(57)【要約】【課題】  情報を効率よく層別および分析する。【解決手段】  ネットワークシステム１において、層別・分析装置３は、アンケート調査を行おうとするユーザの操作に従って、各クライアントコンピュータ２０に対して、アンケート調査のための電子メールを送信する。この電子メールを受けたユーザは、適宜、層別・分析装置３に対して、回答のための電子メールを送信する。層別・分析装置３は、クライアントコンピュータ２０からの回答電子メールを受信し、アンケート結果を、それまでにネットワークシステム１において行われた通信のログに基づいてカテゴリ分けし、層別および分析を行う。【選択図】図１
2005275531.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
調査の対象となる集団の構成員による操作の履歴を示す履歴情報を記録する履歴記録手段と、
前記記録された履歴情報に基づいて、前記集団の構成員を、前記集団の構成員に対する調査の調査結果のスコアを得るための複数の集合に層別する層別手段と、
前記層別により得られた集合それぞれにおいて、前記調査に対して回答した回答集合の調査結果のスコアを分析し、前記集合それぞれに含まれる回答集合の履歴情報に基づいて、前記集合の構成員の全てが、前記調査に回答したときの調査結果のスコアを推定する分析・推定手段と
を有する調査結果分析装置。
【請求項２】
前記層別手段は、前記調査が行われた時点の前記履歴情報に基づいて、前記集団の構成員を、前記複数の集合に層別する
請求項１に記載の調査結果分析装置。
【請求項３】
前記履歴情報は、前記集団の構成員それぞれの通信の履歴を示す通信履歴情報、および、前記集団の構成員それぞれの所定の装置に対する操作の履歴を示す操作履歴情報、またはこれらのいずれかを示す
請求項１または２に記載の調査結果分析装置。
【請求項４】
前記履歴情報は、前記集団の構成員それぞれの電子メールおよび電子掲示板またはこれらのいずれかに対する操作の履歴を示す
請求項１または２に記載の調査結果分析装置。
【請求項５】
前記履歴記録手段は、前記集団の構成員それぞれの属性を示す属性情報をさらに記録し、
前記層別手段は、前記記録された履歴情報および属性情報に基づいて、前記集合の構成員を、前記複数の集合に層別する
請求項３または４に記載の調査結果分析装置。
【請求項６】
前記属性情報は、前記集団の構成員それぞれが、前記属性を有する期間を示す期間情報をさらに記憶し、
前記層別手段は、前記記録された履歴情報、属性情報および期間情報に基づいて、前記集合の構成員を、前記複数の集合に層別する
請求項５に記載の調査結果分析装置。
【請求項７】
前記調査は、アンケート調査および対面調査またはこれらのいずれかである
請求項１〜６のいずれかに記載の分析装置。
【請求項８】
前記調査を行う調査手段
をさらに有する請求項１〜７のいずれかに記載の調査結果分析装置。
【請求項９】
前記調査手段は、
さらに、前記調査に対する回答率が低い前記集合の構成員に対して、前記調査への回答を促す
請求項８に記載の調査結果分析装置。
【請求項１０】
前記分析・推定手段は、
前記回答集合それぞれの調査結果を分析してスコアを得る分析手段と、
前記分析の結果として得られた回答集合それぞれの調査結果のスコアから、前記集合の構成員の全てが前記調査に回答したときの調査結果のスコアを推定する推定手段と
を有する
請求項１〜９のいずれかに記載の調査結果分析装置。
【請求項１１】
前記推定手段は、前記回答集合それぞれの調査結果のスコアを、前記集合それぞれの構成員の全てが前記調査に回答したときの調査結果のスコアに変換することにより、前記集合それぞれの全ての構成員が、前記調査に回答したときの回答結果のスコアを推定する
請求項１０に記載の調査結果分析装置。
【請求項１２】
前記推定手段は、前記回答集合それぞれの調査結果のスコアに対して、前記集合それぞれの構成員の数と、前記回答集合それぞれの構成員の数とに基づく重み付けを行うことにより、前記回答集合それぞれの調査結果のスコアを、前記集合それぞれの構成員の全てが前記調査に回答したときの調査結果のスコアに変換する
請求項１１に記載の調査結果分析装置。
【請求項１３】
調査の対象となる集団の構成員による操作の履歴を示す履歴情報を記録し、
前記記録された履歴情報に基づいて、前記集団の構成員を、前記集団の構成員に対する調査の調査結果のスコアを得るための複数の集合に層別し、
前記層別により得られた集合それぞれにおいて、前記調査に対して回答した回答集合の調査結果のスコアを分析し、
前記集合それぞれに含まれる回答集合の履歴情報に基づいて、前記集合の構成員の全てが、前記調査に回答したときの調査結果のスコアを推定する
調査結果分析方法。
【請求項１４】
調査の対象となる集団の構成員による操作の履歴を示す履歴情報を記録する履歴記録ステップと、
前記記録された履歴情報に基づいて、前記集団の構成員を、前記集団の構成員に対する調査の調査結果のスコアを得るための複数の集合に層別する層別ステップと、
前記層別により得られた集合それぞれにおいて、前記調査に対して回答した回答集合の調査結果のスコアを分析し、前記集合それぞれに含まれる回答集合の履歴情報に基づいて、前記集合の構成員の全てが、前記調査に回答したときの調査結果のスコアを推定する分析・推定ステップと
をコンピュータに実行させる調査結果分析プログラム。
【請求項１５】
前記層別ステップは、前記調査が行われた時点の前記履歴情報に基づいて、前記集団の構成員を、前記複数の集合に層別する
請求項１４に記載の調査結果分析プログラム。
【請求項１６】
前記履歴情報は、前記集団の構成員それぞれの通信の履歴を示す通信履歴情報、および、前記集団の構成員それぞれの所定のプログラムに対する操作の履歴を示す操作履歴情報、またはこれらのいずれかを示す
請求項１４または１５に記載の調査結果分析プログラム。
【請求項１７】
前記履歴情報は、前記集団の構成員それぞれの電子メールおよび電子掲示板またはこれらのいずれかに対する操作の履歴を示す
請求項１５または１６に記載の調査結果分析プログラム。
【請求項１８】
前記履歴記録ステップは、前記集団の構成員それぞれの属性を示す属性情報をさらに記録し、
前記層別ステップは、前記記録された履歴情報および属性情報に基づいて、前記集合の構成員を、前記複数の集合に層別する
請求項１６または１７に記載の調査結果分析プログラム。
【請求項１９】
前記属性情報は、前記集団の構成員それぞれが、前記属性を有する期間を示す期間情報をさらに記憶し、
前記層別ステップは、前記記録された履歴情報、属性情報および期間情報に基づいて、前記集合の構成員を、前記複数の集合に層別する
請求項１８に記載の調査結果分析プログラム。
【請求項２０】
前記調査は、アンケート調査および対面調査またはこれらのいずれかである
請求項１４〜２０のいずれかに記載の分析プログラム。
【請求項２１】
前記調査を行う調査ステップ
をさらにコンピュータに実行させる請求項１〜７のいずれかに記載の調査結果分析プログラム。
【請求項２２】
前記調査ステップは、
さらに、前記調査に対する回答率が低い前記集合の構成員に対して、前記調査への回答を促す
請求項２１に記載の調査結果分析プログラム。
【請求項２３】
