クラスター分析の基礎

クラスター分析とは

クラスター分析は、データから自然な形で似た特徴を持つグループ（クラスター）を発見する分析手法です。

この手法により、データに潜む自然な構造やパターンを科学的に見つけ出すことができます。

例えば、小売業の購買データを分析すると「週末に高額商品を購入する富裕層」や「平日夕方に日用品をまとめ買いする主婦層」といった特徴的な消費者グループを客観的に特定できます。

マーケティングの現場では「なんとなく」や「経験則」に頼った顧客理解では見逃しがちな重要な消費者グループを発見できる点が、クラスター分析の大きな価値です。

主な活用場面

クラスター分析は様々なビジネスシーンで活用されています：

顧客セグメンテーション: 購買履歴や行動パターンから顧客を分類し、各グループに最適なアプローチを設計します
商品ラインナップの最適化: 類似商品をグループ化し、効果的な品揃え戦略を立案できます
ターゲット広告の精緻化: 類似した反応を示す消費者グループを特定し、効果的な広告配信を実現します
市場調査データの整理: アンケート結果から消費者タイプを分類し、市場の全体像を把握できます

これらの活用により、マーケティング施策の効率化や顧客満足度の向上につながります。データから得られた客観的な知見に基づいて戦略を立てることで、より効果的なビジネス展開が可能になります。

他のデータ分析手法との比較

クラスター分析の最大の特徴は「教師なし学習」であることです。
あらかじめグループを定義せずに、データそのものから自然な構造を見つけ出します。これにより、事前の仮説や先入観にとらわれない新たな発見が可能になります。

クラスター分析の種類と選び方

一言にクラスター分析といっても手法はさまざまです。状況にあった手法を使って分析をしましょう。

階層的クラスター分析

データを段階的にグループ化していく手法で、樹形図（デンドログラム）で結果を視覚化します。

代表的な手法には以下があります：

ウォード法: クラスター内の分散が最小になるように結合（最も一般的）
最近隣法（単連結法）: 最も近い点同士を基準に結合（細長いクラスターを発見）
最遠隣法（完全連結法）: 最も遠い点同士を基準に結合（球形のクラスターを発見）

k-means法

あらかじめクラスター数（k）を指定し、各クラスターの中心点からの距離が最小になるようにデータを分類します。

手順は次の通りです：

k個の初期中心点をランダムに設定
各データを最も近い中心点のクラスターに割り当て
各クラスターの中心点を再計算
中心点が変化しなくなるまで2-3を繰り返す

密度ベースのクラスタリング

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）などの密度ベースのアルゴリズムは、データが密集している領域をクラスターとして識別します。形状が不規則なクラスターやノイズの多いデータに強みがあります。

ただDBSCANはパラメータ調整が難しい部分があるのでその点は注意が必要です。

手法選びのポイント

実際にどんなときにどの手法を使えばいいのか判断に悩むこともあるでしょう。

具体的な状況に合わせて手法選びのポイントをご紹介します。

あくまでも一例なのでご自身の状況にあった手法なのかどうかしっかりと吟味したうえでクラスラー分析に取り掛かりましょう。

クラスター分析の実践手順

データの前処理と正規化

クラスター分析を始める前に、データ収集とその質が大切になります。

以下の点に注意してデータを準備しましょう：

欠損値の処理: 適切な方法で補完するか、そのデータを除外するかを判断します
外れ値の確認: 極端な値がクラスター形成に大きな影響を与える可能性があるため確認が重要です
変数の正規化: 年齢と年収のようにスケールの異なる変数を同じ尺度に揃えることで公平な比較が可能です

データの次元が多い場合は、主成分分析などで次元削減を行うことも検討しましょう。

距離の測り方

クラスター分析では、データポイント間の「距離」や「類似度」をどのように定義するかが重要です。ここでは、代表的な距離の測り方をいくつか紹介します。

ユークリッド距離: これは二点間の直線距離を測るもので、最も一般的な方法です。例えば、二つの店舗の座標が与えられたとき、地図上での直線距離を求めるのに使えます。
マンハッタン距離: これは、格子状の道に沿って測る距離で、タクシーが街を移動する際の距離に似ています。例えば、商品の在庫管理において、倉庫内の棚から棚への移動距離を計算する際に役立ちます。
コサイン類似度: これは、二つのベクトルの角度に基づいて類似度を測るもので、特に文書分析などで使われます。例えば、アンケート回答のベクトルを比較し、回答者の意見の類似度を測るのに利用できます。
マハラノビス距離: これは、変数間の相関を考慮した距離測定方法です。例えば、身長と体重のように相関のあるデータに対して、より適切な距離を計算できます。

