(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アンケートを構成している質問に対する回答に基づいて、前記回答を行った複数の回答者からなる母集団を解析するためのアンケート結果解析システムであって、
第１のアンケートを構成している複数の質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第２のアンケートに対し、前記第２のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第２のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第２のアンケートに関するタグとして該第２のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する第２キーワード・タグ処理部と、
前記第１のアンケートに対する前記母集団による回答を認識する第１回答認識部と、
前記第２のアンケートに対する前記母集団による回答を認識する第２回答認識部と、
前記母集団のうち前記第１のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行ったグループを対象グループとして認識する対象グループ認識部と、
前記対象グループのうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記対象グループの回答の傾向に基づく値であるグループ傾向値として認識するグループ傾向値認識部と、
前記母集団のうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記母集団の回答の傾向に基づく値である母集団傾向値として認識する母集団傾値向認識部と、
前記グループ傾向値及び前記母集団傾向値に基づいて、前記グループ傾向値と前記母集団傾向値との乖離の度合いを示す値である乖離度を認識する乖離度認識部と、
前記乖離度が所定の閾値以上であった場合に、前記第２のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方を、前記対象グループに対して特異性を有しているキーワード又はタグである特異キーワード又は特異タグとして認識する特異キーワード・タグ認識部とを備えていることを特徴とするアンケート結果解析システム。
【請求項２】
請求項１に記載のアンケート結果解析システムにおいて、
前記第１のアンケートを構成している複数の質問、及び、前記第２のアンケートを構成している複数の質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第３のアンケートに対し、前記第３のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第３のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第３のアンケートに関するタグとして該第３のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する第３キーワード・タグ処理部と、
前記特異キーワード及び前記特異タグの少なくとも一方と、前記第３のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方との一致度を認識する一致度認識部と、
前記一致度が所定の閾値以上であった場合に、前記対象グループを、前記第３のアンケートを実施する母集団として提案する、又は、実施する母集団から除外するグループとして提案する母集団提案部とを備えていることを特徴とするアンケート結果解析システム。
【請求項３】
アンケートを構成している質問に対する回答に基づいて、前記回答を行った複数の回答者からなる母集団を解析するためのアンケート結果解析方法であって、
第２キーワード・タグ処理部が、第１のアンケートを構成している複数の質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第２のアンケートに対し、前記第２のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第２のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第２のアンケートに関するタグとして該第２のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する工程と、
第１回答認識部が、前記第１のアンケートに対する前記母集団による回答を認識する工程と、
第２回答認識部が、前記第２のアンケートに対する前記母集団による回答を認識する工程と、
対象グループ認識部が、前記母集団のうち前記第１のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行ったグループを対象グループとして認識する工程と、
グループ傾向値認識部が、前記対象グループのうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記対象グループの回答の傾向に基づく値であるグループ傾向値として認識する工程と、
母集団傾値向認識部が、前記母集団のうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記母集団の回答の傾向に基づく値である母集団傾向値として認識する工程と、
乖離度認識部が、前記グループ傾向値及び前記母集団傾向値に基づいて、前記グループ傾向値と前記母集団傾向値との乖離の度合いを示す値である乖離度を認識する工程と、
特異キーワード・タグ認識部が、前記乖離度が所定の閾値以上であった場合に、前記第２のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方を、前記対象グループに対して特異性を有しているキーワード又はタグである特異キーワード又は特異タグとして認識する工程とを備えていることを特徴とするアンケート結果解析方法。
【請求項４】
アンケートを構成している質問に対する回答に基づいて、前記アンケートを解析するためのアンケート結果解析システムであって、
複数の質問で構成されている第１のアンケートに対し、前記第１のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第１のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第１のアンケートに関するタグとして該第１のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する第１キーワード・タグ処理部と、
前記第１のアンケートを構成している複数の質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第２のアンケートに対し、前記第２のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第２のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第２のアンケートに関するタグとして該第２のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する第２キーワード・タグ処理部と、
前記第１のアンケートに対する母集団による回答を認識する第１回答認識部と、
前記第２のアンケートに対する前記母集団による回答を認識する第２回答認識部と、
前記母集団のうち前記第１のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行ったグループを対象グループとして認識する対象グループ認識部と、
前記対象グループのうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記対象グループの回答の傾向に基づく値であるグループ傾向値として認識するグループ傾向値認識部と、
前記母集団のうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記母集団の回答の傾向に基づく値である母集団傾向値として認識する母集団傾値向認識部と、
前記グループ傾向値及び前記母集団傾向値に基づいて、前記グループ傾向値と前記母集団傾向値との乖離の度合いを示す値である乖離度を認識する乖離度認識部と、
前記乖離度が所定の閾値以上であった場合に、前記第２のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方を、前記第１のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方に対して特異性を有しているキーワード又はタグである特異キーワード又は特異タグとして認識する特異キーワード・タグ認識部とを備えていることを特徴とするアンケート結果解析システム。
【請求項５】
請求項４に記載のアンケート結果解析システムにおいて、
前記第１のアンケートを構成している複数の質問、及び、前記第２のアンケートを構成している複数の質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第３のアンケートに対し、前記第３のアンケートを構成している質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第３のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第３のアンケートに関するタグとして該第３のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する第３キーワード・タグ処理部と、
前記特異キーワード及び前記特異タグの少なくとも一方と、前記第３のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方との一致度を認識する一致度認識部と、
前記一致度が所定の閾値以上であった場合に、前記特異キーワード及び前記特異タグの少なくとも一方を、前記第３のアンケートを実施する母集団を決定する際に考慮すべきキーワード又はタグとして提案するキーワード・タグ提案部とを備えていることを特徴とするアンケート結果解析システム。
【請求項６】
アンケートを構成している質問に対する回答に基づいて、前記アンケートを解析するためのアンケート結果解析方法であって、
第１キーワード・タグ処理部が、複数の質問で構成されている第１のアンケートに対し、前記第１のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第１のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第１のアンケートに関するタグとして該第１のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する工程と、
