JP7185792B1 - 評価装置、及び評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】訴求性を有する財同士の類似度をより適切に評価することができる評価装置及び評価方法を提供する。【解決手段】本発明の評価装置は、複数の調査対象者を対象とするアンケート調査の調査結果であって、複数の項目についての否に関する調査結果のデータを取得する取得部と、複数の調査対象者のうち、訴求性を有する第１財と対応付けられた第１対象者の調査結果のデータに基づき、複数の項目のうち、第１対象者に特徴的な調査結果となった第１項目を特定する第１特定部と、複数の調査対象者のうち、訴求性を有する第２財と対応付けられた第２対象者の調査結果のデータに基づき、複数の項目のうち、第２対象者に特徴的な調査結果となった第２項目を特定する第２特定部と、第１項目及び第２項目に基づき、第１財及び第２財の類似度を評価する評価部と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、訴求性を有する財同士の類似度を評価する評価装置、及び評価方法に関する。

テレビやラジオ等によって放送される番組、インターネット等で配信されるＷｅｂコンテンツ、及び商品・サービスのブランド等は、訴求性を有する財である。広告会社及び企業等は、これらの財を活用して自社の商品・サービスを宣伝し、消費者に対して自社の商品・サービスを訴求させることができる。

上記の財は、通常、財同士を組み合わせて利用され、例えば、ある商品のブランド（第１財）について、あるテレビ番組（第２財）の放送時間内で宣伝することは、一般的であり、よく行われている。この場合、第１財及び第２財の類似度（マッチング度、相性）を考慮して、財同士の組み合わせを検討することが重要である。例えば、商品ブランドの広告をテレビ番組内で放送するケースでは、そのブランドとの親和性が高く相性が良いテレビ番組を特定することが求められる。

第１財及び第２財の類似度（マッチング度）を評価する技術は、これまでに開発されており、その一例としては、特許文献１に記載の技術が挙げられる。特許文献１に記載の技術は、ユーザが視聴するコンテンツのメタデータと、広告情報に含まれる検索キー（例えば、ブランド名や俳優名等）とを用い、上記のコンテンツとマッチングする広告を特定し、特定した広告をユーザに配信するものである。

特開２００９－１４５５７４号公報

特許文献１に記載された技術のように、従来は、番組及び広告のメタデータから両者の類似度を評価することが一般的であった。一方、それぞれの財には、その財に接触する者、又は、その財に関与する者が存在する。この点を考慮して財同士の類似度を評価すれば、より好適な財同士の組み合わせを特定することができると期待される。

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。
本発明は、上記従来技術の問題点を解決し、訴求性を有する財同士の類似度をより適切に評価することができる評価装置及び評価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、本発明の評価装置は、複数の調査対象者を対象とするアンケート調査の調査結果であって、複数の項目についての否に関する調査結果のデータを取得する取得部と、複数の調査対象者のうち、訴求性を有する第１財と対応付けられた第１対象者の調査結果のデータに基づき、複数の項目のうち、第１対象者に特徴的な調査結果となった第１項目を特定する第１特定部と、複数の調査対象者のうち、訴求性を有する第２財と対応付けられた第２対象者の調査結果のデータに基づき、複数の項目のうち、第２対象者に特徴的な調査結果となった第２項目を特定する第２特定部と、第１項目及び第２項目に基づき、第１財及び第２財の類似度を評価する評価部と、を備えることを特徴とする。

上記のように構成された本発明の評価装置によれば、第１財及び第２財のそれぞれについて、各財と対応付けられた対象者に特徴的な調査結果となった項目（第１項目及び第２項目）を特定し、特定された項目に基づいて、第１財及び第２財の類似度を評価する。これにより、各財と対応付けられた対象者の特徴（プロフィール）から、財同士の類似度を適切に評価することができる。

また、第１項目には、第１対象者の心理又は行動の傾向に関する項目が含まれ、第２項目には、第２対象者の心理又は行動の傾向に関する項目が含まれてもよい。この場合には、各財と対応付けられた対象者の特徴のうち、心理又は行動の傾向に関する特徴（サイコグラフィック）に基づいて、財同士の類似度を適切に評価することができる。

また、前記評価部は、前記第２項目のうち、前記第１項目と重複する重複項目を特定し、前記重複項目の数に応じて前記類似度を評価してもよい。
上記の構成によれば、重複項目の数に基づいて、財同士の類似度を容易に評価することができる。

また、本発明の評価装置は、調査結果のデータに基づき、複数の項目の各々を対象項目として、算出処理を実行する算出部を有してもよい。算出部は、算出処理において、対象項目に該当する第１対象者の人数Ｐａ１と、対象項目に該当する第２対象者の人数Ｐａ２と、対象項目に該当する調査対象者の人数Ｐａ３と、を算出するとよい。第１特定部は、人数Ｐａ１と人数Ｐａ３とに基づいて、第１項目を特定し、第２特定部は、人数Ｐａ２と人数Ｐａ３とに基づいて、第２項目を特定するとよい。
上記の構成によれば、対象項目に該当する人数から、第１項目及び第２項目を容易に特定することができる。これにより、財同士の類似度をより容易に評価することができる。

また、上記の構成において、第１対象者の人数をＰ１とし、第２対象者の人数をＰ２とし、複数の調査対象者の人数をＰ３としたとする。この場合に、第１特定部は、人数Ｐ１に対する人数Ｐａ１の比率である第１率を算出し、人数Ｐ３に対する人数Ｐａ３の比率を基準率とし、第１率を基準率にて除した値が閾値以上である項目を第１項目として特定するとよい。また、第２特定部は、人数Ｐ２に対する人数Ｐａ２の比率である第２率を算出し、第２率を基準率にて除した値が閾値以上である項目を第２項目として特定するとよい。
上記の構成によれば、第１率と基準率との関係に基づき、第１項目をより容易に特定することができる。同様に、第２率と基準率との関係に基づき、第２項目をより容易に特定することができる。

また、本発明の評価装置は、評価部により評価された類似度を出力する出力部を備えてもよい。このように類似度の評価結果を出力することにより、例えば、類似度を活用する者は、類似度を確認することができる。

また、第１財及び第２財は、それぞれ、放送される番組若しくは広告、又は配信されるコンテンツであってもよい。また、第１対象者は、第１財を視聴、聴取又は閲覧した者であり、第２対象者は、第２財を視聴、聴取又は閲覧した者であってもよい。

