‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖＝‖…l‖＝‖‖‖‖＝‖‖‖仙Illlll…llllllll‖＝‖‖‖‖‖＝‖…l＝＝‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖＝＝‖‖‖‖‖‖‖＝＝‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖mllll…lllll…＝‖‖＝‖‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖…l…lllllll‖＝‖‖mlllllll…lll…‖l

金融商品市場へのジョイント・セグメンテーションの適用
里村 卓也，佐藤 栄作，佐藤 忠彦…llllll…‖‖‖‖＝＝‖‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖…llll‖＝‖‖＝‖＝‖‖‖‖＝‖‖＝＝‖‖＝‖‖‖‖＝‖＝‖‖‖‖＝‖‖＝＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖＝＝‖‖‖‖‖‖＝‖＝‖‖＝‖‖‖‖‖‖…l…llllll…llllll‖＝‖＝‖‖‖‖‖旧Illlll…lllll

1． はじめにも例外ではない．消費者向け金融商品市場はどのようなセグメントからなっているのかを理解することなし

本稿では消費者向け金融商品市場のセグメンテーションを検討する．現代の市場においてマーケットセグメンテーション（市場細分化）を行うことは必要不には金融機関は営業活動を展開することが難しくなるであろう．いわゆる「ローラー作戦」的な商品販売では貴重な経営資源を浪費することになってしまう．
このように重要なマーケット0セグメンテーション

可欠な行為である．市場には異質なニーズが存在することが多く，ニーズの異質性を理解して製品を生産・であるが，セグメンテーションが満たさなければならない要件としては「特定可能性，実在性，接近可能販売する必要がある．
KotlerandArmstrong（2000）によるとマーケット・セグメンテーションとは「求める製品や求めるマーケ性，安定性，反応性，実行可能性」（Wbdeland Ka−makura，1998）が挙げられる．

ではこのような要件を満たすためには，どようよなテイング・ミックスが似た個別グループに市場を分割することであり、分割は買い手のニーズや特徴、行動をベースに行われる」ものである．セグメンテーショ
ンは市場志向であるべきである．市場，特に消費者のニーズを考慮せず，製品ベースで細分化されるようなことは，あってはならない．市場志向のセグメンテー
ションこそがマーケテイング計画のためにも必要なのデータを用いてどのような手法でセグメンテーションを行えばよいのであろうか．従来から行われていたよ
うに人口動態的特性軸あるいは社会心理的特性轍を用いてクラスター分析で分類する方法もあろう．またAID（AutomaticInteractionDetector）やCHAID（Chi−SquaredAID）を用いて反応ベースで分類する方法もある．

である．

さて，金融商品の特徴について考えてみると，同一近年のITの発展により企業は消費者行動に関する詳細なデータを入手したり，直接消費者ヘアクセスすることが可能となった．しかし，消費者に個別に対応するためには、どのような消費者にはどのような対応を行えばよいのかという指針が必要である。従ってまず、データを用いて顧客を分類して分類毎の特徴を把握した後、消費者へ個別の対応を行うこととなる．今後ますますセグメンテーションの重要性は高くなるとの「利用商品」（例えば定期預金）でも消費者によって，その利用日的は様々であろう．住宅取得目的で預金している人もいれば，将来の結婚や子供の教育費，あるいは老後に備えてという人もいるであろう．また特に目的もなく預金している人もいるかもしれない．
逆に，同一目的であっても選択される商品としては預金である場合もあるしMMFや株式である場合もある．

いえよう．
このことは消費者を対象とした金融商品といえどこのように「利用目的」「利用商品」をベースにセグメンテーションを行えば，消費者はどのような目的さとむら たくや 大阪大学経済学研究科を持ったグループに分かれるのか，どのような商品を〒560−0043大阪府豊中市待兼山町1−7

