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須藤 : 日本酒の消費量減少の規定要因分析に基づく販売戦略商学論集　第 85巻第 4号　　2017年 3月

【 研究ノート 】

日本酒の消費量減少の規定要因分析に 基づく販売戦略の考察

須　藤　鉄　也

【要　旨】

　日本酒の消費量は減少傾向にある。要因として日本政策投資銀行（2013）は，人口減少と高齢化，生活習慣・嗜好の変化，代替品の台頭，日本酒イメージの低下及び業界のマーケティング不足であると報告している。本研究の目的は，特に「消費世代」と「他の酒類との競合関係」の視点から日本酒の消費量が減少していることの規定要因を明らかにし，その結果を基に販売戦略を提示することである。　本研究では国税庁統計から得られた各都道府県の日本酒をはじめとする各酒類の消費量や，総務省統計局から得られた人口動態的データを基に重回帰分析を行った。その結果，日本酒の消費量は高齢世代の多い地域で多く，若い世代が多い地域で少なくなること，日本酒と他の酒類間にも強い相関が認められることが明らかになった。最後にデータ分析の結果から進めるべき販売促進戦略として，地理的表示を積極的に活用すべきであることを指摘した。

【キーワード】

日本酒，消費世代，競合関係，重回帰分析，販売戦略，地理的表示

1.　は じ め に

1-1.　研究の背景

わが国の日本酒の消費量は全国的に縮小傾向にある。国税庁の統計資料（図 1）によると，2005

会計年度では 719,311 ㎘であった消費量が，2014会計年度には 557,435 ㎘となり，161,87㎘の減少が確認できる。製造者数では，2005年の 1,804者が，2014年には 1,495者となっており1，309者が減少している。消費量の減少が製造者に与える影響は大きく2，製造者は早急な対応策を講じる必要がある。対応策の策定にあたっては，日本酒の消費構造の解析により，消費量の減少要因を明らかにし，それに対する販売戦略の考察が必要と考える。

1 「清酒製造業の概況」（国税庁）による。調査対象は，各年 10月 1日で日本酒の製造免許を有する日本酒製造業者（共同びん詰法人を含み試験製造及び期限付免許者を除く）である。

2 たとえば，近年では，2016年 6月に福島県の代表的な中規模製造者である榮川酒造株式会社が，地域経済活性化支援機構の再生支援を受け，食品関連会社の完全子会社となると発表した（『福島民報新聞』2016年 6

月 28日付）。

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商　　学　　論　　集 第 85巻第 4号

1-2.　先行研究

日本酒の消費に関する先行研究として，消費構造の解明のための研究としては，『日本醸造協会誌』に掲載された鈴木による一連の研究（2003 ; 2006 ; 2010a ; 2010b）があげられる。鈴木（2006）は，全酒類の販売量における日本酒の構成比（以下「構成比」という）を基に日本酒の消費構造を検討している。県別の構成比と気温，日照時間，雨量等の気象データとの相関分析を行い，それらの関連を明らかにした。その後，鈴木（2010a）では対象をさらに広げ，県別の構成比と気象データ以外も含めた自然環境，人口，世帯関係，住居関係等々の項目について相関分析を行った。分析の結果，共働き世帯，高齢親族のいる世帯及び一般世帯の平均人員の減少などは，構成比の減少につながり，人口の集中化，3次産業の就業者，未婚女性及び生活保護被保護高齢者の増加によっても構成比は減少することが示された。さらに構成比の経年変化の研究により，近年の構成比減少のあり方は将来も続くと予測し，日本酒が酒類間の販売競合に弱く無防備であると指摘した。これらの研究が，他の酒類による日本酒の販売量への浸食の著しい時期に行われたこともあり，構成比を検討素材としたことには一定の評価ができる。しかし，消費者嗜好が多様化し，日本酒市場がグローバル化された今日においては，構成比という枠に縛られることがない現状把握と対策が必要であると考える。消費者のニーズを把握する研究としては，消費者が酒類の何に興味があり，何を求めているのかについて研究した倉光ほか（2008）がある。この研究からは，消費者の消費行動を洞察することにより，過去にはなし得なかった新しい戦略を構築できる可能性がある。しかし，消費行動は性別，年代等により様々であり，真の消費者の態度や意識を把握することは困難である。実際には，消費者自身がそれに気づいていない可能性もあると推測できる。まずは，日本酒消費の減少要因の把握が必要であると考える。著者が注目した先行研究に，日本政策投資銀行（2013）の報告（以下「投資銀行報告」という）がある。この報告では日本酒消費の減少要因として 5つの要因を指摘している。1つ目の要因は人口減少と高齢化である。人口減少社会に突入し，飲酒可能な人員の絶対数が減少している。さらに，

（単位 : ㎘）（年 : 西暦）（出所 : 国税庁統計年報から著者作成）

図 1　全国の日本酒消費量の推移

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須藤 : 日本酒の消費量減少の規定要因分析に基づく販売戦略

これまで日本酒に親しんできた世代が高齢化したことにより，酒量が減少して需要減になっている。2つ目の要因は生活習慣・嗜好の変化である。以前は，家庭で日本酒を一升瓶からコップに注いで飲むという晩酌習慣があった。最近では，缶容器や少量を飲みきるスタイルに変化している。また，「低アルコール商品」が好まれる傾向にあり，日本酒がこれに対応しきれていない。3つ目の要因は代替品の台頭である。市場にはビールをはじめ，しょうちゅう及び果実酒など多種多様な酒類があふれており，日本酒はその選択肢の一つでしかなくなった。4つ目の要因は日本酒イメージの低下である。果実酒やウイスキーなどの洋酒は「おしゃれ」，「かっこいい」というイメージがある。反面日本酒は「おやじくさい」，「悪酔いしそう」というマイナスの印象が強い。さらに，パック酒などの低価格酒の増加がイメージ低下につながった。5つ目の要因は業界のマーケティング不足である。日本酒業界は歴史のある業界であるが，その分，他の業界とくらべ外部環境に対応できていないことが日本酒離れに拍車をかけている。というものであり，要因の報告内容には説得力がある。しかし，これらの要因が日本酒の消費数量に及ぼす影響について，数量的な検証報告はなされておらず，根拠となる検証結果を示すべきではなかったかと考える。

1-3.　研究の目的

本研究は，日本酒の消費構造から消費量の減少要因を，特に消費世代の偏りと他の酒類との競合の観点から明らかにし，著者なりの日本酒の販売戦略を提示することを目的としている。具体的には，投資銀行報告で指摘されている日本酒の消費量減少要因のうち，消費世代の偏りと他の酒類との競合に関して重回帰分析により検証し，その結果から日本酒業界がとるべき販売戦略を考察する。重回帰分析のための変数選定にあたっては，先例研究である鈴木（2003 ; 2006 ;

2010a ; 2010b）の一連の研究手法を踏襲する。

1-4.　仮説の設定

（1）　消費世代に関する仮説

投資銀行報告の 1つ目並びに 4つ目の要因の内容から，日本酒は若い世代よりも高齢世代に多く消費され，消費世代に偏りがあると考えられる。日本酒のマイナスイメージから，日本酒が新規飲酒者に受け入れられにくい酒類となり，かつての愛飲者だけの酒類となっている可能性がある。日本酒が，今後，若い世代に受け入れられるための対応策を考察するにあたり，消費世代の現状を把握することは重要である。仮説として，日本酒の消費量と高齢世代には正の関係がある（仮説 1）及び日本酒の消費量と若

い世代には負の関係がある（仮説 2）という設定をした。

（2）　他の酒類との競合に関する仮説

同じく投資銀行報告の 2つ目並びに 3つ目の要因の内容から，他の酒類は日本酒と競合し，日本酒の消費量へ影響を及ぼすと考えられる。競合する他の酒類としては，まず，同じ国酒であり，飲酒世代並びに飲酒形態が近似していると考えられるしょうちゅう類との競合がある。次に，酒類の消費数量としては絶対的に数量の多いビー

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ルとの競合が考えられる。さらに，同じ醸造酒であり，日本酒と同じく料理との相性が重視される果実酒との競合が考えられる。最後に，若い世代には，飲料習慣として清涼飲料水の延長上にある酎ハイ等のリキュールとの競合が考えられる。仮説として，日本酒の消費量としょうちゅう類の消費量とは負の関係にある（仮説 3），日本酒

