Palmore 型コウホート分析による
e カスタマー購買行動パターンモデルの再検証
Verifying the Effectiveness of the e-customer Purchasing Behavior Pattern
Model by Palmore Cohort Analysis
朱 峰，唐 亮，繆 舒燕，高 弘昇（京都情報大学院大学）
Feng Zhu, Liang Tang, Yan Heng, Shuyan Miao, Hong Seung Ko（The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics）
Abstract
グローバルなオンラインビジネス環境において，顧客維持による利益性ある売上の向上のため，マーケティング戦略の樹立は非常に重要な課題になる。高らによって提案された購買行動パターンモデル（Purchase Behavior Pattern Model; PBPM）
はオンライン上で顧客行動の可視化により顧客を維持する，
マーケティング戦略の樹立を可能にするものである。この PBPM モデルの妥当性は高らによって相関分
析と因果分析，コウホート分析で検証された。しかしながら，Mason 型コウホート分析で検証する際，検証結果に影響を及ぼす可能性がある識別問題について明らかに触っていないので，この PBPM モデルの有効性について明確な検証を行ったと判断し難い。我々はこの PBPM モデルの確固たる妥当性を提示するため，コウホート分析における識別問題の明らかな処理を扱う手法で再検証する。
一般的に識別問題を踏まえたコウホート分析にはベイズ型と Palmore 型などがある。扱い難いベイズ
型より時系列を中心とする Palmore 型が一般的な方法であると考えられる。したがって，我々はPalmore 型により，PBPM モデルの妥当性を再検証する。
Building up a marketing strategy becomes the most important issue to improve profitable sales by
the customer retention in online business environment. The purchasing behavior pattern model
proposed by Ko et al. is enable to build up a marketing strategy for retaining customers by thevisualization of e-customer’s behavior.
The validity of this model has been verified with correlation analysis and causal analysis，andcohort analysis by Ko et al. However，they didn’t consider the identification problem which waspossible to influence on the verified result when they performed the cohort analysis. Therefore，we
review this model for making the validity more clearly by Palmore’s cohort analysis.

■ 第 1 章 はじめに

56

しかしながら，オフラインビジネスに比べ，オンライン環境の場合は，時間と空間などの概念がない

インターネット上での商取引は進展し続けていという全く異なる特徴を持っている。特に，購買行る。平成 24 年の日本国内の B2C-EC（消費者向け

動が見えない顧客の Needs や Wants を掌握してい電子商取引）市場規模は，9.5 兆円になり前年比

くのは非常に困難な問題であると考えられる。すな

112.5％まで拡大している [1]。企業は売上を上げる

わち，企業がオンライン顧客の購買行動を明確に判ために，企業戦略として，インターネット市場戦略

断するのは難しい。この問題を解決するため，高らを検討せざるを得ない時代になった。言い換えれば，[2] が 2010 年に購買行動パターンモデル（Purchase

オンラインビジネス市場戦略を展開するためにはオ

Behavior Pattern Model ;PBPM）を開発した。

ンライン顧客の行動を可視化した上でマーケティン

PBPM モデルは購買金額と購買頻度と 7 ステッ

グ戦略を樹立し，顧客を獲得，維持していくことが，プ行動プロセスモデル [3] を顧客セグメンテーショ

企業にとって重要な課題になっている。

ンの基盤として，オンライン顧客の行動を可視化す

NAIS Journal

るため開発された。彼らは相関分析と因果分析の分

る年齢×時代形式のデータの変動を年齢・時代・世析により PBPM モデルの妥当性を検証した。しか代（本章では以下コウホート効果で統一）の三つのし，この PBPM モデルは 4 つの顧客グループから効果に分離し，原因の把握または動向の予測をする

成り立っているので，グループ分析方法であるコウものである。しかし，コウホート分析には識別問題

ホート分析により再びモデルの妥当性が明確に検証が存在し，一般的に三つの効果を一義に分離するこされた [4]。

とは不可能であると指摘されていた。三つの概念のコウホート分析を行う際に，世代，時代，年齢と間に，年齢と時代とを特定すると世代が特定されるいう三つの効果を明らかにするため，識別問題を解という特別な関係があるため，この問いに答えるこ決する必要がある。[4] において使用したコウホーとは容易ではない。例えば，社会調査で仮に年齢のト分析は Mason 型であり，この分析方法によって説明力が高いとしても，年齢効果のためなのか世代

識別問題を明確に処理し，必ず妥当な検証結果に導効果によるものなのかは不明である。この三要因のいてくれるとは考えにくい。なぜなら，Mason 型

どれか一つに言及するときには，常に他の二要因のコウホート分析は隣り合うコウホートを同じコウ

存在を忘れるわけにはいかないのであるが，このまホートとして処理する前提条件の下で分析を行うたまでは三つの効果を識別することができないと宮野

めダミー変数を取り入れて三つの効果を明らかにす勝は述べている [6]。コウホート分析においては時るものである。したがって，時系列のデータが少な

代効果・年齢効果・世代効果における効果の混沌をい場合，コウホート効果について明らかに分析する

回避するため三つの効果を明らかに分離する必要がことがほぼ可能ではないと考えられる。

ある。従って，識別問題はコウホート分析の前提条

こ の よ う な Mason 型 コ ウ ホ ー ト 分 析 に よ り

件として必ず解決しなければならない 。

PBPM モデルの有効性について検証してもその妥

コウホート分析における識別問題を解決するため

当性が明確であるとはっきり言い難い。よって，に，現在までいろいろな方法が提案されてきた。こMason 型より認識問題を明らかに処理できるコウ

こでは提案された方法について分析比較し，その中ホート分析法をもって PBPM モデルの妥当性を検で一番適切な方法について検討していく。識別問題証すべきであると考えている。一般的によく使われの解決方法を分析する前にまずはコウホート分析にている方法として Palmore 型コウホート分析があおける三つの効果と識別問題について考察を行う。

る。Palmore 型コウホート分析は時系列を中心として Longitudinal，Cross-sectional と Time-lag

2.1

コウホート分析における三つの効果の差により三つの効果を明らかにする方法である。

コウホート分析は継続的に調査されている時系列

我々はこの Palmore 型コウホート分析法を用いてデータから，その変化の要因を時代に伴う社会全体

PBPM モデルの妥当性について検証することで今の変化を表す「時代効果」，誰にも共通な加齢に伴まで検証に使われた分析方法よりこのモデルの有効

うライフステージの変化を表す「加齢効果」，団塊性を明確にしていく。

世代に代表されるように，他の世代と一線を画し，したがって，第 2 章では，コウホート分析におその世代特有の特徴を表す「世代効果」の三つの効ける識別問題へのアプローチについて述べる。第 3果に分解し，その結果を読み取っていく手法である章においては，Palmore 方式の特徴とプロセスに[7]。言い換えれば，コウホート分析においてこのついて説明を行う。また，第 4 章では，Palmore

三つの効果が明確に分解できなければその分析結果

型コウホート分析により PBPM モデルの妥当性にが明らかであると判断し難い。従って，コウホート

ついて再検証を行う。

分析における効果の識別問題は必ず解決すべきであ■り，識別問題の解決のためには三つの効果の定義を

第2章

 ウホート分析における識別問題
コへのアプローチ

中村隆 [5] は継続調査によって社会の変化を捉えるための有力な方法であるコウホート分析法につい熟知する必要がある。三つの効果をより具体的に理解するため，宮野勝が述べた例である政治意識の保守・革新を挙げて説明する。宮野勝は政治意識を被説明変数に，年齢・時代・世代を説明変数として扱っている。

て述べた。コウホート分析では，継続調査で得られ

NAIS Journal

57

2.1.1

加齢効果（age effect）

もその後の反動の時代の若者よりも革新的であった

森本栄一 [8] によると加齢効果は特定の時代背景

とか，アメリカの大恐慌時代に選挙権を得た世代はや特定の世代に関係なく，誰でも年齢の増加と共に民主党を支持する割合が高いとかが考えられる。

ライフステージが変化していく部分を表している。

また，変化の原因で，幼年期の社会・経済環境の言い換えれば，加齢によるライフステージの変化はためなのか，青年期の社会化が一生持続するためな時代背景や世代によらないということである。即ち，のかは置いておいて，年齢・時代に関係なく，ある

老いるという生理的な面に関連した部分だけではな

世代に属する故に帯びやすい特色であるならば，世く，就職や結婚，子供の誕生と成長，定年などの人代効果である [8]。

生の重要な転換点の経験による変化を表している。

このような識別問題の三つの要素に関する概念が

宮野勝によれば，一般的に，加齢効果によって測はっきり理解できれば，観測される経時的な社会変られる結果は年齢の上昇につれて，意識が保守化に化を三つの要素に分離して説明・解釈を行うことは変わっていくことであると言われている。つまり，社会変容や意識変化の機序を解明することが可能で年齢効果により加齢に伴って時代・世代を超えて政ある。

