(57)【要約】【課題】  少数意見を持つアンケート回答者の回答の矛盾性をチェックする。【解決手段】  本発明においては、複雑な消費者の購買行動心理に基づいた購買行動の分析を行うための、消費者プロファイル情報、消費者クラスタ情報、ライフスタイルアンケート情報、製品選好情報に基づいたネットワーク型消費者行動モデルを提案し、このモデルを用いて、各アンケート回答者に対して各アンケート質問における回答の確信度を算出することにより、実際のアンケート回答結果と比較して回答や回答者の有効性を推定する装置である。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
アンケート質問に対するアンケート回答を入力するアンケート回答入力手段と、
ベイジアンネットによる確率推論手法を、複数の確率変数とこの確率変数間の因果関係を定義したモデルを用いて、前記アンケート回答の確信度を算出する確信度算出手段とを備えたことを特徴とするアンケート評価装置。
【請求項２】
更に、前記確信度に基づきアンケート回答者が回答したと推定されるアンケート回答と、実際のアンケート回答とを比較することによりアンケート回答の有効性を推定する有効性推定手段と、
前記推定した結果に応じて、アンケート回答が矛盾しておりアンケート回答に信頼性がないアンケート回答者であることを特定する特定手段とを備えたことを特徴とする請求項１記載のアンケート評価装置。
【請求項３】
更に、前記確信度に基づきアンケート回答者が回答したと推定されるアンケート回答と、実際のアンケート回答とを比較することによりアンケート回答の有効性を推定する有効性推定手段と、
前記推定した結果に応じて、アンケート質問が矛盾しており妥当なアンケート質問でないことを特定する特定手段とを備えたことを特徴とする請求項１記載のアンケート評価装置。
【請求項４】
前記有効性推定手段は、
ある閾値以上の確信度をもつアンケート回答を正しいアンケート回答、閾値以下の確信度のアンケート回答を矛盾しているアンケート回答であると推定することを特徴とする請求項２または３記載のアンケート評価装置。
【請求項５】
前記特定手段は、
所定の数または比率の回答が矛盾している回答であると判定した回答者を、回答に信頼性がないと回答者であることを特定することを特徴とする請求項２または４記載のアンケート評価装置。
【請求項６】
前記特定手段は、
所定の数または比率の回答者が矛盾している回答を、妥当な質問でないことを特定することを特徴とする請求項３または４記載のアンケート評価装置。
【請求項７】
前記アンケートは、消費者行動分析のためのアンケートであり、
前記モデルは、消費者が購買に至る過程において、消費者層、アンケート質問、製品選好情報とこれらの間の因果関係をネットワーク型に記述した消費者行動モデルであることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載のアンケート評価装置。
【請求項８】
前記アンケートは、消費者行動分析のためのアンケートであり、
前記モデルは、消費者が購買に至る過程において、消費者層、アンケート質問、製品選好情報、消費者のプロファイル情報とこれらの間の因果関係をネットワーク型に記述した消費者行動モデルであり、
この消費者行動モデルは、消費者のプロファイル情報から消費者クラスタ層に対して因果関係が存在し、消費者クラスタ情報からライフスタイルアンケート情報と製品選好情報に対して因果関係が存在することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載のアンケート評価装置。
【請求項９】
アンケート回答入力手段により、アンケート質問に対するアンケート回答を入力し、
確信度算出手段により、ベイジアンネットによる確率推論手法を、複数の確率変数とこの確率変数間の因果関係を定義したモデルを用いて、前記アンケート回答の確信度を算出することを特徴とするアンケート評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、様々な分野で実施されているアンケート調査（紙、電子媒体など）に対して、アンケート回答の分析のためのデータの前処理を行うアンケート評価装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
消費者生活動向調査のためのアンケート回答の分析には様々な手法が存在する。消費者の特徴を知るには、製品の選好情報と消費者プロファイル情報に対して決定木を適用し、製品利用者とそうでない消費者との分類規則を獲得する方法が一般によく知られている。また、ライフスタイルアンケート情報に対して因子分析や数量化類を適用すれば、似たような価値観を持つ消費者のクラスタが獲得され、ターゲット層の選定に役立てることができる。
