JP2015114971A - 回答良否判断装置及び回答良否判断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】回答精度を差別化すると共に、モニターの継続率を向上させ、不良回答を減らしてより多くの優良回答を効率的に収集することが可能な回答良否判断装置及び回答良否判断方法を提供する。【解決手段】本サーバ１（回答良否判断装置）は、通信部１１により回答データを受信すると、回答データ良否判断部１９により、回答時間、回答パターン、回答内容等を基準として、その回答データが優良回答か不良回答かを判断する。判断の結果、回答データが優良回答の場合には、その回答データの判定結果を優良回答としてデータ記憶部２２のデータベースに記憶する。一方、回答データが不良回答の場合には、その回答データの判定結果を不良回答としてデータ記憶部２２のデータベースに記憶し、警告データ作成部２０により警告データを作成して、不良回答と判断した回答データを送信したモニターＭに対して随時又は所定のタイミングでその警告データを送信する。【選択図】図１４

Description

本発明は、回答良否判断装置及びコンピュータを用いた回答良否判断方法に係り、特に、インターネット等の通信回線を利用して複数のモニターから収集したアンケート等の設問（質問）に対する回答結果を示す回答データの良否を判断して回答精度を高めるために用いられる回答良否判断装置及び回答良否判断方法に関する。

従来から、商品やサービス等を対象として購入者や利用者の人数、比率、感想、意見等を把握するために市場調査が行われている。
特に、近年では、コンピュータやインターネット等の通信ネットワーク技術の進歩に伴い、インターネット等の通信回線を利用した市場調査、すなわち、ネットリサーチも普及してきている。
このネットリサーチは、例えば全国規模の市場調査等も安価かつ迅速に行うことができる等、低コスト・短期間で大量のデータを収集できるという点から、近年では、企業のマーケティングリサーチ以外にも、世論調査等の種々の調査においても利用されることが多くなっている。

一般的なネットリサーチの方法は、調査会社から通信回線を介して回答者（モニター）にアンケート等の設問を配信してその設問に対する回答を依頼し、そのモニターから収集した回答を調査会社が集計・統計等して数値化している。
例えば、調査会社のサーバ（調査用サーバ）から、インターネット等の通信回線を介して、モニターの所有するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）や携帯端末等に対して、アンケート等の設問及びその回答用の選択肢に関する情報が送信される。その情報を受信したＰＣや携帯端末等は、画面にその設問や選択肢を表示する。モニターは、その画面に表示された各設問に対する回答の選択肢を選択して入力する。ＰＣや携帯端末は、その選択された選択肢を回答データとして、通信回線を介して調査用サーバへ送信する。調査用サーバは、その受信した回答データを蓄積保存して、集計や統計等の各種処理を行う。

また、市場調査においては、アンケートに対する回答へのお礼として謝金を支払ったり景品を贈呈したりする場合もあるが、これはネットリサーチにおいても同様である。
ネットリサーチの場合は、多数のモニターを集めるためにも、アンケートに対する回答のお礼として、モニターに対して、現金に換金できるポイント等の何らかの特典が付与されることが多い。

例えば、特許文献１では、インターネット等の通信回線を利用してアンケート調査を行うアンケートシステムにおいて、多くの回答者を集めるために、アンケート回答者にその回答に対するインセンティブとして、電子貨幣に換金できるポイントを付与する技術が開示されている。

また、特許文献２では、インターネットを利用して各種のアンケートを実施するアンケート実施システムにおいて、少ない費用でアンケートに対する回答率（回収率）を向上させるために、アンケートの回答者に対して、賞に対する抽選を行い、その抽選に当選した回答者にポイントを重点的に付与する技術が開示されている。

特開２００２−１８９８３６号公報 特開２００７−２７９９７２号公報

しかしながら、調査員がモニターに直接アンケート票を配布する対面式の調査とは異なり、ネットリサーチの場合は、モニターの顔が見えないため、モニターの質が保証され難いという問題がある。
例えば、アンケートの設問数が多かったり、設問の文章が長かったりすると、モニターがそのアンケートに対する回答を進めていくうちに疲労してしまい、集中力が切れて質問内容を読み間違えたり、真面目に回答することが煩わしくなって読み飛ばしたりする等して、不正確な回答をする可能性があるという問題がある。
また、アンケート回答に対して換金性があるポイントを付与する場合、小遣い稼ぎを目的としてモニターになっている人も少なくない。そのため、このようなポイント獲得を主目的にしているモニターが、効率的に大量の回答をするために、設問をよく読まず、適当でいい加減な回答を繰り返すといった問題もある。

このように、モニター数が多くても、必ずしも回答の質が良く正確なデータが収集できるということにはならず、上記のような不良回答（不正確回答、適当回答等）が多いと、信頼性に乏しいデータが集まってしまい、調査をする意味が失われてしまう。
そのため、アンケートを実施する調査会社は、上記のような事態に対し、一定期間でモニターの一部を取り替えたり、不良回答を見越して予め多めにモニターを募集したり等して、回答精度の維持に努めている。
また、回答の整合性を確認するための設問をアンケート中に混在させる等して、不真面目な回答や無作為回答にありがちな矛盾した回答等を排除して、回答精度を高めるように様々な策を講じている。

しかしながら、現実には、どのモニターがどの設問に対してどの程度真摯に回答しているかについて判断すること、すなわち、収集した回答の回答精度を正確に見極めてそれらの回答を差別化することは非常に困難である。
また、回答を差別化したとしても、無暗にそれらの不良回答を排除して無効にすると、回答の母数自体が減少することになるので、信頼性の高い正確な調査をするうえでは、それも好ましくない。
さらにまた、信頼できるモニターの構築及びモニターの質保持には、非常に手間がかかっている。そのため、調査会社としては、一度獲得したモニターを途中で脱落させたくない、すなわち、モニター継続率を高水準で保ちたいという意図もある。

そこで、本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、回答精度を差別化すると共に、モニターの継続率を向上させ、不良回答を減らしてより多くの優良回答を効率的に収集することが可能な回答良否判断装置及び回答良否判断方法を提供することにある。

前記課題は、本発明の回答良否判断装置によれば、モニターに対して実施したアンケートの回答結果を示す回答データを収集する調査システムにおいて前記回答データの良否を判断する回答良否判断装置であって、前記回答良否判断装置は、前記モニターから送信された前記回答データを取得する回答データ取得手段と、前記回答データ取得手段が前記モニターから一の回答データを取得してから次又は所定数の回答データを取得するまでに費やした回答時間を計測する回答時間計測手段と、前記モニターが前記アンケートの全部又は一部に回答した場合に費やすと想定される前記回答時間の基準となる標準回答時間を設定する標準回答時間設定手段と、前記回答データを取得したときに前記回答時間と前記標準回答時間とを照合し、前記回答時間が前記標準回答時間の範囲外の場合に前記回答データを不良回答と判断する回答データ良否判断手段と、前記回答データ良否判断手段によって不良回答と判断された前記回答データを送信した前記モニターに対して警告データを送信する警告データ送信手段と、を備えること、により解決される。

また、本発明の回答良否判断方法によれば、モニターに対して実施したアンケートの回答結果を示す回答データを収集する調査システムにおいて前記回答データの良否をコンピュータを用いて判断する回答良否判断方法であって、前記コンピュータが、前記モニターから送信された前記回答データを取得する回答データ取得工程と、前記回答データ取得工程によって前記モニターから一の回答データを取得してから次又は所定数の回答データを取得するまでに費やした回答時間を計測する回答時間計測工程と、前記モニターが前記アンケートの全部又は一部に回答した場合に費やすと想定される前記回答時間の基準となる標準回答時間を設定する標準回答時間設定工程と、前記回答データを取得したときに前記回答時間と前記標準回答時間とを照合し、前記回答時間が前記標準回答時間の範囲外の場合に前記回答データを不良回答と判断する回答データ良否判断工程と、前記回答データ良否判断工程によって不良回答と判断された前記回答データを送信した前記モニターに対して警告データを送信する警告データ送信工程と、を行うこと、により解決される。

上記構成のように、本発明では、実施するアンケートの設問に対してモニターが費やすと想定される標準的な回答時間（標準回答時間）を予め設定し、実際にモニターから回答データを取得した際に、モニターの回答時間が予め設定したその基準となる標準回答時間の範囲内であるか否かを判断する。
すなわち、モニターの回答時間がその標準回答時間よりも早い場合は、読み飛ばしたり適当に答えた不良回答と判断する。一方、モニターの回答時間がその標準回答時間よりも遅い場合は、ながら回答等の不良回答と判断する。これにより、回答精度を差別化することができる。

また、モニターから収集した回答の良否を判断して、不良回答の場合には、その不良回答を送信したモニターに警告して真面目に回答するように促す。
これにより、不良回答を送信していたモニターに対して、今後は優良回答をするように動機付けすることができる。結果的に、今までは不良回答として単純に排除して無効にしていた回答を減らし、優良回答をより多く収集することができるので、より正確で信頼性の高い調査を実施することができる。

特に、モニターを一定期間固定して時系列での変化を捉えるパネル調査等の場合では、一人一人のモニターを通常半年から数年間にわたり長期間ウォッチしていく必要があるので、調査会社としては、モニターを途中で脱落させたくないという事情がある。
本発明では、警告によりモニターのケアをしているので、一人一人のモニターを大事にすることができ、モニターの継続率を向上させることができる。その結果、モニターの質を高いレベルで保持することが可能となり、優良回答をより多く収集することができる。

このとき、標準回答時間とは、アンケートに対する回答をする際に基準となる標準的な回答時間であり、モニターが設問を読み飛ばしたりせずにその内容について真剣に考えて回答した場合に、設問一問あたり又は複数問の集合に対して費やすと想定される回答時間を設定する。この標準回答時間は、全モニターに対して統一してもよいし、モニターごとに異なるように設定してもよい。
また、警告データの送信とは、モニターが所持する端末（例えば、調査会社が貸与したＰＣやタブレット等）に対して直接メッセージを送信したり、その端末から確認できるモニターごとに設定された専用のマイページにコメントを表示したり、何らかの色を変えたりすることにより行うことが好ましい。このような警告データを受信したモニターは、端末の画面にてその発せられた警告を確認することができる。
なお、アンケートの形式は選択式（単一回答又は複数回答）が中心となるが、それに限定されず、記述式等であってもよい。
また、良否判断の対象となる回答データは、設問一問ごとに対する回答であってもよいし、複数問に対する回答の集合であってもよい。

