PS2S

PItem12
PS1S

PItem9PItem1

PItem4
PItem2
PItem15

PItem10
PItem7

PItem5
PItem13
PS4S
PS3S

Aから得られる条件付確率を元に因果関係を図示し、ある施策を実施した場合の活用
意向を定量的に探索
Density Function Value

C-1.ベイジアンネットワークによる有効施策の探索

PItem3

PItem8

1
I7

I2
I14

20

Height0.0

I5

dat_pr$rotation[, pc2]

I12

-0.6
-0.4
-0.2

0

0

Reg

I9
I4

-0.2

0.2

In
d

I11 I13
alS

PItem11

I6

PItem6

30

40

0.4

年商や業種だけでなく、Aから得られた多数のニーズ選択肢に基づく
顧客層の分類を確認
I8

PItem14

Density Function Value

1050

B-1.階層クラスタ分析による顧客層分類

I3

-0.4

0
7751575
701749471235766626575
8510700
722116778529127393303
17639967461534
841527148570375085742301851243174867458831713858036353563534570541835608801374065596825408
16129877365764
5399651759553942671487949574440021072839166540549
32203847260891
39814377075735
275682056253402552510365824684525997749759
7086826821927462654078154535
76252193752365
4606087
2740126
437009670013325251045740952172005915761828
614214465579506385640390974543039105310895
8308473
1807937766811847952727467692
5014253
7219553
5867230
70410762673728
8691301
3650197396095986831286783908
2687804
63589474897804
5883391
3451664
258612801473151879897862711709605969837856809062557405254847167850464933268488807916494511164577684428383932936096265023925
6899606
46750635080175
7703547
31871832189222910795
89350355821598809335761622197730
6383808
54906195522242721049029515459778542753691
318649266198197124282
7086779552801272259964085366
5686708
2239005
305060267905993645481489318584739614072626745909112022733768505
76234124061155
691504037182774469693591701
7848788090312390680242770707717006
8186759503679430918137784227629143
3595133
8487738599421639852373136511417806
8219723675413557853955738858009362844706972219593683497670464480091
92600569827447295700
8490658
812707214175213206819824458846038248675906
4888243706432146855591355276
28709876871906
3272067013689866173454643095394899
1201374552973981302592846311105887
7413960
607908545467298674889763078169793106496541
3656017831097085793826070338232738
12219568543856680576873956961570665
581517025587564958012828771926435617178726
2581250545993571654785038378648118073280506984591513795982524256967360
539280784479291424614423558669904711845885
71704208648042374671652464144931780
8403406
21025173507477854966655492
315939150248822418275
3885074490781855436526835313418249672197037532064486388654471802456426
81602786765753
7586905
14242907700157
763502248567402108527455625
8140809
1205179
9431615541999
8457461
519913526579063987621421061
2580354635752548060077787605
8668878732617878600113364031
8331685
83786548387576531072956879247958848
9136014206524
7898883
7426183
4983146535590470997272931543714881565315821550850350418446024853891567223365205106
8116268
32812859741085880001
8248618
134361
832986584523296143801
760022442428685312966
25860974573375
2365094
80665563783492
6640120828994636388376928236549320814482976043828175772
5433167682703840363146427808
1226448
5282158
7067110352805
665397468265735441392
184838918041
7548218822409251493778583314265441
238804283786083557206
7382357
2418230
39343448444284
789212622830298393630
4803150534642688767558752446189447
29451385697971145612177324518573336
467867635751386851380
57166178377527
836299728122186893928085004
83739852619291
18713552844368308206
7126786842368485584124835891417747823417616233114908454978183
1776283
3762101
854960481416676817246594509752166638677438680048570461458043797548856867729953994756885501
2958547
4990499
4121865
844024425071115463039
1431598
5401564722284
710025273977717407667595356540743163792227812538871094822426980
67299897237195
8168934
7644408607384
1519057
67096697238779802749147223705525518
658691331217555525633
29516923572074462823673280647407675
424342149964777808401
685799451736232549697638060
8127733
8304086
6842134
813533671602897946905
33861927457795
4890933
72972318308443
81409455250494306811740852884570204
2428446738833683378421321261
84213974509040765526146455205529483378129842336826346887440330
774532352850260941525519532
7271626540339725491241585708688330
787878112217617924895759699151234278099734
18252074751657275249693432371185828256188306476545451
2870963116153250849292404222518401668446408490704
794833665775856995452358041852300718444488540857353611751961137351879
3911976
6700043840884825353848244884
36986027350384
6166477
32563068870215209283
8107260
70332124873895
5738856
12925633723735316847
710989655265463484635
754731684931363467148
20786077668531556047737683098642715631091844995837952092
6310917727218576282938088300
1887078194978
1793935
64635435283735
69276727265045694782184179467873812198228
48286608546894743205873226295781616931139245162792875978837924785967644007082132
648466248473977469236728564
7051653
6098385959998
7341544542583879155101216340625812570325476888248
5204087872735
12071544926458
2106967249902
33106986915804
1511201
69269808293098
7309114808611976963947259862
323165642397692708439
262734465362675482053
488618971792116121431478891649703133553315447608286623186854028
1689648810829669932857320409
32110247024630
85863388691868
233306742488214756460
44818468595976327761445763596723751
344943649964718522250208736958294085689555
5606699
73791889437137224088
5840106
42732996014473839207068027814592453
6288841
7108268
82134517328429
412217466527285248485732387179268174006090677529444390154151174636727042363886081640
476644161627394552954825086823449608098428
338757767393858541009
6968630
7168360
8701533
2555011443690258134045488889373658486636745174325319639705735381004
503708531581833930529
850215177659671355050
24261496483682「カスタムリサーチ・プラス」を用いたIoTソリューション訴求策の探索と予測

