連環データマガジン景気ウォッチャー周年記念号 201607_0.88

社会情報天気図
景気ウオッチャー調査から、
地域の消費の動向を可視化し、景気の実相を理解する
Dual ComBine Analysis
Powered by
for Who Gets What and ?
2016年7月号 Vol.2 No.7
内閣府2016年7月8日発表データより
2016/7/31 1
Ｐｈｏｔo by Akiko
2016 © Data Cake Baker Corporation
Ｐｈｏｔo by T. HIRATA
4月

社会情報天気図～景気ウオッチャー調査から地域や業種の景気動向を読む～
社会情報天気図の一周年記念号として、景気ウオッチャーの第一四半期の消費活動のトレンドを分析
した。社会情報天気図は、ＧＤＰの６割を占める消費の実相とその動向を深く理解し、先を読んで、社会を
より豊かにするために挑戦すべき課題の探索を支援することを目的にしている。
消費の実相トレンドは、景気動向水準を示すＤＩとその理由、市場要因等の景気の様相属性をマップ化
し、そこに２０１６年の４月、５月、６月度の日本各地と各業種の動きをプロットした。消費動向を示す空間は、
“良い-悪い”軸と、“変わらない-変わる”軸で構成された。
また消費の景気観は、そのマジョリテイは、“変わらない”で、約30％を占めている。これに隣接した“や
や悪い”の17％を加えると、50％ととなり、決して楽観できる状況ではない。そこに多くの地域や業種が含
まれている。新車導入にも関わらず、大手自動車メーカの燃費不正問題が、影を落としている。
これに対抗するマイノリティは、“良い方向”には、北海道と沖縄と中国があり、インバウンド効果や観光
産業がそれを支えているが、個々の要因が限定的で、共通性が見当たらない。
逆のマイノリティの“悪い方向”には、近畿と百貨店が構造不況業種となって固定されている。特に高額
商品やブランド商品を支えてきたインバウンドと、株価が支えてきた高齢者の慎重な購買態度が表出した。
熊本地震は、この動きを加速し、日本の消費構造の脆弱さを露呈させたが、九州地方は。少しづつ悪さ
から脱出方向にある。
地域特性としては、関東や東海近畿が優れず、九州を除く、北海道や沖縄中国等が比較的良い。
業種特性としては、百貨店や商店街などに代表される物販が冴えず、観光関係やレストラン等のサービ
ス業が良い方向にあり、モノからコトへとシフトしている。
今回は残念ながら“動き”の方向と“悪い”方向が重なったが、プロダクツやサービスが、良い方向へのイ
ノベーションに繋がることを期待したい。
はじめに
2016/7/31 22016 © Data Cake Baker Corporation

全国の景気動向まとめ Dual ComBine Analysis
2016/7/31 3
・景気ウオッチャー調査の内、消費者の動きを示す、全国12地域で、2016年４月、5月、６月度の各
業種のビジネスの現場から延べ2,545人のプロファイル記録データを使用。
・個人の地域、業種属性や、景気判断属性としての景気動向ＤＩ、市場要因、その理由の説明文等
の、順序値、表示値、時系列値、文章な非構造データなど多様なタイプを含むデータセットから、
景気動向の実相に迫る、属性間の関係性を読み取るため、連環データ分析で俯瞰マップ化した。
・景気判断である３ヵ月間の、DI規範値とそのトレンドが持つ背景や他の属性間の意味を示す多次
元プロファイル・データを、マシンラーニングで情報圧縮し、分けて、判断し、解るため、景気ウオッ
チャーと関係する属性を、同一多次元空間に圧縮写像して俯瞰できる社会情報ＭＡＰを作成。
・これらのウオッチャーと諸属性を同時クラスタリングしプロファイリングし、その配置空間における分
布から、マジョリティと対抗マイノリティを理解し、空間構成軸をオープン・コーでングした。
・利用法としては、“誰が、景気をどのように、何故、受け止めているか”、いわば日本の景気につい
て、“Who Gets What and Why”の俯瞰へのチャレンジである。

社会情報天気図～消費動向2016年第１四半期
全国の
DI
◇ 「景気ウオッチャー調査」の2016年４月、５月、６月の第１四半期の景気動向
・全国平均は、41.4で前年同期比-11.0ポイントで、北海道以外は45.ポイントにも届かず、ほぼ全国的に“小雨模様”となった。
・東京都を含め全国12地域中、北海道と沖縄のみが“小雨模様”で、北陸、中国も下り坂となり、小雨模様が、ほぼ全国に広がった。
・“大雨”だった九州は、36.6と少しづつ改善しているが、前年同期比-15.7ポイントと、まだ大雨模様に近い。
・東京は39.6ポイントと前年同期比-16.１ポイントで、南北関東、近畿も前年同期比で２桁ダウンで、特に首都圏が厳しい状況。
九州:36.6(-15.7)
（全国平均-4.8）
沖縄DI:44.5(-9.3)
（全国平均+3.1)
北陸I:43.2(-13.5)
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）
2016/7/31
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)
全国家計“小雨模様”
DI：41.4 (前年同期差-11.0)
北海道I:45.6(-8.5)
（全国平均+4.2) 東北DI:42.7(-8.4)
北関東DI:40.6(-9.0)
（全国平均-0.8)
東京都:39.6(-16.1)
東海DI:41.8(-9.3)
四国DI：41.1(-8.8)
南関東DI:41.2(-12.2)
近畿DI:40.2(-13.8)
中国DI:43.4(-8.2)

30.0
35.0
40.0
45.0
50.0
55.0
60.0
65.0
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
2016年3月
2016年4月
2016年5月
2016年6月
全国
北海道
東北
北関東
南関東
東京都
東海
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
◇４月～６月の2016年度第１四半期（1Ｑ）の全国平均は、41.4で対前年同期差-11.0ポイントで、北海道以外は45.ポイントにも届か
ず“小雨模様”が全国に広がった。
・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一貫して変わらない。こ
の３ヵ月でも、東北以外は、ダウントレンドが続いている。
・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原因は不明、来月以降に注
目。
2016/7/31 5
2014年4月消
費税8％実施
・マネタリー残の増加率▽40％？
・消費税見送り効果？
消費税効果
・熊本地震

30.0
35.0
40.0
45.0
50.0
55.0
60.0
65.0
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
2016年3月
2016年4月
2016年5月
2016年6月
全国
北陸
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
◇４月～６月の2016年度第１四半期（1Ｑ）の全国平均は、41.4で対前年同期差-11.0ポイントで、北海道以外は45.ポイントにも届か
ず“小雨模様”が全国に広がった。
・九州は、熊本の震災で、４月に急落して35ポイントを切ったが、５月からやや持ち直した。
・沖縄も45ポイントを切って、ダウントレンドである。
2016/7/31 6
2014年4月消
費税8％実施
消費税効果
・マネタリー残の増加率▽40％？
・熊本地震

