JP6495532B1 - 調査結果処理装置、及び調査結果処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】互いに重複するモニタに対して実施した第一調査及び第二調査の各々の調査結果を処理する際に、調査結果をより充実させる。
【解決手段】本発明の調査結果処理装置は、第一調査の調査結果を第一モニタ毎に取得し、第二調査の調査結果を第二モニタ毎に取得する。第一モニタは、第二モニタと重複する重複モニタと、非重複モニタとに分かれており、第二調査の調査項目には、第一調査の調査項目とは異なり、且つ、第一調査の調査項目よりも多い頻度にて調査される特定調査項目が含まれている。また、第一調査及び第二調査の各々の調査結果に対する処理において、各非重複モニタと各重複モニタとの間で第一調査の調査結果の類似度合いを算出し、類似度合いが算出された非重複モニタに対して、類似度合いが最も高くなる重複モニタの特定調査項目の調査結果を割り当てる。
【選択図】図７

Description

本発明は、調査結果処理装置、及び調査結果処理方法に係り、互いに重複するモニタに対して実施した第一調査及び第二調査の各々の調査結果を処理する調査結果処理装置及び調査結果処理方法に関する。

メディア接触状況の調査及び広告宣伝等に関するアンケート調査をはじめ、各種の調査は、種々の目的の下でこれまでに度々実施されている。また、各調査の調査結果は、コンピュータ等の調査結果処理装置によって処理される。

また、近年では、データ処理技術及び通信技術の発達により、数万〜１００万人以上のモニタを対象とする大規模調査を実施することが可能である。つまり、大規模調査における各モニタの調査結果を、Ｗｅｂ等の回線を通じて取得し、取得した調査結果をコンピュータ等によって集計し、その集計結果を利用者（例えば、調査依頼主）に提供することが可能である。

また、調査の中には、同一のモニタを対象にして購買履歴、広告接触、及びライフスタイル等の多面的な情報を採取することを目的とする調査がある。このような調査の結果は、「シングルソースデータ」とも呼ばれ、例えば広告媒体への接触状況と商品の購買の有無との関連性を分析する上で貴重な情報源となる。さらに、シングルソースデータの一部には、比較的頻繁に実施される調査の結果が含まれることがあり、例えば、テレビ等への接触状況を専用の測定機器によって分単位で測定したときの測定結果が含まれることがある。

しかし、シングルソースデータ取得を目的とする調査は、高コストであり、調査対象のモニタ数が比較的少なくなる傾向にある。一方で、シングルソースデータ中、上述した多頻度で実施される調査の結果については、より多くのモニタから取得するのが望ましく、例えば、大規模調査におけるモニタのそれぞれについて上記の調査結果が得られることが求められる。

上記の問題への対策としては、例えば、別々に行われた調査の結果を融合させる方法（いわゆるデータフュージョン）が挙げられる。データフュージョンについて概説すると、別々に行われた二つの調査（以下、調査Ａ及び調査Ｂ）のそれぞれの調査結果を、各調査のモニタの類似度合いに基づいて融合する。

より具体的に説明すると、互いに異なるモニタを対象とする調査Ａ及び調査Ｂの各々において、両調査に共通の調査項目（以下、共通項目）を調査し、調査Ａの各モニタと調査Ｂの各モニタとの間で、共通項目の調査結果についての類似度合いを算出する。そして、類似度合いが最も高いモニタ同士を同じモニタとみなし、同一モニタとされた二人のモニタのうち、調査Ｂのモニタについて得られた調査結果（厳密には、共通項目以外の項目についての調査結果）を、調査Ａのモニタに割り当てる。これによって、調査Ａの各モニタに対して、調査Ｂの調査結果が付与される。したがって、例えば、調査Ａが大規模調査であり、調査Ｂがシングルソースデータ取得用の調査であった場合には、データフュージョンにより、調査Ａのモニタ数に相当する数のシングルソースデータを低コストで取得することが可能となる。

なお、データフュージョンを利用した調査結果処理装置の一例としては、例えば特許文献１に記載の装置（データベース融合装置）が挙げられ、特許文献１には、比較的小さい計算負荷で良好な融合結果が得られるデータベース融合技術が開示されている。

特許第４３３８４８６号公報

しかしながら、データフュージョンを実施する場合には、融合する二つの調査結果の各々が共通項目の調査結果を含んでいる必要がある。つまり、調査Ａ及び調査Ｂにおいて、互いに異なる項目の調査が行われる場合（すなわち、両調査に共通項目がない場合）には、両調査の結果を融合させることができなくなる。

一方で、調査Ａ及び調査Ｂにおいて、モニタが重複していることがある。この場合、重複しているモニタについては、調査Ａ及び調査Ｂの双方の調査結果が得られる。このような状況下で、データフュージョンを実施しなくても調査結果の充実化（例えば、調査Ａの各モニタへの、調査Ｂの調査結果の付与）を可能とする技術が求められている。

そこで、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。
具体的に説明すると、本発明は、上記従来技術の問題点を解決し、互いに重複するモニタに対して実施した第一調査及び第二調査の各々の調査結果を処理する際に、調査結果をより充実させることが可能な調査結果処理装置及び調査結果処理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、本発明の調査結果処理装置は、第一モニタに対して実施される第一調査、及び、第二モニタに対して実施される第二調査の各々の調査結果を処理する調査結果処理装置であって、前記第一調査の調査結果を前記第一モニタ毎に取得する第一取得部と、前記第二調査の調査結果を前記第二モニタ毎に取得する第二取得部と、前記第一調査及び前記第二調査の各々の調査結果に対する処理を実行する処理実行部と、を有し、前記第一モニタは、前記第二モニタと重複する重複モニタと、前記重複モニタ以外の非重複モニタとに分かれており、前記第二調査の調査項目には、前記第一調査の調査項目とは異なり、且つ、前記第一調査の調査項目よりも多い頻度にて調査される特定調査項目が含まれており、前記処理実行部は、前記処理において、それぞれの前記非重複モニタとそれぞれの前記重複モニタとの間で前記第一調査の調査結果の類似度合いを算出し、前記類似度合いが算出された前記非重複モニタに対して、前記類似度合いが最も高くなる前記重複モニタの前記特定調査項目の調査結果を割り当てることを特徴とする。

以上のように構成された本発明の調査結果処理装置では、第一モニタ及び第二モニタの双方に該当する重複モニタについての、第二調査における特定調査項目の調査結果が、第二調査が実施されない第一モニタ中の非重複モニタに対して付与される。これにより、データフュージョンが実施することができない状況（すなわち、第一調査及び第二調査の各々に共通の調査項目がない場合）であっても、調査結果を充実させることが可能となる。
特に、本発明では、第二調査の調査項目のうち、第一調査の調査項目よりも多い頻度にて調査される特定調査項目の調査結果が非重複モニタに対して付与されるため、調査結果を充実させるという効果がより有効に発揮される。

