公開日：2025.06.04

クラスター分析を実施｜日本人男性を独自13タイプへ分類・考察まで解説

マーケティングリサーチHowto

皆さま、突然ですが、「好きなアーティストは誰でしょうか？」。
人気なアーティストですと、Mrs. GREEN APPLEやAdo、優里、YOASOBIなどといったところを思い浮かべた方もいらっしゃるのではないでしょうか。
一方で、上記は世代ではなく、RADWIMPSやEXILE、またはMr.Childrenやゆずといったところを思い浮かべた方もいらっしゃると思います。

こういった場合、世代で分けると「好きなアーティストって偏りそう」と想像がつきやすいですよね。
類似した部分として、「RADWIMPS」または「BUMP OF CHICKEN」を好きなアーティストとして挙げた場合、『世代が一緒なのかな？』といったことの他に、『バンド系が好きなのかな？』といったことも想像することができます。つまり、【「RADWIMPS」または「BUMP OF CHICKEN」を好きなアーティストとして挙げた人たちの価値観などが近く、同じグループにできるかもしれない】という仮説を立てることができます。

他にも、ファッションブランドや趣味（アウトドア、カメラ、読書など）においても、選好によって人のタイプや行動傾向に一定の傾向が見られるのではないかと考えます。この考え方を発端として、「人の好みや趣味嗜好によって、生活者を新たな視点で分類できるのではないか」という着想を得て、今回「好きな髪型や好きなファッションなどを聴取し、その結果を因子分析・クラスター分析することで、全く新しいセグメンテーションができるのではないか」と考え、調査をすることに至りました。

本記事では、「好きな髪型や好きなファッションなどを聴取し、その結果を因子分析・クラスター分析することで、全く新しいセグメンテーションができるのではないか」という調査について、仮説の作成、実施し、分析をしたことについて、調査背景や仮説の作成、質問の一覧、分析フロー、分析結果などを紹介します。

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仮説の作成

まず調査をするにあたり、仮説の作成から取り掛かりました。
「こういうタイプの人が世の中にいるんじゃないかな？」っていう男性のタイプを調査担当者の独断と偏見で下図16パターンを用意してみました。

この後、2つのタイプをピックアップして、より詳細の図とライトな文章で紹介させていただきますが、この事前仮説クラスターを作成する道のりとして、調査担当者の脳内でイメージを働かせ、いろんな方に「こういう人ってどういう行動してそう」などといった意見ももらい、精緻化して作っていきました。
また、独断と偏見と記載をさせていただいておりますが、調査担当者は40代となり、偏った見方(みかた)になってしまっている側面や、特定の誰かをディスったり、特定の誰かをイメージして作っているわけではございませんので、ご理解いただけますと幸いです。

仮説クラスター①：アート／センス系

1個目の仮説クラスターは、アート／センス系です。
この方々の特徴として、下図のように考えてみました。

アーティストっぽい雰囲気の漂い、すごくセンスが良くて、異性にもモテるようなタイプが世の中にいるのではないか、という発想のもと仮説クラスターを立てていきました。そして、趣味嗜好で言うと、カメラや映画、家具、インテリアなどにこだわりがあり、イメージで言うと、三宿や三軒茶屋で飲んでいそうかな、と。

仮説クラスター⑤：厨二／元ロック少年系

次は少し飛びますが5個目の仮説クラスターは、厨二／元ロック少年系です。
この方々の特徴として、下図のように考えてみました。

いわゆる厨二的な方々となります。髪型は、ストレートロングのウルフカットで、服の色は黒が9割、シルバーアクセが好き、というイメージで用意しました。

それぞれの、事前仮説クラスターについては、以下動画にて解説をしております。
日本人男性を13タイプに大分類！リサーチャーがセミナー解説する「独自クラスター分類レポート」＞

調査概要

こういった仮説のもと、調査に入っていくのですが、その前に調査概要を下表でまとめました。

調査目的	現代の市場を新しい切り口で分析・分類することで、各企業のマーケティング担当者が自社のマーケティング課題を解決するヒントや示唆を導出する。
調査課題	・「好きなもの」「好み」でどのように市場を分類できるか？・上記で分類された各クラスターはどんな商材を好み、どんな購買行動やどんな情報行動をしているか？
調査手法	WEB調査
調査地域	全国
調査対象者	20歳～59歳男女個人
サンプルサイズ割付	計：　2,000ss　※日本全国の人口動態に準拠して割付
調査機関	2023年11月10日（金）～15日（水）

