公開日：2025.06.12

クラスター分析を実施｜日本人女性を独自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

今回の記事は、先日公開した「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」の女性編となります。
この女性編の調査背景は、男性編と重複するため、以下にそのままご紹介します。

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」という日本人女性への調査について、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、男性編の仮説クラスターから作成をしていきました。
これは、担当者自身が男性だったこともあり、割とスムーズに「アートとか、アーディストっぽい雰囲気がある男性のタイプがいるよね。他にもクラスに1人ぐらいいる成績も良くって外見も良く、スポーツもできて、といったタイプもいるよね」といった具合に作成を進めることができました。

一方で、女性の仮説クラスターを作るのには、肌感覚が乏しかったのですが、「まず、男性にこういうタイプがいるのであれば、こういうタイプの女性もいるのかな」、具体的には「王子様の反対であれば、お嬢様というクラスターもいるのかな」といったかたち女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、いろんな女性に「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③：お嬢様系

3個目の仮説クラスター「お嬢様系」を見ていきましょう。
この方々の特徴として、下図のように考えてみました。

趣味嗜好として、お花、着付けができたり、女子会は高いホテルで行われたり、海外旅行に行ったりするのかな、と考えました。また、出没地域では、自由が丘や松濤、田園調布、白金台といった街にいそうかな、というイメージで用意しました。

仮説クラスター④：意識高い／自称サバサバ系

次の4個目の仮説クラスターは、意識高い／自称サバサバ系です。
この方々の特徴として、下図のように考えてみました。

大枠のイメージとして「海外が大好き」であったり、「仕事に追われている自分が好き」であったり、する方々です。
休日出勤し、帰りに一人で焼き鳥屋などに行き、常連さんとつるんでいる自分が好きであったり、ヨガのイントラとか好きだったりする。あと、彼氏は外国人だったり、海外の友人も多かったりといったことを考えながら用意しました。

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。
日本人女性を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。
※　男性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/male_13_cluster_analysis/

女性13クラスター
クラスター①：パリピ系
クラスター②：アウトドア／スポーツ系
クラスター③：意識高い系
クラスター④：アート／サブカル系
クラスター⑤：スピリチュアル系
クラスター⑥：ヲタ系
クラスター⑦：お一人様系
クラスター⑧：キラキラ女子系
クラスター⑨：美容ガチ勢
クラスター⑩：無趣味系
クラスター⑪：婚活ガチ勢
クラスター⑫：元ヤンチャ系
クラスター⑬：お嬢系

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、女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⑬：お嬢系

仮説クラスター③：お嬢様系に近いタイプとして、クラスター⑬：お嬢系をピックアップしました。

裕福な家で育ったであろう方々です。高価な腕時計やハイブランドな小物を持ち、好きなブランドはROLEX、CELINE、CARTIER、TIFFANYなどでした。
また、「趣味・好きなこと」ついて、料理やお菓子作り、乗馬、コーヒー、ホテルビュッフェ、アフタヌーンティーとなり、「乗馬」が入ってくるあたりが、「お嬢」感を表していると感じます。そして、「好きな音楽・ミュージシャン」でも「クラシック」が入っているところもそうでしょう。
「仕事経験」の項目では、「受付嬢やモデル、キャンペーンガールなどのお仕事」をしていた、あるいはしている方が入ってきており「なるほどな」というところで、赤く囲わせていただいております。

クラスター③：意識高い系

仮説クラスター④：意識高い／自称サバサバ系に近いタイプとして、クラスター③：意識系をピックアップしました。

この「意識高い系」というネーミングは、調査担当者として少々複雑で、現状「意識高い系」としておりますが、上図の内容を見ていくと、「もしかしたら、『意識高い』というよりは、『意識高くありたい』という括り（くくり）なのかな」と思う側面があります。
そのため、「もしかしたら、『意識高い系』っていうよりは、『海外憧れ系』などといったネーミングの方が良かったかな」とも思っており、反省している部分でもあります。
この「ネーミング」の話をさせていただいたのは、後述する「ネーミングに引っ張られて」解釈をしようとしてしまう側面があるため、予めご注意ください。

