JP2021005825A - メディア接触状況調査装置及びメディア接触状況調査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 あるメディアへの接触状況を、そのメディアと同一の内容をインターネットで配信する他のメディアへの接触状況を利用して推定する。【解決手段】 コンピュータが、第一調査時点における第一メディアへの接触者数の規模を示す第一データを取得し、第二調査時点における第一メディアと同一の内容を通信ネットワークにて配信する第二メディアへの接触者数の規模を示す第二データを取得する。単位期間内における第二調査時点の設定数は、第一調査時点の設定数よりも多い。また、コンピュータが、第一メディアへの接触者数の規模と第二メディアへの接触者数の規模との間の対応関係を取得し、推定対象時点と一致する第二調査時点における第二メディアへの接触者数の規模、及び対応関係に基づいて、推定対象時点における第一メディアへの接触者数の規模を推定する。【選択図】図７

Description

本発明は、メディア接触状況調査装置及びメディア接触状況調査方法に係り、特に、あるメディアへの接触者数の規模と、そのメディアと同一の内容を通信ネットワークにて配信するメディアへの接触者数の規模と、を調査するメディア接触状況調査装置及びメディア接触状況調査方法に関する。

テレビ、ラジオ、新聞及び雑誌等の情報伝達媒体（メディア）は、既に周知である。また、近年では、ＩＰ（インターネットプロトコル）サイマルラジオやデジタル新聞等、あるメディアと同一の内容をインターネット等の通信ネットワークにて配信するメディアが普及している。

また、各メディアへの接触状況、具体的には接触者数の規模（例えば、テレビの視聴率、ラジオの聴取率、新聞及び雑誌の購読率等）は、各メディアを用いて広告宣伝を行う者（例えば、広告会社及び広告依頼主等）にとって重要な情報であり、定期的に調査されることが望まれる。そのため、例えば、テレビの視聴率調査については、一般的に、調査対象世帯の家に専用機器を設置し、その機器を通じて、視聴状況を示すデータを数分間隔で調査センターに送信することになっている。

また、近年では、視聴率等の調査負担を軽減する技術が開発されており、その一例としては、特許文献１に記載の装置が挙げられる。特許文献１に記載の視聴率調査装置は、家庭に設置され、その家庭で受信した放送番組に関するデータを視聴率調査用データとして送信する。この装置は、各放送局の放送出力データから特定アルゴリズムを用いてデータ量を縮小した抽出データを受信し、受信した抽出データを蓄積し、放送受信機において実際に視聴している放送出力データを記録し、抽出データと放送出力データとを照合することで視聴していた放送局を割り出し、割り出された局について視聴済みデータとして視聴率調査センターへ送信する。このような装置によれば、調査対象家庭に設置しなければならないハードウェアの負担を軽減し、また、調査対象家庭へ送信するデータ作成の負担も軽減することが可能である。

特開２００１−２９８４３３号公報

しかしながら、メディアの種類によっては、費用対効果の観点から接触状況の調査にコストが掛けられず、そのために調査回数を抑えたり、比較的安価な方法にて調査を行ったりする必要がある。また、安価な方法での調査は、統計学的理論に基づいて行われない場合があり、そのために調査精度に影響を及ぼすことがある。また、無作為に選定された人に対して調査を依頼したとき、その人の承諾を得ること（例えば、その人に会いに行って調査に協力してもらうこと）が難しい場合もあり得る。
一方、上述したネット配信型のメディアであれば、ログ情報等から比較的容易に接触者数の規模を特定することが可能である。このような状況を踏まえ、調査回数や方法が制限されるメディアについての接触状況調査を、そのメディアと同一の内容を通信ネットワークにて配信する他のメディアへの接触状況を利用して行うための技術の開発が求められている。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、以下に示す目的を解決することを課題とする。すなわち、本発明は、上記従来技術の問題点を解決し、あるメディアへの接触状況を、そのメディアと同一の内容を通信ネットワークにて配信する他のメディアへの接触状況を利用して推定することが可能なメディア接触状況調査装置及びメディア接触状況調査方法を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明のメディア接触状況調査装置は、第一調査時点における第一メディアへの接触者数の規模を示す第一データを取得する第一データ取得部と、第二調査時点における前記第一メディアと同一の内容を通信ネットワークにて配信する第二メディアへの接触者数の規模を示す第二データを取得する第二データ取得部と、前記第一メディアへの接触者数の規模と前記第二メディアへの接触者数の規模との間の対応関係を取得する対応関係取得部と、推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を推定する推定部と、を有し、単位期間内において前記第二調査時点の設定数が前記第一調査時点の設定数よりも多くなっており、前記推定部は、前記第二データが示す前記第二メディアへの接触者数の規模のうち、前記推定対象時点と一致する前記第二調査時点における規模、及び前記対応関係に基づいて、前記推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を推定することを特徴とする。

上記のように構成された本発明のメディア接触状況調査装置では、第一メディアへの接触者数の規模と、第一メディアと同一の内容を通信ネットワークにて配信する第二メディアへの接触者数の規模との間の対応関係を特定する。また、第二メディアへの接触者数の規模についての調査回数（詳しくは、調査時点）は、第一メディアへの接触者数の規模についての調査回数に比べて多い。そして、推定対象時点における第一メディアへの接触者数の規模を、上記の対応関係、及び、推定対象時点における第二メディアへの接触者数の規模から推定する。これにより、調査回数がより少ない第一メディアについての接触状況調査を、調査回数がより多い第二メディアへの接触状況を利用して行うことが可能となる。

また、上記のメディア接触状況調査装置において、前記対応関係取得部は、過去に取得した前記第一データ及び前記第二データを用いて機械学習を実施することにより、前記第一調査時点及び前記第二調査時点の双方に該当する時点における前記対応関係を示す数式モデルを取得すると、好適である。
上記の構成によれば、第一メディア及び第二メディアの各々の接触者数の規模についての対応関係を特定する際、過去に取得した第一データ及び第二データを用いた機械学習によって特定するので、より妥当な対応関係を特定することが可能となる。

また、上記のメディア接触状況調査装置において、前記対応関係取得部は、前記第一調査時点における前記第一メディアへの接触者数の規模及び前記第二メディアへの接触者数の規模のうちの一方の、他方に対する比率を、前記対応関係として算出してもよい。
上記の構成によれば、より簡便な方法にて、第一メディアへの接触者数の規模を推定することが可能となる。

また、上記のメディア接触状況調査装置において、前記対応関係取得部は、前記第一調査時点における前記第一メディアへの接触者数の規模及び前記第二メディアへの接触者数の規模から月別の比率を複数回算出し、複数回算出した前記月別の比率を平均して前記比率を算出すると、好適である。
上記の構成によれば、月別の比率を平均して比率を算出するので、比率の算出結果として、より信憑性が高い値が得られるようになる。

また、上記のメディア接触状況調査装置において、前記第一データ取得部は、統計学的手法に則って選定された調査対象者の各々について前記第一調査時点における前記第一メディアへの接触の有無を調査したときの調査結果を集計することで、前記第一データを取得し、前記第二データ取得部は、前記第二調査時点における前記第二メディアのユニークユーザ数を示す前記第二データを取得し、前記第二データは、前記第二メディアへのアクセス時に生成されるログ情報を随時収集して前記ログ情報を解析することで生成されてもよい。
上記の構成によれば、通常は、統計学的手法に則って選定された調査対象者を対象とする調査の結果に基づいて第一メディアへの接触者数の規模を取得するところ、第二メディアにアクセスしたログ情報を随時収集して第二メディアのユニークユーザ数を特定し、特定したユニークユーザ数から第一メディアへの接触者数の規模を推定することが可能となる。

