JP5971784B1 - データ分析装置、データ演算装置、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】放送の露出効果の把握や測定を効率よく行うことができるデータ分析装置、データ演算装置、およびプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】数値情報を含む放送データ５０と該放送データ５０により影響される結果データ６０とを関連づけて記憶する記憶部１０を有し、放送データ５０と結果データ６０の分析を行うデータ分析装置１であって、該データ分析装置１は、放送データ５０より詳しくはストック値Ｃ、インパクト値Ｆ、短期トレンド値Ｄ、長期トレンド値Ｅと結果データ６０との相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部２４０を有する。また、演算式生成部２４０により生成された演算式を用いて結果データ６０の演算を行うデータ演算装置２を有する。データ分析装置１およびデータ演算装置２の各機能部は、プログラム３を実行することによりその機能を実現する。【選択図】図１

Description

本発明は、データ分析装置、データ演算装置、およびプログラムに関し、特に放送データと放送データにより影響される結果データとの相関関係を示す演算式を生成するデータ分析装置、データ演算装置、およびプログラムに関する。

テレビやラジオ等のメディア媒体による放送が広く行われており、メディア媒体による放送は、大きな露出効果を奏している。このようなメディア媒体による露出効果の把握や測定は、従来は例えばアンケート調査により広く行われていた。すなわち、露出効果を把握等するためのアンケート調査は、例えば、そのメディア媒体による放送をどれだけの人が視聴したかを示す調査（視聴率調査）、放送内容を認知し理解したかを示す調査、認知、理解したブランド、商品、サービス、タレント等に関わる商品、サービス等の利用意向、購入意向があるかどうかを示す調査等が行われ、このような調査結果に基づいて、利用意向や購入意向がメディア媒体の視聴によって影響されたか否かの分析や、実際に利用、行動、購入した人からメディアの影響度を分析するための遡求調査が行われていた。このような放送の露出効果に関するアンケート方法は、例えば、特許文献１に開示された技術が参照される。

特開２０１１−５３８２６号

しかしながら、上述の如く放送の露出効果の把握や測定をいちいちアンケート調査により行うこととすると煩雑に耐えず、膨大な時間やコストも費やしてしまい非効率であった。放送業界においては放送の露出効果のアンケート調査が非常に多く、該露出効果の把握や測定を効率よく行うことができる手段の提供が強く望まれていた。

本願発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、放送の露出効果の把握や測定を効率的に行うことができるデータ分析装置、データ演算装置、およびプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、データ分析装置に係る請求項１の発明は、数値情報データを含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、前記放送データと前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部と、放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに前記記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、放送データの平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部と、を有するとともに、データ演算期間は、短期トレンド値を演算するための短期トレンド値演算期間と長期トレンド値を演算するための長期トレンド値演算期間を更に有し、短期トレンド値演算期間は、相対的に短い期間として設定されるとともに、長期トレンド値演算期間は、相対的に長い期間として設定され、短期トレンド値は、短期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値とするとともに、長期トレンド値は、長期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値として、短期トレンド値を演算する短期トレンド値演算部と、長期トレンド値を演算する長期トレンド値演算部と、短期トレンド値と長期トレンド値の比として定義されるインパクト値を[数１]の如く演算するインパクト値演算部と、
インパクト値が１よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部と、を有し、演算式生成部は、ストック値、短期トレンド値、およびインパクト値判断部により１よりも大きいと判断されたときのインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することを特徴とする。
[数１]
インパクト値＝短期トレンド値／長期トレンド値

本発明によれば、数値情報データを含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、放送データと結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部と、を有することとしたので、生成された演算式を用いて任意の放送データに対する結果データを演算することができ、放送の露出効果の把握や測定を効率的に行うことができる。

また、本発明によれば、放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、を有し、演算式生成部は、ストック値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。すなわち、本発明者により、過去に放送は人の記憶から忘却されて放送の露出効果が低減することが明らかとされており、上記の如く放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータつまりストック値を用いて演算式を生成することにより、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。

更にまた本発明によれば、短期トレンド値と長期トレンド値との比として定義されるインパクト値を[数１]の如く演算するインパクト値演算部と、インパクト値が１よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部と、を有し、演算式生成部は、インパクト値判断部により１よりも大きいと判断されたときのインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送データの急激な変化を考慮することができる。すなわち、放送データの急激な変化が結果データに与える影響が大きくなることが本発明者により明らかとされており、このような急激な変化を考慮することで放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。
また、演算式生成部は、更に短期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送データの短期的な影響を考慮して演算式を生成することができる。
データ演算期間設定部は、ストック値に関する平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部を有し、ストック値演算部は、ストック値を、ストック値演算期間の経過ごとに放送データに記憶残存率を累積して乗算し得ることとすれば、期間が経過するごとに大きくなる忘却の影響を確実に反映させることができる（請求項２）。

演算式生成部は、更に長期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成することとすれば、放送データの長期的な影響を考慮して演算式を生成することができる（請求項３）。

放送データは、放送時間データおよび／または放送回数データを含むこととすることとすれば、放送時間や放送回数は放送の露出に直結するため、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる（請求項４）。

定性情報データを数値情報データに変換する数値情報変換部を更に有し、放送データは、数値情報データに変換された定性情報データを更に含むこととすれば、定性情報データを数値情報データに変換することにより、定性情報データの影響も考慮して演算式を生成することができる（請求項５）。なお、上記からも明らかなように放送データを放送時間データ、放送回数データ、数値情報データに変換された定性情報データとすることにより、ストック値、インパクト値、短期トレンド値は、放送時間データ、放送回数データ、変換された定性情報データに基づいて演算される。

結果データは、放送データに関する商品、役務、人、団体、または法人の売上金額、来店数、申し込み数、問い合わせ数、放送が視聴された数、放送視聴率、インターネットＷｅｂ上における検索された数、インターネットＷｅｂ上における閲覧された数、ソーシャルネットワーキングサービスに掲載された数、ソーシャルネットワーキングサービスにアクセスされた数、またはソーシャルネットワーキングサービスに閲覧された数とすることができる（請求項６）。

演算式生成部は、多変量解析を用いて演算式を生成、より詳しくは、演算式生成部は、多変量解析を、重回帰分析として演算式を生成することができる（請求項７、請求項８）。すなわち、多変量解析より詳しくは重回帰分析を用いて演算式を生成することとすることで複数の説明変数の影響を容易に把握することができる。

記憶部に記憶されたデータの一部を抽出するデータ抽出部を有することとすれば、必要なデータを容易に抽出することができる（請求項９）。

データ抽出部は、第１のデータ抽出部と第２のデータ抽出部を有し、第１のデータ抽出部は、記憶部に記憶されたデータの抽出期間を設定してデータを抽出し、第２のデータ抽出部は、放送データに含まれるキーワードを設定して第１のデータ抽出部により抽出されたデータから更に抽出することとすれば、所定の期間において任意のキーワードを設定する等することによりキーワードが示すターゲットに絞り込んだデータの抽出を容易に行うことができる（請求項１０）。

演算式生成部は、第１のデータ抽出部および第２のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて演算式を生成することとすることができる（請求項１１）。

第１のデータ抽出部および第２のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて表示画面の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部を有することとすることができる（請求項１２）。

表示パターン設定部は、放送のバリエーション数の比較表示を行うバリエーション表示設定部、放送のランキングの表示を行うランキング表示設定部、放送のシェアデータの比較表示を行うシェアデータ表示設定部、または放送データの経過表示を行う経過表示設定部を有することとすることができる（請求項１３）。

バリエーション表示設定部は、放送のバリエーション数と放送の商品数または役務数の比較表示を行うこととすることができる（請求項１４）。

上記目的を達成するために、データ演算装置に係る請求項１５の発明は、請求項１乃至請求項１４のうちいずれか一項に記載のデータ分析装置における演算式生成部により生成された演算式を用いて結果データの演算を行うことを特徴とする。
本発明によれば、生成された演算式を用いて任意の放送データに対する結果データを演算することができる。

上記目的を達成するために、プログラムに係る請求項１６の発明は、コンピュータを、数値情報を含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、放送データと結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部と、放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、放送データの平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部として機能させるとともに、データ演算期間は、短期トレンド値を演算するための短期トレンド値演算期間と長期トレンド値を演算するための長期トレンド値演算期間を更に有し、短期トレンド値演算期間は、相対的に短い期間として設定されるとともに、長期トレンド値演算期間は、相対的に長い期間として設定され、短期トレンド値は、短期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値とするとともに、長期トレンド値は、長期トレンド値演算期間における放送データの平均値または積算値として、コンピュータを、更に短期トレンド値を演算する短期トレンド値演算部と、長期トレンド値を演算する長期トレンド値演算部と、短期トレンド値と長期トレンド値の比として定義されるインパクト値を[数１]の如く演算するインパクト値演算部と、インパクト値が１よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部として機能させ、演算式生成部は、ストック値、短期トレンド値、およびインパクト値判断部により１よりも大きいと判断されたときのインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることを特徴とする。
[数１]
インパクト値＝短期トレンド値／長期トレンド値

