JP7278560B2 - 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、アンケートを処理する情報処理装置、プログラム及び情報処理方法に関する。

従来から、アンケートを集計して、その内容をフィードバックすることで業務改善を行うことが試みられている。集計するアンケートの数が膨大な量になる場合には、その処理を迅速に行うことができず、顧客から取得したアンケート結果を業務改善に迅速につなげられていないという現状がある。

アンケートについて処理をすることは検討されており、例えば特許文献１では、ターゲットとなるユーザによるアンケートへの回答を促進し、アンケートによって有益な情報を効率的に収集するのに好適な、アンケート管理サーバを提供することが開示されている。

特開２０１３-１０５４８７号

しかしながら、集計されたアンケート結果を迅速に処理する（特に記述欄の内容を迅速に把握する）ことについての有効な解決策は、提案されていない。

本発明は、アンケート結果を迅速に集計して、業務改善等に役立てるための情報処理装置等を提供する。

本発明による情報処理装置は、
複数の項目及び記述欄を含むアンケートを処理する情報処理装置であって、
複数のアンケートの記述欄を読み出す又は記述欄の情報を受け取る読出受取部と、
複数のアンケートの記述欄で記入された内容が当該アンケートに含まれる複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別する判別部と、
を備えてもよい。

本発明による情報処理装置は、
アンケートの記述欄で記入された文字又は文章の解析を行う解析部を備え、
前記判別部は、解析部による解析結果から、アンケートの記述欄で記入された内容を評価し、当該内容が前記複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別してもよい。

本発明による情報処理装置は、
判別部で最も関連すると判断された項目に関連付けて、アンケートの記述欄の内容を記憶する記憶部を備えてもよい。

本発明による情報処理装置において、
判別部は、前記記述欄で記入された文字又はセンテンスの持つベクトルに基づいて前記複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別してもよい。

本発明による情報処理装置において、
判別部は、前記記述欄で記入された文字の持つベクトルの総和に基づいて前記複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別してもよい。

本発明による情報処理装置は、
複数の項目におけるアンケート結果に基づいて可視化情報を作成する第一作成部を備えてもよい。

本発明による情報処理装置は、
第一作成部で作成された可視化情報を説明するための文章を作成する第二作成部を備えてもよい。

本発明による情報処理装置は、
複数のアンケートにおける記述欄から作成された記述情報と、前記可視化情報とを組み合わせて出力する出力部を備えてもよい。

本発明による情報処理装置は、
前記記述欄で記入された文章を一部又は全部を抜き出すことで記述情報を作成する第三作成部を備えてもよい。

本発明による情報処理装置は、
複数のアンケートにおける記述欄で記入された情報のうち、関連度、重要度又は改善要請度を評価する評価部と、
評価部による評価によって関連度が高い、重要度が高い又は改善要請度が高いと評価された文章の一部又は全部に基づいて記述情報を作成する第三作成部と、
を備えてもよい。

本発明による情報処理装置は、
複数のアンケートにおける記述欄で記入された情報のうち改善要請度を評価する評価部と、
改善要請度が高い情報について、出力部が改善に関連した情報であることを示して出力する出力部と、
を備えてもよい。

本発明によるプログラムは、
情報処理装置にインストールされるプログラムであって、
前記プログラムがインストールされた情報処理装置は、複数の項目及び記述欄を含むアンケートを処理し、
複数のアンケートの記述欄を読み出す又は記述欄の情報を受け取る読出受取機能と、
複数のアンケートの記述欄で記入された内容が当該アンケートに含まれる複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別する判別機能と、
を果たすようになってもよい。

本発明による情報処理方法は、
複数の項目及び記述欄を含むアンケートを処理する情報処理方法であって、
読出受取部によって、複数のアンケートの記述欄を読み出す又は記述欄に関する情報を受け取る工程と、
判別部によって、複数のアンケートの記述欄で記入された内容が当該アンケートに含まれる複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別する工程と、
を備えてもよい。

本発明によれば、アンケート結果を迅速に集計して、業務改善等に役立てるための情報処理装置等を生成又は提供できる。

図１は、本発明の実施の形態による情報処理システムのブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態による情報の流れを説明するための図である。 図３は、本発明の実施の形態による情報の流れを説明するための別の図である。 図４は、本発明の実施の形態による情報の流れを説明するためのさらに別の図である。 図５は、本発明の実施の形態による情報処理装置に一例として含まれるＶＯＣ分析エンジンの構成を示したブロック図である。

実施の形態
《構成》
以下、本発明に係る情報処理システム及び情報処理装置１００の実施の形態について説明する。本実施の形態では、情報処理装置１００を利用した情報処理方法、情報処理装置１００を生成するためにインストールされるプログラムや、当該プログラムを記憶したＵＳＢ、ＤＶＤ等からなる記憶媒体も本実施の形態により提供される。また、パソコン、スマートフォン、タブレット等の各種端末にインストールされるプログラムも提供される。本実施の形態の「又は」は「及び」を含む概念であり、Ａ又はＢは、Ａ、Ｂ並びにＡ及びＢの両方のいずれかを意味している。

