連環データマガジン景気ウォッチャー 201610_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

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2016年10月号 Vol.2 No.10 内閣府2015年９月、2016年9月発表データより

2016/10/30 1 2016 © Data Cake Baker Corporation

Ｐｈｏｔo by T. HIRATA

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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～

今月号は、昨年と今年の９月のデータをプールして、景気観の動向を分析した。景気ウオッチャーは、３ヵ月前との比較で質問されているが、先月や前年との比較で応えている傾向がある。先月号では、前月との比較でデータをプールして分析した。先月号では２ヶ月間の少し安定なデータで、ごく最近の流通業における構造的不景気観が捉えられたように思われる。今月号は、月特有の季節効果を超えて、１年間の時の経過が示す景気動向を捉えることにトライした。

端的には、この１年間のいろいろな出来ごとが、各地域や業種ごとに、特徴的に、景気に敏感に反映をしたこと、つまり政策やイベントや天候などが、各種の顕著な効果をもたらしたこと。とはいえ、９月という２年間の時季が一貫して示したのは、昨年の大勢が“やや良くなった”と“変わらず”とであったのに対し、今年は、“やや悪くなった”と“悪くなった”が景気ウオッチャーの多数の見方に変わったことである。

この景気の腰の弱さは、昨年のプレミアム商品券や北陸の新幹線効果等と天候に恵まれたシルバーウイークという効果が落ちたこと等が非構造的な動きに現れている。加えて、消費増税の先送りは、住宅や自動車などの見送りばかりでなく、財政政策への不安観の造増からか、婦人服や食品等の生活必需消費だけでなく、高額商品の買い控えも誘発しているように思われる。つまり自然的なイベントばかりでなく、不安定な政策も不況因子となっている。

先月号で検出された流通業の百貨店等の集中型からコンビニ等の分散型への構造的変化や、不況業種としての物販型から観光娯楽旅行等のサービス業への体系的な動向は、昨年と比べることで、大きな景気の落ち込みの濁流の中の誤差の渦の中に飲みこまれたようだ。好調だったコンビニすら、今年の９月は、ダウントレンドに落ち込んでいる。

一方、新聞で報じられた自動車の販売の落ち込みは、昨年と比べる限り、軽自動車の増税や大手の走行距離の偽装問題を乗り越えて、中古や修理サービス等の生活の智慧や、新車への積極的な反応が、唯一の業種別では明るいデータとなっている。これも、新車登録台数という単純な計量的な数値だけでは捉えきれない、景気動向の判断の理由を説明した質的な文章データからのペルソ分析から伺えることである。

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。数値成果指標は、為政者やマネーメントや技術が陥りがちな単純化の罠がある。モノゴトの本質から遠くなる単純化のリスクがある。景気ウオッチャーのようなセンチメントな側面を持つデータは、解析法を含め研究の進展が望まれる。

はじめに



全国の景気動向まとめ Dual ComBine Analysis

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“景気”という社会の経済的な状態の動向は、今を生きているビジネスマンだけでなく、未来に向かって活動をしている投資家としての多くの一般人にとっても大切であろう。

“景気”は、 GDPに代表される物量の投入産出モデルとした経済活動の指標に基礎が置かれている。その主たる律則要因は消費活動であるが、それは単一の指標では計測し理解することが困難な物量やエネルギでは捉えきれない生活の活性度に近い概念である。その壁を破るのは新たなやり方で価値を創造するイノベーションであり、そのためには、景気の実体に迫るための構造的理解が必要である。

景気ウオッチャー調査は、消費ビジネスの現場からの実体を、全国12地域で、毎月800人強の、属性を持ったウオッチャーによる、数値的な景気動向レベルとその市場要因動向、その理由の説明文等の判断属性を持った非構造データとして伝える貴重なタイプの情報源である。

ウオッチャーの地域・時季・業種の3種の個人属性と、景気動向・市場要因・景気動向の判断理由の3種の判断属性を持った、計1700個位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、分類し、判断し、理解するため、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、対応分析や主成分分析を一般化した「連環データ分析（Dual ComBine Analysis）」Standard版で、世界初の機能の利用法開発を狙った。

2016 © Data Cake Baker Corporation

社会情報天気図～消費動向2015&2016年9月

全国のDI

◇ 「景気ウオッチャー調査」の2015年と2016年の9月の2時点の“現状の家計動向”より、景気動向を観る。

・今月の全国平均は、42.6の対前年同月比で-4.4ポイント差で、45ポイントに届かず、小雨模様で停滞している。

・東京都を含め全国12地域中、沖縄と中国のみが“曇り”で、その他の10地域で小雨模様が全国に広がったままである。

・対前年同月比で落ち込みが大きかったのは北陸と近畿で、共に全国平均よりも1ポイント以上低い。逆に改善したのは、中国のみで+0.4ポイントである。

九州:42.6(-6.0)

