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実践データベースマーケティング（第１４号）
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岩瀬です。永らくご無沙汰をしてしまいました。m(..)m
実践データベースマーケティングの第１４号をお送りします。本当に
随分とご無沙汰してしまいました。４月から独立して個人事業をしてい
ますが、５月には仕事をこなしきれなくなってバタバタしていました。
書きたいとは思っていたのですが、ご連絡もせず申し訳ございませんで
した。今週はＤＢＭで使うことのできる技術について、ご紹介したいと
思います。

全体的に技術編を書いて、みなさんがどこに興味があるのか教えていた
だきたいと思い立ちました。本編は技術編ですが、前から一度は書いて
みたいと思っていました。ちょっと長いのと駆け足の説明ですので、
読み難いと思います。予めお詫び申し上げます。m(..)m

●○　　目次　　●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○

１．マーケティングの基本理論
１．１．ランチェスター戦略
１．２．アンゾフモデル
１．３．ＰＰＭと競争戦略
２．問題解決技法
２．１．発散法
２．２．収束法
２．３．決定技法
３．ＯＬＴＰとＯＬＡＰ
３．１．ＯＬＴＰの考え方
３．２．ＯＬＡＰとは？
３．３．ＤＷＨとＤＭ
４．集計と統計
４．１．集計技術
４．２．統計の手法
４．２．１．統計解析
４．２．２．数量化理論
４．２．３．カオス理論
５．オペレーションズリサーチ
５．１．線形計画法（最適化）
５．２．待ち行列
５．３．ＰＥＲＴ技法
５．４．在庫問題
６．ＴＱＣ
６．１．パレート図
６．２．特性要因図

今週のお勧め書籍：今週は堅い本が色々です　^o^;

今週のキーワード：学ぶには現場に限る

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１．マーケティングの基本理論
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マーケティング理論というのも数多くあります。兵法と同じで何にでも
効く万能薬というのはありませんが。定石を押さえた上で、状況によっ
て応用していくしかないのだろうと思います。応用するためには、理論
自体よりもその考え方への理解が重要です。

１．１．ランチェスター戦略
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ランチェスターとは人の名前です。戦闘のパターンを研究して理論とし
て私たちに残してくれました。ビジネスの世界でも良く応用されていま
す。一番有名なのは空軍の戦闘パターンでしょう。
＜空軍の戦闘パターン＞：戦闘結果は戦力の２乗に比例する
今、敵と味方が空戦を開始するとします。戦闘機の性能もパイロットの
技術もその他戦闘機の数以外はほぼ同じ条件であったとします。この時
の戦果は戦力の２乗に比例するというものです。
【１回目】：
例えば、Ａ軍が１０機・Ｂ軍が５機とします。１回の戦いでの撃墜率を
２０％としましょう。互いに交差しながら戦います。Ａ軍は１０機いま
すから、１０×２０％＝２００％で２機を撃墜する勘定になります。
同様にＢ軍は１機を撃墜します。こうして１０機いたＡ軍機は９機に、
５機いたＢ軍機は３機になります。
【２回目】：
また同じ条件で、９機のＡ軍機と３機のＢ軍機が戦います。すると、
９×２０％＝１８０％でＡ軍は１．８機撃墜します。Ｂ軍では０．６機
撃墜します。撃墜に半端な数はおかしいのですが、計算のためこのまま
の数値を使うものとします。損傷を受けて攻撃力が減ったと考えても良
いでしょう。こうしてＡ軍機は８．４機、Ｂ軍機は１．２機が残りまし
た。
【３回目】：
またまた同じ条件で、８．４機のＡ軍機と１．２機のＢ軍機が戦いま
す。８．４×２０％＝１６８％でＡ軍機は１．６８機を撃墜します。実
際にはＢ軍機は１．２機しかいませんから、壊滅に成功しました。一方
Ｂ軍機も０．２４機を撃墜します。こうしてＡ軍機は８．１６機が残り
Ｂ軍機は全滅しました。
【合計】：
結局Ａ軍機は５機を撃墜したことになります。Ｂ軍機の方は１．８４機
を撃墜したことになります。
攻撃力は兵力の２乗に比例するというのがランチェスターの第２法則で
最も有名なものです。

