JP2018156299A - 調査データ処理装置及び調査データ処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】互いに異なるモニタに対して実施した第１調査及び第２調査の各々の調査結果を示す調査データの片方又は双方が動的に変化する調査データであっても、その回答内容を正確且つ効率的に融合し、融合データとして有効に活用するためのデータ処理サービスを提供する。【解決手段】第１調査データのうち新規の第１調査データを特定する（Ｓ２０１）。新規の第１調査データと第２調査データの双方の共通項目に関数を適用して距離計算用スコア群を算出する（Ｓ２０２）。距離計算用スコア群を比較して、新規の第１調査データの各モニタＡ’と第２調査データの各モニタＢとの類似度合いを示す距離について距離計算を実行する（Ｓ２０３）。新規の第１調査データの各モニタＡ’について、総距離が近いモニタを第２調査データのモニタＢの中から特定し、同一のモニタとみなして融合する（Ｓ２０４）。融合データを保存する（Ｓ２０５）。【選択図】図１２

Description

本発明は、調査データ処理装置及び調査データ処理方法に係り、特に、互いに異なるモニタに対して実施した第１調査及び第２調査の各々の調査結果を示す調査データを処理する装置及び方法に関する。

メディアプランニング等を目的としてアンケート調査等の種々の調査を実施し、その調査結果を示す調査データを処理することは各業界でよく行われており、各社は、例えば自社の商品やサービスについて独自に調査を行い、その調査結果の中から有用な情報を抽出する。さらに、調査の中には、同一のモニタを対象にして購買・広告接触・ライフスタイル等の多面的情報を採取することを目的としてなされる調査があり、このような調査の結果は、所謂「シングルソースデータ」と呼ばれ、広告メディアと商品の購買の有無との相関等を個人ベースで分析する際に有用な情報源となる。

一方、従来から複数のデータベースを融合する技術が知られている。かかる技術は、データフュージョンと称され、シングルソースデータを取得するには非常にコストがかかるという不都合を解消するための手段として用いられる。

図１５に示すデータフュージョンの概念図を参照しながら説明すると、互いに独立して取得した２つの調査データＡ及びＢを、それぞれの調査に回答したモニタの類似度に基づいて融合（フュージョン）する。つまり、共通項目１〜ｎの回答内容について類似度が高いモニタ同士を同じモニタとみなし、これによって調査データＡ中、あるモニタの回答内容を示すレコード（具体的には、共通項目１〜ｎ及び独自項目Ａ１〜ｎの回答）に対して、調査データＢ中、そのあるモニタと同視されるモニタの回答内容を示すレコード（具体的には、独自項目Ｂ１〜ｎの回答）を付与することが可能となる。この結果、調査データＡの内容に、調査データＡには未収録であった独自項目Ｂ１〜ｎの回答内容を追加した融合データが生成されることになる。

以上のように、データフュージョンによって比較的少ない質問数に設定された調査の調査結果であってもシングルソースデータ化することが可能となり、このようにして得られた擬似シングルソースデータを活用することで、メディアプランニング等において有用な情報をより低コストで入手可能となる。

さらに、データフュージョンの手法としては、「制約なし統計的マッチング」及び「制約付き統計的マッチング」が挙げられる。「制約なし統計的マッチング」は、モニタの類似度に基づいて単にデータ同士をフュージョンするものである。この「制約なし統計的マッチング」は、処理が簡素化されるので、効率的に大量のデータを処理することができるというメリットがある。一方、「制約付き統計的マッチング」は、元データの平均と分散を保持しようとする制約の下でデータ同士をフュージョンするので、元データが持つ情報がより正確に融合データに引き継がれるというメリットがある。

また、「制約付き統計的マッチング」では、通常、データフュージョン用の計算に要する時間が長時間になるため、近年では、計算時間を短くし「制約付き」とほぼ変わらない精度を検証済みの「距離優先制約付き統計的マッチング」という技術が開発されている（特許文献１参照）。

特許第４３３８４８６号公報

以上までに説明してきたように、比較的少ない質問数に設定された調査の調査結果からシングルソースデータを得る手法としてデータフュージョンは有効である。
すなわち、複数の調査の調査結果を融合して得られる融合データを有効に活用することにより、融合前では不可能な集計が可能となる。また、これに係る一連の処理の実行がＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）等によるサービスとして提供されれば、それらの調査結果を利用したい各社にとって有益となる。

しかしながら、調査データの片方又は両方が動的に変化する調査データの場合、データフュージョン実施時点では融合できていたレコードがその後調査データから存在しなくなったり、データフュージョン実施時点では存在しなかった新たなレコードがその後出現したりすることがある。
例えば、このように動的に変化する調査データの例としては、ローテーションを行うパネル調査データが挙げられる。具体的には、パネル調査で同一対象を長い間調査していると、調査慣れや学習効果による影響が出てくることがあり、また、標本が母集団の変化に対応しなくなることがある。このような状況を避けるため、パネル調査では、一定期間経過後に、モニタの一部又は全部を遂次組み替えること（総入れ替えや部分的に入れ替える等のローテーション）を行っている場合がある。また、パネル調査データには、上記のような定期的なローテーション以外にも、脱落したモニタを補充するため、新たなモニタを追加することにより、不規則にモニタを入れ替えるような場合もある。さらに、上記のようなアンケート調査等の調査データに限らず、動的に変化する調査データとしては、各種機器から自動的に取得できる稼働ログデータや、Ｗｅｂログ、購買履歴、アプリ利用履歴等、又は、常に変化し続ける大量の顧客データ（いわゆるビッグデータ）等も、動的に変化する調査データとして捉えることもできる。

上述のとおり、データフュージョンには、「制約なし統計的マッチング」、「制約付き統計的マッチング」又は「距離優先制約付き統計的マッチング」等、様々な手法が存在するが、従来では、このように調査データの片方又は両方が動的に変化する調査データにおいては、データフュージョン実施時点では存在しなかった新たなレコードを正確且つ効率的に融合する処理ができなかった。

そこで、本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、互いに異なるモニタに対して実施した第１調査及び第２調査の各々の調査結果を示す調査データの片方又は双方が動的に変化する調査データであっても、その回答内容を正確且つ効率的に融合し、融合データとしてより有効に活用するためのデータ処理サービスを提供することが可能な調査データ処理装置及び調査データ処理方法を実現することである。

前記課題は、本発明の調査データ処理装置によれば、互いに異なるモニタに対して実施した第１調査及び第２調査の各々の調査結果を示す調査データを処理する調査データ処理装置であって、前記第１調査及び前記第２調査の双方に含まれる共通項目に対する回答内容を、前記第１調査に回答した第１調査モニタの人数分集めた第１調査データを取得する第１調査データ取得部と、前記共通項目、及び、前記第２調査のみに含まれる第２調査独自項目に対する各々の回答内容を、前記第２調査に回答した第２調査モニタの人数分集めた第２調査データを取得する第２調査データ取得部と、前記第１調査データ取得部が取得した前記第１調査データと、前記第２調査データ取得部が取得した前記第２調査データと、を融合して、前記第１調査データ及び前記第２調査データの各々の回答内容を示す融合データを生成するデータ融合処理を実行する処理実行部と、を備え、前記データ融合処理は、所定の演算式を用いて前記共通項目に対する回答内容に関する値を算出し、前記第１調査モニタと前記第２調査モニタとの間で前記値同士を比較した結果を用いて、前記共通項目に対する回答内容の類似度合いを算出する算出処理と、算出した前記類似度合いに基づいて設定された割り当てパターンにて、前記第１調査モニタに対して、前記第２調査モニタの前記第２調査独自項目に対する回答内容と同一の回答内容を割り当てる割り当て処理と、を含み、前記第１調査モニタ又は前記第２調査モニタの双方又は一方が変化したときに、前記割り当て処理によって既に割り当て済みであって割り当て相手がその時点で未だ存在する前記第１調査モニタ及び前記第２調査モニタについてはそのまま割り当て相手を引継ぎ、新規の第１調査モニタ又は新規の第２調査モニタについてのみ前記算出処理及び前記割り当て処理を実行すること、により解決される。

