辞書によると、バスケット分析とはデータマイニングの利用法の1つで、POSデータやECサイトのトランザクション（取引）データを分析して、“一緒に買われる商品”の組み合わせを発見する探索的データ分析のこととされる。（高根注:このあたりは正しい。しかし、まだこんなレベルなのだ。）

　1顧客による1回の取引データをマーケットバスケット・データといい、これを週や月、年単位（四半期）に集計した取引データベースをソースとしてデータマイニングを行う。量販小売業で特に有効とされるが、クレジットカードの取引データや通信系会社の利用記録などに適用することもできる。

　一般にアソシエーション分析の手法が利用され、結果は［パン, バター］→［ミルク］というようなアソシエーション・ルールの形で出力される。アソシエイツとは単なる相関分析のことで、数百から数千の併売パターンを列挙して確認するのがせいぜいだった。

　「おむつを買う顧客は同時にビールも買う」という“おむつとビール”の事例が有名。このほか、「日曜大工店でラテックスペンキを購入する人の8割はローラーを同時購入する」や「食品店でトルティーヤチップスを購入する人の8割は瓶入りサルサソースを同時購入する」、また「株式インデックスファンドを持っている投資家の4割はポートフォリオに成長型投資信託ファンドを組み込んでいる」などの事例が報告されている。

　分析結果は、店舗内レイアウトや棚割り、陳列の計画、特売品・併売キャンペーン商品の選定、商品仕入れなどを検討するときの参考にする。

　例えば、目玉商品Aと日用品Bを購入した顧客は、高級品Cを購入する確率が高いということが分かれば、ABCのセット商品を用意したり、それぞれの配置を近付けたり、逆に離して配置して顧客の店内回遊を促したり、AやBの特売を行う際にはCの在庫を増やしたりしておくといったことが考えられる。またAとBを買っていない顧客にCを推奨するということも考えられる。

　また時間帯や曜日、季節などの発生時刻データや、会員カードなどの発行により顧客を特定した購買履歴や顧客属性データなどを含めて分析対象（バーチャルアイテムと呼ばれる）とすることで、「平日夕方に来店する顧客の購買パターン」や「アイテムAを買った後にアイテムBを追加購入した顧客は、80％がアイテムCを購入する」といった時間別／時系列データマイニングなどが可能になる。

　このように特定商品購入者への別商品プロモーションなどの施策を取ることで、顧客の利便性や満足度の向上とともに、クロスセルによる売り上げ向上などを目指す。

　マーケットバスケット分析で利用されるアソシエーション分析は、アイテムの数（およびアソシエーション・ルールを構成するアイテムの数）が増えると、考慮すべき組み合わせの数は爆発的に増大する。またアソシエーション分析は、分析対象データの各アイテムのトランザクション量が同程度のときに、最も良い結果が出やすいという特徴がある。

　そのため、分析データは在庫管理や販売管理用の単位をそのまま利用するのでなく、例えば「○○ビール350ml缶」を「ビール」あるいは「アルコール飲料」というように、目的に応じてアイテム分類を整理しておくのがよい。またABC分析などによって、売れる商品と売れない商品を明らかにし、売れない商品の分類水準を上げて、広くまとめてしまうという手が有効だとされる。350mlなどの分類法は小分類とされ、ビールは中分類、アルコール飲料はふつう大分類とされるが、分析の目的にあわせて、データの分類水準は上下させていく。

　わたしたちは、これをさらに進化させた。主成分分析や重回帰分析、判別分析、多次元尺度法など多変量解析を駆使して、データを自由自在に科学的に分析できるようにした。

　全購買履歴データを主成分分析をかけることで、購買商品を買われ方のよく似た（併買）グループとして特性化できるようになった。また顧客属性か過去歴から重回帰分析により、購買行動の因果関係が判明できる。多次元尺度法は商品ごとや顧客ごとをXY軸に布置し、どんな商品や顧客が類似性で高いかを図で示してくれる。やっと多変量解析が使えるようになったことで、消費活動に科学が応用されるようになった。