PRESS RELEASE（報道関係者各位）
2017年1月16日「カスタムリサーチ・プラス」を用いたIoTソリューション訴求策の探索と予測
調査設計/分析/執筆： 岩上由高

ノークリサーチ（本社〒120-0034 東京都足立区千住1-4-1東京芸術センター1705：代表：伊嶋謙ニ TEL：03-5244-6691
URL：http//www.norkresearch.co.jp）は従来の個別市場調査サービス「カスタムリサーチ」に加えて、複数の統計的手法を組み合わせてIT活用施策に関する定量的な探索/予測を行う「カスタムリサーチ・プラス」の提供を開始し、実施事例を発表した。

「カスタムリサーチ・プラス」＝統計手法を組み合わせてIT訴求施策を定量的に探索/予測

ノークリサーチでは年刊調査レポートだけでなく、IT企業の個別ニーズに応じてWebアンケート調査の設計/実施/集計/分析を行う「カスタムリサーチ」を以前から提供している。「カスタムリサーチ」はアンケート結果のクロス集計を主体とした分析だが、変化の激しいユーザ企業のニーズを的確に捉え、有効な施策を提言するためには更なる手法の改善が必要となっていた。

そこで、ノークリサーチでは幾つかの統計的な手法を組み合わせた「カスタムリサーチ・プラス」の提供を新たに開始した。
「カスタムリサーチ・プラス」では『ある施策を実施した場合とそうでない場合で、ユーザ企業のソリューション導入意向はそれぞれ何パーセントになるか？』『先行ユーザ企業の状況を踏まえた場合、期待される投資金額は何パーセントの確率でどれだけの金額範囲になるか？』といったように、「どのような施策を採るべきか？」の判断に役立つ定量的な分析結果を得ることが可能となる。

本リリースでは「製造業を主な対象としたIoT活用」の調査データを題材として「カスタムリサーチ・プラス」の実施例を紹介する。

『カスタムリサーチ・プラス』の流れ
Webアンケートによるデータ取得

A-1.Webアンケートの実施

A-2.クロス集計に基づく分析
従来の「カスタムリサーチ」
による実施範囲（カスタムリサーチ・プラスにおいてもベースとなるデータの取得
は必要）

準備段階

Cluster DendrogramB-2.主成分分析/因子分析/コレスポンデンス分析など
によるニーズ傾向分類

PC1&PC3

I1

I10

I15
PS3S
PS4S
PS1S
PS2S

0.0
0.2

1000

1000
0.4

2000

2000

Aから取得した多数のニーズ
選択肢の中に類似した傾向を持つものがないかを確認

dat_mtrhclust (*, "ward.D2")

dat_pr$rotation[, pc1]
0.6

分析段階

Bayesian Network(Hill-Climbing)C-2.ベイズ推定（MCMC）を用いた投資金額の予測

Prior Distribution(m=6.63,s=1.30)

x
3000

3000
4000

4000
5000

Posterior Distribution(m=7.03,s=0.18)

Aを元に投資金額の分布を構成し、それに先行ユーザのデータを反映することで、今後の投資金額を予測

x5000

出典：ノークリサーチ（2017年）「カスタムリサーチ・プラス」はWebアンケートを実施し、その結果を集計/分析する「カスタムリサーチ」の追加オプションであり、既存の「カスタムリサーチ」を代替するものではない。 「カスタムリサーチ・プラス」ではベイジアンネットワークやベイズ推定といった統計的手法を用いるが、分析対象となるデータはWebアンケートを通じて取得する必要がある。その際は従来と同様に取材などのアナログ的な活動も含めた知見を反映し、実態に即した設問設定やサンプリングが不可欠となる。さらに、統計的手法を適用する際は現場のIT活用を踏まえた判断や選択も求められてくる。このように「カスタムリサーチ・プラス」はただ単にコンピュータの計算処理に全てを委ねるのではなく、これまで蓄積された様々な調査手法で得られた知見を交えながら、Web
アンケート結果に統計的手法を適用することで、「今後取るべき施策」を定量的に判断するための支援を提供するアプローチ
として位置付けられる。（「カスタムリサーチ」と「カスタムリサーチ・プラス」の違いなどを含めた調査サービス全般については
下記のURLを参照 http://www.norkresearch.co.jp/pdf/norkresearch.pdf ）Copyright©2017 by Nork Research
Co.,Ltd. All Rights Reserved.