前記分析・推定ステップは、
前記回答集合それぞれの調査結果を分析してスコアを得る分析ステップと、
前記分析の結果として得られた回答集合それぞれの調査結果のスコアから、前記集合の構成員の全てが前記調査に回答したときの調査結果のスコアを推定する推定ステップと
を有する
請求項１３〜２２のいずれかに記載の調査結果分析プログラム。
【請求項２４】
前記推定ステップは、前記回答集合それぞれの調査結果のスコアを、前記集合それぞれの構成員の全てが前記調査に回答したときの調査結果のスコアに変換することにより、前記集合それぞれの全ての構成員が、前記調査に回答したときの回答結果のスコアを推定する
請求項２３に記載の調査結果分析プログラム。
【請求項２５】
前記推定ステップは、前記回答集合それぞれの調査結果のスコアに対して、前記集合それぞれの構成員の数と、前記回答集合それぞれの構成員の数とに基づく重み付けを行うことにより、前記回答集合それぞれの調査結果のスコアを、前記集合それぞれの構成員の全てが前記調査に回答したときの調査結果のスコアに変換する
請求項２４に記載の調査結果分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アンケート調査などの調査を行ってその結果を層別する調査結果分析装置およびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１，２は、アンケート調査の結果を分析する方法を開示する。
しかしながら、特許文献１に開示された方法によると、調査結果を分類するための情報を、回答者に求める必要がある。
また、特許文献２に開示された方法によると、調査結果を分類するための情報を、層別のために予め登録する必要がある。
【特許文献１】特開２００２−１８９９３７
【特許文献２】特開２００３−１９６２０５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、上述した背景に鑑みてなされたものであり、調査結果を分類するための情報を、回答者に求めたり、予め登録したりしなくとも、調査結果を層別し分析することができるようにした調査結果分析装置およびその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】
【０００４】
上記目的を達成するために、本発明にかかる調査結果分析装置は、調査の対象となる集団の構成員による操作の履歴を示す履歴情報を記録する履歴記録手段と、前記記録された履歴情報に基づいて、前記集団の構成員を、前記集団の構成員に対する調査の調査結果のスコアを得るための複数の集合に層別する層別手段と、前記層別により得られた集合それぞれにおいて、前記調査に対して回答した回答集合の調査結果のスコアを分析し、前記集合それぞれに含まれる回答集合の履歴情報に基づいて、前記集合の構成員の全てが、前記調査に回答したときの調査結果のスコアを推定する分析・推定手段とを有する。
この構成によれば、調査結果を分類するための情報を、回答者に求めたり、予め登録したりしなくとも、調査結果を層別し分析することができる。
【０００５】
好適には、前記層別手段は、前記調査が行われた時点の前記履歴情報に基づいて、前記集団の構成員を、前記複数の集合に層別する。
この構成によれば、調査が計画されてから実施されるまでに、調査対象に生じた変化を、調査結果に反映させることができる。
【０００６】
好適には、前記履歴情報は、前記集団の構成員それぞれの通信の履歴を示す通信履歴情報、および、前記集団の構成員それぞれの所定の装置に対する操作の履歴を示す操作履歴情報、またはこれらのいずれかを示す。
この構成によれば、調査対象の通信履歴および操作履歴を、調査結果の分類のために利用することができる。
【０００７】
好適には、前記履歴情報は、前記集団の構成員それぞれの電子メールおよび電子掲示板またはこれらのいずれかに対する操作の履歴を示す。
この構成によれば、調査対象の電子メールおよび電子掲示板に対する操作履歴を、調査結果の分類のために利用することができる。
【０００８】
好適には、前記履歴記録手段は、前記集団の構成員それぞれの属性を示す属性情報をさらに記録し、前記層別手段は、前記記録された履歴情報および属性情報に基づいて、前記集合の構成員を、前記複数の集合に層別する。
この構成によれば、調査対象の属性を、調査結果の分類のために利用することができる。
【０００９】
好適には、前記属性情報は、前記集団の構成員それぞれが、前記属性を有する期間を示す期間情報をさらに記憶し、前記層別手段は、前記記録された履歴情報、属性情報および期間情報に基づいて、前記集合の構成員を、前記複数の集合に層別する。
この構成によれば、調査対象が、その属性を有している期間を、調査結果の分類のために利用することができる。
【００１０】
好適には、前記調査は、アンケート調査および対面調査またはこれらのいずれかである。
この構成によれば、アンケート調査および対面調査の結果を分析することができる。
【００１１】
好適には、前記調査を行う調査手段をさらに有する。
この構成によれば、調査を自動的に行うことができる。
【００１２】
好適には、前記調査手段は、さらに、前記調査に対する回答率が低い前記集合の構成員に対して、前記調査への回答を促す。
この構成によれば、より多くの調査対象から調査結果を得ることができ、調査結果から、より信頼できる分析結果を得ることができる。
【００１３】
好適には、前記分析・推定手段は、前記回答集合それぞれの調査結果を分析してスコアを得る分析手段と、前記分析の結果として得られた回答集合それぞれの調査結果のスコアから、前記集合の構成員の全てが前記調査に回答したときの調査結果のスコアを推定する推定手段とを有する。
この構成によれば、一部の回答者からの回答結果から、全員が回答したときの回答結果を推定することができる。
【００１４】
好適には、前記推定手段は、前記回答集合それぞれの調査結果のスコアを、前記集合それぞれの構成員の全てが前記調査に回答したときの調査結果のスコアに変換することにより、前記集合それぞれの全ての構成員が、前記調査に回答したときの回答結果のスコアを推定する。
この構成によれば、一部の回答者からの回答結果を変換することにより、全員が回答したときの回答結果を推定することができる。
【００１５】
好適には、前記推定手段は、前記回答集合それぞれの調査結果のスコアに対して、前記集合それぞれの構成員の数と、前記回答集合それぞれの構成員の数とに基づく重み付けを行うことにより、前記回答集合それぞれの調査結果のスコアを、前記集合それぞれの構成員の全てが前記調査に回答したときの調査結果のスコアに変換する。
この構成によれば、一部の回答者からの回答結果を、集合の構成員の数と、回答集合の構成員の数との比などに基づいて重み付けすることにより、全員が回答したときの回答結果を推定することができる。
【００１６】
また、本発明にかかる調査結果分析方法は、調査の対象となる集団の構成員による操作の履歴を示す履歴情報を記録し、前記記録された履歴情報に基づいて、前記集団の構成員を、前記集団の構成員に対する調査の調査結果のスコアを得るための複数の集合に層別し、前記層別により得られた集合それぞれにおいて、前記調査に対して回答した回答集合の調査結果のスコアを分析し、前記集合それぞれに含まれる回答集合の履歴情報に基づいて、前記集合の構成員の全てが、前記調査に回答したときの調査結果のスコアを推定する。
