マーケティングリサーチ概論 · 2011. 6. 29. · sep 11, 2007...

Sep 11, 2007

平成19年度高度先進技術研修

マーケティングリサーチ概論マーケティングリサーチ概論

北海道農業研究セタ若林勝史

平成 1 9 年度高度先進技術研修

1

北海道農業研究センター若林勝史

Sep 11, 2007


マーケティングとは？マーケティングとは？

組織の目標を達成するために、

製品や販売方法を計画し、実行すること

Introduction

2

マーケティング＝マネジメント

（Market + ing）

Sep 11, 2007


マーケティングリサーチとは？マーケティングリサーチとは？

マーケティングの意思決定に

役立つ情報を得ること

Introduction

3

マーケティングを理解し、

調査・分析を行わなければならない

Sep 11, 2007


研修の内容研修の内容

1. マーケティングの基本的枠組

Introduction

4

2. マーケティングリサーチの手法

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マーケティングの基本的枠組マーケティングの基本的枠組

5

Sep 11, 2007


マーケティングの基本的枠組マーケティングの基本的枠組

1.マーケティングの基本的枠組

目標を達成するために

* 何を決定すべきか？

6

* どのような考え方で決定すべきか？

* どのようなプロセスで決定すべきか？

Sep 11, 2007


マーケティング・ミックス（４つのＰ）マーケティング・ミックス（４つのＰ）

* 目標を達成するためのツール

1.何を決定すべきか？

製品 Product

7

価格 Price

プロモーション Promotion

流通 Place

Sep 11, 2007


マーケティング・ミックス（４つのＰ）マーケティング・ミックス（４つのＰ）

1.何を決定すべきか？

製品6ヶ月熟成100ｇ高級感

価格500円/100g数量割引直売価格

8

プロモーション店頭ディスプレイグルメ情報誌の取材顧客へのDMクーポン券・景品

流通都市部通販

納期2日以内通販限定商品

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マーケティング・コンセプトマーケティング・コンセプト

* マーケティングに対する考え方

1.どのような考え方で決定すべきか？

生産志向

9

Product-out型マーケティング製品志向

販売志向

顧客志向 Market-in型マーケティング

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生産志向のマーケティング生産志向のマーケティング


生産志向入手可能で安価であれば、

消費者は購入する。

製品志向

10

「つくったものは売れる」

“生産性の向上、大量流通”

製品志向

販売志向

顧客志向

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製品志向のマーケティング製品志向のマーケティング


生産志向よい品質、目新しいもので

あれば、消費者は購入する。

製品志向

11

「つくったものを売る」

“品質向上、新規性の追及”

製品志向

販売志向

顧客志向

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販売志向のマーケティング販売志向のマーケティング

生産志向積極的に売り込まなければ、

消費者は購入しない。

製品志向


12

「つくったものは売る」

“積極的な営業活動”

製品志向

販売志向

顧客志向

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ProductProduct--outout型マーケティングの問題点型マーケティングの問題点

* Product-out型の発想がもたらす結果

生産志向効率重視で、消費者は二の次。

商品やサービスの質が低下することも。


13

製品志向技術開発に明け暮れ、

消費者や競争相手を見過ごしがち。

販売志向消費者が気に入るとは限らない。

押し売りとなってしまう可能性も。

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顧客志向のマーケティング顧客志向のマーケティング

生産志向消費者が求めているものを、

競争相手よりも効果的に提供し

なければ、消費者は購入しない。製品志向


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「売れるものをつくる」

“顧客満足の向上”

製品志向

販売志向

顧客志向

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販売志向と顧客志向の比較販売志向と顧客志向の比較

販売志向顧客志向

販売量増加に

よる利益獲得―

顧客満足に

よる利益獲得


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目標達成に向けて

販売活動のみを

駆使する―

開発から、製品を

消費者に届けるまでの

全ての活動を駆使する

「売る仕組み」をつくる

― 「売れる仕組み」をつくる

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製品価値の選択

顧客志向のマーケティング・プロセス顧客志向のマーケティング・プロセス

1.どのようなプロセスで決定すべきか？

* 市場に価値を提供するプロセス

顧客ニーズをもとに提供すべき製品価値の方向を決定

16

製品価値の提供･伝達

評価

マーケティングミックスの具体化

具体的施策の評価、改善

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製品価値の選択製品価値の選択

* 消費者ニーズの多様化

ある標準的な製品では、すべての

消費者を満足させることはできない


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顧客志向は、

全ての顧客の声に従う

ということではない!

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STPSTPアプローチアプローチ

* 限られた資源で最高の機会を得るために

～80対20の法則～


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Segmentation ：市場細分化

Targeting ：標的市場の設定

Positioning ：標的市場における

自社製品の位置づけ

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市場細分化（市場細分化（SSegmentationegmentation））

* セグメンテーションとは・・・

自社が提供する製品の市場（消費者）を、

類似したニーズをもつグループに分類する


19

地理的変数

人口学的変数

心理的変数

行動上の変数

チーズの消費者

30代女性輸入物を購入

グルメ･ワイン好き

男性食べない

50代女性国産を購入健康志向

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標的市場の設定（標的市場の設定（TTargetingargeting））

* ターゲッティングとは・・・

最高のかたちでニーズを満たすことができ、

最高の利益をもたらす消費者層を見定める


20



男性食べない

50代女性国産を購入健康志向

セグメントの魅力

自社の目的や資源

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自社製品の位置づけ（自社製品の位置づけ（PPositioningositioning））

* ポジショニングとは・・・

標的とする顧客の心の中で自社の製品が独自の

位置を占めるように、提供物する製品の価値や他

社製と差化ポを確する


21

A社：安価、手軽B社：高級感、本物自社：？？

社製品との差別化ポイントを明確にする



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製品価値の提供・伝達製品価値の提供・伝達

* STPによって決定した製品価値を具現化するために


22

マーケティングミックスを具体化・実行

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マーケティング・ミックス（４つのＣ）マーケティング・ミックス（４つのＣ）

* 顧客視点からのマーケティングミックス

顧客価値

Customer Value製品


23

顧客コスト

Customer Cost価格

コミュニケーション

Communicationプロモーション

利便性

Convenience流通

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評価評価

* マーケティングの成果を評価し、フィードバック

必要に応じて、


24

必要に応じて、

STPやマーケティングミックスを改善

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マーケティングの基本的枠組（まとめ）マーケティングの基本的枠組（まとめ）

* 何を決定？

マーケティング製品・価格

ミックスプロモーション・流通

* どのような考え方で？

1.マーケティングの基本的枠組（まとめ）

25

* どのような考え方で？

顧客志向の発想消費者が求めるものを、

競争相手よりも効果的に

* どのようなプロセスで？

STPの明確化 Marketing-Mixの具体化評価

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マーケティングリサーチの手法マーケティングリサーチの手法

26

Sep 11, 2007


マーケティングリサーチの手法マーケティングリサーチの手法

2.マーケティングリサーチの手法

マーケティングに役立つ情報を得るために

* マーケティングリサーチのプロセスは？

27

* データの収集方法は？

* データの分析手法は？

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マーケティングリサーチのプロセスマーケティングリサーチのプロセス

* 問題とリサーチ目的の明確化

* データ収集方法の決定

2.マーケティングリサーチのプロセスは？

28

* データの収集

* データの分析

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問題とリサーチ目的の明確化問題とリサーチ目的の明確化

* 問題を整理し、調査目的を定式化する

漠然とした問題

「どうすれば商品 a が売れるのか？」

2.マーケティングリサーチのプロセスは？

29

明確な問題

「商品 a のターゲットは適切か？」「商品 a のポジショニングは適切か？」etc…

リサーチ目的

「どのような消費者がAを購入するか？」「Aをよく購入する理由はなにか？」etc…

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データ収集方法データ収集方法

* データの情報源

* 調査手法

2.データの収集方法は？

30

* 調査手法

* サンプリング

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データの情報源データの情報源

* 二次データすでに公表されているデータの活用

各種統計、出版物、オンラインデータ等

* 一次データ

2.データの収集方法は？≫データの情報源

31

* 一次データ特定の目的のために収集するデータ

探索型リサーチ：アイデアの提案を目的

記述型リサーチ：実態の把握を目的

因果型リサーチ：原因結果の検証を目的

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調査手法調査手法（データの性格から分類）（データの性格から分類）

* 定性調査

・定量調査では得られない回答者の

感情や意向を数字ではなく言葉で把握。

2.データの収集方法は？≫調査手法

32

・探索型リサーチの手段。

* 定量調査

・結果は数量的統計的に把握。

・記述型、因果型リサーチの手段。

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調査手法調査手法（アプローチから分類）（アプローチから分類）

定性調査定量調査

観察法 ○


33

実験法 ○

インタビュ調査法 ○

サーベイ法 ○

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観察法観察法

* 行動や実態を直接観察

動機や意向は計れないが、行動や実態を

正確に把握


34

* 店内の客導線調査

* 店のスキャンデータ（POSデータ）

* 顧客の購買記録データ

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実験法実験法

* 実験的な環境で消費者の行動を観察

条件が変えることによって消費者の行動が

どのように変化するかを把握（因果型）


35

* 実際の店舗で、価格や広告を変えて

実験的に販売

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インタビュ調査法インタビュ調査法

* インタビュにより感情や意向を把握

* グループインタビュ

・5～10人のグループに、議論してもらう方法


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・参加者の交互作用によって、新しい考えや深い洞察が期待できる

* デプスインタビュ

・1人に深くインタビュ

・詳細な情報収集が可能。他人に左右されない。

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サーベイ法サーベイ法

* 質問票による調査

行動や事実のほか、心理的要素を把握

* 面接調査調査員が直接質問（会場調査）


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* 郵送調査質問票を郵送で配布、回収

* Web調査 Webやメールを使って質問・回収

* 電話調査電話で調査員が質問

* 留置調査質問票を配布、後日調査員が回収（ホームユーステスト）

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調査票での回答方法調査票での回答方法

* 自由回答式「～についての感想をご自由に」

* 選択回答式


38

* 選択回答式

*単一回答「当てはまるものをひとつ」

*複数回答「当てはまるものをすべて」

*限定回答「当てはまるものを３つまで」

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尺度尺度

* 対象の状態、態度や行動に数値を与える

*名義尺度順序や間隔、比率に意味はない


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*順序尺度間隔や比率に意味はない

*間隔尺度比率に意味はない（原点をもたない）

*比例尺度比率にも意味がある（原点をもつ）

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尺度と集計方法尺度と集計方法

名義順序間隔比率

1. A型2. B型3. O型4. AB型

1. 強く賛成2. 少し賛成3. どちらでもない

1. 1点2. 2点3. 3点4. 4点

1. ¥1002. ¥2003. ¥3004. ¥400


40

4. AB型もない

4. 少し反対5. 強く反対

4. 4点 4. ¥400

最頻値

度数分布

中央値

四分位数

平均値

分散

平均値

分散

幾何平均

変動係数

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質問質問WordingWordingの注意点の注意点

* あいまいな質問をしない

「あなたの収入は？」･･･年収？月収？

* 業界用語や難しい言葉を使わない

「この製品のベネフィットは？」


41

「この製品のベネフィットは？」

* 誘導質問をしない

「○○ではこう言われてますが、どうですか？」

* 多義的に解釈される質問をしない

「この製品の品質と価格に満足しましたか？」

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サンプリングサンプリング

* サンプリングでの決定事項

* サンプリング単位

調査対象はだれか？

2.データの収集方法は？≫サンプリング

42

* サンプルサイズ

調査対象は何人にすべきか？

* サンプリング手順

回答者をどのように選択すべきか？

Sep 11, 2007


データの分析手法データの分析手法

2.データの分析手法は？

価値の選択 Segmentationマーケティングリサーチ

Targeting

Positioning

43

マーケティングリサーチ

Positioning

価値の提供 Marketing Mix

評価

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SegmentationSegmentation--TargetingTargetingの分析手法の分析手法

2. Segmentation-Targetingの分析手法

ア・プリオリ・セグメンテーション

クラスタリング・セグメンテーション

サーベイによるデータ収集

44

細分化基準の選択

セグメントの抽出

各セグメントの消費者像の把握

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細分化基準の決定細分化基準の決定

* セグメントの基準とする変数

* 地理的変数地域、人口、気候･･･


45

* 人口学的変数年齢、世帯、性別、年収、世代･･･

* 心理的変数ライフスタイル、性格･･･

* 行動上の変数使用割合、使用機会、ベネフィット･･･

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セグメントの抽出セグメントの抽出

* クラスタリング・セグメンテーション

（ライフスタイル、ベネフィットetc）の場合

おもに多変量解析を用いて、


46

セグメントを機械的に抽出

行動や価値観に関する質問数十項目

5~7段階評価

因子分析により行動や価値観の規定因子を抽出

クラスター分析により類型化

Sep 11, 2007


セグメントの抽出セグメントの抽出（データ）（データ）


回答者

質問項目

No.

