学生生協における AI を用いたマーケティングの利用
1200545 横田 和哉
高知エ科大学 経済・マネジメント学群
1. 概要
日常生活・産業界でも利用が進んでいる AI を用いマーケリングを行うこと学生生協における機会損失、廃棄ロス、自従業員負担の削減を目指すのが本研究の目的である。

・マーケティングに人と時間をさけない・バックヤードを持てないため毎日従業員が勘と経験に基づいて発注を行っているというマーケティング上の課題を抱えている。

特徴量やハイパーパラメータの調整を行うことで、AI のこの大学生協でのマーケティング上の課題を、AI を用いて予測精度を向上されることができたが、平均より外れた値の解決することができないかと筆者は考え、研究を進めること予測は難しく、外れ値の排除若しくは外れ値を捉える特徴量とした。の設定が今後の課題になる。

3. 研究目的
2. 背景
2-1 AI の発展

本研究では、大学生協において AI を用いてマーケティングを行うことで、生協での廃棄ロス・機会損失の減少、従業員AI の発展は凄まじく、2016 年には囲碁の世界では当時世の負担の減少を目的としている。また、マーケティング上起界最強とされていたイ・セドル九段への勝利や、自動運転技こしうるバイアスや留意点、学生生協ならではのマーケティ術の発達など我々の産業・生活にまで AI は利活用され始めング特性の発見も目的とする。ている。日本の企業でも主要企業の 120 社の内 7 割ほどがAI の導入と AI の導入を検討している。また AI はビックデ

4. 研究方法

ータを比較的取得しやすいマーケティング分野との相性がよ

4-1 概要く、web 上でのターゲティング広告や、小売店では需要予測にも活用する企業が出てきている。

本研究では、商品売上予測（1 ヵ月毎）とそのために必要な来店客数予測（日毎）の二つのモデルを、ディープニューラルネットワークを用いて作成する。学習・検証は研究室内

2-2 大学生協でのマーケティングの現状
大学生協の売店では、主な顧客が大学の学生であるため、の解析ソフトを用いて行う。モデルはシーケンシャルモデルを用いる。

通常の小売店舗とは性質が少し異なる。
通常の小売店との相違点として、以下の点が存在する。

4-2 研究の流れ

・メインのターゲット層が大学生及び職員である①提供されたデータに筆者が結果に影響を与えうると考えた

・大学の授業の有無・イベントなどにより来客が大きく左右され、１年の 3 分の 2 ほどが休みになる
・陳列商品・価格の決定は店舗の上部組織である事業連合の決定に従う
・バックヤードが持てず、小さな大学の生協ではマーケティ
ングに人を裂ける余裕がない

特徴量をデータに追加②データから欠損値をもつデータの排除③AI を用いて学習・検証④結果の検証⑤特徴量・ハイパーパラメータ調整⑥②～⑥を繰り返しモデルの精度向上を図る

・学生生協の存在目的は「学生の学びを支える」
本研究で対象とした高知工科大学永国寺キャンパスの大学生

4-3 研究対象

協でも上記にあげた性質を持ち合わせており研究対象は高知工科大学永国寺キャンパス生協売店であり

研究に用いるデータは生協売店の従業員が独自に集計していたデータを用いる。また永国寺キャンパスを対象にしている

基本統計量（月毎売上）
平均

中央値 最頻値 標準偏差 最小最大個数

ため、学生数や授業の有無などは高知工科大学（以下 工科大）の場合はマネジメント学群及び、経済・マネジメント学群の 2～4 年生、高知県立大学（以下 県立大）の場合は文学

8.04

4014.090311 26039（図 3 基本統計量 月毎商品売上）

部の 1～4 年生を対象としている。

4-4 予測対象データ
4-4-1 来店客数予測
来店客数予測の予測対象データは 2015 年 4 月～2019 年 12月までの日毎のデータを用いる。データの中身は対象日、対象日の永国寺キャンパス生協ショップの午前客数（9 時～12時）、午後客数(13 時～)を含んでいる。また営業していない日はデータから取り除く。
結果変数は日毎の午前・午後の客数である。

