(57)【要約】   【課題】  コンピュータの処理負荷を軽くしつつ、適切な住宅像を提示する。  【解決手段】  システム１０は、設問テーブル１４から所定数の設問を読み出して、その回答を受信し、設問ごとのユーザの回答として選択された選択肢の情報を、回答テーブル１６に追加する。システム１０は、ユーザについて、設問ごとに、因子分析に基づく各因子についての重みを格納したクラスター分類テーブル２８中、設問に関連付けられた各因子の重みを当該設問に対する選択肢の情報に与えて、因子ごとのスコアを算出して、かつ、そのスコアを、因子ごとに累算する。次いで、システム１０は、因子ごとの累算されたスコアと、クラスターごとに、各因子の重心値を格納したクラスターデータテーブル２０におけるクラスターごとの各因子の重心値とを参照して、累算されたスコア群ともっとも近似する重心値群を有するクラスターを決定し、決定されたクラスターを示す情報を提示する。【選択図】  図１
2007072624.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予めサンプルユーザに提示された設問と、当該サンプルユーザから得られた、当該設問に対する回答に対応する、複数段階の選択肢の何れかの情報とを、それぞれ格納した、設問テーブルおよび回答テーブルを記憶装置に記憶したコンピュータにおいて、ユーザの意識から、共通する住宅像をもつクラスターに関するデータを生成する情報処理方法であって、
前記回答テーブルから、それぞれの設問に対する回答に対応する選択肢の情報を読み出して、前記選択肢の情報に基づき、最終的な因子数より多い、第１の複数の因子のそれぞれについて、因子負荷量が所定値より大きい所定数の、観測変数に相当する前記設問を抽出し、前記所定数の設問について、抽出された設問であることを示す情報を、前記設問テーブルに付加するステップと、
前記第１の複数の因子から、前記最終的な因子数の因子を選択して、前記観測変数に相当する設問のそれぞれについて、因子ごとの因子負荷量を算出し、算出された因子負荷量を記憶装置に記憶するステップと、
前記サンプルユーザのそれぞれについて、前記因子負荷量および前記回答に対応する選択肢の情報に基づいて因子スコアを算出して、算出された因子スコアを前記記憶装置に記憶するステップと、
前記因子スコアに基づいて、所定数のクラスターについて、それぞれのクラスターにおける各因子の重心値を算出し、前記クラスターごとに、各因子についての重心値を格納したクラスターデータテーブルを、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２】
前記設問テーブルに記憶された設問ごとに、各因子についての重みを格納したクラスター分類テーブルを記憶装置に備え、
前記設問テーブルから、抽出された設問であることを示す情報が付加された設問を読み出して、表示装置或いはネットワークを介して接続されたクライアントコンピュータの表示装置に提示し、ユーザによる、前記設問に対する回答に対応する選択肢の情報を受信するステップと、
前記設問ごとの選択肢の情報を、前記回答テーブルに追加するステップと、
前記ユーザについて、前記設問ごとに、前記選択肢の情報に、前記クラスター分類テーブル中の前記設問に関連付けられた各因子の重みを、それぞれ与えて、前記因子ごとのスコアを算出して、かつ、そのスコアを、因子ごとに累算するステップと、
前記因子ごとに累算されたスコアと、前記クラスターデータテーブルにおけるクラスターごとの各因子の重心値とを参照して、前記累算されたスコア群ともっとも近似する重心値群を有するクラスターを決定するステップと、
前記決定されたクラスターを示す情報を、前記表示装置或いは前記クライアントコンピュータの表示装置に提示するステップと、を備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記設問テーブルに記憶された設問ごとに、各因子についての重みを格納したクラスター分類テーブルを記憶装置に備え、
前記ユーザに対する設問の提示および回答の受信に先立って、
前記サンプルユーザについて、前記設問ごとに、前記回答テーブルに格納された選択肢の情報に、前記クラスター分類テーブル中、前記設問に関連付けられた各因子の重みを、それぞれ与えて、前記因子ごとのスコアを算出し、かつ、そのスコアを、因子ごとに累算して、累算されたスコアを前記記憶装置に記憶するステップと、
前記因子ごとに累算され、かつ、記憶装置に記憶されたスコアと、前記クラスターデータテーブルにおけるクラスターごとの各因子の重心値とを参照して、前記累算されたスコア群ともっとも近似する重心値群を有するクラスターを決定するステップと、
前記サンプルユーザのそれぞれが属するクラスターの情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、
前記クラスターごとに、前記記憶装置を参照して、前記クラスターに属するサンプルユーザを特定するステップと、
前記回答テーブルに記憶された、前記クラスターに属するサンプルユーザの、前記設問に対する回答に対応する選択肢の情報のうち、予め定められたカテゴリに属する所定の設問ごとに、その選択肢の情報の平均値を求め、それぞれのクラスターについて、前記カテゴリごとの選択肢の情報の平均値を、前記記憶手段に記憶するステップと、
前記回答テーブルに記憶された、全てのサンプルユーザの、前記設問に対する回答に対応する選択肢の情報のうち、予め定められたカテゴリに属する所定の設問ごとに、その選択肢の情報の平均値を求め、前記選択肢の情報の平均値を、前記記憶手段に記憶するステップと、
