JP4776325B2

JP4776325B2 - アンケート作成システム

Info

Publication number: JP4776325B2
Application number: JP2005294196A
Authority: JP
Inventors: 輝久三浦; 靖志篠原
Original assignee: Central Research Institute of Electric Power Industry
Current assignee: Central Research Institute of Electric Power Industry
Priority date: 2005-10-06
Filing date: 2005-10-06
Publication date: 2011-09-21
Anticipated expiration: 2025-10-06
Also published as: JP2007102647A

Description

本発明は、アンケート調査を行う者が設定した仮説が妥当であるか否かを推定するためのアンケートを自動的に作成するアンケート作成システムに関する。

企業環境の急速な変化や顧客ニーズの変化に企業が的確に対応するためには、顧客ニーズを迅速に把握する必要がある。顧客ニーズを迅速に調査・分析するために、従来から、アンケート調査が用いられてきた。以下に、従来のアンケート調査の概要について説明する。

一般に、顧客ニーズを直接観測することはできないので、アンケート調査を行う者は、顧客ニーズに関する幾つかの仮説を事前に用意する。そして、仮説の妥当性を検証し、さらに、仮説を洗練させるために必要な情報を収集するためのアンケートを作成して、顧客に対してアンケートを実施する。このアンケートに対する回答を分析することにより、事前に用意された幾つかの仮説の内のいずれが妥当であるかを検証し、より的確に顧客ニーズを反映した洗練された仮設を作り上げて行く。

以上の過程において、顧客ニーズを正確に把握するためには、次の３つの条件が必要となる。第１の条件は、顧客ニーズを捉えることができる適切な質問事項を含むアンケートを作成することである。第２の条件は、後の分析で精度良く仮説の妥当性を検証できるように、十分な量の信頼度が高い回答を収集することである。第３の条件は、適切な分析手法を用いてアンケート結果を分析することである。

従って、アンケート自体の質が悪かったり、回答の量や信頼度が不十分であったり、分析手法が悪かったりする場合には、顧客ニーズを正確に把握することができない。以下に、従来のアンケート調査における具体的な問題点について列挙する。

アンケートを実施する前においては、当然、アンケート結果は分らないので、顧客ニーズを最も効果的に発掘できる質問事項を設計することは困難である。顧客ニーズに関する的確な仮説を事前に持つことは難しいので、多数の検討事項や仮説を網羅した結果として質問事項が多過ぎるアンケートや、逆に、事前に仮説を絞り込み過ぎた結果として偏ったアンケートが作成される危険性が高い。

また、アンケート結果から顧客ニーズを正しく抽出する精度を確保するためには、大量のアンケート回答が必要になるが、そのためにアンケートを実施するためのコストが増加してしまう。また、質問事項の多いアンケートを実施する場合には、回答者に負担がかかるので、完全な回答が得られなかったり、回答の質の低下を招いてしまう。

さらに、アンケート用紙を用いてアンケート調査を行う場合には、回答の収集や集計に時間がかかってしまう。また、アンケート結果の分析がアンケート調査とは別個に行われるので、回答を集計して得られたデータに対してフォーマット変換等を行う必要があり、アンケート結果の分析をさらに遅延させる要因となる。

このように、アンケート調査において質問事項を作成してから分析結果を得るまでには多大な時間やコストが必要となるので、１つのテーマに関して実施されるアンケートの回数は限られており、１回のアンケートにおける質問事項が多くなって、回答者の負担も大きくなる傾向があった。

ところで、近年におけるインターネットの普及により、インターネットを用いたアンケートが行われるようになって、迅速で低コストのアンケート調査を実現できる可能性が高まった。しかしながら、顧客ニーズを適切に把握するための質の良いアンケート調査を行う方法は、未だ確立されていない。例えば、回答者全員に対して同じ内容のアンケートを行う場合には、設問数が多くなり、また、アンケートの分岐が複雑化する場合には、回答率又は有効回答率が低下してしまうという問題がある。

関連する技術として、下記の特許文献１には、アンケートにおける有効回答率を改善するアンケート作成システムが開示されている。このアンケート作成システムにおいては、アンケート作成サーバコンピュータが、モニタのモニタ属性データとアクセスログデータとに基づいて、モニタをルールに基づきグループ化する。アンケートの分岐条件とモニタのグループ化ルールとを適合させ、該グループに適応するアンケートシナリオを構築することにより、モニタグループ毎にパーソナイズされたアンケートフォームが提供される。

しかしながら、特許文献１のアンケート作成システムにおいては、アンケートを実施するのに先立って、予めモニタをルールに基づきグループ化する必要がある。また、同一グループのモニタに対しては同一のアンケートシナリオが使用されるので、同一モニタに対するアンケートシナリオは固定化されている。
特開２００４−２８７６６７号公報（第１頁、図１）

