JPWO2016181580A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

情報提供サーバＳＡは、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎそれぞれの回答履歴情報に基づいて、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎそれぞれの回答率を取得し、取得した回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、今回のアンケートの配信対象候補となるユーザＵｎの数より少ない数のユーザＵｎを今回のアンケートの配信対象者として選定する。

Description

本発明は、アンケート対象物のユーザの中からアンケートの配信対象者を選定するシステム等の技術分野に関する。

従来、アンケート対象物に関するアンケートに回答するモニター（アンケートの配信対象者）を適切に選定することを可能とするシステムが知られている。例えば、特許文献１に開示されたモニター選定システムでは、アンケート対象物のユーザが有する属性毎にユーザの人数を集計することで各属性を有するユーザの人数比率を示すユーザ構成比率を取得し、アンケート対象物に関するアンケートに回答するモニターの人数比率を示すモニター構成比率が、上記ユーザ構成比率と合致するようにモニターの母集団を選定するように構成されている。

特開２０１４−１０９９８１号公報

しかしながら、アンケートの配信対象者となった全てのモニターが一律に回答するとは限らない。このため、モニターの回答率に差がある場合、配信の際にモニター構成比率がユーザ構成比率と合致するようにモニターが選定されたとしても、実際の回答者の構成比率は、アンケートの依頼主が所望するモニター構成比率になるとは限らない。

本発明は、以上の点等に鑑みてなされたものであり、アンケートの配信対象者が回答するかどうかに影響されにくいように、アンケートの配信対象者を適切に選定することが可能な情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、前記回答率取得手段により取得された前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象候補となるユーザの数より少ない数のユーザを当該今回のアンケートの配信対象者として選定する対象者選定手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、アンケートの配信対象者が回答するかどうかに影響されにくいように、アンケートの配信対象者を適切に選定することができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記情報処理装置は、前記今回のアンケートの回答希望数と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報とに基づいて、前記今回のアンケートの必要配信数を決定する配信数決定手段を更に備え、前記対象者選定手段は、前記回答率取得手段により取得された前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記配信数決定手段により決定された前記必要配信数分のユーザを当該今回のアンケートの配信対象者として選定することを特徴とする。

この発明によれば、過去のアンケートの回答履歴情報を考慮して必要配信数を決定することで、今回のアンケートの回答希望数の回答を得る精度を高めることができる。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の情報処理装置において、前記対象者選定手段により選定された配信対象者それぞれの前記回答率に基づき算出された代表回答率を前記必要配信数に乗算した数と、前記回答希望数との差が第１の閾値以下になるように、前記必要配信数を調整する調整手段を更に備えることを特徴とする。

この発明によれば、今回のアンケートの回答数の期待値が回答希望数より低くなることを低減することができる。

請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記対象者選定手段は、前記回答率取得手段により取得された前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象者を所定人数ずつ選定する毎に、選定された配信対象者の前記回答率に応じた値を積算し、積算された値が前記今回のアンケートの回答希望数に応じた値に達した場合に前記今回のアンケートの配信対象者の選定を終了することを特徴とする。

この発明によれば、今回のアンケートの回答希望数の回答を得る精度を高めることができる。

請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記情報処理装置は、前記回答率取得手段により取得された前記回答率が低いほど高くなる重み係数を、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザ毎に設定する重み設定手段を更に備え、前記対象者選定手段は、前記重み設定手段により設定された前記重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記配信対象者を選定することを特徴とする。

この発明によれば、過去のアンケートの回答率を重み係数に変換してから用いることで、処理の迅速化、効率化を図ることができる。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の情報処理装置において、前記情報処理装置は、前記情報取得手段により前記回答履歴情報が取得された前記ユーザの識別情報を所定の順序で並べたリストを生成するリスト生成手段と、前記重み係数の総和を前記必要配信数で割った値に基づいて、前記リスト生成手段により生成された前記リストから前記ユーザの識別情報を抽出するための抽出間隔を決定する間隔決定手段と、を更に備え、前記対象者選定手段は、前記重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記リストにおける所定の開始位置から前記間隔決定手段により決定された前記抽出間隔で前記ユーザの識別情報を抽出し、抽出した前記識別情報が示すユーザを前記配信対象者として選定することを特徴とする。

この発明によれば、今回のアンケートの配信対象候補全体から万遍なく均等に配信対象者を選定することができる。

請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の情報処理装置において、前記情報処理装置は、前記記憶手段において前記ユーザの回答履歴情報に対応付けられて前記ユーザ毎に記憶された第１のユーザ属性をソート条件として用いて、前記リスト生成手段により生成されたリストにおける複数の前記ユーザの識別情報をソートするソート手段を更に備え、前記対象者選定手段は、前記ソート手段によりソートされた前記リストにおける所定の開始位置から前記抽出間隔で前記識別情報を抽出し、抽出した前記識別情報が示すユーザを前記配信対象者として選定することを特徴とする。

この発明によれば、ユーザ属性が偏らないように配信対象者を選定することができる。

請求項８に記載の発明は、請求項６または７に記載の情報処理装置において、前記ユーザの識別情報の抽出が前記リストの末尾まで到達した場合、前記対象者選定手段は、既に抽出されたユーザの識別情報を除外した前記リストから再度、ユーザの識別情報の抽出を開始することを特徴とする。

この発明によれば、今回のアンケートの配信対象候補全体から万遍なく均等に配信対象者を選定することができる。

請求項９に記載の発明は、請求項５に記載の情報処理装置において、前記対象者選定手段は、前記今回のアンケートの配信対象候補となる各ユーザの前記重み係数と、前記重み係数の総和との比を前記ユーザ毎に算出し、算出した比に基づく前記処理方式を用いて、前記配信対象者を選定することを特徴とする。

この発明によれば、今回のアンケートの配信対象候補全体から万遍なく均等に配信対象者を選定することができる。

請求項１０に記載の発明は、請求項５乃至９の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記重み係数の上限値が予め設定されており、前記重み設定手段は、前記回答率が第２の閾値以下であるユーザの前記重み係数を、前記上限値に設定することを特徴とする。

この発明によれば、今回のアンケートの回答数の期待値が回答希望数より低くなることを低減することができる。

請求項１１に記載の発明は、請求項１乃至１０の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記情報処理装置は、予め設定された複数種類のユーザ属性の中から、前記今回のアンケートの依頼主により割り付け条件として指定されたユーザ属性の属性値を取得する割り付け条件取得手段を更に備え、前記情報取得手段は、前記記憶手段において前記ユーザの回答履歴情報に対応付けられて前記ユーザ毎に記憶された第２のユーザ属性の属性値と、前記割り付け条件として取得された前記ユーザ属性の属性値とに基づいて、前記割り付け条件として取得された前記ユーザ属性の属性値に該当する複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得することを特徴とする。

この発明によれば、今回のアンケートの配信対象候補を割り付け条件として指定されたユーザ属性の属性値を有するユーザに限定することができる。

請求項１２に記載の発明は、請求項１乃至１１の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記対象者選定手段は、前記今回のアンケートの配信対象候補となるユーザのうち、前記回答率取得手段により取得された前記回答率が第３の閾値以下であるユーザ、または前記回答率取得手段により取得された前記回答率が所与の基準回答率に比べて第４の閾値以下であるユーザを除外して、前記配信対象者を選定することを特徴とする。

この発明によれば、今回のアンケートに回答する見込みが低いユーザを配信対象外とすることができる。

請求項１３に記載の発明は、請求項１乃至１２の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記対象者選定手段は、既に抽出されたユーザの識別情報を除外してユーザの識別情報を抽出することを特徴とする。

この発明によれば、同じユーザが複数回選定されることを防ぐことができる。

請求項１４に記載の発明は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得するステップと、前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得するステップと、前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象候補となるユーザの数より少ない数のユーザを当該今回のアンケートの配信対象者として選定するステップと、を含むことを特徴とする。

請求項１５に記載の発明は、コンピュータを、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、前記回答率取得手段により取得された前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象候補となるユーザの数より少ない数のユーザを当該今回のアンケートの配信対象者として選定する対象者選定手段として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、アンケートの配信対象者が回答するかどうかに影響されにくいように、アンケートの配信対象者を適切に選定することができる。

本実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成の一例を示す図である。 （Ａ）は、本実施形態に係る情報提供サーバＳＡの概要構成例を示すブロック図である。（Ｂ）は、システム制御部４における機能ブロックの一例を示す図である。 依頼主情報データベース２１に登録されている依頼主ＩＤ、アンケートの割り付け条件、及び納品数等の一例を示す図である。 ユーザ情報データベース２２に登録されているユーザＩＤ、複数種類のユーザ属性それぞれの属性値、及び回答履歴情報等の一例を示す図である。 重み係数に応じてユーザＩＤが追加されたユーザリストからユーザＩＤが抽出される例を示す概念図である。 ユーザＩＤ毎に対応付けられた重み積算値を基準としてユーザリストからユーザＩＤが抽出される例を示す概念図である。 （Ａ）は、ユーザＵｎ毎に算出された当選確率の一覧を示す図である。（Ｂ）は、回答見込み総数が回答希望数に達した場合に配信対象者の選定が終了される例を示す概念図である。 情報提供サーバＳＡのシステム制御部４により実行されるアンケート配信処理の一例を示すフローチャートである。 （Ａ）は、割り付け条件が、性別と世代の組み合わせの属性値（男性且つ２０代）である場合おいて、図４に示すユーザ情報データベース２２から取得されたユーザＩＤ等の一例を示す図である。（Ｂ）は、性別と世代とは異なる種類の居住地域（都道府県）が用いられてソートされたユーザＩＤ等の一例を示す図である。（Ｃ）は、性別と世代と居住地域（都道府県）とは異なる種類の職業が用いられてソートされたユーザＩＤ等の一例を示す図である。 （Ａ），（Ｂ）は、各ユーザＵｎの回答率が５％〜１００％まで均一（一様）に分布していると仮定した場合において、回答率を考慮せずにユーザＵｎを選定したときの各ユーザＵｎの回答率と、アンケートの配信数及び回答数との関係を表す図である。（Ｃ），（Ｄ）は、各ユーザＵｎの回答率が５％〜１００％まで均一（一様）に分布していると仮定した場合において、回答率を考慮してユーザＵｎを選定したときの各ユーザＵｎの回答率と、アンケートの配信数及び回答数との関係を表す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、情報提供システムに対して本発明を適用した場合の実施形態である。

