連環データマガジン景気ウォッチャー 201609_0.80

社会情報天気図
景気ウオッチャー調査から、
地域の消費者の声を可視化し、景気動向を読む
Dual ComBine Analysis
By Dual ComBine Analysis
as
Data Cognitive Browser
2016年8月9 月合併号 Vol.2 No.８
内閣府2016年７月８月発表データより
2016/9/15 12016 © Data Cake Baker Corporation
Ｐｈｏｔo by T. HIRATA
Ｐｈｏｔo by T. HIRATA
Powered by Dual ComBine Analysis

社会情報天気図～景気ウオッチャー調査から地域と業種の景気動向を読む～
今月は、７月と８月のデータをプールし、景気観について、ウオッチャーの地域と、業種の２種の帰属属性と、景気動
向、その理由、および市場の様子の３種の判断属性について、いわば５変数の全体的相関性を俯瞰分析した。
７月のDIは、44.5と対前月比+4.5p改善しダウントレンドが止まったかに見えたが、８月は44.1pと微減となった。DIの数
値は少し動いただけだが、景気ウオッチャーの心象風景の分布は、２ケ月でシステマチックな変化が見られた。景気と
言う多義的な概念を単一の数値だけで捉えその平均値で理解することの危うさがある。
もともと、この社会情報天気図は、日本の経済動向を理解することと、イノベーションのための示唆を得ることが、目的
である。そのため地域別、業種別の帰属属性を持った延べ1,700名について、景気動向の５段階評価区分データをその
まま、その理由のキーワード、および市場の様子等の３種の判断属性の全ての関係性を持った多次元変数データを、
機械学習により情報圧縮し、主要な属性別のスクリーンに写像し、２ヶ月のウオッチャーの分布の変化を俯瞰した。
結果は、７月から８月にかけて、東京や近畿等の多くの「悪くなって」「やや悪くなって」の地域が、「変わらない」ゾーン
に移行した。これらはDI値へはプラスに効くが、景気は悪いままの塩漬け状態で良くなったとは言えない。ただ、「変わ
らない」の対極ゾーンに居た九州等が「良くなって」ゾーンに移動したのは、落ち込みが底打ちしたと理解することもでき
る。
業種も、「悪い方向」に居座っていた「百貨店」が、「変わらないゾーン」に移動した。業種をさらに上位の属性別に、流
通系、物販系、サービス家に分けて連環マップで俯瞰した。簡単にいえば、物販系は価格の高低を問わず不振であり、
サービス系が好調で、いわゆるモノからサービスへと消費はシフトしている。流通系では、百貨店等の大型集中店舗か
ら、コンビニのような小型分散型店舗へとリモート可が進んでいるとも言える。
景気の５段階評価は、中庸を好む日本人の特性で、「変わらない」がマジョリティであるが、８月は特にそこに集中度
が高くなった。それはDIとしての効果には影響しないが、景気という実態の意味は違ってくる。興味深いのは、「変わら
ない」の対極にあるいわば「潜在的変わる」クラスターにあった５地域が全て「良い」方向のクラスターへ移動したことで
ある。
６月のボトムは、消費税の延期宣言による将来の不安からの節約効果とも考えられる。また、不動産ではマイナス効
果もあった。とはいえ、もし増税をしたら、落ち込みはさらに深くなり継続する結果となっていたように思われる。
はじめに

全国の景気動向まとめ Dual ComBine Analysis
2016/9/15 3
“景気”という社会の経済的な状態の動向を理解することは、単に政治や政策決定者だけでなく、価値創造を行っ
ている企業者にとっても、未来に向かって投資を行っている研究者や教育等にとっても、また直接間接を問わず多
くの投資家となっている一般人や、関心事であろう。
“景気”は、 GDPに代表される経済活動の成長の度合いを計る指標に近いが、その主たる律則要因は消費活動で
あり、それは単一の指標では計測し理解することが困難な多義的な概念である。新たなやり方で価値を創造するイ
ノベーションは、その要因の実体に迫るために構造的理解が必要である。
景気ウオッチャー調査は、ビジネスの現場から消費の実体を、全国12地域で、2016年7月の840人、８月度の865人
の地域、業種属性と2ヶ月の時点属性を持ったウオッチャーの、景気動向レベル、市場動向、その理由の説明文等
の単一な指標だけでなく、多様な非構造データで伝える貴重な情報である。
ウオッチャーの3種の個人属性と、3種の判断属性を持った、計1705個のプロファイルデータセットを、マシンラーニ
ングで情報圧縮し、分けて、判断し、解るため、クラスタ化とプロファイリングのアプローチを採った。利用したソフトは、
アマゾン等で市販されている連環データ分析（Dual ComBine Analysis）Standard版で、分析した。
2016 © Data Cake Baker Corporation

社会情報天気図～消費動向2016年7月＆8月
全国の
DI
◇ 「景気ウオッチャー調査」の2016年7月と8月時点の“現状の家計動向”より
・この2ヶ月の全国平均は、44.3で対前年同期比-5.5ポイントで、50ポイントに届かず45ポイント付近で停滞している。
・東京都を含め全国12地域中、北海道と九州と沖縄のみが“曇り”で、その他の9地域で小雨模様が全国に広がったままである。
・3ヵ月前に“大雨”だった九州は、この2ヶ月の平均は47.6と前年同期比-2.7となり、対全国比+3.3ポイントと “曇り模様”とカイゼンした。
九州:47.6(-2.7)
（全国平均+3.3）
沖縄DI:49.8(-6.3)
（全国平均+5.5)
北陸I:41.3(-11.2)
（全国平均-3.1)
65以上良くなっている（快晴）
55~65 やや良くなっている（晴れ）
45~55 変わらない（曇り）
35~45 やや悪くなっている（小雨）
35未満悪くなっている（大雨）
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4
“景気ウオッチャー調
査”の定義、凡例
地域DI:50.0以上
（全国平均比)
地域DI:50.0未満
（全国平均比)
全国家計“小雨模様”
DI：44.3(前年同期比-5.5)
北海道I:46.6(-7.2)
（全国平均+2.3) 東北DI:43.3 (-4.2)
北関東DI:44.7(-1.7)
東京都:41.7(-7.4)
東海DI:43.0(-6.9)
四国DI：43.4(-6.1)
南関東DI:42.3(-6.9)
（全国平均-2.1
近畿DI:44.3(-6.5)
中国DI:46.5(-3.3)

30.0
35.0
40.0
45.0
50.0
55.0
60.0
65.0
2013年7月
2013年8月
2013年9月
2013年10月
2013年11月
2013年12月
2014年1月
2014年2月
2014年3月
2014年4月
2014年5月
2014年6月
2014年7月
2014年8月
2014年9月
2014年10月
2014年11月
2014年12月
2015年1月
2015年2月
2015年3月
2015年4月
2015年5月
2015年6月
2015年7月
2015年8月
2015年9月
2015年10月
2015年11月
2015年12月
2016年1月
2016年2月
2016年3月
2016年4月
2016年5月
2016年6月
2016年7月
2016年8月
全国北海道東北北関東南関東
家計関連動向DIの地域別推移（1/3）
地域別DI
の推移
◆家計関連動向DIの3年間の東日本の推移
◇この2ヶ月の全国平均は、44.3で対前年同期比-5.5ポイントで、50ポイントに届かず45ポイント付近で停滞している。
・消費税ショック時の2014年4月から約1年間沈みこみ1年後の4月に持ち直したが、その後のダウントレンドは底打ちしたかにも見える。
・総じて北海道は、他の地域に比べ、良い連が繋がり、逆に北関東は悪い連が目立つ。
・東日本では2014年11月に消費増税後と同程度の落ち込み現象があるが、消費税の見送り効果か、今年の6月もその可能性がある。
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2014年4月消
費税8％実施
・消費税見送り効果？
消費税効果