第２キーワード・タグ処理部が、前記第１のアンケートを構成している複数の質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第２のアンケートに対し、前記第２のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第２のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第２のアンケートに関するタグとして該第２のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する工程と、
第１回答認識部が、前記第１のアンケートに対する母集団による回答を認識する工程と、
第２回答認識部が、前記第２のアンケートに対する前記母集団による回答を認識する工程と、
対象グループ認識部が、前記母集団のうち前記第１のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行ったグループを対象グループとして認識する工程と、
グループ傾向値認識部が、前記対象グループのうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記対象グループの回答の傾向に基づく値であるグループ傾向値として認識する工程と、
母集団傾値向認識部が、前記母集団のうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記母集団の回答の傾向に基づく値である母集団傾向値として認識する工程と、
乖離度認識部が、前記グループ傾向値及び前記母集団傾向値に基づいて、前記グループ傾向値と前記母集団傾向値との乖離の度合いを示す値である乖離度を認識する工程と、
特異キーワード・タグ認識部が、前記乖離度が所定の閾値以上であった場合に、前記第２のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方を、前記第１のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方に対して特異性を有しているキーワード又はタグである特異キーワード又は特異タグとして認識する工程とを備えていることを特徴とするアンケート結果解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アンケートを構成している質問に対する回答に基づいて、その回答を行った複数の回答者からなる母集団、又は、アンケートそのものを解析するためのアンケート結果解析システム、及び、アンケート結果解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、個人からの直接的なリアクションデータを大量に取得し、そのリアクションデータをマーケティングに利用する方法が提案されている。そのように利用可能なリアクションデータとしては、例えば、アンケートに対する回答といったものがある。
【０００３】
リアクションデータとしてアンケートに対する回答を採用する場合、アンケートの実施対象となる複数の回答者からなる母集団をどのように決定するかによって、そのアンケートの信頼度（ひいては、マーケティングに利用する際における有用性）が変化することになる。
【０００４】
そこで、母集団に含まれている各回答者の特性に基づいてサンプル集団を決定し、そのサンプル集団を解析することによって、母集団全体の特性を解析する手法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５３３４１８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、マーケティングを行うに際しては、予め販売、広告等のターゲットになると予測されている母集団の特性を適切に把握することも重要ではあるが、その一方で、マーケティングに対して有用な特性を備えている母集団（例えば、購入の可能性の高い母集団等）を新たに発見することも重要となる。
【０００７】
しかし、特許文献１に記載の手法は、予め販売、広告等のターゲットになると予測されている母集団全体の特性を適切に把握するための手法である。そのため、特許文献１に記載の手法では、その母集団が他の分野におけるマーケティングにおいて特異性を有しているか（ひいては、有用性の高いリアクションデータを得ることができる母集団であるか）を把握することはできなかった。
【０００８】
本発明は以上の点に鑑みてなされたものであり、マーケティングに有用性の高いリアクションデータを得られる新たな母集団を把握することができるアンケート結果解析システム、及び、アンケート結果解析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】
本発明のアンケート結果解析システムは、
アンケートを構成している質問に対する回答に基づいて、前記回答を行った複数の回答者からなる母集団を解析するためのアンケート結果解析システムであって、
第１のアンケートを構成している複数の質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第２のアンケートに対し、前記第２のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第２のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第２のアンケートに関するタグとして該第２のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する第２キーワード・タグ処理部と、
前記第１のアンケートに対する前記母集団による回答を認識する第１回答認識部と、
前記第２のアンケートに対する前記母集団による回答を認識する第２回答認識部と、
前記母集団のうち前記第１のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行ったグループを対象グループとして認識する対象グループ認識部と、
前記対象グループのうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記対象グループの回答の傾向に基づく値であるグループ傾向値として認識するグループ傾向値認識部と、
前記母集団のうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記母集団の回答の傾向に基づく値である母集団傾向値として認識する母集団傾値向認識部と、
前記グループ傾向値及び前記母集団傾向値に基づいて、前記グループ傾向値と前記母集団傾向値との乖離の度合いを示す値である乖離度を認識する乖離度認識部と、
前記乖離度が所定の閾値以上であった場合に、前記第２のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方を、前記対象グループに対して特異性を有しているキーワード又はタグである特異キーワード又は特異タグとして認識する特異キーワード・タグ認識部とを備えていることを特徴とする。
【００１０】
このように、本発明のアンケート結果解析システムは、第２のアンケートに対し、そのアンケートを構成している質問に含まれているキーワードを第２のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、その質問の属性を示すタグを第２のアンケートに関するタグとして第２のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行している。すなわち、この解析システムでは、第２のアンケートの回答から検討し得るキーワード又はタグ（ひいては、マーケティングの分野）が設定される。
【００１１】
その後、このシステムは、第１のアンケートに対する回答に基づいて、母集団の中から対象グループを認識し、第２のアンケートに対する回答に基づいて、その対象グループの傾向値と母集団の傾向値との乖離度を認識する。さらにその後、このシステムは、その乖離度に基づいて、第２のアンケートに関するキーワード又はタグが、対象グループに対して特異性を有しているか否かを、認識する。
【００１２】
ここで、傾向値を認識する対象となる母集団は、母集団全体の大まかな傾向を把握できる程度のグループであればよい。そのため、この母集団には、対象グループを含む母集団全体だけでなく、母集団に含まれる対象グループ以外の回答者全体等が含まれる。
【００１３】
これにより、このシステムによれば、母集団の中から、特異キーワード又は特異タグに関するマーケティングの分野において、特異性を有しているグループを認識することができる。そして、例えば、そのグループを採用又は除外して母集団を決定した場合には、その母集団からは、そのマーケティングの分野において、有用性の高いリアクションデータを得ることができる。
【００１４】
また、本発明のアンケート結果解析システムにおいては、
前記第１のアンケートを構成している複数の質問、及び、前記第２のアンケートを構成している複数の質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第３のアンケートに対し、前記第３のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第３のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第３のアンケートに関するタグとして該第３のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する第３キーワード・タグ処理部と、
前記特異キーワード及び前記特異タグの少なくとも一方と、前記第３のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方との一致度を認識する一致度認識部と、
前記一致度が所定の閾値以上であった場合に、前記対象グループを、前記第３のアンケートを実施する母集団として提案する、又は、実施する母集団から除外するグループとして提案する母集団提案部とを備えていることが好ましい。
【００１５】
第３のアンケートに関するキーワード又はタグが、あるグループについて特異性を有している特異キーワード又は特異タグと一致するのであれば、その第３のアンケートに関するキーワード又はタグも、そのグループについて特異性を有している蓋然性が高い。すなわち、そのグループは、第３のアンケートに関するマーケティングの分野においても、特異な傾向を持つ蓋然性が高い。
【００１６】
そこで、このように、特異キーワード及び特異タグの少なくとも一方に基づいて認識されたグループを第３のアンケートを実施する母集団として提案する、又は、実施する母集団から除外するグループとして提案すると、第３のアンケートに対して特異性のある回答（すなわち、第３のアンケートに関するマーケティングの分野において有用性の高いリアクションデータ）を得ることができる蓋然性が高くなる。