「カスタムリサーチ・プラス」を用いたIoTソリューション訴求策の探索と予測

背景：題材とするWebアンケートと従来の「カスタムリサーチ」における課題
通常、「カスタムリサーチ・プラス」では従来の「カスタムリサーチ」で得られたWebアンケート結果を元データとするが、ここでは「2016年版 スマートデバイス/PCから見たIoT活用の実態と展望レポート」に収録された「製造業を主な対象としたIoT活用」のデータを用いる。（同調査レポートの詳細については右記を参照、http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016IoT_usr_rep.pdf
また、同調査レポートには本リリースに掲載された「カスタムリサーチ・プラス」による分析結果は含まれない）
ここで分析対象とするのは、上記調査レポート内の以下の4つのIoT活用シーンに対する取り組み意向と投資予定金額である。
投資意向は「自社単独で投資予定」「同業他社と共同で投資予定」「他業種と共同で投資予定」「投資の必要はない」「全く判断ができない」の5つの選択肢設問、投資金額は万円単位の金額を数値で回答する設問となっている。
活用シーンPS1：複数の企業を跨いだ稼動状況の共有

製造業を中心としたIoT活用シーン

例） 複数の製造業があたかも一つの工場であるかのように稼働する「スマート工場」の実現（ドイツの「インダストリー4.0」など）

活用シーンPS1
元請けの製造業

活用シーンPS4

活用シーンPS2

活用シーンPS2：製造装置の予防保守や稼働率の向上

中堅・中小の製造業

例） 従来のSCADAやPLCを用いた製造工程の監視/管理を最新のIT技術を用いてオープン化/高度化する

センサ

データ分析
ツール
複数の製造業から稼動情報を収集しサプライチェーン
全体の効率化を実現

活用シーンPS3：在庫や輸送に関する管理/効率の改善

製造現場 製造装置の
稼働状態を
収集

例） ICタグやバーコードを用いて、製造元から卸業者/小売業者を網羅した一気通貫の在庫管理を実現する
例） 製品やパレットにセンサを取り付け、製品を破損させない運送ルートや運転方法のノウハウを蓄積する

スマートデバイス
収集した
情報を分析

データ分析
ツール

データ分析
ツール

カメラ

「製造機器の予防保守」や「稼働率の向上」を実現

下請けの製造業

利用状況を
インターネットを介して収集活用シーンPS3「買い替え時期の案内」や「見守りサービス」などの付加サービスを提供

卸売業/小売業/運輸業

活用シーンPS4：製造物のネット接続による付加サービス

ICタグ/バーコード/センサなどによる製造物の在庫管理や輸送管理における改善と効率化例） 自動車にネット接続可能なセンサを取り付け、駐車場所を
スマートフォンに表示したり、走行状態に応じた買い替え/
メンテナンスの提案を行う
例） 電気ポットなどの家電製品にセンサやカメラを取り付け、使用状態をネット経由で把握することで「高齢者の見守りサービス」などを実現する

様々な製造物

出典：2016年版 スマートデバイス/PCから見たIoT活用の実態と展望レポート（ノークリサーチ）

さらに、同調査レポートに含まれる「製造業を中心としたIoT活用に関する今後の方針や展望」を尋ねた以下の結果も用いる。
P3.製造業を中心としたIoT活用に関する今後の方針や展望（複数回答可）
0%

