コンジョイント分析とは
コンジョイント分析とは、製品やサービスを構成する複数の属性（機能、価格、デザインなど）について、消費者がどの属性をどの程度重視しているかを統計的に推定する分析手法です。消費者は製品を個別の属性ではなく全体として評価する（conjoint＝結合して）という前提に基づいており、最適な製品設計や価格設定の意思決定に広く活用されています。
コンジョイント分析の種類
①伝統的コンジョイント（フルプロファイル法：属性の全組み合わせを評価）、②CBC（Choice-Based Conjoint：選択型コンジョイント、最も普及）ー 複数の製品プロファイルから「どれを選ぶか」を回答、③ACA（Adaptive Conjoint Analysis：適応型コンジョイント）ー 回答に応じて質問が最適化される方式、④BPTO（Brand-Price Trade-Off）ー ブランドと価格の交換関係を測定。マーケティングリサーチではCBCが標準的に使用されています。
コンジョイント分析の活用場面
①新製品の最適仕様設計（どの機能の組み合わせが最も好まれるか）、②価格感度分析（価格変更が選好に与える影響の推定）、③市場シミュレーション（仮想的な競合状況での市場シェア予測）、④製品ラインの最適化（カニバリゼーションの回避）、⑤セグメント別の属性重要度の把握。定量的な根拠に基づく製品戦略の意思決定を可能にします。
コンジョイント分析の設計上の留意点
①属性数は5〜7程度に絞る（多すぎると回答者の負担が増大）、②各属性の水準（レベル）は2〜5程度に設定、③属性間の独立性を確保（相互に矛盾する属性の組み合わせを避ける）、④実験計画法に基づく効率的なプロファイル設計、⑤十分なサンプルサイズの確保（CBCでは最低200〜300サンプル）。分析結果の解釈には統計的知識が必要であり、リサーチ専門家との協働が推奨されます。