【０００３】
消費者の深層心理を探るためのアンケートにおいては、大量の質問項目に対する回答作業が回答者に対して大きな負荷を与えるため、正確な回答を得づらいという問題がある。また、回答者が質問内容によっては心理と異なる回答をすることもあるため、消費者に関する正しい回答を収集できないという問題もある。
【０００４】
この問題に対応するためにアンケート分析の前処理として、人手もしくはコンピュータによる一括処理により、類似した回答者の回答パターンや質問内容に応じた矛盾する回答の組合せパターンなどの明確なロジックに基づき、回答記入漏れや矛盾した回答を補正するデータクリーニングが行われている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００５】
【非特許文献１】後藤秀夫，「市場調査ケーススタディ改訂新版」，株式会社日本マーケティング教育センター，１９９６年.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来のアンケート評価装置における、明確なロジックに基づいた回答の補正方法においては、複数の同一内容の質問に対する回答が異なるような回答者を特定することはできるが、アンケート質問中に複数回登場しない質問に関する回答の矛盾を補正することができないという問題があった。
【０００７】
また、回答者の回答パターンを仮定して適用することも考えられるが、パターンにあてはまらない少数の回答者の回答を排除する可能性があるという問題があった。
この発明は、アンケート評価におけるアンケート質問及び回答を評価するアンケート評価装置および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】
【０００８】
上記の目的を達成するために、この発明においては、アンケート質問に対するアンケート回答を入力するアンケート回答入力手段と、ベイジアンネットによる確率推論手法を、複数の確率変数とこの確率変数間の因果関係を定義したモデルを用いて、前記アンケート回答の確信度を算出する確信度算出手段とを備えたことを特徴とするアンケート評価装置を提供する。
【０００９】
また、アンケート回答入力手段により、アンケート質問に対するアンケート回答を入力し、確信度算出手段により、ベイジアンネットによる確率推論手法を、複数の確率変数とこの確率変数間の因果関係を定義したモデルを用いて、前記アンケート回答の確信度を算出することを特徴とするアンケート評価方法を提供する。
【００１０】
さらに本発明では、このモデルを用いて各アンケート回答者に対してライフスタイルに関する確信度を算出し、実際のアンケート回答結果と比較して異なる回答の確信度が高い場合には矛盾する回答とし、矛盾する回答数が一定割合以上の回答者を矛盾回答者、また、そうした回答者が一定割合以上の回答である質問を矛盾質問項目として選定する手段を用いる。
【００１１】
本発明においては、商品企画担当者の経験や勘とそれを裏付けるためのデータを統合して扱うことが可能になる。この結果、アンケート回答による疲労などによりアンケート回答結果が本人の意思を反映していない、もしくは内容的に回答しづらい質問のためアンケートで事実が語られない場合には、提案内容により、矛盾する回答者や矛盾する回答者の多い質問を特定しアンケートを評価することができるので、分析に利用するデータの前処理としても利用できるとともに、商品企画担当者のアンケート作成を支援することが可能である。
【発明の効果】
【００１２】
この発明によれば、少数意見を持つアンケート回答者の回答の矛盾性をチェックすることができ、あらゆる内容のアンケートの評価が可能である。これにより、アンケート回答の分析のためのデータの前処理としても利用できるとともに、アンケート作成者を支援することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
本発明は、ネットワーク型消費者行動モデルを構築し、このモデルを用いて各アンケート回答者に対して各アンケート質問における回答の確信度を算出することにより、アンケートの回答を推定した結果と、実際のアンケートの回答結果とを比較し、アンケートの回答の矛盾を推定したり、回答に信頼性がない回答者を推定したり、アンケートの質問が妥当でない質問を推定する装置である。
【００１４】
本実施形態では、消費者動向調査アンケートの内容を対象データにしている。しかし、対象データはこれに限定されず、広くアンケート調査データが対象デートなる。
【００１５】
また、本発明の効果は，本発明におけるもののみならず，広くアンケート評価装置においても発揮されることを明言しておく。