前記クラスターごとに、前記記憶手段に記憶された、当該クラスターについてのカテゴリごとの選択肢の情報の平均値と、前記全てのサンプルユーザについての、対応するカテゴリごとの選択肢の情報の平均値とを比較して、その値の差異の絶対値が大きい順に、前記カテゴリの情報を並べて、前記記憶装置に記憶するステップと、を備え、
前記ユーザについて、決定されたクラスターを示す情報を提示するステップが、
前記記憶装置を参照して、前記クラスターについて、前記差異の絶対値の大きい順に所定数の、或いは、前記差異の絶対値が予め定められた値より大きいようなカテゴリを特定し、当該カテゴリを表す情報を提示するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記設問テーブルに記憶された設問ごとに、各因子についての重みを格納したクラスター分類テーブルを記憶装置に備え、
前記ユーザに対する設問の提示および回答の受信に先立って、
前記サンプルユーザについて、前記設問ごとに、前記回答テーブルに格納された選択肢の情報に、前記クラスター分類テーブル中、前記設問に関連付けられた各因子の重みを、それぞれ与えて、前記因子ごとのスコアを算出し、かつ、そのスコアを、因子ごとに累算して、累算されたスコアを前記記憶装置に記憶するステップと、
前記因子ごとに累算され、かつ、記憶装置に記憶されたスコアと、前記クラスターデータテーブルにおけるクラスターごとの各因子の重心値とを参照して、前記累算されたスコア群ともっとも近似する重心値群を有するクラスターを決定するステップと、
前記サンプルユーザのそれぞれが属するクラスターの情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、
前記クラスターごとに、前記記憶装置を参照して、前記クラスターに属するサンプルユーザを特定するステップと、
前記回答テーブルに記憶された、前記クラスターに属するサンプルユーザの、前記設問に対する回答に対応する選択肢の情報のうち、予め定められたカテゴリに属する所定の設問ごとに、その選択肢の情報の平均値を求め、それぞれのクラスターについて、前記カテゴリごとの選択肢の情報の平均値を、前記記憶手段に記憶するステップと、を備え、
前記ユーザについて、決定されたクラスターを示す情報を提示するステップが、
前記記憶装置に記憶された、決定されたクラスターについて、前記カテゴリごとの選択肢の情報の平均値を示すグラフを生成し、生成されたグラフを提示するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
ユーザに提示すべき設問を格納した設問テーブルと、
前記設問ごとのユーザの回答として、当該設問に対する複数段階の選択肢の何れかを示す選択肢の情報を格納した回答テーブルと、
所定数のクラスターについて、前記クラスターごとに、因子分析に基づく各因子の重心値を格納したクラスターデータテーブルと、
前記設問テーブルに記憶された設問ごとに、前記各因子についての重みを格納したクラスター分類テーブルと、を記憶装置に備えたコンピュータにおいて、前記ユーザの設問に対する回答に基づく住宅像に関する情報を提示する情報処理方法であって、
前記設問テーブルから、設問を読み出して、表示装置或いはネットワークを介して接続されたクライアントコンピュータの表示装置に提示し、ユーザによる、前記複数段階の選択肢の何れかを示す回答を受信するステップと、
前記設問ごとのユーザの回答として選択された選択肢の情報を、前記回答テーブルに追加するステップと、
前記ユーザについて、前記設問ごとに、前記選択肢の情報に、前記クラスター分類テーブル中の前記設問に関連付けられた各因子の重みを、それぞれ与えて、前記因子ごとのスコアを算出して、かつ、そのスコアを、因子ごとに累算するステップと、
前記因子ごとに累算されたスコアと、前記クラスターデータテーブルにおけるクラスターごとの各因子の重心値とを参照して、前記累算されたスコア群ともっとも近似する重心値群を有するクラスターを決定するステップと、
前記決定されたクラスターを示す情報を、前記表示装置或いは前記クライアントコンピュータの表示装置に提示するステップと、を備えたことを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの意識から住宅の想定スペックを含む住宅像を提示する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、住宅の取得を求めるユーザは、建設会社や不動産会社の担当者との対話により、当該ユーザが求める住宅像を探り出す手法が常套的にとられてきた。たとえば、担当者がチェックシートに基づいてユーザに対してインタビューを試み、インタビュー結果に基づいて、ユーザが必要としている住宅像を明瞭化することが試みられている。
【０００３】
しかしながら、対話による手法は担当者の主観や恣意的な判断が加味され、ユーザが放蕩に求める住宅像を見出すことができないという問題点があった。
【０００４】
上述した問題点を解決するために、特許文献１には、住意識を評価するための項目を、ユーザの心理レベルに関する上位階層から実際の住環境の物理性能レベルに関する下位階層に至る複数の階層に属するよう分類しておき、ある項目に関する設問に対するユーザの回答に基づいて、その項目の属する階層の上位或いは下位の階層に属する他の項目との間のリンクを形成して、階層間のリンクを含む階層構造図を生成する技術が開示されている。
【０００５】
この技術によると、インタビューなど相手の主観や恣意に影響されることなく、ユーザの住意識を顕在化させることが可能となる。
