JP7001019B2

JP7001019B2 - 評価支援装置、評価支援方法及びプログラム

Info

Publication number: JP7001019B2
Application number: JP2018154890A
Authority: JP
Inventors: 真智子篠塚; 壮志折口; 英俊高田; 崇古谷
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2018-08-21
Filing date: 2018-08-21
Publication date: 2022-01-19
Anticipated expiration: 2038-08-21
Also published as: US20210319464A1; WO2020039806A1; JP2020030546A

Description

本発明は、評価支援装置、評価支援方法及びプログラムに関する。

地球環境問題の深刻化やＳＤＧｓ（Sustainable Development Goals、持続可能な開発目標）の採択といった社会背景から、企業は経済、環境、社会に配慮した持続可能な経営を求められている。持続可能性を表す指標として、製品・サービスの環境と経済・社会貢献の両立を示す「環境効率」を多数の企業が算定し訴求している。環境効率は下記の式（１）で表される。

価値／環境負荷＝環境効率（１）
しかしながら、式（１）における環境負荷と価値に対しては統一の考え方や指標が定められておらず、各社が独自に解釈・定義し製品・サービスの特徴に応じて算定している（例えば非特許文献１、非特許文献２）。

特許第６２６５２１４号公報

デンソーHP、［online］、インターネット＜ＵＲＬ：https://www.denso.com/jp/ja/csr/environment-report/product/＞東芝HP、［online］、インターネット＜ＵＲＬ：https://www.toshiba.co.jp/env/jp/products/ecp/factor2_j.htm＞ ITU-T Recommendation. L. 1410, "Methodology for environmental life cycle assessments of information and communication technology goods, networks and services", 2014 瓦恭兵ら，「評価グリッド法を用いた潜在的欲求の抽出と商品推奨への応用」，サテライト・ベンチャー・ビジネス・ラボラトリー年報，vol. 8, pp. 97-98, 2009

情報通信企業をはじめとした企業がＩＣＴサービスの環境効率を算定するためには、ＩＣＴサービスの環境負荷および価値を評価する必要がある。この場合、式（１）左辺の分母に相当するＩＣＴサービスの環境負荷や環境負荷削減貢献量の評価手法はITU-T L.1410（非特許文献３）にて国際標準化されている。一方で、式（１）左辺の分子に相当するＩＣＴサービスの価値の評価手法は確立されておらず、そもそも具体的な価値の要素も明確になっていない。

価値評価技術として、特許文献１が挙げられる。特許文献１は都市を評価対象としており、環境、経済、社会の側面から大気、行政の財政基盤、居住といった項目の指標を設定し、数値化している。ただし、特許文献１の対象は都市の評価であり、個人の感情的な側面や、いつでもどこでも利用できるといったＩＣＴサービス特有の価値の要素は含まれていないため、ＩＣＴサービスの評価への応用には適していない。

また、非特許文献４では評価グリッド法を採用し一般消費者を被験者とした実験により、製品の価値を構造化している。しかし、実験においては、実施者と被験者との間で何度も質問・回答を繰り返し、消費者の感じる価値の構造図を作成するため、時間がかかり実施者と被験者、双方にとって負担が大きい。なお、評価グリッド法とは、ユーザへのインタビューにより人間の認知構造を引き出し、階層状になった構造図として表現する手法であり、臨床心理学やマーケティング分野の研究でよく用いられる。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、ＩＣＴサービスの価値の要素を効率的に取得可能とすることを目的とする。

そこで上記課題を解決するため、本発明の評価支援装置は、評価対象とするサービスを利用しない場合において必要とされる行程ごとに当該行程における不利益を記憶する第１の記憶部を参照して、前記行程ごとに、当該行程における不利益を行わずに済むことの利点について複数段階の値を選択肢とする複数の設問を生成するとともに、前記サービスにおいて利用可能な機能ごとに当該機能の利用による利益又は不利益を記憶する第２の記憶部とを参照して、前記機能ごとに、前記機能について感じる利点について前記複数段階の値を選択肢とする複数の設問を生成する設問生成部と、前記設問生成部が生成した複数の設問に対する複数人による回答を取得する回答取得部と、前記複数人による回答について因子分析を実行して所定数の因子を抽出し、抽出された因子ごとに因子負荷量が相対的に高い一部の設問に対する各回答が示す値の分布に基づく値を計算する統計量計算部と、を有する。

ＩＣＴサービスの価値の要素を効率的に取得可能とすることができる。

本発明の実施の形態における評価支援装置１０のハードウェア構成例を示す図である。本発明の実施の形態における評価支援装置１０の機能構成例を示す図である。評価支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。従来手段ＤＢ１７の構成例を示す図である。ＩＣＴサービス機能ＤＢ１８の構成例を示す図である。アンケートの設問の一例を示す図である。アンケートの回答群に対する因子分析の結果の一例を示す図である。計算結果の第１の出力例を示す図である。計算結果の第２の出力例を示す図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における評価支援装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１の評価支援装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、インタフェース装置１０５、表示装置１０６、及び入力装置１０７等を有する。

