アソシエーション分析とは？わかりやすく解説

アソシエーション分析は、一見バラバラに見えるデータの中に隠された「関連性」を見つけ出すための分析手法です。この記事では、アソシエーション分析の基本、代表的な手法であるAprioriやFP-Growth、そしてビジネスでの活用例などを、専門用語を避け、初心者にも理解しやすいように丁寧に解説します。「データ分析に興味があるけれど、何から始めればいいかわからない」という方や、「商品の売上を伸ばしたい」と考えているビジネスパーソンにおすすめです。

アソシエーション分析とは何か？

アソシエーション分析とは、たくさんのデータの中から「もし〇〇だったら、△△である可能性が高い」といったような、物事の間に隠れた関連性を見つけ出すための分析方法です。日常的に蓄積される様々なデータ、例えばお店の購買履歴、ウェブサイトの閲覧ログ、アンケート結果などを分析対象とします。

この分析を行うことで、これまで気づかなかったような意外な関係性や、よく一緒に起こるパターを発見することができます。

「バスケット分析」 という名前で呼ばれることもあります。これは、スーパーマーケットなどで買い物客が「買い物かご（バスケット）」に何と何の商品を一緒に入れることが多いのかを分析する、という典型的な例えから来ています。

例えば、「パンを買う人は、牛乳も一緒に買うことが多い」というような、よく知られた組み合わせだけでなく、「特定のアニメのDVDを買う人は、特定の種類のスナック菓子も一緒に買う傾向がある」といった、一見すると分かりにくい関係性を見つけ出すことも可能です。

アソシエーション分析の目的は、このような**「隠れたつながり」を発見し、それをビジネス戦略やサービス改善に活かすこと**にあります。例えば、商品の配置を工夫したり、おすすめ商品を提案したり、より効果的なキャンペーンを企画したりする際に役立ちます。

アソシエーション分析の代表的な手法

アソシエーション分析にはいくつかの具体的な手法がありますが、ここでは特に有名な二つの手法、「Apriori（アプリオリ）」と「FP-Growth（エフピーグロース）」について、簡単に触れておきましょう。

これらの手法は、大量のデータの中から効率的に関連性を見つけ出すための手順や考え方を示したものです。

Apriori（アプリオリ）

Aprioriという名前は、「あらかじめ」や「事前に」といった意味を持つラテン語に由来しています。この手法の特徴は、「頻繁に出現する組み合わせの部分的な組み合わせもまた、頻繁に出現するはずだ」という考え方に基づいている点です。

どういうことかと言うと、例えば「パンと牛乳と卵」を一緒に買う人が多いのであれば、「パンと牛乳」を一緒に買う人も、「牛乳と卵」を一緒に買う人も、そして「パンと卵」を一緒に買う人も、それぞれある程度多いはずだ、という考え方です。

Aprioriは、まず個々の商品がどれくらいの頻度で買われているかを数え、次に2つの商品の組み合わせ、3つの商品の組み合わせ、というように、徐々に組み合わせる商品の数を増やしながら、頻繁に現れる組み合わせだけを選び出していきます。この時、あまり出現しない組み合わせはその時点で候補から外すことで、計算の無駄を省き、効率的に分析を進めることができます。

古くから使われている基本的な手法であり、理解しやすいのが特徴です。

FP-Growth（エフピーグロース）

FP-Growthの「FP」は「Frequent Pattern（頻繁なパターン）」の略です。この手法は、Aprioriとは異なるアプローチで関連性を見つけ出します。

FP-Growthは、まずデータ全体をFPツリーという特別な木の形をしたデータ構造に変換します。このFPツリーは、よく一緒に買われる商品の組み合わせがコンパクトに表現されており、このツリーをたどることで、効率的に頻繁な組み合わせを見つけ出すことができます。

Aprioriのように、候補となる組み合わせを何度も数え上げる必要がないため、特に大規模なデータセットを扱う場合に、Aprioriよりも高速に処理できることが多いと言われています。

アソシエーション分析で使われる主な「ものさし」

アソシエーション分析では、見つけ出された関連性が「どれくらい確からしいのか」「どれくらい興味深いのか」を判断するために、いくつかの「ものさし」となる指標が使われます。ここでは代表的なものを3つ、数式を使わずに意味合いを説明します。

これらの指標は、分析結果を客観的に評価し、本当に意味のある関連性なのかどうかを見極めるのに役立ちます。

支持度 (Support)

