連環データマガジン景気ウォッチャー 2016年03月号（2016年2月度データ）

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
for
Data Cognitive Browser
2016年3月号 Vol.2 No.3
内閣府2016年3月８日発表データより
2016/3/31 1
Ｐｈｏｔo by Akiko
2016 © Data Cake Baker Corporation. All rights reserved.
Ｐｈｏｔo by Akiko

社会情報天気図～景気ウオッチャー調査から地域の景気動向を読む～
ついにＡＩが囲碁の名人を連覇した。イノベーションは、まさに新しい異次元の世界を切り拓きつつある。これはアング
ロサクソンならではのパワーゲームで、正解のある規範的問題に過ぎないが、世界に与えた衝撃度は大きい。本来
もっと注目されるべきは、言葉の意味の理解に近づいたクイズのチャンピオンを破ったＩＢＭの Watsonであった。
さらにショッキングなニュースは、Amazonのコミュニケーション・スピーカ “Echo”である。従来の規範的な問題の範囲
を超え、知識を処理する領域の大ヒットモデルに繋がること、そして日本では白い霧の著作権法の壁に閉ざされた知
識創造の基盤となるべきナレッジベースの用語コーパスを使った、新知識産業分野で起っているという事実である。
本来、稼ぎ出した富で消費されずに余った分は、近隣迷惑も構わぬマイナス金利で為替を下げて海外へ出すのでは
なく、将来のために投資されるべきであるが、カスタマに一度だけしか選択を許さない既製品や、手慣れた物質やエネ
ルギー資源の開発や技術に投資する時代は終わっている。今、古い資源を守ろうとする価値観に捉われた大企業、既
得権益制度、古い金融システムからは全く手が届かない、まさに異次元の空間に遭遇しているのではないか。
この社会情報天気図は、あくまで最終消費動向の当月のデータに目を向けている。それは人々の抱えるニーズやト
レンド、そこから見つけたい潜在的ニーズを含め、消費の全体構造を探る目的もある。景気ウオッチャー調査は833名
の小サンプルではあるが、景気動向を示す形式的な数値データだけでなく、その理由を説明しているテキストが質的
データとして採集されているまさに多様なビッグデータ型でもあり、それゆえに現実に切迫し得る貴重なデータである。
景気ＤＩは、良い悪いの5段階評価であるが、今月の結果は、九州を除く全地域で、過去1年間の最低の景気ＤＩとなり、
かつ相変わらずのダウントレンドである。先月の低迷を特徴づけた小売の雄であるスーパ/百貨店をそれぞれ分離し
た。結果は、やはり伝統的小売業である百貨店、衣料装身小売店、商店街等が悪く、景気ＤＩの足を引っ張っている。
景気ウオッチャーを5種の属性データを5類型化したが、それらの構成空間は、単に「良し悪し軸」だけでなく、「変化-
不変軸」が再び発現した。スーパ、コンビニ、ショッピングセンタ等は、伝統的小売とは反対のポジションとなり、新業態
やライフスタイルの変化があると考えられた。しかし共に変化ではなく不変側にいるという事実がある。
一方、マジョリティに隠くされた“変化”というメッセージのゾーンでは、通信ＥＣサービス、住宅関連等がポジションさ
れた。変化の契機はなんであろうか？今回は、これらの5類型のイメージを浮き彫りにするため、ペルソナの抽出にもト
ライした。
はじめに
2016/3/31 22016 © Data Cake Baker Corporation. All rights reserved.

全国の景気動向まとめ Dual ComBine Analysis
2016/3/31 3
・景気ウオッチャーの内、現在の消費者の動きを、全国11地域で、2016年2月度
の各業種のビジネスの現場が伝えるデータを使用。
基本的には３ヵ月前と比較した景気判断、その理由としての市場動向、さらに追
加説明文等の多様な多次元データを、マシンラーニングで情報圧縮し、クラスタ
化した．
・現状を理解するため、多くの量的質的属性を組み合わせて、分別し、それらを
判別し、組み立てて解釈する、分けて、判断し、解るアプローチを採った。
そして分類されたクラスタのプロフィリングにトライした。

2016年2月の全国の家計DIマップ
全国の
DI
◇ 「景気ウオッチャー調査」の2016年2月の“現状の家計動向”
・全国平均は、43.2で50ポイントで対前年同期比-5.2、前月比お-2.4ポイントと、“小雨模様”で、昨年8月以来50ポイントを切っている。
・全国11地域中、35-45の“小雨模様”は、先月の南関東、北関東および、四国、九州の4地域から、沖縄を除く全国に広がった。
・沖縄だけだが50.0ポイントとなり、“曇り”で“変わらない”と判定。
・過去1年間の平均値では、全国で48.6ポイントで、前年同期比で3.5ポイント上回っているが、増税から1年後の回復から下降に向
かっている。
北海道DI:44.1(-7.5)
（全国平均+0.9)
南関東DI:41.5(-2.2)
（全国平均-1.7)
東北DI:41.7 (-5.6)
北関東DI:39.8(-4.0)
四国DI:39.4(+3.8)
九州DI:45.2(+1.4)
（全国平均+2.0）
東海DI:44.0(-1.4)
沖縄DI:50.0(-1.9)
近畿DI:44.4(-2.4)
中国DI:44.8(-3.9)
北陸I:44.9(-1.8)
全国家計“変わらない”
DI：43.2 (同月比-2.4)
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）
2016/3/31
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)

