(57)【要約】【課題】  選択回答式の回答および記述回答式の回答との間の傾向のずれを把握することを機械的に支援する。【解決手段】  テキストマイニング機能２５は、記述回答式質問の回答として記述された文章を複数の選択回答式質問に対応付け、さらにこの文章の内容が対応づけられた選択回答式質問の選択肢のいずれに該当するかを推定する。そしてアンケート分析機能２７は、複数の選択回答式質問の１つに対する回答としての選択項目の傾向と該質問に対応付けられた文章から推定された選択肢の傾向とのずれを表わす情報を作成する。【選択図】      図２
2005044190.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の選択回答式質問のそれぞれに対して各選択回答式質問の選択肢から回答として選択された選択項目と記述回答式質問の回答として記述された文章とをそれぞれ含んだ回答情報を複数記憶するとともに、前記選択回答式質問のそれぞれに対応付けてこの質問に関連する語句を記述したリンク辞書を記憶した記憶装置にアクセス可能なアンケート分析装置において、
前記文章をこの文章のそれぞれに含まれる語句と前記リンク辞書とに基づいて前記複数の選択回答式質問に対応付ける手段と、
前記文章の内容が前記対応づけられた選択回答式質問の選択肢のいずれに該当するかを推定する手段と、
前記複数の選択回答式質問の１つに対する前記選択項目の傾向と該質問に対応付けられた文章から推定された選択肢の傾向とのずれを表わす情報を作成する作成手段とを具備することを特徴とするアンケート分析装置。
【請求項２】
前記作成手段は、一方の軸に前記選択項目を、他方の軸に前記推定された選択肢を割り振った散分図を表わす情報を作成することを特徴とする請求項１に記載のアンケート分析装置。
【請求項３】
複数の選択回答式質問のそれぞれに対して各選択回答式質問の選択肢から回答として選択された選択項目と記述回答式質問の回答として記述された文章とをそれぞれ含んだ回答情報を複数記憶するとともに、前記選択回答式質問のそれぞれに対応付けてこの質問に関連する語句を記述したリンク辞書を記憶した記憶装置にアクセス可能なコンピュータを、
前記文章をこの文章のそれぞれに含まれる語句と前記リンク辞書とに基づいて前記複数の選択回答式質問に対応付ける手段と、
前記文章の内容が前記対応づけられた選択回答式質問の選択肢のいずれに該当するかを推定する手段と、
前記複数の選択回答式質問の１つに対する前記選択項目の傾向と該質問に対応付けられた文章から推定された選択肢の傾向とのずれを表わす情報を作成する作成手段として機能させることを特徴とするアンケート分析プログラム。
【請求項４】
前記作成手段を、一方の軸に前記選択項目を、他方の軸に前記推定された選択肢を割り振った散分図を表わす情報を作成するものとすることを特徴とする請求項３に記載の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、選択回答式質問および記述回答式質問が混在したアンケートに対する回答を分析するアンケート分析装置およびアンケート分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
アンケートの質問形式には、大別すると選択回答式と記述回答式とがある。選択回答式は、設問者が用意した選択肢から回答者が回答を選択する。記述回答式は、質問に対する回答文章を回答者が自由に記入する。このようなことから、選択回答式では回答者の建前が、記述回答式では回答者の本音が出やすい傾向がある。
【０００３】
選択回答式の回答の分析には、単純集計（例：回答者総数100名、男性40名、女性60名）や、クロス集計（例：Q1 の質問でYesと答えた男性 30名、Yesと答えた女性10名）が用いられる。また、選択肢の平均値や分散を算出するなど、統計手法を用いた分析も行われている。
【０００４】
記述回答式の回答の分析は、分析者が黙読し、大雑把に内容を把握、整理することに止まる。なお、自由記述文の分析方法は知られている（例えば、特許文献１を参照）。また、属性情報により文章を分類、集計する技術も知られている（例えば、特許文献２，３を参照）。
【特許文献１】特開２００２−１４０４６５
【特許文献２】特開２００２−４１５４７
【特許文献３】特開２００３−９９４４６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以上のように従来は、選択回答式の回答および記述回答式の回答とは、個別に分析されているのであり、分析者はそれぞれの分析結果を見比べて、アンケートの結果を感覚的に判断せざるを得なかった。
