アソシエーション分析（支持度・確信度・リフト値）とは？あそしえーしょんぶんせきしじどかくしんどりふとち
アソシエーション分析（支持度・確信度・リフト値）とは、取引データを横断して、ある商品と別の商品が一緒に買われるという規則を機械的に洗い出す手法。見つけた規則は三つの数で評価し、その組合せがどれだけ頻繁に現れるかが支持度、条件側を満たしたときにどれだけ当たるかが確信度、その当たり方が偶然より良いかを示すのがリフト値になる。
最終更新：2026-10-06
この語が出る過去問を解く →背景
POSレジの普及で取引明細は際限なく貯まるようになったが、商品の組合せは品目数に対して爆発的に増えるため、人が仮説を立てて確かめる進め方では追いつかない。データの側から規則の候補を洗い出し、機械的な基準で残す価値のあるものだけを絞り込むという手順が要る。支持度・確信度・リフト値は、その絞り込みを可能にするための共通の物差しである。
具体例
全1万件の取引のうちパンとジャムを同時に含むものが300件なら支持度は3%。パンを含む取引2,000件のうち300件だから確信度は15%。ジャム全体の出現率が5%であればリフト値は15÷5＝3となり、偶然より3倍起きやすい関連として棚配置やレコメンドの根拠に使える。
試験での引っ掛け
確信度の高さだけで有用と判断するのは誤り。Bがもともと誰でも買う商品ならリフト値は1前後にしかならず、規則としては無価値であり、正の関連といえるのはリフト値が1を超えてからである。また支持度の下限を下げすぎると規則が爆発的に増え、計算量と解釈の手間が跳ね上がる。得られるのは相関であって因果ではないため、「Aを売ればBが売れる」とは言えない点も定番の誤りになる。
関連用語
出た過去問
出典：令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問63（IPA）
データ分析手法の一つである、アソシエーション分析はどれか。
正解：商品を購買するときの関連性や同時性などのルールを購買データに基づいて見いだすなど、データ間の統計的なパターンや、意味のある関連性を抽出する。信頼度、支持度及びリフト値によってルールを評価し、有効性を確認する。
要点：アソシエーション分析は支持度・信頼度・リフト値で関連ルールを評価
アソシエーション分析は、大量の取引データから「Xを買う人はYも買う」といった同時購買や関連のルールを見つけ出す手法で、マーケットバスケット分析とも呼ばれる。抽出したルールの有効性は、そのルールが現れる割合を示す支持度、Xを買った人のうちYも買った割合である信頼度、偶然と比べてどれだけ起こりやすいかを示すリフト値で評価する。よってイが正解。
出典・参考
公式シラバスの9 企業と法務 ＞ 2. 業務分析・データ利活用 ＞ (2) データ利活用に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。