（全国平均 0.0）

沖縄DI:52.1(-7.2)

（全国平均+9.5)

北陸I:40.1(-10.7)

（全国平均-2.5)

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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“景気ウオッチャー調査”の定義、凡例


地域DI:50.0以上

地域DI:50.0未満

全国家計“小雨模様”

DI：42.6(前年同月比-4.4)

北海道I:42.1(-7.0)

（全国平均-0.5) 東北DI:43.3 (-2.3)


北関東DI:41.8(-0.7)


東京都:41.9(-5.4)


東海DI:41.6(-3.1)


四国DI：42.2(-4.4)


南関東DI:42.6(-2.9)

（全国平均 0.0)

近畿DI:41.1(-9.7)


中国DI:45.8(+0.4)


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9月

全国北海道東北北陸

・熊本地震（4月）

家計関連動向DIの地域別推移（1/4） Dual ComBine Analysis

地域別DIの推移

◆家計関連動向DIの3年間の北日本3地域の推移

◇今月の全国平均は、42.6の対前年同月比で-4.4ポイント差で、45ポイントに届かず、小雨模様で停滞している。

・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、その後の一貫してダウントレンドが継続中。

・北海道は他の地域を上回った月が目立つ。北陸は2015年春の新幹線効果では60ポイント近くまで行ったが、落ち込みが止まらない。

・北日本では2014年11月に消費増税後と同程度の落ち込み現象があり消費税の見送り効果かと思われたが、今年は目立たない。


消費税効果

2014年4月消費税8％実施・消費税見送り（11月）？・消費税見送り（5月）？

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9月

全国北関東南関東東京都



◆家計関連動向DIの3年間の関東地域の推移


・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。

・総じて東京都は、他の地域に比べ、良い月は良いが悪い月は落ち込みが大きい。逆に北関東は悪い月が多いが、動きは少ない。

・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、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


消費税効果

・消費税見送り（11月）

・消費税見送り（5月）


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全国東海近畿中国



◆家計関連動向DIの3年間の中部日本の推移


・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変わらない。

・総じて中国は、他の地域に比べ、昨年末から良い月が多い。逆に近畿は悪い月が目立つ。

・中部日本では2014年11月の消費増税見送り後にやや落ち込みはあるが関東に比べ少ない。ただ、今年の6月の落ち込みは大きい。

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消費税効果

・消費税見送り（11月）・消費税見送り（5月）


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9月

全国四国九州沖縄



◆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。

・総じて沖縄は全国に比べ良い月が多く、四国は低い月が多いが、共にバラつきが大きい。九州は4月の震災から回復している。

・西日本では2014年11月の消費増税見送り後の落ち込みは関東に比べ非常に少ない。また今年の6月の落ち込みも少ない。

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消費税効果

・消費税見送り（11月）？・消費税見送り（5月）？


◆ 「景気ウオッチャー調査」の2015ン年と2016年9月の“現状の家計動向”

◇今年の全国の9月は42.6で、8月は44.1とポイントとやや良くなった。ただ、昨年の9月の47.0からは３ポイイント近く落ち込んだ。

・今年の９月までの年間は44.1で、昨年同期は47.8に比べ、やはり3.7悪くなった。

・過去1年との同期比でみると、-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ポイントと際立っている。

景気ウオッチャーのＤＩ

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「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

2016年9月 42.6 42.1 43.3 41.8 42.6 41.9 41.6 40.1 41.1 45.8 42.2 42.6 52.1

本年対前月差 -1.5 -4.8 -1.1 -2.6 0.2 0.9 -0.4 -2.4 -2.1 -1.4 2.0 -5.0 5.9

前年対同月差 -4.4 -7.0 -2.3 -0.7 -2.9 -5.4 -3.1 -10.7 -9.7 0.4 -4.4 -6.0 -7.2

本年対全国平均差 0.0 -0.5 0.7 -0.8 0.0 -0.7 -1.0 -2.5 -1.5 3.2 -0.4 0.0 9.5

昨年対全国平均差 0.0 2.1 -1.4 -4.5 -1.5 0.3 -2.3 3.8 3.8 -1.6 -0.4 1.6 12.3

本年9月迄年間平均 44.1 46.2 43.9 42.8 43.3 42.7 44.2 44.1 43.6 46.6 42.1 43.6 48.6

昨年9月迄年間平均 47.8 48.4 46.0 44.4 47.4 49.2 47.1 50.5 50.5 47.1 47.2 48.7 51.7

対前年年間平均差 -3.7 -2.1 -2.1 -1.6 -4.1 -6.5 -2.9 -6.4 -6.8 -0.5 -5.1 -5.1 -3.1

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続属性変数を持っている。

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

2016/10/30 11


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

・今年と前年の９月の各ウオッチャーの2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。

◆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2015年と2016年9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1696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。

