抽象度が高いクエリによるアンケートデータの設問検索

マーケティングのためにデータ分析を行うマーケターの頻出業務に，アンケートデータに代表される調査データの分析がある．その際，対象の調査データから分析目的に合致する設問を適切に見つける必要がある．例えば，アンケートデータから「若者の飲酒傾向や割合」を把握したい場合，「飲酒の有無」や「好きなお酒の種類」，「酔っ払いは苦手だ」などの設問を発見する必要がある．単純な方法として，全設問を確認するという方法があるが，これでは工数がかかりすぎてしまう．次に考えられるのは，キーワードによる文字列検索であるが，適切なキーワードが設定できないとマッチしすぎてしまったり，反対に取りこぼしてしまう．そこで，本研究は，ユーザが入力したクエリをもとにユーザが望む設問を検索する設問検索に取り組む．設問検索は次の二点の違いから全文検索にもとづく文書検索の手法がそのまま適用できない．まず，文書（設問）に含まれる単語数が設問検索では少ないことである（表1）．一般的な文書検索タスクは，基本的に文書が長文であり，それ故に文書に含まれる単語数も多いが，設問検索の場合，設問が短文であるため含まれる単語数も少ない．次に，設問検索のクエリはより抽象度が高いことである．ユーザ行動履歴データなどを用いない，検索エンジンやECサイトにおける従来の文書検索では，クエリが「白Tシャツ透けない」[1]のように，文書中に直接現れる単語で構成されることが多く，クエリは非常に具体的なものになりやすい．しかし，設問検索は，マーケターが構想段階の仮説検証や情報収集に質問形式のクエリ（例：「ファッションに関する意識・傾向を教えて」）を入力することを想定しているため，クエリの抽象度が高い．本研究では設問検索のためのデータセット構築と，その精度検証に取り組んだ．評価データセットは，マーケターによる，実際のアンケートデータに対して考えたクエリと，クエリと設問ごとの対応付けにより構築した．このデータセットに対して代表的な情報検索手法を用い，設問検索の精度や，明らかになった設問検索特有の課題を報告する．