１

No.

２N

o.３

…

No.

ｎ高級食材のある店に行くのが好き 4 5 2 … 1

目新しい料理を食べてみるのが好き 5 4 2 … 2

栄養バランスに気を使う方だ 5 2 4 … 2

47

栄養バランスに気を使う方だ 5 2 4 … 2

食事を規則正しく取る方だ 4 1 4 … 2

無添加・無農薬の食材をよく買う 4 3 5 … 2

… … … …

…

…

タイムサービスや安売りを狙う方だ 2 2 4 … 4

1.当てはまる 2.やや当てはまる 3.どちらでもない4.あまり当てはまらない 5.当てはまらない（間隔尺度とみなす）

Sep 11, 2007


セグメントの抽出セグメントの抽出（因子分析）（因子分析）

* 行動や価値を規定する因子を抽出


質問項目因子負荷量因子

高級食材のある店に行くのが好き

グルメ志向目新しい料理を食べてみるのが好き

…48

…

栄養バランスに気を使う方だ

健康志向食事を規則正しく取る方だ

…

無添加・無農薬の食材をよく買う安全志向…

タイムサービスや安売りを狙う方だ価格志向…

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セグメントの抽出セグメントの抽出（因子分析）（因子分析）

因子得点

回答者

因子

No.

１

No.

２

No.

３

No.

ｎ

グルメ志向 0.923 0.853 0.354 … 0.287


49

グルメ志向 0.923 0.853 0.354 … 0.287

健康志向 0.845 0.235 0.723 … 0.372

安全志向 0.753 0.357 0.689 … 0.332

価格志向 0.254 0.184 0.579 … 0.756

… … … …

…

…

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セグメントの抽出セグメントの抽出（クラスタ分析）（クラスタ分析）

* 類似するものを同じグループに分類

12

グルメ

非類似度


50

3n

1 2 3 n

グルメ志向

健康志向

非類似度

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消費者像の把握消費者像の把握

* 各セグメントの特徴を分析する

*クロス集計

* CHAID分析


51

* CHAID分析

Xセグメント

性別

年齢

Benefit

購入意向

使用頻度

・・・

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消費者像の把握消費者像の把握（クロス集計）（クロス集計）

* クロス集計セグメントを表頭、属性や行動を表側として比較

* 統計検定


52

比較したい変数検定方法

（属性や行動）

名義変数 → 独立性の検定（χ2検定）

順序尺度 → Kruskal-Wallis検定

間隔尺度以上 → 分散分析（F検定）

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消費者像の把握消費者像の把握（（CHAIDCHAID分析）分析）

* CHAID（Chi-Squared automatic interaction detector）

ある目的変数をいくつかの説明変数で

自動的にグループ分けしていく手法


説明変数目的変数

53

男性

全体

女性

既婚

未婚

39歳未満

40歳以上

購入する

購入しない

購入する

購入しない

説明変数目的変数

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消費者像の把握消費者像の把握（（CHAIDCHAID分析）分析）

* 目的変数が

カテゴリ変数 X2検定で分割

量的変数 F検定で分割


54

量的変数 F検定で分割

* 説明変数が

カテゴリ変数そのまま

量的変数区間に分割し、カテゴリ化

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PositioningPositioningの分析方法の分析方法

* 製品知覚マップ

自社製品と競合製品が、標的とする消費者にどの

ように把握されているかを視覚的に把握

2. Positioningの分析手法

55

* 主成分分析・コレスポンデンス分析

* 製品アイデアの創出

* ラダリング法

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製品知覚マップ製品知覚マップ（主成分分析）（主成分分析）

* 属性、ベネフィット、用途や目的についてどのように

評価しているか


回答者 No.１ No.２ No.ｎ

製品a b c a b c … a b c

56

製品

評価項目a b c a b c … a b c

高級感がある 4 2 2 5 3 1 … 5 2 2

おいしい 5 3 4 5 3 4 … 3 1 3

… … … … … … … … … …

価格が高い 5 2 3 4 3 2 … 4 2 3

1.当てはまる 2.やや当てはまる 3.どちらでもない4.あまり当てはまらない 5.当てはまらない（間隔尺度とみなす）

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評価項目因子負荷量主成分

高級感がある

嗜好品軸値頃感がある（－）


* 評価項目の次元を縮約


57

嗜好品軸値頃感がある（－）…

おいしい

食味軸風味が良い …

保存が利かない保存性軸…

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食味

n a

主成分得点の

平均値

製品a b n

58

高級感

n

b

a

因子a b n

高級感 .92 -.25 … -.43

食味 .45 -.23 … .37

保存性 -.12 .35 … .33

自社製品

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製品知覚マップ製品知覚マップ（コレスポンデンス分析）（コレスポンデンス分析）


* 属性、ベネフィット、用途や目的を複数回答で

質問（名義尺度）

回答者 No.１ No.２ No.ｎ

製品

59

製品

質問項目a b c a b c … a b c

高級感がある 1 1 0 1 0 0 … 1 1 0

濃厚な風味 1 0 1 1 0 1 … 0 0 0

… … … … … … … … … …

便利・手軽 1 0 1 1 0 1 … 1 0 0

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* クロス集計の表頭と表側の相関係数が

最大になるように数量化

質問項目高級感

ある

濃厚

風味

クセの

ない

保存

利便利

手軽

60

製品

高級感が

ある

濃厚な

風味

クセの

ない風味

保存が

利く

… 便利・

手軽

製品 a 75% 68% 58% 23% … 66%

製品 b 34% 48% 45% 67% … 38%

… … … … … …

製品 n 29% 42% 38% 58% … 45%

Sep 11, 2007




n a

濃厚な風味クセのない風味

61

n

b

自社製品

保存が利く

高級感

便利・手軽

Sep 11, 2007


製品アイデアの創出製品アイデアの創出

* ラダリング法

製品とベネフィット、消費者の価値の

結びつきを見つけ、消費者にとっての

製品の意味を理解する


62

製品の意味を理解する

* おもにインタビュ調査等で用いられる

製品属性ベネフィット価値

Sep 11, 2007


製品アイデアの創出製品アイデアの創出

あなたは○○の

どんな点を重視

しますか

××が重視する

のはなぜですか

△△はあなたの

生活になぜ重要

ですか


63

属性ベネフィット価値

濃厚な風味ワインのつまみゆったりした時間

友人との時間

無添加安全なものを健康でありたい

やや高価なもの品質が良さそうちょっとした贅沢

Sep 11, 2007


MarketingMarketing--MixMixの分析方法の分析方法

* Marketing-Mixの具体化

* 製品属性の評価

コンジョイント分析

2. Marketing-Mixの分析手法

64

* 価格分析

価格感度測定法

* 試作品の評価

* 製品評価テスト

Sep 11, 2007


MarketingMarketing--MixMixの具体化の具体化（コンジョイント）（コンジョイント）

* コンジョイント分析

製品属性のさまざま組み合わせを選択

してもらい、各属性の効果を分析


65

属性水準

価格(100g当) 300円、400円、500円

容量 100g、150g、200g

熟成期間 3ヶ月、6ヶ月、12ヶ月

副原料なし、ハーブ、コショウ

Sep 11, 2007




* プロファイルを作成し、被験者に提示

No.1 No.2 No.3 … No.n

66

300円 400円 500円 … 400円

150g 100g 200g … 150g

6ヶ月 3ヶ月 12ヶ月 … 12ヶ月

コショウなしハーブ … ハーブ

Sep 11, 2007



* 消費者の評価

* 順位付け・評定法

* （回答者ごとに）重回帰分析


67

Si=αiD1i+βiD2i+γiD3i+…+εi

* 選択型

*多項プロビットモデル

効用関数 Vi=αiD1i+βiD2i+γiD3i+…+εi

選択確率 Pi=exp(Vi)/Σjexp(Vj)

Sep 11, 2007


MarketingMarketing--MixMixの具体化の具体化（価格感度測定法）（価格感度測定法）

* 価格感度測定法（PSM）

消費者に

安すぎる価格、


68

安すぎる価格、

安いと感じる価格、

高いと感じる価格、

高すぎる価格、

を質問し、安さの限界点と高さの限界点を推計

Sep 11, 2007


MarketingMarketing--MixMixの具体化の具体化（価格感度測定法）（価格感度測定法）

* 質問

「安すぎて品質に不安を感じる価格はいくらですか」

「不安は無いが、安いと感じる価格はいくらですか」

「買う価値はあるが、高いと感じるのはいくらですか」

「高すぎて買う価値がないと感じるのはいくらですか」


69

「高すぎて買う価値がないと感じるのはいくらですか」

受容価格帯

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Sep 11, 2007


加工食品に関する消費者ニーズ調査加工食品に関する消費者ニーズ調査

－ナチュラルチーズの購買行動分析－－ナチュラルチーズの購買行動分析－

北海道農業研究セタ若林勝史

平成 1 9 年度高度先進技術研修

1

北海道農業研究センター若林勝史

Sep 11, 2007


報告内容報告内容

ナチュラルチーズ工房の現状と課題（背景）

研究目的（目的）

状況要因について（分析枠組）

加工食品に関する消費者ニーズ調査 2

状況要因と消費者購買行動（分析結果）

状況要因と購買選択要因

状況要因と購買先の選択行動

工房製ナチュラルチーズの販売方向（結論）

Sep 11, 2007


ナチュラルチーズ工房の現状ナチュラルチーズ工房の現状

北海道酪農地域におけるチーズ工房の増加

1990年10工房* → 2005年55工房**

非農家のほかに、農家が運営する工房も

生産量はごくわすか（半数以上が5t未満***）


生産量はごくわすか（半数以上が5t未満）

地域の観光資源として期待

原材料や製法にこだわったチーズ***

地元原料乳（81%），天然原料（64％），放牧乳（36%）

無調整（64%），無添加（42%），低温殺菌（42%），伝統的製法（25%）

* 北海道農政部酪農畜産課『北海道酪農畜産関係資料』** 関係機関、チーズ工房への聞き取り調査，2005年6月実施*** チーズ工房アンケート調査，2005年12月実施，配布数54工房，回答数36工房（66.7%）