30.0
35.0
40.0
45.0
50.0
55.0
60.0
65.0
2013年7月
2013年8月
2013年9月
2013年10月
2013年11月
2013年12月
2014年1月
2014年2月
2014年3月
2014年4月
2014年5月
2014年6月
2014年7月
2014年8月
2014年9月
2014年10月
2014年11月
2014年12月
2015年1月
2015年2月
2015年3月
2015年4月
2015年5月
2015年6月
2015年7月
2015年8月
2015年9月
2015年10月
2015年11月
2015年12月
2016年1月
2016年2月
2016年3月
2016年4月
2016年5月
2016年6月
2016年7月
2016年8月
全国東京都東海北陸近畿
地域別DI
の推移
◆家計関連動向DIの3年間の中央日本の推移
・東京都は南関東の内数であるが日本の中央3地域の中では、あまり芳しくない。北陸が新幹線効果などで昨年は良い時期があった。
・中央日本でも2014年11月に東日本ほどではないが消費増税後と似た落ち込み現象がある。消費税の見送り効果か、今年の6月も
東京都で顕著ではあるが、似た症状があり、その可能性がある。
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2014年4月消
費税8％実施
消費税効果

30.0
35.0
40.0
45.0
50.0
55.0
60.0
65.0
2013年7月
2013年8月
2013年9月
2013年10月
2013年11月
2013年12月
2014年1月
2014年2月
2014年3月
2014年4月
2014年5月
2014年6月
2014年7月
2014年8月
2014年9月
2014年10月
2014年11月
2014年12月
2015年1月
2015年2月
2015年3月
2015年4月
2015年5月
2015年6月
2015年7月
2015年8月
2015年9月
2015年10月
2015年11月
2015年12月
2016年1月
2016年2月
2016年3月
2016年4月
2016年5月
2016年6月
2016年7月
2016年8月
全国中国四国九州沖縄
地域別DI
の推移
◆家計関連動向DIの3年間の西日本の推移
・西日本では、沖縄が良く、中国が続く、四国が良くない。沖縄はサンプル数が少なく暴れがちで、四国もやはりサンプルが少ない。
・東関東では2014年11月とこの6月でも消費税の見送り効果と思しき現象が見られたが、西日本では増税効果強い反面、あまり増税延
期効果は見られない。九州は、2016年6月の熊本震災が景気の脚を引っ張ったが、3ヵ月で回復を見せている。
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2014年4月消
費税8％実施
消費税効果
・熊本地震

◆ 「景気ウオッチャー調査」の2016年7月、8月の“現状の家計動向”
◇全国の7月は44.5で、8月は-0.4ポイントで44.1とやや悪くなった。7,8月平均は44.3とそれぞれ対前年同月比-5.5ポイントでダウン
トレンドは変わらない。
・7、8月の2ヶ月平均では44.3ポイントで、前年同期は49.8比-5.5ポイントと、落差はまだ大きい。
・過去1年との2ヶ月平均の同期比でみると、-5.0ポイントを超えて落ちているのは、7地区で、特に北陸は-11.2ポイントと大きい。
景気ウオッ
チャーのＤＩ
2016/9/15 8
「景気ウオッチャー調査」のデータ
ヒートマップから
・消費増税ダメージは、2014年
4月から、沖縄を除くほぼ全国
に一気に広がっていた。
・それから1年後、2015年2月か
ら回復基調となり、約半年くら
い続いたが、年明けの2016年
初めから崩れ、長い不況状態
となった。
・ただ、2015年11月ころから、
北海層、中国および沖縄がイ
ンバウンド効果で、にぎわっ
た。
・九州は、2015年4月の熊本地
震の影響を受けたが、この7月
から回復している。
全国北海道東北北関東南関東東京都東海北陸近畿中国四国九州沖縄
2013年7月 50.6 56.9 47.6 47.6 51.4 52.6 50.5 49.6 52.0 51.7 50.0 49.6 52.9
2013年8月 49.3 54.9 48.4 46.0 49.2 50.9 50.2 47.4 48.8 47.9 50.8 49.0 62.0
2013年9月 50.6 52.8 47.6 47.1 52.9 53.6 49.5 50.0 53.0 49.8 49.2 50.8 58.0
2013年10月 49.2 52.2 45.4 46.5 49.2 48.1 49.5 50.0 50.4 50.9 46.8 50.4 54.8
2013年11月 51.3 50.0 48.4 49.1 50.0 50.0 53.9 50.4 54.6 52.5 51.2 51.5 49.1
2013年12月 53.1 53.5 49.1 51.7 53.8 56.5 56.6 52.2 54.1 53.7 54.4 51.8 48.0
2014年1月 52.2 51.9 48.3 50.4 54.3 54.6 54.3 49.6 53.7 53.8 50.0 52.7 50.0
2014年2月 50.2 55.3 45.9 41.3 47.8 48.8 53.1 52.2 53.4 53.2 52.5 50.4 55.8
2014年3月 57.0 52.6 55.4 53.7 59.5 62.2 55.7 52.9 60.1 57.4 62.3 57.0 60.6
2014年4月 37.2 37.3 35.9 34.7 40.5 41.1 38.7 36.8 40.4 32.7 29.1 36.4 41.7
2014年5月 42.1 38.8 37.8 43.4 45.5 46.2 40.8 44.6 43.1 40.1 43.7 41.7 48.1
2014年6月 45.1 46.5 43.5 43.9 46.8 50.3 44.7 43.9 46.8 43.3 45.6 44.4 50.0
2014年7月 49.4 49.1 49.8 48.7 50.1 55.2 47.9 48.2 50.3 49.8 49.6 46.5 61.6
2014年8月 45.8 46.7 44.8 46.2 45.4 48.3 47.2 46.0 49.9 43.6 43.6 42.0 47.2
2014年9月 46.7 45.7 46.2 44.7 46.4 48.6 47.7 43.7 50.2 44.8 46.5 47.7 48.1
2014年10月 42.3 41.3 40.2 39.7 39.4 40.4 42.3 46.0 45.9 41.7 41.5 44.8 50.0
2014年11月 39.5 33.7 38.6 35.7 36.1 39.8 39.5 39.6 43.2 41.7 43.6 43.0 43.5
2014年12月 44.2 39.5 41.3 40.1 45.9 49.4 45.1 43.0 48.2 43.1 41.8 47.2 47.9
2015年1月 43.9 46.3 42.5 41.2 43.6 45.8 45.4 45.1 47.4 41.0 44.6 42.0 45.4
2015年2月 48.4 48.7 46.0 44.6 49.6 49.7 47.2 50.8 52.3 46.8 49.6 47.8 51.0
2015年3月 50.9 51.9 49.1 47.1 50.0 53.1 48.0 56.3 54.1 50.9 49.6 53.8 50.0
2015年4月 53.2 55.8 51.6 51.1 53.1 54.8 51.5 59.3 55.0 51.6 49.6 55.0 51.9
2015年5月 53.6 53.2 53.0 50.4 55.4 57.2 53.2 59.3 53.4 53.6 50.4 52.9 55.8
2015年6月 50.4 53.2 48.6 47.4 51.9 55.2 48.8 51.5 53.6 49.6 49.6 48.8 53.7
2015年7月 50.8 55.6 48.7 47.7 49.9 50.6 50.5 51.5 51.2 50.9 52.2 52.3 55.0
2015年8月 48.8 52.0 46.2 45.0 48.4 47.5 49.2 53.3 50.4 48.7 46.9 48.3 57.0
2015年9月 47.0 49.1 45.6 42.5 45.5 47.3 44.7 50.8 50.8 45.4 46.6 48.6 59.3
2015年10月 48.1 46.2 44.9 47.1 48.4 49.5 48.8 47.4 49.5 48.7 45.7 49.8 56.0
2015年11月 44.4 44.6 42.3 42.7 44.1 43.8 45.8 47.4 44.2 48.3 40.9 42.7 48.1
2015年12月 47.7 51.0 45.7 43.8 49.1 49.4 47.7 47.1 45.7 52.4 46.9 48.4 46.9
2016年1月 45.6 51.6 47.3 43.8 43.7 43.1 45.4 46.7 46.8 48.7 35.6 43.8 51.9
2016年2月 43.2 44.1 41.7 39.8 41.5 39.9 44.0 44.9 44.4 44.8 39.4 45.2 50.0
2016年3月 44.3 45.1 46.6 43.0 41.8 42.4 45.4 44.0 42.4 46.8 44.1 45.7 45.7
2016年4月 42.2 44.3 42.5 41.8 44.2 42.8 44.6 44.5 40.7 46.1 41.8 31.3 44.0
2016年5月 41.9 47.5 42.4 40.9 41.6 41.1 41.6 42.7 41.9 42.5 39.6 39.0 46.2
2016年6月 40.2 44.9 43.2 39.2 37.9 35.0 39.3 42.3 38.1 41.6 41.8 39.4 43.3
2016年7月 44.5 46.3 42.2 45.0 42.1 42.3 44.0 40.0 45.4 45.8 46.6 47.6 53.3
2016年8月 44.1 46.9 44.4 44.4 42.4 41.0 42.0 42.5 43.2 47.2 40.2 47.6 46.2
７月対前月比 48.5 51.1 47.7 46.6 47.5 47.2 48.7 49.3 48.8 50.5 46.9 48.1 54.6
８月対前月比 48.1 50.7 47.8 46.5 47.1 46.6 47.9 48.6 48.0 50.5 45.8 48.1 53.1
今年7,8月平均 44.3 46.6 43.3 44.7 42.3 41.7 43.0 41.3 44.3 46.5 43.4 47.6 49.8
昨年7,8月平均 49.8 53.8 47.5 46.4 49.2 49.1 49.9 52.4 50.8 49.8 49.6 50.3 56.0
7,8月平均対昨年 -5.5 -7.2 -4.2 -1.7 -6.9 -7.4 -6.9 -11.2 -6.5 -3.3 -6.1 -2.7 -6.3
7,9月平均対全国 0.0 2.3 -1.0 0.4 -2.1 -2.7 -1.3 -3.1 0.0 2.2 -0.9 3.3 5.5