［１．情報提供システムの構成及び機能概要］
先ず、本発明の一実施形態に係る情報提供システムＳの構成及び概要機能について、図１を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る情報提供システムＳの概要構成の一例を示す図である。図１に示すように、情報提供システムＳは、複数の依頼主端末ＡＴｌ（ｌ＝１，２，３・・・）、複数のユーザ端末ＵＴｎ（ｎ＝１，２，３・・・）、及び情報提供サーバＳＡ等を含んで構成される。依頼主端末ＡＴｌ、ユーザ端末ＵＴｎ、及び情報提供サーバＳＡは、夫々、ネットワークＮＷに接続される。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、専用通信回線（例えば、ＣＡＴＶ（Community Antenna Television）回線）、移動体通信網（基地局等を含む）、及びゲートウェイ等により構築される。

依頼主端末ＡＴｌは、それぞれ、アンケートの依頼主Ａｌにより使用される端末装置である。ユーザ端末ＵＴｎは、それぞれ、アンケートの配信対象候補となるユーザＵｎにより使用される端末装置である。本実施形態におけるアンケートは、複数の人（ユーザ端末ＵＴｎのユーザＵｎ）に同じ質問を出して回答を求める調査を意味する。なお、質問には、メディア、商品、サービス、消費行動、生活意識などに関する様々なものがあるが、本実施形態では特に限定されない。アンケートの質問等を示すアンケートデータは、例えば、アンケートの依頼主Ａｌの操作により依頼主端末ＡＴｌから情報提供サーバＳＡに送信される。また、アンケートの依頼主Ａｌは、依頼主端末ＡＴｌを操作してアンケートの割り付け条件、及び納品数（回答希望数の一例）等を指定することができる。

ここで、割り付けは、ユーザＵｎのユーザ属性を、割り付け条件（割付セルともいう）として用いて回答数を締め切る方法を意味する。ユーザ属性は、デモグラフィック属性と行動属性とに大別することができる。デモグラフィック属性は、ユーザＵｎが持つ人口統計学的な属性を表す。デモグラフィック属性の種類として、性別、世代、国籍、居住地域、職業、学歴、収入（年収）、未婚既婚、家族構成（例えば家族の人数、専業主婦有無等）、車の有無（つまり、車を所有しているか否か）等が挙げられる。デモグラフィック属性には、上位概念から下位概念まで階層的に表すことができるものもある。年齢は、世代の下位概念的な属性を表す下位属性の一例である。また、住所中の都道府県は、居住地域の下位概念的な属性を表す下位属性の一例であり、住所中の区市町村は、都道府県の下位概念的な属性を表す下位属性の一例である。また、居住地域の下位概念的な属性を表す下位属性の他の例として、郵便番号、緯度経度、または住所から特定可能な地方（例えば、関東地方、東北地方）等が挙げられる。なお、居住地域（下位属性を含む）は、地域属性ともいう。一方、行動属性は、ユーザＵｎによるユーザ端末ＵＴｎの操作（言い換えれば、操作という行動）に基づく属性を表す。行動属性の種類として、情報（例えば、商品やサービス等を含む）の検索回数、情報の検索頻度、情報の閲覧回数、情報の閲覧頻度）、商品の購入回数、商品の購入頻度、商品の購入金額、サービスの利用回数、サービスの利用頻度等が挙げられる。サービスには、例えば所定のＷｅｂサイトを通じて行われる情報提供のサービス、ソフトウェア利用のサービス等が挙げられる。

依頼主端末ＡＴｌ、及びユーザ端末ＵＴｎは、それぞれ、操作・表示部、通信部、記憶部、及び制御部等を備える。操作・表示部は、例えば、人の指やペン等による操作（ユーザ操作）を受け付ける入力機能と、情報を画面に表示する表示機能を有するタッチパネルを備える。通信部は、ネットワークＮＷに接続して通信を行う機能を担う。記憶部は、オペレーティングシステム（ＯＳ），アプリケーションプログラム（例えば、メールソフト），Ｗｅｂブラウザプログラム等を記憶する。制御部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit），ＲＯＭ（Read Only Memory），及びＲＡＭ（Random Access Memory）等を備え、ＯＳ上でアプリケーションプログラムやＷｅｂブラウザプログラム等を実行する。なお、依頼主端末ＡＴｌ、及びユーザ端末ＵＴｎには、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯電話機、携帯情報端末 (ＰＤＡ：Personal Digital Assistant)、携帯電話機と携帯情報端末を融合させた携帯端末（Smartphone）、又は携帯ゲーム機等が適用可能である。依頼主端末ＡＴｌ、及びユーザ端末ＵＴｎは、それぞれ、通信部及びネットワークＮＷを介して情報提供サーバＳＡにアクセスし、情報提供サーバＳＡと通信可能になっている。依頼主端末ＡＴｌ、及びユーザ端末ＵＴｎは、それぞれ、例えば、情報提供サーバＳＡへの要求により当該情報提供サーバＳＡから送信された例えばＷｅｂページをＷｅｂブラウザのウインドウに表示する。

情報提供サーバＳＡは、本発明の情報処理装置の一例であり、アンケートの配信管理を行うサーバである。図２（Ａ）は、本実施形態に係る情報提供サーバＳＡの概要構成例を示すブロック図である。図２（Ａ）に示すように、情報提供サーバＳＡは、通信部１、記憶部２（記憶手段の一例）、入出力インターフェース部３、及びシステム制御部４等を備える。システム制御部４と入出力インターフェース部３とは、システムバス５を介して接続される。入出力インターフェース部３は、通信部１及び記憶部２とシステム制御部４との間のインターフェース処理を行うようになっている。通信部１は、ネットワークＮＷに接続して通信を行う機能を担う。記憶部２は、例えば、ハードディスクドライブ等からなり、オペレーティングシステム（ＯＳ），サーバプログラム（本発明の情報処理プログラムを含む）等を記憶する。なお、サーバプログラムは、所定のサーバから情報提供サーバＳＡにダウンロードされる。或いは、サーバプログラムは、ＣＤ、ＤＶＤなどの記録媒体に記録（コンピュータにより読み取り可能に記録）されており、当該記録媒体から読み込まれて記憶部２に記憶されるようにしてもよい。また、記憶部２には、Ｗｅｂページを構成する構造化文書（例えば、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）文書やＸＨＴＭＬ文書等）ファイル、及び画像ファイル等が記憶されている。更に、記憶部２には、依頼主情報データベース（ＤＢ）２１、ユーザ情報データベース（ＤＢ）２２、及びアンケート結果情報データベース（ＤＢ）２３等が構築される。

依頼主情報データベース２１は、本情報提供システムＳの利用会員となった依頼主Ａｌに関する情報を管理するデータベースである。依頼主情報データベース２１には、例えば、依頼主Ａｌの依頼主ＩＤ、パスワード、アンケートデータ、アンケートの割り付け条件、納品数、アンケート実行フラグ（ＥＦ）、及び登録日時等が依頼主Ａｌ毎に対応付けられて登録（格納）される。依頼主ＩＤは、依頼主Ａｌ毎に固有の識別情報である。依頼主ＩＤ及びパスワードは、依頼主Ａｌがシステムにログインするために必要な認証情報である。アンケートの割り付け条件は、依頼主Ａｌにより指定されたユーザ属性と当該ユーザ属性の属性値を示す。例えば、情報提供サーバＳＡから依頼主端末ＡＴｌへ送信されたＷｅｂページがＷｅｂブラウザのウインドウに表示された状態において、ログインした依頼主Ａｌにより割り付け条件として１つ以上のユーザ属性及びその属性値が指定され（複数のユーザ属性の組み合わせが指定されてもよい）、且つ納品数が指定されると、依頼主端末ＡＴｌは、指定された割り付け条件及び納品数を含む登録要求を情報提供サーバＳＡへ送信する。これにより、情報提供サーバＳＡは、上記登録要求に応じて、当該登録要求に含まれる割り付け条件（つまり、ユーザ属性及びその属性値）及び納品数を、これを指定した依頼主Ａｌの依頼主ＩＤに対応付けて依頼主情報データベース２１に登録する。なお、アンケート実行フラグ（ＥＦ）は、アンケートが実行されたか否かを示すフラグである。依頼主ＡｌのアンケートデータがユーザＵｎに配信された場合、アンケート実行フラグ（ＥＦ）が、例えば、“０”から“１”に更新登録される。また、所定期間毎（例えば、数か月毎）のアンケートの実行が、依頼主Ａｌにより指定される場合もある。この場合、依頼主Ａｌによりアンケート実行間隔が指定され、当該指定されたアンケート実行間隔が当該依頼主ＡｌのユーザＩＤに対応付けられて依頼主情報データベース２１に登録される。そして、当該依頼主ＡｌのアンケートデータがユーザＵｎに配信された場合、アンケート実行フラグ（ＥＦ）が例えば“０”から“１”に更新されるが、当該依頼主Ａｌにより指定されたアンケート実行間隔から特定される実行時刻が到来すると、アンケート実行フラグ（ＥＦ）が例えば“１”から“０”に更新される（つまり、元に戻る）ことになる。

図３は、依頼主情報データベース２１に登録されている依頼主ＩＤ、アンケートの割り付け条件、及び納品数等の一例を示す図である。図３の例では、依頼主Ａ１により指定された割り付け条件として、性別の属性値（男性、女性）と世代の属性値（２０代、３０代、４０代）との組み合わせが複数登録され、それぞれの組み合わせの属性値に対応付けられて納品数が登録されている。ここで、属性値は、数値（例えば、男性は“100”、女性は“101”）で表されてもよい。また、図３の例では、依頼主Ａ２により指定された割り付け条件として、性別の属性値（男性、女性）と居住地域（都道府県）の属性値（東京、神奈川、千葉、埼玉）との複数の組み合わせが複数登録され、それぞれの組み合わせの属性値に対応付けられて納品数が登録されている。また、図３の例では、依頼主Ａ３により指定された割り付け条件として、職業の属性値が複数登録され、それぞれの属性値に対応付けられて納品数が登録されている。なお、図３の例では、割り付け条件は、複数の依頼主Ａｌ間で異なっている。しかし、割り付け条件は、複数の依頼主Ａｌ間で同一であってもよい。また、図３の例では、割り付け条件として、デモグラフィック属性が登録されているが、行動属性が登録される場合もある。また、アンケートの配信対象候補を特定のユーザ属性に該当するユーザＵｎに限定しない依頼主Ａｌの場合、アンケートの割り付け条件を依頼主情報データベース２１に登録しなくてもよい。

