ニューラルネットワークによるマーケティングモデル
西尾チヅノレ

111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111.

るなどホットな話題となっている.また，はじめに日本における適用例もわずかであるが，いくつかのマーケティン

マーケティング研究における最重要課題の 1 つは市

グ課題に対して興味深い研究が発表されている.

場を構成する消費者行動の解明である.最近のように

本稿では，マーケテイング研究におけるニューラル各商品市場で成熟化が進み，商品の種類が豊富でしかネットワークの適用の現状とその可能性について述べも個々の商品問で顕著な差を見いだすことが難しい状

る.まず最初に，マーケティング・リサーチの革命と況のもとでは，消費者が何を手がかりにして意思決定もいわれている POS システムとその影響について概を行なっているのかを解明することがマーケティング説する.次に，ニューラルネットワークを用いて消費戦略構築上，必要不可欠である.しかしながら，消費者行動をモデル化する方法とその意味について説明す者の意思決定場面には多くの刺激が存在し，また，消る.きらに，ニューラルネットワークによる消費者行費者はこれらの刺激に対していつも同じ反応を示すわ

動モデルの研究動向を，けではない.消費者の意思決定場面で影響を及ぼして限定して概略し，マーケティング課題におけるニューいる多くの刺激とそれに対する反応は，必ずしも線形ラルネットワークの適用可能性について言及する.の対応関係にあるとはいえないのである.

したがって，消費者の行動をモデル化する場合には，意思決定場面日本で公表されている内容に

2. POS システムとその影響で影響を及ぽしている多くの要因との因果関係を，消冒頭で，消費者行動の解明がマーケティング研究の費者行動自身がもっ不確実性ゃあいまい性を内包させ最重要課題となっていることを述べた.消費者行動のたうえで表現できるような柔軟な手法が必要となる.

解明の要請は，このような市場構造の変容からだけでこのような多くの要因が介在するような対象をモデはなし 80年代以降の情報通信技術の進展と普及にル化するための手法として，ニューラルネットワーク

よって，消費者行動についてのさまざまなデータがは有力であると考えられる.ニューラルネットワーク

データベースとして蓄積きれるようになったことに起は何らかの因果関係は認められるが，その構造は複雑因する.なかでも，スーパーマーケットやチェーンスでとらえにくいような対象に対して，その因果データトアへの POS (pointofsa!es) システム(スキャナー・から構造を自己組織化的に学習することができるといシステムともいう)の導入は，実購買という行動レベう特徴をもっているからである.

ルのデータの入手を可能にした点でその貢献は大きい

ニューラルネットワークを用いて消費者行動をモデ[1].

ル化する研究が行なわれるようになったのはつい最近

POS システムとは，商品ごとにつけられた ]AN コーのことであり，まだ緒についたばかりである?ーケ

ドを，販売時にスキャニングすることによって，プラティング研究において先駆的存在にあるアメリカのオンド/アイテム別に販売実績に関するデータをオンラ

ペレーションズ・リサーチとマネジメント・サイエン

インで入力し蓄積することができる情報システムであス学会が開催しているマーケティング・サイエンス・る.最近では，ブランド/アイテム別の売上数量の他，コンフアレンスでは，ニューラルネットワークによる販売が行なわれた時点での価格や小売店舗内でのセー

マーケテイングモデルの研究は，1992年に 5 件，

1
993

年は 2 件と僅少であるものの，セッションが設けられルスプロモーション(sa!es promotion:以下 SP) 状

態，広告接触状態，天候，気温等の売上数量に影響を及ぼすデータ(これをコーザルデータ: causa!data とにしおちづる

筑波大学大学院経営システム科学

干 112 文京区大塚3-29-1
1994 年 4 月号呼ぶ)等も併せて入力されている.きらに，消費者にID カードをもたせ，それを読み取るシステムを併設す© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

(31)203

ることによって，世帯(個人)レベルで購買についてのデータを得ることも可能である [2].

帰福司

|天元亨ごタ|(販売価格 O 零こオ O 建二分 O
プランド A ~エンド陳列 0"""、');0"""、，); 0l 前回 SPO ぞ~O ぞー~O

POS データの導入により，消費者の購買行動についての詳細で，正確なデータが迅[販売価格 O て与す O て込合 O

ブランド B ~エンド陳列 O 手?タ O~O

0 最小売上数量 1

l 前回 SPO く込dO<益還 O

O 最大売上数量 j

速かつ継続的に獲得できるようになった.