治意識は保守化されると見ている。その背景には高齢化すると既得権益が増えてその擁護にまわるから

2.2

コウホート分析における識別問題

か，扶養家族を抱えてリスクを恐れるようになるか

コウホート分析において三つの効果に関わる識別

らか，あるいは変化を嫌って安定を好む生理的ない

問題は分析結果を明確にするために必ず解決する必し心理的傾向が生じるという理由があると思われ要がある。研究対象に対して，年齢・時代・世代はる。

それぞれどのような影響を与えているのか，識別問
題を解決しない限りこの問いに答えることは，容易

2.1.2

時代効果（period effect）

ではないと考えられる。特に，老化のプロセス，世森本栄一 [9] は時代効果について次のように説明

代間の差，年齢層構成，時間による任意の特定グルーしている。時代効果は特定の年齢層や特定の世代のプにおけるトレンドなどを扱う研究においては三つ変化にかかわらず，時代の変遷につれて，社会全体の効果を分離する問題は避けられない。従って，様々が同じ方向に向けて変化し，及ぼす影響を受け，発な分野で広範囲に活用されているコウホート分析に生される原因や動向などである。また，宮野勝は時おいて数理的に解決困難な識別問題が重視されてい代の進行とともに，人々が全体としてより革新的にる。

なったりあるいは逆に保守的な方向に動いたりする

福井誠と加藤優希 [11] が指摘するように，識別場合があると述べている。すなわち，データの変動問題を考慮する必要のない領域では比較的早くからが主に時代効果によるものであることが分かれば，同一の被験者に対する経時的なデータが利用されて観察された変化に再現性はなく，その時代に特有のきたのに対して，社会科学などの識別問題に直面す

一時的な現象として理解されると考えられる。

る領域での実用化は遅れたと説明されている。また，
たとえば発達心理学の分野での発達過程の研究など

世代効果またはコウホート効果（cohort effect）

では，時代効果は実質的な意味を持ちえないという一般的にコウホート効果は特定の時代背景や特定ことで概念的に識別問題が回避されたため，この種の年齢層ではなく，「団塊の世代」に代表される同のデータの利用が進んだが，社会科学の分野では時じ時代に生まれ，同じ時代環境の中で育った人々が代効果が大きく影響する観察対象が多く，識別問題持つ，他の世代とは一線を画する部分を表している。

を無視することはできない。

2.1.3

森宏 [10] によって言い換えれば，コウホート効果とは，生まれ育ったときに身についた性向や体質が，

58

2.2.1

識別問題とは残りの人生に何ほどか引き継がれ，その後の行動にMcCullagh and Nelder [12] によると，三つの効も少なからず影響を与えるものであると説明でき果を説明要因とする一般化線形モデルにおけるコウる。

ホート分析では，年齢・時代・世代効果の間に１次

宮野勝が述べた内容を例に挙げて説明すれば，フ従属関係があると述べている。従って，ある制約条

ランス革命の時代に若者だった世代は年齢を重ねて件が存在しなければ三つの効果を一義に推定するこNAIS Journal

とは不可能であるという識別問題が存在すると説明推定結果が大きく変わるため，先験的付加条件の恣している。

意性が問題となる。これに対し，中村（1982）は各

今まで提案されてきた様々な識別問題解決の方法
によりコウホート分析がある程度実用化されたのは効果が「なめらかに変化する」という付加条件を導入して一意解を求めていると述べている。

否定できない。2.3 節において提案された様々な識前提条件の中で，隣接する二つのコウホート効果

別問題解決の方法について分析比較し，その中で一のパラメータの間に等値の関係を仮定すると，三つ番適切な方法について検討していく。

の効果が明らかに分離されていると言い難い，つまり局限性があると考えられる。

2.3

識別問題解決の方法

1970 年代前半までコウホート分析が様々な分野

2.3.2

ベイズ型コウホート分析で活用される際，注意すべき一つの問題として浮き中村隆 [5] により提案された，ベイズ型コウホー

上がったのが識別問題である。この識別問題を解決

ト分析はパラメータの漸進的変化の条件を取り入するため提案された方法にも識別問題の概念におけれ，ABIC（赤池のベイズ型情報量規準）により最る混乱 [13] や，方法の不足 [14] といういろんな問

適なモデルを選択し，事後分析のモードにより三効題が発生した。

果のパラメータを推定するアプローチである。即ち，

宮野勝によると，三つの効果を同時に判定するこ

ベイズ型コウホート分析は節約原理を実現する方法とができないと考え，年齢・時代の二つの要因のみであり，既存のコウホート分析手法のうち，最も信にしぼって回帰式を立てて効果を判定しようとした

頼性の高い手法であると言える。

と述べている。しかしながら，1980 年代に多くのしかし，この手法は従来の分析で仮定された少数研究者によって識別問題が重視され，幅広く議論さの特定部位の等値の条件を広く拡散したもので，れた結果，三つの効果を同時に判定することが必要

データに関する何らかの「先験的恣意性」から自由であると指摘している。一般的に三つの効果を同時であるとは言えないと森宏 [18] らが説明している。

に判定する方法として，次のようなものが挙げられ

また，この中村のベイズ型コウホート分析は三つのると考えられる。

効果を明らかに分離させることが可能であるが，三つの効果を分離させる数学的な処理であるため，一2.3.1

Mason 型コウホート分析

丹後俊郎 [15] が述べた内容を基にして説明すると，Mason 型 コ ウ ホ ー ト 分 析 は 1978 年 に般の人が使うのは非常に難しい。つまり，系統の数学的な処理知識がなければ，このモデルを扱うのは容易ではないと考えられる。

Fienberg と Mason によって提案された分析方法である。この方法は少なくとも二つ以上の年齢層，時2.3.3

Palmore 型コウホート分析

点ないしコウホート効果が等しいという条件を付与

E. Palmore [19] は時系列を中心として，T-test

し，最小２乗法によって解を求めるアプローチであを 通 じ て Longitudinal，Cross-sectional と Time-る。

lag の差の顕著性を検証した上でトライアド法を用

ところが，どのような制約条件が優れているのかを判断するのは困難であるため，Rodgers [16] やいて，三つの効果を明らかにするアプローチを提案した。

Smith ら [17] などの多くの研究者により他の情報

Palmore 型コウホート分析はこのような三つのを参考にして制約を課すことが考えられている。し差において顕著性がないあるいは二つの顕著性が存かし，宮野勝はその制約が実際に適当であったか，在する場合，一番影響を及ぼす効果を分離しようと

当該データに適切であったかを吟味する方法がない

いう方法である。この方法は他の方法と異なり，体ので，基本的な解決にはなっていないと述べている。

系的な効果パターンに対する前提条件を仮定するこ

丹 後 俊 郎 の 説 明 に よ り 言 い 換 え れ ば，Barrettとは必要がない。なぜなら，この方法は体系的なパ（1973），Fienberg and Mason（1979）らは隣接す

ターンが存在するならばどういうものであるかを把る二つの効果を等しいと置いたり，ある効果に定数握することが可能であるからである。

を代入したりして一意解を求めている。しかし，こPalmore 型コウホート分析が一番上手く遂行での方法においては，制約条件の置く場所によって，きる状況は理論的に三つの差における顕著性がない

NAIS Journal59

場合と二つの差の顕著性がある場合である。三つの本章では，Palmore 型コウホート分析のプロセス差において顕著性がない状況は簡単に言えば，年齢・と特徴に集中して検討していく。

時代・世代の効果が各々全て説明対象に影響を及ぼ

識別問題が解決できない場合は分析結果の解析にさないという状況を表している。しかし，実際的においていろいろな混雑が発生すると考えられる。例

よく存在する典型的な状況であり，2.3 節で述べた

えば , E. Palmore [19] が述べた事例を基に説明す三つの効果がすべて有効性がある場合とれば次のようになる。社会行動科学研究の分野におLongitudinal，Cross-sectional と Time-lag の 三 ついて年齢は重要な変数であり，年齢効果を時代効果の差において全て顕著性がある場合である。三つのとコウホート効果から切り離す問題は避けられな差，全てに顕著性があるという一番複雑な状況ではい。この切り離す問題を無視すれば，誤った推論に

ドライアド法を使わざるを得ない。ドライアド法を基づいていないがはっきりしない結論に導いてしま

用いる際に，注意すべき点は外部の証拠により効果う可能性が非常に高い。また，この問題を認識してに関する仮定を設定しなければならないということ処理する際にも，時々完全に解析が誤ってしまう状である。

況が発生する。このような解析の過ちは概念的な混

要するに，他の方法と比べると，Palmore 型は
時系列を中心として，難解な数学知識がなくても，三つの効果を明らかに分析できる，一般的な方式であると考えられる。
結論的にまとめて簡単に説明すれば，年齢・時代・世代の三つの効果は，互いに関連性が非常に強いた

沌と方法論の不適切さの組み合わせによって起こる。
Palmore 型コウホート分析は概念上の混沌たる状況を克服して，方法論を明らかにし，年齢，時代，
世代効果を分離することが可能であると考えられる。