１．２．アンゾフモデル
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アンゾフモデルは事業の拡大を考える場合の指針のようなものです。
既存の事業から次のような発展形を考えてみましょう。

　−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
｜　　　　｜　　既存商品　　｜　　新規商品　　｜
｜−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
｜既存市場｜既存事業の改善　｜新商品の開拓　　｜
｜−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
｜新規市場｜市場の開拓　　　｜新分野への参入　｜
　−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−

現在はバブル時代を反省して本業回帰が叫ばれます。しかしどんな時代
でも現状維持だけを目指すということはあり得ません。必死に改善・改
革の道を探して、それでやっと現状維持が出来るのだと思います。一気
に新市場で新商品を展開するのはリスクが大きいですが、現在の資産を
利用しながら応用を図るのが普通でしょう。
例えば米国のスクール・スペシャルティ社では行政担当者と教育現場の
両方を攻略することで成長しました。教育関係のＢtoＢ（法人向け）通
販ですが、市場を複眼で見る方法もあります。

１．３．ＰＰＭと競争戦略
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アンゾフモデルは事業の発展形を考えたマトリクスでした。一方で成長
力とシェアを考えたモデルがＰＰＭです。ＢＣＧ（ボストンコンサルテ
ィンググループ）がＧＥ向けに開発したものが有名です。

　−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
｜　　　　　　｜市場シェアが低い｜市場シェアが高い｜
｜−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
｜成長率が高い｜問題児　　　　　｜スター（花形）　｜
｜−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−
｜成長率が低い｜負け犬　　　　　｜金の成る木　　　｜
　−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−

金の成る木は市場の成長率が低いため、競争は激しくありません。市場
シェアが高いのであれば、余分な競争もなく利益を出し易い分野です。
市場成長率の高い問題児やスターでは競争も激しくなります。問題児で
は事業育成のために投資も必要です。このように事業や商品のバランス
を考えるのがＰＰＭモデルです。

２．問題解決技法
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問題とは期待と現実とのギャップということが出来ます。問題を解決す
るためには、期待と現実の両方を把握する必要があります。様々な問題
解決技法がありますが、大別すると発散と収束の過程に分けることが
出来ます。発散とはアイデアを広げていく過程、収束とはまとめて整理
していく過程です。発散と収束を繰り返して問題を把握し、解決方法を
探していく訳です。

２．１．発散法
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代表的な発散法には、ブレインストーミングやブレインライティング・
欠点列挙法・希望点列挙法・シネクティクス・ＮＭ法などがあります。
問題点から始まる場合もあれば、あるべき姿から始まる場合もありま
す。要は問題点やアイデアを沢山出せるような工夫をするということで
す。

２．２．収束法
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問題点やアイデアを漏れなく書き出すことが出来ても計画にはありませ
ん。どこに注力するのか、着手の順番や全体構想が必要になります。
整理する過程が必要な訳です。親和図法やクロス法・特性要因図などが
この技法になります。

発散と収束を含んだ統合技法には、ＫＪ法・ワークデザイン・ハイブリ
ッジなどがあります。コンピュータメーカーではオリジナルの手法を
持っています。形式だけになってしまっては意味はありませんが、集団
で問題解決にあたる場合には手法が確立していると便利です。

２．３．決定技法
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複数の選択肢からの決定の場合、決定するための尺度が必要になりま
す。ｍｕｓｔ−ｗａｎｔで分ける方法や、目的達成性・着手容易性・
緊急性などで分ける考え方が一般的です。ｍｕｓｔ−ｗａｎｔは、必要
不可欠なのか要望なのかをハッキリさせる方法です。目的達成性とは、
それをすることが最終目的の達成のために有効かどうかを見ます。着手
容易性は簡単に出来ることかどうかという視点です。

大体は発散・収束・決定という流れになります。しかし私の経験では、
大前提や目的を考え直すプロセスがどこかに入ります。現実問題では
最初の課題が本質でないことが多いのです。プロジェクトを始める場合
に普通は計画書を作りますが、私の場合は前提・事実・目的を仮説とし
て列挙しておきます。プロジェクトの途中で見なおし後の前提・事実・
目的を書きなおすことで生産性は高まります。前提は覆るということを
考慮に入れておく必要があると思います。