ユーザ情報データベース２２は、本情報提供システムＳの利用会員となったユーザＵｎに関する情報を管理するデータベースである。ユーザ情報データベース２２には、例えば、ユーザＵｎのユーザＩＤ、パスワード、氏名、複数種類のユーザ属性、それぞれのユーザ属性の属性値、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報、及び電子メールアドレス等の情報（これらの情報を含むレコード）がユーザＵｎ毎に対応付けられて登録されている（例えば、１レコードは１ユーザＵｎに対応している）。ここで、ユーザＩＤは、ユーザＵｎ毎に固有の識別情報であり、ユーザを特定可能なユーザ情報である。なお、ユーザを特定可能なユーザ情報は、ユーザＵｎの氏名及び住所の組み合わせであってもよい。ユーザＩＤ及びパスワードは、ユーザＵｎがシステムにログインするために必要な認証情報である。

図４は、ユーザ情報データベース２２に登録されているユーザＩＤ、複数種類のユーザ属性それぞれの属性値、及び回答履歴情報等の一例を示す図である。図４に示すように、ユーザ属性には、例えば、デモグラフィック属性と行動属性とが含まれる。デモグラフィック属性には、例えば、性別、年齢、住所、郵便番号、職業、学歴、収入、未婚既婚、家族構成、車の有無等が含まれる。なお、デモグラフィック属性は、例えば、情報提供サーバＳＡにアクセスしたユーザ端末ＵＴｎからの登録要求に応じて登録される。一方、行動属性には、情報の検索回数、情報の検索頻度、情報、商品の購入回数、商品の購入頻度、商品の購入金額、サービスの利用回数、及びサービスの利用頻度等が含まれる。情報の検索回数、情報の検索頻度、情報、商品の購入回数、商品の購入頻度、商品の購入金額、サービスの利用回数、及びサービスの利用頻度は、例えば、ユーザＵｎの検索履歴、閲覧履歴、購入履歴、及及びサービス利用履歴等の履歴情報に基づいて特定され適宜のタイミングで更新される。ユーザＵｎの履歴情報は、情報提供サーバＳＡがアクセスして利用可能な所定のデータベースからユーザＵｎのユーザＩＤをキーとして取得される。このようなデータベースは、例えばショッピングサイト、旅行サイト、情報検索サイト、サービス利用サイト等を提供されるサーバ（情報提供サーバＳＡであってもよい）内に構築される。

過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報には、アンケートの配信数、及びアンケートの回答数（回答回数）が含まれる。アンケートの配信数、及びアンケートの回答数は、アンケート結果情報データベース２３に登録された情報に基づいて特定され適宜のタイミングで更新される。なお、上記行動属性には、アンケートの回答数が含まれてもよい。なお、回答履歴情報には、アンケートの回答率が含まれてもよい。

アンケート結果情報データベース２３には、アンケートデータが配信されたユーザＵｎ（つまり、アンケートの配信対象者となったユーザＵｎ）に関する情報を管理するデータベースである。アンケート結果情報データベース２３には、例えば、アンケートの配信対象者となったユーザＵｎのユーザＩＤ、及びアンケートの質問を示す情報等がユーザＵｎ毎に対応付けられて登録されている。なお、アンケートの質問に対する回答があったユーザＵｎのユーザＩＤには、当該回答を示す情報が対応付けられて登録される。これにより、アンケートの回答数が特定される。

コンピュータとしてのシステム制御部４は、ＣＰＵ４１（プロセッサ），ＲＯＭ４２，及びＲＡＭ４３等を備え、ＯＳ上でサーバプログラム等を実行する。図２（Ｂ）は、システム制御部４における機能ブロックの一例を示す図である。システム制御部４（システム制御部４内のプロセッサ）は、サーバプログラム等の実行により、図２（Ｂ）に示すように、依頼主情報取得部４１ａ、ユーザ情報取得部４１ｂ、回答率取得部４１ｃ、必要配信数決定部４１ｄ、重み設定部４１ｅ、配信対象者選定部４１ｆ、リスト生成部４１ｇ、抽出間隔決定部４１ｈ、ソート部４１ｉ、及びアンケート配信部４１ｊ等として機能する。なお、依頼主情報取得部４１ａは、割り付け条件取得手段の一例である。ユーザ情報取得部４１ｂは、情報取得手段の一例である。回答率取得部４１ｃは、回答率取得手段の一例である。必要配信数決定部４１ｄは、配信数決定手段及び調整手段の一例である。重み設定部４１ｅは、重み設定手段及び調整手段の一例である。配信対象者選定部４１ｆは、対象者選定手段及び調整手段の一例である。リスト生成部４１ｇは、リスト生成手段の一例である。抽出間隔決定部４１ｈは、間隔決定手段の一例である。ソート部４１ｉは、ソート手段の一例である。

依頼主情報取得部４１ａは、今回のアンケートの依頼主Ａｌにより指定された当該アンケートの納品数を依頼主情報データベース２１から取得する。なお、アンケートの納品数は、当該アンケートの依頼主Ａｌが指定されるのではなくシステム管理者側で設定されてもよい。また、予め設定された複数種類のユーザ属性の中から、今回のアンケートの依頼主Ａｌにより割り付け条件が指定されている場合、依頼主情報取得部４１ａは、今回のアンケートの依頼主Ａｌにより割り付け条件として指定されたユーザ属性の属性値を依頼主情報データベース２１から取得する。

ユーザ情報取得部４１ｂは、過去のアンケートに対するユーザＵｎの回答履歴情報をユーザＩＤに対応付けて登録するユーザ情報データベース２２から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎを特定する。例えば、ユーザ情報取得部４１ｂは、ユーザ情報データベース２２に登録されている各ユーザＵｎのレコードの中から、今回のアンケートの配信対象候補となるユーザＵｎのレコードを例えばランダムに所定数（全部でもよい）抽出することでユーザＵｎを特定する。そして、ユーザ情報取得部４１ｂは、今回のアンケートの配信対象候補として特定したユーザＵｎそれぞれのユーザＩＤ、及び回答履歴情報（つまり、ユーザＩＤに対応付けられている回答履歴情報）等を取得する。なお、ユーザＩＤに対応付けられているユーザ属性の属性値が取得されてもよい。

また、今回のアンケートの依頼主Ａｌにより割り付け条件が取得された場合、ユーザ情報取得部４１ｂは、ユーザ情報データベース２２においてユーザＵｎの回答履歴情報に対応付けられてユーザＵｎ毎に登録されているユーザ属性（第２のユーザ属性）の属性値と、上記割り付け条件として取得されたユーザ属性の属性値とを比較して、上記割り付け条件として取得されたユーザ属性の属性値に該当するユーザＵｎ（つまり、今回のアンケートの配信対象候補）を複数特定し、特定したユーザＵｎそれぞれのユーザＩＤ及び回答履歴情報をユーザ情報データベース２２から取得する。例えば、割り付け条件として取得されたユーザ属性の属性値が、性別と世代の組み合わせの属性値（男性且つ４０代）である場合、ユーザ情報取得部４１ｂは、性別が男性で、且つ、年齢が４０から４９歳までの範囲内にあるユーザＵｎの回答履歴情報を取得する。これにより、今回のアンケートの配信対象候補を、依頼主Ａｌにより割り付け条件として指定されたユーザ属性の属性値を有するユーザＵｎに限定することができる。

回答率取得部４１ｃは、ユーザ情報取得部４１ｂにより取得された回答履歴情報（つまり、アンケートの配信数、及びアンケートの回答数）に基づいて、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎそれぞれの回答率を算出して取得する。回答率は、例えば、下記（１）式により算出することができる。

回答率＝アンケートの回答数／アンケートの配信数・・・（１）

なお、回答履歴情報中に回答率が含まれている場合、回答率取得部４１ｃは、回答履歴情報から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する。

必要配信数決定部４１ｄは、依頼主情報取得部４１ａにより取得された、今回のアンケートの納品数と、ユーザ情報取得部４１ｂにより取得された回答履歴情報とに基づいて、今回のアンケートの必要配信数を算出して決定する。必要配信数は、例えば、下記（２）式により算出することができる。

アンケートの必要配信数＝納品数／回収率・・・（２）

ここで、回収率は、例えば、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎそれぞれの回答率に基づき算出された代表回答率である。代表回答率は、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎそれぞれの回答率の平均値（平均回答率）として算出される。過去のアンケートの回答率を考慮して必要配信数を決定することで、今回のアンケートの回答希望数の回答を得る精度を高めることができる。なお、代表回答率は、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎそれぞれの回答率の標準偏差値、または中央値として算出されてもよい。

また、アンケートの不良回答率を考慮する場合、必要配信数は、例えば、下記（３）式により算出することができる。

アンケートの必要配信数＝（納品数／回収率）＊不良回答率に応じた係数・・・（３）

ここで、アンケートの不良回答率は、アンケートの全回答数に対する不良回答数の割合である。不良回答には、矛盾のある回答、不適切な回答等が挙げられる。不良回答率に応じた係数は、不良回答率が大きいほど大きくなる係数である。これは、不良回答率が大きいほど回答結果全体に含まれる有効な回答の数が減ってしまうので、その分、必要配信数を増やす趣旨である。例えば、不良回答率が５％（０．０５）である場合、その係数は“１．０５”となり、不良回答率が２０％（０．２）である場合、その係数は“１．２０”となる。これにより、アンケートの回収率と不良回答率が反映された適切な抽出間隔を決定することができる。なお、上記（３）式に代えて、「アンケートの必要配信数＝納品数／回収率×不良回答率に応じた係数」としてもよい（つまり、不良回答率に応じた係数を右式の分母に入れる）。この場合、不良回答率に応じた係数は、不良回答率が大きいほど小さくなる係数であり、例えば、不良回答率が０％である場合、その係数は“１”となり、不良回答率が５％である場合、その係数は“０．９５”となる。

重み設定部４１ｅは、回答率取得部４１ｃにより取得された回答率が低いほど高くなる重み係数（重み、または重み値ともいう）を算出（つまり、回答率を重み係数に変換）し、算出した重み係数を、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎ（ユーザＩＤ）毎に設定する。回答率が０％より大きい場合の重み係数は、例えば、下記（４）式により算出することができる。

重み係数＝１／回答率・・・（４）

ここで、重み係数の小数点以下第ｎ（ｎは自然数）位以下は、適宜、切り捨てまたは切り上げ、または四捨五入される。なお、回答率が０％であるユーザＵｎの重み係数は、例えば、予め設定された上限値（最大値）に設定される。ただし、回答率が０％であるユーザＵｎのうち、例えばアンケートの配信数（つまり、アンケート依頼を受け取った数）が所定回数（例えば、１０回）以上であるユーザＵｎの重み係数は０に設定されるとよい。このようなユーザＵｎは、アンケートに回答する可能性が極めて低いからである。

