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社会情報天気図 景気ウオッチャー調査から、 地域の消費の動向を可視化し、景気の実相を理解する Dual ComBine Analysis Powered by Dual ComBine Analysis for Who Gets What and ? 2016年7月号 Vol.2 No.7 内閣府2016年7月8日発表データより 2016/7/31 1 Photo by Akiko 2016 © Data Cake Baker Corporation Photo by T. HIRATA 4

連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

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社会情報天気図 景気ウオッチャー調査から、

地域の消費の動向を可視化し、景気の実相を理解する

Dual ComBine Analysis

Powered by

Dual ComBine Analysis

for Who Gets What and ?

2016年7月号 Vol.2 No.7 内閣府2016年7月8日発表データより

2016/7/31 1

Photo by Akiko

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Photo by T. HIRATA

4月

Page 2: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

社会情報天気図~景気ウオッチャー調査から地域や業種の景気動向を読む~

社会情報天気図の一周年記念号として、景気ウオッチャーの第一四半期の消費活動のトレンドを分析した。社会情報天気図は、GDPの6割を占める消費の実相とその動向を深く理解し、先を読んで、社会をより豊かにするために挑戦すべき課題の探索を支援することを目的にしている。

消費の実相トレンドは、景気動向水準を示すDIとその理由、市場要因等の景気の様相属性をマップ化し、そこに2016年の4月、5月、6月度の日本各地と各業種の動きをプロットした。消費動向を示す空間は、“良い-悪い”軸と、“変わらない-変わる”軸で構成された。

また消費の景気観は、そのマジョリテイは、“変わらない”で、約30%を占めている。これに隣接した“やや悪い”の17%を加えると、50%ととなり、決して楽観できる状況ではない。そこに多くの地域や業種が含まれている。新車導入にも関わらず、大手自動車メーカの燃費不正問題が、影を落としている。

これに対抗するマイノリティは、“良い方向”には、北海道と沖縄と中国があり、インバウンド効果や観光産業がそれを支えているが、個々の要因が限定的で、共通性が見当たらない。

逆のマイノリティの“悪い方向”には、近畿と百貨店が構造不況業種となって固定されている。特に高額商品やブランド商品を支えてきたインバウンドと、株価が支えてきた高齢者の慎重な購買態度が表出した。 熊本地震は、この動きを加速し、日本の消費構造の脆弱さを露呈させたが、九州地方は。少しづつ悪さから脱出方向にある。

地域特性としては、関東や東海近畿が優れず、九州を除く、北海道や沖縄中国等が比較的良い。

業種特性としては、百貨店や商店街などに代表される物販が冴えず、観光関係やレストラン等のサービス業が良い方向にあり、モノからコトへとシフトしている。

今回は残念ながら“動き”の方向と“悪い”方向が重なったが、プロダクツやサービスが、良い方向へのイノベーションに繋がることを期待したい。

はじめに

Dual ComBine Analysis

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全国の景気動向まとめ Dual ComBine Analysis

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・景気ウオッチャー調査の内、消費者の動きを示す、全国12地域で、2016年4月、5月、6月度の各業種のビジネスの現場から延べ2,545人のプロファイル記録データを使用。

・個人の地域、業種属性や、景気判断属性としての景気動向DI、市場要因、その理由の説明文等の、順序値、表示値、時系列値、文章な非構造データなど多様なタイプを含むデータセットから、景気動向の実相に迫る、属性間の関係性を読み取るため、連環データ分析で俯瞰マップ化した。

・景気判断である3ヵ月間の、DI規範値とそのトレンドが持つ背景や他の属性間の意味を示す多次元プロファイル・データを、マシンラーニングで情報圧縮し、分けて、判断し、解るため、景気ウオッチャーと関係する属性を、同一多次元空間に圧縮写像して俯瞰できる社会情報MAPを作成。

・これらのウオッチャーと諸属性を同時クラスタリングしプロファイリングし、その配置空間における分布から、マジョリティと対抗マイノリティを理解し、空間構成軸をオープン・コーでングした。

・利用法としては、“誰が、景気をどのように、何故、受け止めているか”、いわば日本の景気について、“Who Gets What and Why”の俯瞰へのチャレンジである。

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社会情報天気図~消費動向2016年第1 四半期

全国のDI

◇ 「景気ウオッチャー調査」の2016年4月、5月、6月の第1 四半期の景気動向

・全国平均は、41.4で前年同期比-11.0ポイントで、北海道以外は45.ポイントにも届かず、ほぼ全国的に“小雨模様”となった。

・東京都を含め全国12地域中、北海道と沖縄のみが“小雨模様”で、北陸、中国も下り坂となり、小雨模様が、ほぼ全国に広がった。

・“大雨”だった九州は、36.6と少しづつ改善しているが、前年同期比-15.7ポイントと、まだ大雨模様に近い。

・東京は39.6ポイントと前年同期比-16.1ポイントで、南北関東、近畿も前年同期比で2桁ダウンで、特に首都圏が厳しい状況。

九州:36.6(-15.7)

(全国平均-4.8)

沖縄DI:44.5(-9.3)

(全国平均+3.1)

北陸I:43.2(-13.5)

(全国平均+1.8)

65以上 良くなっている(快晴)

55~65 やや良くなっている(晴れ)

45~55 変わらない(曇り)

35~45 やや悪くなっている(小雨)

35未満 悪くなっている(大雨)

Dual ComBine Analysis

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“景気ウオッチャー調査”の定義、凡例

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地域DI:50.0以上

(全国平均比)

地域DI:50.0未満

(全国平均比)

全国家計“小雨模様”

DI:41.4 (前年同期差-11.0)

北海道I:45.6(-8.5)

(全国平均+4.2) 東北DI:42.7(-8.4)

(全国平均+1.3)

北関東DI:40.6(-9.0)

(全国平均-0.8)

東京都:39.6(-16.1)

(全国平均-1.8)

東海DI:41.8(-9.3)

(全国平均+0.4)

四国DI:41.1(-8.8)

(全国平均-0.3)

南関東DI:41.2(-12.2)

(全国平均-0.2)

近畿DI:40.2(-13.8)

(全国平均-1.2)

中国DI:43.4(-8.2)

(全国平均+2.0)

景気ウオッチ 全国 北海道 東北 北関東 南関東 東京都 東海 北陸 近畿 中国 四国 九州 沖縄

2013年6月 52.2 58.6 51.0 50.4 53.6 55.9 48.5 54.1 55.0 52.2 50.0 50.0 52.9

2013年7月 50.6 56.9 47.6 47.6 51.4 52.6 50.5 49.6 52.0 51.7 50.0 49.6 52.92013年8月 49.3 54.9 48.4 46.0 49.2 50.9 50.2 47.4 48.8 47.9 50.8 49.0 62.02013年9月 50.6 52.8 47.6 47.1 52.9 53.6 49.5 50.0 53.0 49.8 49.2 50.8 58.02013年10月 49.2 52.2 45.4 46.5 49.2 48.1 49.5 50.0 50.4 50.9 46.8 50.4 54.82013年11月 51.3 50.0 48.4 49.1 50.0 50.0 53.9 50.4 54.6 52.5 51.2 51.5 49.12013年12月 53.1 53.5 49.1 51.7 53.8 56.5 56.6 52.2 54.1 53.7 54.4 51.8 48.02014年1月 52.2 51.9 48.3 50.4 54.3 54.6 54.3 49.6 53.7 53.8 50.0 52.7 50.02014年2月 50.2 55.3 45.9 41.3 47.8 48.8 53.1 52.2 53.4 53.2 52.5 50.4 55.82014年3月 57.0 52.6 55.4 53.7 59.5 62.2 55.7 52.9 60.1 57.4 62.3 57.0 60.62014年4月 37.2 37.3 35.9 34.7 40.5 41.1 38.7 36.8 40.4 32.7 29.1 36.4 41.72014年5月 42.1 38.8 37.8 43.4 45.5 46.2 40.8 44.6 43.1 40.1 43.7 41.7 48.1

2014年6月 45.1 46.5 43.5 43.9 46.8 50.3 44.7 43.9 46.8 43.3 45.6 44.4 50.0

2014年7月 49.4 49.1 49.8 48.7 50.1 55.2 47.9 48.2 50.3 49.8 49.6 46.5 61.62014年8月 45.8 46.7 44.8 46.2 45.4 48.3 47.2 46.0 49.9 43.6 43.6 42.0 47.22014年9月 46.7 45.7 46.2 44.7 46.4 48.6 47.7 43.7 50.2 44.8 46.5 47.7 48.12014年10月 42.3 41.3 40.2 39.7 39.4 40.4 42.3 46.0 45.9 41.7 41.5 44.8 50.02014年11月 39.5 33.7 38.6 35.7 36.1 39.8 39.5 39.6 43.2 41.7 43.6 43.0 43.52014年12月 44.2 39.5 41.3 40.1 45.9 49.4 45.1 43.0 48.2 43.1 41.8 47.2 47.92015年1月 43.9 46.3 42.5 41.2 43.6 45.8 45.4 45.1 47.4 41.0 44.6 42.0 45.42015年2月 48.4 48.7 46.0 44.6 49.6 49.7 47.2 50.8 52.3 46.8 49.6 47.8 51.02015年3月 50.9 51.9 49.1 47.1 50.0 53.1 48.0 56.3 54.1 50.9 49.6 53.8 50.02015年4月 53.2 55.8 51.6 51.1 53.1 54.8 51.5 59.3 55.0 51.6 49.6 55.0 51.92015年5月 53.6 53.2 53.0 50.4 55.4 57.2 53.2 59.3 53.4 53.6 50.4 52.9 55.8

