マーケティング・サイエンスl

マーケテイ・ング・サイエンスの研究領域と発展過程
守口剛……………………………………………ll………l……‖……川……………ll‖………………………………………ll………川刷＝ll川…州…州川州l………………………………………ll州‖ll……ll川州＝…州

クが論じられている．

1． はじめに

自本オペレーションズ・リサーチ学会においては，1993年度からマーケテイング．丁サイエーンス部会が琴マーケテイングにはサイエンスとしての側面とアートとしてめ側面とがある．直感に基づく新製品のアイ置され1以後1996年度にマーケテイング・モデル部

ディア創出や，独創的な広告表現の創造などはマーケ会，1999年度にマーケテイング・エンジニアリング

テイングのアートと，しての領域に位置づけられる．こ部会，そして2002年度からはマーケテイング・デー

れに対し，市場における競争状況を精緻に分析したり，タ解析如仝と名称を変えながら活動が続し＿−ている．こ

数理モデルを利用してマ⊥ヶティング予算の最適配分

れらの部会では毎年，マーケテイング・■データ解析マを行うといった試みは，マーケテイングにおけるサインペティシ三ンが開催されてきた．・これは，企業などェンえの側面に関連している．⇒−ケ≠ィング・サイ

からマーケテイング・データの提供を受け，コンペにエンスは，＼文字通りマーケテイングにおけるサイ．エン

参加した各研究チーム力！，同一のデ「タをもとに分析

スめ側面に焦点を当てており，「マニヶティングにお手法や分析結果を競い合うける諸問題に対しそ科学的手法を通用し，マーケテイティションの成果は，本誌の1995年9月号，2000年ング上の意思決定の質を向上させるたやの方法論を研12月号，2002年2月号に掲載されている∴また，究する学問分野」であるというように位置づけちれる．

2003年2月号にも掲或される予定である．

今日のマーケテイング実務の現場で起こっている特確率モデルや最適化など，マ丁ケティング・サイエ

筆すべき現象の一つは！データの爆発的な増大というシスで利用される・分析手法の多くはORの世界でも馴ことである．POS・デ「タなどの販売実績データ， カ染み深いものである．それにもかかわらず，日本におードを利用、して取得される消費者の●購買実績データ，いてはOR研究者のマーケテイング・サイエンス研尭

インターネッ トを通じたテクセスの結果残されるロへの参入が非常に少ない．上記のように，日本におけグ・データなど，大量かつ詳細なデータが多くの企業るマーケテイング・サイエンで蓄積されてきている．こうしたことせ背嚢として，るものの，米国などと比べて研究の質，量ともに見劣今日のマーケテイングにおいては，データに基づいたりすることは否めない．その理由の一つが，OR研究科学的意思決定め必要性と重要性が飛躍的に増大して者のマーケテイ㌢グ・サイエンス研究への参入が少なきている．この結果，マーケティシグ甲サイエンスといことにあると，筆者（享考えている．この連載講座のしての側面が大きくクローズアップされるようになり，自的の一つは，マーケテイング・サイエンスがORやそれにつれて草間分野としてのマーケテイング・サイ

経営科学と非常に近い関係にある研究領域であること

エンスに対する注目も徐々に高まってきた．

を紹介

本誌においては，1989年9月号で「マーケテイング・サイエンス」の特集があり，その後1994年4月号では「マーケテイング・モデルの展開」という特集

くのOR研究者のマーケテイング・サイエンス研究への参入を促すことにある．
そこで，連載講座の初回にあたる本稿では，マーケが組まれた．この2回の特集では，マーケテイング・テイング・サイエンスというサイエンスにおける中心的なテーマや最先端のトピッ

まだ馴染みが蒔いと思われる領域に関する基本的な解

もりぐち たけし

立教大学社会学部〒171−8501豊島区酉池袋3−34−1
42（42）

説を行うこととしたい．以下，節2ではマーケテイング・サイエンスの発展過程を簡単に紹介し，節3
マーケテイング・サイエンスが包含する研究領域につ© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーショ■ンズ・リサーチ