利用するグループに分かれるのかが明確になり，金融

さとう えいさく 流通経済研究所

商品の開発，販売促進に対して重要な情報を提供する〒141−0031品川区西五反田ト23−1

ことができる．さらに「利用目的」と「利用商品」のさとう ただひこ 流通経済研究所

同時分布を考慮することにより，「特定目的の組み合〒141−0031品川区西五反田7−23−1

わせ」のために「特定商品の利用を組み合わせて」いるセグメントが明確になる．

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（9）631

慧￠ 分析モデルとパラメータの推定

詔8鼠 分析モデル‥ト一●（轟（制ア加持一鋤）1一諾m克）「利用日的」と「利用商品」のようなカテゴリカルロ
データを同時に用いてセグメンテ山ションを行う方法（塵（∂jm）彰mm…m）1−yれm（且）として鮎masw乱my，C駄a軌e再eeamdα0肋em（乱99呵はジョイント￠セグメンテ山ションを提案している 本稿

得られたデ血夕全体の尤度は次のようになるひでも「利用日的」「利用商品」を同時に用いてセグメ」V J ．ノ、−「＼∴．∴￣−∴

ンテ仙ションを行うためにジョイント0セグメンテー

m＝1豆＝1メ＝1ションを用いる。
ジョイント￠セグメンテーションは潜在クラス分析（垂（7宜桝且−7五た）1−ごmた）のひとつでありリセグメントの大きさと各セグメントでの反応パラメ脚夕を同時に推定することができる。

（∂如）彰mm…m）1…封れm（塵（2））

慧。慧 パラメ珊タの推定

藻草を次のように定義する。
翫「利用目的」べ血スでセグメンテ叫ションを行った場合の第戌番目のセグメント（戌＝且，…ヲ∬）

潜在クラス∴モデルの推定で一般的なEMアルゴリズム（Dempste訂，mairdamd温血im，且977）を用いてパラメ仙夕の推定を行った。
EMアルゴリズムでは観測された不完全データをか「利用商品」ベースでセグメンテ山ション

いったん最尤方程式に馴染みの良い「完全データ」にを行った場合の第ゴ番目のセグメント擬似的に置き換え（E膠S七ep），この「擬似的完全デー（ゴ＝且，…，♂）タ」を用いてパラメータの擬似最尤推定値を求め（M−翫第ゐ番目の「利用目的」（鹿＝且，…，厨）Sもep）タ さらに得られた推定値から擬似的完全デ山夕を作り直しタそれを用いてまたパラメータ推定値を求
隅冨第m番目の「利用商品」（m＝且，…，財）
陀：第陶番目の消費者（柁＝且，…，Ⅳ）め直すク という手続きを繰り返す。不完全デ鵬夕に対してEMアルゴリズムを用いることにより得られた推定値は最尤推定値である由

さらに次のように変数を定義する。

なおEMアルゴリズムを用いたジョイント。セグメ

7豆ゐ冨セグメント戌でた番目のカテゴリーがンテーションの推定の方法の詳細は鮎maswamy，eta】・n（1996）を参照のこと。

「利用日的」である確率

動m冨セグメントゴで隅番目の商品が「利用商品」である確率

EMアルゴリズムを用いるために，消費者和がセグメントわに所属するか否かを示す変数z両を考える旬消費者陀がセグメントわに所属する場合にはzれ豆ゴ＝1∬乃ゐ冨金融商品の「利用日的」に関する変数凸でありタそれ以外の場合にはz頑＝0である。ち痴は消費者閃が彪を「利用目的」として回答観測されない潜在変数である。

していれば孔タ それ以外は0とする。

このときの完全対数尤度は封几m冨「利用商品」の選択に関する変数①消g（）！7エ．f

費者陀が商品mを利用していれば1タ、′∴・∴；二、二こ両∫∴：′ぎノり
J？さ＿ノ∴こ二二こごりノトいlり・．・

それ以外は0とする。

ri ざ ．J

ここでセグメント底とセグメントゴヘ同時に所属する

ただし確率軌ゴを考える0ただし∑た1∑た1伊豆ゴ＝且とするの消費者殉が諾励封れmを選択した場合の尤度は次のようになる仇6認盈（10）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ℡リサーチ（3）（垂醐た（1−7挽）1う一→‥．J叫∈榊j（伊（ト7豆た）1−〇（垂（∂jm）yれm…m）1一甘Ⅳm（鼻）（4）う（鼻（ちm）恥m…m）1伽）

