(57)【要約】【課題】  定性情報及び定量情報を容易に統合的に取り扱うことにより、より信頼性の高い、インターネット調査の実施を可能とすること。【解決手段】  情報処理装置１０６はアンケートにより得られた回答情報に含まれる定性情報と定量情報からエレメントテーブル６００を生成する。その上で、情報処理装置１０６は、発注フォーム７００の項目７０８により指定されたエレメントを使用して、回答者をクラスタ化する。次いで、情報処理装置１０６は、各クラスタの特性情報や割合に関する情報を含む解析レポート１０００を発注者に提供する。【選択図】図１１
2007140841.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のクライアント端末とインターネットを介して接続される情報処理装置であって、
前記複数のクライアント端末のユーザである複数の回答者からの定性的質問及び定量的質問に対する回答情報として、第１の定性情報と第１の定量情報とを、前記複数のクライアント端末を介して取得する取得手段と、
前記第１の定性情報を単語単位に分解して第２の定性情報を生成する分解手段と、
前記定性的質問及び前記定量的質問から所定の質問を選択する第１の選択手段と、
選択された前記定性的質問に対応する前記第２の定性情報のうち、所定の単語を第３の定性情報として選択する第２の選択手段と、
前記定量情報のうち選択された前記定量的質問に対応する第２の定量情報と、前記第３の定性情報とに基づいて、前記複数の回答者を複数のクラスタに分類するクラスタ化手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記クラスタ化手段は、前記回答者ごとの、前記第２の定量情報及び前記第３の定性情報に含まれる情報相互の類似度に基づいて、該回答者を前記複数のクラスタに分類することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記クラスタ化手段は、対応分類法を用いて前記分類を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
さらに、前記複数のクラスタ夫々に分類された前記回答者の前記第１の定量情報及び前記第２の定性情報に基づいて、前記複数のクラスタ夫々について、該クラスタに分類された前記回答者の傾向を示す属性情報を生成する属性情報生成手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記複数のクラスタ夫々に分類された前記回答者の、前記複数の回答者の全体に対する割合から解析レポートを生成するレポート生成手段をさらに備え、
前記解析レポートには前記属性情報が含まれることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
さらに、前記クラスタ化手段による分類の基準となった前記第２の定量情報及び前記第３の定量情報と、前記属性情報に基づいて、前記クラスタに含まれる前記回答者への対処法に関するアドバイス情報を生成するアドバイス情報生成手段を備え、
前記解析レポートには前記アドバイスが含まれることを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
さらに、前記レポート生成手段により前記解析レポートが生成又は更新されたことを所定の間隔で外部装置に通知する通知手段を備えることを特徴とする請求項５又は６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記情報処理装置は、さらに、前記インターネットを介して前記複数のクライアント端末以外の第２のクライアント端末と接続され、
前記取得手段は、前記第２のクライアント端末からも前記第１の定性情報及び前記第１の定量情報のうち少なくとも一方を取得する
ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
複数のクライアント端末とインターネットを介して接続される情報処理装置の制御方法であって、
前記複数のクライアント端末のユーザである複数の回答者からの定性的質問及び定量的質問に対する回答情報として、第１の定性情報と第１の定量情報とを、前記複数のクライアント端末を介して取得する取得工程と、
前記第１の定性情報を単語単位に分解して第２の定性情報を生成する分解工程と、
前記定性的質問及び前記定量的質問から所定の質問を選択する第１の選択工程と、
選択された前記定性的質問に対応する前記第２の定性情報のうち、所定の単語を第３の定性情報として選択する第２の選択工程と、
前記定量情報のうち選択された前記定量的質問に対応する第２の定量情報と、前記第３の定性情報とに基づいて、前記複数の回答者を複数のクラスタに分類するクラスタ化工程と、
を備えることを特徴とする制御方法。
【請求項１０】
複数のクライアント端末とインターネットを介して接続される情報処理装置の制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記制御方法は、
前記複数のクライアント端末のユーザである複数の回答者からの定性的質問及び定量的質問に対する回答情報として、第１の定性情報と第１の定量情報とを、前記複数のクライアント端末を介して取得する取得工程と、
前記第１の定性情報を単語単位に分解して第２の定性情報を生成する分解工程と、
前記定性的質問及び前記定量的質問から所定の質問を選択する第１の選択工程と、
選択された前記定性的質問に対応する前記第２の定性情報のうち、所定の単語を第３の定性情報として選択する第２の選択工程と、
前記定量情報のうち選択された前記定量的質問に対応する第２の定量情報と、前記第３の定性情報とに基づいて、前記複数の回答者を複数のクラスタに分類するクラスタ化工程と、
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アンケートの回答情報を解析する情報処理装置及びその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、商品やサービスに対する顧客満足度（ＣＳ）、ブランド評価指標などのマーケティング情報を取得する手段の一つとして、インターネットを利用した調査方式（以下、「インターネット調査」と呼ぶ）がしばしば利用される。インターネット調査によると、回答者が手軽にアンケートに対して回答することができるため、迅速かつ低コストで大量の情報（回答）を集められるという利点がある。また、インターネット調査は、ＣＳ調査やブランド評価指標調査に限らず、広く市場調査全般に応用されうる。