【００１７】
また、本発明にかかる調査結果分析プログラムは、調査の対象となる集団の構成員による操作の履歴を示す履歴情報を記録する履歴記録ステップと、前記記録された履歴情報に基づいて、前記集団の構成員を、前記集団の構成員に対する調査の調査結果のスコアを得るための複数の集合に層別する層別ステップと、前記層別により得られた集合それぞれにおいて、前記調査に対して回答した回答集合の調査結果のスコアを分析し、前記集合それぞれに含まれる回答集合の履歴情報に基づいて、前記集合の構成員の全てが、前記調査に回答したときの調査結果のスコアを推定する分析・推定ステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、調査結果を分類するための情報を、回答者に求めたり、予め登録したりしなくとも、調査結果を層別し、分析することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
［実施形態］
以下、本発明の実施形態を説明する。
【００２０】
［ネットワークシステム１］
図１は、本発明にかかる分析方法が適応されるネットワークシステム１の構成を例示する図である。
ネットワークシステム１は、例えば、同一企業内の複数の事業所にまたがって構築された広域ネットワーク（ＷＡＮ）であって、図１に示すように、複数の組織１〜ｎそれぞれの部門別システム２−１〜２−ｎ（ｎ≧２）と、分析装置３とが、ネットワーク１００を介して接続された構成をとる。
なお、以下、部門別システム２−１〜２−ｎなど複数ある構成部分のいずれかを、特定せずに示す場合には、単に部門別システム２などと記載することがある。
部門別システム２それぞれは、例えば、各組織のｍ人の成員がそれぞれ用いるクライアントコンピュータ２０−１〜２０−ｍ（ｍ≧１）と、サーバ２４とが、部門別ＬＡＮ１０２を介して接続された構成をとる。
【００２１】
［ハードウェア構成］
図２は、図１に示したクライアントコンピュータ２０、サーバ２４および層別・分析装置３のハードウェア構成を示す図である。
クライアントコンピュータ２０、サーバ２４および分析装置３は、図２に示すように、ＣＰＵ２０２およびメモリ２０４などを含む本体２００、液晶ディスプレイ、キーボードおよびマウス（図示せず）を含む表示・入力装置２０６、ＨＤＤ・ＣＤ装置などの記録装置２０８、および、ネットワーク１００および部門別ＬＡＮ１０２との間で通信を行う通信装置２１２から構成される。
つまり、クライアントコンピュータ２０、サーバ２４および分析装置３は、ネットワークを介した通信が可能な一般的なコンピュータとしての構成部分を含んでいる。
【００２２】
［クライアントプログラム２２］
図３は、図１，図２に示したクライアントコンピュータ２０上で動作するクライアントプログラム２２の構成を示す図である。
図３に示すように、クライアントプログラム２２は、ユーザインターフェース部（ＵＩ部）２２０、電子メールプログラム２２２、ウェブブラウザ２２４およびＬＡＮ通信制御部２２６から構成される。
クライアントプログラム２２は、例えば、記録媒体２１０を介してクライアントコンピュータ２０の記録装置２０８に供給され、メモリ２０４にロードされて実行される（以下の各プログラムについて同様）。
クライアントプログラム２２は、これらの構成要素により、クライアントコンピュータ２０を利用する組織の成員に対して、電子メール送受信機能と、ＷＷＷ閲覧機能とを提供する。
【００２３】
クライアントプログラム２２において、ＵＩ部２２０は、表示・入力装置２０６（図２）に対するユーザの操作を受け入れて、クライアントプログラム２２の各構成部分の処理を制御する。
また、ＵＩ部２２０は、電子メールプログラム２２２が受けた電子メール、および、ウェブブラウザ２２４が受けたＷＷＷからのデータを、ユーザに対して表示する。
【００２４】
電子メールプログラム２２２は、クライアントコンピュータ２０のユーザに対して、電子メールの送受信の機能を提供する。
ウェブブラウザ２２４は、クライアントコンピュータ２０のユーザに対して、ＷＷＷ閲覧機能を提供する。
ＬＡＮ通信制御部２２６は、部門別ＬＡＮ１０２（図１）およびネットワーク１００を介した、同一組織内の他のクライアントコンピュータ２０あるいはサーバ２４（通信の主体となる構成部分を総称して通信ノードとも記す）との間の通信、および、他の組織の通信ノードとの間の通信を制御する。
【００２５】
［サーバプログラム２６］
図４は、図１，図２に示したサーバ２４上で動作するサーバプログラム２６の構成を示す図である。
図４に示すように、サーバプログラム２６は、ＬＡＮ通信制御２６０、ネットワーク通信制御２６２、電子メールサーバプログラム２６４、ウェブサーバ２６６、ログ管理部２６８およびログデータベース（ログＤＢ）２７０から構成される。
【００２６】
サーバプログラム２６は、これらの構成部分により、同一または異なる部門別システム２に属するクライアントコンピュータ２０に対して、電子メール通信機能およびＷＷＷサーバ機能を提供する。
【００２７】
サーバプログラム２６において、ＬＡＮ通信制御２６０は、部門別ＬＡＮ１０２（図１）との間の通信制御を行う。
ネットワーク通信制御２６２は、ネットワーク１００との間の通信制御を行う。
電子メールサーバプログラム２６４は、クライアントコンピュータ２０に対して、電子メールによる通信機能およびメーリングリスト機能などを実現する電子メールサーバとしての機能を提供する。
ウェブサーバ２６６は、クライアントコンピュータ２０に対して、Ｗｅｂページの配信機能および電子掲示板機能など、ＷＷＷサーバとしての機能を提供する。
【００２８】
図５は、図４に示したログＤＢ２７０に記録される電子メールのメッセージログを例示する図である。
ログ管理部２６８は、ネットワーク通信制御２６２を介して層別・分析装置３から入力される制御データに従って、電子メールサーバプログラム２６４およびウェブサーバ２６６が行ったコミュニケーション（通信）を、ログＤＢ２７０にメッセージログとして記録する。
また、ログ管理部２６８は、層別・分析装置３の制御に従って、ログＤＢ２７０に記録したメッセージログを、層別・分析装置３に対して、ネットワーク通信制御２６２およびネットワーク１００を介して送信する。
なお、ログ管理部２６８が記録するメッセージログには、電子メールそれぞれに付されたＩＤ（通信ＩＤ）、電子メールを発信した側、および、受信する側の識別データ（ＩＤ）、電子メールのメッセージの内容（通信内容）、および、電子メールが伝達された日時などが記録される。
【００２９】
［層別・分析プログラム３０］
図６は、図１，図２に示した層別・分析装置３上で動作する層別・分析プログラム３０の構成を示す図である。
図６に示すように、層別・分析プログラム３０は、ネットワーク通信制御３００、ログ収集・管理部３０２、ログＤＢ３０４、分析・推定部４０、分析・推定結果ＤＢ３０８、組織・個人ＤＢ３１０、ＵＩ部３１２、アンケート調査部３２０、アンケート結果ＤＢ３２２およびカテゴリ作成部３２４から構成される。
【００３０】
