コンジョイント分析とは

コンジョイント分析とは、商品を構成する要素を組み合わせた数種のパターンに対する評価を集め、もっとも好まれる組み合わせや、各要素が商品の選択にどの程度影響を与えるのかを調べる手法です。

購買行動では機能・品質・デザイン・価格など複数の要素から比較検討しますが、実際に消費者が商品を選ぶ際は、たとえば「価格は高いが性能面で優れているので購入しよう」「性能面は劣るがデザインがよいので購入しよう」というように、各要素のトレードオフの中でベストと思える選択をしています。そのため、単にどの要素を重視するのかという回答を集めただけでは、商品の選択において各要素がどの程度影響しているのかを測ることはできません。

商品開発側から見ると「性能をプラスすべきか、価格を優先すべきか」といったトレードオフがあり、判断に迷うことがあります。コンジョイント分析を用いれば、各要素の影響度合いを部分効用値として算出できるため、商品開発をはじめとする様々な意思決定に役立てることができます。

コンジョイント分析のメリット

コンジョイント分析のメリットは、次の3つに整理できます。

最適な商品仕様がわかる

コンジョイント分析では各要素の影響度を数値として把握できるため、商品企画・開発において何を重視すべきかが明確になります。くわえて、もっとも好まれる組み合わせを特定できるため、商品仕様を決める際に大いに役立ちます。

信頼性の高いデータを得られる

コンジョイント分析では、調査対象者に対して要素の組み合わせを変えたパターンを複数提示し、評価してもらいます。実際に消費者が店頭でスペックや価格を見比べながら商品を選ぶときの行動と似ていることから、実態との誤差が少ないと考えられています。

たとえば「A商品をいくらなら購入しますか」という質問では価格受容性を確認することはできますが、この質問にはトレードオフの観点が入っていないため、実際の行動と誤差が生じる可能性があります。消費者の行動実態に近い分析結果を得られる点は、コンジョイント分析の大きなメリットといえるでしょう。

回答者の負荷が小さい

コンジョイント分析を行うにあたっては調査対象者から評価を集めることになりますが、事前に調査すべき組み合わせを絞り込むステップを踏むため、回答者に大きな負荷をかけずに調査することが可能です。

また、評価は提示された組み合わせに対して順位をつける、得点をつけるなどの方法をとります。回答者は各要素に対する評価ではなく全体評価をするだけなので、比較的負荷が小さいといえるでしょう。

コンジョイント分析の活用例

コンジョイント分析は、消費者が好む商品特性をつかめる点が特徴です。そのため、以下のような場面で多く活用されています。

●商品スペックの優先順位をつけたい
●商品コンセプトを決めたい
●価格に合った商品仕様を見極めたい
●商品仕様を変えた場合のシェアをシミュレーションしたい

新商品開発や既存商品のリニューアル、プロモーションにおける訴求ポイントの特定など、様々な場面に役立てることができます。また、コンジョイント分析は商品・サービスの選択における各要素の効用値を分析する手法のため、飲食業や観光業、製造業などあらゆる業種に活用できます。

コンジョイント分析のやり方

コンジョイント分析の手順を5つのステップに分けて見ていきます。

1.属性・水準を設定

コンジョイント分析における属性とは分析対象とする要素を指しており、機能・性能・デザイン・ブランド・価格など、好みに影響する項目のことです。水準とは、要素の具体的なレベルや内容のことです。

まずは属性と水準を設定します。ここではテレビを例に説明していきます。以下が属性・水準を整理した表です。

調査する要素が多いと組み合わせの数が多くなり、回答者の負荷が高まってしまいます。途中で面倒になるなど、適切な回答を得られなくなる可能性があるため注意しましょう。一般的には、属性・水準ともに4つ以内に絞り込むのが妥当とされています。

2.直交表を決定

直交表とは、どの2列をとった場合でも、その水準における全ての組み合わせが同数回ずつ現れる配列表のことです。直交表を用いることで、偏りのない最小限の組み合わせパターンで調査することができます。たとえば、3つの属性・2つの水準の場合、全てを組み合わせると合計8パターンとなりますが、直交表を用いることで4パターンに減らすことができます。