いての整】翌を行う∴さらに節4において，今日までの3．マーケティング・サイエンスにおけるマーケテイング・サイエンス研究を進展させてきた大きな原動力であったと考えられる，・スキャナー・パネ

研究領域
実務におけるマーケテイングの領域が多岐にわたる

ル・データとロジット・モデルについて簡単に紹介する．最後に，節5では，本講座の次回以降の予定を紹のと同様に，マTケティング・サイエンスにおける研介する．

究領域も幅広い．ここでは二つの方法で，マーケテイ

2．マーケテイング・サイエンスの発展過
程ング・サイエンスが包含する研究領域を明らかにしていこう．

MarketingScience誌のホームページでは，雑誌に

マーケテイング・サイエンスは，もともとは経営科掲載された論文の検索ページを運営している．［4］．こ学の1領域として発展してきたが，今日では独自の問の検索ページでは，26のキーワードが設定されてお題領域と分析手法を備えた「つの研究分野として確立

り，キーワードごとに， 関連する論文の題目とアブスされつつある［1］．INFORMSの前身母体の一つであトラクトなどが検索できる．これらのキーワードはマるTIMSの中にマーケテイング部会（TIMS Collegeーケテイング・サイエイスにおける主要な研究領域をohMarketing）が設置されたのが1967年の初めであ示しており，それを見ることによってマーケテインり，この年にTIMSのカンファレンスにおける初めグ・サイエンスの研究領域に関する全体像を大まかにてのマーケテイングのセッションカモ行われた［2］・把握することができるだろう．

TIMSの中にマーケテイング部会が発足した前後

表1はこれらの26領域と，各領域にカテプライズ

からしばらくの間は，ORSAとTIMSが発行するされた論文数（2001年末までに掲載されたもの）をJournalのうち，Management Science託とOpera−

整：哩し，・論文数の多い順に並べたものである．なお，

tionsResearch誌にマーケティング・サイエンス関連一つの論文が複数の領域にカテゴライズされている たの論文が掲載されてきたが，当初はその数が非常に少ゆ，表1の論文総数と結掲載論文数とは「致しない．

なかった［2］．その後，徐々にマーケテイング・サイ

表1の領域には，「推定などの統計的テクニック」

エンス関連の論文数が増加する中で，Managementや「測定」などのように，分析の手法的側面に焦点をScience誌から独立するかたちで，Marketing Sci・当てて分類されたものと，「フ●ランド選択」や「価格ence諾が1982年に刊行された．以後，マーケテイン設定」などのように分析対象に焦点を当てて分類されグ・サイエンスに関する論文の多く・がこの雑誌で発表され，上述したように一つの研究分野として確立され

表1キーワードによる研究領域と論文数が発足したと．きの部会メンバ」は165名だったが，2000年末の段階では631名となり，INFORMSの中では4番目に大きな組織となっている［3］．

計良種済学モデリング（ゲーム理諭，エージェンシー理論）

日本においては，TIMSの中にマーケテイ．ング部会が発足する1年前の1966年に日ヰマーケテイン
グ・サイエンス学会が設立され，同年に学仝誌「マーケテイング・サイ土ンス」が刊行された．当初の学会
誌は，学会報告を行った報告者が報告内容を箪文にして掲載するというスタイルであったが，1992年から査読付の論文誌に衣替えがなされ現在に至っている：
日本マーケテイング・サイエンス学会の現在の会員数は336名，法人全員が23社である．

ブランド選択
価格設定
測定
ブランド／製品マネジメント

顧客行動
新製品
放争戦略
モデリング・テクニック
広告とメディア
マーケテイング・チャネル
プロモーション
マーケテイング戦略と計皿
市場杓造
小売と卸
セグメンテーション
セールス・マネジメント
予測
経営的意思決定
インターネット・マーケテイング
サービス・マーケテイング
国際マーケテイング
その他のトピックス
BtoBマーケテイング