層別・分析プログラム３０は、これらの構成部分により、アンケート調査を行うとともに、部門別システム２−１〜２−ｎそれぞれのサーバ２４（図１）から、電子メールのメッセージログおよびＷＷＷ閲覧のログなどを収集する。
さらに、層別・分析プログラム３０は、アンケート調査結果に基づくユーザの集計（層別；統計処理において、事前情報により母集団をいくつかの部分（集合；層）に分けること（層化））およびアンケート結果の分析（アンケート調査結果、および、アンケート調査結果を分析して得られる平均値などをスコアともいう）、さらに、全母集団がアンケートに回答したと仮定したときのアンケート調査結果の推定を行う。
【００３１】
なお、上述のように、クライアントコンピュータ２０に接続されたプリンタなどの所定の装置に対する操作の履歴を示すログ、ＷＷＷのログあるいは電子掲示板のログを用いても、本発明にかかる分析方法を実現することができる。
実施形態の説明においては、メーリングリストの参加者により送受信された電子メールのメッセージログを用いて、アンケート調査結果に対する集計・分析およびこれに基づく推定を行う場合を具体例とする。
また、クライアントコンピュータ２０に接続されたプリンタなどの所定の装置に対する操作の履歴を示すログ、ＷＷＷのログあるいは電子掲示板のログを、本発明にかかる分析方法による分析の対象とすることができる。
【００３２】
このときには、例えば、図５に示す電子メールのメッセージログにおける受信側ＩＤを、サーバのＩＤやプリンタなどのデバイスのＩＤとし、通信内容を操作内容あるいはプリンタに出力した内容やページ数などとして、同様な層別処理等の処理を行えばよい。
例えば、上記「プリンタに出力した内容」が「テキスト」であるときには、通信内容について上述したものと同様の層別処理が可能である。
また、例えば、上記「プリンタに出力した内容」に基づいて、テキストが印刷される場合が多いか、写真等の画像が印刷される場合が多いかによる層別処理を行うことも好ましい。
上記「ページ数」は、プリンタからの出力ページ数を示し、例えば、プリンタに備えられたカウンタにより確認される出力ページ数により、集団の層別を行うことができる。
つまり、上記「ページ数」に基づいて、プリントボリュームの程度によって集団の層別を行うと効果的な層別結果を得ることができる。
【００３３】
層別・分析プログラム３０において、ネットワーク通信制御３００は、ネットワーク１００との間の通信制御を行う。
ＵＩ部３１２は、表示・入力装置２０６に対するユーザの操作を受け入れ、層別・分析プログラム３０の各構成部分の処理を制御する。
また、ＵＩ部３１２は、ユーザの操作に応じて、組織・個人ＤＢ３１０に記憶された組織情報および個人情報の追加、削除および変更などを行う。
また、ＵＩ部３１２は、ユーザの操作に応じて、ログＤＢ３０４に記憶されたログ、および、分析・推定結果ＤＢ３０８に記憶された分析・推定結果を、表示・入力装置２０６に表示する。
【００３４】
図７は、図６に示した組織・個人ＤＢ３１０が記憶する組織情報を示す図である。
図８は、図６に示した組織・個人ＤＢ３１０が記憶する個人情報を示す図である。
組織・個人ＤＢ３１０は、部門別システム２−１〜２−ｎを用いている組織１〜ｎ（図１）それぞれの組織情報（図７）、および、組織１〜組織ｎの成員１〜ｍそれぞれの個人情報（図８）を記憶する。
【００３５】
図７に示すように、組織・個人ＤＢ３１０は、組織１〜ｎそれぞれの組織情報として、組織１〜ｎの識別子（組織ＩＤ）、組織名、組織形態、組織が存在する期間（存在期間）、および、組織１〜ｎに上位組織が存在する場合には、その上位組織を記憶する。
また、図８に示すように、組織・個人ＤＢ３１０は、組織１〜ｎの成員１〜ｍそれぞれの個人情報として、成員１〜ｍの識別子（個人ＩＤ・社員ＩＤ）、名前、電子メールアドレス、この成員が参加しているメーリングリストの識別子（属性情報）、このメーリングリストへの加入年月日、および、成員１〜ｍが所属する組織の組織ＩＤ（図７）を記憶する。
なお、図７に示した組織形態の部分には、企業の組織図に記載しているような公式組織、ある目的を達成するために複数の公式組織が横断的に結集するプロジェクト組織、自発的な参加に基づくコミュニティのような組織、興味関心を同じくする情報共有等のグループなどの組織の属性(通常組織・プロジェクト・コミュニティなど)が格納される。
【００３６】
図９は、ログ収集・管理部３０２が、ログＤＢ３０４に記憶する組織コミュニケーション情報を示す図であって、（Ａ）は、１対１の電子メールの組織通信情報を示し、（Ｂ）は、１対多の電子メールの第１の組織通信情報を示し、（Ｃ）は、１対多の電子メールの第２の組織通信情報を示す。
なお、図９（Ａ）には、発信者と受信者とが１人ずつである場合が示されているが、図９（Ｂ）に示すように、データ構造を適切に変更することにより、メーリングリストによる１対多の電子メールの組織通信情報（履歴情報）も、ログＤＢ３０４に記憶することができる。
あるいは、図９（Ｂ）に示した１対多の電子メールの組織通信情報において、複数の受信側ＩＤおよび受信側組織ＩＤを、図９（Ｃ）に示すように、参加しているメーリングリストを示す識別子（図８）およびその参加年月日に置換し、この識別子を介して、組織通信情報と、メーリングリストの参加者およびその組織とを対応付けてもよい。
ログ収集・管理部３０２（図６）は、部門別システム２−１〜２−ｎのサーバ２４それぞれから、ネットワーク１００を介して、図５に示したメッセージログを収集し、ログＤＢ３０４に記憶する。
【００３７】
つまり、ログ収集・管理部３０２は、組織・個人ＤＢ３１０を参照し、サーバ２４から得たメッセージログと、図７に示した組織情報および図８に示した個人情報とを対応付け、以下に説明するように組織通信情報（図９（Ａ）〜（Ｃ））を作成し、ログＤＢ３０４に記憶する。
つまり、ログ収集・管理部３０２は、電子メールの発信側電子メールアドレスおよび受信側電子メールアドレスを用いて、組織・個人ＤＢ３１０に記憶された個人情報（図８）を検索し、電子メールを発信した成員ｉの個人ＩＤ（社員ＩＤ）、および、電子メールを受信した成員ｊ（ｉ，ｊ＝１〜ｍ）の個人ＩＤ（社員ＩＤ）を得て、電子メールを発信した成員ｉの個人ＩＤ（社員ＩＤ）を、発信側ＩＤとし、電子メールを受信した成員ｊの個人ＩＤ（社員ＩＤ）を、受信側ＩＤとする。
【００３８】
さらに、ログ収集・管理部３０２は、発信側ＩＤと送信側ＩＤを用いて、組織・個人ＤＢ３１０に記憶されている組織情報（図７）を検索し、電子メールを発信した成員ｉが属する組織ｐの組織ＩＤを発信側組織ＩＤとし、電子メールを受信した成員ｊが属する組織ｑ（ｐ、ｑ＝１〜ｎ）の組織ＩＤを受信側組織ＩＤとする。
さらに、ログ収集・管理部３０２は、以上の検索の結果として得られた各情報に、識別子（組織通信ＩＤ）を付加し、電子メールのメッセージ内容を通信内容として付加し、さらに、電子メールが送られた日時および組織形態を付加し、図９（Ａ）〜（Ｃ）に示す組織通信情報を作成し、ログＤＢ３０４に記憶し、カテゴリ作成部３２４および分析・推定部４０など、層別・分析プログラム３０の他の構成部分に提供する。
【００３９】