本発明によれば、コンピュータを、数値情報を含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、放送データと結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部として機能させることとしたので、生成された演算式を用いて任意の放送データに対する結果データを演算することができ、放送の露出効果の把握や測定を効率的に行うことができる。

また、本発明によれば、コンピュータを、更に放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、放送データに記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部として機能させ、演算式生成部を、更にストック値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとしたので、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。

更にまた本発明によれば、コンピュータを、短期トレンド値と長期トレンド値の比として定義されるインパクト値を[数１]の如く演算するインパクト値演算部と、インパクト値が１よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部として機能させ、演算式生成部を、更にインパクト値判断部により１よりも大きいと判断されたときのインパクト値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとしたので、放送データの急激な変化を考慮することができる。
また、演算式生成部を、更に短期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとしたので、放送データの短期的な影響を考慮して演算式を生成することができる。

データ演算期間設定部を、ストック値に関する平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部として機能させ、ストック値演算部を、ストック値を、ストック値演算期間の経過ごとに前記放送データに記憶残存率を累積して乗算し得る機能部として機能させることとすれば、期間が経過するごとに大きくなる忘却の影響を確実に反映させることができる（請求項１７）。

演算式生成部を、更に長期トレンド値と結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることとすれば、放送データの長期的な影響を考慮して演算式を生成することができる（請求項１８）。

コンピュータを、更に記憶部に記憶されたデータの一部を抽出するデータ抽出部として機能させることとすれば、必要なデータを容易に抽出することができる（請求項１９）。

データ抽出部を、更に第１のデータ抽出部と第２のデータ抽出部として機能させ、第１のデータ抽出部を、記憶部に記憶されたデータの抽出期間を設定してデータを抽出し、第２のデータ抽出部を、放送データに含まれるキーワードを設定して第１のデータ抽出部により抽出されたデータから更に抽出する機能部として機能させることとすれば、所定の期間において任意のキーワードを設定する等することによりキーワードが示すターゲットに絞り込んだデータの抽出を容易に行うことができる（請求項２０）。

演算式生成部を、更に第１のデータ抽出部および第２のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて演算式を生成する機能部として機能させることとすることができる（請求項２１）。

コンピュータを、更に第１のデータ抽出部および第２のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて表示画面の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部として機能させることとすることができる（請求項２２）。

上記目的を達成するために、プログラムに係る請求項２３の発明は、コンピュータを、請求項１乃至請求項１５のうちいずれか一項に記載のデータ分析装置における演算式生成部により生成された演算式を用いて結果データの演算を行う機能部として機能させることを特徴とする。
本発明によれば、生成された演算式を用いて任意の放送データに対する結果データを演算することができる。

本発明によれば、放送の露出効果の把握や測定を効率的に行うことができる。

本発明の実施形態に係るデータ分析装置、データ演算装置、およびプログラムの全体構成の概要を示すブロック図である。 データ分析装置の記憶部に記憶されたデータを説明するための図である。 データ分析装置の記憶部に記憶された放送要素データを説明するための図である。 放送要素データにおけるダミー変数を説明するための図である。 データ採取期間と結果データとの関係を説明するための図である。 データ分析装置における演算式生成システムの構成を示すブロック図である。 放送時間要素データにおける数値情報要素データの平均値または積算値およびストック値を説明するための図である。 短期トレンド値を説明するための図である。 長期トレンド値を説明するための図である。 同データ分析装置における表示システムの構成を示すブロック図である。 同表示システムにおける表示画面の例を説明するための図である。 同表示システムにおけるバリエーション表示を説明するための図である。 同表示システムにおけるランキング表示を説明するための図である。 同表示システムにおけるシェアデータ表示および経過表示を説明するための図である。 同データ分析装置およびデータ演算装置における動作を説明するためのフローチャートである。 同データ分析装置およびデータ演算装置における動作を説明するための図１５に続く第１のフローチャートである。 同データ分析装置およびデータ演算装置における動作を説明するための図１５に続く第２のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の実施形態を示すデータ分析装置１およびデータ演算装置２の全体構成の概要を示す図である。同図を参照して本発明のデータ分析装置１およびデータ演算装置２の概要を説明すると、同データ分析装置１は、記憶部１０、第１のデータ抽出部２０、第２のデータ抽出部３０、利用システム判断部４０、演算式生成システム１００、および表示システム３００を有しており、放送データ５０と該放送データ５０により影響される結果データ６０の分析を行う機能より詳しくは放送データ５０と結果データ６０の相関関係を示す演算式を生成する機能および所定の表示を行う機能を有している。データ演算装置２は、データ分析装置１により生成された演算式を用いて結果データ６０の演算を行う機能を有している。放送データ５０には、ＣＭ等の広告データおよび放送番組の番組データ等が含まれる。

本発明のデータ分析装置１およびデータ演算装置２は、コンピュータとしての一般的な構成を備えており、ＣＰＵ、メモリ、ハードディスク、表示装置（ディスプレー）、および入力装置（キーボード、マウス）を有している。

記憶部１０は、図２に示すように、放送データ５０と結果データ６０とを記憶する機能を有している。
すなわち、放送データ５０は、テレビジョン放送および／またはラジオ放送等に関する記録データであり、複数の放送要素データ５１を含んでいる。放送要素データ５１は、例えばテレビジョン放送やラジオ放送のＣＭの場合、過去に放送されたＣＭの１回ごとのデータをいい、テレビやラジオの番組の場合、過去に放送された番組の１回ごとのデータをいう。複数の放送要素データ５１は、時系列単位で変化する連続した複数のデータとなる。

放送要素データ５１は、図３に示すように、数値情報要素データ５２および定性情報要素データ５３を含んでいる。
数値情報要素データ５２は、放送時間要素データ５２ａ、放送回数要素データ５２ｂ、ダミー変数要素データ５２ｃ等の数値情報要素データを含む。放送時間要素データ５２ａは、例えばＣＭの場合、ＣＭ１回の秒数となる。また、放送回数要素データ５２ｂは、例えば、ＣＭの場合１回としてカウントされる。更に、ダミー変数要素データ５２ｃは、後述の如く定性情報要素データ５３にダミー変数を設定して数値情報要素データ５２に変換したデータである。これら、数値情報要素データ５２は、時系列単位で変化する連続した複数の数列データとなる。

定性情報要素データ５３は、定性的な情報であり、時系列単位で変化する各数値情報要素データ５２と時間的な対応関係を有している。定性情報要素データ５３は、例えば、タレント名、タレントの種別、タレントの性別、タレントの年代、放送のオファーの有無、放送の種別、放送の月、放送の日、放送の曜日、放送の時間帯、放送の期間、放送のバリエーション、放送に関する企業名、放送に関連する業界または業種、放送に関する商品または役務のカテゴリーまたは名称、放送に関するブランド名、放送に使用される施設名、初放送日、放送の告知キャンペーンの有無、放送の告知検索誘導の有無、放送会社に関する情報、放送で使用された楽曲、放送で使用された用語等を含む。

なお、放送のオファーの有無とは、例えば放送で提示された割引き、景品等の消費者に有利なオファーの有無を含み、放送の告知検索誘導の有無は、例えば放送に掲載される検索キーワードの有無等、検索を誘導するような情報の有無を含む。

図４に示すように、個々の定性情報要素データ５３には、ダミー変数５４をそれぞれ設定することができる。このダミー変数５４には１または０が設定される。

すなわち、定性情報要素データ５３は、定性的な情報であり、数列データ等の定量的な数値情報データではない。このため、その影響度を重回帰分析等の分析手法により分析することができない。そこで、影響度の分析が要求される定性情報要素データ５３についてはダミー変数の１または０を任意に設定して数値情報要素データ５２とする。これにより、重回帰分析等の分析処理を行うことが可能となる。

例えば、定性情報要素データ５３のうちタレントＡに対しダミー変数５４が設定された場合、タレントＡを含む要素データに１が設定され、タレントＡを含まない要素データに０が設定される。これにより、「タレントＡ」なる定性情報要素データ５３は１または０の数値情報要素データ５２に変換されて重回帰分析等の分析処理を行うことが可能となる。

図２に戻り、結果データ６０は、数値情報データからなり、例えば、放送データ５０に関する商品、役務、人、団体、または法人（企業）の売上金額、来店数、申し込み数、問い合わせ数、放送が視聴された数、放送視聴率、インターネットＷｅｂ上における検索された数、インターネットＷｅｂ上における閲覧された数、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）に掲載された数、ソーシャルネットワーキングサービスにアクセスされた数、ソーシャルネットワーキングサービスに閲覧された数を含んでいる。これら結果データ６０のうち適宜一つが目的変数として選ばれる。