【００１７】
また、本発明のアンケート結果解析方法は、
アンケートを構成している質問に対する回答に基づいて、前記回答を行った複数の回答者からなる母集団を解析するためのアンケート結果解析方法であって、
第２キーワード・タグ処理部が、第１のアンケートを構成している複数の質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第２のアンケートに対し、前記第２のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第２のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第２のアンケートに関するタグとして該第２のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する工程と、
第１回答認識部が、前記第１のアンケートに対する前記母集団による回答を認識する工程と、
第２回答認識部が、前記第２のアンケートに対する前記母集団による回答を認識する工程と、
対象グループ認識部が、前記母集団のうち前記第１のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行ったグループを対象グループとして認識する工程と、
グループ傾向値認識部が、前記対象グループのうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記対象グループの回答の傾向に基づく値であるグループ傾向値として認識する工程と、
母集団傾値向認識部が、前記母集団のうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記母集団の回答の傾向に基づく値である母集団傾向値として認識する工程と、
乖離度認識部が、前記グループ傾向値及び前記母集団傾向値に基づいて、前記グループ傾向値と前記母集団傾向値との乖離の度合いを示す値である乖離度を認識する工程と、
特異キーワード・タグ認識部が、前記乖離度が所定の閾値以上であった場合に、前記第２のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方を、前記対象グループに対して特異性を有しているキーワード又はタグである特異キーワード又は特異タグとして認識する工程とを備えていることを特徴とする。 
【００１８】
また、本発明のアンケート結果解析システムは、
アンケートを構成している質問に対する回答に基づいて、前記アンケートを解析するためのアンケート結果解析システムであって、
複数の質問で構成されている第１のアンケートに対し、前記第１のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第１のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第１のアンケートに関するタグとして該第１のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する第１キーワード・タグ処理部と、
前記第１のアンケートを構成している複数の質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第２のアンケートに対し、前記第２のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第２のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第２のアンケートに関するタグとして該第２のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する第２キーワード・タグ処理部と、
前記第１のアンケートに対する母集団による回答を認識する第１回答認識部と、
前記第２のアンケートに対する前記母集団による回答を認識する第２回答認識部と、
前記母集団のうち前記第１のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行ったグループを対象グループとして認識する対象グループ認識部と、
前記対象グループのうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記対象グループの回答の傾向に基づく値であるグループ傾向値として認識するグループ傾向値認識部と、
前記母集団のうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記母集団の回答の傾向に基づく値である母集団傾向値として認識する母集団傾値向認識部と、
前記グループ傾向値及び前記母集団傾向値に基づいて、前記グループ傾向値と前記母集団傾向値との乖離の度合いを示す値である乖離度を認識する乖離度認識部と、
前記乖離度が所定の閾値以上であった場合に、前記第２のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方を、前記第１のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方に対して特異性を有しているキーワード又はタグである特異キーワード又は特異タグとして認識する特異キーワード・タグ認識部とを備えていることを特徴とする。
【００１９】
このように、本発明のアンケート結果解析システムは、第１のアンケート及び第２のアンケートに対し、そのアンケートを構成している質問に含まれているキーワードをそのアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、その質問の属性を示すタグをそのアンケートに関するタグとしてそのアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行している。すなわち、このシステムでは、第１のアンケート及び第２のアンケートの回答から検討し得るキーワード又はタグ（ひいては、マーケティングの分野）が設定される。
【００２０】
その後、このシステムは、第１のアンケートに対する回答に基づいて、母集団の中から対象グループを認識し、第２のアンケートに対する回答に基づいて、その対象グループの傾向値と母集団全体の傾向値との乖離度を認識する。さらにその後、このシステムは、その乖離度に基づいて、第２のアンケートに関するキーワード又はタグが、第１のアンケートに関するキーワード又はタグに対して特異性を有しているか否かを、認識する。
【００２１】
ここで、傾向値を認識する対象となる母集団は、母集団全体の大まかな傾向を把握できる程度のグループであればよい。そのため、この母集団には、対象グループを含む母集団全体だけでなく、母集団に含まれる対象グループ以外の回答者全体等が含まれる。
【００２２】
これにより、このシステムによれば、第１のアンケートに関するマーケティング分野に関するキーワード又はタグの中から、特異キーワード又は特異タグに関するマーケティングの分野において、特異性を有しているグループを抽出するためのキーワード又はタグを認識することができる。そして、そのキーワード又はタグに基づいて母集団を決定した場合には、その母集団からは、そのマーケティングの分野において、有用性の高いリアクションデータを得ることができる。
【００２３】
また、本発明のアンケート結果解析システムにおいては、
前記第１のアンケートを構成している複数の質問、及び、前記第２のアンケートを構成している複数の質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第３のアンケートに対し、前記第３のアンケートを構成している質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第３のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第３のアンケートに関するタグとして該第３のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する第３キーワード・タグ処理部と、
前記特異キーワード及び前記特異タグの少なくとも一方と、前記第３のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方との一致度を認識する一致度認識部と、
前記一致度が所定の閾値以上であった場合に、前記特異キーワード及び前記特異タグの少なくとも一方を、前記第３のアンケートを実施する母集団を決定する際に考慮すべきキーワード又はタグとして提案するキーワード・タグ提案部とを備えていることが好ましい。
【００２４】
第３のアンケートに関するキーワード又はタグが、特異キーワード又は特異タグと一致するのであれば、特異キーワード又は特異タグに対応するグループが、その第３のアンケートに関するキーワード又はタグに対して、特異性を有している蓋然性が高い。すなわち、そのグループは、第３のアンケートに関するマーケティングの分野においても、特異な傾向を持つ蓋然性が高い。
【００２５】
そこで、このように、特異キーワード及び特異タグの少なくとも一方を第３のアンケートを実施する母集団を決定する際に考慮すべきキーワード又はタグとして提案すると、第３のアンケートに対して特異性のある回答（すなわち、第３のアンケートに関するマーケティングの分野において有用性の高いリアクションデータ）を得ることができる蓋然性が高くなる。
【００２６】
また、本発明のアンケート結果解析方法は、
アンケートを構成している質問に対する回答に基づいて、前記アンケートを解析するためのアンケート結果解析方法であって、
第１キーワード・タグ処理部が、複数の質問で構成されている第１のアンケートに対し、前記第１のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第１のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第１のアンケートに関するタグとして該第１のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する工程と、
第２キーワード・タグ処理部が、前記第１のアンケートを構成している複数の質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第２のアンケートに対し、前記第２のアンケートに含まれている質問に基づいて、該質問に含まれているキーワードを該第２のアンケートに関するキーワードとして認識する処理、及び、該質問の属性を示すタグを該第２のアンケートに関するタグとして該第２のアンケートに付与する処理の少なくとも一方を実行する工程と、
第１回答認識部が、前記第１のアンケートに対する母集団による回答を認識する工程と、
