▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら

コンジョイント分析

通常消費者は、商品の購入（あるいは選択）をするとき、その商品の機能やサービスなどの複数の項目を１つずつ検討し、検討した評価項目を組み合わせて総合的に購入の有無を判断します。

例えば、ある人がマンションを購入する場合、駅からの時間、駐車場の有無、価格を考えたとします。

ある物件は、駅から近い、駐車場ありなので、魅力的なマンションといえますが、価格が高く、そのマンションの総合的評価は購入度合としては低い評価がされたとしましょう。

この人は、数多くある評価項目の中で価格（が高すぎる）を最も重視して、総合評価を決めたことになります。

コンジョイント分析は、このような商品の総合評価をするとき、すなわち消費者が複数の商品から１つを選ぶ場合、それぞれの評価項目がどの程度目的変数（購入度合）に影響を与えているかを明らかにする分析手法です。

目的変数への影響度は、相関分析や重回帰分析で明らかにできます。

これらの手法とコンジョイント分析とでは把握内容は同じですが、データ収集（調査）する部分では大きな違いがあります。

コンジョイント分析は、調査回答者に対して、商品の特性を組み合わせたコンジョイントカード（商品完成予想図）を複数提示し、コンジョイントカードに対する評価をとります。

コンジョイント分析は、消費者が商品の購入を決定する際に、複数の評価項目をどのように組み合わせて総合的な判断を行うかを明らかにするための分析手法です。通常、消費者が商品やサービスを選択する際には、その商品に含まれるさまざまな要素を一つずつ検討し、それぞれの要素が全体の評価にどの程度影響するかを無意識に加味して最終的な判断を行います。たとえば、マンションの購入を考える際には、駅からの距離、駐車場の有無、価格、建物のデザイン、周辺環境、セキュリティ設備など、さまざまな要素が評価の基準として挙げられます。あるマンションが駅から近く、駐車場も完備しており、建物の外観も魅力的である場合、それらは消費者にとってプラスの評価ポイントとなりますが、価格が高すぎる場合には、全体的な評価として「購入したい」とまでは至らない可能性があります。このように、消費者は各評価項目を重要度の高い順に検討し、特に重視する項目に基づいて購入意欲を決定する傾向があります。コンジョイント分析では、こうした複数の評価項目が消費者の総合的な評価、すなわち購入度合にどの程度影響を与えるかを定量的に測定します。消費者が商品選択においてどの要素を重視しているかを明らかにすることで、企業は消費者のニーズに基づいた商品設計や価格設定、販売戦略を立案することが可能になります。この分析手法の特徴は、評価項目ごとの影響度を単に数値化するだけでなく、消費者の実際の選択行動をシミュレーションし、具体的な意思決定プロセスをモデル化できる点にあります。コンジョイント分析では、調査対象者に対して複数の商品特性を組み合わせた「コンジョイントカード」と呼ばれる選択肢を提示し、そのカードに対する評価を求めます。たとえば、マンションの例では、「駅から徒歩5分、駐車場あり、価格5000万円」「駅から徒歩10分、駐車場なし、価格4000万円」など、さまざまな条件を組み合わせたカードを作成し、調査対象者がそれぞれの選択肢をどの程度好ましいと感じるかを評価します。この評価データをもとに、各特性が全体評価に与える影響度を統計的手法で分析します。具体的には、相関分析や重回帰分析を用いることで、評価項目が目的変数である購入度合に与える影響を数値的に示します。これにより、どの要素が購入意欲を最も強く促進し、どの要素が購入意欲を減少させるかを明らかにすることができます。これらの分析結果は、マーケティング戦略において非常に重要な示唆をもたらします。たとえば、ある商品の購入意欲を高めるためには、どの特性を強調すべきか、またはどの特性の改善が最も効果的かを具体的に示すことができます。一方で、コンジョイント分析は、相関分析や重回帰分析とは異なる独自の特徴を持っています。その最大の違いはデータ収集方法にあります。相関分析や重回帰分析では、既存の商品データや販売データを使用して分析を行うことが一般的ですが、コンジョイント分析では、調査対象者が評価を行うためのデータを新たに収集する必要があります。そのため、調査設計において、どのような特性をどのように組み合わせるかが重要なポイントとなります。特性の選定が不適切であると、得られる分析結果も不正確になる可能性があるため、慎重な計画が求められます。また、コンジョイント分析では、調査対象者が評価する選択肢の数が多すぎると、回答者が疲れてしまい、回答の信頼性が低下するリスクがあります。このため、特性の組み合わせを工夫し、効率的かつ的確にデータを収集するための工夫が必要です。たとえば、フラクショナルファクトリアルデザインという統計的手法を用いることで、必要最小限のカード数でデータを収集することが可能になります。このような工夫を通じて、コンジョイント分析は、実際の消費者行動を反映した有用なデータを提供します。さらに、コンジョイント分析の応用範囲は広く、単に商品の設計や価格戦略にとどまらず、サービス業や公共政策の分野にも利用されています。例えば、公共交通機関のサービス改善案を検討する際に、運賃、運行頻度、快適性などの特性がどの程度利用者満足度に影響を与えるかを分析することができます。このように、コンジョイント分析は、さまざまな分野で活用可能な強力なツールであり、その結果は意思決定の質を向上させるための貴重な情報源となります。