【０００６】
そこで、選択回答式の回答および記述回答式の回答との間の傾向のずれを把握することを機械的に支援することが望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、記述回答式質問の回答として記述された文章をこの文章のそれぞれに含まれる語句とリンク辞書とに基づいて複数の選択回答式質問に対応付ける手段と、前記文章の内容が前記対応づけられた選択回答式質問の選択肢のいずれに該当するかを推定する手段と、前記複数の選択回答式質問の１つに対する回答としての選択項目の傾向と該質問に対応付けられた文章から推定された選択肢の傾向とのずれを表わす情報を作成する手段とを備えた。
【０００８】
このような手段を講じたことにより、記述回答式質問の回答として記述された文章が複数の選択回答式質問に対応付けられ、さらにこの文章の内容が対応づけられた選択回答式質問の選択肢のいずれに該当するかが推定される。そして複数の選択回答式質問の１つに対する回答としての選択項目の傾向と該質問に対応付けられた文章から推定された選択肢の傾向とのずれを表わす情報が作成される。従って、この作成される情報に基づいて、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が可能となる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、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が可能な情報を作成することができ、これにより、選択回答式の回答および記述回答式の回答との間の傾向のずれを把握することを機械的に支援することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態につき説明する。
【００１１】
（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態に係るアンケート分析装置１のブロック図である。なおこのアンケート分析装置１は、複数の選択回答式質問および記述回答式質問が混在したアンケートの回答を分析するものである。ここで選択回答式質問とは、予め用意された選択肢の中から回答を選択させる形式の質問である。記述回答式質問とは、自由な文章記述により回答させる形式の質問である。
【００１２】
図１に示すようにアンケート分析装置１は、プロセッサ１１、メインメモリ１２、ハードディスク装置１３、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１４、キーボード／マウス１５およびディスプレイ１６を有している。そしてこれらの各部は、バス１７を介して互いに接続されている。
【００１３】
プロセッサ１１は、ハードディスク装置１３に格納されているプログラムに従ってソフトウェア処理を実行することで各種の制御処理を行う。  
メインメモリ１２は、プロセッサ１１が使用するソフトウェアやその他のデータを一時的に記憶しておく。  
ハードディスク装置１３は、プロセッサ１１が使用するオペレーティングシステム用のプログラムを格納する。ハードディスク装置１３は、オペレーティングシステム用のプログラムの他に、アプリケーションプログラムやドライバプログラム、あるいはその他の任意のデータを格納する。またハードディスク装置１３には、アンケート分析プログラム１３ａが格納される。アンケート分析プログラム１３ａは、アンケートの回答を分析するための後述する各種の機能をプロセッサ１１に実現させる。  
ＣＤ−ＲＯＭドライブ１４は、ＣＤ−ＲＯＭメディアＭからのデータの読み出しを行う。  
キーボード／マウス１５は、ユーザによる各種の指示入力を受け付ける。  
ディスプレイ１６は、ユーザに対する各種の情報通知のための画像表示を行う。
【００１４】
ところで以上のアンケート分析装置１としては、例えば汎用のパーソナルコンピュータを用いることができる。従って、当初はアンケート分析プログラム１３ａはインストールされていない。そこで、当該アンケート分析装置１の導入作業の一環として、ＣＤ−ＲＯＭメディアＭに格納されているアンケート分析プログラム１３ａをハードディスク装置１３へとインストールする。
【００１５】