・’15年から16年にかけ、「良くなって」と「変わらない」系が激減し、「やや悪く」と「悪くなった」系が多くなり、DIの数値の悪化となった。

変らないＣＬ.2

悪くなってＣＬ5

良くなってＣＬ.3

やや悪くなってＣＬ4

やや良くなってＣＬ.1

2015_Sep

2016_Sep

計(名) %

良くなってCL3 176 155 331 19.5やや良くCL1 224 50 274 16.2

変わらないCL2 299 77 376 22.2やや悪くCL4 46 228 274 16.2

悪くなってCL5 95 346 441 26.0

計（名） 840 856 1696 100.0

176

224

299

46

95

155

50

77

228

346

良くなってCL3

やや良くCL1

変わらないCL2

やや悪くCL4

悪くなってCL5

2015_Sep 2016_Sep


◆景気動向とその構成要因：（2/10）・・・ ‘15年と’16年の各9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

・2015年と‘2016年の9月の地域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。全ての地域で「悪い」方向へ変化している。

・その代表は、もともと「変わらない」ポジションだった東京と近畿で、特に北陸は、「良くなっている」から、「やや悪くなっている」へ移動。

・「良くなって」に踏みとどまっているのは、沖縄だけである。

景気動向の構成要因 Dual ComBine Analysis

12 2016 © Data Cake Baker Corporation


・景気要因と構成軸からなる俯瞰マップに、‘15年と’16年の地域のポジションを布置。

・北陸は、「良くなって」から「悪くなって」に大きく動いており、新幹線効果が1年もたなかった。

・インバウンド効果が沖縄とでは続いているが、北海道はその効果が無くなったようだ。

「景気動向DI+地域因子」

2016/10/30

176 155

224

50

299

77

46

228

95

346

2015_Sep 2016_Sep

良くなってCL3 やや良くCL1

変わらないCL2 やや悪くCL4

悪くなってCL5



良くなってＣＬ.3 やや悪くなってＣＬ4


◆景気動向とその構成要因：（3/10）・・・ ‘15年と’16年の各9月の市場要因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．

・「良くなっている」には特定の市場要因は無く、「やや良い」は“販売量の動き” で、“お客様の様子”は、「変わらない」である。

・「やや悪くなって」は、 “その他競合相手”で、“来客数の動き”が「悪くなっている」と相関が高い。

・“単価の動き”は、市場要因は、良否、変化不変等に関し関係が無い。


13



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、市場因子の5つのアイテムを布置。

・マジョリティは、’15年の「変わらない」から、’16年の「悪くなった」に変化した。

・簡単にば、「’15年9月は、お客の様子が、変わらない、であった」が、「’16年9月は、来客数が、悪くなった」とまとめられる。

2016/10/30






◆景気動向とその構成要因：（4/10）・・・ ‘15年と’16年の各9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、’15年と’16年の流通業について、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、’15年より’16年は、左側で上方の「悪い」方向へ移動している。

・流通業では「悪い」代表格の百貨店や、商店街も、’15年の「変わらない」から、「悪い」方向へ変わり、良い代表格のコンビニも急速に「悪く」なった。スーパも同様な動きである。両者の中間ショッピングセンタも悪くなっている。


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2016/10/30 2016 © Data Cake Baker Corporation


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＜＜コンビニであった。

・ただ、同じ9月度を昨年と比較すると、いわば安定的に良くない百貨店に対し、コンビニ、スーパの落ち込みは、生活向け消費のダウントレンドが大きいことを示していると言える。

・商店街の変わらないから、悪いポジションへのの落ち込みは、まさに構造的であろう。






◆景気動向とその構成要因：（5/10）・・・ ‘15年と’16年の各9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、’15年に比べ’16年は、ほとんどが「悪い」方向へ移動した。

・’16年の悪い方向では、住宅、貴金属などの高額用品や、衣料、書籍等の生活必需品も含まれる。

・物販業の中で、唯一原点の右側に移動したのは、自動車関連だけである。


15

クラスタ別特

徴



不振を続ける物販業

・物販業は、住宅や貴金属などの高額商品と、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。

・自動車は、偽装燃費表示問題も克服しつつあるようであったが、これらのマイナスイメージとの逆コントラストが効いている可能性もある。

◆景気動向とその構成要因：（6/10）・・・ ‘15年と’16年の各9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比べ、原点の右側に布置されている業種が多かったが、悪くなっている。