}ブランド B

(販売価格 O ぞヲ守男 O ぞう弓 O

既述のように， POS データには SPや広告等

プランド c ~エンド陳列 O 今娯 O 今現 O
l 前回 SPO ぞこっ易 O~二刻。のマーケテイング変数についてのデータも曜日

入力きれているので，これらと購買行動との関係を分析することによって，各マーケ0 最小売上数量)
トブランド AO 最大売上数量 f

0 最小売上数量 1}プランド C
O 最大売上数量 j

0 一決う 0 一決う O

しきい値 .L一挙.~・

入力層中間層 k 中間層k+ 1 出力層

図SP 効果分析のためのニューラルネットワークモデル

ティング変数の効果をとらえることが可能
POS システムは，これまで行動多重ユニットをもっ階層的ネットワークである.このレベルのデータの入手が困難であった消費者行動に対ニューラルネットワークは図 1 に示きれるように，入して，きわめて有用なデータを提供しているのである.

力層と出力層の他に，いくつかの中間層から構成きれとなった.すなわち，POS システムの普及に伴って，消費者行動の一層の解明に期待が寄せられている.しかし現実には，POSている.

ニューラルネットワークの学習にはパックプロパデータが購買場面における多くの情報を内包した大量ゲーション法 (Back Propagation:以下 BP法)なデータであることが障害となって，これまでのとこを用いている. BP法とは，入力信号とそれに対する望ろ十分に活用されていなかった.したがって，

POS

[4]

ましい信号(教師信号)をセットで与え，ニューラルデータを十分に解析すればとらえられるはずの各マーネットワークの出力値と正解(教師信号)との二乗誤ケティング変数の効果についても.いまだに解明され差を最小にするように各ユニット聞の結合を修正するていない状態である.

方法である.

POS データの内容を解析し，戦略情報に変換するためには，データの中に内包きれてPOS データより SP と売上に関するデータを抽出し，いる消費者行動に関する多くの情報を柔軟に獲得できそれをニューラルネットワークの入力信号と教師信号とする.ここでは入力信号として，値引きや特別陳列る手法が必要なのである.

3. ニューラルネットワークによる消費者行動のモデル化の有無など SPに関する情報を採用している.消費者の購買行動は，購入しようとしているプランドの SP状態だけでなく，競合ブランドの SP状態や前回の SP状態

消費者行動に内包されている多くの変数による因果などの影響も受ける.そこで，購買行動に影響を及ぼ関係を柔軟に表現できる有力な手法として，ニューラすと考えられるこれらの情報も POS データより抽出

ルネットワークを活用することができる.特に，パーし，合わせて入力信号とする.そして，そのとき(各セプトロンに代表される階層型のニューラルネット入力信号)の各商品の売上 (POSデータの実測値)をワークは，多くの不確定な要因が内包されており，因教師信号とする.売上は消費者の購買行動の結果であ果関係が非線形性をもつような対象についても，原因るので，学習済みのニューラルネットワークは， SP とと結果を示すデータから，その因果関係を的確に表現

消費者の購買行動との関係色競合プランドの SP状態することができる.消費者行動に関する「原因と結果や前回の SP状態も含めて学習していることになる.

を示すデータ」としては，前章で述べた POSデータやニューラルネットワークは， SP と売上についての関データベースとして蓄積きれつつある各種データが利係をデータから学習することができる. POS データか用可能である.

ら，ある SP と売上についてのデータが入力されるたび

POS データを情報源として，ニューラルネットワーに，ニューラルネットワークは対象聞の因果関係につクを用いることによって消費者行動をモデル化するこ

いての「知識j を獲得しながら，その関係を構築してとができる.ここでは，一例として， SP と購買行動といししたがって，対象聞の因果関係を示すデータがの関係をモデル化する方法 [3] を紹介する.

多ければ多いほど，すなわち，ここではさまぎまな SP

本方法で用いられているニューラルネットワークは，

204(32)と売上についてのデータが多いほど，対象をより的確© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オベレーションズ・リサーチ

にモデル化できるのである. POS データは，そこに内ついて，ここでは日本で公表きれている研究例に限定包されるデータの大量性ゆえにこれまでの手法では有して紹介し，その適用可能性について検討する.