の消費量とビールの消費量とは負の関係にある（仮説 4），日本酒の消費量と果実酒の消費量とは負の関係にある（仮説 5）及び日本酒の消費量とリキュールの消費量とは負の関係にある（仮説 6）という設定をした。

2.　方　　　法

前章の 6つの仮説を検証するために，本章では消費世代の偏りの把握（以下「研究 I」という）並びに他の酒類との競合関係（以下「研究 II」という）について，それぞれ重回帰分析を行う。

2-1.　データセット

（1）　研究 I

国税庁及び政府統計の総合サイト（e-Stat）のデータ，並びに一部加工したものを分析に用いる。被説明変数は，先行研究において鈴木（2010a）が用いた構成比ではなく，日本酒の一人当たり消費量である。国税庁統計から各都道府県の 2014会計年度の日本酒の消費量を収集して，総務省人口推計統計の 2014年 10月 1日現在の成人人口で除して算出する。説明変数は，総務省統計局が公表している「統計でみる都道府県のすがた 2016」のデータを活用する。当資料は 444項目を 12に区分して掲載している。本研究は，その内の人口・世帯区分 40項目から関連性の高いと考えられる人口動態的データを説明変数として抽出した。詳細は表 1のとおりである。資料は 2014年のデータを基本としているが，統計調査が未実施の場合には 2014年近時のデータを用いる。各変数のデータ年については巻末資料に示した。

表 1　研究 Iの説明変数

変　　　数　　　名 変　　　数　　　説　　　明 出　 　所

老 年 人 口 割 合 65歳以上人口／人口総数　

統計でみる都道府県のすがた2016（総務省）

自 然 増 減 率 （出生数─死亡数）／人口総数　

粗 出 生 率 出生率／人口総数［人口千人当たり］ 　

年 齢 別 死 亡 率 死亡数（65歳以上）／老年（65歳以上）人口［人口千人当たり］ 核 家 族 世 帯 割 合 核家族世帯／世帯数（一般世帯）　 　　

高齢世帯員世帯割合 65歳以上の世帯員のいる世帯割合／世帯数（一般世帯） 高 齢 夫 婦 世 帯 割 合 高齢夫婦世帯数（夫婦のみ）／世帯数（一般世帯）　

高 齢 単 身 世 帯 割 合 高齢単身世帯数／世帯数（一般世帯）　

共 働 き 世 帯 割 合 共働き世帯数／世帯数（一般世帯）　

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（2）　研究 II

データの出所は（1）同様，国税庁及び政府統計の総合サイトのデータを用いる。被説明変数は，研究 Iに同じく日本酒の一人当たり消費量であり，算出方法も同じである。説明変数は，同じ資料から日本酒以外の酒類について，同算出方法によりそれぞれの一人当たり消費量を算出した。詳細は表 2のとおりである。資料はすべて 2014年のデータを用いている。

表 2　研究 IIの説明変数

変　　　数　　　名 変　　　数　　　説　　　明 出　　 所

合 成 清 酒 合成清酒の年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口　　　

国税庁統計年報（国税庁）

統計でみる都道府県のすがた2016（総務省）

連 続 式 蒸 留 連続式蒸留しょうちゅうの年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口単 式 蒸 留 単式蒸留しょうちゅうの年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口み り ん みりんの年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口ビ ー ル ビールの年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口果 実 酒 果実酒の年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口　

甘 味 果 実 酒 甘味果実酒の年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口　

ウ イ ス キ ー ウイスキーの年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口　

ブ ラ ン デ ー ブランデーの年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口　

発 泡 酒 発泡酒の年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口　

ス ピ リ ッ ツ スピリッツの年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口　

リ キ ュ ー ル リキュールの年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口　

そ の 他 その他の醸造酒 ,雑酒及び粉末酒の年間消費数量／ 10月 1日現在の成人人口

2-2.　分析の方法

IBM SPSS Statistics 23を用いて重回帰分析を行う。分析手順と用いる基準は研究 Iと研究 IIで同様である。まず，前節により設定した被説明変数と説明変数を用いて重回帰分析を行う。次に分散分析表の有意確率が十分に小さな値であることを確認し，外れ値の検討を行う。外れ値は標準化残差が±3に収まらない個別データをそのつど検討し，必要に応じて除去する。次に多重共線性の検討を行う。多重共線性は，各説明変数間の相関係数が 0.9以上，並びに VIFが 10以上の変数を検討対象とする。該当変数がある場合には，被説明変数や他の説明変数との相関などを考慮しながら総合的に判断して，一方の変数を削除する。次に各説明変数の有意性を検討する。有意確率の大きな値となった変数を除去し，改めて重回帰分析を行うという作業を，最終的に偏回帰係数の検定結果がすべて有意となるまで繰り返す。また，決定係数（R2）の値や自由度調整済み決定係数（補正 R2）の値の変化も参照する。最後に重回帰式を作成し，モデルの説明力や各説明変数の重要度を比較する3。

3 モデルの説明力は決定係数（R2）を用いる。また，通常，各説明変数の重要度は標準化偏回帰係数を用いて判断するところだが，本研究では各説明変数の単位が，研究 I，研究 IIともにそろっていることから，偏回帰係数で判断する。

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3.　結　　　果

3-1.　研究 Iの結果

分析に用いたデータセットは巻末資料 1である。まず，すべての変数を含めて重回帰分析を行ったところ，分析結果は表 3のとおりであった。次に外れ値の検討を行うため標準化残差を確認したところ（巻末資料 3），「15新潟県」の標準化偏差の値は 3.696であり，外れ値の除外対象を標準化残差の値±3と設定したため，外れ値として除外した。次に多重共線性の検討を行った。各説明変数間の相関係数から相関関係の強さを検討し，VIFを算出した結果，多重共線性の疑わしい変数はみられなかった。続いて，有意でない変数を順番に一つずつ削除しては重回帰分析を行う，という作業を繰り返した結果，すべての説明変数が有意となった（表 4）。最終残差出力は巻末資料 4のとおりであった。

表 3　初期分析結果（研究 I）

有意確率 0.000

重相関 R 0.865

重決定 R2 0.748

補　正 R2 0.687

変　　　　数　　　　名 偏回帰係数 p値 95%信頼区間（下限／上限） 平均値 標準偏差 VIF

切 　 　 　 　 片 －5.610 0.756 －41.885 30.664 5.682 1.951

老 年 人 口 割 合 1.224 0.082 ＊ －0.163 2.610 27.521 2.711 132.754

自 然 増 減 率 29.727 0.053 ＊ －0.392 59.847 －0.334 0.222 420.211

粗 出 生 率 －3.921 0.018 ＊＊ －7.143 －0.700 7.764 0.850 70.437

年 齢 別 死 亡 率 0.766 0.121 －0.211 1.744 35.692 2.736 67.131

核 家 族 世 帯 の 割 合 －0.125 0.243 －0.339 0.089 56.320 3.421 5.028

高 齢 世 帯 員 世 帯 割 合 0.130 0.346 －0.145 0.404 41.489 5.508 21.524

高 齢 夫 婦 世 帯 割 合 －0.541 0.208 －1.396 0.314 10.715 1.486 15.170

高 齢 単 身 世 帯 割 合 －0.121 0.675 －0.702 0.459 9.411 1.851 10.853

共 働 き 世 帯 割 合 －0.027 0.803 －0.247　 0.192 27.405 4.353 8.579　

＊＊ 5%有意，＊ 10%有意

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須藤 : 日本酒の消費量減少の規定要因分析に基づく販売戦略

表 4　最終分析結果（研究 I）

有意確率 0.000

重相関 R 0.885

重決定 R2 0.783

補　正 R2 0.762

変　　　　数　　　　名 偏回帰係数 p値 95%信頼区間（下限／上限） 平均値 標準偏差 VIF

切 　 　 　 　 片 24.221 0.000 17.347 31.094 5.535 1.691

自 然 増 減 率 6.632 0.000 ＊＊＊ 3.391 9.873 －0.330 0.223 8.468

粗 出 生 率 －1.627 0.000 ＊＊＊ －2.141 －1.113 7.778 0.854 3.126

核 家 族 世 帯 の 割 合 －0.228 0.000 ＊＊＊ －0.307 －0.148 56.409 3.403 1.201

高 齢 者 世 帯 員 世 帯 割 合 0.217 0.000 ＊＊＊ 0.116 0.318 41.357 5.493 4.996

＊＊＊ 1%有意

　最終分析結果から求められる重回帰式は次のとおりである。　　Y＝ 24.221＋ 6.632Xa1－1.627Xa2－0.228Xa3＋ 0.217Xa4

　　 （ただし，Xa1 : 自然増減率，Xa2 : 粗出生率，Xa3 : 核家族世帯割合，Xa4 : 高齢者世帯員世帯割合）

3-2.　研究 IIの結果

分析に用いたデータセットは巻末資料 2である。まず，すべての変数を含めて重回帰分析を行ったところ，分析結果は表 5のとおりであった。次に外れ値の検討を行うため標準化残差を確認したところ（巻末資料 5），特に外れ値に該当する値はなかった。次に多重共線性の検討を行った。各説明変数間の相関係数から相関関係の強さを検討し，VIFを算出した結果，多重共線性の疑わしい変数はみられなかった。続いて，有意でない変数を順番に一つずつ削除しては重回帰分析を行う，という作業を繰り返した結果，すべての変数が有意となった（表 6）。最終残差出力は巻末資料 6