【０００３】
このようなインターネット調査に基づくアンケート回収手法では、大きく定性情報と定量情報との２種類の情報を取得することができる。ここで、定性情報とは、典型的には、自由記述型回答により得られる情報をいう。また、定量情報とは、典型的には、選択肢回答により得られる情報をいう。なお、回答として定性情報を求める質問を定性的質問と呼び、定量情報を求める質問を定量的質問と呼ぶ。
【０００４】
また、特許文献１には、インターネットを介してアンケートの回答情報を収集し、サーバで回答情報を集計及び分析し、インターネットを介して依頼者に分析レポートを提示する方法が開示される。
【特許文献１】特開２００４−３４８６６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように従来は、インターネット調査において取得される定性情報と定量情報とが、それぞれ個別に取り扱われており、両者を容易に統合的に取り扱えない。そのため、より信頼性の高い、インターネット調査の解析レポート（ＣＳ情報等）を生成することができない。
【０００６】
また、特許文献１に開示される方法は、インターネット調査の一種ではあるが、回答情報の分析において定性情報と定量情報をそれぞれどのように取り扱うかを考慮していない。
【０００７】
そこで、本発明は、定性情報及び定量情報を容易に統合的に取り扱うことにより、より信頼性の高い、インターネット調査の実施を可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の情報処理装置は、複数のクライアント端末とインターネットを介して接続される情報処理装置であって、前記複数のクライアント端末のユーザである複数の回答者からの定性的質問及び定量的質問に対する回答情報として、第１の定性情報と第１の定量情報とを、前記複数のクライアント端末を介して取得する取得手段と、前記第１の定性情報を単語単位に分解して第２の定性情報を生成する分解手段と、前記定性的質問及び前記定量的質問から所定の質問を選択する第１の選択手段と、選択された前記定性的質問に対応する前記第２の定性情報のうち、所定の単語を第３の定性情報として選択する第２の選択手段と、前記定量情報のうち選択された前記定量的質問に対応する第２の定量情報と、前記第３の定性情報とに基づいて、前記複数の回答者を複数のクラスタに分類するクラスタ化手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の情報処理装置の制御方法は、複数のクライアント端末とインターネットを介して接続される情報処理装置の制御方法であって、前記複数のクライアント端末のユーザである複数の回答者からの定性的質問及び定量的質問に対する回答情報として、第１の定性情報と第１の定量情報とを、前記複数のクライアント端末を介して取得する取得工程と、前記第１の定性情報を単語単位に分解して第２の定性情報を生成する分解工程と、前記定性的質問及び前記定量的質問から所定の質問を選択する第１の選択工程と、選択された前記定性的質問に対応する前記第２の定性情報のうち、所定の単語を第３の定性情報として選択する第２の選択工程と、前記定量情報のうち選択された前記定量的質問に対応する第２の定量情報と、前記第３の定性情報とに基づいて、前記複数の回答者を複数のクラスタに分類するクラスタ化工程と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
なお、その他の本発明の特徴は、添付図面及び以下の発明を実施するための最良の形態の記載によっていっそう明らかになるものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、定性情報及び定量情報を容易に統合的に取り扱えることとなり、より信頼性の高い、インターネット調査の実施が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態を説明する。
【００１３】
＜システム構成＞
図１は、本実施形態のインターネット調査において使用されるシステムの構成の概要を示す図である。
【００１４】
本実施形態では、インターネット１００を介して、以下に説明する装置が相互に通信可能である。
【００１５】
携帯端末１０２は、インターネット調査における回答者の持つ端末であり、例えば、インターネット１００にアクセスするためのインターネット通信機能を有する携帯電話、ＰＤＡなどがこれに該当する。なお、回答者はＣＳ評価等の対象である店舗の顧客であることが好ましく、以下、回答者のことを顧客と呼ぶ場合もある。
【００１６】
ＰＣ（パーソナルコンピュータ）１０４は、回答者が利用してインターネット１００にアクセス可能なＰＣである。回答者は、携帯端末１０２又はＰＣ１０４を使用してインターネット１００を介して後述する情報処理装置１０６に接続することにより、アンケートに回答することができる。
【００１７】
情報処理装置１０６は、携帯端末１０２やＰＣ１０４を利用してインターネット１００を介してアクセスしてきた顧客に対し、アンケート回答用のウェブページ（アンケート回答フォーム）を提供すると共に、アンケート回答結果を収集する。また、収集したアンケート回答結果を解析し、発注者（インターネット調査の解析レポートを利用する者）に解析レポートを提供する。情報処理装置１０６はまた、ＰＯＳ端末１１０に、アンケート収集の方法を指示することもできる。情報処理装置１０６はこの他にも様々な機能を持つが、詳細は図５〜１０を参照して後述する。なお、本実施形態に対応する情報処理装置１０６は、例えば、ＰＣやワークステーション（ＷＳ）等で実現される。さらに、情報処理装置１０６は、単一の装置から構成されていてもよいし、複数の装置が連携して動作するように構成されていてもよい。
【００１８】
ＰＣ１０８は、発注者が利用可能なＰＣである。ＰＣ１０８は発注者の指示を受けて、インターネット１００を介して情報処理装置１０６からアンケートの解析結果を受信することができる。ＰＣ１０８はまた、情報処理装置１０６を介して、ＰＯＳ端末１１０にアンケート収集の方法を指示することもできる。
【００１９】
