装置１００において、識別行列算出部２０２が対数度合い計算手段１８０１を備えている。
【０１０９】
「対数度合い計算手段」１８０１は、データ入力部に入力されたグレードの対数に基づいた数値を計算する。対数は、自然対数や、１０を低とするもの、２を低とするもの、など、特に限定しない。また、計算されるのは「対数に基づいた数値」であるので、対数の値と一定の数値との積を計算したり、一定の数値との和を取るようにしたりしてもよい。また、対数のＮ次関数で計算が行なわれてもよい。
【０１１０】
本実施形態においては、対数度合い計算手段１８０１により計算された数値に基づいて本発明における識別行列が算出される。したがって、例えば、図５の０．７Ａの０．７の部分が、対数に基づいた数値に置き換えられて本発明における識別行列が算出され、本発明における縮約が求められる。
【０１１１】
（実施形態２：主な効果）
本実施形態によれば、人間の感受性に基づいて本発明における縮約を求めることができ、例えば、人間に対する訴求活動としての最適化を進めることができる。
【０１１２】
（実施形態３（主に請求項３に関する））
本発明の実施形態３は、実施形態１または２を、訴求活動が文字情報を提示することにより行なわれる場合に適した形態にすることを目的とした実施形態である。
【０１１３】
（実施形態３におけるメッセージ要素、訴求活動などの定義と説明）
本実施形態においては、メッセージ要素は、カテゴリに属する単語である。「カテゴリ」とは単語の意味による区分である。例えば、同義語、類義語などにより単語を区分したカテゴリがある。また、後に説明するように、単語を、化粧品の成分、メカニズム、効果、使用感などに関連するかどうかで区分したカテゴリもある。
【０１１４】
本実施形態においては、訴求活動は、このようにカテゴリに属する単語を含む文字情報を提示することにより行なわれる。
【０１１５】
また、本実施形態においては、グレードは、文字情報に含まれる単語を、その意味により区分されるカテゴリ内での単語の種類の数であってもよい。すなわち、同じカテゴリに分類される単語の種類の数である。
【０１１６】
あるいは、グレードは、単語をカテゴリに分類した場合のカテゴリごとの単語の頻度であってもよい。例えば、成分に関する単語の総数である。
【０１１７】
本実施形態においては、カテゴリの数または／およびカテゴリごとの単語の頻度をカテゴリグレードと定義し、グレードとしてカテゴリグレードを用いる。すなわち、本実施形態におけるグレードは、カテゴリの数とカテゴリのごとの単語の頻度とのどちらか一方、あるいは両方である。
【０１１８】
（実施形態３：構成）
図１９は、本実施形態におけるデータ処理装置の機能ブロック図を例示している。このデータ処理装置は、実施形態１または実施形態２におけるデータ処理装置１００にグレード測定部１９０１が追加されている。
【０１１９】
グレード測定部１９０１は、文字情報からカテゴリグレードを求める。ここで、文字情報とは、訴求活動によって提示された文字情報を意味する。例えば、訴求活動が広告宣伝活動であれば、その広告宣伝活動で用いられた宣伝の文章である。また、選挙活動が訴求活動であれば、選挙演説の演説の文章である。
【０１２０】
なお、文字情報からカテゴリグレードを求めるには、例えば、形態素解析の技術を用いて、文字情報を構成する単語を抽出する。そして、辞書を参照しながら、抽出された単語のカテゴリを決定するようにしてもよい。
【０１２１】
本実施形態においては、データ入力部２０１が入力する訴求グレードデータは、グレード測定部１９０１により求められたカテゴリグレードに基づいて生成されたものであることを特徴とする。
【０１２２】
（実施形態３：処理の流れ）
図２０は、本実施形態における処理の流れを説明するフローチャートを例示する。
【０１２３】
ステップＳ２００１において、文字情報を、グレード測定部１９０１にて、入力する。
【０１２４】
ステップＳ２００２において、グレード測定部１９０１にて、カテゴリグレードを求め、データ入力部２０１へ入力する。
【０１２５】
ステップＳ２００３において、評価情報を、データ入力部２０１へ入力する。
【０１２６】
