重回帰分析とは？活用シーンと分析の進め方・ポイント

重回帰分析とは、統計学上のデータ解析手法のひとつです。回帰分析とは、要因と結果の因果関係を明らかにし、各要因が結果に与えている影響度を関数の形で数値化して、それをもとに将来の予測を行う解析手法を指します。このうち、1 つだけの要因を扱うものを「単回帰分析」、複数の要因を扱うものを「重回帰分析」と呼びます。

重回帰分析と単回帰分析の違い

統計学上の解析手法は、要因と結果の関係により、大きく「単変量解析」と「多変量解析」の 2 つのグループに分けられます。単回帰分析は単変量解析、重回帰分析は多変量解析の一種です。単変量解析は、結果に対する要因が 1 つの場合に用いられる解析手法です。一方、多数量解析は、結果に対する要因が 2 つ以上の場合に用いられるもので、複数の変数を持つデータの関連性を明らかにする統計手法の総称です。重回帰分析のほかにも、判別分析、ロジスティック回帰分析、数量化 I 類、数量化 II 類などさまざまな手法があります。

単回帰分析は、単変量解析ですので、1 つの要因（説明変数）が結果（目的変数）に与える影響を分析し、結果を予測します。説明変数とは「目的変数に影響を与えている変数」、目的変数とは「何らかの原因を受けて発生した結果となっている変数」を指します。例えば、広告費と売上の実績データから、広告費（説明変数）を◯円使った場合の売上（目的変数）を予測するような場合は単回帰分析です。

一方、重回帰分析は多変量解析ですので、複数の要因（説明変数）が結果（目的変数）に与える影響を分析し、結果を予測します。例えば、これまでに開店したチェーン店 10 店舗の立地、商品価格帯、天気、店舗面積、従業員数と売上のデータから、新店舗を開店した場合の売上を予測するような場合に重回帰分析を用いてデータを分析します。

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重回帰分析はビジネスの現場において、マーケティング戦略を効率よく行いたい場合に利用されています。主な利用シーンとしては、次に挙げる 2 つがあります。

ある結果の要因を分析したいとき

ある結果に対し、複数存在する要因がそれぞれどれくらい影響しているのかを分析したい場合に、重回帰分析を利用します。例えば、10 店舗を展開するカフェチェーンで、店舗面積、座席数、従業員の数、駅からの距離、モーニングサービスの有無といった要素が、店舗の売上や集客に対してどれだけインパクトを与えているのかを分析するといった場合です。

ある結果の予測をしたいとき

重回帰分析は、どのような結果になるのかを予測したい場合にも利用できます。結果に対し、それぞれの要因が与える影響度を数値で示し、その式の変数部分に別の数値を当てはめることで、将来の結果を予測します。例えば、10 店舗を展開するカフェチェーンで、店舗面積や座席数、駅からの距離によって新店舗の売上がどう変わるかを、重回帰分析を利用して予測するのです。

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重回帰分析を進める手順について紹介します。ここでは、「10 店舗を展開中のカフェチェーンが、新規オープン予定の新店舗の売上高を予測するために、重回帰分析を行う場合」を例にします。

1. 分析対象となる結果を決める

まずは、分析対象となる結果（目的変数）を決めます。この場合は、「新店舗の売上高」です。

2. 結果を左右する要因を考える

さまざまな要因の中から、結果に影響を与えていそうな要因（説明変数）をピックアップします。カフェの売上高に関連がありそうな要因としては、立地、商圏人口、店舗面積、従業員数、座席数、客単価、メニュー数、周辺の競合店舗数などいろいろ考えられます。いったん多くの候補を集めた上で、この中から何を選ぶかを慎重に決めることになります。

なお、説明変数を選ぶ際には、1 つずつ説明変数を追加したり削除したりしながら最適な組み合わせを探す「ステップワイズ法」という方法が多く使われます。ここでは「客単価、店舗面積、座席数、従業員数、商圏人口」の 5 つを選んだと仮定します。

3. データを集める

ステップワイズ法を使って選んだ説明変数のデータを集めます。今回の場合は、現在営業中の 10 店舗について、それぞれ「年間売上高（目的変数）」「客単価、店舗面積、座席数、従業員数、商圏人口（説明変数）」のデータを集めます。

この段階でよく起こりがちなのは、欲しいデータが社内のあちこちに散らばっており、収集に手間と時間がかかるという問題です。重回帰分析をスムーズに進めるには、データの一元管理、分析に使う BI ツールとデータベースの連携機能を備えているのが理想です。

4. データを分析し、重回帰式を割り出す

解析ツールを使って収集したデータを分析し、各要因の売上への影響の大きさを数値化した「重回帰式」を割り出します。重回帰式は、例えば次のような方程式のことです。

＜重回帰式の例＞

y（新店舗の売上高）＝（1.02（回帰係数）×客単価）＋（0.22（回帰係数）×店舗面積）+（0.56（回帰係数）×座席数）+（0.4（回帰係数）×従業員数）＋（0.9（回帰係数）×商圏人口）＋0.8（定数項）
※数字は例です