そこで、本発明は、アンケート調査を行う者が設定した仮説が妥当であるか否かを推定するためのアンケートを効率的に作成することができるアンケート作成システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の１つの観点に係るアンケート作成システムは、顧客ニーズを調査・分析するための複数の項目及び／又はそれらの項目間の依存関係を規定する仮説が妥当であるかを推定するためのアンケートを自動的に作成するアンケート作成システムであって、顧客ニーズを調査・分析するための複数の項目間の依存関係を規定する有向非循環グラフのネットワーク構造、及び、複数の項目間の依存関係における確率値を規定する確率表によって表される複数の仮説のデータを入力するための入力部と、ネットワーク構造及び確率表に基づいて、複数の項目についての選択肢をそれぞれ選択させるための複数の質問事項を設定する質問事項設定手段と、質問事項設定手段によって設定された複数の質問事項の内で未だ質問していない質問事項について、ネットワーク構造及び確率表に基づいて、仮説が正しい確率に関する複数の仮説間の相互エントロピーを算出し、該相互エントロピーが回答の相違によって最も大きくなる質問事項を選択することにより、質問事項設定手段によって設定された質問事項の数よりも少ない数の質問事項をネットワークを介して回答者の端末に順次表示してアンケートを実施する質問事項選択手段と、質問事項選択手段によって実施されたアンケートの結果を集計し、複数の仮説の中から集計結果に適合する仮説を選び出すアンケート集計部と、アンケート集計部によって得られたアンケートの集計結果を記録媒体に格納する格納部と、アンケート集計部によって選び出された仮説を表示する表示部とを具備する。

本発明によれば、仮説に基づいて複数の質問事項を設定しておき、未だ質問していない質問事項について、ネットワーク構造及び確率表に基づいて、仮説が正しい確率に関する複数の仮説間の相互エントロピーを算出し、該相互エントロピーが回答の相違によって最も大きくなる質問事項を選択して、設定された質問事項の数よりも少ない数の質問事項を回答者の端末に順次表示することにより、いずれの仮説が妥当であるかを推定するためのアンケートを効率的に作成することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら詳しく説明する。
まず、本実施形態に係るアンケート作成方法の基本的な考え方について説明する。
アンケート調査を行う者の目的は、顧客ニーズを把握することである。顧客ニーズを把握するために、アンケートにおける複数の質問事項が設定されるが、一度に全てのニーズを把握しようとすると多数の質問事項を入念に設定する必要があるので、アンケート調査を行う者にとってもアンケートに回答する顧客にとっても大きな負担がかかる。そこで、本願の発明者は、インターネットを利用したアンケートの迅速さと低コストの利点を生かして、顧客ニーズを調査・分析するために必要な小規模のアンケートを繰り返しながら徐々に顧客ニーズを把握できるアンケート作成方法を開発した。

図１に、本発明の一実施形態に係るアンケート作成システムの構成を示す。図１に示すように、このアンケート作成システムは、各種のデータや命令を入力するために用いられるキーボードやマウス等の入力部１０と、操作画面やアンケートの集計結果等を表示するＣＲＴ又はＬＣＤディスプレイ等の表示部２０と、入力部１０及び表示部２０が接続されたインタフェース３０と、各種の演算を行う中央演算装置（ＣＰＵ）４０と、入力部１０からインタフェース３０を介して供給されるデータや命令を一時的に記憶するメモリ５０と、インターネット等の広域ネットワークに接続するためのネットワークインタフェース６０と、ＣＰＵ４０に動作を行わせるためのソフトウェアやアンケートの集計結果等をハードディスク等の記録媒体に格納する格納部７０とによって構成される。

これらの部分３０〜７０は、バスラインを介して互いに接続されている。また、格納部７０において、記録媒体としては、内蔵のハードディスクの他に、外付けハードディスク、フレキシブルディスク、ＭＯ、ＭＴ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、又は、ＤＶＤ−ＲＯＭ等を用いることもできる。

ここで、ＣＰＵ４０とソフトウェアとによって構成される機能ブロック４１〜４３について説明する。
質問事項設定部４１は、後で詳しく説明するアンケート作成方法に従って、アンケート設計者によって立てられた複数の項目及び／又はそれらの項目間の依存関係を規定する仮説に基づいて、複数の質問事項を設定する。
質問事項選択部４２は、質問事項設定部４１によって設定された複数の質問事項の内から適切な質問事項を順次選択し、ネットワークインタフェース６０及びネットワークを介して回答者の端末に表示することにより、アンケートを実施する。