評価支援装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って評価支援装置１０に係る機能を実現する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１０６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置１０７はキーボード及びマウス等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。

図２は、本発明の実施の形態における評価支援装置１０の機能構成例を示す図である。図２において、評価支援装置１０は、入力処理部１１、設問生成部１２、通信部１３、分析部１４、統計量計算部１５及び出力処理部１６等を有する。これら各部は、評価支援装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。評価支援装置１０は、また、従来手段ＤＢ１７及びＩＣＴサービス機能ＤＢ１８等のデータベースを利用する。これら各データベース（記憶部）は、例えば、補助記憶装置１０２、又は評価支援装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。

評価支援装置１０は、図２に示される各部及び各データベースを用いて、ＩＣＴサービスの価値の要素を計算及び出力する。ＩＣＴサービスの価値の要素とは、ＩＣＴサービスの価値（式（１）に用いられる価値）そのものではなく、当該価値を計算するための要素として利用可能な指標である。

なお、評価支援装置１０は、複数のコンピュータによって構成されてもよい。この場合、図２に示されている各部又は各データベースは、複数のコンピュータに分散して配置されてもよい。

また、図２において、評価支援装置１０は、インターネット等のネットワークを介して複数の被験者端末２０と接続される。被験者端末２０は、ＩＣＴサービスの価値の要素を評価するためのアンケートの被験者が利用する端末である。例えば、ＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン又はタブレット端末等が、被験者端末２０として利用されてもよい。

以下、評価支援装置１０が実行する処理手順について説明する。図３は、評価支援装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ステップＳ１０１において、入力処理部１１は、評価対象サービスの識別情報と、アンケートの回答の段階数（選択肢数）との入力を、例えば、評価実施者から受け付ける。ここで、アンケートとは、従来手段を行わなくてすむこと及び評価対象サービスの機能に対して感じる魅力・メリット（利点）の度合いを尋ねる設問の集合をいう。従来手段とは、ある目的のためにＩＣＴサービスを利用する前の利用者の状態をいう。例えば、オンラインショッピングは、物を買うために利用されるサービスであり、この場合の従来手段は「実際の店に行く」ことである。また、評価対象サービスの機能とは、評価対象サービスを利用したときの利用者の状態をいう。更に、段階数とは、「まったくメリットを感じない」から「とてもメリットを感じる」までの複数段階の数をいう。ここでは、評価対象サービスとして「オンラインショッピング」のサービスＩＤが入力され、回答の段階数として「７」が入力されたこととする。

続いて、設問生成部１２は、評価対象サービスに関する従来手段を従来手段ＤＢ１７から取得し、評価対象サービスの機能をＩＣＴサービスのＩＣＴサービス機能ＤＢ１８から取得する（Ｓ１０２）。

図４は、従来手段ＤＢ１７の構成例を示す図である。従来手段ＤＢ１７には、従来手段（評価対象サービスを利用する前の状態）において、必要とされる具体的な行程ごとに、当該行程における不利益が記憶されている。

図４には、「実際の店に行く」が、評価対象サービスであるオンラインショッピングに対する従来手段として登録されている例が示されている。したがって、「実際の店に行く」ための具体的な行程ごとに、当該行程における不利益が示されている。但し、一部の行程（例えば、「駅に行く」及び「公共交通機関を利用」と、「自家用車に乗る」）は、選択的な関係に有る。なお、従来手段ＤＢ１７に記憶されている情報は、例えば、予め評価実施者によって登録される。

また、図５は、ＩＣＴサービス機能ＤＢ１８の構成例を示す図である。ＩＣＴサービス機能ＤＢ１８には、或る目的のためにＩＣＴサービスを利用したときの状態において利用可能なＩＣＴサービスの機能（以下、「ＩＣＴサービス機能」という。）ごとに、当該機能の利用による利益又は不利益が記憶されている。図５には、評価対象サービスであるオンラインショッピングにおいて利用可能な機能ごとに、当該機能の利用による利益又は不利益が示されている。なお、ＩＣＴサービス機能ＤＢ１８に記憶されている情報は、例えば、予め評価実施者によって登録される。

続いて、設問生成部１２は、従来手段ＤＢ１７から取得された情報と、ＩＣＴサービス機能ＤＢ１８から取得された情報とに基づいて、従来手段を行わなくて済むこと及び評価対象サービスの機能に対して感じる魅力又はメリットの度合いを尋ねるアンケートの設問を生成する（Ｓ１０３）。