また、第１財は、放送される第１番組であり、第１対象者は、第１番組を視聴又は聴取した者でもよい。また、第２財は、第１番組の放送日において、第１番組の放送後の時間帯に放送される第２番組であり、第２対象者は、第２番組を視聴又は聴取した者でもよい。
上記の場合、前に放送される第１番組と、後に放送される第２番組との間の類似度を評価することができる。かかる類似度の評価結果は、番組編成を検討する際に利用することができる。

また、第１対象者は、第１財の訴求対象として設定されたターゲットでもよい。
上記の構成によれば、例えば、第１対象者をターゲットとする第１財と、第２財との類似度を評価することができる。これにより、第１対象者に対する訴求力がより大きな第２財を特定することができる。

また、複数の第２財のそれぞれについて、第１財との類似度を評価してもよい。この場合、第２特定部は、複数の第２財のそれぞれについて、それぞれの第２財と対応付けられた第２対象者の調査結果のデータに基づき、第２項目を特定するとよい。また、評価部は、第１項目と、複数の第２財のそれぞれについて特定された第２項目とに基づき、類似度を第２財毎に評価するとよい。
上記の構成によれば、複数の第２財のそれぞれについて、第１財との類似度が評価され、例えば、類似度の大小を第２財の間で比較し、類似度がより高い第２財を特定することができる。

また、前述した課題を解決するため、本発明の評価方法は、コンピュータが、複数の調査対象者を対象とするアンケート調査の調査結果であって、複数の項目についての否に関する調査結果のデータを取得し、コンピュータが、複数の調査対象者のうち、訴求性を有する第１財と対応付けられた第１対象者の調査結果のデータに基づき、複数の項目のうち、第１対象者に特徴的な調査結果となった第１項目を特定し、コンピュータが、複数の調査対象者のうち、訴求性を有する第２財と対応付けられた第２対象者の調査結果のデータに基づき、複数の項目のうち、第２対象者に特徴的な調査結果となった第２項目を特定し、コンピュータが、第１項目及び第２項目に基づき、第１財及び第２財の類似度を評価することを特徴とする。
上記の方法によれば、第１財及び第２財の類似度を評価する際に、各財と対応付けられた対象者の特徴から類似度を適切に評価することができる。

本発明によれば、第１財及び第２財の類似度を評価する際に、各財と対応付けられた対象者の特徴から類似度を適切に評価することができる。

アンケート調査についての説明図である。 本発明の一実施形態に係る評価装置のハードウェア構成を示す図である。 本発明の一実施形態に係る評価装置の機能を示す図である。 評価フローの流れを示す図である。 類似度の評価結果についての出力画面の一例を示す図である。 図５の画面中、第１項目の表示領域を拡大した図である。 図５の画面中、第２項目の表示領域を拡大した図である。

本発明の一実施形態（本実施形態）に係る評価装置及び評価方法について、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、本発明には、その等価物が含まれる。

また、本明細書において、「装置」は、単独で特定の機能を発揮する一つの装置を含み、また、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も含む。

また、本明細書において、「人（ヒト）」及び「者」は、主として企業等の法人であるが、個人、世帯等のグループ、企業以外の団体等も「人（ヒト）」及び「者」に含まれることとする。

また、本明細書において、「番組」は、予め編成されたタイムスケジュール（番組表）に従って放送される内容であり、放送局から発信される電波を受信することで視聴又は聴取することができる。また、番組には、テレビ番組及びラジオ番組に加え、インターネットテレビ及びＩＰサイマルラジオ等にて放送される番組が含まれる。
また、「視聴」及び「聴取」には、放送される番組及び広告をリアルタイムで視聴又は聴取することの他に、いわゆるタイムシフト視聴のように、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又は聴取したりＷｅｂ配信されるものを視聴又は聴取したりすることを含む。

また、本明細書において、「広告」は、商品又はサービス、あるいは、これらを市場に提供する企業、事業又は自治体等を宣伝する内容であり、メディア（情報伝達媒体）によって伝達される。メディアには、例えば、テレビ及びラジオのような放送メディア、新聞および雑誌のような出版メディア、電車やバスの中吊り広告又は駅構内のデジタルサイネージのような交通機関用メディア、及びインターネットメディア等が含まれる。
なお、放送メディアによって放送される広告、つまり、テレビＣＭ及びラジオＣＭは、番組の放送時間内又は番組間の時間帯に設定された広告枠を利用して放送され、番組と同様、放送局から発信される電波を受信することで視聴又は聴取することができる。また、放送される広告には、テレビ広告及びラジオ広告に加え、インターネットテレビ及びＩＰサイマルラジオ等にて放送される広告が含まれる。

また、本明細書において、「コンテンツ」は、Ｗｅｂコンテンツであり、各種のＷｅｂサイトから配信される内容（Ｗｅｂ広告を含む）である。Ｗｅｂサイトには、商品又はサービスに関する情報を掲載したサイト、検索サイトやポータルサイト、ＳＮＳ（Social Network Service）サイト等が含まれる。コンテンツは、Ｗｅｂサイトから配信されるデータを受信し、情報処理端末に搭載されたブラウザ又はアプリケーションプログラムを起動することで閲覧可能である。また、Ｗｅｂコンテンツには、動画投稿サイト等にて配信される動画コンテンツが含まれる。また、Ｗｅｂ広告には、サイト利用者（閲覧者）に応じて内容が変化するターゲティング広告、アドネットワーク広告及びＤＳＰ（Demand-Side Platform）広告、並びに、バナー広告等が含まれる。

また、本明細書において、「属性」は、人を特徴付ける事項、具体的には身分、所属、経歴、性質、ステータス、所属、特徴、状況、状態、意識、及び傾向等であり、例えば人を分類する際に用いられる。属性には、人口統計学的属性（デモグラフィック）及び心理学的属性（サイコグラフィック）が含まれる。心理学的属性は、人の心理又は行動の傾向に関する属性である。

［プロフィールマッチングについて］
本実施形態に係る評価装置及び評価方法は、プロフィールマッチングに用いられる。プロフィールマッチングでは、訴求性を有する第１財及び第２財の類似度（マッチング度）を、それぞれの財と対応付けられた対象者のプロフィールから評価する。プロフィールは、対象者が備える特徴であり、複数の属性によって表される。複数の属性には、対象者の人口統計学的属性に加え、興味、関心、心理（意識）及び行動の傾向等の心理学的属性が含まれ得る。

「訴求性を有する財」は、人の意識に対して訴求し、特に商品の購入又はサービスの利用に関する意識を喚起し、購入／利用に対する態度を変容させる財である。具体的には、テレビ又はラジオで放送される番組、各種メディアを利用した広告、及びＷｅｂコンテンツ（静止画及び動画）等が該当する。
また、訴求性を有する財は、上記以外にも挙げられ、例えば、顧客吸引力や信用が化体した商品やサービスのブランド、名称、銘柄、商標等（以下、ブランド等）を含む。さらには、商品やサービスの広告に起用されたタレント及び俳優、並びにＣＭソング等も、訴求性を有する財に含まれ得る。