・特に’16年9月は、「良くなった」や「やや良くなって」に居た、レストラン、旅行行楽観光、ホテル旅館等の多くのサービス業が、急速に、「悪くなった」に移動した。


16





・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。

・好調だった旅行行楽観光、飲食サービス、ホテル旅館等の多くのサービス業が、今年の9月は、前年にくらべ、急速に悪化した。

・わずかに、通信ECサービス関連が良い。

・昔は、不景気な代表として“ニッパチ：2-8月”と呼ばれ、それが9月にずれ込んだかとも思われるが、前年比なので、季節要因ではない。

◆景気動向の構成要因：（7/10）・・・ ‘15年と’16年の各9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。

・2016年が全ての業種が悪くなっているが、「良くなって」は、コンビニで、地域は、沖縄を除く全ての地域が悪くなってしまった。

・ 2016年に「悪くなって」は、前年「やや良くなって」だったスーパとコンビニで、2015年に「変わらない」だった不況業種の百貨店は、今年は「やや悪くなった」に移動した。


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「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。

・’16年9月のマジョリティは、「やや悪くなった」で、その代表は、東京都と近畿の百貨店であり、ショッピングセンターも相関がある。

・’16年9月のDIを落としたのは、コンビニとスーパ等の生活消費で、沖縄を除くほぼ全地域に広がっている。

◆景気動向の構成要因：（8/10）・・ ‘15年と’16年の各9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、2年間の9月の地域と物販業種を重ねて、それらの綜合的関係性（連環性）を俯瞰する。

・「やや悪くなった」には、東京都と近畿等の大都市圏で、住宅や貴金属などの高額商品と、衣料、食品、家電等の生活用物販業。

・地域的には、ほぼ全国的に「悪くなって」おり、書籍関係、家電関係が悪い。

・ただ、自動車関係だけが「良くなって」いる。


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・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。

・’16年の日本のマジョリティは、「やや悪くなった」で、住宅関連があり、一時マイナス金利で活性化が期待されたが必ずしも響いていない。

・自動車関係がよいのは、ペルソナ等の深掘りが必要。

「景気動向DI+地域因子+物販業種因子+市場因子」

◆景気動向の構成要因：（9/10）・・・ ‘15年と’16年の各9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、2年間の9月の地域と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。

・サービス業としては、 ’16年9月は、東京都と近畿で、業種はタクシー等移動関係が「やや悪く」なった。

・今年の9月に「悪くなった」のは、昨年良かった、レストラン、旅館ホテル、旅行観光、ゴルフ関係等が急速に落ち込だ。地域も沖縄以外に全国に広がっている。


19





・景気要因DIと構成軸からなる俯瞰マップ上に、9月について2年間の地域因子、業種因子、市場因子を布置。

・今まで日本のDIを引っ張ってきたインバウンドに代表されるいわゆる観光関係が、大都会以外で急速に衰えている。

・「やや悪くなった」に、保険・葬儀や介護・教育、タクシー・移動サービス等の必需的サービスも含まれており、景気を支えてきたサービス業自他にも、厳しさが及んでいる。

「景気動向DI+地域因子+業種因子+市場因子」

◆景気動向の構成要因：（10/10）・・ ‘15年と’16年の各9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、“販売”、“新幹線効果”、“北陸” 、“大型連休”等がある。逆に「悪くなった」方向には、“台風”、“天候”、 “影響”、“長雨”、“予約”、“被害” 等がある。

・日本のマジョリティの「やや悪い」方向で、“東京”、“婦人”、“衣料”、“富裕層“、”厳しい“等が目立つ。


20

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、昨年の北陸新幹線効果や商品券効果、また天候に恵まれたシルバーウイーク等があった。

・悪い方向では、台風や天候不順名等が、婦人服や紳士服等ばかりでなく高額支出にも影響を与えている。

・景気の腰が弱いところに、富裕層の高齢化で、天候要因が大きな効果を与えているようになっているのであろう。

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、9月データを2015年と2016年の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。


◆ “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

・「やや良いＣＬ.1」クラスタは、近畿、東海、九州とほぼ全国的ではあるが、いずれも昨年９月であった。

・業種としては、スーパ、乗用車、百貨店、住宅、通信等幅広いが、これらいずれも昨年の９月であった。

・典型的なペルソナは、四国の百貨店、“今月中旬の物産展や、月後半の宝飾催事などが好調で、売上は前年を上回る水準で推移した。シルバーウィーク中の売上や動員も堅調であり、食品などのデイリー商材も安定した動きを見せた。”で、来客数の動きがやや良くなっているに繋がった。“