３．ＯＬＴＰとＯＬＡＰ
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ＯＬＴＰもＯＬＡＰもコトー博士の提唱したモデルです。

３．１．ＯＬＴＰの考え方
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ＯＬＴＰはオンライン・トランザクション・プロセシングでＲＤＢＭＳ
の基本になっている考え方です。元々、業務系では伝票単位に１レコー
ド（行）のデータを扱いました。ですからＣＯＢＯＬなどでは、レコー
ド・アット・ア・タイムという方式を取ります。処理単位はレコードへ
のアクセスになります。これがＲＤＢＭＳではセット・アット・ア・タ
イムという方式になります。大量のデータから行を選択する処理が多い
ためセット（列）単位に検索をするのです。処理速度を上げるためにも
行と列の考え方は知っておいて損はありません。
特にＳＱＬを使って集計処理する場合には、デカルト積が問題になりま
す。ＪＯＩＮ（テーブルとテーブルのひも付け）をする時に、１：１な
ら問題はないのですが、Ｎ：Ｎになると全ての組み合わせについて処理
してしまうのです。ここでは詳しく述べませんが、実務では必須の事柄
です。

３．２．ＯＬＡＰとは？
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ＯＬＴＰは業務処理用の考え方ですが、ＯＬＡＰは集計・解析のための
データ構造です。オンライン・アナリシス・プロセシングの略で多次元
ＤＢなどと訳されたりします。予め集計したデータを持ってしまう形で
す。生データから集計する訳ではなく、集計軸・選択条件を指定すれば
該当のデータを検索するだけです。処理は圧倒的に速くなります。ただ
し、生データに遡ることが出来ないので設計時に想定した集計しか出来
ないことになります。
集計業務は８割方は定型処理です。予め決まっているのであればＯＬＡ
Ｐの形にした方が生産性は上がります。組織で考えても９９％の人は
定型処理で良いと思います。後は情報を駆使するヘビーユーザ向けに
どこまで投資をするかになると思います。これは非定型処理になります
ので、生データを扱うことになります。

３．３．ＤＷＨとＤＭ
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データベース構造でＯＬＴＰとＯＬＡＰに触れました。ここでＤＷＨ
（データウェアハウス）とＤＭ（データマート）にも触れておきましょ
う。ＤＷＨとは文字通り倉庫です。生データに近い形でデータを格納し
ておきます。ＤＭは特定の部門や業務用に使い易い形にした情報です。
集計にして定型処理をするのであればＤＭの方が生産性が高くなりま
す。ＯＬＡＰ化しなくてもＤＭを複数作れば生産性が高まります。ＤＭ
やＯＬＡＰで対応出来ない場合にＤＷＨを使うことになります。
ただ設計上、ＤＭやＯＬＡＰを作るためのバックグラウンドとしてＤＷ
Ｈが必要になります。ＤＷＨは社内情報システムを提供するための大元
と言うことが出来ます。実際にユーザにＤＷＨを開放するのも一長一短
です。

４．集計と統計
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データについて駆け足でご紹介しました。次に活用のための方法論につ
いてご紹介したいと思います。情報系システムで最初に必要になるのが
集計処理です。

４．１．集計技術
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集計で必要になるのが、抽出条件・集計のキー項目・集計される値の３
つです。集計する場合には、この３つを明記しなければなりません。
抽出条件としては、いつ？誰が？どの商品？などの条件があります。
集計した値は何かで比べるのが普通です。前年対比・前月対比・予算対
比・支店別・顧客グループ別・販売促進活動別・商品別などなど。私た
ちは対比によってデータの特徴を掴み、その原因を推測することが出来
ます。集計する段階で、何のために・何を比較するためにということを
考える必要があります。

４．２．統計の手法
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統計の目的には幾つかあります。
●違いを明らかにすること
●予測をすること
●多次元を集約すること
●質的なものを量的に変換すること
●似た者をグルーピングすること
●グループ間の距離を明らかにすること
などです。次に統計と言われるものの種類をご紹介します。

４．２．１．統計解析
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一般に統計解析というと連続数量（数値で表せて、しかも四則演算をす
ることに意味のあるもの）を扱う問題を指します。一般的なものでは、
●重回帰分析（複数の要因から予測をする）
●判別分析（ハイ＆ローのような分割ルールを見つける）
●主成分分析（多次元の尺度を統一する）
●クラスター化分析（グループに分割して距離を把握する）
などがあります。

