マ出ケティング0サイⅡンスV

競争価場構造分析竜デルの現状
井上 哲浩………L…仙＝‖l帖＝‖帖‖…‖‖‖‖＝‖‖＝＝‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖＝……l仙＝＝ll＝＝＝‖＝‖＝＝‖＝‖‖＝‖‖＝‖‖＝‖‖‖＝＝‖‖＝‖＝‖‖＝＝‖‖‖‖＝＝＝＝‖‖＝＝‖‖‖＝‖‖‖＝‖＝＝‖‖＝＝＝＝＝＝‖‖‖‖＝‖＝＝‖‖‖‖＝‖‖＝＝＝＝‖‖‖‖仙l1．はじめに

2．競争市場構造分析の定義，目的，類型

アメリカにおける主要なマーケテイング研究組織の競争市場構造分析の定義や目的を検討しよう．

一つであるINFORMS Marketing Science学会の分Myers and Tauber（1977）以降の競争市場構造分析

野は多岐にわたるが，競争市場構造分析は，マーケテの分野に大きな影響を与えてきたのが，Day，

イング。モデル研究における主要分野の一つである．

Shocker，and Srivastava（1979）の2類型である．

製品市場の定義や単に市場構造分析と呼ばれること

それは，行動データに基づく手法群と判断データに基もある．自軌中産業，家電産業のような産業政策−L一づく手法群に競争市場構造分析モデルを二分するもの

般的に受け入れられてきた産業分類（SIC）があるが，である．前者の行軌データに基づく手法群には，交差

マーケテイング意思、決定，特に製品やブランドに関す

弾力性，行重力類似性，ブランド。スイッチングというる意思決定が遭遇する多様な局面においてこれら産業

三つの手法が包含されている．後者の判断データに基分類は実務的ではない．この問題を，70年代およびづく手法群には，意思、決定過程分析，知覚マップ，技80年代前半では製品自体を関連させてより詳細に市術代替性分析，顧客による代替性判断が含まれている．

場を定義しようとする「製品一市場の定義」として捉その後この行軌データー判断データといえ研究が行われてきた．しかしながら，製品1市場のBourgeois，Haines，and Sommers（1987）による定義に関する研究が進展するにつれ，80年代後半か行動。判断データ×需要。供給志向という4類型，

ら90年代にかけて消薯者選好構造の視点がより注目

Shocker，Stewart，and Zahorik（1990）による行

されるようになり，市場構造分析と呼ばれるようにな

動。判断尺度×検定。確認モデルという4類型でも活った．

用されている．また，Deshpandさ and Gatignon

う2類型は，

しかしながら，2000年代には競争市場構造分析の（1994）は，実際の購買の分析，消費者判断の分析，みを取り扱った論文は主要ジャーナルにおいて少なく競合企業戦略の分析という3類型の中でDay gfαJ．

なってきておi），むしろ競争市場構造分析的な考えを，（1979）によ る2分類を用いている．Elrod andセグメンテーション，選好異質性，カテゴリーやクロ

Keane（1995）は，同様にデータに基づいて競争市場

スカテゴリーなどの問題に適用したものが，近年では構造分析手法を類型化しているが，彼らのアプローチ

多く見られる．この点を反映して，本論では，井上は，マーケット。シェア。データ，（2001）に基づき，競争市場構造分析の展開を紹介す

チング行列，ピック。エニイ。データ，購買頻度デー

ることを基本的な姿勢とする．まず次節で，競争市場

タ，離散パネル。データという5類型である

構造分析の概要を述べて，代替性に基づく手法，スイブランド。スイッ

Dayetal．（1979）にせよElrodetal．（1995）にせッチングに基づく手法，競争空間に基づく手法を紹介

よ，ともに彼らの類型化規準は，データである．しかする．そして，新しい展開である認知構造アプローチ

しながら，競争市場構造分析の目的は，それらの手法との融合と新手法を簡単に紹介する．

をどのように用いるかではなく，冒頭で述べたような目的を持って分析結果からどのような競争構造が存在しているかを明らかにすることである．この見地に従えば，競争市場構造分析のインプットであるデータでいのうえ あきひろ
関酉学院大学商学部

はなく，競争構造が明らかにされるアウトプットに基〒662−8501西宮F†り∴ケ憤1−1−155

づいて手法を類型化するべきであろう．井上（2001）

2003年5月号© 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.

