JP7247415B1 - 情報処理装置、及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 対象メディアへの接触度合いとして、ターゲットの接触度合いと、ターゲットに限定しない接触度合いとを把握するための情報処理装置、及び情報処理方法を提供する。
【解決手段】 本発明の情報処理装置は、複数の調査対象者について実施した調査の結果に基づいて、複数の調査対象者の人数に対する、対象メディアに接触した調査対象者の人数の第１割合を算出し、調査の結果に基づいて、指定された属性に該当する調査対象者である該当者の人数に対する、対象メディアに接触した該当者の人数の第２割合を算出し、第１割合と第２割合とに基づき、対象メディアについて、該当者の接触度合いと複数の調査対象者の接触度合いとの違いに関する指標値を導出する。
【選択図】 図６

Description

本発明は、情報処理装置、及び情報処理方法に係り、特に、複数の調査対象者に対して実施した調査の結果に基づいて、対象メディアへの接触度合いに関する値を導出する情報処理装置、及び情報処理方法に関する。

ＴＶやラジオのようなメディア（情報伝達媒体）への接触度合いに関する値、具体的には視聴率や聴取率等は、例えば、広告の出稿先等を選定する上で有用な情報である。メディアへの接触度合いは、通常、複数の者（モニタ）を対象として実施される調査の結果に基づいて算出される。

また、広告の訴求対象としてのターゲットを設定する場合、そのターゲットについて、メディアへの接触度合いを算出する場合がある。この場合、ターゲットのメディアへの接触度合いを把握して出稿することで、ターゲットに対して訴求効果が高い広告を放送することができる（例えば、特許文献１参照）。

特許第６９６００６９号

出稿先を選定する際に用いられるメディアへの接触度合いとしては、通常、一般的な接触度合い、すなわち、ターゲットを設定せずに調査対象者（モニタ）全体について算出された接触度合いが用いられる。一方、ターゲットのメディアへの接触度合いを踏まえて出稿先を設定すれば、前述したように、ターゲットに対する広告の訴求効果を高めることができる。ただし、ターゲットのメディアへの接触度合いに基づいて出稿先を選定する場合には、一般的な接触度合い（すなわち、ターゲットに限定せずに算出された接触度合い）を用いる場合と比較して、より多くの情報が必要となり、その費用（コスト）も嵩む。

以上の理由から、対象メディアへの接触度合いとして、一般的な接触度合い、及びターゲットの接触度合いを考慮して、出稿先を効率よく且つ適切に選定することが求められている。
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、具体的には、対象メディアへの接触度合いとして、ターゲットの接触度合いと、ターゲットに限定しない接触度合いとを把握するための情報処理装置、及び情報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、本発明の情報処理装置は、複数の調査対象者について実施した調査の結果に基づいて、複数の調査対象者の人数に対する、対象メディアに接触した調査対象者の人数の第１割合を算出する第１算出部と、調査の結果に基づいて、指定された属性に該当する調査対象者である該当者の人数に対する、対象メディアに接触した該当者の人数の第２割合を算出する第２算出部と、第１割合と第２割合とに基づき、対象メディアについて、該当者の接触度合いと複数の調査対象者の接触度合いとの違いに関する指標値を導出する導出部と、を備えることを特徴とする。

本発明の情報処理装置によれば、対象メディアについて、指定された属性に該当する該当者（ターゲット）の接触度合いと、調査対象者全体の接触度合いとの違いに関する指標値が得られる。この指標値により、対象メディアへの接触度合いについて、ターゲットの接触度合いが、ターゲットに限定しない一般的な接触度合いに対して、どれだけ相違（逸脱）しているかを把握することができる。

また、本発明の情報処理装置において、上記の属性は、心理学的属性（サイコグラフィック）を含んでもよい。
上記の構成によれば、指定された心理学的属性に該当する該当者をターゲットとし、対象メディアについて、当該ターゲットの接触度合いが、当該ターゲットに限定しない接触度合いに対して、どれだけ相違（逸脱）しているかを把握することができる。

また、本発明の情報処理装置において、調査の実施期間中に複数の単位期間が含まれている場合、第１算出部は、第１割合を単位期間毎に算出し、第２算出部は、第２割合を単位期間毎に算出してもよい。この場合、導出部は、第１割合と第２割合との差の絶対値を単位期間毎に算出するとよい。また、導出部は、単位期間毎に算出した第１割合を合計して得られる第１合計値に対する、単位期間毎に算出した絶対値を合計して得られる第２合計値の比率を求めるとよい。そして、導出部は、当該比率から上記の指標値を導出するとよい。
上記の構成によれば、複数の単位期間のそれぞれについて算出された第１割合及び第２割合に基づいて、上記の指標値を適切に導出することができる。

また、本発明の情報処理装置において、対象メディアに複数の放送メディアが含まれている場合、第１算出部は、第１割合を放送メディア毎に算出し、第２算出部は、第２割合を放送メディア毎に算出してもよい。そして、導出部は、放送メディア毎に算出した第１割合と、放送メディア毎に算出した第２割合とに基づいて上記の指標値として導出するとよい。
上記の構成によれば、複数の放送メディアのそれぞれについて算出された第１割合及び第２割合に基づいて、上記の指標値を適切に導出することができる。

また、本発明の情報処理装置は、複数の調査対象者の人数に対する、該当者の人数の第３割合を算出する第３算出部をさらに備えてもよい。この場合、第３算出部は、属性を変えて、第３割合を属性毎に算出し、第２算出部は、属性を変えて、第２割合を属性毎に算出し、導出部は、第１割合と属性毎の第２割合とに基づき、上記の指標値を属性毎に導出するとよい。
上記の構成によれば、それぞれの属性について、その属性に該当する該当者（ターゲット）の割合である第３割合、及び上記の指標値を得ることができる。

また、本発明の情報処理装置は、属性毎に算出された第３割合と、属性毎に導出された指標値とに基づき、第３割合と指標値との対応関係を特定する特定部をさらに備えてもよい。
上記の構成によれば、属性毎に得られた第３割合と指標値に基づき、第３割合と指標値との対応関係（詳しくは、相関関係）を特定することができる。

また、本発明の情報処理装置は、第３割合に関する入力情報を受け付ける入力受付部と、入力情報から特定された第３割合と、上記の対応関係とに基づいて、入力情報から特定された第３割合に応じた指標値を推算する推算部をさらに備えてもよい。
上記の構成によれば、第３割合と指標値との対応関係を利用して、入力情報から特定された第３割合に応じた指標値を推算することができる。

