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Yuki Ueda 
製品開発や施策立案の現場で、候補が多すぎて優先順位がつけられない状況に陥った経験はないでしょうか。「全部重要」と言われても予算と時間には限りがあります。そのとき頼りになるのがMaxDiff分析です。MaxDiff分析は、調査対象者に対して複数の選択肢を同時に提示し、最も好ましいものと最も好ましくないものを選んでもらうことで、各項目の相対的な重要度を数値化する手法です。筆者が関わった日用品メーカーの事例では、10種類の製品改良アイデアの中から、消費者が本当に求める上位3つを明確に特定できました。従来のリッカート尺度アンケートでは「どれも重要」という結果に陥りがちですが、MaxDiff分析は選択を強制することで、真の優先順位を浮き彫りにします。
MaxDiff分析とは何か
MaxDiff分析は、Maximum Difference Scaling（最大差異尺度法）の略称であり、複数の項目に対する相対的な選好や重要度を測定する定量調査手法です。1990年代にJordan Louviere博士らによって開発され、市場調査の分野で急速に普及しました。調査画面では、通常3〜5個の項目をセットで提示し、その中から「最も良い」と「最も悪い」を選んでもらいます。この操作を複数セット繰り返すことで、すべての項目について相対的な評価値を算出します。
従来の5段階評価や7段階評価では、回答者が中間値に逃げたり、すべての項目に高評価をつけたりする傾向がありました。しかしMaxDiff分析では強制的に優劣をつけさせるため、回答者の本音が浮かび上がります。得られるデータは比率尺度に近い性質を持ち、項目間の差を数値で比較できる点が大きな特徴です。製品特徴、広告コピー、パッケージデザイン、サービス要素など、あらゆる選択肢の優先順位づけに活用されています。
コンジョイント分析との違い
コンジョイント分析は複数の属性を組み合わせたプロファイル全体を評価させるのに対し、MaxDiff分析は単一属性の項目を個別に評価させます。コンジョイント分析では「価格が3000円で容量が500mlで香りがラベンダーの商品」のように複数要素が混ざった選択肢を提示しますが、MaxDiff分析では「ラベンダーの香り」「大容量」「低価格」といった要素を個別に評価します。前者は製品全体の最適な組み合わせを探るのに向いており、後者は個別要素の優先順位を明確にするのに適しています。設計の複雑さもコンジョイント分析のほうが高く、回答者の負担も大きくなります。MaxDiff分析はシンプルな設問構造で直感的に答えやすいため、回答精度が高まりやすい傾向があります。
なぜMaxDiff分析が重要なのか
企画会議では「顧客はこの機能を求めているはずだ」という思い込みが横行します。しかし実際に市場に出してみると、想定外の反応が返ってくる事態は珍しくありません。MaxDiff分析を使えば、企画段階で顧客の本音を数値で把握でき、限られた開発リソースを最も効果の高い施策に集中投下できます。
筆者が支援した化粧品メーカーの事例では、新製品のパッケージデザイン案が8種類ありました。デザイナーと営業部門で意見が割れ、議論が平行線をたどっていました。そこでMaxDiff分析を実施したところ、消費者が最も重視していたのは「持ち運びやすさを感じさせる形状」であり、「高級感のあるゴールド装飾」は下位に沈みました。この結果を受けて、機能性重視のデザインに絞り込んだ結果、発売後の売上は当初予測を2割上回りました。データに基づく意思決定が、社内の対立を解消し、市場での成功につながった実例です。
リソース配分の精度が上がる
開発予算には上限があります。すべての機能を盛り込むことは不可能です。MaxDiff分析で得られた重要度スコアを使えば、予算配分の根拠を明確に示せます。上位3項目に7割の予算を集中させ、下位項目は次フェーズ送りにするといった判断が、感覚ではなくデータで裏づけられます。経営層への説明も容易になり、稟議が通りやすくなります。
チーム内の合意形成が加速する