（39）3悶

は，競争市場構造を明らかにしようとするアウトプッkura and Rし1SSell，1989；Russe11，Bucklin，and

トとして，交差弾力性に代表される代替性，峠系列的

Srinivasan，1993など）．

選択に代表されるスイッチング，製品マップに代表される競争空間という三つを議論し，それしかしながら，LOGIl モデルは無関係な代替案からの独立性（ⅠIA）という致命的な欠陥を本源的に抱らに相応する

手法群の3顛型を提示している．以下では，粧酎二各類

えている．IIAの問題に加えて，競争市場柿追分析の型に属する競争市場構造分析モデルを説明しよう1．

見地から，ナイーブなLOGITモデルは弾力性に関し

2．1代替性に基づく競争市場構造分析て重大な欠点を持っている．単純化のため対数仙格お

経済学にその基礎をおく弾力性怯 マーケテイング

よびその効果β♪のみで非確率的効周仇・が〃㍉＝β♪lnの分野においても古くから代替性の尺度として活用さ為z・として特定化され，確率的効刷U〜は二重指数分れてきた．ブランドブの価格為オのそのマーケット。

布に従う確率変数ど7と非確率的効用彷との利（J7・＝

シェアsgに関する（自己）弾力性イ丸拓は，

仇・＋Eヱとして特定化されると仮定しよう．効用極大化の仮定により，β個の代替ブランドからブランド∠∂ぶォ ニ‰〜・・、・ ∴＼．●

を選択する確率はで与えられ，佃格変化率に対する自社ブランドのシェ／）．・＝

ア変化率の比として解釈される．例えば，5％の価格

exp（彷）【eXp（β♪111弟f）β¶∑exp（uj） ∑exp（βplnXpj）
7＝1

し7＝1

」t二昇により自社シェアが10％減少するならば，自己となり，ある特定の消貿￣者ゐがブランドオを選択す

弾力性は−2となる．しかしながら，競争市場構造をる確率は♪摘となる．消費者亮がブランドオを購買し分析するとなると，単なる自己弾力性ではなく競合ブ

たならば1，それ以外0をとる二倍データ卵ヱんが与えランドからの影響を示す交差弾力性が問題となる．

られた下で，対数尤度（ブランドオではなく）ブランドノの仙格為ノがブラ⊥＝∑∠，カブ7z・，力lIl毎

ンドオのマーケット。シェアs乙に与える効果を示すを最大化するようにパラメータβ♪を推定する（げ関する交差弾力性eLS∫，〟pJは，

BenAkiva and Lerma11，1985）．推定されたβpを所与として，ブランドオの価格j㍍のその選択確率カz・

e5∫，ズpJ＝で与えられ，競合ブランドの仙格変化率に対する日社

に関する日己弾力性e♪ ，ズp′は，e♪7，∬′）〜＝β♪（1−カ7・）で与えられる．そして，ブランドノのイ附各弟、′がブランドブランドのシェア変化率の比として解釈される．

才の選択確率久に与える効果を示す交差弾州竺巨eれ〟♪ノ

主たる適用例は価格に関する弾丸性行列〈e5∫，∬′ノ、′）に基づいて行われる．弾力性行列において，主対角項はは，e♪7，範．′＝−β♪九で与えられる．これらの式が含意