また、前述した課題を解決するために、本発明の情報処理方法は、コンピュータが、複数の調査対象者について実施した調査の結果に基づいて、複数の調査対象者の人数に対する、対象メディアに接触した調査対象者の人数の第１割合を算出し、コンピュータが、調査の結果に基づいて、指定された属性に該当する調査対象者である該当者の人数に対する、対象メディアに接触した該当者の人数の第２割合を算出し、コンピュータが、第１割合と第２割合とに基づき、対象メディアについて、該当者の接触度合いと複数の調査対象者の接触度合いとの違いに関する指標値を導出することを特徴とする。
上記の方法によれば、対象メディアへの接触度合いについて、ターゲットの接触度合いが、ターゲットに限定しない一般的な接触度合いに対してどれだけ相違（逸脱）しているかを、指標値によって把握することができる。

本発明によれば、対象メディアについて、指定された属性に該当する該当者（ターゲット）の接触度合いが、ターゲットに限定しない一般的な接触度合いに対して、どれだけ相違（逸脱）しているかを把握することができる。把握された接触度合いの違い（逸脱度）は、例えば、対象メディアへの出稿を検討する場合等に活用することができる。

本発明の一つの実施形態に係る情報処理装置を利用した事業に関与する者を示す図である。 本発明の一つの実施形態に係る調査の内容に関する図である。 本発明の一つの実施形態に係る調査の結果に関する図である。 本発明の一つの実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。 本発明の一つの実施形態に係る情報処理装置の機能についての説明図である。 本発明の一つの実施形態に係る情報処理装置によって実行される情報処理フローを示す図である（その１）。 本発明の一つの実施形態に係る情報処理装置によって実行される情報処理フローを示す図である（その２）。 指標値の算出結果の一例を示す図である。 該当者の割合と指標値との対応関係を示す図である。

本発明の一実施形態（以下、本実施形態）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。ただし、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、本実施形態についての説明にあたり、本明細書中の幾つかの文言（用語）について、本明細書での定義、意味、及び解釈を以下に説明する。

［装置］
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に限られず、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の組み合わせを含むものである。

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

［メディア］
本明細書において、「メディア」は、情報伝達媒体を意味し、特に、広告媒体を意味する。メディアには、放送メディア、出版メディア、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。
放送メディアには、テレビ放送及びラジオ放送が含まれ、より詳しくは、地上波放送、ケーブル放送（有線放送）、ＢＳ放送及び衛星放送等が該当する。
出版メディアには、新聞、雑誌、フリーマガジン、会員誌及びその他の出版物が該当し、また、電子書籍も出版メディアに含まれる。
交通機関用メディアには、電車やバスの中吊り広告、車内ディスプレイに表示される広告、電車等の車両の車体に掲載されるラッピング広告、並びに、駅構内等に設置されるポスター及びデジタルサイネージ等が該当する。
インターネットメディアには、Ｗｅｂサイト、Ｗｅｂ広告、及び、動画コンテンツやオンラインゲームのようなＷｅｂ配信コンテンツ等が該当する。また、Ｗｅｂサイトには、電子商取引（ＥＣ）サイト、検索サイト、動画投稿サイト、及び、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）のＷｅｂサイトが含まれる。また、インターネットメディアには、インターネットテレビ及びＩＰサイマルラジオが含まれる。
なお、上述した種類以外にも、情報伝達媒体（広告媒体）となり得るものは、本発明の「メディア」に該当し得る。

［接触］
本明細書において、「メディアに接触する」とは、メディアを通じて送信（配信）される情報を見ること、又は聞くことを意味する。例えば、メディアが放送メディアである場合には、放送メディアにて放送される番組又は広告を視聴又は聴取することが、その放送メディアへの接触に該当する。なお、テレビの視聴には、放送される番組及びＣＭをリアルタイムで視聴することの他に、番組及びＣＭを録画等して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が含まれてもよい。

［放送］
本明細書において、「放送」とは、メディアを通じた情報送信、具体的には、広告の配信方法のうち、電気通信を用いて公衆に向けて情報（広告）を送信（配信）することを意味する。具体的には、テレビ放送、ラジオ放送、及びインターネットを通じたＷＥＢ配信が、「放送」に該当する。

［属性］
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。

［商材］
本明細書において、「商材」は、市場で流通する商品及びサービス、これらを提供する企業又は自治体、事業、並びに、広告の対象となり得るその他の財及び価値を含む。また、「商品」は、購入対象の商材（金融商品等を含む）であり、有形又は無形を問わない。「サービス」は、利用対象の商材（役務）であり、それ単独で取引対象となり得る。

＜＜本実施形態に係る情報処理装置の概要＞＞
本実施形態に係る情報処理装置は、後述する調査（本調査）の結果を分析する目的で利用される。具体的に説明すると、本実施形態に係る情報処理装置は、図１に示すように調査会社Ｃが使用するコンピュータ、詳しくはサーバコンピュータ（以下、サーバ１０）によって構成される。サーバ１０は、調査の結果を示す調査データを入手し、調査データを用いた分析処理を実行する。また、サーバ１０は、図１に示すように、分析処理によって得られる情報、すなわち分析結果の情報をユーザＵに対して出力する。

ユーザＵは、サーバ１０から出力される情報を利用する者であり、換言すると、サーバ１０の機能を間接的に利用する者である。その観点では、本実施形態におけるユーザＵは、本実施形態に係る情報処理装置のユーザであると言える。ユーザＵは、例えば、サーバ１０からの出力情報を、ユーザＵが営む事業のために利用することができる。具体的に説明すると、ユーザＵは、ユーザＵが提供する商材の広告について出稿先を検討する際に、より詳しくは、広告を放送するための放送枠（以下、広告枠）を選定する際に、上記の出力情報を利用することができる。

広告枠は、広告を放送することができる権限であり、例えば、放送局によって提供される。広告枠には、少なくとも放送日時及び放送局が決められている。つまり、広告枠は、それぞれの放送局から放送日時別に分けて提供される。また、広告枠は、取引対象となり、具体的には売買される。広告枠を購入したユーザＵは、その広告枠の提供元である放送局で、その広告枠と対応する日時に広告を放送することができる。

なお、本実施形態では、広告枠の提供者が放送局であることとしたが、これに限定されず、放送局に準ずる者であってもよい。また、本実施形態では、広告枠の利用者（つまり、広告主、広告依頼企業）がユーザＵであることとしたが、これに限定されず、広告会社（広告代理店）がユーザＵであってもよい。

＜＜本実施形態に係る調査について＞＞
次に、本実施形態に係る調査について、その内容、調査結果、及び、調査結果を分析して得られる情報について説明する。

［調査内容について］
本実施形態に係る調査（以下、本調査）は、例えば、対象メディアへの接触実態を把握することを目的として実施される。ここで、「対象メディア」は、広告の出稿候補となるメディアのことである。また、本実施形態において、対象メディアには複数の放送メディアが含まれている。つまり、本調査は、複数の放送メディアの各々への接触状況を調査する目的で実施される。
以下では、対象メディアに含まれる複数の放送メディアが、複数のテレビ局によるテレビ放送である場合を想定して説明する。ただし、以降に説明する内容は、複数の放送メディアが、複数のラジオ局によるラジオ放送である場合にも適用可能である。同様に、以降に説明する内容は、対象メディアが放送メディア以外のメディア、具体的には、出版メディア、交通機関用メディア、インターネットメディア、及びそれ以外のメディアを含む場合にも適用可能である。

