(57)【要約】   【課題】  ライフスタイルに合わせた商品企画や広告宣伝活動を支援するためにアンケートを分類する。  【解決手段】  分類ルール作成部２６は、アンケートの回答に含まれる質問項目に基づき、質問項目に相当する説明変数の値から、分析軸となる説明変数を選択する分析軸選択手段と、分析軸ごとに、質問項目の重み付けを表す説明変数の係数を算出し、説明変数の係数を第１の分類ルールとして分類ルールＤＢ１８に記憶する第１の分類ルール記憶手段と、第１の分類ルールに従って、質問項目の値に基づき、クラスター分析により、アンケートの回答者が属する分類を決定する分類決定手段と、分類に属するすべての回答者の分析軸に対する重心を算出する重心算出手段と、分類ごとの各分析軸に対する重心を、第２の分類ルールとして分類ルールＤＢ１８に記憶する第２の分類ルール記憶手段と、回答者の属する分類を分類結果ＤＢ２０に記憶する分析結果記憶手段とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶装置に蓄積したアンケートの回答のそれぞれに含まれる質問項目に基づき、当該質問項目に相当する説明変数の値から、分析軸となる説明変数を選択する分析軸選択手段と、
前記分析軸ごとに、質問項目の重み付けを表す説明変数の係数を算出し、当該説明変数の係数を第１の分類ルールとして記憶装置に記憶する第１の分類ルール記憶手段と、
前記第１の分類ルールにしたがって、記憶装置に蓄積したアンケートの回答に含まれる質問項目の値に基づき、クラスター分析により、前記アンケートの回答者のそれぞれが属する分類を決定する分類決定手段と、
前記分類に属するすべての回答者の、前記分析軸に対する重心を算出する重心算出手段と、
前記分類ごとの、各分析軸に対する重心を、第２の分類ルールとして記憶装置に記憶する第２の分類ルール記憶手段と、
前記分類決定手段により決定された回答者の属する分類を、分析結果として前記記憶装置に記憶する分析結果記憶手段とを備えたことを特徴とするアンケート分類システム。
【請求項２】
さらに、質問項目ごとの回答者の値の平均点と、質問項目ごとの、各分類に属する回答者の値の平均点とに基づき、分類ごとの、回答者の値の割合を示すテーブルを生成する回答値割合生成手段を備え、
前記第２の分類ルール記憶手段が、前記回答値の割合に基づき決定された分類の識別子を、前記分類とともに、第２の分類ルールとして前記記憶装置に記憶するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載のアンケート分類システム。
【請求項３】
前記分析軸選択手段が、説明変数のそれぞれの固有値を算出する固有値算出手段を含み、前記算出された固有値が所定の値より大きい説明変数を、分析軸として選択するように構成されたことを特徴とする請求項１または２に記載のアンケート分類システム。
【請求項４】
さらに、前記記憶装置に記憶された第１の分類ルールおよび第２の分類ルールにしたがって、前記質問項目に対する新たなアンケートの回答者のそれぞれ属する分類を決定する第２の分類決定手段を備えたことを特徴とする請求項１ないし３の何れか一項に記載のアンケート分類システム。
【請求項５】
前記第２の分類決定手段が、
前記第１の分類ルールにしたがって、前記アンケートの回答に含まれる質問項目の値について、当該回答の、各分析軸上の位置を算出する位置算出手段と、
前記第２の分類ルールにしたがって、各分析軸上の位置と重心との間の距離を、それぞれ算出する距離算出手段とを含み、
前記算出された距離が最小の分類を、前記アンケートの回答者の分類と決定することを特徴とする請求項４に記載のアンケート分類システム。
【請求項６】
前記アンケートに含まれる質問項目の値が、回答者における衣、食および／または住の行動について回答されたものであることを特徴とする請求項１ないし５の何れか一項に記載のアンケート分類システム。
【請求項７】
記憶装置に蓄積したアンケートの回答のそれぞれに含まれる質問項目に基づき、当該質問項目に相当する説明変数の値から、分析軸となる説明変数を選択する分析軸選択手段、
前記分析軸ごとに、質問項目の重み付けを表す説明変数の係数を算出し、当該説明変数の係数を第１の分類ルールとして記憶装置に記憶する第１の分類ルール記憶手段、
前記第１の分類ルールにしたがって、記憶装置に蓄積したアンケートの回答に含まれる質問項目の値に基づき、クラスター分析により、前記アンケートの回答者のそれぞれが属する分類を決定する分類決定手段、
前記分類に属するすべての回答者の、前記分析軸に対する重心を算出する重心算出手段、
前記分類ごとの、各分析軸に対する重心を、第２の分類ルールとして記憶装置に記憶する第２の分類ルール記憶手段、および、
前記分類決定手段により決定された回答者の属する分類を、分析結果として前記記憶装置に記憶する分析結果記憶手段として、コンピュータを機能させることを特徴とする、コンピュータにより読み取り可能なアンケート分類プログラム。
【請求項８】