さて、「意識高い系」とした方々は、海外に憧れを持つ、いわゆる意識高い系のクラスターとなります。価値観でいうと、「海外の文化が好きだ」が特徴的であったり、SNS・人間関係では、「海外の友人、外国人の友人が多い」が特徴だったりします。
趣味・好きなことでも、「英語・英会話」や「海外旅行」、好きな音楽・ミュージシャンでは、「洋楽のポップス」や「洋楽のロック」が入ってきており、「海外の文化が好きだ」というのが伺えます。

一方で、職業では、「会社員が出てくるのかな」と思いきや、「パート・アルバイト」となり、好きな街も「池袋」がトップだったりするので、「海外が好きで、そこで働いていて」っていうよりは、「海外が好きで、憧れていて」という方々の可能性も見受けられました。

なお、マーケティングに近い部分の参考にしているメディアでは、WebサイトやSNS・ソーシャルメディアが高く、よく購入する商材は、動画配信やスイーツ・お菓子、コスメなどでした。

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（コスメやパソコン・周辺機器など）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
「コスメ」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

左の表はコスメ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。

左のコスメからいきますと、TOP3は美容ガチ勢、キラキラ女子系、お嬢系となり、すごく頷けるクラスターのランキングになっていると感じました。

続いて、右のパソコン・周辺機器は、意外な結果となりました。その結果というのが、1位がパリピ系ということです。
「パリピ系が1位な理由はなんだろう？」と少し考えてみると、パリピ系は20代が多かったので、この点を鑑みると、TikTokなどのSNSの発信のために、パソコンの周辺機器を揃える動きがあるのかなと、考えました。他にも要因があるのかもしれないのですが、一つ仮説となります。

この他に、お酒、スイーツ・お菓子、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。
日本人女性を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

まずは、男性編の時でも紹介した内容について、以下触れますね。

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。

続いて、男性編から女性編の結果を見てみて、思ったことです。
率直な部分で、女性編のほうが「クラスタリングをしてみる」ということが、マーケティング施策を考えるときに、有効に活用できるのではないかと思いました。
そう思った理由として、以下3つあります。

男性は「年代」などの基本属性である程度特徴を検討しやすい面もあるように感じる一方で、女性の場合、仕事をしているか、結婚しているか、子供がいるか・・・など、ライフスタイルによる違いが大きく影響すると思われるため。
男性の方が、スペックや性能、効果などの情報で製品やサービスを評価しがち、という傾向があるといわれていますが、女性の場合、そのような論理性よりも感情的な面（製品やサービスがもたらす体験や感情、ストーリーなど）に重きを置く傾向があるといわれているから。
化粧品、ファッションアイテム、家庭用品、日用品・・・など、商品の選び方で女性の方がより個人差が大きそうな気がするので、同じ傾向を持つ集団をうまく定められたらより役立ちそう。

これら3点から、こういったクラスタリングのような考え方をマーケティング施策に活かせるのは、「女性かな」と思いました。
そのため、人を理解すること（こういう人達いるよね。なんでだろう・・・）が重要となり、賛否両論があったとしても、こういうことをやりながら人の消費者理解を考えると、クラスタリングのデータの価値創出/向上につながっていくと考えます。

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まとめ

今回のクラスター分析から、「お嬢系」や「意識高い系」といった13種類のクラスターを用意することができ、仮説と比べることで、どうギャップがあったのかなど、理解を進めることができました。
また、「コスメ」や「パソコン・周辺機器」といった商材の購入ランキングでは、「パリピ系がPC周辺機器の購入で1位」といった、直感だけでは予測しにくい意外な消費行動も明らかになり、新たなマーケティングのヒントが得られました。
そういったマーケティングに関して、ライフステージ（仕事、結婚、子供の有無など）によって価値観が多様化し、製品の機能性だけでなく「体験」や「共感」を重視する傾向があるといわれている女性市場において、こうしたインサイトに基づくセグメンテーションの情報は重要です。

このコラムで紹介した分析アプローチや各クラスターの情報をヒントに、顧客理解の解像度を高め、より成果につながるマーケティングにしていきましょう。

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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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