支持度は、「ある商品の組み合わせが、全体の取引の中でどれくらいの割合で出現したか」を示す指標です。

例えば、100回の買い物データのうち、「パンと牛乳」が一緒に買われたのが20回だった場合、「パンと牛乳」という組み合わせの支持度は20%となります。

支持度が高いほど、その商品の組み合わせは多くの人に共通して見られる、より一般的なパターンであると言えます。逆に支持度が低い場合は、たまたま少数のお客さんだけに見られた珍しい組み合わせかもしれません。

どの程度の支持度があれば「意味がある」と判断するかは、分析の目的や対象となるデータによって異なります。

確信度 (Confidence)

確信度は、「ある商品Aを買った人が、商品Bも一緒に買った割合」を示す指標です。「もしAならば、Bである」というルールの「確からしさ」を表します。

例えば、「パンを買った人」が100人いたとして、そのうち「パンと牛乳を一緒に買った人」が60人いた場合、「パンを買った場合に牛乳も買う」というルールの確信度は60%となります。

確信度が高いほど、「商品Aを買ったら商品Bも買う」という傾向が強いことを意味します。この指標は、特定の商品を買った顧客に対して、次におすすめする商品を考える際などに役立ちます。

ただし、確信度が高いからといって、必ずしもその関連性が重要であるとは限りません。例えば、そもそも牛乳が非常に人気のある商品で、誰でもよく買うものであれば、パンを買った人が牛乳を買う確信度が高くても、それは偶然かもしれません。そこで次に紹介するリフト値が重要になります。

リフト値 (Lift)

リフト値は、「ある商品Aを買った場合に商品Bを買う確率が、商品Aを買わなかった場合と比べてどれくらい高くなるか」を示す指標です。言い換えると、「商品Aの購入が、商品Bの購入をどれだけ促進したか」の度合いを表します。

• リフト値が1より大きい場合：商品Aを買うと、商品Bを単独で買う場合よりも一緒に買う傾向が強くなることを意味します。つまり、AとBの間には何らかの肯定的な関連性があると考えられます。リフト値が大きいほど、その関連性は強いと言えます。
• リフト値が1の場合：商品Aを買うことと商品Bを買うことの間には、特に関連がないことを意味します。Aを買っても買わなくても、Bを買う確率は変わらないということです。
• リフト値が1より小さい場合：商品Aを買うと、むしろ商品Bを買わなくなる傾向があることを意味します。AとBの間には、否定的な関連性（つまり、一緒には買われにくい関係）があるかもしれません。

リフト値は、支持度や確信度だけでは見えてこない、「本当に意味のある関連性」なのかどうかを判断するのに役立つ重要な指標です。偶然よく一緒に買われているように見える組み合わせ（例えば、どちらも非常に人気のある商品同士など）と、本当に片方を買うことがもう片方の購入につながっている組み合わせとを見分けるのに役立ちます。

これらの指標を総合的に見ることで、データに隠された「宝の山」とも言える有益な知見を引き出すことができるのです。

アソシエーション分析の活用例

アソシエーション分析は、様々な分野で応用されていますが、特に小売業やEコマース（インターネット通販）の世界で広く活用されています。具体的な活用例をいくつか見てみましょう。

1. 小売店での商品陳列の最適化

スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどで、「特定の商品Aと商品Bが一緒によく買われている」という分析結果が出たとします。この情報を元に、商品Aと商品Bを近くに陳列したり、あるいは商品Aの近くに商品Bを置くことで、「ついで買い」を促し、売上向上を目指すことができます。

有名な例として、「おむつとビール」の話があります。これは、あるアメリカのスーパーマーケットで、週末に若い父親がおむつを買いに来る際、一緒によくビールを買っていく傾向があることがアソシエーション分析によって発見された、というものです。（この話の真偽については諸説ありますが、アソシエーション分析の面白さを伝える逸話としてよく引用されます。）

このように、直感では気づきにくい意外な商品の組み合わせを発見し、それを売場作りに活かすことができます。

2. ECサイトでのレコメンデーション（おすすめ機能）

Amazonなどのオンラインショッピングサイトで、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」とか「あなたへのおすすめ」といった表示を見たことがあると思います。これもアソシエーション分析（あるいはそれに類する技術）が活用されている代表例です。

顧客の購買履歴や閲覧履歴を分析し、「商品Xを見た人は、商品Yにも興味を持つ可能性が高い」「商品Pと商品Qは一緒によく購入される」といった関連性を見つけ出し、それに基づいて個々の顧客に合わせたおすすめ商品を提示します。