出所：文献［4〕をもとに作成
43© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

︶
34︵

2003年1月号

615▲．86 42 300 6 669 4 3 4306986
8 8 6 6 6 6 5 5 5 ▲−4 4 3 3 3 2 2 2 1てきた．1967年にTIMSの中にマーケテイング部会た領域の二？が混在している．後者によって分類され間の継続的なリレーショシシップに対する影響要因をた領域を再整理すると，（1）消費者行動分析，（2）市場実

計量的に明らかにしている．文献［9］は，消費者の知態の把握とマーケテイング戦略の策定，■（3）マーケテイ

覚空間上における製品の布置と消費者の選好の分散をング活動の効果測定と計画，（4）その他，というように考慮することによ？て，競合する新製品に対する既存大きく括ることができるだろう．

製品の対抗方法を明らかにしている．文献［10］は；流次に，マーケテイング・サイエンスにおける研究テ

通チャネルを構成するメンバ」（メーカ，卸，小売，ーマをより具体的に把握するために，引用分析に焦点消費考）のそれぞれが行う意思決定の相互作用と，チを当てて．みよう．文献［5］は，これまでにMarketingャネル全体利益の最適化について考察している．

Science誌に掲載された論文の引用分析の結果を紹介

次に，1990年以降に公表された論文を見てみよう．

している．表2はその結果をもとに作成したものであ

まず文献［11］は，品質機能展開（Qualit吏 Functionる．表2Aは，これまでにMarketing Scienc占誌でDeployment：QFD）における．顧客の声（Voice・Of＿

発表された全論文に閲す・る引用数の順位であり，表2Cdstomer：VOC）に焦点を当て，新製品開発チーム

Bは1990年以降に発表された論文に関する順位を整が優れた新盤品を創造するための，顧客の声め利用方理したものである．なお，単純に引用数をカウントし法を整理している．文献［12］は，スウェ÷デンで実施た場合には，新しい論文ほど不利になるために，表2された大規痍な調査の結果を利用し，消費者満足へのでは，発表されてからの年数の多少によって補正され影響要因を明らかにしている．文献［13］はワインを版た，論文刊行18年後における予測引用数を掲載して売しているオンライ ン・ショップを例にとって，価格いる．順位は情報や製品情報などの探索コストが，．消費者の価格感

すべての論文の中で最も引用数が多いものは文献度にどのように影響するかを実験的に明らかにしてい［6］そある．こ−の論文では，一消費者の「取引効用」とる．文献［14］は，プロスぺクト理論の価値関数を利用いう新しいコンセプトを導入し■，プロスペグト理論1

し，ブにおける価値関数を利用した消費者行動モテリレを提示

果2を取り入れたブランド選択モテリレをロジット・モしている．第・2位の文献［7］は，ロジット，モデルをデ／レをベースとして構築・し，実証分析によらてその有スキャナ⊥・パネルニテナータに適用・した初めての論文

効性を明らかにしている．文献［15］・は，占ジット・モであり二 消費者のブランド選択に対するプロモーショデルを利用したナラン▼ド選択モデルにおいて，消費者ンの影響を実証分析によって明らかにしている．次い間の異質性を考慮するキめの新しいモデルを提示し，で文献［8］は，メーカーと販売代理店などのチャネルその有効性を実証的に明らかにしている．

表2A 引用分析の結果：これまでに刊行された全論文を対象

表2B 引用分析の結果：1990年以降に刊行された論文を対象

出所：文献［5］をもとに作成

1プロスペクト理論は，2002年のノーベル経済学裳を受賞

2ブランドの持つ属性の参照効果とは，各属性について消聾者が参照点（reference point）を有しており，そこからしたKahnemanとTverskyによる文献［16］で提起された，不確実性下における選択に関する理論．

