多次元尺度法（MDS）とは？ポジショニングマップで「顧客の頭の中」を可視化する

多次元尺度法（MDS）とは何か？

多次元尺度法（Multidimensional Scaling：MDS）は、
「似ている・似ていない」といった感覚的な距離を、二次元や三次元の空間上にマップとして可視化する統計手法です。

• ブランド同士のイメージの近さ・遠さ

• 商品コンセプトの競合状況

• 顧客が感じている心理的な距離

こうした目に見えない認知の距離を、ポジショニングマップとして描き出せるのが MDS の最大の特徴です。

マーケターにとって、MDS は

「お客様の頭の中にあるブランド地図を、そのまま取り出せるツール」

と考えるとイメージしやすいでしょう。

なぜ多次元尺度法がマーケティングで重要なのか？

マーケティングで戦略を決める際、よくある悩みはこんなものです。

• 自社ブランドは、顧客からどんなポジションに見られているのか？

• 本当に競合はA社なのか？ 顧客の認識上はB社のほうが近いのでは？

• 「高品質」「低価格」以外に、どんな軸で比較されているのか？

売り手側の「想定ポジション」と、買い手側の「認知ポジション」がズレていると、
広告コピーや商品開発が空振りしやすくなります。

多次元尺度法を使えば：

• 顧客がどんな評価軸でブランドを比較しているか

• 各ブランドの相対的な位置関係（どれとどれが近い・遠いか）

• 新しいブランドや商品を投入すべき空白ポジション

を視覚的に理解することができます。

多次元尺度法で使うデータの種類

MDSで扱うデータは、大きく分けて2種類あります。

1. 類似度・非類似度データ（近さ・遠さ）

   • 例：

     • 「AブランドとBブランドはどれくらい似ていますか？（1〜7）」

     • 「A商品とC商品はどれくらい違うと感じますか？（1〜7）」

   • 顧客にアンケートで尋ねて「ペアごとの距離感」を取得します。

2. 属性評価データを距離に変換したもの

   • 例：

     • 「デザイン」「価格」「安心感」「革新性」など複数項目を評価してもらい、
       そのプロフィールの差からブランド間の距離を計算して使う方法

マーケティングリサーチでは、ブランド間の類似度を直接聞く形式がよく使われます。

多次元尺度法の種類：メトリック vs ノンメトリック

MDSには大きく分けて2つのタイプがあります。

1. メトリックMDS（Metric MDS）

• データ：間隔尺度・比率尺度（例：数値として意味のある距離）

• 特徴：

  • 類似度・非類似度の「数値そのもの」の関係をできるだけ保つようにマップ化

• 用途：

  • 実測データ（物理的距離、売価差など）からマップを作りたいとき

2. ノンメトリックMDS（Non-metric MDS）

• データ：順序のみ意味がある（例：「1＞2＞3」という大小関係）

• 特徴：

  • 数値そのものではなく、「順序」が保たれるようにマップ化

• マーケティングでよく使われるのはこちら

  • 顧客アンケートの「近い・遠い」の順位関係を重視するため

実務で「ポジショニングマップを作りたい」場合は、
ノンメトリックMDS + 類似度データという組み合わせが一般的です。

多次元尺度法の基本ステップ

ここでは、顧客にアンケート調査を実施してデータを集める前提で、
マーケティング担当者がMDSを使ってポジショニングマップを作る流れを整理します。

ステップ1：調査対象（顧客）と分析対象のブランド・商品を決める

まず、MDSに使うデータを集めるために、
どの顧客に（＝回答者）、どのブランド・商品について質問するかを決めます。

• 誰に聞くか

  • 例：20〜40代の炭酸飲料ユーザー

  • 既存会員・アプリユーザー・資料請求者 など

• 何について聞くか（ブランド・商品）

  • 例：

    • 炭酸飲料ブランド10個

    • クレジットカードブランド8個

    • SaaSツール5〜10社 など

ブランド・商品の数が多すぎると、
1人の回答者が評価しなければならない組み合わせが増え、回答負荷が高くなります。
そのため、実務的には 5〜15個程度 に絞るのが現実的な範囲です。

ステップ2：類似度・非類似度の調査を設計する

例：炭酸飲料ブランドA〜Eの場合

• 質問例：

  「次のブランドの組み合わせについて、似ていると思うほど7、高いほど『似ていない』と感じるほど1で評価してください」

• A-B, A-C, A-D, A-E, B-C, … といった全ペアを評価してもらいます。
  （ブランド数が増えるとペア数は急増するので、実務ではサンプリングすることも多いです）

ステップ3：距離行列を作る

アンケートの結果から、各ブランド間の類似度を距離（遠さ）に変換し、
ブランド × ブランド の行列（距離行列）を作ります。

イメージとしては、こんな表です（数値は例）：

ステップ4：MDSを実行し、低次元空間に配置する

統計ソフトや分析ツール（R、Python、SPSS、Excelアドイン、BIツールなど）でMDSを実行すると、
それぞれのブランドに対して 「X座標」「Y座標」 が計算されます。

