2c:null 2d:["$","title",null,{"children":"Approaching the \"Words\" of Shiseido | TMU Dataviz Class | Observable"}] 32:Tf91,{ //dataをカテゴリーごとにまず絞る const prestigeData = dataset.filter((d) => d.category === "プレステージ"); // ブランドごとの商品価格の集計 const priceByBrand = d3.group(prestigeData, (d) => d.brandname); // ブランドごとの商品名の数をカウント const uniqueProductCountByBrand = new Map(); priceByBrand.forEach((values, brand) => { const uniqueProducts = new Set(values.map((d) => d.name)); uniqueProductCountByBrand.set(brand, uniqueProducts.size); }); // 箱ひげ図のための要約統計の計算 const summaryByBrand = Array.from(priceByBrand, ([brand, values]) => { const prices = values.map((d) => d.price).sort(d3.ascending); return { brand, min: prices[0], q1: d3.quantile(prices, 0.25), median: d3.quantile(prices, 0.5), q3: d3.quantile(prices, 0.75), max: prices[prices.length - 1], products: values }; }); // SVG要素の設定 const margin = { top: 40, right: -10, bottom: 0, left: 130 }; // 下の余白を広げる const width = 800 - margin.left - margin.right; const height = 350 - margin.top - margin.bottom; const svg = d3 .create("svg") .attr("viewBox", [ 0, 0, width + margin.left + margin.right, height + margin.top + margin.bottom ]); // スケールの設定 const y = d3 .scaleBand() .range([0, height]) .domain(summaryByBrand.map((d) => d.brand)) .padding(0.3); const x = d3.scaleLinear().domain([0, 24000]).range([margin.left, width]); // Y軸の追加 const yAxisGroup = svg .append("g") .attr("transform", `translate(${margin.left}, 0)`) .call(d3.axisLeft(y)); // Y軸のラベルに商品数を追加 yAxisGroup .selectAll(".tick text") .text((d) => `${d} (${uniqueProductCountByBrand.get(d)})`); // X軸の追加 svg .append("g") .attr("transform", `translate(0, ${height})`) .call(d3.axisBottom(x).tickValues(d3.range(0, 25000, 2000))); // 2000刻みの目盛り // 価格帯の強調 const highlightRange = [4000, 6000]; svg .append("rect") .attr("x", x(highlightRange[0])) .attr("width", x(highlightRange[1]) - x(highlightRange[0])) .attr("y", 0) .attr("height", height) .attr("fill", "#f0e68c") // 高い色（ここでは薄い黄色） .attr("opacity", 0.3); // 半透明 // 箱ひげ図の描画 summaryByBrand.forEach((d) => { // 箱の描画 svg .append("rect") .attr("x", x(d.q1)) .attr("width", x(d.q3) - x(d.q1)) .attr("y", y(d.brand)) .attr("height", y.bandwidth()) .attr("fill", "#ad2d2f") .attr("stroke", "black") // 箱の外枠の線色 .attr("stroke-width", 0.7); // 箱の外枠の線の幅 // メディアンのライン svg .append("line") .attr("x1", x(d.median)) .attr("x2", x(d.median)) .attr("y1", y(d.brand)) .attr("y2", y(d.brand) + y.bandwidth()) .attr("stroke", "black") .attr("stroke-width", 0.7); // 最小値と最大値のライン ["min", "max"].forEach((key) => { svg .append("line") .attr("x1", x(d[key])) .attr("x2", x(d[key])) .attr("y1", y(d.brand)) .attr("y2", y(d.brand) + y.bandwidth()) .attr("stroke", "black") .attr("stroke-width", 0.7); }); // 最小値とQ1、最大値とQ3を結ぶライン svg .append("line") .attr("x1", x(d.min)) .attr("x2", x(d.q1)) .attr("y1", y(d.brand) + y.bandwidth() / 2) .attr("y2", y(d.brand) + y.bandwidth() / 2) .attr("stroke", "black") .attr("stroke-width", 0.7); svg .append("line") .attr("x1", x(d.max)) .attr("x2", x(d.q3)) .attr("y1", y(d.brand) + y.bandwidth() / 2) .attr("y2", y(d.brand) + y.bandwidth() / 2) .attr("stroke", "black") .attr("stroke-width", 0.7); }); return svg.node(); }33:Tf44,{ const premiumData = dataset.filter((d) => d.category === "プレミアム"); // ブランドごとの商品価格の集計 const priceByBrand = d3.group(premiumData, (d) => d.brandname); // ブランドごとの商品名の数をカウント const uniqueProductCountByBrand = new Map(); priceByBrand.forEach((values, brand) => { const uniqueProducts = new Set(values.map((d) => d.name)); uniqueProductCountByBrand.set(brand, uniqueProducts.size); }); // 箱ひげ図のための要約統計の計算 const summaryByBrand = Array.from(priceByBrand, ([brand, values]) => { const prices = values.map((d) => d.price).sort(d3.ascending); return { brand, min: prices[0], q1: d3.quantile(prices, 0.25), median: d3.quantile(prices, 0.5), q3: d3.quantile(prices, 0.75), max: prices[prices.length - 1] }; }); // SVG要素の設定 const margin = { top: 0, right: -10, bottom: 40, left: 130 }; // 下の余白を広げる const width = 800 - margin.left - margin.right; const height = 350 - margin.top - margin.bottom; const svg = d3 .create("svg") .attr("viewBox", [ 0, 0, width + margin.left + margin.right, height + margin.top + margin.bottom ]); // スケールの設定 const y = d3 .scaleBand() .range([0, height]) .domain(summaryByBrand.map((d) => d.brand)) .padding(0.3); const x = d3.scaleLinear().domain([0, 24000]).range([margin.left, width]); // Y軸の追加 const yAxisGroup = svg .append("g") .attr("transform", `translate(${margin.left}, 0)`) .call(d3.axisLeft(y)); // Y軸のラベルに商品数を追加 yAxisGroup .selectAll(".tick text") .text((d) => `${d} (${uniqueProductCountByBrand.get(d)})`); // X軸の追加 svg .append("g") .attr("transform", `translate(0, ${height})`) .call(d3.axisBottom(x).tickValues(d3.range(0, 25000, 2000))); // 2000刻みの目盛り // 価格帯の強調 const highlightRange = [4000, 