マーケットバスケット分析（Market Basket Analysis）とは | AI用語集

解説

顧客が「一緒に購入しやすい商品の組み合わせ」をAIが自動で発見する分析手法です。セット販売や売り場の陳列改善、クロスセル提案に役立てられます。

マーケットバスケット分析とは、購買データを基にAIが「一緒に買われやすい商品の組み合わせ」を自動で発見する分析手法です。「Aを買った人はBも買う傾向がある」というパターンを大量のデータから見つけ出します。スーパーのレジデータ分析で発展した手法で、現在はECや小売業に広く活用されています。

中小企業での活用例として、飲食材料を販売するEC事業者が「この調味料を買う人は、この食材も購入しやすい」というパターンを発見し、セット割引商品を作ったり、商品ページにおすすめ表示を追加したりすることが挙げられます。クロスセル（追加購入の促進）により客単価の向上が期待できます。

実施にはPOSデータや購買履歴データが必要です。データ量が少ないと精度が下がるため、ある程度の蓄積が必要です。ExcelやGoogleスプレッドシートでも簡易的な分析は可能ですが、専用AIツールを使うとより深い洞察が得られます。

マーケットバスケット分析は、業務の判断基準や顧客対応、社内ナレッジを整理するときに確認しておきたい用語です。導入前に意味を揃えることで、ツール選定や社内説明のズレを減らせます。

言葉だけを先に決めるのではなく、どの業務で使うか、誰が確認するか、成果をどう測るかまで一緒に整理することが重要です。

マーケットバスケット分析を自社の業務に当てはめる場合は、対象業務、既存データ、運用担当者、成果指標を先に整理すると判断しやすくなります。