Sep 11, 2007


ナチュラルチーズ工房の課題ナチュラルチーズ工房の課題

いかに販売促進をはかっていくかが重要な課題*

販促に関する課題

売上の拡大 56.8%

リピーターの確保 51.4%

新規顧客の確保 45.9%


工房製チーズのターゲット、販売方策を明確に

どのような客を想定するべきか

どの流通チャネル、どのようなプロモーションが効果的か

営業活動の推進 40.5%

製品知名度の向上 35.1%

* チーズ工房アンケート調査，2005年12月実施，配布数54工房，回答数36工房（66.7%）

Sep 11, 2007


研究目的研究目的

ナチュラルチーズの消費者購買行動を分析

Segmentationの基準をどうとるか

一般的には消費者の個人的属性によりセグメンテーション

しかし、同じ個人でも時と場合によって購買行動が異なる・・・


しかし、同じ個人でも時と場合によって購買行動が異なる

時と場合（状況要因）に着目して消費者購買行動の分析

消費者はどのような状況でチーズを購買するか

各状況においてどの点を重視して購買するか（購買選択要因）

各状況においてどの購買先を利用するか（購買先の選択）

Sep 11, 2007


状況要因について状況要因について

状況要因（Situational Influence）とは・・・

Hawkins et al., Consumer behavior 10th ed., 2007

そのときどきの消費者行動に影響を与える要因で、

消費者や対象物の静的な属性とは独立して

定時場所から生起するも


一定の時間や場所から生起するもの

ただし、消費者や対象物の一時的な特徴は状況要因に含まれる

Sep 11, 2007


10の状況要因

ナチュラルチーズを購買する状況ナチュラルチーズを購買する状況

消費者ヒアリング調査

2006年実施

札幌市の消費者5組23名

内訳：

贅沢贅沢したいとき

休日休日などゆっくり食事したいとき

お客お客をもてなすとき

普段普段、家で食べるとき


訳

質問：

どのような状況でナチュラル

チーズを購買しますか？

料理料理の材料として使うとき

お酒ワインなどお酒を飲むとき

買置買い置きがなくなったとき

土産土産を買うとき

安売安売りしているとき

催事物産展があったとき

男性 2

女性 21

20代 4

30代 15

40代 4

Sep 11, 2007


データ分析方法データ分析方法

データ

2007年2月に郵送アンケート札幌市、帯広市各500世帯を対象（電話帳をもとに無作為抽出）回収数： 217 （21.7%），対象： 130 （13.0%）

性別年齢ナチュラルチーズの消費頻度


各変量（カテゴリ）間の関係をコレスポンデンス分析で把握

男性 46.2%

女性 53.1%

40代以下 30.8%

50代 43.8%

60代以上 25.4%

国産大手、外国産のいずれかを

週1回以上消費30.8%

国産大手、外国産のいずれかを

月1回以上消費43.8%

国産大手、外国産のいずれも

月2回未満の消費25.4%

Sep 11, 2007


分析項目分析項目

【製品属性】

•原材料・原料乳•製法•価格の安さ•味・風味•安全性

【製品の情報源】

• TV･雑誌の評判•知人･友人の評判•店員や店のお勧め

購買選択要因rr

esp

ond

ence

An

aly

sis


スーパー

デパート

その他食料品店

通販

土産物店

物産展

チーズ工房

価格が安い

身近に購入できる

他に買い物ができる

品揃えが豊富

高級感がある

試食できる

商品説明が詳しい

状況要因

購買先

購買先の評価項目

安全性

•保存性Cor

resp

ond

ence

Cor

resp

ond

ence

An

aly

sis

Cor

resp

ond

ence

An

aly

sis

Sep 11, 2007


状況要因状況要因××購買選択要因（購買選択要因（11））

コレスポンデンス分析結果

状況要因購買選択要因

Category 1次元 2次元 Category 1次元 2次元

土産物を買うとき -.370 .128 店員や店のお勧め -.482 .227

物産展があったとき -.314 .040 製法 -.415 -.165


休日などゆっくり食事したいとき -.302 -.135 原料乳・原材料 -.199 -.180

贅沢したいとき -.288 .294 知人や友人の評判 .007 .107

お客をもてなすとき -.234 -.407 TV・雑誌の評判 .029 .431

ワインなどお酒を飲むとき -.076 -.216 味・風味 .073 -.078

料理の材料として使うとき .160 .176 安全性 .085 -.011

普段、家で食べるとき .221 .089 保存性 .220 -.065

安売りしているとき .319 -.145 価格の安さ .457 -.055

買い置きがなくなったとき .331 .110 寄与率 71.8% 10.8%

Sep 11, 2007


状況要因状況要因××購買選択要因（購買選択要因（22））

何を重視するか？

1次元の寄与率71.8%

左に行くほど特別な状況、

右に行くほど日常的状況

ＴＶ雑誌

知人友

贅沢したいとき

土産物を買うとき

料理の材料に使うとき

普段食べるとき

物産展

買い置き

がなくなったとき

店員や店

のお勧め


製法，原材料・原料乳は

特別な状況で相対的に重視

される

また、特別な状況では

店や店員のお勧めといった

情報が重要視される

価格の安さ

保存性

友人

味・風味

安全性

1次元

安売り

しているとき

お酒を飲むとき

特別な状況日常的状況

物産展があるとき

休日などゆっくりしたいとき

お客をもてなすとき

製法

原材料・

原料乳

Sep 11, 2007


状況要因状況要因××購買先（購買先（11））


状況要因購買先


土産物を買うとき -.997 -.363

物産展があったとき -.843 .065 土産物店 -1.016 -.204


贅沢したいとき -.382 .508 工房 -.897 -.320

お客をもてなすとき -.285 .162 物産展 -.518 -.045

休日などゆっくり食事したいとき -.006 1.002 通販 -.402 1.007

ワインなどお酒を飲むとき .307 .285 デパート .042 .286

普段、家で食べるとき .486 .008 その他の食料品店 .318 .465

安売りしているとき .499 -.325 スーパー .746 -.256

料理の材料として使うとき .560 -.044

買い置きがなくなったとき .724 -.368 寄与率 90.7% 4.4%

Sep 11, 2007


状況要因状況要因××購買先（購買先（22））

どこを利用するか？

1次元の寄与率90.7%

左に行くほど特別な状況、

右に行くほど日常的状況

贅沢したいときお酒

を飲むとき

普段物産展


通販

デパ

その他の

食料品店


特別な状況では

土産物店、チーズ工房、

物産展、デパートなどの利用

が相対的に多い

1次元

特別な状況日常的状況

土産物を買うとき

安売り

しているとき


食べるとき物産展があるとき

買い置き

がなくなったとき

工房

土産物店

物産展

パート

スーパーお客

をもてなすとき

Sep 11, 2007


購買先購買先××購買先の評価（購買先の評価（11））


購買先購買先の評価


スーパー -1.201 .141 価格が安い -1.232 .337

その他の食料品店 .115 -.455 身近に購入できる -1.183 .133


土産物店 .258 .433 他にも買物できる -.735 -.118

デパート .461 -1.155 品揃が豊富 .275 -.575

物産展 .588 .629 高級感がある .595 -1.702

通販 .668 -.189 試食できる .735 .787

工房 .982 .784 商品説明が詳しい .870 .402

寄与率 63.6% 26.8%

Sep 11, 2007


購買先購買先××購買先の評価（購買先の評価（22））

購買先の評価は？

1次元の寄与率63.6%2次元の寄与率26.8%

スーパーは低価格や利便さ

価格が安い

身近に購入できる

試食できる

商品説明が詳しい

工房土

産物店

物産展

スー


デパートは高級感や品揃え

チーズ工房、物産展、

土産物店は試食や商品説明

1次元

他にも買物できる

品揃えが豊富

高級感がある

通販

デパート

その他の

食料品店

ーパー

Sep 11, 2007


分析結果のまとめ分析結果のまとめ

ナチュラルチーズ

を購買する状況

土産を買うとき

物産展があるとき


贅沢したいとき

お客をもてなすとき

（特別な状況）

買い置きがなくなったとき

安売りしているとき

普段食べるとき


（日常的な状況）


（特別な状況）

重視される項目

製法

原材料・原料乳

店員や店のお勧め

価格の安さ

保存性

利用される

購買先

土産物店

工房

物産展

デパート

試食

商品説明

高級感

品揃え

スーパー低価格

利便性

Sep 11, 2007


工房製ナチュラルチーズの販売方向工房製ナチュラルチーズの販売方向

原材料や製法にこだわる工房製チーズの場合・・・

どのような客を想定するべきか・・・

土産、物産展、休日、贅沢といった状況で購入する客をターゲット


どの流通チャネルが効果的か・・・

工房、土産物店、物産展、デパート（高級感、品揃え豊富なチャネル）

どのようなプロモーションが効果的か・・・

積極的な店頭プロモーション（販売員、POP等での商品説明、試食）

- 1 -

（有）冨田ファーム冨田泰雄

１．は何を教えてくれているか？牛・牛の成長は人間の10倍早い → その反応も速い。・人間社会でおきている健康障害が牛でもおきている。

○牛が教えてくれるもの→乳牛を通しての今日の食への提言を現場から？・テタニー比（K/Ca+Mg）→牛だけでなく人間にも当てはまる。

土問題と牧草・コーン野菜など作物し＋多くの食材て ↓考人間が食べるえ牛は粗飼料＋穀類 ↓るを食べる人間に起こる健康上の問題と ↓特 ↓ 病院→複合汚染定牛の状態と生産物（牛乳） ↓で土や食べ物の因果関係が特定しづらいきアレルギー症状、ガン誘発るカルシウム不足

○日本の現状：世界でも３本の指に入る位、化学肥料を多く使う日本。→化学肥料と農薬の共役 ← 農薬も多く使わさる

網走湖の現状：開発局が水を浄化

↵

○化学肥料の使い過ぎN（窒素）→ 硝酸態窒素 → 血液中の赤血球が減る → 酸欠K（カリ）→ テタニー比 → ミネラルの吸収を阻害する

○牛乳◎フランスのルイス・パスツールは発見

発酵が微生物によって起こること → 細菌発生研究の始まり↓

全ての伝染病は特定の細菌によってもたらされる事に気づいた

100℃以上に牛乳を沸かすと全ての細菌は死滅する事を確認„、。しかしそれによって牛乳自体の栄養分を奪い取ってしまうことも知った

。„ 65℃まで沸かし、30分間保ち、その後４℃まで温度を下げる

細菌を死滅させ、牛乳の組成分は死滅せずにすむ事がわかった。

- 2 -

２．私が力を注いでいる事

○本来の風味があり、栄養価の保持された本物の牛乳を消費者に提供する。

・高温殺菌乳は・・・・① ビタミン類が約20％失われている。② 有用な微生物が死滅する。③ 蛋白質の変性により、カルシウムが吸収されにくくなる。

・土壌分析を行って土壌の状態を見ながら、スラリーを肥料の変わりに全面積に有効に使用する（別添資料参照）。

・不足するミネラル分（カルシウム、苦土）をきちんと補う。

石灰（苦土入り）は毎年秋に、10a当たり50kgを散布している。

・化学肥料は草地には使わないで済むので使用しない。›

土壌分析値から必要ないと判断できる。

・草（ｸﾞﾗｽｻｲﾚｰｼﾞ）の分析結果炭水化物が高い。（別添資料参照）› ›

可溶性の糖類が多いと推測できる。

OCW（総繊維）が低い良質繊維が多い、 OCC（細胞内容物）が高い消化率が高い› ›Oa（高消化性繊維）が高く、Ob（低消化性繊維）が低い繊維の消化率が高い›

・発酵乳酸チーズ・ヨーグルト…› ›酪酸くさる臭いがする› ›酢酸

・ｻｲﾚｰｼﾞの酸組成：他よりも乳酸発酵の割合が高い結果になっている。

○乳酸発酵をよくするには・・・・可溶性の糖が必要。・乳酸発酵が良く行われると

臭いが無いか、香りが良くなるのが特徴。（反対に酪酸が多くなると、臭いがきつくなり、腐る原因）

◎黄色ブドウ球菌の実態・対応・抗生物質の使い方

３．ブランドをめざしての展開消費者は今何を求めているか？安心・安全…誰が？どんな方法で？›

まだまだ現状の実態は知らされていない。イメージによる安心・安全の判断からいずれは、本物を見分けられてゆくと考える。今後は、正直に良い物、本物を作っていく事が必要になると思われる。

