統計解析とは？統計解析の種類や代表的な手法・進め方

新商品の販売計画や、出店エリアの絞り込みを、担当者の経験と勘だけで決めていませんか。感覚だけに頼った判断は、状況が変わったときに再現性がなく、社内での説明にも苦労しがちです。

統計解析とは、集めたデータから傾向や関係性を明らかにし、意思決定の根拠として活用していく一連の手法です。売上データやアンケート結果、来店者数の推移など、日々蓄積される数字を整理して読み解くことで、感覚だけに頼らない判断がしやすくなります。

この記事では、統計解析の基本的な考え方から、種類・代表的な手法・進め方、商圏分析や売上予測への活かし方まで詳しく解説します。

統計解析とは？

統計解析とは、集めたデータから傾向・関係性・法則性を見つけ出し、意思決定の材料にしていく一連の作業を指します。

似た言葉に「統計学」がありますが、統計学がデータを扱うための理論や考え方の体系そのものを指すのに対して、統計解析はその理論を実際のデータに当てはめて、具体的な答えを導き出す実践的な作業を指すことが多いです。

統計解析は医療・マーケティング・品質管理など幅広い分野で使われていますが、ビジネスの現場では、売上予測や顧客分析、出店エリアの検討といった場面で特に活用されています。

「難しい数式を扱うイメージがある」と感じる方も多いのではないでしょうか。実際には、専用のツールやソフトを使えば、計算式を意識しなくても分析結果を活用できる場面が増えています。

統計解析は、英語で、「statistical analysis」です。

統計解析の主な種類

統計解析は、大きく分けると3つの種類に分けられます。それぞれ扱うデータの範囲や目的が異なります。

• 記述統計
• 推測統計
• 多変量解析

それぞれ解説します。

記述統計

記述統計とは、集めたデータそのものの特徴を、平均やグラフなどでわかりやすく要約する統計解析です。

たとえば、月ごとの売上推移をグラフにまとめたり、来店者数の平均や最頻値を算出したりする作業は、記述統計の代表的な例です。データ全体の傾向をひと目で把握できるようにすることが、記述統計の役割です。

推測統計

推測統計とは、一部のデータ（標本）から、全体（母集団）の傾向を推測する統計解析です。

すべての顧客にアンケートを取ることが難しい場合でも、一部の回答者のデータから全体の満足度や購買傾向を推測できます。限られたデータからでも、精度の高い判断につなげられる点が推測統計の強みです。

多変量解析

多変量解析とは、複数の要因（変数）を同時に扱い、要因同士の関係やデータ全体の構造を明らかにする統計解析です。

売上に影響する要因が複数あるようなケースでは、多変量解析が特に役立ちます。重回帰分析やクラスター分析、主成分分析など、ビジネスで使われる代表的な手法の多くは、この多変量解析に含まれます。

統計解析でよく使われる代表的な手法

統計解析にはさまざまな手法がありますが、ビジネスの現場では特に3つの手法がよく使われます。

• 回帰分析
• クラスター分析
• 主成分分析

それぞれ解説します。

回帰分析

回帰分析とは、ある結果に対して、要因がどのくらい影響しているかを数式で明らかにする手法です。

要因が1つの場合を単回帰分析、複数の場合を重回帰分析と呼びます。商圏人口や競合店舗数など、複数の要因から売上を予測する場面でよく使われる手法です。

クラスター分析

クラスター分析とは、似た性質を持つデータをいくつかのグループ（クラスター）に分ける手法です。

顧客を購買傾向によっていくつかのグループに分けたり、店舗を売上パターンによって分類したりする場面で使われます。グループごとの特徴が見えることで、それぞれに合った施策を考えやすくなります。

主成分分析

主成分分析（PCA）とは、多くの変数が持つ情報を、少数の指標（主成分）に集約する手法です。

商圏の特徴を表す指標が多すぎて比較しづらいときに、主成分分析を使うと、いくつかの代表的な指標にまとめて全体像を把握しやすくなります。情報量をなるべく保ちながらデータをシンプルにできる点が特徴です。

統計解析をビジネスに取り入れるメリット

統計解析をビジネスに取り入れるメリットは、主に3つあります。

• 感覚だけに頼った判断を減らせる
• データドリブンな意思決定をしやすくなる
• 機会損失を防ぎやすくなる

それぞれ解説します。

感覚だけに頼った判断を減らせる

統計解析を行うことで、担当者の経験や勘だけに頼っていた判断に、データという客観的な根拠を加えられます。「なんとなく良さそう」という感覚を、数字で裏付けられた判断に置き換えやすくなります。

社内で施策の妥当性を説明するときにも、データにもとづいた根拠があると、関係者の納得を得やすくなります。

データドリブンな意思決定をしやすくなる

統計解析で明らかになった傾向をもとに判断する進め方は、データドリブンな意思決定と呼ばれます。担当者が変わっても同じデータをもとに議論できるため、判断の再現性が高まりやすくなります。

