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公開番号2025127489
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-02
出願番号2024024171
出願日2024-02-21
発明の名称診断システム及びプログラム
出願人ミサワホーム株式会社
代理人個人
主分類G06Q 30/016 20230101AFI20250826BHJP(計算;計数)
要約【課題】商品の評価をユーザーのアンケートに基づいて行う場合の客観性を向上させるとともに、たとえ評価の結果が芳しくない場合であっても、ユーザーからのクレームに繋がりにくくする。
【解決手段】商品1の満足度についてのアンケートに対するユーザー3の回答内容をデータ化したアンケートデータ13aを取得する新規アンケートデータ取得手段と、複数のユーザー2から過去に取得したアンケートデータのうち、先行の第一アンケートデータと、第一アンケートよりも後の第二アンケートデータと、第二アンケートにおける商品の満足度が悪化したか改善したかを判定した結果を示す判定データと、をユーザー2ごとに複数ユーザー分機械学習した推論モデル13cと、規のアンケートデータ13aにおける商品の満足度が今後悪化するか改善するかを、推論モデル13cを用いて予測する予測手段13dと、を備えている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
商品の満足度についてのアンケートに対するユーザーの回答内容をデータ化したアンケートデータを新規に取得する新規アンケートデータ取得手段と、
複数のユーザーから過去に取得した前記アンケートデータのうち、先行して行われた第一アンケートをデータ化した第一アンケートデータと、前記第一アンケートよりも後に行われた第二アンケートをデータ化した第二アンケートデータと、前記第二アンケートにおける商品の満足度が前記第一アンケートにおける商品の満足度よりも悪化したか改善したかを判定した結果を示す判定データと、をユーザーごとに複数ユーザー分機械学習した推論モデルと、
前記新規アンケートデータ取得手段によって取得した新規の前記アンケートデータにおける商品の満足度が今後悪化するか改善するかを、前記推論モデルを用いて予測する予測手段と、を備えていることを特徴とする診断システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
請求項１に記載の診断システムにおいて、
前記第一アンケートと前記第二アンケートは共通する内容の複数のアンケート項目を有しており、
前記推論モデルは、更に、前記アンケート項目ごとの複数段階の評価データをユーザーごとに複数ユーザー分機械学習しており、
前記予測手段は、新規の前記アンケートデータにおける商品の満足度が今後悪化すると予測した場合に、前記複数のアンケート項目から、前記評価データが今後悪化する特徴を示している特徴的なアンケート項目を抽出することを特徴とする診断システム。
【請求項３】
請求項２に記載の診断システムにおいて、
前記推論モデルは、前記特徴的なアンケート項目をランク付けしており、
前記予測手段は、新規の前記アンケートデータにおける商品の満足度が悪化すると予測した場合に、複数の前記特徴的なアンケート項目のうち、前記ランク付けに応じて特定の前記特徴的なアンケート項目を抽出することを特徴とする診断システム。
【請求項４】
請求項３に記載の診断システムにおいて、
前記複数のアンケート項目ごとに、前記商品の満足度が今後悪化しないようにするためのコメントが記憶された記憶部を更に備え、
前記予測手段は、特定の前記特徴的なアンケート項目を抽出する場合に、前記記憶部に記憶されている前記コメントを対応付けることを特徴とする診断システム。
【請求項５】
請求項４に記載の診断システムにおいて、
前記予測手段による予測結果を外部装置に通知する通知手段を更に備え、
前記通知手段は、前記ランク付けが行われた複数の前記特徴的なアンケート項目のうち、ランク上位の複数の前記特徴的なアンケート項目に対応する前記コメントを前記外部装置に通知することを特徴とする診断システム。
【請求項６】
請求項３から５のいずれか一項に記載の診断システムにおいて、
前記第一アンケートデータと、前記第二アンケートデータと、前記判定データと、をユーザーごとに複数ユーザー分機械学習して推論モデルを生成する推論モデル生成手段を備え、
前記推論モデル生成手段は、前記悪化する判定に特徴のあるアンケート項目の順に前記ランク付けを行うことを特徴とする診断システム。
【請求項７】
複数のユーザーから過去に取得した、商品の満足度についてのアンケートに対する回答内容をデータ化したアンケートデータのうち、先行して行われた第一アンケートをデータ化した第一アンケートデータと、前記第一アンケートよりも後に行われた第二アンケートをデータ化した第二アンケートデータと、前記第二アンケートにおける商品の満足度が前記第一アンケートにおける商品の満足度よりも悪化したか改善したかを判定した結果を示す判定データと、をユーザーごとに複数ユーザー分機械学習した推論モデルを参照可能なコンピューターを、
商品の満足度についてのアンケートに対するユーザーの回答内容をデータ化したアンケートデータを新規に取得する新規アンケートデータ取得手段と、