め，この三つの効果を簡単にまた明らかに識別することは容易ではない。

Palmore 型コウホート分析のプロセス

宮野勝によればコウホート分析における識別問題

Palmore 型コウホート分析により年齢，時代，コについては 1973 年以降，三つの効果の識別を明ら

ウホートに対する効果を明確に分離するためにはまかに判定するため多くの研究者が統計的手法を活発ず，観察の差を測定し，影響効果を推測した後，影に活用した。しかし，多くの場合，いずれも，何ら響効果の原因根拠を明らかにする。観察の差を測定かの制約条件をデータ解析に先立って設定することす る た め に は Longitudinal，Cross-sectional，が前提条件になっていたにもかかわらず，制約の置

Time-lag について理解する必要がある。

き方が適当であったかについて判断する方法を示し

Longitudinal とは，同じ属性を持つグループのていないと語っている。さらに，一つないし少数の変化を縦の時間軸に沿って継続的に調べるという意

制約条件を置くだけでは，なお，多重共線性の問題

味 で あ る と 考 え ら れ る。 簡 単 に 言 え ば， 縦 断 的に悩まされ，安定した推定値を得ることが不可能で（longitudinal）というのは同じコウホートの変化あると説明している。

を時間経過により調査していくという意味で捉え

Palmore 型コウホート分析の適用は，一般的にる。

上述の二つの困難な問題を解決しつつ，三つの効果

また，Cross-sectional を簡単に説明すると，時を識別しようとするものである。簡単に言い換えれ間経過による変化を意識せずに，ある時点におけるば，Palmore 型コウホート分析の適用は，年齢・複数対象の状態，例えば特徴，能力，病態などを横時代・世代の効果を識別するための，一番適切で一断的に比較調査するという意味で理解できる。すな

般的な方法であると考えられる。次章では Palmore

わち，横断的（cross-sectional）というのはある同型コウホート分析に関する具体的な内容について検じ時点で各年齢層と各コウホートが複数調査対象と討していく。

して同時に調査されることを説明している [20]。

■ 第 3 章 Palmore 方式のプロセスと特徴
第 2 章においてはコウホート分析における識別問題を解決するために多種多様な方法を検討した。

60

3.1

NAIS Journal

Time-lag は，互いに関連する事柄の間に起こる時間のずれを意味する [21]。
し た が っ て， 観 察 の 差 を 測 定 す る 際 に はLongitudinal，Cross-sectional，Time-lag の 差 について測定する必要がある。

影響効果を推測する際には T-test を通じて計算と，Longitudinal differences は Cell A と Cell Bした結果に基づく。Palmore 型コウホート分析では，で測られる。Cross-sectional differences というの統計学的検定法である T-test により，統計的顕著はある同じ時点から観察された各年齢層と各コウ

性 を 計 測 す る。 言 い 換 え れ ば，Longitudinal，

ホート間の変化であり，この差は Cell A と Cell C

Cross-sectional，Time-lag の三つの差を検証するで観察される。また，Time-lag differences ということにより統計的な顕著性を明らかにしていく。顕のはある同じ年齢層における各時点と各コウホート

著性のパターンには，顕著性なし，二つの顕著性と間の変化であり，Cell B と Cell C で測定すること三つの顕著性が存在するという三つの状況の組み合ができる。

わせがある。ただし，一つの差は必ず他の二つの差に関係しているから，ただ一つの顕著性のみ存在す
る可能性はない。したがって，顕著性のパターンには一つの顕著性しかない状況は排除されている。顕著性がない状況と二つ顕著性がある場合は影響効果の推定は最も判断しやすくなる。なぜなら，顕著性がないということは，三つの差もないということで

図 3.1あり，年齢効果，時代効果と世代効果が存在していないと判断できるからである。二つの顕著性が存在

3.1.2

Three Measurable Differences

第二段階：効果の推測する場合は，唯一の効果が二つの顕著性に反映され第 一 段 階 で 計 算 さ れ た Longitudinal，Cross-ているので，二つの顕著性における共通効果に注目

sectional，Time-lag 三つの差は次の差の方程式のすることにより，その唯一の効果を決定することがように年齢，時代，コウホートの効果の中で，二つ可能である [19]。三つの顕著性がある状況は影響効の効果を組み合わせるので，顕著性がある二つの差果の推定が複雑になるから，特定条件の上で仮説をの間は必ず一つの共同効果がある。

立て，外部の根拠に基づき，どちらの効果が影響を及ぼすか判断する。
影響効果の原因の明らかにする根拠は必ずモデルの外部から求めるようになっている。例えば，年齢

Longitudinal difference = Age + Period
Cross-sectional difference = Age + Cohort
Time-lag difference = Period – Cohort

効果には，生物学的な老化，運動不足による衰退，
認知的処理速度の低下などの原因根拠が挙げられ

つまり，任意の顕著性ある一つの差は必ず二つのる。また，時代効果には，社会環境の変化，社会構効果で構成されていることから，さらなる分析や仮成の変化などの原因根拠が存在すると考えられる。

定なしでは一つの差がいずれかの効果を同一視する

世代効果には，コウホートの遺伝的差異，コウホー

ことはできない。言い換えれば，他の証拠を見つけ

ト構造の差異などの様々な原因根拠があると言われた 上 で， 世 代 効 果 を な し に し た 場 合，Cross-ている [19]。このような外部の証拠をもとに，最もsectional の差は年齢効果と同一視することができ

大きな影響を及ぼす効果を推測する。

る。

次は，E. Palmore [19] が提示したコウホート分
析のプロセスについて簡単に述べる。

したがって，三つの差における顕著性の存在は非常に重要である。三つの差における顕著性のパターンは次のようになる。

3.1.1

第一段階： 三つの差の計算

1）顕著性がない場合

Palmore 型 コ ウ ホ ー ト 分 析 の 第 一 段 階 は

表 3.1 [22] で示されているように，三つの各々のLongitudinal，Cross-sectional，Time-lag と い う

差がなければ，年齢効果，時代効果と世代効果がな

三つの差を計算する段階である。各々の差は年齢，いと推定できる。つまり，顕著性がないと判断でき時代，コウホート三つの効果の中で，二つの効果のる。

組 み 合 わ せ に な っ て い る。Longitudinaldifferences というのは違う時点と違う年齢で起きた同じコウホートの変化である。図 3.1 [19] を見る

NAIS Journal61

表 3.1

No Effects Under Significant Differences2）一つの顕著性がある場合

表 3.2

Period Effect Under Two Significant Differences

4）三つの顕著性がある場合

三つの差においてただ一つの顕著性がある場合は顕著性が三つの場合，三つの差が存在するので一デ ー タ に エ ラ ー が あ る 可 能 性 が 非 常 に 高 い。

つの効果を明らかにするのは不可能である。しかし，

Example 1 にある差の方程式から見ても理論的に三つの顕著性がある場合でも，分散分析の Triad 法

一つの顕著性が存在するのは不可能である。

に基づいて，一つの効果がない状況と等しいことを

3）二つの顕著性がある場合説明できる理由を見つければ，他の二つの効果を評

唯一の効果が二つの顕著性で反映されていると価することができる。結果的には評価価値が大きい

Palmore は述べている。しかし二つの顕著性が存ものを影響効果として判断する。このような状況は在する場合は三つの考え方ができるのである意味，

現実的に最もよく発生されると考えられる。

多少曖昧な状況である。一般的には二つの考え方を無視して二つの顕著性がある場合には一つだけの効

3.1.3

握

果が反映されるという考え方を採用している（表3.2

第 三段階：外部の根拠による影響の原因把参照 [22]）。つまり，二つの差間には共有の効第二段階 2 で推測した効果は各々分離されたも果があるので，唯一の効果は二つの差によって反映のであると判断できるが，問題はこのような効果にされる。例えば，次に示されるように，年齢効果は基づいて及ぼした影響の原因を明らかにする必要がLongitudinal と Cross-sectional の共同効果で反映ある。

される。また，時代効果は Longitudinal と Time-

影響の原因を明確にするには必ず外部の証拠に

lag の共同効果で反映されるし，世代効果は Cross-

基づき，効果を引き起こす原因に辿りつく必要があsectional と Time-lag の共同効果で反映されるといる。次に，三つの顕著性がある場合の例を挙げ，具うことである。

体的に説明する。
Palmore は Glenn and Hefner [23] が提示した次

Age effects=Longitudinal difference + Cross-のような三つの顕著性に関するデータに基づき，効sectional果に影響を及ぼした原因について以下のように説明

Period effects=Longitudinal difference + Time-lag

している。

Cohort effects=Cross-sectional + Time-lag

62

NAIS Journal前に示された三つの可能性から，影響に及ぼす効果を推測するために次のように外部から証拠を見の不適合さを克服しているからであると考えられる。

つけた。まず，1964 年民主党の候補者 Johnson 氏

しかしながら，Palmore 型コウホート分析を実がアメリカの大統領に当選し，ベトナム戦争に対し用する際に，問題点もある。一般的によく挙げられていくつかの強めな措置を取ったという状況から時るのが三つの差の顕著性がある時，効果を判断しに代効果が存在すると判断したので，時代効果をゼロ