2015年6月 50.4 53.2 48.6 47.4 51.9 55.2 48.8 51.5 53.6 49.6 49.6 48.8 53.7

2015年7月 50.8 55.6 48.7 47.7 49.9 50.6 50.5 51.5 51.2 50.9 52.2 52.3 55.02015年8月 48.8 52.0 46.2 45.0 48.4 47.5 49.2 53.3 50.4 48.7 46.9 48.3 57.02015年9月 47.0 49.1 45.6 42.5 45.5 47.3 44.7 50.8 50.8 45.4 46.6 48.6 59.32015年10月 48.1 46.2 44.9 47.1 48.4 49.5 48.8 47.4 49.5 48.7 45.7 49.8 56.02015年11月 44.4 44.6 42.3 42.7 44.1 43.8 45.8 47.4 44.2 48.3 40.9 42.7 48.12015年12月 47.7 51.0 45.7 43.8 49.1 49.4 47.7 47.1 45.7 52.4 46.9 48.4 46.92016年1月 45.6 51.6 47.3 43.8 43.7 43.1 45.4 46.7 46.8 48.7 35.6 43.8 51.92016年2月 43.2 44.1 41.7 39.8 41.5 39.9 44.0 44.9 44.4 44.8 39.4 45.2 50.02016年3月 44.3 45.1 46.6 43.0 41.8 42.4 45.4 44.0 42.4 46.8 44.1 45.7 45.72016年4月 42.2 44.3 42.5 41.8 44.2 42.8 44.6 44.5 40.7 46.1 41.8 31.3 44.02016年5月 41.9 47.5 42.4 40.9 41.6 41.1 41.6 42.7 41.9 42.5 39.6 39.0 46.2

2016年6月 40.2 44.9 43.2 39.2 37.9 35.0 39.3 42.3 38.1 41.6 41.8 39.4 43.3

今年の年平均 45.4 48.0 44.8 43.1 44.7 44.4 45.6 46.9 45.5 47.1 43.5 44.5 50.3前年の年平均 47.4 47.1 46.0 44.7 47.2 49.8 47.0 49.1 50.3 46.5 46.7 47.6 50.5対前年差 -2.0 0.9 -1.2 -1.6 -2.6 -5.4 -1.4 -2.2 -4.8 0.6 -3.2 -3.1 -0.2

今年の1Q平均 41.4 45.6 42.7 40.6 41.2 39.6 41.8 43.2 40.2 43.4 41.1 36.6 44.5対前年同期差 -11.0 -8.5 -8.4 -9.0 -12.2 -16.1 -9.3 -13.5 -13.8 -8.2 -8.8 -15.7 -9.3対全国平均差 0.0 4.2 1.3 -0.8 -0.2 -1.8 0.4 1.8 -1.2 2.0 -0.3 -4.8 3.1

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家計関連動向DIの地域別推移(1/2) Dual ComBine Analysis

地域別DIの推移

◆家計関連動向DIの3年間の東日本の推移

◇4月~6月の2016年度第1四半期(1Q)の全国平均は、41.4で対前年同期差-11.0ポイントで、北海道以外は45.ポイントにも届かず“小雨模様”が全国に広がった。

・消費税ショック時の2014年4月から約1年間沈みこみ1年後の4月に持ち直したが、その後のダウントレンドは一貫して変わらない。この3ヵ月でも、東北以外は、ダウントレンドが続いている。

・東日本では2014年11月に、消費増税後と同程度の落ち込み現象があるが、消費税の見送り効果か原因は不明、来月以降に注目。

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2014年4月消費税8%実施

2016 © Data Cake Baker Corporation

・マネタリー残の増加率▽40%?

・消費税見送り効果?

消費税効果

・消費税見送り効果?

・熊本地震

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全国

北陸

近畿

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沖縄

家計関連動向DIの地域別推移(2/2) Dual ComBine Analysis

地域別DIの推

◆家計関連動向DIの3年間の西日本の推移

◇4月~6月の2016年度第1四半期(1Q)の全国平均は、41.4で対前年同期差-11.0ポイントで、北海道以外は45.ポイントにも届かず“小雨模様”が全国に広がった。

・九州は、熊本の震災で、4月に急落して35ポイントを切ったが、5月からやや持ち直した。

・沖縄も45ポイントを切って、ダウントレンドである。

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2014年4月消費税8%実施

2016 © Data Cake Baker Corporation

消費税効果

・マネタリー残の増加率▽40%?

・消費税見送り効果?

・消費税見送り効果?

・熊本地震

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景気ウオッチ 全国 北海道 東北 北関東 南関東 東京都 東海 北陸 近畿 中国 四国 九州 沖縄

2013年6月 52.2 58.6 51.0 50.4 53.6 55.9 48.5 54.1 55.0 52.2 50.0 50.0 52.9

2013年7月 50.6 56.9 47.6 47.6 51.4 52.6 50.5 49.6 52.0 51.7 50.0 49.6 52.92013年8月 49.3 54.9 48.4 46.0 49.2 50.9 50.2 47.4 48.8 47.9 50.8 49.0 62.02013年9月 50.6 52.8 47.6 47.1 52.9 53.6 49.5 50.0 53.0 49.8 49.2 50.8 58.02013年10月 49.2 52.2 45.4 46.5 49.2 48.1 49.5 50.0 50.4 50.9 46.8 50.4 54.82013年11月 51.3 50.0 48.4 49.1 50.0 50.0 53.9 50.4 54.6 52.5 51.2 51.5 49.12013年12月 53.1 53.5 49.1 51.7 53.8 56.5 56.6 52.2 54.1 53.7 54.4 51.8 48.02014年1月 52.2 51.9 48.3 50.4 54.3 54.6 54.3 49.6 53.7 53.8 50.0 52.7 50.02014年2月 50.2 55.3 45.9 41.3 47.8 48.8 53.1 52.2 53.4 53.2 52.5 50.4 55.82014年3月 57.0 52.6 55.4 53.7 59.5 62.2 55.7 52.9 60.1 57.4 62.3 57.0 60.62014年4月 37.2 37.3 35.9 34.7 40.5 41.1 38.7 36.8 40.4 32.7 29.1 36.4 41.72014年5月 42.1 38.8 37.8 43.4 45.5 46.2 40.8 44.6 43.1 40.1 43.7 41.7 48.1

2014年6月 45.1 46.5 43.5 43.9 46.8 50.3 44.7 43.9 46.8 43.3 45.6 44.4 50.0

2014年7月 49.4 49.1 49.8 48.7 50.1 55.2 47.9 48.2 50.3 49.8 49.6 46.5 61.62014年8月 45.8 46.7 44.8 46.2 45.4 48.3 47.2 46.0 49.9 43.6 43.6 42.0 47.22014年9月 46.7 45.7 46.2 44.7 46.4 48.6 47.7 43.7 50.2 44.8 46.5 47.7 48.12014年10月 42.3 41.3 40.2 39.7 39.4 40.4 42.3 46.0 45.9 41.7 41.5 44.8 50.02014年11月 39.5 33.7 38.6 35.7 36.1 39.8 39.5 39.6 43.2 41.7 43.6 43.0 43.52014年12月 44.2 39.5 41.3 40.1 45.9 49.4 45.1 43.0 48.2 43.1 41.8 47.2 47.92015年1月 43.9 46.3 42.5 41.2 43.6 45.8 45.4 45.1 47.4 41.0 44.6 42.0 45.42015年2月 48.4 48.7 46.0 44.6 49.6 49.7 47.2 50.8 52.3 46.8 49.6 47.8 51.02015年3月 50.9 51.9 49.1 47.1 50.0 53.1 48.0 56.3 54.1 50.9 49.6 53.8 50.02015年4月 53.2 55.8 51.6 51.1 53.1 54.8 51.5 59.3 55.0 51.6 49.6 55.0 51.92015年5月 53.6 53.2 53.0 50.4 55.4 57.2 53.2 59.3 53.4 53.6 50.4 52.9 55.8