ここでZ＝（（（z花立j）））を欠損データとみなすことによりEMアルゴリズムを適用する．

雁妾β相（7抑1−7兢）トニう

且−βねpご（鼻（句m）y隼句m）1伽払stepではデータダ＝（ごmた，‰m）とパラメータ（8））〉β五j，¶た，ちmを既知としてZについてgoクエdの期待値
このようにして個人几が所属するセグメントが推を求める．

定されれば，逆に各セグメントにおける人口動態的特瑚oダムd】＝∑∑∑坤証印勅性等の属性を集計して，セグメントの特徴をさらに詳

TliJ

しく知ることもできる．
＋∑∑∑耳毎l印0タれl盲ゴ（5）

れ・ i j

2．3 モデルの選定

ただし潜在クラスモデルによるセグメント数の決定には

β豆ゴれl壱j呵z両lダ］＝（6）

情報量基準としてBIC（BayesianInformation Crite−∑豆∑ゴβ豆jゆ咄である．

rion）が使われることが多い（Titterington1990）．本稿
で用いたモデルの8ICは（−2×gOクエ＋（∫×J−1＋〟−βfepご∫＋J）×JoタⅣ）である．

M−Stepでは且z［g叩エd】を最大化するβ豆ゴ，¶た，ちmを求める．ただし3．分析の結果

0≦β五ゴ≦1∑た1∑左1β壱ブ＝1

3．1 データ

0≦↑施≦1（7）0≦ちm≦1

データは「日常生酒と金融についてのアンケート調とする．ラグランジュの未定乗数法を用いることによ

査：（株）NTTデータ システム科学研究所（1994年

り昂z【わgエd］を最大化するβ壱ブ，¶た，ちmが求まる・度実施）」を使用した．対象者は首都圏40km圏に居住する20歳〜69歳の男女（ただし学生をのぞく）でさて，実際にパラメータを求める場合にはセグメンある．

ト数をアプリオリにいくつか与え，各セグメント数

金融商品利用目的と金融行動質問（金融商品利用実の組み合わせごとに実際の調査データを用いてパラ態）を利用し分析を行った．利用目的については利用メータを推定する．ただし，EMアルゴリズムでは初商品ごとに3つまで回答されたものを商品に関係な期値により対数尤度の収束値が局所的最大値か鞍点く個人別に集計した．例えばある個人についてAとである可能性があるので，異なる50組の乱数からないう商品の利用目的が「P，Q，R」であり，Bというる初期値を与え，その中で対数尤度が最大のものを，商品の利用目的が「Q，S，T」であった場合には，こ特定セグメント数におけるパラメータ推定値としての個人の金融商品の利用目的は「P，Q，R，S，T」で採用することとする．

あったとする．分析に利用したサンプル数は958，金

このようにしてパラメータが推定された場合の，個融商品利用目的は9選択肢（表2），利用金融商品は23

人几がセグメント宜jに所属する確率は，β豆jを事前分選択肢（表3）である．利用金融商品のうち，郵便局の布としてi欠のようになる．

ものは「定額貯金」「定期貯金・ニュー定期」「積立貯金」「教育積立貯金」「学資保険」である．

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（11）633

表且：B瓦Cの比較

利用員㌍によるセグメント敷2 3 4利用商品2によるセ3 261日． 0」ヨ．26019 タメント赦瑚 2609． （さ017．4263 29：∋．1605乱27日．02630増．ヰ 262日6．6 2e呂2巨ヨ9．3