30.0
35.0
40.0
45.0
50.0
55.0
60.0
65.0
2013年2月
2013年3月
2013年4月
2013年5月
2013年6月
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
全国
北海道
東北
北関東
南関東
東海
北陸
家計関連動向DIの地域別推移（1/2）
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
◇全国平均は43.2で50ポイントで対前年同期比-5.2、前月比-2.4ポイントと、昨年8月以来50ポイントを切っている。
・消費税ショック時の2014年4月から約1年間沈んでいた。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厳しくなっている。
・東海を含む東日本では、北海道以外は昨10月以来５０ポイントを切り、ダウントレンドが厳しい。
・北海道も、昨年11月、12月の冬シーズンをピークアウトし、今月が5ポイント以上下落した。
・東関東では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、通貨かマネタリーベースの変動か原因は不明。
2016/3/31 5
2014年4月消
費税8％実施
・マネタリー残の増
加率▽40％？
・元の切り下げ？
消費税効果

30.0
35.0
40.0
45.0
50.0
55.0
60.0
65.0
2013年2月
2013年3月
2013年4月
2013年5月
2013年6月
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
全国
近畿
中国
四国
九州
沖縄
家計関連動向DIの地域別推移（2/2）
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
・消費税ショック時の2014年4月と昨年11月から約1年間沈んでいた。昨年4月に持ち直したが、再びダウントレンドとなっている。
・近畿以西では、沖縄は辛うじて50.0となったが、12月50ポイントを上回った中国も振るわず、近畿、九州も45ポイント以下となった。
・特に、四国は39.4ポイントと、前年より少し改善したものの、40ポインを切ったままの低い水準となっている。
2016/3/31 6
2014年4月消
費税8％実施
消費税効果

◆ 「景気ウオッチャー調査」の2016年2月の“現状の家計動向”
・全国平均の過去1年間平均は48.6ポイントで、前年同期比+3.5ポイントではあるが、消費税効果のダメージから抜けられない．
・地域別の過去1年間平均は、前年同期比は全地域プラスで、特に北海道、北陸、沖縄の順で回復度が高く共に50を超えている。
景気ウオッ
チャーのＤＩ
2016/3/31 7
「景気ウオッチャー調査」のデータ
全国北海道東北北関東南関東東海北陸近畿中国四国九州沖縄
2013年2月 51.7 52.6 46.4 48.0 51.8 50.3 56.5 56.3 52.4 53.0 51.1 58.0
2013年3月 56.9 55.7 53.6 53.8 58.3 55.8 58.5 62.6 57.9 54.4 55.5 56.5
2013年4月 55.5 54.7 52.6 53.4 57.2 55.9 57.3 59.6 54.4 54.5 53.7 54.6
2013年5月 54.4 51.9 52.1 55.4 55.3 50.7 56.7 58.8 53.4 51.2 55.5 55.6
2013年6月 52.2 58.6 51.0 50.4 53.6 48.5 54.1 55.0 52.2 50.0 50.0 52.9
2013年7月 50.6 56.9 47.6 47.6 51.4 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 50.2 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 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 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 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 56.6 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 54.3 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 39.5 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 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 45.4 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 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 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 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 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 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 50.5 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 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 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 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 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 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 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 44.0 44.9 44.4 44.8 39.4 45.2 50.0
年平均 48.6 50.7 47.1 45.7 48.4 48.1 51.3 49.9 49.5 46.1 49.1 53.0
前年の年平均 45.1 43.9 43.5 43.1 45.7 45.2 45.1 48.2 43.8 45.1 45.0 49.6
対前年平均比 3.5 6.8 3.6 2.6 2.7 3.0 6.2 1.8 5.6 1.0 4.1 3.4
対前年同期比 -5.2 -4.6 -4.3 -4.8 -8.1 -3.2 -5.9 -7.9 -2.0 -10.2 -2.6 -1.0
対前月比 -2.4 -7.5 -5.6 -4.0 -2.2 -1.4 -1.8 -2.4 -3.9 3.8 1.4 -1.9
対全国比 0.0 0.9 -1.5 -3.4 -1.7 0.8 1.7 1.2 1.6 -3.8 2.0 6.8

