2017年 年商と業種に基づく新規IT投資の有望セグメント判別

PRESS RELEASE（報道関係者各位）

2017年12月12日

2017年 年商と業種に基づく新規IT投資の有望セグメント判別
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）は階層ベイズ推定の手法を用いて、年商/業種に基づく新規IT投資の有望セグメント判別を実施し、その結果を発表した。本リリースは「2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート」の調査データにノークリサーチが提供している「カスタムリサーチプラス」の手法を適用した分析例である。

＜「従来のクロス集計」と「新たな分析手法」の中間に位置するアプローチも存在する＞■年商/業種/地域によって担当部門が分かれているケースにも対応できる分析手法が必要■企業属性によって確率が変動する場合には「階層ベイズ推定」を用いたモデリングが有効■「一部の積極的なユーザ企業」も許容できるモデリングは調査実施負担の節減にも役立つ
本リリースの元となる調査レポート 『2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート』※サンプル属性、設問項目、集計データ例、試読版は右記のURLから参照可 http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017IT_usr_rep.pdf

年商/業種/地域によって担当部門が分かれているケースにも対応できる分析手法が必要
昨今はITソリューションが多様化しており、年商別や業種別のクロス集計を行うだけでは「どのITソリューションをどのような優先順で訴求すべきか？」を判断することが難しい。こうした状況では、以下のリリースで紹介しているように「階層クラスタ分析によるグループ分類を行った上で、ベイジアンネットワーク分析によるITソリューションの有望な訴求方法をシミュレートする」などの手法が有効なアプローチとなってくる。
『2017年 24分野のITソリューションに基づく中堅・中小企業のIT投資意向分類』（階層クラスタ分析）
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017CustomPlusEx1.pdf『2017年 シミュレーションを用いたITソリューション訴求の優先度判断』（ベイジアンネットワーク分析）
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017CustomPlusEx2.pdf
上記で紹介しているアプローチでは従来の年商や業種の区分にとらわれないグループ分類やシミュレーションを行っている。
だが、ベンダや販社/SIerの部門が年商/業種/地域によって分かれているケースも少なくない。そのため、単なるクロス集計に留まらない新たな手法を活用しつつ、年商別や業種別に分けられた結果を得ることのできる「折衷案」が必要となってくる。
以下のグラフはそうした対策の一つとして、階層ベイズ推定を用いて「新規に投資するITソリューション件数」を年商別および業種別にシミュレーションした結果である。これによって、年商別や業種別に部門が分かれている場合も「3件以上の新規ITソリューション投資を見込めるのは何割か？」などを部門毎に把握できる。次頁以降では、その詳細について述べていく。
階層ベイズ推定による年商別/業種別の新規投資ITソリューション項目数シミュレーション
1件以上

年商50～100億円
＆製造業

3件以上

5件以上

16.9%

11.1%

14.7%

9.0%

37.9%

34.1%

ここでは
「年商50～100億円＆製造業」「年商50～100億円＆小売業」の2つのセグメントにおける結果のみを掲載しているが、年商5区分および業種8区分の合計40セグメントについて同じようなシミュレーションを行うことができる。

年商50～100億円＆小売業

出典： 2017年 年商と業種に基づく新規IT投資の有望セグメント判別（ ノークリサーチ）1

Nork Research Co.,Ltd2017年 年商と業種に基づく新規IT投資の有望セグメント判別

企業属性によって確率が変動する場合には「階層ベイズ推定」を用いたモデリングが有効
本リリースで用いるデータが含まれる調査レポート「2017年版 中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート」
では、中堅・中小企業を対象として以下に列挙された24分野に渡るITソリューションの投資意向を尋ねている。
（詳細は右記参照http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017IT_usr_rep.pdf）【新規ビジネスや業務改善と関連する項目】
S2-1.RPA（Robotics Process Automation）
S2-2.業務システム自動化/MA
S2-3.IoT（Internet of Things)
S2-4.人工知能/機械学習S2-5.ワークスタイル改革
S2-6.高度なセキュリティ
S2-7.ビッグデータ
S2-8.越境ECサービス
S2-9.スマートデバイス
S2-10.FinTech【端末や機器と関連する項目】
S2-11.音声指示/音声操作
S2-12.ウェアラブル
S2-13.VR/AR
S2-14.ドローン
S2-15.対話型ロボット【クラウド関連の項目】
S2-16.IaaS/ホスティング
S2-17.サーバレス/FaaS
S2-18.移行型のPaaS活用
S2-19.補完型のPaaS活用
S2-20.移行型のSaaS活用
S2-21.補完型のSaaS活用【業務委託と関連する項目】
S2-22.クラウドソーシング
S2-23.間接業務アウトソーシング
S2-24.IT運用管理アウトソーシング「これら24分野のITソリューションをどのような優先度で訴求すべきか？」を定量的に判断するためには、前頁で述べたように従来の年商や業種の区分にとらわれないグループ分類やシミュレーションが必要となる。だが、「合計24分野のうちで新規に投資しようとユーザ企業が考えているITソリューション項目数は幾つか」（ソリューション内容を踏まえた優先度付けではなく、件数を把握する）といった要約データについては、年商/業種/地域に基づく分析やシミュレーションを行うことができる。

