(57)【要約】【課題】  収集された情報の分析時に、任意の条件に基づいて分析することができる情報分析システム、情報分析方法、及び情報分析装置を提供する。【解決手段】  収集情報を収集情報記憶手段２に記憶し、地理条件情報及び範囲条件情報を蓄積情報記憶手段３に記憶し、記憶された収集情報、地理条件情報、および範囲条件情報が呼び出され、呼び出された収集情報と地理条件情報の対応付けを範囲条件情報に基づき行い、収集情報とそれに対応付けられる地理条件情報とをマージし、対応付けが行われた情報がマージ情報として分析され、分析結果を分析結果記憶手段部６ｄに記憶する。【選択図】      図１
2005128893.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集情報を記憶する収集情報記憶手段と、
地理条件情報と範囲条件情報を記憶する蓄積情報記憶手段と、
前記収集情報記憶手段に記憶されている収集情報を読み出す収集情報呼び出し手段と、
前記蓄積情報記憶手段に記憶されている地理条件情報及び範囲条件情報を読み出す蓄積情報呼び出し手段と、
前記呼び出された前記収集情報と前記地理条件情報の対応付けを範囲条件情報に基づき行い、前記収集情報とそれに対応付けられる地理条件情報とをマージする情報マージ手段と、
前記情報マージ手段でマージされたマージ情報を記憶するマージ情報記憶手段と、
前記マージ情報記憶手段に記憶されているマージ情報を分析するマージ情報分析手段と、
前記マージ情報分析手段の分析結果情報を記憶する分析結果情報記憶手段と、
を具備することを特徴とする情報分析システム。
【請求項２】
前記情報マージ手段は、前記収集情報に対応する範囲条件情報を特定し、特定された範囲条件情報に対応する地理条件情報を抽出し、抽出された地理条件情報と前記収集情報とを対応づけてマージすることを特徴とする請求項１に記載の情報分析システム。
【請求項３】
収集情報を記憶する収集情報記憶ステップと、
各種地理条件情報と範囲条件情報を記憶する蓄積情報記憶ステップと、
前記収集情報記憶ステップで記憶された収集情報を読み出す収集情報呼び出しステップと、
前記蓄積情報記憶ステップで記憶された地理条件情報及び範囲条件情報を読み出す蓄積情報呼び出しステップと、
前記呼び出された前記収集情報と前記地理条件情報の対応付けを範囲条件情報に基づき行い、前記収集情報とそれに対応付けられる地理条件情報とをマージする情報マージステップと、
前記情報マージステップでマージされたマージ情報を記憶するマージ情報記憶ステップと、
前記マージ情報記憶ステップで記憶されたマージ情報を分析するマージ情報分析ステップと、
前記マージ情報分析ステップの分析結果情報を記憶する分析結果情報記憶ステップと、
を具備することを特徴とする情報分析方法。
【請求項４】
前記情報マージステップは、前記収集情報に対応する範囲条件情報を特定し、特定された範囲条件情報に対応する地理条件情報を抽出し、抽出された地理条件情報と前記収集情報とを対応づけてマージすることを特徴とする請求項３に記載の情報分析方法。
【請求項５】
収集情報記憶手段から収集情報を読み出す収集情報呼び出し手段と、
蓄積情報記憶手段から地理条件情報および範囲条件情報を読み出す蓄積情報呼び出し手段と、
前記呼び出された前記収集情報と前記地理条件情報の対応付けを範囲条件情報に基づき行い、前記収集情報とそれに対応付けられる地理条件情報とをマージする情報マージ手段と、
前記情報マージ手段でマージされたマージ情報を記憶するマージ情報記憶手段と、
前記マージ情報記憶手段に記憶されているマージ情報を分析するマージ情報分析手段と、
前記マージ情報分析手段の分析結果情報を記憶する分析結果情報記憶手段と、
を具備することを特徴とする情報分析装置。
（実施例１−１分析部左側）
【請求項６】
前記情報マージ手段は、前記収集情報に対応する範囲条件情報を特定し、特定された範囲条件情報に対応する地理条件情報を抽出し、抽出された地理条件情報と前記収集情報とを対応づけてマージすることを特徴とする請求項５に記載の情報分析装置。
