【研究概要】
NTTデータ経営研究所が人間情報データベースのモニターに対し、当社との間でIDを連携させ、データを利用することについて同意取得を行い、同意を得られたモニターを対象にデータ分析を行いました。（図2）


[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM2ODA0MyMyODE1MjEjNjgwNDNfdXJJR1FxYVZwRi5wbmc.png ]
図2：本研究の流れ
データ分析にあたって、九州工業大学の「テンソルSOM」という技術を基に、NTTデータ経営研究所が独自に開発したツール（以下、本ツール）を利用しました。本ツールは、多次元のデータから消費者の特徴を探索的かつグラフィカルに捉えられることが可能です。

本研究では、Webアンケートで取得した2020年ヒットコンテンツ利用実態の結果を「モニターの分類（セグメント化）」「各セグメントの特徴」の2つに大別し、5つのマップで表しました。（図３）
この5つのマップで表すにあたって、まず、2020年ヒットコンテンツ利用実態の類似度をもとにモニターを9つのセグメントに分類し（図3①）、続いて、9つのセグメントが各々どのような特徴を持っているのかを4つのマップで表しています。（図3②～⑤）
図3①のセグメントをクリックすると図3②～⑤のマップは切り替わり、該当のセグメントに合ったマップを表示します。マップ内の色は、傾向の強弱を示しており、赤色（正の傾向）、緑色（傾向無し）、青色（負の傾向）としています。図3は実際にモニターの中で18.5%を占めるセグメントをクリックした場合のマップを表しており、セグメント毎にペルソナ像を作成することが可能です。