また、本発明の回答良否判断装置によれば、前記回答良否判断装置は、前記回答結果の集合のパターンを分析する回答パターン分析手段を備え、前記回答データ良否判断手段は、前記回答パターン分析手段によって分析された前記回答結果の集合のパターンが不良回答と設定した所定のパターンに該当する場合又は優良回答と設定した所定のパターンに該当しない場合に、前記回答データを不良回答と判断すること、が好ましい。
また、本発明の回答良否判断方法によれば、前記コンピュータが、前記回答結果の集合のパターンを分析する回答パターン分析工程を行い、前記回答データ良否判断工程は、前記回答パターン分析手段によって分析された前記回答結果の集合のパターンが不良回答と設定した所定のパターンに該当する場合又は優良回答と設定した所定のパターンに該当しない場合に、前記回答データを不良回答と判断すること、が好ましい。

上記構成のように、例えば、モニターから送信された回答結果の集合（複数の回答データをまとめたもの）が、一列、斜め、ジグザグ、偏り等の所定の不良回答の回答パターンモデルに該当する場合には、不良回答と判断することが好ましい。また、逆に、予め設定した所定の優良回答のパターンに該当しない場合に、不良回答と判断してもよい。
これにより、回答時間（回答スピード）と回答パターンとを組み合わせて、二重の基準で回答の良否を判断することができるので、回答良否判断の精度が増し、より正確に回答の良否判断をすることができる。

また、本発明の回答良否判断装置によれば、前記回答パターン分析手段は、前記回答結果の集合のパターンを分析してパターン評価値を計算し、前記回答データ良否判断手段は、前記パターン評価値と前記回答データを不良回答と判断するための基準となる所定値とを照合し、前記パターン評価値と前記所定値とを比較した結果によって、前記回答データを不良回答と判断すること、が好ましい。
また、本発明の回答良否判断方法によれば、前記回答パターン分析工程は、前記回答結果の集合のパターンを分析してパターン評価値を計算し、前記回答データ良否判断工程は、前記パターン評価値と前記回答データを不良回答と判断するための基準となる所定値とを照合し、前記パターン評価値と前記所定値とを比較した結果によって、前記回答データを不良回答と判断すること、が好ましい。

上記構成のように、例えば、モニターから送信された回答結果の集合（複数の回答データをまとめたもの）について、評価値を計算して、その数値により、一列、斜め、ジグザグ、偏り等の所定の回答パターンモデルに該当するか否か、すなわち、不良回答と判断することが好ましい。
具体的には、パターン評価値設定ルールを予め設定し、このルールに従って算出したパターン評価値と、不良回答の判断目安となる所定値とを照合し、パターン評価値がこの所定値以下若しくは以上の場合に不良回答と判断することができる。また、所定値をレンジにしてもよい。この場合は、パターン評価値がその所定値のレンジから外れた場合に不良回答と判断することもできる。
これにより、回答時間（回答スピード）と回答パターンとを組み合わせて、二重の基準で回答の良否を判断することができるので、回答良否判断の精度が増し、より正確に回答の良否判断をすることができる。

また、本発明の回答良否判断装置によれば、前記警告データ送信手段は、前記モニターが前記アンケートの全問終了前に前記警告データを送信すること、が好ましい。
また、本発明の回答良否判断方法によれば、前記警告データ送信工程は、前記モニターが前記アンケートの全問終了前に前記警告データを送信すること、が好ましい。

上記構成のように、警告は、一つのアンケートの全問が終了する前、すなわち、モニターが一つのアンケートに対して回答している途中に実施することが好ましい。
これにより、全ての回答を収集した後に不良回答を無効にするのではなく、回答途中でタイムリーにモニターに対して警告することができるので、アンケートに対する回答途中に真面目に回答するようモニターに促すことにより、優良回答をより多く収集することができる。
また、このとき、警告をすると共に、その警告対象となった回答データに対応する設問に対して、再度回答させるようにしてもよい。

また、本発明の回答良否判断装置によれば、前記警告データは、前記モニターに感謝、賞賛、応援若しくは激励する内容と前記モニターに注意喚起する内容とを組み合わせたものとすること、が好ましい。
また、本発明の回答良否判断方法によれば、前記警告データは、前記モニターに感謝、賞賛、応援若しくは激励する内容と前記モニターに注意喚起する内容とを組み合わせたものとすること、が好ましい。

上記構成のように、警告の内容は、例えば、モニターに感謝したり褒めたりするような内容や報奨金に関する情報等、モニターにとって肯定的で好適な内容の警告と、モニターに自分の回答状況がシステムによって監視されていることを気付かせて注意喚起するような注意や督促等の内容の警告とを組み合わせた内容とすることが好ましい。
これにより、モニターに対して、射幸心を煽る等モチベーションの向上と、緊張感の維持とを図ることができるより有効的な警告となるので、モニターがアンケートに対して真面目に回答する動機付けとなり、より多くの優良回答を収集することができる。

また、本発明の回答良否判断装置によれば、前記標準回答時間設定手段は、前記モニターの属性によって前記モニターごとに前記標準回答時間を設定すること、が好ましい。
また、本発明の回答良否判断方法によれば、前記標準回答時間設定工程は、前記モニターの属性によって前記モニターごとに前記標準回答時間を設定すること、が好ましい。

上記構成のように、標準回答時間を、年齢、性別、職業、居住地域、収入等の各モニターの属性で分けて個別に設定することにより、より正確に回答の良否判断をすることができる。

また、本発明の回答良否判断装置によれば、前記標準回答時間設定手段は、前記アンケートの設問の属性によって前記標準回答時間を設定すること、が好ましい。
また、本発明の回答良否判断方法によれば、前記標準回答時間設定工程は、前記アンケートの設問の属性によって前記標準回答時間を設定すること、が好ましい。

上記構成のように、標準回答時間を、例えば、モニターの属性等を回答する定型的な質問、モニターの心情や価値観等を回答する答え難い質問、設問の形式（選択式又は記述式）等、設問の属性（性質）に従って、回答に費やすと想定される時間をそれぞれ考慮し、その標準回答時間の長さを設定することが好ましい。
これにより、標準回答時間を質問内容に応じて細かく設定をすることが可能となり、より正確に回答の良否判断をすることができる。

また、本発明の回答良否判断装置によれば、前記回答良否判断装置は、前記モニターごとに過去のアンケートに対する回答実績を回答実績データとして記憶する回答実績記憶手段を備え、前記標準回答時間設定手段は、前記回答実績記憶手段によって記憶された前記回答実績データに従って前記モニターごとに前記標準回答時間を設定すること、が好ましい。
また、本発明の回答良否判断方法によれば、前記コンピュータが、前記モニターごとに過去のアンケートに対する回答実績を回答実績データとして記憶する回答実績記憶工程を行い、前記標準回答時間設定工程は、前記回答実績記憶工程によって記憶された前記回答実績データに従って前記モニターごとに前記標準回答時間を設定すること、が好ましい。

上記構成のように、回答時間（スピード）、回答時間帯、設問（質問の種類）ごとの回答傾向、アンケートに対する経験値等、モニターごとに蓄積した過去の回答実績（過去のデータ）を加味して基準となる標準モデルを作成して、モニターごとに標準回答時間を設定することが好ましい。
例えば、最初の頃はアンケートに慣れていないため回答スピードは一般的に遅いことが多いが、慣れてきた頃（例えば２か月目以降）には回答スピードが速くなっていると想定されるので、モニターごとにそれらの経験値を考慮して、標準回答時間を設定するようにしてもよい。
これにより、モニター個人個人に適応した標準回答時間を設定することができるので、さらにより正確に回答の良否判断をすることができる。
なお、このとき、データがある程度蓄積されるまでは、年齢や性別等の基本的な属性のみで標準回答時間を設定しつつ、モニター個人個人のデータが蓄積されてきた時点で、それらを反映させて標準回答時間の調整をすることもできる。

また、本発明の回答良否判断装置によれば、前記回答良否判断装置は、前記回答実績データから前記モニターの回答傾向の許容範囲を設定する回答許容範囲設定手段を備え、前記回答データ良否判断手段は、前記回答データ取得手段によって取得した前記回答データが前記回答許容範囲設定手段によって設定された前記許容範囲外の場合に、前記回答データを不良回答と判断すること、が好ましい。
また、本発明の回答良否判断方法によれば、前記コンピュータが、前記回答実績データから前記モニターの回答傾向の許容範囲を設定する回答許容範囲設定工程を行い、前記回答データ良否判断工程は、前記回答データ取得工程によって取得した前記回答データが前記回答許容範囲設定工程によって設定された前記許容範囲外の場合に、前記回答データを不良回答と判断すること、が好ましい。

上記構成のように、回答傾向を考慮した許容範囲、すなわち、モニターごとに蓄積した過去の回答実績（過去のデータ）から、各モニターの回答している時間帯、質問の種類ごとの回答の癖等を割出し、そこから各モニターが回答すると予想される回答パターン（回答時間帯、回答に費やす時間、回答内容等）の許容範囲を設定し、その許容範囲内外により、本人か否か、また、真面目に回答しているか否かの判断材料とすることが好ましい。
これにより、それらの回答パターンから予測される許容範囲外の場合には、別人が回答していたり、明らかに不真面目に回答していると判断することができ、より正確に回答の良否判断をすることができる。

また、本発明の回答良否判断装置によれば、前記回答時間計測手段は、前記標準回答時間を徒過しても前記モニターから前記回答データを取得しなかった場合には、前記回答時間の計測を停止すること、が好ましい。
また、本発明の回答良否判断方法によれば、前記回答時間計測工程は、前記標準回答時間を徒過しても前記モニターから前記回答データを取得しなかった場合には、前記回答時間の計測を停止すること、が好ましい。

上記構成のように、標準回答時間をアンケートの一部ごと（例えば設問一問ずつや複数の設問をまとめたグループごと）に設定し、モニターの回答時間がその標準回答時間を超えた場合には、モニターが休憩等していて端末を操作していない（回答していない）状況にあると判断して、回答時間の計測を停止することが好ましい。
これにより、回答時間を計測する際に、休憩等している時間を省くことができ、より正確に回答の良否判断をすることができる。