判別分析と重回帰分析は目的変数を持った解析方法です。目的になる数
値を予測・判別するために説明（するための）要因を使います。データ
間の関係が明らかになるので、予測だけでなく因果関係の把握に役立ち
ます。

特に時系列（時間の推移による変化）に着目したものもあります。自己
回帰とか移動平均・指数平滑など、この分野も応用範囲が広い分野で
す。

４．２．２．数量化理論
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数量化理論は日本で開発された手法です。林知己夫先生が提唱されまし
た。連続数量ではなく、カテゴリーデータ（名目として数値化できるが
四則演算しても意味のないもの）を扱います。男性を１、女性を２とし
た場合がこれに該当します。男性と女性の間に２倍の関係などありませ
んが、名目上数値にしたものです。一般的なものには、
●数量化１類（複数の要因から予測をする）
●数量化２類（ハイ＆ローのような分割ルールを見つける）
●数量化３類（多次元の尺度を統一する）
●数量化４類（グループに分割して距離を把握する）
のようなものがあります。

現在流行のデータマイニングも、数量化理論を応用したＡＩＤなどで処
理することが出来ます。ただしデータマイニングの手法には幾つもの種
類があります。ニューロを使ったものもありますし、全てが数量化理論
という訳ではありません。

４．２．３．カオス理論
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一般には、統計解析も数量化理論も線形で計算するのが主流です。線形
というのは直線的な傾向を計算するものです。直線しか表せないもので
はないのですが、基本の考え方は直線です。また正規（平均部分が多い
標準的なデータの）分布を対象としています。

線形に対して非線形で考える方法にカオス理論があります。カオスでは
波を想定して考えます。成長のＳ字カーブなどを考える場合に使い易い
方法です。ただし原因と結果の因果関係を知ることは出来ません。

５．オペレーションズリサーチ
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統計などの計算方法が発達してオペレーションズリサーチ（ＯＲ）も発
展してきました。ＯＲは元々軍事目的のために開発されました。レーダ
ーの研究から発展したものですが、ＳＣＭにしても兵站の研究から開発
された考え方です。学問としてだけでなく、企業での計画策定には必要
な機能が満載です。私も物流計画や利益の最大化・在庫問題・コールセ
ンター業務・プログラムの流れの整理などでお世話になりました。

５．１．線形計画法（最適化）
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ＯＲと呼ばれるものには様々なものがあります。確率論のモデルを考え
ると、ミニマックスや条件付確率などがあります。ここら辺はゲームの
理論など奥が深い分野です。
ＯＲで有名なのは線形計画法ではないでしょうか。一定の条件の元で利
益が最大になるような計画を立てる方法です。シンプレックス法など
色々な計算方法があります。現在ではＥＸＣＥＬでもゴールシークや
ソルバーといった最適解を求める機能がありますから、計算が楽になり
ました。一定のルールの元で目標値を収束させる組み合わせを見つけま
す。

５．２．待ち行列
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待ち行列の問題も良く例題になっています。ＡＴ＆Ｔでは待ち呼理論が
有名です。応対の平均時間や分布・お客様の来店頻度などから、お客様
を待たせる確率や待ち時間の期待値を計算します。電話応対や物流の
グランドデザインに使われます。

５．３．ＰＥＲＴ技法
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スケジューリングの手法で有名なのがＰＥＲＴです。アローダイアグラ
ムという方法で作業を図解します。作業の流れをつないで所要時間を
書きこんでいきます。通常は平行して出来る作業がありますので、幾つ
もに分岐しながら作業が進んでいきます。全体を図示することで、クリ
ティカルパス（余裕のない通り道）を見つけます。平行して作業を進め
る場合には、他の作業の終了を待たなければ次に進めない場合がありま
す。全体スケジュールに影響を持つのは他の作業を待たせてしまう部分
ですから、改善を加えるとすればクリティカルパスということになりま
す。並行処理（コンカラント・エンジニアリング）を考える場合にも
重要な考え方です。

５．４．在庫問題
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在庫問題も発達している分野ですから色々な方法があります。利用量と
経済的な発注単位や輸送料金・保管料金などから最適な発注方法を計算
します。リードタイムを計算して安全在庫を明らかにしたり、発注タイ
ミングによる経費を試算したりします。

