JP2003141303A

JP2003141303A - アンケート分析装置、アンケート分析方法及びプログラム

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Publication number: JP2003141303A
Application number: JP2001333190A
Authority: JP
Inventors: Akihiro Suyama; 明弘酢山; Shigeaki Sakurai; 茂明櫻井; Ryohei Orihara; 良平折原
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2001-10-30
Filing date: 2001-10-30
Publication date: 2003-05-16
Anticipated expiration: 2021-10-30
Also published as: JP3910823B2

Abstract

(57)【要約】【課題】アンケート作成者が想定しなかった意外な回
答を考慮した効果的な分析を可能とするアンケート分析
装置を提供すること。【解決手段】想定回答キーワード表１１には、回答文
章に記述されることが想定される想定キーワードが登録
されている。回答文章データベース１３には、同一の複
数の質問文章に対して複数のアンケート回答者によりそ
れぞれ記述された複数の回答文章が保存されている。キ
ーワード抽出部２１は、まず、分析対象とする全回答文
章から、名詞、形容詞、形容動詞、動詞などの語句を、
抽出キーワードとして抽出し、キーワード表１４に格納
する。キーワード抽出部２１は、次に、抽出キーワード
を、想定キーワードに該当するものと、該当しないもの
に分類し、該当しない方に分類された抽出キーワード
を、意外性キーワードとする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、アンケートを分析
するためのアンケート分析装置及びアンケート分析方法
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来のアンケート分析装置は、アンケー
ト作成者の想定した回答に近い表現がアンケート回答に
どのくらい出現しているのか、その傾向を自然言語処理
技術により自動的に分析している。すなわち、アンケー
ト作成者の想定した回答を基準として、アンケート回答
者の傾向を一目で理解できるようにして、アンケートの
分析を効率的しようとしている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
アンケート分析装置では、アンケート作成者が想定しな
かった意外な回答（例えば、アンケート作成者が予め想
定して登録しておいたキーワードから外れた表現を含む
回答）についての分析をすることはできず、必ずしも効
果的なアンケート分析を行うことはできなかった。一
方、類似アンケート作成等のために、意外な回答を扱お
うとすると、意外な回答についての分析を人手で行な
い、その結果得られたキーワードを新に知識としてキー
ワード登録するなどの作業が必要になるため、非常に煩
雑であった。

【０００４】本発明は、上記事情を考慮してなされたも
ので、アンケート作成者が想定しなかった意外な回答を
考慮した効果的な分析を可能とするアンケート分析装置
及びアンケート分析を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、複数のアンケ
ート回答者によりそれぞれ記述されたアンケート回答文
書を、キーワードに基づいて分析するアンケート分析装
置において、前記アンケート回答文書に記述されること
が想定される想定キーワードに関する情報を記憶する記
憶手段と、分析対象とする前記アンケート回答文書か
ら、予め定められた基準を満たす語句を、抽出キーワー
ドとして抽出する第１抽出手段と、前記第１抽出手段に
より抽出された抽出キーワードを、前記記憶手段に記憶
された想定キーワードに該当するものと、該当しないも
のに分類し、該当しない方に分類された抽出キーワード
を、意外性キーワードとする処理手段とを備えたことを
特徴とする。

【０００６】好ましくは、分析対象とした前記アンケー
ト回答文書と、前記処理手段により求められた前記意外
性キーワードとに基づいて、同一のアンケート回答文書
内で同時に出現する傾向にある複数の意外性キーワード
の組に関する情報を抽出する第２抽出手段を更に備える
ようにしてもよい。

【０００７】好ましくは、前記アンケート回答文書は、
当該アンケート回答文書を記述したアンケート回答者の
識別情報と対応付けられており、前記アンケート分析装
置は、分析対象とした前記アンケート回答文書と、前記
処理手段により求められた前記意外性キーワードとに基
づいて、意外性キーワードが所定の基準以上に出現する
アンケート回答文書を記述したアンケート回答者の識別
情報を特定する特定手段を更に備えるようにしてもよ
い。さらに、好ましくは、前記アンケート回答者の識別
情報と対応付けられた、当該アンケート回答者の有する
複数の個人属性情報の属性値を記憶する手段と、分析対
象とした前記アンケート回答文書に対応する前記アンケ
ート回答者についての前記属性値と、前記特定手段によ
る特定結果とに基づいて、意外性キーワードが所定の基
準以上に出現するアンケート回答文書を記述する傾向に
あるアンケート回答者が有する個人属性情報の属性値に
関する情報を求める手段とを備えるようにしてもよい。

【０００８】また、本発明は、複数のアンケート回答者
によりそれぞれ記述されたアンケート回答文書を、キー
ワードに基づいて分析するアンケート分析方法におい
て、前記アンケート回答文書に記述されることが想定さ
れる想定キーワードに関する情報を記憶手段に登録し、
分析対象とする前記アンケート回答文書から、予め定め
られた基準を満たす語句を、抽出キーワードとして抽出
し、抽出された前記抽出キーワードを、前記記憶手段に
登録された前記想定キーワードに該当するものと、該当
しないものに分類し、該当しない方に分類された抽出キ
ーワードを、意外性キーワードとすることを特徴とす
る。

