題目

e コマースにおけるパーソナライゼーション〜個々の顧客への最適提案を導く仕組みと顧客情報〜

平成１９年１２月２５日

神戸大学大学院経営学研究科
栗木ゼミ所属
現代経営学専攻

氏名

南部

1

亮志

題目

e コマースにおけるパーソナライゼーション〜個々の顧客への最適提案を導く仕組みと顧客情報〜

氏名

南部

2

亮志

目

第1章

はじめに

1-1

背景

1-2

本研究の選択理由

1-3

研究手法

第2章

次

パーソナライゼーション概念への展開過程

2-1

セグメンテーション

2-2

one to one マーケティングとマス・カスタマゼーション

2-3

パーソナライゼーション

第3章

e コマースにおけるパーソナライゼーションの利用

3-1

セグメンテーションの限界

3-2

ダイレクトマーケティングのセグメンテーション

3-3

属性情報と行動情報

3-4

議論のまとめ

第4章

事例研究

4-1

ケース対象企業の概要

4-2

事例１「Amazon の登場とパーソナライゼーションへの取り組み」

4-3

事例２「カタログ通販大手の web 進出プロセスとパーソナライゼーションへの取り
組み」

第5章

ディスカッション

5-1

セグメンテーションとの相違からみたパーソナライゼーションの意義

5-2

適応商材拡大の可能性

5-3

属性情報と行動情報の組合せの可能性

第6章

インプリケーション

第7章

本研究の限界

3

第１章
1-1

はじめに

背景

筆者が所属する企業は、現在関西一円を事業エリアとしている電気通信事業者である。
当社の主たる事業である個人向けのインターネットインフラ事業については、市場のパイは限られており、あと数年内に現在の高成長期は終わり、維持期に入ると見られている。
そうした中、当社が今後さらに継続的な事業成長を図るためには、構築したリソースを有効に活用する新規事業に進出する必要があると考えられる。当社の有するリソースの中で最大のものは、やはり関西一円に保有する現在 50 万規模以上の既存顧客に関するデータベ
ースだと考える。
昨今は個人情報保護規制も厳しくなっており、安易に顧客情報を用いて事業を行うことはできない。しかし、当社との間で安定的に毎月単位での決済を行っている顧客に対して、
インフラサービスだけではない、何らかの付加価値のあるサービスの提供の可能性について、当社ではあらゆる角度から検討を進めている。
但し、当社はあくまで通信事業者であり、現状においては製造業でも独自のデジタルコ
ンテンツを製作しているわけではなく、いわゆる情報を情報のソースから顧客まで流通する立場の事業を行っている。そのため、当面はデジタルコンテンツなどの流通が主な付加価値サービスとなると考えているが、将来的には当社のインターネット利用顧客に対して、豊かな生活の実現を支援するための「個々の顧客にとって最適な情報を提供すること」が主力になるのではないかと筆者は考えている。
図1

個人向けインターネット接続サービス市場の推移

3,000

2,644

2,500

2,330

DSL
ケーブルインターネット
FTTH
合計

2,000
1,500

1,956
1,495
943

1,000
387

500
22

86

1999

2000

0
2001

2002

2003

2004

（総務省『平成 19 年度版

4

2005

2006

情報通信白書』より）

1-2

本研究の選択理由

既にインターネット上では、オンライン通販事業者におけるトップ企業である Amazon を始めとした大手の e コマース事業者が「一人ひとりのニーズに合った最適な提案を行う」という狙いのもと、IT 技術をふんだんに駆使して、個々のインターネット利用顧客に対してカスタマイズされた情報の提供や販促活動を盛んに行っている。これが「パーソナライ
ゼーション」である。そして、この「パーソナライゼーション」は徐々に利用顧客にも浸透してきており、そのアルゴリズムをもとにした「レコメンデーション」や「おすすめ」
は e コマースにおいては標準ツールとしての地位を築きつつある。おそらく、日本のインターネット業界の中でも、「顧客にとって最適な情報を提供すること」においては、これら
大手 e コマース事業者が現時点では最も先行している事例であると考えられる。
本研究では、この「パーソナライゼーション」がインターネットを通じたマーケティン
グにおいてどのような意義を持つのか、今後さらに発展させてゆくとすればどのような可能性を有しているのか、との問いを念頭に、本分野に関連する先行研究を踏まえて、パー
ソナライゼーション利用に積極的に取り組む e コマース業者を中心とした事例の分析を行う。そして、この研究を通じて、当社が今後顧客に提供する付加価値サービスの一つとしての「顧客にとって最適な情報の提供」つまり「パーソナライゼーション」は、当社の顧客データベースを活用して実現することが可能か、また当社は今後どのように取り組んでいくべきかについて、見極めるための一つの判断材料として示唆を得たいと考えている。

1-3

研究手法

本研究は、まずパーソナライゼーションとは何か、そしてその意義は何かについて、先行研究をもとに議論を進め、本研究の軸となる論点を明らかにしていく。次に、パーソナ
ライゼーションに関する事例研究を、資料や関係者に対するインタビューを通じて行い、現在のパーソナライゼーションを取り巻く動向や論点に対する理解を得たい。そして、先行研究にもとづく議論と事例研究をもとにパーソナライゼーションの意義と発展の可能性についての発見事項を導き出し、自社の将来の事業に対するインプリケーションを得るとともに、本研究の限界についても言及することとしたい。

5

第2章

パーソナライゼーション概念への展開過程「パーソナライゼーション」という概念は、なぜ現代マーケティングにおいて提唱され、受け入れられるようになったのであろうか。まずは、「パーソナライゼーション」の概念に到る展開過程と、「パーソナライゼーション」とはどのようなものか、その内容について確認することとしたい。

2-1

セグメンテーション

消費者の購買行動は多様である。こうした多様性を持つ消費者に対して、個々人の求めるものに全てひとつひとつ対応することはコストがかかり、製品・サービスは高価になってしまう。そこで消費者の多様な購買行動をなんらかの共通点にもとづいてグループ化し、多様性に応えながらも一定の範囲で標準的な需要を確保しようとする、これが市場細分化（セグメンテーション）マーケティングの基本的な発想である。
市場細分化（セグメンテーション）とは、製品・サービスの用途が同じでも、消費者によって異なる必要や欲求、知覚や評価の方法、あるいは生活行動などの属性情報をもとに市場を分割することである。このセグメントごとに異なるマーケティングの手法と活動を適用することを、市場細分化マーケティングという1。

表1

消費財市場の主な市場細分化の軸

人口統計的変数

年齢、世代、性別、家族数、ライフステージ

社会経済的変数

所得、資産、職業、教育水準、社会階層

地理的変数

居住地域、気候帯、都市圏と地方、人口密度

心理的変数

ライフスタイル、性格

生活行動上の変数

製品・サービスに対する使用経験の有無、ロイヤルティーの度合い、使用率、使用する時間帯、購買に利用する店舗、インターネットの利用頻度、メディアとの接触頻度

製品・サービスの属性変数 製品・サービスの品質、性能、サイズ、スタイル（石井他『ゼミナール

マーケティング入門』より）

表１のように市場細分化マーケティングには、細分化の軸として用いることができる変1

石井・嶋口・栗木・余田（2004）『ゼミナール マーケティング入門』221-227 頁、コトラー他(2003)『マーケティング原理』（和田充夫訳）284 頁-。

6数としては様々なものがあることから、自社の事業やサービスにおいてどの軸を選択すべ
きか、マーケティング担当者の選択眼が問われる。
市場細分化マーケティングの一般的なメリット・デメリットは次の通りである。市場細分化マーケティングには「焦点を絞った的確な対応を行うことができるため、マーケティ
ングの手法や活動の効果と効率を高めることができる」こと、「標準的な製品・サービスでは満たされなかった必要・欲求に対応するため、市場全体の規模が拡大すること」といったメリットがある。しかしながら、「製品・サービスの種類が増えることによる生産工程や在庫管理の複雑化、プロモーション機会や市場調査の増加などによる企業のコスト負担が増加する」というデメリットも有する。
つまり、このデメリットが存在することによって、市場細分化を通じてどこまで個々の消費者の違いに対応できるかについては一定の限界があったといえよう。

2-2

one to one マーケティングとマス・カスタマイゼーション

市場を細かくし、さらに個々の消費者に個別に対応しようとするとコスト負担が増加し、結果その対価は非常に高価なものとなってしまい、大量生産を前提とする産業製品としてはなかなか成立しえないことから、多くの企業は、セグメンテーションという概念で擬似的に多様な消費者のニーズに対応しようとしてきた。しかし、情報処理技術の進展に伴って、顧客データベースや多様な生産仕様に対応できる生産システムを構築しようとする動きが進展するにつれて、コストを抑えながら、より個別的な消費者の好みや行動に対応した製品・サービスを提供しようとする取り組みが 1990 年代初頭から注目されるようになってきた2。
消費者一人ひとりのニーズを聞きだすことが「one to one マーケティング」であり、それにもとづき、製品のモジュール化などの新たな生産技術を用いて個々の消費者ごとにカスタマイズされた製品・サービスを提供することが「マス・カスタマイゼーション」である。この二つの取り組みを通じて、企業と消費者の間に「学習関係」という独特の関係を生み出し、その長期的かつ継続的な交流を通じて、顧客はニーズ・ウォンツを企業に伝え、企業はそれを蓄積し、製品・サービスに反映させることによって企業の競争優位を築いていく3。これが、「one to one マーケティング」と「マス・カスタマイゼーション」の基本
2

石井・嶋口・栗木・余田（2004）『ゼミナール マーケティング入門』 228 頁

3

PineⅡ and Peppers and Rogers（1995）訳「入門ワン・トゥ・ワン・マーケティング」DHB6-7 月号

7

的な概念である。
この「one-to-one マーケティング」は、2000 年以降に急加速した消費者へのインターネットの普及に伴い、その期待に拍車がかかった。特に注目されるのが、企業と顧客のインタフェースの変化である4。Web ページの検索や閲覧、電子メールの使用によって、消費者の企業や製品に関する情報探索コストが下がり、また、オンラインでの商品購買行動を通じて消費者のリアルタイムの web へのアクセス情報や過去の購買履歴といった行動データ
が企業にとって直接入手することが可能となった。これによって、消費者はインターネッ
トを通じて積極的に情報を探索および取得するとともに、企業も行動データを元に個々の消費者ニーズをとらえて最適な提案「パーソナライゼーション」を目指すようになったの
である。

図2

インターネットの利用者数と人口普及率の推移
10,000 (万人)
9,000(%) 100
8,529

インターネット利用者数

8,000

7,730

人口普及率

4,708

2,706

3,000

60.6

1,155
9.2
1997

40
30

37.1

20
21.4

10

13.4
1998

60
50

44.0

0
1999

2000

2001

2002

2003

2004

（総務省『平成 19 年度版

2-3

66.8

62.3

68.5

1,694

1,000
0

80

54.5

4,000

90

70

5,593

6,000

2,000

7,948

6,942

7,000

5,000

8,754

2005

2006

情報通信白書』より）パーソナライゼーション

それでは、パーソナライゼーションとはどのようなものであろうか。Hanson（2000）は次のように述べている。「パーソナライゼーションとは、製品差別化の特殊な形態であり、標準化された製品やサービスを個人向けの固有のソリューションに変えるものである。製品のデザインを、本来あった妥協的なものから、何が特定の個人に便益をもたらすかを決4南（2006）『顧客リレーションシップ戦略』第 2 章 P43〜P45

8

めるプロセスに変化させることだ。
」さらに、「革新的な流通と結びつけることによって、現在のアプローチを無駄にすることなく、消費者の嗜好にマッチしたより優れた機能を遂行することができる」とも述べている5。
この Hanson が提示する概念は、前述の「one to one マーケティング」や「マス・カス
タマイゼーション」の基本概念と大きな相違はなさそうである。いうなれば「パーソナラ
イゼーション」は、個々の消費者のニーズをとらえ、最適な提案をするという観点においては、「セグメンテーション」から「one to one マーケティング」を経て発展した概念の延長線上にあるともいえよう。
では、実際には、現在どのような「パーソナライゼーション」がインターネット上で行われているのであろうか。
Hanson（2000）によれば、パーソナライゼーションのシステムとしては、(1)製品の主たる属性が「質的で複雑」か「量的で少ない」か(2)顧客のニーズ・製品の広がりが「画一的」か「高度に多様化」かの 2 軸によって、以下の 4 つに分類される。

図3

パーソナライゼーションのシステム

質的・
複雑 量的・少ない製品の主たる属性

保障型

協働型フィルタリング

ルール設定型

CASE（コンピュータ支援型
自己分析）

画一的
高度に多様化
顧客のニーズ・製品の広がり（Hanson『インターネットマーケティングの原理と戦略』より）①ルール設定型システム
企業が、web 訪問者に提供すべき特典、プロモーション、情報について適切な推測ができるように、顧客情報を利用して予め設定しておいたルールにもとづき提案することである。