景気ウオッチ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6月 52.2 58.6 51.0 50.4 53.6 55.9 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 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
今年の年平均 45.4 48.0 44.8 43.1 44.7 44.4 45.6 46.9 45.5 47.1 43.5 44.5 50.3
前年の年平均 47.4 47.1 46.0 44.7 47.2 49.8 47.0 49.1 50.3 46.5 46.7 47.6 50.5
対前年差 -2.0 0.9 -1.2 -1.6 -2.6 -5.4 -1.4 -2.2 -4.8 0.6 -3.2 -3.1 -0.2
今年の1Q平均 41.4 45.6 42.7 40.6 41.2 39.6 41.8 43.2 40.2 43.4 41.1 36.6 44.5
対前年同期差 -11.0 -8.5 -8.4 -9.0 -12.2 -16.1 -9.3 -13.5 -13.8 -8.2 -8.8 -15.7 -9.3
対全国平均差 0.0 4.2 1.3 -0.8 -0.2 -1.8 0.4 1.8 -1.2 2.0 -0.3 -4.8 3.1
◆ 「景気ウオッチャー調査」の2016年第１四半期（４月、５月、６月）の“現状の家計動向”
・第１四半期の全国平均は41.4で前年同期比-11.0ポイントの大幅ダウンで、特に南関東、東京都、北陸、九州は２桁ダウンである。
・過去1年間平均の全国平均は45.4ポイントで、前年同期比-2.0ポイントダウンとなった。
・今月単独でも全国平均は、40.2と、３月以来連続ダウンで、40ポイントを切る可能性がある。
景気ウオッ
チャーのＤＩ
2016/7/31 7
「景気ウオッチャー調査」のデータ
ヒートマップから
・景気ウオッチャーは、基本的には
３ヵ月前を基準とした判断を聴いて
いる。また、景気は季節性があり、
前年同期比が望ましい。そこで、近
月号では、直近３ヵ月間の平均値
を比較した。
・消費増税ダメージは、2014年4月
で、全国平均で37.2ポイントであっ
た。その１年後に回復したが、腰砕
けとなって低迷を続けている。
・2016年1Ｑ（直近３ヵ月）で、45ポイ
ントを上回ったのは、北海道だけで
ある。インバウンド効果を享受した
中国、沖縄、新幹線効果の北陸が
他地域より良い。
・九州は震災が厳しいが、1Ｑでは
36.6と回復基調。
・東京都が39.6とかなり悪いが、消
費税の見送り効果かも知れない。

全国の景気動向まとめ Dual ComBine Analysis
2016/7/31 8
・家計動向に関する景気ウオッチャーをクラスタリング
今回は、2016年第１四半期の４月、５月、６月データで、景気動向を、
地域要因、業種要因等のウオッチャーの個人属性と、判断DIとその説
明文、および市場要因等の5要因の総合相関関係（連環性*）で5クラス
タに分類。
＊連環性（Degree of Dual Combine）
は、連環でータ分析（Dual ComBine
Analysis）で使われる表側と表頭の各ア
イテムの類似性を表す非負の数字

クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因・・・景気ウオッチャー分布 Dual ComBine Analysis
2016/7/31
9
景気ウオッチャーを5クラスタに類型化
ウオッチャー・マップの空間構成のデータと処理
・ 3ケ月間の延べ2,545人のウオッチャーのプロ
ファイルデータセット。
・ウオッチャーの個人属性は、月別の地域と月別
業種属性の、２変数とした。
・景気判断属性は、景気ＤＩ、とその説明文、およ
び市場要因も月別とし、３変数とした。
・説明文は852語のキーワードとの共起の有無
データとし、計5枚のクロス表を統合し解析した。
・これらの定性・定量と時系列の計5要因の変量を
含むデータセットを連環データ分析（*）による機
械学習で情報圧縮し分類。
・どのような地域や業種の個人が、どのような景気
動向判断をなぜしているかについて、統合相関性
（連環性）を使って、いわば“Who Gets What and
Whay”分析を行い連環マップを得た。
・機械学習で、約1000次元空間に布置された
82,545本のウオッチャーベクトルを２次元に情報
圧縮し、ウオッチャと全ての属性の統合相関分布
から、５クラスタに分類し、俯瞰マップを形成した。
（*）連環データ分析(Dual ComBine Analysis)：日
本発の多様なデータ変数をフュージョンして解析
できる、世界初の“Data Cognitive Browser”
◆景気動向とその構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャーの個人属性と景気判断属性を5クラスタに類型化
・日本の2016年4、5、6月の景気動向を、消費の現場に従事しているウオッチャーのデータを俯瞰。ウオッチャーの個人属性と、景気
動向にまつわる判断属性を、定量・定性属性を含むプロファイルデータとし、マシンラーニング(※)で統合解析し5クラスタに分類した。
・延べ2,545人の景気ウオッチャーを、５つのクラスターに分類した。景気ＤＩで“変わらない”と“やや悪くなった”がマジョリティとなった。
・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ウオッチャー・マップとなった。

クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因・・・景気ＤＩ Dual ComBine Analysis
2016/7/31
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
1）主要なクラスタの総合相関クラスタとそ
のオープンコーディング：
・CL.1.「良くなって、やや良く」
・CL.2.「変わらず」
・CL.3.「変わる（悪く）」
・CL.4.「やや悪くなって」
・CL.5.「悪くなって」
2）クラスタ構成空間の軸足コーディング：
・「悪い（左上）」 vs. 「良い（右下）」
・「変わる(左下)」vs.「変わらず(右上）」
◆景気動向とその構成要因： 2016年第１四半期の景気ウオッチャー・マップに景気ＤＩを布置しクラスタと軸足をコーディング
・日本の2016年4、5、6月の景気動向を、消費の現場に従事しているウオッチャーのデータを俯瞰。ウオッチャーの個人属性と、景気
動向にまつわる判断属性を、定量・定性属性を含むプロファイルデータとし、マシンラーニング(※)で統合解析し5クラスタに分類した。
・この３ヵ月の日本のマジョリティは、左下の・CL.2.「変わらず」と・CL.4.「やや悪くなって」で、対決するマイノリティは、・CL.1.「良くなっ
て、やや良く」と、それに対抗する形で、・CL.5.「悪くなって」が出現している。対極には・CL.3.「変わる（悪く）」が読み取れる。
・
良くなって・やや良くＣＬ.1
変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
悪くなってＣＬ.5
変わる（悪く）ＣＬ.3
クラスタ
ウオッチャー
(人)
ウオッチャー
(％)
ＣＬ1 705 27.7
ＣＬ2 727 28.6
ＣＬ3 356 14.0
ＣＬ4 441 17.3
ＣＬ5 317 12.5
計 2546 100.0