【請求項７】
請求項５に記載の情報分析装置において、
前記マージ情報分析手段は、前記マージ情報記憶手段に記憶されているマージ情報の傾向を分析し、分析された傾向情報から共通条件情報を抽出し、共通条件情報記憶手段に記憶することを特徴とする請求項５に記載の情報分析装置。
【請求項８】
前記マージ情報分析手段は、前記共通条件情報記憶手段に記憶されている共通条件情報に基づいて分類することを特徴とする請求項７に記載の情報分析装置。
【請求項９】
前記マージ情報分析手段は、前記マージ情報を前記共通条件情報に記憶されている共通条件情報に基づいて分析することを特徴とする請求項５または７に記載の情報分析装置。
（実施例１−１分析部右側）
【請求項１０】
前記マージ情報分析手段は、前記マージ情報記憶手段に記憶されているマージ情報の共通条件情報を抽出し、抽出された共通条件情報の傾向を分析し、傾向情報を作成して傾向情報記憶手段に記憶することを特徴とする請求項５に記載の情報分析装置。
【請求項１１】
前記マージ情報分析手段は、前記マージ情報を前記傾向情報記憶手段に記憶されている傾向情報に基づいて分析することを特徴とする請求項５または１０に記載の情報分析装置。
【請求項１２】
前記蓄積情報は、統計情報を含むことを特徴とする請求項５に記載の情報分析装置。
（テキストデータマイニングを行う場合）
【請求項１３】
前記収集情報呼び出し手段は、前記収集情報中のテキスト情報を抽出することを特徴とする請求項５に記載の情報分析装置。
【請求項１４】
前記マージ情報分析手段は、前記マージ情報記憶手段に記憶されているマージ情報に対し、多次元分析、統計分析、データマイニング分析のいずれか１つ以上を行うことを特徴とする請求項５に記載の情報分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、収集された情報を解析し、任意の条件に基づいて分類する情報分析システム、情報分析方法、及び情報分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、情報分析においては、統計分析、多次元分析（ＯＬＡＰ）、データマイニング等を用いた分析が行われている。また、アンケート調査の分析では、回答者の性別、年齢、居住地等に基づいて選択回答結果の集計や分析が行われている。さらに、百貨店等の会員管理では、個々の会員の購入履歴や居住住所あるいは家族構成等を基に分析が行われている。また、営業日報の分析では、商品や店舗といった単位での分析が行われている。（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００１−１２５９５５。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、このような構成であると、居住地単位での分析では、例えば都道府県や市区町村ごとに集計値が出るだけであり、分析結果にあまり差が出ない場合がある。例えば、新商品アンケートなどの場合、単に居住する都道府県名での分析では、東京に住んでいる人に人気があって神奈川に住んでいる人には人気が無いといった結果になり、細かい地理的条件を加味してどのような場所に住んでいる人に人気があって、どのような場所に住んでいる人には人気が無いといった分析が出来ない。また回答者の可処分所得、支出割合等に応じた分析をしたい場合でも、アンケート調査ではこのような情報が取りずらいといった問題もある。
【０００４】
また、百貨店等の会員管理では、個々の会員の購入履歴や居住住所あるいは家族構成等を基に分析が行われているが、居住地ごとの購入履歴分析では、居住者数（会員数）が多い地域での購入額が多いといった結果になり、特定の商品はどのような「場所」に住んでいる人に売れているのかといった詳細な分析が困難である。例えば、近くに公共施設が５個以上ある地域でよく売れている、または、降水量が多く学校が少ない場所で人気があるといった分析が困難である。
【０００５】