図１は、本発明の実施形態に係るアンケート評価装置の構成を示す機能ブロック図である。これら機能は例えば後述するコンピュータによって実現される。
図１において、アンケート評価装置１００は、モデル構造提案部１０１、構造データ記憶部１０２、因果関係データ記憶部１０３、確信度演算部１０４、矛盾判定部１０５、アンケート回答データ記憶部１０６、記憶装置１０７、結果評価部１０８、結果表示部１０９から構成されている。
【００１６】
モデル構造提案部１０１は、定義された消費行動モデルに基づく消費行動モデル情報を構造データ記憶部１０２および因果関係データ記憶部１０３に記憶する。
確信度演算部１０４は、アンケートの回答結果を分析することにより、各アンケート質問における回答の確信度を算出する。
矛盾判定部１０５は、実際のアンケート回答結果に対して、確信度演算部１０４で得られた確信度を参照して矛盾しているか否かを判定する。
アンケート回答データ記憶部１０６は、アンケートの回答データを記憶する。
記憶装置１０７は、確信度演算部１０４で得られた確信度を記憶する。
結果評価部１０８は、アンケート回答者、アンケート質問の評価を行う。
結果表示部１０９は、結果評価部１０８が評価した結果を表示する。
次に、図２を用いて本発明の実施形態に係るアンケート評価装置の動作について詳細に説明する。
図２は、本発明の実施形態に係るアンケート評価装置の動作を説明するためのフローチャートである。
本実施形態で用いる消費者行動モデルは、消費者のプロファイル情報、消費者クラスタ情報、ライフスタイルアンケート情報、製品選好情報とそれらの因果関係をネットワーク型に記述した消費者行動モデルであり、消費者のプロファイル情報から消費者クラスタ情報に対して因果関係が存在し、消費者クラスタ情報からライフスタイルアンケート情報と製品選好情報に対して因果関係が存在することを特徴としている。この消費者行動モデルの構造条件は、モデル設計者である、例えば商品企画担当者が決め、本実施形態では一例として図４に示すような消費行動モデルが予め定義されている。
【００１７】
モデル構造提案部１０１は、モデル設計者により定義された消費者行動モデルの構造条件から、構造データ１０２および因果関係データ１０３から構成される消費行動モデル情報を作成し、記憶媒体等に記憶される（ステップＳ２０１）。例えば、図４に示す消費者行動モデルから、図５に示す消費行動モデル情報が作成される。なお、図４に示す消費者行動モデルは一例であり、このモデルに限定されるものではない。
【００１８】
図５に示すような消費行動モデル情報が、消費行動モデル情報を記録した記録媒体から確信度演算部１０４に入力される。この入力は、キーボード入力、ネットワークによるオンライン入力、情報伝達の媒体である磁気テープから読み取る等の形で入力される。
【００１９】
図５は、図４に示す消費行動モデルのネットワークにおけるノードとして表示されている、ノード間の因果関係をネットワーク型に記述した消費者行動モデルである。
【００２０】
図５で省略されることなく記述されている消費者行動モデルは、（１）消費者プロファイル情報として性別４０１，（２）消費者プロファイル情報としてライフスタイル感度別クラスタ４０２，（３）ライフスタイルアンケート情報として「かっこよいと思われたい」の質問項目４０３，（４）消費者選好情報として製品Ｂの購入状況４０４に対応している。
【００２１】
なお、先に述べた消費行動モデル情報の作成にあたっては、モデル設計者自身が消費者行動モデルの構造条件から上記導入に応じて作成し、キーボード等により入力してメモリ等の記憶媒体に記憶させても良いし、消費者行動モデルの構造条件および上記導入に応じて自動的に作成するようにしても良い。
【００２２】
図５において、<Network>で囲まれた記述は、gender，lifestyle，coolSense，haveＢ，・・・という名前のノードが存在しており、ルートノードの名前はgender，・・・であることを示している。図４の例では、性別および年齢がルートノードとなる。
【００２３】
そして図５の最初の<Node>で囲まれた部分は、上記（１）の性別４０１に相当しており、
「Name: gender」は、ノード名がgenderであることを示し、
「Value: 1, 2」は、このノードの値(Value)としては「１」（例えば男性）または「２」（例えば女性）の値をとることを示し、
「parent:」は、このノードの親ノードは存在していないことを示し、
「Child: lifeftyle，・・・」は、このノードの子ノードとしてlifestyle，・・・が存在していることを示している（図４の例では、「ライフスタイル４０１」(lifeftyle)の他、「ＰＣ習熟度別クラスタ」，「積極性・外向性クラスタ」の２つを合わせた、計３つのノードが記載されている）。
