JP4827900B2 - アンケート結果解析支援装置およびその方法 - Google Patents

Description

この発明は、アンケート結果解析支援装置に関し、特に検索履歴を用いた処理に関する。

商品に関する広告をするにあたっては、当該商品または類似商品の既購買者へのアンケートを実施することが多い。一般的には、商品にアンケート用紙などを付与しておき、これを送ってもらうという形式でアンケートが実施される。かかる方法には、アンケートの回収率が低いという問題があった。また、かかる方法では、購買予備者へのアンケートは困難である。

特許文献１には、インターネット上でアンケートを行うマーケットリサーチシステムが開示されている。このシステムは、あらかじめ、各会員についてクロス集計用の属性を記憶しておき、インターネットを介して得られたアンケート結果を、前記属性を用いて分析するというものである。

特開２００２−１４０４８８

しかし、この方法では、特定商品の購買者または購買予定者であるという属性を付与しない限り、既購買者または購買予定者からアンケートを回収するには困難である。

発明者は、既購買者または購買予定者にこだわらず、別の集団を母集団としたアンケート結果で実質的な同様な効果を得られないかと考え、本件発明に想到するに至った。

この発明は、インターネット上の検索エンジンを用いた検索結果を利用することによって、アンケート結果の解析を支援するアンケート結果解析支援装置を提供すること、または、アンケート対象者を限定したアンケートを行うことができるアンケート対象者決定装置を目的とする。

（１）本発明にかかるアンケート結果解析支援装置は、1）回答者ＩＤに対応づけて、複数項目について該当または非該当の回答がなされたアンケート回答情報を記憶する回答情報記憶手段、2)特定の検索サイトにて検索が行なわれた検索語について、その検索時期および検索を行った検索者ＩＤを対応づけて記憶する検索語記憶手段、3)検索条件としての検索語が与えられると、前記検索語記憶手段から当該検索語の検索時期を検索者ＩＤ毎に抽出し、抽出した検索時期を時系列順に所定数に区分して、前記検索者ＩＤと対応づけられた回答者ＩＤで特定されるユーザを、前記各区分におけるユーザとして決定する決定手段、4)前記回答情報記憶手段に記憶されたアンケート回答情報のうち、前記該当の回答がなされた項目について、クロス集計における第１の軸方向に前記各区分を配置し、クロス集計における第２の軸方向に前記アンケート回答情報の各項目を配置し、前記各区分における前記各項目の人数をクロス集計する集計手段を備えている。

したがって、ある検索語の検索時期に基づき、アンケート結果のクロス集計ができる。

（２）本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記集計手段は、さらに、前記回答者のうち、前記検索をしなかったユーザを非検索ユーザ区分として前記第１の軸方向に追加配置してクロス集計する。したがって、非検索ユーザとの対比で、ある検索語の検索時期に基づき、アンケート結果のクロス集計ができる。

（３）本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記集計手段は、前記クロス集計した表における各セルのうち、前記第１の軸方向に配置した項目のうち、特定の項目に属するセルの値を当該項目に属するセルの値に基づき正規化する。したがって、前記第１の軸方向に配置した特定の項目に属するセルの値を比較することができる。また、前記第１の軸方向に配置した特定の項目について複数行うことにより、異なる検索時期におけるユーザ間の特性解析ができる。

（４）本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記集計手段は、前記クロス集計した表における各セルのうち、前記第２の軸方向に配置した項目のうち、特定の項目に属するセルの値を当該項目に属するセルの値に基づき正規化する。したがって、前記第２の軸方向に配置した特定の項目に属するセルの値を比較することができる。また、前記第２の軸方向に配置した特定の項目について複数行うことにより、異なる項目における検索時期が異なるユーザ間の特性解析ができる。

（５）本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記生成手段は、前記集計結果について、前記第１の軸方向に配置した項目または前記第２の軸方向に配置した項目のうち、操作者から指定された１または２以上の項目を抽出して、抽出した項目に属するセルを配置した表示データを生成する。したがって、解析者が解析を希望する項目を抽出した表示が可能となる。

（６）本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記集計結果について、前記第１の軸方向に配置した項目のうち、操作者から指定された１または２以上の項目を抽出して、抽出した項目に属するセルを配置した表示データを生成する生成手段を備え、前記生成手段は、前記第１の軸方向に配置された項目のセルの値を、前記第２の軸方向の同じ項目で比較して、特異な値のセルを他のセルと区別容易とする強調項目処理データを生成する。したがって、前記第１の軸方向に配置した特定の項目に属するセルのうち、特異な値を有するセルを他のセルと区別容易とする強調表示ができる。また、２以上の項目を抽出した場合には、異なる項目における検索時期が異なるユーザ間の特性解析が容易となる。

（７）本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記集計結果について、前記第１の軸方向に配置した項目のうち、操作者から指定された１または２以上の項目を抽出して、抽出した項目に属するセルを配置した表示データを生成する生成手段を備え、前記生成手段は、前記第１の軸方向に配置された項目のセルの値を、前記第２の軸方向の同じ項目で比較して、特異な値順に並べたランキング処理データを生成する。したがって、前記第１の軸方向に配置した特定の項目に属するセルのうち、特異な値を有するセルを表示することができる。また、２以上の項目を抽出した場合には、異なる項目における検索時期が異なるユーザ間の特性解析が容易となる。

（８）本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記集計結果について、前記第２の軸方向に配置した項目のうち、操作者から指定された１または２以上の項目を抽出して、抽出した項目に属するセルを配置した表示データを生成する生成手段を備え、前記生成手段は、前記第２の軸方向に配置された項目のセルの値を、前記第１の軸方向の同じ項目で比較して、特異な値のセルを他のセルと区別容易とする強調項目処理データを生成する。したがって、前記第２の軸方向に配置した特定の項目に属するセルのうち、特異な値を有するセルを他のセルと区別容易とする強調表示ができる。また、２以上の項目を抽出した場合には、異なる項目における検索時期が異なるユーザ間の特性解析が容易となる。

（９）本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記集計結果について、前記第２の軸方向に配置した項目のうち、操作者から指定された１または２以上の項目を抽出して、抽出した項目に属するセルを配置した表示データを生成する生成手段を備え、前記生成手段は、前記第２の軸方向に配置された項目のセルの値を、前記第１の軸方向の同じ項目で比較して、特異な値順に並べたランキング処理データを生成する。したがって、前記第２の軸方向に配置した特定の項目に属するセルのうち、特異な値を有するセルを表示することができる。また、２以上の項目を抽出した場合には、異なる項目における検索時期が異なるユーザ間の特性解析が容易となる。

（１０）本発明にかかるコンピュータによるアンケート結果解析方法は、コンピュータに、回答者ＩＤに対応づけて、複数項目について該当または非該当の回答がなされたアンケート回答情報と、特定の検索サイトにて検索が行なわれた検索語について、その検索時期および検索を行った検索者ＩＤを対応づけて記憶部に記憶させておき、前記コンピュータは、検索条件としての検索語が与えられると、前記記憶部に記憶された当該検索語の検索時期を検索者ＩＤ毎に抽出し、抽出した検索時期を時系列順に所定数に区分して、前記検索者ＩＤと対応づけられた回答者ＩＤで特定されるユーザを、前記各区分におけるユーザとして決定し、前記記憶部に記憶されたアンケート回答情報のうち、前記該当の回答がなされた項目について、クロス集計における第１の軸方向に前記各区分を配置し、クロス集計における第２の軸方向に前記アンケート回答情報の各項目を配置し、前記各区分における前記各項目の人数をクロス集計する。