アンケート調査部３２０は、ネットワークシステム１の利用者であって、アンケート調査の対象となりうる成員のクライアントコンピュータ２０との間で、例えば、ネットワークシステム１の各構成部分により実現されるメーリングリストの機能を利用した様々なアンケート調査を行う。
なお、アンケート調査部３２０を、マークシート・記録媒体などを利用した対面調査などといったオフラインのアンケート調査を行い、記録媒体などを介して調査結果のデータの供給を受けるように構成することも可能だが、以下の説明においては、アンケート調査部３２０が、ネットワーク１００などを介したオンラインのアンケート調査を行う場合を具体例とする。
【００４０】
アンケート調査部３２０は、ネットワークシステム１内に存在するメーリングリストそれぞれに参加する成員（集団の構成員）のクライアントコンピュータ２０に対して、アンケート調査のためのアンケート電子メールを送信する。
また、アンケート調査部３２０は、電子メールを受けた成員の内、アンケートに応じた成員（回答集合の成員）が、層別・分析装置３に、アンケートの回答として返送した回答電子メールの内容を、アンケート結果ＤＢ３２２に記憶する。
アンケート調査部３２０は、アンケート結果ＤＢ３２２に記憶した回答電子メールの内容を、カテゴリ作成部３２４および分析・推定部４０など、層別・分析プログラム３０の他の構成部分に提供する。
【００４１】
さらに、アンケート調査部３２０は、カテゴリ作成部３２４によって作成されるカテゴリが、分析・推定部４０による分析・推定のために適切でないとき、例えば、各カテゴリに属する回答者が少ないために、回答に対して有効な分析・推定ができないようなときに、ネットワークシステム１においてアンケート調査の対象となりうる成員に対して、アンケートに対する回答を促したり、再びアンケート調査を行ったりする。
なお、アンケート調査部３２０によるアンケート調査の詳細は、図１１などを参照して後述する。
【００４２】
カテゴリ作成部３２４は、アンケートに回答した成員の組織通信情報（図９（Ａ）〜（Ｂ））、および、回答した成員の個人情報（図８）その組織情報（図７）を処理して、分析・推定部４０における層別・分析およびその結果に基づく推定のために適した成員のカテゴリ（集合）を作成し、分析・推定部４０に対して出力する。
なお、カテゴリ作成部３２４によるカテゴリ作成の詳細は、図１１などを参照して後述する。
【００４３】
［分析・推定部４０］
以下、図６に示した分析・推定部４０を説明する。
図１０は、図６に示した分析・推定部４０の構成を示す図である。
図１０に示すように、分析・推定部４０は、層別部４００、分析部４０２、推定部４０４および結果管理部４０６から構成される。
分析・推定部４０は、これらの構成部分により、回答者、および、アンケート調査部３２０（図６）により得られたアンケート結果を、カテゴリ作成部３２４により作成された成員のカテゴリに層別して分析し、さらに、分析結果から、ネットワークシステム１の成員の全てがアンケート調査に回答したと仮定したときの調査結果を推定する。
【００４４】
分析・推定部４０において、層別部４００は、アンケート結果を、カテゴリ作成部３２４により作成されたカテゴリごとに層別する。
分析部４０２は、層別されたアンケート結果を、集計・分析する。
推定部４０４は、アンケート結果の集計・分析結果を、組織通信情報（図９（Ａ）〜（Ｃ））などを用いて分析する。
結果管理部４０６は、カテゴリごとのアンケートの集計・分析結果、および、ネットワークシステム１の全成員のアンケート調査結果の推定値を、分析・推定結果ＤＢ３０８に記憶し、あるいは、ＵＩ部３１２に対して出力する。
なお、分析・推定部４０による分析・推定処理は、図１１などを参照して後述する。
【００４５】
［層別・分析プログラム３０の動作］
以下、層別・分析プログラム３０の動作を、具体例を挙げて説明する。
図１１は、図６などに示した層別・分析プログラム３０による第１の処理（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
図１１に示すように、層別・分析プログラム３０による第１の処理（Ｓ１０）は、アンケート実施・カテゴリ作成処理（Ｓ１２）と、アンケート結果の分析・推定処理（Ｓ１４）とを含む。
アンケート実施・カテゴリ作成処理（Ｓ１２）は、ステップ１２０（Ｓ１２０）〜ステップ１３０（Ｓ１３０）の処理を含み、アンケート結果の分析・推定処理（Ｓ１４）は、ステップ（Ｓ１４０）〜ステップ１４６（Ｓ１４６）の処理を含む。
【００４６】
図１２は、図６に示した層別・分析プログラム３０によるアンケート調査（Ｓ１２０；図１１）の質問と、その回答を例示する図表である。
図１２は、アンケート結果として、個人ＩＤ３，８，・・・，１８３の２０名のユーザから、各質問に対して、図示した通りの回答が得られた場合を例示している。
図１１に示すように、ステップ１２０（Ｓ１２０）において、アンケート調査部３２０（図６）は、ネットワークシステム１（図１）の各組織の成員（対象ユーザ）のクライアントコンピュータ２０それぞれに対して、アンケートのための電子メールを送信する。
アンケートのための電子メールには、図１２に示すように、複数の質問（Ｑ１：メーリングリストの発言者に個別連絡したことがあるか？、Ｑ２：キーボード入力にストレスを感じるか？、Ｑ３：メーリングリストを業務に活かしたいと思うか？など）が含まれる。
【００４７】
これらの質問への回答は、回答しようとするユーザ（回答ユーザ）が、質問文に対応する位置に数値（例示した質問Ｑ１へ回答「Ｙｅｓ」と回答するときには２、「Ｎｏ」と回答するときには１、質問Ｑ２へ「ほとんど感じない」、「あまり感じない」、「どちらともいえない」、「少し感じる」、「大いに感じる」と回答するときには５〜１、質問Ｑ３へ「非常にそう思う」、「ややそう思う」、「どちらともいえない」、「あまり思わない」、「ほとんどそう思わない」と回答するときには５〜１）を書き込んだ返信電子メールを、それぞれのクライアントコンピュータ２０から送信することにより行われる。
回答者からの回答の単純な平均を計算すると、図１２に単純平均として示すように、質問Ｑ１〜Ｑ３の平均値は１．４，４．５５，３．５となる。
【００４８】
これに対して、図１２に全員平均として示す通り、全員からアンケートに対する回答が得られたと仮定したときに得られるべき質問Ｑ１〜Ｑ３の実際の平均値は１．２２２８２６０８７，４．２１７３９１３０４，３．３５３２６０８７となる。
このように、回答者から得られた回答だけから得られる集計・分析結果と、全員から回答が得られたと仮定したときに得られるべき集計・分析結果との間には、様々な理由（例えば、アンケートに回答する成員の行動や思考の傾向と、それ以外の成員の行動や思考の傾向との間に有意に生じる差異など）により、通常、差異が生じる。
アンケート調査部３２０（図６）は、ユーザからの回答電子メールを、ネットワーク通信制御３００を介して受信し、アンケート結果ＤＢ３２２に記憶する。
なお、ユーザからの回答電子メールを示す組織通信情報は、図９（Ａ）〜（Ｃ）に示した形式を採る。
【００４９】
ステップ１２２（Ｓ１２２；図１１）において、カテゴリ作成部３２４（図６）は、アンケート調査実施時点の回答者の組織通信情報（図９（Ａ）〜（Ｃ））を用いて、カテゴリの作成を行う。
