投資基礎講座

移動平均法による評価方法をわかりやすく解説

移動平均法による評価方法をわかりやすく解説
ZETA 代表取締役社長の山崎徳之氏

適切な方法で分析しよう! 食品の官能評価の種類

試料(評価対象物)に対して、差の判別や特性の評価をするために行う官能検査です。
パネル(評価をする人)には事前に識別テストを受けてもらい、一定水準以上の味の差異や濃度を識別できるかなど味覚の感動を確認します。
この評価方法は、ケーキの甘みの強さや肉の硬さなど、試料の特性の評価や、品質間の差異を識別するために使われるため、パネルの嗜好は問題にされませんが、調査の精度や目的によっては、専門的な教育や訓練を受ける必要があります。
この場合、官能評価は出荷検査、工程管理、処理効果の検出、品評会などの場面で使われます。
訓練されたパネルによる評価の場合は少人数でよく、1~10人程度で実施されます。 移動平均法による評価方法をわかりやすく解説

嗜好型官能評価

試料に対して、パネルの好みを調査するために行う官能検査です。
食品の好き嫌いが判断できる人であれば誰でもパネルになることが可能ですが、一般消費者の代表となるようなパネルを選ぶことが必要であるため、パネルの属性(年齢、性別、生活環境、喫煙の有無など)が評価結果に影響を及ぼすかどうかを考慮する必要があります。
影響を及ぼすおそれがない場合は、学生や社員など、身近な集団を利用することもできますが、及ぼす場合は対象消費者の構成を反映したパネルにする必要があります。
この場合、官能評価は商品開発のための消費者調査などの場面で使われます。
パネルの数は多ければ多いほど市場の状況を正しく調査することができますが、調査にかかる日数や費用も考慮して必要最低限で行う必要があります。
一般的には、社内調査や学生を対象とした調査では25~50人程度で実施され、対消費者の調査の場合は1000人以上に参加してもらうこともあります。

評価のやり方を選ぶー調査の目的に沿って、適切な方法を選ぼう

また、「官能評価」は、パネルの属性以外にも、パネルに試料をどのように評価させるかという点によってさまざまな分類があります。
食品の官能評価を行う際には、調査の性質からどの方法が適切かを検証したうえで実施する必要があります。
ここでは、代表的な方法を紹介していきますが、各評価方法には適切な統計分析を行なう必要があります。詳しい方法については、専門書の解説を参照するようにしてください。

2点識別試験法

2点嗜好試験法

3点識別試験法

2種の試料(例えばA、B)を識別するために、AとBの2個を与えるのではなく、AABのように計3個の試料を与えて、異質なものを1個選ばせる方法です。
2点識別試験法と比較して、集中して該当するものを選ばせることができるうえ、区別はできていないもののたまたま正解を選んだ人の正答率を下げることができるため、より精度の高い調査を行うことができます。
試料間の差の有無の確認と同時に、パネルに試料間の差異を識別する能力があるかを確認するために使われ、分析型官能評価でよく用いられる方法です。

離職率の平均とは?業種別・新卒に分けて紹介。離職を防ぐ方法とは

引用元:厚生労働省『平成30年度雇用動向調査』P11

新入社員の離職率平均の推移

移動平均法による評価方法をわかりやすく解説

年齢が上がるにつれ、男女ともに離職率は下がります。女性のほうが男性にくらべ25歳以降の離職率が高いのは、結婚・出産で職場を離れる選択の存在を表しているでしょう。

若者の離職率が高い理由

【20歳~24歳男性】

【20歳~24歳女性】

新入社員のほうが、学生から社会人という大きな変化を体験すること、その中で人間関係や働き方などの悩みを克服するのが難しいこと。加えて、採用市場が流動的になっている現代では、転職へのハードルが低いことが、新入社員の離職率が高い原因として考えられるでしょう。

離職率が高くなりやすい職場の3つの共通点

離職する人に多い理由が、特に「労働条件」「人間関係」「給与」です。ここから、離職率が高くなりやすい職場に共通するポイントをみてみましょう。

法令を守らずブラックな働き方が続いている

離職理由で不満を感じる割合がもっとも高いのは「労働条件が悪かった」というものです。これには、長時間労働が常態化していたり、休日出勤・サービス残業が当たり前となっていたりする職場が該当します。

ドルコスト平均法って万能なの?投資初心者必見!

