ビール市場に若者を引き込むには

ビール市場に若者を引き込むには
①―――はじめに
1．研究背景
2．研究目的
②―――現状分析
1．市場調査
2．ビール業界各企業の取り組
み
③―――事前調査
④―――仮説
⑤―――結論
加藤秀樹
井上
彰
尾形碧海
宮崎
梨紗
平成 24 年国民健康・栄養調査から
①―――はじめに
参照
1.研究背景
若者はアルコールの中でも特にビールを飲まなく
近年若者の飲酒離れが話題となっている。居酒屋
なっている。飲酒には「慣れ」の要素があるが特に
大手のワタミが 1996 年に上場以来初め手の赤字
ビールにおいてはそれが顕著であると考えられる。
に転落した。主力の外食事業の既存店売上高は前
若者がビール好きになる機会が減少していること
期比で 7％減、連結最終損益は 49 億円の赤字。今
が若者のビール離れの一番大きな原因であるとい
期は同社の居酒屋の 1 割にあたる 60 店を閉店する
えるだろう。多くの人が人生で初めてビールを飲
と発表している。このほか「甘太郎」などを運営す
むのは大学などサークルやクラブ、コンパなどか
るコロワイドは前月比で 3%減、「はなの舞」など
会社での飲み会の席であろう。誰もが思うことで
を運営するチームニーも４％減となるなど居酒屋
あるだろうが、最初からビールがおいしいと感じ
チェーンは総じて苦戦している。
る人は少ない。最初は苦くて何がおいしいのかわ
居酒屋にとって、かねてから経営課題は「若者の酒
からずに飲んだり、飲まされたりという形から字
離れ」だ。国民健康・栄養調査によると、20 代の
始まった人も少なくないはずだ。先輩や上司から
8 割は飲酒習慣(1 日に 1 合以上飲む日が週 3 日以
無理矢理すすめられて、徐々にその苦さがおいし
上)を持っておらず、飲まない人は徐々に増えてい
さと感じられるようになる。今の若者がビールを
る。
飲まなくなったのは、儀式のような最初の体験が
必要ないからであると考える。
「とりあえずビール」
という決まり文句も通用しなくなってしまったの
である。
2.研究目的
本研究の目的は自分たちと同年代である若年層
の危険性も考えられる。ビール業界は厳しい局面
を迎えているようだ。
の選好を理解しながら若年層をビールの市場とし
て開拓するにはどうすればいいのかを模索するこ
2.ビール業界各企業の取り組み
とである。
「若者のビール離れ」という言葉が世間
私たちが若者向けのビールを開発するにあたっ
でささやかれはじめて久しいが、もしこの言葉が
て、ビール業界の大手企業であるアサヒ、サッポロ
確かであれば逆に考えれば若者に受け入れられる
の近年のターゲットを若者に設定したビールのマ
商品・売り方を考えれば若者をビールの新たな市
ーケティングの事例を参考にしてみたいと思う。
場として開拓できるのではと考えた。
またマーケティングの参考の一つとしてキリンが
行った酒類全般の若者への販売促進の例も挙げて
②―――現状分析
みた。
1.市場調査
（1）アサヒ
ビール市場の現状を把握するために市場調査を行
アサヒは若者にビールを飲む機会を与えるとい
った。平成 24 年から 25 年にかけてのビール業界
うマーケティングの方法を採用している。リクル
の規模は 2 兆 6,232 億円である。
ートライフスタイルと提携し 2014 年２月から「ビ
アマジ！21」という企画のもと、若者のビール消費
拡大に向けた集客に乗り出した。この企画は 21 歳
の男女をターゲットに設定している。なぜ 21 歳な
のかというと、リクルートライフスタイルの調査
によって、ビールがおいしいと感じ始めるのは 21
歳が最も多いというデータが得られたからだ。
「ビ
アマジ！21」のサービスはビール１杯無料の特典
や交流の場を提供するというものだ。これによっ
上のグラフは、近年のビール業界の規模の推移を
て、若者に酒文化や酒場の魅力を伝え、需要を掘り
表したものである。平成 17 年から 19 年にかけて
起こす狙いがある。この企画は２月３日から５月
若干増加しているものの平成 20 年以降は減少し続
末まで実施されており、東京の神田や新橋、有楽町
けている。この減少の背景に、消費者の節約志向、
などにある居酒屋やバーなど約 120 店が協力した。
少子高齢化、若者のビール離れがあると考えられ
具体的な「ビアマジ！21」のシステムは次のように
る。また、ビールだけでなく比較的安価な発泡酒の
なっている。利用者はまず会員登録し、専用アプリ
出荷量・販売量が減少していることや、ノンアルコ
「マジ☆部」をダウンロードする。次にリストから
ールビールや第三のビールの伸び率が鈍化してい
行きたい店を選び、訪れた際にチェックインをす
ることが市場の規模の縮小に拍車をかけていると
る。本人確認が完了すると、生ビールが１人１杯無
考えられる。こういった流れの中で大手メーカー
料でもらえるほか、店舗によっては割引クーポン
がセブン＆アイホールディングスと提携しプライ
が使えるメニューが出される。実はこの企画より
ベートブランドの商品の販売を始めたが、大手各
前にリクルートでは「ビアマジ！21」のようなター
社が参入したことで差別化ができなくなり共倒れ
ゲットの年齢を限定した企画を実地している。全
国のスキー場が 19 歳限定でリフト券が無料になる
ビールの味に抵抗がある人でも飲めるようになっ
「雪マジ！19」や、20 歳限定でＪリーグの試合に
ている。
無料招待する「Ｊマジ！20」などだ。これらは累計
またその他の要因としては、本場ベルギーのビー
数十万人規模の利用実績を挙げている。しかし「ビ
ル賞受賞というニュース性、オシャレなパッケー
アマジ！21」を含むこれらの企画はキャンペーン
ジ、購入しやすい価格があげられる。パッケージは
期間だけの利用になってしまうこと、商品を無料
全体が爽やかなグリーンで、ライオンのシルエッ
にするので必然的にコストが高くなってしまうこ
トが描かれている。従来のビールとは違うイメー
とが問題点として挙げられる。
ジを連想させるようなデザインで、ビールになじ
（2）サッポロ
みのない若者も思わず手に取ってみたくなるだろ
サッポロはビールという商品そのものを若者向
う。価格はスーパーでは 105 円と非常に低価格で
けにするというマーケティングをしている。その
購入できる。これはホワイトベルクが発泡酒のジ
商品が 2014 年 5 月 13 日にビールを飲まない若者
ャンルに分類される為である。
をターゲットにした「ホワイトベルク」である。こ
ここでなぜ発泡酒また第三のビールは通常のビー
の商品はベルギーのビール賞を受賞している最近
ルに比べて価格が安いのか、整理してみる。まずビ
のビール業界のヒット商品だ。見た目はビールそ
ールと発泡酒の違いは、麦芽使用率と使用原料か
のものだが、コリアンダーシードとオレンジピー
ら定められている。酒税法においてビールに分類
ルを使用し、従来のビールとはちがった華やかな
されるためには、麦芽を原料の 3 分の 2 以上使用
香りとマイルドな味わいが人気になっている。製
し、副原料においても麦芽や麦、ホップ、米、とう
造面では、日本の大手メーカーが従来から行って
もろこし、でんぷん等使用できるものが限定され
いた製法とは異なり、ベルギービールのような製
ている。一方、発泡酒は麦芽使用率が 3 分の 2 未
法を取っている点が特徴である。
満、ビールとしては使用できない原料を使用して
この従来のビールとは違う「ホワイトベルク」がヒ
いる場合で、麦芽、麦を原料の一部とした発泡性を
ットした要因を考え、挙げてみたいと思う。
有する酒類とされている。そして第三のビールと
やはり第一の要因としては味だろう。
呼ばれているものは麦芽や麦を全く使用していな
いものだ。
酒税法によりビールには酒税という税金がかけら
れている。そしてその金額は麦芽の使用率に対し
て変動する。麦芽使用率 3 分の 2 以上のビールは
1L あたり 222 円、350ml 缶だと 77 円の酒税がか
けられている。発泡酒にかけられる酒税は麦芽使
用率 50％以上のものはビールと同じで、50%未満
参照
http://dime.jp/genre/8152/
～25%以上のものは 1L あたり 178 円、350ml 缶
上の図から、若者のビールが嫌いな理由は「苦いか
だと 62.4 円になる。しかし現在市場に出ている発
ら」で全体の半数以上を占めている。この苦みを克
泡酒は麦芽使用率が 25％以下のものがほとんどで
服したのが「ホワイトベルク」である。さわやかな
ある。これは同じ発泡酒に分類されるなら、なるべ
柑橘系の香りと苦みの少ないスッキリとした後味。
く安く作りたいという製造者側の意図がある為で
ある。市場に出ている麦芽使用率 25%以下の発泡
各社のそれぞれ異なったマーケティング方法を
酒は 1L あたり 134 円、350ml 缶だと 46.9 円の酒
取り上げたが、その中で私たちの班は若者のビー
税がかけられている。そして第三のビールは 1L あ
ル離れ解決のために、サッポロが行った商品その
たり 80 円、350ml 缶だと 28 円である。
ものを若者向けにする方法を採用したい。これは
ホワイトベルクの場合は原材料が麦芽・ホップ・大
ゼミの授業で題材にしているＳＰＳＳを活用した
麦・コリアンダーシード・オレンジピール・スピリ
統計解析の知識を活かせると考えたからだ。そし
ッツとなっており、麦芽使用率 25％以下の発泡酒
てＳＰＳＳ以外にもアンケートを取り、若者のニ
に分類されている。だから通常のビールより安い
ーズを満たす商品を考案していく。
価格で提供できるのだ。
発泡酒は糖質何％off、プリン体何％off などビール
③―――事前調査
にはない特徴がある商品があるが、味に関しては
先ほどビールの出荷量の減少の理由に、消費者
ビールに劣るという意見が一般的だ。麦芽の使用
の節約志向や少子高齢化をあげたがこの 2 点は私
率がビールより少ないのでビールに負けてしまう
達の力では解決することが難しいので、若者がビ
のは仕方ないといえる。しかしその麦芽使用率が
ールを飲むようになればビールの市場拡大につな
少ないことを逆手に取ったのがホワイトベルクだ。
がると考え、ターゲットを若者(20～23 歳)に決定
麦芽が少ない分、風味をフルーティーにしビール
し、新製品を開発することにした。新製品を開発す
の劣化版という発泡酒の枠組みから脱したのだ。
るうえで、まずは 20 代前半の男女 44 人にビール
（3）キリン
に関するアンケートを実施した。
キリンは時代に沿ったマーケティングの仕方を
している。それはアイフォーンを活用した取り組
みである。2011 年 9 月下旬から、アップルが開発
した新型広告「アイアド」を導入し、販売促進効果
を期待している。「アイアド」は、アイフォーン
のアプリを使用中に表示される。キリンが提供し
ているアイアド「みんなカンパイ～ナ」では、画面
に表示された広告を指でなぞると、タレントが出
演する動画に続き、５つの無料コンテンツから選
べる画面に切り替わる。そこで飲んだお酒の量を
入力して酔い加減をチェックできる「飲みすぎ計
算機」などを利用できる。このアイアドにより、
アイフォーンの主な利用者層である若者にお酒に
触れる機会を増やし、より身近に感じてもらうこ
とが期待できる。しかし問題点としてはアプリを
起動中にしか効果を発揮しないので、まずアプリ
をダウンロードしてもらわなければならないこと
だ。
普段ビールを飲むか・飲まないかという質問に対