さらに、営業日報の分析では、商品や店舗といった単位での分析が行われているが、販促活動Ａの効果で商品Ｂがα駅前店で売れているとか、β駅前店では販促活動Ａの効果が無く商品Ｂは売れていないという報告が会った場合、土地勘が無い人にはα駅前店で成功した販促活動Ａを全国展開してよいかどうかわからないといった課題がある。
【０００６】
本発明の目的は、収集された情報の分析時に、任意の条件に基づいて分析することができる情報分析システム、情報分析方法、及び情報分析装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明はかかる課題を解決するものであり、収集情報を記憶する収集情報記憶手段と、各種蓄積情報と条件情報を記憶する蓄積情報記憶手段と、前記収集情報記憶手段に記憶されている収集情報を読み出す収集情報呼び出し手段と、前記蓄積情報記憶手段に記憶されている蓄積情報及び条件情報を読み出す蓄積情報呼び出し手段と、前記呼び出された前記収集情報と前記地理条件情報の対応付けを範囲条件情報に基づき行い、前記収集情報とそれに対応付けられる地理条件情報とをマージする情報マージ手段と、前記情報マージ手段でマージされたマージ情報を記憶するマージ情報記憶手段と、前記マージ情報記憶手段に記憶されているマージ情報を分析するマージ情報分析手段と、前記マージ情報分析手段の分析結果情報を記憶する分析結果情報記憶手段とを具備するものである。
【０００８】
したがって本発明は、収集情報が記憶され、各種情報が蓄積情報および条件情報として記憶され、収集情報、蓄積情報、および条件情報が呼び出され、呼び出された収集情報、蓄積情報および条件情報の対応付けが行われ、これらの情報がマージされ、分析されて記憶される。このため、収集された情報の分析時に、任意の条件に基づいて分析することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、収集された情報の分析時に、任意の条件に基づいて分析することができる情報分析システム、情報分析方法、及び情報分析装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
次に、本願発明の一実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報分析装置を適用した情報分析システムを示した模式図である。この情報分析システムは、収集情報等の情報の分析を行う情報分析装置１と、収集されたアンケート等のデータを記憶する収集情報記憶手段２と、地理情報として地理条件情報（周辺の施設の数等の情報、統計データ等）および範囲条件情報（所定の範囲に区切られた区画情報）を記憶する蓄積情報記憶手段３と、ディスプレイ等の表示手段４とから構成される。なお、収集情報記憶手段２、蓄積情報記憶手段３、および表示手段４のうち、１つ以上を必要に応じて、情報分析装置１が備えていてもよい。
【００１２】
情報分析装置１は、図２に示すように、記憶手段６と制御手段８とを備えている。記憶手段６は、抽出された地理条件情報を記憶する抽出情報記憶部６ｂ、抽出された地理条件情報と収集情報とがマージ処理されたマージ情報を記憶するマージ情報記憶部６ｃ、およびマージ情報記憶部６ｃに記憶されたマージ情報が分析され、この分析結果情報を記憶する分析結果情報記憶部６ｄを備える。
【００１３】
制御手段８は、収集情報記憶手段２に記憶されている収集情報を呼び出す収集情報呼び出し部８ａ、蓄積情報記憶手段３に記憶されている地理条件情報、範囲条件情報等を呼び出す条件情報呼び出し部８ｂ、呼び出された地理条件情報を所定の条件に基づいて抽出する情報抽出部８ｃ、抽出された地理条件情報と収集情報とを対応づけてマージ情報を作成する情報マージ部８ｄ、およびマージ情報の分析を行う情報分析部８ｅを備える。なお、地理条件情報としては、その場所に関連した情報であり、例えば、鉄道の数、鉄道やバス等の駅の数、公共施設の数、警察の件数、消防署の件数、学校の件数、降水量、気温等である。図５の例では、範囲条件情報のメッシュＮｏが１の情報に対応する地理条件情報としては、学校の数が２、公共施設の数が３などがある。また、範囲条件情報としては、地図の範囲をメッシュ状に区画した範囲の情報であり、例えば、経度や緯度の範囲であらわされる。図５の例では、メッシュＮｏが１の範囲は始点緯度が１００、終点緯度が２０００であり、始点経度が１００、終点経度が２００である。