別の例として、重み設定部４１ｅは、回答率取得部４１ｃにより取得された回答率が低いほど高くなる重み係数を、例えば記憶部２に予め記憶された重み付けテーブルに基づいて、ユーザＩＤ毎に設定してもよい。ここで、重み付けテーブルは、例えば回答率の範囲と重み係数とが、複数段階の範囲毎に対応付けられたテーブルである。重み付けテーブルでは、例えば、０％以上１０％以下の回答率の範囲には重み係数“５”が対応付けられ、１０％より大きく４０％未満の回答率の範囲には重み係数“４”が対応付けられ、４０％以上６０％未満の回答率の範囲には重み係数“３”が対応付けられ、６０％以上８０％未満の回答率の範囲には重み係数“２”が対応付けられ、８０％以上１００％以下の回答率の範囲には重み係数“１”が対応付けられている。

以上説明したように、回答率を重み係数に変換してから用いることで、処理の迅速化、効率化を図ることができる。ただし、重み係数を設定せずに回答率そのものを用いてもよい。

配信対象者選定部４１ｆは、重み設定部４１ｅにより設定された重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、今回のアンケートの配信対象候補となるユーザＵｎの数より少ない数のユーザＵｎを当該今回のアンケートの配信対象者として選定する。ここで、重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式とは、言い換えれば、回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式である。また、今回のアンケートの配信対象候補となるユーザＵｎの数より少ない数のユーザＵｎとは、必要配信数決定部４１ｄにより決定された必要配信数分のユーザＵｎである。つまり、この場合、配信対象者選定部４１ｆは、重み設定部４１ｅにより設定された重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、必要配信数決定部４１ｄにより事前に決定された必要配信数分のユーザＵｎを当該今回のアンケートの配信対象者として選定する。

重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式の例として、アンケートの配信対象候補となるユーザＵｎのリスト（以下、「ユーザリスト」という）を用いる処理方式と、アンケートの配信対象候補となる各ユーザＵｎの重み係数と当該重み係数の総和との比（以下、「当選確率」という）に基づく処理方式とがある。以下に、ユーザリストを用いる処理方式と、当選確率に基づく処理方式とについて説明する。

（１）ユーザリストを用いる処理方式について
ユーザリストを用いる処理方式では、リスト生成部４１ｇ及び抽出間隔決定部４１ｈが用いられる。なお、ユーザリストを用いる処理方式において、ソート部４１ｉが用いられてもよい。

リスト生成部４１ｇは、ユーザ情報取得部４１ｂにより回答履歴情報が取得されたユーザＵｎ（つまり、今回のアンケートの配信対象候補）のユーザＩＤを所定の順序（例えば、登録順序）で並べたユーザリストを生成する。このユーザリストには、ユーザＵｎのユーザ属性の属性値、回答率、及び重み係数が、当該ユーザＵｎのユーザＩＤに対応付けられて含まれてもよい。

抽出間隔決定部４１ｈは、必要配信数決定部４１ｄにより決定された必要配信数と、重み設定部４１ｅにより設定された重み係数の総和とに基づいて、リスト生成部４１ｇにより生成されたユーザリストからアンケートの配信対象者となるユーザＵｎのユーザＩＤを抽出するための抽出間隔を決定する。抽出間隔（数）は、例えば、下記（５）式により算出することができる。

抽出間隔＝重み係数の総和／必要配信数・・・（５）

なお、（５）式では、重み係数の総和を必要配信数で割った値が抽出間隔とされることより、ユーザリスト全体に亘ってユーザＩＤの抽出を行うことが可能になる。つまり、今回のアンケートの配信対象候補全体から万遍なく均等に配信対象者を選定することができる。言い換えれば、ユーザリストの半分等の中途半端な位置でユーザＩＤの抽出が終了することを防ぐことができる。ただし、このことを考慮しなくてもよい場合、今回のアンケートの配信対象候補となるユーザＵｎの数を必要配信数で割った値が抽出間隔とされてもよい。

配信対象者選定部４１ｆは、重み設定部４１ｅにより設定された重み係数と、抽出間隔決定部４１ｈにより決定された抽出間隔とを用いて、ユーザリストにおける所定の抽出開始位置（例えばランダムに決定された抽出開始位置）からユーザＩＤを必要配信数分だけ抽出し、抽出したユーザＩＤが示すユーザＵｎを配信対象者として選定（例えば、ユーザＩＤなどのユーザ情報で選定）する。ここで、ユーザＩＤを抽出する方式の例として、重み係数に応じた数だけユーザＩＤが複製されたユーザリストからユーザＩＤを抽出する方式（以下、「第１のＩＤ抽出方式」という）と、抽出開始位置のユーザＩＤの重み係数に、次のユーザＩＤ以降の重み係数を順次積算した値（以下、「重み積算値」という）を基準としてユーザリストからユーザＩＤを抽出する方式（以下、「第２のＩＤ抽出方式」という）とがある。以下に、第１の抽出方式と、第２の抽出方式とについて説明する。

（１−１）第１のＩＤ抽出方式について
第１のＩＤ抽出方式では、配信対象者選定部４１ｆは、重み係数が設定されたユーザＩＤを、当該重み係数に応じた数だけ複製（重み係数が大きいほど多く複製）し、当該複製されたユーザＩＤを、ユーザリストにおけるユーザＩＤの並び中に追加する。そして、配信対象者選定部４１ｆは、重み係数に応じた数だけユーザＩＤが追加されたユーザリストにおける所定の抽出開始位置のユーザＩＤの抽出後、当該抽出開始位置から抽出間隔決定部４１ｈにより決定された抽出間隔で１周期毎にユーザＩＤを抽出する。

図５は、重み係数に応じてユーザＩＤが追加されたユーザリストからユーザＩＤが抽出される例を示す概念図である。図５に示す各重み係数は、図５に示すアンケートの各回答率から、上述した重み付けテーブルに基づき算出されたものである。また、図５の例では、重み係数より１少ない数だけユーザＩＤが複製（重み係数が“１”の場合、複製数は０）されているが、これに限定されるものではない。また、図５の例では、回答率が０％のユーザＵｎの重み係数は“５”に設定されているが、上述したように、“０”に設定されてもよい。なお、複製されたユーザＩＤは、図５に示す追加例Ａに示すように、複製元のユーザＩＤに続けて追加されてもよいし、図５に示す追加例Ｂに示すように、複製元のユーザＩＤから離れて追加されてもよい。

例えば、図５に示すように、抽出間隔が９であり、抽出開始位置がユーザリストの先頭のユーザＩＤ“U00001”であるとした場合、抽出開始位置のユーザＩＤの抽出後、当該抽出開始位置からのユーザＩＤの数が９（１周期後）、１８（２周期後）、３６（３周期後）、４５（５周期後）になる毎にユーザＩＤが抽出される。つまり、抽出開始位置のユーザＩＤの抽出後、当該抽出開始位置から抽出間隔が積算される毎にユーザＩＤが抽出される（抽出間隔が積算された値を、以下、「抽出間隔積算値」という）。図５に示すように、重み係数が大きいユーザＩＤ（例えばユーザＩＤ“U00015”）ほど多く追加されるので、抽出される確率が高くなる。ただし、同一のユーザＩＤが複数回抽出されることを避けるため、配信対象者選定部４１ｆは、既に抽出されたユーザＩＤを除外してユーザＩＤを抽出する。この場合において、配信対象者選定部４１ｆは、既に抽出したユーザＩＤと同じユーザＩＤであっても一旦抽出して後から除外してもよいし、既に抽出したユーザＩＤと同じユーザＩＤを抽出せずに次の抽出へ進む（例えば、ユーザＩＤの追加前のユーザリストにおいて既に抽出したユーザＩＤの次の順番のユーザＩＤを抽出する）ように構成してもよい。これにより、同じユーザＵｎが複数回選定されることを防ぐことができる。

なお、ユーザＩＤの抽出がユーザリストの末尾まで到達した場合、配信対象者選定部４１ｆは、既に抽出されたユーザＩＤを除外したユーザリストから再度、ユーザＩＤの抽出を開始する。これにより、今回のアンケートの配信対象候補全体から万遍なく均等に配信対象者を選定することができる。この場合において、配信対象者選定部４１ｆは、上述したように既に設定された重み係数と、既に決定された抽出間隔とを用いて、既に抽出されたユーザＩＤを除外したユーザリストにおける所定の抽出開始位置からユーザＩＤを抽出する。或いは、抽出間隔決定部４１ｈは、既に抽出されたユーザＩＤを除外したユーザリストにおけるユーザＩＤそれぞれに対して設定された重み係数の総和を、残りの必要配信数で割ることで新たに抽出間隔を算出してもよい。この場合、配信対象者選定部４１ｆは、上述したように既に設定された重み係数と、新たに決定された抽出間隔とを用いて、既に抽出されたユーザＩＤを除外したユーザリストにおける所定の抽出開始位置からユーザＩＤを抽出する。なお、残りの必要配信数は、既に決定された必要配信数から、既に抽出されたユーザＩＤの数を引いた数である。ユーザＩＤの抽出がユーザリストの末尾まで到達した場合の処理は、抽出されたユーザＩＤの総数が、最初に決定された必要配信数に到達するまで繰り返される。

（１−２）第２のＩＤ抽出方式について
第２のＩＤ抽出方式では、配信対象者選定部４１ｆは、抽出開始位置のユーザＩＤの重み係数に、次のユーザＩＤ以降の重み係数を順次積算した重み積算値を算出する。こうして算出された重み積算値は、抽出開始位置のユーザＩＤから順にユーザＩＤ毎に対応付けられる。そして、配信対象者選定部４１ｆは、抽出開始位置のユーザＩＤの抽出後、当該抽出開始位置から抽出間隔決定部４１ｈにより決定された抽出間隔で１周期毎に、抽出間隔積算値以上、且つ、当該抽出間隔積算値に最も近い重み積算値が対応付けられたユーザＩＤを抽出する。

図６は、ユーザＩＤ毎に対応付けられた重み積算値を基準としてユーザリストからユーザＩＤが抽出される例を示す概念図である。図６に示す各重み係数は、図５に示すアンケートの各回答率から、上記（４）式に基づき算出されたものである。例えば、図６の（例１）に示すように、抽出間隔が９であり、抽出開始位置がユーザリストの先頭のユーザＩＤ“U00001”,であるとした場合、抽出開始位置のユーザＩＤの抽出後、当該抽出開始位置からのユーザＩＤの数が９（１周期後）、１８（２周期後）、３６（３周期後）、４５（５周期後）になる毎にユーザＩＤ（“U00015” “U00018” “U00009” “U00029” “U00020”）が抽出される。一方、図６の（例２）に示すように、抽出間隔が９であり、抽出開始位置がユーザリストの先頭の次のユーザＩＤ“U00008”,であるとした場合、抽出開始位置のユーザＩＤの抽出後、当該抽出開始位置からのユーザＩＤの数が９（１周期後）、１８（２周期後）、３６（３周期後）、４５（５周期後）になる毎にユーザＩＤ（“U00015” “U00022” “U00025” “U00003” “U00020”）が抽出される。