そして味わいに対しては、爽快感を最も重視して
して、飲まないと答えた人が半数以上の 26 人で飲
いることが分かった。
まない理由の多くが、苦味があるというものであ
値段や容器に関するアンケートも実施した。
った。また普段ビールを飲まない人を対象にどの
ようなビールを飲みたいかというアンケートを実
施した結果、
苦味が少ないビールを挙げた人が 1 番
多く、次にフルーツフレーバーのビール、アルコー
ル度数の低いビールなどがあげられた。
缶ビールと瓶ビールではどちらを購入するかとい
多かった。350ml よりも少量の容器のビールを開
う質問では缶ビール、350ml と 500ml ではどちら
発した場合、普段ビールを購入しない消費者が購
を購入するかという質問では 350ml を選択する人
買する可能性がある。
がそれぞれ半数以上を占めた。価格に関しては、ビ
次に価格設定に関する考察である。アンケート
ールの市場平均値段から考慮して ¥ ～ 180 、
結果から、普段ビールを購入する消費者がビール
¥180~200、¥200～220、¥220~250 の 4 つの選択
の市場価格で平均的な価格である¥200～220 に選
肢をつくりこの中でどの価格なら購入したいかを
択が集中している点から普段ビールを購入する消
聞いたところ、 ¥200~220 が 1 番多く、次が
費者が現在のビールの価格設定に満足しているこ
¥180~200、¥～180、¥220～250 という順番にな
とがわかる。しかし、この結果に対して普段ビール
った。
を購入しない消費者の回答は市場の平均価格より
ここで注目したいのが、普段購入しない消費者
低めの集中している。このことから普段ビールを
の値段設定と容量に関する意見である。ビールを
購入しない消費者は安めの価格を望む傾向にある。
普段購入しない消費者の方が、ビールを購入する
これらの結果から容量が少なく、低めの価格設定
際、350ml を選ぶ割合が高かった。普段ビールを
にすれば消費者の購買意欲を駆り立てることがで
購入しないが 350ml を選択した消費者の意見の中
きるのではないかと考えた。
で 350ml だと量が多く飲みきれないというものが
④―――仮説
現状分析、事前調査を踏まえて以下の仮説を設
ス）、オリオン（オリオン））のビールのブランド（銘
柄）に対して行った。回答方法は、五段階のリッカ
定する。
ート尺度（1.全くそう思わない、2.そう思わない、3.ど
仮説 1：事前調査から導き出した従来のものより苦
ちらでもない、4.少しそう思う、5.強くそう思う）で評
みが少なく、爽快感があるビールが若者に受ける
価してもらうものである。この他に性別と年齢（20
だろう。
歳から 23 歳）
、普段ビールを飲むか（1.飲む、2.飲
仮説 2：ビールに馴染みがない若者に対しては、現
まない）とそれぞれのビールのブランド（銘柄）に対
在販売している 350ml より少ない量で価格も低い
する評価を 100 点満点で評価してもらった。実際
ビールを販売すれば、より売れるのではないか。
に使用したアンケートは図表 1、2、3、4 の通りで
⑤―――仮説の検証
ある。因子分析の前に、アンケート回答者の男女比
仮説 1 の検証
（図表 5）、ビールの消費状況（図表 6）、男女別のビ
調査対象者は 20 歳から 23 歳の男女 21 人であ
る。アンケートの内容は、ビールの選好に関する質
問項目 15 個である。その 15 個の質問を、5 つ（ス
ーパードライ（アサヒ）、キリン（キリンラガービール）、
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
、サッポロ（ヱビ
ールの消費状況（図表 7）を確認した。
問4
1
2
3
4
5
キリン（キリンラガービール）
1
2
3
4
5
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1
2
3
4
5
サッポロ（ヱビス）
1
2
3
4
5
オリオン（オリオン）
1
2
3
4
5
スーパードライ（アサヒ）
1
2
3
4
5
キリン（キリンラガービール）
1
2
3
4
5
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1
2
3
4
5
サッポロ（ヱビス）
1
2
3
4
5
オリオン（オリオン）
1
2
3
4
5
問5
■図表―――1
ビールの選好に関するアンケート（1 枚目）
泡もちが良い
スーパードライ（アサヒ）
のど越しが良い
ご協力のお願い
この調査は、ビールに関する調査でありゼミの授業で利用することを目的として実施する
問6
ものです。調査結果はすべて統計的に処理いたしますので個人名の公表など皆様に迷惑を
スーパードライ（アサヒ）
1
2
3
4
5
おかけすることは一切ございません。
キリン（キリンラガービール）
1
2
3
4
5
誠にお手数ではありますが、ご協力をお願いいたします。
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1
2
3
4
5
サッポロ（ヱビス）
1
2
3
4
5
オリオン（オリオン）
1
2
3
4
5
調査上の注意
苦味がある
せっかくのご協力が無駄にならないためにも、必ずすべての質問に答えてください。
問7
パッケージがおしゃれ
あなた自身のお気持ち、意見についてお伺いします。
スーパードライ（アサヒ）
1
2
3
4
5
あなたの考えに一番近い数字をひとつだけ選んで○をしてください。
キリン（キリンラガービール）
1
2
3
4
5
※該当のビールを実際に飲んだことがない方はイメージでお答えください。
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1
2
3
4
5
サッポロ（ヱビス）
1
2
3
4
5
オリオン（オリオン）
1
2
3
4
5
1.全くそう思わない
問1
2.あまりそう思わない
3.どちらでもない
4.少しそう思う
5.強くそう思う
問8
キレ・爽快感がある
価格が適切である
スーパードライ（アサヒ）
1
2
3
4
5
スーパードライ（アサヒ）
1
2
3
4
5
キリン（キリンラガービール）
1
2
3
4
5
キリン（キリンラガービール）
1
2
3
4
5
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1
2
3
4
5
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1
2
3
4
5
サッポロ（ヱビス）
1
2
3
4
5
サッポロ（ヱビス）
1
2
3
4
5
オリオン（オリオン）
1
2
3
4
5
オリオン（オリオン）
1
2
3
4
5
スーパードライ（アサヒ）
1
2
3
4
5
■図表―――3
キリン（キリンラガービール）
1
2
3
4
5
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1
2
3
4
5
サッポロ（ヱビス）
1
2
3
4
5
オリオン（オリオン）
1
2
3
4
5
スーパードライ（アサヒ）
1
2
3
4
5
キリン（キリンラガービール）
1
2
3
4
5
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1
2
3
4
5
サッポロ（ヱビス）
1
2
3
4
5
オリオン（オリオン）
1
2
3
4
5
問２
後味が良い
ビールの選好に関するアンケート（3 枚目）
問 9 香りが良い
スーパードライ（アサヒ）
1 2 3
4 5
キリン（キリンラガービール）
1 2 3
4 5
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1 2 3
4 5
サッポロ（ヱビス）
1 2 3
4 5
オリオン（オリオン）
1 2 3
4 5
スーパードライ（アサヒ）
1 2 3
4 5
キリン（キリンラガービール）
1 2 3
4 5
■図表―――2
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1 2 3
4 5
サッポロ（ヱビス）
1 2 3
4 5
ビールの選好に関するアンケート（2 枚目）
オリオン（オリオン）
1 2 3
4 5
スーパードライ（アサヒ）
1 2 3
4 5
キリン（キリンラガービール）
1 2 3
4 5
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1 2 3
4 5
サッポロ（ヱビス）
1 2 3
4 5
オリオン（オリオン）
1 2 3
4 5
スーパードライ（アサヒ）
1 2 3
4 5
キリン（キリンラガービール）
1 2 3
4 5
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1 2 3
4 5
サッポロ（ヱビス）
1 2 3
4 5
オリオン（オリオン）
1 2 3
4 5
スーパードライ（アサヒ）
1 2 3
4 5
キリン（キリンラガービール）
1 2 3
4 5
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1 2 3
4 5
サッポロ（ヱビス）
1 2 3
4 5
オリオン（オリオン）
1 2 3
4 5
問3
コクがある
問 10 カロリーが適切である
問 11 家で飲みたい
問 12 平日に飲みたい
問 13 休日に飲みたい
■図表―――4
アンケート回答者のビールの消費状況は、普段
ビールの選好に関するアンケート（4 枚目）
からビールを飲む人 9 名、普段はビールは飲まな
問 14 お風呂上りに飲みたい
い人 12 名であった。普段はビールを飲まない回答
スーパードライ（アサヒ）
1 2 3 4 5
キリン（キリンラガービール）
1 2 3 4 5
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1 2 3 4 5
サッポロ（ヱビス）
1 2 3 4 5
オリオン（オリオン）
1 2 3 4 5
者の方がやや多かった。
■図表―――7
アンケート回答者の男女別ビールの消費状況
問 15 味に飽きない（何度でも飲みたくなる）
スーパードライ（アサヒ）
1 2 3 4 5
キリン（キリンラガービール）
1 2 3 4 5
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
1 2 3 4 5
サッポロ（ヱビス）
1 2 3 4 5
オリオン（オリオン）
1 2 3 4 5
それぞれのビールは 100 点満点で何点くらいか、お答えください。
スーパードライ（アサヒ）
（
）点
キリン（キリンラガービール）
（
）点
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
（
）点
サッポロ（ヱビス）
（
）点
オリオン（オリオン）
（
）点
8
10
8
6
4
2
0
54
4
飲む
飲まない
男性
女性
最後にあなたについて教えてください。
性別
男性
年齢
（
女性
）歳
ご協力ありがとうございました。
■図表―――5
アンケート回答者の男女比
男性の方が普段からビールを消費している割合
が高く、女性の方が低いということが確認出来た。
因子分析
次にアンケート調査の結果を元に、因子分析を
