CHAID分析は、ターゲットの多様な属性情報を組み合わせながら、自社の有望ターゲットを自動的に導き出すことができる、とても有効な統計解析（機械学習）手法です。
「CHAID分析という言葉は聞いたことがあるが、実はよくわかっていない…」
「どのような場面でCHAID分析を活用すると有効なのか、いまひとつわかっていない…」
「とりあえずソフトでCHAID分析をしてみているが、結果の意味を自信をもって説明できない…」
そんなあなたにぴったりの動画です。
CHAID分析は、有望ターゲットの抽出に広く使われる一方で、
・何をしている分析なのか
・結果をどう読み取り、どう活用すればよいのか
といったポイントをきちんと理解できている方は多くありません。
本動画では、CHAID分析の考え方と結果の活かし方をしっかりと整理していきます。
「CHAID分析という言葉は聞いたことがあるが、実はよくわかっていない…」
「どのような場面でCHAID分析を活用すると有効なのか、いまひとつわかっていない…」
「とりあえずソフトでCHAID分析をしてみているが、結果の意味を自信をもって説明できない…」
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CHAID分析は、有望ターゲットの抽出に広く使われる一方で、
・何をしている分析なのか
・結果をどう読み取り、どう活用すればよいのか
といったポイントをきちんと理解できている方は多くありません。
本動画では、CHAID分析の考え方と結果の活かし方をしっかりと整理していきます。
◆30分で学ぶ統計解析セミナー
CHAID分析を仕事に活かす：計算の仕組みと実践活用のポイントを学ぶ
こんな方におすすめ！
◆ ターゲット顧客を複数の切り口の組み合わせでセグメントすることに興味がある方
◆ CHAID分析の基本的な仕組みや、結果の読み方をしっかり理解したい方
◆ マーケティング施策や業務改善に、CHAID分析の結果を活かしたい方
プログラム
1. CHAID分析の仕組み
2. CHAID分析の結果の読み方
3. 実務でCHAID分析を活用する際のポイント
2. CHAID分析の結果の読み方
3. 実務でCHAID分析を活用する際のポイント
講師
株式会社日本能率協会総合研究所
ＭＤＢ事業本部 経営・マーケティング研究部
部長 稲富 健
【略歴】
民間企業のマーケティング戦略立案支援を目的とした様々なリサーチ・コンサルティングに従事。部門全体としては年間200案件を超える、リサーチをベースとしたコンサルティング・マーケティング支援の統括責任者。専門統計調査士を保有。
＜執筆・取材＞
日本経済新聞：日本経済新聞「私見卓見」（2019年 8月15日付）
技術情報協会：研究開発リーダー（2020年3月号） 高齢者マーケティングを成功させるために必要となる視座
ビジネス誌「PRESIDENT」（2021年5月）：アクティブシニア特集
ファイナンシャルプランナー向け業界誌 “KINZAI Financial Plan”（2022年8月）
ＭＤＢ事業本部 経営・マーケティング研究部
部長 稲富 健
【略歴】
民間企業のマーケティング戦略立案支援を目的とした様々なリサーチ・コンサルティングに従事。部門全体としては年間200案件を超える、リサーチをベースとしたコンサルティング・マーケティング支援の統括責任者。専門統計調査士を保有。
＜執筆・取材＞
日本経済新聞：日本経済新聞「私見卓見」（2019年 8月15日付）
技術情報協会：研究開発リーダー（2020年3月号） 高齢者マーケティングを成功させるために必要となる視座
ビジネス誌「PRESIDENT」（2021年5月）：アクティブシニア特集
ファイナンシャルプランナー向け業界誌 “KINZAI Financial Plan”（2022年8月）
本動画に関するお問い合わせ
株式会社日本能率協会総合研究所 経営・マーケティング研究部
担当：稲富
住所：〒105-0011 東京都港区芝公園3－1－22 日本能率協会ビル
TEL：03-3578-7607
e-mail：info_mlmc@jmar.co.jp
担当：稲富
住所：〒105-0011 東京都港区芝公園3－1－22 日本能率協会ビル
TEL：03-3578-7607
e-mail：info_mlmc@jmar.co.jp
本動画の要約
1) 分析の位置づけ
マーケティングではSTP（セグメンテーション・ターゲティング・ポジショニング）が重要になる。
市場を細分化する（Segmentation）
有望な顧客を見つける（Targeting）
最適な価値訴求を行う（Positioning）
CHAID分析は、このうち特にターゲティングを支援する分析手法として活用される。
2) CHAID分析とは
CHAID（チェイド）は、Chi-squared Automatic Interaction Detectionの略称である。意味としては、Chi-squared（カイ二乗値）に基づいて、Automatic（自動的に）、Interaction（交互作用）をDetection（発見する）であり、「購入意向などの結果変数に最も強く影響する属性の組み合わせ」を自動的に発見する分析と考えることができる。
3) なぜ必要なのか
通常のクロス集計では、性別×購入意向、年代×購入意向、地域×購入意向などを個別に確認する。
しかし実際には、性別×年代、性別×家族構成、年代×年収、地域×年収など、多数の組み合わせが存在する。
項目数が増えると組み合わせは爆発的に増加し、全てを人力で確認することは現実的ではなくなる。
4) 分析の考え方
CHAID分析では、「どの属性で分けたときに購入意向率の差が最も大きくなるか」をカイ二乗値によって評価する。