全国の景気動向まとめ Dual ComBine Analysis
(※)連環データ分析(Dual ComBine
Analysis)：多様な変数のデータを、情報圧縮
しクラスタリング解析できる、日本で開発され
た、いわば“超多重対応分析法”で、アマゾン
で市販されている365日利用可能なソフト
サービスを利用した。
・家計動向に関する景気ウオッチャーをクラスタリング
ウオッチャーは、景気動向の判断をするに当たり、地域や業種や報告時点などの複数の背景的な属性変数を
持ち、また、景気動向も。判断DI、市場要因、およびDIの説明文等の複数の判断変数を持っている。
こうしたサンプルごとのプロファイル・データから”景気“の実相の理解に迫るため、これらの情報を機械学習で
少数次元に圧縮し、個別プロフィールアイテムと全ての変数アイテムを、同時空間に布置し、いわばそれらの総
合相関性を俯瞰する連環マップ（*）とし、サンプルと属性アイテムを5クラスタに集約して分類した。
景気の実相を理解するためには、全体を分ける必要があり、それぞれを判る必要がある。そのため、情報圧
縮しクラスタリングを行って命名（オープンコーディング）し、相互位置関係を理解するために、空間の構成軸を
読む（軸足コーディング）をするが、ここでは景気動向指標が助けになっている。
景気観は、ウオッチャーの地域や業種属性等の立場によって見える景色が変わっている。ここでは、地域別、
業種別の立ち位置から、それぞれがみているスクリーンを選んで、しかし、それぞれのいわば総合相関性を失
わないように連環データ分析（※）で連環マップを構成し、クラスタリングを行っている。

クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因 Dual ComBine Analysis
2016/9/15
10
景気ウオッチャーを5クラスタに類型化
5つのクラスタと空間構成
・各ウオッチャーの7月と8月の時点別の地域属性、
時点別業種属性と、主観的な景気ＤＩと、市場因子
およびその説明文等の変数の統合的相関性を知
るため、連環データ分析による機械学習で５つにク
ラスタリングした。
クラスタの名前は、筆者のオープンコーディングで、
「変わる」は、ウオッチャーの潜在意識としてのポジ
ションが結果として現れたクラスターである。
◆景気動向とその構成要因：（1/10)・・・5月のウオッチャーの判断と理由を5クラスタに類型化
・日本の2016年7月と８月の景気動向を、消費者の現場のビジネスに従事している12地域の延べ1705人に聞いた。良くなっているか
ら悪くなっている等５段階で判断と、その説明文章の表示変数データをマシンラーニング(※)で統合解析し5クラスタに分類した。
・左上方向が「悪い」で、右下に「良い」の景気軸。左下が「不変」で、右上が「変化」の変化軸の安定した構成マップが発現した。
・7月から8月にかけ、「変わる」系が激減し、「変わらない」系と「良くなった」系とが多くなり、DIの数値の悪化とは別な実相が見える。
変らないＣＬ.2
悪くなっているＣＬ5
変わるＣＬ.3
良く、やや良くＣＬ.1
やや悪くなったＣＬ4
人数 7月 8月計
CL.1.「良く、やや良くなっている」 120 275 395
CL.2.「変わらない」 124 395 519
CL.3.「変わる」 228 62 290
CL.4.「やや悪くなっている」 161 89 250
CL.5.「悪くなっている」 207 44 251
計 840 865 1705
％ 7月 8月計
CL.1.「良く、やや良くなっている」 7.0 16.1 23.2
CL.2.「変わらない」 7.3 23.2 30.4
CL.3.「変わる」 13.4 3.6 17.0
CL.4.「やや悪くなっている」 9.4 5.2 14.7
CL.5.「悪くなっている」 12.1 2.6 14.7
計 49.3 50.7 100

クラスタ
別特徴
◆景気動向とその構成要因：（2/10）・・・ 7月と８月の地域別ウオッチャーの判断と理由を5クラスタに類型化
・７月と８月の各景気ウオッチャーの、多様な“景気に関する意識の分布”を可視化した。全地域とも８月は「変わらない」方向へ動いた。
・「良い、やや良いＣＬ.1」には北海道、北関東、東北、沖縄、中国があり、そのすべてが８月である。
・「悪くなっているＣＬ.5」には、南関東、北陸、北関東、東海があり、その全ては７月である。「やや悪くCL.4」も近畿と東京の７月である。
・「変わるＣＬ.3」に居た、九州、東北、中国、北海道の７月は、北海道を除いて全て、「良く、やや良くCL.1」へ８月に移動している。
景気動向の構成要因 Dual ComBine Analysis
・景気要因と構成軸からなる俯瞰マップに、
７月と８月の地域のポジションを布置。
・結果として、８月は７月と比べ、全ての地
域で「変わらない方向」へ変化している。そ
の代表は、近畿で７月は「やや悪い」で
あったが、８月は「変わらず」へ移動した。
東京も似た動きであるが、原点から逃げる
方向で、意味合いが強くなっている。
・「変わる」から「良く、やや良く」となった代
表は九州で、南関東と共に第１軸上の変
化が大きい。
「景気動向DI+地域因子」
悪くなっているＣＬ5 変わるＣＬ.3
CL1 CL2 CL3 CL4 CL5 地域計
７月 1 0 5 2 4 12
８月 5 7 0 0 0 12
地域計 6 7 5 2 4 24