また、本発明の調査データ処理方法によれば、互いに異なるモニタに対して実施した第１調査及び第２調査の各々の調査結果を示す調査データをコンピュータによって処理する調査データ処理方法であって、前記コンピュータが、前記第１調査及び前記第２調査の双方に含まれる共通項目に対する回答内容を、前記第１調査に回答した第１調査モニタの人数分集めた第１調査データを取得する工程と、前記共通項目、及び、前記第２調査のみに含まれる第２調査独自項目に対する各々の回答内容を、前記第２調査に回答した第２調査モニタの人数分集めた第２調査データを取得する工程と、取得した前記第１調査データと前記第２調査データとを融合して、前記第１調査データ及び前記第２調査データの各々の回答内容を示す融合データを生成するデータ融合処理を実行する工程と、を実行し、前記データ融合処理は、所定の演算式を用いて前記共通項目に対する回答内容に関する値を算出し、前記第１調査モニタと前記第２調査モニタとの間で前記値同士を比較した結果を用いて、前記共通項目に対する回答内容の類似度合いを算出する算出処理と、算出した前記類似度合いに基づいて設定された割り当てパターンにて、前記第１調査モニタに対して、前記第２調査モニタの前記第２調査独自項目に対する回答内容と同一の回答内容を割り当てる割り当て処理と、を含み、前記第１調査モニタ又は前記第２調査モニタの双方又は一方が変化したときに、前記割り当て処理によって既に割り当て済みであって割り当て相手がその時点で未だ存在する前記第１調査モニタ及び前記第２調査モニタについてはそのまま割り当て相手を引継ぎ、新規の第１調査モニタ又は新規の第２調査モニタについてのみ前記算出処理及び前記割り当て処理を実行すること、により解決される。

以上のように構成された本発明の調査データ処理装置又は調査データ処理方法では、第１調査モニタ又は第２調査モニタの双方又は一方が変化したときに、割り当て処理によって既に割り当て済みであって割り当て相手がその時点で未だ存在する第１調査モニタ及び第２調査モニタについてはそのまま割り当て相手を引継ぎ、新規の第１調査モニタ又は新規の第２調査モニタについてのみ算出処理及び割り当て処理をあらためて実行する。
これにより、互いに異なるモニタに対して実施した第１調査及び第２調査の各々の調査結果を示す調査データの片方又は双方が動的に変化する調査データであっても、既に融合済みの融合データをそのまま生かすことができると共に、継続的にその回答内容を正確且つ効率的に融合することができる。そして、その融合データが示す情報を分析することにより、融合前の情報からは得られなかった情報を入手し、さらにその情報に基づいて効果的なメディアプランニングを立案することが可能となる。

また、上記の調査データ処理装置について好適な構成を述べると、前記第１調査モニタ又は前記第２調査モニタの双方又は一方が変化する前後において、前記算出処理で用いられる前記所定の演算式は変化しない、とよい。

上記の構成のように、新規の調査データを融合する際に、共通項目に対する回答内容に関する値（距離計算用スコア）を算出する際に使用する所定の演算式（融合パラメータ等の関数）を再計算せず、既に使用した所定の演算式を再利用することにより、処理が簡素化され、大量の新規調査データであっても、迅速に処理することが可能となる。

また、上記の調査データ処理装置について好適な構成を述べると、前記第１調査モニタ又は前記第２調査モニタの双方又は一方が変化する前後において、前記共通項目に対する調査時期が異なる場合、前記算出処理及び前記割り当て処理において、前記処理実行部は、前記共通項目と近似する項目若しくは時期に対する回答内容又は該回答内容の統計値を前記共通項目に対する回答内容として代替する、とよい。

上記の構成のように、例えば、共通項目が時点に依存する等の理由により、共通項目に対する調査時期が異なることによって、新規の調査データが融合データと全く同一の共通項目を保持していない場合であっても、共通項目と近似する項目若しくは時期に対する回答内容又はその回答内容の平均値や代表値等の統計値を共通項目に対する回答内容として代替することにより、同一の共通項目を保持している場合と差異なく、新規の調査データを融合することが可能となる。

また、上記の調査データ処理装置について好適な構成を述べると、前記第１調査モニタ又は前記第２調査モニタの双方又は一方が変化する前において、前記処理実行部は、前記割り当て処理において、前記第１調査に関する集計結果が前記第１調査データと前記融合データとの間で揃い、且つ、前記第２調査独自項目に関する集計結果が前記第２調査データと前記融合データとの間で揃うような前記割り当てパターンを統計的解法に従って設定する、とよい。

上記構成のように、第１調査モニタ又は第２調査モニタの双方又は一方が変化する前は、いわゆる「制約付き統計的マッチング」を採用し、融合前の調査データにおける集計結果が融合後の調査データ（融合データ）における集計結果と揃うように融合処理を実施することにより、第１調査データ及び第２調査データの平均と分散を維持でき、各調査データが保持する情報をより正確に融合データに引き継ぐことができる。

また、上記の調査データ処理装置について好適な構成を述べると、前記第１調査データは、前記第１調査のみに含まれる第１調査独自項目に対する回答内容を含む、とよい。

上記構成のように、第１調査データにも共通項目以外に第１調査のみに含まれる第１調査独自項目に対する回答内容を含むことにより、より内容の充実した融合データを得ることができる。

また、上記の調査データ処理装置について好適な構成を述べると、前記第１調査は、メディア接触に関する調査であり、前記第２調査は、生活者属性、商品関与及びメディア接触について多面的に捉えるアンケート調査である、とよい。

上記構成のように、一方の調査データをテレビ番組やラジオ番組等（ＣＭ含む。）の視聴状況、携帯電話・スマートフォン・タブレット・ＰＣ等によってインターネット上で閲覧・視聴できる情報（ウェブサイト等）の閲覧状況や動画・音楽等の視聴状況、新聞・雑誌等の購読状況等、メディア接触に関する調査とし、他方の調査データを生活者属性、商品関与及びメディア接触等について多面的に捉えるアンケート調査とすることにより、これらの相関関係を把握することが可能となり、この相関関係に基づいて最大の広告効果が得られる広告枠（放送時間やテレビ番組等）を選定することが可能となる等、融合データをより有効に活用することができる。

本発明によれば、互いに異なるモニタに対して実施した第１調査及び第２調査の各々の調査結果を示す調査データの片方又は双方が動的に変化する調査データであっても、その回答内容を正確且つ効率的に融合し、融合データとしてより有効に活用するためのデータ処理サービスを提供することが可能な調査データ処理装置及び調査データ処理方法を実現することができる。
これにより、その融合データが示す情報を分析することで、融合前の情報からは得られなかった情報を入手し、さらにその情報に基づいて効果的なメディアプランニングを立案することが可能となる。具体的に説明すると、例えば、ある調査において調査した項目（例えば、テレビ視聴の有無）と、他の調査において調査した項目（例えば、生活状況や消費者意識等）との間の相関関係を把握することが可能となり、この相関関係に基づいて最大の広告効果が得られる広告枠（放送時間やテレビ番組等）を選定することが可能となる。

本発明に係るデータ処理サービスに関する説明図である。 本発明の調査データ処理装置を含む通信システムを示した図である。 図３中の（Ａ）は、第１調査に対する回答結果を示し、（Ｂ）は、第２調査に対する回答結果を示した図である。 調査データ処理装置のハードウェア構成を示した図である。 調査データ処理装置の構成を機能面から示した図である。 データ融合処理の内容を概念的に示した図である。 データ処理サービスに係る一連の処理についての大まかな流れを示した図である。 時点ｔにおけるデータ融合処理の流れ示す図である。 「制約なし統計的マッチング」を採用してデータ融合処理を実施した場合の説明図である。 「制約付き統計的マッチング」を採用してデータ融合処理を実施した場合の説明図である。 第１調査データが変化した状態を概念的に示す図である。 融合実施後の時点ｔ＋１におけるデータ融合処理の流れ示す図である。 第１調査データが変化した状態を概念的に示す図である。 第２調査データが変化した後に第１調査データが変化した状態を概念的に示す図である。 データフュージョンの概念を示した図である。