（図 4 売上個数ヒストグラム）
ヒストグラムからわかるように、値が 0 に集中している（値基本統計量（午前客数）
平均

中央値 最頻値 標準偏差 最小 最大個数

が 0 の場合は 4905 個、値が 1 の場合は 2520 個）。これはデータの中で店舗の棚に商品が陳列されなかったため、売れな93.73

1002252.2302371069かった商品を含んでいるからである。

（図 1 基本統計量 午前客数）

4-5 結果の検証・モデル精度向上

基本統計量（午後客数）
平均

中央値 最頻値 標準偏差 最小 最大 個数

結果の検証は MAE（平均絶対誤差）を用いて行い、値が小さくなるよう特徴量、ハイパーパラメータの調整を行う。

93.3991455.86

03271069（図 2 基本統計量 午後客数）

モデルの精度向上の手法は大きくわけて 3 つの方法で行う。
1. ハイパーパラメータの調整

基本統計量から、平均がどちらも 93 付近である。標準偏差

ノード数、層の厚さ、エポック数の調整を行う。

が 55 とデータのばらつきが大きいことがわかる。

エポック数とはデータに対する学習の回数であり、少なすぎ

本研究では、来店客数予測では、午前客数の予測は行わず午ると学習不足、多すぎると過学習を引き起こす。

後客数の予測をおこなう。

ノードは隠れ層の中に存在し、特徴量及び前の層のノードから AI が新たな特徴量を定義したものである。一般的に多い

4-4-2 商品売上予測方が良いとされている。層の厚さは隠れ層の数であり、多す

商品売上予測の予測対象データは 2017 年 1 月～2019 年 12

ぎると収束しすぎ、少なすぎると発散してしまう。

月までの月毎のデータを用いる。データの中身は永国寺キャ

エポック数は loss の値が小さくかつ、訓練データの loss とンパス生協ショップに陳列された、商品名、商品カテゴリテストデータの loss の差が小さくなる様な数値を探る。

ー、商品の値段、対象月、対象月の売上を含んでいる。

ノード数、層の厚さは適宜調整を行い、MAE が小さくなる値

対象の商品は、お菓子類、飲料類、デザート類、ご飯類、パを探る。

ン類である。

2. 多重共線性を持つ特徴量の排除

結果変数は対象月の対象商品の売上である。

多重共線性とは説明変数（特徴量）同士が高い相関を持つ

ことで起きる現象で、モデルの予測精度を下げてしまう効果（表 1 来店客数予測特徴量）をもつ。特徴量同士の相関を測定し強い相関を持つ特徴量の4-6-2 商品売上予測うち片方を排除する。
（相関係数 0.4 以上及び-0.4 未満の場予測対象である商品の売上予測は月毎のデータのため特徴合）量も月毎で設定する。

3. 予測値と実測値の絶対誤差に関係する特徴量の排除

特徴量

備考

数

値段

連続値

1

データの特徴量を説明変数とし重回帰分析を行う。

期間限定

2値

1

上記結果から絶対誤差に正に関係する特徴量を排除する。

甘い2値

1

飲み物

2値

1

商品

食べ物は分類コード毎、

56

ジャンル

飲み物は味、容器サイズ、容器種類

検証データの実測値と予測値の絶対誤差を結果変数、検証

4-6 特徴量設定
特徴量とは、予測の結果を特徴づけるものあり、モデルの作成において重要な役割を果たす。本研究では最初に多めに毎に特徴量を設定し、モデルの作成・検証・修正の過程で適切な商品の特徴に当てはまる変数でそれ量に減らしていく方法で特徴量を調節していく。また適宜特ぞれ 2 値

徴量の変更や追加も行っていく。

4-6-1 来店客数予測

年2017～2019 で 2 値

3月

1～12 で 2 値

12

授業概要

工科大、県立大ごとに4予測対象である、来店客数は日毎の午後のデータのため、特徴量も日毎で設定する。
特徴量

備考

数

平均気温

当日

1

天気概要

午前、午後、雨、晴、曇

6

それぞれ 2 値

その月の授業日数、テスト日数
学生数

工科大、県立大、県立大夜間

3

学生男女比

工科大、県立大、県立大夜間

3

当月

降水量、平均気温、日照時間の例年

9

天気概要

比それぞれ高中低で 2 値

前月前月の降水量、平均気温、日照時間

天気概要の例年比それぞれ高中低で 2 値

9平均風速

当日

1

平均湿度

当日

1

客数

その月の客数、午前午後毎

2降水量

当日

1ライバル食べ物ならその月の同じジャンルの1

曜日

月～日で 2 値

7

商品数

商品数、飲み物ならその月の同じ味

祝日

2値

1

年

2015～2019 で 2 値

5

新商品

2値

1

月

1～12 で 2 値

12

前月売り

その商品の前月売り有無

1

授業概要

工科大、県立大ごとに

8

前月売上

その商品の前月売上個数

1

授業有無、テスト有無、予備日、集の商品数

個数

中講義をそれぞれ 2 値

合計

109

学生数

工科大、県立大、県立大夜間

3

学生男女比

工科大、県立大、県立大夜間

3

前日来店客

午前、午後

2

前日営業

あり、なしで 2 値

1

結果については、特徴量・ハイパーパラメータの調整を複52数回行った結果一番精度が良いと判断したもの詳細を記載す

合計（表 2 商品売上予測特徴量）

5. 結果

る。
またこれから記載する結果は、特徴量及びハイパーパラメー実測値と予測と実測の差の散布図である。

タを固定した上で 5 回、トレーニングデータ及び訓練データを変えて行った分析を行い、その中で MAE が中心になったものを用いた。結果の解釈であるが、MAE が小さいほど、予測と実測の散布図の近似直線が 45 度に近いほど、散布図の点が近似直線に近いほど実測値と予測値の差が小さく良いモデルといえる。

