潜在クラス分析を用いた交通行動モデルのマーケットセグメンテーションに関する研究

1. 背景と目的
これまでの交通事業は，「高速移動・大量輸送」に対応することで利用者を獲得してきた．しかし，近H02049

茶木健太郎

指導教員

岩倉成志

異質性として考慮する価値がある．しかし，これらを変数化するには，LISREL モデルのように複雑な計算過程を必要とする．

年の人口減少による利用者減少や価値観の多様化を本研究では，③にあたる個々のパラメータに離散背景に，従来の対応だけでは事業悪化を招き，経済的分布を仮定した潜在クラスモデルを用いて消費者活動の核となる交通のサービス水準を悪化させ，社の異質性について検討を行う．

会全体に悪影響を与えかねない．
そのような中，鉄道では在来線グリーン車の追加

2-2．制約付き潜在クラスモデル

導入，航空では格安運賃の会社設立，有料道路ではPnt (i π , β ) = ∑ π s Pnt (i β s )通行時間帯割引といった新サービスを提供し，特定の顧客層に人気を得ている．これらを踏まえ，今後交通分野においてはマーケティング分析技術を導入する重要性が高まっていくと思われる．
本研究は，観光行動によるデータをアプリオリな潜在クラスモデルによって意図するセグメントを設定し，消費者（利用者）の異質性を明確にすると同時に，そのセグメントを構成する要因を分析する手法を研究する．
2. 分析手法
2-1．セグメンテーション手法
非集計モデルを用いて個人の異質性を考慮する手法は，一般に次の 3 種類に分類される．

SL (1)s =1S

π = [π 1 , L , π s ]，β = [β 1 , L , β s ]， ∑ π s = 1s =1⎧ Tn
y nt ( i ) ⎫⎨∏ ∏ Pnt (i β s ) ⎬ ⋅ π s⎭
⎩ t =1 i∈C nt
p n (s ) =S ⎡ ⎧ Tn⎤y nt ( i ) ⎫⎢⎨∏ ∏ Pnt (i β u ) ⎬ ⋅ π u ⎥∑u =1 ⎣⎢⎩ t =1 i∈C nt⎭⎦⎥L ( 2)N∑ p (s )π s = n =1nL (3)

NNTnn =1t

N ：サンプル数

ln Ls (s ) = ∑∑ ∑ {pn (s ) ⋅ ynt (i ) ⋅ ln Pnt (i β s )}L ( 4)i∈C ntynt (i ) : 個人 nがt期に選択肢 iを選択した結果①個人属性別やトリップ目的別等の外的属性（事前セグメントsごとにパラメータβsの値が異なるロに基準を定め，母集団を分割するアプリオリセグ

ジットモデルPnt(i|βs)とその構成率πsを導き出すもメントと，選好の相違を個人属性等の説明変数でのが潜在クラスモデルと呼ばれる．

表し，効用関数に導入するもの）を用いた手法②態度や効用等の内的属性（多元的に定められた変数）を基準としてセグメントを行う手法

パラメータπと β を推定後，消費者 n がセグメントsに所属する確率pn(s)を求めることができる.
潜在クラスモデルによるパラメータ推定は,πとβ③ランダム係数モデル・潜在クラスモデル等，非集を交互に探索する最尤法(EM-Algorithm)を用いる．

計モデルの構造に異質性を取り込んだモデルの開式(2)のpn(s)を求め(E-step)，式(4)の対数尤度が最大に発による手法

なるβと式(3)によるπを求める(M-step)．この操作を①は，外的属性によるグループが同質である保証交互に行い，収束するまで繰り返すことでパラメーを得ることが困難である．②は，実際の意思決定において定性的な要因が大きく関与していることから，タ推定を行う．
このように母集団の各個人に対してセグメント分けを行うことによって，潜在的数値（構成比πs・所