効に活用できなかったが，ニューラルネットワークを4.1 広告効果分析用いるうえではそのことが逆に功を奏するのである.

このような方法で学習されたニューラルネットワー

広告は，広〈消費者全体に対して，商品・サービスクを用いて SP効果分析を行なう方法を次に示す.学習などの情報提供を目的としたプロモーションである.

済みのニューラルネットワークにある SP パターンを広告の効果は，公衆的なコミュニケーションであると入力すると，ニューラルネットワークは学習した SP という広告の目的に加えて，売上と直結したデータが入購買行動について獲得した「知識」にもとづいて，当手しにくいということから，知名率(あるいは認知率)

該SPパターン時に獲得可能な売上を推定し出力する.

に対する効果でとらえられることが多い.最近では，そこで，ニューラルネットワークに入力する SPパター

広告接触状態が付加された POS データが入手可能にンを変えることによって，きまざまな SPパターンにつなったことから，徐々に売上に対する効果を検討する

いてシミュレーションを行なうことができる.たとえ研究も試みられている.しかし，いずれの場合も，広ば，ブランド A の値引きの効果は，プランド A の値引き告接触(露出)データを取り込んだ場合のモデル構築

量をいろいろ変化させたパターンを入力した時に，面の難しきが指摘きれている[1].

ニューラルネットワークが推定するプランド A の売上

広告代理店の大広は目立製作所と共同で，ニューラ予測値 ( Ya ) の変化分に示される.ある特定の SP だけ

ルネットワークを用いた広告効果予測システムを試作

でなく，複数の SP の相乗効果や他プランドの SP効果，している [5，前回の SP効果なども同様の方法で分析することがでする広告媒体の効果を分析するシステムである.階層きる.

型のニューラルネットワークに，テレビ，ラジオ，新6].

このシステムは，商品の知名率に対以上のように，ニューラルネットワークを用いれば，聞，雑誌の 4 媒体の広告出稿パターンを入力信号，そ膨大なマーケテイングデータからそれに内包される知の時の商品の知名率を教側信号として学習をきせてい識を獲得し，戦略情報へと変換できるのである.

る.通常の BP法を用いて学習きせたところ，入力データ数が少ないために，十分に因果関係を学習できない

4. ニューラルネットワークによる消費者部分があった.そこで， I テレビの広告出稿量を増やせ行動モデルの研究動向

ば知名率は下がらない J という専門家の知識を加味して，入出力問に単調増加制約を付加して拡張した BP法

ニューラルネットワークによる消費者行動モデルにニューラルネ y トによる推定値

80

巨司-

60
40

20o

L'---'--.Lーー'---，斗占」ー'---'--ムムムιL-L-I-.J-L.Jーしムム--'-'-'-'ーL...L-J-.J--.JーL....l..-I-L-I---I-.J-.Jg g g

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国且世
ω~0〈ωo図21994 年 4 月号

与i88uロム』包長告台~帽ω
偲ーぬ凸.....

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888-cr::冨..::，

ニューラルネットワークの推定値と売上高.....ξ

出典:森本 [8J. p.
83.

© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

(33)205を用いて学習を行なっている.その結果，多変量解析

まりとともに，その効果の解明と適切な SP計画が求めを用いてモデル化した場合には，雑誌への出稿量を増られている.

やすほど知名率が下がるという現実とは不一致の結果

西尾ら [3] はニューラルネットワークを用いて小売がみられたのに対し，ニューラルネットワークを用い店舗内で実施きれているさまざまな SP の効果を分析てモデル化することによって広告 4 媒体と知名率とのできるシステムを構築している.データは小売店舗レ関係を的確にモデル化できることを示している.

ベルの POS データを利用している.モデル化の方法は

森本 [7 ，'8] は，広告費投下と売上高との関係をニュー前章で示した方法と基本的には同じなので省略する.

ラルネットワークを用いてモデル化している.階層型

ただし，各種 SP の効果を， SP以外の小売店舗内の状況のニューラルネットワークに，広告 4 媒体の自社と他要因や消費者の反応自身がもつあいまい性を可能性の社広告費，自社と他社の新製品発売時期，気温にれ幅に表現した形でとらえられるように工夫している.