クラスタ
別特徴
◆景気動向とその構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャー・マップに日本全国の地域の月別動向を布置
・日本の2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、東京を含む全国12地域の月別動向と３ヵ月間の2016年度第１クオータのポジ
ションを布置した。
・[良くなって・やや良くＣＬ.1]、には、北海道と中国が附置され、東北もその方向ではあるが[変わらずＣＬ.2]にも近く布置された。
・[やや悪くＣＬ４]は、近畿があり、東京、北関東も近い。[変わる（悪く）ＣＬ.3]には、九州がありその４月から５月、６月にやや回復。
景気動向の構成要因・・・地域要因（日本全体） Dual ComBine Analysis
・景気要因と構成軸からなる俯瞰マップに、
各地域の月別因子のトレンドを布置。
・日本のマジョリティは、「変わらない」と、「や
や悪くなって」いる方向にある。12地域中の
過半数がここに集中している。
・マイノリティの「悪くなっている」方向には、
近畿が居座っており、東京も同じ方向である。
・マイノリティの「良くなっている」方向には、
北海道と中国がある。東北も似た方向にある
が、やや「変わらない」方向にも近い。沖縄は
サンプルが少なく、パワーが弱く特徴も弱い。
・地震に襲われた九州は、日本のマジョリティ
の「変わらない」の対極にあり、「変わる（悪
く）」の代表的なポジションである。
・連環マプの見方は、中心からの方向が意
味を、中心からの距離がその強さを示してい
る。
「景気動向DI+月別地域因子」
変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
2016/7/31

◆景気動向とその構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャー・マップに北日本の3地域の月別動向を布置
・日本の2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、北日本の３ヵ月と第１クオータの各代表ポジションを布置した。
・北海道は、[良くなって・やや良くＣＬ.1]に位置し、傾向的変動はない。
・東北も同じクラスタであるが、良くなっているよりもやや良くなっている方向で、[変らずＣＬ.2]に近い。
・北陸は、４月までは[良くなって・やや良くＣＬ.1]に位置したが、５月、６月と[変らずＣＬ.2]に移動した。
12
クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因・・・地域要因（北日本）
地域要因（北日本）
・景気要因と構成軸からなる景気ウ
オッチャ・マップ上に、地域要因のう
ち、北海道、東北、北陸の北日本地
域の月別因子を布置。
・日本全体に比べると、この北日本３
地域が、「悪い方向」と近くないのは、
意外ではある。
・とはいえ、北海道は、インバウンド
効果と新幹線効果がありそう。
・北陸は、新幹線効果があったが、
それが薄れかけてきているか？
・東北も、このポジションは新幹線効
果か。
変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
悪くなってＣＬ.5 変わる（悪く）ＣＬ.3
2016/7/31
「景気動向DI+月別北日本の地域因子」

◆景気動向とその構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャー・マップに関東3地域の月別動向を布置
・日本の2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、関東３地域の３ヵ月と第１クオータの各代表ポジションを布置した。
・東京都を含む関東３地域は、日本のマジョリティ群としての[やや悪くＣＬ.4]と[変らずＣＬ.2]に位置している。
・東京都は、[やや悪くＣＬ.4]に位置した。東京都を含む南関東は、 [変らずＣＬ.2]である。
・北関東は、 [変らずＣＬ.2]で、東京都と南関東の中間に位置しているが、特徴はあまり明確ではない。
13
クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因・・・地域要因（関東）
変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
地域要因（関東）
ち、北関東、南関東（東京都を含む）、
および東京都の、3の関東地域の月
別因子を布置。
・この関東３地域は、日本全体のマ
ジョリティであるやや悪く、変わらな
いポジションである。
・とはいえ、産業集積地でもあり消費
中心地でもある東京都が「悪い方
向」ベクトルに位置する意味は重要。
・南関東が「変わらない方向」と近い
が、東京都を含んだデータであり、
何か別の要因があるか知れない。
・前回の消費税の繰延時には、関東
を含む東日本は大きく落ち込んだが、
今回もその影響が考えられる。来月
以降が注目。
2016/7/31
「景気動向DI+月別関東の地域因子」

◆景気動向とその構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャー・マップに中央日本の3地域の月別動向を布置
・日本の2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、中央日本の３地域の３ヵ月と第１クオータの各代表ポジションを布置した。
・日本の中央部を構成する東海、近畿、中国の３地域は、日本のマジョリティ群と良い方向に分布して位置している。
・近畿は、 [やや悪くＣＬ.4]である。また東海は、 [変らずＣＬ.2]で、共に、日本のマジョリティポジションである。
・中国の４月から５月は、[良くなって、やや良くＣＬ.1]で好調なポジションに位置していたが、６月は、 [変らずＣＬ.2]に移動した。
14
クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因・・・地域要因（中央日本）
変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
地域要因（中央日本）
・景気要因と構成軸からなる景気ウオッ
チャ・マップ上に、地域要因のうち、東海、
近畿および中国地方の、3の地域の月別
因子を布置。
・近畿、東海地域は、日本全体のマジョリ
ティであるが、中国地方だけが、やや良い
方向のポジションである。
・中国地方は、インバウンド効果と思われ
るが、６月に「変わらず」の方向に移動した
のは要注意。
・近畿が「悪い」方向と近いのは、業種とし
て流通業における構造不況業種である百
貨店が多く、それに引かれている可能性
が考えられる。
2016/7/31
「景気動向DI+月別中央日本の地域因子」

◆景気動向とその構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャー・マップに南日本の3地域の月別動向を布置
・日本の2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、南日本の３地域の３ヵ月と第１クオータの各代表ポジションを布置した。
・日本の南日本を構成する四国、九州、沖縄の３地域は、九州は「変わる」方向で、四国、沖縄は、マップの中央部に位置している。
・九州は、４月が最悪で、５月、６月も[変わる（悪く）ＣＬ.3]と良くないが、やや回復のトレンドが見える。
・沖縄は、 [良くなって・やや良くＣＬ.1]であり、四国も[やや悪いＣＬ.4]ではあるが、いずれもセンターに近く、特徴がはっきりしない。
15
クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因・・・地域要因（南日本）
変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
地域要因（南日本）
ち、四国、九州および沖縄の、3の地
域の月別因子を布置。
・四国は、日本全体のマジョリティの
ポジションであるが、サンプル数が
少なく、特徴が弱い。
・中国地方だけが、やや良い方向の
ポジションで、インバウンド効果と思
われるが、６月に「変わらず」の方向
に移動したのは要注意。
・景気ウオッチャーでは、「変わらな
い」という判断はあるが、「変わる」と
いう判断は明示的には採っていない。
しかし、連環データマップからは、逆
の方向性から、意味を読み取ること
ができる。
2016/7/31
「景気動向DI+月別南日本の地域因子」