本調査は、複数の調査対象者（以下、モニタＭ）について実施される調査であり、具体的には、アンケート調査である。モニタＭは、統計学的手法により母集団から無作為に、例えばエリアランダムサンプリング等の手法により選出される。本調査におけるモニタＭの人数は、調査目的を達成するのに十分なサンプル数（標本数）が得られる数に設定され、例えば、数千人規模のモニタＭを対象として本調査が実施される。
なお、モニタＭの選出方法については、上記の選出方法に限定されず、ランダムに選出する方法である限り、任意の方法を採用することができる。

本調査として実施されるアンケート調査は、予め設定された期間において実施され、各モニタＭは、本調査の実施期間内の行動に基づいてアンケートの各質問に回答する。本調査の実施期間は、任意の期間に設定することができ、例えば１週間～数週間、１カ月～数カ月、あるいは１年等に設定してもよい。また、本調査の開示時期についても、任意に決めることができる。

本調査として実施されるアンケート調査の調査内容について説明すると、アンケート調査は、図２に示すように、複数の調査項目を含んでいる。また、複数の調査項目には、放送メディアへの接触状況に関する調査項目、及び、モニタＭの属性を特定するための調査項目が含まれている。

放送メディアへの接触状況に関する調査項目は、図２に示すように、テレビ視聴状況に関する項目である。より具体的に説明すると、本調査の実施期間には、複数の単位期間が含まれており、各モニタＭは、複数の単位期間のそれぞれについてテレビ視聴の有無をテレビ局毎に回答する。ここで、本調査の実施期間内の単位期間は、任意の期間に決めることができ、例えば、１秒、１分、１時間、ｎ時間（ｎは２以上の自然数）、又は１日等に設定することができ、以下では、単位期間が１時間であることとする。
なお、複数の単位期間は、連続した期間でもよく、例えば、本調査の実施期間を１週間に設定して同期間を１時間単位で区切った場合の、連続する１６８つの期間を複数の単位期間としてもよい。あるいは、本調査の実施期間の中から抽出条件（例えば、各曜日の同じ時間帯を抽出するという条件）に従って抽出された離散的な（不連続な）期間を複数の単位期間をしてもよい。

モニタＭの属性を特定するための調査項目は、図２に示すように、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である。
デモグラフィック情報に関する質問は、性別、年齢、居住地、出身地、家族形態、職業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、特定の商材に対する認知及び関心、特定の広告に対する認知及び評価等に関する質問である。具体的には、日常生活における行動パターン、各種の商材に対する嗜好及び関心の傾向、各種商品の購入の有無及び購入履歴、並びに、各種サービスの利用の有無及び利用履歴等に関する質問である。

アンケート調査に含まれる調査項目には、上記の調査項目の他に、例えばＷｅｂサイトの閲覧状況に関する調査項目、具体的には、特定のＷｅｂサイトの閲覧回数、及び１週間の各曜日におけるインターネット利用時間等が含まれてもよい。

本調査において、モニタＭは、図１に示すように、モニタ各人が所有する自己保有の端末（以下、回答端末１２）を通じてアンケートに回答する。具体的に説明すると、本調査において、モニタＭは、回答端末１２を操作する。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情報端末であり、例えば、ブラウジング機能を有するパソコン、スマートフォン、タブレット端末、又は携帯電話によって構成される。アンケートに回答する場合、モニタＭは、回答端末１２にてアンケート回答用アプリを起動し、アンケートの質問を回答端末１２のディスプレイに表示させ、タッチパネル等の入力機器によって各質問への回答内容を入力する。

モニタＭがアンケートにおける全ての質問を回答すると、回答端末１２が、その時点で各質問の回答結果を示すデータを生成し、サーバ１０に向けて送信する。サーバ１０は、インターネット等の通信回線を介して、各モニタＭの回答端末１２から上記のデータを受信する。これにより、サーバ１０は、各モニタＭから調査データを入手（取得）することができる。
なお、アンケートの回収結果を示すデータを送信するタイミング等は、特に限定されず、例えばモニタＭが全ての質問を回答した時点で全質問の回答を示すデータを送信してもよい。あるいは、質問を一問回答する度に、一質問分の回答のデータが回答端末１２からサーバ１０に向けて送信されてもよい。

また、各モニタＭのアンケート質問に対する回答結果を示すデータは、回答端末１２により生成されてサーバ１０に向けて送信される場合に限定されるものではない。例えば、本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、アンケート用紙の記入内容又は聞き取り内容をサーバ１０の入力機器を通じて入力することで、アンケート質問に対する回答結果を示すデータを、モニタＭ毎に取得することができる。

また、本調査は、アンケート調査であり、モニタＭに複数の調査項目の質問を回答してもらう形で実施されるが、これに限定されるものではない。調査項目のうち、テレビの視聴実態に関する調査項目、より具体的には、それぞれのテレビ局について、各曜日における各時間帯のテレビ視聴の有無は、既知の機械式調査によって調査されてもよい。すなわち、モニタＭの住宅にチャンネルセンサ（不図示）を設置し、モニタＭがテレビを視聴している間、視聴チャンネルを分単位で測定し、その測定結果を示す視聴データをチャンネルセンサからサーバ１０に向けて送信してもよい。あるいは、モニタＭがテレビを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、モニタＭがテレビを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。

[調査結果]
本調査の実施により、モニタＭ（詳しくは、アンケート調査において全ての質問に回答したモニタＭ）の人数に応じた数の調査データを取得することができる。調査データには、図３に示すように、テレビ視聴状況に関する質問、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のそれぞれについて、モニタＭの回答結果が含まれている。テレビ視聴状況に関する質問の回答結果には、それぞれのテレビ局について、本調査の実施期間中の複数の単位期間の各々におけるテレビ視聴の有無が含まれている。

なお、本実施形態における調査データは、所謂シングルソースデータであり、各モニタＭに対して多種の調査項目を質問して情報（質問の回答）を得ることで入手される。ただし、これに限定されず、多種の調査項目に関する質問の回答を得る詳細調査と、質問数が比較的少ない簡易調査とを、それぞれ実施し、各調査の回答結果を示す調査データ同士を融合（フュージョン）して疑似的なシングルソースデータを取得してもよい。