凱慧 セグメント数の決定
セグメント数毎のBICは表且のとおり。迅ICの比較，

表2：利用日的によるセグメンテーションの特徴
GI

G2G≡岩男 臼開港老滴

利用日的
住宅取隅や増改築
耐久摘裁断国籍人

0．3日（琳＊〉 0．‖（＊辣） 0，17く＊）医）0．21（榊く） 0．07（＊可 0．10く＞梱）
結婚、出産灘、鞄裔親
0．98く＊＊） 0．均6（＊＊） 0．03（＊＊）
自分の密後の生酒
0．62（榊） 0．09（輌） 0．田0（＊＊）
緬境目レジ【ヤー血自己啓発 0．16（＊＊） 0．14く榊） 0．2射＊＊）
魚な出厳／＼の備えOH了1く榊） 8．均5く輌＊） 0．58く＊＊）
0．58（冊） 0．09（糊） 0．52く＊＊〉
利殖
0．1日（柵） 0．12（＊＊） 0．1了（榊）その他
特に自的がない0．22（＞梱） 0．21（榊） 0．26（輌）
輌1％水準で有無 哺％水準で有意およびセグメンテ山ションによりマーケテイング計画上有用な結果が得られるのかを併せて検討した結果夕
利用目的Q利用商品ともに3つのセグメントに分けることとした。，

表3：利用商品によるセグメンテーションの特徴
SI

凱遜 利用目的隠よるセグメンテ℡ション
同時セグメンテ山ションの結果のうちj利用日的によるセグメンテーションの結果についてみてみる。表2にはある目的が各セグメントでの利用目的となる確率7豆たが記載されているむ利用金融商品や増改築」「耐久消費財の購入」「急な出費への備え」等が目的である確率が高い￠ さらに「結婚，出産費，教育費」は目的である確率が非常に高くなっている。

これから生活をスターqトさせるために多くの出費が予想されるために金融商品を目的を持って利用していこうとする層である。「一利殖」目的の確率が高いのもこのセグメントの特徴である。

G2は「目的希薄」なセグメントであるの「結婚メ 出産，教育費」「急な出費への備え」等が目的である確

S3

低利用者

≡喜郎苧金
冠期貯金仏ニュー定期
相立貯金
教育相立貯金
定期預金・スーパー定期

0．了6（＊＊） 0．62（＞k＊） 0．30（抽）0．13（＊＊） 0．16（＊＊） 0．07（＊＊）
0．18（水＊） 0．12（＊＊） 0．09（＊＊）
0．48（輌） 0．00（〉 0．03（＞佃）柁立定期予賞金R定期相立

0．32〈＊水） 0．32（米＊〉 0．21（糊）
0．1了（〉K＊） 0．27（＊＊） 0．04（糊）0．0鮒糊） 0．11く＊＊） 0．01（）
0．24（堆＊） 0．32（＊＊） 0．04（＊林）003（＊＊） 0，04（＊＊） 0．01く）
0．05（＊＊） 0．04（＊＊） 0．01（）
0．44（桝〉 0．38く＊＊） 0．23（＊＊）
0．03（辣〉 0．04（＊＊） 0．01（）
0．0卑（＊＊） 0．06（粥糠） 0▲00（）0．07（附く） 0．07く榊） 0．03（糊〉
026（水＊） 0．2日（＊＊） 0．03（〉柵）
0．01（） 0．02く＊＊） 0．00（〉
0．98（＊＊） 0．00（） 0＿15（＊＊）
0．20（＊＊） 0．14（＊〉K） 0．17（＊＊）
0．01（） 0、03（氷水〕 0．01（）
0．50（糊） 0．63（＊姉） 0．05（淋粥）0．02（＊） 0．04（＊＊） 0．01（）
0．27く舶く） 0．32（＊＊） 0．14（糊〉