第１財と第２財とは、互いに異なる財であり、具体的には、種類（カテゴリ）が異なる財でもよく、また、同一の種類であるが放送日時又は配信時期等が互いに異なる財、題号やタイトルが異なる財、あるいは、雑誌等であれば出版の号数が異なる財であってもよい。

「対象者」とは、後述するアンケート調査の対象者（調査対象者）であり、具体的にはモニタＭであり、厳密には、アンケート調査における複数の質問すべてに回答して回答データを提供した回答済みモニタである。

「財と対応付けられた対象者」は、財が番組である場合には、その番組を視聴又は聴取した対象者であり、財が広告である場合には、その広告に接触した対象者である。また、財がコンテンツ（例えば、静止画又は動画のＷｅｂコンテンツ）である場合には、そのコンテンツを閲覧した対象者である。
また、財が商品やサービスのブランド等である場合には、その訴求対象として設定されたターゲットである。「ターゲット」は、訴求対象を特徴づける属性（ターゲット属性）を備えた対象者である。ターゲット属性は、任意に決めることができ、例えば、将来的なターゲットとして予期される者の属性をターゲット属性として設定してもよい。

プロフィールマッチングにより評価された第１財及び第２財の類似度は、プロフィールマッチングを依頼した企業等に報告される。報告を受けた企業等は、類似度の評価結果に基づいて、それぞれの財を効率よく利用することができる。

具体的には、例えば、第１財が自社の商品・サービスの広告（以下、対象広告という）であり、第２財が広告メディアである場合、対象広告を依頼する企業等は、第１財及び第２財の類似度の評価結果を確認して、対象広告と相性が良い出稿候補のメディア又は広告枠を検討することができる。あるいは、メディアの提供者が、対象広告の出稿を検討する企業又は広告会社に対して、対象広告と相性が良い出稿候補のメディア又は広告枠を提案することができる。

また、第１財及び第２財がいずれも番組である場合、それらの番組の放送局は、第１財及び第２財の類似度を確認し、その類似度を踏まえて番組編成を検討することができる。

[アンケート調査について]
プロフィールマッチングに際して、図１に示すように、複数のモニタＭを対象としてアンケート調査が調査会社によって実施され、プロフィールマッチングでは、そのアンケート調査の調査結果が利用される。

アンケート調査は、例えば、モニタＭを分類するカテゴリ（性別、年齢あるいは行動パターン等）を設定し、各カテゴリに属する人の嗜好、価値観、生活パターン、各種メディアへの接触、ブランド等の認知、商品の購入又はサービスの利用等の行動に関する傾向の把握等を目的として実施される。本実施形態のアンケート調査は、モニタ数が数万～１００万人以上の大規模な調査であり、１２歳以上のモニタＭを全国から募集して無作為に抽出し、年に一回又は数回の頻度で実施される。なお、モニタＭの条件、人数及び募集エリア、並びにアンケート調査の実施頻度等については自由に設定してもよい。

アンケート調査では、モニタＭが複数の質問の各々について選択肢を選択したり、回答内容を入力したりすることで回答する。具体的に説明すると、各モニタＭには、回答用の情報端末（以下、回答端末）が貸与され、各モニタＭは、アンケート調査の実施期間中に、回答端末を操作してアンケート回答用アプリを起動する。回答端末は、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、及び携帯電話のような通信用端末である。

各モニタＭは、アプリ起動後に、ログイン用のＩＤ情報及びパスワードを入力してログインした上で、回答端末を通じて、複数の項目についての質問を順次回答する。アンケート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等が含まれる。

デモグラフィック情報に関する質問は、モニタＭの性別、年齢、国籍、居住地、出身地、家族構成、職業、年収、保有資産等の統計学的属性に関する質問である。デモグラフィック情報に関する質問の具体例としては、「あなたの職業は何ですか？」、及び「あなたの年齢はいくつですか？」等が挙げられる。

サイコグラフィック情報に関する質問は、モニタＭの趣味、消費意識、ライフスタイル（行動パターン）、特定の商品・サービスに対する認知や興味及び関心、特定の商品の購入／特定のサービス利用に関する履歴（実績）、特定の広告に対する評価、並びに購入／利用行動に関する傾向等に関する質問である。デモグラフィック情報に関する質問の具体例としては、「日頃よく行うレジャーは何ですか？」、及び「あなたがよく購入するビールの銘柄は何ですか？」等が挙げられる。

また、サイコグラフィック情報に関する質問は、メディアへの接触状況に関する質問を含む。メディアへの接触状況に関する質問には、各メディアについて、所定期間における接触の有無（接触履歴）、及び、所定期間における特定の商材に関する広告への接触の有無等に関する質問が含まれる。
なお、所定期間は、アンケート調査の実施期間中で設定される期間であり、期間の長さについては特に限定されないが、例えば、１～ｎ時間（ｎは２以上の整数）、１日～ｎ日、１～ｎ週間、１～ｎカ月、又は１～ｎ年間の範囲で設定されるとよい。

また、メディアへの接触状況に関する質問には、所定期間中の各日におけるメディアへの接触時間、所定期間中に頻繁に視聴又は聴取した番組、所定期間に放送された各番組の視聴又は聴取の有無、所定期間における特定のコンテンツの閲覧の有無等に関する質問が含まれる。メディアへの接触状況に関する質問の具体例としては、「先週１週間の中で放送された音楽系のテレビ番組のうち、視聴した番組は何ですか？」、及び「日頃よく利用するＳＮＳサイトは、どのサイトですか？」等が挙げられる。

モニタＭがアンケート調査におけるすべての質問を回答すると、そのモニタＭが利用する回答端末が、各質問の回答内容を示すデータ（以下、回答データ）を生成し、評価装置１０に向けて送信する。評価装置１０は、受信した回答データを所定の記憶先に記憶する。これにより、アンケート調査におけるすべての質問に回答したモニタＭ（以下、回答済みモニタ）の人数分の回答データが蓄積される。回答済みモニタの人数分の回答データは、アンケート調査における調査結果を示すデータに相当する。

なお、アンケート調査の結果の取得方法は、上記の方法に限定されず、例えば、アンケート調査において、各モニタＭが所定の記入用紙に各質問の回答内容を記入し、調査会社が記入済みの用紙を各モニタＭから回収してもよい。そして、回収した用紙の記入内容を調査会社の作業員等が入力することで、調査結果のデータを取得してもよい。