図１に示すように、情報処理装置１００は、複数の項目（図３では１～９の項目が示されている。）及び記述欄（図３では「自由記述欄」として示している。）を含むアンケートの結果を読み出す又は記述欄の情報を受け取る読出受取部５と、アンケートの記述欄で記入された内容を評価し、当該内容が複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別する判別部１０と、を有してもよい。なお、読出受取部５は複数の項目については読み出さずに、記述欄の内容だけを読み出すようにしてもよい。判別部１０は記述欄に記載された内容のうち、最も関連性の高い項目に当該記述欄を関連付けて、記憶部６０で記憶させてもよい。判別部１０は、自然言語処理を行うことで、アンケートの記述欄に記載された内容を抽出してもよい。読出受取部５は記憶部６０で記憶されている複数のアンケート情報に含まれる記述欄の情報（例えばテキスト化されている情報）を読み出すことで処理を行ってもよいし、入力部２２０から入力されるアンケート情報に含まれる記述欄の情報を受け取ることで処理を行ってもよいし、スキャナ等の読取部２３０で読み取られた情報の解析部１５による解析結果を受けて、記述欄に記載された内容を読み出すようにしてもよい。

本実施の形態の情報処理システムは、情報処理装置１００と、１又は複数の管理者端末２００ａと、１又は複数のユーザ端末２００とを有してもよい。情報処理システムは、アンケートを読み取るスキャナ等の読取部２３０を有してもよい。読取部２３０によって読み取られた情報はユーザ端末２００を介して情報処理装置１００に送信されてもよいし、情報処理装置１００にアップロードされてもよい。情報処理装置１００は典型的にはサーバであり、クラウド環境に置かれてもよいし、ローカル環境に置かれてもよい（図５参照）。

情報処理装置１００は、アンケートの記述欄で記入された文字又は文章の解析を行う解析部１５を有してもよい。この場合、判別部１０は、解析部１５による解析結果から、アンケートの記述欄で記入された内容を評価するようにしてもよい。解析部１５は、アンケートの記述欄に手書きで記入された文字をＯＣＲ技術等によって文字をテキスト化し、テキスト化した内容（文章）に基づいて解析するようにしてもよい。但し、このような態様に限られることはなく、アンケートの記述欄はスマートフォン、タブレット端末、パソコン等のユーザ端末２００の入力部２２０から文字情報として入力されるようにしてもよい。また、手書きされた内容を事業者等のユーザがユーザ端末２００の入力部２２０から打ち込むようにしてもよい。情報処理装置１００はユーザ端末２００や管理者端末２００ａと通信可能となってもよい。ユーザ端末２００は、様々な情報を表示する表示部２１０を有してもよい。管理者端末２００ａもスマートフォン、タブレット端末、パソコン等からなり、入力部２２０ａ及び表示部２１０ａを有してもよい。ユーザ端末２００や管理者端末２００ａがスマートフォンやタブレット端末の場合には、入力部と表示部を兼ねた入力表示部が設けられることになる。

判別部１０での判別結果は記憶部６０で記憶される。より具体的には、判別部１０で判別された項目（最も関連性の高いと判断された項目）に関連付けて、各アンケートの記述欄の内容が記憶部６０で記憶されることになる。判別部１０での判別結果は記憶部６０に送信されてもよいし、判別部１０が記憶部６０にアクセスし、判別結果を記憶部６０に直接記録するようにしてもよい。

複数の項目のうち、スコアの悪い項目又はスコアが今後悪くなると思われる項目と最も関連性の高い項目が抽出されるようにしてもよい。スコアが今後悪くなると思われる項目というのは、例えば、時間が経過するにつれてスコアが徐々に下がってきている項目であり、一例としては前回の評価よりも今回の評価が下がっており、その傾向が２回以上連続している項目である。出力部７０は、スコアの悪い項目又はスコアが今後悪くなると思われる項目と関連性の高い項目を抽出して出力するようにしてもよい。このことにより、当該項目の原因（スコアの悪い原因等）が分かるようになる。

アンケートの自由記述欄に記載されているコメント（フリーコメント）は、膨大な量であり、人手での分析が非常に困難であるが、本実施の形態のように判別部１０が項目と自由記述欄に記載されているコメント（フリーコメント）とを関連付けることで、迅速な処理が可能となる点で優れている。

本実施の形態の態様によれば、アンケート結果を迅速に集計して、アンケート対象の特徴に応じてアンケート集計結果を提示するによって、分析目的に合わせた結果を正確に反映し、最終的に業務改善等に役立てるための情報処理装置等を提供できる。

