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Basket Analysis
一緒に買われやすい商品の組み合わせ
2つの商品が一緒に買われやすいかを、支持度・信頼度・リフト値で判断します（直接入力も可能です）。
レシートやPOSデータから分かる、購入客数を入力してください。
商品Aを購入したお客様の人数（両方購入も含む）
商品Bを購入したお客様の人数（両方購入も含む）
期間中の全お客様の人数（レシート枚数の目安でも可）
商品Aと商品Bの両方を購入したお客様の人数
支持度（Support）
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信頼度（A→B）
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信頼度（B→A）
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リフト値（Lift）
—
全体客数を4つのグループに分けています。「両方」が大きいほど、2つの商品が一緒に買われている度合いが高いことを示します。
| 組み合わせ | 支持度 | 信頼度（A→B） | リフト値 | 削除 |
|---|---|---|---|---|
| まだ比較する組み合わせが追加されていません。 | ||||
※リフト値が高い順に並びます。棚の配置やセット販売の優先度を検討する際の参考にしてください。
併売分析（バスケット分析、アソシエーション分析）とは、POSデータやレシート情報から「どの商品とどの商品が一緒に買われやすいか」を統計的に見つけ出す分析手法です。支持度（Support）は、全顧客のうち両方の商品を購入した人の割合で、その組み合わせがどれだけの頻度で発生しているかを示します。信頼度（Confidence）は、片方の商品を買った人のうち、もう片方も買った人の割合で、「Aを買った人がBも買う確率」を表します。しかし信頼度だけでは、B自体がもともとよく売れる商品なのか、Aとの組み合わせによって特別によく売れているのかを区別できません。そこで使われるのがリフト値（Lift）で、偶然（それぞれの購入率をかけただけの期待値）と比べて、実際にどれだけ一緒に買われやすいかを示します。リフト値が1より大きいほど「相性が良い」関係、1に近いほど「関連なし」、1より小さいほど「代替関係」と解釈でき、棚の配置やセット販売・レコメンドの企画に活用できます。
信頼度は「Aを買った人のうちBも買った人の割合」ですが、Bがもともと非常によく売れる人気商品であれば、Aと関係なく信頼度が高くなってしまいます。リフト値は、Bの一般的な購入率（基準購入率）と比較することで、AとBの間に本当に特別な関連があるかどうかを判断できます。
「一緒に買われやすい」という統計的な関連は弱いことを意味しますが、単品としての売上自体に問題があるわけではありません。併売施策（セット販売や近接陳列）の優先度は低いと判断できますが、他の切り口での販促は引き続き有効な場合があります。
片方の商品を買った人は、もう片方をあまり買わない傾向があることを示します。同じニーズを満たす競合商品どうし（例えば異なるブランドの同じカテゴリの商品）である可能性が高く、どちらか一方を選んで購入している状態と考えられます。
サンプル数が少ないと、偶然の偏りの影響を受けやすくなり、算出された支持度・信頼度・リフト値の信頼性が下がります。できるだけ長い期間・多くの顧客データを集めてから分析することをおすすめします。
売り場で近くに陳列する、セット商品として販売する、片方を購入した顧客にもう片方をレコメンドする、といった施策が考えられます。実際に施策を行った後は、リフト値や売上の変化を追跡し、効果を検証することが大切です。
支持度（Support）
全お客様のうち、両方買った人がどれくらいいるかという「頻度」です。
信頼度（Confidence）
片方を買った人のうち、もう片方も買った人の割合です。「その組み合わせがどれだけ確実か」を示します。
リフト値（Lift）
単なる偶然（それぞれの購入率をかけただけの期待値）と比べて、実際にどれだけ一緒に買われやすいかを示す指標です。1より大きいほど「相性が良い」、1に近いほど「関連なし」、1より小さいほど「代替関係」と読めます。
※本ツールは購入データから見える傾向を示す目安です。因果関係を証明するものではなく、季節要因やセット販売の実施状況など他の要因も影響します。最終更新日：2026年8月14日。実際の経営判断にあたっては、税理士・中小企業診断士など専門家にもご相談ください。