5-1 来店客数予測
5-1-1 精度
5-1-1-1 初期結果

（図 6 来店客数 初期結果 差散布図）

初期状態の学習・検証で得られた結果を以下に記載する

実測値が小さいほど大きく、実測値が大きいほど小さく予測

MAE = 32.955している。実測値が平均から離れると精度が落ちている。

MAE が 32 であるため、予測値と実測値では平均で 32 のずれ

5-1-1-2 最終結果が生じていることになる。
ハイパーパラメータ

特徴量の調整・ハイパーパラメータの調整を行った後の学

エポック数

ノード数

層

習・検証で得られた結果を以下に記載する。

51024

2

MAE = 21.749
ハイパーパラメータ

予測と実測の散布図、点線は近似直線である。

エポック数

ノード数

層750001

予測と実測の散布図、点線は近似直線である。

（図 5 来店客数 初期結果 予測散布図）（図 7 来店客数 最終結果 予測散布図）

実測値と予測と実測の差の散布図である。

を判断することができる。
最終結果の重みを大きい順に 5 つ記載する。
1. 前日来店客数
2. 8 月3. 工科大授業
4. 11 月5. 2019 年
特に重みが大きかったのは「前日来店客数」のみとなった。

5-1-4 考察
（図 8 来店客数 最終結果 差散布図）

実測値が少ない時ほど予測の精度が高くなっている。

実測値が大きくなるほど予測の精度が落ちている。

実測値が大きくなるほど予測の精度が悪く、また少なく予測基本的に少なく予測する傾向がある。

してしまう。来店客数が多く来る際の特徴量をモデルに含み切れなかったのが原因と考えられる。前日の来店客数ではな

5-1-2 特徴量調整

く、前営業日の来店客数に強く影響を受けることがわかった。

初期特徴量から調整を行ったもののみを記載する。

（前営業日に関連する情報を入れると精度があがった）

特徴量

変更・詳細

曜日

多重共線性排除のため「金曜日」削除

5-2 商品売上予測

おなじく「土曜日」も排除

5-2-1 精度月

「12 月」の項目を多重共線性排除のため削除

5-2-1-1 初期結果

年

「2014 年」の項目を多重共線性排除のため削初期状態の学習・検証で得られた結果を以下に記載する

除MAE = 11.028

前日

前日来店客数ではなく、前営業日の来店客数

誤差 3 未満割合：30%来店客に変更。

ハイパーパラメータ

前営業日午前・午後に高い相関が見られたた

エポック数

ノード数

層め、二つを足し、「前営業日来店客数」を作成。

51024

2

前営業日

前営業委の降水量、授業の有無、テストの有無

補足を追加

学生数

工科大学生数と県立大学生に強い相関が見ら

予測と実測の散布図、点線は近似直線である。

れたため、県立大学生数を削除
夜間県立大学生数を削除し、県立大に占める夜間学生の割合を追加
学生

県立大学生男女比と、県立大夜間学生男女比男女比の間に強い相関が見られたため、県立大夜間学生男女比を削除（表 3 来店客数 最終特徴量）

5-1-3 重み
重みをみることで、AI がどの特徴量に重きを置いているのか（図 9 商品売上予測 初期結果 予測散布図）

実測値と予測と実測の差の散布図である。

実測値と予測と実測の差の散布図である。

（図 12 商品売上予測 最終結果 差散布図）
基本的には多めだが、実測値が大きくなると、少なめに予測してしまう。

（図 10 商品売上予測 初期結果差散布図）

5-2-2 特徴量調整

基本的に多めに予測する傾向がある。

初期特徴量から調整を行ったもののみを記載する。

5-2-1-2 最終結果
特徴量の調整・ハイパーパラメータの調整を行った後の学

特徴量

変更・詳細

当月

降水量、平均気温、日照時間の高、中、低をそ天気概要れぞれ 2 値で表していたが、「高」を 2、「中」習・検証で得られた結果を以下に記載する。

を 1、「低」を 0 とした連続値で表した方が、MAE = 4.857

精度が向上したため、連続値に変更

誤差 3 未満割合：45%

前月

ハイパーパラメータ

天気概要

上記、当月天気概要と同じく変更

エポック数

ノード数

層月

「12 月」の項目を多重共線性排除のため削除

71024

2

年

「2019 年」の項目を多重共線性排除のため削除

予測と実測の散布図、点線は近似直線である。

商品