さらに、質問項目ごとの回答者の値の平均点と、質問項目ごとの、各分類に属する回答者の値の平均点とに基づき、分類ごとの、回答者の値の割合を示すテーブルを生成する回答値割合生成手段として、前記コンピュータを機能させ、かつ、
前記第２の分類ルール記憶手段として、前記コンピュータを機能させる際に、前記回答値の割合に基づき決定された分類の識別子を、前記分類とともに、第２の分類ルールとして前記記憶装置に記憶するように、前記コンピュータを動作させることを特徴とする請求項７に記載のアンケート分類プログラム。
【請求項９】
前記分析軸選択手段として、前記コンピュータを機能させる際に、説明変数のそれぞれの固有値を算出する固有値算出手段として機能させ、かつ、
前記算出された固有値が所定の値より大きい説明変数を、分析軸として選択するように、前記コンピュータを動作させることを特徴とする請求項７または８に記載のアンケート分類プログラム。
【請求項１０】
さらに、前記記憶装置に記憶された第１の分類ルールおよび第２の分類ルールにしたがって、新たなアンケートの回答者のそれぞれ属する分類を決定する第２の分類決定手段として、前記コンピュータを機能させることを特徴とする請求項７ないし９の何れか一項に記載のアンケート分類プログラム。
【請求項１１】
前記第２の分類決定手段として、前記コンピュータを機能させる際に、
前記第１の分類ルールにしたがって、前記アンケートの回答に含まれる質問項目の値について、当該回答の、各分析軸上の位置を算出する位置算出手段、および、
前記第２の分類ルールにしたがって、各分析軸上の位置と重心との間の距離を、それぞれ算出する距離算出手段として、前記コンピュータを機能させ、かつ、
前記算出された距離が最小の分類を、前記アンケートの回答者の分類と決定するように、前記コンピュータを動作させることを特徴とする請求項１０に記載のアンケート分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客のアンケートを分類するシステムおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業は顧客の年齢、性別、住所などの個人属性情報を顧客データとして保持したり、顧客の購買した商品について、商品名、価格、購買時期などを購買履歴データとして保持したりしている。顧客データと購買履歴データを分析して、商品企画や広告宣伝活動に利用することも行われる。
【０００３】
顧客からの問合せ、要望、苦情などの顧客の声やアンケート結果を分析して商品企画や広告宣伝活動に利用する場合、事前に顧客の声やアンケート結果の分類処理を行っておくと分析が容易になる（たとえば、特許文献１、特許文献２参照）。ただし、分類処理を行うためには、専門知識をもつ経験者(専門家とよぶ)の介入が必要となる。
【特許文献１】特開２００３−７６７０５号公報
【特許文献２】特開２００３−５８７８３号公報
【非特許文献１】田中豊、脇本和昌著、「多変量統計解析法」第８版、現代数学社、1991年6月20日、p.54−98,p.230―244
【非特許文献２】M.R.Anderberg著、西田英郎  監/訳、「クラスター分析とその方法」第２版、内田老鶴圃、1995年12月20日、p.209-227
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した顧客データや購買履歴データを分析しても、年齢、性別に基づく傾向しか把握できず、次にとるべきアクション、たとえば、新たな商品の企画につながらないという場合もある。或いは、分析結果において年齢、性別、住所による傾向の違いを見出せない場合があるという問題点がある。
【０００５】
本発明は、ライフスタイルに合わせた商品企画や広告宣伝活動を支援するために、専門家の知識無しに、アンケートを分類することが可能なアンケート分類システムおよび分類プログラム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】
【０００６】
本発明においては、企業が顧客のライフスタイルに合わせた商品企画や広告宣伝活動を行うための情報を提供することができる。本発明の概略は以下の通りである。
【０００７】
まず、専門家が介在して次の事前処理を行う。
（１）専門家は個人の衣食住の行動についての４択（４者択一）質問形式のライフスタイルアンケート項目を準備する。担当者はアンケートを実施しアンケート結果を回収する。
【０００８】
（２）専門家がアンケート結果をもとにして主成分分析を行い、少数の主成分（以降、軸ともいう）と説明変数の係数を算出する。このとき、本発明によるシステムが専門家の作業を支援する。
【０００９】
（３）軸と説明変数の係数を使用して、専門家がアンケート結果（すなわち回答者）のクラスター分析を行い回答者をグループ化する。このとき、本発明によるシステムが専門家の作業を支援する。それぞれのグループを分類iとよび、分類iの総称をクラスターと呼ぶ。クラスターは、衣に関するライフスタイルの傾向（たとえば、おしゃれ、見栄）、食に関するライフスタイルの傾向（たとえば、グルメ、健康）、住に関するライフスタイルの傾向（たとえば、自然、お屋敷）を示す。