図６に示すように、重み係数が大きいユーザＩＤ（例えばユーザＩＤ“U00015”）ほど、その抽出範囲が広くなるので、抽出間隔積算値がこの抽出範囲に入る確率が高くなり、その結果、抽出される確率が高くなる。ただし、この抽出範囲が広いと、複数周期それぞれの抽出間隔積算値がこの抽出範囲に入る可能性がある。このように同一のユーザＩＤが複数回抽出されることを避けるため、配信対象者選定部４１ｆは、既に抽出されたユーザＩＤを除外してユーザＩＤを抽出する。この場合において、配信対象者選定部４１ｆは、既に抽出したユーザＩＤと同じユーザＩＤであっても一旦抽出して後から除外してもよいし、既に抽出したユーザＩＤと同じユーザＩＤを抽出せずに次の抽出へ進む（例えば、既に抽出したユーザＩＤの次の順番のユーザＩＤを抽出する）ように構成してもよい。

なお、ユーザＩＤの抽出がユーザリストの末尾まで到達した場合、第１のＩＤ抽出方式と同様、配信対象者選定部４１ｆは、既に抽出されたユーザＩＤを除外したユーザリストから再度、ユーザＩＤの抽出を開始する。

以上説明した第１のＩＤ抽出方式または第２のＩＤ抽出方式によりユーザリストからユーザＩＤが抽出される前に、ソート部４１ｉによりユーザＩＤがソートされもよい。この場合、ソート部４１ｉは、ユーザ情報データベース２２においてユーザＵｎの回答履歴情報に対応付けられてユーザＵｎ毎に登録されているユーザ属性（第１のユーザ属性）を第１ソート条件として用いて、リスト生成部４１ｇにより生成されたユーザリストにおける複数のユーザＩＤをソートする。なお、ソート条件として用いられるユーザ属性が数値である場合、当該数値が低い順または高い順にユーザＩＤが並べ替えられる。一方、ソート条件として用いられるユーザ属性が文字である場合、例えば五十音順にユーザＩＤが並べ替えられる。一方、ソート条件として用いられるユーザ属性がアルファベットである場合、例えばアルファベット（A,B,C,D・・・）順にユーザＩＤが並べ替えられる。ここで、第１ソート条件として用いられるユーザ属性は、上記割り付け条件として用いられたユーザ属性（第２のユーザ属性）とは異なる種類のユーザ属性である。例えば、割り付け条件として用いられたユーザ属性が性別であった場合、ソート部４１ｉは、当該性別とは異なる種類の居住地域を第１ソート条件として用いて、ユーザＩＤをソートする。これにより、ユーザ属性が偏らないように配信対象者を選定することができる。なお、第１のＩＤ抽出方式において、重み係数に応じた数のユーザＩＤの追加は、ユーザＩＤのソート後に行われてもよい。

（２）当選比率に基づく処理方式について
当選確率に基づく処理方式では、上述したようなユーザＩＤのリスト化は行われなくてもよい。

配信対象者選定部４１ｆは、重み設定部４１ｅにより設定された重み係数と、当該重み係数の総和とに基づいて、当選確率をユーザＵｎ（ユーザＩＤ）毎に算出する。当選確率は、重み係数の総和に占める重み係数の割合である。このような当選確率は、例えば、下記（６）式により算出することができる。

当選確率＝重み係数／重み係数の総和・・・（６）

そして、配信対象者選定部４１ｆは、今回のアンケートの配信対象候補となるユーザＵｎのユーザＩＤの中から、１つずつ順番に、それぞれの当選確率で抽選処理を行い、必要配信数分のユーザＩＤが抽出された場合、抽出処理を終了し、抽出されたユーザＩＤが示すユーザＵｎを配信対象者として選定する。これにより、今回のアンケートの配信対象候補全体から万遍なく均等に配信対象者を選定することができる。なお、必要配信数分のユーザＩＤが抽出されるまで、抽選処理は繰り返し行われる。

図７（Ａ）は、ユーザＵｎ毎に算出された当選確率の一覧を示す図である。図７（Ａ）に示すように、当選確率が高いユーザＩＤ（例えばユーザＩＤ“U00015”）ほど、抽出される確率が高くなる。ただし、同一のユーザＩＤが複数回抽出されることを避けるため、（１）ユーザリストを用いる処理方式の場合と同様、配信対象者選定部４１ｆは、既に抽出されたユーザＩＤを除外してユーザＩＤを抽出する。

ところで、上述したように、重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、アンケートの配信対象者を選定すると、回答率が低い人が多く選ばれるので、選定されたユーザＵｎ全体の平均回答率は下がり、回答数の期待値は当初の回答希望数より低くなるケースがありうる。例えば、納品数（回答希望数）を“１００”とし、配信対象候補の平均回答率を“０．５”とした場合、必要配信数は、上記（２）式より“２００”となる。この場合、当該必要配信数分、実際に選定された配信対象者の平均回答率が“０．２５”になったと仮定すると、配信対象者の平均回答率“０．２５”を、必要配信数“２００”に乗算して得た回答数の期待値は“５０”となり、当初の回答希望数より“５０”足りなくなる。

この解決方法として、例えば、選定された配信対象者それぞれの回答率に基づき算出された代表回答率（例えば、平均回答率）を上記必要配信数に乗算した数（つまり、回答数の期待値）と、上記回答希望数との差が閾値（第１の閾値：例えば、３）以下になるように、上記必要配信数を調整するように構成するとよい。これにより、アンケートの回答数の期待値が当初の回答希望数より低くなることを低減することができる。例えば、必要配信数決定部４１ｄは、今回のアンケートの必要配信数を決定する際に回答数の期待値を推定することで当初の回答希望数より足りなくなる数を上乗せした必要配信数を決定することで調整する（つまり、必要配信数を予め調整）。なお、回答数の期待値の推定は、アンケートの配信対象候補となるユーザＵｎの分布情報によって実験的、経験的に求めることができる。或いは、必要配信数を予め調整すること無く、配信対象者選定部４１ｆは、上述したように配信対象者を選定した後、回答数の期待値が回答希望数より少ないか否かを判定し、少ない場合、回答数の期待値が回答希望数になるまで、アンケートの配信対象者の選定を繰り返すことで必要配信数を調整する。また、上記解決方法の別の例として、重み設定部４１ｅが、回答率が閾値（第２の閾値：例えば、２０％）以下であるユーザＵｎの重み係数を、一律に上限値（例えば、５）に設定してもよい。これによっても、アンケートの回答数の期待値が当初の回答希望数より低くなることを低減することができる。

なお、図６及び図７（Ａ）の例では、アンケートの回答率が０％であるユーザＵｎのユーザＩＤ（“U00007”, “U00023”）を除外（抽出対象外）している。つまり、配信対象者選定部４１ｆは、今回のアンケートの配信対象候補となるユーザＵｎのうち、アンケートの回答率が０％であるユーザＵｎを除外して配信対象者を選定することになる。これにより、アンケートに回答する見込みがないユーザＵｎを配信対象外とすることができる。なお、配信対象者選定部４１ｆは、回答率が０％ばかりでなく、閾値（第３の閾値：例えば、５％）以下であるユーザＵｎを除外して配信対象者を選定してもよい。または、配信対象者選定部４１ｆは、回答率が所与の基準回答率に比べて閾値（第４の閾値）以下（言い換えれば、回答率が基準回答率より低く、且つ基準回答率との差が閾値（例えば、４０％）より大きい）であるユーザＵｎを除外して、配信対象者を選定してもよい。これによっても、今回のアンケートに回答する見込みが低いユーザを配信対象外とすることができる。ここで、所与の基準回答率とは、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎそれぞれの回答率の平均値（平均回答率）、標準偏差値、または中央値であってもよいし、予め設定された固定値であってもよい。

また、上記例では、必要配信数決定部４１ｄにより必要配信数が決定されるように構成したが、必要配信数が決定されずに、アンケートの配信対象者を選定することも可能である。この場合、配信対象者選定部４１ｆは、回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、今回のアンケートの配信対象者を所定人数（例えば、１人）ずつ選定する毎に、選定された配信対象者の回答率に応じた値を積算し、積算された値（回答見込み総数）が今回のアンケートの回答希望数に応じた値に達した場合に今回のアンケートの配信対象者の選定を終了する。これにより、今回のアンケートの回答希望数の回答を得る精度を高めることができる。ここで、回答率に応じた値は、例えば回答率が５０％の場合、“０．５”であってもよいし、これに比例する値（例えば２倍の値）である“１”であってもよい。また、回答希望数が“１００”である場合、回答希望数に応じた値は“１００”であってもよいし、これに比例する値（例えば２倍の値）“２００”であってもよい。

図７（Ｂ）は、回答見込み総数が回答希望数に達した場合に配信対象者の選定が終了される例を示す概念図である。図７（Ｂ）の例では、回答見込み総数が回答希望数“１００”に達した場合に配信対象者の選定が終了し、その結果、Ｎ人の配信対象者が選定されることになる。

アンケート配信部４１ｊは、配信対象者選定部４１ｆにより選定されたユーザＵｎに対して、依頼主Ａｌの依頼主ＩＤに対応付けられたアンケートデータを配信する。例えば、アンケート配信部４１ｊは、選定されたユーザＵｎのユーザＩＤに対応付けられた電子メールアドレス宛てに、当該アンケートデータへのアクセス可能なＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が記述された電子メールを配信する。或いは、アンケート配信部４１ｊは、選定されたユーザＵｎがログインしたときに、当該アンケートデータへのアクセス可能なＵＲＬを示すデータを、当該ユーザＵｎのユーザ端末ＵＴｎのＷｅｂブラウザ（例えば、Ｗｅｂブラウザにプラグインされたツールバー）へ送信してもよい。この場合、当該アンケートデータへのアクセス可能なＵＲＬがＷｅｂブラウザにより表示される。

［２．情報提供システムＳの動作］
次に、図８等を参照して、本実施形態に係る情報提供システムＳの動作例について説明する。図８は、情報提供サーバＳＡのシステム制御部４により実行されるアンケート配信処理の一例を示すフローチャートである。図８に示す処理は、例えば所定時間間隔で実行される。