また、上記のメディア接触状況調査装置において、前記第一メディアは、放送メディアであり、前記推定部は、前記推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を前記第一メディアの放送局別に推定すると、好適である。
上記の構成によれば、第一メディアへの接触者数の規模に関する推定結果を放送局別に把握することが可能となる。

また、上記のメディア接触状況調査装置において、前記推定部は、前記第二データが示す前記第二メディアへの接触者数の規模のうち、前記推定対象時点における規模、前記推定対象時点の曜日、及び前記対応関係に基づいて、前記推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を推定すると、より好適である。
上記の構成によれば、推定対象時点における第一メディアへの接触者数の規模を推定する際に、推定対象時点の曜日を考慮して推定することができる。この結果、第一メディアへの接触者数の規模について、より妥当な推定結果が得られるようになる。

また、上記のメディア接触状況調査装置において、前記第一データ取得部は、前記第一調査時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を前記第一メディアへの接触者の属性毎に示す前記第一データを取得し、前記推定部は、前記推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を、前記第一メディアへの接触者の属性毎に推定すると、さらに好適である。
上記の構成によれば、第一メディアへの接触者数の規模についての推定結果を、第一メディアへの接触者の属性毎に把握することが可能となる。

また、上記のメディア接触状況調査装置において、前記推定対象時点は、前記第一調査時点とは異なり、且つ、いずれかの前記第二調査時点と一致するとよい。
上記の構成によれば、第一データが得られないために第一メディアへの接触者数の規模を実測できない時点（すなわち、第一調査時点とは異なる時点）について、第一メディアへの接触者数の規模を推定する。このような場合には、本発明のメディア接触状況調査装置の機能がより有意義に発揮されることになる。

また、上記のメディア接触状況調査装置において、前記第一データ取得部は、調査対象者が記入用紙に記入した前記第一調査時点における前記第一メディアの接触の有無に基づいて前記第一データを取得すると、好適である。
上記の構成によれば、調査対象者が記入用紙に第一メディアの接触の有無を記入し、その記入結果に基づいて第一データが取得される。この場合、第一メディアへの接触者数の規模に関する調査が比較的手間を要するため、調査回数を増やし難い状況にあり、また、新たな調査対象者（調査依頼に応じてくれる人）を確保することも困難である。このような状況では、第二メディアへの接触者数の規模を利用して第一メディアへの接触者数の規模を推定する本発明の効果が、より有意義なものとなる。

また、前述の課題は、本発明のメディア接触状況調査方法によれば、コンピュータが、第一調査時点における第一メディアへの接触者数の規模を示す第一データを取得する第一データ取得工程と、コンピュータが、第二調査時点における前記第一メディアと同一の内容を通信ネットワークにて配信する第二メディアへの接触者数の規模を示す第二データを取得する第二データ取得工程と、コンピュータが、前記第一調査時点及び前記第二調査時点の双方に該当する時点における前記第一メディアへの接触者数の規模と前記第二メディアへの接触者数の規模との間の対応関係を、前記第一データ及び前記第二データに基づいて取得する対応関係取得工程と、コンピュータが、推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を推定する推定工程と、を有し、単位期間内において前記第二調査時点の設定数が前記第一調査時点の設定数よりも多くなっており、前記推定工程において、コンピュータは、前記第二データが示す前記第二メディアへの接触者数の規模のうち、前記推定対象時点と一致する前記第二調査時点における規模、及び前記対応関係に基づいて、前記推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を推定することで解決される。
上記の方法であれば、第一メディアへの接触状況を、第一メディアと同一の内容を通信ネットワークにて配信する第二メディアへの接触状況を利用して推定することが可能となる。

本発明によれば、第一メディアへの接触状況を、第一メディアと同一の内容を通信ネットワークにて配信する第二メディアへの接触状況を利用して推定する。これにより、調査回数がより少ない第一メディアへの接触状況を、調査回数がより多い第二メディアへの接触状況を利用して推定することが可能となる。この結果、調査回数を増やすことなく、第一メディアへの接触状況をより詳しく把握することが可能となる。

メディア接触状況調査についての説明図である。 ラジオ聴取率の推定結果についての出力例を示す図である（その１）。 ラジオ聴取率の推定結果についての出力例を示す図である（その２）。 ラジオ聴取率の推定結果についての出力例を示す図である（その３）。 ラジオ聴取率の推定結果についての出力例を示す図である（その４）。 ラジオ聴取率の推定結果をラジオ聴取者の属性毎に表示するための画面例である。 ある性別及びある年齢のラジオ聴取者について、ラジオ聴取率の推定結果を示す図である（その１）。 ある性別及びある年齢のラジオ聴取者について、ラジオ聴取率の推定結果を示す図である（その２）。 ある性別及びある年齢のラジオ聴取者について、ラジオ聴取率の推定結果を示す図である（その３）。 メディア接触状況調査装置の構成を示すブロック図である。 メディア接触状況調査に係るデータ処理フローを示す図である。 ラジオ聴取率及びＩＰサイマルラジオ聴取率の調査結果を示すグラフである。 比率を適用してラジオ聴取者数を推定する手順についての説明図である。

本発明の一実施形態（本実施形態）に係るメディア接触状況調査装置及びメディア接触状況調査方法について、添付の図面に示す好適な実施形態を参照しながら、以下に詳細に説明する。
なお、以下に説明する実施形態は、本発明の理解を容易にするために挙げた一例にすぎず、本発明を限定するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、以下に説明する実施形態から変更又は改良され得る。また、当然ながら、本発明には、その等価物が含まれる。
また、１日のサイクルについては、正規のサイクルである０時０分〜２３時５９分としてもよく、あるいは、営業時間に合わせたサイクルであるＮ時０分〜（２３＋Ｎ）時５９分としてもよく、例えば５時〜２８時５９分としてもよい（Ｎは自然数）。

＜＜メディア接触状況調査について＞＞
本実施形態に係るメディア接触状況調査装置及びメディア接触状況調査方法について説明するあたり、メディア接触状況調査について図１を参照しながら説明する。図１は、メディア接触状況調査についての説明図である。なお、図示の都合上、図１では、後述する調査対象者及び利用ユーザの数が実際の人数よりも少なくなっている。

メディア接触状況調査は、ラジオ、テレビ、新聞及び雑誌等のメディアについて、接触者数の規模を把握するために実施される。ここで、接触者数の規模とは、メディア接触者の人数（絶対数）、又は、母集団に対する接触者の比率（例えば、視聴率、聴取率及び購読率等）が該当する。また、本実施形態では、放送メディアへの接触者数の規模、特にラジオへの接触者数の規模を把握するためのメディア接触状況調査が実施される。

ラジオには、地上波で放送されるラジオ（ラジオ放送）と、ＩＰ（インターネットプロトコル）サイマルラジオとが存在する。ＩＰサイマルラジオは、ラジオ放送をインターネット（通信ネットワークの一例）で同時にサイマル配信するサービスであり、パソコン、スマートフォン及びタブレット端末等の通信機器により利用可能である。