のとおりであった。

表 5　初期分析結果（研究 II）

有意確率 0.000

重相関 R 0.845

重決定 R2 0.714

補　正 R2 0.602

変　　　　数　　　　名 偏回帰係数 p値 95%信頼区間（下限／上限） 平均値 標準偏差 VIF

切 片 5.148 0.004 1.735 8.560 5.682 1.951

合 成 清 酒　　　　　 　8.217 0.000 ＊＊＊ 4.355 12.079 0.350 0.126 1.739

連 続 式 蒸 留 －0.101 0.649 －0.548 0.346 3.458 1.902 5.311

単 式 蒸 留 －0.177 0.081 ＊ －0.377 0.023 5.330 4.002 4.696

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商　　学　　論　　集 第 85巻第 4号

変　　　　数　　　　名 偏回帰係数 p値 95%信頼区間（下限／上限） 平均値 標準偏差 VIF

み り ん －0.557 0.394 －1.869 0.755 0.930 0.334 1.409

ビ ー ル 0.179 0.010 ＊＊＊ 0.045 0.313 22.751 4.562 2.744

果 実 酒 －0.300 0.098 ＊ －0.658 0.058 2.656 1.668 2.620

甘 味 果 実 酒 2.240 0.459 －3.848 8.328 0.093 0.075 1.512

ウ イ ス キ ー 0.132 0.934 －3.107 3.371 0.970 0.333 8.523

ブ ラ ン デ ー －17.085 0.117 －38.656 4.487 0.062 0.021 1.528

発 泡 酒 9.752×10－5 0.999 －0.312 0.313 8.070 2.517 4.543

ス ピ リ ッ ツ －0.081 0.833 －0.858 0.696 2.795 0.783 2.722

リ キ ュ ー ル －0.103 0.375 －0.336 0.130 18.564 3.336 4.428

そ の 他 －0.144 0.504 －0.577 0.290 6.583 1.916　 5.062

＊＊＊1%有意，＊ 10%有意

表 6　最終分析結果（研究 II）

有意確率 0.000

重相関 R 0.834

重決定 R2 0.695

補　正 R2 0.650

変　　　　数　　　　名 偏回帰係数 p値 95%信頼区間（下限／上限） 平均値 標準偏差 VIF

切 片 4.188 0.002 1.590 6.787 5.682 1.951

合 成 清 酒 7.953 0.000＊＊＊

4.868 11.037 0.350 0.126 1.277

単 式 蒸 留 －0.200 0.000 ＊＊＊

－0.292 －0.108 5.330 4.002 1.148

ビ ー ル 0.163 0.002 ＊＊＊

0.066 0.260 22.751 4.562 1.648

果 実 酒 －0.215 0.067＊

－0.445 0.016 2.656 1.668 1.249

ブ ラ ン デ ー －18.964 0.039 ＊＊

－36.888 －1.039 0.062 0.021 1.214

リ キ ュ ー ル －0.117 0.050＊＊

－0.235 0.000 18.564 3.336 1.301　＊＊＊1%有意，＊＊ 5%有意，＊ 10%有意

　最終分析結果から求められる重回帰式は次のとおりである。　　Y＝ 4.188＋ 7.953Xb1－0.200Xb2＋ 0.163Xb3－0.215Xb4－18.964Xb5－0.117Xb6

　　 （ただし，Xb1 : 合成清酒，Xb2 : 単式蒸留，Xb3 : ビール，Xb4 : 果実酒，Xb5 : ブランデー，Xb6 : リキュール）

4.　考　　　察

4-1.　研究 Iの考察

研究 Iの分析結果の偏回帰係数から，「自然増減率」及び「高齢世帯員世帯割合」は日本酒の消

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須藤 : 日本酒の消費量減少の規定要因分析に基づく販売戦略

費量と正の関係があり，「粗出生率」及び「核家族世帯割合」は負の関係にあることが明らかとなった。変数個々の考察は次のとおりである。「自然増減率」は日本酒の消費量と正の関係にあり，人口増加が大きい地域は日本酒の消費量も多い。偏回帰係数の数値が他に比べ大きく，影響力が大きい。出生数から死亡数を減じ人口総数で除した数値であり，日本酒の消費量と人口増減に関連性があることが示された。各都道府県の変数値は，東京都，愛知県，滋賀県及び沖縄県以外は減少値であり，総体的に日本酒の消費量は少なくなる。「粗出生率」は出生数を総人口で除した数値であり，消費量と負の関係にある。粗出生率が高い地域，すなわち若い世代の多い地域ほど日本酒の消費量が少ないと考えられることから，若い世代に日本酒がうまく受け入れられていないと推測される。「核家族世帯割合」は大家族世帯と対となる表現であり，消費量とは負の関係にある。核家族が多い地域，すなわち若い世代の多い地域ほど日本酒の消費量が少ない。「高齢世帯員世帯割合」は消費量と正の関係にある。「高齢者が多い世帯」が多い地域ほど日本酒の消費量は多く，高齢世代に日本酒が愛飲されていることが推測される。以上の考察を総括すると，日本酒の消費量は人口の増減と関連があり，若い世代が多い地域で少なく，高齢世代の多い地域で多いという結果となった。このことから，日本酒の消費量と消費世代には偏りが生じていると推測される。これらは，投資銀行報告が指摘している日本酒の消費動向の内容であり，設定した仮説 1及び仮説 2が支持された。

4-2.　研究 IIの考察

研究 IIの分析結果では，偏回帰係数から「合成清酒」及び「ビール」の消費量と日本酒の消費量は正の関係にあり，「単式蒸留」，「果実酒」，「ブランデー」及び「リキュール」の消費量は負の関係にあることが明らかとなった。鈴木（2003）も酒類間の相関については，ビールは正，リキュールは負の関係であると報告しており，本研究の結果と一致する。個々の変数について，日本酒の消費量との関係を考察する。「合成清酒」の消費量は日本酒の消費量と正の関係にあり，合成清酒の消費量が多い都道府県は日本酒の消費量も多い。開発経緯から日本酒の補完酒類といえ，その消費動向は日本酒に追従し同調関係にあるといえる。「単式蒸留」の消費量は日本酒の消費量と負の関係にあり，単式蒸留の消費量が多い都道府県は日本酒の消費量が少ない。日本酒から単式蒸留しょうちゅうへの乗り換えデータとして，日本政策投資銀行新潟支店（2012a）の報告がある。2000年度から 2005年度にかけての単式蒸留しょうちゅうブーム時に，「家のみ」消費依存度の高い世代の日本酒消費量が大きく低下したとしている。これは単式蒸留しょうちゅうの消費量が，日本酒の消費量に大きく影響することを示していると推測される。「ビール」の消費量は日本酒の消費量と正の関係にあり，ビールの消費量が多い都道府県は日本酒の消費量も多い。この内容は，著者の仮説と相反する結果となった。ビールは新ジャンル製品開発による品目移行もあり，消費量が複雑に推移していると推測される。また，昨今では若者のビール離れも業界では大きく問題視されており，日本酒と共通の課題を抱えている。「果実酒」の消費量は日本酒の消費量と負の関係にあり，果実酒の消費量が多い都道府県は日本酒の消費量が少ない。果実酒は AOC法等 4，国際的に商品表示の

4 山本（2009）によれば，AOC法（フランスの統制原産地呼称法）は，EUワイン規制に大きな影響を与えている。ワインの生産に関し条件を定めている。産地区画（AOC法 21条）。植えることができる原料ブドウの