2015年6月 50.4 53.2 48.6 47.4 51.9 55.2 48.8 51.5 53.6 49.6 49.6 48.8 53.7

2015年7月 50.8 55.6 48.7 47.7 49.9 50.6 50.5 51.5 51.2 50.9 52.2 52.3 55.02015年8月 48.8 52.0 46.2 45.0 48.4 47.5 49.2 53.3 50.4 48.7 46.9 48.3 57.02015年9月 47.0 49.1 45.6 42.5 45.5 47.3 44.7 50.8 50.8 45.4 46.6 48.6 59.32015年10月 48.1 46.2 44.9 47.1 48.4 49.5 48.8 47.4 49.5 48.7 45.7 49.8 56.02015年11月 44.4 44.6 42.3 42.7 44.1 43.8 45.8 47.4 44.2 48.3 40.9 42.7 48.12015年12月 47.7 51.0 45.7 43.8 49.1 49.4 47.7 47.1 45.7 52.4 46.9 48.4 46.92016年1月 45.6 51.6 47.3 43.8 43.7 43.1 45.4 46.7 46.8 48.7 35.6 43.8 51.92016年2月 43.2 44.1 41.7 39.8 41.5 39.9 44.0 44.9 44.4 44.8 39.4 45.2 50.02016年3月 44.3 45.1 46.6 43.0 41.8 42.4 45.4 44.0 42.4 46.8 44.1 45.7 45.72016年4月 42.2 44.3 42.5 41.8 44.2 42.8 44.6 44.5 40.7 46.1 41.8 31.3 44.02016年5月 41.9 47.5 42.4 40.9 41.6 41.1 41.6 42.7 41.9 42.5 39.6 39.0 46.2

2016年6月 40.2 44.9 43.2 39.2 37.9 35.0 39.3 42.3 38.1 41.6 41.8 39.4 43.3

今年の年平均 45.4 48.0 44.8 43.1 44.7 44.4 45.6 46.9 45.5 47.1 43.5 44.5 50.3前年の年平均 47.4 47.1 46.0 44.7 47.2 49.8 47.0 49.1 50.3 46.5 46.7 47.6 50.5対前年差 -2.0 0.9 -1.2 -1.6 -2.6 -5.4 -1.4 -2.2 -4.8 0.6 -3.2 -3.1 -0.2

今年の1Q平均 41.4 45.6 42.7 40.6 41.2 39.6 41.8 43.2 40.2 43.4 41.1 36.6 44.5対前年同期差 -11.0 -8.5 -8.4 -9.0 -12.2 -16.1 -9.3 -13.5 -13.8 -8.2 -8.8 -15.7 -9.3対全国平均差 0.0 4.2 1.3 -0.8 -0.2 -1.8 0.4 1.8 -1.2 2.0 -0.3 -4.8 3.1

◆ 「景気ウオッチャー調査」の2016年第1 四半期(4月、5月、6月)の“現状の家計動向”

・第1四半期の全国平均は41.4で前年同期比-11.0ポイントの大幅ダウンで、特に南関東、東京都、北陸、九州は2桁ダウンである。

・過去1年間平均の全国平均は45.4ポイントで、前年同期比-2.0ポイントダウンとなった。

・ 今月単独でも全国平均は、40.2と、3月以来連続ダウンで、40ポイントを切る可能性がある。

景気ウオッチャーのDI

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Dual ComBine Analysis

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「景気ウオッチャー調査」のデータ

ヒートマップから

・景気ウオッチャーは、基本的には3ヵ月前を基準とした判断を聴いている。また、景気は季節性があり、前年同期比が望ましい。そこで、近月号では、直近3ヵ月間の平均値を比較した。

・消費増税ダメージは、2014年4月で、全国平均で37.2ポイントであった。その1年後に回復したが、腰砕けとなって低迷を続けている。

・2016年1Q(直近3ヵ月)で、45ポイントを上回ったのは、北海道だけである。インバウンド効果を享受した中国、沖縄、新幹線効果の北陸が他地域より良い。

・九州は震災が厳しいが、1Qでは36.6と回復基調。

・東京都が39.6とかなり悪いが、消費税の見送り効果かも知れない。

Page 8: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

全国の景気動向まとめ Dual ComBine Analysis

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・家計動向に関する景気ウオッチャーをクラスタリング

今回は、2016年第1四半期の4月、5月、6月データで、景気動向を、地域要因、業種要因等のウオッチャーの個人属性と、判断DIとその説明文、および市場要因等の5要因の総合相関関係(連環性*)で5クラスタに分類。

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*連環性(Degree of Dual Combine)は、連環でータ分析(Dual ComBine

Analysis)で使われる表側と表頭の各アイテムの類似性を表す非負の数字

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クラスタ別特徴

景気動向の構成要因・・・景気ウオッチャー分布 Dual ComBine Analysis

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景気ウオッチャーを5クラスタに類型化

ウオッチャー・マップの空間構成のデータと処理

・ 3ケ月間の延べ2,545人のウオッチャーのプロファイルデータセット。

・ウオッチャーの個人属性は、月別の地域と月別業種属性の、2変数とした。

・景気判断属性は、景気DI、とその説明文、および市場要因も月別とし、3変数とした。

・説明文は852語のキーワードとの共起の有無データとし、計5枚のクロス表を統合し解析した。

・これらの定性・定量と時系列の計5要因の変量を含むデータセットを連環データ分析(*)による機械学習で情報圧縮し分類。

・どのような地域や業種の個人が、どのような景気動向判断をなぜしているかについて、統合相関性(連環性)を使って、いわば“Who Gets What and Whay”分析を行い連環マップを得た。

・機械学習で、約1000次元空間に布置された82,545本のウオッチャーベクトルを2次元に情報圧縮し、ウオッチャと全ての属性の統合相関分布から、5クラスタに分類し、俯瞰マップを形成した。

(*)連環データ分析(Dual ComBine Analysis):日本発の多様なデータ変数をフュージョンして解析できる、世界初の“Data Cognitive Browser”

◆景気動向とその構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャーの個人属性と景気判断属性を5クラスタに類型化

・日本の2016年4、5、6月の景気動向を、消費の現場に従事しているウオッチャーのデータを俯瞰。ウオッチャーの個人属性と、景気動向にまつわる判断属性を、定量・定性属性を含むプロファイルデータとし、マシンラーニング(※)で統合解析し5クラスタに分類した。

・ 延べ2,545人の景気ウオッチャーを、5つのクラスターに分類した。景気DIで“変わらない”と“やや悪くなった”がマジョリティとなった。

・左上方向が「悪い」で、右下に「良い」の景気軸。左下が「不変」で、右上が「変化」の変化軸の安定したウオッチャー・マップとなった。

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クラスタ別特徴

景気動向の構成要因・・・景気DI Dual ComBine Analysis

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景気ウオッチャーを5クラスタに類型化

5つのクラスタと空間構成

1)主要なクラスタの総合相関クラスタとそのオープンコーディング:

・CL.1.「良くなって、やや良く」

・CL.2.「変わらず」

・CL.3.「変わる(悪く)」

・CL.4.「やや悪くなって」

・CL.5.「悪くなって」

2)クラスタ構成空間の軸足コーディング:

・「悪い(左上)」 vs. 「良い(右下)」

・「変わる(左下)」vs.「変わらず(右上)」

◆景気動向とその構成要因: 2016年第1四半期の景気ウオッチャー・マップに景気DIを布置しクラスタと軸足をコーディング

・日本の2016年4、5、6月の景気動向を、消費の現場に従事しているウオッチャーのデータを俯瞰。ウオッチャーの個人属性と、景気動向にまつわる判断属性を、定量・定性属性を含むプロファイルデータとし、マシンラーニング(※)で統合解析し5クラスタに分類した。

・この3ヵ月の日本のマジョリティは、左下の・CL.2.「変わらず」と・CL.4.「やや悪くなって」で、対決するマイノリティは、・CL.1.「良くなって、やや良く」と、それに対抗する形で、・CL.5.「悪くなって」が出現している。対極には・CL.3.「変わる(悪く)」が読み取れる。

良くなって・やや良くCL.1

変らずCL.2

やや悪くCL4

悪くなってCL.5

変わる(悪く)CL.3

クラスタウオッチャー

(人)ウオッチャー

(%)

CL1 705 27.7CL2 727 28.6CL3 356 14.0CL4 441 17.3CL5 317 12.5

計 2546 100.0

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クラスタ別特徴

◆景気動向とその構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャー・マップに日本全国の地域の月別動向を布置

・日本の2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、東京を含む全国12地域の月別動向と3ヵ月間の2016年度第1クオータのポジションを布置した。

・[良くなって・やや良くCL.1]、には、北海道と中国が附置され、東北もその方向ではあるが[変わらずCL.2]にも近く布置された。

・[やや悪くCL4]は、近畿があり、東京、北関東も近い。[変わる(悪く)CL.3]には、九州がありその4月から5月、6月にやや回復。

景気動向の構成要因・・・地域要因(日本全体) Dual ComBine Analysis

11 2016 © Data Cake Baker Corporation

5つのクラスタと空間構成

・景気要因と構成軸からなる俯瞰マップに、各地域の月別因子のトレンドを布置。

・日本のマジョリティは、「変わらない」と、「やや悪くなって」いる方向にある。12地域中の過半数がここに集中している。

・マイノリティの「悪くなっている」方向には、近畿が居座っており、東京も同じ方向である。

・マイノリティの「良くなっている」方向には、北海道と中国がある。東北も似た方向にあるが、やや「変わらない」方向にも近い。沖縄はサンプルが少なく、パワーが弱く特徴も弱い。