5%

7.3%
1.7%
7.0%

PItem8.IoT活用に向けて、今後は異業種間の協業や買収が増えていく

4.3%
6.0%
11.7%

PItem11.製造装置がネットワークで繋がることによるセキュリティリスクが不安
PItem12.センサを導入しなくても製造装置の状況が把握できるようにしたい

4.3%

PItem13.製造装置の予防保守などは従来の仕組みで既に実現できている

2.7%

PItem14.稼動状況を集約するのではなく、個々の作業現場で処理したい
PItem15.投資対効果が見えないため、まずは試験的な導入を行いたい

n=700

30%

4.3%

PItem6.複数企業を横断した効率化においては標準規格の作成が不可欠

PItem10.製造業のIoT活用は民間による自発的な普及を目指すべき

25%

7.9%

PItem4.今後も製造に特化し、自社ではサービスへの事業拡大は行わない

PItem9.製造業のIoT活用には公的機関が主導する支援事業が必要

20%

7.4%

PItem3.今後は製造だけでなく、それを起点としたサービスを自ら展開したい

PItem7.ドイツのインダストリー4.0と同様の取り組みを日本で行うのは困難

15%

12.0%

PItem2.仮に安価に実現できたとしても、他社とは製造工程を共有したくない

PItem5.大手製造業の方針に従わなければならず、自社では決められない

10%
18.3%

PItem1.製造装置の予防保守よりも製造工程の効率化/省力化の方が重要

5.1%
29.4%

出典：2016年版 スマートデバイス/PCから見たIoT活用の実態と展望レポート（ノークリサーチ）

従来の「カスタムリサーチ」では上記の投資意向や投資金額、および上記のグラフが示すユーザ企業のニーズを年商、業種、地域などの企業属性を軸として集計し、「どのような企業層でどのIoT活用シーンに対する投資意向やニーズが高いか？」を分析している。しかし、それだけでは「活用シーンPS1に対する投資意向を高めるにはどの項目が重要であり、それによってどれくらい効果が見込めるのか？」「自社の先行ユーザ企業5社の平均投資額は活用シーンPS1の平均投資額より低いが、今後も同様の傾向が続くのか？」などといったように 「今後、どのような施策を採るべきか？」の判断に役立つ定量的な分析結果を得ることが難しい。その際に有効となる手段が次頁以降で具体的に述べる「カスタムリサーチ・プラス」である。
2

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7751575
701749471235766626575
8510700
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17639967461534
841527148570375085742301851243174867458831713858036353563534570541835608801374065596825408
16129877365764
5399651759553942671487949574440021072839166540549
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275682056253402552510365824684525997749759
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70410762673728
8691301
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2687804
63589474897804
5883391
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7703547
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539280784479291424614423558669904711845885
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8403406
21025173507477854966655492
315939150248822418275
3885074490781855436526835313418249672197037532064486388654471802456426
81602786765753
7586905
14242907700157
763502248567402108527455625
8140809
1205179
9431615541999
8457461
519913526579063987621421061
2580354635752548060077787605
8668878732617878600113364031
8331685
83786548387576531072956879247958848
9136014206524
7898883
7426183
4983146535590470997272931543714881565315821550850350418446024853891567223365205106
8116268
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8248618
134361
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1226448
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39343448444284
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1776283
3762101
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2958547
4990499
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67299897237195
8168934
7644408607384
1519057
67096697238779802749147223705525518
658691331217555525633
29516923572074462823673280647407675
424342149964777808401
685799451736232549697638060
8127733
8304086
6842134
813533671602897946905
33861927457795
4890933
72972318308443
81409455250494306811740852884570204
2428446738833683378421321261
84213974509040765526146455205529483378129842336826346887440330
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787878112217617924895759699151234278099734
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6166477
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8107260
70332124873895
5738856
12925633723735316847
710989655265463484635
754731684931363467148
20786077668531556047737683098642715631091844995837952092
6310917727218576282938088300
1887078194978
1793935
64635435283735
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48286608546894743205873226295781616931139245162792875978837924785967644007082132
648466248473977469236728564
7051653
6098385959998
7341544542583879155101216340625812570325476888248
5204087872735
12071544926458
2106967249902
33106986915804
1511201
69269808293098
7309114808611976963947259862
323165642397692708439
262734465362675482053
488618971792116121431478891649703133553315447608286623186854028
1689648810829669932857320409
32110247024630
85863388691868
233306742488214756460
44818468595976327761445763596723751
344943649964718522250208736958294085689555
5606699
73791889437137224088
5840106
42732996014473839207068027814592453
6288841
7108268
82134517328429
412217466527285248485732387179268174006090677529444390154151174636727042363886081640
476644161627394552954825086823449608098428
338757767393858541009
6968630
7168360
8701533
2555011443690258134045488889373658486636745174325319639705735381004
503708531581833930529
850215177659671355050
2426149648368201020Height30

40

50「カスタムリサーチ・プラス」を用いたIoTソリューション訴求策の探索と予測

準備段階1：階層クラスタ分析による顧客層分類

冒頭で図示したように「カスタムリサーチ・プラス」には準備段階と分析段階があり、それぞれが更に2つのステップに細分化されている。準備段階における第1のステップは「階層クラスタ分析による顧客層分類」である。年商（Sales）、業種（Industry）、
地域（Region）に加えて、前頁上段の4つのIoT活用シーンに対する投資意向（PS1S～PS4S）とニーズ関連項目（前頁下段のPItem1～PItem15）を属性として700社の調査データを分類する。このステップの目的は分析段階に進む前にユーザ企業層をグループ分けする特徴的な傾向があるか？を確認しておくことだ。

ここで用いる「階層クラスタ分析」とはデータ間の「距離」に基づいて類似すると考えられるデータ同士を分類する手法である。
同手法では「個々のデータ間の距離をどう定義するか？」や「クラスタ間の距離をどう定義するか？」に関して幾つかの選択肢があるが、ここでは前者については「平方Euclid距離（各属性値の差を二乗して合算したもの）」後者については「Ward法」（ある2つのクラスタを融合させる場合、融合前と融合後のデータ分散変化が 最小となるようにする方法）を採用している。
（階層クラスタ分析の詳細については右記を参照 http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2015cloud_usr_rel_ext.pdf）
Cluster Dendrogram

左図は700社のデータの距離を表すDendrogram（樹形図）
である。枝分かれの状況を見ると、5～8程度がクラスタ数として妥当と考えられる。分類が細かくなりすぎないように
ここでは左図のように5つのクラスタに分けている。