そして、本実施形態のメディア接触状況調査では、ラジオ放送及びＩＰサイマルラジオの各々について、接触者数の規模を調査する。ここで、ラジオ放送とＩＰサイマルラジオとの関係は、第一メディアと第二メディアとの関係に該当する。第一メディアと第二メディアとの関係について説明すると、第一メディア及び第二メディアは、ともに放送メディアであり、第二メディアは、第一メディアと同一の内容（番組等のコンテンツ、記事及び広告など）をインターネット等の通信ネットワークにて配信するものである。つまり、本実施形態では、ラジオ放送が第一メディアに該当し、ＩＰサイマルラジオが第二メディアに該当する。そして、本実施形態では、後述するように、第一メディア及び第二メディアの各々について、互いに異なる方法にて接触者数の規模が調査されることになっている。なお、本実施形態ではラジオ放送が第一メディアに該当し、ＩＰサイマルラジオが第二メディアに該当することとしたが、これに限定されるものではなく、ＩＰサイマルラジオが第一メディア及び第二メディアの双方に該当し、ＩＰサイマルラジオへの接触者数の規模を、後述する２種類の調査方法にて調査してもよい。

なお、本実施形態では、ラジオを対象としてメディア接触状況調査を行うことになっているが、以下に説明する内容は、他の種類のメディア（例えば、テレビ、新聞及び雑誌）を対象とするメディア接触状況調査にも適用され得る。テレビを対象とするメディア接触状況調査に関して言えば、例えば地上波、ＢＳ及びＣＳ等で放送されるテレビ（テレビ放送）を第一メディアとし、インターネット経由で番組等（例えば、ＢＭＬタグが設定されたコンテンツ）を配信するテレビを第二メディアとすることができる。また、新聞及び雑誌を対象とするメディア接触状況調査に関して言えば、紙媒体である新聞及び雑誌を第一メディアとし、デジタル新聞及び電子書籍を第二メディアとすることができる。

第一メディアであるラジオ（本実施形態では、地上波のラジオ放送）を対象とする調査は、第一調査時点における接触者数の規模、具体的には、第一調査時点における聴取率を調査する。第一調査時点は、ラジオ聴取率を調査するために設定された調査対象日時であり、例えば、予め指定された調査期間（例えば、１週間であり、より詳しくは、偶数月における特定の１週間）の各日において１５分単位で設定される。

なお、第一調査時点の設定については、特に限定されるものではないが、ラジオ聴取率の調査に掛かる費用等を考慮して適当な日時になるように設定されるのが望ましい。また、調査期間の各日におけるラジオ聴取率の調査時間単位は、１５分単位に限定されず、１〜数秒単位でもよく、１〜数分単位でもよく、１〜数時間単位でもよく、あるいは１日単位でもよい。
また、第一調査時点における聴取率には、第一調査時点でのリアルタイムの聴取率の他に、第一調査時点に放送された番組及びコマーシャル等を放送後の一定期間内に聴取した場合の聴取率（いわゆるタイムシフト聴取率）が含まれてもよい。

ラジオ聴取率の調査について詳しく説明すると、例えば年に数回の頻度（具体的には、２〜６ヶ月に１回の頻度）で実施される。ラジオ聴取率の調査において、メディア接触状況調査を実施する調査会社Ｒは、統計学的手法（具体的には、無作為系統抽出法）に則って選定された数千人の調査対象者を対象にして、第一調査時点におけるラジオの聴取の有無を調査する。より詳しく説明すると、調査用の記入用紙（不図示）が各調査対象者に配布され、各調査対象者は、日記形式にて、調査期間中の各日におけるラジオ聴取の有無を１５分単位で上記の記入用紙に記入する。なお、第一メディアであるラジオの放送局は、複数存在しており、各調査対象者は、ラジオ聴取の有無を放送局別に記入する。また、上記の記入用紙は、紙媒体の形で郵送されてもよく、調査対象者が保有するスマートフォン、タブレット端末又はパソコン（ＰＣ）に電子データ形式で送信されてもよい。

調査期間の終了後、調査会社Ｒは、各調査対象者から記入済みの記入用紙を回収して、調査会社Ｒが保有するコンピュータ（以下、調査用コンピュータ１０）を用いて調査結果を集計し、集計結果からラジオ聴取率を算出する。これにより、第一調査時点（具体的には、調査期間の各日において１５分毎に設定された調査時点）におけるラジオの聴取率を放送局別に示すデータが取得される。このデータが本発明の『第一データ』に相当する。

また、本実施形態において、調査会社Ｒは、調査に際して、各調査対象者の属性としての年齢及び性別を予め把握しており、各調査対象者の調査結果を集計する際に属性毎に集計する。この結果、第一データとして、第一調査時点におけるラジオの聴取率を属性（性別及び年齢）別に示すデータが取得されることになる。

なお、ラジオの聴取率を調査する際に用いられる属性の種類及び数については、特に限定されるものではなく、性別及び年齢以外の属性（例えば、居住地域等）が含まれてもよい。また、属性については、性別及び年齢のようなデモグラフィックな属性に限定されず、行動パターン、趣味、嗜好及び関心事等のサイコグラフィックな属性であってもよい。

一方、第二メディアであるＩＰサイマルラジオを対象とする調査は、第二調査時点におけるラジオへの接触者数の規模、具体的には、第二調査時点においてＩＰサイマルラジオにアクセスしたユニークユーザ数（以下、便宜的に、ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数という。）を調査する。第二調査時点は、ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を調査するために設定された調査対象日時であり、例えば、毎日１５分単位で設定される。なお、第二調査時点の設定については、特に限定されるものではないが、適当な日時になるように設定されるのが望ましい。また、ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数の調査時間単位は、１５分単位に限定されず、１〜数秒単位でもよく、１〜数分単位でもよく、１〜数時間単位でもよく、あるいは１日単位でもよい。また、ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数の調査は、毎日実施する場合に限定されず、数日に1回の頻度で実施してもよく、あるいは１〜数週間に1回の頻度で実施してもよい（ただし、ラジオ聴取率のよりも調査時点が多く設定される場合に限る）。

ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数の調査について詳しく説明すると、調査会社Ｒへデータを提供するデータ提供会社Ｖが、第二調査時点におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を調査し、その調査結果を示すデータを生成して調査会社Ｒに送信する。このデータが本発明の『第二データ』に相当する。

より具体的に説明すると、データ提供会社Ｖは、各利用ユーザ（ＩＰサイマルラジオへの接触者）がＩＰサイマルラジオにアクセスした際に生成されるログ情報を、ＩＰサイマルラジオ運営用のサーバから随時収集する。このログ情報には、利用ユーザのユーザＩＤ及びＩＰサイマルラジオの利用時刻等を特定するためのデータが含まれている。さらに、ログ情報には、ラジオ放送局（以下、単に放送局）を特定するための情報が更に含まれている。ここで、ログ情報が示す放送局とは、利用ユーザがＩＰサイマルラジオを通じて聴取したラジオ番組等の発信元である放送局（より詳しくは、当該番組等を地上波で放送する放送局）を意味する。

そして、データ提供会社Ｖは、データ提供会社Ｖが保有するコンピュータ（以下、データ提供用コンピュータ１１）を用いて、収集したログ情報を解析しする。これにより、第二調査時点（具体的には、毎日１５分毎に設定された調査時点）におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を放送局別に示すデータ、すなわち第二データが生成される。

また、本実施形態において、データ提供会社Ｖは、各利用ユーザがＩＰサイマルラジオを利用するために登録した情報、具体的には各利用ユーザの年齢及び性別等の個人情報をユーザＩＤと関連付けて記憶している。そして、データ提供会社Ｖは、ログ情報を解析してＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を特定する際に、各利用ユーザの年齢及び性別も併せて特定する。この結果、第二データとして、第二調査時点におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を属性（性別及び年齢）別に示すデータが取得されることになる。