この他にもＯＲには色々なものがあります。私は自分で必要なところし
か勉強していませんし、たまたま自分で考えた方法がＯＲとして古くか
ら存在したことに驚いて勉強してみました。本当に奥の深い分野だと
思います。もし時間的に余裕が出来たら、キチンと勉強してみたいと
思っているのですが・・・。

６．ＴＱＣ
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ＴＱＣはトータル・クオリティ・コントロールで、全社的品質管理運動
と訳されています。メーカーで実際に使える技法として発達しました
が、その考え方はデータベースマーケティングにも応用することができ
ます。
日本のＴＱＣ運動は世界にも類を見ない程、成功しました。成功には
色々な要因があるのでしょうが、日本では現場がＴＱＣの考えを使った
ことが大きいと思っています。難しい理論の中から現場で出来るものを
選び出し、定型化したことが成功の理由だと思うのです。日本では７つ
道具として方法論を単純化しました。米国では専門化を企業に呼び入れ
て主に幹部を中心に行ったという経緯があります。やはり現場が使える
ことが強さの秘密かなと思うのです。同じようにセブンイレブンの発注
管理も現場が使える指標が強みなのではないかと思います。

６．１．パレート図
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確か以前にもパレートの法則はお話ししたことがあると思います。イタ
リアの経済学者パレートが富の不均等を法則（２：８の原理）として
発表しました。顧客データではアメリカンエアラインが、ＦＳＰ（フリ
ークエント・ショッパーズ・プログラム）に応用しました。ＴＱＣでも
問題解決に影響を持つ要因を探すために使います。ＡＢＣ分析とも言わ
れるもので、特徴毎に多いものから積み上げて累計グラフを作ります。
不良品の特徴などを多い順に積み上げると、２割の種類で８割の不良品
が出来ているというようなことが分かります。影響の多いことに絞って
改善を進めていくことが出来る訳です。

重要度−満足度分析なども２：８の原理からの発展形と考えることも
出来ます。お客様の不満を探す場合に、重要度と満足度を図示する方法
です。幾ら満足度が高くてもあまり重要と認識されない分野では意味が
ありません。逆にちょっとした差でも重要と思われることで不満足だっ
たら気をつける必要があります。パレートの法則だけでなく、自分の
企業にあった方法にアレンジする必要があると思います。

６．２．特性要因図
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いわゆるフィッシュボーンという奴です。問題や理由を書き出す時に、
大骨・小骨というように分類しながら図示します。大まかに大分類で
示した後、枝葉として分岐させます。購入決定要因などは、大骨として
価格・機能性・デザイン性・サービス・流通網などと大分類で表しま
す。そして価格ならば、購入価格・割引制度・運用コストなどのように
分けていきます。こうして全体像を把握する訳です。

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今週のお勧め書籍：今週は堅い本が色々です　^o^;
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今週は堅い本です。書いていてもつまらないので、きっと読んでいる人
はもっとつまらないと思うのですが・・・。

●『決断の速さ』の研究（飯久保廣嗣氏）知的生き方文庫
●ランチェスター弱者必勝の戦略（竹田陽一氏）サンマーク文庫
●ゲームの理論入門（モートン・Ｄ・デービス氏）講談社
●問題解決手法の知識（高橋誠氏）日経文庫
●ＱＣ七つ道具（細谷克也氏）日科技連
●初等ＯＲテキスト（ＯＲ演習部会編）日科技連
●マーケティングのための多変量解析（清水功次氏）産能大学出版部

今週のキーワード：学ぶには現場に限る
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長々と書いてきましたが、私はこれらのことを現場で学んで来ました。
通信販売の創業という舞台で試行錯誤出来たのは本当に幸せだったと思
います。学生時代に統計とか集合とか勉強したこともありましたが、
その時には一体何に使えるのだろう？と思ったものでした。実際に役に
立つポジションで勉強しなければ身に付かないと思います。そして、
自分から作っていかなければ身にならないと思うのです。

会社というのは生活の糧を得る場です。そして最高のステージでもあ
り、自分を磨く場でもあると思うのです。（ちと臭いですね）

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作：発行／岩瀬　理（osamu iwase）

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