実行し、その結果を確認した。因子抽出は主因子法、
回転はバリマックス回転で因子分析を行った。そ
の結果として得られた共通性は図表 8 の通りであ
る。尚、表記されている質問項目は短縮されたもの
になっているため、正式なものについては、実際に
使用したアンケートの資料（図表 1、2、3、4）を参照
していただきたい。まず、共通性の確認を行った（図
アンケート回答者の性別の内訳は、男性 9 名、女
表 8）。
性 12 名の総勢 21 名であった。女性の方がやや多
■図表―――8
かった。
共通性の確認
■図表―――6
アンケート回答者のビールの消費状況
た。併せてスクリープロットも確認した（図表 10）。
共通性
初期
因子抽出後
■図表―――10
スクリープロット
キレ
.580
.626
後味が良い
.554
.470
コクがある
.580
.632
泡もちが良い
.635
.734
のど越しが良い
.645
.622
苦みがある
.503
.597
パッケージがおしゃれ
.511
.521
価格が適切である
.518
.625
香りが良い
.633
.555
カロリーが適切である
.486
.460
家で飲みたい
.776
.746
平日に飲みたい
.795
.796
休日に飲みたい
.668
.686
ることが確認出来た。次に回転後因子行列（図表 11）
お風呂上りに飲みたい
.794
.806
を確認した。この回転後因子行列は便宜上、サイズ
味に飽きない
.631
.580
による並び替えがされてある状態である。
スクリープロットからも 4 つの因子に分けられ
因子抽出法: 主因子法
0.4 以下の共通性の値の低い項目はないという
ことが確認できた。
「お風呂上りに飲みたい」が一
番共通性が高く、
「カロリーが適切である」が一番
低いという結果になった。次に説明された分散の
合計を確認した（図表 9）。
■図表―――9
■図表―――11
説明された分散の合計
回転後因子行列
説明された分散の合計
因子
初期の固有値
合計
分散の %
抽出後の負荷量平方和
累積 %
合計
分散の %
回転後の負荷量平方和
累積 %
合計
分散の %
累積 %
1
5.303
35.356
35.356
4.968
33.119
33.119
3.597
23.982
23.982
2
2.539
16.924
52.280
2.151
14.342
47.461
2.326
15.504
39.486
3
1.888
12.587
64.868
1.523
10.152
57.613
1.918
12.788
52.274
4
1.190
7.936
72.804
.816
5.437
63.050
1.616
10.776
63.050
5
.778
5.187
77.991
6
.680
4.534
82.525
7
.556
3.705
86.230
8
.433
2.885
89.115
9
.362
2.412
91.527
10
.319
2.125
93.652
11
.255
1.701
95.354
12
.222
1.479
96.833
13
.212
1.414
98.247
14
.147
.983
99.230
15
.116
.770
100.000
因子抽出法: 主因子法
固定値 1 以上は 4 つで、因子は 4 つに分けられ
回転後の因子行列a
報告書
因子
1
点数
2
3
4
ブランド名
お風呂上りに飲みたい
.863
.043
.097
.223
平日に飲みたい
.836
.124
.162
.236
平均値
スーパードライ（アサヒ）
キリン（キリンラガービー
度数
標準偏差
74.90
21
13.572
68.76
21
10.733
72.71
21
13.554
21
12.172
家で飲みたい
.809
.223
.165
.118
休日に飲みたい
.771
.236
-.039
-.184
味に飽きない
.725
.117
.174
.103
泡もちが良い
.177
.791
.277
-.016
コクがある
.130
.776
-.114
.031
サッポロ（ヱビス）
72.57
香りが良い
.162
.712
-.075
.131
オリオン（オリオン）
70.48
21
12.671
パッケージがおしゃれ
.177
.523
-.187
.426
合計
71.89
105
12.519
苦みがある
.018
.087
.763
.089
キレ
.249
-.269
.686
.143
のど越しが良い
.225
-.030
.660
.368
価格が適切である
.049
-.006
.177
.769
カロリーが適切である
.133
.169
.258
.589
後味が良い
.374
.268
.328
.388
因子抽出法: 主因子法
ル）
サントリー（ザ・プレミア
ム・モルツ）
平均値は、スーパードライ（アサヒ）、サントリー
（ザ・プレミアム・モルツ）、サッポロ（ヱビス）、オリ
オン（オリオン）、キリン（キリンラガービール）の順
に高かった。
回転法: Kaiser の正規化を伴うﾊﾞﾘﾏｯｸｽ法
次に、これらの平均点の結果が、ブランドごとに
a. 6 回の反復で回転が収束しました。
回転後因子行列から赤い枠線の通りに 4 つの因
非常に似通っていて、僅差であったため、一元配置
子に分けた。第一因子を「リラックス因子」
、第二
分散分析をして確認することにした（図表 14）。
因子を「濃厚因子」
、第三因子を「爽快因子」第四
■図表―――14
因子を「家庭的因子」とそれぞれ名付けた。次に、
一元配置分散分析
單因子變異數分析
選好回帰分析を用いて、これらの 4 つの因子の有
点数
意確率を確認した（図表 12）。
平方和
■図表―――12
選好回帰分析
係数a
モデル
標準化されていない係数
B
(定数)
REGR factor score
1 for
analysis 1
REGR factor score
1
.766
9.153
.808
1.115
t 値
有意確率
ベータ
3 for
4 for
analysis 1
4
115.586
グループ内
15836.286
100
158.363
合計
16298.629
104
F 値
.730
有意確率
.574
分散分析の有意確率が 0.574 と 0.05 より大きい
ので平均点に有意差が無いということが分かった。
.000
.698
11.332
.000
しかし、ここでは有意差が見られなかったが、アン
.834
.082
1.336
.184
ケート調査対象者の数が 21 人と少ないのもあり、
3.014
.868
.215
3.474
.001
差を見逃してしまった可能性も十分に考えられる。
3.112
.895
.215
3.477
.001
次に、前述の選好回帰分析で、有意であると確認
analysis 1
REGR factor score
平均平方
462.343
93.879
2 for
analysis 1
REGR factor score
標準誤差
71.886
標準化係数
自由度
グループ間
a. 従属変数点数
出来た第一因子、第三因子、第四因子に着目して、
第二因子以外、有意確率が 0.05 以下で、有意性
知覚マップを作成した（図表 15、16、17、18）。ここ
が確認出来た。この結果から、第二因子以外の第一
で作成した知覚マップは、選好回帰分析（図表 12）
因子、第三因子、第四因子に着目して、知覚マップ
によって得られた数値（図表 12 の青い枠線）を利用
を作ることにした。次に、アンケートで質問した各
して作られた理想ベクトル付きのものである。し
ブランド（銘柄）の点数の結果を確認した(図表 13）。
かし、選好回帰分析によって得られたそのままの
■図表―――13
数値を用いると、理想ベクトルと各ブランドの位
各ブランド(銘柄）の点数の結果
置が離れすぎてしまうため、全て 100 で割った数
値を使用して作成している。
■図表―――15
三次元の知覚マップ
■図表―――18
知覚マップ 3
■図表―――16
知覚マップ 1
平均値が最も高く、人気であったスーパードラ
イ（アサヒ）は、爽快因子が最も高かった。また、
リラックス因子は高めであった。このことから、爽
快感が味わえ、リラックスしているときに飲みた
くなるビールが人気を集める傾向にあるのではな
いかと考えた。同じく、2 番目に人気であったサン
トリー（ザ・プレミアム・モルツ）もリラックス因子
は 1 位のスーパードライ（アサヒ）と同様に高めで、
最も高かった。しかし、爽快因子はかなり低めであ
った。このことから極端に爽快感がある、あるいは
極端に濃厚であるビールは人気が出ると考えた。
しかし、リラックス因子はスーパードライ（アサヒ）
より高めであるのに、サントリー（ザ・プレミアム・
■図表―――17
モルツ）の方が低い評価であったことから、濃厚で
知覚マップ 2
あるよりかは爽快感があると人気が出る傾向にあ
るのではないかと考えた。次に、最も人気がなかっ
グループ統計量
普段ビールを飲むか
たキリン（キリンラガービール）と次いで人気のなか
N
平均値
標準偏差
平均値の標準誤差
飲む
45
75.91
8.415
1.254
飲まない
60
68.87
14.206
1.834
点数
ったオリオン（オリオン）は、共通してリラックス
因子が低かった。このことからもリラックス因子
普段からビールを飲む人の平均値は 75.91 で、
がビールの人気と大きく関わっていることが分か
飲まない人の平均値は 68.87 となっていることか
る。これらのことから、前回のアンケートから導き
ら、普段ビールを飲まない人は飲む人と比べて、低
出した仮説である「爽快感があるビールが若者に
めの点数を付ける傾向にあることが分かった。次
受ける」という仮説が証明されたと考えた。また、
に、男女間での差を確認した（図表 21、22）。
新たにリラックス因子の重要さも発見された。
■図表―――21
次に t 検定をすることで、普段からビールを飲
ｔ検定（男性、女性）
む人と飲まない人の間（図表 19、20）と男女間（図表
独立サンプルの検定
等分散性のための Levene の検定
21、22）で、ビールのブランド全体に対して付ける
F 値
点数に差があるのかということを確認した。
等分散を仮定する。
有意確率
.564
2 つの母平均の差の検定
t 値
.455
自由度
3.689
103
3.697
95.670
点数
等分散を仮定しない。
■図表―――19
ｔ検定（普段ビールを飲む人、飲まない人）
独立サンプルの検定
2 つの母平均の差の検定
有意確率 (両側)
独立サンプルの検定
等分散性のための Levene の検定
F 値
等分散を仮定する。
有意確率
23.673
差の標準誤差
差の 95% 信頼区間
下限
2 つの母平均の差の検定
t 値
.000
平均値の差
自由度
上限
等分散を仮定する。
.000
8.600
2.331
3.976
13.224
等分散を仮定しない。
.000
8.600
2.326
3.982
13.218
点数
2.958
103
3.170
98.275
点数
等分散を仮定しない。
等分散性のための Levene の有意確率を見ると、
0.455 と 0.05 より高いため、有意ではない。従っ
独立サンプルの検定
2 つの母平均の差の検定
有意確率 (両側)
平均値の差
差の標準誤差
差の 95% 信頼区間
下限