【特許文献１】特開２００３−５８６８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に開示された技術においては、さらに、階層構造図に含まれる項目についてユーザから得た重要度から重みを決定し、かつ、階層構造図中に含まれるリンクを利用して重みの総和を算出することで、住宅の種々の性能や住宅内外の環境に対するユーザの意識を数値化することも可能となっている。
【０００７】
しかしながら、特許文献１においては、ユーザごとに動的にリンクを形成するため、比較的処理負荷が大きく、たとえば、上述した処理を実現するプログラムを搭載したサーバをインターネットに接続し、数多くのユーザに対して、階層構造図を生成し、かつ、ユーザの意識を数値化する場合には、サーバに高速な計算能力を求めなければならないとう問題点があった。
【０００８】
本発明は、コンピュータの処理負荷を軽くしつつ、ユーザに対して適切な住宅像を提示することができる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】
【０００９】
本発明の目的は、予めサンプルユーザに提示された設問と、当該サンプルユーザから得られた、当該設問に対する回答に対応する、複数段階の選択肢の何れかの情報とを、それぞれ格納した、設問テーブルおよび回答テーブルを記憶装置に記憶したコンピュータにおいて、ユーザの意識から、共通する住宅像をもつクラスターに関するデータを生成する情報処理方法であって、
前記回答テーブルから、それぞれの設問に対する回答に対応する選択肢の情報を読み出して、前記選択肢の情報に基づき、最終的な因子数より多い、第１の複数の因子のそれぞれについて、因子負荷量が所定値より大きい所定数の、観測変数に相当する前記設問を抽出し、前記所定数の設問について、抽出された設問であることを示す情報を、前記設問テーブルに付加するステップと、
前記第１の複数の因子から、前記最終的な因子数の因子を選択して、前記観測変数に相当する設問のそれぞれについて、因子ごとの因子負荷量を算出し、算出された因子負荷量を記憶装置に記憶するステップと、
前記サンプルユーザのそれぞれについて、前記因子負荷量および前記回答に対応する選択肢の情報に基づいて因子スコアを算出して、算出された因子スコアを前記記憶装置に記憶するステップと、
前記因子スコアに基づいて、所定数のクラスターについて、それぞれのクラスターにおける各因子の重心値を算出し、前記クラスターごとに、各因子についての重心値を格納したクラスターデータテーブルを、前記記憶装置に記憶するステップと、を備えたことを特徴とする情報処理方法により達成される。
【００１０】
好ましい実施態様においては、前記設問テーブルに記憶された設問ごとに、各因子についての重みを格納したクラスター分類テーブルを記憶装置に備え、
前記設問テーブルから、抽出された設問であることを示す情報が付加された設問を読み出して、表示装置或いはネットワークを介して接続されたクライアントコンピュータの表示装置に提示し、ユーザによる、前記前記設問に対する回答に対応する選択肢の情報を受信するステップと、
設問ごとの選択肢の情報を、前記回答テーブルに追加するステップと、
前記ユーザについて、前記設問ごとに、前記選択肢の情報に、前記クラスター分類テーブル中の前記設問に関連付けられた各因子の重みを、それぞれ与えて、前記因子ごとのスコアを算出して、かつ、そのスコアを、因子ごとに累算するステップと、
前記因子ごとに累算されたスコアと、前記クラスターデータテーブルにおけるクラスターごとの各因子の重心値とを参照して、前記累算されたスコア群ともっとも近似する重心値群を有するクラスターを決定するステップと、
前記決定されたクラスターを示す情報を、前記表示装置或いは前記クライアントコンピュータの表示装置に提示するステップと、を備える。
【００１１】
より好ましい実施態様においては、前記設問テーブルに記憶された設問ごとに、各因子についての重みを格納したクラスター分類テーブルを記憶装置に備え、
前記ユーザに対する設問の提示および回答の受信に先立って、
前記サンプルユーザについて、前記設問ごとに、前記回答テーブルに格納された選択肢の情報に、前記クラスター分類テーブル中、前記設問に関連付けられた各因子の重みを、それぞれ与えて、前記因子ごとのスコアを算出し、かつ、そのスコアを、因子ごとに累算して、累算されたスコアを前記記憶装置に記憶するステップと、
前記因子ごとに累算され、かつ、記憶装置に記憶されたスコアと、前記クラスターデータテーブルにおけるクラスターごとの各因子の重心値とを参照して、前記累算されたスコア群ともっとも近似する重心値群を有するクラスターを決定するステップと、
前記サンプルユーザのそれぞれが属するクラスターの情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、
前記クラスターごとに、前記記憶装置を参照して、前記クラスターに属するサンプルユーザを特定するステップと、
前記回答テーブルに記憶された、前記クラスターに属するサンプルユーザの、前記設問に対する回答に対応する選択肢の情報のうち、予め定められたカテゴリに属する所定の設問ごとに、その選択肢の情報の平均値を求め、それぞれのクラスターについて、前記カテゴリごとの選択肢の情報の平均値を、前記記憶手段に記憶するステップと、
前記回答テーブルに記憶された、全てのサンプルユーザの、前記設問に対する回答に対応する選択肢の情報のうち、予め定められたカテゴリに属する所定の設問ごとに、その選択肢の情報の平均値を求め、前記選択肢の情報の平均値を、前記記憶手段に記憶するステップと、