このように、アンケート調査を企画した時点でなく、アンケート調査を実施した時点での回答者の組織通信情報を用いると、アンケート調査の企画から実施までの間に、成員の組織間の移動およびメーリングリストへの参加・脱退などの変動があったとしても、カテゴリ作成部３２４は、この変動を反映したカテゴリを作成することができる。
【００５０】
Ｓ１２２の処理を、さらに詳細に説明する。
図１３は、カテゴリ作成部３２４（図６）が、図１２に示した回答者の組織通信情報（図９（Ａ）〜（Ｃ））を解析することにより得られる統計データを例示する図表である。
カテゴリ作成部３２４は、回答者の組織通信情報を解析することにより、図１３に示すような統計データを得ることができる。
【００５１】
つまり、カテゴリ作成部３２４は、各回答者の組織通信情報（図９（Ａ）〜（Ｃ））の数を計数することにより、各回答者の発言数を求めることができる。
また、カテゴリ作成部３２４は、各回答者の組織通信情報（図９（Ｃ））のメーリングリストへの参加年月日（期間情報）を調べることにより、各回答者のメーリングリストへの所属期間を求めることができる。
また、カテゴリ作成部３２４は、各回答者の組織通信情報（図９（Ａ）〜（Ｃ））の通信内容を合計することにより、各回答者の発言量（各回答者がメーリングリストにおいて発信した情報の総量）を求めることができる。
また、カテゴリ作成部３２４は、各回答者のメーリングリストへの所属期間と発言量とから、各回答者の１月あたりの発言量を求めることができる。
【００５２】
図１４〜図１６は、図１３に示した統計データに基づいて、カテゴリ作成部３２４（図６）が、アンケート調査結果を層別・集計・分析するためのカテゴリを作成する処理を例示する第１〜第３の図表である。
図１４に示すように、カテゴリ作成部３２４は、例えば、図１３に示した回答者の発言数に着目してカテゴリを作成する。
なお、図１３に示したように、発言回数が０の回答者が多いため、図１４には、カテゴリ作成部３２４が、回答者の発言数が０であるか否かにより回答者のカテゴリ（発言者，非発言者）を作成する場合が例示されている。
【００５３】
また、図１５に示すように、カテゴリ作成部３２４は、図１３に示した回答者の１月当たりの発言量に着目して、カテゴリを作成することも可能である。
図１５には、カテゴリ作成部３２４が、発言量（発言回数）０の回答者のカテゴリ（発言なし）と、発言量（発言回数）０ではない回答者の内、１月当たりの発言量の最大値（例えば、図１３に示されていない１０３発言、３５５日間所属、発言量１４６４５３バイト、月あたり１２３６７．１８バイトのユーザの発言量）の平方根１１１．２(Byte/Month)以上の回答者のカテゴリ（多発言量）と、それ以下の回答者のカテゴリ（少発言量）とを作成する場合が例示されている。
カテゴリ作成部３２４が、１月当たりの発言量に着目してカテゴリを作成すると、例えば、発言量が多いほど回答率が高いであろうこと、および、回答に含まれる自由記述の量が多いであろうことなどを考慮した層別・集計・分析が可能となる。
【００５４】
１月当たりの発言量の最大値の平方根を、１月当たり発言量に基づくカテゴリ分けの基準とした理由は、例えば、１月当たりの発言量の最大値の１／２を基準とすると、多発言量のカテゴリに入る回答者数が１人だけとなり、このカテゴリが、アンケート調査結果の層別・集計・分析に適さないからである。
このように、カテゴリ作成部３２４は、回答者およびアンケート調査結果の層別・集計・分析に適したカテゴリを作成できるように、カテゴリの設定のための基準を、適切に選択する。
【００５５】
さらに、カテゴリ作成部３２４は、様々な基準でカテゴリを設定しても、回答者およびアンケート調査結果の層別・集計・分析に適したカテゴリの作成ができなかったときには、その旨をアンケート調査部３２０に対して通知する。
アンケート調査部３２０（図６）は、この通知に応じて、適宜、ネットワークシステム１の成員のクライアントコンピュータ２０に、アンケート調査への回答を促す電子メールを発信したり、再度、アンケート調査を実施するなどの対応を採る。
【００５６】
また、図１６に示すように、カテゴリ作成部３２４は、図１３に示した回答者のメーリングリストへの所属期間に着目して、カテゴリを作成することも可能である。
図１６には、カテゴリ作成部３２４が、最も長くメーリングリストに所属している回答者の所属期間（ユーザＩＤ１８，３７日）の１／２を基準として回答者のカテゴリの作成を行う場合が例示されている。
カテゴリ作成部３２４は、回答者のメーリングリストへの所属期間に着目して、カテゴリを作成するときには、最長の所属期間の１／２を基準とする以外に、メーリングリストへの所属期間の平均値など、他の基準を用いることも可能である。
カテゴリ作成部３２４は、以上説明したように作成したカテゴリを、分析・推定部４０に対して出力する。
【００５７】
ステップ１２４（Ｓ１２４；図１１）において、カテゴリ作成部３２４は、図１４〜図１６に示したように得られたカテゴリ全体に含まれる人数を集計する。
ステップ１２６（Ｓ１２６）において、分析・推定部４０の層別部４００（図６，図１０）は、処理の対象となっている回答電子メールの発信側ＩＤを含む組織通信情報（図９（Ａ）〜（Ｂ））を、ログ収集・管理部３０２を介してログＤＢ３０４から読み出す。
ステップ１２８（Ｓ１２８）において、層別部４００は、層別された読み出した回答者の組織通信情報を処理して、処理の対象となっている回答者を、カテゴリ作成部３２４により作成されたカテゴリ（図１４〜図１６）のいずれかに層別する。
【００５８】
ステップ１３０（Ｓ１３０）において、分析部４０２は、全ての回答者についてアンケート実施・カテゴリ作成処理（Ｓ１２）を終了したか否かを判断する。
層別・分析プログラム３０は、全ての処理が終了したときにはアンケート結果の分析・推定処理（Ｓ１４）の処理に進み、これ以外のときには、未だ処理の対象となっていないいずれかの回答者を処理対象としてＳ１２６の処理に戻る。
【００５９】
図１７〜図１９それぞれは、図１４〜図１６それぞれに示したように設定されたカテゴリごとに集計されたアンケート調査結果の分析値・推定結果を例示する図表である。
アンケート処理の分析・推定処理（Ｓ１４）のステップ１４０（Ｓ１４０）において、分析・推定部４０の分析部４０２（図６，図１０）は、図１７〜図１９において単純平均として示すように、図１４〜図１６に示したカテゴリごとのアンケート結果を集計・分析し、平均値ａriを算出する。
なお、ここで示す平均値は、カテゴリごとの平均値であって、カテゴリ分けしない場合の平均値ａrと区別するため、ａriとしてある。
例えば、図１７に示した例においては、平均値ａriは、「Ｑ１平均値」列の「発言者」の行の値１．６として示されている。
【００６０】
ステップ１４２（Ｓ１４２）において、分析・推定部４０の推定部４０４は、図１７〜図１９に示す加重平均ａwを、ネットワークシステム１の成員の全てがアンケート調査に回答したと仮定して得られる全員平均ａaの推定値として算出する。