なお、ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を調査する際に用いられる属性の種類及び数については、特に限定されるものではなく、性別及び年齢以外の属性（例えば、居住地域等）が含まれてもよい。また、属性については、性別及び年齢のようなデモグラフィックな属性に限定されず、行動パターン、趣味、嗜好及び関心事等のサイコグラフィックな属性であってもよい。
ここで、ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を調査する際に用いられる属性の種類については、ラジオの聴取率を調査する際に用いられる属性の種類と同一であることが望ましい。

ところで、ラジオ聴取率については、ラジオ聴取率が一般的に低いという事情から調査予算等において制約を受けることがあり、頻繁に調査を実施することが難しく、また、テレビ視聴率のように専用機器を調査対象者の家に設置して調査を行うことも困難である。そのため、通常、ラジオ聴取率の調査については、上述のように調査対象者に記入用紙を配布してラジオの聴取の有無を記入してもらうことで実施し、また、調査回数についても比較的少なく、例えば数ヶ月に１回の頻度で調査が行われる。

これに対して、ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数については、その元情報となるログ情報が随時収集されるので、頻繁に調査することが可能であり、調査回数についても比較的多く、例えば毎日１５分単位で調査が行われている。すなわち、単位期間内（具体的には１年間）において第二調査時点の設定数は、第一調査時点の設定数よりも多くなっている（換言すると、第二データの取得頻度は、第一データの取得頻度よりも多く設定されている）。

そこで、本実施形態において、調査会社Ｒは、調査用コンピュータ１０を用い、調査によって得られた第一データ及び第二データを解析し、ラジオ聴取率とＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数との間の対応関係を明らかにする。そして、調査会社Ｒは、調査用コンピュータ１０を用い、ある時点（以下、推定対象時点と言う）のラジオ聴取率を、上記の対応関係及びＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数に基づいて推定する。これにより、調査回数が少ないラジオ聴取率について推定結果が得られ、例えば、ラジオ聴取率を実際に調査していない日時のラジオ聴取率を把握する（推定値を知る）ことが可能となる。

なお、調査会社Ｒは、所定のプラットフォームを利用してラジオ聴取率の推定結果を図２〜図５のようにグラフ化・ビジュアル化して出力し、その出力内容を広告会社や広告依頼主等の顧客に提示する。顧客は、ラジオ聴取率の推定結果を確認することで、例えばラジオ広告の出稿計画を検討する。

ちなみに、図２〜図５は、ラジオ聴取率の推定結果についての出力例を示す図である。図２は、ある日における１時間毎のラジオ聴取率の推定結果を放送局別に示した折れ線グラフである。図３は、ある週の各曜日における、ある放送局のラジオ聴取率の推定結果を１時間単位で示したヒートマップである。図４は、ある放送局について、ある週の各曜日における１時間毎のラジオ聴取率の推定結果を示した折れ線グラフである。図５は、ある期間におけるラジオの聴取率の推定結果についての平均値を放送局に示した棒グラフである。

なお、図２〜図５の出力例は、あくまでも一例であり、ラジオ聴取率の推定結果を出力する方式（例えば、グラフの種類等）については、特に限定されるものではない。例えば、ある日の放送番組表の各番組欄に当該放送番組のラジオ聴取率の推定結果を記載したものを出力してもよい。また、ラジオ聴取率の推定結果を、図６Ａ〜図６Ｄに示すように、ラジオ聴取者（ラジオへの接触者）の属性別、具体的には年齢及び性別に応じて決めたカテゴリ別に示すグラフ又は表を出力することも可能である。図６Ａは、ラジオ聴取率の推定結果を、ラジオ聴取者の性年齢カテゴリ毎に表示するための画面例である。同図の画面について詳しく説明すると、画面中の右側に表示されたプルダウンリストＰＢには、性年齢カテゴリの候補が表示される。この中から一つの候補を選択すると、選択された性年齢カテゴリに属するラジオ聴取者を対象として、ラジオ聴取率が推定される。その結果として、画面中のグラフ表示領域に、ラジオ聴取率の時間変化を示すグラフが放送局別に表示される。そして、プルダウンリストＰＢにて選択される候補が切り替わると、表示されるラジオ聴取率の推定結果（グラフ）がそれに応じて変化し、例えば、「男女１２〜３９歳」のカテゴリを選択すると、図６Ｂに図示の推定結果が表示され、「男女１２〜４９歳」のカテゴリを選択すると、図６Ｃに図示の推定結果が表示され、「男女２０〜４９歳」のカテゴリを選択すると、図６Ｄに図示の推定結果が表示される。

＜＜本実施形態に係るメディア接触状況調査装置の構成＞＞
次に、本実施形態に係るメディア接触状況調査装置（以下、メディア接触状況調査装置１００）について、図７を参照しながら説明する。図７は、メディア接触状況調査装置１００の構成を示す図である。

本実施形態に係るメディア接触状況調査装置１００は、図５に示すように、調査会社Ｒが保有する調査用コンピュータ１０と、データ提供会社Ｖが保有するデータ提供用コンピュータ１１と、によって構成されている。調査用コンピュータ１０及びデータ提供用コンピュータ１１は、ネットワークを介して互いに通信可能に接続されている。調査用コンピュータ１０及びデータ提供用コンピュータ１１の各々は、一般的なパソコン又はサーバコンピュータであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリ、ハードディスクドライブ、通信用インタフェース、キーボード及びマウス等の入力機器、並びにディスプレイ及びプリンタ等の出力機器を構成機器として有する。また、調査用コンピュータ１０及びデータ提供用コンピュータ１１の各々には、それぞれの機能を発揮させるための（具体的には、後述する各機能部を実現するための）コンピュータプログラムがインストールされている。

調査用コンピュータ１０は、第一調査時点のラジオ聴取率を示す第一データを取得するとともに、第二調査時点のＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を示す第二データをデータ提供用コンピュータ１１から取得する。また、調査用コンピュータ１０は、第一データ及び第二データを解析することにより、第一調査時点及び第二調査時点の双方に該当する時点におけるラジオ聴取率とＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数との間の対応関係を取得する。さらに、調査用コンピュータ１０は、推定対象時点におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を示す第二データをデータ提供用コンピュータ１１から取得し、その第二データと上記の対応関係を利用して、推定対象時点におけるラジオ聴取率を推定する。

なお、本実施形態では、２台のコンピュータ（調査用コンピュータ１０及びデータ提供用コンピュータ１１）によってメディア接触状況調査装置１００が構成されているが、これに限定されるものではなく、メディア接触状況調査装置１００が１台のコンピュータによって構成されていてもよく、例えば、データ提供用コンピュータ１１の機能が調査用コンピュータ１０に搭載されてもよい。

ここで、調査用コンピュータ１０及びデータ提供用コンピュータ１１の構成を機能面から改めて説明することとする。
調査用コンピュータ１０は、図７に示すように、第一データ取得部２１、第二データ取得部２２、対応関係取得部２３、推定部２４及び出力部２５を有する。これらの機能部は、調査用コンピュータ１０のハードウェア機器と、調査用コンピュータ１０にインストールされたコンピュータプログラムとが協働することによって実現されている。