質問の一覧

続いて、質問の一覧はどうか、と言いますと、下図となります。

設問番号F0～F5は、フェイス項目と呼んでおり、性別や年代などの属性を伺いました。
そして、SC1～SC5は、スクリーニング調査の設問項目となり、プラスアルファとしての属性に関する設問を今回は伺っております。
一番聞きたい本調査Q1～Q12では、好きなブランドや、趣味、好きなアーティストなど計12問伺いました。

これらには具体的な設問の文章や選択肢が付随するのですが、「意識高い系は、スターバックスやブルーボトルコーヒーを飲みそう」といったイメージを働かせながら、各クラスターを全部選択肢に落とし込んでいきましたので、用意に1か月以上かかり、担当者も「今まで調査を請け負った中で一番時間がかかった」と申しておりました。

また、調査背景でご説明させていただいた因子分析は、上表の右端で●を付けた、趣味や外見・ファッションなどの設問を採用し、因子分析を行いました。

分析フロー

仮説→調査概要と来て、次は分析フローです。
端的に以下流れが分析フローとなります。

STEP0：調査前に、クラスター仮説を構築
STEP1：調査終了後、因子分析を実施
STEP2：男性138、女性133因子を抽出
STEP3：クラスター分析にかけたものの、綺麗な分かれ方にならなかったため、再検討
STEP4：因子の中で、最も高い因子負荷量をマークした因子別に、男性138、女性133のクラスターに分類
STEP5：上記をクラスター分析、似たような傾向を示したクラスターを統合し、男性37、女性39のクラスターに集約
STEP6：うち、分析可能なn数（30ss以上）になった、男性13クラスター、女性13クラスターを分析、レポートに掲載

【STEP0】として、調査前に、前述したクラスター仮説を構築して、それをもとに調査を行い、【STEP1】調査終了後に因子分析を実施しました。
【STEP2】フラットに因子分析をかけたところ、男子138因子、女性133因子という膨大な因子が抽出され、【STEP3】そのままクラスター分析にかけたら、綺麗な分かれ方にならなかったので、再検討しました。【STEP4】どうしたかと言いますと、因子の中で、最も高い因子負荷量をマークした因子別に、男性138クラスター、女子133クラスターに分類し、【STEP5】それをそのままクロス分析にかけて傾向を分析し、似たような傾向を示したクラスターをどんどん統合しました。結果、男性37クラスター、女性39クラスターに集約しました。【STEP6】うち、分析可能なサンプル数、つまり30サンプル以上になった以下男性13クラスター、女性13クラスター^※を分析してレポートを掲載しました。
※　女性13クラスターは以下コラムにて紹介しております。
　　https://www.asmarq.co.jp/column/column-cat/how_to/woman_13_cluster_analysis/

男性13クラスター
クラスター①：意識高い系
クラスター②：チャラ男系
クラスター③：ジェンダーレス系
クラスター④：元ヤンチャ系
クラスター⑤：草食／文化系
クラスター⑥：アニヲタ系
クラスター⑦：スピリチュアル系
クラスター⑧：ゲーヲタ系
クラスター⑨：アウトドア／スポーツ系
クラスター⑩：厨二／バンド系
クラスター⑪：アート／サブカル系
クラスター⑫：ギャンブル系
クラスター⑬：独身中年系

こういった経緯がありますので、留意点として、全員がこの13クラスターに分類されたわけではないという点と、これ以外に本当に細かいクラスターも存在したという点があります。こちらを事前にご了承のほどお願いいたします。