結果データ６０は、アンケート調査等により過去の所定の期間にわたって取得されたデータであり、図５に示すように、結果データ６０はデータ採取期間と関連づけて記憶部１０に記憶されている。上述の如く放送データ５０は定性情報要素データ５３に放送の年、月、日、時間帯を含んでおり、放送データ５０と結果データ６０とは、データ採取期間と放送の年、月、日、時間帯を介して関連づけられている。

なお、結果データ６０のインターネットＷｅｂ上における検索された数は、例えば放送データ５０に関する企業のホームページに検索された数を含み、インターネットＷｅｂ上における閲覧された数は、例えば放送データ５０に関する企業のホームページに閲覧された数を含み、ソーシャルネットワーキングサービスに掲載された数は、例えば放送データ５０に関する商品が第三者のブログに掲載された数を含み、ソーシャルネットワーキングサービスにアクセスされた数は、例えば放送データ５０に関する人のブログにアクセスされた数を含み、ソーシャルネットワーキングサービスに閲覧された数は、例えば放送データ５０に関する人のブログに閲覧された数を含む。ソーシャルネットワーキングサービスは、個人のブログの他、フェイスブック、ツイッター、ライン、ミクシー等を含む。

図１に戻り、第１のデータ抽出部２０および第２のデータ抽出部３０は、記憶部１０に記憶された放送データ５０および結果データ６０（以下、放送データ５０および結果データ６０は、単にデータ５０，６０とする場合がある）の一部を抽出する機能を有している。

すなわち、第１のデータ抽出部２０は、記憶部１０に記憶されたデータ５０，６０の抽出期間を設定してデータ５０，６０を抽出する機能を有している。

例えば、放送データ５０においては、上述の如く定性情報要素データ５３に放送の年、月、日、時間帯を含んでおり、第１のデータ抽出部２０は、設定された抽出期間内に含まれる放送要素データ５１のみを記憶部１０から抽出する。
また、結果データ６０については、上述の如くデータ採取期間と関連づけられており、第１のデータ抽出部２０は、設定された抽出期間に合致する結果データ６０を記憶部１０から読み出す。更に、第１のデータ抽出部２０は、以下の数１に示すように、読み出された結果データ６０に対し抽出期間とデータ採取期間の比を乗算してデータ分析装置１の分析に採用される結果データＧを得る。

[数１]
分析に採用される結果データＧ
＝読み出された結果データ６０×抽出期間／データ採取期間

第２のデータ抽出部３０は、放送データ５０に含まれるキーワードを設定して第１のデータ抽出部２０により抽出された放送データ５０から更にデータを抽出する機能を有している。例えば、キーワードを企業Ａとした場合、第２のデータ抽出部３０は、定性情報要素データ５３に企業Ａを含んだ放送データ５０のみを更に抽出する。

利用システム判断部４０は、演算式生成システム１００を利用するか、表示システム３００を利用するかを判断する機能を有している。具体的には、入力装置から入力されるユーザーの情報に基づいて、利用システム判断部４０は、演算式生成システム１００を利用するか、表示システム３００を利用するかを判断する。

演算式生成システム１００は、図６に示すように、数値情報変換部１１０、データ単位演算期間設定部１２０、数値情報要素データ演算部１３０、結果データ設定部１４０、ストック値演算期間設定部１５０、記憶残存率設定部１６０、ストック値演算部１７０、短期トレンド値演算期間設定部１８０、短期トレンド値演算部１９０、長期トレンド値演算期間設定部２００、長期トレンド値演算部２１０、インパクト値演算部２２０、インパクト値判断部２３０、および演算式生成部２４０を有している。

数値情報変換部１１０は、定性情報要素データ５３に関するダミー変数５４を設定することにより、定性情報要素データ５３を数値情報要素データ５２に変換する機能を有している。上述の如くダミー変数５４には１または０が設定される。ダミー変数が設定された定性情報要素データ５３は、１または０の数値情報要素データ５２に変換より詳しくはダミー変数要素データ５２ｃに変換されて分析処理を行うことが可能となる。

データ単位演算期間設定部１２０は、放送データ５０の平均値または積算値を演算するための単位演算期間となるデータ単位演算期間を設定する機能を有している。データ単位演算期間設定部１２０は、単位演算期間を秒単位、分単位、時単位、日単位、週単位、月単位、または年単位として設定する等任意に設定することができる。図７に示すように、本発明においては、単位演算期間を週単位で設定することとしている。

数値情報要素データ演算部１３０は、データ単位演算期間設定部１２０により設定された単位演算期間において、数値情報要素データ５２（放送時間要素データ５２ａ、放送回数要素データ５２ｂ、ダミー変数要素データ５２ｃ）をそれぞれ平均または積算する機能を有している。図７に示すように、数値情報要素データ演算部１３０は、週ごとに数値情報要素データ５２をそれぞれ平均または積算し該数値情報要素データ５２の平均値または積算値Ａ（より詳しくは、放送時間要素データ５２ａの平均値または積算値ＡＸ１，ＡＸ２，・・・，ＡＸｎ−１、放送回数要素データ５２ｂの平均値または積算値ＡＹ１，ＡＹ２，・・・，ＡＹｎ−１、ダミー変数要素データ５２ｃの平均値または積算値ＡＺ１，ＡＺ２，・・・，ＡＺｎ−１）を得る。本発明においては、数値情報要素データ５２の平均値または積算値Ａを用いて演算式生成システム１００による演算式の生成が行われる。

結果データ設定部１４０は、数１に基づいて第１のデータ抽出部２０により得られた本分析に採用される結果データＧを設定する機能を有している。

ストック値演算期間設定部１５０は、ストック値演算期間を設定する機能を有している。ここで、ストック値演算期間とは、ストック値Ｃに関する平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間として定義される。ストック値演算期間設定部１５０は、ストック値演算期間を、秒単位、分単位、時単位、日単位、週単位、月単位、または年単位として設定する等任意に設定することができる。図７に示すように、本発明においては、ストック値演算期間を週単位で設定することとしており、ストック値演算期間と上述したデータ単位演算期間とは一致することとなる。

記憶残存率設定部１６０は、記憶残存率Ｂを設定する機能を有しており、記憶残存率Ｂは、放送データ５０に基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される。記憶残存率Ｂは、０乃至１の範囲にある整数、少数が設定され、例えば記憶残存率Ｂを１に設定した場合は放送に対するすべての記憶が残存するものとして扱われ、０の場合はすべての記憶が忘却されたものとして扱われる。なお、記憶残存率Ｂは、演算結果に対する寄与率を見て増減させながら任意に設定することができる。

ストック値演算部１７０は、ストック値Ｃを演算する機能を有しており、ストック値Ｃは、放送データ５０に記憶残存率Ｂを乗算して得られる。
より詳しくは、図７に示すように、ストック値演算部１７０は、ストック値演算期間の経過ごとに放送データ５０より詳しくは数値情報要素データ５２の平均値または積算値Ａ（より詳しくはＡＸ１，ＡＸ２，・・・，ＡＸｎ−１、ＡＹ１，ＡＹ２，・・・，ＡＹｎ−１、ＡＺ１，ＡＺ２，・・・，ＡＺｎ−１）に記憶残存率Ｂ（より詳しくは、Ｂ１，Ｂ２，・・・，Ｂｎ−１）を累積して乗算しストック値Ｃ（より詳しくは、ＣＸ１，ＣＸ２，・・・，ＣＸｎ−１、ＣＹ１，ＣＹ２，・・・，ＣＹｎ−１、ＣＺ１，ＣＺ２，・・・，ＣＺｎ−１）を得る。例えば、抽出期間が「平成Ｘ年Ｚ月の第１週から第ｎ−１週」とし、ストック値演算部１７０による演算時点が「平成Ｘ年Ｚ月から第ｎ週」とした場合、平成Ｘ年Ｚ月の第１週における記憶残存率Ｂを累積して乗算した乗算値Ｂ１は、以下の数２の如く演算される。また、この乗算値Ｂ１に対応するストック値ＣＸ１，ＣＹ１，ＣＺ１は、第１週目の数値情報要素データ５２の平均値または積算値ＡＸ１，ＡＹ１，ＡＺ１も考慮して数３の如く演算される。

[数２]
Ｂ１＝Ｂ＾（ｎ−１）
[数３]
ＣＸ１＝ＡＸ１×Ｂ１
ＣＹ１＝ＡＹ１×Ｂ１
ＣＺ１＝ＡＺ１×Ｂ１

なお、図７からも明らかなように、第ｎ−１週における乗算値Ｂｎ−１はＢとなる。仮に、演算時点の第ｎ週の数値情報要素データ５２の平均値または積算値Ａを使用する場合は、第ｎ週の平均値または積算値Ａに記憶残存率Ｂは乗算されない。すなわち、記憶残存率Ｂは、演算時点から見て過去の数値情報要素データ５２の平均値または積算値Ａに対して乗算される。