各モニタＭから取得される回答データは、複数の項目についての該否に関するシングルソースデータである。項目は、アンケート調査における各質問（アイテム）と、その質問に対する回答内容（カテゴリ）との組み合わせであり、質問の数と、各質問に対する回答内容の数とに応じた数の項目が存在する。分かり易く説明すると、仮に質問の数がｐ（ｐは自然数）であり、各質問に対して設定された選択肢の数がｑ（ｑは自然数）である場合、ｐ×ｑの項目が存在することになる。

複数の項目には、人口統計学的項目と、心理学的項目とを含む。人口統計学的項目は、デモグラフィックに関する質問と、その質問に対応する回答内容を表す。心理学的項目は、人の心理又は行動の傾向に関する項目であり、サイコグラフィックに関する質問と、その質問に対する回答内容を表す。

回答済みモニタの人数分の回答データ、すなわち、調査結果を示すデータは、複数の項目についての該否に関する調査結果を示し、具体的には、各項目に該当するモニタＭの人数を示している。例えば、「先週放送された音楽系のテレビ番組のうち、視聴した番組は何ですか？」という質問に対して、「番組Ｘ」と回答したモニタＭがｎ人であったとする。この場合、「先週放送された音楽系のテレビ番組の中で番組Ｘを視聴した」という項目についての調査結果は、当該項目に該当するモニタＭの人数である「ｎ人」ということになる。

［類似度の評価］
プロフィールマッチングでは、第１財及び第２財の類似度を、第１対象者及び第２対象者のプロフィールに基づいて評価する。より詳しく説明すると、プロフィールマッチングでは、第１対象者及び第２対象者の間のプロフィールの近さ（類似度）を求め、その類似度を、第１財及び第２財の類似度（マッチ度）として評価する。

具体例を挙げて説明すると、第１財及び第２財がともにテレビ番組である場合、第１対象者は、第１財であるテレビ番組の視聴者となり、第２対象者は、第２財であるテレビ番組の視聴者となる。この場合のプロフィールマッチングでは、各テレビ番組の視聴者間のプロフィールの近さを求め、求めた近さ（類似度）から、テレビ番組間の類似度を評価する。

また、第１財が、ある商品のブランド等であり、第２財がテレビ番組である場合、第１対象者は、そのブランド等の訴求対象として設定されたターゲットとなり、第２対象者は、第２財であるテレビ番組の視聴者となる。この場合のプロフィールマッチングでは、上記のターゲットと上記の視聴者との間のプロフィールの近さを求め、求めた近さ（類似度）から、ブランド等とテレビ番組との類似度を評価する。

類似度を評価する手順について説明すると、アンケート調査の調査結果を示すデータ（すなわち、回答済みモニタの人数分の回答データ）を解析し、第１対象者及び第２対象者を特定する。例えば、第１財及び第２財がともにテレビ番組である場合、第１財であるテレビ番組（以下、第１番組）を視聴したと回答したモニタＭを第１対象者として特定し、第２財であるテレビ番組（以下、第２番組）を視聴したと回答したモニタＭを第２対象者として特定する。
なお、特定のテレビ番組について視聴の有無を特定する方法は、アンケート調査の調査結果に基づく方式に限定されない。例えば、ピープルメータのような公知の測定装置を用いて、対象者がテレビ番組を視聴した時間及び放送局等を測定し、その測定結果に基づいて特定してもよい。あるいは、視聴ログを記憶可能なテレビから視聴ログのデータを取得することで特定してもよい。

また、第１対象者がある商品の訴求対象として設定されたターゲットである場合、ターゲット属性に相当する項目に該当するモニタＭを第１対象者として特定する。例えば、ターゲット属性が「３０代」と「男性」である場合、アンケート調査において「年齢」を「３０代」と回答し、「性別」を「男性」と回答したモニタＭを第１対象者として特定する。

そして、特定された第１対象者及び第２対象者、並びに、回答済みモニタの各々の人数をカウント（計数）する。ここで、第１対象者の人数をＰ１とし、第２対象者の人数をＰ２とし、回答済みモニタの人数をＰ３とする。

次に、特定された第１対象者及び第２対象者、並びに、回答済みモニタの各々について、アンケート調査の調査結果に基づき、複数の項目のそれぞれの該否を特定し、各項目の該当者数を算出する。具体的には、アンケート調査におけるデモグラフィック及びサイコグラフィックの質問について回答内容を特定し、回答内容毎にモニタＭの人数を集計する。

より詳しく説明すると、アンケート調査における各質問と回答内容との組み合わせからなる項目を複数設定する。そして、複数の項目の各々を対象項目とし、対象項目に該当する第１対象者の人数Ｐａ１と、対象項目に該当する第２対象者の人数Ｐａ２と、対象項目に該当する回答済みモニタの人数Ｐａ３と、を求める。

次に、対象項目について、以下の式（１）～（３）により、第１率α、第２率β及び基準率γを算出する。
第１率α ＝ Ｐａ１／Ｐ１×１００ 式（１）
第２率β ＝ Ｐａ２／Ｐ２×１００ 式（２）
基準率γ ＝ Ｐａ３／Ｐ３×１００ 式（３）
第１率αは、式（１）に示すように、第１対象者の人数Ｐ１に対する、対象項目に該当する第１対象者の人数Ｐａ１の比率である。第２率βは、式（２）に示すように、第２対象者の人数Ｐ２に対する、対象項目に該当する第２対象者の人数Ｐａ２の比率である。基準率γは、式（３）に示すように、回答済みモニタの人数Ｐ３に対する、対象項目に該当する回答済みモニタの人数Ｐａ３の比率である。

また、対象項目について、以下の式（４）及び（５）により、２つの比Ｒ１、Ｒ２を算出する。
比Ｒ１ ＝ α／γ 式（４）
比Ｒ２ ＝ β／γ 式（５）
比Ｒ１は、式（４）に示すように、第１率αを基準率γにて除した値であり、比Ｒ２は、式（５）に示すように、第２率βを基準率γにて除した値である。

上述した３つの比率α、β及びγ、並びに２つの比Ｒ１及びＲ２は、複数の項目のそれぞれを対象項目として、項目毎に算出される。

次に、複数の項目のそれぞれについて、比Ｒ１が閾値以上であるか否かを判定すし、比Ｒ１が閾値以上である項目を第１項目として設定する。これにより、複数の項目の中から第１項目が特定される。第１項目は、複数の項目のうち、第１対象者に特徴的な調査結果となった項目である。つまり、第１項目の数及び第１項目の内容は、第１対象者のプロフィールを反映している。