全国の景気動向まとめ Dual ComBine Analysis
2016/3/31 8
・家計動向に関する景気ウオッチャーのクラスタリング
今回は、2016年2月の単月データで、景気動向判断DIと、その地域要
因、業種要因、市場要因、およびDIの説明文等の5要因の総合相関関
係（連環性）で5クラスタに分類

クラスタ
別特徴
◆景気動向とその構成要因：（1/6）・・・2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2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11地域の832人が良くなっているから悪くなっている等５
段階で判断したオーディナル・データと、その説明文章のノミナル・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。
・個別のデータは、地域、景気判断、業種、市場要因の４要員、および説明のキーワード属性の２枚のクロス表を統合し解析した。
・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」の変化軸の構成マップが出現した。
景気動向の構成要因 Dual ComBine Analysis
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
・ウオッチャーの地域別、業種別、市場
因子別、景気ＤＩ別、およびその説明文
等の変数の統合的相関性（連環性）を
知るため、次元圧縮して俯瞰マップ
化。５つにクラスタリング。
・結果主要なクラスタがＤＩと相関を持っ
て現れた。
・CL.1.「良い、やや良くなっている」
・CL.2.「変わらない」
・CL.3.「何とも言えない」
・CL.4.「悪くなっている」
・CL.5.「やや悪くなっている」
何とも言えないＣＬ.3
変らずＣＬ.2
やや悪ＣＬ5
悪くなったＣＬ.4
良い、やや良ＣＬ.1

クラスタ
別特徴
◆景気動向とその構成要因：（2/6）・・・ 2月のウオッチャーの判断と理由を5クラスタに類型化
・「良い、やや良ＣＬ.1」に、北海道、北陸、沖縄がある。ただ沖縄はサンプル数が少ないためか特徴はややあいまい。
・「悪くなったＣＬ.4」に、南関東がポジショニングされる。北関東と四国も同じだが、四国もサンプル数が小さいので、あいまい。
・「変らずＣＬ.2」に近畿があり、九州もあるが特徴は強くは無い。「何とも言えないＣＬ.3」に中国、東北、東海がある。
・「変化軸」の方向には南関東と、北関東がある。「不変軸」の方向には中国と近畿がある。
景気動向の構成要因 Dual ComBine Analysis
「景気動向DI+地域因子」
・景気要因と構成軸からなる俯瞰マッ
プに、地域を布置。
・マジョリティは、「なんとも言えない」
と「変わらず」の「変化・不変軸」の「不
変方向」で、25％と18％の43％を占
める。
・マイノリティは、「良い・悪い軸」の対
立方向も「やや悪くなっている」と「良
い・やや良くなっている」で、それぞれ
15％、200％をしめている。
変らずＣＬ.2
やや悪ＣＬ5
クラスタ
ウオッ
チャー数
%
ＣＬ.1 165 19.8
ＣＬ.2 151 18.1
ＣＬ.3 209 25.1
ＣＬ.4 182 21.9
ＣＬ.5 125 15.0
計 832 100.0

・景気ウオッチャーの業種を、景気マップに布置し、景気の良否や変化の動性、および地域の月別の動向との関係性を見る．
・「良い、やや良ＣＬ.1」は乗用車関連のみ。「何とも言えないＣＬ.3」はスーパ、コンビニ、ホテル宿泊、家電ＰＣカメラ時計等がある。
・「悪くなったＣＬ.4」は通信ＥＣサービス、住宅関連家具等があり、タクシー輸送関係、その他専門店。
・「やや悪ＣＬ5」は百貨店が際立っており、衣料・装身・靴小売、その他及び専門店、食品飲料販売も冴えない。
11
クラスタ
別特徴
「景気動向DI+業種因子」
景気動向の構成要因
・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。
・悪い方向に、百貨店（今回スー
パと分離した）が特出した。
・良い方向に、乗用車販売および
サービスが出たが強くはない。
・不変軸方向に、ホテル宿泊、
スーパがある。
・変化軸方向には、住宅関連家
具、通信ＥＣサービスがあるが、後
者は悪い方向か。
変らずＣＬ.2
やや悪ＣＬ5

・各地の景気動向に、市場要因として、“市場の動き”を重ねて、それらの関係性を見る．
・「悪くなったＣＬ.4」は販売量の動きがあり、その他競争相手の様子がある。「やや悪ＣＬ5」はお客のさまの様子がある。
・「何とも言えないＣＬ.3」は、単価の動きと来客数の動きがある。
・変化軸の変化の方向には、販売量の動きがあるが、やや良くなっている方向に近い。
12
クラスタ
別特徴
「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。
・お客様の様子とその他競争相
手は、は、悪い軸と相関が強い。
・単価の動きと来客数の動きは、
良い軸と相関がある。
・単価の動きとお客様の動きは、
不変軸と相関がある。
・“販売量の動き”は変化軸と相
関がある。
変らずＣＬ.2
やや悪ＣＬ5