前記クラスターごとに、前記記憶手段に記憶された、当該クラスターについてのカテゴリごとの選択肢の情報の平均値と、前記全てのサンプルユーザについての、対応するカテゴリごとの選択肢の情報の平均値とを比較して、その値の差異の絶対値が大きい順に、前記カテゴリの情報を並べて、前記記憶装置に記憶するステップと、を備え、
前記ユーザについて、決定されたクラスターを示す情報を提示するステップが、
前記記憶装置を参照して、前記クラスターについて、前記差異の絶対値の大きい順に所定数の、或いは、前記差異の絶対値が予め定められた値より大きいようなカテゴリを特定し、当該カテゴリを表す情報を提示するステップを含む。
【００１２】
別の好ましい実施態様においては、前記設問テーブルに記憶された設問ごとに、各因子についての重みを格納したクラスター分類テーブルを記憶装置に備え、
前記ユーザに対する設問の提示および回答の受信に先立って、
前記サンプルユーザについて、前記設問ごとに、前記回答テーブルに格納された選択肢の情報に、前記クラスター分類テーブル中、前記設問に関連付けられた各因子の重みを、それぞれ与えて、前記因子ごとのスコアを算出し、かつ、そのスコアを、因子ごとに累算して、累算されたスコアを前記記憶装置に記憶するステップと、
前記因子ごとに累算され、かつ、記憶装置に記憶されたスコアと、前記クラスターデータテーブルにおけるクラスターごとの各因子の重心値とを参照して、前記累算されたスコア群ともっとも近似する重心値群を有するクラスターを決定するステップと、
前記サンプルユーザのそれぞれが属するクラスターの情報を、前記記憶装置に記憶するステップと、
前記クラスターごとに、前記記憶装置を参照して、前記クラスターに属するサンプルユーザを特定するステップと、
前記回答テーブルに記憶された、前記クラスターに属するサンプルユーザの、前記設問に対する回答に対応する選択肢の情報のうち、予め定められたカテゴリに属する所定の設問ごとに、その選択肢の情報の平均値を求め、それぞれのクラスターについて、前記カテゴリごとの選択肢の情報の平均値を、前記記憶手段に記憶するステップと、を備え、
前記ユーザについて、決定されたクラスターを示す情報を提示するステップが、
前記記憶装置に記憶された、決定されたクラスターについて、前記カテゴリごとの選択肢の情報の平均値を示すグラフを生成し、生成されたグラフを提示するステップを含む。
【００１３】
また、本発明の目的は、ユーザに提示すべき設問を格納した設問テーブルと、
前記設問ごとのユーザの回答として、当該設問に対する複数段階の選択肢の何れかを示す選択肢の情報を格納した回答テーブルと、
所定数のクラスターについて、前記クラスターごとに、因子分析に基づく各因子の重心値を格納したクラスターデータテーブルと、
前記設問テーブルに記憶された設問ごとに、前記各因子についての重みを格納したクラスター分類テーブルと、を記憶装置に備えたコンピュータにおいて、前記ユーザの設問に対する回答に基づく住宅像に関する情報を提示する情報処理方法であって、
前記設問テーブルから、設問を読み出して、表示装置或いはネットワークを介して接続されたクライアントコンピュータの表示装置に提示し、ユーザによる、前記複数段階の選択肢の何れかを示す回答を受信するステップと、
前記設問ごとのユーザの回答として選択された選択肢の情報を、前記回答テーブルに追加するステップと、
前記ユーザについて、前記設問ごとに、前記選択肢の情報に、前記クラスター分類テーブル中の前記設問に関連付けられた各因子の重みを、それぞれ与えて、前記因子ごとのスコアを算出して、かつ、そのスコアを、因子ごとに累算するステップと、
前記因子ごとに累算されたスコアと、前記クラスターデータテーブルにおけるクラスターごとの各因子の重心値とを参照して、前記累算されたスコア群ともっとも近似する重心値群を有するクラスターを決定するステップと、
前記決定されたクラスターを示す情報を、前記表示装置或いは前記クライアントコンピュータの表示装置に提示するステップと、を備えたことを特徴とする情報処理方法によっても達成される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、コンピュータの処理負荷を軽くしつつ、ユーザに対して適切な住宅像を提示することができる方法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】
【００１５】
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、本実施の形態にかかる住宅スペック提示システムの構成を示すブロックダイヤグラムである。この住宅スペック提示システム１０は、ネットワークに接続され、ユーザが操作するクライアント（図示せず）に設問を提示し、また、設問に対する回答を受理して、当該ユーザのベネフィットに関する意識に基づく住宅の想定スペックを、クライアントに対して出力することができる。
【００１６】
図１に示すように、住宅スペック提示システム１０は、ネットワークに接続され、クライアントとの間のデータ送受信を制御するユーザＩ／Ｆ１２と、ユーザに提示する設問を記憶した設問テーブル１４と、ユーザからの設問に対する回答を蓄積する回答テーブル１６と、多数のユーザからの設問に対する回答に基づいて、予め、回答が属するそれぞれの因子のスコアの組み合わせからなるクラスターのデータ群、および、各クラスターに関連付けられた、当該クラスターの特性を示す特性データなどを記憶しておくクラスターデータテーブル２０と、それぞれのユーザの回答に基づき、クラスターデータテーブル２０などを参照して、当該ユーザが属するクラスターを判定するクラスター判定部２２と、判定結果を蓄積する判定結果テーブル２４と、クラスター判定部２２においてスコアを算出するために参照されるクラスター分類テーブルを生成するクラスター分類テーブル生成部２６と、クラスター分類テーブル２８と、クラスターごとの特質を示す特性データを生成するクラスター特性データ生成部３０と、を有する。