したがって、ある検索語の検索時期に基づき、アンケート結果のクロス集計ができる。

（１１）本発明にかかるアンケート結果解析プログラムは、コンピュータに以下のステップ1)〜3)を実行させるためのプログラムである。1)回答者ＩＤに対応づけて、複数項目について該当または非該当の回答がなされたアンケート回答情報と、特定の検索サイトにて検索が行なわれた検索語について、その検索時期および検索を行った検索者ＩＤを対応づけて記憶部に記憶させるステップ、2)検索条件としての検索語が与えられると、前記記憶部に記憶された当該検索語の検索時期を検索者ＩＤ毎に抽出し、抽出した検索時期を時系列順に所定数に区分して、前記検索者ＩＤと対応づけられた回答者ＩＤで特定されるユーザを、前記各区分におけるユーザとして決定するステップ、3)前記記憶部に記憶されたアンケート回答情報のうち、前記該当の回答がなされた項目について、クロス集計における第１の軸方向に前記各区分を配置し、クロス集計における第２の軸方向に前記アンケート回答情報の各項目を配置し、前記各区分における前記各項目の人数をクロス集計するステップ。

（１２）本発明にかかるアンケート結果解析システムは、第１のコンピュータに、回答者ＩＤに対応づけて、複数項目について該当または非該当の回答がなされたアンケート回答情報を記憶させ、第２のコンピュータに、特定の検索サイトにて検索が行なわれた検索語について、その検索時期および検索を行った検索者ＩＤを対応づけて記憶しておき、前記第１および第２のコンピュータと接続された第３のコンピュータは、検索条件としての検索語が与えられると、前記第２のコンピュータから当該検索語の検索時期を検索者ＩＤ毎に抽出し、抽出した検索時期を時系列順に所定数に区分して、前記検索者ＩＤと対応づけられた回答者ＩＤで特定されるユーザを、前記各区分におけるユーザとして決定するとともに、前記第１のコンピュータに記憶されたアンケート回答情報のうち、前記該当の回答がなされた項目について、クロス集計における第１の軸方向に前記各区分を配置し、クロス集計における第２の軸方向に前記アンケート回答情報の各項目を配置し、前記各区分における前記各項目の人数をクロス集計する。

したがって、ある検索語の検索時期に基づき、アンケート結果のクロス集計ができる。

（１３）本発明にかかるアンケートアンケート対象者決定装置は、1)回答者ＩＤに対応づけて、複数項目について該当または非該当の回答がなされたアンケート回答情報を記憶する回答情報記憶手段、2)特定の検索サイトにて検索が行なわれた検索語について、その検索時期および検索を行った検索者ＩＤを対応づけて記憶する検索語記憶手段、3)検索条件としての検索語が与えられると、前記検索語記憶手段から当該検索語の検索時期を検索者ＩＤ毎に抽出し、抽出した検索時期を時系列順に所定数に区分して、前記検索者ＩＤと対応づけられた回答者ＩＤで特定されるユーザを、前記各区分におけるユーザとして決定する決定手段、4)前記区分のいずれかが特定されると、当該区分に属する検索者ＩＤをアンケート対象者として決定するアンケート対象者決定手段を備えている。

したがって、ある検索語の検索時期に基づいて、予め限定した者についての、アンケートをすることができる。このように対象者を限定したアンケートを実施することにより、目的に合致したアンケートをすることができる。

本件明細書において、「検索語の検索時期を検索者ＩＤ毎に抽出」とは、同じ検索者ＩＤが複数回検索している場合には、最先の検索時期を当該検索者について抽出することをいう。ここで「最先の」とは、検索開始時期が特定されていない場合は、もっとも古い検索時期を意味し、検索開始時期が特定されている場合は、特定された検索時期のあと、もっとも古い検索時期を意味する。例えば、検索者Ｘについて、ある検索語について、2008/1/10、2008/2/16、2008/3/1の３つの検索時期が存在した場合、検索開始時期が2008/1/15と特定されていれば、2008/2/16が最先の検索時期として抽出され、検索開始時期が2008/1/15と特定されていなければ、2008/1/10が最先の検索時期として抽出される。

「論理積演算を行うデータが、他のデータと所定の閾値以上離れている」とは、検索結果が存在せず、欠損値である場合も含む。

以下の実施形態では、クロス集計表における第１の軸として表頭項目を、第２の軸として表側項目を、採用した場合について説明したが、「表頭項目」と「表側項目」を入れ替えてもよい。

また、「特異な値を有するセル」とは、たとえば、集計したクロス集計結果の項目について、統計的に有意であるか否かを示す値、各セルの数値から前記各区分の平均値を減算した値が他のセルに比べて大きい場合、小さい場合も含む。さらに、クロス集計結果の項目についてのカイ二乗値が大きいセルをいう。

１．全体構成の概略
図１に、本件発明にかかるアンケート結果解析支援装置１の機能ブロック図を示す。アンケート結果解析支援装置１は、回答情報記憶手段２、検索語記憶手段３、決定手段４、集計手段５、生成手段６、検索数変動履歴演算手段７、検索数変動履歴記憶手段８、区分決定手段９を備えている。

回答情報記憶手段２は、回答者ＩＤに対応づけて、複数項目について該当または非該当の回答がなされたアンケート回答情報を記憶する。検索語記憶手段３は、特定の検索サイトにて検索が行なわれた検索語について、その検索時期および検索を行った検索者ＩＤを対応づけて記憶する。決定手段４は、検索条件としての検索語が与えられると、検索語記憶手段３から当該検索語の検索時期を検索者ＩＤ毎に抽出し、抽出した検索時期を時系列順に所定数に区分して、前記検索者ＩＤと対応づけられた回答者ＩＤで特定されるユーザを、前記各区分におけるユーザとして決定する。集計手段５は、回答情報記憶手段２に記憶されたアンケート回答情報のうち、前記該当の回答がなされた項目について、クロス集計における第１の軸方向に前記各区分を配置し、クロス集計における第２の軸方向に前記アンケート回答情報の各項目を配置し、前記各区分における前記各項目の人数をクロス集計する。生成手段６は、前記集計結果について、前記第１の軸方向に配置した項目または前記第２の軸方向に配置した項目のうち、操作者から指定された１または２以上の項目を抽出して、抽出した項目に属するセルを配置した表示データを生成する。

また、生成手段６は、前記第１の軸方向に配置された項目のセルの値を、前記第２の軸方向の同じ項目で比較して、特異な値のセルを他のセルと区別容易とする強調項目処理データを生成する。したがって、前記第１の軸方向に配置した特定の項目に属するセルのうち、特異な値を有するセルを他のセルと区別容易とする強調表示ができる。また、２以上の項目を抽出した場合には、異なる項目における検索時期が異なるユーザ間の特性解析が容易となる。