て、等分散を仮定する。T 検定の有意確率（両側）
上限
等分散を仮定する。
.004
7.044
2.382
2.321
11.768
等分散を仮定しない。
.002
7.044
2.222
2.635
11.454
点数
の結果は 0.000 であり、0.05 より低いので平均値
に有意差があるということが分かった。つまりビ
等分散性のための Levene の有意確率を見ると、
ールのブランド全体に付ける点数の平均は、男女
0.000 と 0.05 よりも低いため、有意であり、等分
間で差があるということが分かった。次に、グルー
散を仮定しない。T 検定の有意確率（両側）の結果
プ統計量の平均値を確認した（図表 22）
。
は 0.002 であり、0.05 より低いため平均値に有意
■図表―――22
差があるということが分かった。つまりビールの
グループ統計量（男性、女性）
グループ統計量
ブランド全体に付ける点数の平均は、普段からビ
性別
ールを飲む人と、飲まない人の間で差があるとい
うことが分かった。次に、グループ統計量の平均値
を確認した（図表 20）
。
N
平均値
標準偏差
平均値の標準誤差
男性
45
76.80
11.721
1.747
女性
60
68.20
11.898
1.536
点数
男性の平均値は 76.80 で、女性の平均値は 68.20
となっていることから、女性は男性と比べて、低め
■図表―――20
の点数を付ける傾向にあることが分かった。前述
グループ統計量（普段ビールを飲む人、飲まない人）
の普段からビールを飲む人と、飲まない人のビー
ルのブランド全体に対して付ける点数の差の結果
と似通っていることが分かる。この結果は単純に
スーパードライ（アサヒ）
男性の方が、普段からビールを飲んでいる人が多
グループ統計量（普段ビールを飲む人、飲まない人）
いためであると考えた。
グループ統計量
普段ビールを飲むか
次に、ブランドごとに、同じく t 検定をすること
平均値
N
飲む
標準偏差
平均値の標準誤差
9
79.78
7.530
2.510
12
71.25
16.114
4.652
点数
飲まない
で、普段からビールを飲む人と飲まない人の間と
男女間で、ビールのブランドそれぞれに対して付
普段からビールを飲む人の平均値は 79.78 で、
ける点数に差があるのかということを確認した（図
飲まない人の平均値は 71.25 となっていることか
表 23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、
ら、普段ビールを飲まない人は飲む人と比べて、低
35、36、37、38、39、40、41、42）
。最初に、スーパー
めの点数を付ける傾向にあることが分かった。次
ドライ（アサヒ）から確認することにした（図表 23、
に男女間での差を確認した（図表 25、26）。
24、25、26）。
■図表―――25
■図表―――23
スーパードライ（アサヒ）
スーパードライ（アサヒ）
ｔ検定（男性、女性）
ｔ検定（普段ビールを飲む人、飲まない人）
独立サンプルの検定
等分散性のための Levene の検定
独立サンプルの検定
F 値
等分散性のための Levene の検定
F 値
有意確率
2 つの母平均の差の検定
t 値
自由度
2 つの母平均の差の検定
有意確率
t 値
自由度
等分散を仮定する。
.081
.779
2.149
19
2.084
15.203
点数
等分散を仮定しない。
等分散を仮定する。
8.363
.009
1.465
19
1.613
16.423
点数
等分散を仮定しない。
独立サンプルの検定
2 つの母平均の差の検定
独立サンプルの検定
有意確率 (両側)
2 つの母平均の差の検定
有意確率 (両側)
平均値の差
差の標準誤差
平均値の差
差の標準誤差
下限
差の 95% 信頼区間
下限
差の 95% 信頼区間
上限
上限
等分散を仮定する。
.045
11.833
5.507
.307
23.360
等分散を仮定しない。
.054
11.833
5.678
-.255
23.921
点数
等分散を仮定する。
.159
8.528
5.820
-3.654
20.709
等分散を仮定しない。
.126
8.528
5.286
-2.654
19.709
点数
等分散性のための Levene の有意確率を見ると、
等分散性のための Levene の有意確率を見ると、
0.009 と 0.05 よりも低いため、有意であり、等分
0.779 と 0.05 より高いため、有意ではない。した
散を仮定しない。ｔ検定の有意確率（両側）の結果
がって、等分散を仮定する。T 検定の有意確率（両
は 0.126 であり、0.05 より高いため平均値に有意
側）の結果は 0.045 であり、0.05 より低いので平
差がないということが分かった。しかし、ここでは
均値に有意差があるということが分かった。つま
有意差が見られなかったが、アンケート調査対象
り、スーパードライ（アサヒ）に付ける点数は、男
者の数が 21 人と少ないのもあり、差を見逃してし
女間で差があるということが分かった。次に、グル
まった可能性も十分に考えられる。また、グループ
ープ統計量の平均値を確認した（図表 26）。
統計量では、平均値に差が出ていたため確認する
ことにした（図表 24）。
■図表―――24
■図表―――26
スーパードライ（アサヒ）
キリン（キリンラガービール）
グループ統計量（男性、女性）
グループ統計量（普段ビールを飲む人、飲まない人）
グループ統計量
性別
平均値
N
グループ統計量
標準偏差
平均値の標準誤差
男性
9
81.67
13.919
4.640
女性
12
69.83
11.336
3.273
点数
普段ビールを飲むか
平均値
N
飲む
標準偏差
平均値の標準誤差
9
73.22
8.423
2.808
12
65.42
11.373
3.283
点数
飲まない
男性の平均値は 81.67 で、女性の平均値は 69.83
普段からビールを飲む人の平均値は 73.22 で、
となっていることから、男性は女性と比べて、かな
飲まない人の平均値は 65.42 となっていることか
り高めの点数を付ける傾向にあることが分かった。
ら、普段からビールを飲まない人は飲む人と比べ
図表 23 の普段ビールを飲む人と飲まない人との間
て、低めの点数を付ける傾向にあることが分かっ
には有意差が見られず、差があることは確定的で
た。次に男女間での差を確認した（図表 29、30）。
はない上に、平均値（図表 24）にもそれほどの差が
■図表―――29
見られなかったことから、男性は女性に比べて極
キリン（キリンラガービール）
端にスーパードライ（アサヒ）の様なビールを好ん
ｔ検定（男性、女性）
でいる傾向にあると考えた。次にキリン（キリンラ
独立サンプルの検定
等分散性のための Levene の検定
ガービール）について、確認した（図表 27、28、29、
F 値
30）。
等分散を仮定する。
2 つの母平均の差の検定
有意確率
.005
t 値
.943
自由度
1.487
19
1.475
16.862
点数
等分散を仮定しない。
■図表―――27
独立サンプルの検定
キリン（キリンラガービール）
2 つの母平均の差の検定
有意確率 (両側)
ｔ検定（普段ビールを飲む人、飲まない人）
等分散性のための Levene の検定
等分散を仮定する。
差の 95% 信頼区間
下限
2 つの母平均の差の検定
有意確率
1.361
差の標準誤差
上限
等分散を仮定する。
.153
6.833
4.596
-2.785
16.452
等分散を仮定しない。
.159
6.833
4.632
-2.945
16.612
点数
独立サンプルの検定
F 値
平均値の差
t 値
.258
自由度
1.729
19
1.807
19.000
等分散性のための Levene の有意確率を見ると、
0.943 と 0.05 よりも高いため、有意ではない。し
点数
等分散を仮定しない。
側）の結果は 0.153 であり、0.05 より高いため平
独立サンプルの検定
2 つの母平均の差の検定
有意確率 (両側)
平均値の差
たがって、等分散を仮定する。ｔ検定の有意確率（両
差の標準誤差
差の 95% 信頼区間
下限
上限
等分散を仮定する。
.100
7.806
4.513
-1.641
17.252
等分散を仮定しない。
.087
7.806
4.320
-1.236
16.847
均値に有意差がないということが分かった。しか
し、今回も差を見逃してしまった可能性が考えら
点数
分散性のための Levene の有意確率を見ると、
れる。次に、グループ統計量を確認した（図表 30）。
■図表―――30
0.258 と 0.05 よりも高いため、有意ではない。し
キリン（キリンラガービール）
たがって、等分散を仮定する。ｔ検定の有意確率（両
グループ統計量（男性、女性）
グループ統計量
側）の結果は 0.100 であり、0.05 より高いため平
性別
均値に有意差がないということが分かった。しか
し、前述のスーパードライ（アサヒ）と同様に、差
を見逃してしまった可能性が考えられる。次に、グ
平均値
N
標準偏差
平均値の標準誤差
男性
9
72.67
10.735
3.578
女性
12
65.83
10.188
2.941
点数
男性の平均値は 72.67 で、女性の平均値は 65.83
ループ統計量を確認した（図表 28）。
となっていることから、男性は女性と比べて、高め
■図表―――28
の点数を付ける傾向にあることが分かった。次に、
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）について確認
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
した（図表 31、32、33、34）。
ｔ検定（男性、女性）
■図表―――31
独立サンプルの検定
等分散性のための Levene の検定
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
F 値
ｔ検定（普段ビールを飲む人、飲まない人）
等分散を仮定する。
2 つの母平均の差の検定
有意確率
3.210
t 値
.089
自由度
2.010
19
2.138
18.696
点数
等分散を仮定しない。
独立サンプルの検定
等分散性のための Levene の検定
F 値
2 つの母平均の差の検定
有意確率
t 値
独立サンプルの検定
自由度
2 つの母平均の差の検定
有意確率 (両側)
等分散を仮定する。
7.766
.012
1.063
19
1.135
18.534
2 つの母平均の差の検定
平均値の差
差の 95% 信頼区間
上限
等分散を仮定する。
.059
11.194
5.568
-.460
22.849
等分散を仮定しない。
.046
11.194
5.236
.223
22.166
点数
等分散性のための Levene の有意確率を見ると、
独立サンプルの検定
有意確率 (両側)
差の標準誤差
下限
点数
等分散を仮定しない。
平均値の差
差の標準誤差
差の 95% 信頼区間
下限
上限
等分散を仮定する。
.301
6.333
5.957
-6.136
18.802
等分散を仮定しない。
.271
6.333
5.579
-5.363
18.029
0.089 と 0.05 よりも高いため、有意ではない。し