【００１７】
本実施の形態においては、クラスターは、８つの因子に対するスコア（因子得点）により特定される。まず、クラスターを特定するデータの生成について説明する。
【００１８】
基本的には、クラスターを特定するデータの生成は、以下のステップを有している。
【００１９】
回答テーブル１６から、それぞれの設問に対する回答に対応する選択肢の情報を読み出して、選択肢の情報に基づき、最終的な因子数（＝８）より多い、２９個の因子のそれぞれについて、因子負荷量が所定値より大きい所定数の、観測変数に相当する設問を抽出し、所定数の設問について、抽出された設問であることを示す情報を、設問テーブル１４に付加するステップ（情報が付加された設問は、後述するユーザに対する設問として利用される）、
２９個の因子から、８つの因子を選択して（或いは、７つの因子および予め定められた他の因子を選択して）、観測変数に相当する設問のそれぞれについて、因子ごとの因子負荷量を算出し、算出された因子負荷量を記憶装置に記憶するステップ、
サンプルユーザのそれぞれについて、因子負荷量および前記回答に対応する選択肢の情報に基づいて因子スコアを算出して、算出された因子スコアを記憶装置に記憶するステップ、および、
因子スコアに基づいて、１２個のクラスターについて、それぞれのクラスターにおける各因子の重心値を算出し、クラスターごとに、各因子についての重心値を格納したクラスターデータテーブルを、記憶装置に記憶するステップ。
【００２０】
図２は、本実施の形態にかかるクラスターデータ生成の概略を示すフローチャートである。本実施の形態においては、クラスターデータ生成のために、予め多数の回答者（以下、クラスター生成のための回答者を「サンプルユーザ」とも称する。）から、１２５問の設問に対する回答を受け入れ、これらを回答テーブル１６に記憶しておく。設問に対する回答は、「強くそう思う」、「ややそう思う」、「あまりそう思わない」および「全くそう思わない」の４段階のうちの何れかである。つまり、この設問に対する回答は、４段階の選択肢の何れかとなる。たとえば、それぞれの回答に、番号を割り当て（「強くそう思う」に４、「ややそう思う」に３、「あまりそう思わない」に２、「全くそう思わない」に１）、その番号を回答テーブル１６に記憶すればよい。
【００２１】
クラスター生成部１８は、回答テーブル１６から、蓄積された回答を取得して、探索的因子分析（ＥＦＡ）により、２９因子を抽出し（ステップ２０１）、それぞれの因子に対して、因子負荷量が所定の値より大きいと認められる、所定数の設問（ここでは８５問）を抽出する（ステップ２０２）。たとえば、因子の抽出は、設問を観測変数として、その相関行列に基づき、最尤法を適用することで実現できる。無論、最小二乗法など他の手法を適用しても良い。
【００２２】
図３（ａ）は、本実施の形態においてクラスター生成のために予め用意された１２５問の設問の一部を示す図、図３（ｂ）は、ステップ２０２において因子負荷量が大きいと判断された設問の一部を示す図である。図３（ａ）に示すように、設問には、ユーザがしたいと思う暮らし（暮らしベネフィット）を問う形式となっている。また、図３（ｂ）において、「因子０１」〜「因子４」が例示されているが、これらは、ステップ２０１で抽出された２９因子の一部をなす。
【００２３】
次いで、クラスター生成部１８は、２９因子のそれぞれの因子別の単純加算尺度を得て（ステップ２０３）、外れ値や偏りのある尺度の得点を調整した調整後尺度を得る（２次探索的因子分析：ステップ２０４）。なお、算出された因子別の単純加算尺度や調整後尺度は、一時的に記憶装置に記憶される。また、以下の処理にて得られる数式、数式のパラメータ、値など種々の情報も、一時的に記憶装置に記憶され、必要に応じて記憶装置から読み出される。
【００２４】
ステップ２０４において、２９因子から７因子に因子数を減らすのは、最終的な数のクラスター（たとえば、２５クラスター）前後にするために、説明する因子が２９では多いため、これを絞り込んで７因子とするのが適切だからである。
【００２５】
さらに、調整後尺度と、「交流」という因子（単独の尺度）とを用いて、再度、探索的因子分析が実行される（ステップ２０５）。その後、クラスター生成部１８は、上記７因子と「交流」という因子で、検証的因子分析を実行する（ステップ２０６）。これにより、関係の薄いもの、つまり、因子負荷量が小さいものを「０」とすることができる。次いで、クラスター生成部１８は、因子スコアを回帰する式を、２次探索的因子分析の分析結果から求める（ステップ２０７）。ステップ２０７で得られた式に、調整無しの尺度得点（ステップ２０３参照）を代入することで、クラスター分析用の因子スコアを得ることができる（ステップ２０７）。
【００２６】
さらに、クラスター生成部１８は、８個の因子（上記７因子＋「交流」）の平均スコアを求め（ステップ２０８）、平均スコアを、各因子のスコアから差し引いた相対スコアを求める（ステップ２０９）。
【００２７】
クラスター生成部１８は、各因子の相対スコアを、それぞれ、大中小の３水準に分け、「大：＋０．７」、「中：０」、「小：−０．７」として、シード値（クラスター重心の初期値）を得る（ステップ２１０）。上記相対化（相対スコアの算出）およびシード値の算出も、ともに、各因子のメリハリをつけるために採用している。
【００２８】