データ提供用コンピュータ１１は、図７に示すように、ログ情報収集部３１、第二データ生成部３２及び第二データ送信部３３を有する。これらの機能部は、データ提供用コンピュータ１１のハードウェア機器と、データ提供用コンピュータ１１にインストールされたコンピュータプログラムとが協働することによって実現されている。
以下、調査用コンピュータ１０及びデータ提供用コンピュータ１１のそれぞれの機能部について詳しく説明する。

［第一データ取得部］
第一データ取得部２１は、第一調査時点におけるラジオ聴取率（第一メディアへの接触者数の規模）を示す第一データを取得する。本実施形態において、第一データは、各放送局別のラジオ聴取率をラジオ聴取者の属性毎（具体的には、性別及び年齢毎）に示すデータである。

また、本実施形態において、第一データ取得部２１は、各調査対象者が記入用紙に記入した第一調査時点におけるラジオ聴取の有無に基づいて、第一データを取得する。具体的に説明すると、調査会社Ｒは、前述したように、統計学的手法に則って調査対象者を選定し、各調査対象者に記入用紙を配布する。調査会社Ｒは、ラジオ聴取率の調査終了後に記入済みの記入用紙を各調査対象者から回収する。この記入済みの記入用紙には、調査対象日におけるラジオ聴取の有無が１５分間隔で放送局別に記入されている。調査会社Ｒの従業員等は、回収した各調査対象者の記入用紙の内容（すなわち、各放送局別のラジオ聴取の有無）を調査用コンピュータ１０に入力する。第一データ取得部２１は、入力された記入用紙の内容に基づいて調査結果を集計し、ラジオ聴取率（調査母集団に対するラジオ聴取者の数の比率）を算出する。この結果、第一データが取得される。
なお、記入用紙の入力については、キーボード等の入力機器を用いて記入内容を入力してもよく、スキャナ等によって記入内容を画像データとして取り込んだ後にＯＣＲ（光学式文字読み取り装置）によって記入内容を読み取ることで入力してもよい。

また、調査用コンピュータ１０には、年齢及び性別を含む各調査対象者の個人情報が登録されている。第一データ取得部２１は、入力された記入用紙の内容と、登録された調査対象者の個人情報とから、第一調査時点における各放送局別のラジオ聴取率をラジオ聴取者の属性毎に算出する。すなわち、本実施形態では、各放送局別のラジオ聴取率をラジオ聴取者の属性毎に示す第一データが取得されることになる。

なお、前述したように、ラジオ聴取率の調査回数は、１年に数回程度であるため、第一データの取得数（換言すると、１年間における第一調査時点の設定数）についても比較的少なくなっている。

［第二データ取得部］
第二データ取得部２２は、第二調査時点におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数（第二メディアへの接触者数の規模）を示す第二データを取得する。本実施形態において、第二データは、各放送局別のユニークユーザ数を利用ユーザの属性毎（具体的には、性別及び年齢毎）に示すデータである。

また、本実施形態において、第二データは、データ提供用コンピュータ１１から提供され、詳しくは、第二データ送信部３３からネットワークを通じて送信されてくる。第二データ取得部２２は、ネットワークを通じて第二データ送信部３３から第二データを受信する。この結果、第二データが取得される。
なお、前述したように、第二データは、ＩＰサイマルラジオへのアクセス時に生成されるログ情報を随時収集して当該ログ情報を解析することで生成される。つまり、本実施形態において、ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数は、逐次調査される。このように、ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数の調査回数は、ラジオ調査率の調査回数よりも格段に多いので、第二データの取得数が第一データの取得数よりも多くなっており、換言すると、１年間における第二調査時点の設定数が第一調査時点の設定数よりも多くなっている。

［対応関係取得部］
対応関係取得部２３は、第一調査時点及び第二調査時点の双方に該当する時点におけるラジオ聴取率とＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数との間の対応関係（相関関係）を、取得された第一データ及び第二データに基づいて取得する。具体的に説明すると、対応関係取得部２３は、過去に取得された第一データ及び第二データ、厳密には、互いに同一日時の調査結果を示す第一データ及び第二データを用いて機械学習を実施することで、上記の対応関係を示す数式モデルを取得する。ここで、機械学習の技法については、例えば、ランダムフォレストが利用可能であるが、他の技法であってもよく、具体的には、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、バギング及びブースティング等が挙げられる。また、対応関係を特定するための手法については、機械学習に限定されず、例えば、一般的な線形回帰分析を用いてもよい。

また、機械学習に供する第一データ及び第二データについては、過去１年分（より詳しくは直近１年間）のデータであると好ましい。この場合、ラジオ聴取率及びＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数の各々の１年間の変化を把握しつつ、両者の対応関係を特定することが可能となる。そのような対応関係に基づいてラジオ聴取率を推定すれば、１年の各時期について妥当な推測結果が得られることになる。ただし、これに限定されるものではなく、過去１ヶ月分、数ヶ月分、あるいは数週間分のデータを用いて機械学習を行ってもよい。

［推定部］
推定部２４は、取得した第二データが示すＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数のうち、推定対象時点と一致する第二調査時点におけるユニークユーザ数、及び、対応関係取得部２３が取得した対応関係に基づいて、推定対象時点におけるラジオ聴取率を推定する。具体的に説明すると、推定部２４は、機械学習により構築された数式モデルに、推定対象時点の日時、及び推定対象時点におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を含む各種パラメータを入力することで、推定対象時点におけるラジオ聴取率を推定する。

ここで、ラジオ聴取率を推定する際に必要となる入力パラメータとしては、推定対象時点に相当する日時及び曜日、並びに、推定対象時点におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数（取得した第二データが示す値）が挙げられる。すなわち、推定部２４は、推定対象時点におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数、並びに推定対象時点の日時及び曜日を上述の数式モデルに入力することで、推定対象時点におけるラジオ聴取率を推定する。

なお、ラジオ聴取率を推定する際の入力パラメータとしては、上記３つのパラメータが望ましいが、上記３つのパラメータ以外のパラメータ（例えば、推定対象時点の気温、降水量、降雪量及び天気、または聴取場所など）が含まれていてもよい。ただし、当然ながら、入力パラメータの種類及び数については、ラジオ聴取率の推定精度を向上させる観点で最適な種類及び数となるように設定するのが望ましい。

また、推定対象時点については、当該推定対象時点と一致する第二調査時点についての第二データが取得されている限り、任意の時点に設定することが可能である。例えば、推定対象時点は、第一調査時点とは異なり、且つ、いずれかの第二調査時点と一致する時点であってもよい。このような推定対象時点が設定された場合には、ラジオ聴取率の調査（厳密には、調査対象者に依頼する調査）が実際には行われない日時について、ラジオ聴取率を推定することになる。かかる場合には、未調査のラジオ聴取率を推定することができるので、本実施形態に係るメディア接触状況調査装置１００の機能が、より有意義に発揮されることになる。

また、本実施形態では、推定対象時点が１５分単位で設定されることになっている。これにより、１年（３６５日）の全日に亘って安定的にラジオ聴取率を推定することが可能となる。ただし、推定対象時点の設定単位については、１５分単位に限定されるものではなく、任意の時間単位としてもよく、例えば１秒〜数秒単位、１分単位、１時間単位あるいは１日単位で設定してもよい。

また、推定対象時点におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を入力する際に、各放送局別のユニークユーザ数を入力した場合、推定部２４は、推定対象時点におけるラジオ聴取率を放送局別に（つまり、第一メディアの放送局別に）推定することができる。また、本実施形態において、推定部２４は、推定対象時点におけるラジオ聴取率を、ラジオ聴取者の属性（具体的には、年齢及び性別に基づいて決められたカテゴリ）毎に推定することができる。