たがって、等分散を仮定する。ｔ検定の有意確率（両
点数
等分散性のための Levene の有意確率を見ると、
側）の結果は 0.059 であり、0.05 より高いため平
均値に有意差がないということが分かった。しか
0.012 と 0.05 よりも低いため、有意であり、等分
し、今回も差を見逃してしまった可能性が考えら
散を仮定しない。ｔ検定の有意確率（両側）の結果
れる。次に、グループ統計量を確認した（図表 34）。
は 0.271 であり、0.05 より高いため平均値に有意
■図表―――34
差がないということが分かった。しかし、今回も差
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
を見逃してしまった可能性が考えられる。次に、グ
グループ統計量（男性、女性）
グループ統計量
ループ統計量を確認した（図表 32）。
性別
■図表―――32
グループ統計量（普段ビールを飲む人、飲まない人）
飲む
平均値
平均値の標準誤差
9
79.11
9.400
3.133
女性
12
67.92
14.532
4.195
男性の平均値は 79.11 で、女性の平均値は 67.92
となっていることから、男性は女性と比べて、高め
グループ統計量
N
標準偏差
男性
点数
サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）
普段ビールを飲むか
平均値
N
標準偏差
平均値の標準誤差
9
76.33
9.798
3.266
12
70.00
15.667
4.523
の点数を付ける傾向にあることが分かった。今回
点数
飲まない
は、有意差こそ見ることが出来なかったが、ある程
普段からビールを飲む人の平均値は 76.33 で、
度大きな差を確認出来たため、男性は先ほどのス
飲まない人の平均値は 70.00 となっていることか
ーパードライ（アサヒ）に加え、サントリー（ザ・プ
ら、普段からビールを飲まない人は飲む人と比べ
レミアム・モルツ）の様なビールも好んでいる傾向に
て、低めの点数を付ける傾向にあることが分かっ
あるのではないかと考えた。次に、サッポロ（ヱビ
た。次に男女間での差を確認した（図表 33、34）。
ス）について、確認した（図表 35、36、37、38）。
■図表―――33
■図表―――35
サッポロ（ヱビス）
サッポロ（ヱビス）
ｔ検定（普段ビールを飲む人、飲まない人）
ｔ検定（男性、女性）
独立サンプルの検定
独立サンプルの検定
等分散性のための Levene の検定
F 値
等分散を仮定する。
有意確率
4.007
等分散性のための Levene の検定
2 つの母平均の差の検定
t 値
.060
F 値
自由度
1.204
19
1.307
17.545
点数
等分散を仮定しない。
等分散を仮定する。
.029
.867
等分散を仮定しない。
自由度
1.487
19
1.483
17.234
独立サンプルの検定
2 つの母平均の差の検定
平均値の差
t 値
点数
独立サンプルの検定
有意確率 (両側)
2 つの母平均の差の検定
有意確率
差の標準誤差
2 つの母平均の差の検定
差の 95% 信頼区間
下限
有意確率 (両側)
平均値の差
差の標準誤差
上限
等分散を仮定する。
.244
6.389
5.308
-4.721
17.499
等分散を仮定しない。
.208
6.389
4.887
-3.898
16.676
点数
等分散性のための Levene の有意確率を見ると、
差の 95% 信頼区間
下限
上限
等分散を仮定する。
.153
7.750
5.212
-3.159
18.659
等分散を仮定しない。
.156
7.750
5.224
-3.261
18.761
点数
等分散性のための Levene の有意確率を見ると、
0.060 と 0.05 よりも高いため、有意ではない。し
0.867 と 0.05 よりも高いため、有意ではない。し
たがって、等分散を仮定する。ｔ検定の有意確率（両
たがって、等分散を仮定する。ｔ検定の有意確率（両
側）の結果は 0.244 であり、0.05 より高いため平
側）の結果は 0.153 であり、0.05 より高いため平
均値に有意差がないということが分かった。しか
均値に有意差がないということが分かった。しか
し、今回も差を見逃してしまった可能性が考えら
し、今回も差を見逃してしまった可能性が考えら
れる。次に、グループ統計量を確認した（図表 36）。
れる。次に、グループ統計量を確認した（図表 38）。
■図表―――36
■図表―――38
サッポロ（ヱビス）
サッポロ（ヱビス）
グループ統計量（普段ビールを飲む人、飲まない人）
グループ統計量（男性、女性）
グループ統計量
グループ統計量
普段ビールを飲むか
飲む
平均値
N
標準偏差
平均値の標準誤差
性別
男性
9
77.00
11.927
3.976
女性
12
69.25
11.741
3.389
9
76.22
7.742
2.581
12
69.83
14.377
4.150
点数
飲まない
平均値
N
標準偏差
平均値の標準誤差
点数
普段からビールを飲む人の平均値は 76.22 で、
普段からビールを飲む人の平均値は 77.00 で、
飲まない人の平均値は 69.83 となっていることか
飲まない人の平均値は 69.25 となっていることか
ら、普段からビールを飲まない人は飲む人と比べ
ら、普段からビールを飲まない人は飲む人と比べ
て、低めの点数を付ける傾向にあることが分かっ
て、低めの点数を付ける傾向にあることが分かっ
た。次に男女間での差を確認した（図表 37、38、39、
た。最後に、オリオン（オリオン）について、確認
40）。
した（図表 39、40、41、42）。
■図表―――37
■図表―――39
オリオン（オリオン）
オリオン（オリオン）
ｔ検定（普段ビールを飲む人、飲まない人）
ｔ検定（男性、女性）
独立サンプルの検定
独立サンプルの検定
等分散性のための Levene の検定
F 値
等分散を仮定する。
2 つの母平均の差の検定
有意確率
6.829
t 値
.017
等分散性のための Levene の検定
自由度
F 値
1.110
19
1.193
18.210
点数
等分散を仮定する。
2 つの母平均の差の検定
有意確率
.132
t 値
.721
自由度
.963
19
.970
17.825
点数
等分散を仮定しない。
等分散を仮定しない。
独立サンプルの検定
独立サンプルの検定
2 つの母平均の差の検定
有意確率 (両側)
平均値の差
差の標準誤差
2 つの母平均の差の検定
差の 95% 信頼区間
下限
有意確率 (両側)
上限
等分散を仮定する。
.281
6.167
5.555
-5.461
17.794
等分散を仮定しない。
.248
6.167
5.168
-4.682
17.016
平均値の差
差の標準誤差
差の 95% 信頼区間
下限
上限
点数
等分散を仮定する。
.348
5.389
5.598
-6.327
17.105
等分散を仮定しない。
.345
5.389
5.558
-6.295
17.073
点数
等分散性のための Levene の有意確率を見ると、
0.017 と 0.05 よりも低いため、有意であり、等分
等分散性のための Levene の有意確率を見ると、
散を仮定しない。ｔ検定の有意確率（両側）の結果
0.721 と 0.05 よりも高いため、有意ではない。し
は 0.248 であり、0.05 より高いため平均値に有意
たがって、等分散を仮定する。ｔ検定の有意確率（両
差がないということが分かった。しかし、今回も差
側）の結果は 0.348 であり、0.05 より高いため平
を見逃してしまった可能性が考えられる。次に、グ
均値に有意差がないということが分かった。しか
ループ統計量を確認した（図表 40）。
し、今回も差を見逃してしまった可能性が考えら
■図表―――40
れる。次に、グループ統計量を確認した（図表 42）。
オリオン（オリオン）
■図表―――42
グループ統計量（普段ビールを飲む人、飲まない人）
オリオン（オリオン）
グループ統計量（男性、女性）
グループ統計量
普段ビールを飲むか
飲む
平均値
N
9
74.00
標準偏差
8.746
平均値の標準誤差
グループ統計量
2.915
点数
飲まない
性別
12
67.83
14.782
4.267
普段からビールを飲む人の平均値は 74.00 で、
平均値
N
標準偏差
平均値の標準誤差
男性
9
73.56
12.340
4.113
女性
12
68.17
12.946
3.737
点数
飲まない人の平均値は 67.83 となっていることか
普段からビールを飲む人の平均値は 73.56 で、
ら、普段からビールを飲まない人は飲む人と比べ
飲まない人の平均値は 68.17 となっていることか
て、低めの点数を付ける傾向にあることが分かっ
ら、普段からビールを飲まない人は飲む人と比べ
た。次に男女間での差を確認した（図表 41、42）。
て、低めの点数を付ける傾向にあることが分かっ
た。
ブランドごとの t 検定結果のまとめ
アンケート調査対象者のサンプル数が少ないこと
から、あまり確証的な結果を得ることが出来なか
った。全体的な結果としては、やはり普段からビー
ルを飲む人と飲まない人では、飲む人の方が高め
の点数を付ける傾向にあり、したがって男性の方
が、普段からビールを飲んでいる割合が高いとい
■図表―――41
うのもあって、女性よりも高めの点数を付ける傾
向にある。5 つのブランドの内、スーパードライ（ア
共通性の確認 2（普段ビールを飲む人）
サヒ）の男女間の点数だけは、有意差が確認できた。
共通性
更に、
男性の平均値は 81.67、
女性の平均値は 69.83
初期
因子抽出後
とかなりの差が確認出来た。このことから、スーパ
キレ
.729
.666
ードライ（アサヒ）は男性から非常に好印象を受け
コクがある
.794
.619
ていると考えた。
泡もちが良い
.799
.830
のど越しが良い
.802
.616
苦みがある
.654
.718
パッケージがおしゃれ
.538
.550
価格が適切である
.647
.750
香りが良い
.859
.700
次に、普段からビールを飲む人と飲まない人、そ
れぞれに分けて因子分析をすることで、両者にど
のような違いがあるのか分析することにした。因
子分析の方法は、先ほどと同じ、因子抽出は主因子
法、回転はバリマックス回転である。まず、普段か
カロリーが適切である
.573
.382
らビールを飲む人から因子分析をし、共通性を確
家で飲みたい
.733
.595
認した（図表 43）。
平日に飲みたい
.797
.795
■図表―――43
休日に飲みたい
.743
.749
共通性の確認 1（普段ビールを飲む人）
お風呂上りに飲みたい
.852
.941
味に飽きない
.704
.527
共通性
初期
再度、因子分析をした結果、0.4 以下という共線
因子抽出後
キレ
.759
.727
性の低い項目は見られなかった。次に説明された
後味が良い
.500
.279
分散の合計を確認した（図表 45）。
コクがある
.806
.643
■図表―――45
泡もちが良い
.838
.844
説明された分散の合計（普段ビールを飲む人）
のど越しが良い
.821
.833
苦みがある
.683
.632
説明された分散の合計
因子