　この最新のバスケット分析によって店内、社内の網羅する商品群の売れ筋をかんたんに数十の大きな塊にまとめてくれるため、従来のような数千から数百万という途方もない組み合わせから解放され、棚割などの店舗レイアウトや商品仕入れ計画などがスムーズに描ける。在庫を減らし、売れない商品をかかえこみ、せっかくの売り場を埋め尽くしていた過去と決別できる。売れ筋商品はたちどころに図になって表現され、誰にもわかりやすくなっている。

　カカクコムに書き込まれていた携帯４社のスマートフォンについての操作性や使用感について、約3500名があれこれ感想や評価を書き込んでいました。機種名もあり、また満足度は数字の５点法で記入されていました。
　3500名の評価文章を主成分分析にかけると41因子が抽出されました。発言数が多い順に、上位15番までを提示すると次のようになります。

順番 人数 主成分からえられた発言内容
1 1642 文字 変換 入力 慣れ 問題 ない
2 1559 ボタン 操作 押して キー 違い 慣れ
3 1458 画面 表示 綺麗 液晶 驚きました
4 1308 呼出 音が 音楽 着信 スピーカ 聞こえない
5 1281 通話 音質 問題ない 聞こえる クリア
6 　886 全体的 悪い 評価 バッテリ
7 　866 大きく サイズ ポケット 携帯 小さい
8 　852 デザイン 満足 個人的 全体的
9 　793 デフォルト機能 本体 対応 必要 携帯
10 762 ネット メール 着信 ＰＣ 出来る
11 758 前の 機種 ガラケー 変換
12 746 デザイン 良い 驚きました 液晶
13 737 前の 同じ ＰＣ 携帯 ガラケー
14 719 全体的 スマートフォ 初めて 慣れ ガラケー
15 692 押して 便利 しやすいです メニュー

　はじめてのスマートフォンであり「文字変換に手間取ったが、慣れれば問題ない」とか「ボタン操作に慣れが必要なこと」とか「画面表示の液晶がきれいで驚きました」とかの記述内容が採取されました。
　これをテキストマイニングとか称する子供おもちゃツールにかけると、「文字」「液晶」「デザイン」「メール」などの用語数が何個と表示されるそうです。最大6タームを用いて意味内容の文章にした私たちの分析法と大きくことなります。この表現のほうがずっと理解しやすいといわれるのがお分かりいただけるでしょう。
　このマーケットボイス分析のよさは定性情報である書き込み文章を、多変量解析できることです。前回おみせした判別分析は、集団の違いを判定するもので、書き込み文章の内容と頻度がどうなっているか図示してくれます。今回は重回帰分析をもちいてみました。
　重回帰とはY=aX1+bX2+cX3+.....定数、に描かれるように左辺に目的変数(Y)を置き、右辺にその原因と思われる要素を配置して、Yに大きく影響するものを特定しようという方法です。携帯4社の機種ごとに使用感や操作性を記入したついでに、満足度が数字になっていました。その満足度をYにして、記述内容を右辺のX群にしました。どんな書き込み内容だと満足度が高く、反対に不満が大きくなるのか見ていこうとしたのです。
　その結果が上の図でした。ここでは満足度の低いものを逆の表現にして「不満」としましたが、実際は満足度の低いことは何かを示しています。各文章の上部にauやSB、do、wiと記してありますが、それらはキャリアの記号です。
　不満のトップから4位までを独占したのはauの機種についてでした。「全体的にデザインがよくない」「バッテリーがとにかくいけない」「液晶画面が不具合」といった意見がとりわけauに寄せられていました。また「デザインがよくない」はwillcomにも目立った不満内容でした。
　満足度の高いほうはここには掲示していませんが、トップはSoftBankのiphoneに対しての意見で、「全体的に満足している」といったものでした。またdocomoにも動きがサクサクしていることなどにユーザーは満足しているようでした。
　約3500人の書き込み人数でしたが、各人が「画面」「操作性」「通話」とかにあれこれ文章を書いていて、つごう3万5000文にも上りました。こうした発言をらくらくと定量化して計算し、わかりやすく「見える化」してくれます。
　しかも各社の内部情報をもちだしたり、預かったりしたものを解読したのではありません。これらの全データはホームページ（HP）や掲示板、あるいはパンフレットです。誰にでも入手でき、公開されたものですし、むしろ皆さんに読んでほしい内容が、こんなにサクサクと分析され、各社の立ち位置まで判別され、各社の方針がたちどころに分析されるようになりました。
　いま私たちはすばらしいITテクノロジーを手に入れました。
　ちなみに私はスマホはもっていません。せいぜいwillcomのPHSを基本使用している時代遅れの人間ですから、どこかのキャリアに肩入れした分析をする気はありません。これはユーザーが真面目に書いた定性情報を適切に統計処理しただけのものです。
　携帯４社はいま必死のようです。私はパソコン派ですから気になりませんが、どうやら世の中は早く安く適切な情報をほしがり、すごい競争社会に突入しようとしているようです。そんなとき、このマーケットボイス分析が役立つと思います。