特定の担当者の経験に頼りすぎない体制を作りやすくなる点も、統計解析を取り入れる利点の一つです。

機会損失を防ぎやすくなる

データの中に隠れていた傾向やチャンスに、統計解析を通じて気づけることもあります。見過ごしていた顧客層や、需要が伸びているエリアを早めに発見できれば、機会損失を防ぎやすくなります。

反対に、課題やリスクの兆候にも早く気づけるため、問題が大きくなる前に対策を打ちやすくなる点もメリットです。

統計解析の進め方・流れ

統計解析は、以下の流れで進めると取り組みやすくなります。

• 目的を明確にする
• データを集めて整理する
• 分析ツールで解析する
• 結果を施策に活かす

それぞれ解説します。

目的を明確にする

最初に、「何を明らかにしたいのか」「何を予測したいのか」を明確にします。目的が曖昧なまま進めてしまうと、集めるべきデータの方向性も定まりません。

売上を伸ばしたいのか、顧客層を把握したいのかによって、選ぶべき統計解析の手法も変わってきます。

データを集めて整理する

目的が決まったら、必要なデータを集めます。売上データ・アンケート結果・人流データなど、目的に合ったデータをできるだけ幅広く集めておくと、後の分析がしやすくなります。

集めたデータに欠損や誤りがあると分析結果の精度が下がってしまうため、分析に入る前のデータ整理も大切な工程です。

分析ツールで解析する

データが整理できたら、目的に合った統計解析の手法を選び、分析ツールにかけます。Excelの分析ツールや統計ソフト、Pythonなどのプログラミング言語を使うことで、傾向や関係性を数値として確認できます。

扱うデータの量や分析の目的によって適したツールは異なるため、自社の状況に合わせて無理のない範囲で選ぶことが大切です。

結果を施策に活かす

分析結果が出たら、そこで終わらせず、実際の施策にどう活かすかまで考えます。分析結果を現場の感覚と照らし合わせながら、次のアクションに落とし込むことが統計解析を役立てるポイントです。

一度分析して終わりにするのではなく、新しいデータが増えるたびに見直す習慣をつけると、判断の精度も少しずつ高まっていきます。

商圏分析・売上予測における統計解析の活用例

店舗開発の現場でも、統計解析はさまざまな場面で活用されています。出店候補地の売上を見積もったり、既存店舗の商圏を分析したりする際に、統計解析の考え方が土台になっています。

たとえば、商圏人口や競合店舗数など複数の要因から売上を予測する場面では重回帰分析が使われ、店舗の魅力度と距離をもとに来店確率を計算する場面ではハフモデルが使われます。近年は、ランダムフォレストのような機械学習の手法を組み合わせ、予測精度をさらに高める取り組みも広がっています。

どの手法を選ぶかによって得意な場面が異なるため、目的や手元のデータに合わせて使い分けたり、組み合わせたりすることが精度を高めるポイントです。

統計解析に関するよくある質問

統計解析についてよく寄せられる質問をまとめました。

統計解析と統計学の違いは何ですか？

統計学は、データを扱うための理論や考え方の体系そのものを指します。統計解析は、その理論を実際のデータに当てはめて具体的な答えを導き出す、実践的な作業を指すことが多いです。

統計解析と機械学習はどう違いますか？

統計解析は、データの関係性や傾向を人が解釈しやすい形で示すことを重視する手法が多く、比較的少ないデータでも扱いやすい特徴があります。機械学習は、大量のデータから複雑なパターンを学習し、精度の高い予測を行うことを重視する傾向があります。

統計解析はExcelでもできますか？

Excelの「分析ツール」というアドインを使えば、平均や分散の計算、簡単な回帰分析などを行うことができます。専門的な統計ソフトがなくても始められる手軽さがありますが、扱えるデータ量や機能には限界がある点は理解しておく必要があります。

統計解析を学ぶには何から始めればいいですか？

まずは平均・分散・標準偏差といった記述統計の基本的な考え方から学ぶと理解しやすくなります。基本を押さえたうえで、自社の売上データなど身近な数字を使って実際に分析してみると、知識が定着しやすくなります。

統計解析を活用した商圏分析・売上予測ならgleasin

統計解析を自社で一から行うには、専門知識やデータ整備の時間が必要です。出店候補地の売上見込みをすぐに確認したいなら、商圏分析・売上予測ツールの「gleasin（グリーシン）」が選択肢の一つになります。

gleasinは、エムディー株式会社が提供する商圏分析・売上予測ツールです。重回帰分析やハフモデル、ランダムフォレストといった統計解析・機械学習の手法を組み合わせた高精度AIにより、マップにピンを落とすだけで立地データが5秒で算出できます。

主な機能は以下のとおりです。

• Geodemo：消費者属性を10種類に分けて地域ごとに可視化。ターゲット層のいるエリアを直感的に選定できる
• GPSメッシュ：125mメッシュで時間帯別の人口滞留数を表示。営業時間を加味した分析が可能
• ベンチマーク：競合店舗数をマップ上で瞬時に確認できる
• 売上予測：AIを使った高精度の売上シミュレーション（売上一致率80〜90%の実績）

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