【００１０】
本発明によるシステムは前述の軸と説明変数の係数を分類ルール１（第１の分類ルール）として保存し、前述の分類iの重心を分類ルール２（第２の分類ルール）として保存する。
【００１１】
事前処理が完了すれば、担当者が前述のアンケート項目を使用して異なる対象にアンケートを実施して結果を格納すると、本発明によるシステムはアンケート結果を読み込み、分類ルール１、分類ルール２を使用して、アンケート結果が分類iのどれに属するかを決める分類実施処理を行い、分類結果を出力する。この処理はアンケート対象を変えて何度でも繰り返して行うことができる。
【００１２】
この後、担当者は、分類の結果と顧客情報や購買履歴のデータをもとにして、個人属性や購買の情報に加えて、ライフスタイルも考慮した分析を行うことができる。
【００１３】
本出願人は、特許文献１において、顧客の声に含まれる単語の出願回数をもとに分類を行う技術を開示している。しかしながら、これによると登録した単語と一致するデータが少ない或いは無い場合に分類精度が低くなるという問題点を含んでいる。本発明によれば、同一のアンケート項目を利用するので、データは存在し、分類精度の低下を防止することができる。
【００１４】
より詳細には、本発明の目的は、記憶装置に蓄積したアンケートの回答のそれぞれに含まれる質問項目に基づき、当該質問項目に相当する説明変数の値から、分析軸となる説明変数を選択する分析軸選択手段と、前記分析軸ごとに、質問項目の重み付けを表す説明変数の係数を算出し、当該説明変数の係数を第１の分類ルールとして記憶装置に記憶する第１の分類ルール記憶手段と、前記第１の分類ルールにしたがって、記憶装置に蓄積したアンケートの回答に含まれる質問項目の値に基づき、クラスター分析により、前記アンケートの回答者のそれぞれが属する分類を決定する分類決定手段と、前記分類に属するすべての回答者の、前記分析軸に対する重心を算出する重心算出手段と、前記分類ごとの、各分析軸に対する重心を、第２の分類ルールとして記憶装置に記憶する第２の分類ルール記憶手段と、前記分類決定手段により決定された回答者の属する分類を、分析結果として前記記憶装置に記憶する分析結果記憶手段とを備えたことを特徴とするアンケート分類システムにより達成される。
【００１５】
好ましい実施態様においては、さらに、質問項目ごとの回答者の値の平均点と、質問項目ごとの、各分類に属する回答者の値の平均点とに基づき、分類ごとの、回答者の値の割合を示すテーブルを生成する回答値割合生成手段を備え、前記第２の分類ルール記憶手段が、前記回答値の割合に基づき決定された分類の識別子を、前記分類とともに、第２の分類ルールとして前記記憶装置に記憶するように構成されている。
【００１６】
より好ましくは、前記分析軸選択手段が、説明変数のそれぞれの固有値を算出する固有値算出手段を含み、前記算出された固有値が所定の値より大きい説明変数を、分析軸として選択するように構成される。
【００１７】
別の好ましい実施態様においては、さらに、前記記憶装置に記憶された第１の分類ルールおよび第２の分類ルールにしたがって、前記質問項目に対する新たなアンケートの回答者のそれぞれ属する分類を決定する第２の分類決定手段を備える。
【００１８】
前記第２の分類決定手段は、第１の分類ルールにしたがって、前記アンケートの回答に含まれる質問項目の値について、当該回答の、各分析軸上の位置を算出する位置算出手段と、前記第２の分類ルールにしたがって、各分析軸上の位置と重心との間の距離を、それぞれ算出する距離算出手段とを含み、前記算出された距離が最小の分類を、前記アンケートの回答者の分類と決定しても良い。
【００１９】
前記アンケートに含まれる質問項目の値は、回答者における衣、食および／または住の行動について回答されたものであるのが望ましい。
【００２０】
また、本発明の目的は、記憶装置に蓄積したアンケートの回答のそれぞれに含まれる質問項目に基づき、当該質問項目に相当する説明変数の値から、分析軸となる説明変数を選択する分析軸選択手段、前記分析軸ごとに、質問項目の重み付けを表す説明変数の係数を算出し、当該説明変数の係数を第１の分類ルールとして記憶装置に記憶する第１の分類ルール記憶手段、前記第１の分類ルールにしたがって、記憶装置に蓄積したアンケートの回答に含まれる質問項目の値に基づき、クラスター分析により、前記アンケートの回答者のそれぞれが属する分類を決定する分類決定手段、前記分類に属するすべての回答者の、前記分析軸に対する重心を算出する重心算出手段、前記分類ごとの、各分析軸に対する重心を、第２の分類ルールとして記憶装置に記憶する第２の分類ルール記憶手段、および、前記分類決定手段により決定された回答者の属する分類を、分析結果として前記記憶装置に記憶する分析結果記憶手段として、コンピュータを機能させることを特徴とする、コンピュータにより読み取り可能なアンケート分類プログラムによっても達成される。
【００２１】