日経平均株価の推移。日経平均をドルコスト平均法で毎月1万円積み立てをしたら?

■ケース2:リーマンショックで狼狽売り(2004年1月~2009年2月)
価格変動があるとはいえ、リーマンショックによる株価の下落は、積立投資でどういう影響を与えたのでしょうか。なかには、もっと下がるのではと狼狽売りをした投資家も少なくないでしょう。ケース2は、積立開始から約5年。リーマンショック後に見切りをつけて売却したケースです。62万円の投資額に対して、その時点での評価額は36万円。売却していれば、マイナス41.8%の損失となっていました。

■ケース3:1万円台から抜け出せないと考え売却(2009年1月~2010年12月)
しかし、ドルコスト平均法を理解していれば、こうした下落局面は、買付の口数を増やす仕組みなので、いずれ価格が上昇すれば、利益が上がると考えます。そこで、リーマンショックの下落時に積み立てをスタートさせたのがケース3です。

■ケース4:いずれ持ち直すと積み立てを継続(2004年1月~2015年6月)
2004年1月から積み立てを開始。日経平均が2万円まで回復した時点で売却していたら、どうでしょう。リーマンショック前までの水準に戻った2015年6月に売却していれば、約98万円もの売却益が得られました。

ケース5:長期運用なら儲かるチャンスが増える(2004年1月~2019年7月)
最後に、2019年7月まで積み立てを継続していた場合を見てみましょう。2016年に入ってから大きく下落し、1万7000円台に回復するのに時間がかかりました。こうしたなかでも、着実に積み立て元本を増やした結果、2019年7月に売却したとすれば、約115万円もの利益を得られたわけです。実に61.8%もの利益率です。リーマンショックをはじめ、何度も訪れた株価下落局面を乗り越えた人だけが、大きな果実を得られるのです。

投資に「たられば」は無意味……100点ではなく合格点を目指す

積立投資は、一度決めてしまえば、自動的に同じ銘柄を買い付けてくれるシステムです。最初の銘柄選びが重要ですが、少額&長期でコツコツと資産を形成したいという人に向いている投資法なのです。最大の利益を目指すのではなく、自分で決めた合格点を目指す投資法です。それを支えているのが、「ドルコスト平均法」というわけです。

ドルコスト平均法のメリット・デメリットまとめ

  • 価格上昇・下落、どちらの局面でもスタートできる
  • 日々の価格変動に一喜一憂せず、投資にチャレンジできる
  • 購入単価を平準化できるので、高値づかみを回避できる
  • 毎月、買付コストがかかり、一度に買付をするより割高になる
  • 下落が続き、回復の見込みがない銘柄では、損失の先送りになる可能性も
  • 価格変動に鈍感になりがち。定期的なチェックは必須

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消費者目線で透明性の高い情報がCVR向上に貢献。Z世代のCXにおけるレビュー、Q&Aの重要性を解説

ZETA ZETA VOICE Z世代:購買力と重視するCX

米国では総消費に対してZ世代が占める割合が約4割に到達。Z世代が消費購買のメイン層だと認識しなければならない

ZETA ZETA VOICE

ZETA 代表取締役社長の山崎徳之氏

Z世代の行動から考察すると、レビューの充実や、オンラインとオフラインの垣根を超えたOMOが、CXを向上するための鍵になるようだ

ZETA ZETA VOICE Z世代は実店舗とEC利用が共存した購買行動を取りたい傾向

Z世代は実店舗とECの利用が共存した購買行動をとりたいという傾向がわかる

売り上げ集計上の問題など企業の都合はあると思うが、これまでのように「オンライン対オフライン」「店舗対EC」のような背反的な見方ではなく、店舗とECは共存して補い合う関係と考えなければならない。(山崎氏)