アンケート集計部４３は、質問事項選択部４２によって実施されたアンケートの結果を集計し、その集計結果を格納部７０によって記録媒体に格納すると共に、アンケート設計者による仮説の中から集計結果に適合する仮説を選び出し、表示部２０に表示する。
以上において、アンケート集計部４３は、所定数の回答者に対して行われたアンケートの結果に基づいて、仮説の妥当性を自動検証し、その結果に基づいて、必要に応じて仮説の見直しを行ったり、仮説をより洗練されたものに修正して、さらにアンケートを続行させる。

次に、本発明の一実施形態に係るアンケート作成方法について、図１及び図２を参照しながら説明する。
図２は、本発明の一実施形態に係るアンケート作成方法を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１において、アンケート設計者が、顧客ニーズを調査・分析するための複数の項目及び／又はそれらの項目間の依存関係を規定する仮説を立てる。ここで、仮説の候補を明確に表現することにより、アンケートにおいて的確な質問事項を設定することが可能となる。そのために、仮説をグラフとして容易に表現できるベイジアンネットワークと呼ばれる手法が用いられる。ベイジアンネットワークとは、複数の項目間の確率的な関係を、それらの項目に対応する節点を有する有向非循環グラフ（ＤＡＧ：direct acyclic graph）で表現したものである。

例として、図３に、エアコン買い換えの理由に関する仮説をベイジアンネットワークで示す。エアコン買い換えの理由としては、長く使用したエアコンが故障した場合や、引越し等による場合等が考えられる。また、エアコンが故障した原因としては、耐久年数を過ぎた長期間（ここでは、８年以上とする）の使用が考えられる。一方、引越しの理由としては、転勤やリフォームが考えられる。このような仮説をベイジアンネットワークで表すと、図３に示すようになる。

図３において、「エアコン買い換え」や「エアコン故障」等の項目は、節点（図中の丸印）として表される。ここで、「エアコン故障」は、「あり」と「なし」の２つの状態を有する。これらの状態は、アンケートの質問事項に対する選択肢（「はい」又は「いいえ」）に対応する。また、節点間の矢印は、それらの項目間の依存関係（例えば、原因と結果の関係）を表している。具体的には、「エアコン故障」から「エアコン買い換え」への矢印は、ある確率でエアコンの故障によってエアコンの買い換えが起こることを示しており、「８年以上使用」から「エアコン故障」への矢印は、エアコンの使用年数がエアコンの故障に影響を及ぼしていることを示している。

しかしながら、エアコンを８年以上使用したからといって、必ずエアコンが故障する訳ではない。また、エアコンが故障したからといって、必ずエアコンを買い換える訳ではなく、エアコンを修理して使うかもしれない。ベイジアンネットワークにおいては、このような確定的でない因果関係を、それらの項目間の依存関係における確率を表す確率表を付加することによって表している。

図４に、図３のベイジアンネットワークにおいて用いられる確率表の例を示す。図４の（ａ）は、「エアコン故障」の節点に付加される確率表の例を示している。図４の（ａ）においては、エアコンを使用していた期間が８年未満である場合に、エアコンが故障していない確率が０．７であり、エアコンが故障している確率が０．３であることが示されている。また、エアコンを使用していた期間が８年以上である場合に、エアコンが故障していない確率が０．４であり、エアコンが故障している確率が０．６であることが示されている。

同様に、図４の（ｂ）は、「エアコン買い換え」の節点に付加される確率表の例を示している。図４の（ｂ）においては、エアコンが故障していない場合で、かつ、引越しをしない場合に、エアコンを買い換えない確率が０．８であり、エアコンを買い換える確率が０．２であることが示されている。また、エアコンが故障していない場合で、かつ、引越しをする場合に、エアコンを買い換えない確率が０．２であり、エアコンを買い換える確率が０．８であることが示されている。さらに、エアコンが故障している場合で、かつ、引越しをしない場合に、エアコンを買い換えない確率が０．３であり、エアコンを買い換える確率が０．７であることが示されている。また、エアコンが故障している場合で、かつ、引越しをする場合に、エアコンを買い換えない確率が０．１であり、エアコンを買い換える確率が０．９であることが示されている。

再び図２を参照すると、ステップＳ２において、質問事項設定部４１が、アンケート設計者によって立てられた仮説に基づいて、以下のように質問事項を設定する。
Ｑ１：エアコンを８年以上していましたか？
Ｑ２：エアコンは故障しましたか？
Ｑ３：エアコンを買い換えましたか？
Ｑ４：リフォームをしましたか？
Ｑ５：勤務先が変わりましたか？
Ｑ６：転勤しましたか？
Ｑ７：引越しをしましたか？
Ｑ８：冷蔵庫を購入しましたか？