・地震に襲われた九州は、日本のマジョリティの「変わらない」の対極にあり、「変わる(悪く)」の代表的なポジションである。

・連環マプの見方は、中心からの方向が意味を、中心からの距離がその強さを示している。

「景気動向DI+月別地域因子」

良くなって・やや良くCL.1

変らずCL.2

やや悪くCL4

悪くなってCL.5 変わる(悪く)CL.3

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Page 12: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

◆景気動向とその構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャー・マップに北日本の3地域の月別動向を布置

・日本の2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、北日本の3ヵ月と第1クオータの各代表ポジションを布置した。

・北海道は、[良くなって・やや良くCL.1]に位置し、傾向的変動はない。

・東北も同じクラスタであるが、良くなっているよりもやや良くなっている方向で、[変らずCL.2]に近い。

・北陸は、4月までは[良くなって・やや良くCL.1]に位置したが、5月、6月と[変らずCL.2]に移動した。

Dual ComBine Analysis

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クラスタ別特徴

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景気動向の構成要因・・・地域要因(北日本)

地域要因(北日本)

・景気要因と構成軸からなる景気ウオッチャ・マップ上に、地域要因のうち、北海道、東北、北陸の北日本地域の月別因子を布置。

・日本全体に比べると、この北日本3地域が、「悪い方向」と近くないのは、意外ではある。

・とはいえ、北海道は、インバウンド効果と新幹線効果がありそう。

・北陸は、新幹線効果があったが、それが薄れかけてきているか?

・東北も、このポジションは新幹線効果か。

良くなって・やや良くCL.1

変らずCL.2

やや悪くCL4

悪くなってCL.5 変わる(悪く)CL.3

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「景気動向DI+月別北日本の地域因子」

Page 13: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

◆景気動向とその構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャー・マップに関東3地域の月別動向を布置

・日本の2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、関東3地域の3ヵ月と第1クオータの各代表ポジションを布置した。

・東京都を含む関東3地域は、日本のマジョリティ群としての[やや悪くCL.4]と[変らずCL.2]に位置している。

・東京都は、[やや悪くCL.4]に位置した。東京都を含む南関東は、 [変らずCL.2]である。

・北関東は、 [変らずCL.2]で、東京都と南関東の中間に位置しているが、特徴はあまり明確ではない。

Dual ComBine Analysis

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クラスタ別特徴

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景気動向の構成要因・・・地域要因(関東)

良くなって・やや良くCL.1

変らずCL.2

やや悪くCL4

悪くなってCL.5 変わる(悪く)CL.3

地域要因(関東)

・景気要因と構成軸からなる景気ウオッチャ・マップ上に、地域要因のうち、北関東、南関東(東京都を含む)、および東京都の、3の関東地域の月別因子を布置。

・この関東3地域は、日本全体のマジョリティであるやや悪く、変わらないポジションである。

・とはいえ、産業集積地でもあり消費中心地でもある東京都が「悪い方向」ベクトルに位置する意味は重要。

・南関東が「変わらない方向」と近いが、東京都を含んだデータであり、何か別の要因があるか知れない。

・前回の消費税の繰延時には、関東を含む東日本は大きく落ち込んだが、今回もその影響が考えられる。来月以降が注目。

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「景気動向DI+月別関東の地域因子」

Page 14: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

◆景気動向とその構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャー・マップに中央日本の3地域の月別動向を布置

・日本の2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、中央日本の3地域の3ヵ月と第1クオータの各代表ポジションを布置した。

・日本の中央部を構成する東海、近畿、中国の3地域は、日本のマジョリティ群と良い方向に分布して位置している。

・近畿は、 [やや悪くCL.4]である。また東海は、 [変らずCL.2]で、共に、日本のマジョリティポジションである。

・中国の4月から5月は、[良くなって、やや良くCL.1]で好調なポジションに位置していたが、6月は、 [変らずCL.2]に移動した。

Dual ComBine Analysis

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クラスタ別特徴

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景気動向の構成要因・・・地域要因(中央日本)

良くなって・やや良くCL.1

変らずCL.2

やや悪くCL4

悪くなってCL.5 変わる(悪く)CL.3

地域要因(中央日本)

・景気要因と構成軸からなる景気ウオッチャ・マップ上に、地域要因のうち、東海、近畿および中国地方の、3の地域の月別因子を布置。

・近畿、東海地域は、日本全体のマジョリティであるが、中国地方だけが、やや良い方向のポジションである。

・中国地方は、インバウンド効果と思われるが、6月に「変わらず」の方向に移動したのは要注意。

・近畿が「悪い」方向と近いのは、業種として流通業における構造不況業種である百貨店が多く、それに引かれている可能性が考えられる。

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「景気動向DI+月別中央日本の地域因子」

Page 15: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

◆景気動向とその構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャー・マップに南日本の3地域の月別動向を布置

・日本の2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、南日本の3地域の3ヵ月と第1クオータの各代表ポジションを布置した。

・日本の南日本を構成する四国、九州、沖縄の3地域は、九州は「変わる」方向で、四国、沖縄は、マップの中央部に位置している。

・九州は、4月が最悪で、5月、6月も[変わる(悪く)CL.3]と良くないが、やや回復のトレンドが見える。

・沖縄は、 [良くなって・やや良くCL.1]であり、四国も[やや悪いCL.4]ではあるが、いずれもセンターに近く、特徴がはっきりしない。

Dual ComBine Analysis

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クラスタ別特徴

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景気動向の構成要因・・・地域要因(南日本)

良くなって・やや良くCL.1

変らずCL.2

やや悪くCL4

悪くなってCL.5

変わる(悪く)CL.3

地域要因(南日本)

・景気要因と構成軸からなる景気ウオッチャ・マップ上に、地域要因のうち、四国、九州および沖縄の、3の地域の月別因子を布置。

・四国は、日本全体のマジョリティのポジションであるが、サンプル数が少なく、特徴が弱い。

・中国地方だけが、やや良い方向のポジションで、インバウンド効果と思われるが、6月に「変わらず」の方向に移動したのは要注意。

・景気ウオッチャーでは、「変わらない」という判断はあるが、「変わる」という判断は明示的には採っていない。しかし、連環データマップからは、逆の方向性から、意味を読み取ることができる。

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「景気動向DI+月別南日本の地域因子」

Page 16: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

◆景気動向とその構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャー・マップに業種の月別動向を布置

・日本の2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、18業種の月別動向と3ヵ月間と第1クオータの代表ポジションを布置し、業種別の景気の良否や変化の動静を見る.

・「良い」方向には、飲食サービス、旅行、ホテル等の業種が目立つ。逆に、「悪い」方向には、物販系が多く布置されている。

・「悪い」方向には、百貨店が際立って定番となっている。食品飲料、衣料販売が近い。

・「変らず」の方向に、住宅、通信、家電、スーパ等が「やや悪く」の方向に近く、多く見られ、動意が見られないのは、厳しさの現れ。

Dual ComBine Analysis

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クラスタ別特徴

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景気動向の構成要因・・・業種要因(全体)

5つのクラスタと空間構成

・景気要因と構成軸からなる俯瞰マップ上に、業種別に月別で布置。

・ 流通業界では、百貨店とコンビニは対角にポジションを採って明暗を分けた。

・業種の多くは、左下のマジョリティを構成しており、変化はイノベーションの起点となるが、商店街は悪い方向に近く、タクシー輸送サービスはやや良い方向に近い。飲食サービスはさらに、そちらに寄っている。

・データは実相をできるだけ正面から捉え、情報は心情的な意味を捉えるために、自らのスタンドポイントを意識する。サブジェクトとして、ウオッチャは、日本の地域や生業としての業種である。

・業種を、流通業、サービス業、物販業というよりメタな属性から俯瞰する。

「景気動向DI+業種因子」・・・業種全体

良くなって・やや良くCL.1 変らずCL.2

やや悪くCL4

悪くなってCL.5 変わる(悪く)CL.3

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◆景気動向とその構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャー・マップに流通業種の月別動向を布置

・2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、業種要因のうち、流通5業種の3ヵ月と第1クオータの各代表ポジションを布置した。

・流通業の老舗である百貨店が「悪い」方向の代表であり、逆に「良い」方向の代表は、一番新しい業態のコンビニである。

・ショッピングセンターは、この両者の中間に位置する。

・スーパは、「変らず」の方向に近く、商店街は、「変わる」方向であるが、どちらかと言うと「悪い」方向に近い。

Dual ComBine Analysis

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クラスタ別特徴

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景気動向の構成要因・・・業種要因(流通)

5つのクラスタと空間構成

・景気要因として、日本の第3次産業の雄である流通業を月別に俯瞰した。

・日本の生産性の低さは、第3次産業に起因しており、それも人口構成から商店街であろう。残念ながら、地方の高齢化と人口の少数化が進む中、[変わる(悪く)]の方向であるのは、困難な状況を示している。

・百貨店は構造不況的流通業種となっている。スケールのメリットをスーパやその他専門デスカウンタに奪われ、スコープのメリットを身近なコンビニや郊外のショッピングセンタに奪われた。

・これらの現象が、20世紀に急速に進んだ品質の均質化のメリットを基礎とするなら、百貨店のカテゴリーのイノベーションは、どこに見つかられるべきであろうか?