6000]; svg .append("rect") .attr("x", x(highlightRange[0])) .attr("width", x(highlightRange[1]) - x(highlightRange[0])) .attr("y", 0) .attr("height", height) .attr("fill", "#f0e68c") // 高い色（ここでは薄い黄色） .attr("opacity", 0.3); // 半透明 // 箱ひげ図の描画 summaryByBrand.forEach((d) => { // 箱の描画 svg .append("rect") .attr("x", x(d.q1)) .attr("width", x(d.q3) - x(d.q1)) .attr("y", y(d.brand)) .attr("height", y.bandwidth()) .attr("fill", "#c49e6f") .attr("stroke", "black") // 箱の外枠の線色 .attr("stroke-width", 0.7); // 箱の外枠の線の幅 // メディアンのライン svg .append("line") .attr("x1", x(d.median)) .attr("x2", x(d.median)) .attr("y1", y(d.brand)) .attr("y2", y(d.brand) + y.bandwidth()) .attr("stroke", "black") .attr("stroke-width", 0.7); // 最小値と最大値のライン ["min", "max"].forEach((key) => { svg .append("line") .attr("x1", x(d[key])) .attr("x2", x(d[key])) .attr("y1", y(d.brand)) .attr("y2", y(d.brand) + y.bandwidth()) .attr("stroke", "black") .attr("stroke-width", 0.7); }); // 最小値とQ1、最大値とQ3を結ぶライン svg .append("line") .attr("x1", x(d.min)) .attr("x2", x(d.q1)) .attr("y1", y(d.brand) + y.bandwidth() / 2) .attr("y2", y(d.brand) + y.bandwidth() / 2) .attr("stroke", "black") .attr("stroke-width", 0.7); svg .append("line") .attr("x1", x(d.max)) .attr("x2", x(d.q3)) .attr("y1", y(d.brand) + y.bandwidth() / 2) .attr("y2", y(d.brand) + y.bandwidth() / 2) .attr("stroke", "black") .attr("stroke-width", 0.7); }); return svg.node(); }34:T96d,{ // word_genreごとにグループ化し、各グループのサイズを計算 const WordgenreData = Array.from( d3.group(dataset, (d) => d.word_genre), ([genre, words]) => ({ genre, count: words.length }) ); const width = 660; const height = 300; const margin = { top: 30, right: 100, bottom: 40, left: 100 }; // データを並び替え WordgenreData.sort((a, b) => b.count - a.count); // 色の配列を定義 const customColors = ["#ebd0a8", "#87b9cf", "#e5c9d2", "#88ccc5", "#abb1d1"]; // ここに好きな色を指定 // 横軸スケールの設定 const xScale = d3 .scaleBand() .domain(WordgenreData.map((d) => d.genre)) .range([0, width - margin.left - margin.right]) .padding(0.1); // 縦軸スケールの設定 const yScale = d3 .scaleLinear() .domain([0, d3.max(WordgenreData, (d) => d.count)]) .range([height - margin.top - margin.bottom, 0]); // SVG要素の作成 const svg = d3.create("svg").attr("viewBox", [0, 0, width, height]); // バーの描画 const bar = svg .append("g") .attr("transform", `translate(${margin.left},${margin.top})`) .selectAll("rect") .data(WordgenreData) .join("rect") .attr("x", (d) => xScale(d.genre)) .attr("y", (d) => yScale(d.count)) .attr("width", xScale.bandwidth()) .attr( "height", (d) => height - margin.top - margin.bottom - yScale(d.count) ) .attr("fill", (d, i) => customColors[i % customColors.length]); // 数値の表示 svg .append("g") .attr("transform", `translate(${margin.left},${margin.top})`) .selectAll("text") .data(WordgenreData) .join("text") .attr("x", (d) => xScale(d.genre) + xScale.bandwidth() / 2) .attr("y", (d) => yScale(d.count) - 5) // バーの上少しの位置に表示 .text((d) => d.count) .attr("text-anchor", "middle") // テキストを中央揃えに .attr("fill", "black") // テキストの色 .attr("font-family", "sans-serif") .attr("font-size", "10px"); // テキストのサイズ // 横軸のラベル svg .append("g") .attr("transform", `translate(${margin.left},${height - margin.bottom})`) .call(d3.axisBottom(xScale)); // 縦軸のラベル svg .append("g") .attr("transform", `translate(${margin.left},${margin.top})`) .call(d3.axisLeft(yScale)); return svg.node(); }35:T9b9,{ // 選択されたことばの分類のデータを取得 const selectedData = WordgenreToClassificationData.get(dataOfWordGenre); // 選択されたジャンルにおけるword_classificationの出現回数を集計 const flatData = Array.from(selectedData.values()).flat(); const wordCount = d3.rollup( flatData, (v) => v.length, // 出現回数 (d) => d.word_classification // 分類基準 ); // 上位10のword_classificationを取得 const topWords = Array.from(wordCount, ([word, count]) => ({ word, count })) .sort((a, b) => b.count - a.count) .slice(0, 10); // 棒グラフの設定 const width = 600; const height = 300; const margin = { top: 20, right: -20, bottom: 0, left: 120 }; // SVG要素の作成 const svg = d3 .create("svg") .attr("viewBox", [ 0, 0, width + margin.left + margin.right, height + margin.top + margin.bottom ]); // スケールの設定 const x = d3 .scaleLinear() .domain([0, 80]) .range([margin.left, width - margin.right]); const y = d3 .scaleBand() .domain(topWords.map((d) => d.word)) .range([margin.top, height - margin.bottom]) .padding(0.1); // 軸の追加 svg .append("g") .attr("transform", `translate(${margin.left}, 0)`) .call(d3.axisLeft(y)) .attr("font-family", "sans-serif") .attr("font-size", "10px"); svg .append("g") .attr("transform", `translate(0, ${height - margin.bottom})`) .call(d3.axisBottom(x).tickValues(d3.range(0, 80, 5))); // 棒グラフの描画 svg .append("g") .selectAll("rect") .data(topWords) .join("rect") .attr("x", x(0)) .attr("y", (d) => y(d.word)) .attr("width", (d) => x(d.count) - x(0)) .attr("height", y.bandwidth()) .attr("fill", (d) => getGenreColor(dataOfWordGenre)); // 