具体的に説明すると、簡易調査は、詳細調査より多いモニタ数を対象として実施され、また、詳細調査と簡易調査とは、共通の調査項目（以下、共通項目）を含む。そして、詳細調査と簡易調査との間における共通項目の回答内容の類似性を評価し、詳細調査用のモニタの回答を、簡易調査用のモニタのうち、詳細調査用のモニタと共通項目の回答内容が類似するモニタに紐付ける。これにより、簡易調査用のモニタのそれぞれについて、詳細調査における調査項目の回答内容を予測することができる。この結果、詳細調査用のモニタと簡易調査用のモニタのそれぞれについて、詳細調査の調査項目に関する回答内容を示す調査データを取得することができる。
なお、データフュージョンの具体的な方法については、公知の方法、例えば、特許５６３８６７３号、特許６２０１０７７号、及び特許第６４９５５３２号等に記載された技術が利用可能である。

[調査結果を分析して得られる情報]
本調査の調査結果を分析することにより、本調査の実施期間における対象メディアへの接触度合いを求めることができる。具体的には、複数のテレビ局（放送メディア）のそれぞれについて、本調査の実施期間中の複数の単位期間の各々における接触度合い、詳しくは、視聴率を求めることができる。
なお、接触度合いは、視聴率に限定されず、視聴率以外の評価値、例えば、延べ視聴率（グロス・レーティング・ポイント：ＧＲＰ）、リーチ率、あるいは接触回数別の視聴率、ＧＲＰ又はリーチ率等を求めてもよい。

また、本実施形態では、本調査のモニタ全体について視聴率を算出することができるとともに、ターゲットについて視聴率を算出することができる。ターゲットは、モニタＭのうち、指定された属性、厳密には、指定された心理学的属性（サイコグラフィック）に該当する該当者である。ターゲットの属性（以下、ターゲット属性ともいう）は、例えば、ユーザＵが自社の商材の広告について出稿先を検討する場合に指定される。具体的には、ターゲット属性は、上記商材の種類（カテゴリー）に応じて指定され、厳密には、当該商材の購買者・利用者を想定して指定される。なお、ターゲット属性には、人口統計学的属性（デモグラフィック）が含まれてもよい。

ここで、モニタ全体の視聴率、つまり、ターゲットに限定しない一般的な視聴率は、本調査のモニタＭの人数に対する、テレビを視聴したモニタＭ（対象メディアに接触したモニタＭ）の人数の割合であり、本発明の第１割合に相当する。また、ターゲットに限定した視聴率は、ターゲットの人数に対する、テレビを視聴したターゲット（対象メディアに接触したターゲット）の人数の割合であり、本発明の第２割合に相当する。以下、ターゲットに限定した資料率をターゲット視聴率ともいう。
モニタ全体の視聴率、及び、ターゲット視聴率は、いずれも、本調査の調査結果を示す調査データを解析することで算出される。

また、本実施形態では、モニタ全体の視聴率、及び、ターゲット視聴率に基づいて、ターゲットのテレビ視聴状況とモニタ全体のテレビ視聴状況との違いに関する指標値が得られる。この指標値は、ターゲット視聴率が、ターゲットに限定しない一般的なテレビ視聴率に対してどれだけ相違（逸脱）しているかを反映しており、以下では、逸脱度と称する。

逸脱度は、例えば、ユーザＵが自社の商材の広告について出稿先を検討する際にユーザＵによって利用され、具体的には、出稿予算の配分を決定するために利用される。詳しく説明すると、出稿予算の額は、通常、ターゲットに限定しない一般的なテレビ視聴率に基づいて決められ、例えばＧＲＰが所望の値以上となるように決められる。一方、自社の商材に対して設定されたターゲットについて、そのテレビ視聴率が一般的なテレビ視聴率から大きく逸脱する場合に上記の要領で出稿予算を配分すると、ターゲットに対する広告の訴求効果が、ターゲットに限定されない一般的な消費者に対する訴求効果と相違する可能性がある。

本実施形態では、以上のような状況を考慮して、ユーザＵが逸脱度を踏まえて出稿予算を配分することができる。具体的には、ユーザＵは、あるターゲットについて求めた逸脱度に応じた額の予算を、そのターゲットの視聴率が高い広告枠の購入等に充てることができる。これにより、ユーザＵは、自社の商材について、広告の訴求効果が効率よく得られるように出稿予算を配分し、配分された予算で出稿を依頼することができる。
なお、逸脱度の計算手順については、後の項で詳しく説明することとする。

また、本実施形態では、ターゲットを変えて、逸脱度をターゲット毎に算出し、換言すると、複数のターゲット属性の各々について逸脱度を得ることができる。さらに、本実施形態では、ターゲット毎に算出された逸脱度から、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係、詳しくは、両者の相関関係を特定することができる（図９参照）。ターゲット出現率とは、本調査のモニタＭの人数に対する、ターゲットの人数の割合であり、本発明の第３割合に相当する。

さらにまた、本実施形態では、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係（相関関係）を利用することで、任意のターゲットについて、そのターゲット出現率に応じた逸脱度を予測（推算）することができる。予測された逸脱度は、簡易的に求められた逸脱度であり、前述したように、ユーザＵが自社の商材の広告について出稿先を検討する際にユーザＵによって利用される。

＜＜本実施形態に係る情報処理装置の構成例＞＞
次に、本実施形態に係る情報処理装置（以下、情報処理装置２０）の構成例について説明する。情報処理装置２０は、調査会社Ｃが利用するコンピュータ、詳しくは、サーバ１０によって構成され、調査データを取得して本調査の調査結果を分析する目的で利用される。なお、情報処理装置２０を構成するコンピュータの所在、管理者及び利用者（すなわち、情報処理装置２０の操作者）については、特に限定されるものではない。

情報処理装置２０をなすサーバ１０のハードウェア構成は、汎用的なサーバコンピュータの構成と同様である。具体的に説明すると、サーバ１０は、図４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、サーバ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、ネットワーク上に存在する機器と通信可能に接続されている。

ストレージ１０ｄには、本調査の調査結果を示す調査データが、モニタＭの人数分だけ蓄積されてデータベースを構成している。また、ストレージ１０ｄには、調査結果を分析して得られる情報、具体的には、逸脱度等が記憶されている。調査結果を分析して得られる情報については、少なくとも、直近で実施された本調査の調査結果から得られる情報が記憶されていればよいが、それ以前に実施された過去の本調査の調査結果を分析して得られる情報が記憶されてもよい。

なお、ストレージ１０ｄは、情報処理装置２０を構成するサーバ１０の本体に内蔵されてもよく、外付け形式でサーバ本体に取り付けてもよく、あるいは、ネットワーク上に存在する外部サーバ（例えば、データベースサーバやファイルサーバ等）によって構成されてもよい。また、ストレージ１０ｄは、互いに異なる複数の記憶媒体によって構成されてもよく、又は、互いに分散された複数の記憶装置によって構成されてもよい。