各説明変数に乗じている回帰係数とは、変数の影響力を示す数値です。数字の大きさは説明変数の単位に依存するので、数字自体にあまり意味はなく、数字が大きければ売上高への影響が大きいというわけではありません。影響度の大きさを知るには、解析ツールで出力される「標準化係数」という数字を見ます。最後の定数項というのは、どんな説明変数の影響も受けない、固定された値のことです。

5. 重回帰式を使って新店舗の売上高を予測し、計画の修正などを行う

重回帰式の「客単価」や「店舗面積」といった項目に、新店舗の計画データを入れて計算します。計算結果を見て、各説明変数の新店舗の売上高への影響度を確認しながら、計画の修正を行っていきます。例えば、想定よりも座席数の影響が大きく、店舗面積の影響が小さいなどいった結果から予算配分を検討するなど、さまざまな予測を立てて計画に役立てるのです。

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重回帰分析を行う上では、いくつかポイントがあります。次に挙げる 3 つのポイントに注意して分析を行いましょう。

求める答えが重回帰分析で導けるのかを確認する

結果の要因分析や、予測分析が行える多変量解析には、重回帰分析以外にもさまざまな手法があります。目的によっては、ほかの分析手法のほうがふさわしい場合もあるので、「重回帰分析で求める答えを得られるのか」を最初にしっかり検討しましょう。例えば、説明変数として「顧客の性別」や「天気」など、数量化できないものばかりを扱いたい場合は、「数量化 I 類」という解析手法が向いています。

変数はすべて数値化する

データ分析を行うためには、重回帰式による計算が必要ですので、変数はすべて数値化する必要があります。説明変数に「モーニングサービスの有無」や「顧客の性別」など、数量化できないものを加えるときは、「あり＝1、なし＝0」「男＝1、女＝0」のように、二者択一式に変更したダミー変数に置き換えます。

説明変数を増やしすぎない

ピックアップする説明変数が多すぎると、各項目の結果への影響度合いが見えづらくなるので、少なめにしておくのがおすすめです。多くても 7 個ほどが適切といわれています。

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重回帰分析を使っての売上予測モデルの作成は、Excel などの表計算ソフトでも実施可能です。しかし、素早く簡単に分析を行いたいなら、大量のデータの分析・活用を効率的に行うための専用ツールを利用するのがおすすめです。中でも BI ツールはデータベースとの連携もスムーズにできますし、目的に合わせて、重回帰分析以外のさまざまな分析手法を使い分けることも可能です。

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重回帰分析ができる BI ツールにはさまざまなものがありますが、残念ながら使い勝手は同じではありません。BIツールは、企業内に蓄えられた大量のデータを集めて分析し、わかりやすく示すことで、迅速な意思決定や課題解決を支援するものです。そのため、BI ツールを選ぶ際は、分析能力だけでなく、操作性の高さやわかりやすさも非常に重要になります。

その点、BI プラットフォームとしてさまざまな企業から評価を得ている Tableau は、データ分析においても必要な要素を備え、世界中で使用されている実績があります。Tableau には、以下のようなメリットがあります。

・直感的に操作できる

Tableau では、直感的に操作ができるようになっており、ドラッグ＆ドロップでダッシュボードを作り上げることが可能です。データ分析の際にも、操作方法など余計なことを考える必要がありません。

・データが視覚的にわかりやすい

Tableau は、データが視覚的にわかりやすいインターフェイスを採用しています。一目で内容が理解しやすいようデータを可視化しているので、分析結果を瞬時に把握することができます。

・外部ツールとの連携性が高い

Tableau は Excel、CSV ファイル、Oracle データベースなど、100 種類以上の外部ツールとの連携が可能です。コード不要で連携できるので、分析に必要な社内データの収集もスムーズです。

・リアルタイム更新が可能

Tableau はデータベースとの接続形式を「ライブ接続」にすることで、データのリアルタイム更新が可能です。情報の更新に労力を費やすことなく、常に最新のデータを使って分析が行えます。

・豊富な分析機能

Tableau は、重回帰分析はもちろん、R と Python の結合、高度なコホート分析といったものまで、豊富な分析機能を備えています。

・チームで結果を共有しやすい

Tableau であればチームでダッシュボードを共有することも簡単です。同じリアルタイムのデータを見ながら、マーケティング戦略を考えることができます。

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重回帰分析は、ビジネスでは売上予測やブランドイメージの分析、顧客満足度の分析などに幅広く利用される、統計学上のデータ解析手法のひとつです。Excel などの表計算ソフトでもできないことはありませんが、スムーズに分析を行いたいなら、高い分析能力と操作性の高さ、わかりやすさを備えた BI ツールを導入するのがおすすめです。

中でも BI プラットフォームの Tableau は、重回帰分析をマーケティング戦略に活用するための BI プラットフォームとして、多くの企業から高い評価を得ています。まず、無料トライアルからスタートしたい方は、下記のボタンより詳細をご確認ください。

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