意味する．

44（44）の相対的位置によってブランドの効用が規定されることを© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

引用分析の結果は，上述した論文の研究対象や分析点を当てている．また，先に紹介した文献［7］のよう手法に関連したテーマが，その後に行われた多くの研にメーカーと流通業者と−の関係に焦点を当てた研究も究でも取り上げられた土とを表している．したがって，多くあり，それらの研究では必ずしも消智者行動のモ引用数の多いこれらの論文は，マーケテイング・サイデル化を土台としているわけではない．こうした例外

エンスにおいてメイン・ス・トリームとなっている研究もあるが，マーケテイング・サイエンスにおける 非常領域や研究手法の一端を示していると考えられる．に多くの研究が，図1のフレームのいずれかに該当す

こうした観点から上述した10の論文の内容を整理すると，多くの論文が下記のようなスタイルを有してるものだということができるだろう．

4．スキャナー・パネル・データとロジッいることがわかる．すなわち，消雪者行動に関する何ト・モデルらかのモデルを構築し，それを土台にして市場における競争状況を把握したり，プロモーションや価格など上述したように，今日のマーケテイング・サイエシのマーケテイング変数の効果を測定するという研究ス

ス研究を支えているバックボーンの一つにデータがあタイルである．さらに，これらの研究の多くは，ロジり，もう一つに計量的分析手法がある∴これらのうち，ット・モデルなどの計量的分析手法をベースとし，消これまでのマーケテイング・サイエンス研究の進展に費者行動に関するさまぎまな研究成果（プロスペクト最も大きく貢献しているものは，消費者の購買履歴情理論など）をモデルに導入している．その上で，スキ報を提供するスキャナー・パネル・デー▲タと，消費者ャナー・パネル・データを利用した実証分析からモデのブランド選択行動に関する分析枠組みを提供してしi

ルの有肝性を検証するとともに，マーケテイング実務るロジットモデルである．次回以降の連強請座にお上の示唆を抽出するというスタイルが多く見られる．

いても，これらが大きな役割を果たすことになると考以上のような整理と，マーケテイング・サイエンスえられることもあり，土こでは両者について簡単に説の研究領域を包括的に整理した既存文献（文献［17］など）から，マーティング・サイエンスのメイン・スト明しておこう．
スキャナー′パネル・データとは，スキャナー．を利リームに位置づけられる研究領域と研究のバックボー用した消蟄者パネル・データのことをいう．ここでスンを図1のように整理することができる．研究の主たキャナーとは，小売店舗などに設置されているPOSるバックボーンは「計量的分析手法」「デ⊥タ」「消費システムで利用されている光学式の読み取り機のこと者行動研究の知見」であり，これらが結びついて消費である．POS・システムを導入している小売店舗など者行動に関するモデル化がなされる．その消雪者行動

では，レジ係が商品のバーコードをスキャナーで読みモデルを土台として，市場における競争などの実態が取るごとにその商品の販売情報がコンピュータに蓄積把握されたり，広告やセールス・プロモーシーヨンなどされる．のマーケテイング活動の効果が測定される￣．さちに，スキャナー・パネル・データには複数の収集方法がそれらが，マーケテイング戦略策定やマーケテイングあるが，代表的なものはストア・スキャン方式と呼ば活動計画に対する示唆や規範的な理論の導出につながれるものである．、この方法では，パネラーが有するる．

IDカードとPOSシステムの双方を利用して下記のよ
もちろん，一つの研究が上記の全体をカバーするわ

けではなく，ほとんどの研究ではそのうちの一部に焦うな手順でデータが収集される．まず，それぞれのパネラー（通常は世帯単位）にIDカードが渡され，調マーケテイング戦略策定

計量 的「市場実態の把握データマーケテイング活動の効果測定
消費 者」

マーケテイング活動計画

図1マーケテイング・サイエンスの研究領域とバックボーン
2003年1月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（45）45