レビューのある商品は、無い商品に比べて購買確率が2.7倍に

レビューのある商品はレビューのない商品と比べて購買確率が2.移動平均法による評価方法をわかりやすく解説 7倍も高まっており、特に高価格商品では3.8倍もの差が出たという調査結果がある。この調査では、5.0点満点のレビュー点数の場合、4.0~4.7点が最も購入の可能性が高まり、5.0点に近づくと減少し始めることも報告している。これは、以前問題となったステルスマーケティング(ステマ)への懸念が一要因として表れているのではないかと考えられるが、いずれにしても、Z世代に限らず幅広い世代で、レビューが購買を後押しする重要な役割を担っていることがよくわかる。

ZETA ZETA VOICE レビューのある商品はない商品より購買確率が高まる

レビューのある商品は、ない商品に比べて購買確率が圧倒的に高まる

ZETAはレビューの重要性が高まると予見し、約5年前からレビュー・口コミ・Q&Aエンジン「ZETA VOICE」の開発・提供に積極的に取り組んできた。レビューの有効性が年々顕著に表れ始め、ここ2年間で導入が加速度的に進んでいるという。そのなかで新しい発見となったのが、「Q&Aはレビューの延長線上にあり、“拡張型レビュー”と言える存在」ということだった。

かつてはほかの消費者が投稿したレビューを参照するだけだったのが、双方向のコミュニケーションの形になってきていると言える。

ZETA ZETA VOICE レビュー発展型Q&AによるECのインタラクティブ化

Q&Aはインタラクティブなコミュニケーションになってきており、ユーザーも質問がしやすいサイトを好む傾向になってきている

Z世代に限らず、消費者は買う前に“消費者目線の情報”を求めている

「Z世代が消費購買のメイン層になるとレビューがより重要になる」という背景には、レビューがコミュニケーション型になってきていることにヒントがある。デジタルネイティブ/スマホネイティブの世代は、自らが情報を発信することに自然体でいられるからだ。

そうした時代に一番感受性の強い中高生時期を過ごしたZ世代は、情報を受け取るだけでなく発信する行動を取るのは当然で、TwitterやFacebookだけでなく、Q&Aやレビューという形でも情報を発信しているというだけの話なのだ。

米国で出されたある統計に「消費者は企業が発信する情報の3倍、ほかの消費者が発信する情報を信頼する」とあった。企業が発信する情報は、サイズや素材、スペックなどの正確性において、今後も信頼できるものとして捉えられるだろう。

一方で、「それが実際どうなのか?」という消費者目線の情報は、企業が発信する情報や広告よりも、ほかの消費者の意見の方が信ぴょう性の高い情報として捉えられている。(山崎氏)

満足のいく買い物をした消費者は良質なマーケターになるからこそ、CXが重要

レビューを重視すべき理由として、もう1つ忘れてはならないのが「満足のいく買い物をした消費者は良質なマーケターになる」ということだ。インフルエンサーやYouTuberのお勧めは、「企業案件のプロモーションではないか?」という疑問が持たれかねないが、一般消費者のレビューは率直な意見として捉えられやすいため、良いレビュー評価は良質なマーケティング要素になっていく

ZETA ZETA VOICE ファン・リピート顧客への転換

満足のいく買い物をした消費者が発信する情報は、ネガティブ面の払拭とポジティブ面を伸長させる良質なマーケティング要素となる

CXで大事な“情報の透明性”。デジタル上で情報を得やすくする施策を

多くの企業がCXの向上に向けて試行錯誤しているなか、どの企業にも当てはまる形で詳細に説明することはまだまだ難しいと言える。ただ、「1つ言えるのは、情報の透明性に重きを置いていることは間違いない。消費者の目をくらますようなマーケティングはそっぽを向かれるようになる」と、山崎氏は断言する。