短期トレンド値演算期間設定部１８０は、短期トレンド値Ｄを演算するための演算期間（短期トレンド値演算期間）を設定する機能を有している。図８に示すように、短期トレンド値演算期間設定部１８０は、短期トレンド値演算期間を例えば４週間として設定し、かつ、１週ずつずらしながら設定していく。短期トレンド値演算期間は、上述したデータ単位演算期間よりも長く、かつ、後述する長期トレンド値演算期間に対し相対的に短い期間として設定される。なお、短期トレンド値演算期間は、演算結果に対する寄与率を見て増減させながら任意に設定することができる。

短期トレンド値演算部１９０は、短期トレンド値演算期間に基づいて、短期トレンド値Ｄを演算する機能を有している。すなわち、図８からも明らかなように、短期トレンド値Ｄ（より詳しくは、放送時間要素データ５２ａの短期トレンド値ＤＸ１，ＤＸ２，ＤＸ３，・・・、放送回数要素データ５２ｂの短期トレンド値ＤＹ１，ＤＹ２，ＤＹ３，・・・、ダミー変数要素データ５２ｃの短期トレンド値ＤＺ１，ＤＺ２，ＤＺ３，・・・）は、例えば４週間の移動平均としており、短期トレンド値演算部１９０は、週ごとに演算される数値情報要素データ５２の平均値または積算値Ａの４週間の平均値または積算値を１週間ずつずらしながら演算していく。

長期トレンド値演算期間設定部２００は、長期トレンド値Ｅを演算するための演算期間（長期トレンド値演算期間）を設定する機能を有している。図９に示すように、長期トレンド値演算期間設定部２００は、例えば長期トレンド値演算期間を１３週間として設定し、かつ、１週ずつずらしながら設定していく。長期トレンド値演算期間は、上述したデータ単位演算期間よりも長く、かつ、上述した短期トレンド値演算期間に対し相対的に長い期間として設定される。なお、長期トレンド値演算期間は、演算結果に対する寄与率を見て増減させながら任意に設定することができる。

長期トレンド値演算部２１０は、長期トレンド値演算期間に基づいて、長期トレンド値Ｅを演算する機能を有している。すなわち、図９からも明らかなように、長期トレンド値Ｅ（より詳しくは、放送時間要素データ５２ａの長期トレンド値ＥＸ１，ＥＸ２，ＥＸ３，・・・、放送回数要素データ５２ｂの長期トレンド値ＥＹ１，ＥＹ２，ＥＹ３，・・・、ダミー変数要素データ５２ｃの長期トレンド値ＥＺ１，ＥＺ２，ＥＺ３，・・・）は、例えば１３週間の移動平均としており、長期トレンド値演算部２１０は、週ごとに演算される数値情報要素データ５２の平均値または積算値Ａの１３週間の平均値または積算値を１週間ずつずらしながら演算していく。

インパクト値演算部２２０は、インパクト値Ｆを演算する機能を有している。インパクト値Ｆは、数４に示すように、短期トレンド値Ｄと長期トレンド値Ｅの比、より詳しくは短期トレンド値Ｄの長期トレンド値Ｅに対する比として定義され、短期トレンド値Ｄの長期トレンド値Ｅに対する乖離率として演算するものである。インパクト値Ｆは、短期トレンド値ＤＸ１，ＤＸ２，ＤＸ３・・・、ＤＹ１，ＤＹ２，ＤＹ３・・・、ＤＺ１，ＤＺ２，ＤＺ３・・・と長期トレンド値ＥＸ１，ＥＸ２，ＥＸ３・・・、ＥＹ１，ＥＹ２，ＥＹ３・・・、ＥＺ１，ＥＺ２，ＥＺ３・・・に対応するように、ＦＸ１，ＦＸ２，ＦＸ３・・・、ＦＹ１，ＦＹ２，ＦＹ３、・・・ＦＺ１，ＦＺ２，ＦＺ３・・・の如く演算され生成される。乖離率が大きいほど、短期トレンド値Ｄの長期トレンド値Ｅに対するインパクトが大きくなると解釈される。
[数４]
インパクト値Ｆ＝短期トレンド値Ｄ／長期トレンド値Ｅ

インパクト値判断部２３０は、インパクト値Ｆが１よりも大きいか否かを判断する機能を有している。
演算式生成部２４０は、多変量解析を用いて、より詳しくは重回帰分析を用いて、放送データ５０を説明変数とし、詳しくは放送データ５０に基づいて得られるデータを説明変数とし、結果データ６０を目的変数として、これら説明変数と目的変数の相関関係を示す演算式を生成する機能を有している。

より詳しくは、演算式生成部２４０は、ストック値Ｃ、インパクト値Ｆ、短期トレンド値Ｄ、長期トレンド値Ｅを説明変数とし、結果データ６０を目的変数として演算式を生成する。なお、インパクト値Ｆは、インパクト値判断部２３０が１よりも大きいと判断したときに、演算式生成部２４０による演算式の生成に用いられる。

更に詳しくは、演算式生成部２４０は、重回帰分析を行うことにより、ストック値ＣＸ（ＣＸ１，ＣＸ２，・・・，ＣＸｎ−１）に対応する係数ＣＸα、ストック値ＣＹ（ＣＹ１，ＣＹ２，・・・，ＣＹｎ−１）に対応する係数ＣＹα、ストック値ＣＺ（ＣＺ１，ＣＺ２，・・・，ＣＺｎ−１）に対応する係数ＣＺα、インパクト値ＦＸ（ＦＸ１，ＦＸ２，ＦＸ３，・・・）に対応する係数ＦＸα、インパクト値ＦＹ（ＦＹ１，ＦＹ２，ＦＹ３，・・・）に対応する係数ＦＹα、インパクト値ＦＺ（ＦＺ１，ＦＺ２，ＦＺ３，・・・）に対応する係数ＦＺα、短期トレンド値ＤＸ（ＤＸ１，ＤＸ２，ＤＸ３，・・・）に対応する係数ＤＸα、短期トレンド値ＤＹ（ＤＹ１，ＤＹ２，ＤＹ３，・・・）に対応する係数ＤＹα、短期トレンド値ＤＺ（ＤＺ１，ＤＺ２，ＤＺ３，・・・）に対応する係数ＤＺα、長期トレンド値ＥＸ（ＥＸ１，ＥＸ２，ＥＸ３，・・・）に対応する係数ＥＸα、長期トレンド値ＥＹ（ＥＹ１，ＥＹ２，ＥＹ３，・・・）に対応する係数ＥＹα、長期トレンド値ＥＺ（ＥＺ１，ＥＺ２，ＥＺ３，・・・）に対応する係数ＥＺα、および定数βを求める。そして、演算式生成部２４０は、以下の数５に示すように、任意のストック値ｃｘ（放送時間要素データ５２ａのストック値）、ｃｙ（放送回数要素データ５２ｂのストック値）、ｃｚ（ダミー変数要素データ５２ｃのストック値）、任意のインパクト値ｆｘ（放送時間要素データ５２ａのインパクト値）、ｆｙ（放送回数要素データ５２ｂのインパクト値）、ｆｚ（ダミー変数要素データ５２ｃのインパクト値）、任意の短期トレンド値ｄｘ（放送時間要素データ５２ａの短期トレンド値）、ｄｙ（放送回数要素データ５２ｂの短期トレンド値）、ｄｚ（ダミー変数要素データ５２ｃの短期トレンド値）、任意の長期トレンド値ｅｘ（放送時間要素データ５２ａの長期トレンド値）、ｅｙ（放送回数要素データ５２ｂの長期トレンド値）、ｅｚ（ダミー変数要素データ５２ｃの長期トレンド値）を変数とした任意の結果データｇを演算するための演算式を生成する。なお、多変量解析より詳しくは重回帰分析とは、上記からも明らかなように、ある変数（目的変数）とこの変数に影響する変数（説明変数）との相関関係式を求める解析手法であり、特に説明変数が２つ以上の場合をいう。
[数５]
ｇ＝ｃｘ×ＣＸα＋ｆｘ×ＦＸα＋ｄｘ×ＤＸα＋ｅｘ×ＥＸα＋ｃｙ×ＣＹα＋ｆｙ×ＦＹα＋ｄｙ×ＤＹα＋ｅｙ×ＥＹα＋ｃｚ×ＣＺα＋ｆｚ×ＦＺα＋ｄｚ×ＤＺα＋ｅｚ×ＥＺα＋β