企画チームの中で意見が割れたとき、声の大きい人の意見が通ってしまう状況は望ましくありません。MaxDiff分析の結果を共有すれば、誰もが納得できる客観的な判断基準が生まれます。筆者が関わったプロジェクトでは、社内の対立が激しかった施策について、調査結果を1枚のグラフにまとめて提示したところ、わずか30分で合意形成が完了しました。データは感情を排除し、議論を建設的にします。
MaxDiff分析でよくある問題
MaxDiff分析は強力な手法ですが、設計や解釈を誤ると間違った結論に導かれます。実務で頻繁に見かける失敗パターンを紹介します。
項目数が多すぎて回答者が疲弊する
評価したい項目が20個も30個もある場合、すべての組み合わせを網羅しようとすると回答セット数が膨大になります。回答者は途中で集中力を失い、適当に選び始めます。筆者が見た最悪のケースでは、25項目を評価させるために40セットもの設問を用意していました。回答時間が20分を超え、離脱率が5割に達していました。現実的には、評価項目は15個以内に絞り込み、回答セット数は10〜15セット程度に抑えるべきです。
項目の粒度がバラバラで比較できない
「低価格」「エコ素材」「有名ブランド」「500ml容量」といった粒度の異なる項目を混在させると、回答者は何を基準に選べばよいか混乱します。具体性のレベルを揃えることが重要です。「低価格」ではなく「1000円以下」、「エコ素材」ではなく「再生プラスチック使用」といった具合に、具体的な表現で統一します。抽象と具体が混ざると、調査結果の解釈が困難になります。
スコアの差を過大評価する
MaxDiff分析で得られるスコアは相対的な指標であり、絶対的な購入意向ではありません。1位の項目と2位の項目のスコア差が小さければ、実務上はほぼ同等と見なすべきです。しかし「1位だから優先」と機械的に判断してしまう事例が後を絶ちません。統計的な有意差検定を併用し、差の大きさを慎重に評価する必要があります。スコアが僅差の場合は、複数の施策を並行して進めるほうが賢明です。
MaxDiff分析の正しいやり方
実務で成果を出すためのMaxDiff分析の設計手順を、5つのステップで解説します。
ステップ1：評価項目のリストアップ
まず評価したい項目を洗い出します。ブレインストーミングや既存の顧客フィードバック、競合製品の特徴分析などから候補を集めます。この段階では数を絞り込まず、思いつく限りリストアップします。次に、重複や類似項目を統合し、抽象度を揃えます。最終的に10〜15項目程度に絞り込むことを目指します。項目の表現は、調査対象者が理解しやすい言葉で統一します。専門用語や社内用語は避け、消費者目線の表現に置き換えます。
ステップ2：回答セットの設計
MaxDiff分析では、すべての項目がほぼ同じ回数だけ提示されるよう、回答セットを設計します。実験計画法に基づいてバランスよく組み合わせる必要があります。専用の統計ソフトウェアや調査会社のプラットフォームを使えば、自動で最適な組み合わせを生成できます。1セットあたりの項目数は3〜5個が標準です。4個が最もバランスが良いとされています。セット数は項目数の1.5倍から2倍程度が目安です。15項目なら20〜30セット程度になります。
ステップ3：調査票の作成と事前テスト
調査票を作成したら、必ず事前テストを実施します。社内の数名に実際に回答してもらい、質問文の意味が明確か、回答時間が長すぎないかを確認します。回答者から「どういう基準で選べばいいのか分からない」といったフィードバックが出た場合、項目の表現を見直します。事前テストで離脱率や回答時間の異常値が検出されたら、セット数を減らすか、項目数を削減します。
ステップ4：本調査の実施とデータ収集
本調査では、サンプルサイズを確保します。一般的には、項目数×20〜30サンプル程度が目安です。15項目なら300〜450サンプルが望ましいです。ターゲット層に応じてスクリーニングを行い、適切な回答者を選定します。調査中はリアルタイムで回答状況をモニタリングし、離脱率や回答時間の異常を検知します。問題が発生した場合は速やかに調査を一時停止し、設問を修正します。