プロセッサ１１はアンケート分析プログラム１３ａを実行することにより、図２に示される各種機能を実現する。図２は第１の実施形態においてプロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて実現する機能を示すブロック図である。なお図２には併せて、機能により得られるデータを記憶する記憶部も示している。これらの記憶部としては、例えばメインメモリ１２またはハードディスク装置１３が利用される。
【００１６】
この図２に示すようにプロセッサ１１は、質問項目分類機能２１、該当表現リスト作成機能２２、リンク辞書作成機能２３、回答結果分類機能２４、テキストマイニング機能２５、選択回答結果分析機能２６およびアンケート分析機能２７を実現する。そしてこれらの機能は、質問項目データ記憶部３１、自由回答質問データ記憶部３２、選択回答質問データ記憶部３３、事前調査キーワードデータ記憶部３４、該当表現リストデータ記憶部３５、同義語辞書データ記憶部３６、リンク辞書データ記憶部３７、回答結果データ記憶部３８、自由回答結果データ記憶部３９、選択回答結果データ記憶部４０、テキストマイニング結果データ記憶部４１、選択回答分析結果データ記憶部４２およびアンケート分析結果データ記憶部４３に記憶されているデータを使用したり、あるいはこれらの記憶部を介してデータを受け渡ししながら、アンケート分析のための処理を分担実行する。
【００１７】
次にこの第１の実施形態のアンケート分析装置１の動作につき説明する。ここでは、プロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて行う処理を主として図２に示す各機能の動作として説明する。  
このアンケート分析装置１での処理は、大別するとアンケート分析の準備処理としてリンク辞書を作成する処理と、実際にアンケートの回答を分析する処理とに別れる。
【００１８】
図３はリンク辞書作成処理におけるプロセッサ１１のフローチャートである。このリンク辞書作成処理は、質問項目分類機能２１、該当表現リスト作成機能２２およびリンク辞書作成機能２３により行われる。
【００１９】
ステップＳＴ１にて質問項目分類機能２１は、解析対象となるアンケートに関する質問項目データを質問項目データ記憶部３１から読み込む。ステップＳＴ２にて質問項目分類機能２１は、質問項目データを自由回答質問データと選択回答質問データとに分類する。ここで自由回答質問データは記述回答式の質問内容のデータであり、選択回答質問データは選択回答式の質問内容のデータである。質問項目分類機能２１は、自由回答質問データを自由回答質問データ記憶部３２へ格納し、選択回答質問データを選択回答質問データ記憶部３３へ格納する。図４は解析対象となるアンケートの一例を示す図である。図５は図４に示すアンケートに対応した質問項目データを示す図である。このような質問項目データの場合、質問項目分類機能２１は図６に示すような自由回答質問データと、図７に示すような選択回答質問データとに分類する。
【００２０】
ステップＳＴ３にて該当表現リスト作成機能２２は、選択回答質問データ記憶部３３から選択回答質問データを読み込むとともに、事前調査キーワードデータ記憶部３４から事前調査キーワードデータを読み込む。事前調査キーワードデータは、分析対象となるアンケートの項目設計時の事前調査に基づいて予め作成され、事前調査キーワードデータ記憶部３４に格納される。図８は事前調査キーワードデータの一例を示す図である。この図８に示すように事前調査キーワードデータは、アンケートの質問設計において、事前調査で得られた自由記述文章から抽出したキーワードや、このようなキーワードに関連する別のキーワードと、それに基づき作成した選択回答式質問の質問番号とを対応付けたものである。ステップＳＴ４にて該当表現リスト作成機能２２は、選択回答質問データおよび事前調査キーワードデータを元に、事前調査キーワードデータに含まれたキーワードの助詞・活用語尾を拡張して、汎用的な情報抽出ができるように変換することで該当表現リストデータを作成する。そして該当表現リスト作成機能２２は、該当表現リストデータを該当表現リストデータ記憶部３５に格納する。図９は該当表現リストデータの一例を示す図である。図９の例では、「旅行は楽しい」なるキーワードを拡張し、「旅行を楽しむ」および「旅行が楽しく」なるキーワードが追加されている。
【００２１】