「景気動向DI+業種因子」・・・流通業種

良くなって・やや良くCL.1

変らずCL.2

やや悪くCL4

悪くなってCL.5 変わる(悪く)CL.3

2016/7/31

Page 18: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

◆景気動向とその構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャー・マップに物販業種の月別動向を布置

・2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、業種要因のうち、物販7業種の3ヵ月と第1クオータの各代表ポジションを布置。

・「悪い」方向に食飲料品、衣料靴小物等が目立つ。逆に「良い」方向に近い物販業は見当たらない。

・「変わらない」方向では、乗用車関係、住宅・不動産、家電カメラなどが、マジョリティのポジションにある。

・書籍・文具、薬品・その他専門店は、ポジションがはっきりしない。

Dual ComBine Analysis

18

クラスタ別特徴

2016 © Data Cake Baker Corporation

景気動向の構成要因・・・業種要因(物販)

「景気動向DI+業種因子」・・・物販業種

良くなって・やや良くCL.1

変らずCL.2

やや悪くCL4

悪くなってCL.5

変わる(悪く)CL.3

2016/7/31

5つのクラスタと空間構成

・景気要因として、日本の物販業を月別に俯瞰したが、全体的にポジションは、左側で冴えない。

・開発途上国が、 20世紀の産業革命の工業標準化と品質管理技術の成果と金融と物流のグローバル化の波によって登場し、モノのコモディティ化が進み、それらの流通業も荒波の中に居る。

・その代表は、家電、衣料、食品飲料などの物販であろう。

・イノベーションは、乗用車や住宅など、高額な生活プラットフォームであり、これら等は、多様で状況によって絶えず変化するサービスニーズを提供するプラットフォームとして大きな可能性があろう。

Page 19: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

◆景気動向とその構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャー・マップにサービス業種の月別動向を布置

・2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、業種要因のうち、サービス6業種の3ヵ月と第1クオータの各代表ポジションを布置。

・流通業の全体からみると、サービス業は、「良い」方向のポジションが多い。

・「良い」方向では、旅行行楽観光、飲食サービスが近く、ホテル宿泊も、5月、6月と動きが良くなっている。

・「悪い」方向と近いのは特に無いが、通信ECゲームは「変わらない」方向で、「変わる」方向では、タクシー輸送サービスがある。

Dual ComBine Analysis

19

クラスタ別特徴

2016 © Data Cake Baker Corporation

景気動向の構成要因・・・業種要因(サービス)

5つのクラスタと空間構成

・景気要因と構成軸からなる俯瞰マップ上に、月別のサービス業を布置。

・ サービス産業の時代とされ、モノからコトの時代とも言われる通り、物販や流通産業に比べ、右側の比較的明るいポジションをカバーしている。

・好調の代表は、飲食サービスであり、旅行行楽観光サービスやホテル宿泊関係で、生活密着型でなない。

・タクシ-輸送サービスは[変わる(悪く)]ではあるが、明るい方に引かれている。

・通信ECゲームは、[変わらず]に近く、イノベーションの可能性があるが、USや中国に比べても、通信事業法や放送法の枠組みやその既得権益で固められた日本では、難しいあdろう。

「景気動向DI+業種因子」・・・サービス業種

良くなって・やや良くCL.1

変らずCL.2

やや悪くCL4

悪くなってCL.5

変わる(悪く)CL.3

2016/7/31

Page 20: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

◆景気動向とその構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャー・マップに市場要因の月別動向を布置

・2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、市場要因の4因子の3ヵ月と第1クオータの各代表ポジションを布置。

・マジョリティには、「変わらない」方向に、単価の動きがある。

・マイノリティの「良い」方向には、来客数の動きが、逆に内のリティの「悪い」方向には、販売量の動きがポジションしている。

・「変わる」方向では、お客様の様子があり、競争相手他もあるが、前者は「悪い」方向と近く、後者は、微妙なポジションである。

Dual ComBine Analysis

20

クラスタ別特徴

2016 © Data Cake Baker Corporation

「景気動向DI+市場要因」

5つのクラスタと空間構成

・景気要因と構成軸からなる俯瞰マップ上に、月別の市場因子アイテムを布置。

・マジョリティの「変わらず軸」の方向には、“お客様の様子”がある。

・良くなる方向に来客の動きがあり、販売量の動きが悪い方向にあることと、単価の動きが変わらないということは、日本の現状のトリレンマ現象である。

・イノベーションを起こすには、1)単価を変えず客を呼ぶか、2)客を落とさず単価を上げるか、3)単価を下げてそれ以上に客を呼んで販売量を上げるかしかない。

・このような抽象論では、イノベーションは難しく、地域や業種要因と組み合わせて意味を読み取る必要がある。

良くなって・やや良くCL.1

変らずCL.2

やや悪くCL4

変わる(悪く)CL.3

悪くなってCL.5

2016/7/31

Page 21: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

◆景気動向の構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャー・マップに個人と景気判断の全属性の月別動向を布置

・2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、個人と景気判断の全ての属性を3ヵ月と第1クオータの各代表ポジションを布置。

・マジョリティの「変わらず」の方向は、東海地方の乗用車関連業で、販売量の動きが変わらない。逆は九州の商店街である。

・マイノリティの「良い」方向は、北海道の旅行観光で、来客数の動きが、逆にマイノリティの「悪い」方向には、近畿地方の百貨店で、お客の様子がポジションしている。

Dual ComBine Analysis

21

クラスタ別特徴

2016 © Data Cake Baker Corporation

景気動向の構成要因・・・地域・業種・市場要因

5つのクラスタと空間構成

・景気要因DIと構成軸からなる俯瞰マップ上に、月別の地域、業種、市場の各因子を布置し、関係性の読み取りがしやすく俯瞰マップを提示。

・日本のマジョリティは、販売量が「変わらず」で、関東や首都圏を中心とする日本各地の物販の業種。ただ、価格や客層の関係を崩すアプローチはあるかも知れない。

・良い方向は北海道や沖縄の、飲食サービスやホテルなどで、インバウンドや新幹線等の新しい来客数の動きの効果と思われる。

・悪い方向では、近畿や九州の百貨店が代表で、特に九州は商店街を含めて、弱点が表出した。百貨店は、傾向的ダウン現象に、インバウンドの高額商品の爆買いが衰え、厳しさを増した。

・変化と不変軸の対極に、タクシーや予想サービスと乗用車関係が附置されたのは、興味深い現象である。

「景気動向DI+地域要因+業種要因+市場要因」

良くなって・やや良くCL.1 変らずCL.2

やや悪くCL4

変わる(悪く)CL.3

悪くなってCL.5

2016/7/31

Page 22: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

◆景気動向の構成要因: 2016年第1四半期のウオッチャー・マップに景気判断の理由としてのキーワードを布置

・2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、景気判断の理由のキーワードをジショニング。

・マジョリティの「変わらず」の方向は自動車メーカ、燃費、不正、新車等が、逆に「変わる(悪く)」の方向には、熊本、地震、キャンセル等が目立つ。

・マイノリティの「良い」方向は、来客、団体、増加等が、逆にマイノリティの「悪い」方向には、婦人、インバウンド、衣料等が目立つ

Dual ComBine Analysis

22

クラスタ別特

2016 © Data Cake Baker Corporation

景気動向の構成要因・・・キー・ワード

5つのクラスタと空間構成

・景気要因DIと構成軸からなる俯瞰マップ上に、4月。5月、6月のキーワードを布置。

・マジョリティには販売量がりあり、特に目立つのは、軽自動の不正問題があり、成熟経済での単一事件でも、大きく景気の動向に影響を与えている。

・マイノリティの悪い方向では、九州の熊本地震が大きくマイナスの方向をしめしている。また、衣料や婦人やファッショイ”等もあり、インバウンドもや高額や宝飾等の落ち込みも伺える。

・良い方向軸には、来客数、増加や大河ドラマ等も見えるが、構造的要因は伺えない。

・キーワードは、クラスタの特徴を理解するために、コロケーション分析やコンコーダンス分析やそれらを組み合わせたペルソナ抽出に利用する。

「景気動向DI+キーワード

良くなって・やや良くCL.1

変らずCL.2

やや悪くCL4

変わる(悪く)CL.3

悪くなってCL.5

2016/7/31

Page 23: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

景気動向ペルソナ抽出 Dual ComBine Analysis

2016/7/31 23 2016 © Data Cake Baker Corporation

・家計動向DIの5ランク判断のペルソナ分析

今回は、2016年4月、5月、6月の第1四半期データについて、ウオッチャーの個人属性である1)地域要因、2)業種要因と、景気状況属性である3)景気動向判断DI、4)市場要因、および5)DIの説明文等の5要因の総合相関関係(連環性)について、マシーンラーニングによる情報圧縮法で、2次元の景気動向マップを造った。

データからトレンドを持った意味情報を得るには、スタンドポイントを決めて固定し、ターゲットの動きをそのスコープに収めなくてはならない。ここでは景気状況属性の空間座標を固定し、そこにサブジェクト(主語)である地域や業種の月別の時系列なポジションの動きを見た。