ＰＯＳ端末１１０は、ＣＳ評価等の対象となる店舗（以下、「調査店舗」と呼ぶ）に設置されているＰＯＳ(point of sales)対応レジスタである。ＰＯＳ端末１１０は、情報処理装置１０６の指示に従い、所定の顧客にアンケートへの回答を依頼することができる。回答の依頼は、例えば、ＰＯＳ端末１１０がアンケート回答フォームのＵＲＬ（以下、「アンケート依頼」と呼ぶ）の記載されたレシートを発行することなどにより実現できる。
【００２０】
なお、情報処理装置１０６をサーバ装置と見た場合、携帯端末１０２、ＰＣ１０４、ＰＣ１０８、ＰＯＳ端末１１０がクライアント端末に相当する。
【００２１】
＜情報処理装置１０６のハードウェア構成＞
図２は、本実施形態に対応する情報処理装置１０６のハードウェア構成を示す機能ブロック図である。
【００２２】
ＣＰＵ２００は、後述するハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２０５に格納されているアプリケーションプログラム、オペレーティングシステム（ＯＳ）や制御プログラム等を実行することにより、情報処理装置１０６全体を制御する。
【００２３】
ＲＯＭ２０１は、不揮発性メモリであり、基本Ｉ／Ｏプログラム等のプログラム、文書処理の際に使用するフォントデータ、テンプレート用データ等の各種データを記憶する。
【００２４】
ＲＡＭ２０２は、各種データを一時記憶するための揮発性メモリであり、ＣＰＵ２００の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
【００２５】
外部記憶ドライブ２０３は、記録媒体（メディア）２０４へのアクセスを実現するためのものであり、メディア２０４に記憶されたプログラムやデータ等を情報処理装置１０６にロードすることができる。なお、メディア２０４には、例えば、フロッピィ（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＰＣカード、ＤＶＤ、ＩＣメモリカード、ＭＯ等、任意のものを用いることができる。
【００２６】
ＨＤＤ２０５には、本発明の実施形態に対応するアプリケーションプログラム、ＯＳ、制御プログラム、ユーザ辞書等が格納される。
【００２７】
ユーザ辞書とは、アンケート回答の解析時に、定性回答に含まれるどの単語を解析の対象とするかを決定するために用いられる辞書である。ユーザ辞書により、定性回答に含まれる「が」「は」などの助詞や、意味を持たない名詞などは、解析の対象から除外される。どの単語を解析の対象とするかは、調査分野により異なるため、調査分野（例えばコンビニエンスストアのＣＳ調査とガソリンスタンドのＣＳ調査）ごとに異なるユーザ辞書が格納される。なお、ユーザ辞書は、ヒューリスティクスに基づいて事前に生成される。具体的には、情報処理装置が次の（１）〜（４）の手順を実行することにより生成される。
（１）調査分野におけるアンケート回答を多数収集する。
（２）アンケート回答に含まれる定性回答を分かち書きし、得られた単語やキーワード（文節を含む）を抽出・合成・加工・編集する。
（３）どの語句がどのように定性回答の中で使われているかを、コンコーダンス機能により観察抽出する。
（４）分かち書きされた語句の頻度分布を観察しながら置換・削除等の加工を行う。
（５）上記の（２）〜（４）の抽出・合成・加工・編集・置換・削除加工の履歴を観察（比較）し、最終的に分析に使用するユーザ辞書として登録する。
【００２８】
アプリケーションプログラムには、例えば以下に列挙するものがある。
【００２９】
１．ＰＯＳ端末１１０に、どの顧客のレシートにアンケート依頼を印刷するかという基準（以下、「サンプリング条件」と呼ぶ）を通知するもの。
【００３０】
２．ＰＯＳ端末１１０から実際に発行したアンケート依頼付きレシートの情報を受信し、例えばアンケートの回収率を計算するもの。
【００３１】
３．ＰＣ１０８からインターネット調査の依頼を受注するもの。インターネット調査の依頼には、アンケートの回答からどのようなレポートを生成するかに関する情報が含まれる。インターネット調査の依頼の詳細は、図７を参照して後述する。
【００３２】
４．携帯端末１０２やＰＣ１０４から受信したアンケートの回答が、二重回答などの不正回答でないかを確認するもの。
【００３３】
５．携帯端末１０２やＰＣ１０４から受信したアンケートの回答を解析し、インターネット調査の依頼に基づいたレポートを生成するもの。
【００３４】
なお、ＨＤＤ２０５に格納される各プログラム、データ等は、メディア２０４に格納されてもよい。
【００３５】
指示入力装置２０６は、キーボードやポインティングデバイス（マウス等）等から構成される。指示入力装置２０６を用いて、情報処理装置１０６のオペレータは、情報処理装置１０６に対して、これを制御するコマンド等を入力することができる。
【００３６】
ディスプレイ２０７は、指示入力装置２０６から入力したコマンドや、それに対する情報処理装置１０６の応答出力等を表示したりするものである。
【００３７】
インタフェース（Ｉ／Ｆ）２０８は、ネットワークＩ／Ｆ等から構成され、これを介してインターネット１００に接続し、ＰＣ１０８等とのデータのやり取りを行う。
【００３８】
システムバス２０９は、情報処理装置１０６内のデータの流れを司るものである。
【００３９】
本実施形態では、説明の便宜のため、情報処理装置１０６を１つの装置で実現した構成について述べるが、複数の装置にリソースを分散した構成によって実現してもよい。例えば、記憶や演算のリソースを複数の装置に分散した形に構成してもよい。又は、情報処理装置１０６上で仮想的に実現される構成要素毎にリソースを分散し、並列処理を行うようにしてもよい。
【００４０】
また、情報処理装置１０６は、ここで説明したすべての構成要素を備える必要はなく、例えば、メディア２０４からデータを入力する必要がない場合は外部記憶ドライブ２０３を省略することができる。
【００４１】
＜ＰＯＳ端末１１０のハードウェア構成＞
図３は、本実施形態で使用されるＰＯＳ端末１１０のハードウェア構成を示す機能ブロック図である。
【００４２】
ＣＰＵ３００は、ＳＲＡＭ３０３に格納されている制御プログラム（ファームウェア）等を実行することにより、ＰＯＳ端末１１０全体を制御する。
【００４３】
ＲＯＭ３０１は不揮発性メモリであり、基本Ｉ／Ｏプログラム等のプログラム、レシート印刷の際に使用するフォントデータ等の各種データを記憶する。