同様に、複数の項目のそれぞれについて、比Ｒ２が閾値以上であるか否かを判定し、比Ｒ２が閾値以上である項目を第２項目として設定する。これにより、複数の項目の中から第２項目が特定される。第２項目は、複数の項目のうち、第２対象者に特徴的な調査結果となった項目である。つまり、第２項目の数及び第１項目の内容は、第２対象者のプロフィールを反映している。

なお、閾値は、第１項目及び第２項目を適切に設定する観点から好適な値に設定されるのが好ましく、例えば、１．２程度に設定されるとよい。

次に、特定された第１項目及び第２項目を対比し、第２項目のうち、第１項目と重複する重複項目を特定し、重複項目の数をカウント（計数）する。そして、複数の項目の全数をＩｔとし、重複項目の数をＩｏとした場合に、第１財及び第２財の類似度Ｌが、以下の式（６）にて算出される。
類似度Ｌ ＝ Ｉｏ／Ｉｔ×１００ 式（６）

以上の手順により、第１財及び第２財の類似度Ｌを評価することができる。類似度Ｌの評価結果は、類似度Ｌを活用する企業等に対して出力される。具体的には、類似度Ｌの評価結果を表示させるデータを生成し（図５参照）、そのデータを企業等の端末に向けて送信する。あるいは、類似度Ｌの評価結果を印刷し、その印刷物を企業等に渡してもよい。

［本実施形態に係る評価装置の構成］
本実施形態に係る評価装置（以下、評価装置１０）の構成について、図２を参照しながら説明する。評価装置１０は、コンピュータ、厳密にはサーバコンピュータによって構成され、訴求性を有する第１財及び第２財の類似度Ｌを評価する。なお、評価装置１０を構成するコンピュータの所在、管理者及び利用者や操作者については、特に限定されるものではない。

評価装置１０をなすコンピュータのハードウェア構成は、汎用的なコンピュータの構成と同様である。具体的に説明すると、上記のコンピュータは、図２に示すように、ＣＰＵ等からなるプロセッサ１０ａと、ＲＯＭ及びＲＡＭ等からなるメモリ１０ｂと、ネットワークインターフェースカード等からなる通信用インタフェース１０ｃと、ハードディスクドライブ又はソリッドステートドライブ等からなるストレージ１０ｄと、マウス及びキーボード等からなる入力装置１０ｅと、ディスプレイ及びプリンタ等からなる出力装置１０ｆとを有する。また、評価装置１０は、インターネット、イントラネット又はモバイル通信回線等を通じて、ネットワーク上の他の機器と通信可能に接続されている。

また、上記のコンピュータには、本発明の評価装置としての機能を発揮させるためのプログラム（以下、評価プログラム）がインストールされている。評価プログラムがプロセッサ１０ａによって読み取られて実行されることで、コンピュータは、評価装置１０として、類似度Ｌの評価に関連する一連のデータ処理を実行する。

なお、評価装置１０は、一台のコンピュータによって構成されてもよいし、あるいは、並列分散された複数台のコンピュータによって構成されてもよい。また、評価装置１０を構成するサーバコンピュータは、ＡＳＰ（Application Service Provider）、ＳａａＳ（Software as a Service）、ＰａａＳ（Platform as a Service）、又はＩａａＳ（Infrastructure as a Service）用のサーバコンピュータでもよい。

評価装置１０の構成を機能面から改めて説明すると、評価装置１０は、図３に示すように、取得部２１と、記憶部２２と、設定部２３と、算出部２４と、第１特定部２５と、第２特定部２６と、評価部２７と、出力部２８とを有する。これらは、評価装置１０を構成するコンピュータが有するハードウェア機器と、そのコンピュータにインストールされた評価プログラムとが協働することで実現される。以下、それぞれの機能部について説明する。

（取得部）
取得部２１は、アンケート調査における各質問の回答内容を示す回答データを複数のモニタＭ（詳しくは、回答済みモニタ）から入手することで、調査結果のデータを取得する。本実施形態において、取得部２１は、各モニタＭの回答端末と通信して回答データを入手（受信）する。

取得部２１により取得された調査結果のデータは、心理又は行動の傾向に関する項目を含む複数の項目についての該否に関する調査結果を示す。心理又は行動の傾向に関する項目は、前述のように、アンケート調査のサイコグラフィックに関する質問と、その質問に対する回答内容との組み合わせからなる。

（記憶部）
記憶部２２は、類似度Ｌの評価に必要な各種の情報を記憶する。記憶部２２により記憶される情報には、取得部２１により取得された調査結果のデータ、及び評価部２７によって評価された類似度Ｌ等が含まれる。
なお、記憶部２２は、評価装置１０をなすコンピュータ内の記憶装置（ストレージ１０ｄ）によって構築されてもよいし、評価装置１０とは別に用意されたコンピュータ、例えば外部のデータベース用サーバ等に構築されてもよい。

（設定部）
設定部２３は、第１対象者及び第２対象者を設定する。具体的に説明すると、設定部２３は、所定の手順に則って、類似度Ｌが評価される対象である第１財及び第２財を特定する。

例えば、類似度Ｌを活用する企業等が第１財及び第２財を指定すると、設定部２３は、その指定に基づいて第１財及び第２財を設定する。あるいは、設定部２３は、テレビ番組表から決められた手順によって選択される２つの番組（例えば、ＣＭを挟んで連続して放送される番組）を第１財及び第２財として設定する。そして、第１財が、放送される番組又は広告、あるいは配信されるコンテンツである場合、設定部２３は、第１財を視聴、聴取又は閲覧した者を第１対象者として設定する。同様に、第２財が、放送される番組又は広告、あるいは配信されるコンテンツである場合、設定部２３は、第２財を視聴、聴取又は閲覧した者を第２対象者として設定する。

また、第１財が商品・サービスのブランド等であり、その第１財を保有する企業等が、その訴求対象としてターゲットを設定したとする。この場合、設定部２３は、設定されたターゲットに関する情報を上記の企業等から入手し、その情報からターゲットの属性を割り出し、割り出した属性を備えるターゲットを第１対象者として設定する。

（算出部）
算出部２４は、取得部２１により取得された調査結果のデータを用いて、算出処理を実行する。具体的に説明すると、算出部２４は、先ず、調査結果のデータに基づいて、回答済みモニタのうち、設定部２３により設定された第１対象者及び第２対象者に該当するモニタＭを特定する。また、算出部２４は、特定された第１対象者及び第２対象者、並びに回答済みモニタをカウント（計数）し、それぞれの人数Ｐ１、Ｐ２、及びＰ３を特定する。