【００１４】
次に、本実施形態の情報分析装置を適用した情報分析システムの動作について図３のフローチャートを参照して説明する。情報分析装置１の収集情報呼び出し部８ａは、ステップＳ１で、収集情報記憶手段２に記憶されている収集情報として、例えば、アンケートデータ（図４参照）を呼び出す。情報分析装置１の条件情報呼び出し部８ｂは、ステップＳ２で、蓄積情報記憶手段３に記憶されている地理条件情報及び範囲条件情報（図５参照）を呼び出す。情報抽出部８ｃは、ステップＳ３で、収集情報に含まれる住所等のデータ等をキーにして、対応する範囲条件情報を特定し、この範囲条件情報に対応する地理条件情報を抽出する。この地理条件情報の抽出処理では、まず、例えば図４のアンケートデータの各ナンバー（ＮＯ．１〜１００）の住所情報が、呼び出された範囲条件情報（図５参照）のどれに該当するかを特定する。例えば、範囲条件情報のうち、メッシュＮＯ．１に該当する範囲は、緯度１００から２００，経度１００から２００の範囲であり、この範囲に該当するアンケートデータの住所情報があるかどうかを判別する。以後、すべてのメッシュＮＯ．２〜１００についても判別する。これにより、結果的に収集情報に含まれる住所等のデータ等をキーにして、収集情報に対応する範囲条件情報を特定する。そして、特定された範囲条件情報に対応する地理条件情報を抽出して、情報分析装置１の記憶手段６が備える抽出情報記憶部６ｂに記憶する。
【００１５】
情報分析装置１の情報マージ部８ｄは、ステップＳ４で、マージ処理を行う。このマージ処理では、例えば、図４のアンケートデータのＮＯ．１が、範囲条件情報であるメッシュＮＯ．１に該当すると判別されていると、当該アンケートデータＮＯ．１（収集情報）とメッシュＮＯ．１の地理条件情報とをリンクさせてマージ情報（図６参照）として情報分析装置１の記憶手段６が備えるマージ情報記憶部６ｃに記憶する。このようにして、収集情報と地理条件情報の対応付け（リンク）を範囲条件情報に基づき行うのである。情報分析装置１の制御手段８が備える情報分析部８ｅは、ステップＳ５でマージ情報の分析処理を行う。この分析処理は、図７、８に示すフローチャートを参照して説明する。なお、この分析処理は、２通りの方法が考えられる。
【００１６】
まず、第１の方法では、図７に示すように、情報分析装置１の制御手段８が備える情報分析部８ｅは、ステップＳ１０で、回答傾向分析処理を行う。この回答傾向分析処理は、例えば、アンケートによる新商品に対する評価が高い（例えば、所定の評価基準より上である）人だけを抽出したり、特定の商品に対して今後のリクエストがある人だけを抽出する等である。情報分析部８ｅは、ステップＳ１１で、立地環境分析処理を行う。この立地環境分析処理は、ステップＳ１０で抽出された人の住所の共通項を抽出する。例えば、ステップＳ１０で抽出された人が、図６のＮＯ．１とＮＯ．２の人であるときは、学校数は１つ以上が共通項、公共施設の数は３つ以上が共通項、という具合である。情報分析部８ｅは、ステップＳ１２で、さらに分析を行うか否かを判別し、行わない場合は、上述した分析結果を情報分析装置１の記憶手段６が備える分析結果情報記憶部６ｄに記憶して終了する。一方、情報分析部８ｅは、ステップＳ１２で、さらに分析を行うと判別した場合は、ステップＳ１３で、同一立地環境内回答傾向分析処理を行う。この同一立地環境内回答傾向分析処理は、立地環境分析処理で抽出された共通項をもとに、その条件（例えば、「学校数は１つ以上および公共施設の数は３つ以上」）を満足する回答者の回答をマージ情報から抽出し、抽出された回答者の回答傾向差を分析する、等である。その結果、同じ立地条件でも異なる回答傾向を有するグループが明確になり、立地環境の共通項の更なる分析、共通項の詳細化が可能となる。そして、同一立地環境内回答傾向分析処理の分析結果を分析結果情報記憶部６ｄに記憶して終了する。
