多変量解析とは？手法・限界・機械学習との関係性・AIの方が優れているポイントを徹底解説！

広告効果の頭打ちや複雑な顧客行動など、単純な比例関係では説明できない課題に直面している。このような状況において、データ分析から本質的な知見を引き出す羅針盤となるのが「多変量解析」とその発展形であるAI（機械学習）です。

本記事では、まずビジネスにおけるデータ分析の基本となる多変量解析の目的や代表的な手法を解説します。さらに、その強力な手法が持つ「限界」にも焦点を当て、なぜ現代のビジネスシーンでAI（機械学習）が不可欠とされているのか、その理由を明らかにします。

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多変量解析とは？

多変量解析とは、複数の変数を同時に扱い、その関係性や構造を明らかにする統計手法の総称です。

多くの現実のデータは「身長と体重と体脂肪と年齢」「購買履歴と年齢と性別と家族構成」「多くのセンサー値の組み合わせ」など、複数の要因が複雑に絡み合っています。そのため、単純な分析（単変量解析や二変量解析）では十分な理解が得られないケースが少なくありません。

例えば、「10年後（10歳年を取って）、身長が2センチ縮み、体重が5㎏増え、体脂肪が3％増えたときの健康度は現状よりも低下？上昇？」といった、現実世界で直面する問いに答えることは難しいでしょう。

多変量解析は「変数間の相関」や「潜在的な因子の発見」を通じてデータに潜む規則性を抽出し、より正確な予測に役立てるために用いられます。マーケティングにおける顧客セグメントの抽出や製造業での品質管理、医療分野での疾病リスク要因の分析など、幅広い領域で活用されています。

多変量解析の目的

以下が、多変量解析の主な目的です。

• 複数の変数間の関係性を明らかにする
• 多数の変数を集約・整理し、データの背後にあるパターンや潜在的な構造を明確化
• 共通する特徴を持つデータをグループ化し、分類やクラスタリングに活用
• どの変数が目的変数に強く影響しているのかを明確にし、意思決定に活用
• 過去データからモデルを構築し、将来の結果や未知データを予測

多変量解析は、単なるデータ処理にとどまらず、複雑な現象をより深く理解し、実践的な意思決定につなげるために活用されます。

主な多変量解析の活用シーン

多変量解析は、複数の要因が絡み合う現実のデータを整理・分析できるため、さまざまな業界で意思決定やリスク管理で活用されています。

具体的な活用シーンは、以下のとおりです。

このように多変量解析は、業界を問わず「データに基づく精度の高い意思決定」を可能にする分析手法といえます。

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多変量解析の代表的な手法

多変量解析にはさまざまな手法があり、分析の目的やデータの性質に応じて使い分けられます。代表的なものを以下に紹介します。

主成分分析（PCA）

主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)は、多くの量的変数（アンケートの評価項目など）の中から、それらの情報をできるだけ損なわずに少数の「総合指標（主成分）」にまとめる手法です。

変数が多すぎて解釈が難しい場合に役立ちます。情報をなるべく保持しながら次元を削減できるため、データの可視化や特徴抽出に広く用いられます。

例えば、画像認識では高次元のピクセルデータを圧縮して処理効率を高めるためのベースとして用いられます。

さらに、顧客満足度調査での「価格」「品質」「デザイン」「サポート」「ブランドイメージ」など20項目に及ぶアンケート結果を、より重要な主成分に集約するのに用いられます。

大規模で複雑なデータを扱う場合に、シンプルかつ理解しやすい形に変換できるのがPCAのメリットです。

因子分析

因子分析は、観測された多くの変数の背後に存在する「潜在的な因子（共通要因）」を特定するための手法です。複数の質問項目や観測データをまとめ、背後にある少数の因子を抽出することで、データの構造をシンプルに理解できます。