また、上記の調査結果処理装置において、前記第二取得部は、前記特定調査項目の調査結果として、前記第二モニタのメディアへの接触状況を定期的に調査した結果を前記第二モニタ毎に取得すると、好適である。
上記の構成では、本発明の効果がより有意義なものとなる。詳しく説明すると、メディアへの接触状況を定期的に調査するには、コストが掛かるため、メディアへの接触状況の調査を数多くのモニタに対して実施することは、困難である。これに対して、本発明によれば、メディアへの接触状況に関する重複モニタの調査結果を、第二調査を実施していない非重複モニタに対して付与することができる。この結果、より低コストにて、メディアへの接触状況に関する調査結果を充実させることが可能となる。

また、上記の調査結果処理装置において、前記処理実行部は、前記処理において、前記第一モニタの属性に応じて設定されたカテゴリが互いに共通するそれぞれの前記非重複モニタとそれぞれの前記重複モニタとの間で前記類似度合いを算出し、前記類似度合いが算出された前記非重複モニタに対して、前記類似度合いが算出された前記非重複モニタが属する前記カテゴリに属し、且つ、前記類似度合いが最も高くなる前記重複モニタの前記特定調査項目の調査結果を割り当てると、好適である。
上記の構成であれば、非重複モニタに対して、類似度合いが最も高くなる重複モニタの調査結果を割り当てる際に、同一カテゴリ内で調査結果が割り当てられる。この結果、モニタの属性を考慮して、調査結果がより適切に割り当てられるようになる。
なお、上記の構成において、カテゴリが第一モニタの性別に応じて設定されることが一例として挙げられる。

また、上記の調査結果処理装置において、前記第二モニタのすべては、前記第一モニタに該当すると、好適である。
上記の構成であれば、第一モニタにおける重複モニタの数がより多くなるので、各非重複モニタに対して割り当てられる重複モニタの調査結果の数も、より多くなる。このように、各非重複モニタに対して割り当てられる重複モニタの調査結果の数が増える結果、調査結果の割り当てがより適切に行われるようになる。

また、上記の調査結果処理装置において、前記第一取得部は、前記第一調査における複数の調査項目の各々の調査結果を前記第一モニタ毎に取得し、前記処理実行部は、前記処理において、前記第一調査における複数の調査項目の各々の調査結果に応じて変数を前記第一モニタ毎に設定し、前記第一モニタ毎の前記変数を用いて前記類似度合いを算出すると、より好適である。
上記の構成では、第一調査における複数の調査項目の各々の調査結果に応じて設定された変数を用いて、モニタ間の類似度合いを適切に算出することができる。これにより、各非重複モニタに対して、重複モニタについての特定調査項目の調査結果を適切に割り当てることが可能となる。

また、上記の調査結果処理装置において、前記処理実行部は、前記処理において、前記第一調査における複数の調査項目のうち、一部の調査項目の調査結果が欠損している前記第一モニタについて、前記一部の調査項目の調査結果を補完すると、さらに好適である。
上記の構成では、第一調査における複数の調査項目のうち、一部の調査項目の調査結果が欠損している場合に、その欠損している調査結果を補完する。これにより、モニタ間の類似度合いをより適切に算出することができる結果、各非重複モニタに対して、重複モニタについての特定調査項目の調査結果をより適切に割り当てることが可能となる。

また、上記の調査結果処理装置において、前記第一調査は、複数の質問の各々について選択肢を選択することで回答するアンケート調査であり、前記第一取得部は、前記第一調査における複数の調査項目の各々の調査結果として、前記複数の質問の各々について選択された前記選択肢を前記第一モニタ毎に取得し、前記処理実行部は、前記処理において、前記第一モニタ毎に、前記複数の質問の各々について選択された前記選択肢の内容に応じて前記変数を設定すると、より一層好適である。
上記の構成では、第一調査（アンケート調査）における複数の質問の各々について選択された選択肢の内容に応じて変数を設定し、その変数を用いてモニタ間の類似度合いを算出することになる。

また、上記の調査結果処理装置において、前記処理実行部は、前記処理において、前記複数の質問のうち、該当する数値範囲を前記選択肢によって回答させる質問について選択された前記選択肢に応じて前記変数を設定する際に、選択された前記選択肢と対応する前記数値範囲の代表値を前記変数として設定すると、尚一層好適である。
上記の構成では、選択肢が示す数値範囲を反映して変数が設定されるため、その変数を用いて類似度合いを算出することで、より妥当な算出結果が得られるようになる。

また、上記の調査結果処理装置において、前記複数の質問中、三つ以上の前記選択肢が用意された質問において、ある選択肢を選択した前記第一モニタの人数が設定数以下である場合、前記処理実行部は、前記処理において、前記ある選択肢を選択した前記第一モニタに対し、前記ある選択肢と関連付けられた前記ある選択肢とは別の前記選択肢に応じて前記変数を設定すると、一段と好適である。
上記の構成では、ある選択肢を選択した第一モニタの人数が少なかった場合に、ある選択肢を選択したモニタに対して、ある選択肢と関連付けられた別の選択肢に応じて変数が設定される。これにより、回答数が少ない調査結果が類似度合いの算出結果に及ぼす影響を抑えることが可能となる。

また、上記の調査結果処理装置において、前記処理実行部は、前記処理において、前記複数の質問のうち、該当する種類を前記選択肢によって回答させる質問について選択された前記選択肢に応じて前記変数を設定する際に、前記選択肢の数と同数の前記変数を、それぞれの前記選択肢の選択の有無に応じて設定すると、益々好適である。
上記の構成では、該当する種類を回答するために用意された選択肢について、選択肢の数と同数の変数のそれぞれを、対応する選択肢の選択の有無に応じて設定する。そして、種類別の変数を用いてモニタ間の類似度合いを算出する。これにより、一段と妥当な類似度合いの算出結果が得られるようになる。

また、前述の課題を解決するために、本発明の調査結果処理方法は、第一モニタに対して実施される第一調査、及び、第二モニタに対して実施される第二調査の各々の調査結果を処理する調査結果処理方法であって、コンピュータが、前記第一調査の調査結果を前記第一モニタ毎に取得する工程と、コンピュータが、前記第二調査の調査結果を前記第二モニタ毎に取得する工程と、コンピュータが、前記第一調査及び前記第二調査の各々の調査結果に対する処理を実行する工程と、を有し、前記第一モニタは、前記第二モニタと重複する重複モニタと、前記重複モニタ以外の非重複モニタとに分かれており、前記第二調査の調査項目には、前記第一調査の調査項目とは異なり、且つ、前記第一調査の調査項目よりも多い頻度にて調査される特定調査項目が含まれており、コンピュータは、前記処理において、それぞれの前記非重複モニタとそれぞれの前記重複モニタとの間で前記第一調査の調査結果の類似度合いを算出し、前記類似度合いが算出された前記非重複モニタに対して、前記類似度合いが最も高くなる前記重複モニタの前記特定調査項目の調査結果を割り当てることを特徴とする。
上記の方法であれば、重複モニタについての特定調査項目の調査結果が非重複モニタに対して付与されるので、データフュージョンが実施することができなくても、調査結果を充実させることが可能となる。

