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事例研究［論文］

ランキング手法を用いたフィットネスクラブの分析
河上佳太，工藤晃太，川瀬元暉，最首大輝，山田直輝，吉田晏大，岩永二郎，高野祐一

本論文の 3 節では，アンケートデータの分析の信頼1. はじめに性を向上させるために，データに含まれる不正確な回

近年，フィットネスクラブ市場は健康志向の高まり答を除去することを考える．不正確な回答は分析の信と共に成長している．その業態も，ジム・スタジオ・頼性を損なう恐れがあり [7]，外れ値除去の適用 [8] やプール・シャワールームなどを兼ね備えた総合型や，一満足化理論に基づく分析 [9] などが行われている．本部の設備に特化した小規模型，24 時間営業，ヨガスタ

研究では，回答者の信頼性を定量化する指標として，類ジオ，女性専用，ストレッチ専門など多様化が進んで似した設問に対する回答が矛盾していないことを示すいる．健康増進施設として国民の健康を維持するうえ

自己整合性と，回答者全体の傾向と回答が乖離していでも，フィットネスクラブの役割は大きい [1, 2]．

ないことを示す全体整合性を定義する．これらの信頼一方で，退会率の高さがフィットネスクラブ業界の性指標に基づく回答者除去の有効性を回帰分析によっ大きな課題とされている．退会率の高いクラブでは，て検証し，結果として予測性能を維持したまま回答者新規入会員の半数以上が 1 年以内に退会する [1]．利を除去することができた．

用者にとっては，増加と多様化を続けるフィットネス

本論文の 4 節では，さまざまなフィットネスクラブクラブの中から，自分に適したクラブを見つけることに対する利用者の理解を促進するために，各クラブのは容易ではない．

特徴を分析し可視化する．回答データの簡単な集約方

フィットネスクラブに関して，退会の心理的要因の法として平均値がよく用いられるが，各クラブで回答研究 [2] や，利用動機や継続要因の研究 [3, 4] などが者集団が異なる，回答者によって評価基準が異なる，行われている．満足度と会員継続は強く関連すること

回答の分散が大きい回答者の影響を強く受ける，などが示されており [5]，また施設や営業システムなどの経の問題点がある．本研究では，ペイジランク [10, 11]

営的条件に不満をもつ利用者は，特に総合的な満足度に基づくレイティング集約 [12] を用いて，クラブごとが低いことが報告されている [6]．したがって，利用者に小項目満足度の順位を計算して分析に利用する．さの希望する条件に合致するクラブを選択することがでらにクラスタ分析と因子分析を用いて，各クラブの特きれば，満足度と継続率の向上が期待できる．

徴を直感的かつ視覚的に捉えられる推薦マップを作成

そこで本研究では，フィットネスクラブに関するアする．

ンケートデータを用いて各クラブの特徴を分析し，利本論文の 5 節では，利用者が自分に適したクラブを用者に適したクラブの選択を支援する方法を提案する．

より早く発見できるように，利用者の閲覧履歴から次本研究で利用するデータの概要は本論文の 2 節で説明に検討すべきクラブをランキング形式で推薦する手法する．

を提案する．本研究では，ペイジランクを推薦システ

かわかみ けいた，くどう こうた，かわせ もとき，
さいしゅ ひろき，やまだ なおき，いわなが じろう
筑波大学大学院システム情報工学研究群
よしだ やすひろ
筑波大学理工学群社会工学類
たかの ゆういち
筑波大学システム情報系〒 305–8573 茨城県つくば市天王台 1–1–1
受付 21.7.16 採択 21.11.3

2022 年 2 月号

ムに応用した手法であるアイテムランク [13] を利用する．この手法は評価値行列が疎である場合にも高い性能を発揮し [14]，利用者が否定的な評価を表明する手段がない場合にも有効とされている [15]．本研究ではアイテムランクに用いる遷移確率行列と嗜好ベクトルを，分析データに合わせて設計する．提案手法はほかのランキング手法と比較して，推薦の正確性と多様性

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の両面で非常に優れた性能を示した．

2. 分析データ考えられる [7]．
類似設問 q, q  ∈ Q に対する回答者 u ∈ U の整合性を，以下のように定量化する．

 5 − auq

本研究では，経営科学系研究部会連合協議会主催の令和 2 年度データ解析コンペティションで提供された自己整合性 = 1 − 4−auq − 1 
9(1)オリコン顧客満足度調査データを使用した．本データ
はオリコン顧客満足度ランキング作成のために収集さこ の 指 標 は 非 一 貫 性 指 標 [7] の 修 正 版 に 相 当 し ，れた，国内のさまざまなサービスに関するアンケート(auq , auq ) = (1, 10), (3, 5), (5, 1) のような一貫し調査データであり，ランキングはウェブサイト上で公た回答に対して 1 に近い値となり，(auq , auq ) =1(1, 1), (5, 10) のような矛盾した回答に対して 0 になる．