ステップＳＴ５にてリンク辞書作成機能２３は、該当表現リストデータ記憶部３５に記憶された該当表現リストと、同義語辞書データ記憶部３６に記憶された同義語辞書データとに基づいてリンク辞書データを作成する。リンク辞書作成機能２３は、リンク辞書をリンク辞書データ記憶部３７に格納する。図１０は同義語辞書データの一例を示す図である。この図１０に示すように同義語辞書データは、単語に、その同義語を対応付けて記述したデータである。この同義語辞書データとしては、テキストデータの解析に用いられる一般的な辞書を用いることができる。同義語辞書データは、例えば技術系の用語に関する辞書も含むものとする。図１１はリンク辞書データの一例を示す図である。この図１１の例では、該当表現リストデータにおけるキーワード「アメリカ」に、リンク辞書データにて当該「アメリカ」なる単語の同義語とされた「ＵＳＡ」および「米国」なる単語がキーワードとして追加されている。このようにリンク辞書データは、該当表現リストデータに対してキーワードの増加を図ったデータとして作成される。  
以上のようにして、リンク辞書が作成される。
【００２２】
図１２はアンケート分析処理におけるプロセッサ１１のフローチャートである。このアンケート分析処理は、回答結果分類機能２４、テキストマイニング機能２５、選択回答結果分析機能２６およびアンケート分析機能２７により行われる。  
ステップＳＴ１１にて回答結果分類機能２４は、解析対象となるアンケートの回答結果データを回答結果データ記憶部３８から読み込む。ステップＳＴ１２にて回答結果分類機能２４は、回答結果データを自由回答結果データと選択回答結果データとに分類する。ここで自由回答結果データは記述回答式の質問に対する回答内容のデータであり、選択回答結果データは選択回答式の質問に対する回答内容のデータである。回答結果分類機能２４は、自由回答結果データを自由回答結果データ記憶部３９へ格納し、選択回答結果データを選択回答結果データ記憶部４０へ格納する。図１３は回答結果データの一例を示す図である。このような回答結果データの場合、回答結果分類機能２４は図１４に示すような自由回答結果データと、図１５に示すような選択回答結果データとに分類する。
【００２３】
ステップＳＴ１３にてテキストマイニング機能２５は、自由回答結果データ記憶部３９に記憶された自由回答結果データに対してテキストマイニングを行う。上記のテキストマイニングにてテキストマイニング機能２５は、例えば図１６に示すような辞書に基づいて、自由記述回答に含まれた特徴的なキーワードと、このキーワードが意味する評価項目とを抽出する。またテキストマイニング機能２５は、自由記述回答を、その内容およびリンク辞書データ記憶部３７に記憶されたリンク辞書に基づいて、選択回答式の質問項目に関連付ける。またテキストマイニング機能２５は、自由記述回答の内容と、例えば図１１に示すような辞書とに基づいて、この自由記述回答で回答者が指摘する事項が上記関連付けた質問項目の選択肢のいずれに該当するかを推定する。そしてテキストマイニング機能２５は、このテキストマイニングにより得られるテキストマイニング結果データをテキストマイニング結果データ記憶部４１に格納する。図１７はテキストマイニング結果データの一例を示す図である。この図１７の例では、回答番号が「２」の質問番号「Ｑ２５」の回答としての自由記述文章が、質問番号「Ｑ２０」に関連づけられたことを示している。質問番号「Ｑ２０」の質問項目における選択肢は、図４に示すように「大変満足」「満足」「満足していない」および「大変不満」であるが、回答番号が「２」である回答に含まれた自由記述回答の内容は、上記の選択肢のうちの「大変満足」に該当すると推定されたことを示している。さらに、回答番号が「２」である回答に含まれた自由記述回答に含まれる特徴的なキーワードおよび評価項目として「コンパクトなので」（評価項目：持ち運びに便利）および「普段の買い物で」（評価項目：用途）が抽出されたことを示している。
【００２４】
ステップＳＴ１４にて選択回答結果分析機能２６は、選択回答結果データ記憶部４０に記憶された選択回答結果データを分析して、例えば図１８に示すような選択回答分析結果データを生成する。選択回答結果分析機能２６は、この選択回答分析結果データを、選択回答分析結果データ記憶部４２へ格納する。図１８に示すように選択回答分析結果データは、「性別」や「年齢」などの回答者の属性情報と、選択回答式の質問項目でそれぞれ選択された選択肢の番号とを、回答番号に対応付けて示している。
【００２５】
なお選択回答結果分析機能２６は、図１８に示すような選択回答分析結果データからさらに、質問項目毎の選択肢番号の平均値を算出して、例えば図１９に示すような選択回答分析結果データを得たり、クロス集計を行って、例えば図２０に示すような選択回答分析結果データを得たりする機能を持つ。選択回答結果分析機能２６はこのほかに、因子分析や数量化の手法を用いた分析、検定などの様々な統計的分析を行って、それぞれに応じた選択回答分析結果データを得る機能を持つ。選択回答結果分析機能２６は、これらの種々の選択回答分析結果データをいずれも選択回答分析結果データ記憶部４２に格納する。