【００４４】
ＲＡＭ３０２は各種データを一時記憶するための揮発性メモリであり、ＣＰＵ３００の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
【００４５】
ＳＲＡＭ３０３は、ＰＯＳ端末１１０の制御プログラムや、売上データ等を記憶する不揮発性メモリである。ＳＲＡＭ３０３はまた、情報処理装置１０６から指示されたサンプリング条件を記憶し、制御プログラムは、この条件に従ってレシートにアンケート依頼を印刷するかどうかを決める。なお、ＳＲＡＭ３０３の代わりに、ＨＤＤ等を用いて上記のプログラム、データ等を記憶してもよい。
【００４６】
印刷部３０４は、レシートを印刷するためのものである。
【００４７】
入力部３０５は、ＰＯＳ端末１１０にデータを入力するためのものであり、バーコードリーダーやキーボード等から構成される。
【００４８】
ディスプレイ３０６は、入力部３０５から入力されたデータの内容や、ＰＯＳ１１０の状態（「待機中」など）を表示するためのものである。
【００４９】
インタフェース（Ｉ／Ｆ）３０７は、ネットワークＩ／Ｆ等から構成され、これを介してインターネット１００に接続し、情報処理装置１０６等とのデータのやり取りを行う。
【００５０】
システムバス３０８は、ＰＯＳ端末１１０内のデータの流れを司るものである。
【００５１】
なお、ＰＯＳ端末１１０を複数の装置にリソースを分散した形に構成してもよいことなどは、情報処理装置１０６の場合と同様である。
【００５２】
＜アンケートの回答を収集する方法の概要＞
図４及び図５を参照して、情報処理装置１０６が顧客からアンケート回答結果を収集する処理の概要を説明する。
【００５３】
図４は、ＰＯＳ端末１１０の印刷部３０４が印刷したレシート４００の一例を示す図である。図４（ａ）はレシート４００の表面であり、一般的なレシートと変わらない。図４（ｂ）はレシート４００の裏面であり、ここにアンケート依頼が記載されている。
【００５４】
顧客が調査店舗で買い物をすると、ＰＯＳ端末１１０は、サンプリング条件に従ってレシート４００の裏面にアンケート依頼を印刷するか否かを決定する。サンプリング条件には、例えば、「１０人ごと」、「５００円以上購入した場合」、「所定の商品を購入した場合」などが考えられる。もちろん、すべての顧客のレシート４００にアンケート依頼を印刷してもよい。
【００５５】
したがって、サンプリング条件を満たす顧客のレシート４００の裏面には図４（ｂ）に示すアンケート依頼が印刷され、それ以外の顧客の場合、レシートの裏面は白紙（又は他の広告など）となる。
【００５６】
所定の条件はＳＲＡＭ３０３に記憶されているが、発注者がＰＣ１０８及び情報処理装置１０６を介して変更することもできる。
【００５７】
図４（ｂ）に示すように、アンケート依頼には少なくともＵＲＬ４０１、電話番号４０２、二次元バーコード４０３のいずれかが記載されている。顧客はこれらの情報を元に、携帯端末１０２又はＰＣ１０４を介してアンケートに回答することができる。
【００５８】
レシート４００の裏面にはまた、レシート番号４０４が記載されている。レシート番号４０４は、顧客の購入した商品や金額、来店時間、来店曜日等の情報（以下、「レシート情報」と呼ぶ）と関連付けられている。ＰＯＳ１１０は、アンケート依頼付きのレシート４００を発行すると、レシート情報をレシート番号４０４と関連付けて情報処理装置１０６に送信し、情報処理装置１０６はそれをＨＤＤ２０５に記録する。なお、本実施形態では調査対象店舗は１つであるとして説明するが、実際には複数の店舗をまとめて調査対象店舗とすることができる。
【００５９】
図５は、顧客がＰＣ１０４を用いてＵＲＬ４０１にアクセスした場合に、ＰＣ１０４のディスプレイに表示される回答画面５００の一例を示す図である。
【００６０】
回答画面５００は、選択肢（択一）形式の質問（５０１〜５０６及び５１０）と、自由記述形式の質問（５０７）、送信ボタン５１１及びキャンセルボタン５１２から構成される。選択肢形式の質問から定量回答が得られ、自由記述形式の質問からは定性回答が得られる。
【００６１】
顧客は、選択肢形式の質問に対して、ラジオボタンをチェックしたりプルダウンメニューから１つの候補を選択したりすることにより回答する。また、質問５０１及び５１０は顧客が任意の値を入力するものであるが、その範囲が限られているため、定量回答が得られる選択肢形式の質問と同列に扱う。顧客はまた、テキスト入力により、自由記述形式の質問に回答する。
【００６２】
顧客がＰＣ１０４のマウス等を用いて送信ボタン５１１をクリックすると、アンケートの回答情報（以下、単に「回答情報」と呼ぶ）が情報処理装置１０６に送信される。
【００６３】
ここで、顧客の入力に関わらず、情報処理装置１０６は、質問５０１のレシート番号４０４と関連付けられたレシート情報から、質問５０２及び５０３の情報を知ることができる。そのため、質問５０２及び５０３の情報は、不正回答の検出などの目的に使用される。すなわち、情報処理装置１０６のアプリケーションプログラムは、レシート情報と回答情報を照合し、矛盾の度合いが所定の閾値を超えていればその回答を不正回答として扱い、以下の解析には使用しない。
【００６４】
また、顧客が電話番号４０２に電話をかけた場合は、例えばオペレータが口頭で回答画面５００の各質問と同じことを尋ねて不図示のＰＣ上で回答を入力する。この回答を情報処理装置１０６に送信することにより、情報処理装置１０６は回答情報を収集することができる。もちろん、オペレータは情報処理装置１０６の指示入力装置２０６を使用して、回答情報を直接情報処理装置１０６に入力してもよい。
【００６５】
二次元バーコード４０３には、少なくともＵＲＬ４０１又は電話番号４０２を示す情報が含まれる。
【００６６】
以上のようにして、情報処理装置１０６は、携帯端末１０２又はＰＣ１０４から回答情報として定性情報及び定量情報を取得する。また、情報処理装置１０６は、携帯端末１０２又はＰＣ１０４から取得したレシート番号４０４を利用して、ＰＯＳ端末１１０から定性情報及び定量情報を取得することもできる。
【００６７】
＜エレメントテーブルの生成＞
図６は、回答情報を元に情報処理装置１０６が生成する、エレメントテーブル６００を示す図である。エレメントテーブル６００は、情報処理装置１０６がインターネット調査の解析に基づくレポートを生成する際に使用される。情報処理装置１０６が生成したエレメントテーブル６００は、例えばＨＤＤ２０５に記録される。