ステップＳ２００４において、本発明における識別行列を、識別行列算出部２０２にて算出する。
【０１２７】
ステップＳ２００５において、本発明における縮約を、縮約算出部２０３にて求める。
【０１２８】
（実施形態３：具体例）
以下、本実施形態の具体例を説明する。以下では、スキンケア化粧品のブランドコンセプトを取り上げ、ブランドコンセプトを訴求するための文字情報に対して、本実施形態のデータ処理装置１００を適用した場合について説明する。
【０１２９】
（実施形態３：具体例：対象データ）
対象データとして、各ブランドコンセプトの内容を消費者に対して端的に伝えているウェブページ上のメッセージを用いる。
【０１３０】
対象となるブランドは、スキンケア化粧品ブランドのマーケットシェア上位から、単品のブランドを選び、ウェブページからのメッセージが抽出可能な２６ブランドとした。
【０１３１】
（実施形態３：具体例：パターンの設定）
各ブランドのメッセージは、ブランドコンセプト（明記しないブランドもある）とアイテム紹介の２重構造になっていたため、消費者の化粧品の購入パターンを、Ａパターン：「すべてのアイテムとコンセプトのワードを認知して決定される」と、Ｂパターン：「せいぜい１つのアイテムとコンセプトのワードを認知して決定される」と、の２パターンを設定した。
【０１３２】
（実施形態３：具体例：具体的な手順）
具体的な手順は以下の通りである。
【０１３３】
（１）対象とした２６ブランドのコンセプトおよび、基本アイテムのメッセージを抽出する。
【０１３４】
（２）カテゴリの設定を行なう。すなわち、抽出したメッセージを品詞レベルに切り、それぞれの単語が表わしている意味に応じて、Ａ：成分、Ｂ：メカニズム、Ｃ：課題、Ｄ：効果、Ｅ：使用感、Ｆ：安心感、の６のカテゴリを設定した。これにより、グレード測定部１９０１での処理が決まる。
【０１３５】
（３）グレードの測定を行なう。すなわち、各ブランドが上記６カテゴリにおいて使用している単語の種類数と頻度数とを、ＡパターンとＢパターンについて、グレード測定部１９０１にて、求める。なお、Ａパターンの集計結果を示す表を、図２１に表２１０１として示す。ここに、表２１０１に示す数値は、０以上かつ１以下の数値に変換する前の数値である。
【０１３６】
（５）マーケットシェアの順位を、入力する。
【０１３７】
（４）識別行列を求めるために、対数度合い計算手段にて、種類数、頻度数という数を、人が認知する強さに変換する。例えば、ｘを種類数あるいは頻度数とするとき、人の認知度ｚは、
【式２６】
ｚ＝ａ・ｌｏｇ（ｘ＋ｂ）＋Ｋ（ａ、ｂ、Ｋは定数）
と表わされる。そこで、Ａパターンの種類数、頻度数に対しては、
【式２７】
ｚ＝０．５ｌｏｇ（ｘ）＋０．２５（ただし、ｘ＝０の場合は、ｚ＝０．２５とする）
を計算し、Ｂパターンの種類数、頻度数に対しては、
【式２８】
ｚ＝ｌｏｇ（ｘ＋１．２）−０．０６
を計算することにする。
【０１３８】
（実施形態３：具体例：識別行列を求めるための表）
以上、ＡパターンとＢパターンの２通りのデータ（Ａ−Ｍ、Ｂ−Ｍとする）に加えて、もう２つの表を求めた。これは、Ａ−Ｍ、Ｂ−Ｍにおいては、属性によって、０から０．７５までの値をとったり、０から０．９５までの値をとったりして、値の存在する範囲が異なるので、それぞれ属性クラスごとに最大値が１に近い値になるように正規化により変換を行なった（このようにして得られるものをＡ−Ｎ、Ｂ−Ｎとする。）。つまり、合計４通りの本発明における識別行列を求めるための表を得る。Ａ−Ｍ表を図２２の表２２０１として示す。したがって、本発明におけるデータ処理装置１００に識別行列算出部は、属性の値の存在する範囲を、属性間でできるだけ同じになるように変換を行なう正規化手段を備えるようになっていてもよい。
【０１３９】
（実施形態３：具体例：評価情報）
分類として、マーケットシェアの順位が１位から３位までの評価結果を１とし（４ブランドが該当する）、４位の評価結果を２（２ブランドが該当）、５位以下の評価結果を３（２０ブランドが該当）とする。また、評価結果が２になるデータを削除して、２４のデータを得た。図２３に、評価情報を格納する表を表２３０１として示す。
【０１４０】
（実施形態３：具体例：識別行列と縮約の算出）