そして、算出部２４は、複数の項目の各々を対象項目として算出処理を実行する。算出処理では、調査結果のデータに基づき、各回答済みモニタについて対象項目の該否を特定し、該当者数を算出する。具体的には、第１対象者の調査結果のデータに基づき、対象項目に該当する第１対象者の人数Ｐａ１を算出し、第２対象者の調査結果のデータに基づき、対象項目に該当する第２対象者の人数Ｐａ２を算出する。さらに、回答済みモニタ全員分の調査結果のデータに基づき、対象項目に該当する回答済みモニタの人数Ｐａ３を算出する。

（第１特定部）
第１特定部２５は、第１対象者の調査結果のデータに基づき、複数の項目の第１対象者に特徴的な調査結果となった第１項目を特定する。具体的には、第１特定部２５は、算出部２４により算出された人数Ｐ１、Ｐａ１、Ｐ３、Ｐａ３に基づいて、第１項目を特定する。より詳しく説明すると、第１特定部２５は、複数の項目のそれぞれについて、Ｐ１に対するＰａ１の比率である第１率αと、Ｐ３に対するＰａ３の比率である基準率γとを算出し、さらに、第１率αを基準率γにて除して比Ｒ１を算出する。このようにして比Ｒ１を項目毎に算出した後、第１特定部２５は、複数の項目のうち、比Ｒ１が閾値以上である項目を第１項目として設定する。なお、第１項目には、少なくとも、心理又は行動の傾向に関する項目が含まれるようにするとよい。

（第２特定部）
第２特定部２６は、第２対象者の調査結果のデータに基づき、第２対象者に特徴的な調査結果となった第２項目を特定する。具体的には、第２特定部２６は、算出部２４により算出された人数Ｐ２、Ｐａ２、Ｐ３、Ｐａ３に基づいて、第２項目を特定する。より詳しく説明すると、第２特定部２６は、複数の項目のそれぞれについて、Ｐ２に対するＰａ２の比率である第２率βを算出し、Ｐ３に対するＰａ３の比率である基準率γで第２率βを除して比Ｒ２を算出する。このようにして比Ｒ２を項目毎に算出した後、第２特定部２６は、複数の項目のうち、比Ｒ２が閾値以上である項目を第２項目として設定する。なお、第２項目には、少なくとも心理又は行動の傾向に関する項目が含まれるようにするとよい。

（評価部）
評価部２７は、特定された第１項目及び第２項目に基づいて、第１財及び第２財の類似度Ｌを評価する。具体的には、評価部２７は、第２項目のうち、第１項目と重複する重複項目を特定し、重複項目の数Ｉｔと、複数の項目の全数をＩｏとに基づき、上述の式（６）に従って類似度Ｌを算出する。

（出力部）
出力部２８は、類似度Ｌを活用する企業等に対して、評価部２７により評価された類似度Ｌを出力する。具体的には、出力部２８は、類似度Ｌの評価結果を表示させる表示データを生成し、そのデータを、上記の企業等が利用する端末に向けて送信する。これにより、企業等の端末が備える画面に、第１財及び第２財の類似度Ｌが表示される（図５参照）。

また、本実施形態において、出力部２８は、類似度Ｌとともに、第１特定部２５により設定された第１項目と、第２特定部２６により特定された第２項目とを出力する。つまり、企業等の端末が備える画面には、類似度Ｌの他に、第１項目及び第２項目が表示される（図５～７参照）。この際、第１項目と関連付けて、当該第１項目を特定する際に用いた第１率α及び比Ｒ１を表示してもよい。同様に、第２項目と関連付けて、当該第２項目を特定する際に用いた第２率β及び比Ｒ２を表示してもよい。

［本実施形態に係る評価方法］
次に、評価装置１０を用いた類似度Ｌの評価方法について説明する。本評価方法における一連の工程、つまり、類似度Ｌの評価に関する一連のデータ処理（以下、評価フロー）は、評価装置１０を構成するコンピュータにより実行される。なお、以下では、評価装置１０を構成するコンピュータを、単にコンピュータと呼ぶこととする。

評価フローは、本発明の評価方法を採用しており、図４に示す流れに従って進行する。換言すると、図４に示す評価フロー中の各ステップは、本発明の評価方法の構成要素に該当する。ただし、図４のフローは、あくまでも評価フローの一例であり、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、ステップの実施順序を入れ替えてもよい。

評価フローが開始されると、先ず、コンピュータが、アンケート調査のモニタＭ（厳密には、回答済みモニタ）から調査結果のデータを取得する（Ｓ００１）。取得される調査結果のデータは、人口統計学的属性に関する項目についての該否と、心理学的属性（すなわち、心理又は行動の傾向）に関する項目についての該否と、を含む調査結果を示す。ステップＳ００１にて取得された調査結果のデータは、コンピュータによって記憶部２２に記憶される。
なお、ステップＳ００１は、評価フローの開始前に実施されてもよい。

次に、コンピュータは、第１対象者及び第２対象者を設定する（Ｓ００２）。ステップＳ００２では、先ず、類似度Ｌが評価される対象である第１財及び第２財を所定の要領で特定する。ここで、第１財及び第２財が、それぞれ、放送される番組又は広告、あるいは配信されるコンテンツであるとする。この場合、第１財に相当する番組、広告又はコンテンツを視聴、聴取又は閲覧した者を第１対象者として設定し、第２財に相当する番組、広告又はコンテンツを視聴、聴取又は閲覧した者を第２対象者として設定する。

以下では、第１財及び第２財が、テレビで放送される第１番組及び第２番組であり、第１対象者が第１番組の視聴者であり、第２対象者が、第２番組の視聴者であるケースを想定する。ここで、第２番組は、第１番組の放送日において、第１番組と同じ放送局にて、第１番組の放送後の時間帯に放送され、具体的には、番組間の広告を挟んで第１番組と連続して放送される番組であるとする。つまり、第１番組は、いわゆる前枠番組であり、第２番組は、いわゆる後枠番組である。

次に、コンピュータは、ステップＳ００１にて取得した調査結果のデータに基づき、第１対象者（すなわち、第１番組の視聴者）と、第２対象者（すなわち、第２番組の視聴者）とを特定する（Ｓ００３）。具体的には、調査結果のデータから、「第１番組を視聴した」という項目に該当するモニタＭを抽出して第１対象者として特定し、同様に、「第２番組を視聴した」という項目に該当するモニタＭを抽出して第２対象者として特定する。