くいという問題点がある。つまり，三つの差の顕著にするという仮説は成立しないと説明している。ま性がある場合，外部証拠を見つけ出さないと判断をた， ア メ リ カ 共 和 党 政 権 の 時 期 で あ る 1920 〜

つけられないし，外部証拠には主観性ある考えが加1930 年代に出生し成長してきた世代と，民主党政

わる可能性が非常に高い。したがって，偏差をもた権の時期である 1930 〜 1945 年代に出生し成長しらす結果を出す可能性がある。

てきた世代は世代効果の影響を受けてきたと判断し

次 に 考 え ら れ る 問 題 点 は デ ー タ 収 集 で あ る。

ているので世代効果がゼロであるという仮説は成立

Palmore 型分析は長期間にわたる時系列データがしないと説明している。従って，最も可能な状況は必要である。現実の世界は日々変わるため，長期間

年齢効果が存在しないという仮説であると彼は判断のデータを収集することは，未来の予測に不利になしている。

ると考えられる。

以上のように三つの効果を明らかにするための識別問題解決において Palmore はより体系的な方法で望ましい結果を得たと考えられる。
3.2

Palmore 型コウホート分析における特徴と問
題点

■

第4章

 almore 型コウホート分析による eP
カスタマー購買行動パターンモデ
ルの再検証

オンライン上で最優良 e カスタマーを選別できる

コウホート分析を行う際に識別問題の解決のため

購買行動パターンモデルが高ら [2] によって提唱さ

Palmore は時系列に重点を置いて思考したという

れ，相関分析と因果分析を通じてその妥当性が検証

点が他の方式と比べ大きな一つの特徴であると考えされた。更にパターンモデルは特定集団で構成されられる。時系列は，ある現象の時間的な変化を，連ているので，呉凡ら [4] により属性集団分析である

続的にまたは一定間隔をおいて不連続に観測して得

Mason 型コウホート分析を通じて，またその妥当られた値の系列のことである。また，時系列予測分性が検証された。しかしながら，分析に必要なデー

析は，過去の現象や動向に基づき，未来の展開を予タが少ないため，平均購買頻度と平均購買金額とい測するため行う方法である。その基本的な思考は過う二つの項目に関する効果分析においては世代効果

去の考え方と習慣が今後の行動に影響を及ぼすといまで至らなかった。即ち，妥当性検証結果に影響をうことに基づいている。つまり，物事の現実は歴史及ぼす可能性のある識別問題について明らかに触っ的発展の結果であり，未来はまた現実的の継続でそていないので，この PBPM モデルの有効性についの中に関連性があると考えられている。Palmoreて，明確な検証を行ったと判断し難い。

の方法はこのような物事の連続性を捉え，収集した従って，本章においては妥当性検証に影響を及ぼ

過去のデータを分析し，将来の趨勢を推測するもの

す識別問題をより明確にするため時系列を中心とすである。簡単に言えば，Palmore 型分析は長期間る Palmore 型コウホート分析を適用する。つまり，のデータを分析し，単一時点における結果より，グ

この分析方法を通じて e カスタマー集団の属性要素

ループの変化をさらに明確的に説明することができを明らかにする。その結果に基づいて e カスタマーる。

購買行動パターンモデルの妥当性を明確に再検証す

Palmore 型分析は他の方式に比べ，前提条件とる。また，パターンモデルの妥当性検証において数理側の知識を掌握する必要がないという大きなメ

Mason 型と Palmore 型による分析結果を比較検討

リットを持っているので，一般的に幅広く利用されする。

ている。特に，Palmore 型分析が幅広く利用されて い る の は Schaie，Baltes，Mason et a1. とGlenn らが発生させている概念的な混乱と方法論

4.1

Palmore 型コウホート分析によるデータ分析

本節において分析に用いるデータは富士通総研のNAIS Journal

63

「インターネットショッピング調査報告書」[24] か層の特徴を把握しやすくするために購買頻度と購買ら引用し，コウホート表は呉ら [4] より引用する（表金額のコウホート表をグラフ化した（図 4.1，図 4.2

4.1，表 4.2，表 4.3，表 4.4参照）。また，各年齢参照）。

表 4.1 インターネット使用率（%）のコウホート表
男性

女性

注：矢印は分析対象である
表 4.2

ネットショッピング利用率（%）のコウホート表

男性

女性

注：矢印は分析対象である
表 4.3

平均購買頻度（回）のコウホート表

男性

女性

注：矢印は分析対象である
表 4.4
男性

注：矢印は分析対象である

64

NAIS Journal

平均購買金額（¥10,000）のコウホート表
女性発生させるために，下記の式に平均値あるいはパーセンテージとデータ数を入れることによって，標準偏差と平均値という二つのデータを得ることができる。実際に式に入れた平均値とデータ数，そして得られた標準偏差について具体的なデータは表 4.5，
図 4.1

平均購買頻度（回）表 4.6，表 4.7，表 4.8 にまとめた。
平均の場合 :RND(RV.POISSON(mean)+RV.T(df))
パーセンテージの場合：RND(RV.BERNOULLI (prob)
表 4.5

図 4.2

4.1.1

インターネット使用率の集計表

平均購買金額（¥10,000）

顕著性測定のためのデータ処理

第 3 章で述べたとおり，Palmore 型コウホート
分析は三つの差によって，識別問題を解決するため，
まず T-test という統計的な分析手法を通じて各々分析対象に対する三つの差の顕著性を測定する。しかし，必要なデータが少ないため，コウホート表にあるデータはそのまま SPSS を通じて分析できな
い。なぜなら，T-test は二つのグループの平均の差

表 4.6

ネットショッピング利用率の集計表

が偶然誤差の範囲内にあるかないかを調べるものであり，即ちグループの間に有意差があるかないかを測定できる統計的な手法であるからである [25]。
T-test を行うために，青木繁伸 [26] は二群の平均値の差を検定するには元データが必要であると説明している。また，二群の平均値の差における検定のために不可欠な情報は各群のデータ数，平均値，不偏分散である [27]。不偏分散は標準偏差を二乗す
れば得ることができるため，結局二群についてデー
タ数と平均値と標準偏差があれば，T-test を行うこと が で き る。 従 っ て， 元 デ ー タ の な い 場 合 に，

表 4.7

平均購買頻度の集計表

T-test を行うために最も汎用的なのはある群のデー
タをランダムに発生させて元データとして扱う方法である。ただ単にランダムではなく，制約条件が設置されることによって同じになるデータを作る。
一般的に言えば，元データ群と一致するデータ数・
平均値・標準偏差を制約条件として，ランダムを通じて得るデータを元データとして扱えば，SPSS に通じて T-test 分析を行うことが可能であると考えられるが，ここでの顕著性検証においてそれぞれの元データ群に対するデータは平均値あるいはパーセ
ン テ ー ジ し か な い た め， そ の 平 均 値 に 基 づ い て
SPSS で変数の計算という機能を用いてランダムを

NAIS Journal65

表 4.8

平均購買金額の集計表

4.2 分 析結果によるパターンモデルの妥当性に対する検討
本節においては，インターネット利用率，ネット
ショッピング利用率，平均購買頻度，平均購買金額という四つの項目に対するデータ分析の結果を用いてパターンモデルの妥当性を検討する。
パターンモデルの妥当性を検討する前に，まずインターネット利用率に関する分析を説明していく。
インターネット利用率を分析すると，その上昇原因についてはコウホート分析の結果は時代効果の影響が一番大きい（表 4.9，表 4.13 参照）。この時代効果は男女の各年齢層とは関係ないし，全体的に影響を及ぼし，インターネット利用率が高くなっている。

4.1.2

T-test の結果と推定の効果

次に，この四つの項目データを用い，T-test 分析を行った。その結果と推定効果は付録に付けている
表 4.9，表 4.10，表 4.11，表 4.12 に示す。表において有意確率（P 値）に対し，有意水準（危険率）という判断基準が使われている。確固とした理由がなく，一般的に有意水準 5% がよく使われている[28] ので有意水準を 5％に設定した。
図 4.3
表 4.9 イ ンターネット使用率に関する T-test の結果と推定の効果
表 4.10 ネットショッピング利用率に関する T-test の結果と推定の効果表 4.11 平均購買頻度に関する T-test の結果と推定の効果
表 4.12 平均購買金額に関する T-test の結果と推定の効果

4.1.3

トライアド法による計算結果

前節で T-test の結果に基づいて分析対象に対す
る共通効果を推定した。しかし，分析対象に対して

e カスタマー購買行動パターンモデル

この背景には，「内閣府消費動向調査」[29] により，2000 年には，日本のパソコン世代普及率はたったの 38.6% であり，あまり普及しておらず，安価での購入が困難な時期だった。しかし，2005 年になると，平均販売価格の下落などの原因によってパソコンの出荷台数が一気に 12860 千台に上り，国民的に普及するようになった [30]。