評価結果が１となることを目的として本発明における識別行列を識別行列算出部２０２で求め、本発明における縮約を縮約算出部２０３で求める。
【０１４１】
本発明における縮約を求めた後、確信度が大きく、使用頻度において、「以下」を示す属性を含まない本発明における縮約を選択する。この結果、Ａ−Ｍでは９個、Ａ−Ｎでは１２個、Ｂ−Ｍでは１５個、Ｂ−Ｎでは９個の本発明における縮約が得られる。
【０１４２】
（実施形態３：具体例：実用上の信頼性を上げるための処理）
更に、得られた本発明における縮約を同一のデータ間で併合し、実用上の信頼性を上げるための処理を行なってもよい。これにより、次の本発明における縮約が得られる。
【０１４３】
【式２９】
Ａ−Ｍ：０．２５ａＡ＊ＣＣ＊ＦＦ＊、０．２５ＡＡ＊Ｃｆ、０．２５Ａｅ、０．２４ＡＡ＊Ｂ＊Ｃ＊
Ａ−Ｎ：０．３ａＡ＊ＣＣ＊ＦＦ＊、０．３１ＡＡ＊Ｃｆ、０．２６Ａｅ、０．２６ＡＡ＊Ｂ＊ＣＣ＊ｆ、
Ｂ−Ｍ：０．３８Ｃ＊ＤＤ＊Ｆ＊、０．３１ａＡ＊ＤＤ＊Ｆ、０．２９ａＡ＊ＣＣ＊Ｆ、０．２８ＡＡ＊Ｃｄｅ、０．２８ａＡ＊Ｃｅ、
Ｂ−Ｎ：０．３９Ｃ＊Ｄ＊ＦＦ＊、０．３３ａＡ＊ＤＤ＊Ｆ、０．３３ａＡ＊ＣＣ＊Ｆ
なお、「＊」が直後についた属性の名前（例えば、Ａ＊）は、使用頻度の属性を示す。
【０１４４】
この結果、全体的に出現の多い属性は、ＡとＦであり、次いでＣである。また、ＢとＤとＥは、比較的少ない。併合前の各要素の出現回数を図２４の表２４０１として示す。
【０１４５】
（実施形態３：具体例：結果）
以上のように、データ処理装置１００により得られた本発明における縮約に、複数の本発明における縮約が存在する場合、どれが重要かを評価するには、迷いが生じる。基本的には、確信度の高さ、縮約の小ささを基準とするが、異なるローデータ間での分析における「確信度」では比較できない。
【０１４６】
そこで、縮約を所定の基準によって選定する縮約選定部をデータ処理装置１００が備えていてもよい。例えば、本発明における縮約間に出現する頻度の高い属性を含み、かつ、４通りの結果に共通する本発明における縮約を選定するために縮約選定部をデータ処理装置１００が備えるようにする。この場合、縮約選定部により、例えば、「ａＡ＊ＣＣ＊ＦＦ＊」が併合縮約の代表的な一つとして選定される。
【０１４７】
つまり、Ａ−Ｍにおいては、Ａ（成分ワード）を５種以下１６頻度以上、かつＣ（課題ワード）を７種以上１７頻度以上、かつＦ（安心感ワード）を１０種以上２０頻度以上ならば、確信度０．２５で３位以上に入ることが結果として得られる。この結果を条件として、ウェブページの内容を書き換えて、さらに公報活動などが行なわれる。
【０１４８】
以上、コミュニケーション上のデータであるメッセージから、商品コンセプトのための知識を獲得するために、本発明のデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法が有効に活用できる。
【０１４９】
（その他の実施形態（主に請求項４から請求項１５までに関する））
実施形態１または実施形態２のデータ処理装置、データ処理プログラムおよびデータ処理方法は、実施形態３で説明したスキンケア化粧品のホームページ以外に、以下に説明するように、様々な分野に応用することができる。
【０１５０】
（評価情報は、人の感性に基づいてもよい（主に請求項４に関する））
実施形態３説明したスキンケア化粧品に対する応用では、評価情報は、マーケットシェアという客観的に定まるものであった。しかし、客観的に定まるものに限定される必要はない。例えば、評価情報は、訴求活動が行なわれた人の感性に基づく離散的な評価結果であってもよい。
【０１５１】
「人の感性に基づく」とは、人の感じた内容に基づくということを意味する。「離散的な評価」とは、点数などの連続的な量ではなく、とびとびの値による評価である。例えば、「優」、「良」、「可」である。したがって、人の感性に基づく離散的な評価とは、人の感じた内容に基づく、とびとびの値による評価となる。例えば、「心地良い」、「普通」、「心地良くない」であるとか、「大好き」、「好き」、「どちらでもない」、「嫌い」、「大嫌い」であってもよい。また、「痛い」、「痛くない」というものもある。