開されている ．
本研究では，過去 3 年以内にスポーツジム，フィットネスクラブに通ったことがある人（体験のみは除く）を対象とする 2017 年度の調査データを利用した．回

3.2 全体整合性
小項目満足度の設問集合を S ⊂ Q とし，小項目 s ∈ Sに対する回答の確率分布を以下のように作成する．

答者は「現在通っている，または，通っていたスポー

1. 回答者 u ∈ U ごとに回答 aus (s ∈ S) を標準ツジム，フィットネスクラブ（以下，クラブ）」に関す化し，ãus とする．回答がすべて同じ場合には，るアンケートに回答し，異なるクラブ間で回答者は重複しない．100 人以上の回答者が存在する主要 16 ク

ãus = 0 (s ∈ S) とする．
2. 小項目 s ∈ S ごとに回答 ãus (u ∈ U ) の範囲

ラブを対象とし，これらのクラブに対する 4,953 人分を等幅分割した区間（階級）Ask (k ∈ K) を定の回答データを分析する．

義する．階級の数はスタージェスの公式 (|K| =本論文全体を通して，以下の設問を利用する．
総合満足度

過去 3 年以内に利用したことがあるク

1 + log2 |U |) により決定する．
3. 階級 Ask に含まれる回答数を計算する．

ラブに総合的にどの程度満足していたか（10 段

nsk = |{u ∈ U | ãus ∈ Ask }|階評価）
小項目満足度

過去 3 年以内に利用したことがある

クラブの各評価項目にどの程度満足していたか

4. 小項目 s ∈ S に対する回答 ã の確率（相対度数）分布を以下のように定義する．

（33 項目・10 段階評価）

ps (ã) =3. 不適切回答者の除去
アンケートデータの分析では，不正確な回答が含ま1 
nsk 1Ask (ã)|U | k∈K

ただし，1A は集合 A の指示関数である．

れることにより分析の信頼性が損なわれる．本節では，回答者全体の傾向と回答が大きく異なる回答者は，回答者の信頼性を定量化する 2 種類の指標を定義し，信頼性が低いと考えられる [8]．回答者 u ∈ U と回答

それらの指標に基づく回答者除去の有効性を回帰分析

者全体の整合性を，以下のように定量化する．

によって検証する．

3.1 自己整合性

全体整合性 = logps (ãus )(2)s∈S

回答者 u ∈ U の設問 q ∈ Q に対する回答を auq とする．本研究の分析データには類似した設問 q, q  ∈ Q

すなわち多くの小項目 s ∈ S に対して少数派回答を繰が含まれており，どちらも「利用したい知人にどの程り返す回答者は，全体整合性の値が小さくなる．

度薦めたいと思いますか」という設問であるが，auq ∈ {1, 2, . . . , 5} （1 が最高評価）
auq ∈ {1, 2, . . . , 10} （10 が最高評価）

3.3 回答者除去の効果検証
上記の信頼性指標に基づいて不適切回答者を除去する方法を説明する．最初に，すべての小項目 s ∈ S に同じ回答をしている回答者（197 人）を除去する．次にと回答の選択肢が異なる．このように類似した設問に訓練データ（回答者の 70％：3,329 人）とテストデー対して回答が矛盾している回答者は，信頼性が低いとタ（回答者の 30％：1,427 人）に分割する．信頼性指標として式 (1) と式 (2) の一方を用いて，訓練データ

1 https://life.oricon.co.jp/から信頼性指標が閾値以下の回答者を除去する．閾値

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図1

テストデータに対する決定係数の推移を徐々に大きくして回答者を除去しながら，以下の回帰分析を繰り返し実行する．
目的変数

総合満足度

説明変数

小項目満足度（33 項目）

手法

エラスティックネット [16, 17]

図2

レイティング集約の手順

訓練データとテストデータの分割を変えて，上記の手順を 10 回繰り返す．

4.1 レイティング集約

各閾値に対する訓練データの除去回答者数（10 回のレイティング集約は尺度の異なる複数のレイティン平均）と，テストデータにおける決定係数（10 回の平グ（評点）を集約する手法である [12]．本研究では，均）の推移を図 1 に示す．自己整合性については閾値