各バーの右横に数値を表示 svg .append("g") .selectAll("text") .data(topWords) .join("text") .attr("x", (d) => x(d.count) + 5) // X軸位置をバーの右端に設定 .attr("y", (d) => y(d.word) + y.bandwidth() / 2) // Y軸位置をバーの中央に設定 .text((d) => d.count) // 表示する数値 .attr("text-anchor", "start") // テキストを左揃えに設定 .attr("alignment-baseline", "middle") // テキストを垂直方向の中央に配置 .style("fill", "black") .attr("font-family", "sans-serif") .attr("font-size", "10px"); return svg.node(); }36:Tf10,{ // ブランドごとのwordの総数を計算 const wordCountByBrand = Array.from( d3.group(dataset, (d) => d.brandname), ([brand, entries]) => ({ brand: brand, wordCount: entries.length, // 各ブランドのエントリ数（wordの総数） category: entries[0].category // カテゴリーを追加 }) ).sort((a, b) => d3.ascending(a.wordCount, b.wordCount)); // wordの数が多い順に並べ替え // ブランド const nameByBrand = d3.group(dataset, (d) => d.brandname); // ブランドごとの商品名の数をカウント const uniqueProductCountByBrand = new Map(); nameByBrand.forEach((values, brand) => { const uniqueProducts = new Set(values.map((d) => d.name)); uniqueProductCountByBrand.set(brand, uniqueProducts.size); }); // 棒グラフの設定 const margin = { top: 20, right: 10, bottom: 0, left: 140 }; const width = 800 - margin.left - margin.right; const height = 350 - margin.top - margin.bottom; // SVG要素の作成 const svg = d3 .create("svg") .attr("viewBox", [ 0, 0, width + margin.left + margin.right, height + margin.top + margin.bottom ]); // スケールの設定 const x = d3 .scaleLinear() .domain([0, d3.max(wordCountByBrand, (d) => d.wordCount)]) .range([margin.left, width - margin.right]); const y = d3 .scaleBand() .domain(wordCountByBrand.map((d) => d.brand)) .range([height - margin.bottom, margin.top]) .padding(0.2); // 軸の追加 svg .append("g") .attr("transform", `translate(0,${height - margin.bottom})`) .call(d3.axisBottom(x)); svg .append("g") .attr("transform", `translate(${margin.left},0)`) .call( d3.axisLeft(y).tickFormat((d) => { // uniqueProductCountByBrand から商品数を取得 const productCount = uniqueProductCountByBrand.get(d) || 0; return `${d} (${productCount})`; // ブランド名と商品数を表示 }) ); // カテゴリーごとの色を定義 const color = d3 .scaleOrdinal() .domain(["プレステージ", "プレミアム"]) .range(["#ad2d2f", "#c49e6f"]); // 棒グラフの描画 svg .append("g") .selectAll("rect") .data(wordCountByBrand) .join("rect") .attr("x", (d) => x(0)) .attr("y", (d) => y(d.brand)) .attr("width", (d) => x(d.wordCount) - x(0)) .attr("height", y.bandwidth()) .attr("fill", (d) => color(d.category)); // カテゴリーに基づいて色分け // 各バーの上部にwordの総数を表示 svg .append("g") .selectAll("text") .data(wordCountByBrand) .join("text") .attr("x", (d) => x(d.wordCount) + 3) .attr("y", (d) => y(d.brand) + y.bandwidth() / 2) .attr("dy", ".35em") .text((d) => d.wordCount) .attr("text-anchor", "start") .style("fill", "black") .attr("font-family", "sans-serif") .style("font-size", "12px"); // レジェンドの追加（右上の余白に配置） const legend = svg .append("g") .attr( "transform", `translate(${width - margin.right - 100}, ${margin.top + 250})` ); // レジェンドの項目を追加 const categories = ["プレステージ", "プレミアム"]; categories.forEach((category, index) => { const legendItem = legend .append("g") .attr("transform", `translate(0, ${index * 20})`); // 項目ごとに縦に並べる legendItem .append("rect") .attr("width", 10) .attr("height", 10) .attr("fill", color(category)); // カテゴリーの色を使用 legendItem .append("text") .attr("x", 15) .attr("y", 9) // テキストの位置を調整 .text(category) .attr("font-family", "sans-serif") .style("font-size", "12px"); }); return svg.node(); }37:Tdd5,{ // 選択されたことばの分類のデータを取得 const selectedData2 = BrandnameToClassificationData.get(dataOfBrandname); // 選択されたジャンルにおけるword_classificationの出現回数を集計 const flatData = Array.from(selectedData2.values()).flat(); const wordCountAndGenre = d3.rollups( flatData, (words) => ({ count: words.length, // 出現回数 genre: words[0].word_genre // 最初に見つかったword_genre }), (d) => d.word_classification // 分類基準 ); const topWords2 = wordCountAndGenre .map(([word, { count, genre }]) => ({ word, count, genre })) .sort((a, b) => b.count - a.count) .slice(0, 10); // 棒グラフの設定 const width = 600; const height = 300; const margin = { top: 20, right: -20, bottom: 0, left: 135 }; // SVG要素の作成 const svg = d3 .create("svg") .attr("viewBox", [ 0, 0, width + margin.left + margin.right, height + margin.top + margin.bottom ]); // スケールの設定 const x = d3 .scaleLinear() .domain([0, 15]) .range([margin.left, width - margin.right]); const y = d3 .scaleBand() .domain(topWords2.map((d) => d.word)) .range([margin.top, height - margin.bottom]) .padding(0.1); // 軸の追加 svg .append("g") .attr("transform", `translate(${margin.left}, 0)`) .call(d3.axisLeft(y)) .attr("font-family", "sans-serif") .attr("font-size", "10px"); svg .append("g") .attr("transform", `translate(0, ${height - margin.bottom})`) .call(d3.axisBottom(x).tickValues(d3.range(0, 15, 1))); // 棒グラフの描画 svg .append("g") .selectAll("rect") .data(topWords2) .join("rect") .attr("x", x(0)) .attr("y", (d) => y(d.word)) .attr("width", (d) => x(d.count) - x(0)) .attr("height", y.bandwidth()) .attr("fill", (d) => getGenreColor(d.genre)); // 