【００１７】
次に、第２の方法では、図８に示すように、情報分析装置１の制御手段８が備える情報分析部８ｅは、ステップＳ２０で、立地環境分析処理を行う。この立地環境分析処理は、例えば、アンケートによる回答者の立地環境ごとにグルーピングする。このグルーピングは様々な方法が考えられるが、例えば、学校が１つ以上ある人、公共施設が２つ以上ある人、等である。情報分析部８ｅは、ステップＳ２１で、回答傾向分析処理を行う。この回答傾向分析処理は、ステップＳ２０で抽出された人の回答傾向を分析する。例えば、商品Ａの人気は高いが購入意欲は低い、商品Ｂの新機能は人気はないが値ごろ感を持っている、等である。情報分析部８ｅは、ステップＳ２２で、さらに分析を行うか否かを判別し、行わない場合は、上述した分析結果を情報分析装置１の記憶手段６が備える分析結果情報記憶部６ｄに記憶して終了する。一方、情報分析部８ｅは、ステップＳ２２で、さらに分析を行うと判別した場合は、ステップＳ２３で、同一回答傾向内立地環境分析処理を行う。この同一回答傾向内立地環境分析処理は、ステップＳ２１で分析された回答傾向、例えば、「商品Ａの人気は高いが購入意欲は低い、商品Ｂの新機能は人気はないが値ごろ感を持っている」という同一の回答傾向を持つ人（すべてのマージ情報から抽出する）に対して共通の立地環境を分析する。この分析結果としては、「商品Ａは近隣に小学校、公共施設が多いと売れるが、商品Ｂは小学校、公共施設が多いと売れない」、「商品Ｃは年間降水量が多い地域では人気がある」、「商品Ａは、近隣に工場と公園があるところで効果がある」、「商品Ｂは、駅に近く、商業施設のないところで効果がある」等である。そして、同一立地環境内回答傾向分析処理の分析結果を分析結果情報記憶部６ｄに記憶して終了する。
【００１８】
以上の構成より、例えばアンケート分析では、立地環境条件を用いて、回答者の住所をもとにその近辺の立地条件をアンケート結果にリンクさせることで、近辺に学校と公共施設が複数ある人に人気がある、鉄道駅に近く主要道路に面している人に人気がある、という分析が可能となり、収集された情報の分析時に、任意の条件に基づいて分析することができる。
【００１９】
次に、本発明の第１実施形態の変形例について説明する。
【００２０】
図９は、本発明の変形例に係る情報分析装置を適用した情報分析システムを示した模式図である。なお、第１実施形態と同じ箇所には同じ符号で示し、詳しい説明は前述に譲る。当該変形例と第１実施形態との相違点は、制御手段８にテキスト分析抽出部８ｆが付加された点である。テキスト分析抽出部８ｆは、収集情報中の所定の範囲をテキストデータとして分析し、記述内容情報の抽出処理を行う。このように、アンケート回答者が記入した自由記述等のテキストデータの抽出処理も任意に行うことができる。この抽出処理は、既存のテキストマイニング処理で行う。例えば、図１０に示すように、アンケート中のお客様の声情報欄のテキストデータが、「印象が良い」、「活気がある」等であった場合は、「好評」との情報として扱い、「印象が悪い」、「活気がない」等であった場合は、「不評」との情報として扱う。また、アンケート中の売行き情報欄のテキストデータが、「売行きが良い」、「定番消化」等であった場合は、「好評」との情報として扱い、「売行きが悪い」、「発注しない」等であった場合は、「不評」との情報として扱う。
【００２１】
