クラスター分析とは？基本概念からビジネス活用例まで徹底解説

クラスター分析の基本概念

クラスター分析（クラスタリング）は、人間が古くから行ってきた本質的な知的活動の一つです。さまざまな測定指標に基づいて、性質の似たレコード（データ）同士をグループ化し、「クラスタ」と呼ばれるまとまりを作り出します。その核心となる考え方は、分析の目的に役立つ形でクラスタを定義することにあります。

この手法は、天文学、考古学、医学、化学、教育学、心理学、言語学、社会学など、実に幅広い分野で活用されてきました。

統計学におけるクラスター分析の位置づけ

クラスター分析は統計学の一分野として、長年にわたり盛んに研究されてきました。この手法の最大の利点は、概念階層のような事前知識を必要とせず、データそのものから興味深い構造やクラスタを直接発見できる点にあります。

ただし、統計学分野で伝統的に使われてきたPAMやCLARAといったクラスタリングアルゴリズムは、計算量の観点から見ると非効率であることが指摘されています。この計算効率の課題を克服するため、CLARANS（Clustering Large Applications based upon Randomized Search：ランダム探索に基づく大規模アプリケーション向けクラスタリング）という新しいアルゴリズムが開発されました。

マーケティング分野での活用

市場セグメンテーション

マーケティングにおける最も有名な応用例が市場セグメンテーションです。顧客を人口統計データや取引履歴データに基づいてセグメントに分割し、それぞれのセグメントに合わせたマーケティング施策を展開します。

市場構造分析

もう一つの応用が市場構造分析です。類似性を示す競合指標に基づいて、同じタイプの製品群を識別します。さらに、マーケティングや政治予測の分野では、米国の郵便番号（ZIPコード）を用いた地域のクラスタリングが、ライフスタイル別に地域をグループ化する強力な手法として広く活用されています。

金融分野での活用

バランスの取れたポートフォリオ構築

金融分野では、バランスの取れたポートフォリオ作成にクラスター分析を利用できます。株式などの複数の投資機会に関するデータが与えられた場合、日次・週次・月次のリターン、ボラティリティ（価格変動率）、ベータ値といった財務パフォーマンス変数に加え、業種や時価総額などに基づいてクラスタを発見できます。

市場分析

金融におけるもう一つの用途は市場分析です。特定の業界において、成長率、収益性、業界規模、製品ラインナップの幅、国際市場への進出状況などの指標に基づき、似た性質を持つ企業群を見つけ出します。これらの企業群を分析することで、市場構造を把握したり、誰が競合相手なのかを判断したりすることが可能になります。

その他の応用例

クラスター分析は大量のデータ処理にも適しています。たとえば、インターネット検索エンジンでは、ユーザーが入力する検索クエリをクラスタリングするためにこの手法を採用しています。こうして得られたクラスタ情報は、より高度な検索アルゴリズムの開発に役立てられています。

クラスター分析に使われる基本的なデータ形式

一般的に、クラスタリングに使われる基本データは、複数の変数に関する測定値をまとめた表形式のデータです。各列が変数を、各行がレコード（個々のデータ）を表します。目的は、似たレコード同士が同じグループに属するようにデータをグループ化することです。クラスタの数は事前に指定することもできますし、データから自動的に決定することも可能です。