次に、コンピュータは、調査結果のデータを用いて算出処理を実行する（Ｓ００４）。ステップＳ００４では、先ず、ステップＳ００３にて特定した第１対象者及び第２対象者、並びに、回答済みモニタの各々の人数Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３をカウントする。また、複数の項目の各々を対象項目とし、対象項目に該当する第１対象者、第２対象者及び回答済みモニタの各々の人数Ｐａ１、Ｐａ２、Ｐａ３を項目毎に算出する。

次に、コンピュータは、第１対象者の調査結果のデータに基づき、複数の項目のうち、第１対象者に特徴的な調査結果となった第１項目を特定する（Ｓ００５）。具体的には、複数の項目のそれぞれについて、ステップＳ００４にて求めた人数Ｐ１、Ｐａ１、Ｐ３、Ｐａ３から第１率α及び基準率γを算出し、さらに、第１率αを基準率γにて除して比Ｒ１を算出する。そして、項目毎に算出された比Ｒ１に基づき、各項目について、比Ｒ１が閾値以上であるかを判定し、比Ｒ１が閾値以上である項目を第１項目として設定する。ここで、第１項目には、心理又は行動の傾向に関する項目が含まれているとよい。

次に、コンピュータは、第２対象者の調査結果のデータに基づき、複数の項目のうち、第２対象者に特徴的な調査結果となった第２項目を特定する（Ｓ００６）。具体的には、複数の項目のそれぞれについて、ステップＳ００４にて求めた人数Ｐ２、Ｐａ２、Ｐ３、Ｐａ３から第２率β及び基準率γを算出し、さらに、第２率βを基準率γにて除して比Ｒ２を算出する。そして、項目毎に算出された比Ｒ２に基づき、各項目について、比Ｒ２が閾値以上であるかを判定し、比Ｒ２が閾値以上である項目を第２項目として設定する。ここで、第２項目には、心理又は行動の傾向に関する項目が含まれているとよい。

次に、コンピュータは、特定された第１項目及び第２項目に基づき、第１番組及び第２番組の類似度Ｌを評価する（Ｓ００７）。具体的には、第２項目のうち、第１項目と重複する重複項目を特定し、重複項目の数Ｉｔをカウントし、重複項目の数Ｉｔと、複数の項目の全数Ｉｏとに基づき、上述の式（６）に従って類似度Ｌを算出する。

類似度Ｌを評価した後、コンピュータは、類似度Ｌを活用する企業等に対して、類似度Ｌの評価結果を出力する（Ｓ００８）。具体的には、類似度Ｌの評価結果を表示させる表示データを生成し、上記の企業等が利用する端末に向けて送信する。企業等の端末が備える画面には、図５に示すように、第１番組及び第２番組の類似度Ｌが表示され、これにより、企業等は、画面にて類似度Ｌを確認することができる。

また、コンピュータは、類似度Ｌとともに、ステップＳ００５にて設定された第１項目と、ステップＳ００６にて特定された第２項目とを出力する。これにより、企業等の端末が備える画面には、図５に示すように、類似度Ｌの他に、第１項目及び第２項目が表示される。また、第１項目の表示領域には、図６に示すように、それぞれの第１項目を特定する際に用いた第１率α及び比Ｒ１が表示される。同様に、第２項目の表示領域には、図７に示すように、それぞれの第２項目を特定する際に用いた第２率β及び比Ｒ２が表示される。

なお、第１項目及び第２項目は、図５に示すように類似度Ｌと同一画面上で表示されてもよく、類似度Ｌの表示画面とは別の画面（例えば、類似度Ｌの表示画面から切り替わった後の画面）に表示されてもよい。

以上までの一連の工程が終了した時点で、評価フローが終了する。評価フローは、類似度Ｌが評価される第１番組と第２番組の組み合わせを変えて、組み合わせ毎に繰り返されてもよい。

なお、上記の評価フローは、第１番組及び／又は第２番組がラジオで放送される番組である場合にも適用可能である。その場合、第１対象者は、第１番組を聴取した者となり、第２対象者は、第２番組を聴取した者となる。
また、上記の評価フローは、第１財及び／又は第２財がＷｅｂ配信されるコンテンツである場合にも適用可能である。その場合、第１対象者は、第１財に相当するコンテンツを閲覧した者となり、第２対象者は、第２財に相当するコンテンツを閲覧した者となる。

［本実施形態の有効性について］
本実施形態によれば、第１財と第２財との類似度Ｌを、各財と対応付けられた対象者のプロフィールに基づいて評価することができ、具体的には、第１対象者と第２対象者との間のプロフィールの近さに基づいて評価することができる。例えば、第１財をテレビで放送される第１番組とし、第２財を第１番組の直後に放送される第２番組とした場合、番組間の類似度を、各番組の視聴者のプロフィールの近さ（類似度）によって評価することができる。
ここで、第１番組及び第２番組の類似度Ｌは、番組間の相性を数値化したものである。

［その他の実施形態］
以上までに本発明の類似度Ｌの評価装置、及び評価方法について具体的な実施形態を挙げて説明してきたが、上述の実施形態は、あくまでも一例に過ぎず、他の実施形態も考えられ得る。

上述の実施形態では、１つの第１財と１つの第２財との間の類似度Ｌを評価するケースを例に挙げて説明したが、これに限定されず、例えば、複数の第２財を設定し、それぞれの第２財について、第１財との類似度Ｌを評価してもよい。この場合、評価装置１０（詳しくは、第２特定部２６）は、それぞれの第２財について、それぞれの第２財と対応付けられた第２対象者の調査結果のデータに基づき、第２対象者に特徴的な調査結果となった第２項目を特定するとよい。また、評価装置１０（詳しくは、評価部２７）は、第１対象者に特徴的な調査結果となった第１項目と、複数の第２財のそれぞれについて特定した第２項目とに基づき、類似度Ｌを第２財毎に評価するとよい。これにより、複数の第２財のそれぞれについて、第１財との類似度Ｌを評価することができ、この結果、それぞれの第２財について評価された類似度Ｌの大小を比較し、類似度Ｌがより高い第２財を特定することができる。

また、上記の実施形態では、第１財及び第２財がテレビ番組（第１番組及び第２番組）であり、第１番組が前枠番組であり、第２番組が後枠番組であり、第１番組と同じ放送局にて、第１番組の直後に放送される場合を例に挙げて説明した。この場合には、第１番組及び第２番組の類似度Ｌから、番組間の相性を把握することができ、その結果を踏まえて、番組編成、特に改編を検討することができる。ただし、これに限定されるものではなく、例えば、第２番組が、第１番組とは異なる放送局により第１番組と同じ時間帯に放送される番組（いわゆる裏番組）であってもよい。この場合、第１番組及び第２番組の類似度を、例えば、自局の番組の視聴者が裏番組に流出する要因、あるいは、裏番組の視聴者が自局の番組に流入する要因の根拠として活用することができる。

