因子分析がこんなに簡単に！Exploratory v13の新機能で誰でもアンケート回答の核心を掴む方法
顧客満足度調査や従業員エンゲージメントなどのアンケート結果を前にして、
「10項目のアンケート結果、どの項目が関連し合っているのか分からない…」
「上司に『お客様が重視しているポイントは何？』と聞かれて困った…」
「因子分析を実行してみたけど『第1因子』『第2因子』って何のこと？」
そんな経験、ありませんか？
実は、アンケートデータなどで変数間の関係を分析する際に挫折してしまう理由は、「たくさんの変数があっても、その背後にある本質的な要因が見えない」ことなんです。何十個もの評価項目があっても、実際にはもっと少ない要因で説明できるはずなのに、それを見つける方法がわからない。
その問題を解決するための一つの手段として、データから隠れたパターンや要因を把握できる「因子分析」といった手法があります。
ただ、この因子分析を使っても、「分析結果は出るけれど、それぞれの因子をどのように解釈すればいいかわからない」という声も聞きます。
そんな悩みを解決するために、Exploratory v13ではガイド付きアナリティクスとAIサマリ機能が新たに追加されました！
ガイド付きのアナリティクスでは、因子分析の結果を初心者でも理解できるよう、ノート形式でそれぞれのチャートの見方や分析手法に関する詳細な説明をしてくれます。
そして、AIサマリ機能は、複雑な因子分析の結果をAIが自動的に要約して、各因子が何を表しているのかを分かりやすく解説してくれる革新的な機能となっています。
「因子分析」って何ができるの？
因子分析は、多くの変数（質問項目）の背後にある、より少ない数の「潜在的な共通因子」を発見するアナリティクス手法です。例えば、顧客満足度調査で10項目の評価があっても、実際には3〜4個の本質的な要因で説明できることがよくあります。
因子分析により、具体的には以下のような洞察を得ることができます：
本質的な評価軸の発見：多数の評価項目から、顧客が本当に重視している要因を特定
変数間の関係性の理解：どの評価項目が同じ因子に属するかを把握
データの次元削減：10個の変数を3〜4個の因子で要約して理解しやすく
各回答者の因子得点：個々の顧客がどの因子を重視しているかを数値化
因子分析は、以下のようなビジネスシーンで威力を発揮します。
顧客満足度・ブランド調査
顧客満足度調査：多項目評価から本当に重要な満足要因を特定
ブランドイメージ調査：ブランドの印象を構成する基本的な軸を発見
製品評価分析：機能評価項目から製品の本質的な価値軸を抽出
人事・組織分析
従業員満足度調査：働きがいを構成する基本的な要因を特定
リーダーシップ評価：管理職に求められる能力の基本軸を発見
企業文化診断：組織風土を構成する根本的な要素を把握
マーケティング・市場調査
購買行動分析：消費者の購買決定を左右する基本的な要因を特定
競合比較分析：市場での競争軸となる本質的な評価軸を発見
セグメンテーション：顧客を特徴づける基本的な軸でグループ分け
🚀 実際にやってみよう！ガイド付きのアナリティクス機能を体験
今回使用するのは「Web会議サービスの顧客満足度調査データ」です。このデータには、サービスの使いやすさ、機能の豊富さ、品質、デザインなど10項目の評価が含まれています。
顧客満足度調査のデータはこちらからダウンロードすることが可能です！
因子分析を実施したいため、アナリティクス・ビューを開きます。
アナリティクスのタイプで「因子分析」を選択します。
評価項目の10個の列（サービスの使いやすさ〜価格）を変数として指定し、実行ボタンをクリックします。
因子分析が実行され、ガイド付きのアナリティクスにより、各セクションで詳細な説明が表示されます。
スクリープロットで最適因子数を判断
最適な因子数を決めるためのスクリープロットも自動生成されます。
「肘」の位置や固有値1以上の基準について、ガイド付きのアナリティクスで分かりやすく説明されているため、専門知識がなくても適切な判断ができます。
今回の場合は、因子数は3つが適正であると考えられるため、デフォルトの因子数である3のまま進めていきます。
因子負荷量テーブル
分析結果の中心となるのが因子負荷量テーブルです。これは各変数（評価項目）が各因子とどの程度関連しているかを-1から1の数値で示しています。
ガイド付きのアナリティクスでは、「0.4以上または-0.4以下の場合、その変数と因子には意味のある関係がある」といった解釈方法を説明しています。従来なら専門書を読まなければ理解できなかった内容が、誰でも理解できるようになっています。
レーダーチャートによる可視化
また、各因子の特徴をレーダーチャートで視覚的に確認できます。
このチャートで、第1因子は「サービス品質」関連の変数で外側に伸び、第2因子は「サポート」関連で外側に伸びていることが一目で分かります。ガイド機能により、チャートの読み方も詳しく解説されているため、初心者でも安心して解釈できます。
因子負荷量のテーブルやレーダーチャートで各因子の特徴は把握できますが、以下のような課題があります。
- 因子の特徴を自分で判断しなければいけないために、見るのに時間がかかる。
- アナリティクスの解説ガイドで詳しく説明されているものの、初心者には解釈が難しい場合がある。
そこで、次に紹介する「AI サマリ」の機能を使うことで、この問題を解決することができます！
🤖 AI サマリを使って分析結果を要約
v13で新しく追加されたAIサマリ機能では、複雑な因子分析の結果を自動的に要約してくれます。
使い方は驚くほど簡単で、因子分析を実行した後に**「AIサマリ」のボタンを押すだけ**です。
これによって各因子の特徴を要約した結果が出力されます。
実際の因子負荷量のテーブルと照らし合わせてみても、正しくそれぞれの因子の特徴を読み取って要約してくれていることがわかります。
このAIサマリを見るだけで、因子負荷量のテーブルなどでそれぞれの因子の特徴を「自分」で解釈しなくても、どういった特徴があるのかをAIが判断して教えてくれるために、誰でも簡単に因子分析を使えるようになります。
まとめ
因子分析で多くの方が挫折していた理由は、「分析結果は出るけれど、それが何を意味するのか分からない」ことでした。因子負荷量の数値テーブルなどの複雑な結果を前にして、「結局お客様は何を重視しているの？」という質問に答えられず、せっかくの貴重なデータを活用しきれていない問題がありました。
そこで、Exploratory v13のアナリティクスガイド機能により、各チャートの見方が初心者にも分かりやすく解説されるようになりました。さらにAIサマリ機能が、複雑な分析結果を自動的に要約し、「どの評価項目が同じ因子に属するのか」「各因子が具体的に何を表しているのか」を教えてくれるために、誰でも因子分析の結果を理解できるようになりました。
このv13の新機能を使うことで、以下のような効果が期待できます！
自信のある意思決定: 分析結果を正しく理解して、根拠のある施策を立案
時間短縮: AI サマリによって手動で結果を解釈する時間が大幅に削減
チーム全体での活用: 専門知識がなくても結果を理解・共有できるため、組織全体でデータ活用が促進
もう「結果の見方が分からない」という悩みから解放され、自信を持って多変量データから価値ある洞察を得られるようになります。
今すぐ試してみませんか？
お手持ちの顧客満足度データなどのアンケートデータがある方は、ぜひExploratoryの因子分析を試してみてください。新しいガイド付きのアナリティクス機能やAIサマリが、きっと皆さんのデータ分析をサポートしてくれるはずです。
データをお持ちでない方も大丈夫！今回使用したサンプルデータをダウンロードして、まずは機能を体験してみることから始めてみましょう。
まだExploratoryを使用したことがない方は、30日間無料トライアルをぜひお試しください！