アソシエーション分析（支持度・確信度・リフト値）とは？

アソシエーション分析（支持度・確信度・リフト値）とは、「Aを買う人はBも買う」という同時発生の規則を大量の取引データから見つける手法。全取引に占める割合が支持度、Aを含む取引のうちBも含む割合が確信度、確信度をBの単純な出現率で割ったものがリフト値で、規則の有用性を測る。

基本情報技術者試験の過去問では1回出題されています。

あそしえーしょんぶんせきしじどかくしんどりふとち

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アソシエーション分析（支持度・確信度・リフト値）の意味

「Aを買う人はBも買う」という同時発生の規則を大量の取引データから見つける手法。全取引に占める割合が支持度、Aを含む取引のうちBも含む割合が確信度、確信度をBの単純な出現率で割ったものがリフト値で、規則の有用性を測る。

アソシエーション分析（支持度・確信度・リフト値）の具体例

全1万件中、パンとジャムを同時に含む取引が300件なら支持度3%。パンを含む取引2,000件のうち300件だから確信度15%。ジャム全体の出現率が5%ならリフト値は3で、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に使える。

アソシエーション分析（支持度・確信度・リフト値）は試験でどう引っ掛けられる？

確信度が高くても、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。リフト値は1を超えて初めて正の関連があるといえる。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。得られるのはあくまで相関であって因果ではないため、「Aを売れば必ずBが売れる」とは言えない点も定番の誤り。

アソシエーション分析（支持度・確信度・リフト値）と関連する用語

アソシエーション分析（支持度・確信度・リフト値）が出た過去問

データマイニングの手法の一つであって，POSなどの蓄積データから“一緒に買われる商品”の組合せを発見する分析手法はどれか。
正解：マーケットバスケット分析
要点：マーケットバスケット分析は併売される商品を見つける
マーケットバスケット分析は、POSデータなどの購買履歴から同時に購入されやすい商品の組合せを見つけ出す手法である。得られた併売パターンは陳列やレコメンドの改善に使われる。ABC分析や3C分析、コンジョイント分析とは分析対象も目的も異なる。
出典：令和7年度（公開問題）基本情報技術者試験 kamokuA 問16（IPA）

最終更新：2026-08-25／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。