【０００９】なお、装置に係る本発明は方法に係る発明
としても成立し、方法に係る本発明は装置に係る発明と
しても成立する。また、装置または方法に係る本発明
は、コンピュータに当該発明に相当する手順を実行させ
るための（あるいはコンピュータを当該発明に相当する
手段として機能させるための、あるいはコンピュータに
当該発明に相当する機能を実現させるための）プログラ
ムとしても成立し、該プログラムを記録したコンピュー
タ読取り可能な記録媒体としても成立する。

【００１０】本発明によれば、アンケート作成者が想定
していなかった意外なキーワードを抽出し、明示的に示
すことができる。また、本発明によれば、アンケート作
成者が想定していなかった意外なキーワードを多く含む
回答を抽出し、明示的に示すことができる。また、本発
明によれば、アンケート作成者が想定していなかった意
外なキーワードを多く含む回答を作成した回答者を抽出
し、明示的に示すことができる。また、本発明によれ
ば、アンケート作成者が想定していなかった意外なキー
ワードを多く含む回答を作成する回答者の個人情報に関
する情報を抽出し、明示的に示すことができる。

【００１１】また、本発明によれば、意外回答を再利用
しやすく加工して類似アンケートの作成の効率化を促す
ことや、新たな商品企画、製品開発などアンケート対象
となるものの洗練を行うための意思決定手段を提供する
ことなど、種々の効果が期待できる。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら発明の
実施の形態を説明する。

【００１３】図１に、本発明の一実施形態に係るアンケ
ート分析装置の構成例を示す。図１に示されるように、
本アンケート分析装置は、キーワード抽出部２１、アン
ケート相関関係抽出部２２、回答規則生成部２３を備え
ている。また、質問作成インタフェース３０、回答イン
タフェース３１、分析インタフェース３２の各種インタ
フェースを備えている。また、質問文章データベース
（ＤＢ）１０、想定回答キーワード表１１、個人情報Ｄ
Ｂ１２、回答文章ＤＢ１３、（意外性キーワードを含
む）抽出キーワード表１４、意外性アンケートＤＢ１
５、意外性キーワード対ＤＢ１６、意外性回答者集団Ｄ
Ｂ１７、意外回答頻出規則ＤＢ１８、同義語・類義語辞
書１９の各種データを格納するための記憶部を備えてい
る（それら情報は必ずしも同一の記憶装置あるいは記憶
領域に記憶されている必要はない）。

【００１４】（質問作成インタフェース３０）質問作成
インタフェース３０は、アンケート作成者１００による
当該アンケート分析装置への所定の入力事項の入力・編
集操作を支援するためのインタフェースである。

【００１５】入力事項は、例えば、調査を行いたいアン
ケートのデータ（質問文章ＤＢ１０参照）、アンケート
作成者１００が当該アンケートについて回答者によりア
ンケート回答（回答文章ＤＢ１３参照）に記述されると
ものとして想定するキーワードのデータ（想定回答キー
ワード表１１参照）などである。

【００１６】入力事項は、質問文章ＤＢ１０および想定
回答キーワード表１１として、格納される。

【００１７】図２に、アンケートの構成要素となる質問
文章を記録した質問文章ＤＢ１０のフォーマット例を示
す。

【００１８】図２においては、各レコードは、それぞ
れ、１つの質問文章に対応するものであり、「文書Ｉ
Ｄ」、「文書」、「カテゴリ」、「質問番号」の各フィ
ールドから構成される。

【００１９】文書ＩＤは、文書（質問文章）に固有なＩ
Ｄが割り当てられる。

【００２０】文書は、質問文章の内容である。

【００２１】カテゴリは、質問文章を再利用する上で利
用されるフィールドであり、アンケート作成者が自由に
指定できる。複数のカテゴリも制御可能とする。記号
“−”が使用された場合、カテゴリの階層を表すものと
する。

【００２２】質問番号は、今回行なうアンケートに用い
る質問の番号である。“０”と指定されている質問文章
は、今回のアンケートで利用しないものであると定義す
る。

【００２３】想定回答キーワード表１１は、１行あた
り、１キーワードおよび同義語・類義語辞書１９へのポ
インタ列の形式で記憶される。キーワードの同義語・類
義語関係は、質問作成インタフェース３０を通じて制御
できるものとする。

【００２４】ここに、質問作成インタフェース３０は、
単なるテキストエディタであってもよいし、アンケート
作成支援として、カテゴリ入力による過去の類似質問検
索や、類似質問に関しては登録されている想定回答キー
ワードを提示してくれる知的なインタフェースであって
もよいものとする。

【００２５】図３に、想定回答キーワード表１１のフォ
ーマット例を示す。

【００２６】図３においては、各レコードは、それぞ
れ、アンケート作成者１００が意図する１つのキーワー
ドに関する情報を格納しており、「キーワードＩＤ」、
「キーワード」、「形態素つきキーワード」、「類語範
囲」の各フィールドから構成される。

【００２７】キーワードＩＤは、アンケート作成者１０
０が入力した各キーワードに固有なＩＤが割り当てられ
る。キーワード入力時には、２重登録チェックが行なわ
れ同じ表層表現のキーワードは２重登録されないものと
する。ただし、同義語・類義語のチェックは行わず、独
立して入力できるものとする。

