【2025年最新】クラスター分析とは？基礎から活用例まで解説！

クラスター分析は教師なし学習に分類される機械学習の手法の一種です。正解データなしにデータ内のパターンを自動で見つけるため、顧客セグメンテーションや異常検知など、事前に答えが決まっていない問題に活用できます。

はい、小規模データでも使用できますが、結果の信頼性はデータ量に左右されるという点を理解しておく必要があります。一般的には数百件以上のデータがあると傾向をつかみやすく、数十件程度の場合は偶然性が大きくなる可能性があります。

クラスター分析は分析手法・ツールであり、顧客分析はその結果を活用するビジネスプロセスです。クラスター分析でデータを分類した後、得られたグループの特性を読み解いて顧客理解を深めるのが顧客分析です。つまり、クラスター分析は顧客分析の一部です。

いいえ、クラスター分析には唯一の「正解」がありません。クラスター数や手法の選択次第で結果が変わるため、ビジネス目的に合った解釈が必要です。同じデータでもセグメンテーション3つにするか5つにするかで、得られるインサイトが異なります。

基本的には可能ですが、Excelは大規模データや高度な分析には不向きです。分析ツール(BIツールやPython等)と比べると処理速度が遅く、複雑な計算も手作業に頼らざるを得ません。数百件規模のシンプルな分析なら活用できますが、実務ではより専門的なツールの導入をお勧めします。

2025/03/26 2026/09/02

膨大な顧客データや市場調査結果を前に、どのように分析を進めればよいか戸惑った経験はありませんか？そんな時に役立つのが「クラスター分析」です。本記事ではクラスター分析の基本から、活用するメリット・種類・実際の活用事例、さらに分析に欠かせないユークリッド距離の解説、注意点まで詳しく説明します。

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クラスター分析とは

クラスター分析とは、大量にあるデータを共通の特徴に基づいて複数のまとまり（クラスター）に分類する統計的な手法です。マーケティング領域では、顧客のセグメント分けやターゲティングの精度向上、市場分析に幅広く活用されています。

クラスター分析の最大のメリットは、膨大で複雑なデータを単純化して理解しやすくすることです。多くのデータを数個のクラスターにまとめることで、データの特徴や傾向を視覚的に把握でき、マーケティング施策の方向性が明確になります。これにより意思決定のスピードも向上します。

クラスター分析には大きく分けて以下の2つがあります。

階層型クラスター分析は、データ間の類似度（距離）に基づき、似ているデータを段階的にまとめてツリー状の階層構造（樹形図：デンドログラム）を作ります。この分析手法の特徴は、クラスター数を事前に設定する必要がなく、樹形図を見ながら適切なクラスター数を決定できる点です。

非階層型クラスター分析は、あらかじめ決定したクラスター数に基づいてデータを分類します。最も一般的なのが「k-means法」で、設定したクラスター数にデータを分割し、各データを最も近いクラスターの中心に割り当てて分類します。非階層型は処理速度が速く、大量データの分析に向いています。

両者を組み合わせて使用することも一般的です。例えば、最初に階層型分析でクラスター数を決定し、その後非階層型分析で分類精度を高めることもできます。

マーケティング分野での具体的なクラスター分析の活用事例を紹介します。

アパレル業界
購買履歴、年齢層、居住地、購入金額などのデータをもとに顧客をクラスター分析し、「高単価でトレンド重視層」「コスパ重視層」「定番好みの保守層」などのグループに分類。各クラスターに合わせたDMや広告配信、キャンペーン施策を行い、マーケティングROIが改善。
旅行業界
顧客の予約時期、旅行先、利用サービス（ホテル・レンタカー等）を分析し、クラスターごとの特性を把握。「リピーター層」「イベント需要層」「ファミリー層」などを特定し、ターゲットに合った割引プランやキャンペーンを展開。リピーターの増加につながった。
飲食業界
クラスター分析で顧客を「単価が高い宴会利用層」「ランチ定期利用層」「キャンペーン反応層」などに分類。それぞれに最適化したメニューやクーポン施策を行ったことで、店舗ごとの売上向上につながった。