ネットワーク上の各節点の順位を計算する手法であるを 0.75 として 80 人程度除去した場合に，全体整合性ペイジランク [10, 11] を利用する．

については閾値を −62.3 として 240 人程度除去した

この手法では，t 回目の反復における小項目（節点）場合に決定係数が最も高くなり，回帰分析の予測性能の集合 S 上の確率分布（行ベクトル）を r(t) ∈ R|S| とを維持したまま不適切回答者を除去できる．以降の分し，以下の更新式に従って遷移確率行列 P ∈ R|S|×|S|

析では，上記の閾値に従って回答者を除去したデータと転送ベクトル d ∈ R|S| による遷移を繰り返す．

（回答者 4,311 人）を用いる．

r(t + 1) = α · r(t) · P + (1 − α) · d

4. 各クラブの特徴分析(3)

ただし，α ∈ (0, 1) は行列 P で遷移する比率を表すパラ

回答データの簡単な集約方法として，平均値がしばメータである．この定常分布 r = limt→∞ r(t) ∈ R|S|

しば利用される．しかし，以下のような理由により回がペイジランクに相当し，本論文では初期値 r(0) は一答の平均値には偏りが生じるため，クラブ間で平均値様分布とする．また文献 [10] に従って，パラメータ αを比較することは適切ではない．

は 0.85 とし，転送ベクトル d は一様分布とする．

• 各クラブで回答者集団が異なる．

．
レイティング集約の手順は以下のようになる（図 2）• 回答者によって評価基準が異なる．

1. 小項目間の満足度の差，すなわち行番号の小項目• 回答の分散が大きい回答者の影響を強く受ける．の満足度が列番号の小項目よりどれだけ低いか

図 2 左上のアンケートデータの例では，回答者 A（高い場合はゼロ）を成分とする，各回答者の（下と B は小項目 Q3 に対して最も低い満足度を示しているが，回答者 C の極端な満足度の値によって小項目Q3 の平均値が最も高くなる．

2. 各回答者の距離行列を，全成分和が 1 になるように正規化する．

本節ではレイティング集約を用いて各クラブの小項目満足度の順位を分析し，クラブの特徴を可視化する推薦マップを作成する．

方）距離行列を作成する．

3. 正規化した距離行列を全回答者で平均して，レイティング集約行列を求める．

4. レイティング集約行列の各行の成分和が 1 になるように正規化し，遷移確率行列 P を作成する．

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表1

各クラスタにおける小項目の順位の平均値

5. 更新式 (3) を反復してペイジランクを計算する．
6. ペイジランクの降順に小項目の順位を決定する．
4.2 クラスタ分析
クラブごとに算出した小項目満足度の順位をデータとして，16 クラブのクラスタ分析を行う．順序データのクラスタ分析に関する文献 [18, 19] を参考に，クラ」をブ間の距離に「1− （スピアマンの順位相関係数）用いた群平均法を採用した．
図 3 の樹形図から，クラスタ間距離とクラスタ内距離の差が比較的大きく，よく分割されていると判断し

図3

フィットネスクラブの樹形図てクラスタ数は 6 とした．各クラスタにおける小項目の順位の平均値（表 1）を比較し，各クラスタは以下のように解釈できる．
クラスタ 1：平均的・低コスパ （6 クラブ）

清潔度」の順位が比較的高く，「オプションサービスの充実度」の順位が最も高い．
クラスタ 3：高コスパ・低指導力 （3 クラブ）

多くの小項目で平均的な順位であるが，「価格に「入会金（初期費用）の妥当性」や「価格に対す対するサービスの質」の順位が最も低い．

るサービスの質」の順位が比較的高いが，「インクラスタ 2：清潔・オプション充実 （4 クラブ）ストラクターの指導能力」や「インストラクター「トレーニングエリアの清潔度」や「付帯施設のの知識の豊富さ」の順位が最も低い．

76 （16）Copyright © by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited.

オペレーションズ・リサーチクラスタ 4：優秀スタッフ （1 クラブ）

表2

小項目の因子負荷量「スタッフの声，話し方」など，スタッフに関する小項目の順位が比較的高い．
クラスタ 5：友好的・低コスパ （1 クラブ）
インストラクターやスタッフの「明るさ・気配り・親しみやすさ」，「表情」，「対話力の高さ」の順位が最も高いが，「入会金（初期費用）の妥当性」や「価格に対するサービスの質」の順位が比較的低い．
クラスタ 6：本格的 （1 クラブ）
「設備の充実度」，「インストラクターの指導能力」，「インストラクターの知識の豊富さ」の順位が最も高い．