22 2016/10/30

“やや良いＣＬ.1“のペルソナ


“ＣＬ1“


No. 201X 地域 DI 業種市場動向理由

1 2015 近畿やや良くなっているスーパー（店長）販売量の動き

・今までは住関連の販売が増えれば、食品の買い控えが起きていた。今月は衣料品の苦戦が続いているものの、住関連が売上をけん引するとともに、食品も売上が安定しており、客単価の低下はみられない。

2 2015 東海変わらない乗用車販売店（従業員）販売量の動き・販売量の動きに大きな変化はなく、過去の実績からの販売量の見通しとの差も小さい。

3 2015 東海変わらないスーパー（販売促進担当）販売量の動き・今月も販売量は前年の96％で推移し、景気が上向いている実感はない。

4 2015 四国やや良くなっている百貨店（販売促進担当）販売量の動き

・今月中旬の物産展や、月後半の宝飾催事などが好調で、売上は前年を上回る水準で推移した。シルバーウィーク中の売上や動員も堅調であり、食品などのデイリー商材も安定した動きを見せた。

5 2015 東京都やや良くなっている住宅販売会社（従業員）販売量の動き・都心の中古マンションの取引が盛んになっている。

6 2015 近畿やや良くなっているスーパー（経営者）単価の動き

・野菜や果物をはじめ、生活必需品が８月の天候不順によって値上りしており、売上が押し上げられている。昨年と違い、シルバーウィークがまとまった連休となったため、ごちそうやバーベキュー関連商材などがよく動いた。天候が安定していたこともプラスとなり、来客数、単価共に良くなっている。

7 2015 東北変わらない乗用車販売店（経営者）販売量の動き・新車の販売台数が伸び悩む一方で、中古車販売とサービス売上は堅調に推移している。

8 2015 九州変わらないその他小売の動向を把握できる者［土産卸売］（従業員）販売量の動き・９月の大型連休で商品の動きが良くなると期待していたが、販売のピークが最後の２日間に偏ったため、前年より売上は落ちた。休日が分散されたほうが売上は多くなる。

9 2015 九州やや良くなっている通信会社（営業担当）お客様の様子・観光関連の事業者から、観光客向けWi-Fiの設置に関する要望が増えている。海外からの観光客が増えたことが原因だ。

10 2015 東海変わらない乗用車販売店（従業員）販売量の動き

・個人客の購入は減ってきているが、法人客の買換えや所有台数の拡大による購入があるため、トータルでは目標並みとなっている。９月は半期の決算期ではあったが、前年並みの売上である。サービス工場への入庫も活発で、目標数を超え、前年並みの実績を確保できている。

キーワード

サービス推移一時的好調中古水準良い実績自動車中国人小さい海外けん引期待従来上がり動い帰省シルバーウィーク


◆ “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、近畿、中国、北関東、九州、東海と全国的であるが、いずれも昨年９月であった。

・業種もレストラン、住宅、商店街、スーパ等広く、市場動向は、お客様の様子で、昨年の大勢（マジョリティ）であったことが判る。

・ペルソナは、近畿のレスとランで、理由は“中国の景気減速の影響で株価が下がっている。景気の減速とまではいかないが、これまでの伸びの勢いが少しなくなり、停滞感が出てきた。一方、シルバーウィークやプレミアム付商品券への期待感で、内需が高まってきている。”と、昨年の“やや良くなっている”と共に、シルバーウイークやプレミアム商品券等が下支えの一定の効果があった。

23 2016/10/30

“変わらないＣＬ.2“のペルソナ

“ＣＬ2“


変わらないＣＬ.2

No. 年地域 DI 業種市場動向理由

1 2015 近畿変わらない一般レストラン（経理担当）お客様の様子

・中国の景気減速の影響で株価が下がっている。景気の減速とまではいかないが、これまでの伸びの勢いが少しなくなり、停滞感が出てきた。一方、シルバーウィークやプレミアム付商品券への期待感で、内需が高まってきている。

2 2015 中国変わらない住宅販売会社（営業担当）お客様の様子・相変わらず住宅購入希望者からの問い合わせはあるものの、購入までの検討時間が長期化傾向にある。

3 2015 北関東変わらない商店街（代表者）お客様の様子・商店街でのプレミアム付商品券の利用は期待はずれで、大半は大型店へ行っている。スーパーでの食品購入が多いようである。

4 2015 九州変わらないスーパー（店長）来客数の動き・食料品は、天候不順で青果が相場高となっており、前年比115％で推移している。一般食品は米が相場安となっている。また、衣料品は前年比75％で大変苦戦している。夏物衣料の処分に困っている。

5 2015 中国変わらない通信会社（企画担当）お客様の様子・客から消費を抑制しようとする発言は特に聞かれない。

6 2015 中国変わらない百貨店（売場担当）お客様の様子

・９月上旬から気温が下がり、ニットカーディガンなどの羽織物が早く動き、衣料品が好調である。９月の大型連休は前半に入店が多かったが、後半は失速した。プレミアム付商品券の発売もあり、前年並みの売上で推移している。