本発明によれば、第一モニタ及び第二モニタの双方に該当する重複モニタについての、第二調査における特定調査項目の調査結果が、第二調査が実施されない第一モニタ中の非重複モニタに対して付与される。これにより、データフュージョンが実施することができない状況であっても、調査結果を充実させることが可能となる。
なお、上記の効果は、特定調査項目の調査頻度が第一調査における各調査項目の調査頻度より多いと、有意義なものとなり、例えば、特定調査項目の調査結果として、放送メディアへの接触状況を機械式調査によって定期的に調査した結果を取得する場合には、特に有意義なものとなる。

第一調査についての説明図である。 第一調査における質問の回答手順に関する図である。 第一調査の調査結果を示す図である。 第二調査についての説明図である。 第二調査の調査結果を示す図である。 本発明の一実施形態に係る調査結果処理装置の構成を示す図である。 処理実行部による処理（割り当て処理）の手順についてのイメージ図である。 調査結果処理フローの手順を示す図である。 割り当て処理の流れを示す図である。 割り当て処理の効果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）に係る調査結果処理装置及び調査結果処理方法について、添付の図面を参照しながら、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、以下の説明の中で参照する図面（具体的には、例えば図２）が示す画面例は、あくまでも一例に過ぎず、画面構成及び画面中に表示される情報等については、任意に設定することが可能である。

また、本明細書において、「装置」とは、単独で特定の機能を発揮する一つの装置の他、分散して存在しているものの特定の機能を発揮するために協働する複数の装置をも含むものである。

また、以下の説明において、「モニタ」とは、調査対象となる人であり、アンケート調査においては回答者であり、放送メディアやＷｅｂ等への接触状況の調査においては接触状況を示す信号又はデータの発信元である。なお、モニタは、個人であってもよく、あるいは、個人が属するグループ（例えば、世帯）であってもよい。また、モニタは、モニタとなることを自ら志願した者、統計学的手法により無作為に抽出された者、あるいは、モニタ該当条件を満たす者の中から選別された者であってもよい。

また、以下の説明において、「メディア」は、情報伝達媒体であり、放送メディア、新聞及び雑誌等の印刷媒体、及びインターネット上で公開されるＷｅｂコンテンツ等が含まれる。また、「放送メディア」は、電波放送又はデータ放送にて番組及び広告を配信する媒体（マスメディア）であり、具体的には、テレビ（インターネットテレビを含む）及びラジオ（ＩＰサイマルラジオを含む）等が該当する。なお、以下では、放送メディアの一例として『テレビ』を挙げて説明する。ただし、以下に説明する内容は、当然ながら、テレビ以外のメディアにも適用され得る。

また、以下の説明において、「視聴」は、放送される番組及び広告をリアルタイムで視聴することの他に、番組及び広告を録画又は録音等して放送後の一定期間内に再生して視聴したりＷｅｂ配信されるものを視聴したりする、いわゆるタイムシフト視聴を含む。
また、以下の説明において、「カテゴリ」は、性別及び年齢等のデモグラフィック、興味関心及びライフスタイル等のサイコグラフィック、並びにその他のモニタの属性に応じて設定される分類である。

＜＜第一調査及び第二調査について＞＞
本実施形態の調査結果処理装置及び調査結果処理方法の説明に先立ち、これらの処理対象である調査結果を得るために行われる第一調査及び第二調査について、図１乃至図５を参照しながら説明する。図１は、第一調査についての説明図である。図２は、第一調査における質問の回答手順に関する図であり、質問表示画面の一例を示している。図３は、第一調査の調査結果を示す図である。図４は、第二調査についての説明図である。図５は、第二調査の調査結果を示す図である。

（第一調査）
第一調査は、複数の調査項目を含む調査であり、例えば、広告効果の確認やメディア接触状況の把握等を目的として実施される。本実施形態において、第一調査は、モニタが複数の質問の各々について選択肢を選択することで回答するアンケート調査である。ここで、第一調査の対象となるモニタは、第一モニタである。また、本実施形態において、第一調査は、大規模調査であり、数万〜１００万人以上の第一モニタを対象として実施される。

なお、本実施形態では、２０歳以上の第一モニタを全国から募り、第一調査を年に１回の頻度にて実施することになっている。ただし、第一モニタの条件及び人数、第一モニタの募集エリア、並びに第一調査の実施頻度等については自由に設定することが可能である。

第一調査の実施手順について詳しく説明すると、第一モニタは、自己保有の端末（以下、回答端末）を通じてアンケートに回答する。図１を参照しながら具体的に説明すると、第一モニタＭ１は、第一調査の実施期間中（詳しくは、第一調査の実施期間として予め設定された時間帯、日、週又は月）に、回答端末１０を操作してアンケート回答用アプリを起動する。この際、第一モニタＭ１は、ログイン用の情報として識別ＩＤ及びパスワードを入力する。なお、回答端末１０は、インターネット等の通信回線に接続された端末であり、より厳密には、ブラウジング機能を有するパソコン、スマートフォン、タブレット型端末、及び携帯電話が該当する。

ログインの後、第一モニタＭ１は、アンケート回答用アプリを利用して、第一調査における複数の質問の各々の内容を回答端末１０のディスプレイに表示させ、各質問に回答する。第一調査における複数の質問には、デモグラフィック情報に関する質問、サイコグラフィック情報に関する質問、並びに、テレビ及びＷｅｂサイトへの接触状況に関する質問が含まれる。
「デモグラフィック情報に関する質問」は、性別、年齢、居住地、家族形態、職業、年収、趣味、及び関心等の統計学的属性に関する質問である。
「サイコグラフィック情報に関する質問」は、性格、消費意識、ライフスタイル、特定の商品又はサービスに対する認知及び関心、特定の広告宣伝に対する認知及び評価、スマートフォン及びタブレット端末等の所有状況、使用しているテレビの種類、並びに情報収集パターン等に関する質問である。
「テレビ及びＷｅｂサイトへの接触状況に関する質問」は、テレビの視聴頻度、１週間の各曜日におけるテレビの視聴時間、特定のＷｅｂサイトの閲覧回数、１週間の各曜日におけるインターネット利用時間、並びに、特定のテレビ番組及びテレビコマーシャルの視聴の有無等に関する質問である。

なお、本実施形態において、第一調査における複数の質問は、いずれも選択肢によって回答することになっている。つまり、第一モニタＭ１は、各質問について該当する選択肢を一つ又は複数選択する。ただし、これに限定されるものではなく、回答内容を直接入力する回答方式であってもよい。

また、第一調査における複数の質問の中には、該当する数値範囲を選択肢によって回答させる質問（例えば、年収及びメディア接触頻度等に関する質問）、該当する種類を選択肢によって回答させる質問（例えば、職業、居住地、使用しているテレビの種類、及び使用している携帯電話の種類等）が含まれている。また、第一調査における複数の質問の中には、三つ以上の選択肢が用意された質問が含まれている（例えば、図２参照）。