【００２８】形態素つきキーワードフィールドは、後で
説明するキーワード抽出部２１の処理過程にて記憶され
るフィールドである（図３では記憶された後の状態で示
している）。

【００２９】類語範囲は、同義語・類義語辞書１９の参
照範囲である。類語範囲に記述される値“−１”は、
「当該キーワードを想定キーワードとして利用しない」
ことを示す。“０”は、「同義語・類義語辞書１９を使
用しない」ことを示す。“１”は、「同義語・類義語辞
書１９を検索し、当該キーワードに照合するレコードを
同義語・類義語とみなす」ことを示す。類語範囲に
“２”以上の値が記述される場合は、“２”について
は、「当該キーワードの同義語・類義語をキーとして、
さらに同義語・類義語辞書１９を２次検索し、そのすべ
てに該当するものを同義語・類義語とみなす」ことを示
し、“２”以上の値ｎについても同様に、「当該キーワ
ードの同義語・類義語をキーとして、さらに同義語・類
義語辞書１９のｎ次検索まで行ない、それらのすべてに
該当するものを同義語・類義語とみなす」ことを示す。

【００３０】図４に、同義語・類義語辞書１９のフォー
マット例を示す。

【００３１】図４においては、各レコードは、「類語キ
ーＩＤ」、「特定語の直接的な同義語・類義語の列」の
各フィールドから構成される。

【００３２】（回答インタフェース３１）回答インタフ
ェース３１は、アンケート回答者１０１が前記のアンケ
ートに回答することを可能とする（アンケート回答の取
得・回収を可能とする）ためのインタフェースである。
ここでは、回答インタフェース３１としては、例えば、
セキュリティにより保護されたＷｅｂまたはＥｍａｉｌ
を想定するが、ネットワークではなく記録媒体を媒介に
する方法や、書面に記述された回答を回収して光学読み
取り入力あるいは手入力する方法など、その他の方法を
採用することも可能である。

【００３３】ネットワークを利用する場合、サーバ（ア
ンケート分析装置）からアンケート回答者１０１側端末
へ配布されたアンケートに対して作成された回答（個人
情報を含むものとする）は、アンケート回答者１０１側
端末からサーバ（アンケート分析装置）に転送され、当
該アンケート回答者に関する個人情報および１行１回答
者とし質問の回答毎にカンマで区切られたＣＳＶ形式な
どの定型的な形式に変換された回答文章に分割され、個
人情報ＤＢ１２および回答文章ＤＢ１３として格納され
る。

【００３４】図５に、個人情報ＤＢ１２のフォーマット
例を示す。なお、本実施形態では、個人情報ＤＢ１２と
後で説明する意外性回答者集団ＤＢ１７とを同一記憶領
域で（一体化したフォーマットで）管理する場合を例に
とっているので、図５のフォーマット例は意外性回答者
集団ＤＢ１７も含んでいることになる。

【００３５】図５において、各レコードは、それぞれ、
一人のアンケート回答者１０１に関する情報を格納して
おり、「回答者ＩＤ」、例えば氏名、年齢、性別等の各
種の「属性」、「意外性」、「ルール」の各フィールド
から構成される。

【００３６】個人情報の各属性のフィールドには、それ
ぞれ、属性番号が与えられ、図５の例では、左から順に
１、２、３…となっている。

【００３７】また、図５において、ハッチングで示した
意外性フィールドとルールフィールドは、後に説明する
回答規則生成部２３により追加される（図５では追加さ
れた後の状態で示している）。なお、意外性フィールド
とルールフィールドについては、後述する。

【００３８】なお、図５において、当該データベースへ
アクセスする際に、例えば回答者ＩＤ＝２で属性番号＝
３の属性を参照したい場合には、（２，３）を指定する
ことによって参照可能である。

【００３９】図６に、回答文章ＤＢ１３のフォーマット
例を示す。

【００４０】図６において、各レコードは、それぞれ、
ある一人のアンケート回答者が質問文章ＤＢ１０（図２
参照）の個々の質問に対してそれぞれ回答した回答文を
列挙したものであり、「回答者ＩＤ」、図２の質問番号
の質問に対する回答の順に配置された「回答」の各フィ
ールドから構成される（なお、図２の質問番号との対応
が分かれば、回答フィールドが必ずしも質問番号順に配
置されていなくても構わない）。

【００４１】なお、回答フィールドを質問番号順に配置
する構成の場合には、当該データベースへアクセスする
際に、例えば回答者ＩＤ＝３で回答番号（＝質問番号）
＝５の回答にアクセスしたいならば、（３，５）を指定
することによって参照可能である。

【００４２】（キーワード抽出部２１）キーワード抽出
部２１は、回答文章ＤＢ１３（図６参照）および想定回
答キーワード表１１（図３参照）から、アンケート作成
者の意図した回答とは異なる意外性キーワードを抽出
し、格納するためのものである。なお、本実施形態で
は、回答文章からキーワードを抽出した後に、抽出した
キーワードを、想定したキーワードと意外性キーワード
とに分類するようにしている。