分析結果

では、分析結果を仮説の作成でピックアップした2つタイプに近しいタイプ^※を見ていただこうと思いますが、事前に画像の見方を説明します。
各クラスターのまとめを画像としてこの後2つ載せるのですが、そこには各質問別に項目が並んでいます。この質問は、何かと言いますと、男性全体の平均値とプラス5ポイント以上の差分がついた項目をピックアップして、載せたものになります。つまり、クラスターならではの特徴と考えていただければと思います。ただし、5ポイント以上の項目がズラーっとたくさんあったクラスターもございました。そちらに関しては、全部載せていると表を見切れないので差分のトップ5のみ掲載している形にさせていただきました。これらのことをご留意いただき、ご覧ください。
※　近しいタイプとしたのは、事前仮説クラスターは、あくまで事前に用意した仮説となり、調査を実施し、分類したクラスターの名称は異なるため、近しいタイプを改めてピックアップしたため、近しいタイプとしました。

クラスター⑪：アート／サブカル系

仮説クラスター①：アート／センス系に近いタイプとして、クラスター⑪：アート／サブカル系をピックアップしました。

この方々は、アートやサブカル系が好きなんだろう、という方々です。
「趣味・好きなこと」で言うと、読書やアート、絵画・陶芸などとなり、「価値観」で言うと、アートやデザインに惹かれる、映画の台詞(せりふ)で好きな台詞がある、となりました。仮説クラスター①：アート／センス系で、「好きな言葉」として映画の中のセリフとかが考えられるな、と思っていたので、「映画の台詞で好きな台詞」という選択肢を入れていたのですが、やっぱりこういったクラスターに出てきて、「なるほど」と思いました。
「好きな音楽・ミュージシャン」も個人的に興味深かったです。アニソンからボカロ、椎名林檎、ハウスというちょっと特徴的なアーティストや、ちょっと尖ったジャンルが好きなのかな、というのが個人的に想像します。
他にも興味深い点があるのですが、、、意外な点で言うと「好きなブランド」です。ナイキやコンバース、アディダス、しまむらといったブランドが挙がり、こちらも少し特徴的なブランドや尖ったブランドが挙がるかな、と思っていたので、意外でした。

クラスター⑩：厨二／バンド系

仮説クラスター⑤：厨二／元ロック少年系に近いタイプとして、クラスター⑪：厨二／バンド系をピックアップしました。

結論から申し上げますと、割と仮説通りの結果を得ることができました。
「価値観」で言いますと、いわゆる「中二病／中二病」だと思う、「ロックな」部分を持っていたい、という方々です。
「ファッション・髪型」がとても興味深く、スカルやクロスなどのモチーフが好き、髪型はミディアム・セミロングにしていることが多い、髪色は金髪や金メッシュを入れることが多い、服の色は黒がほとんどだ、シルバーアクセが好き、が男性全体の平均値とプラス5ポイント以上の差分がついた項目となりました。
また、「好きな音楽・ミュージシャン」では、LUNA SEAやビジュアルロックが好きと答えておりました。
この他にも、好きなブランドや趣味・好きなこと、など特徴的な部分が見られます。

それぞれの、クラスターについては、以下動画にて解説をしております。

「独自クラスター分類レポート」の動画をみる

購入商材ランキング

今度は、購入商材（パソコン・周辺機器や食品など）に対するランキングを2つピックアップして紹介します。

表　購入商材ランキング
「食品」を購入しているクラスターランキング	「パソコン・周辺機器」を購入しているクラスターランキング

左の表は食品のランキングとなり、右はパソコン・周辺機器のランキングとなります。
左の食品からいきますと、独身中年系というクラスターが1位となりました。このクラスターは、可処分所得が多いことがイメージできるので、好きな食事を召し上がれるんじゃないかと考えました。

続いて、右のパソコン・周辺機器では、アニヲタ系が1位でした。「パソコン・周辺機器」を購入しているクラスターとして、すんなりイメージができるクラスターかと思います。

この他に、スイーツ・お菓子、コスメ、サプリメント、服・ファッション小物もレポートとしてまとめました。この内容については、以下動画にて解説をしております。
日本人男性を13タイプに大分類！リサーチャーがセミナー解説する「独自クラスター分類レポート」＞

リサーチャーの感想と考察

クラスター分析は、様々な特徴を発見することができるので、とても読み物として面白いと、改めて思いました。
また、一番重要だと考えるのは、「本当にどうやってこれをマーケティングに活かすのか」というところです。
今回のケースであれば、例えば、「ギャンブル系で好きなのが坂道系のアイドル」が個人的に意外であり、このことから「ギャンブル系の商材でのCMに坂道系のアイドルを起用するのが良いかもしれない」といったいアイデアを想像することで、「マーケティングに活かせる」可能性が出てきます。