従来手段ＤＢ１７に記憶されている情報に基づく設問は、「＜従来手段＞をしないため、＜行程における不利益＞をせずにすむ」という規則に基づいて、従来手段の行程ごと生成される。ここで、＜＞内は、＜＞内の文字列に対応する値によって置換される。

また、ＩＣＴサービス機能ＤＢ１８に記憶されている情報に基づく設問は、「＜機能＞であるため、＜機能による利益／不利益＞である」という規則に基づいて、ＩＣＴサービス機能ごと生成される。

したがって、図４及び図５に基づいて生成される設問は、例えば、図６に示されるようになる。図６は、アンケートの設問の一例を示す図である。なお、各設問に対する回答は、「まったくメリットを感じない」から「とてもメリットを感じる」までを、ステップＳ１０１において入力された段階数で区分した段階ごとの選択肢を含む。

続いて、通信部１３は、設問生成部１２によって生成された設問を含むアンケートの電子データ（以下、「アンケートデータ」という。）を、予め登録されている各被験者端末２０へ配信する（Ｓ１０４）。続いて、通信部１３は、各被験者端末２０において設問に対して回答が入力されたアンケートデータを受信（取得）する（Ｓ１０５）。アンケートデータの送信先の全ての被験者端末２０、又は所定数以上の被験者端末２０からアンケートデータ（すなわち、複数人からの回答）が受信されると、ステップＳ１０６へ進む。

ステップＳ１０６において、分析部１４は、通信部１３によって受信されたアンケートデータ群に含まれる回答群について因子分析を実行して、予め設定された所定数の因子を抽出する。なお、当該所定数（因子数）は、公知技術に基づいて決定されればよい。また、主成分分析等、因子分析以外の多変量解析が行われてもよい。

図７は、アンケートの回答群に対する因子分析の結果の一例を示す図である。図７では、因子数が３であり、アンケートの設問ごとに各因子への因子負荷量が示されている。

なお、図７では、各因子に名前（「ストレス軽減」、「時間・場所の制約からの解放」、「よりよいものを選べる」）が付与されているが、各因子の名前は、因子分析によって自動的には付与されない。例えば、分析部１４が、通信部１３を介して、評価実施者の端末に対して、図７と同様のデータであって、因子に名前が付与されていないデータを送信し、評価実施者は、当該データを参照して、因子ごとに、当該因子への因子負荷量が相対的に高い設問の共通性に基づいて各因子に対して名前を付与してもよい。この場合、評価実施者の端末は、名前が付与された当該データを、評価支援装置１０へ送信し、分析部１４が当該データを通信部１３を介して受信することで、各因子に名前が付与された分析結果が得られる。因子負荷量が相対的に高い設問とは、例えば、因子負荷量が降順にＮ番目までの設問や、因子負荷量が閾値以上である設問等である。

なお、図７に示した各因子の名前は、上記した共通性に基づいて付与されたものである。以下において、因子に名前が付与されたデータ（すなわち、図７に示したデータ）が処理対象とされることとする。但し、各因子の名前はこの時点で付与されなくてもよい。この場合、各因子には、「因子１」、「因子２」、「因子３」等のラベルが自動的に付与されてもよい。

続いて、統計量計算部１５は、抽出された因子毎に、因子負荷量が最大である設問を特定し、当該設問に対する各被験者端末２０からの各回答（１～７の７段階の回答）が示す値の統計量を計算する（Ｓ１０７）。例えば、図７によれば、「ストレス軽減」について因子負荷量が最大である設問は、設問Ｑ１である。また、「時間・場所の制約からの解放」について因子負荷量が最大である設問は、設問Ｑ２である。また、「よりよいものを選べる」について因子負荷量が最大である設問は、設問Ｑ３である。したがって、設問Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３のそれぞれごとに、回答が示す値の統計量が算出される。統計量として、例えば、各回答が示す値の平均値が計算されてもよい。ここでは、例えば、各因子の平均値が、５．３、６．０、５．０として計算されたとする。

また、統計量として、各回答が示す値の分布が計算されてもよい。ここで、分布とは、段階毎の回答者数の割合（全回答者数に対する割合）であってもよいし、回答者数そのものの分布であってもよい。

なお、ステップＳ１０７において、統計量の計算対象は、因子負荷量が最大である設問のみに限定されなくてもよい。例えば、統計量計算部１５は、因子負荷量が降順に上位からＮ番目までの一部の設問に対する回答群の平均値若しくは分布、又は因子負荷量が閾値以上の一部の設問に対する回答群の統計量を、因子ごとに計算してもよい。すなわち、因子負荷量が相対的に高い一部の設問に対する各回答の値の統計量が計算されてもよい。

続いて、出力処理部１６は、統計量計算部１５による計算結果を出力する（Ｓ１０８）。出力の形態は任意のもので構わない。例えば、当該計算結果が表示装置１０６に表示されてもよいし、補助記憶装置１０２に記憶されてもよいし、プリンタに出力されてもよいし、ネットワークを介して他の装置へ送信されてもよい。