本発明の予測システム及び予測システム更新方法によれば、回答精度を差別化すると共に、モニターの継続率を向上させ、不良回答を減らしてより多くの優良回答を効率的に収集することが可能となる。

アンケート調査についての説明図である。 本発明のアンケート回答良否判断用の装置を含む通信システムの概念図である。 アンケートの設問の一例を示した図である。 アンケートの設問の一例を示した図である。 警告内容の一例を示した図である。 アンケート回答良否判断用の装置のハードウェア構成を示した図である。 アンケート回答良否判断用の装置の構成を機能面から示した図である。 回答モデルを示す参考図である。 標準回答時間データの一例を示す図である。 個人回答データの一例を示す図である。 個人回答データの一例を示す図である。 個人回答データの一例を示す図である。 個人回答データの集合テーブル（回答集合データ）を示す図である。 回答良否判断から警告に至る一連の流れを示すフローチャートである。 回答時間を標準回答時間と照合して回答良否判断処理をする場合のフローチャートである。 回答パターンを所定パターンと照合して回答良否判断処理をする場合のフローチャートである。 回答パターンを所定パターンと照合して回答良否判断処理をする場合のフローチャートである。 回答内容を回答許容範囲と照合して回答良否判断処理をする場合のフローチャートである。 回答時間計測処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態（以下、本実施形態）について図面を参照しながら説明する。
以下では、本実施形態に係る具体的な構成を説明するために、回答者に相当するモニターを複数選定して、調査の一例であるアンケート調査をインターネット等の通信回線を利用して実施する事例（ネットリサーチ）を挙げて説明する。

＜＜アンケート調査実施システムについて＞＞
まず、本発明の回答良否判断方法を実現するために構築されたシステム、すなわち、アンケート調査実施システムＳについて、図１及び図２を参照しながら説明する。
図１は、アンケート調査についての説明図である。図２は、本発明の回答良否判断用の装置を含む通信システムの概念図である。

図１に示すように、アンケート調査実施システムＳには、アンケート調査会社、及び、アンケートの回答者である複数のモニターＭ（Ｍ１〜Ｍ３・・・）が関与している。
アンケート調査会社は、各種商品やサービス等（調査対象）に関する市場調査や世論調査、すなわち、種々のアンケートを実施する者である。具体的に説明すると、アンケート調査会社は、調査対象に関する質問を各種アンケートに盛り込み、それらのアンケートを各モニターＭに配信して回答させている。
その後、アンケート調査会社は、配信したアンケートに対する回答を各モニターＭから収集する。

本実施形態においては、アンケート調査会社は、各モニターＭからそれぞれの回答を収集すると、その収集した回答の良否について判断する。この良否判断の結果、不正確回答や適当回答等の不良回答と判断した場合には、その不良回答を送信したモニター（例えば、モニターＭ１）に対して随時又は所定のタイミングで警告を行う。
そして、収集したこれらの回答結果について、集計や統計等の各種処理を行い数値化することによって、アンケートとして成立し、調査対象についての世間の反応や売れ行き等に関する動向が明らかとなる。

なお、アンケートに対する回答を依頼するモニターＭの人数については自由に設定可能であるが、十分な情報を収集することが可能な規模でモニターＭを確保することが望ましい。
その他、年齢、性別、居住地等のモニターＭに関する属性についても自由に設定可能であるが、調査対象についてより正確な調査結果を得るうえで、適格なモニター構成となるように設定されていることが望ましい。例えば、性別問わず全年齢層に平均的に実施する場合もあれば、特定の性別、年齢層、地域等をターゲットとする場合もある。

また、本実施形態では、アンケート調査会社が種々の調査対象に関して自主的に行うアンケート（いわゆる自主調査）としたが、これに限定されるものではない。
すなわち、アンケート調査会社が行う調査が、依頼者Ｐからの依頼を受けその依頼に応じて実施する内容のもの（いわゆる受注調査）に対しても適用可能であり、以下に説明する効果については、その受注調査においても享受することが可能である。

次に、アンケート調査実施システムＳの概略構成について説明する。
本実施形態に係る回答良否判断用の装置は、アンケート調査会社が管理するコンピュータ、より具体的にはサーバコンピュータによって構成され、以下、本サーバ１と呼ぶこととする。
また、アンケート調査会社は、複数のモニターＭの各々からアンケートの回答を収集するが、本実施形態では、その回答収集のために、各モニターＭに対してアンケート回答用の端末（以下、モニター用端末２）を配布することとしている。

図２に示すように、本サーバ１は、インターネットや３Ｇ、４Ｇ等のモバイルネットワークからなる外部通信網ＮＴを通じて各モニター用端末２と通信可能に接続されており、アンケートの質問内容を示すアンケート質問データや警告データ等を送信する一方で、各モニター用端末２から送信された回答データを受信する。

モニター用端末２は、タブレット型の通信端末である。
モニター用端末２は、アンケート調査の回答を実施するためのプログラムを記憶しており、外部通信網ＮＴを通じて本サーバ１からアンケート質問データを受信し、搭載された表示画面（タッチパネル）上にそのアンケート質問データの内容を設問として表示する。
なお、モニター用端末２については、タブレット型の端末に限定されるものではなく、スマートフォンやノート型ＰＣ等、他の通信端末であってもよい。

モニターＭは、そのモニター用端末２のタッチパネルを見て本サーバ１より配信されたそのアンケートの設問を確認し、タッチパネル上でのタッチ操作を通じて各設問に回答する。
モニター用端末２は、モニターＭによる回答操作を受け付けると、その回答内容を示す回答データを生成し、その生成された回答データを所定の送信先（本実施形態では本サーバ１）に向けて送信することができる。
回答データは、モニターＩＤに対して、年齢や性別等のアンケートの設問（質問事項）への回答がそれぞれ対応付けられたデータテーブルであって、モニター用端末２に保存されるものであり、モニターＭの入力操作終了後又は所定のタイミングで本サーバ１に送信される。
なお、この回答データは、設問ごと又は複数の設問をまとめたグループごとに生成されることが好ましいが、アンケートの全設問に対して一つの回答データを生成することとしてもよい。

本サーバ１は、各モニター用端末２から回答データを受信すると、その受信した各回答データの良否判断を行ったうえで、それらの回答データが示す情報をモニターＭごとやアンケートごとに取りまとめて、回答結果として集計や統計等の各種処理を行って数値化し、各回答データ及び上記処理されたデータ（後述する個人回答データや回答集合データ等）を、サーバ内に記憶させておく。
また、このとき、不正確回答や適当回答等の不良回答と判断した回答データを送信したモニター（例えば、モニターＭ１）に対しては、随時又は所定のタイミングで警告を行う。

このように、アンケート調査会社は、本サーバ１を用いて各モニターＭから収集したアンケートの回答結果を示す回答データ及びその回答データを基に処理したデータをサーバ内に記憶して蓄積保存する。
なお、本実施形態においては、モニター用端末２を各モニターＭに配布して同端末２と本サーバ１とのデータ通信により回答データを収集する方法としたが、これに限定されるものではなく、例えば、ＷＥＢページにアンケートの設問を掲載して、モニターＭにそのＷＥＢページを閲覧させて、アンケートに対する回答をインターネット経由で受け付ける手段を採用することもできる。

＜＜アンケートについて＞＞
次に、アンケート調査会社が実施するアンケートについて説明する。
本サーバ１は、モニター用端末２と通信状態になると、モニター用端末２に向けてアンケート質問データを送信する。
モニター用端末２がそのアンケート質問データを受信すると、モニター用端末２のタッチパネル画面にはそのアンケート質問データから成る設問が表示され、操作者であるモニターＭは、その画面上で所定の操作（タッチ操作）を行うことによってその設問に対する回答を入力する。
回答入力完了後、モニターＭが画面上で入力完了操作（具体的には、画面上に表示された終了ボタンをタッチする操作）を行うと、入力された回答内容を示す回答データが本サーバ１に向けて送信される。
以上の手順は、設問ごと又は複数の設問をまとめたグループごとに繰り返し実行され、所定の設問数（アンケートの全設問）を回答した時点でアンケートが終了する。

ここで、アンケートの設問（質問内容）について図３及び図４を参照しながら説明する。
この図３及び図４は、モニター用端末２に表示されたアンケートの設問（質問内容）の一例を示した図である。
アンケートの設問には、モニターＭの属性に関する設問と、調査対象（具体的は商品Ａ等）に関する設問とが含まれている。

モニターＭの属性に関する設問は、属性関連質問に該当し、本実施形態では複数設定されている。
具体的に説明すると、モニターＭの属性に関する設問として、モニターＭのデモグラフィック（人口統計学的属性）に関する設問、及び、サイコグラフィック（心理学的属性）に関する設問が複数設定されている。

前者は、モニターＭ個人の社会経済的特質を示すものであり、その例としては、図３の（Ａ）や（Ｂ）に示すように年齢、性別等が挙げられるが、この他に、居住地域、職業、婚歴等を含めることとしてもよい。
後者は、モニターＭのライフスタイルや行動、欲求等を示すものであり、その例としては、図３の（Ｃ）や（Ｄ）に示すようにコンビニエンスストアの利用頻度や飲酒頻度等が挙げられる。また、この他に、モニターＭ個人の価値観に関する内容が含まれていることとしてもよい。

調査対象に関する設問は、図４に示すように、調査対象に対する反応を問う設問（図４（Ｅ））、調査対象への接触頻度を問う設問（図４（Ｆ））、及び、調査対象に対する印象を問う設問（図４（Ｇ））等である。
なお、各設問の回答内容を示す選択肢については、図４に図示された内容に限定されるものではなく、自由に設定することが可能であり、これ以外の内容が含まれていることとしてもよい。

ここで、調査対象に対する反応とは、調査対象を知っているかどうか（認知）、調査対象を購入又は利用したことが有るか（購入利用）、調査対象を欲しいと感じているかどうか（欲求）等を表す概念である。
ここでは、調査対象に対する反応を問う設問として、図４（Ｅ）に示すように商品Ａの購入の有無を問う設問を例に挙げて説明する。