これにより、顧客は自分の好みに合う新しい商品に出会いやすくなり、サイト運営側は顧客満足度の向上や売上増加が期待できます。

3. Webサイトのコンテンツ配置や導線設計

企業のウェブサイトやブログなどでも、アソシエーション分析の考え方は応用できます。

例えば、「特定の記事Aを読んだユーザーは、次に記事Bを読むことが多い」という傾向が分かれば、記事Aの最後に記事Bへのリンクを設置したり、関連性の高いコンテンツを近くに配置したりすることで、ユーザーがサイト内をより深く回遊しやすくなり、サイトの滞在時間を延ばしたり、より多くの情報に触れてもらう機会を増やすことができます。

これは、ユーザーが求めている情報にたどり着きやすくすることにもつながり、サイト全体の利便性向上にも貢献します。

4. マーケティングキャンペーンの最適化

アソシエーション分析の結果は、ターゲット顧客に合わせた効果的なマーケティングキャンペーンを企画する上でも役立ちます。

例えば、「商品Cを購入した顧客は、その後、高価格帯の商品Dを購入する傾向がある」ということが分かれば、商品Cを購入した顧客に対して、商品Dの割引クーポンを送付したり、特別な案内をしたりする、といった施策が考えられます。

また、「特定のサービスXを契約している顧客は、オプションサービスYにも関心が高い」という関連性が見つかれば、サービスXの利用者にオプションサービスYを提案することで、契約率の向上が期待できます。

このように、アソシエーション分析は、データに基づいて顧客の行動や嗜好を理解し、それに応じた適切なアプローチを行うためのヒントを与えてくれます。

アソシエーション分析の注意点

アソシエーション分析は強力なツールですが、万能ではありません。分析結果を鵜呑みにするのではなく、いくつかの注意点を理解しておくことが大切です。

1. 「相関関係」は「因果関係」ではない

アソシエーション分析で見つかるのは、あくまで「一緒によく起こる」という相関関係です。「Aが起きたらBもよく起きる」という事実は分かっても、それが「Aが原因でBが起きた」という因果関係を直接示しているわけではありません。

例えば、「アイスクリームの売上が伸びると、水難事故も増える」という相関関係が見られたとします。しかし、これは「アイスクリームを食べると水難事故に遭いやすくなる」という因果関係を意味するわけではありません。実際には、「気温の上昇」という共通の原因があって、その結果としてアイスクリームが売れ、同時に海や川へ行く人が増えて水難事故も増える、という可能性が考えられます。

分析結果から得られた関連性について、「なぜそのような関連があるのか？」という背景や理由を考察し、他の情報も合わせて多角的に判断することが重要です。

2. 偶然の関連性を見つけてしまう可能性

特に大量のデータを扱う場合、偶然にもある程度の支持度や確信度を持つ関連性が見つかってしまうことがあります。指標の数値だけを見て短絡的に結論を出すのではなく、それが本当に意味のある関連性なのか、ビジネスの観点から見て妥当なのかを吟味する必要があります。

例えば、ある特定の日だけに行われた特殊なセールやイベントの影響で、一時的に特定の商品の組み合わせがよく売れた場合、それが一般的な傾向であるかのように誤解してしまう可能性があります。

リフト値などの指標も参考にしつつ、見つかったルールが安定して見られるものなのか、一時的なものでないかを確認することが大切です。

3. 分析結果の解釈とアクションプランの重要性

アソシエーション分析は、あくまでデータの中に潜むパターンを「発見する」ための手段です。分析結果が出て終わりではなく、その結果をどのように解釈し、具体的な行動（アクションプラン）に結びつけるかが最も重要です。

例えば、「パンと牛乳がよく一緒に買われる」という結果が出たとして、そこから「だからパンと牛乳をセット割引しよう」「だからパン売り場の隣に牛乳を置こう」「だからパンを買った人に牛乳のクーポンを配ろう」といった具体的な施策を考え、実行し、その効果を検証していく必要があります。

分析結果を実際のビジネス上の意思決定や改善活動に活かしてこそ、アソシエーション分析の価値が生まれます。

4. 適切なデータの準備が必要

アソシエーション分析を行うためには、分析に適した形式でデータが整理されている必要があります。購買データであれば、誰がいつ何を買ったのかが明確に記録されている必要があります。

データの質が低い（欠損が多い、誤りが多いなど）場合や、分析の目的に合わないデータを使ってしまうと、誤った結論を導いてしまう可能性があります。分析を始める前に、どのようなデータが必要で、それがどのように収集・管理されているかを確認することが重要です。

これらの注意点を理解した上でアソシエーション分析を活用すれば、データに基づいたより良い意思決定を行い、ビジネスの成長やサービスの向上に役立てることができるでしょう。