現在，マーケティングの分野において，アンケートデータに代表される感性データを解析することで，購入層の発見や購買規模の予測など，経営戦略の設計が行われている．従来の解析では，性別や年齢などの属性に基づいて被験者を分類し，得られたグループの解析調査を行ってきた．それに対し筆者らはこれまで，感性データに含まれる被験者固有の傾向（個性）を考慮した分類手法を提案してきた．その成果の一つとして，対象となる製品に共感する被験者を“共感層”として抽出する手法がある．しかし，実際の販売戦略の設計をする上で，共感層に属する被験者群がどのような特徴を持つか，すなわちその属性傾向を把握することは重要となる．そこで本稿では，遺伝的アルゴリズムを用いることで，膨大な属性データの組み合わせの中から，共感層の特徴を最もよく表す組み合わせを抽出する手法を提案する．本稿では，Webアンケートデータに提案手法を適用し，その有効性に関する検討を行う．