調査対象への接触頻度を問う設問、及び、調査対象に対する印象を問う設問は、上述の調査対象に対する反応を問う設問において予め指定された特定の反応を回答した場合に対応する設問である。
ここで、予め指定された特定の反応とは、アンケート調査会社により予め指定された内容の反応であり、本実施形態では、調査対象に対する肯定的な反応である。
肯定的な反応とは、調査対象への認知の有無、購入利用の有無、欲求の有無を問う設問に対する肯定的な反応のことであり、「調査対象を知っている」、「調査対象を購入又は利用したことが有る」、「調査対象を欲しいと感じている」という反応である。本事例では、商品Ａを購入したことがあるという反応（回答）が該当する。
なお、調査対象に対する印象を問う設問については、調査対象に対して肯定的な反応を回答した場合のみならず、否定的な反応を回答した場合にも出題されることとしてもよい。

調査対象への接触頻度を問う設問は、調査対象の購入頻度又は利用頻度を問う設問であり、本事例では、図４（Ｆ）に示すように商品Ａの１週間あたりの購入頻度を問う内容となっている。

調査対象に対する印象を問う設問は、モニターＭが調査対象に対して抱くイメージに関する設問であり、本事例では、図４（Ｇ）に示すように商品Ａのイメージを表現する複数のワード（具体的には、「１．刺激的」、「２．大人っぽい」、「３．手頃」、「４．高級」）の中から最も適切なものを選択させる内容となっている。
なお、回答については、最も適切なものを一つのみ選択する形式に限らず、該当するものを複数選択する形式であってもよい。

以上説明したアンケートの設問に対してモニターＭがモニター用端末２を通じて回答を選択し、その回答内容を示す回答データがモニター用端末２から本サーバ１に送信されると、本サーバ１がその回答データを受信してサーバ内部に記憶する。
このとき、本サーバ１は、受信した回答データの良否を判断すると共に、不良回答と判断した回答データを送信したモニターＭに対しては、例えば、そのモニターＭのモニター用端末２に警告データを送信する等して、随時又は所定のタイミングで警告を行う。

図５は、モニター用端末２に表示されたこの警告内容の一例を示した図である。
図５に示すように、本実施形態においては、警告は、モニター用端末２に直接メッセージを送ってそのメッセージを画面に表示させることにより行っている。この警告は、随時又は所定のタイミングで自由に送信することができるが、モニターＭがアンケートに対して回答をしている途中に実行することが好ましい。

警告の内容は、例えば、図５（Ａ）に示すように、「設問を最後までしっかり読んでから回答してください。」というメッセージを、モニターＭがアンケートに対して回答している途中に送って、モニターＭに自分の回答状況がシステムによって監視されていることを気付かせて注意喚起する。
また、図５（Ｂ）に示すように、「いつもご協力ありがとうございます。設問を最後までしっかり読んでから回答してください。」というメッセージのように、注意喚起する意味合いの警告だけでなく、モニターＭに感謝したり褒めたりするようなモニターにとって好適な内容を含めてもよい。

また、図５（Ｃ）に示すように、「いつもご協力ありがとうございます。設問を最後までしっかり読んでから回答してください。※ボーナスポイントまであと○○！」というメッセージのように、報奨金に関する情報等を含めて、モニターＭの射幸心を刺激してモチベーションを向上させるような内容を含めてもよい。
また、図５（Ｄ）に示すように、「いつもご協力ありがとうございます。※ボーナスポイントまであと○○！」と、モニターにとって好適な内容のみとすることもできる。この場合は、優良回答を送信しているモニターＭに対しても送信することができる。

なお、警告の内容については、図５に図示された内容に限定されるものではなく、自由に設定することが可能であり、これ以外の内容が含まれていることとしてもよい。
例えば、「がんばって！」というようなモニターＭを応援する意味合いのメッセージを含めることとしてもよい。これにより、モニターＭのモチベーションを向上させることができ、より有効な警告となる。
また、警告の形態は、上記のようにメッセージを直接送る形態に限定されるものではなく、例えば、モニター用端末２の画面上において、背景やフレームを赤色に変更させたり等、アンケート途中に何らかの色を変えたりすることにより行うこともできる。その他、モニター用端末２から確認することができる各モニターＭごとに設定された専用のマイページにコメントを表示したりする構成としてもよい。
また、上記のような視覚的な警告だけでなく、モニター用端末２から警告音を発して聴覚に訴えたり、モニター用端末２を振動させて触覚に訴えたりすることもできる。

＜＜本サーバの構成について＞＞
次に、回答良否判断用の装置である本サーバ１の構成について説明する。
図６は、本サーバ１のハードウェア構成を示した図である。
図６に示すように、本サーバ１は、制御やデータの計算・加工を行う演算部としてのＣＰＵ１ａ、読み出し専用の記憶装置としてのＲＯＭ１ｂ、メインメモリ（主記憶装置）としてのＲＡＭ１ｃ、通信用インタフェース（図６中、通信用Ｉ／Ｆと表記）１ｄ、補助記憶装置としてのハードディスクドライブ（図６中、ＨＤＤと表記）１ｅ、入力装置１ｆ、及びディスプレイやプリンタ等の出力装置１ｇを構成要素として有する。
また、本サーバ１には、その機能を発揮させるための各種プログラムが予めインストールされている。

また、本実施形態において、上述した各アンケートの回答データ及びその回答データを基に処理したデータは、本サーバ１に搭載された記憶装置、具体的にはハードディスクドライブ１ｅに記憶されている。
ただし、これに限定されるものではなく、回答データ等を記憶する記憶装置については、本サーバ１とは別装置となっていることとしてもよく、例えば、本サーバ１と通信可能なデータベースサーバを回答データ等の記憶装置として用いることとしてもよい。

また、本実施形態において、本サーバ１の機能は、インストールされた各種プログラムがＣＰＵ１ａに読み取られて実行されることにより発揮される。
ここで、本サーバ１の機能は、調査会社等の利用者によって享受されることになるが、当該機能の利用者への提供方式としては、例えば、クラウドサービスやＡＳＰサービス等の方式が利用可能である。

本サーバ１のハードウェア構成については上述の通りであるが、以下、図７を参照しながら本サーバ１の構成を機能面から改めて説明する。
図７は、本サーバ１の構成を機能面から示した図である。

図７に示すように、本サーバ１は、通信部１１、回答時間計測部１２、標準回答時間設定部１３、個人回答データ作成部１４、回答パターン分析部１５、回答パターン設定部１６、所定値分析部１７、回答許容範囲設定部１８、回答データ良否判断部１９、警告データ作成部２０、回答データ集計部２１、及び、データ記憶部２２とを主な構成要素として備えている。
これらは、本サーバ１が実行する各種データ処理を担うものであり、本サーバ１を構成する上述のハードウェア構成機器とインストールされたプログラムとが協働することによって構成されている。

通信部１１は、本サーバ１と通信可能な機器とデータの送受信を行う。
具体的に説明すると、通信部１１は、モニター用端末２と通信してモニター用端末２から回答データを受信（取得）する。また、モニター用端末２にアンケート質問データや警告データを送信する。

回答時間計測部１２は、モニターＭから回答データを受信した際に、設問一問あたり又は複数問の設問の集合に対して費やした時間（回答時間）を計測し、回答時間データを作成する。また、その作成した回答時間データを、ＲＡＭ１ｃやハードディスクドライブ１ｅ等のデータ記憶部２２に記録する。
具体的に説明すると、回答時間計測部１２は、一の回答データを受信してから、次又は全ての設問に対する回答データ等の予め設定した所定範囲の設問に対する回答データを受信するまでの時間を計測する。このとき、後述する標準回答時間が徒過した後は、回答時間計測部１２による回答時間の計測を一時停止することが好ましい。

標準回答時間設定部１３は、モニターＭが設問を読み飛ばしたりせずに真剣に考えて回答した場合に、設問一問あたり又は複数問の集合に対して費やすと想定される標準的な回答時間（標準回答時間）を設定し、標準回答時間データを作成する。また、その作成した標準回答時間データを、ＲＡＭ１ｃやハードディスクドライブ１ｅ等のデータ記憶部２２に記録する。

この標準回答時間は、設問の属性（性質）に従って、モニターＭが回答に費やすと想定される時間をそれぞれ考慮し、設問ごとにそれぞれ設定することが好ましい。例えば、モニターＭの基本的な属性（性別や年齢等）を回答する定型的な質問については短く設定し、深く考える必要があったり、モニターＭの心情や価値観等について回答を求めるような答え難い質問については長く設定することができる。また、選択式の設問の場合は短く、記述式の設問の場合は長くする等、設問の形式によって設定することもできる。

また、この標準回答時間は、全モニターＭに対して統一してもよいし、モニターＭごとに異なるように設定してもよい。例えば、年齢、性別、職業、居住地域、収入等の各モニターの属性により分けて個別に設定することができる。
このとき、モニターＭごとに過去の回答実績をまとめた回答実績データ（詳細は後述する）を参照して、標準回答時間を設定してもよい。例えば、各モニターＭの回答時間（スピード）、回答時間帯、設問（質問の種類）ごとの回答傾向、アンケートに対する経験値等を考慮して、標準回答時間を個別に設定することができる。

個人回答データ作成部１４は、通信部１１により受信した回答データについて、その回答データの内容について分析を行い、その回答データから個人回答データを作成する。
具体的に説明すると、各回答データについて、設問ごとにどの選択肢が選択されているか等、その回答内容をそれぞれ分析して、その回答データに対するモニターＭを特定する。また、その作成した個人回答データを、ＲＡＭ１ｃやハードディスクドライブ１ｅ等のデータ記憶部２２に記録する。
なお、個人回答データの詳細については、後述する。

回答パターン分析部１５は、受信した回答データについて、その回答データ又はその回答データの集合のパターンについて分析を行う。
具体的に説明すると、回答パターン分析部１５は、個人回答データ作成部１４により作成された個人回答データを分析して、回答パターン設定部１６により予め設定されている所定の回答パターンデータ（詳細は後述する）と照合できる形式のデータ、すなわち、回答パターンが判別できる個人回答パターンデータに変換する。また、その作成した回答パターンデータを、ＲＡＭ１ｃやハードディスクドライブ１ｅ等のデータ記憶部２２に記録する。

また、この回答パターン分析部１５では、上記のように、個人回答データから個人回答パターンデータに変換することに限らず、個人回答データを分析して、その個人回答データの回答パターンに関するパターン評価値を計算することとしてもよい。この場合、上記のような回答パターンが判別できるデータに変換しなくても済むという利点がある。
例えば、以下（１）（２）に例示するような法則（パターン評価値設定ルール）に従い、パターン評価値を求める計算式を立てることができる。なお、以下の計算例においては、算出したパターン評価値が高い程、不良回答の可能性が高くなる。