◆景気動向とその構成要因：（3/10）・・・ 7月と８月の市場の動き別ウオッチャーの判断と理由を5クラスタに類型化
・景気動向に、市場要因として、顧客や単価や数量などの“市場の動き”を重ねて、それらの関係性を見る．
・「良い、やや良い」は“来客数の動き” である。
・「悪くなって」、では、販売量の動きである。・代表的な「変わらない」は、お客の様子である。
・市場要因のうち、“単価の動き”、“その他競合相手”等の市場要因は、良否、変化不変等に関し、ポジションが明確ではない。
12
クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因
「景気動向DI+市場因子」
・景気要因と構成軸からなる俯
瞰マップ上に、市場因子アイテ
ムを布置。
・マジョリティの「変わらず軸」の
方向には、“お客様の様子”が
ある。“単価の動き”が中心に近
く、特徴が乏しいので、“来客数
の動き”が良い方向と重なって
いる。
・「変化の方向」に“販売量の動
き”が悪い方向に近く位置して
居る。単価の動きが無いなか、
販売量の動きがやや悪い方向
と相関があるのは当然であるが、
良い方向と相関する変化方向
のウオッチャーに空白に空白
ゾーンがあるのが問題。
2016/9/15
やや良いが変わらずＣＬ.3
変らずＣＬ.4
悪い、やや悪くＣＬ5
やや悪く変わるＣ
Ｌ.2
良い、やや良いＣＬ.1

◆景気動向とその構成要因：（3/10）・・・ 7月と８月の流通業種別ウオッチャーの判断と理由を5クラスタに類型化
・景気ウオッチャーの業種の内流通業について、景気マップに布置し、景気の良否や変化の動向を見る．
・流通業のほとんどは、７月よりは８月が下方の「変わらない方向」へ移動している。
・「悪い」の定番の百貨店も７月の「悪い」から、「変わらない」と変わり、良い方向に近かった「変わる」の７月のコンビニが良くなった。
・流通業界で明暗を分ける両者の中間のスーパ、ショッピングセンタ、商店街も、８月は７月に対して「変わらない」方向に移動した。
13
クラスタ
別特徴
大型集中業態から小型分散業態へのトレンド
・流通業界では、悪い順に、百貨店＜＜スー
パ＜＜商店街＜＜ショッピングセンター＜＜コ
ンビニである。
・ただし、８月の商店街は、ショッピングセンター
よりも良いポジションとなった。
・百貨店の８月は、「悪くなっている」からは抜
け出したが、「変わらない」に入ったので、悪い
まま停滞状態になったとも考えられる。
・コンビニの「変わる」から、結果として「良い」へ
の変化は、期待できるかもしれない。
・流通業界は、いわゆる大型集中業態から小型
分散業態へ、よりリモートアクセス化への明確な
テンデンシーを示している可能性がある。
・百貨店や商店街も、そうした新しいマーケット
機能のデザインに挑戦すべきかも知れない。
変わるＣＬ.3

◆景気動向とその構成要因：（4/10）・・・ 7月と８月の物販業種別ウオッチャーの判断と理由を5クラスタに類型化
・景気ウオッチャーの業種の内、物販業界を景気マップに布置し、景気の良否や変化の動静を見る．
・物販業は、７月に比べ８月は、ほとんどが「変わらない」方向へ移動した。また全てが、原点より左側に留まっており、振るわない。
・７月の悪い方向からの順位は、住宅＜＜乗用車＜＜家電等の高額用品や、衣料＜＜食品等の生活必需品であったが、住宅関
係がやや大きく改善した。
・物販業の中で、唯一原点の右側に移動したのは、その他専門店である。
14
クラスタ
別特徴
不振を続ける物販業
・物販業は、住宅や乗用車などの高
額商品と、衣料や食料などの少額商
品と中間の家電等に分けられるが、
総じて不況感が強い。
・高額商品は、動きが荒く、マイナス
金利などの影響か？住宅関連は、
中身に要注意であろう。
・自動車は、偽装燃費表示問題も克
服しつつあるようだが、これも要注意
であろう。
・その他専門店には、生花や薬等の
特定の専門分野に特化した業種が
含まれており、掘り下げるべきテーマ
であろう。
変わるＣＬ.3

◆景気動向とその構成要因：（5/10）・・・ 7月と８月のサービス業種別ウオッチャーの判断と理由を5クラスタに類型化
・景気ウオッチャーの月別のサービス業種を、景気マップに布置し、景気の良否や変化の動静を見る．
・サービス系の業種は、他の流通系や、不振な物販系にくらべて、原点の右側に布置されており、好調である。
・7月には「変わる」に居た旅行行楽観光、飲食サービス、ホテル旅館等の多くのサービス業が、「良い、やや良い」に移動した。
・他の業種では定番となっている「変わらない」には、通信ECサービスで、7月に続いてより強くなった。
15
クラスタ
別特徴
・景気要因と構成軸からなる俯瞰
マップ上に、業種別アイテムを布置。
・旅行行楽観光、飲食サービス、ホ
テル旅館等の多くのサービス業が好
調であり、流通系の衣料や食料など
の基礎消費の低迷に比べ、消費構
造の格差を感じる。
・「変化軸」の方向では、タクシー輸
送サービスが改善しており、要ちゅ
目。
・通信ECサービス関連の塩漬け状
態との対比も要注目事項。変らないＣＬ.2
変わるＣＬ.3

◆景気動向の構成要因：（7/10）・・・ 7月と８月の地域と流通業種のウオッチャーの判断と理由を5クラスタに類型化
・景気動向に、月別の地域、月別の流通業種と市場の各要因を重ねて、それらの綜合的関係性（連環性）を俯瞰する。
・「良い、やや良く」は、8月のコンビニで、九州、北関東、東北、北陸の8月が相関が有り、重なっている。
・「悪くなって」は、7月の百貨店とスーパで、7月の北陸、南関東、東海が相関があり重なっている。
・「変らず」は、8月の百貨店とスーパで、8月の近畿、東京都、東海が相関があり重なっている。
16
クラスタ
別特徴
「景気動向DI+地域因子+業種因子+
市場因子」
・景気要因DIと構成軸からなる俯瞰
マップ上に、地域因子、流通業種因
子、市場因子を布置。
・日本のマジョリティは、相変わらず
「変わらず軸方向」で、百貨店、スー
パである。
・悪い方向の7月の百貨店は、8月は
「変わらず」に移動したが、同時に7
月の近畿と8月の近畿も同じように動
いており、百貨店と近畿は相関性が
高い。

