こんにちは。流通気象コンサルタント・気象予報士の常盤勝美です。いつも、気象条件と物の売れ行きの関係を、実際の購買データを用いて分析し解説していますが、夏休み時期ということで、今回は自由研究のテーマに悩む小中学生の皆さんに向けた番外編です。夏休みの課題として、「購買データ（お店で買われたもののデータ）と様々なデータの関係を調べる」自由研究をやってみませんか。数字が苦手な子にはちょっとむずかしく感じてしまうところもあるかもしれませんが、なるべく分かりやすい言葉で書いていきますので、ぜひチャレンジしてみてください。
ステップ１ テーマを考えよう！
ふだん、お店でなにげなく売られている数々の商品は、なぜその日、そこの売場でその値段で売られていたのでしょうか。それぞれの商品は、いつ、どの売場で、いくらで売るのが良いか、いろいろなデータや情報などを活用して色々と研究されています。このように、データにもとづいてお客さまのことを理解したり、もっと売れる方法を考えたりすることを「データマーケティング」といいます。今回は、お店の人、メーカーの人の気持ちになって、データマーケティングの自由研究に挑戦してみましょう。
例えば、お買い物のデータ（購買データ）とお天気のデータを使ってこんなテーマにしてみるのはどうでしょうか。
| 「商品の売れ行きと気温の関係」 「春夏によく売れる商品と、秋冬によく売れる商品の違い」 「〇〇（商品名）はいつ頃からお店でいっぱい並べれば良いか」 |
ステップ２ データを見てみよう！
①購買データ
季節との関係を見つけやすい6カテゴリの購買データを用意しました。下にそれぞれの商品の売上グラフを示します。グラフの下の部分をクリックするとデータがダウンロードできます。
＜データダウンロードにあたってのお願い＞（必ずお読みください） データダウンロードにあたっては、改めて本サイトのサイトポリシーをご覧ください。データをダウンロードされた場合、サイトポリシーに同意したと見なします。なお、本ブログにてダウンロード可能なデータについて弊社は、その正確性、安全性に関して万全を期しておりますが、いかなる保証もするものではありません。データダウンロードによって生じるいかなる不具合、損害についても、一切責任を負いません。
データ出典：True Data「ドルフィンアイ」
②お天気データ
続いて、購買データとの関係を調べる“お天気データ”の取り方を説明します。
お天気データは、こちらの気象庁のHPからダウンロードします。 ダウンロードするときは、自分でデータを取りたい地点、期間、項目を選びます。なお、分析によく使うデータは、気温、降水量などです。今回使う購買データは、日本全体を対象としたものです。対応するお天気データは、日本全国の地点を集計すると大変なので、今回は日本全国を代表する地点として、「東京」を選びます。
出典：気象庁HP
なお、参考までに東京の「お天気データ」を、こちらからダウンロードしていただいてもOKです。
ステップ３ お天気と売れ行きの関係グラフを作ってみよう！
一般的な方法として、パソコンのソフトであるExcel（エクセル）を使った、関係の調べ方を説明します。
①２つの折れ線グラフから関係を見つける方法
最も一般的な調査方法は、気象（気温など）と購買のデータを、同じ図の中に折れ線グラフで表示するやり方です。気温は1年の中で、夏は高く冬は低いという特徴を持っていて、波を打っているような折れ線グラフになります。購買データがそれと同じような波の形を持つデータであれば、気温が上がれば売上が増え、気温が下がれば売上も減るという関係があるといえます。気温の波と購買データの波が逆の関係になる場合や、はっきりとした関係性が見られない場合もあります。
●パーソナルアイスその他
●使い捨てカイロ
解説：「パーソナルアイスその他」では、気温と買物指数の折れ線グラフの形が少し似ています。それに対して「使い捨てカイロ」は気温と買物指数の折れ線グラフの形が大きく違い、それぞれのグラフの形が逆になっているようにも見えます。
②散布図という図を使って２つのデータの関係を読み取る方法
少し難しい方法ですが、図の縦軸が購買データ、横軸が気温データとした散布図を描くと、両者の関係をより分かりやすく調べることもできます。図の中に散らばる点の形から、読み取るのです。点が線状に集中している場合にはその線の形に対応した関係性が深く、点がばらばらに散らばっている場合は、両者の間にはっきりとした関係があまりないことをあらわしています。
●パーソナルアイスその他
●使い捨てカイロ
解説：「パーソナルアイスその他」では、点がグラフの右側に行けば行くほど（つまり気温が高くなればなるほど）上の方に行っている（つまり買物指数が高くなっている）ことが分かります。それに対して「使い捨てカイロ」では、およそ20℃以下の温度帯で、グラフの左側に行けば行くほど、上の方に行っている（つまり買物指数が高くなっている）ことが分かります。※「買物指数」の解説は末尾にあります。