その後、クラスター生成部１８は、８変数のシード値を利用して、クラスター分析を実行する（ステップ２１１）。より具体的には、Ｋ−ｍｅａｎｓ法で、デンドログラムを見られる程度のクラスター数（たとえば、６４クラスター）までまとめ、そこから、階層的クラスター分析でデンドログラムをウォード法で作るという、２段構えの手法（ハイブリッドクラスタリング）を採用している。ウォード法によるデンドログラムによる科学的アプローチ、および、クラスター別の各因子の平均スコアに基づく解釈的アプローチを併用して、６４クラスターを、２４クラスター、次いで、１２クラスターにまとめる。
【００２９】
図４は、クラスター生成部１８による処理により得られた、クラスター別の因子の平均スコアを示す図である。また、図５（ａ）〜図１０（ｂ）は、それぞれ、クラスター１〜クラスター１２において、平均スコアの高い順に因子を並べたグラフである。図４、および、図５（ａ）〜図１０（ｂ）に示すように、本実施の形態において、最終的には、クラスターごとに、「交流」、「自己実現」、「利便・グレード」、「自分の時間、空間」、「家族円満」、「作る・あくティブ」、「ナチュラリスト」、「安心（無難）」という８つの因子について、スコアが得られる。クラスター生成部１８は、このように、クラスターごとの８つの因子のスコアからなるデータ群を、クラスターデータテーブル２０に格納する。また、クラスターデータテーブル２０には、１２のクラスターのそれぞれに関連付けて、当該クラスターを表わす記述が格納される。この記述については、後述する。また、ステップ２０２で抽出された８５個の設問は、設問テーブル１４に格納される。
【００３０】
本実施の形態においては、以下に詳述するように、設問テーブルに格納された設問に対するユーザの回答に基づいて、クラスターデータテーブル２０に格納された、データ群を参照して、当該ユーザが属するクラスターを特定する。
【００３１】
図１１は、ユーザに対して、当該ユーザが属するクラスターを提示する処理の概略を示すフローチャートである。図１１に示すように、ユーザがクライアントを操作して、ネットワークを介して、住宅スペック提示システム１０にアクセスすると、住宅スペック提示システム１０のユーザＩ／Ｆ１２は、設問テーブル１４から設問を読み出して、クライアントに送信するとともに、その回答を受信して、回答テーブル１６に格納する（ステップ１１０１）。ここでは、先のステップ２０２で得られた所定数の設問（ここでは８５問）をユーザに提示し、その回答を得る。回答には、上述したサンプルユーザの設問に対する回答と同様に番号が付与される（たとえば、「強くそう思う」に４、「ややそう思う」に３、「あまりそう思わない」に２、「全くそう思わない」に１）。したがって、ユーザの設問に対する回答として、設問ごとに「１」〜「４」のいずれかの番号が、回答テーブル１６に記憶される。
【００３２】
次いで、クラスター分類部２２は、ユーザの回答を回答テーブル１６から読み出し、クラスター分類テーブル２８を参照して、読み出した回答に基づいて、先に抽出された８因子のそれぞれについてのスコアを算出する（ステップ１１０２）。図１２は、クラスター分類テーブル２８のデータ構成の例を示す図である。なお、このクラスター分類テーブル２８は、サンプルユーザからの回答に基づいて作成される。
【００３３】
図１２に示すように、クラスター分類テーブル２８には、設問ごとに、因子１〜８までの得点が記憶されている。図１２に示すように、設問１については、因子１〜因子８に、それぞれ、「−０．０４８３９２」、「−０．００３０４８」、・・・、「０．１４９０３８６」という値が記憶されている。
【００３４】
図１３は、スコア算出（図１１のステップ１１０２）の際にクラスター分類部２２により実行される処理を示すフローチャートである。図１３に示すように、クラスター分類部２２は、設問の番号を初期化し（ステップ１３０１）、また、記憶装置中に、因子１〜因子８のそれぞれの累算得点を記憶する領域を確保して、累算得点に初期値「０」を格納しておく（ステップ１３０２）。
【００３５】
クラスター分類部２２は、ある設問（初期的には設問１）についての、クラスター分類テーブル２８中の因子１〜因子８までの得点を取得する（ステップ１３０３）。次いで、クラスター分類部２２は、回答テーブル１６から当該ユーザの設問に対する回答を取得して、因子１〜因子８までの得点に、当該回答に割り当てられた番号を重みとして与える(ステップ１３０４)。クラスター分類部２２は、記憶装置中の因子１〜因子８のそれぞれについての累算得点に、重み付けられた得点をそれぞれ加算する（ステップ１３０５）。
【００３６】
たとえば、設問１について、ユーザの回答が、「ややそう思う」であれば、回答テーブル１４には、設問１に対するユーザの回答として「３」が記憶されている。したがって、クラスター分類部２２は、図１２に示す、設問１に対する因子１〜因子８までのそれぞれの得点（「−０．０４８３９２」、「−０．００３０４８」、・・・、「０．１４９０３８６」）に、重み「３」を掛けて、重み付けられた得点を算出する。
【００３７】
すべての設問についての処理が終了していなければ（ステップ１３０６でノー(No)）、設問の番号が「＋１」されて（ステップ１３０７）、次の設問について得点の取得および累算得点への加算が実行される。このようにして得られた因子１〜８のそれぞれの累算得点が、ユーザの回答に関する因子１〜因子８のそれぞれのスコアとなる。
【００３８】
次いで、クラスター分類部２２は、ユーザの回答から得られた８因子のそれぞれのスコアと、クラスターデータテーブル２０に記憶された、１２クラスターのそれぞれの平均スコアとに基づき、ユーザが属すべきクラスターを判断する（ステップ１１０３）。より詳細には、クラスター分類部２２は、ユーザの因子ごとのスコアと、クラスターのそれぞれの因子ごとのスコアとの二乗差の総和を算出し（ステップ１１１０）、最も総和の小さなクラスターが、ユーザが属するクラスターであると判断する（ステップ１１１１）。