環境に負荷を与えない様に

- 3 -

東京大学大学院鈴木宣弘教授の「平成18年度酪総研ｼﾝﾎﾟｼﾞｳﾑ」講演資料より抜粋

１．環境にも牛にも人にも優しい酪農経営で消費者と一体化乳業だけの努力ではなく、酪農家も、環境にも牛にも人にも優しい経営を実践せずにはおれない状況だということを認識する必要がある。日本の農地が適正に循環できる窒素の限界は123万トンなのに、その2倍近い234万トンの食料由来の窒素が環境に排出されている。そのうち80万トンが畜産からであり、一番の主役である。過剰な窒素は、大気中に排出されて酸性雨や地球温暖化の原因となるほか、硝酸態窒素の形で地下水に蓄積されるか、野菜や牧草に過剰に吸い上げられる。そして、その硝酸態窒素の多い水や野菜によって幼児の酸欠症や発ガンリスクが高まるといった形で人間の健康に深刻な影響を及ぼす可能性が指摘されている。糖尿病、アトピーとの因果関係も不安視されている。

世界保健機関(WHO)に基づく窒素の一日許容摂取量(ADI)に対する日本人の実際の摂取比率は、かなりの窒素摂取過多傾向を示している。

このような数値を直視すると、草地依存型，資源循環型の酪農を推進することが、我が国の窒素需給を改善し，健全な国土環境を取り戻し，国民の健康を維持するために，酪農経営者にとっていかに喫緊の課題かということがよくわかる。それは狭義の効率性に基づく増産一辺倒路線を考え直すことにもなり、消費の回復と生産抑制の両面から需給を改善する。

減産計画というのは，担い手の意欲を削ぎ，最適規模での生産を歪め，競争力の強化に逆行する側面が強い。減産計画が一律的であるほど，当然その弊害は強くなる。しかし，視点を変えて，減産計画を消極的に捉えるのではなく，いまこそ酪農経営が環境や資源循環に果たす役割の自覚を強め，環境にも牛にも人にも優しい経営を追求する契機として，減産に積極的な意味を見出すことも可能ではないかと考えられる。この点は、もう少し詳しく数字を見ておこう。

［1］我が国の窒素需給まず、日本の窒素需給がいかなる現状にあるかを検討することにしよう。表1

は、我が国の食料に関連する窒素需給の変遷をまとめたものである。データ上の最新年の1997年でみると、まず、日本のフードシステムに入ってくる食料・飼料の窒素重量は、輸入が約120万トン、国産が約50万トンで、合計170万トン程度である。近年は頭打ち傾向にあるが、長期的には輸入の増加により窒素の流入総量が増加してきている。日本のフードシステムから海外に出て行く窒素は輸出が少ないので微々たるものである。

日本のフードシステムに入ってくる国産・輸入の食料・飼料の窒素は、主要な経路は食生活と畜産業、つまり、人間の屎尿及び生ゴミと家畜糞尿として環境に排出される。その量は、1997年で、屎尿及び生ゴミが60万トン強、家畜糞尿等が80万トン程度を主として全体で170万トン弱であり、これは国産・輸入の食料・飼料として日本のフードシステムに入ってきた量にほぼ近い量が最終的に環境に排出されていることを示している(詳細な窒素のフローは図1参照)。これに、圃場に残された作物残さ約20万トンと作物生産に使われた化学肥料約50万トンを加えた環境への窒素供給総量は、1997年には約240万トン弱である。

一方で、日本の農地面積が漸減傾向にあるので、それに農地１ha当たりの窒素需要限度量といわれる250kgをかけて算出される日本の農地の受入可能な窒素需要量は、1982年の136万トンから1997年の124万トンに減少している。このため、仮に農地ですべての窒素を受け入れるとした場合の我が国の窒素需給の過剰率は、1982年においても、すでに75.7%と大きく、1997年は92.3%の高水準にある。つまり、農地で受入可能な適正量の２倍近い窒素が環境に排出されていることになる。

- 4 -

表１我が国の食料に関連する窒素需給の変遷1982 1997

日本のフードシステムへの窒素流入輸入食・飼料千トン 847 1,212

国内生産食・飼料千トン 633 510

流入計千トン 1,480 1,722

日本のフードシステムからの窒素流出輸出千トン 27 9

日本の環境への窒素供給輸入食・飼料千トン 10 33

国内生産食・飼料千トン 40 41

食生活千トン 579 643

加工業千トン 130 154

畜産業千トン 712 802

穀類保管千トン 3 3

小計千トン 1,474 1,676

化学肥料千トン 683 494

作物残さ千トン 226 209

窒素供給計（Ａ）千トン 2,383 2,379

日本の農地の窒素適正需要農地面積千 ha 5,426 4,949

ha 当たり適正需要 kg/ha 250 250

窒素適正需要計（Ｂ）千トン 1,356.5 1,237.3

窒素総供給 / 農地受入限界比率Ａ / Ｂ％ 175.7 192.3

資料：織田健次郎「我が国の食料供給システムにおける1980年代以降の窒素収支の変遷」農業環境技術研究所『農業環境研究成果情報，2004年に基づ』き，筆者作成。鈴木宣弘『食料の海外依存と環境負荷と循環農業』筑波書房，2005年参照。

図1 我が国の農業生産システムにおける窒素のフロー（単位：千トンＮ，1997年）

出所：農業環境技術研究所『わが国の食料供給システムにおける窒素収支の変遷，2003年』

- 5 -

［2］硝酸態窒素の蓄積と健康への不安これだけの窒素の供給過剰が続き、長期的には過剰率が高まっている中で、

過剰な窒素は、硝酸態窒素の形で地下水に蓄積されるか、野菜等に過剰に吸い上げられることになる。そういう野菜や水を摂取すると、

１）酸欠で乳児死亡の危険（欧米では「ブルーベビー」として恐れられる）２）消化器系ガンの発症リスクの高まり

が、人の健康に直結する問題として指摘されている。この他にも、インシュリン依存性糖尿病、アトピー性皮膚炎との因果関係も疑われている

a) 乳児への影響胃酸が少ない乳児の場合、硝酸態窒素が亜硝酸に還元されてヘモグロビンと

結合して、酸素運搬機能を失ったメトヘモグロビンになり、酸欠症状を起こして死亡する危険がある。欧米では、30年以上前からブルーベビー事件として大問題になった。実は、日本でも、死亡事故には至らなかったが、硝酸態窒素濃度の高い井戸水を沸かして溶いた粉ミルクで乳児が重度の酸欠症状に陥った例が報告されている(小児科臨床1996)。乳児の突然死の何割かは、実はこれではなかったかとも疑われ始めている。酸欠症に関しては、成人には普通大きな問題はないが、牛は胃酸が少ないので、人間の乳児と同じ危険があり、硝酸態窒素が過剰な牧草により乳牛が死亡する事故は日本でも報告されている（年平均100頭程度という統計もある。西尾道徳『農業と環境汚染』農山漁村文化会、2005年参照。）

b)成人への影響人間の成人については、硝酸態窒素が消化管の中で変化してできるニトロソ

アミンという発ガン性物質が問題視されている。日常的に硝酸態窒素の摂取が継続した場合、消化器系のガンになる確率が高まるのではないかというのである。英国では、因果関係を示すデータがある。

c)水への対策水については、一応ヨーロッパ並みの10mg/l という基準値が1999年に導入

された。環境省では、毎年大規模な全国的な地下水の水質調査を実施しており、全国の井戸の５～６％が基準値を超えている。この結果は、どの地域の井戸が基準値を超えているかは公表せず、全国で何％が基準値を超えたという結果だけが公表されている。基準値を超えている地域には、個別に、井戸水を飲まないよう、保健所を通じて指導がなされている。水道水については、かりに基準値を超えていれば供給できないので、現在供給されている水道水は大丈夫のはずということになるが、実際には、そうでもないというデータも出てきている。

d)野菜への対策野菜については、ヨーロッパでは、国や季節による幅はあるものの、おおむ

ね2,500 mg/kg (ppm) の基準値が設定されているが、日本では、野菜の硝酸態窒素と乳児の酸欠症や発ガン性との因果関係は、あくまで一部の見解とされ、まだ基準値はない。メトヘモグロビン血症の存在は明らかである点や水についての対応との整合性から気にかかる対応である。こうした中で、ヨーロッパ基準でみると、日本の野菜には基準値を超えるものがけっこうあることが指摘されている（平均値で、ほうれんそう3,560ppm、サラダ菜5.360ppm、春菊4,410ppm、ターツァイ5,670ppm 。）

e)日本人は窒素摂取過多こうした現状の結果として、日本人は窒素を摂りすぎている可能性がデータ

に示されている。表1は、世界保健機関(WHO)に基づく窒素の一日許容摂取量(ADI)に対する日本人の実際の摂取比率であるが、幼児では2倍、小中学生で6割超過、成人で33%超過というように、かなりの窒素摂取過多傾向が明らかになっている。

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表2 世界保健機関の一日当たり許容摂取量(ADI)に対する日本人の年齢別窒素摂取量

1 ～ 6 歳 7 ～ 14 歳 15 ～ 19 歳 20 ～ 64 歳 65 歳以上

体重 15.9 ㎏体重 37.1 ㎏体重 56.3 ㎏体重 58.7 ㎏体重 53.2

摂取量 (mg) 129 220 239 289 253

対 ADI 比 (%) 218.5 160.1 114.8 133.1 128.4

（注）硝酸態窒素のADI＝3.7mg/日/kg体重（硝酸イオンとして）出所: 農林水産省ホームページ。

［3］何が必要か－循環型酪農このような窒素過剰の進行の中で，図1から明らかなとおり，その主役的存

在として畜産業があることを我々は自覚せざるを得ない。データは食料と飼料が区分されていないが，多くの飼料を輸入し，それが家畜糞尿等として80万トンという窒素供給の主役になっている。

我が国の窒素需給を改善し、健全な国土環境を取り戻し、国民の健康を維持するには、図1からもわかるように、

１）食料への依存をこれ以上高めない努力、２）現在、環境に廃棄されている未利用資源(家畜糞尿，食品加工残さ，生

ゴミ，作物残さ，草資源等)を肥料や飼料や燃料として利用する割合を高め、循環型農業を推進することにより、輸入飼料や化学肥料を減らすこと、が不可欠といえよう。

つまり，草地依存型，資源循環型の酪農を推進することは，我が国の窒素需給を改善し，健全な国土環境を取り戻し，国民の健康を維持するために，酪農経営者が今一度問い直さねばならない大きな使命なのである。