◆景気動向の構成要因：（8/10）・・・ 7月と８月の地域と物販業種のウオッチャーの判断と理由を5クラスタに類型化
・景気動向に、月別の地域、月別の物販業種を重ねて、それらの綜合的関係性（連環性）を俯瞰する。
・「良い、やや良く」には、地域としては九州、北関東、東北、北陸の8月であるが、物販業で目立ったものは見当たらない。
・「悪い」は、 7月の北陸、南関東、東海で、衣料装身具、家電PCカメラ、食品飲料等である。
・「変らず」が日本のマジョリティで、住宅関連、乗用車等の高額商品で、地域は東京、近畿、東海等の首都圏である。
17
クラスタ
別特徴
「景気動向DI+地域因子+物販業種因子+
市場因子」
マップ上に、地域因子、業種因子、
市場因子を布置。
「変わらず」で、住宅関連、乗用車関
係で、一時マイナス金利で活性化が
期待されたが、8月には「変わらず」
が強くなった。
・地域的には、東京、東海、近畿等
の大都市圏で、もし富裕層の動きと
相関があるとすれば、改善の方向と
して診ることができるかもしてない。

◆景気動向の構成要因：（9/10）・・・ 7月と８月の地域とサービス業種のウオッチャーの判断と理由を5クラスタに類型化
・景気動向に、月別の地域、月別のサービス業種を重ねて、それらの綜合的関係性（連環性）を俯瞰する。
・「良い、やや良く」は、地域としては九州、北関東、東北、北陸の8月で、サービス業としてはタクシー移動、旅行観光、飲食サービ
スなどがある。
・「悪い」方向にはサービス関係は無く、地域としても、7月にあった東関東、近畿、東海、北陸は全て「変わらず」に移動した。
18
クラスタ
別特徴
「景気動向DI+地域因子+業種因子+
市場因子」
マップ上に、地域因子、業種因子、
市場因子を布置。
「変わらず」で、政策開発で期待され
た通信ECサービスがこの方向に来
た。
・「変わる」に居たホテル行楽観光は、
8月には余り動意がなく、介護教育生
活サービスも似たポジションであｒ。

◆景気動向の構成要因：（10/10）・・・ 7月と８月のウオッチャーの判断と理由のキーワードを5クラスタに類型化
・景気動向に、景気ウオッチャーの説明文のキーワードを布置し、景気動向の内容を見る．
・「良い」方向には、“九州”、“復興”、“観光” 、“増加”等がある。逆に「悪くなっている」方向には、“クリアランスセール”、“衣
料”、 “お中元”、“婦人”、“単価”、“減少” 等がある。
・日本のマジョリティは、「不変方向」で、“住宅”、“マンション”、“リフォーム”、物件“、”東京“等が目立つ。
19
クラス
タ別特
徴
「景気動向DI+キーワード
・景気要因DIと構成軸からなる俯
瞰マップ上に、キーワードを布置。
・良い方向軸には、 “九州”、“復
興”、“観光” 、“増加”等があるが、
要因は限定的か。
・悪い方向では、 “クリアランス
セール”、“衣料”、 “お中元”、
“婦人”、“単価”、“減少” 等があ
り、女性を中心とする節約志向が
感じられる。
・「不変方向」では不動産関係が
目立ち、日本のデフレが、大都
市圏の不動産由来とも考えられ
る。そうだとすれば、喩えゼロ金
利であっても、根が深い問題であ
ろう。

景気動向ペルソナ抽出 Dual ComBine Analysis
・家計動向DIの5ランク判断のペルソナ分析
今回は、2016年7月と8月の2ヶ月のデータについて、ウオッチャーの属性である1）月
別地域要因、2）月別業種要因と、判断結果の3）景気動向、4）説明文、および5）市場要
因の5要因の総合相関関係（連環性）を、マシーンラーニングによる情報圧縮法で、意味
空間座標を造り、クラスタリングしそのプロファイリングしたが、ここでは、それらの典型
的な事象として機械学習とAIで抽出しのペルソナ分析を行った。

◆ “良い、やや良いＣＬ.1“のペルソナ説明文の抽出：この特徴を持った代表的景気ウオッチャー10人をAIで抽出
・「良い、やや良いＣＬ.1」クラスタは、北海道と沖縄の常連に加え、九州と東北のいずれも8月が参入した。
・業種としては、旅行、観光、テーマパークや遊園地など、全てサービス業の来客数の動きであり、夏休み効果などである。
・典型的なペルソナは、九州の旅行代理店、“九州ふっこう割で、九州域内の旅行需要はある程度伸びており、店舗への来客数も増
加している。しかし、主力の東京、京阪神方面からの客は低迷したままである。”で、来客数の動きがやや良くなっているに繋がった。
212016/9/15
“良い、やや良いＣＬ.1“のペルソナ
良い、やや良く
なったＣＬ.1
“ＣＬ1“
NO. 地域月 DI 業種市場動向理由
1 九州８月
やや良く
なっている
ゴルフ場（従業
員）来客数の動き
・熊本地震以降、娯楽の自粛ムードでゴールデンウィークも伸びなかった。
しかし、お盆から８月末にかけ、外国や隣県から多くの来客があり、娯楽を
楽しむムードが戻ってきている。
2 中国８月
やや良く
なっている
テーマパーク
（業務担当）来客数の動き・猛暑であったが、夏休み、盆休み等で来客数が増加している。
3 九州８月
やや良く
なっている
旅行代理店（従
業員）来客数の動き
・九州ふっこう割で、九州域内の旅行需要はある程度伸びており、店舗へ
の来客数も増加している。しかし、主力の東京、京阪神方面からの客は低
迷したままである。
4 北海道8月
やや良く
なっている
観光名所（従業
員）来客数の動き
・８月28日時点の利用客数は前年比112％となっている。天候の悪かった
７月を除けば、５月以降の利用客数はほぼ前年比110％と伸びを続けてい
ることから、景気はやや良くなっている。
5 東北８月
やや良く
なっている
遊園地（経営
者）来客数の動き
・８月後半の２回の台風の前までは天候が良く、また、山の日の効果もあ
り、非常に悪かった前年と比較して大きく好転している。ただし、単価は弱
含んでいる。
6 四国８月
やや良く
なっている
一般小売店［生
花］（経営者）来客数の動き
・イベントや夏祭り等の効果で例年よりも人出が多く、来客数が増えた。晴
天が続いたことや、観光客が増えたことも大きい。
7 沖縄８月
やや良く
なっている
ゴルフ場（経営
者）来客数の動き・客単価を落とすこと無く、利用人数が増えている。
8 東北８月
良く
なっているタクシー運転手来客数の動き
・客からは生活が大変であるという話を聞かない。また、時間帯によるもの
の、客は途切れることなくタクシーに乗っている。
9 九州８月
やや良く
なっているタクシー運転手来客数の動き
・今月は、九州ふっこう割により観光客が増えた。足元の景気はしっかりし
てきた。今後もこの状況が続くと期待したい。
10 北関東８月
やや良く
なっている
観光型ホテル
（経営者）来客数の動き
・夏休みは繁忙期であるため、他の月より来客数が多いが、今夏は、最終
的に地域全体で前年を割り込む。
キーワード
夏休み
増加
戻っ
訪れ
多く
旅行
観光
良く
九州
か月
例年
日本人
地域
催し物
無く
ふっこう
大変
ゴールデンウィーク
ムード
増え