データ演算装置２は、演算式生成部２４０により生成された演算式を用いて結果データｇを演算する機能を有している。すなわち、データ演算装置２は、上述したストック値演算部１７０、インパクト値演算部２２０、短期トレンド値演算部１９０、長期トレンド値演算部２１０の機能を用いてストック値ｃｘ，ｃｙ，ｃｚ、インパクト値ｆｘ，ｆｙ，ｆｚ、短期トレンド値ｄｘ，ｄｙ，ｄｚ、長期トレンド値ｅｘ，ｅｙ，ｅｚを得ながら結果データｇを演算する。

次に、表示システム３００は、図１０に示すように、表示パターン設定部３１０と画面表示制御部３６０を有している。
表示パターン設定部３１０は、第１のデータ抽出部２０および第２のデータ抽出部３０により抽出されたデータ５０，６０に基づいて表示画面４００の表示パターンの設定を行う機能を有している。表示パターン設定部３１０は、第１のデータ抽出部２０および第２のデータ抽出部３０におけるデータ５０，６０の抽出キーワード等を表示する抽出キーワード表示設定部３１０ａと抽出されたデータ５０，６０の相関関係を表示する相関関係表示設定部３１０ｂを有しており、図１１に示すように表示画面４００において抽出キーワード表示と相関関係表示を行う。

表示パターン設定部３１０は、相関関係表示設定部３１０ｂの機能としてバリエーション表示設定部３２０、ランキング表示設定部３３０、シェアデータ表示設定部３４０、および経過表示設定部３５０の各機能部を有している。

バリエーション表示設定部３２０は、放送例えばＣＭ（広告）のバリエーション数の比較表示を行う機能を有している。ＣＭのバリエーション数とは、ＣＭの形態数をいい、例えば同一のブランドにおいて異なる形態で複数のＣＭを提供している場合は、バリエーション数が多くなる。

より詳しくは、図１２に示すように、バリエーション表示設定部３２０は、ブランド間において、ＣＭのバリエーション数の多少を円の大小で表す機能を有するとともに、そのブランドにおけるＣＭのバリエーション数とＣＭが提供されている商品数（以下、ブランド別ＣＭ商品数とする）およびデータ５０，６０の抽出期間における数値情報要素データ５２より詳しくはＣＭ時間要素データの平均値または積算値とを比較表示する機能も有している。

すなわち、バリエーション表示設定部３２０は、横軸をＣＭ時間要素データの平均値または積算値とし、縦軸をブランド別ＣＭ商品数としたグラフの表示設定を行うとともに、このグラフによりブランドごとにＣＭ時間要素データの平均値または積算値とブランド別のＣＭの商品数の相関関係を得ながらそのブランドにおけるＣＭのバリエーション数の多少を表す円をグラフ内に表示する。

図１２においては、ブランドＢはブランドＡに対し、ＣＭ時間要素データの平均値または積算値やブランド別ＣＭ商品数は劣る一方で、ＣＭのバリエーション数はブランドＡよりも多くなっている（ブランドＢの丸の大きさがブランドＡの丸の大きさよりも大きい）。ＣＭのバリエーション数は、売上金額等の結果データ６０に対する影響が大きく、このようなＣＭのバリエーション数の比較表示は極めて有効な手段となる。

ランキング表示設定部３３０は、放送例えばＣＭ（広告）の各種のランキングの表示を行う機能を有している。すなわち、例えば、図１３の例示においては、ランキング表示設定部３３０は、企業ごとに順位づけを行ってＣＭ時間要素データの平均値または積算値のランキング表示を行っている。ランキング表示設定部３４０は、ＣＭ時間要素データの平均値または積算値のランキング表示の他に、データ５０，６０における数値情報データの平均値または積算値のランキング表示も行うことができる。

シェアデータ表示設定部３４０は、放送例えばＣＭ（広告）に関するデータのシェアデータ表示を行う機能を有している。すなわち、例えば、図１４の例示においては、シェアデータ表示設定部３４０は、あるタレントＡにおけるＣＭに出演した企業ごとのＣＭ時間要素データの平均値または積算値の割合を得るとともに、この割合に応じて円グラフの面積をシェアする形態でシェアデータ表示を行っている。シェアデータ表示設定部３４０は、ＣＭ時間要素データの平均値または積算値のシェアデータ表示の他に、データ５０，６０における各種の数値情報データの平均値または積算値のシェアデータ表示も行うことができる。

経過表示設定部３５０は、放送例えばＣＭ（広告）に関するデータの経過表示を行う機能を有している。すなわち、例えば、図１４の例示においては、経過表示設定部３５０は、あるタレントＡにおけるＣＭ時間要素データの平均値または積算値Ａ（ＣＭの出演時間データの平均値または積算値）の時間経過の経過表示を行っている。経過表示設定部３５０は、ＣＭ時間要素データの平均値または積算値の時間経過の経過表示の他に、データ５０，６０における各種の数値情報データの平均値または積算値の経過表示も行うことができる。

画面表示制御部３６０は、表示パターン設定部３１０により設定された画面４００の表示パターンに基づいて、図１１乃至図１４に示す如く表示画面４００の表示制御を行う機能を有している。画面表示制御部３６０は、図１４に示すように、シェアデータ表示設定部３４０により表示されるシェアデータ表示と経過表示設定部３５０により表示される経過表示を一の表示画面４００上に同時に表示させる等、複数の表示を適宜組み合わせて同時に表示させることができる。

ここで、上記のデータ分析装置１およびデータ演算装置２における各機能部は、プログラム１００を実行することによりその機能を実現することができる。
すなわち、プログラム１００は、データ分析装置１のコンピュータを、記憶部１０、第１のデータ抽出部２０、第２のデータ抽出部３０、利用システム判断部４０、演算式生成システム１００、および表示システム３００として機能させ、演算式生成システム１００を、数値情報変換部１１０、データ単位演算期間設定部１２０、数値情報要素データ演算部１３０、結果データ設定部１４０、ストック値演算期間設定部１５０、記憶残存率設定部１６０、ストック値演算部１７０、短期トレンド値演算期間設定部１８０、短期トレンド値演算部１９０、長期トレンド値演算期間設定部２００、長期トレンド値演算部２１０、インパクト値演算部２２０、インパクト値判断部２３０、および演算式生成部２４０として機能させ、表示システム３００を、表示パターン設定部３１０として機能させ、より詳しくは、抽出キーワード表示設定部３１０ａおよび相関関係表示設定部３１０ｂとして機能させ、更に詳しくは、バリエーション表示設定部３２０、ランキング表示設定部３３０、シェアデータ表示設定部３４０、および経過表示設定部３５０として機能させることができる。

つまり、プログラム１００は、データ分析装置１のコンピュータを、放送データ５０と該放送データ５０により影響される結果データ６０とを関連づけて記憶する記憶部１０と、放送データ５０と結果データ６０との相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部２４０として機能させることができる。

また、プログラム１００は、データ分析装置１のコンピュータを、更に放送データ５０に基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部１６０と、放送データ５０に記憶残存率Ｂを乗算して得られるデータをストック値Ｃとして演算するストック値演算部１７０として機能させ、演算式生成部２４０を、更にストック値Ｃと結果データ６０との相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることができる。

更に、プログラム１００は、データ分析装置１のコンピュータを、放送データ５０の平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部として機能させることができ、更にデータ演算期間設定部を、ストック値Ｃに関する平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部１５０として機能させ、ストック値演算部１７０を、ストック値Ｃを、ストック値演算期間の経過ごとに放送データ５０に記憶残存率Ｂを累積して乗算し得る機能部として機能させ、また更にストック値演算期間設定部１５０を、ストック値演算期間を、秒単位、分単位、時単位、日単位、週単位、月単位、または年単位として設定する機能部として機能させることができる。

更にまた、プログラム１００は、データ分析装置１のコンピュータを、短期トレンド値Ｄを演算する短期トレンド値演算部１９０と、長期トレンド値Ｅを演算する長期トレンド値演算部２１０と、短期トレンド値Ｄと長期トレンド値Ｅとの比として定義されるインパクト値Ｆを演算するインパクト値演算部２２０として機能させ、演算式生成部２４０を、更にインパクト値Ｆと結果データ６０との相関関係を示す演算式を生成する機能部、短期トレンド値Ｄと結果データ６０との相関関係を示す演算式を生成する機能部、長期トレンド値Ｅと結果データ６０との相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることができる。

更にプログラム１００は、データ分析装置１のコンピュータを、定性情報要素データ５３を数値情報要素データ５２に変換する数値情報変換部１１０として機能させることができる。

また、プログラム１００は、演算式生成部２４０を、多変量解析を用いて前記演算式を生成する機能部として機能させ、より詳しくは、演算式生成部２４０を、多変量解析を、重回帰分析として演算式を生成する機能部として機能させることができる。