◆景気動向とその構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャー・マップに業種の月別動向を布置
・日本の2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、18業種の月別動向と３ヵ月間と第１クオータの代表ポジションを布置し、業
種別の景気の良否や変化の動静を見る．
・「良い」方向には、飲食サービス、旅行、ホテル等の業種が目立つ。逆に、「悪い」方向には、物販系が多く布置されている。
・「悪い」方向には、百貨店が際立って定番となっている。食品飲料、衣料販売が近い。
・「変らず」の方向に、住宅、通信、家電、スーパ等が「やや悪く」の方向に近く、多く見られ、動意が見られないのは、厳しさの現れ。
16
クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因・・・業種要因（全体）
・景気要因と構成軸からなる俯瞰
マップ上に、業種別に月別で布置。
・流通業界では、百貨店とコンビニ
は対角にポジションを採って明暗を
分けた。
・業種の多くは、左下のマジョリティ
を構成しており、変化はイノベーショ
ンの起点となるが、商店街は悪い方
向に近く、タクシー輸送サービスは
やや良い方向に近い。飲食サービ
スはさらに、そちらに寄っている。
・データは実相をできるだけ正面か
ら捉え、情報は心情的な意味を捉え
るために、自らのスタンドポイントを
意識する。サブジェクトとして、ウオッ
チャは、日本の地域や生業としての
業種である。
・業種を、流通業、サービス業、物販
業というよりメタな属性から俯瞰する。
「景気動向DI+業種因子」・・・業種全体
変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
2016/7/31

◆景気動向とその構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャー・マップに流通業種の月別動向を布置
・2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、業種要因のうち、流通5業種の３ヵ月と第１クオータの各代表ポジションを布置した。
・流通業の老舗である百貨店が「悪い」方向の代表であり、逆に「良い」方向の代表は、一番新しい業態のコンビニである。
・ショッピングセンターは、この両者の中間に位置する。
・スーパは、「変らず」の方向に近く、商店街は、「変わる」方向であるが、どちらかと言うと「悪い」方向に近い。
17
クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因・・・業種要因（流通）
・景気要因として、日本の第３次産
業の雄である流通業を月別に俯瞰
した。
・日本の生産性の低さは、第３次産
業に起因しており、それも人口構成
から商店街であろう。残念ながら、地
方の高齢化と人口の少数化が進む
中、[変わる(悪く）]の方向であるのは、
困難な状況を示している。
・百貨店は構造不況的流通業種と
なっている。スケールのメリットをスー
パやその他専門デスカウンタに奪わ
れ、スコープのメリットを身近なコンビ
ニや郊外のショッピングセンタに奪
われた。
・これらの現象が、20世紀に急速に
進んだ品質の均質化のメリットを基
礎とするなら、百貨店のカテゴリーの
イノベーションは、どこに見つかられ
るべきであろうか？
「景気動向DI+業種因子」・・・流通業種
変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
2016/7/31

◆景気動向とその構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャー・マップに物販業種の月別動向を布置
・2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、業種要因のうち、物販7業種の３ヵ月と第１クオータの各代表ポジションを布置。
・「悪い」方向に食飲料品、衣料靴小物等が目立つ。逆に「良い」方向に近い物販業は見当たらない。
・「変わらない」方向では、乗用車関係、住宅・不動産、家電カメラなどが、マジョリティのポジションにある。
・書籍・文具、薬品・その他専門店は、ポジションがはっきりしない。
18
クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因・・・業種要因（物販）
「景気動向DI+業種因子」・・・物販業種
変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
2016/7/31
・景気要因として、日本の物販
業を月別に俯瞰したが、全体的
にポジションは、左側で冴えない。
・開発途上国が、 20世紀の産業
革命の工業標準化と品質管理
技術の成果と金融と物流のグ
ローバル化の波によって登場し、
モノのコモディティ化が進み、そ
れらの流通業も荒波の中に居る。
・その代表は、家電、衣料、食品
飲料などの物販であろう。
・イノベーションは、乗用車や住
宅など、高額な生活プラット
フォームであり、これら等は、多
様で状況によって絶えず変化す
るサービスニーズを提供するプ
ラットフォームとして大きな可能
性があろう。

◆景気動向とその構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャー・マップにサービス業種の月別動向を布置
・2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、業種要因のうち、サービス6業種の３ヵ月と第１クオータの各代表ポジションを布置。
・流通業の全体からみると、サービス業は、「良い」方向のポジションが多い。
・「良い」方向では、旅行行楽観光、飲食サービスが近く、ホテル宿泊も、５月、６月と動きが良くなっている。
・「悪い」方向と近いのは特に無いが、通信ＥＣゲームは「変わらない」方向で、「変わる」方向では、タクシー輸送サービスがある。
19
クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因・・・業種要因（サービス）
マップ上に、月別のサービス業を布
置。
・サービス産業の時代とされ、モノか
らコトの時代とも言われる通り、物販
や流通産業に比べ、右側の比較的
明るいポジションをカバーしている。
・好調の代表は、飲食サービスであ
り、旅行行楽観光サービスやホテル
宿泊関係で、生活密着型でなない。
・タクシ-輸送サービスは[変わる（悪
く）]ではあるが、明るい方に引かれ
ている。
・通信ＥＣゲームは、[変わらず]に近
く、イノベーションの可能性があるが、
ＵＳや中国に比べても、通信事業法
や放送法の枠組みやその既得権益
で固められた日本では、難しいあｄ
ろう。
「景気動向DI+業種因子」・・・サービス業種
変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
2016/7/31

◆景気動向とその構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャー・マップに市場要因の月別動向を布置
・2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、市場要因の４因子の３ヵ月と第１クオータの各代表ポジションを布置。
・マジョリティには、「変わらない」方向に、単価の動きがある。
・マイノリティの「良い」方向には、来客数の動きが、逆に内のリティの「悪い」方向には、販売量の動きがポジションしている。
・「変わる」方向では、お客様の様子があり、競争相手他もあるが、前者は「悪い」方向と近く、後者は、微妙なポジションである。
20
クラスタ
別特徴
「景気動向DI+市場要因」
マップ上に、月別の市場因子アイ
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。
・良くなる方向に来客の動きがあり、
販売量の動きが悪い方向にあるこ
とと、単価の動きが変わらないとい
うことは、日本の現状のトリレンマ現
象である。
・イノベーションを起こすには、1）単
価を変えず客を呼ぶか、2）客を落
とさず単価を上げるか、3）単価を下
げてそれ以上に客を呼んで販売量
を上げるかしかない。
・このような抽象論では、イノベー
ションは難しく、地域や業種要因と
組み合わせて意味を読み取る必要
がある。
変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
2016/7/31