◆ “変わらないＣＬ.2のペルソナ説明文の抽出：この特徴を持った代表的景気ウオッチャー10人をAIで抽出
・“変わらないＣＬ.2”は8月の東京都が多く、やはり8月の近畿、四国、東海の住宅関連や、8月の通信会社が多い。
・市場動向は、お客様の様子で、DIは、変わらないが多く抽出され、キーワードも、マンション、新築、物件など不動産関係が多い。
・ペルソナは、東京の不動産で、理由は“・消費税増税の再延期を受け、リフォーム等の高額支出に関しては、客に様子見の雰囲気
が感じられる。”とし、増税延期はマイナス効果もあったことが判る。
222016/9/15
“変わらないＣＬ.2“のペルソナ
“ＣＬ2“
変わらない
ＣＬ.2
1 近畿８月変わらない
その他住宅［情報
誌］（編集者）
お客様の様
子
・リオオリンピックの盛り上がりにより、全体的に明るさは感じられるが、不
動産市況に大きな影響は出ていない。新築マンションの販売は相変わら
ず好不調の差が大きく、都心の好立地物件は価格が上昇しても売行きは
好調である。
2 東京都８月変わらないスーパー（店長）
お客様の様
子
・集客できる日が限られており、売出し日に集中してしまっている。店の買
い回りや特売日のまとめ買いをする客が大多数を占めている(東京都)。
3 東京都８月変わらない通信会社（社員）
お客様の様
子
・引き合いの質、量、共にあまり変わらない(東京都)。
4 東京都８月変わらない
通信会社（経営企
画担当）
お客様の様
子
・客の案件情報に変化が見られない(東京都)。
5 東京都８月変わらない
住関連専門店（営
業担当）
お客様の様
子
・消費税増税の再延期を受け、リフォーム等の高額支出に関しては、客に
様子見の雰囲気が感じられる(東京都)。
6 東京都７月変わらない
住関連専門店（営
業担当）
お客様の様
子
・リフォーム業界の現場では客の様子見ムードが強まっており、引き合い
件数は堅調ではあるものの、受注率が伸び悩んでいる(東京都)。
7 四国７月変わらない通信会社（企画）
お客様の様
子
・商品の引き合い件数、契約件数とも前月とほとんど変わらない。
8 東京都７月変わらない
通信会社（経営企
画担当）
お客様の様
子
・３か月前と比較しても、特段動きはない(東京都)。
9 東海８月変わらない
住宅販売会社（経
営者）
単価の動き
・単価の高い物件は売行きが悪い。消費者は価格が下がるのを待ち、あ
る程度下がると購入し始める。
10 北陸８月変わらない
住宅販売会社（従
業員）
お客様の様
子
・消費税増税の再延期により客の動きに変化がみられず落ち着いた様子
である。
キーワード
マンション
物件
新築
契約
様子
現場
様子見
限ら
変わら
不動産
増税
特段
変化
リオ
引き合い
延期
支出
リフォーム

◆ “変わるＣＬ.3“のペルソナ説明文の抽出：この特徴を持った代表的景気ウオッチャー10人をAIで抽出
・“変わるＣＬ.3”は、ペルソナ分析での地域は、7月の東北が多く、7月の東京が挙がっている。
・業種は、コンビニが多く挙がり、市場要因は来客数の動きで、景気動向は悪くなっていると判断しているウオッチャーが多い。
・ペルソナは、東京のコンビニで、“関西地方の梅雨明けは早かったが、神奈川や東京西部は今年は低温で、来客数が減少して
いる。また、異業種やスーパーマーケットの営業時間延長等によっても、来客数が減少し、売上に影響している”。
232016/9/15
“変わるＣＬ.3“のペルソナ
“ＣＬ.3“
変わる
ＣＬ.3
1 東北７月
悪く
なっている
コンビニ（経営者）来客数の動き
・客の動線が変化したため、来客数が減少傾向のまま推移しており、それに伴
い売上の減少も続いている。ただし、買上点数や買上単価は落ち着いている
ため、一般的な景気という意味では、まあまあである。
2 東北７月
やや悪く
なっている
競艇場（職員）来客数の動き・来客数が極端に減少している。ただし、売上は若干の減少程度である。
3 東京都７月
悪く
なっている
・関西地方の梅雨明けは早かったが、神奈川や東京西部は今年は低温で、来
客数が減少している。また、異業種やスーパーマーケットの営業時間延長等に
よっても、来客数が減少し、売上に影響している(東京都)。
4 東北７月
悪く
なっている
コンビニ（経営者）来客数の動き・今月は天候の不順もあり、客の動きが非常に悪い。
5 北陸７月
悪く
なっている
観光型旅館（ス
タッフ）
来客数の動き
・前年比で総売上84％、宿泊人数83％、客単価98％、４名までの個人客の割
合が前年比77％と個人客の低下が目立つ。熊本地震の影響で、全国的な旅
行マインドの低下が影響していると考えられる。
6 九州７月
悪く
なっている
商店街（代表者）来客数の動き
・来客数が減少しているので小売りが大幅に減少している。鍵や印刷関係は
横ばいである。
7 北陸７月
悪く
なっている
テーマパーク（役
員）
来客数の動き
・国内の客については、昨年の北陸新幹線開業効果の反動から、団体、個人
共に減少している。また、これまで増加の傾向にあったインバウンド客は、円
高の影響により減少している。特に、利用が多い台湾からの観光客が、台湾
国内の景気悪化もあってか、来客数が減少しており状況が悪くなっている。
8 東北７月
やや悪く
なっている
コンビニ（エリア担
当）
来客数の動き
・来客数の前年比が３ポイント落ち込んでいる。また、気温が前年より低く、飲
料、アイス、酒の販売量の減少が著しい。
9 東北７月
やや悪く
なっている
一般レストラン
（経営者）
来客数の動き
・夏は売り時というイメージは年々薄れつつある。特に今年は来客数が少なく、
大変厳しい状態が続いている。
10 東京都７月
悪く
なっている
・夏休みに入ったものの、天候に裏切られ秋のような陽気で、来客数は前年比
マイナス11％と大幅に下降してしまっている(東京都)。
キーワード
回復
梅雨
若干
影響
少し
天候
客単価
以降
明け
前年
マインド
兆し
来客
今年
客数
少なく
３月
低く
入っ
裏切ら