4.3 因子分析
小項目満足度のデータ（回答者 4,311 人・33 項目）に対して因子分析を行う．順序付きカテゴリカルデー
タに対する因子分析では，簡便法（各カテゴリに等間隔の数値を割り当てる）により，多くの場合に十分な推定結果が得られる [20]．したがって本研究でも，10 段
階評価のデータに対して因子分析を適用する．
小項目の因子負荷量（表 2）から，各因子は以下のように解釈できる．
因子 1：接客満足度 （寄与率 47.0％）
インストラクターやスタッフに関する小項目満足度の値が大きい．
因子 2：環境満足度 （寄与率 21.9％）

1. 一覧情報から気になるクラブを探す．

オプションサービスや各種設備の「充実度」，「付2. 気になるクラブの詳細情報を調べる．

帯施設の清潔度」，「会員プランの豊富さ」，「入会3. 自分に適したクラブであるとわかれば，そのクラ金（初期費用）の妥当性」などの小項目満足度のブに決定する．

4. 自分に適したクラブではないとわかれば，1 に値が大きい．

4.4 推薦マップ

戻る．

クラスタ分析で得られたクラスタ名と合わせて，本節では，利用者の閲覧履歴に基づいて次に検討すフィットネスクラブを布置した推薦マップを図 4 にべきクラブをランキング形式で推薦し，利用者の意思示す．ここでは，因子分析で得られた因子を軸とし，決定を支援することを考える．

各クラブは回答者の因子得点の平均値により布置して本節では以下の設問を利用する．

いる．この図から各クラブの特徴を直感的かつ視覚的現在利用しているクラブに捉えることができる．たとえば，施設の清潔さやオ現在通っている，または，通っていたクラブプションの充実度を重視するのであれば「清潔・オプ以前利用していたクラブ 「現在利用しているクラション充実」クラスタに着目し，そのクラスタから良ブ」より前に通っていたクラブの中で，最も長くい環境と良い接客のどちらを重視するかによってクラ通っていたクラブブを選択するなどの活用法が考えられる．

検討したクラブ 「現在利用しているクラブ」を利用する際に，比較検討したクラブ（複数選択）

5. 利用者別ランキング

具体的には，利用したことのあるクラブ（現在利用しフィットネスクラブ紹介サイトの利用者は，クラブているクラブと以前利用していたクラブ）の情報を用を以下のような手順で検討し，決定していると想定さいてランキングを作成し，検討したクラブの情報を用れる．

いて推薦の正確性を検証する．

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図4

フィットネスクラブの推薦マップ

1. i, j ∈ C (i = j) に対して，5.1 アイテムランク
本研究では，ペイジランクを推薦システムに応用した手法であるアイテムランク [13] を用いて，利用者別ランキングを作成する．この手法ではアイテムの類似度ネットワークを作成し，ネットワーク上の伝播により間接的にアイテム間の相関を表現できるため，評価値行列が疎である場合にも高い性能を発揮する [14]．
また，利用者の否定的な評価を得られない場合にも有効とされている [15]．

(L)

qij =（クラブ i, j を両方利用した回答者数）(H)
qij =（クラブ i, j で順位が等しい小項目数）とする．
(L)

(H)

2. i ∈ C に対して，qii = qii(L)

3. 行列 Q,Q(H)= 0 とする．の各行の成分和が 1 になるように正規化する．
これらの行列の加重和を更新式 (4) で利用する．

回答者 u ∈ U に対して，t 回目の反復におけるクラブQ = (1 − λ) · Q(L) + λ · Q(H)の集合 C 上の確率分布（行ベクトル）を r u (t) ∈ R|C|(5)とする．クラブ間の遷移確率行列を Q ∈ R|C|×|C| と

ただし，λ ∈ [0, 1] は行列 Q(H) の重みを表すパラメー

し，ペイジランクの転送ベクトルに対応する回答者のタである．

嗜好ベクトルを du ∈ R|C| とするとき，回答者 u ∈ Uのあるクラブに 1 を，利用したことのないクラブにはのアイテムランクの更新式は以下のようになる．

ru (t + 1) = α · ru (t) · Q + (1 − α) · du

回答者 u ∈ U の嗜好ベクトル du は，利用したこと(4)

ただし，初期値 ru (0) は一様分布とする．

5.2 遷移確率行列と嗜好ベクトルの設定
本研究では，利用履歴に基づく遷移確率行列 Q(L) =(L)(qij ) ∈ R|C|×|C| と，クラブ間の類似度に基づく遷移(H)
確率行列 Q(H) = (qij ) ∈ R|C|×|C| を考える．以下のように，回答者が利用したことのあるクラブの情報

0 を入力し，成分和が 1 になるように正規化する．
5.3 ランキング手法の性能検証
各回答者に対して以下の基準を用いてクラブのランキングを作成し，性能を比較する．
総合満足度