また、プログラム１００は、データ分析装置１のコンピュータを、記憶部１０に記憶されたデータ５０，６０の一部を抽出するデータ抽出部２０，３０として機能させるとともに、データ抽出部２０，３０を、更に第１のデータ抽出部２０と第２のデータ抽出部３０として機能させ、第１のデータ抽出部２０を、記憶部１０に記憶されたデータ５０，６０の抽出期間を設定してデータ５０，６０を抽出し、第２のデータ抽出部３０を、放送データ５０に含まれるキーワードを設定して第１のデータ抽出部２０により抽出されたデータ５０，６０から更に抽出する機能部として機能させ、演算式生成部２４０を、更に第１のデータ抽出部２０および第２のデータ抽出部３０により抽出されたデータ５０，６０に基づいて演算式を生成する機能部として機能させることができる。

また更に、プログラム１００は、データ分析装置１のコンピュータを、更に第１のデータ抽出部２０および第２のデータ抽出部３０により抽出されたデータ５０，６０に基づいて表示画面４００の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部３１０として機能させることができる。

更にプログラム１００は、表示パターン設定部３１０を、放送のバリエーション数の比較表示を行うバリエーション表示設定部３２０、放送のランキングの表示を行うランキング表示設定部３３０、放送のシェアデータの比較表示を行うシェアデータ表示設定部３４０、および放送データ５０の経過表示を行う経過表示設定部３５０として機能させることができる。

更にまた、プログラム１００は、バリエーション表示設定部３２０を、放送のバリエーション数と放送の商品数または役務数の比較表示を行う機能部として機能させることができる。

更に、プログラム１００は、データ演算装置２のコンピュータを、データ分析装置１における演算式生成部２４０により生成された演算式を用いて結果データ６０の演算を行う機能部として機能させることができる。なお、プログラム１００は、メモリ、ハードディスク等のコンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶されている。

次に、データ分析装置１およびデータ演算装置２による動作フローを図１５乃至図１７のフローチャートに基づいて詳細に説明する。
すなわち、まずステップＳ１０において、第１のデータ抽出部２０が、記憶部１０に記憶された放送データ５０および結果データ６０を読み出す。
次いで、ステップＳ２０において、ユーザーが入力装置を介して抽出期間を入力し、該入力した抽出期間に基づいて第１のデータ抽出部２０がデータ５０，６０を抽出する。

続いて、ステップＳ３０において、ユーザーが入力装置を介してキーワードを設定し、第２のデータ抽出部３０が、設定したキーワードに基づいて、第１のデータ抽出部２０により抽出された放送データ５０から更にデータを抽出する。

次いで、ステップＳ４０において、ユーザーが入力装置を介して所定の情報を入力し、利用システム判断部４０が、該入力した情報に基づいて、演算式生成システム１００を利用するか、表示システム３００を利用するかの判断を行う。ステップＳ４０において、利用システム判断部４０が、演算式生成システム１００を利用すると判断する場合は、ステップＳ５０以降の動作に進む。

すなわち、ステップＳ５０において、ユーザーが入力装置を介してダミー変数５４を入力し、数値情報変換部１１０が、入力したダミー変数５４を設定する。ダミー変数が設定された定性情報要素データ５３は、１または０の数値情報要素データ５２に変換より詳しくはダミー変数要素データ５２ｃに変換されて分析処理を行うことが可能となる（図４）。

次に、ステップＳ６０において、ユーザーが入力装置を介して単位演算期間を入力し、データ単位演算期間設定部１２０が入力した単位演算期間を設定する。

続いて、ステップＳ７０において、数値情報要素データ演算部１３０が、単位演算期間において数値情報要素データ５２を積算して平均値または積算値Ａを得る。本発明においては、単位演算期間を週単位として設定する（図７）。

次いで、ステップＳ８０において、ユーザーが入力装置を介してストック値演算期間を入力し、ストック演算期間設定部１５０が、入力されたストック値演算期間を設定する。

次に、ステップＳ９０において、ユーザーが入力装置を介して記憶残存率Ｂを入力し、記憶残存率設定部１６０が、入力された記憶残存率Ｂを設定する。記憶残存率Ｂは、０乃至１の範囲で設定される。

続いて、ステップＳ１００において、ストック値演算部１７０が、数２により記憶残存率Ｂの乗算値Ｂ１，・・・，Ｂｎ−１を演算するとともに、演算された乗算値Ｂ１，・・・，Ｂｎ−１と数値情報要素データ５２の平均値または積算値Ａに基づいて数３によりストック値Ｃを演算する（図７）。

次いで、ステップＳ１１０において、ユーザーが入力装置を介して短期トレンド値演算期間を入力し、短期トレンド値演算期間設定部１８０が、入力された短期トレンド値演算期間を設定する。

次に、ステップＳ１２０において、短期トレンド値演算部１９０が、短期トレンド値Ｄを演算する。短期トレンド値Ｄの演算は、数値情報要素データ５２の平均値または積算値Ａと短期トレンド値演算期間に基づいて行われる。本発明においては、短期トレンド値Ｄの演算は、例えば４週間の移動平均として行う（図８）。

続いて、ステップＳ１３０において、ユーザーが入力装置を介して長期トレンド値演算期間を入力し、長期トレンド値演算期間設定部２００が、入力された長期トレンド値演算期間を設定する。

次いで、ステップＳ１４０において、長期トレンド値演算部２１０が、長期トレンド値Ｅを演算する。長期トレンド値Ｅの演算は、数値情報要素データ５２の平均値または積算値Ａと長期トレンド値演算期間に基づいて行われる。本発明においては、長期トレンド値Ｅの演算は、例えば１３週間の移動平均として行う（図９）。これにより、異なる長さの複数のトレンド値Ｄ，Ｅが設定される。

次に、ステップＳ１５０において、インパクト値演算部２２０が、インパクト値Ｆの演算を行う。インパクト値Ｆの演算は、短期トレンド値Ｄと長期トレンド値Ｅに基づいて数４により行う。

続いて、ステップＳ１６０において、インパクト値判断部２３０が、インパクト値Ｆが１よりも大きいか否かを判断する。インパクト値Ｆが１よりも大きいときは、ステップＳ１７０において、演算式の生成に用いるものとし、１以下のときは、ステップ１８０において、演算式の生成に用いないものとする。

次に、ステップＳ１９０において、結果データ設定部１４０が、数１に基づいて第１のデータ抽出部２０により得られた結果データＧを設定する。

次いで、ステップＳ２００において、演算式生成部２４０が、ストック値ＣＸ，ＣＹ，ＣＺ、インパクト値ＦＸ，ＦＹ，ＦＺ、短期トレンド値ＤＸ，ＤＹ，ＤＺ、および長期トレンド値ＥＸ，ＥＹ，ＥＺ、結果データＧを用いて多変量解析より詳しくは重回帰分析を行い、対応する係数ＣＸα、ＣＹα、ＣＺα、ＦＸα、ＦＹα、ＦＺα、ＤＸα、ＤＹα、ＤＺα、ＥＸα、ＥＹα、ＥＺα、定数βを求める。そして、演算式生成部２４０は、数５に示す演算式を生成する。このように、多変量解析より詳しくは重回帰分析を用いて演算式を生成することにより、複数の説明変数の影響を容易に把握することができる。

続いて、ステップＳ２１０において、データ演算装置２が、演算式生成部２４０により生成された演算式を用いて結果データ６０の演算を行う。

次に、ステップＳ４０に戻り、利用システム判断部４０が、表示システム３００を利用すると判断する場合（演算式生成システム１００を利用しないと判断する場合）は、ステップ３００以降の動作を行う。

すなわち、まずステップ３００において、表示パターン設定部３１０が第１のデータ抽出部２０および第２のデータ抽出部３０により抽出されたデータ５０，６０に基づいて表示画面４００の表示パターンの設定を行う。

より詳しくは、バリエーション表示設定部３２０が、ＣＭ（広告）のバリエーション数の比較表示（ステップＳ３１０）、ランキング表示設定部３３０が、ＣＭ（広告）の各種のランキングの表示（ステップＳ３２０）、シェアデータ表示設定部３４０が、ＣＭ（広告）に関するデータのシェアデータ表示（ステップＳ３３０）、経過表示設定部３５０が、ＣＭ（広告）に関するデータの経過表示（ステップＳ３４０）をそれぞれ行う。各表示設定に対する画面４００の表示制御は、画面表示制御部３６０が行う。

以上説明したように本発明によれば、データ分析装置１において、放送データ５０と結果データ６０との相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部２４０を有することとしたので、より詳しくは、記憶残存率Ｂを設定する記憶残存率設定部１６０と、放送データ５０に記憶残存率Ｂを乗算して得られるデータをストック値Ｃとして演算するストック値演算部１７０と、を有し、演算式生成部２４０は、ストック値Ｃと結果データ６０との相関関係を示す演算式を生成することとしたので、生成された演算式を用いて任意の放送データ５０に対する結果データ６０を演算することができ、放送の露出効果の把握や測定を効率的かつ正確に行うことができる。