◆ “やや悪くなっているＣＬ.4“のペルソナ説明文の抽出：この特徴を持った代表的景気ウオッチャー10人をAIで抽出
・“やや悪くなっているＣＬ.4”は、地域としては、7月の近畿が多く、関東も7月が多く、一部8月もある。
・業種は百貨店が多く、市場要因は販売量の動きで、景気動向は変わらないとやや悪くなっているが多い。
・ペルソナは、近畿の百貨店の“７月に入り、前半はクリアランスセールが堅調に推移したものの、客はかなり価格を意識しており、婦人
服を中心に厳選した購入が目立つ。また、中旬以降は鮮度のある定価商材は動きがみられるものの、アパレルのセール品は失速して
いる。中元商戦も、客単価が前年比で３～５％低下している。”
242016/9/15
“やや悪くなっているＣＬ.4“のペルソナ
“ＣＬ4“
やや悪くなっている
ＣＬ.4
1 近畿７月変わらない百貨店（マネージャー）販売量の動き
・７月に入り、前半はクリアランスセールが堅調に推移したものの、客はかなり価格を意識して
おり、婦人服を中心に厳選した購入が目立つ。また、中旬以降は鮮度のある定価商材は動き
がみられるものの、アパレルのセール品は失速している。中元商戦も、客単価が前年比で３～
５％低下している。
2 近畿７月変わらない百貨店（販促担当）販売量の動き
・今月は前年よりもクリアランスセールが前倒しになったため、必然的に月前半は好調で、後半
は苦戦する構図となっている。関西は特に天候が悪かったわけでもないが、売上は前年比で
伸びていない。その要因は買い方が変わったためであり、セールだから買うのではなく、欲しい
物が納得できる価格だから買うという冷静さが目立つ。特に、品ぞろえが豊富な月前半は良い
が、品薄になる後半は価格だけでは動かない。
3 北関東７月変わらない
百貨店（販売促進担
当）
販売量の動き
・今まで極めて不調であった婦人アパレルは、クリアランスセール開始と共に、前年実績を確保
するレベルにまで回復している。その反面、お中元ギフト商戦は法人需要の減少が顕著で、前
年割れの結果となっている。全体でみると前年実績確保には至らず、依然として厳しい状況で
ある。
4 近畿７月変わらない百貨店（外商担当）販売量の動き
・高額な時計や宝飾品などの売上はそれほど落ち込んでいないが、婦人服、紳士服などの衣
料品の苦戦が続いている。一方、インバウンド売上は前年を上回っているものの、伸び率は急
に落ち込んでいる。
5 四国８月
やや悪く
なっている
当）
販売量の動き
・前年にはなかった物産展や動員催事を積極的に開催している。台風の影響を受けた前年の
反動から売上は前年比プラスになる見込みだが、売上計画は下回る。とりわけ、婦人服を中心
に衣料品が不振。
6 東京都７月変わらない百貨店（営業担当）販売量の動き
・クリアランスセールの前倒し実施により、７月前半は２けたの伸びを見せたものの、後半に入
り失速し、前年実績をとらえるのが精一杯である。婦人アパレルのセールの動きは厳しい一方
で、一部定価品に動きがあり、価格と品質のバランスが取れたものが売上につながっている。
お中元ギフトは６月からの累計では前年割れだったものの、７月に限ってはプラス５ポイントと
堅調な動きを見せている(東京都)。
7 近畿８月
やや悪く
なっている
スーパー（店長）販売量の動き
・全体として、販売点数、来客数共に減少傾向であるほか、肉などの単価の高い商品の動きが
やや鈍くなっている。
8 北関東８月
やや悪く
なっている
当）
販売量の動き
・クリアランスセールで比較的堅調に推移した婦人紳士衣料品は前月末から失速し、クリアラン
ス前と同水準の厳しい状況となっている。初秋商材の展開が始まったが、特に目立った動きは
見られない。
9 南関東７月変わらない百貨店（店長）販売量の動き
・年度前半戦の最大商戦月であるが、お中元が前年にも増して低迷している。６月の大幅マイ
ナスから７月は少し戻したが、トータルで大きく割れている。クリアランスも前倒しした効果が少
しあったものの、月の後半失速している。これが当月の売上に大きく響いている。
10 東海８月
やや悪く
なっている
当）
販売量の動き・インバウンドの売上が減少し、一般客も販売量が減少している。
キーワード
失速
クリアランスセール
販売
ギフト
商品
衣料
スタート
苦戦
化粧品
中旬以降
開始
買い
販売量
下回る
定価
婦人
前倒し
高額
実績

◆ “悪くなったＣＬ5“のペルソナ説明文の抽出：この特徴を持った代表的景気ウオッチャー10人をAIで抽出
・“悪くなったＣＬ5.”は、地域としては、7月の南北関東、近畿で、市場の動きは販売量の動きが、やや悪くまたは悪くなっている。
・業種としては、7月の百貨店が多いが、7月のスーパも多く、御中元やインバウンド効果等の落ち込みの言及がある。
・ペルソナは、近畿の百貨店の、“７月に入り、前半はクリアランスセールが堅調に推移したものの、客はかなり価格を意識しており、
婦人服を中心に厳選した購入が目立つ。また、中旬以降は鮮度のある定価商材は動きがみられるものの、アパレルのセール品は失
速している。中元商戦も、客単価が前年比で３～５％低下している。”
252016/9/15
“悪くなったＣＬ5“のペルソナ
“ＣＬ5“
悪くなった
ＣＬ5
No. 地域月 DI 業種市場理由
1 北関東７月
やや悪く
なっている
百貨店（副店長）販売量の動き
・売上は前月より更に低迷している。クリアランスセールの立ち上がりがお
中元のピークと一緒になった効果は確かに感じられるものの、従来のような
爆発力はない。来客数は前年比プラス２％なのに、売上がマイナス２％とい
うギャップがある。単価も販売数量も落ちている。
2 近畿７月
悪く
なっている
百貨店（営業企画）販売量の動き
・百貨店の主力商品が軒並み前年割れの状態である。客単価の落ち込み
も大きい。
3 近畿７月
悪く
なっている
百貨店（売場主任）販売量の動き
・外国人観光客の購買単価が落ち込んでおり、特に高額品の売上が低迷し
ている。一方、クリアランスセールの立ち上がりが前年よりも１週間早まり、
スタートダッシュは好調であったが、月半ばから失速し、低迷している。
4 南関東７月
やや悪く
なっている
都市型ホテル（総
務担当）
販売量の動き
・販売量、売上の減少傾向が出ている。
5 九州７月
やや悪く
なっている
百貨店（営業担当）販売量の動き
・引き続き好調を維持しているが、衣料品販売が鈍化しつつある。
6 東海７月
やや悪く
なっている
スーパー（人事担
当）
販売量の動き
・英国のＥＵ離脱問題の影響が、じりじりと出てきた。買い控えの傾向が表
れてきている。
7 近畿７月
やや悪く
なっている
百貨店（マネー
ジャー）
来客数の動き
・直近の来客数、客単価は若干上向きで推移しているが、全体の販売量は
前年比で1.3％減、１人当たりの買上点数は0.05点減と、減少傾向にある。
クリアランスセールが７月１日からスタートしたが、立ち上がりの金曜日から
日曜日の３日間は、比較的好調に滑り出したものの、その後の平日は想定
よりも動きが鈍かった。買物の様子や、レジでの販売点数をみると、やはり
１人当たりの買上点数は３点以内が大半であり、５点以上のまとめ買いが
ほとんどみられない。
8 近畿７月
やや悪く
なっている
スーパー（店長）販売量の動き
・好調であった食品が販売点数、単価共に悪化傾向にある。一方、家電や
衣料品は、７月前半の高い気温の影響で、エアコンを中心に好調なスタート
となったが、月後半は昨年のプレミアム付商品券の反動もあり、前年の実
績に届いていない。
9 南関東７月
やや悪く
なっている
一般小売店［茶］
（営業担当）
販売量の動き
・買上点数の減少に伴い、売上も減っている。
10 東海７月
やや悪く
なっている
百貨店（販売促進
担当）
販売量の動き
・インバウンドや富裕層の売上が落ちている。
キーワード
好調
割れ
曜日
問題
買上
お中元
点数
表れ
反動
中心
マイナス
食品
雑貨
前半
金曜日
立ち上がり
傾向
買上点数
インバウンド

入力データと構成 Dual ComBine Analysis

全国の景気動向の政府の見解 Dual ComBine Analysis
◆7月と8月の内閣府の見解
・“７月の現状判断は、前月比3.9ポイント上昇の45.1となった。家計動向関連ＤＩは、小売関連やサービス関連が上昇
したこと等から上昇した”としている。
•“８月の現状判断ＤＩは、前月比0.5ポイント上昇の45.6となった。家計動向関連ＤＩは、小売関連等が低下したことか
ら低下した”としている。
2016/9/15 27
内閣府
の見解
平成28年7月、8月景気ウォッチャー調査結果（家計消費の現状判断を抜粋）：
・７月の現状判断ＤＩは、前月比3.9ポイント上昇の
45.1となった。家計動向関連ＤＩは、小売関連やサー
ビス関連が上昇したこと等から上昇した。
今回の調査結果に示された景気ウォッチャーの見
方は、「景気は、金融資本市場が落ち着きを取り戻す
中、持ち直しの兆しがみられる。先行きについては、
引き続き海外経済や金融資本市場の動向等への懸
念がある一方、経済対策への期待がみられる」とまと
められる。
・８月の現状判断ＤＩは、前月比0.5ポイント上昇の
45.6となった。家計動向関連ＤＩは、小売関連等が低
下したことから低下した。
今回の調査結果に示された景気ウォッチャーの見
方は、「景気は、持ち直しの動きがみられる。先行き
については、引き続き海外経済や金融資本市場の動
向等への懸念がある一方、公共工事の増加や求人
増加の継続等への期待がみられる」とまとめられる。

