WXBC 平成29年度福岡セミナー資料

ITと気象データをからめたビジネス活⽤の勘どころ〜ユーザー企業の視点から〜

2018年1⽉29⽇
ポッカサッポロフード＆ビバレッジ株式会社

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ポッカサッポロフード＆ビバレッジ㈱ 経営戦略部 勝⼜嘉之9 慶応義塾⼤学 理⼯学部（⼈⼯知能：マン・マシン・インターフェイス）
9 東京⼯業⼤学⼤学院 総合理⼯学部研究科（修⼠：ファジー理論）
9 戦略コンサルティングファーム・・・約10年勤務¾ ㈱⽇本ブーズ・アレン・アンド・ハミルトン(現PWC Strategy&)¾ ㈱⽇本総合研究所 研究事業本部
9 ネットビジネス コンサルティング・・・約２年勤務¾ サイエントジャパン㈱9 ⾷品メーカー：ポッカ・コーポレーション→ポッカサッポロフード＆ビバレッジ㈱・・・約14年勤務¾ 主に経営計画⽴案、新規事業開発等の経営戦略系の業務を担当¾ データサイエンス（ビッグデータ、AI解析等）を活⽤した企業バリューアップ
¾ 気象予報⼠勉強中！(1/28 受験)○データサイエンティスト協会 データサイエンスアワード2016奨励賞 受賞（PJTリーダー）「データサイエンティスト コミュニティを活⽤した⾖腐製品の需要予測」○⾷品産業もったいない⼤賞（2016）⾷料産業局⻑賞受賞（⾷品ロス削減連合会メンバー）
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経営課題
における”

KPI”

Y = f (X)

社内外に存在する”データ”

関係 ?
機械で⾒出す3ਅറীෲ峘ਕਏಞ৤峐峵峘岵‫଼ق‬ଥરਜ਼‫ك‬ਲ਼島峵峘岵‫ق‬ਲ਼঱‫ك‬⎺岵峵峘岵‫ق‬ਹஇ‫ك‬

どの要素を考えているのか？
明確なGOAL＝解決すべき経営課題の明確化
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AI/IoTの活⽤が進む背景

破壊的技術⾰新⇒昨⽇できなかったことが、今⽇できている！

リーンのアプローチ*
idea

低廉化

学 習

⇒デバイス、オープンソース、ビッグデータ、CPU/GPU、スマホ、通信・・・

できそうかどうか早く分かる⇒巨⼤な情報システムの構築ありきではない（＝費⽤⾯、時間⾯のエントリーバリアが極めて低い）
感覚的には・・反応速度「無機化学反応」のよう解析

分析

具現化

データコード

測 定テスト

注*:リーンスタートアップの”build(構築)-measure(計測)learn(学習)”サイクルを加筆修正

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気象データ活⽤の必要性

国内最⼤級の過去＋予測データ⇒気象庁提供のオープンデータ＋⺠間気象事業者の付加価値データなど⇒予測精度も年々向上。気象情報によっては予測精度の確からしさもわかる“気象”と”ビジネス”の関連性の⾼さ

後述の事例２をご参照ください⇒気象が変化すると、⼈の⾏動が変わる。⾏動の変化に応じてビジネスが変化する「需要予測」、「観光」、「交通」、「流通」、「農業」、「販売⽀援」・・・・

⾮常に⾝近なデータ（わかりやすい）⇒因果関係が「経験と勘」で既にわかっていれば、最適なモデル構築に効率的に到達できる6

クリアしなければならない問題

データを活⽤して、経営課題を解決する環境は着々と整いつつある・・・気象データも使えそう・・・
後述の事例1をご参照ください

重要なヒントがたくさんある

データサイエンティストの絶対的な不⾜⼈の「経験と勘」の活⽤データクレンジングの⼿間

気象データに関する基本的な知識獲得

ほとんどのデータは解析⽤にフォーマットがされていない⽤語・定義含め最低限の知識があったほうが有効に使える7

事例1:ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝﾃｨｽﾄの外部化

事例1n'DWD|岵峳峘崊崿嵕嵤崩峑৽੾ୖ਻峼ੰৠ峑岷峔岮岵‫ء‬঩ ଦ ષ
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8

事例1
商品別出荷量推移（イメージ）‫ٴ‬ಒৃ ਈ೽ਏ਋ 峒෈ৃ ᅅങ਋ 峘୷岶ౕ峁岮‫ٴ‬঩‫ر‬峘૗৿岶ౕ峁岮峓岰峮峍峐੒೾峃峵峘岵‫ء‬崯嵤崧崝崌崐嵛崮崋崡崰 ੰෲ঻ 峘ৡ岶૑ਏ