自己価格弾力性であり，非対角項は価格交差弾力性でする点は，あるブランドが価格を変化させたとき，残あり，列ブランドが価格を操作した場合に行ブランド

りのブランドのシェアに同質の効果を▼与▲えることであのシェアに与える影響を示している．

る．つまり，あるブランドの選択確率の変化は操作以

交差弾力性行列を得るモデルには，パネル。データ

前の選択確率に比例することになる．このような構造に代表される非集計データに基づくモデルと，マーケ

は通常の市場競争では考えにくく，むしろ高畑格高品ット。シェアに代表される集計データに基づくモデル

質ブランドは高価格高ぶ，質ブランドからも低価格低品に類型化できる．非集計データに基づく手法に関して，

質ブランドからもシェアを奪うが，低価格低品質ブラ

Guadagniand Little（1983）によるLOGITモデル

ンドは低価格低品質ブランドからのみシェアを奪うとの紹介以降，スキャナー。パネル。データとその分析いう価格帯競争構造が存在する市場の方が普通である．

手法の普及に伴い，パネル選択データにLOGITモデ

ルを適川し推定結果から交差弾力性を得ようとする研究が一つの大きなグループを構成している（Kanュa−

集計されたストアー。トラッキング。データに計量経済学モデル，特にマーケット・シェア。モデルを適朋し，直接市場レベルでの交差弾力性を得ようとする
桝究が，もう一つの大きなグループを構成している

1ページ数の制約から全ての競裾＝1J場構造分析モデルを本（Carpenter，Cooper，Hanssens，and Midgley，1987；

講座では紹介できない．興味のある読者は，井上．（1998）「競争市場構造分析研究の執型化と今後の展開」，『JIMS

C（）OPerand Nakanishi，1988；Cooper，Klapper，and

マーケテイング。サイエンス』，7，1。2，6283を参照さ

IlュOue，1996など）．集計データを用いた場令でも，モれたい．
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オペレーションズ・リサーチ

デルの特定化により，非集計データと同じ問題が発生

簡単に紹介すると，初期値に大きく依存して，非常にする点に留意が必要である．

近接した適合度である全く異なる結果をGSモデルで以上の問題に対応するアプローチは潜在クラス混合は得る可能性があり，推定されたパラメータが含意すやベイズ・アプローチなど様々である．これらのアプる競争市場構造は其値から非常に異なっており，競争

ローチを比較した興味深い研究に，Andrews，Ansari，

市場構造に基づき全く異なったマーケテイング対応を

and Currim（2002）やAndrews，Ainslie，and Cur− GSモデルは生む可敵性があるという問題である．要するに，パラメータ識別性が保証されていないために，

rim（2002）がある．
2．2 スイッチングに基づく競争市場構造分析
ここで紹介される手法は，選択データをブランドにこのような危険性をはらんでいるのである．
競争市場構造を得られたパラメータから推論しよう

注目しつつ期間にわたって同一のパネルを集計し，例とする限り，識別性が保証されていないモデルでは得

えばブランド〜からブランドノにスイッチしたパネル

られた結果が不安定であり信根性が低く，重大なマー数を計上することで，構築されるスイッチング行列にケテイング戦略の過ちを犯しかねない．マーケテイン

基づくものである．スイッチング行列に基づくモデル

グ戦略構築のような高いリスクを伴う状況では，事後の多くは，潜在クラス分析を応用したもの（Grover

的に経馬舶勺に識別性を保証するようなモデルではなく，and Srinivasan，1987；井上，中西，1990；井上，

事前に理論的に識別性が保証されたモデルが必要であ

1992など）や対数線形モデルを応用したもの

る．この見地から，マーケテイング理論ヒ意味のある（Novak，1993など）が多く見られた．

制約集合を課すことにより，Jacobiarl行列が列フル

スイッチングと先に論じた弾力性の関係を，理論的ランクであることを保持することで事前に理論的にモに導出した研究がBucklin，Russell，and Srinivasan

デルの識別性を保証したモデルがMIGHTシステム（1998）である．Bucklinetal．は個人レ（井上，1992）である．

ベルから議論を始める．上述の通り，ブランド才の佃格英才の消費者ゐによるその選択確率ゎに関する自己弾力性はスイッチングに基づく競争市場構造分析の興味深い展開の一つに，B6ckenholt and Dillon（2000）があ

e払方ク∫＝βク（1一如）で与えられ，ブランドノの価格

る．これは，Bt）ckenholt and Dillon（1997）の新製．‰Jの消費者ゐによるブランド才の選択確率ゎに関品導入前彼のセグメント問スイッチを拡張した研究でする交差弾力性はe拓，〟pノ＝−β♪九力で与えられる．スあり，不完全情報化で根源にあるブランド間の従属性