【００４３】図７に、その処理手順の一例を示す。

【００４４】キーワード抽出部２１は、回答文章ＤＢ１
３の各回答文章を形態素解析し（ステップＳ１１）、キ
ーワードを抽出する。例えば、予め定められた名詞、形
容詞、形容動詞、動詞などの品詞のいずれかに該当する
ものを、キーワードとして抽出する。

【００４５】当該キーワードには、「表層表現」「形態
素つき表現」「品詞」情報の他に、回答文章ＤＢ１３で
出現した箇所を示す「インデックス」「頻度」を付与
し、抽出キーワード表１４として記憶する（ステップＳ
１２）。

【００４６】図８に、抽出キーワード表１４のフォーマ
ット例を示す。

【００４７】図８においては、各レコードは、それぞ
れ、キーワード抽出部２１により抽出された各キーワー
ド（名詞、動詞、形容詞、形容動詞等）に関する情報を
表すものであり、「キーワードＩＤ」、「キーワー
ド」、「形態素つきキーワード」、「文書インデック
ス」、「文書頻度」、「総頻度」、「意外性」の各フィ
ールドから構成される。

【００４８】キーワードＩＤは、抽出されたキーワード
に割り当てられた固有の値である。

【００４９】キーワードは、当該キーワードの内容であ
る。

【００５０】形態素つきキーワードは、キーワード抽出
部２１の処理過程で実行される形態素解析タグを付与し
たキーワードの表層表現である。

【００５１】文書インデックスフィールドは、当該キー
ワードが出現する回答文章（ある質問に対する１回答者
の１回答）へのポインタでもあり、回答文章ＤＢ１３で
のフィールド情報と頻度の列挙、すなわち、（回答者Ｉ
Ｄ，回答番号，頻度），…，（回答者ＩＤ，回答番号，
頻度）、で表される。ここで、頻度は、当該回答者の当
該回答番号（＝質問番号）の回答文章中にキーワードが
何回出現したかを示す。例えば、図８の例において、キ
ーワードＩＤ＝１のキーワード（“良い”）は、回答者
ＩＤ＝１の回答番号＝３の回答文書に１回出現し、回答
者ＩＤ＝３の回答番号＝５の回答文書に２回出現してい
ることが示されている。

【００５２】文書頻度フィールドは、当該キーワードが
出現する回答の数（すなわち、文書インデックスの数）
が記憶される。例えば、図８の例において、キーワード
ＩＤ＝１のキーワード（“良い”）は、２つの回答文書
に出現しているので、文書頻度は、“２”となる。

【００５３】総頻度フィールドは、すべての回答を通し
て当該キーワードが実際に出現した回数（すなわち、各
文書インデックスの３番目の値の総和）が記憶される。
例えば、図８の例において、キーワードＩＤ＝１のキー
ワード（“良い”）は、２つの回答文書に総計で３回出
現しているので、総頻度は、“３”となる。

【００５４】意外性フィールドは、以下説明する処理に
よって、想定キーワードとは異なる意外性キーワードで
あると判定されれば“１”が、そうでなければ“０”が
記憶される（図８では記憶された後の状態で示してい
る）。

【００５５】他方、キーワード抽出部２１は、想定回答
キーワード表１１の各キーワードも同様に形態素解析す
る（ステップＳ１３）。なお、前述のように、その解析
結果が、想定回答キーワード表１１の形態素つきキーワ
ードフィールドに記憶される。また、類語範囲のフィー
ルドの値が１以上のものについては、同義語・類義語辞
書１９から同義語・類義語を検索し、得られた同義語・
類義語についてもそれぞれ形態素解析して、形態素つき
キーワードフィールドに列挙しておく。

【００５６】なお、ステップＳ１１及びＳ１２と、ステ
ップＳ１３とは、いずれを先に行ってもよいし、並列的
に行ってもよい。

【００５７】さて、キーワード抽出部２１は、抽出キー
ワード表１４と想定回答キーワード表１１とを、形態素
つき表現で照合する（ステップＳ１４〜Ｓ１８）。な
お、想定回答キーワード表１１において、同義語・類義
語が求められたキーワードについては、形態素つきキー
ワードフィールドに、当該キーワードに対する形態素つ
き表現の他に、１又は複数の同義語・類義語に対する形
態素つき表現が格納されているので、抽出キーワード表
１４のあるキーワードが、それらのうちのいずれか１つ
でも一致した場合には、当該想定キーワードと一致した
ものとみなす。

【００５８】一致したキーワードに関しては、抽出キー
ワード表１４の該当キーワードに照合マークを付ける
（ステップＳ１７）。すなわち、一致したキーワードに
関しては、抽出キーワード表１４の該当キーワードの意
外性フィールドに“０”が記憶され、それ以外のキーワ
ードに関しては、抽出キーワード表１４の該当キーワー
ドの意外性フィールドに“１”が記憶される。

【００５９】この結果、抽出キーワード表１４のうち照
合マークが付与されていなキーワード（意外性フィール
ドが“１”のキーワード）が、意外性キーワードを与え
ることになる。

【００６０】なお、以降は、抽出キーワード表１４を、
意外性フィールドの値が“１”になるか“０”になるか
の区別によって、２つの表、すなわち意外性キーワード
の表と、想定キーワードの表とに分離して保持するよう
にしてもよい。