5

Hanson(2000)訳『インターネットマーケティングの原理と戦略』第 8 章

9顧客のニーズの広がりが複雑すぎることなく、製品属性が標準化できる場合に適している。
これは、あまりその商品属性や顧客ニーズが複雑になると、予め設定しようとするパーソ
ナライゼーションのルールが困難かつ非効果的となってしまうためである。

②CASE（コンピュータ支援型自己解析）
オンラインシステムによって顧客に何が好きかを尋ねながら最適な提案に導くことである。顧客のニーズや製品の広がりが高度に多様化しており、商品の主たる属性が少なく、量的な評価ができる製品に適しているとされる。ルール設定型システムでは顧客の行動を予め設定したルールに照らして好みを推測するが、CASE ではその好みを顧客に直接聞いてしまおうという仕組みである。例えば、セミオーダーの自転車のように、製品の主たる属性は少ないが、自転車のタイプ、サイズや色など、顧客の好みは多様であるような製品に向いている。

③保証型システム
製品の質や価値を保証することである。顧客のニーズに大差はないが、質を判断したり、入手可能な製品の価値を説明したりする場合に適しているとされる。例えば医療サービスに関する紹介サイトなどでみられる、利用客が自身の住所と求める医療の種類を記入すれば、利用客による評価の高い医療機関から順に紹介する、というものがこれにあたる。

④協働型フィルタリング
同じような趣味と推定されるユーザーが、判断しづらい製品やサービスについて推奨や選考を共有することである。顧客のニーズや製品の広がりが高度に多様化しており、製品の主たる属性が質的かつ複雑な製品という最も困難な局面に比較的適しているとされる。
これはニーズ、製品ともに複雑であるため、顧客個々人というよりも、顧客の好みに着目して顧客を「グループ化」し、そのグループで製品の選択について共有させることが最も有効であろうという前提で構築された仕組みである。一般的には「協調フィルタリング」と呼ばれ、Amazon の書籍を中心とした「レコメンデーション」はここに属するとされる。

上記のような分類はあるが、現時点で e コマースのリーディングカンパニーである Amazon
は、レコメンデーションに代表される④協働型フィルタリング（協調フィルタリング）を

10

中心に据え、顧客の多様な欲求に対して最適な提案を実現しようとしており、また実際に顧客の支持も高い6。現在、Amazon で利用されているパーソナライゼーションは表 2 に挙げるように複数存在するが、その中でもコアとなっているのは、Amazon の web 画面の構成を見ても協調フィルタリングによる 1 の Instant Recommendation（レコメンデーション）である。
表2

Amazon で利用されているパーソナライゼーション
1

Instant Recommendation

協働型フィルター（嗜好＋購買）

2

Book Matcher

協働型フィルター

3

Mood Matcher

CASE

4

Customer Buzz

保証提供型、協働型

5

If you like this Auther

保証提供型、協働型

6

Reading Group Guides

保証提供型

7

Gift Matcher

保証提供型

8

Award Winner

保証提供型（Hanson『インターネットマーケティングの原理と戦略』より）

この Amazon のレコメンデーションは、表 3 に挙げているように、消費者の web サイト上の行動情報のみで単純に導き出されるものではなく、そのリアルタイムの情報探索行動や購買行動の過程において、消費者の嗜好に関する情報を収集する仕組みを巧みに組み込む
ことによって多面的な情報を得、それをもとに消費者をグループ化し、独自に開発した高度なアルゴリズムによって精度の高いレコメンデーションを抽出し提供しようとしている様子がうかがえる。そしてこのレコメンデーション機能こそが Amazon の事業において躍進の原動力の一つとなっていると考えられる。Amazon のレコメンデーションを通じたパーソ
ナリゼーションは、消費者の「好み」といった定量化しにくい、抽象的かつ個人によって差異のある情報を把握すること、そしてその「好み」を通じた「消費者のグループ化」を行うことがポイントになっているのではないかと推察される。

6

Web マーケティングガイド(2007)『第 2 回オンラインショッピングに関する調査』によれば、48.6%の顧客が「レコメンデーションは便利な機能である」と回答し、便利でないと回答した人のうち、その理由の大半は「欲しいものは自分で探すため」であったが、「レコメンデーションを使ってみて良くなかったため」と回答したのはわずかに 1.4%であった。

11

表3

Amazon.co.jp のレコメンデーション概要（2007.6.1 現在）

ページ

位置

レコメンデーションの内容

①ようこそ
［トップ］

中央

■こんにちは○○さん「おすすめの商品」があります⇒「おすすめの商品」へのリンク【②へ】■こちらもどうぞ・「最近チェックした商品」とその「同じテーマの商品」掲載⇒「関連商品を探す」へのリンク【⑤へ】■マイ・ウイッシュリスト
・マイ・ウイッシュリストの一部掲載⇒「ウイッシュリストを全てみる」へのリンク【③へ】■マイ・ウイッシュリストから買う・「リストした商品から」とその「同じテーマの商品」⇒「ウイッシュリストを全てみる」へのリンク【③へ】■マイ・ページ・マイ・ページに掲載されている商品が一覧となってクルクル⇒「マイ・ページの続きをみる」へのリンク【④へ】右■きになるこのアイテム「明日は誰のものか」■消費者行動論（最近チェックした「新しい消費行動」に関連）②おすすめ 中央の商品

左

③マイ・ウ 中央イッシュリ
スト
④マイ・ペ 中央
ージ

左
⑤関連商品

中央

■「おすすめ商品のリストは、持っている商品などのデータをもとに自動的に作成、更新されます。」という紹介文■おすすめ商品リスト
・「持っています」「興味ありません」のチェック欄、「評価欄」
・「カートに入れる」「ウイッシュリストに入れる」■おすすめ商品の絞り込み
・次のリンクでおすすめ商品の絞り込みが可能⇒「持っている商品」、「評価した商品」、「興味がない商品」■ウイッシュリスト一覧
・誕生日、お届け先住所、自己紹介を記入する箇所あり
・商品ごとに希望数、受け取った数、優先度をチェックする欄■○○を買った人はこんな商品も買っています（最大 3 つ推奨）・それぞれ推奨した商品に（「持っています」「興味ありません」のチェック欄、「評価する」欄⇒「関連商品を見る」へのリンク【⑤へ】■「最近チェックした商品」「サーチで使用したキーワード」一覧
・どちらも更新、クリアの選択可能■「この商品を買った人は…こんな商品も買っています」or■「この商品をチェックした人は…こんな商品もチェックしています」） 選択可（Amazon.co.jp より筆者調べ）

12

第3章

e コマースにおけるパーソナライゼーションの利用

前章では、「パーソナライゼーション」に到る、概念的な展開過程について概観した。
「セ
グメンテーション」から「one to one マーケティング」「マス・カスタマイゼーション」、
そして「パーソナライゼーション」に至る流れの根底にあるのは、多様な顧客の欲求に対していかに最適な提案をしてゆくかという課題であり、これを実現するための手法が技術の進化とともに発展するなかで、新たなワードとして「パーソナライゼーション」が登場してきたようにもとれる。
しかしながら、「パーソナライゼーション」は「セグメンテーション」の発展形として、
単純に同一線上に置いて本当にいいのであろうか。以下では、この問題を考えてみたい。
特に、顧客に最適な提案をするために用いられる顧客データは、セグメンテーションの場
合には主に属性情報、パーソナライゼーションの場合には、主にリアルタイムの行動情報と相違が見られ、その効果においても何らかの違いがありそうである。
本章では、インターネット上の e コマースにおける「パーソナライゼーションの利用」
について、さらに先行研究を踏まえながら、特に「セグメンテーション」との比較を意識しながら議論を進めていく。本章では、事例の検討に移る前の予備作業として、Christensen
他（2005）の問題提起からの示唆を受けて、「パーソナライゼーション」の新しさをとらえるための切り口の提示を行う。

3-1

セグメンテーションの限界

Christensen 他（2005）は、従来からマーケティングの世界で当然のように行われてきた
顧客セグメンテーションに対して、次のような厳しい問いかけを行った。
これまでマーケターたちは法人顧客を企業規模で分類したり、消費者を年齢や性別、ライフスタイル別に無理やり類型化したりした後、そのセグメントを代表する顧客のニーズを洗い出し、そのニーズに対応した商品やサービスを開発しようとやっきになってきたが、顧客は自分の意思を曲げてまで自分が顧客属性（デモグラフィック）によって分類されたセグメントにおける平均的な嗜好に合わせて行動することはないし、そのような過程で設計された商品を顧客が買うかどうかは定かではない。セオドア・レビットは「消費者は 1/4
インチのドリルを買いたいのではなく、彼らが欲しいのは 1/4 インチの穴だ」という例を用いて、顧客は「ジョブ」を処理するために商品を「雇い」自分の代わりにジョブに当たらせていると説いた。つまり、マーケターは「顧客（のデモグラフィックなど）
」に焦点を

13

当てるのではなく、顧客の「ジョブ」を理解し、それを肩代わりする商品、それに関連する購入体験や使用体験を設計し、意図した使用目的を補強する商品をつくるべきである。
顧客のジョブと顧客のデモグラフィックが一致することはむしろ稀である7。
つまり、顧客の属性（デモグラフィック）は顧客が今ここで行っているジョブの解にはならない、という指摘である。これは、従来からのマーケティングにおける常識を真っ向から否定した、かなり極端な主張とも言えるが、顧客のデモグラフィックが顧客のジョブに直接結びつかない、という主張は確かに納得性が高い。従来マーケター達は、実証主義的アプローチの積み重ねによって、従前に把握しうる属性情報（デモグラフィック）と顧客のジョブとの関係性を定量的に説明してきたが、その根拠については「結果そうであった」ということについて言及するのみであって、「何故そうであるか」という因果関係の説明には乏しかったとも言えるだろう。
では、いかにして顧客のジョブをとらえていけばよいのであろうか。Christensen らは、「パソコンのスイッチを切り、オフィスの外へ出て『観察』すること」、つまり、顧客の「行動」の観察を通じて、顧客がどのようなジョブを解決することを求めているのかという顧客の目的を見出していくこと、と述べている。実際の顧客の行動を見ずして顧客のジョブは把握し得ない、ということのようだ。

3-2

ダイレクトマーケティングのセグメンテーション

では、現実のセグメンテーション、特にカタログ通販を中心としたダイレクトマーケテ
ィングにおいて、セグメンテーションはどのように行われてきたのであろうか。
中澤（2005）によれば、ダイレクトマーケティングの基軸となる「データベースマーケ
ティング」では、全体のデータベースから見込み度の高いターゲットだけを識別・選別し、その識別・選別されたターゲットグループ集中的な訴求が行われてきた。その代表的な技法として①貢献度を基準にしてデータの識別・選別を行い、データベースを有機的に組織化していく「ロイヤルティプログラム」、②購入・利用の頻度の高さ（Frequency）だけでなく、購入タイミングの新しさ（Recency）と購買金額の大きさ（Monetary Value）をも選別の基準にする「RFM 分析」、③レスポンス成果に影響を及ぼす要因をデータの分析によって見つけ出し、その要因の組み合わせ方を追求することによって最適な収益を求める「モ7

Christensen and Cook and Hall（2005）「セグメンテーションという悪弊」 DHBR 2006 年 6 月号

14

デリング」の 3 種が挙げられている8。
しかしながら、これらはいずれも顧客のニーズそのものに直接着目したものではない。
むしろ、Christensen らがその効果を疑問視した顧客の属性や過去の購買履歴（特に購買時期・頻度・金額[RFM]）に着目して、定量的に顧客をセグメント化し、過去の経験を踏まえて、より効率の高い見込み顧客を抽出することに注力がおかれたものといえる。つまり、情報技術が駆使されたダイレクトマーケティングにおいても、顧客のジョブに着目するというよりも、顧客の属性と主に RFM を軸とした購買履歴をベースとしたセグメンテーションが中心であったようである。

3-3

属性情報と行動情報

インターネット上でのｅコマースがようやく市民権を得始めた 2000 年頃、one to one マ
ーケティングの概念に基づくパーソナライゼーションへの取り組みを行うサイトが多く現れた。その多くが、利用顧客の様々な「属性」を予め顧客に記入させ、その属性にもとづ
いてセグメント化し、そのセグメントに最適と考えられる情報の提供のためにメールマガ
ジンの発送などを行ってきた。しかしながら、メールマガジンなどは当時爆発的に普及したものの、現在においてはあまりに膨大に溢れかえってしまい、「迷惑メール」的な扱いを受けることも多く見受けられるような始末である。
現在においては、Amazon による、消費者のリアルタイムな「行動」に対して、即時（Instant）にレコメンデーションするという、協調フィルタリングによるパーソナライゼーションが消費者には支持されている様子がうかがえる。それは、顧客の属性に着目するのでも、顧客の RFM に着目するのでもなく、その顧客が「過去に何を買ったのか」、「今、何を探しているのか」、その顧客のジョブに着目し、顧客の現在の「行動」からそれらを推測あるいは直接顧客に尋ねることによって、個々の顧客に対して最適な提案をしていこうとするものである。
つまり、インターネットを利用した消費行動をとる消費者に対しては、消費者の属性情報をベースとして提案しようとするパーソナライゼーションよりも、消費者のリアルタイムの行動情報をベースとして提案しようとするパーソナライゼーションの方が支持される傾向が強いと考えられる。これは何故であろうか。