例えば、未既婚別では購入意向率に大きな差がない一方、
居住地域別では購入意向率に大きな差があるという場合、
居住地域の方が大きなカイ二乗値を持つため、最初の分岐として採用される。
5) 分析の流れ
STEP1：全体集団から開始
例：購入意向あり：40%、購入意向なし：60% の状態からスタートする。
STEP2：最も差が出る属性を探す
全属性についてカイ二乗値を計算し、最も差が大きい属性を選択する。
例：地域が最も有効→関東／関西・その他に分岐する。
STEP3：さらに細分化
関東グループの中で再び、性別／年齢／年収／家族構成などを比較し、
最も差が大きい属性でさらに分岐する。
STEP4：繰り返す
この処理を繰り返しながら、購入意向率が高まる条件を発見していく。
6) 実務での活用
CHAID分析を使うことで、
有望顧客の発見、ターゲット選定、新商品企画、販売戦略立案を効率的に行える。
特に、「どんな人が購入するか」ではなく、「どんな条件のとき購入確率が高まるか」を見つけることに強みがある。
7) プロフィール分析との違い
プロフィール分析は、購入意向者がどんな人かを調べる分析である。
一方、CHAID分析は、購入意向率が高くなる条件は何かを探す分析である。
例えば、購入意向者数は関東が最も多くても、購入意向率は九州が最も高いということが起こり得る。
そのため、人数を重視するか、効率を重視するかによってマーケティング戦略は変わる。
8) 活用時の注意点
サンプル数が必要…分析を繰り返し分岐させるため、100～200サンプル程度では不安定になりやすい。一般的には数百～数千サンプル程度ある方が望ましい。
分岐の深さは分析者が判断…どこまでツリーを伸ばすかに絶対的な正解はない。解釈できるか、実務で使えるかを基準に判断する。
9) まとめ
CHAID分析は、「購入意向や契約意向などの結果に対して、どの属性や条件の組み合わせが最も影響しているかを自動的に発見する分析手法」である。
クロス集計では見つけにくい有望ターゲットを効率的に発見できるため、STPを実践するマーケティングにおいて非常に強力な分析手法である。
マーケティングではSTP（セグメンテーション・ターゲティング・ポジショニング）が重要になる。
市場を細分化する（Segmentation）
有望な顧客を見つける（Targeting）
最適な価値訴求を行う（Positioning）
CHAID分析は、このうち特にターゲティングを支援する分析手法として活用される。
2) CHAID分析とは
CHAID（チェイド）は、Chi-squared Automatic Interaction Detectionの略称である。意味としては、Chi-squared（カイ二乗値）に基づいて、Automatic（自動的に）、Interaction（交互作用）をDetection（発見する）であり、「購入意向などの結果変数に最も強く影響する属性の組み合わせ」を自動的に発見する分析と考えることができる。
3) なぜ必要なのか
通常のクロス集計では、性別×購入意向、年代×購入意向、地域×購入意向などを個別に確認する。
しかし実際には、性別×年代、性別×家族構成、年代×年収、地域×年収など、多数の組み合わせが存在する。
項目数が増えると組み合わせは爆発的に増加し、全てを人力で確認することは現実的ではなくなる。
4) 分析の考え方
CHAID分析では、「どの属性で分けたときに購入意向率の差が最も大きくなるか」をカイ二乗値によって評価する。
例えば、未既婚別では購入意向率に大きな差がない一方、
居住地域別では購入意向率に大きな差があるという場合、
居住地域の方が大きなカイ二乗値を持つため、最初の分岐として採用される。
5) 分析の流れ
STEP1：全体集団から開始
例：購入意向あり：40%、購入意向なし：60% の状態からスタートする。
STEP2：最も差が出る属性を探す
全属性についてカイ二乗値を計算し、最も差が大きい属性を選択する。
例：地域が最も有効→関東／関西・その他に分岐する。
STEP3：さらに細分化
関東グループの中で再び、性別／年齢／年収／家族構成などを比較し、
最も差が大きい属性でさらに分岐する。
STEP4：繰り返す
この処理を繰り返しながら、購入意向率が高まる条件を発見していく。
6) 実務での活用
CHAID分析を使うことで、
有望顧客の発見、ターゲット選定、新商品企画、販売戦略立案を効率的に行える。
特に、「どんな人が購入するか」ではなく、「どんな条件のとき購入確率が高まるか」を見つけることに強みがある。
7) プロフィール分析との違い
プロフィール分析は、購入意向者がどんな人かを調べる分析である。
一方、CHAID分析は、購入意向率が高くなる条件は何かを探す分析である。
例えば、購入意向者数は関東が最も多くても、購入意向率は九州が最も高いということが起こり得る。
そのため、人数を重視するか、効率を重視するかによってマーケティング戦略は変わる。
8) 活用時の注意点
サンプル数が必要…分析を繰り返し分岐させるため、100～200サンプル程度では不安定になりやすい。一般的には数百～数千サンプル程度ある方が望ましい。
分岐の深さは分析者が判断…どこまでツリーを伸ばすかに絶対的な正解はない。解釈できるか、実務で使えるかを基準に判断する。
9) まとめ
CHAID分析は、「購入意向や契約意向などの結果に対して、どの属性や条件の組み合わせが最も影響しているかを自動的に発見する分析手法」である。
クロス集計では見つけにくい有望ターゲットを効率的に発見できるため、STPを実践するマーケティングにおいて非常に強力な分析手法である。