検索数変動履歴演算手段７は、検索語記憶手段３に記憶された各検索語について、検索数の時系列変動を表す検索数変動履歴を演算する。検索数変動履歴記憶手段８は、前記演算された検索数変動履歴を記憶する。区分決定手段９は、前記検索数変動履歴の形状に基づいて、区分を決定する。決定手段４は、区分決定手段９から与えられた区分を用いて前記検索者ＩＤを抽出する。

なお、本実施形態においては、１つのアンケート結果解析支援装置内に、アンケート結果データ記憶手段２および検索語記憶手段３を記憶する場合について説明したが、これらについてはそれぞれ別のコンピュータに記憶しておき、当該別のコンピュータから読み出すようにしてもよい。また、アンケート結果データ記憶手段２および検索語記憶手段３を１のコンピュータで実現してもよい。

２．ハードウェア構成
アンケート結果解析支援装置１のハードウェア構成について、説明する。図２は、ＣＰＵを用いて構成したアンケート結果解析支援装置１のハードウェア構成の一例である。

アンケート結果解析支援装置１は、ＣＰＵ２３、メモリ２７、ハードディスク２６、モニタ３０、光学式ドライブ２５、マウス２８、キーボード３１、およびバスライン２９を備えている。ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に記憶された各プログラムにしたがいバスライン２９を介して、各部を制御する。

ハードディスク２６は、オペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳと略す）２６ｏ、解析プログラム２６p、検索語記憶部２６k、アンケートデータ記憶部２６t、検索数変動履歴記憶部２６hを有する。

検索語記憶部２６kには、図３Ａに示すように、各検索語について、検索を行った検索者ＩＤとしてユーザＩＤおよび検索時期が記憶されている。本実施形態においては、ユーザＩＤごとにまとめたテーブル形式としたが、これに限定されず、たとえば、図３Ｂに示すように、検索時期の時系列順に記憶するようにしてもよい。また、本実施形態においては、検索時期として検索日を記憶するようにしたが、検索日および検索時刻を記憶するようにしてもよい。かかる検索語毎の検索時期およびユーザＩＤは、たとえば、あるポータルサイトにログインしたユーザを対象に、ユーザ毎にインターネット上の検索エンジンを用いた検索について、検索語および検索時期を記憶するようにすればよい。

アンケートデータ記憶部２６tには、図４に示すように、ユーザ毎に、アンケート結果データが記憶されている。

たとえば、ユーザＩＤ10001のユーザは、アンケート回答項目として、「髪の毛の手入れに気を使う方だ」、「髪の毛のぱさつきが気になる方だ」、「おしゃれに気を遣う方だ」、「流行に敏感な方だ」を該当（ｙｅｓ）としている。

その他の回答項目としては、接触媒体として、「雑誌B」、「テレビ番組A」,「テレビ番組B」、・・を該当（ｙｅｓ）と、「雑誌A」を非該当（No）と回答している。 また、実際に認知した広告である認知広告として、「シャンプーＡのテレビ広告」、「シャンプーＡのバナー広告」、「シャンプーＡのホームページ」が該当（ｙｅｓ）、既購入商品として「シャンプーＣ」などが該当（ｙｅｓ）と回答している。

検索数変動履歴記憶部２６hには、後述するように、検索語記憶部２６kに記憶された各検索語を集計して、検索数の時系列変動を表す検索数変動履歴として、検索語毎に、"日時","検索回答者数","ユーザＩＤ"が記憶されている。例えば、図５に示す検索語であれば、2008/5/1には、１回検索がされており、検索者は"10011"の１人である。また、2008/5/2には、３回検索されており、検索者は、12303,10013,10024"の３人である。このように、検索数変動履歴記憶部２６hには時系列順の検索数変動履歴が記憶されている。

本実施形態においては、オペレーティングシステムプログラム（ＯＳ）２６ｏとして、WindowsVista（登録商標または商標）を採用したが、これに限定されるものではない。

なお、上記各プログラムは、光学式ドライブ２５を介して、プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭ２５ａから読み出されてハードディスク２６にインストールされたものである。なお、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＩＣカード等のプログラムをコンピュータ可読の記録媒体から、ハードディスクにインストールさせるようにしてもよい。さらに、通信回線を用いてダウンロードするようにしてもよい。

本実施形態においては、プログラムをＣＤ−ＲＯＭからハードディスク２６にインストールさせることにより、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを間接的にコンピュータに実行させるようにしている。しかし、これに限定されることなく、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを光学式ドライブ２５から直接的に実行するようにしてもよい。なお、コンピュータによって、実行可能なプログラムとしては、そのままインストールするだけで直接実行可能なものはもちろん、一旦他の形態等に変換が必要なもの（例えば、データ圧縮されているものを、解凍する等）、さらには、他のモジュール部分と組合して実行可能なものも含む。

３．解析処理
アンケート結果の解析処理について図６を用いて説明する。ＣＰＵ２３は、クロス集計する場合の１つの軸となる検索対象語の入力処理を行う（ステップＳ１）。かかる処理は、ＣＰＵ２３が図７のようなダイアログをモニタに表示して入力を促せばよい。領域３３に検索語を入力し、ボタン３４を選択すると、検索対象語が決定される。以下では、検索対象語として"シャンプーＡ"が入力されたものとする。

ＣＰＵ２３は、特定された検索語についての検索履歴の集計処理を行う(ステップＳ２）。集計処理の詳細を図８に示す。

ＣＰＵ２３は、当該検索語が検索された全てのレコードを抽出する(ステップＳ１３）。この場合であれば、検索語は”シャンプーＡ"であるので、ＣＰＵ２３は、検索者ID"10001",検索日時”2008/8/5"、検索者ID"10002",検索日時”2008/6/1 、検索者ID"10003",検索日時”2008/7/16"、検索者ID"10004",検索日時”2008/9/1"、検索者ID"10005",検索日時”2008/6/24"・・・を抽出する。

ＣＰＵ２３は、抽出されたレコードの中で、最も早い時期に検索されたレコードを特定する(ステップＳ１５）。ＣＰＵ２３は、最も早い時期に検索された日時を当該検索語の母集団検索日時とする(ステップＳ１７）。たとえば、図３の例であれば、検索語"シャンプーＡ"の母集団検索日時は”2008/5/1”となる。

なお、ステップＳ１にて入力された検索語によっては、母集団検索日時が、かなり昔となる場合もある。このような場合には、ステップＳ１７にて演算した母集団検索日時をモニタに表示し、操作者に「母集団検索日時は○年○月○日ですがこの日でよろしいですか？」と確認し、任意の日時を入力させるようにしてもよい。

ＣＰＵ２３は、抽出されたレコードの各ＩＤについて、母集団検索日時以降で最も早い日時のレコードを抽出して、各ＩＤに対して個人検索時間差を計算し、これを記憶する(図８ステップＳ１９）。本実施形態においては、個人検索時間差として、日数を採用した。たとえば、図３の場合であれば、図５に示すような、日毎の検索回答者数および回答者IDとして、検索日時2008/5/1、 回答者数”1”、検索者ID”10011"、検索日時”2008/5/2 、 回答者数”３”、検索者ID"12303","10013","10024"・・・が得られる。なお、集計単位は、週、月、あるいは午前午後、時間(たとえば3時間単位）など任意に入力できるようにしてもよい。