好ましい実施態様においては、さらに、質問項目ごとの回答者の値の平均点と、質問項目ごとの、各分類に属する回答者の値の平均点とに基づき、分類ごとの、回答者の値の割合を示すテーブルを生成する回答値割合生成手段として、前記コンピュータを機能させ、かつ、前記第２の分類ルール記憶手段として、前記コンピュータを機能させる際に、前記回答値の割合に基づき決定された分類の識別子を、前記分類とともに、第２の分類ルールとして前記記憶装置に記憶するように、前記コンピュータを動作させる。
【００２２】
また、好ましい実施態様においては、前記分析軸選択手段として、前記コンピュータを機能させる際に、説明変数のそれぞれの固有値を算出する固有値算出手段として機能させ、かつ、前記算出された固有値が所定の値より大きい説明変数を、分析軸として選択するように、前記コンピュータを動作させる。
【００２３】
別の好ましい実施態様においては、さらに、前記記憶装置に記憶された第１の分類ルールおよび第２の分類ルールにしたがって、新たなアンケートの回答者のそれぞれ属する分類を決定する第２の分類決定手段として、前記コンピュータを機能させる。
【００２４】
より好ましくは、前記第２の分類決定手段として、前記コンピュータを機能させる際に、前記第１の分類ルールにしたがって、前記アンケートの回答に含まれる質問項目の値について、当該回答の、各分析軸上の位置を算出する位置算出手段、および、前記第２の分類ルールにしたがって、各分析軸上の位置と重心との間の距離を、それぞれ算出する距離算出手段として、前記コンピュータを機能させ、かつ、前記算出された距離が最小の分類を、前記アンケートの回答者の分類と決定するように、前記コンピュータを動作させる。
【発明の効果】
【００２５】
担当者が前述のアンケート項目によるアンケートを行い、その結果を格納すれば、本発明によるシステムが分類ルールを使用して、分類処理を行うため、専門家の介入なしで分類結果を得ることができる。そして分類結果はライフスタイルに合わせた商品企画や広告宣伝活動を行うために有効な情報とすることが可能となる。
【００２６】
つまり、本発明によれば、ライフスタイルに合わせた商品企画や広告宣伝活動を支援するために、専門家の知識無しに、アンケートを分類することが可能なアンケート分類システムおよび分類プログラムを提供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】
【００２７】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施の形態にかかるライフスタイルアンケート分類システム（以下、単に「分類システム」と称する）の構成を示すブロックダイヤグラムである。図１に示すように、分類システム１０は、支援サーバ１２、外部記憶装置に格納されるライフスタイルアンケート項目ＤＢ１４
ライフスタイルアンケート結果ＤＢ１６、分類ルールＤＢ１８、分類結果ＤＢ２０、入力装置２２および表示装置２４を有している。
【００２８】
支援サーバは分類のための処理部として、分類ルール作成部２６および分類実施部２８を有する。支援システムは、スタンドアローンのコンピュータにより構成されることに限定されない。たとえば、支援サーバ、入力装置および表示装置を備えた端末、並びに、ＤＢを備えた外部記憶装置を、電気通信回線で接続してシステムを構築しても良い。
【００２９】
顧客（以下、「顧客」は見込み顧客も含む）に対するアンケートを行う場合、図２に一例を示すような通常のアンケートの質問を使用して行われる。図２の例は、購入する商品が自動車であり、自動車の購入する際に重視する点などについて顧客に問い合わせている。
【００３０】
本実施の形態においては、図２に示すような通常のアンケートの質問に加えて、図３に一例を示す衣食住の行動についての４択質問のライフスタイルアンケート項目(以下、「アンケート項目」ともいう)を使用する。ここで、４択質問とは、回答者が質問に対して、４択（あてはまる、どちらかといえばあてはまる、どちらかといえばあてはまらない、あてはまらない）から１つを選定して回答するものである。
【００３１】
アンケートの質問に顧客の性格や嗜好などを尋ねるものを含めると（たとえば、特許文献２参照）、個人の内面を第三者にのぞき見されると感じるためか、顧客がアンケート実施企業に対する不快感をもったり回答に拒絶反応を示したりすることがある。
【００３２】
図３〜図５は、アンケート項目の例を示す図である。図３〜図５に示すように、本実施の形態においては、食（図３）、衣（図４）および住（図５）の３つの観点で、ユーザのライフスタイルを把握するための質問が含まれる。なお、本実施の形態においては、顧客が不快に感じ、或いは、拒絶反応を起こさないように、アンケート項目に心理特性の把握を意図すると受け取られる質問は含めないようにしている。
【００３３】
たとえば、図３においては、質問No.101「多少値段が高くても、旬の素材を使った料理をよく食べる」、質問No.102「外食に行くときはクーポンや割引券などで店を選ぶことが多い」など、顧客の日ごろの行動を答えればよいものを設定している。以下、質問No.を単に「No.」とも称する。
【００３４】