判別部１０は、アンケートの記述欄で記入された文字の持つベクトルに基づいて複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別するようにしてもよい。判別部１０は、文章を単語に分解し、単語の持つベクトルに基づいて複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別するようにしてもよい。また、判別部１０は、アンケートの記述欄で用いられている名詞を選別し、選別された名詞の意味やベクトルに基づいていずれの項目に最も関連するかを判別するようにしてもよい。

例えば、アンケート項目に「接客に対する満足度」という項目があった場合において、アンケートの記述欄に「チェックインまでに時間が大変かかり、その間の接客対応も良くなかった。」というようなコメントが記載されていた場合には、当該アンケートの記述欄は「接客」に対するものであると判別部１０が判別してもよい。
アンケート項目に「アップロード」と「ラベル機能」の項目がある場合において、アンケートの記述欄にa.「自動で作成されたラベルにも追加することができたり編集することができたりするようにしてほしい」、b.「複数ファイルを一括アップロードしようと思っても,記号が入っている為にエラーが出てしまう」、c.「速度,レスポンスにおいてかなりの向上と改善」というようなコメントが記載されていた場合には、b、cは「アップロード」に対するもの、aは「ラベル機能」に対するものであると判別部１０が判別してもよい。
アンケート分析結果から、「アンケートの全ての項目に注意する必要がある」といった結論が出た場合には、自由記述欄から抽出した情報は、同じ種類であると考えられた内容の使用頻度順に従い、頻度が高い内容の順番で提示される。例えば、自由記述欄のコメントに「説明が分かりにくい」といった内容が１００回出現し、「安全性が気になる」といった内容が３０回出現している場合には、判別部１０は、「説明が分かりにくい」といった内容が記述されたコメントを先に出力部７０によって出力するとしてもよい。

判別部１０は、記述欄で用いられている単語とアンケート項目とを用いて、各項目に対する評価情報を生成してもよい。判別部１０は、記述欄で用いられている単語の使用頻度と、当該単語と項目との類似度とを用いて、各項目に対する関連度や改善要請度を評価してもよい。項目のデータから分析対象を自動的に特定してもよい。記述欄の文字情報から、重要である文とそうでない文を判別でき、要約文を生成するための準備文章セットを構築してもよい。例えば、アンケートの自由記述欄で「そうですね」「なるほど」等という用語は重要ではないと判別部１０は判断してもよい。

判別部１０は人工知能機能を有し、大量のテキストデータで用いられている単語間（例えばＷＥＢ上で用いられている単語間）の近さから各項目に対応する特徴ベクトルを作成してもよい。そして、判別部１０は、当該特徴ベクトルを用いて、記述欄で用いられている単語と各項目との類似度を算出してもよい。単語の近さは、判別部１０の人工知能機能によって、例えばＷＥＢ上のサイト（ＳＮＳサイト等も含む。）での単語の用いられ方（単語の前後関係等）から推測されて決定され（学習され）、随時又は適宜、アップデートされてもよい。単語の近さに関する情報は、記憶部６０に記憶されてもよい。また、このような態様に限られることはなく、センテンス（文）をベクトル化して用いてもよい。モデルのトレーニング（学習）には、トランスフォーマのモデルを用いてもよい。この際、センテンスをベクトル化し、クラスタリングしてもよい。クラスタリングしたグループの中心のベクトルと、各アンケート項目の説明文（質問文）のベクトルとの類似度を計算して用いるようにしてもよい。センテンスのベクトル化にはＵＳＥを用いてもよい。

判別部１０は、ＷＥＢ上で用いられている単語間の近さをマイニングしてもよい。判別部１０は、ビッグテキストデータ（Big Text Data）から、各項目に関連した複数の単語をピックアップする（分類語彙表を作成する）とともに、各項目とピックアップされた単語との間の近さから、各項目に関連した特徴ベクトルを作成してもよい。

判別部１０は、このようにして作成された特徴ベクトルを用いて、記述欄で用いられている単語と各項目との類似度を生成してもよい。この際、記述欄で用いられている単語の使用頻度から、文書内における当該単語の重要度を生成し、その結果も踏まえて、各項目に対する評価情報を生成してもよい。「助詞」といった単語については重要度を低くしてもよい（例えば「０」としてもよい）。

判別部１０は、記述欄で記入された文字の持つベクトルの総和や文章が持つベクトルに基づいて複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別するようにしてもよい。記載欄での記述内容がいずれの項目に関連するかを判別するために、判別部１０が記述欄の記載内容とアンケートにおける各項目と間の関連性を示した学習データを用いて学習することでモデルを生成してもよい（学習済みモデルは記憶部６０で記憶されてもよい。）。この場合には学習済みのモデルを用いて、記述欄で記入された内容といずれの項目に関連するかが、判別部１０によって判別されることになる。例えば文字の持つベクトルの総和や文章が持つベクトルが「ベクトルＡ」が定まると、この定まった「ベクトルＡ」に最も近いベクトルを持つ項目が学習済みモデルを用いることによって判別部１０で選択され、記載欄での記述内容が当該項目に最も関連すると判別されることになる。判別部１０は、ベクトル化の他、クラスタリングや関連の強さ分析を機械学習によって行うようにしてもよい。

