多次元尺度法の概要・活用例・メリット・デメリット｜アンケート分析の基礎知識

多次元尺度法とは

多次元尺度法とは、アンケート等を通じて得られた結果について、プロダクトマップなどを用いて視覚的に分かりやすくまとめる手法のこと。たとえば、X軸（値段が高い・安い）とY軸（売れている・売れていない）を真ん中に置き、様々な商品を適切な場所に配置する手法です。

主成分分析との違い

主成分分析とは、複数の変数を合体させて分析することで、全体を分かりやすく見通しの良い状態に要約する分析手法です。

学力テストの例で簡単に説明すれば、ある生徒の各科目の成績を「第1主成分」とし、次に文系科目と理系科目に要約した成績を「第2主成分」とします。これにより、その生徒の総合的な学力だけではなく、文系タイプか理系タイプかを把握することができます。同じデータを要約するというプロセスは多次元尺度法と似ていますが、要約の計算方法は全く異なります。

実務面においては、「ポジショニングマップを作成する」という目的であれば打次元尺度法を、「多くの要素を要約して総合的な評価をする」という目的であれば主成分分析を用いる、と考えておけば良いでしょう。

多次元尺度法が活躍する場面

他社メーカーも競合している類似商品群の中で、自社の商品がどのような位置にあるかを把握することができます。自社よりも売れている商品があれば、それに特徴を近づけたり、あえて異なる付加価値を付けたりなど、様々な商品戦略に役立てられるでしょう。

また、いわゆるブルーオーシャン市場の発掘にも役立てられます。プロダクトマップを作成し、競合が存在しない市場や商品を開発する、という経営戦略です。他にも、類似性の高い商品のグルーピングからセット戦略販売を検討したり、自社と顧客との認識のズレを把握してブランディング戦略につなげたりなど、多次元尺度法は様々な目的に活用されています。