【００２６】
ステップＳＴ１５にてアンケート分析機能２７は、テキストマイニング結果データ記憶部４１に記憶されたテキストマイニング結果データと、選択回答分析結果データ記憶部４２に記憶された選択回答分析結果データとに基づいて、アンケート結果の総合的な分析を行って、選択回答の傾向と自由記述回答との傾向のずれの様子を示すアンケート分析結果データを得る。アンケート分析機能２７は、アンケート分析結果データをアンケート分析結果データ記憶部４３へ格納する。アンケート分析結果データは例えば、図２１に示すような散分図を示すデータである。この散分図は、質問番号「Ｑ２０」の質問項目に関する分析結果を示す。横軸に質問番号「Ｑ２０」の質問項目の選択肢「大変満足」「満足」「満足していない」および「大変不満」を割り当て、縦軸に質問番号「Ｑ２０」の質問項目に関連づけられた自由記述回答から推定した選択肢を割り当てている。そして例えば（７）と示されるのは、質問番号「Ｑ２０」の質問項目においては「満足」を選択しているが、自由記述回答においては質問番号「Ｑ２０」の質問項目に関連して「やや不満」に相当する内容を記述している回答例が７件あったことを表わす。
【００２７】
図２２はディスプレイ１６での表示画面の一例を示す図である。この表示画面の左上部に質問の選択のためのウィンドウＷ１が設けられている。このウィンドウＷ１で分析したい選択式質問が選択されると、その質問に関わる自由記述回答をした人の一覧を画面右上部に設けたウィンドウＷ２に表示する。ウィンドウＷ２の表示は、回答者の一覧ではなく、238アンケート分析機能の画面例 のような回答者とその回答内容のリストでも良い。図２２の例では、質問番号「Ｑ２０」の質問が選択されている例を示している。画面左中部には、分析軸の選択のためのウィンドウＷ３が設けられており、ここでどのような視点で選択回答と自由記述回答とを分析した結果を表示するかの選択を受ける。図２２の例でのウィンドウＷ３では、年齢、性別、居住地域といった回答者属性を分析軸の候補としてリストアップしているが、選択回答と自由記述回答を同じ視点で分析できるものであれば、ここのリストは属性以外の情報でも構わない。画面右下には、選択された分析軸（この例では「３０代男女」）に関したアンケート分析結果データに基づいて散分図を表示する。なお、各種の分析軸に対応したアンケート分析結果データは、アンケート分析機能２７が予め作成しておいても良いし、ウィンドウＷ３にて新たな分析軸が選択される毎にこの分析軸に対応したアンケート分析結果データをアンケート分析機能２７が作成するようにしても良い。
【００２８】
このように表示された散分図を見ることで、選択回答質問に対する回答とその選択回答質問に関連した自由記述回答との傾向のずれを分析者が確認できる。
【００２９】
一方、このアンケート分析装置１では、テキストマイニング結果データまたは選択回答結果データに基づく表示を行うこともできる。図２３はテキストマイニング結果データに基づく表示画面の一例を示す図である。画面左上部には、評価内容の選択のためのウィンドウＷ１１が設けられており、ここで評価内容（文章の意味）リストから確認したいものの選択を受け、その評価内容に合致する自由記述文章をウィンドウＷ１２に表示する。ウィンドウＷ１２では、特徴的なキーワードとして抽出されている語句を、分かり易いように枠で囲って示している。枠で囲う代わりに、文字の表示色を他の語句とは異ならせるようにしても良い。
【００３０】
図２４はテキストマイニング結果と選択回答分析結果データとを並べる表示画面の一例を示す図である。この表示画面の左上部に質問の選択のためのウィンドウＷ２１が設けられている。このウィンドウＷ２１で分析したい選択式質問が選択されると、その質問に関わる選択回答分析結果を画面右下部に設けたウィンドウＷ２２に表示し、その質問に関連づけられた自由記述文章をウィンドウＷ２３に表示する。ウィンドウＷ２３では、特徴的なキーワードとして抽出されている語句を、分かり易い用に枠で囲って示している。枠で囲う代わりに、文字の表示色を他の語句とは異ならせるようにしても良い。
【００３１】
この図２４の例では、ウィンドウＷ２２から、「大変満足」が7割近くを占めていること、「満足していない」を選択したのは全員女性であること、男性２０代と女性３０代では評価に統計的な差があり、女性３０代の方がバッグに対する満足度が高いことなどが分かる。