最適なクラスター数の決め方

クラスター数の決定は分析結果を大きく左右します。

いくつかのポイントを紹介します：

エルボー法: クラスター内分散の減少率がグラフで「肘」のように曲がる点を選ぶ
シルエット分析: クラスターの分離度と凝集度のバランスを評価する
ギャップ統計量: ランダムデータとの比較で最適なクラスター数を判断する
ビジネス的解釈の可能性: 統計的に最適でも、実務で使いにくい分類は避けるべき

結果の可視化

クラスター分析の結果を効果的に伝えるためには、適切な可視化が不可欠です。結果に合わせてより共通理解ができる図やグラフなどを選びましょう。

例えば以下のような方法もおすすめです：

散布図: 2次元または3次元でクラスターを視覚的に表現
レーダーチャート: 各クラスターの特徴を多角的に比較
ヒートマップ: クラスター間の類似度や特徴量の強さを色の濃淡で表現
並行座標プロット: 多次元データの特徴を一度に可視化

正しい手順を踏むことでより実施後の活用につながるクラスター分析をしましょう。

ビジネスへの活用例

大規模データの効率的分析テクニック

大規模データを扱う際には、正確さと効率が重要です。

例えば以下のテクニックが有効といえます：

サンプリング技術: 全データの10〜20%をランダムに抽出して予備分析を行い、全体の傾向を素早く把握します。
ミニバッチK-means: 全データを小さなバッチに分けて段階的に処理し、メモリ使用量を抑制します。
BIRCH: 大規模データ向けの階層的クラスタリングアルゴリズムで、一度のデータスキャンで効率的に処理します。

外れ値の扱い方

クラスター分析において外れ値は結果に大きな影響を与えるため、適切な対処が必要です。

以下のポイントを押さえておきましょう：

除外: 明らかなエラーデータや測定ミスと判断できる場合は分析から除外します。
トリミング: 極端な値を適切な範囲内に収め、外れ値の影響を緩和しながらデータを保持しましょう。
別クラスターとして扱う: 重要な意味を持つ外れ値は、独立したグループとして分析します。

分析から行動へのステップ

クラスター分析の真の価値は、その結果を実際のビジネス施策に活かせるかどうかにあります：

クラスター分析結果の整理: 得られたクラスターの特徴を明確に整理
セグメント特性の理解: 各クラスターの行動パターンや嗜好性などの特性を深く理解
施策立案: クラスターごとの特性に合わせた具体的な施策を立案
小規模テスト: 立案した施策を小規模なテストグループに適用して効果を確認
効果測定: テスト結果を定量的に評価し、必要に応じて施策を改善
全体展開: 効果が確認できた施策を全体に展開

せっかくよい分析結果を得ても活用や施策につなげられなければ意味がありません。どのように活用できるのかを捉えることで、顧客満足度向上やマーケティング施策の成功につなげられるようになります。

失敗しないための注意点と限界

現実データの複雑さへの対応

実際のデータは複雑な構造を持っていることがほとんどです。

クラスター分析を行う際には、以下のような複雑さに注意する必要があります：

オーバーラップ: クラスター間に重なりがある場合、明確な分類が難しくなります
連続的分布: データが明確な境界を持たず、グラデーションのように連続的に分布する場合があります
多様な密度: 密集したクラスターと疎らなクラスターが混在するデータセットでは、単一アルゴリズムでは適切に捉えられないことがあります

これらを参考にしつつ対応してみましょう。

初期値と安定性の問題

k-means法では、初期のクラスター中心点の選び方によって、最終的な結果が大きく変わる可能性があります。これは、k-means法が局所最適解に陥りやすい性質を持つためです。