図を拡大してみたいときは図をクリックして、戻したいときは「戻る」を押してください。

　これは判別分析という多変量解析のひとつです。携帯４社がパンフレットで説明している文章を解析しました。文章はそもそも定性情報です。それをIT技術を使って計算できるようにしました。定性情報の定量化です。統計処理が可能になったので、こうして図解され解析結果が誰にでもわかりやすく「見える化」できました。
　左端にあるwillcomが必死になっています。数少ない機種しかなく、ただただ通信価格の安さだけを主張しています。判別分析とは互いに位置の離れた集団が異質な存在だと判定されるのです。
　それと正反対に位置するdocomoは、機種はもっとも多数抱えていますが、こちらもwillcomとは別次元ですが、必死の形相でパンフレットで説明しています。それは、みんなアップルが提供しているiphoneが恐怖であり、なんとか自社のスマートホンを売りだしたいのです。
　auも必死こいています。でもカカクコムというサイトでの、ユーザー書き込み評価は最低です。携帯各社のパンフだけでなく、消費者たちの書き込みも分析しました。
　そんな中でSoftBankだけが（各社パンフの比較では）中央に位置して、のんびりとした姿勢をとっています。
　スマートホンに出遅れた3社がゼェゼェと息切らして追いつこうとしているのに、先行した有利さとiphoneをもつ強みから、SoftBankは落ち着いた発言に終始しています。

　このほかにも４社のパンフレット文章を主成分分析にかけています。各社の発言方向が消費者の要望と大きく食い違っていて、悲しいけど笑えます。私たちは顧客の声を聞いています、とかなんとかいいながら、キャリア4社は顧客の声なんか一顧だにしていません。自分たちの言いたい放題をパンフに書きちらしているだけです。
　高規格の1280万画素のCCD搭載だの、動画がみえるだの、アプリがダウンロードできるだの上流発信ばかりしていて、下流にいる顧客の要望など無視しています。顧客たちの要望は「サクサク操作できること」「バッテリーが長持ちしてほしいこと」「通信費を安くして」などです。
　このままだとwillcomは早晩、スマホ市場から撤退することになるのでしょうか。心配です。そうならないためにはもっと顧客の要望をしっかり聞くことです。docomoやauだって顧客無視の姿勢を修正したほうがよいでしょう。SoftBankもiphoneがあるから現状は余裕があるように見えますが、パンフに書いてある内容はあまりいばれたものではありません。
　もしも今後SIMフリーになったり、アップルがauの使用電波帯に応じたiphoneを提供するなんてことになったら、一気に立場は逆転するでしょう。つながりにくいといわれるSoftBankから顧客の離脱は大きなうねりになるかもしれません。
　意外と全国的につながりやすいauが漁夫の利をえたり、現在ガリバーのdocomoが２位とかに後退していたりとか、いろいろなことが想定できます。