査店舗での男物の度にそれを呈示することが求められexp（Ⅵ）戸川C）＝

る．、調査店舗のレジ係は，商品に印刷されているバー（3）∑exp（朽）J∈C

コードをスキャナーで読み取ると共に，IDカードにのように変換される．この式（3）がロジット・モデルと記載されているパネラー識別コードを読み取る．これ呼ばれるものである．消費者にとって最も効用の高いにより，POSデータとパネラーの1D番号がマッチンブランドが選択されるという効用最大化原理を満たしグされ，誰が，いつ，何を，一いくらつつ，シンプルなフォームでブランド選択確率を表現たかという購買履歴情報が自動的にコンビネータに保できることがロジット・．モデルの最大のメリットであ存されていく．．

る．また，どfに正規分布を仮定したモテリレとロジッ

スキャナー・パネル・データは，80年代の初頭かト・モデルを同一のデータにら米国の調査機関によって収集，提供が始まった．そんど見られないことが過去の研究例から示されているの後データの実務利用が拡大するとともに，米国ではこともあり，ロジット・モデルは今日．まで広く用いら準数の調査機関がデータの一部を学術研究用に提供しれている．

たこともあって，▲80年代中頃から；スキャナー

5．連載議座の今後の予定

ネルニデータを利用した研究が急速に進展してきた．

日本に七いても80年代後半から研究が活発化してき次回以降の連載講座では，．⇒−ケティング・サイエ

た．

ンスにお次に，文献［18］および文献［・19］をもとにロジット・まえた解説を行う予定であるが，上述のようにマ⊥ケモテリレについて説明しよう．複数の選択肢からの消音

ティング・サイエンスが包含する研究領域は多岐にわ

者の選択行動を説明するための理論にはさまざまなもたるため，のがある．最も一般的なものの一つは，消費者が選択るこ

肢の中から効用が最大となる選択肢を選ぶということ究が行われてきた主要な研究領域と，・これから研究がを仮定すると同時に，これらの効用は計測不能な選択活発化すると考えられる新しい領域の中からいくつかへの影響のため，●分析者にとって完全に観測されるわのトピックを取り上げることとした．

けではないという考え方である．このとき，それぞれまず，次回のiIで（享，ーケティング・サイエンスの選択肢の効用は確率変数として捉えられることになに串ける中心的な研究領域である消雪者行動のモデル

り，こうした仮定に基づくモテリレは確率的効用モデル化を取り上げる．■ⅠⅠⅠでは，今後の発展が期待される領と呼ばれる．この仮定の下で，集合・Cから選択肢．才域の代表としてデータマイニングを利用した顧客ターが選択される確率は，ゲティング分析について解説を行う．それらに続いて，

P（才IC）＝Pr［抗＞坊］ ∀ノ∈C，オ≠ノ

（1）

ⅠⅤ

Uf＝佑＋亡f（2）を，Vlではマーケテイング戦略のモデルを取り上げるのように表される．ここで，・扶は選択肢gの効用予定である．最後にVlIでは，上記のような講座を踏まⅥはそのうちの確定的部分，亡fは確率的部分である．

え，マーケテイング・サイエンスの今後の研究の方向

Ⅵは，通常はマーケテイング変数とその影響度を表に関する展望を行う．なお，本稿とⅤIlを筆者が担当し，すパラメータの線形結合で規定される．

式（2）のどfの分布には正規分布を仮定することが最ⅠⅠからⅤⅠについては，それぞれの領嘩を専門とする研究者に解説をお願いしている．

も自然だと考えられるが，この場合Pr（才IC）を積分を参考文献含んだ形で表現するしかなく，パラメータ推定や選択行動の予測における計算が困難となる．このことは，どfに他の分布を仮定した場合も同様である．唯一の例外は，McFaddenが文献［20］で用いた極値分布である．ここでは，亡fが独耳に同一の第1種極値分布（二重指数分布）に従うと仮定きれる．この仮定により式（1）は，46（46）［1］片平秀貴，『マーケテイングサイエンス』，東京大学出版会，1987．
［2］D．B．Montgomery，ManagementScienceinMar−keting：Prehistory，Origin，and Early Years of theINFORMS Marketing College，MaYketing Science，