第２回答認識部が、前記第２のアンケートに対する前記母集団による回答を認識する工程と、
対象グループ認識部が、前記母集団のうち前記第１のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行ったグループを対象グループとして認識する工程と、
グループ傾向値認識部が、前記対象グループのうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記対象グループの回答の傾向に基づく値であるグループ傾向値として認識する工程と、
母集団傾値向認識部が、前記母集団のうち前記第２のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った人数の割合に基づく値を、前記第２のアンケートに対する、前記母集団の回答の傾向に基づく値である母集団傾向値として認識する工程と、
乖離度認識部が、前記グループ傾向値及び前記母集団傾向値に基づいて、前記グループ傾向値と前記母集団傾向値との乖離の度合いを示す値である乖離度を認識する工程と、
特異キーワード・タグ認識部が、前記乖離度が所定の閾値以上であった場合に、前記第２のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方を、前記第１のアンケートに関する前記キーワード及び前記タグの少なくとも一方に対して特異性を有しているキーワード又はタグである特異キーワード又は特異タグとして認識する工程とを備えていることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】実施形態に係る解析システムの概略構成を示す説明図。
【図２】図１の解析システムの処理部の構成を示すブロック図。
【図３】図１の解析システムがクライアントからの初回のアンケートを実施する際に実行する処理を示すフローチャート。
【図４】図１の解析システムがカスタマーにアンケートを実施した際に実行する処理を示すフローチャート。
【図５】図１の解析システムがクライアントから２回目以降のアンケートの依頼を受けた際に実施する処理を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、図面を参照して、実施形態に係る解析システムＳ（アンケート結果解析システム）の構成について説明する。
【００２９】
なお、以下の説明においては、解析システムＳを用いてマーケティングのためのアンケートの実施を希望するメーカー等を「クライアント」という。また、解析システムＳから送信されたアンケートに回答する回答者を「カスタマー」という。
【００３０】
解析システムＳは、実施するアンケートを構成している質問に対する回答に基づいて、回答を行った複数のカスタマーからなる母集団、及び、アンケートそのものの解析を行うシステムである。
【００３１】
そして、解析システムＳでは、クライアントに対し、その解析の結果に基づいて、クライアントからの要望に応じたアンケートの実施、及び、そのアンケートを実施する母集団に関する提案といったサービスが提供される。一方で、このサービスでは、カスタマーに対し、アンケートに回答した際に、所定の報酬（例えば、クライアントの商品を購入する際に使用できるポイント等）が支払われることもある。
【００３２】
［システムの概略構成］
まず、図１を参照して、解析システムＳの概略構成について説明する。
【００３３】
図１に示すように、解析システムＳは、解析システムＳによるサービスの提供者が保有するサーバ１によって構成されている。サーバ１は、インターネット回線等を介して、クライアントの保有するパソコン、タブレット等のクライアント端末２、及び、カスタマーの保有するスマートフォン、タブレット等のカスタマー端末３と、相互に情報通信可能に構成されている。
【００３４】
なお、本発明は、このような構成に限定されるものではなく、システムがクライアントからの要望及びカスタマーからの回答を認識することができるように構成されているものであればよい。
【００３５】
そのため、例えば、カスタマー端末を介して入力された回答をサーバに送信するのではなく、回答を別途データ化して、そのデータを直接サーバに読み込ませるように構成されていてもよい。また、例えば、複数のサーバによってシステム全体を構成してもよい。また、クライアント端末及びカスタマー端末に、後述する処理部の機能の少なくとも１つを実装し、それらを用いてシステムが構成されていてもよい。
【００３６】
［各処理部の構成］
図２に示すように、サーバ１は、実装されたハードウェア構成又はプログラムにより実現される機能（処理部）として、アンケート決定部１ａと、キーワード・タグ格納部１ｂと、キーワード・タグ処理部１ｃと、カスタマーデータ格納部１ｄと、提案部１ｅと、母集団決定部１ｆと、アンケート実施部１ｇと、回答認識部１ｈと、対象グループ認識部１ｉと、傾向値認識部１ｊと、乖離度認識部１ｋと、特異キーワード・タグ認識部１ｌと、一致度認識部１ｍとを備えている。
【００３７】
アンケート決定部１ａは、クライアントからの要望に応じて、複数の質問からなるアンケートを決定する。具体的には、クライアントがアンケートの目的とする情報（クライアントが知りたい情報等）を認識し、その情報、及び、過去に実施したアンケート等に基づいて複数の質問を作成する。
【００３８】
ここで、アンケートの目的とする情報は、例えば、クライアント端末２を介して予めクライアントに提示した所定のテンプレートに対する回答等に基づいて認識される。
【００３９】
アンケートを構成する質問としては、例えば、質問の対象となる商品等に対するカスタマーの印象を確認するための状態質問（例えば、マインドフローに基づく質問）を、二択回答、複数選択肢回答、５段階評価回答、ＮＰＳ評価回答といった回答方式で問うもの等が挙げられる。
【００４０】
キーワード・タグ格納部１ｂは、実施されるアンケートに関連し得るキーワード・タグを格納している。具体的には、所定のキーワードと、そのキーワードに対して４Ｐ（商品、販路、価格、プロモーション）分析等の観点から設定されたタグとの関係性を示すデータを格納している。
【００４１】
また、キーワード・タグ格納部１ｂは、後述する特異キーワード及び特異タグを、格納しているキーワード又はタグに対して、関連付けて格納する。
【００４２】
キーワード・タグ処理部１ｃ（第１キーワード・タグ処理部、第２キーワード・タグ処理部、第３キーワード・タグ処理部）は、アンケート決定部１ａで決定されたアンケートに対し、そのアンケートを構成している質問に基づいて、その質問に含まれているキーワードを、そのアンケートに関するキーワードとして認識する。
【００４３】
また、キーワード・タグ処理部１ｃは、そのアンケートに対し、キーワード・タグ格納部１ｂに格納されているデータを参照して、その質問の属性を示すタグを、そのアンケートに関するタグとして、そのアンケートに付与する。
【００４４】
キーワードを認識する処理としては、例えば、質問の文章に対してテキストマイニングを実行し、その結果に基づいて、文章の主語となる名詞をキーワードとして認識する処理が挙げられる。
【００４５】
キーワードとしては、例えば、質問に関する商品等を示す「自動車」、「旅行」等のカテゴリキーワード、その商品のブランドを示すブランドキーワード、商品名を示す商品名キーワード等が挙げられる。
【００４６】
また、タグを付与する処理としては、例えば、キーワード・タグ格納部１ｂに格納されているデータを参照して、認識されたキーワードの上位概念を示すワード、一般的に想起されるワード等を、その質問ごとのタグ、又は、アンケート全体に対してのタグとして付与する処理が挙げられる。
【００４７】
タグとしては、例えば、「電化製品」、「食べ物」等のブランド、商品を指すキーワードの上位概念となるワード、「コンビニエンスストア」、「ドラッグストア」等のブランド、商品を指すキーワードに関する販路として想起されるワード、「低価格」、「高級品」等の価格を指すキーワードに対して想起されるワード、「テレビＣＭ」、「雑誌」等のブランド、商品を指すキーワードに対するプロモーションルートとして想起されるワード等が挙げられる。
【００４８】
なお、解析システムＳでは、第１のアンケートに関するキーワード・タグ処理部と、第１のアンケートを構成している質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第２のアンケートに関するキーワード・タグ処理部と、第１のアンケートを構成している質問、及び、第２のアンケートを構成している質問とは異なる質問を少なくとも１つ含む複数の質問で構成されている第３のアンケートに関するキーワード・タグ処理部とを、１つの処理部として構成している。
【００４９】
しかし、本発明は、そのような構成に限定されるものではなく、それらのキーワード・タグ処理部のいずれかを、独立したものとして構成してもよい。
【００５０】
カスタマーデータ格納部１ｄは、アンケートの実施対象となり得るカスタマーについての情報が格納されている。具体的には、解析システムＳによるサービスに登録している複数のカスタマーが、各々の属性ごとにカテゴライズされて、個人を特定できない状態で格納されている。
【００５１】
カスタマーの属性としては、例えば、年齢、性別、居住地、趣味、家族構成、回答に用いる端末の情報の他、これまでに回答したアンケート及びそれに対する回答、並びに、後述する特異キーワード、特異タグ等が挙げられる。
【００５２】
提案部１ｅ（母集団提案部、キーワード・タグ提案部）は、クライアント端末２を介して、クライアントに対し、アンケートを実施し得る母集団、アンケートの実施（すなわち、母集団に含ませること）を推奨する又は推奨しないグループ、並びに、アンケートを実施する母集団を決定する際に考慮すべきキーワード及びタグの少なくとも一方を提案する。
【００５３】
具体的には、提案部１ｅは、アンケート決定部１ａで決定されたアンケートに対して認識されたキーワード及び付与されたタグの少なくとも一方に基づいて、カスタマーデータ格納部１ｄから、カスタマーに関する情報を検索して、アンケートを実施し得る母集団を提示する。
【００５４】
また、提案部１ｅは、その母集団の提示とともに、その母集団の中から特にアンケートの実施を推奨するグループ、アンケートの実施を推奨しない（除外すべき）グループ、並びに、その理由となるキーワード及びタグを提示する。この提示内容は、後述する特異キーワード及び特異タグ、並びに、一致度を参照して決定される。
【００５５】
また、提案部１ｅは、その母集団の提示とともに、その母集団の中からアンケートを実施する母集団を決定する際に考慮すべきキーワード及びタグの少なくとも一方、並びに、そのキーワード又はタグに対応するカスタマーのグループ及びそのグループの属性を提示する。この提示内容は、後述する特異キーワード及び特異タグ、並びに、一致度を参照して決定される。
【００５６】