ここで、「１週間の各曜日におけるテレビの視聴時間」に関する質問を例に挙げて、第一調査における各質問への回答手順について説明する。上記質問を回答するにあたり、回答端末１０のディスプレイには、図２に図示の画面が表示される。この画面には、ある曜日（図２では、日曜日）における各時間帯でのテレビ視聴の有無に関する選択肢が表示されており、具体的には、視聴するテレビ放送局の種類を示す選択肢、及び、「テレビを視聴しない」という選択肢が表示されている。第一モニタＭは、各時間帯について該当する選択肢を選択する。そして、第一モニタＭは、ある曜日における各時間帯のテレビ視聴の有無を回答した後、画面を遷移させて、上記と同様の要領で、別の曜日における各時間帯でのテレビ視聴の有無を回答する。

第一モニタＭ１が第一調査におけるすべての質問を回答すると、回答端末１０は、その時点で、各質問の回答結果を示すデータ（以下、回答データ）を生成し、第一調査センターＣ１に向けて送信する。ここで、回答データは、第一調査の調査結果を示すデータである。
なお、回答データについては、前述したように、第一モニタＭ１が全質問を回答した時点で全質問の回答を示す回答データを送信してもよく、あるいは、質問を回答する度に一質問分の回答データを送信してもよい。

第一調査センターＣ１側では、第一調査センター用サーバ２１が、インターネット等の通信回線を介して、各第一モニタＭ１の回答端末１０から回答データを受信する。つまり、第一調査センター用サーバ２１は、第一モニタＭ１毎に第一調査の調査結果を取得する。

さらに、第一調査センター用サーバ２１は、受信した回答データを蓄積してデータベース化する。具体的に説明すると、第一調査センター用サーバ２１は、受信した回答データから、第一調査における各質問の回答内容（具体的には、選択された選択肢の内容）と、回答データの送信元である第一モニタＭの識別情報とを特定する。

そして、第一調査センター用サーバ２１は、特定した各質問の回答内容を第一モニタＭ１別に記憶する。これにより、第一調査センター用サーバ２１には、図３に示すように、第一調査の調査結果（第一調査における各質問の回答内容）を第一モニタＭ１毎に収録した第一データベースＤ１が構築される。
以上までに説明してきた一連の流れは、第一調査が実施される都度、繰り返され、その度に、第一調査センター用サーバ２１には新たな第一データベースＤ１が構築される。

ここで、第一調査センター用サーバ２１の機能について付言しておくと、第一調査センター用サーバ２１は、第一モニタＭ１毎に取得した第一調査の調査結果を分析する機能を有する。この分析機能を用いることにより、例えば、対象とする広告への接触者数（リーチ）及び接触回数（フリクエンシー）、対象広告の認知度、カテゴリ別のテレビ視聴傾向、並びにカテゴリ別のＷｅｂ利用傾向等を算出することが可能となる。

なお、本実施形態では、第一調査がネットリサーチ方式で行われ、第一調査における各質問の回答を示すデータ（回答データ）を各第一モニタＭ１の回答端末１０との通信によって取得することとした。ただし、これに限定されるものではなく、第一調査がアンケート用紙への記入、あるいは調査員による聞き取りによって行われてもよい。この場合には、アンケート用紙の記入内容又は聞き取り内容を第一調査センター用サーバ２１の入力機器（例えば、タッチパッド、マウス若しくはキーボード等）を通じて入力することで、上記の回答データを第一モニタＭ１毎に取得することができる。

（第二調査）
第二調査は、シングルソースデータを取得するために行われる調査であり、主として、異種のメディア（例えば、テレビとＷｅｂ）の関係を把握するために行われる。第二調査の対象となるモニタは、第二モニタである。本実施形態において、第二調査のモニタ数は、第一調査のモニタ数よりも小規模であり、数千人程度の第二モニタを対象として実施される。

なお、本実施形態では、インターネットを利用する１５歳〜６９歳の第二モニタを一部の地域から募り、所定の頻度にて第二調査を実施する。ただし、第二モニタの条件及び人数、第二モニタの募集エリア、並びに第二調査の実施頻度等については自由に設定することが可能である。

また、第二モニタの少なくとも一部は、第一調査の第一モニタと重複するように設定されている。特に、本実施形態では、第二モニタのすべてが第一モニタに該当する。ただし、これに限定されるものではなく、第二モニタの中に第一モニタに該当しないモニタが含まれていてもよい。

以上のように、第二調査は、第一モニタでもある第二モニタを対象として実施される。また、第一調査のモニタである第一モニタは、第二モニタに該当する重複モニタと、重複モニタ以外の非重複モニタとによって構成されていることになる。

また、第二調査は、複数の調査項目を含んでおり、具体的には、アンケート調査項目と、上述したテレビ視聴状況に関する調査項目と、Ｗｅｂ利用状況に関する調査項目と、を含んでいる。このうち、テレビ視聴状況及びＷｅｂ利用状況は、機械式調査により定期的に調査される。ここで、テレビ視聴状況は、第一調査の調査項目とは異なり、且つ、第一調査の調査項目よりも多い頻度にて調査される特定調査項目に該当する。また、テレビ視聴状況は、本発明の『放送メディアへの接触状況』の一例であり、具体的には、各チャンネルの視聴時間（例えば、時間帯別のテレビ視聴分数）等がテレビ視聴状況に該当する。

なお、特定調査項目については、テレビ視聴状況に限らず、Ｗｅｂ利用状況を含めてもよい。ちなみに、Ｗｅｂ利用状況としては、ＷｅｂサイトやＷｅｂ広告等への接触履歴及び接触回数、各曜日におけるＷｅｂ利用の時間帯及び利用時間（利用分数）、並びに、Ｗｅｂ利用時に居た場所等が挙げられる。

第二調査の実施手順について詳しく説明すると、第二モニタは、自己保有の端末（以下、回答端末）を通じてアンケートに回答する。図４を参照しながら具体的に説明すると、第二モニタＭ２は、第二調査の実施期間中の所定時期に回答端末１２を操作してアンケート回答用アプリを起動する。この際、第二モニタＭ２は、ログイン用の情報として識別ＩＤ及びパスワードを入力する。
なお、回答端末１２は、インターネット等の通信回線に接続された端末であり、より厳密には、ブラウジング機能を有するパソコン、スマートフォン、タブレット型端末、及び携帯電話が該当する。ちなみに、第二モニタＭ２は、前述したように第一モニタＭ１であるので、第二モニタＭ２が使用する回答端末１２は、第一モニタが使用する回答端末１０と同一の端末である。

ログインの後、第二モニタＭ２は、アンケート回答用アプリを利用して、第二調査における複数の質問の各々の内容を回答端末１２のディスプレイに表示させ、各質問に回答する。第二調査における複数の質問には、デモグラフィック情報に関する質問、及びサイコグラフィック情報に関する質問が含まれる。

第二モニタＭ２が第二調査におけるすべてのアンケート質問を回答すると、回答端末１２は、その時点で各質問の回答結果を示すデータ（以下、アンケート回答データ）を生成し、第二調査センターＣ２に向けて送信する。ここで、アンケート回答データは、第二調査のうち、アンケート調査項目の調査結果を示すデータである。
なお、アンケート回収データについては、前述したように、第二モニタＭ２が全質問を回答した時点で全質問の回答を示すアンケート回答データを送信してもよく、あるいは、質問を一問回答する度に一質問分のアンケート回答データを送信してもよい。