◆景気動向の構成要因：（5/6）・・・ 2月のウオッチャーの判断と理由を5クラスタに類型化
・各地の月別景気動向に、地域、業種と市場の各因子を重ねて、それらの関係性を代表するペルソナを抽出する。
・「良い、やや良ＣＬ.1」は、北海道で、旅行行楽関係の、来客数の動きが良くなって・やや良くなっている。
・対照的に「悪くなったＣＬ.4」は、南関東で、通信ＥＣサービスの、販売量の動きが、変化する方向で悪くなっている。
・最も多い方向は、「変らずＣＬ.2」と「何とも言えないＣＬ.3」で、中国地方のスーパ、ホテル宿泊の、単価の動きである。
13
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、業
種因子、市場因子を布置。
・マジョリティは常に崩れて行く
が、変化を呼ぶマイノリティの、
「悪くなっている」と「良くなって
いる」の中間領域が注目される。
・そこは不変軸と相関が高い、
中国のスーパ、ホテル宿泊旅
館、家電・ＰＣカメラ等の単価の
動きがある。
・逆に変化軸とは、南関東の通
信ＥＣサービスや住宅関連で、
販売量の動きやその他競争相
手との相関が高く、注目。何とも言えないＣＬ.3
変らずＣＬ.2
やや悪ＣＬ5

◆景気動向の構成要因：（6/6）・・・ 2月のウオッチャーの判断と理由を5クラスタに類型化
・各地の月別景気動向に、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、“前年”、“増加”、“恵まれ” 、“好天” 等がある。
・逆に「悪い」方向には、“携帯電話”、“解約”、“株価”、“富裕”、“衣料”、“経済”等がある。
14
クラス
タ別特
徴
「景気動向DI+キーワード
変らずＣＬ.2
やや悪ＣＬ5

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2月の単月データについて、1）景気動向判断DIと、 2）その
地域要因、3）業種要因、4）市場要因、および、5）DIの説明文等の5要因の総
合相関関係（連環性）を、マシーンラーニングで情報空間圧縮し、一貫性のある
意味空間座標を造り、そこから各景気DIの典型的な事例を抽出した。
日本人特有の中庸選択志向から、“変わらない”反応が多いが、その逆のベ
クトルの読み取りにもトライした。

◆ “良い、やや良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ＣＬ.1」のＤＩは、良くなっている、やや良くなっていると87.5ポイントで、地域は北海道。
・業種としては、観光ホテルや名所、旅行代理店、タクシーなど“観光関係”で、市場要因は、来客数の動きと販売量の動きである。
・典型的なペルソナは、“国内旅行客、ビジネス客、外国人観光客ともに好調である。Ｗｅｂ予約の客も効率良く取り込めている。”
162016/3/31
“良い、やや良ＣＬ.1“のペルソナ
良い、やや良Ｃ
Ｌ.1
“良い、
やや良
“
代表は北海道で、冬場の観光関係で、外国人来客数の動
きや販売量の動きが、良くなって、やや良くなっている。
地域 DI 業種市場説明
1 北海道良くなっている観光型ホテル（スタッフ）来客数の動き
・国内旅行客、ビジネス客、外国人観光客ともに好調である。Ｗｅ
ｂ予約の客も効率良く取り込めている。
2 北海道良くなっている観光名所（従業員）来客数の動き
・２月25日現在の利用乗降客数が前年比約125％と大きく伸びて
いる。過去３か月をみても、こうした伸び率が継続している。
3 北海道やや良くなっているコンビニ（店長）来客数の動き
・２月の売上は前年比105％となっている。特にテレビ番組で紹
介されたことでポテトサラダ、めかぶやレンコンの入ったサラダが
売上を押し上げている。
4 北海道やや良くなっている乗用車販売店（従業員）販売量の動き
・北海道の場合、春先需要があるため、３か月前と比べると販売
量が伸びている。
5 北海道やや良くなっているその他専門店［医薬品］（経営者）販売量の動き
・ダイレクトメールや講演の効果が出てきたのか、久々に店内が
活気付いてきており、販売量も上向いている。
6 北海道やや良くなっているその他専門店［ガソリンスタンド］（経営者）販売量の動き
・石油製品価格が低価格で安定しているため、販売量が好調で
ある。
7 北海道やや良くなっている旅行代理店（従業員）来客数の動き
・今年は天候が安定しており、荒天による航空機の欠航便数が
前年と比べて相当減っている。また、流氷の接岸こそ遅かったも
のの、冬季の体験型観光が浸透していることで観光客数は増加
傾向にある。
8 北海道やや良くなっているタクシー運転手販売量の動き
・２月は雪が多かったため、売上は３か月前と比べて約３％増え
た。前年と比べても約７％増加していることから、やや良くなって
いる。
9 北海道やや良くなっているタクシー運転手販売量の動き
・冬季ということもあり、タクシー１台当たりの売上がやや増加して
いる。
10 北海道やや良くなっているその他サービスの動向を把握できる者［フェリー］（従業員）来客数の動き
・観光需要も含め閑散期となっているが、天候が思いのほか良
かったこともあり、少数ではあるが観光客の利用がみられる。
前年
販売
比べ
増加
受注
販売量
良く
増え
比べる
良かっ
雪
台数
年度
年度末
製品
前年同月
順調
良い
観光
税
車
石油製品
駆け込み需要
冬季
メーカー
増税
車両
新車
工場