020406080100

この場合、「24項目から幾つが選ばれるか？」の確率分布を考えることになるので、左図のような二項分布がシミュレーションにおけるモデリング候補となる。だが、調査レポートの元データ（年商500億円未満のユーザ企業700社を対象としたアンケート調査結果）全体に二項分布を適用しようとすると、理論上の分散が1.44であるのに対して、実際の分散は12.1と大幅な過分散状態となる。
したがって、全体を1つの二項分布と見なすのは無理があり、年商/業種/地域などを加味した分析が必要であることが確認できる。また、年商区分などを限定したデータについても同様に過分散となっていることから、個別の影響（年商が低いにも関わらず、IT投資に積極的なユーザ企業など）も考慮しなければならない。

0510152025

適切なモデリングを選ぶために調査レポートの元データを確認してみると、以下のような傾向が見えてくる。
・年商が高くなるにつれて、新規投資ITソリューション項目数も増える
・業種によって、新規投資ITソリューション項目数の分散が異なる（地域による同様の傾向は見られない）
・年商/業種/地域に加えて、ユーザ企業毎の違いも見られる（IT投資に積極的な一部のユーザ企業など）
つまり、「二項分布の確率p（ITソリューションに新規投資する割合）」は年商毎/業種毎/ユーザ企業毎に変動しており、それを加味したモデリングが必要となる。この場合に有効な手法の一つが「階層ベイズ推定」である。「ベイズ推定」はノークリサーチが提供するカスタムリサーチ・プラスで既に以下のような実施例があるが、ここでは更に階層を設けたモデルとなっている。
（「2017年 ERP投資額シミュレーションに基づくソリューション訴求の優先度決定」 http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017custom_plus2.pdf ）40

階層ベイズ推定を用いたモデリングの概要
ロジットリンクを用いて、pに影響する要素を記述

x = a + b × 𝑆𝑎𝑙 𝑖 + d𝑖𝑣 𝐼𝑛𝑑 𝑖+ε01020301
𝑝 =1 + exp(−x)

0510

1520

𝐵𝑖𝑛𝑜𝑚𝑖𝑎𝑙(24, 𝑝)pの値は変化

25

a ～Normal(0,5)

b ～Normal(0,5)

d𝑖𝑣[𝑗] ～Normal(0, σ1)aは全体平均を表し、事前分布は正規分布

bは年商区分Sal[i]の係数を表し、事前分布は正規分布

σ1 ～𝑈𝑛𝑖𝑓𝑜𝑟𝑚(0,100)※事前分布のパラメータは元データの傾向を元に設定

出典：2017年 年商と業種に基づく新規IT投資の有望セグメント判別（ノークリサーチ）

2ε ～Normaｌ(0, σ2)σ2 ～𝑈𝑛𝑖𝑓𝑜𝑟𝑚(0,100)
ε はユーザ企業毎の変動を表し、変動幅は分散σ2の正規分布（σ2の事前分布は一様分布）

div[j]は業種毎の変動を表し、業種区分Ind[i]毎に異なる。
変動幅は分散σ1の正規分布で規定される（σ1の事前分布は一様分布）
Nork Research Co.,Ltd2017年 年商と業種に基づく新規IT投資の有望セグメント判別「一部の積極的なユーザ企業」も許容できるモデリングは調査実施負担の節減にも役立つ

新規に投資するITソリューション項目数の平均値

以下では前頁に記載したモデルに対して、MCMC法（Markov Chain Monte Carlo Method）を用いたシミュレーションを実施した
結果について述べる。先に例示した「ERP投資額シミュレーション」ではMCMCの計算に「Random Walk Metropolis-Hastings」
法を適用したが、ここでは更に高速な「Hamiltonian Monte Carlo」法を適用した。前頁のa,b,div,σ1,σ2の事後分布を得るため、4つのチェーンに対して1000回のwarm-upを行った後、更に1000回分の結果（全チェーン合計で4000サンプル）を算出した。
Gelman-Rubinの判定条件に基づくR-hat値は全パラメータで1、Gewekeの判定条件も全チェーンの全パラメータで1.96未満となったことで収束と判断した。このパラメータを元に年商毎かつ業種毎に新規投資ITソリューション件数が幾つになるか？
をシミュレートしている。
左図のグラフは年商5区分＆業種8区分＝合計40区分の年商×業種区分毎の元データとシミュレーション結果の比較
元データにおけるサンプル件数を横軸、縦軸に新規投資12ITソリューション項目数平均値の元データ（青点）とシミュ10レーション結果（橙点）をプロットしたものだ。
8
元データの件数が少ない場合（左側の部分）にはIT投資に積極的な一部のユーザ企業に平均値が引きずられ、青点6
Dat_Mean（元データ）が上振れしている。一方、シミュレーション結果
Sim_Mean4の橙点はそうした個別データによる影響を吸収している。
2
外れ値の除去/補正という対処方法もあるが、企業属性を0適切に反映したモデリングによって、「IT投資に積極的な010203040506070
区分毎の元データ件数一部のユーザ企業の存在」も意味を持つデータとして取り
出典：2017年 年商と業種に基づく新規IT投資の有望セグメント判別（ノークリサーチ）入れつつ、全体としてバランスの取れたシミュレーションを行うことができる。
階層ベイズ推定による年商別/業種別の新規投資ITソリューション項目数シミュレーション
1件以上