【００６１】（アンケート相関関係抽出部２２）アンケ
ート相関関係抽出部２２は、抽出キーワード表１４の意
外性キーワード（意外性フィールドが“１”のキーワー
ド）に基づいて、意外性キーワード対および意外性アン
ケートを抽出し、意外性キーワード対ＤＢ１６および意
外性アンケートＤＢ１５として格納する。

【００６２】図９に、その処理手順の一例を示す。

【００６３】なお、ステップＳ２０と、ステップＳ２１
〜Ｓ２５とは、いずれを先に行ってもよいし、並列的に
行ってもよい。

【００６４】まず、抽出キーワード表１４から意外性キ
ーワードのレコードのみを抜き出したもの（以下、これ
を意外性キーワード表と呼ぶ）を記憶する（ステップＳ
１９）。ただし、意外性フィールドは省いても構わな
い。なお、上記のように、抽出キーワード表１４ではな
く、意外性キーワードの表と想定キーワードの表とに分
離して保持している場合には、このステップは不要にな
る。

【００６５】さて、意外性キーワード対の獲得に関して
は、意外性キーワード表の意外性キーワードに付与され
ている文書インデックス情報に基づき、１つの回答文章
内（ある質問に対する１回答者の１回答内）において同
時に出現しやすいキーワードの対に関する知識の獲得
を、例えば相関ルール抽出法などを用いることにより、
実行する（ステップＳ２０）。

【００６６】例えば、図６の回答者ＩＤ＝２で質問番号
＝２の回答文章では、「文字」と「小さい」が同時に出
現しているが、「文字」と「小さい」の対が、出現しや
すいか否かの判断基準を満たしていれば（例えば、予め
定められた個数以上の回答文章において「文字」と「小
さい」が同時に出現していれば、あるいは後述する前件
かつ後件出現率が基準値以上であれば、あるいは後述す
る前件かつ後件出現率が基準値以上でしかも後述する信
頼性が基準値以上であれば、など）、「文字」と「小さ
い」の対が、意外性キーワード対として抽出され、前件
部「文字」で後件部「小さい」の相関ルールが得られ
る。

【００６７】なお、アンケート相関関係抽出部２２は、
意外性キーワード対のデータに加え、当該意外性キーワ
ード対の出現頻度や精度などの情報をも求めるようにし
てもよい。

【００６８】図１０に、意外性キーワード対ＤＢ１６の
フォーマット例を示す。

【００６９】図１０においては、各レコードは、アンケ
ート相関関係抽出部２２により獲得された各相関ルール
に対応するもので、「キーワード対ＩＤ」、「前件部キ
ーワード」、「後件部キーワード」、「前件出現率」、
「前件かつ後件出現率」、「信頼性」の各フィールドか
ら構成される。各相関ルールからは、「もしある回答文
章に、前件部キーワードが含まれるならば、同一回答文
章に後件キーワードが含まれる。このルールの信頼性
は、○○である。」などというような情報を得ることが
できる。

【００７０】キーワード対ＩＤフィールドは、各ルール
固有の値を示す。

【００７１】前件部キーワードおよび後件部キーワード
フィールドは、キーワード表のキーワードＩＤの列挙と
して表現される。列挙されたキーワードＩＤは、「ＡＮ
Ｄ」で結合される。

【００７２】前件出現確率フィールドは、すべての回答
文章に対する前件部の成立する割合を示す。

【００７３】前件かつ後件出現確率フィールドは、すべ
ての回答文章に対する前件部かつ後件部の成立する割合
を示す。

【００７４】信頼性は、当該ルールの前件部が成立した
場合に後件が成立する場合の確からしさを表す尺度であ
り、（前件かつ後件出現確率）／（前件出現確率）によ
り計算される。

【００７５】例えば、１０００の回答文章のうち１００
の回答文章に“２”という前件キーワードが確認され、
そのうち８０の回答文章で“３”というキーワードも同
時出現するならば、前件出現率は０．１、前件かつ後件
出現率は０．０８、信頼性は０．８（＝０．０８／０．
１）と与えられる。

【００７６】他方、アンケート相関関係抽出部２２は、
意外性キーワード表（図８の意外性フィールドが“１”
の部分参照）に基づいて、回答文章ＤＢ１３（図６参
照）のうちから、意外性キーワードを多く含むアンケー
ト回答（意外性アンケート）を求める（ステップＳ２
１，Ｓ２２，Ｓ２３，Ｓ２５）。処理結果は、回答文章
ＤＢ１３の回答者ＩＤを主軸にして、各回答文章が含む
意外性キーワード情報を記述した意外性アンケートＤＢ
１５として格納される（ステップＳ２４）。

【００７７】図１１に、意外性アンケートＤＢ１５のフ
ォーマット例を示す。

【００７８】図１１においては、各レコードは、それぞ
れ、回答文章ＤＢ１３（図６参照）の各回答者に対応す
るものであり、「回答者ＩＤ」、図２の質問番号の質問
に対する回答の順に配置された当該回答についての意外
性キーワード情報を記述する「回答」、「意外性」の各
フィールドから構成される（なお、図２の質問番号との
対応が分かれば、回答フィールドが必ずしも質問番号順
に配置されていなくても構わない）。