【００２４】
また、破線部は因果関係を示しており、
「CPTNum: 1」は、定義する因果関係の行列の行数を示し、
「CPT0: 0.5, 0.5, 2」は、ノードの値「男性」の生起確率0.5とノードの値「女性」の生起確率0.5、そして、両方の生起確率に掛けて整数となる値、例えば「2」を定義した例を示す。
【００２５】
また、図５の２番目の<Node>で囲まれた部分は上記（２）のライフスタイル感度別クラスタ４０２に相当しており、
「Name: lifestyle」は、ノード名がlifestyleであることを示し、
「Value: H, M, L」は、このノードの値(Value)としては「Ｈ」（例えば感度が高い），「Ｍ」（例えば感度が中位）または「Ｌ」（例えば感度が低い）の値をとることを示し、
「parent: gender」は、このノードの親ノード名はgenderであることを示し、
「Child: haveＢ，coolSense，・・・」は、このノードの子ノードとしてhaveＢ，coolSense，・・・が存在していることを示している（図４の例では、「製品Ｂ購入」(haveＢ)，「かっこよいと思われたい」４０３(coolSense)の他に、「高くても購入する」，「人気商品を購入する」の２つを合わせた、計４つのノードが記載されている）。
【００２６】
また、破線部は因果関係を示しており、
「CPTNum: 2」は、定義する因果関係の行列の行数を示し、
「CPT0: 0.1, 0.2, 0.7, 10」は、ノードの親の値「男性」でノードの値「感度が高い」人の生起確率0.1とノードの親の値「男性」でノードの値「感度が中位」人の生起確率0.2とノードの親の値「男性」でノードの値「感度が低い」人の生起確率0.7、そして、すべての生起確率に掛けて整数となる値、例えば「10」を定義した例を示し、
「CPT1: 0.4, 0.5, 0.1, 10」は、ノードの親の値「女性」でノードの値「感度が高い」人の生起確率0.4とノードの親の値「女性」でノードの値「感度が中位」人の生起確率0.5とノードの親の値「女性」でノードの値「感度が低い」人の生起確率0.1、そして、すべての生起確率に掛けて整数となる値、例えば「10」を定義した例を示す。
【００２７】
また、図５の３番目の<Node>で囲まれた部分は、上記（３）の「かっこよいと思われたい」の質問項目４０３に相当しており、
「Name: coolSense」は、ノード名がcoolSenseであることを示し、
「Value: 0, 1」は、このノードの値(Value)としては「０」（例えばかっこよいと思われたくない）または「１」（例えばかっこよいと思われたい）の値をとることを示し、
「parent: lifestyle」は、このノードの親ノード名はlifestyleであることを示し、
「Child:」は、このノードの子ノードは存在していないことを示している。
【００２８】
また、破線部は因果関係を示しており、
「CPTNum: 3」は、定義する因果関係の行列の行数を示し、
「CPT0: 0.8, 0.2, 5」は、ノードの親の値「感度が高い」人のうちノードの値「かっこよいと思われたくない」人の生起確率0.8とノードの親の値「感度が高い」の人のうちノードの値「かっこよいと思われたい」人の生起確率0.2、そして、すべての生起確率に掛けて整数となる値、例えば「10」を定義した例を示し、
「CPT1: 0.3, 0.7, 5」は、ノードの親の値「感度が中位」の人のうちノードの値「かっこよいと思われたくない」人の生起確率0.3とノードの親の値「感度が中位」の人のうちノードの値「かっこよいと思われたい」人の生起確率0.7、そして、すべての生起確率に掛けて整数となる値、例えば「10」を定義した例を示し、
「CPT2: 0.5, 0.5, 5」は、ノードの親の値「感度が低い」人のうちノードの値「かっこよいと思われたくない」人の生起確率0.5とノードの親の値「感度が低い」の人のうちノードの値「かっこよいと思われたい」人の生起確率0.5、そして、すべての生起確率に掛けて整数となる値、例えば「10」を定義した例を示す。
【００２９】
また、図５の４番目の<Node>で囲まれた部分は、上記（４）の製品Ｂの購入状況４０４に相当し、
「Name: haveＢ」は、ノード名がhaveＢであることを示し、
「Value: 0, 1」は、このノードの値(Value)としては「０」（例えば購入していない）または「１」（例えば購入している）の値をとることを示し、