この問題を解決するために、以下のような対策が考えられます：

複数回の実行: 異なる初期値でk-means法を複数回実行し、最も結果が安定しているものを選ぶ方法。多くの試行回数を重ねることで、偶然性の影響を減らすことができます
k-means++: これは、初期のクラスター中心点を賢く選択するためのアルゴリズム。ランダムに選ぶのではなく、データ点間の距離を考慮して中心点を選ぶことで、より良い初期配置を得られやすくなります
ランダム初期化を複数回試行: 毎回初期点を完全にランダムに選んで複数回実行し、最も良い結果を選ぶ方法。計算コストは増えますが、初期値依存の問題を軽減できます
k-medoids法: これは、クラスターの中心を平均ではなく、実際に存在するデータ点（メドイド）にする方法。外れ値の影響を受けにくいという利点があります
アンサンブル手法: 複数の異なる初期値や手法で得られたクラスター分析の結果を統合し、最終的な結果の安定性を高める方法。

解釈は人間の仕事

クラスター分析はデータのパターンを示すツールですが、その結果の意味づけは人間の仕事です。

例えばこのような解釈も考えられます：

ビジネス知見との融合: 統計的に最適でも、ビジネス的に意味がなければ実務での価値は低い
定性調査との組み合わせ: インタビューなどの定性調査と組み合わせることで、各クラスターの特性をより深く理解できる
時間軸の考慮: クラスターの時間的変化を追跡することで、より豊かな洞察を獲得できる

取り合えず実施するだけでは意味がありません。より正確に判断できるようにここで挙げている注意点を意識してクラスター分析に取り組みましょう。

Knowns 消費者リサーチで手軽にデータ収集を

クラスター分析を効果的に実施するためには、質の高いデータが不可欠です。ここでは、データ分析の基盤となるプラットフォームの一例として「Knowns 消費者リサーチ」について紹介します。

ツールの活用が必要な理由

クラスター分析の精度は、使用するデータの質と量に大きく依存します。

ただし、データの収集も活用も膨大な時間がかかってしまうことで悩むこともあるでしょう。特に大規模なクラスター分析を行う場合、データ収集の効率化は非常に重要な要素となります。そういうときはツールを活用して、効率的に運用することも大切です。

Knowns 消費者リサーチとクラスター分析

即時性のあるデータアクセス

必要な情報をリアルタイムで検索・取得できる機能は、クラスター分析の準備段階を効率化します。例えば、特定の消費者層の行動パターンや地域別の嗜好性などのデータを迅速に抽出できれば、分析の前提となる仮説構築も容易になります。

豊富なデータ量

Knowns 消費者リサーチには1億件を超えるブランドデータがあります。このような大量のデータは、クラスター分析の信頼性向上に寄与します。

サンプルサイズが大きいほど、ノイズの影響を受けにくく、より安定したクラスターを形成できるためです。

また、自社だけでなく競合情報も含まれていることで、市場全体を俯瞰した分析が可能になります。これは、4.3節で述べた「分析から行動へのステップ」において、より実効性のある施策立案につながります。

カジュアルリサーチの実施

既存データだけでは不足する情報がある場合、独自のアンケート調査を実施することもできます。クラスター分析の過程で新たな仮説が生まれた場合、それを検証するためのデータをすぐに収集できる柔軟性は、分析の質を高める上で大きなメリットになるでしょう。

詳しくはこちらから参照ください。

参考：Knowns 消費者リサーチ

まとめ

クラスター分析は消費者理解を深め、効果的なマーケティング戦略を立案するための強力なツールです。

基本的な考え方を理解し、適切なステップを踏めば、誰でも活用できます。

まずは小さく始める: 限定的なデータセットで手法に慣れる
可視化を重視: 結果を図やグラフで表現し、直感的な理解を深める
ビジネス目標を忘れない: 技術に振り回されず、何を知りたいかを常に意識する
継続的な検証: 一度の分析で終わらせず、定期的に再分析して変化を捉える

クラスター分析を通じて消費者への理解を深め、より効果的なマーケティング戦略を構築していきましょう。

データが明かす消費者の本質：クラスター分析入門