はじめに

ジオデモグラフィクスとは、居住者特性を基準変数としたエリア分析手法の総称です。これは近年、小地域のセンサスデータの入手と統計数理的な分類・判別手法の活用により可能となった比較的新しい解析分野です。
以下では、カテゴリーに分類された小地域マップ（以下ジオデモマップ）のマーケティング実務での活用上の留意点と、今後の課題に関して説明します。

分析の目的

全国基準のジオデモマップ

欧米ではジオデモマップが、マーケティング対象地域における居住者の消費者行動を理解・予測し、適切なマーケティング活動を行うための意思決定ツールとして活用されてきました。その応用は多岐にわたり、店頭政策、店舗施設政策（スクラップアンドビルド、テナントミックス）、プロモーション政策（宣伝、集客、店頭政策）、商品政策（商品サービスの企画開発、価格設定、ブランディング）、物流政策、顧客政策（ワントゥーワン、接客、地域広報）という広大な範囲をカバーします。
しかしいずれの分野でも、我々がジオデモマップを活用する際にまず留意しておかなければならないことがあります。
それはその分析が、 1）探索的な解析を目的とするのか？、2)検証（予測）的な解析を目的とするのか？という点です。

1)探索的な解析

探索的解析とはデータマイニング的な観点によるものです。マーケティングモデルが未だ不明瞭な場合には、強力な分析ツールとなります。例えば、新規出店時に行う商圏レポーティングでは、実地調査では分からない、その商圏の定性的な特徴をジオデモマップから発見することが求められます。（Aという商圏は意外なことに、B商圏よりもC商圏に近い特徴を持つ、といった具合です。）また、店舗業績の予実要因分析の際に、ジオデモマップを用いることも可能です。従来説明のつかなかった業績不振の原因を、市場の質の違いによって説明できるようになる場合があります。ジオデモマップは、現実の居住者が住むエリアの特徴を単純化して示しますので、複雑なマーケティング構成要素間の新たな関係性を発見するのに有効な材料となります。

2)検証（予測）的な解析

検証的解析とは、既に存在するマーケティングモデルの妥当性を計量的に確かめるためのものです。また、ある仮定と仮説に基づいたマーケティングコンセプトに従って予測モデルを作成することもこれに含まれます。マーケティングを行うどのような事業会社も、巧拙の違いはあっても、必ずマーケティングコンセプトを持っています。（例：出店する際には家賃坪１万以上の物件等々。）そうしたコンセプトは計数化されておらず、明示的でない場合がほとんどなので、従来数理モデルによって客観的に評価を行うには骨が折れる場合も多く、そのための様々な方法が開発されてきました。

ジオデモマップは、マーケティングの3C（自社、競合、消費者）の全ての範囲において、多種多様の指標を与えてくれます。（財務諸表を利用した経営分析では、指標の数は主なもので数百に及びますが、それと同程度の指標を提示することができるでしょう。）その中から、取捨選択しどれを選び、又それらをどのように使うのか、判断しなくてはなりません。そのためには、まずその事業会社のマーケティングコンセプトを明らかにする必要があります。

何をベースライン（基準）にすべきか？

首都圏基準のジオデモマップ

マーケティングの評価を行う際に何を基準にすべきか？この点も重要なポイントです。
ベースラインの設定方法によっては、新事業の評価や利益額すら変わってしまいます。
ジオデモマップでエリアカテゴリー別集計を行った場合を例にして説明します。以下ではダイレクトメールのレスポンス（コンバージョン）率やショッピングセンターの出向（浸透）率を念頭に置いて話を進めます。
ベースラインの設定法としては、1)全国平均基準、2)ローカル基準、3)時系列基準の3つが考慮されます。

1)全国平均基準

各エリアカテゴリー内居住者の数にはばらつきがあります。大きな人口を擁するエリアカテゴリーもあれば、僅かな居住者しか存在しないエリアカテゴリーもあります。各エリアカテゴリーの人口構成比率をベースラインとした時に、自社の顧客の各エリアカテゴリーに対する出現割合はどうなのか？都市型顧客エリアの集客が良いのか？農村大家族エリアからの支持は低下していないか？等の示唆を得ることができます。

