データセグメントとは？初心者にも分かるデータの分け方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

データセグメントとは

データセグメントとは、大きなデータの集合の中から似た特徴を持つ小さなグループを作る作業のことです。たとえばネットショップのデータを使って、年齢が20代の人、居住地域が東京、最近3か月に商品を買った人などを区別します。こうして分けられたグループをデータセグメントと呼ぶことがありますが、日本語ではデータセグメントと呼ぶのが一般的です。

データセグメントの作り方

目的を決める 何のためにセグメントを作るのかを決めます。新しい広告を出すのか、サイトの使い勝手を改善するのか、など。

データを集める 必要なデータを集め、個人を特定しすぎない範囲で情報を整理します。個人情報保護にも気をつけてください。

条件で分ける 年齢層、地域、行動などの条件を設定します。 データセグメント はこのステップで形になります。

セグメントを検証 作成したセグメントが現実的かどうか、代表性があるかを確かめます。

活用する セグメントを使ってメールの件名を変える、広告のターゲットを絞る、サイトの表示を最適化するなど、具体的な活用を考えます。

代表的なデータセグメントの種類

種類	説明
年齢層	10代・20代・30代などの区分
地域	都道府県・国など
性別	男性・女性・その他の区分
購買履歴	過去の購入回数や金額傾向
行動	アクセス頻度や閲覧した商品ページ
興味関心	閲覧カテゴリや検索ワードから推定

データセグメント活用の注意点

個人情報保護 を最優先に考え、必要最小限のデータだけを使い、匿名化や集計化を徹底します。セグメントの作成や活用時には法令やサイトの規約を守り、第三者へのデータ提供には特に注意してください。

また、セグメント同士が過度に偏らないようにすることも重要です。偏ったセグメントばかりを使うと結局は偏った判断につながるため、適切なサンプルサイズと検証を行いましょう。

よくある質問

Q データセグメントを作るメリットは？

マーケティングの精度が上がり、顧客のニーズをより正確に捉えやすくなります。適切なセグメントは広告費の効率化にもつながります。

Q どのくらいのデータが必要？

用途によりますが、代表性を保つためには各セグメントで一定のサンプル数を確保することが望ましいです。

データセグメントの同意語

データ分割: データを目的や条件で分けること。分析や処理のために全体を小さな区分に分解する行為を指します。
データ区分: データをカテゴリや属性で分類して区別すること。分類のニュアンスを含みます。
データセグメンテーション: データを意味のあるセグメント（区分・グループ）に分けて分析・可視化に活用する手法・作業。
データのセグメント化: データをセグメント化（分割）して、特定の条件や目的に合わせて扱うこと。
データのサブセット: 全データの中から一部を取り出した集合。分析対象や検証用データとして使われます。
データパーティショニング: データを複数のパーティションに分割して格納・処理する手法。データベースや大規模データで使われます。
データ区画: データを区画（ひとまとまりの区分）として分けること。論理的な区分を表現します。
データセクション: データの一区画・区分を指す表現。セグメントの代わりに使われることがあります。
データ断片化: データを小さな断片に分けること。ストレージやデータ分析の文脈で用いられることがある表現。
部分データ: 全体の一部に相当するデータ。特定の分析・処理の対象として使われます。

データセグメントの対義語・反対語

全データ: データを個別のセグメントに分けず、全体を一つのデータセットとして扱う状態。セグメント化の対極に位置づけられる概念です。
統合データ: 複数のセグメントを結合して一つのデータセットにしたもの。セグメント分割を前提とせず、横断的な分析を想定する際に使われます。
未分類データ: データが特定の分類・セグメントに割り当てられていない状態。どのセグメントにも属さない“未分類”データを指します。
生データ: 加工・整形・集計などの処理を施されていない、原始的なデータ。セグメント化の前段階として捉えられることが多いです。
原データ: 生データと同義。元データのままの状態で、まだセグメント化されていないデータを指します。
集計データ: データを要約・集計して得られるデータ。セグメントごとに分けず、全体の要約として扱う場合に用いられることがあります。
非セグメント化データ: データが意図的にセグメント化されていない、またはセグメントの適用がない状態のデータ。
一元データ: データを一つの場所・フォーマットに統合した状態。セグメント分割をせず、全体を一元管理する意味合いがあります。
グローバルデータ: 地域やカテゴリごとに分けず、全体・全域を対象にしたデータ。セグメントを作らず、全体像を重視する場面で使われます。