各クラスタの全体に占める構成比は以下の通りである。
クラスタの構成比

dat_mtrhclust (*, "ward.D2")

3

4.0%
1.7%

22.1%

8.6%
クラスタ1

クラスタ2

クラスタ3

63.6%
クラスタ4

クラスタ5

ここでは5つのクラスタに分類している
n=700

上記で得られた5つのクラスタの傾向を詳しく見ると、以下のようにクラスタ3～5は特定のニーズ関連項目において「YES」と回答した企業が大半を占めるグループとなっており、残りのクラスタ1とクラスタ2は前者がIoTに対する投資意向がやや低く、後者がやや高い状況であることがわかる。

クラスタ1： 年商50～100億円よりも低い年商帯が主体、クラスタ2と比べて投資意向が低い（例.PS1の平均投資額は1400万円）
クラスタ2： 年商50～100億円よりも高い年商帯が主体、クラスタ1と比べて投資意向が高い（例.PS1の平均投資額は1760万円）
クラスタ3： 「PItem15.投資対効果が見えないため、まずは試験的な導入を行いたい」という意向が強い企業層
クラスタ4： 「PItem7.ドイツのインダストリー4.0と同様の取り組みを日本で行うのは困難」という意向が強い企業層
クラスタ5： 「PItem9.製造業のIoT活用には公的機関が主導する支援事業が必要」という意向が強い企業層

クラスタ4とクラスタ5は製造業を中心としたIoT活用に対して高い意識を持ち、「インダストリー4.0」や「公的機関による支援」に高い関心を寄せる企業層と考えられる。これら2つの企業層が全体に占める割合は5.7%に留まっているため、これらの企業層を訴求対象とするのは避けた方が良いと考えられる。クラスタ3は現時点ではIoTに対して慎重な企業層、クラスタ2が最も投資意向の高い企業層、クラスタ2がそれに次ぐ企業層といえる。以降の分析においてクラスタ1～クラスタ3を別々に取り扱うという選択も考えられるが、クラスタ間の傾向差がそれほど顕著ではないので、ここではクラスタ別に分けずに以降の分析を行うことにする。

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「カスタムリサーチ・プラス」を用いたIoTソリューション訴求策の探索と予測

準備段階2：主成分分析/因子分析/コレスポンデンス分析などによるニーズ傾向分類「カスタムリサーチ・プラス」の準備段階における第2のステップは「主成分分析/因子分析/コレスポンデンス分析などによるニーズ傾向分類」である。第1のステップではデータ間（分析対象となる企業間）の類似性を確認した。一方、第2のステップ
では前々頁上段の4つのIoT活用シーンに対する投資意向（PS1S～PS4S）およびニーズ関連項目（前々頁下段のPItem1～
PItem15）といった属性間の類似性を確認することが主な目的となる。
「主成分分析」とは、主に数値データが示す様々な傾向を説明する
幾つかの「新たな合成軸（=主成分）」を見つけ出す手法である。

PS1～PS4の類似度確認分析
-2

0

2

4

6

8

8

-4

0.8

63

ここではPS1～PS4の4つのIoT活用シーンに対する投資予定金額の相関係数行列を生成し、その固有値・固有ベクトルを求めるといった流れとなる。（主成分分析の詳細については下記を参照
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2015IT_usr_rel8.pdf）

2

0.2

以下のグラフは第1主成分（PC1）を横軸、第2主成分（PC2）を縦軸とした場合の各レコード（黒字）とPS1～PS4（赤字）のウェイトをプロットしたものだ。

PS3

-0.2

0

102
481

PS2

-2

699 448
385
254
301
130
220
425
512
23
232
226
12
234
547
565
128
367
441
557
6
49
62
44
620
131
339
461
491
587
601
628
695
59
213
406
663670
65
239
522
275
418
356357
447
126
672
347
219
108118
242
598
516
453
366
623293
123
82
368
533
253
380

0.0

PC2

0.4

4

0.6

6

PS4

投資予定金額について外れ値となる可能性のあるレコードが幾つかあることに留意が必要だが、PS1～PS4の投資予定金額については
IoT活用シーン毎に異なる数値傾向を示していることが確認できる。
（その他の主成分を軸とした場合にも同様の傾向となっている）

-4

-0.4

PS1

122
-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

PC1

一方、4つのIoT活用シーンに対する投資意向（PS1S～PS4S）およびニーズ関連項目（前々頁下段のPItem1～PItem15）は選択式の設問（比例尺度ではないデータ）であるため、類似性を確認する手段として多重コレスポンデンス分析を用いる。
コレスポンデンス分析とは選択式設問の項目（この場合はPS1S～PS4SやPItem1～PItem15）のクロス集計データなどを元にして、データの傾向を説明する軸を見つけ出す手法である。
以下の2つのグラフのうち、左側が4つのIoT活用シーンに対する投資意向（PS1S～PS4S）、右側がニーズ関連項目（PItem1～PItem15）の多重コレスポンデンス分析の結果である。横軸は第1軸、縦軸は第2軸を表し、各項目の座標は各軸における項目毎のウェイトに軸毎の正準相関係数を乗算している。
グラフ中の「PS1S.1」とは設問PS1Sの1番目の選択肢（ 「自社単独で投資予定」）を表し、「PS1S.2」は同設問の2番目の選択肢（「同業他社と共同で投資予定」）を表す。同様に「I1.1」は設問PItem1を選んだ場合、「I1.0」は選ばなかった場合を表す。