第1四半期の景気動向を俯瞰するため、2,500人のウオッチャーの5要因のプロファイルデータをクラスタリングし、そのペルソナ分析として典型的なプロファイルデータ、とキーワードを抽出した。クラスタを、ペルソナ分析としてプロファイリングを行った。

つまり、どの地域の、どの鞘腫のウオッチャーの月々の主体の動きを、景気状況空間にマッピングした。まさに、”Who gets What and Why”の時系列マップである。

Page 24: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

Dual ComBine Analysis

◆ “良くなって・やや良いCL.1“のペルソナ説明文の抽出:この特徴を持った代表的景気ウオッチャー10人をAIで抽出

・「良い、やや良いCL.1」クラスタは、北海道、中国、東北、沖縄等であるが、市場要因は、来客数の動きが良いで共通している。

・業種としては、コンビニやレストラン、観光、ゴルフ等サービス業が目立つ。理由は強いて言えば、気温、天候等がプラスしている。

・典型的なペルソナは北海道のコンビニで、“気温の上昇とともに来客数が増加している。”

24 2016/7/31

“良くなって・やや良くCL.1“のペルソナ

良くなって・やや良くCL.1

“CL1“

2016 © Data Cake Baker Corporation

良い動向は、来客の増加が見られた各地のコンビニとレストランなどで、共通する要因も気温や天候位しか見当たらず、力強さに欠ける。

低金利で期待された住宅販売や自動車販売、観光関係も強くなく、通信関連も影をひそめた。

キーワード増え団体客数良く増加来客天候効果利用客単価入り閑散連休上回っイベント景気見受け上昇ゴールデンウィーク平日

No. 地域月別 DI 業種 市場 理由

1 北海道6月 やや良く なっているコンビニ(エリア担当)

来客数の動き ・気温の上昇とともに来客数が増加してきている。

2 中国4月 やや良く なっている コンビニ(支店長) 来客数の動き ・来客数増加の状態が続いている。

3 東北4月 やや良く なっているコンビニ(エリア担当)

来客数の動き・来客数が増加傾向にあることから、景気が上向いていると実感している。

4 中国4月 やや良く なっているコンビニ(エリア担当)

来客数の動き・気温上昇に伴い、来客数は徐々にではあるが増加傾向である。

5 中国5月 やや良く なっている コンビニ(支店長) 来客数の動き ・来客数が前年より増加している。

6 中国5月 やや良く なっている一般レストラン(経営者)

来客数の動き ・来客数が増加している。

7 東北6月 やや良く なっている 観光名所(職員) 来客数の動き・閑散期ではあるが、お得感のある企画を実施しており、前年並みの来客数を確保している。

8 沖縄5月 やや良く なっている ゴルフ場(経営者) 来客数の動き・低単価で集客するつもりはなく、前年よりは客単価を上げているが、来客数も増えている。

9 北関東5月 やや良く なっている一般レストラン(経営者)

来客数の動き

・ゴールデンウィークの客数はやや少ない印象であったが、連休後の来客数の落ち込みは少なく、前年同期を超えている。客単価はやや低下し、全体として売上は前年並みである。週末の天気が良く、行楽客も増えている。

10 中国4月 やや良く なっている住関連専門店(営業担当)

来客数の動き ・平日の来客数が増え、前年をクリアできている。

Page 25: 連環データマガジン 景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

Dual ComBine Analysis

◆ “変らずCL.2”のペルソナ説明文の抽出:この特徴を持った代表的景気ウオッチャー10人をAIで抽出

・“変らずCL.2”は東北が代表で、市場要因は販売量の動きが変わらない。

・業種は乗用車販売店やガソリンスタンド等が多いが、一部通信会社と住宅販売も含んでいる。

・ペルソナは、東北のガソリンスタンドで、理由は“今月も軽自動車の販売ができず、その分販売台数が伸びていない。”

25 2016/7/31

“変らずCL.2“のペルソナ

“CL2“

2016 © Data Cake Baker Corporation

変らず

CL.2

このクラスタは、東北の乗用車販売店が多く、大手自動車メーカの燃料不正問題が軽自動車は、一部新車投入時期にもかかわらず、“販売量”が伸びず、日本のマジョリティである“変わらない”を構成している。

キーワード横ばい点数販売量整備安定変わら中古台数全体新車軽自動車メーカー大手自動車メーカー燃費受注不正自動車推移現状並み

No. 地域月別 DI 業種 市場 理由

1 東北6月 変わらない 乗用車販売店(従業員) 販売量の動き・今月も軽自動車の販売ができず、その分販売台数が伸びていない。

2 四国6月 変わらない 乗用車販売店(従業員) 販売量の動き・先月、小型の新型車が発表となり、販売量の増加が期待されたが、総台数は前年並みとなり、例月と変わりない。

3 南関東6月 変わらない 乗用車販売店(経営者) 来客数の動き・大手自動車メーカーの燃費不正問題があって以降、来客数はかなり減少したが徐々に戻りつつある。

4 東北5月 変わらない 通信会社(営業担当) 販売量の動き ・販売量はほぼ横ばいで推移している。

5 東北5月 変わらないその他専門店[ガソリンスタンド](営業担当)

販売量の動き ・販売量の減少傾向が継続している。

6 東北5月 変わらない 住宅販売会社(経営者) 販売量の動き ・販売量が安定している。

7 東北6月 変わらないその他専門店[ガソリンスタンド](営業担当)

販売量の動き

・いまだに暖冬の影響を引きずっており、販売量の前年割れが続いている。さらに、仕入価格が上昇しているにもかかわらず末端価格に転嫁できないため、収益が落ち込んでいる。また、除染作業が一段落したことで、好調であった軽油の販売量も激減している。そのため、総じて景気の悪い状態で安定してきている。

8 東海6月 変わらない 乗用車販売店(従業員) 販売量の動き・県内の新車販売台数は前年並みで推移しており、地道な販売活動の成果も感じられるが、現状の販売台数は、前月と比較して良くも悪くもない。

9 北海道5月変わらない 乗用車販売店(従業員) 販売量の動き・新車の販売台数が上向いてこない。特に軽自動車が奮わない。中古車は前年並みで推移している。

10 南関東6月 変わらない 乗用車販売店(営業担当) 販売量の動き・販売量は例年通り変わらないと感じる。単価の安い車を探している客が多いようである。

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Dual ComBine Analysis

◆ “変わる(悪く)CL.3“のペルソナ説明文の抽出:この特徴を持った代表的景気ウオッチャー10人をAIで抽出

・“変わる(悪く)CL.3”は、地域が九州で、特に熊本地震直後の4月が多い。

・業種は、観光ホテルが多いが、居酒屋、生花店、商店街、美容室など幅広く、市場要因は“お客様の様子”が“悪くなっている。”

・ペルソナは、九州の観光型ホテルで、“・順調に予約が入っていたが、4月14日以降、熊本地震によりキャンセルが相次いでいる。宴会、宿泊、特に宿泊のキャンセルが非常に出ている。 ”である。

26 2016/7/31

“変わる(悪く)CL.3“のペルソナ

“CL.3“

2016 © Data Cake Baker Corporation

変わる(悪く)CL.3

日本の消費の代表的様相は“変わらない”であったが、その良し悪しは問わず“変わる方向”を示すクラスタとして、熊本地震とう自然災害によって、“悪い方向”が観光業のもろさを表出させた。

No. 地域月別 DI 業種 市場 理由

1 九州4月 悪く なっている観光型ホテル(スタッフ)

お客様の様子・順調に予約が入っていたが、4月14日以降、熊本地震によりキャンセルが相次いでいる。宴会、宿泊、特に宿泊のキャンセルが非常に出ている。

2 九州4月 悪く なっている 居酒屋(経営者) お客様の様子・熊本地震の影響で自粛ムードにあることと、地震に対する不安で当地の観光が落ち込んでいる。

3 九州4月 悪く なっている一般小売店[生花](経営者)

お客様の様子・熊本地震によって店舗周辺がほとんど被災してまい、客数が減った。

4 九州4月 悪く なっている観光型ホテル(専務)

それ以外・熊本地震の影響で長崎県もまるで被害があったかのような風評被害を受けている。キャンセルが相次いでおり、余震が収まるまで影響が続くと見込んでいる。

5 九州5月 悪く なっている 商店街(代表者) お客様の様子・熊本地震の影響で商店街への来客数が減り、消費マインドも大変悪くなっている。観光業等の風評被害もあり、全体的に消費活動・経済活動が停滞している。

6 九州4月 悪く なっている百貨店(営業担当)

来客数の動き

・熊本地震の影響で、入店客数が減少している。地震発生前は前年を上回る入店があったが、地震発生後10日間は新幹線や九州縦貫自動車道の遮断による物流や人の流れのストップに加え、地震報道、地震速報、余震の発生等で来店客数は15%程度ダウンした。25日以降は春の北海道物産展、地域ぐるみのゴールデンウィーク催事等により客足も戻り前年を超える水準に回復しつつあるが、購買は回復していない。