心理学やマーケティング調査でよく利用され、顧客の行動や意識の背後にある心理的要素を明らかにする際に有効です。例えば、消費者アンケートの回答から「価格重視」「ブランド志向」「利便性重視」など、購買行動の因子を導き出せます。

ターゲティング戦略や商品開発、広告施策の設計に活用できます。

関連記事：「機械学習による要因分析とは？AIを導入するメリット・重要性・活用事例を徹底解説！」

クラスター分析

クラスター分析 (Cluster Analysis)は、似た特徴を持つデータを自動的にグループ化する手法です。教師データを必要としない「非階層型学習」の代表例であり、大量のデータを分類してパターンを発見するのに適しています。

例えば、顧客データを分析してセグメントごとのマーケティング戦略の立案、センサー情報から異常値を検出して設備の予防保全に活用できます。

データの共通点や差異を明確にし、意思決定に直結する知見を得られる点が強みです。

重回帰分析

重回帰分析 (Multiple Regression Analysis)は、複数の説明変数から一つの連続的な数値（売上、来客数、株価など）を予測する、最もポピュラーな手法です。

ビジネスでの主な活用例としては、新店舗の売上予測が考えられます。既存店の店舗面積、駅からの距離、周辺の人口、競合店の数といったデータから新店舗の初年度売上を予測可能です。

また、広告効果の測定を行う際には、テレビCM、Web広告、SNSキャンペーンへの投資額が、それぞれ売上にどれだけ貢献したのか（貢献度）を数値化できます。

モデルがシンプルで解釈しやすく、影響要因を明確に把握できるため、実務で多用されます。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析 (Logistic Regression Analysis)は、結果が「Yes/No」「購入する/しない」「解約する/しない」といった2択で表される事象の発生確率を予測する手法です。

ビジネスでの主な活用例としては、顧客の離脱予測があります。顧客の利用頻度、最終購入日からの経過日数、問い合わせ回数などから、その顧客が1ヶ月以内にサービスを解約する確率を予測します。

予測を踏まえて、事前にアプローチするのに役立ちます。

さらに、 Webサイトの滞在時間、資料ダウンロードの有無、業種といったデータから商談が成約に至る確率を予測可能です。

コンジョイント分析

コンジョイント分析 (Conjoint Analysis)は、商品やサービスを構成する様々な「属性（スペック、価格、デザインなど）」について、消費者がどの要素をどの程度重視しているのかを数値化する手法です。新商品開発や価格設定に効果を発揮します。

例えば、ノートPCを開発する際に、「CPU性能」「バッテリー駆動時間」「画面サイズ」「重さ」「価格」といった属性の様々な組み合わせをユーザーに評価してもらい、「ユーザーはバッテリー駆動時間のためなら、50gの重量増を許容し、5,000円高くても良い」といったトレードオフの関係を明らかにできます。

多変量解析の手順

多変量解析の基本的な手順は、以下のとおりです。

目的設定から検証までのプロセスを体系的に踏むことで、信頼性の高い分析結果を導き出せます。

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多変量解析の限界

多変量解析は複雑なデータを理解するうえで有効な手法ですが、いくつかの限界も存在します。

以下が、多変量解析の主な弱点です。

• 線形性の前提
• 高次元データへの弱さ
• 大規模データの処理限界

多変量解析の多くの手法は変数間の関係を線形と仮定しています。そのため、実際のデータに含まれる、複雑な非線形関係や高次の相互作用を十分に捉えられません。

また、説明変数の数が増えると「次元の呪い」に直面し、過学習や計算負荷の増大が起こりやすくなります。そのため、大規模データを効率的に処理するには限界があります。

線形性の前提

多変量解析の代表格である重回帰分析などは、変数間の関係が「線形」、つまり直線的な関係であると仮定しています。

例えば、「広告費を1万円増やせば、売上は常に5万円増える」といった、原因と結果がきれいな比例関係にある、と想定するようなものです。しかし、現実のビジネスはもっと複雑で「非線形」な関係に満ちています。