◆ “変らず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
・“変らずＣＬ.2”のＤＩは、 “変わらない”と50ポイントで、地域は東北、南関東、東海、近畿など。
・業種としては、百貨店、衣料専門店、衣料や野菜酒などの一般小売店等“小売関係”で、市場因子は“お客様の様子”である。
・ペルソナは、“３か月前と比べてもあまり動向に変化はない。衣料品はアウターの不調に変化はなく、服飾雑貨、肌着などもセール
品を吟味しての購入が目立っている。”としている東北の百貨店である。
172016/3/31
“変らずＣＬ.2“のペルソナ
“変ら
ずＣＬ.2
“
変らずＣＬ.2 東北等近畿以東の、百貨店等の衣料関係の“小売店”で、
お“客の様子”が“変わらない”としている。
1 東北変わらない百貨店（買付担当）お客様の様子
・３か月前と比べてもあまり動向に変化はない。衣料品はアウター
の不調に変化はなく、服飾雑貨、肌着などもセール品を吟味して
の購入が目立っている。
2 東北変わらない百貨店（経営者）お客様の様子
・月前半は、冬物処分やバレンタインにより客の動きが活発で
あったが、春物などこれからの消費については、店頭においても
不要不急の意識が強く見受けられており、非常に厳しい動きと
なっている。
3 東北変わらない百貨店（経営者）お客様の様子
・不安定な天候の影響もあり、衣料品、雑貨を中心に春物の動き
が前年と比較して鈍く、来客数の前年比も減少している。そのた
め、全般的に盛り上がりに欠けている。
4 南関東変わらない百貨店（副店長）お客様の様子
・株価の大きな変動等はあるが、中間層の客の消費行動に大き
な変化は感じられない。衣料品を中心とした季節商材の動向は、
回復することなく次の季節に移行すると思われる。
5 東海変わらない百貨店（売場主任）お客様の様子
・客の購買意欲は相変わらず低く、買い控えの様子がうかがえ
る。
6 東海変わらない衣料品専門店［紳士服洋品］（売場担当）お客様の様子
・必要な物以外は、価格が安くても購入しない傾向が続いてい
る。一方で、気に入った商品であれば、価格が高くても購入する
動きもみられる。
7 近畿変わらない一般小売店［衣服］（経営者）単価の動き
・客が必要とする分だけは売れるだろうと思っていたが、価格に
左右されている。また、店舗改装に伴う値引き販売で商品が少な
くなっているため、景気が悪い。
8 近畿変わらない一般小売店［野菜］（店長）お客様の様子
・ゴルフ場のレストランにも、一般の飲食店にも客がなかなか来
ないので、厳しい状態が続いている。
9 近畿変わらない一般小売店［酒］（社員）お客様の様子
・入店客数は横ばいであるが、購買数は下落傾向にある。商品
は手に取るものの、買わないという様子が見受けられる。
10 近畿変わらない百貨店（売場主任）お客様の様子
・今月は目標を下回る見込みである。前月に好調となった反動
や、インバウンド需要の鈍化などの要因はあるものの、比較的好
調な高額品に対し、ボリューム価格商品の鈍化が目立つ。中間
層の客は、不急不要の商品、価格に価値が見合わない商品に対
する購入には、更に慎重になっている傾向がみられる。
品
商
インバウンド
高
買
動き
商品
春
化
春物
衣料
高額
層
傾向
買い
厳しい
バレンタイン
購買
一方で
続い
鈍く
変化
服
中間
必要