I11.1

0.000

0.04

I3.1

I13.1
I1.1
I10.1 I4.1
I12.1

-0.04

Cor2

I9.1
I2.1

-0.005

PS3S.4
PS1S.4
PS2S.4PS4S.4PS4S.1
PS3S.1PS2S.1
PS1S.1
PS3S.2PS2S.3
PS1S.3
PS1S.2PS2S.2
PS3S.3
PS4S.2
PS4S.3

I14.0 I12.0 I10.0
I15.0 I7.0I4.0 I2.0 I9.0
I13.0 I5.0 I3.0 I1.0
I5.1
I6.0 I8.0 I11.0 I15.1

I14.1-0.0100.00

PS4S.5
PS3S.5
PS1S.5
PS2S.5

-0.02

Cor2

I6.1 I8.1

PItem1～PItem15の類似度確認分析

0.02

PS1S～PS4Sの類似度確認分析

I7.1
-0.04

-0.02

0.00

0.02

0.04

-0.006Cor1-0.004-0.002

0.000

Cor1

上記の結果を見ると、PItem1～PItem15は項目毎に様々な位置にプロットされているが、PS1S～PS4Sは各設問の5つの選択肢のいずれも互いに近い位置にプロットされている。（その他の軸を選択した場合も、同様の傾向となっている）
つまり、製造業を中心とした4つのIoT活用シーンに対する投資意向は様々な角度から見た場合に似たような傾向を示している可能性が高いことになる。分析段階では属性間（PS1S～PS4SおよびPItem1～PItem15）の条件付き確率を元にベイジ
アンネットワークを構成する。ベイジアンネットワークによって投資意向（PS1S～PS4S）とニーズ傾向（PItem1～PItem15）を互いに結びつける確率推論が可能となる。だが、非常に類似した傾向を示す項目間に何の制限も与えずにネットワークを構成しようとすると、適切でない結果が生じてしまう場合もある。ここでは上記に述べた結果を踏まえて、ベイジアンネット
ワーク構成時に「IoT活用シーン間の直接的な影響については除外する」（PS1S～PS4S同士ではノードを結ばない）という条件設定を行っておく。
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「カスタムリサーチ・プラス」を用いたIoTソリューション訴求策の探索と予測

分析段階1：ベイジアンネットワークによる有効施策の探索
前頁までで準備が整ったので、続けて分析段階に入っていく。分析段階の第1ステップは「ベイジアンネットワークによる有効施策の探索」である。ベイジアンネットワークとは、確率変数が割り当てられたノードとエッジによって表現される有向非巡回グラフ（各エッジに向きが付いており、あるノードからグラフを辿った時に元のノードに戻らない）と、ノード間に定義された条件付き確率によって表現される確率推論モデルである。
（ベイジアンネットワークの詳細については右記を参照 http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2015QRaut_rel_ext.pdf）
ここでは4つのIoT活用シーンに対する投資意向（PS1S～PS4S）およびニーズ関連項目（PItem1～PItem15）の集計データを元に条件付き確率を算出し、それらに最も合致したノード間の結合状態を一定の情報量基準（Akaike Information Criterion）に沿って構成していく手順（Hill-Climbing Algorithm）を用いている。
上記に記載した流れでベイジアンネットワークを生成すると
左図のようになる。矢印の向きは元となるノードが示す属性の確率が先にあるノードの属性に条件付き確率として影響を与えている（ある種の因果関係のようなもの）ことを示す。

Bayesian Network(Hill-Climbing)
PS2S
PItem11

PItem14

赤丸で示した「PItem1.製造装置の予防保守よりも製造工程の効率化/省力化の方が重要」からは PSIS、PS3S、PS4Sにエッジが引かれており、PItem1が複数のIoT活用シーンへの投資意向に影響を与える重要な項目であることがわかる。

PS1S

PItem6

PItem1

PItem9PItem15以下の数表はPS1S～PS4Sの4つのIoT活用シーンにおける投資意向の割合を示したものだ。「自社単独で投資予定」の割合はいずれのIoT活用シーンでも1割未満に留まっている。

PS4S
PItem7

PItem12

PS3S

PItem2

自社単独で 同業他社と 他業種と共同
投資予定
共同で投資 で投資予定
予定

PItem13
PItem10
PItem5

PItem4

PS1S
PS2S
PS3S
PS4S

PItem3

PItem8

7.9%
8.4%
9.5%
7.1%

2.8%
3.0%
2.6%
2.7%

3.0%
3.7%
4.2%
3.5%

ここで、ベイジアンネットワーク上でPItem1のノード値を1（YES）に設定してみる（ユーザ企業が「製造装置の予防保守よりも製造工程の効率化/省力化の方が重要」という認識を持った状態に相当する）