【００７９】回答者ＩＤは、図６の回答者ＩＤに対応す
るものである。

【００８０】回答の番号は、図６の回答の回答番号（＝
質問番号）に対応するものである。

【００８１】各回答フィールドは、当該回答文章におけ
る意外性キーワードについての（キーワードＩＤ，頻
度）の列挙である。なお、このキーワードＩＤは、図８
の抽出キーワードのキーワードＩＤに対応するものであ
る。

【００８２】意外性フィールドは、当該回答者ＩＤのア
ンケート回答が、意外性アンケートと判断されたか否か
を示すものである。この例では、“１”が意外であるこ
とを示し、“０”がそうでないことを示す。

【００８３】意外性アンケートであるか否かの判断基準
については、例えば、当該回答者ＩＤの全回答文章に含
まれる意外性キーワードの総計が基準値以上である場合
に、意外性アンケートと判断する、あるいは当該回答者
ＩＤの全回答文章に含まれる意外性キーワードの種類の
総計が基準値以上である場合に、意外性アンケートと判
断する、あるいは当該回答者ＩＤの全回答文章のうち意
外性キーワードを含む回答文書の数を全回答文章の数で
割った値が基準値以上である場合に、意外性アンケート
と判断する、など種々の方法がある。

【００８４】なお、上記では、回答者ＩＤ毎に意外性の
有無を判断し、記録したが、その代わりにあるいはそれ
に加えて、１回答者１回答文書毎に、意外性の有無を判
断し、記録することなども可能である。この場合の判断
基準についても、例えば、上記のように、意外性キーワ
ードの総計や、意外性キーワードの種類の総計に基づい
て判断するなど、種々の方法が可能である。

【００８５】（回答規則生成部２３）回答規則生成部２
３は、個人情報ＤＢ１２（図５の個人情報部分参照）と
意外性アンケートＤＢ１５（図１１参照）から、意外回
答者集団ＤＢ１７（前述したように本例は個人情報ＤＢ
１２と一体化している）と意外回答頻出規則ＤＢ１８
（図１２参照）を生成する。

【００８６】意外回答者集団とは、実施されたアンケー
トにおいて、アンケート作成者１００が想定しないよう
な回答を多く記述した（図５、図１１の意外性フィール
ド＝１の）回答者の集合である。

【００８７】意外回答頻出規則は、個人情報の属性に基
づいて意外性の有無を求める規則であり、図５のうち、
意外な回答を多く記述した回答者（意外性フィールド＝
１の回答者）の集団を正例、その他の回答者（意外性フ
ィールド＝０の回答者）の集団を負例とし、個人情報を
属性とみなして、帰納学習を適用することによって求め
ることができる。

【００８８】このような意外回答頻出規則を求めること
は、新たなアンケートを行なう場合に有益な回答を記述
する可能性が高い回答者を選定するための指標となり得
るため非常に有益である。

【００８９】図１２に、意外回答頻出規則ＤＢ１８のフ
ォーマット例を示す。

【００９０】図１２においては、各レコードは、それぞ
れ、１つのルールに関する情報であり、「ルールＩ
Ｄ」、「前件部」、「条件長」、「適用頻度」、「信頼
性」の各フィールドから構成される。

【００９１】ルールＩＤは、各ルール固有の値を示す。

【００９２】前件部フィールドは、個人情報ＤＢ１２の
個人情報に与えられた属性番号と、意外性を決定づける
ための閾値とを組にしたアイテムの列挙である。例え
ば、（２ ≧３２）は、図５の属性番号２の個人情報す
なわち年齢が、３２以上である条件を示している。ま
た、例えば、（３Ｍ）は、図５の属性番号３の個人情
報すなわち性別が、Ｍである条件を示している。

【００９３】前件部フィールドに複数のアイテムがある
場合には、すべてを満たす必要がある。

【００９４】条件長フィールドは、意外性回答者集団と
決定するために必要とするアイテムの数（前件部フィー
ルドのアイテム数）である。

【００９５】適用頻度フィールドは、意外性回答者を分
類する上で当該ルールが実際に適用された回数である。

【００９６】信頼性フィールドは、ルールの確からしさ
を意味し、（意外性として認められた数／適用された
数）により計算される。

【００９７】一方、前述したように、図５は、個人情報
ＤＢ１２と意外性回答者集団ＤＢ１７とを一体化したフ
ォーマット例である。

【００９８】意外性フィールドは、意外性アンケートＤ
Ｂ１５の意外性フィールドの情報がコピーされる。

【００９９】ルールフィールドは、当該回答者を意外回
答者集団と決定付けるルールのリストを、意外回答頻出
規則ＤＢ１８のルールＩＤの列挙として表す。

【０１００】（分析インタフェース３２）分析インタフ
ェース３２は、意外性キーワードをもとにした分析を制
御したり、分析結果を表示したりするためのものであ
る。

【０１０１】意外性キーワード（図８参照）の提示で
は、例えば、意外性キーワードの出現頻度、キーワード
名（あいうえお順）、文章単位でのソートなどが可能で
ある。

【０１０２】意外性キーワード対ＤＢ１６（図１０参
照）に関しては、例えば、頻度・精度の閾値の決定を行
うことが可能である。提示に関しては、例えば、頻度、
精度、相関対の長さによりソートすることが可能であ
る。