◆景気動向の構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャー・マップに個人と景気判断の全属性の月別動向を布置
・2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、個人と景気判断の全ての属性を３ヵ月と第１クオータの各代表ポジションを布置。
・マジョリティの「変わらず」の方向は、東海地方の乗用車関連業で、販売量の動きが変わらない。逆は九州の商店街である。
・マイノリティの「良い」方向は、北海道の旅行観光で、来客数の動きが、逆にマイノリティの「悪い」方向には、近畿地方の百貨店
で、お客の様子がポジションしている。
21
クラスタ
別特徴
景気動向の構成要因・・・地域・業種・市場要因
・景気要因DIと構成軸からなる俯瞰マップ
上に、月別の地域、業種、市場の各因子
を布置し、関係性の読み取りがしやすく俯
瞰マップを提示。
・日本のマジョリティは、販売量が「変わら
ず」で、関東や首都圏を中心とする日本各
地の物販の業種。ただ、価格や客層の関
係を崩すアプローチはあるかも知れない。
・良い方向は北海道や沖縄の、飲食サー
ビスやホテルなどで、インバウンドや新幹
線等の新しい来客数の動きの効果と思わ
れる。
・悪い方向では、近畿や九州の百貨店が
代表で、特に九州は商店街を含めて、弱
点が表出した。百貨店は、傾向的ダウン現
象に、インバウンドの高額商品の爆買いが
衰え、厳しさを増した。
・変化と不変軸の対極に、タクシーや予想
サービスと乗用車関係が附置されたのは、
興味深い現象である。
「景気動向DI+地域要因+業種要因+市場要因」
良くなって・やや良くＣＬ.1変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
2016/7/31

◆景気動向の構成要因： 2016年第１四半期のウオッチャー・マップに景気判断の理由としてのキーワードを布置
・2016年4、5、6月の景気ウオッチャーマップに、景気判断の理由のキーワードをジショニング。
・マジョリティの「変わらず」の方向は自動車メーカ、燃費、不正、新車等が、逆に「変わる（悪く）」の方向には、熊本、地震、キャン
セル等が目立つ。
・マイノリティの「良い」方向は、来客、団体、増加等が、逆にマイノリティの「悪い」方向には、婦人、インバウンド、衣料等が目立つ
22
クラス
タ別特
徴
景気動向の構成要因・・・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、４月。５月、６月のキーワードを布置。
・マジョリティには販売量がりあり、特に目
立つのは、軽自動の不正問題があり、成
熟経済での単一事件でも、大きく景気の
動向に影響を与えている。
・マイノリティの悪い方向では、九州の熊本
地震が大きくマイナスの方向をしめしてい
る。また、衣料や婦人やファッショイ”等もあ
り、インバウンドもや高額や宝飾等の落ち
込みも伺える。
・良い方向軸には、来客数、増加や大河ド
ラマ等も見えるが、構造的要因は伺えない。
・キーワードは、クラスタの特徴を理解する
ために、コロケーション分析やコンコーダン
ス分析やそれらを組み合わせたペルソナ
抽出に利用する。
「景気動向DI+キーワード
変らずＣＬ.2
やや悪くＣＬ4
2016/7/31

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４月、５月、６月の第1四半期データについて、ウオッチャーの個人属性で
ある1）地域要因、2）業種要因と、景気状況属性である3）景気動向判断DI、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）について、マシーンラーニングによ
る情報圧縮法で、２次元の景気動向マップを造った。
データからトレンドを持った意味情報を得るには、スタンドポイントを決めて固定し、ターゲッ
トの動きをそのスコープに収めなくてはならない。ここでは景気状況属性の空間座標を固定
し、そこにサブジェクト（主語）である地域や業種の月別の時系列なポジションの動きを見た。
第１四半期の景気動向を俯瞰するため、2,500人のウオッチャーの5要因のプロファイル
データをクラスタリングし、そのペルソナ分析として典型的なプロファイルデータ、とキーワー
ドを抽出した。クラスタを、ペルソナ分析としてプロファイリングを行った。
つまり、どの地域の、どの鞘腫のウオッチャーの月々の主体の動きを、景気状況空間に
マッピングした。まさに、”Who gets What and Why”の時系列マップである。

◆ “良くなって・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、中国、東北、沖縄等であるが、市場要因は、来客数の動きが良いで共通している。
・業種としては、コンビニやレストラン、観光、ゴルフ等サービス業が目立つ。理由は強いて言えば、気温、天候等がプラスしている。
・典型的なペルソナは北海道のコンビニで、“気温の上昇とともに来客数が増加している。”
242016/7/31
“良くなって・やや良くＣＬ.1“のペルソナ
良くなって・やや
良くＣＬ.1
“ＣＬ1“
良い動向は、来客の増加が見られた各地のコンビニとレストランなどで、共通する要因も気温や天候
位しか見当たらず、力強さに欠ける。
低金利で期待された住宅販売や自動車販売、観光関係も強くなく、通信関連も影をひそめた。
キーワード
増え
団体
客数
良く
増加
来客
天候
効果
利用
客単価
入り
閑散
連休
上回っ
イベント
景気
見受け
上昇
ゴールデ
ンウィーク
平日
No. 地域月別ＤＩ業種市場理由
1 北海道６月やや良くなっている
コンビニ（エリア担
当）
来客数の動き・気温の上昇とともに来客数が増加してきている。
2 中国４月やや良くなっているコンビニ（支店長）来客数の動き・来客数増加の状態が続いている。
3 東北４月やや良くなっている
当）
来客数の動き
・来客数が増加傾向にあることから、景気が上向いて
いると実感している。
4 中国４月やや良くなっている
当）
来客数の動き
・気温上昇に伴い、来客数は徐々にではあるが増加傾
向である。
5 中国5月やや良くなっているコンビニ（支店長）来客数の動き・来客数が前年より増加している。
6 中国5月やや良くなっている
一般レストラン（経営
者）
来客数の動き・来客数が増加している。
7 東北６月やや良くなっている観光名所（職員）来客数の動き
・閑散期ではあるが、お得感のある企画を実施してお
り、前年並みの来客数を確保している。
8 沖縄５月やや良くなっているゴルフ場（経営者）来客数の動き
・低単価で集客するつもりはなく、前年よりは客単価を
上げているが、来客数も増えている。
9 北関東５月やや良くなっている
一般レストラン（経営
者）
来客数の動き
・ゴールデンウィークの客数はやや少ない印象であっ
たが、連休後の来客数の落ち込みは少なく、前年同期
を超えている。客単価はやや低下し、全体として売上
は前年並みである。週末の天気が良く、行楽客も増え
ている。
10 中国４月やや良くなっている
住関連専門店（営業
担当）
来客数の動き・平日の来客数が増え、前年をクリアできている。