【００３９】
クラスター分類部２２は、ステップ１１１１においてユーザが属すると判断されたクラスターに関連付けられた、当該クラスターの特性を表すデータを、クラスターデータテーブル２０から取り出す（ステップ１１０４）。
【００４０】
以下、クラスターデータテーブル２０に記憶された、クラスターの特性を表すデータについて、より詳細に説明する。
【００４１】
本実施の形態においては、サンプルユーザに対して、８５問の設問を提示してその回答を取得するほか、さらに他の設問群を提示し、その回答を受理して、回答テーブル１６に記憶している。これは、いわゆる選好調査である。他の設問群は、２１４問の「地域」に関する設問、３３６問の「住宅」に関する設問を含み、これらの回答は、「非常に重視する」、「やや重視する」、「どちらともいえない」、「あまり重視しない」および「全く重視しない」の５段階のうちの何れかである。つまり、この回答は、５段階の選択肢の何れかを示す。回答テーブル１６には、先の８５問の設問と同様に、それぞれの設問に割り当てられた番号（たとえば、「非常に重視する」であれば「１」など）が記憶されている。さらには、３６種の住宅のイラストを提示して、望ましいものを選択してもらうようになっている。したがって、回答テーブル１６には、サンプルユーザごとに、１以上の望ましい住宅のイラストを示す情報も格納される。
【００４２】
「住宅」に関する設問においては、集合住宅／一戸建て、分譲／注文、新築／中古、所有形態（持ち家／賃貸）などについての志向性が問われている。また、「地域」に関する設問においては、今住んでいる地域について、或いは、都会／田舎などについての志向性が問われている。
【００４３】
なお、クラスターの特性を示すデータの作成に先立って、クラスター判定部２２が、上記サンプルユーザの回答を、それぞれ、回答テーブル１６から読み出して、図１１に示すクラスター判定処理を実行して、サンプルユーザが、どのクラスターに属するかを判定し、その情報を、クラスターデータテーブル２０中に記憶しておく。
【００４４】
図１４および図１５は、クラスターの特性を示すデータを作成する処理を示すフローチャートである。図１４に示すように、クラスター特性データ生成部３０は、処理対象となるクラスター番号を初期化し（ステップ１４０１）、クラスターデータテーブル２０を参照して、サンプルユーザのうち、そのクラスター番号のクラスターに属するものを特定する（ステップ１４０２）。
【００４５】
クラスター特性データ生成部３０は、前記クラスターに属するサンプルユーザについての回答を、回答テーブル１６から読み出して、それぞれの設問について、回答割合を算出する（ステップ１４０３）。なお、回答割合とは、各設問について、上記「１」〜「５」のいずれかと回答した割合（パーセント）を示す。また、図１４および図１５の処理において、回答は、サンプルユーザに対してクラスター生成のためになされた８５問の設問に対する回答、２１４問の「地域」に関する設問に対する回答、および、３３６問の「住宅」に関する設問に対する回答を含む。
【００４６】
クラスター特性データ生成部３０は、予め定められた設問のカテゴリごとに、当該カテゴリに属する設問に対する、当該クラスターに属するサンプルユーザの回答の平均値を算出する（ステップ１４０４）。これら回答割合や平均値は、クラスターデータテーブル２０に、クラスター番号と関連付けて記憶しておく。ステップ１４０４で算出される平均値は、設問のカテゴリごとのクラスターの特性を示すグラフを提示するために利用される。
【００４７】
このように設問ごとの回答の割合の算出を、すべてのクラスターに属するサンプルユーザに関して実行する（ステップ１４０５、１４０６参照）。クラスター特性データ生成部３０は、サンプルユーザの全体について、各設問の回答割合も算出しておく（ステップ１４０７）。サンプルユーザ全体についての回答割合も、クラスターデータテーブル２０に記憶される。
【００４８】
次いで、クラスター特定データ生成部３０は、たとえば、クラスターごとに、「地域」に関する設問、「住宅」に関する設問のそれぞれについて、「非常に重視する」という回答割合と平均の回答割合との差異が多い順に設問を順序付けておき、当該設問の順序を、クラスターと関連付けてクラスターデータテーブルに記憶する（ステップ１４０９）。ここにいう差異として、たとえば、平均との差の絶対値を使用することができる。このような設問の順序付けは、全てのクラスターについて実行される（ステップ１４０８、１４１０、１４１１参照）。或いは、ステップ１４０７において、サンプルユーザ全体の設問のカテゴリごとの平均値を算出しておき、ステップ１４０９において、クラスターごとに、サンプルユーザの全体の平均値と、当該クラスターに属するサンプルユーザの平均値との差異が大きいような、設問のカテゴリをソートした情報を作成して、これを記憶装置に記憶しても良い。このようなソートされた情報を、当該クラスターを特徴付ける情報として、そのクラスターに属するユーザに対して（ネットワークを介してユーザが操作するクライアントの表示装置の画面上に）表示しても良い。
【００４９】