また、ストック値演算部１７０は、ストック値Ｃを、ストック値演算期間の経過ごとに放送データ５０に記憶残存率Ｂを累積して乗算し得ることとしたので、期間が経過するごとに大きくなる忘却の影響を確実に反映させることができる。

更に、短期トレンド値Ｄを演算する短期トレンド値演算部１９０と、長期トレンド値Ｅを演算する長期トレンド値演算部２１０と、短期トレンド値Ｄと長期トレンド値Ｅとの比として定義されるインパクト値Ｆを演算するインパクト値演算部２２０と、を有し、演算式生成部２４０は、インパクト値Ｆと結果データ６０との相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送データ５０の急激な変化を考慮することができる。

更にまた、演算式生成部２４０は、短期トレンド値Ｄと結果データ６０との相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送データ５０の短期的な影響を考慮して演算式を生成することができる。
また、演算式生成部２４０は、長期トレンド値Ｅと結果データ６０との相関関係を示す演算式を生成することとしたので、放送データ５０の長期的な影響を考慮して演算式を生成することができる。

また更に、放送データは、放送時間データおよび放送回数データ、より詳しくは放送時間要素データ５２ａおよび放送回数要素データ５２ｂ、更に詳しくは放送時間要素データ５２ａの平均値または積算値ＡＸおよび放送回数要素データ５２ｂの平均値または積算値ＡＹとすることとしたので、放送時間や放送回数は放送の露出に直結するため、放送の露出効果の把握や測定を正確に行うことができる。

また、定性情報要素データ５３を数値情報要素データ５２に変換する数値情報変換部１２０を更に有し、放送データ５１は、数値情報要素データ５２に変換された定性情報要素データ５３を更に含むこととしたので、定性情報要素データ５３を数値情報要素データ５２に変換することができ、定性情報要素データ５３の影響も考慮して演算式を生成することができる。

更に、第１のデータ抽出部２０は、記憶部１０に記憶されたデータ５０，６０の抽出期間を設定してデータ５０，６０を抽出し、第２のデータ抽出部３０は、放送データ５０に含まれるキーワードを設定して第１のデータ抽出部２０により抽出されたデータ５０，６０から更に抽出することとしたので、所定の期間において任意のキーワードを設定する等することによりキーワードが示すターゲットに絞り込んだデータ５０，６０の抽出を容易に行うことができる。

また、データ演算装置２は、データ分析装置１における演算式生成部２４０により生成された演算式を用いて結果データ６０の演算を行うこととしたので、任意の放送データ５０に対する結果データ６０を演算することができる。

なお、本発明は上述した実施形態に限定されることなく特許請求の範囲を逸脱しない範囲内において各種の変形実施、応用実施が可能であることは勿論である。

すなわち、上述した実施形態にあっては、ストック値Ｃ、インパクト値Ｆ、短期トレンド値Ｄ、長期トレンド値Ｅのいずれも説明変数をとして演算式を生成することとしているが、いずれか一つと結果データ６０との相関関係を示す演算式を生成することとしても所要の技術的効果を奏する。また、演算に用いられる放送データ５０として放送時間要素データ５２ａ、放送回数要素データ５２ｂ、およびダミー変数要素データ５２ｃのいずれも採用することとしているが、いずれか一つとしても所要の技術的効果を奏する。更に、説明変数に単位演算期間に基づいて演算される放送時間要素データ５２ａの平均値または積算値ＡＸ、放送回数要素データ５２ｂの平均値または積算値ＡＹ、ダミー変数要素データ５２ｃの平均値または積算値ＡＺをそれぞれ単独に加えることにより説明変数をストック値Ｃ、インパクト値Ｆ、短期トレンド値Ｄ、長期トレンド値Ｅ、放送時間要素データ５２ａの平均値または積算値ＡＸ、放送回数要素データ５２ｂの平均値または積算値ＡＹ、およびダミー変数要素データ５２ｃの平均値または積算値ＡＺとすることとしてもよい。この場合にあっては放送の露出効果の把握を更に正確に行うことができる。

また、結果データ６０の一部を説明変数に加えて演算式を生成することとしてもよい。例えば、問い合わせ数、放送が視聴された数、視聴率、インターネットＷｅｂ上における検索された数、インターネットＷｅｂ上における閲覧された数、ソーシャルネットワーキングサービスに掲載された数、ソーシャルネットワーキングサービスにアクセスされた数、ソーシャルネットワーキングサービスに閲覧された数は、売上金額や来店数、申し込み数と密接な関係があることが知られており、これらインターネットＷｅｂ上のデータ、ソーシャルネットワーキングサービスのデータを説明変数とすることとしてもよい。

更に、演算式の生成や表示に用いられる放送データ５０についても該放送データ５０に基づく商品、役務、人、団体、または法人以外の競合関係を有する者の放送データを更に含むこととしてもよい。これら競合関係を有する者の放送データについても結果データ６０に与える影響が大きい。

更にまた、表示パターン設定部３１０は、ＣＭ（広告）に関する各種の表示を行うこととしているが、例えば番組に関する各種の表示を行うこととしてもよい。

本発明は、放送データを利用した売上金額等の効率的な予測に役立ち、放送業界や製造業界、そしてサービス業界等の放送の露出効果の把握や測定が有益になる業界の発展に大きく貢献する。

Ａ：数値情報要素データの平均値または積算値、ＡＸ：放送時間要素データの平均値または積算値、ＡＹ：放送回数要素データの平均値または積算値、ＡＺ：ダミー変数要素データの平均値または積算値、Ｂ：記憶残存率、Ｃ：ストック値、ＣＸ：放送時間要素データのストック値、ＣＹ：放送回数要素データのストック値、ＣＺ：ダミー変数要素データのストック値、ＣＸα：放送時間要素データのストック値の係数、ＣＹα：放送回数要素データのストック値の係数、ＣＺα：ダミー変数要素データのストック値の係数、ｃ：任意のストック値、ｃｘ：任意の放送時間要素データのストック値、ｃｙ：任意の放送回数要素データのストック値、ｃｚ：任意のダミー変数要素データのストック値、Ｄ：短期トレンド値、ＤＸ：放送時間要素データの短期トレンド値、ＤＹ：放送回数要素データの短期トレンド値、ＤＺ：ダミー変数要素データの短期トレンド値、ＤＸα：放送時間要素データの短期トレンド値の係数、ＤＹα：放送回数要素データの短期トレンド値の係数、ＤＺα：ダミー変数要素データの短期トレンド値の係数、ｄ：任意の短期トレンド値、ｄｘ：任意の放送時間要素データの短期トレンド値、ｄｙ：任意の放送回数要素データの短期トレンド値、ｄｚ：任意のダミー変数要素データの短期トレンド値、Ｅ：長期トレンド値、ＥＸ：放送時間要素データの長期トレンド値、ＥＹ：放送回数要素データの長期トレンド値、ＥＺ：ダミー変数要素データの長期トレンド値、ＥＸα：放送時間要素データの長期トレンド値の係数、ＥＹα：放送回数要素データの長期トレンド値の係数、ＥＺα：ダミー変数要素データの長期トレンド値の係数、ｅ：任意の長期トレンド値、ｅｘ：任意の放送時間要素データの長期トレンド値、ｅｙ：任意の放送回数要素データの長期トレンド値、ｅｚ：任意のダミー変数要素データの長期トレンド値、Ｆ：インパクト値、ＦＸ：放送時間要素データのインパクト値、ＦＹ：放送回数要素データのインパクト値、ＦＺ：ダミー変数要素データのインパクト値、ＦＸα：放送時間要素データのインパクト値の係数、ＦＹα：放送回数要素データのインパクト値の係数、ＦＺα：ダミー変数要素データのインパクト値の係数、Ｇ：データ分析装置１による分析に採用される結果データ、ｇ：任意の結果データ、β：定数、１：データ分析装置、２：データ分析装置、３：プログラム、１０：記憶部、２０： 第１のデータ抽出部、３０：第２のデータ抽出部、４０：利用システム判断部、５０：放送データ、６０：結果データ、５１：放送要素データ、５２：数値情報要素データ、５２ａ：放送時間要素データ、５２ｂ：放送回数要素データ、５２ｃ：ダミー変数要素データ、５３：定性情報要素データ、５４：ダミー変数、１００：演算式生成システム、１１０：数値情報変換部、１２０：データ単位演算期間設定部、１３０：数値情報要素データ演算部、１４０：結果データ設定部、１５０：ストック値演算期間設定部、１６０：記憶残存率設定部、１７０：ストック値演算部、１８０：短期トレンド値演算期間設定部、１９０：短期トレンド値演算部、２００：長期トレンド値演算期間設定部、２１０：長期トレンド値演算部、２２０：インパクト値演算部、２３０：インパクト値判断部、２４０：演算式生成部、３００：表示システム、３１０：表示パターン設定部、３１０ａ：抽出キーワード表示設定部、３１０ｂ：相関関係表示設定部、３２０：バリエーション表示設定部、３３０：ランキング表示設定部、シェアデータ表示設定部、３５０：経過表示設定部、３６０：画面表示制御部、４００：表示画面