◆ “何とも言えない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
・“何とも言えないＣＬ.3”のＤＩは50ポイントの、“変わらない”で、地域は、北海道、東北。
・業種としては、コンビニ、スーパなどで、市場因子は“来客数の動き”である。
・ペルソナは、“来客数の回復が遅れている。前年は大雪の影響で比較的近くのコンビニエンスストアを利用する機会が増えていた
が、今年は雪が少ないため、週末にスーパーを利用する機会が増えているようだ。また、漁業の不漁も続いており、沿岸部の店舗で
は売上の減少幅が大きい。”
182016/3/31
“何とも言えないＣＬ.3“のペルソナ
“何とも
言えな
いＣＬ
.3“
何とも言えな
いＣＬ.3
北海道、東北のスーパ、コンビニで、景気は変わらず、来客数の動きは、決し
て良いとは言えないが、かといって悪い訳でもなく、変わらない。
1 北海道変わらないスーパー（役員）来客数の動き
・灯油やガソリンなどの価格低下により家計の負担は少なくなってい
るはずだが、異常なほど倹約志向が高まっている。相変わらず商品単
価が前年比で３～４％上昇し、客１人当たりの平均買上点数も増加傾
向にあるものの、２月に入ってから降雪量が増えたこともあり、来客数
がここ数か月の平均を下回っている。
2 北海道変わらないコンビニ（エリア担当）来客数の動き
・来客数の回復が遅れている。前年は大雪の影響で比較的近くのコ
ンビニエンスストアを利用する機会が増えていたが、今年は雪が少な
いため、週末にスーパーを利用する機会が増えているようだ。また、
漁業の不漁も続いており、沿岸部の店舗では売上の減少幅が大き
い。
3 北海道変わらないコンビニ（エリア担当）単価の動き
・客単価が上昇していることで店舗の売上は増えているが、来客数が
回復してこない。
4 東北やや良くなっているコンビニ（エリア担当）来客数の動き・来客数が増加傾向にある。
5 東北変わらないスーパー（経営者）来客数の動き
・足元が良いため、来客数は横ばいで推移している。また、単価も若
干上昇している。
6 東北変わらないスーパー（経営者）単価の動き
・２月の平均１品単価は、やや大きく低下して３％ほどの落ち込みと
なっている。ただし、買上点数は横ばいであり、来客数はやや伸びて
いる。そのため、今のところは前月とあまり変わらない傾向となってい
る。
7 東北変わらないコンビニ（経営者）来客数の動き
・今年は積雪が少なく過ごしやすかったため、来客数は前年より増加
している。
8 東北変わらないコンビニ（エリア担当）来客数の動き
・来客数が前年を上回ることができない。もはや他県からの流入でし
か、来客数の増加を図ることができなくなっている。
9 東北変わらないコンビニ（エリア担当）来客数の動き
・以前にも増して競争環境が悪化しているエリアがあり、来客数に影
響している。
10 東北変わらないコンビニ（店長）来客数の動き
・雪がやむと、そのタイミングに合わせたかのようにスーパーや格安量
販店へ客が流れるケースが相次いでいる。立地的にその動線上にな
い当店は不安定な来客数となっている。
客数
前年
単価
増
上昇
回
変わら
若干
増加
傾向
点数
日
増え
横ばい
相変わらず
推移
続い
商品
スーパー
当たり
買上点数
上回っ
買上
下回っ
近

◆ “悪くなった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
・“悪くなったＣＬ.4”のＤＩは、 “やや悪くなっている：25ポイント”で、地域は、北関東、南関東。
・業種としては、乗用車販売店、通信会社などで、市場因子は“販売量の動き”である。
・ペルソナは、“・株価低迷や消費意欲の減退に伴い、景気は悪化している。自動車販売は安全装置装着車の普及に力を入れて販
売拡大を図っているが、軽自動車の売行きが低迷している。”
192016/3/31
“悪くなったＣＬ.4“のペルソナ
“悪く
なった
ＣＬ.4“
悪くなったＣＬ.4 北関東、南関東の乗用車販売で、販売量の動きが、やや悪くなっている
1 北海道やや悪くなっている乗用車販売店（従業員）販売量の動き・新規案件の話がなかなか出てこない状況にある。
2 北関東やや良くなっている乗用車販売店（経営者）販売量の動き・今月から来月初めまでが受注のピークである。
3 北関東やや悪くなっている乗用車販売店（経営者）販売量の動き
・車両販売量が落ちている。企業はできる限り使っていこうとし、個人客
は自動車にあまり興味を持っていない。３か月前から比べるとじり貧とい
う感じである。
4 北関東やや悪くなっている乗用車販売店（管理担当）販売量の動き
・株価低迷や消費意欲の減退に伴い、景気は悪化している。自動車販
売は安全装置装着車の普及に力を入れて販売拡大を図っているが、軽
自動車の売行きが低迷している。
5 北関東やや悪くなっているタクシー運転手販売量の動き
・暖かい陽気で雪がなく、昼間は人も動かない。また、夜は景気が悪い
せいか、お酒を飲みに出る人が少なく、タクシーが動かない。
6 北関東やや悪くなっている住宅販売会社（経営者）販売量の動き・売り買い共に物件自体の数が少ない。案件がないと仕事にならない。
7 南関東やや良くなっている乗用車販売店（店長）販売量の動き
・客の購入動機を確認すると、ボーナスが支給されてからいろいろ考え
た結果、今回の台替えに踏み切ったとの回答が多い。
8 南関東やや良くなっている通信会社（管理担当）お客様の様子
・電力自由化への参加企業として、客の流動性を肌で感じている。新し
いものに変えようとする動きがあり、企業の取り組み次第で好景気を実
感しつつある。
9 南関東変わらない通信会社（局長）販売量の動き
・携帯電話購入時のキャッシュバックに規制があり、携帯電話ショップが
疲弊しているなか、今までのような通信会社とのコラボにも影響が出て
おり、例年の繁忙期より活気がない。
10 南関東やや悪くなっている一般小売店［家具］（経営者）販売量の動き
・現状は、やはり個人消費が非常に厳しく、客は来店しても、なかなか販
売に結び付かない。
月
販売
今
話
業
量
出
販売量
消費
携帯電話
仕事
悪い
キャッシュバック
企業
会社
案件
非常
受注
株価
電力
できる
物件
自動車
仕事量
台