【００６８】
サンプル番号６０１は、各回答者に割り当てられた識別番号である。サンプル番号６０１は、回答者を特定できるものであればよいので、通し番号でもよいし、例えばレシート番号４０４をそのままサンプル番号６０１としてもよい。
【００６９】
エレメント６０２〜６１７は、図５の質問５０２〜５１０の回答に対応するものである。また、図示しないが、情報処理装置１０６がＰＯＳ端末１１０から取得する情報もエレメントテーブル６００に含まれうる。つまり、「エレメント」とは、回答画面５００を使用して回答者に直接尋ねる質問と、ＰＯＳ端末１１０を介して回答者に間接的に尋ねる質問（例えば「購入した商品は？」という質問）を含む概念である。したがって、例えばエレメント６０３の中に、具体的な回答である「土（曜）」「日（曜）」などが含まれる。これらは厳密には「エレメント６０３に含まれる回答情報」と呼ぶべきであるが、以下では、これらの回答情報もエレメントと呼び、厳密な区別をしない場合もある。
【００７０】
ここで、エレメント６０５〜６１３では、１が「非常に満足」、２が「やや満足」、３が「やや不満」、４が「非常に不満」を示す。エレメント６１５では、１が「週１回以上」、２が「月に２，３回」、３が「月に１回」、４が「それ以下」、５が「今回が初めて」を示す。
【００７１】
質問５０１（レシート番号４０４）が含まれていないのは、レシート番号４０４は前述のように不正回答の検出に用いるものであり、回答情報の解析には用いられないからである。もちろん、例えばレシート番号４０４の番号が小さいほど早く来店した顧客であることなどを利用して、レシート番号４０４を解析に利用する場合は、エレメントテーブル６００に含めてもよい。
【００７２】
また、エレメントテーブル６００は、図５のアンケートから得られる情報に限られず、レシート番号４０４から分かるレシート情報（例えば購入商品など）も含むものとしてよい。
【００７３】
なお、エレメント６１４には、質問５０７に対する自由回答のうち特定の語句のみを記載してあるが、実際には自由回答を分かち書きしたすべての単語が含まれる。例えば、サンプル００１に対しては、「車」「の」「扱い」「が」「丁寧」「で」「作業」「が」「スピーディ」の９つの単語がエレメント６１４に含まれる。すなわち、情報処理装置１０６は、例えば自動分かち書き（automatic segmentation）などを使用して、自由回答を単語単位に分解することができる。
【００７４】
自動分かち書きとは、計算機による自然言語文の形態素処理において、目的とする処理の単位を文に分割することをいう。単語辞書の見出しと入力文との文字列照合を処理の基本とし、屈折処理や派生処理を利用して行う。日本語の分かち書きの手順には、最長一致方や、一文中の文節が最小となるように分割する文節数最小法がある（長尾真・石田晴久その他編，「岩波情報科学辞典」，１９９０，岩波書店）。
【００７５】
なお、自動分かち書きの機能を備えるソフトウェアには、例えば、株式会社平和情報センターのＨａｐｐｉｎｅｓｓ／ＡｉＢＡＳＥがある。
【００７６】
その上で、実際に解析作業を行う際に、ユーザ辞書（この例ではガソリンスタンドのＣＳ調査用のもの）を用いて、「丁寧」「スピーディ」を選択し、これらの単語のみを使用することが決定される。
【００７７】
また、詳細は後述するが、回答情報の解析に際しては、エレメントテーブル６００のすべてのエレメントを使用する必要はない。例えば、発注者が顧客の利用目的に興味がなければ、エレメント６０４は解析対象から除外してもよい。
【００７８】
なお、前述のように調査対象店舗は複数であってもよい。この場合、エレメントテーブル６００には店舗番号や店舗特性（地域・規模・立地条件など）なども含まれうる。
【００７９】
＜レポートの発注＞
図７は、発注者がインターネット調査に基づくレポートを発注する際に使用する発注フォーム７００を示す図である。発注フォーム７００は、ＰＣ１０８のディスプレイに表示されて、インターネット１００を介して情報処理装置１０６に送信されてもよいし、ＦＡＸなどを介して情報処理装置１０６の運営者に送信されてもよい。ＦＡＸを介する場合、情報処理装置１０６の運営者は、指示入力装置２０６を使用するなどして発注フォーム７００に記載の事項を情報処理装置１０６に入力する。
【００８０】
項目７０１は、発注者が必要とするレポートタイプを選択するためのものである。ここには、タイプ７０２〜７０６があらかじめ規定されている。例えば、タイプ７０２が選択された場合、情報処理装置１０６は、サービスに対する性別ごとの満足度等を表すレポートを生成して、発注者に提供する。タイプ７０２では、定量情報のみが使用され、定性情報は使用されない。したがって、本発明の目的である、「定性情報及び定量情報を容易に統合的に取り扱う」こととは無関係であるため、詳細な説明は省略する。タイプ７０３及び７０４も同様である。
【００８１】
タイプ７０５が選択された場合、情報処理装置１０６は、自由回答（エレメント６１４）を使用して、例えばサービスのスピードに対して肯定的な意見が何件、否定的な意見が何件あったかを示すレポートを生成する。タイプ７０５では定性情報が使用されるが、定量情報は使用されないため、タイプ７０２〜７０４と同様、本発明の目的と無関係であり、詳細な説明は省略する。
【００８２】
タイプ７０６が選択された場合、情報処理装置１０６は、エレメントテーブル６００の各エレメントのうち、少なくとも１つの定性的質問に対応するエレメントと少なくとも１つの定量的質問に対応するエレメントを使用してレポートを生成する。また、情報処理装置１０６は、回答画面５００に直接表示される質問に限らず、ＰＯＳ端末１１０を関して間接的に尋ねる質問（例えば「購入した商品は？」）に対応するエレメントを使用してもよい。これにより、定性情報と定量情報の併用（ハイブリッド化）が行われる。レポート生成の詳細は後述する。
【００８３】
なお、ここではタイプ７０２〜７０６の５タイプのレポートを規定したが、実際には任意の数でよい。ただし、タイプ７０６に規定されるタイプのレポートは１つだけであることが好ましい。
【００８４】
項目７０７は、発注者が項目７０１で規定されるタイプ以外のエレメントを基準（ブレークダウン，ＢＤ）とするレポートを必要とするときに使用される。項目７０７も、本発明の目的とは無関係であるため、詳細な説明は省略する。
【００８５】