イッチング確率ではなく前回選択ブランドを所与としや関係性を明示し，構造を明らかにしようとしている．

た遷移確率を，前回ブランド才を選択したことを条件

このようなカテゴリーやセグメントの関係を取り＿l二げに今回ブランドオを再び選択する遷移確率γオブ，そしたモデルに，Hofstedeetal．（1999）やErdem，May−て前回ブランド才を選択したことを条件に今回ブラン

hew，andSun（2001）などがある．

ドノを選択する遷移確率γゎに関して以下のように定

2．3 競争空間に基づく競争市場構造分析

義する．

競争空間に基づく手法は，ユークリッド空間的なも

γォz＝

γiノ＝

のと非ユークリッド空間（超空間）的なものに大別さ∑力如如／Ⅳ【∑ん如如∑ん如／Ⅳ ∑ん如れる．前者の古典的なものには，主成分分析，因子分∑加ゎ／Ⅳ一塁退避独￣析，判別分析といった属性アプローチによる製品マッ

∑力如／Ⅳ

∑ん如

これらの式を上のシェア∫z・に関する自己弾力性および交差弾力性の式に代人すれば，eぶ∫，∬pど＝β♪（1−γ∠∠）およびe占わガpノ＝β♪γゎを得る．すなわち，マーケッ
ト。シェア自己弾力性は1から当該ブランドを反復購買する遷移確率を引いたものに比例し，マーケット・
シェア交差弾力性は1から他ノ杜ブランドへ遷移する遷移確率を引いたものに比例することがわかる．
Grover andSrinivasan（GS）モデルは，大きな影響を与えたが大きな問題も包含しているモデルである．

プ，多次元尺度構成法（げBijmolt and Wedel，
1999）といった類似度アプローチによる製品マップがある．後者の古典的なものには，クラスター分析に基づく階層的な競争空間モデルがある．注意すべき点は，これらの古■典的なものをベースにしつつ，過去20年間にマーケテイング独自のものが多く開発されてきている点である．
このカテゴリーに属する研究をユークリッド空l闘こ基づくモデルに限定して，非集計データおよび集計データに基づく競争市場構造分析を論じよう．スキャナ

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（41）3悶

ー。パネル。データが普及し，また計算が安価で身近よく説明しようとする．マーケテイング効果に関して，なものになるにつれ，より高度なマーケテイング独白

二つのタイプのモデリングを行っている．直接的マーのモデルの開発に刺激が与えられてきた．ブランド間

ケテイング活動効果パターンの下では，いかなるマーのユークリッド躁離にある誤差分布を仮定し独特の最ケテイング活動もそれ日体に価値がありブランド効川

尤法により確率的に多次元尺度構成法を開発したに直接抑こ貢献する，と仮定される．1J二〜1接的マーケテ

E】rod（1988）のCrIOICEMAPやKatahira イング活軌効果パターンの下では，いかなるマーケテ（1990）のLOGMAf）は，その後のいくつかの拡張さイング活軌も，それ11体に価値があるというよりは，れたモデルの基礎となったモデルである．片平

むしろまず第1に属性評価を変化させ，そして経過的（1991）のLOGMAPJやErdem（1996）などは，にブランド効別に間接的に貢献する，と仮定される

CHOICEMAPやLOGMAPを発展させパネル選択デ井上（1998）は理想ノ・1（を各セグメントに対して一つだータからブランド問競争空間を再現し，製品ライン拡け想定していた．これを拡張したのが，Lee，Sudhir，

張や新ブランド導入の競争構造に与える効果，習慣持and Steckel（2002）である．彼らは，消智者は潜在続性や多様性追求，ブランド属性知見の異質性を検討

的に複数の理想点を保有するが，これらの内の一つがしている．井上（1998）もⅠノOGMAP的モデリング

実際の購買において活性化されるというモデリングをの延長線上にあるがさらに異質的マーケテイング。ミ

行っている．

ックス効果と消署者選好構造を明示的に認めたモデル

であり，Grover and Srinivasan（1992）の競争市場構造分析におけるマーケテイング。ミックス効果を包含する必要性の批判を考慮したものである．類似のモ