ここで、図３に示す全ての節点に付加される確率表が指定されたベイジアンネットワークｇが与えられれば、ベイズ基本式Ｐｒ（Ｘ，Ｙ）＝Ｐｒ（Ｘ│Ｙ）・Ｐｒ（Ｙ）によって、例えば、全ての質問事項に「はい（ｙ）」と回答する事象ｓ＝［Ｑ１＝ｙ，・・・，Ｑ８＝ｙ］が発生する確率Ｐｒ（ｓ│ｇ）を、次式によって求めることができる。
Ｐｒ（ｓ│ｇ）＝Ｐｒ（Ｑ１＝ｙ）・Ｐｒ（Ｑ２＝ｙ│Ｑ１＝ｙ）・Ｐｒ（Ｑ４＝ｙ│Ｑ１＝ｙ）・Ｐｒ（Ｑ５＝ｙ）・Ｐｒ（Ｑ６＝ｙ│Ｑ５＝ｙ）・Ｐｒ（Ｑ７＝ｙ│Ｑ４＝ｙ，Ｑ６＝ｙ）・Ｐｒ（Ｑ３＝ｙ│Ｑ２＝ｙ，Ｑ７＝ｙ）・Ｐｒ（Ｑ８＝ｙ│Ｑ７＝ｙ）

このようにして予測される確率と、実際のアンケート回答における確率との乖離が大きい場合には、質問事項設定部４１がその旨を表示部２０に表示することにより、アンケート設計者は、この仮説を不適切な仮説として棄却することができる。逆に、質問事項設定部４１は、仮説のネットワーク構造が適切であると判断した場合には、節点に付加される確率表における確率の値をアンケート回答に従って修正することにより、アンケート結果に即して仮説をさらに洗練させることも可能である。

ベイジアンネットワークは、仮説を的確に表現する良い表現方法ではあるが、ネットワーク構造や節点に付加される確率表における確率の値を事前に全て決定することはできない。例えば、「新しい機能を有する製品の登場」によって「エアコンを買い換える」というような新たな原因（節点又は節点間の矢印）を追加する場合のように、ネットワーク構造の異なる仮説が想定される場合や、ネットワーク構造は同じであるが、節点に付加される確率表における確率の値が異なる複数の仮説が想定される場合が存在する。

そこで、本実施形態においては、アンケート設計者がこのような複数の仮説を指定するために、以下の２つの手法を用意している。
（１）節点間の矢印の有無の指定
節点間の依存関係の有無を検討したい場合には、アンケート設計者が、節点の組を指定する。例えば、図３において、「リフォーム」と「引越し」の組を指定すると、質問事項設定部４１が、「リフォーム」から「引越し」への矢印があるネットワーク構造と、「引越し」から「リフォーム」への矢印があるネットワーク構造と、「リフォーム」と「引越し」との間に矢印が存在しないネットワーク構造との３種類を作成する。ただし、矢印を辿ってループが生じるようなネットワーク構造は、ベイジアンネットワークでは表現できないので、そのようなネットワーク構造は、自動的に考慮から外される。
（２）節点に付加される確率表の指定
ある節点に付加される確率表における確率の値を検討したい場合には、アンケート設計者が、複数の確率表を用意する。なお、確率表における確率の値が不明であるという指定も可能である。この場合には、質問事項設定部４１が、確率表における確率の値を複数の擬似ランダム値として生成することにより、１つの仮説群を作成する。その場合には、質問事項設定部４１が、ランダムに生成した一群のベイジアンネットワークを１つの仮説群として扱う。確率の値が不明である確率表が複数存在する場合には、複数の仮説群が作成される。以下においては、仮説群を大文字（例えば、Ｇ）によって示し、個々の仮説を小文字（例えば、ｇ）によって示す。

再び図２を参照すると、ステップＳ３において、質問事項選択部４２が、質問事項設定部４１によって設定された質問事項を並べ替えて分岐を生成することにより、アンケートを実施する。このアンケートは、インターネットを利用したウェブ（Ｗｅｂ）アンケートと呼ばれるものであり、例えば、アンケート調査を行う者が、電気店を訪れた複数の人にアンケートを依頼し、回答者が、インターネットに接続された端末を利用してアンケート用のホームページを閲覧し、１問ずつ表示される質問事項に対して回答することにより行われる。