図８に示す処理が開始されると、システム制御部４は、依頼主情報データベース２１から、例えばアンケート実行フラグ（ＥＦ）“１”が対応付けられている依頼主ＩＤを取得する（ステップＳ１）。次いで、システム制御部４は、ステップＳ１で取得された依頼主ＩＤから依頼主ＩＤを１つ選定する（ステップＳ２）。次いで、システム制御部４（依頼主情報取得部４１ａ）は、ステップＳ２で選定された依頼主ＩＤに対応付けられた割り付け条件（つまり、ユーザ属性の属性値）、及び納品数（つまり、今回のアンケートの回答希望数）を依頼主情報データベース２１から取得する（ステップＳ３）。なお、ステップＳ３では、割り付け条件及び納入数が、図３に示すように複数組取得される場合もある。

次いで、システム制御部４は、ステップＳ３で取得された割り付け条件から割り付け条件を１つ選定する（ステップＳ４）。次いで、システム制御部４（ユーザ情報取得部４１ｂ）は、ステップＳ４で選定された割り付け条件であるユーザ属性の属性値に該当するユーザＵｎ（今回のアンケートの配信対象候補）を特定し、特定したユーザＵｎそれぞれのユーザＩＤ、ユーザ属性の属性値、及び回答履歴情報をユーザ情報データベース２２から取得する（ステップＳ５）。

図９（Ａ）は、割り付け条件が、性別と世代の組み合わせの属性値（男性且つ２０代）である場合おいて、図４に示すユーザ情報データベース２２から取得されたユーザＩＤ等の一例を示す図である。図９（Ａ）の例では、図４に示すユーザ情報データベース２２から、男性（性別）、且つ、２０から２９歳までの範囲内の年齢が対応付けられたユーザＩＤ、一部のユーザ属性及びその属性値が取得されている。なお、図９（Ａ）の例では、便宜上、取得されたユーザＩＤの数を１８個としているが、実際には数千以上取得されることになる。

次いで、システム制御部４（回答率取得部４１ｃ）は、ステップＳ５で取得された回答履歴情報に基づいて、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎそれぞれの回答率を算出する（ステップＳ６）。次いで、システム制御部４（必要配信数決定部４１ｄ）は、ステップＳ４で選定された割り付け条件に対応付けられた納品数に基づいて、今回のアンケートの必要配信数を決定する（ステップＳ７）。

次いで、システム制御部４（重み設定部４１ｅ）は、ステップＳ６で算出された回答率が低いほど高くなる重み係数を算出し、算出した重み係数を、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎ毎に設定する（ステップＳ８）。

次いで、システム制御部４は、ユーザリストを用いる処理方式が設定されているか否かを判定する（ステップＳ９）。なお、ユーザリストを用いる処理方式と、当選確率に基づく処理方式とは任意に設定可能になっている。システム制御部４は、ユーザリストを用いる処理方式が設定されていると判定した場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）、処理をステップＳ１０へ進める。一方、システム制御部４は、ユーザリストを用いる処理方式が設定されていない（つまり、当選確率に基づく処理方式が設定されている）と判定した場合（ステップＳ９：ＮＯ）、処理をステップＳ１４へ進める。

ステップＳ１０では、システム制御部４（リスト生成部４１ｇ）は、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎのユーザＩＤを所定の順序で並べたユーザリストを生成する。次いで、システム制御部４（抽出間隔決定部４１ｈ）は、ステップＳ７で決定された必要配信数と、ステップＳ８で設定された重み係数の総和とに基づいて、上述したように、抽出間隔を決定する（ステップＳ１１）。

次いで、システム制御部４（ソート部４１ｉ）は、ステップＳ５において割り付け条件として用いられたユーザ属性（第１のユーザ属性）とは異なる種類のユーザ属性（第２のユーザ属性）を第１ソート条件として用いて、ステップＳ１０で生成されたユーザリストに含まれる複数のユーザＩＤ等をソートする（ステップＳ１２）。

図９（Ｂ）は、性別と世代とは異なる種類の居住地域（都道府県）が用いられてソートされたユーザＩＤ等の一例を示す図である。なお、都道府県の代わりに郵便番号が用いられてユーザＩＤ等がソートされてもよい。或いは、ステップＳ１２において、システム制御部４（ソート部４１ｉ）は、ステップＳ５において割り付け条件として用いられたユーザ属性（第１のユーザ属性）の下位概念的な属性を表す下位属性（第２のユーザ属性）を第１ソート条件として用いて、ステップＳ１０で生成されたユーザリストに含まれる複数のユーザＩＤ等をソートしてもよい。この場合、例えば都道府県の下位概念的な属性を表す区市町村が用いられてユーザＩＤ等がソートされる。

さらに、システム制御部４（ソート部４１ｉ）は、ソートされた複数のユーザＩＤを、上記第１ソート条件として用いられたユーザ属性の各属性値に基づいて区分してもよい。例えば、居住地域（都道府県）の属性値である東京都、千葉県、埼玉県、茨城県毎にユーザＩＤが区分される。そして、システム制御部４（ソート部４１ｉ）は、当該区分されたユーザＩＤ（言い換えれば、同一の当該属性値が対応付けられたユーザＩＤの各区間）のうち、ステップＳ１１で決定された抽出間隔より所定数以上大きい数のユーザＩＤの区間が有るか否かを判定することで、当該区間を再ソート区間として特定する。

ここで、所定数は、例えば、抽出間隔の整数倍（例えば、１〜１０倍）に設定される。このように再ソード区間が特定された場合、システム制御部４（ソート部４１ｉ）は、上記割り付け条件として用いられたユーザ属性及び第１ソート条件として用いられたユーザ属性とは異なる種類のユーザ属性を第２ソート条件として用いて、上記再ソート区間に含まれる複数のユーザＩＤをさらにソートする。図９（Ｃ）は、性別と世代と居住地域（都道府県）とは異なる種類の職業が用いられてソートされたユーザＩＤ等の一例を示す図である。或いは、システム制御部４（ソート部４１ｉ）は、上記第１のユーザ属性もしくは上記第２のユーザ属性の下位概念的な属性を表す下位属性を第２ソート条件として用いて、上記再ソート区間に含まれる複数のユーザＩＤをさらにソートしてもよい。

ところで、ユーザＵｎの地域属性が同じであれば、その他のユーザ属性（収入、職業等）も近い可能性が高いということが知られている。このため、地域属性をバラつかせることができれば、その他のユーザ属性もバラつくと言うことができる。よって、地域属性によりユーザＩＤをソートすれば、配信対象者として選定されるユーザＵｎのユーザ属性が偏ることを低減することができる。しかしながら、このようにソートされたユーザリストから、ただちに上記抽出間隔でユーザＩＤを抽出することで配信対象者を選定してしまうと、例えば地域属性などのバラつかせたいはずのユーザ属性のユーザＵｎの回答率に差がある場合、配信ベースでは考慮できていたバラツキが回答ベースでは結果として上手くいっていないことになる。

図１０（Ａ），（Ｂ）は、各ユーザＵｎの回答率が５％〜１００％まで均一（一様）に分布していると仮定した場合において、回答率を考慮せずにユーザＵｎを選定したときの各ユーザＵｎの回答率と、アンケートの配信数及び回答数との関係を表す図である。アンケートの回答率が何ら考慮されずにユーザＵｎが選定される場合、図１０（Ａ）に示すように、回答率が異なる各ユーザＵｎに対して均一にアンケートが配信されることが想定できる。この場合、当該配信されたアンケートに対する回答数を見ると、図１０（Ｂ）に示すように、回答率が低いユーザＵｎの回答は少なく、回答率が高いユーザＵｎの回答は多いという結果になってしまう。つまり、得られる回答数は、回答率毎に異なってしまい、実際の回答者の構成比率は、アンケートの依頼主が所望するモニター構成比率にならなくなってしまう。例えば、北海道旭川の回答者の平均回答率は４０％であり、北海道札幌の回答者の平均回答率は８０％であるというケースが起こり得る。また、例えば、商品の認知率を計測するために、テレビＣＭの開始前と開始後の２回のアンケートが実行される場合がある。この場合、２回のアンケートでは、テレビＣＭが行われたという事実以外の条件はできる限り同一であることが望ましい。つまり、２回のアンケートの回答者のユーザ属性ができるだけ同一に近いことが望ましい。しかし、このようなアンケートを繰り返し実施する場合において、回答率を考慮せずにユーザＵｎを選定すると、ユーザ属性の同じ全国アンケートを実施した際に、ある回の東京在住の回答者の占める割合は１０％だったのに対して、別の回では東京在住の回答者の占める割合は２０％であるという事象が起こり得る（つまり、実施回毎の回答者の構成が変化する）ため、望ましくない。

そこで、本実施形態では、以下の処理にて回答率を考慮してユーザＵｎを選定する。すなわち、システム制御部４（配信対象者選定部４１ｆ）は、ステップＳ８で設定された重み係数と、ステップＳ１１で決定された抽出間隔とを用いて、上述した第１のＩＤ抽出方式または第２のＩＤ抽出方式により、ユーザリストにおける上記抽出開始位置からユーザＩＤを必要配信数分だけ抽出し、抽出したユーザＩＤが示すユーザＵｎを配信対象者として選定し（ステップＳ１３）、ステップＳ１６へ進む。このような構成により、アンケートの配信対象者が回答するかどうかに影響されにくいように、アンケートの配信対象者を適切に選定することができる。なお、このような構成では、必ずしも、上記ステップＳ１２の処理（ユーザＩＤ等のソート）を行わなくてもよい。ただし、上記ステップＳ１２の処理を行った後にステップＳ１３の処理を行った方が、配信対象者として選定されるユーザＵｎのユーザ属性が偏ることを低減することができる。

一方、ステップＳ１４では、システム制御部４（配信対象者選定部４１ｆ）は、ステップＳ８で設定された重み係数と、当該重み係数の総和とに基づいて、当選確率をユーザＵｎ（ユーザＩＤ）毎に算出する。次いで、システム制御部４（配信対象者選定部４１ｆ）は、今回のアンケートの配信対象候補となるユーザＵｎのユーザＩＤの中から、１つずつ順番に、それぞれの当選確率で抽選処理を行い、必要配信数分のユーザＩＤが抽出された場合、抽出処理を終了し、抽出されたユーザＩＤが示すユーザＵｎを配信対象者として選定し（ステップＳ１５）、ステップＳ１６へ進む。このような構成によっても、アンケートの配信対象者が回答するかどうかに影響されにくいように、アンケートの配信対象者を適切に選定することができる。