◆ “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”は東北が代表で、市場要因は販売量の動きが変わらない。
・業種は乗用車販売店やガソリンスタンド等が多いが、一部通信会社と住宅販売も含んでいる。
・ペルソナは、東北のガソリンスタンドで、理由は“今月も軽自動車の販売ができず、その分販売台数が伸びていない。”
252016/7/31
“変らずＣＬ.2“のペルソナ
“ＣＬ2“
変らず
ＣＬ.2
このクラスタは、東北の乗用車販売店が多く、大手自動車メーカの燃料不正問題が軽自動車は、一部
新車投入時期にもかかわらず、“販売量”が伸びず、日本のマジョリティである“変わらない”を構成して
いる。
キーワード
横ばい
点数
販売量
整備
安定
変わら
中古
台数
全体
新車
軽自動車
メーカー
大手自動
車メーカー
燃費
受注
不正
自動車
推移
現状
並み
Ｎｏ. 地域月別ＤＩ業種市場理由
1 東北６月変わらない乗用車販売店（従業員）販売量の動き
・今月も軽自動車の販売ができず、その分販売台数が
伸びていない。
2 四国６月変わらない乗用車販売店（従業員）販売量の動き
・先月、小型の新型車が発表となり、販売量の増加が期
待されたが、総台数は前年並みとなり、例月と変わりな
い。
3 南関東6月変わらない乗用車販売店（経営者）来客数の動き
・大手自動車メーカーの燃費不正問題があって以降、来
客数はかなり減少したが徐々に戻りつつある。
4 東北5月変わらない通信会社（営業担当）販売量の動き・販売量はほぼ横ばいで推移している。
5 東北5月変わらない
その他専門店［ガソリンスタ
ンド］（営業担当）
販売量の動き・販売量の減少傾向が継続している。
6 東北5月変わらない住宅販売会社（経営者）販売量の動き・販売量が安定している。
7 東北６月変わらない
その他専門店［ガソリンスタ
ンド］（営業担当）
販売量の動き
・いまだに暖冬の影響を引きずっており、販売量の前年
割れが続いている。さらに、仕入価格が上昇しているに
もかかわらず末端価格に転嫁できないため、収益が落ち
込んでいる。また、除染作業が一段落したことで、好調で
あった軽油の販売量も激減している。そのため、総じて
景気の悪い状態で安定してきている。
8 東海６月変わらない乗用車販売店（従業員）販売量の動き
・県内の新車販売台数は前年並みで推移しており、地道
な販売活動の成果も感じられるが、現状の販売台数は、
前月と比較して良くも悪くもない。
9 北海道５月変わらない乗用車販売店（従業員）販売量の動き
・新車の販売台数が上向いてこない。特に軽自動車が
奮わない。中古車は前年並みで推移している。
10 南関東6月変わらない乗用車販売店（営業担当）販売量の動き
・販売量は例年通り変わらないと感じる。単価の安い車
を探している客が多いようである。

◆ “変わる（悪く）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（悪く）ＣＬ.3”は、地域が九州で、特に熊本地震直後の４月が多い。
・業種は、観光ホテルが多いが、居酒屋、生花店、商店街、美容室など幅広く、市場要因は“お客様の様子”が“悪くなっている。”
・ペルソナは、九州の観光型ホテルで、“・順調に予約が入っていたが、４月14日以降、熊本地震によりキャンセルが相次いでいる。
宴会、宿泊、特に宿泊のキャンセルが非常に出ている。 ”である。
262016/7/31
“変わる（悪く）ＣＬ.3“のペルソナ
“ＣＬ.3“
変わる（悪く）
ＣＬ.3
日本の消費の代表的様相は“変わらない”であったが、その良し悪しは問わず“変わる方向”を示す
クラスタとして、熊本地震とう自然災害によって、“悪い方向”が観光業のもろさを表出させた。
1 九州４月悪くなっている
観光型ホテル（ス
タッフ）
お客様の様子
・順調に予約が入っていたが、４月14日以降、熊本地震によ
りキャンセルが相次いでいる。宴会、宿泊、特に宿泊のキャ
ンセルが非常に出ている。
2 九州４月悪くなっている居酒屋（経営者）お客様の様子
・熊本地震の影響で自粛ムードにあることと、地震に対する
不安で当地の観光が落ち込んでいる。
一般小売店［生
花］（経営者）
お客様の様子
・熊本地震によって店舗周辺がほとんど被災してまい、客数
が減った。
観光型ホテル（専
務）
それ以外
・熊本地震の影響で長崎県もまるで被害があったかのよう
な風評被害を受けている。キャンセルが相次いでおり、余震
が収まるまで影響が続くと見込んでいる。
5 九州５月悪くなっている商店街（代表者）お客様の様子
・熊本地震の影響で商店街への来客数が減り、消費マイン
ドも大変悪くなっている。観光業等の風評被害もあり、全体
的に消費活動・経済活動が停滞している。
百貨店（営業担
当）
来客数の動き
・熊本地震の影響で、入店客数が減少している。地震発生
前は前年を上回る入店があったが、地震発生後10日間は
新幹線や九州縦貫自動車道の遮断による物流や人の流れ
のストップに加え、地震報道、地震速報、余震の発生等で来
店客数は15％程度ダウンした。25日以降は春の北海道物
産展、地域ぐるみのゴールデンウィーク催事等により客足も
戻り前年を超える水準に回復しつつあるが、購買は回復し
ていない。
7 九州４月悪くなっている観光ホテル（総務）それ以外・熊本地震による影響が出ている。
8 九州５月悪くなっている
衣料品専門店（店
長）
お客様の様子
・熊本地震の影響がある。客の動きが悪いようだ。旅行等に
出かけるのを控える人が多い。交通の乱れも影響している。
9 九州４月悪くなっている美容室（経営者）来客数の動き・熊本地震で店の被害もあり、悲惨な目に遭っている。
10 九州５月悪くなっている
都市型ホテル（販
売担当）
お客様の様子
・熊本地震の影響もあり当月、前月の宿泊がかなりのキャン
セルを受けた。宴席はそこまで影響はないがやはり当月、
前月で相当額の延期キャンセルがあった。
キーワード
キャンセル
熊本
地震
九州
被害
影響
以降
旅行
風評被害
大変
相次い
店客数
発生
自粛
来店
減っ
観光
非常
商店
交通