図８は、計算結果の第１の出力例を示す図である。図８には、因子ごとに、当該因子について計算された平均値が価値の要素の一例として示されている。なお、例えば、各因子の平均値の加重和が、環境効率を計算するための「価値」として用いられてもよい。

図９は、計算結果の第２の出力例を示す図である。図９には、１つの因子である「ストレス軽減」について、回答の分布が価値の要素の一例として示されている。なお、図９では、便宜上、１つの因子のみについて回答の分布が示されているが、各因子について、回答の分布が出力されてもよい。

評価実施者は、可視化された出力結果を参照することで、各因子、又は各因子の平均値若しくは回答の分布を、評価対象サービスの価値の要素として把握することができる。

上述したように、本実施の形態によれば、従来手段の具体的な行程における不利益や、ＩＣＴサービスの機能による利益又は不利益に基づいてアンケートが生成される。また、斯かるアンケートに対する一回の回答からＩＣＴサービスの価値の要素を取得（導出）することができる。アンケートに対する回答が一回で済むことで、ＩＣＴサービスの価値の要素の評価に要する時間の短縮、並びに評価実施者及び被験者の負担を軽減することができる。したがって、個人の感情や、「いつでもどこでも利用できる」といったＩＣＴサービスの特徴を反映したＩＣＴサービスの価値の要素を効率的に取得可能とすることができる。その結果、例えば、企業や研究機関がＩＣＴサービスの環境効率及びその推移の算定等を支援することができる。

また、取得された価値の要素が出力されることにより、当該価値の要素を可視化（見える化）することもできる。

なお、通信部１３は、回答取得部の一例である。

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０評価支援装置
１１入力処理部
１２設問生成部
１３通信部
１４分析部
１５統計量計算部
１６出力処理部
１７従来手段ＤＢ
１８ＩＣＴサービス機能ＤＢ
２０被験者端末
１００ドライブ装置
１０１記録媒体
１０２補助記憶装置
１０３メモリ装置
１０４ＣＰＵ
１０５インタフェース装置
１０６表示装置
１０７入力装置
Ｂバス

Claims

評価対象とするサービスを利用しない場合において必要とされる行程ごとに当該行程における不利益を記憶する第１の記憶部を参照して、前記行程ごとに、当該行程における不利益を行わずに済むことの利点について複数段階の値を選択肢とする複数の設問を生成するとともに、前記サービスにおいて利用可能な機能ごとに当該機能の利用による利益又は不利益を記憶する第２の記憶部とを参照して、前記機能ごとに、前記機能について感じる利点について前記複数段階の値を選択肢とする複数の設問を生成する設問生成部と、
前記設問生成部が生成した複数の設問に対する複数人による回答を取得する回答取得部と、
前記複数人による回答について因子分析を実行して所定数の因子を抽出し、抽出された因子ごとに因子負荷量が相対的に高い一部の設問に対する各回答が示す値の分布に基づく値を計算する統計量計算部と、
を有することを特徴とする評価支援装置。
前記統計量計算部は、前記抽出された因子ごとに因子負荷量が相対的に高い一部の設問に対する各回答が示す値の平均値を計算する、
ことを特徴とする請求項１記載の評価支援装置。
前記統計量計算部は、前記抽出された因子ごとに因子負荷量が相対的に高い一部の設問に対する回答における各値の割合を計算する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の評価支援装置。
評価対象とするサービスを利用しない場合において必要とされる行程ごとに当該行程における不利益を記憶する第１の記憶部を参照して、前記行程ごとに、当該行程における不利益を行わずに済むことの利点について複数段階の値を選択肢とする複数の設問を生成するとともに、前記サービスにおいて利用可能な機能ごとに当該機能の利用による利益又は不利益を記憶する第２の記憶部とを参照して、前記機能ごとに、前記機能について感じる利点について前記複数段階の値を選択肢とする複数の設問を生成する設問生成手順と、
前記設問生成手順が生成した複数の設問に対する複数人による回答を取得する回答取得手順と、
前記複数人による回答について因子分析を実行して所定数の因子を抽出し、抽出された因子ごとに因子負荷量が相対的に高い一部の設問に対する各回答が示す値の分布に基づく値を計算する統計量計算手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする評価支援方法。
前記統計量計算手順は、前記抽出された因子ごとに因子負荷量が相対的に高い一部の設問に対する各回答が示す値の平均値を計算する、
ことを特徴とする請求項４記載の評価支援方法。
前記統計量計算手順は、前記抽出された因子ごとに因子負荷量が相対的に高い一部の設問に対する回答における各値の割合を計算する、
ことを特徴とする請求項４又は５記載の評価支援方法。
請求項４乃至６いずれか一項記載の評価支援方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。