第二調査センターＣ２側では、第二調査センター用サーバ２２が、インターネット等の通信回線を介して、各第二モニタＭ２の回答端末１２からアンケート回答データを受信する。

また、第二モニタＭ２が居住する住宅では、第二調査の実施期間中、第二モニタＭ２のテレビ接触状況（特定調査項目）が既知の機械式調査により毎日調査される。なお、テレビ視聴状況の調査頻度については、第一調査の実施頻度よりも多くなっていればよく、その限りにおいては任意の頻度に設定することが可能である。

機械式調査について説明すると、第二モニタＭ２の住宅には、図４に示すように測定器としてのチャンネルセンサ１４が設置されている。チャンネルセンサ１４は、第二モニタＭ２がテレビを視聴している間、視聴チャンネル（換言すると、視聴している番組又は広告を放送するテレビ放送局）を分単位で測定する。そして、チャンネルセンサ１４は、測定結果を示す視聴データを生成し、第二調査センターＣ２に向けて送信する。ここで、視聴データは、第二モニタＭ２のテレビ視聴状況を示すデータであり、具体的には、テレビを視聴した第二モニタＭ２の識別情報、視聴チャンネル（テレビ放送局）、視聴年月日及び視聴時刻等を示す。

第二調査センターＣ２側では、第二調査センター用サーバ２２が、インターネット等の通信回線を介して、各第二モニタＭ２のチャンネルセンサ１４から視聴データを随時受信する。

なお、視聴データの送受信については、分単位で視聴データが生成される度に行われてもよく、あるいは、１時間分又は１日分の視聴データをまとめて送受信してもよい。また、本実施形態では、第二モニタＭ２のテレビ視聴状況の調査結果として、チャンネルセンサ１４から送られてくる視聴データを取得することとしたが、これに限定されるものではない。例えば、第二モニタＭ２がテレビ視聴した際にテレビ受信機にて蓄積されるデバイスログ、あるいは、第二モニタＭ２がテレビ視聴した際にテレビ受信機からネット経由でテレビ放送局側に送られる視聴ログを視聴データとして取得してもよい。

さらに、第二調査の実施期間中には、第二モニタＭ２のＷｅｂ利用状況が随時調査される。具体的に説明すると、図４に示すように、各第二モニタＭ２は、自宅にてＷｅｂ利用端末１６（例えば、パソコン又はスマートフォン等）によってＷｅｂサイトを利用する。この際、その利用ログ又はＣｏｏｋｉｅデータ（以下、これらをまとめてＷｅｂ利用データという）がＷｅｂ利用端末１６から第二調査センターＣ２に向けて送信される。ここで、Ｗｅｂ利用データは、Ｗｅｂサイトを利用した第二モニタＭ２を特定するための情報（例えば、ＩＰアドレス等）、利用したＷｅｂサイトのＵＲＬ、利用年月日及び利用時刻などを示すデータである。

第二調査センターＣ２側では、第二調査センター用サーバ２２が、インターネット等の通信回線を介して、各第二モニタＭ２のＷｅｂ利用端末１６からＷｅｂ利用データを随時受信する。

以上のように、第二調査センター用サーバ２２は、各第二モニタＭ２からアンケート回答データ、視聴データ及びＷｅｂ利用データを受信することにより、第二モニタＭ２毎に第二調査の調査結果を取得する。

さらに、第二調査センター用サーバ２２は、受信した上記３種類のデータを蓄積してデータベース化する。具体的に説明すると、第二調査センター用サーバ２２は、上記３種類のデータの各々から、データが示す調査結果の内容（具体的には、アンケート回答内容、テレビ視聴状況、及びＷｅｂ利用状況）とデータ発信元とを特定する。また、第二調査センター用サーバ２２は、第二モニタＭ２のリストと各データの送信元との対応関係を記憶しており、その対応関係を参照しながら、各データから特定した調査結果の内容と、各データの発信元である第二モニタＭ２とを関連付ける。

そして、第二調査センター用サーバ２２は、第二モニタＭ２と関連付けられた各調査結果の内容を第二モニタＭ２別に記憶する。これにより、第二調査センター用サーバ２２には、図５に示すように、第二調査における各調査項目の調査結果を第二モニタＭ２別に収録した第二データベースＤ２が構築される。
以上までに説明してきた一連の流れは、第二調査が実施される都度、繰り返され、その度に第二調査センター用サーバ２２には新たな第二データベースＤ２が構築される。

ここで、第二調査センター用サーバ２２の機能について付言しておくと、第二調査センター用サーバ２２は、第二モニタＭ２毎に取得した第二調査の調査結果を分析する機能を有する。この分析機能を用いることにより、例えば、各メディア（具体的には、テレビとＷｅｂ）における対象広告への接触者数（リーチ）及び接触回数（フリクエンシー）、並びに、テレビ接触パターンとＷｅｂ利用パターンとの関係等を算出することが可能となる。

また、本実施形態では、前述したように第二モニタＭ２がすべて第一モニタＭ１に該当するので、第二データベースＤに収録された第二調査の結果は、第一モニタＭ１中の重複モニタについて取得した調査結果ということになる。換言すると、各重複モニタについては、第一調査の調査結果及び第二調査の調査結果の双方が取得されることになる。

＜＜本実施形態に係る調査結果処理装置の構成について＞＞
次に、図６を参照しながら、本実施形態に係る調査結果処理装置（以下、調査結果処理装置１）の構成について説明する。図６は、調査結果処理装置１の構成を示す図である。

調査結果処理装置１は、第一調査及び第二調査の各々の調査結果を処理する装置である。本実施形態において、調査結果処理装置１は、図６に示すように、第一調査センターＣ１が管理する第一調査センター用サーバ２１と、第二調査センターＣ２が管理する第二調査センター用サーバ２２とによって構成されている。第一調査センターＣ１は、第一調査センター用サーバ２１により第一調査の調査結果を管理する企業又は機関であり、本実施形態では第一調査の調査結果を第二調査センターＣ２に提供する。第二調査センターＣ２は、第二調査センター用サーバ２２により第二調査の調査結果を管理する企業又は機関である。

第一調査センター用サーバ２１と第二調査センター用サーバ２２は、いずれもコンピュータ（厳密には、サーバコンピュータ）からなり、調査結果処理装置１としての機能を発揮するために協働する。ただし、これに限定されるものではなく、第一調査センター用サーバ２１及び第二調査センター用サーバ２２のいずれか一方のサーバが、他方のサーバの機能を併せ持ち、一台で調査結果処理装置１として機能する構成であってもよい。あるいは、第一調査センター用サーバ２１及び第二調査センター用サーバ２２のいずれとも異なる第三のサーバが調査結果処理装置１として機能してもよい。例えば、ＡＳＰ（Application Service Provider）サーバが調査結果処理装置１として機能し、第一調査及び第二調査の各々の調査結果を処理するＡＳＰサービスを提供してもよい。