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。
本実施形態においては、メディア接触に関する調査の一例である視聴率調査を第１調査とし、生活者属性、商品関与及びメディア接触等について多面的に捉えるアンケート調査を第２調査とするケースを例に挙げて説明する。なお、ここでは、両調査の関係において、視聴率調査を主とし、アンケート調査を従として説明する。
また、以下の説明において、「シングルソースデータ」とは、同一のモニタ（回答者）から収集した比較的多数（例えば数百問）の質問への回答内容を示すデータであり、購買、広告接触、ライフスタイル等の多面的情報を採取したデータである。具体的には、同データが示す情報には、モニタの属性に関する質問への回答内容、具体的にはデモグラフィック（人口統計学的属性）に関する情報、及び、サイコグラフィック（心理学的属性）に関する情報等が含まれている。
なお、メディア接触に関する調査とは、本実施形態のようなテレビ番組（ＣＭ含む）の視聴状況に関する調査に限らず、ラジオ番組等（ＣＭ含む）の視聴状況、携帯電話・スマートフォン・タブレット・ＰＣ等によってインターネット上で閲覧・視聴できる情報（ウェブサイト等）の閲覧状況や動画・音楽等の視聴状況、新聞・雑誌等の購読状況等であってもよい。

＜＜調査データ処理サービスについて＞＞
先ず、本発明により実現される調査データ処理サービスについて図１を参照しながら説明する。図１は、調査データ処理サービスに関する説明図である。

調査データ処理サービスは、本発明の調査データ処理装置を管理する調査会社によって提供されるものであり、互いに異なるモニタに対して実施した複数の調査（本実施形態では、第１調査及び第２調査の二種類の調査）の調査結果を示す調査データを融合するための一連のデータ処理を実行するサービスである。

具体的に説明すると、調査会社は、第１調査として視聴率調査を実施する。この視聴率調査は、無作為に抽出したモニタに対してテレビ番組等の視聴状況に関する調査を実施するものであり、調査会社は、それらの視聴状況に関する情報を各モニタから収集すると、それらの情報を集約して第１調査データとして保管する。
なお、視聴率には、世帯視聴率と個人視聴率の二種類の視聴率があるが、本実施形態では、個人視聴率を利用するものとする。ただし、これに限定されるものではなく、調査対象者を世帯単位とした世帯視聴率であっても適用することができる。
個人視聴率とは、調査対象者を世帯に属する構成員単位とし、世帯内の所定年齢以上（例えば４歳以上）の家族全員の中で、誰がどれくらいどのようなテレビ番組を視聴したかを示す割合であり、本実施形態のように、視聴者を、性別等に分けて、どのような属性の個人がどれくらい見ていたかを知りたいとき等に利用されている。一方、世帯視聴率とは、調査対象者を世帯単位とし、テレビ所有世帯のうち、どのくらいの世帯がテレビ番組を視聴していたかを示す割合である。

また、調査会社は、第２調査としてアンケート調査を実施する。このアンケート調査は複数のモニタを対象にして複数の質問をするものであり、調査会社は、全ての質問に対する回答を各モニタから回収すると、モニタ人数に相当する分の回答を集約して第２調査データとして保管する。
アンケート調査では、生活者属性、商品関与、メディア接触という３つの視点を同一モニタに調査し、生活者を多角的に捉えることを目的とし、各モニタに対して比較的多数の質問を出す。具体的には、質問は数百問程度に及び、その内容には、モニタのデモグラフィック属性やサイコグラフィック属性を含む。つまり、調査会社が第２調査として実施するアンケート調査の回答結果を示す調査データは、シングルソースデータに相当する。
なお、アンケート調査のモニタは、視聴率調査のモニタとは異なるモニタとする。また、調査会社がアンケート調査を依頼するモニタの人数については自由に設定可能であるが、シングルソースデータとして十分な情報を収集することが可能な規模でモニタを確保するのが望ましい。

調査会社は、第１調査である視聴率調査で取得した第１調査データと、第２調査であるアンケート調査で取得したシングルソースデータとしての第２調査データとを融合する。この結果、上記２つの調査データを融合した融合データが生成される。
以上のように、調査会社は、データ融合処理を実行して第１調査と第２調査の回答結果を集約し、その結果を融合データという形で得ることができ、融合前のデータでは不可能な集計等も可能となる。また、この融合データは、メーカ等の顧客企業に提供することもでき、融合データの提供を受けた顧客企業は、その融合データが示す情報を分析し、その情報に基づいて効果的なメディアプランニングを立案することが可能となる。

＜＜調査データ処理サービスの提供システムについて＞＞
次に、上述したデータ処理サービスを提供するためのシステム構成について、図２を参照しながら説明する。図２は、本発明の調査データ処理装置を含む通信システムを示した図である。
調査会社は、上記のデータ処理サービスを提供するために、コンピュータ、より厳密にはサーバコンピュータ（以下、サーバ１）を保有している。このサーバ１は、本発明の調査データ処理装置に相当し、上述したデータ処理サービスをＡＳＰサービスとして提供する。

サーバ１の機能について概説すると、サーバ１は、図２に示すように、インターネット等の情報通信網Ｎ１を介して、視聴率調査の対象となる各世帯と通信可能に接続されている。

具体的に説明すると、調査会社は、抽出された世帯に対して測定機２１を配布する。この測定機２１は、抽出された世帯の自宅内（厳密にはテレビの設置箇所周辺）に配置され、世帯全体の中の各構成員を一の調査対象者として、テレビ番組の視聴状況を測定するために使用される。測定機２１により生成されたテレビ番組の視聴状況を示すデータは、情報通信網Ｎ１を通じて外部の機器に向けて送信される。この測定機２１が送信するデータ（以下、視聴率データ）は、どの調査対象者がどのテレビ番組をいつどれだけ視聴したのかを示すデータである。
ちなみに、本実施形態では、世帯の構成員（すなわち、個人）を調査対象者としたが、世帯自体を調査対象者として取り扱ってもよい。

また、サーバ１は、図２に示すように、インターネット等の情報通信網Ｎ２を介してモニタ保有の回答用端末３１と通信可能に接続されている。そして、サーバ１は、各回答用端末３１と通信することにより、アンケート調査の各質問に対する各モニタの回答データ（以下、個別回答データ）を受信する。

ここで、回答用端末３１とは、アンケート調査の回答を依頼した各モニタに対して調査会社が配布したタブレット型の通信端末である。つまり、モニタは、回答用端末３１に搭載されたタッチパネルを見てアンケート調査の各質問を確認し、タッチパネル上でのタッチ操作を通じて回答する。そして、回答用端末３１がモニタによる回答操作を受け付けると、その回答内容を示す個別回答データを生成し、生成したデータをサーバ１に向けて送信する。
なお、回答用端末３１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ＰＣ等、他の通信端末であってもよい。また、回答用端末３１に代えて、調査会社が各モニタにアンケート用紙を配付し、回収した回答済みのアンケート用紙の内容に基づいて調査会社側でデータ化する方法であってもよい。

また、サーバ１は、規定の問題数に相当する数の個別回答データを各回答用端末３１から受信すると、各データが示す情報を取りまとめて全モニタ分の回答結果として集約し、その集約したデータ、すなわち、第２調査データをサーバ１内に記憶させておく。

また、サーバ１は、同サーバ１内に記憶された第１調査データと第２調査データとを融合して融合データを生成する処理、すなわち、データ融合処理を実行する。ここで、融合データを生成するとは、元データである２つの調査データとは別のデータを生成するケースに限られず、元データである２つの調査データのうちの一方を他方に組み込んだ内容に更新する形で融合データを生成するケースを含むものとする。
なお、データ融合処理及び融合データについては、後の項で詳細に説明する。