複数の項目におけるアンケート結果に基づいてグラフ又は表といった可視化情報を作成する第一作成部１１０が設けられてもよい。複数の項目における評価段階（３段階評価、５段階評価、１０段階評価）に基づいて、グラフや表を作成することで、アンケート結果を可視化できるようにしてもよい（図２参照）。第一作成部１１０は、アンケートデータに基づいて統計、数字の分析を行った上で、グラフ又は表といった可視化情報を作成するようにしてもよい。この際、第一作成部１１０は、項目分析、全体との比較、位置づけ、変化趨勢等の分析を行うようにしてもよい（図５参照）。

第一作成部１１０で作成されたグラフ又は表といった可視化情報を説明するための文章を作成する第二作成部１２０が設けられてもよい。第二作成部１２０は、グラフ又は表といった可視化情報の内容を分析することで説明文を自動で作成する（図２参照）。この際、第二作成部１２０は、図や表の内容を説明するための説明文を自動で作成し、また図や表の結論を説明するための説明文を自動で作成してもよい（図５参照）。また、第二作成部１２０は、図や表の内容をサポートするための文を自動で作成してもよい。

第二作成部１２０はＬＳＴＭ（Long Short Term Memory：長期短期記憶）によって文章を作成するようにしてもよい。ＬＳＴＭはニューラルネットワークのうちＲＮＮ(リカレントニューラルネットワーク)に分類されるものである。ＲＮＮは時系列データを学習するためのニューラルネットワークで、ＬＳＴＭはＲＮＮの中でも繰り返し改善が施されたものである。ＬＳＴＭを用いることで時系列データを考慮することができ、単語列の順序を考慮して学習することができる。機械学習に用いるためのソフトウェアライブラリであるTensorflowを用いてもよい。ＡＩモデルとしては、Deep Learning（Seq2Seq系のモデル）を複数使用してもよい。機械学習を行う際にビームサーチを利用してもよいし、入力データと出力されたテキストで不整合がある場合にペナルティをかける強化学習を行ってもよい。

また、人工知能機能の一例として、機械学習の手法を用いた分類器を用いてもよい。この分類器は、例えば、過去の実績データから、高い精度のベクトルを生成するように、機械学習技術によって、利用する採用変数（要素）と、その係数（重み）を定めてもよい。上記人工知能機能は、回帰分析、決定木分析等を行ってもよい。機械学習技術に関しては、様々なモデルを採用することができ、例えば、ロジスティクス回帰モデル、ランダムフォレストモデル、ツリーモデル等を採用することができる。

出力部７０は、複数のアンケートにおける記述欄から作成された記述情報と、第一作成部１１０によって作成されたグラフ又は表といった可視化情報と、第二作成部１２０によって作成された説明文とを一つにまとめて出力するようにしてもよい（図２参照）。アンケートの項目毎に情報をまとめて、項目毎に、グラフ又は表といった可視化情報及び当該可視化情報についての説明文と、記述欄の内容を出力部７０が出力するようにしてもよい。出力部７０による出力結果は、ユーザ端末２００や管理者端末２００ａで表示されることになる。

記述欄で実際に記入された文章を一部又は全部を抜き出すことで記述情報を作成する第三作成部１３０が設けられてもよい。第三作成部１３０は、文単位（一文単位）で抜き出されるようにしてもよく、項目に関連性の高い文が上位から抜き出されるようにしてもよい。抜き出される文の数は、ユーザ端末２００や管理者端末２００ａから入力されて指定されてもよいし、予め定められた数が記憶部６０で記憶されており、記憶部６０から当該情報を第三作成部１３０が読み出すことで、当該数で文が抜き出されてもよい。

複数のアンケートにおける記述欄で記入された情報のうち、項目毎に関連度を評価する評価部２０が設けられてもよい。第三作成部１３０は、評価部２０による評価によって関連度が高いと評価された文章の一部（例えば文単位）又は全部を所定数だけ抜き出すことで記述情報を作成するようにしてもよい。また、評価部２０は、改善につながるコメントを高く評価するようにしてもよい。例えば、「〇〇して欲しい」、「〇〇が不満であった」というような文章を高い評価として評価することで、改善要請度の高い記載内容を高い評価とするようにしてもよい。この場合には、第三作成部１３０は、改善要請度が高いと評価された文章の一部又は全部を所定数だけ抜き出すことで記述情報を作成するようにしてもよい。評価部２０や第三作成部１３０も人工知能機能を有し、機械学習技術によって、利用する採用変数（要素）と、その係数（重み）を定めてもよい。この場合には、アンケートの項目に対する関連度及び／又は改善要請度についての学習情報を用いて評価部２０及び／又は第三作成部１３０が機械学習を行い、所定のモデルが生成されることになる。このように生成されたモデルに対象となっているアンケート結果の記述欄を適用することで、アンケートの項目に対して関連度の高い記載内容又は改善要請度の高い記載内容を抽出したり、作成したりすることができるようになる。出力部７０は改善要請度が高い情報については、改善案候補といった改善に関連した情報であることを文字情報や音声情報として示して、出力するようにしてもよい（図２及び図３参照）。このような態様を採用した場合には、改善案として重要であることをユーザは容易に認識でき、業務改善を迅速に進めることができるようになる点で有益である。