項目７０８は、項目７０１においてタイプ７０６が選択されたときに、解析に使用するエレメントを選択するために使用される。解析に使用するエレメントはエレメントテーブル６００から選択され、少なくとも１つの定性情報（エレメント）と少なくとも１つの定量情報（エレメント）を含む。図７では、使用エレメントの記入欄を８つとしたが、任意の数とすることができる。実際には、エレメントテーブル６００のすべてのエレメントを選択可能な数にすることが好ましい。ここで、定性情報であるエレメント６１４が選択された場合は、前述のように、ユーザ辞書を用いて、その中のどの単語を使用するかが選択される。
【００８６】
項目７０９は、レポートの納期を指示するために使用される。
【００８７】
項目７１０は、例えば、発注者が求める回答情報の数（回答者の数）など、発注者のその他の要望等を情報処理装置１０６の運営者に通知するために使用される。
【００８８】
＜回答者のクラスタ化＞
次に、エレメントテーブル６００及び発注フォーム７００を元に回答情報を解析し、回答者をクラスタ化する様子を説明する。
【００８９】
解析には、統計学の分野で周知の対応分析法を使用する。簡単に説明すると、まず、項目７０８で選択されたすべてのエレメントを、多次元の空間に配置する。次元数には、経験に基づき、回答者を分類するのに十分な値が用いられる。
【００９０】
図８は、クラスタを概念的に表現する、クラスタ布置図８００を示す図である。図に示すように、本実施形態では、回答者は６つのクラスタ８１１〜８１６に分類される。クラスタ布置図８００は実際には３次元以上であることが一般的であるが、図を簡略化するため、ここでは２次元としている。図８に例をとれば軸１（８５１）上位には「建物が新しい」「ＳＳ内が清潔」など「外観」に関係するエレメントがあり、下位には「出入りしやすい」「休憩室の居心地がよい」など具体的な施設の「使用感」に関係するエレメントがある。軸２（８５２）上位すなわち右寄りには「表示価格がわかりやすい」「価格が安い」など「価格要因」に関係するエレメントがあり、下位すなわち左寄りには「店員の対応」「サービスがスピーディ」など「人的サービス評価」に関係するエレメントがある。つまり、回答者によって評価するエレメントの傾向（方向）が異なり、あるいは同じ回答パターンを示すクラスタが存在することを検証することが可能となる。回答者のクラスタ化とは、多次元の成分スコア(軸)に似たような特性（似たような回答パターン）を持つ回答者をいくつかのグループ（クラスタ）に「統計的に分類」（クラスタ間の距離を有意検定）することである。すべての回答者は、いずれかの特定のクラスタに分類され、いずれのクラスタにも所属しない回答者は存在しないし、２つ以上のクラスタに所属する回答者も存在しない。また新たに発見されたクラスタ以外にも性別に「女性・30代」や「総合満足度・高」などの属性（すなわちクラスタ）指定をすればそこに所属する「回答者群」の観察も可能となる。
【００９１】
なお、回答者のクラスタ化は、発注フォーム７００の項目７０１で、ハイブリッド形式のレポートタイプ（図７の例では、タイプ７０６）が選択されたときのみ行われる。
【００９２】
回答者のクラスタ化には、発注フォーム７００の項目７０８で指定したエレメントを使用する。エレメント８２１〜８３２は、指定されたエレメントの一部を示すものであり、図示しないが、実際には指定されたすべてのエレメントがクラスタ布置図８００上のいずれかの場所に配置される。なお、前述のように、エレメント８２１〜８３２は、厳密には「エレメントに含まれる回答情報」である。
【００９３】
また、クラスタ布置図８００には、定性情報によるエレメントしか示していないが、実際には、例えば図５の質問５０５ｂに対する回答である図６のエレメント６０６のような、定量情報によるエレメントも配置される。質問５０５ｂに対する回答には１〜４、すなわち、「非常に満足」〜「非常に不満」までが存在しうるが、それぞれが所定の位置に配置される。
【００９４】
また、各クラスタは、そのクラスタが生成された基準（軸）を元に生成された特性情報を持つ。例えば、クラスタ８１１に分類される回答者は、概して、建物の新しさや清潔さに好意的な意見を持っているため、クラスタ８１１は特性情報として「建物の清潔感に満足」という特性情報を持つ。
【００９５】
さらに、各クラスタは、そのクラスタに分類される回答者に顕著に表れるエレメントの内容を元に生成される、属性情報を持つ。例えば、クラスタ８１１に分類された回答者の多くが３０代（エレメント６１７）、女性（エレメント６１６）であったとする。この場合、クラスタ８１１には３０代女性以外、例えば４０代男性も所属しうるが、大まかな傾向を示すものとして、クラスタ８１１は「３０代女性」という属性情報を持つ。なお、属性情報の生成に使用されるエレメントは、クラスタ化に使用されたものであっても使用されなかったものであっても構わない。
【００９６】
属性情報の生成は、対象となるクラスタに分類される回答者が持つ各エレメント（例えばエレメント６１６「性別」）の重心が、特定の内容（例えば「女性」）に近いか否かを判定することにより行われる。エレメント６１６「性別」の重心が「女性」に近ければ、そのクラスタに分類される回答者に顕著に表れるエレメントの内容は「女性」となる。同様のことを属性情報の生成に使用されるすべてのエレメントに対して行い、最終的に「３０代、女性」などの属性情報が得られる。
【００９７】
なお、すべてのクラスタが必ずしも顕著に表れるエレメントを持つとは限らないことに注意が必要である。
【００９８】
また、図８の例では、クラスタの数は６つであるが、実際には、調査分野（例えばガソリンスタンドにおけるＣＳ調査か、コンビニエンスストアにおけるＣＳ調査か）調査対象店舗数、回答者数などに応じて、有用な解析レポートを得るのに適していると経験的に認識されている数が用いられる。ただし、発注フォーム７００において、明示的にクラスタ数を指定できるように情報処理装置１０６を構成してもよい。
【００９９】
＜解析結果の提示＞
図１０は、エレメントテーブル６００及び発注フォーム７００を元に生成された情報（すなわち、クラスタ８１１〜８１６）を元に生成される、解析レポート１０００を示す図である。解析レポート１０００は、発注者に提示されるものであり、発注者はＰＣ１０８を使用してこれを閲覧することができる。もちろん、解析レポート１０００は紙に印刷されるなどして発注者に提示されてもよい。