このようにテキストマイニングされ分析されたテキストデータは、図１１に示すように、例えば、「あの商品はデザインがものたりない」というデータからテキストマイニングされた分析結果は、不評とデザインが１となっており（「不評」という情報項目と「デザイン」という情報項目が、「あの商品はデザインがものたりない」という文章に含まれていることを示す）、また、「値段の割に性能が良く機能も豊富」というデータからテキストマイニングされた分析結果は、好評、価格、性能が１となっており（「好評」という情報項目と「価格」及び「性能」という情報項目が、「値段の割に性能が良く機能も豊富」という文章に含まれていることを示す）、そして、「値段がもう少し安ければ買いたい」というデータからテキストマイニングされた分析結果は、価格が１となっている（「価格」という情報項目が、「値段がもう少し安ければ買いたい」という文章に含まれていることを示す）。これらのテキストマイニング結果にマージ処理を行うことにより、図１２に示すようなマージ情報とすることができる。
【００２２】
以上のように、アンケートデータ中のテキストデータも抽出することにより、さらに、情報分析の効果を高くすることができる。
【００２３】
次に、本発明の第１実施形態の別の変形例について説明する。
【００２４】
当変形例の構成は、第１実施形態と同様であり、収集情報記憶手段２に記憶されている収集情報として百貨店等の会員情報を用いるものである。例えば、収集情報としては、図１３に示すように、会員名や住所、年齢の他に商品の購入年月日、購入した商品の点数、購入額等が記載されている。このような収集情報に第１実施形態と同様の地理条件情報を適用してマージ処理を行ったものが図１４である。
【００２５】
情報分析装置１の制御手段８が備える情報分析部８ｅは、マージ処理によって得られたマージ情報を元にして、情報分析処理を行う。なお、この分析処理は、第１実施形態と同様に、２通りの方法が考えられる。
【００２６】
まず、第１の方法では、図１５に示すように、情報分析装置１の制御手段８が備える情報分析部８ｅは、ステップＳ３０で、購入傾向分析処理を行う。この購入傾向分析処理は、例えば、ある商品に対する購入頻度、購入額等が高い人だけを抽出する等である。情報分析部８ｅは、ステップＳ３１で、立地環境分析処理を行う。この立地環境分析処理は、第１実施形態と同様に、ステップＳ３０で抽出された人の住所の共通項を抽出する。情報分析部８ｅは、ステップＳ３２で、さらに分析を行うか否かを判別し、行わない場合は、上述した分析結果を情報分析装置１の記憶手段６が備える分析結果情報記憶部６ｄに記憶して終了する。一方、情報分析部８ｅは、ステップＳ３２で、さらに分析を行うと判別した場合は、ステップＳ３３で、第１実施形態と同様に、同一立地環境内購入傾向分析処理を行う。そして、同一立地環境内購入傾向分析処理の分析結果を分析結果情報記憶部６ｄに記憶して終了する。
【００２７】
次に、第２の方法では、図１６に示すように、情報分析装置１の制御手段８が備える情報分析部８ｅは、ステップＳ４０で、立地環境分析処理を行う。この立地環境分析処理は、例えば、商品の購入者の立地環境ごとにグルーピングする。情報分析部８ｅは、ステップＳ４１で、購入傾向分析処理を行う。この購入傾向分析処理は、ステップＳ４０で抽出された人の購入傾向を分析する。情報分析部８ｅは、ステップＳ４２で、さらに分析を行うか否かを判別し、行わない場合は、上述した分析結果を情報分析装置１の記憶手段６が備える分析結果情報記憶部６ｄに記憶して終了する。一方、情報分析部８ｅは、ステップＳ４２で、さらに分析を行うと判別した場合は、ステップＳ４３で、同一購入傾向内立地環境分析処理を行う。この同一購入傾向内立地環境分析処理は、ステップＳ４１で分析された購入傾向である同一の購入傾向を持つ人に対して共通の立地環境を分析する。そして、同一立地環境内購入傾向分析処理の分析結果を分析結果情報記憶部６ｄに記憶して終了する。
【００２８】
以上の構成より、第１の実施形態で収集情報として利用したアンケートデータの他にも会員情報等を収集情報として利用することができ、様々なデータの分析を行うことができる。
【００２９】
次に、本発明の第１実施形態のさらに別の変形例について説明する。
【００３０】