次に、支援サーバが行う分類処理を説明する。図６は、支援サーバの分類ルール作成部２６において実行される処理の例を示すフローチャートである。
【００３５】
事前に一定数以上の顧客（たとえば１万人）を対象にして前述のアンケート項目を使用したアンケートを実施しておき、担当者が、入力装置２２を操作して、回収したアンケート回答を入力すると、支援サーバ１２は、図７に一例を示すように、顧客番号及び質問に対する回答の数値を持つ形式で、外部記憶装置のライフスタイルアンケート結果ＤＢ１６に、ライフスタイルアンケート結果（以下、「アンケート結果」とも称する。）として格納する。図７において、顧客番号
“NN168705”の回答者は、質問No.101に対して“２”、No.102に対して“1”と回答していることを示している。
【００３６】
本実施の形態においては、一旦設定したアンケート項目について、担当者がアンケートを実施、回収し、結果を支援サーバ１２に入力、格納した際に、後述する分類ルール作成部２６の処理を１回だけ行う。その後は異なる対象に対してであっても同一のアンケート項目を使用して、アンケートを実施、回収し、結果を支援サーバ１２に入力、格納するごとに、後述する分類実施部２８が処理を実行することになる。
【００３７】
分類ルール作成部２６の処理は、専門家が介在する必要がある上に計算量が多く、また試行錯誤による繰返しが必要になることもあり、一般に多くの処理時間を要する。他方、分類実施部２８の処理は、専門家を必要としない自動処理であり処理時間が少なくてすむ（通常、分類ルール作成部の処理に比べて約1/10以下である）。
【００３８】
支援サーバの分類ルール作成部２６および分類実施部２８の処理について、アンケート項目の「食」（図３参照）を例にして、以下に説明する。
〔分類ルール作成部の処理〕
分類ルール作成部が行う処理について、図６のフローチャートに沿って説明する。
【００３９】
［主成分分析（図６のＳ１０）］
主成分分析は、多くの説明変数（本実施の形態では、アンケート項目の質問No.がこれに該当する）の値（本実施の形態では、アンケート結果の回答値がこれに相当する）を、できるだけ情報の損失なしに少数個の指数（主成分＝軸）に圧縮する方法である。主成分分析の具体的な手法は、たとえば、非特許文献１に記載されている。
【００４０】
分類ルール作成部２６は、ライフスタイルアンケート結果ＤＢ１６からアンケート結果（図７参照）を読み込み、主成分分析を行う。図８は、主成分分析により算出された固有値の例を示す図、図９は、説明変数の係数の例を示す図である。固有値は、説明変数が持つ情報量をそれぞれ「1.0」とする場合の、軸が持つ情報量の大きさである。たとえば、図８において、「軸１」の固有値の値「4.791」はアンケート項目のそれぞれの質問の情報量に対して4.791倍の情報量を持つことを表す。固有値が大きい軸ほど情報量が大きいので重要であり、固有値の大きい順に「軸１」、「軸２」、・・・と名前を付ける。
【００４１】
一般に説明変数がｐ個あれば、軸も「軸ｐ」まで求めることができる。しかしながら、主成分分析の目標が説明変数量の圧縮であり、「軸ｐ」まで使用しなくても十分に元の情報を説明でき、一般には、固有値が「１」以上の軸が採用される。本実施の形態においても固有値が「１」以上の軸を採用することとしている。したがって、図８の例においては、「軸１」から「軸５」までが採用される。
【００４２】
説明変数の係数は、質問の重み付けを表したものである。たとえば図９において質問No.101は「軸１」に対して正の重み付け「0.30」があり、回答者がNo.101に大きな値（たとえば「４」）を回答すると「軸１」との正の関係が強まることを示している。またこの質問No.101は「軸２」とは負の関係「-0.18」があるため、回答者がこの質問に大きな値を回答すると「軸２」との関係が弱まることを意味している。
【００４３】
分類ルール作成部２６は、説明変数の係数（図９）を「分類ルール１（第１の分類ルール）」として外部記憶装置の分類ルールＤＢ１８に保存する。
【００４４】
［クラスター分析（図６のＳ２０）］
分類ルール作成部２６は、「分類ルール１」に基づいて、アンケート結果（すなわち、回答者）についてK-means法によるクラスター分析を行い分類を作成する。
【００４５】
クラスター分析は似たようなパターンで回答した回答者が同じグループに属するように自動的にグループ化する方法である。それぞれのグループを「分類i(ここでi=1,2,・・・,n)」とよぶ。K-means法は複数あるクラスター分析の手法の中でよく使用されるものである（たとえば非特許文献２参照）。なお、いくつのグループにするか（つまり、「分類ｎ」における数「ｎ」）については、人が指定する必要があり、分類ルール作成部２６は専門家による指定を受け付けて処理を行う。
【００４６】
分類ルール作成部２６は，回答者が属する分類を決定した後に、「分類ｉ」に属するすべての回答者の重心（以下、「分類の重心」と称する）を計算して、外部記憶装置に記憶する。図１０はすべての分類について、Ｓ２０による演算を実施した結果の例を示し、各分類の重心が各軸のどの位置にあるのかを示している。たとえば、図１０の例においては、「分類１」の重心の「軸１」の位置が「-3.86」、「軸２」の位置が「0.25」・・・と各軸の位置を示している。