最初の広告費100万円は、売上を5,000万円押し上げる絶大な効果があるかもしれません。しかし、市場がある程度飽和した後の追加の100万円は売上を増やす効果はだんだん鈍くなるかもしれません。この「頭打ち」の関係は曲線（非線形）で表現されますが、線形モデルではこの変化を捉えられません。

線形モデルは、現実世界の複雑な関係を無理やり直線で近似しようとするため、特に効果が頭打ちになる領域や急激に変化する領域の予測を大きく外してしまう危険性があります。

高次元データへの弱さ

ここでいう「高次元」とは、説明変数の数が非常に多い（数百〜数万以上）状態を指します。例えば、ECサイトの顧客一人ひとりに対して、閲覧した全商品のID、クリックした全バナー、サイトの滞在時間などを変数として扱うようなケースです。

変数の数が増えると、次元の呪い (Curse of Dimensionality) と呼ばれる現象が発生し、分析の精度が著しく低下します。

次元（変数の数）が増えれば増えるほど、比較したりパターンを見つけたりすることが極めて困難になるのです。

また、変数が多すぎると、モデルがデータの本質的なパターンではなく、そのデータセットにしか通用しない「偶然のノイズ」まで学習する過学習 (Overfitting)が発生しやすくなります。

大規模データの処理限界

変数の多さ（次元）だけでなく、データの行数（サンプル数） が数百万、数億、数十億と巨大になった場合の問題です。

従来の統計解析ソフトの多くは、PCのメモリ（RAM）に全データを読み込んでから処理することを前提に設計されています。しかし、IoTセンサーから毎秒送られてくるログデータ、大手ECサイトの全ユーザーのクリックストリームデータ、全国チェーンの全店舗のPOSデータなどビジネスで生まれるデータは、もはや一台の高性能なコンピュータのメモリにも収まらない規模になっています。

このようなデータを分析しようとすると、ツールがフリーズするか、そもそもデータを読み込むことすらできず、分析のスタートラインに立つことさえできません。

多変量解析とAIの関係

AIの中でも特に機械学習は、多変量解析の理論や考え方を基盤として活用していますが、以下のようにアプローチは大きく異なります。

多変量解析が人間の仮説に基づいてデータを分析するのに対し、機械学習は大量のデータから自律的にパターンを学習し、予測精度を高めていく点が大きな違いです。

言い換えれば、機械学習は多変量解析の進化形であり、従来の限界を補う存在といえます。

特に前述した「線形性の前提」「次元の呪い」「大規模データ処理の限界」といった多変量解析の課題は、AI技術により克服されつつあります。非線形かつ膨大なデータでも効率的に処理・予測が可能となり、実務での適用範囲が大きく広がっています。

関連記事：「AIでデータ分析を行うメリットは？代表的手法・ビッグデータ活用方法・導入注意点と事例徹底解説！」

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AI（機械学習）が多変量解析の発展形と言える理由

以下では、機械学習が多変量解析より優れている主な理由を紹介します。

現実世界の非線形性を捉える力

現実のビジネスや自然現象の多くは、単純な比例関係ではなく、複雑で非線形なパターンを示します。従来の多変量解析は線形モデルに依存するため、こうした複雑性を十分に表現できない場合があります。

決定木ベースの手法（勾配ブースティングなど）やニューラルネットワークです。

一方で機械学習は、決定木ベースの手法（勾配ブースティングなど）やニューラルネットワークなどの非線形モデルを用いることで、非線形な関係性を自律的に学習し、より高い予測精度を実現できます。これらの手法は、データの中から複雑な曲線や「もしAがX以上で、かつBがY以下なら、Zになる」といった条件分岐のパターンを自動で学習可能です。