0．49（氷＊〉 0．49（＊林） 0．25（＊米）MMF・中匡ロブアンドα且は「巣作り目的」セグメントである。「住居取得S2

保守的 帽砥的運用派 i重用派

公社債投信
株式・株式手農イ言
株式るいとう金貯蓄口座
財形貯蓄一手土内争買金
住宅僧輩
債券
劉引金融償爪利付金融億
金鎧信託叫貸付信託
外貨預金
学資保険
こども保険
こども轟音共済貯蓄型東署保険
変誓削呆険
貯蓄型損害保険＊＊1％水準で有意 ＊5％水星聾で有意率もさほど高くなく，「住宅取得や増改築」「自分の老後の生酒」が目的である確率は低い。金融商品を利用する目的が希薄なセグメントである。
G3は「老後生活目的」セグメントである。「自分の老後への生活」目的で金融商品を利用する確率が高い。
「趣味心レジャーの自己啓発」を目的として金融商品を利用する確率も高い。養育費や住居取得費の必要もなく，自分の老後への備えと自分自身の楽しみのために金融商品を利用するセグメントである。「利殖」目的の確率が高いのもこのセグメントの特徴である。

表叡 ジョイント0セグメンテ㌦ションの結果
GI

G2

目的希薄

商品＼日的G：∋

老酋

引・保守的通用派 0．22（＊＊） 0．00（）
0．00（〉
S2相極酢コ運用派 0．19（＊＊〉 0．00（）
0．2日（埴＊）0．00（）
0．30（＊＊） 0．00（）
S3低利用者
糊1％水準で有意 ＊5％水星撃で有意

またタG乱タG2タG3ともに「特に目的がない」確率が2割以上ある。

63亀（12）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ￠リサーチ3．4 利用商品によるセグメンテーション
表5：セグメント別消費者の特徴

同時セグメンテーションの結果のうち，利用商品に全体 Gl′SI Gl／S2 鱒 G3／S2

よるセグメンテーションの結果についてみてみる．表3には各セグメントにおいて特定商品が利用される確率もmが記載されている．

22．0％
22．5％
24．1％
20．0％
11．3％

9．4％
33．6％
41．2％
13．0％
2．9％

144％
4了．0％ 10．4％
26．7％
22．9％ 10．6％
29．4％ 15．9％ 15．7％
23．9％
9．0％
34．8％
5．6％
5．1％
28．5％

79．3％

97．9％

86．3％

Slは「保守的運用派」である．「定額貯金」「財形貯蓄・社内預金」「貯蓄型養老保険」の利用率が高く，

％
．

ロリ％

23

岨川．19

2

2

74

已551

7

ち家率は6割で，中学生までの子供がいる．
「Gl・S2」は「巣作り目的・積極的運用派」セグメントである．全体の19％を占める．将来への生活に「G2・S3」「G3・S2」という4つのジョイント・セグメ資金を得ようとするセグメントである．人口動態的特ントからなることが分かる．

徴は30代から50代を中心に分布している．世帯年収

この結果からもジョイント・セグメンテーションの利点が確認された．「利用目的」「利用商品」の一方からのみセグメンテーションを行ったのであれば，「巣作にはばらつきがあるが1000万円以上の世帯も3割近い．持ち家率は比較的高く，末子年齢の幅は広い．
「G2・S3」は「目的希薄・低利用者」セグメントでり目的」の中に「保守的運用派」と「積極的運用派」ある．全体の30％を占める．金融商品をあまり利用がいることが，また「積極的運用派」の中に「巣作りせず，利用するための強い目的もない．人口動態的特目的」と「老後生活目的」という異なる目的によるセ徴は20代に多く，既婚率も低い．世帯年収も200万グメントがあることが分からないのである．実務的に円〜600万円中心であり子供がいる場合には低年齢のも意味のある結果である．