7 2015 中国変わらない設計事務所（経営者）お客様の様子・前回の消費税率引上げ以来、戸建て住宅の引き合いが低調な状態が続いている。

8 2015 東京都変わらない通信会社（営業担当）お客様の様子

・客の収入が増えないなかで物価が高くなり、税金も増えているため、支出を抑える傾向にある。ケーブルテレビの映像サービス、インターネットサービス、電話サービスについては、契約数は純増となっている。他社と比較した場合の料金の割安さ、セットで契約することでのセット割引があり、客の判断基準に価格は大きな要素である。

9 2015 東海やや悪くなっている住宅販売会社（従業員）それ以外・木造住宅専門の施工業者や木材等の卸売業者からは、中小の住宅工事施工会社が窮しているとの話を聞く。

10 2015 近畿変わらない百貨店（商品担当）販売量の動き

・特選洋品や化粧品はインバウンド需要が根強く、堅調に推移しているが、衣料品は好不調の波があり、不安定な動きである。一方、食品の動きは催事も含めて安定している。プレミアム付商品券などの景気刺激策による影響は、ほとんど感じられない。

キーワード

株安定住宅食料品一方特選高まっ状態帯消費食品購入インターネット早く安関連引き合い抑え動き


◆ “良くなって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

・“良くなってＣＬ.3”の地域は、昨年の北陸が新幹線効果があり近畿はイベントがあった。今年は中国の野球の優勝等があった。

・業種は、昨年は業種に幅があったが、今年は東北、四国共に、乗用車の新型効果が見られる。

・ペルソナは、北陸の精肉店で、“９月の大型連休の天気が良かったこと、近隣の大型商業施設の開業、北陸新幹線効果などにより、来客数が非常に伸びた”、と昨年は天候にも恵まれた。

24 2016/10/30

“良くなってＣＬ.3“のペルソナ

“ＣＬ.3“




1 2016 中国良くなっている家電量販店（企画担当）販売量の動き・地元プロ野球チームの優勝セールが好調で、販売量が大幅に増えて景気が良くなっている。

2 2015 北陸やや良くなっている一般小売店［精肉］（店長）来客数の動き・９月の大型連休の天気が良かったこと、近隣の大型商業施設の開業、北陸新幹線効果などにより、来客数が非常に伸びた。

3 2015 近畿良くなっている観光型旅館（経営者）来客数の動き・大きなイベントがあり、来客数が増えている。

4 2015 四国やや悪くなっている競艇場（職員）販売量の動き・９月の売上は、前月比15％減、３か月前比２％減、前年比６％減となった。本場での大きなレースの開催がなかったこと、出場選手の斡旋等、客を呼べる環境作りが出来ていなかったためだろう。

5 2015 東北やや良くなっているコンビニ（店長）来客数の動き・競合店による出店はあったものの、夏の天候に恵まれて担当する複数店舗を含めて売上、利益共に順調に推移している。また、当県全体の売上も８～９月の前年比は100％を超えている。

6 2016 東北やや良くなっている乗用車販売店（経営者）販売量の動き・新型車効果もあり、来客数、販売量共に回復傾向にある。

7 2015 北陸良くなっているタクシー運転手来客数の動き・北陸新幹線開業後から、観光、ビジネスなど順調に人出はある。今月は特に９月の大型連休などで人出があり、利用客が多かった。

8 2015 中国やや悪くなっている観光型ホテル（支配人）販売量の動き・宿泊は前年並みであるが、レストランの売上が伸びていない。夕食は価格の安い館外で食べる客が目立つ。

9 2016 四国やや良くなっている乗用車販売店（営業担当）販売量の動き・新型車発売により来客数が増加し、受注台数は前年比50％増、登録台数も同23％増と前年を大きく上回っている。

10 2016 中国やや良くなっている競艇場（職員）販売量の動き・９月初旬に開催したＧ１競争で売上が確保できている。

キーワード

北陸レストラン観光県新型新幹線効果宿泊９月大型商業増加効果飲料開業恵まれ増え決算台数開催施設


◆ “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、地域は、全国的に広がっており、今年の９月の大勢となっている。

・業種は百貨店等流通業が多い。市場要因はお客様の様子や動きで、今年の気温の原因もあるが、婦人服や高額消費不振もある。

・ペルソナは、近畿のスーパの“今月は高い気温により、衣料品を中心とした季節商品が大苦戦している。食品は前月と同じような動きであるため、基調は変わらないと感じる。このまま高い気温が続くと、秋物商戦が飛んでしまうので、利益への影響は大きい”と、消費の腰の弱さは、天候の不順にも敏感である。