9Opt Data Science Lab：”Deep Analytics“

事例1

コンペティションの場 崯嵤崧ীෲ崛嵛崮崡崰৫ಈ

集団的知性による⾰新的データ活⽤プラットフォーム
https://deepanalytics.jp

様々な領域の学⽣・研究者・⼤企業が集う
会員数 2000⼈以上
⽇本最⼤のデータサイエンティストコミュニティ！

崯嵤崧ણ৷峕ฎ峩ણඩ峘ৃ岶ඟ峁岮

最⾼レベルのデータ分析を集合知で実現！
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コンペティション概要

事例1●コンペティション概要（https://deepanalytics.jp/compe/18）－問題:岣ਞ଴崯嵤崧峒્ਲ਼ੲਾ岵峳໼ྂ峘೽ਏ੒೾嵊崯嵓峼੿ਛ峁峐岹峊岿岮岤－提供データ・⽣産関連データ
・特売予測値データ、など
・気象庁、NTT Docomo様 の関東地⽅の気象情報－コンペ実施期間案：2016/2/16〜2016/3/31（‫ڭ‬嵞া઄）－評価⽅法：最も精度良いモデルが今回の勝者－成績上位者：総合１位15万円、2位10万円、3位5万円＋各商品（５つ）１位に賞品



崯嵤崧崝崌崐嵛崮崋崡崰૞ਸ঻ਯ：઀୹嵊崯嵓ਯ：名件  ૙঵ীഘ：会社員
ফೡীഘ：20代割、学⽣%、30代割%

従来の予測精度を超えるモデルが得られた
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参考：使⽤ソフトと解析⼿法

RとPythonで8割を占める

事例1

回帰アプローチが全体の約半分占めている

12事例2:気象データとビジネスの関係

事例2ਞ଴ૂ‫؟‬岣ਞ౜ੲਾ峼ણ৷峁峉ਞ౜嵒崡崗ଵ৶ૼ୒峕ঢ়峃峵৹ਪ‫ع‬஬ჳධમী৙‫ع‬岤
KWWSZZZGDWDMPDJRMSJPGULVN+BGULQNBFKRXVDKWPO①清涼飲料品⽬データ：
全国清涼飲料⼯業会の会員企業提供の「⾃動販売機における販売数のデータ」¾ コーヒー飲料等（COLD,HOT）¾ 緑茶飲料等（COLD,HOT）¾ 紅茶飲料（COLD,HOT）¾ 果汁飲料等（COLD,HOT）¾ スポーツ飲料等¾ ミネラルウォーター類¾ 炭酸飲料②気象データ
気象官署の地点データ¾ 平均気温¾ 最⾼気温¾ 最低気温¾ 降⽔量¾ 平均湿度¾ ⽇照時間莫⼤なデータ(⾃販機データ) と 気象データには、z 関係があるのか？
z 関係があるとすれば、どの気象データが効いているのか？
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事例2:気象データとビジネスの関係

事例2ほとんどの品⽬において、

਴಑ਞആ峘૗৿と販売数の変動にਘ岮ৼঢ়ঢ়બがあることが明らかとなった。
東京都の屋外における平均気温とコーヒー飲料等(HOT)販売数の昇温期・降温期別散布図

寒←東京都の屋外における平均気温とスポーツ飲料等販売数の昇温期・降温期別散布図

統計的に強い相関が⾼い（相関係数は±0.80〜±0.90 程度）→暖寒←→暖ビジネス活⽤への可能性を⽰唆
・⾃販機の商品の切替や補充・配送効率化や徹底・需要予測に基づく⽣産管理、など

資料：「気候情報を活⽤した気候リスク管理技術に関する調査報告書【概要版】〜清涼飲料分野〜」平成29年3⽉ より
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/pdf/H28drink_rep_abst.pdf
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事例を通して・・・まずは気象データとの関係を肌感覚で掴む¾ これまでの「経験と勘」を活かす

得られたモデル⇒version UPの繰り返し¾ 常にモデル改良の仕組みを初めから想定しておく

気象データの精度 vs ビジネスの精度¾

最終的には、ビジネスへの影響が重要実装！実装！実装！

¾ 既存システム、既存業務に如何に適⽤させるか？
¾ 分かりやすく、使いやすい。現場が納得すると動く

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ご清聴ありがとうございました。

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