当変形例の構成は、第１実施形態と同様であり、収集情報記憶手段２に記憶されている収集情報として営業日報の情報を用いるものである。例えば、収集情報として営業日報の情報には、図１７に示すように、報告者名や店舗名、活動内容等が記載されている。この中で、活動内容については前述したテキストマインングを行う（図１０の販促活動情報を参照）。例えば、図１８に示すように、活動内容である「商品Ａにα社グッズをつけたら売れた」という内容は、商品Ａ（キーワード：商品Ａ）、好評（キーワード：売れた）、景品（キーワード：グッズ）が１として分析され、また、「商品Ｂは人気があり在庫薄である」という内容は、商品Ｂ（キーワード：商品Ｂ）、好評＆不評（キーワード：在庫薄）、在庫（キーワード：在庫）が１として分析されている。
【００３１】
これらのテキストマイニング結果に営業日報情報と第１実施形態と同様の地理条件情報とを適用してマージ処理を行うことにより、図１９に示すようなマージ情報とすることができる。
【００３２】
情報分析装置１の制御手段８が備える情報分析部８ｅは、マージ処理によって得られたマージ情報を元にして、情報分析処理を行う。なお、この分析処理は、第１実施形態と同様に、２通りの方法が考えられる。
【００３３】
まず、第１の方法では、図２０に示すように、情報分析装置１の制御手段８が備える情報分析部８ｅは、ステップＳ５０で、傾向分析処理を行う。この傾向分析処理は、例えば、営業活動の内容（対象商品、行動内容、結果）を分類する等である。情報分析部８ｅは、ステップＳ５１で、立地環境分析処理を行う。この立地環境分析処理は、ステップＳ５０で抽出された人（同じ行動を起こし同じ結果になった、あるいは同じ行動だが違う結果になった等）の住所等の立地環境の共通項を抽出する。情報分析部８ｅは、ステップＳ５２で、さらに分析を行うか否かを判別し、行わない場合は、上述した分析結果を情報分析装置１の記憶手段６が備える分析結果情報記憶部６ｄに記憶して終了する。一方、情報分析部８ｅは、ステップＳ５２で、さらに分析を行うと判別した場合は、ステップＳ５３で、第１実施形態と同様に、同一立地環境内傾向分析処理を行う。この同一立地環境内傾向分析処理は、同一立地環境に該当する店舗の日報を抽出し、営業活動傾向の分析を行う、等である。そして、同一立地環境内傾向分析処理の分析結果を分析結果情報記憶部６ｄに記憶して終了する。
【００３４】
次に、第２の方法では、図２１に示すように、情報分析装置１の制御手段８が備える情報分析部８ｅは、ステップＳ６０で、立地環境分析処理を行う。この立地環境分析処理は、例えば、営業マンが同じ行動を起こし同じ結果になった、あるいは同じ行動だが違う結果になった等、分析データごとにグルーピングを行う。情報分析部８ｅは、ステップＳ６１で、傾向分析処理を行う。この傾向分析処理は、ステップＳ６０で抽出された人の傾向を分析する。例えば、営業活動の内容（対象商品、行動内容、結果）を分類する等である。情報分析部８ｅは、ステップＳ６２で、さらに分析を行うか否かを判別し、行わない場合は、上述した分析結果を情報分析装置１の記憶手段６が備える分析結果情報記憶部６ｄに記憶して終了する。一方、情報分析部８ｅは、ステップＳ６２で、さらに分析を行うと判別した場合は、ステップＳ６３で、同一傾向内立地環境分析処理を行う。この同一傾向内立地環境分析処理は、ステップＳ６１で分析された傾向である同一の傾向を持つ人に対して共通の立地環境を分析する。そして、同一立地環境内傾向分析処理の分析結果を分析結果情報記憶部６ｄに記憶して終了する。
【００３５】
以上の構成より、第１の実施形態で収集情報として利用したアンケートデータの他にも営業日報情報等を収集情報として利用することができ、様々なデータの分析を行うことができる。
【００３６】
また、各種統計資料を蓄積情報として利用すれば、アンケートに含まれる回答者の年齢あるいは家族構成情報等から、平均的な年収や可処分所得額あるいは家計の収支パターン等をリンクさせることが出来、直接回答者から収集しにくい情報を補った分析が可能となる。例えば百貨店の会員管理では、会員の住所から立地環境条件をリンクさせることで、駅から徒歩で帰れる圏内で近くに公園がある地域の人が良く買っている、複数の主要道路で囲まれおり小規模の工場が複数ある地域にすんでいる人には売れないといった分析が可能となる。