Claims (23)

1. 数値情報データを含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、
   前記放送データと前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部と、
   前記放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、
   前記放送データに前記記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、
   前記放送データの平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部と、を有するとともに、
   前記データ演算期間は、短期トレンド値を演算するための短期トレンド値演算期間と長期トレンド値を演算するための長期トレンド値演算期間を更に有し、
   前記短期トレンド値演算期間は、相対的に短い期間として設定されるとともに、前記長期トレンド値演算期間は、相対的に長い期間として設定され、
   前記短期トレンド値は、前記短期トレンド値演算期間における前記放送データの平均値または積算値とするとともに、前記長期トレンド値は、前記長期トレンド値演算期間における前記放送データの平均値または積算値として、
   前記短期トレンド値を演算する短期トレンド値演算部と、
   前記長期トレンド値を演算する長期トレンド値演算部と、
   前記短期トレンド値と前記長期トレンド値の比として定義されるインパクト値を[数１]の如く演算するインパクト値演算部と、
   前記インパクト値が１よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部と、を有し、
   前記演算式生成部は、前記ストック値、前記短期トレンド値、および前記インパクト値判断部により１よりも大きいと判断されたときのインパクト値と前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成することを特徴とするデータ分析装置。
   [数１]
   インパクト値＝短期トレンド値／長期トレンド値
2. 前記データ演算期間設定部は、前記ストック値に関する平均値または積算値を演算するための前記データ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部を有し、
   前記ストック値演算部は、前記ストック値を、前記ストック値演算期間の経過ごとに前記放送データに前記記憶残存率を累積して乗算し得ることを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
3. 前記演算式生成部は、更に前記長期トレンド値と前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のデータ分析装置。
4. 前記放送データは、放送時間データおよび／または放送回数データを含むことを特徴とする請求項１乃至請求項３のうちいずれか一項に記載のデータ分析装置。
5. 前記定性情報データを前記数値情報データに変換する数値情報変換部を更に有し、前記放送データは、前記数値情報データに変換された定性情報データを更に含むことを特徴とする請求項４に記載のデータ分析装置。
6. 前記結果データは、前記放送データに関する商品、役務、人、団体、または法人の売上金額、来店数、申し込み数、問い合わせ数、放送が視聴された数、放送視聴率、インターネットＷｅｂ上における検索された数、インターネットＷｅｂ上における閲覧された数、ソーシャルネットワーキングサービスに掲載された数、ソーシャルネットワーキングサービスにアクセスされた数、またはソーシャルネットワーキングサービスに閲覧された数とすることを特徴とする請求項１乃至請求項５のうちいずれか一項に記載のデータ分析装置。
7. 前記演算式生成部は、多変量解析を用いて前記演算式を生成することを特徴とする請求項６に記載のデータ分析装置。
8. 前記演算式生成部は、前記多変量解析を、重回帰分析として前記演算式を生成することを特徴とする請求項７に記載のデータ分析装置。
9. 前記記憶部に記憶されたデータの一部を抽出するデータ抽出部を有することを特徴とする請求項１乃至請求項８のうちいずれか一項に記載のデータ分析装置。
10. 前記データ抽出部は、第１のデータ抽出部と第２のデータ抽出部を有し、
    前記第１のデータ抽出部は、前記記憶部に記憶されたデータの抽出期間を設定して前記データを抽出し、
    前記第２のデータ抽出部は、前記放送データに含まれるキーワードを設定して前記第１のデータ抽出部により抽出されたデータから更に抽出することを特徴とする請求項９に記載のデータ分析装置。
11. 前記演算式生成部は、前記第１のデータ抽出部および前記第２のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて前記演算式を生成することを特徴とする請求項１０に記載のデータ分析装置。
12. 前記第１のデータ抽出部および前記第２のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて表示画面の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部を有することを特徴とする請求項１１に記載のデータ分析装置。
13. 前記表示パターン設定部は、前記放送のバリエーション数の比較表示を行うバリエーション表示設定部、前記放送のランキングの表示を行うランキング表示設定部、前記放送のシェアデータの比較表示を行うシェアデータ表示設定部、または前記放送データの経過表示を行う経過表示設定部を有することを特徴とする請求項１２に記載のデータ分析装置。
14. 前記バリエーション表示設定部は、前記放送のバリエーション数と前記放送の商品数または役務数の比較表示を行うことを特徴とする請求項１３に記載のデータ分析装置。
15. 請求項１乃至請求項１４のうちいずれか一項に記載のデータ分析装置における演算式生成部により生成された演算式を用いて前記結果データの演算を行うことを特徴とするデータ演算装置。
16. コンピュータを、
    数値情報データを含む放送データと該放送データにより影響される結果データとを関連づけて記憶する記憶部と、
    前記放送データと前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する演算式生成部と、
    前記放送データに基づく放送に対し記憶が残存する割合として定義される記憶残存率を設定する記憶残存率設定部と、
    前記放送データに前記記憶残存率を乗算して得られるデータをストック値として演算するストック値演算部と、
    前記放送データの平均値または積算値を演算するためのデータ演算期間を設定するデータ演算期間設定部として機能させるとともに、
    前記データ演算期間は、短期トレンド値を演算するための短期トレンド値演算期間と長期トレンド値を演算するための長期トレンド値演算期間を更に有し、
    前記短期トレンド値演算期間は、相対的に短い期間として設定されるとともに、前記長期トレンド値演算期間は、相対的に長い期間として設定され、
    前記短期トレンド値は、前記短期トレンド値演算期間における前記放送データの平均値または積算値とするとともに、前記長期トレンド値は、前記長期トレンド値演算期間における前記放送データの平均値または積算値として、
    前記コンピュータを、
    更に前記短期トレンド値を演算する短期トレンド値演算部と、
    前記長期トレンド値を演算する長期トレンド値演算部と、
    前記短期トレンド値と前記長期トレンド値の比として定義されるインパクト値を[数１]の如く演算するインパクト値演算部と、
    前記インパクト値が１よりも大きいか否かを判断するインパクト値判断部として機能させ、
    前記演算式生成部は、前記ストック値、前記短期トレンド値、および前記インパクト値判断部により１よりも大きいと判断されたときのインパクト値と前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることを特徴とするプログラム。
    [数１]
    インパクト値＝短期トレンド値／長期トレンド値
17. 前記データ演算期間設定部を、前記ストック値に関する平均値または積算値を演算するための前記データ演算期間として定義されるストック値演算期間を設定するストック値演算期間設定部として機能させ、
    前記ストック値演算部を、前記ストック値を、前記ストック値演算期間の経過ごとに前記放送データに前記記憶残存率を累積して乗算し得る機能部として機能させることを特徴とする請求項１６に記載のプログラム。
18. 前記演算式生成部を、更に前記長期トレンド値と前記結果データとの相関関係を示す演算式を生成する機能部として機能させることを特徴とする請求項１６または請求項１７に記載のプログラム。
19. 前記コンピュータを、
    更に前記記憶部に記憶されたデータの一部を抽出するデータ抽出部として機能させることを特徴とする請求項１６乃至請求項１８のうちいずれか一項に記載のプログラム。
20. 前記データ抽出部を、更に第１のデータ抽出部と第２のデータ抽出部として機能させ、
    前記第１のデータ抽出部を、前記記憶部に記憶されたデータの抽出期間を設定して前記データを抽出し、
    前記第２のデータ抽出部を、前記放送データに含まれるキーワードを設定して前記第１のデータ抽出部により抽出されたデータから更に抽出する機能部として機能させることを特徴とする請求項１９に記載のプログラム。
21. 前記演算式生成部を、更に前記第１のデータ抽出部および前記第２のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて前記演算式を生成する機能部として機能させることを特徴とする請求項２０に記載のプログラム。
22. 前記コンピュータを、
    更に前記第１のデータ抽出部および前記第２のデータ抽出部により抽出されたデータに基づいて表示画面の表示パターンの設定を行う表示パターン設定部として機能させることを特徴とする請求項２１に記載のプログラム。
23. コンピュータを、
    請求項１乃至請求項１５のうちいずれか一項に記載のデータ分析装置における演算式生成部により生成された演算式を用いて前記結果データの演算を行う機能部として機能させることを特徴とするプログラム。

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