また、同じ検索語について複数回検索した場合には、最先の日が当該ユーザの最先検索日時となり、最先検索日時と母集団検索日時との差が当該ユーザの個人検索時間差となる。

集計処理が完了すると、ＣＰＵ２３は区分け決定処理を行う(図６ステップＳ５）。本実施形態においては、上記検索数変動履歴データが作成された検索語について、検索数変動履歴を表示して、操作者がこれを参照して、検索時期をキーとして、時系列順に所定数に区分して、当該検索語について検索開始時期から検索終了時期までを所定数に区分して、各区分に属するユーザＩＤを抽出する。かかる処理について説明する。

ＣＰＵ２３は、前記検索数変動履歴データに基づき、モニタに折れ線グラフを表示する。本実施形態においては、折れ線グラフは横軸を日にち（個人検索時間差）、縦軸を検索数とした。これにより、図９に示すような集計区分分布が表示される。操作者はかかる分布を参照して、区分手法および区分数を指定する。これにより、区分数が決定される。以下では、分位による区分で、区分数５が指定されたものとする。分位による区分とは、総検索数を均等に所定区分数で区分することをいう。この場合区分数は「５」であるので、総検索数のうち、２０％となるまでを１つの区分として、全体を５つに区分することとなる。区分後のデータ例を図１０に示す。

なお、区分方法については、前記分位以外にロジャース区分など、種々のものが採用できる。また、月別などのカレンダー区分や、母集団検索日時を起点とした時間区分などを使ってもよい
つぎに、ＣＰＵ２３は、アンケート結果データを読み出す(図６ステップＳ７）。この場合、図４に示すアンケート結果データが読み出されたものとする。

ＣＰＵ２３は、アンケート結果データにおける複数項目について、アンケート結果の対象者をステップＳ５にて決定した区分で分類し、これを１つの軸として、前記アンケートの項目をもう１つの軸としてクロス集計処理を行う（ステップＳ９）。

クロス集計については、従来の集計手法が可能である。本実施形態においては、前記区分を表頭（列）に取り、アンケートの項目を表側（行）にとって、人数分布をパーセントで表す縦％集計を行った。これにより、図１１のような集計結果が得られる。具体的には、この実施形態では、各項目の値は、縦の総数で除算した百分率で表記される。具体的には、区分Ｃ１に属するユーザのうち、シャンプーＡのテレビ広告を認知した割合は４２．５％であり、区分Ｃ２に属するユーザのうち、シャンプーＡのテレビ広告を認知した割合は、５４．６％であり・・・という分析結果が得られる。

また、この例では、非検索者も表頭に配置してクロス集計するようにしている（図１１参照）。これにより、非検索者の特性を考慮した解析が可能となる。

つぎに、ＣＰＵ２３は、特異な値を有するセルについて強調表示を行う(図６ステップＳ１０）。本実施形態においては、その数値が前記各区分の平均値よりも３％以上高い項目については、表示する際に他の項目と区別容易とする強調項目処理データを生成するようにした。

表示例の一部を図１２に示す。この場合、シャンプーＡのテレビ広告を選択している割合について、区分Ｃ１〜区分Ｃ５に属するユーザの平均は、４０．２％で、区分Ｃ２に属するユーザは５４．６％である。ＣＰＵ２３は、各項目の値と平均との差が所定以上であるかを判断する。この場合、５４．６−４０．２＝４．２であり、所定値「３」以上である。一方、他の区分区分Ｃ１、Ｃ３〜Ｃ５はいずれも、差が上記所定値以上とはならない。したがって、ＣＰＵ２３は、区分Ｃ２の領域６１を強調表示する。他の領域６２〜６８についても同様である。このような強調表示により、区分Ｃ１〜区分Ｃ５に属するユーザの特徴がより把握しやすくなる。

図１３に、各項目について強調表示した全体の表示例を示す。アンケート解析者は、これを参照して、たとえば、「シャンプーＡ」の検索を早い段階で行う人は「10代の」「髪の毛の手入れに気を使う」、「髪の毛のぱさつきが気になる」、「流行に敏感な方だ」の人が多く、また、接触媒体としては、「雑誌B」、「テレビ番組B」の接触率が高いことがわかる。したがって、たとえば、「雑誌B」や「テレビ番組B」に髪の毛の手入れや髪の毛のぱさつきを問題訴求する広告を出稿すればよいとの解析結果を得ることができる。また、検索を遅い段階で行う人は「30代」が多く、「テレビ番組A」の接触率が高いことがわかるので、それに対応したマーケティング戦略を立案すればよい。

このように、検索時期を用いた集計を活用することにより、広告をはじめとするマーケティング戦略においても、商品を発売する前・発売した直後・発売してしばらくたってからなどのタイミングに応じて、より適した広告をはじめとするマーケティング施策を行うことが可能となる。

また、同じく「シャンプーA」の検索をした人でも、「商品がまだあまり知られていない早い段階で検索を行った人」と「商品がマスメディア等で取り上げられ有名になった後の遅い段階で検索を行った人」では、特性が大きく異なると考えられるため、検索時期を用いた集計によって、検索有無別の集計では得られない、より精緻な消費者特性が把握できる。

また、当該商品を検索した人は、その商品への関与が高い人であるので、その商品への関与が高い人が商品への関与を持った時期を把握することができる。また、現在、インターネットで検索を行っている人の割合を考慮すると母集団の代表性にも優れており、検索履歴データを有するため、正確な検索時期を把握することができる。さらに、商品の既購入についてもアンケート調査で質問することにより補完することができる。

また、従来は、商品にアンケート用紙を付与する方法に加えて、調査モニターから購入経験者をスクリーニングするなどの手法があった。たとえば、事前質問あるいは１問目で「○○を買ったことがあるか否か」を質問し、YESの人のみ以下の質問に答えてもらうなどである。しかし、この方法では、あまり売れていない商品の場合には、十分なサンプル数が得られない、また、コストが余分にかかるなどの問題があった。本件発明では、このような商品でも、かかる問題を解消することができる。

また、本発明では、ある検索語を検索した検索者をクロス集計の１つの軸としている。したがって、新発売商品の場合の購買予定者を想定したアンケートができ、購買者が少ない商品でも、多くのサンプル数を効率的に確保することができる。また、従来、流通チェーン等のPOSデータ/個人購買履歴データがない限り、「購買時期」を特定することは非常に難しいという問題があった。さらに、前記流通チェーン等のPOSデータ/個人購買履歴データに紐付いた調査、集計は、流通チェーン・エリアなどが限定され、十分なサンプル数が確保できなかったり、サンプルにバイアスがかかるといった問題もあった。本発明においては、かかる問題を解決して、情報感度などを加味した分析が可能となる。

４．他の実施形態
本実施形態においては、クロス集計として縦％を求め、かつ、特異な値を有するセルについて強調表示を行うようにした場合について説明したが、集計タイプ、強調表示などのマーキングについては、操作者が選択できるようにしてもよい。たとえば、図６ステップＳ９の前までに、図１４に示すような集計指示入力画面を表示し、操作者に入力させるようにすればよい。