前記新規アンケートデータ取得手段によって取得した新規の前記アンケートデータにおける商品の満足度が今後悪化するか改善するかを、前記推論モデルを用いて予測する予測手段として機能させることを特徴とするプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断システム及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,500 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、住宅の入居者に対して健康に関するアンケートを予め定められた期間を空けて複数回出力し、それらに対して入居者から入力された回答データを取得することで、その住宅に住んでいて健康が改善するかどうかを入居者の実体験に基づいて評価する情報処理システムに係る技術が開示されている。また、アンケートの評価は、住宅の健康評価法などを研究している研究者によって行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２４－２２００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の情報処理システムは、入居者の主観に基づくアンケートを見た研究者が、自身の研究に則して、住宅に健康改善効果があるかどうかを評価するものであり、評価の結果としては客観性に乏しい。さらに、評価の結果、仮に健康改善効果が見込めないという評価となった場合に、入居者に対して何のサポートもできないと、入居者からのクレームにもつながりかねない。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、商品の評価をユーザーのアンケートに基づいて行う場合の客観性を向上させるとともに、たとえ評価の結果が芳しくない場合であっても、ユーザーからのクレームに繋がりにくくすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、例えば図１～図５に示すように、診断システムであって、
商品１（住宅商品１）の満足度についてのアンケートに対するユーザー３（新規ユーザー３）の回答内容をデータ化したアンケートデータ１３ａを新規に取得する新規アンケートデータ取得手段（操作受付部１６）と、
複数のユーザー２（既存ユーザー２）から過去に取得した前記アンケートデータ１３ａのうち、先行して行われた第一アンケートＡ１をデータ化した第一アンケートデータと、前記第一アンケートよりも後に行われた第二アンケートＡ２をデータ化した第二アンケートデータと、前記第二アンケートにおける商品の満足度が前記第一アンケートＡ１における商品の満足度よりも悪化したか改善したかを判定した結果を示す判定データと、をユーザー２ごとに複数ユーザー分機械学習した推論モデル１３ｃと、
前記新規アンケートデータ取得手段によって取得した新規の前記アンケートデータ１３ａにおける商品の満足度が今後悪化するか改善するかを、前記推論モデル１３ｃを用いて予測する予測手段１３ｄ（予測プログラム１３ｄ）と、を備えていることを特徴とする。
【０００７】
請求項１に記載の発明によれば、予測手段１３ｄは、新規アンケートデータ取得手段によって取得した新規のアンケートデータ１３ａにおける商品の満足度が今後悪化するか改善するかを、複数のユーザーから過去に取得したアンケートデータ１３ａに基づいて機械学習した推論モデル１３ｃを用いて予測するので、推論モデル１３ｃが、たとえ過去のユーザー２の主観に基づいて生成されるものであっても、統計的な観点から、新規アンケートデータ取得手段で新規に取得したアンケートデータにおける商品の満足度が今後悪化するか改善するかを予測できることとなる。そのため、例えば過去のユーザー２の主観に基づくアンケート調査を見た研究者が、自身の研究に則して推論モデル１３ｃを作成する場合に比して、診断の指標としては客観性の高いものとなる。したがって、ユーザー３による商品１の評価が今後悪化するかどうかを、より客観的に予測診断することができる。そして、このような予測が可能となれば、ユーザー３による商品１の評価が芳しくない場合であっても、ユーザー３に対するサポート体制を整えることができるので、ユーザー３による商品１の評価がクレームに繋がりにくくなる。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、例えば図２～図４に示すように、請求項１に記載の診断システムにおいて、
前記第一アンケートＡ１と前記第二アンケートＡ１は共通する内容の複数のアンケート項目を有しており、
前記推論モデル１３ｃは、更に、前記アンケート項目ごとの複数段階の評価データをユーザー２ごとに複数ユーザー分機械学習しており、
前記予測手段１３ｄは、新規の前記アンケートデータ１３ａにおける商品１の満足度が今後悪化すると予測した場合に、前記複数のアンケート項目から、前記評価データが今後悪化する特徴を示している特徴的なアンケート項目を抽出することを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明によれば、推論モデル１３ｃは、共通する内容の複数のアンケート項目ごとの複数段階の評価データをユーザー２ごとに複数ユーザー分機械学習しているので、予測手段１３ｄによって、過去のユーザー２による商品１に対する評価を機械学習した推論モデル１３ｃを用いて、新規アンケートデータ取得手段によって取得した新規のアンケートデータ１３ａにおける商品の満足度が今後悪化するか改善するかを予測できることとなる。そして、予測手段１３ｄは、新規のアンケートデータ１３ａにおける商品１の満足度が今後悪化すると予測した場合に、複数のアンケート項目から、評価データが今後悪化する特徴を示している特徴的なアンケート項目を抽出するので、当該特徴的なアンケート項目に対するサポート体制を整えることができ、ユーザー３による商品１の評価がクレームに繋がりにくくなる。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、例えば図２～図４に示すように、請求項２に記載の診断システムにおいて、
前記推論モデル１３ｃは、前記特徴的なアンケート項目をランク付けしており、
前記予測手段１３ｄは、新規の前記アンケートデータ１３ａにおける商品１の満足度が悪化すると予測した場合に、複数の前記特徴的なアンケート項目のうち、前記ランク付けに応じて特定の前記特徴的なアンケート項目を抽出することを特徴とする。
（【００１１】以降は省略されています）

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