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エリアマーケティングラボ
デシル分析とは？活用事例とExcelでのやり方
2025/09/25
2025年9月25日号（Vol.177）
はじめに
「なぜ一部の店舗だけで、会社全体の売上の大半を生み出しているのだろう？」
「限られたマーケティング予算を、本当に重要な顧客層に集中させるにはどうすればいい？」
企業のマーケティングや経営企画を担当していると、このような課題に直面することは少なくありません。手元のデータを十分に活用できず、勘や経験に頼った施策を続けていませんか？
そうした課題を解決するための、シンプルでありながら驚くほど強力な分析手法「デシル分析」について、徹底的に解説します。
本コラムでは、デシル分析の基本的な意味から、Excelを使った実践的な方法、そしてその先の戦略的な活用法までを徹底的に解説します。さらに、混同されがちなRFM分析やABC分析との違いも明確にすることで、データに基づいた意思決定の精度を高めるお手伝いをします。
デシル分析とは？目的と基本をわかりやすく解説
まず、デシル分析がどのような分析手法なのか、その目的と基本的な考え方を理解しましょう。
デシル分析の定義と目的
デシル分析とは、全顧客や全店舗といった分析対象のデータを、売上高や購入金額などの特定の指標で高い順に並べ、全体を10等分のグループに分けて分析する手法です。名称の「デシル（decile）」は、ラテン語で「10分の1」を意味します。
この分析の主な目的は、
自社の売上に最も貢献している重要なセグメントを可視化・特定することです。
各グループ（デシルランク）ごとの売上高やその構成比を算出することで、事業構造における集中度合いが明らかになります。分析結果が「売上の80%は上位20%の顧客が生み出している」という「パレートの法則」に近い分布を示すことも多く、経営資源の配分を決定する上で非常に重要です。
デシル分析のメリットと限界
デシル分析は顧客を購買金額で10グループに分け、優良顧客を特定するのに役立ちます。メリットとして、顧客の購買行動を把握し、効果的なマーケティング戦略を立てやすくなる点が挙げられます。一方で、購買金額のみに焦点を当てるため、顧客の全体像を捉えにくいという限界も存在します。
メリット
• シンプルさとアクセシビリティ:特別な統計知識や分析ツールを必要とせず、Excelのような表計算ソフトがあれば誰でも実践できます。分析結果が直感的で分かりやすいため、部門を横断した情報共有も容易です。
• 明確な優先順位付け:
データに基づいた明確な重要度の階層を提供します。これにより、マーケティング予算や営業サポートといった限られた経営資源を、どのグループに集中させるべきかという戦略的な判断を下しやすくなります。
• より深い分析への出発点:
デシル分析は、それ自体が最終的な答えを出すものではなく、むしろ「なぜこのような構造になっているのか？」という、より本質的な問いを生み出すための優れた出発点となります。
限界（問題点）
• 単一指標への依存:最大の弱点は、通常「購入金額」や「売上高」という単一の指標にしか着目しない点です。これにより、顧客の行動における他の重要な側面、例えば「最終購入日（Recency）」や「購入頻度（Frequency）」といった情報が完全に抜け落ちてしまいます。
• 誤解を招く可能性:
時間軸の概念がないため、例えば「数年前に一度だけ高額商品を購入したきりの顧客」が、「最近、頻繁に購入しているが単価は低い顧客」よりも上位にランク付けされてしまう可能性があります。これにより、すでに離反している顧客を「優良顧客」と誤って分類してしまうリスクがあります。この限界を認識することが、後に紹介するより高度な分析手法の必要性を理解する上で重要になります。
Excelでのデシル分析のやり方【店舗売上データを例に解説】
それでは、実際にExcelを使ってデシル分析を行う手順を、具体的なシナリオに沿って解説します。
分析シナリオ：売上上位店舗と下位店舗、その差はどこにあるのか？
全国に100店舗を展開する小売企業を想定します。店舗ごとの業績には大きなばらつきがあり、好調な店舗もあれば、苦戦している店舗もあります。業績改善の戦略を立てる前に、まずは客観的にどの店舗がどのグループに属するのかを特定し、それぞれの貢献度を把握する必要があります。このシナリオを通じて、デシル分析の実践方法とその先の戦略的活用法を学びます。
Step 1: 分析データの準備と売上高での並べ替え
まず、分析の元となるデータを用意します。最低限、以下の2項目を含むシンプルな表が必要です。
• 店舗ID（各店舗を識別する情報）
• 年間売上高
今回は、説明を分かりやすくするために20店舗のサンプルデータを使用します。
【サンプルデータ：店舗別年間売上高】
次に、このデータを「年間売上高」の大きい順（降順）に並べ替えます。
1. データ範囲全体を選択します。
2. Excelの「データ」タブから「並べ替え」を選択します。
3. 「最優先されるキー」で「年間売上高」を選び、「順序」を「大きい順」に設定して「OK」をクリックします。
これにより、売上高が最も高い店舗がリストの最上位に来ます。
Step 2: 全店舗を10のランクにグループ分け
並べ替えた店舗リストを、上から10等分のグループに分けます。