図１０（Ｃ），（Ｄ）は、各ユーザＵｎの回答率が５％〜１００％まで均一（一様）に分布していると仮定した場合において、回答率を考慮してユーザＵｎを選定したときの各ユーザＵｎの回答率と、アンケートの配信数及び回答数との関係を表す図である。この場合、図１０（Ｃ）に示すように、回答率が低いユーザＵｎほどアンケートが多く配信される（言い換えれば、回答率が高いユーザＵｎほどアンケートが少なく配信される）。このため、当該配信されたアンケートに対する回答数を見ると、図１０（Ｄ）に示すように、回答率が低いユーザＵｎの回答数と、回答率が高いユーザＵｎの回答数とがほぼ均一になるという結果を得ることができる。つまり、配信ベースではなく、回答ベースでユーザ属性を安定してバラつかせることができる。そして、上述したようにアンケートを繰り返し実施する場合において、回答率を考慮してユーザＵｎを選定すると、ユーザ属性の同じ全国アンケートを実施した際に、ある回の東京在住の回答者の占める割合は１０％だったのに対して、別の回でも東京在住の回答者の占める割合は１０％に、より近くすることが可能となる（つまり、実施回毎の回答者の構成が変化しにくい）。

ステップＳ１６では、システム制御部４（アンケート配信部４１ｊ）は、ステップＳ１３またはステップＳ１５で選定されたユーザＵｎのユーザＩＤ（つまり、抽出されたユーザＩＤ）に対応付けられた電子メールアドレスをユーザ情報データベース２２から取得する。次いで、システム制御部４（アンケート配信部４１ｊ）は、ステップＳ２で選定された依頼主ＩＤに対応付けられたアンケートデータへのアクセス可能なＵＲＬが記述された電子メールを、ステップＳ１６で取得した各電子メールアドレス宛てに配信する（ステップＳ１７）。

次いで、システム制御部４は、ステップＳ３で取得された割り付け条件のうち、まだ選定されていない割り付け条件があるか否かを判定する（ステップＳ１８）。システム制御部４は、まだ選定されていない割り付け条件があると判定した場合（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、処理をステップＳ４に戻す。そして、システム制御部４は、まだ選定されていない割り付け条件を１つ選定して、上述したようにステップＳ５以降の処理を行う。一方、システム制御部４は、まだ選定されていない割り付け条件がないと判定した場合（ステップＳ１８：ＮＯ）、処理をステップＳ１９へ進める。

ステップＳ１９では、システム制御部４は、ステップＳ１で取得された依頼主ＩＤのうち、まだ選定されていない依頼主ＩＤがあるか否かを判定する。システム制御部４は、まだ選定されていない依頼主ＩＤがあると判定した場合（ステップＳ１９：ＹＥＳ）、処理をステップＳ２に戻す。そして、システム制御部４は、まだ選定されていない依頼主ＩＤを１つ選定して、上述したようにステップＳ３以降の処理を行う。一方、システム制御部４は、まだ選定されていない依頼主ＩＤがないと判定した場合（ステップＳ１９：ＮＯ）、図８に示す処理を終了する。なお、図８に示す処理は、必要配信数が事前に決定される場合の処理であるが、上述したように、必要配信数が決定されずに回答率を考慮して配信対象者を選定することもできる。

また、ステップＳ１７において、アンケートの配信対象者となるユーザＵｎの電子メールアドレス宛てに送信された電子メールは、メールサーバを介してユーザ端末ＵＴｎにより取得される。そして、電子メールを取得したユーザ端末ＵＴｎのＷｅｂブラウザは、当該電子メールに記述されたＵＲＬがユーザＵｎにより指定されると、アンケートデータの送信要求を情報提供サーバＳＡへ送信する。情報提供サーバＳＡのシステム制御部４は、ユーザ端末ＵＴｎからの送信要求に応じて、上記選定された依頼主ＩＤに対応付けられたアンケートデータを含むＷｅｂページを、送信要求元のユーザ端末ＵＴｎへ送信する。そして、ユーザ端末ＵＴｎのＷｅｂブラウザは、情報提供サーバＳＡからのＷｅｂページを受信すると、アンケートデータが示す質問及び回答入力欄等が表示されたＷｅｂページをウインドウに表示する。そして、ユーザ端末ＵＴｎのユーザＵｎは、Ｗｅｂページに表示された質問に沿って回答入力欄に回答を入力していくことになる。こうして入力された回答は、ユーザ端末ＵＴｎのＷｅｂブラウザから情報提供サーバＳＡへ送信される。情報提供サーバＳＡのシステム制御部４は、ユーザ端末ＵＴｎから受信した回答を示す情報を当該ユーザ端末ＵＴｎのユーザＵｎに対応付けてアンケート結果情報データベース２３に登録すると共に、当該ユーザＵｎに対応付けられたアンケートの回答数を更新する。

以上説明したように、上記実施形態によれば、情報提供サーバＳＡは、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎそれぞれの回答履歴情報に基づいて、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザＵｎそれぞれの回答率を取得し、取得した回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、今回のアンケートの配信対象候補となるユーザＵｎの数より少ない数のユーザＵｎを今回のアンケートの配信対象者として選定するように構成したので、アンケートの配信対象者が回答するかどうかに影響されにくいように、アンケートの配信対象者を適切に選定することができ、その結果、アンケート回答の質を向上させることができる。また、上記実施形態によれば、例えば、地域属性などの属性値ごとで回答率に差があっても、それを最終的な回答ベースで埋めることができる。また、上記実施形態によれば、アンケートを繰り返し実施する場合において、複数回のアンケートの回答者のユーザ属性ができるだけ同じ構成にすることができる。さらに、上記実施形態によれば、回答率が高い人からも低い人からも十分に回答を集めたいというリサーチ業界の要望を達成することができる。

１ 通信部
２ 記憶部
３ 入出力インターフェース部
４ システム制御部
５ システムバス
ＵＴｎ ユーザ端末
ＡＴｌ 依頼主端末
ＳＡ 情報提供サーバ
ＮＷ ネットワーク

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、前記今回のアンケートの回答希望数と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報とに基づいて、前記今回のアンケートの必要配信数を決定する配信数決定手段と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記配信数決定手段により決定された必要配信数分のユーザを前記今回のアンケートの配信対象者として選定する対象者選定手段と、前記対象者選定手段により選定された配信対象者それぞれの前記回答率に基づき算出された代表回答率を前記必要配信数に乗算した数と、前記回答希望数との差が第１の閾値以下になるように、前記必要配信数を調整する調整手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、今回のアンケートの回答数の期待値が回答希望数より低くなることを低減することができる。

請求項２に記載の発明は、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象者を選定する対象者選定手段と、を備え、前記対象者選定手段は、前記今回のアンケートの配信対象者を所定人数ずつ選定する毎に、選定された配信対象者の前記回答率に応じた値を積算し、積算された値が前記今回のアンケートの回答希望数に応じた値に達した場合に前記今回のアンケートの配信対象者の選定を終了することを特徴とする。

この発明によれば、今回のアンケートの回答希望数の回答を得る精度を高めることができる。

請求項３に記載の発明は、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、前記回答率が低いほど高くなる重み係数を、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザ毎に設定する重み設定手段と、前記情報取得手段により前記回答履歴情報が取得された前記ユーザの識別情報を所定の順序で並べたリストを生成するリスト生成手段と、前記重み係数の総和を前記今回のアンケートの必要配信数で割った値に基づいて、前記リストから前記ユーザの識別情報を抽出するための抽出間隔を決定する間隔決定手段と、前記重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記リストにおける所定の開始位置から前記抽出間隔で前記ユーザの識別情報を抽出し、抽出した前記識別情報が示すユーザを前記今回のアンケートの配信対象者として選定する対象者選定手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、過去のアンケートの回答率を重み係数に変換してから用いることで、処理の迅速化、効率化を図ることができ、また、今回のアンケートの配信対象候補全体から万遍なく均等に配信対象者を選定することができる。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の情報処理装置において、前記情報処理装置は、前記記憶手段において前記ユーザの回答履歴情報に対応付けられて前記ユーザ毎に記憶された第１のユーザ属性をソート条件として用いて、前記リストにおける複数の前記ユーザの識別情報をソートするソート手段を更に備え、前記対象者選定手段は、前記ソート手段によりソートされた前記リストにおける所定の開始位置から前記抽出間隔で前記識別情報を抽出し、抽出した前記識別情報が示すユーザを前記配信対象者として選定することを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項３または４に記載の情報処理装置において、前記ユーザの識別情報の抽出が前記リストの末尾まで到達した場合、前記対象者選定手段は、既に抽出されたユーザの識別情報を除外した前記リストから再度、ユーザの識別情報の抽出を開始することを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、前記回答率が低いほど高くなる重み係数を、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザ毎に設定する重み設定手段と、前記今回のアンケートの配信対象候補となる各ユーザの前記重み係数と、前記重み係数の総和との比を前記ユーザ毎に算出し、算出した比に基づく処理方式であって前記重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象者を選定する対象者選定手段と、を備えることを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、請求項３乃至６の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記重み係数の上限値が予め設定されており、前記重み設定手段は、前記回答率が第２の閾値以下であるユーザの前記重み係数を、前記上限値に設定することを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象候補となるユーザのうち、前記回答率が第３の閾値以下であるユーザ、または前記回答率が所与の基準回答率に比べて第４の閾値以下であるユーザを除外して、前記今回のアンケートの配信対象者を選定する対象者選定手段と、を備えることを特徴とする。

この発明によれば、今回のアンケートに回答する見込みが低いユーザを配信対象外とすることができる。

請求項９に記載の発明は、請求項１乃至８の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記情報処理装置は、予め設定された複数種類のユーザ属性の中から、前記今回のアンケートの依頼主により割り付け条件として指定されたユーザ属性の属性値を取得する割り付け条件取得手段を更に備え、前記情報取得手段は、前記記憶手段において前記ユーザの回答履歴情報に対応付けられて前記ユーザ毎に記憶された第２のユーザ属性の属性値と、前記割り付け条件として取得された前記ユーザ属性の属性値とを比較して、前記割り付け条件として取得された前記ユーザ属性の属性値に該当する複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得することを特徴とする。

この発明によれば、今回のアンケートの配信対象候補を割り付け条件として指定されたユーザ属性の属性値を有するユーザに限定することができる。

請求項１０に記載の発明は、請求項１乃至９の何れか一項に記載の情報処理装置において、前記対象者選定手段は、既に抽出されたユーザの識別情報を除外してユーザの識別情報を抽出することを特徴とする。

