コンジョイント分析とは — 「どの仕様なら選ばれるか」を数字にする

「価格は安いほうがいいですか」と聞けば全員が「はい」と答えます。「容量は多いほうがいいですか」も同じです。単独で聞く限り、すべての要素が「あったほうがいい」になり、優先順位が出ません。

コンジョイント分析は、価格・容量・機能をまとめた商品案を2〜3案並べて「この中ならどれを買いますか」と聞きます。回答者は必ずどこかを諦めるため、その諦め方から「価格を100円上げてでも欲しい機能はどれか」という交換比率が取り出せます。実際の購買が持つトレードオフを、調査の中に再現する手法です。

属性＝比較する軸（価格・容量・成分…）、水準＝その軸の選択肢（298円・398円・498円…）です。ここの設計が分析の質をほぼ決めます。

① 部分効用値

各水準が選好にどれだけ寄与したかの値です。同じ属性の中でのみ比較できます。「容量500ml：+0.42／容量350ml：−0.42」なら、500mlは350mlより選ばれやすい、という意味です。属性をまたいで「+0.42 と +0.31 だからこちらが上」とは読めません。

② 属性重要度

属性ごとに「最も高い部分効用値 − 最も低い部分効用値」を取り、全属性の合計で割って%にしたものです。これは属性をまたいで比較できます。

③ シェアシミュレーション

自社案と競合案を仮想的に並べ、「この市場ならどれが何%選ばれるか」を計算する使い方です。価格を変えたときのシェアの動きを見られるのが最大の利点で、実務ではここが本番になります。

• シミュレーションの数字は実売シェアではありません。提示された案の中での相対的な選ばれやすさであり、認知率・配荷・広告量は一切入っていません
• カードに載せていない要素（棚での見え方、口コミ、店員の推奨）は結果に反映されません
• 水準の範囲外は予測できません。298〜498円で調査した結果から、980円のときのシェアは出せません
• 回答者は「買うつもりで選ぶ」だけで、実際にレジに並ぶわけではありません。新奇性のある案は高めに出ます