◆ “やや悪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
・“悪くなっている”ののＤＩは、 “やや悪くなっている：25ポイント”で、地域は、南関東、北陸、近畿。
・業種としては、百貨店で、市場因子は“お客様の様子”である。
・ペルソナは、“３か月前は12月という特殊な時期との比較になるため、夏の同時期である８月と比較すると、トレンドが秋口ほど出て
いないことと気温の関係で洋服が苦戦傾向である。化粧品、特選、アクセサリー、婦人洋品などは比較的堅調である。”
202016/3/31
“やや悪ＣＬ5“のペルソナ
“やや
悪ＣＬ
5“
やや悪ＣＬ5
南関東の百貨店で、株価の変動もあり、お客様の様子が、やや悪くなっ
ている
1 南関東変わらない百貨店（副店長）お客様の様子
・株価の大きな変動等はあるが、中間層の客の消費行動に大きな
変化は感じられない。衣料品を中心とした季節商材の動向は、回復
することなく次の季節に移行すると思われる。
2 南関東やや悪くなっている百貨店（総務担当）お客様の様子
・来客数は前年を上回っているものの、全館での買い回りにつなが
らず、売上の上がらない状況が続いている。
3 南関東やや悪くなっている百貨店（営業担当）お客様の様子
・３か月前は12月という特殊な時期との比較になるため、夏の同時
期である８月と比較すると、トレンドが秋口ほど出ていないことと気温
の関係で洋服が苦戦傾向である。化粧品、特選、アクセサリー、婦
人洋品などは比較的堅調である。
4 南関東やや悪くなっている百貨店（計画管理担当）お客様の様子
・婦人服の動きが月を追うごとに悪くなっている。食品フロアを改装し
ているため、来客数が落ちているという当店の特殊事情を差し引い
ても、悪化傾向である。決算を乗り越えられない取引先も出てきてお
り、懸念している。
5 南関東やや悪くなっている百貨店（店長）販売量の動き
・株価や円高に加えて、石油価格の下落や中国経済の減速など経
済環境の悪化が、消費マインドにさらなる影響を与えている。
6 南関東やや悪くなっている通信会社（経営者）お客様の様子
・携帯電話会社の端末代金実質無料が１月で終了することに合わ
せ、通信サービスとの抱き合わせで大幅なキャッシュバックを行った
影響で、解約が顕著である。
7 北陸やや悪くなっている百貨店（営業担当）お客様の様子
・やはり一番は株価の低迷に伴う消費自体の冷え込みというか、不
要不急な物はしばらくは買い控えようという声がある。ぜいたく品や
ファッション性の高い商材については、もうしばらく景気が落ち着いて
からという声がかなり聞かれる。
8 北陸やや悪くなっている百貨店（営業担当）お客様の様子
・２月に入り、客の意識は春に向かっている。しかし、大きな天候不
順により購買意欲が薄まり、買うタイミングを逃しているように感じ
た。
9 近畿変わらない百貨店（売場主任）お客様の様子
・今月は目標を下回る見込みである。前月に好調となった反動や、イ
ンバウンド需要の鈍化などの要因はあるものの、比較的好調な高額
品に対し、ボリューム価格商品の鈍化が目立つ。中間層の客は、不
急不要の商品、価格に価値が見合わない商品に対する購入には、
更に慎重になっている傾向がみられる。
10 近畿変わらない百貨店（企画担当）お客様の様子
・気温の変化による衣料品の売上低迷が、クリアランス時期になって
も変わらない。また、バレンタイン関連をはじめとする食料品の売上
は好調なため、前年の売上は上回っているものの、利益率が低い商
品のシェアが高くなっている。
品
高
買
動き
インバウンド
株価
層
高額
消費
衣料
購買
婦人
買い
堅調
中間
服
低迷
気温
出
経済
顧客
ファッション
化粧品
意欲
買い控え