さらに、サーバ１に、調査会社の担当者が操作する各端末や顧客企業端末が通信可能に接続されている場合は、その不図示の各端末や顧客企業端末が入力操作を受け付けることで生成するデータ配信要求を受信すると、生成した融合データを要求の発信元である各端末や顧客企業端末に向けて配信することもできる。

＜＜調査データについて＞＞
次に、視聴率調査に関する第１調査データ、及び、アンケート調査に関する第２調査データについて、図３を参照しながら説明する。
図３中の（Ａ）は、第１調査である視聴率調査の調査結果の内容の一例を示している。図３中の（Ｂ）は、第２調査であるアンケート調査に対する調査結果の内容の一例を示している。

視聴率調査の結果を示す視聴率データを集計した第１調査データＤ１には、性別等のモニタの属性に関する内容、すなわち、デモグラフィック（人口統計学的属性）に関する情報と、テレビＸの視聴の有無等に関する情報を含む。また、各項目は「０」又は「１」の数値で二値化されている。ただし、これに限定されず、各項目が「０」及び「１」のいずれかを入力する方法以外の方法で入力されることとしてもよい。

これに対して、アンケート調査の結果を示す個別回答データを集計した第２調査データＤ２は、前述したようにシングルソースデータとなっており、数百問分の個別回答データを例えば１万人超のモニタから回収して集約したものになっている。
例えば、性別等のモニタの属性に関する内容、すなわち、デモグラフィック（人口統計学的属性）に関する情報と、テレビＸの視聴の有無等に関する情報の他、ビールＡの購入の有無等、サイコグラフィック（心理学的属性）に関する情報を含む。また、第２調査データＤ２においても、各項目は「０」又は「１」の数値で二値化されているが、これに限定されず、各項目が「０」及び「１」のいずれかを入力する方法以外の方法で入力されることとしてもよい。

第１調査データＤ１及び第２調査データＤ２には、図３（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、両調査間で共通する項目（以下、共通項目）が含まれている。この共通項目は、後のデータ融合処理においてキーとなる項目であり、図３に示すケースではモニタ属性に関する項目（性別等）及びテレビ番組の視聴状況に関する項目（テレビＸの視聴の有無等）が、共通項目に該当する。
一方、第２調査データＤ２には、第１調査には含まれず、且つ、第２調査のみにしか含まれない独自の項目（独自項目）が存在する。この項目は、世間の動向を把握するため、生活者属性、商品関与、メディア接触という３つの視点を同一モニタに調査し、生活者を多角的に捉えることを目的として、調査会社が実施するアンケート調査において特別に設定されたものであり、一例を挙げると、図３（Ｂ）に示したビールＡの購入の有無等を問う項目が、この独自項目に該当する。

＜＜サーバの構成について＞＞
次に、サーバ１の構成について図４を参照しながら説明する。図４は、サーバ１のハードウェア構成を示した図である。
サーバ１は、図４に示すように、ＣＰＵ１ａ、ＲＯＭ１ｂ、ＲＡＭ１ｃ、通信用インタフェース（図４中、通信用Ｉ／Ｆと表記）１ｄ、ハードディスクドライブ（図４中、ＨＤＤと表記）１ｅ、マウスやキーボード等の入力装置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、サーバ１には、その機能を発揮させるためのプログラム（以下、データ処理プログラム）が予めインストールされている。このデータ処理プログラムがＣＰＵ１ａに読み取られて実行されることで、サーバ１によるデータ処理サービスが提供されることになる。

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５を参照しながらサーバ１の構成を機能面から改めて説明する。図５は、サーバ１の構成を機能面から示した図である。
サーバ１は、図５に示すように、データ受信部１１、データ集約部１２、データ記憶部１３、処理実行部１４及びデータ配信部１５を有する。これらは、サーバ１が実行する各種処理を担うものであり、サーバ１を構成する上述のハードウェア構成機器と上述のデータ処理プログラムとが協働することによって構成されている。以下、上述したサーバ１の機能部の各々について説明する。

データ受信部１１は、情報通信網Ｎ１，Ｎ２を介してサーバ１と接続された機器と通信して当該機器からデータを受信するものであり、例えば、各世帯に配置された測定機２１から視聴率データを受信し、また、回答用端末３１から個別回答データを受信する。

データ集約部１２は、データ受信部１１が、視聴率データ又は個別回答データを受信すると、当該視聴率データ又は個別回答データを解析して同データが示す情報を特定し、さらにその情報を図３に図示したテーブル形式でまとめる。すなわち、データ集約部１２は、各世帯に配置された測定機２１から送信された視聴率データを、全モニタ分且つ全項目分の第１調査データＤ１として集約するものである。また、回答用端末３１から送信された個別回答データを、全モニタ分且つ全項目分の第２調査データＤ２として集約するものである。

データ記憶部１３は、各種のデータを記憶しておくものであり、サーバ１に搭載されたハードディスクドライブ１ｅを主たる構成要素としている。データ記憶部１３に記憶されるデータの中には、データ集約部１２によって生成された第１調査データＤ１や第２調査データＤ２が含まれている。さらに、データ記憶部１３には、後述の処理実行部１４がデータ融合処理を実行することで生成される融合データが記憶される。

なお、本実施形態では、第１調査データＤ１及び第２調査データＤ２がサーバ１内のハードディスクドライブ１ｅに記憶されることとしたが、これに限定されるものではない。つまり、第１調査データＤ１及び第２調査データＤ２を記憶する記憶装置については、サーバ１と別に設けられていることとしてもよく、例えば、サーバ１と通信可能なデータベースサーバを第１調査データＤ１及び第２調査データＤ２の記憶装置として用いることとしてもよい。

処理実行部１４は、データ記憶部１３に記憶された第１調査データＤ１及び第２調査データＤ２を読み出し、これらのデータを融合するデータ融合処理を実行して融合データを生成するものである。
以下、図６を参照しながらデータ融合処理について概説する。図６は、データ融合処理の内容を概念的に示した図である。

データ融合処理は、互いに異なるモニタに対して実施した第１調査及び第２調査の各々の調査結果を示す調査データ同士を、当該各々の共通項目に対する回答内容をキーとして融合する処理である。かかる処理により、図６下段に示すように、第１調査の調査結果に対して第２調査にのみ含まれた独自項目（第２調査独自項目に相当）に対する回答内容を付加した情報を示すデータ、すなわち、融合データが生成される。

データ融合処理では、先ず、視聴率調査の調査結果を示す第１調査データＤ１と、アンケート調査の調査結果を示す第２調査データＤ２とを対比する。具体的に説明すると、上記２つの調査に回答したモニタ同士の間で両調査に含まれる共通項目を特定して、その共通項目への回答の類似度合いを算出する。
ここで、共通項目は、前述したように、性別等のモニタ属性に関する項目とテレビ番組の視聴状況（テレビ視聴行動）に関する項目とを含んでいる。

より詳しく説明すると、データ融合処理では、第１調査である視聴率調査を依頼したモニタＡ（以下、モニタＡ）の各々について、第２調査であるアンケート調査を依頼したモニタＢ（以下、モニタＢ）の中から共通項目に対する回答内容が最も類似しているモニタを探索する。かかる目的のため、モニタＡとモニタＢとの間の類似度合いを算出する。なお、類似度合いの算出方法については後の項で説明する。

類似度合いの算出後には、類似度合いが高いモニタの組み合わせを探索する。具体的に説明すると、モニタＡに対して、モニタＢの中から上記の類似度合いが最も高いモニタを探索する。探索されたモニタ（モニタＢ）、及び、基準とされたモニタ（モニタＡ）は、以降、一組のモニタとして扱われる。