子供がいることが多い．

ジョイント・セグメントの人口動態的特徴が表5に「G3・S2」は「老後生活目的・積極的運用派」である．

全体の28％を占める．老後に必要な資金を積極的な集計されている．

ジョイント・セグメンテーションの結果と各セグメ運用により得ていこうとするセグメントである．人口ントの人口動態的特徴をまとめると次のようになる．

動態的特徴は50代以上に多く，世帯年収にはほららきがあるが1000万円以上の世帯も3割近い。持ち家率「Gl・Sl」は「巣作り目的・保守的運用派」セグメントである．全体の22％を占める．将来の生活に向けて慎重な資産運用をするセグメントである．人口動態
2000年12月号

も高く末子も高校生以上であることが多い．
「Gl・Sl」と「Gl・S2」の違いは「教育積立貯金」「学資保険」を行っているのか，否かにある．教育資金© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

敬川

．8％

11者である．世帯年収は600〜800万円中心である．持向けて資金が必要であるが，積極的な運用によりこの％

2％

5亡U％

3％

■11

的特徴は30代・40代の比率が高く，ほとんどが既婚

この調査結果からは消費者は「Gl・Sl」「Gl・S2」

％

1．9．

％．

2％ ％
︻コ 44％

千2t6％

2％

％

メンテーションの結果を見てみよう（表4）．

％％5％％ ％ ％∩︶ ○ ごU1％

2．〇6．5〇．月 ∩︶ ○ つJ 4 1 27％4

1％％

鑑川

さらに利用目的と利用商品によるジョイント・セグ

％

54％ 4
■︼∪

2 丘じW川

S3は「低利用者」である．各金融商品の利用確率が3．5 ジョイントーセグメンテーション％．

1
鑑川 亡じ 了 7のも特徴である．

低く，定期預金においても利用確率は0．30である．

％％∵％∴％．〇5％ 5 00 3％ 68 日．

％

2％﹁I岨川95％「教育積立貯金」「学資保険」の利用確率は非常に低い％

1 4・1 2 1

蓄型養老保険」「貯蓄型損害保険」の利用確率も高い．

子供無し 未婚
子供無し 既婚
末子0歳…小字前
末子小芋…中学
末子高校′・・′大学
末子宇土舎人62．0％％

グメントよりも資産の運用に積極的である．また「貯ライフ・ステージ

1 吐川 9 7 4 7
7．．29．1 3 8ド」「株式・株式投信」等の利用確率が高い．他のセ

8149；

1

持ち家

S2は「積極的運用派」である．「MMF・中国ファン

22

住居形態見られる．

．

ウJ

20，0％

％

13．3％

確率が高く将来の教育費を確保しようとする行動が％

2

23．0％

l■

524．了％

的である．また「教育積立貯金」「学資保険」の利用％

16．2％％ 4信」の利用率はS2よりも低い．資産の運用には保守O

2月駕∩︶岨川 ％ ％ ％藍川 ％ ∩︶ ︵ロ 3 45 2 33 0 7「MMF・中国ファンド」「公社債投信」「株式・株式投59．2％（13）635

いたセグメンテーションは分析者によるモデリングの表6：セグメンテーション別郵便局利用率自由度が高く，これからのセグメンテーションにおいても重要な位置を占めることとなろう。
さらに潜在クラスモデルの上位モデルである潜在混合分布モデルを利用すればカテゴリカル①デ山夕だ

けでなく連続変数からなるデ仙タを用いた分析も可能である巾、マーケテイングにおいても潜在混合分布モを確実に準備したい「Gl。Shは郵便局の「教育積立デルをポアソンモデル（田丸且皿om弧d蹴Ⅷmar，且9錮）や貯金」「学資保険」を利用するが「Gl。S2」は利用し構造方程式モデリング（∬e成風d鼠フj乱gpa温風md me＄aでbo，ない白「教育積立貯金」「学資保険」は郵便局の金融商品であるため，郵便局利用率の差が影響していること19卵）に適用したセグメンテ仰ションが行われている。
今後の展開に期待したい所も考えられようが，「騒乱句Sl」と「α1超S2一」で郵便局の利用率の差は且0％以下である（表6）ので，「教育積立貯金」「学資保険」を利用する確率の差を説明できない。逆にいうならば，ある人が「教育積立貯金」