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規制で保護がされている酒類である。2015年 10月の環太平洋経済連携協定（以下「TPP」という）の大筋合意では輸入果実酒の関税引き下げが予定されており，輸入拡大が予想される。これに対抗するため，国は告示で『日本ワイン』表示による国内果実酒の保護強化を図っている5。国際的潮流からワイン法制定の話題もあり，日本酒消費量への影響力はますます強まると推測される。「ブランデー」の消費量は日本酒の消費量と負の関係にあり，ブランデーの消費量が多い都道府県は日本酒の消費量が少ない。その変数値は他の酒類消費量と比較すれば小さいが 6，偏回帰係数は高く，グローバルな取引を考慮した場合，国際的に認知されている「ブランデー」の影響力は大きいと推測される。「リキュール」の消費量は日本酒の消費量と負の関係にあり，リキュールの消費量が多い都道府県は日本酒の消費量が少ない。倉光ほか（2008）では，リキュールは男女ともに若い世代の興味が高く，調査期間中に 20代の 98.5%を占める学生ではリキュールが一番飲まれていたと報告している。若い世代のリキュール飲酒は，清涼飲料水の延長線上にあると考えられる。日本酒業界が根本的に対処するには，幼年期からの嗜好の変革を推進することが必要であり現実的ではない。実際には，若い世代のリキュール飲酒の隙間に日本酒がどのように入り込むかが課題となり，拙速な対応はできないと考える。日本酒業界にとっての救いは，日本酒ベースのリキュール商品の開発が期待されるということである。以上のことから，日本酒と競合する酒類として対処すべき酒類は，「単式蒸留」，「果実酒」及び「ブランデー」であると考察する。これらの酒類に共通しているのは，いずれも商品表示が国際協定で追加保護されている酒類ということである7。倉光ほか（2008）の調査では，調査対象者が興味のある酒類として，年齢が上がるにつれ，男性では，単式蒸留しょうちゅう又は日本酒に，女性では，果実酒又は日本酒に興味を示す割合が増加すると報告している。結果考察にあたり非常に興味深い内容である。結果は，投資銀行報告が指摘している他の酒類との競合による影響を示している。設定した仮説では，仮説 3，5及び 6について支持されたが，仮説 4については支持されなかった。

4-3.　販売戦略

日本酒の販売戦略について，日本政策投資銀行新潟支店（2012b）では，世代需要の拡大，高付加価値化，情報力の強化，さらには地理的表示等あらゆる観点から販売戦略を提示している。しかし，その内容が多岐の分野に及ぶため焦点が定まりにくい。そこで本研究では，分析結果と考察か

品種（AOC法 21条）。単収の上限の設定（AOC法 21条）。ブドウ糖度の最低水準を確認し収穫日についての言及（農業法典 D.644条の 24）。添加物のない自然製法を前提とした補糖・補酸の規制（AOC法 21条）。灌漑の規制（農業法典 D.644条の 23）。醸造に関し伝統に従った忠実で継続的な用法の維持。出荷前の第三者による分析・官能検査での品質の確認。「原産及び品質全国機関」（INAO）が発行する合意証明書の流通時添付義務（AOC法 1条）。出荷時期規制により早期出荷の原則禁止（1975年 11月 15日付「原産地呼称ワインの販売関する政令」）。であり，これらの法規制を根拠として，国際協定により商品表示が保護されている。

5 平成 27年国税庁告示第 18号。 6 2014会計年度における全国総計の一人当たり消費量は，日本酒が 5.315 ㎘，ブランデーが 0.063 ㎘であった。 7 後述する国際協定の地理的表示では，ぶどう酒及び蒸留酒について追加保護が定められている。国際的に有名な地理的表示としては，果実酒では，「ボルドー」，「シャンパーニュ」，「ブルゴーニュー」などがあり，ブランデーでは「コニャック」がある。

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ら若い世代への対応と，日本酒消費に脅威となる酒類への対応を基に販売戦略を考察する。

（1）　販売戦略の提示

著者が研究 I及び研究 IIの結果を踏まえて提示する販売戦略は，日本酒の地理的表示（Geograph-

ical Indication）の取得である。研究 Iから，日本酒の消費構造は世代によって大きく異なり，日本酒が若い世代に受け入れられ

ていないことが考察された。その対応策の一つとして，日本酒のラベル改良が考えられる。倉光ほか（2008）では，お酒に興味がある者でも年代が下がるにつれて，調査期間中の飲酒者の割合は減少傾向にあったと報告している。しかし，その実態を精査した日本政策投資銀行新潟支店（2012a）では，他の世代と比べて 20代・30代男女の飲酒者の割合が特段低いわけではなく，飲酒頻度の少ないライト・ドリンカーが多いため，同世代の消費量減少につながっていると考察している。さらに，これらの者が潜在的な飲酒者となりうると報告している。また，同じく倉光ほか（2008）の調査では，日本酒は様々な飲まれ方があり8，種類と飲み方の組み合わせも多様であるため9，「日本酒は難しい」といった先入観が消費者にあると指摘している。須藤ほか（2004）の日本酒ラベル調査では，日本酒の成分から酒質や特徴が判断できる消費者は少数であること，改善要望として風味や特徴を分かりやすくしてほしいという意見があった。また，買いたくなるラベルは，「シンプル」，「和紙」，「毛筆」，「わかりやすい」ものであるという内容であった。これらは若者の日本酒離れの背後にある要因の一つと推測される。ラベルの情報は，消費者にとって大変身近であるとともに商品選択の重要な情報である。それを見直すことにより，潜在的な飲酒者を取り組むことができる。若い世代に「おいしい・うまい」の良さを知ってもらうためには，先ずは日本酒を手に取ってもらうことである。わかりやすいシンプルなラベルが必要であり，これが著者の研究 Iから導き出される戦略となる。研究 IIから日本酒消費量に脅威となるのは，単式蒸留しょうちゅう，果実酒及びブランデーであると考察した。これら酒類が共通するのは，地域との関係が密接であり，地方色が豊かなことである。これが背後にある要因となり，日本酒消費量に影響を与えていると推測される。これらの酒類と情報発信時において同じ土俵に立たなければならない。果実酒及び蒸留酒は10，その地理的表示が国際的にも保護されている。髙橋（2011）が指摘しているように，商品の付加価値を高めるための国際的な潮流は，地理的表示の保護体制の強化である。TPPの大筋合意により，日本産酒類の地理的表示の保護手続きが動き出した。2015年 12月に『日本酒』が日本独自の保護規定で地理的表示の指定を受けることとなったが，それだけでは果実酒及び蒸留酒に対抗することはできない。日本酒は全国各地に 1,500場ほどの醸造蔵が存在し，その地域性は日本酒の強みといえる。日本酒産地による地理的表示の積極的な活用は，国内外で他の酒類に対抗するための有益な手段となり得

8 日本酒には，冷と燗といった飲み方があるが，その温度により「熱燗」，「ぬる燗」，「人肌燗」等々の表現がある。

9 日本酒には，「大吟醸」，「純米」，「本醸造」等の特定名称酒のほか「普通酒」があり，それぞれ飲み方の違いがある。その違いを楽しむまでには，経験が必要となる。

10 単式蒸留しょうちゅう及びブランデーは，蒸留酒に含まれる。

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る。地理的表示はその背後に品質管理機関があり，多くの説明を要することなく消費者に品質情報を提供できる。現に輸入果実酒のラベルはシンプルである。このことは，研究 Iから導き出されたシンプルなラベル戦略にも対応できる。以上のことから，著者が提示する日本酒の販売戦略は，知的地域財産である地理的表示を，日本酒産地が積極的に活用することである。鈴木（2010b）は日本酒の販売戦略について，地域性を生かしたローカル的な市場展開に力を入れるべきであると提案している。昨今の市場のグローバル化傾向によって，ローカル的市場展開が，全国的にさらには国際的に広がる可能性を秘めている。

（2）　地理的表示の内容

販売戦略となる地理的表示は，地域に由来する品質や特徴を備えている産品にその原産地を表示するものである。その定義を，わが国が加入している世界貿易機構（以下「WTO」という）の1995年に発効した「世界貿易機関を設立するマラケッシュ協定附属書 1C知的所有権の貿易関連の側面に関する協定」（以下「TRIPS協定」という）では，「ある商品に関し，その確立した品質，社会的評価その他の特性が当該商品の地理的原産地に主として帰せられる場合において，当該商品が加盟国の領域又はその領域内の地域若しくは地方を原産地とするものであることを特定する表示」としている11。一定の生産・品質等の基準を満たした産品だけに用いることを認め，知的財産として表示を保護することにより，地域ブランドの信用を高めることができる。特に食文化はその土地との関係が深く，商品の名前に産地名を付すことでその特徴を識別することができる。このことは需要者にとっては便利な情報であり，マーケティング戦略の一環として，わが国でも古くから使われてきた。