具体的には、質問事項選択部４２が、質問事項設定部４１によって設定された複数の質問事項の内から１つの質問事項を選択し、ネットワークを介して回答者の端末に表示する。また、質問事項選択部４２は、表示された質問事項に対して回答者が端末に入力した回答に基づいて、質問事項設定部４１によって設定された複数の質問事項の内から次の質問事項を選択し、ネットワークを介して回答者の端末に表示する。所定数の質問が終了すると、ステップＳ４において、アンケート集計部４３が、質問事項選択部４２によって実施されたアンケートの結果を集計する。

ウェブアンケートは、アンケート用紙を郵送したり回答者を会場に集めたりする手間が不要であり、質問事項に対する回答が電子的に記録されるので集計の負担が軽く、回答に応じて設問画面を変更する等の制御を行い易いといった利点を有している。さらに、回答が電子的に記録されるので、コンピュータ上の分析・評価システムにデータを受け渡すことも容易になる。

従って、ウェブアンケートによれば、従来のアンケートにおける問題点の内で、アンケート実施の困難さや、分析・評価のための集計の手間が軽減される。小規模のアンケートを複数回繰り返すことにより仮説や質問事項を次第に洗練させる手法は、従来のアンケートにおいてはコストの観点から困難であったが、ウェブアンケートにおいては可能となり得る。ただし、そのためには、質問数をある範囲内に絞って、小規模で的確なアンケートを効率的に行うための技術が重要となって来る。

即ち、アンケート全体の質問事項が少ない場合には、全回答者に同一のアンケートを実施すれば良い。しかしながら、アンケート全体の質問事項が多い場合には、アンケートの実施コストが上昇するだけでなく、回答者の集中力の低下のために回答の質が下がってしまう。そこで、本実施形態においては、回答の質を維持するために、個々の回答者に対する質問数を、アンケート全体の質問数よりも少なくしている。そのために、回答者からの回答の内容に応じて、回答者に提示すべき質問事項が適切に変更される。

図３に示す仮説に基づいてアンケートを実施する際に、個々の回答者に対する質問数を２つに制限する場合について説明する。例えば、質問事項選択部４２は、最初に質問Ｑ１（エアコンを８年以上していましたか？）をした場合に、回答者からの回答の内容に応じて、質問事項を以下のように変更する。即ち、回答が「はい」の場合には、質問Ｑ２（エアコンは故障しましたか？）をすることにし、回答が「いいえ」の場合には、質問Ｑ７（引越しをしましたか？）をすることにする。

これは、エアコンの使用年数が８年未満である場合には、エアコンの故障よりも他の理由による買い換えの可能性が高いと考えられるので、引越しをしたか否かについて質問する例である。実際には、複数の仮説を区別するために最も効果的な質問を行う。このように、回答者からの回答の内容に応じて次の質問事項を動的に選択するアンケート手法を、「動的アンケート」と呼ぶことにする。インターネットを用いるアンケートは、動的アンケートを行うために非常に適したアンケート形態となっている。

次に、動的アンケートを実施するための詳細な手順について説明する。アンケート設計者は、比較すべき複数のネットワーク構造や比較すべき複数の確率表を入力して、複数の仮説群Ｇ_１、Ｇ_２、・・・を指定しているものとする。ここで、Ｇ_ＡＬＬ＝Ｇ_１∪Ｇ_２∪・・・とする。質問事項設定部４１は、アンケート設計者による仮説群Ｇ_ｉの指定に対して、確率表における確率の値をランダムに設定することにより、指定されたｐ個（例えば、１００００個）のベイジアンネットワーク（個別の仮説ｇ）を自動的に生成する。これらｐ個の仮説ｇは、仮説群Ｇ_ｉの要素となる。

複数の仮説群Ｇ_１、Ｇ_２、・・・が存在する場合に、これらの仮説群の内のいずれが適切であるかを効果的に判断するための質問事項は、以下のようにして定められる。
まず、個別の仮説ｇ∈Ｇ_ｉに対して、複数の節点の状態の組についての事象ｓ＝［Ｑ_１＝ｖ_１，・・・，Ｑ_ｎ＝ｖ_ｎ］が生じる確率Ｐｒ（ｓ│ｇ）をベイズの基本式に基づいて求める。ここで、「ｖ」は、「はい」又は「いいえ」の回答を表している。全部でｎ個の節点の内で、ｍ個の節点に対応する質問事項とその回答との組ＱＡ_ｍに対して、ｎ個の節点の状態の組ｓがＱＡ_ｍと矛盾しないことをｓ〜ＱＡ_ｍと表す。

