(57)【要約】  【課題】本発明の目的はを情報を統計処理した解析を情報利用者に提供するシステムおよび方法を提供することにある。また、情報にベクトルを持たせた検索および統計処理した解析を情報利用者に提供するシステムおよび方法を提供することにある。  【課題を解決するための手段】本発明は蓄積情報を相関分析、因子分析、主成分分析およびクラスター分析などの統計手法により解析した結果を情報利用者端末で参照するシステムおよび方法である。また、本発明はインデックスに述語を併用し、文章内で名詞と関連付たベクトルとしてインデックスすることにより情報利用者端末でベクトルを含む検索参照するシステムおよび方法、および蓄積情報を相関分析法、因子分析法、主成分分析法およびクラスター分析法などの統計手法により解析した結果を情報利用者端末で参照するシステムおよび方法である。【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介する活動支援方法であって、ネットワークに接続された情報利用申込み者の情報処理装置からの利用申込みに応答し、ネットワークに接続されたコーディネータ用の情報処理装置が記憶エリアに情報提供者の提供情報にインデックスを付け、ファイル蓄積するステップと、この蓄積情報を参照し、当該利用申込みの内容を少なくとも一部満足するインデックスを提供している情報提供を、情報利用申込み者の情報処理装置に出力する情報提供ステップと、蓄積情報を情報利用供申込者のインデックスにより解析するステップと、解析した情報の情報利用申込みに応答し、情報処理装置に出力するステップと、を有するシステムおよび方法。
【請求項２】
インデックスに特定の述語を使用する請求項１のシステムおよび方法。
【請求項３】
インデックスが特定の述語と名詞からなるセンテンスである検索システムおよび方法。
【請求項４】
蓄積情報解析方法が相関分析法、因子分析法、主成分分析法、クラスター分析法などの統計手法である請求項１、２および３のシステムおよび方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネットなどの情報ネットなどの情報表示および情報解析システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の検索エンジンは名詞を抽出し、インデックスとし、インデックスを付与したファイルを蓄積することにより迅速な検索を可能としている。ホームページ内の検索エンジンとしてフリーソフトウエアが頒布されている。最も多用されているのはＮａｍａｚｕである。本発明においてもその一部を使用する。しかし、Ｎａｍａｚｕの検索エンジンは名詞を抽出しインデックスとするが、述語をインデックスとして使用することは記載されていない。
【０００３】
文献１に「ボランティア活動・ビジネス活動支援方法」として検索エンジンを使用し、インターネットを介し情報端末とコンバーター間で情報を検索することによりボランティア活動・ビジネス活動支援する方法が提案されている。しかし、この提案では蓄積された情報を統計処理した後、提供するシステムおよび方法は記載されていない。
【０００４】
また、文献１およびＮａｍａｚｕにも文章内で名詞インデックスと述語インデックスを結合したセンテンスをインデックスとして使用する検索方法および統計処理する方法は記載されていない。
【０００５】
名詞単語のみをインデックスとした検索では名詞関連情報の有無のみ検索できるが、例えばインデックスの名詞に賛成であるか、反対であるかと言う名詞にベクトルを持たせたセンテンスとして関連情報を活用することができなかった。
【特許文献１】特開２００３−２５６６８５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的はを情報を統計処理した解析を情報利用者に提供するシステムおよび方法を提供することにある。また、情報にベクトルを持たせた検索および統計処理した解析を情報利用者に提供するシステムおよび方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は蓄積情報を相関分析、因子分析、主成分分析およびクラスター分析などの統計手法により解析した結果を情報利用者端末で参照するシステムおよび方法である。また、本発明はインデックスに述語を併用し、文章内で名詞と関連付たベクトルとしてインデックスすることにより情報利用者端末でベクトルを含む検索参照するシステムおよび方法、および蓄積情報を相関分析法、因子分析法、主成分分析法およびクラスター分析法などの統計手法により解析した結果を情報利用者端末で参照するシステムおよび方法である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明のシステムおよび方法では蓄積情報を難解な相関分析、因子分析、主成分分析およびクラスター分析などの統計手法により解析した結果をインデックス選択するだけで容易に参照することができ、新商品開発、アンケート集約分析およびマーケティングに利用することができる。