そして、一組のモニタのうち、モニタＡに対して、モニタＢが回答した独自項目の回答内容と同一の回答内容を割り当てる。
ここで、独自項目は、前述したように、ビールＡの購入の有無等の商品・サービス関与に関する項目の他、日常生活意識・行動、メディア・広告関与、メディア接触等に関する項目等を含んでいる。

モニタＡは、視聴率調査に含まれる項目、具体的には、共通項目のみに対して回答しており、アンケート調査のみに含まれる独自項目に対しては回答していない。したがって、モニタＢが回答した独自項目の回答内容と同一の回答内容を割り当てることにより、アンケート調査に回答していないモニタ（モニタＡ）に対して、独自項目への仮想回答が付与されることになる。

以上の手順に従ってモニタＡ全てに対して仮想回答が割り当てられることにより、視聴率調査の結果を示す視聴率データを集計した第１調査データＤ１と、アンケート調査の結果を示す個別回答データを集計した第２調査データＤ２とが融合するようになる。
この結果、異なるモニタに対して実施された異なる調査の調査結果における共通項目と独自項目を含む擬似的調査データとして、融合データが生成され、生成された融合データは、データ記憶部１３に記憶される。

なお、融合データについて付言しておくと、融合データの数は、モニタＡの数又はモニタＢの数と必ずしも同数になるとは限らず、例えば、モニタＢの数が、モニタＡの数の倍数となっていない場合には、両モニタ数の最小公倍数に相当する数のデータを含む融合データが生成される場合がある。

データ配信部１５は、サーバ１に通信可能に接続されている不図示の各端末や顧客企業端末から発された融合データの配信要求をデータ受信部１１が受信することにより、データ記憶部１３から融合データを読み出して上記の各端末や顧客企業端末に向けて同データを配信するものである。

＜＜調査データ処理方法＞＞
次に、本実施形態に係る調査データ処理方法について説明する。
本実施形態に係る調査データ処理方法は、コンピュータであるサーバ１を用いて行われる。換言すると、サーバ１がＡＳＰサービスとして実行するデータ処理（以下、データ処理サービス）では、本実施形態に係る調査データ処理方法が適用されていることになる。以下では、本実施形態に係る調査データ処理方法の説明として、サーバ１によるデータ処理サービスの流れと同サービス中の各工程について説明することとする。

サーバ１によるデータ処理サービスは、図７に示す流れに従って進行する。図７は、データ処理サービスに係る一連の処理についての大まかな流れを示した図である。

データ処理サービスは、先ず、第１調査データを取得する工程（Ｓ００１）から始まる。ここで、第１調査データは、視聴率調査の結果を示す視聴率データを集計したものである。
本工程Ｓ００１について詳しく説明すると、データ受信部１１が、各世帯に配置された測定機２１から視聴率データを受信する。そして、一定期間経過後、データ集約部１２が、これらの視聴率データを集約して、全モニタ分の第１調査データを生成する。そして、本工程Ｓ００１で取得した第１調査データは、データ記憶部１３に記憶される。
このように、本実施形態では、データ受信部１１とデータ集約部１２との協働によって第１調査データが取得される。かかる観点において、データ受信部１１及びデータ集約部１２は、第１調査データを取得する第１調査データ取得部を構成している。

第１調査データを取得した後、第２調査データを取得する工程（Ｓ００２）が実行される。
本工程Ｓ００２について詳しく説明すると、データ受信部１１が、各モニタの回答用端末３１から個別回答データを受信する。その後、全項目分の個別回答データを全モニタから回収した時点で、データ集約部１２が、これらの個別回答データを集約して、全モニタ分且つ全項目分の第２調査データを生成する。そして、本工程Ｓ００２で取得した第２調査データは、データ記憶部１３に記憶される。
このように、本実施形態では、データ受信部１１とデータ集約部１２との協働によって第２調査データが取得される。かかる観点において、データ受信部１１及びデータ集約部１２は、第２調査データを取得する第２調査データ取得部を構成している。

なお、本実施形態では、第１調査データを取得した後に第２調査データを取得することとしたが、これに限定されるものではなく、第２調査データを取得した後に第１調査データを取得することとしてもよいし、第１調査データと第２調査データを同時に取得することとしてもよい。
また、第１調査データ又は第２調査データの片方又は双方が動的に変化するデータである場合は、その変化した分のデータのみ取得することとしてもよい。

以上までの工程Ｓ００１、Ｓ００２により２つの調査データ（第１調査データ及び第２調査データ）がデータ記憶部１３に記憶されると、その後にサーバ１の処理実行部１４が、これらの第１調査データ及び第２調査データを読み出してデータ融合処理を実行する（Ｓ００３）。
本工程Ｓ００３により、視聴率調査及びアンケート調査の双方の回答内容を示す融合データが生成され、本工程Ｓ００３において生成された融合データは、データ記憶部１３に記憶される。なお、本工程Ｓ００３は、それ以前の工程Ｓ００１、Ｓ００２によって第１調査データ及び第２調査データがデータ記憶部１３に記憶されると自動的に実行されることとしてもよく、又は、サーバ１のユーザ（例えば、調査会社の従業員）による所定の入力操作をサーバ１側で受け付けたことを契機として実行されることとしてもよい。

その後、必要に応じて、例えば、各端末や顧客企業端末を通じて融合データの配信が要求されると、当該要求をデータ受信部１１が受信することによって、サーバ１のデータ配信部１５がデータ記憶部１３から融合データを読み出し、当該データを各端末や顧客企業端末に向けて配信する（Ｓ００４）。
以上の一連の工程が終了した段階で、ある時点（例えば時点ｔ）における１回のデータ処理サービスが完了することとなる。

次に、上述したデータ処理サービスのうち、データ融合処理を実行する工程Ｓ００３について図８を参照しながらより詳細に説明する。図８は、ある時点（時点ｔ）におけるデータ融合処理の流れを示す図である。
サーバ１の処理実行部１４により実行されるデータ融合処理は、図８の流れにしたがって進行する。以下、各工程について説明する。

データ融合処理では、先ず、データ記憶部１３に記憶された第１調査データと第２調査データを読み出し、第１調査データと第２調査データの双方に含まれる共通項目を指定する（Ｓ１０１）。
具体的には、処理実行部１４が、第１調査データの内容を解析し、第１調査データに含まれる一のモニタＡが共通質問に対して回答した回答内容を特定する。同様に、第２調査データを解析し、第２調査データに含まれる一のモニタＢが共通質問に対して回答した回答内容を特定する。
なお、本実施形態では、性別等のモニタ属性とテレビ視聴行動についての回答内容が、共通項目として指定される。

次に、モニタＡの一人が、モニタＢのどの人と最も類似しているかを特定するために、モニタＡとモニタＢのそれぞれに共通項目を用いて合成変数（主成分分析により得られる主成分得点算出関数等）を作成し（Ｓ１０２）、工程Ｓ１０２により算出した合成変数（主成分分析により得られる主成分得点算出関数等）又は予め設定した任意の関数をデータ記憶部１３に保存する（Ｓ１０３）。
具体的には、処理実行部１４が、第１調査のモニタＡと第２調査のモニタＢとの距離を求めるために必要な値（距離計算用スコア群）を算出する際に使用する融合パラメータとなる関数を設定する。合成変数の作成には、例えば、統計学における主成分分析を行い生成される主成分得点を用いても良いし、共通項目それぞれに任意の係数を掛け合わせ、その後得られる総和を用いても良い。また、合成変数は単一でもよく、複数あってもよい。

次に、第１調査データと第２調査データの双方の共通項目に上記の関数を適用して、距離計算用スコア群を算出する（Ｓ１０４）。
具体的には、処理実行部１４が、上記関数と共通項目を用いることにより、第１調査データと第２調査データの各モニタＡ、Ｂの値を求める。このとき、距離計算用スコア群が目的変数となり、共通項目が説明変数となる。