【０１５２】
このように、評価情報を訴求活動が行なわれた人の感性に基づく離散的な評価結果とすることにより、例えば、心地良さを提供するのメッセージ要素の条件を、実施形態１または２のデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法により求めることができる。
【０１５３】
（評価情報は、商品の売上に基づくものであってもよい（主に請求項５に関する））
また、評価情報は、訴求の対象となる商品の売上高に基づく離散的な評価であってもよい。例えば、売上高が１０億円以上を、「成功」とし、売上高が１億円以下を「失敗」とする。これにより、売上高を高くするためのメッセージ要素の条件を、実施形態１または２のデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法により求めることができる。また、売上高の伸び率を用いてもよい。例えば、１年間の売上高の伸び率が３０％を超える場合を大成功とし、５％から３０％未満を成功、−５％から５％未満を普通、−３０％から−５％までを失敗、−３０％未満を大失敗としてもよい。
【０１５４】
（評価情報は、商品のマーケットシェアに関するものであってもよい（主に請求項６に関する））
また、評価情報は、商品のマーケットシェアを離散的評価により表わしたものであってもよい。例えば、マーケットシェアが一位であることを、「優」とし、二位から四位までを、「良」とし、五位以下を「可」とするようにしてもよい。
【０１５５】
これにより、例えば、マーケットシェアが一位になるためのメッセージ要素の条件を、実施形態１または２のデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法により求めることができる。
【０１５６】
（メッセージ要素は、画像であってもよい（主に請求項７に関する））
また、メッセージ要素は、商品に関する画像であり、訴求活動は、画像を需要者へ提示することにより、商品を需要者へ訴求する活動であってもよい。なお、「商品」とは役務を含む概念である。
【０１５７】
この場合、グレードは、画像の種類、または／および、露出頻度としてもよい。また、画像の種類、または／および、露出頻度を０以上かつ１未満の数値に変換するようにしてもよい。例えば、画像がテレビコマーシャルにより放映される場合には、全てのコマーシャルで用いられている画像の種類を総数として、その総数のどれだけの割合の種類の画像が放送されたかを示す数値を用いてもよい。また、一日のコマーシャルの全フレーム数を総数として、その総数のどれだけの割合で画像が露出したかを示す数値を用いてもよい。また、このような数値の最小値を０、最大値を１とするように再度変換を行なうようにしてもよい。
【０１５８】
また、評価情報は、商品の需要者による認知状況、または／および、購買状況であってもよい。例えば、商品が、どれだけの割合の需要者に知られているか、あるいは、商品の売れ行きを、評価情報としてもよい。商品の売れ行きの場合は、例えば、最も売れている商品の数、あるいは、売上高を１として、各商品の売れた数、あるいは、売上高の割合を示す数値を求めてもよい。また、最も少なく売れた商品の数値が０になるように、再度変換を行なうようにしてもよい。
【０１５９】
本発明によれば、例えば、多くの需要者に認知されるためには、画像を何種類、または／および、どの程度画像を露出すればよいかを求めることが可能となる。
【０１６０】
（メッセージ要素は、商品の説明に関するものであってもよい（主に請求項８に関する））
また、メッセージ要素は、商品の説明に関するものであってもよい。特に、商品の説明語、または／および、画像であってもよい。ここでいう画像とは、例えば、商品の説明のために使用されるものを意味する。
【０１６１】
この場合、訴求活動とは、媒体（例えば、マスメディア）を通じて、メッセージ要素を需要者へ伝達することにより、商品を需要者へ訴求する活動としてもよい。
【０１６２】
また、グレードは、メッセージ要素が伝達された媒体の種類、または／および、露出頻度としてもよい。例えば、いくつの放送局のコマーシャルで放送されたか、いくつの新聞社の新聞に掲載されたか、また、何回放送や掲載がされたかであってもよい。