図１４〜図１６それぞれにおいて、カテゴリ作成部３２４によりｎ（ｎは整数）個のカテゴリが作成され、ある回答者がカテゴリｉ（ｉは整数；１≦ｉ≦ｎ）に含まれる確率をｐi（ｐi＝（非回答者を含むカテゴリｉの人数）÷（非回答者を含む全員の人数））とし、ネットワークシステム１の成員の内、カテゴリｉに分類されるべき全ての成員が、アンケートに回答したときに得られる全員平均ａiとすると、ネットワークシステム１の成員の全てがアンケート調査に回答したと仮定して得られる全員平均ａaは、下式１のように表される。
【００６１】
【数１】
2005275531.tif 000003
【００６２】
ここで、ネットワークシステム１の成員の内のｍ（ｍは整数）人が、偏りなく一定の確率で回答者となるときには、カテゴリｉに含まれる回答者数の期待値はｍ×ｐiとなる。
従って、この場合には、カテゴリｉに分類される回答者の回答平均ａrは、下式２のように表され、回答平均ａrと全員平均ａaとは等しくなる。
【００６３】
【数２】
2005275531.tif 000004
【００６４】
ここで、実際には、カテゴリによって回答率ｑiは異なるので、ネットワークシステム１の成員の総数をｌとすると、カテゴリｉの回答平均ａr’は、下式３のように表され、一般に、ａr’≠ａaとなる。
カテゴリ１〜ｎの回答率ｑ1〜ｑnは、カテゴリ１〜ｎに分類された回答者の数ａ1〜ａnそれぞれを、カテゴリ１〜ｎに分類されるネットワークシステム１の成員の数Ａ1〜Ａnそれぞれで除算することにより得られる（ｑ1〜ｑn＝ａ1／Ａ1〜ａn／Ａn）。
【００６５】
【数３】
2005275531.tif 000005
【００６６】
このように、ａr’≠ａaとなる理由は、図１４に例示したように、メーリングリストにおいて、たびたび発言する成員と、あまり発言しない成員とでは、アンケート調査に対する回答率も大きく異なると予想されるからである。
ただし、ネットワークシステム１の成員の内、カテゴリｉに分類されるべき全ての成員が、アンケートに回答したときに得られる全員平均ａiの全てが等しいときには、下式４に示すように、ａr’＝ａaとなる。
なお、全てのカテゴリが同じ母集団に属するときには、カテゴリごとの平均の期待値は等しくなる。
このときには、カテゴリへの分類を行っても、加重平均は、回答平均と等しくなるので、回答平均と加重平均とは、矛盾しない。
【００６７】
【数４】
2005275531.tif 000006
【００６８】
以上説明したネットワークシステム１の成員数ｌ、カテゴリｉにおける回答率ｑi、カテゴリｉの全員平均ａiおよび回答者がカテゴリｉに含まれる確率をｐiから、加重平均ａwが得られ、この加重平均ａwは、下式５に示すように、全体平均ａaと等しいと推定される。
なお、式５においては、ｌ×ｐi×ｑi÷ｑiは、カテゴリｉの回答者の数を示す。
【００６９】
【数５】
2005275531.tif 000007
【００７０】
ステップ１４４（Ｓ１４４；図１１）において、推定部４０４は、全てのカテゴリについて加重平均ａwを算出したか否かを判断する。
層別・分析プログラム３０（図６）は、全てのカテゴリについて加重平均を算出したときにはＳ１４６の処理に進み、これ以外のときにはＳ１４０の処理に戻る。
ステップ１４６（Ｓ１４６）において、分析・推定部４０の結果管理部４０６（図６，図１０）は、分析部４０２により得られた回答平均および推定部４０４により得られた加重平均を、分析結果および推定結果として、層別・分析装置３の表示・入力装置２０６の表示装置などに対して出力する。
【００７１】
［ネットワークシステム１の全体動作］
ネットワークシステム１（図１）において、層別・分析装置３は、アンケート調査を行おうとする成員（ユーザ）の操作に従って、成員それぞれのクライアントコンピュータ２０に対して、アンケート調査のための電子メールを送信する（図１１）。
この電子メールを受けた成員は、適宜、層別・分析装置３に対して、回答のための電子メールを、クライアントコンピュータ２０から送信する（図１２）。
層別・分析装置３は、クライアントコンピュータ２０からの回答電子メールを受信し、図１１〜図１９に示したように、回答者およびアンケート結果を、組織通信情報（図９（Ａ）〜（Ｃ））に基づいてカテゴリ分けし、層別・集計・分析を行う。
【００７２】
［変形例］
図２０は、層別・分析プログラム３０（図６）のアンケート調査部３２０が、カテゴリ作成部３２４により、層別・集計・分析のために適さないカテゴリが作成されたときに、アンケート再調査を行う処理（Ｓ１６）を示すフローチャートである。
アンケート再調査処理（Ｓ１６）は、アンケート実施・カテゴリ作成処理（Ｓ１２；図１１）と、アンケート結果の分析・推定処理（Ｓ１４）と、再調査リスト作成処理（Ｓ１８）と、再調査処理（Ｓ２０）とを含む。
【００７３】
図２０に示すように、アンケート実施・カテゴリ作成処理（Ｓ１２；図１１）が終了すると、再調査リスト作成処理（Ｓ１８）のステップ（Ｓ１８０）において、アンケート調査部３２０は、再調査リストを初期化する。
ステップ１８２（Ｓ１８２）において、アンケート調査部３２０は、処理の対象となっているカテゴリ（図１４〜図１６）に含まれる回答者の人数を読み出す。
ステップ１８４（Ｓ１８４）において、アンケート調査部３２０は、処理の対象となっているカテゴリに含まれる回答者の人数が２人未満であるか否かを判断する。
層別・分析プログラム３０は、処理の対象となっているカテゴリに含まれる回答者の人数が２人未満のときにはＳ１８８の処理に進み、これ以外のときにはＳ１８６の処理に進む。
【００７４】
ステップ１８６（Ｓ１８６）において、アンケート調査部３２０は、処理の対象となっているカテゴリを、再調査リストに加える。
ステップ１８８（Ｓ１８８）において、アンケート調査部３２０は、全てのカテゴリが、再調査リスト作成処理（Ｓ１８）の対象となったか否かを判断する。
層別・分析プログラム３０は、全てのカテゴリが、再調査リスト作成処理（Ｓ１８）の対象となったときには再調査処理（Ｓ２０）の処理に進み、これ以外のときには、未だ処理の対象となっていないカテゴリのいずれかを処理対象として、Ｓ１８２の処理に戻る。
【００７５】
再調査処理（Ｓ２０）のステップ２００（Ｓ２００）において、アンケート調査部３２０は、再調査リスト作成処理（Ｓ１８）により得られた再調査リストにいずれかのカテゴリがリストアップされているか否か、つまり、再調査が必要か否かを判断する。
アンケート調査部３２０は、再調査が必要なときにはＳ２０２の処理に進み、これ以外のときにはアンケート結果の分析・推定処理（Ｓ１４；図１１）の処理に進む。
【００７６】
図２１は、図１７〜図１９に示した複数の加重平均ａwを用いて、加重平均の平均を算出する処理を例示する図表である。
ほとんどの場合、回答平均ａrよりも、加重平均ａwの方が推定値としての精度が高い。
しかしながら、回答者に偏りが大きいと、回答平均ａrよりも、加重平均ａwの方が、推定値としての精度が低くなってしまう可能性がある。
図２１に示すように、図１７〜図１９に示した加重平均ａwの平均をさらに求めることにより、このような不具合を回避することができる。
【００７７】
図２２は、図６のアンケート調査部３２０が実施したアンケートの自由記述データの内容を意味解析して得られる単語およびその出現頻度を例示する第１の図表であって、アンケートの自由記述データの内容を意味解析して得られる単語及びその出現頻度を例示する。