なお、解析システムＳでは、母集団についての提案を行う母集団提案部と、キーワード及びタグについての提案を行うキーワード・タグ提案部とを１つの処理部として構成している。しかし、本発明は、そのような構成に限定されるものではなく、母集団提案部とキーワード・タグ提案部とを、互いに独立した処理部として構成してもよい。
【００５７】
また、解析システムＳでは、クライアントが母集団を決定する際の検討材料を提示するために、母集団についての提案を行う母集団提案部と、キーワード及びタグについての提案を行うキーワード・タグ提案部を備えている。しかし、本発明は、そのような構成に限定されるものではなく、母集団提案部及びキーワード・タグ提案部の少なくとも一方を省略してもよい。
【００５８】
母集団決定部１ｆは、クライアント端末２に対するクライアントからの入力に基づいて、アンケートを実施する母集団を、カスタマーデータ格納部１ｄに格納されているカスタマーデータの中から決定する。
【００５９】
アンケート実施部１ｇは、アンケート決定部１ａによって決定されたアンケートを、母集団決定部１ｆによって決定された母集団に含まれるカスタマーのカスタマー端末３に対して、回答を入力可能な形式で送信することによって、そのアンケートを実施する。
【００６０】
回答認識部１ｈ（第１回答認識部、第２回答認識部）は、アンケート実施部１ｇによって実施されたアンケートを認識するとともに、カスタマー端末３に対するカスタマーからの入力に基づいて、そのアンケートに対する回答を認識する。また、回答認識部１ｈは、実施したアンケート、及び、その回答を所定の形式でまとめたものを、クライアント端末２を介して、クライアントに提示する。
【００６１】
なお、解析システムＳでは、カスタマー端末３を区別することによって、カスタマーごとのアンケートに対する回答を認識している。しかし、本発明は、このような構成に限定されるものではなく、アンケートとそれに回答した回答者との対応を認識できるように構成されていればよい。
【００６２】
例えば、回答者が回答を行う際に予め回答者ごとに付与されているＩＤを入力するようにするように構成するのであれば、解析システムＳが端末を区別しなくてもよい。そして、その場合には、回答者はアンケートごとに異なる端末を用いてもよい。
【００６３】
なお、解析システムＳでは、第１のアンケートに対する母集団による回答を認識する第１回答認識部と、第２のアンケートに対する母集団による回答を認識する第２回答認識部とを１つの処理部として構成している。しかし、本発明は、そのような構成に限定されるものではなく、第１回答認識部と第２回答認識部とを、互いに独立した処理部として構成してもよい。
【００６４】
対象グループ認識部１ｉは、回答認識部１ｈが認識した回答に基づいて、所定のアンケートが実施された母集団の中から、そのアンケートに対する回答に基づいて、後述する特異キーワード及び特異タグを検証するための対象グループを認識する。
【００６５】
対象グループを認識するルールは、システム設計者が適宜設定してよいものであり、システム設計者自身が人為的に設定してもよいし、ＡＩを用いた機械学習の結果等に基づいて設定してもよい。
【００６６】
対象グループを認識するルールとしては、所定の質問に対して、所定の回答を行った回答者のグループを、対象グループとする方法がある。所定の質問としては、例えば、アンケート全体に対する方針を示す質問等である。また、具体的には、アンケートのテーマとなる商品について、マインドフローに準じて、認知、興味、好感、行動、比較、購買、保有、利用、愛着といった内容を問う質問が挙げられる。
【００６７】
マインドフローに準じた質問としては、例えば、アンケートのテーマとなる商品について、知っているか知らないか、興味があるか無いか、好きか嫌いか、調査したことがあるか、比較したことがあるか、購買したことがあるか、保有しているか（又は保有していたか）否か、利用している（利用していたか）否か、利用している場合に愛着があるか否か、といった質問等が挙げられる。
【００６８】
なお、解析システムＳでは、アンケートを構成する質問として、「はい」、「いいえ」の二択形式、又は、それらに「保留する」を加えた三択形式のものを採用している。しかし、本発明は、そのような構成に限定されるものではなく、多段階評価、ネットプロモータースコア（ＮＰＳ（登録商標  第５０２８１０８号））といった形式の質問を用いてアンケートを構成してもよい。
【００６９】
対象グループを認識するルールは、解析を行うアンケートとは異なるアンケートに対する回答に基づくものであればよい。そのため、そのルールは、例えば、上記のように特定の１つの質問に対する回答に基づくルールの他、複数の質問に対する回答に基づくルールであってもよい。また、その際に採用する質問としては、解析を行うアンケートには含まれていない質問を採用すると、解析を行うアンケートからの影響の少ないグループを対象グループとすることができるので、さらに好ましい。
【００７０】
傾向値認識部１ｊ（グループ傾向値認識部、母集団傾向値認識部）は、回答認識部１ｈが認識した回答に基づいて、母集団全体、及び、回答認識部１ｈによって認識された対象グループについて、対象グループを認識する際に用いたアンケートとは異なるアンケートに対する回答における母集団傾向値及びグループ傾向値を認識する。
【００７１】
ここで、「傾向値」とは、アンケートに対する回答の傾向に基づく値である。例えば、傾向値としては、回答内容の割合を示す値、「はい」と「いいえ」とで回答する所定の二択形式の質問に対して「はい」と回答した人数の割合、アンケート開始からアンケート終了までの時間、有効な回答を行った人数の割合、アンケートを実施する際に利用するアプリケーションのカスタマーの利用頻度又は利用時間、同じ質問を別のタイミングで実施した場合の回答内容の変化率、段階評価における各段階の割合、回答に含まれる数値又は言葉の傾向等が挙げられる。
【００７２】
また、ここで、母集団傾向値を認識する対象となる「母集団」は、母集団全体の大まかな傾向を把握できる程度のグループであればよい。そのため、この母集団には、対象グループを含む母集団全体だけでなく、母集団に含まれる対象グループ以外の回答者全体等が含まれる。
【００７３】
なお、解析システムＳでは、対象グループの回答の傾向に基づく値であるグループ傾向値を認識するグループ傾向値認識部と、母集団全体の回答の傾向に基づく値である母集団傾向値を認識する母集団傾値向認識部とを１つの処理部として構成している。しかし、本発明は、そのような構成に限定されるものではなく、グループ傾向値認識部と全体傾値向認識部とを、互いに独立した処理部として構成してもよい。
【００７４】
乖離度認識部１ｋは、傾向値認識部１ｊによって認識された母集団傾向値及びグループ傾向値に基づいて、それらの乖離度を認識する。
【００７５】
ここで、「乖離度」とは、母集団傾向値とグループ傾向値との乖離の度合いを示す値である。例えば、傾向値を「はい」と「いいえ」とで回答する所定の二択形式の質問に対して「はい」と回答した人数の割合を示す値とした場合、母集団傾向値とグループ傾向値との差の絶対値を乖離度としてもよい。また、例えば、その差の絶対値と、母集団における平均値とを比較して、その偏差を乖離度としてもよい。また、例えば、グループ傾向値を、母集団傾向値で除算した値を乖離度としてもよい。
【００７６】
また、乖離しているか否かの判断の基準は、システム設計者が適宜設定してよいものであり、例えば、システム設計者自身が人為的に設定した閾値に基づいて判断してもよいし、ＡＩを用いた機械学習の結果等に基づいて設定した閾値に基づいて判断してもよい。
【００７７】
特異キーワード・タグ認識部１ｌは、乖離度認識部１ｋによって認識された乖離度が所定の閾値以上であった場合に、乖離度（すなわち、母集団傾向値及びグループ傾向値）の認識に用いられたアンケートに関するキーワード及びタグの少なくとも一方を、対象グループ認識部１ｉによって認識された対象グループに対する特異キーワード又は特異タグとして認識する。
【００７８】
その後、特異キーワード・タグ認識部１ｌは、その特異キーワード又は特異タグを、対象グループ（すなわち、対象グループを構成するカスタマー）に関連付けて、カスタマーデータ格納部１ｄに格納する。
【００７９】
また、特異キーワード・タグ認識部１ｌは、乖離度認識部１ｋによって認識された乖離度が所定の閾値以上であった場合に、乖離度の認識に用いられたアンケートに関するキーワード及びタグの少なくとも一方を、対象グループを認識する際に用いられたアンケートに関するタグ及びキーワードの少なくとも一方に対する特異キーワード又は特異タグとして認識する。
【００８０】
その後、特異キーワード・タグ認識部１ｌは、その特異キーワード又は特異タグを、対象グループを認識する際に用いられたアンケートに関するタグ及びキーワードの少なくとも一方に関連付けて、キーワード・タグ格納部１ｂに格納する。
【００８１】
ここで、「特異キーワード」及び「特異タグ」とは、対象グループ、又は、対象グループを決定する際に用いられたアンケートに関するキーワード及びタグの少なくとも一方に対して、特異性を有しているキーワード及びタグである。
【００８２】
また、ここでいう「特異性」とは、その対象グループ、又は、そのキーワード及びタグに関するグループを用いて、マーケティングを行った場合に、母集団全体におけるリアクションデータと比べて、独特な傾向、値等を持つリアクションデータを得ることのできる可能性が高いことを指す。
【００８３】
一致度認識部１ｍは、実施するアンケートに対して認識されたキーワード及び付与されたタグの少なくとも一方と、キーワード・タグ格納部１ｂに格納されているグループ、又は、キーワード若しくはタグに関連付けられている特異キーワード及び特異タグとの一致度を認識する。
【００８４】
ここで、「一致度」とは、システム設計者が適宜設定してよいものであり、システム設計者自身が人為的に設定してもよいし、ＡＩを用いた機械学習の結果等に基づいて設定してもよい。
【００８５】
例えば、一致度としては、実施するアンケートに関するキーワード及びタグと、対比するグループに関するキーワード及びタグ、又は、対比するキーワード若しくはタグに関するキーワード及びタグとを対比して、単純にどの程度の数が一致するかといった値を用いてもよい。
【００８６】
また、例えば、キーワード及びタグの数ではなく、キーワードの数とタグの数との比率を用いてもよい。また、例えば、実施するアンケートと対比するグループ及びキーワード又はタグに関する値を直接的に対比するのではなく、それらの値の全体の平均に対する偏差に基づいて、一致度を認識してもよい。
【００８７】
解析システムＳでは、カスタマーデータ格納部１ｄに、カスタマーのグループごとに、特異キーワード及び特異タグが関連付けて格納されている。そこで、そのグループにおける一致度を認識する際には、実施するアンケートに関連するキーワード及びタグと、そのグループに関連付けられているキーワード及びタグとを対比して、一致するキーワード及びタグの数に基づいて、その一致度を認識する。