第一調査センター用サーバ２１及び第二調査センター用サーバ２２は、いずれも、ＣＰＵと、ＲＡＭ及びＲＯＭ等からなるメモリと、ハードディスクドライブと、通信用インタフェースと、マウス及びキーボード等からなる入力機器と、ディスプレイ及びプリンタ等からなる出力機器と、を有する。

また、各サーバには、外部機器と通信するための通信用プログラムがインストールされている。この通信用プログラムにより、各サーバは、外部機器と通信し、通信回線を介して外部機器との間でデータ送受信を行う。具体的に説明すると、第一調査センター用サーバ２１は、各第一モニタＭ１の回答端末１０と通信することで各第一モニタＭ１の回答データを取得する。つまり、第一調査センター用サーバ２１は、第一調査の調査結果を第一モニタＭ１毎に取得する第一取得部として機能する。

また、第二調査センター用サーバ２２は、各第二モニタＭ２の回答端末１０、チャンネルセンサ１４及びＷｅｂ利用端末１６のそれぞれと通信することで、各第二モニタＭ２のアンケート回答データ、視聴データ及びＷｅｂ利用データを取得する。つまり、第二調査センター用サーバ２２は、第二調査の調査結果を第二モニタＭ２毎に取得する第二取得部として機能する。

また、本実施形態において、第二調査センター用サーバ２２は、第一調査の調査結果を第一モニタＭ１毎に示すデータ（つまり、第一データベースＤ１の収録データ）を第一調査センター用サーバ２１から提供される。

さらに、本実施形態において、第二調査センター用サーバ２２には、調査結果に対して処理を実行するためのプログラム（以下、処理実行用プログラム）がインストールされている。この処理実行用プログラムにより、第二調査センター用サーバ２２は、第一調査センター用サーバ２１から提供された第一調査の結果、及び、第二調査センター用サーバ２２自身が取得した第二調査の結果に対して所定の処理（具体的には、後述の割り当て処理）を実行して各種の分析に供する。つまり、本実施形態において、第二調査センター用サーバ２２は、第一調査及び第二調査の各々の調査結果に対して処理を実行する処理実行部として機能する。

なお、本実施形態では、第二調査センター用サーバ２２が処理実行部として機能するが、これに限定されるものではなく、第一調査センター用サーバ２１が処理実行部として機能してもよい。この場合には、第二調査の調査結果を第二モニタＭ２毎に示すデータ（つまり、第二データベースＤ２の収録データ）が第二調査センター用サーバ２２から第一調査センター用サーバ２１に提供される形になる。また、第一調査センター用サーバ２１及び第二調査センター用サーバ２２の双方が協働して処理実行部を構成してもよい。あるいは、第三のサーバ（例えば、前述のＡＳＰサーバ）が処理実行部として機能してもよい。

第二調査センター用サーバ２２が実行する処理について説明すると、第二調査センター用サーバ２２は、モニタ数が少ない第二調査の調査結果、特に、特定調査項目であるテレビ視聴状況の調査結果を充実させるための処理を実行する。具体的に説明すると、第二調査センター用サーバ２２は、第一モニタＭ１中、第二モニタＭ２にも該当する重複モニタについてのテレビ視聴状況の調査結果を、第二モニタＭ２ではない非重複モニタの各々に割り当てる処理（以下、割り当て処理）を実行する。

割り当て処理について図７を参照しながら詳しく説明すると、第二調査センター用サーバ２２は、割り当て処理において、それぞれの重複モニタ（図７中のモニタ１〜モニタｉ）とそれぞれの非重複モニタ（図７中のモニタｉ＋１〜モニタｊ）との間で第一調査の調査結果の類似度合いを算出する。そして、類似度合いが算出された各非重複モニタに対して、類似度合いが最も高くなる重複モニタのテレビ視聴状況の調査結果を割り当てる。具体例を挙げて説明すると、図７に示すケースでは、非重複モニタであるモニタｉ＋５については、重複モニタであるモニタ３との間で最も類似度合いが高くなる。この場合、第二調査センター用サーバ２２は、非重複モニタであるモニタｉ＋５に対して、重複モニタであるモニタ３についてのテレビ視聴状況の調査結果を割り当てる。
図７は、割り当て処理の手順を説明するためのイメージ図である。

以上の割り当て処理により、テレビ視聴状況の調査結果の取得数（モニタ数）を、テレビ視聴状況の調査結果を割り当てられた非重複モニタの人数分、増やすことが可能となる。

なお、本実施形態では、第二調査の調査結果のうち、テレビ視聴状況の調査結果を割り当てることとしたが、これに限定されるものではない。割り当てる調査結果については、第二調査の調査項目のうち、第一調査の実施頻度よりも多い頻度にて調査される特定調査項目についての調査結果であればよく、テレビ視聴状況以外の項目、例えば、Ｗｅｂ利用状況についての調査結果を割り当ててもよく、デモグラフィックな調査項目の調査結果を割り当ててもよい。

＜＜調査結果処理フローについて＞＞
次に、調査結果処理装置１の動作例として、調査結果処理装置１が第一調査及び第二調査の各々の調査結果を処理する流れ（以下、調査結果処理フロー）について説明する。

なお、調査結果処理フローでは、本発明の調査結果処理方法が採用されている。すなわち、以下の説明には、本発明の調査結果処理方法に関する説明が含まれており、また、以下に述べる調査結果処理フローの各ステップは、本発明の調査結果処理方法を構成する工程に相当する。

調査結果処理フローにおいて、調査結果処理装置１は、図８に図示の各ステップを実施する。図８は、調査結果処理フローの手順を示す図である。具体的に説明すると、調査結果処理フローでは、先ず、コンピュータとしての第一調査センター用サーバ２１が、上述した要領にて第一調査の調査結果を第一モニタＭ１毎に取得する工程を実施する（Ｓ００１）。

より詳しく説明すると、第一調査センター用サーバ２１は、各第一モニタＭ１の回答端末１０と通信し、第一調査における複数の調査項目の調査結果を示す回答データを第一モニタＭ１毎に取得する。これにより、第一調査センター用サーバ２１には、図３に図示の第一データベースＤ１が構築される。
ここで、回答データが示す調査結果は、アンケート調査である第一調査における複数の質問の各々について選択された選択肢である。つまり、ステップＳ００１において、第一調査センター用サーバ２１は、第一調査における複数の調査項目の各々の調査結果として、複数の質問の各々について選択された選択肢を第一モニタＭ１毎に取得する。

また、調査結果処理フローでは、コンピュータとしての第二調査センター用サーバ２２が、上述した要領にて第二調査の調査結果を第二モニタＭ２毎に取得する工程を実施する（Ｓ００２）。

より詳しく説明すると、第二調査センター用サーバ２２は、各第二モニタＭ２の回答端末１２、チャンネルセンサ１４及びＷｅｂ利用端末１６の各々と通信し、アンケート回答データ、視聴データ及びＷｅｂ利用データを第二モニタＭ２毎に取得する。これにより、第二調査センター用サーバ２２には、図５に図示の第二データベースＤ２が構築される。
ここで、視聴データは、第二調査における特定調査項目であるテレビ視聴状況を示すデータであり、より詳しくは、テレビ視聴状況を機械式調査によって定期的に調査した結果を示すデータである。つまり、第二調査センター用サーバ２２は、特定調査項目の調査結果として、第二モニタのテレビ視聴状況を機械式調査によって定期的に調査した結果を第二モニタＭ２毎に取得する。