まさに「ステルスマーケティング」が、その端境期にあった。著名人に消費者目線で商品を褒めてもらうように促しても、消費者が真相を知るとすぐに情報が拡散されていく。ステルスマーケティングはCXの真逆を行くようなアプローチと言え、何かを曲解して受け取られるような情報を発信するマーケティングは一瞬で見抜かれるようになってきているのだ。

大昔は作り手が良い商品を作り、消費者は目の前の商品から自分が納得するものを買うしかなかったが、マスマーケティングの登場によって売り方が変わった。今はまた「良いものを作って、誤解なく情報発信して、納得の上で買ってもらう」という商売の本質に引き戻されてきている。(山崎氏)

消費者が店舗で商品を見たときに、スマホで商品の口コミや他店舗の販売価格などを調べる行動は自然に行われている。こうした消費者の行動に積極的に協力する姿勢が企業側に求められているということであり、デジタル上でいかに情報を得やすいようにするかを重視しなければならない。

「ZETA VOICE」の機能をもとに、マーケティングに役立つレビューの活用方法を解説

ゴルフクラブのドライバーの場合、飛距離、寛容性、操作性、構えやすさ、価格など、人によって重視するポイントが異なるため、総合評価だけでは選びにくい。各項目の評価点をレーダーチャートなどを用いて提示することで、選ぶ側にとって参考になりやすい情報となる。

ZETA ZETA VOICEの機能 レーダーチャートなど複数の軸の評価を提示

人によって商品の重視するポイントは異なる。レーダーチャートなどを用いて複数の軸の評価を提示してわかりやすくする必要がある

どんな人が言っているのか。レビュアーのデータも参考情報になる

評価ポイントを多軸にして「何について評価しているのか」を明確し、「どういう人が評価しているのか」もわかるようにすることで、レビューが持つ情報の質と量は圧倒的に向上していく。

ZETA ZETA VOICEの機能 何について評価しているのか どういう人が評価しているのか

「何について評価しているのか」「どういう人が評価しているのか」がわかればレビューの情報量が爆発的に増加する

ECにおける商品Q&Aの活用で、店舗のメリットを補完

まさにそういった消費者の意向が、今後ますますレビューという形の情報の必要性と需要を高めていくという。そして、その情報交換の輪の中にメーカーやリテールが入っていくQ&Aの形もいっそう活発化すると予測できるため、商品単位で質問でき、購入者や店舗・企業から回答を得られる機能も有効性を増していくと見込まれる。

また、「行列ができる店=人気の店=良い店」と推測する心理が働くように、オンライン上で“にぎわい”を表現することも、実店舗を含めた購買を後押しする上で重要だという。

ZETA ZETA VOICEの機能 商品単位でQ&Aができる機能 にぎわいを表現する機能

商品単位でQ&Aのやり取りができる機能と、ネット上で“にぎわい”を表現する機能が今後ますます重要になる

「ZETA VOICE」導入社の事例

アダストリア「.移動平均法による評価方法をわかりやすく解説 ST」、アプリのQ&A機能で情報交換が活発化

開始からわずか3か月で、質問数は約7000件、回答数は約3万7500件に達し、回答のスピードがまったく落ちないままユーザー同士の情報交換が活発に行われているという。

サンエー・ビーディー、レビュー投稿後の商品のスマホCVRが約2倍に

「ZETA VOICE」の導入により、評価点・コメント・レビュアー情報・画像アップロードなどの機能を実装。一部商品でレビュー投稿前後1週間のスマホ経由のコンバージョン率を計測すると、1.8~2.5倍の伸び率となっていた。

また、レビュー情報が拡充することにより返品率の低減も期待されている。「こういう色があればもう1着欲しい」といった、商品企画やマーケティングに役立つレビューも多く投稿されている。

リアルとネットの垣根を超えた、シームレスな買い物体験を支援

ZETAは「ZETA CX シリーズ」として、以下の6製品を展開している。

  1. EC商品検索・サイト内検索エンジン「ZETA SEARCH」
  2. レビュー・口コミ・Q&Aエンジン「ZETA VOICE」
  3. OMO・DXソリューション「ZETA CLICK」
  4. レコメンドエンジン「ZETA RECOMMEND」
  5. 広告最適化エンジン「ZETA AD」
  6. 予測・パーソナライズエンジン「ZETA DMP」