【０１６３】
また、媒体の種類の総数を１として、そのうちのどれだけの割合の種類の媒体に露出されたか、媒体の広告枠の総数を１として、そのうちのどれだけの割合の枠に露出されたか、をグレードとして用いてもよい。もちろん、このような値の最小が０となり最大が１となるように、比例変換してもよい。
【０１６４】
また、評価情報は、商品の需要者による認知状況、または／および、購買状況であってもよい。例えば、８０％以上の需要者に認知されている場合を大変有名、８０％未満で３０％以上の需要者に認知されている場合を有名、３０％未満の需要者に認知されているものを無名とする。
【０１６５】
これにより、例えば、商品が需要者に知られるためには（例えば、「大変有名」の評価を得るためには）、いくつの新聞社の新聞に何回掲載される必要があるかを、実施形態１または２のデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法により知ることができる。
【０１６６】
（訴求活動は、商品の宣伝のためのものであってもよい（主に請求項９に関する））
なお、実施形態３、上で説明した「評価情報は、人の感性に基づいてもよい」、「評価情報は、商品の売上に基づくものであってもよい」は、商品の宣伝に関するものであってもよい。
【０１６７】
すなわち、文字情報の提示は商品の宣伝のために行なわれ、また、商品の宣伝によって、人がその商品について感じた内容を示す情報を評価情報にしたり、商品の宣伝による、その商品の売上に関する情報を評価情報として用いたりしてもよい。
【０１６８】
これにより、例えば、成功する商品の宣伝に関する条件を、実施形態１または２のデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法により求めることができる。
【０１６９】
（メッセージ要素は、商品属性であってもよい（主に請求項１０に関する））また、メッセージ要素は、商品のデザイン、または／および、機能に関する商品属性であってもよい。グレードは、例えば、デザインについての評価を点数により表わしたもの、機能を説明する文の読みやすさを点数により表わしたものであってもよい。例えば、デザインの受ける評価を１００点を満点として、多数の審査員に評価してもらったものを、１００で割ったものをグレードとしたり、機能を説明する文を人に読ませたあとで、機能についての質問を行ない、その質問の正答率をグレードとしたりするのである。
【０１７０】
この場合、訴求活動は、商品の見本、または／および、銘柄間での商品の差異を提示する活動であってもよい。
【０１７１】
また、この場合、評価情報は、商品の需要者による認知状況、購買状況または銘柄イメージのいずれか一を含むものであってもよい。例えば、どれだけの割合の需要者により知られているかに基づいて評価を定めたり、商品の売上高や売上総数に基づいて評価を定めたり、需要者の持つ銘柄イメージの良い／悪いのアンケート結果に基づいて評価を定めたりする。
【０１７２】
これにより、例えば、商品の認知度を上げるための商品のデザインや機能の条件を、実施形態１または２のデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法により求めることが可能となる。
【０１７３】
（メッセージ要素は、商品属性に関するものであってもよい（主に請求項１１に関する））
また、メッセージ要素は、商品の商品属性の解説文、または／および、画像であってもよい。グレードとしては、例えば、解説文に、現われる漢字の数（または、漢字の出現割合）、画像を構成するピクセルのＲＧＢ成分の数値に基づく値（例えば、ＲＧＢ成分がそれぞれ２００段階ある場合、ＲＧＢ成分の段階の和が、６００段階に対してどれだけの割合になるか）であってもよい。
【０１７４】
この場合、訴求活動は、そのようなメッセージ要素を含むカタログを需要者に提示する活動であってもよい。
【０１７５】
また、この場合、評価情報は、商品の需要者による認知状況、または／および、購買状況であってもよい。
【０１７６】