【００３２】
ウィンドウＷ２３から、Ａ，Ｂさんが「大変満足」を選択した7割のグループだとすると、バッグに満足している理由として、「コンパクト」とか「軽い」ことを評価している、ということがわかり、満足している理由を探ることができる。ウィンドウＷ２３から、バッグが「普段の買い物」のためや、「子供の体操着入れ」などとして使われていることもわかる。この時、例えばこのバッグの商品企画担当者が、こういった使い方を想定していなかったとすれば、このアンケートから、バッグの新たなアピールポイントの候補をリストアップできたことになる。または、Ａ，Ｂさんのような意見が多ければ、普段の買い物や子供がより使いやすいようにバッグを改良する、といったことも考えられる。Ｃさんが「満足」を選択していた場合、選択回答では建前として満足を選んだが、本音としては、バッグのデザイン（ロゴが目立つこと）に不満を持っていると推測できる。Ｃさんが女性で「満足していない」を選択していた場合は、満足していない理由がデザインや色にあることがわかる。他の女性回答者の自由記述文をテキストマイニングした結果、「デザイン」や「色」というキーワードが多く見られれば、それを良く評価しているか悪く評価しているかは別として女性は、「デザイン」や「色」を重視する傾向があり、それにより商品の良し悪しを判断することが多い、といったことを導き出すことも可能である。
【００３３】
ウィンドウＷ２２からその回答傾向にギャップが見られた男性２０代と女性３０代について、ウィンドウＷ２３に表示された自由記述回答を男性２０代と女性３０代に分けて見れば、男性２０代が、「小さすぎる」「実用性に欠ける」としているのに対し、女性３０代が、「使いやすい」「持ち歩く、、、」としているのだとしたら、これにより男性２０代、女性３０代それぞれのバッグに対して期待することの違いを明確にすることができる。これは、例えば次回のツアー企画において、女性が多いツアーでは女性向きのおまけとして現在のバッグを、男性が多いツアーでは男性向けに別のおまけを用意する、というように結果を利用することが可能である。
【００３４】
（第２の実施形態）
第２の実施形態は、第１の実施形態と同様なハード構成を持つが、アンケート分析プログラム１３ａの内容が異なるアンケート分析装置１に係る。  
図２５は第２の実施形態においてプロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて実現する機能を示すブロック図である。なお、図２と同一部分には同一符号を付し、その詳細な説明を省略する。
【００３５】
この図２５に示すようにプロセッサ１１は、質問項目分類機能２１、回答結果分類機能２４、テキストマイニング機能２５、選択回答結果分析機能２６、アンケート分析機能２７、価値項目抽出機能５１およびリンク辞書作成機能５２を実現する。そしてこれらの機能は、質問項目データ記憶部３１、自由回答質問データ記憶部３２、選択回答質問データ記憶部３３、同義語辞書データ記憶部３６、リンク辞書データ記憶部３７、回答結果データ記憶部３８、自由回答結果データ記憶部３９、選択回答結果データ記憶部４０、テキストマイニング結果データ記憶部４１、選択回答分析結果データ記憶部４２、アンケート分析結果データ記憶部４３および該当表現リストデータ記憶部６１に記憶されているデータを使用したり、あるいはこれらの記憶部を介してデータを受け渡ししながら、アンケート分析のための処理を分担実行する。
【００３６】
次にこの第２の実施形態のアンケート分析装置１の動作につき説明する。なおここでは、第１の実施形態と異なる動作のみにつき説明する。  
第２の実施形態のアンケート分析装置１の動作が前記第１の実施形態と異なるのは、リンク辞書作成処理についてである。このリンク辞書作成処理は、質問項目分類機能２１、回答結果分類機能２４、価値項目抽出機能５１およびリンク辞書作成機能５２により行われる。
【００３７】
価値項目抽出機能５１は、自由回答結果データ記憶部３９から自由回答結果データを読み込む。価値項目抽出機能５１は、自由回答結果データに含まれる各自由回答文章の中に現れるキーワードやその回答内容をよく説明できる表現などを、価値項目として抽出する。価値項目抽出機能５１は、抽出した価値項目のリストを該当表現リストデータとして該当表現リストデータ記憶部６１にへ格納する。具体的には価値項目抽出機能５１は例えば、自由回答結果データに含まれる各自由回答文章の全部または一部を形態素解析し、出現回数の多いキーワードを抽出して、例えば図２６に示すような該当表現リストデータを作成する。抽出するキーワードは、名詞、形容詞、動詞のような自立語の単語や、「形容詞＋名詞」のような共起表現でもよい。キーワード抽出結果は、全ての内容を一つのリストとしても、単語と共起表現で分けても、品詞別で細かく分けてもよい。