ある回答者からｍ個の質問事項に対する回答ＱＡ_ｍが得られたときに、複数の仮説群Ｇ_１、Ｇ_２、・・・の中で仮説群Ｇ_ｉが正しい確率は、次式で求められる。

ここで、特に情報がない場合には、ｇの事前確率Ｐｒ（ｇ│Ｇ_ＡＬＬ）は、ｇによらず一定と仮定する。なお、既に複数の回答者から部分回答が得られているときには、ｍ個の質問事項に対する部分回答ＱＡ_ｍの確率をＰｒ（ＱＡ_ｍ）とすると、質問事項設定部４１は、ｇの事前確率Ｐｒ（ｇ│Ｇ_ＡＬＬ）を次式により更新することができる。

回答者にまだ質問していない質問Ｑ_１及びＱ_２があり、その回答の選択肢がａ_１、ａ_２、ａ_３であるとする。質問Ｑ_ｉに対する回答がａ_ｊであるときに、各仮説群Ｇ_ｋが正しい確率は、次式で表される。
Ｐ_ｋ（Ｑ_ｉ＝ａ_ｊ）＝Ｐｒ（Ｇ_ｋ│Ｇ_ＡＬＬ，ＱＡ_ｍ，Ｑ_ｉ＝ａ_ｊ）

図５は、各仮説群が正しいか否かを検証した例を示す図である。図５においては、横方向に仮説群Ｇ_ｋをとり、縦方向に回答ａ_ｊをとっている。図５の（ａ）において、左側には、質問Ｑ_１に対する回答がａ_ｊであるときに各仮説群Ｇ_ｋが正しい確率Ｐ_ｋ（Ｑ_１＝ａ_ｊ）が示されており、右側には、質問Ｑ_１に対する回答がａ_ｊである確率Ｐ０（Ｑ_１＝ａ_ｊ）が示されている。同様に、図５の（ｂ）において、左側には、質問Ｑ_２に対する回答がａ_ｊであるときに各仮説群Ｇ_ｋが正しい確率Ｐ_ｋ（Ｑ_２＝ａ_ｊ）が示されており、右側には、質問Ｑ_２に対する回答がａ_ｊである確率Ｐ０（Ｑ_２＝ａ_ｊ）が示されている。

質問Ｑ_１に対する回答によれば、回答ａ_１が得られれば仮説群Ｇ_１が正しい可能性が高く、回答ａ_２が得られれば仮説群Ｇ_３が正しい可能性が高く、回答ａ_３が得られれば仮説群Ｇ_２が正しい可能性が高いというように、これらの仮説群の優劣を判断することが容易である。一方、質問Ｑ_２に対する回答によれば、いずれの回答が得られても仮説群Ｇ_１が正しい可能性が高いので、これらの仮説群の優劣を判断することが困難である。

このような複数の仮説群の優劣を判断するために、本実施形態においては、次式によって表される相互エントロピーＥ^ｉが指標として用いられる。

ここで、Ｒ_ｋ（Ｑ_ｉ＝ａ_ｊ）は、次式によって表される。
Ｒ_ｋ（Ｑ_ｉ＝ａ_ｊ）＝Ｐ_ｋ（Ｑ_ｉ＝ａ_ｊ）・Ｐ０（Ｑ_ｉ＝ａ_ｊ）
この相互エントロピーＥ^ｉが大きいほど、複数の仮説群の優劣を判断し易いことになる。従って、質問事項選択部４２は、選択可能な質問事項の内で、仮説群に含まれている複数の仮説における相互エントロピーＥ^ｉが回答の相違によって最も大きくなる質問事項を、次にすべき質問事項として選択する。

ステップＳ５において、アンケート集計部４３によって集計された所定のアンケート結果に基づいて、仮説の妥当性が以下のように判断される。複数のアンケート回答（部分回答ＱＡ_ｍ）が得られたときに、実際の回答に最も適合している仮説群Ｇ_ｋによれば、予想されるアンケート回答の確率Ｐｒ（ＱＡ_ｍ│Ｇ_ｋ，Ｇ_ＡＬＬ）が、実際のアンケート回答の確率Ｐｒ（ＱＡ_ｍ）とかなり一致する。即ち、次式で表される相関値が、仮説の妥当性を示す指標となる。この指標が最大となるものが、アンケート結果に最も適合する仮説群となる。

ここで、Ｐｒ（ＱＡ_ｍ│Ｇ_ｋ，Ｇ_ＡＬＬ）は、次式によって表される。

ステップＳ５において仮説が妥当でないと判断された場合には、ステップＳ６において、質問事項設定部４１が仮説の修正を行う。その後、処理がステップＳ２に戻って、質問事項設定部４１が、修正された仮説に基づいて質問事項を設定する。さらに、ステップＳ３において、質問事項選択部４２が、質問事項設定部４１によって設定された質問事項を並べ替えて、アンケートを再び実施する。