ステップ5：データ分析とスコア算出
回収したデータをもとに、各項目の重要度スコアを算出します。一般的には階層ベイズモデルや集計ロジットモデルを用いて推定します。専用の統計ソフトウェアを使えば、自動で計算できます。得られたスコアを降順に並べ、上位項目と下位項目の差を視覚化します。棒グラフや折れ線グラフで示すと、関係者への説明がしやすくなります。属性別（年代別、性別など）に分析すれば、セグメントごとの優先順位の違いも把握できます。
MaxDiff分析の活用事例
実際の企業事例を通じて、MaxDiff分析がどのように活用されているかを見ていきます。
事例1：飲料メーカーの新製品開発
ある飲料メーカーは、健康志向飲料の新製品開発にあたり、12種類の機能訴求メッセージの優先順位を知りたいと考えていました。「カロリーゼロ」「ビタミンC配合」「無添加」「国産素材使用」などの訴求候補がありましたが、どれを前面に出すべきか決めかねていました。MaxDiff分析を実施した結果、「カロリーゼロ」と「無添加」が圧倒的に高いスコアを獲得しました。一方、「国産素材使用」は予想に反して下位に沈みました。この結果をもとに、パッケージデザインとプロモーション戦略を「カロリーゼロ×無添加」に集中させたところ、発売初月の売上が目標の1.3倍に達しました。
事例2：サービス業の顧客満足度向上施策
あるホテルチェーンは、顧客満足度を向上させるための施策候補が20個以上あり、どれから着手すべきか悩んでいました。予算制約があるため、すべてを実施することは不可能でした。MaxDiff分析を用いて宿泊客に評価してもらったところ、「チェックイン時の待ち時間短縮」と「部屋の清潔さ向上」が最上位に来ました。「高級アメニティの提供」や「レストランメニューの多様化」は下位でした。この結果を受けて、フロント業務の効率化と清掃品質の強化に予算を集中投下したところ、顧客満足度スコアが半年で15ポイント上昇しました。
事例3：BtoB製品の機能優先順位
産業機器メーカーは、次世代製品に搭載する機能の優先順位を決める必要がありました。技術部門は「最新のAI機能」を推していましたが、営業部門は「操作の簡便性」を重視していました。顧客企業の担当者を対象にMaxDiff分析を実施したところ、「故障時のサポート体制」と「既存システムとの互換性」が最上位に来ました。「AI機能」は中位にとどまりました。この結果をもとに、サポート体制の強化と互換性向上に開発リソースを集中させた結果、製品リリース後の受注率が前モデル比で25%向上しました。
MaxDiff分析を成功させるためのまとめ
MaxDiff分析は、複数の選択肢の優先順位を定量的に明らかにする強力な手法です。製品開発、サービス改善、マーケティング施策の優先順位づけなど、幅広い場面で活用できます。成功のカギは、評価項目を適切に設定し、回答者の負担を最小限に抑え、得られたスコアを正しく解釈することです。項目数は15個以内に絞り込み、粒度を揃え、回答セット数を適切に設計します。データ分析では、スコアの差を統計的に検証し、上位項目への集中投資と下位項目の見送りを明確に判断します。
筆者が実務で見てきた限り、MaxDiff分析を導入した企業の多くが、意思決定の速度向上と施策の成功率向上を実感しています。社内の対立を解消し、限られたリソースを最も効果の高い施策に集中させることができるからです。ただし、調査設計の段階で項目の粒度を揃えること、回答者の負担を抑えること、スコアの解釈を慎重に行うことを忘れてはなりません。これらの注意点を押さえれば、MaxDiff分析はあなたの製品開発と施策立案の精度を飛躍的に高める武器になります。
よくある質問
この記事を書いた人
石崎 健人 | 株式会社バイデンハウス マネージング・ディレクター
リサート所属モデレーター。外資系コンサルティング・ファーム等を経て現職。生活者への鋭い観察眼と洞察力を強みに、生活者インサイトの提供を得意とする。2022年より株式会社バイデンハウス代表取締役。2025年よりインタビュールーム株式会社（リサート）取締役。