【００４７】
［回答値の割合の算出（図６のＳ３０）］
分類ルール作成部２６は、質問No別にアンケート結果の回答値の平均点（ＡＶＴ）を計算する。そして質問No別に分類ｉに属するアンケート結果の回答値の平均点（ＡＶｉ）を計算し、続いて質問No別に分類ｉに属するアンケート結果の回答値の割合を計算する。
【００４８】
回答値の割合  ＝  ＡＶｉ／ＡＶＴ
たとえば、質問No.118「ファーストフード店に行くことが多い」の「分類１」の平均点が「2.50」であり、No.118の全体の平均点が「2.31」であるとNo.118の「分類１」の回答値の割合は「2.50/2.31＝1.08」となる。「分類１」はNo.118に対して全体の平均より８％高い値をつけていることを意味している。
【００４９】
分類ルール作成部２６は、すべての質問No.と分類について回答値の割合を計算して、回答値の割合を示す表や、割合を示すグラフを作成する。図１１は、回答値の割合の表の例を示し、図１２〜図１４は、グラフの例を示す。作成された表やグラフは、専門家が入力装置２２を操作した指定に応じて、表示装置２４の画面上に表示され、或いは、プリンタから印刷される。専門家はこれらの表やグラフをもとに分類ごとの特徴が表れているかどうか分析する。
【００５０】
たとえば、図１２を参照すると、「分類１」について、質問No.118「ファーストフード店に行くことが多い」という質問に対する回答値の割合が高く、No.109「雑誌のグルメ特集など食に関係する記事はこまめにチェックしている」、No.112「値段よりも、食材の産地やブランドがわかる料理を食べることが多い」、No.113「無農薬野菜や無添加の食材を使った料理を食べることが多い」、という質問に対する回答値の割合が低い特徴があることがわかる。このような結果から、専門家は「分類１」に属する回答者は、項目「食」に関する意識が低いと考え「食・無頓着」型と命名することができる。
【００５１】
これに対して、「分類２」については、No.118「ファーストフード店に行くことが多い」、No.102「外食に行くときはクーポンや割引券などで店を選ぶことが多い」という質問に対する回答値の割合が高く、No.107、No.101という質問に対する回答値の割合が低い特徴があることがわかる。専門家は「分類２」に属する回答者は項目「食」に関して価格を重視していると考え、「お得」型と命名することができる。専門家はその他の分類についても調べて命名し、似通った分類は無く、それぞれに固有の特徴があると判断すれば、ＯＫと判定しステップＳ４０へ進む。そうでなければステップＳ１０からＳ３０までを再度実行し、ＯＫとなるまで試行錯誤を繰り返すことになる（Ｓ３５参照）。
【００５２】
項目「衣」、「食」、「住」について、それぞれ分類の数を「６」とした場合に専門家が命名した分類の名称の一例を図１５に示す。なお、名称は、専門家が、その分類の内容を理解しやすいように任意に付せば良い。
【００５３】
［分類の名称の受付、および、分類の重心の保存（図４のＳ４０）］
専門家が各分類に対して付した名称を受け付けると、分類ルール作成部２６は、記憶していた分類の重心(図１０参照)と関連付けて、「分類ルール２（第２の分類ルール）」として、外部記憶装置の分類ルールＤＢ１８に保存する。
【００５４】
項目「食」についての「分類ルール２」の例を図１６に示す。図１６において、「分類１」には「食・無頓着」という名称がつけら、「軸１」における位置は「-3.86」であることが示される。また、顧客のアンケート結果に基づく、当該顧客が属する項目ごとの分類の例を図１７に示す。このような顧客ごとの各項目の分類結果は、外部記憶装置の分類結果ＤＢ２０に記憶される。たとえば、図１７において、顧客番号“NN041023”のアンケート結果に基づく各項目の分類は、項目「衣」については「うぬぼれ」、項目「食」については「健康」、項目「住」については「和風」であることを示している。
【００５５】
〔分類実施部の処理〕
分類ルール作成部が一旦分類ルール１および分類ルール２を外部記憶装置に保存した後は、担当者が前述のアンケート項目を使用して異なる対象にアンケートを実施、回収して、そのデータを、外部記憶装置のアンケート結果ＤＢ２０に格納すると、支援サーバの分類実施部２８は、以下の分類処理を実行する。図１８は、分類実施部２８が実行する処理を示すフローチャートである。
【００５６】
［分類処理（図１８のＳ１１０）］
分類実施部２８は、外部記憶装置の分類ルールＤＢ１８に格納された「分類ルール１」および「分類ルール２」と、ライフスタイルアンケート結果ＤＢ１６中の顧客のアンケート結果とを読み込み、アンケート結果を分類する。
【００５７】
より詳細には、まず、分類実施部２８は、ある１件のアンケート結果（すなわち回答者）が、それぞれに軸について、軸上のどの位置にあるかを、次の(1)式にしたがって算出する（Ｓ１２０）。
