商品企画・調査分析におけるJUSE-StatWorks/V4.0の役立つ機能と使い方（株）日本科学技術研修所
数理事業部 冨田 真理子

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

1

目次
1．はじめに
2．事例1：ある商品企画の事例
3．事例2：調査分析に役立つ機能と使い方
4.最後に
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

2

1.はじめに
統計解析業務パッケージ JUSE-StatWorks/V4.0
主な使用分野・工程管理／品質改善
・商品企画・調査分析
・設計開発
・ポジショニング・ＣＳ（顧客満足度）調査
・財務分析
・薬効評価‥等
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

3

商品企画・調査分析におけるJUSE-StatWorks/V4.0の活用方法
商品企画に役立つ言語情報（定性的データ）を整理し，構造を図示する手法

①親和図
②系統図
③コンジョイント分析④品質機能展開‥等
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

4商品企画・調査分析におけるJUSE-StatWorks/V4.0の活用方法
調査分析に役立つ数値情報（定量的データ）を整理し，解析する手法①統計量／相関係数行列 ⑥主成分分析
⑦因子分析
②グラフ
⑧重回帰分析・数量化Ⅰ類③集計表解析
④ＳＤ法(ＳＤプロファイル) ⑨判別分析・数量化Ⅱ類⑩数量化Ⅲ類⑤クラスター分析⑪多段層別分析‥等
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

5商品企画・調査分析における事例
事例1：商品企画

テニスラケットの解析事例
使用手法→親和図，系統図，品質機能展開
主成分分析
事例2：調査分析

愛・地球博での入場者数の解析事例
使用手法→統計量／相関係数行列，多変量連関図，グラフ，重回帰分析・数量化Ⅰ類
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

6

2.事例1：ある商品企画の事例「他社ブランドとは一味違ったニューモデルのテニスラケットを開発するために」−親和図，系統図，品質機能展開，主成分分析を組み合わせた解析事例−

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

7

解析の流れ
使用手法＜STEP1＞顧客の声の把握

親和図＜STEP2＞メーカー側の実現性の検討 系統図＜STEP3＞顧客の声とメーカー側の実現性の融合

品質機能展開＜STEP4＞新しい商品（テニスラケット）の企画

主成分分析

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

8

2.1. 親和図による顧客の声の把握
JUSE社では新しいテニスラケットを開発することを検討しています．
「どういうテニスラケットがほしいか」という顧客の声を収集したところ，こんな意見が出ました．
・「力強いサーブが打てる」
・「一目につくカラーである」
・「重さを感じない」‥‥→親和図を使ってこれらの意見をまとめてみます．
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

9親和図とは
親和図は，もやもやとしてはっきりしない問題について事実，意見，発想を言語データとしてとらえ，親和性（似通っている，関係が強い等）を見出すことにより，取り上げた問題の本質を浮き彫りにする手法です．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

102.1.親和図による顧客の声の把握収集した顧客の声を1つのラベルに記入し，似たようなラベルを一つのグループにまとめ，そのグループの特徴を評価する適切な言葉（タイトル）をつけます．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

112.2.系統図によるメーカー側の実現性
顧客の要求を実現するために，メーカー側の関係者(企画，設定，製造，営業等)を集め，顧客が望むテニスラケットの構成要素を検討します．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

12系統図とは
系統図は，目的を達成する手段を系統的に展開し，その体系を枝分かれにさせて理論的に分かりやすく図式化したものです．
改善対策の構成要素をブレークダウンする「構成要素展開型」と手段や方策の具体化を行うための「方策検討型」があります．
今回は「構成要素展開型」の系統図を作成します．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

13

2.2.系統図によるメーカー側の実現性

1次要素（方策）として「力学性」「意匠性」，1次要素（方策）「力学性」に対する2次要素（方策）に「フレーム剛性」，「フレーム重量」，更に2次要素（方策）に対する3次要素（方策）を記入しました．
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