なお、２組のデータの関係の強さを調べる「相関係数（そうかんけいすう」という目安もあります。ここでは詳しく説明はしませんが、売上とお天気の関係の強さをより本格的に調べたい場合は、相関係数にもチャレンジしてみると良いでしょう。
そして、この散布図を使えば、実際の天気予報を参考に、「明日の予想最高気温は〇℃だから、□個くらい買われるはず」という見当をつけることができます。実際にお店では、このように調べた関係性を参考に、購買数を予想し、売場に並べる商品の量を決めています（実際には気温以外のデータでも同様の調査をして、それらの結果を組み合わせた上で、売場に並べる商品の量を決めています）。
ステップ４ レポートにまとめよう！
調べた関係をまとめてレポートにまとめてみましょう。作った図から分かることは何か、また分かった結果を実際のお店の毎日の仕事の中で活用するとしたら、どのようなことができるか、考えてみましょう。一つの例を参考までに下の図で示します。
調査結果の応用問題として、できれば、実際に毎日気象庁から発表される天気予報を使って、翌日、その商品がどれだけ売れることが考えられるか、自分で試して計算すると、さらにおもしろいかもしれません。
レポートにまとめる際はデータの出典を記載しましょう。もし、このブログからダウンロードした購買データを使う場合には、「データ出典：True Data」、「データ出典：気象庁」とレポートの最後の方に書いておいてくださいね。
まとめ（保護者の皆さまへ）
世の中にデータがあふれるほど存在するビッグデータの時代、有意な関係性を導き出すデータの取捨選択、加工処理などを迅速かつ的確に行うスキルが求められます。そして、小中学生のうちから、多くのデータと触れ合い、データの読み方や加工の仕方を学び、考察力を養うのは、非常に重要な視点だと考えます。これをきっかけに、このような「データマーケティング」を今後もどんどん学んでいっていただければ、データマーケティングを取り扱う企業として、この上ない喜びです。
付録① True Data（トゥルーデータ）ってどんな会社？
『True Data』は日本語に訳すと“真実のデータ”。全国のスーパーマーケットやドラッグストアで商品が購入されたデータ「消費者購買データ」をあつかう会社です。その規模は約6000万人にもおよびます。このとても大きなデータを、スーパーマーケット、ドラッグストアで働く人や商品を作る会社（メーカー）の人が分析できるような仕組みを作り、実際にそれらのお客様に使ってもらっています。
付録② さまざまなデータ
今回は、商品の購買金額のデータと、気象データとの関係を調べてみましたが、色々なデータを組み合わせてみると、もっとおもしろい関係がみつかるかもしれません。是非そういったチャレンジもしてみてはいかがでしょうか。参考までにほかにどのようなデータが入手できるか、一部を紹介します。
・商品の、年齢別、購買時間帯別などのデータ
☆ウレコン（True Dataの運営する無料の購買データ閲覧サイト；会員登録が必要）
・国の機関が公開している各種データ
☆RESAS（リーサス）：地域経済分析システム
☆e-stat（イースタット）：政府統計ポータルサイト
などなど
付録③ 用語集
・購買データ
お店で買われた商品に関するデータは、POS（ポス）データと呼びます。お店で物が売れた（お客様が買った）時の様々な情報がまとめられているデータという意味です。True Dataでは、全国のスーパーマーケットやドラッグストアのお店での日々のPOSデータを集めたデータベースを活用した仕事をしています。なお、様々なお店のデータを集めることで、一部のお店だけの特徴（特売セールなど）が目立たないような処理をして、日本全体のスーパーマーケットやドラッグストアを代表するデータとしています。
・買物指数
実際にお店で購入される商品の数は、そのお店の大きさ、買い物に来るお客様の数などによって大きくちがいます。ですので、それぞれのお店の実際の購買データのままでは他のお店で使えないなど、不便なことになってしまいます。全ての店で使える情報にするため、基準をつくっています。それが買物指数です。True Dataでは、買物指数として「来店者100万人における購入金額」と決めています。それぞれのお店では、実際の来店者の数は分かっている（予想している）ため、そこから購入金額を計算し、どのくらいお店の売場に商品を並べるのが良いか、決める参考にしています。
本ブログに対するご意見、ご感想、気象と消費データに関するお問い合わせ等は、お気軽にこちら（https://www.truedata.co.jp/contact）までお寄せください。
株式会社True Data 流通気象コンサルタント 常盤 勝美
〈プロフィール〉
大学で地球科学を学び、民間の気象会社で約20年にわたりウェザーマーチャンダイジング関連サービスに従事。2018年6月、True Dataへ入社し、気象データマーケティングを推進。著書に『だからアイスは25℃を超えるとよく売れる』（商業界）など。気象予報士、健康気象アドバイザー、地球温暖化防止コミュニケーター。