図１４において、”抽出条件”とは、表側項目のうち、たとえば、”年齢１０代”の回答者に限定した抽出をしたい場合、操作者は、"条件あり"を選択して、プルダウンメニューから、”年齢１０代”を指定すればよい。

”表タイプ”とは、各セルの値の表示であり、絶対人数を表示したければ、”度数”を、全国人口と回答者総数（母体）の比率を用いて、各項目の該当者が全国ではどの程度存在するかを推定した値を得たい場合には、"推定人数"を、非検索者も含めた％を表示したければ、”全体％”を、項目のランキングを得たい場合には、”ランキング表示”を選択し、ランキングする基準（数値、全体平均との差、検索者平均との差、Χ二乗値・・・）などをプルダウンメニューから選択すればよい。”横％”は、表側に配置される特定項目の総和を１００とした場合の割合で表示する場合である。

”表頭に使用する項目”および、”表側に使用する項目”は、プルダウンメニューからそれぞれ選択するようにすればよい。図１１の例では、”表頭に使用する項目”は、検索時期であり、”表側に使用する項目”は、性別、年齢・・・・というアンケート項目である。

”平均について”は、"「全体平均」表示"、”平均非表示”、"「検索者平均」表示のいずれかを選択する。

"マーキングについて”は、図１３のような強調表示する場合の判断基準および閾値を入力する。いずれかを選択して、さらに閾値として数値に加えて、”以上”や"以下”等を選択するようにすればよい。

ＣＰＵ２３は、図１４に示す入力画面で入力された各指示（”抽出条件”、”表タイプ”、”表頭に使用する項目”、”表側に使用する項目”、”平均について”、"マーキングについて”）について、指示された条件を記憶しておき、図６ステップＳ９の前に、集計表の出力表示を決定すればよい。

ランキング表示について図１５を用いて説明する。図１５は、図１３の集計結果が得られた場合の、区分Ｃ１、Ｃ２において、平均値を減算した値が高い順に項目を並べ替えた例である。図１６は、区分Ｃ１〜Ｃ５について、項目だけを並べ替えた例である。このように、数値から前記各区分の平均値を減算した値に基づき、配置を並べ替えることにより、解析者が、その区分に属するユーザの特性をより確実に把握することができる。

また、上記実施形態においては、全員にアンケートをした結果について、ユーザ毎に上記検索時期によりグループ化して、集計するようにしたが、最初から特定のグループに属するユーザのみをアンケート対象者とし、その結果を集計するようにしてもよい。たとえば、区分Ｃ１に属するユーザは、商品がまだあまり知られていない早い段階で検索を行った人であるので、これらのユーザだけを対象にアンケートを実施したい場合もある。このような場合に、全ユーザを対象にアンケートを行うよりも母集団を絞り込むことができるので、より効率的なアンケートを実施することができる。

なお、本実施形態においては、ターゲット属性特定情報および検索語データをアンケート結果解析支援装置内に記憶させておく場合を例として説明したが、別のコンピュータ(例えばセンタサーバ）に、いずれかまたは双方のデータを記憶しておき、ネットワークを介して読み出すようにしてもよい。さらに、センタサーバを２つに分け、3台のコンピュータで構成したコンピュータシステムとして実現することもできる。

また、検索結果の収集については、ユーザ登録させた際に、そのユーザのパソコンに検索エンジン利用の履歴記憶プログラムをインストールさせて、検索の都度、検索語および検索時期を記憶しておき、これをセンターサーバに定期または不定期で送信させるようにしてもよい。このように、検索結果に収集手法については既知の技術を採用することができる。

上記実施形態では、検索語については操作者が入力するようにしたが、検索語をカテゴリーに分類して記憶しておき、検索語が属するカテゴリーに属する検索語を自動的に特定できるようにしてもよい。また、候補として表示し、いずれかを選択できるようにしてもよい。

また、各検索語について、検索数変動履歴を記憶しておき、これを操作者に表示し、いずれかが選択されると、その検索語を特定するようにしてもよい。

また、所定数に区分する区分決定規則を記憶しておき、この規則を用いて区分を決定するようにしてもよい。

また、カテゴリーに分類して検索語を記憶しておき、前記検索語が属するカテゴリーの検索語の区分で、区分を決定するようにしてもよい。

また、検索語特定手段は、広告対象名称が入力された場合には、入力された広告対象名称の検索数変動履歴と類似する検索数変動履歴を含む検索語を自動特定してもよい。さらに自動特定ではなく、特定した検索語の検索数変動履歴を表示し、いずれかが選択されると、選択された検索語を前記広告対象名称に対応する語として、検索語特定手段に与えるようにしてもよい。

また、本実施形態においては、各種の期間としては、日を基準としたが、週、月、あるいは午前午後、時間(たとえば3時間単位）など任意に適用することができる。

また、区分の指定としては、○月○日〜○月○日というように特定したが、ある時からの相対期間、例えば、○月○日から1ケ月後までというように相対的に特定することもできる。

また、集計区分については任意の時間区分、例えば1ケ月等、を設定してもよい。また、母集団検索日時を任意に指定するようにしてもよい。例えば、母集団検索日時を１／１とし、集計区分を1ケ月とすると月別集計となる。これにより、カレンダー区分への対応も可能となる。

５．区分の特定について
上記実施形態においては、区分数を操作者が指定するようにした。これに対してコンピュータによって自動的に区分候補を決定することもできる。自動決定区分処理について図１７を用いて説明する。この処理では、検索履歴が上昇または下降する場合に１つの区分であるとしている。

ＣＰＵ２３は、処理対象データの読み込みを行う(図１７ステップＳ７１）。ここでは、図１８に示す検索数変動履歴が与えられたものとする。ＣＰＵ２３は、与えられた検索数変動履歴に関して、集計単位の設定、上昇点・下降点に関する条件設定、計算方法の特定処理を行う（ステップＳ７２）。本実施形態においては図１９に示すダイアログを表示し、操作者に必要なデータを入力させるようにした。この例では集計単位は「週」、上昇点の条件は「３週連続上昇」and「全体として０．５%以上上昇」が設定されている。また、移動平均「あり」and「前４週平均」が設定されている。下降点については、上昇点と同じである。

ＣＰＵ２３は移動平均値、総累積分布数の演算を行う(ステップＳ７３）。演算結果を図２０に示す。

ＣＰＵ２３はステップＳ７２で指定された条件を満たす上昇点候補および下降点候補を抽出する(ステップＳ７４）。この場合、累積検索者数は38412人であり、条件設定としては、累積分布全体の0.5％以上の上昇および下降が3週間以上続くことが、指定されているので、38412人*0.005=192人以上の上昇あるいは下降が3週以上連続した場合に候補として抽出するようにした。この場合、上昇点候補としては、第10〜16週、第22〜25週が、下降点候補としては、第17〜21週、第26〜28週が抽出される。

ＣＰＵ２３は、ステップＳ７４にて抽出した候補のうち、上昇点候補が連続して存在する場合は、連続して存在しなくなるまで最後の上昇点候補を候補から除外するとともに、下降点候補が連続して存在する場合は連続して存在しなくなるまで、最初の下降点候補を候補から除外する(ステップＳ７５）。これにより、第11〜15週、第23〜25週、第17〜20週、第26〜27週が除外される。