14

2.3.品質機能展開による「顧客の声」と「メーカー側」の融合
さて，いよいよ，品質機能展開を用いて顧客の声（要求品質といいます）とメーカー側が考えるテニスラケットの構成要素（品質要素といいます）を融合させます．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

15

品質機能展開とは開発・設計の源流から始まる全てのプロセスで品質を確保するための具体的方法を提供するための手法です．

実際に作ってみましょう．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

16

(1)要求品質と品質要素の二元表を作成
今回は顧客の声（要求品質：表左側）とメーカー側が考えるテニスラケットの構成要素（品質要素：表頭側）の2元表を作成します．
JUSE-StatWorksに搭載されているExcelテンプレートの品質機能展開（QFD）の機能を用います．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

17

(2)要求品質と品質要素の対応関係二元表ができたら，要求品質と品質要素の対応関係を検討します．
強い対応関係があれば「◎」，対応ありは「○」，対応が予想される場合は「△」の記号で表します．
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

18

(3)要求品質に対する自社重要度を検討
各要求品質の重要性を５段階で評価します．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

19

(4)企画品質の設定
自社と競合他社製品における各要求品質の充足度を５段階で評価します．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

20

(5)市場要求のポジショニング分析
記入した，自社と競合他社における各要求品質の充足度を用いて主成分分析をおこないます．
Excelテンプレートの品質機能展開からJUSE-StatWorksの主成分分析を呼び出すことが可能です．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

21

2.4.自社が目指す新しいテニスラケット
主成分分析の基本表示にて固有値と寄与率を確認したところ，主成分３軸までで全体の80％を説明できることが分かりました．
基本表示（主成分分析）
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

22

因子負荷量
主成分１軸は総合的な評価軸なのであまり特徴が見られませんでした．
主成分２軸と３軸の因子負荷量を見てみました．
ラケット面
振動吸収重視

外観重視
グリップ面
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

23主成分得点因子負荷量と同様に，主成分２軸と３軸の主成分得点を見てみました．
ラケット面

自社はここ！

振動吸収重視

外観重視
グリップ面
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

24因子負荷量と主成分得点
主成分２軸と３軸の因子負荷量と主成分得点を重ねてみました．
ラケット面

自社はここ！

振動吸収重視

外観重視
グリップ面
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

25

2.5.まとめ
現在自社の製品は「スイートスポットが大きく」，「ボールへの反発力がよい」ものを売りとしています．
今後は，例えば現在，他社が出していない製品(例：長い間使用しても手がつかれにくい，ラケットの振り抜きがよい)を開発できたら，もしかしたら爆発的に売れるかもしれません．
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

26

3.事例２：調査分析に役立つ機能と使い方「愛・地球博におけるその日の最終入場者数を予測！」−統計量／相関係数行列，多変量連関図，グラフ，重回帰分析・数量化Ⅰ類を組み合わせた解析事例−©EXPO2005 AICHI JAPAN2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

27

©EXPO2005 AICHI JAPAN

解析の流れ＜STEP1＞データの整理＜STEP2＞推移の確認

使用手法
統計量/相関係数，多変量連関図折れ線グラフ＜STEP3＞データ間の関係の確認

相関図

重回帰分析・＜STEP4＞最終入場者数の予測
数量化Ⅰ類
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

28

愛・地球博におけるその日の最終入場者数を予測
愛・地球博のホームページから開催期間中の入場者数や曜日，天気などのデータを収集し，それらを用いて，最終入場者数の傾向を把握したり，最終入場者数の予測式を作成することを解析の目的としました．
警備要員やスタッフの数，製品在庫数などの調整をする上で参考にすることが可能だと思われます．
以下，デモを中心に本解析事例をご紹介します．
©EXPO2005 AICHI JAPAN2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

29

３．１. データの整理
データは，ホームページから情報を入手し，足りない部分は補足したり，データ解析上必要な項目やデータについては調査して追加をしました．
下記は変数項目の一覧表です.

