コンジョイント分析 - 実装ベストプラクティス FAQ

ここで提示されている意見や提案は、あくまで当社の見解および推奨事項です。コンジョイント分析は複雑なモデルであり、唯一の正解というものは存在しません。本FAQはできる限り多くのシナリオに対応するための一般的な見解としてご理解ください。ここでの提案や手法の多くは当社の見解であり、特定シナリオ向けに実施された他の調査結果と矛盾する場合があります。

一般的に、Webベースの自己記入式アンケートでは、回答者に4つ以上のコンセプトから選択させるのは適切ではありません。回答者にかかる認知的な負担が、効用計算の利点を大きく上回ってしまうためです。

選択するコンセプト数は、測定する属性の数にも依存します。例えば、3つ以上の属性を測定する場合、回答者は3つ以上の属性で構成される製品を理解・把握した上で、異なるコンセプト間での判断を下す必要があります。

目安として、属性が3つ以下の場合は1タスクあたり3つのコンセプトを設定できます。ただし、属性が3つを超える場合は、1タスクあたり2つまでのコンセプトに抑えることを推奨します。

コンセプトはランダムに作成され、回答者に表示されます。「禁止ペア」機能を使用すると、特定の水準の組み合わせが同一コンセプト内に表示されないよう設定できます。ただし、個々の効用に関するインサイトを得るためにできる限り多様な可能性を探索できるよう、基本モデルとしてはコンセプトの生成をランダムに保持します。

プロファイルを生成するアルゴリズムは以下の通りです：

• システムは各属性からランダムに水準を選択し、最初のコンセプトを作成します。
• それ以降のコンセプト（各タスク内）は、同じ水準が重複しないように作成されます。重複を避けられない場合に限り、水準が繰り返されます。
• 全く同じプロファイルが2つ同時に表示されることはありません。
• ユーザーが定義した「禁止ペア」を考慮してプロファイルが生成されます。

はい、発生する可能性があります。ほぼすべてのコンジョイント分析において、価格やコストは主要な決定要因となります。過去の調査で価格/コストへの偏りが強く見られた場合は、テスト運用として価格を構成要素から外した調査を実施するのも効果的です。この手法は価格感度テストには使用できませんが、「価格固執」の姿勢を取り除き、他の属性についてより深いインサイトを得ることができます。

「価格固執」（回答者が価格に強く依存し、常に最も安い選択肢を選ぶ傾向）を解決するもう1つの方法は、価格帯（プライスバンド）を設定することです。つまり、コスト/価格属性の水準を範囲として定義します（例：1.99ドル〜2.99ドル）。このアプローチにより、価格への集中を抑え、他の要素にも同様の注意を向けさせることができます。

当社の経験上、タスク数が15を超えると途中離脱率が急激に高まります。回答者に強力なインセンティブがない限り、ボランティア形式の調査ではタスク数を15未満に抑えることを推奨します。コンジョイント分析における製品選択は、単なる「アンケートへの回答」よりも複雑であり、回答者は各属性やコンセプトを理解した上で判断を下す必要があります。これは性別選択（男性/女性）のような単純な質問よりもはるかに負担がかかります。

一方で、下限としては、3属性のコンジョイントモデルの場合、最低でも6〜8タスクを設定することを推奨します。属性数が多くなるほど、必要なタスク数も増えます。

タスク数、1タスクあたりのコンセプト数、および表示する属性・水準の総数の間にはトレードオフが存在するため、全体のバランスを取ることが不可欠です。

全体の効用は以下の2つの要素によって決定されます：

• 1タスクあたりのコンセプト数
• 総タスク数

「どれも選ばない」オプションを有効にすると、どの選択肢も選ばれなかったことが効用計算に考慮されます。効用計算は根本的に、特定の水準が回答者に表示された回数と、その水準が含まれるコンセプトが選択された回数の比較に基づいています。「どれも選ばない」が選択された場合、表示されていたすべての選択肢の水準の効用が下がります。

実務上の観点から、価格や特定の水準へのこだわりが強すぎる場合、ランダム生成されたコンセプトの中にその希望する水準が含まれていないと、回答者は毎回「どれも選ばない」を選択してしまうことがあります。このようなケースでは、「どれも選ばない」オプションを無効にし、提示された選択肢の中から「最も良いもの」を強制的に選ばせることが有効な場合もあります。

技術的な観点からは、システム上の制限はありません。無制限に属性を追加でき、各属性内にも無制限に水準を設定できます。

ただし、実用的な観点からは、属性数を4〜6個、各属性の水準数を3〜4個程度に抑えるのが現実的です。当社としては、属性数を5個未満に抑え、各属性の水準数を3個程度にすることをおすすめします。

前述の通り、システム上の属性数制限はありません。しかし、回答者の認知負担を考慮すると、5〜6個を超える属性を持つ選択肢を提示することは現実的ではありません。もし10〜20個の属性を検証したい場合は、プロジェクトを以下の2段階に分けて実施することを推奨します：

1. スクリーニング/プロファイリング調査を作成し、シンプルな複数選択式の質問（「20個の中から6個を選択」など）を用いて属性の有効性を検証します。
2. TURF分析を使用して、最もリーチの高い上位5〜6個の属性を絞り込みます。
3. 第2段階として、絞り込んだリーチの高い属性に対してコンジョイント調査を実施します。