［出力部］
出力部２５は、推定部２４が推定したラジオ聴取率を前述した出力方式（例えば、図２〜図５に図示の出力方式）で出力する。出力部２５によって出力された内容は、ディスプレイに表示したり、あるいは、プリンタで印刷したりすることが可能である。
なお、本実施形態において、推定部２４は、前述したようにラジオ聴取率を１５分単位で推定するが、出力部２５は、ラジオ聴取率の推定結果を１時間単位で出力する場合には、１５分単位のラジオ聴取率の推定結果を１時間毎に平均して出力する。

［ログ情報収集部］
ログ情報収集部３１は、上述したログ情報を、ネットワークを通じてＩＰサイマルラジオの各放送局のサーバから収集する。なお、ログ情報の収集は、随時行われてもよく、各日の所定時刻に行われてもよく、あるいは、数日から数週間分のログ情報をまとめて定期的に収集してもよい。

［第二データ生成部］
第二データ生成部３２は、収集したログ情報と、データ提供用コンピュータ１１に記憶された各利用ユーザの年齢及び性別等に関する登録情報と、に基づいて、各日における１５分単位のＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を示すデータ、すなわち、第二データを生成する。本実施形態において、第二データ生成部３２は、第二データとして、各放送局別のユニークユーザ数を利用ユーザの属性毎に示す第二データを生成する。

［第二データ送信部］
第二データ送信部３３は、第二データ生成部３２によって生成された第二データを、ネットワークを通じて調査用コンピュータ１０に向けて送信する。調査用コンピュータ１０側では、前述したように、第二データ取得部２２が第二データを受信する。
なお、本実施形態では、第二データの送信が毎日１５分間隔で行われるが、これに限定されるものではなく、１時間毎、数時間毎、あるいは１日毎に行われてもよく、数日から数週間分の第二データをまとめて定期的に送信してもよい。

＜＜メディア接触状況調査方法について＞＞
次に、本発明のメディア接触状況調査方法について、図８を参照しながら説明する。図８は、メディア接触状況調査に係るデータ処理フローを示す図である。
本発明のメディア接触状況調査方法は、図８に図示のデータ処理フローにおいて採用されている。つまり、図８に図示のデータ処理フロー中の各工程は、本発明のメディア接触状況調査方法の構成要素に相当する。

図８に図示のデータ処理フローは、第一データ取得工程Ｓ００１、第二データ取得工程Ｓ００２、対応関係取得工程Ｓ００３、推定工程Ｓ００４、及び出力工程Ｓ００５を含む。これらのステップは、メディア接触状況調査装置１００、厳密にはメディア接触状況調査装置１００を構成するコンピュータ（調査用コンピュータ１０及びデータ提供用コンピュータ１１）によって実行される。以下、各ステップについて説明する。

[第一データ取得工程]
第一データ取得工程Ｓ００１では、調査用コンピュータ１０が、第一調査時点における第一メディアへの接触者数の規模を示す第一データを取得する。より詳しく説明すると、前述したように、調査会社Ｒが調査対象者から記入済みの記入用紙を回収し、調査会社Ｒの従業員等が、記入用紙に記載された調査期間中のラジオ聴取の有無を調査用コンピュータ１０に入力する。その後、調査用コンピュータ１０は、入力された記入用紙の内容に基づいて、調査期間の各日におけるラジオ聴取率を算出する。この結果、第一データが取得される。

本実施形態では、記入用紙には、調査期間（例えば、１ヶ月間）の各日におけるラジオ聴取の有無が１５分単位で放送局別に記載されているため、ラジオ聴取率についても各放送局別に１５分単位で算出される。さらに、調査用コンピュータ１０には、各調査対象者の個人情報（性別及び年齢等）が登録されている。調査用コンピュータ１０は、ラジオ聴取率を算出する際、ラジオを聴取した調査対象者の属性（具体的には、性別及び年齢に応じて決められたカテゴリ）に分けてラジオ聴取率を算出する。以上のように、第一データ取得工程Ｓ００１では、調査期間の各日における各放送局別のラジオ聴取率を１５分単位で、且つ、ラジオ聴取者の属性毎に示す第一データが取得される。

また、本実施形態において、ラジオ聴取率の調査は、比較的少ない頻度（例えば、年数回程度）で実施され、第一データ取得工程Ｓ００１は、同程度の頻度にて実施される。そして、ラジオ聴取率の調査が実施される度に、調査用コンピュータ１０が第一データ取得工程Ｓ００１を実施して、各調査の結果を示す第一データを取得する。

[第二データ取得工程]
第二データ取得工程Ｓ００２では、調査用コンピュータ１０及びデータ提供用コンピュータ１１が協働して、第二調査時点におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を示す第二データを取得する。より詳しく説明すると、前述したように、データ提供用コンピュータ１１が各利用ユーザのＩＰサイマルラジオへのログ情報を毎日１５分単位で収集し、各時点のログ情報を解析する。データ提供用コンピュータ１１は、解析結果から得られる各時点におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を示すデータ、すなわち第二データを生成し、生成した第二データを調査用コンピュータ１０に向けて送信する。調査用コンピュータ１０は、ネットワークＮを通じてデータ提供用コンピュータ１１から第二データを受信することで、第二データを取得する。

本実施形態において、データ提供用コンピュータ１１は、ログ情報を放送局別に解析することにより、ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を放送局別に特定する。さらに、データ提供用コンピュータ１１は、各利用ユーザの個人情報（性別及び年齢等）が登録されている。データ提供用コンピュータ１１は、ユニークユーザ数を特定する際、利用ユーザの属性（具体的には、性別及び年齢に応じて決められたカテゴリ）に分けてユニークユーザ数を特定する。以上により、第二データ取得工程Ｓ００２では、各放送局別のユニークユーザ数を毎日１５分単位で、且つ、利用ユーザの属性毎に示す第二データが取得される。

上述したように、本実施形態では、ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数が毎日１５分単位で調査される。つまり、１年間（単位期間）におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数の調査時点（第二調査時点）は、ラジオ聴取率の調査時点（第一調査時点）よりも多くなるように設定されている。そして、調査用コンピュータ１０及びデータ提供用コンピュータ１１は、第二データ取得工程Ｓ００２を随時実施し、日別（３６５日分）のＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を取得する。

[対応関係取得工程]
対応関係取得工程Ｓ００３では、調査用コンピュータ１０が、第一調査時点及び第二調査時点の双方に該当する時点におけるラジオ聴取率とＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数との間の対応関係を、過去に取得した第一データ及び第二データに基づいて取得する。
より具体的に説明すると、第一データ及び第二データが対応関係を取得する上で十分な量、詳しくは直近１年間分の量が取得されると、調査用コンピュータ１０は、対応関係取得工程Ｓ００３を実施する。対応関係取得工程Ｓ００３において、調査用コンピュータ１０は、過去１年分の第一データ及び第二データを用いて機械学習（具体的には、ランダムフォレスト）を実施する。これにより、ラジオ聴取率とＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数との間の対応関係（相関）を表す数式モデルが取得される。