【００５８】
回答者の軸ｊの位置  ＝
Σ（軸ｊにおける質問ｋの係数  ×  質問ｋの回答値）  ・・・  (1)
ここで、軸ｊにおける質問ｋの係数は、「分類ルール１（図９参照）」の説明変数の係数の値であり、質問ｋの回答値は、４つの選択肢から選ばれた値（４択の質問に対する回答）であり、Σは質問の数だけ繰り返すことを示す。
【００５９】
分類実施部２８は、全ての軸（本実施の形態においては、図９の「軸１」から「軸５」まで）について、回答者の軸ｊの位置を計算する。
【００６０】
ある回答者Ａが、項目「食」について、図１９に示す回答をした場合を例に説明する。
【００６１】
たとえば、図９において、「軸１」の質問No.101の係数は「0.30」なので、これに回答者ＡのNo.101の回答の値“3” (図１９参照)を乗じる。このように、前述(1)式を利用した計算をすべての質問No.について行い、それらを加算したものを回答者Ａの「軸１」上の位置とする。「軸２」から「軸５」についても同様である。図２０は、回答者Ａについて、「軸１」〜「軸５」のそれぞれの軸上の位置の算出結果を示す図である。
【００６２】
次いで、分類実施部２８は、回答者の位置と分類の重心との間の距離を、(2)式にしたがって算出する（Ｓ１３０）。
【００６３】
回答者の位置と「分類ｉ」の重心との距離  ＝
√｛Σ（（回答者の軸ｊの位置  −  分類ｉの重心の軸ｊの位置）２）｝・・・(2)
ここで、「分類ｉ」の重心の「軸ｊ」の位置は、「分類ルール２（図１６参照）」の値であり、Σは軸の数だけ繰り返すことを示し、√は平方根を示す。
【００６４】
分類実施部は全ての分類（本実施の形態では、「分類１」〜「分類６」）について、回答者の位置と「分類ｉ」の重心との間の距離を計算する。
【００６５】
たとえば、図１０の例では、「分類１」の重心は、「軸１」について「-3.86」、「軸２」について「0.25」、・・・となっている。
【００６６】
ここで、回答者Ａの「軸１」上の位置は「10.06」、「軸２」上の位置は「-0.01」である（図２０参照）から、
(10.06-(-3.86))2 + (-0.01-0.25)2 + …
というように、「軸１」から「軸５」について加算したものの平方根を計算して求めた結果が、分類からの距離となる（図２１参照）。距離の値が最も小さい「分類ｉ」が回答者Ａの属する分類となる。図３２の例によれば、回答者Ａは、「分類６（グルメ）」に属する。
【００６７】
分類実施部はすべてのアンケート結果（すなわち回答者）について
(1)式及び(2)式の計算を行い、分類結果(図１６参照)として外部記憶装置の分類結果ＤＢ２０に保存する（Ｓ１４０）。
【００６８】
このように、支援サーバの分類実施部２８は、「分類ルール１」および「分類ルール２」を使用することで、計算時間が長く試行錯誤を要する主成分分析や、K-means法によるクラスター分析を行うことなく短時間で、また専門家を介することなく自動的に、回答者が属する分類を決定し、分類結果を分類結果ＤＢに保存することが可能となる。
【００６９】
なお、ライフサイクルアンケート項目を変更した場合には、分類ルール作成部２６が、再度処理を実行して、分類ルールを作成すればよい。また、顧客の行動の変化に対応するため、一定期間を経過するごと（たとえば、１年ごと）に、分類ルール作成部２６が、新たに分類ルールを作成するのが望ましい。
【００７０】
分類結果を得た後、担当者は、本実施の形態で取得した分類結果とともに、通常のアンケートの質問の回答、別システムで作成した顧客マスター、販売実績顧客分析などを利用して市販の表計算プログラムやグラフ作成プログラムにより顧客分析を行うことができる。
【００７１】
本実施の形態にかかる支援サーバ１２を利用して取得した分類結果を使用した顧客分析の例を示す。
【００７２】
図２２は、項目「食」に含まれる分類とデジタルカメラの所有状況とをクロス集計した結果を示す。この結果を参照すると、最もデジタルカメラを所有しない分類は「食・無頓着」であり、最もデジタルカメラを所有している分類は「流行」であるが理解できる。
【００７３】
図２３は、項目「衣」に含まれる分類とデジタルカメラの所有状況とをクロス集計した結果を示す。この結果からは、「うぬぼれ」に属する回答者のデジタルカメラの所有率が高いことが理解できる。
【００７４】
図２４は、項目「食」の分類と、項目「衣」の分類の「うぬぼれ」を掛け合わせたものとデジタルカメラの購買状況をクロス集計した結果を示す。つまり、項目「衣」の分類が「うぬぼれ」の集合に注目した場合の、項目「食」の分類の所有傾向を示している。
【００７５】
図２５は、「自動車のメンテナンスをディーラーで行うかどうか」について、年齢層別に集計したグラフと、ライフスタイルの項目「衣」、「食」、「住」の分類結果の掛け合わせによる集計のグラフ(部分)とを示す。年齢層別集計によれば、年齢層が高い顧客のほうがメンテナンスを受ける割合が高いようだという傾向しか表れないが(図２５（ａ）参照)、ライフスタイルの項目「衣」、「食」、「住」の分類によれば、項目「衣」において「見栄」、項目「食」において「グルメ」、かつ、項目「住」で「お屋敷」に属する顧客は、ディーラーのメンテナンスを受ける割合が他より高いという特徴が明確に表れている(図２５(ｂ)参照)。