【００３７】
また、上述した実施形態に説明した装置は、記憶媒体に記憶したプログラムをコンピュータに読み込ませることで実現させることができる。
【００３８】
ここで本発明における記憶媒体としては、磁気ディスク、フロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリ等、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よい。
【００３９】
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よい。
【００４０】
さらに、本発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【００４１】
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、媒体構成は何らの構成であってもよい。
【００４２】
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よい。
【００４３】
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。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報分析装置を適用した情報分析システムを示した模式図。
【図２】本発明の一実施形態に係る情報分析装置を示した模式図。
【図３】本発明の一実施形態に係る情報分析装置を適用した情報分析システムの動作を示すフローチャート。
【図４】本発明の一実施形態に係る情報分析装置で用いるアンケートデータの一例を示した模式図。
【図５】本発明の一実施形態に係る情報分析装置で用いる地理条件情報の一例を示した模式図。
【図６】本発明の一実施形態に係る情報分析装置で用いるマージ情報の一例を示した模式図。
【図７】本発明の一実施形態に係る情報分析装置が行う分析処理を示したフローチャート。
【図８】本発明の一実施形態に係る情報分析装置が行う分析処理を示したフローチャート。
【図９】本発明の実施形態の変形例に係る情報分析装置を適用した情報分析システムを示した模式図。
【図１０】本発明の実施形態の変形例に係る情報分析装置が行うテキストマイニング処理で用いられるテキスト解析の一例を示した模式図。
【図１１】本発明の実施形態の変形例に係るテキストマイニング結果の一例を示した模式図。
【図１２】本発明の実施形態の変形例に係るマージ情報の一例を示した模式図。
【図１３】本発明の実施形態の変形例に係る会員情報の一例を示した模式図。
【図１４】本発明の実施形態の変形例に係るマージ情報の一例を示した模式図。
【図１５】本発明の一実施形態に係る情報分析装置が行う分析処理を示したフローチャート。
【図１６】本発明の一実施形態に係る情報分析装置が行う分析処理を示したフローチャート。
【図１７】本発明の実施形態の変形例に係る営業日報情報の一例を示した模式図。
【図１８】本発明の実施形態の変形例に係るテキストマイニング結果の一例を示した模式図。
【図１９】本発明の実施形態の変形例に係るマージ情報の一例を示した模式図。
【図２０】本発明の一実施形態に係る情報分析装置が行う分析処理を示したフローチャート。
【図２１】本発明の一実施形態に係る情報分析装置が行う分析処理を示したフローチャート。
【符号の説明】
【００４５】
１…情報分析装置、２…収集情報記憶手段、３…蓄積情報記憶手段、４…表示手段、６…記憶手段、６ｂ…抽出情報記憶部、６ｃ…マージ情報記憶部、６ｄ…分析結果情報記憶部、８…制御手段、８ｃ…情報抽出部、８ｄ…情報マージ部、８ｅ…情報分析部、８ｆ…テキスト分析抽出部
【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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