TRIPS協定に対応するため，1994年 12月に国税庁は酒類業組合法に基づき「地理的表示に関する表示基準」を告示した12。さらに告示の見直しがなされ，保護をされる対象酒類は，国産酒においては 2015年 10月から全酒類に拡大された。日本国の酒類の産地のうち国税庁長官が指定するもの，並びにWTO加盟国のぶどう酒，蒸留酒の産地を表示する地理的表示のうち当該産地以外の地域を産地とするものについて使用が禁止される13。国税庁長官の指定は「酒類の産地に主として帰せられる酒類の特性に関する事項」，「酒類の原料及び製法に関する事項」，「酒類の特性を維持するための管理に関する事項」並びに「酒類の品目に関する事項」を判断してなされる14。現在指定されている産地名は，果実酒が「山梨」，単式蒸留しょうちゅうが「壱岐」，「球磨」，「琉球」及び「薩摩」，日本酒が「白山」，「山形」と 2015年 12月に国レベルで指定された「日本酒」である15。TRIPS協定の地理的表示で「追加的保護」を規定していのは，ぶどう酒と蒸留酒であり16，その他の酒類については日本独自の保護となる。

11 TRIPS協定第 22条 1項。12 酒類業組合法第 86条の 6・TRIPS協定第 23条 1項。13 平成 6年国税庁告示 4号第 2項。14 これらを「生産基準」という。15 直近の指定は，2016年 12月 16日に指定された日本酒の「山形」である。16 TRIPS協定第 23条。

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地理的表示は，酒類産品では EUのぶどう酒表示を中心に国際的な潮流となっている。知的財産権である地理的表示は，品質信頼性を確保するものであり，需要者はそれにより安心して商品を購入することができる。日本酒市場がグローバル化していく中で 17，国際レベルでのブランド構築が必要であり有益な販売戦略となる。

5.　お わ り に

（1）　今後の課題

本研究では，日本酒の消費構造について重回帰分析により，消費量の減少要因の解明をおこなった。しかし，消費構造のすべてを一研究で捉えることはできない。結果と要因の間には，擬似的，媒介的な関係が入り込んでいることは十分に考えられる。商取引並びに消費者嗜好が多様化すれば，そのリスクは増加する。正確な結果考察にはその見極めが必要であり，対応としては層化が重要な作業となる。先行研究である倉光ほか（2008）の結果でも，飲酒嗜好の男女相違が指摘されており，層化により結果が大きく変わる可能性がある。また，単年の分析だけではなく，他の年度でも分析検討を行い，重回帰式の比較を行う必要がある。さらに，日本酒の消費量と消費世代の関係，酒類間の競合関係について考察を深める手法として，消費者対象のアンケートの実施が考えられる。本報告の販売戦略については，結果と考察を基に著者なりの考えを提示した。地理的表示の取得は，グローバルな市場取引及び国際的な潮流を考慮すれば，日本酒業界が最低限とるべき施策と考えられる。ただし，実現のためには地理的表示の性質から取得に向けた地域連携が重要であり，地道な体制づくりの活動が必要となる。また，地理的表示に対する知覚や販促効果を検証するため，日本酒の地理的表示を先行実施している「白山」の実態調査をすべきと考える。

（2）　まとめ

日本酒の消費量は近年では減少傾向にある。その要因として投資銀行報告では，人口減少と高齢化，生活習慣・嗜好の変化，代替品の台頭，日本酒イメージの低下及び業界のマーケティング不足を指摘している。本研究では，この投資銀行報告の指摘を重回帰分析により検証し，その結果を基に日本酒業界がとるべき販売戦略を考察した。分析結果の考察から，研究 Iでは日本酒の消費量は人口増減と強い関連があり，高齢世代の多い地域で多く，若い世代が多い地域で少なくなることが推測された。研究 IIでは，日本酒と他の酒類間に強い相関が認められた。これらの内容は，投資銀行報告が指摘している日本酒の消費量減少要因と合致するものである。この分析結果と考察を踏まえて，販売戦略として地理的表示の積極的な活用を提示した。

17 昨今の経済取引のグローバル化は日本酒業界においても例外ではなく，日本酒は国内では消費量の縮小で苦戦しているが，海外に目を向けると世界規模での人口増加，発展途上国の経済成長及び世界的な日本食ブームにより市場の拡大が見込まれている。国税庁統計年報（国税庁）では，2004年 8,796 ㎘であった輸出量が，2013年では 16,202 ㎘と 10年間で 1.8倍になっており，その後も増加傾向にある。促進策の一環として，宇都宮ほか（2006）では，日本酒の品質評価規格の国際的な統一を図っている。

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研究 Iから，若い世代に日本酒をまずは手に取ってもらうため，わかりやすいシンプルなラベルが必要であると考察した。研究 IIでは，日本酒の消費量と負の関係があり，かつ対策が急がれるのは，単式蒸留しょうちゅう，果実酒及びブランデーであることが確認された。これらの酒類は，国際的に地理的表示により保護されている酒類である。日本酒においても，全国各地に製造者が存在し，それを生かせる地理的表示の積極的な活用は，日本酒の魅力を伝える有益な施策になると考えられる。また，地理的表示は背後に品質管理機関があり，安心した品質情報を消費者に提供できる。よって，シンプルなラベルが可能であり，研究 Iの戦略にも対応できる。多くの問題を抱える日本酒業界ではあるが，近年，その製造技術は格段に向上している。著者の郷土である福島県は，全国新酒鑑評会では常に多くの酒蔵が上位入賞している。さらに海外の酒類コンテストでも高い評価を得ており，その品質には定評がある18,19。その結果 ,日本酒に興味を持つ女性並びに若者が増えており，そこに一筋の光が見える。宇都宮，橋爪（2008）の調査報告によれば，日本酒を飲む機会が増えた者の理由は「おいしい・うまい」であり，他の理由と比較して飛びぬけて高い。今まで飲まなかった日本酒を飲んでみて，その良さをあらためて知ったものであると考えられる。地理的表示を積極的に活用し，今こそ，その高い技術力と高品質に裏付けられた日本酒の良さを，国内外に発信すべきと考える。

参 考 文 献

宇都宮仁，磯谷敦子，岩田博，中野成美（2006），「清酒の官能評価分析における香味に関する品質評価用語及び標本見本」『酒類総合研究所報告』，（175），45-52．

宇都宮仁，橋爪克己（2008），「清酒・ビール・ウイスキーの飲酒動機に関する調査」『酒類総合研究所報告』，（180），73-92．

倉光潤一，宇都宮仁，橋爪克己（2008），「酒類に関する国民ニーズ調査」『酒類総合研究所報告』，（180），57-72．鈴木昭紀（2003），「酒類の販売数量間の関係について（その 3）」『日本醸造協会誌』，98（2），112-120．鈴木昭紀（2006），「酒類の販売数量構成比と気象データについて（1）」『日本醸造協会誌』，101（7），487-509．鈴木昭紀（2010a），「酒類の販売数量構成比について」『日本醸造協会誌』，105（4），188-200．

鈴木昭紀（2010b），「清酒の需要開発及び商品開発を取り巻く諸問題について」『日本醸造協会誌』，105（10），641-652．

須藤茂俊，篠田典子，高田昭則，木崎康造（2004），「清酒のラベル情報に関する認識度調査」『酒類総合研究所報告』，（176），79-92．

髙橋梯二（2011），「商標とは異なる独自の地理的表示保護」『知財研フォーラム』，（86），17-24．株式会社日本政策投資銀行地域企画部（2013），『清酒業界の現状と成長戦略─ 「國酒」の未来─』，株式会社日本

政策投資銀行，9-12．

18 福島県は，全国新酒鑑評会において，2013年から 4年連続で金賞受賞蔵数日本一を果している。また，毎年ロンドンで開催されるインターナショナル・ワイン・チュレンジ（IWC）では，2015年に喜多方市のほまれ酒造㈱が日本酒部門で最高賞を受賞している。同じ年の全米日本酒歓評会では，会津若松市の花春酒造㈱が大吟醸の部でグランプリに輝いている。その他，国内の審査会においても県産酒の活躍は，東日本大震災後の風評被害等にもかかわらず目を見張るものがある。

