層別分析・とは？初心者のための基本と活用ガイド共起語・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）

層別分析・とは？

層別分析はデータを特定の観点で分けて比較する方法です。全体の数値だけでは見えにくい差や傾向を、層ごとに取り出して理解することを目的とします。マーケティング、SEO、商品開発、顧客サービスなど、さまざまな場面で活用されます。

層別分析の最大のメリットは、全体の平均では見えない「層間の違い」を見つけることです。例えば、同じサイトの訪問者でも地域や端末、検索意図の違いによって反応が異なります。これを把握すると、層ごとに適した施策を選べます。

この記事では、初心者にも分かるように「どんな観点で層を作るか」「データをどう分析するか」「実際にどう活用するか」を順番に解説します。

層別分析の基本

層別分析とは、データをある観点で分類し、各層の特徴を比較・検討する考え方です。観点には「地域」「端末」「時間帯」「新規/既存顧客」「検索クエリの意図」などがよく使われます。

分析の進め方

以下の5ステップで進めます。

1) 目的を決める。何を知りたいのかを明確にします。

2) 層を作る。観点を決め、データを層に分けます。

3) データを集める。アクセス解析ツールやデータベースから必要な情報を集めます。

4) 比較と解釈。各層の数値を比較し、意味を読み解きます。

5) 行動へ落とす。得られた知見を基に施策を設計します。

実践の例

SEOの現場での層別分析の例を挙げます。仮に「地域別の検索需要」と「端末別のユーザー行動」を見たいとします。

層の例	分析のポイント	期待される活用
地域別	検索ボリューム、競合、クリック率	地域向けコンテンツの強化、ローカルSEOの改善
端末別	デバイスごとの転換率、ページ速度	モバイル最適化、UI改善

注意点と落とし穴

層別分析を行う際の注意点は以下です。サンプルの偏りに注意、層の定義を曖昧にしない、データの更新を忘れないことです。層が細かすぎるとサンプルが小さくなり、信頼性が下がります。層を広げすぎると差異が埋もれてしまいます。

結論

層別分析は、データを分解して「どの層がどんな反応をするか」を明確にする道具です。初心者でも、観点を一つずつ選び、それぞれの層を丁寧に分析するだけで、全体の戦略を具体的に磨くことができます。

層別分析の同意語

層別化分析: データを属性（年齢、性別、地域など）の層に分け、それぞれの層で統計的分析を行い、層間の差を比較して全体の傾向を読み解く方法です。市場分析や医療研究などでよく使われます。
階層別分析: データを階層ごとに分けて分析する方法。層ごとの特徴や効果を比較して、層構造の影響を理解します。
層別化解析: データを層に分けて解析することを指す表現。層ごとに統計量を算出して、層間の差を検証します。
サブグループ分析: データを小さなグループ（サブグループ）に分け、それぞれで分析を行う方法。治療効果の層別差などを検証する場面で使われます。
サブグループ別分析: サブグループごとに分けて分析する表現。層別分析の言い換えとして用いられることがあります。
層別比較: 層ごとに得られた結果を比較する分析。層間の差や傾向を把握する目的で使われます。
階層別解析: データを階層ごとに分けて解析する表現。層間差の解釈に役立つことが多いです。
階層分析: データの階層構造を前提に分析する手法。複数の層を跨ぐ影響を評価する文脈で用いられますが、文脈により意味が変わることがあります。
層間分析: 層と層の間の関係・差を分析する方法。層別分析の一形態として用いられることがあります。