Exploratory アワー #662 - 対応分析 + AI - カテゴリ間の関係を理解する方法

アンケートデータや市場調査データなどで、カテゴリー同士の関係性を視覚的に理解したい場合があります。例えば、年代別にビールの重視する要素が異なるかどうかを分析する際、従来のバーチャートでも関係性は把握できますが、より直感的で包括的な理解のためには対応分析が有効です。

Exploratoryのバージョン13から追加されたAIサマリ機能を対応分析と組み合わせることで、カテゴリー間の複雑な関係性を文章として自動解釈し、データの理解を大幅に向上させることができます。この機能により、対応分析の結果を初心者でも理解しやすくなり、他者への説明も容易になります。

問題

対応分析の結果チャートは、カテゴリー間の関係性を2次元空間上に視覚化できる強力な分析手法ですが、以下のような課題があります。

初めて対応分析を使用する場合、2次元空間上のプロットの見方や解釈方法が分からないという問題があります。チャートから読み取れる関係性を言葉で説明することが困難で、特に他者への結果共有や報告書作成時に苦労することが多くあります。

また、カテゴリーの位置関係から関連性の強さを判断する際の客観的な基準が曖昧で、主観的な解釈に頼りがちになってしまいます。