Vol．20，No．4，Pi）．337−348，2001．

［3］）．D．Little， TheHistoryoftheMarketingCollege© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

is a Workin Progress，MdrkeEing Science，Vol．20， ［13］）．G．LynchJr．and D．Ariely，Wine Online‥［4］http：／／bear．cba．ufl．edu／centers／MKS／index．asp

SearchCostsandCompetitiononPrice，Quality，andDistribution ，Markeling Science，Vol．19，No・1，Pp・［5］S．M．Shugan，

83−103，2000．

No．4，pp．364−372，2001．

ingScience

Editorial：TheMission ofMarket−［14］B．Hardie，E．J．Johnson，and P．Fader，，Ma戒eting SciencらVol．21，No．1，pp．1−
Loss Aversion and Reference Effects on Brand

13，2002．

［6］R．Thaler，
ChoiceModeling

MentalAccounting and Consumer

Choice，MalkelingScience，Vol．12，No．4，PP．378−394

1993．
，Markeling Science，Vol．4，No．3，pp．199−214，［15］F．Gonuland K．Srinivasan， Modeling Multiple

1985．

［7］P．GuadagniandJ．D．Little，

A Logit Modelof Sources of Heterogeneity in Multinomial Logit

BrandChoiceCalibratedonScannerData，Marketing

Science，Vol．2，No．3，pp．203−238，1983．
［8］E・Andersop and B・A・Weitz， Determinants ofContinuityin ConventionalIndustrialChannel

Models：MethodologlCaland ManagerialIssues ，〟α戒gめ好5cfg乃C吼Vol．12，No．3，Pp．213−229，1993．
［16］D．KahnemanandA．Tversky， ProspectTheory：
An Analysis of Decision under Risk iEkonomelrica，

Dyads ，Ma7カeiing Science，Vol．8，No．4，pp．310−323， Vol．47，pP．263−291，1979．
［17］）．EliashbergandG・LLilien，Haグdbooksin（加raT1989．

［9］）．R．HauserandS．M．Shugan，ing Strategy319−360．1983．

fわ乃S斤郎eα化ゐα乃d〟α花柳椚g乃JScね乃Cβ 抽J．5ル払γ−
DefensiveMarket−，肋Yketiw Sとience，Vol．2，No．4，Pp． ketinglEIsevierSciencePublishers，1993（森村 同大・木島・守口監訳，『マーケテイング・ハ■ンドブックJ，朝倉雷店，1997）一．

［10］A・P・JeulandandS・M・Shugan， Mana

nelProfits ，Ma戒elingScience，Vol．2，No．3，PP．239− ［18］守口剛，「市場反応分析」，同大・木島・●守口編，Fマー
ケテイングの数理モデル』朝倉書店，2001．

272，1983．

［11］A．Grifhn andJ．R．Hauser， The Voice of Cus−
tomer
1993．

［12］E．W．AndersonandM．W．Sullivan，ents and Consequences of Customer Sa
Firms［19］守口剛，「ロジット・モデルを利用した消智者のブラ

ンド選択行動の分析」，柳井・同大・繁桝・高木−・岩崎，MaYketing Science，Vol．12，No．1，Pp．1−27，編，『多変見解析実例ハンドブック』，朝倉書店，▲2002．

［20］D．McFadden，
TheAnteced・Conditiona］Logit Analysis of

QualitativeChoiceBehavior，P．AremvkaedS．，ダ和n−

tieY！inEconomelrics，AcademicPress，1974・・，MarketingScience，Vol．12，No．2，●pp．125−143，

1993．

2003年1月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（47）4丁