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
◆今月の内閣府の見解
・内閣府は、“家計動向関連ＤＩは、小売関連などが低下したこと等から低下した。”としている。
先月は、 “家計動向関連ＤＩは、飲食関連などが低下したこと等から低下した”としていたので、低下の拡大の説明となった。
•「景気の現状判断ＤＩ」：“３か月前と比較しての景気の現状に対する判断ＤＩは、44.6となった。家計動向関連、企業動向
関連、雇用関連のすべてのＤＩが低下したことから、前月を2.0ポイント下回り、２か月連続の低下となった。また、横ばいを
示す50を７か月連続で下回った。”としている。
2016/3/31 22
内閣府
の見解
平成27年2月調査結果（抜粋）：景気ウォッチャー調査
２月の現状判断ＤＩは、前月比2.0ポイント低下の44.6と
なった。
家計動向関連ＤＩは、小売関連などが低下したこと等から
低下した。企業動向関連ＤＩは、製造業及び非製造業が低
下したことから低下した。雇用関連ＤＩについても、低下し
た。
２月の先行き判断ＤＩは、前月比1.3ポイント低下の48.2と
なった。
家計動向関連ＤＩ、企業動向関連ＤＩ及び雇用関連ＤＩは低
下した。
なお、季節調整値でみると、現状判断ＤＩは前月比3.9ポイ
ント低下の44.6となり、先行き判断ＤＩは前月比3.7ポイント
低下の45.7となった。
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、円高、株安といった金融資本市場の不安定な
動きの中、消費動向等への懸念により、このところ弱さが
みられる。先行きについては、春物商戦やローン金利低
下への期待等がある一方で、引き続き、先行き不安や金
融資本市場の動向が企業、家計のマインド等に与える影
響に留意する必要がある」とまとめられる。
http://www5.cao.go.jp/keizai3/2016/0308watcher/menu.html

「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11
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．
3.連環データ分析による処理
・地域、季節影響要因、キーワード、説明文の関係をクロ
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、東海、北陸、近畿、中国、四国、九州、沖縄の11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
・連環データマガジンでは、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
今月も 201６年2月度のみのデータを分析したが、地域特性よりも、景気ウオッチャーの景気判断ＤＩを重視し，その説明文、
地域、業種、市場動向等の諸属性を、セルフサービスBI.のＡＩ.ツールである連環データ分析で、 5類型化してそのプロファ
イリングを行った。その5類型を代表するいわばペルソナもＡＩで抽出した。
従来、データ解析では質的データと量的データを統合して解析する理論やソフトが十分には開発されてこなかった。しかし、
技術や政策などのビジネスのイノベーションには、計量的KPIとその現象の背景やそうした構造を定性的に説明できるモデ
ルが必要である。それは、イノベーションがヒトの心と手段とプロセスの心の相互距離のブレークスルーだからでもある。
この景気ウオッチャー調査データは、極めて大切な実験であるが、将来の社会のための投資ともなっている。ただ、各地の
定性的なプロファイリングまでには、サンプル数が少ないのと、説明が単に数値の上がり下がりだけを記述しているだけの、
何が、どのように変わったのか等主語が無い説明が多いのも、少し残念である。
また特に“変わらない”という中庸的な判断がウオッチャーのマジョリティを構成し、これも日本的で、情報量を乏しくしている。
とはいえ、ビッグデータに特徴的な多様な変数からなるデータセットで、その中を腑分けし俯瞰できることと、変化に対し反変
化のベクトルのプロファイリングをすることで、インプリシットだった知見を仮説として獲得できたようにも思われる。
「悪くなったクラスタ悪くなった」クラスタのペルソナは、“株価低迷や消費意欲の減退に伴い、景気は悪化している。自動車
販売は安全装置装着車の普及に力を入れて販売拡大を図っているが、軽自動車の売行きが低迷している。”であった。
また中庸な「何とも言えない」クラスタでは、“来客数の回復が遅れている。前年は大雪の影響で比較的近くのコンビニエン
スストアを利用する機会が増えていたが、今年は雪が少ないため、週末にスーパーを利用する機会が増えているようだ。また、
漁業の不漁も続いており、沿岸部の店舗では売上の減少幅が大きい。”であった。
本来、社会的分業を統合し生産性を高めるための通貨の時間的空間的機能を拡大してきた金融技術が、余った資源で、
将来の投社会の抱える問題の解くために、不確実性を軽減するための新しい知識つまり技術の創造によって、課題をデザイ
ンし、それに挑戦するイノベーションを起こす支援をすべきである。それが無い資本主義は、花の咲かない薔薇である。
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3月31日
26
2016/3/31
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/
facebook：https://www.facebook.com/socialweathermap

連環データマガジン景気ウォッチャー 2016年03月号（2016年2月度データ）

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