ＣＰＵ２３は上昇点候補が連続しない場合上昇点として、下降点候補が連続して存在しない場合下降点として、定義する(ステップＳ７６）。この場合、上昇点として第10週および第22週が、下降点として、第21週および第28週が定義される。

ＣＰＵ２３は、各点（上昇点または下降点)間の期間および検索数を表示する(ステップＳ７７）。この場合、図２１に示すような計５つの上昇点および下降点が定義され、上記５つの点により、区間Ｃ１〜Ｃ４が表示される。

操作者は、かかる表示を参照して、上昇点および下降点の特定処理を行う(ステップＳ７８）。具体的には、期間的に短すぎる場合には、当該期間をその前後いずれかと合体させるという選択を行えばよい。この場合には、区間Ｃ３が第２１週だけで、検索率も０．１%と低いので、その後ろの区間Ｃ４と合体させたものとする。合体後の画面例を図２２に示す。このように、検索数を表示することにより、操作者が検索数の少ない区分を除外することができる。

ＣＰＵ２３は特定された上昇点・下降点により区分毎の期間、および検索数を表示する(図１７ステップＳ７９）。表示例を図２３に示す。

なお、上記実施形態では、画面に数値一覧を表示し、修正を行うようにしたが、図２３に示す折れ線グラフおよび境界線を表示させて、境界線を追加または削除することによりステップＳ７８の特定処理を行うようにしてもよい。また、双方を表示するようにしてもよい。

このようにして、検索数変動履歴の形状から、区分の境界を自動的に決定することができる。したがって、区分の境界候補が表示されるので、検索数変動履歴の区分のやり方に慣れていない操作者であっても、検索数変動履歴の形状に応じて区分を定義することができる。

本実施形態においては、候補を表示するようにしたが、自動的に決定するようにしてもよい。

また、本実施形態においては、検索数履歴変動の移動平均を用いて、区分を分けるための境界線を定義するようにしている。したがってより短期的な上昇の見られる第2週の除外、短期的な下降の見られる12週を含めて上昇傾向であることを検出できる。

６．複数の検索語の指定
上記実施形態においては検索語を１つだけ指定する場合を例として説明したが、複数の検索語について論理和（or)およびまたは論理積（and）演算を行うように指定した検索語を与えることもできる。

例えば、検索語として、 「検索語A and（検索語B or 検索語C）」が与えられた場合、そのまま、条件を見たすIDを抽出すればよい。具体的には、検索語Bまたは検索語Cを検索し、そのうち、検索語Aをも検索した人を抽出する。その検索者の評価は、各IDが「検索語Bまたは検索語Cを検索し、かつ検索語Aを検索した日付」を用いる。全IDの中で最も早く「検索語Bまたは検索語Cを検索し、かつ検索語Aを検索した」日付を母集団検索日時とすればよい。

このような検索条件は、同時期に複数の検索語を検索した人を抽出及び区分したい場合に有効である。

また、検索時間差については、検索語毎に個人検索時間差を計算し、条件に応じて、個人検索時間差を計算するようにしてもよい。この場合、and条件は最大値を計算し、or条件は最小値を計算する。例えば、検索語A：母集団検索日時から10日後、検索語B：母集団検索日時から20日後、検索語C：母集団検索日時から30日後である場合、個人検索時間差は、MAX[10日後、MIN（20日後、30日後）]＝20日後となる。

さらに、検索語毎に個人検索時間差区分を計算し、条件に応じて個人検索時間差区分を計算するようにしてもよい。例えば、検索語毎に5分位（早い順番にC1〜C5）に分類する。検索語A：C1 検索語B：C1 検索語C：C2に分類された場合、
個人時間差区分は、MAX[1、MIN（1、2）]＝1となり、個人時間差区分はC1となる。

かかる手法は、同ジャンルの複数の検索語を常に早いタイミングで検索した人を検出及び区分したい場合に有効である。

このように、複数の検索語についての検索時期を正規化することにより、検索語毎の検索数履歴変動を相対的に総合評価することができる。なお、正規化の手法としては、上記の区分に分類する場合に限定されず、一般的な正規化のやり方を採用するようにしてもよい。

なお、複数の検索語について、論理積演算を行う検索条件である場合、検索結果が存在しない場合、または存在しても、他の検索条件とは著しく異なる場合もある。その場合、上記のやり方で評価をすることもできるが、以下のように一部の条件を緩和して評価することも可能である。

たとえば、論理積演算を行うよう指定された検索語のうち、ある検索語について検索結果が存在しない場合としては、以下の理由が考えられる。１つは当該ユーザがその検索語についての情報感度が低い場合である。もう１つは、当該検索語を既に知っているので検索しなかった、または、たまたま当該検索語に興味がない等のように、情報感度とは関係がない場合がある。当該ユーザがその検索語について情報感度が低い場合には、抽出対象のユーザとする必要はないが、後者の場合には、抽出対象とする方が好ましい。そこで、以下のようにしてそのようなユーザについても、抽出されるようにしてもよい。

以下では、検索語毎に個人検索時間差区分を計算した場合について説明する。たとえば、検索語として「 検索語w1 and 検索語w2 and 検索語w3 and 検索語w4 and 検索語w5 」が与えられ、検索結果として以下が得られたものとする。

ユーザＵ１：検索語w1〜検索語w5：全てC1、
ユーザＵ２：検索語w1〜検索語w5：全てC5、
ユーザＵ３：検索語w1〜検索語w4：全てC1、検索語w5：C5
このように、ユーザＵ３のように、検索語w1〜検索語w4については区分C1に属すが、一部の検索語については他の区分C5に属する場合、評価としては、これらの最大値、最小値、平均値、最頻値、閾値による判定（例えば、所定個数以上ある区分に属した場合は当該区分と認定するなど）が可能である。

特に、論理積演算が指定された一部の検索語についてのみ、検索結果が存在しない場合、例えば、あるユーザが検索語w1と検索語w2は検索実績があるが検索語w3は検索実績がない場合などには、下記のような演算手法が可能である。

1）全ての条件を満たすＩＤを抽出する。すなわち、一つでも欠損値があるＩＤは除外される。

2)検索語毎に個人検索時間差を計算し、条件に応じて、個人検索時間差を計算する。例えば、個人iの検索語jに対する個人検索時間差を、欠損値がある場合をNA、欠損値がない場合は検索語毎の各検索時間差t（ij）とする。欠損値を含んだデータを対象として計算する場合には、and条件は、NAとする、ave条件はNAとする、or条件は最小値とする（ただし全てNAの場合はNA）。これに対して、欠損値を含んだデータを対象外として計算する場合には、and条件はNAを除く最大値とする（ただし全てNAの場合はNA）、ave条件はNAを除く平均値とする（ただし全てNAの場合はNA）、or条件はNAを除く最小値とする（ただし全てNAの場合はNA）。条件に応じて計算された個人検索時間差をT（i）としT（i）を用いて個人検索時間差区分を設定した上で一つの検索語を選択した場合と同様に時間差区分を行う。