【０１００】
解析レポート１０００は、少なくとも２つのフィールド、特性情報フィールド１００１と割合フィールド１００２を含む。また、任意で、属性情報フィールド１００３とアドバイスフィールド１００４を含む。
【０１０１】
特性情報フィールド１００１は、図８を参照して説明したように、各クラスタが含むエレメントを元に生成された特性情報を示すフィールドである。
【０１０２】
割合フィールド１００２は、各クラスタに所属する回答者の割合を示すフィールドである。前述のように、すべての回答者は１つのクラスタに必ず分類されるため、割合フィールド中の割合の合計は１００％となる。もちろん、割合を計算する際に割り切れず、四捨五入の結果１００％より若干ずれる場合もあるが、以下では特に断らず、その場合も１００％と見なす。
【０１０３】
属性情報フィールド１００３は、図８を参照して説明したように、各クラスタに分類される回答者に顕著に表れるエレメントの内容を元に生成された属性情報を示すフィールドである。前述のように、例えばクラスタ８１１に所属する回答者は、３０代女性という内容が顕著に表れる。すなわち、属性の重心がクラスタの重心に近隣する。また、クラスタ８１４のように、顕著に表れるエレメントが存在せず、属性情報が空欄となるクラスタが存在してもよい。
【０１０４】
アドバイスフィールド１００４は、発注者に対するアドバイスを示すフィールドである。アドバイスは、各クラスタの特性情報と、任意で割合や属性情報などを使用して生成されるものであり、ＣＳを高めるために発注者が取るべき対策案を示す。例えば、クラスタ８１２では、早朝の２０代男性がサービスのスピードに不満を持っており、早朝の出勤時間帯は特にサービスのスピードを向上させる必要があると考えられる。そこで、対応するアドバイスは、「早朝は特に素早くサービスを行うべきである」となる。なお、解析レポート１０００では、何かに不満を持つクラスタに対してしかアドバイスを示していないが、一層のＣＳ向上のため、何かに満足しているクラスタに対してもアドバイスを示すように情報処理装置１０６を構成してもよい。
【０１０５】
情報処理装置１０６がアドバイスを生成する方法の一例をより詳細に説明する。情報処理装置１０６のＨＤＤ２０５は、特性情報、属性情報などに対応付けられたアドバイスを多数含むアドバイステーブルを保持する。図９は、アドバイステーブル９００の一例を示す図である。情報処理装置１０６は、それぞれのクラスタについて特性情報等を調べ、それに対応するアドバイスをアドバイステーブルから選択する。例えば、クラスタ８１５は、「サービスに不満」という特性情報を持ち、「女性」という属性情報を持つため、エントリ９０３のアドバイスである「女性に対するサービスを全体的に改善する必要がある」が選択される。
【０１０６】
＜処理の流れ＞
図１１は、本実施形態において情報処理装置１０６が行う処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの各ステップにおける処理は、図２のＣＰＵ２００がＨＤＤ２０５に格納されているアプリケーションプログラムを実行することにより行われる。
【０１０７】
ステップＳ１１０１で、情報処理装置１０６は、ＰＣ１０８から発注情報を取得し、ＨＤＤ２０５に格納する。詳述すると、情報処理装置１０６は、インターネット１００を介してＰＣ１０８からインターネット調査の依頼を受信すると、発注フォーム７００をＰＣ１０８に送信する。発注者はＰＣ１０８上で発注フォーム７００に必要事項を記入し、情報処理装置１０６に送信する。なお、本実施形態では、発注フォーム７００の項目７０１で、タイプ７０６が選択されたものとして説明する。
【０１０８】
なお、ステップＳ１１０１における処理は、インターネット１００を介さずに、ＦＡＸや郵便などで行われてもよい。この場合、情報処理装置１０６のオペレータが指示入力装置２０６を使用して、発注情報を情報処理装置１０６に入力する。
【０１０９】
ステップＳ１１０２で、情報処理装置１０６は、調査店舗（本実施形態ではガソリンスタンドとする）のＰＯＳ端末１１０に、サンプリング条件を通知してＳＲＡＭ３０３に設定する。サンプリング条件は、調査分野に応じたものがあらかじめＨＤＤ２０５に格納されている構成としてもよいし、発注フォーム７００の項目７１０を使用して発注者が指定してもよい。
【０１１０】
なお、ＰＯＳ端末１１０は一般的に発注者の所有するものであり、情報処理端末１０６のオペレータの管轄下にない可能性もある。この場合、情報処理端末１０６ではなく、ＰＣ１０８がサンプリング条件をＰＯＳ端末１１０に通知してＳＲＡＭ３０３に設定してもよい。
【０１１１】
ステップＳ１１０３で、情報処理装置１０６は、携帯端末１０２又はＰＣ１０４から回答情報を収集する。詳述すると、情報処理装置１０６は、ＵＲＬ４０１などを使用したアクセス要求を受信すると、回答画面５００を携帯端末１０２又はＰＣ１０４に送信する。回答者は携帯端末１０２又はＰＣ１０４を使用して回答画面５００の各質問に対する回答情報を情報処理装置１０６に送信する。また、同時にＰＯＳ端末１１０からレシート情報を取得してもよい。以下では、特に断らなければ、「回答情報」は「レシート情報」を含んでもよい。
【０１１２】
発注フォーム７００の項目７０９で指定された納期まで余裕がある場合や、項目７１０で指示された必要な回答者数に満たない場合でも、情報処理装置１０６が所定数のアンケート回答情報を収集すると、ステップＳ１１０４に進む。この理由の詳細は後述するが、簡単に説明すると、回答情報のリアルタイムの解析を可能にするためである。したがって、リアルタイムの解析を必要としない場合は、情報処理装置１０６が必要とする回答情報をすべて収集してからステップＳ１１０４に進んでもよい。また、「所定数」とは、以下に説明する解析に最低限必要な数であることが好ましい。
【０１１３】
なお、回答者が電話番号４０２を使用してアンケートに回答しようとする場合、例えば、電話を受けたオペレータが不図示のＰＣを使用して回答内容を情報処理装置１０６に送信する。
【０１１４】
ステップＳ１１０４で、情報処理装置１０６は、ステップＳ１１０３で収集した回答情報を元に、エレメントテーブル６００を生成する。なお、前述のように、この段階ではエレメント６１４には、質問５０７に対する回答文を自動分かち書きしたすべての単語が含まれる。
【０１１５】