三つの差が全部顕著である場合は効果の推定ができ

e カスタマーの購買行動パターンモデルの妥当性ないから，共通効果を測定するため，仮説を立ち上については寺本武司，劉莎莎，平本恵，中川雅志，げ，トライアド法によって計算する必要がある。そ

高弘昇ら [3] によって構築されたパターンモデルをの結果を表 4.9，表 4.10，表 4.11，表 4.12 に示す。

もって検証していく。

また，表 4.13，表 4.14，表 4.15，表 4.16 に示されている結果は仮説に基づいて計算したものであるた

4.2.1

Royal e-Customer 集団の分析

め，Palmore [19] が指摘したように現実の証拠にパターンモデルの中で購買頻度と購買金額が共に基づき，なぜ計算結果である効果が正確であるかを高く，口コミによって新たな e カスタマーを連れて検討する必要がある。

くる Royal e-Customer 集団に属しているのは 30
代から 40 代の家庭主婦である。

表 4.13 インターネット使用率に関する仮説の計算結果
表 4.14 ネットショッピング利用率に関する仮説の計算結果
表 4.15 平均購買頻度に関する仮説の計算結果
表 4.16 平均購買金額に関する仮説の計算結果

まず，インターネットショッピング利用率と平均購買頻度について，コウホート表から判断すると2010 年で 30 代から 40 代女性は男性および他の年
齢層より一番高いと表している（表 4.2, 表 4.3, 図 4.1
参照）。

66

NAIS Journalコウホート分析結果では 30 代から 40 代女性がインターネットショッピング利用率と平均購買頻度が高いのは主に時代効果の影響である。（表 4.14，
表 4.15 参照）。
時 代 効 果 は 富 士 通 総 研 の 調 査 [24] に よ る と，
2010 年頭打ちの店舗売上げを補う新たな分野として，大手スーパーマーケット各社はネットスーパーの展開に本腰を入れ始めた。実店舗とネットショッ
ピング併用について男性より女性の方が高く（59.5%），また，職業から見れば 30 代から 40 代の女性は家庭主婦が一番高い割合を占めている（23.9%）。それに，ネットスーパーの利用率についても男性より女性の方が高く（63.3%），職業としては家庭主婦が高い割合を占めている（27.5%）。
また，山縣裕一郎 [31] によると，ネットスーパーが急速展開することによって家庭主婦たちが食品や雑貨などを頻繁にネットで買うようになり，平均購買金額が少々上がったと考えられる。平均購買金額について，コウホート分析結果には年齢効果があると表している（表 4.16 参照）。
年齢効果において，まず，専業主婦を対象として株式会社ドウ・ハウスがネットスーパーの利用実態について 2013 年に調査した結果を表した図 4.4 から把握していく。回答者の性別は 99.6% が女性になっているし，家庭主婦の年齢層は，30 歳から 39
歳 が 25%，40 歳 か ら 49 歳 が 24.8% に な り 30 歳
から 49 歳までの家庭主婦が大多数であることが分かる。また，オンラインスーパーを利用する理由としては時間を有効に活用したいとか重いものやかさ
ばるものの買い物に便利であるという意見が大多数を占めているのが分かる（図 4.5 参照）。従って，
このような結果から判断すると，ネットショップやネットスーパーの存在が家庭主婦のニーズに応じていることから，特に 30 代から 40 代の家庭主婦の購買頻度が高いと示されていると考えられる。

NAIS Journal67

図 4.4図 4.5

68NAIS Journal

調査対象の年齢層と職業

ネットスーパーを利用する理由

要するに，インターネット利用率，インターネッ
トショッピング利用率，購買頻度，購買金額に関していずれも高い割合の結果を示している 30 代と 40
代の家庭主婦が間違いなく，会社にとって利益のある 売 上 を 一 番 多 く も た ら し て く れ る Royale-Customer 集団に属していると判断できる。
4.2.2

Noble e-Customer 集団の分析

Noble e-Customer 層は，購買頻度は高くないが，一回購買当たりの利益性ある売上が高い e カスタ

図 4.6

生涯正社員

マー集団である。このタイプに属しているのは主に20 代から 40 代の男性会社員である。
まず，前に提示されているコウホート表から判断すると平均購買頻度について 20 代から 40 代の男

20 代から 30 代の男性に対する年齢効果について
表 4.14，表 4.16 のコウホート分析結果により説明していく。

性は 20 代から 40 代の女性より明らかに低い（図 4.1

まず，20 代から 30 代の男性の平均年収について参照）。また，コウホート分析結果によると 20 代

国税庁の「民間給与実態統計調査」[34] により説明から 40 代の男性が主に時代効果の影響を受けていすると次のようになる。2005 年には 20 代前半のることが分かる（表 4.15 参照）。

平均年収は 267 万円であり，20 代後半の平均年収

2,014 人の女性（27 歳〜 52 歳，うち有配偶者

は 377 万円である。また，2010 年は 30 代前半の1,389 人）を調査対象として実施した「消費生活に平均年収が 432 万円であり，30 代後半の平均年収関するパネル調査」 [32] によると，2010 年のリーが 505 万円である。つまり，学生から社会人にな

マン・ショックの際，時代効果について把握するとると共に年収も急上昇となり，その後も年齢と共に男性会社員の年収は変わらないまたは減少した世帯

徐々に平均年収が上がっているのが強い購買力の原の割合は全世代の 53.6% に達している。また，リー因になっていると考えられる。

マン・ショック前の 2007 年には年収が 500 万円だっ

一方，表 4.14，表 4.16 から判断すると 30 代かたが，リーマン・ショック後の 2009 年には年収がら 40 代の男性の購買金額は主に年齢効果の影響を

471 万円と減少した。その後の 2010 年の年収は再受けていることが分かる。また，厚生労働省の「賃び増加して 480 万円となったが，ショック前の金

金構造基本統計調査」[35] により，40 代男性の年額には達していない。つまり，半分ぐらいの男性会

齢効果において把握すると，フルタイムの社員であ社員の年収がリーマン・ショック以前の水準を回復

る 40 代男性の平均年収が高いため，購買力も高い

していないのはリーマン・ショックの影響から脱しことを示唆している。40 代男性のネットショップ

きれていない状況を表している。また，夫や子どもでの購買関連履歴を富士通総研が 2010 年に実施しのいる世帯の割合が増えている 35 歳〜 49 歳の女た調査 [24] により把握すると，ネットショップで性の場合，景気が悪くなると夫のこづかいやスーツ

頻繁に購買したのは書籍とホテル・旅行などであり，費用は真っ先に削るが，自分の美容・ファッション

一回のネットショッピングで支払った金額の平均値

費用は削らない傾向があると久我尚子 [33] は述べが一番高額なのはホテル・旅行他である。このようている。従って，リーマン・ショックの時代背景かな状況から判断すると，強い購買力を持っているら判断すると，男性の購買頻度は平均的に高くない

40 代男性が平均的に一回の購買で払っている金額と考えられる。

が高いと判断することができる。

平均購買金額の場合は女性よりも男性の方が高い（図 4.2 参照）。2009 年 2 月 7 日号の週刊ダイヤモ
ンド紙に載っている図 4.6 を参照し，説明すると正社員の中で，一般的に男性の年収は女性の年収より多いので，貯まるお金も男性の方が多くなる可能性が高いからである。

NAIS Journal69

表 4.17

オンラインショッピング利用状況

最後に，平成 22 年に経済産業省が実施したリー
マン・ショック以降の日本の消費者購買動向に関す

均購買頻度は高いが，平均購買金額は逆で男性の方が女性より高いことが分かる。

る詳細調査でのオンラインショッピング利用状況でまた，表 4.11 と表 4.15 の平均購買頻度の分析結

あ る 表 4.17， か ら 20 代 か ら 40 代 ま で の ネ ッ ト

果から 20 代から 30 代の女性が先に時代効果の影

ショッピングの利用回数と金額について簡単に把握

響を受けているし，次に年齢効果の影響を受けていすると次のようになる。ネットショッピングの平均ることが分かる。時代効果について考えると，まず利用回数は女性の 5.8 回が男性の 5.6 回より多いこ1995 年から 2000 年にかけて「クリックオンリー」とが分かる。その反面，平均的利用金額の場合，男という特徴を持った技術志向の電子商取引の第一世

性の平均利用金額 5.7 万円は女性の平均利用金額

代 が イ ン タ ー ネ ッ ト 上 で 現 れ 成 長 し た。 一 方 で4.5 万円を上回っていることが分かる。従って，購2001 年から現在までは，オンラインのみならず実買金額は高いが，購買頻度は高くない 20 代と 40