関連度については記述欄のベクトルと項目のベクトルとの合致度に応じて判断されてもよい（合致度が高い程、関連度が高いことになる。）。所定期間の複数のアンケートにおいてクレームや改善要請がついている内容であれば、評価部２０は改善要請度が高いと判断してもよい。例えば、所定の閾値以上の数のアンケートにおいてクレームや改善要請がついている内容であれば、改善要請度が高いと評価部２０が判断し、出力部７０が改善に関連した情報であることを示して出力するようにしてもよい。改善要請度が高いというのは重要度が高いことに含まれ、評価部２０は改善要請度以外の重要度を評価するようにしてもよい。

読出受取部５で読み出される対象アンケートの種類や期間はユーザ端末２００や管理者端末２００ａから入力されて指定されてもよい。この場合には、指定された種類のアンケートのうち指定された期間のアンケートが読出受取部５によって読み出されて、当該アンケートに関して、第三作成部１３０によって作成された記述情報と、第一作成部１１０によって作成されたグラフ又は表といった可視化情報と、第二作成部１２０によって作成された説明文とが出力されることになる。このため、当該態様を採用する場合には、希望するアンケート対象についての結果を容易に取得することができる点で有益である。

第一作成部１１０は、アンケート項目の満足度、重要度、項目間の時系列的な特徴、又はクライアント（顧客）が要求する分析対象を自動生成してもよい。時系列的な特徴を踏まえることで、項目毎の関連性を見ることもできる。また、評価の低い項目又は評価が低くなる傾向にある項目を重要である（重要性が高い）と評価部２０が判断してもよい。

第三作成部１３０は、アンケートの自由記述欄に書かれている、項目タイトルに当てはまらない情報を抽出し、新しい項目を立てるようにしてもよい。また、第三作成部１３０は、既存項目の下位分類を細かく立てるようにしてもよい。また、第三作成部１３０は、自由記述欄にある頻度の高い文や重要度の高い文を要約するようにして、自動的に要約文を作成するようにしてもよい。このようにして項目を変更しつつ得られたアンケート結果を、第一作成部１１０が可視化し、非専門の人でも分かりやすい形で分析結果を見ることができる。また、第一作成部１１０、第二作成部１２０及び第三作成部１３０のいずれかが、図や文字を含む全ての結果を自動的にパワーポイント（登録商標）として生成するようにしてもよい。

アンケートの種類が複数ある場合には、アンケートにおける項目数（設問数）と、アンケートの定量表現の段階（４段階、５段階、１０段階等）がユーザ端末２００や管理者端末２００ａから入力されて、チューニングされてもよい（図４参照）。また、時間軸を分けてチューニングして、アンケート結果が読出受取部５によって読み出されて、出力部７０によって出力されてもよい。一例としては３年分のアンケート結果を年度単位で分析するようにしてもよい。また、時間軸を３分割で分けて読み出されてもよく、四半期毎に過去３四半期分のアンケート結果や１週間毎に過去３週間分のアンケート結果が読出受取部５によって読み出されて、出力部７０によって出力されてもよい。アンケート結果は既に分析された後の内容が記憶部６０から読み出されてもよい。

本実施の形態の読出受取部５、判別部１０、解析部１５、評価部２０等は一つのユニット（制御ユニット）によって実現されてもよいし、異なるユニットによって実現されてもよい。複数の「部」による機能が一つのユニット（制御ユニット）で統合されて実現されてもよい。また、読出受取部５、判別部１０、解析部１５、評価部２０等は回路構成によって実現されてもよい。なお、上記では、読出受取部５が複数のアンケートの記述欄を読み出す機能及び／又は複数のアンケートの記述欄の情報を受け取る機能を果たす態様を用いて説明したが、これに限られることはなく、複数のアンケートの記述欄を読み出す読出部と複数のアンケートの記述欄の情報を受け取る受取部は別々に構成されてもよい。