データセグメントの共起語

データセグメンテーション: データを属性や特徴で分割し、意味のあるグループ（セグメント）を作る分析手法です。
セグメンテーション: データを特定の属性で分類・分割する作業のこと。目的は分析を容易にすること。
セグメント: 分割されたデータの集合。共通点を持つデータのまとまりを指します。
セグメント化: データをセグメントに分ける行為。データの階層化・分類を意味します。
セグメント別: セグメントごとに分析・レポートする際の表現や手法を指します。
顧客セグメント: 顧客を属性や行動で分類した特定グループ。マーケティングのターゲティングに使われます。
オーディエンス: 分析の対象となる訪問者・ユーザーの集合。ウェブ分析で頻繁に使われる用語です。
オーディエンスセグメント: オーディエンスを条件で分けた小グループ。セグメント別施策の基盤になります。
ペルソナ: 典型的な顧客像。セグメント定義のモデルとして使われます。
顧客像: 実際の顧客を想定した典型ケース。ペルソナの別表現として用いられます。
ターゲティング: 特定のセグメントに対して施策・広告を絞るマーケティング戦略のこと。
セグメント別分析: 各セグメントごとにデータを分析すること。洞察の精度を上げます。
指標: データの測定・評価に使う基準値。分析の土台となる数値です。
KPI: 重要業績評価指標。ビジネス目標の達成度を測る指標です。
データ分析: データから意味のある情報を引き出す一連の作業。
アナリティクス: データを分析する行為やツールの総称。Google Analyticsなどが代表例です。
ダッシュボード: データを視覚的に表示する画面。複数の指標を一目で確認できます。
レポート: 分析結果を整理して報告する文書・資料。共有に使われます。
データウェアハウス: 大量データを蓄積・統合するデータストレージ。分析基盤として用いられます。
データ統合: 複数のデータソースを一つに結合する処理。統合後のデータは分析に使われます。
ETL: データの抽出（Extract）・変換（Transform）・ロード（Load）の処理。データ前処理の基本です。
DMP: データマネジメントプラットフォーム。広告・マーケティング用データを統合・活用する基盤。
CDP: カスタマーデータプラットフォーム。顧客データを統合・管理して活用する基盤。
データクレンジング: データの誤り・欠損を修正・整形する作業。品質を高める基本工程です。
データ品質: データの正確性・完全性・一貫性・信頼性を指す概念。
クラスタリング: 特徴が似ているデータをグループ化する機械学習の手法。
機械学習: データからパターンを学習し、予測・分類を自動化する技術。
ユニークユーザー: 識別可能な個別ユーザーの数を表す指標。計測やセグメントの定義で使われます。
ユーザー行動: クリック・遷移・イベントなど、ユーザーの具体的な行動データ。
属性: データの特徴・性質を表す情報。セグメント定義の基本要素です。
フィルタ: 条件でデータを絞り込む操作。分析の焦点を絞るのに使われます。
ログデータ: サイトやアプリの操作・イベントを時系列で記録したデータ。分析の一次情報源です。
アトリビューション: どのチャネル・セグメントが成果に寄与したかを特定・評価する分析。
セグメント定義: セグメントの作成基準・条件を明確にするプロセス。
ダイナミックセグメンテーション: リアルタイムでセグメントを更新・再分類する手法。速い意思決定をサポートします。
行動データ: ユーザーの実際の行動を表すデータ。データセグメントの基礎になります。

データセグメントの関連用語

データセグメント: データの一部を指す用語。データベース・ファイル・メモリの中で、用途や属性ごとに分割して扱います。例: 顧客データを地域別に区切るときの一つのセグメント。
セグメンテーション: データを意味のある軸で分割する考え方。マーケティングでは顧客を属性・行動で分類する作業を指します。
パーティショニング: 大きなデータを複数の区画に分割する手法。検索を速くしたり管理を楽にしたりするために使います。
データセグメントレジスタ: メモリのデータ領域を示すための特定のレジスタ。DS などが代表例です。
コードセグメント: プログラムの命令コードが格納されるセグメント。CS というレジスタで参照します。
データセグメント（DS）: データ用のセグメントを指す DS レジスタ。データ参照時に使われます。
スタックセグメント: 関数呼び出し時の局所データや戻り先の情報を積み上げる領域。SS で参照されます。
エクストラセグメント: 追加のデータ領域を指すセグメント。ES で参照されることがあります。
ヒープ領域: 動的に確保・解放されるメモリ領域。プログラム実行中に容量を変更します。
データセクション（.data）: 初期化済みデータが格納される領域。実行ファイルに初期値が含まれます。
BSSセクション（.bss）: 初期化されていないデータが格納される領域。実行時に 0 で初期化されます。
顧客セグメンテーション: 顧客データを属性でグループ化するマーケティング手法。購買傾向が似た顧客の集合を作ります。
市場セグメンテーション: 市場をニーズや特徴で分割して、適切なターゲット戦略を立てる方法です。
クラスタリング: データを類似性に基づいて自動的にグループ化する分析手法。セグメンテーションの一つとして使われます。
ディメンション: 分析の軸となる属性。例: 年齢、地域、デバイスなど。
ペルソナ: セグメントを代表する架空の利用者像。製品開発やUX設計で使われます。
ターゲティング: 作成したセグメントの中から、価値が高い層を狙ってマーケ戦略を実行すること。
セグメント分析: セグメントごとにデータを分析して特徴・傾向・機会を捉える作業。
ロイヤリティセグメント: 長期的な価値が高い顧客群を指すことが多いセグメント。