19 福島県酒造組合は，「県清酒アカデミー職業能力開発校」を 1992年に設立し運営している。製造工程のマニュアル化を行い，経験や感覚頼みだけではない技術伝承に力を入れている。また，「高品質清酒研究会」では，今まで秘伝とされてきた各蔵の技術や製法を公開し研鑚を積んでいる。福島県酒造業界の技術が向上した要因の一つであると考えられる。

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須藤 : 日本酒の消費量減少の規定要因分析に基づく販売戦略

株式会社日本政策投資銀行新潟支店（2012a），『酒類業界の現状と将来展望（国内市場）─清酒を中心に─』，株式会社日本政策投資銀行，15-16，18-25．

株式会社日本政策投資銀行新潟支店（2012b），『酒類業界の現状と将来展望（国内市場）─新潟清酒の場合─』，株式会社日本政策投資銀行，121-122．

山本博他（2009），『世界のワイン法』，日本評論社，79-93．国税庁統計年報（国税庁），（参照 2016.04.23）（http://www.nta.go.jp/koho/tokei/kokuzeicho/tokei.htm）．

国税庁統計年報（国税庁），（参照 2016.05.04）（http://www.nta.go.jp/shiraberu/senmonjoho/sake/yushutsu/01.htm）．

酒税行政関係情報（国税庁），（参照 2016.06.04）（https://www.nta.go.jp/shiraberu/senmonjoho/sake/hyoji/minaoshi/pdf/torikumi.pdf）．

清酒製造業の概要（国税庁）（参照 2016.12.23）（https://www.nta.go.jp/shiraberu/senmonjoho/sake/shiori-gaikyo/seishu）．

統計でみる都道府県のすがた 2016，（総務省），（参照 2016.04.23）（http://www.stat.go.jp/data/k-sugata/gaiyou）．

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巻末資料 1　データセット（研究 I）

単　位 ㎘ % % % % % % % % %データ年 2014 2014 2014 2014 2014 2010 2010 2010 2010 2010

日本酒一人当たり消費量

老年人口割合 自然増減率 粗 出 生 率 年齢別

死亡率核家族 世帯割合

高齢者世 帯員割合

高齢夫婦 世帯割合

高齢単身 世帯割合

共働き 世帯割合

1 北 海 道 5.06 28.1 －0.43 6.86 34.67 57.48 36.58 12.11 10.82 21.242 青 森 県 6.38 29.0 －0.62 6.70 38.90 53.65 45.75 9.76 9.88 27.313 岩 手 県 6.97 29.6 －0.58 6.86 37.79 51.14 48.14 9.95 9.00 29.574 宮 城 県 6.58 24.6 －0.21 7.76 34.82 52.40 37.88 8.56 7.02 24.605 秋 田 県 9.34 32.6 －0.88 5.78 40.09 52.08 53.11 11.49 10.14 30.786 山 形 県 7.95 29.9 －0.62 7.04 40.29 48.29 52.93 9.55 7.66 36.057 福 島 県 8.01 27.8 －0.46 7.50 38.83 52.52 45.56 9.36 8.28 29.768 茨 城 県 5.48 25.8 －0.29 7.49 35.19 57.75 40.11 9.78 6.93 28.259 栃 木 県 5.33 25.1 －0.27 7.80 36.28 55.61 39.12 8.77 7.10 29.21

10 群 馬 県 5.28 26.8 －0.35 7.35 36.02 59.45 40.62 10.55 8.30 29.4111 埼 玉 県 4.39 24.0 －0.08 7.70 30.35 62.17 34.30 9.77 7.20 25.3512 千 葉 県 4.50 25.3 －0.12 7.54 29.66 59.53 34.85 10.14 7.61 23.5413 東 京 都 6.15 22.5 0.00 8.26 32.03 48.24 28.79 7.61 9.75 17.7414 神奈川県 4.14 23.2 －0.02 8.03 30.42 59.25 31.57 9.49 8.05 21.3915 新 潟 県 12.42 29.1 －0.51 7.12 37.89 52.19 47.59 9.90 7.77 32.9516 富 山 県 7.99 29.7 －0.47 7.06 35.72 53.93 47.81 10.57 8.22 35.1117 石 川 県 7.94 27.1 －0.28 7.75 35.05 54.17 40.25 10.12 8.22 32.1818 福 井 県 7.40 27.9 －0.34 7.81 36.19 52.08 46.77 10.02 7.77 36.4419 山 梨 県 5.41 27.5 －0.44 7.21 37.75 57.70 42.67 10.94 8.96 30.0820 長 野 県 7.85 29.2 －0.42 7.51 36.52 56.67 46.30 11.76 8.65 32.9021 岐 阜 県 5.87 27.3 －0.32 7.42 34.86 57.38 44.39 11.13 7.79 32.3422 静 岡 県 5.08 26.9 －0.26 7.74 34.05 56.42 41.76 9.92 7.61 30.1523 愛 知 県 4.04 23.2 0.04 8.75 31.50 57.50 33.85 9.50 7.42 26.7124 三 重 県 5.63 27.1 －0.32 7.52 35.43 58.67 41.41 11.93 8.93 29.2125 滋 賀 県 5.61 23.4 0.03 8.99 32.96 57.67 36.77 9.57 6.55 29.0826 京 都 府 6.32 26.9 －0.23 7.50 32.50 55.20 36.16 10.52 9.85 22.4927 大 阪 府 4.59 25.7 －0.13 7.92 31.37 57.15 35.19 10.14 11.32 19.0828 兵 庫 県 5.18 26.3 －0.18 8.00 32.78 60.46 38.23 11.16 10.62 22.7429 奈 良 県 5.10 27.8 －0.31 6.99 32.27 64.02 41.82 12.74 8.97 22.9830 和歌山県 6.13 30.5 －0.56 7.35 38.55 60.06 46.10 13.15 12.81 25.5731 鳥 取 県 7.35 29.1 －0.44 7.89 37.72 52.10 46.84 9.88 9.24 31.9832 島 根 県 7.54 31.8 －0.58 7.69 38.57 51.52 50.45 11.83 10.45 32.7933 岡 山 県 4.96 28.1 －0.27 8.23 35.21 56.39 41.24 11.68 9.53 26.5234 広 島 県 5.36 27.1 －0.20 8.39 34.22 57.86 37.45 11.53 10.12 25.3535 山 口 県 5.40 31.3 －0.55 7.24 36.72 58.85 44.23 13.68 12.65 24.9136 徳 島 県 4.83 30.1 －0.57 7.20 38.59 55.44 44.32 11.54 10.73 26.9237 香 川 県 5.00 29.2 －0.38 7.90 36.19 57.68 41.69 12.02 9.83 27.6238 愛 媛 県 5.17 29.8 －0.51 7.45 37.74 58.58 41.90 12.61 11.76 24.6539 高 知 県 6.04 32.2 －0.67 6.80 38.08 55.83 44.37 12.06 13.95 24.6740 福 岡 県 4.58 25.1 －0.08 8.88 33.73 55.23 35.23 9.50 9.99 21.8241 佐 賀 県 6.22 27.0 －0.31 8.57 38.73 55.29 45.46 9.78 8.83 31.7442 長 崎 県 4.50 28.9 －0.42 8.17 37.93 58.16 42.86 11.64 11.36 25.8643 熊 本 県 2.90 28.1 －0.27 8.67 36.38 55.71 43.08 10.98 10.07 28.1044 大 分 県 4.41 29.6 －0.41 7.92 36.60 56.76 42.42 12.56 11.11 25.6745 宮 崎 県 2.30 28.6 －0.32 8.54 36.45 60.15 41.00 12.71 11.64 27.8946 鹿児島県 1.33 28.6 －0.43 8.53 39.87 60.13 40.48 13.15 14.09 24.9747 沖 縄 県 1.04 19.0 0.35 11.52 34.06 60.51 30.59 6.51 7.78 22.35

103― ―

須藤 : 日本酒の消費量減少の規定要因分析に基づく販売戦略

巻末資料 2　データセット（研究 II）

単　位 ㎘ ㎘ ㎘ ㎘ ㎘ ㎘ ㎘ ㎘ ㎘ ㎘ ㎘ ㎘ ㎘ ㎘データ年 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014