25 2016/10/30

“やや悪くなっているＣＬ.4“のペルソナ

“ＣＬ4“


やや悪くなってＣＬ.4


1 2015 九州やや悪くなっている

一般小売店［茶］（販売・事務）お客様の様子・暑い日が続き、前年と比較しても来客数が減少している。客はまだ出費に慎重で、今必要なものだけを購入して「ついで買い」はしない。

2 2016 近畿なっている百貨店（外商担当）お客様の様子・婦人服を中心とした、衣料品の買い控えが目立つ。

3 2015 中国やや悪くなっている

百貨店（営業担当）来客数の動き・来客数、客単価が前年を若干下回って推移している。プレミアム付商品券利用による売上プラスも限定的であり、客の購買意欲は向上していない。

4 2016 近畿やや悪くなっている

一般小売店［鮮魚］（営業担当）お客様の様子・何となく顧客や消費者が価格に敏感になっており、財布のひもが固い。

5 2016 近畿変わらないスーパー（店長）来客数の動き

・今月は高い気温により、衣料品を中心とした季節商品が大苦戦している。食品は前月と同じような動きであるため、基調は変わらないと感じる。このまま高い気温が続くと、秋物商戦が飛んでしまうので、利益への影響は大きい。


百貨店（営業担当）お客様の様子・猛暑も一段落し、富裕層の優良顧客は高級ブランド品や美術品を買うよりも、旅行やゴルフなどにお金と時間を使う傾向が強まってきている。

7 2016 東京都変わらない高級レストラン（副支配人）来客数の動き・法人関連の宴席利用及びレストランへの一般消費者の来店状況は、ほぼ前年並みである(東京都)。

8 2016 東京都やや悪くなっている

百貨店（広報担当）お客様の様子

・来客数は前年を超えているが、売上は前年を下回り、実際の購買に結びついていない。物産催事などはまだ健闘しているが、特に時計や高級衣料品が対象の催事では、売上が大きく前年割れとなっている。定価品の品目別では、主力である婦人衣料が最も苦戦しており、この状態が恒常化しつつある(東京都)。


百貨店（営業担当）販売量の動き・中間層向けの婦人、紳士ファッションや、洋品雑貨の動きが更に不振となり、食料品の動きも鈍化している。

10 2016 東京都変わらない百貨店（営業担当）来客数の動き・前月に引き続き、台風や気温上昇など外的要因による来客数の減少が売上高に大きく影響している。９月11日以降連日の降雨影響により、本格的な秋物商戦、とりわけ婦人衣料が苦戦を強いられている(東京都)。

キーワード

苦戦買い時計価格強まっ富裕気温紳士婦人店降雨中心強い健闘物産秋物層状況購買ファッション


◆ “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、地域は、今年の9月は、ほぼ全国的な大勢となっているが、ペルソナでは、北海道を除く東日本が多い。

・業種としては、従来定番だった百貨店や商店街ではなく、あまり目立たなかったレストランで、“来客数の動き”を挙げている。

・ペルソナは、南関東のレストランで、“・３か月前と比べ来客数が全く伸びず、売上が減少している。要因が分からないが、周囲の状況をみると同様の店舗が多い”。

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“悪くなったＣＬ5“のペルソナ

“ＣＬ5“


悪くなったＣＬ5


1 2016 南関東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・３か月前と比べ来客数が全く伸びず、売上が減少している。要因が分からないが、周囲の状況をみると同様の店舗が多い。

2 2016 中国変わらない高級レストラン（宴会サービス担当）来客数の動き・週末は個人客が多く、客単価も良い状況であるが、平日の企業関係の利用が増えない。

3 2016 北関東変わらない一般レストラン（経営者）来客数の動き

・夏以降、宴会の受注件数が落ち込んできており、業績に悪影響が出ている。一方、レストラン部門はリオデジャネイロオリンピック終了とともに、客足が戻ってきている。葬儀向けを主体とする仕出し関係も右肩上がりで伸びている。

4 2016 東北やや悪くなっているコンビニ（店長）単価の動き・商品の購入について、単価の低下はそれほどでもないが、買上点数が減少している。そのため、景気はやや下降気味である。

5 2016 北関東やや悪くなっている商店街（代表者）来客数の動き

・お盆過ぎから購買力が非常に落ちてきたが、それでも９月は運動会シーズンだったため、なんとかといったところだが、運動会のピークを過ぎた月後半は、本当に来客がなくなって、景気が悪いような感じである。

