クラスター分析とは？やり方やメリットを分かりやすく解説

マーケティングの世界では「クラスター分析」がよく使われます。クラスター分析は類似したデータの分類分けや傾向を確認する際に有効ですが、「考え方や実施方法が分からない」という方も多いでしょう。

そこで今回は、クラスター分析の意味や分析で使われる2種類の手法、活用例、クラスター分析の手順、注意点を解説します。

クラスター分析とは？【データの関連性・傾向を可視化】

クラスター分析を分かりやすく言うと、「データを類似性に基づいてグループ（クラスター）にまとめる手法」のことです。これにより、データの傾向や関連性を目に見える形で表すことができます。

クラスター分析は、大量のデータを視覚化し単純化できる点がメリットと言え、データ全体を体系的に分類することで、後に分析する際にも参考にしやすくなります。

この分析手法は、マーケティング分野で使用され、ターゲット（サービス利用者）の需要や行動パターンなどを読み解く際に便利です。

クラスター分析で使われる2種類の手法

クラスター分析では目的に応じて、「階層的手法」と「非階層的手法」の2種類が使い分けられます。ここからは、それぞれの手法について解説します。

階層的手法

階層的手法とは、デンドログラム（データを樹形図で表すこと）状の構造を形成しながら、データの種類やルールに基づいて分類分けする手法です。

この手法は、クラスター数（イメージ図のA~Jの項目）を自由に設定できるため、データの傾向が不明でも分析を行えます。

ただし、データ数が多いと分析に時間がかかる点に注意が必要です。また、階層的手法には、ウォード法・最短距離法・重心法など、さまざまな手法が存在します。

ウォード法：類似性のあるデータをまとめる手法
最短距離法：類似性のあるデータの距離を計算する手法
重心法：各クラスター間の距離を定義する手法

非階層的手法

非階層的手法とは、階層を作成せずに事前に決めたクラスター数でグループ分けする手法です。

主にデータ数が多い場合や、特定のクラスター数での分析が必要な場合に向いています。非階層的手法では、k-means法が多く活用されています。

k-means法：類似性のあるデータを同一としてグループ分けする手法

クラスター分析の活用例

ここからはクラスター分析の活用例について解説していきます。

マーケティング

マーケティング分野において、クラスター分析は顧客リサーチの重要なツールとなっています。クラスター分析を用いて、年齢・性別・職業といった顧客の属性を基に分類することで、効果的なターゲティングが可能です。

さらに、過去の商品調査結果と組み合わせることで、対象の各顧客グループに適した販売戦略や広告キャンペーンの立案に役立ちます。

不正検知

クラスター分析は、不正検知の分野でも有効な手法として注目されています。この分析手法では、データを類似性に基づいてグループ化するため、通常のパターンから外れた異常値や不正データを特定しやすくなります。

大規模なデータを扱う場合でも、クラスター分析による可視化を通じて、異常なデータを効率的に検出が可能です。これにより、不正や異常を早期に発見し、適切な対応を取ることが可能になります。

クラスター分析のやり方・手順

クラスター分析の手順は以下のとおりです。

ここからは、それぞれの手順での作業内容を解説していきます。

①分析目的の設定を行う

クラスター分析を成功させるには、まず明確な目的設定が欠かせません。分析の対象や狙いを明確にすることで、効率的なデータ収集が可能となり、結果の精度も向上します。

目的があいまいだと、適切な分析手法の選択が困難になり、期待する成果を得られない可能性があります。そのため、最初に分析目的を明確化し、それに基づいたターゲットを絞り込むことが、クラスター分析では重要です。

②データを収集する

クラスター分析の次の手順は、データ収集です。市場動向や顧客属性、行動パターンなど、さまざまなデータを集めることで、ターゲットへの効果的なアプローチ方法が見えてきます。

また、クラスター分析の精度を高めるには、対象の選定やデータ収集方法を十分に検討することが重要です。

③分析手法を決定する

次に、クラスター分析の分析手法を決定します。階層的手法と非階層的手法のどちらが適切かは、分析対象のサンプル数や個体数によって決まります。

一般的に、データ量や種類が限られている場合は階層的手法が適しています。一方、大規模で多様なデータを扱う場合は、非階層的手法が効果的です。手法の選定に迷った際は、データの規模と複雑さを考慮に入れることで、最適な方法を見出せるでしょう。

④類似度を定義する

分析手法が決まったら類似度を定義します。類似度とは、個体間の類似性（近さ）を数値化したものです。個体間の距離を計測する方法の選択は、データの特性や採用する分析手法に応じて行われます。主な測定方法は、以下の4種類です。

⑤形成方法を決定し分析を行う

クラスター分析の最終段階では、形成方法の選定が重要です。形成方法によって、クラスターの順序やバランスが変化するため、適切な方法を選ぶことが求められます。また、階層的手法を採用する場合、ウォード法や最短距離法などから決定します。

階層的手法の形成方法には、以下の5種類があります。

非階層手法の場合には、k-means法（k平均法）が広く使用されています。 この方法では、この手法では、事前に決定したクラスター数「k」に基づいて分類を実施します。 その後、クラスター間の距離が最大化されるまで、再配置を繰り返し行います。

クラスター分析の注意点

クラスター分析を実施する際には、いくつかの注意点があります。実施する前に以下の項目をチェックしておきましょう。

表計算ソフトで分析を行うのは難しい

Excelなどの表計算ソフトでは、高精度のクラスター分析は難しいです。必要な計算や集計を行うには、「エクセル統計」などのアドインソフトの活用が効果的でしょう。

ただし、専用ソフトを使用しても、クラスター数の設定によっては適切な結果が得られないこともあります。

分析結果の考察が必要

クラスター分析では、分析結果の考察が必要です。この手法は単に類似データをグループ化するだけで、結果の直接的な活用は難しいでしょう。

分析結果の考察では主観が入りやすいため、複数の視点を取り入れることが重要です。多様な意見を取り入れることで、より信頼性の高い考察を得られます。

まとめ

今回の記事では、クラスター分析の意味や分析で使われる2種類の手法、活用例、クラスター分析の手順、注意点について解説しました。
クラスター分析は、データを類似性に基づいてグループ化し、傾向や関連性を可視化する手法です。

階層的手法と非階層的手法があり、データの特性に応じて選択します。クラスター分析の注意点としては、専用ソフトの使用が推奨され、分析結果の考察が欠かせません。

クラスター分析を適切に実施することで、データの潜在的パターンを発見し、効果的な意思決定につながります。

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