7 九州4月 悪く なっている 観光ホテル(総務) それ以外 ・熊本地震による影響が出ている。

8 九州5月 悪く なっている衣料品専門店(店長)

お客様の様子・熊本地震の影響がある。客の動きが悪いようだ。旅行等に出かけるのを控える人が多い。交通の乱れも影響している。

9 九州4月 悪く なっている 美容室(経営者) 来客数の動き ・熊本地震で店の被害もあり、悲惨な目に遭っている。

10 九州5月 悪く なっている都市型ホテル(販売担当)

お客様の様子・熊本地震の影響もあり当月、前月の宿泊がかなりのキャンセルを受けた。宴席はそこまで影響はないがやはり当月、前月で相当額の延期キャンセルがあった。

キーワード

キャンセル

熊本地震九州被害影響以降旅行風評被害大変相次い店客数発生自粛来店減っ観光非常商店交通

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Dual ComBine Analysis

◆ “やや悪くCL4“のペルソナ説明文の抽出:この特徴を持った代表的景気ウオッチャー10人をAIで抽出

・“やや悪くCL4”は、地域としては、近畿で、5月が多いが、4月、6月もある。

・業種としては、百貨店で、市場要因は、“販売量の動き”が、景気DIの判断を“やや悪くなっている”とさせている。

・ペルソナは、近畿の百貨店で、“・外商顧客向けの高額品販売やインバウンド売上を除くと、身の回り品や食料品の売上が前年を下回っている。一方、急な夏日の到来のため、夏物衣料の本格展開が急務となっている。”である。

27 2016/7/31

“やや悪くCL4“のペルソナ

“CL4“

2016 © Data Cake Baker Corporation

やや悪く CL4

日本の消費の現状を代表するマジョリティである“やや悪く”クラスタは、近畿の百貨店に代表される。株価に影響される外商や高額品の動きも鈍く、中間層向けの衣料や雑貨も苦戦している。

No. 地域月別 DI 業種 市場 理由

1 近畿5月 やや悪く なっている百貨店(販売推進担当)

販売量の動き・販売量、単価共にダウン傾向にある。高額品の動きも鈍く、外商売上が特に不振である。

2 近畿5月 やや悪く なっている 百貨店(売場主任) 販売量の動き・外商顧客向けの高額品販売やインバウンド売上を除くと、身の回り品や食料品の売上が前年を下回っている。一方、急な夏日の到来のため、夏物衣料の本格展開が急務となっている。

3 近畿5月 やや悪く なっている 百貨店(商品担当) 販売量の動き・外商を中心に、よく売れていた高額の時計や、高級ブランドの売上が悪くなっている。さらに、インバウンドの動きも落ち着いてきている。

4 近畿6月 やや悪く なっている 百貨店(マネージャー) 販売量の動き

・売上や買上客数は前年比で約2%減であるが、販売点数は5.5%減と大きく減っている。余分な物は購入しないという慎重な購買行動がうかがえるほか、紳士服や婦人服などの中間層向けの衣料品や、雑貨がかなり苦戦している。インバウンド売上についても、化粧品は約40%増と伸びを保っているものの、特選衣料などの高額品は40%減と大きく減少している。

5 近畿6月 やや悪く なっている 百貨店(営業担当) 販売量の動き・婦人・紳士服や、婦人・紳士雑貨の販売不振が続いているほか、6月から受注をスタートしたお中元ギフトの購買客数も伸び悩んでいる。

6 近畿6月 やや悪く なっている 百貨店(企画担当) 販売量の動き・前月と同じく、前年にインバウンド売上が急増した反動が大きく響いている。富裕層の外商顧客に大きな変化はないものの、株価の下落傾向が続くようであれば、購買への影響も出てくるため、注視している。

7 近畿6月 やや悪く なっている百貨店(売場マネージャー)

単価の動き・プレセールの強化などで、バーゲン商材の衣料品は堅調に動いている。ただし、ラグジュアリーブランドなどの高額商品の動きが予想以上に厳しく、全体としては下降気味である。

8 近畿4月 やや悪く なっている 百貨店(マネージャー) 販売量の動き

・先月までは店頭売上が前年を上回る推移をしていたものの、今月は前年比で2.6%減となっている。高額品の落ち込みが顕著であり、特選衣料はマイナス6.5%、宝飾品はマイナス25.1%という推移である。インバウンド関連の売上も全体で前年比マイナス3.2%に対し、特選衣料は前年比でマイナス25%、宝飾品はマイナス45%と、やはり高額品が大きく減少している。

9 近畿4月 やや悪く なっている 百貨店(外商担当) 販売量の動き・衣料品の売上減をインバウンド売上がカバーするという状況に変わりはないが、インバウンドの高額受注が減少してきている。トータルでは伸びているが、以前のような伸び率は望めない。

10 近畿5月 やや悪く なっている百貨店(販売促進担当)

販売量の動き・富裕層による高額品の動きは堅調だが、インバウンドの売上が前年を大きく下回っている。

キーワード消費動き高額不振衣料EU英国苦戦離脱堅調中間化粧品外商問題株価加え婦人ファッション宝飾厳しい

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Dual ComBine Analysis

◆ “悪くなってCL.5“のペルソナ説明文の抽出:この特徴を持った代表的景気ウオッチャー10人をAIで抽出

・“悪くなってCL.5”は、地域としては、九州と近畿となった。市場要因は“販売量の動き”や“”お客様の様子“が”やや悪くなった。“

・業種としては、やはり百貨店で、インバウンド需要減や熊本地震などで、ファッション商品の動きも悪く、ブランド需要も減っている。

・ペルソナは、百貨店の、“・一進一退の株価の状況もあるのか、ブランド品、時計及び宝飾など高額品の売上が依然として悪く、前年比25%減で推移している。また、依然として不要不急の婦人、紳士衣料も売上が鈍化したまま。景気の悪さを如実に表している。インバウンド需要については、熊本地震以降、ツアーのキャンセルが出ているとのことで、震災以降の免税売上が前年比で半分程度に落ち込んでいる。”

28 2016/7/31

“悪くなってCL.5“のペルソナ

“CL5“

2016 © Data Cake Baker Corporation

悪くなって

CL.5

いわばこのクラスタは、地域は震災の九州を含む近畿で、構造不況業種ともいえる百貨店が際立っている。その高額品を支えていたインバウンド効果の減衰や、災害や株価の浮沈による年配層の買い控えが響いている。

No. 地域月別 DI 業種 市場 理由

1 九州4月 やや悪く なっている百貨店(マネージャー)

販売量の動き

・一進一退の株価の状況もあるのか、ブランド品、時計及び宝飾など高額品の売上が依然として悪く、前年比25%減で推移している。また、依然として不要不急の婦人、紳士衣料も売上が鈍化したまま。景気の悪さを如実に表している。インバウンド需要については、熊本地震以降、ツアーのキャンセルが出ているとのことで、震災以降の免税売上が前年比で半分程度に落ち込んでいる。

2 近畿4月 やや悪く なっている百貨店(営業企画) お客様の様子・熊本地震や、世界経済の低迷によるリスク回避の円高などで、消費マインドが悪化している。

3 近畿5月 やや悪く なっている百貨店(売場マネージャー)

お客様の様子・株安や熊本地震の影響を受けてか、高価格帯の商品の動きが厳しく、買い控えが増えている。特に、年配客にその傾向が強く感じられる。

4 九州6月 やや悪く なっている百貨店(業務担当) お客様の様子・夏物需要も高まりを見せる時期だが、熊本地震後の状況は、必需品の買物が多く、ファッション商品の動きは悪い。これからお中元商戦が本格化するなか、熊本地震後の返礼需要の問い合わせは多いが、自分の買物には慎重である。

5 九州5月 やや悪く なっている百貨店(営業統括) 単価の動き ・景気の減速と熊本地震後買い控えが続いている。

6 九州5月 やや悪く なっている百貨店(総務担当) 販売量の動き・熊本地震発生後の消費抑制の心理からか、中高年層の客の来店が減少し、飲食テナントや書籍、婦人服等の動きが鈍い。ポイントアップやクーポン券配布等の販促強化で刺激するが回復傾向は見られない。

7 九州4月 やや悪く なっている百貨店(営業統括) 単価の動き ・本来この時期に購買されるはずの衣料品や見回り雑貨関連商品の動きが鈍い。

8 近畿4月 やや悪く なっている百貨店(売場主任) お客様の様子

・今月は目標を下回る見込みである。熊本地震以降、消費を抑える傾向が目立つ。特に、実需型商品の減少が厳しい。さらに、客はファッションよりも、食やコトのほか、趣味やし好品、こだわりの商品への消費に変わってきており、不要不急の消費はますます抑え気味である。

9 近畿4月 やや悪く なっている百貨店(サービス担当)

お客様の様子・今月は売上、入店客数、客単価、レジ客数など、すべてが前年実績を約3%下回って推移している。特に、熊本地震が発生してから、いつ地震が起きると心配する暗い雰囲気が広がって、購買意欲が鈍化しているように感じる。