これを散布図としてプロットすると、ポジショニングマップが完成します。

ステップ5：軸に意味づけを行う（解釈する）

MDSの出力は、単なる座標にすぎません。
マーケターの腕の見せ所は、ここからの「解釈」です。

• 次元1（X軸）：

  • 左側に「ナチュラル・健康」、右側に「刺激・強炭酸」のブランドが集まっている
    → 「ヘルシー vs 刺激的」軸と解釈

• 次元2（Y軸）：

  • 上側に「高価格・プレミアム」、下側に「低価格・カジュアル」が並んでいる
    → 「プレミアム感」軸と解釈

このように、データから逆算して意味のあるラベルを付けていくのが、
MDSの実務での重要ステップです。

実務での多次元尺度法の活用例

1. ブランドポジショニングの把握

• 自社ブランドが「どこと近く、どこと離れているか」を一目で把握

• 顧客が実際に競合と見なしているブランドが分かる

• 自社の想定ポジションとズレていないかチェックできる

2. ホワイトスペース（市場の空白）の発見

ポジショニングマップ上で
「ブランドがほとんど存在しないエリア」は新規参入のチャンスかもしれません。

• 例：

  • 「ヘルシー × 手頃な価格」の炭酸飲料が空いている

  • 「高機能 × 低ストレスなUI」のSaaSが少ない　など

新商品のコンセプト設計に、MDSのマップは非常に役立ちます。

3. ブランド再ポジショニング戦略

• 自社が「価格は中程度だが、実際には高価格帯と見なされている」

• 「イノベーティブだと思ってほしいが、クラシック志向に見られている」

といった認知のズレが明らかになった場合、

• コピーの修正

• クリエイティブの方向性変更

• コラボ・キャンペーンの企画

など、具体的な施策につなげることができます。

4. 顧客セグメント別の比較

同じMDS分析をセグメント別に作成すると：

• 若年層ではA社とB社が近く見えている

• シニア層では、むしろA社はC社に近いポジション

といった、ターゲット別の認知の違いを可視化できます。
これは「どのセグメントにどの訴求を打つべきか」を考えるうえで非常に有用です。

多次元尺度法を使う時の注意点・落とし穴

1. 軸の解釈は必ずしも一意ではない

MDSは「顧客の認知構造」をうまく表現してくれますが、
軸にどんなラベルをつけるかは、あくまで人間の解釈です。

• 分析チームだけで完結せず、

  • 営業、商品企画、ブランド担当など

  • 現場に近いメンバーも交えて解釈すると精度が上がります。

2. 次元数の選択

• 通常は二次元（2D）が最もよく使われます（直感的でわかりやすい）。

• しかし、情報量としては本来もっと多くの次元がある場合も。

• 2Dでは説明しきれない場合、

  • 3Dマップや、別の分析（因子分析やクラスター分析など）と組み合わせることも検討しましょう。

3. データ品質が結果に直結する

MDSは、入力された距離（類似度データ）に非常に敏感です。

• アンケート設計が雑だと

  • 回答者が理解できず、適当に回答し、結果の信頼性が落ちる

• サンプル数が少なすぎると

  • 特定の回答者の癖に引っ張られる

MDSを行う前に、調査設計とサンプル設計に十分な時間をかけることが重要です。

多次元尺度法を実務に取り入れるためのツール選択

データ分析の専門家がいなくても、MDSを実務に取り入れることは可能です。

代表的な選択肢は次の通りです。

• 統計ソフト・BIツール

  • SPSS、JMP、各種BIツールなど

  • GUIで操作でき、マップも自動生成してくれるので、非エンジニアでも比較的扱いやすい

• R / Python などのオープンソース

  • R：cmdscale、isoMDS などの関数でMDSを実行可能

  • Python：scikit-learn の MDS クラスなど

  • 自社のデータ分析基盤に組み込める柔軟性が強み

• オンライン調査ツール + 分析機能付きサービス

  • Webアンケートの作成から集計・可視化まで一気通貫で行えるツールも増えています。

  • 「ポジショニングマップ機能」や「MDS分析機能」が搭載されているものを選ぶと、マーケ担当者だけでも運用しやすくなります。

多次元尺度法と組み合わせると効果的な分析

MDSは単体でも強力ですが、他の分析手法と組み合わせると、
戦略策定に直結するインサイトを得やすくなります。

• クラスター分析

  • MDSマップ上にクラスターを重ねることで、
    「似た認知を持つブランド群」を明確に区分できる

• 因子分析

  • 属性評価データから「潜在的な評価軸」を抽出し、
    MDSの軸解釈に役立てる

• 共分散構造分析 / 回帰分析

  • ポジションと購買意向・満足度の関係をモデル化し、
    「どの方向にポジションをずらすと売上インパクトが大きいか」を検討できる

多次元尺度法をマーケティングの「思考ツール」として使う

多次元尺度法（MDS）は、単なる統計テクニックではなく、
「顧客の頭の中」を可視化し、戦略議論を深めるための思考ツールです。

• 顧客がブランドをどう見ているかを把握したい

• 本当に戦うべき競合と、狙うべきポジションを見極めたい

• 新商品・新ブランドのコンセプトを、データに基づいて設計したい

こうしたニーズを持つマーケティング担当者にとって、
MDSは一度きちんと体得しておきたい分析手法の一つです。

まずは小さなプロジェクトでも構わないので、

1. 対象ブランドを5〜10個に絞る

2. 類似度アンケートを設計する

3. 分析ツールでMDSを実行し、ポジショニングマップを描く

4. チームでマップを囲んで議論する

というサイクルを回してみてください。
数字の羅列だった調査結果が、一気に「戦略の地図」に変わる感覚を得られるはずです。