また、本発明は、第１財が商品・サービスのブランド等であり、第１対象者が第１財の訴求対象として設定されたターゲットである場合にも適用可能である。この場合、例えば、第２財をテレビ番組とし、当該テレビ番組の視聴者を第２対象者として設定し、第１財及び第２財の類似度Ｌを評価したとする。これにより、類似度Ｌの評価結果から、第１対象者（ターゲット）のプロフィールと近しいプロフィールを有する者が視聴するテレビ番組を特定することができる。これにより、類似度Ｌを活用する企業等（例えば、第１財を保有する企業）は、自社の商品・サービスに関する広告の出稿先を適切に検討することができる。

１０ 評価装置
１０ａ プロセッサ
１０ｂ メモリ
１０ｃ 通信用インタフェース
１０ｄ ストレージ
１０ｅ 入力装置
１０ｆ 出力装置
２１ 取得部
２２ 記憶部
２３ 設定部
２４ 算出部
２５ 第１特定部
２６ 第２特定部
２７ 評価部
２８ 出力部
Ｍ モニタ

Claims (8)

1. 複数の調査対象者を対象とするアンケート調査の調査結果であって、複数の項目についての該否に関する調査結果のデータを取得する取得部と、
   前記調査結果のデータに基づき、前記複数の項目の各々を対象項目として、算出処理を実行する算出部と、
   前記複数の調査対象者のうち、訴求性を有する第１財と対応付けられた第１対象者の前記調査結果のデータに基づき、前記複数の項目のうち、前記第１対象者に特徴的な前記調査結果となった第１項目を特定する第１特定部と、
   前記複数の調査対象者のうち、訴求性を有する第２財と対応付けられた第２対象者の前記調査結果のデータに基づき、前記複数の項目のうち、前記第２対象者に特徴的な前記調査結果となった第２項目を特定する第２特定部と、
   前記第２項目のうち、前記第１項目と重複する重複項目を特定し、前記重複項目の数に応じて、前記第１財及び前記第２財の類似度を評価する評価部と、を備え、
   前記算出部は、前記算出処理において、前記対象項目に該当する前記第１対象者の人数Ｐａ１と、前記対象項目に該当する前記第２対象者の人数Ｐａ２と、前記対象項目に該当する前記調査対象者の人数Ｐａ３と、を算出し、
   前記第１対象者の人数をＰ１とし、前記第２対象者の人数をＰ２とし、前記複数の調査対象者の人数をＰ３とした場合に、
   前記第１特定部は、前記人数Ｐ１に対する前記人数Ｐａ１の比率である第１率を算出し、前記人数Ｐ３に対する前記人数Ｐａ３の比率を基準率とし、前記第１率を前記基準率にて除した値が閾値以上である前記項目を前記第１項目として特定し、
   前記第２特定部は、前記人数Ｐ２に対する前記人数Ｐａ２の比率である第２率を算出し、前記第２率を前記基準率にて除した値が前記閾値以上である前記項目を前記第２項目として特定する、評価装置。
2. 前記第１項目には、前記第１対象者の心理又は行動の傾向に関する項目が含まれ、
   前記第２項目には、前記第２対象者の心理又は行動の傾向に関する項目が含まれる、請求項１に記載の評価装置。
3. 前記評価部により評価された前記類似度を出力する出力部を備える、請求項１又は２に記載の評価装置。
4. 前記第１財及び前記第２財は、それぞれ、放送される番組若しくは広告、又は配信されるコンテンツであり、
   前記第１対象者は、前記第１財を視聴、聴取又は閲覧した者であり、
   前記第２対象者は、前記第２財を視聴、聴取又は閲覧した者である、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の評価装置。
5. 前記第１財は、放送される第１番組であり、
   前記第１対象者は、前記第１番組を視聴又は聴取した者であり、
   前記第２財は、前記第１番組の放送日において、前記第１番組の放送後の時間帯に放送される第２番組であり、
   前記第２対象者は、前記第２番組を視聴又は聴取した者である、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の評価装置。
6. 前記第１対象者は、前記第１財の訴求対象として設定されたターゲットである、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の評価装置。
7. 複数の前記第２財のそれぞれについて、前記第１財との前記類似度を評価する場合において、
   前記第２特定部は、複数の前記第２財のそれぞれについて、それぞれの前記第２財と対応付けられた前記第２対象者の前記調査結果のデータに基づき、前記第２項目を特定し、
   前記評価部は、前記第１項目と、複数の前記第２財のそれぞれについて特定された前記第２項目とに基づき、前記類似度を前記第２財毎に評価する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の評価装置。
8. コンピュータが、複数の調査対象者を対象とするアンケート調査の調査結果であって、複数の項目についての該否に関する調査結果のデータを取得し、
   コンピュータが、前記調査結果のデータに基づき、前記複数の項目の各々を対象項目として、算出処理を実行し、
   コンピュータが、前記複数の調査対象者のうち、訴求性を有する第１財と対応付けられた第１対象者の前記調査結果のデータに基づき、前記複数の項目のうち、前記第１対象者に特徴的な前記調査結果となった第１項目を特定し、
   コンピュータが、前記複数の調査対象者のうち、訴求性を有する第２財と対応付けられた第２対象者の前記調査結果のデータに基づき、前記複数の項目のうち、前記第２対象者に特徴的な前記調査結果となった第２項目を特定し、
   コンピュータが、前記第２項目のうち、前記第１項目と重複する重複項目を特定し、前記重複項目の数に応じて、前記第１財及び前記第２財の類似度を評価し、
   前記算出処理において、コンピュータは、前記対象項目に該当する前記第１対象者の人数Ｐａ１と、前記対象項目に該当する前記第２対象者の人数Ｐａ２と、前記対象項目に該当する前記調査対象者の人数Ｐａ３と、を算出し、
   前記第１対象者の人数をＰ１とし、前記第２対象者の人数をＰ２とし、前記複数の調査対象者の人数をＰ３とした場合に、
   コンピュータは、前記人数Ｐ１に対する前記人数Ｐａ１の比率である第１率を算出し、前記人数Ｐ３に対する前記人数Ｐａ３の比率を基準率とし、前記第１率を前記基準率にて除した値が閾値以上である前記項目を前記第１項目として特定し、
   コンピュータは、前記人数Ｐ２に対する前記人数Ｐａ２の比率である第２率を算出し、前記第２率を前記基準率にて除した値が前記閾値以上である前記項目を前記第２項目として特定することを特徴とする評価方法。

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