次に、上記工程Ｓ１０４により算出した距離計算用スコア群を比較して、第１調査データの各モニタＡと第２調査データの各モニタＢとの類似度合いを示す距離について距離計算を実行する（Ｓ１０５）。
本実施形態では、共通項目の各々について回答内容の違いを距離で表し、共通項目ごとの距離計算用スコア群を合計した総距離を以てモニタ間の類似度合いとしており、その総距離が小さい値になる程、属性が近いモニタであることを示している。具体的には、処理実行部１４が、各項目の距離計算用スコア群を合算し、その結果を以てモニタ間の類似度合いとする。

次に、上記工程Ｓ１０５によって距離計算を実行した後、第１調査データの各モニタＡについて、総距離が近いモニタを第２調査データのモニタＢの中から特定し、同一のモニタとみなして紐付けて融合する（Ｓ１０６）。
このとき、本実施形態においては、第１調査データのモニタＡと第２調査データのモニタＢとの割り当てパターンを設定する際に、「制約なし統計的マッチング」又は「制約付き統計的マッチング」のいずれの手法を用いてもよい。

例えば、処理を簡素化して、効率的に大量のデータを処理することが可能な「制約なし統計的マッチング」の手法を採用して、割り当てパターンを設定することができる。ここでは、事案を簡素化するために、図９に示すケースを例に挙げて説明することとする。
図９は、上記のような「制約なし統計的マッチング」を採用してデータ融合処理を実施した場合の説明図である。

図９に示すように、処理実行部１４は、第１調査データのモニタＡについて、上記工程１０６にて算出した類似度合いが最も高い第２調査データのモニタＢ、すなわち、最も類似した第２調査データのモニタＢを一つ選択して紐付ける。例えば、ここでは、第１調査データのモニタＡ（Ａ００００１）については、第２調査データのモニタＢ（Ｂ００００２）を、第１調査データのモニタＡ（Ａ００００２）については、第２調査データのモニタＢ（Ｂ００００３）を、最も類似するモニタと特定し、融合する。
これにより、第１調査データのモニタＡ（Ａ００００１）には第２調査データのモニタＢ（Ｂ００００２）の回答と同一の回答内容が仮想回答として割り当てられ、第１調査データのモニタＡ（Ａ００００２）には第２調査データのモニタＢ（Ｂ００００３）の回答と同一の回答が仮想回答として割り当てられる。すなわち、仮想回答が各モニタＡ００００１、Ａ００００１に対して割り当てられた結果、データ同士が融合し、最終的に、図９の下段に示す融合データが生成される。

一方、融合データは、元データ（第１調査データ及び第２調査データ）の平均・分散を維持できるように、「制約付き統計的マッチング」の手法を採用して、割り当てパターンを設定することもできる。この「制約付き統計的マッチング」では、処理実行部１４が、モニタ同士間の類似度合いに基づいて割り当てパターンを統計的解法に従って設定する。

具体的には、処理実行部１４は、割り当てパターンを設定するため手法として輸送問題の解法を採用し、当該解法により下記の前提条件（Ａ）、（Ｂ）の双方を満たすような割り当てパターンを設定することとしている。
（Ａ）第１調査に関する集計結果については、融合前の第１調査データと融合データとの間で同一とする。
（Ｂ）第２調査に関する集計結果については、融合前の第２調査データと融合データとの間で同一とする。
ここで、第１調査又は第２調査に関する集計結果とは、同調査に対する回答内容別にモニタ人数を集計した際の人数比率のことである。
また、輸送問題の解法により割り当てパターンを設定するにあたり、第１調査の各モニタ及び第２調査の各モニタに対して重み（ウェイト）を設定する。ここで、第１調査データの各モニタＡに対して設定される重みは、輸送問題における需要量に相当し、第２調査データの各モニタＢに対して設定される重みは、供給量に相当する。

ここでは、事案を簡素化するために、図１０に示すケースを例に挙げて説明することとする。
図１０は、上記のような「制約付き統計的マッチング」を採用してデータ融合処理を実施した場合の説明図である。

例えば、図１０に示すように、データ融合に係る２つの調査データのうちの一方（第１調査データ）がモニタ数２人（Ａ００００１〜Ａ００００２）のデータであり、他方（第２調査データ）がモニタ数３人（Ｂ００００１〜Ｂ００００３）である場合、第１調査データのモニタＡを第２調査データのモニタＢのいずれか一人以上と結びつけ、第２調査データのモニタＢを第１調査データのモニタＡのいずれか一人以上と結びつける。このとき、第２調査データのモニタＢは、第１調査データのモニタ１人と重み３で結びついてもよいし、図１０に示すように、第１調査データのモニタ１人と重み１（Ａ００００１とＢ００００２、Ａ００００２とＢ００００２）、他の第１調査データのモニタ１人と重み２（Ａ００００１とＢ００００１、Ａ００００２とＢ００００３）で結びついてもよい。また、第１調査データのモニタＡは、第２調査データのモニタ１人と重み２（Ａ００００１とＢ００００１、Ａ００００２とＢ００００３）で結びついてもよいし、第１調査のモニタ１人と重み１（Ａ００００１とＢ００００２）、他の第１調査のモニタ１人と重み１（Ａ００００２とＢ００００２）で結びついてもよい。
ただし、結びついた重みと第１調査データのモニタＡと第２調査データのモニタＢとの間の類似度（上記値から算出した類似度）の総和が最も小さくなるよう結び付ける。その結果、融合データは、元データ（第１調査データ及び第２調査データ）の平均・分散を維持することができる。この「制約付き統計的マッチング」では、このように設定した重み配分こそが、割り当てパターンに相当する。

これにより、第１調査データのモニタＡ（Ａ００００１）には第２調査データのモニタＢ（Ｂ００００１）の回答及び第２調査データのモニタＢ（Ｂ００００２）の回答と同一の回答内容が仮想回答として割り当てられ、前者はモニタ２人分の回答、後者はモニタ１人分の回答として扱われる。また、第１調査データのモニタＡ（Ａ００００２）には第２調査データのモニタＢ（Ｂ００００２）の回答及び第２調査データのモニタＢ（Ｂ００００３）の回答と同一の回答内容が仮想回答として割り当てられ、前者はモニタ１人分の回答、後者はモニタ２人分の回答として扱われる。すなわち、仮想回答が各モニタＡ００００１、Ａ００００１に対して割り当てられた結果、データ同士が融合し、最終的に、図１０の下段に示す融合データが生成される。

その後、融合結果（融合データ）を保存する処理（Ｓ１０７）が実行され、融合データがデータ記憶部１３に記憶されるようになる。そして、この時点でデータ融合処理が完了する。

なお、融合処理は、共通項目のうち、男女別等の特定項目の値別に融合することとしてもよい。その場合は、上記工程Ｓ１０４〜Ｓ１０６の処理はその値別に実行する。また、その場合は、融合結果を一つのファイルにして保存する。

ここで、本実施形態においては、第１調査及び第２調査は、モニタのローテーションを行う調査であり、第１調査データＤ１及び第２調査データＤ２は、時間の経過と共に動的に変化するデータとなる。
具体的には、同一モニタを長い間調査していると、調査慣れや学習効果による影響が出てくることがあり、また、標本となるモニタが母集団の変化に対応しなくなることがあるので、このような状況を避けるため、本実施形態では、一定期間経過後に、第１調査及び第２調査のモニタＡ，Ｂの一部又は全部を遂次組み替えること（ローテーション）を行っている。また、上記のような定期的なローテーション以外にも、脱落したモニタを補充するため、新たなモニタを追加することにより、不規則にモニタを入れ替えるような場合もある。
なお、本実施形態における動的に変化するデータとは、アンケート調査等の調査データに限らず、各種機器から自動的に取得できる稼働ログデータや、Ｗｅｂログ、購買履歴、アプリ利用履歴等、又は、常に変化し続ける大量の顧客データ（いわゆるビッグデータ）等も、全て含み、本実施形態において適用することができる。