請求項１１に記載の発明は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得ステップと、前記今回のアンケートの回答希望数と、前記情報取得ステップにより取得された前記回答履歴情報とに基づいて、前記今回のアンケートの必要配信数を決定する配信数決定ステップと、前記情報取得ステップにより取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得するステップと、前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記配信数決定ステップにより決定された必要配信数分のユーザを前記今回のアンケートの配信対象者として選定する対象者選定ステップと、前記対象者選定ステップにより選定された配信対象者それぞれの前記回答率に基づき算出された代表回答率を前記必要配信数に乗算した数と、前記回答希望数との差が第１の閾値以下になるように、前記必要配信数を調整するステップと、を含むことを特徴とする。また、請求項１２に記載の発明は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得ステップと、前記情報取得ステップにより取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得するステップと、前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象者を選定する対象者選定ステップと、を含み、前記対象者選定ステップにおいては、前記今回のアンケートの配信対象者を所定人数ずつ選定する毎に、選定された配信対象者の前記回答率に応じた値を積算し、積算された値が前記今回のアンケートの回答希望数に応じた値に達した場合に前記今回のアンケートの配信対象者の選定を終了することを特徴とする。また、請求項１３に記載の発明は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得ステップと、前記情報取得ステップにより取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得するステップと、前記回答率が低いほど高くなる重み係数を、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザ毎に設定するステップと、前記情報取得ステップにより前記回答履歴情報が取得された前記ユーザの識別情報を所定の順序で並べたリストを生成するステップと、前記重み係数の総和を前記今回のアンケートの必要配信数で割った値に基づいて、前記リストから前記ユーザの識別情報を抽出するための抽出間隔を決定するステップと、前記重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記リストにおける所定の開始位置から前記抽出間隔で前記ユーザの識別情報を抽出し、抽出した前記識別情報が示すユーザを前記今回のアンケートの配信対象者として選定するステップと、を含むことを特徴とする。また、請求項１４に記載の発明は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得ステップと、前記情報取得ステップにより取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得ステップと、前記回答率が低いほど高くなる重み係数を、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザ毎に設定するステップと、前記今回のアンケートの配信対象候補となる各ユーザの前記重み係数と、前記重み係数の総和との比を前記ユーザ毎に算出し、算出した比に基づく処理方式であって前記重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象者を選定するステップと、を含むことを特徴とする。また、請求項１５に記載の発明は、コンピュータにより実行される情報処理方法であって、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得ステップと、前記情報取得ステップにより取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得するステップと、前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象候補となるユーザのうち、前記回答率が第３の閾値以下であるユーザ、または前記回答率が所与の基準回答率に比べて第４の閾値以下であるユーザを除外して、前記今回のアンケートの配信対象者を選定するステップと、を含むことを特徴とする。

請求項１６に記載の発明は、コンピュータを、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、前記今回のアンケートの回答希望数と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報とに基づいて、前記今回のアンケートの必要配信数を決定する配信数決定手段と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記配信数決定手段により決定された必要配信数分のユーザを前記今回のアンケートの配信対象者として選定する対象者選定手段と、前記対象者選定手段により選定された配信対象者それぞれの前記回答率に基づき算出された代表回答率を前記必要配信数に乗算した数と、前記回答希望数との差が第１の閾値以下になるように、前記必要配信数を調整する調整手段として機能させることを特徴とする。また、請求項１７に記載の発明は、コンピュータを、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象者を選定する対象者選定手段として機能させ、前記対象者選定手段は、前記今回のアンケートの配信対象者を所定人数ずつ選定する毎に、選定された配信対象者の前記回答率に応じた値を積算し、積算された値が前記今回のアンケートの回答希望数に応じた値に達した場合に前記今回のアンケートの配信対象者の選定を終了することを特徴とする。また、請求項１８に記載の発明は、コンピュータを、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、前記回答率が低いほど高くなる重み係数を、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザ毎に設定する重み設定手段と、前記情報取得手段により前記回答履歴情報が取得された前記ユーザの識別情報を所定の順序で並べたリストを生成するリスト生成手段と、前記重み係数の総和を前記今回のアンケートの必要配信数で割った値に基づいて、前記リストから前記ユーザの識別情報を抽出するための抽出間隔を決定する間隔決定手段と、前記重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記リストにおける所定の開始位置から前記抽出間隔で前記ユーザの識別情報を抽出し、抽出した前記識別情報が示すユーザを前記今回のアンケートの配信対象者として選定する対象者選定手段として機能させることを特徴とする。また、請求項１９に記載の発明は、コンピュータを、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、前記回答率が低いほど高くなる重み係数を、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザ毎に設定する重み設定手段と、前記今回のアンケートの配信対象候補となる各ユーザの前記重み係数と、前記重み係数の総和との比を前記ユーザ毎に算出し、算出した比に基づく処理方式であって前記重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象者を選定する対象者選定手段として機能させることを特徴とする。また、請求項２０に記載の発明は、コンピュータを、過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象候補となるユーザのうち、前記回答率が第３の閾値以下であるユーザ、または前記回答率が所与の基準回答率に比べて第４の閾値以下であるユーザを除外して、前記今回のアンケートの配信対象者を選定する対象者選定手段として機能させることを特徴とする。

Claims (15)

1. 過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、
   前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、
   前記回答率取得手段により取得された前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象候補となるユーザの数より少ない数のユーザを当該今回のアンケートの配信対象者として選定する対象者選定手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記情報処理装置は、前記今回のアンケートの回答希望数と、前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報とに基づいて、前記今回のアンケートの必要配信数を決定する配信数決定手段を更に備え、
   前記対象者選定手段は、前記回答率取得手段により取得された前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記配信数決定手段により決定された前記必要配信数分のユーザを当該今回のアンケートの配信対象者として選定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記対象者選定手段により選定された配信対象者それぞれの前記回答率に基づき算出された代表回答率を前記必要配信数に乗算した数と、前記回答希望数との差が第１の閾値以下になるように、前記必要配信数を調整する調整手段を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記対象者選定手段は、前記回答率取得手段により取得された前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象者を所定人数ずつ選定する毎に、選定された配信対象者の前記回答率に応じた値を積算し、積算された値が前記今回のアンケートの回答希望数に応じた値に達した場合に前記今回のアンケートの配信対象者の選定を終了することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記情報処理装置は、前記回答率取得手段により取得された前記回答率が低いほど高くなる重み係数を、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザ毎に設定する重み設定手段を更に備え、
   前記対象者選定手段は、前記重み設定手段により設定された前記重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記配信対象者を選定することを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記情報処理装置は、
   前記情報取得手段により前記回答履歴情報が取得された前記ユーザの識別情報を所定の順序で並べたリストを生成するリスト生成手段と、
   前記重み係数の総和を前記必要配信数で割った値に基づいて、前記リスト生成手段により生成された前記リストから前記ユーザの識別情報を抽出するための抽出間隔を決定する間隔決定手段と、
   を更に備え、
   前記対象者選定手段は、前記重み係数が高いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記リストにおける所定の開始位置から前記間隔決定手段により決定された前記抽出間隔で前記ユーザの識別情報を抽出し、抽出した前記識別情報が示すユーザを前記配信対象者として選定することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記情報処理装置は、前記記憶手段において前記ユーザの回答履歴情報に対応付けられて前記ユーザ毎に記憶された第１のユーザ属性をソート条件として用いて、前記リスト生成手段により生成されたリストにおける複数の前記ユーザの識別情報をソートするソート手段を更に備え、
   前記対象者選定手段は、前記ソート手段によりソートされた前記リストにおける所定の開始位置から前記抽出間隔で前記識別情報を抽出し、抽出した前記識別情報が示すユーザを前記配信対象者として選定することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記ユーザの識別情報の抽出が前記リストの末尾まで到達した場合、前記対象者選定手段は、既に抽出されたユーザの識別情報を除外した前記リストから再度、ユーザの識別情報の抽出を開始することを特徴とする請求項６または７に記載の情報処理装置。
9. 前記対象者選定手段は、前記今回のアンケートの配信対象候補となる各ユーザの前記重み係数と、前記重み係数の総和との比を前記ユーザ毎に算出し、算出した比に基づく前記処理方式を用いて、前記配信対象者を選定することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
10. 前記重み係数の上限値が予め設定されており、
    前記重み設定手段は、前記回答率が第２の閾値以下であるユーザの前記重み係数を、前記上限値に設定することを特徴とする請求項５乃至９の何れか一項に記載の情報処理装置。
11. 前記情報処理装置は、予め設定された複数種類のユーザ属性の中から、前記今回のアンケートの依頼主により割り付け条件として指定されたユーザ属性の属性値を取得する割り付け条件取得手段を更に備え、
    前記情報取得手段は、前記記憶手段において前記ユーザの回答履歴情報に対応付けられて前記ユーザ毎に記憶された第２のユーザ属性の属性値と、前記割り付け条件として取得された前記ユーザ属性の属性値とを比較して、前記割り付け条件として取得された前記ユーザ属性の属性値に該当する複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得することを特徴とする請求項１乃至１０の何れか一項に記載の情報処理装置。
12. 前記対象者選定手段は、前記今回のアンケートの配信対象候補となるユーザのうち、前記回答率取得手段により取得された前記回答率が第３の閾値以下であるユーザ、または前記回答率取得手段により取得された前記回答率が所与の基準回答率に比べて第４の閾値以下であるユーザを除外して、前記配信対象者を選定することを特徴とする請求項１乃至１１の何れか一項に記載の情報処理装置。
13. 前記対象者選定手段は、既に抽出されたユーザの識別情報を除外してユーザの識別情報を抽出することを特徴とする請求項１乃至１２の何れか一項に記載の情報処理装置。
14. コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
    過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得するステップと、
    前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得するステップと、
    前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象候補となるユーザの数より少ない数のユーザを当該今回のアンケートの配信対象者として選定するステップと、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
15. コンピュータを、
    過去のアンケートに対するユーザの回答履歴情報をユーザ毎に記憶する記憶手段から、今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの前記回答履歴情報を取得する情報取得手段と、
    前記情報取得手段により取得された前記回答履歴情報に基づいて、前記今回のアンケートの配信対象候補となる複数のユーザそれぞれの回答率を取得する回答率取得手段と、
    前記回答率取得手段により取得された前記回答率が低いほど選定される確率が高くなる処理方式を用いて、前記今回のアンケートの配信対象候補となるユーザの数より少ない数のユーザを当該今回のアンケートの配信対象者として選定する対象者選定手段として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。