多項ロジットって何？

書店に平積みになった『購買心理を読み解く統計学』に「売れてます」というＰＯＰが置かれていた。オーソドックスな手法から最新の手法までカバーされている。わかりやすい事例と利用可能なソフトの紹介・・・確かに「売れる」わけだ。この本では，ぼくにとってなじみ深い「多項ロジットモデル」にも章が割かれている。そこで紹介されているのは，消費者の特性の違いによって，選択する製品がどう変わるかの分析だ。これは「多項ロジスティック回帰」という名称で，多くの統計パッケージでサポートされている手法でもある。

実はそれは，マーケティングサイエンスで多項ロジットモデル（Multinomial Logit Model: MNL）と呼ばれているものとは異なる。マーケティングでのそれは，選択肢（製品）の属性の違いによって，選択する製品がどう変わるかを分析する手法である。したがって，「多項ロジット型選択モデル」と呼ぶのが正確だという人もいる。では，上述の本が間違っているのかというと，そうとはいえない。Franses and Paap のような離散的選択モデルの教科書では，多項ロジスティック回帰を「多項ロジット」と呼び，多項ロジット型選択モデルを「条件付ロジット」（Conditional Logit Model）と呼んでいる。

このへんを下手に説明すると，ますます混乱が生じかねない。上述の本でも「多項ロジットモデル」によって製品の属性を変えたとき何が選ばれるかのシミュレーションができると書かれており，混乱をますます助長しかねない。多項ロジスティック回帰と多項ロジット型選択モデルは，一般化すれば同じモデルなのだが，統計パッケージのデータ形式はそれに対応していない。したがって実務的には，違う手法だといったほうがよい。

多項ロジット型選択モデルは，STATA のような計量経済学系のパッケージを除き，身近な統計パッケージではカバーされてこなかった（最近では SPSS Advanced Models で分析できるようになったらしい）。しかし適切にデータを変換すると，二項ロジットモデル（ロジスティック回帰）で解析可能である。あるいは，最尤法を Excel の Solver を使って解くことだって考えられる。

ところで，ソフト環境は少しずつ改善しているのに，選択モデルが日本でなかなか普及しないのはなぜだろう？　米国のマーケティングリサーチ業界向けセミナーでは，選択モデルはきちんとプログラムに組み込まれている。どうしてそのような差が生まれるのか？　10年以上実務家向けセミナーで教え，ここ数年は学生や院生相手に教えてきたが，無力感を感じる。

マーケティングサイエンス学会という足もとでさえ，選択モデルのユーザは減りつつあるように感じる。そこでも，日米の大きな差異がある。結局のところ，研究者の層の厚さの違い，それと関連する大学院教育の差異，というしかない。