本実施形態においては、第１調査と第２調査は、変化のタイミングが異なるものである。具体的には、第１調査は、時点ｔから１経過するごとに所定割合でモニタＡの一部を逐次入れ替えるものである。また、第２調査は、時点ｔからｎ経過するごとにモニタＢの全部を総入れ替えするものである。
なお、本実施形態においては、モニタＢの全部を総入れ替えするものとして説明するが、これに限定されることはなく、第２調査のモニタＢは、第１調査のモニタＡと変化のタイミングが異なるものであればよく、例えば、時点ｔからｎ経過するごとにモニタＢの半分や１／３を部分的に入れ替えるものであってもよい。

以下、第１調査データが動的に変化するデータである場合の具体的な事例について、図１１乃至図１３を例に挙げて説明する。
図１１及び図１３は、第１調査データが変化した状態を概念的に示す図である。図１２は、融合実施後の時点ｔ＋１におけるデータ融合処理の流れ示す図である。

図１１に示すように、融合実施時点（時点ｔ）では、第１調査のモニタＡと第２調査のモニタＢとは全て融合できているが、融合実施後（時点ｔ＋１）には、融合していたモニタＡの一部が第１調査データの中から存在しなくなり、融合実施時点（時点ｔ）には存在しなかった新たなモニタＡ’が、第１調査データの中に加わることになる。そのため、新たなモニタＡ’について、第２調査データの中から紐付ける相手を特定する必要がある。

上記のような場合、融合実施後の時点ｔ＋１における、上述したデータ処理サービスのうち、データ融合処理を実行する工程Ｓ００３について、図１２を参照しながら説明する。
融合実施後の時点ｔ＋１において、サーバ１の処理実行部１４により実行されるデータ融合処理は、図１２の流れにしたがって進行する。

融合実施後のｔ＋１時点におけるデータ融合処理では、先ず、第１調査データのうち新規の第１調査データを特定する（Ｓ２０１）。
具体的には、処理実行部１４が、データ記憶部１３に記憶された第１調査データの内容を解析し、その第１調査データの中から新規の第１調査データ（モニタＡ’の回答内容に相当するデータ）を特定する。

次に、その新規の第１調査データと第２調査データの双方の共通項目に、上述の時点ｔにおけるデータ融合処理のＳ１０３にて保存した関数を適用して、距離計算用スコア群を算出する（Ｓ２０２）。
具体的には、処理実行部１４が、上記関数と共通項目を用いることにより、新規の第１調査データと第２調査データの各モニタＡ’、Ｂの合成変数を求める。このとき、新規の第１調査データについてのみ、上記処理を行うこと以外は、上述した時点ｔにおけるデータ融合処理のＳ１０４と同様の処理を実行する。

このように、第１調査データに新規のモニタＡ’が加わった場合も、距離計算用スコア群を算出する際に使用する関数を再計算せず、既に使用し有効であると実証済みの関数を再利用することにより、処理が簡素化され、大量の新規調査データであっても、迅速に処理することができる。

このとき、例えば、特定期間Ａのテレビの視聴傾向のように、共通項目が時点ｔに依存する等の理由により、新規の第１調査データが融合データ（又は第２調査データ）と全く同一の共通項目を保持していない場合があり得る。すなわち、図１１に示すように、融合実施時点（時点ｔ）においては、共通項目ｒ（ｔ）は、第１調査データ（モニタＡ）及び第２調査データ（モニタＢ）の双方に含まれているが、融合実施後（時点ｔ＋１）においては、新たなモニタＡ’の第１調査データの共通項目は、時点の経過に伴って共通項目ｒ（ｔ＋１）と変化し、融合データ（又は第２調査データ）と全く同一の共通項目を保持していないことになる。
そのため、本実施形態では、時点ｔより後ろ（ｔ＋１以降）の時点において、例えば、特定期間Ｂのテレビ視聴傾向の平均値等の統計量を算出し、時点ｔにおける共通項目ｒ（ｔ）に代替する。これにより、厳密には、時点ｔの特定期間Ａのテレビの視聴傾向とは異なるが、近似する時期の視聴傾向ということで代替でき、同一の共通項目を保持している場合と差異なく、新規の調査データを融合することができる。

次に、上記工程Ｓ２０２により算出した距離計算用スコア群を比較して、新規の第１調査データの各モニタＡ’と第２調査データの各モニタＢとの類似度合いを示す距離について距離計算を実行する（Ｓ２０３）。
具体的には、処理実行部１４が、新規の第１調査データの各モニタＡ’について各項目の距離計算用スコア群を合算し、その結果を以てモニタ間の類似度合いとする。

次に、上記工程Ｓ２０３によって距離計算を実行した後、新規の第１調査データの各モニタＡ’について、総距離が近いモニタを第２調査データのモニタＢの中から特定し、同一のモニタとみなして紐付けて融合する（Ｓ２０４）。
このとき、本実施形態においては、新規の第１調査データのモニタＡ’と第２調査データのモニタＢとの割り当てパターンを設定する際に、処理の簡素化を目的として、「制約なし統計的マッチング」を採用してデータ融合処理を実施する。
具体的には、処理実行部１４は、新規の第１調査データのモニタＡ’について、上記工程２０３にて算出した類似度合いが最も高い第２調査データのモニタＢ、すなわち、最も類似した第２調査データのモニタＢを一つ選択して紐付け、そのモニタＢを最も類似するモニタと特定し、融合する。これにより、新規の第１調査データのモニタＡ’にも第２調査データ内のいずれかのモニタＢの回答と同一の回答内容が仮想回答として割り当てられ、最終的に、新たな融合データが生成される。

なお、本実施形態では、時点ｔ＋１において、第１調査データのモニタＡがモニタＡ’に変化したときに、融合相手であるモニタＡ，Ｂがその時点で未だ存在するモニタＡ，Ｂについてはそのままの融合相手を引継ぎ、新規の第１調査データのモニタＡ’についてのみ時点ｔ＋１におけるデータ融合処理をあらためて実行する。これにより、既に融合処理済みの融合データを生かすと共に、新規の第１調査データのモニタＡ’についても、正確且つ効率的に融合することができる。

その後、融合結果（融合データ）を保存する処理（Ｓ２０５）が実行され、融合データがデータ記憶部１３に記憶されるようになる。これにより、時点ｔ＋１におけるデータ融合処理が完了する。

また、他の事例として、以下、第２調査データが動的に変化するデータである場合の具体的な事例について、図１４を例に挙げて説明する。
図１４は、第２調査データが変化した状態を概念的に示す図である。

上述のように、第１調査と第２調査は、変化のタイミングが異なるものであり、第２調査は、時点ｔからｎ経過するごとにモニタＢの全部を総入れ替えするものである。
上述の図１１に示すように、融合実施時点（時点ｔ）では、第１調査のモニタＡと第２調査のモニタＢとは全て融合できているが、図１４に示すように、融合実施後（時点ｔ＋ｎ）には、融合していたモニタＢの全部が第２調査データの中から存在しなくなり、第２調査データは融合実施時点（時点ｔ）には存在しなかった新たなモニタＢ’に総入れ替えとなる。そのため、新たなモニタＢ’について、第１調査データの中から紐付ける相手を特定する必要がある。
この場合は、原則として、図８に示す融合実施の時点ｔにおいてサーバ１の処理実行部１４により実行されるデータ融合処理と同様の処理をあらためて実行する。なお、図１２に示す融合実施後の時点ｔ＋１においてサーバ１の処理実行部１４により実行されるデータ融合処理と同様の処理を、第２調査データのモニタＢ’について実行することとしてもよい。

また、さらに、融合実施後（時点ｔ＋ｎ＋１）には、第２調査データのモニタＢ’と融合していたモニタＡの一部が第１調査データの中から存在しなくなり、融合実施時点（時点ｔ＋ｎ）には存在しなかった新たなモニタＡ’が、第１調査データの中に加わることになる。そのため、新たなモニタＡ’について、第２調査データの中から紐付ける相手を特定する必要があるが、この場合も図１２に示す融合実施後の時点ｔ＋１において、サーバ１の処理実行部１４により実行されるデータ融合処理と同様の処理を実行する。