日 本 酒 合成清酒 連続式蒸留 単式蒸留 み り ん ビ ー ル 果実酒 甘味

果実酒ウイスキー

ブランデー 発泡酒 スピリッツ リキュール そ の 他

1 北 海 道 5.06 0.36 8.10 1.36 0.76 26.77 3.49 0.08 1.43 0.05 8.56 2.49 23.06 5.72

2 青 森 県 6.38 0.70 8.13 3.06 0.54 23.94 2.49 0.09 1.49 0.11 10.29 3.89 26.00 6.71

3 岩 手 県 6.97 0.38 6.78 3.46 0.78 25.04 2.45 0.04 1.17 0.04 7.79 3.84 23.98 6.37

4 宮 城 県 6.58 0.39 4.43 4.19 0.84 25.40 3.17 0.10 1.61 0.05 7.39 3.52 20.88 5.16

5 秋 田 県 9.34 0.71 7.62 2.68 0.62 24.96 2.18 0.08 1.33 0.05 8.91 3.08 24.32 6.53

6 山 形 県 7.95 0.58 6.93 2.61 0.84 24.10 2.73 0.08 1.31 0.04 5.67 2.73 19.12 4.70

7 福 島 県 8.01 0.38 3.74 5.02 0.78 24.58 2.33 0.05 1.39 0.05 7.01 3.02 19.15 5.09

8 茨 城 県 5.48 0.33 3.73 3.66 0.60 19.14 2.20 0.04 1.13 0.04 5.44 2.31 18.20 5.24

9 栃 木 県 5.33 0.27 4.79 3.14 0.61 19.11 2.31 0.05 1.16 0.11 5.17 2.30 15.55 5.35

10 群 馬 県 5.28 0.28 6.33 2.34 0.71 17.90 2.35 0.05 1.10 0.04 5.58 2.13 16.59 5.11

11 埼 玉 県 4.39 0.23 5.36 2.55 0.61 17.18 2.90 0.04 1.05 0.04 5.47 2.92 18.97 5.59

12 千 葉 県 4.50 0.26 4.14 3.14 2.03 18.75 2.97 0.06 1.18 0.05 5.70 3.15 18.84 5.24

13 東 京 都 6.15 0.40 5.75 3.93 1.26 43.55 8.53 0.24 2.06 0.09 6.74 4.45 22.50 5.24

14 神 奈 川 県 4.14 0.24 4.51 2.96 0.69 22.44 3.62 0.08 1.25 0.06 5.80 3.43 17.73 6.00

15 新 潟 県 12.42 0.68 5.29 2.54 0.98 27.09 2.55 0.05 1.34 0.05 8.25 3.11 22.08 5.38

16 富 山 県 7.99 0.22 3.15 3.26 0.76 26.48 2.08 0.06 0.95 0.07 8.26 3.66 19.20 5.18

17 石 川 県 7.94 0.30 2.65 3.68 0.94 25.57 2.55 0.08 0.83 0.07 7.49 2.91 18.29 5.80

18 福 井 県 7.40 0.45 2.03 4.26 0.92 26.37 1.57 0.08 0.66 0.06 10.68 2.67 16.24 6.14

19 山 梨 県 5.41 0.37 4.36 4.12 0.82 20.80 11.14 0.31 1.43 0.05 5.48 2.21 15.72 4.51

20 長 野 県 7.85 0.29 4.36 3.62 0.91 23.50 3.32 0.07 1.20 0.04 5.76 1.94 17.02 4.67

21 岐 阜 県 5.87 0.41 2.44 3.72 0.86 18.36 2.21 0.06 0.79 0.06 6.60 2.79 15.61 5.35

22 静 岡 県 5.08 0.37 3.78 4.09 0.91 21.22 2.33 0.08 1.00 0.05 5.55 2.50 16.10 5.02

23 愛 知 県 4.04 0.31 2.49 3.56 1.21 24.44 2.51 0.07 0.80 0.05 6.95 2.98 17.89 4.96

24 三 重 県 5.63 0.39 2.41 3.87 0.90 19.96 1.70 0.16 0.79 0.05 6.22 2.65 16.95 4.29

25 滋 賀 県 5.61 0.23 1.88 3.67 0.93 16.20 1.72 0.13 0.66 0.04 5.66 3.15 15.40 4.93

26 京 都 府 6.32 0.29 1.80 4.01 1.29 28.34 3.61 0.14 0.99 0.07 8.17 3.26 19.77 5.83

27 大 阪 府 4.59 0.24 2.12 4.57 1.00 29.28 3.59 0.11 1.16 0.08 9.12 4.05 21.94 6.96

28 兵 庫 県 5.18 0.25 2.08 4.18 0.99 23.75 2.62 0.10 0.85 0.06 8.06 3.22 19.83 5.98

29 奈 良 県 5.10 0.23 1.69 3.77 0.81 17.39 1.76 0.06 0.71 0.04 6.22 4.81 15.78 4.91

30 和 歌 山 県 6.13 0.32 2.73 4.23 1.23 21.52 3.00 0.08 0.61 0.08 9.23 3.52 20.28 6.75

31 鳥 取 県 7.35 0.62 2.78 5.23 1.26 23.46 1.67 0.07 0.86 0.07 8.39 2.89 20.81 8.18

32 島 根 県 7.54 0.37 2.95 6.53 1.20 22.19 1.83 0.47 0.77 0.05 7.73 2.04 16.59 8.84

33 岡 山 県 4.96 0.31 2.19 4.94 0.86 18.18 1.63 0.06 0.76 0.07 6.72 2.83 16.29 6.66

34 広 島 県 5.36 0.28 2.43 5.94 0.93 24.26 2.31 0.08 0.85 0.08 9.67 2.77 19.20 7.82

35 山 口 県 5.40 0.30 2.77 6.17 1.03 21.73 1.61 0.07 0.69 0.09 9.36 1.90 16.63 8.90

36 徳 島 県 4.83 0.30 1.96 5.08 0.95 19.97 1.58 0.11 0.74 0.06 8.10 2.05 14.54 7.37

37 香 川 県 5.00 0.35 2.23 4.58 2.32 22.56 1.69 0.07 0.75 0.06 7.03 2.97 17.91 6.31

38 愛 媛 県 5.17 0.35 2.74 5.05 1.31 22.58 1.61 0.06 0.66 0.07 7.76 2.60 17.30 7.97

39 高 知 県 6.04 0.31 3.28 5.31 0.89 28.06 1.75 0.06 0.78 0.07 16.91 3.41 20.22 8.89

40 福 岡 県 4.58 0.29 1.97 8.01 0.80 23.60 2.91 0.07 0.91 0.09 9.21 2.24 17.05 6.72

41 佐 賀 県 6.22 0.37 1.68 6.81 0.79 21.25 1.49 0.06 0.60 0.08 9.19 1.55 15.33 7.86

42 長 崎 県 4.50 0.36 2.67 7.66 0.66 21.62 1.80 0.06 0.63 0.09 8.83 1.73 15.42 7.75

43 熊 本 県 2.90 0.30 1.92 9.44 0.82 19.60 2.02 0.06 0.60 0.05 9.07 1.48 15.64 11.05

44 大 分 県 4.41 0.45 2.72 10.12 0.71 21.32 2.25 0.07 0.93 0.12 8.91 1.76 14.39 8.66

45 宮 崎 県 2.30 0.23 1.38 19.12 0.64 22.12 2.37 0.08 0.62 0.07 11.32 1.57 16.27 13.72

46 鹿 児 島 県 1.33 0.18 0.81 23.52 0.84 17.70 1.61 0.05 0.45 0.03 10.51 1.37 15.07 10.84

47 沖 縄 県 1.04 0.20 0.43 11.74 0.55 15.95 2.74 0.14 0.55 0.03 17.36 3.50 30.87 7.16