これにより、例えば、商品の認知度や購買状況を上げるための商品属性の説明部や画像の条件を、実施形態１または２のデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法により求めることができる。
【０１７７】
（メッセージ要素は、商品のモデルチェンジの属性の変更に関するものであってもよい（主に請求項１２に関する））
また、メッセージ要素は、商品のモデルチェンジにおける属性の変更を示すものであってもよい。例えば、属性の変更の程度をグレードとして用いるようにしてもよい。この変更の程度は、例えば、主観的なものであってもよく、モデルチェンジ前と後が全く異なる印象を受ける場合を１として、モデルチェンジ前と後とが同じ印象を受ける場合を０とするようにして、審査員により付けられた点数を用いてもよい。
【０１７８】
この場合、訴求活動は、商品のモデルチェンジによる改良点の訴求を行なう活動であってもよい。
【０１７９】
また、この場合、評価活動は、商品の需要者による認知状況、または／および、購買状況であってもよい。
【０１８０】
これにより、例えば、商品の認知度や購買状況を上げるための商品のモデルチェンジの条件を、実施形態１または２のデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法により求めることができる。
【０１８１】
（メッセージ要素は、企業の経営方針を示す文章であってもよい（主に請求項１３に関する））
また、メッセージ要素は、企業の経営方針を示す文章であってもよい。グレードとしては、例えば、文章の長さ、使用されている単語の種類などがある。また、どれだけ企業の経営方針を示す文章が媒体などにより提示されたか、がグレードであってもよい。
【０１８２】
この場合、訴求活動は、媒体を通じて企業イメージを醸成、または／および、競合企業間での企業のイメージの差異を訴求する活動であってもよい。
【０１８３】
また、この場合、評価情報は、企業のイメージに関する需要者の評価状況であってもよい。例えば、企業イメージを良いとする需要者の割合が５０％を越えると成功、そうでなければ、不成功という評価を与える。
【０１８４】
これにより、例えば、企業イメージを挙げるための、企業の経営方針を示す文章の条件を、実施形態１または２のデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法により求めることができる。
【０１８５】
（訴求活動は企業の商業的活動で、評価情報は株価に関するものであってもよい（主に請求項１４に関する））
また、訴求活動は、企業の商業的活動であってもよい。この場合、メッセージ要素としては、企業が提供する商品の種類、価格、マーケットシェアなどを挙げることができる。また、企業の経営状況をどのような媒体に何回発表しているかを開示したかなども挙げることができる。
【０１８６】
この場合、評価情報としては、株価に基づく離散的評価であってもよい。例えば、株価の上昇率を区分に分けた評価であったり、株価に、株式数を掛け、時下総額の区分であったりしてもよい。
【０１８７】
これにより、例えば、株価を上げるための、企業の商業的活動の条件を、実施形態１または２のデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法により求めることができる。
【０１８８】
（訴求活動は、選挙運動であってもよい（主に請求項１５に関する））
また、訴求活動は、候補者に対して票を投票させ、あるいは、投票させないことを目的に行なわれる活動であってもよい。端的には、訴求活動は、選挙運動であってもよい。なお、ここでいう選挙運動には、公職選挙法に基づく選挙に関するものだけではなく、財団法人などの法人や、権利能力のない団体での理事などの選挙も含む。
【０１８９】
グレードとしては、選挙運動にかけた時間、握手をした人の人数、演説の回数、演説の時間、演説会に来た人の人数、ポスターに占める本人の写真の大きさの割合、投票の依頼を行なうために掛けた電話の本数、などがある。また、選挙運動期間の長さを１とし、選挙運動期間のうち実質的な選挙運動ができた時間の割合を用いたり、有権者総数に対する握手をした人の人数の割合、開催された選挙演説会の総数に対する候補者が演説を行なった選挙演説会の割合を用いたり、理論的に行なえる演説時間の上限値に対する実際に演説が行なわれた時間の割合や、有権者総数に対する演説会に来た有権者の数の割合、ポスターの総数に対する候補者のポスターの数の割合、などを用いるようにしてもよい。