年商50～100億円
＆製造業

3件以上

5件以上

16.9%

11.1%

14.7%

9.0%

37.9%

34.1%

年商50～100億円
＆小売業

24.1%

年商100～300億円
＆建設業

47.3%

20.8%

年商100～300億円＆一般サービス業

15.8%

13.6%

42.9%

出典： 2017年 年商と業種に基づく新規IT投資の有望セグメント判別（ ノークリサーチ）

ここでは4つのセグメントのみ掲載しているが、年商5区分および業種8区分の合計40セグメントで同様のシミュレーションが可能
3

今回のシミュレーションの対象となる企業属性は
年商： 5億円未満、5～50億円、50～100億円、100～300億円、300～500億円(5区分)
業種： 製造業、建設業、卸売業、小売業、流通業（運輸業）、IT関連サービス業、一般サービス業（8区分）の組み合わせで、合計40区分となる。
左図はその一部について、シミュレーション結果を元に「新規投資ITソリューション項目数が1件以上、3件以上、5件以上になる割合」を算出したものだ。
従来のクロス集計においても、区分毎にサンプル件数を十分確保すれば、現状に関して同じような集計/分析を行うことはできる。ただし、40区分を網羅するためには多くの費用/期間が必要となる。
そこで 冒頭で述べた「年商/業種にとらわれないグループ分類やシミュレーション」とこうした手法を併用して、限られたサンプル件数を最大限に活用できれば、年商/業種/地域などで部門が分かれている場合も今後の戦略立案に有用なデータを得ることができる。

2017年 年商と業種に基づく新規IT投資の有望セグメント判別ご好評いただいている調査レポート一覧『2017年版中堅・中小企業におけるIT投資の実態と展望レポート』「ワークスタイル改革」「セキュリティ」「IoT」「RPA」「人工知能」「音声操作」「ドローン」など24分野の投資動向を網羅【レポート案内（サンプル属性、設問項目、試読版など）】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017IT_usr_rep.pdf【リリース(ダイジェスト)】『投資動向から注目すべきITソリューション分野』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017IT_usr_rel1.pdf『ITソリューション投資の意思決定プロセス』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017IT_usr_rel2.pdf『RPA/自動化の市場規模と訴求時の留意点』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017IT_usr_rel3.pdf『2017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・中小企業がIT活用の成否を委ねるプライム販社/SIerを選択する際に重視する評価ポイントとは何か？
【レポート案内（サンプル属性、設問項目、試読版など）】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017SP_rep.pdf【リリース(ダイジェスト)】『販社/SIerの社数シェアと導入効果の関連』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017SP_rel1.pdf『中堅・中小企業が導入するIT商材の変化』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017SP_rel2.pdf『販社/SIerが実践すべき必須16項目とは？』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017SP_rel3.pdf『2017年版中堅・中小企業のセキュリティ・運用管理・バックアップに関する利用実態と展望レポート』
中堅・中小企業におけるセキュリティ・運用管理・バックアップ対策に起きつつある変化とは何か？
【レポート案内（サンプル属性、設問項目、試読版など）】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017Sec_usr_rep.pdf【リリース（ダイジェスト）】『ベンダ種別毎に見た有望分野とシェア動向』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017Sec_usr_rel1.pdf『ポストPC時代に向けたバックアップ訴求策』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017Sec_usr_rel2.pdf『中堅・中小の運用管理に起きつつある変化』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017Sec_usr_rel3.pdf『セキュリティ対策の不足領域と今後の対応』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017Sec_usr_rel4.pdf『2017年版 中堅・中小企業のITアプリケーション利用実態と評価レポート』
ユーザ企業1300社、全10分野に渡る業務アプリケーションの社数シェアとユーザ評価を集計/分析【レポート案内（サンプル属性、設問項目、試読版など）】
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_rep.pdf【各分野のサンプル/ダイジェスト】『ERP訴求では「潜在的な不満」の把握が不可欠』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_erp_rel.pdf『生産管理は富士通とOSK(大塚商会)が同率首位』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_ppc_rel.pdf『会計管理は「機能で解決できない課題」が焦点』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_acc_rel.pdf『販売管理は「売上分析＆クラウド」+αが必要』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_sbc_rel.pdf『「人材の有効活用」が人事給与の新たな役割』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_hrw_rel.pdf『クラウドがもたらすワークフローの新たな役割』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_wf_rel.pdf『グループウェアのシェア首位争いは2強体制へ』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_gw_rel.pdf『CRMは「MA」の要素も含めた進化がカギ』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_crm_rel.pdf『BI・帳票は汎用ツールとの差別化機能が必要』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_bi_rel.pdf『主要な文書管理基盤に求められる機能とは？』
http://www.norkresearch.co.jp/pdf/2017itapp_dm_rel.pdf
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