表 1 パラメータ制約条件
トライアル層属確率pn(s)）が得られ，消費者の異質性を明確にすることができる．通常，セグメント数を設定し潜在リピート層

観光地魅力度0≦βtry≦

2.53E-01

2.53E-01≦βrep≦

∞

移動費用

-∞

≦βtry≦∞-∞≦βrep≦∞≦βrep≦ -6.37E-03

クラスモデルとして推定されたパラメータより，各移動時間∞-∞

セグメントの特徴をアポステリオリに判断する．本リピート間隔-∞≦βtry≦

2.10E-02

2.10E-02≦βrep≦∞

リピート回数-∞≦βtry≦

1.22E+01

1.22E+01≦βrep≦

∞

海外ダミー

-∞

≦βtry≦∞-∞≦βrep≦∞

研究では，制約条件としてパラメータの値に範囲を設けることで特徴を事前に定めたアプリオリな潜在-6.37E-03 ≦βtry≦

表 2 潜在クラスモデル推定結果

クラスモデルを実現させる．

トライアル層

リピート層

190人

68人

構成人数
構成比

2-3. 所属確率の関数化
MYn (s ) = ∑ β nsm X nm… (4)m =1e Yn ( s )Pn (s ) = S∑eYn ( k )…(5)0.58150.4185

観光地魅力度2.36E-01（-3.78）2.80E-01（5.57）

移動費用-1.51E-05（-2.32）-9.44E-06（-1.37）（-9.06）移動時間-6.30E-03（-9.34）-6.56E-03

リピート間隔1.65E-02（-3.80）2.66E-02（6.4）

リピート回数

1.16E+00（24.59）1.29E+00（26.32）

海外ダミー

3.00E-01（1.60）

1.62E+00（10.92）

自由度修正尤度比

0.20

0.26

k =1

各個人ｎがセグメントsに属する確率Pｎ(s)を決定※括弧内はｔ値

表 3 所属確率推定結果
セグメントする関数Yｎ(s)を仮定する．Yｎ(s)は，M個の説明変数の線形和で与えられる．

リピート層

難である．式(4)，(5)によって，各セグメントの構成要因を式(4)の説明変数から容易に把握することが可能となる．
3. 実施分析例

ｔ値

6.01

2.57

全旅行

1.67

4.67

11月旅行

2.30

2.01

テーマパーク/全旅行

1.62

1.22

海外旅行/全旅行

42.20

5.21

7月旅行

0.29

1.34

尤度比

0.82

的中率

0.95

表4

t 検定結果
関東旅行/全旅行

テーマパーク/全旅行

平均

3.36E-01

2.09E-01

標準偏差3.25E-01

2.65E-01平均

1.54E-01

1.47E-01

標準偏差2.22E-01

2.56E-01

ｔ値

4.19

1.65

トライアル層

今回分析に用いたデータは，過去五年間（2000 年4 月〜2005 年 5 月）の観光行動について東京圏在住

パラメータ値

関東旅行/全旅行
トライアル層

潜在クラスモデルでは，セグメント構成要因を効用関数と所属確率の推定結果から判断することは困

説明変数（回数）リピート層の 30 歳以上を対象者（有効回答数 258 人）として実施したアンケートである．異なるまたは同じ観光地へのリピート客の存在より明らかである．表 4 にそを訪れる傾向が強い人をそれぞれ「トライアル層」

れぞれの t 値を示す．これより説明変数によって，「リピート層」というアプリオリなセグメントに設トライアル層とリピート層が異なるものとして分割定する．そして，制約条件を表 1 のように定めた上されていることが示される．

で，あらかじめ用意したプログラムによる潜在クラスモデルの推定結果が表 2 である．次に各セグメン

4. まとめトに対し，3 つの説明変数を設定し，式(4)，(5)によ

本研究において構築したモデルによって，セグメる所属確率の結果を表 3 に示す．トライアル層でのント構成要因を容易に判断できることを明らかにし関東旅行率（関東旅行回数を全旅行回数で除したもた．しかし，分析過程において説明変数における共の）は，対象者が東京圏在住であるため周辺の観光線性の問題やパラメータの不安定性が挙げられ，今地に数多く行くものと判断できる．また，リピート後検討の余地がある．

層でのテーマパーク旅行率（テーマパークへの旅行回数を全旅行回数で除したもの）は，テーマパーク【参考文献】○阿部誠，消費者行動のモデル化 消費者の異質性，2003 年○佐々木邦明，潜在的評価構造の差異を考慮した離散型選択モデル，1997 年