「parent: lifestyle,・・・」は、このノードの親ノード名はlifestyle，・・・であることを示し（図４の例では、「ライフスタイル４０１」(lifeftyle)の他、「ＰＣ習熟度別クラスタ」，「積極性・外向性クラスタ」の２つを合わせた、計３つのノードが記載されている）、
「Child:」は、このノードの子ノードは存在していないことを示している。
【００３０】
また、破線部は因果関係を示しており、
「CPTNum: 3」は、定義する因果関係の行列の行数を示し、
「CPT0: 0.9, 0.1, 10」は、ノードの親の値「感度が高い」人のうちノードの値「購入していない」人の生起確率0.9とノードの親の値「感度が高い」の人のうちノードの値「購入している」人の生起確率0.1、そして、すべての生起確率に掛けて整数となる値、例えば「10」を定義した例を示し、
「CPT1: 0.9, 0.1, 10」は、ノードの親の値「感度が中位」の人のうちノードの値「購入していない」人の生起確率0.9とノードの親の値「感度が中位」の人のうちノードの値「購入している」人の生起確率0.1、そして、すべての生起確率に掛けて整数となる値、例えば「10」を定義した例を示し、
「CPT2: 0.9, 0.1, 10」は、ノードの親の値「感度が低い」人のうちノードの値「購入していない」人の生起確率0.9とノードの親の値「感度が低い」の人のうちノードの値「購入している」人の生起確率0.1、そして、すべての生起確率に掛けて整数となる値、例えば「10」を定義した例を示す。
【００３１】
以降、図４の他のノードに関しても同様にして記述された消費行動モデル情報が存在している（図５では記載を省略している）。
なお、図５の情報は、図４に示した消費者行動モデルを計算機が読取可能な形で表現したものであり、モデルの構造を的確に表現できる方法であればこのフォーマットに限定されるものではない。
【００３２】
図２に戻って動作の続きを説明する。
確信度演算部１０４は、入力された消費行動モデル情報に基づいて、ベイジアンネットによる確率推論手法を消費者行動モデルに適用して各アンケート回答者に対して各アンケート質問における回答の確信度を算出する（ステップＳ２０２〜Ｓ２０５）。
【００３３】
はじめに、確信度演算部１０４は、ある回答者を選定し（ステップＳ２０２）、確信度を計算する回答に対する質問を一つ選定する（ステップＳ２０３）。そしてこの質問に対する回答の確信度を、他の質問に対する回答を回答者の特徴と見なして（ステップＳ２０４）、条件付確率を算出ことにより求める。
【００３４】
例えば図３（ａ）に示すアンケートに対する回答の例として図３（ｂ）に示す回答が得られた場合には、「アンケート回答者ＩＤ＝１」である回答者は「商品購買時に人気商品を購入し、値段が高くても商品を購入し、人からかっこよいと思われたい２０歳代の女性」であると回答していることが分かる。この図３（ｂ）の例を用いれば「回答者ＩＤ＝１」である回答者を選定し、「高くても商品を購入するかどうか」という質問に対する回答「はい、いいえ」の確信度を計算する場合を考える。この場合には、回答者に関する他の質問の回答、すなわち「商品購買時に人気商品を購入し、人からかっこよいと思われたい２０歳代の女性」を条件として（ステップＳ２０４）「高くても商品を購入するかどうか」という質問に対する回答の条件付確率
【００３５】
（数１）
ｐ（は  い｜  年齢＝２０歳代；  性別＝女性；  人気商品を購入する＝はい；  かっこよいと思われたい＝はい）・・・（１）
（数２）
ｐ（いいえ｜  年齢＝２０歳代；  性別＝女性；  人気商品を購入する＝はい；  かっこよいと思われたい＝はい）・・・（２）
を計算し（ステップＳ２０５）、これを回答に対する確信度とする。
【００３６】
このときモデルに適用する確率推論手法には、例えば、Message-Passingアルゴリズム（文献１参照）やlogic sampling法（文献２参照）など様々な手法が存在する。
【００３７】
（文献１）Pearl, J.: Fusion, Propagation, and Structuring in Belief Networks, Artificial Intelligence, Vol.29, (1986).
【００３８】
（文献２）Henrion, M.: Propagation of uncertainty by probabilistic logic sampling in Bayes’ networks, In Proceedings of the 18th Conference on Uncertainty in Artifical Intelligence, J. F. Lemmer & L. N. Kanal (Eds.), (1988).