【０１０３】意外性アンケートＤＢ１５（図１１参照）
に関しては、例えば、意外性アンケートと判断する基準
を決定する意外性キーワードの割合（または数）を入力
することが可能である。結果の提示に関しては、例え
ば、ＩＤ順、意外性の強いアンケート順などによりソー
ト可能である。

【０１０４】意外回答頻出規則（図１２参照）の獲得で
は、例えば、利用する個人情報属性の指定を行うことが
可能である。結果提示では、例えば、規則のＩＤ順、規
則の信頼度、規則の長さなどによりソート可能とする。
また、例えば、特定項目のみの保存を行うことが可能で
ある。

【０１０５】ところで、本アンケート分析装置は、質問
作成インタフェース３０と回答インタフェース３１の一
方又は両方を備えなくてもよい。すなわち、質問文章デ
ータベース１０、想定回答キーワード表１１、個人情報
データベース１２、回答文章データベース１３を、他の
システムで作成してもよい。

【０１０６】なお、キーワード抽出部２１とアンケート
相関関係抽出部２２と回答規則生成部２３とは、基本的
な処理形態としては、この順番で動作するものである
が、それらのうち所望のものを必要に応じて個別に動作
させることも可能である。また、それらに与えるデータ
やそれらが出力したデータをアンケート作成者が適宜手
作業によって編集等することを可能としてもよい。

【０１０７】また、意外性キーワードのみを求めればよ
い場合には、アンケート相関関係抽出部２２と回答規則
生成部２３は備えなくてもよい。

【０１０８】また、意外性キーワード対データベース１
６及び又は意外性アンケートデータベース１５まで求め
ればよい場合には、回答規則生成部２３は備えなくても
よい。

【０１０９】また、分析インタフェース３２を備えなく
てもよい。すなわち、分析は他のシステムによって行っ
てもよい。

【０１１０】なお、以上の各機能は、ソフトウェアとし
て実現可能である。また、本実施形態は、コンピュータ
に所定の手段を実行させるための（あるいはコンピュー
タを所定の手段として機能させるための、あるいはコン
ピュータに所定の機能を実現させるための）プログラム
として実施することもでき、該プログラムを記録したコ
ンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することも
できる。

【０１１１】なお、この発明の実施の形態で例示した構
成は一例であって、それ以外の構成を排除する趣旨のも
のではなく、例示した構成の一部を他のもので置き換え
たり、例示した構成の一部を省いたり、例示した構成に
別の機能あるいは要素を付加したり、それらを組み合わ
せたりすることなどによって得られる別の構成も可能で
ある。また、例示した構成と論理的に等価な別の構成、
例示した構成と論理的に等価な部分を含む別の構成、例
示した構成の要部と論理的に等価な別の構成なども可能
である。また、例示した構成と同一もしくは類似の目的
を達成する別の構成、例示した構成と同一もしくは類似
の効果を奏する別の構成なども可能である。また、この
発明の実施の形態で例示した各種構成部分についての各
種バリエーションは、適宜組み合わせて実施することが
可能である。また、この発明の実施の形態は、個別装置
としての発明、関連を持つ２以上の装置についての発
明、システム全体としての発明、個別装置内部の構成部
分についての発明、またはそれらに対応する方法の発明
等、種々の観点、段階、概念またはカテゴリに係る発明
を包含・内在するものである。従って、この発明の実施
の形態に開示した内容からは、例示した構成に限定され
ることなく発明を抽出することができるものである。

【０１１２】本発明は、上述した実施の形態に限定され
るものではなく、その技術的範囲において種々変形して
実施することができる。

【０１１３】

【発明の効果】本発明によれば、アンケート作成者が想
定しなかった意外な回答を考慮した効果的な分析が可能
になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係るアンケート分析装置
の構成例を示す図

【図２】質問文章データベースのフォーマット例を示す
図

【図３】想定回答キーワード表のフォーマット例を示す
図

【図４】同義語・類義語辞書のフォーマット例を示す図

【図５】個人情報データベースのフォーマット例を示す
図

【図６】回答文章データベースのフォーマット例を示す
図

【図７】キーワード抽出部の処理手順の一例を示すフロ
ーチャート

【図８】抽出キーワード表のフォーマット例を示す図

【図９】アンケート相関関係抽出部の処理手順の一例を
示すフローチャート

【図１０】意外性キーワード対データベースのフォーマ
ット例を示す図

【図１１】意外性アンケートデータベースのフォーマッ
ト例を示す図

【図１２】意外回答頻出規則データベースのフォーマッ
ト例を示す図

【符号の説明】

１０…質問文章データベース１１…想定回答キーワード表１２…個人情報データベース１３…回答文章データベース１４…抽出キーワード表１５…意外性アンケートデータベース１６…意外性キーワード対データベース１７…意外回答者集団データベース１８…意外回答頻出規則データベース１９…同義語・類義語辞書２１…キーワード抽出部２２…アンケート相関関係抽出部２３…回答規則生成部３０…質問作成インタフェース３１…回答インタフェース３２…分析インタフェース１００…アンケート作成者１０１…アンケート回答者