［推定工程］
推定工程Ｓ００４では、調査用コンピュータ１０が、推定対象時点におけるラジオ聴取率を推定する。具体的に説明すると、調査用コンピュータ１０は、対応関係取得工程Ｓ００３で取得した数式モデルに、取得した第二データが示すＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数のうち、推定対象時点と一致する第二調査時点におけるユニークユーザ数、並びに、推定対象時点の日時及び曜日を入力する。この結果、推定対象時点におけるラジオ聴取率が推定される。

また、推定工程Ｓ００４において、数式モデルに推定対象時点の日時を入力する際、第一調査時点とは異なり、且つ、いずれかの第二調査時点と一致する日時を入力すれば、ラジオ聴取率の調査が実際には行われない日時について、ラジオ聴取率を推定することができる。また、推定対象時点におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を各放送局別に入力すれば、推定対象時点におけるラジオ聴取率を放送局別に推定することができる。また、ラジオ聴取率の推定結果については、ラジオ聴取者の属性（具体的には、年齢及び性別に基づいて決められたカテゴリ）毎に推定することができる。

［出力工程］
出力工程Ｓ００５では、調査用コンピュータ１０が、推定工程Ｓ００４にて推定した推定対象時点におけるラジオ聴取率を、所定の出力方式（例えば、図２〜図５に図示の出力方式）にて出力する。
なお、出力工程Ｓ００５は、ラジオ聴取率の推定結果が顧客に提示するのに十分な量（例えば、１日分、数日分、１週間分あるいは1ヶ月分）だけ得られた時点で実施される。

以上までに説明してきたメディア接触状況調査に係るデータ処理フローによれば、調査にコストが掛けられないために調査回数を抑えられ、記入用紙を用いた簡便且つ安価な調査方法で調査されるラジオ聴取率について、安定的に、且つ十分な量の推定結果を得ることができる。そして、顧客は、ラジオ広告の出稿計画を検討するにあたり、調査会社Ｒから提供されたラジオ聴取率の出力結果（例えば、図２〜図５に図示の出力結果）を参照して効率よく検討することが可能となる。

＜＜変形例について＞＞
上述した実施形態では、第一メディアであるラジオへの接触者数の規模と第二メディアであるＩＰサイマルラジオへの接触者数の規模との間の対応関係を取得するにあたり、過去に取得した第一データ及び第二データを用いて機械学習を実施し、上記対応関係としての数式モデルを取得することとした。そして、取得した数式モデルに各種パラメータ（推定対象時点の日時等）を入力することで、推定対象時点におけるラジオ聴取率を推定することとした。上記の数式モデルは、ラジオ聴取率とＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数との間の対応関係（相関）を的確に表しており、ラジオ聴取率を精度よく推定する上で有効なものである。

一方、第一メディアであるラジオへの接触者数の規模と第二メディアであるＩＰサイマルラジオへの接触者数の規模との間の対応関係としては、上記の数式モデル以外のものも考えられる。以下では、数式モデル以外の対応関係を取得する例（変形例）について、図９及び図１０を参照しながら説明する。図９及び図１０は、変形例についての説明図であり、図９は、ラジオ聴取率及びＩＰサイマルラジオ聴取率の調査結果を示すグラフである。なお、図中の縦軸は、聴取率（％）を示している。図１０は、後述する比率を適用してラジオ聴取者数を推定する手順についての説明図である。なお、図中の縦軸は、ユニークユーザ数を示している。

なお、以下では、ラジオ聴取率の調査が２ヶ月に１度の頻度で実施され、厳密には２月、４月、６月、８月、１０月及び１２月に実施されるケースを具体例に挙げて説明する。ただし、これに限定されるものではなく、変形例でも、ラジオの聴取率の調査頻度及び調査実施日を任意に設定することが可能である（ただし、ＩＰサイマルラジオの利用者数の調査頻度よりも少ない場合に限る）。

変形例では、上述の実施形態と同様、ラジオへの接触者数の規模としてラジオ聴取率が調査され、ＩＰサイマルラジオへの接触者数の規模としてＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数が調査される。すなわち、変形例においても、第一調査時点におけるラジオ聴取率を示す第一データを取得し、第二調査時点におけるＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を示す第二データを取得する。さらに、変形例では、ラジオ聴取率の調査と同じ時期にＩＰサイマルラジオの聴取率（接触率）を調査することになっている。つまり、変形例では、第一調査時点におけるＩＰサイマルラジオの聴取率を示すデータ（以下、第三データ）を取得する。なお、第三データは、第一調査時点における第二メディアへの接触者数の規模を示すデータであり、第二データとは異なるデータである。

そして、変形例では、第一調査時点におけるラジオへの接触者数の規模とＩＰサイマルラジオへの接触者数の規模との間の対応関係として、両者のうちの一方の他方に対する比率を算出する。具体的には、ある調査時点でのラジオ聴取率に対する、同じ調査時点でのＩＰサイマルラジオの聴取率の比率を算出する。

詳しく説明すると、変形例において、対応関係取得部２３は、過去１年分の第一データ及び第三データに基づき、上記の比率を算出する。具体的に説明すると、対応関係取得部２３は、過去１年分の第一データから各調査実施日のラジオ聴取率（ラジオへの接触者数の規模）を１時間単位で割り出す。なお、第一データが示すラジオ聴取率が例えば１５分単位の聴取率である場合には、１５分単位の聴取率を１時間毎に平均して１時間単位のラジオ聴取率に変換すればよい。

また、対応関係取得部２３は、過去１年分の第三データの中から、ラジオ聴取率の調査実施日と同じ日におけるＩＰサイマルラジオの聴取率（ＩＰサイマルラジオへの接触者数の規模）を１時間単位で割り出す。なお、第三データが示すＩＰサイマルラジオの聴取率が例えば１５分単位の聴取率である場合には、１５分単位の聴取率を１時間毎に平均して１時間単位の聴取率に変換すればよい。

以上の手順を経て、図９に示すように、同一の調査時点（第一調査時点）におけるラジオ放送及びＩＰサイマルラジオの各々の聴取率が１時間単位で算出される。なお、ラジオ聴取率及びＩＰサイマルラジオの聴取率は、それぞれ放送局別に算出される。

その後、対応関係取得部２３は、比率（＝ラジオ聴取率／ＩＰサイマルラジオの聴取率）を１時間単位で算出する。図９に図示のケースを例に挙げて説明すると、例えば、１８時における比率は、同じ時間におけるラジオ聴取率及びＩＰサイマルラジオの聴取率から算出され、その算出値は４．５６（＝４．１／０．９）となる。
なお、各時間の比率についても放送局別に算出される。

さらに、対応関係取得部２３は、実施月を変えて上記の手順を複数回繰り返し実施し、具体的には６回（すなわち、２月分、４月分、６月分、８月分、１０月分及び１２月分）繰り返す。これにより、月別の比率が１時間単位で６月分算出されることになる。そして、対応関係取得部２３は、複数回（６回）算出された月別の比率のうち、同じ時間の比率同士を平均（加算平均）する。この平均化された１時間単位の比率が、変形例におけるラジオへの接触者数の規模とＩＰサイマルラジオへの接触者数の規模との間の対応関係に相当する。また、複数回算出された月別の比率を平均して比率を算出することで、季節変動の影響を考慮することができ、比率の算出結果として、より信憑性が高い値が得られるようになる。
なお、月別の比率を平均した比率についても放送局別に算出される。