また、サーバ１０には、本発明の情報処理装置としての機能を発揮させるためのプログラム（以下、調査結果分析プログラム）がインストールされている。調査結果分析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、サーバ１０は、情報処理装置２０として、本調査の調査結果を分析する一連の情報処理を実行する。

なお、情報処理装置２０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、情報処理装置２０を構成するサーバ１０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。この場合、ＰＣやタブレット端末等のクライアント端末にて必要な情報を入力すると、上記のサーバコンピュータが入力情報に基づいて各種の情報処理（演算）を実施し、その演算結果がクライアント端末側で出力される。この結果、情報処理装置２０の機能をクライアント端末側で利用することができる。

情報処理装置２０の構成を機能面から改めて説明すると、情報処理装置２０は、図５に示すように、取得部２１と、記憶部２２と、第１算出部２３と、第２算出部２４と、第３算出部２５と、導出部２６と、特定部２７と、入力受付部２８と、推算部２９と、出力部３０とを有する。これらの機能部は、情報処理装置２０を構成するコンピュータ（詳しくは、サーバ１０）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調査結果分析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、本調査の調査結果を取得し、具体的には、本調査であるアンケート調査においてすべての質問に回答したモニタＭの人数分の調査データを取得する。本実施形態において、調査データは、各モニタＭの回答端末１２により生成されてサーバ１０に向けて送信され、取得部２１は、ネットワーク経由で調査データを回答端末１２から受信する。

［記憶部］
記憶部２２は、主としてサーバ１０のメモリ１０ｂ及びストレージ１０ｄによって構成され、取得部２１により取得された調査データを記憶する。記憶部２２に記憶された調査データは、データベースとして蓄積される。また、記憶部２２は、情報処理装置２０がその機能を発揮するのに必要な各種の情報を記憶し、例えば、特定部２７によって特定されたターゲット出現率と逸脱度との対応関係（相関関係）を記憶する。

［第１算出部］
第１算出部２３は、記憶部２２に記憶されたモニタＭの人数分の調査データに基づいて、モニタ全体の視聴率（第１割合）を算出する。より詳しく説明すると、本実施形態では、本調査の実施期間中に複数の単位期間が含まれており、且つ、対象メディアに複数の放送メディア、具体的には、複数のテレビ局が放送するテレビ放送が含まれている。第１算出部２３は、各モニタＭの調査データに基づいて、各テレビ局について、各単位期間中におけるテレビ視聴の有無をモニタ毎に特定する。

そして、第１算出部２３は、複数の単位期間のそれぞれにおいてテレビを視聴したモニタＭの人数を単位期間毎に集計し、単位期間毎に集計されたモニタＭの人数を全モニタ数で割ってモニタ全体の視聴率を単位期間毎に算出する。かかる手順を複数の放送メディアのそれぞれ（具体的には、各テレビ局によるテレビ放送）について繰り返すことにより、第１算出部２３は、各単位期間におけるモニタ全体の視聴率を放送メディア毎（テレビ局毎）に算出する（図８参照）。

［第２算出部］
第２算出部２４は、記憶部２２に記憶されたモニタＭの人数分の調査データに基づいて、ターゲット視聴率（第２割合）を算出する。詳しく説明すると、第２算出部２４は、各モニタＭの調査データを解析して、各モニタＭがターゲットであるか否かを判定する。ここで、ターゲットの属性（ターゲット属性）は、予め指定されており、例えば、本調査の調査結果を分析する前段階でユーザＵによって指定されている。そして、第２算出部２４は、ターゲット（厳密には、後述の指定ターゲット）であるモニタＭの人数を集計し、その集計結果をターゲットの人数として設定する。以下、集計されたターゲットの人数をターゲット全数ともいう。

一方、本実施形態では、前述した通り、本調査の実施期間中に複数の単位期間が含まれており、且つ、対象メディアに複数の放送メディア（複数のテレビ局によるテレビ放送）が含まれている。第２算出部２４は、ターゲットであるモニタＭの調査データに基づき、各テレビ局について、各単位期間中におけるテレビ視聴の有無をモニタ毎（ターゲット毎）に特定する。そして、第２算出部２４は、複数の単位期間のそれぞれにおいてテレビを視聴したターゲットの人数を単位期間毎に集計し、単位期間毎に集計されたターゲットの人数をターゲット全数で割って、ターゲット視聴率を単位期間毎に算出する。かかる手順を複数の放送メディア（テレビ局）のそれぞれについて繰り返すことで、第２算出部２４は、各単位期間におけるターゲット視聴率を放送メディア毎（テレビ局毎）に算出する（図８参照）。

また、本実施形態では、複数のターゲットを設定することができ、換言すると、複数のターゲット属性を指定することができる。その場合、第２算出部２４は、ターゲット属性を変えて、ターゲット視聴率をターゲット属性毎に算出する。つまり、ｎ種類（ｎは２以上の自然数）のターゲットが設定された場合、ターゲット視聴率が、ｎの整数倍の値（具体的には、ｎと、テレビ局の数と、本調査の実施期間中に含まれる単位期間の数との積）に相当する個数だけ算出される。

［第３算出部］
第３算出部２５は、記憶部２２に記憶されたモニタＭの人数分の調査データに基づいて、ターゲット出現率（第３割合）を算出する。詳しく説明すると、第３算出部２５は、第２算出部２４と同様の手順により、ターゲット属性に該当するモニタＭの人数を集計してターゲット（厳密には、後述の指定ターゲット）の人数、すなわちターゲット全数を求める。そして、第３算出部２５は、求めたターゲット全数を全モニタ数で割ることでターゲット出現率を算出する。

また、前述したように、本実施形態では、複数のターゲットを設定することができ、換言すると、複数のターゲット属性を指定することができる。その場合、第３算出部２５は、ターゲット属性を変えて、ターゲット出現率をターゲット属性毎に算出する。つまり、ｎ種類（ｎは２以上の自然数）のターゲットが設定された場合、ｎ個のターゲット出現率が算出される。

[導出部]
導出部２６は、指定ターゲットのテレビ視聴率に関する逸脱度（以下、指定ターゲットの逸脱度）を導出する。ここで、指定ターゲットとは、指定されたターゲット属性に該当するモニタＭ（該当者）のことであり、逸脱度が導出される対象のターゲットである。また、指定ターゲットの逸脱度は、前述したように、放送メディアとしてのテレビについて、指定ターゲットのテレビ視聴率（接触度合い）とモニタ全体のテレビ視聴率（接触度合い）との違いに関する指標値である。

導出部２６は、第１算出部２３により算出されたモニタ全体の視聴率と、第２算出部２４により算出されたターゲット視聴率とに基づいて、指定ターゲットの逸脱度を導出する。厳密には、導出部２６は、指定ターゲットに限定された視聴率（以下、指定ターゲット視聴率という）に基づいて、指定ターゲットの逸脱度を導出する。