8

中澤功（2005）『体系ダイレクトマーケティング』ダイヤモンド社 第 3 部第 4 章

15インターネットは、企業から一方的に情報を提供する従来型のメディアとは異なり、情報を必要とする人だけが情報を獲得できる能動型のメディアと言われている9。つまり積極的に情報を探索する能動的な消費者に適したメディアである、ということである。
また、現代の消費行動の特性として、「生活合理化（価格）」と「生活の質」の両方を追求するという欲張りな価値追求型の消費者が消費市場の中核を形成するようになり、その願望を達成するために消費者はアクティブな行動をとるという調査結果10もある。能動的に情報を探索するということは、現代の消費活動の特徴であると言ってもよいだろう。
これらのことから、現代の消費者、特にインターネット上で顕著にみられる能動的な行動をする消費者にとっては、その情報を探索する行動に対して即時的に手助けをする、リアルタイムな行動情報をベースとした、協調フィルタリングによるパーソナライゼーショ
ンが支持されることとなったとも言えるのではなかろうか。

3-4

議論のまとめこれまでの議論をまとめると以下のとおりとなる。
①消費者の属性情報（デモグラフィック）に基づいてセグメンテーションし、そのセグメントの平均的な嗜好に基づいてつくられた製品は、個々の消費者のジョブ（今ここで何を実現しようとしているのか）を直接的にとらえたものとは言えない。
②従来の、特にカタログを中心としたダイレクトマーケティングにおいては、RFM という過去の購買履歴（何を、いつ、どのような頻度で、いくら買ったか）と顧客の属性情報を中心にセグメンテーションを行ってきており、消費者のジョブの把握と、それを満たそうとすることは中心に据えてはいない様子である。
③インターネットを利用する消費者は、情報探索コストの低下に伴って、より能動的な行動をとるようになった。さらに現代においては、生活の質と合理化を同時に求める価値追求型の消費者が中心を占めるようになり、その消費者は購買行動においてより能動的
9

田中洋・清水聰[編]（2006）『消費者・コミュニケーション戦略』第 1 章 これは 2-2 でも述べたように顧客にとって数多くの情報を得るための情報探索コストが、インターネットを通じて劇的に下がったことが大きく寄与しているためと考えられる。

10

田村正紀（2006）『バリュー消費』第 1 章
ここでは、生活合理化追求と生活の質追求の 2 つの軸から 4 つの消費者タイプに分類し、生活合理化も生活の質もどちらも追求する層が市場の中心となっていると説いた。また、その欲張りな願望を実現するという目標は消費者のアクティブ（能動的）な行動を生み、その頭数の多さが市場を動かす力となっていると述べられている。

16

に行動する。
④インターネット上の「パーソナライゼーション」は、消費者の属性（デモグラフィック）
情報をベースにした取り組みもあったが、消費者の行動情報をベースとした Amazon の協調フィルタリングを中心としたパーソナライゼーションが消費者に支持されている様子である。それは、能動的な情報探索行動を行っているインターネット上の消費者にとっては、リアルタイムの行動に対して即時的な提案を行うことが、フィットしているためだと考えられる。

本章では、消費者の属性情報と行動情報という切り口を中心に、インターネット上のダ
イレクトマーケティングである e コマースにおけるパーソナライゼーションの利用について議論を進めてきた。
セグメンテーションは、Christensen らの批判はあるが、ダイレクトマーケティングの世
界では、特にカタログによるダイレクトマーケティングでは、コアのノウハウとして用いられており、そのセグメントの切り口は属性情報と RFM といったダイレクトマーケティン
グ特有の顧客情報に寄ってきた。しかしながら、e コマースになるとその考え方はあまり幅を利かすことがなくなった。これは、インターネット固有の性質が何かしら作用していると考えるのが妥当であろう。
インターネット上の消費者は能動的に行動するという議論があったが、おそらくはイン
ターネット上の消費者は、ある程度「何々を買いたい」、「何々を満たしたい」というような目的が比較的明確なのではないかと考えられる。つまり、現在のインターネット上での購買行動の主流となっているのは、ジョブが明確な人々による選択行動である。そうした目的を達成させるための行動を手助けする手段として、Amazon の「レコメンデーション」のようなリアルタイムの行動ベースのパーソナライゼーションがフィットしているように思われる。さらに前章で指摘したように、協調フィルタリングでは、消費者の「好み」を巧みに拾い上げながら、リアルタイムの消費者のジョブを提案に反映させようとしている
ため、消費者にもより納得性の高いものになっているとも言えるのではないだろうか。
以上のことから、インターネット上でより能動的に行動する消費者に対して最適な提案をするには、顧客の属性情報をベースとしたセグメンテーションよりも、リアルタイムの行動情報をベースとしたパーソナライゼーションの方が、より適合性が高いといってよい
であろう。

17

しかしながら、ここまでの議論で一つの疑問が生じる。ここまでの議論では、Amazon の
協調フィルタリングによるレコメンデーションがインターネット上の消費者の購買行動に適したパーソナライゼーションとなっていることを指摘してきた。だが、果たしてそれが eコマースにおけるパーソナライゼーションの最終形だとなりうるのだろうか。つまり、全ての商材の販売において、Amazon の協調フィルタリングが適しているのだろうか、という疑問である。これまで、書籍、CD、DVD などの商材においては、そのリアルタイムの行動情報をベースとした Amazon のレコメンデーションは有効に機能してきたと考えられるが、最近手を広げはじめた他の商材においても同様の効果を示すことが可能であろうか。これら、
書籍、CD、DVD など以外の商材においてパーソナライゼーションを適用する際に、どのような問題が生じるかを探ることを主たる目的として、以下、事例研究を進めることとしたい。

18

第4章

事例研究

カタログ通販会社ほど、インターネットという新しいメディアの影響を受けた業態はな
いのではないか。彼らは 1990 年代後半にかけて、カタログという雑誌形式の頒布物を通じた通信販売を中心として事業を行ってきた。しかしながら、1990 年の中ごろに登場した「インターネット」は画像やテキストさらには動画を非常に安価に消費者に送り届けることができるメディアであったことから、特に画像とテキストを中心に構成されていた「カタログ」はインターネットへの代替性が高いと考えられ、カタログ通販会社もその影響を大きく受けるであろうことが容易に推測された。それに対してカタログ通販会社は、インター
ネットの登場を脅威としてではなくむしろ新たな機会ととらえて、積極的に自社の新しいチャネルとして取り入れることを試みてきた。しかしながら、そこには従来のカタログ通販とは違う世界が待っていた。インターネットは、カタログ通販各社が自社のコアのノウ
ハウとして長年に亘って独自に積み上げてきた顧客セグメンテーションの手法が通用しにくい世界であり、Amazon というお化けのような企業が我が物顔で「レコメンデーション」という商品推奨エンジンを振りかざしながら闊歩する世界であった。
本章では、(1)Amazon の登場とパーソナライゼーションへの取り組み、そして(2)カタロ
グ通販の大手企業の web 進出プロセスという 2 つのケースを通じて、従来型のセグメンテーションと、インターネット上で主流となっている「レコメンデーション」を始めとした「パーソナライゼーション」との違いを、2 つの顧客情報「属性情報と行動情報」の視点から浮き彫りにしてゆくことを目的としている。そしてさらには、Amazon が開拓してきた特定の商材（本・CD・DVD）以外でのパーソナライゼーションの効果の可能性についても考察してみたい。

4-1
4-1-1

ケース対象企業の概要
Amazon.com

創業者ジェフ・ベソス氏によって 1994 年 7 月に設立されたインターネット通販会社。1995
年 7 月に web サイトを開設して書籍の通信販売を始めた。現在は書籍だけでなく、音楽 CD、
DVD さらにはソフトウエア、家電、雑貨、赤ちゃん用品、靴、時計、ジュエリーなど様々な商材を扱う総合通販会社へと成長を遂げている。事業規模は、2006 年には売上高 10,711 百万ドル、営業利益 389 百万ドル、過去 5 ヵ年の対前年比売上高成長率も 129%と非常に高く、名実ともに世界におけるインターネット通信販売会社のリーディングカンパニーである。

19

4-1-2

株式会社ニッセン

1970 年に日本捺染の商事部を分離し、株式会社日本染芸として設立された総合通販会社。
同年、呉服のカタログ販売からスタートし、現在では女性向けのファッション衣料を中心とした総合的な品揃えで大手通販企業の一角を占めるまで成長した。2003 年には東証一部上場を果たし、2006 年 12 月期現在の事業規模は、売上で 1,548 億円、営業利益は 44 億円となっている。ネット売上はカタログ経由も含めて 407 億円、純ネット売上では 248 億円、さらには携帯電話経由での売上も 81 億円となっており、全社的な事業規模およびネット売
上規模ともに千趣会とほぼ拮抗している状況である。

4-1-3

株式会社千趣会

創業者である高井恒昌氏によって 1955 年に設立された総合通販会社。オフィスで働く女
性向けの頒布会事業（定期的に商品を供給する事業）からスタートし、1976 年には「ベルメゾン」というブランドでカタログ販売事業に進出し、女性向けのファッション衣料を中心とした総合的な品揃えで急成長を遂げた。1990 年には東証一部上場を果たし、2006 年 12月期現在の事業規模は、売上で 1,482 億円、営業利益は 46 億円であり、大手通販企業の一角を占める企業である。ネット売上はカタログ経由も含めて 557 億円、純ネット売上では254 億円、さらには携帯電話経由での売上も 125 億円となり、インターネット通販は当社の大きな収益基盤に育ちつつある。

4-1-4

ケース対象企業選択の妥当性

富士通総研調査（2006）によると、ネットショップの人気ランキングにおいては、圧倒
的 1 位が Amazon（co.jp）、以下 2 位ニッセン、3 位千趣会と続いている11。これは前年度の2005 年の調査と同じ結果とのことである。さらに、同調査によると、サイトの満足度のランキングでは、1 位が Amazon、3 位千趣会、5 位ニッセンとなった。どちらも Amazon がト
ップの評価を得ているが、今回のケース対象企業である千趣会、ニッセンともに楽天、yahooなどのメジャーサイトと比較しても高い評価を得ていることがわかる。
つまり、これら 3 社のインターネット通販事業をケースとして取り上げることは、日本

11

富士通総研(2006)『インターネットショッピング 2006 調査報告書』24 頁
20

国内における消費者向けの e コマースの実情を知る上でも十分意義があるといえる。
また、3 社ともに、自社で在庫を有する通販事業が中心であり、楽天市場、yahoo ショッピングな
どのモール事業とは業態が異なることから、自社によるマーチャンダイジング、特に顧客と商品のマッチングについては高い意識を有する企業と推測され、かつ実際にパーソナラ
イゼーションの仕組みを自社サイトにも導入していることから、本ケースの対象企業として適切であると考える。

表4

ネットショップ人気ランキングおよび満足度ランキング順位

人気ランキング

票数

順位

満足度ランキング

評点

1

Amazon248

Amazon

5.5

2

ニッセン

39

ﾖﾄﾞﾊﾞｼﾄﾞｯﾄｺﾑ

5.0

3

千趣会

35

千趣会

4.7

4

楽天ブックス

32

楽天市場

4.3

5

楽天市場

30

ニッセン

4.2

（出典：
『インターネットショッピング 2006 調査報告書』(2006)富士通総研）

21

4-2

事例 1「Amazon の登場とパーソナライゼーションへの取り組み」

本章においては、『アマゾン・ドット・コム』（2000）からの引用12、その中でも特に創業者であるジェフ・ベソス氏の発言を中心にケースを構成する。

＜何故書籍から？＞1994 年、世界でインターネットが普及し始めた頃、Amazon.com の創業者ジェフ・ベソス
氏は、ファンド会社で上司の指示によって、インターネット事業の可能性について調査を行っていた。その中で、彼はインターネット上での販売に適した商品として書籍に注目した。