一方、ステップＳ５において、仮説が妥当であると判断された場合には、ステップＳ７において、質問事項選択部４２が、アンケートを本格的に実施する。さらに、ステップＳ８において、アンケート集計部４３が、本格的に実施されたアンケートの結果を集計する。集計されたアンケート結果は、格納部７０によって記録媒体に格納されると共に、表示部２０に表示される。

ところで、質問事項の数が非常に多かったり、候補となる仮説が膨大な場合には、質問事項を選択するための計算に時間がかかってしまい、全ての処理を実時間で実行することは非現実的となる。そのような場合には、バッチ処理が行われる。即ち、幾つかの質問事項の間には大きな変化はないと考えて、質問事項選択部４２が、アンケートツリーと呼ばれる一般的な質問手順を予め作成しておく。

アンケートツリーの作成に際しては、質問事項選択部４２が、まず、質問を１問もしていない場合に、最も適した質問を選択し、次に、その質問の回答の結果に応じて、最適な次の質問を選択する。これを、予め定められた質問数まで繰り返すことにより、アンケートツリーが作成される。質問事項選択部４２は、このアンケートツリーに基づいて、複数の回答者に対してアンケートを実施する。

次に、動的アンケートの効果を検証するために、代表的なベイジアンネットワークであるＡＳＩＡネットワークを用いて実験を行った結果について説明する。ＡＳＩＡネットワークとは、患者が、最近アジアを訪問したか否か等の異なる因子に基づいて、結核、肺癌、気管支炎である確率をそれぞれ計算するベイジアンネットワークである。

図６は、ＡＳＩＡネットワークの構造を示す図である。図６において、「喫煙」や「気管支炎」等の項目は、節点（図中の丸印）として表される。また、節点間の矢印は、それらの項目間の依存関係を表している。

第１の検討課題として、「肺癌」と「結核」との間の依存関係の有無、及び、依存関係が有るとすればその向きを検討する。そのために、アンケート設計者は、「肺癌」と「結核」とに関する節点の組を指定し、以下の３つの仮説群を検討するようにアンケート作成システムに指示した。
Ｇ１：依存関係（矢印）がない。
Ｇ２：「肺癌」から「結核」に依存関係（矢印）がある。
Ｇ３：「結核」から「肺癌」に依存関係（矢印）がある。
さらに、アンケート設計者は、「肺癌」、「結核」、「呼吸困難」の節点に付加される確率表中の確率の値については、不明と指示した。この条件の下で、可能な質問数を４つに設定した場合に、本実施形態に係るアンケート作成システムによって作成されたアンケートツリーを図７に示す。

確率の値が不明である確率表に関しては、確率の値として擬似ランダム値を生成することにより、合計１００００通りの仮説ｇを作成して１つの仮説群Ｇ_ｉとしている。図７に示すアンケートツリーによれば、第１問で「呼吸困難」の有無に関する質問をした後、第２問で「肺病」に関する質問を行い、第３問で「肺癌」に関する質問を行う。そして、最後の第４問で、回答内容に応じて、「気管支炎」、「結核」、又は、「喫煙」に関する質問を行う。

これに対し、ＡＳＩＡネットワークに関し実際の調査に基づいて設定されている確率表（図８参照）に従って、ランダムなアンケート回答を１００セット用意し、これらのアンケート回答を用いて、アンケート作成システムが、仮説群Ｇ１〜Ｇ３のいずれが最も適合するかを判定したところ、仮説群Ｇ１が最も適合するという結果が得られた。実際の調査によれば、ＡＳＩＡネットワークにおいて「肺癌」と「結核」との間の依存関係はないので、アンケート作成システムが適切な仮説群を選択したことが分る。

第２の検討課題として、ネットワーク構造が正しいという前提の下で、「喫煙」が「気管支炎」に与える影響の度合いを検討する。そのために、ネットワーク構造を、ＡＳＩＡＮネットワークに関し実際の調査に基づいて設定されているものと同一にして、アンケート作成システムに、図９の（ａ）〜（ｃ）に示す３種類の確率表を指定した。これら３種類の確率表は、以下の仮説群Ｇ１〜Ｇ３をそれぞれ表している。
Ｇ１：「喫煙」が「気管支炎」に、ＡＳＩＡＮネットワークに関し実際の調査に基づいて設定されている確率表と同一の影響を与える。
Ｇ２：「喫煙」が「気管支炎」にあまり影響を与えない（楽観論）。
Ｇ３：「喫煙」が「気管支炎」に極めて大きな影響を与える（悲観論）。
さらに、「肺癌」、「結核」、「呼吸困難」の節点に付加される確率表中の確率の値については、不明と指示した。この条件の下で、可能な質問数を４つに設定した場合に、本実施形態に係るアンケート作成システムによって作成されたアンケートツリーを図１０に示す。