ステップＳ１１０５で、情報処理装置１０６は、エレメントテーブル６００を元に回答者をクラスタ化する。クラスタ化の際に実際に使用するエレメントは、発注フォーム７００の項目７０８で指定されており、ステップＳ１１０１で取得済みである。また、情報処理装置１０６は、ＨＤＤ２０５に格納されているユーザ辞書のうち調査分野（ここではガソリンスタンドのＣＳ調査）に対応するものを使用して、エレメント６１４に含まれる単語のうち、不要な単語を除外する。さらに、前述のように、情報処理装置１０６は対応分析法を用いて回答者のクラスタ化を行う。
【０１１６】
ステップＳ１１０６で、情報処理装置１０６は、ステップＳ１１０５において生成されたクラスタを元に、解析レポート１０００を生成する。なお、解析レポート１０００が既に生成されている場合は、情報処理装置１０６は、解析レポート１０００の内容を更新する。ただし、ステップＳ１１０３において新たなアンケート回答情報が収集されなかった場合は、ステップＳ１１０５において生成されるクラスタに変化が無いため、情報処理装置１０６は、解析レポート１０００の内容を更新しない。
【０１１７】
ステップＳ１１０７で、情報処理装置１０６は、発注者に解析レポート１０００を提示する。具体的には、情報処理装置１０６がインターネットを介してＰＣ１０８から解析レポート１０００の提示要求を受信すると、情報処理装置１０６は解析レポート１０００をＰＣ１０８に送信する。或いは、提示要求を受信しなくても、電子メール等で定期的にＰＣ１０８に解析レポート１０００を送信するように情報処理装置１０６を構成してもよい。
【０１１８】
なお、ステップＳ１１０７の処理は、ステップＳ１１０１の処理と同様、インターネット１００を介さずに、ＦＡＸや郵便などで行われてもよい。
【０１１９】
ステップＳ１１０８で、情報処理装置１０６は、インターネット調査が所定の終了条件を満たすか否かを判定する。所定の条件とは、例えば、発注フォーム７００で指定された、調査期間や収集すべきアンケート回答情報の数などに関する条件である。条件を満たす場合はインターネット調査を終了する。条件を満たさない場合はステップＳ１１０３に戻り、情報処理装置１０６はさらにアンケート収集を行い、ステップＳ１１０４〜Ｓ１１０７の処理により再度解析及び解析レポート１０００の提示を行う。これにより、解析レポート１０００はリアルタイム又は所定の周期で更新され、発注者は最新でより有用な解析レポートを取得することが可能となる。
【０１２０】
＜解析レポートの逐次提示＞
図１２を参照して、解析レポート１０００が更新されたことを発注者に逐次（迅速に）通知する処理の流れを説明する。
【０１２１】
ステップＳ１２０１で、情報処理装置１０６は、所定の期間が経過したか否かを判定する。所定の期間とは、例えば「一日」、「一週間」、「一ヶ月」などの期間であり、発注フォーム７００の項目７１０などを利用して発注者が指定できる。所定期間が経過している場合は、ステップＳ１２０２に進む。
【０１２２】
ステップＳ１２０２で、情報処理装置１０６は、解析レポート１０００が更新されたか否かを判定する。解析レポート１０００の更新は、前述のように、図１１のステップ１１０６において行われる。解析レポート１０００が更新されている場合は、ステップＳ１２０３に進む。
【０１２３】
ステップＳ１２０３で、情報処理装置１０６は、解析レポート１０００が更新された旨の通知をＰＣ１０８に送信する。この通知は、例えば電子メールなどを利用して、インターネット１００を介して送信される。これにより、発注者は、解析レポート１０００が更新されたことを迅速に知ることができるようになる。
【０１２４】
なお、ステップＳ１２０２において解析レポート１０００が更新されていないと判断された場合に、情報処理装置１０６は、解析レポート１０００が更新されていない旨の通知をＰＣ１０８に送信してもよい。これにより、解析レポート１０００が更新されたか否かに関わらず、発注者は所定の期間ごとに最新の解析レポート１０００の状態を知ることができるようになる。
【０１２５】
＜実施形態のまとめ＞
以上説明したように、本実施形態によれば、情報処理装置１０６はアンケートにより得られた回答情報に含まれる定性情報と定量情報からエレメントテーブル６００を生成する。その上で、情報処理装置１０６は、発注フォーム７００の項目７０８により指定されたエレメントを使用して、回答者をクラスタ化する。次いで、情報処理装置１０６は、各クラスタの特性情報や割合に関する情報を含む解析レポート１０００を発注者に提供する。
【０１２６】
これにより、情報処理装置１０６は、定性情報及び定量情報を容易に統合的に取り扱えることとなり、より信頼性の高い、インターネット調査の解析レポートを生成し、提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２７】
【図１】インターネット調査において使用されるシステムの構成の概要を示す図である。
【図２】情報処理装置１０６のハードウェア構成を示す機能ブロック図である。
【図３】ＰＯＳ端末１１０のハードウェア構成を示す機能ブロック図である。
【図４】ＰＯＳ端末１１０の印刷部３０４が印刷したレシート４００の一例を示す図である。
【図５】顧客がＰＣ１０４を用いてＵＲＬ４０１にアクセスした場合に、ＰＣ１０４のディスプレイに表示される回答画面５００の一例を示す図である。
【図６】回答情報を元に情報処理装置１０６が生成する、エレメントテーブル６００を示す図である。
【図７】発注者がインターネット調査に基づくレポートを発注する際に使用する発注フォーム７００を示す図である。
【図８】クラスタを概念的に表現する、クラスタ布置図８００を示す図である。
【図９】アドバイステーブル９００の一例を示す図である。
【図１０】エレメントテーブル６００及び発注フォーム７００を元に生成された情報（すなわち、クラスタ８１１〜８１６）を元に生成される、解析レポート１０００を示す図である。
【図１１】情報処理装置１０６が行う処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】解析レポート１０００が更新されたことを発注者に逐次（迅速に）通知する処理の流れを示すフローチャートである。
【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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