6 2015 東北やや悪くなっている衣料品専門店（店長）来客数の動き

・８月後半からかなり涼しくなり、その勢いで９月の秋物の動きが活発になったが、途中から残暑が復活したことにより、勢いが少し削がれている。また、９月の大型連休において客足は行楽に向いており、買物に来てもらえない状況が続いている。

7 2015 近畿悪くなっている一般レストラン（経営者）来客数の動き・客の話では、製造業がかなり悪いとよく聞く。近隣の飲食店も今月で閉店になり、大型連休は商店街の人通りが少なかった。

8 2016 東北やや悪くなっている観光名所（職員）来客数の動き・フリー客が止まった感があり、22日以降の連休の入込が前年より約10％も減少している。

9 2016 東北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・通常忙しくなる金曜日でも客の動向が読めない。周囲の飲食業も同様であり、曜日に関係なく予約は入るものの、静かである。

10 2015 北関東悪くなっている衣料品専門店（販売担当）来客数の動き・天候や長雨の影響もあったと思うが、それにしても人が町に出てこない。生きるために必死なのだろうが、どう表現して良いか分からないくらいに悪い。

キーワード

減少被害客客数来客週末飲食悪い飲食店悪影響長雨客足少し発生デフレ周囲点数割れ日季節商

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

◆9月の内閣府の見解

・“９月の現状判断ＤＩは、前月比0.8ポイント低下の44.8となった。

家計動向関連ＤＩは、飲食関連等が低下したことから低下した。”としている。

・ “家計動向関連ＤＩは、飲食関連等が低下したことから低下した。”としている。

2016/10/30 28

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）：

・９月の現状判断ＤＩは、前月比 0.8 ポイント低下の

44.8 となった。

家計動向関連ＤＩは、飲食関連等が低下したことから低下した。

企業動向関連ＤＩは、製造業等が上昇したことから上昇した。雇用関連ＤＩについては、上昇した。９月の先行き判断ＤＩは、前月比 1.1 ポイント上昇の 48.5 となった。家計動向関連ＤＩ、企業動向関連ＤＩ、雇用関連ＤI が上昇した。なお、季節調整値でみると、現状判断ＤＩは前月比 0.3 ポイント上昇の 46.3 となり、先行き判断ＤＩは前月比 0.7 ポイント上昇の 49.6 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、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、旅行・観光分野の回復、受注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。


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。

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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

新刊本で、“Who Gets What”が注目されている。乗客と空車を結ぶUberタクシーや、旅行者と空部屋を結ぶAirbnb等活用されていなかった資源と潜在顧客を結ぶシェアードエコノミーも、いわばこの文脈の延長にある。

Googleは、検索エンジンで、いま日本の人気TV番組の“Youは、何しに日本へ?”という類の問いかけで、潜在ニーズを把握し、広告に繋いでプッシュに入るビジネスモデルを開発し、世界のトップの企業価値を実現した。また、Industry 4.0もまた顧客の注文と商品企画設計から製造と流通の流れをアドフォックに組み立てる標準化技術を目指している。

先日、チャットボット等で起業を目指す若者達のプレゼンを13件位拝見させて頂いた。やはり形態素分解はChaSen(茶筅)等を用いているようだが、何しろ日本語辞書が古い。Googleなら、日本語の使い方の世界最大最新の知識在庫である日本語コーパスを持っているが、日本が使えるのは、古い辞書に限られている現状がある。

例えば、この社会情報天気図でも、形態素分析を使っているが、“インバウンド”という言葉は、茶筅辞書には無い。日本の景気を押し上げてきたのも、またここで、インパクトが無くなったと嘆いているウオッチャーも、この言葉を使っている。そしてこの数か月で、景気に対する意味合いが変わってきている。

今まで、通商産業省、総務省や日本の公的研究機関が、日本語コーパスの開発に取り組んできたようであるが、Googleには、投入資源のパワーでも知的レベルでも、とても太刀打ちできない。これは日本の曖昧な著作権が、壁になっている。GoogleがこのAPIを閉じてから、10年近くが経つが、日本の知的生産性が霧のカーテンの壁に閉じ込められている事実はあまり知られていない。

日本のイノベーションは、被疑者にdiscovery requestを求めない特許法と、立ち遅れつつデータ分析法と共に気になる。法律も特許も全て日本語で作られている。中国は、百度がGoogleを締めだしている。彼らは、AIのリーダを引き抜いて、自動車の自動運転の特区をテストベットとして、社会実験にも乗り出すようである。そこでは当然、人間の６感の編集を司る言葉も、マルチモーダルデータとして、分析されるだろう。法律と技術の基礎は言葉という知識である。

連環データ分析は、蟷螂の斧として、この社会情報天気図もその用途開発中である。

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10月１日


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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

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連環データマガジン 景気ウォッチャー 201610_0.80

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