【００８８】
そして、一致度認識部１ｍは、そのグループにおける一致度が所定の閾値以上であった場合には、カスタマーデータ格納部１ｄから、そのグループをアンケートの実施を推奨するグループとして、提案部１ｅに送信する。一方、一致度認識部１ｍは、そのグループにおける一致度が所定の閾値未満であった場合には、そのグループアンケートの実施を推奨しない（除外すべき）グループとして、提案部１ｅに送信する。
【００８９】
また、解析システムＳでは、キーワード・タグ格納部１ｂに、キーワード又はタグごとに、特異キーワード及び特異タグが関連付けて格納されている。そこで、キーワード又はタグにおける一致度を認識する際には、実施するアンケートに関連するキーワード及びタグと、そのキーワード又はタグに関連付けられている特異キーワード及び特異タグを対比して、一致するキーワード及びタグの数に基づいて、その一致度を認識する。
【００９０】
そして、一致度認識部１ｍは、そのキーワード又はタグにおける一致度が所定の閾値以上であった場合には、そのキーワード又はタグを、アンケートを実施する母集団を決定する際に考慮すべきキーワード又はタグとして、提案部１ｅに送信する。一方、一致度認識部１ｍは、そのキーワード又はタグにおける一致度が所定の閾値未満であった場合には、そのキーワード又はタグを、アンケートを実施する母集団を決定する際に考慮する必要のないキーワード又はタグとして、提案部１ｅに送信する。
【００９１】
また、本発明は、このような構成に限定されるものではなく、一致度に基づくグループの提案推奨及び非推奨の基準は適宜設定してよい。例えば、一致度が閾値未満の場合にアンケートの実施を提案するようにすれば、直接マーケティングに有用なリアクションデータが得られなくても、新たな知見が得られる可能性もあるためである。
【００９２】
なお、本発明は、このような構成に限定されるものではなく、一致度に基づいたクライアントへの母集団に関する提案を行わない場合には、一致度認識部を省略してもよい。
【００９３】
［各処理部で実行される処理］
次に、図２〜図５を参照して、解析システムＳがクライアントからの要望に応じてカスタマーに対してアンケートを実施する際に行う処理（アンケート結果解析方法）について説明する。
【００９４】
なお、以下の説明においては、液体歯磨きａに関する第１のアンケート、及び、カメラｂに関する第２のアンケートを実施して、第１のアンケートに対する回答に基づいて決定された対象グループ、並びに、第１のアンケートに関するキーワード及びタグに対して、第２のアンケートに関するキーワード及びタグが特異性を有しているか否かの解析を行っている。
【００９５】
しかし、本発明は、そのように個別のアンケートごとに解析を行うことのみが可能なものではない。具体的には、多数のアンケートを実施して、それらのアンケートに対する回答を蓄積し、対象グループを決定するために用いられるアンケート及び特異性を解析するキーワード又はタグに関するアンケートの少なくとも一方の変更を繰り返して、多数の解析データを蓄積するように構成されていてもよい。
【００９６】
さらには、解析するアンケートと対象グループを認識する際に用いるアンケートを変更しない場合であっても、対象グループを認識する際に用いるアンケートから採用する質問を変更しつつ、解析するアンケートについて、複数回の解析を行うようにしてもよい。
【００９７】
［初回のアンケートの実施の際における処理］
まず、図２及び図３を参照して、解析システムＳが、クライアントから初回のアンケート（第１のアンケート）の依頼を受け、その第１のアンケートを実施する際に実行する処理について説明する。
【００９８】
ここで、第１のアンケートは、クライアントであるメーカーＡが、自らが製造・販売している液体歯磨きａに対してカスタマーが持っているイメージを知りたいという目的のために実施されるものであるとする。
【００９９】
この処理においては、まず、アンケート決定部１ａは、クライアント端末２に入力されたクライアントのアンケートの目的とする情報に基づいて、アンケートを決定する（図３／ＳＴＥＰ１００）。
【０１００】
具体的には、アンケート決定部１ａは、クライアント端末２に入力された情報に基づいて、クライアントが液体歯磨きａに対してカスタマーが持っているイメージを知りたいという目的を認識する。そして、アンケート決定部１ａは、過去の類似商品（例えば、他の液体歯磨き、オーラルケア用品等）に関する過去のアンケートを参照して、カスタマーに対して問う質問を複数認識して、今回実施する第１のアンケートを構成する。
【０１０１】
次に、キーワード・タグ処理部１ｃが、決定された第１のアンケートに対して、キーワードを認識する処理、又は、タグを付与する処理を実行する（図３／ＳＴＥＰ１０１）。
【０１０２】
具体的には、キーワード・タグ処理部１ｃは、第１のアンケートを構成している質問の文章に対しテキストマイニングを実行し、その結果に基づいて、文章の主語となる名詞をキーワードとして認識する。
【０１０３】
本実施形態では、第１のアンケートは、液体歯磨きａに関する複数の質問からなるアンケートである。そのため、第１のアンケートに対しては、カテゴリを示す「液体歯磨き」、「ａ」という商品名そのもの（ブランド）、液体歯磨きａを製造しているメーカーの名前である「Ａ」等が、キーワードとして認識される。
【０１０４】
また、キーワード・タグ処理部１ｃは、キーワード・タグ格納部１ｂに格納されているデータを参照して、認識されたキーワードの上位概念を示すワード、一般的に想起されるワード等を、その質問ごとのタグ、又は、アンケート全体に対してのタグとして付与する。
【０１０５】
本実施形態では、第１のアンケート全体、又は、第１のアンケートを構成する各々の質問に対しては、「液体歯磨き」というキーワードに対して直接連想される上位概念である「オーラルケア用品」といったワード、「ａ」という商品の販路である「コンビニエンスストア」、「ドラッグストア」といったワード、「ａ」という商品の具体的な価格帯（例えば、「低価格」）、「ａ」という商品について実施されているプロモーションルートの種類（例えば、「ＴＶＣＭ」、「Ｗｅｂ広告」）等が、タグとして付与される。
【０１０６】
次に、提案部１ｅは、クライアント端末２を介してクライアントが選択し得る母集団を、クライアントに対して提案する（図３／ＳＴＥＰ１０２）。
【０１０７】
具体的には、まず、提案部１ｅは、クライアントが受けているサービスの種類等に基づいて、カスタマーの属性を決定する。次に、提案部１ｅは、その属性に対応したカスタマーをカスタマーデータ格納部１ｄから検索し、その検索結果を属性ごとにグループとしてまとめる。さらにその後、提案部１ｅは、そのグループを、そのグループの属性及びそのグループに含まれる人数とともに、クライアント端末２に選択可能な形式で表示する。
【０１０８】
次に、母集団決定部１ｆは、クライアント端末２を介してクライアントが選択したグループに基づいて、母集団を決定する（図３／ＳＴＥＰ１０３）。
【０１０９】
具体的には、母集団決定部１ｆは、クライアントが選択したグループを足し合わせて母集団として決定する。
【０１１０】
次に、アンケート実施部１ｇは、決定された母集団に対し、決定された第１アンケートを実施する（図３／ＳＴＥＰ１０４）。
【０１１１】
具体的には、アンケート実施部１ｇは、決定された第１のアンケートを、決定された母集団に含まれるカスタマーに対応するカスタマー端末３に回答可能な形式で表示する。
【０１１２】
次に、回答認識部１ｈは、カスタマー端末３を介して入力された回答を所定のルールに従って集計したものを、アンケートの結果としてクライアント端末２に送信する（図３／ＳＴＥＰ１０５）。
【０１１３】
ここで、回答を集計する際の所定のルールとは、システム設計者が適宜設定してよいものであり、システム設計者自身が人為的に設定してもよいし、ＡＩを用いた機械学習の結果等に基づいて設定してもよい。
【０１１４】
例えば、回答を集計する際の所定のルールとしては、いわゆる単純集計に基づくルールであってもよい。その場合、クライアントに提示するデータは、例えば、アンケートに対する回答の数又は割合を、数値データ又はグラフデータとして示したものとなる。
【０１１５】
また、例えば、回答を集計する際の所定のルールとしては、いわゆるクロス集計に基づくルールであってもよい。その場合、クライアントに提示するデータは、例えば、実施したアンケートに対する回答と他のアンケートに対する回答とを掛け合わせた項目を、数値データ又はグラフデータとして示したものとなる。
【０１１６】
次に、回答認識部１ｈは、カスタマーデータ格納部１ｄに、実施した第１のアンケート及びそれに対する回答を、その第１のアンケートを実施したカスタマーに関連付けて、格納し（図３／ＳＴＥＰ１０６）、今回の処理を終了する。
【０１１７】
［アンケートの実施後における処理］
次に、図２及び図４を参照して、解析システムＳが、カスタマーにアンケートを実施した際に実行する処理について説明する。
【０１１８】
なお、以下の説明においては、前述のＳＴＥＰ１００〜ＳＴＥＰ１０６の処理を実行することによって、液体歯磨きａに関する第１のアンケートを実施した後に、同様に、前述のＳＴＥＰ１００〜ＳＴＥＰ１０６の処理を実行することによって、第１のアンケートを実施した母集団に対して、カメラｂに関する第２のアンケートを実施したとする。そして、以下の説明は、第２のアンケートを実施した後に実行される処理に関する説明である。
【０１１９】
また、前述のように、第１のアンケートは、クライアントであるメーカーＡが、自らが製造・販売している液体歯磨きａに対してカスタマーが持っているイメージを知りたいという目的のために実施されるものであるとする。
【０１２０】
そのため、第１のアンケートに対しては、カテゴリを示す「液体歯磨き」、「ａ」という商品名そのもの（ブランド）、液体歯磨きａを製造しているメーカーの名前である「Ａ」等が、キーワードとして認識されているとする。
【０１２１】
また、第１のアンケート全体、又は、第１のアンケートを構成する各々の質問に対しては、「液体歯磨き」というキーワードに対して直接連想される上位概念である「オーラルケア用品」といったワード、「ａ」という商品の販路である「コンビニエンスストア」、「ドラッグストア」といったワード、「ａ」という商品の具体的な価格帯（例えば、「低価格」）、「ａ」という商品について実施されているプロモーションルートの種類（例えば、「ＴＶＣＭ」、「Ｗｅｂ広告」）といったワードが、タグとして付与されているとする。
【０１２２】
また、第２のアンケートは、クライアントであるメーカーＢが、自らが製造・販売しているカメラｂに対してカスタマーが持っているイメージを知りたいという目的のために実施されるものであるとする。
【０１２３】
また、第２のアンケートに対しては、カテゴリを示す「カメラ」、「ｂ」という商品名そのもの（ブランド）、カメラｂを製造しているメーカーの名前である「Ｂ」等がキーワードとして認識されているとする。
【０１２４】