2)ローカル基準

ネットビジネスや通信販売、若しくはコンビニエンスストアの場合には、前記の全国平均基準をベースラインにした顧客とエリアの評価が有効です。ただし、それ以外の企業の場合には、日本全国を基準にしなくてもよいかもしれません。首都圏エリアだけを対象とする企業の場合には、都市圏の中の更なる微妙な差異に注目したい、という分析ケースもあるでしょう。その場合には、一都三県内平均を基準とすることも有効です。また、全店舗の商圏範囲の合計やダイレクトメールの全配布エリアの合計を基準とした分析も可能です。この分析は、店舗間の比較や商品カテゴリー別比較に威力を発揮します。

3)時系列基準

プロモーションの効果を測定する場合には、週単位から四半期単位の収益比較がよく行われます。昨年同月の各エリアカテゴリー別出稿率をベースラインとした時に足下ではどの顧客セグメントの反応が大きいか？といった分析は、具体的なマーケティング判断に重要な示唆をもたらすことでしょう。

ジオデモマップ応用上の問題点

首商圏内の居住者特性因子分布

消費者行動を理解するために非常に有効なジオデモマップですが、いくつかの問題点も指摘されます。主要なものを以下に記します。

1)トートロジー（同語反復）

分析課題が明確でない場合には、マーケティング上有益な示唆が得られません。例を挙げれば、自社の高齢者顧客は高齢者の多いエリアカテゴリーに多く居住しています、といった内容です。これは発見ですらありません。

2)少数問題

マーケティングが扱うデータは多くの場合、離散的（集計値しか分からない）で欠測値が多く0値も多い、といった解析しにくい性質を持っています。ある町丁字から顧客が一人いるか若しくは一人もいないか、といった違いはたまたま偶然に過ぎないとも考えられますが、解析的にはそれを過大に判断してしまいます。こうしたデータに対して、補正を行う方法（経験的ベイズ法等）やモデル作成する際の工夫（ポアソン回帰等）が実用化されています。

3)類型論

ジオデモマップは、小地域センサスの膨大な複雑系データをコンパクトに分かりやすく縮約していますが、これは反面、過度に単純化し過ぎるという批判もあります。ジオデモマップはたとえて言うなら、一つの町丁字を一人の人格（キャラクター）で代表しているようなものです。情報の縮約によって初めて見えてくる原理や法則も多いですが、反面見えなくなってしまうことがあるということを常に念頭に置かなくてはなりません。
消費者行動は「十人十色から一人十色の時代へ」と言われたことがありました。同じ一人の消費者でも商品カテゴリーと消費シーンとによって様々に態度と行動を変化させるという意味です。消費者セグメンテーションは益々難しくなるというわけです。こうした分析の困難さに対して黒岩ら（2008）は「セグメンテーションの類型論から特性論へ」（※）と手法を進化させることを提案しています。すなわちエリアカテゴリーの分類自体は絶対ではなくて、分析する商品カテゴリーや業種業界によって、セグメントのために適切な因子を選択したうえでの新たなセグメントを行うというものです。ジオデオマップでは、セグメントの元となった因子を使用可能な状態にしてなければ、適切な特性論的ジオデモグラフィクスセグメンテーションが可能とは言えません。

4)可変地域単位問題

地理学の世界では、よく知られた問題です。集計単位を変化させた場合に、分析結果が正反対にすらなってしまうという困った問題です。町丁字がその分析のための最も適切な単位であるとは断言できません。ジオデモマップの分析では、暗黙の仮定として、町丁字単位でよく似た特性を持った居住者グループが住んでいて、町丁字界を跨ぐとそこには別の属性を持った居住者グループが住んでいると考えます。しかし、これは現実的ではありません。ジオデモマップに付されたライフスタイル因子の得点を予測モデルに組み入れる場合には、空間的自己相関（近傍の町丁字には属性の似通った居住者が住んでいる）の度合いを加味した空間的相関モデル（SAR）といった方法も提案されています。

※黒岩祥太・中野直哉（2008）「新しいライフスタイルセグメンテーションの方法論の開発と適用」
（日本消費者行動研究学会「第36回消費者行動研究コンファレンス報告要旨集」）

ファイン・アナリシスLLC
代表　鈴木 英之