≪方法≫
次に、情報処理装置１００を用いた情報処理方法の一例を用いて説明する。

アンケート結果が記入された複数のアンケート用紙がスキャナ等の読取部２３０を用いて読み取られる。このように読み取られたアンケート結果はユーザ端末２００を介して情報処理装置１００に送信又はアップロードされて、記憶部６０で記憶されて、集積されていく。蓄積されたデータは、一例として図５で構成の概略を示すＶＯＣ分析エンジンに取り込まれ、エンジンによって自動的に満足度、重要度、項目間の関連性等、分析対象とされる内容が分析されるようにしてもよい。フリーコメントといった自由記述欄に記載された内容はデータチューニング及びデータクリーニングがされた後で、自動言語解析が行われてもよい。この際、重要性分析及び関連性分析等が評価部２０によって行われ、自動要約及び多文圧縮等が第三作成部１３０によって行われてもよい。

記憶部６０で記憶された複数のアンケート結果の評価が一定周期毎又はユーザ端末２００からの指令に基づいて、まとめて行われる。この際、読出受取部５によって複数の項目及び記述欄を含むアンケートの結果が読み取られ、判別部１０によって、アンケートの記述欄で記入された内容が評価され、当該内容が複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別される。

このような処理と同時並行又はその前後において、アンケート結果の各項目の段階評価といった結果に基づいて、第一作成部１１０が各項目に対応したグラフや表といった可視化情報を作成する。また第一作成部１１０の作成した可視化情報に基づいて第二作成部１２０が可視化情報を説明するための文章を作成する。

アンケートの記述欄に手書きでアンケート結果が記入されている場合には、解析部１５が文字をテキスト化し、テキスト化した内容に基づいて解析する。判別部１０は、解析部１５による解析結果から、アンケートの記述欄で記入された内容を評価する。なお、アンケートの記述欄の情報がユーザ端末２００等から入力されてデータとなっている場合には、このようなテキスト化の処理を行うことなく、判別部１０が判別するようにしてもよい。

判別部１０は、一例として、記述欄で記入された内容の持つベクトルに基づいて複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別する。判別部１０での判別結果は記憶部６０に送られ又はアップロードされ、判別部１０で最も関連性の高いと判別された項目に関連付けて、各アンケートの記述欄の内容が記憶部６０で記憶される。記述欄で記入された内容の持つベクトルは、記述欄で記入された単語の持つベクトルの総和によって生成されてもよい。

評価部２０が複数のアンケートにおける記述欄で記入された情報のうち、項目毎に関連度を評価し、第三作成部１３０が評価部２０による評価によって関連度が高いと評価された文章の一部又は全部を所定数だけ抜き出すことで記述情報を作成するようにしてもよい。このようにして作成された記述情報は記憶部６０で記憶されることになる。クレームを含む改善を要求する内容については、評価部２０が高い評価を行うようにしてもよい。

出力部７０が、複数のアンケートにおける記述欄から第三作成部１３０によって作成された記述情報と、第一作成部１１０によって作成されたグラフ又は表といった可視化情報と、第二作成部１２０によって作成された説明文とを一つにまとめて出力する。この際、アンケートの項目毎に情報がまとめられて、出力されてもよい（図２及び図３参照）。このようにして、例えば分析結果報告書が自動で生成されることになる。また、アンケート項目の分析（悪い、悪くなる項目の抽出）と、その項目と記述内容との関連性や重要性の分析を行い、グラフ等の可視化も行って、分析結果報告書を自動生成してもよい。説明文の生成には、ルールベースを用いてもよい。

この出力結果をユーザが確認し、各項目の可視化情報に基づいて、各項目の評価値をグラフや表で把握するとともに、その説明文章でその内容を把握することができる。また、所定数の記述情報もユーザは確認できることから、大量に存在するアンケート結果から必要な情報を的確に把握することができる。このようにして作成された出力情報は記憶部６０で記憶されてもよい。

出力結果をユーザが確認し、各項目の可視化情報に基づいて、各項目の評価値をグラフや表で把握するとともに、その説明文章でその内容を把握することができる。分析結果からは、もともと独立して見えるような各アンケート項目の間にサービス改善に役に立つ関連性が見えるようになる。その上、各アンケート項目に関わるコメントの詳細が提示されることによって、サービス改善に役立つ視点と、視点の具体的な内容が明白になってくる。また、所定数の記述情報もユーザは確認できることから、大量に存在するアンケート結果から必要な情報を的確に把握することができる。このようにして作成された出力情報は記憶部６０で記憶されてもよい。

また、上記のような態様に加え、ユーザが対象アンケートの種類や期間をユーザ端末２００から入力するようにしてもよい。

この場合には、入力された情報に基づいて、記憶部６０で記憶された複数のアンケート結果の評価がまとめて行われる。既にアンケート結果の分析が行われている場合には、記憶部６０で記憶されている情報に基づいて、ユーザの指定したアンケート対象（所定期間のアンケート対象）に対する結果が作成され、出力部７０から出力されるようにしてもよい。