「調査を進めるうちに、リストの最後の方にあった書籍が、第二位の音楽とともに、ほかに大差をつけてトップに躍り出たことにジェフは驚嘆した。音楽は、業界の成り立ち
方がウエブ販売には適していなかったので除外した。大手レコード会社たった 6 社が業界を支配し、流通をコントロールしていたため、日和見主義のよそ者が古くからある『レンガ・モルタル造り』の店舗に挑戦してみたところで、大手に軽く追い出されるのが落ちだろうとベソスは思ったのだ。しかし、書籍業界ではその心配はなさそうだった。この業界では、すでに複数の出版業者と全米書籍販売業者協会の間で、出版業者が大手書籍チェーンに有利な取引や条件提示を行ったかどうかをめぐって、明確な反トラスト訴訟が起きていたからだ。また、一般に流通している音楽 CD が 30 万点だけなのに対して、書籍は、全ての言語をあわせると世界中で流通・出版されている品目は 300 万点を超えており、この点でも有利だった。
さらに、書籍販売業界は規模は大きいが細分化されているため、強力な権力者に支配されているようなこともなかった。（中略）そこでベソスは考えた。
『これだけ膨大で多様な商品があれば、これまでどんな形態でも存在し得なかったような店をオンラインで造ることができます。あらゆる種類の在庫をそろえた真の意味のスーパーストアを構築できるはずです。
』」（『アマゾン・ドット・コム』）

ベソス氏が最初、書籍に着目したのは、商品点数の多さと業種内に零細企業が多く覇権

12

ロバート・スペクター(2000) 訳『アマゾン・ドット・コム』2,3,8,10 章
22

者たる大企業が殆どいないことであった。さらに、ベソス氏が書籍に狙いを定めた理由として次の 2 点を挙げている。

「それは、『本を知らない人はいない』からだ。商品の仕様を説明する必要はなかった。
インターネットで買う本は、実際の書店で買える本とまったく同じものだ。
（中略）さら
に、すでにインターネットを使っている人たちは、明らかにコンピュータに精通しており、裕福で、そして一番重要なことだが、書籍を購入する頻度が高かったのだ。」（『アマ
ゾン・ドット・コム』）

これらの理由から、ベソス氏は書籍に焦点を絞って、インターネット通販事業を立ち上げた。つまり、インターネット通販事業に参入し始めたこの時点では、特に明確なレコメ
ンデーション、パーソナライゼーションの構想があったわけではなく、むしろ業界の覇者が存在しないという業界構造、商品としてわかりやすく膨大な数の商品が存在するという商品特性から、最初に取り組む商材として書籍を選んだことがわかる。

＜カスタマー・サービス>
創業者のベソス氏がサービス開始当初から重視していたのは顧客のロイヤルティーを築き上げることであり、「顧客は常に正しい」という顧客志向の考えを強く持っていたようだ。

「バートン・デービスは振り返る。
『ジェフの対応は、顧客の希望に応えるということでした。例外はなしです。唯一の例外は、顧客が物理的に不可能な要求をしてきた場合だけ。ほかの点は、ソフトを顧客の要望に合わせたんです』」（『アマゾン・ドット・コム』）

ベソス氏のそうした姿勢は「カスタマー・サービス」を重視する姿勢に大きく影響を与えた。

「『事業を始めた年に、口コミの威力を経験したことで、異常なまでに、とり憑かれているかのように、我々はカスタマー・サービスを重視する方針を採るようになりました。
』とベソスは語っている。
」（『アマゾン・ドット・コム』）

23インターネット上の消費者は製品と価格に関する情報を豊富にもっており、クリック一つで自由にウェブサイトを移動できる「並外れた勢力を持つ台風のようなもの」とベソス
氏はとらえていた。オンライン商取引の主導権は小売業者から消費者に移っていることを認識していたのだ。だからこそ、事業運営の重点を「カスタマー・サービス」に置き、「すばらしい顧客体験を作り上げること」に注力した。

「『立派な物理的書店と同じやり方では、Amazon を楽しさあふれる魅力ある空間にする
ことはできない』とベソスは認めている。また、『アマゾン・トット・コムでは、本が振れあう音を聞いたり本の匂いをかいだりできないし、おいしいカフェラッテを飲むことも柔らかいソファに座ることもできません。ただ、そういうものとはまったく違うサー
ビスを提供することで、訪れる人を感動させ、体験を魅力的で楽しいものにすることは
可能です。
』
」
（
『アマゾン・ドット・コム』）

では、具体的にはどういったことを、インターネット通販における「カスタマー・サー
ビス」、「すばらしい顧客体験」と考えていたのだろうか。まず、初めにベソス氏が取り組んだのは手間と時間の軽減であった。

「『私は、最も貴重な資源は時間であるという、二十世紀後半によく言われた理論を今も踏襲しています』とベソスは言う。
『お金と時間を節約できるなら、みんな気に入ってくれますよ』」（『アマゾン・ドット・コム』）

事実、Amazon は最初の二年間、サイトの構成を極力シンプルなものにして速さと機能性を保っていた。そして、次に取り組んだのが顧客による「書評」の掲載だった。これは、シンプルだった Amazon のサイトを埋めるコンテンツを作り出すという差し迫った動機もあったが、顧客同士の「知的な対話空間」、「コミュニティの意識」を作り上げることによって、「すばらしい顧客体験」を実現しようとしたのである。

＜パーソナライゼーションへの挑戦>
Amazon のサイトの機能が高度化されていくにつれ、サービスもより一層個別化（パーソ
ナライズ）されていった。顧客は、Amazon のサイトに出向くと名前が表示されたページに24迎えられ、過去の購買情報や現在の行動情報などを元にした何冊かの書籍をレコメンデー
ションされる。

「『オンライン書籍販売を、小さな書店の時代に戻したいんです』とベソスは言う。
『そのころの書店は、顧客自身のことをとてもよく知っていて、「あなたはジョン・アービングのファンですよね。でね、これは新人の作家なんだけど、ジョン・アービングにすごく似ていると思うんですよね」なんて言えたんですよ』」（『アマゾン・ドット・コム』）

彼がまず取り組んだのがブックマッチャーと呼ばれる機能で、選んだ本と同じものを購入したほかの顧客が買った別の書籍をリストアップしたメッセージをサイトに掲載した。
さらに、顧客に 10 冊の本の評価を依頼し、読者の好みに関する情報を増やし、最終的にはその顧客が興味を抱きそうな書籍を進める際に役立てた。注目しておきたいのは、彼は、顧客自身のことをとてもよく知っている店舗を実現するために、店員を配置しなかったことである。代わりに用意されたのは、顧客たちの購買行動データを利用して推奨を行うプ
ログラムだった。
さらに、彼は AI（人口知能）技術の採用にも積極的に取り組んだ。

「ベソスは、従来型の商取引における顧客行動については多くのことが知られている反面、スタートしたばかりのオンラインでの顧客行動はほとんど知られておらず、彼はAmazon.com を、その行動を理解するための「実験研究室」と考えているのだと説明した。
『同時に、さらに先進技術を利用して、個々の商品ベースで商品を理解するだけでなく、一人一人の顧客ベースで顧客を理解することができるのです。Amazon の目標は「発見のプロセスを拡大する」ことであると明言するベソスは、先端技術を利用すれば、顧客が本を探し出せる確率を大幅に高めることができると確信しているという。なぜなら『私たちは、読者に本を探し出させるだけではなく、本に読者を見つけ出させているのです。
』」（『アマゾン・ドット・コム』）

そうした取り組みの中から生まれたのが「協調フィルタリング」である。原理は単純で、ある顧客の「アフィニティ・グループ」（好みや興味が似ており、以前に同じ本を買っている Amazon.com のほかの顧客たち）を見つけ出し、そのグループのメンバーが買った本の中25

から、顧客がまだ買っていない本を探し出す技術である。前章で指摘したように、消費者の web サイト上のリアルタイムな行動情報のみならず、情報探索行動や購買行動の過程において、巧みに個々の消費者の嗜好に関する情報を収集する仕掛けを構築し、その情報をもとに消費者のリアルタイムのジョブの把握に努める。そして、その把握した情報を元に、好みや興味が似たグループ（アフィニティグループ）をアルゴリズムによって形成し、そのグループの購買行動を構成メンバー間で共有させるのである。おそらく、この「協調フィルタリング」の仕組みが最もアマゾンの個別化（パーソナライゼーション）の取り組み
で顧客に支持されたサービスであろう。
さらにベソス氏は「すばらしい顧客体験」の一つとして顧客それぞれに合った店舗を実現すること、しかもそれが意図的に行われているという感覚を顧客に与えてしまうのではなく、顧客が気付かないようにごく自然に実現させることだと考えている。

「『だれかの横に座り、その人の Amazon.com と自分のとが少し違うことを見ない限り、
カスタマイズされていることに気付かないでしょう。この先もずっとその実現を目指して行きたいと思っています。
』とベソス。
『架空の平均的顧客のための平均的店舗を持つ必要はないんです。私たちが目指しているのは、だれにとっても申し分のない店舗を作ることなんです。
』」（『アマゾン・ドット・コム』）＜書籍以外への進出＞
ベソス氏は、Amazon.com の顧客ベース、優位性、ブランド名を、他の商材においても活かしたいと考えていた。

「『わが社の戦略は電子商取引の最終目的地になることです。オンラインで何かを買おうと思ったとき、それがわれわれが扱っていない商品であっても、とにかくうちのサイ
トに来てもらいたいのです。たとえうちが販売しているものでなくても、うちのサイトにくれば、買いたいと思っているものを探したり、見つけたりするのが簡単にできるという環境にしたいのです。
』」

実際に、書籍からサービスを開始した Amazon は、現在では表 5 のとおり数多くの商材を扱うようになった。

26

表5

Amazon（各国）の取扱商材とサービス開始年

Books
Music/Video
DVD/Rental*
Video Games & Software
Electronics
Toys & Baby
Tools & Hardware
Kitchen & Housewares
Magazines
Office Products
Apparel & Accessories
Sports & Outdoors
Gourmet Food
Jewelry/Watches
Health & Personal Care
BeautyMusical Instruments
Grocery
Automotive
Third Party Sellers
Marketplace
Merchants@

US

UK

Germany

FranceJapan

Canada

China

95
98
98
99
99
99
99
00
01
02
02
03
03
03
03
04
04
06
06

98
99
99/04
00
01
01
04
04

98
99
99/05
00
01
04
04
04
02

00
00
00
01
05
07

00
01
01
01
03
04

02
02
02
03

04
04
04
04
04
04

07

06

05

07

07

07
06

00
02

02
06

02
06

03
04

03

02
07

06

06
06
06

03

（Amazon.com ホームページより）＜まとめ＞
Amazon は発足当時から口コミの威力を理解していたため、徹底した「カスタマー・サー
ビス」の実現をその戦略の中核に置いていた。自社の論理よりも消費者の論理を優先させながら、「すばらしい顧客体験」を実現することを通じて、最高のサービス企業を目指した。
サービス開始当初は速さと機能性を高めることに注力し、通信回線の帯域拡大や PC の処理能力の向上などの IT の発展に伴って、積極的に先端技術を取り入れながら、より「個別化（パーソナライゼーション）」したサービスを実現することによって、「すばらしい顧客体験」の実現を図ろうとした。
つまり、Amazon は小売企業というよりもむしろ、顧客の購買行動、選択行動を「手助け」することに注力した、顧客の「発見のプロセスを拡大する」サービス企業と言ってもよいだろう。そして、顧客の一人ひとりの「行動」を理解することが「すばらしい顧客体験」を実現するきっかけなることに気付き、「協調フィルタリング」といった広く顧客に支持されるレコメンデーションシステムを構築していった。その仕組みは、個々の顧客の web 上のリアルタイムの情報探索行動や購買行動から個々の顧客の好みを抽出し、その好みを軸

27

に顧客をグルーピング化し、そのグループ内で行動情報を共有化させるというものであった。Amazon は、その巧みなグループ化によって顧客同士の情報共有をはかるプログラムを通じて、従来からのリアルの書店における顧客のことをよく知ったベテラン店員のサービスをネット上で実現しようとしたのである。
しかしながら、書籍以外の商材においてもこのレコメンデーションシステムは書籍と同じ効果を提供しているのであろうか。比較的初期から参入が予定されていた音楽 CD や DVD
は書籍と同じ効果を狙いとしていた可能性もあるが、その他の商材では「すばらしい顧客体験」の実現においては、「個別化」よりも「品揃え」を重視しているようにも見えることから、現状では判断がつきにくい。この点については、今後も引き続き Amazon の動向をウォッチしていく必要があるだろう。

28

4-3

事例 2「カタログ通販大手の web 進出プロセスとパーソナライゼーションへの取り組

み」

本ケースは、ニッセンおよび千趣会のインターネット事業の現場を取り仕切る責任者の方々への直接面談によるインタビューを元に構成する。両社へのインタビューは全く同じ
質問を同じ順序で行い、それに対する見解を求める形で進めることができたため、両社別々のケースを構成するのではなく、「大手カタログ通販会社の web 進出プロセス」として一つのケースとして構成した。