さらに、クラスター特性データ生成部３０は、それぞれのクラスターについて、８つの因子についてのそれぞれのスコアをプロットしたグラフを生成し、そのグラフのデータを、当該クラスターと関連付けてクラスターデータテーブル２０に記憶する（ステップ１５０２）。８つの因子についてのスコアは、図４に示すものが利用される。また、クラスター特性データ生成部３０は、ステップ１４０４で算出された、クラスターに属するサンプルユーザの回答の平均値に基づいて、設問のカテゴリごとに回答の平均値をプロットしたグラフを生成し、そのグラフのデータを、当該クラスターと関連付けてクラスターデータテーブル２０に記憶する（ステップ１５０３）。また、ステップ１４０９において順序付けされた、「地域」および「住宅」に関する設問に基づいて、それぞれの上位の所定数の設問を抽出して、当該設問が、そのクラスターに属する者にとって重視されるポイントであることを示すデータを、クラスターと関連付けて、クラスターデータテーブル２０に記憶する（ステップ１５０４）。
【００５０】
図１６（ａ）は、あるクラスターについて、ステップ１５０２で生成されるグラフの例、図１６（ｂ）は、ステップ１５０３で生成されるグラフの例を示す図である。図１６（ｂ）に示すグラフを参照すると、「いま住んでいる地域」、「都会に住む」、「田舎に住む」などの設問のカテゴリについて、あるクラスターに属するサンプルユーザの回答の平均値が、「強く」出ているか（つまり、その設問について強くそう思っている傾向が強いか）、「弱く」でているか（その設問についてそう思っていない傾向が強いか）がわかるようになっている。ステップ１５０２〜１５０４に示すグラフの生成および記憶、重視されるポイントであることを示すデータの生成および記憶は、全てのクラスターについて実行される（ステップ１５０１、１５０５および１５０６参照）。
上述したような処理により生成され、クラスターデータテーブル２０に記憶された、グラフや重視されるポイントが、ユーザの設問に対する回答に基づき判定されたクラスターに関連付けられた、クラスターの特性を表すデータとして読み出されることになる（図１１のステップ１１０４）。このようにして、判定されたクラスター、および、当該クラスターに基づいて読みだされたグラフなどを含むコンテンツが、ネットワークを介して、ユーザのクライアントに伝達され、クライアントの表示装置の画面上に表示される。
【００５１】
本発明は、以上の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。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】図１は、本実施の形態にかかる住宅スペック提示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、本実施の形態にかかるクラスターデータ生成の概略を示すフローチャートである。
【図３】図３（ａ）は、本実施の形態においてクラスター生成のために予め用意された１２５問の設問の一部を示す図、図３（ｂ）は、ステップ２０２において因子負荷量が大きいと判断された設問の一部を示す図である。
【図４】図４は、クラスター生成部１８による処理により得られた、クラスター別の因子の平均スコアを示す図である。
【図５】図５（ａ）、（ｂ）は、それぞれ、クラスター１、２において、平均スコアの高い順に因子を並べたグラフである。
【図６】図６（ａ）、（ｂ）は、それぞれ、クラスター３、４において、平均スコアの高い順に因子を並べたグラフである。
【図７】図７（ａ）、（ｂ）は、それぞれ、クラスター５、６において、平均スコアの高い順に因子を並べたグラフである。
【図８】図８（ａ）、（ｂ）は、それぞれ、クラスター７、８において、平均スコアの高い順に因子を並べたグラフである。
【図９】図９（ａ）、（ｂ）は、それぞれ、クラスター９、１０において、平均スコアの高い順に因子を並べたグラフである。
【図１０】図１０（ａ）、（ｂ）は、それぞれ、クラスター１１、１２において、平均スコアの高い順に因子を並べたグラフである。
【図１１】図１１は、ユーザに対して、当該ユーザが属するクラスターを提示する処理の概略を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、本実施の形態にかかるクラスター分類テーブルのデータ構成の例を示す図である。
【図１３】図１３は、スコア算出（図１１のステップ１１０２）の際にクラスター分類部により実行される処理を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、クラスターの特性を示すデータを作成する処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、クラスターの特性を示すデータを作成する処理を示すフローチャートである。
【図１６】図１６（ａ）は、あるクラスターについて、ステップ１５０２で生成されるグラフの例、図１６（ｂ）は、ステップ１５０３で生成されるグラフの例を示す図である。
【符号の説明】
【００５３】
１０      住宅スペック提示システム
１２      ユーザＩ／Ｆ
１４      設問テーブル
１６      回答テーブル
１８      クラスター生成部
２０      クラスターデータテーブル
２２      クラスター判定部
２４      判定結果テーブル
２６      クラスター分類テーブル生成部
２８      クラスター分類テーブル
３０      クラスター特性データ生成部
【図１】
2007072624.tif 000003
【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】
2007072624.tif 000009
【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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