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者折原良平神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地株式会社東芝研究開発センター内Ｆターム(参考） 5B075 ND03 NK32 NS03 QP03 UU06

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数のアンケート回答者によりそれぞれ記
述されたアンケート回答文書を、キーワードに基づいて
分析するアンケート分析装置において、前記アンケート回答文書に記述されることが想定される
想定キーワードに関する情報を記憶する記憶手段と、分析対象とする前記アンケート回答文書から、予め定め
られた基準を満たす語句を、抽出キーワードとして抽出
する第１抽出手段と、前記第１抽出手段により抽出された抽出キーワードを、
前記記憶手段に記憶された想定キーワードに該当するも
のと、該当しないものに分類し、該当しない方に分類さ
れた抽出キーワードを、意外性キーワードとする処理手
段とを備えたことを特徴とするアンケート分析装置。
【請求項２】前記アンケート分析装置は、前記記憶手段
に記憶された想定キーワードの全部又は一部について、
当該想定キーワードに対して同義又は類義である語句を
参照するための参照手段を更に備え、前記処理手段は、前記分類にあたっては、前記抽出キー
ワードと前記意外性キーワードとが一致した場合だけで
なく、前記参照手段を参照して得た該想定キーワードに
対して同義又は類義である語句と該抽出キーワードとが
一致した場合にも、該抽出キーワードを、該想定キーワ
ードに該当するものとして分類することを特徴とする請
求項１に記載のアンケート分析装置。
【請求項３】前記処理手段は、求めた前記意外性キーワ
ードについて、分析対象とした前記アンケート回答文書
での出現状況に関する統計情報をも求めることを特徴と
する請求項１に記載のアンケート分析装置。
【請求項４】分析対象とした前記アンケート回答文書
と、前記処理手段により求められた前記意外性キーワー
ドとに基づいて、同一のアンケート回答文書内で同時に
出現する傾向にある複数の意外性キーワードの組に関す
る情報を抽出する第２抽出手段を更に備えたことを特徴
とする請求項１に記載のアンケート分析装置。
【請求項５】前記第２抽出手段は、抽出した前記複数の
意外性キーワードの組について、分析対象とした前記ア
ンケート回答文書での同時出現状況に関する統計情報を
も求めることを特徴とする請求項４に記載のアンケート
分析装置。
【請求項６】分析対象とした前記アンケート回答文書
と、前記処理手段により求められた前記意外性キーワー
ドとに基づいて、意外性キーワードが所定の基準以上に
出現するアンケート回答文書を求める手段を更に備えた
ことを特徴とする請求項１に記載のアンケート分析装
置。
【請求項７】前記アンケート回答文書は、当該アンケー
ト回答文書を記述したアンケート回答者の識別情報と対
応付けられており、前記アンケート分析装置は、分析対象とした前記アンケ
ート回答文書と、前記処理手段により求められた前記意
外性キーワードとに基づいて、意外性キーワードが所定
の基準以上に出現するアンケート回答文書を記述したア
ンケート回答者の識別情報を特定する特定手段を更に備
えたことを特徴とする請求項１に記載のアンケート分析
装置。
【請求項８】前記アンケート回答者の識別情報と対応付
けられた、当該アンケート回答者の有する複数の個人属
性情報の属性値を記憶する手段と、分析対象とした前記アンケート回答文書に対応する前記
アンケート回答者についての前記属性値と、前記特定手
段による特定結果とに基づいて、意外性キーワードが所
定の基準以上に出現するアンケート回答文書を記述する
傾向にあるアンケート回答者が有する個人属性情報の属
性値に関する情報を求める手段とを備えたことを特徴と
する請求項７に記載のアンケート分析装置。
【請求項９】前記アンケート回答文書を、前記アンケー
ト回答者側端末からネットワークを介して取得するため
の手段を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の
アンケート分析装置。
【請求項１０】複数のアンケート回答者によりそれぞれ
記述されたアンケート回答文書を、キーワードに基づい
て分析するアンケート分析方法において、前記アンケート回答文書に記述されることが想定される
想定キーワードに関する情報を記憶手段に登録し、分析対象とする前記アンケート回答文書から、予め定め
られた基準を満たす語句を、抽出キーワードとして抽出
し、抽出された前記抽出キーワードを、前記記憶手段に登録
された前記想定キーワードに該当するものと、該当しな
いものに分類し、該当しない方に分類された抽出キーワ
ードを、意外性キーワードとすることを特徴とするアン
ケート分析方法。
【請求項１１】複数のアンケート回答者によりそれぞれ
記述されたアンケート回答文書を、キーワードに基づい
て分析するアンケート分析装置としてコンピュータを機
能させるためのプログラムであって、前記アンケート回答文書に記述されることが想定される
想定キーワードに関する情報を記憶する想定キーワード
情報記憶機能と、分析対象とする前記アンケート回答文書から、予め定め
られた基準を満たす語句を、抽出キーワードとして抽出
するキーワード抽出機能と、前記キーワード抽出機能により抽出された抽出キーワー
ドを、前記想定キーワード情報記憶機能に記憶された想
定キーワードに該当するものと、該当しないものに分類
し、該当しない方に分類された抽出キーワードを、意外
性キーワードとする意外性キーワード処理機能とをコン
ピュータに実現させるためのプログラム。