各バーの右横に数値を表示 svg .append("g") .selectAll("text") .data(topWords2) .join("text") .attr("x", (d) => x(d.count) + 5) // X軸位置をバーの右端に設定 .attr("y", (d) => y(d.word) + y.bandwidth() / 2) // Y軸位置をバーの中央に設定 .text((d) => d.count) // 表示する数値 .attr("text-anchor", "start") // テキストを左揃えに設定 .attr("alignment-baseline", "middle") // テキストを垂直方向の中央に配置 .style("fill", "black") .attr("font-family", "sans-serif") .attr("font-size", "10px"); // レジェンドの追加（右上の余白に配置） const legend = svg .append("g") .attr( "transform", `translate(${width - margin.right - 150}, ${margin.top + 170})` ); // レジェンドの項目を追加 const categories = [ "肌コンディション系", "情報系", "ネガティブ系", "テクスチャ系", "感情系" ]; categories.forEach((category, index) => { const legendItem = legend .append("g") .attr("transform", `translate(0, ${index * 20})`); // 項目ごとに縦に並べる legendItem .append("rect") .attr("width", 10) .attr("height", 10) .attr("fill", getGenreColor(category)); // カテゴリーの色を使用 legendItem .append("text") .attr("x", 15) .attr("y", 9) // テキストの位置を調整 .text(category) .attr("font-family", "sans-serif") .style("font-size", "12px"); }); return svg.node(); }38:T1283,// 散布図を描画する関数 function drawChart(selectedBrands) { const filteredData = calculateWordCountByName(dataset).filter((d) => selectedBrands.includes(d.brandname) ); const margin = { top: 20, right: 100, bottom: 40, left: 350 }; const width = 1200 - margin.left - margin.right; const height = 400 - margin.top - margin.bottom; // 商品ごとのwordの総数と価格を計算 const wordCountByName = calculateWordCountByName(dataset); // SVGの設定 const svg = d3.create("svg").attr("viewBox", [0, 0, width, height]); // X軸とY軸のスケールを設定 const x = d3 .scaleLinear() .domain([0, 24000]) .range([40, width - 20]); const y = d3 .scaleLinear() .domain([0, 40]) .range([height - 20, 20]); // X軸とY軸を追加 svg .append("g") .attr("transform", `translate(0,${height - 20})`) .call(d3.axisBottom(x)); svg.append("g").attr("transform", `translate(40,0)`).call(d3.axisLeft(y)); // カテゴリーごとの色を定義 const color = d3 .scaleOrdinal() .domain(["プレステージ", "プレミアム"]) .range(["#ad2d2f", "#c49e6f"]); // データポイントを描画 svg .append("g") .selectAll("circle") .data(selectedBrands) .join("circle") .attr("cx", (d) => x(d.price)) .attr("cy", (d) => y(d.wordCount)) .attr("r", 3) .attr("opacity", 0.7) .attr("fill", (d) => color(d.category)); // y=25の位置に点線を引く svg .append("line") .attr("x1", x(0)) // x軸の開始点 .attr("x2", x(24000)) // x軸の終了点（データの最大値に合わせて調整） .attr("y1", y(25)) // y=25の位置 .attr("y2", y(25)) // 同じy=25の位置で固定 .attr("stroke", "#f0e68c") // 線の色 .attr("stroke-width", 1) // 線の太さ .attr("stroke-dasharray", "5,5"); // 点線のパターン（実線の長さ, 空白の長さ） // レジェンドの追加（右上の余白に配置） const legend = svg .append("g") .attr( "transform", `translate(${width - margin.right - 100}, ${margin.top + 20})` ); // レジェンドの項目を追加 const categories = ["プレステージ", "プレミアム"]; categories.forEach((category, index) => { const legendItem = legend .append("g") .attr("transform", `translate(0, ${index * 20})`); // 項目ごとに縦に並べる legendItem.append("circle").attr("r", 4).attr("fill", color(category)); // カテゴリーの色を使用 legendItem .append("text") .attr("x", 12) .attr("y", 4) // テキストの位置を調整 .text(category) .attr("font-family", "sans-serif") .style("font-size", "10px"); }); // カテゴリーごとのツールチップスタイルを定義 const tooltipStyles = { プレステージ: { textColor: "#ad2d2f", borderColor: "#ad2d2f" // プレステージ用のボーダー色 }, プレミアム: { textColor: "#c49e6f", borderColor: "#c49e6f" // プレミアム用のボーダー色 } }; // ツールチップ用のdiv要素を作成 const tooltip = d3 .select("body") .append("div") .attr("class", "tooltip") .style("opacity", 0) .style("position", "absolute"); // データポイントを描画（ツールチップのイベントを追加） svg .append("g") .selectAll("circle") .data(filteredData) .join("circle") .attr("cx", (d) => x(d.price)) .attr("cy", (d) => y(d.wordCount)) .attr("r", 3) .attr("opacity", 0.7) .attr("fill", (d) => color(d.category)) .on("mouseover", function (event, d) { const style = tooltipStyles[d.category] || {}; tooltip.transition().duration(200).style("opacity", 1); tooltip .html( d.brandname + "
" + d.name + "
" + d.price + "円
単語数: " + d.wordCount ) //ツールチップの位置 .style("left", event.pageX - tooltip.node().offsetWidth / 2 + "px") .style("top", event.pageY - tooltip.node().offsetHeight - 10 + "px") //ツールチップの装飾 .style("background-color", "rgba(255,255,255,0.9)") .style("color", style.textColor) .style("border-radius", "5px") .style("border", `solid 1px ${style.borderColor}`) .style("padding", "5px") .style("font-size", "10px") // フォントサイズを設定 .style("font-family", "sans-serif"); }) .on("mouseout", function (d) { tooltip.transition().duration(500).style("opacity", 0); }); return svg.node(); }39:T7db,html``3a:T12d9,{ // 画像のURLを取得 const imageUrl2 = await FileAttachment("12の美の指標.JPG").url(); const genreDescriptions = { 肌コンディション系: `肌コンディション系のTOP10では、1位の「うるおい」が2位の「みずみずしい」に3倍以上の差をつける結果になった。