3．認知的アプローチによる競争市場構造
分析

Rosa，Porac，RunserLSpanjol，andSaxon（1999）

デルに，DeSarbo，Ramaswamy，Wedel，andBijmoltは，競争という視一キからではなく，社会認知学的視点（1996）があるが，主たる相違点は，彼らは正規分布

から製ぷ了市場の問題を取り扱っている．Rosaピ∠】αJ．

を仮定し，消背者属性でセグメント。クラスを関数化（1999）は，製造業者と消賀省間で共有される社会的しており，Pick−Anyという特定のデータ。タイプにに構築された知識柿造（製ぷ，概念システム）として製限定したモデルである．Elrod and Keane（1995）モ

品11i場を定義しており，共有により製造業者と消薯

デルとの相違は，彼らが正規分布を仮定しており，彼者が市場において互いに榊力二作用することができる，

らの潜在次元は製品属ノ附こl限定されているという．・∴（でとしている．この定義に従えば，製．清市場の定義の軌態的側面を検討することができるため，非常に興味ある．

パネル選択データを集計する主たる方法は，マーケ

深い．同様に，マネジャーによる競合企業の識別過程

ット。シェアとスイッチング行列であろう．後者のスを認知心理学的に分析した研究に，Clark and Mont−

イッチング行列に対して，中西（1990）は，Pairgo111ery（1999）がある．認知的見地から製品カテゴ

wise−Expl（〕Sionというルールを用いて競争空間を最リー化と競争11丁場構造分析が近接しつつあることにも尤推定した．また中西（1998）にて紺介されている

注目されたい（e．g．，Viswanathan and Childers，

GRAVIMAPは，スイッチング行列にi31力型モデル

1999）．以上のような競争市場構造分析に対する認知を過，ミI＝ノ競争空間を導出するモデルである．Cooper

科学的接近は，今後の大きな研究の流れを形成する叫and lllOue（1996）は，上述のCHOICEMAPや能性が大きい．

LOGMAPといった確率的尺度構成法を，製一L定一属性を井l∴，新倉（2002）は，この流れを受けた研究であ組み込みかつスイッチング行列へと拡張させたものでる．井上，新倉は，認知的アプローチによるカテゴリ

あり，かつ想起集合，サブマーケット，消費者セグメ

ー構造理論とマーケテイング。サイエンス的アプロー

ントなどに関して識別された競争1‡上場構造についてのチによる競争市場構造を，社会的構成概念として統合「なぜ」というl汗ト一に答えることのできない潜在クラすることを試みている．市場に関する一般的な捉え方，

ス分析に基づく競争11f場構造分析モデルの問題に対応

経済学者およびマーケターの捉えプノを，Rosaβ′〟／．

した，競争空間に基づくモデルである．

（1999）およびClark and Montgomery（1999）をレ

二什卜（1998）モデルは，競争市場構造，消智者選好
構造，マーケテイング効果に基づき，選択行動をよリ
3別6（42）

ビューしつつ，検討し，批判した．次に，認知的アプ
ローチによるカテゴリー化研究をレビューし，またマ© 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ーケティング。サイエンス的アプローチによる競争市

緒的ベネフィット属性が「βォの1ガ番目の佃値観」

場構造モデルをレビューし，これら全てのレビューに

および「」47▲のt㌘番目の価値観」に相応している．

基づき，社会的構成概念としての市場に関して，競争

さらに，ブランド価値と広告価値が，より上位の本質

要因（業界庄九 集中度，競争ルール，競争パターン

的か価値によって特定化されると考え，ブランド価値など），企業安国（技術九 資源，目標，成功体験なと広告価値を統合するメタ価値を以下のように仮定すど），そして顧客要因（用途，価値など）という三つる．

の源泉を提示した．このフレームワークに基づき，市場と市場の相対関係に関する多様性を，上下類似性による特定化関係（例，自軌車市場におけるRV，
Sportsなど），関連類似性による補完的関係（例，自β〜の1ガ番目のブランド価値＝椚番目のメタ価値×㍑＋誤差
Agの柑番目の広告価値＝研番目のメタ価値×㍑＋誤差