＜カタログ通販事業の事業概要＞
日本におけるカタログ通販事業においては、リーダーズダイジェスト日本版が 1946 年からスタートし、その先駆けとなった。そして、70 年代に入って日本企業が多く参入するよ
うになり、現在の市場における主要プレーヤーが形成されていった。ニッセンは 1970 年、千趣会は 1976 年にカタログ通販に進出し、現在では両社ともにカタログ通販における大手企業の一角を占めるようになった。
両社ともにカタログ通販事業の基本的なシステムは、過去に購買履歴のある会員に対するカタログ送付、およびプロモーション活動を通じた新規顧客に対するカタログ配布を行い、そのカタログに掲載された商品の注文を受身で待つ、というものである。商品が決まってからカタログ化されるまでは 10 ヶ月ものリードタイムがあり、カタログ掲載後 6 ヶ月
間はその商品の有効期限となることから、商品企画の段階を含めれば一つの商品について
約 2 年間関わることになる。つまり、トレンド性の高い商品を扱うことが困難であることから、両社ともに女性向けファッションを中心に扱いつつも、比較的流行に左右されない商品を中心に扱ってきた。

「カタログだと商品が決まってからお客様の手元に届くまでに 10 ヶ月程度かかる。企画から制作までに時間がかかるのでトレンド性の高い商品を扱えない。チラシ用だと商品量は少ないが、カタログだとある程度のロットを用意しないといけないし、編集作業に時間がかかるし、生産もほとんど海外で行っていることからその程度の期間がかかる。
また、カタログは一旦出すと 6 ヶ月の有効期限がある。」（株式会社ニッセン：高芝部長［以下ニッセン］）29

「トレンド商品は、例えば今年の秋物だと 8 月の半ばごろから展示会が始まる。そこまでは通常デザインを見せず、その展示会で販売する製品の即決をし、納品が 9 月 1 日だ
ったとするとその日に一斉出荷される。それが、カタログにしようとすると 8 月に商品選定をしても 10 ヶ月はかかるため１シーズンが終わってしまっている。そのためにトレンドものはカタログで取り扱うことはできなかった。じゃあ、今までカタログでどのようなものを扱ってきたかというと、日用衣料、日用雑貨、こういったものを取り扱わざ
るを得なかった。これはどの通販会社さんも同じ。
」（千趣会：菅原部長［以下千趣会］）＜カタログ通販事業におけるセグメンテーション＞
既存顧客に対するカタログの送付においては、両社とも独自のノウハウを築き、再購買率の向上を目標としてきた。カタログ通販事業のセグメンテーションの基本的な考え方となるのが RFM 分析であり、個々の顧客の過去の購買情報や属性情報をもとに独自の手法によって顧客の趣味趣向を分析し、高度にカスタマイズされたカタログ群を送付してきた。
複数のカタログを組み合わせたり、総合カタログであってもその顧客にあったページのみを集約したバージョンを整理して送付したりするなど、かなり詳細な組合せを提案してきた。これにはかなりのコストがかかっていると推定されるが、それでも再購買率が高まり、利益率も向上することから、両社ともにこの精度を高めることに経営資源を集中してきた。

「セグメンテーションはカタログ事業ではかなりシビアにやっていて、あれだけのカタ
ログを誰にどれだけ送るか、そして送ったものに対する稼働率（注文率）をいかに高めていくかが勝負となる。送った人は 100%買う、100%買う人に送るということが究極の理想。それも上位の一部のお客さんにだけしか送らないというのであれば比較的容易にできなくもないが、事業として発展していくためには常に多くの稼働人数を確保することが重要。通販業界では RFM という考えがあって、リーセンシーが高ければ次の購買率が高い、という考え方もあるので、最購買率が 10%くらいの層に対しても送っていく。
その最購買の見込みの薄い人に対してどのカタログを送るのか、どうやってページ数を減らせるのか、を要はセグメンテーションによって行っている。一番分かりやすいのが、カタログは総合版とスペシャルカタログ（例えばベビー用や子供用、雑貨用など）があり、子供服を買っているから子供がいると予測するといった顧客属性や過去の購買履歴30といったものを用いてセグメントし、総合版のカタログでもページ数をお客さんによって調整したりしている。よく買うお客さんにはフルページのものを送っているが、キャリア系の服しか買わないお客さんにはキャリア系のアパレルだけを入れ、若い人や年配の方が買うようなものは削ってリダクションしている。
コストは確かにかかるがそのリダクションの効果とくらべるとリダクションした方がよい。なぜなら、無駄なページがあると結果的に買わなくなるという現象が起こっているためである。自分に関係のないものがカタログに載っていると、このカタログには自分のほしいものが乗っていないと判断するお客さんがいるようだ。パラパラとめくって自分に合うものがないと思うと見るのをやめてしまう。もう少し先にはほしいものはあるはずなのだが、そこまで到達しないことがよくある。
この取り組みには、
コスト削減効果と絞り込みをすることによって逆に売上があがるという効果がある。お客さんにどのカタログ、どういったカタログ、どういった提案をす
るか、という観点をミックスしてセグメンテーションを行っている。だからカタログ発
行の組合せは、どのチラシを入れるが入れないかも含めて、１シーズン 600 万くらいのカタログを送っているうち、100 万通りはあるだろう。かなりコストもかかるが売上増の効果の方が高い。
」（ニッセン）「カタログ事業では、RFM は通販の基本だが、ウチにはさらに S とか G とか独自のノウ
ハウがある。宮本さんには 18 種類あるカタログのうち 3 冊を送るのがベスト、南部さんには良く買ってもらっているので 7 冊を送るのがベストといったマイニングノウハウがウチのノウハウで、これは何十年も通販をやってきた財産。カタログ通販事業はそれらを送って、後は指をくわえて待つだけというもの。
」（千趣会）「ウチが新しいカタログを出したりやめたりするときに、判断の材料にしている縦軸・
横軸に、いくつかの切り方があるのだが、年齢やテイストだけでなく、カタログそれぞれがコンセプトを持っており、それぞれに合ったターゲットを選んでいる。ウチの場合
はカタログの数が多い。他社はゼネラル的なカタログ、1000 万部をドーンと配るようなことをやっているところもあるが、これは効率が良いともいえるが、電話帳じゃないんだからと思う。
我々は複数のカタログをもっていて、お客様をいろいろと切っているが、会社として売上嗜好になってくるので、どうしてもそれぞれのカタログが売れ筋の商品を売るように

31

なってきてしまい、カタログ間の商品群が徐々に近づいてきてしまう。そうならないよ
うにカタログのコンセプト見直しは定期的に行うようにしている。それで消えていくカ
タログも当然でてくるが、その見直しは毎年各開発部で行っており、会社全体では 3 年に 1 回見直しを行っている。中心になる切り口はデモグラフィックになる。
」（千趣会）＜web 通販事業への進出＞
しかしながら、カタログ通販で長年蓄積してきたその高度なセグメンテーションノウハ
ウは web 通販には転用されていない。両社ともに 1999 年から 2000 年にかけて、web 通販に本格進出したが、これは、両社が主な顧客とする 20 代から 30 代の女性に PC とインターネ
ットが普及し始めた時期と重なる。両社とも、カタログ通販を補完するものとしてサービスを開始し、このスタンスは web 通販の比率が 50%近くになった現在でも両社とも変わってない。このカタログ通販の補完として進出した web 通販事業だが、両社ともにその大きな可能性に確信を持っていたが、web 通販での流儀は彼らの主たる事業であるカタログ通販事
業とは大きく異なっていた。

「それまでは、カタログのリソースを web に転用することが主であった。この段階において苦労した点は、画像の処理だった。カタログと web では売り方が違う。カタログは衝動買いで、ウィンドウショッピングに近い。インターネットでは、お客さんはある程
度目的をもってやってきており、いまだにネットショップの AISAS 理論、やっぱり「サーチ」（いろんな情報を横串で）という使い方をする人が多い。カタログではビジュアル
で売るが、ネットではスペックというかカテゴリーが分類されていて、単品で売られることが多い。そういう作り方をしようとすると、カタログはコーディネートされているが、ネットでは商品ごとに分解しなければならない。
あと、その商品の特徴を表現するコピーを新たに作っていった。
後はカテゴリーの分類。
これが意外と大変。お客さんは欲しいものがあるという前提でネットに訪れる。アウタ
ーでもコートとか何々とか、カタログ上では分類はされていないため、インターネット
用に編集する作業が必要となってくる。これはかなりの労力を使った。商品の分類は特に何も参考にせず、自分たちがネットで買い物をするときにどういう分類がされていると買いやすいかと自社で独自に突き詰めて考えた。
あと、画像を作るプロセスはカタログ上で作るプロセスとネットで作るプロセスは全く32

異なる。紙媒体でしかもデザイン重視でつくるカタログとある程度情報がデータベース
化されていてそれをボンと落とし込むのとでは違う。データベース化されているとカタ
ログ編集はどちらかと言うと楽。カタログが重きを置いているのはビジュアルで、商品名や価格が先にデータベース化されてなくて先に紙面上でつくられる。
商品マスターというものがあって、それを用いてお客様の問い合わせに対応しているが、それはカタログが出来上がる最後のところまで確定しない。それを待ってから web に落とし込んでいるので、非常に時間のない中で行っている。
」（ニッセン）「あるとき、本業に即したネット事業でない意味ないと気が付いたが、そのときの判断は間違いではなかったと思う。そこで、カタログで売っているものを全てネットで売っていくにはどうしたらいいかを考えた。カタログには画像があるが、当然ネット用には作られておらず、1 枚の写真に複数の商品が写っているが、それを一つ一つの商品にするにはどうすればいいだろう、また、カタログの製販データ、随分前からデジタル化されていたが、それをどうやって web 化するかオートメーション化するか、から入った。
」（千趣会）＜web 通販事業の売れ筋商品、販売ターゲット＞
両社ともにカタログ通販事業を主体としていたことから、そのカタログに掲載されている商品を web にも同様に掲載するという形からスタートしてきた。しかしながら、売れ筋の商品、販売ターゲットは若干カタログ通販事業とは異なるものであった。

「お客さんが違うから売れる商品が違う、というのはあって、最近はだいぶ一般的にはなってきたものの、やはり若い人の方がネットを使う。年代別にインターネットのシェアを見るときれいに分かれていて、20 代は 50%超、45 歳以上になると 20%を下回っている。それを全て平均すると 30 数%となる。お客さんのボリュームゾーンが異なるので webの方が若者向け商品の方が結果的には売れる。但し、コアになるところはカタログもネ
ットもだいたい同じで、30 代前半がピークになる。だからここに強い商品はカタログでもネットでも強い。もちろん、この前後の年代も多いが、30 後半になるとカタログの方が強く、20 代前半はネットの方が強い、となる。ネット限定で販売している商品は、若者をターゲットにしたトレンド性の高い品揃えを意図的に行っているところもあるが、33結果的に若者向けの商品が売れている。
」（ニッセン）「web の方には基本的にカタログに載っている商品は、99.8%は載せている。加えて大きいサイズとかトレンドファッション、ロングテール的なケンコーコム系の商材を載せている。物流は web 商品独自の仕組みをとっているものもあって、直ぐに届けるという体制でいうと、別倉庫でクイックに送るものもある。あと、売れ筋商品との特徴ということでいうと、カタログでは対応できないトレンド商品ということになる。ただ、web経由で注文のあった売れ筋商品と、電話、FAX で注文のあった商品というのは基本的には差はない。カタログ通販の対象のボリュームゾーンは、20 代後半から 30 代前半、他
社は 40 歳前がピーク年齢、ウチは 32 歳がピーク年齢となっている。特にその山はとんがっている。通販全体からすると比較的若い層。カタログも web も大きく変わらない。
」（千趣会）＜パーソナライゼーションへの取組み＞
両社ともに、カタログ通販事業において高度なセグメンテーション技術を蓄積してきたが、Web 通販事業においてはそのセグメンテーション手法は殆ど活用していない。さらに
Amazon が積極的に取り組んでいるパーソナライゼーションについても、それほど重要視はしていない。取り組んでいくべきとは考えているが、まだ取り組み始めたばかりであるため、その効果についてはそれほど実感がなく、まだまだ試行錯誤の段階のようである。両社ともに web 上の「顧客行動」に着目しているが、現状はまだ十分に把握している状況にないため、「商品からの紐付け」によるレコメンデーションから、まずは取り組んでいる様子である。

