ユーザー事例

データ分析プラットフォーム
テキストマイニングツール

AlkanoText Mining Studio

Visual Mining Studio、Visual R Platform、Deep Learner、Big Data ModuleはAlkanoとしてリニューアルしました。

株式会社soda 様AI分析に、驚きのツール
POSなどのデータ活用が進んでいるマーケティングの分野で、先進的な取り組みを展開している株式会社 soda 様。すでに導入しているVisual Mining Studio（汎用デー
タマイニングツール、以下VMS）、Text Mining Studio（テキストマイニングツール、以下TMS）に加え、新たに深層学習デザインツールDeep Learnerを導入。AIによる分析や予測に期待する顧客企業の声に高精度な結果で応えている。その状況をsoda の株式会社sodaの皆様
左から倉田 陽右 様、後藤 宗介 様、加藤 大輔 様

メン バーにお聞きした。

Interview
解析プラットフォームにアドオンするだけで使えるAIデータに基づくマーケティングに注力していると聞きました。
我々は、「顧客購買行動の探求」をテーマに各種の研究開発を行っています。大学やマーケティング関連企業、AI 系ベンチャーとの産学連携や協業により、ベイズ統計による新規顧客獲得のためのモデル創りや、巡回セールスマン問題と遺伝的アルゴリズム（または多目的組合せ問題）による併売を最大化するためのレイアウトの最適化研究、機械学習を活用したマーケティングオートメーション、ディープラーニングによる顧客ランク予測やアンケートのフリーアンサー（自由回答）分析など、多角的なアプローチを行っています。さらに、そうした研究成果をお客様の各種プロモーション施策に反映して、ワンストップでご提供できることが我々の強みとなっています。
最近の研究成果では、大学との共同研究による「購買履歴情報を考慮した階層ベイズモデルによる買取・販売分析」があります。この研究結果は日本マーケティング･サイエンス学会（ JIMS ）で発表

Profile株式会社soda 様
クラウドやAIといった先端テクノロジーやアルゴリズム、ノウハウを活用し、マーケティングプロセス、セール ス プ ロセス、オ ペレー
ションプロセス、バックオフィスプロセスなど、ビジネスのあらゆる局面においてデータ収集・利活用を促したほか、研究成果を応用したターゲティングやクリエイティブによるDM の制作により、第 31 回全進。多様なデータの中から日本 DM 大賞（日本郵便株式会社主催）で銀賞を受賞しています。

有用なものを組み合わせ、最適なサービスを提供。

AIに関しても積極的に取り組んでいらっしゃいますね。
情報化、デジタル化により顧客データが多様・大量に収集できるようになり、そのデータの利活用にお客様のニーズが移っています。こうした流れの中でAIは、これまで難しかった非構造データの分析やそこからの気づきを得るための有効な手段として、お客様からの期待が高まっています。社
内の AI 関連の人材育成にも力を入れており、日本ディープラーニング協会認定のジェネラリスト（ G 検定資格保有者）は 7 名を数えます。

VMSなど数理システムのツールはどのようにお使いですか。
先ほどご紹介した大学との共同研究のほか、各種分析サービスのツールとしてVMSやTMSを導入し活用しています。そしてDeep Learnerがリリースされたと聞き、大いに興味を持ちました。
すでにあるVMS分析プラットフォームにアドオンするだけでディープラーニング環境が実現できることはとても画期的だと感じ、さっそく導入しました。我々がお客様からお預かりするのはアンケー
トデータや POSデータが多いのですが、これらのデータはVMSとDeep Learnerと学習データがあれば、効率的に深層学習による結果が得られます。さらに、大量データの分析にはBig DataModuleも利用しています。