＜＜その他の実施形態＞＞
上記の実施形態には、主として本発明の調査データ処理装置及び調査データ処理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。

上記の実施形態では、第１調査及び第２調査共に一の調査会社が実施している例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、第１調査を調査会社が実施し、第２調査を他の会社が実施する等、本発明は、異なる主体によって実施された調査結果を示す調査データを融合する場合であっても適用可能である。こうすることにより、顧客企業にとっては、独自に実施したアンケート調査等（例えば、自社が販売する商品や提供するサービスについて世間の反応を把握する目的から実施するアンケート調査等）の結果と、調査会社が実施した調査（例えば、視聴率調査等）とを融合することができ、各顧客企業のニーズに則した効果的なメディアプランニングを立案することが可能となる。

また、上記の実施形態では、独自項目が存在するのは第２調査だけとし、第１調査は共通項目のみで独自項目を含んでいないが、これに限定されるものではない。すなわち、本発明は、第１調査においても、第２調査には含まれず、且つ、第１調査のみにしか含まれない独自の項目（第１調査独自項目）が存在する場合であっても適用可能である。

また、上記の実施形態では、２つの調査データを融合することにより、融合データを生成することとしたが、これに限定されるものではない。すなわち、３つ以上の複数の調査データであっても、共通項目が存在すれば、それらを融合して融合データを生成することができるので、そのようなケースについても本発明を適用することが可能である。

また、上記の実施形態では、シングルソースデータと非シングルソースデータとを融合して擬似シングルソースデータとしての融合データを生成するケースを例に挙げて説明したが、これに限定されるものではない。すなわち、本発明は、非シングルソースデータ同士を融合して融合データを生成するケース、及び、シングルソースデータ同士を融合して融合データを生成するケースのいずれにも適用可能である。

また、上記の実施形態では、第１調査のモニタＡと第２調査のモニタＢとの間の類似度合いを評価する上で、両調査に共通して含まれる共通項目全ての回答内容を評価対象とすることとしたが、これに限定されるものではない。すなわち、複数ある共通項目のうち、一部のみを評価対象とすることとしてもよい。

１ サーバ（調査データ処理装置）
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
１ｆ 入力装置
１ｇ 出力装置
１１ データ受信部
１２ データ集約部
１３ データ記憶部
１４ 処理実行部
１５ データ配信部
２１ 測定機
３１ 回答用端末
Ｄ１，Ｄ２ 調査データ
Ｎ１，Ｎ２ 情報通信網

また、上記の調査データ処理装置について好適な構成を述べると、前記第１調査モニタ又は前記第２調査モニタの双方又は一方が変化する前において、前記処理実行部は、前記割り当て処理において、前記第１調査に関する集計結果が前記第１調査データと前記融合データとの間で揃い、且つ、前記第２調査に関する集計結果が前記第２調査データと前記融合データとの間で揃うような前記割り当てパターンを統計的解法に従って設定する、とよい。

Claims (7)

1. 互いに異なるモニタに対して実施した第１調査及び第２調査の各々の調査結果を示す調査データを処理する調査データ処理装置であって、
   前記第１調査及び前記第２調査の双方に含まれる共通項目に対する回答内容を、前記第１調査に回答した第１調査モニタの人数分集めた第１調査データを取得する第１調査データ取得部と、
   前記共通項目、及び、前記第２調査のみに含まれる第２調査独自項目に対する各々の回答内容を、前記第２調査に回答した第２調査モニタの人数分集めた第２調査データを取得する第２調査データ取得部と、
   前記第１調査データ取得部が取得した前記第１調査データと、前記第２調査データ取得部が取得した前記第２調査データと、を融合して、前記第１調査データ及び前記第２調査データの各々の回答内容を示す融合データを生成するデータ融合処理を実行する処理実行部と、を備え、
   前記データ融合処理は、
   所定の演算式を用いて前記共通項目に対する回答内容に関する値を算出し、前記第１調査モニタと前記第２調査モニタとの間で前記値同士を比較した結果を用いて、前記共通項目に対する回答内容の類似度合いを算出する算出処理と、
   算出した前記類似度合いに基づいて設定された割り当てパターンにて、前記第１調査モニタに対して、前記第２調査モニタの前記第２調査独自項目に対する回答内容と同一の回答内容を割り当てる割り当て処理と、を含み、
   前記第１調査モニタ又は前記第２調査モニタの双方又は一方が変化したときに、前記割り当て処理によって既に割り当て済みであって割り当て相手がその時点で未だ存在する前記第１調査モニタ及び前記第２調査モニタについてはそのまま割り当て相手を引継ぎ、新規の第１調査モニタ又は新規の第２調査モニタについてのみ前記算出処理及び前記割り当て処理を実行することを特徴とする調査データ処理装置。
2. 前記第１調査モニタ又は前記第２調査モニタの双方又は一方が変化する前後において、
   前記算出処理で用いられる前記所定の演算式は変化しないことを特徴とする請求項１に記載の調査データ処理装置。
3. 前記第１調査モニタ又は前記第２調査モニタの双方又は一方が変化する前後において、前記共通項目に対する調査時期が異なる場合、
   前記算出処理及び前記割り当て処理において、前記処理実行部は、前記共通項目と近似する項目若しくは時期に対する回答内容又は該回答内容の統計値を前記共通項目に対する回答内容として代替することを特徴とする請求項１又は２に記載の調査データ処理装置。
4. 前記第１調査モニタ又は前記第２調査モニタの双方又は一方が変化する前において、
   前記処理実行部は、前記割り当て処理において、前記第１調査に関する集計結果が前記第１調査データと前記融合データとの間で揃い、且つ、前記第２調査独自項目に関する集計結果が前記第２調査データと前記融合データとの間で揃うような前記割り当てパターンを統計的解法に従って設定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の調査データ処理装置。
5. 前記第１調査データは、前記第１調査のみに含まれる第１調査独自項目に対する回答内容を含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の調査データ処理装置。
6. 前記第１調査は、メディア接触に関する調査であり、
   前記第２調査は、生活者属性、商品関与及びメディア接触について多面的に捉えるアンケート調査であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の調査データ処理装置。
7. 互いに異なるモニタに対して実施した第１調査及び第２調査の各々の調査結果を示す調査データをコンピュータによって処理する調査データ処理方法であって、
   前記コンピュータが、
   前記第１調査及び前記第２調査の双方に含まれる共通項目に対する回答内容を、前記第１調査に回答した第１調査モニタの人数分集めた第１調査データを取得する工程と、
   前記共通項目、及び、前記第２調査のみに含まれる第２調査独自項目に対する各々の回答内容を、前記第２調査に回答した第２調査モニタの人数分集めた第２調査データを取得する工程と、
   取得した前記第１調査データと前記第２調査データとを融合して、前記第１調査データ及び前記第２調査データの各々の回答内容を示す融合データを生成するデータ融合処理を実行する工程と、を実行し、
   前記データ融合処理は、
   所定の演算式を用いて前記共通項目に対する回答内容に関する値を算出し、前記第１調査モニタと前記第２調査モニタとの間で前記値同士を比較した結果を用いて、前記共通項目に対する回答内容の類似度合いを算出する算出処理と、
   算出した前記類似度合いに基づいて設定された割り当てパターンにて、前記第１調査モニタに対して、前記第２調査モニタの前記第２調査独自項目に対する回答内容と同一の回答内容を割り当てる割り当て処理と、を含み、
   前記第１調査モニタ又は前記第２調査モニタの双方又は一方が変化したときに、前記割り当て処理によって既に割り当て済みであって割り当て相手がその時点で未だ存在する前記第１調査モニタ及び前記第２調査モニタについてはそのまま割り当て相手を引継ぎ、新規の第１調査モニタ又は新規の第２調査モニタについてのみ前記算出処理及び前記割り当て処理を実行することを特徴とする調査データ処理方法。
   

Images