「パーソナライゼーションは、基本的にやるべきだと考えているが、全部が全部やるべ
きではないと考える。とくに web では購入には到らなくても行動情報がとれる。その行
動情報を商品の提案にいかにつなげていくか。当社は今後もデモグラフィック（属性）
情報はとることはないと思う。あくまでお客さんがどのような行動をしているかという情報を使ってそのお客さんが欲しいと思っている商品、サービスを提案していくことになる。web はタイミングが大事だと思う。まだ今はトップページからカテゴリーのページに飛んで、そこから分類で一覧ページにいって、商品詳細を見に行くという購買行動34

がまだまだ中心。そのプロセスの中において、どこで何を紹介するというのがその後の購買行動の障壁にもなるだろうし、スムーズに次の行動に進めることもあるだろうし、同じやり方であったとしてもタイミングそして見せ方が大事。そういうところは今後よく研究しなければならないと考えていて、それらは、コンサルやシステム会社のアドバ
イスに拠らず、基本的には自社で取り組んでいる。もう少しわかりやすい購買前情報で言うと、ウイッシュリストであったり、カートに入れることであったり、それが購買につながったかどうかをセグメントごとにみていったりというのは使っていきたいと思っている。
レコメンデーションに関しては今 2 つ製品を使っていて、一つは協調フィルタリングで、もう一つはテキストマイニング。テキストマイニングは珍しいが協調フィルタリングは2 つ考え方があって、1 つはお客さんを特定して商品をレコメンドする方法ともう一つは商品を特定して提案する、この商品を買った人はこの商品も買っています、という方法。
今は、我々は商品ベースのフィルタリングが中心。これだと、おすすめしようとする商品にある程度の売上がついていないとなかなかレコメンドに繋がらない。テキストマイ
ニングは商品自体に属性情報やキーワードを持たせて、その商品でなくても同じ属性を持った商品を提案するのであれば、過去に売上がたっていなくてもお客さんは反応を示す。この 2 つを使い分けている。効果はまだ協調フィルタリングの方がまだ高いが、こ
こはどんどん学習していくので、今後テキストマイニングの効果はどんどん高まると考えている。それもシステム任せではなくてチューニングしていくことによって精度があがっていく。
」（ニッセン）「レコメンデーションに関してはつい最近始めたばかり。例えば Amazon のように、この作家が好き、このアーティストが好き、というのは好みがはっきりしていて凄くレコ
メンデーションがしやすい。つまり、キーワードが非常に明確だ。
我々もカタログの世界で RFM 以外での関連商品の紐付けを散々やってきたが、結論としては「脈絡がない」ということだった。お嬢さん系のワンピースとまくらカバーを一緒に買っていたりするが、これをどう関連付ければよいかなど、なかなか難しい。関連商品というカタチではネットを初めたころからやっている。このコタツ蒲団におそろいのものとか、このまくらカバーにはこのマットとか、このブラジャーにこのショーツとか、そういう当たり前の組合せだけでなく、ハンドでもいろいろ組み合わせて提案していた。

35

しかし、全商品に関連商品を紐付けてやっていくのは大変なので、最近レコメンデーションエンジンを入れたのだが、やはり変なものが出てくる。あまりにもおかしい商品は確かに出ているけれども、まず一度作ってみて、レコメンを出してみてそれからどんどん落とし、落とした後にどう上げるかというチューニングをしている。とにかく変だなと思ったものはどんどん落としていっている。ただ、担当者はつけているけれども、そこにあまり注力するつもりはなく、レコメンはあくまでユーザビリティのほんの一つという位置づけなので、逆にそこで成果があがらないと ASP の会社にお金を払わないとさせてもらっている。詳しくはいえないが成果報酬となっている。
ウチのレコメンでいうと、お客さんの行動分析からやっていかないとだめだと思っている。どこも商品との関連性で言ってくるが、そんなのははっきり言ってウチの方がプロだ。商品との関連性ではだめだ。やるとするなら今までの研究結果を踏まえてウチで作る。ただ、現状では web 上のお客さんの行動分析がちゃんとできているわけではないので、それができたら、実際にやるかどうかわからないが、作りこむのには数十億円はかかるだろう。今まで部分的に使っているエンジンを全てひっくるめてとなると、かなりの気の遠くなる作業となるので、そこまでやるかな、という思いはある。
」
（千趣会）

＜まとめ＞
ニッセンと千趣会へのインタビュー内容をもとに、大手のカタログ通販会社が web 通販事業へ参入したプロセスと現状について述べてきた。本事例から次のことが抽出できる。
■両社ともに、カタログ通販事業において長年に亘って独自の高度なノウハウとして蓄積してきたセグメンテーション手法は web 通販事業では殆ど活用していない。
■カタログ通販では、ビジュアルや一覧性さらにはトータルコーディネートを重視した紙面づくりを行い、衝動買いを誘うことを狙っているが、web 通販では商品を個体に分化、分類化し、さらには商品を説明するコピーを追加（言語化、キーワード化）することによって、消費者の目的買いに適した画面づくりを目指している。現状のレコメンデーションシステムも明確にキーワード化されている商品が取り扱いやすいと認識されている。
■両社は、Amazon のレコメンデーションは web 通販事業においても衝動買いを誘うシステ
ムとして評価している。また、本・CD・DVD とファッションではレコメンデーションの効果が大きく違うと評価している。
■web 通販の方が、若干カタログ通販よりもターゲットとする年齢層は若く、また、カタロ

36

グ通販事業では扱えなかったトレンド性の高い商品を web 通販事業では取り扱うことができるようになった。
■カタログ通販を主たる事業とする両社にとっては、web 通販事業はあくまで低コストな販
売チャネルの一つであると認識されている。両社は、Amazon は web 通販事業専業であることから、顧客との接点が web を通じてしか行われないため、顧客へのサービス力を上げるために「レコメンデーション」に注力している、と評価している。両社にとっては、
他にも顧客との接点を有しているため、現状、web 通販においてはそれほどレコメンデーションを始めとしたパーソナライゼーションをそれほど重視していない。

特に注目される部分は、カタログ通販での商品訴求はビジュアルやコーディネート重視、
web 通販では商品の個体化やキーワード化が重視されている点である。つまりカタログ通販
では、消費者に対してインパクトを与え、消費意欲をかきたてることに主眼が置かれているが、web 通販では、元々その商品を探している消費者に対して、探しやすいように手助けすることに主眼が置かれているようだ。

37

第5章

ディスカッションe コマースにおけるパーソナライゼーションは、その実現方法の技術はこの先入れ替わることはあるかもしれないが、今後も引き続き有効な手法として消費者に受け入れられていくと考える。図 5 で示すとおり、インターネットの登場、特に 2000 年頃を境に我々が取得しうる情報（選択可能情報量）は爆発的に膨れ上がっているが、一方でそれを処理する我々側の処理能力（消費情報量）はそれほどまでには拡大してはいない13。そうした環境においては、情報探索コストの低下に伴って、積極的、能動的に情報を取得しようと消費者が探索をしようとしても容易に目的とする消費にたどり着くことができない。そこで、消費者の意思にそぐわない一方的な情報提供ではない、消費者のリアルタイムな情報探索行動、購買行動に即した提案をタイミングよく行えるような情報のフィルタリング機能は有意に働くと考えられるのである。

図5

情報流通量の推移（1994 年＝100）
35,00032,117

選択可能情報量
消費情報量

30,00025,00020,00015,00010,000
5,000

1,064

0
94

95

96

97

98

99

00

01
02
03
04
94年を100とした指数（総務省『平成 16 年度情報流通センサス報告書』）

以下、これまでの先行研究を通じた議論や事例研究を踏まえて、e コマースにおけるパー
ソナライゼーションの意義と今後の発展の可能性について考察したい。

13

総務省（2006）「平成 16 年度情報流通センサス報告書」16 頁

38

5-1

セグメンテーションとの相違からみたパーソナライゼーションの意義

個々の顧客のニーズをとらえ、最適な提案をするために参考とする顧客情報には、属性
情報と行動情報があり、ダイレクトマーケティング上での実現手法としては、従来からのカタログ通販では属性情報を中心に用いたセグメンテーションが、e コマース（web 通販）
においては、行動情報を中心に用いたパーソナライゼーションが、それぞれ中心となっている。そして第 3 章で指摘したように、インターネット上で能動的に行動する顧客にとっては、能動的な行動を即時的に支援する、リアルタイムの行動情報をベースとしたパーソ
ナライゼーションがより適合性が高く、顧客にも支持されていると考えられる。
こうしたインターネットへの適合性の有無だけでなく、他にもセグメンテーションとパーソナライゼーションには相違点があり、その相違点からパーソナライゼーションの意義を見出すことができそうである。
まず、顧客に最適な提案をするための価値を提供する主体の違いが指摘できる。セグメ
ンテーションは企業側が定量的に測定可能な属性情報をもとに顧客をセグメント化し、市場調査などを通じてそのセグメントにあった商品を生み出し、または提案していこうとするものであることから、顧客への最適な提案に関する価値の提供主体は企業側にある。ニッセンや千趣会のように、顧客のセグメントとセグメントされた顧客に対するきめ細かな提案は全て企業側で判断されている。
一方、パーソナライゼーションは、そのアルゴリズムなどは企業側が「場」として提供するが、あくまで最適な提案をするための情報は顧客がその行動によって提供し、そこから個々の顧客にフィードバックされる価値は、その「場」のアルゴリズムがその提供された行動情報に基づき自動的に顧客ごとに設定し、顧客はその「場」を通じて企業からの提案として受けとっている。つまり、パーソナライゼーションにおける価値の提供主体は顧客自身であって、企業はその「場」を提供しているに過ぎない。アウトプットされる提案については、企業ごとに若干チューニングはされているものの、企業がその提案を 100%コントロールすることはない。
この個々の顧客への最適な提案につながる価値の提供主体の違い、パーソナライゼーシ
ョンでは顧客側が価値提供の主体であることに大きな意義があると言える。
また、この価値の提供主体の違いを通じて、もう 1 点の相違を指摘することができそうである。それは、自律的な進化の可能性の有無である。シルバーエッグ・テクノロジー社

39

CEO のトーマス・A・フォーリー氏に14よれば、そのパーソナライゼーションエンジンの提供
においては、その導入時点では各顧客企業個別にカスタマイズすることはないそうである。
企業が自身の顧客にそれぞれ対応していく中で独自の仕様に仕上がっていく、つまり企業と顧客の相互作用によって進化していくという性格を持つ、とのことである。
セグメンテーションは、ある一定時点における顧客の属性をもとに、企業側が自社の考え方にもとづいて、いわば一方的にセグメント化し、そのセグメント化された顧客群に最適な提案をしていこうとする、片方向的な性格を持つと考えられる。しかし、パーソナラ
イゼーションは、リアルタイムに刻々と変化する行動情報に対し、企業側がそれに即時的な対応を最適化するための日々のチューニングを通じて「場」を進化させるという双方向的な性格を持つと考えられる。
つまり、セグメンテーションよりもパーソナライゼーションの方が、企業と顧客の双方向の情報のやりとりを通じて自律的に進化するという可能性を有している、と言ってよいだろう。
以上のように、個々の顧客のニーズをとらえ、最適な提案をするという目的は同じであったとしても、パーソナライゼーションは、インターネット上の e コマースへの適合性だ
けではなく、その価値提供の主体や、自律的進化の可能性においてセグメンテーションとの相違が見られることが発見できた。
両者は実際のカタログ通販と web 通販におけるそれぞれの使用現場において、半ば当たり前のように使い分けられているが、その根底にある意義においても、両者には明確な相違があることが認識できた。

5-2

適応商材拡大の可能性

Amazon のレコメンデーションは書籍、音楽 CD、DVD においては、有効に機能している様子であるが、その他の商材においても全く同じ効果を生み出すかといえば単純にそうとは言い切れない。例えば、書籍・音楽 CD・DVD などその効用に関して、著者、アーティスト、監督、出演者、ジャンルなど嗜好性が多様であってもキーワードが明確な商材であれば、消費者の情報探索行動とのマッチングが行いやすいが、そうではない商材、例えば、ファ14

シルバーエッグ・テクノロジー社は協調フィルタリングをベースにしたパーソナライゼーションエンジ
ンを独自に開発し、国内の大手 e コマースに提供している ASP サービス事業者である。また、CEO のト
ーマス・A・フォーリー氏は『one-to-one マーケティングを超えた戦略的 web パーソナライゼーション』（2002）日経 BP 社の著者でもあり、web 上のパーソナライゼーションや AI 分野に造詣が深い。

40

ッション性の高い衣料、雑貨、家具などビジュアルであったり、ライフスタイルであった
り、客観的なスペックよりも質的、情緒的な商材は書籍などと同じ考え方にもとづくマッ
チングは困難であると考えられる。実際に、ニッセンや千趣会の web 通販事業の現場においても、その困難性は認識されている様子がケースからも伺える。
この点について、石井（1993）15によって指摘された製品分類を通じて考察してみたい。
石井によれば、それを「客観的な製品能力あるいは製品属性」が強いタイプの製品と「製品イメージあるいはコンセプト」が強いタイプの製品に分けられるとしており、これについて以下のように述べている。