【０１９０】
この場合、評価情報は、投票の結果に基づく離散的評価である。例えば、得票数を区分にして表わしたものや、得票の順位、あるいは、当選したか、落選したか、などである。
【０１９１】
これにより、例えば、当選するための、選挙運動の条件を、実施形態１または２のデータ処理装置、データ処理プログラム、データ処理方法により求めることができる。
【０１９２】
なお、例えば、広告宣伝活動などでは、同じものを何度も人にみせると、嫌悪間を示すので、対数に基づく式を用いるかわりに、ある程度のところまでは、単調に増加し、それ以降は減少する式を用いるようにしてもよい。
【０１９３】
また、グレード間での数値の正規化などを行なうようにしてもよい。また、それぞれのメッセージ要素の度合いを、そのメッセージ要素に必要な時間や費用に換算して、グレードとしてもよい。
【０１９４】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、訴求活動のメッセージ要素に関するデータが連続的なデータであっても、それに基づいて、特定の評価結果を得るためのメッセージ要素に関する条件を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の概念図
【図２】実施形態１におけるデータ処理装置の機能ブロック図
【図３】訴求グレードデータと評価情報との模式図
【図４】訴求グレードデータと評価情報を格納した表の一例図
【図５】具体的なグレードと評価とを格納した表の一例図
【図６】本発明における識別行列の一例図
【図７】本発明における識別行列の一例図
【図８】図６の本発明における識別行列から本発明における縮約を求めるための規則を示す図
【図９】図６の本発明における識別行列から本発明における縮約を求める計算の過程を示す図
【図１０】図６の本発明における識別行列から本発明における縮約を求める計算の過程を示す図
【図１１】図６の本発明における識別行列から本発明における縮約を求める計算の過程を示す図
【図１２】図６の本発明における識別行列から本発明における縮約を求める計算の過程を示す図
【図１３】図６の識別行列から得られた本発明における縮約とその解釈を示す図
【図１４】図７の本発明における識別行列から得られた本発明における縮約とその解釈を示す図
【図１５】本発明における縮約の解釈を簡約化する規則を示す図
【図１６】本発明における縮約の解釈を簡約化する規則を示す図
【図１７】実施形態１における処理の流れを説明するフローチャート
【図１８】実施形態２におけるデータ処理装置の機能ブロック図
【図１９】実施形態３におけるデータ処理装置の機能ブロック図
【図２０】実施形態３における処理の流れを説明するフローチャート
【図２１】Ａパターンの集計結果を示す図
【図２２】Ａ−Ｍにおける表を示す図
【図２３】評価情報を格納する表の一例図
【図２４】併合前の各要素の出現回数を示す図
【図２５】データの集合を現す表の一例図
【図２６】評価が甲となるための条件に対応する図２５に示すデータに対する従来の識別行列を示す図
【図２７】従来の識別行列を作成するための処理の流れを説明するフローチャート
【図２８】評価が甲とならないための条件に対応する図２５に示すデータに対する従来の識別行列を示す図
【図２９】従来の識別行列を作成するための処理の流れを説明するフローチャート
【図３０】従来の縮約を求めるための規則を示す図
【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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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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