【分かりやすい】クラスター分析のメリットや具体例、注意点を詳しく解説

現代のビジネスにおいて、膨大なデータから有益な情報を抽出し、意思決定に活かすことが企業の成長に不可欠です。しかし、「手元にあるデータをどう分析すればよいのか」「効果的な顧客理解の方法がわからない」といった課題を抱える方も多いのではないでしょうか。

そこで注目されているのが、データを客観的にグループ化する「クラスター分析」です。本記事では、クラスター分析の基本概念から具体的な活用方法、実施時の注意点を、わかりやすく解説します。

クラスター分析とは、大量のデータの中から似た特性を持つ対象を自動的にグループ化する数理的手法です。「クラスター」は「集団」を意味し、複数の変数（年齢、収入、意識、行動など）を用いて、対象を類似性の高いグループに分類します。

人間の主観的な判断とは異なり、数理的手法を用いて分析を行うため、これまで気づかなかった傾向やパターンの発見に役立ちます。クラスター分析は、マーケティング、医療、社会科学などさまざまな分野で活用されており、データに基づいた意思決定に役立つ手法として注目されています。

クラスターの主なメリットとしては、1つの変数だけでなく複数の変数を同時に考慮して分類を行うため、より多角的で実態に即した分析を行うことができます。そして、従来の経験や直感に頼った分類では見落としがちな重要なセグメントを発見し、それぞれのクラスターに適した戦略を立案できます。さらに、分析結果を可視化することで、関係者間での共通理解を促進します。業務効率化やコスト削減にも寄与する、実用性の高い分析手法といえるでしょう。

クラスター分析には大きく分けて「階層的クラスター分析」と「非階層的クラスター分析」の2つの手法があります。どちらも対象を分類する手法ですが、アプローチ方法が異なります。

階層的クラスター分析

階層的クラスター分析は、データを階層構造で段階的にクラスタリングする手法です。最初はすべての対象を個別のクラスターとして扱い、最も類似度の高いクラスター同士を順次結合していきます。この過程を繰り返すことで、最終的に全対象が一つのクラスターになるまでの階層構造を作成します。いわゆるトーナメント表のようなデンドログラム（樹形図）で可視化でき、どの対象がどの段階で結合されたかを理解できます。

階層的クラスター分析は、事前にクラスター数を決定できない場合や、データの階層構造を理解したい場合に適しています。また、比較的小規模なデータセット（数千件程度）での分析に向いており、探索的な分析段階で全体の構造を把握したい場合にも有効です。市場調査における顧客タイプの発見や、商品カテゴリーの整理などで活用されます。

市場調査について詳しくは「市場調査（マーケティングリサーチ）を成功に導くには？適切な手法や成功するためのコツをわかりやすく解説」をご覧ください。

非階層的クラスター分析

非階層的クラスター分析は、事前にクラスター数を指定して対象を分割する手法です。代表的なK-means法では、指定した数のクラスター中心点を設定し、各データを最も近い中心点に割り当てます。その後、各クラスターの重心を再計算し、データの再割り当てを行います。この過程を収束するまで繰り返すことで、最適なクラスタリングを実現します。

非階層的クラスター分析は、大規模なデータセット（数万件以上）にも対応しており、事前にクラスター数の目安がある場合に効果的です。また、処理速度が高速なため、定期的な分析や自動化が必要な業務に向いています。

階層的クラスター分析は探索的な分析に適しており、データの全体像を把握したい初期段階で活用します。一方、非階層的クラスター分析は、ある程度方向性が定まった段階での本格的な分析に適しています。実際の分析では、まず階層的クラスター分析で全体構造を把握し、その結果を基に非階層的クラスター分析で詳細な分析を行うというケースがあります。ただし、必ずしも両者を用いなければならないということではなく、階層的クラスター分析を単独で活用するケースも多々あります。

クラスター分析は、業界や目的に応じて非常に幅広く使われています。

新商品開発におけるセグメンテーション

新商品のターゲット層を特定する際に活用できます。

例：
飲料メーカーは、消費者の「性別」「年齢」「飲用頻度」「購入場所」「健康意識」「味の好み」などのデータを用いてクラスター分析を行った結果、「健康志向層」「刺激追求層」「ルーチン飲用層」という3つのセグメントを発見しました。これらをもとにメインターゲットを設定し、彼らに向けた商品開発を行いました。

マーケティング戦略の立案

消費者アンケートデータを用いて、効果的なマーケティング戦略を立案できます。

例：
食品メーカーでは、「購買価値観」「情報収集経路」「ブランド認知」などのデータを用いてクラスター分析を行った結果、「価格重視でネット中心の購買層」「ブランド志向で店頭での比較を好む層」「新商品・話題重視の情報感度高い層」という3つのセグメントを発見しました。各層に応じた広告コピー・媒体・訴求タイミングの最適化により販促効果が大幅に向上しています。

クラスター分析は有効な分析手法ですが、以下のポイントには注意が必要です。

分析に適したデータ設計が重要

クラスター分析の結果の良し悪しは、使用するデータの品質に直接影響されます。しかし多くの場合、既存の社内データだけでは、分析に必要な項目が不足していたり、データの偏りが生じていたりする可能性があります。特に、顧客の意識や行動に関する詳細な情報などは、専門的な調査によって収集する必要があるでしょう。

高品質なデータを確保するためには、調査設計の段階から分析目的を明確にし、適切なサンプル設計とデータ収集手法を選択することが重要です。

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クラスター分析とは別にクラスターの解釈が必要

クラスター分析によって出力される結果は、各対象が属するクラスターの番号（分類コード）のため、別途各クラスターの意味内容を解釈する必要があります。通常は、各クラスターを主軸にして、クラスター分析に使用した変数やそれ以外の変数とクロス集計を行います。

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クラスター分析を成功させるためには、調査設計の段階から分析目的を明確にし、適切なデータ収集を行うことが不可欠です。分析に必要な変数を事前に特定し、それらを適切に測定できる調査設計を行うことで、より精度の高い分析結果を得られます。そのため、まずは質の高いデータを収集することから始めてみましょう。