「景気ウオッチャー調査」データから処理の概要～ Dual ComBine Analysis
◆データ処理の概要
1.入力データ
・内閣府の「景気ウォッチャー調査」データ．
ただし、この調査には家計動向関連、企業動向関連、
製造業、および雇用関連ＤＩの３種があるが、家計動向関
連の現状判断のみを扱う．
2.前処理手法
・景気の動きを観察できる人々からインタビューした景気
動向に関する具体的状況の説明文を解析し、地域を12
の景気影響要因により特徴付ける．それをもとに、各地域
の代表的な景気動向に関する具体的状況の説明文と
キーワードを抽出する．（地域のうち東京都は、南関東の
内数）
3.連環データ分析による処理
・地域、業種等のウオッチャーの2属性、その主観的な景
気判断、その理由の説明文、市場の動き等の3要因の計
5要因のプロファイルデータを使いそれらの関係をクロス
表に表現．連環データ分析により、機械学習とAIルール
で、情報圧縮し、DCBマップに展開して、意味を抽出．
データ例
処理
◆「景気ウオッチャー調査データ」例
・例：北海道の一部のみ掲載．“3ヵ月くらい前”に比べ景況感を訊ね、その理由を訊いている．
・“良くなっている”、“やや良くなっている”、“変わらない”、“やや悪くなっている”、“悪くなっている”
◆データ処理の概要

全国の景気動向の構成
景気ウ
オッチャ
ー調査
調査の目的：地域の景気に関連の深い動きを観察できる立場にある人々の協力を得て、地域ごとの景気動向を的確かつ
迅速に把握し、景気動向判断の基礎資料とすることを目的とする。
対象地域：北海道、東北、北関東、南関東（東京都）、東海、北陸、近畿、中国、四国、九州、沖縄の11地域（12地域）。
調査客体：家計動向、企業動向、雇用等、代表的な経済活動項目の動向を敏感に反映する現象を観察できる業種の適
当な職種の中から選定した2,050人を調査客体とする
調査期間：毎月、当月時点であり、調査期間は毎月25日から月末である。
調査事項：景気の現状に対する判断（方向性）、その理由、および追加説明及び具体的状況の説明
調査客体数：平成13年８月調査以降は2,050人（全国11地域）。ただし、家計の景気動向ウオッチャーは840人程度。
ＤＩの算出方法：景気の現状、または、景気の先行きに対する５段階の判断に、それぞれ以下の点数を与え、これらを各
回答区分の構成比（％）に乗じて、ＤＩを算出している。
評価良くなっているやや良くなっている変わらないやや悪くなっている悪くなっている
評価良くなるやや良くなる変わらないやや悪くなる悪くなる
評価（良い）（やや良い）（どちらともいえない）（やや悪い）（悪い）
点数 100.0 75.0 50.0 25.00 0.0

景気ウオッチャー調査のジャンル別構成
・内閣府の定義：下表参照
・連環データマガジンでは、さらに18業種に独自に再分類している。
小売関連商店街・一般小売店商店街代表者
一般小売店経営者・店員
百貨店百貨店売場主任・担当者
スーパースーパー店長・店員
コンビニエンスストアコンビニエリア担当・店長
衣料品専門店衣料品専門店経営者・店員
家電量販店家電量販店経営者・店員
乗用車・自動車備品販売店乗用車・自動車備品販売店経営者・店員
その他小売店住関連専門店経営者・店員
その他専門店経営者・店員
その他小売の動向を把握できる者
飲食関連高級レストラン経営者・スタッフ
一般レストラン経営者・スタッフ
スナック経営者
その他飲食の動向を把握できる者
サービス関連旅行・交通関連観光型ホテル・旅館経営者・スタッフ
都市型ホテル・旅館経営者・スタッフ
旅行代理店経営者・従業員
タクシー運転手
通信会社通信会社社員
レジャー施設関連観光名所、遊園地、テーマパーク職員
ゴルフ場経営者・従業員
パチンコ店経営者・従業員
競輪・競馬・競艇場職員
その他レジャー施設職員
その他サービス美容室経営者・従業員
その他サービスの動向を把握できる者
住宅関連設計事務所所長・職員
住宅販売会社経営者・従業員
その他住宅投資の動向を把握できる者
その他家計の動向を把握できる者
景気ウオッチ
ャーのジャン
ル
景気ウオッチャー調査のジャンル別構成

あとがき
今月号は、連続する２ヶ月の、地域、業種、景気動向、その理由、および市場の様子等の５種の要因についての属性
を変数とする約1700人のプロファイルデータを扱った。それらは、全てが相互に関連しているが、それらを各要因ごとの
多次元分布の連環データマップとして扱った。
その狙いは、全国12地域の相互位置関係を見ることで、地域差と月の差の組合せ関係を理解し、同様に18の業種間と
その月間の差の組合せ関係を理解したいからであった。先月号では、連続する３ヵ月間を同時に扱ったが、マップがビ
ジーとなり、トレンドを読むのがやや困難であった。
もちろん、これらの５種の要因のアイテムをすべて同時に１枚のクロス表として分布させることも可能であり、そうすること
で、どの要因のアイテムが景気動向と相関が高いかを知ること等もできる。また、全く対極的に、各要因ごとに単独マップ
計算を行い単独で連環データマップを作成すること、いわば単回帰的な処理も可能である。そして、今月号のように全て
を同時に扱いながら、各種の要因ごとのアイテムの分布を知るそれらの中間的方法もあり、それぞれ目的が異なる。
毎月いろいろ異なったアプローチに挑戦しているのは、まだ、連環データ分析が用法開発の発展途上あること、この景
気ウオッチャーデータから、どこまで景気動向を探れるかということと、600兆円というGDPを狙うとして、果たしてそのイノ
ベーションのための消費環境資源を探索できるかという問題意識があるからである。
今月号で13号を重ねてきて、レポートのテンプレートはほぼ固まってきた。また、この間、地域差は、天災やインバウンド
のような地域要因が効くことも確認できて来たが、基本的には、おきな地域差はなく、むしろ業種間の差異の構造が浮か
び上がってきたように思われる。それは、イノベーションに何らかのヒントが得られる可能性も感じている。
本来景気ウオッチャーの動向判断は、３ヵ月前と比べてとなっているが、ゴールデンウイーク、御中元等季節性を反映
しているコメントがあり、前年同期比も大切な指標でもある。一方景気感度も大切で、その辺も課題である。
最後にここまでお読みただきありがとうございました。読者へのプレゼントとして、先着10名様に、今月の連環データ分
析の結果を使って、いろいろな別のクラスタリングや連環データマップをトライして頂ける“DCBプレイヤ―”の無償の利
用提供をさせて頂きます。次のURLから、お申込みください。 http://www.dcb.co.jp/dcba/orderform_trial.html
広く皆さまからのご批判やアドバイス、コメントなどを頂戴できれば幸いです。平成28年9月１5日
31
2016/9/15
発行データ・ケーキベーカ株式会社
編集連環データ分析研究会
イラスト Hiｓam. Chyan、Photo T. Hirata & Aki . kara
URL：http://www.dcb.co.jp/
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