本実施形態では、導出部２６が、以下の手順１～４により、モニタ全体の視聴率と指定ターゲット視聴率との差に基づいて、指定ターゲットの逸脱度を導出する。
手順１： モニタ全体の視聴率、及び指定ターゲット視聴率は、それぞれ、本調査の実施期間に含まれる複数の単位期間のそれぞれについて、放送メディア毎（テレビ局毎）に算出される。手順１では、モニタ全体の視聴率をｒ１とし、指定ターゲット視聴率をｒ２とした場合に、導出部２６が、複数の単位期間のそれぞれについて、ｒ１とｒ２との差の絶対値Δｒを放送メディア毎に算出する。
手順２： 手順２では、導出部２６が、それぞれの単位期間について放送メディア毎に算出したモニタ全体の視聴率ｒ１を合計して第１合計値Ｓｒ１を得る。
手順３： 手順３では、導出部２６が、それぞれの単位期間について放送メディア毎に算出した差の絶対値Δｒを合計して第２合計値Ｓｒ２を得る。
手順４： 手順４では、導出部２６が、手順２で得た第１合計値Ｓｒ１に対する、手順３で得た第２合計値Ｓｒ２の比率を求め、この比率に１００を乗じることで、指定ターゲットの逸脱度を導出する。

なお、上述の手順１～４は、逸脱度を導出する手順の一例であり、本発明の趣旨を逸脱しないものであれば、上述の手順以外の手順にて逸脱度を導出してもよい。

また、本実施形態では、前述したように、複数のターゲットを設定することができ、換言すると、指定ターゲットは、その属性を複数設定することができる。その場合、導出部２６は、指定ターゲットの属性（ターゲット属性）を変えて、指定ターゲットの逸脱度をターゲット属性毎に導出する。つまり、ｎ種類（ｎは２以上の自然数）の指定ターゲットが設定された場合、指定ターゲットの逸脱度がｎ個導出される。

［特定部］
特定部２７は、第３算出部２５によりターゲット属性毎に算出されたターゲット出現率と、導出部２６によりターゲット属性毎に導出された逸脱度とに基づき、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係、具体的には両値の相関関係を特定する。具体的には、ターゲット出現率及び逸脱度を座標軸とした二次元座標空間に、複数設定されたターゲットの各々について求めたターゲット出現率及び逸脱度の組み合わせをプロットする。そして、特定部２７は、座標空間中の複数のプロットに対して公知の回帰分析手法を適用することで、ターゲット出現率と逸脱度との相関関係、詳しくは、ターゲット出現率を説明変数として逸脱度を求める回帰式を特定する（図９参照）。この回帰式は、線形の回帰式であってもよく、あるいは非線形の回帰式であってもよい。

特定された回帰式、すなわち、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係は、記憶部２２に記憶される。
なお、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係を特定する手法は、上述の手法に限定されず、２つの変数間の相関関係を特定できる方法であれば、他の手法（統計解析手法）を用いてもよい。

［入力受付部］
入力受付部２８は、ターゲット出現率に関する入力情報を受け付け、具体的には、例えば、ユーザＵによって設定されたターゲット出現率を示す入力情報を受け付ける。入力情報の入力操作は、情報処理装置２０を構成するサーバ１０の入力装置１０ｅを通じて行われてもよい。あるいは、ユーザＵが自分の端末を操作して入力情報を入力してもよい。その場合、入力受付部２８は、ユーザＵが使用する端末から送られてくる入力情報を、ネットワークを通じて受信することで、当該入力情報を受け付ける。

入力情報は、ユーザＵがターゲット出現率として設定した任意の数値を示す情報でもよいし、あるいは、ターゲット出現率を間接的に示す情報でもよい。ターゲット出現率を間接的に示す情報としては、例えば、ユーザＵが広告対象として設定する商材のカテゴリを示す情報が該当する。このような情報が入力情報として入力された場合、入力受付部２８は、入力情報が示す商材のカテゴリと対応するターゲット出現率を特定するとよい。具体的に説明すると、商材のカテゴリとターゲット出現率との対応関係がテーブルデータとして予め規定されており、入力受付部２８は、上記テーブルデータを参照して、入力された商材のカテゴリと対応するターゲット出現率を特定する。

［推算部］
推算部２９は、入力受付部２８が受け付けた入力情報と、特定部２７によって特定されたターゲット出現率と逸脱度との対応関係とに基づいて、上記の入力情報から特定されるターゲット出現率に応じた逸脱度を推算する。具体的に説明すると、推算部２９は、入力情報から特定されたターゲット出現率を、ターゲット出現率と逸脱度との相関関係を近似した回帰式に代入することにより、ターゲット出現率に応じた逸脱度を推算する。以下、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係に基づいて推算される逸脱度を、「簡易的な逸脱度」ともいう。

［出力部］
出力部３０は、推算部２９により推算された簡易的な逸脱度を、ユーザＵに対して出力する。ユーザＵは、出力された簡易的な逸脱度を利用することができ、具体的には簡易的な逸脱度を踏まえて、自社の商材に関する広告の出稿先（詳しくは、購入候補とする広告枠）を検討することができる。
なお、出力の手段及び方式については、特に限定されないが、例えば、逸脱度の推算結果をユーザＵが利用する端末のディスプレイに表示するためのデータを、当該端末に向けて送信してもよい。あるいは、逸脱度の推算結果が掲載されたレポートを印刷（プリントアウト）してもよく、または、逸脱度の推算結果を示すデータ（電子ファイル）をメール等にて送信してもよい。

＜＜本実施形態に係る情報処理方法について＞＞
次に、本実施形態の情報処理装置２０により本調査の調査結果を分析する一連の処理の流れ（以下、調査結果分析フロー）について説明する。調査結果分析フローでは、本発明の情報処理方法が採用されている。すなわち、以下の説明には、本発明の情報処理方法についての説明が含まれており、また、調査結果分析フロー中の各ステップは、本発明の情報処理方法の構成要素に相当する。
なお、以下に説明する調査結果分析フローは、あくまでも一例であり、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。

本実施形態において、調査結果分析フローは、大きく２つの処理フローに分かれており、一方は、図６に示す分析フローであり、もう一方は、図７に示す推算フローである。以下、それぞれの処理フローについて説明することとする。
なお、以下では、説明の便宜上、対象メディアが１つの放送メディア、具体的には、１つのテレビ局Ａによるテレビ放送であることとする。また、分析フローの説明では、図８に示す計算例を適宜参照することとする。

（分析フロー）
分析フローの実行に際して本調査が実施され、本調査では、複数のモニタＭが、本調査の実施期間内の行動に基づいてアンケートの各質問に回答する。そして、本調査の終了後、分析フローが開始される。分析フローは、図６に示す流れに従って進行する。