ここで10位までに挙がっていることばは、資生堂がSHISEIDOの美容液「アルティミューン」で提示している12の美の指標の美肌のサインと多くの共通ワードが見られる。

(SHISEIDO JAPAN 公式Xポストより)
7つの美肌のサインのうち、「キメ」を除く6つのことばが共通しており、資生堂のスキンケアにおける美肌のサインを、肌コンディション系のことばが担っていることがわかる。
また、美容液で使用されていることばが共通して化粧水にも使用されていることから、これら肌コンディション系のことばは資生堂がスキンケアにおいて重要視しているといえる。

`, 情報系: `情報系のTOP10では、化粧水の効能を表す「美白」が1位という結果になった。
同様に効能を表す「薬用」「高機能」もランクインしている。

「深い」「まるごと」「すばやく」といったことばは、悩みに対してこの商品がどのようにアプローチするのかを訴求することばであるといえるだろう。
化粧水それ自体を形容することばもある。「たっぷり」は内容量で、「濃密な」は質でお得感を表している。また、「独自」「未来」といったことばも、その商品特有の良さや最先端を訴求している。

`, ネガティブ系: `ネガティブ系のTOP10では、「ごわつき」「ベタつき」「毛穴」が1〜3位を占め、6位以下はすべてのことばの数が1つで横並びという結果になった。

ここで10位までに挙がっていることばは、資生堂がSHISEIDOの美容液「アルティミューン」で提示している12の美の指標の気になる肌悩みとの共通点があるものが多い。

(SHISEIDO JAPAN 公式Xポストより)
5つの気になる肌悩みのうち、「毛穴」と「くすみ」は同じ表現や、「印象が暗い」という間接的な表現を使用しつつ共通している。加えて、「乾燥」はネガティブ系でいう「カサつき」、「肌荒れ」は「ざらつき」「赤っぽい」など、他の表現を使用しつつ訴求している。
また、美容液で使用されていることばが共通して化粧水にも使用されていることから、これらネガティブ系のことばは、資生堂がスキンケアにおいてユーザの悩みを訴求しつつ、説明を読んで悩みに対して適切なアプローチが取れるように共通して使用しているといえる。

`, 感情系: `感情系のTOP10では、「やさしい」「清らか」が6つで同率1位、「すっきり」が5つで3位という結果になった。

1位の「やさしい」をはじめ、「清らか」「爽やか」「凜とした」「優美」は商品の特徴を感情で表したもので、TOP10のうち半分を占める。
4位の「ここちよい」、6位の「心が満たされる」、9位の「感動」は化粧品に対する直接的な感情を表している。
3位の「すっきり」は感情の切り替え、7位の「安らぎ」は、いい意味で気持ちを鎮めるタイプの言葉だといえる。

`, テクスチャ系: `テクスチャ系のTOP10では、上位3つが横並びで、最高数が3つというほとんど差のない結果となった。

肌に直接つける上、液体である化粧品のテクスチャを示すことばは、1位の「なじみやすい」をはじめ、「吸い込まれるよう」「スムース」「肌に溶けこむよう」「スーッと」「浸透」と、6つが化粧品における浸透の効能を指すテクスチャに関するものである。
あとの4つは化粧水自体のテクスチャを示している。２位、３位、４位と順に「コク」「やわらかい」「とろみのある」が続き、10位に「まろやか」がランクインしている。

` }; d3.select(".main_top").html(genreDescriptions[dataOfWordGenre]); }3b:T1d57,{ const brandDescriptions = { IPSA: `IPSAはTOP10が肌コンディション系、感情系、テクスチャ系の3ジャンルで構成されている。
肌コンディション系で美肌のサインを押さえている一方で、唯一情報系がTOP10入りしていないブランドである。。

特徴的なのは、同率３位には感情系の「すっきり」「ここちよい」というユーザの感じ方に着目したことばがランクインしている点だ。
IPSAは美的生命力に着目し、ひとりひとりに合わせてあなただけのレシピを共に創ることをコンセプトにしているブランドのため、具体的な効能よりも、「その人にとって」の快適さ、感じ方を訴求しているのだと考えられる。

`, BAUM: `BAUMはことばが1種類ずつの6つで構成されている。ことばの数が少ないのにも関わらず3ジャンルにわたっているのが特徴だ。

「うるおい」「つや」「透明感」「みずみずしい」といった肌コンディション系で資生堂が大切にしている美肌のサインは押さえながら、「とろみのある」でテクスチャの想起と、「濃密な」でプレステージならではの高級感の演出をしていると考えられる。

`, SHISEIDO: `SHISEIDOはTOP10が肌コンディション系と情報系の2ジャンルで構成されており、特に情報系のことばが多いのが特徴的である。

特に「美白」が３位という結果は、「美白」がTOP10にランクインしているブランドの中で最も高順位だ。他にランクインしているブランドはHAKU、AQUALABEL、ELIXIRの3つで、全てプレミアム領域であるため、SHISEIDOはプレステージ領域において「美白」を重要視しているブランドであると推察できる。

また、「独自」「未来」「ベストコンディション」ということばは、他ブランドでランクインすることが少ない単語である。
SHISEIDOはアートとサイエンスの融合を掲げる社名：資生堂の名を冠したただ一つのブランドであり、自身の外面↔︎内面から生まれる美の循環によって周囲までもAlive with Beautyに変えていくという化粧の価値を提案している存在であるために、独自性、最新さ、美しい状態を示すことばが散りばめられているのではないか。