店舗と連動した「クリック＆モルタル」が中心となっ

代男性の会社員は間違いなく Noble e-Customer 集たビジネス志向の電子商取引の第二世代が現れてき団に属していると判断することができる。

た [36] ことによってインターネットショッピング
市場が大きく拡大してきた。

4.2.3

70

Patrician e-Customer 集団の分析

年齢効果についてはハイライフ研究所のショッピ

Patrician e-Customer 層は頻繁に購買行為を行っ

ング行動調査報告 [37] を基に分析すると，まず 20ているが，一回当たりの購買金額が大きくないため

歳から 34 歳までの未婚有職者である女性は何より利益性ある売上はあまり期待できない e カスタマー

も新しいことに興味を持つことにより消費行動を促集団である。一般的に 20 代から 30 代の女性会社

し，購買金額が大きくないが，購買行為を楽しむ特員がこのタイプに属していると予想できる。

徴を持っていることが分かる。また，日本通信販売

図 4.1 と図 4.2 を参照して同年齢層の男女の平均協会が行ったインターネット通信販売実態調査の報購買頻度と平均購買金額について分析すると 20 代

告書 [38] によると，買うものを決めずに通販サイから 30 代の男女の場合は，女性の方が男性より平トを巡回するかという質問に対し，57.5% の 20 代

NAIS Journal女性が当てはまると答えたし，30 代女性の 52.5%

4.2.4

Common e-Customer 集団の分析が当てはまると答えている。以上の状況から予想すCommon e-Customer 集団はオンラインショッピ

ると，常に新しいことに興味を持って追求する 20

ングの初心者である可能性が高いし，購買頻度，購代と 30 代の女性はインターネット上の通販サイト

買金額がともに低い e カスタマー層であると予想でを巡回するうちに，ついに購買行動を取ることが少きる。一般的に 10 代および 20 代の学生がこのタなくないと考えられる。

イプに属すると考えられる。なぜなら，図 4.1 と図

また，20 代から 30 代までの女性の平均購買金額

4.2 から見ると，平均購買頻度と平均購買金額におから年齢効果の影響について分析すると，まず表いて 20 代は男女問わず他の年齢層より明らかに低4.12 と表 4.16 から明らかに 20 代から 30 代までのいことが分かる。このような事実は表 4.15 と表 4.16

女性は平均購買金額において年齢効果の影響を受けでも確認することができる。つまり，20 代から 30ていることが分かる。2013 年に厚生労働省が出し代の年齢効果が共に平均購買頻度と平均購買金額にた少子化社会対策白書に載っている図 4.7 で年齢効影響を与えていることが分かる。特に平均購買金額

果における平均購買金額について分析すると，日本に一番大きく年齢効果が影響を及ぼしている。

の女性の初婚年齢は一般的に 30 代であると考える

前に述べたように 20 代前半まではほぼ職業が学と，前段で述べた通りに 20 代から 30 代である女生であり，国税庁実施の「民間給与実態統計調査」

性は購買金額が大きくないが，購買行為を楽しむ特[34] の結果から分析すると，2005 年から 2010 年

徴を持っているため，家庭主婦の割合が高い 30 代

まで平均年収の変化において，20 代前半の男性のから 40 代の女性と比べ，平均購買金額はそれほど場合は平均年収が 267 万円だったのが 20 代後半に高くないと判断できる 。

は 110 万円がプラスされて 377 万円になっている
ことが分かる。女性の場合は 20 代前半には平均年収が 233 万円だったのが 20 代後半には 58 万円プ
ラスされ 291 万円になっていることが分かる。つまり，まだ学生である 20 代前半は別の年齢層より収入が明らかに低いし，更に 20 代前半より若い 10代の場合は平均年収がもっと低い 124.5 万円である
ため，10 代と 20 代の学生は購買頻度と購買金額がともに低いと判断できる。従って間違いなく 10 代と 20 代の学生は Common e-Customer 集団に属する者であると判断できる。

図 4.7

平均初婚年齢と母親の出生時年齢の年次推移

20 代の場合は職業の状況が他の年齢層と比べると確実に異なることが予想される。つまり 20 代年

また，国税庁が実施した「民間給与実態統計調査」

齢の前半は学生，後半は会社員になるという状況に[34] の 結 果 か ら 判 断 す る と， 平 均 年 収 に つ い てよりインターネット利用率，インターネットショッ

2005 年には女性 20 代後半は同じ年齢層の男性とピング利用率，購買頻度と購買金額の状況も共に変比べ，86 万円低い 291 万円であることが分かる。

わってくると予想できる。e カスタマー購買行動パ

また，2010 年には女性 30 代前半は同じ年齢層のタ ー ン モ デ ル で も，20 代 の 前 半 は Common

男性より 133 万円低い 299 万円であることが分か

e-Customer 集団に属している。一方で，20 代の後る。つまり，20 代と 30 代の男女において，男性の半の場合は男性は Noble e-Customer 集団に属し，方が女性より年収が高かったことが分かる。

女性は Patrician e-Customer 集団に属しているこ

今まで説明してきた状況によって，20 代と 30 代とが確認できる。

の女性会社員は購買頻度が高いが，購買金額が大き
くない Patrician e-Customer 集団に属すると判断できる。

4.3 Mason 型分析結果と Palmore 型分析結果の比較
本節において Mason 型と Palmore 型による分析
結果を比較検討しながら，なぜ e カスタマー購買行
動パターンモデルの検証において Palmore 型コウ

NAIS Journal71

ホート分析がより優れているものであるかを述べる。比較しやすくするために，Mason 型による分析結果と Palmore 型による分析結果を表 4.18，表4.19 にまとめる。
表 4.18

平均購買頻度に関する分析結果の比較表

男性

女性

鈴木達三 [39] が指摘したように，コウホート分

表 4.19 で提示している男性の平均購買金額にお析は非常に融通性が高いため，データに欠損失がいて，20 代から 30 代，また 40 代から 50 代の場合，あっても分析が可能である。しかしながら，呉凡ら

Mason 型と Palmore 型による結果は異なっている[4] が Mason 型により e カスタマー購買行動パター

ことが確認できる。その原因は，Mason 型は 2010ンモデルを検証する際，平均購買頻度，平均購買金

年の時点だけの判断でほぼ時代効果であると分析し額という二つの部分における分析に必要なデータがている。その反面，Palmore 型は 2010 年だけでは非常に少ないため，世代効果に関する定量分析がほなく 2005 年から 2010 年まで 5 年間の時系列を中ぼ不可能になっていた。よって，コウホート効果の心として時代効果を分析しているので，この 5 年

大きさが不明であるため，他の効果と比べ影響の大間にわたり 20 代から 30 代の男性に対する平均購きさが把握できていないと考えられる。その反面，買金額に影響を及ぼすのは年齢効果であると分析しPalmore 型はコウホート効果を含め三つの効果にている。国税庁実施の「民間給与実態統計調査」[35]

おける影響の大きさを明らかにできるため，Mason

を参考にすると，2005 年度の 20 代前半の平均年型よりも有効な分析方法であることが判断できる

収は 267 万円であり，20 代後半は 377 万円である（表 4.18，表 4.19

ことから，20 代前半の職業は主に学生である（表参照）。

4.20 参照）と判断できる。
表 4.19
男性

72

NAIS Journal

平均購買金額に関する分析結果の比較表
女性

表 4.20

年齢と学年ているので，呉凡ら [4] により属性集団分析である
Mason 型コウホート分析を通じて，またその妥当性が検証された。しかしながら，分析に必要なデー
タが少ないため，平均購買頻度と平均購買金額という二つの項目に関する効果分析においては世代効果まで至らなかった。即ち，妥当性検証結果に影響を次に 40 代から 50 代の男性は年齢効果の影響に及ぼす可能性のある識別問題について明らかに触っより高い購買金額が示されていると考えられる。つていないので，この PBPM モデルの有効性につい

まり，40 代から 50 代の男性は一般的に平均年収がて，明確な検証を行ったと判断し難い。

年齢的に一番高い会社員であるため，購買金額も高従って，我々は時系列を中心とする Palmore 型

いと判断することができる。2012 年に国税庁が行っコウホート分析を通じて e カスタマー集団の属性要た民間給与実態統計調査の結果で提示された図 4.8

素を明らかにした。また，その分析結果に基づいてから見ると，各年齢層の中でも 40 代男性の平均年

e カスタマー購買行動パターンモデルの妥当性を再収が一番高い 627.9 万円であることが確認できる検証した。更に，Mason 型による分析結果と比較し，し，この状況によって強い購買力を持っていると考ほぼ同じ分析結果を得た上で，データの少ない問題えられる。

で分析できなかった部分を Palmore 型により明ら
かにすることができた。結論的に，e カスタマー購
買行動パターンモデルの妥当性検証においてPalmore 型分析が Mason 型分析より明確に優れていると判断することができる。