そして、注意点も以下ございます。

クラスター分析は、全体平均との比較から特徴的な違いを抽出してまとめた結果
今回のケースではなく、通常、マーケティングリサーチでアンケートデータを使って実施した場合、だいたいは因子分析をして、K-means法で非階層クラスタリングをする^※。また、クラスターは、分析者が何かしらのアルゴリズムを使って作った・まとめた括り（くくり）である
※ K-means法は、各クラスターの重心（平均）を算出し、各データポイントを最も近い重心に割り当てることでクラスタリングを実行する方法です。
平均で見ているため、クラスターの特徴に「完全にマッチする人がいる」というわけではない
ネーミングに引っ張られがち（名づけって重要　※センスも必要）

いずれも注意したい点なのですが、まず補足したいのが、「クラスターは、分析者が何かしらのアルゴリズムを使って作った・まとめた括りである」です。クラスターというのは、もともとあるわけではありません。時系列としては、分析者側で何かしらのアルゴリズムを使って作った、またはまとめた括りがクラスターとなります。そのため、簡単な表現にすると「こう括れるよね」というのがクラスターだと思っています。
続いて、「ネーミングに引っ張られがち」というのも注意が必要です。例えば、「クラスター②：チャラ男系」には、「よく購入する商材」におもちゃやフェイスケア用品、ボディケア用品、パソコン・周辺機器、音楽配信、PCゲーム・スマホゲームが挙げられ、「ファッション・髪型」では、ユニクロやしまむらなどの服が多い、私服でも襟付きの服を着ることが多い、などの選択肢が挙げられました。この時、仮に「チャラ男系」ではなく「子持ちパパ」とネーミングしたら、「よく購入する商材」や「ファッション・髪型」のおもちゃなど感じ方が変わりませんか？　「お金を自分の好きなブランドにあまり使うことができないから、ユニクロなどで洋服を買っているのかな？」とか、「子供のためにおもちゃは買うよね」とか、様々解釈できるかと思います。
そのため、ネーミングに引っ張られる部分があることは否めませんので、名づけが重要なのです。
実際、今回のケースでは、「このデータからすると、ちょっとこのネーミングが当てはまらないな」みたいなので、2～3週間、何個もやり直して、ネーミングを作り直したので、「本当に重要だな」と思った次第であります。

こういったことから、クラスタリングのポイントは、セグメンテーションという消費者分類をして、ターゲットを考えるときに、同じマーケティング手法が効きそうな人たちを括る、ということだと思っています。

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＜関連コラム＞　セグメンテーションとは？重要なポイントや失敗事例を紹介
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まとめ

調査結果として、「厨二／バンド系」など、仮説で想定していたタイプに近いクラスターが浮かび上がる一方で、クラスター⑫：ギャンブル系で「好きな音楽・ミュージシャン」に関して、AKB48や乃木坂46などが挙がり、「坂道系アイドル好き」といった意外な側面も発見することができました。
一方で、注意したいこともいくつかありました。中でも、クラスターはあくまで「括り方のひとつ」ということに注意が必要です。分析者の設計やネーミングによって、データの解釈が変わってしまうことがあるからです。そのため、仮説構築とネーミングは慎重に設定するようにしましょう。

マーケティングにおいて、このようなクラスター分析によって導き出されたクラスターは、ターゲット設定やコミュニケーション設計に新たな視点をもたらす可能性を秘めています。マーケティングの活用を念頭にして括れると、その可能性を高めることができます。

この記事を参考に、マーケティングに活かせるクラスター分析になるよう質を磨いていきましょう。

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執筆者

アスマーク編集局

株式会社アスマーク　マーケティングコミュニケーションG

アスマークのHPコンテンツ全ての監修を担い、新しいリサーチソリューションの開発やブランディングにも携わる。マーケティングリサーチのセミナー企画やリサーチ関連コンテンツの執筆にも従事。

監修：アスマーク　マーケティングコミュニケーションG

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