なお、第二調査の調査結果を取得するステップＳ００２は、第一調査の調査結果を取得するステップＳ００１よりも前に実施されてもよく、あるいは、ステップＳ００１と同時期に実施されてもよい。

次に、第二調査センター用サーバ２２は、第一調査センター用サーバ２１と通信して、第一調査の調査結果を第一調査センター用サーバ２１から受け取る（Ｓ００３）。その後、第二調査センター用サーバ２２は、ステップＳ００２及びＳ００３にて取得した第一調査及び第二調査の各々の調査結果に対して、前述の割り当て処理を実行する（Ｓ００４）。

割り当て処理は、図９に示す六つのサブ処理からなる。具体的に説明すると、処理実行部としての第二調査センター用サーバ２２は、割り当て処理において、データ選別処理（Ｓ０１１）、欠損補完処理（Ｓ０１２）、加工処理（Ｓ０１３）、変数設定処理（Ｓ０１４）、類似度合い算出処理（Ｓ０１５）、及び割り当て遂行処理（Ｓ０１６）を順に実行する。なお、図９は、割り当て処理の流れを示す図である。
以下、割り当て処理中の各サブ処理について説明する。

データ選別処理Ｓ０１１は、取得した第一調査及び第二調査の各々の調査結果のうち、以降のサブ処理に用いる調査結果を選別する処理である。より具体的に説明すると、データ選別処理Ｓ０１１では、例えば、第一調査において略すべての質問で同一符号の選択肢を選択した第一モニタＭ１についての調査結果を除外する。

欠損補完処理Ｓ０１２は、第一調査における複数の調査項目のうち、一部の調査項目の調査結果が欠損している第一モニタＭ１について、当該一部の調査項目の調査結果を補完する処理である。具体的に説明すると、欠損補完処理Ｓ０１２では、調査結果が欠損している第一モニタＭ１について、その欠損した調査項目の調査結果を、例えば代表値（例えば、中央値、最頻値、及び平均値等）で補完する。

加工処理Ｓ０１３は、三つ以上の選択肢が用意された質問（以下、多選択肢質問）において「ある選択肢」を選択した第一モニタＭ１の人数が設定数以下である場合に、その第一モニタＭ１の回答を「ある選択肢」以外の選択肢、厳密には「ある選択肢」との関連性が最も高い「他の選択肢」に再分類する処理である。

変数設定処理Ｓ０１４は、第一調査における複数の調査項目の各々の調査結果に応じて変数を、第一モニタＭ１毎に設定する処理である。より厳密に説明すると、変数設定処理Ｓ０１４では、第一モニタＭ１毎に、第一調査における複数の質問の各々について選択された選択肢の内容に応じて変数を設定する。

変数の設定手順について説明すると、複数の質問のうち、該当する数値範囲を選択肢によって回答させる質問（例えば、年収又はメディア接触頻度等を回答させる質問）について選択された選択肢に応じて変数を設定する際には、選択された選択肢と対応する数値範囲の代表値を変数として設定する。

また、複数の質問のうち、該当する種類を選択肢によって回答させる質問（例えば、職業、居住している地域、又は家族形態等を回答させる質問）について選択された選択肢に応じて変数を設定する際に、選択肢の数と同数の変数を、それぞれの選択肢の選択の有無に応じて設定する。具体例を挙げて説明すると、「種類Ａ」、「種類Ｂ」及び「種類Ｃ」という選択肢が用意された質問については、各選択肢について選択の有無に応じて「１」又は「０」のいずれか変数が設定される。

類似度合い算出処理Ｓ０１５は、それぞれの非重複モニタとそれぞれの重複モニタとの間で第一調査の調査結果の類似度合いを算出する処理である。より詳しく説明すると、類似度合い算出処理Ｓ０１５では、変数設定処理Ｓ０１４にて第一モニタＭ１毎に設定された各種の変数を用いて、各非重複モニタについての変数と各重複モニタについての変数との差を変数毎に求め、各変数の差に基づき、類似度合いを示すユークリッド距離を算出する。ちなみに、類似度合いを定量的に評価（算出）する方法については、ユークリッド距離を算出する方法に限定されず、公知の算出方法（例えば、マハラノビス距離又はコサイン距離等を算出する方法）の中から自由に選んで利用することができる。

また、本実施形態では、類似度合い算出処理Ｓ０１５に際して第一モニタＭ１をカテゴリ別に分類することになっている。ここで、カテゴリは、第一モニタの性別に応じて設定されており、具体的には「男性」のカテゴリと「女性」のカテゴリが設定されている。

そして、類似度合い算出処理Ｓ０１５では、カテゴリが互いに共通するそれぞれの非重複モニタとそれぞれの重複モニタとの間で類似度合いを算出する。このように本実施形態では、各モニタの性別を考慮してモニタ間の類似度合いを算出する。ただし、これに限定されるものではなく、第一モニタＭ１をカテゴリ別に分類せずに類似度合いを算出してもよい。

また、本実施形態では、第一モニタＭ１の性別に応じてカテゴリを設定することとしたが、性別以外の属性、あるいは性別と他の属性（例えば、年齢層）との組み合わせに応じてカテゴリを設定してもよい。

割り当て遂行処理Ｓ０１６は、類似度合い算出処理Ｓ０１５において類似度合いが算出された非重複モニタに対して、類似度合いが最も高くなる重複モニタの調査結果、特にテレビ視聴状況（特定調査項目）の調査結果を割り当てる処理である。この割り当て遂行処理Ｓ０１６は、類似度合いが算出された非重複モニタの全員に対して実施される。これにより、図１０に示すように、テレビ視聴状況の調査結果（図１０中、破線枠にて図示）を、類似度合いが算出された非重複モニタの人数分、増やすことができる。図１０は、割り当て処理の効果についての説明図である。

また、本実施形態において、割り当て遂行処理Ｓ０１６では調査結果の割り当てがカテゴリ別に行われる。つまり、本実施形態では、類似度合いが算出された各非重複モニタに対し、当該各非重複モニタが属するカテゴリに属し、且つ、類似度合いが最も高くなる重複モニタのテレビ視聴状況の調査結果を割り当てることになっている。これにより、各モニタの性別を考慮した上で、モニタ間での調査結果の割り当てを行うことが可能となる。ただし、これに限定されるものではなく、カテゴリに関係なく、類似度合いのみに従って調査結果の割り当てを行ってもよい。