`, "THE GINZA": `THE GINZAはTOP10が肌コンディション系、情報系、感情系の3ジャンルで構成されている。

その中で特徴的なのは、情報系のことばである。
「一点ものの」「上質な」「すみずみまで」といったことばは、資生堂最高級ブランドの地位が滲み出ているもので、価格に応じた単語が使われているのだと感じる。
特に「一点ものの」ということばは、ブランドメッセージの「肌は、身にまとう最高のオートクチュール」を色濃く反映したものである。THE GINZAは使う方一人ひとりの肌と対話し、オートクチュールのような一点ものの極上肌を作り出すテーラーメイドアプローチを掲げているブランドのため、ブランディングが商品説明にも一貫して現れているといえよう。

`, NARS: `NARSはTOP10が肌コンディション系、感情系、情報系で構成されている。
化粧水は1商品であることから、ブランドの世界観よりもこの商品＝ライトリフレクティングマルチアクショントリートメントローションの特徴が反映されている形だ。

`, "Clé de Peau Beauté": `Clé de Peau BeautéはTOP10が肌コンディション系、情報系、感情系の3ジャンルで構成されている。
肌コンディション系が半数を占めないのが特徴的で、プレステージではClé de Peau Beautéだけ、全ブランドの中でもAQUALABEL、ELIXIRと合わせて3つしかない。

「濃密な」や「凝縮」ということばで高級ラインの充実感や効能を、「独自」でオリジナリティを訴求していると考えられる。

`, PRIOR: `PRIORはTOP10が肌コンディション系、情報系、テクスチャ系の3ジャンルで構成されている。

化粧水は1商品であることから、ブランドの世界観よりもこの商品＝薬用高保湿化粧品の特徴が反映されている形だ。
特徴的なのは「大人の」「目立たない」という情報系のことばで、PRIORはターゲットを50代以上の女性としているからこその表現だと感じる。

`, HAKU: `HAKUはTOP10が肌コンディション系と情報系の2ジャンルで構成されている。

単語数が少ないが、「透明感」「うるおい」といった肌コンディション系で美肌のサインを押さえつつ、資生堂を代表する美白ブランドとして、「美白」ということばを直接的に使用しているのが特徴的だ。

`, AQUALABEL: `AQUALABELはTOP10が肌コンディション系と情報系の2ジャンルで構成されており、Clé de Peau Beauté、ELIXIRと同様、数少ない「肌コンディション系が半数を占めない」ブランドになっている。
かつ2ジャンルであるということは、つまり情報系のことばが他ブランドに比べて多いということだ。

「薬用」「美白」「高機能」「保湿」ということばで、機能性をストレートに伝えたり、具体的な機能を訴求することでブランドメッセージに含まれる「確かな肌効果」を感じる説明になっている。

`, "d program": `d programはTOP10が肌コンディション系、情報系、テクスチャ系、ネガティブ系の4ジャンルで構成されており、このジャンル数は全ブランドの中で最大である。

２位の「なめらか」はブランドコンセプトの「何度でも触れたくなるなめらか美肌」を反映しているのであろう。

d programは敏感肌向けのデリケートスキンプログラムで、肌悩みに応じて5つのラインが用意されていることから、全ブランドの中で唯一ネガティブ系がTOP10入りしており、悩みを訴求して購買に繋げるという特徴があると考えられる。

`, ELIXIR: `ELIXLRはTOP10が肌コンディション系と情報系の2ジャンルで構成されており、Clé de Peau Beauté、AQUALABELと同様、数少ない「肌コンディション系が半数を占めない」ブランドになっている。
かつ2ジャンルであるということは、情報系のことばが他ブランドに比べて多いということだ。

「薬用」や「美白」で具体的な効能を伝え、さらに「最新」や「未来」で技術力を訴求するのは、ブランド創設から40年のコラーゲン研究において「確かな肌効果」に到達したブランドのバックグラウンドが現れていると感じる。

` }; d3.select(".main_top2").html(brandDescriptions[dataOfBrandname]); }3c:[{"id":"65659f623d0163dbc43917cf9450b631ccfb955ad42f900f6a46ee3d71106788718b4f7f91012794cfd6f5bb65ccf6fd25cae29d0838fc999c7cab711f263f7e","href":"https://static.observableusercontent.com/files/65659f623d0163dbc43917cf9450b631ccfb955ad42f900f6a46ee3d71106788718b4f7f91012794cfd6f5bb65ccf6fd25cae29d0838fc999c7cab711f263f7e","name":"資生堂_オノマトペ分析 - 化粧水_画像あり.csv","type":"text/csv","lastModified":1707286476201.772,"size":115533},{"id":"36ff62d44e53dbc38ce22446c012c36c36ca988ae4b77e40c90e52e8827ea99bf7613f47fefa1e9aa49ecaa76dfe3a5c2bfd7a39b78489d0de9410c82c66c380","href":"https://static.observableusercontent.com/files/36ff62d44e53dbc38ce22446c012c36c36ca988ae4b77e40c90e52e8827ea99bf7613f47fefa1e9aa49ecaa76dfe3a5c2bfd7a39b78489d0de9410c82c66c380","name":"スクリーンショット 2023-12-18 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Approaching the \"Words\" of Shiseido

データ可視化で
資生堂の「ことば」に接近する

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はじめに

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\n 「ステーキを売るな、シズルを売れ！」ということばを知っているだろうか。これはエルマー・ホイラーが1937年に「買わせる商品のセールスポイント」について書いた本でのワンフレーズで、「シズル」とは映像や画像のビジュアルによって感覚を刺激し、欲求や感情を高めることを指す。
シズルを訴求することばは主に食べ物において、おいしさの感覚をつくりだす「シズルワード」として使われている。\n