分析フローでは、先ず、情報処理装置２０を構成するサーバ１０が、本調査の調査結果を取得する（Ｓ００１）。具体的には、サーバ１０が、本調査にてアンケートのすべての質問に回答したモニタＭの回答端末１２から送られてくる調査データを受信し、モニタＭの人数分の調査データを取得する。取得された調査データは、サーバ１０のメモリ１０ｂ又はストレージ１０ｄに記憶される（Ｓ００２）。

次に、サーバ１０は、記憶されたモニタＭの人数分の調査データに基づいて、モニタ全体の視聴率を算出する（Ｓ００３）。このステップＳ００３において、サーバ１０は、本調査の実施期間中に含まれている複数の単位期間のそれぞれについて、モニタ全体の視聴率、すなわち、各単位期間中にテレビ局Ａのテレビ放送を視聴したモニタＭの人数の割合（第１割合）を算出する。図８に示す計算例では、例えば、５時台、６時台及び７時台の各々におけるモニタ全体の視聴率が、それぞれ、１．１％、２．６％、及び４．３％である。

次に、サーバ１０は、指定されたターゲット（指定ターゲット）を設定する（Ｓ００４）。このステップＳ００４においてターゲットを設定する手順や方法は、特に限定されないが、例えば、ユーザＵがターゲット、詳しくはターゲット属性を任意に指定し、その指定内容に応じてターゲットが設定されてもよい。あるいは、ユーザＵが、提供する商材に関する広告の訴求対象（ターゲット）とする者の属性を、ターゲット属性として指定し、その指定内容に応じてターゲットが設定されてもよい。

次に、サーバ１０は、記憶されたモニタＭの人数分の調査データに基づき、ターゲット視聴率を算出し、厳密には、ステップＳ００４にて設定された指定ターゲットに限定された指定ターゲット視聴率を算出する（Ｓ００５）。このステップＳ００５において、サーバ１０は、本調査の実施期間中に含まれている複数の単位期間のそれぞれについて、指定ターゲット視聴率、すなわち、各単位期間中にテレビ局Ａのテレビ放送を視聴した指定ターゲットの人数の割合（第２割合）を算出する。図８に示す計算例では、例えば、５時台、６時台及び７時台の各々における指定ターゲット視聴率が、それぞれ、１．０％、２．７％、及び４．６％である。

次に、サーバ１０は、ステップＳ００３にて単位期間毎に算出されたモニタ全体の視聴率と、ステップＳ００５にて単位期間毎に算出された指定ターゲット視聴率とに基づいて、指定ターゲットの逸脱度を導出する（Ｓ００６）。本ステップＳ００６において、サーバ１０は、前述した手順１～４により、指定ターゲットの逸脱度を算出する。すなわち、モニタ全体の視聴率ｒ１と指定ターゲット視聴率ｒ２との差の絶対値Δｒを単位期間毎に算出し、単位期間毎のモニタ全体の視聴率ｒ１を合計して第１合計値Ｓｒ１を求め、単位期間毎の絶対値Δｒを合計して第２合計値Ｓｒ２を求める。図８に示す計算例では、第１合計値Ｓｒ１が１８．１％であり、第２合計値Ｓｒ２が１．０％である。

そして、比率Ｓｒ２／Ｓｒ１を求め、この比率に１００を乗じることで、指定ターゲットの逸脱度が導出される。図８に示す計算例では、逸脱度が５．５％（＝１．０／１８．１×１００）である。

以上のまでの一連のステップが終了した時点で、分析フローが終了する。
なお、分析フローにて導出された指定ターゲットの逸脱度は、例えばユーザＵに通知され、ユーザＵは、通知された逸脱度を利用することができる。具体的には、ユーザは、自社の商材に関する広告について出稿予算の配分を検討する際に、逸脱度に応じた予算を、指定ターゲットへの訴求効果が期待される広告枠の購入等に充てることができる。

また、分析フローは、定期的に繰り返し実行され、例えば、本調査が実施される度に実行される。これにより、指定ターゲットの逸脱度は、定期的に更新され、例えば、最新の調査結果に基づいてアップデートされる。

（推算フロー）
推算フローは、分析フローが実行された後に実施され、図７に示す流れに従って進行する。具体的に説明すると、推算フローでは、先ず、複数のターゲット（厳密には、指定ターゲット）が設定される（Ｓ０１１）。その後、情報処理装置２０を構成するサーバ１０が、それぞれのターゲットについて、分析フローと同様の手順にて逸脱度を導出する（Ｓ０１２）。

また、サーバ１０は、複数のターゲットのそれぞれについて、記憶されたモニタＭの人数分の調査データに基づき、ターゲット出現率（第３割合）を算出する（Ｓ０１３）。ここまでのステップにより、複数のターゲットのそれぞれについて、ターゲット出現率と逸脱度との組み合わせ（データセット）が取得される。ここで、データセットの数が多いほど、次のステップＳ０１４にて特定される対応関係（回帰式）の妥当性が向上するが、かかる観点では、データセットの数が３０個以上であることが好ましい。

次に、サーバ１０は、複数のターゲットのそれぞれについて取得されたデータセット、すなわちターゲット出現率と逸脱度との組み合わせに基づいて、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係を特定する（Ｓ０１４）。具体的には、サーバ１０は、図９に示すように、ターゲット出現率を変数として逸脱度を求める回帰式を特定する。この回帰式は、サーバ１０のメモリ１０ｂ又はストレージ１０ｄに記憶され（Ｓ０１５）、以降、逸脱度の予測ツールとして利用される。なお、図９において、横軸は、ターゲット出現率（％）を表し、縦軸は、逸脱度（％）を表している。

その後、サーバ１０は、ターゲット出現率に関する入力情報をユーザＵから受け付けると（Ｓ０１６）、その入力情報と、ステップＳ０１４にて特定されたターゲット出現率と逸脱度との対応関係とに基づいて、簡易的な逸脱度を推算する（Ｓ０１７）。具体的には、入力情報から特定されたターゲット出現率を、逸脱度の予測ツールとしての回帰式に代入することで、上記のターゲット出現率に応じた簡易的な逸脱度が推算される。

簡易的な逸脱度が推算された後、サーバ１０は、その推算結果をユーザＵに対して出力する（Ｓ０１８）。ユーザＵは、出力された簡易的な逸脱度を、自分の端末等を通じて確認し、この結果、前述したように、その逸脱度を利用することができる。

以上のまでの一連のステップが終了した時点で、推算フローが終了する。
なお、ユーザＵから新たな入力情報を受け付けた場合には、推算フローが再度実施されるが、その場合には、推算フローのうち、ステップＳ０１１～Ｓ０１５が省略され、ステップＳ０１６以降のステップが実施される。
また、推算フローのうち、ステップＳ０１１～Ｓ０１５は、定期的に繰り返し実行され、例えば、本調査が実施される度に実行される。これにより、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係、すなわち前述の回帰式は、定期的に更新され、例えば、最新の調査結果に基づいてアップデートされる。