は対象商品の性質から)を入力信号，POS データより

また，システムは，図 3 に示すように，売上数量，売抽出した自社ならぴに他社の売上高を教師信号として上金額，収益，競合プランドへの影響，商品カテゴリーその関係を学習させている.その結果，図 2 のように全体の売上への影響などの観点からの各種評価情報もかなり推定精度の高いモデルが構築きれている.森本

合わせて出力している.なお，構築されたニューラルは，さらに，このニューラルネットワークを用いて，ネットワークモデルは，通常の重回帰モデルよりも予広告費を 1 ランク上げたり，下げたりした場合の自社測精度が高いことが確認きれている.

ならびに他社商品の売上への影響をシミュレーションし，広告費投下戦略への活用を行なっている.

さらに西尾 [9] らは，ニューラルネットワークを用いて，ある一定期間に目標売上数量を達成しうる SP計
画案を自動的に複数作成できるようなシステムを構築

4.
2 SP効果分析している. SP計画案を作成することは，小売店舗で利SP は，消費者の購買時点での情報提供であり，購買用可能な SPが複数に及ぶこと，また，その効果は多様行動にダイレクトに影響を与えるプロモーション手段であること，そのため同じ目標売上数量を達成する SPである.最近，消費者の小売店舗での購買決定率の高計画も複数通り存在することから，実際には困難で

ISP‑Analyzer

SY STEM' S 0UTPUT
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1. BrandB
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←一一ート一一一> I￥ 50544 No *-一一一一一一一一一一一一一ー一一一一一一一一ー一一一*0.
02765
図 3206(34)

SP 効果分析システムの出力例© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オベレーションズ・リサーチ

り，この例では 3 に設定)されている.そして，学習データとして入力パターンと同じ教師パターンを与えて，第 3 層の出力を入力パターンの圧縮情報(特徴抽出)として利用する.実際には，アンケート調査票で得られた商品の知覚イメージ (22 項目)についてのデータをニューラルネットワークの入出力パターンとして学習を行なう.学習終了後のニューラルネットワークに，学習した各商品の知覚イメージ(パターン)を再入力し，各商品に対する 3 つの中間層出力を 3 次元ベクトルとして図 5 のようなマッピングを行なっている.
北川はさらに，同様の方法を用いて，プロダクト・マッ

プと商品の形態要素との関係をニューラルネットワー
クでモデル化し，プロダクト・マップ上の理想的なポジションを得るための具体的な商品の形態要素を推論できるようなシステムに拡張している.

4.
4 その他の消費者行動分析

ターゲソトに対する 22個のイメージ属性を推論

図4

林[l1 J は消費者の生活保障に対する意識と行動のシ

ニューラルネットワークによるプロダクトマップの作成

出典:北川 [10J ， p.
1
22.

ミュレーションにニューラルネットワークを用いている.林は，膨大なアンケート調査票によって得られたあった.しかし，ニューラルネットワークに， POS デー

消費者の生活保障に対する意識と行動についてのデー

タに示されている過去の SP 計画案と売上との関係をタから，ニューラルネットワークを用いて，消費者の学習させることによって，目標売上数量を入力するだ

生活保障目標や保障ニーズ構造，ベネフィット期待構けで，それを達成する SP計画案を複CUM‑7数作成することが可能となった.

4.
3 市場構造分析，すf ミニ4Dlダン5. 日産スカイライ J

10: ポlf:1911ヵコ

対象市場の市場構造を分析する手クラスター A•ピュアスポーツ&スポー子ィ

I

19.

111.Hnlj カ GT4<‑v

法にプロダクト・マップがある.プしている各商品に対する消費者の知たものである.