◆ “やや悪くＣＬ4“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ＣＬ4”は、地域としては、近畿で、5月が多いが、４月、６月もある。
・業種としては、百貨店で、市場要因は、“販売量の動き”が、景気ＤＩの判断を“やや悪くなっている”とさせている。
・ペルソナは、近畿の百貨店で、“・外商顧客向けの高額品販売やインバウンド売上を除くと、身の回り品や食料品の売上が前年を下
回っている。一方、急な夏日の到来のため、夏物衣料の本格展開が急務となっている。”である。
272016/7/31
“やや悪くＣＬ4“のペルソナ
“ＣＬ4“
やや悪く
ＣＬ4
日本の消費の現状を代表するマジョリティである“やや悪く”クラスタは、近畿の百貨店に代表さ
れる。株価に影響される外商や高額品の動きも鈍く、中間層向けの衣料や雑貨も苦戦している。
Ｎｏ. 地域月別ＤＩ業種市場理由
1 近畿５月やや悪くなっている
百貨店（販売推進担
当）
販売量の動き
・販売量、単価共にダウン傾向にある。高額品の動きも鈍く、外商売上が
特に不振である。
2 近畿５月やや悪くなっている百貨店（売場主任）販売量の動き
・外商顧客向けの高額品販売やインバウンド売上を除くと、身の回り品や
食料品の売上が前年を下回っている。一方、急な夏日の到来のため、夏
物衣料の本格展開が急務となっている。
3 近畿５月やや悪くなっている百貨店（商品担当）販売量の動き
・外商を中心に、よく売れていた高額の時計や、高級ブランドの売上が悪
くなっている。さらに、インバウンドの動きも落ち着いてきている。
4 近畿６月やや悪くなっている百貨店（マネージャー）販売量の動き
・売上や買上客数は前年比で約２％減であるが、販売点数は5.5％減と
大きく減っている。余分な物は購入しないという慎重な購買行動がうか
がえるほか、紳士服や婦人服などの中間層向けの衣料品や、雑貨がか
なり苦戦している。インバウンド売上についても、化粧品は約40％増と伸
びを保っているものの、特選衣料などの高額品は40％減と大きく減少し
ている。
5 近畿６月やや悪くなっている百貨店（営業担当）販売量の動き
・婦人・紳士服や、婦人・紳士雑貨の販売不振が続いているほか、６月
から受注をスタートしたお中元ギフトの購買客数も伸び悩んでいる。
6 近畿６月やや悪くなっている百貨店（企画担当）販売量の動き
・前月と同じく、前年にインバウンド売上が急増した反動が大きく響いて
いる。富裕層の外商顧客に大きな変化はないものの、株価の下落傾向
が続くようであれば、購買への影響も出てくるため、注視している。
7 近畿６月やや悪くなっている
百貨店（売場マネー
ジャー）
単価の動き
・プレセールの強化などで、バーゲン商材の衣料品は堅調に動いてい
る。ただし、ラグジュアリーブランドなどの高額商品の動きが予想以上に
厳しく、全体としては下降気味である。
8 近畿4月やや悪くなっている百貨店（マネージャー）販売量の動き
・先月までは店頭売上が前年を上回る推移をしていたものの、今月は前
年比で2.6％減となっている。高額品の落ち込みが顕著であり、特選衣料
はマイナス6.5％、宝飾品はマイナス25.1％という推移である。インバウン
ド関連の売上も全体で前年比マイナス3.2％に対し、特選衣料は前年比
でマイナス25％、宝飾品はマイナス45％と、やはり高額品が大きく減少
している。
9 近畿4月やや悪くなっている百貨店（外商担当）販売量の動き
・衣料品の売上減をインバウンド売上がカバーするという状況に変わりは
ないが、インバウンドの高額受注が減少してきている。トータルでは伸び
ているが、以前のような伸び率は望めない。
百貨店（販売促進担
当）
販売量の動き
・富裕層による高額品の動きは堅調だが、インバウンドの売上が前年を
大きく下回っている。
キーワード
消費
動き
高額
不振
衣料
ＥＵ
英国
苦戦
離脱
堅調
中間
化粧品
外商
問題
株価
加え
婦人
ファッション
宝飾
厳しい