1. 1グループあたりの店舗数を計算します。
今回は100店舗なので、1グループあたり10店舗（100店舗 ÷ 10）となります。
2. デシルランクを割り振ります。
新しい列を追加し、売上上位1位から10位までの店舗に「デシル1」、11位から20位に「デシル2」…というように、最後のグループ「デシル10」までランクを付けていきます。
【並べ替えとデシルランク付け後のデータ】
もし店舗数が10で割り切れない場合（例：103店舗）、各グループの人数が多少不均等になっても問題ありません。その場合、余った店舗（この例では3店舗）は、分析全体への影響が最も少ない最下位のグループ（デシル10）に含めるのが一般的です。
Step 3: 各ランクの売上構成比と累計構成比の算出（SUMIF関数活用）
次に、各デシルランクが会社全体の売上にどれだけ貢献しているかを数値化します。以下の項目を持つ集計表を新たに作成しましょう。• デシルランク
• 店舗数
• 売上合計
• 売上構成比 (%)
• 累計構成比 (%)
1. ランクごとの売上合計を算出する。 SUMIF関数を使うと簡単に計算できます。例えば、デシル1の売上合計を求めるセルには、=SUMIF(デシルランク列, "デシル1", 売上高列)と入力します。
2. 売上構成比を算出する。 計算式は「(各ランクの売上合計 ÷ 全体の売上合計) × 100」です。
3. 累計構成比を算出する。 デシル1から順に、売上構成比を足し上げていきます。これにより、「上位何ランクで売上全体の何%を占めているか」が一目でわかります。
【デシルランク別集計表】
Step 4: パレート図で分析結果を可視化し、構造を把握する
算出したデータをグラフにすることで、結果を直感的に理解できます。ここでは、パレート図（棒グラフと折れ線グラフの複合グラフ）の作成が最も効果的です。• 棒グラフ: 各デシルランクの売上構成比
• 折れ線グラフ: 売上累計構成比
Excelの「挿入」タブから「統計グラフの挿入」を選び、「パレート図」を選択することで簡単に作成できます。
このグラフを見れば、「デシル1と2、つまり上位20%の店舗で、会社全体の売上の約70%を生み出している」といった事業構造が視覚的に把握できます。これにより、売上への貢献度が極めて高いトップパフォーマーの店舗群が明確になります。
デシル分析の先へ：GISで解き明かす商圏構造の違い
デシル分析は、何が起きているか（どの店舗が好調で、どの店舗が不振か）を見事に示してくれました。しかし、これだけではなぜそうなっているのかという最も重要な問いには答えられません。デシル1に属する店舗は、なぜこれほど成功しているのでしょうか？彼らが持つ隠れた強みとは何なのでしょうか？
この「なぜ」に答えるために設計されたテクノロジーが、エリアマーケティングGIS（地図情報システム）です。店舗の成功は、その立地と周辺の「商圏」の特性に深く結びついています。
当社の「MarketAnalyzer® 5」のようなツールを使えば、上位店舗と下位店舗の商圏を多角的に比較分析できます。
これにより、人口統計、競合環境、アクセス性、顧客分布といった要因から、成功の要因や不振の根本原因を解明することができます。
• 人口統計（デモグラフィック）:
上位店舗は、ターゲット顧客層（例：若年ファミリー層、高所得世帯）が密集するエリアに位置しているのではないか？
• 競合環境:
上位店舗の半径1km圏内には、強力な競合店が少ないのではないか？
• アクセス性:
上位店舗は、主要幹線道路や駅からのアクセスが良く、広い駐車場を備えているのではないか？
• 顧客の分布（実勢商圏）:
会員データなどを分析すると、上位店舗はより広域で所得水準の高いエリアから顧客を引きつけているのではないか？
あらゆるデータを10分割！デシル分析の多様な活用例
デシル分析の「全体をランク付けして10分割し、貢献度や集中度を把握する」という考え方は、非常に汎用性が高く、様々なビジネスデータに応用できます。
マーケティング（顧客データ）
購入金額で顧客をランク付けし、デシルランクごとに最適なマーケティング施策を展開します。上位層にはロイヤルティプログラム、下位層には再購入を促すキャンペーンなど、費用対効果を高めることができます。
営業・販売実績データ
営業担当者や取引先企業を売上実績でランク付けすることで、トップパフォーマーのノウハウ共有や、下位層への追加研修・効率的なフォローアップなど、リソースを最適に配分できます。
Webサイト・アプリ利用状況データ
ユーザーをセッション時間や閲覧記事数でランク付けし、フィードバックを求めるべきパワーユーザーや、利用促進キャンペーンを働きかけるべき低関与ユーザーを特定します。
人事・組織関連データ
従業員を人事評価スコアでランク付けすることで、組織全体のパフォーマンス分布を可視化します。次世代リーダー候補となる人材の特定や、業績改善計画が必要な従業員グループの把握に役立ちます。
品質管理データ
製造ラインや作業シフトを不良率でランク付けし、品質問題の主要因となっているグループを特定することで、改善活動のリソースを集中させます。
金融・投資データ
投資ポートフォリオをリターンやリスク調整後リターンでランク付けし、ポートフォリオ全体の収益が一部の優良資産に過度に集中していないかを確認します。