農家名圃場番号

分析目的圃場現況土性仮比重ｐＨ有効態リン酸

リン酸吸収係数

ＣＥＣＫＭｇＣａ石灰飽和度％

塩基飽和度％

冨田泰雄 1 維持管理採草地埴壌土 0.90 6.34 56.8 768 26.4 37.0 109.6 467.3 63 87冨田泰雄 2 維持管理放牧地埴壌土 0.87 6.25 78.8 1162 28.4 120.9 85.0 471.7 59 83冨田泰雄 3 維持管理採草地埴壌土 0.99 6.13 64.1 1668 23.1 37.8 66.1 365.7 56 74冨田泰雄 4 維持管理採草地埴壌土 0.95 6.07 73.8 1377 26.5 71.9 78.2 318.9 43 63冨田泰雄 5 維持管理採草地埴壌土 1.06 6.19 43.6 1159 14.3 30.4 48.2 288.9 72 93冨田泰雄 6 維持管理採草地埴壌土 0.78 6.19 96.7 1506 33.7 61.5 81.4 512.6 54 70冨田泰雄 7 維持管理採草地埴壌土 0.83 6.30 86.6 1303 31.1 103.3 63.1 486.1 56 73冨田泰雄 8 維持管理採草地埴壌土 0.87 6.29 50.7 1209 25.9 22.5 50.9 507.5 70 81冨田泰雄 9～11 維持管理採草地埴壌土 0.83 6.16 78.2 1321 26.9 56.4 61.9 418.3 56 71冨田泰雄 12 維持管理採草地埴壌土 0.81 6.10 82.9 1458 27.9 29.7 70.6 504.4 65 79冨田泰雄 14 維持管理採草地埴壌土 0.95 6.14 42.4 1235 26.3 37.0 44.1 485.5 66 77冨田泰雄 15 維持管理採草地埴壌土 0.91 6.14 41.4 777 28.4 13.5 39.3 425.8 53 61冨田泰雄 16 普通畑畑地埴壌土 0.96 6.63 58.0 866 23.7 25.2 48.4 505.6 76 89冨田泰雄 17 維持管理採草地埴壌土 0.91 6.50 17.9 873 20.7 20.4 20.2 670.2 116 123冨田泰雄 17 維持管理採草地埴壌土 0.86 6.51 59.5 942 19.9 40.1 53.6 456.6 82 99冨田泰雄 18 維持管理採草地埴壌土 0.87 6.35 55.4 1138 22.9 10.6 45.8 423.9 66 77冨田泰雄 19 維持管理採草地埴壌土 0.86 6.26 58.7 1122 26.8 13.9 51.4 459.7 61 72冨田泰雄 20 維持管理採草地埴壌土 0.78 5.79 74.6 939 29.7 29.3 69.6 378.2 45 59冨田泰雄 21 維持管理採草地埴壌土 0.86 6.01 40.2 1140 22.8 20.6 33.8 343.2 54 63冨田泰雄 22 維持管理採草地埴壌土 0.92 5.94 25.8 1408 19.5 21.9 28.6 247.3 45 55冨田泰雄 23 維持管理採草地埴壌土 0.94 6.08 39.2 1697 23.4 31.4 31.6 281.5 43 53冨田泰雄 24 維持管理採草地埴壌土 0.87 6.23 64.9 854 23.1 17.8 40.4 486.1 75 85冨田泰雄 25 普通畑畑地埴壌土 1.01 6.87 47.3 524 22.2 34.0 52.2 557.7 90 105冨田泰雄 26 維持管理採草地埴壌土 1.03 6.28 36.9 774 17.7 26.6 52.6 326.8 66 84冨田泰雄 27 維持管理採草地埴壌土 1.08 6.43 37.6 1087 14.3 23.8 36.1 312.7 78 94冨田泰雄 28 維持管理採草地埴壌土 0.85 6.06 102.3 634 25.2 59.1 89.5 426.5 60 83冨田泰雄 29 維持管理採草地埴壌土 0.93 6.26 85.2 1171 22.2 30.9 66.9 409.8 66 84冨田泰雄 30 維持管理採草地埴壌土 0.87 6.27 50.8 844 22.5 33.9 61.8 461.5 73 90冨田泰雄 31 維持管理採草地埴壌土 0.91 6.47 60.4 798 21.2 10.3 34.0 504.3 85 94冨田泰雄 32 維持管理採草地埴壌土 0.78 5.48 78.5 1342 27.8 31.0 80.3 339.0 43 60冨田泰雄 33 維持管理採草地埴壌土 0.96 6.36 75.9 966 25.9 107.2 84.2 561.6 77 102

1

2

6

78 9 10 11

12 13

14

15

16

1718

1920

21

22 2324 25

冨田ファームほ場

34

5

24 25

2627

28

293031

32

食料産業クラスターと地域ブランド形成のためのネトワク解析

平成１９年度革新的農業技術習得研修「高度先進技術研修」

研修課題名：農産物のブランド化とマーケティング手法習得研修

森嶋輝也(北海道農業研究センター)

ためのネットワーク解析

１．背景

産地食品産業(産)

産学官連携による食料産業クラスターの形成産学官連携による食料産業クラスターの形成

行政(官) 研究(学)

出典：経済産業省資料

出典：北海道経済産業局資料北海道スーパー・クラスター振興戦略のネットワーク

道内産業クラスターの集積規模別分類

新産業創造ネットワーク南空知産業クラスター創造研究会西積丹深層水クラスター構想研究会くっちゃん産業クラスター研究会観光クラスター研究会よいち産業クラスター研究会

南北海道産業クラスター研究会

Ⅰ．札幌圏(ハイテク型)バイオ産業クラスター情報産業クラスター(サッポロバレー)

Ⅲ．その他市町村

Ａ大豆クラスターＢ経済ネットワーク

Ⅰ-ⅱ．札幌圏(地産地商型)

門別産業クラスター研究会

ノーステック財団資料に基づき作成

下川産業クラスター研究会わっかない産業クラスター研究会

東方産業クラスター創造研究会根室産業クラスター創造研究会

大樹産業クラスター研究会帯広産業クラスター研究会足寄産業クラスター研究会清水産業クラスター研究会鹿追町産業クラスター研究会

胆振西部産業クラスター研究会

ネット・プロジェクト・オホーツク・クラスター北オホーツクえさし発「プロジェクトE」産業クラスター研究会東オホーツク滝上産業クラスター研究会

南北海道産業クラスタ研究会南檜山北部産業クラスター創造研究会檜山北部産業クラスター研究会

Ⅱ．地方中核都市十勝圏産業クラスター研究推進会議室蘭地域環境産業推進コア産業クラスター研究会オホーツク旭川周辺地域産業クラスター創造研究会釧路産業クラスター創造研究会

産業クラスターの形成パターン

産学

官

産学

官

①産学官で地域プラットフォームを形成

②企業のネットワーク形成

③ネットワークの拡大

産学

官

産学

官

産学

官ミニプラットフォームの形成とネットワークの重層化

39

4143

4654

6273

76

93

107

119121

124

159

産業クラスターのイメージ図産業クラスターのイメージ図

クラスターによる優位のほとんどは、少なくとも関係性という要素を

マイケル・Ｅ・ポーター「競争戦略論Ⅱ」より引用

ＰＰ.106－107

76

1

2

34

5

6

7

8

9

10

13

14

15

17

19

20

21

22

23

24

25

26

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

40

41

42

44

45

46

47

48

49

50

51

52

53

55

56

57

58

59

60

61

63

64

65

66

67

68

69

70

71

72

74

75

77

78

79

80

81

82

83

84

85

86

87

88

89

90

91

92

94

95

96

97

98

99

100

101

102

103

104

105

106

108

109

110

111

112

113

114

115

116117

118

120122

123

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140141

142

143

144

145

146

147

148

149

150

151

152

153

154

155

156

157

158

160

161

162

163

164

165

166

は、少なくとも関係性という要素を含んでいる。

クラスターはある地理的な立地内で生じるネットワーク形態である。

クラスターがどのように機能するのかを理解する上で、ネットワーク理論は大いに参考になる。

17

106

105

２．方法

①事務局から聞取調査

② タ会員

大豆小麦

１）データ収集

②クラスター会員と取引先企業の情報データベース構築

２）ネットワーク分析による会員企業の位置付けと中心メンバーの機能解明

比較して特徴と共通点を導出

15

20

25

30千ha

4 000

5,000

6,000

7,000

8,000ha十勝

空知

石狩

北海道

１）－①対象事例の紹介

図北海道における大豆の作付面積

0

5

10

15

平成元３５７９１１１３１５１７年

0

1,000

2,000

3,000

4,000

北海道農林水産統計年報に基づき作成

= 1000= 1000 ha

うち、春まき小麦

小麦計

道内支庁別小麦作付け面積

－平成18年産－

北海道農政事務所統計部資料に基づき作成

「クラスターとは、ある特定の分野に属し、相互に関連した、

企業と機関からなる地理的に近接した集団」マイケル・Ｅ・ポーター「競争戦略論Ⅱ」Ｐ.70

Industrial Cluster Regional Cluster

１）－②クラスター関係法人の情報整理

� Ａ大豆クラスター 43法人(企業36社 + 7法人)� Ｂ経済ネットワーク 45法人(企業37社 + 8法人)

� 東京商工リサーチ社の企業情報データベース(2006年度版・160万件収録)に基づき収集。

� このデータベースに掲載されていない企業については、商工会議所登録情報および各社公開情報等により捕捉。

各法人の概要(業種、所在地、資本金・売上高など)およびその取引先(仕入先と販売先)に関する情報

6

9

12社

Ａ大豆ｸﾗｽﾀｰ

Ｂ経済ﾈｯﾄﾜｰｸ

クラスター組織会員企業の売上規模

円

0

3

～5億～20億～40億～60億～80億～100億

年間売上高

注) Ａ：7社とＢ：11社は、データ不足のため記載せず。

％うち

Ａ大豆ｸﾗｽﾀｰ食品ＩＴ

農業 1 1 0

建設業 0 0 0製造業 32 20 0流通業 51 26 0その他 16 3 0218法人 100 49 0

「取引先」の構成割合

％うち


農業 1 1 0

建設業 0 0 0製造業 32 20 0流通業 51 26 0その他 16 3 0218法人 100 49 0

％うち


農業 7 7 0

建設業 0 0 0製造業 51 49 2流通業 26 23 0その他 16 5 243法人 100 84 5

「会員法人」の業種別構成割合

218法人 100 49 0218法人 100 49 0

％うち

B経済ﾈｯﾄﾜｰｸ食品ＩＴ

農業 0 0 0

建設業 12 0 0製造業 28 6 1流通業 31 6 1その他 29 1 7216法人 100 13 9

43法人 100 84 5

％うち

B経済ﾈｯﾄﾜｰｸ食品ＩＴ

農業 9 9 0

建設業 9 0 0製造業 24 9 7流通業 9 2 0その他 49 0 2445法人 100 20 31

２）ネットワーク分析

(1) 構造同値行列＋

多次元尺度法

直接の関係から位置付けを再確認

(2)Ｎ -クリーク交差状況

＋階層的クラスタリング

特徴的なポジションの

ネットワークの維持・形成に果たしている役割を解明

(3)

Bonacich中心性×媒介性

「中心性指標」の組み合わせ

位置付けを再確認

共通点と相違点の導出

法人を判別

構造同値性 (Structural Equivalence)