初期の固有値
合計
パッケージがおしゃれ
価格が適切である
.555
.648
.591
.630
香りが良い
.861
.832
カロリーが適切である
.573
.470
家で飲みたい
平日に飲みたい
休日に飲みたい
.746
.798
.744
.841
.789
.786
お風呂上りに飲みたい
.852
.947
味に飽きない
.733
.574
共通性を確認したところ、
「後味が良い」という
項目の数値が 0.4 以下であったため、これを削除
して、再度因子分析を実行した（図表 44）。
■図表―――44
分散の %
抽出後の負荷量平方和
累積 %
合計
分散の %
回転後の負荷量平方和
累積 %
合計
分散の %
1
4.797
34.261
34.261
4.498
32.126
32.126
3.213
22.950
2
3.079
21.990
56.252
2.761
19.719
51.845
2.781
19.866
3
1.625
11.604
67.855
1.291
9.220
61.066
1.790
12.788
4
1.140
8.143
75.998
.889
6.351
67.416
1.654
11.813
5
.899
6.420
82.419
6
.561
4.011
86.429
7
.445
3.181
89.610
8
.380
2.715
92.325
9
.319
2.280
94.605
10
.302
2.154
96.758
11
.200
1.426
98.184
12
.110
.787
98.971
13
.082
.582
99.554
14
.062
.446
100.000
■図表―――47
説明された分散の合計
因子
回転後の負荷量平方和
累積
1
22.950
2
42.815
3
55.603
4
回転後因子行列（普段ビールを飲む人）
%
回転後の因子行列a
因子
1
67.416
2
3
4
5
泡もちが良い
.894
.071
.117
.111
6
コクがある
.772
.111
-.075
.070
7
香りが良い
.764
.233
-.234
.083
8
休日に飲みたい
.711
.429
-.116
-.214
9
パッケージがおしゃれ
.455
.143
-.378
.424
10
お風呂上りに飲みたい
.105
.924
.006
.275
11
平日に飲みたい
.143
.838
.111
.244
12
家で飲みたい
.357
.660
.157
.087
13
味に飽きない
.355
.470
.353
.236
14
苦みがある
.035
.001
.845
-.060
キレ
-.432
.344
.601
.006
のど越しが良い
-.193
.291
.568
.414
価格が適切である
.003
.123
.013
.857
カロリーが適切である
.106
.272
.044
.544
固定値 1 以上は 4 つで、因子は 4 つに分けられ
た。併せてスクリープロットも確認した（図表 46）。
■図表―――46
スクリープロット（普段ビールを飲む人）
回転後因子行列から赤い枠線の通りに 4 つの因
子に分けた。第一因子を「濃厚因子」
、第二因子を
「リラックス因子」
、第三因子を「爽快因子」第四
因子を「家庭的因子」とそれぞれ名付けた。次に、
選好回帰分析を用いて、これらの 4 つの因子の有
意確率を確認した（図表 48）。
■図表―――48
選好回帰分析（普段ビールを飲む人）
係数a
モデル
標準化されていない係数
標準誤差
B
(定数)
スクリープロットからも 4 つの因子に分けられ
REGR factor score
ることが分かった。次に回転後因子行列を見る（図
REGR factor score
標準化係数
t 値
有意確率
ベータ
75.911
1.017
74.657
.000
.657
1.069
.075
.614
.542
4.638
1.063
.535
4.363
.000
2.174
1.125
.236
1.932
.060
1.689
1.139
.182
1.484
.146
1 for
analysis 1
1
2 for
analysis 1
表 47）。この回転後因子行列も同じく便宜上、サイ
REGR factor score
ズによる並び替えがされてある状態である。
REGR factor score
3 for
analysis 1
4 for
analysis 1
今回は残念なことに、第二因子以外すべて、有意
確率が 0.05 以上であり、有意性が確認出来なかっ
た。この結果から、第二因子と、一番 0.05 に近か
った第三因子に着目して知覚マップを作ることに
した。次に、アンケートで質問した各ブランド（銘
柄）の点数の結果を確認した（図表 49）。
■図表―――49
平均点が一番高く人気であったスーパードライ
各ブランドの点数の結果（普段ビールを飲む人）
クス因子は最も高かった。このことから、爽快感が
報告書
味わえ、リラックスしているときに飲みたくなる
点数
ブランド名
スーパードライ（アサヒ）
（アサヒ）は、爽快因子が高かった。また、リラッ
平均値
度数
標準偏差
ビールが人気を集める傾向にあるのではないかと
79.78
9
7.530
73.22
9
8.423
76.33
9
9.798
分析をした。まず、共線性の確認をした（図表 51）。
サッポロ（ヱビス）
76.22
9
7.742
■図表―――51
オリオン（オリオン）
74.00
9
8.746
合計
75.91
45
8.415
考えた。
キリン（キリンラガービー
ル）
サントリー（ザ・プレミア
ム・モルツ）
次に、普段ビールを飲まない人のデータで因子
共通性の確認（普段ビールを飲まない人）
共通性
初期
平均値は、スーパードライ（アサヒ）、サントリー
（ザ・プレミアム・モルツ）、サッポロ（ヱビス）、オリ
因子抽出後
キレ
.663
.636
後味が良い
.739
.673
オン（オリオン）、キリン（キリンラガービール）の順
コクがある
.707
.789
に高かった。これは、普段ビールを飲まない人も含
泡もちが良い
.699
.807
のど越しが良い
.768
.831
苦みがある
.566
.549
ある。次に、知覚マップを作成した（図表 50）。ここ
パッケージがおしゃれ
.551
.445
で作成した知覚マップは、選好回帰分析（図表 48）
価格が適切である
.617
.597
香りが良い
.610
.455
によって得られた数値（図表 48 の青い枠線）を利用
カロリーが適切である
.673
.659
して作られた理想ベクトル付きのものである。し
家で飲みたい
.857
.823
平日に飲みたい
.857
.809
休日に飲みたい
.805
.756
数値を用いると、理想ベクトルと各ブランドの位
お風呂上りに飲みたい
.864
.750
置が離れすぎてしまうため、全て 100 で割った数
味に飽きない
.774
.706
めた全体のデータで分析したときの結果と同じで
かし、選好回帰分析によって得られたそのままの
値を使用して作成している。
■図表―――50
知覚マップ（普段ビールを飲む人）
0.4 以下の共通性の値の小さい項目は無かった。
次に説明された分散の合計を見る（図表 52）。
■図表―――52
ズによる並び替えがされてある状態である。
説明された分散の合計（普段ビールを飲まない人）
■図表―――54
回転後因子行列（普段ビールを飲まない人）
説明された分散の合計
因子
初期の固有値
合計
分散の %
抽出後の負荷量平方和
累積 %
合計
分散の %
回転後の負荷量平方和
累積 %
合計
回転後の因子行列a
分散の %
1
5.730
38.199
38.199
5.451
36.341
36.341
4.017
26.779
2
2.495
16.631
54.830
2.190
14.601
50.943
2.371
15.807
3
2.193
14.617
69.447
1.848
12.323
63.265
2.272
15.148
4
1.084
7.229
76.676
.795
5.299
68.565
1.625
10.830
5
.724
4.826
81.502
休日に飲みたい
.866
-.063
-.037
-.024
6
.694
4.626
86.127
家で飲みたい
.861
.185
.074
.203
7
.518
3.451
89.578
8
.384
2.557
92.135
平日に飲みたい
.841
.224
.197
.112
9
.306
2.041
94.176
お風呂上りに飲みたい
.837
.083
.193
.073
10
.243
1.619
95.794
11
.176
1.177
96.971
味に飽きない
.830
.035
.120
.038
12
.158
1.054
98.025
後味が良い
.500
.391
.369
.365
13
.134
.893
98.918
コクがある
.019
.842
-.264
.105
14
.095
.632
99.550
15
.067
.450
100.000
泡もちが良い
.109
.696
.527
-.182
香りが良い
.032
.661
.110
.067
パッケージがおしゃれ
.199
.613
.064
.159
のど越しが良い
.237
.147
.833
.242
キレ
.194
-.171
.695
.293
苦みがある
.007
.143
.602
.407
カロリーが適切である
.169
.210
.213
.736
価格が適切である
.053
.010
.299
.710
説明された分散の合計
因子
回転後の負荷量平方和
累積 %
1
因子
1
2
3
4
26.779
2
42.586
3
57.735
4
68.565
5
6
回転後因子行列から赤い枠線の通りに 4 つの因
7
8
子に分けた。因子名は、普段からビールを飲む人も
9
10
含めた全体のデータで因子分析をした時と同様に、
11
12
13
第一因子を「リラックス因子」
、第二因子を「濃厚
14
15
因子」
、第三因子を「爽快因子」、第四因子を「家庭
固定値 1 以上は 4 つで、因子は 4 つに分けられ
的因子」とそれぞれ名付けた。次に、選好回帰分析
た。併せてスクリープロットも確認した（図表 53）。
を用いて、これらの 4 つの因子の有意確率を確認
■図表―――53
した（図表 55）。
スクリープロット（普段ビールを飲まない人）
■図表―――55
選好回帰分析（普段ビールを飲まない人）
係数a
モデル
標準化されていない係数
標準誤差
B
(定数)
REGR factor score
68.867
1.048
10.765
1.092
3.285
標準化係数
t 値
有意確率
ベータ
65.744
.000
.733
9.855
.000
1.117
.219
2.942
.005
3.545
1.134
.233
3.125
.003
2.732
1.200
.170
2.276
.027
1 for
analysis 1
REGR factor score
1
2 for
analysis 1
REGR factor score
3 for
analysis 1
REGR factor score
4 for
analysis 1
すべての因子の有意確率が 0.05 以下で、有意性
を確認することが出来た。この結果から、すべての