3)検索語毎に個人検索時間差区分を計算し、条件に応じて、個人検索時間差区分を設定する。上記2)では、日数の差分で計算を行ったが、この演算手法では区分を求め、かかる区分で演算を行う点で異なる。具体的には、区分方法を設定し、個人iの検索語jに対する個人検索時間差区分を、欠損値がある場合をNA、欠損値がない場合は検索語毎の各検索時間差区分c（ij）とする。iについては早い区分から1、2、3・・・として正の整数を付与し、c（i）=iとして計算する。欠損値を含んだデータを対象として計算する場合には、and条件はNAとする、ave条件はNAとする、or条件は最小値とする（ただし全てNAの場合はNA）。一方、欠損値を含んだデータを対象外として計算する場合には、and条件はNAを除く最大値とする（ただし全てNAの場合はNA）、ave条件はNAを除く平均値とし（ただし全てNAの場合はNA）四捨五入により正の整数にする。or条件はNAを除く最小値とする（ただし全てNAの場合はNA）。そして条件に応じて計算された個人時間差区分をC（i）としC（i）を用いて集計を行えばよい。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置は、前記所定数に区分する区分決定規則を記憶する区分決定手段を備え、前記抽出手段は、前記区分決定手段から与えられた区分決定規則を用いて前記検索者ＩＤを抽出する。したがって区分決定規則に基づき、各区分の検索者が特定される。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置は、さらに、1)前記検索語記憶手段に記憶された検索語について、検索数の時系列変動を表す検索数変動履歴を演算する検索数変動履歴演算手段、2)前記演算された検索数変動履歴を記憶する検索数変動履歴記憶手段、3)前記検索数変動履歴の形状に基づいて、区分を決定する区分決定手段、を備え、4)前記抽出手段は、前記区分決定手段から与えられた区分を用いて前記検索者ＩＤを抽出する。したがって前記検索数変動履歴の形状に基づいて、区分が決定される。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記区分決定手段は、前記検索数変動履歴の形状変化率が所定以上変化する場合には、新たな区分であると判断して、区分を決定する。したがって、前記検索数変動履歴の形状変化率が所定以上変化する場合には自動的に区分が決定される。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記区分決定手段は、前記検索数変動履歴を表示し、与えられた区分データを用いて、区分を決定する。したがって、操作者は表示された検索数変動履歴を参照して区分を決定できる。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記検索語記憶手段に記憶された検索語は、カテゴリーに分類されており、前記検索語が属するカテゴリーの検索語の区分で、区分を決定する区分決定手段を備えている。したがって、同じカテゴリーの検索語によって区分が決定される。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記検索条件としての検索語は、論理積および論理和のいずれかまたは双方が組み合わされた複数の検索語であり、前記抽出手段は、各検索語について検索開始時期から検索終了時期までの期間を求め、前記検索条件に基づいた演算を行い、各区分に属する検索者ＩＤを抽出する。したがって、複数の検索語による検索条件に基づいた演算により各区分の検索者ＩＤを抽出することができる。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記検索条件に基づいた演算は、与えられた論理積演算である。したがって、論理積演算に基づいた演算により各区分の検索者ＩＤを抽出することができる。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記検索条件に基づいた演算のうち、論理積演算は、期間の最大値を求める。したがって、前記検索条件に合致した値を求めることができる。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記検索条件に基づいた演算のうち、論理積演算は、期間の平均値を求める。したがって、一部の条件について検索結果が大幅に変わる場合にでも、前記検索条件に合致した演算処理を行うことができる。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記抽出手段は、前記求めた各検索語についての期間を検索語毎に正規化してから、前記演算を行う。したがって、各検索語による期間の相対的な評価によって演算が可能となる。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記正規化は、検索開始時期から検索終了時期までを前記検索語毎に所定数に区分して、いずれの区分に属するかで前記論理積演算を行う。したがって別途正規化処理が不要となる。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記各検索語の正規化データのうち、論理積演算を行うデータが、他のデータと所定の閾値以上離れている場合には、当該正規化データを無視して論理積演算を行う。したがって、一部の検索条件について他のデータと所定の閾値以上離れているため、抽出対象とならない検索者であっても、検索条件を変更することなく抽出することができる。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、前記所定の閾値以上離れているとは、検索時期が存在しない場合である。したがって、一部の検索条件について検索結果が存在しないため、抽出対象とならない検索者であっても、検索条件を変更することなく抽出することができる。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置においては、論理積演算を行う検索語について検索時期が存在しない検索語が存在する場合、それが所定数以下であれば、当該検索語を無視して論理積演算を行う。したがって、一部の検索条件について検索結果が存在しないため、抽出対象とならない検索者であっても、検索条件を変更することなく抽出することができる。

上記実施形態においては、各機能を実現する為に、ＣＰＵを用い、ソフトウェアによってこれを実現している。しかし、その一部若しくは全てを、ロジック回路等のハードウェアによって実現してもよい。

なお、上記プログラムの一部の処理をオペレーティングシステム（ＯＳ）にさせるようにしてもよい。

本発明にかかるアンケート結果解析支援装置１の機能ブロック図である。 アンケート結果解析支援装置１のハードウェア構成の一例である。 検索語記憶部のデータ構造を示す図である。 アンケート結果データ記憶部のデータ構造を示す図である。 検索数変動履歴データの一例を示す図である。 解析処理のフローチャートである。 表示されるダイアログの一例である。 集計処理のフローチャートである。 検索数変動履歴の表示例である。 区分別の検索数変動履歴のデータ構造を示す図である。 クロス集計結果の一例である。 クロス集計結果の一部を強調表示した一例である。 強調表示したクロス集計結果の一例である。 クロス集計をする際の、条件を入力する画面の一例である。 有意な項目順に並べ替えた結果の一例である。 有意な項目順に並べ替えた結果の一例である。 区分の特定処理フローチャートである。 検索数変動履歴の一例である。 検索数変動履歴の区分についてのパラメータを決定するためのダイアログの一例である。 移動平均値、総累積分布数の演算結果の一例を示す図である。 自動区分処理における表示例である。 自動区分処理における表示例である。 検索数変動履歴に区分の候補が表示された状態を示す図である。

符号の説明

１・・・・アンケート結果解析支援装置
２３・・・ＣＰＵ
２７・・・メモリ

Claims (13)