本研究を進めるにあたり貴重なデ←夕のご提供をいただいた（株）Ⅳ甘甘データシステム科学研究所ならびに同研究所の中川慶一郎氏に感謝いたしますp「学資保険」を行っているのかどうかを「保守的運用派」「積極的運用派」の判断に使えるのである。

参考東献

ⅢDemps七erフÅ。P。，m乱立鴫Ⅳ．M，amd RⅦbim，R凸B∴
MaxまmⅧmmi臨1払00d鮎mImcomp且eもeDaぬvia

急。岱 マ仙ケティングけインプリケmペンヨン
これらの結果をもとにマ山ケティング0インプリ註MⅣA皿gori馳m フ♂0視γ穐αgげ娩e励野αgβ窓α朗β詰豆cαg・・．ご・ニざ・1：、−、．・ニーJ−・・、：、、

ケーションをいくつか提示する巾

［2】のi且lon，彗Ⅳ胤am組ⅨⅧmar，Å∴ maもemも凱rⅦCもu訂e⑳ ジョイント。セグメンテーションは消費者金融商

乱mdの抽e訂Mむ如ⅧyeMode且simMa∬keti首唱≡ÅmIm七か品市場のセグメンテーションに非常に有効な手段

g∬a七豆veSⅦrVeyamdOve甘View ，inAd即α恥Ceば∬e統一である。

し ・ ∴ ご・ご・・∴‥∴ト∴ミ・1ミ・∴・ト∴り・こ・、汗：ト⑳「巣作り目的」セグメントには「保守的運用派」「積極的運用派」が存在するため，同じライフ8ス

テ鵬ジの消費者であっても対応を変える必要がある。「教育積立貯金」「学資保険」を行っている消Camb訂温（蝮e，MÅ：遺風ac腹we凰1（1994）295−35且h：．． ・こ・．： ．∴∵、 −一 一 ・て．二・、∴∴．∴．一ミ ∴‥Fi11ittl−Ⅸ・1ixい1re Stru（：turaユEqllation Models for

鼠e叩OmSかBased S喝mem七aもiom amd Wmobserve（旦Heもeyogeme五七y ，肋摘e助ガぶc夏e陀Ce，1岱（且997）39−

費者にリスクの高い金融商品を勧めることはや
5軌

めたほうがよさそうである￠［句Ⅸ0も且er，PbamdÅどm如ong，G∴Pγ虞犯C亘pgeβぜガαγ一⑳「老後生活目的」のセグメントは「積極的運用派」のセグメントでもある。「自分の老後の生活」だけでなく「趣味￠レジヤ…0自己啓発」目的での金拍坤が娩飢紬血，p『emticeHallImc■（20￠の）・
聞鮎maswamy，Ⅴ−ツC駄atもeyjee，臥amdCohem，S胤：諸oimもSegmen七aもiomom Dis七払ctI血erdepende血融商品利用も多いので，これらの目的を満たす金盟舶e彗Ⅳi馳びa七egorica且Ⅲ細君a ，Jの視mαgガノ紺αγ−融商品の登場が望まれる。

．・・∵1・‥・l・∫・・．・・：・1J￣・こ∴∴一．・上∴−∴ニ、［6］甘弛もe貰im離Omヲm。M∴ Some Recemt Researchim，ノ＿ ・二こ：十ソ：■こ七払eÅma鼠ysiso君M汰tureD五st鵡血ions ，ぶ恵α朗βま豆cβブマーケットセグメンテーションは実務での適用が非常に盛んな分野である。反応ベースでのセグメンテ帥趨（且990）6且9一朗乱中［7］Ⅶあ戊e且，M巾amdⅨamakura，W胤：財αγ鮎老ぶ四隅eれ一ションは行動を予測することができ，マ仰ケティング

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