＜＜その他の実施形態＞＞
以上までに本発明の情報処理装置及び情報処理方法について、一例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、本調査の実施期間に複数の単位期間が含まれていることとした。また、上述の実施形態では、複数の放送メディア（具体的には、テレビ局）のそれぞれについて単位期間毎に算出されるメディア全体の視聴率（第１割合）、及びターゲット視聴率（第２割合）に基づいて、指定ターゲットの逸脱度が一つ導出されることとした。ただし、これに限定されず、逸脱度は、放送メディア別（テレビ局別）に導出されてもよく、あるいは、単位期間毎に導出されてもよい。

また、上述の実施形態では、ターゲット出現率と逸脱度との対応関係として特定される回帰式が、汎用的なものであり、例えば、ターゲットがどのような商材の訴求対象であるかを問わずに利用可能であることとした。ただし、これに限定されず、上記の回帰式が商材の種類（カテゴリ）別に特定されてもよい。この場合、自社の商材の種類と対応する回帰式を用いて、簡易的な逸脱度を推算するとよい。

また、上述の実施形態では、本調査の調査結果、厳密には調査結果を示す調査データに基づいて、ターゲット出現率を算出することとした。ただし、これに限定されず、あるターゲットについてターゲット出現率の一般的な数値が既知である場合（例えば、文献等に記載されている場合）には、その既知のターゲット出現率を利用してもよい。

１０ サーバ（コンピュータ）
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
１２ 回答端末
２０ 情報処理装置
２１ 取得部
２２ 記憶部
２３ 第１算出部
２４ 第２算出部
２５ 第３算出部
２６ 導出部
２７ 特定部
２８ 入力受付部
２９ 推算部
３０ 出力部
Ｃ 調査会社
Ｍ モニタ（調査対象者）
Ｕ ユーザ

Claims (7)

1. 複数の調査対象者について実施した調査の結果に基づいて、前記複数の調査対象者の人数に対する、対象メディアに接触した前記調査対象者の人数の第１割合を算出する第１算出部と、
   前記調査の結果に基づいて、指定された属性に該当する前記調査対象者である該当者の人数に対する、前記対象メディアに接触した前記該当者の人数の第２割合を算出する第２算出部と、
   前記第１割合と前記第２割合とに基づき、前記対象メディアについて、前記該当者の接触度合いと前記複数の調査対象者の接触度合いとの違いに関する指標値を導出する導出部と、を備え、
   前記調査の実施期間中に複数の単位期間が含まれている場合、
   前記第１算出部は、前記第１割合を前記単位期間毎に算出し、
   前記第２算出部は、前記第２割合を前記単位期間毎に算出し、
   前記導出部は、前記第１割合と前記第２割合との差の絶対値を前記単位期間毎に算出し、
   前記導出部は、前記単位期間毎に算出した前記第１割合を合計して得られる第１合計値に対する、前記単位期間毎に算出した前記絶対値を合計して得られる第２合計値の比率を求め、
   前記導出部は、前記比率から前記指標値を導出する、情報処理装置。
2. 前記属性は、心理学的属性を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記対象メディアに複数の放送メディアが含まれている場合、
   前記第１算出部は、前記第１割合を前記放送メディア毎に算出し、
   前記第２算出部は、前記第２割合を前記放送メディア毎に算出し、
   前記導出部は、前記放送メディア毎に算出した前記第１割合と、前記放送メディア毎に算出した前記第２割合と、に基づいて前記指標値を導出する、請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記複数の調査対象者の人数に対する、前記該当者の人数の第３割合を算出する第３算出部をさらに備え、
   前記第３算出部は、前記属性を変えて、前記第３割合を前記属性毎に算出し、
   前記第２算出部は、前記属性を変えて、前記第２割合を前記属性毎に算出し、
   前記導出部は、前記第１割合と前記属性毎の前記第２割合とに基づき、前記指標値を前記属性毎に導出し、
   前記属性毎に算出された前記第３割合と、前記属性毎に導出された前記指標値とに基づき、前記第３割合と前記指標値との相関関係を特定する特定部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記第３割合に関する入力情報を受け付ける入力受付部と、
   前記入力情報から特定された前記第３割合と、前記相関関係とに基づいて、前記入力情報から特定された前記第３割合に応じた前記指標値を推算する推算部をさらに備える、請求項４に記載の情報処理装置。
6. コンピュータが、複数の調査対象者について実施した調査の結果に基づいて、前記複数の調査対象者の人数に対する、対象メディアに接触した前記調査対象者の人数の第１割合を算出し、
   コンピュータが、前記調査の結果に基づいて、指定された属性に該当する前記調査対象者である該当者の人数に対する、前記対象メディアに接触した前記該当者の人数の第２割合を算出し、
   コンピュータが、前記第１割合と前記第２割合とに基づき、前記対象メディアについて、前記該当者の接触度合いと前記複数の調査対象者の接触度合いとの違いに関する指標値を導出し、
   前記調査の実施期間中に複数の単位期間が含まれている場合、
   コンピュータが、前記第１割合を前記単位期間毎に算出し、
   コンピュータが、前記第２割合を前記単位期間毎に算出し、
   コンピュータが、前記第１割合と前記第２割合との差の絶対値を前記単位期間毎に算出し、
   コンピュータが、前記単位期間毎に算出した前記第１割合を合計して得られる第１合計値に対する、前記単位期間毎に算出した前記絶対値を合計して得られる第２合計値の比率を求め、
   コンピュータが、前記比率から前記指標値を導出する、情報処理方法。
7. 複数の調査対象者について実施した調査の結果に基づいて、前記複数の調査対象者の人数に対する、対象メディアに接触した前記調査対象者の人数の第１割合を算出する第１算出部と、
   前記調査の結果に基づいて、指定された属性に該当する前記調査対象者である該当者の人数に対する、前記対象メディアに接触した前記該当者の人数の第２割合を算出する第２算出部と、
   前記第１割合と前記第２割合とに基づき、前記対象メディアについて、前記該当者の接触度合いと前記複数の調査対象者の接触度合いとの違いに関する指標値を導出する導出部と、
   前記複数の調査対象者の人数に対する、前記該当者の人数の第３割合を算出する第３算出部と、を備え、
   前記第３算出部は、前記属性を変えて、前記第３割合を前記属性毎に算出し、
   前記第２算出部は、前記属性を変えて、前記第２割合を前記属性毎に算出し、
   前記導出部は、前記第１割合と前記属性毎の前記第２割合とに基づき、前記指標値を前記属性毎に導出し、
   前記属性毎に算出された前記第３割合と、前記属性毎に導出された前記指標値とに基づき、前記第３割合と前記指標値との相関関係を特定する特定部をさらに備える、情報処理装置。

Images