PItem1の変化はエッジを通じて周辺ノードの確率値に影響を及ぼす。
つまり、ベイジアンネットワークによって「製造工程の効率化/省力化の重要性を訴求した場合、それがIoT活用シーンの投資意向にどう影響するか？」を知ることができる。これをベイジアンネットワークにおける確率伝播（Belief Propagation）と呼ぶ。右記の数表がその結果となる。「自社単独で投資予定」の割合がいずれのIoT活用シーンにおいても10ポイント程度高くなっていることがわかる。

PItem1
=(1)
PS1S
PS2S
PS3S
PS4S

自社単独で 同業他社と 他業種と共同
投資予定
共同で投資 で投資予定
予定

17.4%
20.3%
22.7%
16.0%

3.9%
5.5%
4.1%
5.7%

2.1%
5.5%
5.8%
3.2%

ここで注意すべきなのはPItem1にはPS2Sからエッジが伸びている点だ。つまり、「PItem1.製造工程の効率化/省力化の重要性に対する認識」には「PS2.製造装置の予防保守や稼働率の向上への取り組み状況」が影響していることになる。
「製造機器の安定稼動ができなければ、製造工程の効率化/省力化は実現できない」といった製造現場における実情がベイジアンネットワーク上に反映されているといえる。PItem1のノード値を1（YES）に設定した時にはPS2Sの「自社単独で投資予定」の割合も20.3%と高くなっている。これは「もし、ユーザ企業が製造工程の効率化/省力化の重要性を認識したとすれば、そのうちの2割は既に製造機器の安定稼動に取り組んでいる状態であるはず」ということを示している。
以上をまとめると、『「PS1.複数の企業を跨いだ稼動状況の共有」というIoT活用シーンに自社単独で投資する企業の割合
は現時点で7.9%だが、製造工程の効率化/省力化の重要性を認識させることができれば17.4%まで高めることができる。
ただし、訴求対象となるユーザ企業の2割が既に製造装置の安定稼動に取り組んでいることが前提となる』といった結果が得られる。このように、「ある施策を実施した時のソリューション導入意向がどう変化するか？」を定量的に把握できることがベイジアンネットワークによる確率伝播法の大きな利点の一つである。
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「カスタムリサーチ・プラス」を用いたIoTソリューション訴求策の探索と予測

分析段階2：ベイズ推定（MCMC）を用いた投資金額の予測
分析段階の第2ステップは「ベイズ推定（MCMC）を用いた投資金額の予測」である。本リリースで題材としている元データでは製造業を中心とした4つのIoT活用シーン（PS1～PS4）の投資金額（PS1N～PS4N）（単位：万円）についても尋ねている。
PS1N～PS4Nの平均値を年商、業種、地域などを軸として算出すれば、「平均投資額が高いのはどの地域なのか？」といった情報を得ることができる。だが、IoTのような新しいIT活用分野は変化も激しいため、「算出された平均投資額の『確からしさ』
をどう判断すれば良いのか？」や「自社で幾つかの先行事例が得られた場合、その結果をどう組み入れるべきか？」の判断が難しくなる。こうした場合に有効な手法がMCMC法（Markov Chain Monte Carlo Method）を用いたベイズ推定である。
左図のグラフはIoT活用シーン「PS1：複数の企業を跨いだ稼動状況の共有」の投資金額を尋ねた結果（PS1N）の度数分布を表している。過去の調査結果を踏まえると、IT活用に関する投資金額は対数正規分布に当てはまっていることが多い。ここでも、PS1Nが以下の対数正規分布に従うという前提でベイズ推定の手法を適用していく。

0.0020Density

平均値：1515万円

0.0000

中央値：1000万円

0.00100.0030

Histogram of dat

0

1000

2000

3000

4000

f(x) =

5000

dat

ベイズ推定では上記の対数正規分布のパラメータである
uやsそのものを確率変数と捉え、Webアンケートによって得られた投資金額データ（PS1N）（データ件数95）を尤度（liklihood）としてuやsの確率分布（事後分布）を導き出す。
uやsの初期の状態（事前分布）としてはどの値も等確率である一様分布を仮定する。つまり、「最初はuやsが取るべき値として有力な候補はない状態だが、実際のデータを適用することで、uやsの取り得る値の範囲がわかる」ということになる。

1

exp
2 sx

u
s

6.373 < u < 6.892
1.126 < s < 1.500

6.632
1.297

Density Function Value

Prior Distribution(m=6.63,s=1.30)

平均値：1823万円

1000

2000

3000

4000

5000

x

Posterior Distribution(m=6.64,s=1.30)
Density Function Valueuの事前分布

3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5

6.2

6.4

6.6

6.8

7.0

N = 10000 Bandwidth = 0.02254

sの事後分布Density of s

0

1

2

3

4

sの事前分布

1.2

1.4

1.6

1.8

N = 10000 Bandwidth = 0.01588

この結果を踏まえ、u=6.63、s=1.30としてIoT活用シーンPS1への投資額分布をプロットしたものが左記上段のグラフである。PS1Nの回答結果を単に集計した時と比べて中央値は低く、平均値は高くなっている。