また、ベクトルを持った情報を検索参照することができ、参照情報量を絞り込むことができる。さらにはベクトルを持った情報をインデックスとしても解析し、参照することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明のシステムおよび方法はネットワークを介する活動支援方法であって、ネットワークに接続された情報利用申込み者の情報処理装置からの利用申込みに応答し、ネットワークに接続されたコーディネータ用の情報処理装置が記憶エリアに情報提供者の提供情報にインデックスを付け、ファイル蓄積するステップと、この蓄積情報を参照し、当該利用申込みの内容を少なくとも一部満足するインデックスを提供している情報提供を、情報利用申込み者の情報処理装置に出力する情報提供ステップと、蓄積情報を情報利用供申込者のインデックスにより解析するステップと、解析した情報の情報利用申込みに応答し、情報処理装置に出力するステップと、を有するシステムおよび方法である。
また、インデックスに特定の述語を使用するシステムおよび方法であり、インデックスが特定の述語と名詞からなるセンテンスである検索システムおよび方法であり、蓄積情報解析方法が相関分析法、因子分析法、主成分分析法、クラスター分析法などの統計手法であるシステムおよび方法である。
【００１０】
ネットワークを介する活動支援情報は例えば検索エンジンや辞書、文献集などのデータベースが端緒であり、ローカルエリアネットワーク内、例えばホームページ内にローカルデータベースが既に数多く開かれている。これらの情報検索エンジンでは一般的には情報から抽出した名詞にインデックスを付与してファイル備蓄された情報をインデックスにより検索されるが情報をそのまま情報利用申込み者の情報処理装置にリストアップ出力するシステムである。しかし、本発明のシステムおよび方法は備蓄された情報をインデックスにより抽出、統計解析し、その結果をも情報利用申込み者の情報処理装置に出力するシステムである。
【００１１】
統計解析は専門家の間では一般的に使用され、統計解析ソフトが例えば（株）数理システムからWINDOWS（登録商標）対話型データ解析システムS-PLUS（登録商標）として市販されている。このソフトは最も利用しやすいソフトの一つであるが、使用の前に講習会を受講することを勧められている。従って、難解で一般には普及していない。
【００１２】
相関分析法、因子分析法、主成分分析法、クラスター分析法などの統計手法自体は３０年前に確立された手法であり、コンピューター基本ソフトは開発されて久しい。統計計算は大きなマトリックス計算を収斂するまで行うため計算速度が速く、容量の大きい大型コンピューターで当初処理されていたが、パソコンの驚くべき進化により、本発明のシステムおよび方法の実現が可能となった。
【００１３】
統計手法を利用すると例えば商品に関するアンケートを消費者から集め、相関分析法で男女間の嗜好の違い、年齢による階層と嗜好の違いなどを解析することができる。単純な相関関係だけでなく、重回帰分析を行うことにより、例えば商品に対する消費者の満足度を指数として取り出すことができる。また、新商品に対する主成分が抽出され、新商品開発の目標商品像が的確に得られ、新商品開発投資効率を向上する。
【００１４】
情報にはメイン情報とサブ情報がある。サブ情報は情報属性に関し、例えば年齢、住所、職業、嗜好、性別などである。蓄積情報には必ずメインとサブ情報があるがプライバシー保護の観点から、規約で定められている場合を除き、サブ情報をそのまま情報利用申込み者の情報処理装置に出力することはない。
【００１５】
しかし、統計処理された情報は個人のプライバシーと直接関与することはなく、プライバシー侵害の恐れはない。
【００１６】
メイン情報を入力する場合、自由記述とせず、設問形式でインデックスを少なくする方法が多く取られている。検索速度を向上する上で、絞り込んだインデックスでスクリーニングすることはシステム管理上、容量の軽減など経済的に有利であるが、反面インデックスにない必要な情報を取り込めない欠点がある。
【００１７】
本発明のシステムおよび方法ではメイン情報を自由記述主体とする。メイン情報は名詞をインデックスとして使用する以外に、述語をもインデックスとして使用する。述語は予め情報コンバータにより入力されるが、情報利用申込者により追加することもできる。
【００１８】
述語をインデックスとして使用し、文章単位（センテンス）で名詞インデックスと関連付けする（ベクトルを持たせる）ことにより、例えば名詞インデックスの肯定と否定の分類が可能となる。
【００１９】
述語として例えば肯定語であれば、「だ。」、「です。」、「であろう。」、「良い」、「であった。」、「好ましい。」、「優れている。」、「好き」、「買いたい」などがある。否定語であれば、「ない。」、「なかった。」、「悪い。」、「悪かった。」、「劣る。」、「嫌い」などがあり、適宜選択される。