上記の比率が算出された後には、推定部２４が上記の比率に基づき推定対象時点のラジオ聴取者数を放送局別に推定する。詳しく説明すると、推定部２４は、取得した第二データが示すＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数のうち、推定対象時点におけるユニークユーザ数に、算出した比率のうち、推定対象時点の時刻に対応する比率を乗じる。これにより、推定対象時点におけるラジオ聴取者数を推定することができる。具体例を挙げて説明すると、ある放送局Ａについて、ある日におけるＩＰサイマルラジオの利用者数が図１０に図示のグラフのように変化したとする。推定部２４は、ある日の１９時における放送局Ａのラジオ聴取者数を推定するとき、同じ時刻のＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数（図１０中、記号Ｐにて示す）に、放送局Ａ局について算出した１９時の比率αを乗じる。このようにして算出された人数（＝α×Ｐ）が、ある日の１９時における放送局Ａ局のラジオ聴取者数の推定結果に該当する。

以上のように、変形例は、ラジオへの接触者数の規模とＩＰサイマルラジオへの接触者数の規模との間の対応関係として両者の比率を算出する点で前述の実施形態とは異なるが、それ以外の点では前述の実施形態と共通しており、前述の実施形態と同様の効果を得ることが可能である。

＜＜その他の実施形態＞＞
以上までに本発明のメディア接触状況調査装置及びメディア接触状況調査方法について、一例を挙げて説明したが、上述の実施例は、あくまでも一例にすぎず、他の実施例も考えられる。
例えば、上述の実施例では、ラジオ聴取率の調査を実施するにあたり、調査対象者に記入用紙を配布して調査期間各日におけるラジオ聴取の有無を記入用紙に記入させることとした。しかし、これに限定されるものではなく、テレビ視聴率と同様に、ラジオ聴取の有無を検出して検出信号をセンターに送信する機器を調査対象者の家に設置し、当該機器を用いてラジオ聴取率の調査を行ってもよい。ただし、上述の実施例であれば、ラジオ聴取率の調査に手間を要するため、調査回数を多くすることが困難である。このような状況の下では、ＩＰサイマルラジオのユニークユーザ数を利用してラジオ聴取率を推定するという本発明の効果がより一層有意義なものとなる。

また、上記の実施形態では、ラジオ聴取率が推定される推定対象時点を、ラジオ聴取率の調査時点（すなわち、第一調査時点）とは異なる日時に設定することとした。これにより、そもそもラジオ聴取率の調査が実施されない日時についてラジオ聴取率の推定結果を得ることが可能となる。ただし、これに限定されるものではなく、第一調査時点と一致する日時を推定対象時点に設定してもよい。すなわち、ラジオ聴取率の調査が実施される日時についてラジオ聴取率の推定結果を取得してもよい。この場合には、ラジオ聴取率について調査結果（実測結果）及び推定結果の両方が得られるため、両結果を比較して推定精度の検証を行うことが可能である。

１０ 調査用コンピュータ
１１ データ提供用コンピュータ
２１ 第一データ取得部
２２ 第二データ取得部
２３ 対応関係取得部
２４ 推定部
２５ 出力部
３１ ログ情報収集部
３２ 第二データ生成部
３３ 第二データ送信部
１００ メディア接触状況調査装置
ＰＢ プルダウンリスト
Ｒ 調査会社
Ｖ データ提供会社

Claims (11)

1. 第一調査時点における第一メディアへの接触者数の規模を示す第一データを取得する第一データ取得部と、
   第二調査時点における前記第一メディアと同一の内容を通信ネットワークにて配信する第二メディアへの接触者数の規模を示す第二データを取得する第二データ取得部と、
   前記第一メディアへの接触者数の規模と前記第二メディアへの接触者数の規模との間の対応関係を取得する対応関係取得部と、
   推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を推定する推定部と、を有し、
   単位期間内において前記第二調査時点の設定数が前記第一調査時点の設定数よりも多くなっており、
   前記推定部は、前記第二データが示す前記第二メディアへの接触者数の規模のうち、前記推定対象時点と一致する前記第二調査時点における規模、及び前記対応関係に基づいて、前記推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を推定することを特徴とするメディア接触状況調査装置。
2. 前記対応関係取得部は、過去に取得した前記第一データ及び前記第二データを用いて機械学習を実施することにより、前記第一調査時点及び前記第二調査時点の双方に該当する時点における前記対応関係を示す数式モデルを取得する請求項１に記載のメディア接触状況調査装置。
3. 前記対応関係取得部は、前記第一調査時点における前記第一メディアへの接触者数の規模及び前記第二メディアへの接触者数の規模のうちの一方の、他方に対する比率を、前記対応関係として算出する請求項１に記載のメディア接触状況調査装置。
4. 前記対応関係取得部は、前記第一調査時点における前記第一メディアへの接触者数の規模及び前記第二メディアへの接触者数の規模から月別の比率を複数回算出し、複数回算出した前記月別の比率を平均して前記比率を算出する請求項３に記載のメディア接触状況調査装置。
5. 前記第一データ取得部は、統計学的手法に則って選定された調査対象者の各々について前記第一調査時点における前記第一メディアへの接触の有無を調査したときの調査結果を集計することで、前記第一データを取得し、
   前記第二データ取得部は、前記第二調査時点における前記第二メディアのユニークユーザ数を示す前記第二データを取得し、
   前記第二データは、前記第二メディアへのアクセス時に生成されるログ情報を随時収集して前記ログ情報を解析することで生成される請求項１乃至４のいずれか一項に記載のメディア接触状況調査装置。
6. 前記第一メディアは、放送メディアであり、
   前記推定部は、前記推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を前記第一メディアの放送局別に推定する請求項１乃至５のいずれか一項に記載のメディア接触状況調査装置。
7. 前記推定部は、前記第二データが示す前記第二メディアへの接触者数の規模のうち、前記推定対象時点における規模、前記推定対象時点の曜日、及び前記対応関係に基づいて、前記推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を推定する請求項１乃至６のいずれか一項に記載のメディア接触状況調査装置。
8. 前記第一データ取得部は、前記第一調査時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を前記第一メディアへの接触者の属性毎に示す前記第一データを取得し、
   前記推定部は、前記推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を、前記第一メディアへの接触者の属性毎に推定する請求項１乃至７のいずれか一項に記載のメディア接触状況調査装置。
9. 前記推定対象時点は、前記第一調査時点とは異なり、且つ、いずれかの前記第二調査時点と一致する請求項１乃至８のいずれか一項に記載のメディア接触状況調査装置。
10. 前記第一データ取得部は、調査対象者が記入用紙に記入した前記第一調査時点における前記第一メディアの接触の有無に基づいて、前記第一データを取得する請求項１乃至９に記載のメディア接触状況調査装置。
11. コンピュータが、第一調査時点における第一メディアへの接触者数の規模を示す第一データを取得する第一データ取得工程と、
    コンピュータが、第二調査時点における前記第一メディアと同一の内容を通信ネットワークにて配信する第二メディアへの接触者数の規模を示す第二データを取得する第二データ取得工程と、
    コンピュータが、前記第一メディアへの接触者数の規模と前記第二メディアへの接触者数の規模との間の対応関係を取得する対応関係取得工程と、
    コンピュータが、推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を推定する推定工程と、を有し、
    単位期間内において前記第二調査時点の設定数が前記第一調査時点の設定数よりも多くなっており、
    前記推定工程において、コンピュータは、前記第二データが示す前記第二メディアへの接触者数の規模のうち、前記推定対象時点と一致する前記第二調査時点における規模、及び前記対応関係に基づいて、前記推定対象時点における前記第一メディアへの接触者数の規模を推定することを特徴とするメディア接触状況調査方法。