　それよりも、国内の携帯メーカーはもっとがんばれ。顧客の声のほうを聞くべきで、docomoなどのキャリアのいうことをきいていてもガラパゴスはもっと深刻になるだけですよ。アップルは日本の顧客のいうことをきいてiphoneをつくったのでなく、米国や世界の携帯ユーザーの希望を取り入れつくったのです。だから世界で売れてます。
　顧客の声が分析できますと弊社が書いても、ケータイ各社は真に受けなかったものなあ。でも本当なんですよ。他業種の何社かはわが社の文章解読の技術をとりいれ、顧客の要望と真摯に向き合っています。
　食品、素材産業、サービスなどですが、あいにく携帯メーカーはいません。その間に着々と我が国携帯はへんてこな方向に進み、気付いたらガラパゴスと嘲笑されていました。docomoなどのつまらないサービスにのめりこんでいたために。まだ間に合うかな、もうダメかな。

　それから判別分析は、これまでのテキストマイニングのように適当に位置をずらしたり希望するところに配置したりという恣意的なものではありません。各発言は「しかるべきところ」にきちんと計算されて布置します。○○総研とかのテキストマイニングのようにいい加減ではなく、科学的に定量化されています。この図は、こうなるべき性質であり、そう国民が発言したからです。テキストマイニングは恣意的に適当に図をこしらえ（ねつ造）ますが、私たちはそんなことはしません。

さてこの度、ソラン株式会社様の主催で、セミナーを開催することとなりました。

『オンリ―ワン技術の高根先生が語る「お客様ニーズのつかみかた」』と題して、さまざまな定性情報を分析し、お客様からみたイメージと自社商品のポジションの確認、また、ホームページやカタログのテキストデータから、ライバル企業と自社の位置関係を探り出す技術などをご紹介いたします。

定性情報を定量化し、さらに多変量解析であらゆる角度から分析をする発明は、オンリーワンの技術です。ご興味のある方は下記サイトからお申込みください。

　　　　　　　　　　　お申込みはこちら⇒ソラン株式会社　

　　　　　　　　　　　　　　　　〜　セミナーご案内　〜

出口がまだ見えない不景気の中、売れる理由・売れない理由が分からず、多くの企業が試行錯誤しています。
未曽有の不景気に対して、どうやったらお客様の心を打つ商材・サービスが提供できるのか。自社とライバルとの立ち位置を、ぱっと描き出し、戦略から戦術までどうすればいいか、すぐに見える化できます。
自由文という定性情報を定量化し、計算・分析する日本生まれの特許技術が解を導きます。
セミナー終了後、個別にご相談・ご質問もお受け致しますので、ぜひこの機会をお役立て頂ければ幸いです。
ご多忙とは存じますが、ぜひご参加賜りますようご案内申し上げます。

　＝開催要項＝

◆開催日 2011年01月26日　（水）

◆開催時間 14:00〜16:30　（受付：13：30〜）

◆費用 事前登録制　無料　　◇定員：先着30名様(1社2名様以内でお願いします)

◆会場 ベルサール八重洲 3階−Ｒｏｏｍ6
　＜アクセス＞　「日本橋駅」A7出口直結（東西線・銀座線・浅草線）
　　　　　　　　　　東京都中央区八重洲1-3-7
　　　　　　　　　　八重洲ファーストフィナンシャルビル３F

◆主催 ソラン株式会社　

◆協賛 株式会社組織活性化研究所

◆セミナー内容

　▼第一部 『テキスト分析概略』

　●ソラン株式会社　システムコンサルティング部
　　文章を計算するという特殊技術を、従来の分析技術と比較し解説いたします。

　▼第二部　 『マーケット分析実践』

　　組織活性化研究所 所長 高根 定信
　高度数学を活用したハイレベルの分析結果・実績を紹介いたします。

　　一般公開データ（HP・パンフレット・掲示板・その他公文書）から作成したマケット分析資料を配布し、解説いたします。また、弊社お客様から了承済みの実データ分析結果をスライドで紹介いたします。