図 4.8

サラリーマンの年齢別年収データ

説明した状況により平均購買金額について
Mason 型と Palmore 型では男性の 20 代から 30 代，
また 40 代から 50 代に対する分析結果の相違が発生したと判断できる。
要 す る に， 具 体 的 な 分 析 結 果 か ら 見 る と，Palmore 型と Mason 型の分析結果を比較し，ほぼ同じである上で，Palmore 型を用い，Mason 型におけるデータの少ない問題を解決し，体系的なパターンを通じて三つの効果を明らかに分離することができると判断している。従って，e カスタマー購買行
動パターンモデルの検証においては Mason 型より
Palmore 型の方がより適切であると判断できる。

■ 第 5 章 結論
高ら [2] によってオンライン上で最優良 e カスタ
マーを選別できる購買行動パターンモデルが提唱され，相関分析と因果分析を通じてその妥当性が検証された。更にパターンモデルは特定集団で構成され参考文献[1] 商務情報政策局 ,“ 電子商取引に関する市場調査の結果を取りまとめた − 国内 B2C-EC 市場規模は 9.5 兆円に成長 − ”，経済産業省，2013.
[2] 高田治樹，
木村淳，
Nguyen Truc Thi Thanh，
高 弘昇 ,“eカスタマーの評価基準に対する信頼性と妥当性の検証 ”，京都情報大学院大学，2009.
[3] 寺本 武司，劉 莎莎，平本 恵，中川 雅志 , 高 弘
昇 , “ 最優良 e カスタマーの購買行動パターンモデルの妥当性の検証 ”，京都情報大学院大学，2010.
[4] 呉 凡，高 雲龍，盧 佳 , 高 弘昇 , “ コウホート分
析における e カスタマー購買行動パターンモデルの検証 ”，京都情報大学院大学，2013.
[5] 中村 隆，“ 継続調査によって社会の変化を捉えるコウ
ホート分析の方法 ” 統計数理研究所，1989.
[6] 宮野 勝，“ 年齢・時代・世代の効果の識別についての一考察〜リッジ回帰適用の試み ” 北海道大学文学部紀要，Vol.32，No1，pp67-97，1983.
http://eprints.lib.hokudai.ac.jp/dspace/handle/2115/33474[7] ソ リ ュ ー シ ョ ン リ サ ー チ，“ コ ウ ホ ー ト 分 析 と は ”，
Video Research LTD，2008.
http://www.videor.co.jp/solution/research/cohort.htm[8] 森本栄一，“ 世代マーケティングを支援する―コウホート分析 ”，Video Research Digest，2007.
[9] 森本栄一，“ コウホート分析で見た人々の社会意識の変化 ”，Video Research Digest，2007.
[10] 森 宏，“ 米消費の動向―コウホート分析 ”，専修大学出版局，2007.
http://worldfood.apionet.or.jp/06simporepo.html

NAIS Journal73

[11] 福井誠，加藤優希，“ マスメディアのライフサイクル分
析 ”， 流 通 科 学 大 学 論 集，第 19 巻 第 1 号，pp.61-74，
2010.
[12] McCullagh，P，and，Nelder，J.A，“Generalized
Linear Models，Second Edition”，Chapter 10，
Chapman and Hal London，1989.
[13] Baltes， K. “Longitudinal and Cross-sectional
Sequences in the Study of Age and Generation
Effects.”，Human Development 11: 145-71，1968.
[14] Schaie，K. “A General Model for the Study ofDevelopmental Problems.”Psychological Bulletin
64:92-107，1965.
[15] 丹後俊郎，“ 年齢，時代，コウホートの 3 効果の推定―線 形 成 分 と 非 線 形 成 分 へ の 分 解 ―”， 応 用 統 計 学
14(2):45-59，1985.
[16] Rodgers，W.L. “Estimable Functions of Age，Period，and Cohort Effects.”，American Sociological Review
vol.47.pp.774-787，1982.
[17] Smith，H.L.et.al.“More Chimeras of the Age-PeriodCo h o r t Ac c o u n t i n g Fr a m e wo r k : C o m m ent onRodgers”，American Sociological Review vol.47.
pp.787-793，1982.
[18] 森 宏 , 三枝義清 , 川口雅正 ,“ コウホート分析における識別問題への対処 . ――シミュレーションによる検定――” 専修大学社会科学年報，第 42 号
[19] Palmore，E.，“When Can Age，Period and Cohort
be Separated? ”Social Forces，Vol.57，pp.282295,1978.
[20] 心 理 学 用 語 事 典 の ブ ロ グ , “[ 横 断 的 研 究 法 (crosssectional method)・ 縦 断 的 研 究 法 (longitudinal
method)・コホート法 ( 世代差分析 )]”，分かりやすい
心理学用語事典・学術用語事典のブログ，2006.
http://digitalword.seesaa.net/article/26181891.html[21] デジタル大辞泉，“ タイムラグ ” goo 辞書，2014.
http://dictionary.goo.ne.jp/leaf/jn2/134584/m0u/[22] Joseph L.Bonnici and William B.Fredenberger，“Cohort Analysis: Analyzing Data on Product Use”，
1992.
[23] Glenn and T.Hefener，“Further Evidence on Aging
and Party Identification.”Public Opinion Quarterly
36:31-47，1972.
[24] 富士通総研流通・サービスコンサルティング事業部 ,“ インターネットショッピング利用率 ”, 株式会社富士通総研 , 2010.
[25] 青木 繁伸 ,“ 元データがないときの検定 ”, 群馬大学社会情報学部 , 2009.
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/misc2.html[26] 青木 繁伸 ,“ 二群の平均値の差の検定（t 検定）”, 群馬大学社会情報学部 , 2002.
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/t-test.
html[27] 知恵袋 ,“t 検定とは結局何を知るためのものですか？ ”,
Yahoo Japan, 2007.
http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_
detail/q1211955692

74

NAIS Journal[28] Geisya,“ Ｆ検定→ｔ検定 ･･･ 平均値の差の検定 ”,Geisya
Internet, 2013.
http://www.geisya.or.jp/~mwm48961/statistics/
bunsan1.htm[29] ガベージニュース ,“ パソコン普及率 ”, 内閣府 , 2012.
http://www.garbagenews.net/archives/1944117.html[30] 日本電子工業振興協会（編）,“ パソコン白書 94-95”, コ
ンピュータ・エージ社 , pp.27-29, 1989.
[31] 山 縣 裕 一 郎 ,“IT ナ ビ ゲ ー タ ー ”, 野 村 総 合 研 究 所
ICT・メディア産業コンサルティング部 , p42，2013.
[32] 北村 行伸 ,“「消費生活に関するパネル調査」について ( 第19 回調査結果 )”, 公益財団法人 家計経済研究所 , 2012.
[33] 久我 尚子 ,“ 女性の消費は日本経済を活性化させる ?”,ニッセイ基礎研究所 , 2013.
http://www.nli-research.co.jp/report/researchers_
eye/2013/eye131210.html[34] 企画課 ,“ 民間給与実態統計調査 ”, 国税庁長官官房 ,2014.
http://www.nta.go.jp/kohyo/tokei/kokuzeicho/minkan/
toukei.htm#kekka[35] 平均年収生涯賃金サイト ,“ 賃金構造基本統計調査 ”,
Seesaa ブログ , 2013.
http://annualincome.seesaa.net/article/42964628.
html[36] Amir Manzoor, “E-Commerce”, p.14, Lambert, 2010.
[37] 立澤 芳男 ,“ 第 6 回 ショッピング行動調査報告 ”, ハイライフ研究所 , 2012.
http://www.hilife.or.jp/datafile2012/2012ToshiSeikatsusha_6.
pdf[38] JDMA,“ 第 5 回 インターネット通信販売実態調査報
告書 ”, 日本通信販売協会出版 , 2013.
[39] 鈴木 達三 , 中村 隆 , 柳原 良造，“ マーケティングの新しい手法−コウホート分析 ( 上 )”，DIAMOND ハーバー
ド・ビジネス , pp39-48，1982.