◆ “悪くなってＣＬ.５“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ＣＬ.5”は、地域としては、九州と近畿となった。市場要因は“販売量の動き”や“”お客様の様子“が”やや悪くなった。“
・業種としては、やはり百貨店で、インバウンド需要減や熊本地震などで、ファッション商品の動きも悪く、ブランド需要も減っている。
・ペルソナは、百貨店の、“・一進一退の株価の状況もあるのか、ブランド品、時計及び宝飾など高額品の売上が依然として悪く、前
年比25％減で推移している。また、依然として不要不急の婦人、紳士衣料も売上が鈍化したまま。景気の悪さを如実に表している。
インバウンド需要については、熊本地震以降、ツアーのキャンセルが出ているとのことで、震災以降の免税売上が前年比で半分程
度に落ち込んでいる。”
282016/7/31
“悪くなってＣＬ.5“のペルソナ
“ＣＬ5“
悪くなって
ＣＬ.5
いわばこのクラスタは、地域は震災の九州を含む近畿で、構造不況業種ともいえる百貨店が際
立っている。その高額品を支えていたインバウンド効果の減衰や、災害や株価の浮沈による年配
層の買い控えが響いている。
1 九州4月やや悪くなっている
百貨店（マネー
ジャー）
販売量の動き
・一進一退の株価の状況もあるのか、ブランド品、時計及び宝飾など高額品の売
上が依然として悪く、前年比25％減で推移している。また、依然として不要不急の
婦人、紳士衣料も売上が鈍化したまま。景気の悪さを如実に表している。インバウ
ンド需要については、熊本地震以降、ツアーのキャンセルが出ているとのことで、
震災以降の免税売上が前年比で半分程度に落ち込んでいる。
2 近畿４月やや悪くなっている百貨店（営業企画）お客様の様子
・熊本地震や、世界経済の低迷によるリスク回避の円高などで、消費マインドが悪
化している。
百貨店（売場マネー
ジャー）
お客様の様子
・株安や熊本地震の影響を受けてか、高価格帯の商品の動きが厳しく、買い控え
が増えている。特に、年配客にその傾向が強く感じられる。
4 九州６月やや悪くなっている百貨店（業務担当）お客様の様子
・夏物需要も高まりを見せる時期だが、熊本地震後の状況は、必需品の買物が多
く、ファッション商品の動きは悪い。これからお中元商戦が本格化するなか、熊本
地震後の返礼需要の問い合わせは多いが、自分の買物には慎重である。
5 九州５月やや悪くなっている百貨店（営業統括）単価の動き・景気の減速と熊本地震後買い控えが続いている。
6 九州5月やや悪くなっている百貨店（総務担当）販売量の動き
・熊本地震発生後の消費抑制の心理からか、中高年層の客の来店が減少し、飲
食テナントや書籍、婦人服等の動きが鈍い。ポイントアップやクーポン券配布等の
販促強化で刺激するが回復傾向は見られない。
7 九州4月やや悪くなっている百貨店（営業統括）単価の動き・本来この時期に購買されるはずの衣料品や見回り雑貨関連商品の動きが鈍い。
8 近畿４月やや悪くなっている百貨店（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。熊本地震以降、消費を抑える傾向が目立
つ。特に、実需型商品の減少が厳しい。さらに、客はファッションよりも、食やコトの
ほか、趣味やし好品、こだわりの商品への消費に変わってきており、不要不急の
消費はますます抑え気味である。
9 近畿４月やや悪くなっている
百貨店（サービス担
当）
お客様の様子
・今月は売上、入店客数、客単価、レジ客数など、すべてが前年実績を約３％下
回って推移している。特に、熊本地震が発生してから、いつ地震が起きると心配す
る暗い雰囲気が広がって、購買意欲が鈍化しているように感じる。
10 近畿４月やや悪くなっている百貨店（企画担当）お客様の様子
・昨年のこの時期は、中国人観光客による爆買いの影響で、売上が大きく底上げ
されていた。今年は化粧品の売上が前年を上回っているが、高級時計や特選ブラ
ンドの高額品は、前年からほぼ半減しており、免税売上も前年比で３割減となる見
通し。富裕層の外商顧客の動きは、前月から幾分は回復しているが、しばらくは反
動減による影響が続き、厳しい状況が続きそうである。
キーワード
買い控え
購買
婦人
心理
紳士
発生
インバウンド
ファッション
富裕
厳し
宝飾
不急
お中元
低迷
マインド
雑貨
時計
高額
ブランド
悪化

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、“６月の現状判断ＤＩは、前月比1.8ポイント低下の41.2となった。家計動向関連ＤＩは、サービス関連な
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、住宅関連が低下したこと等から低下した”としていたが原因が入替った。
•景気ウォッチャーの見方は、、「景気は、海外経済の不確実性の高まりを背景とした円高、株安の中、企業動向等への
懸念により、引き続き弱さがみられる。先行きについては、熊本地震からの復興、公共工事の増加への期待がある一方
、英国のＥＵ離脱問題等による海外経済や金融資本市場の動向等への懸念が大きいことに留意する必要がある」とまと
められるとしている。
2016/7/31 30
内閣府
の見解
平成28年6月調査結果（抜粋）：景気ウォッチャー調査
６月の現状判断ＤＩは、前月比1.8ポイント低下の41.2と
なった。
家計動向関連ＤＩは、サービス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、非製造業等が低下
したことから低下した。雇用関連ＤＩについても、低下した。
６月の先行き判断ＤＩは、前月比5.8ポイント低下の41.5と
なった。
家計動向関連ＤＩ、企業動向関連ＤＩ、雇用関連ＤIが低
下した。
なお、季節調整値でみると、現状判断ＤＩは前月比0.7ポ
イント低下の39.9となり、先行き判断ＤＩは前月比4.9ポイ
ント低下の39.7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、海外経済の不確実性の高まりを背景とした円
高、株安の中、企業動向等への懸念により、引き続き弱
さがみられる。先行きについては、熊本地震からの復興、
公共工事の増加への期待がある一方、英国のＥＵ離脱
問題等による海外経済や金融資本市場の動向等への懸
念が大きいことに留意する必要がある」とまとめられる。
http://www5.cao.go.jp/keizai3/2016/0708watcher/bassui.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、東京都、東海、北陸、近畿、中国、四国、九州、沖縄の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12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
今イノベーションが叫ばれる。プロダクツ、サービス、また政策にも、エモーションを伴うソリューションが求められている。
社会情報マップの目的は、現状を把握することで、あるべき未来につながる挑戦するに足る課題を探索することである。
今月は、１周年記念号として、IoT時代に出現する、多種多様な変数のプロフィールデータに対し、世界初のフュージョン
データ分析に挑戦し、一定の手応えを得ることができた。
地域や業種等のウオッチャーの個人属性や市場要因などの３種はノミナル（表示）変数で、景気ＤＩは順序を持ったオーディ
ナル変数で、さらに基準値のＤＩを説明した文章はキーワードとの共起度値に変換したとはいえ質的変数である。また、4,5,6
月というトレンドを占う時系列変数も含め、まさにビッグデータとして現れる、多様な変数群を同時に統合的に処理するチャレ
ンジし、なんとかその先駆けを切ることができたと自負している。
３か月分の約2,500人1,000次元のプロフィールデータに取り組んだ。使い慣れたＰＣとエクセルとＪＡＶＡが多少呻吟したよう
だったが、それはこちらの脳力と体力の話であって、セルフ・サービス・ビジネス・インテリジェンス・ツールとして、約10年の
エージングを経た連環データ分析のその実績を伸ばすことに繋がった。
情報は使いやすさで、基準値や評価尺度を安易に落とし込んで使いまわそうとする傾向がある。GDPや幾つかの景気評価
尺度も、経済や景気の実相を正しく反映している保証は全くない。景気ウオッチャーは、基準として多少の癖があるとしても、
計量値とその背景や関係属性などとリンクした極めて貴重なデータである。しかし、その処理法としいてのデータ解析法はそ
の利用法と共に、発展途上である。
この社会情報天気図も、１年間の継続で、アプローチやフォーマットも、ほぼ定まってきた。多数の多次元のプロフィール
データをマシンラーニングで情報圧縮し、クラスタリングで類型化し、それらをＡＩでプロファイリングし、軸足コーディングによる
構造化と、マジョリティと対抗勢力に分離し、解釈すること、それと今回の時系列属性を布置するアプローチとして固まって来
た。
次号は、単月で扱うアプローチに戻すことにしたいが、何か別の新規塾をトライするか、読者の皆さへの何かのお礼の仕方
等も含め考えたい。同時に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7月31日
34
2016/7/31
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 Hiｓami. Chyan、Photo T. Hirata , Aki . Kara.
URL：http://www.dcb.co.jp/
facebook：https://www.facebook.com/socialweathermap

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