図２２は、アンケートによる数値データや順序データの推定だけではなく、単語の出現頻度も推定することができるということを示し、これによって、いわゆる声が大きい人が取り上げた問題を示すような単語だけが強く出ないようにすることができる。
【００７８】
図２３は、図９（Ａ）〜（Ｃ）に示した組織通信情報に含まれる通信内容を意味解析して得られる単語およびその出現頻度を例示する第２の図表である。
層別・分析プログラム３０（図６）のカテゴリ作成部３２４は、組織通信情報に含まれる通信内容を意味解析して、図２３に示すような単語の出現頻度に基づいて、回答者を分類するカテゴリを作成することも可能である。
このように、通信内容を意味解釈して得られる単語の出現頻度に基づいて回答者をカテゴリに分類しても、発言回数に基づいて回答者をカテゴリに分類したときと同様に、回答平均ａrおよび加重平均ａwを求めることができる。
【００７９】
［効果］
以上説明したように、本発明が適用されるネットワークシステム１においては、全員の回答がなくても高い精度で全員の回答を推定できる。
また、本発明が適用されるネットワークシステム１においては、調査時点の状況を正確に反映した層別が可能である。
また、本発明が適用されるネットワークシステム１においては、推定に必要なデータが揃わない場合に、少ないコストでデータを補充できる。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
本発明は、アンケート調査などにより得られた情報の層別および解析のために利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】本発明にかかる分析方法が適応されるネットワークシステムの構成を例示する図である。
【図２】図１に示したクライアントコンピュータ、サーバおよび層別・分析装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】図１，図２に示したクライアントコンピュータ上で動作するクライアントプログラムの構成を示す図である。
【図４】図１，図２に示したサーバ上で動作するサーバプログラムの構成を示す図である。
【図５】図４に示したログＤＢに記録される電子メールのメッセージログを例示する図である。
【図６】図１，図２に示した層別・分析装置上で動作する層別・分析プログラムの構成を示す図である。
【図７】図６に示した組織・個人ＤＢが記憶する組織情報を示す図である。
【図８】図６に示した組織・個人ＤＢが記憶する個人情報を示す図である。
【図９】ログ収集・管理部が、ログＤＢに記憶する組織コミュニケーション情報を示す図であって、（Ａ）は、１対１の電子メールの組織通信情報を示し、（Ｂ）は、１対多の電子メールの第１の組織通信情報を示し、（Ｃ）は、１対多の電子メールの第２の組織通信情報を示す。
【図１０】図６に示した分析・推定部の構成を示す図である。
【図１１】図６などに示した層別・分析プログラムによる第１の処理（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
【図１２】図６に示した層別・分析プログラムによるアンケート調査（Ｓ１２０；図１１）の質問と、その回答を例示する図表である。
【図１３】カテゴリ作成部（図６）が、図１２に示した回答者の組織通信情報（図９（Ａ）〜（Ｃ））を解析することにより得られる統計データを例示する図表である。
【図１４】図１３に示した統計データに基づいて、カテゴリ作成部（図６）が、アンケート調査結果を層別するためのカテゴリを設定する処理を例示する第１の図表である。
【図１５】図１３に示した統計データに基づいて、カテゴリ作成部（図６）が、アンケート調査結果を層別するためのカテゴリを設定する処理を例示する第２の図表である。
【図１６】図１３に示した統計データに基づいて、カテゴリ作成部（図６）が、アンケート調査結果を層別するためのカテゴリを設定する処理を例示する第３の図表である。
【図１７】図１４に示したように設定されたカテゴリごとに層別されたアンケート調査結果の層別値・分析結果を例示する図表である。
【図１８】図１５に示したように設定されたカテゴリごとに層別されたアンケート調査結果の層別値・分析結果を例示する図表である。
【図１９】図１６に示したように設定されたカテゴリごとに層別されたアンケート調査結果の層別値・分析結果を例示する図表である。
【図２０】層別・分析プログラム（図６）のアンケート調査部が、カテゴリ作成部により、層別のために適さないカテゴリが得られたときに、アンケート再調査を行う処理（Ｓ１６）を示すフローチャートである。
【図２１】図１７〜図１９に示した複数の加重平均ａwを用いて、加重平均の平均を算出する処理を例示する図表である。
【図２２】層別・分析プログラム（図６）のアンケート調査部が実施したアンケート結果に含まれる自由記述を意味解析して得られる単語を例示する第１の図表である。
【図２３】図９（Ａ）〜（Ｃ）に示した組織通信情報に含まれる通信内容を意味解析して得られる単語を例示する第２の図表である。
【符号の説明】
【００８２】
１・・・ネットワークシステム、
１００・・・ネットワーク、
１０２・・・組織別ＬＡＮ、
２・・・組織別ネットワークシステム、
２０・・・クライアントコンピュータ、
２００・・・本体、
２０２・・・ＣＰＵ、
２０４・・・メモリ、
２０６・・・表示・入力装置、
２０８・・・記録装置、
２１２・・・通信装置、
２４・・・サーバ、
３・・・層別・分析装置、
３０・・・層別・分析プログラム、
３００・・・ネットワーク通信制御、
３０２・・・ログ収集・管理部、
３０４・・・ログＤＢ、
３０８・・・分析・推定結果ＤＢ、
３１０・・・組織・個人ＤＢ、
３１２・・・ＵＩ部、
４０・・・分析・推定部、
４００・・・層別部、
４０２・・・分析部、
４０４・・・推定部、
４０６・・・結果管理部、
【図１】
2005275531.tif 000008
【図２】
2005275531.tif 000009
【図３】
2005275531.tif 000010
【図４】
2005275531.tif 000011
【図５】
2005275531.tif 000012
【図６】
2005275531.tif 000013
【図７】
2005275531.tif 000014
【図８】
2005275531.tif 000015
【図９】
2005275531.tif 000016
【図１０】
2005275531.tif 000017
【図１１】
2005275531.tif 000018
【図１２】
2005275531.tif 000019
【図１３】
2005275531.tif 000020
【図１４】
2005275531.tif 000021
【図１５】
2005275531.tif 000022
【図１６】
2005275531.tif 000023
【図１７】
2005275531.tif 000024
【図１８】
2005275531.tif 000025
【図１９】
2005275531.tif 000026
【図２０】
2005275531.tif 000027
【図２１】
2005275531.tif 000028
【図２２】
2005275531.tif 000029
【図２３】
2005275531.tif 000030