そのため、非線形な関係性を高い精度で捉えることができます。多変量解析では困難だった需要予測や画像認識、自然言語処理でも成果を上げられます。

変数間の交互作用を自動で発見する力

多変量解析では、人間が仮説を立て、どの変数同士が関係しているかをあらかじめモデル化する必要があります。しかし、膨大な変数の組み合わせを網羅的に検討するのは困難です。

一方で、機械学習は、大量のデータをもとに相関や潜在的な因果パターンを自律的に見つけ出せるため、人間が気づかない特徴や交互作用を明らかにできます。特にディープラーニングは多層のネットワークを通じて複雑な特徴量の組み合わせを自動で学習し、より精度の高いモデルの構築が可能です。

機械学習により、マーケティングでの顧客行動分析や医療分野でのリスク要因特定など、多変量解析では捉えにくかった高精度な知見発見につながっています。

高次元データへの対応力

現実のデータ分析では、数百から数千に及ぶ変数を同時に扱うケースも珍しくありません。膨大な変数を扱う場合、多変量解析では次元の呪いによって過学習が生じやすく、計算負荷も急増するため、実用化に課題があります。

一方で機械学習は、PCAなどの次元削減手法やLasso・Ridge回帰といった正則化手法を組み合わせることで、高次元データでも効率的に学習可能です。ディープラーニングは、大量の変数を自動的に抽象化して特徴量を階層的に表現できるため、多変量解析では困難だった複雑なデータ構造を扱えられます。

そのため、遺伝子解析や画像認識、テキストマイニングのように変数数が膨大かつ複雑な領域においても、精度の高い予測や分類が実現されて応用が急速に拡大しています。

大量データを活かした汎化性能

多変量解析は比較的小規模なサンプルデータに適した設計である一方、変数が多くサンプル数も膨大なビッグデータを効率的に処理するのには限界があります。データが増えると計算量やモデルの複雑性が急激に増大し、過学習や解析の困難になる場合も少なくありません。

対して機械学習は、大量のデータを取り込むほど学習が進み、未知のデータに対する汎化性能が高まります。特にディープラーニングは膨大なデータセットを前提とした設計であり、サンプル数が増えるほど精度が向上し、過学習も抑制しやすくなります。

また、Apache Sparkに代表される分散処理フレームワークも活用されています。これは、巨大なデータを小さなブロックに分割し、何百台、何千台というコンピュータに手分けして（分散して）処理させる技術です。

そのため、SNSやECサイトのログ解析、IoTによるセンサーデータのリアルタイム処理など、大規模データを扱う応用分野において特に有効です。

自己改善力

機械学習の大きな特徴のひとつが、新しいデータを継続的に取り込み、モデルを更新できる自己改善力です。従来の多変量解析は一度モデルを構築すると静的なままで、環境やデータの変化に対応するのが難しい側面があります。

一方で、機械学習は、学習を繰り返すことで現実世界の変化に追随できます。誤差関数の最小化や正解率の最大化といった仕組みにより、目的に直結した最適化が可能です。

例えば、ECサイトのレコメンドエンジンは新しい購買データを取り込み続けることで精度を向上させます。

機械学習は、時間の経過とともにモデルの精度を高め、より実用的で持続的な意思決定支援を実現できます。

多変量解析についてよくある質問まとめ

まとめ

多変量解析は、複数の変数が絡み合う現実世界のデータを整理・理解するための統計手法です。

一方、AIや機械学習は多変量解析を基盤としつつも、非線形性の把握や変数間の交互作用の自動発見などにより、従来の制約を克服しています。その結果、より柔軟かつ高精度な分析・予測が可能となり、実務での価値が大きく広がっています。

データ分析の主役が多変量解析からAIへと移りつつある今、自社の課題にどちらのアプローチが最適かを見極めることが、データドリブンな意思決定の鍵となります。

どの手法を選択し、どのようにビジネス価値に繋げるかという判断には深い専門知識と経験が不可欠です。もしデータ活用の方針でお悩みでしたら、一度専門家の支援を検討してみてはいかがでしょうか。