【００２０】
肯定語と否定語のみであれば方向性は直線であるが、センテンス内の形容動詞を述語に関連付けることによりベクトルに角度を持たせ、２次元に拡張することもできる。形容動詞には例えば「どちらかと言えば」、「比較すれば」、「比較的」などの語句も含めることができる。
【００２１】
センテンス内の名詞と述語の関連付けは名詞インデックスを作成する時、センテンスに分解されるが、その時に述語インデックスのフィルターを掛けることにより行うことができる。
ベクトルを持たせたインデックスにより情報解析された結果は従来の結果である情報リストの提供に止まらず、素材情報の提供次元に付加価値を与え、拡張することができる。
【００２２】
図１はベクトル作成のフロー図である。端末装置から入力された情報は句読点で文章（センテンス）に区切られ、名詞をインデックスとし、主語を主格助詞により選択し、主語をインデックスとする。センテンス内の述語を抽出し、主語と関連付けたベクトルとしてインデックスを付ける。従って、一般的な検索エンジンとは同一センテンスで主語とベクトルの2つのインデックスが付加される点で異なる。
【００２３】
図２は統計解析フロー図である。端末装置から入力された情報が従来の検索エンジンと同じ使用法で処理され、端末表示されるフローが破線で示される。入力された情報はさらに入力された解析方法および解析範囲などの統計解析用情報により、解析法が選択され、処理される。処理され付加価値が増した情報が端末表示されるフローが実線で示される。
【００２４】
図３は入力情報のデータシートの例である。氏名、住所、電話番号、性別、生年月日（年齢）、職種、趣味などはプライバシーに関連するサブ情報である。記載日も含め情報の統計解析には有力なデータとなる。サブ情報はタグ情報であっても良い。
例えば情報がアンケート形式の場合、メイン情報は設問に対する自由記載形式である。設問による誘導が入らないように設問の設定は配慮する必要がある。従って、設問は例示に止め、設問を同時に列挙する方式が好ましい。また、設問により自由記載が損なわれないように、用語を選択すると同時にダミーを入れることが好ましい。設問の最初と最後は印象に残りやすいので、ダミーを使用することが好ましい。
【００２５】
本発明のシステムおよび方法の場合、統計解析情報利用者が情報提供者と異なる場合があるが、統計解析情報利用者に限らず情報利用者は個々のメイン情報のサブ情報を参照することはできないので、情報提供者のプライバシーは保護される。
【００２６】
統計解析処理には処理法により必要な自由度がある。また、統計解析の誤謬を避けるため、統計解析情報利用者にはこの自由度も含め、統計解析の母集団である属性に関する統計値を参照することができる。母集団に関するこの統計値は統計処理に用いられたインデックスにより抽出されたメイン情報に限定したサブ情報の統計値が表示または提供される。これらの統計値として、例えば性別、年齢階層別、職業別、住所別、時系列別などのヒストグラムとして提供されることが多い。
【００２７】
統計解析情報利用者は特別会員として一般的に使用されている方法で登録後IDとキーワードを付与し、使用制限することもできる。統計解析情報利用者の利用実績は解析ソフトの使用頻度と情報母集団の大きさの積などにより使用実績として情報蓄積し、一定期間毎に集計し、使用料を負荷することもできる。
【００２８】
図４は重回帰分析の出力表示の例であり、インデックスとして入力された目的変数、説明変数５種類、インデックスとして入力された説明変数およびその係数、残渣標準偏差、決定係数（R２）、自由度、F値などが表示される。説明変数は寄与度が大きい順に並べられる。また、予測範囲を入力することにより、目的変数の予測値を計算式により求め、信頼度を変化し表示する。予測範囲を同時許容区間を確率により計算し、表示する。目的変数は数値とすることが多いが説明変数は数値および性別などの非数値を取り扱うことができる。
【００２９】
図５は母集団の出力例である。例えば説明変数5種類の数値、非数値の区分、数値の範囲、データ数など母集団の特性と大きさが表示される。
【産業上の利用可能性】
【００３０】
本発明はインターネットなどの情報ネットワークを利用し、自由記載アンケートを検索可能とすると共に蓄積情報の統計解析結果をリアルタイムにフィードバックすることができる。また、マーケティングならびに商品開発ツールとして使用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】ベクトルの作成フロー図
【図２】統計解析処理フロー
【図３】情報入力データシート例
【図４】統計計算出力例（重回帰分析）
【図５】統計解析母集団の統計値出力例
【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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