表 4.9インターネット使用率に関する T-test の結果と推定の評価

対応サンプルの差
分析対
象

ペア

20
Cross代Sectional
からTime-Lag
30
代 Longitudinal
男性
2000
年
から
2010
年

30
Cross代Sectional
からTime-Lag
40
代 Longitudinal
40
Cross代Sectional
からTime-Lag
50
代 Longitudinal
20
Cross代Sectional
からTime-Lag
30
代 Longitudinal

女性
2000
年
から
2010
年

30
Cross代Sectional
からTime-Lag
40
代 Longitudinal
40
Cross代Sectional
からTime-Lag
50
代 Longitudinal

平均
値
0.082

標準
偏差

0.645

平均
値の
標準
誤差

差の 95% 信
頼区間

t 値

自
由
度

有意
確率
(両
側)

下限

上限

0.02

0.122

0.042

-4.022999

0.000

0.151 -11.625

999

0.000

推
定
の
効
果

0.182

0.495

0.016

0.213

0.264

0.528

0.017

0.231

0.297

15.817

999

0.000

0.019

0.018

0.058

1.026

999

0.305

0.184 -14.037

999

Peri
0.000 od

0.02

0.616

-

0.214

0.482

0.015

0.244

0.194

0.488

0.015

0.164

0.224

12.559

999

0.000

0.004

0.009

0.009

0

999

1.000

999

Peri
0.000 od

0

0.141

0.198

0.511

0.016

-0.23

0.166 -12.255

0.198

0.511

0.016

0.166

0.23

12.255

999

0.000

0.02

0.122

0.042

-4.022999

0.000

0.176 -13.722

999

0.000

0.082

0.645

0.205

0.472

0.015

0.234

0.287

0.499

0.016

0.256

0.318

18.192

999

0.000

0.019

0.006

0.07

1.647

999

0.100

0.225 -16.907

999

Peri
0.000 od

0.032

0.614

-

0.254

0.475

0.015

0.283

0.222

0.457

0.014

0.194

0.25

15.359

999

0.000

0.007

0.013

0.013

0

999

1.000

0.202 -15.089

999

Peri
0.000 od

0.263

999

0.000

0

0.21

0.232

0.486

0.015

0.262

0.232

0.492

0.016

0.201

14.901

NAIS Journal75

表 4.10

ネットショッピング利用率に関する T-test の結果と推定の評価

対応サンプルの差
分析対象

20 代
から
30 代
男性
2000
年
から
2010
年

30 代
から
40 代

40 代
から
50 代

20 代
から
30 代
女性
2000
年
から
2010
年

30 代
から
40 代

40 代
から
50 代

76

NAIS Journal

平均値 差の 95% 信頼
t 値
標準偏 の
区間
平均値
差
標準誤
下限
上限
差

有意確
自 由
推定の
率
度
効果
(両側)

CrossSectional-0.101

0.682

0.022

-0.143-0.059-4.682999

0.000

Time-Lag-0.098

0.705

0.022

-0.142-0.054-4.396999

0.000

Longitudinal 0.199

0.694

0.022

0.156

0.242

9.065

999

0.000

CrossSectional

0.047

0.709

0.022

0.003

0.091

2.095

999

0.036

Time-Lag-0.084

0.676

0.021

-0.126-0.042-3.928999

0.000

Longitudinal 0.037

0.706

0.022

-0.007

0.081

1.658

999

0.098

CrossSectional

0.103

0.691

0.022

0.06

0.146

4.717

999

0.000

Time-Lag-0.103

0.659

0.021

-0.144-0.062-4.939999

0.000

Longitudinal 0

0.682

0.022

-0.042

0.042

0

999

1.000

CrossSectional-0.083

0.65

0.021

-0.123-0.043-4.038999

0.000

Time-Lag-0.329

0.661

0.021

-0.37

-0.28815.735999

0.000

Longitudinal 0.412

0.644

0.02

0.372

0.452

20.232999

0.000

CrossSectional

0.63

0.02

0.064

0.142

5.171

999

0.000

999

0.000

ペア

0.103
-0.326

0.65

0.021

-0.366-0.286

Longitudinal 0.223

0.672

0.021

0.181

0.265

10.492999

0.000

CrossSectional

0.591

0.019

0.002

0.076

2.085

999

0.037

999

0.000

999

0.000

0.039
-0.238

0.635

0.02

-0.277-0.19911.844

Longitudinal 0.199

0.66

0.021

0.158

0.24

9.532

Time-Lag

CohortCohort-15.867

Time-Lag---表 4.11

平均購買頻度に関する T-test の結果と推定の評価

対応サンプルの差
分析対
ペア
象

男性
2005
年
から
2010
年

女性
2005
年
から
2010
年

平均
値

標準偏
差

平均
値の
標準
誤差

差の 95%
信頼区間
下限

上限

t 値

自
由
度

推
有 意
定
確率
の
( 両
効
側)
果

20
代
か
ら
30
代

CrossSectional-1.82

4.53580.4536

-2.72

-0.92

-4.01399

0.000Time-Lag-4.38

4.6336

0.4634-5.299-3.46-9.45399

0.000

Longitudinal 6.2

4.67750.46775.27197.12

13.255

99

0.000

30
代
か
ら
40
代

CrossSectional

0.68

4.92960.493-0.298

1.65

1.379

99

0.171

Time-Lag-7.86

5.29340.5293-8.910-6.80-14.8499

0.000

Longitudinal 7.18

5.57480.55756.07388.28

12.879

99

0.000

40
代
か
ら
50
代

CrossSectional

0.64

3.94540.3945-0.142

1.42

1.622

99

0.108

Time-Lag-5.8

4.83250.4833-6.758-4.84-12.02

99

0.000

20
代
か
ら
30
代

CrossSectional-1.2

4.1706

0.4171Time-Lag-4.9

5.0181Longitudinal 6.1

30
代
か
ら
40
代

CrossSectional
Time-Lag

40
代
か
ら
50
代

Per
iod

Per
iod

Longitudinal 6.3

4.77260.4773

5.353

7.24

13.2

99

0.000

2.0275-0.37-2.87799

0.005

0.5018-5.895-3.90-9.76599

0.000

4.70010.47

5.16747.03

12.978

99

0.000

1

4.34610.43460.1376

1.86

2.301

99

0.023

-7.6

5.28770.5288-8.649-6.55-14.3799

0.000

Longitudinal 6.6

5.66580.56665.47587.72

11.64999

0.000

CrossSectional

0.7

3.705

0.3705-0.035

1.43

1.889

99

0.062

Time-Lag-65.04520.5045-7.001-4.99-11.8999

0.000

Longitudinal 5.3

5.02420.50244.3031

6.296910.549

99

0.000

-

-

Per
iod

NAIS Journal77

表 4.12

平均購買金額に関する T-test の結果と推定の評価

対応サンプルの差
分析対象

20 代
から
30 代

男性
30 代
2005 年
から
から40 代
2010 年

40 代
から
50 代

20 代
から
30 代

女性
30 代
2005 年
から
から40 代
2010 年

40 代
から
50 代

有意確
推定の
自由度 率
効果
(両側)

平均値

平 均 値 差の 95% 信頼区
t 値
標準偏 の
間
差
標準誤
下限
上限
差

CrossSectional-6.19

5.0226

0.5023-7.1866 -5.1934 -12.324 99

0.000

Time-Lag

2.3

5.32480.53251.24343.3566

4.319

99

0.000

Longitudinal 3.89

5.00890.50092.89614.8839

7.766

99

0.000

CrossSectional

1.53

4.54710.45470.62782.4322

3.365

99

0.001

Time-Lag-2.29

5.00770.5008-3.2836 -1.2964 -4.573

99

0.000

Longitudinal 0.76

5.558

0.5558-0.3428 1.8628

1.367

99

0.175

CrossSectional-0.11

4.48540.4485-1

0.78-0.24599

0.807

Time-Lag

1.21

4.98140.49810.2216

2.1984

2.429

99

0.017

Longitudinal -1.1

5.14140.5141-2.1202 -0.0798 -2.139

99

0.035

CrossSectional-1.5

5.24650.5246-2.541-0.459-2.85999

0.005

Time-Lag

0.62

5.32720.5327-0.437

1.677

1.164

99

0.247

Longitudinal 0.88

4.36530.43650.01381.7462

2.016

99

0.047

CrossSectional

-0.07

4.639

0.4639-0.9905 0.8505-0.15199

0.880

Time-Lag-0.95

4.66310.4663-1.8753 -0.0247 -2.037

99

0.044

Longitudinal 1.02

5.04120.50410.01972.0203

2.023

99

0.046

CrossSectional

0.91

3.61840.3618

0.192

1.628

2.515

99

0.014

Time-Lag-3.62

4.58760.4588-4.5303 -2.7097 -7.891

99

0.000

Longitudinal 2.71

4.46380.44641.8243

99

0.000

ペア

3.5957

6.071-

CohortPeriodAge

Period

-

◆著者紹介

高 弘昇

Hong Seung Ko

京都情報大学院大学教授
京都大学大学院博士課程修了（数理工学専攻）工学博士
元サムスン電子株式会社戦略企画室情報戦略部長
元韓国情報保護振興院 (KISA) 諮問教授
元済州特別自治道諮問官
韓国電子取引学会終身会員
一般社団法人日本応用情報学会代表理事
京都コンピュータ学院洛北校校長

78

NAIS Journal

朱峰Feng Zhu

京都情報大学院大学修了

唐亮

Liang Tang

京都情報大学院大学修了

繆

情報技術修士（専門職）

舒燕

情報技術修士（専門職）

Shuyan Miao

京都情報大学院大学修了

情報技術修士（専門職）

表 4.13

インターネット使用率に関する仮説の計算結果

男性

女性

表 4.14

ネットショッピング利用率に関する仮説の計算結果

男性

女性

表 4.15

平均購買頻度に関する仮説の計算結果

男性

女性

表 4.16
男性

平均購買金額に関する仮説の計算結果
女性

NAIS Journal

79