\n おいしさ以外にも目を向けると、私は化粧品、特に資生堂のファンだが、化粧品を「買いたい！」と思うとき、パッケージやテクスチャのビジュアルだけでなく、このシズルワードのような「ことば」による影響は大きいのではないかと感じている。オンライン購入も主流となった今、それは顕著だ。
\n 特に資生堂はブランドサイトに加え、長い歴史や会社としての思想をコンセプトにしたコンテンツを強く打ち出しており、そこで展開される資生堂独特のオノマトペや形容詞、ビジュアルなどが、ファンにとって購買を強く訴求すると考えている。\n

\n \n例：資生堂, 「ドキドキしたいね、今だから。」より
\n 「ぷるぷる」、「ひゃっ」など、商品の触感や独自の感性にもとづくオノマトペを使用している。\n

\n そこで今回、資生堂が特に力を入れているプレステージ領域(=主にスキンケアを指す)のメイン商品である化粧水の商品説明に使われていることばについて分析し、ことばの種類や特徴、ブランドとことばの関係について考える。

\n

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\n　目次
\n 　・はじめに
　\n ・資生堂のブランドを眺望する
\n 　　・スキンケア17ブランド
\n 　　・ブランドの価格帯
\n 　・化粧品におけることば
\n 　　・収集方法
\n 　　・ことばの分類
\n 　　・各分類の総数
\n 　　・分類別のことばTOP10
\n 　・ブランドとことば
\n 　　・ブランドとことばの数
\n 　　・商品とことばの数
\n 　　・各ブランドにおけることばTOP10
\n 　・おわりに
\n

資生堂のブランドを眺望する

\n スキンケア17ブランド\n

\n\n

\n資生堂のブランドは大きく2つに分けられ、一般に「デパコス(デパートコスメ)」と呼ばれる高価格帯化粧品・フレグランスを示すプレステージと、一般に「ドラコス」と呼ばれ、ドラッグストアや量販店を中心に販売される中価格帯化粧品を示すプレミアムがある。\n
\n その中で資生堂のスキンケアを扱っているブランドは以下の17ブランドである。\n
\n

\n プレステージ(9)：IPSA・EFFECTIM・BAUM・SHISEIDO・THE GINZA・Ulé・NARS・Drunk Elefant・Clé de Peau Beauté \n

\n プレミアム(8)：URARA・PRIOR・HAKU・AUPRES・AQUA LABEL・SIDEKICK・d program・ELIXIR\n

\n このうち、日本のブランドサイトや化粧水の取り扱いがなく、データ収集ができない\n

Ulé・Drunk Elefant

URARA・HAKU・AUPRES・SIDEKICK

\n は除外し、今回は11ブランドで分析した。\n

\n

\nブランドの価格帯\n

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\n 上から順にプレステージ・プレミアムの商品価格分布である。　※()内は商品数
\n 縦軸が各ブランド、横軸が商品の価格を示している。\n

\n

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\n 商品の価格分布で特徴的なのは、すべてのプレミアムの商品が5000円以下に収まっているのに対して、プレステージの商品には2,000円台から23,000円台まで、ブランドごとにカバーしている価格帯が分かれているという点である。\n

\n 上位を見ると、THE GINZA と Clé de Peau Beauté は3位のSHISEIDOのほぼ2倍以上の高価格商品を扱っており、この二つは資生堂ブランドの中でも最高級に位置付けられる。
\n 一方SHISEIDOは、社名を冠するプレステージのメジャーブランドとして、プレミアムの商品すべてよりは高額ながら、最多商品数によって比較的幅広い価格帯をカバーしているブランドであることがわかる。\n \n

\n プレステージとプレミアムの混在が見られるのは、黄色くハイライトした4,000円から6,000円の価格帯で、プレステージ、プレミアム3ブランドずつ、計6ブランドがこの価格帯の商品を持つボリュームゾーンだ。\n

\n 一方、プレステージで唯一4,000円以下の商品を扱うのが IPSA である。IPSAはユーザの8割を20-30代が占め、自分らしさを表現することをコンセプトとしたブランドであるため、プレステージであっても他ブランドに比べると価格が抑えられているといえよう。\n

\nこのグラフで大体のブランドの価格帯を掴みながら、今回の分析をみる必要がある。\n

\n

\n 化粧品におけることば\n

\n 収集方法\n

\n 資生堂の各ブランドの公式サイト・公式オンラインショップにおいて、2023年12月時点で販売されている化粧水の全商品の商品説明から、主に形容詞やオノマトペを中心とした「買いたい」を訴求することばを手動で収集した。\n
\n

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\n▼ IPSA クリアアップローション 2e の例
\n

\n赤枠のことばを収集し、同様の言葉で形が異なるものをデータ処理のために揃えて記録をする。
\n 例）「やわらかい」・「やわらかな」・「やわらかく」など→「やわらかい」で揃えて記録。\n

\n 収集したのち、ことばをジャンル別に分類。ブランドごとの特徴や、商品の価格帯による特徴があるかを分析する。

\n

\n ことばの分類\n

\n 収集したことばを見て、以下の5つに分類した。\n

肌コンディション系 ：化粧水のアプローチ先である肌の状態に関することば。商品を使った後の効果を訴求する場合が多い。

テクスチャ系 ：商品自体のテクスチャに関することば。商品の使用感を訴求する場合が多い。

情報系 ：客観的事実に思える内容で信頼性や特別感を添加することば。

感情系 ：商品を使用した際のユーザの感情に関することば。商品を使うことでプラスに動くことを訴求する場合が多い。

ネガティブ系 ：悩みを訴求することば。商品を使う前の肌状態をネガティブなことばで表すことで問題意識を高め、購買に繋げる。

\n 化粧水には、商品のアプローチ先である肌のコンディションに言及する「肌コンディション系」、商品自体のテクスチャに言及する「テクスチャ系」、信頼性や特別感を添加する「情報系」、商品を使ったときの感情の動きに関する「感情系」、あえて悩みを訴求することで問題意識を高めようとする「ネガティブ系」が見られる。\n
\n

\n 分類の参考：B・ M・FTことばラボ『シズルワードの現在』
\n たべものに関するシズルワード（＝おいしさを感じるワード）を味覚系・食感系・情報系・感情系に分類して調査している。\n