直交表には種類があるので、属性・水準の数に合わせて選びます。以下は、属性3通り・水準2通りで組み合わせパターン（コンジョイントカード）が4つとなるL４直交表です。

水準数は属性ごとの選択肢の数のことで、列は属性、行は調査する組み合わせパターンです。

3.コンジョイントカードを作成

使用する直交表が決まったら属性・水準を割り付け、1枚ずつにまとめたコンジョイントカードを作成します。

ステップ1で例に挙げたテレビの場合、以下のように整理できます。

・画面サイズ40インチ→1、32インチ→－1

・4系対応あり→1、対応なし→－1

・価格50,000円→1、70,000円→－1

上記のように、4つのコンジョイントカードができます。

4.アンケート調査で評価を収集

作成したコンジョイントカードを提示して、調査対象者に評価してもらいます。評価方法で多く用いられているのは、次の3つです。

●順位評価

全てのカードに順位をつけてもらう方法。

●得点評価

全てのカードに得点をつけてもらう方法。ただし7点を満点とする7段階評価とします。

●一対比較方法

2つのカードを比較してもらい、どちらが良いかを全てのパターンで評価してもらう方法。「カード1よりカード2のほうが良いか」という質問をして、そう思うときは1点、思わないときは－1点、同じときは0点とします。

得点評価を用いた場合の例が以下です（数値はダミーです）。

5.結果の分析

次にコンジョイント分析を行います。

Excelや他の分析ツールを用いて部分効用値（各要素の影響度）を算出します。

ここでは、Excelの回帰分析を使う方法を見ていきましょう。計算上、直交表の水準値－1を0に変換し、平均値も付けておきます。

上記データをExcelで回帰分析すると、以下のように結果が表示されます。

X値1→画面サイズ、X値2→4K対応、X値3→価格で、係数の値（回帰係数）を用いて部分効用値と相対重要度を算出したものが以下です。

上表の例を見ると、価格が50,000円のときの部分効用値がもっとも大きく、部分効用値がもっとも小さいのは価格が70,000円の場合であることがわかります。相対重要度がもっとも高いのは価格、もっとも低いのは画面サイズとなっています。

また、部分効用値の合計と全回答者の得点平均値をもとに、評価を行っていないカードについての評価も推測できます。この場合は「評価したいカードに含まれる属性・水準の効用値の合計＋全回答者の得点平均値」で算出できます。

コンジョイント分析の注意点

コンジョイント分析でとくに注意しておきたい点は、次の2つです。

水準の設定を適切に行う

水準の設定が適切でない場合、意思決定に役立つ情報を得られなくなるため注意が必要です。たとえば、テレビの価格が10,000円と安すぎる場合、多くの人が価格に引きずられてしまい、他の属性を正しく評価できなくなる可能性が高まります。

水準を設定する際は、市場の傾向を踏まえて慎重に精査することが大切です。迷う場合は、水準設定のためのプリテストを行うという方法もあります。

適切な調査対象者を設定する

コンジョイント分析は、調査対象者によって回答内容の傾向が大きく変わります。回答者の傾向に偏りが見られる場合、誤った解を導いてしまう可能性があるため注意が必要です。

たとえば、購入経験の有無や購入意向の有無などの偏りが大きいと、結果に影響する場合があります。調査対象者に求められる要件は調査目的によっても変わるため、分析の信頼性を担保できるよう、調査企画の段階でしっかり整理しておきましょう。

コンジョイント分析はビジネスに幅広く応用できる

コンジョイント分析は、消費者の選択に大きな影響を与えるトレードオフの関係を分析できる手法であり、ビジネスに幅広く応用することが可能です。コンジョイントカードの作成から分析まで、やや複雑な工程を踏みますが、商品・サービスの企画・開発、改善に役立つ有益な情報を得ることができます。ぜひ有効活用してください。

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