［裏面に続く］データ前処理をていねいに行うほど結果の精度が高まる
顧客ランク予測にDeep Learnerをお使いだそうですね。

Deep Learnerを使うことのメリットは何でしょうか。

ある店舗のお客様が今後どのような購買をするか、その行動をこれまでできなかった高精度な予測や分析が、Deep Learnerにランク付けするとどう変動するか。それが予測できれば、例えばよって可能になっています。時代の技術としてAIに期待しているお「この顧客はランク向上が予測されているから注力すべき」とい客様はまだたくさんいます。その期待にお応えするための、1つのうように、あらかじめ顧客ごとに有効なアプローチや施策を検討ツールを手に入れた。それが我々にとっての一番のメリットではしたり実施ができます。我々は、そのランク予測を行うモデルをないでしょうか。しかもDeep Learnerは比較的容易に、一定VMSとDeep Learnerで構築しました。

レベルの結果を返してくれます。ご紹介した2 つの例でもお客様

顧客数約 6 万人、1,200 万トランザクションに及ぶ 2 年分のデーは得られた新しい結果をもとに、次の施策を企画したり新たなタをもとに、購 買したカテゴリの 回 数 などを説明変数として IDサービスを展開しています。つまり、Deep Learnerで得た分ごとに割り当て、学習させました。ここに顧客の半年間の実績

析結果は、お客様ビジネスの即戦力になっているということです。

を入 力し、1 年 間 のランクを予 測します。この モデ ルで実 際 の我々の最終的なゴールはお客様の利益を生み出すことですので、ランクと予測ランクとの差を精度として割り出したところ、最初このような実用的なツールはとても重要です。

70％という結果が得られました。そこでさらに中間層の数や学こうした高精度な結果が、VMSという解析プラットフォーム上で習率、次元数などのチューニングやデータセットの再考を繰り返

ユーザーフレンドリーに動作するツールで得られることも驚きでしたところ、約 80％まで精度を高めることに成功しています。

す。しかも、機械学習で非常に大事なパラメータの探索機能もアンケートの自由記述の可視化にも活用されたそうですね。ていたら、時間とコストが非常にかかっていたでしょう。

フリーアンサーの自然言語を解析した結果とその可視化は、TMSDeep Learnerを使う上でのアドバイスをお願いします。

によるテキストマイニングでも可能ですが、我々はこれまで以上入力するデータをいかに整備するか、その内容や精度によって、の 成 果を求めて、Deep Learnerを組 み 合わせて解 析するこ

Deep Learnerで処理した後の結果が違ってきます。お客様とを考えました。フリーアンサーは約5,000件あり、これをまずの実データは、研究用データとは違っていろいろなクセがありま備えている。もしPython 等のオープンソースで開発するなどしTMSによって形態素解析を行い、単語単位に分け、さらにVMSす。それをふまえた上で、お客様からの要望やデータの状態に応とDeep Learnerによるオートエンコーダー機能により、入力じてクリーニングやグルーピングが必要です。そういった処理をデータを2次元に圧縮して特徴語を抽出しました。加えてクラスタ確実に、ていねいに行っておくことが大切です。VMSやTMSと分析を行い、クラスタごとに特徴的な単語を抽出した結果、精度いった数理システムのツールは、そういったときにとても便利にの高いニーズのキャッチアップが実現できました。これはDeep使えます。

Learnerがなければできなかったでしょう。

Deep Learnerによるランク予測モデル構築
入力層出力層➡

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デ ータ 出 力

デ ータ 入 力

顧客 IDごと半年間実績

中間層

顧客 IDごと年間ランク予測
上位確率○％
中位確率○％
下位確率○％

予測精度を高めるため、中間層数、学習率、次元数（ニューロン）…
ハイパーパラメータをチューニング

TMSとDeep Learnerによる自然言語解析のプロセス概要
テキストマイニング●

AI / モデリング

どのような意見が、どの程度のボリュームがあるか●出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列な●どを解析●

テキストから傾向を把握し、有用な情報を取り出す

単語レベルではなく、構文解析技●

AIによりテキストを2次 元に配 置。

●

術による「文章解析」で示唆が可能を理解する●

PDCA
分析結果を元に仮説の検証と課題抽出類似したものをクラスタリングし可施策・実施・検証視化

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