また、第２のアンケート全体、又は、第２のアンケートを構成する各々の質問に対しては、「カメラ」というキーワードに対して直接連想される上位概念である「小型家電」といったワード、「ｂ」という商品の販路である「家電量販店」、「専門店」といったワード、「ｂ」という商品の具体的な価格帯（例えば、「高価格」）、「ｂ」という商品について実施されているプロモーションルートの種類（例えば、「専門誌掲載」）といったワードが、タグとして付与されているとする。
【０１２５】
また、第１のアンケートと第２のアンケートとは、アンケートの目的となるカテゴリ、商品名、及び、メーカーの名前が異なっている。そのため、当然のことながら、第１のアンケートに含まれている複数の質問と第２のアンケートに含まれている複数の質問とは、少なくとも１つにおいて異なっている。
【０１２６】
以上を前提として、この処理においては、まず、回答認識部１ｈは、第１のアンケート及び第２のアンケートに対する母集団による回答を認識する（図４／ＳＴＥＰ２００）。
【０１２７】
次に、対象グループ認識部１ｉは、第１のアンケートに対する回答に基づいて、母集団の中から対象グループを認識する（図４／ＳＴＥＰ２０１）。
【０１２８】
具体的には、対象グループ認識部１ｉは、母集団のうち、第１のアンケートに含まれる所定の質問に対して所定の回答を行った回答者のグループを、特異キーワード及び特異タグを検証するための対象グループとして認識する。
【０１２９】
本実施形態においては、第１のアンケートに含まれている「液体歯磨きａを購入したことがありますか？」という質問を所定の質問としている。また、その所定の質問に対して「はい」という回答を所定の回答としている。そのため、対象グループ認識部１ｉは、その所定の回答を行ったカスタマーのグループを対象グループとする。
【０１３０】
次に、傾向値認識部１ｊは、第２のアンケートに対する対象グループの回答に基づいて、第２のアンケートに対する対象グループのグループ傾向値を認識する（図４／ＳＴＥＰ２０２）。
【０１３１】
本実施形態においては、第２のアンケートに含まれている「カメラｂを購入したことがありますか？」という質問に対する回答に「はい」と回答したカスタマーの割合を、検証するためのグループ傾向値としている。
【０１３２】
そのため、傾向値認識部１ｊは、その質問に対して対象グループのうちの「はい」と回答したカスタマーの割合を示す値をグループ傾向値として認識する。本実施形態では、グループ傾向値を６０％（０．６０）とする。すなわち、対象グループの６０％がカメラｂを購入したことがあると回答したとする。
【０１３３】
次に、傾向値認識部１ｊは、第２のアンケートに対する母集団全体の回答に基づいて、第２のアンケートに対する母集団傾向値を認識する（図４／ＳＴＥＰ２０３）。
【０１３４】
本実施形態においては、グループ傾向値と同様に、第２のアンケートに含まれている「カメラｂを購入したことがありますか？」という質問に対する回答に「はい」と回答したカスタマーの割合を、母集団傾向値としている。
【０１３５】
そのため、傾向値認識部１ｊは、その質問に対して母集団全体のうちの「はい」と回答したカスタマーの割合を示す値を母集団傾向値として認識する。本実施形態では、母集団傾向値を２０％（０．２０）とする。すなわち、母集団全体の２０％がカメラｂを購入したことがあると回答したとする。
【０１３６】
次に、乖離度認識部１ｋは、グループ傾向値及び母集団傾向値に基づいて、乖離度を認識する（図４／ＳＴＥＰ２０４）。
【０１３７】
具体的には、乖離度認識部１ｋは、グループ傾向値と母集団傾向値とを対比して、乖離度を算出して認識する。本実施形態においては、グループ傾向値と母集団傾向値との差の絶対値を乖離度としている。そのため、本実施形態においては、乖離度は、０．４０となる。
【０１３８】
次に、特異キーワード・タグ認識部１ｌは、乖離度が所定の閾値以上であるか否かを判断する（図４／ＳＴＥＰ２０５）。
【０１３９】
ここで、乖離度は、システム設計者が適宜設定してよい値であり、システム設計者自身が人為的に設定してもよいし、ＡＩを用いた機械学習の結果等に基づいて設定してもよい。本実施形態では、０．３５を閾値としている。
【０１４０】
乖離度が閾値未満であった場合（ＳＴＥＰ２０５でＮＯの場合）、解析システムＳは、今回の処理を終了する。
【０１４１】
一方、乖離度が閾値以上であった場合（ＳＴＥＰ２０５でＹＥＳの場合）、特異キーワード・タグ認識部１ｌは、第２のアンケートに関するキーワード及びタグを、特異キーワード及び特異タグとして認識する（図４／ＳＴＥＰ２０６）。
【０１４２】
本実施形態では、乖離度が所定の閾値（０．３５）を超える０．４０である。そのため、特異キーワード・タグ認識部１ｌは、第２のアンケートに関するキーワード及びタグの全てを、特異キーワード又は特異タグとして認識する。
【０１４３】
本実施形態では、「カメラ」、商品名「ｂ」、メーカーの名前「Ｂ」といったキーワードが、特異キーワードとして認識される。また、「小型家電」、「家電量販店」、「専門店」、「高価格」、「専門誌掲載」といったワードが、特異タグとして認識される。
【０１４４】
次に、特異キーワード・タグ認識部１ｌは、特異キーワード及び特異タグを、対象グループのカスタマーに関連付けて、カスタマーデータ格納部１ｄに格納する（図４／ＳＴＥＰ２０７）。
【０１４５】
本実施形態では、前述の特異キーワード及び特異タグを、第１のアンケートに含まれている「液体歯磨きａを購入したことがありますか？」という質問に対して「はい」という回答を行ったカスタマーに関連付けて、格納する。
【０１４６】
次に、特異キーワード・タグ認識部１ｌは、特異キーワード及び特異タグを、第１のアンケートに関するキーワード及びタグに関連付けて、キーワード・タグ格納部１ｂに格納し（図４／ＳＴＥＰ２０８）、今回の処理を終了する。
【０１４７】
本実施形態では、前述の特異キーワード及び特異タグを、「液体歯磨き」、商品名「ａ」、メーカーの名前「Ａ」といったキーワード、及び、「オーラルケア用品」、「コンビニエンスストア」、「ドラッグストア」、「低価格」、「ＴＶＣＭ」、「Ｗｅｂ広告」といったタグに関連付けて、格納する。
【０１４８】
［２回目以降のアンケートを実施する際における処理］
次に、図２及び図５を参照して、解析システムＳが、クライアントから２回目のアンケートの依頼を受けた際に、アンケートを実施するまでに実行する処理について説明する。
【０１４９】
なお、以下の説明においては、第３のアンケートを実施する際における処理である。ここで、第３のアンケートは、クライアントであるメーカーＣが、自らが製造・販売している時計ｃに対してカスタマーが持っているイメージを知りたいという目的のために実施されるものであるとする。
【０１５０】
以上を前提として、この処理においては、まず、アンケート決定部１ａは、クライアント端末２に入力されたクライアントのアンケートの目的とする情報に基づいて、アンケートを決定する（図５／ＳＴＥＰ３００）。
【０１５１】
次に、キーワード・タグ処理部１ｃが、決定された第１のアンケートに対して、キーワードを認識する処理、又は、タグを付与する処理を実行する（図５／ＳＴＥＰ３０１）。
【０１５２】
これらのＳＴＥＰ３００及びＳＴＥＰ３０１において、アンケート決定部１ａ及びキーワード・タグ処理部１ｃは、前述のＳＴＥＰ１００及びＳＴＥＰ１０１と同様の処理を実行する。
【０１５３】
本実施形態においては、第３のアンケートに対しては、カテゴリを示す「時計」、「ｃ」という商品名そのもの（ブランド）、時計ｃを製造しているメーカーの名前である「Ｃ」等が、キーワードとして認識されているとする。
【０１５４】
また、第３のアンケート全体、又は、第３のアンケートを構成する各々の質問に対しては、「時計」というキーワードに対して直接連想される上位概念である「小型家電」といったワード、「ｃ」という商品の販路である「家電量販店」、「専門店」といったワード、「ｃ」という商品の具体的な価格帯（例えば、「高価格」）、「ｃ」という商品について実施されているプロモーションルートの種類（例えば、「雑誌掲載」）といったワードが、タグとして付与されているとする。
【０１５５】
次に、一致度認識部１ｍは、第３のアンケートに対して認識されたキーワード及び付与されたタグと、キーワード・タグ格納部１ｂに格納されている特異キーワード及び特異タグとの一致度を認識する（図５／ＳＴＥＰ３０２）。
【０１５６】
具体的には、一致度認識部１ｍは、図４を参照して説明したＳＴＥＰ２００〜ＳＴＥＰ２０７の処理で対象グループとされたカスタマーのグループごとに、そのグループに関連付けられている特異キーワード及び特異タグと、第３のアンケートに関するキーワード及びタグとを対比して、それらで共通しているキーワード及びタグの数を、一致度として認識する。
【０１５７】
また、一致度認識部１ｍは、図４を参照して説明したＳＴＥＰ２００〜ＳＴＥＰ２０６、ＳＴＥＰ２０７の処理で第１のアンケートに関するキーワード及びタグの各々ごとに、そのキーワード又はタグに関連付けられている特異キーワード及び特異タグと、第３のアンケートに関するキーワード及びタグとを対比して、それらで共通しているキーワード及びタグの数を、一致度として認識する。
【０１５８】
次に、提案部１ｅは、一致度に基づいて、クライアント端末２を介して、母集団に含ませることを推奨するグループ、及び、母集団から除外することを推奨するグループを提案する（図５／ＳＴＥＰ３０３）。
【０１５９】
具体的には、提案部１ｅは、一致度認識部１ｍによって認識された一致度が推奨するための閾値（本実施形態では４）以上となるグループを、母集団に含ませることを推奨するグループとして認識して、クライアント端末２に選択可能な形式で表示する。
【０１６０】
また、提案部１ｅは、一致度認識部１ｍによって認識された一致度が推奨しないための閾値（本実施形態では２）未満となるグループを、母集団から除外することを推奨するグループとして認識して、クライアント端末２に選択可能な形式で表示する。
【０１６１】
このとき、提案部１ｅは、クライアント端末２に、選択可能な形式で表示させたグループとともに、そのグループに付随する形で、そのグループの属性を表示する。
【０１６２】
また、提案部１ｅは、母集団に含ませることを推奨するグループ及び母集団から除外することを推奨するグループの他に、それらのグループによらず母集団を決定する旨を選択可能な形式で表示する。
【０１６３】
本実施形態では、第３のアンケートに関するキーワード及びタグと、図４を参照して説明したＳＴＥＰ２００〜ＳＴＥＰ２０７の処理で認識された特異キーワード及び特異タグとを対比すると、「小型家電」、「家電量販店」、「専門店」、「高価格」といったタグが一致する。そのため、その特異キーワード及び特異タグの付されているグループは、母集団に含ませることを推奨するグループとなる。
【０１６４】
次に、母集団決定部１ｆは、クライアント端末２にクライアントから入力された情報に基づいて、母集団が決定されたか否かを判断する（図５／ＳＴＥＰ３０４）。
