SCREEN 1
調査ライブラリ
過去の調査を1か所に登録し、「どの調査に、どの資料が残っているか」を横断して確認できる状態にします。 ローデータ（回答者単位の回答データ）が残っている調査は、当時の集計表を見るだけでなく、今の切り口で集計し直せます。
| 調査名 | 年度 | テーマ | 定量/定性 | ローデータ | 集計表 | 調査票 | 報告書 | n | Status |
|---|
この一覧の見方
- ●＝資料あり（確認済） ／ ▲＝集計表のみ ／ 要確認＝一覧上 未記載
- 取込済 の3調査は実際にローデータ・報告書を取り込み済みで、n はローデータから自動算出した実数です。
- 「何が無いか」も資産情報として登録します。
取込済 の行はクリナップ様の実ファイルを取り込んだ結果で、n・設問・集計値はすべてローデータから算出した実数です。 その他の調査は、いただいた調査一覧に基づく登録のみで、n は未算出（n=---）です。
※ 本デモでは「キッチン空間定点調査（定量）」の行のみ、調査詳細（SCREEN 2）へ移動できます。実際には全調査で同じ詳細画面が開きます。
SCREEN 2
調査詳細 ｜ キッチン空間定点調査（定量）
1つの調査について、企画書・調査票・ローデータ・報告書・発言録を1か所にまとめ、設問単位まで辿れる状態にします。
| 調査名 | キッチン空間定点調査（定量） |
|---|---|
| 実施年月 | 2019年7月 |
| テーマ | 空間 |
| 調査タイプ | 定量 |
| 対象者条件 | |
| 回答者数（n） | |
| 設問数 | |
| Status | 取込済 |
| 設問 | 設問文 | 回答形式 | 選択肢 | n |
|---|
| 資料 | 保有 | 形式 |
|---|
※ ローデータが残っている調査でのみ、再集計・条件絞り込みが可能です。
対象者条件は企画書からの原文転記、n・設問・選択肢・集計値はすべてローデータとレイアウトファイルから算出した実数です。 自由回答・写真・IPアドレス等は取り込んでいません。
SCREEN 3
定量分析（再集計）
ローデータが残っていれば、当時の集計軸に限定されず、現在の分析目的に合わせて再集計できます。
「当時は年代別に集計していなかった」といった、後からの問いに答えられる状態にします。
本デモで動作する絞り込みは年代・子どもの有無の2軸です。その他の属性も、ローデータに含まれる項目に応じて追加可能です。
| 元設問 | |
|---|---|
| 対象者条件 | |
| 元ファイル | |
| 調査 |
この画面で見ていただきたい点
- 当時の報告書に載っていない切り口でも、ローデータがあれば今から集計し直せること
- どの数字も、必ず元設問・元ファイルまで辿れること
- 条件を変えたときに、n と対象者条件が同時に更新されること
SCREEN 4
横断検索
テーマを起点に、年度・調査種別をまたいで、関連する設問・報告書の記述・定性発言を同時に確認する画面です。 「この件、過去に聞いていたはず」を人の記憶に頼らず引き出すことを狙いとしています。
本番構想：将来的には、キーワードの完全一致だけでなく、表記の異なる類似設問・意味の近い記述まで検索対象とすることを想定しています。
この検索が効く場面
- 新しいテーマの企画前に、過去の類似設問を洗い出す
- 担当者が代わった後も、過去調査の所在が分かる
- 報告書に載らなかった設問・発言まで届く
出典は必ず一緒に表示します
- 調査名・実施年度・設問コード／該当ページ／発言者IDを常に併記
- 本番構想：検索結果から元資料（PDF／PPT／調査票）の該当ページ・該当スライドへ遷移できる設計を想定
- 出典のない要約だけを出すことはしません
SCREEN 5
定量 × 定性
同じ時期に実施した定量調査と定性調査を並べ、「どのような割合になっているか」と「どのような生活者の文脈が関連しているか」を 1画面で見比べ、背景仮説を考える材料にします。定量と定性は別サンプルのため、定性発言から定量結果の原因を断定することはしません。
ホームビジット6件について、報告書に鉤括弧つきで記載された本人の発言と、 調査員の観察・要約を区別して表示しています。対象者は Participant A〜F に匿名化し、 居住地・年齢・写真・動画は一切含めていません。
連結のしかた
- 同一時期・同一テーマの調査どうしを、テーマ側で紐づけます
- 定量の選択肢と、定性の発言テーマを対応づけます
- 定性発言から定量の割合を推定することはしません（別の情報として並置します）
- 定性発言をもって定量結果の原因とみなすこともしません（別サンプルのため、あくまで背景仮説の材料です）
SCREEN 6
経年比較
最も長期間にわたって蓄積されている保有物調査（2016／2019／2022／2025）を例に、複数年度の推移を確認する画面です。
※ 推移の線は引いていません。本日時点では実データを取り込んでいないため、上下の傾きを含め、示唆になり得る表現は一切入れていません。
判定は必ず画面に出します
- 設問文・選択肢・対象者条件の差分を機械的に照合
- 最終確認は人が行います
- 判定理由を出典つきで残します
例えば同じ「保有物」を聞いていても、2025年の調査は対象者の条件が「既婚」から「同居パートナーがいる方（事実婚を含む）」へ変わっています。 条件が違うまま数値を並べると、生活者の変化ではなく調査設計の変化を見てしまいます。
SCREEN 7
世代マップ
各調査のローデータから回答者の出生年を推計し、「出生世代 × 調査年」のマップとして整理します。 年代・調査時点・出生世代の3つの視点から、変化のパターンを比較し、商品企画上の仮説を考える材料にすることを目指します。
| 2016年調査 | 2019年調査 | 2022年調査 | 2025年調査 |
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※ 画面イメージです。セルに入る指標・件数・比較可否は、実データを取り込んだうえで算出します。本日時点の数値は入っていません。
- テーマ／設問と、その指標（回答率・平均値）
- 該当人数（n）
- 比較可否の判定（4段階）
- 元の調査・設問への遷移（本番構想）
各調査のローデータから出生年を推計してつくる疑似コホートです。 年齢・時代・世代の効果を統計的に厳密に分離する分析（APC分析）とは区別してお考えください。APC分析は将来の研究開発領域として位置づけています。