図１０に示すアンケートツリーによれば、図７に示すアンケートツリーとは異なり、第１問で「気管支炎」の有無に関する質問をした後、第２問で「喫煙」に関する質問を行う。そして、第３問及び第４問で、回答内容に応じて、「結核」、「肺癌」、又は、「呼吸困難」に関する質問を行う。

これに対し、ＡＳＩＡネットワークに関し実際の調査に基づいて設定されている確率表（図８参照）に従って、ランダムなアンケート回答を１００セット用意し、これらのアンケート回答を用いて、アンケート作成システムが、仮説群Ｇ１〜Ｇ３のいずれが最も適合するかを判定したところ、仮説群Ｇ１が最も適合するという結果が得られた。これにより、アンケート作成システムが適切な仮説群を選択したことが分る。

本発明は、企業の企画・調査部門において、顧客ニーズを把握する目的でアンケート調査を行う者が設定した仮説が妥当であるか否かを推定するためのアンケートを作成する際に利用することが可能である。

本発明の一実施形態に係るアンケート作成システムの構成を示すブロック図である。本発明の一実施形態に係るアンケート作成方法を示すフローチャートである。エアコン買い換えの理由に関する仮説をベイジアンネットワークで示す図である。図３のベイジアンネットワークにおいて用いられる確率表の例を示す図である。各仮説群が正しいか否かを検証した例を示す図である。ＡＳＩＡネットワークの構造を示す図である。第１の検討課題に対して、本発明の一実施形態に係るアンケート作成システムによって作成されたアンケートツリーを示す図である。ＡＳＩＡネットワークに関し実際の調査に基づいて設定されている確率表を示す図である。アンケート作成システムに対して指定される３種類の確率表を示す図である。第２の検討課題に対して、本発明の一実施形態に係るアンケート作成システムによって作成されたアンケートツリーを示す図である。

符号の説明

１０入力部
２０表示部
３０インタフェース
４０ＣＰＵ
４１質問事項設定部
４２質問事項選択部
４３アンケート集計部
５０メモリ
６０ネットワークインタフェース
７０格納部

Claims

顧客ニーズを調査・分析するための複数の項目及び／又はそれらの項目間の依存関係を規定する仮説が妥当であるかを推定するためのアンケートを自動的に作成するアンケート作成システムであって、
顧客ニーズを調査・分析するための複数の項目間の依存関係を規定する有向非循環グラフのネットワーク構造、及び、前記複数の項目間の依存関係における確率値を規定する確率表によって表される複数の仮説のデータを入力するための入力部と、
前記ネットワーク構造及び前記確率表に基づいて、前記複数の項目についての選択肢をそれぞれ選択させるための複数の質問事項を設定する質問事項設定手段と、
前記質問事項設定手段によって設定された複数の質問事項の内で未だ質問していない質問事項について、前記ネットワーク構造及び前記確率表に基づいて、仮説が正しい確率に関する前記複数の仮説間の相互エントロピーを算出し、該相互エントロピーが回答の相違によって最も大きくなる質問事項を選択することにより、前記質問事項設定手段によって設定された質問事項の数よりも少ない数の質問事項をネットワークを介して回答者の端末に順次表示してアンケートを実施する質問事項選択手段と、
前記質問事項選択手段によって実施されたアンケートの結果を集計し、前記複数の仮説の中から集計結果に適合する仮説を選び出すアンケート集計部と、
前記アンケート集計部によって得られたアンケートの集計結果を記録媒体に格納する格納部と、
前記アンケート集計部によって選び出された仮説を表示する表示部と、
を具備するアンケート作成システム。
入力されたネットワーク構造において、指定された第１の項目と第２の項目との間の依存関係が規定されていない場合に、前記質問事項設定手段が、第１の項目から第２の項目への依存関係を規定する第１の仮説と、第２の項目から第１の項目への依存関係を規定する第２の仮説と、第１の項目と第２の項目との間の依存関係を規定しない第３の仮説とを表す複数のネットワーク構造を作成する、請求項１記載のアンケート作成システム。
入力されたネットワーク構造において、ある項目について確率値が規定されていない場合に、前記質問事項設定手段が、該項目についての確率値を複数の擬似ランダム値として生成することにより、複数の仮説を含む仮説群を作成する、請求項１又は２記載のアンケート作成システム。
前記複数の仮説が、ベイジアンネットワークの手法を用いて作成されたものである、請求項１〜３のいずれか１項記載のアンケート作成システム。