スクリープロットからも 4 つの因子に分けられ
因子に着目して知覚マップを作ることにした。次
ることが分かった。次に回転後因子行列を確認し
に、アンケートで質問した各ブランド（銘柄）の点
た（図表 54）。この回転後因子行列は便宜上、サイ
数の結果を確認した（図表 56）。
■図表―――56
■図表―――58
各ブランドの点数の結果（普段ビールを飲まない人）
三次元の知覚マップ 2（普段ビールを飲まない人）
報告書
点数
ブランド名
スーパードライ（アサヒ）
平均値
度数
標準偏差
71.25
12
16.114
65.42
12
11.373
70.00
12
15.667
サッポロ（ヱビス）
69.83
12
14.377
オリオン（オリオン）
67.83
12
14.782
合計
68.87
60
14.206
キリン（キリンラガービー
ル）
サントリー（ザ・プレミア
ム・モルツ）
平均値は、スーパードライ（アサヒ）、サントリー
（ザ・プレミアム・モルツ）、サッポロ（ヱビス）、オリ
■図表―――59
オン（オリオン）、キリン（キリンラガービール）の順
知覚マップ 1（普段ビールを飲まない人）
に高かった。これは、普段ビールを飲む人も含めた
全体のデータと、普段ビールを飲む人のみで分析
したときの結果と同じである。これらの事から、普
段からビールを飲む人も、飲まない人も好みのブ
ランドの順位は同じであるということが分かった。
次に知覚マップを作成した（図表 57、58、59、60、61、
62、63）
。ここで作成した知覚マップは、同様に選好
回帰分析（図表 55）によって得られた数値（図表 55
の青い枠線）を 100 で割って作られた理想ベクトル
付きのものである。
■図表―――57
■図表―――60
三次元の知覚マップ 1（普段ビールを飲まない人）
知覚マップ 2（普段ビールを飲まない人）
■図表―――61
知覚マップ 3（普段ビールを飲まない人）
平均点が最も高く、人気であったスーパードラ
イ（アサヒ）は、爽快因子が最も高く、また、リラ
ックス因子も高めであった。しかし、濃厚因子は最
も低かった。このことから、濃厚でなく、すっきり
していて爽快感の味わえるビールが、普段ビール
を飲まない人からは好印象を受けているのではな
いかと考えた。しかし、2 番目に平均点が高く、人
気であったサントリー（ザ・プレミアム・モルツ）は
爽快因子が最も低く、濃厚因子は最も高かった。対
して、平均点が低く、人気でなかったキリン（キリ
ンラガービール）とオリオン（オリオン）は、両者と
も爽快因子は低めで、濃厚因子は中間に位置して
■図表―――62
いた。これらのことから、中途半端にさっぱりして
知覚マップ 4（普段ビールを飲まない人）
いたり、濃厚であるよりは、極端にさっぱりしてい
るか、濃厚であると人気が出るのではないかと考
えた。以上のことから、普段ビールを飲まない人か
らは、かなりさっぱりしていて爽快感が味わえる
ビールが、人気がでるのではないかと考えた。
次に、男性と女性でも、それぞれに分けて因子分
析をすることで、両者に違いがあるのか分析する
ことにした。因子分析の方法は、先ほどと同じ、因
子抽出は主因子法、回転はバリマックス回転であ
る。まず、共通性を確認した（図表 64）。
■図表―――63
知覚マップ 5（普段ビールを飲まない人）
■図表―――64
■図表―――65
共通性の確認（男性）
説明された分散の合計（男性）
説明された分散の合計
共通性
因子
初期
.835
.751
後味が良い
.696
.666
コクがある
泡もちが良い
のど越しが良い
苦みがある
.728
.783
.896
.806
合計
因子抽出後
キレ
.451
.712
.815
.568
初期の固有値
分散の %
抽出後の負荷量平方和
累積 %
合計
分散の %
回転後の負荷量平方和
累積 %
合計
分散の %
1
7.454
49.694
49.694
7.156
47.706
47.706
5.466
36.441
2
2.899
19.329
69.023
2.531
16.870
64.576
4.220
28.135
3
.940
6.269
75.293
4
.861
5.740
81.033
5
.599
3.994
85.027
6
.498
3.321
88.348
7
.460
3.068
91.416
8
.327
2.179
93.595
9
.274
1.829
95.423
10
.248
1.655
97.078
11
.127
.846
97.924
12
.116
.773
98.697
13
.097
.645
99.342
14
.054
.359
99.701
15
.045
.299
100.000
パッケージがおしゃれ
.684
.584
価格が適切である
.593
.402
香りが良い
.861
.734
因子
カロリーが適切である
.878
.765
1
36.441
2
64.576
説明された分散の合計
回転後の負荷量平方和
累積 %
家で飲みたい
.921
.891
平日に飲みたい
.860
.781
休日に飲みたい
.525
.289
お風呂上りに飲みたい
.883
.756
味に飽きない
.677
.522
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
0.4 以下の共通性の値の小さい項目は無かった。
13
14
15
次に説明された分散の合計を確認した（図表 65）。
固定値 1 以上は 2 つで、因子は 2 つに分けられ
た。併せてスクリープロットも確認した（図表 66）。
■図表―――66
スクリープロット（男性）
スクリープロットからも 2 つの因子に分けられ
ることが分かった。次に回転後因子行列を確認し
た（図表 67）。この回転後因子行列は便宜上、サイ
ズによる並び替えがされてある状態である（図表
の因子両方に着目して知覚マップを作ることにし
67）。
た。次に、アンケートで質問した各ブランド（銘柄）
■図表―――67
の点数の結果を確認した（図表 69）。
回転後因子行列（男性）
■図表―――69
各ブランドの点数の結果（男性）
回転後の因子行列a
因子
報告書
1
点数
2
ブランド名
のど越しが良い
.902
-.029
スーパードライ（アサヒ）
キリン（キリンラガービー
キレ
.863
-.074
平日に飲みたい
.819
.333
お風呂上りに飲みたい
.768
.406
苦みがある
.752
-.046
家で飲みたい
.703
.630
平均値
度数
標準偏差
81.67
9
13.919
72.67
9
10.735
79.11
9
9.400
サッポロ（ヱビス）
77.00
9
11.927
オリオン（オリオン）
73.56
9
12.340
合計
76.80
45
11.721
ル）
サントリー（ザ・プレミア
ム・モルツ）
カロリーが適切である
.688
.540
味に飽きない
.627
.359
平均値は、やはり前述と同じで、スーパードライ
価格が適切である
.623
.115
（アサヒ）、サントリー（ザ・プレミアム・モルツ）、サ
香りが良い
.121
.848
ッポロ（ヱビス）、オリオン（オリオン）、キリン（キ
泡もちが良い
.163
.828
リンラガービール）の順に高かった。次に、知覚マッ
パッケージがおしゃれ
.132
.753
プを作成した（図表 70）。ここで作成した知覚マッ
コクがある
-.086
.666
プは、選好回帰分析（図表 68）によって得られた
後味が良い
.506
.641
数値（図表 68 の青い枠線）を利用して作られた理想
休日に飲みたい
.099
.528
回転後因子行列から赤い枠線の通りに 2 つの因
ベクトル付きのものである。全て 100 で割った数
値を使用して作成している。
子に分けた。因子名は、第一因子は項目同士に共通
■図表―――70
点が見いだせず、名前が思いつかなかったため、
知覚マップ（男性）
「多様性因子」と名付けた。第二因子は「濃厚因子」
と名付けた。次に、選好回帰分析を用いて、これら
の 2 つの因子の有意確率を確認した（図表 68）。
■図表―――68
選好回帰分析（男性）
係数a
モデル
標準化されていない係数
標準誤差
B
(定数)
REGR factor score
1
標準化係数
t 値
有意確率
ベータ
76.800
.727
105.625
.000
8.796
.756
.730
11.633
.000
6.333
.764
.520
8.286
.000
1 for
analysis 1
REGR factor score
2 for
analysis 1
2 つの因子両方が、有意確率が 0.05 以下で、有
平均点が最も高く、人気であったスーパードラ
意性を確認することが出来た。この結果から、2 つ
イ（アサヒ）は、多様性因子が最も高く、濃厚因子
は最も低かった。
■図表―――72
次に、女性のみのデータを因子分析した。因子分
共線性の確認 2（女性）
析の方法は、先ほどと同じ、因子抽出は主因子法、
共通性
回転はバリマックス回転である。まず、共通性を確
初期
因子抽出後
認した（図表 71）。
キレ
.460
.430
■図表―――71
コクがある
.704
.828
共通性の確認 1（女性）
泡もちが良い
.635
.919
のど越しが良い
.522
.592
苦みがある
.429
.491
パッケージがおしゃれ
.553
.605
価格が適切である
.521
.601
香りが良い
.621
.578
カロリーが適切である
.564
.749
家で飲みたい
.774
.833
平日に飲みたい
.789
.771
休日に飲みたい
.833
.920
お風呂上りに飲みたい
.782
.829
味に飽きない
.583
.573
共通性
初期
因子抽出後
キレ
.491
.498
後味が良い
.530
.374
コクがある
.706
.802
泡もちが良い
.645
.929
のど越しが良い
.552
.527
苦みがある
.435
.478
パッケージがおしゃれ
.573
.628
価格が適切である
.521
.546
香りが良い
.623
.584
カロリーが適切である
.616
.830
家で飲みたい
.821
.848
が確認出来た。次に説明された分散の合計を確認
平日に飲みたい
.796
.793
した（図表 73）。
休日に飲みたい
.840
.919
お風呂上りに飲みたい
.784
.822
味に飽きない
.617
.526
「後味が良い」という項目の共通性が 0.4 以下
と低かったため、これを排除して再度因子分析を
実行した。まず、共通性を確認した（図表 72）。
共通性の値が 0.4 以下の項目は無くなったこと
■図表―――73
（図表 75）。この回転後因子行列は便宜上、サイズ
説明された分散の合計（女性）
による並び替えがされてある状態である。
■図表―――75
説明された分散の合計
因子
初期の固有値
合計
分散の %
抽出後の負荷量平方和
累積 %
合計
分散の %
回転後の負荷量平方和
累積 %
合計
分散の %
回転後因子行列（女性）
1
4.205
30.034
30.034
3.980
28.428
28.428
3.557
25.409
2
2.405
17.177
47.210
2.112
15.087
43.515
2.428
17.339
3
2.129
15.209
62.419
1.774