RFM分析・ABC分析との違いと正しい使い分け
顧客分析には、デシル分析の他にも有名な手法があります。それぞれの違いを理解し、目的に応じて使い分けることが重要です。
デシル分析 vs RFM分析：顧客の「質」を多角的に見る
RFM分析は、「Recency（最終購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」という3つの指標を用いて顧客をより多角的に評価する、デシル分析より高度な手法です 。
最大の違いは、顧客ロイヤルティの捉え方にあります。デシル分析では、過去に一度だけ高額購入した顧客も上位にランクされ得ますが、RFM分析ではその顧客の「Recency（最終購入日）」が古く、「Frequency（購入頻度）」が低いため、優良顧客ではなく離反リスクのある顧客として正しく識別できます。RFM分析は、より動的な顧客との関係性を評価するのに適しています。
デシル分析 vs ABC分析：分類の「基準」が違う
ABC分析は、もともと在庫管理で重要商品を特定するために使われる手法で、パレートの法則に基づいています。両者は貢献度に着目する点で似ていますが、グループ分けの方法が根本的に異なります。
• デシル分析:
構成員の数が等しくなるように10グループに分けます（例：顧客1000人なら各100人）。
• ABC分析:
累積売上構成比に基づいてグループ分けします（例：売上全体の70%を占める顧客群を「Aランク」、次の20%を「Bランク」、残りの10%を「Cランク」）。そのため、各ランクの構成員数は不均等になります。
デシル分析に関するよくある質問（Q&A）
最後に、デシル分析に関してよく寄せられる質問にお答えします。
顧客数が10で割り切れない場合はどうすればよいですか？
各グループの人数が多少不均等になっても問題ありません。一般的な実務では、グループ間の人数差を最小限にし、余った人数は分析全体への影響が最も少ない最下位ランク（デシル10）に含めます。重要なのは、分析を行う上で一貫したルールを適用することです。
デシル分析は英語で何と言いますか？
英語では「Decile Analysis」と言います。海外のマーケティング文献などを参考にする際に覚えておくと便利です。
PythonやTableau、Power BIでも分析できますか？
はい、可能です。これらのより高度なツールを使えば、デシル分析はさらに効率的に行えます。Pythonではpandasライブラリのqcut関数が便利です。Tableauでは、LOD表現とPERCENTILE関数を組み合わせた計算フィールドで実現できます。また、Power BIでもDAX関数を用いて同様の分析が可能です。
まとめ：データ分析の第一歩から、次の戦略へ
今回は、データ分析の基本的な手法である「デシル分析」について、その目的からExcelでの具体的なやり方、多様な活用事例までを詳しく解説しました。
この記事のポイントをまとめます。
• デシル分析とは:
データを特定の指標でランク付けし10等分することで、貢献度の高いセグメントを特定するシンプルで強力な分析手法。
• Excelでのやり方:
「並べ替え」→「10等分」→「SUMIFで集計」→「パレート図で可視化」というステップで誰でも簡単に実践できる。
• 結果の活用法:
上位・中位・下位ランクに応じてアプローチを変えることで、マーケティングや営業施策の費用対効果を高められる。
デシル分析は、データに基づいた意思決定の不可欠な第一歩です。それは、ビジネスの現状、つまり「何が」起きているのかを明確に示してくれます。データを整理し、進むべき方向を指し示してくれる羅針盤です。
しかし、真に強固で持続的な成長戦略を築くためには、その先の「なぜ」を解明しなければなりません。なぜ上位の店舗は成功しているのか？なぜ優良顧客は自社を選んでくれるのか？これらの問いに答えるには、単純なリストから「地図」へと視点を移す必要があります。
当社のエリアマーケティングGIS「MarketAnalyzer® 5」は、その成功の地理的・人口統計的なDNAを分析することで、シンプルな分析結果を、予測的で強力な成長エンジンへと転換させます。データ分析の最初の一歩から、次の戦略的な一手へ。その架け橋となるのが、私たちのソリューションです。
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監修者プロフィール市川 史祥技研商事インターナショナル株式会社 執行役員 マーケティング部 部長 シニアコンサルタント |
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| 医療経営士／介護福祉経営士 流通経済大学客員講師／共栄大学客員講師 一般社団法人LBMA Japan 理事 Google AI Essentials Google Prompt Essentials 1972年東京生まれ。早稲田大学政治経済学部卒業。不動産業、出版社を経て2002年より技研商事インターナショナルに所属。 小売・飲食・メーカー・サービス業などのクライアントへGIS（地図情報システム）の運用支援・エリアマーケティング支援を行っている。わかりやすいセミナーが定評。年間講演実績90回以上。 |
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