【０１６５】
具体的には、母集団決定部１ｆは、母集団に含ませることを推奨するグループが１つ選択された場合には、そのグループが母集団として決定されたと判断し、複数選択された場合には、それらのグループを足し合わせたものが母集団として決定されたと判断する。一方、提案したグループによらず母集団を決定する旨が選択された場合には、母集団が決定されなかったと判断する。
【０１６６】
母集団が決定されなかった場合（ＳＴＥＰ３０４でＮＯの場合）、提案部１ｅは、クライアント端末２を介して、クライアントが母集団として選択し得るグループ、並びに、そのグループに関連するキーワード及びタグを提示する（図５／ＳＴＥＰ３０５）。
【０１６７】
具体的には、まず、提案部１ｅは、クライアントが受けているサービスの種類等に基づいて、カスタマーの属性を決定する。次に、提案部１ｅは、その属性に対応したカスタマーをカスタマーデータ格納部１ｄから検索し、その検索結果を属性ごとにグループとしてまとめる。さらにその後、提案部１ｅは、そのグループを、そのグループの属性及びそのグループに含まれる人数とともに、クライアント端末２に選択可能な形式で表示する。
【０１６８】
このとき、提案部１ｅは、クライアントが母集団として選択し得るグループの他に、それらのグループによらず母集団を決定する旨を選択可能な形式で表示する。
【０１６９】
また、提案部１ｅは、そのグループに含まれているカスタマーに関連付けられているキーワード及びタグを、数の多い順から順番に、そのグループとともにクライアント端末２に表示する。
【０１７０】
次に、提案部１ｅは、一致度に基づいて、母集団を決定する際に考慮すべきキーワード及びタグを提案する（図５／ＳＴＥＰ３０６）。
【０１７１】
具体的には、提案部１ｅは、一致度認識部１ｍによって認識された一致度が所定の閾値以上となるキーワード及びタグを、考慮すべき（すなわち、リアクションデータの収集に有効な）キーワード又はタグとして認識し、クライアント端末２に表示する。
【０１７２】
また、提案部１ｅは、一致度認識部１ｍによって認識された一致度が所定の閾値未満となるグループを、特段考慮する必要のない（すなわち、リアクションデータの収集にあまり影響しない）キーワード又はタグとして認識し、クライアント端末２に表示しない。
【０１７３】
次に、母集団決定部１ｆは、クライアント端末２にクライアントから入力された情報に基づいて、母集団が決定されたか否かを判断する（図５／ＳＴＥＰ３０７）。
【０１７４】
具体的には、母集団決定部１ｆは、ＳＴＥＰ３０５で提示された複数のグループの中から１つのグループが選択された場合には、そのグループが母集団として決定されたと判断し、複数選択された場合には、それらのグループを足し合わせたものが母集団として決定されたと判断する。一方、それらのグループによらず母集団を決定する旨が選択された場合には、母集団が決定されなかったと判断する。
【０１７５】
母集団が決定されなかった場合（ＳＴＥＰ３０８でＮＯの場合）、提案部１ｅは、一致度に関する閾値を変更する（図５／ＳＴＥＰ３０８）。
【０１７６】
具体的には、提案部１ｅは、母集団に含ませることを推奨するグループを判断するための閾値を低くする。本実施形態では、４から３に変更する。また、母集団から除外することを推奨するグループを判断するための閾値を低くする。本実施形態では、２から１に変更する。また、考慮すべきキーワード又はタグを判断するための閾値を低くする。
【０１７７】
その後、解析システムＳは、ＳＴＥＰ３０３〜ＳＴＥＰ３０７の処理を再度実行する。このように閾値を低くするように変更して同様の処理を実行すると、提案されるグループ、及び、キーワード若しくはタグとして認識されるグループ、及び、キーワード若しくはタグが増加する。そのため、母集団が決定される可能性が高くなる。
【０１７８】
一方、母集団が決定された場合（ＳＴＥＰ３０４又はＳＴＥＰ３０７でＹの場合）、アンケート実施部１ｇは、決定された母集団に対し、決定された第１アンケートを実施する（図５／ＳＴＥＰ３０９）。
【０１７９】
次に、回答認識部１ｈは、カスタマー端末３を介して入力された回答を所定のルールに従って集計したものを、アンケートの結果としてクライアント端末２に送信する（図５／ＳＴＥＰ３１０）。
【０１８０】
次に、回答認識部１ｈは、カスタマーデータ格納部１ｄに、実施した第１のアンケート及びそれに対する回答を、その第１のアンケートを実施したカスタマーに関連付けて、格納し（図５／ＳＴＥＰ３１１）、今回の処理を終了する。
【０１８１】
これらのＳＴＥＰ３０９〜ＳＴＥＰ３１１において、解析システムＳは、前述のＳＴＥＰ１０４〜ＳＴＥＰ１０６と同様の処理を実行する。
【０１８２】
以上説明したように、解析システムＳは、第１のアンケート及び第２のアンケートに対し、そのアンケートを構成している質問に含まれているキーワードを認識する処理、及び、その質問の属性を示すタグを付与する処理を実行している。すなわち、解析システムＳでは、第１のアンケート及び第２のアンケートの回答から検討し得るキーワード又はタグ（ひいては、マーケティングの分野）が設定される。
【０１８３】
その後、解析システムＳは、第１のアンケートに対する回答に基づいて、母集団の中から対象グループを認識し、第２のアンケートに対する回答に基づいて、その対象グループの傾向値と母集団全体の傾向値との乖離度を認識する。
【０１８４】
さらにその後、解析システムＳは、その乖離度に基づいて、第２のアンケートに関するキーワード又はタグが、対象グループ、及び、第１のアンケートに関するキーワード又はタグに対して特異性を有しているか否かを認識し、特異性を有していた場合には、それらを関連付けて格納する。
【０１８５】
そのうえで、解析システムＳは、特異キーワード及び特異タグの少なくとも一方に基づいて認識されたグループを、第３のアンケートを実施する母集団として提案する。また、の提案に基づいて母集団が決定されなかった場合には、特異キーワード及び特異タグの少なくとも一方を、第３のアンケートを実施する母集団を決定する際に考慮すべきキーワード又はタグとして提案する。
【０１８６】
ここで、特異キーワード又は特異タグが、あるグループ、又は、第１のアンケートに関するキーワード若しくはタグに対して特異性を有するものであり、且つ、第３のアンケートに関するキーワード又はタグが、特異キーワード又は特異タグと一致する場合には、その第３のアンケートに関するキーワード又はタグも、そのグループ、又は、第１のアンケートに関するキーワード若しくはタグについて特異性を有している蓋然性が高い。
【０１８７】
すなわち、そのような場合には、そのグループ、又は、第１のアンケートに関するキーワード若しくはタグは、第３のアンケートに関するマーケティングの分野においても、特異な傾向を持つグループ、又は、キーワード若しくはタグである蓋然性が高い。
【０１８８】
そのため、グループ、又は、キーワード若しくはタグを用いて決定された母集団に対して第３のアンケートを実施すると、第３のアンケートに対して特異性のある回答（すなわち、第３のアンケートに関するマーケティングの分野において有用性の高いリアクションデータ）を得ることができる。
【０１８９】
以上、図示の実施形態について説明したが、本発明はこのような形態に限定されるものではない。
【０１９０】
例えば、上記実施形態では、第１のアンケートを実施する母集団、及び、第２のアンケートを実施する母集団として、同じ母集団を用いている。しかし、本発明のアンケート結果解析システム及びアンケート結果解析方法は、そのような構成に限定されるものではなく、検証する対象グループとなるグループが両方の母集団に含まれていればよい。
【０１９１】
また、上記実施形態では、母集団傾向値を認識する際に、第２のアンケートに対する母集団全体の回答を用いている。しかし、本発明のアンケート結果解析システム及びアンケート結果解析方法は、そのような構成に限定されるものではなく、母集団全体の大まかな傾向を把握できる程度のグループであればよい。
【０１９２】
そのため、例えば、母集団傾向値を認識するために用いる母集団は、母集団に含まれる対象グループ以外の回答者全体等であってもよい。
【０１９３】
また、上記実施形態においては、特異キーワード及び特異タグを、対象グループのカスタマー及び第１のアンケートに関するキーワード及びタグの全てに関連付けて格納している。しかし、本発明は、そのような構成に限定されるものではない。
【０１９４】
そのため、例えば、特異キーワード及び特異タグを、カスタマー個人ではなく、対象グループに対して関連付けて格納してもよい。また、対象グループを認識する際に用いた質問に関するキーワード及びタグのみに対して、特異キーワード及び特異タグを関連付けて格納してもよい。
【０１９５】
また、上記実施形態では、特異キーワード又は特異タグに基づいて、母集団に含ませること又は除外することを推奨すべきグループを提案した後、母集団が決定されなかった場合に、母集団を決定する際に考慮すべきキーワード及びタグを提案している。
【０１９６】
しかし、本発明は、そのような構成に限定されるものではない。例えば、母集団に含ませるべきグループ、考慮すべきキーワード、及び、考慮すべきタグのいずれか１つ又は２つを提案するようにしてもよい。また、提案の順序も適宜変更してよいし、グループ並びにキーワード及びタグを同時に提案するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１９７】
１…サーバ、１ａ…アンケート決定部、１ｂ…キーワード・タグ格納部、１ｃ…キーワード・タグ処理部（第１キーワード・タグ処理部、第２キーワード・タグ処理部、第３キーワード・タグ処理部）、１ｄ…カスタマーデータ格納部、１ｅ…提案部（母集団提案部、キーワード・タグ提案部）、１ｇ…アンケート実施部、１ｈ…回答認識部（第１回答認識部、第２回答認識部）、１ｉ…対象グループ認識部、１ｊ…傾向値認識部（グループ傾向値認識部、母集団傾向値認識部）、１ｋ…乖離度認識部、１ｌ…特異キーワード・タグ認識部、１ｍ…一致度認識部、２…クライアント端末、３…カスタマー端末、Ｓ…解析システム（アンケート結果解析システム）。
【要約】
【課題】マーケティングに有用性の高いリアクションデータを得られる新たな母集団を把握することができるアンケート結果解析システムを提供する。
【解決手段】解析システムＳは、母集団の傾向値及び母集団から抽出された対象グループの回答の傾向値を認識する傾向値認識部１ｊと、それらの傾向値の乖離度を認識する乖離度認識部１ｋと、乖離度が所定の閾値以上であった場合に、アンケートに関するキーワードを対象グループの特異キーワードとして認識する特異キーワード・タグ認識部１ｌとを備える。
【選択図】図２【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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