12.674
56.190
1.506
10.760
4
1.427
10.190
72.609
1.087
7.762
63.952
1.141
8.149
5
1.056
7.543
80.152
.766
5.470
69.422
1.087
7.765
6
.646
4.612
84.764
休日に飲みたい
.901
.182
.101
.121
-.226
7
.483
3.452
88.216
家で飲みたい
.880
.043
-.041
.157
-.175
8
.421
3.006
91.222
お風呂上りに飲みたい
.845
-.013
-.010
-.294
.172
9
.344
2.454
93.676
10
.268
1.913
95.589
平日に飲みたい
.816
.173
.083
-.222
.135
11
.202
1.444
97.033
味に飽きない
.693
.053
.193
.001
.230
12
.186
1.330
98.363
コクがある
.120
.882
.163
.040
-.089
13
.117
.834
99.197
香りが良い
.214
.704
-.160
.104
-.014
14
.112
.803
100.000
泡もちが良い
.096
.641
-.142
.501
.477
パッケージがおしゃれ
.081
.571
.260
-.362
.272
キレ
.064
-.568
.008
.210
.242
カロリーが適切である
.122
-.013
.819
.250
.005
価格が適切である
.072
.056
.732
-.074
.227
-.102
-.044
.161
.657
.144
.037
-.147
.277
.167
.682
説明された分散の合計
因子
回転後の因子行列a
因子
1
2
3
4
5
回転後の負荷量平方和
累積 %
1
25.409
2
42.748
3
53.508
4
61.657
5
69.422
6
苦みがある
のど越しが良い
回転後因子行列から赤い枠線の通りに 5 つの因
子に分けた。しかし、第四因子と第五因子はそれぞ
7
8
れ 1 つの項目しか含んでいなかったため、因子数
9
10
を 4 つに固定して、再度因子分析をやり直すこと
11
12
にした。まず、共通性を確認した（図表 76）。
13
14
■図表―――76
固定値 1 以上は 5 つで、因子は 5 つに分けられ
共線性の確認 3（女性）
た。併せてスクリープロットも確認した（図表 74）。
共通性
■図表―――74
スクリープロット（女性）
スクリープロットからも 5 つの因子に分けられ
ることが確認出来たが、4 つの因子という捉え方も
出来ると考えた。次に、回転後因子行列を確認した
初期
因子抽出後
キレ
.460
.415
コクがある
.704
.794
泡もちが良い
.635
.657
のど越しが良い
.522
.352
苦みがある
.429
.543
パッケージがおしゃれ
.553
.504
価格が適切である
.521
.690
香りが良い
.621
.611
カロリーが適切である
.564
.417
家で飲みたい
.774
.793
平日に飲みたい
.789
.753
休日に飲みたい
.833
.801
お風呂上りに飲みたい
.782
.743
味に飽きない
.583
.571
「のど越しが良い」
という項目の共通性が 0.4 以
下と低く出てしまったが、今回はこのまま分析を
■図表―――78
スクリープロット 2（女性）
続けることにした。次に、説明された分散の合計の
確認をした（図表 77）。
■図表―――77
説明された分散の合計 2（女性）
説明された分散の合計
因子
初期の固有値
合計
分散の %
抽出後の負荷量平方和
累積 %
合計
分散の %
回転後の負荷量平方和
累積 %
合計
分散の %
1
4.205
30.034
30.034
3.920
28.001
28.001
3.509
25.067
2
2.405
17.177
47.210
2.042
14.583
42.584
2.337
16.695
3
2.129
15.209
62.419
1.658
11.842
54.426
1.633
11.662
4
1.427
10.190
72.609
1.024
7.311
61.737
1.164
8.313
5
1.056
7.543
80.152
6
.646
4.612
84.764
7
.483
3.452
88.216
8
.421
3.006
91.222
9
.344
2.454
93.676
10
.268
1.913
95.589
11
.202
1.444
97.033
12
.186
1.330
98.363
13
.117
.834
99.197
14
.112
.803
100.000
スクリープロットからは、このように 4 つに分
けた。次に、回転後因子行列を確認した（図表 79）。
この回転後因子行列も便宜上、サイズによる並び
替えがされてある状態である。
説明された分散の合計
因子
■図表―――79
回転後の負荷量平方和
回転後因子行列 2（女性）
累積 %
1
25.067
2
41.762
3
53.424
4
61.737
回転後の因子行列a
因子
5
1
6
7
2
3
4
休日に飲みたい
.878
.163
-.008
家で飲みたい
.876
.016
-.111
.117
お風呂上りに飲みたい
.833
.010
.087
-.202
.060
8
9
10
11
平日に飲みたい
.823
.186
.142
-.143
13
味に飽きない
.695
.051
.285
.065
14
コクがある
.129
.873
.069
.104
香りが良い
.222
.697
-.183
.204
パッケージがおしゃれ
.094
.591
.330
-.192
キレ
.055
-.591
.131
.215
価格が適切である
.061
.094
.819
-.080
カロリーが適切である
.115
-.006
.619
.145
のど越しが良い
.026
-.135
.504
.282
-.116
-.111
.189
.694
.093
.536
.056
.598
12
因子数を固定したことで、因子は 4 つに分けられ
た。併せて、スクリープロットも確認した（図表 78）。
苦みがある
泡もちが良い
回転後因子行列から赤い枠線の通りに 4 つの因
子に分けた。因子名は、第一因子を「リラックス因
子」
、第二因子を「濃厚因子」、第三因子を「家庭的
因子」
、第四因子はネーミングが思いつかなかった
ため、「苦味・泡もち因子」とそれぞれ名付けた。
次に、選好回帰分析を用いて、これらの 4 つの因子
の有意確率を確認した（図表 80）。
■図表―――80
いう印象を持たれているという結果が出ている。
選好回帰分析（女性）
このため、女性は濃厚な味わいのビールは苦手で
あり、爽快感のあるビールを好んでいる傾向にあ
係数a
モデル
標準化されていない係数
標準誤差
B
(定数)
REGR factor score
68.200
1.157
7.596
1.209
-1.437
標準化係数
t 値
有意確率
ベータ
58.943
.000
.617
6.285
.000
1.247
-.113
-1.152
.254
3.215
1.297
.243
2.478
.016
-1.830
1.359
-.132
-1.347
.184
1 for
analysis 3
REGR factor score
1
利用して作られた理想ベクトル付きのものである。
3 for
analysis 3
REGR factor score
ここで作成した知覚マップは、選好回帰分析（図表
80）によって得られた数値（図表 80 の青い枠線）を
2 for
analysis 3
REGR factor score
ると考えた。次に、知覚マップを作成した（図表 82）。
全て 100 で割った数値を使用して作成している。
4 for
analysis 3
■図表―――82
第一因子と第三因子の有意確率が 0.05 以下で、
知覚マップ（女性）
有意性を確認することが出来た。この結果から、第
一因子と第三因子に着目して知覚マップを作るこ
とにした。次に、アンケートで質問した各ブランド
（銘柄）の点数の結果を確認した（図表 81）。
■図表―――81
各ブランドの点数の結果（女性）
報告書
点数
ブランド名
スーパードライ（アサヒ）
平均値
度数
標準偏差
69.83
12
11.336
65.83
12
10.188
67.92
12
14.532
クス因子は最も高かったが、家庭的因子は最も低
サッポロ（ヱビス）
69.25
12
11.741
かった。家庭的因子が極端に低いことも順位が下
オリオン（オリオン）
68.17
12
12.946
がってしまった原因の 1 つになっているのではな
合計
68.20
60
11.898
女性のみの分析結果では、順位が落ちてしまっ
キリン（キリンラガービー
ル）
サントリー（ザ・プレミア
ム・モルツ）
たサントリー（ザ・プレミアム・モルツ）は、リラッ
いかと考えた。
平均値は、スーパードライ（アサヒ）、サッポロ（ヱ
ビス）、オリオン（オリオン）、サントリー（ザ・プレ
仮説 2 の検証
ミアム・モルツ）、キリン（キリンラガービール）の順
少ない量のほうが好まれると仮定したので、20
に高かった。この結果は今までの分析と違った結
歳から 23 歳の男女 53 人に以下の選択肢の中から
果となっている。スーパードライ（アサヒ）が最も
どのビールを一番購入したいかを聞いてみた。そ
高いのには変わりがないが、どの分析でも 2 番目
してこの 53 人の内 30 人は普段ビールを飲まない
に平均点の高かったサントリー（ザ・プレミアム・モ
と回答した人である。
ルツ）は 4 番目の平均点となってしまった。これま
①
200ml 150 円
②
275ml
180 円
での分析の結果から、スーパードライ（アサヒ）は
②
350ml 201 円
④
500ml
272 円
すっきりした爽快感のある味わいで、サントリー
（ザ・プレミアム・モルツ）は濃厚な味わいであると
どのビールを購入したい
か
20
10
0
200ml
150円
275ml
180円
普段ビールを飲む
350ml
201円
500ml
272円
普段ビールを飲まない
仮説どおり普段ビールを飲まないと答えた人は、
一番容量が少なく、価格も安い商品を選んでいる
ことが分かった。
⑤―――結論
仮説 1 検証の結果から、濃厚でなくさっぱりし
ていて、爽快感の味わえる、リラックスしていると
きに飲みたくなるようなビールが求められている
のではないかと考えた。スーパードライ（アサヒ）
のような、爽快感の高い印象のあるビールは男性
から非常に好印象で、更に女性にとっても、同じく
爽快感の味わえるビールが人気である。女性はビ
ールを飲まない人の割合が高いので、爽快感の味
わえるビールを開発すれば、ビール市場を拡大出
来るのではないかと考えた。また仮説 2 検証から
その際に容量を 200ml にするなど少なくすると、
より若者に購入してもらいやすくなるだろう。
参考文献
恩藏直人・富岡健司[2011] 『1 からのマーケティング分
析』硝学舎出版

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