10 近畿4月 やや悪く なっている百貨店(企画担当) お客様の様子

・昨年のこの時期は、中国人観光客による爆買いの影響で、売上が大きく底上げされていた。今年は化粧品の売上が前年を上回っているが、高級時計や特選ブランドの高額品は、前年からほぼ半減しており、免税売上も前年比で3割減となる見通し。富裕層の外商顧客の動きは、前月から幾分は回復しているが、しばらくは反動減による影響が続き、厳しい状況が続きそうである。

キーワード買い控え購買婦人心理紳士発生インバウンドファッション富裕厳し宝飾不急お中元低迷マインド雑貨時計高額ブランド悪化

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入力データと構成 Dual ComBine Analysis

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全国の景気動向の政府の見解 Dual ComBine Analysis

◆今月の内閣府の見解

・内閣府は、“6月の現状判断DIは、前月比1.8ポイント低下の41.2となった。家計動向関連DIは、サービス関連などが低下したこと等から低下した。”としている。

先月は、“家計動向関連DIは、住宅関連が低下したこと等から低下した”としていたが原因が入替った。

•景気ウォッチャーの見方は、 、「景気は、海外経済の不確実性の高まりを背景とした円高、株安の中、企業動向等への

懸念により、引き続き弱さがみられる。先行きについては、熊本地震からの復興、公共工事の増加への期待がある一方、英国のEU離脱問題等による海外経済や金融資本市場の動向等への懸念が大きいことに留意する必要がある」とまとめられるとしている。

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内閣府の見解

平成28年6月調査結果(抜粋):景気ウォッチャー調査

6月の現状判断DIは、前月比1.8ポイント低下の41.2となった。 家計動向関連DIは、サービス関連などが低下したこと等から低下した。企業動向関連DIは、非製造業等が低下したことから低下した。雇用関連DIについても、低下した。 6月の先行き判断DIは、前月比5.8ポイント低下の41.5となった。 家計動向関連DI、企業動向関連DI、雇用関連DIが低下した。 なお、季節調整値でみると、現状判断DIは前月比0.7ポイント低下の39.9となり、先行き判断DIは前月比4.9ポイント低下の39.7となった。 今回の調査結果に示された景気ウォッチャーの見方は、「景気は、海外経済の不確実性の高まりを背景とした円高、株安の中、企業動向等への懸念により、引き続き弱さがみられる。先行きについては、熊本地震からの復興、公共工事の増加への期待がある一方、英国のEU離脱問題等による海外経済や金融資本市場の動向等への懸念が大きいことに留意する必要がある」とまとめられる。

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http://www5.cao.go.jp/keizai3/2016/0708watcher/bassui.html

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「景気ウオッチャー調査」データから処理の概要~ Dual ComBine Analysis

◆データ処理の概要

1.入力データ

・内閣府の「景気ウォッチャー調査」 データ.

ただし、この調査には家計動向関連、企業動向関連、製造業、および雇用関連DIの3種があるが、家計動向関連の現状判断のみを扱う.

2.前処理手法

・景気の動きを観察できる人々からインタビューした景気動向に関する具体的状況の説明文を解析し、地域を11の景気影響要因により特徴付ける.それをもとに、各地域の代表的な景気動向に関する具体的状況の説明文とキーワードを抽出する.

3.連環データ分析による処理

・地域、季節影響要因、キーワード、説明文の関係をクロス表に表現.連環データ分析により、機械学習とAIルールで、情報圧縮し、DCBマップに展開して、意味を抽出.

データ例 処理

◆「景気ウオッチャー調査データ」例

・例:北海道の一部のみ掲載.“3ヵ月くらい前”に比べ景況感を訊ね、その理由を訊いている.

・“良くなっている”、“やや良くなっている”、“変わらない”、“やや悪くなっている”、“悪くなっている”

◆データ処理の概要

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全国の景気動向の構成

景気ウオッチャー調査

調査の目的:地域の景気に関連の深い動きを観察できる立場にある人々の協力を得て、地域ごとの景気動向を的確かつ迅速に把握し、景気動向判断の基礎資料とすることを目的とする。

対象地域:北海道、東北、北関東、南関東、東京都、東海、北陸、近畿、中国、四国、九州、沖縄の12地域。

調査客体:家計動向、企業動向、雇用等、代表的な経済活動項目の動向を敏感に反映する現象を観察できる業種の適当な職種の中から選定した2,050人を調査客体とする

調査期間:毎月、当月時点であり、調査期間は毎月25日から月末である。

調査事項:景気の現状に対する判断(方向性) 、その理由 、および追加説明及び具体的状況の説明

調査客体数:平成13年8月調査以降は2,050人(全国12地域)。ただし、家計の景気動向ウオッチャーは840人程度。

DIの算出方法 :景気の現状、または、景気の先行きに対する5段階の判断に、それぞれ以下の点数を与え、これらを各回答区分の構成比(%)に乗じて、DIを算出している。

評価 良くなっている やや良くなっている 変わらない やや悪くなっている 悪くなっている評価 良くなる やや良くなる 変わらない やや悪くなる 悪くなる評価 (良い) (やや良い) (どちらともいえない) (やや悪い) (悪い)

点数 100.0 75.0 50.0 25.00 0.0

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景気ウオッチャー調査のジャンル別構成

・内閣府の定義 ・連環データマガジンでは、18業種に独自に再分類している。

小売関連 商店街・一般小売店 商店街代表者一般小売店経営者・店員

百貨店 百貨店売場主任・担当者スーパー スーパー店長・店員

コンビニエンスストア コンビニエリア担当・店長衣料品専門店 衣料品専門店経営者・店員家電量販店 家電量販店経営者・店員

乗用車・自動車備品販売店 乗用車・自動車備品販売店経営者・店員その他小売店 住関連専門店経営者・店員

その他専門店経営者・店員その他小売の動向を把握できる者

飲食関連 高級レストラン経営者・スタッフ一般レストラン経営者・スタッフスナック経営者その他飲食の動向を把握できる者

サービス関連 旅行・交通関連 観光型ホテル・旅館経営者・スタッフ都市型ホテル・旅館経営者・スタッフ旅行代理店経営者・従業員タクシー運転手

通信会社 通信会社社員レジャー施設関連 観光名所、遊園地、テーマパーク職員

ゴルフ場経営者・従業員パチンコ店経営者・従業員競輪・競馬・競艇場職員その他レジャー施設職員

その他サービス 美容室経営者・従業員その他サービスの動向を把握できる者

住宅関連 設計事務所所長・職員住宅販売会社経営者・従業員その他住宅投資の動向を把握できる者その他家計の動向を把握できる者

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景気ウオッチャーのジャン

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景気ウオッチャー調査のジャンル別構成

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あとがき

今イノベーションが叫ばれる。プロダクツ、サービス、また政策にも、エモーションを伴うソリューションが求められている。

社会情報マップの目的は、現状を把握することで、あるべき未来につながる挑戦するに足る課題を探索することである。

今月は、1周年記念号として、IoT時代に出現する、多種多様な変数のプロフィールデータに対し、世界初のフュージョンデータ分析に挑戦し、一定の手応えを得ることができた。

地域や業種等のウオッチャーの個人属性や市場要因などの3種はノミナル(表示)変数で、景気DIは順序を持ったオーディナル変数で、さらに基準値のDIを説明した文章はキーワードとの共起度値に変換したとはいえ質的変数である。また、4,5,6月というトレンドを占う時系列変数も含め、まさにビッグデータとして現れる、多様な変数群を同時に統合的に処理するチャレンジし、なんとかその先駆けを切ることができたと自負している。

3か月分の約2,500人1,000次元のプロフィールデータに取り組んだ。使い慣れたPCとエクセルとJAVAが多少呻吟したようだったが、それはこちらの脳力と体力の話であって、セルフ・サービス・ビジネス・インテリジェンス・ツールとして、約10年のエージングを経た連環データ分析のその実績を伸ばすことに繋がった。

情報は使いやすさで、基準値や評価尺度を安易に落とし込んで使いまわそうとする傾向がある。GDPや幾つかの景気評価尺度も、経済や景気の実相を正しく反映している保証は全くない。景気ウオッチャーは、基準として多少の癖があるとしても、計量値とその背景や関係属性などとリンクした極めて貴重なデータである。しかし、その処理法としいてのデータ解析法はその利用法と共に、発展途上である。

この社会情報天気図も、1年間の継続で、アプローチやフォーマットも、ほぼ定まってきた。多数の多次元のプロフィールデータをマシンラーニングで情報圧縮し、クラスタリングで類型化し、それらをAIでプロファイリングし、軸足コーディングによる構造化と、マジョリティと対抗勢力に分離し、解釈すること、それと今回の時系列属性を布置するアプローチとして固まって来た。

次号は、単月で扱うアプローチに戻すことにしたいが、何か別の新規塾をトライするか、読者の皆さへの何かのお礼の仕方等も含め考えたい。同時に広く皆さまからのご批判やアドバイス、コメントなどを頂戴できれば幸いです。

平成28年7月31日

Dual ComBine Analysis

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2016 © Data Cake Baker Corporation

発行 データ・ケーキベーカ 株式会社

編集 連環データ分析研究会

イラスト Hisami. Chyan、Photo T. Hirata , Aki . Kara.

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