1. 回答者ＩＤに対応づけて、複数項目について該当または非該当の回答がなされたアンケート回答情報を記憶する回答情報記憶手段、
   特定の検索サイトにて検索が行なわれた検索語について、その検索時期および検索を行った検索者ＩＤを対応づけて記憶する検索語記憶手段、
   検索条件としての検索語が与えられると、前記検索語記憶手段から当該検索語の検索時期を検索者ＩＤ毎に抽出し、抽出した検索時期を時系列順に所定数に区分して、前記検索者ＩＤと対応づけられた回答者ＩＤで特定されるユーザを、前記各区分におけるユーザとして決定する決定手段、
   前記回答情報記憶手段に記憶されたアンケート回答情報のうち、前記該当の回答がなされた項目について、クロス集計における第１の軸方向に前記各区分を配置し、クロス集計における第２の軸方向に前記アンケート回答情報の各項目を配置し、前記各区分における前記各項目の人数をクロス集計する集計手段、
   を備えたアンケート結果解析支援装置。
2. 請求項１のアンケート結果解析支援装置において、
   前記集計手段は、さらに、前記回答者のうち、前記検索をしなかったユーザを非検索ユーザ区分として前記第１の軸方向に追加配置してクロス集計すること、
   を特徴とするアンケート結果解析支援装置。
3. 請求項１または請求項２のアンケート結果解析支援装置において、
   前記集計手段は、前記クロス集計した表における各セルのうち、前記第１の軸方向に配置した項目のうち、特定の項目に属するセルの値を当該項目に属するセルの値に基づき正規化すること、
   を特徴とするアンケート結果解析支援装置。
4. 請求項１または請求項２のアンケート結果解析支援装置において、
   前記集計手段は、前記クロス集計した表における各セルのうち、前記第２の軸方向に配置した項目のうち、特定の項目に属するセルの値を当該項目に属するセルの値に基づき正規化すること、
   を特徴とするアンケート結果解析支援装置。
5. 請求項１〜請求項４のいずれかのアンケート結果解析支援装置において、
   前記集計結果について、前記第１の軸方向に配置した項目または前記第２の軸方向に配置した項目のうち、操作者から指定された１または２以上の項目を抽出して、抽出した項目に属するセルを配置した表示データを生成する生成手段を備えたこと、
   を特徴とするアンケート結果解析支援装置。
6. 請求項３のアンケート結果解析支援装置において、
   前記集計結果について、前記第１の軸方向に配置した項目のうち、操作者から指定された１または２以上の項目を抽出して、抽出した項目に属するセルを配置した表示データを生成する生成手段を備え、
   前記生成手段は、前記第１の軸方向に配置された項目のセルの値を、前記第２の軸方向の同じ項目で比較して、特異な値のセルを他のセルと区別容易とする強調項目処理データを生成すること、
   を特徴とするアンケート結果解析支援装置。
7. 請求項３のアンケート結果解析支援装置において、
   前記集計結果について、前記第１の軸方向に配置した項目のうち、操作者から指定された１または２以上の項目を抽出して、抽出した項目に属するセルを配置した表示データを生成する生成手段を備え、
   前記生成手段は、前記第１の軸方向に配置された項目のセルの値を、前記第２の軸方向の同じ項目で比較して、特異な値順に並べたランキング処理データを生成すること、
   を特徴とするアンケート結果解析支援装置。
8. 請求項４のアンケート結果解析支援装置において、
   前記集計結果について、前記第２の軸方向に配置した項目のうち、操作者から指定された１または２以上の項目を抽出して、抽出した項目に属するセルを配置した表示データを生成する生成手段を備え、
   前記生成手段は、前記第２の軸方向に配置された項目のセルの値を、前記第１の軸方向の同じ項目で比較して、特異な値のセルを他のセルと区別容易とする強調項目処理データを生成すること、
   を特徴とするアンケート結果解析支援装置。
9. 請求項４のアンケート結果解析支援装置において、
   前記集計結果について、前記第２の軸方向に配置した項目のうち、操作者から指定された１または２以上の項目を抽出して、抽出した項目に属するセルを配置した表示データを生成する生成手段を備え、
   前記生成手段は、前記第２の軸方向に配置された項目のセルの値を、前記第１の軸方向の同じ項目で比較して、特異な値順に並べたランキング処理データを生成すること、
   を特徴とするアンケート結果解析支援装置。
10. コンピュータに、回答者ＩＤに対応づけて、複数項目について該当または非該当の回答がなされたアンケート回答情報と、特定の検索サイトにて検索が行なわれた検索語について、その検索時期および検索を行った検索者ＩＤを対応づけて記憶部に記憶させておき、
    前記コンピュータは、検索条件としての検索語が与えられると、前記記憶部に記憶された当該検索語の検索時期を検索者ＩＤ毎に抽出し、抽出した検索時期を時系列順に所定数に区分して、前記検索者ＩＤと対応づけられた回答者ＩＤで特定されるユーザを、前記各区分におけるユーザとして決定し、
    前記記憶部に記憶されたアンケート回答情報のうち、前記該当の回答がなされた項目について、クロス集計における第１の軸方向に前記各区分を配置し、クロス集計における第２の軸方向に前記アンケート回答情報の各項目を配置し、前記各区分における前記各項目の人数をクロス集計すること、
    を特徴とするコンピュータによるアンケート結果解析方法。
11. コンピュータに以下のステップ1)〜3)を実行させるためのアンケート結果解析プログラム。
    1)回答者ＩＤに対応づけて、複数項目について該当または非該当の回答がなされたアンケート回答情報と、特定の検索サイトにて検索が行なわれた検索語について、その検索時期および検索を行った検索者ＩＤを対応づけて記憶部に記憶させるステップ、
    2)検索条件としての検索語が与えられると、前記記憶部に記憶された当該検索語の検索時期を検索者ＩＤ毎に抽出し、抽出した検索時期を時系列順に所定数に区分して、前記検索者ＩＤと対応づけられた回答者ＩＤで特定されるユーザを、前記各区分におけるユーザとして決定するステップ、
    3)前記記憶部に記憶されたアンケート回答情報のうち、前記該当の回答がなされた項目について、クロス集計における第１の軸方向に前記各区分を配置し、クロス集計における第２の軸方向に前記アンケート回答情報の各項目を配置し、前記各区分における前記各項目の人数をクロス集計するステップ。
12. 第１のコンピュータに、回答者ＩＤに対応づけて、複数項目について該当または非該当の回答がなされたアンケート回答情報を記憶させ、
    第２のコンピュータに、特定の検索サイトにて検索が行なわれた検索語について、その検索時期および検索を行った検索者ＩＤを対応づけて記憶しておき、
    前記第１および第２のコンピュータと接続された第３のコンピュータは、検索条件としての検索語が与えられると、前記第２のコンピュータから当該検索語の検索時期を検索者ＩＤ毎に抽出し、抽出した検索時期を時系列順に所定数に区分して、前記検索者ＩＤと対応づけられた回答者ＩＤで特定されるユーザを、前記各区分におけるユーザとして決定するとともに、前記第１のコンピュータに記憶されたアンケート回答情報のうち、前記該当の回答がなされた項目について、クロス集計における第１の軸方向に前記各区分を配置し、クロス集計における第２の軸方向に前記アンケート回答情報の各項目を配置し、前記各区分における前記各項目の人数をクロス集計すること、
    を特徴とするコンピュータによるアンケート結果解析方法。
13. 回答者ＩＤに対応づけて、複数項目について該当または非該当の回答がなされたアンケート回答情報を記憶する回答情報記憶手段、
    特定の検索サイトにて検索が行なわれた検索語について、その検索時期および検索を行った検索者ＩＤを対応づけて記憶する検索語記憶手段、
    検索条件としての検索語が与えられると、前記検索語記憶手段から当該検索語の検索時期を検索者ＩＤ毎に抽出し、抽出した検索時期を時系列順に所定数に区分して、前記検索者ＩＤと対応づけられた回答者ＩＤで特定されるユーザを、前記各区分におけるユーザとして決定する決定手段、
    前記区分のいずれかが特定されると、当該区分に属する検索者ＩＤをアンケート対象者として決定するアンケート対象者決定手段、
    を備えたことを特徴とするアンケート対象者決定装置。

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