「一つは、その客観的な製品能力（機能・効用属性）から製品のコンセプト（ないしはターゲット）を必然的に導き出すことができそうなタイプの製品である。モーター音が低いという機能属性をもつ洗濯機から（静かさをコンセプトとして赤ちゃんがいる
家庭をターゲットとする）といった製品コンセプトを導き出すことは容易であり、また軽くて持ちやすいワープロは（忙しく移動するビジネスマン）というターゲット・コン
セプトに対応させやすい。
しかし、その一方で、いわば社会に暗黙の「文化コード」によらなければその機能が意味をもちそうもない商品群も存在する。一般的には、香水、化粧品、衣服、家具、飲料、自動車、AV 機器、旅行パックなといった商品はそういった色彩を色濃くもったタ
イプの商品だと考えられる。このようなタイプの商品の場合だと考えられる、このようなタイプの商品の場合、消費者のニーズを理解することはずっと困難になる。なぜなら、これらの商品の場合、製品機能と製品コンセプトとの関係にはどうしても恣意的な色彩がつきまとうからである。言いかえると、その製品コンセプトにとって、その製品能力であることの必然性は乏しいということになる。
」（石井『マーケティングの神話』）

さらに、後者については、「消費における意味の世界」は客観的な製品能力とは独立した世界であり、いわば文化とか規範とかといわれる恣意的なルールが介在している、つまりそうした商材に対する欲望は「他者の欲望が介在済みの欲望」であるとも述べ、後者の製品の構築主義的な性格を示唆した。

15

石井淳蔵（1993）「マーケティングの神話」第 1 章

41

この 2 種類の商材について個々の消費者に対して最適な提案をしていくためには、どのようなアプローチを取っていくべきであろうか。
現在の主要な e コマースにおいては、取り扱う商材を前者の性格を持つ商材に近づけよ
うとしていると考えられる。つまり、イメージの強い商材であっても、キーワード化・ブランド化などによってその商材の機能・効用属性を明確化し、よりインターネット上の消費者の探索行動、購買行動とのマッチング効率を高めようとしていると考えられる。例えば従来、一般的には、図 6 のように香水、化粧品、衣服などは製品イメージ・コンセプトが強いタイプとされていた16が、前出の富士通総研の調査17 によれば、化粧品、美容用品、衣服などもインターネット上で多く売られるようになってきている。Amazon の主力商品である書籍、音楽 CD についても同様と考えられる。これは、従来イメージやコンセプトが先行していた商材について、ブランド化やキーワード化を進めることを通じて機能や効用属性を明確にすることにより、目的買いを主とするインターネット上の消費者に対して商品にたどり着きやすく手助けするとともに、パーソナライゼーションの仕組みを有する事業者はその明確になった機能や効用属性と行動情報から抽出した顧客のジョブをマッチング
させることを通じて、より効果的な消費者個別の提案が可能となることを示していると考
えられる。

図6

製品タイプ別の一般的商材製品のタイプ

商材

客観的な製品能力・製品属性が強いタイプ

製品イメージ・コンセプト が強いタイ
プ

家電・ワープロ など

香水・化粧品・衣服・書籍・音楽CD・
家具・飲料・自動車 など
ブランド化・キーワード化（「マーケティングの神話」より著者作成）

一方、カタログ通販においては、志向としてはイメージ・コンセプトが強い商材を中心に扱っていたため、顧客の属性情報をベースに詳細なセグメンテーションを行い、商品の16

石井淳蔵（1993）『マーケティングの神話』第 1 章

17

富士通総研(2006)『インターネットショッピング 2006 調査報告書』19 頁

42

機能や効用に訴えるよりも、そのセグメント化された消費者群に対して、試行錯誤の繰り返し、つまり実証主義的アプローチの積み重ねによって蓄積されたノウハウにもとづいて、そのグループに効果的と考えられる文化コード（ビジュアルやコーディネート）を提示す
ることを通じて、購買意欲を誘うことに注力してきたといえる。
これらを踏まえて、製品タイプ別のカタログ通販と web 通販における顧客への最適な提案の取り組みを図示したものが図 7 である。

図7

製品のタイプとダイレクトマーケティングにおける最適提案の取り組み
製品のタイプ
客観的な製品能力・製品属性が強いタイプ

顧客データ

カタログ通販によるセグメンテーション

属
性

行
動

製品イメージ・コンセプト が強いタイプ

web通販によるパーソナライゼーション（著者作成）

つまり、個々の顧客への最適な提案は、現状においては、機能・効用属性が比較的強い
商材は、どちらかと言うと行動情報をベースとしたパーソナライゼーションが適しており、また、イメージやコンセプトが比較的強い商材は、どちらかと言うと属性情報をベースとしたセグメンテーションが適しているといえるのではないか。

しかしながら、Amazon の協調フィルタリングの仕組みは、実は単純な行動情報を取得するだけではない、巧みな仕掛けになっていることは前述のとおりである。Amazon の協調フィルタリングでは、質的な情報である顧客の「好み」を把握しようとすること、また、ある消費傾向の一致する顧客の「グループ化」を目指していることから、そのグループの文化コードを提示しやすくなり、よりイメージ・コンセプト型の商材にもフィットさせる可能性を持った取り組みであるとも言えよう。もっと言えば、個々の顧客のジョブとの関係性を証明することが困難な属性情報を用いずに、行動情報から顧客のジョブに近づこうとする意欲的なアプローチであるともいえる。この Amazon の協調フィルタリングも、「好み」

43

という軸で顧客をセグメント化する、いわばセグメンテーション的な性格を有すると言っても良いのかもしれない。前出のフォーリー氏も「パーソナライゼーションの考え方は、
書籍、音楽 CD と他の商材は基本的に同じ。特に衣服や食べ物はほぼ同じである。
」と述べており、理論的には他の商材をカバーできるように設計されている可能性は高い。
ただし、Amazon の協調フィルタリングをベースにしたレコメンデーションが、実際にイメージ・コンセプト型の商材に上手くフィットするかどうかは、現在拡大を続ける Amazonの書籍・音楽 CD、DVD 以外の商材の販売動向を注意深く見てみなければわからない。現時点では、「文化とか規範とかといわれる恣意的なルール、しかも他人を介在しているルール」という性格を持つイメージ・コンセプト型の商材に対しても適応する可能性は有している、とだけ述べるにとどめたい。
一方、カタログ通販会社側は web 通販事業への参入に際し、web 通販で扱う商材を基本的にはカタログで扱ってきた商材としたことから、従来扱ってきた商材をいかに web 事業に適応させるか、に注力させてきた。その手法が、従来はビジュアルベースで作り上げてきたカタログを商品単品に部品化し、分類化やキーワードを付与することによって、後者の性格の強い商材を前者のタイプに変換し、インターネット上で情報探索をする消費者にとって選びやすいよう対応させる、いわゆるユーザビリティの向上に努めることであった。
但し、ニッセン、千趣会ともに顧客の行動情報から提案につなげることの重要性は認識しており、その実現手法の一つとして両社ともパーソナライゼーションの導入に取り組み始めている。現時点ではまだ様子見の状況でそれほど手法としては重要視されてはいない
が、パーソナライゼーションは刻々と変化する顧客の行動情報を踏まえて、日々チューニ
ングすることによって進化する性質を有しているため、今後高度なノウハウとして蓄積されてゆく可能性はある。
インタビューでは、両社ともに主力事業はあくまでカタログ通販事業であり、今後も女性向けファッション商品を中心に取り扱うと述べているが、商品の部品化・キーワード化とパーソナライゼーションの組合せによって、今後、取扱商材の拡大などのさらなる事業
発展の可能性を有していると言ってもよいのではないか。

44

図8

カタログ通販と web 通販の取り組みの方向性
製品のタイプ
客観的な製品能力・製品属性が強いタイプ
カタログ通販Web通販

部品化・キーワード化
パーソナライゼーションの取り組み

製品イメージ・コンセプト が強いタイプ

セグメンテーション

パーソナライゼーション
協調フィルタリングの適用（著者作成）

5-3

属性情報と行動情報の組合せの可能性

まとめると、セグメンテーションは属性情報を中心に、パーソナライゼーションはリア
ルタイムの行動情報を中心に個々の顧客に最適な提案を図ろうとしている。最後にさらに、属性情報と行動情報の組合せの可能性についても言及しておきたい。
web 通販のパーソナライゼーションは過去の購買履歴において「何を買ったか」に着目して現在の購買行動と照らし合わせながら顧客のジョブの推定に活用してきたのに対して、
カタログ通販のセグメンテーションは特に RFM（購買時期・頻度・金額）に着目し、再購買見込みの高い顧客の抽出に努めてきたという違いがあった。言い換えると、セグメンテー
ションではリアルタイムの行動情報、パーソナライゼーションでは属性情報は特に用いることなくそれぞれ発展をとげてきたことになる。特にインターネット上の e コマースにおいては、従来のメディアと比べて、リアルタイムの顧客の行動が容易に取得することができるようになったことから、インターネットの世界では、その行動情報を中心に最適な提案に結びつける手法の開発が盛んに検討されるようになった。個人情報保護法による規制もその傾向に追い討ちをかけたと考えられよう。
しかし、リアルタイムの行動情報のみをもとに即時的に対応することのみが真の顧客志向とは言いきれない。南（2006）は、企業が現在の顧客の行動や選考のみを顧客データとして解釈し、それに即時的に行動することは短期的な顧客主導的行動であって、真に戦略的顧客志向であるためには継続的な顧客データノ蓄積と顧客へのアプローチや顧客の反応

45からいかに学習していくかということが重要と述べている18。つまり、今後はそうしたリア
ルタイムの行動情報と、顧客の属性情報や過去の購買履歴などの多様な顧客情報を組み合せ、それらを企業側が組織的に学習することを通じて顧客に最適な提案をしてゆくことが求められると考えられる。
それは、現状のカタログ通販で行われているようなセグメンテーションがベースとなるのか、web 通販で行われているパーソナライゼーションがベースとなるのか、どちらが主流になるのかは、まだはっきりとはわからないが、属性情報とリアルタイムの行動情報を組合せることによって、現状よりも、より「個々の顧客に最適な提案」を実現させる可能性を有していると言えるであろう。

図9

カタログ通販と web 通販の顧客情報の使用状況と今後の方向性
行動情報
過去の購買履歴
属性情報使用属性情報不使用

リアルタイムの行動

カタログ通販のセグメンテーション

Web通販のパーソナライゼーション（筆者作成）

18

南知恵子（2006）『顧客リレーションシップ戦略』有斐閣 27 頁

46

第6章

インプリケーション

本研究のまとめとしては、次のとおりである。
①先行研究から言えること・インターネット上の e コマースにおける、消費者の行動情報をベースとした Amazon のレ
コメンデーションなどの「パーソナライゼーション」は、消費者の属性情報（デモグラフィック）に基づいたセグメンテーションのアプローチとは異なり、能動的な情報探索行動を行っているインターネット上の消費者に対し、消費者の情報探索時の欲求に対して即時的な提案が行おうとするものであることから、顧客の支持を得てきたと考えられる。
②事例研究から言えること
・先行研究から確認できるように、協調フィルタリングを導入することで、消費者の情報
探索時の欲求に対して即時的な提案が可能となる。さらに事例研究では、この先行研究からの知見に加えて、協調フィルタリングによるパーソナライゼーションは、価値の提供主
体がそれを利用する顧客側であること、またその価値が顧客と企業の相互作用により自立的に進化する可能性を有している点においても、セグメンテーションとは相違があることが指摘された。
・先行研究から確認されるように、e コマース業者は、目的買いを主とするインターネット
上の消費者に対して、有用な購買の場の提供を行ってきた。さらに事例研究では、このプロセスで、e コマース業者は、従来イメージやコンセプトが先行していた書籍、音楽 CD、衣類、香水、化粧品などの商材については、ブランド化や属性のキーワード化を進めることで商品の客観化を図り、検索機能やパーソナライゼーションの適用をうながしていることが確認された。さらに、Amazon の協調フィルタリングの仕組みは「好み」を軸として顧客をグルーピングすることも可能なことから、ブランド化やキーワード化がしづらいイメ
ージ・コンセプトの強い商材についても適合性を持つ可能性を有していることも指摘された。
・先行研究から確認されるように、協調フィルタリングによるパーソナライゼーションでは顧客の現在の行動情報をもとに提案が行われている。さらに事例研究では、この先行研
究からの知見に加えて、セグメンテーションが主に用いてきた顧客の属性情報との組合せ
により、より「個々の顧客に最適な提案」を実現させる可能性を有していることが指摘された。