【００３８】
リンク辞書作成機能５２は、該当表現リストデータ記憶部６１に記憶された該当表現リストデータに含まれたキーワードに対して同義語辞書データ記憶部３６に記憶された同義語辞書データに基づく同義語拡張と意味づけを行い、さらに選択回答質問データ記憶部３３に記憶された選択回答質問データ中にリンクすべき内容として登録された単語と比較して、該当表現と質問番号との対応表を作成する。そしてリンク辞書作成機能５２は、この対応表から、キーワードと関連質問のセットを取り出して図２７に示すようなリンク辞書データを作成する。リンク辞書作成機能５２は、作成したリンク辞書データをリンク辞書データ記憶部３７に格納する。
【００３９】
このように第２の実施形態によれば、リンク辞書データを、回答結果データに基づいて生成することができ、事前調査キーワードデータを用意しておく必要が無い。
【００４０】
（第３の実施形態）
第３の実施形態は、第１の実施形態と同様なハード構成を持つが、アンケート分析プログラム１３ａの内容が異なるアンケート分析装置１に係る。  
図２８は第３の実施形態においてプロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて実現する機能を示すブロック図である。なお、図２または図２５と同一部分には同一符号を付し、その詳細な説明を省略する。
【００４１】
この図２６に示すようにプロセッサ１１は、質問項目分類機能２１、該当表現リスト作成機能２２、リンク辞書作成機能２３、回答結果分類機能２４、テキストマイニング機能２５、選択回答結果分析機能２６、アンケート分析機能２７、価値項目抽出機能５１、リンク辞書作成機能５２およびリンク辞書校正機能７１を実現する。
【００４２】
第３の実施形態では、リンク辞書作成処理は第１の実施形態と同様にして行われる。この第３の実施形態にてリンク辞書校正機能７１は、該当表現リストデータ記憶部６１に記憶された該当表現リストデータに基づいて、リンク辞書データ記憶部３７に記憶されたリンク辞書データをブラシアップする。
【００４３】
このように第３の実施形態によれば、事前調査に基づいて作成されたリンク辞書を、実際にアンケートを行って収集された情報に基づいてブラシアップする。従って、第１の実施形態および第２の実施形態に対してより適正なリンク辞書データをアンケート分析処理にて使用することが可能となる。
【００４４】
なお、本発明は前記各実施形態に限定されるものではない。例えば、選択回答の傾向と自由記述回答との傾向のずれの様子を示すデータは、例えば選択回答での各選択肢の選択の割合と自由記述回答から推定された各選択肢の割合とを比較して示した例えば各種形式のグラフなどの画像を示すデータなどのような別の形式のものとしても良い。  
アンケート分析プログラム１３ａは、ＣＤ−ＲＯＭメディアＭとは異なる種類の記憶媒体、すなわち例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＤＶＤディスクなど）、光磁気ディスク（ＭＯなど）、あるいは半導体メモリなどに格納して頒布することも可能である。  
また、この記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。  
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。  
さらに、アンケート分析プログラム１３ａは、ＬＡＮやインターネット等のネットワークを介して伝送されたプログラムをダウンロードしてインストールすることも可能である。  
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。  
なお、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。  
また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。  
このほか、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変形実施が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】第１の実施形態に係るアンケート分析装置１のブロック図。