二者間の近接性＝当事者が第三者とのあいだにもつ関係のパターンの類似性

a b c d e fa 0 1 0 0 0 1b 1 0 1 0 0 1c 0 1 0 0 1 0

a

cf

b

d 0 0 0 0 1 0e 0 0 1 1 0 1f 1 1 0 0 1 0

n 次元上の2点 x = (x1, x2, ..., xn), y = (y1, y2, ..., yn) 間の

ユークリッド距離ユークリッド距離 ∑=

−=n

iii yxyxd

1

2)(),(

c

de

f

a b c d e fa 0 1 1.41 1.73 1.73 1b 0 1.73 2 1.41 1.41c 0 1 1.73 1d 0 1.41 1.41e 0 2f 0

a

c

de

f

b

ユークリッド距離ユークリッド距離

f 0

次元を縮約して可視化

多次元尺度法

a

b

c

d

e

f

Ｎ -クリークの析出と交差状況の分析

Ｎ-クリーク＝n-stepまでで互いに到達し合うような

クリーク＝相互に完全に連結し合っている３個以上の点と線の集合

cf

a b

2-clique1: a b c e f2: c d e f

3-clique1: a b c d e f

p結合関係にあるノードをまとめた集合

e d

kPi =n

j=1

PjWij = P1Wi1 + P2Wi2 + ･･････ + PnWin

Ｐｉ：法人i の中心性得点Ｗij ：法人i とｊの取引λ ：行列Ｗの最大固有値

複数の中心性指標による分析

－その１「BonacichBonacich中心性中心性」－

取引先の多い法人、およびそれと取引がある法人を判別

取引件数の加算の際に、取引先の中心性でウェイト付け

中心性の高い法人と取引があるほど、自らの中心性も上がる

複数の中心性指標による分析

－その２「媒介性媒介性 (Betweenness)」－

jkijki GnGnC ÷= )()(bある法人ｉが、ネットワーク内の他のペア(ｊ，ｋ)を結ぶ最短ルートＧに位置する程度

a

c

de

f

bネットワーク形成に対する影響力を、

他社との連結を仲介する程度で測定

Ｂ経済ネットワーク

２つの中心性指標から見た主要企業の位置付け

18

媒新聞商社

媒介性

9

製パン

生協ｽｰﾊﾟｰ

食品卸

商社

味噌総菜

総菜納豆

全農

大豆卸

２つの中心性指標から見た主要企業の位置付け

Ａ大豆クラスター(ホクレンを除く)

注) 図中の軸線は上位５％のライン

0

0 42

Bonacich中心性

介性

ホクレン製麺

製粉

新聞商社製紙

建設

電力

建設

官公庁

官公庁

建設

ﾚﾝｶﾞ

20

6

0

0 30

Bonacich中心性

【地域ブランド形成】

大豆製品

加工業者

研究・普及

組織(4)

札幌圏豆くらすたぁ

消費者

内訳：

豆菓子 4

豆腐 2

納豆 2

パン 2

味噌 2

きな粉 2

乾物 2

食ネット北海道

生産者

道内小売店

大豆生産者

計11名

農協

札幌圏８市町村

農政担当者

+広域圏組合事務局

加業者計16社

+

卸売業者 1

消費者

協会

観光

協会

消費者NPO

その他

団体(2)

観光客

販売

一般消費者

生産者

1名

平成１９年度革新的農業技術習得研修「高度先進技術研修」

研修課題名：農産物のブランド化とマーケティング手法習得研修

森嶋輝也

夕張メロンに見る農産物のブランド・マネジメント

森嶋輝也(北海道農業研究センター)

「地域ブランドの商標法における保護の在り方について」平成１７年２月産業構造審議会知的財産政策部会商標制度小委員会、より引用

地域の事業者が協力して、事業者間で統一したブランドを用いて、当該地域と何らかの（自然的、歴史的、風土的、文化的、社会的等）関連性を有する特定の商品の生産又は役務の提供を行う取組み

地域ブランド化 =

文字商標デザイン商標

伝統的工芸品西陣織博多人形

大島紬

商標登録済み「地域ブランド」の代表事例

有田焼

その他加工品笹野彫稲庭うどん

信州味噌草加せんべい

三輪素麺信州そば

島原手延素麺

農水産品等夕張メロン幌加内そば

前沢牛浜名湖うなぎ

佐賀牛三ヶ日みかん

宇治茶

関あじ・関さば

役務宇都宮餃子

富士宮やきそば

「地域ブランド」の特徴「企業ブランド」と比較して

生産者

出荷団体等

生産者製品ブランド 1

企業ブランド

製品ブランド 2

独立した製品ブランド

製品-1 製品-2 製品

ブランド-1 ブランド-2

下位製品ブランド-1

下位製品ブランド-2

� ブランドの形成・管理主体が

複数である単数である

� ブランドを他と区別する根拠が

「地域性」にある「地域性」は捨象される

ブランド・マーケティングのプロセス

1. ブランドの開発

2. 育成

3. 管理

4. 強化

ブランド拡張または

新規ブランドの再開発

北海道の「夕張メロン」

＝商標登録による地域ブランドのマネジメント

8

10

12万人

2

4

6

平成19年7月末現在

12,390人

夕張市の人口の推移

0

1890 1900 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 年

資料：北海道住民基本台帳他

1980 1990 2000

産業別総数構成比(%) 総数構成比(%) 総数構成比(%)

夕張市の産業別人口構成の変化

総数 18,424 100 8,604 100 6,402 100

第一次産業 1,200 6.5 1,043 12.1 844 13.2

農業 871 4.7 854 9.9 804 12.6

第二次産業 9,444 51.3 2,265 26.3 1,536 24

鉱業 6,766 36.8 104 1.2 7 0.1

第三次産業 7,784 42.2 5,296 61.6 4,022 62.8第三次産業 7,784 42.2 5,296 61.6 4,022 62.8

資料：夕張市、夕張市の統計、1998，2003

14,000

16,000

18,000

20,000

ha(全国)

2 500

3,000

3,500

4,000

ha(主産県)全国

北海道

茨城

熊本

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

500

1,000

1,500

2,000

2,500

0

1975 1978 1981 1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 年

0

メロン作付け面積の推移 (全国および主産県)

資料：作物統計

600

800

1,000

1,200

1,400

30

40

50

60

70

80 ％

全国

一人当たり換算実質化消費額

0

200

400

1980 1985 1990 1995 2000 2005 年

0

10

20RSI(全国)

近似曲線

1,500

2,000

60

70

80

90 ％

一人当たり換算消費量(g)

一人当たり実質消費額の変化

一人当たり消費量の変化

資料：家計調査年報消費者物価指数

資料：家計調査年報

500

1,000

1,500

1980 1985 1990 1995 2000 2005 年

0

10

20

30

40

50

60

全国

RSI(全国)

近似曲線

消費者物価指数

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000t

温室

アンデス

プリンス

アムス

0

1,000

2,000

1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 年

1,000

1,200

1,400円/kg 温室

アンデス

アムス

プリンス

メロン種類別市場価格の推移(東京大田)

メロン種類別市場取扱量の推移(東京大田)

資料青果物卸売市場調査報告他

0

200

400

600

800

1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 年

資料：青果物卸売市場調査報告他

30

40

50 価額(億円)

数量(千ｔ)

0

10

20

80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 年80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 年

メロン輸入動向

注) 1995年以前は、まくわうり・すいかを含む

資料：日本貿易月表

250

300

350ha

2000

2500

ha

北海道

夕張市

富良野

共和町

0

50

100

150

200

0

500

1000

1500

0

1975 1978 1981 1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 年

0

メロン作付け面積の推移 (全道および主産地)

資料：北海道農林水産統計年報

8,000

10,000

12,000t

青肉

赤肉(その他)

夕張メロン

2,000

4,000

6,000

8,000

01989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 年

札幌市中央卸売市場メロン取扱量の推移

資料：札幌市中央卸売市場年報

800

1000

1200円/kg 総計

赤肉(計)

夕張メロン

200

400

600

800

札幌市場における種類別メロン単価の推移

0

1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 年

資料：札幌市中央卸売市場年報

250

300

350ha

成長期

成熟期衰退期

50

100

150

200

作付け面積

導入期

成長期

プロダクト・ライフサイクルの概念図と夕張メロン

0

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 年

ブランド開発の戦略

• ブランドを特徴付けるアイデアによる

市場への導入期

ブランド・コンセプトの確立

商品の差異化

赤肉 /青肉

夕張キング

赤肉 /青肉

柔らかさ＋香り他の赤肉

おいしさ！

ブランド育成の戦術

市場の成長期

• 消費者への情報提供によるブランド・コンセプトの普及

2.販促 (Sales Promotion)

1. DM (Direct Marketing)広報活動

ダイレクト・メールなどによる商品説明

イベントやキャンペーンでの売り込み

消費者情報提供よるラ普及

直接

個別

不特定

3. 広告 (Publicity)

4. PR (Public Relations)

商品やサービスの有償での宣伝

好意的なマスコミ報道

有償

無償

定多数

夕張市農協の広報活動

DM全量共撰共販で

ポスター・テレビスポット・地下鉄の中吊りなど広告費は年間2000万円

×

広告

販促

広報活動

消費者への直売はない中吊りなど広告費は年間2000万円△

○

PR

• 初セリのニュース(今年度は二玉20０万円！)

• 少年サッカー大会のスポンサー• 試食会の開催

◎

Brand Equity= ブランドの名前やシンボルと結びついたその資産(と負債)の集合

「夕張メロン」のブランド資産

by David Aaker(1991)

ブランド価値=

a.歴史的原価取得原価 or ブランド開発投入費用の総額

b.公開市場価値ブランドの市場売却見積価格

c. ロイヤルティ救済法支払い免除ロイヤルティの見積価格

d. プレミアム価格法プレミアム価格から生じる追加的利益

プレミアム価格法による「夕張メロン」ブランドの資産価値推計

ブランド・エクイティ＝9-1

旬別(プレミアム価格－ノンブランド製品価格)×出荷量

(月-旬) 夕張メロンその他空知管内赤肉夕張市農協

5-3

加重平均による長期的利益水準の算出

結果：2006年(15.6億)×３＋2005年(19億)×２＋2004年(18.4億)

３＋２＋１

＝17億 2400万円

ブランド資産のマネジメント

市場の成熟期

価値の防衛

積極的な活用

• 発生しうる損失要因への事前の対処

• リスクがある中で、リターンの最大化

～事故の発生防止とロスの極小化

リクある中、リタ最大化

リスク・マネジメント

「夕張メロン」のブランド・マネジメント

品種の統一と種子の管理

熟練検査員による等級検査生産組合

生産管理

有機質肥料による連作障害対策

分割定植と加温ハウスの導入消費者の

クレーム対応

品質管理

顧客管理

販路管理

直売所での需給調整

農協による一元的な共同集・出荷

競りによる価格水準の形成と早めの予約相対

農協

夕張市農協から出願済みの登録商標

商標（検索用）登録

夕張メロン 81夕張キングメロン 33

資料：特許庁、商標出願・登録情報データベース、2007.8

夕張キングメロン＼夕張市農協＼北海道 9夕張メロン＼夕張市農協＼北海道 9【図有】 9夕張キング 7ＹＵＢＡＲＩＫＩＮＧＭＥＬＯＮ 7ＹＵＢＡＲＩＫＩＮＧ 6夕張メロン＼夕張市農協 5§夕張キングメロン∞夕張市農協＼北海道 5§共撰＼夕張キングメロン∞夕張市農協＼北海道 5§夕張メロン 5ＹＵＢＡＲＩＭＥＬＯＮ 4ＹＵＢＡＲＩＭＥＬＯＮ 4夕張キングメロン＼夕張市農協 4登録商標＼共撰＼夕張メロン＼夕張市農協＼北海道 2夕張 2夕張市農業協同組合 2夕張市農協 2その他 15

212

出願者地域件数

株式会社クラウンメロン静岡県 5

遠州中央農業協同組合静岡県 2深作秀喜茨城県 2石津一郎茨城県 1有限会社ライフステージ茨城県 2日清製油株式会社東京都 1本冶金業株式会社東京都出願者件数

メロンに関する登録商標

日本冶金工業株式会社東京都 1株式会社フレッシュシステム東京都 1ﾊﾟﾝﾊﾟｼﾌｨｯｸ総合研究所(株) 東京都 1ﾌｯﾄﾜｰｸｲﾝﾀｰﾅｼｮﾅﾙ株式会社大阪府 1明化産業株式会社大阪府 1木村工機株式会社大阪府 1五所川原第一青果株式会社青森県 1弘果弘前中央青果株式会社青森県 1有限会社吉田種苗青森県 1株式会社マルハチ山形県 2林正彦岐阜県 1長峯伸福島県 1丸秋青果株式会社神奈川県