（１）同じ回答（選択肢）が連続する状況のパターン評価値を計算する場合
例えば、次のような計算式が有効である。
初期値にＸ（指標値）を設定し、一つ前の設問の回答と次の設問の回答とが一致するごとにその指標値に加算値（Ｘ又はＸのＮ乗等）を加える。そして、これを設問数で除算する。
この計算式により算出したパターン評価値が高い場合は、回答が縦（又は横）に一列、すなわち、同じ回答が連続している割合が高いことを意味する。
なお、ここでのＮは同じ回答が連続した回数（Ｎ回）を示しており、３回連続した場合はＸ^３、４回連続した場合はＸ^４・・・等となる。このように、加算値としてＸのＮ乗を加えることにより、該当する回答が連続する程、パターン評価値がより高くなるので不自然な回答パターンについてさらに判別し易くなる。

（２）回答（選択肢）が斜めに一列で選択されている状況（漸増又は漸減）、及び、ジグザクに選択されている状況（増加と減少の繰返し）の評価値を計算する場合
例えば、次のような計算式が有効である。
初期値にＸ（指標値）を設定し、一つ前の設問の回答よりも次の設問の回答が一つだけ大きくなっている（＋１）或いは小さくなっている（−１）場合に、指標値に加算値（Ｘ又はＸのＮ乗）を加える。そして、これを設問数で除算する。
この計算式により算出したパターン評価値が高い場合は、回答が斜めに一列で選択されている割合、又は、回答がジグザクに選択されている割合が高いことを意味する。
なお、ここでのＮは一つだけ大きくなっている或いは小さくなっている回答が連続した回数（Ｎ回）を示しており、３回連続した場合はＸ^３、４回連続した場合はＸ^４・・・等となる。このように、加算値としてＸのＮ乗を加えることにより、該当する回答が連続する程、評価値がより高くなるので不自然な回答パターンについてさらに判別し易くなる。

ここで、図８を参照して、上記計算式を用いた具体的な例について説明する。
図８は、全３０問の設問から成るアンケートに対して、適当に回答した場合の不良回答の例を表した回答モデルを示す参考図である。図８に示す回答モデルは、設問番号、設問に対する回答のマーク状況（回答１）、同回答を数値化したデータ（回答２）とから構成されている。

この回答モデルにおいては、設問１〜５までは回答「１」が連続しており、設問６〜１０までは回答「２」が連続しており、設問１１〜１５までは回答「３」が連続している等、不自然に同じ回答が連続する状況となっている。
また、設問１６〜２０までは漸増しており、設問２１〜２５までは漸減している等、不自然に回答が斜め一列に選択されている。
また、設問２６〜３０までは回答「１」と「２」が交互に選択されている等、不自然に回答がジグザグに選択されている。

この場合、上記計算式（１）（２）に当てはめてパターン評価値を計算すると、以下の通りである。なお、ここでは、指標値Ｘは１として計算し、（１）又は（２）の条件に該当するごとにその指標値に１を加算することとする。
設問１〜１５、及び設問２０〜２１、設問２５〜２６については、上記（１）の計算式が有効である。
（１）・・・（１＋（１＋１＋１＋１）＋（１＋１＋１＋１）＋（１＋１＋１＋１）＋１＋１）／３０＝０．５
設問１６〜３０、及び設問５〜６、設問１０〜１１については、上記（２）の計算式が有効である。
（２）・・・（１＋（１＋１＋１＋１）＋（１＋１＋１＋１）＋（１＋１＋１＋１）＋１＋１）／３０＝０．５
（１）＋（２）＝１．０
したがって、指標値１、加算値１として計算した場合、この回答モデルのパターン評価値は１．０となる。

また、同様の回答モデルについて、次に、指標値Ｘは２として計算し、（１）又は（２）の条件に該当するごとにその指標値に２^Ｎを加算することとする。
設問１〜１５、及び設問２０〜２１、設問２５〜２６については、上記（１）の計算式が有効である。
（１）・・・（２＋（２^２＋２^３＋２^４＋２^５）＋（２^２＋２^３＋２^４＋２^５）＋（２^２＋２^３＋２^４＋２^５）＋２^２＋２^２）／３０＝６．３３
設問１６〜３０、及び設問５〜６、設問１０〜１１については、上記（２）の計算式が有効である。
（２）・・・（２＋（２^２＋２^３＋２^４＋２^５）＋（２^２＋２^３＋２^４＋２^５）＋（２^２＋２^３＋２^４＋２^５）＋２^２＋２^２）／３０＝６．３３
（１）＋（２）＝１２．６６
したがって、指標値２、加算値を２^Ｎとして計算した場合、この回答モデルのパターン評価値は１２．６６となる。

このように、不良回答を示す回答モデルの場合は、上記計算式によって算出したパターン評価値が高い数値を示す。なお、真面目に回答した優良回答においても、連続する場合等が存在することもあり得るが、同じ指標値や加算値を用いて計算した場合、通常はここまで高い数値は出ない。特に、優良回答の場合は、同じ回答等が数回連続することはあっても、不良回答のように不自然に何回も連続することは稀であるので、加算値をＸ^ｎとするように、同じ回答等が連続すればする程加算値が増加するようにした場合は、その差異がより明確になるので好ましい。

そして、後述する回答データ良否判断部１９によって、アンケートの性質等を考慮して予め適宜設定した所定値データと照合（対比）して、パターン評価値がその所定値以上になった場合に不良回答又は不良回答の可能性が高いと判断する。
なお、上記計算例においては、不良回答の可能性が高い程パターン評価値が高くなるので、所定値以上になった場合に不良回答又は不良回答の可能性が高いと判断することとしたが、これに限定されるものではない。
また、このとき、回答時間と併せて相乗的に判断することにより、より正確に回答の良否判断をすることができる。

回答パターン設定部１６は、モニターＭが不真面目に回答した場合の所定の回答パターンを予め設定した、所定の回答パターンデータを作成する。また、その作成した所定の回答パターンデータを、ＲＡＭ１ｃやハードディスクドライブ１ｅ等のデータ記憶部２１に記録する。
ここで、所定の回答パターンとは、例えば、５問以上連続して「１」を選択している等、同じ選択肢が不自然に連続している場合、「１」「２」「３」「４」等と斜めに一列で選択されている状況が不自然に連続している場合、「１」と「２」等の隣り合う選択肢が交互に選択されている状況が不自然に連続している場合等が該当する。所定の回答パターンは、その他、条件に応じて適宜設定することができる。

所定値設定部１７は、回答パターンの判断に利用される所定値を設定して、所定値データを作成する。この所定値データは、上記パターン評価値と対応する数値のデータであり、アンケートの種類や性質、また、要求される回答のレベル等に応じて適宜設定される。なお、この所定値データは、一つの数値でもよいし、一定の範囲を定めたレンジとしてもよい。

回答許容範囲設定部１８は、モニターＭごとに想定される回答の許容範囲の設定を行う。
具体的に説明すると、回答許容範囲設定部１８は、モニターＭごとに蓄積した過去の個人回答データをまとめた回答実績データ（詳細は後述する）から、各モニターＭの回答している時間帯、質問ごとの回答の癖等を割出し、そこから各モニターＭが回答すると予想される回答パターン（回答時間帯、回答に費やす時間、回答内容等）の許容範囲を、回答許容範囲設定ルールに従って設定する。
そして、後述する回答データ良否判断部１９において、モニターＭの回答データが、回答実績データから導き出されたこの回答許容範囲外の場合は不良回答と判断する。

回答データ良否判断部１９は、受信した回答データの良否、すなわち、モニターＭが真摯に回答した優良回答か、読み飛ばしたり適当に回答した不良回答かについての判断を行う。
具体的に説明すると、回答データ良否判断部１９は、（１）回答時間、（２）回答パターン、（３）回答内容、これら（１）〜（３）を根拠として回答データの良否判断をすることができる。これら（１）〜（３）の手法は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いることもできる。

（１）回答時間の場合
回答時間計測部１２にて計測した回答時間と、標準回答時間設定部１３にて設定した標準回答時間とを照合し、その回答時間が標準回答時間の範囲内であるか否かを判断する。
このとき、回答時間が標準回答時間の範囲内であれば優良回答と判断し、回答時間が標準回答時間の範囲外であれば不良回答と判断する。

（２）回答パターンの場合
例えば、回答パターン分析部１５にて変換して作成した個人回答パターンデータが、回答パターン設定部１６により設定された所定の回答パターンデータに該当するか否かを判別し、個人回答パターンデータが所定の回答パターンデータに該当している場合には、不良回答と判断する。

また、個人回答パターンデータと所定の回答パターンデータとを照合させたときに、完全一致に限定する必要はない。
具体的には、互いの回答パターンが似ているかどうかによって、その類似度によって評価値を求めることも可能である。例えば、完全同一の場合は１００、類似の場合はその類似度によって数値を出すことができ、その数値が所定値以上の場合は、所定の回答パターンに該当すると判断するようにしてもよい。
また、設問ごとに重要度を分けることにより、対比判断する際に重み付けを行うように構成してもよい。

なお、ここでは、所定の回答パターンに該当する場合を不良回答と判断することとしたが、逆に、優良回答の例を所定の回答パターンと設定して、その所定の回答パターンに該当しない場合を不良回答と判断する構成としてもよい。

また、回答パターン分析部１６によって上述のパターン評価値設定ルールに従って算出したパターン評価値と、所定値設定部１７によって予め適宜設定した所定値とを照合（対比）することにより、回答パターンが不良回答に該当するか否かを判断することもできる。
具体的には、パターン評価値がその所定値以上になった場合に不良回答又は不良回答の可能性が高いと判断する。
なお、このパターン評価値による判断は、上述の回答パターンデータによる判断と併用することもできる。

（３）回答内容の場合
また、個人回答データ作成部１４により作成した個人回答データの内容が、回答許容範囲設定部１８にて設定した回答許容範囲の範囲内であるか否かを判断する。そして、個人回答データの内容が回答許容範囲内であれば優良回答と判断し、個人回答データの内容が回答許容範囲外であれば不良回答と判断する。
例えば、個人回答データが、回答許容範囲外の場合には、別人が回答していたり、明らかに不真面目に回答していると判断することができる。