ここ数年は特に、「ZETA VOICE」と「ZETA CLICK」の導入が急速に進んでいるという。「ZETA VOICE」の導入社数は2020年からの1年間で約2倍に増加し、口コミ数も年間で200万件近く投稿されている。日々5000件の投稿が発生しているということになる。

ZETA ZETA CXシリーズの実績の一部

「ZETA CX シリーズ」の実績の一部

「ZETA CX シリーズ」の導入企業は、中堅~大手企業が多い。アパレルをはじめ、家具、家電、食品、ゴルフ用品など、幅広いジャンルで実績を重ねている。

ZETA ZETA CXの主な導入企業

「ZETA CX シリーズ」の主な導入企業

推定方法における最小二乗法

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そして、係数行列Xとすれば、線形モデルは次のように表現できます。係数行列Xは既知の数値であり、すでに与えられているものです。

さて、線形モデルでは、未知母数θに係数列ベクトルLによる線形結合による線形推定量(次式L'θ最良線形不偏推定量(best linear unbiased estimator) を求めることです。

【注意】’(プライム)は転置の記号。転置記号があると、列ベクトルは行ベクトル、行ベクトルは列ベクトルへ転置される。転置記号には、プライムの代わりに「T」を記号したり、左上に小文字の「t」を記号したりするケースもある。

誤差εの性質として次の性質を仮定するならば、最良線形不偏推定量は与えられた係数LにおけるL’θの分散を最小化させるθを求めているに他なりません。

[誤差εの条件]

(1)不偏性; E(ε)=

(2)等分散性とi≠jにおける誤差項の無相関性; 行列Iは単位行列

ただ、L'θの分散最小化は、ベクトルLが具体的に与えられるたびに計算しなければならないので非常に煩雑となります。そこで利用されるのが最小二乗法です。最小二乗法は、ガウスとマルコフによって証明された定理を利用したもので、観測値と期待値の偏差二乗和を最小化させるθL'θの最良線形不偏推定量とθになるというものです。これにより、列ベクトルLに依存することなく、容易にL'θの最良線形不偏推定量を求めることができるのです。

これを最小化するθは、偏差二乗和をθで偏微分しゼロとなるθとなります。計算すると以下のようになります。

上記のとおり、最後の式を 正規方程式(normal equation) といいます。この方程式の解であるθが最良線形不偏推定量となります。この方程式は逆行列を用いた行列計算によって求めることができます。

9-2.ガウス・マルコフの定理

ガウス・マルコフの定理(Gauss-Markov's theorem) とは、最小二乗法によって求められたθが線形モデルにおける不偏で、かつ、分散が最小となる推定量であるという定理をいいます。この定理があるからこそ、不偏推定量を求める方法として、最小二乗法を採用することが認められるし、また、一般的に最小二乗法による回帰分析が多用されることになるのです。

【定理】 ガウス・マルコフの定理

(1)不偏性; E(ε)=

(2)等分散性とi≠jにおける誤差項の無相関性; 行列Iは単位行列

【証明】

まず、不偏推定量となることを証明します。正規方程式をθについて解くと以下のとおりとなります。

任意のL'θについて次のようにおきます。

上記のとおり、正規方程式の解であるθハット(ハットは記号の上の「^」の記号)による任意の線形結合L'θハットの期待値はL'θの不偏推定量となることがわかります。

次に、最小分散となることを証明します。任意の線形不偏推定量をT'yとすると、L'θハットT'yの差額の期待値は次のようになります。

なお、E(T'y)は不偏推定量であるため、L'θとなることは明らかです。さて、上記の式がなりたつためには、次の等式が成り立つ必要があります。

上記のように、任意の線形不偏推定量T'yよりもL'θハットの分散が小さくなることから最も分散の小さい線形不偏推定量となります。[証明終了]。

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