軌車市場におけるタイヤ，カーコンポなど），そしてここで，ノ￣鳥と瑞は，ブランド価値および広告価値

価値類似性による代替的関係（例，レジャーとしてのとメタ価値との関係度を示す推定すべきパラメータで自動車や海外旅行や別荘など，自己表現。成長としてある．そして，e番目の広告効果はここで規定されたのパソコンやジムなど，交通手段としての航空や鉄道

メタ佃値を反映して決定される，と仮定し，e番目のなど）という3類型により示した．

広告効果＝プ弟番目のメタ価値×㍍m＋誤差と仮定する．

4．複数モードを統合した空間的競争市場
構造分析の−モデル

ここで，√㍍は，メタ価値の広告効果に与える影響の程度を示す推定すべきパラメータである．
人見，バ尤，㍑，瑞，㍍mの一連のパラメータの推定は，最後に井l二（1999）を紹介しよう．井上（1999）はl二式の誤差項に多変量正規分布を仮定し，その対数尤

価値に基づき，複数のモードを統合し空間的に表現す度を最大化するようなパラメータ集合を推定するといる競争市場構造分析手法を提案している．まず前提とう最尤推定法により行われている．

して，構造化されたものにせよ構造化されていないもこの価値に基づく広告効果測定モデルには，いくつのにせよ，共通の重要なポイントは，価値は合成的にかの長所がある．第1に，ブランド属性とブランド価構築される ，という点を想定する．そして広告への問値の関係を明らかにすることができる．第2に，広告題に適用し提示されたモデルにおける価値は合成的に属性と広告価値の関係を明らかにすることができる．

構築され，「ブランドの価値と広告の佃値は独立に合第3に，ブランド佃値ならびに広告価値と，上位にあ成される．ただし，合成の過程のみが独立であり，合るメタ佃値との関係を明らかにすることができる．第成された価値間には相互関係が存在する」と仮定する．

4に，ブランド価値と広告価値の関係ならびにそれらあるブランド且の客観的な基本的物こ哩的ブランドの基礎になっているブランド属性と広告属性の関係を

属性Aデに関する評価は，上位にあるブランド価値明らかにすることができる．第5に，複数の広告効果

1ガを反映して，βiのtぜ番目のブランド価値×／濃を同時に考慮することができる．第6に，メタ価値の＋誤差として定式化される．次に広告Aォの客観的な

複数の広告効果の関係を明らかにすることができる．

基本的物理的広告属性月ヂに関する評価は，」＝封こあ

第7に，対象となっているブランドの佃他を尺度化す

る広告価値l〝を反映して，』ぎのtゼ番目の広告価ることができる．第8に，ブランド属性，ブランド価値×般＋誤差として定式化される．ここで，人見と値，広告属性，広告価値，メタ価値，個別のブランド

鳩は，それぞれ，ブランド属性とブランド価値そしのメタ価値尺度値，複数の広告効果の関係を同時に推て広告属性と広告価値の関係度を示す推定すべきパラ定するため，不偏推定量をえることができる．第9に，メータである．

ブランド属性，フうンドイ酢値，広告属性，広告価値，

すなわち，VALSやLOVなどにおける質問項目おメタ佃値，個別のブランドのメタ佃伯尺度伯，棲数のよびラダリング法における基本的物増川勺属性が「ブラ広告効果を一つのマップに表現することができる．提ンド且のブランド属性月デに関する評価」および示されたモデルは非常に柔軟な構造分析モデルであり「広告Aォの広告属性Aヂに関する評佃」に相応して本稿では「価値」という表現で用い

おり，VALSやLOVなどにおける導出された仰閥二親用いて，複数のインプット。モードと複数のアウトプ

およびラダリング法における機能的ベネフィットや情ット。モードを適合し，同一空間上に展開するという，

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られた潜在次元を（43）詔耶7［12］Cooper，L．G．，D．Klapper，and A．Inoue（1996）

潜在次元適合展開法（1atentdimensionmatchingun−

Competitive−Component Analysis：A New

foldingmethod）という新たな統計モデルとして捉え

Approach to CalibratiIlg Asymmetric MarketShare

ることができよう．

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