出願者件数

夕張市農協 33有限会社北海道日原 2栗山町農業協同組合 1田中博行 1北竜町農協 1丸果帯広中央青果株式会社 1斉藤一彦 1きたそらち農業協同組合 1月形町農業協同組合 1富良野地方卸売市場株式会社丸秋青果株式会社神奈川県 1

御所興産有限会社千葉県 1はが野農業協同組合栃木県 1上田新吾長崎県 1丸西産業株式会社長野県 1神庭正伸島根県 1アクリオンフランス 1

33

富良野地方卸売市場株式会社 1有限会社稲華屋 1

43

北海道

都府県資料：特許庁、商標出願・登録情報データベース、2007.8

商標制度の改正内容

種類改正前改正後

通

常文字のみ

○「地名＋商品名」の登録は原則不可。

○全国的に周知されている場合、例外的に可【同左】の

商

標

的に可。【同左】

図形との組み合わせ

○登録可。

団

体

文字のみ

○「地名＋商品名」の登録は原則不可。

○全国的に周知されている場合、例外的に可。

（※先使用が広く認識されている時は、先使用者は継続使用可。）

○複数の都道府県に周知されている場合、例外的に可。

（＝地域団体商標）

（※先使用の事実があれば、先使用者は継続使用可。）

出典：「食料産業クラスター説明会資料」農林水産省食品産業企画課、平成１７年１１月に基づき作成

商

標

継続。）

図形との組み合わせ

○登録可。

【同左】

引用元：特許庁資料

• 商標法• 特許法に基づく登録

種苗法

不正競争防止法

ＪＡＳ法景表法など

知的財産権の確立

• 種苗法

育成者権の拡大

種苗・収穫物＋加工品

(平成17年6月17日公布)

改正

(小豆、い草、米、茶)

• 流通実態から必要性が高い• 加工品の主要部分を占め、

• DNA識別技術が確立しているかつ特徴が残されている

①「地域ブランド」の知財としての活用

「夕張メロン」の事例から得られた示唆

②新品種の意図的な囲い込み②新品種の意図的な囲い込み

(夕張キング＝スパイシー・カンタロープ＋アールス・フェボリット )在来種静岡産

作りにくいので普及せず？

②’多少作りにくくても、特徴のある品種

③「ブランド育成」には時間がかかる

都道府県レベルでの「周知性」を得るため、

先ずは「地産地消」から

メロン・サワー

札幌市場夕張産

【地域ブランド形成】

メロン・ブランデーメロン・リキュール

メロン・ゼリー

メロンパン

夕張市場

【産地ブランド】形成

長いも(焼酎)

夕張メロン加工食品

カテゴリー・ブランド生産者

生産者生産者

生産者

1

商品概要説明Ver. 4.0

概要

EXCELアンケート太閤とは

� ｢EXCELアンケート太閤｣は、Microsoft Excelの軽快な操

2

作性ベースに、アンケートデータの本格的な集計・解析・グラフ化を可能にしたアドインソフトです。

� アンケート処理を行う上で必要なあらゆる機能を搭載しています。また、Excelをプラットホームとしている為、他ソフト等で入力されたデータも簡単な作業で太閤データに変換が可能です。

構成

� 集計編

以下の３つの機能から構成されています。

3

データ登録/データチェック/データ加工/単純集計/クロス集計/数量クロス集計/印刷（ファイル出力）

� 解析編基本統計量/相関/検定/多変量解析

� グラフ編グラフの書式、パターン登録/集計済み単純集計表・クロス集計表・数量クロス集計表の選択/グラフ作成

機能と特徴

� 操作性に優れたソフトです。

� どんな調査票でも処理できます。

多彩なデタク機能を装備ます

4

� 多彩なデータチェック機能を装備しています。

� 印刷機能を工夫したソフトです。

� 高度な集計・解析機能を用意しています。

� あらゆる角度からのユーザー支援を行っています。（アンケート作成/入力/チェック/加工/集計/解析支援）

アンケート処理の流れ

デー

デー

データ

集レポ

印

5

ータ設定

タ入力

タチェック

計ート作成

刷

データ加工

集計編データチェックとは

� 登録されたデータに関する人為的ミスや、論理的に矛盾したデータを洗い出す機能です。

集前適デデ

6

� 集計前に適切なデータチェックを行い、エラーデータや矛盾データを排除することが、アンケート解析への第一歩となります。

集計編データチェック機能一覧

� エラーデータのチェック� 限定項目の該当チェック� 限定項目の親元チェック

7

� 数量項目の上・下限チェック� 順位回答のダブリチェック� MA項目の矛盾回答チェック� 回答者抽出条件の該当チェック� 同一カテゴリー項目間のチェック� MA項目の回答個数チェック� 条件式からエラーチェック

集計編［データチェック］（1）エラーデータのチェック

� EXCELアンケート太閤で処理できないデータ（エラーデータ）を検出・修正します。

検出されるエラ SA MA 数

8

検出されるエラー SA MA 数

項目設定で登録されたカテゴリー数よりも大きな数値 ○ ○

整数以下の数値 ○ ○

０（ゼロ）以下の数値 ○ ○

文字データ ○ ○ ○

“”（ﾀﾞﾌﾞﾙｸｸｫｰﾃｰｼｮﾝ）で囲まれていないＭＡデータ ○

ブランクデータ（未入力） ○ ○ ○

集計編［データチェック］（2）限定項目の該当チェック

� 限定項目の設問に回答すべきでない回答者が何らかの回答をしている場合、その回答者を検出・修正します。

問２あなたはタバコを吸いますか？

9

問あを吸す

①はい ②いいえ

問２-1 問２で「はい」と答えた人にお尋ねします。あなたはタバコを１日に何本を吸いますか？

① 1～10本 ②１1本～20本 ③20本以上� 回答する権利がない人が回答した場合のチェック

集計編［データチェック］（3）限定項目の親元チェック

� 限定項目に何らかの回答があり、親元項目の該当するカテゴリーに回答がない場合などに、その回答者を検出・修正します。

10

問２あなたはタバコを吸いますか？

①はい ②いいえ

問２-1 問２で「はい」と答えた人にお尋ねします。あなたはタバコを１日に何本を吸いますか？

① 1～10本 ②１1本～20本 ③20本以上

� 未入力のカテゴリーに回答を設定する

集計編［データチェック］（4）数量項目の上・下限チェック

� 数量項目のデータについて、指定した上・下限の範囲にないデータを検出します。

問２あなたは１日に何本ぐらいタバコを吸いますか？

11

問２あなたは１日に何本ぐらいタバコを吸いますか？

本

正常な本数を0本以上120本以下とすると解答欄の数値が

① －１０ ②20 ③128

� 検出したデータを不明データ（－）に変更します

集計編［データチェック］（5）順位回答のダブリチェック

順位回答の重複をチェックします

次の中で欲しいものを選んでください。

問1 1番欲しいもの

1.商品A2商品B

12

問1 1番欲しいもの

問2 2番目に欲しいもの

問3 3番目に欲しいもの

5

� 順位回答は同カテゴリーが重複した場合にエラー

22

2.商品B3.商品C4.商品D5.商品E

22

集計編［データチェック］（6）ＭＡ項目の矛盾回答チェック

� ＭＡ項目で「この中には一つもない」「わからない」など、他のカテゴリーと併せて答えてはいけないカテゴリーがある場合のチェックです。

問３あなたの好きなスポーツをお教えください（○はいくつでも）

13

①サッカー ②野球 ③サーフィン ④アイスホッケー

⑤スキー ⑥水泳 ⑦スポーツは嫌い

� この例では回答を①④と修正（⑦を除外）とするか、⑦のみの回答（①④を除外）と修正するかを選択できます。

集計編［データチェック］（8）同一カテゴリー項目間のチェック

� カテゴリーの数、項目が同じ２つの項目間で、同じ回答があるかどうかをチェックします。

問３：あなたの好きなスポーツをお教えください（○はいくつでも）


14



問３－１：この中で最も好きなスポーツをお教えください（○はひとつ）



� この例では問３-１は①、③、⑥のどれかに回答しなければエラーとなります。

集計編データ加工とは

� アンケートの回答を集計/解析しやすくするための機能です。� この機能により、回答データを再構成し、多彩な集計や分析が可能となります。

15

析が可能となります。

� 登録したアンケートの回答データを、任意の項目について指定した条件により変換します。（加工元データは保存）

� 加工後のデータは新項目として作成されます。この新項目も、最初に登録したデータと全く同列に扱われます。さらにデータ加工も行えます。

集計編データ加工機能一覧

� カテゴリー統合

� 数量のカテゴリー化

� <SA>(YES/NO)→<MA>(SAデータをMAに変換)<MA>→<SA>(YES/NO) (MAデータをSAに変換)

16

� <MA>→<SA>(YES/NO) (MAデータをSAに変換)� <SA>→<MA>(積み上げ) (SAデータをMAに変換)� <MA>の回答個数→<SA>または<数量>� ｢不明｣｢非該当｣の変換

� 条件式→<SA>� 複数項目の結合

� 複数項目のクロス

� ＳＡ/数量項目間の大小判定� 数量項目の最大・最小→SA/MA

集計編［データ加工］（１）カテゴリー統合

問３あなたの好きなスポーツをお教えください



17


� 複雑なカテゴリーを単純なカテゴリーへと再構成することが簡単に出来ます。

①球技 ②ｳｫｰﾀｽﾎﾟｰﾂ ③ｳｨﾝﾀｰｽﾎﾟｰﾂ ④スポーツは嫌い

集計編［データ加工］（2）数量のカテゴリー化

問４あなたの年齢をお教えください（数量）

ＸＸ才

18

①１０～２０歳 ②２１～３０歳 ③３１～４０歳

④４１～５０歳 ⑤５０歳以上

� 数量として回答されたデータをカテゴリーデータに変換できます。

集計編［データ加工］（3）不明・非該当の変換

問４購入の予定をお知らせ下さい（○はひとつ）

1.購入の予定あり 2.購入の予定無し

19

� 不明データを任意のカテゴリーデータに変換します。また、その逆の加工もできます。

問４A 購入の予定をお知らせ下さい（○はひとつ）

1.購入の予定あり 2.購入の予定無し 3.わからない

集計編集計機能

� 集計条件の指定平均値計算のための階級値、母集団拡大集計のウェイト値、条件付き集計の条件指定（「２０代」and「男性」という条件での集計が可能）。

単純集計

20

� 単純集計項目ごとにカテゴリー別の回答件数の集計と、構成比(％)、平均・標準偏差の算出を行います。ランキング集計、母集団拡大集計、数量項目の度数分布表の作成が可能です。

� クロス集計２重、３重クロス、条件付きクロスによる回答件数などが行えます。平均・標

準偏差付クロス、母集団拡大集計、％ベース指定集計etc.が可能です。

� 数量集計分類項目カテゴリー別に、合計・平均・標準偏差を算出します。２項目をク

ロスさせて集計することも出来ます。

集計編単純集計

� 一度に508項目までの単純集計指定が可能。印刷機能を使用した出力イメージ問10　この洗濯機を総合的に見て、どの程度満足されていますか。

21

問10　この洗濯機を総合的に見て、どの程度満足されていますか。 No. カテゴリー名ｎ全体 % 除非 % 除不非 %

1 非常に悪い 3 7.5 12.0 15.02 やや悪い 6 15.0 24.0 30.03 普通 3 7.5 12.0 15.04 やや良い 6 15.0 24.0 30.05 非常に良い 2 5.0 8.0 10.0不明 5 12.5 20.0非該当 15 37.5全体 40 100.0 25 20