上記の結果はIoT活用シーンPS1の一般的な投資金額傾向ということになる。ここで、あるSI企業の先行ユーザ企業として、1200万円,1300万円,
1100万円,1150万円,950万円の5社を獲得できたとする。これらの平均は1140万円だが、このSI企業が今後期待できる平均投資金額も1140万円となるのだろうか？

中央値：778万円

0（u : 期待値、s：標準偏差）

0.0

6.0

期待値

6.634
1.288

2

Webアンケートで得られたIoT活用
シーンの投資額データ（PS1N）

1.0

中央値

2s2

u

uの事後分布Density of u

MCMC法によるベイズ推定には幾つかの方法があるが、ここではRandom Walk Metropolis法を用いた。バーンイン
期間（初期値の影響を避けるため、算出結果に含めないステップ）を500とし、その後10000ステップを算出している。
収束判定はGelman-Rubinの条件とGewekeの条件の双方で確認している。算出された「uとsの両側95%信頼区間」、「中央値」、「期待値」はそれぞれ以下の通りである。
両側95%信頼区間

log x

中央値：780万円

これを知るためには上記の結果を新たな事前分布とし、先行ユーザ企業
5社のデータを尤度として適用した事後分布を算出する必要がある。先程と同様の手法でベイズ推定を行い、そこから得られたパラメータ（u=6.64、
s=1.30）を元に投資額分布をプロットしたものが左記下段のグラフである。
累積分布では55%点が915万円、75%点が1852万円となっている。つまり投資額がこれらの間に入る企業の割合は全体の2割（75% - 55%）となる。

平均値：1795万円

0

1000

2000

3000
x

4000

5000

この結果を踏まえると、『このSI企業における先行ユーザ企業5社の平均投資額は1140万円だが、今後期待される平均値は1795万円であり、全体の2割は915万円～1852万円の投資額となる』といった結果が得られる。
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年刊調査レポートのご案内（1/3）
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http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016IoT_usr_rel1.pdf
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016IoT_usr_rel2.pdf
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http://www.norkresearch.co.jp/【レポート案内（サンプル属性、設問項目、集計データや分析サマリの試読版】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016itapp_rep.pdf【価格】180,000円(税別)【 2016年版中堅・中小企業の業務システム購入先のサービス/サポート評価レポート】
中堅・中小市場において、顧客社数を伸ばしている販社/SIerと減らしている販社/SIerは何が違うのか？
【サンプル/ダイジェスト】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016SP_rel1.pdf
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016SP_rel2.pdf
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http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016SP_rep.pdf【価格】180,000円(税別)
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年刊調査レポートのご案内（2/3）
【 2016年版中堅・中小企業におけるサーバ/IaaS導入の動向予測レポート】「今後の新規導入予定ではオンプレミスが減少する一方でクラウドが増加」、この変化にどう対応すべきか？

【サンプル/ダイジェスト】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016server_usr_rel11.pdf
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016server_usr_rel12.pdf【レポート案内（サンプル属性、設問項目、集計データや分析サマリの試読版】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016server_usr_rep1.pdf【価格】180,000円(税別)【 2016年版 中堅・中小企業におけるサーバ仮想化活用の動向予測レポート】「ハイパーコンバージドインフラ」は中堅・中小企業におけるサーバ仮想化活用を加速する決め手となるか？
【サンプル/ダイジェスト】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016server_usr_rel21.pdf【レポート案内（サンプル属性、設問項目、集計データや分析サマリの試読版】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016server_usr_rep2.pdf【価格】180,000円(税別)【 2016年版 中堅・中小企業におけるサーバ調達先選定の動向予測レポート】
サーバ調達先を変更する予定の中堅・中小企業は3割超、顧客の喪失を防ぐためには何が必要なのか？
【サンプル/ダイジェスト】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016server_usr_rel31.pdf【レポート案内（サンプル属性、設問項目、集計データや分析サマリの試読版】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016server_usr_rep3.pdf【価格】180,000円(税別)【 2016年版中堅・中小企業におけるストレージ活用の動向予測レポート】「中堅・中小企業においてもデータ量は増加しつつある、その受け皿は何処になるのか？」【サンプル/ダイジェスト】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016storage_usr_rel1.pdf
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016storage_usr_rel2.pdf
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016storage_usr_rel3.pdf【レポート案内（サンプル属性、設問項目、集計データや分析サマリの試読版】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2016storage_usr_rep.pdf【価格】180,000円(税別)
次頁へ続く
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年刊調査レポートのご案内（3/3）
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単なるミドルウェアのサービス化に留まらないPaaS活用において、一歩先を行くためには何をすべきなのか？
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今後一年以内に何割のユーザ企業がERP/基幹系システムを刷新し、クラウド環境へと移行していくのか？
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