各クラブの総合満足度の平均値

特異値分解

評価値行列の特異値分解 [22, 23] による推定評価値
小項目相関 （現在利用しているクラブとの）小項目を用いて行列 Q(L) を定義し，また 4 節で算出した小満足度（回答者の平均値）の相関係数

項目満足度の順位からクラブ間のハミング距離2 を計算

アイテムランク (λ) 提案手法（式 (4), (5)）

し，その値を用いて行列 Q(H) を定義する．

ただし，回答者が利用したことのあるクラブに対する総合満足度に基づいて評価値行列を作成し，それらの2 本研究ではさまざまな順序データ間の距離 [21] の中で良好な実験結果を示したハミング距離を採用した．

クラブはランキングから除外した．
「現在利用しているクラブ」と「以前利用していたク78 （18）Copyright © by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited.

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かる．また図 6 より，アイテムランクの質的変動指数は多くの場合に 0.5 から 0.8 の間の値となり，適度な多様性を有しているといえる．特にパラメータ λ = 0の場合に再現率が高く，λ = 1 の場合に多様性が高い．
総合満足度は再現率が低く，また全回答者共通の基準で順序付けされるため多様性も低い．特異値分解と小項目相関の質的変動指数は 0.9 を超えているが，再現率はアイテムランクに劣る．
以上の実験結果から，提案手法は回答者が実際に比較検討したクラブを上位に選出する優れた性能をもち，利用者の嗜好に合わせて多様なランキングを作成でき
図5

各ランキング手法の再現率ることがわかる．したがって，提案手法を用いて利用者の閲覧履歴から次に検討すべきクラブをランキング形式で推薦することで，利用者の比較検討や意思決定を支援できると考える．

6. おわりに本研究では，フィットネスクラブのアンケート調査データを利用して，信頼性指標による不適切回答者の除去，各クラブの特徴分析，クラブの利用者別ランキングの作成を行った．提案した信頼性指標を用いることで，回帰モデルの予測性能を維持したまま信頼性の低い回答者を除去することができた．また，レイティ
ング集約を用いて各クラブの小項目満足度の順位を分
図6

各ランキング手法の質的変動指数（式 (6)）

析し，クラブの特徴を可視化する推薦マップを作成した．さらに，アイテムランクを利用してクラブの利用ラブ」の両方が対象 16 クラブに含まれる回答者 647 人

者別ランキングを作成し，推薦の正確性と多様性の両のデータを使用し，以下の指標を用いてランキング手面から有効性を確認した．

法の性能を評価する．
再現率

フィットネスクラブ紹介サイトで利用者がクラブを回答者の「検討したクラブ」に対して，ランキング  位以内のクラブが占める割合．
質的変動指数|C|
IQV() =|C| − 1
1−探し，そのクラブの詳細情報を調べ，自分に適したクp2c

比較検討する際には，一覧情報から気になるクラブをラブであるとわかればそのクラブに決定し，自分に適(6)c∈Cしたクラブではないとわかれば一覧情報に戻るという手順が想定される．このとき，一覧情報に加えて 4 節

ただし，pc はクラブ c が  位となるランキングで作成した推薦マップを提示することで，利用者が各の割合とする．

クラブの特徴を把握し，自分に適したクラブを選択す再現率が高いほど，回答者が検討したクラブの多くるために役立てることができる．また，気になるクラがランキングで上位となっており，推薦の正確性の観ブの詳細情報を調べた後に一覧情報に戻る利用者に対点から望ましい．また，あるクラブ c が全回答者へのしては，5 節で提案したランキング手法を用いて閲覧ランキングで共通して  位の場合に IQV() = 0 とな

履歴に基づく利用者別のランキングを提示することで，り，多様性の低いランキングであるといえる．

利用者は自分に適したクラブをより円滑に選択できる

各ランキング手法の再現率の結果を図 5 に，質的変と考えられる．

動指数の結果を図 6 に示す．エラーバーはブートスト

今後の課題として，回答者の特性を考慮してクラブラップ法による 95％信頼区間を表す．図 5 より，アイを詳細に分析することや，アイテムランクの遷移確率

テムランクはほかの手法よりも再現率が高いことがわ

行列を改良することが挙げられる．また，ほかのラン2022 年 2 月号

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キング手法 [12, 24–26] との性能の比較や，アンケートの特徴を活用した新しいランキング手法の開発についても検討したい．
謝辞

貴重なデータを提供していただいたデータ解析コンペティション関係者の皆様に御礼申し上げます．
また大変有用なコメントをいただいた 2 名の査読者に心より感謝申し上げます．
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