また、回答内容については、関連する設問と矛盾する回答をしている場合にも、不良回答と判断することとしてもよい。
例えば、図４の設問であれば、図４（Ｅ）で商品Ａを購入したことが「２．ない」と回答しているにもかかわらず、それに関連する設問、図４（Ｆ）において「３．週に５回以上」や図４（Ｇ）において「１．刺激的」等と回答した場合等が、これに該当する。

これら（１）〜（３）の判断処理は個別に実行してもよいし、併せて実行してもよい。また、必ずしも全ての判断処理を実行する必要はなく、例えば、回答時間のみ照合することとしてもよいし、回答パターンのみ照合することとしてもよい。
ただし、これらを組み合わせて複数の基準により回答データの良否判断を行えば、より正確に回答データの良否判断ができるので好ましい。

警告データ作成部２０は、図５に示すような警告画面をモニター用端末２に表示するための警告データの作成を行う。
警告データには、モニター用端末２に直接送信する種々のメッセージが含まれたデータの他、モニター用端末２の画面上において、背景やフレーム等の色を変更させるプログラムデータ、モニター用端末２から確認することができる各モニターＭごとに設定された専用のマイページにコメントを表示したりするデータ等が含まれる。また、モニター用端末２から警告音を発するプログラムデータや、モニター用端末２を振動させるプログラムデータ等であってもよい。
ここで作成された警告データは、通信部１１により、随時又は所定のタイミングでモニター用端末２に送信される。

回答データ集計部２１は、通信部１１がモニター用端末２から回答データを受信すると、個人回答データ作成部１４により作成された個人回答データを解析して同データが示す回答内容を特定し、更にその回答内容を後述するテーブル形式の回答集合データとして取りまとめる。
すなわち、回答データ集計部２１は、各アンケートに含まれている設問全てについて、各モニター用端末２から送信された回答データ（個人回答データ）をモニター人数分だけ取りまとめ集約するものである。
また、本実施形態では、回答データの良否判断を行っているため、回答データ集計部２１は、収集した回答データ（個人回答データ）を優良回答と不良回答とに判別し、優良回答のみ集計対象としている。

データ記憶部２２は、各種データを記憶しておくものであり、主に本サーバ１に搭載されたハードディスクドライブ１ｅにより構成されている。
このデータ記憶部２２に記憶されているデータの中には、本サーバ１を回答良否判断装置として動作させるため予めインストールされている各種プログラムの他、そのデータベース内には、アンケート質問データや警告データ等の送信用データ、標準回答時間データや回答パターンデータ等の参照用データ、個人回答データや回答集合データ及びそれらを蓄積した回答実績データ等の生成データ等が含まれている。

アンケート質問データや警告データ等の送信用データは、本サーバ１又は他の装置（例えば、アンケート作成装置等）により作成されたデータであり、モニター用端末２に送信されるデータである。

また、標準回答時間データ、所定の回答パターンデータ、所定値データ等の参照用データとは、本サーバ１が回答データの良否判断をするにあたって参照するデータである。
標準回答時間データは、標準回答時間が記録されたデータである。所定の回答パターンデータは、予め設定された所定の回答パターンが記録されたデータである。所定値データは、予め設定された所定値が記録されたデータである。

図９は、この標準回答時間データの一例を示す図である。
上述の通り、標準回答時間は、モニターＭが回答に費やすと想定される時間であり、各設問ごとに属性（本実施形態においては年齢及び性別）によってそれぞれ設定され、標準回答時間データが作成されている。

例えば、２６歳から４０歳の男性に設定された標準回答時間をみると、性別や年齢等の定型的な設問については、１秒から５秒と設定されている。また、コンビニの利用回数や飲酒頻度に関する設問については、比較的回答し易い内容であるが、やや長めの設問文を読む必要があるため、２秒から１５秒と設定されている。また、商品Ａの購入有無や購入頻度については、２秒から１０秒、３秒から１５秒とそれぞれ設定されている。さらに、商品Ａのイメージについては、考える必要があるので、長めの４秒から３０秒と設定されている。
その他、図示は略すが、モニターＭの心情や価値観等を問うようなより答え難い設問に関しては、標準回答時間をさらに長く設定してもよい。また、記述式の設問の場合は選択式の設問の場合よりも長く設定することが好ましい。

なお、本実施形態においては、若年層の標準回答時間を短く設定し、年齢が上がるにつれて徐々に長く設定しており、老年層の標準回答時間をもっとも長く設定しているが、これに限定されるものではない。
また、モニターＭごとに過去の回答実績をまとめた回答実績データ（詳細は後述する）を参照して、個別に標準回答時間を設定してもよい。このとき、図９に示す標準回答時間を基準として、そこから、各モニターＭの回答時間（スピード）、回答時間帯、設問（質問の種類）ごとの回答傾向、アンケートに対する経験値等を考慮して、長くしたり短くしたり調整することができる。

所定の回答パターンデータとは、上述の通り、条件に応じて適宜設定された所定のパターンをデータ化したものであり、回答パターン分析部１５により変換された個人回答パターンデータと照合できる形式のデータである。
また、所定値データとは、上述の通り、パターン評価値と対応する特定の数値データであり、パターン評価値と照合可能な所定値をデータ化したものである。この所定値データは、アンケートの種類や性質、また、要求される回答のレベル等に応じて適宜設定される。

また、個人回答データ、回答集計データ、回答実績データ等の生成データとは、モニター用端末２にて生成された回答データを本サーバ１が受信したデータ、又は、モニター用端末２から受信した回答データを基に本サーバ１が生成したデータである。

図１０乃至図１２は、各モニターＭごとに作成されている個人回答データの一例を示す図である。
個人回答データには、モニター用端末２にて生成された回答データと、回答時間計測部１２にて計測して作成した回答時間データとを、実施したそれぞれのアンケートごとにモニターＭ個人単位で個別に集計した情報等、すなわち、回答内容と回答時間に関する情報等が含まれている。
このように、個人回答データは、モニターＭごとに回答データ等の各種情報を融合したデータテーブルであり、本実施形態においては、設問ごとに、モニター用端末２から受信した回答データの情報を反映した回答内容、その回答データを受信するまでに費やした回答時間、予め設定されている標準回答時間、上述の回答データ良否判断部１９によって判断された回答の判断結果（判定）等が含まれている。

例えば、図１０に示す個人回答データは、ＩＤ０００ＸのモニターＭの回答データである。
ＩＤ０００ＸのモニターＭの場合、全ての設問に対する回答時間が予め設定された標準回答時間の範囲内に収まっている。また、回答パターンにおいても不審な点はない。
したがって、回答データ良否判断部１９によって、全て優良回答と判断されており、その結果が判定○として記録されている。

一方、図１１に示す個人データは、ＩＤ０００ＹのモニターＭの回答データである。
ＩＤ０００ＹのモニターＭの場合、商品Ａの購入の有無、商品Ａの購入頻度、商品Ａのイメーを問う設問に対して、全て１秒で回答している。
これにより、回答データ良否判断部１９では、その回答時間が標準回答時間の範囲内に該当しない、すなわち、回答時間が標準回答時間よりも短いため、設問をよく読まず又はその質問内容についてよく考えずに適当に回答した不良回答と判断している。
したがって、該当する設問について、その良否判断結果が判定×として記録されている。

また、図１２に示す個人データは、ＩＤ０００ＺのモニターＭの回答データである。
ＩＤ０００ＺのモニターＭの場合、商品Ａの購入の有無、商品Ａの購入頻度、商品Ａのイメーを問う設問以降（図示略）、全て選択肢１を選択して回答している。
これにより、回答データ良否判断部１９では、その回答パターンが所定のパターンに該当する、すなわち、５問以上連続して「１」を選択している等、同じ選択肢が不自然に連続しているため、設問をよく読まず又は質問内容についてよく考えずに適当に回答した不良回答と判断している。
したがって、該当する設問について、その良否判断結果が判定×として記録されている。

図１３は、回答集合データ、すなわち、個人回答データの集合テーブルを示す図である。
個人回答データは、アンケートごとに複数のモニターＭの回答データ（個人回答データ）を集計したデータであり、対象となる全モニターＭからアンケートの全設問分の回答データを受信した時点で、複数のモニターＭの個人回答データを集計することにより、本サーバ１には図１３に示すような個人回答データの集合テーブルが生成されるようになる。

この回答集合データは、モニターＭ別且つ設問別の回答データを集約したものであり、各設問に対する回答をモニターＭ別に取りまとめたテーブルデータである。
すなわち、回答集合データは、複数のモニターＭを対象とし、各モニターＭから収集した個人属性、購買、広告接触、ライフスタイル等の多面的な情報を一元的に集約したデータ、いわゆるシングルソースデータの集合となっている。

回答集合データの作成方法としては、例えば、以下の通りである。
本サーバ１は、回答データを受信すると、当該データを解析して、その回答データの送信元であるモニターのＩＤ番号（モニターＩＤ）、設問事項及びその回答結果を特定した上で、回答の良否判断をする。そして、上記のテーブルデータ中、特定したモニターＩＤ及び設問事項と対応するデータを更新し、回答集合データに受信したその回答データが示す回答結果を反映させる。

本実施形態では、上述の通り、回答の良否判断を行っているので、その判断結果もこの集合テーブルに反映させている。
ここでは、モニターＭごとに判断結果が確認できるようにしており、例えば、不良回答を送信することが稀にあるＩＤ０００３のモニターＭは、注意モニターとして△印が記録されている。また、不良回答を送信する頻度の高いＩＤ００００５のモニターＭは、要注意モニターとして×印が記録されている。
このように、不良回答を送信してくる頻度によって、モニターＭを区別することができる。

回答実績データは、過去に実施した１回又は複数回分のアンケートに関する回答データ又は個人回答データをモニターＭごとに集計して蓄積したデータである（図示略）。
すなわち、この回答実績データには、各モニターＭに関する回答内容や回答時間等が記録されており、質問の種類や質問内容によってどのくらいの回答時間を費やすか、また、どのような回答をするか等、各モニターＭの回答傾向も読み取ることができるデータである。

＜＜本実施形態に係るアンケート回答良否判断方法＞＞
次に、本実施形態に係るアンケート回答良否判断方法について説明する。
本実施形態に係るアンケート回答良否判断方法は、コンピュータとしての本サーバ１を用いることで実現され、換言すると、本サーバ１が実行する回答良否判断処理では、本実施形態に係るアンケート回答良否判断方法が適用されている。
以下では、本実施形態に係るアンケート回答良否判断方法の説明として、本サーバ１による処理の流れと当該処理中の各工程について説明することとする。