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

30

3.1.データの整理
まず，統計量／相関係数や多変量連関図などを用い，データの特徴や外れ値，空白などを確認し，異常値や記入ミスなどがないか確認をしました．
データの特徴を把握します．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

31

３．２. 入場者の推移を確認する
開催日から終了日までの入場者数はどのようになっているのかを折れ線グラフを用いて全体的な傾向や特徴を確認してみます．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

32

3.2.入場者の推移を確認する
傾向①開催期間による特徴がある→開催始め〜ゴールデンウィーク終了まで，ゴールデンウィーク終了〜７月中旬まで，そして開催終了日まで②週内のごとに周期性があるように見える→週末近くになると入場者数が増えているようです．
③日々のバラツキも大きい→天候などの日々のバラツキも月や季節によって変動があるように見えます.
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

33

3.3.データ間の関係
相関図を見ると，項目間の相関係数を一覧することができます．
特徴として，「11時の入場者数」と「最終入場者数」の相関係数が「0.954」と非常に高いことがわかります．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

34

3.3.データ間の関係
多変量連関図から「11時」の入場者数と「最終入場者数」の散布図を取り出します．２次の曲線が見えてきました．
当日の入場者数によって最終入場者数が加速していることがわかります．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

35

3.3.データ間の関係
散布図を用いてデータの特徴を抽出します．
「9/7(水)平日，天候は晴れ」の点に特徴があります．

実はこの日は前日に台風が来ていました．
そのため翌日に晴れたので急に人手が出た可能性があります．
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

36

3.4.重回帰分析・数量化Ⅰ類で最終入場者数を予測する
最終入場者数を予測するために，特徴のあるいくつかの変数を取り上げて重回帰分析・数量化Ⅰ類をおこないました．

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

37作成した回帰式

2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

38

3.4.重回帰分析・数量化Ⅰ類で最終入場者数を予測する分かったこと・寄与率や２重調整済寄与率より変動の約80％を今回作成した回帰式で説明できます.
・期間（月）によるパターンの違いが見えました．
月を見ると３月を基準に４月は3711人減少し，5月には1925人増えています.
・平日より休日の方が約25932人増えています．
・残差の標準偏差は20,567人のため，約2万人は誤差となっています．
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

39

残差の検討・テコ比とｔ値の散布図から特徴がある点が分かります．（ｔ値は，2点(7/17(日)と9/6(火)，テコ比は，6点(3/25(金)〜3/30(木))2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

40

3.5.まとめ・入場者数の傾向と関与する要因のおおよそを掴むことができました．大きな期間変動と週周期性，天候等による日間変動があります．
→最終入場者数と11時までの入場者数の相関が高く，2次関数で予測がされます．
→特徴のある日にちが分かりました． 台風の影響などが入場者数に表れています．
・最終入場者数の予測式を作成できました．
（ただし2万人程度の誤差が含まれています）
今回得られた知見，予測式を今後開催される大きなイベントにおいて活用できるかもしれません．
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

41

4.最後に今回，「商品企画」，「調査分析」の分野におけるJUSE-StatWorks/V4.0の事例をご紹介いたしました．
「商品企画」，「調査分析」の分野で活用していただければ幸いです．
2006年6月には,潜在因子や項目間の関係を解析できる共分散構造分析(Juse-StatWorks/V4.0 共分散構造分析編 with EQS)を発売予定です.
2006年3月2日

JUSEパッケージ活用事例シンポジウム© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.

42

掲載されている著作物の著作権については，制作した当事者に帰属します．
著作者の許可なく営利・非営利・イントラネットを問わず，本著作物の複製・転用・販売等を禁止します．
所属および役職等は，公開当時のものです．

■公開資料ページ
弊社ウェブページで各種資料をご覧いただけます
弊社ウェブペジで各種資料をご覧いただけます

http://www i-juse
http://www.ijuse.co.jp/statistics/jirei/
co jp/statistics/jirei/■お問い合わせ先(株)⽇科技研 数理事業部 パッケージサポート係

http:/www.i-juse.co.jp/statistics/support/contact.html© 2010, The Institute of JUSE. All Rights Reserved.