104― ―

商　　学　　論　　集 第 85巻第 4号

巻末資料 3　初期残差出力（研究 I）

観測値 残 差 標準残差 観測値 残 差 標準残差 観測値 残 差 標準残差

1 北 海 道 0.307 0.281 17 石 川 県 1.166 1.067 33 岡 山 県 －0.577 －0.528

2 青 森 県 －0.584 －0.535 18 福 井 県 －0.307 －0.281 34 広 島 県 0.986 0.903

3 岩 手 県 －1.006 －0.921 19 山 梨 県 －0.679 －0.622 35 山 口 県 0.570 0.521

4 宮 城 県 －0.112 －0.102 20 長 野 県 1.089 0.997 36 徳 島 県 －1.303 －1.193

5 秋 田 県 1.092 1.000 21 岐 阜 県 －0.744 －0.681 37 香 川 県 －0.304 －0.278

6 山 形 県 －1.594 －1.460 22 静 岡 県 －1.468 －1.344 38 愛 媛 県 0.602 0.551

7 福 島 県 0.488 0.447 23 愛 知 県 －0.168 －0.154 39 高 知 県 －0.214 －0.196

8 茨 城 県 －0.514 －0.471 24 三 重 県 0.250 0.229 40 福 岡 県 0.131 0.120

9 栃 木 県 －0.661 －0.606 25 滋 賀 県 0.917 0.839 41 佐 賀 県 0.198 0.182

10 群 馬 県 －0.578 －0.529 26 京 都 府 0.087 0.080 42 長 崎 県 0.318 0.291

11 埼 玉 県 0.144 0.132 27 大 阪 府 －0.384 －0.352 43 熊 本 県 －2.402 －2.199

12 千 葉 県 －0.448 －0.410 28 兵 庫 県 0.779 0.713 44 大 分 県 －0.543 －0.497

13 東 京 都 0.171 0.156 29 奈 良 県 －0.200 －0.183 45 宮 崎 県 －0.744 －0.681

14 神奈川県 0.161 0.147 30 和歌山県 1.264 1.158 46 鹿児島県 －0.584 －0.535

15 新 潟 県 4.037 3.696 31 鳥 取 県 0.263 0.241 47 沖 縄 県 0.763 0.698

16 富 山 県 －0.223 －0.204 32 島 根 県 0.559 0.512

巻末資料 4　最終残差出力（研究 I）

観測値 残 差 標準残差 観測値 残 差 標準残差 観測値 残 差 標準残差

1 北 海 道 －0.024 －0.029 18 福 井 県 －0.178 －0.216 34 広 島 県 1.138 1.379

2 青 森 県 －0.568 －0.689 19 山 梨 県 －0.312 －0.378 35 山 口 県 0.379 0.460

3 岩 手 県 －1.074 －1.302 20 長 野 県 1.460 1.771 36 徳 島 県 －0.919 －1.114

4 宮 城 県 0.063 0.077 21 岐 阜 県 －0.752 －0.912 37 香 川 県 0.212 0.256

5 秋 田 県 0.662 0.803 22 静 岡 県 －1.066 －1.293 38 愛 媛 県 0.671 0.813

6 山 形 県 －1.225 －1.486 23 愛 知 県 －0.488 －0.592 39 高 知 県 0.382 0.463

7 福 島 県 1.086 1.317 24 三 重 県 0.111 0.135 40 福 岡 県 0.243 0.295

8 茨 城 県 －0.213 －0.258 25 滋 賀 県 0.943 1.143 41 佐 賀 県 0.694 0.842

9 栃 木 県 －0.263 －0.319 26 京 都 府 0.524 0.635 42 長 崎 県 0.271 0.328

10 群 馬 県 0.033 0.040 27 大 阪 府 －0.532 －0.645 43 熊 本 県 －2.116 －2.565

11 埼 玉 県 －0.086 －0.104 28 兵 庫 県 0.612 0.743 44 大 分 県 －0.515 －0.624

12 千 葉 県 －0.691 －0.838 29 奈 良 県 －0.219 －0.266 45 宮 崎 県 －1.133 －1.374

13 東 京 都 0.084 0.101 30 和歌山県 1.223 1.483 46 鹿児島県 －1.282 －1.554

14 神奈川県 －0.267 －0.324 31 鳥 取 県 0.554 0.672 47 沖 縄 県 0.356 0.432

16 富 山 県 0.248 0.301 32 島 根 県 0.431 0.522

17 石 川 県 1.759 2.133 33 岡 山 県 －0.217 －0.263

105― ―

須藤 : 日本酒の消費量減少の規定要因分析に基づく販売戦略

巻末資料 5　初期残差出力（研究 II）

観測値 残 差 標準残差 観測値 残 差 標準残差 観測値 残 差 標準残差

1 北 海 道 －1.430 －1.162 17 石 川 県 1.812 1.472 33 岡 山 県 －0.106 －0.086

2 青 森 県 －0.964 －0.783 18 福 井 県 －0.700 －0.569 34 広 島 県 0.471 0.382

3 岩 手 県 0.813 0.660 19 山 梨 県 0.880 0.715 35 山 口 県 0.755 0.613

4 宮 城 県 －0.123 －0.100 20 長 野 県 1.640 1.333 36 徳 島 県 －0.859 －0.698

5 秋 田 県 0.319 0.259 21 岐 阜 県 －0.503 －0.408 37 香 川 県 －0.472 －0.384

6 山 形 県 －0.638 －0.518 22 静 岡 県 －1.475 －1.199 38 愛 媛 県 －0.407 －0.330

7 福 島 県 1.240 1.008 23 愛 知 県 －2.339 －1.900 39 高 知 県 0.201 0.163

8 茨 城 県 －0.533 －0.433 24 三 重 県 －1.393 －1.132 40 福 岡 県 －0.083 －0.068

9 栃 木 県 0.781 0.635 25 滋 賀 県 0.396 0.322 41 佐 賀 県 0.471 0.382

10 群 馬 県 －0.182 －0.148 26 京 都 府 0.293 0.238 42 長 崎 県 －0.788 －0.640

11 埼 玉 県 －0.077 －0.062 27 大 阪 府 －0.566 －0.460 43 熊 本 県 －1.342 －1.090

12 千 葉 県 0.362 0.294 28 兵 庫 県 －0.141 －0.114 44 大 分 県 －0.483 －0.393

13 東 京 都 －1.391 －1.131 29 奈 良 県 －0.063 －0.051 45 宮 崎 県 0.592 0.481

14 神奈川県 －0.905 －0.736 30 和歌山県 1.555 1.263 46 鹿児島県 0.280 0.228

15 新 潟 県 2.988 2.428 31 鳥 取 県 －0.211 －0.171 47 沖 縄 県 －0.749 －0.609

16 富 山 県 2.185 1.776 32 島 根 県 0.888 0.722

巻末資料 6　最終残差出力（研究 II）

観測値 残 差 標準残差 観測値 残 差 標準残差 観測値 残 差 標準残差

1 北 海 道 －1.678 －1.453 17 石 川 県 1.956 1.694 33 岡 山 県 －0.078 －0.068

2 青 森 県 －0.992 －0.859 18 福 井 県 －0.432 －0.374 34 広 島 県 0.447 0.387

3 岩 手 県 0.471 0.407 19 山 梨 県 0.900 0.779 35 山 口 県 0.524 0.453

4 宮 城 県 0.069 0.059 20 長 野 県 1.719 1.488 36 徳 島 県 －0.798 －0.691

5 秋 田 県 0.245 0.212 21 岐 阜 県 －0.382 －0.331 37 香 川 県 －1.129 －0.978

6 山 形 県 －0.668 －0.578 22 静 岡 県 －1.353 －1.171 38 愛 媛 県 －0.768 －0.665

7 福 島 県 1.494 1.294 23 愛 知 県 －2.298 －1.990 39 高 知 県 －0.048 －0.042

8 茨 城 県 －0.352 －0.305 24 三 重 県 －0.836 －0.724 40 福 岡 県 0.175 0.152

9 栃 木 県 0.915 0.793 25 滋 賀 県 0.623 0.539 41 佐 賀 県 0.625 0.541

10 群 馬 県 －0.374 －0.324 26 京 都 府 0.432 0.374 42 長 崎 県 －0.639 －0.553

11 埼 玉 県 －0.309 －0.267 27 大 阪 府 －0.502 －0.434 43 熊 本 県 －1.761 －1.525

12 千 葉 県 －0.386 －0.334 28 兵 庫 県 －0.003 －0.002 44 大 分 県 －0.358 －0.310

13 東 京 都 －1.353 －1.172 29 奈 良 県 －0.008 －0.007 45 宮 崎 県 0.252 0.218

14 神奈川県 －1.026 －0.888 30 和歌山県 1.278 1.107 46 鹿児島県 0.219 0.190

15 新 潟 県 3.004 2.601 31 鳥 取 県 －0.417 －0.361 47 沖 縄 県 －0.205 －0.177

16 富 山 県 2.416 2.092 32 島 根 県 1.388 1.202