56 個ある特徴量のうち 12 個を多重共線性排ジャンル除のため削除授業概要

工科大の授業数と県立大の授業数に強い相関が見られたため、工科大授業数を削除

学生数

工科大学生数と県立大学生に強い相関が見られたため、県立大学生数を削除
夜間県立大学生数を削除し、県立大に占める夜間学生の割合を追加（図 11 商品売上予測 最終結果 予測散布図）

学生

県立大学生男女比と、県立大夜間学生男女比男女比の間に強い相関が見られたため、県立大夜間学生男女比を削除

客数

午前と午後に来店客数を分けていたが、強い相関が見られたので、二つを足して一日の来店客数に変更

新商品

MAE に正の影響を与えていると見られたため削除

（表 4 商品売上予測 最終特徴量）

視しているため、前営業日の実態を正しく特徴量に組み込む

5-2-3 重みことで精度の向上を図ることができると考える。

重みをみることで、AI がどの特徴量に重きを置いているの

商品売上予測は、データが 1 ヵ月毎のデータしか取得できかを判断することができる。

ず、さらにその商品が 1 か月間棚に置いてあり、その個数売最終結果の重みを大きい順に 5 つ記載する。

れたのか、途中で在庫切れ若しくは棚から降ろしたのかが不1. 前月売上明であったため、データの質が落ちてしまったのも予測を悪

2. ライバル商品数くした原因であると考える。よって、日毎の売上データを用

3. 工科大生徒数

い、予測する事が出来れば予測精度を向上させられるかもし

4. 値段

れない。

5. 商品カテゴリー、スナック菓子
特に重みが大きかったのは、「前月売上」「ライバル商品数」の二つとなった。

7.

謝辞

本論文を作成するにあたり、ご指導を頂いた担当教員の那須清吾先生に心から感謝致します。また、日頃から多くの学

5-2-4 考察びを授けてくださった先生方に深く感謝するとともに、ご意全体についてだが、実測値が大きくなるほど、予測値との見やご提言を下さった同期の皆様にもお礼を申し上げます。

開きが大きくなることから、予測する際に「売れる商品」及またインタビュー及びデータのご提供を頂きました、高知工び「来店客数が多い日」に関連する要素を特徴量に含め切れ科大学永国寺キャンパス生協ショップのご担当者様にもお礼ていなかったことが考えられる。

申し上げます。

5-3 実店舗での利用可能性8.

得られた結果を元に、永国寺ショップの担当者の方にお話

参考文献

・主要 121 社調査：AI 導入企業 47％ 効率化へ研究進む - 毎を伺ったところ、「参考程度にはなるが、誤差・外れ値が大き日新聞く頼るのは不安」という回答が得られた。使える条件として

https://mainichi.jp/articles/20180106/ddm/001/020/1450

提示されたのは、来店客数予測 MAE15 未満、売上予測は MAE300c

未満割合が 70%以上という回答が得られ、実店舗での利用で(最終閲覧日 2020 年 1 月 28 日)

は精度の向上が必要であると感じた。また平均から大きく外れた値の予測精度が著しく悪いところも実店舗で利用するさ・機械学習と人工知能の違い | TechCrowd

いの留意点になる。

https://www.techcrowd.jp/machinelearning/ai/(最終閲覧日 2020 年 2 月 6 日)

6. 考察と今後の課題
来店客数予測にしても、月毎売上予測にしても前日・前月・多重共線性と VIF 統計量の求め方 | βshort Labのデータが大きく関係していることがわかった。平均から外https://betashort-lab.com/データサイエンス/統計学/vif/

れた値の予測の精度はわるくなってしまう。外れ値の排除若(最終閲覧日 2020 年 2 月 10 日)

しくは外れ値を起こしうる特徴量を捉えることができれば、予測の精度は上がる可能性がある。

・ 精 度 評 価指 標 と 回帰 モ デル の 評 価 | Instruction of

生徒数や授業があるかどうかを AI が重要視していたので、生chemoinformatics

協ショップ独自のマーケティング属性が存在することが明ら

https://funatsu-lab.github.io/open-course-ware/basic-

かになった。

theory/accuracy-index/

今後の課題として来店客数予測は前営業日の値を特に重要(最終閲覧日 2020 年 2 月 10 日)