対応分析（コレスポンデンス分析）とは？メリットも紹介【2024年最新版】

データ活用を推進していくためには、データを可視化するための技術にも注目しなければなりません。コレスポンデンス分析は、そんな調査結果の可視化を実現する分析手法の一つで、データの解釈をスムーズにしてくれる働きを持っています。今回は、コレスポンデンス分析を実施するメリットについて、ご紹介します。

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はじめに、対応分析（コレスポンデンス分析）とは何か、コレスポンデンス分析の前段階に採用されるクロス集計について紹介します。

コレスポンデンス分析は、統計学的分析手法の一種として知られている分析アプローチで、集計結果を散布図にして表すことができます。日本では「コレポン」の名で知られることもあるなど、分析手法としては最もポピュラーなものの1つです。

大規模な集計作業が行われると、確認すべき項目が多くなり、データ全体を読み込むことが数字だけでは困難になります。そんなときに活躍するのがコレスポンデンス分析で、項目間における数字の関係性を散布図で明らかにし、関係者に向けた情報共有を円滑にしたり、データ分析に新しい見方をもたらしてくれたりする効果が期待できます。社内向けの企画書はもちろん、メディアなどでも採用されることの多い手法です。

コレスポンデンス分析の前段階として採用されている集計方法が、クロス集計です。クロス集計は市場調査や世論調査などのアンケートにおいて、最も実施されている調査方法の1つで、データを表に起こしたり、グラフにしたりすることが容易になります。

クロス集計は、ただデータを集めてまとめるだけの単純集計とは異なり、調査の種類や目的に応じて集計結果を算出することができます。コレスポンデンス分析と併用することで、データ分析を効果的に実施可能です。

コレスポンデンス分析の手順は、主に5つのステップに分かれます。1ステップ目は、分析によってどんな結果を得るのか、という目的の設定です。目的に応じて、コレスポンデンス分析において算出したい結果が変わってくるため、どのような分析をしたいのかを固めましょう。

2ステップ目は、あらかじめ実施したアンケート結果をクロス集計にかけます。単純集計では得られない集計結果を、目的に応じてクロス集計にかけることで、全体の傾向を掴むことができます。3ステップ目が、ソフトを使った分析です。コレスポンデンス分析は手動で実施するのは困難であるため、「MATLAB」や「R」といった分析ツールを活用します。

4ステップ目では、引き続きツールを使って散布図を描きます。正しく分析ができていれば、今後の参考になる図面を手に入れられるでしょう。5ステップ目に、分析結果の活用です。散布図から得られた情報を踏まえ、今後どのように施策を改善していくのか、について話し合うことが必要です。

コレスポンデンス分析によって得られる散布図は、自社や自社商品の立ち位置が、ほかの企業と比較してどのような位置にあるのかを把握するのに最適な図面です。

例えば安くてどこでも手に入ることをコンセプトとした新商品は、果たして本当にコンセプト通りの印象を与えられているのか、クロス集計やコレスポンデンス分析を経てすり合わせができます。散布図において、「安く」て「どこにでもある」ことが証明されればコンセプト通りの展開ができており、そうでなければどのような点がコンセプトと違っているのかを明らかにできます。

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コレスポンデンス分析の大きなメリットが、項目間の関係性を明らかにできることです。上述の商品コンセプトの例を持ち出すと、「安く」て「どこにでも売っている」ことが両立する商品として展開できているかを確認できますし、反対に「高く」て「滅多に手に入らない」というブランディングにも役立てられます。

仮に「安く」て「滅多に手に入らない」という結果が分析結果から現れた場合、「滅多に手に入らない」を「どこにでも売っている」に変えていくためにはどうすべきか、ということを考えれば良いことが明らかになるので、迅速な改善を促せます。何度も分析を行うことで、どのように自社の評価が変わっていったのかの推移を可視化できるのも強みです。

コレスポンデンス分析は便利な手法ですが、対応できない問題もあります。大きな懸念点となるのが、事前段階における集計結果に問題があれば、その問題を抱えたまま全て分析結果に反映されてしまう点です。

アンケート調査はスタンダードな調査方法ではあるものの、サンプルサイズが小さかったり、サンプルを採取した場所やタイミングが意図していたものと違っていたりすると、正しく分析を行うことが難しくなります。本来意図しないユーザーの手に商品が渡っていれば、自社の意図していたコンセプトと相違が出てしまうのは当たり前であるため、運用には注意が必要です。

また、どれくらいの人が回答した結果、そのような散布図が描かれているのかもわからないので、散布図に過度に依存するのも危険と言えます。

コレスポンデンス分析は、比較的ポピュラーで初歩的な分析手法ということもあり、これまで統計学に見識のなかった人でも運用しやすい手法として知られています。ただ、分析を実施することはできても、有効な知見を得るためのアプローチを発見したり、集計ミスや数字の読み違えを回避したりするためには、専門的なスキルを持った人材の確保が必要です。

近年はデータ活用が盛んになっているため、統計に強い人材を探すのは難しくなっています。そこで活用したいのがコレスポンデンス分析に対応している、調査会社や分析会社への外注です。外注の場合、迅速かつ正確な分析結果を得られるだけでなく噛み砕いてわかりやすく共有してもらえるため、はるかに高い分析結果が得られます。

今回は、コレスポンデンス分析の運用メリットや運用時の課題についてご紹介しました。データ分析は精度の高い改善施策を検討する上では欠かせない取り組みであるため、専門的な知見のある人物や会社に依頼するのがベターです。

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