●Point1

経営戦略へのヒントは、良い悪いといった定量的な評価よりも、自由文のような定性的データにあります。定性データは活用する組織や分析者がいない、書き方が統一されていない、優秀なツールがないため集計に時間がかかるなどの問題点があります。それが解決できたのです。何万件もの声を経営者へ「見える化」します。

●Point2

お客様からの各種お問い合わせ・要望・相談・クレーム情報を解析。現在、購入者の声が集まる口コミサイトや比較サイトを参考にして購入決定することが多くなっています。不満や製品に対する不具合は掲示板やブログに書き込まれ、大きな問題となっていることも多く、お客様の声は諸刃の剣。公開情報を宝の山にします。

●Point3

さらにココからがすごいのです。公開されているホームページを自社とライバルとで内容分析して比較すると、互いの戦略や目的が一目瞭然です。すぐに「こうしよう」という対策が思いつくくらい、圧倒的な「見える化」が達成できました。

※株式会社　組織活性化研究所
オンリーワン技術に裏打ちされた多変量解析など、あらゆる統計手法を用いたデータマイニング、テキストマイニングにより、企業の抱える問題に対して、実践的なソリューションを提供。

（分析事例）
パナソニックコミュニケーションズ(株)・・・お客様からの声を分析し商品企画・開発
本田技研（株）・・・特許第3600611号
オリエンタルランド・・・需要分析による入場者数予測、自由記述文解析ATMOS

※セミナー内容は都合により予告無く変更することがございます。

　　　　　　　　　　　　お申込みはこちら⇒ソラン株式会社　

＊このセミナーは終了しました。参加してくださった皆様、ありがとうございました。
次回は、3月開催の予定です。

来週は円高から始まる。
ヨーロッパ通貨と豪州にたいして相対的に高くなり、
日経平均にはダメージ。
円高・株安から開始。

更新日　2010年1月16日(土)　16時

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◆　2010/01/18(月)　終値

追記　2010/01/19（火）

円高とまらず、ドル、ポンド、豪州ドル安。
ダウと日経も続けて下げる月曜日になる。

更新日　2009年9月26日(土)　18時

月曜日は穏やかにすぎそう。
利益確定の売りが出なければ、やや上げて終わる。

更新日　2009/04/18(土)

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◆　2009/04/20(月)　終値

追記　2009/04/21（火）

日経平均は月曜日、微減から開始すると思われる。
ただダウが安定しているので大崩はないだろう。

更新日　2009/04/11(土)

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◆　2009/04/13(月)　終値

追記　2009/04/14（火）

月曜日は日経平均はまだ上げる。
しかし、ダウの伸びが止まりそうなので火曜日には落ちる。

更新日　2009/04/04(土)

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◆　04/06(月)　終値

追記　04/07(火)

来週は為替に大きな変動が起きそう。ポンド、ユーロがいったん調整にはいる。
ダウと日経も一息つきそう。

更新日　2009/03/28(土)

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◆　03/30(月)　終値

追記　03/31(火)

月曜日は少し下げて始まるが、大きな下げにはならない。

更新日　2009/03/21(土)

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◆　03/23(月)　終値

株の権利(配当)でここまで上がるとは考えなかった。
アメリカ政府による不良資産買い上げの発表を好感したらしい。
弊社は、純粋に統計値だけで予測した。

◇関連記事　NIKKEI　NET　3/24付
日経平均、大幅に続伸　終値272円高の8488円
米国株、ダウ497ドル高　上げ幅4カ月ぶり大きさ　資産買い取り好感

追記　03/24(火)

昨日はだいぶ上げた。月曜日もまだ上がる。

更新日　2009/03/14(土)

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◆　03/16(月)　終値

追記　2009/03/16(月)

来週の始まりは変化が小さい。

更新日　2009/03/07(土)

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◆　03/09(月)　終値

追記　2009/03/10(火)

来週もスタートは良くないみたい。

更新日　2009/02/28(土)

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◆　03/02(月)　終値

追記　2009/03/03(火)