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、デザイン、価格、ブランドなど）について、消費者がそれぞれの属性にどの程度の価値を感じているかを定量的に測定する統計的手法です。回答者に複数の製品プロファイル（属性の組み合わせ）を提示し、選好順位や選択を求めることで、各属性の相対的な重要度と属性水準ごとの効用値を算出します。
コンジョイント分析の種類
①フルプロファイル型：全属性を組み合わせたプロファイルを比較・評価。②CBC（Choice-Based Conjoint）：複数のプロファイルから「どれを選ぶか」を回答する選択型。最も広く使われている手法。③ACA（Adaptive Conjoint Analysis）：回答に応じて質問が適応的に変化する効率的な手法。④HB（Hierarchical Bayes）推定：個人レベルの効用値を推定できる高度な分析手法。実務ではCBCとHB推定の組み合わせが標準的です。
価格設定へのコンジョイント分析の活用
①WTP（支払意思額）の推定：各属性の効用値を金額に換算し、特定の機能に対する支払意思額を算出、②価格感度の把握：価格属性の効用変化から需要曲線を推定、③最適な製品構成と価格の同時決定：利益を最大化する属性の組み合わせと価格の特定、④競合シミュレーション：競合製品との比較における自社製品の最適ポジションの探索。
コンジョイント分析の実施上の注意点
①属性と属性水準の設定が分析の質を左右する（現実的かつ消費者が理解できるものにする）、②属性数は5〜7個程度に抑える（多すぎると回答者の負担が増大）、③サンプル数はCBCの場合200人以上が推奨、④回答者のターゲット顧客との一致性、⑤非現実的な属性の組み合わせ（高品質・超低価格など）を排除する。専門的な調査設計と統計分析のスキルが求められるため、調査会社との連携が一般的です。