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\n 各分類の総数\n

\n 肌コンディション系・情報系・感情系・テクスチャ系・ネガティブ系のことばの総数を比較したグラフである。
\n 縦軸がことばの数、横軸がことばの分類を示している。\n

\n

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\n 全体のことばの5分類の総数は、多い順に肌コンディション系、情報系、感情系、テクスチャ系、ネガティブ系という結果である。\n

\n 肌コンディション系が全体として最も多い241語にわたるのは、このジャンルが商品を使用した後の効果を表すことばであるからだと考えられる。効果を表す肌コンディション系と、信頼性や特別感を表す情報系を多く使うことで、直接肌につける商品に対するユーザの興味と信用を訴求しようとしているのではないか。\n

\n

\n 以下のことばの分類を選択すると、各分類の中でのことばTOP10とその特徴について読むことができる。
\n 縦軸は上位10つのことば、横軸はことばの数を示している。\n

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\n ブランドとことば\n

\n ブランドとことばの数\n

\n 集計したことばの数をブランド別で比較した。
\n 縦軸は各ブランド、横軸はことばの数を示している。 ※()内は商品数\n
\n

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\n まず、純粋なブランドごとのことばの数のグラフを見ると、商品の平均価格が高い順に1〜3位であるTHE GINZA、Clé de Peau Beauté、SHISEIDOはことばの数の多さでも上位1〜4位に入っていることがわかる。\n
\n 一方、価格帯としては後半に位置していたd programがことばの数で3位に入っているのは、そのブランド特性にあると考えられる。d programはプレミアムに属するが、5つの悩み別にそれぞれラインが展開されているデリケートスキンケアプログラムで、各悩みに応じたことばを用いるのに応じてことばの数が増加しているのではないか。\n

\n 先述のd programのように、ことばの数は商品数に関係するため、次に商品とことばの数の分布をみる。

\n

\n 商品とことばの数\n

\n 以下は商品別でのことばの数と価格の関係である。
\n 各点は商品で、縦軸はことばの数、横軸は価格を示している。\n

\n カーソルを点に合わせる→商品の詳細
\n チェックボックスでブランドを選択→気になるブランド同士を比較できる\n

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\n
\n 全体をみると、Clé de Peau Beautéの2商品(ローションイドロA n/ローションイドロC n)以外は全て25語以下に分布していることがわかる。\n

\n また、プレステージで14,000円以下のゾーンをみると、1商品を除き単語数が10以下の範囲に横に広がって分布しているのに対し、プレミアムは6000円以下のゾーンで単語数が4〜21と、縦に広がって分布している。\n
\n 多くの商品の分布がこれらの特徴をもっているため、価格帯が高いプレステージだからといって、使われることばの数が多いとはいえないことがわかる。\n

\n 次に、1つ前のブランドとことばの数のグラフにおいて、60以上の単語数であった1〜4位のブランドを比較する。
(THE GINZA、Clé de Peau Beauté、SHISEIDO、d programにチェックを入れることを推奨)\n

\n １位のClé de Peau Beautéは3商品でことばの数がそれぞれ38・37・19、4位のTHE GINZAも同じく3商品でことばの数がそれぞれ24・22・16と、商品数が少ないながら1商品あたりのことばの数が多いことが特徴としてある。\n

\n 一方、２位のSHISEIDOはことばの数が最大10で商品数が8つ、３位のd programもことばの数が最大14で商品数が5つであるため、商品数が多いだけで商品ひとつひとつに対することばの数は少ない。\n

\n 商品数とことばの数のグラフを踏まえると、価格帯が高いプレステージだからといって、使われることばの数が多いとはいえないが、資生堂ブランドの中で最高級に位置し、価格帯が群を抜いているTHE GINZAとClé de Peau Beautéにおいては、使われることばの数が多くなっているといえよう。\n

\n

\n 以下のブランド名を選択すると、各ブランドの中でのことばTOP10とその特徴について読むことができる。
\n 縦軸は上位10つのことば、横軸はことばの数を示している。\n

\n

\n 各ブラントにおけることばTOP10\n

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\n おわりに\n

\n 本記事では資生堂のブランドを眺望してから化粧水の商品説明に使用されていることばを収集し、その後独自の視点で分類・分析をした。\n

\n データ可視化から主にわかるのは、\n

\n ①商品説明には効果を表す肌コンディション系と、信頼性や特別感を表す情報系を多く使うことで、直接肌につける商品に対するユーザの興味と信用を訴求しており、基本的にはどのブランドにもその傾向が認められる

\n ②高価格だからといってことばの数が多くなるわけではないが、資生堂の最高級ブランドのTHE GINZAとClé de Peau Beautéにおいては使われることばの数が多くなっている

\n ③各ブランドの商品説明に使われることばは、ブランドコンセプトやメッセージといった世界観を反映している傾向がある\n \n

\nの3点であった。

\n 資生堂が化粧水としての基本的なことばを押さえつつ、ブランドらしさをことばによって生み出していることがわかる結果となった。

\n 今回は化粧水に限定して分析したが、他のプレステージ領域の商品、メイクアップ商品、資生堂と他ブランドの傾向など、化粧品とことばの関係については今後も調査していきたい。
この分析を踏まえて、具体的にコピーを書いたり、ユーザの体験が向上したりといった行動にいつか繋がっていけば本望である。\n

\n (2024/2/9 土屋志野)\n

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\n データの出典\n

\n 化粧水のデータは以下のホームページから数値を取り出して分析し、考察の参考にした。
\n Clé de Peau Beauté公式サイト
\n NARS公式サイト
\n SHISEIDO公式サイト
\n THE GINZA公式サイト
\n BAUM公式サイト
\n d program公式サイト
\n ELIXIR公式サイト
\n IPSA公式サイト
\n AQUA LABEL公式サイト
\n HAKU公式サイト
\n PRIOR公式サイト

\n 参考書籍
\n B・M・FTことばラボ, 『Sizzle word シズルワードの現在 2018改訂』, 2018/12/1, 株式会社B・M・FT出版部\n

\n

\n データ処理用\n

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