また、アンケート結果の分析がまだ行われていない場合には、ユーザの指定したアンケート対象（種類及び期間）に対して、前述した一連の工程（読出受取部５による複数の項目及び記述欄を含むアンケートの結果の読み取りから、出力部７０による第三作成部１３０によって作成された記述情報、可視化情報及びその説明文の出力までの工程）が実施されるようにしてもよい。

《効果》
次に、上述した構成からなる本実施の形態による効果であって、未だ説明していないものを中心に説明する。「構成」で説明していない構成であっても「効果」で用いたいずれの構成も本件発明では採用することができる。

本実施の形態において、複数の項目及び記述欄を含むアンケートの結果を読み出す又はアンケート結果の入力を受け、アンケートの記述欄で記入された内容を評価し、当該内容が複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別する態様を採用する場合には、アンケートの記述欄で記入された内容が複数の項目のうちのいずれの項目のいずれに最も関連するかを自動で関連付けでき、アンケートの記述欄の内容を把握することを容易にできる。記述欄には改善につながるコメントが記入されていることが多いことから、このように記述欄の内容を容易に把握できるようにすることで、迅速な業務改善につなげることができる。また、このような適切な記述欄の内容の把握によって、例えば本部施策の検討や各店舗での施策の検討を効果的に行うことができるようにもなる。

アンケートの記述欄で記入された文字や文章の解析を行い、解析部１５による解析結果からアンケートの記述欄で記入された内容を評価する態様を採用した場合には、アンケートの記述欄に手書きで記入された文字に関しても自動で複数の項目のうちのいずれの項目のいずれに最も関連するかを判別することができることになる。

判別部１０で判別された項目に関連付けて、各アンケートの記述欄の内容を記憶部６０が記憶する態様を採用した場合には、アンケートの項目毎に記述欄の内容を記憶部６０で記憶することができ、必要に応じて、制御部５０が記憶部６０からアンケートの項目毎に記述欄の内容を読み出して、出力部７０によって出力させることもできるようになる。

判別部１０が記述欄で記入された文字の持つベクトルに基づいて複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別する態様を採用した場合には、文字の一致といった検索方式とは異なり、文字の持つ意味を用いてアンケート項目への合致を判断することができ、高い精度での判断が可能になる。

判別部１０が、記述欄で記入された文字の持つベクトルの総和に基づいて複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別する場合には、記述欄での記述内容の総合的な評価によってアンケート項目への合致を判断することができ、総合的な考慮に基づいて、最も関連性の高い項目とアンケートの記述欄の内容を関連付けることができる。

第一作成部１１０が複数の項目におけるアンケート結果に基づいてグラフ又は表を作成する態様を採用した場合には、複数の項目におけるアンケート結果を可視化することができ、ユーザがアンケート結果を視覚的に把握でき、その理解が容易になる。

第二作成部１２０が第一作成部１１０で作成されたグラフ又は表を説明するための文章を作成する場合には、可視化されたグラフ又は表についての説明文章を得ることができ、ユーザのアンケート結果の理解を、より容易にすることができる。

複数のアンケートにおける記述欄から作成された記述情報と、グラフ又は表とを組み合わせて出力する態様を採用した場合には、記述欄から作成された記述情報と、グラフ又は表といった可視化情報とを、ユーザが同時に確認することができる。このため、アンケート項目における記述欄における記述情報と当該項目における結果を容易に把握することができ、アンケート結果を容易かつ的確に把握することができる。この際、アンケート項目毎にデータが分けられている態様を採用した場合には、アンケート項目毎に、可視化情報と記述欄の情報を把握することがで、情報の整理がより容易なものとなる。なお、アンケート項目のスコア分析のみの場合には、分析者の視点による分析であったものが、フリーコメントといった自由記述欄に記載されている利用者視点を分析に盛り込むことができるようになる点で本態様は優れている。

記述情報が、記述欄で記入された文章を一部又は全部を抜き出すことで作成される態様を採用した場合には、アンケートを記入した者の記載内容をそのまま反映することができる点で有益である。但し、このような態様に限られることはなく、記述欄で記入された文章を第三作成部１３０が自動で要約して記述情報が作成されてもよい。また、各文字の持つベクトルについての情報を用いて、第三作成部１３０が記述欄で記入された文章についての記述情報を作成してもよい。

評価部２０が複数のアンケートにおける記述欄で記入された情報のうち関連度又は改善要請度を評価し、記述情報が評価部２０による評価によって関連度又は改善要請度が高いと評価された文章に基づいて作成される態様を採用した場合には、関連度又は改善要請度の高い記述情報を選定して所定数だけ表示することから、ユーザは関連度又は改善要請度の高い記述情報だけを把握することができ、アンケート結果を効率よく把握することができる。