図１４乃至図１８は、回答良否判断処理の流れを示した図であり、特に、図１５乃至図１８においては、種々の判断基準により実行される具体的な回答良否判断処理の流れを示す。
具体的には、図１４は、回答良否判断から警告に至る一連の流れを示すフローチャートである。図１５は、回答時間を標準回答時間と照合して回答良否判断処理をする場合のフローチャートである。図１６及び図１７は、回答パターンを所定パターンと照合して回答良否判断処理をする場合のフローチャートである。図１８は、回答内容を回答許容範囲と照合して回答良否判断処理をする場合のフローチャートである。
なお、図１５乃至図１８の処理はそれぞれ単独で実行してもよいし、全ての処理を一連の流れの中で実行してもよい。すなわち、回答時間と回答パターンと回答内容とを全て又はいずれかを組み合わせた上で、回答良否判断を実行することとしてもよい。

本サーバ１による回答良否判断処理は、図１４に示す流れに従って進行する。
回答良否判断処理は、先ず、モニターＭによって入力されたアンケートの設問に対する回答を、モニター用端末２から外部通信網ＮＴを通して本サーバ１の通信部１１により受信する（Ｓ１０１）。

その回答データを受信すると、回答データ良否判断部１９により、その回答データが優良回答か不良回答かを判断する（Ｓ１０２）。なお、ここでの詳細な処理については、種々のバリエーションが存在するので、図１５以降のフローチャートにて個別に説明する。

上記判断の結果、回答データが優良回答の場合（優良回答と判定）には、その回答データの判定結果を優良回答としてデータ記憶部２２のデータベースに記憶する（Ｓ１０３）。

一方、回答データが不良回答の場合（不良回答と判定）には、その回答データの判定結果を不良回答としてデータ記憶部２２のデータベースに記憶する（Ｓ１０４）。
そして、警告データ作成部２０により、上述の警告データを作成して（Ｓ１０５）、通信部１１により、その作成された警告データをその不良回答と判断した回答データを送信したモニターＭに対して送信する（Ｓ１０６）。

以上までの工程がすべて完了した時点で回答良否判断処理が終了する。
これにより、モニターＭが送信したアンケートに対する回答（回答データ）について、精度の高い良否判断が可能となる。
また、不良回答を送信したモニターＭに対して警告データを送信して警告することにより、真面目に回答するように促すので、不良回答を送信したモニターＭ対して、今後は優良回答をするように動機付けすることができる。その結果、単に不良回答として排除して無効にすることなく、優良回答を多く収集することができる。

次に、図１５を参照して、本サーバ１による回答良否判断処理において、回答時間を標準回答時間と照合して回答良否判断をする場合について説明する。なお、ここでの処理は、図１５に示す流れに従って進行する。

回答データの良否判断処理は、まず、通信部１１により受信した回答データを基に、回答時間計測部１２により、最初の回答データを受信してから、次又は全ての設問に対する回答データ等の予め設定した所定範囲の設問に対する回答データを受信するまでの時間を計測して回答時間データを作成する（Ｓ２０１）。
そして、その作成した回答時間データをＲＡＭ１ｃ等のデータの読み書きが高速な主記憶装置に一時的に記録する（Ｓ２０２）。なお、ここでは、ＲＡＭ１ｃを利用したがこれに限定されるものではない。

次に、回答データ良否判断部１９により、この回答データを送信したモニターＭの条件に合致する標準回答時間データをデータベースから選定して抽出する（Ｓ２０３）。
そして、データベースから抽出したその標準回答時間データをＲＡＭ１ｃに記録する（Ｓ２０４）。

続いて、回答データ良否判断部１９は、ＲＡＭ１ｃに呼び出した回答時間データと標準回答時間データとをそれぞれＲＡＭ１ｃから読み出し（Ｓ２０５）、その回答時間データと標準回答時間データとの数値を照合（対比）する（Ｓ２０６）。
そして、回答データ良否判断部１９により、その回答時間データに記録された回答時間が予め設定されている標準回答時間データの標準回答時間の範囲内にあるか否かを判断する（Ｓ２０７）。

上記判断の結果、回答時間が標準回答時間の範囲内である場合（ＹＥＳ）には、その回答データを優良回答と判定する（Ｓ２０８）。
一方、回答時間が標準回答時間の範囲外である場合（ＮＯ）には、その回答データを不良回答と判定する（Ｓ２０９）。
以上までの工程が全て完了した時点で、回答データの良否判断処理（Ｓ１０２）が終了する。
なお、ここで使用した回答時間データや標準回答時間データは、上記処理終了後にデータベースに戻してもよい。

次に、図１６を参照して、本サーバ１による回答良否判断処理において、回答パターンを所定のパターンと照合して回答良否判断をする場合について説明する。なお、ここでの処理は、図１６に示す流れに従って進行する。

回答データの良否判断処理は、まず、通信部１１により受信した回答データを基に、個人回答データ作成部１４により、個人回答データを作成する（Ｓ３０１）。

回答パターン分析部１５により、その作成した個人回答データを個人回答パターンデータに変換する（Ｓ３０２）。
そして、変換したその個人回答パターンデータをＲＡＭ１ｃ等のデータの読み書きが高速な主記憶装置に一時的に記録する（Ｓ３０３）。なお、ここでは、ＲＡＭ１ｃを利用したがこれに限定されるものではない。

次に、回答データ良否判断部１９により、予め設定した所定の回答パターンデータをデータベースから抽出する（Ｓ３０４）。
そして、データベースから抽出したその所定の回答パターンデータをＲＡＭ１ｃに記録する（Ｓ３０５）。

続いて、回答データ良否判断部１９は、ＲＡＭ１ｃに呼び出した個人回答パターンデータと所定の回答パターンデータとをそれぞれＲＡＭ１ｃから読み出し（Ｓ３０６）、その個人回答パターンデータと所定の回答パターンデータとを照合（対比）する（Ｓ３０７）。
そして、回答データ良否判断部１９により、その個人回答パターンデータに記録された回答パターンが予め設定されている所定の回答パターンデータの所定のパターンに該当するか否かを判断する（Ｓ３０８）。

ここでは、所定の回答パターンを不良回答のパターンと設定しているので、上記判断の結果、個人回答パターンデータが所定の回答パターンデータに該当しない場合（ＹＥＳ）には、その回答データを優良回答と判定する（Ｓ３０９）。
一方、個人回答パターンデータが所定の回答パターンデータに該当する場合（ＮＯ）には、その回答データを不良回答と判定する（Ｓ３１０）。
以上までの工程が全て完了した時点で、回答データの良否判断処理（Ｓ１０２）が終了する。
なお、ここで使用した個人回答パターンデータや所定の回答パターンデータは、上記処理終了後にデータベースに戻してもよい。

なお、個人回答パターンデータは所定のパターンデータと完全同一に限定せず、回答パターンと所定のパターンとの類似度を評価して不良回答に該当するか否かを判断してもよい。
また、ここでは、所定の回答パターンに該当する場合を不良回答と判断することとしたが、逆に、優良回答の例を所定の回答パターンと設定して、その所定の回答パターンに該当しない場合を不良回答と判断する構成としてもよい。

次に、図１７を参照して、本サーバ１による回答良否判断処理において、回答パターンを示すパターン評価値データと予め設定された所定値とを照合して回答良否判断をする場合について説明する。なお、ここでの処理は、図１７に示す流れに従って進行する。

回答データの良否判断処理は、まず、通信部１１により受信した回答データを基に、個人回答データ作成部１４により、個人回答データを作成する（Ｓ４０１）。

回答パターン分析部１５により、その作成した個人回答データから、上述の評価値設定ルールに従って、パターン評価値を計算する（Ｓ４０２）。
そして、その算出したパターン評価値をＲＡＭ１ｃ等のデータの読み書きが高速な主記憶装置に一時的に記録する（Ｓ４０３）。なお、ここでは、ＲＡＭ１ｃを利用したがこれに限定されるものではない。

次に、回答データ良否判断部１９により、予め設定した所定値をデータベースから抽出する（Ｓ４０４）。
そして、データベースから抽出したその所定値をＲＡＭ１ｃに記録する（Ｓ４０５）。

続いて、回答データ良否判断部１９は、ＲＡＭ１ｃに呼び出したパターン評価値と所定値とをそれぞれＲＡＭ１ｃから読み出し（Ｓ４０６）、そのパターン評価値と所定値とを照合（対比）する（Ｓ４０７）。
そして、回答データ良否判断部１９により、その個人回答データを示すパターン評価値が予め設定されている所定値以下か否かを判断する（Ｓ４０８）。

ここでは、不良回答に該当する可能性が高い程パターン評価値が高くなるように計算しているので、上記判断の結果、パターン評価値が所定値以下の場合（ＹＥＳ）には、その回答データを優良回答と判定する（Ｓ４０９）。
一方、パターン評価値が所定値以上の場合（ＮＯ）には、その回答データを不良回答と判定する（Ｓ４１０）。
以上までの工程が全て完了した時点で、回答データの良否判断処理（Ｓ１０２）が終了する。
なお、ここで使用した個人回答パターンデータや所定の回答パターンデータは、上記処理終了後にデータベースに戻してもよい。

次に、図１８を参照して、本サーバ１による回答良否判断処理において、回答内容が回答許容範囲内であるか否かによって回答良否判断をする場合について説明する。なお、ここでの処理は、図１８に示す流れに従って進行する。

回答データの良否判断処理は、まず、通信部１１により受信した回答データを基に、個人回答データ作成部１４により、個人回答データを作成する（Ｓ５０１）。

個人回答データ作成部１４により、その作成した個人回答データをＲＡＭ１ｃ等のデータの読み書きが高速な主記憶装置に一時的に記録する（Ｓ５０２）。なお、ここでは、ＲＡＭ１ｃを利用したがこれに限定されるものではない。
個人回答データ作成部１４により、その作成した個人回答データのモニターＭを特定する（Ｓ５０３）。

次に、回答許容範囲設定部１８により、特定したモニターＭの回答実績データをデータベースから抽出する（Ｓ５０４）。
そして、回答許容範囲設定部１８により、データベースから抽出したその回答実勢データから回答許容範囲設定ルールに従って回答許容範囲を計算して回答許容範囲データを作成し（Ｓ５０５）、作成したその回答許容範囲データをＲＡＭ１ｃに記録する（Ｓ５０６）。