【００３９】
確信度演算部１０４は、上記確信度計算をある回答者に対して選定する質問を換える（ステップＳ２０３）ことにより全ての質問に対して計算を実施する（ステップＳ２０３〜Ｓ２０５）。さらに、選定する回答者を換える（ステップＳ２０２）ことによりすべての回答者の質問に対する回答の確信度計算を実施する（ステップＳ２０２〜Ｓ２０５）。
【００４０】
矛盾判定部１０５は、実際のアンケート回答結果に対して、確信度演算部１０４で得られた確信度を参照して矛盾しているか否かを判定する（ステップＳ２０６〜Ｓ２０８）。この判定の方法は、例えば、ある閾値以上の確信度をもつ回答を正しい回答（ステップＳ２０８）と判定し、以下の確信度をもつ回答を矛盾する回答と判定（ステップＳ２０７）しても良いし、他の判定方法を導入してもかまわない。確信度演算部１０４の説明のところで用いた例で説明すると、式（１）で求めた確信度ｐ＝０．７，式（２）で求めた確信度ｐ＝０．３と算出されたと仮定する。このとき、ある閾値を０．６に設定していた場合、実際の上記アンケート回答者の回答が「はい」ならば確信度が０．７で閾値を越えるので正しい回答と判定され、反対に「いいえ」ならば確信度が０．３で閾値を越えないので矛盾する回答であると判定される。
【００４１】
結果評価部１０８は、矛盾判定部１０５で判定された各回答の判定結果を集計し、アンケート回答者、アンケート質問の評価を行う。まず、アンケートの全質問中、前記矛盾判定部１０５において矛盾している回答と判定された回答の数（または率）が、ある閾値を越えた回答者を回答に信頼性がない回答者と判定し、この信頼性がない回答者を結果表示部１０９へ出力する（ステップＳ２０９）。次に、アンケートの各質問に対する全回答のうち、前記矛盾判定部１０５において矛盾している回答と判定された回答の数（または率）が、ある閾値を越えた場合にはアンケートの質問が妥当でない質問と判定し、この妥当でない質問を結果表示部１０９へ出力する（ステップステップＳ２１０）。
【００４２】
本発明のアンケート評価装置は、ワークステーション（ＷＳ）やパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等のコンピュータで動作させるプログラムとして実現することができる。
【００４３】
図６は本発明のアンケート評価装置において用いるコンピュータの図である。このコンピュータは、プログラムを実行する中央演算装置６０１と、プログラムやプログラムが処理中のデータを格納するメモリ６０２と、プログラム、検索対象のデータ及びＯＳ（Operating System）を格納しておく磁気ディスクドライブ６０３と、光ディスクにプログラムやデータを読み書きする光ディスクドライブ６０４とを備える。
【００４４】
さらに、ディスプレイ等に画面を表示させるためのインターフェースである画像出力部６０５と、キーボード・マウス・タッチパネル等からの入力を受ける入力受付部６０６と、外部機器との出入力インターフェース（例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）、音声出力端子等）である出入力部６０７とを備える。また、ＬＣＤ、ＣＲＴ、プロジェクタ等の表示装置６０８と、キーボードやマウス等の入力装置６０９と、メモリカードリーダ・スピーカー等の外部機器６１０とを備える。
【００４５】
中央演算装置６０１は、磁気ディスクドライブ６０３からプログラムを読み出してメモリ６０２に記憶させた後にプログラムを実行することにより図１に示す各機能を実現する。プログラム実行中に、磁気ディスクドライブ６０３から検索対象データの一部或いは全部を読み出してメモリ６０２に記憶させておいても良い。
【００４６】
基本的な動作は、入力装置６０９を介して利用者からの検索要求を受け、検索要求に応じて磁気ディスクドライブ６０３やメモリ６０２に記憶させた検索対象データを検索する。そして、表示装置６０８に検索結果を表示させる。
【００４７】
検索結果は表示装置６０８に表示させるだけでなく、例えば外部機器６１０としてスピーカーを接続しておいて音声で利用者に提示しても良い。あるいは、外部機器６１０としてプリンタを接続しておいて、印刷物として提示しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明のアンケート評価装置の構成を説明するためのブロック図。
【図２】本発明のアンケート評価装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図３】（ａ）本発明のアンケートの例、（ｂ）アンケートの例に対する回答の例を示す図。
【図４】入力情報となる、消費者行動モデルの例である。
【図５】アンケート評価装置への入力情報の例である。
【図６】本発明のアンケート評価装置を実現するコンピュータの構成を説明するためのブロック図。
【符号の説明】
【００４９】
１０１…モデル構造提案部、１０２…構造データ記憶部、１０３…因果関係データ記憶部、１０４…確信度演算部、１０５…矛盾判定部、１０６…アンケート回答データ記憶部、１０７…記憶装置、１０８…結果評価部、１０９…結果表示部。
【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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