Z北川 [10J は，ニューラルネット

ット

覚イメージを多次元空間上に表現し中間層ユ

ロダクト・マップとは，市場を構成ワークを用いてプロダクト・マップを作成する方法を提示している.北川は図 4 に示すような入力層，第 2層，第 3 層，第 4 層，出力層からな。

る階層型ネットワークを用いている.
このニューラルネットワークは第 3層が特殊な構造をしており，そのユ

14.)ルセヂスベン'ツ湖、吋t.....-'

16. リン功一〆コンチネ ~9 ル

中間層ユニット

ニット数は入出力層ユニット数よりも少なく設定(この数はプロダク
ト・マップを描くときの次元数とな1994 年 4 月号

/τ、、

図5Y

プロダクトマップのクラスタリング

出典:北川[l OJ ， p.
123.
© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

(35)207造，生活保障行動の 4 つのモデルを構築している.そ参考文献

して，今後消費者のライフスタイルが変化すると，生活保障目標やニーズなどがどのように変化し，どのよ[lJ 青木幸弘:リサーチ革命下に於ける消費者行動うな生活保障行動を選択するようになるのかをシミュ研究の課題，マーケティングジャーナル

43(1992) , 4
7‑54.

レーションにより求めている.

[2J 小川孔輔編: POS とマーケティング戦略，有5. おわりに斐閤 (1993) .

以上，ニューラルネットワークを用いて消費者行動[3J 西尾チヅル他:ニューラルネットワークとファをモデル化する方法と日本における研究事例を紹介しジィ推論を用いたセールスプロモーション効果分た.ニューラルネットワークを消費者行動のモデル化

析システム，に適用している研究事例はまだ少ない.しかしながら，(1992) , 4
31‑
439.

日本経営工学会誌，

Vo.
146, No.2

ここで紹介したいずれの研究も，ニューラルネット.E.andMcClelland , J.L.:Parｭ[4J Rumelhart, D

ワークを用いることによって，消費者行動のメカニズ

istributedProcessing:ExplorationsinallelDムが獲得できることを示している.

theMicrostructureof Cognition , The MIT

ただし，当然のことながらこの方法にも限界がある.

Press(1986).

ニューラルネットワークは対象についての原因と結果[5J 谷口洋司他:制約付きニューロ学習方式と意思のデータからその因果関係を学習している.したがっ決定支援システムへの適用，第 36 回システム制御て，対象についての適切で，大量(量だけでなく内容

情報学会研究発表講演会，的にも十分)なデータが必要不可欠である.特に，こ

267‑
268.

No.3061 (1992) ,こで紹介した研究で用いられている BP 法は柔軟なア[6J 谷口洋司他:三次元グラフィックスを用いたビルゴリズムであるため，そのことが必要な条件となる.

ジュアル意思決定支援システムの提案，情報処理

また，ニューラルネットワークは与えたデータ通りに学習する.このことは逆にいえば，データの与え方を

学会第 45 回全国大会 (1992) ，

6‑
293‑
6‑
294.

[7J 森本正昭:進化する広告モデルーファジイ理論，変えると学習する内容も変化することを意味している.

ニューラルネットワーク， GA を用いた広告費のしたがって，複雑な因果関係が内包されている消費者予測IJ ，広告科学第 26集 (1993) ，行動を，どのような観点からどのように学習させるのかが重要な課題となる.

[8J 森本正昭:ニューラルネットワークを用いた広告費投下戦略，POS システムに代表される新しいデータ収集装置の出現により，これまで入手が困難であった消費者行

25‑
39.

日本広告学会第 24 回全国大会研究

82‑
84.

報告要旨集 (1993) ，[9J 西尾チヅル他.ニューラルネットワークを用い動のさまざまなデータが詳細かつ大量に入手できるよ

たセールスプロモーション戦略支援システム，東うになった.ニューラルネットワーク自体もまだ研究

海大学紀要工学部，開発途上にあるので，人間行動がもっさらに複雑で識

187‑
195.

Vo.
132 ,

No.2 (1992) ,別しにくい因果関係色今以上に迅速でかつ精級に表[1 oJ 北川央樹:ニューラルネットワークを用いたデ現できるような構造や学習アルゴリズムの向上が必要

ザイン支援システム，森典彦編，左脳デザイニンである.しかしながら，今後，さらにニューラルネッ

グ，海文堂出版 (1993) ，

114‑
130.

トワークがマーケティング研究分野に適用され，さま[l1 J 林晋:生活保障意識と行動のシミュレーショ

ざまなマーケティング情報の獲得に活用きれるものとンーニューラルネットワークモデルによるアプ期待される.

ローチ，マーケテイング・リサーチャー NO.59(1991) , 44‑51.

208(36)© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オベレーションズ・リサーチ