続いて、回答データ良否判断部１９は、ＲＡＭ１ｃに呼び出した個人回答データと回答許容範囲データとをそれぞれＲＡＭ１ｃから読み出し（Ｓ５０７）、その個人回答データの内容と回答許容範囲データの内容とを照合（対比）する（Ｓ５０８）。
そして、回答データ良否判断部１９により、その個人回答データに記録された回答内容が回答許容範囲設定部１８により設定された回答許容範囲データに該当するか否か、すなわち、回答許容範囲に包含されるか否かについて判断する（Ｓ５０９）。

上記判断の結果、個人回答データの内容が回答許容範囲データの内容に該当する場合（ＹＥＳ）には、その回答データを優良回答と判定する（Ｓ５１０）。
一方、個人回答データの内容が回答許容範囲データの内容に該当しない場合（ＮＯ）には、その回答データを不良回答と判定する（Ｓ５１１）。
以上までの工程が全て完了した時点で、回答データの良否判断処理（Ｓ１０２）が終了する。
なお、ここで使用した個人回答データや回答許容範囲データは、上記処理終了後にデータベースに戻してもよい。

なお、本実施形態では、回答時間、回答パターン、回答内容とそれぞれの基準により個別に回答良否判断をする方法を説明したが、これらの処理はそれぞれ単独で実行してもよいし、全ての処理を一連の流れの中で実行してもよい。
例えば、回答時間によって判断した後に回答パターンによって判断することとしてもよい。

また、回答時間の計測は、標準回答時間を徒過した場合には、その計測を一時停止することが好ましい。
なお、徒過したか否かについては、大幅に渡過した場合に限定してもよい。例えば、アンケートの設問の性質によって、一時停止する徒過時間を１０分や３０分等と設定することができる。

図１９は、その回答時間計測処理の流れを示した図である。
この場合においては、回答時間の計測を開始して（Ｓ６０１）、回答時間が標準回答時間を徒過しているか否かを判断する（Ｓ６０２）。
回答時間が標準回答時間を徒過している場合には（ＹＥＳ）、回答時間の計測を一時停止する（Ｓ６０３）。一方、回答時間が標準回答時間を徒過していない場合には（ＮＯ）、そのまま処理を終了する。

＜＜その他の実施形態＞＞
上記の実施形態には、主として本発明の回答良否判断用の装置及び回答良否判断方法について説明した。しかし、上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることはもちろんである。

１ 本サーバ（回答良否判断用の装置）
１ａ ＣＰＵ
１ｂ ＲＯＭ
１ｃ ＲＡＭ
１ｄ 通信用インタフェース
１ｅ ハードディスクドライブ（記憶装置）
１ｆ 入力装置
１ｇ 出力装置
２ モニター用端末
１１ 通信部
１２ 回答時間計測部
１３ 標準回答時間設定部
１４ 個人回答データ作成部
１５ 回答パターン分析部
１６ 回答パターン設定部
１７ 所定値設定部
１８ 回答許容範囲設定部
１９ 回答データ良否判断部
２０ 警告データ作成部
２１ 回答データ集計部
２２ データ記憶部
Ｓ アンケート調査実施システム
Ｍ モニター
ＮＴ 外部通信網

Claims (20)

1. モニターに対して実施したアンケートの回答結果を示す回答データを収集する調査システムにおいて前記回答データの良否を判断する回答良否判断装置であって、
   前記回答良否判断装置は、
   前記モニターから送信された前記回答データを取得する回答データ取得手段と、
   前記回答データ取得手段が前記モニターから一の回答データを取得してから次又は所定数の回答データを取得するまでに費やした回答時間を計測する回答時間計測手段と、
   前記モニターが前記アンケートの全部又は一部に回答した場合に費やすと想定される前記回答時間の基準となる標準回答時間を設定する標準回答時間設定手段と、
   前記回答データを取得したときに前記回答時間と前記標準回答時間とを照合し、前記回答時間が前記標準回答時間の範囲外の場合に前記回答データを不良回答と判断する回答データ良否判断手段と、
   前記回答データ良否判断手段によって不良回答と判断された前記回答データを送信した前記モニターに対して警告データを送信する警告データ送信手段と、
   を備えることを特徴とする回答良否判断装置。
2. 前記回答良否判断装置は、
   前記回答結果の集合のパターンを分析する回答パターン分析手段を備え、
   前記回答データ良否判断手段は、前記回答パターン分析手段によって分析された前記回答結果の集合のパターンが不良回答と設定した所定のパターンに該当する場合又は優良回答と設定した所定のパターンに該当しない場合に、前記回答データを不良回答と判断することを特徴とする請求項１に記載の回答良否判断装置。
3. 前記回答パターン分析手段は、前記回答結果の集合のパターンを分析してパターン評価値を計算し、
   前記回答データ良否判断手段は、前記パターン評価値と前記回答データを不良回答と判断するための基準となる所定値とを照合し、前記パターン評価値と前記所定値とを比較した結果によって、前記回答データを不良回答と判断することを特徴とする請求項２に記載の回答良否判断装置。
4. 前記警告データ送信手段は、前記モニターが前記アンケートの全問終了前に前記警告データを送信することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の回答良否判断装置。
5. 前記警告データは、前記モニターに感謝、賞賛、応援若しくは激励する内容と前記モニターに注意喚起する内容とを組み合わせたものとすることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の回答良否判断装置。
6. 前記標準回答時間設定手段は、前記モニターの属性によって前記モニターごとに前記標準回答時間を設定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の回答良否判断装置。
7. 前記標準回答時間設定手段は、前記アンケートの設問の属性によって前記標準回答時間を設定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の回答良否判断装置。
8. 前記回答良否判断装置は、
   前記モニターごとに過去のアンケートに対する回答実績を回答実績データとして記憶する回答実績記憶手段を備え、
   前記標準回答時間設定手段は、前記回答実績記憶手段によって記憶された前記回答実績データに従って前記モニターごとに前記標準回答時間を設定することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の回答良否判断装置。
9. 前記回答良否判断装置は、
   前記回答実績データから前記モニターの回答傾向の許容範囲を設定する回答許容範囲設定手段を備え、
   前記回答データ良否判断手段は、前記回答データ取得手段によって取得した前記回答データが前記回答許容範囲設定手段によって設定された前記許容範囲外の場合に、前記回答データを不良回答と判断することを特徴とする請求項８に記載の回答良否判断装置。
10. 前記回答時間計測手段は、前記標準回答時間を徒過しても前記モニターから前記回答データを取得しなかった場合には、前記回答時間の計測を停止することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の回答良否判断装置。
11. モニターに対して実施したアンケートの回答結果を示す回答データを収集する調査システムにおいて前記回答データの良否をコンピュータを用いて判断する回答良否判断方法であって、
    前記コンピュータが、
    前記モニターから送信された前記回答データを取得する回答データ取得工程と、
    前記回答データ取得工程によって前記モニターから一の回答データを取得してから次又は所定数の回答データを取得するまでに費やした回答時間を計測する回答時間計測工程と、
    前記モニターが前記アンケートの全部又は一部に回答した場合に費やすと想定される前記回答時間の基準となる標準回答時間を設定する標準回答時間設定工程と、
    前記回答データを取得したときに前記回答時間と前記標準回答時間とを照合し、前記回答時間が前記標準回答時間の範囲外の場合に前記回答データを不良回答と判断する回答データ良否判断工程と、
    前記回答データ良否判断工程によって不良回答と判断された前記回答データを送信した前記モニターに対して警告データを送信する警告データ送信工程と、
    を行うことを特徴とする回答良否判断方法。
12. 前記コンピュータが、
    前記回答結果の集合のパターンを分析する回答パターン分析工程を行い、
    前記回答データ良否判断工程は、前記回答パターン分析手段によって分析された前記回答結果の集合のパターンが不良回答と設定した所定のパターンに該当する場合又は優良回答と設定した所定のパターンに該当しない場合に、前記回答データを不良回答と判断することを特徴とする請求項１１に記載の回答良否判断方法。
13. 前記回答パターン分析工程は、前記回答結果の集合のパターンを分析してパターン評価値を計算し、
    前記回答データ良否判断工程は、前記パターン評価値と前記回答データを不良回答と判断するための基準となる所定値とを照合し、前記パターン評価値と前記所定値とを比較した結果によって、前記回答データを不良回答と判断することを特徴とする請求項１２に記載の回答良否判断方法。
14. 前記警告データ送信工程は、前記モニターが前記アンケートの全問終了前に前記警告データを送信することを特徴とする請求項１１乃至１３のいずれか１項に記載の回答良否判断方法。
15. 前記警告データは、前記モニターに感謝、賞賛、応援若しくは激励する内容と前記モニターに注意喚起する内容とを組み合わせたものとすることを特徴とする請求項１１乃至１４のいずれか１項に記載の回答良否判断方法。
16. 前記標準回答時間設定工程は、前記モニターの属性によって前記モニターごとに前記標準回答時間を設定することを特徴とする請求項１１乃至１５のいずれか１項に記載の回答良否判断方法。
17. 前記標準回答時間設定工程は、前記アンケートの設問の属性によって前記標準回答時間を設定することを特徴とする請求項１１乃至１６のいずれか１項に記載の回答良否判断方法。
18. 前記コンピュータが、
    前記モニターごとに過去のアンケートに対する回答実績を回答実績データとして記憶する回答実績記憶工程を行い、
    前記標準回答時間設定工程は、前記回答実績記憶工程によって記憶された前記回答実績データに従って前記モニターごとに前記標準回答時間を設定することを特徴とする請求項１１乃至１７のいずれか１項に記載の回答良否判断方法。
19. 前記コンピュータが、
    前記回答実績データから前記モニターの回答傾向の許容範囲を設定する回答許容範囲設定工程を行い、
    前記回答データ良否判断工程は、前記回答データ取得工程によって取得した前記回答データが前記回答許容範囲設定工程によって設定された前記許容範囲外の場合に、前記回答データを不良回答と判断することを特徴とする請求項１８に記載の回答良否判断方法。
20. 前記回答時間計測工程は、前記標準回答時間を徒過しても前記モニターから前記回答データを取得しなかった場合には、前記回答時間の計測を停止することを特徴とする請求項１１乃至１９のいずれか１項に記載の回答良否判断方法。
    

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