本実施の形態の一態様によれば、下記に示す主に効果を得ることができる。
（１）独自で開発した分析のアルゴリズムに基づいてアンケート項目間の関連性を分析することによって、本来独立して見えるようなアンケート項目の間に、店舗毎や客層毎といった分類要素における特徴、そして異なる分類要素間の差異が明白になる。そうすることによって、ユーザ側はより明確な目標を持ってサービス改善できるようになる。
（２）複数の項目及び記述欄を含むアンケートの結果を読み出し、アンケートの記述欄で記入された内容を評価し、当該内容が複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別する態様を採用する場合には、アンケートの記述欄で記入された内容が複数の項目のうちのいずれの項目のいずれに最も関連するかを自動で関連付けでき、アンケートの記述欄の内容を把握することを容易にできる。記述欄には改善につながるコメントが記入されていることが多いことから、このように記述欄の内容を容易に把握できるようにすることで、迅速な業務改善につなげることができる。また、このような適切な記述欄の内容の把握によって、例えば本部施策の検討や各店舗での施策の検討を効果的に行うことができるようにもなる。
（３）データ分析結果が可視化されることによって、非専門的な人でも分析結果が分かるようになる。
（４）自由記述欄から抽出された情報は文の形になっているため、従来のアンケート分析ツールの「単語提示型」より、情報内容が具体的である。そのため、「サービス改善についてのアドバイスを提供する」という観点から見た場合には、「単語提示型」より改善の方向性が明白であると考える。

上述した実施の形態の記載及び図面の開示は、特許請求の範囲に記載された発明を説明するための一例に過ぎず、上述した実施の形態の記載又は図面の開示によって特許請求の範囲に記載された発明が限定されることはない。また、出願当初の請求項の記載はあくまでも一例であり、明細書、図面等の記載に基づき、請求項の記載を適宜変更することもできる。

５ 読出受取部
１０ 判別部
１５ 解析部
２０ 評価部
６０ 記憶部
７０ 出力部
１１０ 第一作成部
１２０ 第二作成部
１３０ 第三作成部

Claims (13)

1. 複数の項目及び記述欄を含むアンケートを処理する情報処理装置であって、
   複数のアンケートの記述欄を読み出す又は記述欄の情報を受け取る読出受取部と、
   複数のアンケートの記述欄で記入された内容が当該アンケートに含まれる複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別し、複数の項目のうちの１つだけと記述欄で記入された内容とを関連付ける判別部と、
   を備える情報処理装置。
2. アンケートの記述欄で記入された文字又は文章の解析を行う解析部を備え、
   前記判別部は、解析部による解析結果から、アンケートの記述欄で記入された内容が前記複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 判別部で最も関連すると判断された項目に関連付けて、アンケートの記述欄の内容を記憶する記憶部を備える、請求項１又は２のいずれかに記載の情報処理装置。
4. 判別部は、前記記述欄で記入された文字の持つベクトルに基づいて前記複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 判別部は、前記記述欄で記入された文字又はセンテンスの持つベクトルの総和に基づいて前記複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別する、請求項４に記載の情報処理装置。
6. 複数の項目におけるアンケート結果に基づいて可視化情報を作成する第一作成部を備える、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 第一作成部で作成された可視化情報を説明するための文章を作成する第二作成部を備える、請求項６に記載の情報処理装置。
8. 複数のアンケートにおける記述欄から作成された記述情報と、前記可視化情報とを組み合わせて出力する出力部を備える、請求項６又は７のいずれかに記載の情報処理装置。
9. 前記記述欄で記入された文章を一部又は全部を抜き出すことで記述情報を作成する第三作成部を備える、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 複数のアンケートにおける記述欄で記入された情報のうち、関連度、重要度又は改善要請度を評価する評価部と、
    評価部による評価によって関連度が高い、重要度が高い又は改善要請度が高いと評価された文章の一部又は全部に基づいて記述情報を作成する第三作成部と、
    を備える請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 複数のアンケートにおける記述欄で記入された情報のうち改善要請度を評価する評価部と、
    改善要請度が高い情報について、出力部が改善に関連した情報であることを示して出力する出力部と、
    を備える請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 情報処理装置にインストールされるプログラムであって、
    前記プログラムがインストールされた情報処理装置は、複数の項目及び記述欄を含むアンケートを処理し、
    複数のアンケートの記述欄を読み出す又は記述欄の情報を受け取る読出受取機能と、
    複数のアンケートの記述欄で記入された内容が当該アンケートに含まれる複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別し、複数の項目のうちの１つだけと記述欄で記入された内容とを関連付ける機能と、
    を果たすようになるプログラム。
13. 複数の項目及び記述欄を含むアンケートを処理する情報処理方法であって、
    読出受取部によって、複数のアンケートの記述欄を読み出す又は記述欄に関する情報を受け取る工程と、
    判別部によって、複数のアンケートの記述欄で記入された内容が当該アンケートに含まれる複数の項目のうちのいずれの項目に最も関連するかを判別し、複数の項目のうちの１つだけと記述欄で記入された内容とを関連付ける工程と、
    を備える情報処理方法。

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