47

筆者の問いの出発点は、筆者が属する企業が保有する既存顧客の「属性データ」の有効活用の可能性であった。しかし、現状の e コマースのパーソナライゼーションの現状について考察を進めるにつれ、その考えが非常に安易であり、単なるデモグラフィックベースの顧客属性だけでは「個々の顧客にとって最適な情報を提供する」パーソナライゼーショ
ンに結びつくことは到底ないことを認識した。恐らく、そうした単純な属性情報はChristensen の言うように、顧客の個々のニーズと直接的に結びつくことは殆どなく、カタ
ログ通販会社のような長年の実証の積み重ねや、リアルタイムの行動情報の把握を行わな
ければ、最適な提案には到達し得ないことを理解した。
おそらく、当社のような情報ソースや商品を生み出す立場ではなく、情報を流通する立場にある通信事業者は、顧客のリアルタイムの行動情報を活用して、顧客にとって最適な情報を入手できる「場」を提供するパーソナライゼーションを実現させることが、まず当面の目標になると考えるべきであろう。そのために、当社が取り組むべき事業の方向性としては課金、認証、データベースなどのプラットフォーム事業であり、その事業を通じて顧客の「行動情報」の取得とその活用を行っていくべきだと考えられる。そしてその「行動情報」をベースとしてパーソナライゼーションを構築した上で、当社の有する既存顧客の「属性情報」を組み合わせることによってさらに精度を高めていくという順序で取り組んでいくべきだと考えられる。
また、単純な行動情報だけでなく、顧客のジョブ（今ここで何を実現しようとしているのか）を何らかの形で把握していくことも顧客に支持されるパーソナライゼーションを実現するためには重要な要素であることも認識できた。このジョブの把握はプラットフォー
ム事業だけでは困難であると考えられるため、異業種の企業と協業するなどの取り組みも視野に入れる必要があろう。こうした複数の顧客情報の蓄積に努めるとともに、その情報の活用に関する組織学習を続けながら、また顧客との情報交換を通じた相互作用の効果を取り込みつつ、顧客の価値を高めていく活動を進めていく必要があることも理解できた。
こうしたインプリケーションを踏まえ、現在はインターネットインフラ事業を事業の柱としている当社にとって、将来の事業基盤となるような新たな事業展開の方向性についての検討を、これから実務上で具体的に進めていきたいと考えている。

48

第7章

本研究の限界まず、本研究は先行研究とケーススタディにもとづいた議論から結論を導出していることから、その結論はあくまで「仮説」という位置づけとなる。よって、今回導出した結論（仮説）を今後さらに検証し、立証（もしくは反証）していく必要があると考える。これについては、機会があれば筆者自身で引き続き取り組んでみたいと考えている。
また、本研究はケーススタディの対象をネット専業の Amazon とカタログ通販大手 2 社に絞った形で議論を展開してきた。しかしながら、楽天や yahoo!ショッピングのようなモール型も e コマースの主流の一つであるし、各プレーヤーがこぞって積極的に取り組み始めている携帯電話によるインターネットを通じた e コマースもかなりのスピードで広がりをみせており、前述の 3 社の取り組みを持って全ての e コマースの現状が言い尽くせているとは考えにくいであろう。さらに言うと、携帯の方が、一覧できる画面が小さいため、情報をパーソナライズして提案するニーズはより高いようにも考えられることから、その部分に言及できなかったことは、議論として不十分であったかも知れない。
しかしながら、今回の議論をきっかけとして、インターネットという比較的新しいメデ
ィアを通じた商取引においては、従来常識と考えられてきたマーケティング手法のパラダ
イムがシフトしつつある前兆が見えてきたようにも思われる。今後、この分野の議論がさらに活性化することを期待して筆を置くこととしたい。

以上

49

〜参考文献〜

Christensen, M.C. and Cook, S. and Hall, T.（2005）”Marketing Malpractice“, Harvard
Business Review, Dec 2005（スコフィールド素子/訳「セグメンテーションという悪弊」『DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー』2006 年 6 月号）
Hanson, W.（2000） Principle of Internet Marketing, South-Western College Publishing（原、長谷川訳『インターネットマーケティングの原理と戦略』日本経済新聞社）
Kotler, P. and Armstrong, G. (2000)

Principles of Marketing(9th）, Prentice-Hall (和田充夫/訳(2003)『マーケティング原理 第 9 版』ダイヤモンド社)
Peppers, D. and Rogers, M.（1995） The One to One Future, Currency/Doubleday（ベルシステム 24/訳『One to One マーケティング』ダイヤモンド社）
Peppers, D. and Rogers, M. and Dorf, B.（1999）”Is Your Company Ready for One-to-One
Marketing? “, Harvard Business Review, Jan 1999
（千野博/訳「ワン・トゥ・ワン・マーケティング実践への 4 ステップ」『DIAMOND ハー
バード・ビジネス・レビュー』1999 年 6-7 月号）
PineⅡ, B.J. and Peppers, D. and Rogers, M.（1995） “Do You Want to Keep Your Customer
Forever?“, Harvard Business Review, Mar 1995
（鎌倉章/訳「「入門」ワン・トゥ・ワン・マーケティング」『DIAMOND ハーバード・ビジ
ネス・レビュー』1995 年 6-7 月号）
Robert Spector(2000) Amazon.Com: Get Big Fast, Harperbusiness（長谷川真実/訳『アマゾン・ドット・コム』日経 BP 社）
トーマス・A・フォーリー（2002）『one-to-one マーケティングを超えた戦略的 web パーソ
ナライゼーション』日経 BP 社
石井淳蔵（1993）『マーケティングの神話』日本経済新聞社
石井淳蔵・嶋口充輝・栗木契・余田拓郎（2004）『ゼミナール マーケティング入門』日本
経済新聞社
田中洋・清水聰[編]（2006）『消費者・コミュニケーション戦略』

有斐閣

田村正紀（2006）『バリュー消費』日本経済新聞社
中澤功（2005）『体系ダイレクトマーケティング』ダイヤモンド社
南知恵子（2004）「戦略的マーケティング視点による CRM へのアプローチ」『流通情報』NO.426

50

18〜25 頁

2004.12

南知恵子（2005）『リレーションシップ・マーケティング』千倉書房
南知恵子（2006）『顧客リレーションシップ戦略』有斐閣〜参考資料〜

株式会社富士通総研(2006)『インターネットショッピング 2006 調査報告書』富士通総研
総務省（2006）『平成 16 年度情報流通センサス報告書』
総務省（2007）『平成 19 年度版情報通信白書』
Web マーケティングガイド(2007)『第 2 回オンラインショッピングに関する調査』〜インタービューリスト〜

本稿を作成するにあたり、インタビューにご協力いただいた方々のお名前を下表に挙げる。皆様ともに、非常にリッチな内容を惜しみなくお話しいただき、本研究において多くの示唆をいただいたにも関わらず、お聞きした内容のごく一部しか本稿に反映することができなかったことは、専ら私の力のなさに拠るものである。しかしながら、本稿が完成しえたのは、皆様のご協力によるものであり、記して謝意を述べさせていただきたい。

所属
株式会社ニッセン

ご協力いただいた方

日時

高芝康二 部長

2007 年 6 月 19 日

菅原正敏 部長

2007 年 6 月 26 日

シルバーエッグ・テクノロジー株式

トーマス・A・フォーリー

2007 年 6 月 19 日

会社

CEO

通販事業部マーケティング本部
株式会社千趣会
デジタルメディア部（本稿への登場順）

51

ワーキングペーパー出版目録
番号2006・1

著者
岡田

論文名
斎

檜山 洋子

中小企業によるCSR推進の現状と課題

出版年
6/2006～さまざまな障害を超えて～

藤近 雅彦
柳田 浩孝
2006・2

陰山 孔貴

創造的な新製品開発のための組織能力－シャープの事例研究－

9/2006

2006・3土橋 慶章

大学におけるバランスト・スコアカードの活用に関する研究

9/2006

2006・4岡田 斎

企業の倫理的不祥事と再生マネジメント

9/2006-雪印乳業と日本ハムを事例として2006・5

檜山 洋子

中小企業におけるコンプライアンス体制とその浸透策

9/2006

2006・6山下 敦史

医療機関における IT 活用能力向上に関する研究

9/2006

2006・7

岡島 英樹

太陽電池事業におけるイノベーションの進展

9/2006－SA 社を事例として－
2006・8柳田 浩孝

中小企業取引における CSR を通じたメインバンク機能の再構築

9/2006

2006・9湊 則男

環境投資におけるリアルオプションの適用

10/2006

製造業における技能伝承のマネジメントについての一研究

10/2006

2006・10 榎 浩之

量産機械工場における熱処理技能を事例として
2006・11 藤近 雅彦

中小企業における CSR の推進とトップマネジメントのあり方

11/2006

2006・12 杉田 拓臣

DPC 対象病院における管理会計の役割と進化

11/2006

2006・13 竹村 稔

ソフトウェア技術者のキャリア発達に関する研究

11/2006

2006・14 野口 豊嗣

企業のコミュニケーション能力と CSR 活動の相互関係の研究

11/2006

2006・15 大槻 博司

環境経営に向けた組織パラダイムの革新

11/2006

2006・16 堀口 悟史

産業財企業における顧客との関係性強化のメカニズム

12/2006

組織文化のマネジメントによるアプローチ

2007・1

小杉 裕

シーズ型社内ベンチャー事業へのＶＰＣの適用

4/2007～株式会社エルネットの事例～

2007・2

岡本 存喜

マネジメントシステム審査登録機関 Y 社

4/2007のＶＣＰ（Ｖａｌｕｅ Ｃｒｅａｔｉｏｎ Ｐａｔｈ）の考察

2007・3阿部 賢一

F 損害保険会社における3/2007

ＶＣＰ（Ｖａｌｕｅ Ｃｒｅａｔｉｏｎ Ｐａｔｈ）の考察

2007・4岩井 清一

S 社における VCP（Value Creation Path）の考察

4/2007

2007・5佐藤 実

岩谷産業の VCP 分析

4/2007

2007・6

牛尾 滋昭（株）森精機製作所における VCP(Value Creation Path)の考察

4/2007

2007・7

細野 宏樹

ＶＣＰ（Ｖａｌｕｅ Ｃｒｅａｔｉｏｎ Ｐａｔｈ）によるケー4/2007

ススタディー
ケース：株式会社 電通

2007・8外村 衡平

VCP フレーム分析による T 社の知的資本経営に関する考察

4/2007

2007・9橋本 敏行

企業における現金保有の決定要因

10/2007

百貨店 A 社グループのシェアードサービス化と4/2007

2007・10 森本 浩嗣

その SS 子会社によるグループ貢献の VCP 分析

2007・11 山矢 和輝

みすず監査法人の知的資本の分析

4/2007

2007・12 山本 博紀

S 社の物流（航空輸出）に関する VCP(Value Creation Path)の4/2007

考察

2007・13 中 智玄

A 社における VCP(Value Creation Path)の考察

5/2007

2007・14 村上 宜洋

ＮＴＴ西日本の組織課題の分析

5/2007～Value Creation Path 分析を用いた経営課題の抽出と提言～
2007・15 宮尾 学

健康食品業界における製品開発

5/2007－研究開発による「ものがたりづくり」－
2007・16 田中 克実

医薬品ライフサイクルマネジメントのマップによる解析評価

9/2007－Product-Generation Patent-Portfolio Map の提案－
2007・17 米田 龍

サプライヤーからみた企業間関係のあり方

10/2007～自動車部品メーカーの顧客関係についての研究～
2007・18 山田 哲也

経営幹部と中間管理職のキャリア・パスの相違についての一考

10/2007

察 －日本エレクトロニクスメーカーの事例を基に－2007・19 藤原 佳紀

供給サイドにボトルネックが存在する場合の企業間連携の評価

10/2007－原子力ビジネスにおいて－2007・20 加曽利 一樹

通信販売ビジネスにおける顧客接点複合化の検討

11/2007～ 株式会社ゼイヴェルの事例をてがかりに ～2007・21 久保 貴裕

高付加価値家電のデザイン性のマネジメント

12/2007

2007・22 川野 達也「自分らしい消費」を促進するアパレル通販

11/2007－インターネット・メディアとの連動－
2007・23 東口 晃子

1994 年～2007 年のシャンプー・リンス市場における12/2007

マーケティング競争の構造
2007・24 茂木 稔

デバイスマーケットのデファクト・スタンダード展開

12/2007～後発参入でオープン戦略をとったＳＤメモリーカード～
2007・25 芦田 渉

地域の吸引力～企業誘致の成功要因～

12/2007

2007・26 滝沢 治

製薬企業の新興市場戦略『中国医薬品市場における「シームレ12/2007

ス・バリュー・チェーン」の導入』
2007・28 南部 亮志

e コマースにおけるパーソナライゼーション～個々の顧客への最適提案を導く仕組みと顧客情報～

12/2007