「ネット購入①」の続きです。
総務省が公表している「インターネットを利用した1世帯当たり1か月間の支出」から製品別の状況を分析していきます。
分析表を作成する
分析表は「ネット購入①」の手順（ほぼコピペ）で作成しました（製品別分析表）。
INDEX('DB1-1'!$A$1:$W$373,MATCH($A2&B$1,'DB1-1'!$L:$L&'DB1-1'!$I:$I,0),MATCH($A$1,'DB1-1'!$13:$13,0))
この年度別分析表をざっとみると、いわゆるコロナ禍がネット購入動向に変化を与えている気がします。見やすいようにグラフ化しました。
コロナ禍を境に69（旅行関連）が大きく減少しコロナ禍明けにV字回復を見せているように見えます。
また52（食料品）はコロナ禍をきっかけにネット購入が根付いていったように見えます。同じく55（家電）はコロナ禍で増えた需要がそのまま伸び続けることはなかったように見えます。
72（その他商品・サービス）は2022年に急増しています。何かネット購入が増加する品目・サービスがあったのかも知れません。
各品目の前年比データ出してみました。
最も前年比が高い年度を「黄色‐赤字」低い年度を「青‐白字」プラス成長がベージュ、マイナス成長を水色にしました。
これを見ると2017年からコロナ禍までにネット購入市場の急増が始まった品目が多いように見えます。
一方、「ネット購入①」で注目した「中国・四国」のデータでみると下記のように全く異なった傾向になっています。組み合わせると色々と見えてきそうな気がします。
分析項目を決める
ネット購入の傾向は地区によって傾向が異なることがわかったので、分析表を加工して該当品目が地区・年度でどのように変化しているかを分析してみます。
分析表を作る
A1セルの商品の傾向を確認する分析表を作ります。対象商品は全国で需要が伸びている商品のうち、最も購入頻度が高いと考えられる「52（食料品）」を分析します（地区年度別分析表）
A1セルを検索値として使用する際に「完全一致」にしたいので、検索値一覧を別シートにリスト化してプルダウンを設定しました。
関数はB2セルのみ作成しコピペで全シートに反映させていきます。
関数は上記製品別分析表の一部を修正するのみで完成です（太字部分）。
製品別分析表：INDEX('DB1-1'!$A$1:$W$373,MATCH($A2&B$1,'DB1-1'!$L:$L&'DB1-1'!$I:$I,0),MATCH($A$1,'DB1-1'!$13:$13,0))
地区年度別分析表：INDEX('DB1-1'!$A$1:$W$373,MATCH($A$1&B$1,'DB1-1'!$L:$L&'DB1-1'!$I:$I,0),MATCH($A2,'DB1-1'!$13:$13,0))
当該製品（L列）の地区別（13行目）年度別（I列）のデータを抽出します。
【配列】元データのデータ範囲全てを絶対参照で指定します。
【行番号】L列が「５２ 食料品【円】」かつ、I列が「2015年」に該当する行を検索します。（350行目）
【列番号】13行目が「全国」に該当する列を選択します。（14列目：N列）
これを全セルにコピペすると下図になります。見やすいようにグラフも表示しました。
グラフの赤色破線が全国、つまり平均値になります。「関東」と「大都市」でネット購入が多く右肩上がりに増加していることがわかります。
地区別にみると2023年～2024年にかけて「近畿」が急増している一方、「北陸・東海」「中国・四国」などでは正反対の傾向がみられます。震災の影響も考えられますが、グラフを外して地区別に数字をもう少し分析してみます。
先ほどと同様に前年比を算出してみました。
どの地区・区分でも2020年までに最大伸び率を経験しています。この最大伸び率は最大低下率を経験した翌年度に達成している地区が多く、最大伸び率を経験した翌年度が最大低下率を迎えるケースも見られます。
やはり、「中国・四国」が気になります。最大伸び率（296%）は最も伸び率が高い値です。またコロナ禍が明けてから最大低下率を記録しているのは「中国・四国」のみです。
中国・四国の分析
「ネット購入①」の結果から「全国」「関東」「中国・四国」の全体像を並べてみました。
「中国・四国」は「全国」「関東」と比べ、下記のような特徴があります。
・世帯主の年齢が高く有業人員が低いことから、独居高齢者の割合が高い可能性があり、この背景がネット購入率の低さに影響している可能性があります。
「全国」「関東」の傾向
「全国」やネット購入率の高い「関東」ではこの10年で世帯主の年齢は低下しています（ほぼ横ばいとみる方が正しいかもしれません）。また有業人員も同調するように増加しています（ほぼ横ばい）。
ネット利用率は調査年度によりますが総じて前年比10%程度の増加を示し、 10年で利用率は約2倍になりました。「ネット購入①」で『ネット購入利用者の増加が総購入量の増加につながっている』と分析しましたが、その分析結果を支持する結果がここからも見受けられます。
「中国・四国」の傾向
ネット購入率は2015年で16.4%、2024年でも28.8％です。これはコロナ禍前の「全国」「関東」の水準です。また10年間で利用率は12.3％の伸びとなっていて、35%に達していた利用率も2024年には28.8％と7％ほど低下しています。
2023年と2024年を比べると年齢が2歳増え、有業者が6％減少しています。これに同調するようにこの間に過去10年間の最高低下率を記録しています。調査対象者、母集団の構成がここまで急変するとは考えらにくいので調査対象集団が2023年と2024年とでは大きく異なる可能性もあります（サンプリング・バイアス）。
他データとの連携
この総務省の公表データ（インターネットを利用した1世帯当たり1か月間の支出）では「年齢別」「収入別」「勤務/自営別」「住居の種類別」等の異なる切り口からの集計データがあります。同じ公開日（2025/2/7）であることから一つの元データベースから角度を変えて集計したものと考えられます。
「ネット購入③」ではこれらのデータをまとめて様々な角度から分析していこうと思います。
このエクセルファイルをご希望の方は下記URLよりご用命ください。