(10) 総合評価全体非常に

悪いやや悪い

普通やや良い

非常に良い

不明平均標準偏差

ｎ 20 3 6 3 6 2 5 2.90 1.294% 100.0 15.0 30.0 15.0 30.0 10.0

集計編クロス集計

� 最大999のクロス集計の指定が出来ます。印刷機能を使用した出力イメージ

来店予定ｺｰﾋｰ志向度

22

来店予定ｺｰﾋｰ志向度全体あるないわからな

い好き普通嫌い

全体 50 15 10 25 13 20 17100.0 30.0 20.0 50.0 26.0 40.0 34.0

性男性 23 9 3 11 7 11 5別 100.0 39.1 13.0 47.8 30.4 47.8 21.7 女性 27 6 7 14 6 9 12 100.0 22.2 25.9 51.9 22.2 33.3 44.4年 20～29歳 14 6 1 7 5 5 4齢 100.0 42.9 7.1 50.0 35.7 35.7 28.6 30～39歳 13 4 2 7 3 6 4 100.0 30.8 15.4 53.8 23.1 46.2 30.8 40～49歳 12 3 3 6 3 4 5 100.0 25.0 25.0 50.0 25.0 33.3 41.7 50歳以上 11 2 4 5 2 5 4 100.0 18.2 36.4 45.5 18.2 45.5 36.4

集計編数量クロス集計

� 一元クロス個別/一元クロス合算/二元クロス集計が可能です。１元クロス個別イメージ

23

１元クロス個別イメージ

集計編印刷機能

� 単純集計/クロス集計/数量クロス集計などの結果を整形してファイルに出力します。

出力されたファイルは、通常のExcelシート形式データ

24

� 出力されたファイルは、通常のExcelシート形式データです。Excelで自由に修正・変更が可能です。

� 出力ファイルには印刷情報があらかじめ設定されているので、そのままプリンターで印刷できます。

解析編解析編とは

� アンケートデータを解析するための解析機能を搭載しています。

<集計編>のデータをそのまま解析出来ます。

25

� <集計編>のデータをそのまま解析出来ます。

� 結果はExcelデータシートに出力されます。

� 例えば、クラスター分析出力されたグルーピングの結果をアンケートデータに登録し、集計編でグルーピングの結果を使用してクロス集計を行うことができます。

解析編解析機能一覧

� 相関係数/クローンバックα係数� 母比率の差の検定/母平均の差の検定� 適合度の検定/独立性の検定/マクネマー検定

26

� 適合度の検定/独立性の検定/マクネマー検定� 対数線型モデル

� ＣＳグラフ

� 一対比較法/ＳＤ法� 因子分析/主成分分析/クラスター分析� 数量化１類･２類･３類

� コレスポンデンス（双対尺度法）

解析編解析編と集計編のデータ連携図

データ

集

計

レポート

印

刷

27

データ入力

計

レポート作成

刷

データ加工データ解析

結果出力

グラフ編グラフ編とは

� <集計編>で作成した集計表をグラフ化します。

28

� グラフの種類円、ドーナツ、横帯、縦帯、横棒、縦棒、横ヒストグラム、縦ヒストグラム、横

折れ線、縦折れ線、レーダー、面、積み上げ帯、棒＆折れ線。

実行環境

� 必須環境このソフトExcelのアドインソフトです。従ってこのソフトを実行するにはExcelが必須です。

29

実行するにはExcelが必須です。

� 対応するExcel日本語Windows版Excel2000/2002/2003/2007。

� 対応ＯＳ使用されるExcelの環境に準拠。

価格

� ３機能(集計編/解析編/グラフ編)の組み合わせで、目的に合わせた３製品を用意しています。

・EXCELアンケート太閤［集計版］ ¥70,000

30

・EXCELアンケート太閤［集計版］ ¥70,000・EXCELアンケート太閤［集計+グラフ版］ ¥90,000・EXCELアンケート太閤［全機能版］ ¥130,000

※アカデミックパックは上記定価の10%引き金額となります。

EXCELアンケート太閤でおこなえる主な分析手法おこなえる主な分析手法

■設問：自分自身について、当てはまるものをお選びください。

はいいいえ1 好きなブランドにこだわる 1 22 流行や周りの動きに敏感 1 23 オシャレへの関心が高い 1 24 新しい店舗ができた時によく出かける 1 2

数量化III類

4 新しい店舗ができた時によく出かける 1 25 話題のモノや新製品はすぐに試す 1 26 なかなかモノが捨てられない 1 27 よく考えてからモノを買う 1 28 買ってから後悔することがよくある 1 29 いつも余計なモノを買ってしまう 1 210 高いモノでも良質のモノを購入する 1 211 買い物する時は常に予算や家計を考える 1 212 とにかく価格の安いモノを購入する 1 213 人と違ったものを持ちたい 1 2

カテゴリースコア

とにかく価格の安いモノを購入する

いつも余計なモノを買ってしまう

買ってから後悔することがよくある

なかなかモノが新しい店舗ができた

1.0

1.5

2.0

2軸

衝動買い

価格志向

数量化III類

人と違ったものを持ちたい

買い物する時は常に予算や家計を考える

高いモノでも良質のモノを購入する

よく考えてからモノを買う

捨てられない

話題のモノや新製品はすぐに試す

新しい店舗ができた時によく出かける

オシャレへの関心が高い

流行や周りの動きに敏感

好きなブランドにこだわる

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

-2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

1軸

計画的

流行志向こだわり

サンプルスコア

1 0

1.5

2.0

2.5

2軸

数量化III類

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

-2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

1軸

サンプルスコア

2

22

22

2

44

4

4 4

44

1 0

1.5

2.0

2.5

2軸

数量化III類からクラスター分析へ

1

1

1

1

1 111 11

11

1

1

1

1

12

2

222

2

22

22

2

2

33

3333

3

33

3

3

33

3

3

3

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

-2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

1軸

■設問：自分自身について、当てはまるものをお選びください。

当てはまる

・・・どちらでもない

・・・当てはまらない

1 好きなブランドにこだわる 1 2 3 4 52 流行や周りの動きに敏感 1 2 3 4 53 オシャレへの関心が高い 1 2 3 4 5新し店舗がきた時によく出かける

因子分析

4 新しい店舗ができた時によく出かける 1 2 3 4 55 話題のモノや新製品はすぐに試す 1 2 3 4 56 なかなかモノが捨てられない 1 2 3 4 57 よく考えてからモノを買う 1 2 3 4 58 買ってから後悔することがよくある 1 2 3 4 59 いつも余計なモノを買ってしまう 1 2 3 4 510 高いモノでも良質のモノを購入する 1 2 3 4 511 買い物する時は常に予算や家計を考える 1 2 3 4 512 とにかく価格の安いモノを購入する 1 2 3 4 513 人と違ったものを持ちたい 1 2 3 4 5

ｎ表計画的こだわり流行志向価格志向衝動買い合計

既婚男性 26 20 13 23 18 100

既婚女性 24 13 23 30 10 100

未婚男性 12 28 26 16 18 100

未婚女性 21 17 29 14 19 100

コレスポンデンス分析

合計 83 78 91 83 65 400

横％表 ※横に見て最大値に彩色。計画的こだわり流行志向価格志向衝動買い合計

既婚男性 26% 20% 13% 23% 18% 100%既婚女性 24% 13% 23% 30% 10% 100%未婚男性 12% 28% 26% 16% 18% 100%未婚女性 21% 17% 29% 14% 19% 100%

カテゴリースコア点グラフ

こだわり既婚男性

0.1

0.2

0.3

軸 2

コレスポンデンス分析

衝動買い

価格志向

流行志向

計画的

未婚女性

未婚男性

既婚女性

-0.3

-0.2

-0.1

0.0

-0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4

軸 1

■設問：

(1)味は 1.悪い 2.どちらともいえない

3.良い

当社の新製品について、あなたが感じた印象と一致する選択肢をひとつ選んでください。

CS分析

(2)パッケージのデザインは 1.悪い 2.どちらともいえない

3.良い

(3)価格に比して分量は 1.少ない 2.どちらともいえない

3.多い

(4)また購入する気は 1.ない 2.どちらともいえない

3.ある

■回答者のデータ味パッケージ分量また購入

する気は回答者1 2 2 1 1回答者2 2 1 1 1回答者3 1 2 2 1

CS分析

・・・・・・・・・・・・・・・

回答者14 3 2 3 3回答者15 3 1 2 2満足率(%) 66.7% 26.7% 33.3% 33.3%

(4)との相関係数 0.802 0.240 0.741※ ｢満足率｣とは、｢3.良い｣｢3.多い｣｢3.ある｣と回答した人の割合※ 「相関係数」とは単相関係数

1 3 1

1 4

2

3

4また購入する気は

ある

中間

1 2 2

4 1

2

3

4また購入する気は

ある

中間

100

5

5

2

3

4

また購入する気は

ある

中間

CS分析

単相関係数 0.802 単相関係数 0.240 単相関係数 0.741

3 2

0

1

0 1 2 3 4

分量

ない

悪い中間良い

2 2 1

0

1

0 1 2 3 4パッケージ

ない

悪い中間良い

1 4

0

1

0 1 2 3 4味

ない

悪い中間良い

CSグラフ

味

50%

75%

100%

満足率

CS分析

分量パッケージ

0%

25%

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

単相関係数

CSグラフ

味

50%

75%

100%

満足率

CS分析

満足率単相関係数改善度分量 33.3 0.741 7.71パッケージ 26.7 0.240 -3.66味 66.7 0.802 -4.04

分量パッケージ

0%

25%

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

単相関係数

■ケース１農地A～Jで、農薬の散布前と散布後の○○の発生数を比較した。農薬によって、前後の発生数に差があるかどうかを検定しなさい。

散布前散布後差農地A 17 24 -7農地B 47 21 26農地C 10 17 -7

統計的検定

農地C 10 17 -7農地D 19 29 -10農地E 41 19 22農地F 22 10 12農地G 25 8 17農地H 37 12 25 P値農地I 13 16 -3 0.066農地J 38 14 24 [ ]

■ケース２札幌と旭川の農地で、○○の収穫数を比較した。地域によって、収穫数に差があるかどうかを検定しなさい。

札幌旭川17 2447 2110 17

統計的検定

10 1719 2941 1922 1025 837 12 P値13 16 0.04438 14 [* ]

■ケース３農薬を使った農地と使わなかった農地の○○の発生率を比較した。農薬によって、発生率に差があるかどうかを検定しなさい。

使った使わなかったｎ 300 500

発生数 6 22発生率 2 00% 4 40%

統計的検定

発生率 2.00% 4.40%

P値0.074[ ]

以下の２つの場合に分けて例をお見せします。

・「太閤に入力したデータ」を利用する場合

・「Excelのシートに入力したデータ」を利用する場合

ソフトを使って分析

なお、株式会社エスミでは、EXCELアンケート太閤以外にも以下のようなソフトを販売しております。用いる分析手法によっては、下記のソフトをご購入いただく方が金額が得になる場合がございますので、お気軽にご相談ください。

ソフトを使って分析

■EXCEL多変量解析

■EXCEL統計

■EXCEL数量化理論

・・・など。

軽相談。

マーケティングリサーチ概論 · 2011. 6. 29. · sep 11, 2007...

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