以上までに説明してきた一連のサブ処理Ｓ０１１〜Ｓ０１６が完了した時点で割り当て処理が終了する。割り当て処理の終了に伴い、調査結果処理フローが終了する。

フロー終了後、第二調査センター用サーバ２２は、第一調査及び第二調査の各々の調査結果を用いて、前述した各種の分析を実施する。このとき、テレビ視聴状況の調査結果が、前述したように割り当て処理によって大幅に増えているため、テレビ視聴状況の調査結果を用いた分析を、データ数が充実した状態で実施することができる。これにより、有益な分析結果をその利用者に提供することが可能となる。

＜＜本実施形態の有効性について＞＞
本実施形態では、上述したように、互いにモニタが重複した第一調査及び第二調査の各々の調査結果に対して割り当て処理を実行する。これにより、調査結果、特に、第二調査における特定調査項目（第一調査よりも調査頻度が多い調査項目であり、具体的には、機械式調査によって調査されるテレビの視聴状況）の調査結果を充実させることが可能となる。

そして、以上の効果によれば、調査結果を充実させるために従来行われていた調査結果の融合（データフュージョン）が抱えていた課題を克服することができる。具体的に説明すると、「発明が解決しようとする課題」の項で説明したように、二つの調査の結果を融合させるには、二つの調査結果のそれぞれに共通項目の調査結果が含まれている必要がある。したがって、二つの調査が互いに異なる項目の調査である場合（すなわち、両調査に共通項目がない場合）、そもそも両調査の結果を融合させることができない。

なお、一方の調査における調査項目の一部（例えば、普段テレビを視聴する時間帯及びテレビ放送局）と、他方の調査における調査項目の一部（例えば、時間帯別のテレビ視聴分数）と、を共通項目と擬制してデータフュージョンを行うことも可能である。ただし、共通項目として設定された調査項目同士の関連性が実際には低い場合があり、かかる場合にデータフュージョンを行ったとしても、不適切な融合（例えば、各データレシピエントに対して適切なドナーデータが割り当てられない事態）となってしまう虞がある。

これに対して、本実施形態では、いずれも第一モニタである重複モニタと非重複モニタとの間で第一調査の調査結果の類似度合いを算出する。そして、類似度合いが算出された非重複モニタに対して、類似度合いが最も高くなる重複モニタの調査結果を割り当てる。これにより、第一調査及び第二調査の間で共通項目がなく調査結果同士を融合できない場合であっても、重複モニタの調査結果（厳密には、テレビ視聴状況の調査結果）を、類似度合いが算出された非重複モニタの人数分、増やすことができるようになり、調査結果を良好に充実させることが可能となる。

また、本実施形態では、非重複モニタに割り当てられる重複モニタの調査結果が、第一調査の調査項目よりも調査頻度が多い特定調査項目の調査結果であり、具体的には機械式調査によるテレビ視聴状況の調査結果である。この場合には、上述した効果がより有意義に発揮される。より詳しく説明すると、機械式調査は、一般的に高コストな調査であり、モニタ数が少なくなりがちである。本実施形態では、割り当て処理の実行によってテレビ視聴状況の調査結果を充実させることができるので、より多くのテレビ視聴状況の調査結果をより低コストで取得することが可能となる。

なお、本実施形態では、特定調査項目の調査結果を機械式調査によるテレビ視聴状況の調査結果としたが、これに限定されるものではなく、テレビ以外のメディアへの接触状況を定期的に調査した結果、例えば、Ｗｅｂコンテンツの利用状況等（具体的には、Ｗｅｂサイトの閲覧回数等）を定期的に調査した結果を特定調査項目の調査結果としてもよい。

１ 調査結果処理装置
１０，１２ 回答端末
１４ チャンネルセンサ
１６ Ｗｅｂ利用端末
２１ 第一調査センター用サーバ
２２ 第二調査センター用サーバ
Ｃ１ 第一調査センター
Ｃ２ 第二調査センター
Ｄ１ 第一データベース
Ｄ２ 第二データベース
Ｍ１ 第一モニタ
Ｍ２ 第二モニタ

Claims (5)

1. 第一モニタに対して実施される第一調査、及び、第二モニタに対して実施される第二調査の各々の調査結果を処理する調査結果処理装置であって、
   前記第一調査の調査結果を前記第一モニタ毎に取得する第一取得部と、
   前記第二調査の調査結果を前記第二モニタ毎に取得する第二取得部と、
   前記第一調査及び前記第二調査の各々の調査結果に対する処理を実行する処理実行部と、を有し、
   前記第一モニタは、前記第二モニタと重複する重複モニタと、前記重複モニタ以外の非重複モニタとに分かれており、
   前記第二調査の調査項目には、前記第一調査の調査項目とは異なり、且つ、前記第一調査の調査項目よりも多い頻度にて調査される特定調査項目が含まれており、
   前記処理実行部は、前記処理において、前記第一モニタの属性に応じて設定されたカテゴリが互いに共通するそれぞれの前記非重複モニタとそれぞれの前記重複モニタとの間で前記第一調査の調査結果の類似度合いを算出し、前記類似度合いが算出された前記非重複モニタに対して、前記類似度合いが算出された前記非重複モニタが属する前記カテゴリに属し、且つ、前記類似度合いが最も高くなる前記重複モニタの前記特定調査項目の調査結果を割り当てることを特徴とする調査結果処理装置。
2. 前記第二取得部は、前記特定調査項目の調査結果として、前記第二モニタのメディアへの接触状況を定期的に調査した結果を前記第二モニタ毎に取得する請求項１に記載の調査結果処理装置。
3. 前記第一取得部は、前記第一調査における複数の調査項目の各々の調査結果を前記第一モニタ毎に取得し、前記処理実行部は、前記処理において、前記第一調査における複数の調査項目の各々の調査結果に応じて変数を前記第一モニタ毎に設定し、前記第一モニタ毎の前記変数を用いて前記類似度合いを算出する請求項１又は２に記載の調査結果処理装置。
4. 前記第二モニタのすべては、前記第一モニタに該当する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の調査結果処理装置。
5. 第一モニタに対して実施される第一調査、及び、第二モニタに対して実施される第二調査の各々の調査結果を処理する調査結果処理方法であって、
   コンピュータが、前記第一調査の調査結果を前記第一モニタ毎に取得する工程と、
   コンピュータが、前記第二調査の調査結果を前記第二モニタ毎に取得する工程と、
   コンピュータが、前記第一調査及び前記第二調査の各々の調査結果に対する処理を実行する工程と、を有し、
   前記第一モニタは、前記第二モニタと重複する重複モニタと、前記重複モニタ以外の非重複モニタとに分かれており、
   前記第二調査の調査項目には、前記第一調査の調査項目とは異なり、且つ、前記第一調査の調査項目よりも多い頻度にて調査される特定調査項目が含まれており、
   コンピュータは、前記処理において、前記第一モニタの属性に応じて設定されたカテゴリが互いに共通するそれぞれの前記非重複モニタとそれぞれの前記重複モニタとの間で前記第一調査の調査結果の類似度合いを算出し、前記類似度合いが算出された前記非重複モニタに対して、前記類似度合いが算出された前記非重複モニタが属する前記カテゴリに属し、且つ、前記類似度合いが最も高くなる前記重複モニタの前記特定調査項目の調査結果を割り当てることを特徴とする調査結果処理方法。