【００７６】
本発明は、上記実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない
上記実施の形態においては、支援サーバ１２は、分類ルール作成部２６および分類実施部２８を備え、分類ルール作成部２６のプログラムが実行されて、分類ルールＤＢ１８にデータ（「分類ルール１」および「分類ルール２」）を保存している。また、分類実施部２８のプログラムが実行されて、分類ルールＤＢ１８に記憶された分類ルールを適用して、アンケート項目の回答を含むアンケート結果から、アンケートの回答者を分類している。本発明は、このような形態に限定されず、コンピュータを分類ルール作成部および分類実施部として機能させるプログラムを記憶した記憶媒体から、コンピュータがプログラムを読み取るような場合も含む。また、通信回線を介して接続された端末の指示にしたがって、分類ルール作成部２６や分類実施部２８が起動されるような構成であっても良い。この場合に、アンケート結果ＤＢは、端末に接続され、アンケート結果ＤＢのデータが、通信回線を介して、サーバの分類ルール作成部や分類実施部に読み取られる構成であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】図１は、本発明の実施の形態にかかる分類システムの構成を示すブロックダイヤグラムである。
【図２】図２は、顧客に対する通常のアンケート項目の例を示す図である。
【図３】図３は、本実施の形態において利用されるライフスタイルアンケート項目の例を示す図である。
【図４】図４は、本実施の形態において利用されるライフスタイルアンケート項目の例を示す図である。
【図５】図５は、本実施の形態において利用されるライフスタイルアンケート項目の例を示す図である。
【図６】図６は、本実施の形態にかかる分類ルール作成部にて実行される処理を示すフローチャートである。
【図７】図７は、ライフスタイルアンケートの結果の例を示す図である。
【図８】図８は、分類ルール作成処理において算出された固有値の例を示す図である。
【図９】図９は、分類ルール作成処理において算出された説明変数の係数の例を示す図である。
【図１０】図１０は、分類ルール作成処理において算出された分類の重心の例を示す図である。
【図１１】図１１は、本実施の形態において得られた回答値の割合の表の例を示す。
【図１２】図１２は、本実施の形態において得られた回答値のグラフの例を示す図である。
【図１３】図１３は、本実施の形態において得られた回答値のグラフの例を示す図である。
【図１４】図１４は、本実施の形態において得られた回答値のグラフの例を示す図である。
【図１５】図１５は、本実施の形態において、各項目の分類に対する専門家による命名の例を示す図である。
【図１６】図１６は、本実施の形態において、項目「食」についての「分類ルール２」の例を示す図である。
【図１７】図１７は、アンケート結果に基づく、顧客が属する項目ごとの分類の例を示す図である。
【図１８】図１８は、本実施の形態にかかる分類実施部が実行する処理を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、ある回答者Ａが項目「食」について回答をした場合の例を説明する図である。
【図２０】図２０は、回答者Ａについて、「軸１」〜「軸５」のそれぞれの軸上の位置の算出結果を示す図である。
【図２１】図２１は、回答者の位置と重心との間の距離を説明するための図である。
【図２２】図２２は、項目「食」に含まれる分類とデジタルカメラの所有状況とをクロス集計した結果を示す図である。
【図２３】図２３は、項目「衣」に含まれる分類とデジタルカメラの所有状況とをクロス集計した結果を示す図である。
【図２４】図２４は、項目「食」の分類と、項目「衣」の分類の「うぬぼれ」を掛け合わせたものとデジタルカメラの購買状況をクロス集計した結果を示す図である。
【図２５】図２５は、「自動車のメンテナンスをディーラーで行うかどうか」について、年齢層別に集計したグラフと、ライフスタイルの項目「衣」、「食」、「住」の分類結果の掛け合わせによる集計のグラフ(部分)とを示す図である。
【符号の説明】
【００７８】
１０      ライフスタイルアンケート分類システム
１２      支援サーバ
１４      ライフスタイルアンケート項目ＤＢ
１６      ライフスタイルアンケート結果ＤＢ
１８      分類ルールＤＢ
２０      分類結果ＤＢ
２２      入力装置
２４      表示装置
２６      分類ルール作成部
２８      分類実施部
【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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