【図２】第１の実施形態においてプロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて実現する機能を示すブロック図。
【図３】リンク辞書作成処理におけるプロセッサ１１のフローチャート。
【図４】解析対象となるアンケートの一例を示す図。
【図５】図４に示すアンケートに対応した質問項目データを示す図。
【図６】自由回答質問データの一例を示す図。
【図７】選択回答質問データの一例を示す図。
【図８】事前調査キーワードデータの一例を示す図。
【図９】該当表現リストデータの一例を示す図。
【図１０】同義語辞書データの一例を示す図。
【図１１】リンク辞書データの一例を示す図。
【図１２】アンケート分析処理におけるプロセッサ１１のフローチャート。
【図１３】回答結果データの一例を示す図。
【図１４】自由回答結果データの一例を示す図。
【図１５】選択回答結果データの一例を示す図。
【図１６】テキストマイニングのための辞書の一例を示す図。
【図１７】テキストマイニング結果データの一例を示す図。
【図１８】選択回答分析結果データの一例を示す図。
【図１９】選択回答分析結果データの一例を示す図。
【図２０】選択回答分析結果データの一例を示す図。
【図２１】アンケート分析結果データの一例を示す図。
【図２２】ディスプレイ１６での表示画面の一例を示す図。
【図２３】テキストマイニング結果データに基づく表示画面の一例を示す図。
【図２４】テキストマイニング結果と選択回答分析結果データとを並べる表示画面の一例を示す図。
【図２５】第２の実施形態においてプロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて実現する機能を示すブロック図。
【図２６】該当表現リストデータの一例を示す図。
【図２７】リンク辞書データの一例を示す図。
【図２８】第３の実施形態においてプロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて実現する機能を示すブロック図。
【符号の説明】
【００４６】
１…アンケート分析装置、１１…プロセッサ、１２…メインメモリ、１３…ハードディスク装置、１３ａ…アンケート分析プログラム、１４…ＣＤ−ＲＯＭドライブ、１５…キーボード／マウス、１６…ディスプレイ、２１…質問項目分類機能、２２…該当表現リスト作成機能、２３…リンク辞書作成機能、２４…回答結果分類機能、２５…テキストマイニング機能、２６…選択回答結果分析機能、２７…アンケート分析機能、５１…価値項目抽出機能、５２…リンク辞書作成機能、７１…リンク辞書校正機能。
【図１】
2005044190.tif 000003
【図２】
2005044190.tif 000004
【図３】
2005044190.tif 000005
【図４】
2005044190.tif 000006
【図５】
2005044190.tif 000007
【図６】
2005044190.tif 000008
【図７】
2005044190.tif 000009
【図８】
2005044190.tif 000010
【図９】
2005044190.tif 000011
【図１０】
2005044190.tif 000012
【図１１】
2005044190.tif 000013
【図１２】
2005044190.tif 000014
【図１３】
2005044190.tif 000015
【図１４】
2005044190.tif 000016
【図１５】
2005044190.tif 000017
【図１６】
2005044190.tif 000018
【図１７】
2005044190.tif 000019
【図１８】
2005044190.tif 000020
【図１９】
2005044190.tif 000021
【図２０】
2005044190.tif 000022
【図２１】
2005044190.tif 000023
【図２２】
2005044190.tif 000024
【図２３】
2005044190.tif 000025
【図２４】
2005044190.tif 000026
【図２５】
2005044190.tif 000027
【図２６】
2005044190.tif 000028
【図２７】
2005044190.tif 000029
【図２８】
2005044190.tif 000030